基于扩展TPB模型的老年驾驶人自我调节行为研究

赵晓华 朱红臻 边扬† 陈兵硕 李洋 丁振

(1．北京工业大学 城市交通学院，北京 100124；2．北京警察学院，北京 102202； 3．北京市公安交管局，北京 100037)

驾驶对驾驶人的体力和脑力均具有一定要求，因此安全、顺利地完成驾驶任务对老年人来说更具挑战，老年驾驶人交通安全问题也随之而来。事故数据显示，2015～2017年，我国65岁以上驾驶人事故数增加2101起，占比增加0.89%，且老年驾驶人交通事故数及占比呈逐年上升趋势[1]。事实上，随着年龄的增长，老年驾驶人记忆力衰退、身体机能退化，导致其感知能力、反应判断能力及执行能力不断下降，对其驾驶任务造成显著消极影响[2- 4]这也是老年驾驶人群体应当引起高度重视的主要原因。驾驶任务对老年人来说虽然具有较高的风险[5- 7]，但驾车出行是一种保证老年人出行机动性的重要交通方式，且驾车出行也是提高社会参与感的重要表现[8]，老年驾驶人也更依赖驾车出行[9]。我国相关政策也对老年人驾驶给予了肯定和支持，公安部于2020年11月20日召开新闻发布会，取消了申请小型汽车等准驾车型70周岁的年龄上限。超过70岁通过相关测试后，依然可以申请驾照，老年人将有更大的可能获得驾驶机会。综合考虑以上因素，老年人驾驶安全问题亟需关注。

老年人驾驶安全问题，其生理心理功能衰弱是关键原因，因此，采取自我规制是保障其驾驶安全的有效方式。老年驾驶人的自我规制一般称为自我调节行为。驾驶自我调节行为指面临危险情况时采取适应和安全行为[10]，是老年驾驶人认识到自身身体功能、认知能力下降后主动做出的一种补偿性策略。老年驾驶人最常见的自我调节方式为主动降低驾驶频率和减少驾驶里程[1，11]。自我调节能够有效延长老年驾驶人驾驶时间，降低交通事故风险[12]。总而言之，自我调节指老年人对驾驶行为作出一定调整[13]，通过减少驾驶频率、驾驶里程或避免挑战性驾驶环境等方式降低出行风险[1，14]，在这个过渡过程中，帮助老年人安全地延长驾驶时间。

自我调节是帮助老年驾驶人有效规避风险的重要手段，探究老年驾驶人如何开展自我调节、自我调节的影响因素是老年驾驶人驾驶安全的重要保障。西方国家较早步入人口老龄化社会，对老年驾驶人的生理心理方面做了较为全面的研究，得出了一些重要结论。首先，老年人比其他年龄段人群的自我调节行为更普遍，Moták等[15]通过研究青年驾驶人和老年驾驶人自我报告的驾驶避免情景，表明老年驾驶人比青年驾驶人进行更多的自我调节。Berg等[2]研究发现在认知负荷增加的情况下，老年驾驶人与情感有关的人格特质更容易使其犯错，因此老年驾驶人应进行更大程度上的自我调节。另外，研究发现老年驾驶人在复杂交通环境中更容易产生自我调节意识，Isabelle等[10]将特别紧张的情况或者是因认知下降而变得难以管理的情况视为挑战性驾驶环境。此外，老年驾驶人自我调节的影响因素较为复杂，与老年驾驶人生理心理情况及所处的社会环境相关，Ang等[16]对自我调节的影响因素进行综述，将其分为社会人口学因素、健康及功能状况、环境因素、社会影响4个方面。而国内更多针对老年驾驶人生理方面开展研究，缺乏对其心理方面的研究，对其自我调节行为的研究则刚刚起步。随着我国人口老龄化进程的推进，老年驾驶人数量日益增多，其认知衰退差异各不相同，仅仅以年龄评判老年驾驶人是否应该停止驾驶不够科学[17]，因此在中国的社会背景下研究老年驾驶人自我调节十分必要。Karthaus等[18]也通过驾驶模拟实验表明，55岁以上的老年驾驶人与中青年驾驶人相比存在认知缺陷。且我国《道路交通标志和标线》(GB 5768—1999)制定时，标志汉字视认性实验中被测试者年龄在15～55岁间，没有考虑到55岁以上年龄段的视认需求[19]。因此，文中从心理角度出发，研究55岁以上老年驾驶人在挑战性驾驶环境中的自我调节行为的内在影响机制。

