1,721,090 research outputs found
Inter-national Benchmarking of Road Safety Performance and Development using Indicators and Indexes: Data Envelopment Analysis based Approaches.
No full textRoad traffic injuries and fatalities have nowadays been recognized as one of the
most important public health issues that requires concerted efforts for effective
and sustainable prevention. Given the fact that more and more countries are
taking steps to improve their road safety situation, there is a growing need for a
country to evaluate its own road safety performance, to compare it with that of
other countries, and moreover, to learn from those best-performers as a basis
for developing their own road safety policy. In this dissertation research, we
implemented road safety product benchmarking and road safety programme
benchmarking based on road safety risk indicators and safety performance
indicators (SPIs), respectively for 28 European countries. The technique of data
envelopment analysis (DEA), originally developed to assess the so-called relative
efficiency of a homogeneous set of decision making units on the basis of multiple
inputs and multiple outputs, was investigated and applied throughout this
dissertation. Various extensions to the methodology were explored to answer
the specific research questions that were associated with both road safety
benchmarking studies. Useful insights were gained from benchmarking analyses,
and valuable recommendations were given to road safety policymakers by
indicating practical targets and formulating action priorities to enhance the level
of road safety.
In the road safety product benchmarking, we investigated different road safety
final outcomes (such as road fatalities). The corresponding road safety risk
indicators based on different measures of exposure as well as their evolution
over time were compared between countries. Specifically, we developed a DEAbased road safety model (DEA-RS) to evaluate the overall road safety risk of the
28 European countries by simultaneously considering three main risk indicators
(i.e., the number of fatalities per million inhabitants, the number of fatalities per
10 billion passenger-kilometres travelled, and the number of fatalities per million
passenger cars). That way, the ‘efficiency’ of each country’s current operations
was identified. Moreover, by performing clustering analysis to group countries
with inherent similarity in their practices, we further applied a categorical DEARS model to identify best-performing and underperforming countries in each group. Useful benchmarks were then identified and a set of practical targets in
terms of road fatalities assigned for those underperforming countries.
Furthermore, to capture the dynamic road safety development in each country,
we applied the Malmquist productivity index to assess the road safety
performance change of countries over time, in which we not only focused on the
evolution of road safety final outcomes within a given period, but also took the
changes in exposure in the same period into account. It therefore provided more
objective results than the ones based on the traditional indicator that only
measures the percentage change in road fatalities. Moreover, the decomposition
of the index into efficiency change (or catch-up effect) and technical change (or
frontier-shift effect) further provided valuable information on whether the
improvement in road safety of each country was attained through countryspecific progress relative to the other countries that were considered, or just
through an overall improvement in the technological environment.
In addition, we also investigated the possibility to take a larger picture of the
impact of road crashes into account by including the number of serious injuries
as an additional indicator of road safety final outcome to perform road safety
product benchmarking and further analyzed its impact on the countries’ ranking.
In doing so, different types of weight restrictions were formulated in the DEA-RS
model to indicate the relationship between road fatalities and serious injuries.
Interesting results were obtained inspiring us to apply this kind of model to a
more complete road safety product benchmarking practice in the future.
With respect to the road safety programme benchmarking, which is to compare
the human-vehicle-infrastructure performance between countries with the
purpose of explaining more detailed aspects of crash causation and injury
prevention, safety performance indicators situated on the level of intermediate
outcomes of road safety were studied, and the combination of individual
indicators into a composite road safety performance index was the main focus of
this research. Specifically, based on the identification of six leading road safety
risk factors (i.e., alcohol, speed, protective systems, vehicle, road, and
emergency medical services) within the three main road transport components
(i.e., road user, vehicle and infrastructure), we developed a comprehensive set
of hierarchically structured SPIs for capturing the road safety performance of a country, and various international data sources providing indicator values for a
large set of countries were consulted. Totally, 32 quantitative SPIs were specified
with available data collected (or calculated) for 28 European countries, and
necessary data processing procedures (including outlier detection and missing
data imputation) were performed.
Moreover, to measure the multi-dimensional concept of road safety performance
which cannot be captured by a single indicator, we investigated the use of DEA
to construct a composite road safety performance index for cross-country
comparison. In doing so, a multiple layer DEA-based composite index model
(MLDEA-CI) was proposed for hierarchical structure assessment. Based on this
model, the most optimal road safety performance index score for each of the 28
European countries was determined by combining all the 32 hierarchical SPIs.
Best-performing countries were distinguished from underperforming ones and
countries were ranked subsequently. A clear link with the overall road safety risk
from the view of the final outcome level was verified. Moreover, country-specific
benchmarks were identified for the underperforming countries, and useful
insight in the areas of underperformance in each country was gained by
analyzing the indicator weights allocated in each layer of the hierarchy. The
results enabled policymakers to prioritize their actions to improve the level of
road safety in their country.
In addition, for the sake of meaningful and reliable benchmarking, two practical
challenges related to data (including missing values and qualitative indicators)
were explored in the development of a composite road safety performance index.
Regarding the influence of the existence of missing data in the data set on the
final index score of 28 European countries, we replaced them by approximations
in the form of intervals deduced from multiple imputation in which the true
values are believed to lie. An interval MLDEA-based CI model was subsequently
applied to obtain for each country an upper and a lower bound of its index score
corresponding to its most favorable and unfavorable option, respectively. The
interval instead of the precise index score for each country highlighted the
underlying imperfect nature of the indicator data, and provided us with a more
credible representation of a country’s overall road safety performance.
