王雨桐， 陳旭梅, 孫小菲

(1. 城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京交通大學(xué))， 北京 100044；2.北京首都國際機(jī)場(chǎng)股份有限公司，北京 100621)

信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響

王雨桐1， 陳旭梅1, 孫小菲2

(1. 城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(北京交通大學(xué))， 北京 100044；2.北京首都國際機(jī)場(chǎng)股份有限公司，北京 100621)

為提高駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的采用意愿，基于結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling, SEM)及改進(jìn)式科技接受模型(technology acceptance model, TAM)思想，構(gòu)建了駕駛行為影響研究模型, 在已有研究基礎(chǔ)上確定駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息采用意向的影響因素，可分為個(gè)體因素、系統(tǒng)(信息)因素及環(huán)境因素. 通過對(duì)北京市駕駛員進(jìn)行偏好調(diào)查得到1 544份有效樣本數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行辨識(shí)及修正，并利用統(tǒng)計(jì)分析方法驗(yàn)證模型假設(shè). 結(jié)果表明:交叉口誘導(dǎo)信息的采用意向受駕駛員對(duì)信息的感知有用性、對(duì)信息的信任程度及交叉口交通狀況(環(huán)境)直接影響，研究結(jié)果對(duì)提高誘導(dǎo)信息的服務(wù)效率具有重要的指導(dǎo)意義.

誘導(dǎo)信息；道路交叉口；駕駛行為；SEM；TAM

交叉口作為城市道路重要節(jié)點(diǎn)，交通流在此匯集、分支、相互影響，為了營(yíng)造良好的交通秩序，避免交通事故發(fā)生，車輛大多都會(huì)經(jīng)歷減速(或停車)、加速的過程，使得機(jī)動(dòng)車延誤增加，車輛行駛工況更加復(fù)雜，進(jìn)而導(dǎo)致交叉口處車輛尾氣排放相比其他道路路段更為嚴(yán)重. 因此，交叉口處交通行為對(duì)空氣質(zhì)量與資源損耗起著至關(guān)重要的作用. 智能交通系統(tǒng)的迅速發(fā)展為提高城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率及緩解交通系統(tǒng)對(duì)環(huán)境造成污染起到關(guān)鍵性作用，信息誘導(dǎo)技術(shù)作為其重要分支，其形式包括路邊信息板和車內(nèi)顯示器，可為交叉口駕駛員提供速度建議，進(jìn)而提高道路運(yùn)行效率，減少車輛尾氣排放，增強(qiáng)駕駛安全性和穩(wěn)定性. 然而，在交通管理與控制中，最復(fù)雜和難以把握的因素是出行者. 信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛員行為有怎樣的影響以及駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息的接受程度取決于哪些因素等一系列的問題亟需國內(nèi)外學(xué)者的研究關(guān)注. 目前，國內(nèi)外學(xué)者主要通過偏好調(diào)查[1-3]并運(yùn)用仿真[4-7]的方法，主要研究了信息誘導(dǎo)對(duì)駕駛員路徑選擇行為和對(duì)整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況的影響. 對(duì)于交叉口處誘導(dǎo)信息的研究?jī)?nèi)容側(cè)重于通過利用仿真技術(shù)，從減少排放以提高環(huán)境效益的角度研究信息誘導(dǎo)與交叉口駕駛行為之間的關(guān)系[8-9]，此外，從駕駛員認(rèn)知的角度探究交叉口處誘導(dǎo)信息對(duì)駕駛行為變化的影響情況[10-11]，而目前研究成果忽略了駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息反應(yīng)的異質(zhì)性，缺乏作為道路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的信號(hào)交叉口處駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息接受程度的影響因素研究. 基于此，本文基于偏好調(diào)查，探究影響駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息接受程度的因素，并通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程，量化駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息接受程度影響因素間的關(guān)系. 研究結(jié)果有利于提高交叉口處信息誘導(dǎo)系統(tǒng)服務(wù)效率，改善交叉口交通運(yùn)行效率，為駕駛員信息系統(tǒng)的持續(xù)深入研究和發(fā)展提供理論依據(jù).

