4 Et faglig grunnsyn

4.1 Noen grunnproblemer i trafikksikkerhetsforskningen

Denne boken er skrevet ut fra et visst faglig grunnsyn. Dette faglige grunnsynet omfatter oppfatninger om blant annet hva som er god og mindre god trafikk­sikkerhetsforskning, hvor gode kunnskaper vi har om ulykker og risikoforhold i trafikken, hvordan man best kan få innsikt om hvorfor ulykker skjer og hvordan ulykker best kan forhindres.

Et faglig grunnsyn kan ikke begrunnes fullt ut i den forstand at man en gang for alle kan vise at det er riktig eller galt. Det finnes ikke ett bestemt faglig grunnsyn som er absolutt "riktig" og et annet som er absolutt "galt". Men dette betyr ikke nødvendigvis at alle faglige grunnsyn kan likestilles. Noen oppfatninger er bedre begrunnet enn andre. I dette kapitlet legger vi fram våre hovedoppfatninger om følgende spørsmål:

-   Hvorfor skjer trafikkulykker? Hvilke forklaringstyper og årsaksbegreper er mest fruktbare? Hvilke praktiske slutninger kan man trekke av innsikt om ulykkesårsaker?

-   Er trafikkulykker et selvregulerende problem, som helt og holdent utvikler seg uavhengig av myndighetenes tiltak? Hvorfor endrer trafikantene atferd som følge av enkelte trafikksikkerhetstiltak?

-   Hvilken rolle spiller opplevd trygghet og utrygghet i trafikken? Er falsk trygghet et problem?

-   Hva er det beste målet på trafikksikkerhet? Hvordan bør endringer i ulykkestall tolkes? Hvilken verdi har risikotall?

-   Hvordan kan ulykkene reduseres? Hvilke praktiske slutninger kan man trekke av kunnskap om virkninger av ulike tiltak? Hvilke hovedretninger kan man velge mellom for å redusere ulykkestallene?

Spørsmålet om hvordan man best kan undersøke virkningene av trafikksikker­hetstiltak og hvilke metodekrav som bør stilles til slike undersøkelser krever en mer inngående drøfting. Denne drøftingen er gjennomført i kapittel 5.

til toppen

4.2 Ulykkesårsaker eller risikofaktorer?

Betydningen av kunnskap om hvorfor ulykker skjer. En utbredt oppfatning fram til ca 1960 var at man ikke kunne bekjempe trafikkulykker effektivt uten å kjenne "trafikkulykkenes egentlige årsaker". En slik oppfatning kom bl a til uttrykk i den første stortingsmeldingen om trafikksikkerhet i Norge (Justisdepartementet, St meld 83, 1961-62, Om tiltak for å fremme trafikksikkerheten), hvor det heter:

     "En grundig planlegging av tiltakene for å hindre trafikkulykker er av stor betydning dersom en skal oppnå gode resultater. Skal planleggingen bli effektiv, er det nødvendig å kjenne og analysere de problemer i trafikken som tiltakene kan rettes mot. Et slikt planleggingsarbeid er det i dag ikke mulig å gjennomføre helt tilfredsstillende. En har ennå ikke tilstrekkelig kjennskap til trafikkulykkenes egentlige årsaker og følgelig heller ikke hvilke botemidler som er de beste. Som regel er det et kompleks av årsaker som virker sammen ved trafikkulykker og gjør det vanskelig å vurdere betydningen av de enkelte årsakselementer."

Det er en selvfølge at man må vite noe om årsakene til et problem for å kunne løse det. Men det er ingen selvfølge at man alltid kan få fullstendig sikker og entydig kunnskap om årsaker. Det er heller ingen selvfølge at de årsaker man finner, lett kan fjernes eller bringes under menneskelig kontroll. Dette betyr ikke nødvendig­vis at det er håpløst å finne virkningsfulle tiltak mot trafikkulykker. Men slike tiltak må virke over et meget bredt spektrum. Tiltakene må rettes mot alle faktorer som produserer ulykker og skader eller øker deres alvorlighetsgrad.

Ulykkeskommisjoner og faktorer som medvirker til ulykker. Etter større ulykker med fly, skip og tog er det vanlig å nedsette ulykkeskommisjoner. Slike kommisjoner har som oppgave å undersøke i detalj de mulige årsakene til en enkelt ulykke.

Trafikkulykker blir som regel ikke undersøkt av ulykkeskommisjoner. Men det er gjort en del forsøk med bruk av ulykkeskommisjoner til å etterforske trafikk­ulykker. I Norge er slike forsøk gjort blant annet i Hedmark, Rogaland og Østfold (Muskaug 1988, Midtland 1992). Ulykkeskommisjonen i Østfold med repre­sentanter fra Vegkontoret, Biltilsynet, politiet og fylkeslegen undersøkte i detalj 16 ulykker hvor tunge kjøretøy var innblandet (Muskaug 1988). Slik beskriver kommisjonen hendelsesforløpet ved en av ulykkene den undersøkte (ulykke nr 15):

     "Eneulykke hvor trekkvognen på et vogntog veltet i en meget skarp venstre­sving. Krysset hvor velten skjedde er oversiktlig. Trafikanten skulle (svinge til venstre inn på en påkjøringsrampe i et toplankryss) og under denne svinge­bevegelsen veltet trekkvognen ut av kjørebanen på høyre side. Det var ingen andre trafikanter med i trafikksituasjonen da ulykken skjedde."

Ulykkeskommisjonen peker i sin rapport på en rekke faktorer som kan ha medvirket til ulykken:

1   Svingen hvor vogntoget veltet var meget krapp (kurveradius 10-15 meter) og dreide 115 grader.

2   Hovedvegen gjennom krysset går i kurve. Dette medfører et uheldig tverrfall for kjøretøy som skal svinge til venstre. Det var ikke innlagt eget tverrfall for venstresvingbevegelsen.

3   Teoretisk beregnet veltehastighet for et kjøretøy med samme dimensjoner som det forulykkede vogntoget i en kurve med radius 10-15 meter er ca 21 km/t.

4   Føreren var uheldig med sporvalget gjennom kurven. Dette medførte at kurve­radius kom ned mot 10 meter, ikke opp mot 15 meter som ved et gunstigere sporvalg.

5   Da føreren merket at kjøretøyet begynte å krenge, forsøkte han å rette det opp. Dette mislyktes, da tilhengeren i vogntoget hang seg fast i en stein på ca 25 kg som lå i vegkanten.

