黃利華 趙曉華 榮 建

（北京工業(yè)大學(xué)城市交通學(xué)院北京市交通工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100124）

0 引言

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012年全球發(fā)生的道路交通事故中有75%是由駕駛?cè)藢?dǎo)致的，可見(jiàn)隨著社會(huì)機(jī)動(dòng)化的加速，機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)艘殉蔀橐l(fā)交通事故的關(guān)鍵因素［1－2］。對(duì)于事故成因中人因因素的主導(dǎo)性，國(guó)內(nèi)外專家的觀點(diǎn)不謀而合。為了進(jìn)一步挖掘交通事故與機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)酥g的關(guān)系，學(xué)者們對(duì)機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)说男詣e、駕齡、性格、職業(yè)等基本特征同交通事故間的關(guān)系均進(jìn)行了大量的探索。

職業(yè)特性作為機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)说幕咎卣髦?，起初并沒(méi)有受到研究者的重視。近年來(lái)隨著社會(huì)分工的細(xì)化，研究者逐漸認(rèn)識(shí)到交通事故與機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)寺殬I(yè)特性間的重要聯(lián)系。如Charbotel等人［3－4］對(duì)法國(guó)地區(qū)9種不同職業(yè)類型駕駛?cè)诉M(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間段內(nèi)不同職業(yè)駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)及事故嚴(yán)重程度均不相同；并利用描述分析及非參數(shù)檢驗(yàn)的方法，找出了當(dāng)?shù)厥鹿矢甙l(fā)職業(yè)及事故中的弱勢(shì)職業(yè)。Boufous等人［5］利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄鏈接，從疲勞駕駛的角度，分析澳大利亞地區(qū)交通事故的發(fā)生特征，研究表明不同職業(yè)類型駕駛?cè)苏加胁煌氖鹿时壤?/p>

相比國(guó)外，國(guó)內(nèi)學(xué)者更多地研究交通事故的地區(qū)分布、人群分布、時(shí)間分布規(guī)律以及事故預(yù)測(cè)等方面。如李文權(quán)等人［6］運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、對(duì)比分析，得出江蘇地區(qū)的事故發(fā)生規(guī)律。胡江碧等人［7］利用灰色聚類分析對(duì)109國(guó)道某典型路段交通事故肇事駕駛?cè)说哪挲g、駕齡、性別進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。林國(guó)順等人［8］對(duì)交通事故時(shí)間因素進(jìn)行挖掘，利用聚類分析的方法找出我國(guó)某高速公路的事故高發(fā)時(shí)段。蔣宏等人［9］基于時(shí)間序列和灰色模型進(jìn)行交通事故的預(yù)測(cè)?？梢钥闯觯瑢?duì)于交通事故與機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)寺殬I(yè)特性間的關(guān)系研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注甚少。，馬社強(qiáng)、蔡娜、張宏等人［10－12］在進(jìn)行交通事故特征研究時(shí)，僅簡(jiǎn)單提及事故起數(shù)較多的職業(yè)人群，并無(wú)深入分析。職業(yè)特性與駕駛?cè)说娜粘＝煌ǔ鲂邢⑾⑾嚓P(guān)，很大程度上影響并決定了出行的車輛條件、道路條件、環(huán)境條件，以及駕駛?cè)说纳睦矸磻?yīng)、操控行為等特點(diǎn)。挖掘交通事故與機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)寺殬I(yè)特性間的關(guān)系，對(duì)提高道路交通安全具有重要意義。

北京市近年來(lái)隨著汽車保有量的快速增加，交通安全問(wèn)題日益突出［13］。在借鑒國(guó)外研究方法的基礎(chǔ)上，筆者試圖利用描述統(tǒng)計(jì)、非參數(shù)檢驗(yàn)的分析方法，對(duì)北京地區(qū)機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)寺殬I(yè)類型對(duì)交通事故的影響特征進(jìn)行初步探索。從而，在找出不同職業(yè)駕駛?cè)耸鹿拾l(fā)生特點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的解決對(duì)策，推動(dòng)北京地區(qū)交通事故預(yù)防工作的開(kāi)展。

