楊鑫剛 單彩虹 杜潔

摘要：為了城市交通安全，基于逐步回歸分析方法對北京市交通安全發(fā)展進行研究。本文結合北京市2000年至2021年的道路交通事故相關數(shù)據(jù)，利用逐步回歸分析方法建立道路交通死亡人數(shù)的最優(yōu)回歸方程，找到影響交通安全的顯著因素，并對北京市交通安全發(fā)展提出有效建議。研究表明，利用逐步回歸分析方法可以很容易找到交通安全的主要影響因素，對城市交通安全的發(fā)展具有重要意義。本文結合北京市統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，應用SPSS20軟件進行線性回歸及逐步回歸分析，得到最優(yōu)回歸模型，并以此提出北京市交通安全發(fā)展的建議和改進措施。

關鍵詞：交通安全；逐步回歸分析；影響

基金項目：中國勞動關系學院“中央高?；緲I(yè)務費專項資金”項目，基于逐步回歸分析的北京交通安全發(fā)展研究

項目編號：22ZYJS011

基金項目：教育部第二批新工科研究與實踐項目“新工科產(chǎn)教融合、校企合作機制模式探索與實踐”

項目編號：E-XTYR20200607

一、逐步回歸分析方法的應用意義

近年來，我國交通運輸業(yè)的快速發(fā)展給人們的生產(chǎn)和生活帶來了便利，有效促進了經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步。與此同時，道路交通事故量也在增加。雖然在各方努力下，我國道路交通安全現(xiàn)狀有一定好轉，但是安全形勢依然十分嚴峻，道路交通安全已成為社會管理的重大問題。交通安全影響因素眾多，如何找到主要影響因素，對交通安全狀況的好轉具有重要的應用意義。

為了有效解決交通安全問題，許多學者做了相關研究：肖榮娜等針對主管部門安全監(jiān)管和企業(yè)安全管理水平發(fā)展速度與日益擴張的城市公共交通網(wǎng)之間的矛盾，圍繞城市公共交通管理現(xiàn)狀，從主管部門安全監(jiān)管、企業(yè)、從業(yè)人員及營運車輛安全管理等角度分析問題，并提出相應的改善對策；Sai Wei和Wang Hongzhi利用改進的回歸樹算法建立交通信號質量預測模型，針對不同尺度的城市快速路交通數(shù)據(jù)，提出了一種基于小波和卡爾曼濾波的收斂算法，從而助力基于大數(shù)據(jù)的城市交通規(guī)劃優(yōu)化設計；朱涵和楊潤凱選取了城市道路交通管理、城市道路條件、城市道路交通設施和城市道路環(huán)境四項評價指標，建立交通風險評價指標體系，并將變權法結合模糊數(shù)學理論和AHP方法進行交通風險評估，為道路交通管理部門管理決策提供合理和科學的意見提供參考。

上述研究有的從安全技術、安全管理等方面對道路交通安全提出對策，有的通過定量分析道路安全水平、道路交通優(yōu)化設計、安全風險控制等方面提出相應措施，但這些措施對結果影響的重要程度不夠直觀。逐步回歸分析方法是一種選擇自變量以建立最優(yōu)回歸方程的回歸分析方法，最優(yōu)回歸方程中，包含所有對因變量有顯著影響的自變量，不包含對因變量影響不顯著的自變量。目前，逐步回歸分析方法已經(jīng)在能源、預防醫(yī)學、農(nóng)村問題、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、震害預測等方面得到廣泛應用，為相應目標找到核心因素提供了重要方法依據(jù)。因此，本文選用逐步回歸分析方法研究交通安全問題。

二、北京市道路安全現(xiàn)狀分析

北京市2000—2021年道路交通事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表1所示。

道路交通安全不僅受到道路本身具有的內部因素影響，還不可避免地受到外部因素影響。一般認為交通事故的發(fā)生是由人、車、道路交通環(huán)境、管理等要素組成的系統(tǒng)失衡造成的。選取事故死亡人數(shù)為因變量，依據(jù)文獻的結果，結合交通事故的主要影響因素，重點選取公路里程、常住人口、機動車擁有量和地區(qū)生產(chǎn)總值四個相關量為自變量。

由表1可知，北京市的機動車保有量從2000年的157.8萬輛增加到2021年的685.0萬輛，交通事故量從2000年的32378起降到2021年的5362起。這說明北京市在面對持續(xù)復雜的交通壓力過程中，對交通安全的各種管控措施取得了良好的效果。但是，即便如此，2021年的交通事故造成的直接財產(chǎn)損失達到5291.9萬元，依然是一筆不小的數(shù)目，交通安全依然面臨巨大挑戰(zhàn)?；诖?，對北京市交通安全情況進行深入分析，繼而找到根本性的解決方案，具有重要的實際意義。

三、 交通安全評價模型的建立

首先對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，接下來選取事故死亡人數(shù)為因變量，選取公路里程、年末常住人口、機動車擁有量和地區(qū)生產(chǎn)總值四個量為自變量，應用SPSS20軟件進行線性回歸及逐步回歸分析，得到針對北京市交通安全的最優(yōu)回歸模型。

利用SPSS20軟件首先對無量綱處理后的各影響因素與死亡人數(shù)做多元線性回歸分析，其分析結果如表2所示。

為了避免多重共線性，以死亡人數(shù)為因變量，以常住人口、公路里程、地區(qū)生產(chǎn)總值和機動車擁有量四個變量為自變量，利用逐步回歸法繼續(xù)進行回歸分析，結果如表3和表4所示。

根據(jù)上面的回歸結果，可考慮使用二元線性回歸模型，其估計方程：

y=1.595-0.532x1

其中，y表示死亡人數(shù)；x1表示公路里程數(shù)。

四、 北京市交通安全發(fā)展建議及改進措施

根據(jù)逐步回歸方法的計算過程，特對北京市交通安全發(fā)展提出如下建議。

（一）增加公路里程

從回歸方程可以看出，公路里程為事故死亡人數(shù)的唯一回歸變量，與死亡人數(shù)呈負相關。根據(jù)表4，公路里程與事故死亡人數(shù)為0.01水平上的相關性的絕對值最大，即負相關關系。公路里程增加，從出發(fā)地到達目的地的路線也就增多，降低了車輛間的碰撞率和摩擦率，從而有效避免交通事故的發(fā)生。

（二）控制常住人口過快增長

根據(jù)表4所示，常住人口數(shù)和事故死亡人數(shù)在0.01水平上的相關性較大，相關性絕對值僅次于公路里程數(shù)的相關性絕對值，并且是正相關關系。適當控制常住人口數(shù)量，可以緩解北京市的交通壓力，有效減少交通事故發(fā)生量。

（三）合理控制機動車擁有量

根據(jù)表3所示，機動車保有量與事故死亡人數(shù)在0.002水平上相關性為0.627，為正相關關系。合理控制機動車擁有量，對于緩解交通壓力和減少事故發(fā)生有重要意義。北京市目前實行的搖號和限行政策對于合理控制機動車保有量有重要意義。

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作者簡介：楊鑫剛（1982），男，河北省邯鄲市人，博士，講師，研究方向為勞動教育、運籌與管理、安全科學。

杜潔（1995），女，四川省綿陽市人，本科，研究方向為安全工程。

通訊作者：單彩虹（1981），女，河北省邯鄲市人，碩士，講師，研究方向為運籌學、數(shù)學教學。