基于結構方程模型的駕駛人違規致因分析

摘要：駕駛人違規行為是導致交通事故的主要原因，文章以駕駛人違規致因的影響因素為著手點，從個人特征、客觀原因、交通規則約束、心理態度和不良行為等方面設計了調查問卷。在信效度分析滿足要求的前提下，構建了基于結構方程模型的駕駛人違規致因模型，利用AMOS軟件對模型進行驗證。研究結果表明，客觀原因導致違規與駕駛人被處罰次數之間有著顯著的正相關性（t=8.181，p＜0.01）；不良行為與客觀原因導致違規之間有著顯著的正相關性（t=9.445，p＜0.01）；交通規則約束與心理態度有著顯著的正相關關系（t=5.863，p＜0.01）；心理態度與不良行為有著顯著的正相關性（t=8.175，p＜0.01）。

關鍵詞：駕駛人違規；主成分分析；結構方程模型

中圖分類號：U491.25

文獻標志碼：A

0 引言

2021年我國發生的交通事故約有27萬起，造成的財產損失約14.5億元^［1］。造成交通事故的多種因素中，因違規行為導致的交通事故約占總事故的90%^［2］。因此，減少交通事故發生的頻率，降低由違規所造成的人員傷亡及財產損失，對駕駛人違規行為的特征及其發生的原因進行調查研究已成為重中之重。

國內外已經有比較全面的分析方法來研究駕駛人違規的影響因素。肖醌等^［3］通過研究摩托車駕駛人主要風險駕駛行為，得出安全態度和風險感知與風險駕駛行為呈正相關，風險感知與安全態度呈正相關。李高峰^［4］構建了交通違規行為理論模型，分析了交通違規行為與年齡、性別及學歷之間的關系。初鑫男^［5］以違規使用手機駕駛安全性為研究對象，研究駕駛時違規使用手機的視覺行為特征，具有重要現實意義。Pai等^［6］對駕駛人在T型交叉路口發生的交通事故進行研究，發現性別、年齡以及道路環境是駕駛人做出交通違規行為的促成因素。Tri等^［7］采用結構方程模型，對影響摩托車駕駛人違規行為的因素進行研究，發現摩托車駕駛人不遵守交通法規的重要原因是道路基礎設施的不足。Castell等^［8］通過問卷調查，分析人們對交通違規處罰力度的看法。結果表明，在交通違規方面，獎勵比懲罰更能阻止駕駛人的違規行為。Dong等^［9］對摩托車快遞員的違規行為進行調查研究，得出其自身的年齡、性別、工作經驗對其做出交通違規行為有很大的影響。

當前研究者多數集中于駕駛人心理、分心駕駛、復雜交通環境等某一方面的交通安全問題進行研究，而將人為因素歸為內因，客觀環境交通環境歸為外因，駕駛中違規次數作為結果導向并以結構方程模型進行綜合分析的研究較少。

1 駕駛人違規行為致因分析

駕駛人違規可分為內在因素與外在因素2類，內在因素從心理態度方面又可分為有意識與無意識的違規行為；外在因素多從道路環境與車輛狀況等方面進行研究，分析這些客觀原因對駕駛人違規行為存在的影響。

1.1 內在因素

1.1.1 有意識違規

有意識違規是駕駛人在意識到自己的行為不符合交通法規的情況下，仍故意去違反。出現這種行為的原因主要有從眾心理、僥幸心理、懶惰心理等^［10］。

1.1.2 無意識違規

無意識違規是駕駛人在沒有意識到自己的行為不符合交通法規的情況下而進行了違反。這種行為可能是由于疲勞、精神狀態不佳或缺乏交通法規常識等原因導致的。

1.2 外在因素

1.2.1 道路環境

駕駛人在車輛行駛過程中可能面臨的客觀交通情景，如：路面不平、坑洼或損壞，交通擁堵，天氣條件。

1.2.2 車輛狀況

機動車出現故障具有突發性和不可預測性，也是導致駕駛人做出違規行為的主要原因之一。在機動車行駛過程中，機動車突然發生故障可能導致駕駛人員出現危險駕駛、交通事故等嚴重后果。

