不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析

发布时间：2023-11-03 12:54:24

第26卷第3期2019年姿全与环境工程SafetyandEnvironmentalEngineeringVol.26No.35月May2019文章编号：1671-1556(201903-0166-05不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析张圆,邓倪昌，林庆丰,史農军(中山大学智能工程学院广东省智能交通系统重点实验室，广东广州510006摘要：为定量分析不同性别驾驶员发生交通事故的主要影响因素，以广东省9886条小型轿车交通事故数据为基础，对比分析不同性别驾驶员的交通事故特征；以交通事故严重程度为因变量,分为严重事故和非严重事故，从14个候选自变量中筛选出对不同性别驾驶员交通安全具有显著影响的自变量因素；采用二项Logit模型分别建立男、女性驾驶员交通事故严重程度预测模型，并对模型进行参数估计与检验。结果表明：两个模型的拟合效果和平均预测能力均较好;对不同性别驾驶员交通事故严重程度均有显著作用的影响因素有驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、道路安全属性、路口路段类型以及照明条件等。关键词：驾驶员性别；小轿车交通事故;严重程度;影响因素;二项Logit模型中图分类号：X928；U491.31文献标识码：ADOI：10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2019.03.025AnalysisofInfluencingFactorsofCarAccidentsBasedonDrivers'GenderZHANGYuan,DENGYuanchang,LINQingfeng,SHIChenjun(.GuangdongKeyLaboratoryofIntelligentTransportationSystems，SchoolofIntelligentSystemsEngineering9SunYat-senUniversity^Guangzhou510006,ChinaAbstract:Inordertoquantitativelyanalyzethemaininfluencingfactorsoftrafficaccidentswithdriversofdifferentgenders,thispapercomparesandanalyzesthetrafficaccidentcharacteristicso£maledriversandfemaledriversbasedon9886smallcartrafficaccidentinGuangdongprovince.Takingtheseverityoftrafficaccidentsasthedependentvariable,thepaperdividesitintoseriousaccidentsandnon-seriousaccidentsandselectsthefactorsasindependentvariablesthathavesignificantinfluenceontrafficsafetyofdriversofdif­ferentgendersfrom14candidateindependentvariables.ThenthepaperestablishesthepredictionmodelsofaccidentseverityformaleandfemaledriversonthebasisofthebinomialLogitandcarriesoutmodelesti­mationandvalidation.Theresultsshowthatbothtwomodelshavegoodfittingdegreeandaverageestima­tionaccuracy.Thefactorsthathavesignificantimpactonaccidentseverityforbothmaleandfemaledriversincludewhetherthedriveriswearingaseatbelt,whetherthevehiclehasaninsurance,roadsafetyattrib­utes>roadsectiontypesandlightingconditions.Keywords:drivers?gender；caraccident；severity；influencingfactor；binomialLogitmodel近年来，在各类媒体的报道中，女司机俨然成为间的关系，可为交通事故预防提供相关理论依据和“马路杀手”的代名词。2018年10月28日发生的数据支持,对交通安全管理工作也具有重要的意义。关于不同性别驾驶员与交通事故之间的关系，重庆市万州公交坠河事故，从小轿车逆行与大巴车发生碰撞，逆转为公交车逆行与小轿车发生碰撞。国外学者大多关注于驾驶员的性别与交通事故频次及严重程度的相关性。如Mcguire^通过总结多项其中争论的关键问题之一是性别与交通事故之间是否具有相关性。探究不同性别驾驶员与交通事故之收稿日期=2018-11-21修回日期：2019-04-01基金项目：广东省科技计划项目(2017B010111007研究成果得出性别变量与事故发生率没有显著的关作者简介：张圆(1995—,女，硕士研究生，主要研究方向为交通安全。E-mail：1786025394@qq.com
