公交驾驶员安全心智量表的编制

宁维卫 李斌 罗瑶 周鸿雨 付朕

摘 要： 采用文献梳理、公交驾驶员访谈、专家访谈和评定以及问卷调查等多种方法编制了可以准确评估公交驾驶员心理健康水平的公交驾驶员安全心智量表，量表包括驾驶态度、职业价值观、驾驶情绪、生活事件、感知觉和人格特点6个分量表，共计22个子维度。采用公交驾驶员安全心智量表对186名公交驾驶员进行初步施测，结果发现：各分量表整体内部一致性系数为0.692 ～ 0.968，分半信度为0.493 ～ 0.896;内容效度为0.75～1.00。该施测结果表明公交驾驶员安全心智量表具有良好的信效度，其各项指标符合心理学测量标准，可以作为评估和研究公交驾驶员心理健康水平的可靠工具，为公交驾驶员的心理健康改善和干预提供依据。

关键词： 公交驾驶员;安全心智量表;量表编制

收稿日期： 2021-03-15

基金项目： 四川省科技支撑计划项目“不同人群心理危机预警、心理干预和心理健康评估关键技术研究”（2015SZ0057）。

作者简介： 宁维卫，西南交通大学心理研究与咨询中心，教授，主要从事心理健康大数据和心理健康教育研究，E-mail：52416571@qq.com;李斌、罗瑶、周鸿雨、付朕，西南交通大学心理研究与咨询中心。

一、前言

2020年7月8日，公安部召开全国公安机关视频会议，强调加强公交车安全防范工作。公交车作为民众出行的主要方式之一，一旦出现任何不稳定的因素都会导致人民身心健康受到一定程度的损害。近几年来，“重庆公交车坠江”“柳州公交车坠江”等重大公交事故的发生，一方面使得民众对公交出行的信任感降低，恐慌情绪增加，引发了公众对公交驾驶员心理健康的关注;另一方面对公交驾驶员心理健康产生巨大影响，使其产生焦虑、紧张、恐惧等负面情绪〔1〕。《2019年交通运输行业发展统计公报》显示，2019年全年完成城市客运量1279.17亿人次，其中公共汽电车完成客运量691.76亿人次，占比超过50%，可见公共汽电车在城市客运中占有重要地位。因此，准确把控公交驾驶员心理健康状况、加强公交驾驶员心理健康建设具有重要现实意义。

目前，国内外关于交通事故的研究可以大致分为两类：一类关注的是交通事故中与人相关的因素，包括生理因素、心理因素和个体经历对交通事故的影响。例如李琪采用ETL方法对某市公交车辆的运营数据进行了分析，发现同等条件下40～50岁的公交驾驶员比其他年龄段的驾驶员发生交通事故的频率更高，且随着驾驶员年龄的上升，交通事故发生的概率也更大〔2〕。Mallia等人通过研究攻击性驾驶行为与人格变量的关系发现人格可以通过影响个体的攻击性驾驶行为间接地影响交通安全〔3～5〕。此外也有研究表明个体的情绪和动机也会对驾驶决策、驾驶行为、驾驶风格等产生显著影响，从而影响驾驶安全〔5～6〕。另一类关注的是事故与驾驶环境相关的因素，如路段、路面特征和气候条件等。例如Feng等人通过K-means聚类方法调查了美国2006—2010年间不同类型司机致命公交车事故严重性的潜在危险因素，发现季节、时间段、路段特征等因素会对不同事故类型的驾驶员产生相同的影响〔7〕。国内的研究也得出了类似的结论，林庆丰等人同样采用K-means聚类方法对2008—2017年间广东省发生的5869起公交事故进行分析，结果发现行驶状态、道路类型、区域和时段等因素会对车辆间事故、车辆与人之间发生的事故造成显著的影响〔8〕。但综合来看，一项研究无论关注的是驾驶者本身或是外部环境，都无法否认驾驶者本身在交通事故中所发挥的重要作用。相关的研究也表明，与人有关的因素是导致交通事故的最主要影响因素，超过94%的交通事故都与人有关〔9〕。

