针对目前特大城市道路交通安全风险治理所面对的挑战,我们提出“四位一体”的政策建议,从目标管理、跨部门协同、大数据技术和循证决策入手,推动道路交通安全风险治理持续优化。
首先,加强目标设定和绩效管理。在道路交通安全领域,已有实践和研究都显示,为国家和地方政府设立目标,有助于降低道路交通事故。瑞典等国家甚至设置了“零死亡”的目标,宣布在2050年实现交通事故零死亡的愿景。尽管零死亡是遥不可及的目标,但这种愿景和信念的驱动,却有助于在凝聚力量、获得共识、赢得支持等方面取得长足进步,并推动交通安全风险降低。
目标管理是绩效管理的重要方式,即通过自上而下设定目标,去推动政府部门执行政策和实现目标。各级政府推行安全生产目标责任考核,强化目标设置与治理,可能有助于绩效管理的作用发挥。目标管理具有至关重要的意义,但是应避免问责压力导致的弄虚作假、欺上瞒下等目标偏差现象的出现。
其次,强化跨部门协同治理道路交通安全风险。在道路交通安全领域,跨部门协同至关重要。道确保路交通安全不只是交通部门一家的事情,而是有赖于所有相关部门,如城市规划、道路设计、市政建设、法律执行、医疗卫生、公安等部门的参与和协同。2003年10月,国务院建立由公安部牵头的全国道路交通安全工作部际联席会议制度,包括15个成员单位,2009年2月增至19家单位。
跨部门协同是道路交通安全风险治理的关键维度,应秉持依法治理的原则,推动跨部门联动。对于危害道路交通安全的“马路杀手”,要联合多个部门齐抓共管并严惩不贷。法律的威慑力和严惩不贷,会让心存侥幸的人们有所忌惮,并更有可能遵章守法。比如,2011年5月执行的“酒驾入刑”就是一个典型代表,说明依法联合治理道路交通安全可以取得非常明显的政策效果。
再次,利用大数据技术推动智慧交通。在道路规划、红绿灯设置、提示标识设计、交通警察巡逻与摄像头监控等方面,都可以基于大数据技术推动道路交通安全风险治理创新。至关重要的是,要将道路交通事故数据同其他来源的数据相关联,由此形成更有利用价值的信息,推动道路交通安全风险治理的智能化。如果能够把有关道路交通事故的各类数据汇聚,并开发最有解释力和预测力的算法,将为道路交通安全风险治理提供智慧平台,并极大程度降低道路交通事故发生率和致死率。
最后,加强道路交通安全领域的循证决策和管理。道路交通事故的发生离不开人的行为诱因,因此改变人的行为至关重要。除了强制性的法律和行政手段,还要应用行为科学的研究证据(此即“循证”的本意),“顺其自然”地干预人们的交通行为。比如,道路指示牌、路灯、斑马线、缓冲带、超速提醒等方面的信号设计,就应能够引起人的注意并产生影响人的行为的作用。这方面的投入微不足道,影响机制深藏不露,但政策效果却妙不可言。需要在交通安全治理中引入循证思想,在推行政策之前开展大量的政策实验和相关研究,并基于证据去设计和执行政策。
(本文原题“特(超)大城市道路交通安全风险及其治理”,原载于《安全城市、平安生活:中国特(超)大城市公共安全风险治理报告》,孙柏瑛等著,中国社会科学出版社2018年12月出版,页10-32。由作者进行一定简化和改写,具体技术细节请参考原文。)