楊非凡， 左 志， 李新康

(新疆大學(xué) 建筑工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830047)

1 緒 論

1.1 研究背景

步行是交通出行方式的重要組成，在構(gòu)建環(huán)境友好的城市交通系統(tǒng)過程中扮演著重要角色。大學(xué)生雖然是出行人員中的素質(zhì)較高群體，但仍存在橫穿馬路、闖紅燈等違規(guī)過街行為。步行屬于最基本的出行方式，跟大學(xué)生日常生活出行密切相關(guān)，在很大程度上受個(gè)人意志支配，特別是當(dāng)他們在趕時(shí)間或存在僥幸、省時(shí)省力心理時(shí)，這種違規(guī)過街行為就更加明顯。因此，對大學(xué)生過街行為進(jìn)行研究刻不容緩。

本著“以人為本”的理念，在一些文明素質(zhì)較高的城市，大部分情況下司機(jī)會為行人讓行，但在一些情況下，有些機(jī)動車司機(jī)也會從自己的角度出發(fā)，優(yōu)先車輛通行、忽視行人，對行人造成一定損失，再加上行人自身素質(zhì)及周圍道路設(shè)施狀況問題，導(dǎo)致違規(guī)過馬路現(xiàn)象十分普遍，行人過街問題日益嚴(yán)峻。鑒于上述情況，目前大學(xué)生交通面臨以下問題：

1)行人過街便利性逐漸下降。行人過街不便性體現(xiàn)在以下幾方面：有的街道沒有設(shè)立紅燈倒計(jì)時(shí)或紅燈時(shí)間設(shè)置過長，超過行人忍耐時(shí)間范圍，導(dǎo)致行人闖紅燈行為增加；部分路段過街設(shè)施不當(dāng)，導(dǎo)致行人為了節(jié)省時(shí)間違規(guī)過馬路[1]。

2)行人違規(guī)過馬路現(xiàn)象普遍。行人違規(guī)過街行為分為時(shí)間違規(guī)和空間違規(guī)兩類：時(shí)間違規(guī)是指行人未按照交通信號燈指示過街；空間違規(guī)是指行人不在規(guī)定的人行道、地下通道等范圍內(nèi)通行。行人由于自身素質(zhì)限制、趕時(shí)間等方面的原因，會選擇闖紅燈或橫穿機(jī)動車道。

