我国道路交通事故死亡人数影响因素及管理对策研究

田振中， 孙振雷

(河南警察学院交通管理工程系， 河南郑州 450046)

0 引言

近年来，随着我国经济社会的快速发展，道路交通设施建设步伐明显加快、机动车保有量持续快速增长，这使得人们出行更加方便快捷、货物运输更加畅通高效，同时也给道路交通秩序与安全带来重大挑战，严重威胁人们的生命安全。根据《中国统计年鉴—2021》提供的数据，2020年我国发生244 674起道路交通事故，导致61 703人死亡、250 723人受伤，交通事故致死率高达19.75%(即死亡人数占交通事故伤亡人数的比例)，是同期发达国家，如德国、意大利和日本交通事故致死率(分别是9.01%、2.00%和0.56%)的2.19倍、9.88倍和35.27倍；万车死亡率高达1.66人/万车，是发达国家，如德国和日本万车死亡率(分别是0.52人/万车和0.36人/万车)的3.19倍和4.61倍，这说明我国道路交通安全形势仍然十分严峻。因此，在交通强国加快建设的背景下，研究道路交通事故死亡人数影响因素对于推动道路交通安全工作高质量发展具有十分重要的现实意义。

国内外学者高度关注交通安全问题，针对道路交通事故死亡人数影响因素的研究已取得了一定的成果。Feng Zhongxiang等[1]运用多元线性回归模型研究了中国道路交通事故死亡人数影响因素，指出汽车保有量、人口总数、GDP、公路货运量、公路客运量、公路里程是影响道路交通事故死亡人数的重要因素；Alireza Razzaghi等[2]运用负二项回归模型分析了伊朗道路交通事故死亡的有效因素，指出人口数量和GDP对伊朗道路交通事故死亡人数有显著影响；Evangelos Anagnostou等[3]运用多元logistic回归模型研究了希腊驾驶员死亡率的影响因素，结果表明：与人有关的因素对死亡率影响最大；RB Noland[4]研究指出工业化国家医疗水平和技术的提升有助于道路交通事故死亡人数的减少；方园等[5]研究认为，民用汽车拥有量、人口数与中国道路交通事故死亡人数呈现正相关关系；孙丽璐等[6]的统计分析表明我国汽车拥有量与道路交通事故死亡人数增长率有显著的相关关系；孙浩等[7]运用VAR模型中的脉冲响应函数分析了我国交通事故死亡人数与等级公路里程、国民总收入和机动车驾驶员人数的关系，结果表明等级公路里程与机动车驾驶员人数的增长，会引起交通事故死亡人数的增长。门玉琢等[8]借助灰色关联模型分析了城市道路交通事故死亡人数的影响因素，研究结果发现，机动车保有量影响最大。

综上所述，道路交通事故死亡人数受到人员、车辆、道路等诸多方面因素的影响，影响的作用机理也十分复杂。现有文献多使用相关分析、回归分析、灰色关联分析等传统研究方法分析各因素本身对道路交通事故死亡人数的影响，而忽略了各因素之间相互作用对道路交通事故死亡人数的影响。基于此，本文根据我国31个省(市、自治区)2018～2020年的面板数据，探索地用PLS-SEM模型对道路交通事故死亡人数的影响因素进行综合交叉分析，克服传统分析方法的缺陷，剖析各潜在变量之间的关系与作用机制，以期为进一步强化道路交通事故预防治理、进一步加强道路交通规划与交通安全精细化管理等提供科学依据。

1 研究方法和模型构建

1.1 研究方法简介

结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)是一种用于建立、估计和检验因果关系的多元统计分析方法，目前在解决商业和社会研究问题中得到广泛的应用。一般来说，结构方程模型包含两个子模型，一个是用于描述潜在变量之间关系的结构模型(Inner model)，另一个是用于描述潜在变量和观测变量(测量指标)之间关系的测量模型(Outer model)[9]，如图1所示，具体方程表达式分别为：

