李慧慧，胡啟洲，雷愛國，林娟娟

基于計劃行為理論的駕駛員未禮讓行為研究

李慧慧，胡啟洲，雷愛國，林娟娟

（南京理工大學，自動化學院，南京 210094）

為降低無信號控制斑馬線上的事故率，以計劃行為理論為基礎增添交通環(huán)境變量，建立計劃行為理論擴展結構模型。通過問卷調查的方法，研究私人汽車駕駛員的未禮讓行為，共得到184份有效問卷。以非參數(shù)檢驗的方法分析計劃行為理論擴展量表的不同維度在人口學變量組間的差異性；采用分層回歸分析法，逐步納入人口學變量、計劃行為理論基本變量及擴展變量，探究變量對私人汽車駕駛員未禮讓行為意向的解釋能力。結果表明：在無信號控制斑馬線前，駕駛員的行為意向在性別和駕齡組間存在顯著的差異，駕駛員的知覺行為控制在駕齡組間存在顯著差異；所有變量對駕駛員未禮讓行為的意向解釋了46.2%的變異量，其中知覺行為控制對行為意向的預測能力最強。從心理層面對未禮讓行為影響因素進行深入討論，結合變量預測能力和人口學變量組間差異性，為制定無信號控制斑馬線上的管理政策提供了新視角。

交通管理；未禮讓行為；計劃行為理論；駕駛員；過街行人

0 引 言

行人在城市交通群體中是弱勢群體，需設置斑馬線來保證行人過街時的安全，但是斑馬線的設置并沒有完全杜絕過街行人和車輛的沖突。針對斑馬線上的交通狀況，我國提出“禮讓斑馬線”的法律規(guī)范，通過法律要求提高行人過街的安全度。然而，據(jù)2017年統(tǒng)計，近3年來全國共在斑馬線上發(fā)生機動車與行人的交通事故1.4萬起[1]，事故數(shù)據(jù)顯示“禮讓斑馬線”法規(guī)的實行結果并不理想。鑒于此，探究在無信號控制斑馬線前影響駕駛員未禮讓行為的因素，對減少斑馬線上駕駛員和過街行人的沖突，降低斑馬線上的交通事故率有一定的幫助。

目前，國內學者對“禮讓斑馬線”的相關調查研究大多為影響因素的分析。艾冠濤[2]等人結合實地調查、問卷調查和卡方檢驗等方法，統(tǒng)計分析了機動車的讓行率，研究行人和駕駛員對于讓行行為的認知、態(tài)度和駕駛員特征因素對讓行行為頻率的影響。時亞群[3]等人選取三個影響駕駛員讓行的決策指標，分別為機動車特性、行人過街行為和過街交通設施，研究找出對駕駛員禮讓行為決策有顯著性影響的因素。李明遠[4]等人通過有序Logistic回歸模型分析駕駛員的個人屬性及人格對禮讓行為的影響，并基于非集計價格敏感度分析法分析駕駛員禮讓行人的合理時間，得到駕駛員等待行人過街時間的閾值。由于國外對于斑馬線上的管理與國內的不盡相同，國外學者對無信號控制斑馬線前的禮讓行為研究鮮有涉及，更多的是將車輛和行人作為博弈的兩方，研究車輛與行人在交叉口的交互干擾。Peng Chen[5]等人建立了一個決策模型和一個運動模型來模擬車輛和行人在無控制人行橫道上的交互作用過程，能夠很好地模擬實際觀測流量。Matu Sucha[6]等人采用混合式方法對無信號交叉口進行觀察與測量，分析了行人與司機的相遇、溝通和決策策略。

綜上所述，學者們對于無信號控制斑馬線前駕駛員禮讓行為的研究大多為影響因素的分析，并取得了一定的成果。然而，影響駕駛員禮讓的因素眾多，相對來說，現(xiàn)有的研究考慮影響斑馬線禮讓的因素較少，對駕駛員行為決策的改變不能做到更多的解釋。因此，針對國內環(huán)境，選取機動車駕駛員占比最高的私人汽車駕駛員作為調查對象，以計劃行為理論為理論基礎，并根據(jù)實際情況對計劃行為理論進行擴展，添加新的變量交通環(huán)境，通過問卷調查的方法，對人口學變量組間進行差異性分析，采用分層回歸研究各影響因素對預測因子的預測能力，從心理層面出發(fā)，全面地探索影響私人汽車駕駛員未禮讓行為的因素。

