中 華 大 學

中 華 大 學 碩 士 論 文

題目：道路交通違規行為與道路交通事故關聯性 之研究

系 所 別：運輸科技與物流管理學系碩士班 姓名學號：梁 春 泉 M 0 9 3 1 4 0 0 9 指導教授：陳 菀 蕙 博 士

中華民國 九十五 年 八 月

道路交通違規行為與道路交通事故關聯性之研究

學生姓名：梁春泉 指導教授：陳菀蕙博士

摘 要

近年來由於社會結構變遷，大量使用汽、機車等交通工具，我國2300萬人口，

至95年4月止機動車輛數汽車就有6,703,621輛（小客車有5,390,848輛、機車有 13,292,510輛，總計19,996,131輛）。駕駛人未遵守交通法令及相關規定之數量甚 高，每年因為違規被舉發約有1200萬張，因為道路交通事故A1（24小時）類死 亡人數衛生署統計93年計有4735人，死亡率19.5人/十萬人口，與其他國家比較發 現仍明顯偏高。交通違規行為與交事故發生關連性方面之研究，在國內外相關的 研究報告，大都以問卷調查或以資料庫中的逕行舉發案件或利用網路擷取未結案 件分析方式進行研究，此類研究所得之資料不夠完整，對於違規行為與發生事故 之影響均無法全面性具體的表述，因此本研究以實際完整之違規歷史資料庫串聯 道路交通事故資料庫，進行道路交通事故與違規行為之間的研究，將駕駛人性 別、年齡、違規時段等特性與違規條款關係進行交叉分析並應用羅吉特迴歸

（logistic regression）模式探討違規行為與事故發生之關連性，經過羅吉特迴歸 模式分析得到事故顯著的結果，發現道路交通違規行為對交通事故具有顯著的影 響與關連性。機車方面酒精濃度超過標準、裝載貨物超載、超重、長、寬、高、

一般道路超速行駛、未保持前、後車距離、無車牌禁駛車輛、違規不聽制止、拒 絕稽查逃逸 不服稽查，都是屬於高危險違規行為。汽車方面發現未保持前、後 車距離、汽車裝載貨物超載、超重、長、寬、高、酒精濃度超過標準事故發生率 佔前三位； 除了前三項外由勝算比得知與其他違規行為比較，表示汽車的各項 違規仍是屬於發生事故的高危險群。在違規時段方面，機車、汽車在02~06點之 時段較其他違規時段容易發生事故。於年齡層與性別的比較上，年齡與事故交叉 分析的結果，男性未滿17歲之年齡層最容易發生事故行為，隨年齡層增加發生事 故行為逐漸降低，60-64歲發生事故最低，65歲以上又隨年齡增加發生事故而提 高；女性也是未滿17歲年齡層最容易發生事故行為， 25-29歲發生事故最低，30 歲以上又隨年齡增加發生事故而提高，各年齡層發生事故率男性均較女性駕駛人 高，年齡愈高男女性別事故發生率則接近無差別。

關鍵字：駕駛行為、交通事故、違規行為

致 謝

碩士論文得以順利完成，首先要感謝指導教授 陳菀蕙博士，對於已中年的 學生，在論文撰寫中不厭其煩地、細心指導論文的內容與方向，敬業精神令學生 印象深刻，教學如此認真勤快比預期的高出甚多，的的確確是學生的福氣也受益 良多，對於老師的教誨，學生永銘於心。

論文自提計畫書至口試期間，承蒙 陳昭華教授、蘇昭銘教授、張靖教授、

張建彥教授、林祥生教授、卓裕仁教授和魏建宏教授、張開國教授給予寶貴意見 及殷切指正，使本論文更加完備，在此致上由衷的謝意與敬意。

　 感謝交通部公路總局台北區監理所王所長珍勝的鼔勵與支持，給我進修碩士 班的機會，在學期間也非常感謝交通部公路總局新竹區監理所劉所長英標博士、

魏主任仁章、邱工程師垂章，對於研究主題所需資料鼎力支持與協助，使得研究 內容札實、順利進行。

碩士班研究期間學姊眉君、思葦多方協助，論文資料分析時高桂娟學姊犧牲 假期、日以繼夜督促並提供寶貴意見，因為有您們幫忙，論文研究才能夠順利完 成，特別要感謝您們。

最後我要謝謝我的家人，幕後默默地為我們奉獻，摯愛的媽媽是我最大的心 靈支柱，勉勵我們ㄧ家三人（父、子、女）長子貫御及長女筠翎，同時就讀碩士 班這兩年，碰到一些瓶頸互相砥礪，克服一切困難，因為有你們的關懷與支持，

讓我們能夠無憂無慮地順利完成學業，父、子、女同時取得碩士學位，獲此殊榮，

在此向所有協助過我們的人，向您們說聲謝謝非常感恩。

梁春泉謹誌 中華民國九十五年七月 於中華大學

目 錄

摘 要...ii

致 謝... iii

目 錄...iv

表目錄...v

圖目錄...vi

第一章 緒論...1

1.1 研究動機...1

1.2 研究目的...3

1.3 研究範圍與對象...3

1.4 研究流程...3

第二章 文獻回顧...6

2.1 交通違規行為與交通事故之定義...6

2.2 駕駛人年齡、性別與交通違規行為...6

2.3 道路交通違規行為與道路交通事故關聯性...7

2.4 小結... 11

第三章 研究方法...14

3.1 道路交通違規紀錄資料處理...14

3.1.1 違規資料擷取...14

3.1.2 違規分類...14

3.1.3 違規資料淨化...16

3.2 資料庫串聯...18

3.3 羅吉特迴歸模式...18

第四章 道路交通違規紀錄資料分析...20

4.1 道路交通違規紀錄資料分析...20

4.1.1 違規資料基本統計分析...20

4.1.2 汽、機車駕駛人違規交叉分析...24

4.2 道路交通違規特殊項目分析...33

第五章 模式建立與分析...37

5.1 違規條款與事故發生關連性初步分析...37

5.2 羅吉特迴歸模式建立...38

5.2.1 機車違規特性事故發生羅吉特模式...38

5.2.2 汽車違規特性事故發生羅吉特模式...42

5.3 小結...45

第六章 結論與建議...46

6.1 結論...46

6.2 建議...47

參考文獻...48

表目錄

表1.1 民國 89-93 年交通事故統計 ...1

表1.2 近年世界主要國家交通事故死亡率...2

表1.3 民國 90-94 年 A1 類事故因素分析 ...2

表2.1 羅吉特模式一之分析結果...8

表2.2 羅吉特模式二之分析結果...8

表2.3 偏差駕駛行為與事故傾向之關係...10

表2.4 個人行為與肇事相關之文獻彙整表...12

表3.1 違反道路交通處罰條例違規內容分類...15

表4.1 機車違規條款數量...22

表4.2 汽車違規條款數量...24

表4.3 不同性別之機車駕駛人違規項目統計表...25

表4.4 不同年齡層之機車駕駛人違規項目統計表...26

表4.5 機車駕駛人於不同時段之違規項目統計表...27

表4.6 不同性別之汽車駕駛人違規項目統計表...29

表4.7 汽車駕駛人違規年齡層之項目統計表...31

表4.8 汽車駕駛人於不同時段之違規項目統計表...32

表5.1 機車違規條款與事故發生關連性初步分析...37

表5.2 汽車違規條款與事故發生關連性初步分析...39

表5.3 機車違規特性與事故發生關係羅吉特模式...40

表5.4 機車重要事故率違規條款與時段、年齡層特性分析...42

表5.5 汽車違規特性事故發生羅吉特模式...43

表5.6 汽車重要事故率違規條款與時段、年齡層特性分析...45

圖目錄

圖1.1 研究流程圖 ...5

圖2.1 涉及事故有無違規罰單的各年齡層 ...10

圖4.1 機車駕駛人性別 ...20

圖4.2 機車駕駛人年齡層 ...21

圖4.3 機車駕駛人違規時段 ...21

圖4.4 汽車駕駛人違規分析 ...22

圖4.5 汽車駕駛人年齡層之違規分析 ...23

圖4.6 汽車駕駛人違規時段之分析 ...23

圖4.7 違規駕駛人年齡層分布圖 ...35

圖4.8 各時段駕駛人違規分佈 ...35

圖4.9 各時段酒醉駕駛人違規分佈 ...35

圖4.10 酒醉駕駛人年齡分佈圖 ...36

圖4.11 汽車駕駛人高速公路行駛路肩各時段分佈圖...36

圖4.12 汽車駕駛人高速公路行駛路肩年齡層分布 ...36

圖5.1 機車駕駛人性別、年齡與事故交叉分析 ...41

圖5.2 汽車駕駛人性別、年齡與事故交叉分析 ...44

第一章 緒論

1.1 研究動機

近年來由於社會結構變遷，大量使用汽、機車等交通工具，我國2300 萬人 口，至95 年 4 月止機動車輛數汽車就有 6,703,621 輛（小客車有 5,390,848 輛、

