基于TPB的疲勞對汽車駕駛員不安全駕駛行為的影響

李 磊，嚴 敏，王 濤，王文濤，古 月

（1.西安科技大學 安全科學與工程學院，陜西 西安710054；2.神府經濟開發區海灣煤礦有限公司，陜西 榆林719300

3.東風本田汽車有限公司，湖北 武漢430056）

0 引 言

汽車作為便捷通用的交通工具，隨著數量不斷增多，新駕駛員的數量也不斷增多，導致了不安全駕駛行為的交通事故時有發生。侵犯性駕駛行為是機動車在行駛過程中，駕駛員采取了某種對他人或財產有害或可能造成有害結果的駕駛方式［1］。實際駕駛過程中，人會因為感知到違規行為帶來的風險和對法律懲罰而放棄實施違法駕駛行為［2-3］，“態度”與“知覺行為控制觀念”是控制和預防違規違法駕駛行為的重要方面［4］，通過調查問卷和建立模型的方法也驗證其與駕駛行為之間的關系路徑［5］。駕駛員的反應時間決定了其選擇剎車進行避險還是選擇變道進行避險［6］。在駕駛過程中，駕駛員希望設置合理的安全設施，并設置相應監控設施約束駕駛員駕駛行為［7］，減少在駕駛中使用語音短信等不安全行為駕駛行為［8］。

安全駕駛行為與風險感知、風險態度呈正相關，與風險容忍呈負相關，駕駛者出現彎道超車、醉酒駕駛等行為與死亡交通事故率成顯著的正相關［9-13］。女性駕駛人發生交通事故的因素主要包括人格、認知等心理特征和視覺能力、應激反應等生理特征［14］。基于計算機視覺，發現汽車安全輔助駕駛技術可以更加準確地判斷駕駛員的行車狀態［15］。吳紫恒（2018）建立了灰色延遲非線性交通流動力學模型，很好地反映了交通流系統的實際狀況，提高了交通流預測精度［16］。張立存（2007）建立了汽車駕駛員控制行為的統一決策模型，解決了大曲率路段下汽車預期軌跡的預測問題［17］。

目前國內外對于駕駛員不安全駕駛行為的研究，主要從影響駕駛員駕駛行為的生理、心理因素，汽車及道路環境等入手建立模型進行研究。但基于計劃行為理論的方法結合性別，年齡，駕齡，職業類型和教育程度因素綜合對駕駛員不安全駕駛行為的研究并不多。因此，文中以疲勞駕駛為切入點對不安全駕駛行為進行研究，從而減少疲勞駕駛造成的人員傷亡及財產損失。

1 計劃行為理論（TPB）介紹

計劃行為理論是社會心理學理論領域著名行為態度理論［18］，是在理性行為理論（Theory Reasoned Action，TRA）的基礎上加以改進形成的心理學理論，國外的研究證實其能顯著提高對行為的解釋力和預測力［19］。計劃行為理論通過行為態度、主觀規范和知覺行為控制三大變量直觀地展示個體行為的執行過程，不僅對行為的預測起到重要作用，也對行為的產生作出合理的解釋。主要包括行為態度、主觀規范、知覺行為控制、行為意向、行為5個要素。個人以及社會環境等因素通過影響行為信念影響行為態度、主觀規范、知覺行為控制間接影響行為意向和行為［20］，如圖1所示。

圖1 計劃行為理論Fig.1 Theory of planned behavior

2 建模與問卷調查

2.1 模型建立

計劃行為理論3個變量的前因變量個人因素、社會因素、駕駛環境因素即為影響駕駛員行為的影響因素，基于計劃行為理論，疲勞駕駛行為假設模型中綜合考慮了性別，年齡，駕齡，職業類型和教育程度等人口統計學項目，構建基于TPB的疲勞駕駛行為的研究模型，如圖2所示。

圖2 基于TPB的疲勞駕駛行為的研究模型Fig.2 Research model of fatigue driving behavior based on TPB

2.2 問卷編制

以疲勞駕駛行為模型為依據，編制調查問卷。調查問卷采用李克特量表［21］編制，共分為4個維度，分別為被調查者的行為態度、主觀規范、知覺行為控制和人口統計學項目。

2.3 問卷發放

問卷發放分為網絡收集和紙質調查，紙質問卷共收回105份，網絡問卷收回69份，總計174份。去除無效問卷，共得到有效問卷150份，有效回收率為86.3%，問卷信息見表1.

