公交乘客失誤行為下情緒狀態的影響因素研究

劉永濤，趙俊瑋，華 珺，李 旋，袁天宇

(長安大學汽車學院，陜西 西安 710064 )

隨著綠色出行的理念深入人心，城市公共交通規模得到了長足發展。據統計，截至2017年底，全國擁有公共汽電車65.12萬輛，擁有公共汽電車運營線路56 786條，完成城市客運量722.87億人[1]。然而，龐大的客運量背后存在著諸多的安全問題。2018年10月28日重慶萬州公交車墜江事件引起了公眾的廣泛關注，將司乘沖突問題徹底暴露出來。近年來由于公交乘客自身失誤(如坐過站、坐錯站、多投幣等)產生過激情緒和風險行為引發的公共安全事件屢見不鮮，造成了巨大的生命和財產損失，同時產生了不良的社會影響。因此，對公交乘客情緒狀態問題進行研究具有十分重要的意義。

目前國內外學者對于乘客情緒狀態影響因素的研究已取得了一些成果。如van Hagen等[2]研究發現乘客預計行程時間往往大于實際行程時間，并且在乘客有重要任務需要執行時，時間壓力會使其產生不良情緒；Watkins等[3]的研究同樣證明了行程時間不確定時乘客會產生心理壓力，從而引發煩躁情緒；Yazdanpanah等[4]研究發現神經質人格的乘客在天氣狀況惡劣時更容易產生消極情緒；Chang等[5]研究表明缺乏客艙安全知識的乘客在緊急情況下易產生過大壓力或恐慌情緒，對突發事件會采取消極態度；Moon等[6]研究論證了乘客情緒在出行環境屬性與乘客滿意度之間的中介效用；Brunner等[7]、范春梅等[8]研究發現高速列車運行狀況如噪音、振動、不平穩性能夠直接負向影響乘客的情緒；鐘茂華等[9]研究發現良好的地鐵安全氛圍能夠有效提高乘客的安全心理水平和安全行為水平。乘客在乘坐交通工具的過程中，交通工具的運行狀況、乘坐環境的情緒氛圍、服務人員的服務態度與質量等因素都會通過感知覺信息誘發情緒體驗[10]。此外，當前道路環境、交通狀況和天氣等也是引起情緒體驗的刺激因素[11]。然而，目前對于公交乘客情緒問題的研究相比于航空、地鐵等其他交通方式來說還較為欠缺，并且大多數學者僅研究了單一因素對乘客情緒的影響，缺乏對各個影響因素的綜合考慮。公交乘客的情緒受多種因素的影響，尤其是在乘客失誤行為發生后產生的過激情緒，會引發干擾駕駛員或其他的不良行為，影響著公交駕駛安全，從而導致事故的發生。已有研究證明，乘客的利己行為極易激起公交駕駛員的憤怒情緒[12]。因此，探究公交乘客在自身失誤行為下情緒狀態的影響因素，對于改善其安全行為、維護公交運營安全至關重要。

本文關注公交乘客在自身失誤行為發生后的情緒狀態問題，建立了外部環境、任務壓力、認知評估與個人情緒之間的影響關系，并通過問卷調查收集公交乘客在失誤行為下的心理感受，運用結構方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)驗證變量之間的顯著關系，探討公交乘客在自身失誤行為下情緒狀態的影響因素，以期提高公交運營的安全水平。

1 理論分析

1. 1 測量變量的設置

心理學認為，情緒是伴隨著認知過程產生的對外界事物態度的體驗，是人腦對客觀外界事物與主體需求之間關系的反應。當一個人處于積極情緒中，就說明當前的環境使其需求處于平衡狀態。乘客在消費公交服務后，會產生一種自身需求是否被滿足的認知[13]，從而在不同因素影響下產生不同的情緒。以往的研究表明，出行者個人屬性[4，14]、出行時間價值與時間壓力[2-3，14-15]、所處環境[6，11，14，16-18]、交通工具運行特性[7-8，10，14]等均會影響出行者在公共交通出行中的心理狀態和行為傾向。同時，對事件的認知與評估[19-20]、車內安全氛圍[9-10，21-22]也會對乘客情緒產生影響。因此，本文結合已有研究成果與專家經驗，參考公交乘客訪談調研等信息，考慮行車環境、車內氛圍、司機態度、時間壓力、角色壓力、安全認知、情境評估、情緒狀態和行為傾向9個因素，對各因素預設問題形成初步問卷，采集公交乘客在失誤行為后的主觀態度信息。