6   Føreren hadde forholdsvis liten erfaring med å kjøre vogntog og oppfattet ikke kurven som farlig.

Alle disse faktorene kan ha medvirket til ulykken. Det er umulig å utpeke en bestemt av dem som avgjørende. Å spørre etter årsaken til ulykken er derfor meningsløst. Ulykken var, som de fleste andre, et resultat av et sett av med­virkende årsaker som tilsammen var tilstrekkelige til å utløse den.

Med årsaken til en hendelse mener man ofte en nødvendig eller tilstrekkelig betingelse for hendelsen. Et slikt årsaksbegrep kalles deterministisk, fordi det forutsetter en lovmessig og logisk entydig forbindelse mellom årsak og virkning. Men ingen av de faktorene som ifølge ulykkeskommisjonen medvirket til ulykken, kan oppfattes som nødvendige eller tilstrekkelige betingelser for den.

Ta nå f eks den krappe kurven som var en medvirkende årsak til ulykken. Krappe kurver er ikke en nødvendig betingelse for trafikkulykker, siden det også skjer slike ulykker på rette vegstrekninger. Krappe kurver er heller ingen til­strekkelig betingelse for trafikkulykker, siden de fleste som kjører gjennom en krapp kurve ikke blir utsatt for trafikkulykker.

Det samme gjelder de andre mulige medvirkende årsakene til ulykken som ulykkeskommisjonen peker på. Føreren hadde tidligere kjørt med vogntog i den samme kurven uten å velte. Kurven var like krapp, kjøretøyet like tungt, den teoretiske veltehastigheten like lav og føreren like uerfaren da, som da ulykken skjedde.

Enhver ulykke skyldes derfor et unikt sett av medvirkende årsaker. Det finnes like mange ulike sett av ulykkesårsaker som det finnes ulykker. Men det betyr ikke at enhver risikofaktor forekommer like ofte som enhver annen. Noen risiko­faktorer forekommer oftere enn andre og er viktigere.

Et statistisk årsaksbegrep - risikofaktorer. Ulykkeskommisjoner har lært oss at vi sjelden kan trekke sikre og entydige slutninger om hva som var den viktigste eller utløsende årsak til en enkelt trafikkulykke. Ulykken kan bare forklares ved å trekke inn en lang rekke mulige medvirkende faktorer.

Det store antall trafikkulykker har likevel gjort det mulig både i Norge og andre land å bygge opp store datamengder, der mange opplysninger om hver ulykke kan bearbeides statistisk. På denne måten har man fått kjennskap til en del faktorer som går oftere igjen ved ulykker enn andre. Det kan være faktorer knyttet til veg­utformingen, vær- og føreforholdene, kjøretøyene eller trafikantene. En del slike faktorer som vi kjenner forholdsvis godt til, er omtalt i kapittel 3 om ulykker og risikoforhold i vegtrafikken.

Risikofaktorer er alle faktorer som øker sannsynligheten for ulykker. Ved å studere slike faktorer får vi innsikt i hvilke forhold som frambringer unormalt mange ulykker. Jo flere risikofaktorer som opptrer samtidig, desto større er sann­synligheten for en ulykke. Hvilke risikofaktorer som opptrer samtidig, kan delvis bero på tilfeldigheter, delvis på dårlig vegutforming og delvis på trafikantenes atferd. Jo flere risikofaktorer vi kjenner, desto bedre kan vi forutsi ulykkestall. Men vi kan aldri forutsi den enkelte ulykke nøyaktig i tid og rom. Akkurat når og hvor en ulykke inntreffer, kan avhenge av tilfeldigheter.

I trafikksikkerhetsforskningen arbeider vi derfor med et statistisk årsaksbegrep: risikofaktorer. For å unngå misforståelser som kan oppstå når man bruker ulike årsaksbegreper om hverandre, bruker vi i denne boken konsekvent begrepet risikofaktor. Det er en faktor som øker sannsynligheten for en ulykke eller skade. Slike faktorer må ikke oppfattes som nødvendige eller tilstrekkelige betingelser for ulykker.

Skyld, ansvar og årsak er ikke det samme. I offentlig debatt om årsaker til tra­fikkulykker hevdes det av og til at "80-90% av ulykkene skyldes menneskelig svikt" eller "feilhandlinger fra føreren side". Slike utsagn kan tilsynelatende underbygges med resultater fra ulykkeskommisjoner, som ofte peker på ulike feilhandlinger fra trafikantenes side som en utløsende faktor ved trafikkulykker.

En mulig tolkning av hva som menes med at "80-90% av ulykkene skyldes menneskelig svikt", er at vegtrafikkloven eller trafikkreglene er brutt ved 80-90% av ulykkene. Et slikt resultat er ikke overraskende. Det kan f eks tenkes at en bilfører har kjørt mot rødt lys, overtrådt fartsgrensene, kjørt forbi på en strekning der dette ikke er tillatt osv. Vi vet at brudd på trafikkreglene er meget vanlig. I de fleste tilfeller fører ikke slike lovbrudd til ulykker. Men at lovbrudd kan påvises ved svært mange ulykker er hevet over tvil.

For å plassere det rettslige ansvaret for en ulykke, må politiet undersøke om det er begått noen lovbrudd i forbindelse med ulykken. En klar plassering av det rettslige ansvaret er som regel nødvendig for å avgjøre eventuelle erstatnings­spørsmål uten at tvister oppstår. Men å undersøke de rettslige ansvarsforholdene ved ulykker er ikke det samme som å undersøke "årsakene" til ulykken. Når førerne holdes rettslig ansvarlige for de aller fleste ulykker, betyr det derfor ikke uten videre at de viktigste risikofaktorene bak ulykkene er knyttet til egenskaper ved førerne.

Vi kan selvfølgelig si at trafikantene burde beherske enhver trafikksituasjon, uansett ytre faktorer. Det er trafikantenes plikt og ansvar etter loven. Det er å legge hele ansvaret for å unngå ulykker til trafikantene. Det er en moralsk og juridisk vurdering. En slik vurdering kan vi som forskere hverken bekrefte eller benekte. Vi må skille mellom vurderinger av skyld og ansvar, som er nyttige og nødvendige i rettslig sammenheng, og undersøkelser om risikofaktorer, som er nyttige og nødvendige når vi vil vite hvordan ulykker oppstår og kan unngås.