本文分析的事故數(shù)據(jù)為2008～2012年間北京市一般程序處理事故的采樣數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)記錄每起事故中駕駛?cè)说?0項(xiàng)基本信息，分別為：駕齡、性別、職業(yè)類型、主要違法行為、事故責(zé)任、行駛狀態(tài)、受傷程度、事故發(fā)生時(shí)間及違法總量。論文主要分析駕駛?cè)说?種基本信息：職業(yè)類型、事故責(zé)任及受傷程度。同時(shí)，除去由機(jī)動(dòng)車以外其他原因引起的事故記錄，剔除信息不全、職業(yè)特性不明確的事故記錄，筆者結(jié)合7 011起事故記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。研究涉及肇事駕駛?cè)说?1種職業(yè)類型：公務(wù)員、公安民警、職員、工人、農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)者、軍人、武警、教師、外來(lái)務(wù)工人員及不在業(yè)人員。

1 駕駛?cè)寺殬I(yè)類型影響下的事故統(tǒng)計(jì)特征

在參考我國(guó)道路事故統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系及國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，筆者將事故數(shù)、死亡事故數(shù)、事故比例及死亡事故比例作為基本的事故統(tǒng)計(jì)指標(biāo)［14－15］。死亡事故數(shù)是指事故中造成人員死亡的事件數(shù)。事故比例是指某一職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿试谑鹿士倲?shù)中的比例（事故比例＝（i／I）×100%。i為某職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)；I為11種職業(yè)駕駛?cè)说氖鹿士倲?shù)）。死亡事故比例是指某一職業(yè)類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿试谒劳鍪鹿士倲?shù)中的比例（殘廢事故比例＝（j／J）×100%。j為某職業(yè)類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿蕯?shù)；J為11種職業(yè)駕駛?cè)说乃劳鍪鹿士倲?shù)）。

1.1 駕駛?cè)寺殬I(yè)類型影響下的事故數(shù)、死亡事故數(shù)分布特征

圖1、圖2分別為北京地區(qū)2008～2012年不同職業(yè)類型機(jī)動(dòng)車駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)、死亡事故數(shù)分布情況。圖中顯示，不同職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)并不相同，其死亡事故數(shù)也不相同，且差異較大。

如圖1所示，5年間職員、工人、農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)者、外來(lái)務(wù)工、不在業(yè)人員，這6種職業(yè)人員的事故數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他職業(yè)的事故數(shù)。其中，農(nóng)民職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)最多，達(dá)2 548起；其次，為外來(lái)務(wù)工人員，事故數(shù)為1 810起。而公務(wù)員、公安民警、軍人、武警、教師類型駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)與前6中職業(yè)類型的事故數(shù)相差甚遠(yuǎn)，均不大于100起。對(duì)職業(yè)類型同事故數(shù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示χ2＝51.423，ρ＜0.05可見(jiàn)不同職業(yè)類型影響下事故數(shù)的差異具有明顯的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

整體上，不同職業(yè)類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿蕯?shù)與事故數(shù)有相同的分布趨勢(shì)。5年間職員、工人、農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)者、外來(lái)務(wù)工、不在業(yè)人員，這6種職業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他職業(yè)的死亡事故數(shù)。其中，死亡數(shù)最多的肇事職業(yè)仍為農(nóng)民類型，死亡事故數(shù)為142起；其次為外來(lái)務(wù)工人員，死亡事故數(shù)為48起。相比之下，公務(wù)員、公安民警、軍人、武警、教師類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿蕯?shù)很少，均小于10起。對(duì)職業(yè)類型同死亡事故數(shù)進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示χ2＝43.504，ρ＜0.05說(shuō)明不同職業(yè)類型其死亡事故數(shù)是有差異的。

1.2 駕駛?cè)寺殬I(yè)類型影響下的事故比例、死亡事故比例統(tǒng)計(jì)特征

表1為北京市不同職業(yè)駕駛?cè)说氖鹿时壤?、死亡事故比例情況。同時(shí)，為便于2種指標(biāo)間的對(duì)照，表中括弧內(nèi)的數(shù)字為某指標(biāo)下某類職業(yè)在11種職業(yè)類型中的排名。如職員這一類型的死亡事故比例為9.54%，僅次于農(nóng)民與外來(lái)務(wù)工人員類型的死亡事故比例，排名第3。表1 中事故比例與死亡事故比例排名一致的職業(yè)類型有8種，該現(xiàn)象反映出這2種指標(biāo)描述11種職業(yè)類型駕駛?cè)私煌ㄊ鹿侍匦缘囊恢滦浴?/p>

