老年驾驶员对盲点监测的接受度：一项在中国呼和浩特的结构方程模型研究

《Journal of Transport & Health》：Acceptance of blind spot monitoring among older drivers: A structural equation modelling study in Hohhot, China

　　

摘要 简介 人口老龄化的加速使研究者愈发关注老年驾驶员的福祉与独立驾驶能力之间的关系。先进驾驶辅助系统（ADAS）或许能够辅助老年驾驶员，但其效益不仅取决于技术可行性，还取决于用户接受度。本研究考察了老年驾驶员接受盲点监测（BSM）——ADAS的一项重要功能——的相关因素，具体体现为其使用意向。 方法 本研究在中国呼和浩特开展了问卷调查。研究依托技术接受模型（TAM）与计划行为理论（TPB）整合框架，纳入三个情境化变量：感知使用障碍、感知功能下降与感知成本。采用结构方程模型（SEM）检验所提出的关系。 结果 SEM结果显示模型拟合良好。感知有用性与感知易用性均与使用BSM的行为意向呈正相关，其中感知有用性的直接关联最强。感知成本与使用BSM的行为意向呈负相关。主观规范与使用BSM的态度与感知有用性和感知易用性正相关，而感知使用障碍与这两个变量均负相关。感知功能下降与感知有用性正相关。该模型解释了老年驾驶员使用BSM行为意向变异的45.6%。 结论 研究结果为改善适合老年群体的ADAS的沟通方式、用户引导以及经济性考量提供了初步启示。特别是，研究建议，更清晰地沟通BSM功能、提供针对性的用户引导以及关注成本相关顾虑，或许有助于提升老年驾驶员自报的使用BSM行为意向。 1. 简介 人口老龄化正在加速，截至2024年底，中国60岁及以上人口已达3.1031亿，占总人口的22.0%（国家统计局，2025年）。随着老年驾驶员数量增多，与年龄相关的生理功能和认知能力下降可能损害驾驶表现，并提高事故与伤害风险（Frolov等，2020），使老年驾驶员安全成为交通安全领域的紧迫问题。 在现有对策中，已有研究指出，车内辅助手段可能帮助老年驾驶员弥补部分与年龄相关的功能局限（Souders等，2017）。然而，既往研究表明，老年驾驶员往往对高度自动化车辆偏好较低（Abraham等，2017）。先进驾驶辅助系统（ADAS）通过提供信息并在必要时自动干预来支持驾驶（Tigadi等，2016），同时使驾驶员保留控制权。这与老年驾驶员的驾驶习惯和心理偏好更为契合（Biassoni和Gnerre，2024）。然而，ADAS的潜在效益不仅取决于技术可及性。驾驶员首先需要获得配备这些系统的车辆，随后需要启用系统，理解并信任其警告，正确加以使用，并在长期内持续使用。现有证据表明，这一过程并不简单：49%的驾驶员表示曾关闭ADAS（Reagan等，2018），且老年驾驶员使用ADAS的频率低于年轻驾驶员（Viktorová和?ucha，2018）。因此，接受度应被理解为从系统可用到实际使用这一更广泛路径中的一个早期环节，而非正确使用、持续使用或安全结局的证据。 ADAS技术包含多种功能，如前碰撞预警（FCW）、车道保持辅助（LKA）和盲点监测（BSM），分别针对不同驾驶任务和事故场景（Damsara和de Barros，2025）。例如，FCW与自动紧急制动（AEB）主要旨在降低追尾事故风险，而BSM则通过向驾驶员提示相邻盲区车辆来减少变道事故（Cicchino，2017、2018）。这种功能区分对老年驾驶员尤为关键，因为与年龄相关的周边视觉、危险识别和颈部活动度下降，可能使他们在变道和并线操作中更难监控相邻车道（Wood等，2024）。BSM通过检测盲区车辆并在变道决策前或变道过程中提供警告信息，直接应对这一任务特定的困难。因此，单独研究BSM能够更具体地揭示老年驾驶员如何评估一项基于警告的ADAS功能，而非将BSM接受度作为对捆绑式ADAS整体反应的组成部分。经验证据也表明，老年驾驶员重视盲区检测，并对BSM相关功能表现出较强的兴趣（Souders等，2017；Deffler等，2022；Asmussen等，2022）。 据此，本研究旨在识别影响老年驾驶员接受BSM的关键因素。所选因素基于技术接受模型（TAM）与计划行为理论模型（TPB）整合框架，简称TAM–TPB模型。考虑到老年驾驶员与年龄相关的功能变化、学习与使用BSM可能遇到的困难，以及对购置、安装和维护经济负担的顾虑，本研究在模型中纳入三个情境化变量：感知使用障碍、感知功能下降与感知成本。研究结果可能有助于识别老年驾驶员接受BSM的关键障碍，并为政策制定者和制造商提供实践启示。 本文其余部分组织如下：第2节为文献综述，第3节介绍接受度模型，第4节描述数据与方法，第5节报告结果，第6节讨论研究结果并作结论。 2. 文献综述 2.1 ADAS接受度的概念与决定因素 ADAS具有提升驾驶安全与交通系统效能的潜力（Masello等，2022），近期研究还进一步考察了不同交通情境下ADAS的安全影响与安全有效性（Costa等，2025；Ding等，2025）。然而，这些潜在效益只有在驾驶员接受并实际使用系统时才能实现。因此，理解接受度的决定因素至关重要。 尽管"接受度"在文献中被广泛使用，其仍是一个多维概念。学界提出了多种定义、模型和测量方法来捕捉其本质（Khattak等，2024）。经验研究通常通过行为意向测量来操作化接受度（Huth和Gelau，2013；Adell，2009），反映个体愿意使用某系统或在系统尚未可用时打算使用它的程度。