性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响

陶 达，张 瑞，曲行达

深圳大学人因工程研究所 ，广东深圳 518060



【交通物流 / Transportation Logistics】

性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响

陶 达，张 瑞，曲行达

深圳大学人因工程研究所 ，广东深圳 518060

通过对200位汽车驾驶者进行问卷调查，研究驾驶员的性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响．人格特质和驾驶行为分别通过简版艾森克人格问卷和曼彻斯特驾驶行为问卷测量．对驾驶行为数据进行探索性因子分析，得到4个驾驶行为因子，分别为无经验错误与违法、疏忽失误、情绪性违法和风险违法行为．方差分析结果显示，年龄对风险驾驶行为没有显著影响；除女性比男性更倾向于发生疏忽行为外，男女之间驾驶行为差异不大．精神质、神经质与风险驾驶行为之间体现出显著性正相关关系，掩饰性性格与风险驾驶行为存在显著性负相关关系，外向型性格与风险驾驶行为无显著性关系．

交通工程与交通管理；风险驾驶行为；人格特质；驾驶行为问卷；艾森克人格问卷

近年来，中国机动车持有量快速增长，城市交通压力增大，交通事故频发．据报道，2014年中国有记录的交通事故为196812起，造成58523人死亡，211882人受伤[1]．很多危险驾驶行为(如酒驾、机动车逆行、超速驾驶、行驶中打电话和玩手机等)都会直接导致事故发生．在这些危险驾驶行为中，驾驶员的性别、年龄和人格特质起了重要作用[2-4]．

自20世纪50年代起，不少学者开始研究驾驶员的个人因素，尤其是人格特质与驾驶安全的关系．其中，Eysenck等[5]指出，在人格特质中偏外向性格的驾驶员更容易发生交通事故．20世纪90年代后期，随着对驾驶行为的深入研究，研究者已不限于关心人格特质与交通事故的直接关系，开始探讨引发事故的内部机制．大量研究发现，人格特质会引起异常驾驶行为，而异常驾驶行为则会造成事故的发生[6-13]．

人格特质作为一种影响驾驶安全的潜在因素，与驾驶员驾驶风格有很大关联．早期大量研究利用艾森克人格问卷(Eysenck personality questionnaire, EPQ)来研究人格特质与驾驶安全的关系[5]．该问卷编制基于艾森克的人格结构外向型、神经质和精神质3因素理论，在随后的发展中又加入掩饰性量表来测定被试者的掩饰或自身隐蔽特质．

在艾森克人格特质理论中，外向型性格具有外向、冲动和好动等特质，通常表现为积极、善谈和喜欢刺激．研究表明，外向型性格与交通违法和交通事故有相关性[5-7]．例如，Eysenck等[5]发现外向型驾驶员更可能发生驾驶事故；Renner等[6]在调查青少年违法驾驶时，发现事故组具有偏外向的特质；Lajunen[7]在研究人格特质与事故关系时，发现外向型性格与交通事故存在正相关；其他研究发现，外向型性格与驾驶错误[8]、违法行为[9]也有相关性．神经质又称情绪稳定性，与人对情绪的调节能力有直接关系．Matthews等[10]发现，神经质与攻击性、厌恶性驾驶相关，且更易诱发驾驶疲劳．此外，其他相关研究也发现神经质与风险驾驶行为[11]和攻击性驾驶行为[12]有关联．Jovanovic＇ 等[13]发现攻击性驾驶行为与神经质有关，而攻击性驾驶行为被广泛认为更易引发事故发生．精神质表现为孤独、不关心他人、心肠冷酷、缺乏情感和攻击性强等特点．Renner等[6]在研究中并未发现精神质与事故发生有联系，而郑东鹏[14]发现精神质与驾驶技能具有统计意义上的相关性．掩饰性本来是作为检测人们是否有意操纵其作答结果的维度纳入问卷，后被证实是一个反映人们社会一致性的性格维度，用来测量人们是否会通过有意更加积极的表现来迎合自己良好的社会形象[15]．此维度在驾驶行为研究上虽然较少被关注，但有证据表明，掩饰性与其他人格特质，如精神质、开放性以及自我意识性等存在显著相关[15]，而后面的这些因素是风险驾驶行为的预测因子[16-17]．因此，掩饰性这一维度是否对风险驾驶行为有影响尚待深入研究．

