公安部交通管理局统计资料显示，近5 a来，中国机动车保有量年均增长约1 680万辆，2020年中国机动车保有量为3.72亿辆^[1]。机动车普及给居民出行提供便利的同时，也增加了交通事故发生概率，尤其是人车交互频繁的人行横道已成为城市道路交通事故频发地。《中华人民共和国道路交通安全法》第四十七条中明确规定：机动车行经人行横道时，应当减速行驶；遇行人正在通过人行横道，应当停车让行。机动车行经没有交通信号的道路时，遇行人横过道路，应当避让。然而2014—2018年期间，中国发生在人行横道上的交通事故依然约2.04万起，其中，由于机动车不礼让行人导致的交通事故约占1/3，达7 576起^[1]，礼让驾驶逐渐成为社会的关注热点^[2-3]，深圳、西安等地的城市交通管理部门也逐步加大了对不礼让行人机动车的曝光和处罚力度。但与惩罚相关的“硬措施”相比，机动车礼让行人的心理归因及其“软策略”治理研究亟需得到学术界的关注。

“礼让”的实质是行人和机动车驾驶人之间的“协商”结果，机动车礼让行人是驾驶人的行为决策表现，与安全驾驶、风险驾驶等联系紧密^[4-5]。个体特征以及心理因素会对驾驶行为决策产生影响，具体包括：(1)基于个体特征(性别、驾龄、受教育程度)以及心理状态等的差异，驾驶人在临近人行横道时对车辆速度和距离的心理感受程度不同，进而表现出不同类型的驾驶行为^[6-7]；(2)个体态度对驾驶心理产生影响，是导致交通事故发生的主要因素^[8-9]。具体而言，个体态度可作为驾驶人临近人行横道时是否采取礼让驾驶的主观指标来评估风险驾驶水平^[10]；(3)受外界环境以及他人行为的影响，导致驾驶人自身被动或者主动产生不当驾驶行为^[11]。尤其是，在临近人行横道时，随着车辆和行人的增加，驾驶人有采取加速避开拥挤的行为倾向，导致人行横道交通事故增多^[12]。

此外，知信行理论(Knowledge，Attitude，Practice，简称KAP理论)常用来揭示个体行为的形成机理^[13]。KAP理论在交通行为研究方面的具体应用包括：侥幸心理对驾驶行为的影响、个体态度对驾驶行为的影响等^[14-15]。其中，基于KAP理论，杨京帅等^[16]构建危险认知机理的结构方程模型，分析了驾驶人视觉认知对安全驾驶的影响；张琼等^[17]采用结构方程模型研究个体的风险驾驶行为影响因素。Fruhen等^[18]认为，驾驶人存在受教育程度差异，导致交通安全认知水平及行为态度的不同，进而影响安全驾驶。

综上，KAP理论可用来揭示个体的主观认知和行为态度对其驾驶行为影响的关系。本研究对传统的KAP理论进行扩展，补充“个体特征”作为调解变量，进而探讨“调解变量(个体特征)”对“自变量(主观认知、行为规范)”和“因变量(驾驶行为)”的调解效应。具体而言，本研究通过对比分析引入个体特征前后的驾驶行为状况，探讨个体特征对主观认知和行为态度是否产生直接的影响以及人体特征是否会通过主观认知和行为态度而间接影响驾驶人的礼让驾驶行为，并通过演化博弈分析机动车驾驶人的礼让行为心理归因，以期为机动车不礼让行人的“软策略”治理提供启示。

对KAP理论进行扩展，建立礼让驾驶行为决策逻辑模型如图 1所示。个体特征是指由于个体的年龄、性别、收入水平、受教育程度等存在差异^[19]，造成驾驶人表现出不同类型的驾驶行为；主观认知是指驾驶人支持礼让驾驶行为的认知程度^[20-21]；行为态度是指驾驶人持有礼让驾驶态度的状况^[22-23]；驾驶行为是指机动车在临近人行横道时驾驶人的礼让行为倾向表现^[24]。以此设计问卷如表 1所示。

图 1 基于KAP理论的驾驶行为决策逻辑模型 Fig. 1 Logical model for driving behavior decision-making based on KAP theory