TPB作为一种探究个体行为模式的理论，被广泛应用于交通领域，重点研究违反交通规则[20]、酒后驾驶[21]、疲劳驾驶[22]等风险驾驶行为的产生机制，为挖掘驾驶人心理因素提供研究框架[23]。为了更好地解释老年驾驶人自我调节行为，文中采用TPB模型来探究老年驾驶人自我调节行为及影响因素。

综上所述，在我国老年驾驶人将持续增长的背景下，文中面向老年驾驶人的驾驶安全，以计划行为理论为基础，采用路径分析探索老年驾驶人自我调节行为影响机制，解释老年驾驶人自我调节行为的影响因素，并为老年驾驶人自我调节行为提出建议，为保障老年驾驶人的出行安全提供参考。

1 理论背景和模型假设

1.1 TPB基础理论

TPB由美国学者Ajzen提出，用于研究个体行为在决策过程中的内在机制[24]，尤其能显著增加对不安全交通行为意向的解释度和预测力[25]。如图1所示，TPB认为影响个体决策的各种因素通过影响行为态度A、主观规范S和认知行为控制P等对行为意向B和某一行为产生影响[26]。A指个体对某一行为的评价，也就是个体的行为倾向，S指个体对社会压力(警察、医生、媒体、家人、朋友等)的主观感受，P指个体在执行某一行为时感到的难易程度，B指个体对执行某一行为的意愿[22]。鉴于此，文中作出如下假设：S能够显著影响A，A、S和P通过B间接影响老年驾驶人的自我调节行为，B能够直接影响老年驾驶人的自我调节行为。

图1 基础TPB理论

1.2 扩展变量

TPB允许增加扩展变量，研究发现TPB在增加扩展变量后，模型解释效果会更好[23- 24]。本研究根据老年驾驶人群体自我调节行为在驾驶人身体机能、驾驶情况和外部交通环境影响方面的特殊性增加了身体状况H、风险感知R、驾驶技能D、可替代交通质量T等4个扩展变量，并假设这些变量能对TPB变量有显著性影响。

1.2.1 身体状况

身体状况指老年驾驶人的视力、运动机能等综合健康状况。随着年龄增长，老年人身体机能逐渐衰退，视听能力下降，心血管疾病、肌肉骨骼疾病、阿尔茨海默症多发[8]。这些疾病不仅降低驾驶自信心[27]，而且产生了更高的机动车碰撞风险。Donorfio[28]研究发现老年驾驶人的身体状况越差，自我调节行为越多。由于老年驾驶人的健康状况差异很大，因此监控老年驾驶人身体状况对驾驶健康状况进行评估，这一点越来越重要。综上所述，围绕视力及身体健康状况对老年驾驶人驾驶次数、驾驶距离产生的消极影响来设计问卷。

1.2.2 风险感知

风险感知是指老年驾驶人在驾驶过程中感受到可能受伤害的程度。老年驾驶人的感知能力因年龄受到影响，其对交通流的判断、反应能力下降，导致其驾驶安全性降低，导致老年人更倾向避免不安全的驾驶状况[29]。老年驾驶人对风险感知程度较高时，其发生风险行为的概率较低，从而更容易产生自我调节行为[30]。因此，将风险感知引入扩展TPB模型中，探究风险感知对老年驾驶人自我调节行为的影响，从挑战性驾驶环境下对不安全程度、受伤程度、错误驾驶概率等方面入手设计问卷。

