IIHS报告:驾驶员年龄对交通事故的影响

引言：本研究报告主要依赖于美国人口统计局对未来的报告。如果报告的假设出现变化，该报告的有效性也将受到置疑。尽管模型中HLDI所定义的被保险驾驶者比例是评估影响的有效变量，但是却不能推及选择其它的交通事故概率变量也能支撑本份报告结论。

随着驾驶员年龄的老化，交通事故发生的概率应该会持续增加。但是事实并非如此，我们通过研究发现，年轻驾驶员会造成更多的交通事故，而未来人口越来越少，导致较为年轻的驾驶员会持续减少。虽然减少的低龄驾驶者数目远不及增加的高龄驾驶者，但是他们的事故概率却远高于高龄驾驶者。

目前驾驶员的年龄结构中年龄在75周岁以上的人员比例在上升，这种趋势恐怕是“婴儿潮”年代的一个延续。在2010年进行的统计中，年龄在70周岁以上的驾驶者超过2200万人，而1997年时这一数值仅为1800万人。HLDI之前的一份研究报告中称，当驾驶者年龄超过65周岁，交通事故损失规模便与年龄呈现明显的正比关系，当然他们的事故概率要远低于低龄驾驶者。因此，越来越多的年长驾驶者的涌入已经成为威胁交通安全的又一潜在影响因素。本份报告正是评估这一新趋势对于交通安全的影响。

统计方法

样本数据

数据来自于美国政府2000年所做的《2010-2030年人口预估报告》，选取其中年龄在15周岁以上的人。

保险数据

这此数据包括有交通事故中车辆、财产的损失，以及人员的伤亡情况。理赔情况与伤亡程度并无固定比例，主要考虑过错责任问题。过错驾驶者情况下保险理赔与车辆损失的比例是基本恒定的；这个标准适用于美国50个州。样本数据选取2010年的交通事故纪录，车辆选择是最近10年的款型，共计80518055个车型年和4960431个保险理赔纪录。选择由2007年至2010年4年的交通事故纪录，包括有337003757个车型年和20858741个保险理赔纪录，是为了进行变量的趋势分析，同时检验其系数的敏感性。

驾驶者

保险数据根据驾驶者的年龄进行分组。特定驾驶者是指可以被显著认定为导致被保车型出现最大损失的驾驶者。在有多个车辆或多个驾驶者的事故案例中，特定驾驶者的认定依保险公司和所在州不同而略有差异，但一般情况下是指操纵该车辆的人。因为HLDI无法获知事故发生时真实的驾驶者信息。HLDI数据中7.6%的驾驶者年龄信息未知，他们的情况被依比例分配在各已知年龄段中。年龄在85周岁以上的驾驶者其生辰时间是明确知道的，但是为了便于分析，将85周岁以上者列为一组，他们占比仅为1%。

分析方法

为了评估年龄结构对于交通事故概率的影响，HLDI定量地对驾驶者的年龄结构和特定驾驶者的事故风险价值进行分析。在本份研究中，这两者的关系涉及到一个变量，即被保驾驶者比例，例如2010年在册的驾驶员是2.48亿人，HLDI数据库中被保数据是8050万人，这样2010年的被保驾驶者比例就是0.325。车辆样本中只包括最近10年的款型，在2010年，这一车型数据约占美国全部在册车辆的49%。另外HLDI手中并非全部的被保险驾驶者信息，其信息来源是AM Best，这家公司提供了HLDI接近80%的数据。严格来说，被保险驾驶者比例仅是HLDI定义下的数据。尽管有着上述种种限制，但是被保险驾驶者比例这个参数还是被认为是一个在评估年龄结构对交通事故损失方面非常有用处的参数。

结果

图1表示美国15周岁以上的驾驶者自2010到2030年间的人数增长情况。20年间，这一数据上升了约20%，由2.47亿上升至2.91亿人。

而年龄的分布如图2所示，65周岁以下的驾驶者所占比例将会越来越小，相应的65周岁以上的驾驶者则比重显著增大。

图3表明20年间各年龄段驾驶者的人数变化情况。我们可以看出，在2010到2030年间，65周岁以上的驾驶者是变化最大的人群，年轻驾驶员是变化最小的人群。尽管增速不同，但是相比之下，年轻的驾驶者比重仍然是超过年长的驾驶者。到2030年时，年龄在15-29周岁间的驾驶者比重为23.8%，相应的70周岁以上者比例为17.6。

图4表示不同年龄段驾驶者的交通事故概率。15-19周岁间的驾驶者事故率最高，而后随着年龄的增长而下降，到50周岁左右时降为最低，从70周岁开始，随着年龄的增大，事故率明显开始上升。

可以看出，60-64的年龄组的事故率是最低的，而15-19周岁年龄组的事故率是平均水平的1.7倍。

图5表示的是各年龄段的被保险驾驶者比例。最年轻的驾驶者和最年长的驾驶者比例分居两端且最低。平均水平最高的为60-64年龄组，而后是65-69和50-59年龄组。

图6表示在设定时间周期为2010-2030年间情况下，假设被保险驾驶者比例和各年龄组的交通事故率不发生变化，各时间周期内合计的交通事故发生概率。结果表明，这一数据基本上是持平的，如2020年100个被保车型年发生事故概率是6.12，而2010年是6.16.

