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基于持續(xù)跟蹤調(diào)查的防御性駕駛行為分析模型

2020-05-13 10:00高紅麗高麗英楊煒程范雙雙
關(guān)鍵詞:防御性題項(xiàng)意向

高紅麗,高麗英,楊煒程,范雙雙

(1.西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,成都611756;2.西華大學(xué)汽車與交通學(xué)院,成都610039;3.汽車測(cè)控與安全四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都610039;4.四川交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程系,成都611130;5.成都紡織高等專科學(xué)校,成都611731;6.四川(成都)兩院院士咨詢服務(wù)中心,成都610041)

0 引言

全世界范圍內(nèi)機(jī)動(dòng)化出行持續(xù)增長(zhǎng),2018年全球道路安全現(xiàn)狀報(bào)告中,世界衛(wèi)生組織指出道路交通死亡人數(shù)繼續(xù)攀升,每年死亡135萬人,對(duì)人類的傷害已經(jīng)超越任何一種疾病的威脅,像傳染病般蔓延,迫切需要得到全社會(huì)的共同治理.面對(duì)交通事故“傳染病”,需要研制出更多新的“疫苗”,即從整個(gè)道路交通系統(tǒng)人、車、路、環(huán)境各方面共同實(shí)施主動(dòng)防御措施.

防御性駕駛是一種以預(yù)防為核心,可以有效降低交通事故發(fā)生率及事故損傷度的安全駕駛方式,最早由美國(guó)人哈羅德·史密斯提出,旨在駕駛過程中準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和識(shí)別各種潛在風(fēng)險(xiǎn),使駕駛員不主動(dòng)引發(fā)事故和有效避免被動(dòng)卷入事故.美國(guó)資深駕駛教練Robert Schaller整理了防御性駕駛70條準(zhǔn)則(70 Rules of Defensive Driving),較為全面地闡述了防御性駕駛的具體做法.防御性駕駛引入我國(guó)相對(duì)較晚且主要是對(duì)職業(yè)駕駛員進(jìn)行防御駕駛技術(shù)培訓(xùn).何桂發(fā)[1]通過分析防御性駕駛技術(shù)的基本概念,提出防御性駕駛的重要性;張軍[2]提出風(fēng)險(xiǎn)知覺和防御駕駛是一種預(yù)測(cè)危險(xiǎn)并遠(yuǎn)離危險(xiǎn)的駕車、用路哲學(xué);陳文金[3]從防御性駕駛行為特征出發(fā),論證了事故責(zé)任認(rèn)定增加防御性行為作用評(píng)判的合理性.福建省泉州高速公路交警支隊(duì)制作了防御性駕駛技術(shù)推廣視頻.2016年5月1日起,我國(guó)駕考科目三,即道路駕駛技能考試增加了防御性駕駛技術(shù)內(nèi)容.但截至目前,對(duì)防御性駕駛的學(xué)術(shù)研究主要是從概念和作用等方面的定性分析;由于缺乏有效傳播,廣大非職業(yè)駕駛員對(duì)防御性駕駛了解甚少.我國(guó)私家車數(shù)量快速增長(zhǎng),非職業(yè)駕駛員數(shù)量龐大,每天在各種道路上駕車的絕大多數(shù)是這部分群體,故對(duì)非職業(yè)駕駛員防御性駕駛行為進(jìn)行調(diào)查分析,找出影響因素,針對(duì)性采取措施,促使該行為得到廣泛推廣具有一定實(shí)際意義.

本文以成熟的社會(huì)心理學(xué)理論——計(jì)劃行為理論(Theory of Planned Behavior,TPB)為基礎(chǔ),通過界定防御性駕駛行為基本概念,開發(fā)基于計(jì)劃行為理論的防御性駕駛行為量表(Defensive Driving Behavior Scale,DDBS);分析行為意向?qū)罄m(xù)防御性駕駛行為的影響,采用方便抽樣法對(duì)部分非職業(yè)駕駛員進(jìn)行了兩次間隔3個(gè)月的持續(xù)跟蹤調(diào)查;第1次調(diào)查基于TPB的防御性駕駛心理變量及過去防御性駕駛行為,第2次僅調(diào)查駕駛員后續(xù)的防御性駕駛行為;通過對(duì)兩次調(diào)查對(duì)象的一致性關(guān)聯(lián)匹配,獲取有效調(diào)查數(shù)據(jù),進(jìn)行結(jié)構(gòu)模型架構(gòu)分析.