图1 SEM模型结构图

η=βη+γξ+ζ

(1)

(2)

其中，式(1)是结构模型，式中η为内因潜在变量，β是内因潜在变量间的关系，ξ为外因潜在变量，γ是外因潜在变量ξ对内因潜在变量η的影响，ζ是随机干扰项；式(2)是测量模型，式中x是外因潜在变量ξ的指标，y是内因潜在变量η的指标，λx、λy分别表示X在ξ上、y在η上的因子载荷矩阵，δ、ε分别表示x和y的测量误差。

目前，结构方程模型求解的方法主要有基于协方差的SEM(Covariance-based SEM，CB-SEM)和基于偏最小二乘法的SEM(Partial Least Squares SEM，PLS-SEM)两种。与CB-SEM模型相比，PLS-SEM模型对样本数据分布正态性、样本容量要求相对宽松[9]，同时PLS-SEM模型能够有效地克服观测变量间的共线性问题，提高模型鲁棒性。目前，PLS-SEM模型已被应用于行为科学、市场营销、组织管理和商业战略等多个社会科学领域的研究实践中。本次研究的样本容量不大、数据分布亦不满足正态性，故选择PLS-SEM模型。

1.2 模型构建

根据国内外学者关于道路交通事故死亡人数影响因素的研究，结合数据的可获取性，本文将影响道路交通事故死亡人数的主要因素归纳为以下4大类：(1)经济发展。随着经济的快速发展，人们出行需求、货运物流需求持续快速增长，交通形势日趋复杂，伤亡交通事故频发。因此，经济发展可能直接影响道路交通事故死亡人数，同时经济发展还可能对人口因素、车辆与道路、医疗卫生服务水平有直接影响。(2)人口因素。随着人口数量的增长，特别是机动车驾驶员数量的快速增长，未按规定让行、超速行驶、酒驾等交通违法行为不断增多，极易引发道路交通事故，造成较高的致死率。同时国内外相关文献指出，80%～90%的道路交通事故死亡是由驾驶员的失误、交通违法等行为造成的[10-12]。因此，人口因素可能直接影响道路交通事故死亡人数。(3)车辆与道路。车辆作为道路交通的主要运载工具，其性能状况对交通安全影响极大[13-15]，道路是交通的载体，道路路面、线形、标识和标线、防护设施等道路因素对交通安全影响较大[16-18]。因此，车辆与道路可能直接影响道路交通事故死亡人数。(4)医疗卫生服务水平。医疗服务水平与技术的提升有助于减少道路交通事故死亡人数[4，15，19]，因此，医疗卫生服务水平也可能是影响道路交通事故死亡人数的重要因素。

基于上述分析，本文提出以下假设：H1：人口因素对交通事故死亡人数具有正向影响；H2：经济发展对车辆与道路具有正向影响；H3：经济发展对医疗服务水平提升具有正向影响；H4：经济发展对交通事故死亡人数增加具有正向影响；H5：医疗卫生服务水平对交通事故死亡人数增加具有负向影响；H6：车辆与道路对交通事故死亡人数增加具有正向影响；H7：经济发展对人口因素具有正向影响。基于此，构建道路交通事故死亡人数影响因素分析的假设模型如图2所示，该模型包含5个潜在变量和13个观测变量，具体见表1所示。

图2 道路交通事故死亡人数影响因素研究假设框架图

2 实证分析

2.1 数据的获取

根据表1建立的道路交通事故死亡人数影响因素变量体系，进行相关数据的收集、整理。本文采用我国31个省(市、自治区)2018～2020年的93组统计数据，主要来源于《中国统计年鉴(2019～2021)》、《中国卫生健康统计年鉴(2019～2021)》和《中国人口和就业统计年鉴(2019～2021)》。

