交通事故防止対策の有効性の評価に関する研究の概要―交通安全施設、交通規則、交通違反取締りの有効性―

昭和５１年３月

特殊法人

自動車安全運転センター

ま

え

が

き

戦後ふえつづけてきた交通事故も、
近年強力に推進されてきた交通事故防止諸施策によって、昭和46年から50年まで連続５ケ年間減少をみている。
しかし、昭和50年の交通事故発生状況をみると、全国的には前年に比較して発生件数、死者数、負傷者数とも減少してはいるものの、都道府県別では増加したところもあらわれており、交通事故の減少傾向が必らずしも定着したわけではない。
当センターでは、昭和50年度調査研究事業の一環として、運輸省より自動車事故対策費補助金の交付をうけ「交通事故防止対策の有効性の評価に関する研究」を実施することとなり、昨年11月に交通安全対策評価委員会を発足させ、爾来調査研究活動を行なってきたが、短期間にもかかわらず委員各位の御尽力によって所期の目的を達することができた。
ここに関係各位に深く感謝する次第である。
この概要は、研究成果の要点をまとめたものであるが、交通事故防止対策の現状認識と有効性評価のうえで参考にしていただければ幸甚である。

昭和５１年３月
自動車安全運転センター
理事長
中 原
歵

目

ま

え

が

目
委

1.

次

き
次

員

名

簿

研究の目的及び方法・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

1－1

研

的・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

１

1－2

研究へのアプローチ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

１

2.

分析対象県の選定・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

４

3.

交通事故データの集計と結果・・・・・・・・・・・・・・・・・・

６

4.

交通事故防止対策の有効性の評価・・・・・・・・・・・・・・・・１１
4－1

究

の

目

１

非線型回帰分析による有効性の評価とその県間比較・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・１１

4－2
5． ま

多重回帰分析による有効性の評価・・・・・・・・・・・・・・１６とめ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・２４

委

員

名

簿
(順不同)

委員長
〃

警察庁交通局交通企画課長

池

田

速

雄(51.1.22以前)

郷

巳(51.1.23以後)

〃

〃

〃

森

〃

〃

交通規制課長

福

島

静

雄

〃

〃

〃

運転免許課長

八

島

幸

彦

〃

〃

〃

交通調査官

岡

本

博

之

〃

〃

〃

交通企画課補佐

松

本

緑

郎

〃

〃

〃

〃

伊

沢

昭

一

〃

〃

〃

交通指導課補佐

滝

沢

武

源

〃

〃

〃

交通規制課補佐

日下部

登

夫

〃

〃

〃

交通規制課

重

藤

正

人

〃

〃

〃

〃

宮

城

紘

一

〃

〃

村

田

隆

裕

〃

〃

〃

〃

小

島

幸

夫

〃

〃

〃

交通規制研究室

木

戸

伴

雄

佐

藤

委

員

〃
〃

科学警察研究所交通安全研究室

建設省道路局企画課補佐〃

土木研究所交通安全研究室

梶

清
太

郎

〃

運輸省自動車局車両課補佐

大

場

利

夫

〃

東海大学理学部情報数理科教授

植

松

俊

夫

〃

株式会社フジミック第1事業本部

花

堂

紘

之

田

島

伸

裕

加野久

武

男

〃
〃

〃

〃

〃

自動車安全運転センター総務部長〃〃

業務第1部長

猩

々

一

夫

〃

〃

業務第1部企画課長

大

倉

久

雄

〃

〃

〃

調査課長

森

尚

雄

〃

〃

〃

調査課

有

薗

卓

〃

〃

赤

羽

弘 次

業務第2部安全運転
中央研修所準備室長

1.
1－1

研究の目的及び方法

研 究 の 目 的

交通事故を防止するために、交通安全施設の整備、交通規制の実施および交通違反取締りなど各種の対策が講ぜられているところであるが、これらの対策の投資効率をいっそう高めるためには、それぞれの対策の有効性を正しく評価する必要がある。
このため、本研究は交通安全施策の事業費および事業量、交通規制、交通違反取締り、
道路交通環境ならびに交通事故等に関する諸資料を収集し、電子計算機と統計解析手法を用いて、各種交通事故防止対策の有効性を数量的に評価するための研究を行なうものである。