尽管很多文献报道了人格特质对驾驶行为的影响，但将这些结论应用到特定文化背景之前仍需要进一步研究．首先，前人研究中因驾驶者性别和年龄构成等因素的不同，往往得到不同甚至矛盾的结论[16-17]．其次，大多数已有的研究都来自西方社会[6-8，10-13]，很少有针对亚洲人群的研究，而这些来自西方国家的证据和结论不一定适用于亚洲人群．最后，当前中国对风险驾驶行为的研究[9,14]较少，缺乏对国人人格特质与风险驾驶行为关系的研究．为此，本研究利用问卷调查方法，对中国驾驶者的风险驾驶行为进行因子分析，并通过方差分析和相关分析研究性别、年龄和人格特质对驾驶行为的影响．

1 材料与方法

1.1 问卷构成

本研究问卷包含3部分：受试者基本资料、EPQ和驾驶员行为问卷(driver behavior questionnaire, DBQ)．

1)受试者基本资料包含性别、年龄以及每天驾驶时间等．

2)EPQ选用中国版的艾森克简式量表，共包括48个题目．其中，外向型(extraversion，E)、精神质(psychoticism，P)、神经质(neuroticism，N)和掩饰性(lie，L)各个量表分别包括12个题目.每个题项以“是”或“否”作答．

3)DBQ主要利用27项曼彻斯特驾驶行为问卷修订版．该问卷最初由Reason等[18]开发，用于测量违法、错误和疏忽3种风险驾驶行为．后来，Lawton等[19]将其扩展为4个因素结构(疏忽、错误、一般违法和攻击性违法)．Lajunen[7]将此量表翻译成不同语种，并进行了跨文化研究，发现该量表在芬兰和丹麦都适用良好．

本问卷在Lajunen问卷的基础上，由人因工程和问卷设计相关领域专家经多次讨论，修订整理后形成27项的中文版DBQ．问卷回答采用李克特量表6点法进行作答，分别为： 从不—0，很少—1，有时—2，经常—3，频繁—4，一直—5．

1.2 数据收集

本研究的调查对象是驾龄在3年以上的驾驶者．参与者通过此类研究常用的偶然抽样法获得．问卷作答前，首先告知对方研究目的和隐私声明，然后要求参与者根据自身情况快速地诚实作答．问卷收集期为2015年11月至2016年2月，共发放293份问卷，回收有效问卷200份，有效率为68.3%．

1.3 数据分析

本研究采用主成分分析和最大变异的探索性因子分析方法对驾驶行为进行因子提取，保留特征值大于1的因子以及因子载荷大于0.5的题项；采用相关分析，分析驾驶员人格特质与其驾驶行为之间的关系；采用方差分析研究驾驶员的年龄、性别、每天驾驶时间、是否违章对其驾驶行为的影响．其中，年龄分为30岁及以下、31～40岁和41岁及以上3组．

2 结果及分析

样本包括107位男性(53.5%)和93位女性(46.5%)，平均年龄为34.1岁(标准差为8.0岁)．大部分为私家车驾驶者(96.5%)．所有驾驶者的平均驾龄为7.3年(标准差为4.9年)，平均每天驾驶时间为1.9h(标准差为1.2h)．

2.1 驾驶行为问卷的因子分析

因子分析检验指标Kaiser-Meryer-Olkin(KMO)为 0.949，表明采样充分，适合做因子分析．驾驶行为问卷因子分析结果表明：有两个题项因子载荷小于0.5，被排除．最后得到一个4因子结构，总共解释了59.35%的方差变异，该结果与文献[17]的结论类似．具体因子分析结果见表1．

由表1可见，因子1解释了44.80%的方差变异，包含14个题项(Cronbach’s alpha为0.937)，被命名为无经验错误和违法行为，主要包含因缺乏驾驶经验和知识导致的驾驶行为．因子2解释了5.90%的方差变异，包含5个题项(Cronbach’s alpha 为0.781)，被命名为疏忽失误，主要包含由驾驶员自身的疏忽和注意力分散造成的驾驶行为．因子3解释了4.61%的方差变异，包含3个题项(Cronbach’s alpha为0.810)，被命名为情绪性违法，主要包含在驾驶员遭受挑衅后，因情绪过激而引起的攻击性行为，这与之前DBQ问卷中的攻击性违法因子有一致性．因子4解释了4.01%的方差变异，包含3个题项(Cronbach’s alpha为0.738)，被命名为风险违法行为，包含3项常见的高风险的违法驾驶行为．

2.2 性别、年龄和人格特质与驾驶行为的关系

性别、年龄对驾驶行为的影响见表2．方差分析结果表明，性别只在疏忽失误行为上存在显著性统计差异(F=8.46, P<0.01)，而在无经验错误、情绪性违法和风险违法行为上没有差异．女性更容易发生疏忽和失误的驾驶行为．不同年龄组在不同的风险驾驶行为方面也不存在差异(所有P值均大于0.05)．