Furthermore, we investigated two approaches within the DEA framework for
modeling qualitative (or ordinal) data in the context of composite index construction. They are the imprecise DEA-based CI model and the fuzzy DEAbased CI model. A crisp index score was achieved for each country by using the
IDEA-based CI model, which is easy for interpretation and use, while in the
FDEA-based CI model, fuzzy index scores were obtained based on different
possibility levels, which are powerful on the other hand in capturing the
uncertainties associated with human thinking. The high similarity of the ranking
result based on these two models verified its robustness and implied the
reliability of using either of these two approaches for modeling qualitative data.
To conclude, inter-national benchmarking of road safety performance and
development is a promising step to improve a country’s road safety level. We
identified in this dissertation the main research issues with respect to road
safety product and programme benchmarking based on different types of road
safety indicators, and developed corresponding approaches to deal with these
issues. This research mainly contributed to the literature on using the technique
of DEA and its various extensions to implement meaningful road safety
benchmarking practices. Although it is mathematical in nature, the theory
behind it is straightforward and it is currently ready for implementation at the
practical level. In addition, from the road safety policy point of view, based on
the recommendations with respect to both target setting and action prioritizing
from the benchmarking studies described in this dissertation, learning about
best practices applied in country-specific benchmarks and (re)formulating
concrete road safety strategies and programmes constitute the first next step for
each country to take, which in turn, generates new challenges and opportunities
for future research.Verkeersslachtoffers en verkeersdoden worden tegenwoordig beschouwd als één
van de belangrijkste volksgezondheidsaangelegenheden waarvoor inspanningen
met het oog op een efficiënte en duurzame preventie vereist zijn. Omdat steeds
meer landen maatregelen nemen om hun verkeersveiligheidssituatie te
verbeteren, is er een groeiende behoefte voor landen om hun eigen
verkeersveiligheidsprestaties te evalueren, om deze te vergelijken met die van
andere landen, en om bovendien te leren van “goede landen” bij de ontwikkeling
van hun eigen verkeersveiligheidsbeleid. Dit doctoraatsonderzoek richt zich op
het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct enerzijds en het
verkeersveiligheidsprogramma anderzijds op basis van indicatoren gerelateerd
aan het verkeersveiligheidsrisico en de verkeersveiligheidsprestatie voor 28
Europese landen. De data envelopment analyse (DEA) techniek, die
oorspronkelijk ontwikkeld werd om de relatieve efficiëntie te beoordelen van een
homogene set van eenheden op basis van meerdere inputs en outputs, werd
bestudeerd en toegepast doorheen dit proefschrift. Meerdere uitbreidingen van
de methodologie werden onderzocht en voorgesteld om te beantwoorden aan de
specifieke onderzoeksvragen. Deze benchmark studie op vlak van
verkeersveiligheid verschafte ons nuttige inzichten waardoor waardevolle
aanbevelingen met betrekking tot verkeersveiligheid aan beleidsmakers gegeven
konden worden, bijvoorbeeld door te wijzen op haalbare doelstellingen en het
formuleren van aandachtspunten om het verkeersveiligheidsniveau te
verbeteren.
Bij het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct lag de nadruk op
verscheidene finale verkeersveiligheidsuitkomsten (zoals dodelijke slachtoffers).
Hierbij werden landen vergeleken wat betreft hun verkeersveiligheidsrisico
gedefinieerd op basis van verschillende blootstellingsmaten, evenals de evolutie
hierin over de tijd. Meer specifiek ontwikkelden we een DEA-gebaseerd
verkeersveiligheidsmodel (DEA-RS) om de globale verkeersveiligheid van de 28
Europese landen te evalueren door tezelfdertijd drie belangrijke risicoindicatoren in rekening te brengen (zijnde het aantal doden per miljoen
inwoners, het aantal doden per 10 miljard afgelegde personenkilometers, en het
aantal doden per miljoen personenwagens). Op deze manier konden we de ‘efficiëntie’ van elk land identificeren. Na een clusteranalyse om landen die
inherente gelijkenissen vertonen te groeperen, pasten we verder een
categorisch DEA-RS model toe om de best presterende en ondermaats
presterende landen in elke groep te identificeren. Zo konden we nuttige
voorbeeldlanden identificeren, alsook een reeks praktische doelstellingen met
betrekking tot verkeersdoden bepalen voor de landen die ondermaats presteren.
Om bovendien de dynamische verkeersveiligheidsontwikkeling in elk land te
vatten, pasten we de Malmquist productiviteitsindex toe om veranderingen in de
verkeersveiligheidsprestaties van landen doorheen de tijd te beoordelen. Hierbij
keken we niet enkel naar de evolutie van de finale uitkomsten op vlak van
verkeersveiligheid binnen een bepaalde periode, maar ook naar de veranderingen
in blootstelling tijdens dezelfde periode. Bijgevolg leverde dit objectievere
resultaten op dan de resultaten die gebaseerd zijn op de traditionele indicator,
waar enkel procentuele veranderingen in het aantal verkeersdoden gemeten
worden. De opdeling van de index in efficiëntie verandering (of “catch-up” effect)
en technische verandering (of “frontier-shift” effect) verstrekte bovendien
waardevolle informatie over het feit of de verkeersveiligheidsverbetering in elk
land werd bereikt door een land-specifieke vooruitgang ten opzichte van de
andere landen die werden beoordeeld of enkel door een algemene verbetering op
technologisch vlak.
