人机共驾中，共驾模式的选择和驾驶控制权的分配高度依赖于对驾驶人状态的正确识别。为了对人机共驾中的驾驶人状态进行分析，本文对行车风险场模型进行了重构，构建了风险场力作用机制，建立了包含驾驶人特性、自车特性和外部风险特性的人车路闭环系统中的驾驶人风险响应度模型，用于表征驾驶人对风险的认知能力和应对倾向。根据24位驾驶人在跟车和并道两个场景中的驾驶试验结果，对不同风险响应度下驾驶人的驾驶特性进行了分析。研究结果表明：驾驶人风险响应度在驾驶过程中具有时变性，在驾驶人个体之间和不同驾驶场景间均存在差异性。在风险响应度分别为低、中、高的三类驾驶片段中，驾驶人在驾驶时的碰撞时间倒数TTC_l和加减速行为均具有显著差异（p<0.05）。风险响应度较高的保守型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持较小的TTC_l(均值=-0.48s^-1，标准差=1.25s^-1)，单位时间内制动操作最多（均值=0.65次/15s），总体驾驶风格倾向于规避风险；风险响应度较低的激进型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持最大的TTC_l(均值=0.28s^-1，标准差=0.42s^-1)，相较于保守型驾驶，单位时间内加速操作较多（均值=0.48次/15s），制动操作较少（均值=0.50次/15s），总体驾驶风格倾向于追求行驶效率；风险响应度居中的平衡型驾驶中，驾驶人行车时所保持的TTC_l居中(均值=0.04s^-1，标准差=0.36s^-1)，单位时间内加速操作（均值=0.23次/15s）和制动（均值=0.41次/15s）操作总数最少，对于行驶效率和行车安全的追求相对均衡。相较于以往将驾驶人作为孤立个体的驾驶人状态评估方法，驾驶人风险响应度模型可以依据驾驶人在人车路交互中的驾驶表现，反映驾驶人更为全面的个性化驾驶状态。