表1 人口特征變量統計Table 1 Statistics table of demographic characteristics variable

對回收的有效問卷進行信度和效度分析，各個分量表公共因子及總量表的α值，均在0.7～0.899之間，屬于可信度較好的范圍，且KMO值大于0.8，公共因素的累加方差解釋率為64.82%，大于0.4，表明本量表具有很好的效度。

3 數據分析

3.1 性別樣本分析

性別只有男、女2個選項，因此采用獨立樣本T檢驗方法。由T檢驗可知，不同性別群體在3大變量和疲勞駕駛行為意向的Sig值分別0.43＞0.05，0.34＞0.05，0.041＜0.05，0.01＜0.05，分析結果見表2.

表2 性別樣本差異結果Table 2 Gender sample difference results

表2說明了不同性別群體對于疲勞駕駛行為態度差異性較小；在主觀規范的顯著差異性較小；而在疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向上顯著差異性較大。這表明男女的差異會更大的通過影響駕駛者的知覺行為控制和直接影響其疲勞駕駛的意向進而影響疲勞駕駛行為執行。

3.2 年齡分析

對于年齡因素的分析，與性別不同，其選項具有多樣性，因此采用單因素方差分析的方法進行分析，通過對各個變量Sig系數進行驗證，檢驗變量即研究對象的疲勞駕駛行為態度、主觀規范、知覺行為控制和疲勞駕駛行為意向的F值顯著性系數Sig值分別為0.332，0.683，0.040，0.027，疲勞駕駛行為態度、主觀規范的Sig值明顯大于0.05，疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向的Sig值為0.040和0.027小于0.05，分析結果見表3.

表明不同年齡群體對于駕駛者的疲駕駛行為態度、主觀規范沒有顯著性差異，而對于知覺行為控制和行為意向有顯著差異。

3.3 駕齡影響

對于駕齡因素的分析，也是采用單因素方差分析的方法，通過對各個變量Sig系數進行驗證，各個變量的F值顯著性系數Sig值分別0.237，0.774，0.130，0.371，分析結果見表4.

不同駕齡群體之間的疲勞駕駛行為態度、主觀規范、疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向，不具有顯著性差異，即駕齡在駕駛者的疲勞駕駛行為態度、主觀規范、疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向上差異性較小，影響較小。

表3 年齡樣本差異結果Table 3 Age sample difference results

表4 駕齡樣本差異結果Table 4 Driving age sample difference results

3.4 職業影響

由于駕駛者的職業選擇只有職業駕駛員和非職業駕駛員2個選項，研究此因素對變量的影響利用與性別相同的獨立樣本T檢驗法，疲勞駕駛行為態度、主觀規范、知覺行為控制和疲勞駕駛行為意向的F值顯著性系數Sig值分別為0.000，0.768，0.171，0.048，分析結果見表5.

表5 職業類型差異結果Table 5 Occupation type difference results

這表明不同職業類型的駕駛群體在疲勞駕駛行為態度和疲勞駕駛行為意向上具有顯著性差異，在主觀規范和疲勞駕駛行為控制上顯著性差異較小。

3.5 教育程度影響

對于教育程度因素的差異分析，采用單因素方差分析的方法，通過對各個變量Sig系數進行驗證，檢驗變量即研究對象的疲勞駕駛行為態度、主觀規范、疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向的F值顯著性系數Sig值分別為0.037，0.202，0.330，0.223，分析結果見表6.

其中主觀規范、疲勞駕駛的行為控制及疲勞駕駛行為意向的Sig值均大于0.05，因此教育程度對其的顯著性差異影響較小，疲勞駕駛行為態度的Sig值為0.037小于0.05，對于研究者的行為態度具有顯著性差異影響。

表6 教育程度樣本差異結果Table 6 Education level sample difference results

4 結 論

1）通過對所構建的模型進行分析，結果表明運用TPB計劃行為理論分析駕駛員的不安全駕駛行為是合理可行的。

2）男女的差異會更大的通過影響駕駛者的知覺行為控制和直接影響其疲勞駕駛的意向進而影響疲勞駕駛行為執行；不同年齡群體對于駕駛者的疲駕駛行為態度、主觀規范沒有顯著性差異，而對于知覺行為控制和行為意向有顯著差異；駕齡在駕駛者的疲勞駕駛行為態度、主觀規范、疲勞駕駛行為控制和疲勞駕駛行為意向上差異性較小，影響較小；不同職業類型的駕駛群體在疲勞駕駛行為態度和疲勞駕駛行為意向上具有顯著性差異，在主觀規范和疲勞駕駛行為控制上顯著性差異較小；教育程度僅對于研究者的行為態度具有顯著性差異影響。

3）相比較而言，駕駛員的年齡，駕齡與教育程度對不安全駕駛行為的影響不顯著，性別與職業對不安全駕駛行為的影響較為顯著。下一步的研究應考慮駕駛員情緒，生理狀況對不安全駕駛行為的影響。