扣满12分机动车驾驶员的不当驾驶行为研究*

石 京 彭丹丹 郭艳丽

(清华大学交通工程与地球空间信息研究所 北京 100084)

0 引 言

《道路交通安全法实施条例》规定1个记分周期内，记满12分的驾驶员必须参加交通部门组织的培训学习。但目前笼统地从交通法规、安全意识和驾驶技术方面进行再教育和培训，并没有考虑到这个群体可能存在的不同于一般驾驶员的特征。对存在不当驾驶行为的驾驶员缺乏有针对性的教育和培训，培训效果差强人意。笔者利用量表从记满12分驾驶员的驾驶行为、态度、技术和人格4个方面进行分析，寻找这类群体具有的不同于一般驾驶员的驾驶特点，探索其不当驾驶行为成因，据此有针对性地对不当驾驶行为进行矫正，有效减少交通违法和交通事故的发生。

机动车驾驶员的不当驾驶行为已经引起国内外多个相关领域的学者关注[1-10]。Reason等[11]为了研究不当驾驶行为结构，制作了著名的曼彻斯特驾驶行为问卷(Manchester DBQ)，通过自陈式问卷调查对Manchester DBQ进行研究分析，得到了不当驾驶行为的3个因子：故意违规、危险的错误和无害的失误。为了探索异于西方国家的东方文化对驾驶员驾驶行为的影响，Xie等[12]在使用传统的DBQ时考虑到中国人的驾车特性和习惯，设计了更加适合中国驾驶员的中国驾驶行为问卷(CDQ)，对北京和承德2城市的机动车驾驶员进行了调查统计和研究分析，得到了4个驾驶行为因子，分别是：社会等级感、潜在的道路安全对策、对人际网络的信任以及对法律权威的挑战。张磊等[13]利用标准化驾驶员行为问卷开展了以中国非职业驾驶员为样本的驾驶行为自陈式问卷调查，基于因子分析方法，从问卷统计结果中提取出驾驶能力和驾驶风格2个因子，对驾驶员驾驶行为模式进行量化描述。对比分析结果表明：驾驶能力因子值和驾驶风格因子值较大的人群有较高的事故率。周春雪等[14]对驾驶行为量表(DBS)进行中文化修订，并对360名驾驶员进行测量，通过项目分析与因素分析，最终获得共有21个题目的中文版驾驶行为量表，分为3个维度：过度的安全/谨慎行为、驾驶功能缺陷和敌意/攻击行为。周红梅等[15]从驾驶行为问卷(DBQ)中挑选适合中国女性驾驶员实际情况的题目并作修改，用以分析女性危险驾驶行为的影响因素，通过分析得到女性危险驾驶行为的4个影响因素：对驾驶新技术的适应性差、易受情绪影响、不良驾驶习惯、驾驶熟练程度不够。郭双等[16]采用驾驶愤怒问卷(DAQ)和大五人格问卷(BFI)对驾驶员进行测试，分析问卷结果表明男性更容易产生驾驶攻击与发泄报复行为，而女性更易产生不文明驾驶及轻度厌恶行为，并通过回归分析得出大五人格中的外倾性和神经质对愤怒认知具有正向预测作用，而在愤怒行为上，大五人格的宜人性具有负向预测作用，外倾性和神经质具有正向预测作用。庄明科等[17]将多种问卷进行组合，对扣满12分的出租车进行测试，分析问卷结果发现具备对汽车的熟练操控能力和安全驾驶习惯的驾驶者更少出现风险驾驶行为，但具备高难度驾驶技术的人更容易出现风险驾驶行为。

