Autonomous vehicles: What are your intentions?

自动驾驶汽车：你们的意图是什么？

作者：Darren Wishart, Shelly Weaver, Anna Apuli

1.引言

近年来，自动驾驶汽车因其潜在的安全、环境与社会效益而备受关注。全球道路交通事故每年造成大量伤亡，而多数事故源于人为操作失误，凸显了自动驾驶技术在提升道路安全中的重要性。然而，技术成熟度、基础设施适配、法律法规完善、系统可靠性以及公众对成本和安全的顾虑，仍是影响其社会化推广的关键因素。基于此，本研究通过问卷调查分析澳大利亚成年人在个人与工作情境下对自动驾驶汽车的采纳意图，重点探讨态度、主观规范、感知行为控制与采纳意图的关系，并考察成本、安全、设备故障及操作风险等感知障碍的作用，为政策制定、基础设施规划及公众教育提供实证依据，推动自动驾驶汽车安全、有效地融入社会交通系统。

2.研究内容

本研究运用计划行为理论，模型如图1 所示，以 254 名澳大利亚成年人为样本，采用线上问卷调研，探究自动驾驶汽车采纳意愿的驱动与阻碍因素。研究测量民众对自动驾驶的态度、亲友及同事两类主观规范、感知行为控制与采纳意愿，同时设置成本、黑客隐私、设备系统故障、基础设施适配、法规、操作失误六大感知障碍变量。对比主要为个人驾驶和工作驾驶人群的意愿差异，检验感知障碍是否在心理社会因素与采纳意愿间起调节作用。研究分析各心理变量、感知障碍与采纳意愿的相关及回归关系，验证四项研究假设，剖析不同障碍因素对采纳意愿的差异化影响，同时考察年龄、性别等人口特征带来的差异，系统厘清影响公众自动驾驶接纳意向的关键心理与现实阻碍因素。

图1 理论模型

3.研究方法

3.1参与者

本研究通过社交媒体以及与研究者专业人脉相关的机构，共招募339名研究对象，最终有254人完成问卷调查，问卷有效回收率为74.92%。研究对象需持有有效澳大利亚驾照方可参与。

受试者年龄介于18至81岁之间，平均年龄37.89岁，标准差为14.33岁。性别分布方面，女性占58.7%，男性占40.1%，其他/未明确性别占1.2%。职业分布上，绝大多数受试者为专业技术人员，占比58.3%；其余依次为失业人员（12.2%）、管理人员（9.2%）、文职及行政人员（9%）、销售人员（4.3%）、技术及技工人员（3.2%）、社区及个人服务人员（2.8%）、普通劳工（0.8%）、机械操作员及司机（0.4%）。

受试者驾龄从不足1年至60年不等，平均驾龄18.94年，标准差为14.08年。工作相关驾驶时长每周最高达40小时，平均每周3.77小时，标准差4.82小时；个人出行驾驶时长每周最高达30小时，平均每周5.04小时，标准差4.58小时。

超过半数受试者日常驾车主要用于个人出行，占比55.5%；以工作出行为主的占29.1%；工作与个人出行驾驶时长相当的占15.4%。95.3%的受试者目前未拥有电动汽车，79.1%的受试者此前从未浏览过自动驾驶汽车相关宣传手册。本次研究采取自愿参与原则，所有作答信息均予以匿名处理。

3.2 研究流程

本研究已获得格里菲斯大学人类研究伦理委员会的伦理批准（审批编号：2020/863）。符合条件的受试者会收到在线知情说明与知情同意书链接，只有在线签署知情同意的人员方可进入正式问卷环节。完成整套问卷大约需要30分钟，问卷所有题目均为必答题，作答完成后方可提交。本研究使用SPSS 29.0统计软件及PROCESS宏程序4.2版本开展量化数据分析。

3.3 测评量表

3.3.1 人口统计学信息

问卷收集受试者的年龄、性别（男性、女性、不愿透露/其他）、职业（选取澳大利亚统计局划分的八大职业类型，2019）、驾龄、每周个人及工作用途平均驾驶时长等信息。同时设置判断题，询问受试者当前是否拥有电动汽车、是否使用过自动驾驶汽车、是否阅读过自动驾驶汽车相关资料。

3.3.2 计划行为理论相关维度

参考以往运用计划行为理论研究自动驾驶技术接受度的相关文献，改编出33道题目，用以测评受试者对自动驾驶汽车的态度、主观规范（亲友、同事）、感知行为控制以及未来使用意向。

所有题目采用7点李克特量表计分，1分代表完全不同意，7分代表完全同意。其中态度维度共7题，例如“我愿意使用自动驾驶汽车”；主观规范维度共12题，其中，亲友、同事相关题目各6题，例如“如果我使用自动驾驶汽车，我的亲友会表示支持”“如果我使用自动驾驶汽车，单位同事会表示支持”；感知行为控制维度共7题，例如“我能够熟练操作自动驾驶汽车”；使用意向维度共7题，例如“自动驾驶汽车普及后，我计划选择使用”。

本研究采用古特曼λ系数检验各分量表题项信度，所有题项系数均高于0.80，各分量表组合信度也超过0.80。各分量表整体信度表现良好，删除任一题目均无法提升信度系数，克朗巴哈α系数区间为0.76-0.91。