Menneskelige faktorers rolle ved ulykker. Alle trafikkulykker har på en eller annen måte sammenheng med trafikantenes atferd og det som styrer denne. Det er nesten alltid mulig å peke på konkrete feilhandlinger, eller uheldige handlings­valg, som trafikantene har utført kort tid før ulykken inntraff (Grime 1987, Nordquist, 1988). Mange slike feilhandlinger, f eks det at man glemmer å se i dødvinkelen, gir tegn i feil retning ved sving osv, er normale. Ingen trafikanter er ufeilbarlige og i de fleste tilfeller fører feilhandlingene ikke til ulykker. Men når en ulykke først har skjedd, er det i ettertid lett å utpeke slike feilhandlinger som "utløsende årsaker" til ulykken. Eksempelvis påpekte ulykkeskommisjonen i Østfold som undersøkte den velteulykken med et vogntog som vi omtalt foran at føreren valgte et uheldig spor i kurven. Hadde han tatt en større sving kunne kanskje ulykken vært unngått. Lignende resultater er typiske for ulykkes­kommisjoner. Rumar (1985) og Broughton (1996) har sammenstilt resultatene av ulike dybdestudier av medvirkende faktorer ved ulykker, utført av ulykkes­kommisjoner. Resultatene er gjengitt på figur G.4.1.

Figur G.4.1: Prosentandel medvirkende faktorer ved ulykker ifølge dybdestudier utført av ulykkeskommisjoner

Figur G.4.1 viser at menneskelige faktorer ble regnet som utløsende ved 68% av ulykkene. Tas også ulykker der menneskelige faktorer sammen med andre faktorer ble ansett for å ha medvirket til ulykken, blir andelen 91,5%. Treat (1980) gir eksempler på hva som menes med menneskelige faktorer som utløser ulykker:

1   Observasjonsfeil

     Et eksempel på en slik feil, er at trafikanter ikke har sett hverandre før ulykken skjedde. Dette er en meget vanlig utløsende faktor ved ulykker (Rumar 1990).

2   Beslutnings- og handlingsfeil

     Trafikantene velger feil handling for å unngå ulykken, f eks panikkbremser på glatt føre og mister styringen i stedet for å styre unna uten å låse hjulene.

3   Manglende reaksjon

     Trafikantene reagerer ikke i det hele tatt før ulykken, f eks fordi de har sovnet eller er sterkt beruset og ute av stand til å handle rasjonelt.

Andre feilhandlinger kan f eks være feilbedømmelse av tid og avstand og feil prediksjon av andres handlinger. Slike feil forekommer svært ofte ved trafikk­ulykker. Av dette vil mange kanskje slutte at det er trafikantene man må gjøre noe med for å unngå trafikkulykker. Dette er av flere grunner en feilslutning. Grime (1987) sier det slik, i en kommentar til britiske dybdestudier av ulykker:

     "Menneskelige faktorer var til stede ved omlag 95% av ulykkene. Det er kanskje ikke overraskende, siden trafikanter er innblandet i alle trafikkulykker og det nesten alltid er mulig å tenke seg noe trafikantene kunne ha gjort for å unngå ulykken. Men, når vi tenker på tiltak, så er ikke de mest effektive tiltakene nødvendigvis knyttet til den dominerende utløsende faktor ved ulykker, men kan ligge på et annet område. Menneskers atferd kan ofte påvirkes lettere med veg- og trafikktekniske tiltak enn med opplæring eller politikontroll. Veg- og trafikktekniske tiltak kan bidra betydelig til å redusere ulykkene når trafikantene ikke mestrer trafikkmiljøet."

Kort sagt: Det er ikke tilstrekkelig å fastslå at en ulykke ble utløst av førerens feilhandling. Vi må også spørre hvorfor feilhandlingen ble begått. Det kan tenkes at mye av forklaringen på feilhandlinger i trafikken ligger i at trafikksystemet i gitte situasjoner stiller for høye krav til menneskes yteevne. Blir systemet for komplisert, vil selv de best utrustede trafikanter fra tid til annen begå fatale feil. I dag er menneskets hovedoppgave i trafikken å gjøre det som er for vanskelig for teknikken. Problemer vi ikke finner gode tekniske løsninger på, overlater vi til trafikantene å løse selv.

Begrepet feilhandling blir i ulykkeskommisjoner ofte knyttet direkte til hva trafikantene foretar seg. Det at en ulykke kunne ha vært unngått dersom f eks eiendommen ikke hadde hatt avkjørsel rett ut i en trafikkert hovedveg eller dersom gangfeltet hadde vært bygget som et opphøyd gangfelt med fortausutvidelse, blir vanligvis ikke betraktet som en "feil" ved vegutformingen eller trafikk­reguleringen. Veger og trafikkreguleringer tas ofte for gitt og man konsentrerer seg ensidig om hvordan trafikanten tilpasser seg til systemet. De menneskelige faktorers bidrag til ulykker er mer betydningsfullt jo bedre et anlegg er rent teknisk. På f eks motorveger er mange feilmuligheter bygget bort. Motorveger har ikke kryss i plan med andre veger, ikke overraskende kurver, ikke gang- og sykkeltrafikk, osv. De ulykker som likevel skjer på slike veger må derfor i stor grad tilskrives menneskelige faktorer.

For det andre er det viktig å skille mellom ulike typer feilhandlinger. Det er ikke sikkert at alle typer feilhandlinger bidrar like mye til å skape ulykker. På grunnlag av en inndeling utviklet av Reason (1990), har Parker, Reason, Manstead og Stradling (1995) undersøkt om det er noen sammenheng mellom hvor ofte en fører gjør ulike typer feil i trafikken og førerens ulykkesrisiko (ulykker pr kjørt km). De skilte mellom tre typer feilhandlinger: (1) Bevisst valgte lovbrudd, (2) Feilhandlinger og (3) Lapsuser ("slips and lapses"). Et eksempel på det første er promillekjøring. Et eksempel på en feilhandling er at man overser en kryssende fotgjenger når man skal svinge av fra en hovedveg til en sideveg. Et eksempel på en lapsus er at man forveksler betjeningsorganer og f eks slår på vindusviskeren i stedet for retningsviseren.

Parker med flere fant at bevisste lovbrudd økte ulykkesrisikoen, men at det ikke var noen sammenheng mellom feilhandlinger eller lapsuser og ulykkesrisiko (når man hadde kontrollert for kjønn, alder, årlig kjørelengde og hyppigheten av bevisste lovbrudd). Dette funnet illustrerer to viktige poeng. For det første må de fleste feilhandlinger folk gjør i trafikken betraktes som ufrivillige, og, i noen grad, tilfeldige. For det andre fører ikke enhver slik feilhandling til at ulykkesrisikoen øker. Dersom feilhandlingene er tilfeldig fordelt mellom trafikanter (men ikke nødvendigvis f eks mellom ulike trafikkmiljøer), er det faktisk ingen grunn til å tro at de skal ha noen sammenheng med den enkelte trafikants ulykkesrisiko, selv om man finner at det er begått feilhandlinger forut for de aller fleste ulykker.

