《PLOS One》：Heterogeneous impacts of road characteristics on the severity of taxi-involved crashes: Practical insights for safety improvement
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出租车交通安全源于道路基础设施、驾驶员行为、车辆特征和环境条件之间的复杂相互作用。然而，驾驶员、车辆和环境因素通常难以通过政策或设计直接调节，而道路特征则可以通过基础设施规划和交通管理策略进行系统性调整。因此，理解特定道路特征如何影响事故风险，为提升出租车出行
出租车交通安全源于道路基础设施、驾驶员行为、车辆特征和环境条件之间的复杂相互作用。然而，驾驶员、车辆和环境因素通常难以通过政策或设计直接调节，而道路特征则可以通过基础设施规划和交通管理策略进行系统性调整。因此，理解特定道路特征如何影响事故风险，为提升出租车出行安全提供了一条更为实用和可持续的路径。本研究旨在探讨道路特征如何异质性影响出租车事故的严重程度。为此，首先采用潜在类别聚类（latent class clustering, LCC）方法将具有相似情境特征的事故进行分类；随后，应用部分比例优势模型（partial proportional odds model, PPO）量化道路特征对不同事故类别的出租车事故严重程度的类别特定影响。研究使用了伦敦警方报告的2019年1月至2024年6月期间的出租车事故数据。结果表明，在不同事故类别中，道路特征对出租车事故后果的影响存在显著异质性。在考察的因素中，限速和交叉口控制的影响最为显著。更高的限速（超过40 mph）大幅提高了严重伤害（+14.76%）和死亡（+0.93%）的概率；相比之下，中等限速（31?40 mph）对严重伤害（+8.27%）和死亡（+0.46%）的边际效应显著较低。在交叉口安装交通信号灯可降低严重伤害（?11.68%）和死亡（?0.50%）的可能性。这些发现表明，统一的安全政策可能不足以缓解特定类别的出租车风险。本研究为道路交通安全管理提供了实证证据和实践启示。通过识别道路特征的异质性影响模式，研究结果支持针对性的基础设施设计、速度管理和信号控制策略，以有效降低出租车相关事故的频率和严重程度。
出租车是道路运输系统的重要组成部分，但出租车事故风险长期受到关注。道路交通安全由道路基础设施、驾驶员行为、车辆特征和环境条件共同决定。其中，驾驶员、车辆和环境因素往往难以通过政策或设计直接干预，而道路特征可通过基础设施规划和交通管理策略被系统性调整。因此，明确道路特征如何影响出租事故严重程度，对提升出租车出行安全具有重要意义。已有研究虽然考察了多种事故影响因素，但普遍将出租车事故视为同质总体，忽略了不同事故情境下同一道路特征可能产生不同作用；同时，多数建模方法假设解释变量对所有严重程度等级的影响恒定，无法反映事故严重程度的有序性和阈值差异。为弥补上述不足，研究者提出了一种两阶段分析框架：先识别同质的事故情境，再分析同一道路特征在不同严重程度水平上的异质性效应。
本研究数据来源于伦敦警方2019年1月至2024年6月的出租车事故记录，原始记录共29,541起，经数据清洗后保留9,788起完整记录用于分析。事故严重程度分为轻微伤害、严重伤害和致命伤害三级，其中致命伤19例（0.19%）、严重伤1,144例（11.69%）、轻微伤8,625例（88.12%）。主要技术方法包括三个环节。第一，采用潜在类别聚类（latent class clustering, LCC）对事故情境进行无监督分类。聚类变量涵盖驾驶员（年龄、性别、出行目的）、环境（星期、时间、天气）和车辆（车辆操控、碰撞类型、涉事车辆数）三方面特征，道路特征被有意排除在聚类变量之外；依据熵值、AIC、BIC和ABIC指标，最终确定五类最优分类。第二，采用部分比例优势模型（partial proportional odds model, PPO）估计道路特征对事故严重程度的影响。该模型放宽平行线假设，允许不满足该假设的变量在不同累积严重度阈值上具有不同系数，并通过Wald卡方检验识别此类变量。第三，计算各道路特征的边际效应，以定量解释其在不同类别中对各严重程度概率的影响。此外，方差膨胀因子（VIF）检验表明所有VIF值低于5.0，不存在多重共线性问题。
