5. ПОДХОДЫ И ДАННЫЕ

Выше мы изложили теорию гомеостаза риска. В этой и последующих главах, мы перейдем к эмпирическому обоснованию предложенной интерпретации поведения людей пред лицом рисков безопасности и здоровью. Но сначала полезно уяснить, какие результаты следует ожидать, если теория верна.

Если мы пренебрежем краткосрочными колебаниями числа несчастных случаев и другими переменными, влияющими на него, то сможем вывести главное следствие теории гомеостазиса риска: ежегодная потеря при дорожных происшествиях зависит от почасового риска людей, от времени, которое они тратят на дорогу и от общего числа людей. Другими словами, с учетом общего количества всех видов аварий во всей дорожной сети конкретного региона в течение достаточно большого периода времени (скажем, одного года), полная потеря в дорожных происшествиях (A) = целевому риску (R), умноженному на среднее число часов (h), потраченных на дорогу, и умноженному на число участников движения (N). Это - основное уравнение, представленное в Табл. 5.1.

Данных, необходимых для прямой проверки этого уравнения, к сожалению, в настоящее время накоплено недостаточно. В то время как число людей в популяции (N) может быть оценено со значительной надежностью, и некоторые оценки количества времени, потраченного в движении (h) уже существуют, величина целевого уровня риска (R) не поддается измерению (Гл. 4.6). Поэтому для утверждения главной идеи, мы будем проверять другие два уравнения в таблице – производные основного уравнения. Из всех дорожных происшествий, А, заслуживают доверия только данные по авариям с гибелью людей, но и они сомнительны [2]. Дорожные происшествия с материальным ущербом и даже с травмами достоверно не регистрируются [3, 4]. Если сосредоточится только на смертях, то некоторые доступные данные можно использовать для проверки их согласия с выводами, которые получены из вышеупомянутого уравнения, при соответствующей манипуляции с терминами. Это касается и других двух уравнений полученных ниже. Вы легко убедитесь, что оба являются альтернативными версиями вышеприведенного.

Первый подход является перекрестным по своей природе (см. Ур. 2 в Таблице). Он утверждает, что средняя скорость движения на различных участках дороги обратно пропорциональна числу аварий, приходящихся на автомобиль, преодолевающий эти же участки дороги. В Гл. 3.1 и 3.3 мы доказали, что более низкая интенсивность аварий на км конкретного участка дороги свойственна более «быстрым» водителям. Этот вывод, однако, требует уточнения: произведение интенсивности аварий на км дороги на среднюю скорость не должно зависеть от участка дороги, на котором осуществляется движение.

Подход включает сравнение, в пределах тех же временных рамок, средней скорости движения (в км/час) на различных участках дороги с различной интенсивностью инцидентов на машино - километр [А/(n∙км)]. Член км/час устанавливает среднюю скорость движения автомобиля на каждом участке дороги, в то время как А/(n∙км) - число инцидентов, деленное на число авто преодолевающих дорожный участок, измеренный в км. Если результаты согласовываются с этими уравнениями, то интенсивность аварий в единицу времени становится устойчивой и не зависит от того, где осуществлялось движение. Отметим, что сравнение скоростей между участками дороги отличается от изучения скоростных различий между поведением отдельных водителей в конкретной ситуации и их виновностью в инциденте. [5]

Табл. 5.1: Гомеостаз риска: некоторые простые уравнения

где: A= гибель в дорожных авариях, h= временные потери (часы) в пути на человека, km/h= скорость движения, km/N= общее расстояние движения на население, N= число людей в популяции, n= число транспортных средств, преодолевающих участок дороги, R= целевой уровень риска.

Продольный подход отличается от основного уравнения в Таб. 5.1 тем, что в пределах одного административного округа сравнивает различные периоды времени в некой последовательности лет, которые характеризуются различным пространственным числом несчастных случаев. Должны соблюдаться обратно пропорциональные отношения между, потерей от инцидентов на единицу дороги (А/км) и длиной пути на число участников движения (км/N), которая может меняться с одного года к другому. Другими словами, уменьшение из года в год числа аварий в расчете на км, должно компенсироваться соответствующим приращением километража на душу водителя. Кроме того, потери в инцидентах в расчете на число участников движения (A/N) должны оставаться неизменными по той простой причине, что это – произведение двух членов: (А/км) ∙ (км/N) = A/N.

Замечание. Перекрестный подход справедлив, если значение целевого уровня риска (R) инвариантно относительно разных водителей, преодолевающих различные участки дороги. Это может или не может быть истинным, так как водители с различным целевым уровнем риска выбирают различные маршруты и более вероятно, что чаще появляются на одних участках дороги, чем на других. Для справедливости продольного подхода, необходимо, чтобы целевой уровень риска (R) и количество времени, потраченное на дорогу (h) остались за эти годы постоянными. Это – не всегда так, как мы увидим ниже, в Гл. 5.4, где обсуждается воздействие экономических факторов на интенсивность аварий. Наконец, количество потерь от инцидентов (A) необходимо оценивать постоянным способом при тестировании любого подхода, и это условие вряд ли выполнимо, если рассматривается только гибель людей.

