1.前言
驾驶行为包括安全驾驶行为和非安全驾驶行为。一般来说，安全驾驶行为是指亲社会驾驶行为（Prosocial Driving Behavior），即是指在驾驶过程当中，主动给对方车辆让道、避让、与其他道路使用者良好合作的驾驶行为[1].非安全驾驶行为包括：愤怒驾驶[2],攻击性驾驶，风险驾驶，报复性驾驶[3],分心驾驶，压力驾驶和焦虑驾驶[4].本研究关注的是攻击性驾驶行为（Aggressive Driving Behavior），指驾驶员由于敌意、急躁等原因有意识的采取的驾驶行为可能会伤害自身或其他道路使用者，是一种不道德的交通行为[1].
安全和非安全驾驶行为一直我国研究的热点。在交通心理学研究中很少探讨亲社会驾驶行为，亲社会驾驶行为是一种高尚的驾驶行为，它强调团结合作和相互信任，并且能激发个体的愉悦心理[5,6].增加亲社会驾驶行为，会大大减少实际驾驶过程当中的事故率。攻击性驾驶行为一直是交通心理学中研究的热点，研究者希望通过减少驾驶员的攻击性驾驶行为来减少他们的事故率。然而导致攻击性驾驶的原因十分复杂，过去的研究发现驾驶员的年龄、性别[7]、性格特点、态度等，都会导致攻击性驾驶行为的出现[8].例如，易紧张的驾驶员容易出现愤怒和急躁的情绪，更容易出现攻击性驾驶行为[9].
驾驶中，驾驶员不同的态度会影响他们的驾驶行为。例如驾驶员对于超速，跟车距离过近，占道，酒后驾驶等的态度会影响他们的驾驶行为。因此我们假设，驾驶员的安全态度可以预测他们实际驾驶过程中的驾驶行为倾向。
基于此，本研究致力于探究驾驶员的安全态度对于驾驶员行为的影响，为评估驾驶员事故责任提供有力的预测标准，同时可以为职业驾驶员的安全教育提供科学依据。
2.方法
2.1被试
在全国范围内随机发放350份问卷，收回有效问卷316份（90.3%）。其中，男性驾驶员151名，女 性 驾 驶 员165名。驾 驶 员 年 龄 在20~53岁（33.51 ±9.42）， 驾 龄 在 一 个 月 到31年 之 间 ,（5.55±0.37）。受教育程度：高中及以下42人，专科124人，本科104人，研究生及以上46人。近一年有交通违规记录的人数为71人，无违章记录的人数为245人。
2.2工具
2.2.1危险行为态度
量表（SRBA）量表共18个题目，分为对自身违反速度条例的态度、对他人违反交通规则和对于酒后驾驶的态度3个维度。采用5点计分，从“从不”1分到“总是”5分。量表总的内部一致性系数为：0.81;53个维度的内部一致性系数为0.50~0.71.量表的结 构 效 度 较 好（CFI=0.96,NFI=0.90,CFI=0.92,RFI=0.89,RMSEA=0.045）。
2.2.2亲社会和攻击性驾驶行为量表（PADI）
量表共28个题目，分为亲社会驾驶行为和攻击性驾驶行为两个分量表。亲社会驾驶行为分量表16题，攻击性驾驶行为分量表12题。采用量表采用6点计分，从“从不”1分到“总是”6分。两个分量表的内部一致性系数为0.87和0.90;量表各维度与总分之间的相关系数为0.50和0.76.量表的结构效度较好（GFI=0.95,NFI=0.91,CFI=0.92,RFI= 0.96,RMSEA= 0.045）。
2.3统计方法
采用SPSS22.0进行数据的统计和分析。
3.结果
3.1人口学因素对于亲社会和攻击性驾驶行为的影响
3.1.1性别对于亲社会和攻击性驾驶行为的影响
t检验结果表明，男性驾驶员与女性驾驶员在亲社会驾驶行为差异不显着，男性驾驶员在攻击性驾驶行为维度上得分比女性驾驶员高。男女驾驶员在攻击性驾驶行为维度上差异显着。
3.1.2人口学因素对于亲社会和攻击性的影响