为了探究与人有关的因素和交通事故的关系，研究者采用了一系列的调查工具从行为、认知、人格等不同角度探究个体因素对交通安全的具体影响，这些调查工具较为著名的有驾驶行为问卷（Driving Behavior Questionnaire，DBQ）、多维度驾驶风格量表（Multi-dimensional Driving Style Inventory，MDSI）、驾驶员情绪状态量表（Driver Profile of Mood States，DPOMS）等。例如Zhao等人使用驾驶行为问卷调查了美国108位驾驶员的驾驶行为，结果显示量表的违规維度得分高的驾驶员出现了更频繁地换车道和加速行为，量表的失误维度得分高的驾驶员则出现了更高的方向盘反转率〔10〕。董悦等人采用多维度驾驶风格量表和驾驶员危险知觉情景问卷对115名新手司机进行调查，发现冒险和焦虑型的驾驶风格能显著预测驾驶员的风险觉知，冒险和焦虑倾向越高，风险觉知能力越低，更可能发生交通事故〔11〕。朱国峰等人采用驾驶员情绪状态量表对265名客车司机进行调查的结果显示，发生过交通事故的驾驶员与未发生过交通事故的驾驶员相比，其愤怒、疲劳、紧张、慌乱等消极情绪更高，积极情绪更低〔12〕。尽管这些研究都从不同的视角对交通事故成因进行了一定程度的解读，但也有学者认为这些不同视角的研究导致内容分散且难以形成统一的对事故原因的解释〔13〕。

Kenneth Craik在1943年提出了心智模型这一概念，他认为心智模型是个体认识世界和预测事物发展的工具〔14〕。经过几十年的发展，心智模型得到了广泛的应用，其拓展出的安全心智模式指个体在安全管理活动过程中形成的关于自身安全、他人安全、组织安全的思维方式和心理定势，是影响个体安全生产行为方式的认知、情感和行为模式的总和〔15～16〕。时勘等人提出安全心智的提升应该从构建安全的认知模式和固化安全行为方式两个方面进行，在工作风险源的基础上对个体的基本能力和心理素质进行多重评定，最终制定安全心智提升的方案〔16～17〕。安全心智的概念将分散的安全驾驶相关的心理特征和外部环境进行了整合和统一，能够对驾驶员进行整体全面的评估，因此，本研究以安全心智为核心，综合考虑了驾驶员的态度、情绪、人格等心理特征以及生活事件等外部刺激源，并结合公交驾驶员现实情况，编制可以准确评估公交驾驶员心理健康水平的安全心智量表。

二、问卷编制

（一）项目编制

本研究探索公交驾驶员安全心智的结构成分，主要步骤包括以下四个方面：

（1）通过对已有文献的梳理确立了公交驾驶员安全心智的基本概念，并对公交驾驶员安全心智进行归纳总结，找寻其内在关联。

（2）公交驾驶员访谈。两次对成都市公交公司的公交驾驶员和相关管理人员进行深入访谈，第一次访谈人数为28人，第二次访谈人数为14人。访谈方式包括个体访谈和群体访谈，访谈内容主要包括结构性访谈和无结构访谈。

（3）专家访谈。对从事交通心理研究的多名专家进行深入访谈，访谈内容主要包括驾驶安全的评估方法和影响因素等。

（4）根据文献资料和专家观点意见，本研究归纳总结得出公交驾驶员安全心智的6个成分，分别为驾驶态度、职业价值观、驾驶情绪、生活事件、驾驶感知觉和驾驶人格（见图1），并以这6个成分作为理论基础，编制和修订对应题目，最后形成6个分量表。问卷采用Likert 5点评分法，“完全不同意”至“完全同意”分别记为1～5分。

（二）问卷预施测

为确保编制的公交驾驶员安全心智量表内容贴合实际且语义通顺便于理解，本研究邀请了27位具有5年以上驾龄的一线驾驶员和3位公交公司管理人员对公交驾驶员安全心智量表进行初步评估。根据收集到的反馈意见对不符合要求的题目进行修改或删除。