5.2.1 基本属性
基本属性包括道路等级、道路类型、限速和限制车道。与高等级道路相比，次干道在多数类别中降低严重伤害概率，其中在Class 4（周末夜间事故）中效应最大，严重伤害概率降低4.31%。单行道、单车道和双车道相比环岛均可能增加严重伤害风险，例如双车道在Class 4中使严重伤害概率增加6.27%。限速的影响最为突出：限速超过40 mph在全部五个类别中均提高严重伤害概率，在Class 1（老年女性驾驶员事故）中边际效应高达+14.76%；中等级限速（31?40 mph）的效应相对较低，在Class 1中为+8.27%。限制车道方面，机动车道在Class 2（35–64岁非通勤出行事故）和Class 3（男性好天气事故）中显著降低严重伤害概率，分别达?11.55%和?4.85%；非机动车道在Class 3中降低严重伤害概率6.08%。
5.2.2 交叉口属性
交叉口属性包括交叉口细节、交叉口控制和行人过街设施。与20m内无交叉口相比，环岛、T形/错位交叉口、十字路口和多臂交叉口大多降低严重伤害概率，其中T形/错位交叉口在Class 5（年轻女性驾驶员事故）中使严重伤害概率降低9.69%，多臂交叉口在Class 4中降低8.14%。交叉口控制方面，与无控制交叉口相比，交通信号灯在全部五个类别中均降低严重伤害概率，边际效应从?6.57%（Class 3）到?11.68%（Class 4）不等；停车标志和让行标志在Class 1中使严重伤害概率降低7.93%。行人过街设施方面，50m范围内的灵活行人过街设施在Class 4中降低严重伤害概率4.66%；受信号灯控制的行人过街设施在所有类别中均降低严重伤害概率，其中Class 4效应最大（?6.87%）。
5.2.3 道路条件
道路条件主要涉及光线和路面情况。相对于白天，黑暗在Class 2、Class 3、Class 4和Class 5中均提高严重伤害风险，其中Class 4边际效应最大（严重伤害+5.25%）；但在Class 1中，黑暗与严重伤害概率降低相关，研究者将其归因于该类别驾驶员构成的不同，并强调这仅是可能解释而非因果机制。路面条件方面，湿滑路面在Class 1、Class 3、Class 4和Class 5中降低严重伤害概率，最大效应出现在Class 3（?9.56%）；冰雪等其他不利路面在Class 2、Class 3和Class 4中也降低严重伤害概率。研究者认为，不利路面可能伴随较低车速或不同驾驶模式，从而在事故发生后降低伤害程度。
讨论部分指出，道路特征对出租车事故严重程度的影响在不同情境类别间存在明显异质性，相同类别内同一变量对不同严重程度水平的作用也可能不同。例如Class 4中交叉口细节显著降低严重伤害风险，而Class 1中无显著作用；Class 2中机动车道降低严重伤害风险，但非机动车道无显著关联。这提示统一安全政策难以应对各类别的特定风险，应根据事故情境实施差异化干预。限速、交叉口控制和限制车道是最重要的三类道路特征：超过40 mph的限速对严重伤害和死亡的正向影响最大；交通信号灯使严重伤害概率降低11.68%；机动车道使严重伤害概率降低11.55%。研究结论表明，通过LCC和PPO模型，本研究揭示了道路特征对出租事故严重程度的异质性影响，为针对性地实施速度管理、交叉口控制、照明和路面改善提供了依据。未来研究可关注时间稳定性、数据不平衡问题，以及将模型框架推广到其他城市或国家时的可迁移性。