2 駕駛人違規致因問卷設計

駕駛行為問卷（Driver Behavior Questionnaire，DBQ）廣泛應用于交通心理學和交通安全領域。本文為研究駕駛人違規的影響因素，對DBQ進行了修改，最終從駕駛人的行車習慣和交通安全2個方面設計了問卷，問卷內容如表1所示。

為保證數據的真實性和可靠性，本次問卷采取線上收集與實地調查同時進行的方法。回收駕駛人調查問卷共計150份，其中有8份問卷所填選項存在明顯的規律，可視為無效問卷，故所得有效問卷142份，有效率為94.7%。

3 數據分析

3.1 信效度分析

對數據進行信度檢驗，Alpha 系數為 0.943（＞0.9），說明數據具有很高的可信度；進行效度檢驗，KMO系數為0.926（接近1），說明數據的結構效度較好。

3.2 探索性因子分析

采用主成分分析法對量表數據提取主要因子，以特征根大于1為標準提取出4個主要因子，如表2所示，4個因子累計解釋變異量的73.911%。說明4個因子包含了問卷量表數據的大部分信息，對變量的解釋程度較好，問卷有較好的結構效度。

為使初始因子易于解釋，采用最大方差正交旋轉法對初始因子進行旋轉，旋轉后的因子載荷矩陣如表3所示。從表3中可以看出，T8—T13 6個題項與客觀原因導致的違規有關，將其歸為客觀原因（KG）；T14—T17 4個題項與交通規則約束有關，將其歸為交通規則約束（JG）；T18—T21與心理態度有關，將其歸為心理態度（XL）；T22和T23 2個題項與不良行為有關，將其歸為不良行為（AQ）。此外，將駕駛人被處罰次數歸為一類（SJ），被處罰次數包括有近5年的責任事故次數（ZRSG）和交通違規次數（JTWG）。

3.3 建立結構方程模型

使用AMOS軟件對問卷進行分析驗證。首先對問卷各變量之間的關系進行路徑假設。

假設H1：KG與SJ之間存在顯著性。假設H2：JG與SJ之間有著顯著性。

假設H3：XL與SJ之間存在著顯著性。假設H4：AQ與SJ之間有著顯著性。

假設H5：JG與XL之間存在顯著性。假設H6：JG與KG之間存在顯著性。

假設H7：XL與AQ之間有著顯著性。

根據構建的路徑假設，對駕駛人違規致因進行驗證性因子分析。最終得到關于各變量的初始路徑模型，如圖1所示，同時，依據輸出的初始模型系數如表4所示。

對一部分不顯著的路徑與誤差項進行刪除。模型重新考察了駕駛人交通違規次數與心理態度的相關性；不良行為與客觀原因的相關性，即添加了路徑XLlt;---JTWG、KGlt;---AQ；最終得到了修正后的模型，如圖2所示，輸出的模型系數如表5所示。

結合表5和圖2可知：

（1）假設H1成立，KG與SJ之間有著顯著的正相關性（t=8.181，p＜0.01）。

（2）假設H2不成立，JG與SJ之間不具有顯著的相關性；假設H3不成立，XL與SJ不存在顯著的相關性。但JTWG與XL之間存在著顯著的負相關性（t=-2.071，p＜0.05）。

（3）假設H4不成立，AQ與SJ之間不具有顯著的相關性。但AQ與KG之間有著顯著的正相關性（t=9.445，p＜0.01）；假設H5成立，JG與XL有著顯著的正相關關系（t=5.863，p＜0.01）；假設H6不成立，JG與KG之間不具有顯著的相關性。