尽管BSM在中国已商业化供应，但老年驾驶员普遍不熟悉该系统（Wood等，2024）。因此，本研究通过行为意向操作化接受度。 既有研究认为，接受度受社会、认知与个人因素的共同影响，近期的ADAS用户接受度综述也印证了这一点（Damsara和de Barros，2025）。社会影响与主观规范已被证实会影响ADAS的行为意向与用户接受度（Rahman等，2017）。就个人感知而言，接受度常与感知有用性（PU）、感知易用性（PEU）、感知安全性及态度相关（Kaye等，2022；Hagl和Kouabenan，2020；Al Haddad等，2024）。例如，感知安全性与易用性被视为ADAS接受度的显著决定因素（Viktorová和?ucha，2018）。此外，错误认知、不准确知识和对ADAS理解有限，可能削弱其恰当使用与接受度（Greenwood等，2022；Leonardi和Distefano，2025）。近期证据还表明，即便ADAS可用，也可能未被使用，这说明接受度与实际系统使用不应被假设等同（Kim和Oviedo-Trespalacios，2025）。最后，经济可负担性与成本顾虑可能构成接受障碍（Khattak等，2024），而年龄与教育等人口特征也与接受度差异相关（Razak等，2022；Biassoni和Gnerre，2024）。 2.2 建模方法：以TAM–TPB为核心路径 TAM与TPB是解释ADAS接受度最广泛应用的框架（Kaye等，2022；Khattak等，2024；Zhou等，2025；Koteczki和Eisinger Balassa，2025）。TAM主要通过PU与PEU及其对态度的影响来解释行为意向，而TPB通过纳入主观规范与感知行为控制扩展了理论解释范围。在此基础上，UTAUT进一步整合了以往采纳模型的关键决定因素，UTAUT2则通过引入额外的动机与习惯成分将框架延伸至消费者情境（Venkatesh等，2003、2012）。实证上，这些模型对ADAS相关行为意向具有较强的解释力，可解释接受度变异的71%–82%（Rahman等，2017）。然而，老年驾驶员可能因与年龄相关的功能变化、学习与使用警告系统的困难以及对购置、安装、维护成本的敏感性，而不同于一般驾驶员群体（Wood等，2024；Biassoni和Gnerre，2024）。因此，尽管本研究以TAM–TPB作为核心理论路径，但进一步将模型扩展，纳入三个情境化变量：感知使用障碍、感知功能下降与感知成本。这些变量的纳入旨在捕捉老年驾驶员在BSM情境中学习困难与警告使用困难、自感功能下降及成本顾虑（Ani等，2025；Wood等，2024；Khattak等，2024）。 2.3 研究缺口与本研究重点 现有研究为ADAS接受度提供了有用证据，但研究侧重点各不相同。一般性接受度研究已识别出感知有用性、感知易用性、社会影响、态度、知识与成本顾虑在ADAS接受度中的作用（Kaye等，2022；Khattak等，2024；Damsara和de Barros，2025）。这些研究有助于在较宽泛的层面上解释ADAS接受度，但较少能够捕捉老年驾驶员特有的机制。第二类研究更直接地关注老年驾驶员与ADAS，指出年龄、功能下降、信任、感知风险、有用性与易用性均与老年驾驶员对驾驶辅助技术的感知相关（Yannis等，2010；Günthner和Proff，2021；Wood等，2024；Biassoni和Gnerre，2024；Zhou等，2025）。然而，这些研究通常将ADAS作为一般类别处理或进行年龄组间比较，而非在特定ADAS功能层面建模老年驾驶员的接受度。第三类研究考察了盲区检测或BSM相关功能，指出老年驾驶员重视盲区支持并可能对相关系统表现出较强兴趣（Souders等，2017；Deffler等，2022；Asmussen等，2022）。但这些研究尚未完整说明老年驾驶员如何在整合的接受度模型中形成对BSM的接受度相关感知。 基于上述文献，仍存在三个研究缺口。第一，现有发现仍主要来源于一般驾驶员群体，而老年驾驶员可能在功能能力、技术知识、收入约束和驾驶行为上有所不同。若此缺口不予解决，则为一般驾驶员识别的接受度机制可能无法充分解释老年驾驶员如何就其自身驾驶局限评估ADAS功能。第二，许多研究将ADAS视为单一捆绑功能，然而不同功能针对不同的驾驶任务和安全风险。BSM与盲区观察、警告解读与变道决策密切相关，因此其接受度无法从将ADAS作为宽泛类别的研究中完全推断出来。第三，与老龄化相关的决定因素，如学习与使用BSM的感知困难、自感功能下降及财务成本顾虑，在常用接受度模型中仍未得到充分体现。其结果是，PU与PEU可能被视作最终解释变量，而塑造老年驾驶员对有用性与易用性感知的前序因素仍不清楚。 为弥补上述缺口，本研究聚焦于老年驾驶员对BSM的接受度，采用在TAM–TPB框架基础上扩展三个情境化变量的整合模型：感知使用障碍、感知功能下降与感知成本。通过聚焦BSM这一特定基于警告的ADAS功能，本研究旨在提供更有针对性的证据，说明老年驾驶员在BSM情境中如何形成对有用性、易用性、使用障碍、功能支持与成本的接受度相关感知。 3. BSM接受度模型 在本研究中，接受度通过老年驾驶员使用BSM的行为意向操作化，而非实际系统使用或长期采纳。TAM由Davis（1985年）提出，认为PU与PEU影响态度，进而影响行为意向。此处将PU定义为个体认为使用某系统将提升其绩效的程度（Biassoni和Gnerre，2024），将PEU定义为个体认为使用某系统将毫不费力的程度（Khattak等，2024）。将TPB变量整合入TAM是常见做法。