1 研究方法

本文基于結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)及改進(jìn)式科技接受模型(TAM)研究交叉口處誘導(dǎo)信息對(duì)駕駛員的行為影響，SEM用以研究多變量之間的相關(guān)關(guān)系，TAM用以探討用戶對(duì)信息或科技的采用態(tài)度或行為意向. 因此，本文利用TAM對(duì)交叉口駕駛員的采用意向進(jìn)行研究，并結(jié)合SEM對(duì)影響交叉口駕駛員的誘導(dǎo)信息采用意向的不同因素進(jìn)行分析.

1.1 結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)[12]是基于變量的協(xié)方差矩陣分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法. 作為一種建立、估計(jì)和檢驗(yàn)因果關(guān)系模型的方法，SEM通過觀測(cè)變量集合間的協(xié)方差結(jié)構(gòu)和相關(guān)結(jié)構(gòu)，從定量角度建立模型來研究變量間的因果關(guān)系. SEM分為測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型[12]兩部分，模型示意圖如圖1所示.

圖1 SEM示意圖

如圖1所示，本文將影響駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的采用意向及其影響因素構(gòu)成模型潛在變量，為潛在變量構(gòu)造合理的觀測(cè)變量，觀測(cè)變量受潛在變量影響，構(gòu)成測(cè)量方程組[12]為

(1)

式中：X1、X2、X3為觀測(cè)變量；ξ1為潛在變量；λ11、λ21、λ31為潛在變量與觀測(cè)變量間關(guān)系系數(shù)；ε1、ε2、ε3為殘差，即方程中未能解釋的部分.

同時(shí)，潛在變量與潛在變量之間因果關(guān)系，構(gòu)成結(jié)構(gòu)方程[12]

η1=γ11ξ1+δ1.

(2)

式中：ξ1為外因潛變量，即表示原因的潛在變量；η1為內(nèi)因潛變量，即表示結(jié)果的潛在變量；γ11為潛在變量間關(guān)系系數(shù)；δ1為殘差.

為研究交叉口處駕駛員行為意向影響要素，考慮要素的不可觀測(cè)性，本文側(cè)重于結(jié)構(gòu)方程，以探索誘導(dǎo)信息的采用意向及其影響因素之間的關(guān)系為目標(biāo)，構(gòu)建信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口處駕駛員行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型.

1.2 科技接受模型(TAM)

Davis[13]以理性行為理論為基礎(chǔ)，提出用科技接受模型(TAM)來探討信息科技的采用行為及其相關(guān)影響因素. 傳統(tǒng)TAM構(gòu)架[13]如圖2所示. 該模型提出當(dāng)“行為”指的是對(duì)“信息”的接受行為時(shí)，態(tài)度(即個(gè)體對(duì)行為所持有的態(tài)度或信念)比主觀規(guī)范(即個(gè)體對(duì)采取行為感受到的社會(huì)壓力)有更強(qiáng)的影響力[14]. 采用意向會(huì)受到行為用戶態(tài)度的影響，即用戶對(duì)信息使用的態(tài)度越正向，對(duì)信息的接受度也會(huì)越高. 因而提出假設(shè)(H1)：態(tài)度對(duì)采用意向有顯著正向影響.

圖2 傳統(tǒng)TAM示意圖

外部變量[13]表示對(duì)用戶感知有用性及感知易用性產(chǎn)生影響的因素，如個(gè)體特征、信息特點(diǎn)、環(huán)境因素等.

感知有用性[13]是指?jìng)€(gè)人主觀認(rèn)為接受信息對(duì)自己有幫助，當(dāng)用戶認(rèn)為信息對(duì)自身有幫助時(shí)，對(duì)信息的使用態(tài)度就越正向，同時(shí)，用戶接受信息改變行為的意愿也就越正向. 由此提出假設(shè)(H2)：感知有用性對(duì)態(tài)度有顯著正向影響; 假設(shè)(H3)：感知有用性對(duì)采用意向有顯著正向影響.