Bovendien onderzochten we in het kader van verkeersveiligheidsproduct
benchmarking de mogelijkheid om ook het aantal zwaargewonden op te nemen
als extra indicator van de finale uitkomsten van verkeersveiligheid en
analyseerden we de impact hiervan op de rangschikking van de landen. In het
DEA-RS model werden verschillende types gewichtsbeperkingen geformuleerd om
de verhouding tussen verkeersdoden en zwaargewonden aan te geven. Dit
leverde interessante resultaten op die ons inspireerden om dit model in de
toekomst toe te passen op een zo uitgebreid mogelijke set van finale
verkeersveiligheidsuitkomsten.
Met betrekking tot het benchmarken van het verkeersveiligheidsprogramma, dat
gericht is op het vergelijken van de mens-voertuig-infrastructuurprestaties
tussen landen en zo meer gedetailleerde aspecten van het ongevals- en
verwondingsproces verklaren, werden verkeersveiligheidsindicatoren op het niveau van tussenliggende verkeersveiligheidsuitkomsten bestudeerd. De focus
van dit onderzoek lag hierbij op de combinatie van individuele indicatoren in een
samengestelde verkeersveiligheidsprestatie-index. Meer bepaald ontwikkelden we
voor zes belangrijke verkeersveiligheidsfactoren (alcohol, snelheid,
beschermende uitrusting, voertuig, weg, en medische hulpverlening) een
uitgebreide set van hiërarchisch gestructureerde indicatoren om de
verkeersveiligheidsprestatie van een land weer te geven. Hierbij werden diverse
internationale gegevensbronnen geraadpleegd die indicatorwaarden verstrekken
voor een grote reeks landen. In totaal werden 32 kwantitatieve prestatieindicatoren gespecificeerd waarvoor gegevens verzameld (of berekend) werden
voor 28 Europese landen, en de noodzakelijke gegevensverwerkingsprocedures
(inclusief het detecteren van uitschieters en de imputatie van ontbrekende
gegevens) werden uitgevoerd.
Om het multidimensionele concept van verkeersveiligheidsprestatie te vatten
(hetgeen niet vastgelegd kan worden in één enkele indicator), onderzochten we
of de DEA techniek gebruikt kan worden om een samengestelde
verkeersveiligheidsprestatie-index te verkrijgen op basis waarvan landen met
elkaar vergeleken kunnen worden. Hiervoor werd een meerlagig DEA-gebaseerd
indexmodel (MLDEA-CI) opgesteld. Gebruikmakend van dit model werd de meest
optimale verkeersveiligheidsprestatie-indexscore (berekend als combinatie van
32 hiërarchische prestatie-indicatoren) voor elk van de 28 Europese landen
bepaald. De best presterende landen werden onderscheiden van de ondermaats
presterende en landen werden gerangschikt. Een duidelijke link met het globale
verkeersveiligheidsrisico (uit de benchmarking van het
verkeersveiligheidsproduct) werd gevonden. Voorts werden land-specifieke
voorbeeldlanden geïdentificeerd voor de ondermaats presterende landen en werd
voor een land een goed inzicht verkregen in de domeinen waarin ondermaats
gepresteerd werd door de indicatorgewichten te analyseren die in elke laag van
de hiërarchie waren toegewezen. De resultaten geven zo een richting aan voor
het verhogen van de verkeersveiligheidsprestatie in een land.
Bij de ontwikkeling van een samengestelde verkeersveiligheidsprestatie-index
werd met het oog op een zinvolle en betrouwbare benchmarking bovendien
onderzoek gedaan naar twee praktische uitdagingen op het gebied van gegevens
(inclusief ontbrekende waarden en kwalitatieve indicatoren). Wat betreft de invloed van ontbrekende data in de dataset op de definitieve indexscore van de
28 Europese landen, werd gebruik gemaakt van intervallen, bepaald uit
meervoudige imputatie, waarin de werkelijke waarden worden verondersteld te
liggen. Een interval MLDEA-gebaseerd CI model werd later toegepast om voor
ieder land een maximum en minimum indexscore te verkrijgen die
respectievelijk overeenkomen met de meest gunstige en meest ongunstige optie.
Het gebruik van een interval in plaats van de exacte indexscore voor elk land
benadrukte de onderliggende imperfectie van de indicatorgegevens, en was een
geloofwaardigere weergave van de globale verkeersveiligheidsprestatie van een
land. Verder onderzochten we twee benaderingen binnen het DEA-domein om
kwalitatieve (of ordinale) gegevens te modelleren in de context van een
samengestelde index, met name het “imprecise DEA-based CI model” en het
“fuzzy DEA-based CI model”. Een enkele indexscore voor elk land werd
verkregen door gebruik te maken van het op IDEA-gebaseerde CI model,
hetgeen gemakkelijk te interpreteren en gebruiken is, terwijl in het op FDEAgebaseerde CI model fuzzy indexscores verkregen werden die geschikt zijn om
onzekerheden, eigen aan het menselijk denken, te vatten. De hoge mate van
overeenstemming van het resultaat (de rangschikking) van deze twee modellen
bewees hun robuustheid en impliceerde de mogelijkheid om één van beide
benaderingen te gebruiken voor het modelleren van kwalitatieve gegevens.