清华大学石京教授研究室对驾驶员不当驾驶行为已经有深入的研究，Shi等[18]研究了北京市驾驶员驾驶行为的特征及其影响因素，通过因子分析得到影响驾驶行为的5个驾驶行为因子分别是：错误、失误、非故意违规、故意违规和过激行为；此外，该研究还证明网络调查结果与纸质问卷调查结果具有很好的一致性，是一种有效的获取驾驶行为数据的方法。为探索北京市机动车驾驶员的“抢行”行为的特征及其影响因素，Shi等[19]还编制了驾驶员“抢行”行为量表，分析不同个人属性对“抢行”行为、驾驶态度，以及驾驶技术产生的影响。研究结果表明，男性、年轻和未婚驾驶员更倾向于发生“抢行”行为。陶立[20]对扣分较多的驾驶员的不当驾驶行为进行了研究，发现驾驶员过去1年扣分数与过去3年发生事故数显著相关，但因调查数据不全等原因只做了1年内扣分累积10分以上的驾驶员的行为分析。

综上，众多学者已经对驾驶行为的各个方面进行过分析和研究，但对记满12分驾驶员群体的驾驶行为研究尚未发现有相关的研究。本研究在以往研究成果的基础上选取众多影响因素中较为重要的驾驶行为，驾驶态度，驾驶技术和人格量表，对包头市记满12分的驾驶员进行行为分析。最后将不同特性的驾驶员易发生不当驾驶行为的主要原因推广应用于记满12分驾驶员的再培训工作中，使得对多次违反交通法规的驾驶员的教育和培训有的放矢，更加具有针对性。

1 问卷调查

调查问卷总共包括5个部分。

第一部分是对驾驶员个人属性的调查，选择对驾驶员的驾驶行为习惯和态度等有显著影响的基本特征信息，包括：性别、年龄、婚姻状况、驾龄和受教育程度。

第二部分是驾驶行为量表，借鉴了Shi等[18]结合中国的具体情况对Reason等开发的驾驶员行为问卷的修订，参照陶立[20]整理的DBQ中文量表版本，并根据包头市地区驾驶员的行为特征进行调整。量表包含24个题目，调查驾驶员发生各个题目描述行为的频率，题目选项采用李克特5点记分法，选项频率顺序为：1-没发生过；2-很少发生；3-有时发生；4-频繁发生；5-总是发生。

第三部分是驾驶态度量表，在结构上参考了Ulleberg等采用的驾驶员态度问卷[21]，在措辞上考虑到中国人的习惯作了部分调整。问卷包括3个方面：“驾驶顺畅与遵守交规”，“超速行驶”，“驾驶娱乐”，分别体现为驾驶员对遵守交通法规与驾驶顺畅的态度、对超速行驶的态度、对驾驶过程中追求娱乐的态度。调查选项采用李克特5点计分法，频率顺序为：1-反对；2-不支持；3-中立；4-支持；5-强烈支持。

第四部分是驾驶技术量表，从被广泛应用的Lajunen等开发的驾驶技术调查表[22]中选取符合中国人驾驶行为习惯的题目组成本次研究的驾驶技术量表，从一般驾驶、车辆控制和安全准备3个方面考察驾驶员的驾驶技术。量表中各题目的选项依次为：1-表现很差；2-表现较差；3-表现一般；4-表现较好；5-表现很好。

第五部分是人格量表，研究表明，卡特尔16项个性因素中，驾驶员的自律性因素、独立性因素和乐群性因素与交通事故的发生具有一定的相关性，并且安全组驾驶员与事故组驾驶员的自律性因素、独立性因素和乐群性因素差异尤为显著[23]。本次研究选择这3个部分的题目组成本次研究的人格量表。问题1～10为关于乐群性的问题，问题11～20为关于独立性的问题，问题21～30考察自律性，同时将题目各选项对应卡特尔16因素人格测验中的分数进行调整，使选项A对应1分，B对应2分，C对应3分。

2016年3—5月，在包头市驾驶员培训中心以问卷调查的形式对已扣满12分前来参加教育培训的驾驶员进行“包头市记满12分驾驶员不当驾驶行为调查”，共发放问卷1 000份，收回问卷621份。对初步收回的问卷进行预处理，将信息不完整、内容失真、随意填写的问卷删除，得到有效调查问卷570份。