機車有13,292,510 輛，總計 19,996,131 輛）。在交通行為方面，駕駛人未遵守交 通法令及相關規定之數量甚高，每年因為違規被舉發約有1200 萬張，因為道路 交通事故A1（24 小時）類死亡人數衛生署統計 4735 人/年，(如表 1.1)近五年來 全國違規舉發數逐年下降，意外事故數量（A1+A2）則逐年上升，死亡人數雖 然略有下降，與其他國家比較發現仍明顯偏高，（如表1.2），使得全體國人在盡 力拼打經濟享受成果之餘卻也因交通事故頻繁發生而有損國力，由於每發生一 件交通事故死亡案件就產生兩個家庭悲劇，根據警政署資料大部分肇事主因是 駕駛人駕駛行為的人為因素，為促使駕駛人減少違規行為、降低道路交通事故 風險，道路交通違規行為與道路交通事故之關連性值得深入探討。

表1.1 民國 89-93 年交通事故統計 項目 事故件數 死亡(A1 衛

生署統計) 受傷(A1+A2) 車輛數 駕駛人數 違規數 89 年

52952 5420 66895 17022689 18547133 21987000 90 年

64264 4787 80612 17465037 20279000 20192000 91 年

86259 4322 105994 17906957 20948324 17931000 92 年

120223 4389 156303 18500658 21703837 13781000 93 年 137221 4735 179108 19183136 22315266 11707000 資料來源：內政部警政署【3】

表1.2 近年世界主要國家交通事故死亡率 單位：人/十萬人口

國別 事故

中華民國 (2003 年)

日本 (2000 年)

新加坡 (2000 年)

南韓 (2000 年)

美國 (2000 年)

英國 (2000 年) 死亡人數 4389 8326 171 10236 41091 2942

死亡率 19.5 6.6 5.2 22.3 15.1 5.6 男性 28.0 9.3 8.6 29.5 20.6 3.1 女性 11.1 4.0 1.9 15.1 9.8 3.1 資料來源：行政院衛生署【5】

民國90-94 年警政署事故資料庫 A1 類道路交通事故統計資料中顯示機械故 障0.7％、行人(或乘客)2.8％、交通管制設施 0.04％、不可抗力之意外 0.08％等 僅佔少數比例，而以人為因素佔 96.3%最多，顯示駕駛行為佔有極重要的影響 性，詳細事故因素分析如表1.3 所示。

表1.3 民國 90-94 年 A1 類事故因素分析

肇事因素 A1 百分比%

車輛駕駛人 13,198 96.3

機件故障 103 0.7

行人（或乘客）過失 390 2.8

交通管制（設施）缺陷 6 0.04

其他不可抗力之意外 11 0.08

總計 13,708 100

資料來源：內政部警政署事故資料庫【3】

由於目前國內外相關研究大都以問卷調查方式進行，或只利用資料庫中的 逕行舉發案件或未結案件進行分析，此類研究所得之資料均具有不完整之特 性，對於處理違規行為與發生事故之影響均無法全面性的表述，因此本研究以 實際之違規歷史資料庫串聯道路交通事故資料庫，進行道路交通事故與違規行 為之間的研究，將能透過實際的資料數據確切瞭解其影響與關連性。

交通事故的發生對於家庭、社會與國家均會造成極大的影響，若僅從消極 的嚴格徹底執法，透過處罰駕駛人的方式來遏止事故的發生是不夠完善的處理 方式，因此本研究期望透過駕駛行為與事故之關聯性分析，確切瞭解其影響與

關連，透過數據資料提醒駕駛人那些違規行為容易造成道路交通事故，以灌輸 駕駛人養成良好習慣，以促使駕駛人進而遵守交通秩序，讓全民有個更好的行 車安全空間。

1.2 研究目的

本研究擬將研究結果與相關數據應用於道路交通安全教育宣導，進而提高 行車安全，研究之目的包含下列二點內容：

一、 探討駕駛人交通違規行為與駕駛人性別、年齡與違規時段等因素相關性。

二、 探討違規行為與事故發生之關連性，瞭解那些違規行為容易產生意外事故。

1.3 研究範圍與對象

違規行為舉發方式分為當場舉發與逕行舉發兩類，當場舉發違規通知單，

記載內容包括行為人姓名、出生日期、性別、身分証號碼、住址；逕行舉發違 規通知單記載內容則為汽車所有人姓名、住址，不論何人駕駛均處罰對象以汽 車所有人，資料分析的結果容易產生受處分者（車主）並非實際駕駛人之偏差，

因此本研究將逕行舉發違規案件排除，僅以當場舉發的駕駛人為對象，監理機 關違規資料欄位（包含處罰對象為車主的案件）：違規人姓名、身分證號碼、出 生年月日、性別，違規車號、單號、日期、時間、條款、金額、地點等，並以 設籍新竹市轄區（民國 89-93 年）所有的駕駛人為研究範圍，由新竹市監理站 資料庫就駕駛人當場被警察攔檢違規紀錄與警政署改版後之道路交通事故資料 庫內民國92、93 年的所有紀錄為研究範圍。

1.4 研究流程

本研究之研究流程如圖1.1 各步驟之內容說明如下：

一、 確認研究主題與範圍：了解違規行為與發生事故之影響與關係，進而界定 研究主題與範圍。

二、 文獻回顧：本研究為瞭解國內外有關交通違規與事故之關連性，因此先針 對交通違規行為進行定義，並進行相關文獻之回顧。

三、 監理機關違規資料庫資料處理：本研究擷取民國89-93 年之監理機關違規 資料庫，透過違規條款之分類、資料處理等程序進行資料篩選工作，因此 透過清資料、資料歸類與資料整併等步驟進行資料處理使之成為可用之數

據資料。

四、 資料庫串連：本研究撰寫VB 程式以駕駛人之身分證字號進行監理機關之 違規資料庫與警政署道路交通事故資料庫進行資料整併與串連工作。

五、 交叉分析：為瞭解各項變數間之交互影響關係，對駕駛人性別、年齡、違 規時段等特性與違規條款關係進行交叉分析。

六、 羅吉特模式之應用：本研究採用羅吉特模式進行違規行為與事故發生關連 性分析。

七、 結論與建議：根據上述相關分析結果提出本研究之研究成果與相關交通安 全改善建議。

確定研究目的與範圍 文獻回顧

警政署道路交通事故資料庫 監理機關違規資料庫

擷取駕駛人違規紀錄 與違規條款分類

資料處理：清資料、

資料歸類、資料整併

應用羅吉特迴歸模式進行違規行為 與發生事故關連性分析

結論與建議

以身份證字號進行違規資料庫 與事故資料庫串聯

駕駛人違規行為、性別、年齡與時 段之交叉分析

圖1.1 研究流程圖

第二章 文獻回顧

本研究回顧整理有關駕駛人駕駛行為、交通違規行為與道路交通事故等文 獻，探討道路交通違規行為與道路交通事故關聯性。

2.1 交通違規行為與交通事故之定義

為加強道路交通管理，維護交通秩序，確保交通安全，透過立法手段制訂 道路交通管理處罰條例、道路交通安全規則、高速公路交通管制規則等作為駕 駛人共同遵循的規範。交通違規行為係指駕駛人（用路人）在使用道路運輸過 程中，違反道路交通管理規範行為，影響其他車輛或行人在道路上的運行，降 低道路系統運輸效率，甚至造成自己或其他用路人在道路上的交通事故風險，

駕駛人違反道路交通管理處罰條例規定的各種行為，因而被舉發處罰者。

道路交通事故係指駕駛汽車或動力機械在道路上行駛，致人受傷或死亡或 車輛損壞之事故。A1 類道路交通事故係指事故發生後於 24 小時內致人死亡之 案件；A2 類道路交通事故係指事故發生致人受傷之案件。

2.2 駕駛人年齡、性別與交通違規行為

Sirkku Laapotti（2000）【17】研究發現年輕初學駕駛人，特別是男性駕駛行 為，事故數及違規以年輕人最高，且發生在晚上比女性及年老的高，年輕比年 老駕駛人不擔心違規也不抗拒違規發生，在短時間內相較警察很少攔檢，會產 生習慣性違反交通規則，事故與違規數量與年齡性別年里程有影響，未成年的 事故結果97%是財損，3%是受傷。

Peter F. Lourens(1999) 【18】研究發現年齡、違規罰單的數量與事故關係具 有顯著的影響，年輕（18-24 歲）有違規罰單的事故佔 24%無違規罰單的事故佔 11%，相差 13%，屬於危險駕駛人族群，35-65 歲違規罰單的數量與事故最少，

