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行人闯红灯违规行为机理分析

范文

陈莉?丁佳义恒?余米

摘要本文通过实地观测采集了行人闯红灯的数据，并进行了行人闯红灯违规行为机理的分析。首先，在对总体数据进行统计分析的基础上，得出性别、群体环境因素、违规成本等对闯红灯行为都有显著的影响的结论，然后在借鉴相关文献的基础上，构建出了行人违规行为的决策模型，模型包括四大类因素：个体因素、环境因素、预期价值因素、反馈因素，最后给出了防止行人闯红灯的治理措施和建议。

关键词违规闯红灯机理分析

一、引言

当前我国行人闯红灯违规行为极为常见，仅深圳一地，2014年共查出此类违规行为160142宗。行人闯红灯不仅会威胁行人自身的安全，而且增加了其他交通事故发生的概率，后果极为严重。据有关部门统计，2009～2013年，每年由于行人闯红灯导致的交通事故死亡人数占因行人肇事导致死亡人数的21.5%。

除此之外，行人闯红灯还会导致路口滞留车辆增加、通行能力下降，在车流高峰期加剧交通拥堵。因此，各地政府纷纷出台各项政策法规整治这一违规行为，如，2013年5月23日开始，深圳市出台了行人闯红灯处罚新标准，行人闯红灯也将被记录到全国交通违法系统。2015年7月31日，深圳市交警局通报，从8月起出台行人出行信用报告，行人闯红灯行为将被纳入个人征信体系。2015年8月，深圳市交警局加大整治力度，严查行人乱闯红灯的行为。但就最新公布的深圳市城市交通文明指数显示，行人和非机动车违法率依然高达33.3%，[1]由此可见，陆续出台的各项法规收效并不明显。

本文首先对行人闯红灯违规行为的观测现状进行描述，并结合相关文献研究结论，归纳出行人闯红灯违规行为的四大类影响因素，再围绕相关理论，构建出行人闯红灯违规行为的决策模型，最后给出减少这一违规行为的相关建议。

二、实地调查数据分析

本次调查选取深圳市南山区海德二道和文心五路相交处十字路口的两条人行横道作为实地观测样本点，分别记录为A路口、B路口（见表1）。该观测样本点位于南山商业文化中心区，步行范围内有海岸城、保利、天利三大购物中心，所处商圈周围公交、地铁线路齐全，交通十分便利。周末休闲时，该路口车流量、人流量较大，为观测行人闯红灯违规行为提供了良好的条件。

观测样本点处为双向四车道，路宽约为15米。为了保证所观察人群的多样性，故选择周六为本次的调查时间，且该路口所处商圈的大多数商户从上午10点开始营业，因而确定的两个观测时间段分别是10：00～13：00和16：00～19：00。

（一）整体数据分析

表1是根据实地观测数据整理得出的行人闯红灯违规行为的总体分布情况。

表1中的总等待人数指的是，每个时间段所有红灯周期内等待人数的总和；闯红灯人数指的是每个时间段所有红灯周期内闯红灯人数的总和；百分比指的是闯红灯人数占总等待人数的比例。本次调查观测到闯红灯人群主要分为三类：单独个体、群体以及带孩子的家长。单独个体表示闯红灯时行为人为单独状态，即个体出行；群体表示闯红灯时行为人为群体状态，即两人或两人以上同行；带孩子的家长表示闯红灯时行为人带孩子同行。

从本次观测的结果来看，相对于其他而言，深圳市的行人闯红灯现象并不算严重。吴潇在《对海淀区黄庄路口行人闯红灯的统计调查与分析》中的观测结果是，“行人违规率都在80%以上”；林洁鹏在《行人闯红灯的系统思考》中指出“行人闯红灯现象还是十分突出（违法人数占总人数的80.5%）”；刘子叶在《行人闯红灯行为研究》中指出“违规者所占比例最高可达77%”；而在本次调查中，闯红灯的百分比最高值只有22.03%。

