基于调查问卷的不安全驾驶行为分析

李海琴，黎莉

（长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）

综 述

基于调查问卷的不安全驾驶行为分析

李海琴，黎莉

（长安大学 汽车学院，陕西 西安 710064）

营运车辆的道路交通安全面临着非常严峻的问题，近些年来由于营运驾驶人不安全驾驶行为导致的交通事故有逐年增加的趋势。本文通过调查问卷分析驾驶人不安全驾驶行为的现状，为今后交通管理的完善提供理论支持。

道路交通安全；营运驾驶人；不安全驾驶行为；调查问卷

CLC NO.: U491.2 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2015)02-145-04

引言

在我国，营运车辆的交通安全面临着非常严峻的安全问题，一方面是营运运输车辆类型多、数量庞大，营运运输车辆的安全保护设施相对不足或者落后，安全性较轿车低；营运驾驶让人由于受教育程度偏低、安全意识较差等因素，在驾驶过程中存在着较多的不安全驾驶行为。根据2013年道路交通事故统计年报，全国涉及人员伤亡的道路交通事故198394起，造成58539人死亡、213724人受伤，其中营运车辆共肇事47047起，导致20153人死亡，47237人受伤，分别约占事故总数的23.7%、34.4%和22.1%；其中16起一次死亡10人以上的重大交通事故全部是因营运车辆引起的[1]。大量研究资料表明，90%以上的交通事故都与驾驶人因素有关，驾驶人不安全驾驶行为是导致交通事故最主要、最直接的原因。因此，驾驶人需要提高对不安全驾驶行为的认识，减少不安全驾驶行为的发生，才能有效减少道路交通事故的发生，营造良好的道路交通安全环境。

1、调查问卷设计

参考DBQ(Driver Behavior Questionnaire)问卷，调查问卷分为基本信息和问卷主体，基本信息包括驾驶人年龄、驾龄、驾驶现驾驶车型年数、违规次数、每日工作时长等，问卷主体则分为不安全驾驶行为出现的频率和不安全驾驶行为导致事故的可能性两部分。根据相关文献调研中汇总出53种不安全驾驶行为[2]，通过专家打分法筛选出37种不安全驾驶行为（如表1所示），再根据问卷的需要筛选出18种不安全驾驶行为用于调查问卷中（如表2所示）。

（1）对于“抢红灯行驶”、“逆向行驶”、“酒后驾驶”、“违法掉头”、“驾车强行通过禁止通行路段”、“急转弯”、“长下坡连续制动”、“占用应急车道行驶”、“在某路段禁止通行的时间内驾车通过该路段”这九种驾驶行为，由于其不安全性是显而易见的，所以并不将其列入调研问卷中。

（2）对于如下“违规装载”、“驾驶有故障/报废/非法改装等不符合规定车辆”驾驶行为，并不算是严格意义上的“驾驶行为”，所以不将其列入调研问卷中。

（3）对于如下“高速公路出口，在减速车道上进行超车”、“在高速公路匝道上进行超车”、“高速公路入口，在加速车道上进行超车”、“强行超车”都将概括在“不适合超车时，超车”不安全驾驶行为中。

表1 专家打分法结果

（4）对于如下“不良路况速度过快”、“恶劣天气速度过快”都将概括在“超速行驶”不安全驾驶行为中。

（5）对于如下“疏于观察道路情况”、“特殊路况经验不足”、“疲劳驾驶”较难通过设备检测，现研究阶段没有有效可行的检测手段，且无法明确给出相应定义，所以不列入调研问卷中。

（6）对于“进站时，并排停靠”公交车驾驶人驾驶行为并不在37种不安全驾驶行为中，但是考虑调研单位涉及到公交公司，所以将其列入调研问卷中。

表 2 不安全驾驶行为统计表

综上所述，通过筛选的不安全驾驶行为总计18种，如表2所示。

2、调研数据分析

随机挑选营运驾驶人实施匿名问卷测试，总计发放300份调查问卷，实际回收问卷285份（回收率95%）。在收回的所有问卷中，进行废卷处理工作，将缺失信息过多，明显胡乱做答的问卷剔除，最后得到有效问卷260份（有效回收率86.7%）。为了确保调查数据的准确性，需要对调查问卷进行信度与效度分析。

2.1 信度分析

在问卷调查分析中，调查问卷有效是其重要条件，而问卷有效的必要条件是问卷可信[3]。信度即是可信度，是指对同一题目重复打分时，所得结果的一致性程度。信度数值越大，各题目越是显示出强烈的正相关，问卷的可信度越高。目前，最常采用的信度分析法是Cronbach's α系数法，其公式如下所示。

表3 信度检验标准

（1）不安全驾驶行为出现的频率

使用SPSS 18.0软件得到不安全驾驶行为调查问卷信度统计结果[4]，Cronbach's α系数为0.959，表明调查问卷的信度为“十分可信”，如表 4所示。