65 歲以上的駕駛人規罰單的數量與事故又會隨年齡增加而增加。

吳佩蓉（2002）【8】在新修訂道路交通管理處罰條例對道路交通違規行為 之影響研究中，以嘉義區監理所為範圍的違規資料庫，包括嘉義縣市、雲林縣、

台南縣市，89 年 7 月至 12 月與 90 年 7 月至 12 月之資料，以及國道高速公路警 察局肇事事故統計資料作比較分析，發現道路交通違規事件以年齡區分，年紀 愈輕者相對於其他年齡層違規闖紅燈數量比率較高，當場攔檢年齡部分有顯著 差異存在。酒醉駕車以男性為主，女性酒醉駕車比率很低，年齡層 36-45 歲相 較於 56-65 歲、65 歲以上的年齡層有顯著差異存在。超速當場攔檢舉發 18-25 歲對於大於65 歲以上的年齡層有顯著差異存在，性別差異以男性居多。

尹維龍（2005）【1】應用駕駛行為量表探討偏差駕駛行為與事故傾向關係 之研究。在違規方面，情緒反應、駕駛技巧與違規呈正相關，年齡則與違規為 負相關，年齡越大事故傾向越低，導致的原因是年紀越大者越不會有違規行為，

因此他們的事故風險較年輕人低。至於性別部分，結果顯示男性違規分數高於 女性，年齡方面，隨著年齡的增加，違規情形就遞減，其迴歸係數分別為-0.01 。 教育水準為國中者，違規的情形較多，其迴歸係數分別為 0.248 。性別方面，

分析結果顯示男生容易違規，導致此現象可能是男性喜歡刺激與冒險以及駕駛 里程（二萬以上、三萬以上）、教育水準（國中）的駕駛違規情形較多。

2.3 道路交通違規行為與道路交通事故關聯性

莊智仁(2003)【9】應用個人違規紀錄預測交通事故發生之研究，以台北市 的交通事故及台北地區近五年的公路監理資料庫中駕駛人之違規未結案紀錄資 料進行抽樣調查，分析不同違規行為對於道路交通事故發生所產生的影響，預 測違規駕駛人潛在可能發生事故的機率，發現肇事族群的駕駛人中具有較多的 違規人數、次數，在違規行為特性上，超速違規行為在肇事族群中所佔的比例 遠高於未肇事族群(死亡事故佔 25.38%，受傷事故佔 12.54%，未肇事者 3.46%)，

反映出肇事者的駕駛人中具有較多超速違規的駕駛行為。以羅吉特迴歸模式一

（表 2.1），透過對肇事與未肇事駕駛人以 1:1 之抽樣方式收集樣本資料，並以 違規行為紀錄次數為變數所構建之模式分析結果，其中「有違規紀錄者」、「闖 單行道者」、「車輛設備類的違規紀錄次數」及「未禮讓直行車或行人者」等變 數係數為正值會顯著加增駕駛人的肇事機率；羅吉特迴歸模式二（表 2.2），抽 取具有違規行為的肇事與未肇事駕駛人的資料，再行構建之模式，發現其中「有 高違規紀錄總數者」、「有酒精濃度過量者」、「闖單行道者」及「有車輛設備類 的違規紀錄者」等變數係數為正值會顯著增加駕駛人的肇事機率。

交通部運輸研究所鄭銘章等人（2005）【6】道路交通事故相關資料整合系 統雛型建置研究，以警政單位民國 88-92 年道路交通事故為核心資料串聯交通 單位人車監理資料庫、衛生單位健康保險資料庫民國88-92 年門診及住院資料、

衛生單位88-91 年死因資料庫、財政單位民國 88-91 年任意險資料庫、強制汽車 責任保險88-91 年任意險資料庫，該研究發現肇事涉案者人違規項目前十項（佔 94％）：未繫安全帶或未戴安全帽、闖紅燈、超速行駛、不服從交通勤務警察之 指揮、基本資料更改部報請變更登記、駕駛者爭道行駛、未依規定停車、未依 規定轉彎、未依規定臨時停車及未依規定使用駕照，肇事因素與違規項目交叉 分析結果，以酒醉駕駛肇事率最高佔 32.2％、違規停車佔 22.3％次之、闖紅燈 佔19.8％第三、不服指揮佔 19.4％第四。

表2.1 羅吉特模式一之分析結果

表2.2 羅吉特模式二之分析結果

資料來源：莊智仁(2003)【9】

黃維信、賴靜慧（2004）【10】有關肇事駕駛者交通事故與違規紀錄關聯性 之探討，以警政署道路交通事故資料庫與交通部人車監理違規資料庫，將身分 證號碼針對91 年交通事故資料串連人車監理資料庫之前ㄧ年肇事駕駛者的違規 資料，採用Visual Basic 與 SQL Server 2000「道路交通事故相關資料整合系統」， 進行資料庫連結與整合，經過肇事因素與違規項目交叉分析，肇事者主要十項 違規項目佔全部違規項目的 94%包含：未繫安全帶或未戴安全帽、行經有燈光 號誌管制之交叉路口闖紅燈、超速行駛、不服從交通勤務警察之指揮、基本資 料更改而不報請變更登記、駕駛者爭道行駛、未依規定停車、駕駛者未依規定 轉彎、未依規定臨時停車、未依規定使用駕照，結果發現駕駛者不論違反那一 項道路交通管理處罰條例，肇事因素大多是以發生「未注意前車狀態」及「未 依規定讓車」二個肇事因素所佔比例較高；違規項目為酒精濃度超過標準者，

肇事因素則是以「酒醉後駕駛失控」佔 32.2%為最高，違反「不服從交通勤務

警察之指揮」的駕駛者，其肇事因素為「違反號誌管制或指揮」的比例亦高佔 9.9%。

尹維龍（2005）【1】應用駕駛行為量表問卷調查，探討偏差駕駛行為與事 故傾向關係之研究。探討偏差駕駛行為對於事故傾向的影響，我國的偏差駕駛 行為分為違規、錯誤、疏忽三個潛在因素，其中違規包含的侵略駕駛的項目。

在危險程度上區分，違規是會對其他用路者造成危險的行為，以多元迴歸進行 分析自變數以依變數是否有顯著關係。發生交通事故應該是因為不良的駕駛行 為所造成，至於造成不良駕駛行為又有許多因素，該研究將針對文獻所認為的 重要影響因素，也就是情緒壓力和駕駛經驗等方面進行討論，以兩階段的方式，

藉由數量方法來說明影響因素與偏差駕駛行為的關係，以及偏差駕駛行為對交 通事故的影響。經由因素分析後，找出偏差駕駛行為、情緒壓力和駕駛技能的 潛在共同因素，偏差駕駛行為的潛在共同因素分為違規、疏忽、錯誤，將以駕 駛者屬性、情緒反應、壓力緊張、駕駛技巧和安全感知為自變數，駕駛屬性中 性別、駕駛里程和教育水準是以虛擬變數的方式進行分析，依變數則是違規、

錯誤、疏忽等偏差駕駛行為，探討依變數和自變數兩者的線性關係。駕駛自認 駕駛技巧很好、能夠掌控突發狀況，他們違規的情形會越多，造成的原因可能 是他們認為自己的駕駛能力能夠避免違規所造成危險。駕駛違規的 R² 值為 0.48 、駕駛錯誤的 R² 值為 0.19 、以及駕駛疏忽的 R² 值為 0.14 ，三者之中 只有駕駛違規的 R² 值較高，過去三年駕駛汽車發生事故的經驗，分析結果發 現，違規和錯誤等行為都會影響事故的發生，當違規和錯誤越高時，發生事故 的機會有逐漸增加，在事故傾向的建立上是以 Logistic Regression 建立，分析 結果發現違規和錯誤等行為都會影響事故的發生，當違規和錯誤越高時，發生 事故的機會有逐漸增加。當駕駛技巧分數越高時，事故傾向就越高，至於導致 此結果的原因當駕駛認為他的技巧足以彌補違規所帶來的風險，因此他們會有 較多的違規情形，當他們的違規情形越多時，發生事故的機會將會增加。駕駛 的情緒對其違規與錯誤有顯著的影響，因此在駕駛時保持舒適的心情或是適度 的調適情緒，這樣就可以減少事故的發生，對駕駛本身或其他用路人都有助益。

Gonzales（2005）【13】由美國國道交通安全管理局（NHTSA）、科羅拉多 州意外死亡事故分析報告系統 1995-2001 年的統計資料庫，使用邏吉斯回歸模 式分析，蒐集 2420 件死亡肇事事故紀錄之間的差異。分析結果 16 歲的青少年 駕駛人，最危險時期是考取執照發給后 6 個月內和在深夜開車時，最容易發生 肇事事故，交通違規包括闖紅燈、不注意違規、疏忽、危險駕駛、不安全駕駛。