从闯红灯分布百分比来看，单独个体和群体所占比重比较大，带孩子的家长闯红灯的比重很小。另外，在12：00～13：00和17：00～18：00这两个就餐时间段，群体闯红灯比重都高于单独个体闯红灯比重，其原因可能是就餐时间人们多以群体的状态出行，相对于个体数量，群体数量较多；其二，以群体状态闯红灯时，闯红灯行为的预计成本会因为同行人数较多而被分摊，进而削弱了预计成本的影响。

（二）具体数据分析

通过对本次观测数据的深入整理与分析，我们发现并验证了性别、群体环境因素与违规成本对闯红灯违规行为都有一定的影响。

1.性别对违规行为的影响

如表2所示，在发生了闯红灯行为的观测样本中，男性带头闯红灯的频率明显高于女性。这反映出了在当前社会下，对男性的角色期望使得其更倾向于冒险，更容易试图突破既定规则的约束。

2.群体环境因素对违规行为的影响

在本次调查中，可以很明显地发现，在红灯等待时长内，若对面有行人闯红灯，那么观测方行人闯红灯的概率会大大增加，将观测数据通过SPSS.19的分析，我们得到表3的结果。

从表3中可以看到，对面是否有人闯红灯与闯红灯总人数间的相关系数为0.132，其P值为0.037，在α=0.05的条件下显著。因此，对面是否有行人闯红灯指标与本侧闯红灯行人总数指标之间呈显著正相关关系，也说明了群体环境因素对闯红灯违规行为有一定程度的影响。

3.违规成本对违规行为的影响

（1）车流密度与闯红灯行为的关系。在行人的闯红灯违规行为决策中，车流密度的大小直接决定了行人闯红灯的成本的高低，车流密度较低，行人默认闯红灯成本较低，违规的可能性较大。通过SPSS.19的分析，我们得到了表4的结果。

从表4中可以看出，车流密度与闯红灯的总人数之间的相关系数为-0.121，其P值为0.057，在α=0.1的条件下显著，表明二者存在较为显著的负相关关系，这说明当车流密度较大时，行为人对违规成本的预期会上升，因而选择放弃闯红灯违规行为。

（2）是否携带儿童对闯红灯行为的影响。在我们观测的样本中，可以发现携带儿童的个体极少采取闯红灯的行为。在全部219例带孩子的个体中仅有两例实施了闯红灯的决策，这说明家长普遍认为携带儿童闯红灯的危险性高于独自闯红灯，且可能对儿童的教育产生不利影响。（如表5）

上述两项可以说明，个体在进行违规决策时确实会考虑到其违规的成本，当成本较高时，行为人将会放弃其违规行为。

三、行人闯红灯违规行为的机理分析

（一）影响行人闯红灯违规行为的因素分析

作为最典型的社会违规行为之一，国内外的学者针对行人闯红灯的违规行为进行了一系列的研究。

Sigelman，C.K & Sigelman，L（1976）的研究结果表明，年龄和性别与违规行为之间存在着一定关系。Moyano Diaz，E（2002）发现年龄和性别与违规行为之间存在着一定关系，一般而言，男性要比女性更倾向于违规，30岁以下的被试者要比30岁以上的被试人员更倾向于违规。以上研究表明，行为人的个体特征因素会对其违规行为造成一定程度的影响。

英国学者N.rouphail，日本学者Asaba和Sait等人针对信号灯体系设置对行人闯红灯的行为进行了研究，他们发现行人对红灯时长的忍耐存在上限，红灯时长的设置会在很大程度上影响行人的违规决策，同时Baass等人更发现，40s以上的等待时间会导致行人冒险穿越。国内进行同样研究的还有任森、冀杰等人。

