尚 婷，吳 鵬，唐 杰，齊宏嬌

(重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶 400074)

近年來(lái)，隨著我國(guó)公路里程的增加，隧道的數(shù)量也隨之增多.隧道在克服陸地間的交通阻礙，縮短兩地間的距離發(fā)揮著重要作用，但由于隧道結(jié)構(gòu)的特殊性使得行車(chē)環(huán)境變得更為復(fù)雜，導(dǎo)致隧道路段成為路網(wǎng)中交通安全的瓶頸[1].駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)違規(guī)變道是導(dǎo)致交通事故發(fā)生的重要原因之一.出于安全考慮，大多數(shù)隧道內(nèi)同向車(chē)道之間用白色實(shí)線分隔，禁止車(chē)輛變換車(chē)道.然而，還是有許多駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)違規(guī)換道導(dǎo)致隧道內(nèi)交通事故經(jīng)常發(fā)生.因此，探究駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)變換車(chē)道的行為意向、分析駕駛?cè)俗儞Q車(chē)道的作用機(jī)理對(duì)提升隧道交通安全具有重要意義.

目前，對(duì)于換道行為的研究主要基于博弈論和效用理論，對(duì)駕駛?cè)嗽谄胀范蔚淖杂尚該Q道和強(qiáng)制性換道過(guò)程中換道意圖的產(chǎn)生和換道決策的特性研究較多.A.TALEBPOUR等[2]基于博弈論建立了駕駛?cè)藫Q道決策模型.陳慧等[3]基于駕駛?cè)怂俣炔粷M(mǎn)意度的累計(jì)效用對(duì)換道意圖產(chǎn)生的影響，建立了駕駛?cè)藫Q道模型.然而對(duì)于隧道內(nèi)駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道的研究相對(duì)較少，并且很少有學(xué)者研究駕駛?cè)嗽趽Q道決策過(guò)程中的心理影響因素.

在影響隧道交通事故發(fā)生的因素中，駕駛?cè)耸亲钪匾囊蛩刂?目前對(duì)于隧道交通安全的研究主要集中于交通事故的影響因素及分布特征、交通事故預(yù)測(cè)和事故嚴(yán)重程度分析等方面，對(duì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)的不安全換道行為影響因素的研究相對(duì)較少.J.S.YEUNG等[4]基于新加坡3條高速公路隧道內(nèi)發(fā)生的608起交通事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)事故時(shí)空分布規(guī)律和事故形態(tài)分布特征進(jìn)行了分析，研究發(fā)現(xiàn)隧道連接段事故率高于隧道內(nèi)部區(qū)域.C.CALIENDO等[5]以意大利公路隧道內(nèi)發(fā)生的事故數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型和多元回歸模型分析了不同因素對(duì)公路隧道交通事故嚴(yán)重程度的影響.趙躍峰等[6]基于部分優(yōu)勢(shì)比模型建立了隧道事故嚴(yán)重程度分析模型，分析了人-車(chē)-路-環(huán)境因素對(duì)隧道事故嚴(yán)重程度的影響.

因此，筆者在計(jì)劃行為理論(theory of planned behavior，TPB)的基礎(chǔ)上，考慮駕駛習(xí)慣對(duì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為的影響，建立基于擴(kuò)展計(jì)劃行為理論(extended theory of planned behavior，Ex-TPB)的駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為結(jié)構(gòu)方程模型，從心理學(xué)角度分析駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道的影響因素以及各影響因素之間的路徑關(guān)系，并提出能有效降低駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)隨意換道的措施，為提升隧道交通安全水平提供相關(guān)理論依據(jù).

1 計(jì)劃行為理論基礎(chǔ)與建模方法

1.1 計(jì)劃行為理論

1985年由Ajzen在理性行為理論的基礎(chǔ)上提出了TPB，該理論以期望價(jià)值理論為基礎(chǔ)，廣泛用于研究主體的行為心理決策過(guò)程[7].TPB主要包括行為態(tài)度(attitude，AT)、主觀規(guī)范(subjective norms，SN)、知覺(jué)行為控制(perceived behavioral control，PBC)3個(gè)解釋變量，換道行為意向(behavior intention，BI)為中介變量，換道行為(lane-changing behavior，LCB)為結(jié)果變量.其中：AT為決策主體對(duì)某種行為所持有的正面或負(fù)面評(píng)價(jià)；SN為決策主體在是否要執(zhí)行某種行為時(shí)受到的外界壓力；PBC指決策主體對(duì)某種行為可控程度的感知[8].計(jì)劃行為理論模型的基本框架如圖1所示.