这种综合方法被广泛用于探索驾驶员对高级驾驶辅助系统（ADAS）的接受度（Yannis等，2010）。对于老年人而言，关键特征包括与年龄相关的视觉、听觉、灵活性和注意力的下降。Wood等（2024）发现，不同能力的下降（视觉、听觉、认知、身体）会影响老年驾驶员对ADAS的看法。因此，应考虑感知功能下降。此外，老年驾驶员可能在学习、理解和车内新技术的使用方面面临障碍。先前的研究发现，对ADAS的了解有限和误解可能会影响其适当使用和接受度（Kaye等，2022；Greenwood等，2022）。因此，也应考虑感知使用障碍。此外，价格是购买决策中的一个重要因素。先前的研究发现，感知成本会影响使用新技术的意愿（Ahmetoglu等，2014；Arce Salazar和Oerlemans，2016）。更广泛地说，购买意愿中的价格敏感性引起了广泛关注（Sun，2020）。因此，BSM的感知成本也可能是影响老年驾驶员接受度的关键决定因素。

基于这些证据，本研究在整合的TAM–TPB模型中加入了感知使用障碍、感知功能下降和感知成本。在本研究中，PU表示BSM的感知安全和性能效益，PEU表示学习和操作BSM所需的感知努力。SN捕捉感知社会影响，ATB反映对使用BSM的总体评价。PBU代表感知使用BSM的障碍，主要包括学习和使用系统的困难、警示信息使用无效以及知识或心理准备不足。FD衡量感知与年龄相关的感官、身体和认知下降。PC反映感知经济负担，BI表示使用BSM的行为意向。技术接受度很大程度上由行为意向驱动。在提出的模型中，BI受PU、PEU和PC的影响。PU和PEU受SN、ATB和PBU的影响，PU还额外受FD和PEU的影响。模型和假设如图1所示。

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图1. BSM接受度的理论模型与假设。注：缩写说明：SN，主观规范；ATB，使用BSM的态度；PBU，感知使用障碍；PU，感知有用性；PEU，感知易用性；FD，感知功能下降；PC，感知成本；BI，使用BSM的行为意向。

在图1中，路径表示假设关系，路径上的标签表示对应的假设。据此，提出11个假设：

H1 主观规范正向影响老年驾驶员对BSM的感知有用性。

H2 主观规范正向影响老年驾驶员对BSM的感知易用性。

H3 使用BSM的态度正向影响老年驾驶员对BSM的感知有用性。

H4 使用BSM的态度正向影响老年驾驶员对BSM的感知易用性。

H5 感知使用BSM的障碍负向影响老年驾驶员对BSM的感知有用性。

H6 感知使用BSM的障碍负向影响老年驾驶员对BSM的感知易用性。

H7 感知功能下降正向影响老年驾驶员对BSM的感知有用性。

H8 感知成本负向影响老年驾驶员使用BSM的行为意向。

H9 感知有用性正向影响老年驾驶员使用BSM的行为意向。

H10 感知易用性正向影响老年驾驶员对BSM的感知有用性。

H11 感知易用性正向影响老年驾驶员使用BSM的行为意向。

4. 数据与方法

采用问卷调查收集老年驾驶员对BSM接受度的数据。

4.1 问卷设计

问卷基于先前的研究开发，并针对BSM背景进行了调整。问卷包含两个部分。第一部分收集参与者的社会人口学信息和驾驶相关信息，包括性别、年龄、教育水平、月收入、驾驶经验和对BSM的基础熟悉程度。第二部分包含31个条目，测量BSM接受度的八个维度。所有条目均采用5点Likert量表测量，从1=强烈不同意到5=强烈同意。条目1–4评估感知易用性，条目5–7评估感知有用性。条目8–13测量使用BSM的行为意向。鉴于接受度是多面的（Khattak等，2024），且老年驾驶员对ADAS的看法受安全、移动性和功能性考虑的影响（Wood等，2024），本研究通过将接受度操作化为广泛的使用BSM的行为意向来界定，包括感知适宜性、市场接受态度、驾驶意愿、未来使用计划和推荐意向。这些条目既捕捉了老年驾驶员对BSM反应的评价维度，也捕捉了行为维度，应将其解释为预期的行为意向，而非实际采纳行为。条目14–18评估感知功能下降。条目19–21、22–24和25–27分别测量主观规范、使用BSM的态度和感知使用障碍。条目28–31测量感知成本。详细的条目描述和来源见附录表1。