（三）问卷正式施测

本研究施测对象为来自成都市新都区公交公司的一线驾驶员。测试工具为修改后的公交驾驶员安全心智量表。采用整体取样、群体施策方法，在大型会议室分两批进行统一测试，施测时采用统一指导语对问卷的目的和要求进行简单介绍，问卷作答时间约为40分钟。本研究共发放186份问卷，最终收回有效数据186份，回收有效率为100%。施策对象男性占比95.70%，女生占比4.30%;独生子女占比39.2%;年龄范围为28～58岁;驾龄（驾驶员取得机动车驾驶资格的年限）范围为2～36年;工龄范围（驾驶员在公交公司从事公交驾驶员工作的总年限）为1～30年。

（四）数据处理

采用SPSS 19.0对收集数据进行项目分析、探索性因子分析以及信度和效度的分析。

三、研究结果

（一）项目分析

本研究项目分析主要进行区分度检验和题总相关检验。区分度检验采用高低分组比对法，按项目总分高低排序，选择前27%（高分组）和后27%（低分组）进行独立样本t检验，结果未发现临界比值大于0.05的项目，即每个项目均具有良好的区分度。题总相关检验发现驾驶态度量表q13、q15、q21题，职业价值观量表q2、q5题，驾驶情绪量表q10、q12题，生活事件量表q22、q35、q43、q51题，感知觉量表q7题，人格量表q12、13题与量表总分相关小于0.2，做删除处理，共保留135个项目。

（二）探索性因子分析

本研究采用主成分分析法（Principal Component）对特征值大于1的因子进行抽取，描述统计选择KMO和Bartlett的球形度检验。结果显示，各分量KMO值介于0.667～0.918之间，累计方差贡献率最低为49.71%，最高为67.11%，且每个项目在对应维度上的贡献均大于0.4，具体分析结果见表1。

（三）信度分析

为评估量表的一致性和可靠性，本研究采用一致性信度和分半信度作为量表的信度指标，结果显示，各分量表整体内部一致性系数为0.692～0.968，分半信度0.493～0.896;各分量表维度内部一致性系数范围为0.408～0.961，分半信度0.438～0.953，具体结果见表2。分析结果表明公交驾驶员安全心智量表具有良好的内部一致性信度和分半信度。

（四）效度分析

为确保量表内容的科学合理，本研究采用维度总分相关检验和专家评价法评估公交驾驶员安全心智量表的效度。维度总分相关检验是对量表各维度和总分之间的相关性进行检验，检验结果显示，除驾驶感知觉量表、驾驶人格量表外，剩余量表各维度之间相关性为0.215～0.691，且p值均小于0.01，呈显著中低度相关;6个量表的各维度与总分之间相关性0.329～0.921，且p值均小于0.01，呈显著中高度相关，具体结果见表3。

专家评价法是指由专家对量表的每一个项目进行审核，判断项目是否与量表存在显著相关的方法。本研究共邀请心理学副教授和具有5年以上经验的心理学专家7人对公交驾驶员安全心智量表进行审核，评审专家需对每一条项目做出1～4分的评分，其中1代表该项目与量表完全不相关、2代表项目与量表存在弱相关、3代表项目与量表存在较强相关、4代表项目与量表存在非常相关。评价指标为“全体一致S-CVI”，即所有专家评分均大于3分的项目数占总项目数的比例，若该比值大于0.8则反映量表具有較高的内容效度〔18〕。结果显示，6个分量表的S-CVI范围为0.75～1.00，具体结果见表4。效度分析结果显示，无论是维度总分相关检验或专家评价，都表明公交驾驶员安全心智量表具有较好的效度。

四、讨论

公交驾驶员安全心智量表是一套针对公交驾驶员群体的专业测评量表，量表引入了心智模型的概念，将影响公交驾驶员驾驶安全的因素进行了整合和统一。本次量表编制共收集了186名一线公交驾驶员的问卷数据，并综合考虑了多方专家意见，初步形成6个分量表，每个分量表各自又有3～5个维度，共计22个维度、135个项目。量表可从驾驶能力、职业价值观、驾驶情绪、生活事件、驾驶员感知觉和驾驶人格6个方面、22个维度对驾驶员的能力和心理健康水平进行全面准确的测量。本研究采用内部一致性系数、分半信度、维度总分相关、专家评价法对量表的信度和效度进行评估。