1－2

研究へのアプローチ

本研究では、各種の交通事故防止対策のうち交通安全施設、交通規制、交通違反取締りに着目し、その増設、強化が交通事故件数の削減に果たす役割を効果という形で数量的に把握し、対策実施面での活用の基礎資料に供しようと試みたが、その分析作業はおおむね次のとおりである。
本分析では、各種削減要因（交通安全施設、交通規制、交通違反取締り）の有効性の評価を行うに当って、県を単位としたマクロ的な立場から、以下に示すように多角的な方法で行なった。
まず、交通事故の発生形態には地域による相違があるとの前提に立って、後で述べる民力指数を用いて地域特性の異なる代表県を選定し、それらの県間での各種削減要因の有効性を比較評価する方法をとった。
次に県間での有効性の相違を踏まえたうえで、全体を通じて各種削減要因と交通事故の関係を回帰分析によってマクロ的に観察した。
さらに、交通事故が昭和45年をピークにして減少傾向にあることに着目し、その減少に対する各種削減要因の果たしている役割りを重回帰分析をとおしてみた。
以上の分析をとおして各種削減要因の有効性をマクロ的観点から評価した。図1は実際の分析作業の流れを示したものであるが、分析に用いた各種削減要因はつぎのとおりである。

－１－ア、交通安全施設要因
（ア）信

号

（イ）歩
（ウ）横

断

歩

機

（基数）

道

（延長）

道

（設置数）

（エ）ガード・レール（延長）（オ）中 央 分 離 帯

（延長）

（カ）道

路

照

明

（設置数）

（キ）自

転

車

道

（延長）

（ク）歩 行 者 用 道 路（延長）

イ、交通規制要因
（ア）速

度

規

制

（延長）

（イ）追禁(はみ禁)規制

（延長）

（ウ）一

止

（個所）

（エ）一 方 通 行 路（延長）（オ）指定方向外進行禁止（個所）（カ）駐（停）車禁止（延長）（キ）大型車通行禁止

（延長）

時

停

ウ、交通違反取締り要因（ア）動的違反取締り（件数）（イ）静的違反取締り（件数）

以上１７種類の削減要因のうち、交通安全施設の８要因については都道府県別の既存の資料が入手できなかったため、昭和４６年から４９年各年度の事業量および事業費を各都道府県警察に調査依頼して収集したが、交通規制要因ならびに交通違反取締り要因については、警察庁の資料を利用した。

－２－

図１

分析作業流れ図－３－

2.

分析対象県の選定

分析の対象県を選定するに当っては、対象県がある特定の地域特性を持つ都道府県のみに
かたよらないように配慮しなければならない。
朝日新聞社で刊行している「民力」では、都道府県別の人口、世帯、所得などの基本的な指標、産業活動に関係の深い工場数、就業者数、消費面の事項に関係の深い商店年間販売額、預貯金額、文化面の事項に関孫の深い新聞、テレビ、電話の普及率等２４種類の指標を総合化して、全国を1,000とした場合の都道府県別民力総合指数を定めており、各都道府県が全国に占めるウエイトを求めるのに適切な資料であると思われるので、本研究でも「７５民力」の民力総合指数によって、都道府県の層別化を行い８個の層を得た。
ただし、この指標には地理的指標、たとえば交通事故の発生やその形態に大きな影響を与える積雪などの条件が加味されていない。

表1

層別化結果と選定県(注 )民 力 総 合 指 数 は 、 全 国 の 1,000分 比 で あ る 。
－４－このため、この層別に当っては、民力総合指数で層別された８つの各層から分析対象県を選定する際に考慮し、選定県が全国に分布するように配慮して表１に示すような分析対
象県１都７県を選定した。

－５－

3．交通事故データの集計と結果
交通事故データは、事故発生時に都道府県警察で作成され、警察庁の電子計算組織に導入されている交通事故統計原票（全国一斉の様式）の資料を活用した。
この交通事故統計原票の項目には、交通事故に関係するあらゆる情報、たとえば、事故
発生日時、場所、事故類型、関係車両、関係者の年令、性別、事故による被害など多数の項目が含まれているが、本分析では各種削減要因ごとにこれと関連すると思われる原票の項目を選定し、県別、年別に事故と削減要因とのクロス集計を行なった。
この削減要因と関連する交通事故統計原票の特定項目は、検討のうえ決定したが、その一例を挙げれば、信号機に関連する項目として信号機の有無および事故類型の一部（歩行者横断中、追突、出合頭衝突、右左折時側面衝突）、歩道に関連する項目として歩道の有無および事故類型の一部（対面通行中、脊面通行中、路側停止中といった歩行者事故）をとりあげ、これらの事故が４６年から４９年までにどう推移したかをクロス集計によって求めた。
本研究では、研究へのアプローチの項に列記している１７種類の削減要因のすべてについて、信号機や歩道と同様な考え方にたって項目を選定し削減要因と事故とのクロス集計を行なっているが、この概要ではこのなかから次の３つの要因について集計結果と若干の考察を述べる。

