中小城市电动车管理现状调查及策略分析

周冬月 夏璐怡 曾佳玮 谢志勇

（湖南警察学院，湖南长沙 410138）

随着经济迅速发展，居民消费水平逐渐提高，节能意识增强，电动车辆行业发展潜力巨大。2021年3月1日湖南省电动车管理新规正式开始实施。电动车管理具有复杂性、多变性，各地电动车的管理仍存在一些问题，以中小城市问题最突出。

1 研究现状分析

目前，已有研究提出将完善行业标准、加强部门协作联动、加快道路交通建设、强化宣传教育力度4个方面作为加强电动车管控的破题方向，结合当前基层实际及社会发展方向，在管理措施、联动模式、机制建立、教育宣传模式等方面提高交通秩序维护效率。

目前，缺乏应用智能交通和大数据进行针对性分析和管理。事故发生过程的文本类数据包含大量信息，但缺乏有效的挖掘和分析手段，数据得不到充分利用，使电动车违规成为交通管理盲区，存在诸多问题有待解决。主要研究电动车违法的主观因素，对客观因素研究不够。主要针对大城市的电动车进行研究，对中小城市的研究不够。

2 典型中小城市电动车管理现状调查

2.1 调查工作

（1）查询大量国内外与电动车违规行驶有关的研究报告和文献，搜集湖南省5个县市6个路口视频录像，对电动车违规行驶数据进行初步统计分析。

（2）对湖南省邵阳市两个典型路口的监控录像进行对比研究，即敏州路与西湖路南交叉口、建设路与宝庆路西交叉口，视频影像共28个，包括7 d的高峰期与低峰期。

（3）对电动车的违规行驶情况开展统计分析，明确信号交叉口电动车违法的主客观因素，即信号控制交叉口警力分配情况、电动车骑手交通安全意识、天气状况、车流量、人流量等。

2.2 数据分析

（1）经数据调查分析，总结电动车违规行驶的特点，即集群性、从众性和相对稳定性。电动车的违规行驶率约14%。

（2）阴雨天气对电动车违规行驶率具有正作用，天气对其影响程度较明显。

（3）人流量的变化与电动车违规行驶率成反比。

（4）车流量对电动车违规行驶率的影响力较小。

3 中小城市电动车管理问题分析

一些中小城市电动车驾驶人在驾驶电动车时缺乏安全意识，导致电动车违规加装遮阳棚、乱穿行、不按规定车道行驶、闯红灯、不带头盔等现象，给道路交通造成了极大的安全隐患[1]。部分中小城市组织开展相关专项整治活动，对电动车闯红灯、逆行、不按道行驶等交通违法行为发现一起、严查一起。当某些交叉口信号灯控制数量不能处理高峰时期大交通流量时，需要交通警察利用手势信号进行交通管理和指挥[2]。因此会造成警力分配方面的压力。同时，电动车违规行驶的处罚方式只有罚款一种，因此成本较低，不容易引起电动车驾驶人的重视。需要增强驾驶人遵守交通法律法规的意识[3]。

4 中小城市电动自行车治理对策分析

4.1 行政管理措施

（1）加快完善法规制度。

应重点打击电动自行车交通违规行为，提高违规成本，可以对违规多次的车辆限制上路或取消号牌；应加快完善管理法规和制度，实行“一人、一证、一车、一标识”，控制保有量，禁止在城市特定区域行驶，提升对电动自行车的精细化、科学化管理水平[4]。

（2）开展外卖、快递骑手专项治理。

目前，针对抓拍的电动车违规行为，一般进行警示教育并赋予适当的财政处罚，部分的违规者对罚款并未引起重视，整治效率不够高。建议首先从外卖、快递骑手群体方面开展，骑手个体每月有3次以上交通违规行为时，企业可以将其列入黑名单，并实行账号禁用处罚[5]，间接督促驾驶人遵守电动车管理规章规定，形成辐射性影响。

（3）“因地制宜”，落实追责制度。

有关管理部门应制定专门应对电动车违规情况的有关法规以及惩戒措施，提高驾驶人的重视程度，每个地方的具体法律文献根据地方特色制定，做到“因地制宜”。对违规驾驶电动车进行车主追责，针对一切电动车违规行为，车主需要承担相应责任，通过信访的方式通知车主相应的惩罚，轻微违规行为指定前往辖区交管局接受两小时安全教育，较重的根据地区经济情况予以罚款，拒不履行者，由辖区协助干预，上门对其追责。