表1 道路交通事故死亡人数影响因素PLS-SEM 模型变量设定

2.2 模型结果分析

2.2.1 数据信度与效度检验

本文采用克朗巴哈系数(Cronbach’s Alpha)和Composite Reliability (CR)值分别对变量数据的内部一致性信度与合成信度进行测量。使用软件SmartPLS 3.3.5计算得到各潜变量的信度检验结果，见表2所示。根据表2可以看出，每个变量的克朗巴哈系数和Composite Reliability (CR)值都在0.8以上，高于推荐的门槛值0.7，这说明本文所使用的数据具有良好的信度。

效度检验主要分为内敛效度与判别效度两大类。首先，通过每个潜在变量的Average Variance Extracted (AVE)值来衡量内敛效度，经计算每个潜在变量的AVE值(见表2最后一列)均大于可接受的阈值0.5，因此，内敛效度的存在得到了证实。其次，使用Fornell-Larcker准则来判断是否存在判别效度[9]。这里借助软件SmartPLS计算得到每个潜在变量AVE值的平方根及其他潜在变量的相关系数，见表3所示。根据表3可以看出，每个潜在变量AVE值的平方根(对角线上的数值)均大于其与其他潜变量的相关系数，因此存在良好的判别效度。

表2 变量信度检验与内敛效度检验结果

表3 判别效度检验结果(基于Fornell-Larcker准则)

2.2.2 整体模型解释力与适配度检验

使用SmartPLS Algorithm可计算出PLS-SEM模型的标准化路径系数和决定系数R2，具体如图3所示。PLS-SEM模型与一般回归模型一样，可用R2值来反映模型中外生变量对内生变量的解释能力，Chin[22]将结构方程模型的R2分为：较好(0.67)、中等(0.33)和较差(0.19)。从图3可以看出，模型中道路交通事故死亡人数对应R2=0.684(图3中圆圈内的数值为R2)，表明人口因素、车辆与道路、经济发展和医疗卫生服务水平能共同解释交通事故死亡人数68.4%的方差变化，达到了较好水平，其他要素的R2值均在0.7以上，这说明模型有较强的解释能力。模型的整体适配度可通过GOF(Goodness of Fit)来反映，一般认为GOF>0.36时认为模型整体适配度较好。经计算该模型的GOF值为0.70，表明模型整体适配度较好。综合起来看，这里所构建的PLS-SEM模型具有良好的解释能力和较好的适配度。

图3 道路交通事故死亡人数影响因素路径系数图

2.2.3 模型路径系数显著性检验

这里使用SmartPLS软件中的Bootstrapping方法对各路径系数进行显著性检验，最大重复抽样次数设为2 000，计算得到PLS-SEM模型的路径系数估计值的T检验统计量，见表4所示。

根据表4可以看出，在5%的显著水平下，人口因素对道路交通事故死亡人数有显著正向影响，假设H1得到支持；在1%的显著水平下，经济发展对车辆与道路有显著正向影响，假设H2得到支持；在1%的显著水平下，经济发展对地区医疗服务水平有显著正向影响，假设H3得到支持；在5%的显著水平下，经济发展对道路交通事故死亡人数有显著正向影响，假设H4得到支持；在1%的显著水平下，医疗卫生服务水平对交通事故死亡人数有显著的负向影响，假设H5得到支持；在5%的显著水平下，车辆与道路因素对道路交通事故死亡人数有显著正向影响，假设H6得到支持；在1%的显著水平下，经济发展对人口因素有显著的正向影响，假设H7得到支持。

表4 道路交通事故死亡人数影响因素路径系数显著性检验结果

2.2.4 模型各变量影响效应分析

根据图3和表4可以看出，人口因素、车辆与道路、经济发展都对道路交通事故死亡人数有显著的正向直接影响，影响程度大小依次为人口因素(0.561)、车辆与道路(0.446)、经济发展(0.352)，而医疗卫生服务水平对道路交通事故死亡人数有显著的负向直接影响(-0.546)。同时也可以看出，经济发展不仅直接影响道路交通事故死亡人数，还在人口因素、车辆与道路、医疗卫生服务方面间接地影响道路交通事故死亡人数。经计算可得间接影响程度分别为：人口因素(0.934×0.561=0.524)、车辆与道路(0.897×0.446=0.400)和医疗卫生服务(-0.546×0.880=-0.480)，且在5%水平下都是显著的。经济发展对道路交通死亡人数的间接影响就是这3条间接路径之和，即0.524+0.400-0.480=0.444。