表4 不安全驾驶行为出现的频率信度项目统计

（2）不安全驾驶行为导致事故的可能性

使用SPSS 18.0软件得到Cronbach's α系数为0.976，表明调查问卷的信度为“十分可信”，如表 5所示。

表5 不安全驾驶行为导致事故的可能性信度项目统计

2.2 效度分析

效度即是有效程度，是指问卷能够准确测量其题目属性的程度。本文采用因子分析的方法对问卷的结构效度进行检验。首先要应用KMO和Bartlett's球形检验来判断其能否做因子分析。其中在KMO检验中，KMO值（介于0至1之间）越接近1时，越适合应用因子分析；在Bartlett检验中，当Sig.值小于0.01时，适合应用因子分析[5]。

（1）不安全驾驶行为出现的频率

表6 KMO和Bartlett检验结果

KMO和Bartlett的检验结果如表 6所示。KMO值为0.945，Bartlett检验的显著性Sig.值为0.000远小于0.01，达到极显著水平，说明适合应用因子分析。

对样本进行结构效度检验，就是采用因子分析法对潜在公因子进行识别，并进行正交旋转，显著相关的就是因子负荷大于0.4的条目。对该部分的效度检验中，没有因子负荷小于0.4的条目，即全部通过效度检验。

（2）不安全驾驶行为导致事故的可能性

表7 KMO和Bartlett的检验结果

KMO和Bartlett的检验结果如表 7所示。KMO值为0.961，Bartlett检验的显著性Sig.值为0.000远小于0.01，达到极显著水平，说明适合应用因子分析。对该部分的效度检验中，没有因子负荷小于0.4的条目，即全部通过效度检验。

3、不安全驾驶行为分析

3.1 不安全驾驶行为的常见性

表8 不安全驾驶行为出现频率排序

按照Likert五级评分法，按照答案的强度处理数据。选项1得1分，选项2得2分，依次类推，分数越高表示出现的频率越高。根据调查问卷打分的结果，对不安全驾驶行为出现的频率进行排序，如表 8所示。

统计分析得到不安全驾驶行为的常见性情况（如图1所示），“跟车距离太近”、“超速行驶”两项驾驶行为的常见性均值约为3.0 ，“频繁换道”常见性均值约为2.9，“超车时，不打转向灯”常见性均值较高约为2.8。可见，这四项驾驶行为均是较为常见的不安全驾驶行为，发生频率较高。

3.2 不安全驾驶行为导致事故可能性

同样采用按照Likert五级评分法，选项1得1分，选项2得2分，依次类推，分数越高表示导致事故的可能性越大。根据问卷打分的结果，对不安全驾驶行为导致事故可能性进行排序，如表 9所示。

表9 导致交通事故的可能性排序

统计分析得到不安全驾驶行为导致事故可能性情况（如图2所示），得到“超速行驶”导致事故可能性的均值达到了3.6 ，“不恰当停车”、“在无信号路口/支路，没有让行”、“接听或者拨打电话”、“不适合超车时，超车”、“急刹车”、“跟车距离太近”、“公交车开关车门时，没有停车”等驾驶行为导致事故可能性的均值都为3.5。

综合不安全驾驶行为的常见性，“跟车距离太近”、“超速行驶”两项驾驶行为发生频率较高，且也被认为导致事故的可能性较高。

3.3 不安全驾驶行为重要度

不安全驾驶行为重要度排序要结合不安全驾驶驾驶行为发生频率与导致交通事故可能性两部分内容，并且这两部分权重相同，而问卷主体不安全驾驶行为导致事故的可能性部分分值普遍要高于不安全驾驶驾驶行为发生频率部分分值，所以将两部分化为统一的权重，才能得出综合的结果，如表所示。

表10 不安全驾驶行为重要度排序

4、结论

通过对营运驾驶人的调查问卷，分析了营运驾驶人十八种不安全驾驶行为的状况，并对其重要度进行了排序。研究结果表明，超速行驶和跟车距离过近是营运车辆最为常见和安全隐患最大的不安全驾驶行为；由于营运车辆的特殊性，营运驾驶人在驾驶过程中接听或者拨打电话、在不适合超车时超车会对营运车辆的行驶安全造成极大的威胁。

[1] 公安部交通管理局. 中华人民共和国交通事故统计年报, 2013年.

[2] Sheila G. Klauer. Risky Driving Report [R]. Virginia Polytechnic Institute and State University, 2006.

[3] 李百川编著. 汽车驾驶员适宜性检测及评价[M]. 北京: 人民交通出版社, 2003.

[4] 吴明隆. SPSS统计应用实务-问卷分析与应用统计 [M].北京: 科学出版社, 2003.

[5] Hilde Iversen. Risk-taking attitudes and risk driving behavior [J].Transportation Research Part F, 2004, 7: 135-150.

Analysis of Unsafe Driving Behavior Based on Questionnaire

Li Haiqin, Li Li
( School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064)

Road traffic safety of the commercial vehicle is facing a very serious problem, traffic accidents cause by commercial vehicle drivers' unsafe driving behaviors has an increased trend in recent years. The article analysis the current situation of unsafe driving behavior through the questionnaire, to provide theoretical support for the improvement of traffic management in the future.

road traffic safety; commercial vehicle driver; unsafe driving behaviors; questionnaire

U491.2

A

1671-7988(2015)02-145-04

李海琴，长安大学汽车学院硕士研究生，主要研究方向为车辆与道路交通安全技术。