Om te besluiten, is het internationale benchmarken van
verkeersveiligheidsprestaties en de ontwikkeling hierin een veelbelovende stap
om het verkeersveiligheidsniveau van een land te verbeteren. In dit proefschrift
identificeerden we de belangrijkste onderzoeksuitdagingen met betrekking tot
het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct en -programma, gebaseerd
op verschillende types van verkeersveiligheidsindicatoren en ontwikkelden we de
gepaste methodologie om deze uitdagingen te benaderen. Dit onderzoek droeg
hoofdzakelijk bij tot de literatuur met betrekking tot het gebruik van de DEAtechniek en haar diverse uitbreidingen in het kader van zinvolle
verkeersveiligheid benchmarkpraktijken. Hoewel het wiskundig van aard is, is de
achterliggende theorie bevattelijk en kan het momenteel praktisch
geïmplementeerd worden. Vanuit het standpunt van het
verkeersveiligheidsbeleid en gebaseerd op de aanbevelingen uit de benchmark
studies die betrekking hebben op het bepalen van doelstellingen en prioriteiten stellen aan acties, vormen het leren over goede praktijken die toegepast worden
in voorbeeldlanden en het (opnieuw) formuleren van concrete
veiligheidsstrategieën en -programma's bovendien de eerstvolgende te nemen
stap voor elk land. Dit zal op haar beurt nieuwe uitdagingen en kansen creëren
voor toekomstig onderzoek
Developing a Comprehensive Road Safety Index: A Revisit of the SUNflowerNext Study
No full textGiven that more and more indicators are used to describe the complex character of the road safety phenomenon, the development of a road safety index is increasingly recognized as a useful tool to reduce the size of the topic without dropping underlying information and to perform meaningful comparison and monitoring of overall road safety performance. In this respect, a scientifically sound methodology for index construction is crucial. In the SUNflowerNext study, a comprehensive road safety index that aggregated 21 sub-indicators belonging to four different types of road safety indicators was created for a set of European countries. As a revisit of this study, this paper focuses on two methodological challenges when developing such an index. One is to reflect the hierarchical structure of the indicators, and the other is to distinguish between quantitative and qualitative data. To this end, a mathematical programming model based on the data envelopment analysis approach is proposed. By solving a constrained optimization problem, the concept of layered hierarchy is embodied in the model and the presence of both quantitative and qualitative data is properly integrated. Based on the country-specific models, the optimal road safety index score is computed for each country, and a more acceptable country ranking is obtained compared with the one from the SUNflowerNext study. In addition, by deducing the weights allocated in each layer of the hierarchy for each country separately, valuable information on prioritizing policy action per country is derived.</jats:p
Inter-national Benchmarking of Road Safety Performance and Development using Indicators and Indexes: Data Envelopment Analysis based Approaches.
No full textRoad traffic injuries and fatalities have nowadays been recognized as one of the
most important public health issues that requires concerted efforts for effective
and sustainable prevention. Given the fact that more and more countries are
taking steps to improve their road safety situation, there is a growing need for a
country to evaluate its own road safety performance, to compare it with that of
other countries, and moreover, to learn from those best-performers as a basis
for developing their own road safety policy. In this dissertation research, we
implemented road safety product benchmarking and road safety programme
benchmarking based on road safety risk indicators and safety performance
indicators (SPIs), respectively for 28 European countries. The technique of data
envelopment analysis (DEA), originally developed to assess the so-called relative
efficiency of a homogeneous set of decision making units on the basis of multiple
inputs and multiple outputs, was investigated and applied throughout this
dissertation. Various extensions to the methodology were explored to answer
the specific research questions that were associated with both road safety
benchmarking studies. Useful insights were gained from benchmarking analyses,
and valuable recommendations were given to road safety policymakers by
indicating practical targets and formulating action priorities to enhance the level
of road safety.
In the road safety product benchmarking, we investigated different road safety
final outcomes (such as road fatalities). The corresponding road safety risk
indicators based on different measures of exposure as well as their evolution
over time were compared between countries. Specifically, we developed a DEAbased road safety model (DEA-RS) to evaluate the overall road safety risk of the
28 European countries by simultaneously considering three main risk indicators
(i.e., the number of fatalities per million inhabitants, the number of fatalities per
10 billion passenger-kilometres travelled, and the number of fatalities per million
passenger cars). That way, the ‘efficiency’ of each country’s current operations
was identified. Moreover, by performing clustering analysis to group countries
with inherent similarity in their practices, we further applied a categorical DEARS model to identify best-performing and underperforming countries in each group. Useful benchmarks were then identified and a set of practical targets in
terms of road fatalities assigned for those underperforming countries.
Furthermore, to capture the dynamic road safety development in each country,
we applied the Malmquist productivity index to assess the road safety
performance change of countries over time, in which we not only focused on the
evolution of road safety final outcomes within a given period, but also took the
changes in exposure in the same period into account. It therefore provided more
objective results than the ones based on the traditional indicator that only
measures the percentage change in road fatalities. Moreover, the decomposition
of the index into efficiency change (or catch-up effect) and technical change (or
frontier-shift effect) further provided valuable information on whether the
improvement in road safety of each country was attained through countryspecific progress relative to the other countries that were considered, or just
through an overall improvement in the technological environment.
In addition, we also investigated the possibility to take a larger picture of the
impact of road crashes into account by including the number of serious injuries
as an additional indicator of road safety final outcome to perform road safety
product benchmarking and further analyzed its impact on the countries’ ranking.
In doing so, different types of weight restrictions were formulated in the DEA-RS
model to indicate the relationship between road fatalities and serious injuries.
Interesting results were obtained inspiring us to apply this kind of model to a
more complete road safety product benchmarking practice in the future.