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述

國內(nèi)外關(guān)于行人過街行為的研究文獻(xiàn)較多，分別從不同方面闡述影響行人行為決策的因素。王杰通過實(shí)地調(diào)研、錄像拍攝方法建立Logit回歸模型，分析行人不等待立即穿越違規(guī)、從眾違規(guī)、主動違規(guī)等影響因素，結(jié)果顯示行人違規(guī)與前一刻穿越總?cè)藬?shù)有顯著影響[2]。趙怡婧通過構(gòu)建信號交叉口行人違規(guī)過街行為的結(jié)構(gòu)方程，對樣本進(jìn)行因子分析，并對模型進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)交通流因子、群體因子、道路設(shè)施因子、時(shí)間因子影響系數(shù)依次降低(0.36、0.337、0.252、0.234)[3]。李林靜通過模擬分析、仿真模擬方法建立行人演化博弈模型，分別從內(nèi)外部探究違章過街演化機(jī)制，發(fā)現(xiàn)當(dāng)行人違規(guī)收益小于交通規(guī)則時(shí)，行人更傾向于遵守規(guī)則，交管部門的管理力度會對行人違規(guī)過街行為產(chǎn)生重要影響[4]。田甜從風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)探究行人闖紅燈行為中的認(rèn)知偏差，得出代表性偏差、過度自信、認(rèn)知遵從、歸因偏差對闖紅燈有顯著正相關(guān)關(guān)系的結(jié)論[5]。李金花建立行人過街安全行為模型，分析我國行人使用手機(jī)現(xiàn)狀、動機(jī)、特征與使用手機(jī)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)過街時(shí)使用手機(jī)會影響過街行為，并降低安全度[6]。王玉全對行人過街行為特點(diǎn)進(jìn)行分析，研究城市道路的行人交通特性，得出行人過街速度與行人年齡、性別和人行橫道長度有關(guān)[7]。武騰飛等人考慮駕駛員駕駛過程中的視認(rèn)特征、不同階段駕駛行為特征及停車安全距離構(gòu)建行人過街警告標(biāo)志前置距離解析模型[8]。謝利民建立演化博弈理論，通過羊群分析發(fā)現(xiàn)：時(shí)間成本大于闖紅燈的經(jīng)濟(jì)、安全成本時(shí)，行人會闖紅燈[9]。李成建立非集計(jì)模型的行人過街選擇模型，分析行人違法過街影響因素的敏感度，發(fā)現(xiàn)城市道路行人立體過街設(shè)備不足、過街設(shè)施選址不科學(xué)會造成行人違規(guī)過街[10]。劉麗娟通過建立結(jié)構(gòu)方程模型分析影響行人過街心理及路徑選擇的主要因素，認(rèn)為安全性、便捷性、舒適性是行人過街時(shí)考慮的三種心理，發(fā)現(xiàn)行人過街繞行的距離比路徑選擇有更為顯著的影響[11]。Emilio基于計(jì)劃行為理論研究行人對違反交通規(guī)章的態(tài)度，發(fā)現(xiàn)男性比女性更容易違反交通規(guī)則[12]。Sisiopiku對人行道上的行人行為開展研究，結(jié)果表明行人偏好無信號中段人行橫道，同時(shí)行人過馬路的從眾率也較高[13]。Fitzpatrick通過研究行人需求和心理變化，得出合理設(shè)置過街設(shè)施，如安全島、信號燈等，不僅能更好地保證行人安全過街、還可提高通行率的結(jié)論[14]。Mathilde Jay等人通過研究信號燈下的非法穿越及不確定性行為，發(fā)現(xiàn)如果一些行人已經(jīng)過馬路，大都會有加速的趨勢，但放棄行為比加速更常見[15]。Hagai Tapiro等人通過研究路邊干擾對行人過馬路行為的影響，得出年齡越小越易受到干擾，且視覺干擾的影響大于聽覺干擾的結(jié)論[16]。Marie Pelé等人研究了信號燈下行人跟隨他人過馬路行為決策的認(rèn)知機(jī)理，發(fā)現(xiàn)男性比女性更傾向跟隨已經(jīng)開始過馬路的行人[17]。

本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，從交通安全角度出發(fā)，研究大學(xué)生違規(guī)過馬路的心理影響因素。通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建大學(xué)生過街心理影響因素的結(jié)構(gòu)方程模型，并對模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)進(jìn)行分析。繼而構(gòu)建帶有心理影響因素的二項(xiàng)Logit(Binary Logit, BL)模型，探究各種因素對大學(xué)生違規(guī)過馬路的影響，為學(xué)生安全過馬路的決策模型提供理論指導(dǎo)。

2 大學(xué)生過街心理特征分析

針對大學(xué)生過馬路的安全問題，本研究擬從心理影響角度入手，研究大學(xué)生違規(guī)過馬路的心理影響因素。2019年11月下旬對新疆高校學(xué)生群體進(jìn)行了違規(guī)過馬路的影響因素問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷520份，回收有效問卷450份，每份問卷設(shè)置10個(gè)情景問答，共獲得4 500個(gè)有效樣本。在此調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對大學(xué)生過馬路的心理影響因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模，對是否違規(guī)過馬路決策進(jìn)行BL模型建模。

2.1 結(jié)構(gòu)方程模型簡介

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)即協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型，是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)，用于研究變量間的因果關(guān)系或測試給定數(shù)據(jù)是否最適合該模型[18]。該模型具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1)同時(shí)處理多個(gè)因變量；