（4）假設H7成立，XL與AQ之間有著顯著的正相關性（t=8.175，p＜0.01）。

3.4 結構方程模型的檢驗

適配度是用來評估結構方程模型擬合程度的指標。本文選取卡方值χ²、卡方自由度比χ²/df、近似均方根殘差（RMSEA）、增值適配指數（IFI）、非標準適配指數（TLI）以及比較適配指數（CFI）等進行評估。結果如表6所示，各指標均達到了標準水平。

4 結語

本文基于DBQ設計了包含駕駛人基本信息、客觀原因、交通規則約束以及心理態度等方面內容的駕駛人違規致因調查問卷，問卷的信度系數Alpha為0.943，效度系數KMO為0.926，說明問卷的結構效度較好。同時，對量表數據進行了探索性因子分析，構建了基于結構方程模型的駕駛人違規行為致因模型，結果表明：客觀原因導致的違規對駕駛人被處罰次數具有較大的影響；駕駛人的心理態度對交通違規的發生和不良行為影響較大；不良行為會增大客觀原因違規的發生概率；交通規則約束對駕駛人的心理態度有著較大的影響。

參考文獻

［1］公安部交通管理局.中華人民共和國道路交通事故統計年報［M］.無錫：公安部交通管理科學研究所，2019.

［2］張偉.機動車駕駛者違規駕駛行為產生機理及管控策略研究［D］.徐州：中國礦業大學，2022.

［3］肖醌，馬社強，趙丹，等.考慮心理因素的摩托車駕駛人風險駕駛行為影響分析［J］.交通工程，2024（8）：95-104.

［4］李高峰.基于計劃行為理論的城市交通失范行為分析及改善對策研究［D］.西安：長安大學，2016.

［5］初鑫男.基于視知覺特性認知的駕駛人違規使用手機行為安全風險研究［D］.廣州：華南理工大學，2019.

［6］PAI C W，KEVIN P H，WAFAA S.A mixed logit analysis of motorists’ right-of-way violation in motorcycle accidents at priority T-junctions.［J］.Accident Analysis amp; Prevention，2019（3）：565-573.

［7］TRI B J，UPALI V，YUSAK O S.Behavioural causes and categories of traffic violations by motorcyclists in indonesian urban roads［J］.Journal of Transportation Safety amp; Security，2018（2）：174-197.

［8］CASTELLàJ，PéREZ J.Sensitivity to punishment and sensitivity to reward and traffic violations［J］.Accident;Analysis and Prevention，2023（6）：947-952.

［9］DONG S S，JONG H B，BYUNG Y J.Crashes and traffic signal violations caused by commercial motorcycle couriers［J］.Safety and Health at Work，2019（2）：213-218.

［10］孫健.駕駛人危險感知的視覺認知機理研究［D］.西安：長安大學，2019.

（編輯 沈 強）

Analysis of driver violation causes based on structural equation modeling

LIU Qingkai¹， LYU Li¹， GU Zhipeng²， MA Songhao²

（1.Shandong Hualu Hengsheng Chemical Company Limited， Dezhou 253000， China;

2.Taiyuan University， Taiyuan 030000， China）

Abstract：Driver violations are the main cause of traffic accidents. This article， focusing on the influencing factors of driver violation causes， designed a questionnaire from aspects such as personal characteristics， objective reasons， traffic rule constraints， psychological attitudes， and negative behaviors. Under the premise that the reliability and validity analysis meets the requirements， this study constructed a driver violation causation model based on structural equation modeling and verified the model using AMOS software. The results show that there is a significant positive correlation between violations caused by objective reasons and the number of penalties imposed on drivers （t=8.181， plt;0.01）; there is a significant positive correlation between bad behavior and violations caused by objective reasons （t=9.445， plt;0.01）; there is a significant positive correlation between traffic rule constraints and psychological attitudes （t=5.863， plt;0.01）; and there is a significant positive correlation between psychological attitudes and bad behavior （t=8.175， plt;0.01）.

Key words：driver violations; principal component analysis; structural equation model