5.1 Перекрестные и продольные данные гибели людей

При перекрестном подходе (Гл. 3.1), при наблюдении за одними и теми же водителями на разных участках дороги, средняя скорость вождения выше на тех дорожных участках, где ниже интенсивность аварий в расчете на машино-миля. Британский эксперимент дал коэффициент корреляции r = -0.67 для выборки из 20 водителей, а в более позднем канадском эксперименте, найдены корреляции r = -0.73 и r = -0.74 для выборки из одиннадцати водителей, каждый из которых проезжал маршрут дважды (Гл. 3.3).

Рис.5.1 Аварийность на миллион машино-миль (m.v.m.) связанная со средним общим временем пути на милю на различных участках дороги с разными условиями езды [6].

Другой исследователь не наблюдал за одними и теми же водителями на конкретном участке дороги, но обрабатывал разными методами совокупность данных. Число несчастных случаев для 40 различных участков дороги в/и вокруг Детройта и Мичигана, накапливали на основе полицейских записей в течение двухлетнего периода. Серьезность аварий не рассматривалась, только число аварий. Для каждого дорожного участка, в течение 48 часов подсчитывали число проходящих автомобилей, а среднюю скорость определяли 84 часа. По данным Рис. 5.1, корреляция r = -0.57 рассчитана между частотой инцидентов на единицу пути на различных дорожных участках и средней скорости движения на этих дорожных участках. Если три точки выкинуть, то корреляции увеличивается до r = -0.66. Из рисунка видно, что автор связывал число несчастных случаев (A) на миллион машино-миль для каждого из дорожных участков с общим временем движения на участке дороги (T), по экспоненциальному закону вместо простого линейного (как предсказывал вывод из гомеостаза риска; см. Ур. 2 в Табл. 5.1). Дополнительный анализ, однако, продемонстрировал, что нелинейная компонента, отраженная в искривленности сплошной линии, статистически не существенна. Похоже, что данные находятся в разумном согласии с теоретическими ожиданиями: там, где пространственное число несчастных случаев наполовину меньше, водитель ведет машину вдвое быстрее. Это математическое ожидание представлено пунктиром в Рис. 5.1. Другими словами, число несчастных случаев на единицу времени наблюдения остается по существу постоянным при переходе от одного участка дороги к другому.

Для анализа данных, подходящих для продольного подхода, вернемся к Рис. 5.2, т.к. там приведен самый длинный временной ряд, который удалось найти в литературе [7]. Здесь снова возникают некоторые проблемы с данными. Полный пробег за год оценен по общей сумме налогового сбора от продажи бензина и может содержать погрешности. Однако, Рис. 5.2 дает некоторые интересные наблюдения.

Пространственное число несчастных случаев, которое выражено здесь как число смертей на 100 миллионов миль пробега, обнаруживает заметное и более или менее регулярное уменьшение с 1923 по 1987 гг. Полный пробег на душу населения, в тысячах миль на жителя, показывает точно противоположный ход: заметное и более или менее регулярное увеличение.

Рис.5.2 Гибель в автокатастрофах, рассчитанная на пройденное расстояние, смертность на душу населения, и пробег на душу населения в США, 1923-1987 [8].

Произведение данных для этих двух кривых равно числу смертных случаев на 100000 жителей, этот показатель смертности на душу населения не обнаруживает явного изменения во времени. Имеются взлеты и падения в смертности в автокатастрофах на душу населения, причина их будет темой Гл. 5.4. Здесь мы только отметим, что взлеты и падения группируются вокруг среднего числа 23 гибели на 100000 жителей, но, важнее, что в течение более 60 лет, никакого долговременного возрастающего или ниспадающего тренда не обнаружено! Здесь есть общее согласие с продольным подходом: как только смертность на км падает наполовину, люди удваивают пробег. Следовательно, временная интенсивность аварий – смертность в автокатастрофах в год на душу населения – не зависит от пространственной аварийности.

5.2 Интенсивность аварий «на километр пути», в отличие от «на душу населения»

Мы видели из Рис. 5.2, что в период, когда интенсивность смертности на единицу пробега значительно понижается, никакого систематического уменьшения скорости гибели в автокатастрофах на душу населения не происходит из года в год. Это ставит вопрос, по какому критерию лучше всего измерять эффективность мер по безопасности движения: как смертность на км пробега или смертность на душу населения.