With respect to the road safety programme benchmarking, which is to compare
the human-vehicle-infrastructure performance between countries with the
purpose of explaining more detailed aspects of crash causation and injury
prevention, safety performance indicators situated on the level of intermediate
outcomes of road safety were studied, and the combination of individual
indicators into a composite road safety performance index was the main focus of
this research. Specifically, based on the identification of six leading road safety
risk factors (i.e., alcohol, speed, protective systems, vehicle, road, and
emergency medical services) within the three main road transport components
(i.e., road user, vehicle and infrastructure), we developed a comprehensive set
of hierarchically structured SPIs for capturing the road safety performance of a country, and various international data sources providing indicator values for a
large set of countries were consulted. Totally, 32 quantitative SPIs were specified
with available data collected (or calculated) for 28 European countries, and
necessary data processing procedures (including outlier detection and missing
data imputation) were performed.
Moreover, to measure the multi-dimensional concept of road safety performance
which cannot be captured by a single indicator, we investigated the use of DEA
to construct a composite road safety performance index for cross-country
comparison. In doing so, a multiple layer DEA-based composite index model
(MLDEA-CI) was proposed for hierarchical structure assessment. Based on this
model, the most optimal road safety performance index score for each of the 28
European countries was determined by combining all the 32 hierarchical SPIs.
Best-performing countries were distinguished from underperforming ones and
countries were ranked subsequently. A clear link with the overall road safety risk
from the view of the final outcome level was verified. Moreover, country-specific
benchmarks were identified for the underperforming countries, and useful
insight in the areas of underperformance in each country was gained by
analyzing the indicator weights allocated in each layer of the hierarchy. The
results enabled policymakers to prioritize their actions to improve the level of
road safety in their country.
In addition, for the sake of meaningful and reliable benchmarking, two practical
challenges related to data (including missing values and qualitative indicators)
were explored in the development of a composite road safety performance index.
Regarding the influence of the existence of missing data in the data set on the
final index score of 28 European countries, we replaced them by approximations
in the form of intervals deduced from multiple imputation in which the true
values are believed to lie. An interval MLDEA-based CI model was subsequently
applied to obtain for each country an upper and a lower bound of its index score
corresponding to its most favorable and unfavorable option, respectively. The
interval instead of the precise index score for each country highlighted the
underlying imperfect nature of the indicator data, and provided us with a more
credible representation of a country’s overall road safety performance.
Furthermore, we investigated two approaches within the DEA framework for
modeling qualitative (or ordinal) data in the context of composite index construction. They are the imprecise DEA-based CI model and the fuzzy DEAbased CI model. A crisp index score was achieved for each country by using the
IDEA-based CI model, which is easy for interpretation and use, while in the
FDEA-based CI model, fuzzy index scores were obtained based on different
possibility levels, which are powerful on the other hand in capturing the
uncertainties associated with human thinking. The high similarity of the ranking
result based on these two models verified its robustness and implied the
reliability of using either of these two approaches for modeling qualitative data.
To conclude, inter-national benchmarking of road safety performance and
development is a promising step to improve a country’s road safety level. We
identified in this dissertation the main research issues with respect to road
safety product and programme benchmarking based on different types of road
safety indicators, and developed corresponding approaches to deal with these
issues. This research mainly contributed to the literature on using the technique
of DEA and its various extensions to implement meaningful road safety
benchmarking practices. Although it is mathematical in nature, the theory
behind it is straightforward and it is currently ready for implementation at the
practical level. In addition, from the road safety policy point of view, based on
the recommendations with respect to both target setting and action prioritizing
from the benchmarking studies described in this dissertation, learning about
best practices applied in country-specific benchmarks and (re)formulating
concrete road safety strategies and programmes constitute the first next step for
each country to take, which in turn, generates new challenges and opportunities
for future research.Verkeersslachtoffers en verkeersdoden worden tegenwoordig beschouwd als één
van de belangrijkste volksgezondheidsaangelegenheden waarvoor inspanningen
met het oog op een efficiënte en duurzame preventie vereist zijn. Omdat steeds
meer landen maatregelen nemen om hun verkeersveiligheidssituatie te
verbeteren, is er een groeiende behoefte voor landen om hun eigen
verkeersveiligheidsprestaties te evalueren, om deze te vergelijken met die van
andere landen, en om bovendien te leren van “goede landen” bij de ontwikkeling
van hun eigen verkeersveiligheidsbeleid. Dit doctoraatsonderzoek richt zich op
het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct enerzijds en het
verkeersveiligheidsprogramma anderzijds op basis van indicatoren gerelateerd
aan het verkeersveiligheidsrisico en de verkeersveiligheidsprestatie voor 28
Europese landen. De data envelopment analyse (DEA) techniek, die
oorspronkelijk ontwikkeld werd om de relatieve efficiëntie te beoordelen van een
homogene set van eenheden op basis van meerdere inputs en outputs, werd
bestudeerd en toegepast doorheen dit proefschrift. Meerdere uitbreidingen van
de methodologie werden onderzocht en voorgesteld om te beantwoorden aan de
specifieke onderzoeksvragen. Deze benchmark studie op vlak van
verkeersveiligheid verschafte ons nuttige inzichten waardoor waardevolle
aanbevelingen met betrekking tot verkeersveiligheid aan beleidsmakers gegeven
konden worden, bijvoorbeeld door te wijzen op haalbare doelstellingen en het
formuleren van aandachtspunten om het verkeersveiligheidsniveau te
verbeteren.
Bij het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct lag de nadruk op
verscheidene finale verkeersveiligheidsuitkomsten (zoals dodelijke slachtoffers).
