Sonstige
Empirical vehicle crashworthiness studies are usually based on national or in-depth traffic accident surveys: Data on accident-involved cars/drivers are analysed in order to quantify the chance of driver injury and to assess certain risk factors like car make and model. As the cars/drivers involved in the same accident form a "cluster", where the size of the cluster equals the number of accident-involved parties, traffic accident survey data are typical multi-level data with accidents as first-level or primary and cars/drivers as secondlevel or secondary units (car occupants in general are to be considered as third level units). Consequently, appropriate statistical multi-level models are to be used for driver injury risk estimation purposes as these models properly account for the cluster structure of traffic accident survey data. In recent years various types of regression models for clustered data have been developed in the statistical sciences. This paper presents multi-level statistical models, which are generally applicable for vehicle crashworthiness assessment in the sense that data on single and multiple car crashes can be analysed simultaneously. As a special case of multi-level modelling driver injury risk estimation based on paired-by-collision car/driver data is considered. It is demonstrated that assessment results may be seriously biased, if the cluster structure inherent in traffic accident survey data is erroneously ignored in the data analysis stage.
Data concerning accidents involving personal injury which have been collected in the context of in-depth investigations on scene in the Hannover area since 1973 and in the Dresden area since 1999 represent an important basis for empirical traffic safety research. At national and international level various analyses and comparisons are carried out on the basis of "in-depth data" from the above mentioned investigations. In-depth data play a decisive role e.g. within the validation of EuroNCAP results on secondary safety (crashworthiness) of individual passenger car models. Thus, statistically sound methods of data analysis and population parameter estimation are of high importance. Since the 1st of August 1984 the "in-depth investigations on scene" in the Hannover area have been carried out according to a sampling plan developed by HAUTZINGER in the context of a research project on behalf of BASt. In the meantime a second region of in-depth investigation on scene was added with surveys in Dresden and the surrounding area. Internationally, the acronym GIDAS (German In-Depth Accident Study) is commonly used for the two above mentioned surveys. The objective of a current research project (topic of this contribution) is, among other things, to examine and adjust the previous weighting and expansion method for the two regional accident investigations to the current general conditions.
Der vorliegende Bericht beinhaltet die Ergebnisse zur Inländerfahrleistung 2002, das heißt zur Fahrleistung 2002, welche die in Deutschland zugelassenen Kraftfahrzeuge im In- und Ausland erbracht haben. Mit der Fahrleistungserhebung 2002 liegt erstmals wieder seit 1993 für Deutschland detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Auf der Basis von unter-schiedlichen Erhebungen (Halterbefragung, Erhebung zum grenzüberschreitenden Verkehr) wurden Eckwerte und Strukturgliederungen der Kfz-Fahrleistung empirisch ermittelt. In die Halterbefragung wurden im Jahr 2002 rund 127.000 Fahrzeughalter einbezogen, die nach einem stichprobentheoretischen Verfahren aus der Bestandsdatei des Kraftfahrt-Bundesamtes ausgewählt wurden. Die Antwortquote lag insgesamt bei etwa 70 %. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2002 (1993) bei einem Kfz-Bestand (inkl. der mit Versicherungskennzeichen) von 53,5 Mio. (45,4 Mio.) rund 703 Mrd. km (631 Mrd. km). Etwa 85 % der Gesamtfahrleistung, dies sind 598 Mrd. km, entfielen 2002 auf Pkw und 11 % auf Lkw und Zugmaschinen. Für Personenkraftwagen wurde 2002 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.400 km je Pkw ermittelt. Im Vergleich zu 1993 bedeutet dies einen Rückgang von 5,6 %, für Pkw privater Halter sogar 6,4 %. Die durchschnittliche Jahresfahrleistung von Pkw hängt von einer Vielzahl von Einflussfaktoren ab. Sie sinkt mit dem Fahrzeugalter, steigt mit der Fahrzeuggröße (Hubraum), und ist bei Dieselfahrzeugen höher als bei Fahrzeugen mit Ottomotor. Unter Konstanthaltung der Flottenstrukturen ergibt sich rechnerisch ein Rückgang der durchschnittlichen Fahrleistung von Pkw privater Halter von 8,7 % im Jahr 2002 gegenüber 1993. Dies kann in erster Linie als Folge geänderten Verhaltens interpretiert werden. Aufgrund der ebenfalls veränderten Flottenstruktur nahm, wie erwähnt, die durchschnittliche Fahrleistung von Pkw privater Halter tatsächlich jedoch nur um 6,4 % ab. Insgesamt ist also eine um gut 2 %-Punkte geringere Abnahme der mittleren Fahrleistung eingetreten, als man aufgrund der Verhaltensänderung der Pkw-Nutzer erwarten konnte. Für die gut 2,6 Mio. Lkw wurde eine durchschnittliche Fahrleistung von 22.900 km ermittelt. Wesentlich höher liegt die mittlere Fahrleistung mit 73.700 km bei den 225.000 in die Erhebung einbezogenen Zugmaschinen sowie mit 49.400 km bei den 85.400 Kraftomnibussen. Erstmals konnten auch Kfz mit Versicherungskennzeichen direkt mit ein-bezogen werden. Mit durchschnittlich 2.500 km pro Jahr weisen diese 1,5 Mio. Fahrzeuge erwartungsgemäß die geringste Fahrleistung auf. Die Inlandsfahrleistung, das heißt die Fahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge im Inland, sowie das Unfallrisiko sind Gegenstand eines gesonderten Berichts