1.2.3 驾驶技能

驾驶技能指操纵机动车的熟练程度，是衡量个体安全驾驶和防护行为能力的关键指标[30]。Eby等[31]研究显示，老年人的自我调节行为，与驾驶能力的自我评价显著相关。而Huang等[32]研究表明老年驾驶人认为其驾驶技能比年轻时的自己、同龄人甚至所有其他驾驶人都要好，但实际上，老年驾驶人横向控制和速度控制都较中年驾驶人差[33]。然而老年驾驶人的驾驶技能直接影响其对驾驶任务困难程度的感知，因此校准老年驾驶人的驾驶能力感知十分必要。问卷设计考虑了老年驾驶人驾驶顺畅性、反应能力及挑战性驾驶环境下的驾驶表现这些方面。

1.2.4 可替代交通质量

其他交通方式(公共交通、顺风车、出租车、代驾等)是老年驾驶人除驾车之外有效的出行补偿方式，因此文中以驾车出行之外的其他交通方式的服务水平作为可替代交通质量。方便快捷、舒适安全的可替代出行方式能够增加对老年驾驶人的吸引力，从而有效平衡、减少驾车出行带来的消极影响，对老年驾驶人自我调节行为产生积极影响。文中从其他交通方式的舒适度、出行费用、便捷程度等方面入手设计问卷。

1.3 扩展TPB模型假设

综上所述，根据A、S、P、B、自我调节行为、H、R、D、T，提出如下假设:

(1)主观规范、风险感知、可替代交通质量对态度有显著正向影响；

(2)身体状况、风险感知、可替代交通质量对主观规范有显著正向影响；

(3)身体状况、风险感知、驾驶技能、可替代交通质量对知觉行为控制有显著正向影响；

(4)态度、主观规范、知觉行为控制、风险感知、可替代交通质量对行为意向有显著正向影响；

(5)行为意向对自我调节行为有显著正向影响。

根据上述假设，建立扩展TPB模型，探究老年驾驶人自我调节行为的影响因素。扩展TPB模型如图2所示。

图2 老年驾驶人自我调节行为扩展TPB理论模型

2 研究过程

研究过程包括两部分。一是问卷设计，设计了基于老年人自我调节行为影响因素的扩展TPB问卷；二是数据分析，首先对回收的问卷信效度进行检验，然后采用路径分析的方法研究各变量间的影响关系。

2.1 问卷设计

问卷包括3部分。第1部分是质量控制题，包括年龄限制[18，33]、有驾照、过去一年是否开车出行过3个问题，并在问卷最后设置退休年数检验年龄一致性;第2部分是人口统计学信息;第3部分是TPB结构问卷，包括32个问题，各题项均表达了对自我调节的支持，其响应均采用李克特五点量表。

2.2 数据收集与数据处理

2.2.1 数据收集

问卷调查分为预调查和正式调查。预调查随机选取了15个老年驾驶人，通过问卷星发布问卷，收集参与者的反馈，对问卷内容进行修订后开展正式调查。问卷填写时长约10 min，通过审核后每人获得5元左右红包。调查共收集879份问卷，去掉填写用时较短和填写不完整、不规范的问卷后，共有849份有效问卷。

2.2.2 信效度检验

信度检验考察问卷设计的问题在多次重复使用下得到数据结果的可靠性；效度检验反映问卷本身客观现实程度。验证性因子分析可用来测量因子与测量项(量表题项)间的对应关系与研究者预测的一致性。另外，验证性因子分析要求样本量必须满足变量数的5～10倍，且变量不能少于10个[34]。文中变量数为48个，样本量为849份，满足要求。

采用AMOS 24.0对问卷调查数据进行验证性因子分析。常用的验证性因子分析的评价指标有卡方自由度比值χ2/df、近似误差均方根R1、残差均方根R2、规范拟合指数N、拟合优度指数G、比较拟合指数C、增值拟合指数I，具体评价指标及标准[24]如表1所示。

表1 验证性因子指标及评价标准

表2 信效度指标及评价标准

2.2.3 路径分析

路径分析用于研究多个变量间的因果关系。路径分析方法具有以下优点：一是能同时处理多个变量；二是其标准化路径系数能直接反映出变量间的因果关系；三是能直观反映变量间的直接或间接影响。文中采用路径分析对扩展TPB模型中的假设进行检验，探究老年驾驶人自我调节行为的影响机理。