第3期张圆等：不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析167系；Attewell⑵研究指出女性驾驶员的交通事故死亡率低于男性，但交通事故受伤率高于男性；Claret等⑷研究发现25〜44岁之间的女性驾驶员交通事故率最低;Murat等⑷研究发现驾驶员的性别及年龄均与交通事故类型及严重程度显著相关,21〜30岁的男性驾驶员发生交通事故的频次最高且严重程度最大;Eladio等页以格拉纳达大学本科生为研究对象，通过问卷调查发现男性驾驶员自称比女性开得更好更快，男性驾驶员使用所有安全设备的频率比女性低，而且更容易发生危险驾驶行为。国内关于驾驶员性别与交通事故之间关系的研究较少，部分学者基于女性驾驶员的生理、心理与其驾驶行为特征的关系进行分析。如陈颖等⑷通过女性驾驶员应激反应能力仿真实验，得出前方视距不良、前车紧急制动应激能力无性别差异;冯忠祥等囚研究认为导致女性驾驶员交通事故的因素主要包括人格、认知等心理特征和视觉能力、应激反应等生理特征；沈玮等⑷研究得出女性事故组驾驶员与安全组驾驶员在人格特征上表现出显著的差异。此外，部分学者对道路交通事故严重程度进行了预测研究。如沈坤⑷从宏观角度选取了GDP、机动车保有量、公路通车里程、机动车驾驶员人数及年末总人口数5要素，运用多元线性回归建立了交通事故回归预测模型;李奇等「如从模型优化角度建立了道路交通事故灰色组合预测模型，对我国道路交通安全事故进行了预测。但是，目前的研究尚缺乏对不同性别驾驶员交通事故影响因素的全面分析。为了系统地分析不同性别驾驶员交通事故的影响因素，本文首先通过数据统计，对比分析不同性别驾驶员的交通事故特征；其次运用相关性分析筛选出对不同性别驾驶员交通安全有显著影响的特征因素；最后采用Logit模型建立不同性别驾驶员交通事故严重程度的预测模型，对不同性别驾驶员发生交通事故的严重程度进行估计。1不同性别驾驶员的交通事故特征本文以广东省2018年1〜8月发生的9886条小型轿车交通事故数据为基础，选取小型轿车驾驶员为研究对象，其中包括女性驾驶员1395人，男性驾驶员8491人。通过数据统计，从事故类型、事故责任类型、驾驶员在交通事故中的碰撞角色和事故原因类型4个角度，对比分析了不同性别驾驶员的交通事故特征，详见表1至表3和图1。表1不同性别驾驶员的事故类型统计结果Table1Accidenttypeso£driversofdifferentgenders驾驶员性别死亡事故受伤事故财产损失事故百分比/%百分比/%百分比/%女性3.175.521.4男性6.969.823.3表2不同性别驾驶员的事故责任类型统计结果Table2Accidentliabilitytypesofdriversofdifferentgenders驾驶员全责百主要责任同等责任次要责任无责百分无法认定性别分比/%百分比/%百分比/%百分比/%比/%百分比/%女性33.516.412.214.822.70.4男性34.517.312.713.321.70.5表3不同性别驾驶员在交通事故中的碰撞角色统计结果Table3Collisionrolesofdriversofdifferentgendersintheaccident驾驶员主动碰撞被动碰撞主动碰撞与被动碰不明百性别百分比/%百分比/%撞都有百分比/%分比/%女性74.616.15.83.5男性74.616.85.53.1酒后驾驶违法掉头违法超车违法倒车醉酒驾驶违法变更车道未按规定让行图1不同性别驾驶员的事故原因类型Fig.1Accidentcausesofdriversofdifferentgenders由表1至表4和图1可以看出：(1事故类型在广东省道路交通事故数据库中，按照事故的严重程度分为死亡事故、受伤事故和财产损失事故3类。数据统计结果表明：女性驾驶员发生死亡事故和财产损失事故的百分比均低于男性驾驶员，而发生受伤事故的百分比则较高。(2事故责任类型在广东省道路交通事故数据库中，按照驾驶人在交通事故中所需承担的责任大小分为全责、主要责任、同等责任、次要责任、无责和无法认定6类。数据统计结果表明：男、女驾驶员负主要及以上责任的事故约各占一半，且女性驾驶员负同等及以上责任的事故百分比均低于男性驾驶