闫晨提出：“影响行人闯红灯的因素包括：行人区等待的人数、行人群的等待时间、机动车辆的速度、机动车的车头时距。”刘光新等人进一步指出：“在行人过街时受到车流干扰时，因为车流与行人之间相互影响，行人穿越车流时的步行速度要稍低于行人在人行道绿灯周期时穿越的步行速度。”由此可见，车流量的大小是行人是否闯红灯决策时的一个重要影响因素。这些研究总体上认为合理的规则设置以及相对安全的闯红灯环境是影响违规行为的重要因素。

聂小飞指出，违规者在执行超速违规行为时将已有的驾驶经验加入实际的行为控制中，降低了知觉行为控制对实际行为的预测作用。Conner（2007）研究发现，态度、道德规范、预计后悔度和过去的行为对超速行为意愿的影响作用显著。吴昌旭认为行人在缺失外在约束力的情况下，违章成本较低，成功达到目的的违章行为又会强化下一次采取同样行动，这些实践经验都会导致部分行人存有侥幸心理作出违章过街的决策。以上研究表明，过去的经验、惩罚、负强化等反馈因素会对行为人的违规决策产生影响。

宋守信、武淑平进一步论证了“违章行为是违章者心理动机强度和对行为结果实现意图而不发生事故的可能性估计的函数”。孙世君等人则将期望理论运用于行人违章行为心理研究，并发现：“从期望理论角度来考虑，效价V指行人感受到的违章行为最终目的对自己的吸引力或排斥程度，这与行人的需求有关；期望值E指行人违章行为发生的可能性即违章行为实现的概率；最终违章对行人的激励力量M=VE。M值越大，违章对行人的激励作用越大，行人违章的可能性越大。”以上研究均表明，行为人进行违规决策时会受到预期价值判断的影响。

综上所述，本文将从个体因素、环境因素、反馈因素和预期价值因素四个指标入手，构建行人闯红灯违规行为模型，上述四个因素的具体含义如下所示。

1.个体因素

个体因素包括个人的心理特质、生理特质、学历经历三个方面，根据知觉原理，知觉过程受到个体特质（态度，人格，动机，兴趣，过去经验与期望）与个体差异（性别，年龄）的影响，而个体的决策方法和决策质量又在很大程度上受到个人的知觉影响。

2.环境因素

环境因素指的是行为人进行决策时所处的具体环境，包括自然属性的环境（天气、地形等）与社会属性的环境（规则设置、所处群体特征等）。这些共同构成了行为人决策时的信息依据。

3.预期价值因素

预期价值指的是行为人在决策时预估的其行为的收益及成本。弗鲁姆的期望理论认为，人总是渴求满足一定的需要并设法达到一定的目标，这个目标在尚未实现时，人在行为时感受到的激励大小，取决于目标价值的大小，也就是收益与成本的差距的大小。同时，由于个体、环境等差异的存在，不同行为人的预期价值判断也存在差异。

4.反馈因素

反馈因素是指行为人过往决策实施后产生的对这一轮决策构成影响的后果因素，这些后果因素将成为个体经验的一部分，对未来的决策产生影响。

（二）行人闯红灯违规行为模型分析

根据前面的实地调查结果，当行人面临闯红灯的行为决策时，受到以上多个因素的影响。例如，从描述统计结果来看，当对面方向存在带头违规的个体时，本侧往往会有大量的行人被带动闯红灯；在本侧带头闯红灯的个体中，男性的比例明显超过女性，这分别说明了环境因素与个体因素对其决策的影响。另一方面，从相关分析结果来看，当车流密度较大时，行人往往会出于对成本的较高判断选择放弃闯红灯的行为。同样地，从携带儿童的个体中极低的违规比例中也可以看出，当个体预期价值判断中的违规成本较高时，该个体将作出放弃违规行为的决策。这些事实分别反映了上述因素对行为决策各自的影响。