表1中對(duì)于事故比例的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與1.1節(jié)中事故數(shù)的分布特征相似，5年間職員、工人、農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)者、外來(lái)務(wù)工、不在業(yè)人員，這6種職業(yè)的事故比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他5種職業(yè)的事故比例，比例總和達(dá)93.19%，為事故多發(fā)職業(yè)人群。相比之下，其余5種職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿时壤宽?xiàng)均小于1%，總和僅6.81%，與前6種職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿时壤嗖钌踹h(yuǎn)，為事故低發(fā)職業(yè)人群。對(duì)職業(yè)類型同事故比例進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示χ2＝51.908，ρ＜0.05。

表1 北京市11種職業(yè)類型駕駛?cè)说氖鹿时壤⑺劳鍪鹿时壤y(tǒng)計(jì)情況Tab.1 Statistics of accident rate and death accident rate of 11types of driver’s occupation in Beijing %

同樣，5 年間職員、工人、農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)者、外來(lái)務(wù)工、不在業(yè)人員，這6種職業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他職業(yè)的死亡事故比例，總和達(dá)97.18%，大于其事故比例的總和。相比之下，公務(wù)員、公安民警、軍人、武警、教師，這5種職業(yè)類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿时壤偤蛢H2.82%，除公安民警的死亡事故比例為1.06%之外，其他4種職業(yè)每項(xiàng)的死亡事故比例均小于1%。對(duì)職業(yè)類型同死亡事故比例進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示χ2＝43.772，ρ＜0.05。

表1中，盡管11種職業(yè)類型的2種指標(biāo)排名趨勢(shì)相同，但不同職業(yè)類型下2種指標(biāo)間的差異并一致。如事故高發(fā)人群中的農(nóng)民這一職業(yè)類型在事故比例、死亡事故比例中均占到最高，但其死亡事故比例竟達(dá)50.18%，高出其事故比例13.71%。此現(xiàn)象表明，11 種職業(yè)的死亡事故總數(shù)中一半以上是由農(nóng)民類型駕駛?cè)艘l(fā)，該職業(yè)類型駕駛?cè)嗽诮煌ㄐ旭傊休^易引發(fā)死亡事故，事故中交通安全性低。類似的還有事故低發(fā)人群中的公安民警、教師和武警人員，此3種職業(yè)類型駕駛?cè)穗m較少發(fā)生交通事故，但其死亡事故比例大于其事故比例。

事故比例高出死亡事故比例的有：外來(lái)務(wù)工人員，事故比例高出8.95%；職員，事故比例高出3.21%；不在業(yè)人員，事故比例高出1.24%；其余4種職業(yè)高出值均少于1%。此3種職業(yè)類型駕駛?cè)?，發(fā)生事故雖多，但其死亡事故比例卻相對(duì)大幅降低。由此可見(jiàn)，此職業(yè)類型駕駛?cè)讼鄬?duì)其他職業(yè)類型駕駛?cè)嗽诮煌ㄊ鹿手芯哂休^低的死亡幾率。

2 駕駛?cè)寺殬I(yè)類型影響下的事故責(zé)任特征

按照每起事故產(chǎn)生的誘因，駕駛?cè)嗽谑鹿手谐袚?dān)有不同程度的責(zé)任。表2統(tǒng)計(jì)了11種職業(yè)駕駛?cè)嗽?種責(zé)任類型（全部責(zé)任、主要責(zé)任及同等責(zé)任）事故中的比例，如農(nóng)民類型駕駛?cè)说娜控?zé)任事故數(shù)在11種職業(yè)全部責(zé)任事故總數(shù)中的事故比例為37.04%。

表2 北京市不同責(zé)任事故中各職業(yè)人員事故比例Tab.2 Accident rate of different responsibility of 11types of driver’s occupation in Beijing%