2)容許自變量和因變量含測量誤差；

3)同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系；

4)容許更大彈性的測量模型；

5)估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度。

結(jié)構(gòu)方程模型可分為兩類變量、兩個(gè)模型及兩種路徑：兩類變量是指顯變量和潛變量，本研究設(shè)定過街心理潛變量為從眾心理、安全意識、省時(shí)省力心理、自律意識、僥幸心理；兩個(gè)模型是指測量模型和結(jié)構(gòu)模型；兩種路徑是指潛變量與顯變量之間的路徑及潛變量間的路徑[19]。

測量模型用來分析和表示兩種主要變量之間的線性關(guān)系，模型表示為

X=Λxξ+δ，

(1)

Y=Λyη+ε.

(2)

式中：X為外生指標(biāo)組成的向量，外生是指不受任何其他變量影響但影響他人的變量，體現(xiàn)在路徑圖中會指向任何一個(gè)其它變量、但不被任何變量以單箭頭指向的變量，如紅燈時(shí)間、道路寬度及天氣等變量等；Y為內(nèi)生指標(biāo)組成的向量，內(nèi)生變量多作因變量之用，但也可作為影響他人的自變量，如是否闖紅燈等變量；ξ為外生潛變量，如個(gè)人的性格變量等，不受他人影響；η為內(nèi)生潛變量，如從眾心理變量等，受到其他因素的影響。

結(jié)構(gòu)模型用來描述外生潛變量和內(nèi)生潛變量之間的因果關(guān)系，模型可表示為

η=Bη+ Гξ+ζ.

(3)

式中：B為內(nèi)生潛變量間的關(guān)系，數(shù)學(xué)表現(xiàn)為參數(shù)向量或參數(shù)向量矩陣；Г為外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響，數(shù)學(xué)表現(xiàn)為參數(shù)向量或參數(shù)向量矩陣；ζ為結(jié)構(gòu)方程殘差項(xiàng)，反應(yīng)η在方程中的未被解釋部分。

2.2 模型建立及分析

2.2.1 因子分析

Fornell and Larcker建議平均方差提取值(Average Variance Extracted，AVE)大于0.5，0.36～0.5為可接受門檻，建構(gòu)信度(Construct Reliability, CR)要求大于0.6，所以綜合考慮這兩項(xiàng)指標(biāo)，將從眾心理這一潛變量刪除，這可能與問卷中的題設(shè)質(zhì)量有關(guān)，質(zhì)量太低沒有實(shí)際意義。標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷量建議大于0.5，所以將安全意識中的B2和B4、僥幸心理中的D1和D2及自律意識中的S3和S4刪除，雖然各別題設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷量小于0.5，但綜合考慮了CR、AVE值，且它們接近0.5，可以保留(見表1)。

表1 驗(yàn)證性因子分析

2.2.2 路徑分析

路徑分析采用建立大學(xué)生行為決策心理影響因素的結(jié)構(gòu)方程模型方法。根據(jù)心理因素間的相互影響機(jī)理，可做出以下假設(shè)[20]：

1)僥幸心理對省時(shí)省力心理有正相關(guān)作用；

2)自律意識對安全意識有正相關(guān)作用；

3)僥幸心理對自律意識有負(fù)相關(guān)作用；

4)自律意識是僥幸心理、省時(shí)省力心理和安全意識的中介變量；

5)自律意識和安全意識具有共變作用。

根據(jù)上述假設(shè)，構(gòu)建心理因素結(jié)構(gòu)方程模型，經(jīng)多次修改最終建立的模型如圖1所示。

2.2.3 信度與效度檢驗(yàn)

