雙變量依序普羅比

 為標準常態累積機率函數



0 為財損與輕傷之門檻值



1 為輕傷與重傷死亡之門檻值

由於依序普羅比的門檻值範圍，左邊界極限值為-∞，右邊界極限值為∞，係校估門 檻參數時，通常假定u =0 為門檻值的基準(Bhat, 2008)，用以推估其它尺度門檻值。然₀ 而依序普羅比模式限制界定所有分析個體的門檻值u 為同質性，因此僅能透過一組效_k 用門檻值（u ,₀ u ,₁ u ,₂ u ,…, ₃ u ）_k ，界定所有分析個體發生區間(面積)，限制所有分析 個體在肇事傾向（效用門檻值）的異質性。

3.1.2 雙變量依序普羅比

雙變量依序普羅比( Bivariate Ordered Probit )為 Hutchinson 於 1986 年所提出，為一 種可具有同時處理兩依序性變數，並求得兩者之間相關性。

由本研究所設定q_n為兩車輛駕駛肇事案件指標值：

n, (n1, 2 )：代表肇事車輛駕駛者第一方與第二方，其中第一方為主要肇事 違規者，而第二方為次要或是無違規者。

q , (n q =1,2,…,Q)：所發生肇事案件 _n 並設定雙方受傷程度

k,(k1, 2,..., )K ：第一方駕駛者之傷亡程度

,

(   1, 2,..., ) L

：第二方駕駛者之傷亡程度

假設y_{q n,} 是一筆兩車輛碰撞肇事案件中所發生之一方受傷程度，雙方駕駛者受傷情 形為可觀察的連續型傷亡嚴重程度變數，代表著駕駛者肇事受傷嚴重程度。此外，設定

,

u 為各受傷嚴重尺度之門檻值，其範圍界限為(n i ,)。

雙方駕駛者受傷情形，為可以觀測肇事案件裡的兩位駕駛者受傷嚴重程度尺度。

雙方駕駛者在車禍肇事的受傷嚴重程度為下列：

第一方受傷程度 y_q,1 k，當 u_1,k1 y_q^*_,1u_1,k (3-6) 第二方受傷程度 y_q,2 l，當 u_{2, 1l} y^*_q,2 u_2,l (3-7)

根據上述這些觀點，結合雙方肇事車禍中兩位駕駛者受傷程度聯立方程式如下：



₂( ) ：是標準雙變量常態密度分配函數

₂()：是標準雙變量常態累積分配函數



：估計參數兩者



_{q n,} 之間的相關係數

3.2 雙變量一般化依序普羅比模式理論與構建

雙變量一般化依序普羅比模式

(

BGOP)源自於雙變量依序普羅比模式(BOP；

Yamamoto and Shankar, 2004)與一般化依序模式(GOP；Eluru et al., 2008)。比較上述 BOP 模式，其門檻值u 和_1,k u 表示為兩連續受傷程度之間的切點，代表在車禍中所造_2,l 成可觀察到的個體風險特性，由於門檻值為固定係數，所以對於任何顯著變數而言，

只可知其正負顯著性，而無法得知變數影響肇事的可觀測異質性，反應真實影響程度，

故本研究為深入瞭解肇事影響，納入一般化研究。

第一方受傷程度： y_q1k，當u_1,k1 y_q^*₁ u_1,k (3-13) 第二方受傷程度： y_q2 l，當u_{2, 1l} y_q^*₂ u_2,l (3-14) 每場肇事案件 q 中，我們將對於雙方的每個門檻設定參數函數對應著，其雙方門 檻邊界範圍為 ( u_1,1u_1,2 ... u_1,k   ... )與( u_2,1u_2,2 ... u_2,l   ... )。

依照每位駕駛者相對應，其門檻函數為：

第一方門檻函數：

u 

_{q k1,}

 u 

_{q k1, 1}

 e

^{q k, q k', Zq k,} (3-15) 第二方門檻函數：

u 

_{q l2,}

 u 

_{q l2, 1}

 e

^{q l,q l',Zq l,} (3-16)

k

Zq_, ：第一方顯著之變數向量 Z_q,：第二方顯著之變數向量 u_{q k1,} ：為Z_q,k變數對應門檻值 u_q2,l：為Z_q,變數對應門檻值

,

 ：為第一方q k Z_q,k所對應的參數向量

,



q l：為第二方Z_q,所對應的參數向量

k



q, ：第一方當事者門檻函數的常數項

,



q ：第二方當事者門檻函數的常數項

雙變量一般化依序普羅比模式參數與門檻值，使用最大概似估計法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)校估參數，其函數如下所示：



