宋正沄

摘 要：為研究大學(xué)生在交叉口處的行為特征，基于結(jié)構(gòu)方程模型和原型意愿模型，考慮大學(xué)生在交叉口處心理潛變量因素，設(shè)計調(diào)查問卷并獲取數(shù)據(jù)，利用結(jié)構(gòu)方程模型標(biāo)定潛變量因素并進(jìn)行量化。結(jié)果表明，態(tài)度和主觀規(guī)范對違章意圖具有正向影響，對行為意向具有負(fù)向影響，范式好感度對行為意向具有負(fù)向影響，范式相似性對行為意向具有正向影響。行為意向?qū)`章意圖具有負(fù)向影響。與計劃行為理論相比，原型意愿模型的擬合效果更優(yōu)。

關(guān)鍵詞：交通工程 交叉口 計劃行為理論 原型意愿模型

1 引言

隨著城市化進(jìn)程的加快，越來越多的人涌入城市，這給城市的交通道路承受能力帶來了更大的挑戰(zhàn)。在道路交叉口處，行人與機(jī)動車之間的沖突也越來越多，這為解決行人安全問題帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。雖然大學(xué)生是受教育程度較高的群體，但也存在闖紅燈等違規(guī)行為。已有研究表明僥幸心理和省時省事心理間接影響大學(xué)生的行為決策[1]，同時求近心理作用是行人溢出行為的主要原因[2]。不同過街行為傾向也會產(chǎn)生不同的過街安全性[3]。從研究方法及理論上來看，隨即參數(shù)logit模型[4]、計劃行為理論[5]、原型意愿模型[6]仍然是行人過街行為研究的常用方法。

因此本文基于成熟的計劃行為理論（TPB）和原型意愿模型（PWM）框架，將態(tài)度（ATT）、主觀規(guī)范（SN）、感知行為控制（PBC）和行為意向（BIU）四個心理潛在變量納入結(jié)構(gòu)方程模型，同時加入描述性規(guī)范（DN）、范式好感度（Favor）、范式相似性（SILY）、違章意圖（VB）等變量。

2 理論及模型構(gòu)建

2.1 計劃行為理論

計劃行為理論是Ajzen提出的一種社會心理學(xué)模型[7]，其在解釋個體行為意向與個體行為方面應(yīng)用廣泛，并且已成功用于預(yù)測各種行為和意圖。但是TPB卻主要考慮“主觀規(guī)范”這一變量的影響，忽視了規(guī)范的復(fù)雜性和多樣性。因此，在既有的TPB理論中加入描述性規(guī)范（DN）來預(yù)測行為意向。

2.2 原型意愿模型

Gerrard等[8]認(rèn)為原型意愿模型中的原型代表對一類事物的內(nèi)部表征，反映一類事物具有的基本的、共同的特征。原型在激勵行為發(fā)生的過程中有重要的作用。因此，在PWM中，通過加入范式好感度（Favor）、范式相似性（SILY）和違章意圖（VB）等變量來預(yù)測行為意向。

2.3 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一種處理多元數(shù)據(jù)的有效工具，主要包括測量模型與結(jié)構(gòu)模型。測量模型由潛變量和觀察變量組成。由于測量變量有誤差，每個潛變量不能完全解釋觀察變量的變異性﹐因此，潛變量需借助觀測變量解釋。

測量模型的矩陣回歸方程式為：

（1）

式中，X、Y為測量變量，Λx為外生觀測變量和潛在變量ε之間因子負(fù)荷的矩陣，ξ為外生潛變量，δ為X的測量誤差，Λy為內(nèi)生觀測變量和潛在變量之間因子負(fù)荷的矩陣，η為內(nèi)生潛變量，ε為Y的測量誤差。

結(jié)構(gòu)模型的矩陣回歸方程式為：

（2）

式中：Г為外生潛變量的路徑系數(shù)矩陣，β為內(nèi)生潛變量的路徑系數(shù)矩陣，ζ為測量誤差。

3 問卷設(shè)計

根據(jù)Ajzen的研究，設(shè)計如下心理潛在變量。包括態(tài)度、主觀規(guī)范、感知行為控制和行為意向并采用李克特五點量表法，潛變量的觀測變量如表1所示：

4 數(shù)據(jù)檢驗

4.1 樣本的信效度檢驗

信度檢驗通常采用克隆巴赫系數(shù)（Cronbachs α）以及組成信度（Composite Reliability，CR）來評價。效度檢驗通常采用平均方差提取值（Average Variance Extracted，AVE）來檢驗。樣本的信效度分析結(jié)果如表 2所示。其中4個潛在變量的Cronbachs α均大于0.7，CR均大于0.7，AVE均大于0.5，表明調(diào)查問卷的信度和效度都符合要求。

潛變量之間的相關(guān)系數(shù)及顯著性水平如表 3所示?？梢钥闯鯞IU對SN影響不顯著，其余潛變量之間影響均顯著。同時SN對ATT表現(xiàn)出正相關(guān)，BIU對PBC表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)；PBC對ATT和SB均表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)；BIU對ATT和SN表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，對PBC表現(xiàn)出正相關(guān)。