表2.3 偏差駕駛行為與事故傾向之關係

個別自變數檢定

自變數 β 顯著水準

駕駛違規 0.2272 0.0351

駕駛錯誤 0.1897 0.0798

資料來源：尹維龍（2005）【1】

Peter F. Lourens（1999）【18】以問卷方式調查荷蘭的駕駛人，駕駛人提供 自己報告資料在交通關係項目中,最近一年駕車里程數、收到罰單種類數及意外 事故種類，分析各年齡層有違規罰單的駕駛人事故數均比無違規罰單的駕駛人 事故數高，強烈認為駕駛人（不論男性或女性）罰款的數量與涉及事故有相互 關聯，駕駛人經常違反交通規則者，將更經常涉及交通事故愈多，如圖2.1，各 行駛里程等級有違規罰單的駕駛人事故數量明顯比無違規罰單的駕駛人多，P 值＜0.001 表示違規和事故之間有顯著相關性。

資料來源：Peter F. Lourens（1999）【18】

圖2.1 涉及事故有無違規罰單的各年齡層

Tom Kontogiannis(2002)【16】在西臘以郵寄駕駛人問卷至公共部門、大學、

銀行、主要企業及公共場所隨機訪問調查報告，研究異常駕駛行為，蒐集回來 1425 份有效問卷調查研究發現年度事故比例，駕駛經驗、性別、違規三項佔 47.4

％是主要事故比例，主動的違反路權(ROWV P<0.05)交通違規會增加事故的發 生，常被社會大眾所疏忽，酒醉駕駛、超速、危險駕駛等違規被裁罰的駕駛人 是導致事故主要原因。

朱永裕（2000）【4】在我國大學生道路交通行為表現之調查，採用隨機問 卷調查方式，依據地理北、中、南、東區各大學共發出 320 份問卷，回收 304 份問卷，有效問卷 286 份，並召開專家會議方式研究，發現大學生被告發交通

違規罰單經驗中，曾經被告發過罰單者佔61.6%，超過四次者佔 19.0%；曾經發 生交通事故者佔68.1%，超過四次者佔 11.4%；因為交通事故而受傷者佔 56.3%，

超過四次者佔4.3%。性別與發生道路交通事故次數，卡方値已達顯著水準，男 生發生道路交通事故次數1-3 次者最多佔 59.8%，其次為沒有發生者佔 26.8%，

女生發生道路交通事故次數1-3 次者佔 52.8%，其次為沒有發生者佔 38.3%。我 國大學生基本資料（性別、大學區域別）與使用交通工具經驗（大學階段上學 方式、實際使用機車種類、實際使用機車頻率、被告發罰單次數及發生交通事 故次數）之卡方考驗中，卡方有達顯著水準。

Sirkku Laapotti（2000）【17】研究芬蘭的初學駕駛人，以郵寄 28500 份問卷 調查方式蒐集初學者的報告，事故是風險駕駛習慣或違反交通規則的結果，能 預測事故比例，事故和違規的增加就像里程增加一樣，不管每年里程多少都有 很多事故及違規。

2.4 小結

一、 表 2.4 為彙整國內外研究學者，對於駕駛人駕駛車輛違規行為對於交通事 故發生的相關研究，駕駛行為資料的收集方法上，在過去相關文獻中主要 以問卷調查的方式來收集駕駛者的駕駛行為，未充分利用官方所記載的違 規紀錄資料庫基礎做分析。

二、 莊智仁在個人違規紀錄預測交通事故發生之研究，僅以公路監理資料庫中 駕駛人之違規未結案紀錄資料分析，資料缺乏完整性，目前監理機關違規 案件，當月違規於次月繳納結案者約50％、於半年內繳納結案者約 80％、

於一年內繳納結案者約90％，若僅以欠繳紀錄來建構資料，較無法完整窺 其全貌，如能將違規人當場被攔檢舉發所有的違規紀錄，不論是已結案或 未結案件一一收集分析，更能清楚表達其合理性。「有超速違規紀錄者」及

「有未載安全帽或安全帶的違規紀錄者」等變數係數為負值表示未必會增 加駕駛人的肇事機率，與實務表現上發生不合理現象，原因在於違規資料 庫分類時應將當場舉發與逕行舉發的違規分別統計分析，「有超速違規紀錄 者」、「有未載安全帽或安全帶的違規紀錄者」如以逕行舉發的違規案件（駕 駛人是誰並不明確，且該數量比重相當高）視為肇事事故人的違規行為，

分析的結果與實務上就產生落差；「有未載安全帽或安全帶的違規紀錄者」

屬於道路交通管理處罰條例第31 條，同條中還包括駕駛人駕駛車輛使用手 持式行動電話，如能做明確的分類未載安全帽、安全帶及使用手持式行動 電話，更能了解與事故的關連性，需再加以詳細分析的必要。

表2.4 個人行為與肇事相關之文獻彙整表

作者 研究目的 資料來源 方法

莊智仁(2003) 個人違規紀錄預 測交通事故發生

違規資料庫之未結案件 羅吉特迴歸 類神經網路分析 鄭銘章等

（2005）

透過事故資料與 人車監理資料的 連結可進行違規 與事故之關聯分 析

警政交通事故資料庫、公 路監理資料庫（含大量逕 行舉發案件數）、衛生死 因資料庫、財政任意險資 料庫、強制汽車責任保險 資料庫

交叉分析

黃維信、賴靜慧

（2004）

有關肇事駕駛者 交通事故與違規 紀錄關聯性之探 討

警政署道路交通事故資 料庫與交通部人車監理 違規資料庫

交叉分析

吳佩蓉（2002） 道路交通管理處 罰條例修正對用 路人行為影響

嘉義區監理所為範圍的 違規資料庫、高速公路警 察局肇事事故統計資料

變異數分析、多重比 較法

朱永裕（2000） 了解我國大學生 交通行為表現

駕駛人問卷調查 分層隨機叢集抽樣 法、單因子一變數分 析、卡方檢驗分析 尹維龍( 2005) 應用駕駛行為量

表探討偏差駕駛 行為與事故傾向 關係之研究，

問卷調查， 以變異數分析、羅吉

斯迴歸模式分析

Peter F. Lourens

et al. (1999)

探討個人特性、罰 單數目、駕駛者失 誤與事故發生次 數的關聯性

事故資料庫及違規行為 問卷調查

多變量分析 (Multivariate Analysis)

Michael M. et

al. （2005）

16 歲駕車的學生 肇事事故之研究

美國國道交通安全管理 局（NHTSA）資料庫、

科羅拉多州事故資料庫

邏吉斯迴歸模式分 析

Sirkku Laapotti

et al.（2000）

探討初學駕駛人 違規與事故行為 特性

駕駛人問卷調查 GENMOD 統計法

表2.4個人行為與肇事相關之文獻彙整表（續）

作者 研究目的 資料來源 方法

Tom

Kontogiannis et

al. (2002)

探討錯誤、違規等 異常違規行為的 族群與事故發生 的關連性

駕駛人問卷調查 層級多元 (Hierarchical Multiple regression) 及羅吉特迴歸

資料來源：本研究整理

第三章 研究方法

3.1 道路交通違規紀錄資料處理

本研究引用民國89-93 年違規資料庫以及民國 92-93 年事故資料庫，資料庫 中包含各種資訊，為符合研究需要，有效掌握資料的可運用性，必須將資料處 理，以達到研究的標準要求，包括違規資料擷取、違規分類、違規資料淨化三 部份。

3.1.1 違規資料擷取

新竹區監理所電腦資訊作業室，所掌管資料庫資料龐大，為便利管理作業，

違規資料儲存方式可分為以車號為基準的查詢系統與駕駛人身分證查詢的系統 以及違規單號碼為查詢的系統，在各種系統中，為達到準確掌握正確的駕駛行 為人與違規案件完全符合一致以及能擷取足夠完整分析需求，擷取違規資料必 須包括：駕駛人身分證號碼、出生日期、違規車號、違規罰單號碼、違規日期、

違規時間、違規地點、違規條款（含條款1、2、3、4）、違規罰鍰金額、一般（舉 發類別非逕行舉發案件）、記點；違規資料經過濾符合前列條件挑出後，再與駕 駛人基本資料檔作核對，確定屬於駕駛人違規案共計有363,823 件違規資料。

3.1.2 違規分類

本研究為能將資料庫有效歸類以供後續分析使用，因此進行違規分類項目如 下：

一、 電腦條款代碼歸類

監理電腦系統為管理方便需要作業以數字化，按照違規條、項、款、

目分別以 4-8 位數（因經過數次修正逐漸改良而成）將違規事實內容編成 實用的代碼資料庫儲存（簡稱電腦條款代碼），本研究擷取該違規資料檔 後，先以違規條款代碼作為排序，分為Rule1、Rule2、Rule3、Rule4 組排 序（同ㄧ時間違規行為有1-4 種行為，警察掣單時在違規單內舉發違規 1-4 種行為）；先以Rule 1 依照條款代碼遞增排序整理，依同質性做歸類，有 些電腦條款代碼誤打者應適度修正訂定其範圍， Rule 2、Rule 3、Rule 4 類推比照歸類；另外因條款修正、變更，須將其修正前後分成兩個範圍統 計，如安全帽90 年 6 月前電腦條款代碼為 31300、修正後為 3160001。汽 車駕駛人使用手持式行動電話，電腦條款代碼為8 碼 31100011 與未繫安全 帶3100001 有區別，所以在歸類時特別小心處罰條例修正年別所產生的電 腦條款代碼調整。