2 个人属性对驾驶行为的影响

通过方差分析，探究性别、年龄、婚姻状况、驾龄和受教育程度这5项驾驶员个人属性对驾驶行为、驾驶态度、驾驶技术和人格的影响显著程度。在570份有效调查样本中，男性驾驶员为451名，占79.12%，女性为119名，占20.88%。被调查的驾驶员中，年龄处于21～45岁之间的人数约占了84%。驾龄处于4～6年的驾驶员最多，占了全部被调查驾驶员的36%。

驾驶行为方面，通过方差分析发现，年龄，是否结婚和受教育情况对于被调查驾驶员在驾驶行为方面的影响均不显著。性别和驾龄对记满12分的驾驶员的驾驶行为表现有显著影响，驾驶年龄分组及其对应的驾驶行为得分见表1和表2。

表1 驾龄分组统计表Tab.1 Statistics of driving age range

表2 驾龄因素方差分析Tab.2 Variance analysis of driving age

由表1和表2可知，被调查驾驶员中驾龄为1～3年的显示了最低的驾驶行为得分，驾龄在1年以内和10年以上的驾驶员显示了最高的分数。这可能是因为1年以内的新手驾驶员经验不足容易犯错，10年以上的司机因为经验丰富而不够谨慎小心，驾龄为1～3年的驾驶员既不像新手驾驶员那样没经验又不至于像老司机一样掉以轻心，所以这类驾驶员在驾驶行为方面表现最好。方差分析得到的F检验统计量的值大于F临界值，并且显著性小于0.025，表明驾龄对记满12分的驾驶员的驾驶行为表现有显著影响。统计显示，驾龄在1年以内和10年以上的被调查驾驶员在高分部分占有明显较大的比例，驾龄在1～3年的驾驶员在高分部分比例较小。

驾驶技术方面，方差分析表明，年龄，驾龄和是否结婚对于被调查驾驶员在驾驶行为方面的影响均不显著。性别和受教育程度对记满12分的驾驶员的驾驶行为表现有显著影响。统计显示，被调查驾驶员中男性驾驶技术得分高于65分的比例明显大于女性驾驶员的比例，在一定程度上表明记满12分的驾驶员中大部分男性驾驶员的驾驶技术优于女性。见图1～2。

图1 男性驾驶员驾驶技术得分分布图Fig.1 Driving skill score distribution of male driver

图2 女性驾驶员驾驶技术得分分布图Fig.2 Driving skill score distribution of female driver

驾驶态度方面，性别和驾龄对记满12分驾驶员的驾驶行为表现有显著影响。婚姻状况、年龄和受教育程度对记满12分驾驶员的驾驶态度得没有显著影响。

人格方面，个人属性对于人格在乐群性，自律性和独立性3个方面的影响存在差异，其中性别对记满12分驾驶员的乐群性和自律性有显著影响，对驾驶员的独立性无显著影响。年龄对记满12分的驾驶员的乐群性有显著影响，对独立性和自律性方面的影响并不显著。婚姻状况在乐群性和独立性方面对记满12分的驾驶员有显著影响，对自律性则不具有显著影响。受教育程度对被调查驾驶员的乐群性具有显著影响，对被调查驾驶员的独立性和自律性没有显著影响，驾龄对记满12分驾驶员的人格不具有显著影响。

3 不当驾驶行为成因

3.1 驾驶行为分量表因子

对驾驶行为量表进行KMO(kaiser-meyer-olkin)检验和巴特利特球度检验。计算结果显示，KMO检验统计量为0.920，大于0.9，表明量表数据非常适合做因子分析。巴特利特球度检验显著性值为0.000，也表明量表适合做因子分析。采用主成分分析法提取因子，先以特征值大于1的原则选取因子，然后根据实际情况进行调整。该量表中有5个特征值大于1的因子，方差贡献率为46.79%。为使因子更加具有解释性，进行因子旋转，得到旋转以后的因子载荷，见表3。

表3 旋转以后的因子载荷(驾驶行为)Tab.3 Factor loading after rotation (driving behavior)

