本文是一篇物流论文，笔者根据数据分析，论文从完善管理机制、消除关联路径，创新管理方法、叠加关键积极因素和用好信息工具、提高预防能力三个方面提出了LQ公司货车交通事故预防对策。
第1章 绪论
1.1 研究背景
LQ物流有限公司（以下简称LQ公司）是一家提供普通货运（货运代理、仓储服务、货运信息咨询）、保险办理、车辆年审代办等服务的小型第三方物流运输公司。近些年，随着业务的增加，公司运营的货车每年发生的交通事故数量也呈递增态势，2018-2020年每年都超过200起，平均每辆车每年发生交通事故3起以上。交通事故造成严重的直接经济损失，近三年保险理赔金额每年都超过400万元（图1.1、图1.2所示）。虽然近两年交通事故发生数的增速有所下降，但总量仍处于高位。货车发生交通事故不仅为LQ公司带来直接经济损失，还会带来由于不能按时完成货主委托的运输业务造成公司形象损坏的潜在经济损失。部分交通事故由于保险索赔过程较为复杂而付出了更多的人力和时间成本。同时，LQ公司所在的直辖市正在持续深入推进交通行业治理，通过“互联网+监管”手段，对交通运输公司实施失信名单披露、市场禁入和退出管控，对于发生死亡交通事故的人员和公司，根据严重程度可以处于吊销从业资格证和经营许可证的严重处罚。面对严重的利益损失和越加规范的经营环境，如何挖掘分析货车交通事故的致因因素、降低交通事故发生率，成为LQ公司急需解决的问题。
1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
LQ公司是小型第三方物流运输公司，规模小、组织管理水平较低，而货车流动性强、操控性较差，加上部分货车驾驶员安全意识不足，导致货车交通事故频发，这已不能满足市场需要、社会期望和政府监管要求。因此，深入挖掘货车交通事故致因因素、从公司管理的源头上入手提高事故预防能力，有助于LQ公司提高物流服务质量和货车安全管理水平、减少经济损失和降低社会不良影响。
在事故致因因素分析方法中，诞生于航空领域的HFACS模型（Human Factor Analysis and Classification System，人为因素分析与分类系统）是应用范围广和应用效果佳的模型之一。HFACS模型提供了由事故发生的显性致因因素挖掘深层次隐性致因因素的路径和方法，而且便于理解和应用。因此，论文基于HFACS模型，结合物流运输监管要求、货车交通事故特征和货车运输管理发展趋势的现实依据，通过合并同层因素、调整不同层次因素等方式设计出适用于分析货车交通事故人因研究的HFACS-TAs模型。定量分析之前，论文先通过对LQ公司货车安全管理运行状态和典型交通事故原因的理论分析，验证设计模型是否适用于本研究。验证通过后，收集LQ公司近3年的交通事故记录并提取分析数据，利用统计分析方法找出货车交通事故致因因素间关联关系和因素权重，最后提出预防对策。
第2章 文献综述与理论基础
2.1文献综述
论文的研究目的是基于HFACS模型挖掘货车交通事故致因因素和提出预防对策，因此从货车交通事故致因因素研究、货车交通事故预防对策研究和HFACS模型在交通领域的应用研究三个方面展开文献梳理。
2.1.1 货车交通事故致因因素研究
研究人员对货车交通事故致因因素的研究既关注了直接影响因素，也讨论了车辆类型、道路类型、天气状况等间接影响因素。基于货车交通事故数据，研究人员使用数理统计方法分析交通事故与人、货车、道路以及环境等因素之间的相关关系。1977年，Harris W[5]就发现午夜货车事故发生的概率比其他时间高2倍多。驾驶员的误判或判断偏差是导致部分特定形态事故的直接原因[6]，货车类型、驾驶员性别、行车速度等是事故伤害严重程度的重要的直接影响因素[7]。外部环境，如道路类型、天气状况（如降水强度[8]、雾霾天气[9]）等因素对事故发生有显著影响。虽然货车交通事故是由多种因素共同造成的，但历史数据表明人为错误仍是最重要的影响因素[2-3]。整体来看，驾驶员风险因素是交通事故发生的直接因素，道路环境因素属于较深层次的间接因素，而企业风险因素是具有高驱动力的本质因素[4]。
在统计方法使用上，研究者使用最多的是Logit回归和Probit回归方法。如Gilani等[10]收集2019年3月至2020年3月拉什特市事故信息，利用回归和人工神经网络模式得出，18至24日之间、起亚Pride车辆对增加事故严重程度的影响最大，还得出恶劣的照明条件和不利的天气以及不安全和劣质车辆对增加事故严重程度起主导作用；魏福禄等[11]采用Logit回归方法得出发生死亡事故概率最高的时间段是凌晨时段（0:00-7:00），而且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。除两类回归方法外，学者们也运用智能分类模型来探究货车交通事故的致因因素，如贝叶斯模型[12-13]、决策树模型[3]、随机森林模型[14]、关联规则[15-16]、文本挖掘[17]、神经网络模型[4]等。鉴于影响因素的多样性和关联性，在大数据技术和算法支持下，研究者构建（改进）的分析模型逐渐由线性模型向多变量复杂模型转变，并通过定量分析挖掘出了更深层的影响因素。
2.2 事故致因理论
论文对LQ公司货车交通事故及其预防对策的研究属于安全科学管理范畴，安全科学研究的目的就是通过对事故的研究实现事故的预防[44]。安全科学问题研究要基于事故致因理论开展。
2.2.1 事故致因理论的概念