二、 違規處罰條款分類

依違規處罰特性共分為38 類，如表 4.1 所示，又因考慮當場攔檢違規 行為特性，對於部分資料屬於車主提供駕駛人資料所產生視同當場攔檢的 案件，該類資料如高速公路逕行舉發違規，由車主提供駕駛人資料，該筆 違規會出現與當場攔檢舉發相同紀錄同時會在RULE2、RULE3 出現第 65 或85 條情形，因此將類似的違規條款第 30、35、36、37 項予以刪除，歸 類結果如表3.1 所示。

表3.1 違反道路交通處罰條例違規內容分類

序號 處罰條例 簡稱 違規內容

1 12 無牌照 無車牌禁駛車輛

2 14 未帶行照 未帶行車執照

3 15 行照逾期 行照逾期

4 16 增、減原規格 車輛燈光、照後鏡、排氣管消音設備 擅自增、減原規格

5 17 逾檢 車輛逾期檢驗

6 21 無照駕駛 無照駕駛、吊扣期間駕駛

7 22 持汽照駕機車 持普通駕照駕駛營業車，持汽車、輕 機駕照駕駛重機車

8 22 駕照逾期 駕照逾期

9 25 未帶駕照 未帶駕照駕車

10 29、30 超載 裝載貨物超載、超重、長、寬、高

11 31 安全帶 未繫安全帶

12 31 安全帽 騎機車未戴安全帽

13 31 汽車行動電話 汽車駕駛人使用手持式行動電話 14 31 機車行動電話 機車駕駛人使用手持式行動電話 15 33 高速公路超速 高速公路超速

16 33 高速公路路肩 高速公路行駛路肩、路肩超車 17 33 高速公路安全距離 高速公路未保持安全距離、任意變換

車道

18 33 高速公路管制 高速公路行車未遵守管制 19 35 酒精濃度 酒精濃度超過駕駛車輛

表3.1 違反道路交通處罰條例違規內容分類 (續)

序號 處罰條例 簡稱 違規內容

20 40 一般超速 一般道路超速行駛 21 43 危險駕駛 蛇行危險駕駛

22 44 禮讓 不禮讓行人、路口不減速慢行

23 45 爭道 不依車道爭道行駛

24 47 超車 違規超車

25 48 轉彎 未依規定轉彎

26 49 迴車 未依規定迴車

27 53 闖紅燈 闖紅燈

28 54 闖平交道 闖平交道 29 55、56 停車 違規停車

31 58 停車未繳費 未保持前、後車距離

32 60 保持距離 違規不聽制止、拒絕稽查逃逸 不服稽 查

33 60 稽查逃逸 不遵守道路交通標誌、標線、號誌之 指示

34 61、62 標誌、標線、號誌 肇事致人受傷、死亡、逃逸 38 肇事 其它 其它

資料來源：本研究整理 3.1.3 違規資料淨化

違規檔案資料庫之建立來源，分為舉發單位警察局及監理機關本於職權舉發 二種，一般攔檢舉發案件，舉發時警察大都先要求駕駛人出示駕照或身分證件，

以資填寫掣發違規單，未出示證件者僅憑駕駛人口述填寫掣發違規單，填寫過 程因字跡潦草、未經查證或漏填以及電腦鍵檔入案人員誤判、誤鍵等因素，所 挑出之違規案件須經在查證確認，達到資料正確無誤，本研究發現下列資料問 題。

一、 身分證ID 及生日資料問題

(一) 駕駛人身分證號碼就等於駕照號碼共十位數，第二碼 1 代表男性、2 代表女性，對於不合理編碼（缺碼）的違規案件，需核對監理資料庫 的駕籍檔予以校正；部份無法查考的 ID 資料或駕照號碼只有 8 碼的 外國人取得我國駕照，無從判斷其男女別或駕籍管轄歸屬者則刪除。

(二) 生日漏填及誤填，容易產生張冠李戴，因此資料校正比對，必須將身 分證 ID 確認外，再加上戶籍地址、查詢車輛所有人管轄地址等多方 面比對無誤後才能列入資料庫使用分析；如殘缺無法查證的違規資料 則予以刪除。

(三) 違規條款第 31300 條騎機車未戴安全帽、43000 危險駕駛車輛、60100 違規不聽制止、拒絕稽查逃逸、60201 不服稽查指揮，及 12104、

330001、40100、4010003、4010004、4010009、4010010、53000、60203、

6020305 條等雖然被歸類第 1 類，但該欄位欠缺及駕駛人身分證號碼 或出生日期資料，無法確認當場攔檢案件之正確駕駛人，資料予以刪 除不作分析樣本。

(四) 違規條款第 12107 條未懸掛號牌、14102 條未帶行照、16102 未裝後照 鏡、17100 於其檢驗，均屬於當場攔檢案件，以處罰車輛所有人為標 的，因此違規單內駕駛人身份證號碼及出生日期資料欄位常備省略沒 有兩項資料，雖然屬於當場攔檢案件但資料不夠完整應予以刪除。

二、 資料鍵入錯誤問題

(一) Rule1 依照條款遞增排序整理發現第 1 筆單號 e01036262，條款為 0 經 電腦查證為條款漏鍵入應該視違規停車違反第 56 條，第 2 筆單號 Z60334575、3 筆單號 Z30219028、4 筆單號 E09366698、5 筆單號 Z60341661、7 筆單號 E60330054，於 Rule 1 空白漏建入 Rule 2 才鍵 入條款，第6 筆單號 e01025312，經裁決免罰，條款改為 0，第 8 筆單 號GA0101295，該筆違規停車案於電腦尚未鍵入資料前，先行持紅單 繳納900 元，單號 GA010295，漏建 1 碼造成兩筆違規存檔，經查證 後將單號 GA0101295 作條整手續 lure1 為 0，單號 E09019286、

E09201464 經裁決免罰，單號 E01009444，條款為 9206270，屬不正常 條款，經查證係將警察局來文鍵入條款欄內予以刪除。

(二) 另有違規時間出現不正常情形：經重新檢查違規單發現係鍵入時誤鍵 檔，例如原記載VIL-TIME3230，經查證後更正為 VIL-TIME2230；原 記載VIL-TIME2530，經查證後更正為 VIL-TIME2230，類似因疏忽所 造成錯誤的案件必須仔細查証還原，才能使分析結果正確。

(三) 車號 VMI-302 單號 E02209849 欄位錯放，經調整後恢復正常案件，單 號E02174932 身份證號碼 J121625819，其 Rule 2 發現為亂碼經查証後 更正為0，單號 I10045255 身份證號碼 J120491980 其 Rule 3 亦為亂碼 經查証後更正為 0。由於違規建檔處理人員，鍵檔作業將違規內容依

照欄位數字化，只要其中一個欄位錯誤整筆資料就會反應不同的結 果，差異性影響極大。

三、 條款類別不符

(一) 資料經過分類及電腦分析後，汽車類中出現未戴安全帽（第 12 項）、

機車撥接使用手持式行動電話（第 14 項）違規記錄，機車類中出現 汽車駕駛人未繫安全帶（第11 項）、汽車駕駛人撥接使用手持式行動 電話（第 13 項）、高速公路超速違規（第 15、16、17 項）記錄等不 合理現象，這種情形屬於基本資料鍵檔時電腦代碼誤鍵所致，該等紀 錄均應予以刪除。

(二) 違規條款第 7710201、7720001、7800、82025、82103、8210301、82109、

82110、8211001、8310201 條屬於行人違規，不屬於汽車、機車駕駛 人違規，案件大部份由警方管理，僅小部分移入監理機關，並未全部 列入電腦管理，資料不夠完整不予分析。

3.2 資料庫串聯

經過處理妥當後實際可供進行相關分析之資料共363,823件，其中違規資料 庫包含駕駛人性別、年齡、違規時段、車種、違規項目等特性資料變數。再撰 寫VB程式，以身分證ID串聯監理機關違規資料庫與警政署道路交通事故資料 庫，以交叉分析進行駕駛人違規條款與違規特性關係及採用羅吉特迴歸模式進 行發生事故與違規行為關連性分析。

3.3 羅吉特迴歸模式

羅吉特迴歸是1944年由Berkson 所提出的一套模型，羅吉特迴歸模式對於 傳統線性迴歸分析在反應變數為二元分類，機率函數值可能會落在小於0 或大 於1 的範圍之外，而違反機率值需在0 至1 的要求，所提出的修正線性迴歸模 式，透過logisitc 機率密度函數的轉換可保證機率估計值必落在0與1 之間。羅 吉特迴歸模式可有效應用在反應變數(Y)為二元分類，在違規行為對於事故事件 中1表示發生事故，0表示未發生事故。羅吉特迴歸可以在解釋變數為離散型態 與連續型態同時存在的狀況下使用，不必受到必須服從多元常態分配的限制。

除了預測分類組別外，此模式尚可計算出事件發生的機率，對於事件發生與否 進行有效的預測工作。羅吉特迴歸函數型態如圖3.1所示。

資料來源：王濟川、郭志剛【8】

圖3.1羅吉特函數曲線圖

羅吉特迴歸模式，假設Y 為二元的因變數(Y=0 或 1)時，其機率函數如下：

0 1 1 2 2

0 1 1 2 2

1

X X X X

y e

e

β β β β β β + +

+ +

= +

式中:

y

{

β：為參數推估值

Χ：影響事故發生之變數

事件發生機率與事件不發生機率之比稱為發生比(the odds of experiencing an event)，簡稱 odds。因為 0<y<1，將 odds 取自然對數就能夠得到一個線性函 數，此型式是將logistic 函數做了自然對數轉換，稱為羅吉特迴歸模式。

k kX

e

x p

x

odds p =

= −

) ( 1

) (

k k

X x X

p x

p

− ) ....