Cronbach信度系數(shù)α是測度問卷內(nèi)部一致性的重要性指標(biāo)。Mallery和George認(rèn)為，信度系數(shù)α大于0.9時(shí)表示其可信度優(yōu)秀，0.8以上表示信度很好，0.7以上表示信度可以接受，大于0.6信度基本認(rèn)可[21]。對表2進(jìn)行分析可知，α值都大于0.6，所以信度符合要求。效度(validity)是指所測量到的結(jié)果反應(yīng)想要的考察內(nèi)容程度。通過KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)對問卷的效度進(jìn)行初步判定，用AVE作為評價(jià)問卷的收斂效度指標(biāo)。由表2分析可知，這四項(xiàng)潛變量的KMO值均大于0.5，AVE除了省時(shí)省力心理這一項(xiàng)不十分理想外，其余都符合要求；在Bartlett球形檢驗(yàn)中，這4項(xiàng)的相應(yīng)概率顯著性水平為0.000，相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異，因此，問卷具有較好的效度。

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型

表2 潛變量的信度與效度分析

2.2.4 模型擬合度評價(jià)

X2表示整體模型包含的變量相關(guān)關(guān)系矩陣與實(shí)際資料的相關(guān)關(guān)系數(shù)矩陣擬合度，越小表示差異越小。由于卡方值比較敏感，易受變量數(shù)和樣本數(shù)影響，用X2/df可以消除變量數(shù)對擬合結(jié)果的影響。P為顯著性水平，越小差異越不明顯，與實(shí)際越接近。GFI為擬合度指數(shù)，它是1減去實(shí)際數(shù)據(jù)矩陣與模型矩陣間的差異，越接近1說明模型擬合度越好。AGFI為調(diào)整后擬合度指數(shù)，它消除了自由度對GFI的影響。CFI和TLI為增值擬合度指標(biāo)，通常將待檢驗(yàn)的假設(shè)理論模型與獨(dú)立模型比較來評估模型的擬合度，越接近1表示擬合度越好。RMSEA表示漸近殘差平方和的平方根，越小表示越能擬合實(shí)際數(shù)據(jù)。

由表3可以看出卡方與自由度比值為2.592，介于1～3之間，良好，擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)和調(diào)整后適配度指數(shù)(AGFI)的值都大于0.9，說明比較理想；擬合指數(shù)(CFI)和非規(guī)準(zhǔn)適配指數(shù)(TLI)的值都接近0.9，在可接受范圍內(nèi)；估計(jì)誤差均方根(RMSEA)為0.065，小于0.1，說明模型的整體擬合效果較好。

表3 模型擬合度評價(jià)指標(biāo)

2.2.5 結(jié)果分析

分析篩選后各項(xiàng)因子的信度和整體效度，表明該問卷用于研究大學(xué)生過馬路時(shí)影響行為決策的心理因素是合理可行的，為建立行為決策BL模型打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，也可看出最終建立出來的結(jié)構(gòu)方程模型中各心理因素間相互影響機(jī)理符合路徑分析中的假設(shè)。大學(xué)生過馬路時(shí)的行為決策與安全意識、省時(shí)省力心理、僥幸心理、自律意識均存在顯著性影響，其中僥幸心理與自律意識間的路徑系數(shù)較高，說明僥幸心理對自律意識有明顯的負(fù)相關(guān)性；僥幸心理和省時(shí)省力心理間接地影響大學(xué)生的安全意識，說明提高大學(xué)生自律意識、減弱其僥幸和省時(shí)省力心理對提升大學(xué)生過馬路時(shí)的安全意識有積極作用。

3 大學(xué)生過街行為決策模型及解析

3.1 模型變量及編碼

為進(jìn)一步了解外在環(huán)境和心理因素對大學(xué)生過街是否闖紅燈決策的影響，采用BL模型對大學(xué)生過街決策進(jìn)行建模。模型的因變量為是否闖紅燈決策(CHOICE)，簡稱C，C為二分類變量，C=1表示“闖紅燈”，C=0表示“不闖紅燈”。因變量包含大學(xué)生自身和家庭等基本情況10個(gè)指標(biāo)、外在道路設(shè)施和周圍環(huán)境等7個(gè)指標(biāo)，以及影響大學(xué)生過馬路心理因素等4個(gè)指標(biāo)，各類指標(biāo)變量編碼及定義如表4所示。其余非二項(xiàng)變量具體內(nèi)容及設(shè)定如下：LIS(0——無駕照，1——一年駕齡，2——兩年駕齡，3——三年駕齡)；INC(3——家庭年收入3萬元，6.5——家庭年收入6.5萬元，10——家庭年收入10萬元)；TIME1(120——紅燈時(shí)長120 s,60——紅燈時(shí)長60 s)；WIDE(10——道路寬度為10 m,26——道路寬度為26 m)；SAFEE(安全意識)；STE(省時(shí)省力心理)；SEDI(自律意識)；FLMD(僥幸心理)。