通過對預設問卷采集到的調查數據進行因子分析，結合變量間的關聯程度，將 “行車環境”、“車內氛圍”、“司機態度”確定為高階因素構面 “外部環境”，將“時間壓力”、“角色壓力”確定為高階因素構面“任務壓力”，將“安全認知”、“情境評估”確定為高階因素構面“認知評估”，將“情緒狀態”、“行為傾向”確定為高階因素構面“個人情緒”，最終確定與公交乘客情緒狀態相關的高階因子為外部環境、任務壓力、認知評估、個人情緒4個構面，共設置30個題項，均采用Likert scale量表5分制形式計分。被調查者需勾選對該題的認同程度，分數愈高愈認同，5分代表非常認同，1分代表極不認同。通過對預設問卷逐步修訂并反復論證，最終形成正式問卷。

1. 2 關系假設的提出

對于上述4個構面變量之間的關系，做出如下分析推理和假設：

1.2.1 外部環境與個人情緒的關系

在駕駛過程中，恒速狀態下突然加速或減速會使乘客的交感神經系統更加活躍，從而引發個人情緒狀態發生變化[18]。在嘈雜環境中，聲壓級與個人情緒強度有顯著的相關關系[21]。同時，情緒具有由外而內的運動模式，個體在他人情緒及環境作用下感受到自己的情緒，即群體情緒會影響個體情緒[22]。另外，個體會通過情緒感染與認知評估過程產生指向他人的情緒情感反應[23]。在外界環境與個體的相互作用中，個體的行為傾向會作為內部因素進行應對[24]。因此，提出假設H1：外部環境對個人情緒具有正向作用，行車環境越通暢、車內氛圍越良好、司機態度越積極，所產生的個人情緒越積極。

1.2.2 任務壓力與個人情緒的關系

時間壓力是個體因在有限時間內必須處理或完成相應任務而產生的壓力感[25]。人們對時間壓力的反應通常是消極的[26]，突發事件下的時間緊迫性會使人感到時間壓力和由于時間壓力而產生的強烈情緒，如焦慮、恐懼等[15]。此外，角色壓力對消極情緒有很大的作用[27]，出行任務所帶來的角色壓力會導致出行者心理緊張。同時，行為傾向會因個體對壓力情境的感受而緩沖或加劇[28]。因此，提出假設H2：任務壓力對個人情緒具有負向作用，任務壓力越大，所產生的個人情緒越消極。

1.2.3 認知評估與個人情緒的關系

不同主體有不同的認知，對于同一刺激所反應出的情緒不同，在認知和信息的相互作用下，情緒會被激發[19]。Arnold[20]認為，情緒源于對刺激情境的認知評估結果，如個體將情境評估為對自己有利，會產生肯定情緒，反之則會產生否定情緒。在風險場景中，道路使用者的焦慮情緒與其對情境的評估之間存在顯著的交互作用[29]。個體在認知水平較低時很難理性分析問題，易造成負面性的行為決策傾向，以致造成惡劣影響[17]。因此，提出假設H3：認知評估對個人情緒具有正向作用，對事件的認知評估越積極，所產生的個人情緒越積極。

1.2.4 外部環境與任務壓力的關系

環境是一個動態的、不斷變化的、由眾多參與者組成的復雜系統，個體可在這個系統中產生動態的心理特征[30]。在面臨緊急任務時，良好的環境因素能夠調節該任務帶來的心理壓力[31]。此外，時間緊迫性是壓力的重要來源[32]，而安全氛圍能夠影響心理壓力[33]，積極的安全氛圍會減少時間壓力需求[34]。因此，提出假設H4：外部環境對任務壓力具有負向作用，外部環境越良好，所感受到的任務壓力越小。

