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交通事故的数量及严重程度影响因素分析
| 论文题名： | 交通事故的数量及严重程度影响因素分析 |
| 关键词： | 交通事故数量;交通事故严重程度;空间杜宾模型;面板向量自回归模型;多分类逻辑回归模型 |
| 摘要： | 交通事故不仅造成人员伤亡，还会对经济发展和社会稳定产生影响。基于此，对交通事故发生的数量及严重程度影响因素建模分析，并提出针对性的建议具有重要意义。 （1）面板数据下考虑空间效应的交通事故数量建模分析 首先选取我国2006-2021年16年间31个省份（不含港、澳、台）的面板数据进行描述性统计分析，通过绘制时空格局演变图、计算全局莫兰指数、绘制局部莫兰散点图、LISA 显著性图与集聚图进行分析，得出我国交通事故数存在显著空间正相关性的结论。其次选取影响因素并建立空间计量模型，在进行空间面板数据模型的选取检验时，分别进行了固定效应、随机效应以及 Hausman 的检验，由于固定效应与随机效应均显著且Hausman检验结果拒绝原假设，因此在建立模型时不加入随机效应。最后分别建立了空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM）来进行对比分析，根据三个模型的估计结果发现在时间固定效应下的空间杜宾模型（SDM）最为显著，且拟合效果最好。因此，本文选取时间固定效应下的空间杜宾模型（SDM）作为最终的模型进行分析。在此基础上，为了进一步检验人均GDP与交通事故数间的关系，本文进一步引入面板向量自回归模型（PVAR）对人均GDP与交通事故数进行实证研究。 研究发现，我国31个省份（不含港、澳、台）的人均GDP、文盲人数、医院个数、人均城市道路面积这几个变量对交通事故数起到促进作用，万人公路里程、公共交通车拥有量、每公里城市照明灯数量起到抑制作用。同时人均GDP与交通事故数之间存在相互作用的动态关系。 （2）基于多分类逻辑回归模型（Multinomial Logit）的交通事故严重程度建模分析 首先对交通事故严重程度及指标变量数据进行等级标定，其次通过采用多分类逻辑回归模型（Multinomial Logit）进行建模分析，得出当附近没有交叉路口、没有车站、没有交通标识对交通事故的严重程度均起到抑制作用，天气中降雨程度的增多起到促进作用，而处于白天对Y=2(伤残较少事故)起到促进作用、对Y=4（死亡事故）起到抑制作用，同时附近没有驼峰对严重程度的影响不明显。并且由结果分析可知，相对于严重程度等级Y=1(仅财产损失事故)而言，等级Y=2（伤残较少事故）、等级Y=3（伤残较多事故）、Y=4（死亡事故）中最关键的影响因素均为是否有交叉路口。 最后，本文依据结论分析给出了一些减少交通事故数以及降低事故严重程度的建议。 |
| 作者： | 刘雪松 |
| 专业： | 应用统计 |
| 导师： | 邓国和 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广西师范大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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