Известный закон Р. Смида [15] и его модификация, автором которой является В.И. Колесов [3] устанавливают влияние на риски автотранспортной аварийности уровня автомобилизации общества. И Социальный HR, и Транспортный TR риски являются весьма показательными характеристиками аварийности, однако не всегда позволяют прочувствовать риски, связанные с ДТП, качественно [8]. Как раз эту задачу можно решить, используя еще одну характеристику автотранспортной аварийности [4, 7, 8, 14] – Коэффициент тяжести ДТП Ктяжести ДТП – показатель соотношения числа погибших в ДТП людей к числу пострадавших в ДТП (сумма погибших и раненых), выраженного в % (1):
где Ктяжести ДТП – коэффициент тяжести ДТП; ПострадавшиеДТП – пострадавшие в ДТП за год, чел./год; ПогибшиеДТП – количество погибших в ДТП за год, чел./год; РаненыеДТП – количество раненых в ДТП за год, чел./год.
В рамках данной статьи решается задача поиска связей между уровнем развития автотранспортных систем [1, 10] в европейских странах и тяжестью дорожно-транспортных происшествий [3, 4, 15]. Ряд подобных задач решался в [8], данная статья является продолжением этих исследований.
Гипотеза, которая проверяется посредством установления корреляционно-регрессионных связей между автомобилизацией и тяжестью последствий ДТП, может быть сформулирована следующим образом:
(1)
«Автомобилизация является количественной характеристикой, оценивающей степень развития экономико-социальных институтов развития общества и в достаточной степени описывающей уровень автотранспортной аварийности».
Первоначальная проверка корректности формулирования данной гипотезы может быть осуществлена посредством оценки корреляционных связей между уровнем автомобилизации общества конкретной страны [9] и фактическим уровнем Коэффициента тяжести ДТП Ктяжести ДТП [8]. С целью установления вышеуказанных корреляционных связей была собрана для анализа следующая статистика (табл. 1).
Таблица 1
Численные значения показателей аварийности в странах Европы в 2007 г. [2]
Страна |
Исходные и расчетные показатели |
|||||
Население, тыс. чел. |
Погибшие в ДТП, чел. |
Раненые в ДТП, чел. |
К тяжести ДТП |
Автомобилизация, ТС/1000 чел. |
Доля пешеходов в числе погибших, % |
|
Австрия |
8360,7 |
691 |
53211 |
1,28 |
693 |
16 |
Азербайджан |
8467,2 |
1107 |
3432 |
24,39 |
93 |
38 |
Албания |
3190 |
384 |
1344 |
22,22 |
110 |
40 |
Армения |
3002,3 |
371 |
2720 |
12,00 |
122 |
39 |
Беларусь |
9689 |
1517 |
7991 |
15,95 |
325 |
40 |
Бельгия |
10457,3 |
1067 |
65850 |
1,59 |
608 |
10 |
Болгария |
7638,8 |
1006 |
9827 |
9,29 |
344 |
26 |
Босния и Герцеговина |
3934,8 |
428 |
11647 |
3,54 |
172 |
24 |
Венгрия |
10029,7 |
1232 |
27452 |
4,30 |
361 |
23 |
Германия |
82599,5 |
4949 |
431419 |
1,13 |
672 |
14 |
Греция |
11146,9 |
1657 |
20675 |
7,42 |
647 |
16 |
Грузия |
4395,4 |
737 |
7349 |
9,11 |
129 |
28 |
Ирландия |
4300,9 |
365 |
8575 |
4,08 |
568 |
20 |
Исландия |
301 |
30 |
2092 |
1,41 |
974 |
10 |
Испания |
44279,2 |
4104 |
143450 |
2,78 |
710 |
15 |
Италия |
58876,8 |
5669 |
332995 |
1,67 |
735 |
13 |
Кипр |
854,7 |
89 |
2119 |
4,03 |
693 |
18 |
Казахстан |
15421,8 |
4365 |
32988 |
11,69 |
201 |
16 |
Латвия |
2277 |
407 |
5404 |
7,00 |
467 |
37 |
Литва |
3389,9 |
759 |
8254 |
8,42 |
526 |
32 |
Македония |
2038,5 |
140 |
6133 |
2,23 |
127 |
34 |
Мальта |
406,6 |
14 |
1195 |
1,16 |
851 |
36 |
Молдова |
3793,6 |
589 |
2985 |
16,48 |
118 |
34 |
Нидерланды |
16418,8 |
791 |
16750 |
4,51 |
540 |
12 |
Норвегия |
4698,1 |
233 |
11755 |
1,94 |
553 |
10 |
Польша |
38082 |
5583 |
63224 |
8,11 |
474 |
35 |
Португалия |
10623 |
854 |
46318 |
1,81 |
560 |
16 |
Россия |
142499 |
33308 |
292206 |
10,23 |
272 |
36 |
Румыния |
21437,9 |
2712 |
29832 |
8,33 |
215 |
11 |
Сан-Марино |
30,9 |
1 |
431 |
0,23 |
1670 |
20 |
Сербия |
9858,4 |
962 |
22201 |
4,15 |
