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交通设施:面向交通安全“零愿景”不应将骑行者

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交通设施:面向交通安全“零愿景”不应将骑行者

发布日期:2019-08-07 作者: 点击:

  近日,笔者读到《中国特大城市应如何治理道路交通安全风险》

  

  (以下称为“交通安全一文”)中的一段话:“助动车、电动自行车、自行车等,往往成为威胁交通安全的隐患,这些车辆的骑行者往往不遵守基本交通规则,乱闯红灯严重,成为城市道路交通事故频发的主要元凶之一。”

  

  作为交通安全的政策建议,这样直接将自行车、电动自行车等使用者群体称为“隐患”,让人感到惊讶,也让人产生关于社会公平的担忧。中国一直缺乏引导交通安全发展的好政策,而并未得到足够讨论的这类偏见,在学界、工程界传播,并深刻影响了政策制定者。笔者认为,针对这一问题,亟需梳理出公共政策制定的逻辑。

  

  价值观决定交通政策

  

  在交通安全一文里,将瑞典的“零愿景”简单理解为死亡数字为“0”。其实,零愿景并非只是数字,而是一种交通安全哲学,串联起交通安全领域的工程、教育、救援等各方面。

  

  传统的交通安全,优先考虑的是减少或防止事故,关心“为什么会出事故”;而“零愿景”主张将重点放在伤害上,关心“为什么那个人在事故中受伤这么严重”,或者以公共卫生的角度思考“是否可以预防”。

  

  也就是,交通体系围绕着“人”而思考,将人的出行当作使用运输系统的过程。一旦人受到伤害,运输系统的每个组成部分都难逃其责,包括与之相关的工程师、医生、政府工作人员等。

  

  这是一种强调整体的思维方式。工程师的职责并非仅是防止事故和碰撞,更要努力确保没有人会受到导致重伤或死亡的碰撞力;医生和救援系统并不只是到现场进行医治,而要在人的伤势进一步恶化前能有所作为。这要求人们从基础设施项目、医疗保险、政府职责和行为等方面,整体考虑运输系统的运行,也要了解技术指南、公众教育与参与、政策和车辆法规等“上游因素”如何影响交通事故伤亡。

  

  简单而言,这是对交通伤害的无边界“追责”,可以不停地问“为什么”,直到找出交通伤害的根源。

  

  在交通安全一文里,作者没有注意到,中国整体经济仍未处于产业链中低端,不得不依靠落后交通方式支撑社会运转;也没有了解电动自行车的历史,或预测其未来;更没有体会中低收入者为生活奔波的辛劳。

  

  而将电动自行车归为“隐患”群体,更像是一种价值观判断,并非数据的真相。正是在这样的价值判断之下,电动自行车一边被打压一边快速增长,问题积重难返,难以解决。为何电动自行车不能有像机动车一样的独立路网,或者是独立的电动自行车车道呢?

  

  社会公平是“零愿景”的核心。电动自行车事故高发,是否因其在路权上遭受了不公平的对待?快递小哥频频出事故,其是否缺乏足够的职业规范教育,其交通工具是否安全,雇佣企业是否重视该有的培训、医疗保险呢?

  

  突兀的数据往往是发现不公平的线索。将所有对象平等纳入决策过程,是寻求交通行业社会公平的前提。道路交通安全本质上是社会公平的议题。只有通过数据驱动去寻求社会公平,才能制定出公平的交通政策。

  

  如何借鉴“零愿景”的思想

  

  首先,要避免过度依赖执法,尤其是非现场执法,来解决交通安全问题。要避免用执法掩盖社会问题,甚至是制造新的社会问题。

  

  执法是交通安全的基本手段之一。但是,执法并不能替代教育、工程、政策环境的作用,尤其是在面对一些普遍的违法现象时,严格执法有时会激化矛盾,带来不公平。

  

  譬如,快递小哥的收入与送单效率密切相关,其电动自行车违法理应受罚,但利益链上的其他受益者,如外卖网站或消费者,难道就不用负责吗?又譬如,货车超载是交通安全的恶瘤,然而,超载的收益也多为货主、运输公司和消费者取走,却只罚司机,能从根源上阻止超载吗?

