基于均值异质性随机参数Logit模型的城市道路事故驾驶员受伤严重程度研究
来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第3期北京时间：
作者：宋栋栋，杨小宝，祖兴水，四兵锋
单位：1. 北京交通大学，综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044； 2. 贵阳市公安交通管理局，贵阳 550000
摘要：驾驶员事故严重程度诱因分析对减少伤亡事故具有重要意义，以往研究假定影响变量为固定参数容易导致参数估计及研究推论出现偏差，据此本文基于均值异质性的随机参数Logit模型深入研究城市道路事故驾驶员受伤严重程度。使用2015—2019年发生在贵阳市的道路交通事故数据，综合考虑驾驶员、车辆、道路、环境特征等潜在影响因素，同时利用平均边际效应量化各显著变量对事故严重程度的影响。结果表明，均值异质性随机参数Logit模型具有更好的拟合优度；女性、老年人、酒后驾驶、车辆无安全气囊、能见度低于50 m、夜间无路灯照明等因素显著增加了驾驶员受伤害严重程度；随机参数Logit模型的效用函数中，夜间有路灯照明和事故发生在夜间为随机变量，且夜间有路灯照明与柔性护栏和车辆无安全气囊相关；事故发生在夜间与路侧行道树相关。
关键词：城市交通,事故严重程度,事故影响因素,均值异质性的随机参数Logit模型,平均边际效应
基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金/Fundamental Research Funds for the Central Universities（2020YJS079）；国家自然科学基金/ National Natural Science Foundation of China (91746201，71621001)。