感知易用性[13]是指用戶主觀認(rèn)為信息使用的容易程度，當(dāng)用戶認(rèn)為信息越容易使用時(shí)，對(duì)信息的使用態(tài)度就越正向，同時(shí)感知有用性也就越正向. 由此提出假設(shè)(H4)：感知易用性對(duì)態(tài)度有顯著正向影響；假設(shè)(H5)：感知易用性對(duì)感知有用性有顯著正向影響.

本文采用TAM探究駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的采用意向. 基于此，以采用意向?yàn)楹诵难芯繉?duì)象，在傳統(tǒng)TAM基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)式TAM，考慮外部變量與感知易用性對(duì)對(duì)使用者采用意向的直接影響，即提出假設(shè)(H5)：外部變量對(duì)用戶的采用意向有顯著正向或負(fù)向影響;假設(shè)(H6)：感知易用性對(duì)采用意向有顯著正向影響，具體示意圖如后文圖3所示. 改進(jìn)式TAM用以研究交叉口處駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向的影響因素，進(jìn)而進(jìn)行交叉口處駕駛行為影響分析.

2 信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

交叉口處信息誘導(dǎo)本質(zhì)上是利用現(xiàn)代的智能信息技術(shù)為出行者提供交通信息，因而可以基于TAM的基本思想，運(yùn)用SEM構(gòu)建駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息采用意向模型.

2.1 模型構(gòu)成與假設(shè)說明

本文構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程以改進(jìn)式TAM中的所有變量作為潛在變量，包括駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息的感知有用性、感知易用性、誘導(dǎo)信息采用意向及外部變量，并為潛在變量選取恰當(dāng)?shù)挠^測(cè)變量，以量化交叉口駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向與其影響因素之間的關(guān)系.

圖3中除感知有用性、感知易用性及誘導(dǎo)信息采用意向以外的其他潛在變量，即為改進(jìn)式TAM中的外部變量，包括可能對(duì)誘導(dǎo)信息的采用意向、感知有用性及感知易用性產(chǎn)生影響的因素，分為駕駛員相關(guān)因素、誘導(dǎo)信息自身屬性、以及環(huán)境因素. 駕駛員相關(guān)因素選取駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任度、駕駛員個(gè)體屬性，探究駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的采用意向影響情況；誘導(dǎo)信息自身屬性因素選取信息特性作為潛在變量，反映不同展現(xiàn)形式的誘導(dǎo)信息對(duì)駕駛員感知產(chǎn)生的影響，這一影響可能與駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的感知有用性、感知易用性及采用意向相關(guān)；環(huán)境因素考慮交叉口處交通量狀況.

圖3 信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的結(jié)構(gòu)模型

Fig.3 Model of the influence of guidance information on driving behavior at intersections

通常情況下，駕駛員主觀認(rèn)為誘導(dǎo)信息提示內(nèi)容越重要，誘導(dǎo)信息的采用意向越正向，其他變量在此假設(shè)均正向或負(fù)向?qū)φT導(dǎo)信息采用意向或駕駛員的感知有用性或易用性產(chǎn)生影響. 因此，如圖3所示，結(jié)合以上論述，本文對(duì)模型中所有潛在變量之間的影響關(guān)系建立了9個(gè)假設(shè)(H1～H9)，而后根據(jù)模型擬合結(jié)果P值(顯著性驗(yàn)證)確定模型假設(shè)關(guān)系是否成立.

各假設(shè)具體如下：假設(shè)1(H1)：感知有用性對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向影響；假設(shè)2(H2)：感知易用性對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向影響；假設(shè)3(H3)：感知易用性對(duì)感知有用性有顯著正向影響；假設(shè)4(H4)：駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息信任度對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向影響；假設(shè)5(H5)：個(gè)體屬性對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向或負(fù)向影響；假設(shè)6(H6)：信息特性對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向或負(fù)向影響；假設(shè)7(H7)：信息特性對(duì)感知有用性有顯著正向或負(fù)向影響；假設(shè)8(H8)：信息特性對(duì)感知易用性有顯著正向或負(fù)向影響；假設(shè)9(H9)：交叉口處交通狀況對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向有顯著正向或負(fù)向影響.