人格特质与驾驶行为之间的关系见表3．相关分析结果显示，外向型性格与驾驶行为之间不存在相关(所有P值均大于0.05)． 精神质性格与4种风险驾驶行为之间都存在显著性的正相关(所有P值均小于0.01)． 神经质性格与除疏忽失误以外的3种风险驾驶行为相关(所有P值均小于0.01)．掩饰性性格与4种风险驾驶行为存在显著负相关性(所有P值均小于0.01)．

3 讨 论

本研究旨在探讨性别、年龄和人格特质对驾驶行为的影响，研究结果证实了人格特质与驾驶行为之间存在显著性相关关系．

本研究所采用的DBQ在中国应用较少，但已有研究(包括本研究)对此问卷都能形成较为稳定的因子结构．例如，郑东鹏[14]在研究中发现该问卷的4因子结构，分别解释为“认知错误”、“违规行为”、“无意失误”和“记忆力流失”；白云等[20]在研究中发现“错误”、“失误”、“非故意违规”、“故意违规”和“过激行为”5因子结构．本研究得到的因子结构与Sümer等[17]采用的因子结构颇为类似，尤其是在疏忽失误和攻击性驾驶两个因子的内部结构方面基本一致．因此，DBQ问卷也可作为一种分析中国驾驶人员行为特征的可靠工具．

表1 驾驶行为问卷的因子分析结果Table 1 Factor analysis of the driving behavior questionnaire

表2 性别和年龄对驾驶行为的影响Table2 The effects of gender and age on driving behaviors

表3 人格特质与驾驶行为之间的相关性

Table 3 Correlations between personality traits and driving behaviors

人格特质风险驾驶行为无经验错误与违法疏忽失误情绪性违法风险违法外向型-0.014-0.076-0.033-0.136精神质0.4491)0.2571)0.3282)0.3381)神经质0.2071)0.1330.2412)0.1901)掩饰性-0.2461)-0.2361)-0.3131)-0.2571)

与西方已有的研究结论不同[3,21-24]，本研究并未发现年龄和性别对大部分驾驶行为有影响(除女性较男性更易发生疏忽和失误的驾驶行为外．该结论与郑东鹏等[14]研究结果一致)．此发现看起来与预期不一致，似乎说明男性并未有比女性更多的危险驾驶行为，这可能与文化背景相关．相比西方人，中国人普遍含蓄内敛，不论男女在驾驶行为上可能具有一致表现．而不同年龄层的驾驶者也因受到这一文化因素的影响，在调查中报告了类似的驾驶行为．然而，该猜想仍需进一步的研究才能证实．

本研究发现多种人格特质与危险驾驶行为有关．1)精神质性格与无经验错误与违法、疏忽失误、情绪性违法和风险违法等4种风险驾驶行为有显著的相关性，表明精神质越高越倾向发生危险驾驶行为．郑东鹏等[14]在研究中还发现精神质与驾驶技能和危险认知具有相关性．精神质性格的人一般对其他人的感受不敏感，容易忽视危险和规则，也缺乏社会化概念，因此不难理解他们平时会表现出更多的危险驾驶行为，例如，超速和攻击性驾驶等[25]．

2)神经质性格与3种风险驾驶行为(即无经验错误与违法、情绪性违法和风险违法)有关系，与疏忽失误没有显著相关性．该结论与前人研究结果一致[16,26]．Lajunen[7]在研究中认为神经质中的某些特质，例如情绪化和焦虑会增加驾驶中的事故风险，而担忧这种特质实际上可能会使驾驶员更加小心谨慎的驾驶．因此，担忧这种特质可能会减少驾驶中的疏忽和失误，而情绪化和焦虑会引起情绪性违法、攻击性违法行为的发生．另外，如Hansen[27]所指出的，神经质特质的人更容易在从事任务的时候产生注意力分散．

3)掩饰性性格是很少被前人研究的一个性格维度．本研究发现掩饰性与风险驾驶行为存在显著负相关．这一结论与掩饰性这一维度本身代表的含义一致，即掩饰性特质较强的驾驶员很可能会为掩饰自己的风险驾驶行为，而报告较低的风险驾驶行为．这可能与中国人喜欢采用“善意的谎言”来给予外人一种良好形象的倾向有关，因而在问卷调查时，倾向给予较积极的反馈来展现其遵守规则以及拥有较好的脾气．