3 分析结果

3.1 基本信息统计

参与调查的老年驾驶人人口统计学变量如表3所示。

表3 人口统计学变量

3.2 自我调节行为统计

调查结果显示，3成以上的老年驾驶人会在挑战性驾驶环境中减少驾车次数；近4成老年驾驶人会在挑战性驾驶环境中放弃驾车。由此可见，本次调查中多数老年驾驶人都存在自我调节行为。

3.3 扩展TPB变量统计

表4为扩展TPB模型中各变量平均值、标准差以及各变量间相关性系数，括号内为对应变量平均提取方差值的平方根。老年驾驶人对自我调节的行为意向持积极态度(4.01)，这表明随着年龄的增长，老年驾驶人更多地产生自我调节行为；大多数老年驾驶人驾驶技能下降的自我评价较为消极(2.53)，这可能与老年驾驶人普遍容易高估自己的驾驶能力有关；其他变量的平均值均大于3，这表明该调查总体上反映了对自我调节的正面评价。另外，扩展TPB模型中各变量之间呈现高度相关关系(P<0.01)。

表4 扩展TPB相关变量汇总表

1)**p<0.01；括号内为对应变量的AVE平方根；

2)为表示潜变量之间的相关性，采用NA、NS、NP、NB、NT、NR、ND、NH分别代表态度、主观规范、知觉行为控制、行为意向、可替代交通质量、风险感知、驾驶技能、身体状况。

3.4 信效度检验

通过验证性因子分析得到拟合指数值，如表5所示。各个拟合指标值均符合模型评价标准，模型的拟合效果良好。

表5 验证性因子分析拟合指数表

问卷的信效度检验结果如表6所示。总量表的Cronbach’s系数为0.950，各个变量的Cronbach’s系数在0.838～0.906之间，符合量表评价标准。变量的项目总相关系数和因子载荷系数均大于0.5，表明问卷具有良好的一致性和可靠性，符合问卷设计要求。变量的平均提取方差值均大于0.6，且每个变量的平均提取方差值的根号值均大于其与其他变量之间的相关性系数。因此所有变量均满足聚合效度、收敛效度及判别效度。

3.5 路径分析

采用AMOS 24.0对文中提出的扩展TPB模型进行路径分析，得到各变量间标准化路径系数及显著性。

3.5.1 扩展TPB模型路径分析

扩展TPB模型拟合指标值如表7所示，各拟合指标值均符合模型评价标准，表明模型拟合效果良好。

表6 扩展TPB问卷的信效度检验

表7 扩展TPB模型路径分析拟合指标

扩展TPB模型路径分析结果均符合显著性的要求(P<0.05)，具体如表8所示。

模型的标准化路径系数如图3所示。

表8 扩展TPB路径分析结果

图3 扩展TPB路径分析结果

3.6 影响因素分析

扩展TPB模型中各变量对老年驾驶人自我调节行为的直接影响和间接影响如表9所示。

从表9可知，扩展TPB模型解释率为52.6%，TPB模型解释率大多都在20%-40%[39]，由此可见，扩展TPB模型解释效果较为理想。原始TPB中的假设(H1，H2a，H3，H4)均得到支持。模型分析结果显示：A、S、P对老年驾驶人自我调节行为的总影响效应分别为0.166、0.199、0.068。其中S对A有显著正向影响(影响系数βs=0.006)，且在基础变量中对自我调节行为的影响作用最大，这可能是由于医生、交通警察、朋友和家人对老年驾驶人执行驾驶任务的意愿产生了诸多限制。也就是说，医生根据老年驾驶人的健康状况提出的驾驶建议、交通警察以及媒体的宣传指导、朋友与家人对老年驾驶人驾车出行的态度及朋友和家人驾车出行的频率都会影响到老年驾驶人执行驾驶任务的意愿。

表9 扩展TPB模型影响系数

驾驶技能(D)反映了是否能够安全完成驾驶任务。D通过影响P间接影响老年驾驶人自我调节行为(βs=0.006)。这一结果与Key[40]研究结果一致，驾驶人对任务难度的感知会对驾驶安全性产生直接影响，而非实际的驾驶任务难度。由影响效应(βs=0.006)较低可见，大多数老年驾驶人高估了自身的驾驶技能，这更容易造成交通事故风险增加。因此，准确评估老年驾驶人的驾驶技能对科学指导其自我调节行为非常重要[41]，因此未来应基于老年人不同的驾驶能力对自我调节行为的影响开展更多相关研究。