1 計(jì)劃行為理論模型構(gòu)建

計(jì)劃行為理論是1985年Ajzen[4]在理性行為(Theory of Reasoned Action,TRA)的基礎(chǔ)上增加知覺行為控制變量提出的理論,很多方面得到了大量研究結(jié)果的支持,對(duì)人類理性行為具有很好的解釋力和預(yù)測(cè)力.段文婷[5]指出該理論不僅可以用來解釋和預(yù)測(cè)行為,還能一定程度上干預(yù)行為.從方法論的角度看,計(jì)劃行為理論變量與行為之間關(guān)聯(lián)在同一時(shí)間點(diǎn)測(cè)量時(shí)容易受到一致性偏差的影響,如果采用同一次調(diào)查數(shù)據(jù)分析之間的關(guān)系,可能導(dǎo)致人為夸大計(jì)劃行為理論措施與行為之間的關(guān)系[6].由于測(cè)量行為的不易,截至目前,大多數(shù)利用計(jì)劃行為理論進(jìn)行行為分析的研究,只分析到行為意向或采用過去行為來間接測(cè)定未來行為.

本文利用兩次調(diào)查數(shù)據(jù),構(gòu)建以行為態(tài)度(Attitude toward the behavior,AT)、主 觀 規(guī) 范(Subjective norm,SN)、知覺行為控制(Perceived Behavioral Control,PBC)和過去防御性駕駛行為(Prior Defensive Driving Behavior,PDDB)為預(yù)測(cè)變量,行為意圖(Behavior Intention,BI)為中介變量,后續(xù)防御性駕駛行為(Subsequent Defensive Driving Behavior,SDDB)為結(jié)果變量的結(jié)構(gòu)模型,具體如圖1所示.

圖1 基于TPB的防御性駕駛行為模型Fig.1 Diagram of structure equation model of defensive driving behavior based on TPB

2 量表設(shè)計(jì)及調(diào)查

2.1 量表設(shè)計(jì)

(1)防御性駕駛行為量表.

基于駕駛?cè)^程的防御性駕駛行為是指駕駛員在駕駛?cè)^程中,即駕駛前、駕駛中及駕駛后始終保持良好交通安全意識(shí),全面預(yù)估并有效搜索自己、其他道路交通參與者、車輛、道路及相關(guān)設(shè)施、不良?xì)夂虻仍蚩赡軒淼娘@性、隱性風(fēng)險(xiǎn),提前采取預(yù)防性操作措施,有效避免主動(dòng)事故發(fā)生且不卷入被動(dòng)事故的一種安全駕駛行為模式.主動(dòng)事故為由于駕駛員自己違規(guī)或錯(cuò)誤行為而引發(fā)的具有全部或一定責(zé)任的交通事故;被動(dòng)事故為由于其他道路交通參與者違規(guī)或錯(cuò)誤行為引發(fā)的,駕駛員自己無責(zé)的交通事故.參照美國(guó)史密斯防御性駕駛體系核心駕駛行為要求,考慮到防御性駕駛行為致力于促使和諧、安全交通環(huán)境的形成,確定防御性駕駛行為六大要點(diǎn)為:預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)、保持空間、引人注意、遵守規(guī)則不僥幸、專注不分心和寬容禮讓.