4.2 量表测试

于2025年4月1日进行了预调查。在排除完成时间极短或答案模式高度重复的回复后，收集的124份问卷中保留了103份。使用SPSS 27进行分析。所有构念均显示出可接受的信度，Cronbach's α值均高于0.7。在所有条目中，Pearson项目-总分相关系数范围为0.707至0.927，CITC值为0.551至0.816，均达到推荐标准。具体而言，对于BI的六个条目，项目-总分Pearson相关系数范围为0.707至0.891，CITC值为0.594至0.816，证实每个条目都对整体量表作出了有意义的贡献。探索性因子分析提取了八个维度，累计解释方差超过60%。预调查条目分析见附录表2。

4.3 调查过程

本调查在中国内蒙古自治区首府呼和浩特市进行。截至2024年底，60岁及以上人口达到79万（占总人口的21.79%），机动车数量达到153万辆（每1000名居民拥有420辆机动车）（呼和浩特市人民政府，2025）。呼和浩特市的老龄化和机动化水平与全国平均水平相当。

本研究同时采用实地调查和在线调查。在实地调查中，经过培训的交通运输工程研究生在老年驾驶员常去的公园收集数据。共选择了三个公园：青城公园、水上公园和南湖湿地公园。其中，第一个公园是位于市中心的长期建成的公园，后两个公园位于郊区。采用面对面访谈方式，每次访谈约30分钟。实地调查于2025年5月15日至7月15日的周末进行。

在在线调查中，使用WJX.cn这一在线调查平台开发了网络问卷。问卷链接发送给老年驾驶员及其家庭成员。在中青年家庭成员的帮助下，老年参与者能够更好地理解研究目的。此外，利用基于家庭的社会群体帮助扩大了样本量。提供了小额激励以鼓励参与。在线调查持续约两个月，从2025年6月24日至8月23日。

在参与者回答相关条目之前，首先询问他们对BSM的先前熟悉程度。此条目用于在正式的BSM评估之前衡量基础熟悉程度。为了减少因先前知识有限而导致的误解，随后向所有参与者提供了BSM的标准化介绍，包括书面说明和简短的演示视频，描述其主要功能、警示逻辑和典型驾驶场景。在实地调查中，经过培训的调查员在必要时提供额外说明。因此，后续对PU、PEU、BI及其他构念的评估反映的是参与者在建立了BSM的共同最低理解之后的判断，而非仅基于其先前的熟悉程度。参与是自愿且匿名的，未收集任何个人身份信息。总共收集了522份问卷，其中449份有效，有效回收率为86.02%。最终有效样本量符合每个条目约10-20名受访者的常规经验法则。

5. 结果

5.1 描述性统计

共有449份有效问卷纳入分析，包括114份实地调查和335份在线回复。样本特征见表1。男性受访者占样本的56.57%，女性受访者占43.43%。大多数受访者年龄在60-65岁之间（42.09%），其余年龄组相对均匀分布。教育水平普遍较低，56.57%的受访者报告为初中及以下学历。约75.95%的受访者报告月收入低于4000元人民币，59.91%的受访者报告至少有10年的驾驶经验。

表1. 样本特征描述性统计。

| 名称 | 选项 | 频次 | 百分比(%) |
|---|---|---|---|
| 性别 | 男性 | 254 | 56.57 |
| | 女性 | 195 | 43.43 |
| 年龄组 | 60–65 | 189 | 42.09 |
| | 66–70 | 86 | 19.15 |
| | 71–75 | 89 | 19.82 |
| | 76+ | 85 | 18.93 |
| 教育水平 | 未受教育 | 63 | 14.03 |
| | 小学/初中 | 191 | 42.54 |
| | 高中/职业 | 94 | 20.94 |
| | 大专/本科及以上 | 101 | 22.49 |
| 月收入 | <2000元 | 174 | 38.75 |
| | 2001–4000元 | 167 | 37.19 |
| | 4001–6000元 | 63 | 14.03 |
| | >6000元 | 45 | 10.02 |
| 驾驶经验(年) | <10 | 180 | 40.09 |
| | 10–20 | 149 | 33.18 |
| | 21–30 | 90 | 20.04 |
| | >30 | 30 | 6.68 |