表2顯示，11種職業(yè)類型駕駛?cè)嗽?種責(zé)任事故中的事故比例有相似分布趨勢(shì)，但其比例大小并不相同。進(jìn)行3種責(zé)任類型事故比例間的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民類型的全部責(zé)任事故比例大于其主要責(zé)任事故比例及同等責(zé)任事故比例；同時(shí)，仍大于其他職業(yè)類型的全部責(zé)任事故比例。此現(xiàn)象表明，農(nóng)民類型駕駛?cè)嗽谑鹿手卸喑袚?dān)全部責(zé)任。與農(nóng)民類型對(duì)比情況相似的還有自主經(jīng)營(yíng)人員，其全部責(zé)任事故較多發(fā)?？梢?jiàn)，此2種職業(yè)類型駕駛?cè)酥饕l(fā)生全部責(zé)任事故，多為交通事故的誘發(fā)者，道路行駛中具有較高的危險(xiǎn)性和侵犯性，該類型駕駛?cè)说鸟{駛技能、安全意識(shí)、車輛安全性能等方面亟需提高。

對(duì)于外來(lái)務(wù)工人員，其3種責(zé)任類型事故比例中主要責(zé)任事故比例最大，且主要責(zé)任事故比例僅次于農(nóng)民。與之相似的還有公務(wù)員、武警這兩種職業(yè)類型。說(shuō)明該類型駕駛?cè)?，交通事故中多為事故主要?zé)任方，道路行駛中同樣具有較高的危險(xiǎn)性。此外，其余6種職業(yè)駕駛?cè)?種責(zé)任類型事故比例對(duì)比，可以看出同等責(zé)任事故比例最高，說(shuō)明此類型駕駛?cè)巳菀资艿酵饨缬绊憽?/p>

對(duì)職業(yè)類型同3種責(zé)任類型事故比例進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示χ2＝7.058，ρ＜0.05；可見(jiàn)不同職業(yè)類型發(fā)生3種責(zé)任程度的事故數(shù)有顯著性差異，即職業(yè)類型顯著影響事故的責(zé)任類型?？傊?，事故高發(fā)人群中農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)及外來(lái)務(wù)工人員這3種職業(yè)類型駕駛?cè)酥饕l(fā)生全部責(zé)任、主要責(zé)任事故，在道路交通中具有相對(duì)較高的駕駛危險(xiǎn)性和侵略性，應(yīng)成為安全教育、駕照考核的重點(diǎn)對(duì)象。

3 駕駛?cè)寺殬I(yè)類型對(duì)交通事故影響的成因分析

隨著城市道路事故的多發(fā)，交通事故研究領(lǐng)域的學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到提高駕駛?cè)私逃?、素質(zhì)是減少道路事故的根本途徑［1，13，16－17］。并且，已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)教育水平對(duì)駕駛?cè)苏J(rèn)知與駕駛行為的影響大于年齡及其他因素，這種影響呈顯著積極性［18－19］。職業(yè)作為駕駛?cè)藢W(xué)校教育的成果及社會(huì)教育的延伸，與駕駛?cè)说慕逃骄o密相關(guān)。筆者從教育水平角度解釋不同職業(yè)類型間交通事故發(fā)生的差異。

結(jié)合前人研究并依據(jù)現(xiàn)有事故資料，將11種職業(yè)駕駛?cè)藙澐殖?種等級(jí)的教育水平（低、中、高），見(jiàn)表3。3種教育水平中，高等級(jí)教育水平涵蓋5種職業(yè)，其他2種教育水平均包含3種職業(yè)。

表3 北京地區(qū)不同教育水平駕駛?cè)耸鹿史植技柏?zé)任承擔(dān)狀況Tab.3 Accident rate of different education level of 11types of driver’s occupation in Beijing%

表3中，3種等級(jí)教育水平下的事故比例不同且差異較大。其中，低級(jí)教育水平駕駛?cè)税l(fā)生的事故比例為70.85%，死亡事故比例高于其事故比例為74.56%，3種事故責(zé)任類型中主要責(zé)任事故比例最高。中等級(jí)教育水平駕駛?cè)说氖鹿时壤秊?6.78%，死亡事故比例小于其事故比例為22.62%，3種事故責(zé)任類型中同等責(zé)任事故比例最高。而涵蓋職業(yè)種類最多的高等級(jí)教育水平駕駛?cè)耸鹿时壤齼H為2.37%，死亡事故比例小于其事故比例為2.82%，3種事故責(zé)任類型中同等責(zé)任事故比例最高。

