那些你每日驾车途经的高速公路，事故数量究竟是多还是少，究竟该以何种方式去看待呢？仅仅依据事故发生的起数以及死亡的人数，这就如同只是凭借一个人的体重去判断其健康状况一样，却忽略了身高以及体脂这些因素，这样做难免会出现有失偏颇的情况。
四项指标的功与过
关于交通事故的四项指标，分别是事故起数、死亡人数、受伤人数以及直接财产损失，它们是当下国内用于评价交通安全时最为常用的数据。在2022年，某省高速公路交警总队所公布的数据表明，全年事故起数相较于之前同比下降了15%，这个具体数字极为直观地向公众传达出事故数量变少了这样的信息。
但这四项指标全都是绝对性质的数字。当对两条有着不一样里程数、不一样车流量的高速公路展开对比时，举例来说，有一条长度为100公里、平均每天车流量为10万辆的A高速，以及一条长度是50公里、平均每天车流量为2万辆的B高速，仅仅去比较哪条高速死亡人数更少，如此就很难彰显出真实的风险暴露程度。
风险敞口是什么
我们需要理解更科学的评价方式，这就必须先弄明白“风险敞口”这个概念。简单来讲，有一条路，它的风险敞口，其实就是车辆在这条路上行驶的总里程数。车辆数量越多，道路长度越长，那么暴露在事故里面的机会自然而然也就越大。
被称作“车公里”的乃是这个总里程的专业称呼，经由将所有行驶车辆数同它们行驶的距离相乘而得出。鉴于数值庞大，一般会换算成“百万车公里”来予以运用，它好似一个放大镜，能够使我们更公正地审视不同道路的实际风险。
百万车公里登场
具有能有效解决“不公平”比较问题作用的百万车公里这个相对指标，其计算公式为：年日均车流量乘路段长度，所得结果再乘天数，之后除以一百万，这等同于将不同长度以及流量的道路，拉到了同一个起跑线上，但句子中“长度和流量的道路”表述有误，应是“长度以及流量的道路”。
请听好，比如说，有着这样的情况，在2023年的时候，G4高速存在某一段，G25高速也存在某一段，在G4高速的那段发生了事故，导致有5人死亡，而G25高速的那段发生事故后，有3人死亡。然而呢，G4高速那段的百万车公里数是500，G2 5高速那段的百万车公里数是150。经过计算之后，能够得出，G4高速那段的百万车公里死亡率是1人，G25高速那段的百万车公里死亡率却竟然高达2人。这就表明了，尽管G4高速发生事故的总数要多一些，可是在单位风险之下它的安全性实际上是更高的。
美国同行怎么做
在由美国联邦公路局发布的名为《2020年机动车交通事故概况》的文件当中，对于各州数据进行对比的时候，主要看的是“亿车英里死亡率”。拿2019年的康涅狄格州以及特拉华州作为具体例子来说，康州出现了249人死亡的情况，特拉华州则有132人死亡，从表面上看起来的话，似乎是康州要更加危险一些。
然结合车辆行驶总里程即VMT观之，康州的VMT乃是特拉华州的三倍有余。经计算得出的亿车英里死亡率方面，康州为0.79，特拉华州则为1.29。此一例子清晰地表明，唯有引入流量里程指标，方可避免受到绝对数字的误导，进而看清各州实际的安全水平。
警力配置新参考
于国内，不同高速公路交警大队，其管辖里程与车流量，常常有着极大差异。有的大队，管辖里程为80公里，然而车流量却极为巨大；有的大队，管辖里程是150公里，可是车流量反倒稀少。倘若仅仅依据事故起数来配置警力或者进行考核，明显不够精准。
未来，能够成为划分辖区以及配置警力重要依据的是百万车公里数，它可以反映出每个单 需要，承担的实际风险敞口大小，要是上级部门采用百万车公里事故率来进行考核，那么就能公平去评价管辖不同流量以及里程的大队，当中谁的管理更加有效。
科学制定新目标
在搞年度交通安全目标制定这件事的时候，绝不能够仅凭脑袋一拍就决定了。首先呢，要先把辖区过去三年的百万车公里死亡率给计算出来，进而得到一个基准值。接着呢，然后，再把下一年度预估的辖区总车流量结合起来，反过来推算出一个科学的绝对死亡人数控制目标。
这种做法，既对道路以及流量的变化予以了考虑，又使得目标具备了更强的操作性。倘若有关部门，在绩效考核以及安全评估当中，切实地看重并运用百万车公里事故率、死亡率等相对指标，那么便能让咱们的高速公路安全管理，变得更为科学、更为客观以及更为精准。
你于日常驾驶期间，认为哪一段路途最为危险呢？是凭借个人感觉，还是看过具体的数据呢？欢迎于评论区域分享你的看法，点一个赞以便让更多人瞧见这个科学评价的方法。