“預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)”是指有效識(shí)別各種因素帶來的顯性和隱性風(fēng)險(xiǎn),采取措施以規(guī)避主動(dòng)和被動(dòng)事故,借鑒多維駕駛風(fēng)格中耐心和謹(jǐn)慎型[10]題項(xiàng)要點(diǎn),設(shè)置了“通過視野不好路段總是提前減速”等7個(gè)題項(xiàng);“保持空間”是為安全行車留有足夠反應(yīng)時(shí)間,以實(shí)現(xiàn)有效規(guī)避被動(dòng)交通事故或降低事故傷害度,設(shè)置了“與前車保持足夠安全車距”等7個(gè)題項(xiàng).“引人注意”是指通過充分利用“車語”或“手勢(shì)”表達(dá)行為意圖,與其他道路交通參與者有效互動(dòng),以實(shí)現(xiàn)安全駕駛,設(shè)置了“通過急彎路段總是鳴笛來提醒其他交通參與者”等6個(gè)題項(xiàng);“遵守規(guī)則不僥幸、專注不分心”要點(diǎn)具體題項(xiàng)設(shè)置是通過對(duì)美國(guó)防御性駕駛課程指南中違規(guī)行為和分心行為部分題項(xiàng)反轉(zhuǎn)說法,分別設(shè)置了6個(gè)題項(xiàng);“寬容禮讓”行為要點(diǎn),借鑒多維駕駛風(fēng)格[11]、積極駕駛行為[12-13]和親社會(huì)駕駛行為[10]具體行為題項(xiàng),設(shè)置了“車輛合流時(shí)總是主動(dòng)禮讓其他車輛”等6個(gè)題項(xiàng).

(2)計(jì)劃行為理論核心變量.

行為態(tài)度設(shè)定了駕駛員對(duì)防御性駕駛行為降低事故率、車輛油耗、保險(xiǎn)支出、駕駛焦慮感與增強(qiáng)信任度的信念強(qiáng)度和結(jié)果評(píng)價(jià);主觀規(guī)范從重要他人、其他交通參與者、主流媒體與交管部門4個(gè)方面分析外界壓力對(duì)執(zhí)行防御性駕駛行為的影響;知覺行為控制從自主控制與行為堅(jiān)持的難易程度方面設(shè)置5個(gè)題項(xiàng);行為意向從自己未來行為意愿,對(duì)重要他人影響意愿,對(duì)其他駕駛員影響意愿3個(gè)層面共設(shè)置5個(gè)題項(xiàng).以上評(píng)定量表統(tǒng)一采用李克特(Likert)五標(biāo)度,即1~5計(jì)分.

(3)個(gè)人基本信息和事故統(tǒng)計(jì).

個(gè)人基本信息包括:人口社會(huì)屬性信息(性別、年齡、婚姻狀況和教育程度)、駕駛經(jīng)驗(yàn)信息(駕齡、年平均駕駛里程、駕駛總里程和周平均駕駛時(shí)間).駕駛不良記錄統(tǒng)計(jì)了被調(diào)查者在近3年內(nèi)所發(fā)生的主被動(dòng)交通事故次數(shù)及近1年內(nèi)違規(guī)次數(shù).

此外,根據(jù)上海市腦卒中預(yù)防與救治中心指定的腦卒中救治規(guī)范,設(shè)立急性期缺血性腦卒中后給予抗栓治療及危險(xiǎn)因素的干預(yù)的質(zhì)控考核指標(biāo)。2017年全年全市數(shù)據(jù)顯示,腦梗死和TIA入院48小時(shí)抗血小板藥物的使用比例達(dá)93%,出院時(shí)抗血小板比例高達(dá)99%;血脂評(píng)估后干預(yù)比例92%,明確血脂異常診斷后,藥物干預(yù)率達(dá)98%,出院時(shí)低密度脂蛋白降至2.7mmol/L以下的比例為63.5%;明確高血壓診斷出院時(shí)降壓治療比例為84%;明確糖尿病診斷出院時(shí)降糖治療比例為87.5%。腦卒中格式化出院小結(jié)中均包含腦卒中健康宣教的內(nèi)容。

2.2 調(diào)查及數(shù)據(jù)預(yù)處理

調(diào)查方法為通過“問卷星”發(fā)放問卷,采用方便抽樣方法對(duì)部分獲得有效駕駛證的非職業(yè)駕駛員進(jìn)行調(diào)查,并進(jìn)一步采用滾雪球模式讓部分被調(diào)查者擴(kuò)大調(diào)查范圍,通過問卷中設(shè)置的反向題答題結(jié)果和答題時(shí)間兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)篩選問卷.