圖1 計(jì)劃行為理論模型的基本框架

相關(guān)研究表明：TPB在分析和預(yù)測(cè)駕駛?cè)朔烙择{駛行為[9]、駕駛?cè)似隈{駛行為[10]和老年人過(guò)街失范行為[11]的研究中具有良好的解釋能力，同時(shí)在TPB不斷完善的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)擴(kuò)展新的變量可以有效提高TPB的解釋能力.筆者認(rèn)為駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為也符合TPB的基本要求，并且該理論可以很好解釋駕駛?cè)说膿Q道意圖產(chǎn)生和換道決策的心理行為意向.因此，考慮駕駛習(xí)慣因素對(duì)駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道行為意向和換道行為影響的基礎(chǔ)上，在TPB的基本框架下加入駕駛習(xí)慣(habit，HB)解釋變量構(gòu)建基于Ex-TPB的駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為結(jié)構(gòu)方程模型，探討駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為的心理影響因素.Ex-TPB模型結(jié)構(gòu)如圖2所示.

圖2 Ex-TPB模型結(jié)構(gòu)

1.2 數(shù)學(xué)模型

結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling，SEM)主要用于分析模型中各變量的因果關(guān)系，在本研究中可以用于分析并量化駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度和主觀規(guī)范等因素對(duì)駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道行為的影響.SEM由測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型組成，測(cè)量模型表示外生測(cè)量變量與外生潛變量之間的關(guān)系；結(jié)構(gòu)模型表示內(nèi)生潛變量與外生潛變量之間的因果關(guān)系[12].SEM中測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

測(cè)量模型為

X=ΛXξ+δ，

(1)

Y=ΛYη+ε，

(2)

式中：X為外生潛變量ξ的觀測(cè)變量；Y為內(nèi)生潛變量η的觀測(cè)變量；ΛX為外生觀測(cè)變量與外生潛變量ξ的關(guān)系；ΛY為內(nèi)生觀測(cè)變量與內(nèi)生潛變量η之間的關(guān)系；δ、ε為觀測(cè)誤差向量.

結(jié)構(gòu)模型為

η=Bη+Γξ+ζ，

(3)

式中：B為內(nèi)生潛變量η之間相互影響構(gòu)成的系數(shù)矩陣；Γ為外生潛變量ξ與內(nèi)生潛變量η之間相互影響構(gòu)成的系數(shù)矩陣；ζ為模型殘差向量.

1.3 模型變量與假設(shè)

1.3.1模型變量

在計(jì)劃行為理論和相關(guān)研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制、換道行為意向和換道行為這6個(gè)潛變量和21個(gè)觀測(cè)變量在內(nèi)的測(cè)量體系來(lái)分析駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為的心理影響因素，各變量具體描述如表1所示.

表1 模型變量

1.3.2模型假設(shè)

基于Ex-TPB對(duì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為影響構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型，以計(jì)劃行為理論[13]和文獻(xiàn)[14-15]的研究為假設(shè)基礎(chǔ)，提出7點(diǎn)假設(shè)，如表2所示.

表2 模型假設(shè)

2 問(wèn)卷調(diào)查及信度、效度檢驗(yàn)

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與調(diào)查

根據(jù)Ex-TPB問(wèn)卷設(shè)計(jì)的思路，設(shè)計(jì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為調(diào)查問(wèn)卷，問(wèn)卷內(nèi)容主要包括問(wèn)卷說(shuō)明、人口統(tǒng)計(jì)變量、Ex-TPB量表3個(gè)部分，其中人口統(tǒng)計(jì)變量包括性別、年齡、駕齡、學(xué)歷等信息.Ex-TPB量表由各觀測(cè)變量組成的問(wèn)題構(gòu)成.調(diào)查問(wèn)卷中除人口統(tǒng)計(jì)變量外的其余問(wèn)題均采用李克特(Likert)“5點(diǎn)”量表法，從非常同意至非常不同意分別記為5、4、3、2、1.

