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2025, 04, v.31 32-39
我国道路交通安全水平时空演化及其影响因素研究
基金项目(Foundation): 河南省科技攻关项目(252102240034); 河南省公安厅交通警察总队委托河南警察学院(第三批)科研项目(HNJY-2024-WT-07、HNJY-2024-WT03、HNJY-2024-WT05)
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DOI:
摘要:

探究我国道路交通安全水平的时空演化特征及其影响因素,对推进道路交通安全工作提质增效和高质量发展具有重要意义。基于2006—2021年我国31个省级行政区面板数据(不包括港澳台地区数据),运用投影寻踪模型、核密度估计、Moran’s I指数探析我国道路交通安全水平时空演变特征,并利用地理探测器模型研究影响道路交通安全水平演化的主要因素。结果表明:(1)时间上,2006—2021年,我国道路交通安全水平总体呈波动上升趋势,交通安全水平指数由2006年的0.545上升到2021年的2.495,年均增长为10.67%。(2)空间上,我国各个省级区域道路交通安全水平存在差异,总体呈“东-中-西”递减的格局;道路交通安全水平的全局Moran’s I指数显著为正,表明在空间上具有显著的正向相关性。(3)影响因素上,我国道路交通安全的时空演化是多因素交互作用的结果,公路里程、民用汽车拥有量和人均受教育年限等是道路交通安全水平演化的重要驱动因素。最后,根据研究结论,提出针对性的对策建议,期望为我国道路交通安全工作高质量发展提供参考。

Abstract:

Exploring the spatio-temporal evolution characteristics and its factors that influence the level of road traffic safety in China is of great significance for improving quality and efficiency and achieving high-quality road traffic safety development. Based on the panel data of 31 provincial administrative regions in China(excluding the data of Hong Kong, Macao, and Taiwan) from 2006 to 2021, the projection pursuit model, kernel density estimation model, and Moran's I index are used to explore the spatio-temporal evolution characteristics of the road traffic safety level in China, and then the geographical detector model is used to study the main influencing factors of its evolution of the road traffic safety level. The results show that:(1) From the perspective of time, the overall level of road traffic safety in China has showed a fluctuating upward trend from 0.545 in 2006 to 2.495 in 2021, with an average annual growth rate of 10.67%.(2) From the perspective of space, there are differences in the level of road traffic safety across provincial regions, and the overall pattern shows a decreasing gradient from east to central to west. The Global Moran's I index is significantly positive, indicating a significant positive spatial correlation.(3) From the perspective of influencing factors, the spatial and temporal evolution of road traffic safety in China is the result of the interaction of multiple factors, that highway mileage, civilian vehicle population, and per capita education years are the important driving factors. Finally, based on the research conclusions, the corresponding countermeasures are put forward, aiming to provide reference for the high-quality development of the traffic safety work in China.

参考文献

[1] 蔡晓禹,雷财林,彭博,等.基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估[J].中国公路学报,2020,33(6):190-201.

[2] NAVARRO-MORENO J,CALVO-POYO F,ONA J D.Investment in roads and traffic safety:linked to economic development?A European comparison[J].Environmental Science and Pollution Research,2023,30(3):6275-6297.

[3] 马社强,邵春福,刘东,等.基于差异驱动原理的道路交通安全评价[J].吉林大学学报(工学版),2010,40(4):981-985.

[4] 杜丽衡,刘龙,冯达,等.熵权—灰色关联—TOPSIS法在道路交通安全评价中应用——以四川省地级市为例[J].河北工业大学学报,2019,48(6):76-81.

[5] 辛督强.基于熵权—TOPSIS的陕西省各市区道路交通安全评价[J].中国安全生产科学技术,2015,11(10):116-120.

[6] 马士宾,孙敬福,陈奕等.基于熵权星形图分析法的区域道路交通安全综合评价[J].公路工程,2016,41(4):228-231.

[7] 范东凯,曹凯.基于主成分分析法的城市道路交通安全评价[J].中国安全科学学报,2010,20(10):147-151.

[8] 罗强,胡三根,龚华炜,等.城市道路交通安全评价体系研究与模型构建[J].广西大学学报(自然科学版),2017,42(2):587-592.