Hierbij werden landen vergeleken wat betreft hun verkeersveiligheidsrisico
gedefinieerd op basis van verschillende blootstellingsmaten, evenals de evolutie
hierin over de tijd. Meer specifiek ontwikkelden we een DEA-gebaseerd
verkeersveiligheidsmodel (DEA-RS) om de globale verkeersveiligheid van de 28
Europese landen te evalueren door tezelfdertijd drie belangrijke risicoindicatoren in rekening te brengen (zijnde het aantal doden per miljoen
inwoners, het aantal doden per 10 miljard afgelegde personenkilometers, en het
aantal doden per miljoen personenwagens). Op deze manier konden we de ‘efficiëntie’ van elk land identificeren. Na een clusteranalyse om landen die
inherente gelijkenissen vertonen te groeperen, pasten we verder een
categorisch DEA-RS model toe om de best presterende en ondermaats
presterende landen in elke groep te identificeren. Zo konden we nuttige
voorbeeldlanden identificeren, alsook een reeks praktische doelstellingen met
betrekking tot verkeersdoden bepalen voor de landen die ondermaats presteren.
Om bovendien de dynamische verkeersveiligheidsontwikkeling in elk land te
vatten, pasten we de Malmquist productiviteitsindex toe om veranderingen in de
verkeersveiligheidsprestaties van landen doorheen de tijd te beoordelen. Hierbij
keken we niet enkel naar de evolutie van de finale uitkomsten op vlak van
verkeersveiligheid binnen een bepaalde periode, maar ook naar de veranderingen
in blootstelling tijdens dezelfde periode. Bijgevolg leverde dit objectievere
resultaten op dan de resultaten die gebaseerd zijn op de traditionele indicator,
waar enkel procentuele veranderingen in het aantal verkeersdoden gemeten
worden. De opdeling van de index in efficiëntie verandering (of “catch-up” effect)
en technische verandering (of “frontier-shift” effect) verstrekte bovendien
waardevolle informatie over het feit of de verkeersveiligheidsverbetering in elk
land werd bereikt door een land-specifieke vooruitgang ten opzichte van de
andere landen die werden beoordeeld of enkel door een algemene verbetering op
technologisch vlak.
Bovendien onderzochten we in het kader van verkeersveiligheidsproduct
benchmarking de mogelijkheid om ook het aantal zwaargewonden op te nemen
als extra indicator van de finale uitkomsten van verkeersveiligheid en
analyseerden we de impact hiervan op de rangschikking van de landen. In het
DEA-RS model werden verschillende types gewichtsbeperkingen geformuleerd om
de verhouding tussen verkeersdoden en zwaargewonden aan te geven. Dit
leverde interessante resultaten op die ons inspireerden om dit model in de
toekomst toe te passen op een zo uitgebreid mogelijke set van finale
verkeersveiligheidsuitkomsten.
Met betrekking tot het benchmarken van het verkeersveiligheidsprogramma, dat
gericht is op het vergelijken van de mens-voertuig-infrastructuurprestaties
tussen landen en zo meer gedetailleerde aspecten van het ongevals- en
verwondingsproces verklaren, werden verkeersveiligheidsindicatoren op het niveau van tussenliggende verkeersveiligheidsuitkomsten bestudeerd. De focus
van dit onderzoek lag hierbij op de combinatie van individuele indicatoren in een
samengestelde verkeersveiligheidsprestatie-index. Meer bepaald ontwikkelden we
voor zes belangrijke verkeersveiligheidsfactoren (alcohol, snelheid,
beschermende uitrusting, voertuig, weg, en medische hulpverlening) een
uitgebreide set van hiërarchisch gestructureerde indicatoren om de
verkeersveiligheidsprestatie van een land weer te geven. Hierbij werden diverse
internationale gegevensbronnen geraadpleegd die indicatorwaarden verstrekken
voor een grote reeks landen. In totaal werden 32 kwantitatieve prestatieindicatoren gespecificeerd waarvoor gegevens verzameld (of berekend) werden
voor 28 Europese landen, en de noodzakelijke gegevensverwerkingsprocedures
(inclusief het detecteren van uitschieters en de imputatie van ontbrekende
gegevens) werden uitgevoerd.
Om het multidimensionele concept van verkeersveiligheidsprestatie te vatten
(hetgeen niet vastgelegd kan worden in één enkele indicator), onderzochten we
of de DEA techniek gebruikt kan worden om een samengestelde
verkeersveiligheidsprestatie-index te verkrijgen op basis waarvan landen met
elkaar vergeleken kunnen worden. Hiervoor werd een meerlagig DEA-gebaseerd
indexmodel (MLDEA-CI) opgesteld. Gebruikmakend van dit model werd de meest
optimale verkeersveiligheidsprestatie-indexscore (berekend als combinatie van
32 hiërarchische prestatie-indicatoren) voor elk van de 28 Europese landen
bepaald. De best presterende landen werden onderscheiden van de ondermaats
presterende en landen werden gerangschikt. Een duidelijke link met het globale
verkeersveiligheidsrisico (uit de benchmarking van het
verkeersveiligheidsproduct) werd gevonden. Voorts werden land-specifieke
voorbeeldlanden geïdentificeerd voor de ondermaats presterende landen en werd
voor een land een goed inzicht verkregen in de domeinen waarin ondermaats
gepresteerd werd door de indicatorgewichten te analyseren die in elke laag van
de hiërarchie waren toegewezen. De resultaten geven zo een richting aan voor
het verhogen van de verkeersveiligheidsprestatie in een land.