Уменьшение (примерно в восемь раз) смертности на единицу пробега между 1923 и 1987, возможно, вызвано нововведениями типа строительства удобных дорог, создания управляемых и катастрофоустойчивых автомобилей, улучшения методов лечения жертв инцидентов, и других факторов. Во всяком случае, большой прогресс был достигнут. Напротив, на степень безопасности движения на жителя в год принятые меры так благоприятно не воздействовали. С точки зрения ТГР, это не удивительно, потому что теория ожидает, что люди изменят свое поведение перед лицом противоаварийных мер, не изменяющих целевой уровень риска, и изменят таким способом, что временной риск аварий останется тем же самым. Соответственно, они просто "потребляют" технические новшества для цели максимизирования своей сети выгод. И если их целевой уровень риска инцидентов не сокращен, нет причины ожидать, что число аварий в расчете на гражданина понизится.

Как мы видели при перекрестном подходе в Гл. 5.1, на тех участках дороги, где число несчастных случаев на километр и на транспортное средство низко, водители едут быстрее и число несчастных случаев в час на автомобиль остается по существу неизменным. Увеличение скорости в два раза позволяет преодолевать расстояние за время в два раза короче или, затратив одно и же время в пути, можно удвоить расстояние. Таким образом, если построить большее количество дорожных участков, обеспечивающих низкое пространственное число катастроф, то водители прореагируют, увеличив скорость движения.

Тот факт, что кривая, описывающая инциденты на расстояние на душу населения, не обнаруживает никаких признаков падения в последние годы указывает на осуществление человеческого желания большой подвижности. В 1923 американцы перемещались в автомашинах в среднем на расстояние 760 миль (приблизительно 1225 км). К 1987 это число (рисунок) повысилось до 7840 миль (12625 км). Заметьте, что эти значения рассчитаны на душу населения, а не на водителя с правами. Они включают каждого в жителя, независимо от возраста или от наличия у него водительских прав.

Так как же мы будем вводить эффективный критерий безопасности? Если мы берем в качестве критерия число несчастных случаев на км дороги, технологические новшества будут выглядеть эффективными. Они продуктивны с технической точки зрения, и министерство транспорта любой страны будет довольно. Нововведения подобного типа также продуктивны с точки зрения вашей собственной выгоды, потому что они позволяют Вам быстрее преодолевать единицу пути и таким образом наслаждаться большим расстоянием перемещения при том же риске гибели в час на дороге. Но с точки зрения здравоохранения, ситуация совершенно другая, так как не уменьшается число людей, погибающих на дорогах. Министерство здравоохранения страны будет не довольно. Но и Вы тоже, потому что вероятность гибели на дорогах не уменьшилась, а возможно, даже увеличилась! Фактически, имелись периоды, когда интенсивность смертей на единицу пути понижалась, в то время как интенсивность смертности в дороге на душу населения увеличивалась. В годах, следующих за Второй Мировой войной, включая 1972 год перед нефтяным кризисом, Онтарио испытал эру относительно стабильного экономического роста. Данные относительно интенсивности смертей на км дороги доступны от 1955, и выборка для этого периода времени представлена на Рис. 5.3.

Рис. 5.3 Число смертей на единицу транспортного пути и расстояние перемещения на душу населения в период экономического роста Онтарио в 1955-1972 [9].

Как видно из Рис. 5.3, показатель смертности на единицу пути понизился, подвижность автомашины на гражданина выросла, а показатель дорожной смертности на душу, в среднем рос на 0.8% в год. Это был также период большого дорожного строительства, особенно автострад с четырьмя полосами, которые обеспечили устойчивое и комфортабельное перемещение на автомобиле от города к городу. В результате, люди перебрались из поездов, в собственные автомобили и на шоссе. В 1955 поездки поездами в Канаде составляли 296 км на душу населения [10], в 1972 - 151 км, причем поезда были в 30 раз безопаснее в расчете пассажир/километр, чем автомобильные дороги [11]. Поэтому неудивительно, что показатель дорожной смертности на жителя повысился. Люди тратили большее количество времени на автомобильных дорогах, чем на железных.

Это приводит нас к замечательному заключению: одна и та же противоаварийная мера может улучшить безопасность в расчете на километр пути и способствовать увеличению числа погибших на душу населения! Как выразился один исследователь: "Обеспечение более безопасной деятельности может увеличить смертность" [12]. Кажущийся парадокс этого утверждения состоит в том, что действия типа строительства более безопасного км дороги привлекает большее количество людей к нему, поэтому большее количество людей погибает из-за этого действия. Итак, внедрение большего количества катастрофоустойчивых автомобилей и прощающих дорог может привести к уменьшению показателя смертности на км дроги, не вызвать какого-либо изменения в показателе смертности на час движения, и вызвать более высокий показатель дорожной смертности на душу населения.