4)外向型性格与风险驾驶行为并无显著性相关．前人在两者关系的研究结论也比较矛盾：有表明它们正相关[12,28]或负相关[29]的研究，也有与本研究一致的结果，即发现它们之间并不相关[30]．该结论可能与中国人性格普遍偏内向有关，造成这一维度与风险驾驶行为关联不大．

本研究对人格特质和驾驶行为这一议题在理论和实践方面都有所启示．理论方面，本研究证实了人格特质与危险驾驶行为之间存在显著相关，这可为进一步建立驾驶员“性格-行为-事故”模型以及深入探讨模型中3元素关系提供依据．另外，虽然本研究并未发现性别和年龄在危险驾驶行为上的差别，但将样本的基本特征因素纳入研究仍十分必要．其他众多情境相关因素，例如文化特征、社会发展状态、地理环境、基础设施、法律法规以及人们对于风险驾驶的态度等，尚待深入研究．而在利用不同人格特质理论研究驾驶行为时，有必要对得出的结论进行对比分析，探讨不同人格特质理论对研究结果的影响．实践方面，本研究结果能为制定驾驶员(尤其是普通私家车驾驶员)培训教育以及事故预防策略提供参考．例如，在驾驶教育和培训中，强调人格特质和风险驾驶行为关系，能唤起并加强驾驶员关于自身个性可能对其驾驶行为后果产生的潜在影响的自我意识，从而能在思想意识层面规范驾驶者的行为，这一点对于初拿驾照的驾驶者尤为重要．其次，在选拔专业驾驶司机时进行性格评估和筛查，结果可作为评价其驾驶行为的部分依据．另外，在制定道路安全和事故预防干预措施时也要充分考虑人格特质与风险驾驶行为之间的关系，制定出能缓和甚至消除某些人格特质负面影响的措施．例如，重新设计汽车内饰，在交通系统中引入情绪管理机制，以此获得一个积极友好的驾驶环境，而不只是强调那些客观但难于理解的道路事故信息以及风险驾驶后果．

本研究也存在一些局限性，如未考虑人格特质的细化维度与驾驶行为的影响，亦未考虑神经质中的情绪化、焦虑和担忧等对各种驾驶行为的影响；未分析人格特质对驾驶行为后果(如事故数量等)的影响，未来仍需进一步综合全面研究各种人格特质对风险驾驶行为及其后果的影响．另外，本研究的研究样本主要为私家车的驾驶者，因而研究结论是否能推广到其他类型的驾驶者还有待证实．

结 语

通过研究驾驶员性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响，发现性别和年龄对驾驶行为无太大影响，而人格特质如精神质、神经质和掩饰性性格与驾驶行为显著相关．研究结果可供我国制定驾驶员培训教育以及事故预防策略借鉴．

致谢：感谢所有问卷参与者对本研究的支持！

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【中文责编：英 子；英文责编：子 兰】

The effects of gender, age and personality traits on risky driving behaviors

Tao Da, Zhang Rui, and Qu Xingda†

Institute of Human Factors and Ergonomics, Shenzhen University, Shenzhen 518060, Guangdong Province, P.R.China

Drivers’ individual factors, such as gender, age and personality traits are likely to be correlated with driving behaviors.This study aims to examine the effects of gender, age and personality traits on risky driving behaviors by a survey of200drivers.Personality traits and risky driving behaviors are measured by using the simple version Eysenck personality questionnaire (EPQ) and Manchester driving behaviors questionnaire (DBQ).The exploratory factor analysis leads to a four-factor structure for driving behaviors, which includes general error and violation, lapse, emotional violation, and risky violation.The results show that age yields no effects on risky driving behaviors.Gender has little impact on risky driving behaviors either, except that females have more lapses while driving than males.Psychosis and neuroticism are positively correlated with risky driving behaviors.The tendency to lie yields a negative correlation with risky driving behaviors, while extraversion shows no relationship with risky driving behaviors.The findings provide important implications on the screening and training of drivers.

transportation engineering and management; risking driving behavior; personality trait; driving behavior questionnaire; Eysenck personality questionnaire

U 491

10.3724/SP.J.1249.2016.06646

国家自然科学基金资助项目(31570944)；深圳大学校启动资助项目(2016041)

陶 达 (1986—)，男，深圳大学讲师、博士．研究方向：人因工程．E-mail：taoda@szu.edu.cn

引 文：陶 达，张 瑞，曲行达．性别、年龄和人格特质对风险驾驶行为的影响[J].深圳大学学报理工版，2016，33(6)：646-652.