Dette viser to grunnleggende begrensninger ved dybdestudier av ulykker ved hjelp av ulykkeskommisjoner som middel til å avdekke faktorer som medvirker til ulykker. For det første: slike studier mangler en kontrollgruppe, det vil si et studium av normal trafikk, ikke bare av ulykker. Man kan dermed ikke si om f eks bestemte feilhandlinger er overrepresentert i ulykker eller ikke. For det andre: fordi det mangler en kontrollgruppe, kan man heller ikke skille mellom tilfeldige og systematiske "årsaker" til ulykker. Det er dermed en fare for at man lager overbestemte forklaringer, i form av lange lister over mulige medvirkende fak­torer, hvor kanskje bare noen har hatt betydning for ulykken.

Normale og unormale ulykker. Perrow har lansert begrepet "normale ulykker" (Perrow 1984). Men det mener han ulykker som skjer under normal drift av et system og uten at det har skjedd noe unormalt på forhånd og uten at de inn­blandede har oppført seg spesielt uforsiktig. Han hevder at de fleste ulykker er normale, også ulykker som i massemediene fremstilles som svært unormale, f eks Three Mile Island ulykken ved et kjernekraftverk i USA i 1979.

Det er rimelig å anta at de fleste trafikkulykker er normale i denne forstand. De skjer i fullt dagslys under gode kjøreforhold med vanlige trafikanter som ikke er påvirket av alkohol og heller ikke har begått grove lovbrudd som utløste ulykken. Når to biler kolliderer i et kryss, er grunnen ofte ytterst triviell: de så ganske en­kelt ikke hverandre i tide (eller i det hele tatt). Å overse noe er et normalt men­neskelig feilgrep. Det indikerer ikke nødvendigvis noen kriminell hensikt eller en unormalt lav yteevne. De to bilene som kolliderer befinner seg simpelthen på galt sted til feil tid. Hadde den ene bilen tilfeldigvis kommet noen sekunder senere, ville ulykken sannsynligvis ha vært unngått.

En unormal ulykke er en ulykke som bevisst risikotaking må antas å ha bidratt vesentlig til. Ulykker under kappkjøring med bil er unormale, for de fleste bilister kappkjører ikke med hverandre. Noen mennesker liker å utsette seg for risiko. De er spenningssøkere. Hvor mange spenningssøkere det er, og hvor utsatte de er for ulykker, drøftes i neste avsnitt.

Tiltakene må rettes mot risikofaktorer som vi kan gjøre noe med. Selv om nesten alle ulykker kan sies å ha sammenheng med trafikantenes feilhandlinger, er det ikke nødvendigvis bare trafikantene vi bør forbedre for å unngå ulykker. Mange tiltak kunne ha bidratt til å unngå velteulykken med vogntoget som er omtalt foran:

-   Utretting av den krappe kurven kunne gitt bedre plass til å svinge, og dermed stilt mindre krav til førerens sporvalg gjennom kurven.

-   Innlegging av tverrfall for venstesvingbevegelsen i kurven kunne ha gjort veltefaren mindre avhengig av kjøretøyets fart.

-   Bedre vegvedlikehold, slik at den steinen hengeren hang seg fast i hadde vært fjernet, kunne ha gjort det lettere å rette opp vogntoget da det begynte å krenge.

-   Innbygging av en styreavhengig fartskontroll i vogntoget, slik at farten ikke kunne overstige et visst antall km/t når rattutslaget oversteg en viss vinkel, kunne ha gjort det fysisk umulig å kjøre bilen så fort at den kunne velte på normalt vegunderlag.

-   Ombygging av vogntoget, slik at tyngdepunktet ble lavere over bakken, kunne ha redusert veltefaren.

-   Bedre opplæring av vogntogførere, slik at disse kjente veltefaren bedre, kunne ha fått føreren til velge et annet spor eller kjøre saktere i kurven.

Hver for seg kan disse tiltakene redusere sannsynligheten for slike ulykker, men ingen av dem kan garantere at en slik ulykke ikke vil gjenta seg. Hvert av tiltakene er rettet mot en av de risikofaktorene ulykkeskommisjonen pekte på. Bare ved å gjennomføre alle tiltakene kan sannsynligheten for slike ulykker reduseres vesent­lig. Først da angriper vi alle risikofaktorene samtidig.

Hvilke risikofaktorer er det lett å gjøre noe med og hvor stor rolle spiller disse for ulykkestallet? Fridstrøm (1996) har foreslått å dele inn faktorer som påvirker ulykkestallene i fire grupper med hensyn til deres styrbarhet:

1   Utenfra gitte drivkrefter

     Dette er forhold som vanskelig kan styres av norske myndigheter i det hele tatt. Eksempler på slike faktorer er været, oljeprisen (på verdensmarkedet), inter­nasjonale økonomiske konjunkturer og folkemengden etter kjønn og alder.

2   Samfunnsforhold utenfor samferdselssektoren

     Dette er generelle trekk ved det norske samfunnet som i begrenset grad kan påvirkes av myndighetene. Eksempler er disponibel inntekt, sysselsetting, bo­setting og næringsutvikling.

3   Faktorer på samferdselssektoren som påvirker trafikkmengden

     Eksempler på slike faktorer er førerkortinnehav, bilparkens størrelse og sam­mensetning, vegstandarden, kollektivtilbudet og drivstoffprisene. Disse fak­torene kan til en viss grad påvirkes med samferdselspolitiske tiltak.

4   Faktorer som påvirker risikonivået ved en gitt trafikkmengde

     I denne gruppen finner vi de aller fleste risikofaktorer som har vært knyttet til ulykker, herunder alle de faktorer som er omtalt i kapittel 3 og mange flere. Noen av disse faktorene kan påvirkes med trafikksikkerhetstiltak, andre er det vanskelig å gjøre noe med.

I en undersøkelse av faktorer som påvirker ulykkestallene i de nordiske land (Fridstrøm, Ifver, Ingebrigtsen, Kulmala og Krogsgård Thomsen 1993, 1995) har man forsøkt å tallfeste hvor mye en del av disse faktorene bidrar til å forklare variasjonen i antall personskadeulykker pr måned i norske fylker. Opplysninger om 18 fylker i årene 1973-1986 ble brukt. Figur G.4.2 viser de viktigste resultater av undersøkelsen. Figuren oppgir hvor mye de undersøkte faktorene bidro i perioden 1973-1986 til å forklare variasjonen i antall personskadeulykker mellom fylker og måneder i Norge.