2.2 變量選取

由于上述信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型中的各變量均為潛在變量，無法直接進(jìn)行測(cè)量，需采用選取可進(jìn)行測(cè)量變量的方法，對(duì)各潛在變量選取一個(gè)或多個(gè)觀測(cè)變量，從而進(jìn)行潛在變量的估計(jì).

根據(jù)已有駕駛員對(duì)于采用誘導(dǎo)信息的影響因素方面的研究成果[15]，為各潛在變量選取具體的觀測(cè)變量. 個(gè)體屬性(PA)考慮駕駛員性別、年齡、學(xué)歷等差異及駕駛員駕車習(xí)慣等與駕駛相關(guān)的特征，選取的觀測(cè)變量為：性別(Gender)，年齡(Age)，學(xué)歷(Edu)，駕齡(DA)，駕駛習(xí)慣(DH)，駕駛時(shí)間(DT)及路段熟悉程度(RF)；環(huán)境因素考慮交叉口處交通狀況(TC)，不同數(shù)量或車型對(duì)駕駛員產(chǎn)生的影響，選取觀測(cè)變量為：交叉口車流量小時(shí)，我會(huì)根據(jù)誘導(dǎo)信息改變駕駛行為(Q1)，交叉口車流量大時(shí)，我會(huì)根據(jù)誘導(dǎo)信息改變駕駛行為(Q2)，交叉口公交車較多時(shí)，我會(huì)根據(jù)誘導(dǎo)信息改變駕駛行為(Q3)；誘導(dǎo)信息的采用意向(IU)的觀測(cè)變量為：我愿意在交叉口處根據(jù)提示信息嘗試新的駕駛行為使駕駛更平穩(wěn)(Q4)；誘導(dǎo)信息的信任度(TRUST)則考慮駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任及重要性程度，并將誘導(dǎo)信息與駕駛經(jīng)驗(yàn)作比較，以此反映誘導(dǎo)信息的信任程度，觀測(cè)變量為：我認(rèn)為交叉口處提供的誘導(dǎo)信息無關(guān)緊要(Q5)，我認(rèn)為駕駛經(jīng)驗(yàn)比交叉口處誘導(dǎo)信息重要(Q6)；感知有用性(PU)的觀測(cè)變量為：開車時(shí)，我會(huì)留意交叉口路邊或車內(nèi)的誘導(dǎo)信息(Q7)，我認(rèn)為提供的誘導(dǎo)信息對(duì)我駕駛有幫助(Q8)；感知易用性(PEOU)的觀測(cè)變量為：根據(jù)交叉口處誘導(dǎo)信息改變駕駛行為很麻煩(Q9)，根據(jù)交叉口處誘導(dǎo)信息改變駕駛行為反而會(huì)增加我駕駛的難度(Q10)；信息特性(IA)由誘導(dǎo)信息的展現(xiàn)形式所反映，體現(xiàn)不同形式的誘導(dǎo)信息對(duì)駕駛員接受信息的影響，觀測(cè)變量為：相比交叉口設(shè)置的路邊信息板，顯示器提示誘導(dǎo)信息更清晰(Q11)，相比文字型誘導(dǎo)信息，圖片型誘導(dǎo)信息更利于理解(Q12).

2.3 模型構(gòu)建

根據(jù)上述假設(shè)基礎(chǔ)及選取的變量，構(gòu)建信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的模型，利用結(jié)構(gòu)方程分析軟件Amos21.0創(chuàng)建模型結(jié)構(gòu)示意圖，如圖4所示. 該模型中，橢圓形表示潛在變量，矩形表示觀測(cè)變量，圓形表示觀測(cè)變量及潛在變量殘差，單向箭頭表示因果關(guān)系，雙向箭頭表示相關(guān)關(guān)系，最終結(jié)果箭頭均有回歸權(quán)重系數(shù)，可通過系數(shù)大小確定各變量之間的相互關(guān)系.