为了使样本具有背景参照，将其年龄和收入分布与中国老年人口全国数据（中国老龄协会，2024）进行了比较。样本显示出大致相似的年龄结构（61.25%为60-70岁 vs. 全国56.2%为低龄老年人）以及可比的平均月收入（2906.5元 vs. 2668.9元）。这一比较并非旨在确立严格的代表性，因为老年驾驶员是一个独特的亚群体，可能与一般老年人口存在系统性差异。而是作为描述性参考，表明样本在这些基本人口学维度上未出现实质性偏离。

关于对BSM的熟悉程度，分布情况如图2所示。结果表明，大多数老年驾驶员对该系统此前的熟悉程度有限。选择"非常不熟悉"或"不熟悉"的受访者占样本的59.24%，而28.51%选择了"一般"。相比之下，12.25%的受访者报告对BSM熟悉或非常熟悉。这一发现与先前的研究一致，表明BSM是知名度最低的ADAS功能之一（Wood等，2024），但对驾驶安全被认为非常重要（Leonardi和Distefano，2025）。

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图2. 对BSM的基础熟悉程度分布。

5.2 建模结果

结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法。它可以用于检验潜变量与观测变量之间的关系，以及潜变量之间的关系。鉴于老年驾驶员对BSM的接受度受多种因素影响，且潜在机制复杂且不可直接观察，本研究采用SEM检验第3节建立的整合TAM–TPB理论模型。

SEM包含两个部分：测量模型和结构模型。测量模型将观测变量与潜变量关联起来。结构模型解释潜变量之间的关系。在本研究中，潜构念包括主观规范、感知有用性、感知易用性、使用BSM的态度、感知使用障碍、感知功能下降、感知成本和使用BSM的行为意向，通过31个问卷条目进行测量。

5.2.1 实地调查与在线子样本的比较

在检验测量模型和结构模型之前，对实地调查子样本（n=114）和在线子样本（n=335）在关键变量上进行了比较分析。如附录表3所示，两个子样本在性别、年龄组、教育、收入、驾驶经验、BSM基础熟悉程度或八个构念得分上均未观察到统计学显著差异（所有p > 0.05）。这些结果表明，混合调查方式未产生实质性不同的子样本，支持将两组合并进行主要分析的有效性。

5.2.2 信度与效度检验

为确保测量模型满足基本的心理测量学标准，对信度和效度进行了评估。使用Cronbach's α和组合信度（CR）评估内部一致性。通常，Cronbach's α高于0.7表示高信度，0.6至0.7为可接受，0.5至0.6为边际水平，低于0.5表示信度较差。CR同样反映内部一致性，CR > 0.6为可接受水平。同时使用了平均方差抽取量（AVE）和标准化因子载荷。AVE > 0.5表示良好的收敛效度。标准化因子载荷高于0.5被认为是可接受的。

在正式调查中，计算了每个潜变量的Cronbach's α、CR和AVE值（见附录表4）。在所有构念中，Cronbach's α范围为0.812至0.897，CR为0.824至0.899，AVE值范围为0.519至0.626，均超过推荐阈值。对于旨在捕捉接受度的评价维度和行为维度的BI量表，其信度和收敛效度均已得到良好建立（Cronbach's α = 0.897，CR = 0.899，AVE = 0.597）。使用Fornell-Larcker准则和异质-单质比率（HTMT）进一步评估了区分效度（Fornell和Larcker，1981；Henseler等，2015）。

详细结果见附录表5和表6。各构念的AVE平方根均大于其与其他构念的相关系数，支持了Fornell-Larcker准则下的区分效度。此外，所有HTMT值均低于常用阈值0.90，最大值为0.678。这些结果表明模型中相邻构念，包括PEU、ATB、PBU和BI，在经验上是可以区分的。由于所有变量均通过同一份问卷自我报告，因此还进行了Harman单因子检验。提取了八个特征值大于1的因子，第一因子解释了总方差的28.277%，低于常用的40%阈值。这表明共同方法偏差不太可能主导研究结果。

5.2.3 相关性分析

为进一步评估测量模型的充分性，对多重共线性和构念间相关性进行了诊断性分析。测量模型包含八个潜变量，这使得它们之间可能存在多重共线性的风险，并有可能扭曲模型估计值。本研究同时采用方差膨胀因子（VIF）和容忍度（Tolerance）来检验潜变量之间的多重共线性。研究中将VIF > 10或容忍度 < 0.10视为存在多重共线性的指标。结果显示，VIF值范围为1.142至1.471，容忍度值范围为0.680至0.876，表明不存在多重共线性问题。此外，对潜变量之间的皮尔逊相关系数进行了检验（见表2）。大多数相关系数在1%水平上显著（p < 0.01）。除涉及感知使用障碍和感知成本的相关系数为负值外，所有相关系数均为正值。

表2. 潜变量之间的相关系数

| 维度 | PEU | PU | BI | FD | SN | ATB | PBU | PC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PEU | 1 | | | | | | | |
| PU | 0.428** | 1 | | | | | | |
| BI | 0.482** | 0.580** | 1 | | | | | |
| FD | 0.255** | 0.316** | 0.322** | 1 | | | | |
| SN | 0.311** | 0.342** | 0.417** | 0.170** | 1 | | | |
| ATB | 0.281** | 0.291** | 0.334** | 0.146** | 0.199** | 1 | | |
| PBU | ?0.194** | ?0.282** | ?0.292** | ?0.162** | ?0.226** | ?0.244** | 1 | |
| PC | ?0.242** | ?0.322** | ?0.354** | ?0.170** | ?0.211** | ?0.241** | 0.328** | 1 |