Figur G.4.2 viser at trafikkmengden er den viktigste forklaringsfaktoren for variasjon i ulykkestall mellom fylker og måneder. Trafikkmengden, målt ved driv­stoffomsetningen, forklarer alene 2/3 av variasjonen i ulykkestall. Vel 8% av variasjonen i antall personskadeulykker mellom fylker og måneder er rent tilfeldig og lar seg ikke forklare ved hjelp av noen statistisk analyse. Ukjente faktorer, som ikke inngår blant dem som er undersøkt, samt endringer i reglene om rapportering av trafikkulykker, forklarer hver ca 5% av variasjonen i ulykkestall. Resten for­klares av værforhold og dagslysets lengde, fylke, måned og en generell tendens til synkende ulykkesrisiko i den undersøkte perioden.

Figur G.4.2. Bidrag fra ulike faktorer til forklaring av variasjon i personskade-ulykker mellom fylker og måneder i Norge 1973-1986. Kilde: Fridstrøm med flere 1993

Resultatene av denne analysen gir tilsynelatende ingen plass for trafikksikkerhets­tiltak og deres eventuelle bidrag til å forklare ulykkesutviklingen. Men man kan ikke av dette slutte at trafikksikkerhetstiltakene ikke har virket i denne perioden. For det første inngikk det ikke opplysninger om noen trafikksikkerhetstiltak i denne undersøkelsen. En undersøkelse kan bare si noe om virkninger av faktorer som inngår i undersøkelsen, ikke om virkninger av andre faktorer. For det andre studerte man i denne undersøkelsen variasjonen i ulykkestall mellom fylker og måneder. Trafikksikkerhetstiltak som virker noenlunde likt i alle fylker og som ikke gir seg spesielle utslag i noen måneder, vil ikke skape noen variasjon i ulykkestall mellom fylker og måneder. Deres virkninger vil være konstante og vil dermed ikke kunne fanges opp i analysen. Det er grunn til å tro at en del trafikk­sikkerhetstiltak er av denne karakter. Det gjelder spesielt utbedringer av vegnettet, som er gjennomført i alle fylker, men som hver måned kun berører en liten andel av vegnettet og ulykkene. De månedsvise virkninger av slike utbedringer i hvert fylke er ganske enkelt for små til å fanges opp i denne typen analyse. Men i landet som helhet kan virkningene likevel bli betydelige når de ses over flere år.

til toppen

4.3 Trafikkulykker som selvregulerende problem: teorier om    risikolikevekt og atferdstilpasning (risikokompensasjon)

Teorien om risikolikevekt - en generell teori til forklaring av ulykker? De siste 15-20 årene har det i internasjonal trafikksikkerhetsforskning vært en livlig dis­kusjon om ulike modeller som er ment å forklare hvorfor ulykker skjer og om mulighetene for å formulere en generell teori til forklaring av ulykker. Den som har gått lengst i retning av å foreslå en generell teori til forklaring av ulykker, er den kanadiske forskeren Gerald Wilde. Han har lansert en teori om risikolikevekt ("risk homeostasis theory"), som i korthet går ut på at den eneste faktoren som på lang sikt kan føre til at antallet ulykker pr tidsenhet kan reduseres, er at ønskene om sikkerhet i befolkningen forsterkes.

Hovedtrekkene i Wildes teori (Wilde 1982, 1986, 1988, 1994) er fremstilt på figur G.4.3. Figuren viser de viktigste forhold som ifølge Wilde påvirker ulykkes­tallene.

Figur G.4.3: Wildes teori om risikolikevekt. Kilde: Wilde 1994, figur 4.1

Utgangspunktet er at Wilde antar at trafikantene hele tiden tilpasser sin atferd på grunnlag av en sammenligning av opplevd og ønsket risiko (boksene a og b). Hvis det er et avvik, tilpasses atferden, slik at dette avviket forsvinner. Wilde forutsetter med andre ord at trafikantene ikke ønsker å ferdes med en ubehagelig høy eller lav opplevd risiko, men vil bringe den opplevde risikoen i samsvar med sin ønskede risiko gjennom atferdstilpasninger (boksene c og d). Eksempler på slike til­pasninger, er at de fleste senker farten når det snør og vegen er glatt eller øker oppmerksomheten når de nærmer seg et kryss eller en kurve. Atferdstilpasningene påvirker det faktiske ulykkestall (boks e), som etter en tid igjen påvirker det opplevde risikonivå (linje f).

Hvilket risikonivå trafikantene ønsker blir bestemt av hvordan de vurderer nytte og kostnader (fordeler og ulemper) ved ulik atferd (boks 1). Her vil det være store individuelle forskjeller. Noen tolererer ikke risiko i det hele tatt, andre er mer villige til å utsette seg for risiko. Hvor stor risiko trafikantene opplever, avhenger både av det faktiske ulykkestall og av trafikantenes evner til å oppfatte farer i trafikken (perseptuelle ferdigheter, boks 4). Atferdstilpasningen er påvirket av trafikantenes kognitive ferdigheter (boks 2) og kjøreferdighetene (boks 3).

Av modellen ser man ønsket atferd (boks c), atferdstilpasning (boks d), faktisk ulykkestall (boks e) og opplevd risiko (boks b) er knyttet sammen i et kretsløp. Hvis trafikantene opplever at risikoen er senket, f eks fordi de har kjøpt nye pigg­dekk, vil de sette opp farten, eller på annen måte tilpasse atferden til sitt ønskede risikonivå. Det ønskede risikonivå (boks a) er den eneste variabel i modellen som står utenfor kretsløpet. Av dette slutter Wilde at det eneste som kan føre til at antallet ulykker blir varig redusert, er at det ønskede risikonivået senkes, eller, sagt med andre ord, at folks ønsker om å unngå ulykker forsterkes. Kort sagt påstår Wilde at ethvert samfunn har det ulykkestall innbyggerne i samfunnet ønsker å ha, hverken mer eller mindre.

Wildes modell har utløst en omfattende internasjonal diskusjon (Slovic og Fischhoff 1982, Graham 1982, Lund og Zador 1984, Evans 1985, 1991, Haight 1986, McKenna 1985, 1988, Summala 1988, Howarth 1988, OECD 1990, Elvik 1991A, Evans og Graham 1991, Hoyes og Glendon 1993, Underwood, Jiang og Howarth 1993, Bjørnskau 1994B, Bjørnskau og Fosser 1996, Fosser, Sagberg og Sætermo 1996, Sagberg, Fosser og Sætermo 1997). Det er ikke anledning til å gå detaljert inn på denne diskusjonen her. De hovedsynspunkter som de fleste forskere deler når det gjelder Wildes teori om risikolikevekt, kan oppsummeres slik:

1   Wildes teori er ikke mulig å avsanne. Hvis man finner at et tiltak ikke reduserer antall ulykker, kan Wilde si at dette er i samsvar med hans teori, fordi folk tilpasser atferden til et lavere risikonivå slik at ulykkestallet blir som før. Hvis man derimot finner at ulykkestallet går ned, kan Wilde hevde at dette kan forklares ved at ønsket risikonivå er redusert. Det finnes derfor ikke noe resultat som fører til at man forkaster teorien. Teorien kan forklare ethvert utfall like godt og har dermed egentlig ingen forklaringsverdi. Den kan heller ikke predikere trafikanters adferdstilpasning.