(1) 信号機に関する交通事故
分析対象１都７県の信号機に関する交通事故は、昭和４６年の113,002件から４９年の74,830件へと減少（減少率３４％）している。（表２参照）
都県別の減少率では長野県の９％を除いて他はほぼ平均値前後の減少率となっている。
また、信号機の整備数（累計）および整備率を表２でみると、昭和４６年に対し４９年の整備数は、東京都を除いて各県ともおおむね２倍程度となっており、この４ケ年間に信号機がよく整備されていることを示している。なお、各都県の昭和49年度末信号機整備率（幅員５．５m以上の道路１㎞当り基数）は、東京、愛知、広島の順に高く、山形、石川などは低
い。

－６－

表２

交通信号機整備数、整備率（ 基ｷﾛﾒｰﾄﾙ）ならびに関係事故減少率

（注）

減少率 ＝

46年事故件数－49年事故件数
× １００
46年事故件数(2) 速度規制に関する交通事故
分析対象１都７県の速度規制に関する交通事故は、表３に示すように４７年以降年々減
少し、４６年に対する５０年の指数は67.2となっている。

表３

速度規制に関する交通事故

昭和５０年３月末現在の一般道路における速度規制は、１０ｋｍ/ｈから８０ｋｍ/ｈまでに実施され、４０ｋｍ/ｈ未満は５ｋｍ/ｈきざみに、４０ｋｍ/ｈ以 上 は
１０ｋｍ/ｈきざみの１１段階に分けて実施されている。このうち交通事故防止に最も影響が大きいと思われる４０ｋｍ/ｈ以下の規制道路における、昭和４７年３－７―月末から５０年３月末までの１都７県の速度規制実施状況は表４のとおりである。４か年間の規制区間の伸びは、千葉県の６倍を筆頭に佐賀県の３．４倍、山形県の３倍、広島県の２．３倍、長野県の１．９倍、石川県の１．５倍、愛知県の１．５倍と著しい増加を示しているが、都内一円４０ｋｍ/ｈ以下の全面規制をすでに実施している東京都ではほとんど変化がみられない。

表４

○

表５

速度規制(40ｋｍ/ｈ以下)実施状況の推移

指数は昭和47年3月31日を100とした指数である。

速度規制(40ｋｍ/ｈ以下)道路における交通事故発生状況の推移－８－次に速度規制４０ｋｍ/ｈ以下の道路における交通事故の推移をみると、表５に示される
ように昭和４６年の発生件数に比較して４９年の発生件数は千葉県、愛知県では増加しているものの他の１都５県ではいづれも減少している。しかし、規制道路１ｋｍ当りの事故発生
件数は、道路延長１ｋｍ当り発生件数の４６年に対する４９年の減少率欄に示されるとおり、
全都県とも大幅に減少している。

(3)

最高速度違反に関する交通事故

最高速度違反の取締り件数と、事故の第１当事者の主たる違反行為が最高速度違反とされている事故件数、ならびに、この取締り件数をこの事故件数で除した数値を取締り指数とした値を、分析対象１都７県について示せば表６のとおりである。

表６

最高速度違反に関する取締り件数、事故件数、取締り指数（注）

取締指数 ＝

取締り件数
事故件数

都県別の取締り件数の推移をみると、昭和４６年の件数に比較して４９年の件数は山形県の３．８倍を筆頭に千葉県の３．６倍、佐賀県の３．０倍、長野県および石川県の約２．５－９－

倍、東京都の１．８倍などと著しく増加し、愛知県と広島県はわずかながら増加している。
なお取締指数は、４６年に比較して４９年には広島県を除いて、他の１都６県ではいづれも増加している。

－１０－

4.
４－１
(1)