首先，以重慶市的駕駛?cè)藶閷?duì)象采用網(wǎng)上調(diào)查方式進(jìn)行預(yù)試驗(yàn)，對(duì)收集來(lái)的51份有效問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，然后剔除不顯著的相關(guān)題目從而得到最終問(wèn)卷調(diào)查表.2020年12月至2021年1月，以最終調(diào)查問(wèn)卷采用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查和問(wèn)卷星的形式發(fā)放問(wèn)卷調(diào)查表，最終共回收354份問(wèn)卷，剔除無(wú)效問(wèn)卷33份，獲得有效問(wèn)卷321份，樣本有效率為90.7%，且符合統(tǒng)計(jì)學(xué)基本要求.調(diào)查樣本人口信息統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示.

表3 調(diào)查樣本人口統(tǒng)計(jì)信息

2.2 信度與效度檢驗(yàn)

在SPSS22.0軟件中對(duì)本次問(wèn)卷調(diào)查的信度和效度進(jìn)行了檢驗(yàn).信度檢驗(yàn)中，采用Cronbach′sα系數(shù)檢驗(yàn)問(wèn)卷的一致性，α大于0.6時(shí)可以說(shuō)明問(wèn)卷的信度滿(mǎn)足要求，計(jì)算結(jié)果如表4所示.問(wèn)卷的總體信度為0.879，6個(gè)潛變量的克隆巴赫系數(shù)α均大于0.7，本次問(wèn)卷調(diào)查符合基本要求.效度檢驗(yàn)中，采用KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)判斷觀測(cè)變量是否適合做因子分析.在驗(yàn)證性因子分析中，當(dāng)因子載荷系數(shù)(CFA)大于0.6、平均方差抽取值(AVE)大于0.5時(shí),說(shuō)明測(cè)量模型具有較好的組合效度.剔除問(wèn)卷調(diào)查中不滿(mǎn)足要求的觀測(cè)變量后，模型符合標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算結(jié)果如表4所示.

表4 信度和效度分析結(jié)果

3 模擬計(jì)算與結(jié)果分析

3.1 模型適配度檢驗(yàn)

以問(wèn)卷調(diào)查得到的321份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)AMOS23.0軟件對(duì)基于Ex-TPB建立的結(jié)構(gòu)方程模型適配度進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)如表5所示.除調(diào)整適配度(AGFI)略小于標(biāo)準(zhǔn)值之外，其余各指標(biāo)均符合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)要求，表明問(wèn)卷調(diào)查收集得到的樣本數(shù)據(jù)與模型具有良好的適配度.

表5 模型擬合度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)表

3.2 路徑分析

由AMOS23.0標(biāo)定的模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑如圖3所示，其中e1-e23為誤差.路徑檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，其中：β為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)；SE為估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤差；CR為模型中的各路徑假設(shè)系數(shù).從圖6可以看出：在95%置信度的顯著水平下，CR的絕對(duì)值均大于1.96，因此，假設(shè)模型中各因素之間的假設(shè)關(guān)系成立，新增的駕駛習(xí)慣解釋變量可以進(jìn)一步提高模型的解釋能力.

圖3 模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑圖

表6 路徑檢驗(yàn)及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

從圖3和表6可以看出：駕駛習(xí)慣(β為0.168)、行為態(tài)度(β為0.258)和知覺(jué)行為控制(β為0.305)對(duì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為意向都具有正向顯著的影響，其中知覺(jué)行為控制對(duì)駕駛?cè)藫Q道行為的影響最大，而主觀規(guī)范(β為-0.163)是唯一對(duì)駕駛?cè)藫Q道行為意向產(chǎn)生負(fù)向顯著影響的解釋變量，這與國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的結(jié)論相同[14].駕駛習(xí)慣(β為0.208)、換道行為意向(β為0.379)和知覺(jué)行為意向(β為0.189)對(duì)駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為都有直接的正向顯著影響，其中換道行為意向?qū)Q道行為的解釋力和預(yù)測(cè)力最大.

3.3 中介效應(yīng)分析

從圖3可以看出：換道行為意向?qū)Q道行為與駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制間均存在中介效應(yīng).因此，為驗(yàn)證換道行為意向?qū)Q道行為與駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度等4個(gè)解釋變量之間中介效應(yīng)的顯著性，使用AMOS23.0軟件采用最大似然擬合方法和偏差校正的Bootstrap置信區(qū)間估計(jì)法進(jìn)行區(qū)間估計(jì)，設(shè)置信水平為95%[16]，分析結(jié)果如表7所示，其中：StdIndHB為路徑HB→BI→LCB;StdIndAT為路徑AT→BI→LCB;StdIndSN為路徑SB→BI→LCB;StdIndTBC為路徑PBC→BI→LCB；E為中介效應(yīng).4條路徑的中介效應(yīng)值均在偏差校正Bootstrap置信區(qū)間內(nèi)，模型各項(xiàng)擬合指標(biāo)均滿(mǎn)足要求，說(shuō)明模型整體擬合度良好，換道行為意向?qū)Q道行為和駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制之間存在顯著的中介效應(yīng).例如，知覺(jué)行為控制的中介效應(yīng)值為0.116，在95%置信水平下偏差校正Bootstrap置信區(qū)間為(0.060，0.187)，不包含零值，中介效應(yīng)值介于置信區(qū)間之間，因此說(shuō)明換道行為意向?qū)τ趽Q道行為和知覺(jué)行為控制之間有顯著的中介效應(yīng).

