Combination of policy measures: Linearity, synergy and substitution effects on road safety

Abstract

Er bestaan talrijke verkeersveiligheidsplannen die een verzameling van maatregelen voorstellen. Om de effecten van zulke plannen op verkeersveiligheid te schatten, zijn methodes vereist die rekening houden met het gecombineerde effect van verkeersveiligheidsmaatregelen. Dit rapport stelt drie methodes voor om de gecombineerde effecten te kwantificeren van verkeersveiligheidsmaatregelen die rond dezelfde tijd geïntroduceerd worden: de ‘accident modification factor’ methode (Smeed, 1949), de ‘dominant common residuals’ methode (Elvik, 2009) en de synergiemethode (voorgesteld in dit rapport). Op basis van een aantal studies die de effecten van een set van verkeersveiligheidsmaatregelen hebben onderzocht, wordt de kwaliteit van de methodes bepaald. Alle methodes bleken de data met voldoende precisie te beschrijven. De methode van ‘accident modification factor’ is de meest voorkomende manier om het effect van meerdere maatregelen te modelleren. De term ‘accident modification factor’ verwijst naar het aandeel resterende ongevallen nadat een maatregel is doorgevoerd. Deze methode schat dat het eerste orde effect van een maatregel onafhankelijk is van de eerste orde effecten van alle andere maatregelen en onveranderd blijft wanneer andere maatregelen worden doorgevoerd. (Het eerste orde effect is het effect dat een maatregel heeft wanneer het de enige maatregel met een effect is en al het overige onveranderd blijft.) Deze methode veronderstelt dat maatregelen onafhankelijk zijn en berekent het lineaire effect ervan. Het resultaat van deze methode wordt vergeleken met de resultaten geschat op basis van de ‘dominant common residuals’ methode en van de synergiemethode. Als het gecombineerde effect van maatregelen groter of kleiner is dan de som van hun individuele effecten, is er niet langer sprake van lineariteit. Een groter effect wijst op synergie terwijl een kleiner effect substitutie inhoudt. In de echte wereld zijn effecten van maatregelen die gelijktijdig geïmplementeerd worden niet altijd volledig onafhankelijk. Maatregelen kunnen bepaalde risicofactoren beïnvloeden waar andere maatregelen ook op gericht zijn en dus hun mogelijke impact reduceren. Zo blijkt bijvoorbeeld reflecterend materiaal voor voetgangers minder effectief te zijn op goed verlichte wegen dan op onverlichte wegen; of maken systemen die wijzen op het gebruik van de gordel zodra de auto start, andere maatregelen gericht op een hogere gordeldracht minder effectief (Elvik, 2009). Om dit in rekening te brengen, wordt de ‘dominant common residuals’ methode voorgesteld. Het basisprincipe van deze methode is dat de meest effectieve maatregel in een set, de andere maatregels in bepaalde mate domineert, door gedeeltelijk of geheel dezelfde groep van ongevallen of dezelfde risicofactoren te beïnvloeden. De berekening in deze methode gelijkt op die in de ‘accident modification factor’ methode behalve dat het product van de ‘accident modification factors’ verheven wordt tot de macht van de ‘accident modification factor’ van de meest effectieve maatregel in de set. Deze methode resulteert in een kleinere schatting van het gecombineerde effect vergeleken met de ‘accident modification factor’ methode en geeft het substitutie-effect aan. Anderzijds bestaan er maatregelen die elkaar versterken. Vaa et al. (2009) bijvoorbeeld concludeerden dat verkeersveiligheidscampagnes in combinatie met extra handhaving kon geassocieerd worden met sterker verminderde ongevallenaantallen. Dit wordt in rekening gebracht in de synergiemethode. In dit geval wordt het product van de ‘accident modification factors’ verheven tot de inverse van de ‘accident modification factor’ van de meest effectieve maatregel in de set. Het gecombineerde effect dat op die manier geschat wordt, is groter dan het effect berekend aan de hand van de ‘accident modification factor’ methode en wijst op synergie. Naast het voorstellen van de drie methodes, bevat dit rapport een case study. Door middel van de case study worden de verschillende fases van het rekenmodel geïllustreerd. Meer informatie over het rekenmodel werd gegeven in Nambuusi et al.(2009). Dit model vertrekt van de regionale verkeersveiligheidsverkenner ontwikkeld door Reurings en Wijnen (2008). Het aantal letselongevallen dat ‘bespaard’ wordt wanneer een bepaalde set van maatregelen wordt doorgevoerd en daarbij andere beïnvloedende factoren in rekening brengende (bijvoorbeeld de groei in blootstelling) wordt berekend. Voor illustratiedoeleinden worden een aantal mogelijke maatregelen uit de literatuur doorgerekend. In het huidige rapport wordt het rekenmodel aangepast om het gecombineerde effect van een set van maatregelen die mogelijk afhankelijk zijn van elkaar, te kunnen berekenen. Met andere woorden, naast het toepassen van de ‘accident modification factor’ methode (en de veronderstelling dat alle maatregelen onafhankelijk zijn), worden de ‘dominant common residuals’ methode en de synergiemethode geïntegreerd in het rekenmodel. Meer bepaald wordt in de case study, de ‘dominant common residuals’ methode toegepast in 2004, de synergiemethode in 2006 en de ‘accident modification factor’ methode in 2009. Aan de hand van de case study wordt het uitgebreide rekenmodel geïllustreerd. Dit rapport bepaalt waardevolle methodes die gebruikt kunnen worden om het gecombineerde effect van verkeersveiligheidsmaatregelen te schatten. Welke methode er dient toegepast te worden op een bepaalde set van maatregelen hangt af van het type relatie tussen hen. Met andere woorden, voorafgaande kennis over welke maatregelen elkaar versterken, verzwakken of onafhankelijk zijn, is nodig alvorens de methodes toe te passen. In de toekomst zullen de drie methodes (de ‘accident modification factor’ methode, de ‘dominant common residuals’ methode en de synergiemethode)gebruikt worden om de impact op verkeersveiligheid van maatregelen uit het Verkeersveiligheidsplan Vlaanderen in te schatten.

