考虑时间稳定性的单车事故严重程度影响因素分析

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.240189

摘要/Abstract

摘要：

单车事故常发于车流量较小、道路条件较差的时段和路段，其致死率明显高于交通事故平均死亡率。为了探究影响单车事故严重程度的关键因素，基于中国部分地区2015—2019年单车交通事故数据，从人、车、路、环境等方面选取24个事故影响因素，通过对数似然比检验事故数据的时间稳定性，发现事故数据存在时间不稳定性，应将其划分为5个年份分别建模，构建考虑均值方差异质性的随机参数Logit模型。对事故因素变量的边际效应进行对比，结果表明：5个不同年份的时间稳定性模型均具有较好的拟合效果；模型能够有效地捕捉未观测到的异质性，且不同时间模型下捕捉的参数也具有随机性。模型参数估计结果表明：路口路段类型、客车、摩托车和事故责任共4个事故因素具有时间稳定性，其他事故影响因素仅在个别年份中具有显著影响；防护设施事故因素也具有时间稳定性；客车、摩托车、车辆前照灯状态、车辆安全状况、撞固定物和事故责任等事故因素变量会显著增加单车事故中人员死亡的可能性；防护设施类型、能见度大于100 m等变量会显著降低受伤严重程度。

关键词: 单车事故, 均值方差异质性, 随机参数Logit模型, 事故严重程度, 时间稳定性

Abstract:

Single-vehicle accidents often occur in time periods with low traffic volume and poor road conditions, and their fatality rate is significantly higher than the average mortality rate of traffic accidents. To explore the key factors affecting the accident severity degree of single-vehicle accidents, based on the single-vehicle traffic accident data from 2015 to 2019 in some regions of China, this paper selected 24 accident-influencing factors from aspects such as people, vehicles, roads, and the environment. The temporal stability of the accident data was tested by the log-likelihood ratio test which found that there was temporal instability in the accident data, so it should be divided into five years for separate modeling. Then, a random parameter Logit model considering the mean-variance heterogeneity was constructed. The marginal effects of accident factor variables were compared. The results show that the temporal stability models of the five different years all have good fitting effects. The model can effectively capture the unobserved heterogeneity, and the captured parameters under different time models also exhibit randomness. The results of model parameter estimation indicate that four accident factors, namely the type of intersection and road section, passenger cars, motorcycles, and accident liability, have temporal stability, while other accident-influencing factors only have significant effects in individual years. The accident factor of protective facilities also have temporal stability. Accident factor variables such as passenger cars, motorcycles, the state of vehicle headlights, vehicle safety conditions, hitting fixed objects, and accident liability will significantly increase the possibility of casualties in single-vehicle accidents. Variables such as the type of protective facilities and visibility greater than 100 meters will significantly reduce the severity of injuries.

Key words: single-vehicle accident, mean-variance heterogeneity, random parameter Logit model, accident severity degree, temporal stability

中图分类号:

U491.31

牛世峰, 邰英豪, 常东风, 于鹏程. 考虑时间稳定性的单车事故严重程度影响因素分析[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2025, 53(2): 1-11.

NIU Shifeng, TAI Yinghao, CHANG Dongfeng, YU Pengcheng. Analysis of the Influencing Factors of the Severity of Single-Vehicle Accidents Considering Temporal Stability[J]. Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition), 2025, 53(2): 1-11.

图/表 9

表1

表2

表3

单车事故自变量编码示例"