) ( 1

)

log( ( ＝ _{0 1 1}

勝算比（odds ratio）

X 1.0

0.5

0 0 機率

-∞　 0 ∞

1, 發生事故 0,未發生事故

第四章 道路交通違規紀錄資料分析

本章道路交通違規紀錄資料，以新竹區監理所新竹市監理站所管轄所列管 民國 89-93 年的駕駛人違規紀錄作為基本資料，以電腦直接擷取駕駛人違規當 場被攔檢舉發的案件，經過適當淨化處理後，進行道路交通違規紀錄資料交叉 分析。

4.1 道路交通違規紀錄資料分析

新竹市轄區駕駛人持有駕照人數，汽車183,859 人，機車 216,321 人，民國 89-93 年違規資料庫有關駕駛人當場攔檢數量，汽車違規數 128,192 件，機車違 規數 235,721 件。違規行為樣本資料分析首先進行違規紀錄資料的基本統計分 析，分為汽、機車駕駛人性別、年齡層、時段等，可了解違規駕駛人年齡族群 分布、性別差異及駕駛人的違規行為特性關係之交叉分析，為便於分析說明，

將機車違規數量列出前十項約佔90%，汽車違規數量列出前十項約佔 80%作交 叉分析。

4.1.1 違規資料基本統計分析

駕駛人違規資料以身分証ID 第二碼區格劃分為男性、女性，由駕駛人資料 庫擷取其出生年月日，統計劃分年齡組群，再依車輛號碼區分機車、汽車駕駛 人。

一、機車駕駛人違規分析：機車駕駛人性別、年齡層、違規時段等基本分析。

(一) 機車違規駕駛人性別之分析，男性違規駕駛人 169451 人佔 71.9%、女 性違規駕駛人66270 人佔 28.1%（如圖 4.1 所示）。

169451

66270

0 50000 100000 150000 200000

男性違規 女性違規

男性違規 女性違規

圖4.1 機車駕駛人性別

(二) 機車違規駕駛人年齡層之分析，以 18-24 歲及 25-29 歲年齡層違規數最 高，尤其是18-24 歲最明顯，成為最容易違規的駕駛族群，該年齡層使 用機車的駕駛人較多，大量使用機車為交通工具，必須加強駕駛人養 成良好習慣與安全駕駛觀念（如圖4.2 所示）。

違規數

0 20000 40000 60000 80000 100000 120000

17歲以下 18-24

25-29 30-34

35-39 40-44

45-49 50-54

55-59 60-64

65-69 70-74

75-79 80歲以

上

違規數

圖4.2 機車駕駛人年齡層

(三) 機車違規駕駛人時段之分析，大約可分為四個時段，以 15-19 時違規 量最高，其次是9-15 時、20-23 時段，0-7 時段較少（如圖 4.3 所示）。

違規數

0 5000 10000 15000 20000 25000

0-1 2-3時

4-5時 6-7時

8-9時 10-11時

12-13時 14-15時

16-17時 18-19時

20-21時 22-23時

違規數

圖4.3 機車駕駛人違規時段

(四) 機車違規駕駛人條款之分析，以騎機車未戴安全帽最高，而且高於其 他違規數倍，主要原因是該項違規顯而易見，警察取締舉發不具爭議 性，因此容易舉發的違規條款，駕駛人違規行為呈現出較較容易被舉 發，其次是未依規定轉彎、再次是闖紅燈，（如表4.1 示）。

表4.1 機車違規條款數量

資料來源：本研究整理

二、汽車駕駛人違規分析

(一) 汽車違規駕駛人性別之分析，男性違規駕駛人 109,513 人佔 85.4%，女 性違規駕駛人18,679 人佔 14.6%，共計 128,192 件顯見違規駕駛人仍以 男性較普遍（如圖4.4 所示）。

109513

18679 0

20000 40000 60000 80000 100000 120000

汽車男性違規 汽車女性違規

汽車男性違規 汽車女性違規

圖4.4 汽車駕駛人違規分析

(二) 汽車違規駕駛人年齡層之分析，低年齡層及高年齡層違規並不高，汽 序號 違規條款 違規

數

比例

(%) 序號 違規條款 違規數 比例 (%)

1 無牌照 483 0% 22 禮讓 471 0%

2 未帶行照 4553 2 % 23 爭道 9384 4%

3 行照逾期 1064 0% 24 超車 89 0%

4 增、減原規格 1721 1 % 25 轉彎 39532 17%

6 無照駕駛 11262 5 % 26 迴車 204 0%

7 持汽照駕機車 4882 2 % 27 闖紅燈 23430 10%

8 駕照逾期 6136 3 % 28 闖平交道 50 0%

9 未帶駕照 23262 10 % 29 停車 1256 1%

10 超載 49 0 % 31 保持前、後距離 60 0%

12 安全帽 94602 40 % 32 不服稽查逃逸 451 0%

14 機車行動電話 2257 1 % 33 標誌、標線、號誌 6271 3%

19 酒精濃度超過標準 3248 1 % 34 肇事 123 0%

20 一般超速 137 0 % 38 其它 432 0%

21 危險駕駛 135 0 % 總違規數 235721 100%

車駕駛人年齡層以25-44 歲最高，大約成常態分配圖形，這與汽車購買 力的持有率及使用率有關，年齡者自行開車逐漸減少，65 歲以上屬於 退休年齡，駕駛車輛機會較低，駕駛行為較穩重不易衝動的心理因素 有關（如圖4.5 所示）。

違規數

0 5000 10000 15000 20000 25000

17歲以下 18-24 25-29

30-34 35-39

40-44 45-49

50-54 55-59

60-64 65-69

70-74 75-79

80歲以上

違規數

圖4.5 汽車駕駛人年齡層之違規分析

(三) 汽車違規駕駛人時段之分析，駕駛人違規時段之分析，大約可分為四 個時段，以15-19 時違規量最高，其次是 9-15 時、20-23 時段，0-7 時 段較少（如圖4.6 所示）。

違規數

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

0-1 2-3時 4-5時

6-7時 8-9時

10-11時 12-13時

14-15時 16-17時

18-19時 20-21時

22-23時

違規數

圖4.6 汽車駕駛人違規時段之分析

(四) 汽車違規駕駛人條款之分析，較集中在無照駕駛、未帶駕照、安全帶、

高速公路超速、高速公路路肩超車、酒醉駕駛、違規轉彎、闖紅燈、

違規停車等十項，其餘的條款則明顯降低，原因有兩種狀態ㄧ為駕駛 人容易違規觸犯的不良駕駛習慣，另外的原因在於警察執法的傾向有 關，對於違規顯而易見容易執行且舉發後較無爭議的違規通常警察及 駕駛人比較易接受（如表4.2 所示）。

表4.2 汽車違規條款數量

資料來源：本研究整理 4.1.2 汽、機車駕駛人違規交叉分析

汽、機車駕駛人性別、年齡層、時段等與駕駛人的違規行為特性關係之交 叉分析，為便於分析說明，將機車違規數量列出前十項約佔 95%，汽車違規數 量列出前十項約佔78%作交叉分析。

一、機車駕駛人違規交叉分析

(一) 機車駕駛人性別之違規交叉分析

由表4.3 可知以性別（sex）族群分，男性機車違規行為共件 169,451 件，主要的違規項目依序為未戴安全帽 73,694（件）佔 43％、未依規 定轉彎24,067 (件）佔 15％、未帶駕照 16,478（件）佔 10％，女性機 序號 違規條款 違規數 比例

(%)

序號 違規條款 違規數 比例 (%)