4.2 模型擬合度指標(biāo)分析

經(jīng)過上述信度和效度分析，可以對問卷進(jìn)行潛在變量建模分析。模型擬合結(jié)果見表4所示。

在擬合度指標(biāo)中，卡方與自由度之比（X2/DF）的值通常用于參考。比較適配指數(shù)（CFI）和非常規(guī)適配指數(shù)（TLI）通常用于衡量模型相對于基準(zhǔn)模型的改進(jìn)程度。同時考察近似誤差均方根（RMSEA）以及標(biāo)準(zhǔn)化殘差均方根（SRMR）。分析結(jié)果表明，模型擬合情況較好，所有模型指標(biāo)均符合參考要求。從擬合效果來看，PWM模型比TPB模型具有更好的擬合效果。說明原型意愿模型考慮的因素更多，可以更好地解釋大學(xué)生交叉口處的行為特征。

4.3 路徑分析

根據(jù)已有模型指標(biāo)，構(gòu)建出的模型路徑圖分別如圖1和圖2所示。

在TPB模型路徑圖中，主觀規(guī)范和感知行為控制對大學(xué)生交叉口的違規(guī)行為意向的路徑系數(shù)為正值，表明其對行為意向具有正向影響，說明對主觀規(guī)范表現(xiàn)出贊同，則對不違規(guī)意向表現(xiàn)出贊同。同理，對感知行為控制表現(xiàn)出不贊成，則對闖紅燈的行為意向表現(xiàn)出不贊成。態(tài)度和描述性規(guī)范對行為意向具有負(fù)向影響。說明對行為態(tài)度越是贊同，對闖紅燈的行為意向越是不贊同。對描述性規(guī)范而言，當(dāng)家人、周邊行人、鄰居、好朋友不遵守交通規(guī)則的頻率加大時。對闖紅燈的行為意向表現(xiàn)出贊成。這一結(jié)果表明。大學(xué)生的過街行為會受到周邊行人的影響，當(dāng)周邊有人違規(guī)過街時，一些大學(xué)生會選擇跟隨闖紅燈。

在PWM路徑圖中，態(tài)度和主觀規(guī)范對違章意圖具有正向影響，對行為意向卻有負(fù)向影響。這表明，越是對“闖紅燈是不對的”這一態(tài)度表現(xiàn)出贊成，越是對遵守規(guī)則的意圖表現(xiàn)出贊成，同時也越是對闖紅燈的行為意向表現(xiàn)出不贊成。其次，從主觀規(guī)范來看，越是贊成有朋友、家人勸誡自己遵守交通規(guī)則，越是表現(xiàn)出對遵守規(guī)則的同意，同時也越不贊成闖紅燈的意向。范式好感度對行為意向具有負(fù)向影響，范式相似性對行為意向具有正向影響。從范式相似性來看，越是贊成與闖紅燈的人相似，越是贊成闖紅燈的行為意向。從范式好感度來看，越是對不遵守交通規(guī)則的人表現(xiàn)出不滿，則對闖紅燈的行為意向就越是表達(dá)出“不贊成”。

5 結(jié)論

（1）在計劃行為理論中，主觀規(guī)范和感知行為控制對大學(xué)生交叉口違規(guī)行為意向具有正向影響，態(tài)度和描述性規(guī)范對大學(xué)生違規(guī)行為意向具有負(fù)向影響。大學(xué)生的過街行為會受到周邊行人的影響，當(dāng)周邊有人違規(guī)過街時，一些大學(xué)生會選擇跟隨闖紅燈。

（2）在原型意愿模型中，態(tài)度和主觀規(guī)范對行為意圖具有正向影響，而對行為意向具有負(fù)向影響，范式好感度對行為意向具有負(fù)向影響，范式相似性對行為意向具有正向影響。行為意向?qū)`章意圖具有負(fù)向影響。

（3）從問卷結(jié)果來看，大部分的大學(xué)生群體選擇了遵守交通規(guī)則，表現(xiàn)出不闖紅燈的行為意向。少部分大學(xué)生會仍然選擇了闖紅燈或是橫穿馬路的交通違規(guī)行為。從模型擬合效果來看，原型意愿模型比計劃行為理論具有更好的擬合效果，表現(xiàn)出了更好的解釋能力。

6 結(jié)束語

在TPB和PWM模型中態(tài)度對行為意向產(chǎn)生了相同的負(fù)向影響，說明對大學(xué)生來說，對闖紅燈行為的態(tài)度在很大程度上決定了其是否會闖紅燈的行為。同時根據(jù)以上結(jié)論可以看出，大學(xué)生在交叉口處的行為與周邊行人的關(guān)系密切，容易產(chǎn)生跟隨心理。因此可通過加強交通安全教育警示等方式提高大學(xué)生對違規(guī)行為不認(rèn)可的態(tài)度，進(jìn)而減少違規(guī)傳話的行為意向，降低闖紅燈的實際行為。同時優(yōu)化交叉口的人行橫道設(shè)置和天橋等設(shè)施，降低橫穿馬路的行為，從而提高交通安全。

基金項目：湖北省教育廳科研計劃項目（Q20201603）。

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