“路怒症”的内外生逻辑及影响因素研究

任倩文，卢昕玮，赵 妍，汤子帆，吴会珍

(1.长安大学 经济与管理学院，陕西 西安 710064；2.长安大学 运输工程学院，陕西 西安 710064)

0 引言

截止2020年底，我国私家车保有量达2.81亿辆[1]，私家车在便利人们生活的同时，亦使道路交通状况日益复杂，甚至导致各种交通事故频发。约90%的人身伤亡事故是由人为因素引起[2]，其中，“路怒症”现象十分普遍。据报道，我国约有60.72%的机动车驾驶人有路怒的经历[3]。路怒情绪若不能及时处理，会严重危害交通安全，扰乱社会秩序，因此，研究驾驶人路怒情绪产生的内外生逻辑及影响因素，对准确识别驾驶人的路怒情绪，并及时进行干预和调节具有重要作用。

梳理关于“路怒症”或驾驶愤怒的相关文献，发现国外在该领域的研究主要集中在驾驶人的愤怒情绪产生情景[4-6]、愤怒表现或行为[7]、愤怒情绪对交通安全的影响[8]、干预措施[9]等方面；国内在该领域的研究主要侧重于综述研究[3,10-11]、驾驶愤怒量表修订[12]和驾驶愤怒的影响因素[13-14]等，其中，关于驾驶愤怒影响因素的研究仅关注了人口学方面。由于国内对“路怒症”的诱因分析相对匮乏，针对驾驶愤怒安全问题的学术关注明显少于社会关注，因此本文综合考虑外界交通环境与驾驶人自身因素，结合即时和长期原因，从路怒行为特征出发探索“路怒症”的内外生逻辑，对最易引发路怒的中国式交通情景和长期原因进行系统分析，并进一步分析各主要路怒原因的易发驾驶人群。除此之外，已有文献在样本选取上地区较集中[12]，本次调查涵盖国内不同地区及多样化的群体，以保证研究结果具有全面性和适用性。

1 数据来源与研究思路

本次调研主要采用问卷调查，共收集1 320份问卷，有效问卷1 146份，有效率86%，调查范围包括北京(354份)、哈尔滨(161份)、西安(167份)、南京(139份)、广州(260份)和其他城市(65份)，各城市回收问卷数量均满足前期设定的抽样要求，且问卷的信效度均良好。

基于问卷调查数据，本文对“路怒症”的内外生逻辑进行深入探讨。首先，运用因子分析法归纳驾驶人群的路怒行为特征；在此基础上，运用灰色关联分析法对可能引发路怒的即时原因和长期原因分别排序；最后，运用Logistic回归模型分析人口学特征和驾驶基本属性对主要路怒原因的影响，判断各主要原因的易发驾驶人群特征。

2 驾驶人路怒原因分析

为从根本上解决路怒现象，须探索“路怒症”产生的内外生逻辑，具体包括即时原因和长期原因。其中，即时原因指在驾驶当下发生的某些状况引发了驾驶人的路怒情绪，进而产生不当操作乃至引发事故；长期原因指某些非现场因素对驾驶人的路怒情绪产生的潜移默化影响。

2.1 确定参考序列和比较序列

选用灰色关联分析法对“路怒症”的即时原因和长期原因进行讨论。首先对问卷中的15项路怒表现降维归类，并对提取出的5个公共因子进行命名，分别为违规驾驶、操作强度、操作频率、攻击性行为和言语攻击，通过计算各因子得分匹配出每个样本最易产生的路怒行为。之后选取该5种路怒行为特征公共因子作为参考序列，引发路怒的即时原因和长期原因分别作为比较序列，如表1所示。

表1 序列选取

2.2 引发路怒的即时原因分析

即时原因中各指标均采用5维李克特量表度量，根据关联度结果对引发路怒的即时原因排序，如表2所示，其中rk(k=1,…,14)为即时原因与路怒行为特征的关联度。

表2 即时原因与路怒行为特征的关联度结果及排序

即时原因与路怒行为特征间的关联度集中在0.4～0.7，说明驾驶人路怒情绪的产生与以上原因相关性较强。其中，前车或其他车随意变换车道或调头(0.591 7)，其他车辆插队、加塞(0.578 0)和夜间行驶开远光灯(0.560 0)的综合关联度依次位列前3名，表明这3项即时原因最易引发路怒。

2.3 引发路怒的长期原因分析

除了上述交通情景，驾驶人的性格、工作生活压力等因素亦会影响驾驶人的路怒情绪[15]。根据关联度结果确定引发路怒的长期原因排序，如表3所示，其中Rk(k=1,…,5)表示长期原因与路怒行为特征的关联度。

表3 长期原因与路怒行为特征的关联度结果及排序

引发路怒的长期原因与路怒行为特征间的关联度集中在0.5～0.7，说明驾驶人产生路怒情绪与以上原因的关联程度较高。其中，工作或生活压力大(0.600 9)这一因素最易引发路怒。