表4 自變量及變量編碼

3.2 基于BL模型的大學(xué)生過街決策建模及分析

3.2.1 模型建立

采用SPSS軟件對樣本進(jìn)行BL模型的參數(shù)回歸分析。首先在SPSS軟件中將行人基本信息和外在道路設(shè)施等問卷數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入，進(jìn)行二項(xiàng)Logit回歸，發(fā)現(xiàn)模型并不理想。然后在軟件中檢測自變量間的共線性，結(jié)果顯示理工類、經(jīng)管類、文史哲、法學(xué)及其它專業(yè)類別的這幾個(gè)變量與其它變量存在明顯的線性關(guān)系。將這些變量去掉后，再加上結(jié)構(gòu)方程模型中的4個(gè)心理因素變量后，發(fā)現(xiàn)模型比較理想。最后，方程中的變量結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，G2、G4、SEDI、FLMO、STE、VEL、POP、LIS的顯著性水平為***；SEX、G1、G3、GOYH、ADD、TIME的顯著性水平為**；INC的顯著性水平為*。因此，以上變量進(jìn)入方程，而其余變量因顯著性水平均大于0.05，沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，因而不在方程的變量中。

3.2.2 模型擬合度和預(yù)測準(zhǔn)確度檢驗(yàn)

本研究采用霍斯默-萊梅肖檢驗(yàn)法對回歸的BL模型擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)[22]，其卡方值為15.159，自由度為8，擬合優(yōu)度指標(biāo)Sig.=0.056>0.05，表明該模型預(yù)測值與樣本數(shù)據(jù)值差異不顯著，BL模型能較好地?cái)M合樣本數(shù)據(jù)。

在4 500個(gè)樣本中進(jìn)行預(yù)測，有3 755例預(yù)測正確，總體預(yù)測的正確率為83.4%，表明該模型有較高的準(zhǔn)確率，是可接受的模型。

3.2.3 大學(xué)生過馬路行為決策分析

由表5可知，通過對單個(gè)因變量對大學(xué)生過街行為決策的影響分析，可得出以下結(jié)論：

1)在相同的外界環(huán)境和道路設(shè)施情況下，過街時(shí)男生選擇闖紅燈的可能性是女性的1.256倍，與男女生的性格、膽量差異可能有關(guān)，通常情況下，男生較活潑、膽大，而女生較文靜、內(nèi)斂。

2)碩士生和博士生階段的大學(xué)生闖紅燈率比本科階段低，反映接受教育程度的高低對大學(xué)生過馬路的行為決策也會產(chǎn)生影響，教育程度越高，文明出行的可能性就越大。在本科階段中，大二闖紅燈率最低，其次是大四、大一，大三闖紅燈率較高，引起這種差異的原因?yàn)椋涸诓煌A段大學(xué)生的心理狀態(tài)會有所變化。

表5 BL模型參數(shù)回歸結(jié)果

3)在相同條件下，疆外學(xué)生選擇闖紅燈的可能性是疆內(nèi)學(xué)生的1.360倍。出現(xiàn)這種情況可能跟疆內(nèi)外的生活節(jié)奏有關(guān)，疆外人的生活節(jié)奏比較快，人們比較趕時(shí)間，疆內(nèi)人的生活節(jié)奏較慢些，時(shí)間觀念上有差別。