2   Man kan velge å oppfatte Wildes teori som en påstand om at ingen tiltak virker. I så fall er teorien gal. Det finnes mange eksempler på trafikksikkerhetstiltak som har redusert antall ulykker og/eller skadegraden ved ulykker.

3   Wilde forteller ikke hvordan det "ønskede risikonivå" skal måles og hvordan dette best kan påvirkes. Dette blir derfor en udefinert sekkepost hvor alt man ikke klarer å måle kan plasseres.

De fleste er likevel enig om at Wilde har pekt på vesentlige forhold i sin teori og at ikke alle trafikksikkerhetstiltak virker slik man skulle vente. Det er ingen tvil om at styrken i folks ønsker om å unngå ulykker har stor betydning både for deres atferd i trafikken og for de muligheter myndighetene har for å gjennomføre tiltak for å redusere antall ulykker. Jo sterkere ønskene om å unngå ulykker er, desto kraftigere tiltak er det mulig å iverksette for å forebygge ulykker.

I Wildes teori er imidlertid styrken i ønskene om å unngå ulykker (ønsket risikonivå, boks a i figur G.4.3) upåvirket av de faktiske ulykkestall og deres ut­vikling over tid. Det er neppe en rimelig antakelse. Det viser seg at interessen for trafikksikkerhet øker når ulykkestallene, og særlig antallet drepte, går opp. Når tallene synker, går også interessen for trafikksikkerhet ned.

Teori om atferdstilpasning og betingelser for slik tilpasning. Wildes forsøk på å formulere en generell teori til forklaring av ulykker har ikke lykkes. En mer be­grenset teori, er teorien om atferdstilpasning, eller risikokompensasjon. Denne teorien går ut på at trafikantene tilpasser atferden til risikoforhold og trafikk­sikkerhetstiltak i større eller mindre grad, men ikke nødvendigvis på en slik måte at de risikoforhold eller tiltak som utløser atferdstilpasningen blir fullstendig kom­pensert og dermed ikke får noen virkning på ulykkestallene, slik Wilde hevder. Logikken i denne teorien er vist på figur G.4.4.

Figur G.4.4: Logikken i teorien om atferdstilpasning (risikokompensasjon)

Det antas at ethvert trafikksikkerhetstiltak er ment å påvirke ulykkene ved å på­virke en eller flere risikofaktorer som øker antall ulykker eller forverrer skade­graden (risikofaktorer tiltaket er ment å virke gjennom). I tillegg til disse faktorene kan et trafikksikkerhetstiltak ha utilsiktede virkninger på en eller flere andre risi­kofaktorer som påvirker ulykkene eller skadegraden. Dersom disse risikofaktorene påvirkes i ugunstig retning, kan dette helt eller delvis oppveie den gunstige på­virkningen av de risikofaktorer tiltaket er ment å virke gjennom. Det er slike kom­penserende endringer i andre risikofaktorer enn dem tiltaket primært er ment å virke gjennom som kalles risikokompensasjon. Begrepsskjemaet som ligger til grunn for figur G.4.4, er utviklet av Evans (1985, 1991).

La oss konkretisere skjemaet med et eksempel. Vegbelysning er ment å virke på ulykkene ved å gjøre det lettere å oppdage andre trafikanter og gjenstander i mørke. Oppdagelsesavstanden i mørke er den risikofaktor vegbelysning er ment å virke gjennom. Den virkningen vegbelysning ville ha på ulykkene dersom bare oppdagelsesavstanden ble påvirket og trafikantene ikke endret atferd, kalles in­geniøreffekten av tiltaket. Ingeniøreffekten er den øverste pilrekken i figur G.4.4.

Sett at vegbelysning også fører til at trafikantene kjører fortere og senker opp­merksomheten. Slik atferdsendringer er ikke tilsiktede og kan føre til at veg­belysning får en mindre virkning på ulykkene enn tiltaket ellers ville ha fått. At­ferdsendringene kan kalles atferdseffekten av tiltaket og går gjennom den nederste pilrekken i figur G.4.4. Nettoeffekten av et tiltak er bestemt både av ingeniør­effekten og atferdseffekten og retningen og styrken i disse effektene.

Mye av forskningen om atferdstilpasning i trafikken har tatt sikte på å belyse hvorfor atferdstilpasning forekommer noen ganger, men ikke andre, og å beskrive bedre formene for atferdstilpasning. En form for atferdstilpasning som trolig er viktig, men som er svært vanskelig å studere, er endret oppmerksomhet hos trafi­kantene. Lavere oppmerksomhet vil ikke nødvendigvis vise seg på lett observer­bare måter. Den fører f eks ikke nødvendigvis til at farten endres.

I et strategisk instituttprogram har TØI undersøkt betingelsene for atferds­tilpasning i trafikken og formene for slik tilpasning. I dette forskningsprogrammet ble bilføreres atferdstilpasning til vegbelysning, ABS-bremser (blokkeringsfrie bremser) og kollisjonsputer undersøkt. I tillegg ble betingelsene for atferds­tilpasning drøftet mer generelt. Det antas at betingelsene for at atferdstilpasning skal oppstå, blant annet er (Bjørnskau 1994B):

1   Tiltaks synlighet

     Tiltak som fører til synlige forbedringer som trafikantene tror senker ulykkes­risikoen, er mer utsatt for risikokompensasjon (atferdstilpasning) enn tiltak som ikke fører til synlige forbedringer. Eksempel: Vegoppmerking antas å være mer utsatt for atferdstilpasning enn ettergivende rattstamme.

2   Om tiltaket er ulykkes- eller skadereduserende

     Tiltak som reduserer ulykkesrisikoen, er mer utsatt for risikokompensasjon enn tiltak som reduserer skadegraden ved ulykker. Eksempel: ABS-bremser antas å være mer utsatt for atferdstilpasning enn kollisjonsputer.

3   Om trafikantene på forhånd har kompensert for de risikofaktorer tiltaket er ment å virke gjennom eller ikke.

     Dersom trafikantene allerede har tilpasset atferden til den risikofaktor tiltaket er ment å påvirke, er tiltaket mer utsatt for risikokompensasjon enn dersom slik tilpasning ikke har funnet sted: Eksempel: Periodisk kontroll av lette biler må antas å være mer utsatt for atferdstilpasning enn vegbelysning, fordi trafi­kantene synes å kompensere for tekniske feil og mangler, slik at ulykkes­risikoen ikke øker, men de tilpasser ikke atferden til mørke på en slik måte at risikoøkningen i mørke forsvinner.