168员。(3碰撞角色在广东省道路交通事故数据库中，按照驾驶人在交通事故中的碰撞角色分为主动碰撞、被动碰撞、主动与被动碰撞都有和不明4类。数据统计结果表明：不同性别驾驶员在交通事故中发生主动碰撞、被动碰撞和主动与被动碰撞两者都有的百分比基本相同，且男、女驾驶员均主要发生主动碰撞交通事故。(4事故原因在广东省道路交通事故数据库中的种类多达50余种，本文选取比例大于1.0%的可认定的事故原因类型来对比分析不同性别驾驶员发生交通事故的主要原因。数据统计结果表明：男女性驾驶员发生交通事故的原因均主要为未按规定让行，且男性驾驶员因醉酒驾驶和酒后驾驶发生交通事故的百分比显著高于女性驾驶员。2交通事故影响因素的选取与分析2.1因变量广东省道路交通事故数据库中的事故类型分为死亡事故、受伤事故和财产损失事故3类，考虑到死亡事故在事故类型中的比例较小，且事故救援在事故类型中起一定作用，可将交通事故严重程度分为严重事故和非严重事故口口。本文以交通事故严重程度为因变量，分为严重事故和非严重事故,将伤亡事故设定为严重事故，对仅有财产损失的事故设定为非严重事故，并分别用Y=0、Y=l表示。2.2自变量道路交通系统是一个由人、车、路、环境构成的动态系统。在道路交通事故分析中，因责任认定问题，常将事故原因归为人的主观因素，而忽视了客观因素在交通事故中的作用□幻。因此,本文从客观因素中初步选取14个自变量，并采用混合逐步选择法分析其对交通事故严重程度的影响，取显著性水平为0.05,当p<0.05时，表示自变量对因变量有显著影响。交通事故自变量及其取值见表4。由表4可知:从肇事人、肇事车辆、道路和环境四个方面选取14个候选自变量，其中对女性驾驶员交通事故严重程度有显著作用的影响因素包括驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、道路安全属性、路口路段类型、地形和照明条件6个;对男性驾驶员交通事故严重程度有显著作用的影响因素包括年龄、驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、车辆安全状况、道路安全属性、路口路段类型、道路线型、天气、地形和照明条件10个。第26卷表4交通事故自变量及其取值Table4Trafficaccidentindependentvariablesandth&rvalues自变量类型自变量名称取值年龄/岁井1-[18,30],2[31,40],3-[41-50],4-[51,+oo肇事人驾龄/岁l-(-oo,5],2-(5,10],3-(10,20],4-(20,+oo是否系安全带A0-否，1-是车辆有无保险带0-无，1-有肇事车辆车辆状态1-正常，2-违法/事故未处理，3逾期未检验/报废等车辆安全状况#0-不正常，1-正常道路安全属性40-存在隐患，1-安全道路防护设施0-无防护，1-有防护道路路口路段类型A1-普通路段，厶交叉口，3-特殊路段道路线型井1-平直,2-—般弯坡,3-陡坡急弯天气井1-晴,2-阴，3-雨能见度/m1-(-00,501,2-(50,1001,3-(100,200],4-[200,+oo环境地形卄1-平原，2-丘陵，3-山区照明条件A1-白天,2-夜间有路灯照明，3-夜间无路灯照明，4-黎明，5-黄昏注:表中“#，，、「，，分别表示对男、女性驾驶员交通事故严重程度具有显著影响的特征因素。3交通事故严重程度预测模型的建立3.1二项Logit模型建立本文的因变量为交通事故严重程度，故采用二项Logit模型。该模型可表示为P(Y=1|Hi,x2，…,z”=-----------------------l+e(=刁严(1式中：P为非严重交通事故的条件概率;Y为因变量;竝为自变量；a和0分别为回归截距和回归系数。非严重交通事故的发生概率P与严重交通事故的发生概率(1-P之比称为发生比。将该发生比取自然对数，可得到线性函数为In[£卩=a+皿(2丄—Fi=l3.2模型参数估计本文分别建立了女性和男性驾驶员小轿车交通事故严重程度预测模型，将对不同性别驾驶员交通事故严重程度有显著影响的自变量分别代入模型，对模型进行参数估计，其结果见表5和表6。
第3期张圆等：不同性别驾驶员小轿车交通事故的影响因素分析169表5女性驾驶员交通事故严重程度预测模型的参数估计Table5Parameterestimationofthepredictionmodelsofaccidentseverityforfemaledrivers分类变量B标准误差PExp(B是否系安全带(1-0.8930.2450.0000.578车辆有无保险(1-0.8930.2450.0000.410道路安全属性(1-0.9200.3170.0040.399路口路段类型--0.000-路口路段类型(1-0.8030.1870.0000.448路口路段类型(2—0.2110.3790.5790.810地形--0.021-地形(1-0.6010.2400.0120.548地形(2-0.4020.2800.1520.669照明条件--0.000-照明条件(11.4740.1460.0004.367照明条件(20.2630.4440.5531.301照明条件(30.9411.1740.4232.564照明条件(4—0.5660.7510.4510.568常量-0.3220.2700.2330.725由表5可知：根据发生比,对女性驾驶员交通事故严重程度影响较大的因素包括驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、路口路段类型中的普通路段和交叉口、地形中的丘陵地区以及照明条件中的白天和夜间有无路灯照明。