Рассмотрим сценарий из сферы здорового образа жизни. Вообразите, что кто - то изобрел сигареты, уменьшающие смертность в два раза по сравнению с современным уровнем. Будет ли это продвижением к прогрессу? Нужно ли маркетинг этих сигарет провозглашать, как благо для здравоохранения? Ответ – это как посмотреть. Если не будет перемены в желании народа быть здоровым, курильщики могут реагировать, куря вдвое больше. Их показатель смертности не изменится. Но это - не единственное потенциальное следствие: сама доступность "более безопасной" сигареты может привести к тому, что меньшее число людей бросит курить, а также может совратить большее количество некурящих к курению, т.к. курение стало менее опасным. В результате, связанный с курением показатель смертности на душу населения увеличится.

Еще раз, как же мы будем вводить эффективный критерий безопасности? Ответ зависит от критерия выбора. Снижение гибели на единицу пути можно рассматривать как триумф министерства транспорта, в то время как сопутствующее повышение смертности в дорожных происшествиях на душу населения может вызывать глубокую озабоченность в министерстве здравоохранения. Можно сказать, что "да, операция была успешна, но пациент умер". Другими словами, технические новшества, внедренные с целью большей безопасности, могут обеспечить большее количество километров пути на человека в год, но не в состоянии прибавлять годы к человеческой жизни.

Безотносительно к знаменателю, который выбирают для вычисления числа несчастных случаев, очевидно, что необходимо проводить различие между числом аварий на единицу длины пути, и числом аварий на час дорожного движения или на жителя. Если знаменатель числа аварий ясно не разъяснен, дискуссии о безопасности движения, причинах инцидентов и эффективности мер против них останутся запутанными, как это было в прошлом и как все еще есть в настоящее время. [13]

5.3 Исторические заметки о том, что случилось между 1870 и 1910

Автомобили появились на дорогах более 100 лет назад. Первые несчастные случаи, связанные с автомобилями, в Англии и Уэльсе произошли в 1900 [14]. В том году, четыре человека погибли от моторного транспорта. В 1910 их число составило 362. Автомобильная смертность резко повысилась, но, что интересно, полное число смертей участников движения не показало какого бы ни было развития в этот период, как можно заметить по Рис. 5.4.

На грани столетия, гибель под автомашинами и велосипедами стала учащаться из года в год, в то время как гибель, связанная с лошадьми и гужевыми транспортными средствами - последняя не представлена на рисунке - понижалась, и общее количество смертей участников движения проявляла еле заметный тренд вверх. Без изменения общего числа, гибели подверглись метаморфозе: лошадь была заменена двигателем как источником мощности, а карета - автомобилем как транспортным средством смерти. Произошло перераспределение риска, но не его уменьшение. Подвижность увеличилась, но не произошло никакого изменения в полном показателе смертности на транспорте. В Гл. 12 мы увидим, что полный показатель смертности на душу населения заметно не изменился между 1900 и 1975 в большинстве стран.

5.4 Дорожные происшествия и состояние экономики

В Гл.5.1 и Рис.5.2 мы отметили заметные вариации в ежегодных дорожных интенсивностях смертей на душу населения США между 1923 и 1989. Такие вариации произошли и в других странах, и они часто продолжались много лет. Рассмотрите пик между началом шестидесятых и начала семидесятых на Рис. 5.2. Согласно ТГР, такие долговременные колебания произошли из-за изменения в целевом уровне риска, и не вызваны техническими, юридическими, образовательными или другими мерами против инцидентов, которые были не в состоянии затронуть этот целевой уровень риска. Какими же факторами можно объяснить такие долговременные флуктуации?

Рис. 5.4 Гибель на дорогах Англии и Уэллса в 1870-1910 гг, связанная с транспортными средствами [15].

Как обсуждено в Гл. 4.1, целевой уровень риска предполагает зависимость от четырех классов факторов:

1. Выгоды, ожидаемые от опасных альтернатив поведения.

2. Затраты, ожидаемые от осторожных альтернатив поведения.

3. Выгоды, ожидаемые от осторожных альтернатив поведения.

4. Затраты, ожидаемые от опасных альтернатив поведения.

Первые два фактора увеличивают целевой уровень риска, в то время как последние два его сокращают. Какие именно факторы вызвали колебания в целевом уровне риска во всем населении в целом и в течение нескольких лет? Мы предполагаем, что ответ имеет экономическую природу.

Когда экономика находится на спаде, выгоды, ожидаемые от опасного поведения, сокращены, потому что время стоит меньше денег. Получают мало дохода от проезда многих км и от быстрой езды. Получают мало от проезда на красный или желтый свет или от срезания углов. В то же самое время, затраты от опасного поведения увеличены, потому что затраты на несчастные случаи, на бензин, на дополнительное страхование попадающих в аварию, на автомобильный ремонт, на износ и повреждение транспортного средства и т.д., повышаются относительно реального дохода. В терминах Рис. 4.2 в Гл. 4.1, ожидаемый выигрыш (верхняя кривая) снижается, а ожидаемые потери (нижняя кривая) падают более круто, так что в итоге оптимальный уровень риска (точка, отмеченная стрелкой) сдвигается влево, указывая на более низкий уровень целевого риска.