交通事故防止対策の有効性の評価

非線型回帰分析による有効性の評価とその県間比較
評

価

の

方

法

各種削減要因ごとの有効性の評価について県間比較をするに当っては、それぞれの都県の道路延長または交差点数で基準化された削減要因量と同じく都県の車両保有台数で基準化された交通事故件数を、図２（左図）のようにグラフ化して、各年の勾配を年変化量から算定し、さらにその平均勾配を求め、平均勾配の負値を有効度（E）として、これを削減
要因ごとの有効性の県間比較に用いた。
この算定作業は全削減要因について行っている。

図２

削減要因量と事故件数の変化（基準化されたもの）

つぎに各種削減要因の有効性をマクロ的にみるため、分析対象１都７県の全データを使って、y = axbの非線型回帰式を用いて分析した。この式から求められた数値によって、

図２右の事故件数に対する削減要因量の曲線が画かれる。
この回帰分析は全削減要因について行っており、分析に用いたデータは各年の要因蓄積量であるが、交通違反取締り要因に関しては、削減効果の持続性を考慮して年毎の交通違反取締り件数を用いている。

－１１－

有効性の評価は有効度E（表７および表８のb）と y = axbで表わされる曲線への非線型回帰によって行った。
有効度Ｅは、各県ごとの事故率低減の削減要因に対する比率の平均値（平均勾配ａ）の負値とする。したがって単位削減要因当りの事故率の減少が大きいほど有効度Eは大きな値となる。
ただし、みかけ上有効度が大きい場合でも必ずしも真の有効性を表現するものでない場合もあり、また有効度の絶対値は、削減要因によって差異があるので、この値のみをもって削減要因間の有効性を評価すべきではなく、この数値はあくまでも削減要因の有効性を県間比較するためにのみ用いるべきである。
表７（安全施設）および表８（交通規制・交通取締り）は、削減要因の県ごとの平均勾配ａ、単位事故率減少に必要な削減要因量ｂ（ −1）、ｂの値の山形県を１としたときの指a数ｃを示している。
また、表9では y = axbであらわされるｎ次曲線への回帰結果を示している。ｎ次曲線への非線型回帰の妥当性は相関係数Ｒによってあらわされるが、Ｒの値が0.5以下の場合はあまり良好な回帰であるとはいえない。
なお表９には、相関係数の信頼性をあらわすＦ値、回帰式と実際のデータの間の標準誤差も示されている。

(2)

削減要因による有効性の県間比較

各種削減要因ごとのこれらの数値は、さきに述べたように表７、表８、表９にすべて示されているが、信号機を例にとって表の数値の見方を説明する。
信号機の有効度（E）は表７の①、信号機設置数を道路延長距離で基準化したもの、同表の⑨、交差点数で基準化したものの２種類あるが、見方は全く同じであるので①について説
a 欄の平均勾配の負値、すなわち山形県ならば－1.849の負値1.849、東京都なら明すれば、○

ば同じく0.410がそれぞれの都県の有効度となる。したがって１都７県の信号機設置による有効度（E）の県間比較を行うと、千葉県の4.119を筆頭に佐賀県の3.796、長野県の3.341、広島県の2.812などが大きく、東京の0.410、愛知県の0.080などは小さくて、同じ信号機でもかなり県格差が認められること、千葉県の有効度は東京の１０倍であることなどを知ることができる。
また、表９から同じく信号機（道路延長で基準化したもの）の設置率と事故率との関係か

－１２－

表７

平均勾配・事故減少に必要な要因量(安全施設)(注)*印の平均勾配は4年間のデータがない。

a ;平均勾配(注-1)この削減要因は交差点数で基準化を行なっている。b ;単位事故減少に必要な要因量(－ 1 a )(注-2)佐賀県を「1」とした指数

ｃ；ｂの山形を｢１｣とした時の指数

－１３－

表8

（注）a;平均勾配

平均勾配・事故減少に必要な要因量(交通規制・取締り)

b;単位事故減少に必要な要因量（－ 1 ）ｃ；ｂの山形を「1」とした時の指数

a

－１４－

－１５－

第９回

回

帰

結

果

ら同表のａ、ｂの値を用いてy＝0.00367522ｘ− 0 . 1433694という式ならびに相関係数Ｒ＝0.325という数値が求められるが、いまこれをわかりやすく説明する手段として、信号機設置率と事故率の関係を図３のようにあらわした。太線で横に画かれている曲線は、回帰式より求めた結果、右下がりの８本の折れ線は都県ごとの昭和４６年から４９年までの事
故率低減の推移を示している。
相関係数Ｒの値ならびにＦ値ともあまり大きくはなく、良好な回帰を示しているとは思われないが、東京都、愛知県に比較して、千葉県、佐賀県の勾配が大きく（図で線が立っている）、同じ対策実施量でも県間に差があることを表わしている。