通过计算内部一致性系数考察5个因子的内部一致性。由表3可知5个因子的内部一致性系数都较高，表明因子选取较为理想。因子命名见表4。

表4 因子的内部一致性和命名(驾驶行为)Tab.4 Factor internal consistency and nomenclature (driving behavior)

由表4可知，驾驶员驾驶行为存在的问题主要表现为：开车时不够专注、驾驶经验不足、上路时冒险和易怒。

3.2 驾驶态度分量表因子

对驾驶态度量表进行KMO检验和巴特利特球度检验。结果显示，KMO检验统计量为0.916，大于0.9，表明量表数据非常适合做因子分析。巴特利特球度检验显著性值为0.000，也表明量表适合做因子分析。采用主成分分析法提取因子，先以特征值大于1的原则选取因子。该量表中有3个特征值大于1的因子，方差贡献率为54.75%。为使因子更加具有解释性，进行因子旋转，得到因子载荷见表5。

表5 旋转以后的因子载荷(驾驶态度)Tab.5 Factor loading after rotation (driving attitude)

通过计算内部一致性系数考察3个因子的内部一致性。由表5可知3个因子的内部一致性系数都较高，表明因子选取较为理想。因子命名见表6。

表6 因子的内部一致性和命名 (驾驶态度)Tab.6 Factor internal consistency and nomenclature (driving attitude)

驾驶态度量表的3因子分别为超速、不守交规和享受刺激，表明驾驶员在驾驶态度上的问题表现在：对于超速的危险认识不足、遵守交规的意识不强和驾车时追求刺激3个方面。

3.3 驾驶技术分量表因子

对驾驶技术量表进行KMO检验和巴特利特球度检验。结果显示，KMO检验统计量为0.912，大于0.9，表明量表数据非常适合做因子分析。巴特利特球度检验显著性值为0.000，也表明量表适合做因子分析。采用主成分分析法提取因子，先以特征值大于1的原则选取因子。该量表中有4个特征值大于1的因子，方差贡献率为53.54%。为使因子更加具有解释性，进行因子旋转，得到旋转后的因子载荷，见表7。

通过计算内部一致性系数考察4个因子的内部一致性。由表8可知4个因子的内部一致性系数都较高，表明因子选取较为理想。因子命名见表8。

驾驶技术量表的4因子分别为注重安全、正确决策、控制车辆和顺畅驾驶，扣满12分的驾驶员群体的驾驶技术不足主要表现在这4个方面。

表7 旋转以后的因子荷载(驾驶技术)Tab.7 Factor loading after rotation (driving skill)

表8 因子的内部一致性和命名(驾驶技术)

4 性别对于不当驾驶行为的影响

由第二节的研究可知，性别对驾驶行为、驾驶态度、驾驶技术和人格有显著的影响，男性驾驶员和女性驾驶员在不当驾驶行为的多个方面存在显著差异，为了更好地掌握不同性别驾驶员的不当驾驶行为的成因特点。选择层次聚类中的Q型聚类对被调查驾驶员按照性别进行聚类分析。距离的计算方法采用组内联接，度量标准采用区间的欧式距离。将男性驾驶员和女性驾驶员分别聚类为3类。

1)男性驾驶员聚类结果。男性驾驶员个人属性方面具有以下特点：第一类驾驶员年龄较大，受教育程度较低且驾龄较短。第二类驾驶员年龄较小、结婚率较低且驾龄较短。第三类驾驶员年龄较小、驾龄较长。这三类驾驶员对应的驾驶特性得分的描述性统计见表9。

表9 男性驾驶员驾驶特性得分描述统计Tab.9 Description statistics of male driver score

通过分析3类不同个人属性特征的男驾驶员驾驶特性得分以及人格在独立性、自律性和乐群性3个维度上的得分可得到以下结论。

①年龄较大，受教育程度较低且驾龄较短的男性驾驶员存在的问题是驾驶技术不好。这类驾驶员群体年龄较大，驾龄却偏短，说明他们是在年龄较大的时候才开始学习驾驶车辆，驾车经验有限，驾驶技术还未在驾车实践中得到充分的锻炼，因此这类驾驶员驾驶技术不够娴熟。