4)駕齡越高，大學(xué)生選擇“闖紅燈”的可能性越低，當(dāng)駕齡增加1年，大學(xué)生選擇闖紅燈的可能性下降至0.776倍。說明拿到駕照的大學(xué)生，接受過交通安全教育，過馬路時(shí)的素質(zhì)會有所提升。

5)交通時(shí)段對大學(xué)生過馬路決策有影響，高峰時(shí)段選擇闖紅燈的可能性是平峰時(shí)段的0.752倍。高峰時(shí)段，車流量較大，大學(xué)生相對來說會選擇文明出行，不去選擇冒險(xiǎn)。

6)道路旁有無監(jiān)督人員對大學(xué)生是否闖紅燈決策也有一定影響。在有監(jiān)督人的情況下，大學(xué)生選擇闖紅燈的可能性是沒有監(jiān)督人員情況下的0.733倍。說明監(jiān)督人員對大學(xué)生過馬路行為起到了一定的約束作用。

7)車流量大小對大學(xué)生決策行為有影響，在車流量大的情況下，大學(xué)生選擇闖紅燈的可能性是車流量小的情況下的0.640倍。車流量大的時(shí)候，車間距較小，車速較高，大學(xué)生會考慮自身的安全而選擇遵守交通規(guī)則。

8)自律意識、省時(shí)省力心理及僥幸心理對大學(xué)生過馬路時(shí)行為決策也會產(chǎn)生一定影響，大學(xué)生在這三種心理下選擇闖紅燈的可能性分別為0.875倍、1.881倍、1.206倍，其中省時(shí)省力心理影響最大，而且數(shù)據(jù)分析的結(jié)果符合實(shí)際邏輯，分析合理。

4 結(jié) 語

4.1 大學(xué)生過街安全改善舉措建議

根據(jù)模型結(jié)果分析，提出以下改善大學(xué)生過街安全的建議：

1)鼓勵大學(xué)生學(xué)習(xí)交通法律法規(guī)，養(yǎng)成自覺遵守交通規(guī)則的習(xí)慣；

2)在道路旁邊適當(dāng)安排監(jiān)督人員，提醒行人過馬路時(shí)應(yīng)文明出行；

3)交通部門可增加違反交通的成本，減弱違章行人的僥幸心理和省時(shí)省力心理；

4)學(xué)校或社會定期舉辦一些交通安全教育講座，加強(qiáng)安全意識培養(yǎng)。

5)鼓勵大學(xué)生在課余時(shí)間考駕照，提高交通安全意識。

4.2 主要研究成果

1)本研究建立大學(xué)生過街心理結(jié)構(gòu)方程模型，并對模型進(jìn)行分析：僥幸心理與自律意識有明顯的負(fù)相關(guān)，僥幸心理和省時(shí)省力心理間接地影響大學(xué)生的安全意識，能夠?qū)Υ髮W(xué)生過馬路時(shí)的素質(zhì)起到間接性指導(dǎo)作用。

2)基于BL模型對大學(xué)生過街時(shí)的行為決策進(jìn)行建模，發(fā)現(xiàn)受教育程度、駕齡、監(jiān)督人員情況、車流量、自律意識對闖紅燈行為具有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系；省時(shí)省力心理、僥幸心理對闖紅燈行為具有明顯的正相關(guān)關(guān)系；同時(shí)，家庭住址、交通時(shí)段、倒計(jì)時(shí)情況、性別、家庭年收入情況對闖紅燈決策也有顯著影響，為大學(xué)生文明出行提供直接性指導(dǎo)。

4.3 不足與展望

由于人力和時(shí)間限制，本次調(diào)查范圍較小，在今后的研究中可擴(kuò)大研究范圍，分析不同地區(qū)的相似點(diǎn)和不同點(diǎn)，從而有針對性地提出相應(yīng)措施。此外，適當(dāng)增加影響因素，探索他們之間的作用機(jī)理，從更多方面分析影響大學(xué)生過馬路決策時(shí)的因素。