図3

4－2
(1)

信号機設置率と事故率

多重回帰分析による有効性の評価
評

価

の

方

法

本研究では非線型回帰分析によるもののほか、さらに、各種削減要因が交通事故の減少に果している効果を、数量的に把握するために多重回帰分析も行っている。

－１６－

この多重回帰分析では、交通安全施設、交通規制、交通違反取締りをそれぞれ別個に分けて式を設定し、有効性の評価を行っているが、次にその考え方の基本と結果について述べる。
交通事故防止対策の有効性の評価を行うための各種削減要因データは、単独でなく幾つかの削減要因が同時に実施されている状況のもとで得られているものである。したがって対策の有効性を評価しようとする場合、個別の削減要因の解析にとどまらず、できるだけ全体的、総合的な観点から解析を行うことが必要であることは論をまたない。
しかしながら、研究のために得ることのできるデータが対策の進行と密着したものであるということが、一方では総合的な解析を困難にしている面もある。たとえば、あるデータに基づいてモデルを構成した場合、対策の背景にある実態がモデル化されることになって、求めている削減要因の有効性、すなわち削減要因と事故との因果関係が、必らずしもモデルに反映されないということになる可能性もある。
このような点を考慮して、ここではすべての削減要因を網羅して、機械的にモデルに組
み込むという行き方はとらずに、なるべく要因をしぼったモデルを考えることにした。このことは、解析単位の数が少いことからも必要となる。
具体的には、全国４７都道府県を県を解析単位とし、昭和４６年から４９年までの交通事故件数の減少量（Y）を被説明変数、昭和４６年から４９年の間に投資および実施した各種削減要因量を説明変数として、削減要因を３つの範疇に分けてそれぞれ別個に多重回帰による解析を行った。
このＹの値を明確に述べればY＝４９年中の事故発生件数－４６年中の事故発生件数であり、昭和４６年から４９年までの３年間において都道府県当り平均4,611.1件の事故（１
年当り平均1,537件）が減少している。
そこで、多重回帰分析ではこの都道府県当りの３年間の事故減少の平均値が、各種対策
すなわち削減要因とどのように関連しているかを解明することがねらいである。
なお、以下の解析に関連した諸要因の特性値を表１０にまとめてある。

－１７―

(2)

有

効

性

の

評

価

ア、交通安全施設の有効性
交通安全施設については、削減要因ごとに１億円の投資によって交通事故を何件削減できるかによって有効性を評価した。
最初、交通安全施設として、

X1=46～49年度の間の信号機投資額

（億円）

X2

=46～49年度の間の道路改良投資額

（億円）

X3

=46～49年度の間の道路付属施設投資額（億円）

X4=46～49年度の間の道路標識投資額

（億円）

X5

=46～49年度の間の道路標示投資額（億円）の５要因全部を用いて多重回帰分析を行ったところ昭和４６年から昭和４９年までの交通事故件数の減少量Ｙとの間に、
Y=－498.3 －287.7 X 1 －26.60 X 2 －46.54 X 3 －91.86 X 4＋153.5 X 5・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・(1)式のような結果が得られた。
(1)式では要因 X 5 の係数が正となっているが、モデルの本来あるべき構造としては、Ｙが負（削減）であるから、説明変数の係数は負となるべきものである。
(1)式において X 5 の係数が正となった矛盾の生じた原囚はいろいろに考えられるが、一つの考え方として、交通事故解析データに内在する問題点があらわれたものとすることができる。この場合の見方としては、道路標示と事故との関係において、交通事故の増加に見あって道路標示投資額が増加するという実態があり、これが解析結果に反映したと考えるわけである。
二つ目の考え方としては、解析の技術的な問題として多重共線性が起っているのではな
いかという見方もとれよう。これは説明変数として非常に相関の高いものどうしを、両方とも一つのモデルに採用した場合に起り得ることであるが、今回の５要因についても、実際に要因相互の内部相関がかなり高いものが見受けられる。多重共線性に関した検討として、説明変数を基準化したものを用いて、あらためてもう一度多重回帰分析を行うなど、いろいろの方法を試みてみたが、いづれも正の係数を持つ要因が生じ、この矛盾に対する解釈にはこれといった決め手が得られなかった。