1 計劃行為理論及其擴展

計劃行為理論[7]（Theory of Planned Behavior, TPB）由五要素組成：態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制、行為意向、行為。具體解讀為：

（1）態(tài)度（Attitude，簡稱AT）。態(tài)度是個人對該項行為所抱持的正面或負面的感覺。駕駛員對實施未禮讓行為是支持的，表明駕駛員有未禮讓行為的意圖。

（2）主觀規(guī)范（Subjective Norm，簡稱SN）。主觀規(guī)范是個人對于是否采取某項特定行為所感受到來自社會、團體及個人的壓力。當駕駛員在無控制斑馬線前時，陌生人和親朋好友對自己未禮讓行為的支持程度，對駕駛員的行為意圖有影響。

（3）知覺行為控制（Perceived Behavioral Control，簡稱PBC）。知覺行為控制是個人過去的經驗和預期的阻礙。當駕駛員認為自己在無信號控制斑馬線前，遇到影響自己行駛的阻礙越強，駕駛員執(zhí)行未禮讓行為的意向加強，有時可直接促進駕駛員執(zhí)行未禮讓行為。

（4）行為意向（Behavior Intention，簡稱BI）。行為意向是個人對某一項特定行為采取行動的意愿。

（5）行為（Behavior，簡稱B）。行為是個人實際采取的行動。

計劃行為理論解釋了人們是如何去改變自己的行為模式，該理論認為行為意向直接影響行為的表現(xiàn)，而行為意向受到態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制的影響。計劃行為理論被廣泛應用，也經常被用來研究交通領域內的問題，并結合交通領域實際情況對該理論進行了改進擴展，使研究結果更符合現(xiàn)實。如史晨軍[8]等人基于計劃行為理論增加法律規(guī)范和行為經驗探究影響駕駛員疲勞駕駛的主要因素；許兵[9]等人基于計劃行為理論添加了外部價值觀念和行為習慣的變量，以此為基礎構建了城際出行者方式選擇框架，得到了變量對城際出行者出行方式的影響程度的結論。鑒于此，根據(jù)實際交通情況，將計劃行為理論進行擴展，增加一個新的變量，交通環(huán)境（Traffic Enviroment，TE），即斑馬線周圍交通設施及環(huán)境，得到TPB擴展結構模型如圖1所示。

圖1 TPB擴展結構模型

2 問卷設計及調查

問卷的設計及調查分為四個步驟：問卷設計、預調查、正式調查、人口信息統(tǒng)計結果分析。具體如下：

step 1 問卷設計。問卷由人口學變量和TPB擴展量表兩部分組成，人口學變量包括性別、年齡、駕齡和受教育程度四個方面；TPB擴展量表是基于TPB擴展結構模型制定，采用李克特量表五級尺度評定，從1分的“非常不同意/從未發(fā)生”到5分的“非常同意/經常發(fā)生”。

step 2 預調查。通過對20名私人汽車駕駛員的調查，發(fā)現(xiàn)并修改問卷不合理及不通順的語句，提高問卷語言的邏輯性，達到通俗易懂的效果，得到了無信號斑馬線前私人汽車駕駛員未禮讓行為評價指標，如表1所示。

表1 未禮讓行為評價指標表

Tab.1 Evaluation indicators of non-comity behavior

step 3 正式調查。問卷調查采用網上調查與紙質調查相結合的調查方式，紙質調查地點為河南理工大學和南京理工大學附近公園及車站，總獲得205份問卷，有效問卷184份。

step 4 人口信息統(tǒng)計結果分析。通過對184位調查對象的性別、年齡、駕齡、受教育程度四個特征進行統(tǒng)計，得到如圖2所示的人口統(tǒng)計信息圖。由圖2可知被調查的駕駛員中，男性占66.8%，年齡18~30歲占41.3%，駕齡6~10年占28.3%，受教育程度為大專及大學占44.6%。其中駕駛員年齡在56歲以上所占比例為0，符合實際調查情況。

圖2 人口統(tǒng)計信息分析圖

3 問卷的信效度檢驗

在進行問卷數(shù)據(jù)分析之前，必須確定問卷數(shù)據(jù)是否可靠和有效，因此，需要對問卷進行信效度檢驗，保證問卷數(shù)據(jù)具有一定的可靠性和有效性。因此，在進行信效度檢驗之前，剔除問卷中不符合標準的評價指標，提高問卷的信度和效度。