對(duì)3種教育水平同事故比例進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯χ2＝42.619，ρ＜0.05；教育水平同死亡事故比例進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果X2＝38.622，ρ＜0.05?？梢钥闯?，教育水平對(duì)駕駛?cè)耸鹿时壤⑺劳鍪鹿时壤挠绊懢哂薪y(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表3中，低、中等級(jí)教育水平人員同樣為事故高發(fā)人群，然而低等教育人員的事故比例、死亡事故比例卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于中等教育水平人員，且死亡事故多發(fā)、主要責(zé)任事故多發(fā)。而中等教育水平駕駛?cè)说氖鹿时壤?、死亡事故比例較小，主要發(fā)生同等責(zé)任事故?？梢钥闯?，教育水平的差異導(dǎo)致了不同職業(yè)駕駛?cè)巳洪g事故比例的差異，低等級(jí)教育水平的駕駛?cè)司哂惺鹿识喟l(fā)性、事故誘發(fā)性。受教育水平的影響，農(nóng)民、外來(lái)務(wù)工人員、不在業(yè)人員類型中普遍存在安全意識(shí)薄弱、信息認(rèn)知能力低、法規(guī)遵守度低等現(xiàn)象，使得駕駛?cè)嗽诘缆沸旭傔^(guò)程中極易發(fā)生駕駛不規(guī)范、認(rèn)讀錯(cuò)誤、違章行使等危險(xiǎn)行為，最終增大事故發(fā)生的幾率。

綜上所述，事故高發(fā)人群中的農(nóng)民、外來(lái)務(wù)工者、不在業(yè)人員3種職業(yè)類型駕駛?cè)?，?yīng)成為北京地區(qū)交通安全管理的重點(diǎn)對(duì)象。

4 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)北京地區(qū)2008～2012年間駕駛?cè)寺殬I(yè)特性對(duì)交通事故的影響分析，研究發(fā)現(xiàn)：

1）職業(yè)類型影響了駕駛?cè)说氖鹿蕯?shù)、死亡事故數(shù)。農(nóng)民、外來(lái)務(wù)工人員、不在業(yè)人員、工人、職員這5種職業(yè)類型駕駛?cè)藶槭鹿?、死亡事故高發(fā)人群。

2）職業(yè)類型影響了駕駛?cè)嗽谑鹿手械呢?zé)任類型。事故高發(fā)人群中的農(nóng)民、自主經(jīng)營(yíng)類型駕駛?cè)酥饕l(fā)生全部責(zé)任事故，外來(lái)務(wù)工人員發(fā)生主要責(zé)任事故較多。

3）教育水平的差異導(dǎo)致了不同職業(yè)駕駛?cè)巳菏鹿时壤牟町?，低等?jí)教育水平駕駛?cè)司哂惺鹿识喟l(fā)性、事故誘發(fā)性。事故高發(fā)職業(yè)中的農(nóng)民、外來(lái)務(wù)工人員、不在業(yè)人員應(yīng)成為北京地區(qū)交通安全管理的重點(diǎn)對(duì)象。

在研究中受采集年份、地區(qū)的限制，個(gè)別職業(yè)類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿拾l(fā)生過(guò)少，本研究相應(yīng)分析較簡(jiǎn)單，如想進(jìn)一步充分了解該類型駕駛?cè)说乃劳鍪鹿侍匦?，需增大該職業(yè)類型死亡事故樣本量。同時(shí)，不同職業(yè)類型間的事故數(shù)差異可能由于不同職業(yè)類型駕駛?cè)巳簱碛袡C(jī)動(dòng)車比例、駕駛機(jī)動(dòng)車次數(shù)、駕駛里程不同引起的，為更精確地研究不同職業(yè)類型駕駛?cè)藢?duì)交通事故的影響，本課題將會(huì)在未來(lái)的研究中考慮這些因素的存在。

筆者所開(kāi)展的職業(yè)類型對(duì)于交通事故發(fā)生的影響研究，結(jié)合了北京地區(qū)城市道路交通事故的特點(diǎn)，是希望北京市相關(guān)交通管理部門可以針對(duì)北京地區(qū)事故高發(fā)、誘發(fā)職業(yè)，采取有效的管理措施。例如加強(qiáng)交通違規(guī)執(zhí)法力度、完善駕照考核制度、注重違章駕駛?cè)巳旱亩务{駛培訓(xùn)與安全教育工作等。此外，北京地區(qū)的車輛管理、道路設(shè)施管理、交通治理救援體系管理與北京地區(qū)交通發(fā)展策略也應(yīng)逐步完善，這將對(duì)減少北京地區(qū)的交通事故有非常重要的意義［13，20］。

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