Вот почему некоторые сложные формулы, которые были разработаны экономистами для цели продольного предсказания потерь при инцидентах, включают цену и колебания дохода в некоторые периоды времени. Но интерпретация этих уравнений часто неясна [16,17]. Частично это связано с отсутствием независимости между переменными, которые были введены в формулы предсказания. Другая причина - использование разных критериев, например, смертей на км пути – в одних исследованиях, и смертей на душу населения - в других. То, что эти два критерия не взаимозаменяемы, как критерии безопасности, мы показали в Гл. 5.2. Уменьшение гибели в авариях на км пути может происходить в тот же самый период времени, в котором потеря на душу населения остается неизменной или даже увеличивается. Различные критерии безопасности могут быть столь же различны, как яблоки и апельсины, и путаница с ними превращает сравнительный анализ в лимон.

Рис. 5.5 Ежегодные вариации в уровне безработицы и интенсивности дорожных смертей на душу населения США в 1948 – 1987 гг.

Трудности интерпретации были сокращены более простыми уравнениями, недавно предложенными. При изучении Американских трендов в ежегодном числе людей, погибших на дорогах между 1960 и 1983, использование всего трех переменных дало замечательно точное предсказание. Переменные были: ежегодные число безработных, число работающих, и число нетрудноспособных. Когда граждане США в возрасте 15 – 19, чье финансовое процветание особенно чувствительно к экономическим колебаниям, так как они последние на найм и первые на увольнение, рассматривались отдельно, было найдено соотношение между экономическим стечением обстоятельств, и показателем смертности на дорогах, более четкое, чем рассчитанное по населению в целом. Молодые не имеют финансовых резервов, чтобы смягчать удары. В статистических терминах: коэффициент смешанной корреляции был R² = 0.89 для населения в целом и R² = 0.98 для людей в возрасте между 15 и 19 [18]. Коэффициент смешанной корреляции равен квадрату коэффициента корреляции (r).

Следует отметить, что, из-за роста населения США примерно на 1 % в год, интерпретация отмеченной корреляции между переменными все еще представляет проблему. Увеличения только в размере населения, когда все остальное остается тем же самым, приведет к увеличению числа погибших. Рост популяции приведет к увеличению числа погибших участников движения в расчете на 100000 жителей.

Это также верно и для Британских данных [19], при анализе которых использовали несколько модернизированную методику и получили более низкий коэффициент смешанной корреляции: R2 = 0.88. Другой исследователь избежал проблемы отсутствия независимости факторов, выразив уровень безработицы, как процент от рабочей силы [20]. Заметные корреляции были найдены (r порядка 0.7) между ежемесячной статистикой безработицы для более молодых и старших мужчин и женщин в Британской Колумбии, и числом аварий на участке длиной 106 км, регистрированным за 84 месяца с 1978 по 1984 гг. Изучение показало, что "некоторая часть [уменьшение частоты и серьезности дорожных происшествий] может быть приписана росту безработицы, которая, удаляет молодых мужчин из всей совокупности водителей". Отметим, что это исследование касалось числа аварий на единицу пути, а не на душу населения, хотя последний был бы намного интереснее с точки зрения перспектив безопасности и здравоохранения.

5.4.1 Дополнительные исследования уровня безработицы

Для облегчения интерпретации информации об отношениях между экономическими всплесками и падениями, и интенсивностью дорожных смертей на душу населения, простые корреляции были рассчитаны между ежегодными изменениями в уровне безработицы, как процент от рабочей силы, и показателем дорожной смертности на 100000 человек. Проблема отсутствия независимости была устранена, и вычисления сосредоточились на числе несчастных случаев на душу населения. Семь различных стран включены в исследования. Данные по безработице брали из опубликованного отчета Международной биржи труда [21]. Число дорожных смертей и размеры населения получены из статистических ежегодников стран. Данные исходили из Национального Совета Безопасности США [22] и от Статуправления Канады. [23]

Ежегодные флуктуации в США и Голландии на Рис. 5.5 и 5.6. Наблюдения охватывают 30-летний период с 1948 по 1987 в США. Из рисунка видно, что рост безработицы от одного года к другому, связан с падением показателя дорожной смертности движения на душу населения. Уменьшение уровня безработицы происходит вместе с увеличениями показателя смертности. Это верно для всех сравнений от одного года к следующему. Пики и высокие уровни показателя смертности, достигаются в те же самые периоды времени, где регистрируются впадины и долины на уровне безработицы, и наоборот. Два профиля - зеркальные отображения друг друга. Это менее характерно для Голландии, но там корреляция лучше: r = -0.88 по сравнению с -0.68 для США.