(1女性肇事人方面，驾驶员系安全带的情况下，发生非严重交通事故的概率只有不系安全带情况下的0.578倍。(2肇事车辆方面，车辆有保险发生非严重交通事故的概率为无保险情况下的0.410倍。(3道路方面，驾驶员在道路安全状况下发生非严重交通事故的概率只有在道路存在隐患状况下的0.399倍;普通路段发生非严重交通事故的概率较低,是特殊路段的0.448倍。(4环境方面，平原地区发生非严重交通事故的概率只有山区的0.548倍，丘陵地区为山区的0.669；在照明条件上，白天发生交通事故的概率最大,为黄昏时候的4.367倍，这与驾驶员的安全意识有较大关系。由表6可知：根据发生比,对男性驾驶员交通事故严重程度影响较大的因素包括驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、车辆安全状况、路口路段类型中的普通路段和交叉口、地形中的丘陵地区以及照明条件中的白天、夜间有路灯照明、夜间无路灯照明和黎明。(1肇事人方面，驾驶员在系安全带的情况下发生非严重交通事故的概率比不系安全带情况下稍大，这可能与驾驶员的安全意识及其驾驶技能有较大关系。表6男性驾驶员交通事故严重程度预测模型的参数估计Table6Parameterestimationo£thepredictionmodelsofaccidentseverityformaledrivers分类变量B标准误差PExp(B年龄--0.043-年龄(10.0740.0650.2571.076年龄(20.0390.0770.6181.039年龄(3-0.2730.1220.0260.761是否系安全带(10.3480.0590.0001.417车辆有无保险(1—0.6010.0870.0000.548车辆安全状况(10.5590.2700.0391.749道路安全属性(10.4560.1080.0001.232路口路段类型--0.000-路口路段类型(1—0.5960.0730.0000.551路口路段类型(2-0.4480.1550.0040.639道路线型--0.004-道路线型(1一0.3660.1110.0010.693道路线型(2-0.2440.4300.5700.783天气--0.018-天气(10.0390.0810.6261.040天气(2-0.2670.0990.0070.766地形--0.000-地形(10.0170.0770.8201.018地形(2-0.6750.1230.0000.509照明条件--0.000-照明条件(11.6430.0620.0005.171照明条件(20.4780.1410.0011.612照明条件(31.1760.2980.0003.243照明条件(4-0.4490.3520.2020.638常量-2.3970.3000.0000.091(2肇事车辆方面，车辆有保险发生非严重交通事故的概率为无保险情况下的0.548倍；车辆安全状况正常情况下发生非严重交通事故的概率为不正常情况下的1.749倍，这与驾驶员的安全意识有很大的关系。(3道路方面，与特殊路段相比，普通路段和交叉口处发生非严重交通事故的概率较低，分别是特殊路段的0.551倍和0.639倍。(4环境方面，平原地区发生非严重交通事故的概率与山区相差不大，丘陵地区发生非严重交通事故的概率是山区的0.509倍;在照明条件上，白天发生非严重交通事故的概率最大，其次为夜间无路灯照明，分别为黄昏时候的5.171倍和3.243倍。3.3模型检验本文利用Hosmer-Lemeshow(H-L检验对建立的不同性别驾驶员交通事故严重程度预测模型的拟合度进行检验，其检验结果见表7。