－１８－しかし、交通安全対策の有効性を評価するためのモデルとしては、正の係数の要因を説明変数として組み込むわけにはいかない。
そこで、前記の５要因のなかから、思わしくない要因を除外してモデルを構成することとした。
この点についても種々試行錯誤を行った結果、最終的には X 4 、X 5 の要因をはずして X 1 、

X 2 、 X 3 の３要因にしぼって多重回帰分析を行うこととし、次のような結果が得られた。
Y＝－530.2 －270.2 X 1 －17.12 X 2 －55.63 X 3 ・・・・・・・・・・・・・(2)式(2)式に用いた信号機投資額( X 1 )、道路改良投資額( X 2 )、道路付属施設投資額( X 3 )の３要因と事故減少量(Y)との間の相関をみると、表１０に示されるように、
ρｘ1 y＝－0.92

ρｘ2 y＝－0.73

ρｘ3 y＝－0.72といづれも、かなり高い相関を持ち、特に X 1 とYとの相関は高い。
総合的に上記３削減要因と被説明変数Yの間の関連を計量するために重相関係数を計算したところ、ρxy＝0.94という高い相関が得られた。
X 1 のみでもYとの間に－0.92の相関があることからみて、交通安全施設としては信号機の投資が最も重要であると考えられる。
この点をさらに客観的にみるには、(2)式の各変数を基準化して無名数に直したものを用いればよい。もちろんこの変化に応じて、各変数の係数を手直ししなくてはならないが、実際にはこれは次のようにして行った。
Ｘ~
Ｘ1 ＝ 1
σｘ1

Ｘ2
~
Ｘ2 ＝
σｘ2

Ｘ3
~
Ｘ3 ＝
σｘ3

但し、σｘ 1 、σｘ 2 、σｘ 3 はそれぞれ X 1 、 X 2 、 X 3 の標準偏差でσｘ1 ＝11.60億円、σｘ2 ＝33.60億円、σｘ3 ＝12.58億円であった。
以上の処理により変数を変換し、係数については次のように手直しした。
~
Ｘ1 の係数＝－270.2×σｘ1~
Ｘ2 の係数＝－17.12×σｘ2~
Ｘ3 の係数＝－55.63×σｘ3~~~
実際に Ｘ1 、Ｘ2 、Ｘ3 のそれぞれの係数を定めて(2)式を手直しした式をかくと次のように
なる。
－１９－

~
~
~
Ｙ＝－530.2 －3133.7 Ｘ1 －572.2 Ｘ2 －700.1 Ｘ3 ・・・・・・・・・・・・・(3)式
このように基準化した後は、事故の削減（Y）に及ぼす要因の影響力（削減力）をくらべ
るには、各変数の係数の絶対値を相互に比較すればよい。（3)式でも明らかなように、信号機投資の重み（3133.7）は、他の２つの要因の重み（572.2と700.1）にくらべてはるかに大きく、信号機の削減力が他の２つの要因にくらべてぬきんでている。
実際の投資金額に関して、交通安全施設投資の効果を算出するには（2）式を使えばよい。
各要因について、残りの要因の投資額は一定として、その１億円の投資当り、１年当りの事故削減件数は、（2）式における各変数の係数の絶対値で与えられる。したがって信号機に１億円投資すれば年間270.2件、道路改良に１億円投資すれば同じく17.12件、道路付属施設に１億円投資すれば同じく55.63件の事故をそれぞれ削減することができることがわかる。
すなわち、モデルに用いた３要因のなかでは、同一金額の投資に対して信号機は他の２要因に比較して事故削減効果が著しく大きいことがわかる。
なお、道路改良の１億円当り投資効果は、他の２要因にくらべて問題にならぬ程小さいという結果になっているが、（3）式の係数比較をすれば、実質的な効果では道路付属施設の１億円当り投資効率とそれ程大きな差はないとみるべきである。
ここに、実質的にという意味は、対策実施の余地を含めてということであり、道路改良は
他の２つの対策にくらべて、まだそれを行う余地が大きいと思われる。このことは、要因ごとの標準偏差σｘ1 、σｘ2 、σｘ3 の数値を比較することによってみることができる。すなわ
ち、道路改良投資の伸びは他の２要因への投資の伸びに比較して県間格差が大きく、都道府
県によっては道路改良の投資がこれから大いに伸びる余地があるということを反映していると考えられる。
なお、交通規制、交通取締りについても、交通安全施設の場合と同様な手法で有効性の評価を行っている。
イ、交通規制の有効性
交通規制については、削減要因ごとの１０ｋｍ当り規制延長の伸びによって交通事故を何件削減できるかによって有効性を評価した。