圖4 信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的模型整體結(jié)構(gòu)

Fig.4 Structure of model of guidance information on driving behavior at intersections

模型中，共有3個(gè)內(nèi)生潛變量，即因果關(guān)系中表示結(jié)果的變量，包括存在指向自身單向箭頭的誘導(dǎo)信息采用意向(IU)，感知有用性(PU)及感知易用性(PEOU)，其余潛在變量包括個(gè)體屬性(PA)、交叉口交通狀況(TC)、誘導(dǎo)信息信任度(TRUST)及信息特性(IA)均屬于外因潛變量，根據(jù)相應(yīng)的觀測(cè)變量構(gòu)建對(duì)應(yīng)關(guān)系.

3 結(jié)構(gòu)方程模型分析與檢驗(yàn)

本研究采用問卷調(diào)查方法對(duì)構(gòu)建的信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型所需數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并利用Amos21.0對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證性分析與檢驗(yàn)，由此，對(duì)提出假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而對(duì)影響駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息采用意向的要素進(jìn)行分析.

3.1 信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響調(diào)研

3.1.1 調(diào)查問卷設(shè)計(jì)

依據(jù)上述構(gòu)建模型所選取的觀測(cè)變量，通過書面的形式并以嚴(yán)格設(shè)計(jì)的觀測(cè)變量度量問題向受測(cè)駕駛員收集研究所需的數(shù)據(jù)信息. 問卷由兩部分構(gòu)成，一項(xiàng)為駕駛員的基本信息調(diào)查，另一項(xiàng)為誘導(dǎo)信息影響調(diào)查.

個(gè)體屬性變量由基本信息反映，對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量由性別、年齡、學(xué)歷、駕齡、駕駛習(xí)慣、駕駛時(shí)間及對(duì)路段的熟悉程度構(gòu)成. 其中，性別(男或女)及駕駛習(xí)慣(冒險(xiǎn)型或保守型)均用0，1變量表示；年齡按18～25、26～35、36～45、46～55及55歲以上的區(qū)間劃分，分別以整數(shù)1～5進(jìn)行表示；學(xué)歷劃分為高中及以下、大專、本科、研究生及以上，以整數(shù)1～4表示；駕駛時(shí)間取平均每日大約駕車時(shí)間，按0～1 h、1～2 h、2～3 h、3～4 h、4～5 h及5 h以上劃分，分別以整數(shù)1～6進(jìn)行表示；駕駛年齡采用實(shí)際駕駛年齡數(shù).

除個(gè)體屬性外，其他潛在變量、觀測(cè)變量均作為情況論述. 駕駛員對(duì)該論述的認(rèn)同情況進(jìn)行選擇，采用李克特方法[16]確定量表評(píng)分等級(jí). 李克特方法可將評(píng)估者以同意或不同意對(duì)某些態(tài)度、對(duì)象、個(gè)人或事件加以點(diǎn)評(píng). 因此，本調(diào)查要求受測(cè)駕駛員對(duì)論述進(jìn)行評(píng)價(jià)，分值表示為非常同意(5分)、同意(4分)、一般(3分)、反對(duì)(2分)及非常反對(duì)(1分).

3.1.2 數(shù)據(jù)收集與分析

本次問卷調(diào)查對(duì)象為機(jī)動(dòng)車駕駛員，共發(fā)放問卷1 700份，其中700份采取現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查方式，1 000份采取網(wǎng)絡(luò)調(diào)查，最終回收有效問卷1 544份，有效率為90.8%. 其中，71%為男性駕駛員，29%為女性駕駛員，駕駛員男女比例接近實(shí)際情況. 駕駛員平均駕齡為5.74 a. 15%的駕駛員認(rèn)為自己駕駛習(xí)慣為冒險(xiǎn)型，85%的駕駛員認(rèn)為自己駕駛習(xí)慣為保守型.