自变量		赋值及定义
驾驶人特性	性别	0—男，1—女（X₁）
	年龄	1—≤30岁（X₂），2—30~60岁（X₃），3—≥60岁（*^1））
	事故责任	1—全责（X₄），0—非全责
车辆特性	车辆类别	1—客车（X₅），2—摩托车（X₆），3—自行车（*），4—货车（X₇）
	车辆安全状况	0—正常，1—非正常（X₈）
	车辆行车状态	0—直行，1—非直行（X₉）
	车辆前照灯状态	0—打开，1—未打开（X₁₀）
环境特性	天气	1—晴（X₁₁），2—雨雪（*），3—大风（X₁₂）
	能见度	1—≤50 m（X₁₃），2—50~100 m（*），3—100~200 m（X₁₄），4—≥200 m（X₁₅）
	路表情况	1—干燥（X₁₆），0—非干燥（冰雪、潮湿、积水等）
	照明条件	1—夜间无路灯能照明（X₁₇），2—夜间有路灯照明（*），3—白天/黄昏/黎明（X₁₈）
道路特性	路面状况	1—路面完好（X₁₉），0—路面不良（凹凸、施工、塌陷）
	路面结构	1—沥青（X₂₀），0—非沥青（土路、砂石等）
	地形	1—山地（X₂₁），2—平原（X₂₂），3—丘陵（*）
	道路物理隔离	1—有隔离（X₂₃），0—无隔离
	道路类型	1—一级（X₂₄），2—二级（*），3—三级（X₂₅），4—四级（X₂₆）
	道路线形	1—平直（X₂₇），2—坡路（陡坡、连续下坡）（*），3—急弯（X₂₈），4—弯坡（X₂₉）
	路口路段类型	1—特殊路段（X₃₀），0—普通路段
碰撞特性	事故形态	1—侧翻（X₃₁），2—乘员跌落或坠车（X₃₂），3—撞固定物（X₃₃），4撞非固定物（X₃₄），5—失火或自身摺叠（*）
	交通信号方式	1—有控制（X₃₅），0—无控制
	防护类型	1—有防护（X₃₆），0—无防护
时间特性	季度	1—春（*），2—夏（X₃₇），3—秋（X₃₈），4—冬（X₃₉）
	星期	1—周一（*），2—周二（X₄₀），3—周三（X₄₁），4—周四（X₄₂），5—周五（X₄₃），6—周六（X₄₄），7—周日（X₄₅）
	时段	1—00：00—07：59（*），2—08：00—17：59（X₄₆），3—18：00—23：59（X₄₇）

表3

表4

时间稳定性似然比检验结果1）"

$y 1$ /年	$y 2$
$y 1$ /年	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年
2015	—	320.92（24）［>99.99%］	342.42（24）［>99.99%］	680.50（22）［>99.99%］	805.28（24）［>99.99%］
2016	212.38（18）［>99.99%］	—	93.44（24）［>99.99%］	403.62（22）［>99.99%］	549.08（24）［>99.99%］
2017	229.20（18）［>99.99%］	54.96（24）［>99.97%］	—	350.22（22）［>99.99%］	494.60（24）［>99.99%］
2018	538.16（18）［>99.99%］	289.86（24）［>99.99%］	258.40（24）［>99.99%］	—	225.60（24）［>99.99%］
2019	701.52（18）［>99.99%］	468.12（24）［>99.99%］	425.28（24）［>99.99%］	118.46（22）［>99.99%］	—

表4

表5

时间稳定性模型有效性评价"

年份	评价指标
年份	$N A I C$	对数似然初始值	对数似然收敛值	R²
2015	2 857.4	-1 846.77	-1 410.72	0.236
2016	2 616.3	-1 656.71	-1 284.16	0.225
2017	2 546.9	-139.62	-1 256.44	0.096
2018	2 249.9	-1 390.84	-1 102.94	0.207
2019	2 086.9	-1 447.99	-1 019.44	0.296

表5

表6

2015—2019年单车事故随机参数Logit模型参数估计"

