模拟异质性的替代方法,以分析摩托车驾驶员在两辆车相撞中遭受的伤害严重程度
Huanhuan Wang1, Pengfei Cui2, Dongdong Song2
1School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China.
这项研究表明,规模异质性模型,而不仅仅是随机异质性,更好地解释了摩托车事故中的伤害严重程度. 其他驾驶员和车辆等外部因素对摩托车手受伤的严重程度有很大影响.
科学领域:
- 运输安全运输安全
- 交通事故分析 交通事故分析
- 计量经济学 计量经济学
背景情况:
- 摩托车事故数据中的未观察到的因素可以在观察到的因素和摩托车手受伤严重程度之间产生异质的关联.
- 解决这些异质性需要先进的方法方法,特别是随机和规模异质性模型.
研究的目的:
- 实证评估随机和规模异质性模型在理解摩托车伤害严重程度的外部决定因素方面的有效性.
- 为了比较缩放多项逻辑模型 (S-MNL),通用多项逻辑模型 (G-MNL) 和随机参数多项逻辑模型 (RPLHMV) 的性能.
主要方法:
- 利用英国STATS19数据,从2016年到2020年,对涉及摩托车的两辆车辆相撞事故进行分析.
- 使用概率测试来评估显著因素的时间变化.
- 估计并比较S-MNL,G-MNL和RPLHMV模型以捕捉受伤严重程度的异质性.
主要成果:
- 在统计学上,RPLHMV模型在2016年,2018年和2019年表现优于G-MNL模型.
- 在2017年和2020年,S-MNL模型在统计学上优越,这表明异质性起源的时间变化.
- 摩托车驾驶员受伤的严重程度受到摩托车的特点,非摩托车驾驶员 (例如男性,年轻人,老年人) 和相撞的车辆 (地位,年龄,类型) 的影响.
结论:
- 尺度效应,而不仅仅是随机异质性,对于捕捉影响摩托车撞车伤害严重程度的因素重量的变化至关重要.
- 外部因素,包括其他司机和车辆的特点,对受伤严重程度有很大影响.
- 调查结果可以为决策者制定有针对性的策略,以减轻摩托车撞车风险和伤害.
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