Для всех семи стран, рассмотренных в Табл. 5.2, корреляции значительны, однако, есть причины полагать, что они не достаточно надежны и что истинные корреляции могут быть выше. Уровень безработицы обычно оценивается из выборок, домашних обзоров, или других ограниченных баз данных. Оценки отягощены погрешностями. То же касается числа людей, погибших в результате дорожных происшествий [24,25]. Число людей, постоянно находящихся в стране, точно не известно. Времена запаздывания вариаций между одной переменной и другой также уменьшают коэффициенты корреляции. С другой стороны, эти коэффициенты будут увеличены, если погрешности измерения в обеих переменных коррелированны.

За эти годы произошли изменения в разных странах в доле молодых людей в населении. Молодые чаще попадают в аварии и более вероятно увольняются в плохие экономические времена. Произошли изменения в определении того, что такое "являющийся безработным", а также изменения в законодательстве и в соглашениях, предоставляющих служащим большую или меньшую защиту от увольнений. Очевидно, что изменения в экономических обстоятельствах могут менее отражаться на уровне безработицы в одних странах, чем в других, и слабее в одни периоды времени, чем в другие.

Чем дольше продолжается спад, тем более вероятно, что отношение частично занятых, к занятым полную рабочую неделю увеличится, и что молодежь будет тратить большее количество лет на образование, а не на попытки найти работу. Старшие безработные становятся препятствиями, мешая найти работу. Эти факторы уменьшают число безработных, активно ищущих работу. Регистрируемый уровень безработицы занижен. Кроме того, в некоторых странах при росте безработицы мигрантов отсылают домой, изменяя число резидентов и распределение популяции по возрасту и социально-экономическому состоянию, т.е. факторы, затрагивающие вероятность дорожных инцидентов [26,27].

Чем дольше продолжается спад, тем более вероятно, что отношение частично занятых, к занятым полную рабочую неделю увеличится, и что молодежь будет тратить большее количество лет на образование, а не на попытки найти работу. Старшие безработные становятся препятствиями, мешая найти работу. Эти факторы уменьшают число безработных, активно ищущих работу. Регистрируемый уровень безработицы занижен. Кроме того, в некоторых странах при росте безработицы мигрантов отсылают домой, изменяя число резидентов и распределение популяции по возрасту и социально-экономическому состоянию, т.е. факторы, затрагивающие вероятность дорожных инцидентов [26,27].

Рис. 5.6 Ежегодные вариации в уровне безработицы и дорожной смертности в Голландии в 1968 – 1986 гг.

5.4.2 Новые вопросы

Представленные результаты показывают, что скачки и падения в экономических обстоятельствах оказывают большое воздействие на рассчитанную на душу населения интенсивность дорожной смертности. Нельзя оспорить, что число аварий определяется уровнем безработицы, или что обе переменные управляются третьим фактором. Эти результаты также дают чемодан новых вопросов для дальнейшего исследования. Вот некоторые из них: какой индикатор экономических колебаний наиболее близко связан с числом аварий? Это - уровень безработицы или некоторый другой индекс, типа торговли на фондовой бирже, потребительские расходы, или потребление электричества? К каким подгруппам населения (возраст, пол, социально-экономическое состояние) более чувствительна гибель на дорогах? Затрагивают ли экономические обстоятельства также индустриально/профессиональное число несчастных случаев (см. данные по Германии [28]) в других категориях инцидентов (домашнее хозяйство, досуг, спорт)? Экономические колебания дифференциально затрагивают интенсивность смертей других пользователей дорогой: водителей, окрестных жителей, велосипедистов, пешеходов? Если смертность на дорогах обращается в нуль при плохих экономических временах, куда она переходит? Она заменяется другими формами насильственной смерти, типа самоубийства и убийства? Возмещается ли уменьшение показателя дорожной смертности увеличением других видов смертности, связанных с образом жизни, например, смертностью от курения, выпивкой, физическими нагрузками слишком малыми или слишком многими, или другими влияющими на здоровье привычками? Означает ли уменьшение интенсивности дорожной смертности на душу населения при плохих экономических временах сеть уменьшений смертности, когда все причины смерти рассматриваются, или делают причины смерти, обычно не приписываемые стилям жизни, более видными?

Табл. 5.2 Корреляции между ежегодным уровнем безработицы и дорожными инцидентами.

Табл. 5.3: Корреляции между уровнем безработицы в различных экономических секторах и на душу населения показателем дорожной смертности в США, 1948-1987 [29].

Из поднятых выше вопросов, два будут экспериментально исследованы в этой главе. Первый вопрос: связан ли уровень безработицы в некотором частном секторе экономики, сильнее с дорожной смертностью на душу населения, чем в другом секторе? Как видно из Табл. 5.2, это имеет место в США. В зависимости от экономики (то есть, занятости) в рассматриваемом секторе, корреляции между безработицей и полным показателем дорожной смертности в течение одного периода времени легко обнаруживается, изменяясь от r = -0.47 до r = -0.85. Причины этих различий нужно найти.

