Безопасность дорожного движения. История вопроса, международный опыт, базовые институции

Уровень социальных рисков составил в разных странах от 10 до 26 погибших в расчете на 100 тыс. жителей. Наихудший показатель был зафиксирован в самой автомобилизированной стране – США. В рамках представлений того времени это было вполне естественно: практически повсеместно наблюдалась жесткая корреляция роста социальных рисков с темпами развития автомобилизации.

В конце 1940-х годов статистика развития автомобилизации и аварийности на дорогах впервые становится предметом научных исследований.

Профессор Лондонского университетского колледжа Р. Смид в статье, опубликованной в «Journal of Royal Statistics» – ведущем мировом журнале по математической статистике, предложил простую, но как показал дальнейший опыт, чрезвычайно удачную модель, связывающую транспортные и социальные риски с уровнем автомобилизации в стране [Smeed, 1949]. Он проанализировал статистику смертности в ДТП по 20 странам мира, располагавших к середине 1930-х годов значительным автомобильным парком, и пришел к выводу, что смертность в ДТП в расчете на единицу парка автомобилей убывает по мере роста автомобилизации населения гиперболически: А

, где A – количество автомобилей на 1000 жителей.

Соответственно «формула Смида» для транспортных рисков имеет следующий вид:

RT = ? ? A

, (1)

где ? – единственный подгоночный параметр, которым пользовался автор модели, а 100 – размерная константа, связанная с выбором конкретной базы показателя транспортных рисков.

Очевидным следствием является «формула Смида» для социальных рисков:

RH = ? ? A

. (2)

Значение a = 3 было вычислено по 20 эмпирическим точкам, представленным в табл. 3.

Таблица 3. Автомобилизация и смертность в ДТП в начале эпохи массовой автомобилизации

Примечание: Данные получены сканированием оригинального графика Р.

Статистические тесты показывают весьма высокое соответствие модели наличным эмпирическим данным: коэффициент корреляции r = 0,87 и R

> 0,7 (рис. 9).

Рис. 9. Оригинальная кривая Р. Смида для транспортных рисков

Заметим при этом, что максимальное значение R

наблюдается здесь не при ? = 3, а при ? ? 3,2, однако автор модели явно предпочитал точным параметрам округленные константы.