注：**p < 0.01（双尾）

5.2.4 结构模型结果

基于已验证的测量模型，采用结构方程模型（SEM）评估潜变量之间的结构关系。使用AMOS 28版本进行估计，结构模型结果如图3所示。模型拟合度通过卡方与自由度之比（χ2/df）、近似误差均方根（RMSEA）、增量拟合指数（IFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）和比较拟合指数（CFI）进行评估，结果见表3。CMIN/DF值为1.813，RMSEA值为0.043，均表明模型具有可接受的拟合度。IFI、TLI和CFI值分别为0.949、0.943和0.948，均超过推荐阈值0.90，表明BSM接受模型具有较好的整体拟合度。平方复相关系数分别为PEU的0.146、PU的0.332和BI的0.456，表明模型分别解释了它们的14.6%、33.2%和45.6%的方差。

图3. 潜变量之间的标准化路径系数（椭圆代表潜变量，矩形代表观测变量）

注：*p < 0.05；**p < 0.01；***p < 0.001

表3. 模型拟合指标

| 拟合指标 | 参考标准 | 实际值 |
|---|---|---|
| CMIN/DF | 优秀：1 < CMIN/DF < 3；良好：3 < CMIN/DF < 5 | 1.813 |
| RMSEA | 优秀：< 0.05；良好：< 0.08 | 0.043 |
| IFI | > 0.90 | 0.949 |
| TLI | > 0.90 | 0.943 |
| CFI | > 0.90 | 0.948 |

如图3所示，假设的关系在很大程度上得到了支持，所有显著路径均符合预期方向。在本研究中，BI指代所测量的广义行为意向构念，包含评估性和行为性两个维度（见第4.1节）。以下分析考察了TAM-TPB预测变量与该构念之间的直接和间接路径。

PU受多个变量的影响。其中，PEU表现出最强的正向效应（β = 0.305，p < 0.001）。这表明老年驾驶员越觉得系统易于操作，越可能认为系统有用。在该群体中，PEU似乎是PU的核心决定因素。此外，主观规范对PU产生了显著的正向影响（β = 0.242，p < 0.001）。这表明他人意见，如家庭成员或朋友，可能在塑造老年驾驶员对系统价值的感知中发挥重要作用。因此，老年驾驶员对BSM有用性的感知与其社会环境的期望相关。此外，感知功能衰退是PU的另一个重要预测变量（β = 0.232，p < 0.001），表明感知到更大年龄相关功能衰退的老年驾驶员倾向于报告更高的BSM感知有用性。感知使用障碍对PU有显著负向影响（β = ?0.161，p < 0.01）。根据测量题项，PBU反映了感知学习难度、使用警示信息的困难以及心理准备不足。这些障碍与较低的感知有用性相关。

同样地，主观规范对PEU表现出最强的正向效应（β = 0.283，p < 0.001），表明社会期望也与系统易用性的感知相关。对BSM的使用态度（β = 0.226，p < 0.001）是PEU的第二强预测变量，表明对使用BSM的积极评价有助于感知易用性。感知使用障碍也对PEU有显著负向影响（β = ?0.121，p < 0.05），表明感知到使用系统的困难可能降低易用性感知。

对于广义的BSM行为意向（BI），感知有用性（PU）具有最强的直接影响（β = 0.513，p < 0.001），远大于感知易用性（PEU）的影响（β = 0.245，p < 0.001）。这表明老年驾驶员使用BSM的行为意向与感知到的功能效益的关联强于与操作简便性的关联。此外，感知成本对BI有显著负向影响（β = ?0.159，p < 0.001）。认为系统成本较高的老年驾驶员使用意愿较低，表明成本敏感性构成了技术接受过程的障碍。

总之，该模型展现了不同的路径方向和效应量。感知有用性（PU）在预测行为意向（BI）方面发挥了主导作用，并受多个因素影响，尤其是感知易用性（PEU）和主观规范。同时，感知使用障碍和感知成本均产生负向影响，作为接受过程中的关键抑制因素。综合来看，这些发现揭示了老年驾驶员BSM接受过程中具有结构化特征的差异化机制。