3 驾驶人路怒原因的影响因素分析

为提出更有效的针对性对策，有必要对路怒原因的影响因素进行研究。针对某项路怒原因，将样本数据分为该原因“会引发路怒”和“不会引发路怒”2组，分析驾驶人的人口学特征和驾驶基本属性对路怒原因的影响，通过2组样本的对比可以将驾驶人群按照路怒原因进行分类。其中，人口学特征包括性别、年龄、学历、月收入水平和婚姻状况，驾驶基本属性包括驾龄、每周开车频率和机动车类型。

3.1 路怒即时原因影响因素分析

选取二元Logistic回归模型对比分析某项原因的2组样本，在对每项原因进行分析前，利用卡方检验对不显著变量进行剔除，将剩余自变量进行二元Logistic回归。对引发路怒的前3项即时原因进行分析发现，各模型均通过Wald检验(P值<0.05)和Hosmer-Lemeshow检验(P值>0.05)，拟合效果较好，分析结果如表4所示，分析时将各多分类变量均变换为哑变量，并将第1个选项作为参照。

表4 即时原因的Logistic回归分析结果

在Logistic回归中，设置过哑变量的多分类变量遵从“同进同出”原则，即相对于参照组，只要有一组的OR值有统计学意义，该变量的全部分组均纳入模型。分析结果如下：

1)关于前车或其他车辆随意变换车道或调头是否会引发路怒，年龄、学历、婚姻状况和机动车类型对其有显著影响。其中，25～35岁、36～45岁的驾驶人相对于18～24岁的驾驶人，因该原因产生路怒的概率更小，说明年轻驾驶人更容易因该原因而产生路怒；本科、研究生学历的驾驶人因该原因产生路怒的概率更高；已婚未育的驾驶人产生路怒的概率是未婚驾驶人的56.9%；SUV车型驾驶人因该原因产生路怒的概率是小轿车驾驶人的56.6%，可见开阔的驾驶空间在一定程度上有利于缓解路怒情绪。

2)其他车辆插队、加塞是否会引发路怒与每周开车频率、年龄有关。其中，偶尔开车(1～2天/周)、经常开车的驾驶人(3～5天/周)相对于几乎每天开车的驾驶人(5～7天/周)，因该原因引起路怒的概率分别为后者的66.4%和68.0%，说明开车频率越高，越易因车辆插队而产生路怒；36～45岁的驾驶人相对于18～24岁的驾驶人，因车辆插队引发路怒的概率是后者的55.1%。

3)夜间行驶开远光灯是否引发路怒与驾驶人的婚姻状况有关。对于未婚的驾驶人，已婚未育、已婚已育的驾驶人因该原因产生路怒的概率分别是前者的49.1%和44.4%。

3.2 路怒长期原因影响因素分析

对长期原因中的工作或生活压力大是否会引发路怒的影响因素进行分析发现，模型通过Wald检验(P值<0.05)和Hosmer-Lemeshow检验(P值>0.05)，模型的拟合效果较好，分析结果如表5所示，所有变量均以第1个选项作为参照。

由表5可知，工作或生活压力大是否会引发路怒与驾驶人每周开车频率、性别和婚姻状况有关。其中，偶尔开车的驾驶人(1～2天/周)相对于几乎每天开车的驾驶人来说，因为该原因产生路怒的概率是后者的55.9%；女性驾驶人产生路怒的概率是男性驾驶人的1.443倍；已婚未育驾驶人相对于未婚驾驶人，其产生路怒的概率是后者的57.3%。

表5 长期原因的Logistic回归分析结果

4 结论

1)在引发路怒的原因中，前车随意变换车道或调头、其他车辆插队加塞、夜间行驶开远光灯是最主要的3个即时原因。工作或生活压力大是最主要的长期原因。

2)影响前车随意变换车道或调头是否引发驾驶人路怒的因素为年龄、学历、婚姻状况和机动车类型，且易发于18～24岁的高学历驾驶人；车辆插队加塞是否会引发路怒与每周开车频率、年龄有关，且开车频率高更易引发路怒；夜间行驶开远光灯更易导致未婚驾驶人产生路怒。影响工作或生活压力大是否会引发驾驶人路怒的因素为每周开车频率、性别和婚姻状况，且易发于未婚女性和开车频率高的驾驶人。

3)针对不文明驾驶行为所引发的路怒情绪，须由政府和驾驶人共同参与解决，交通部门应加大对不文明驾驶行为的处罚力度，可将不良交通行为纳入个人信用评价体系，同时需对违规驾驶人定期开展安全培训；驾驶人可在车内安装路况监测设备，及时了解周围道路突发状况，并利用情绪自控手环等来提示路怒情绪的出现。针对工作或生活压力大所引发的路怒情绪，可通过日常运动等方式及时排解，避免不良情绪积压。若日常驾驶频率较高，可提前规划路线，以保证充足的在途时间。