[9] 李杰,曾叙砜,孙领,等.全国道路交通安全水平的时空布局演化研究[J].中国安全科学学报,2021,31(12):136-143.

[10] BUCSUHAZY K,MATUCHOVA E,ZUVALA R,et al.Human factors contributing to the road traffic accident occurrence[J].Transportation Research Procedia,2020,45:555-561.

[11] 谷传海,郑诗伦.浅论道路交通安全设施对交通安全的影响[J].公路,2020,65(6):164-166.

[12] PONOMAREVA E,SAVINA A.Factors influencing traffic accident mortality[J].Economic Policy,2022,17(4):128-153.

[13] 张坤,梅诗冬,景国勋,等.数据挖掘技术在我国道路交通安全评价中的应用[J].安全与环境工程,2018,25(1):76-81.

[14] TORBAGHAN M E,SASIDHARAN M,REARDON L,et al.Understanding the potential of emerging digital technologies for improving road safety[J].Accident Analysis and Prevention,2022,166:106543.

[15] 汶爱萍.浅析道路交通安全治理的关键因素及国外经验[J].道路交通管理,2022(9):21-23.

[16] 李先波,周定平,欧三任.道路交通安全综合治理对策研究——以湖南省为例[J].湖南社会科学,2015(1):111-115.

[17] WANG C,XU C C,XIA J X,et al.A combined use of microscopic traffic simulation and extreme value methods for traffic safety evaluation[J].Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2018,90:281-291.

[18] 焦柳丹,唐莲,霍小森,等.基于投影寻踪的城市内涝灾害韧性评估研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2023,42(11):72-79.

[19] 夏陈红,翟国方.城市群综合承灾能力评价的RAGA- PP模型[J].中国安全科学学报,2023,33(4):187-193.

[20] 张樨樨,韩丽颖,曹正旭.黄河三角洲高效生态经济区生态效率时空演变及影响因素分析[J].地域研究与开发,2023,42(6):157-164.

[21] 蒋毓琪,杨怡康,田文博,等.黄河流域碳生态安全水平空间格局与动态演进[J].水土保持通报,2023,43(5):419-425.

[22] 陈军飞,张玉琦,嵇娟,等.长三角城市群洪涝韧性时空演化及影响因素[J].水资源保护,2024,40(6):58-68.

[23] WANG J F,LI X H,CHRISTAKOS G,et al.Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun region,China[J].International Journal of Geographical Information Science,2010,24(1/2):107-127.

[24] 黄杰,叶厚元,云俊.基于宏观计量经济面板数据模型的我国交通事故发生规律研究[J].安全与环境工程,2017,24(4):105-111.

[25] 纪俊红,昌润琪,温廷新.基于GSK- AdaBoost- LightGBM的交通事故死亡人数预测研究[J].安全与环境工程,2021,28(1):24-28.

[26] 李宏,夏聪明.经济增长、机动化发展与道路交通安全风险[J].兰州交通大学学报,2024,43(6):64-77.

[27] 何璐,张霖.交通事故影响因素的逐步回归分析[J].伊犁师范学院学报(自然科学版),2016,10(4):14-18.

[28] 裘一洲.道路交通安全数字治理研究——以杭州市萧山区为例[D].杭州:浙江工商大学,2023.

[29] 李彦华,焦德坤.数字化水平对区域能源效率差异影响的实证研究[J].系统工程,2021,39(6):1-13.

[30] 张俊康,黄桂琴.数字技术、区域经济一体化与制造业高质量发展——基于长三角的实证检验[J].西安建筑科技大学学报(社会科学版),2024,43(6):44-55.

基本信息:

中图分类号:U492.8;D631.5

引用信息:

[1]田振中.我国道路交通安全水平时空演化及其影响因素研究[J].中国人民公安大学学报(自然科学版),2025,31(04):32-39.

基金信息:

河南省科技攻关项目(252102240034); 河南省公安厅交通警察总队委托河南警察学院(第三批)科研项目(HNJY-2024-WT-07、HNJY-2024-WT03、HNJY-2024-WT05)

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引用

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