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随着全球机动化水平的不断提高,道路交通事故(RTA)正成为威胁人类生命安全的主要伤害因素[1],各国政府和社会已高度关注这一世界性公害(Public threat)[2].世界卫生组织(WHO)公布数据显示,全球每年因交通事故而丧生人数达到125万;据美国安全委员会统计,2014年有32 744人因交通事故丧生,2015年增加到35 398人,而在2017年达到40 200人,总体上伤亡人数呈上升趋势;我国2016年交通管理部门接报并处理道路交通事故总数约为864.3万起,事故数较2015年增加65.9万起,事故导致58 022人死亡、199 880人受伤,直接财产损失10.4亿元.人、车、环境和管理等交通因素与道路交通安全息息相关,且道路交通安全中诸因素处于动态平衡过程. Zhao等[3]提出随着我国经济水平持续发展,道路交通状况已发生较大变化,但人、车和道路等交通因素发展不均衡,道路交通诸因素变化对道路交通安全的影响也尚不清楚,以致中国道路交通安全建设还面临较大挑战.因此,在大力发展道路交通的大背景下,开展道路交通经济因素对交通伤亡人数的影响研究,根据各因素之间的相关性进行统筹协调和政策改进,对减少道路交通伤亡人数有重要的理论指导意义.
国内外学者已从人、车、道路和管理等不同方面分别对交通安全的相关因素开展了大量研究.人的因素方面,徐卫利[4]认为交通肇事主要因素是人,并且根据2000年《道路交通事故统计》公布数据和张丽霞等[5]研究结果显示驾驶员因素分别为酒后驾车、疲劳行驶、超速驾驶是发生交通事故的主要原因.占交通事故总数的60%. Vandoros等[6]研究发现驾驶员压力和焦虑是导致机动车发生事故的直接原因;车辆因素方面,罗振军等[7]认为由于我国汽车维修体系和汽车检测体制的缺陷,很多问题车辆继续在道路上行驶.在道路因素方面,刘志强等[8]认为我国道路设计简单,道路路面硬化导致驾驶员视觉偏差,从而引起交通事故;Krivda等[9]认为道路交通可持续发展与道路交通基础设施设计是否合理密切相关.管理因素方面,彭金栓等[10]通过研究认为交通系统的稳定运行和效率保持的关键在于管理得当;Bougueroua等[11]发现随着汽车拥有量的增加会恶化道路交通状况,而高效的公共管理政策可以改善这种状况.在经济因素方面,Kopits等[12]通过探讨交通事故伤亡率和人均GDP两个数据指标进而分析经济发展因素与交通事故伤亡率两者的关系,建立了科布—道格拉斯函数;Hamed等[13]在文献[12]研究的基础上深入探索了经济增长率,机动率和道路交通伤亡率之间的关系,使用Smeed's(1949)模型及Koren和Borsos's(2010)模型分析机动化率和经济增长有关的道路交通伤害(RTIs)趋势;宋利等[14]选取年度经济增长和交通风险做为数据指标并建立向量自回归(VAR)模型,分析了交通风险与GDP之间的关系.
上述研究从不同视角分析了与交通事故伤亡率有关的因素,已分别构建基于人、车和管理制度的交通安全预测模型,对于某一因素或领域对交通安全的影响机制可起作用.然而,道路交通安全问题与诸多因素同时存在互动关系,仅以个别因素进行研究,难以系统了解道路交通安全与诸多因素的逻辑关系,比如近年新注册驾驶员、机动车数量以及新通车道路里程数均增多,但交通伤亡人数却逐年下降.因此,本文拟通过全国31个省市2004年-2015年面板数据,尝试通过经济因素来定量分析道路交通安全影响因素,以期为协调经济发展与交通安全提供理论支持和参考.