2 1, 1^' 1 2, 2^' 2

由於BGOP 模式是以 BOP 基底所擴展一般化性質，所以在 BGOP 模式假設下，

對於所有的肇事案件 q 裡, 將財損與輕傷的雙方初始門檻值u_q1,0與u_q2,0設定為0。而為 了能檢驗模式配適度(



²)，並使用 Consistent Akaike Information Criterion (CAIC；

Bozdogan, 1987)判斷模式的配適程度，其分別具有漸近有效性及漸近一致性之優點，

在這些指標值愈低，表示模式績效愈佳，亦即其選取模式具有最小平方差之性質 (Cameron and Trivedi, 1998) ，其計算方法分別如下式(3-20)所示，其中，k 表示待校估 參數個數，q 為肇事樣本數：

(3-23)





' ' ' '

, , 1

' ' ' '

, , 1

( )

' '

, , 1

[ ( (1 ))] [ ( (1 ))]

[ ( )] [ ( )]

( ) ( )

ik

qn k q qn qi qni qn k q qn qi qni

qn k q qn qi qni qn k q qn qi qni

P k X

qn k q qn qn k q qn

u x x u x x

u x x u x x

E u x u x

   

   

 







        

       

     

第四章 資料蒐集與分析

4.1 資料樣本

本研究肇事資料是由臺北市政府警察局交通大隊單位所提供事故資料(包含 A1、

A2 及 A3 類)，使用臺北市 97 年與 98 年肇事資料，共計有 2661 筆事故案件以作為研 究。並以號誌化路口特有之交通事故型態，篩選出交通事故資料供本研究分析之用，

並於本章做出基本統計分析，期能對號誌化路口交通事故能有初步的瞭解。

車輛行駛至號誌化路口時，其行進、轉彎應遵守我國道路交通事故第 102 條法規 所制定，如下列規則所示。綜觀在號誌化路口肇事案件之原因，主要是由駕駛者違反 號誌規則而造成，因此本研究以號誌化路口違反號誌規則所造成事故作為蒐集樣本。

一、應遵守燈光號誌或交通指揮人員之指揮，遇有交通指揮人員指揮與燈光號誌並用 時，以交通指揮人員之指揮為準。

二、右轉彎時，應距交岔路口三十公尺前顯示方向燈或手勢，換入外側車道、右轉車 道或慢車道，駛至路口後再行右轉。但由慢車道右轉彎時應於距交岔路口三十至 六十公尺處，換入慢車道。

三、左轉彎時，應距交岔路口三十公尺前顯示方向燈或手勢，換入內側車道或左轉車 道，行至交岔路口中心處左轉，並不得占用來車道搶先左轉。

四、設有劃分島劃分快慢車道之道路，在慢車道上行駛之車輛不得左轉，在快車道行 駛之車輛不得右轉彎。但另設有標誌、標線或號誌管制者，應依其指示行駛。

五、行至有號誌之交岔路口，遇紅燈應依車道連貫暫停，不得逕行插入車道間，致 交通擁塞，妨礙其他車輛通行。

六、行至有號誌之交岔路口，遇有前行或轉彎之車道交通擁塞時，應在路口停止線前 暫停，不得逕行駛入交岔路口內，致號誌轉換後，仍未能通過妨礙其他車輛通行。

故本研究將以肇事原因為違反號誌化路口規則者，篩選出本研究所需之肇事資 料，在肇事資料內提供雙方肇事者的受傷程度、個人特性、車輛種類、碰撞類型、路 口型態與環境特徵等變數。另外，根據臺北市交通大隊所製作的記錄，在肇事案件裡，

將主要違反交通規則的駕駛者列為第一方當事人，而相較於次要違規、或無任何違規 行為的駕駛者放置第二方當事人。

4.2 肇事嚴重程度分類

綜整肇事嚴重研究文獻，各國針對肇事受傷定義大多可區分為三種、五種與七種 嚴重程度；例如，美國將肇事駕駛者受傷嚴重程度分為五種程度：(a)財產損失、(b) 可能傷害、(c)意外受傷、(d)傷殘、(e)死亡；而中國大陸將傷亡程度分類為七種，(a) 無損傷僅財損、(b)輕度損傷、(c)中度損傷、(d)嚴重但無生命威脅、(e)有生命威脅但 可能存活、(f)危急且無法確定能否存活，與(g)致死性損傷幾無生存機會。

國內現行對於交通事故嚴重分類主要分成三類，當事人在24小時內死亡，列為A1 類交通事故；超過24小時死亡與受傷，列為A2類交通事故；倘若在該件交通事故裡，

均無人傷亡，僅有車輛損壞，則列為A3類交通事故，並由警方單位於肇事現場，依照 當事人最嚴重之傷亡程度做為案件分類；但A1類定義過於狹隘，而A2類定義又過於廣 泛，使得A1與A2案件相差甚多。由於目前臺北市交通事故卷宗內，將當事人骨折以上