变量	参数估计值（Z检验值）						变量	参数估计值（Z检验值）
变量	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年		变量	2015年	2016年	2017年	2018年	2019年
X₄₆（NI）^1）	0.664^***4）（3.33）	—	—	—	-0.285^**（-2.06）	X₁₀（FI）		0.346^***（2.99）	—	—	—	—
X₄₀（NI）	—	-0.433^*6）	—	—	-0.451^*（1.77）	X₈（NI）		—	-0.608^**（-2.32）	—	—	—
X₁₉（NI）	—	（-1.85）	—	—	1.166^***（3.03）	X₈（FI）		—	—	0.329^**（1.96）	—	—
X₁₉（MI）^2）	-0.378^***（-2.98）	—^7）	—	—	—	X₃₆（NI）		—	—	0.534^***（3.06）	—	—
X₁₉（FI）^3）	—	0.347^***（2.74）	—	—	—	X₃₆（MI）		0.478^***（3.71）	—	—	—	—
X₂₃（NI）	—	—	—	1.045^***（3.04）	-0.484^*（-1.95）	X₃₃（NI）		—	—	—	-0.756^**（-2.51）	-0.849^***（-3.56）
X₂₃（FI）	—	—	-0.340^**（-2.28）	—	—	X₃₃（FI）		—	0.504^***（3.86）	—	—	—
X₃₀（MI）	0.486^***（3.41）	—	0.433^***（2.82）	—	0.466^***（2.81）	X₃₃（MI）		—	—	—	—	0.318^**（2.05）
X₃₀（FI）	—	—	—	-0.386^**（-2.46）	—	X₃₂（NI）		—	0.888^***（4.36）	—	—	—
X₂₇（FI）	1.091^***（6.36）	—	0.225^*（1.79）	—	0.464^***（3.53）	X₃₅（NI）		—	—	—	—	-1.498^***（-5.18）
X₂₈（FI）	0.548^***（3.01）	—	—	—	—	X₃₅（FI）		—	—	—	0.350^**（2.41）	—
X₂₉（FI）	0.482^***（2.65）	—	—	—	—	X₁₁（MI）		—	-0.303^**（-2.24）	—	—	—
X₂₄（MI）	—	—	-0.734^***（-3.82）	—	—	X₁₁（FI）		0.658^***（4.45）	—	—	—	—
X₂₄（NI）	0.885^***（3.84）	—	—	—	—	X₁₂（NI）		—	—	—	—	-0.836^**（-2.06）
X₂₅（MI）	—	—	-0.465^***（-3.15）	-0.384^**（-2.50）	—	X₁₂（MI）		—	—	—	—	-0.544^**（-2.10）
X₂₆（NI）	—	—	—	1.126^**（2.54）	—	X₁₂（FI）		0.639^***（3.31）	—	—	—	—
X₂₆（MI）	0.345^**5）（2.26）	—	—	—	—	X₁₄（NI）		—	1.080^***（3.44）	—	—	—
X₂₁（MI）	—	—	0.494^***（3.84）	—	—	X₁₅（NI）		—	1.161^***（3.95）	—	—	—
X₂₂（MI）	—	—	—	-0.539^***（-3.44）	—	X₁₆（NI）		—	-0.758^***（-4.50）	—	-0.666^**（-2.03）	—
X₂₂（FI）	—	0.434^***（3.34）	—	—	—	X₁₈（NI）		—	0.600^***（3.36）	0.719^***（4.25）	—	-0.360^*（-1.76）
X₅（NI）	—	—	—	1.041^***（3.03）	0.371^*（1.78）	X₂（NI）		—	—	—	0.762^**（2.56）	—
X₅（MI）	1.024^***（8.06）	0.556^***（3.39）	0.566^***（3.53）	—	—	X₃（MI）		—	—	-0.618^***（-4.91）	—	-0.346^**（-2.29）
X₆（NI）	—	-0.715^***（-2.82）	—	-1.637^***（-3.63）	-1.481^***（-4.92）	X₄（NI）		—	-1.166^***（-4.11）	-0.951^***（-3.19）	—	-1.498^***（-5.18）
X₆（FI）	—	0.530^***（3.16）	0.751^***（4.89）	—	—	X₄（MI）		—	—	—	-0.419^***（2.85）	-0.371^**（-2.11）
X₇（FI）	—	—	—	—	0.604^***（3.13）	X₁（MI）		—	—	—	0.663^**（2.18）	—
X₁₀（NI）	—	—	—	-0.677^**（-2.42）	—	常数（NI）		—	—	-0.994^*** （-2.79）	0.702^*（1.71）	—
X₁₀（MI）	—	—	-0.272^**（-2.10）	—	—	样本观测量		1 681	1 508	1 523	1 266	1 227

表6

图1

表7

图2

参考文献 19

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年份	无伤	重伤	死亡	总计
2015	249	409	1 023	1 681
2016	245	350	913	1 508
2017	219	355	949	1 523
2018	218	310	718	1 266
2019	196	263	768	1 227

信息类别	具体内容
交通事故	事故伤害严重程度、碰撞特性等
事故发生道路和环境	道路类型、路面条件、能见度、交通信号控制方式等
车辆	车辆类型、车辆是否处于安全状态等
涉事人员	驾驶人性别、年龄、驾龄等

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