表7 標(biāo)準(zhǔn)化的Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)

4 不安全換道行為干預(yù)對(duì)策

基于以上分析結(jié)果，對(duì)制定相關(guān)有效干預(yù)措施提供了理論基礎(chǔ)，因此分別從駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺(jué)行為控制方面提出降低駕駛?cè)怂淼纼?nèi)不安全換道行為意向的干預(yù)對(duì)策.

駕駛習(xí)慣方面，駕駛?cè)嗽谝话懵范?當(dāng)遇到前方車(chē)輛車(chē)速較慢或有大貨車(chē)和有道路出口等情況時(shí),會(huì)選擇執(zhí)行換道操作，而在隧道路段遇到同樣的情況時(shí)也可能會(huì)做出同樣的換道行為.因此，對(duì)于駕駛?cè)怂淼纼?nèi)的變道行為，一方面需要加強(qiáng)監(jiān)管，但也要考慮出行者實(shí)際需求，對(duì)于貨車(chē)比例較高的隧道路段，可以提前實(shí)施分車(chē)型、分車(chē)道管控的方式降低不同車(chē)型間的速度差異；對(duì)于隧道路段確實(shí)存在換道需求的路段或隧道距前方互通出口較近的路段，可以在隧道內(nèi)避開(kāi)交通事故集中或線形條件不佳的路段設(shè)置允許換道區(qū)域，并設(shè)置相關(guān)誘導(dǎo)和安全設(shè)施，確保車(chē)輛在允許換道區(qū)安全、高效地執(zhí)行換道操作.

行為態(tài)度和知覺(jué)行為控制方面，駕駛?cè)酥饕辞宄J(rèn)識(shí)到在隧道內(nèi)隨意換道引發(fā)交通事故的嚴(yán)重性，因此除了交通管理部門(mén)加大宣傳力度外，還可以通過(guò)公眾媒體或新興的自媒體方式進(jìn)行宣傳，強(qiáng)化駕駛?cè)怂淼纼?nèi)安全行車(chē),改變駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)隨意換道的不安全行為態(tài)度，強(qiáng)化駕駛?cè)怂淼纼?nèi)安全行車(chē)意識(shí).

主觀規(guī)范是有效降低駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為意向的最重要影響因素，家人、同乘者對(duì)隧道內(nèi)不安全換道行為態(tài)度的安全提醒以及隧道管理規(guī)定都能有效降低駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為意向.因此加強(qiáng)家庭安全出行教育、同乘者給與駕駛?cè)税踩{駛提醒，盡量避免不安全換道行為發(fā)生，隧道管理部門(mén)在隧道路段加強(qiáng)管理，可以在隧道設(shè)置可變信息標(biāo)志提醒駕駛?cè)瞬灰S意變換車(chē)道，從而有效提升隧道運(yùn)行安全.

5 結(jié) 論

1)在計(jì)劃行為理論的框架下，新增駕駛習(xí)慣解釋變量構(gòu)建的駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)分析駕駛?cè)藫Q道行為心理影響特性具有良好的適用性.

2)換道行為意向?qū)Q道行為與駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制間均存在顯著的中介效應(yīng).

3)駕駛習(xí)慣、行為態(tài)度和知覺(jué)行為控制都可以直接或間接顯著正向影響駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為意向，只有主觀規(guī)范與駕駛?cè)藫Q道行為意向顯著負(fù)相關(guān)，這可為交通管理部門(mén)開(kāi)展安全宣傳教育工作、制定相關(guān)管理措施提供理論依據(jù).

4)選取的解釋變量對(duì)分析駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為還存在一定的局限性，在以后的研究中可考慮人口統(tǒng)計(jì)變量對(duì)駕駛?cè)藫Q道行為的影響或新增更多的解釋變量提高模型解釋力.