针对影响违规行为因素的内在联系，潘汉中等人在《信号交叉口行人违章过街从众心理研究》中提出了闯红灯是一个系统的决策行为的观点，并构建了行人在过马路时的决策模型。该模型包括：行人到达→判断交叉口情况→实施过街等三个环节，表明规则设置、现场情境与个人判断都会对行为人的决策产生影响。在此基础上，由于考虑到行为人个体特征的差异，环境对个体的作用以及同一个体在不同时点的判断由于受到过往经验的影响而产生的非孤立性，我们进一步地认为，影响违规决策的各因素间存在着交互的作用关系。

由此，我们构建了行为人违规行为的决策模型（如图1）。

具体而言，行为人违规行为的决策过程如下：当面临违规决策时，环境因素与反馈因素作为客观性要素为行为人的决策提供信息，个体结合自身特点分析行为的预期收益与成本，产生对行为预期价值的判断，最终由此作出决策。其结果将生成新的反馈因素，成为下一次决策的影响因素。同时，由于作为客观现实与主观判断之间的纽带的个体存在差异，因此不同个体对同一情境的判断也会有差异，从而产生不同的决策。

（三）行人闯红灯违规行为模型的应用

根据以上的行人违规行为决策模型的分析，我们认为增加违规的预期成本、降低其预期收益是防止行人闯红灯的基本思路。同时，由于预期成本及预期收益取决于个体基于反馈因素和环境因素的主观判断，因此，本文提出的建议亦基于该模型所涉及的几大类因素。

从个体因素角度而言，需要加强危险感知教育和交通事故严重性宣传，培养市民遵守交通规则的道德意识，增加其违法的道德压力，并加强社会诚信体系建设，引导人们崇尚法治、敬畏道德、遵循规则，形成正确的社会价值取向。

从环境因素角度而言，可以将红绿灯引入智能化控制，一些交叉口在行人高峰时段适当延长绿灯时长，行人少时再适当缩短绿灯时长，实行分时管理和精细化管理。

从反馈因素角度而言，应当学习借鉴国外城市治理闯红灯行为的有益经验，把治理闯红灯的违法行为上升到更高的制度建设层面，加大对闯红灯行为的执法和惩戒力度，让闯红灯者支付更多的违法成本，尤其应该重点处罚首个闯红灯者，形成一定的震慑作用。同时保证足够的人力物力投入，常抓不懈，促使人们对交通规则的敬畏、尊重与自觉服从，进而形成大的社会威慑力。

四、结语

本文基于实地观测数据围绕相关文献进行分析，归纳出行人闯红灯违规行为四大类影响因素并构建决策模型，进而对模型进行应用，提出了减少行人闯红灯违规行为的相关建议。本文所得结论可为建立减少行人闯红灯违规行为相关机制提供一定的参考。

（作者单位为深圳大学管理学院）

[作者简介：陈莉（1977—），女，湖北人，深圳大学管理学院副教授，研究方向：技术经济及管理，供应链管理等。]

参考文献

[1] Conner，M . Application of the theory of planned behavior to the prediction of objectively assessed breaking of posted speed limit[J] . 2007.

[2] M Asaba，T Saito . A study on pedestrian signal phase indication system[J] . 1998.

[3] Baass K G . Review of European and North American practice of pedestrian signal timing[J] . 1989.

[4] Moyano Diaz，E . Theory of planned behavior and pedestrians'intentions to violate traffic regulations[J] . 2002.

[5] 任森，冀杰.消除“红灯等待”焦急心理的安全措施及可行性分析[J].交通标准化，2010（24）.

[6] 宋守信，武淑平.基于期望理论的违章管理思维模式探讨[J].中国安全科学学报，2007，17（9）.

[7] 闫晨.基于元胞自动机的十字交通路口交通流的研究和仿真[D].北京交通大学硕士论文，2013.

[8] 聂小飞.基于计划行为理论的交通违规研究评述[J].交通企业管理，2011，26（12）.

[9] 吴昌旭，马舒，庄想灵.行人过街的认知心理过程和模型[J].心理科学进展，2013，21（7）.

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