4.2 智能交通管理措施

（1）充分发挥科技创新，识别抓拍消除侥幸。

针对电动车交通违规特点以及人们不重视电动车交通违法行为的思想，采用电子屏幕提醒、电子抓拍等方式[6]进行管理或利用其他科技应用高效推动电动车驾驶者实现安全意识形态的自主转变，结合人脸识别技术，通过电子屏幕全面观测各交叉路口电动车通行情况，实时显示电动车违规行为，消除侥幸心理。

（2）大数据建模分析，推广“治”慧交通。

基于交通管理工程知识，利用数学建模、数字化统计等知识对中小型城市的电动车违规情况进行深入研究，收集有效数据，建立数据库，完成数学建模，致力于开发快捷的电动车管理智能分析程序，以便中小城市交通管理者对繁杂的电动车有关数据进行科学管理，通过科学可靠、快捷高效方法，总结规律，发现问题本质，及时处理中小城市对电动车管理中的难点疑点，得出影响力对比分析结果，提出实质性整改建议。

①交通录像数据采集：针对湖南省中小型县市电子警监控的路段，调取监控视频，提取电动车违规次数和电动车的总车流量，计算违规率；对湖南省中小型县市电子警监控的路段，在有能力的条件下进行实地考察，实时观测其违规情况，计算违规率。

②违法数据调查统计：分析可能存在的数据误差，将所有数据统计列表，将数据格式化、具体化、表格化，完善数据模板，使数据变清晰。

③分析信号交叉路口电动车违规的客观因素：根据上述表格具体情况，提出假想猜测，分析可能影响电动车违规的客观因素，总结汇总影响信号交叉路口电动车违规的客观因素，如区域经济社会发展水平、路口管理、有无非机动车道等，排除无关因素，提高研究的科学性和准确性，做到精、准、稳，保证研究的可靠性。

④对相关因素进行筛选、数据量化和归一化处理：对信号交叉路口电动车违规的客观因素进行筛选，排除无关因素和弱关联因素的影响，保证只有“电动车违规率”一个自变量，将不同客观因素作用下对电动车违法情况影响分别设为x1～xn。将讨论中建立模板体系数据与x1～xn联立列表，将数据量化和归一化处理。

x1表示天气，x2表示路面基础设施，x3表示车流量，x4表示人流量，x5表示交管部门执法力度，y表示电动车违法率，β1表示天气对电动车违法率y的影响的线性回归方程系数，β2表示路面基础设施对电动车违法行为y的影响的线性回归方程系数，β3表示车流量对电动车违法行为y的影响的线性回归方程系数，β4表示人流量对电动车违法行为y的影响的线性回归方程系数，β4表示交管部门管理力度对电动车违法行为y的影响的线性回归方程系数，ε表示x与y构成的线性回归方程除x与y的线性关系之外的随机因素对y的影响。

⑤对上述客观影响因素与电动车违法行为关联度进行深入分析：利用对比分析法，使用数据表格建模，引入线性回归方程对其进行分析求解，分别对客观因素x与电动车违法情况y进行回归分析，观察回归平方和占总误差平方和的比例及其拟合度；根据观测数据结果确立多元线性回归方程模型，使用残差分析法对方程进行验证，采用权重分析法，通过逐步回归分析，在所有客观因素中，逐步剔除权重系数较小项，在筛选出的几组数据中，运用拟合曲线进行分析得出最优解，并对其解进行排序。

数学建模思维流程如图1所示。

图1 数学建模思维流程

5 结语

对中小城市电动车管理现状进行收集，总结中小城市中电动车管理中存在的突出问题，对问题的影响程度进行排序，对各地区的解决措施进行创新改进和补充，对未来可能出现的问题进行展望，提出解决方案的设想。本文初步分析中小城市电动车乱象问题，从行政与数据治理层面对出现的问题进行总结和建议，以期为对各地区中小城市电动车乱象有效调控作出贡献。