Bij de ontwikkeling van een samengestelde verkeersveiligheidsprestatie-index
werd met het oog op een zinvolle en betrouwbare benchmarking bovendien
onderzoek gedaan naar twee praktische uitdagingen op het gebied van gegevens
(inclusief ontbrekende waarden en kwalitatieve indicatoren). Wat betreft de invloed van ontbrekende data in de dataset op de definitieve indexscore van de
28 Europese landen, werd gebruik gemaakt van intervallen, bepaald uit
meervoudige imputatie, waarin de werkelijke waarden worden verondersteld te
liggen. Een interval MLDEA-gebaseerd CI model werd later toegepast om voor
ieder land een maximum en minimum indexscore te verkrijgen die
respectievelijk overeenkomen met de meest gunstige en meest ongunstige optie.
Het gebruik van een interval in plaats van de exacte indexscore voor elk land
benadrukte de onderliggende imperfectie van de indicatorgegevens, en was een
geloofwaardigere weergave van de globale verkeersveiligheidsprestatie van een
land. Verder onderzochten we twee benaderingen binnen het DEA-domein om
kwalitatieve (of ordinale) gegevens te modelleren in de context van een
samengestelde index, met name het “imprecise DEA-based CI model” en het
“fuzzy DEA-based CI model”. Een enkele indexscore voor elk land werd
verkregen door gebruik te maken van het op IDEA-gebaseerde CI model,
hetgeen gemakkelijk te interpreteren en gebruiken is, terwijl in het op FDEAgebaseerde CI model fuzzy indexscores verkregen werden die geschikt zijn om
onzekerheden, eigen aan het menselijk denken, te vatten. De hoge mate van
overeenstemming van het resultaat (de rangschikking) van deze twee modellen
bewees hun robuustheid en impliceerde de mogelijkheid om één van beide
benaderingen te gebruiken voor het modelleren van kwalitatieve gegevens.
Om te besluiten, is het internationale benchmarken van
verkeersveiligheidsprestaties en de ontwikkeling hierin een veelbelovende stap
om het verkeersveiligheidsniveau van een land te verbeteren. In dit proefschrift
identificeerden we de belangrijkste onderzoeksuitdagingen met betrekking tot
het benchmarken van het verkeersveiligheidsproduct en -programma, gebaseerd
op verschillende types van verkeersveiligheidsindicatoren en ontwikkelden we de
gepaste methodologie om deze uitdagingen te benaderen. Dit onderzoek droeg
hoofdzakelijk bij tot de literatuur met betrekking tot het gebruik van de DEAtechniek en haar diverse uitbreidingen in het kader van zinvolle
verkeersveiligheid benchmarkpraktijken. Hoewel het wiskundig van aard is, is de
achterliggende theorie bevattelijk en kan het momenteel praktisch
geïmplementeerd worden. Vanuit het standpunt van het
verkeersveiligheidsbeleid en gebaseerd op de aanbevelingen uit de benchmark
studies die betrekking hebben op het bepalen van doelstellingen en prioriteiten stellen aan acties, vormen het leren over goede praktijken die toegepast worden
in voorbeeldlanden en het (opnieuw) formuleren van concrete
veiligheidsstrategieën en -programma's bovendien de eerstvolgende te nemen
stap voor elk land. Dit zal op haar beurt nieuwe uitdagingen en kansen creëren
voor toekomstig onderzoek
Nonlinear dynamic analysis and vibration reduction of two sandwich beams connected by a joint with clearance
No full textThe dynamics and vibration reduction characteristics of the clamped-clamped two sandwich beams jointed with clearance is studied theoretically and experimentally. A transverse and torsional spring system with clearance is used to equivalent the joint model. The homogenization method is used to equivalent the core layer and Rayleigh-Ritz method is utilized to derive the mode function of the interconnected sandwich beam by using a sequence of orthogonal polynomials. The nonlinear motion equation of the two jointed sandwich beam structure with clearance is derived by the application of the Hamilton principle and then solved using an improved Newmark integration approach. In order to validate the accuracy of the natural frequency and vibration mode, the finite element model is established. This paper examines the impact of clearance on the amplitude frequency response and vibration transmission of the two jointed sandwich beam structure, it is found the jointed sandwich beams show obvious nonlinear characteristics and intermittent vibration transmission phenomenon due to the clearance. Moreover, the vibration transmission analysis reveals that the existed clearance demonstrates significant vibration reduction effect, for which an experiment is conducted to validate the results. In general, this work proposes a novel approach for modeling sandwich structures with clearance with improved vibration reduction performance
Towards better road safety management: Lessons learned from inter-national benchmarking
No full textInter-national benchmarking of road safety, with the purpose of achieving continuous improvement by learning lessons from existing best practices, has currently been widely encouraged by most countries as an emerging management tool to improve the level of road safety. However, performing a successful road safety benchmarking practice is by no means easy. Challenges exist from ascertaining the benchmarking framework at the very beginning to making final policy decisions. In this study, based on the identification of leading road safety risk factors, a comprehensive set of hierarchically structured safety performance indicators was developed, some necessary data processing procedures were conducted, and the use of data envelopment analysis (DEA) for composite indicator (CI) construction was elaborated. An interval multiple layer DEA-based CI model was proposed to take both the hierarchical structure of the indicators and the data uncertainty into account, and was used to benchmark road safety performance for a set of European countries. Based on the model output, best-performing and underperforming countries were distinguished and all the countries were further ranked by computing their cross-index score. Moreover, by taking the characteristics of each country in the data set into account, country-specific benchmarks for those underperforming countries were identified, and useful insight in the areas of underperformance in each country was gained. Meanwhile, by summarizing the risk aspects that need urgent policy action for all these countries, some specific road safety enhancing recommendations for this region as a whole were formulated.This research was supported by the National Natural science foundation of China (Grant No.: 71701045) and the Special Research Fund(BOF)of Hasselt University
A new approach for index construction: The case of the road user behavior index