將調(diào)查問卷數(shù)據(jù)錄入SPSS21.0中，對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量分析，從數(shù)據(jù)的信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn)兩方面進(jìn)行質(zhì)量控制：1)數(shù)據(jù)的信度檢驗(yàn). 信度[17]指測(cè)量數(shù)據(jù)一致性或穩(wěn)定性的程度. 由于本調(diào)查沒有進(jìn)行多次重復(fù)測(cè)量，因此僅采用一致性測(cè)量數(shù)據(jù)的信度. 一致性主要考查各個(gè)問題是否測(cè)量了相同的內(nèi)容. 在本問卷中，同一潛在變量的可測(cè)變量集中反映某一方面的信息，由此分別按潛在變量為單位分組分析數(shù)據(jù)的信度. 其中，誘導(dǎo)效果認(rèn)知與誘導(dǎo)信息采用意向均僅有一個(gè)觀測(cè)問題，此外，信度分析方法不適用于測(cè)量事實(shí)性的問卷問題，因而對(duì)個(gè)體屬性、誘導(dǎo)效果認(rèn)知及誘導(dǎo)信息的采用意向均不進(jìn)行信度檢驗(yàn). 采用SPSS21.0中可靠性分析進(jìn)行信度分析，信度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，潛變量Cronbach’s Alpha值[18]分別為:信息特性0.714，誘導(dǎo)信息信任度0.759，感知有用性0.842，感知易用性0.804，交叉口交通狀況0.865，均大于0.7，且問卷整體Cronbach’s Alpha值為0.948高于0.9，表明本調(diào)查設(shè)計(jì)的各問題間具有較好的一致性且采用構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)具有較好的可靠性. 2)數(shù)據(jù)的效度檢驗(yàn). 效度[17]指測(cè)量工具能夠正確測(cè)量出所要測(cè)量的特質(zhì)的程度，本文采用結(jié)構(gòu)效度以便于進(jìn)行效度檢驗(yàn). 結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)由模型系數(shù)結(jié)果及擬合指數(shù)評(píng)價(jià)兩個(gè)方面完成，因此本文通過對(duì)模型擬合參數(shù)結(jié)果及模型擬合度指標(biāo)評(píng)價(jià)反映構(gòu)建模型是否具有較好的結(jié)構(gòu)效度，具體結(jié)果如后文圖5及表1所示. 該結(jié)果表明模型具有較好的結(jié)構(gòu)效度.

3.2 結(jié)構(gòu)方程模型分析

3.2.1 模型擬合及參數(shù)估計(jì)

基于改進(jìn)式TAM模型，利用Amos21.0探究駕駛員個(gè)體屬性、信息特性、誘導(dǎo)信息的信任度、交叉口交通狀況、感知易用性、感知有用性和采用意向間的關(guān)系. 通過對(duì)模型擬合度結(jié)果不斷修正，根據(jù)參數(shù)顯著性情況及輸出結(jié)果中的修正指數(shù)進(jìn)行路徑增刪，以達(dá)到減小相對(duì)卡方值，并構(gòu)建可用且較好的結(jié)構(gòu)方程的目標(biāo). 經(jīng)過刪減3條路徑，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)即因果關(guān)系中影響程度的大小符合要求(小于1)且擬合度指標(biāo)達(dá)到較好的水平. 最終建立的6個(gè)假設(shè)(H1、H3、H4、H5、H8、H9)及擬合結(jié)果如圖5所示.

圖5 模型路徑及標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)估計(jì)

Fig.5 Model paths and standardized parameter estimation

表1為對(duì)模型整體擬合度的指標(biāo)檢驗(yàn)的結(jié)果. 各指標(biāo)[19]均表明該模型是較好且可用的模型.

表1 整體擬合度指標(biāo)

3.2.2 假設(shè)檢驗(yàn)及結(jié)果分析

模型擬合結(jié)果表明本文構(gòu)建的結(jié)構(gòu)方程模型擬合程度較高，本文提出的假設(shè)可由各個(gè)潛在變量之間的回歸權(quán)重系數(shù)加以驗(yàn)證，即以路徑系數(shù)和P值反映假設(shè)顯著性水平，對(duì)模型中仍存在的路徑系數(shù)結(jié)果進(jìn)行討論，其輸出結(jié)果見表2.