An Empirical Study of the Influencing Factors of Traffic Accidents in China from 2004 to 2015
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摘要: 我国每年因交通事故造成巨额生命财产损失,严重危害公民健康,给经济建设和社会和谐稳定带来重要影响.道路交通安全处于动态平衡过程,经济因素对道路交通安全有重要影响.该文研究2004-2015年交通事故伤亡人数变化规律,并运用统计学分析方法,探索GDP、人均可支配收入、汽车拥有量、交通投资、道路通车里程和直接财产损失等因素变化对交通事故伤亡人数变化的影响.结果表明:国内生产总值、汽车拥有量、交通投资、道路通车里程等影响因素变化率与道路交通事故死亡人数增长率有显著相关性,其中国内生产总值、道路交通投资和道路通车里程增长率与道路交通事故死亡人数增长率呈负相关,而汽车拥有量与道路交通死亡人数增长率呈正相关.Abstract: China's traffic accidents cause huge losses of life and property annually, which seriously jeopardizes citizens' health and social stability. In this paper, the data of traffic accident casualties from 2004 to 2015 are used to explore the influences of the changes in economic factors, such as GDP, per capita disposable income, car ownership, traffic investment, road mileage, urban population and direct property loss, on the number of casualties in traffic accidents by means of variance test and regression analysis. The results show that GDP, car ownership, traffic investment and road mileage have a significant impact on the increase in the number of traffic casualties, of which GDP, car ownership, traffic investment and road mileage are in a significant negative correlation with the number of traffic casualties while car ownership is in a positive correlation with it.
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表 1 2004-2015年道路交通伤亡人数的影响因素值
时间 交通伤亡人数/万人 国内生产总值/亿元 人均可支配收入/元 汽车拥有量/万辆 交通投资/亿元 直接财产损失/万元 道路里程/万km2 城市人口/万人 2004 107 077 161 415.4 21 808.1 10 783.44 7 646.23 239 141 187.07 129 988 2005 98 738 185 998.9 24 999.3 13 039.45 9 614.03 188 401 334.52 130 756 2006 89 455 219 028.5 28 253.0 14 522.90 12 138.12 148 956 345.70 131 448 2007 81 649 270 844.0 31 428.3 15 977.76 14 154.01 119 878 358.37 132 129 2008 73 484 321 500.5 35 386.8 16 988.77 17 024.36 100 972 373.02 132 802 2009 67 759 348 498.5 38 407.1 18 658.07 24 974.67 91 437 386.08 133 450 2010 65 225 411 265.2 42 335.2 20 706.13 30 074.48 92 634 400.82 134 091 2011 62 387 484 753.2 47 638.7 22 478.86 28 291.66 107 873 410.64 134 735 2012 59 997 539 116.5 52 944.5 23 988.96 31 444.90 117 490 423.75 135 404 2013 58 539 590 422.4 40 830.04 25 013.82 36 790.12 103 897 435.62 136 072 2014 58 523 644 791.1 44 488.57 26 350.88 43 215.67 107 543 446.39 136 782 2015 58 022 686 449.6 48 457.99 27 869.42 49 200.04 103 692 457.73 137 462 表 2 2004-2015年道路交通伤亡人数的影响因素变化率
% 时间 交通伤亡人数 国内生产总值 人均可支配收入 汽车拥有量 交通投资 直接财产损失 道路里程 城市人口 2004 1 1 1 1 1 1 1 1 2005 -0.033 4 0.152 3 0.146 3 0.209 2 0.257 4 -0.212 2 0.788 2 0.005 9 2006 -0.007 4 0.177 6 0.130 2 0.113 8 0.262 5 -0.209 4 0.033 4 0.005 3 2007 -0.087 2 0.236 6 0.112 4 0.100 2 0.166 1 -0.195 2 0.036 7 0.005 2 2008 -0.100 0 0.187 0 0.126 0 0.063 3 0.202 8 -0.157 7 0.040 9 0.005 1 2009 -0.077 9 0.084 0 0.085 4 0.098 3 0.467 0 -0.094 4 0.035 0 0.004 9 2010 -0.037 3 0.180 1 0.102 3 0.109 8 0.204 2 0.013 1 0.038 2 0.004 8 2011 -0.043 5 0.178 7 0.125 3 0.085 6 -0.059 3 0.164 5 0.024 5 0.004 8 2012 -0.038 3 0.112 1 0.111 4 0.067 2 0.111 5 0.089 2 0.031 9 0.005 0 2013 -0.024 3 0.095 2 -0.228 8 0.042 7 0.170 0 -0.115 7 0.028 0 0.004 9 2014 -0.000 2 0.092 1 0.089 6 0.053 5 0.174 7 0.035 1 0.024 7 0.005 2 2015 -0.008 5 0.064 6 0.089 2 0.057 6 0.138 5 -0.035 8 0.025 4 0.005 0 表 3 回归分析结果
变量 影响系数 t值 p值 GDP -0.782 -3.934 0.017 AI -0.136 -1.573 0.191 CN 1.450 2.774 0.050 I -0.253 -3.321 0.029 L -0.339 -2.877 0.045 U 128.235 2.643 0.057 C -0.623 -2.595 0.060 -
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