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    基于潛變量的駕駛員行車安全感評(píng)價(jià)研究

    2021-09-10 00:13:51邱豪基
    交通科技與管理 2021年1期

    邱豪基

    摘 要:隨著人民生活水平快速提高,機(jī)動(dòng)車保有量激增,交通事故數(shù)量飛速增長(zhǎng)。交通事故的影響因素很多,包括車、路、環(huán)境等客觀因素和駕駛員受心理與生理影響相對(duì)多變的主觀因素。本文從心理潛變量角度出發(fā),通過對(duì)駕駛員行車安全感因素間的相互影響的分析,構(gòu)建了駕駛員行車安全感評(píng)價(jià)SEM模型。結(jié)果表明:道路因素對(duì)駕駛員安全感知影響更大,其中道路結(jié)構(gòu)、安全設(shè)施的影響相對(duì)更高。

    關(guān)鍵詞:潛變量;行車安全感;SEM模型

    0 引言

    道路交通事故成因的分析研究已經(jīng)相對(duì)成熟,交通事故產(chǎn)生的原理由主觀和客觀兩方面構(gòu)成。部分學(xué)者常將影響道路交通事故發(fā)生的客觀因素用“道路安全保障度”反映,已對(duì)其有一定研究。而對(duì)主觀因素即駕駛員通過對(duì)道路安全性的感知與識(shí)別形成一定的行車安全感應(yīng),則用“駕駛員行車安全感”來反映。對(duì)于交通安全的最終目標(biāo),需要做到對(duì)道路安全保障與駕駛員行車安全感進(jìn)行合理配置,做到道路條件符合安全標(biāo)準(zhǔn)且讓駕駛員主觀感到安全。因此,對(duì)駕駛員行車安全感進(jìn)行進(jìn)一步研究尤為重要。

    萬濤、李艷春提出了安全感的影響因素種類以及安全感具有的特性[1-2]。鄭新夷表達(dá)了行車安全感和道路安全(道路安全保障度)是有明顯區(qū)分的觀點(diǎn)[3]。李淑慶等探討了基于道路安全保障度的山區(qū)公路交通事故機(jī)理,提出了道路安全保障度評(píng)價(jià)的改進(jìn)物元可拓模型[4]。

    1 行車安全感心理潛變量分析

    一般情況下,沿線環(huán)境越復(fù)雜對(duì)駕駛員的不安全感會(huì)越明顯。道路線形中駕駛員一般認(rèn)為直線線型比曲線會(huì)更加安全。安全設(shè)施(標(biāo)志標(biāo)線、護(hù)欄等)越完善,駕駛員則會(huì)感到越安全。

    法律法規(guī)等對(duì)駕駛員行為起到約束作用,法律法規(guī)越嚴(yán)格駕駛員會(huì)感覺更加安全。其他車輛的行為會(huì)影響駕駛員的心理與駕駛行為,媒體傳播、個(gè)人見聞等會(huì)影響駕駛員的心理。出行時(shí)間、天氣狀況會(huì)影響駕駛員的安全感知。

    性別是駕駛員基本特性之一,男性女性駕駛員在很方面有差異。年齡對(duì)駕駛員安全感知的影響體現(xiàn)在年齡越大感知能力則會(huì)越弱等方面。藥物、煙酒等有興奮或麻痹作用。

    駕駛員常有的心理狀態(tài)會(huì)對(duì)他們感知不安全因素時(shí)有不同反應(yīng)、采取不同措施。同時(shí),駕駛員疲勞后出現(xiàn)的判斷和操作錯(cuò)誤遠(yuǎn)比平常增多。判斷錯(cuò)誤多是對(duì)道路狀況及潛在危險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)方法欠缺考慮。

    2 安全感評(píng)價(jià)SEM模型建立

    通過結(jié)合計(jì)劃行為理論,考慮心理潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)來分析駕駛員行車安全感。模型中六邊形代表潛變量,其中道路因素對(duì)安全感知的影響(F1)、社會(huì)環(huán)境對(duì)安全感知的影響(F2)、個(gè)人狀況對(duì)安全感知的影響(F3)和駕駛心態(tài)對(duì)安全感知的影響(F4)為外生潛變量,受各類因素影響的行為選擇意向(F5)為內(nèi)生潛變量;矩形表示可以直接觀測(cè)的顯變量。得到的評(píng)價(jià)模型結(jié)構(gòu)如下圖所示:

    將X定義為外生顯變量,Y為內(nèi)生顯變量,ξ為外生潛變量,η為內(nèi)生潛變量。此時(shí)模型分為兩個(gè)部分,分別是測(cè)量模型與結(jié)構(gòu)模型。

    2.1 測(cè)量模型

    測(cè)量模型描述顯變量X、Y分別與潛變量ξ、η之間的關(guān)系,其關(guān)系式如下:

    式中:顯變量X向量由14個(gè)自變量的測(cè)量值構(gòu)成;為X向量對(duì)ξ的因子負(fù)荷矩陣;向量ξ由4個(gè)外生潛變量構(gòu)成;向量δ由X的觀測(cè)誤差構(gòu)成;向量Y由3個(gè)因變量的測(cè)量值構(gòu)成;為Y向量對(duì)η的因子負(fù)荷矩陣;向量η由3個(gè)內(nèi)生潛變量構(gòu)成;向量ε為Y的觀測(cè)誤差構(gòu)成。

    2.2 結(jié)構(gòu)模型

    描述潛變量ξ、η之間的關(guān)系為結(jié)構(gòu)模型。

    式中:矩陣B為內(nèi)生潛變量對(duì)角線元素均為0的結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣,且滿足I-B行列式的值不為0,B系數(shù)矩陣的元素能夠反映內(nèi)生潛變量間相互作用的大小;矩陣Γ為外生潛變量ξ的結(jié)構(gòu)系數(shù)矩陣,Γ系數(shù)矩陣中的元素能夠反映外生潛變量ξ對(duì)內(nèi)生潛變?chǔ)堑淖饔么笮?向量ζ表示誤差向量。

    2.3 潛變量與問卷設(shè)置及結(jié)果

    將道路因素、社會(huì)環(huán)境、個(gè)人狀況與駕駛心態(tài)作為研究駕駛員安全感的外生潛變量,駕駛員感知不安全因素后的行為選擇意向則是內(nèi)生潛變量。

    李克特量表是一種心理反應(yīng)量表,常在問卷中使用,是目前調(diào)查研究中使用最廣泛的量表。本文問卷調(diào)查采用李克特五量表分別對(duì)四個(gè)潛變量的測(cè)量顯變量進(jìn)行了調(diào)查,并在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)候進(jìn)行打分,在道路因素對(duì)安全感知的影響(F1)、社會(huì)環(huán)境對(duì)安全感知的影響(F2)、個(gè)人狀況對(duì)安全感知的影響(F3)中對(duì)應(yīng)所有問題的低、較低、一般、較高、高選項(xiàng);而在駕駛心態(tài)對(duì)安全感知的影響(F4)、受各類因素影響的行為選擇意向(F5)中對(duì)應(yīng)所有問題的幾乎無、較少、偶爾、經(jīng)常、總是選項(xiàng)。

    本次試驗(yàn)中有效樣本199份。有效樣本問卷的總體信度系數(shù)Conbrach's α為0.661,表示樣本可信。

    根據(jù)SEM模型利用AMOS軟件對(duì)潛變量與顯變量建立模型后,進(jìn)行路徑分析,標(biāo)準(zhǔn)化后得:

    除NFI略低于標(biāo)準(zhǔn)值表明調(diào)查樣本量還需要提升,其余指標(biāo)均滿足要求,表示模型的適配度符合規(guī)定標(biāo)準(zhǔn),模型結(jié)果在一定程度上有效。

    結(jié)果表明各路徑系數(shù)與顯著性水平反映了駕駛員對(duì)行車安全感的評(píng)價(jià),各因素的影響效果中,道路因素對(duì)安全感知的影響標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)0.64,略大于社會(huì)環(huán)境、個(gè)人狀況對(duì)安全感知的影響,說明道路因素沿線環(huán)境、道路線形、道路結(jié)構(gòu)、安全設(shè)施對(duì)駕駛員安全感知影響更大,其中道路結(jié)構(gòu)、安全設(shè)施的影響略高。社會(huì)環(huán)境、個(gè)人狀況對(duì)安全感知的影響中,各個(gè)因素的影響都比較平均。

    3 結(jié)語

    通過AMOS獲得模型適配度檢驗(yàn)值、標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)、顯著性等各項(xiàng)參數(shù),得出了駕駛員對(duì)行車安全感的評(píng)價(jià)。結(jié)果表明:駕駛員的駕駛心態(tài)對(duì)行為選擇意向影響相對(duì)較弱,而道路因素對(duì)駕駛員的行車安全感影響十分顯著,特別是道路結(jié)構(gòu)影響最為突出。道路條件越好,駕駛員的行車安全感則越高。

    參考文獻(xiàn):

    [1]萬濤,丁立民.道路交通安全感綜合分析[J].交通工程,2003(2):25-29.

    [2]李艷春,于海辰.大貨車駕駛員交通心理與交通安全的研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2006,16(10):15-20+145.

    [3]鄭新夷,楊艷群.交通行車安全感和客觀安全感的博弈[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2010,20(10):13.

    [4]李淑慶,彭囿朗.公路路段安全保障度評(píng)價(jià)的改進(jìn)物元可拓模型[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2015,15(6):22-29.

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