事故致因理论也叫事故成因理论或事故模型，是探究事故发生、发展与结果的规律，揭示事故机理并因此找到事故预防方法和对策的理论。事故致因理论在突发事件应急救援方面发挥着基础指导作用。研究发现，一些安全管理工作、研究报告等未严格按照事故致因理论而设计或开展时，其提出的预防事故措施没有准确把握事故原因，设置的安全工作内容、设施间有交叉重复，导致事故预防效率低、效果差[45]。甚至出现形成了很多安全科学“成果”却事故频发的怪象。事故本身具有难以预测、难以彻底根除的特征，而且随着环境的变化，事故发生的本质规律也在不断变化。可贵的是，在相关研究持续开展的支撑下，人们对事故原因的认识也不断深入，因此有必要对事故致因理论的发展进行梳理，以有效指导论文研究。
第3章 货车交通事故人因研究的HFACS-TAs模型设计 ............................. 17
3.1 HFACS-TAs模型设计的现实依据 ....................................... 17
3.1.1 交管部门监管要求 ...................................... 17
3.1.2 货车交通事故特征 ................................ 19
第4章 HFACS-TAs模型的适用性分析和可靠性检验 ..................................... 26
4.1 LQ公司货车交通事故HFACS-TAs模型的适用性分析 .............................. 26
4.1.1 LQ公司货车交通安全管理运行状态 ................................. 26
4.1.2 LQ公司典型货车交通事故案例分析 .................................. 28
第5章 基于HFACS-TAs模型的LQ公司货车交通事故致因因素分析 ................. 34
5.1 LQ公司货车交通事故致因因素关联分析 ................................ 34
5.1.1 卡方检验和让步比分析方法介绍 ................................. 34
5.1.2 不同致因因素及各层级因素关联关系分析 ..................... 35
第6章 LQ公司货车交通事故预防对策
6.1 完善管理机制，消除事故致因因素的关联路径
HFACS模型的基本假设仍然遵循Reason模型的思想，即多个奶酪片上的“洞”在一个事故促发因子上同时或次第出现，事故就会发生。因此，要预防事故发生，必须先要消除“洞”之间关联的可能。从图5.1可以看出，组织影响层与不安全的监督层各因素间均存在关联关系，因此LQ公司事故预防的首要任务是改进组织影响层各因素的管理质量；其次是提高运行计划的合理性，切断关键连接点；最后是关注驾驶员的状态，消除事故发生的人因前提。
6.1.1 改进公司管理质量，提高全员安全管理意识
作为物流运输企业，LQ公司深知交通安全的重要性，但在激烈的市场竞争中，不得不通过多拉快跑来降低成本和拓展生存空间，对安全管理工作的要求也就仅限于达到监管部门要求的基准线。以网络货运平台为主的发展趋势和互联网监管能力的提高，要求公路货运公司必须提高对货车交通安全风险的有效控制。因此，要以系统化、面向未来的思维改进公司管理质量，改变追求短期经济利益的公司文化，追求可持续发展和整体最优。首先，深刻认识公司发展和员工发展的共赢关系，调整管理思路，将货车安全管理提升到企业战略层面，完善货车安全运行、安全监督、安全问题分级分类等管理制度，并努力做到安全理念和行为方式相统一；其次，利用大数据智能工具提高公司信息技术应用水平，在智慧数据辅助下，优化公司组织结构，明确货车安全管理各岗位职责并配置合格人员，利用新媒体媒介缩短办公事务沟通环节并保障沟通渠道通畅，制定安全绩效管理制度；第三，优化资源配置，以全局成本最优为目标，适当提高货车采购标准，完善货车检修制度和流程，夯实安全基础；第四，将安全文化融到工作场景中，通过悬挂警示标语、设置月度安全榜、设立安全运行绩效、举办安全讲座、技能考核等方式，激发全员践行安全发展理念的能动性；
第7章 结论与展望
7.1 研究结论
（1）货车交通事故是多因素影响的结果，但公司管理因素的重要作用越发凸显。现阶段，对于货车交通事故人为影响因素的研究还较少，从公司管理角度提出货车交通事故预防对策的也较少。论文基于事故致因理论和HFACS模型，以LQ公司为研究对象，从人为因素和公司管理角度分析事故原因和预防对策，具有一定的理论和实践价值。
（2）基于货车交通安全管理现实设计的HFACS-TAs模型，通过了LQ公司货车交通安全管理运行现状和典型交通事故分析的适用性和数据编码的可靠性检验。
（3）基于HFACS-TAs模型，对LQ公司近3年交通事故记录提取数据分析原因发现，违规和知觉差错是出现频率较高的直接原因，身体/智力限制、个人准备不足和物理环境是出现频率较高的间接原因，公司监督不到位、组织氛围不良和资源管理不当是货车交通事故产生的主要潜在原因。利用卡方检验和让步比分析，发现有14对因素存在关联关系，其中“组织氛围不良*监督不到位”、“资源管理不当*监督不到位”和“生理状态不良*决策差错”三对因素的关联强度最大，并且还存在六条多层因素关联路径。在此基础上，又利用CRITIC法分析各因素的权重，发现事故致因因素中，知觉差错、违规和技能差错等是关键直接影响因素，身体/智力限制、物理环境、心理状态不良等是关键间接影响因素。
参考文献（略）