图选项

个体驾驶行为受其主观认知、行为态度和个体特征的共同影响，而个体特征也对主观认知和行为态度产生影响，鉴于此，做出假设如下：

H₁: 个体特征对主观认知有正相关。

H₂: 个体特征对行为态度有正相关。

H₃: 个体特征对驾驶行为有正相关。

H₄: 主观认知对行为态度有正相关。

H₅: 主观认知对驾驶行为有正相关。

H₆: 行为态度对驾驶行为有正相关。

本研究的数据来源于西安市城市居民驾驶行为调查。通过预调研问卷分析，检验表明问卷具有较好的信度和效度，正式调研通过城市交通管理部门的网络管理平台进行线上问卷精准推送6 000份，剔除逻辑冲突等无效样本后，最终获得有效样本为5 927份，问卷有效率为98.8%。其中，男性驾驶人占比为80.6%，符合中国机动车驾驶人男性较多的现状；被调查者年龄主要集中在31~40岁和41~50岁两个年龄段，分别约占37.0%和25.3%；受教育程度则以大专及以下者居多，分别为36.8%和39.0%；月收入水平普遍较低，3 000~5 000元最多，为76.5%。

首先，对问卷的可靠性进行分析，利用Cronbach’s α作为检测样本信度的标准，其值大于0.9，说明样本数据的信度很高，问卷具有良好的内部一致性，符合研究需求。其次，采用KMO因子分析对样本进行效度检验，KMO检验值为0.893，Bartlett球形度检验的显著性p=0.000 < 0.01，达到极其显著水平，说明样本数据可用于影响因子分析。本研究选用主成分分析法，对19个问项进行因子分析，如表 2所示。个体特征、主观认知以及行为态度这3个主因子的总共解释方差为71.581%。引入个体特征前，仅考虑主观认知以及行为态度两个因子时，如表 3所示。主观认知、行为态度两个因子的总方差解释为67.595%。可见，引入个体特征的解释率高于仅考虑主观认知和行为态度的解释率，因此有必要引入个体特征因子进行基于KAP理论的礼让驾驶行为决策分析。

本研究为验证KAP驾驶行为决策逻辑模型中各影响因子选取的合理性，各测量题项均符合研究需要，并分别对个体特征、主观认知、行为态度与驾驶行为的关联性进行分析。为了明晰各因子对驾驶行为的影响程度，采用最大方差旋转法进行影响因子分析，得到影响驾驶行为的因子旋转后的成分矩阵如表 4所示。3个主因子均具有极大显著区分度。

为验证模型的影响结构，对个体特征、主观认知与行为态度这3个主因子进行相关性分析，结果如表 5所示。用Pearson系数表示各因子相关性的强弱。所有因子均处于0.01的显著性水平，个体特征和主观认知、行为态度的相关系数分别为0.311，0.833，主观认知和行为态度的相关系数为0.901，可见个体特征对主观认知、行为态度具有显著正向影响，主观认知对行为态度具有显著正向影响。因此假设1，2，4得证。

继续对个体特征、主观认知、行为态度与驾驶行为进行相关性分析，如表 6所示。个体特征、主观认知、行为态度与驾驶行为的Pearson系数分别为0.907，0.917和0.926，可见个体特征、主观认知、行为态度对驾驶行为均具有显著的正向影响。因此假设3，5，6得证。

为验证假设的合理性，对相关变量进行回归分析，得到驾驶行为的回归方程为：驾驶行为=0.167×个体特征+0.214×主观认知+0.533×行为态度-0.388。如表 7所示，个体特征、主观认知、行为态度对驾驶行为均产生显著的正向影响。

假设机动车通过人行横道的概率为X(0≤X≤1)，行人过街概率为Y(0≤Y≤1)，设行人过街且机动车不通行的概率为Z，Z=Y(1-X)，Z即为机动车礼让行为的函数方程。当Z最大值为1，对应(X，Y)取值为(0，1)，此时机动车与行人的通行概率分别为0，1，机动车能够完全礼让行人，通过数值表示机动车与行人之间的交通关系如表 8所示。