Второй вопрос касается процесса, по которому экономический спад приводит к уменьшению смертей на дорогах в расчете на душу населения. Люди меньше водят машины или управляют ими более аккуратно, или то и другое? Снова, данные были получены из Национального Совета Безопасности США и Министерства труда. Был рассчитан пробег на человека, путем деления показателя смертности на душу населения на показатель смертности на милю (заметьте что км/А = (А/N) /A/км); см. Таб. 5.1). Как видно из Рис. 5.7, оба эффекта имеют место.

Рис. 5.7 Ежегодный уровень безработицы, интенсивность дорожных смертей и автомобильный пробег на душу населения США в 1948 – 1987 гг. [31].

Уменьшения пробега или уменьшения скорости роста пробега происходили в годах большого увеличения уровня безработицы, например 1954, 1958, 1974 (год нефтяного кризиса), 1980 и 1982. Внезапные уменьшения показателя смертности на дорожную милю заметны в годах, в которых регистрировались всплески безработицы: 1949, 1954, 1958, 1961, 1974 и 1982. Увеличения занятости связаны с большим увеличением дорожной подвижности на душу населения и с большим количеством дорожных смертей на милю. Итак, при плохих временах люди уменьшают пробеги и они управляют автомобилем более осторожно.

Я думаю, что первое из этих предложений наиболее вероятно. Когда экономика в депрессии, она определяет уровень риска людей, отправляющихся в дорогу. Когда экономика быстро развивается, возникает выгода от большой дальности поездки и быстрой езды. В такие периоды, роль текущего времени увеличивается [30].

Как можно все это объяснить? Абсурдно предложить, что показатель смертности на дорогах ответственен за уровень безработицы. Получилось бы, что не занятые люди умирают на дорогах, чтобы обеспечить возможность безработным получить работу. Остаются две других возможности: или колебания в уровне безработицы вызывают изменения в показателе смертности, или колебания в той и другой сфере определяются некоторым третьим фактором или множеством факторов.

Было бы странным полагать, что экономика преднамеренно сохраняться в пониженном состоянии для цели увеличения безопасности движения, но то, что число аварий находится под влиянием экономических факторов, можно использовать для разработки мер понижения интенсивности дорожных инцидентов. Это будет темой Главы 11. Спад плох для людей, и уменьшение на душу населения динамики дорожной смертности - слабое утешение. Во всяком случае, это доказывает, что "ничто не так плохо, чтобы не быть хорошим для чего-нибудь".

5.5 Нет ли других версий?

Короткий ответ: "Реально – пока никаких." Длинный ответ: как было показано в конце Гл. 3.4 и в работе [32], есть идеи, оппозиционные ТГР. Некоторые реакции были довольно эмоциональны, но здесь мы попробуем иметь дело, не с их формой, а с их сутью.

Во-первых, некоторые критики указывают, что, за эти годы достигнуты большие уменьшения числа дорожных катастроф, в расчете на преодоленное расстояние. Как видно из Рис. 5.1, 5.2 и 5.3, это действительно так. Факты, однако, могут противоречить теории только в той мере, в какой они находятся в конфликте с теоретическими предсказаниями. ТГР не говорит, что число несчастных случаев на километр пути не может быть сокращено, подтверждениями являются Гл. 4 и 5. Если так было бы, то теория была столь же нереалистична, как эта ее критика. ТГР имеет дело с числом несчастных случаев в единицу времени экспозиции пользователя дороги, включая риск на душу популяции на календарный год (см. начало этой главы и Гл. 5.2).

Во-вторых, некоторые критики нападают на ТГР, потому что не в состоянии различить перекрестные данные от продольных предсказаний, следующих из ТГР, как отражено в Табл. 5.1. Факты таковы: потери из-за дорожных инцидентов в США, выраженные как число смертей, деленное на совокупное расстояния, пройденное транспортным средством, уменьшились приблизительно в 2.5 раза за годы с 1943 по 1972 (см. Рис. 5.2). Если время, потраченное на дорогу, и целевой уровень риска не изменялись в этот период, и если можно пренебречь сравнительно малым километражем, пройденным на немоторизованных транспортных средствах то средняя скорость движения должна увеличиться на тот же самый фактор 2.5, если ТГР верна. Критики в этом вопросе [33, 34] едут на том же идейном поезде, но их рассуждение сходит с рельсов вне этого пункта. Они говорят, что средняя скорость автомашин должна была увеличиться на этот фактор, но поскольку дело обстоит не так, ТГР неправильна. Однако, правильное заключение из ТГР - которое также сделано другими [35] - то, что средняя скорость дорожного движения населения должна увеличиться на этот фактор, когда усреднение ведется по всем режимам перемещения: пешком, велосипедом, автомобилем, и т.д. Кто - то, кто покупает ей или ему первый автомобиль одновременно покупает большую скорость движения.

