基于VAR的交通事故关系分析

罗露璐 邹晨 缪辉

【摘 要】文章利用全国1990—2017年的交通事故数据，建立由交通事故发生次数、公路里程、民用汽车拥有量和机动车驾驶员人数组成的VAR模型。采用脉冲响应和方差分解分析的方法，研究了它们之间的关系。结果表明：公路里程的增加会增加交通事故的发生次数，汽车拥有量的增加也会增加交通事故发生次数;驾驶员人数虽然影响力较小，但它是较快稳定且具有长期趋势的一个影响因素。交通事故也对高等级公路里程、汽车拥有量和驾驶员数量有着正面的影响。

【关键词】交通事故;民用汽车拥有量;VAR模型;脉冲响应

【中圖分类号】U491.31 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2020）05-0054-02

0 引言

道路交通事故随着交通的发展而出现。交通事故的发生造成了人员伤亡、家庭破碎及大量财产损失等极其严重的后果，虽然如今制定了一系列相关的法规政策，但我国的交通事故数量却仍然呈上升趋势，死亡人数更是居高不下，并在2002年时达到了历年的最大值，发生交通事故约77万件，造成近11万人死亡、56万人受伤。所以，只有对交通事故进行分析，才能找到导致交通事故发生的原因。

1 文献综述

关于我国交通事故的相关问题，国内学者针对不同的方面进行了大量的实证研究。王文博、陈红等人[1]为提升交通事故预测的精度，以中国的交通事故数量，1万辆汽车的死亡率和10万人的死亡率为例，建立了基于相关向量机的交通事故时间序列预测模型。孙轶轩、邵春福等人[2]根据ARIMA模型和SVR模型预测每季度道路交通事故发生的趋势。史钧[3]认为人为因素是导致交通事故的最根本原因之一，而驾驶员在人为因素中又占有绝对地位。孙丽璐[4]分析得出GDP、汽车保有量、交通投资、道路里程等影响因素变化率与道路交通事故死亡增长率存在显著相关性;张连增[5]认为道路交通氮氧化物排放、汽油消耗、交通事故和道路里程之间存在着显著相关性。从已有的文献来看，国内学者主要对我国交通事故进行预测分析较多，偶尔有一些单一的影响因素分析提及，但研究交通事故发生次数与高等级公路里程、民用汽车拥有量及机动车驾驶员人数之间关系的分析相对较少，而这正是本文的切入点。

2 实证分析

2.1 数据来源与说明

本文采用的数据来源于国家统计局的年度数据，时间为1990—2017年。其中，变量用T代表交通事故发生次数、H代表高等级公路里程、M代表民用汽车拥有量、J代表机动车驾驶员人数。为了异方差的消除，我们对原数据进行对数处理，计量分析软件为Eviews7.3。

2.2 模型的建立与分析

（1）平稳性检验：采用单位根检验法对4个变量进行检验，结果见表1。

结果表明，4个变量均为平稳变量，可直接建立VAR模型。根据AIC等准则可以确定VAR模型的滞后阶数为4，则建立VAR（4）模型。并利用AR根的图表检验对VAR（4）模型进行稳定性检验，显示其特征根的倒数的模全在单位圆内，说明VAR（4）模型满足稳定性条件。

（2）脉冲响应分析。利用基于交通事故发生次数（T）、高等级公路里程（H）、民用汽车拥有量（M）和机动车驾驶员人数（J）的VAR模型的脉冲响应函数可以分析T、H、M和J四者之间的动态特征（如图1、图2、图3所示）。

由图1、图2、图3可以看出，假设高等级公路里程对交通事故实施一个冲击，交通事故在短期内没有明显反应，到第6期时有负向反应，但很快就回到正向;汽车拥有量对交通事故有着明显趋势且波动较大，但逐渐稳定并呈正向反应;驾驶员人数对交通事故在1～5期都是呈现负向反应，但正向反应相比更明显;表明了在短期内交通事故发生次数对这3种因素具有滞后效应。这种冲击会逐渐趋于稳定，随着高等级公路里程的增加，交通事故也会增加;而汽车拥有量对交通事故数量有着重大的影响;驾驶员人数对交通事故的影响程度相比其他因素较弱，但相对其他变量会较快趋于稳定。脉冲响应函数分析结果表明：随着高等级公路里程的增加，交通事故也会增加;而汽车拥有量对交通事故数有着重大的影响;驾驶员人数对交通事故的影响程度相比其他因素较弱，但相对于其他变量会较快地趋于稳定。

（3）方差分解。分析方差分解表（见表2），交通事故发生次数在第一期时只受自身波动的影响，其他3个变量在第2期才显现出来。高等级公路里程和机动车驾驶员人数对交通事故发生次数解释力较小，说明高等级公路里程和驾驶员人数对于事故发生虽然影响并不大，但不会随着时间的推移而消失。民用汽车拥有量对交通事故发生次数解释力到12期时已经达到了近46%，说明汽车拥有量的增加会更大程度地影响交通事故发生概率。

3 结语

综上，汽车拥有量整体波动虽然较大，但它在很大程度上影响着交通事故的发生次数，汽车拥有量的增加会导致事故发生次数增加;高等级公路里程随着时间的推移对交通事故的影响越来越大，高等级公路里程的增加会增加事故的发生次数;驾驶员人数虽然影响力较小，但它是较快稳定且具有长期趋势的一个影响因素，它也会对交通事故造成正面影响。交通事故也对高等级公路里程、汽车拥有量和驾驶员数量有着正面的影响，并且能在很大程度上影响公路里程和驾驶员数量。

参 考 文 献

[1]王文博，陈红，韦凌翔.交通事故时间序列预测模型研究[J].中国安全科学学报，2016，26（6）：52-56.

[2]孙轶轩，邵春福，计寻，等.基于ARIMA与信息粒化SVR组合模型的交通事故时序预测[J].清华大学学报（自然科学版），2014，54（3）：348-353，359.

[3]史钧.驾驶员因素对道路交通事故指标的影响分析[J].绿色环保建材，2018（12）：146.

[4]孙丽璐，吴奇，赵娟，等.我国2004—2015年交通事故影响因素实证研究[J].西南大学学报（自然科学版），2018，40（11）：112-118.

[5]张连增，孙维伟.行驶里程数对环境、交通和能源的影响——基于外部性视角的省际面板数据研究[J].统计与信息论坛，2013，28（11）：75-82.