通过分析样本的性别、年龄、受教育程度以及月收入水平这4个维度，其中，男性驾驶人占比为80.6%，占绝大部分，而相比于女性驾驶人，男性驾驶人的礼让驾驶行为数值较低，且男性驾驶人的情绪更易冲动，进而导致加速通过、抢行、强行等驾驶行为的产生；具体而言，礼让驾驶行为与驾驶人的年龄关系密切。相比于年轻群体，40岁以上的驾驶人更容易产生礼让行为，而年轻驾驶人比较容易产生抢行、强行等不礼让驾驶行为；同时，驾驶人的受教育程度与礼让驾驶行为之间关系密切，大专及以下学历占据样本多数，可见，驾驶人的受教育程度越高，越容易采取礼让行为；此外，月收入为3 000~5 000元的群体占据样本多数，可见，月收入水平较高的驾驶人更易产生礼让驾驶行为，由于这类群体更容易持有安全驾驶的态度，其发生交通违规和交通事故也比较少。

基于表 8的人车交互关系，构建机动车与行人的经济损益演化图。假设如下：机动车礼让行人的等待损失为A；行人等待机动车通过后再过街的等待损失为B；互不相让时，机动车冲突损失为C，行人冲突损失为D；互相礼让时，机动车等待损失为E，行人等待损失为F；机动车、行人无损失时的基本收益分别为G和H，所有的损失及收益都满足不小于0的条件。得到收益关系如表 9所示。

基于表 9所示交通收益关系，得到机动车礼让行人的相关方程：机动车礼让收益方程为M₁=(G-A)×Y+(G-E)×(1-Y)，行人通行收益方程为M₂=(H-D)×X+H×(1-X)，机动车通行收益方程为M₃=(G-C)×Y+G×(1-Y)。行人礼让收益方程为M₄=(H-B)×X+(H-F)×(1-X)。由于机动车有X的概率通行、(1-X)的概率礼让，得到机动车的综合收益方程为M_G=X×Y×(A-E-C)+E×X+Y×(E-A)+(G-E)。而行人有Y的概率通行、(1-Y)的概率礼让，得到行人的综合收益方程为G_M=X×Y×(B-F-D)+F×Y+X×(F-B)+(H-F)。

根据上述方程，得到机动车的动态方程如式(1)所示，行人的动态方程如式(2)所示：

(1)

(2)

计算后得到动态方程的主要稳定点有5个：(0，0)，(0，1)，(1，0)，(1，1)，(E/(E+C-A)，F/(F+D-B))，其中，0＜E/(E+C-A)＜1，0＜F/(F+D-B)＜1。为了研究机动车礼让行人的演化关系，任取一组满足上述数据条件的值：E=5，F=6，C-A=2，D-B=2，X，Y的初始化取值范围为(0，0.1，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1.0)，进而分析机动车通行概率与行人通行概率的演化关系。

分析可知，由于存在冲突风险，二者为了降低冲突损失，逐渐减少各自的通行概率，直至机动车通行概率低于行人的通行概率，可见机动车驾驶人担心冲突造成损失，进而采取降低通行概率。当二者的交通关系为互相礼让，相比于机动车，行人更易采取通行行为。之后，二者为了使各自的利益最大化，机动车将继续选择降低通行概率，行人则选择提高通行概率。

目前，“文明驾车、礼让行人”专项整治行动已在我国部分城市开始实行。在有明确交通法规约束的情况下，人车交互频繁的人行横道机动车不礼让行人引发的道路交通事故已成为社会关注的热点，探究机动车礼让行人的心理归因及其“软策略”治理启示具有重要现实意义。本研究基于扩展知信行理论(KAP)，构建机动车驾驶人的礼让行为决策逻辑模型，探讨个体特征、主观认知、行为态度对驾驶行为的影响关系。

研究发现：

(1) 机动车驾驶人的个体特征不仅对礼让驾驶行为产生直接影响还存在着显著的间接影响关系。

(2) 当机动车与行人存在冲突风险时，大部分机动车驾驶人更愿意选择降低通行率，进而确保自身效益。

(3) 机动车驾驶人的受教育程度越高，其主观认知越理性，越容易采取礼让行为；收入水平较高的驾驶人持有较为安全的驾驶态度，更易采取礼让行为。