5.2.5 直接效应、间接效应与总效应

基于图3所示的路径分析结果，表4总结了各变量对BSM行为意向的直接效应、间接效应和总效应。结果显示，不同预测变量通过不同路径与BI相关联。

表4. 对BSM使用行为意向的直接效应、间接效应和总效应

| 影响因素 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 |
|---|---|---|---|
| SN → BI | — | 0.242（H1）× 0.513（H9）= 0.124 | 0.237 |
| | | 0.283（H2）× 0.245（H11）= 0.069 | |
| | | 0.283（H2）× 0.305（H10）× 0.513（H9）= 0.044 | |
| ATB → BI | — | 0.158（H3）× 0.513（H9）= 0.081 | 0.171 |
| | | 0.226（H4）× 0.245（H11）= 0.055 | |
| | | 0.226（H4）× 0.305（H10）× 0.513（H9）= 0.035 | |
| PBU → BI | — | ?0.161（H5）× 0.513（H9）= ?0.083 | ?0.132 |
| | | ?0.121（H6）× 0.245（H11）= ?0.030 | |
| | | ?0.121（H6）× 0.305（H10）× 0.513（H9）= ?0.019 | |
| FD → BI | — | 0.232（H7）× 0.513（H9）= 0.119 | 0.119 |
| PC → BI | ?0.159（H8） | — | ?0.159 |
| PU → BI | 0.513（H9） | — | 0.513 |
| PEU → BI | 0.245（H11） | 0.305（H10）× 0.513（H9）= 0.156 | 0.401 |

感知有用性（PU）对行为意向（BI）表现出最强的直接效应（β = 0.513），完全通过直接路径发挥作用。这一结果强化了PU在老年驾驶员BSM接受过程中的核心地位。当老年驾驶员认为系统能提升行车安全或便利性时，其BSM的广义行为意向倾向于更强。这与TAM的核心命题一致，即PU是行为意向的关键预测变量。

感知易用性（PEU）对BI的总效应为0.401，由直接效应0.245和通过PU中介的间接效应0.156组成。这表明简单易用性感知不仅直接强化BI，还通过增强系统感知有用性间接支持行为意向。

主观规范对BI的总效应为0.237，主要通过间接路径发挥作用。这些路径包括：通过PU中介（0.124）、通过PEU中介（0.069），以及先由PEU中介再由PU中介的顺序路径（0.044）。这些结果表明，老年驾驶员对系统的评价受社会环境期望的深刻影响。来自家庭成员、朋友及其他参考个体的意见在形成对BSM的初步印象方面发挥了关键作用，凸显了社会影响在老年驾驶员技术接受中的重要性。

对BSM的使用态度对BI的总效应为0.171，完全通过间接路径发挥作用。ATB通过塑造PU（0.081）和PEU（0.055）影响BI，还通过涉及PEU和PU的顺序中介路径（0.035）。虽然ATB不直接影响BI，但它促进了更有利的有用性和易用性评价，从而间接强化了行为意向。

感知功能衰退对BI有显著的间接效应（β = 0.119），完全通过PU中介。这表明FD与BI之间的关系主要通过感知有用性来实现。这一模式与补偿性视角一致，即意识到年龄相关局限可能与对BSM作为辅助工具的更大认可相关联。

感知成本对BI有直接的负向影响（β = ?0.159），是唯一仅通过直接路径发挥作用的变量。感知成本越高，行为意向越弱，即使系统被感知为有用且易于操作。这一发现强调了在面向老年驾驶员群体的传播和部署策略中解决财务关切的重要性。

感知使用障碍对BI的总效应为负（β = ?0.132）。PBU捕捉了老年驾驶员感知到的学习和使用BSM的困难、警示信息使用无效以及知识或心理准备不足。这些障碍与较低的感知有用性和感知易用性相关，从而间接削弱BI。

综合来看，这些变量形成了一个影响老年驾驶员BSM接受的多层次网络。感知有用性、感知易用性、主观规范和感知功能衰退作为BSM接受的主要促进因素，而感知使用障碍和感知成本则作为障碍因素。该模型凸显了PU的核心作用以及认知、社会和能力相关因素在老年驾驶员BSM接受中的交互作用。

5.2.6 稳健性检验：基线BSM熟悉度的作用

为评估基线BSM熟悉度是否影响主要关系，使用SPSS进行了补充稳健性检验，采用多元线性回归，以行为意向（BI）为因变量，同时将预测变量（PU、PEU和PC）纳入模型，并将基线BSM熟悉度作为额外控制变量。如新增的表5所示，基线熟悉度与行为意向呈强烈正相关（β = 0.504，p < 0.001）。

表5. 稳健性检验结果

| 预测变量/统计量 | 广义BI：核心预测变量 | 广义BI：+ 熟悉度 |
|---|---|---|
| PU | 0.417b | 0.222b |
| PEU | 0.265b | 0.098a |
| PC | ?0.156b | 0.033 |
| 基线熟悉度 | — | 0.504b |
| R2 | 0.425 | 0.510 |

注：除R2外，所有数值均为标准化回归系数。广义BI使用BI1-BI6。
ap < 0.05
bp < 0.001

当控制熟悉度后，感知成本（PC）对行为意向的直接效应变得不显著，表明成本担忧可能部分由先前系统熟悉度解释，熟悉用户可能更清楚地感知BSM的价值，从而对成本不那么敏感。重要的是，所有其他假设路径，包括核心预测变量PU和PEU，仍然显著，R2从0.425增加到0.510，支持了主要发现的稳健性。