3.1 問卷的修正

對問卷的修正，需要觀測校正的項總計相關性（Corrected Item Total Correlation，CITC）和因子分析時的因子載荷，剔除降低問卷信效度的評價指標。當CITC值低于0.35，表明該評價指標與其他指標之間的相關性低，應刪除此項[10]。經過檢驗，AT1的CITC值為0.055，小于0.35應剔除。其余項的CITC值在0.466-0.729之間，符合標準。

刪除不符合標準的評價指標后，剩余11個項目作為研究影響私人汽車駕駛員在無信號控制斑馬線前未禮讓行為的評價依據(jù)。

3.2 問卷的信度檢驗

3.3 問卷的效度檢驗

效度分為內容效度、結構效度和校標效度，本文主要對結構效度進行檢驗。問卷結構效度水平衡量原則：（1）題項公因子方差值均應高于0.4；（2）各題項在其公因子荷載數(shù)值應高于0.4，不存在交叉負荷；（3）公因子的累計方差貢獻率應達40%以上[16]。

對修正過的問卷進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，由表2可知，KMO 值為 0. 822，大于0.50，同時，Bartlett球形檢驗結果顯著性水平＜0.05，可以進行因子分析。通過主成分分析得到效度檢驗結果如表2所示。

由表2可知，題項公因子方差值在0.748~ 0.869之間，均大于0.4；所有評價指標的因子載荷值在0.729~0.892，均大于0.4，且無交叉負荷，表明此11項評價指標與維度對應關系良好，與預期相符；交通環(huán)境、知覺行為控制、主觀規(guī)范、態(tài)度和行為意向對量表的貢獻率率分別為18.901%、16.227%、16.002%、15.353%和14.944%，五個因子的累積貢獻率為81.427%，說明5個因子可以提取大部分信息，問卷具有良好的結構效度水平。

表2 測量項目信息結果表

Tab.2 Information results of measurement items

4 結果分析

經過信效度檢驗，表明了修正后的問卷具有可靠性和有效性，對其進行多方面的研究分析，探究私人汽車駕駛員在無信號控制斑馬線前未禮讓行為的影響因素。

4.1 變量間相關性分析

利用Pearson相關系數(shù)分析研究變量之間相關的關系情況，得到表3的相關性分析結果。

表3 變量間的相關性分析結果

Tab.3 Correlation analysis results among variables

注：**為在0.01級別（雙尾），相關性顯著

由表3可知，行為意向與態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為規(guī)范和交通環(huán)境變量之間Pearson相關系數(shù)均大于0，并且變量之間的顯著性系數(shù)均在0.01級別。由此可得，行為意向與行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為規(guī)范和交通環(huán)境之間有著顯著的正相關關系。

4.2 人口學變量組間差異性分析

表4 差異性分析結果

Tab.4 Difference analysis results

注：<0.05，存在顯著性差異。

由表4可知，在無信號控制斑馬線前，不同性別的駕駛員未禮讓行為的意向存在顯著的差異；不同駕齡的駕駛員在知覺行為控制和行為意向存在顯著的差異。

由圖3可知，男性駕駛員的行為意向得分為2.02，女性的為1.7，表明男性駕駛員做出未禮讓行為的意圖要強于女性。

圖3 性別組間的BI平均值對比圖

由圖4可知，不同駕齡的PBC平均值得分情況為：6～10年的得分最高；其次分別為11～20年、3～5年和2年以下；最低為21年以上。不同駕齡的BI平均值得分情況為：11～20年的得分最高；其次為3～5、6～10年和2年以下；最低為21年以上。PBC平均值得分越高，未禮讓行為傾向控制越強；BI得分越高，更傾向做出未禮讓行為。

圖4 駕齡組間的PBC、BI平均值對比圖

4.3 未禮讓行為的影響變量分析

為了研究私人汽車駕駛員在無信號控制斑馬線前未禮讓行為的影響因素，采用層次回歸分析法，探索逐步加入人口學變量、TPB基本變量及TPB擴展變量對預測因子行為意向的影響。因此，本次分析共有三個步驟，具體如下：

表5 分層回歸分析結果

Tab.5 Results of hierarchical regression analysis

5 討 論

為降低無信號控制斑馬線上的事故率，制定了調查問卷，問卷包括人口學變量、TPB擴展量表。采用非參數(shù)檢驗的方法得到了人口學變量組間的禮讓差異性，通過層次回歸法，分析所有變量對預測因子的預測能力，在此，根據(jù)分析結果進行討論，尋求有效控制未禮讓行為的對策。