1.2.5 外部環境與認知評估的關系

對于選擇公交出行的乘客來說，在進入車廂后會通過所處環境將乘車感受與交通信息融合，并結合個人特征、身體生理狀態等因素對行程產生特有的認知[35]。交通網絡越復雜，出行者的感知時間越長[16]。居民對出行的認知感受與行程的特點(道路是否擁堵、交通環境是否復雜等)密切相關[36]。安全氛圍能夠對個體的安全認知水平產生顯著的正向影響[37]。此外，個體的認知具有彈性，即使在認知遭受刺激的情況下，其認知仍然能隨著與外界交流的變化表現出向原有水平恢復的能力[38]。因此，提出假設H5：外部環境對認知評估具有正向作用，外部環境越良好，對事件的認知評估越積極。

1.2.6 任務壓力與認知評估的關系

認知評估理論認為，個體在壓力下會對自身和環境需求進行評估[39]，具有焦慮特質的個體對于壓力的認知評估較高[40]，心理所承受的角色壓力越大，對于事件的認知評估越負面。在途時間是影響乘客對出行效率評估的重要因素[41]，當面臨高時間壓力時，個體對情境信息的評估趨于表面化，其認知水平相應較低[42]。因此，提出假設H6：任務壓力對認知評估具有負向作用，任務壓力越大，對事件的認知評估越消極。

2 數據獲取與因子分析

研究人員在西安市通過乘坐公交的形式在不同時段、不同線路向乘客發放并收回問卷共計600份，具體調查時段和線路見表1。為了保證調查結果的可信度，在調查的過程中，研究人員需向受調查者強調調查內容均以乘客做出失誤行為為前提，隨后完成問卷調查數據的收集工作。

表1 調查時段和線路

2. 1 問卷調量數據的描述性統計分析

對問卷調查數據進行描述性統計分析，得到的基本信息見表2。樣本數據顯示：公交乘客中男性比例略高于女性，且以中青年居多，出行目的多為通勤；該年齡段人群具有一定的社會閱歷和自我認知，能夠將自身帶入失誤行為情境中，保證了問卷調查結果的有效性；非常了解公交出行安全知識的乘客數量僅占樣本數量的4.33%，而缺乏安全知識的乘客通常存在一定的認知偏差，如對公交港灣之外禁止停車、行車途中不得與駕駛員交談等基本安全知識沒有深刻的認知。為了保證樣本數據的可靠性，將乘坐頻率低于5次/周的樣本剔除，最終確定有效問卷463份，問卷有效率為77.17%。

表2 問卷調查數據的描述性統計分析

2. 2 問卷調查數據的信度與效度分析

對問卷量表問項調查數據進行信度與效度分析[43]，其結果見表3。

信度分析主要用來檢測量表各問項是否具有一致性，常用方法為Cronbach’sα信度系數法，內部一致性系數Cronbach’sα值越接近于1，表明量表中各問項的內部一致性越高，一般認為Cronbach’sα值大于0.7時，量表問項具有可靠的信度。由表3可知，各初階因子的Cronbach’sα值均大于0.7，表明量表問項的內部一致性良好，量表具有可靠的信度；累計方差貢獻率達到78.66%，符合調查量表的要求。

表3 問卷數據的信度與效度分析

注：Sig.表示Bartlett球形檢驗統計量顯著性水平，Sig.<0.05時，表明該問卷適合做因子分析。

通過效度分析獲取量表的最佳因素結構，對問卷進行Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)檢驗及Bartlett球形檢驗。KMO檢驗即通過比較量表各問項之間相關系數的大小，判斷變量間的相關性，KMO值越接近于1，表明變量間的相關程度越高，問卷越適合進行因子分析。Bartlett球形檢驗即通過檢驗各變量是否獨立來證明問卷數據的效度，其中Chi-squared表示近似卡方值，該值越大，表明問卷數據的效度越高；Bartlett球形檢驗統計量顯著性水平Sig.<0.05，表明問卷適合做因子分析。由表3可知，個人情緒、認知評估、任務壓力、外部環境4個高階因子的KMO值分別為0.816、0.823、0.807和0.833，Bartlett球形檢驗值在0.001水平上顯著，表明該問卷適合做因子分析。