(1)調(diào)查時(shí)間及結(jié)果.第1次調(diào)查于2018年12月底開展,內(nèi)容包括過去防御性駕駛行為、TPB變量、個(gè)人基本信息,最終獲得有效問卷525份;第2次調(diào)查于2019年4月初開展,內(nèi)容為2018年12月~2019年4月間防御性駕駛行為和個(gè)人基本信息,為滿足兩次被調(diào)查者一致性要求,采用相同方法對(duì)第1次接受調(diào)查者逐個(gè)回訪并發(fā)放二次調(diào)查問卷,共獲得有效問卷312份;兩次調(diào)查防御性駕駛行為都采用相同的行為量表.

(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理.為完成兩次調(diào)查數(shù)據(jù)的匹配和整合,從被調(diào)查者個(gè)人信息8個(gè)變量、地域分布和提交答卷時(shí)間等多個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配,最終獲得配對(duì)成功的有效問卷213份.

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 調(diào)查樣本的描述性分析

第1次調(diào)查獲取525份有效問卷中:被試者包括335名男性和190名女性;年齡在31~40歲的人數(shù)最多,共計(jì)218人,占比41.5%,51歲及以上人數(shù)較少,共36人,占比6.9%;婚姻狀況中,已婚有子女的共425人,占比81%;實(shí)際駕齡中,10年及以上的共193人,占比36.8%,其他幾個(gè)時(shí)間段的人數(shù)相對(duì)均衡;年平均駕駛里程1.5萬~2.0萬km人數(shù)最少,共57人,占比10.9%;每周平均駕車時(shí)間10 h以上的共126人,占比24%.兩次匹配的有效問卷213份中,各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)信息和第1次調(diào)查的有效問卷比例結(jié)構(gòu)相同,在此不展開說明.

3.2 量表信效度分析

對(duì)DDBS各指標(biāo)和TPB變量進(jìn)行可靠性檢驗(yàn),用糾正題項(xiàng)的總相關(guān)系數(shù)(Corrected Item Total Correlation,CITC)純化題項(xiàng),CITC指每個(gè)題項(xiàng)與其他所有題項(xiàng)之和的相關(guān)系數(shù),一般CITC指標(biāo)值應(yīng)不小于0.4,用克隆巴赫α系數(shù)檢驗(yàn)測(cè)量題項(xiàng)的信度.防御性駕駛行為量表信度檢驗(yàn)克隆巴赫α系數(shù)為0.955,所有題項(xiàng)指標(biāo)的CITC均大于0.4,各構(gòu)面的克隆巴赫α系數(shù)均大于0.75;行為態(tài)度、主觀規(guī)范、認(rèn)知行為控制和行為意向可靠性檢驗(yàn)結(jié)果顯示4個(gè)變量中各題項(xiàng)CITC指標(biāo)范圍均在0.455~0.865,滿足不低于0.4的要求;克隆巴赫α系數(shù)均大于0.7,表示量表具有較好的可靠性.

3.3 模型質(zhì)量評(píng)估

模型質(zhì)量評(píng)估主要包括兩個(gè)部分,即模型外在質(zhì)量評(píng)估和模型內(nèi)在質(zhì)量評(píng)估.外在質(zhì)量評(píng)估主要檢驗(yàn)問卷收集的數(shù)據(jù)與假設(shè)模型的匹配程度,修正后的結(jié)構(gòu)方程模型適配度指標(biāo)如表1所示.NFI、GFI兩個(gè)適配檢驗(yàn)值指標(biāo)接近適配標(biāo)準(zhǔn)值,其他檢驗(yàn)指標(biāo)均非常適配,認(rèn)為模型與數(shù)據(jù)是比較適配的,能反映出變量之間的關(guān)系.