No full textA R T I C L E I N F O Keywords: Road user behavior Performance evaluation Hierarchical structure Composite indicators Data envelopment analysis Common set of weights A B S T R A C T In recent years, composite indicators have become increasingly recognized as a useful tool for performance evaluation, benchmarking, and decision-making by summarizing complex and multidimensional issues. In this study, we focus on the application of data envelopment analysis (DEA) on index construction in the context of road safety and highlight the shortcomings of using the classical DEA models. The DEA method assigns a weight to each indicator by selecting the best set of weights for the unit under evaluation. The flexibility in selecting the weights in the classical DEA approach may lead to two interrelated problems: compensability and unfairness. These shortcomings are, respectively, overcome traditionally by imposing weight restrictions and applying a common weights approach. However, the problem of evaluating a layered hierarchy of indicators with a common set of weights (CSW) has not been addressed in the literature. To fill this gap, we propose a new approach for index construction to determine an optimal CSW to assess all units simultaneously while reflecting the hierarchical structure of the indicators in the model. The applicability of the suggested common-weight approach is illustrated by a case study on constructing a road user behavior index for a set of European countries. From a theoretical point of view, our approach provides a fair and identical basis for evaluation and comparison of countries in terms of driver's behaviors and, from a practical point of view, it significantly reduces the required computational burden for solving the formulated model. The obtained results clarify the sharper discrimination power of our model compared to the other methods in the literature.This study was supported by the Czech Science Foundation (GAˇCR 19-13946S), Czechia, and the National Natural Science Foundation of China (71701045), Chin
Road Safety Target Setting in Europe based on a Combined Data Envelopment Analysis and Time Series Analysis Approach
No full textA quantitative number to aim at is a strong signal to people. Within the road safety field, as is the case in other domains, ambitious targets with respect to the maximum number of road fatalities are set, both at the European level (-50% over the period 2011-2020 (European Commission, 2010) and the national or regional level. Target setting has a number of advantages in terms of motivation, action and performance. It is important that targets take the specific situation of a country as well as the performance of other
countries into account in order to set realistic and useful country-specific targets. In this respect, the technique of data envelopment analysis is useful. In particular, using the values from one or more benchmark countries, target values can be obtained for each inefficient country. In that case, the number of road fatalities in the European countries can be computed in case each member state in
Europe would perform as efficiently as possible (i.e. a certain amount of participation in traffic resulting in as few as possible fatalities). Moreover, given that we are interested in a projection into the future (e.g. the 2015 target) the expected progress in road safety until 2015 should be incorporated in the analysis. This is where time series analysis comes into play. In this paper, the added value of time series analysis, which enables us to make prognoses based on the evolution in the past, and data envelopment analysis, which results in valuable target setting, are combined in order to derive road fatality targets for different member states of the European Union.
These targets show inefficient countries the target they should aim for. This is not a general, theoretical number, yet an ambitious value to become a best performing country in Europe in the future
Road Safety Target Setting in Europe based on a Combined Data Envelopment Analysis and Time Series Analysis Approach
No full textA quantitative number to aim at is a strong signal to people. Within the road safety field, as is the case in other domains, ambitious targets with respect to the maximum number of road fatalities are set, both at the European level (-50% over the period 2011-2020 (European Commission, 2010) and the national or regional level. Target setting has a number of advantages in terms of motivation, action and performance. It is important that targets take the specific situation of a country as well as the performance of other
countries into account in order to set realistic and useful country-specific targets. In this respect, the technique of data envelopment analysis is useful. In particular, using the values from one or more benchmark countries, target values can be obtained for each inefficient country. In that case, the number of road fatalities in the European countries can be computed in case each member state in
Europe would perform as efficiently as possible (i.e. a certain amount of participation in traffic resulting in as few as possible fatalities). Moreover, given that we are interested in a projection into the future (e.g. the 2015 target) the expected progress in road safety until 2015 should be incorporated in the analysis. This is where time series analysis comes into play. In this paper, the added value of time series analysis, which enables us to make prognoses based on the evolution in the past, and data envelopment analysis, which results in valuable target setting, are combined in order to derive road fatality targets for different member states of the European Union.
These targets show inefficient countries the target they should aim for. This is not a general, theoretical number, yet an ambitious value to become a best performing country in Europe in the future
Assessing Older Drivers’ Performance: A Multiple Layer DEA Application
No full textThis publication has been elaborated in the Framework of the project
the Czech Science Foundation (GAČR project 14-31593S), European
Social Fund within the project CZ.1.07/2.3.00/20.0296 and through
the SGS project (SP2015/117) of Faculty of Economics, VŠB-Technical
University of Ostrava
Assessing Older Drivers’ Performance: A Multiple Layer DEA Application
No full textThis publication has been elaborated in the Framework of the project
the Czech Science Foundation (GAČR project 14-31593S), European
Social Fund within the project CZ.1.07/2.3.00/20.0296 and through
the SGS project (SP2015/117) of Faculty of Economics, VŠB-Technical
University of Ostrava
- …