3.3.3 感知使用障碍

本研究参考Raj et al. (2020)提出的十大自动驾驶汽车使用障碍，为保证内容简洁清晰，将其整合为6个测评题项。采用7点李克特量表（1分=完全不同意，7分=完全同意），让受试者评判各类障碍对自身选择使用自动驾驶汽车的影响程度，测评维度包括：购车成本顾虑、车辆被黑客入侵及隐私泄露风险、设备或系统故障、与现有基础设施及交通方式的适配性、政府相关法规、操作失误风险。经检验，题项内部一致性良好，克朗巴哈α系数为0.82。

4.研究结果

4.1 样本特征与人口统计差异

数据筛查检验显示，样本数据满足线性、多重共线性统计假设；由于数据不符合正态分布，本研究采用 Pillai’s Trace 作为多元方差分析检验指标。如表1所示，报告了自动驾驶采纳意愿、年龄、态度、主观规范、感知行为控制及感知障碍各变量的均值、标准差与信度系数。

表1 自动驾驶采纳意愿、年龄、心理社会因素与感知障碍的描述性统计及相关系数

以个人驾驶为主和以工作驾驶为主的受访者在自动驾驶采纳意愿、态度、亲友及同事主观规范、感知行为控制、感知障碍上均无显著差异；不同性别群体的自动驾驶采纳意愿也不存在显著差异，后续分析统一采用全体样本，并将年龄作为协变量纳入模型。

4.2变量相关性分析

如表1所示，相关分析结果表明：态度、亲友主观规范、同事主观规范、感知行为控制均与自动驾驶采纳意愿呈显著正相关；感知障碍与采纳意愿呈显著负相关；年龄与态度存在显著负相关，其余人口与变量间相关关系较弱。

4.3心理社会因素对采纳意愿的回归分析

本研究采用分层多元回归分析心理社会因素对自动驾驶采纳意愿的预测作用，回归结果如表2所示。控制年龄变量后，态度、亲友主观规范、职场同事主观规范显著正向预测自动驾驶采纳意愿，感知行为控制对采纳意愿无显著预测作用。整体心理社会因素共解释采纳意愿86.2%的变异量。

表2 心理社会因素预测自动驾驶汽车采纳意愿的分层多元回归模型

4.4感知障碍维度评价及回归结果

受访者对六项自动驾驶感知障碍的担忧程度由高到低依次为：购车成本、基础设施与现有交通适配性、设备及系统故障、操作失误风险、政府法规、黑客与隐私泄露。

分层回归结果如表3所示，控制年龄后，感知障碍整体可解释采纳意愿 24.5% 的变异。其中成本顾虑与采纳意愿呈显著正相关，设备系统故障担忧、操作失误风险顾虑显著负向影响采纳意愿；黑客隐私、基础设施适配、政府法规顾虑无显著预测作用。

表3 感知障碍预测自动驾驶汽车采纳意愿的分层多元回归模型

4.5感知障碍的调节效应检验

依次检验感知障碍在态度、亲友主观规范、同事主观规范与采纳意愿之间的调节作用。结果显示各回归整体模型均显著，但感知障碍并未显著调节上述变量与采纳意愿的关系，即感知障碍不会弱化心理社会因素对自动驾驶采纳意愿的作用路径。

5.结论

本研究发现，个体态度、亲友与职场同事两类主观规范均能正向提升自动驾驶采纳意愿，而感知行为控制对采纳意愿无显著预测作用；设备系统故障、操作失误风险的安全顾虑会显著抑制采纳意向，成本顾虑反而与采纳意愿呈正向关联，且安全关切对公众决策的影响远高于购车成本。个人主导驾驶与工作主导驾驶人群、不同性别受访者的采纳意愿均无明显差异；成本、基础设施适配、系统故障是公众最关注的三大感知障碍，但其并未在心理社会因素与采纳意愿间发挥显著调节作用。研究表明，公众对自动驾驶的接纳更依赖正向态度与社会氛围，安全属性是影响民众接受度的核心考量，民众愿意为高安全性能的自动驾驶技术承担更高购车成本。政府与车企可重点宣传自动驾驶安全优势、完善道路基础设施配套、健全行业法规体系，依托社会规范引导提升公众接纳意愿。

6.参考文献

Wishart, D., Weaver, S., & Apuli, A. (2023). Autonomous vehicles: What are your intentions?. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 99, 450-459.

7.点评

本文选取自动驾驶公众采纳意愿为研究主题，紧扣智能交通发展现实热点，研究视角具有较好的理论价值与实践意义。文章以计划行为理论为基础，引入态度、主观规范、感知行为控制及感知障碍等变量，研究框架完整合理。采用问卷调查收集数据，通过相关分析、分层回归、调节效应检验等统计方法开展实证研究，分析过程规范严谨。研究结论对政府政策制定、车企宣传推广、基础设施建设均有参考意义。同时研究也存在一定不足，采用便利抽样样本代表性有限，未划分自动驾驶等级，仅为截面调研，缺乏实际行为验证。未来可扩大样本覆盖面、细分自动驾驶自动化等级与时间跨度，进一步完善理论模型与边界条件检验。

注：由于水平有限，翻译中难免存在不准确或错误之处，请以原文为准，并欢迎指正。

知识搬运工（翻译者）丨 吉丹凤

审核丨 高雅

出品丨 合肥工业大学 运输与安全研究所

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