－２０－

最初交通規制として、
Ｘ1′ =４６～４９年度間の追禁(はみ禁)規制延長の伸び(10ｋｍ)

Ｘ′2 =４６～４９年度間の駐(停)車禁止規制延長の伸び(10ｋｍ)

Ｘ′3 =４６～４９年度間の速度制限規制延長の伸び(10ｋｍ)

Ｘ′4 =４６～４９年度間の一方通行規制延長の伸び(10ｋｍ)

Ｘ′5 =４６～４９年度間の路側帯規制延長の伸び(10ｋｍ)の5要因全部を用いて多重回帰分析を行ったところ、交通安全施設と同様、係数が正となるものが出たため、一方通行と路側帯を除いた3要因のみによってＹに対する多重回帰のモデル化を行い(4)式、(5)式のような結果が得られた。
Ｙ＝－1326.2 －12.69 Ｘ1′ －19.71 Ｘ′2 －7.918 Ｘ′3 ・・・・・・・・・(4)式~~~
Ｙ＝－1326.2 －437.1 Ｘ1 －1179.4 Ｘ2 －2808.2 Ｘ3 ・・・・・・・・(5)式
この場合、表１０のYとの相関係数の数値が示すように、 Ｘ′2 と Ｘ′3 はYとかなり高い相関を持つが、Ｘ1′ はあまり相関が高くない。しかし重相関係数、すなわち上記３要因とYとの総合的関連度は高い。
また、交通規制３要因のYに対する影響力の相互比較をするための各変数と係数の手直しを行った結果の（5）式をみると、相対的にみて３要因のうちで速度制限が一段と強い削減力を持ち、これにくらべて駐（停）車禁止の削減力は約５分の２、追禁（はみ禁）の削減力
は約６分の１以下である。
なお、規制延長の伸びの実際の長さに関して、各規制要因の効果をみると、（4）式における各変数の係数の絶対値（表１０参照）、すなわち追禁（はみ禁）規制１０ｋｍの規制延長の伸び当り年間12.69件、駐（停）車禁止規制１０ｋｍの規制延長の伸びは同じく19.71
件、速度制限規制延長の伸びは同じく7,918件の事故をそれぞれ削減することができる。
さらに要因ごとの規制実施余地迄も含めた実質的効果をみれば、表１０の標準偏差の大きい速度制限規制が県間格差が大きい結果があらわれている。

ウ、交通取締りの有効性
交通取締りについては、削減要因ごとの100件当り取締り件数の伸びによって有効性を評価した。
最初交通取締りとして、－２１－

X 1′′ ＝飲酒運転取締り件数(49年－46年)(100件)

X ′2′ ＝最高速度違反取締り件数(49年－46年)(100件)

X ′3′ ＝一時停止違反取締り件数(49年－46年)(100件)

X ′4′ ＝信号無視違反取締り件数(49年－46年)(100件)

X ′5′ ＝駐(停)車違反取締り件数 (49年－46年)(100件)の５要因全部を用いて多重回帰分析を行ったところ、交通安全施設、交通規制と同様係数が正となるものがでたため、信号無視と駐（停）車違反を除いた３要因
のみによってYに対する多重回帰のモデル化を行い(6)式、(7)式のような結果が 得られた。

Y=－2553.9 －73.20 X 1′′ －0.01892 X ′2′ －16.85 X ′3′・・・・・・・ (6)式~~~
Y=－2553.9 －1899.9 X 1′′ －5.628 X ′2′ －1646.7 X ′3′・・・・・・・ (7)式