2. 3 問卷調查數據的驗證性因子分析

為了驗證量表因素結構與采集的調查數據是否契合，以及各因素指標變量可否作為潛在變量的有效測量變量，對問卷各項指標進行了驗證性因子分析[43]，觀察組合信度(Composite Reliability，CR)和平均方差抽取量(Average Variance Extracted，AVE)，其結果見表4。

CR值反映潛在變量題項的一致性，CR>0.7時認為潛在變量具有較好的建構效度；AVE值顯示指標變量中被潛在變量解釋的變異量百分比，AVE值愈大，測量誤差愈小，AVE>0.5時認為觀察變量被其潛在變量解釋的變異量高于被測量誤差解釋的變異量。由表4可知，個人情緒、認知評估、任務壓力和外部環境4個潛在變量的CR值分別為0.765 5、0.829 7、0.782 6和0.826 8，均大于0.7；4個潛在變量的AVE值分別為0.657 4、0.706 7、0.642 7和0.708 7，均大于0.5，認為量表內在質量較好。

表4 問卷調查數據的驗證性因子分析

綜上分析可知，因子的信、效度以及潛在變量的整體組合信度表明問卷題項設置可行，能夠為建立公交乘客情緒狀態影響因素的結構方程模型提供可靠的測量數據來源。

3 結構方程模型的構建

3.1 結構方程模型(SEM)構建與指標擬合

結構方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是行為與社會領域量化研究的重要統計方法，可對多原因多結果事件的因果關系進行有效測量與驗證[44-45]。很多學者將SEM模型運用于人的心理和行為關系研究，如史晨軍等[46]構建了駕駛員疲勞駕駛行為SEM模型，探討了影響駕駛員疲勞駕駛行為的心理因素以及各因素間的相關關系；王永剛等[47]構建了民航機務人員自我效能感與不安全行為關系的SEM模型。本文根據理論分析中的關系假設，構建了公交乘客失誤行為下情緒狀態的結構方程假設模型，見圖1。

圖1 公交乘客失誤行為下情緒狀態的結構方程假設模型Fig.1 Structural equation hypothetical model of emotional state of bus passengers under self-mistake conditions注：e1～e12為對應潛在變量的殘差項，下同。

對結構方程假設模型進行指標擬合，其擬合結果及適配模型理想指標的數值范圍見表5。

表5 結構方程假設模型指標的擬合結果及適配模型理想指標的數值范圍

由表5可知：假設模型的卡方值χ2=133.329，卡方自由度比χ2/df=6.349，顯著性概率p=0.000<0.05，達到顯著水平，拒絕虛無假設，表明假設模型與實際數據無法契合；假設模型的殘差均方和平方根RMR=0.333>0.05，漸進殘差均方和平方根RMSEA=0.154>0.08，比較適配指數CFI=0.895<0.90，規準適配指數NFI=0.888<0.90，增值適配指數IFI=0.895<0.90，僅適配度指數GFI為0.902，達到0.9，該擬合結果表明假設模型適配度不佳，需對假設模型進行修正。

經過對假設模型不斷修正，將“角色壓力”和“行為傾向”的誤差變量設定為共變關系，可有效減少χ2值，修正模型的χ2值為35.380,χ2/df值為1.769，p值為0.076，其他適配度指標均符合適配模型理想指標的數值范圍，整體擬合度較高，表明樣本數據可與修正模型進行適配。修正后的結構方程模型見圖2。

圖2 公交乘客失誤行為情緒狀態的結構方程修正模型Fig.2 Structural equation modified model of emotional state of bus passengers under self-mistake conditions

3. 2 路徑分析

圖2結構方程修正模型中所呈現的系數為標準化的回歸系數，表示兩個內因變量的直接效果值[43]。標準化路徑系數為正時，表示兩個變量正向相關；標準化路徑系數為負時，表示兩個變量負向相關。該結構方程修正模型標準化路徑系數的檢驗結果見表6。