227 |
25 |
Словакия |
5390 |
627 |
11310 |
5,25 |
378 |
34 |
Словения |
2001,5 |
293 |
16449 |
1,75 |
643 |
11 |
Великобритания |
60768,9 |
3298 |
264288 |
1,23 |
565 |
21 |
Турция |
74876,7 |
4633 |
169080 |
2,67 |
178 |
19 |
Украина |
46205,4 |
9921 |
40887 |
19,53 |
– |
56 |
Финляндия |
5276,9 |
380 |
8446 |
4,31 |
882 |
13 |
Франция |
61647,4 |
4620 |
77007 |
5,66 |
648 |
12 |
Хорватия |
4555,4 |
619 |
25092 |
2,41 |
428 |
20 |
Черногория |
597,9 |
122 |
2796 |
4,18 |
333 |
20 |
Чешская респ. |
10186,3 |
1222 |
23060 |
5,03 |
534 |
19 |
Швейцария |
7484 |
370 |
26718 |
1,37 |
716 |
21 |
Швеция |
9118,6 |
471 |
26636 |
1,74 |
603 |
12 |
Эстония |
1335,3 |
196 |
3270 |
5,65 |
531 |
19 |
На основании данных табл. 1 посредством регрессионного анализа [9] было установлено, что зависимость Ктяжести ДТП = f (Автомобилизация) описывается моделью
Графическое изображение данной модели представлено на рис. 1.
В табл. 2 представлены численные значения статистических характеристик данной модели.
Модель зависимости Ктяжести ДТП = f (Доля пешеходов в числе погибших в ДТП) представлена на рис. 2.
Статистические характеристики модели зависимости Ктяжести ДТП = f (Доля пешеходов в числе погибших в ДТП) представлены в табл. 3.
В обоих случаях (табл. 2…3) величина коэффициента корреляции R имеет невысокое значение R = 0,63…0,69, что объясняется отклонением от общей траектории зависимости экспериментальных точек, соответствующих балканским странам, Беларуси, Украине и Молдове. Очевидно, это объясняется в целом невысоким уровнем жизни в этих странах. Аналогичный вывод был сделан в [8] относительно других показателей автотранспортной аварийности.
Объяснение результатов, представленных на рис. 1, может быть основано на использовании понятия «Транспортная культура населения» [5], действительно различающейся в различных странах [6]. Транспортная культура населения, как следует из [12, 13], во многом определяется качеством жизни людей, формируемым экономическим могуществом государства [13] и выражающимся, например, в формах и количествах трудовой занятости граждан.
Важно и то, что различия между тяжестью ДТП в различных странах являются качественными [6] и устойчивыми во времени [11].
Рис. 1. Модель зависимости Ктяжести ДТП = f (Автомобилизация)
Таблица 2
Численные значения статистических характеристик модели Ктяжести ДТП = f (Автомобилизация)
Рис. 2. Модель Ктяжести ДТП = f (Доля пешеходов в числе погибших в ДТП)
Таблица 3
Численные значения статистических характеристик модели Ктяжести ДТП = f (Доля пешеходов в числе погибших в ДТП)
Необходимо констатировать, что исследования необходимо продолжить; акцент сместить в плоскость объяснения причин отклонения отдельных стран от общей зависимости, например, по причине низкого уровня транспортной культуры [5] населения этих стран.
Итоговые выводы по результатам исследований могут быть сформулированы следующим образом.
1. Между автомобилизацией и тяжестью ДТП существует заметная обратная корреляционная связь (R = –0,63…–0,69), уровень которой был бы заметно выше, если бы из рассмотрения были выведены страны, в которых устойчиво сформирован невысокий уровень транспортной культуры населения.
2. Тяжесть ДТП зависит от транспортной культуры населения. Уровень транспортной культуры может быть идентифицирован посредством оценки доли пешеходов в числе погибших в ДТП по принципу «Чем выше доля пешеходов в числе погибших в ДТП, тем ниже уровень транспортной культуры населения».
Библиографическая ссылка
Петров А.И., Петров Г.Л. ОЦЕНКА КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ УРОВНЕМ АВТОМОБИЛИЗАЦИИ И ТЯЖЕСТЬЮ ДТП В ЕВРОПЕЙСКИХ СТРАНАХ // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 6-2. – С. 439-443;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40439 (дата обращения: 02.11.2024).