6. 讨论与结论

随着人口老龄化，老年驾驶员的出行和安全日益受到关注，ADAS被讨论为可能支持驾驶的手段。由于BSM针对变道和合流时的盲区观察，对于经历周边视觉、危险检测或颈部活动受限的老年驾驶员可能具有相关性。本研究聚焦于老年驾驶员对BSM的接受。此处，接受通过广义的BSM使用行为意向来操作化，涵盖评估性和行为性两个维度，而非实际系统使用。研究采用了整合的TAM-TPB框架，并包含三个情境特定修正变量：PBU、FD和PC。结构模型拟合良好，假设的关联以预期方向被观察到。模型解释了PEU方差的14.6%、PU方差的33.2%以及广义BI构念方差的45.6%。

结果显示，PU和PEU是与广义行为意向统计上相关联的两个关键因素。PU的标准化系数最大，表明意向主要与感知到的系统安全和功能价值相关。PEU既与BI直接关联，又通过PU间接关联，表明易于学习、理解和操作可能与更强的意向相对应。这些发现与基于TAM的交通技术和ADAS接受研究一致，这些研究将PU和PEU确定为行为意向的核心预测变量（Chen and Chen, 2011; Kaye et al., 2022; Khattak et al., 2024）。

主观规范和态度与PU（感知有用性）和PEU（感知易用性）呈正相关，表明社会支持、同伴反馈以及使用盲区监测系统（BSM）的积极评价与老年驾驶者对系统价值和可用性的感知之间存在关联。这些结果与以往研究一致，即社会影响、主观规范和态度是重要的接受相关因素（Rahman等人，2017；Kaye等人，2022；Khattak等人，2024）。相反，PBU与PU和PEU呈负相关，并与较低的BI（行为意向）间接相关。尽管PBU尚未在BSM专项模型中得到广泛研究，但相关研究表明，ADAS知识有限、认知误解和感知障碍可能会阻碍接受（Kaye等人，2022；Greenwood等人，2022；Ani等人，2025）。FD（功能下降）通过PU间接与BI呈正相关。这表明，感知到更强年龄相关功能下降的老年驾驶者倾向于报告更高的BSM感知有用性。尽管FD尚未作为特定构念在BSM接受模型中被常规检验，但关于老年驾驶者和ADAS的研究表明，年龄相关的能力变化与ADAS有用性感知、风险、信任和易用性的经验性评估存在关联（Wood等人，2024；Biassoni和Gnerre，2024）。PC（价格关注）与BI呈显著负相关，这与以往的ADAS接受研究一致（Khattak等人，2024）。然而，在稳健性检查中控制基线BSM熟悉度后，该直接效应变得不显著。综上所述，这些发现为TAM-TPB框架提供了特定情境下的修正。PBU捕捉了用户端障碍，与PU和PEU呈负相关；FD将功能下降与感知有用性联系起来；PC则涉及与采纳决策相关的成本担忧。这些要素共同补充了TAM-TPB的核心预测变量，考虑了对老年驾驶者BSM接受尤为显著的因素。这些发现还提出了一些初步的实践启示，尽管这些启示应保持在横截面调查的范围内。鉴于PU与BI的关联最强，关于BSM的沟通可能受益于用老年驾驶者能理解的方式清楚解释其在盲区观察和变道支持方面的功能。由于PEU与BI存在直接和间接关联，BSM相关信息、预警提示和用户说明可能受益于清晰、简洁且适合老年人的设计。由于PBU与PU和PEU呈负相关，简要演示或用户引导可能与解决知识、准备度和预警信息使用方面的感知障碍相关。鉴于SN（主观规范）和ATB（行为态度）与PU和PEU相关，沟通工作可考虑让家庭成员或受信任的参考者在老年驾驶者评估新的车载技术时参与其中。关于PC，其作用应结合BSM熟悉度来理解，因为补充分析表明，BSM熟悉度越高，使用意向越强，并且间接地降低了对成本的敏感性。需要指出几项局限性。首先，样本由来自呼和浩特的449名老年驾驶者组成，通过公园实地方便抽样和线上滚雪球式传播招募。这可能更多地触及了更活跃、更具社会参与度的驾驶者，而家庭辅助招募可能影响了对社会支持和技术态度相关的回答。因此，研究结果不应直接推广到中国所有老年驾驶者。未来研究应从多个城市和地区收集数据。其次，自我报告和横截面设计限制了因果推断。这一局限性对于基线BSM熟悉度的作用尤为相关。我们的补充分析表明，熟悉度与行为意向强相关，控制该因素后PC的直接效应变得不显著。这表明熟悉度可能部分解释了与成本相关的担忧，但无法确定时间顺序。未来研究可采用纵向或实验设计。第三，接受度通过广泛的行为意向测量进行操作化。这不允许对不同面向是否由不同前因驱动进行差异化检验。未来研究可开发更精细的测量工具，以检验每个面向背后的不同机制。CRediT作者贡献声明：李雪奇：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，软件，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。简美英：撰写——审阅与编辑，指导监督，项目管理，方法论，资金获取，概念化。辛春福：概念化，验证，撰写——审阅与编辑。资助：本研究由国家自然科学基金（编号72161032）和中国内蒙古自治区自然科学基金（编号2025MS05010）资助。李雪奇|简美英|辛春福 内蒙古大学交通学院，呼和浩特，010070，中国