表6 結構方程修正模型標準化路徑系數的檢驗結果

注：“***”表示顯著性概率p<0.001，達到0.001顯著水平。

由表6可知，結構方程修正模型所估計的6個路徑的標準化路徑系數均達顯著水平；回歸系數值除以估計值的標準誤差為臨界比值(C.R.值)，其絕對值大于1.96時表示估計值達到0.05的顯著水平，標準化路徑系數值的方向與建構的路徑假設符號相同，支持假設成立。

由修正模型及路徑分析可知：認知評估、任務壓力和外界環境均對個人情緒狀態存在顯著影響，其中認知評估、外部環境、任務壓力對個人情緒狀態的直接影響效果值分別為0.531、0.468、-0.358，此結果表明公交乘客的認知評估對個人情緒狀態的直接正向影響最大，而調查數據顯示公交乘客普遍未正式接受過公交乘坐安全教育，自身需求與規則制度發生沖突的根本原因為乘客對公交運行的基本常識缺乏認知了解，因此加強公交乘客的安全教育和對情景的正確評估有助于穩定公交乘客在失誤行為下的情緒狀態；時間壓力對于公交乘客的情緒狀態和行為傾向有顯著的負向影響，若由于乘客自身失誤導致行程延誤，其情緒狀態和行為傾向會因受到時間緊迫性的影響而呈現消極狀態；角色壓力與行為傾向具有共變關系，角色壓力越大，行為傾向可能會朝著消極狀態的方向發展；擁堵的交通環境和嘈雜的車內環境易使公交乘客產生消極情緒；當乘客做出失誤行為導致需求得不到滿足時，司機良好的服務態度和車內緩和的氛圍有助于乘客情緒狀態的穩定。

外部環境、任務壓力可分別通過認知評估這一中介變量影響公交乘客的個人情緒狀態，其間接影響效果值分別為0.129、-0.198(間接影響效果值由同一間接路徑內系數相乘得到)，此結果表明糟糕的外部環境和內在任務壓力會使得乘客的心理負擔過大，導致其認知水平降低，對情景的分析評估過激，從而引發非理性行為傾向；外部環境通過任務壓力這一中介變量對個人情緒狀態的間接影響效果值為0.138，此結果表明外部環境愈糟糕，愈有可能增加乘客的任務壓力，使其情緒不穩定；外部環境、認知評估和任務壓力對個人情緒狀態的影響總效果值分別為0.735、0.531、-0.556(總效果值由各條路徑系數相加得到)，可見外部環境對個人情緒狀態的綜合影響最為顯著。因此，在公交乘客失誤行為發生后，維持溫和的外部環境可有效地保證乘客處于穩定的情緒狀態。

4 結 論

(1) 公交乘客在自身失誤行為發生后的個人情緒狀態主要受到外部環境、任務壓力和認知評估的影響。認知評估對于個人情緒狀態的直接影響效果相較于外部環境和任務壓力更為顯著；外部環境通過影響公交乘客的認知評估和任務壓力，對個人情緒狀態的綜合影響效果顯著。因此，外部環境越溫和、任務壓力越緩和、認知評估越積極，個人情緒狀態越穩定。

(2) 公交乘客對于自身失誤行為這一刺激事件的安全認知水平和對風險情景的評估能力受到外部環境和任務壓力的影響，而認知評估能夠顯著地正向影響其在失誤行為后的情緒狀態和行為傾向。因此，加強對公交乘客的安全知識教育，將風險案例融入到安全教育中，將有利于提高乘客的安全意識，使其在失誤行為發生后保持情緒的穩定性。

(3) 時間壓力和角色壓力對于公交乘客的情緒狀態和行為傾向具有顯著的負向影響。充足的行程時間能夠抑制乘客消極情緒的產生，合理規劃出行時間和路線是緩解任務緊迫性的有效方法。

(4) 日常生活中公交乘客時常會做出失誤行為,車內乘客應及時對司乘沖突加以善意勸阻，營造緩和的車內氛圍；公交公司在對司機的教育中應注重并加強司乘沖突場景的應急培訓，設立應急預案，培養司機的規則意識。

(5) 除本研究主要考慮的外在因素外，影響公交乘客情緒狀態的因素還有很多,后續的研究將側重于對不同年齡、職業以及性格特質的乘客進行多群組分析，使修正后的模型更科學，適配性更高。