（即重傷至死亡者）於卷宗封面上加註記號，故利用該項資料，為讓研究更具有實質意 義，將A2案件依照受傷程度區分為輕傷、重傷二類，例如骨折、顱內出血、肇事當下 無法自主行動、無意識、肢體殘缺歸納於重傷；而僅有輕微擦傷，但駕駛者還能自主行 動，則歸納於輕傷；其中將重傷與死亡併入同一等級。因此，本研究將個體受傷嚴重程 度重新分類：僅有車輛損壞(財損，0)、人員受傷(輕傷，1)、造成當事人死亡或骨折以 上者(重傷死亡，2)。並將雙方駕駛者的傷亡嚴重程度列於下表4.1，以及雙方駕駛嚴重 程度交叉表列表4.2，如下所示：

表4.1 本研究所稱肇事嚴重程度與我國現行法規之差異 肇事嚴重程度 僅車輛損壞 人員受傷 超過24 小時死

亡及骨折以上 24 小時以內死亡 我國法規上分類

A3

(698 件)

A2

(1,957 件)

A1

(6 件)

本研究分類

0

(698 件)

1

(1,586 件)

2

(377 件)

表 4.2 雙方駕駛嚴重程度交叉表

將所蒐集的交通事故變數，依照以往研究文獻解釋變數選擇上，主要分為五大項，

3、飲酒駕駛：以警方單位所測驗駕駛者飲酒情形記錄，當測出酒精濃度超過

6、保護設備：警方單位從現場證人自述、事故現場檢查是否有保護設備，安全帽、

三、碰撞類型

2、道路類別：依照不同道路的層級類別，分別設定為主要道路、次要道路與聯

2、天候：天候會影響駕駛人的能見度，及道路舖面之摩擦係數，故以下雨與否

5、肇事時段：由於臺北市交通具有明顯之尖峰車流特性，本研究茲將時段分為

表 4.19 變數敘述統計表

18:00~24:00 肇事時間發生在18:00~24:00設定為1;其餘為0 31.9%

00:00~06:00 肇事時間發生在00:00~06:00設定為1;其餘為0 11.4%

06:00~18:00 肇事時間發生在06:00~18:00設定為1;其餘為0 56.7%

燈光狀況 白天 肇事發生在白天設定為1;其餘為0 62.8%

夜晚燈光弱或無燈光 肇事發生在夜晚燈光弱設定為1;其餘為0 37.2%

肇事日期 工作日 肇事日期為工作日(星期一到五)設定為1;其餘為0 26.6%

非工作日 肇事日期為非工作日(星期六到日)設定為1;其餘為0 73.4%

肇事時段

晨峰(07:00~09:00) 肇事時間發生在07:00~09:00設定為1;其餘為0 15.5%

昏峰(17:00~19:00) 肇事時間發生在17:00~19:00設定為1;其餘為0 14.5%

離峰時段 肇事時間發生在離峰時段設定為1;其餘為0 70.0%

肇事天氣 雨天 肇事天氣為雨天設定為1;其餘為0 13.7%

晴天(陰天) 肇事天氣為晴天(陰天)設定為1;其餘為0 86.3%

第五章 模式構建與應用

本研究基礎模式係以三種不同模式分別為：(1)單變量依序普羅比模式 Ordered probit (OP)與(2)雙變量依序普羅比模式 Bivariate ordered probit (BOP)，從 OP 模式所得 到號誌路口之肇事嚴重程度顯著變數作為BOP 研究變數基礎，同時比較 OP 與 BOP 之差異性，並且以BOP 為基礎擴展一般化性質，探討異質性傾向，發展(3)雙變量一 般化依序普羅比模式Bivariate generalized ordered probit (BGOP)，構建號誌路口之肇事 嚴重程度分析模式，以校估各變數對於肇事後嚴重程度之影響，驗證模式的配適度，

並對其影響變數進行討論與計算彈性影響，後續並藉此推演本研究在道路安全政策上 的意涵，做為號誌化路口改善策略研擬之參考。研究將肇事嚴重程度畫分成三類：(1) 財損無受傷，(2)輕度傷害， (3)重度傷害與死亡。

5.1 依序普羅比模式

本研究之方案為肇事嚴重程度，其嚴重程度具有順序性之性質，倘某一變數對於

本研究之方案為肇事嚴重程度，其嚴重程度具有順序性之性質，倘某一變數對於

在文檔中 臺北市號誌化路口肇事嚴重性影響因素之分析 (頁 35-0)