基于Ex-TPB的駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為影響因素分析

尚 婷，吳 鵬，唐 杰，齊宏嬌

(重慶交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院，重慶 400074)

近年來，隨著我國公路里程的增加，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)同向車道之間用白色實線分隔，禁止車輛變換車道.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)變換車道的行為意向、分析駕駛?cè)俗儞Q車道的作用機理對提升隧道交通安全具有重要意義.

目前，對于換道行為的研究主要基于博弈論和效用理論，對駕駛?cè)嗽谄胀范蔚淖杂尚該Q道和強制性換道過程中換道意圖的產(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意度的累計效用對換道意圖產(chǎn)生的影響，建立了駕駛?cè)藫Q道模型.然而對于隧道內(nèi)駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道的研究相對較少，并且很少有學(xué)者研究駕駛?cè)嗽趽Q道決策過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)測和事故嚴重程度分析等方面，對駕駛?cè)怂淼纼?nèi)的不安全換道行為影響因素的研究相對較少.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)計數(shù)據(jù)對事故時空分布規(guī)律和事故形態(tài)分布特征進行了分析，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)，采用隨機效應(yīng)回歸模型和多元回歸模型分析了不同因素對公路隧道交通事故嚴重程度的影響.趙躍峰等[6]基于部分優(yōu)勢比模型建立了隧道事故嚴重程度分析模型，分析了人-車-路-環(huán)境因素對隧道事故嚴重程度的影響.

因此，筆者在計劃行為理論(theory of planned behavior，TPB)的基礎(chǔ)上，考慮駕駛習慣對駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為的影響，建立基于擴展計劃行為理論(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 計劃行為理論基礎(chǔ)與建模方法

1.1 計劃行為理論

1985年由Ajzen在理性行為理論的基礎(chǔ)上提出了TPB，該理論以期望價值理論為基礎(chǔ)，廣泛用于研究主體的行為心理決策過程[7].TPB主要包括行為態(tài)度(attitude，AT)、主觀規(guī)范(subjective norms，SN)、知覺行為控制(perceived behavioral control，PBC)3個解釋變量，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為決策主體對某種行為所持有的正面或負面評價；SN為決策主體在是否要執(zhí)行某種行為時受到的外界壓力；PBC指決策主體對某種行為可控程度的感知[8].計劃行為理論模型的基本框架如圖1所示.

圖1 計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)測駕駛?cè)朔烙择{駛行為[9]、駕駛?cè)似隈{駛行為[10]和老年人過街失范行為[11]的研究中具有良好的解釋能力，同時在TPB不斷完善的過程中發(fā)現(xiàn)擴展新的變量可以有效提高TPB的解釋能力.筆者認為駕駛?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，考慮駕駛習慣因素對駕駛?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慣、行為態(tài)度和主觀規(guī)范等因素對駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)換道行為的影響.SEM由測量模型和結(jié)構(gòu)模型組成，測量模型表示外生測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中測量模型和結(jié)構(gòu)模型的數(shù)學(xué)表達式如下：

測量模型為

X=ΛXξ+δ，

(1)

Y=ΛYη+ε，

(2)

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

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

在計劃行為理論和相關(guān)研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了駕駛習慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制、換道行為意向和換道行為這6個潛變量和21個觀測變量在內(nèi)的測量體系來分析駕駛?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，以計劃行為理論[13]和文獻[14-15]的研究為假設(shè)基礎(chǔ)，提出7點假設(shè)，如表2所示.

表2 模型假設(shè)

2 問卷調(diào)查及信度、效度檢驗

2.1 問卷設(shè)計與調(diào)查

根據(jù)Ex-TPB問卷設(shè)計的思路，設(shè)計駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為調(diào)查問卷，問卷內(nèi)容主要包括問卷說明、人口統(tǒng)計變量、Ex-TPB量表3個部分，其中人口統(tǒng)計變量包括性別、年齡、駕齡、學(xué)歷等信息.Ex-TPB量表由各觀測變量組成的問題構(gòu)成.調(diào)查問卷中除人口統(tǒng)計變量外的其余問題均采用李克特(Likert)“5點”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ο蟛捎镁W(wǎng)上調(diào)查方式進行預(yù)試驗，對收集來的51份有效問卷進行數(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卷調(diào)查表.2020年12月至2021年1月，以最終調(diào)查問卷采用現(xiàn)場調(diào)查和問卷星的形式發(fā)放問卷調(diào)查表，最終共回收354份問卷，剔除無效問卷33份，獲得有效問卷321份，樣本有效率為90.7%，且符合統(tǒng)計學(xué)基本要求.調(diào)查樣本人口信息統(tǒng)計結(jié)果如表3所示.