  

  只在末端现象上强调执法,并不能获得公平。只有多问一些“为什么”,将公平的思想覆盖整个利益链,才有可能解决问题。

  

  其次,可以学习的是数据驱动。

  

  交通安全一文,也引用了许多数据,不过,关于中国交通事故死亡数,文中同时引用了来自交通部门、卫生部门和世界卫生组织的数据,差异很大。作者一边数落着这些差异,一边却拿着这些数据来推导结论,这样的结论还可信吗?

  

  数据在于准确,在于其可追溯。为了结论而引用数据,这是我们读到的有关中国的许多报告常见的做法,尤其是交通事故死亡数据。诸多对交通事故死亡数据的质疑,焦点都在总数上的差异。但交通事故的数据,其真正的价值在于真实、专业,需要精确。即便总数正确,但组成总数的数据简单,对改善交通安全也并无用处。

  

  譬如,一起小车撞护栏的多人伤亡事故,相关数据采集,应重现事故原因和后果细节。比如,能从数据中发现,因护栏螺栓生锈导致连接强度降低,才使车辆冲出道路;因为路侧不平,导致车辆翻车加重伤亡;在后续的医疗过程中,也许还能发现,因方向盘位置过于靠近司机,导致司机胸部的重伤。这些信息才是有用的。

  

  运输系统数据的真实,是通过诸多基层人员的眼睛进行专业观察,并录入数据系统,来得到保障的。只有这样的数据,才会驱动合理的决策过程,只有伤亡人员的数字,这个数据算不上有用。

  

  再次,通过“零愿景”,加深理解社会公平的含义,客观看待交通事故。

  

  如果有足够多的数据,可以发现,交通事故的发生,在不同人群中并不成比例。许多国家的数据统计中,中低收入者、老年人、儿童的交通事故比例偏高,步行、骑行的伤亡比例也要比其他交通方式要高。

  

  如果我们只关注事故发生时的情况,也许会把事故原因归结于这些人本身。如果调查更深,或许会发现,是因为老年人听不清或看不清当时的情况,而错误进入危险位置;或者是道路上没有足够的空间供自行车骑行,骑行者不得不冒险混入机动车流中。调查越深,数据越多,其中需要我们思考的细节也就越多。

  

  如果我们只是急于解决现场出现的问题,而遗忘其背后存在的种种不公平,“零愿景”将永无实现之日。

  

  两个政策建议

  

  第一,改善数据是当务之急。

  

  中国对交通数据有很多年的收集经验,但是,数据收集仍然不专业。这表现在:对运输系统理解的不专业、收集过程的不专业和部门协作的不专业。对这些问题,发达国家也经历了逐步改进的过程。

  

  不过,现在一谈到数据,就误以为是信息技术或者智能交通,引入这些企业来做数据。这是南辕北辙,缘木求鱼。

  

  不是交通工程师,就看不懂视距视区和路权。许多有价值的交通数据,就在不专业的调查者手中悄悄流走。那些先进、昂贵的系统,虽然打着交通数据的名义,实质上却和交通数据无关。

  

  在制定数据政策前,需要搞明白两件事。一是,为什么中国数据质量一直不好;二是,别国的数据发展经历了怎样的历程。数据政策是长期政策,也是烧钱的政策,还涉及到部门间、上下级的关系网和权责划分,各级政府要把钱用对地方。

  

  第二,建立有效的培训教育制度。

  

  解决交通安全问题,始终要依靠公众和行业的基层力量。但是,公众的交通安全教育,并没有得到重视,甚至很难找到负责部门。而行业基层力量的培训参差不齐,许多基层工作人员只能看到红头文件的要求,却不明白如何操作,因为缺乏培训和技术书籍。因此,要建立通用的培训制度,完善交通安全的通用教育和专业培训。

  

  面对公众的培训,可以实行公共资金补贴资助的竞争性制度,鼓励社会机构、政府机构、研究机构等参与竞争,以多方共同获利的方式,积极编写教材,积极进行公众教育,提高教育的质量和普及程度。

  

  面对行业基层工作人员,要跨越部门界限,让技术培训普及到偏远地区。只要有一个基层工作人员不懂技术,就意味着在整个国土上,仍有一段路可能存在安全风险。

  

  “零愿景”的目标离我们还很遥远。我们可以从学习“零愿景”的思想作为起点。我国交通安全虽已呈现长期向好的趋势,但仍应谦虚务实,通过解决交通安全问题,逐步走向更加公平的社会。


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