Road safety plans comprising several road safety measures have been developed throughout the world. To estimate the effects of such plans on road safety, methods that consider the combined effect of road safety measures are required. This report presents three methods for quantifying the combined effects of several road safety measures introduced around the same time: the accident modification factor method (Smeed, 1949), the dominant common residuals method (Elvik, 2009) and the synergy model (suggested in this report). Based on a few studies that investigated the effects of a set of road safety measures, the goodness of fit of the methods is assessed. All methods are found to describe the data with sufficient precision. The method of accident modification factor is the most common one for modelling the effect of a set of measures. The term “accident modification factor” refers to the proportion of accidents that remain after a measure has taken place. This method assumes that the first order effect of a measure is independent of the first order effects of any other measures and remains unchanged when introducing other measures. (The first order effect is the effect that each measure has when it is the only measure having an effect and everything else is unchanged.) This method assumes measures to be independent and computes their linear effect. The result gained from this method will be compared to the results estimated by means of the dominant common residuals method and the synergy model. If the combined effect of measures is larger or smaller than the sum of their individual effects, there is departure from linearity. A larger effect reflects synergy while a smaller one exhibits substitution. In the real world, effects of measures implemented simultaneously are not always entirely independent. Measures are likely to influence some of the risk factors at which other measures also aim, thus reducing their likely effects. For instance, pedestrian reflective devices will be less effective on well lit roads than on unlit roads; seat belt ignition interlocks will render any other measure designed to increase seat belt wearing less effective (Elvik, 2009). To account for this, the dominant common residuals method is proposed. The basic idea underlying this method is that the most effective measure in a set dominates the others to some extent, by partly or fully influencing the same group of accidents or the same risk factors. The computation in this method resembles that in the accident modification factor method, except that the product of the accident modification factors is raised to the power of the accident modification factor for the most effective measure included in the set. This method results into a smaller estimate of the combined effects compared to the accident modification factor method and depicts the substitution effect. On the other hand, some measures reinforce each other. For example, Vaa et al. (2009) found that a combination of road safety campaigns and increased enforcement could be associated with more reduced accident counts. This is taken into account using the synergy model. In this case, the product of the accident modification factors is raised to the inverse of the accident modification factor of the most effective measure in the set. The combined effect estimated then is larger than the effect computed using the accident modification factor method and depicts synergy. Apart from presenting the three methods, a case study is carried out in this report. By means of the case study, the different stages of the computational model are illustrated. More information on the computational model can be found in Nambuusi et al. (2009). This model starts from the regional road safety explorer (RRSE) model developed by Reurings and Wijnen (2008). The number of injury accidents saved when applying a particular set of measures, and taking into account other factors influencing road safety (e.g. the growth in traffic performance) is computed. For means of illustration, possible measures from literature are used. In the current report, the computational model is adjusted in order to be able to assess the combined effect of a set of measures which might be dependent of one another. In other words, apart from only applying the accident modification factor method (and assuming all measures to be independent), the dominant common residuals method and the synergy model are integrated in the computational model. More specifically, in the case study, the dominant common residuals method is applied in 2004, the synergy model in 2006 and the accident modification factor method in 2009. Through this case study, the extended computational model is illustrated. This report identifies valuable methods that can be used to estimate the combined effect of road safety measures. Which method to apply on a particular combination of measures will depend on the kind of relationship between them. In other words, prior knowledge of whether the measures reinforce each other, weaken each other or be independent of each other is necessary before applying the methods. In the future, the three methods (the accident modification factor method, the dominant common residuals method and the synergy model) will be utilized to assess the road safety impact of measures listed in the road safety plan for Flanders.