1 無牌照 514 0.3 20 一般超速 6837 4.4 2 未帶行照 1543 1.0 21 危險駕駛 91 0.1 3 行照逾期 207 0.1 22 禮讓 448 0.3 4 增、減原規格 137 0.1 23 爭道 3391 2.2 5 逾檢 101 0.1 24 超車 1426 0.9 6 無照駕駛 7684 4.9 25 轉彎 8756 5.6 7 持汽照駕機車 119 0.1 26 迴車 1726 1.1 8 駕照逾期 4327 2.8 27 闖紅燈 11297 7.3 9 未帶駕照 13289 8.5 28 闖平交道 24 0.0 10 超載 501 0.3 29 停車 9996 6.4 11 安全帶 14394 9.3 31 保持前、後距離 313 0.2 13 汽車行動電話 4034 2.6 32 不服稽查逃逸 244 0.2 15 高速公路超速 5746 3.7 33 標誌、標線、號誌 8318 5.4 16 高速公路路肩 13499 8.7 34 肇事 981 0.6 17 高速公路安全距

離

884 0.6 37 強制險歸責駕駛人 528 0.3

18 高速公路管制 1560 1.0 38 其它 27840 17.9 19 酒精濃度超過標

準

4696 3.0 總違規數 128192

車違規行為共66,270 件，未戴安全帽 20,908（件）佔 31％、未依規定 轉彎 15,465（件）佔 24％、闖紅燈 8,066（件）佔 12％。由主要的違 規項目數量分析，駕駛人違規項目，不論性別（sex）未戴安全帽仍然 最高、其次為未依規定轉彎。而男性比女性高的違規，在未戴安全帽 高出 12%、酒醉駕駛及無照駕駛高出 1%,顯然男性應養成騎乘機車戴 安全帽的習慣；女性比男性高的違規，未依規定轉彎高出9%、闖紅燈 及持汽車駕照駕機車高出 3%、爭道行駛高出 1%，所以女性除應注意 安全帽問題外亦須注意未依規定轉彎及闖紅燈問題。

表4.3 不同性別之機車駕駛人違規項目統計表

違規類別 性別

無照 駕駛

持汽照 駕機車

駕照 逾期

未帶 駕照

安全帽 酒醉 駕駛

爭道 轉彎 闖紅燈 標誌標 線號誌

其它 合計 數量 8567 2386 4755 16478 73694 3114 6083 24067 15364 4024 10482169451 男

性 % 5 % 1 % 3% 10 % 43 % 2% 4 % 15 % 9 % 2 % 6% 100%

數量 2695 2496 1381 6784 20908 134 3301 15465 8066 2247 1925 66270 女

性 % 4 % 4 % 2% 10 % 31 % 1% 5 % 24 % 12 % 3 % 4% 100%

(二) 機車駕駛人年齡層之違規交叉分析

表4.4 為以年齡層族群之違規行為分析結果，駕駛人違規數量各年 齡層分布，違規數量以 18-24 歲齡層最高，依年齡增加逐漸減少，17 歲以下與 60 歲以上年齡層接近屬於較少違規數量年齡層，如圖 5.1 機 車駕駛人年齡層分布，在17 歲以下年齡層尚未達到考照年齡，以無照 駕駛佔 77%最高、其次的違規是駕駛未戴安全帽佔 13%、第三的違規 是闖紅燈,在這組年齡層最應注意無照駕駛及未戴安全帽問題。在機車 所有違規中 18-24 歲年齡層違規行為數量最多共 98,421 件佔 44.5%，

其中以未戴安全帽51,529 件佔 52%在各年齡層都居於最高,足以反映未 戴安全帽，違規明確警察很容易分辨取締，其次是未帶駕照 11,437 件 佔12%，第三是未依規定轉彎 10,759 件佔 11%。25-29 歲、30-34 歲、

35-39 歲年齡層組主要的違規都是未戴安全帽佔 30%，其次是未依規定 轉彎佔20%，第三是闖紅燈佔 11%。40-44 歲、45-49 歲、50-54 歲、55-59 歲、60-64 歲、65-69 歲年齡層,最主要的違規都是未依規定轉彎特別是 騎機車兩段式左轉，其次是未戴安全帽，第三是闖紅燈。70-74 歲、75-79 歲年齡層組主要的違規也是未依規定轉彎，其次是闖紅燈，第三是未 戴安全帽,這年齡層闖紅燈比例有升高現象值得注意。80 歲以上年齡層 違規祇有91 件比例極低，違規行為仍以未戴安全帽、未依規定轉彎、

闖紅燈等較多。機車駕駛人由各年齡層分析出未戴安全帽、未依規定 轉彎、闖紅燈三項違規比例最高。

表4.4 不同年齡層之機車駕駛人違規項目統計表

違規類別

年齡

6 無照 駕駛

7 持汽照 駕機車 8 駕照 逾期

9 未帶 駕照

12 安全帽

19 酒駕

23 爭道

25 轉彎

27 闖紅燈

33 標誌標 線號誌

38

其他 合計

3506 1 1 2 584 22 41 114 116 4 165 4554 17 以下 77% 0% 0% 0% 13% 0% 1% 3% 3% 0% 3% 100%

2988 777 777 11437 51529 372 3552 10759 8602 1883 5745 98421 18-24 3% 1% 1% 12% 52% 0% 4% 11% 9% 2% 5% 100%

1260 829 829 2925 13929 391 1556 6430 4047 1049 2556 35801 25-29 4% 2% 2% 8% 39% 1% 4% 18% 11% 3% 7% 100%

792 812 812 1896 7689 393 1008 4756 2620 762 1251 22791 30-34 3% 4% 4% 8% 34% 2% 4% 21% 11% 3% 5% 100%

558 675 675 1602 5560 441 835 4317 2095 689 1019 18466 35-39 3% 4% 4% 9% 30% 2% 5% 23% 11% 4% 5% 100%

496 599 599 1547 4010 449 697 4025 1817 566 964 15769 40-44 3% 4% 4% 10% 25% 3% 4% 25% 11% 4% 6% 100%

342 423 423 1053 2495 378 534 3093 1325 426 622 11114 45-49 3% 4% 4% 9% 22% 3% 5% 28% 12% 4% 6% 100%

219 252 252 703 1336 278 339 2233 912 304 410 7238 50-54 3% 3% 3% 10% 18% 4% 5% 31% 13% 4% 6% 100%

99 112 112 308 530 119 181 1120 425 157 173 3336 55-59 3% 3% 3% 9% 16% 4% 5% 33% 13% 5% 5% 100%

47 41 41 171 315 53 113 738 235 89 117 1960 60-64 2% 2% 2% 9% 16% 3% 6% 38% 12% 5% 6% 100%

8 16 16 86 152 14 68 363 111 34 116 934 65-69 1% 2% 2% 9% 16% 1% 7% 39% 12% 4% 11% 100%

15 15 15 29 71 4 33 166 70 25 28 471 70-74 3% 3% 3% 6% 15% 1% 7% 35% 15% 5% 6% 100%

4 5 5 12 22 0 16 84 28 9 12 197 75-79 2% 3% 3% 6% 11% 0% 8% 43% 14% 5% 6% 100%

80 以上 7 2 2 13 20 2 6 19 11 1 8 91

(三) 機車駕駛人違規時段之交叉分析

違規時段分析以每一小時為ㄧ個違規時段，共分24 個時段，機車 駕駛人任何一個時段的違規行為都是以未戴安全帽數量最高佔 40%；

酒醉駕車違規數量在機車違規僅占1%，但在 23-24 時、0-1 時、1-2 時、

2-3 時、3-4 時、4-5 時段裡，酒醉駕車違規數量比例明顯提高至該時段 的第二、三位，顯示夜間特定駕駛人族群酒醉駕車違規行為偏高。5-6 時、6-7 時段，未帶駕照佔 11%、闖紅燈行為由 05-22 時段都居第三位。

7-8 時、8-9 時、9-10 時、10-11 時、11-12 時段屬於上午時段違規行為 都具有共同性，前三位依序為未戴安全帽、未依規定轉彎、闖紅燈。

下午時段 12-13 時、14-15 時、16-17 時段違規行為也具有共同性，前 三位依序為未戴安全帽、未依規定轉彎、未帶駕照。13-14 時、15-16 時、17-18 時、18-19 時、19-20 時段主要的違規項目前三位依序為未戴 安全帽、未依規定轉彎、闖紅燈。20-21 時、21-22 時、22-23 時段主要 的違規項目前三位依序為未戴安全帽、未依規定轉彎、未帶駕照（如 表4.5 所示）。

表4.5 機車駕駛人於不同時段之違規項目統計表

違規類別

時段 6 無照 駕駛

7 持汽照 駕機車 8 駕照 逾期

9 未帶 駕照

12 安全帽

19 酒駕

23 爭道

25 轉彎

27 闖紅燈

33 標誌標 線號誌

38

其他 合計

184 53 96 309 1382 227 84 147 187 38 198 2905 0-1 6% 2% 3% 11% 47% 8% 3% 5% 6% 1% 7% 100%