身体状况(H)的引入考虑了老年驾驶人的生理健康对驾驶行为的影响。身体状况对老年驾驶人自我调节行为的间接效应为0.026，其对S和P均具有显著正向影响(βs=0.072，βs=0.177)。值得注意的是，相比S，H对P的影响效应更大，可见在自我调节行为中，身体状况对驾驶任务难度的感知也是不可忽略的因素之一，同时老年驾驶人身体状况对自我调节行为的影响也印证了相关学者的观点，即自我调节行为被认为是补偿健康下降或驾驶能力损害的有效策略[42]。

风险感知(R)考虑到老年人对驾驶任务中可能造成损害程度的主观评估。R对老年驾驶人自我调节行为的总效应为0.156，R对A、S、P和B有显著正向影响(βs=0.225，βs=0.195，βs=0.501，βs=0.088)，对自我调节行为存在间接影响。其中值得注意的是，R对P的影响效应最高，表明老年人对交通环境的风险感知越大，执行驾驶任务越困难。以往研究显示提高风险感知能力能够显著改善老年驾驶人的交通安全水平[30]，文中证实风险感知对老年驾驶人自我调节行为产生积极影响。

方便、快捷、舒适、安全和经济是衡量其他交通方式服务水平的有效指标。文中考虑了可替代交通质量(T)对老年人自我调节行为的影响。T对自我调节行为的总影响效应为0.214，通过A、S、P、B(βs=0.179，βs=0.457，βs=0.148，βs=0.157)对自我调节行为产生显著正向影响。表明提升其他交通服务水平，尤其是公交地铁的时间可靠性和换乘便利性[43]，以及提升老年驾驶人对新兴事物的接受度，打造智能出行服务[44]，从而为老年人提供更加方便、多样化的出行选择，对老年驾驶人的自我调节行为起到积极作用。

4 结语

文章以TPB为框架，分析老年驾驶人自我调节行为的影响因素。首先结合已有的研究提出假设并建立扩展TPB，除基础变量A、S、P、B外，引入4个扩展变量，H、R、D和T；其次设计和发放调查问卷，采用验证性因子分析进行信效度检验，保证回收问卷的可靠性；最后采用路径分析方法验证假设。

文中主要结论如下：

(1)态度、主观规范、知觉行为控制均对老年驾驶人自我调节行为意图有显著影响，从而间接影响自我调节行为；

(2)身体状况通过主观规范和知觉行为控制间接影响老年驾驶人自我调节行为；

(3)驾驶技能通过知觉行为控制间接影响老年驾驶人自我调节行为；

(4)可替代交通质量通过态度、主观规范、知觉行为控制、行为意向间接影响老年驾驶人自我调节行为。

(5)风险感知通过态度、主观规范、知觉行为控制、行为意向间接影响老年驾驶人我调节行为。

本研究探究了老年驾驶人自我调节行为的心理影响因素。从学术角度看，构建了老年驾驶人自我调节行为影响因素的拓展TPB模型，有助于丰富国内对老年驾驶人自我调节行为的研究，为提升道路交通安全管理水平提供理论支撑。从社会角度，有助于科学开展老年驾驶人自我调节行为教育培训，校正其驾驶能力认知，强调身体状况对其驾驶任务的不良影响，从而帮助老年人更科学地实现自我调节，延长驾驶时间。文章定义的挑战性驾驶环境包括夜间、恶劣天气、复杂路况、陌生路况和高速公路，未来可进一步细化各种驾驶环境对老年驾驶人自我调节行为的具体影响。另外本研究将55岁以上的老年驾驶人的自我调节行为作为一个整体进行综合评价，没有考虑其他年龄段与老年驾驶人自我调节行为的差异，未来还可考虑将其他年龄段与老年驾驶人自我调节行为影响因素的对比分析，以及将55岁以上的老年人划分为不同的年龄段，探究其自我调节行为影响因素的差异性。