この場合、表１０のYとの相関係数の数値が示すように、各要因ともあまり相関がなく、重相関係数も0.65と高くはなく、(6)式のモデルはあまり妥当なものではなく、これにもとづいて交通違反取締りの有効性を数量的に評価することは危険であるという結論が得られた。
また(7)式は交通取締り３要因のYに対する影響力を相互比較するために手直しした式であるが、この係数を比較することによって、最高速度違反の取締りは他の２要因にくらべて事故の削減力ははるかに小さく、飲酒運転の取締りと一時停止違反の取締りは事故の削減力がほぼ同じであるという結果が得られている。

－２２－

表 10

要因変数ごとの特性値

都道府県別事故減少量 = Ｙ = 49年の事故件数 － 46年の事故件数 = －4611.1（σ = 4305.2）

－２３－

5.

ま

と

め

今日では、交通安全対策が何も実施されていない場所は稀であり、新しく対策を実施する段になると、従来の対策に上乗せまたは複数の対策が同時に実施されることが多い。
したがって、対策実施による交通事故削減効果はどうしても複数の対策の効果としてあらわれることが多く、そのなかから特定の対策の効果を純粋に取り出して評価することは極めて困難が伴う。
本研究は、収集できた資料を基準化したり、事故を対策に結びつくと思料されるものとそうでないものに分類したりして、できるだけ特定の対策の効果を評価できるよう配慮しながら統計的手法を用いて解析したものである。

(1)

非線型回帰による分析

信号機、歩道、ガードレールなど８種類の交通安全施設、速度規制、追禁（はみ禁）規制
なで６種類の交通規制、動的違反、静的違反の２種類の違反取締りなどの削減要因について
は、道路延長または交差点数で、また交通事故については車両保有台数で基準化されたデー
タを使って、削減要因ごとに表７、表８のような数値を得た。
両表の削減要因ごとの平均勾配の負値（符号が逆転したもの）を有効度Eとして、次のよ
うなことが分析対象１都７県についていえる。（層別化については表１参照）
信号機を例にとって有効度の県間比較を行うと、千葉県の4.119を筆頭に佐賀県、長野県、広島県などが大きく、東京の0.410、愛知県の0.808などは小さくて、同じ信号機の有効度でも千葉県の有効度は東京都のそれの１０倍であることなどが知られる。
このほか歩道その他の削減要因の有効度にも大きな県間格差がみられる。（表７、表８参
照、また、有効度の数値は削減要因間の有効性を評価するものではなく、あくまで同じ削減
要因の県間比較にのみ用いるべきである。）
なお、この分析では同時に削減要因ごとの y = axbであらわされる曲線への回帰も行なっているが、表９の相関係数（R）の値が示すように、一部削減要因を除いて相関係数－２４－が高くない（0.5未満）ものが多く、あまり回帰式に適合しないという結果が得られているが、各県の対策実施率との関係でみると、どの対策をとってみても、既にかなり対策が実施されている都県よりも、おくればせながら対策実施がようやく軌道に乗りつつある県のほうが効果が大きいということができる。

(2)

多重回帰による分析

交通安全施設については信号機、道路改良、道路付属施設、交通規制については追越しのための右側部分はみ出し禁止、駐（停）車禁止、最高速度制限、交通違反取締りについては
飲酒運転、最高速度違反、一時停止違反とそれぞれ３種類の要因について多重回帰による分析を行なった結果、各要因について(2)式から(7)式までの各式および表１０のような特性値を得た。
なお、交通安全施設は１億円当りの投資額、交通規制は１０ｋｍ当りの規制延長、交通違反取締りは100件当りの取締り件数でそれぞれ有効性の評価を行っている。

ア、交通安全施設
投資額１億円当り年間事故減少件数は、信号機270.2件、道路改良17.12件、道路付属施設
55.63件である。
しかし、道路改良は標準偏差が大きいため、他の２要因に比較して対策実施余地が大きい。
イ、交通規制
規制延長の伸び１０ｋｍ当り年間事故減少件数は、それぞれ追禁（はみ禁）12.69件、駐（停）車禁止19.71件、速度制限7,918件である。
しかし、速度制限は他の２要因に比較して対策実施余地が大きい。
ウ、交通違反取締り
各要因とも取締り件数と事故減少量との相関が低く、重相関係数もあまり高くないので、このモデルにもとずいて交通違反取締りの有効性を数量的に評価することは危険である。

－２５－