5.1 人口學變量影響分析

由表5可知，人口學變量對行為意向的解釋能力只有2.5%，其中性別和受教育程度對行為意向有顯著的預測能力，且與行為意向為負相關。

結合差異性分析，如圖3可知，女性駕駛員比男性做出禮讓行為的傾向性更大，此結果與艾冠濤[2]的研究結果相一致?，F(xiàn)有的研究也證實，在行駛過程中，男性相比女性更激進，且男性的駕駛風險意識低于女性，男性更容易做出高風險性行為[18-20]。

受教育程度在統(tǒng)計學上顯示組間不存在差異性，故不同教育程度群體的未禮讓行為的傾向性差距較小。但是又因為受教育程度與行為意向為負相關，所以受教育程度越高，做出未禮讓行為的的傾向性越低。已有的研究結果也普遍表明，駕駛員受教育程度越低，尊法意識越低，越易發(fā)生交通事故[21, 22]。探究其原因為受教育程度決定了人們的居住地區(qū)與接觸的交通環(huán)境，小城市及農村的常住人口大多為中專及中專以下學歷，大、中城市的常住人口學歷普遍為大專及大專以上學歷。城鄉(xiāng)的交通環(huán)境差距巨大，接觸到的道路交通規(guī)則較少，且城鄉(xiāng)安全意識教育水平也具有明顯的差異性，造成學歷低的駕駛員不了解法律規(guī)范，缺少安全意識。

駕齡對預測因子沒有顯著預測能力，但是駕齡的組間在PBC和BI變量上有顯著的差異性。由圖4可知，PBC的得分趨勢由低駕齡逐漸增高，到11～20年達到頂峰，再逐漸下降。經過修正后的PBC評價指標描述了行人過街的不良行為。當新手駕駛員在道路上行駛，開車認真謹慎，隨著駕齡的增加，自身的駕駛技能有一定的提高，對行人過街時的不良行為，自身的容忍度和克制力降低。隨著私人汽車駕駛員駕齡及年齡的增加，閱歷的增長，生活節(jié)奏也隨之降低，自身的容忍度和克制力上逐漸增強。由圖4可知，BI的平均分得分趨勢先升高，后下降，再升高，再下降。根據(jù)層次回歸分析可知，影響B(tài)I的因素很多，多種因素混合，又加上駕齡人群的區(qū)分，造成BI在駕齡組間的得分趨勢起伏不斷。

5.2 TPB擴展量表影響分析

探究無信號控制斑馬線前駕駛員未禮讓行為的影響因素，是以TPB為基礎，增加了TE變量后，得到TPB擴展模型，包括AT、SN、PBC和TE四個變量。由表5可知，TPB擴展量表對行為意向的解釋能力為38.9%，其中PBC對行為意向的預測能力最強，其次為TE、SN和AT。

（1）態(tài)度。當駕駛員對未禮讓行為抱有支持的態(tài)度，做出違章行為的意圖越強。問卷調查顯示，駕駛員為了更快到達目的地或自己感覺不會和行人相撞，而認可未禮讓行為。

（2）主觀規(guī)范，家人和親朋好友給駕駛員的支持程度及心理壓力大小影響。現(xiàn)有研究表明，如果駕駛員感到來自社會的輿論壓力越大，父母、親戚和朋友對自己未禮讓行為越不支持，在無信號控制斑馬線前未禮讓行為意向傾向性越低。

（3）知覺行為控制。表5回歸分析結果顯示知覺行為控制對行為意向的預測能力最強，知覺行為控制是根據(jù)自己掌握資源的情況，考慮行為決策方式。當駕駛員遇到行人過街時的不良習慣，駕駛員的容忍度越低，自我控制能力降低，在無信號控制斑馬線前未禮讓行為意向傾向性越強。

（4）交通環(huán)境。增加了交通環(huán)境變量，模型的解釋能力增加了2.5%，增加量雖少，但是說明交通環(huán)境對駕駛員做出未禮讓行為是有一定的影響的?，F(xiàn)有的研究表明，道路環(huán)境對交通安全和駕駛員的生理反應有一定的影響[23-25]。當駕駛員行駛的道路交通設施不完善、標識不清晰，沒有達到警示作用時，或駕駛員不熟悉行駛道路環(huán)境，易造成駕駛員無意中做出未禮讓行為。

5.3 對 策

由分層回歸分析可知，在無信號控制斑馬線前，知覺行為控制是影響私人汽車駕駛員未禮讓行為意向的主要因素，其次為交通環(huán)境、主觀規(guī)范和態(tài)度。為了對未禮讓行為進行有效的控制，結合以上分析結果，從管理角度出發(fā)，采取相應的政策措施，具體對策如下：