②年龄较小、驾龄较短的男性驾驶员独立性得分偏低。这类驾驶员较为年轻，驾驶经验不足，驾车过程中的判断能力较差，导致其独立性得分偏低。

③年龄较小、驾龄较长的男性驾驶员的驾驶行为和驾驶态度存在问题。这类驾驶员年龄较小，却拥有较长的驾龄，驾驶技术相对娴熟，驾驶经验丰富，但易在多年的驾驶经历中养成不好的驾驶习惯，同时由于对自己驾驶技术过度自信，驾驶态度不端正，驾驶过程中可能会出现冒险超车或换道等不当驾驶行为。

2)女性驾驶员聚类结果。女性驾驶员个人属性方面具有以下特点：第一类驾驶员年龄较小、驾龄较长;第二类驾驶员年龄较大、驾龄较长;第三类驾驶员年龄较小、受教育程度较低且驾龄较短。这三类驾驶员对应的驾驶特性得分的描述性统计见表10。

表10 女性驾驶员驾驶特性得分描述统计表Tab.10 Description statistics of female driver score

通过分析3类不同个人属性特征的女驾驶员驾驶特性得分以及人格在独立性、自律性和乐群性3个维度上的得分可得到以下结论。

①年龄较小、驾龄较长的女性驾驶员独立性得分较低，判断能力较差。这类女性驾驶员和男性驾驶员的第二类应同属刚刚步入社会的青年，她们的情况和对应的男性驾驶员类似，但由于这个年龄段的女性相比男性来讲依赖性普遍更强，遇事容易慌乱，希望有人支持帮助，她们的驾驶独立性更差。

②年龄较大、驾龄较长的女驾驶员在驾驶行为、驾驶态度和驾驶技术方面均有不足，自律性也较差。这类女性驾驶员驾车时不够谨慎小心，安全意识较差，并且在4～6年的驾驶经历中，易养成不良的驾驶习惯，这些因素共同导致这类女性驾驶员在驾驶行为和驾驶态度上明显差于其他两类驾驶员。

③年龄较小、教育程度较低，并且驾龄较短的女性驾驶员的主要问题是驾驶技术较差。这类驾驶员大多是接受过高中或中专教育后参加工作的年轻女性，驾驶经验相对缺乏，驾车较为谨慎，所以驾驶行为和驾驶态度较好。但由于女性固有的生理状况和驾驶经验不足等原因，这类驾驶员驾驶技术较差。

5 结束语

1)通过对问卷数据的方差分析发现，对记满12分驾驶员驾驶行为和驾驶态度具有显著影响的因素是性别和驾龄，对驾驶技术具有显著影响的因素是性别和受教育程度。

2)利用SPSS对驾驶行为、驾驶态度和驾驶技术量表进行探索性因子分析后发现，扣满12分的驾驶员在驾驶行为上的问题为开车时不够专注、驾驶经验不足、上路时冒险和易怒；在驾驶态度上的问题为对于超速的危险认识不足、遵守交规的意识不强和驾车时追求刺激；在驾驶技术上的问题为对于安全意识、正确决策、控制车辆和顺畅驾驶的表现不足。

3)性别对4个调查量表均具有显著影响，同时考虑到男性和女性在生理和心理上的差异，对男性和女性驾驶员进行分别聚类分析，得到3类不同个人属性的男性和3类不同个人属性的女性驾驶员在不当驾驶方面存在的主要问题。

笔者的研究成果可为驾驶员教育提供重要参考依据。针对不同个人属性的驾驶员进行侧重点不同的驾驶培训，促使驾驶教育更加高效，更加有针对性。此外，对于扣分驾驶员主要的问题所在，需要加大相关培训内容的占比，做到对症下药，促进驾驶员对不当行为改进的效果。最终达到促进道路交通安全的目标。