西安地区高速公路驾乘人员汽车安全带使用情况调查

田春林，杨挺

（长安大学，陕西 西安 710064）

西安地区高速公路驾乘人员汽车安全带使用情况调查

田春林，杨挺

（长安大学，陕西 西安 710064）

近年来随着我国汽车保有量的不断增加，道路交通事故呈现逐年上升趋势，其中不使用安全带已经成为导致事故中伤亡的重要原因。可以预见，如果没有道路交通法规的制约，驾驶员主动使用安全带的意愿将会非常低。但是安全带作为一个减少伤亡的安全保障系统却有着极其重要的地位，汽车安全带的使用可以有效减少交通事故带来的损害。研究主要针对汽车安全带的使用情况，对西安地区高速公路驾乘人员的安全带使用情况进行了调查。通过调查结果分析了驾乘人员的年龄、性别、收入对于安全带的使用情况影响。

高速公路；安全带使用；单因素方差分析；logistic回归分析

CLC NO: U471.11 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)01-72-03

引言

随着我国机动车保有量的不断增加，交通压力进一步增大，由此引起的交通事故同样居高不下，给国家和人民生命财产造成了极大的损失。随着2013年我国新交规的颁布实施，强化了对违反交通规则的惩罚力度，交通违法行为得到了有效遏制，但是仍有部分人员无视交通法规，心存侥幸心理。自1993年我国规定“驾驶员及前排座位必须使用安全带”以来，安全带的使用情况一直不容乐观，因此进一步了解目前安全带的使用情况，分析影响其使用原因显得十分必要。从已有的研究成果来看，影响安全带使用的因素非常多，如：驾龄、性别、学历、收入、性格等，本文以西安地区人群为主要调查对象，对安全带的使用情况进行了调研，分析了西安地区安全带使用情况在不同年龄、性别、收入等群体中的分布情况，为下步进行更大面积调研活动提供借鉴和参考。

1、安全带使用调研方法、实施及数据采集

1.1 调研方法

问卷调查法在本质上是一种实证的方法。在社会研究中，它是一种从宏观的角度、采取定量的手段、依据客观的验证来认识和说明社会现象的调查研究方式[1]。这种实证性质，决定了它与随机抽样、与统计分析密不可分。抽样解决的是调查对象的问题，问卷则是进行变量测量和资料收集的工具，而统计分析则是处理这种大量资料的必由之路。作为一种完整的社会调查方法，问卷调查必须同时包括这三者。正是在这个意义上，我们说，问卷调查法是且仅仅只是社会研究方法中的一种具体方法，一种有着明显的实证色彩，适于进行大规模的、定量研究的调查方法。

目前，国内对于安全带使用的研究，只停留在采用调查方法研究现状，以及不同人群使用差别的分析，要想探明影响驾乘人员对安全带使用影响因素、不使用安全带原因等问题还需采用其他更为有效的调研方法[2]。本文将综合选用各种调研方法并根据安全带使用研究目的设计调研方案并介绍方案实施过程及数据获得过程。

1.2 调研实施及数据采集

问卷实施主要采用通过实地调查的方式进行，实地调查主要集中在西安地区各高速路口：调研持续时间为期一个星期，从早上8：00 ～下午6：00，共收集10000于辆车辆驾乘人员信息，由于高速公路车速较快，调查位置选在高速路下道收费口，这时利用驾驶员减速停车缴费的时机观察车内驾乘人员安全带的使用情况。

1.2.1 样本分析

对西安地区高速路调研样本的年龄、性别、安全带使用情况分别做数据统计分析，样本特点主要有：

图1 不同年龄段安全带使用分布

图2 不同性别中安全带使用分布

图3 不同收入中安全带使用分布

(1)年龄：样本中不同年龄段的安全带使用分布可以看出，在18-35岁年轻群体中不使用安全带比例较使用比例高，36-45，46-60岁群体安全带使用率较高，18岁以下及60岁以上群体由于多为副驾驶位和后排座位乘客，因此安全带使用率较低。

(2)性别：样本中男女比例基本在3：1左右。其中男性的安全带使用率较女性的安全带使用率高，这是由于实地调查时驾驶位男性较多，而女性则位于副驾驶或后排座位，通常在驾驶位安全带使用率很高，而副驾驶和后排座位安全带使用率相对来说小很多，造成了男性安全带使用率高于女性的结果。

(3)收入：对样本中收入的判断主要根据驾乘人员所乘座的车辆价格来判断，将乘座车辆分为四个级别，分别为抵挡、中档、中高档、高档。分别对应收入的低收入、中等收入、较高收入和高收入四个群体。从统计的数据来看中等收入的群体较大，约占50%，与现实情况也较为符合，在四个不同等级中，中等收入的群体安全带使用率较其他群体使用率高。