由表2,年龄、每周驾驶里程与攻击性驾驶行为呈正相关；近一年违规次数、近一年事故次数与亲社会驾驶行为呈负相关；近一年违规次数、近一年事故次数与攻击性驾驶行为呈正相关。
3.2 S RBA与亲社会和攻击性驾驶行为量表各维度相关
SRBA与PADI量表各维度相关分析，如表3所示
由表3,对违反速度条例的态度、对他人违反交通规则的态度、对酒后驾驶的态度与亲社会驾驶行为呈负相关；对违反速度条例的态度、对他人违反交通规则的态度、对酒后驾驶的态度与攻击性驾驶行为呈正相关。
3.3亲社会和攻击性驾驶行为各预测变量的回归分析
以亲社会和攻击性驾驶行为各分量表的得分作为因变量进行分层回归分析，进一步检验哪些因素对亲社会好攻击性驾驶行为的变异起关键作用，采用“STEPWISE”方法分两步进入回归模型。第一步，人口学各因素；第二步，SRBA各维度。结果如表4 所示：
由表4,年龄、总驾驶里程对于亲社会驾驶行为有正向预测作用（β=0.257,0.123,P<0.01），对违反速度条例的态度对于亲社会驾驶行为有反向预测作用（β=- 0.405,P<0.01）。人口学变量和驾驶安全态度各维度可以解释亲社会驾驶行为的33.6%的变异。年龄于攻击性驾驶行为有反向预测作用（β=- 0.187,P<0.01），近一年内的违规次数、对他人违反交通规则的态度对攻击性驾驶行为有反向预测作用（β=0.203, 0.460,P<0.01），可以解释攻击性驾驶行为量表的49.8%的变异。
4.讨论
4.1人口学因素对于驾驶行为的影响
结合表1,男女驾驶员在亲社会驾驶行为维度得分差异不显着，男性驾驶员但是在攻击性驾驶行为上得分显着高于女性驾驶员。研究表明，男性驾驶员攻击性驾驶行为多，女性和老年驾驶员亲社会驾驶行为多[1].
由表2可知，每周驾驶里程与攻击性驾驶行为呈正相关，每周驾驶里程较多的驾驶员暴露在公共交通的时间较长，因此攻击性驾驶行为多。近一年违规次数、近一年事故次数与亲社会驾驶行为呈负相关；近一年违规次数、近一年事故次数与攻击性驾驶行为呈正相关。亲社会驾驶行为多的驾驶员违规和事故次数少；攻击性驾驶行为多的驾驶员经常面临违规或卷入事故。
4.2驾驶员驾驶安全态度对于驾驶行为产生的影响
对他人违反交通规则的态度是指，驾驶员在与他人同行时作为乘车者，或者与他人车辆并行时对于他人违反交通规则的态度。对酒后驾驶的态度是指，驾驶员对酒后依然驾驶机动车上路行为的评价[10].由表3,驾驶员安全态度与亲社会和攻击性驾驶行为的相关分析可知，对违反速度条例的态度、对他人违反交通规则的态度、对酒后驾驶的态度与亲社会驾驶行为呈负相关；对违反速度条例的态度、对他人违反交通规则的态度、对酒后驾驶的态度与攻击性驾驶行为呈正相关。这说明，对于超速驾驶、违反交通规则和酒后驾驶评分较高的驾驶员，冒险行为较多，因此攻击性驾驶行为多。
由表4,年龄、总驾驶里程对于亲社会驾驶行为有正向预测作用，对违反速度条例的态度对于亲社会驾驶行为有反向预测作用。近一年内的违规次数、对他人违反交通规则的态度对攻击性驾驶行为有反向预测作用，这与相关分析所得结论一致。
驾驶员安全态度对于亲社会驾驶行为和攻击性驾驶行为有良好的预测作用。驾驶员对于超速、违章、酒后驾驶的态度一定程度上可以预测出他们出现攻击性驾驶行为的频率。这对于当前驾驶教育有重要的意义，可以用于预测驾驶学院的攻击性驾驶行为，并且及时给予宣传教育，避免事故的发生。
参考文献：
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[10]常若松，马文瑶，孙龙。危险行为态度量表在驾驶员群体中的信效度检验[J].中国健康心理学杂志。 2016（1）： 84- 86.