将各主要因素(外因潜在变量)对道路交通事故死亡人数的直接影响、间接影响和总影响效应汇总，见表5所示。根据表5可以看出，经济发展对道路交通事故死亡人数总的正向影响程度最大，影响效应为0.796，且间接影响效应(0.444)大于直接影响效应(0.352)；人口因素对道路交通事故死亡人数的正向直接影响程度最大，影响系数为0.561；车辆与道路因素对道路交通事故死亡人数的影响系数为0.446；医疗卫生服务水平对道路交通事故死亡人数的影响系数为-0.546。

表5 模型各变量的影响效应

3 降低道路交通事故死亡人数的管理对策

本文在梳理已有文献的基础上，运用PLS-SEM模型对我国道路交通事故死亡人数影响因素进行了实证分析。结果显示，人口因素、车辆与道路、经济发展都直接正向影响着道路交通死亡人数, 其中人口因素的正向直接影响效应是最大的，路径系数为0.561；医疗卫生服务水平对道路交通事故死亡人数具有显著的负向直接影响，路径系数为-0.546；经济发展还通过人口因素、车辆与道路、医疗卫生服务对道路交通事故死亡人数产生显著的间接影响，间接影响程度分别为0.524、0.400和-0.480，这一点在以往的研究中鲜有谈及。

根据上述研究结论，本文提出以下的对策与措施：

第一，强化对道路交通参与者的教育与管理。人是确保道路交通安全的主导因素[22，24]，需要进一步加强《道路交通安全法》和文明交通常识的宣传教育工作，增强人们道路交通安全意识和自我防范能力，特别是要加强对男性交通参与者的交通安全教育；进一步优化驾驶员培训内容，强化对机动车驾驶员培训机构管理，加大机动车驾驶证考试的难度，切实提高驾驶员培训的质量、提升驾驶员综合素质；进一步加大路面管控力度，加强对不礼让行人、酒驾、超速等交通违法行为的处罚力度，提高交通违法成本，从而最大限度地预防和减少道路交通事故发生，保障人民群众的生命安全。

第二，进一步加强车辆安全管理工作。定期对车辆进行安全检查与保养，特别是要加大对车辆制动系统、灯光照明系统、转向系统等重点部位的检修力度，保证在使用过程中有良好性能。同时还要加大对车辆安全技术研究开发的投入，加快车辆安全驾驶技术和产品的研发与推广应用，不断提高车辆的安全性能。

第三，持续推进道路交通环境优化提升。在促进经济持续健康发展的同时，进一步强化道路交通规划和基础设施建设，特别是照明设备、标线、标识等道路交通安全设施建设，提升道路质量，综合运用车联网、GPS、GIS、RS等先进技术，实现人、车、路的一体化运行监测和管理，提升道路交通管理智慧化水平，及时消除道路交通安全隐患和不安全因素，为车辆的安全行驶提供良好交通环境。

第四，加快构筑有中国特色的道路交通事故应急医疗救援系统建设。日本、德国等发达国家的实践经验表明，交通事故紧急医疗救援系统的建立能有效减少交通事故死亡人数[25]。在推动经济持续健康发展的同时，一方面要加大财政投入，加强交通事故急救知识培训，健全区域医疗卫生服务设施，推进分层级、分区域应急医疗救治体系建设，提升区域医疗服务能力和应急医疗救治水平；另一方面要积极充分运用现代科技手段和信息技术，提高道路交通管理的快速反应能力，推进交通管理部门与医疗、急救等部门的协同联动，推动建立“空地一体化”立体救援救治工作机制，抓紧交通事故后“黄金30分钟”，提高急重症伤员的救治率、降低死亡率，努力减少道路交通事故死亡人数。