图7则图6的细化版本，主要差别在于调整细化了纵坐标。从中可以看出，2020年的位于低谷，而2010年是数据最高的时点。

表1是详细地比较各个年龄段的事故概率贡献度，主要对比了2010年和2030年两种情况。最后一列中正值表示该年龄组导致事故概率增大。从数据来看，65周岁以上的驾驶者组别确实推高了整体的事故发生概率，但是这种效应被最低年龄组的减少给抵消了，最低年龄组数据的下降主要原因是人数的下降。

前面已经提到，上一结论的提出有赖于两个基本假定，即被保险人比例不变和各年龄组的事故概率不变。然而，随着时间的推移，这两个指标是变化中的。随着健康水平的提高和科技的进步，我们认为被保险人比例是要逐渐增加的。表2设定多个情景假定，在各个情景假定下进行重新计算，结果显示没有一组导致2030年的整体交通事故概率出现明显增大的，即便是在最极致的99%情况下，2030年的数据也仅比2010年高约2%。

表3显示，年龄较大的驾驶者事故出现的概率在从5%上升到20%。可是，事故发生率和被保者呈现下降的趋势，这可能与最近的美国经济下行有关。图8显示了从2007到2010年交通事故发生率的趋势，图9显示了相同时间的一个百分比组成。

如果现在这个推测的趋势将会被延续，那么到2030年事故发生率将会降低，尽管这种降低幅度将会比较小。如果这种趋势被加速，那么交通事故将会大幅降低。

结论

高龄驾驶者高于平均的交通理赔率，加之越来越高的人数比例均导致产生未来交通事故发生概率和理赔率上升的担忧。然而这些担忧却并不必然导致总的交通事故率上升。尽管预计2030年的美国65周岁以上驾驶者人数比2010年高出77%，在整体驾驶者人数中他们的比重依然小于年龄不足30的年轻驾驶者。而年龄低于30周岁的驾驶者们往往有着高于平均的交通事故率，而同等情况只在年龄超过80周岁的人群中才会出现。此外，年龄最大的驾驶者组，其交通事故率高出平均约23%，而15-19周岁的驾驶者则高出平均达68%，年龄在20-24周岁间的也要高出平均53%。因此，依然是我们之前提出的结论，高龄驾驶者的比重增加效应为低龄驾驶者的比重下降效应所抵消。年龄在30-64周岁间的驾驶者拥低于平均的事故率，同时他们也是驾驶者人群中比例最大的类别。所以关于高龄驾驶者的增加可能会推高美国整体的交通事故发生概率的担忧是没有必要的。

上述分析的结论还是主要依赖于各组别的驾驶者交通事故率保持与2010年相同水平的假设，以及HLDI中关于被保险驾驶者比例保持不变的设计。然而这两个假设是有置疑的。更好的健康水平可以让老年人将有能力驾驶汽车的年龄进一步推后。这会使得被保险驾驶者比例上升。同时有些州立法使得获取法定驾照的年龄延后，这又会降低低龄驾驶者的比重。考虑了上述情景事件后，结论基本也能得以支持，只是在极端的情况下才有一定偏差，但是幅度也仅为2%。

关于各年龄段交通事故理赔率恒定的假定也可以放松，在多种情景分析下重新验证表明，只有沿着当前的交通理赔率加速下降情景下，结果才会有较明显偏差。然而，目前的事故理赔率下降很大程度是源自2007年的金融危机，随着美国经济走出低谷，这一假定便不具理论基础了。

本研究报告中所使用的交通事故理赔概率仅考虑了年龄段的不同。事实上年龄并非影响的唯一变量。即使如假定般，人口增加能完全按照预计报告中来，其它的影响因素也会使得这一指标产生非预期的变化。

本研究报告主要依赖于美国人口统计局对未来的报告。如果报告的假设出现变化，该报告的有效性也将受到置疑。尽管模型中HLDI所定义的被保险驾驶者比例是评估影响的有效变量，但是却不能推及选择其它的交通事故概率变量也能支撑本份报告结论。