2、数据处理

首先，将回收的调查问卷进行整理，将各因素赋值为数值型变量，录入SPSS，建立数据库。其次，对收集的问卷数据进行对比分析方法设计，如下所述：

分析影响安全带使用倾向的因素：①对影响因素，年龄、性别、收入进行单因素方差分析，判断各因素与使用安全带的相关程度；②对提取的新变量进行回归分析，确定变量是如何影响因变量的。其中，安全带使用倾向为取值1或0的分类变量，故采用二项logistic回归分析。

2.1 问卷数据赋值

表1 赋值表

2.2 问卷数据分析

2.2.1 单因素方差分析模型

此部分单因素方差分析主要是分析安全带使用与年龄、性别、收入的各因素之间的相关性。

(1)年龄

将年龄分为四个水平1，2，3，4，不同水平下的安全带使用情况设为，要求每个总体的方差是一致的，则，其中为平均值，为随机误差。最终建立单因素方差分析模型[2]：

表2 年龄因素方差分析表

探讨年龄的四个水平对安全带使用的影响是否显著，即要检验假设是否成立，显著性水平。计算统计量F=组间均方/组内均方，得到方差分析表，如表2所示。

认为年龄的四个水平的均值有明显差异，即年龄与安全带的使用具有显著相关性。

(2)性别

表3 性别因素方差分析表

由表3可以看出：高速路驾乘人员性别样本数据显著性分为0.000远小于0.05，可以认为性别与安全带的使用具有显著相关性。

(3)收入

表4 收入因素方差分析表

由表4可以看出，性别与司乘人员安全带使用显著相关，显著性水平小于0.05。

综上所述，年龄、性别和收入与安全带重要性认知均具有显著相关性。

2.2.2 安全带使用与各影响因素的回归分析模型

假设安全带使用为1，不使用为0，即因变量为二分类变量，设为y，提取的三个因素作为自变量分别设为，通过研究因变量取某个值的概率变量与自变量的关系，即logistic模型[3]。

建立二值多元logistic模型：

将数据录入SPSS，运用SPSS的回归分析功能，结果如表5和表6所示。

表5 SPSS内部因变量编码

表6 模型系数检验

由表6，显著性〈0.05，说明该模型具有统计意义，可以表示出司乘人员安全带使用倾向与各因素的关系。

表7 模型变量系数

由表7中模型变量系数可得到回归方程：

由方程模型系数的显著性水平可以看出年龄和收入对于对安全带使用的影响较大，性别的影响较小。且年龄和收入回归系数均为正数，表示选项赋值越大，则目标数值就越大，即安全带使用情况越好。由年龄、收入赋值都是从小到大的顺序，因此样本中年龄越大，收入越高的被调查者对于安全带使用情况越好。

3、结语

本文使用观察记录的方法获取了西安地区安全带使用的一手数据，并对安全带使用数据进行详细的分析获取了西安地区驾乘人安全带使用现状及影响安全带的影响因素。但由于时间、人力方面的限制，覆盖面还较小，数据也比较匮乏，还需进一步挖掘一些能全面反映数据信息的复杂分析方法，以便尽可能多的通过数据分析来反映实际现状。希望通过此研究为以后的工作提供一定的参考和借鉴。

[1] 风笑天.方法论背景中的问卷调查法[J]. 社会学研究，1994（3）：13-14．

[2] 挥逾昊 李晶.关于汽车安全带使用现状的研究[J]. 第十六届全国心理学学术会议论文集，2013：2153-2154

[3] 叶向.统计数据分析基础教程习题与实验指导[M]．北京：中国人民大学出版社,2011．

[4] 何晓群.多元统计分析[M]北京：中国人民人学出版社，2012．

Highway occupants seat belt use surveys of Xi'an area

Tian Chunlin, Yang Ting
( Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710064 )

A In recent years, with the growing car ownership in China, road traffic accidents show an increasing trend year by year, which does not use seat belts has become an important cause of casualties in the accident. We can expected that if there is no road traffic laws and regulations, the driver automatically take the seat belt will be very low. But the seat belt as a casualty to reduce the security system has a very important position, the use of car seat belts can effectively reduce the damage caused by traffic accidents. This paper mainly investigates the use of seat belts on the highway of Xi'an. Through the survey results of the occupant's age, gender, income analysis the impact of the use of seat belts.

highway; seat belt use; single factor variance analysis; logistic regression analysis

U471.11

A

A1671-7988(2017)01-72-03

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.01.027

田春林，就读长安大学研究生院。