對策1 制定行人過街規(guī)范，加強行人過街行為控制。當行人在斑馬線上玩手機和嬉戲打鬧時，應給予一定的懲罰，同時改變行人的過街安全意識，使行人了解自身在實施這項政策上的角色，達到司機禮讓時，行人快速通過的效果。

對策2 完善斑馬線交通設施，改善出行交通環(huán)境。在車流量和人流量大的路口設置信號燈、違法抓拍攝像頭以及增加交警監(jiān)督。在無信號控制斑馬線前，等待行人比例較大或等待時間較長的情況下，應增設路段行人過街信號燈，與毗鄰交叉口信號控制協(xié)調，提高交通的秩序，有必要時增加交警的監(jiān)督，能有效保證行人安全過街。

對策3 加強“禮讓斑馬線”的宣傳，讓駕駛員正確認識并了解“禮讓斑馬線”，構建駕駛員主觀規(guī)范。從學校、單位和社會三方面進行宣傳，使社會群體了解更多禮讓行為的意義，增加社會上對“禮讓斑馬線”的關注，提高司機自身的道德教育，構建主觀規(guī)范。

結合人口學變量的預測能力和組間的差異性，可針對不同群體，政策實施強度有所不同，在相同工作量下，可達到更高的實施效果。

6 結束語

在無信號控制斑馬線前，駕駛員的未禮讓行為廣泛存在，易發(fā)生交通事故，且影響了城市交通文明的發(fā)展。本文基于計劃行為理論，增添交通環(huán)境變量，構建計劃行為理論擴展模型，并對模型進行探索研究，從心理層面分析了人口學變量組間在量表不同維度的差異性與所有變量對未禮讓行為的影響，為無信號控制斑馬線管理政策的制定提供了一定的理論依據(jù)，在一定程度上能夠降低無信號控制斑馬線上的交通事故率，促進城市文明的發(fā)展。

本研究還存在調查樣本數(shù)量較少，調查對象選取不全面等不足，下一步研究可以邀請駕駛員進行仿真實驗，驗證實際行為與行為意向的關系。

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Driver’s Non-comity Behavior Based on Planned Behavior Theory

LI Hui-hui, HU Qi-zhou, LEI Ai-guo, LIN Juan-juan

（School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China）

To reduce the accident rate on a signalized zebra crossing, traffic environment variables are added based on the theory of planned behavior, and an extended structural model of the theory is established. A questionnaire survey was used to examine the non-comity behavior of private car drivers and 184 valid questionnaires were obtained. The differences in different dimensions of the extended scale of planned behavior theory among demographic variables were analyzed using the non-parametric text method. Hierarchical regression analysis was used to explore the explanatory power of variables on private car drivers’ non-comity behavior, and demographic variables, basic variables of planned behavior theory, and expanded variables were gradually included. The results revealed that before the zebra crossing was controlled by signals, there were significant differences in drivers’ behavioral intentions between gender and driving age groups. Furthermore, there are significant differences in driver’s perception and behavior control among driving age groups. All the variables explained 46.2% of the variance in the driver's intention of non-comity behavior, of which perceptual behavior control had the strongest prediction ability in terms of behavior intention. This study provides a deep examination of the influencing factors of non-comity behavior from the psychological level. It also provides a new perspective for formulating management policies on signal-controlled zebra crossings by combining the variable prediction ability and the differences between demographic variables.

traffic management; not comity behavior; theory of planned behavior; drivers; pedestrians crossing the street

1672-4747（2020）04-0110-10

U491.1

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2020.04.014

2020-01-05

國家自然科學基金資助項目（51178157）；江蘇省“六大人才高峰”高層次人才項目（JXQC-021）；河南省重點科技攻關項目（182102310004）；教育部人文社科項目（18YJAZH028）；交通運輸部公路科學研究所智能交通技術交通運輸行業(yè)重點實驗室開放基金課題（201908）；江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目（KYCX19_0316，KYCX19_0317，KYCX19_0318，KYCX19_0319）

李慧慧（1997—），女，河南焦作人，碩士研究生，主要研究方向：交通安全、交通行為，E-mail：774832513@qq.com

李慧慧，胡啟洲，雷愛國，等. 基于計劃行為理論的駕駛員未禮讓行為研究[J]. 交通運輸工程與信息學報，2020, 18(4): 110-119

（責任編輯：李愈）