表2 模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表2中路徑系數(shù)，可知：信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛員行為的直接影響要素包括駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任程度，駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的感知有用性及交叉口的交通狀況，其中，駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任程度對(duì)駕駛員行為影響程度最大(路徑系數(shù)最大為0.57)，交叉口交通狀況次之(路徑系數(shù)為0.401)，感知有用性直接影響程度最小(路徑系數(shù)為0.022)，而假設(shè)中個(gè)體屬性對(duì)誘導(dǎo)信息采用態(tài)度影響結(jié)果相對(duì)不顯著，與變量選取及影響關(guān)系的相對(duì)性有關(guān).

進(jìn)一步結(jié)合信任度變量的觀測(cè)變量，可知當(dāng)駕駛員認(rèn)為交叉口誘導(dǎo)信息對(duì)于其駕駛過程十分重要，駕駛員會(huì)更加愿意嘗試誘導(dǎo)信息對(duì)其提示的駕駛行為. 由此，向駕駛員發(fā)布及時(shí)、有效的引導(dǎo)信息，提高駕駛員對(duì)提示信息的信任程度將成為提高駕駛員采用誘導(dǎo)信息意愿的關(guān)鍵. 另外，以交叉口的交通狀態(tài)代表環(huán)境因素，表明交叉口處的誘導(dǎo)信息采用意向受到不同交通量及不同車型比例的交通狀況影響，交通量較小且公交車比例較大的交叉口更有利于為駕駛員提供有效的誘導(dǎo)信息. 而感知易用性及信息特性均作為其間接影響因素，結(jié)果表明車內(nèi)顯示器較路邊提示板更利于駕駛員采用誘導(dǎo)信息，駕駛員更傾向于圖片型信息展現(xiàn)形式.

4 結(jié) 論

1)基于改進(jìn)式科技接受模型，構(gòu)建信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口駕駛行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型，并選取多個(gè)交叉口處駕駛員行為意向的影響因素. 并利用實(shí)際偏好調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行擬合及分析，信息誘導(dǎo)對(duì)交叉口處駕駛員行為影響的結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果檢驗(yàn)研究支持所提出的多數(shù)假設(shè).

2)研究結(jié)果表明駕駛員對(duì)交叉口處誘導(dǎo)信息的采用意向受駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任程度、環(huán)境因素及對(duì)誘導(dǎo)信息的感知有用性直接影響，受誘導(dǎo)信息特性及感知易用性的間接影響.

3)影響因素中，駕駛員對(duì)誘導(dǎo)信息的信任度對(duì)駕駛員的影響最大，表明提高駕駛員對(duì)交叉口誘導(dǎo)信息的信任程度，成為引導(dǎo)交叉口駕駛員的駕駛行為，提升誘導(dǎo)信息的采用意向以提高道路交通效率及安全性的關(guān)鍵.

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(編輯 魏希柱)

Influence of information guidance system on driving behavior at intersections

WANG Yutong1, CHEN Xumei1, SUN Xiaofei2

(1.MOE Key Laboratory for Urban Transportation Complex Systems Theory and Technology(Beijing Jiaotong University), Beijing 100044, China; 2.Beijing Capital International Airport Co., Ltd., Beijing 100621, China)

This paper is intended to study the impacts of information guidance system on driving behavior at intersections. Using the structural equation model (SEM) and the improved technology acceptance model (TAM), a method was proposed to analyze the impacts on the driving behavior. On the basis of literature review, the factors that affect drivers’ preference to the guidance information at intersections were determined. The factors can be divided into individual factors, system (or information) factors, and environmental factors. 1 544 valid samples were obtained with the preference survey of the drivers in Beijing, and the proposed model was examined and refined. Then, statistical methods were used to verify the hypothesis of the proposed model. The results have shown that perceived usefulness of the information, credibility of the information, and traffic conditions mainly affect the drivers’ preference to the guidance information. The study provides supports to improve the efficiency of the information guidance system.

information guidance system; road intersections; driving behavior; SEM; TAM

10.11918/j.issn.0367-6234.201703059

2017-03-11

國家自然科學(xué)基金(71373018)

王雨桐(1994—)，女，碩士研究生； 陳旭梅(1974—)，女，教授，博士生導(dǎo)師

陳旭梅，xmchen@bjtu.edu.cn

U121

A

0367-6234(2017)08-0171-06