表3 調(diào)查樣本人口統(tǒng)計信息

2.2 信度與效度檢驗

在SPSS22.0軟件中對本次問卷調(diào)查的信度和效度進行了檢驗.信度檢驗中，采用Cronbach′sα系數(shù)檢驗問卷的一致性，α大于0.6時可以說明問卷的信度滿足要求，計算結(jié)果如表4所示.問卷的總體信度為0.879，6個潛變量的克隆巴赫系數(shù)α均大于0.7，本次問卷調(diào)查符合基本要求.效度檢驗中，采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗判斷觀測變量是否適合做因子分析.在驗證性因子分析中，當因子載荷系數(shù)(CFA)大于0.6、平均方差抽取值(AVE)大于0.5時,說明測量模型具有較好的組合效度.剔除問卷調(diào)查中不滿足要求的觀測變量后，模型符合標準，計算結(jié)果如表4所示.

表4 信度和效度分析結(jié)果

3 模擬計算與結(jié)果分析

3.1 模型適配度檢驗

以問卷調(diào)查得到的321份統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過AMOS23.0軟件對基于Ex-TPB建立的結(jié)構(gòu)方程模型適配度進行了檢驗，檢驗評價指標如表5所示.除調(diào)整適配度(AGFI)略小于標準值之外，其余各指標均符合評價標準要求，表明問卷調(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 模型擬合度檢驗統(tǒng)計表

3.2 路徑分析

由AMOS23.0標定的模型標準化路徑如圖3所示，其中e1-e23為誤差.路徑檢驗結(jié)果如表6所示，其中：β為標準化系數(shù)；SE為估計值標準誤差；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，新增的駕駛習慣解釋變量可以進一步提高模型的解釋能力.

圖3 模型標準化路徑圖

表6 路徑檢驗及假設(shè)檢驗結(jié)果

從圖3和表6可以看出：駕駛習慣(β為0.168)、行為態(tài)度(β為0.258)和知覺行為控制(β為0.305)對駕駛?cè)怂淼纼?nèi)換道行為意向都具有正向顯著的影響，其中知覺行為控制對駕駛?cè)藫Q道行為的影響最大，而主觀規(guī)范(β為-0.163)是唯一對駕駛?cè)藫Q道行為意向產(chǎn)生負向顯著影響的解釋變量，這與國內(nèi)學(xué)者研究的結(jié)論相同[14].駕駛習慣(β為0.208)、換道行為意向(β為0.379)和知覺行為意向(β為0.189)對駕駛?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道行為與駕駛習慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制間均存在中介效應(yīng).因此，為驗證換道行為意向?qū)Q道行為與駕駛習慣、行為態(tài)度等4個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)間估計法進行區(qū)間估計，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)，模型各項擬合指標均滿足要求，說明模型整體擬合度良好，換道行為意向?qū)Q道行為和駕駛習慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制之間存在顯著的中介效應(yīng).例如，知覺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，因此說明換道行為意向?qū)τ趽Q道行為和知覺行為控制之間有顯著的中介效應(yīng).

表7 標準化的Bootstrap中介效應(yīng)檢驗

4 不安全換道行為干預(yù)對策

基于以上分析結(jié)果，對制定相關(guān)有效干預(yù)措施提供了理論基礎(chǔ)，因此分別從駕駛習慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺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)對策.

駕駛習慣方面，駕駛?cè)嗽谝话懵范?當遇到前方車輛車速較慢或有大貨車和有道路出口等情況時,會選擇執(zhí)行換道操作，而在隧道路段遇到同樣的情況時也可能會做出同樣的換道行為.因此，對于駕駛?cè)怂淼纼?nèi)的變道行為，一方面需要加強監(jiān)管，但也要考慮出行者實際需求，對于貨車比例較高的隧道路段，可以提前實施分車型、分車道管控的方式降低不同車型間的速度差異；對于隧道路段確實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)度和知覺行為控制方面，駕駛?cè)酥饕辞宄J識到在隧道內(nèi)隨意換道引發(fā)交通事故的嚴重性，因此除了交通管理部門加大宣傳力度外，還可以通過公眾媒體或新興的自媒體方式進行宣傳，強化駕駛?cè)怂淼纼?nèi)安全行車,改變駕駛?cè)嗽谒淼纼?nèi)隨意換道的不安全行為態(tài)度，強化駕駛?cè)怂淼纼?nèi)安全行車意識.

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，隧道管理部門在隧道路段加強管理，可以在隧道設(shè)置可變信息標志提醒駕駛?cè)瞬灰S意變換車道，從而有效提升隧道運行安全.

5 結(jié) 論

1)在計劃行為理論的框架下，新增駕駛習慣解釋變量構(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道行為與駕駛習慣、行為態(tài)度、主觀規(guī)范、知覺行為控制間均存在顯著的中介效應(yīng).

3)駕駛習慣、行為態(tài)度和知覺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道行為意向顯著負相關(guān)，這可為交通管理部門開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)計變量對駕駛?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.