分半信度与内部一致性信度都可以反映量表内部的一致性程度，但区别在于分半信度计算的是量表被随机分成两部分后的相关程度，而内部一致性系数则反映的是量表的每个项目之间的相关程度〔19〕。一般认为，信度检验中的内部一致性系数在0.6～0.8之间表示量表的内部一致性信度较好，内部一致性系数大于0.8则表示量表内部一致性信度极好，但内部一致性系数小于0.6则必须进行删除项目或大幅修改〔20〕。本研究结果显示，公交驾驶员安全心智量表整体的内部一致性信度为0.692～0.968，均达到了良好及以上水平，但各维度的内部一致性系数还存在一些问题，其中驾驶态度量表的“冲动”维度的内部一致性信度仅为0.408，表明该维度项目还需要进行大幅修改或重新编制。分半信度分析结果也与上述分析基本一致，但是驾驶人格量表存在两个完全相反的维度“亲社会性”和“反社会性”，故分半信度仅适用于对各维度进行分析，而不适用于驾驶人格量表的整体评估。综上所述，除驾驶态度量表的“冲动”维度外，公交驾驶员安全心智量表整体信度水平良好。

结构效度反映了实际测验与理论假设的一致性程度，常用的检验方法有相关法、因素分析等〔21〕，而内容效度是指测验实际能评估出的要测量心理特质的程度〔22〕。一般来说，在采用相关法评估结构效度时要满足量表维度间的相关程度为中低相关，各维度与量表总分存在较高相关〔19〕;内容效度采用“全体一致S-CVI”，该比值大于0.8反映量表具有较高的内容效度〔18〕。本研究结果显示，除驾驶感知觉量表、驾驶人格量表外，剩余量表各维度之间相关性为0.215～0.691，呈显著中低度相关;6个量表的各维度与总分之间相关性0.329～0.921，呈显著中高度相关;6个分量表的S-CVI范围为0.750～1.000，基本满足结构效度和内容效度要求。

与已有的驾驶员心理评估量表相比，公交驾驶员安全心智量表更专注于公交驾驶员的心理健康评估，专业性更强，且引入安全心智的概念，综合驾驶能力、职业价值观、驾驶情绪、生活事件、驾驶员感知觉和驾驶人格6个方面，可以从22个维度对驾驶员的能力和心理健康水平进行全面的测量。本次量表编制基本达到了预期的成果，整体信效度良好，但仍有不足部分，如部分维度信效度有待提升，需要进一步修改完善;研究采用公交驾驶员近三年交通事故次数作为校标，但由于所调查驾驶员近三年几乎没有发生过交通事故，所以未能取得有效校标效度。整体来看，本量表虽然整体信效度良好，已达到初步使用标准，但仍需进一步改善从而形成信效度良好、可用于大规模施测和评估的规范量表。

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Development of the Safety Mind Scale for Bus Drivers

NING Weiwei， LI Bin， LUO Yao， ZHOU Hongyu， FU Zhen

Abstract： In the thesis， The Safety Mind Scale for Bus Drivers is developed by literature review， bus driver interviews， expert interviews and assessments， and questionnaire surveys methods， which can accurately assess the mental health of bus drivers. The scale is divided into 6 sub-scales， including driving attitude， professional values， driving emotions， life events， perception and personality characteristics， with a total of 22 sub-dimensions. The preliminary test results of 186 bus drivers indicate that the overall internal consistency coefficient of each sub-scale is 0.692～0.968; the split-half reliability is 0.493～0.896; the content validity is 0.75～1.00. The results show that the Safety Mind Scale for Bus Drivers has good reliability and validity， and its indicators meet the standards of psychological measurement. Therefore， it can be used as a reliable tool to evaluate， to study the mental health of bus drivers， and to provide a basis for the improvement and intervention of the mental health of bus drivers.

Key words：  bus driver; safety mind; scale development