表1 模型適配度評(píng)價(jià)Table 1 Evaluation model fit

模型內(nèi)在質(zhì)量評(píng)估主要通過潛在變量的組合信度和平均方差抽取量來判斷,其中組合信度用于評(píng)價(jià)一組潛在變量指標(biāo)的一致性程度,具體評(píng)估結(jié)果如表2所示.

表 2 結(jié)構(gòu)方程模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)指標(biāo)Table 2 Internal structure indexes of structural equation model

分析結(jié)果,各潛在變量的組合信度均大于0.7,說明模型的建構(gòu)信度較好;除知覺行為控制略的平均方差抽取量小于0.5,其他潛在變量的平均方差抽取量均大于0.5,表明模型聚斂性滿足要求;故認(rèn)為模型內(nèi)在質(zhì)量較好.

3.4 兩次調(diào)查匹配數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型分析

對(duì)第2次調(diào)查匹配得到的213份數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,得到潛變量之間的關(guān)系如表3所示.行為態(tài)度、知覺行為控制與防御性駕駛行為為弱相關(guān)(分別為0.179、0.239),過去防御性駕駛行為、防御性駕駛行為意向與防御性駕駛行為中等相關(guān)(分別為0.387、0.315),行為態(tài)度、知覺控制行為、過去防御性駕駛行為之間存在一定的聯(lián)系.

表 3 TPB變量相關(guān)性分析Table 3 Correlations among TPB variables

采用AMOS軟件對(duì)兩次調(diào)查獲取匹配的213份調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果顯示,主觀規(guī)范對(duì)防御性駕駛行為意向不顯著,故在模型中不考慮主觀規(guī)范的影響,這一結(jié)果與閆巖[14]總結(jié)的主觀規(guī)范是對(duì)行為意向影響力最弱的結(jié)論一致,為提高主觀規(guī)范對(duì)行為意向的影響,應(yīng)擴(kuò)大規(guī)范內(nèi)涵.設(shè)計(jì)問卷時(shí),對(duì)防御性駕駛行為意向沒有界定具體時(shí)間段,在一定程度上導(dǎo)致行為意向?qū)Φ?次調(diào)查行為的解釋度不高.過去防御性駕駛行為、行為態(tài)度、知覺行為控制為預(yù)測(cè)變量,防御性駕駛行為意向?yàn)橹虚g變量,后續(xù)防御性駕駛行為為結(jié)果變量.樣本通過信度檢驗(yàn)和正態(tài)性檢驗(yàn),采用最大釋然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),如圖2所示.

圖2 基于TPB防御性駕駛行為模型擬合結(jié)果Fig.2 Model fitting results based on TPB

由圖2可知,防御性駕駛行為意向?qū)Ψ烙择{駛行為顯著相關(guān),標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.36,防御性駕駛行為意向?qū)Ψ烙择{駛行為有一定的解釋力和預(yù)測(cè)效果;知覺行為控制(0.40)、行為態(tài)度(0.29)和過去防御性駕駛行為(0.26)對(duì)行為意向產(chǎn)生一定正向影響.

4 結(jié)論

防御性駕駛是一種值得倡導(dǎo)的交通安全理念,加強(qiáng)對(duì)防御性駕駛行為推廣進(jìn)而形成安全駕駛氛圍,改善整個(gè)交通環(huán)境.本文為量化分析防御性駕駛行為影響因素,開發(fā)了信效度良好的防御性駕駛行為量表,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于計(jì)劃行為理論的防御性駕駛行為結(jié)構(gòu)模型,通過對(duì)調(diào)查對(duì)象采用間隔3個(gè)月的先后兩次調(diào)查,獲取有效問卷213份,分析結(jié)果顯示,行為態(tài)度、知覺行為控制和過去駕駛行為通過行為意向可以一定程度對(duì)后續(xù)防御性駕駛行為進(jìn)行解釋.

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