4   Størrelsen på ingeniøreffekten

     Jo større ingeniøreffekten er, desto mer sannsynlig er atferdstilpasning. Eksempel: Det er mer sannsynlig at forbedring av bilers hovedlykter (som forutsettes brukt som kjørelys) fører til atferdstilpasning ved mørkekjøring enn ved kjøring i dagslys.

5   Muligheten for å oppnå økt nytte

     Et tiltak kan bare bli utsatt for atferdstilpasning dersom det er mulig å endre atferd på en måte som trafikantene opplever som nyttig eller behagelig. Eksempel: Det er vanskelig å tenke seg en atferdstilpasning til bomanlegg ved planoverganger mellom veg og jernbane som vil øke trafikantens nytte. Å kjøre i siksak mellom bommer som er nede er svært farlig og kan dessuten føre til skader på bilen, dersom man er borti bommene. De aller fleste vil neppe oppleve dette som noe nyttig eller behagelig. Å sette ned oppmerksomheten, slik at man reagerer seinere, er heller ingen fordel, da det bare fører til at man må bremse ubehagelig kraftig for å stanse ved bommen.

I forskningsprogrammet ved TØI ble en del av disse antakelsene undersøkt. Man fant blant annet at trafikantene tilpasser atferden til vegbelysning ved å øke farten i mørke og redusere oppmerksomheten (Bjørnskau og Fosser 1996). Videre fant man at atferden ikke påvirkes av kollisjonsputer, men at førere av biler med ABS-bremser holder kortere avstand til forankjørende enn førere av biler uten ABS-bremser (Fosser, Sagberg og Sætermo 1996).

Kan atferdstilpasning forklare manglende virkning av en del trafikksikkerhets­tiltak på ulykkene? Blant de trafikksikkerhetstiltakene som beskrives i denne boken, finner man både tiltak som ifølge foreliggende undersøkelser reduserer antall ulykker og tiltak som ifølge foreliggende undersøkelser ikke gjør det. Til den sistnevnte gruppen av tiltak hører f eks gang- og sykkelveger, vanlig re­asfaltering av en veg, legging av lyse vegdekker og grunnleggende bilfører­opplæring. Kan atferdstilpasning blant trafikantene forklare at disse, og andre, tiltak ikke fører til færre ulykker?

Svaret på dette spørsmålet er i de fleste tilfeller "ja", men i mange tilfeller med en del forbehold. Ja, det kan selvsagt alltid tenkes at atferdstilpasning forklarer den manglende virkning på ulykkene av et tiltak. Men svært ofte er slik atferds­tilpasning mangelfullt dokumentert. Ett av de få eksemplene på en undersøkelse hvor man klart fant at atferdstilpasning forekom, er Amundsens (1983) under­søkelse av lyse vegdekker. Slike vegdekker førte til økt fart, særlig i mørke.

Dessverre er slik dokumentasjon en sjeldenhet. Det er f eks ingen som har vist at den manglende ulykkesnedgangen på steder hvor det er merket opp kantlinjer skyldes atferdstilpasning hos trafikantene. Vi kan ikke utelukke det, men vi vet ikke om dette er forklaringen på at man ikke kan påvise noen nedgang i ulykkene.

Atferdstilpasning behøver ikke nødvendigvis å føre til at et tiltak mister hele sin virkning på ulykkene. Eksempelvis reduserer vegbelysning antall personskade­ulykker i mørke med ca 30%. Det er en stor virkning. Kanskje vil derfor få tro at dette tiltaket er utsatt for atferdstilpasning. Men det er det. Figur G.4.5 viser resultatene av TØIs undersøkelse av bilføreres fartstilpasning på en vegstrekning hvor det ble satt opp vegbelysning.

Figur G.4.5: Endring av gjennomsnittsfart ved oppsetting av vegbelysning. Kilde: Bjørnskau og Fosser 1996

Figur G.4.5 viser gjennomsnittsfarten i km/t på rett veg og i kurver, i dagslys og mørke, før og etter at vegbelysning ble satt opp. Farten økte i mørke, særlig på rett veg. Hvis man bruker fartsutviklingen fra før- til etterperioden i dagslys som kontrollgruppe, kan netto fartsøkning i mørke beregnes til ca 3% både på rett veg og i kurver. En slik fartsøkning vil isolert sett øke antall personskadeulykker med ca 6%. Undersøkelsen viste dessuten at bilførere var mindre oppmerksomme på belyst veg enn på ubelyst veg.

Økningen i oppdagelsesavstand til bestemte gjenstander i mørke, målt under kontrollerte forhold, kan brukes som et mål på ingeniøreffekten av vegbelysning. Ifølge Ketvirtis (1977), øker oppdagelsesavstanden fra høyst 50-75 meter med riktig innstilte nærlys på bilen som eneste lyskilde til ca 250 meter når vegen har vegbelysning av den kvalitet som kreves på riksveger i Norge (lysintensitet på 1-2 candela pr kvadratmeter). Dersom man tar utgangspunkt i en kjørefart på 78 km/t , 1 sekunds reaksjonstid og en friksjonskoeffisient på 0,8, er stopplengden ca 52 meter. Det gir en økning av sikkerhetsmarginen fra 75 - 52 = 23 meter før vegbelysning til 250 - 52 = 198 meter etter vegbelysning. Ingeniøreffekten av vegbelysning tilsvarer med andre ord en potensiell ulykkesnedgang i mørke på minst 80%. Den faktiske ulykkes­nedgang er på ca 30%. Dette tyder på at vegbelysning er utsatt for en betydelig atferdstilpasning, som bidrar til å redusere, men ikke fjerne, tiltakets virkning på ulykkene.

Det er likevel sjelden at det er mulig å beregne hva atferdstilpasning betyr for et tiltaks virkning på ulykkene på denne måten. For det første er ingeniøreffekten av mange tiltak ukjent eller umulig å beregne. For det andre er forekomsten av atferdstilpasning i mange tilfeller dårlig dokumentert. For det tredje vet man ikke, heller ikke når det gjelder vegbelysning, hvilken form for atferdstilpasning som har størst betydning. Er det økt fart eller redusert oppmerksomhet? Det eneste man kan forvente å tallfeste, er i beste fall den samlede virkning av alle former for atferdstilpasning, ikke delbidragene fra de enkelte former for slik tilpasning.

til toppen

4.4 Trafikanters trygghet og utrygghet: et problem med mange sider

Hva er trygghet? Med trygghet menes folks følelse av sikkerhet, det vil si hvordan de subjektivt opplever ulykkesrisiko i trafikken. Hvor høy tror folk at ulykkesrisikoen er, og hvor ubehagelig føler de at den opplevde ulykkesrisikoen er? Svaret på dette sammensatte spørsmålet er et uttrykk for folks trygghet. Trygghet har med andre ord to dimensjoner: (1) folks opplevelse av hvor farlig det er i trafikken og (2) folks følelse av ubehag eller engstelse knyttet til farer i trafikken.