170妥舍与猱规工程第26卷表7不同性别驾驶员交通事故严重程度预测模型的H・L检验Table7H-Ltestofthepredictionmodelsofaccidentseverityfordriversofdifferentgenders驾驶员性别卡方自由度P男性6.29580.614女性2.87750.719由表7可知，P值均大于0.05,故接受零假设,说明两个预测模型均能较好地拟合数据。本文分别利用上述建立的不同性别驾驶员交通事故严重程度预测模型预测交通事故的发生数，其预测的准确性见表8。表8不同性别驾驶员交通事故严重程度预测准确性Table8Predictionaccuracyofaccidentseverityofdriversofdifferentgenders驾驶员各类型事故发生数各类型事故发生数的预测值/起预测准平均预测性别的观测值/起严重事故非严重事故确率/%准确率/%男性严重事故78706102176877.5非严重事故62117444772.077.1女性严重事故1314105126380.0非严重事故81235871.679.5由表8可知：①与非严重交通事故预测的准确率相比，两个模型均对严重交通事故的预测效果较好;②从交通事故的平均预测准确率来看，两个模型的平均预测准确率相差不大且均接近80%,表明两个模型的预测效果均较好。4结论(1本文通过对比分析不同性别驾驶员的交通事故特征,结果发现:女性驾驶员发生死亡事故和财产损失事故的百分比低于男性；女性驾驶员负同等及以上责任的交通事故百分比低于男性;男、女性驾驶员在交通事故中发生主动碰撞、被动碰撞和两者都有的百分比基本相同；男、女性驾驶员发生交通事故的原因均主要为未按规定让行，且男性驾驶员因醉酒驾驶和酒后驾驶的交通事故百分比显著高于女性。(2以交通事故严重程度为因变量，将其分为严重事故和非严重事故，并从人、车、路和环境四个方面选取了14个候选自变量，采用混合选择法筛选出对不同性别驾驶员交通事故严重程度具有显著影响的特征因素，结果发现驾驶员是否系安全带、车辆有无保险、道路安全属性、路口路段类型以及照明条件等特征因素对其有显著影响。(3采用二项Logit模型分别建立不同性别驾驶员交通事故严重程度预测模型，分析自变量对交通事故严重程度的影响，并对模型进行参数估计与检验。结果表明：两个模型的拟合效果和平均预测能力均较好;与非严重交通事故相比,模型对驾驶员发生严重交通事故的预测准确性较好。致谢：本文特别感谢广东省科技计划项目的资助以及广东省公安厅交通管理局提供的数据支撑。参考文献：[1]McguireFL.Personalityfactorsinhighwayaccidents[J]・Hu­manFactors,1976；18(5:433-441.[2]AttewellR.WomenBehindtheWheel:AStatisticalOverviezvofRoadCrashInvolvement[R].Canberra,Australia：FederalOfficeofRoadSafety,1998：2&[3]ClaretPL,CastilloJD,MoleonJJ,etal.Ageandsexdiffer­encesintheriskofcausingvehiclecollisionsinSpain,1990to1999[J^|.AccidentAnalysisandPrevention,2003,35(2：261-272.[4]MuratK,ArzuE.Ananalysisondistributionoftrafficfaultsinaccidents,basedondriver'sageandgender:Eskisehircase[J].ProcediarSocialandBehavioralSciences,2011,20(8：776-785.[5]EladioJM,CarmenAP,VirginiaMR,etal.Gender-relateddifferencesindistancestravelled,drivingbehaviourandtrafficaccidentsamonguniversitystudentsQJ].TransportationRe­searchPartF:TrafficPsychologyandBehaviour,2014,27(9：81-89.[6]陈颖,刘浩学•女性驾驶人应激反应能力研究口1交通运输系统工程与信息,2012,12(3.170-173.[7]冯忠祥，刘强，张卫华，等.女性驾驶人特性与行为机制研究现状及展望[J1中国安全生产科学技术,2016,12(4:124-130.[8]沈玮,何存道.事故驾驶人与安全驾驶人人格特征的比较研究口].心理科学,1994,17(5:282-286.[9]沈坤.我国道路交通事故死亡人数预测与管理对策口1安全与环境工程,2017,24(5.138-144.口0]李奇，侯方正.基于变异系数法的道路交通事故灰色组合预测模型研究[J1安全与环境工程,2017,24(6:130-133.口1]马柱，陈雨人,张兰芳.城市道路交通事故严重程度影响因素分析[J]•重庆交通大学学报(自然科学版,2014,33(1:111-114.口2]马壮林，邵春福.基于累积Logistic模型的交通事故严重程度时空分析口丄中国安全科学学报,2011,21(9:94-99.通讯作者:邓院昌(1972-,男，博士，副教授，主要从事交通安全、交通心理与行为等方面的研究。E-mail:dengych@mail.sysu.edu.cn

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