198 36 106 289 1340 316 78 101 187 32 213 2893 1-2 7% 1% 4% 10% 46% 11% 3% 3% 6% 1% 7% 100%

124 29 55 194 790 216 24 46 107 26 113 1724 2-3 7% 2% 3% 11% 46% 12% 1% 3% 6% 2% 6% 100%

116 31 33 138 696 197 33 27 115 10 113 1509 3-4 8% 2% 2% 9% 46% 13% 2% 2% 8% 1% 7% 100%

60 10 19 82 379 73 11 14 63 8 68 787 4-5 8% 1% 2% 10% 48% 9% 1% 2% 8% 1% 9% 100%

59 14 19 85 359 67 13 11 75 14 62 778 5-6 7% 2% 2% 11% 46% 9% 2% 1% 10% 2% 8% 100%

46 24 32 102 404 27 26 56 94 12 88 911 6-7 5% 3% 3% 11% 44% 3% 3% 6% 10% 1% 10% 100%

表4.5 機車駕駛人於不同時段之違規項目統計表(續)

違規類別

時段 6 無照 駕駛

7 持汽照 駕機車

8 駕照 逾期

9 未帶 駕照

12 安全帽

19 酒駕

23 爭道

25 轉彎

27 闖紅燈

33 標誌標 線號誌

38 其他 合計

246 121 136 475 1636 23 271 667 632 219 316 4742 7-8 5% 3% 3% 10% 34% 0% 6% 14% 13% 5% 7% 100%

360 238 261 1121 3191 20 473 1553 1472 369 525 9583 8-9 4% 2% 3% 12% 33% 0% 5% 16% 15% 4% 5% 100%

354 229 272 1006 2849 25 299 1759 1238 263 529 8823 9-10 4% 3% 3% 11% 32% 0% 3% 20% 14% 3% 6% 100%

527 344 431 1620 5339 28 674 2898 1783 377 832 14853 10-11 4% 2% 3% 11% 36% 0% 5% 19% 12% 3% 6% 100%

491 265 325 1269 4626 28 579 2519 1400 336 619 12457 11-12 4% 2% 3% 10% 37% 0% 5% 20% 11% 3% 5% 100%

339 146 177 695 3254 16 426 981 685 165 484 7368 12-13 5% 2% 2% 9% 44% 0% 6% 13% 9% 2% 7% 100%

493 211 218 771 3977 30 432 1920 987 250 632 9921 13-14 5% 2% 2% 8% 40% 0% 4% 19% 10% 3% 6% 100%

861 482 471 2263 8541 51 798 4484 2059 470 1177 21657 14-15 4% 2% 2% 10% 39% 0% 4% 21% 9% 2% 5% 100%

885 425 427 1660 6886 90 675 4247 1766 498 998 18557 15-16 5% 2% 2% 9% 37% 0% 4% 23% 10% 3% 5% 100%

1024 340 343 1622 6719 52 737 3010 1501 385 855 16588 16-17 6% 2% 2% 10% 40% 0% 4% 18% 9% 2% 5% 100%

1193 417 357 1732 7334 79 802 4209 2007 768 965 19863 17-18 6% 2% 2% 9% 37% 0% 4% 21% 10% 4% 5% 100%

563 287 271 1293 5171 63 721 2382 1295 549 636 13231 18-19 4% 2% 2% 10% 39% 0% 5% 18% 10% 4% 5% 100%

339 142 159 689 3105 71 376 1401 782 228 412 7704 19-20 4% 2% 2% 9% 40% 1% 5% 18% 10% 3% 5% 100%

496 247 339 1549 6449 158 529 2135 1452 372 777 14503 20-21 3% 2% 2% 11% 44% 1% 4% 15% 10% 3% 5% 100%

表4.5 機車駕駛人於不同時段之違規項目統計表(續)

違規類別

時段

6 無照 駕駛

7 持汽照 駕機車

8 駕照 逾期

9 未帶 駕照

12 安全帽

19 酒駕

23 爭道

25 轉彎

27 闖紅燈

33 標誌標 線號誌

38 其他 合計

521 203 326 1294 5713 297 435 2026 1277 335 694 13121 21-22 4% 2% 2% 10% 43% 2% 3% 15% 10% 3% 5% 100%

457 146 200 817 4567 348 305 941 728 166 507 9182 22-23 5% 2% 2% 9% 50% 4% 3% 10% 8% 2% 5% 100%

374 109 191 696 3435 397 171 679 511 106 442 7111 23-24 5% 2% 3% 10% 48% 6% 2% 10% 7% 1% 6% 100%

二、汽車駕駛人違規交叉分析

(一) 汽車駕駛人性別之違規交叉分析

男性汽車違規行為共109,513 件，主要的違規項目依序為未繫安全 帶12,445 件，高速公路路肩超車 11,997 件，未帶駕照 11,699 件；女性 汽車違規行為共 18,679 件，主要的違規項目依序為未繫安全帶 2,489 件，違規停車 2,257 件，闖紅燈 1,885 件。男性比女性高的違規項目, 無照駕駛、未帶駕照、高速公路路肩超車、酒醉駕駛高3%，女性比男 性高的違規項目,未繫安全帶、未依規轉彎、不遵守標誌標線號誌，特 別是闖紅燈高出3%、違規停車 5%，應提醒女性駕駛人注意（如表 4.6 所示）。

表4.6 不同性別之汽車駕駛人違規項目統計表

違規類別

性別 6 無照 駕駛

9 未帶 駕照

11 安全帶

15 高速公 路超速

16 高速公 路路肩 超車

19 酒醉 駕駛

25 轉彎

27 闖紅燈

29 違規 停車

33 標誌 標線 號誌

38 其他

合計

數

量 7148 11699 12445 5166 11997 4559 7082 9412 7739 6668 24237 109513 男

性

% 6% 11% 11% 5% 11% 4% 7% 9% 7% 6% 23% 100%

數

量 536 1590 2489 580 1502 137 1670 1885 2257 1650 3603 18679 女

性

% 3% 8% 13% 3% 8% 1% 9% 10% 12% 9% 23% 100%

(二) 汽車駕駛人年齡層之違規交叉分析

汽車駕駛人年齡層，年齡層組分析，各年齡層佔最高比例，17 歲 以下年齡層尚未達到考照年齡，主要的違規以無照駕駛 82%佔大部 分，18-24 歲年齡層主要的違規是未帶駕照 1,782 件佔 15%，25-29 歲、

30-34 歲是高速公路行駛路肩，35-39 歲、40-44 歲、45-49 歲年齡層是 未依規定繫安全帶，50-54 歲、55-59 歲、60-64、65-69 歲、70-74 歲、

75-79 歲、80 歲以上年齡層主要的違規是未依規定繫安全帶。佔第二位 的年齡層組違規行為，18-24 歲年齡層是高速公路行駛路肩，25-29 歲、

30-34 歲是未帶駕照，35-39 歲、40-44 歲、45-49 歲、50-54 歲年齡層 組行駛高速公路行駛路肩，55-59 歲、60-64 歲、65-69 歲、70-74 歲、

75-79 歲有較多闖紅燈的現象，80 歲以上年齡層是高速公路超速及未帶 駕照。佔第三位的年齡層組違規行為，18-24 歲、25-29 歲、30-34 歲年 齡層是未依規定繫安全帶，35-39 歲、40-44 歲、45-49 歲年齡層是未帶 駕照，50-54 歲、55-59 歲、60-64 歲是未依規定轉彎，65-69 歲年齡層 是未遵守標誌標線號誌規定，75-79 歲是未依規定轉彎（如表 4.7 所示）。

(三) 汽車駕駛人違規時段之交叉分析

汽車駕駛人各時段佔最高的違規行為，0-3 時、5-8 時、12-14 時、

19-20 時為高速公路行駛路肩，3-4 時為酒醉駕駛，8-12 時、14-17 時、

18-19 時、20-22 時為未繫安全帶，17-18 時為未依規定轉彎，22-23 時 為未帶駕照。23-24 時、0-1 時、1-2 時、2-3 時、3-4 時、4-5 時段裡，

主要的違規項目為高速公路行駛路肩、酒醉駕駛、未帶駕照、無照駕 駛（含駕照吊、扣銷），尤其是在深夜時段酒醉駕車違規數量比例明顯 提高，居該時段（21-24 時、0-5 時）的第二、三位。5-6 時、6-7 時、

7-8 時段裡，主要的違規項目為高速公路行駛路肩、高速公路超速、未 帶駕照，又7-8 交通尖峰時段裡未遵守標誌標線號誌管制明顯提高比較 多。8-9 時、9-10 時、10-11 時、11-12 時、14-15 時、15-16 時、16-17 時段屬於上下、午上班時段，停車位需求高，違規停車行為增加，也 具有共同性，前三位依序為汽車駕駛人未繫安全帶、違規停車、未帶 駕照（如表4.8 所示）。