Укажем теперь, что в рассматриваемый период, число автомашин на жителя США повысилось с 0.23 до 0.58, число водительских прав - с 0.34 до 0.56, а сеть скоростных дорог была существенно расширена, и автомобили стали более мощными. Учтите также, что оценка полного пробега автомашины, деленного на число жителей, увеличилась примерно в четыре раза, то есть, от 1500 до 6000 миль в среднем на душу населения. Хотя нельзя определить из этих данных, на сколько средняя скорость движения на гражданина (усредненная по всем видам транспорта) в дорожном движении увеличилась, похоже нет никакого конфликта с оцененным по ТГР фактором, примерно равным 2.5.

В третьих, хорошо известный факт, что аварии чаще случаются в дождь, назван "хорошим доказательством неудачи гомеостаза риска" [36]. ТГР посоветовала бы, что делать, если было бы верно, что полные потери в инцидентах (сумма частоты аварий и их серьезность) у пользователей дороги в дождливую погоду больше, чем в хорошую погоду, но таких фактов не установлено [37]. Установлено, что инциденты под дождем, хотя и более многочисленны на километр пути, однако [38] в среднем менее серьезны, чем на сухой дороге. Например, в течение семилетнего периода в Онтарио, отношение зарегистрированных смертей к персональному ущербу от инцидентов при сухом состоянии дороги оказалось на 40% выше, чем при мокром. Это отношение было тем же самым или несколько больше, для сухих дорог по сравнению с дорогами имеющими помехи типа слякоти, уплотненного снега и льда. Кроме того, смертность плюс инциденты с травмами составляют меньшую долю от всех зарегистрированных инцидентов, когда они случаются в дожде [39].

Отчет, изданный группой международных экспертов, упоминает, что в городе Осло, 15 % всех инцидентов случается на дорогах, покрытых снегом или льдом, хотя они составляют только 5-10 % от всех дорог, но относительное число смертей в них ниже; вырос материальный, но уменьшился персональный ущерб [40]. Далее, некоторые исследователи сообщают об уменьшении моторизованного и пешеходного движения в дождливых условиях [41, 42]. Так, в Англии, густой туман понижает объемы перевозок до 70% от нормального уровня в будние дни и до 50% - в выходные [43]. На скоростной автомагистрали во Франции, сильный дождь заставил водителей увеличить зазор между автомобилями, и уменьшить среднюю скорость до 36 км/час [44]. Из этого разумно заключить, что люди реагируют на ненастную погоду двумя способами: они уменьшают расстояние поездки при плохих условиях, и они ведут себя на дороге так, что, хотя большее количество аварий приходится на км пути, средняя их серьезность значительно меньше, чем при прекрасной погоде.

Предположим, однако, что установлено, что потери в инцидентах в единицу времени на пользователя дорогой больше в дождливую погоду. Разве это противоречило бы ТГР? Дождь и мокрые дороги уменьшают как автомобильное, так и пешеходное движение, и это уменьшение селективно: некоторые люди отказываются от путешествий, в то время как другие пускаются в путь. В дождливых условиях увеличивается доля мужчин в общем числе водителей на дороге [45]. Такие водители имеют уровень риска выше обычного. Кроме того, их допустимый риск может быть временно поднят. При использовании дорог при неблагоприятных условиях возникают неприятные ощущения, поэтому многие воздерживаются от них. Люди пытаются уменьшить продолжительность путешествия и, таким образом, вынуждены принять большее количество риска инцидентов, чем в обычных условиях. Хотя водители замедляют движение в дожде (иногда немного [46], иногда существенно [47, 48]), а пешеходы идут быстрее, адаптация к скорости может быть меньше, чем происходила бы без мгновенного увеличения приемлемого риска. С другой стороны, те, кто выдерживает неблагоприятную погоду, нетипичны для всех пользователей дорогой, они недооценивают опасность инцидента по сравнению со всей совокупностью участников движения.

Безотносительно к этим интерпретациям, нет ничего против ТГР в наблюдении, что в дождливую погоду больше инцидентов.

Другие наблюдения приводились разными авторами в борьбе с ТГР. Примеры: влияние ограничений скорости; влияние специальных дорожных маркировок на скорость движения и число аварий; влияние нового профессионального законодательства в здравоохранении на число инцидентов в промышленности; факт уменьшения профессионального числа несчастных случаев в течение отдельных десятилетий; предполагаемая выгода безопасности от радиального против перекрестного рельефа шин; гипотеза, что обязанность надевать защитные шлемы обеспечивает безопасность мотоциклистов; и идея, что изготовление прочного автомобиля увеличивает безопасность водителя. Все эти возражения можно довольно просто опровергнуть [49, 50], как и то, что резкое уменьшение на душу населения коэффициента дорожных аварий, наблюдаемое в Японии, свидетельствует против ТГР (см. Гл. 8.4).