Utrygghet i trafikken i Norge. Hvor trygge er folk flest i trafikken i Norge? Det vet vi forholdsvis lite om, og de undersøkelser som finnes om dette er til dels nokså gamle. Schioldborg (1979) stilte et utvalg av bilførere og fotgjengere et åpent spørsmål om hvordan de opp­levde dagens trafikk. Karakteristikken "farefull" ble nevnt av 13% av bilførerne, 19% av fotgjengere som hadde førerkort for bil og 24% av fotgjengere som ikke hadde førerkort for bil.

Hvoslef (1980) spurte trafikanter i Haugesund om de følte seg utrygge i trafikken. 45% svarte ja, 23% svarte at de av og til følte seg utrygge, 30% svarte at de ikke følte seg utrygge og 2% visste ikke. Andelen som svarte ubetinget ja på spørsmålet om utrygghet var 54% blant kvinner og 35% blant menn. Hvoslef ba også trafikantene om å nevne spesielt farlige steder i Haugesund. Figur G.4.7 viser sammenhengen mellom antall ganger et sted ble nevnt og antall registrerte ulykker (sum personskadeulykker og materiellskadeulykker) på stedet for de 21 stedene som ble nevnt oftest. Antall ganger disse ble nevnt som spesielt farlige varierte mellom 7 og 42. Ulykkestallet på stedene varierte mellom 1 og 29.

Figur G.4.7 viser at det bare er en svak sammenheng mellom hvor ofte et sted ble nevnt som spesielt farlig og antall ulykker på stedet. De steder trafikantene opplever som spesielt farlige er med andre ord ikke nødvendigvis de stedene hvor det skjer flest ulykker.

Figur G.4.7: Sammenheng mellom antall ganger et sted ble nevnt som spesielt farlig og antall ulykker på stedet i Haugesund. Kilde: Hvoslef 1980, tabell 6.10

Johansson og Naeslund (1986) utførte en lignende undersøkelse i Uppsala. For fire ulike utvalg av førere fant de korrelasjonskoeffisienter på mellom 0,02 og 0,08 mellom subjektive anslag på fare på bestemte steder og faktisk ulykkestall, det vil si praktisk talt ingen sammenheng i det hele tatt.

Vaa (1991) analyserte sammenhengen mellom bilisters skaderisiko i norske fylker og deres oppgitte grad av utrygghet i de årlige spørreundersøkelsene om trafikantenes syn på Statens vegvesens vedlikeholdspolitikk. Gjennomsnitts­resultater for 19 fylker ble brukt. Sammenhengen mellom opplevd utrygghet og faktisk risiko var -0,04, det vil si praktisk talt ingen sammenheng. Vaa påpeker at det er grunn til å tvile på om dette resultatet har noen verdi, både på grunn av problemer ved måling av utrygghet og fordi beregningen av sammenhengen mellom risiko og utrygghet ble gjort med fylker, ikke førere, som enhet.

Folk flest bygger sine oppfatninger av risiko på en rekke egenskaper ved risikokilden (Brun 1991, 1995). Mens fagfolk betrakter en risiko som høy eller lav ut fra et rent statistisk risikonivå, trekker folk flest også inn andre aspekter ved risikoen i sine vurderinger. Blant disse er frivillighet i eksponering for risikoen, grad av personlig kontroll over den, katastrofepotensialet ved ulykker og hvor kjent eller tilvant risikoen er. Risiko for trafikkulykker vurderes av folk flest som en delvis frivillig risiko med en forholdsvis høy sannsynlighet for å være dødelig.

En viktig side ved utrygghet i trafikken, er utrygghet på andres vegne. Køltzow (1986) har lansert begrepet omsorgsangst for å beskrive den angst mange mødre føler for sine barn når de leker på eller i nærheten av veger med biltrafikk. Be­grepet omsorgsangst fanger også opp den avmaktsfølelse mange mødre føler over­for trafikken; de opplever at de ikke kan gjøre noe for å bedre barnas sikkerhet annet enn å begrense deres frihet til å være ute å leke.

Utrygghet i trafikken må regnes som et problem dersom den begrenser livs­utfoldelsen eller fører til at folk avlyser reiser de har behov for, f eks ikke tør å la barna leke ute uten tilsyn eller ikke tør å gå i butikken for å handle. På den annen side er falsk trygghet i trafikken også et problem. Hvis folk undervurderer farene i trafikken og er uforsiktige, vil det skje ulykker. Gale oppfatninger om risikoen på ulike steder er også et problem. Ulykkene ser ikke nødvendigvis ut til å hope seg mest opp der hvor folk tror at det er farligst å ferdes.

Falsk trygghet og velbegrunnet utrygghet kan i enkelte tilfeller settes i for­bindelse med hverandre. Bilføreres feilaktige opplevelse av at det medfører lav risiko å kjøre i boligveger (falsk trygghet), kan være en medvirkende grunn til at de kjører så uforsiktig at mødre blir utrygge på barnas vegne.

Spenningssøking og risiko i trafikken. Folk varierer enormt i sin toleranse for risiko. Ytterpunktene dannes kanskje av mødre som bekymrer seg for barnas sik­kerhet på den ene siden og kjekke unge menn som oppsøker spenning og liker dristige handlinger på den andre siden.

Spørsmålet om førere som søker spenning i trafikken medvirker til mange trafikkulykker, har vært diskutert en del de siste årene. Begrepet spenningssøking ("sensation seeking") er lansert av Zuckerman (1979, 1991). Spenningssøkere er mennesker som har et spesielt sterkt behov for å oppleve spenning og som føler glede ved å ha kontroll i krevende og farlige situasjoner. Spenningssøkere vil derfor oppsøke farlige situasjoner, eller skape dem selv, og presse sin yteevne til grensen i slike situasjoner. Zuckerman har utviklet flere tester som kan brukes til å identifisere spenningssøkere.

I en undersøkelse blant 300 ungdommer, fant Moe og Jenssen (1990) at 15-20% av dem, flest gutter, kunne betraktes som spenningssøkere ut fra resultatene av Zuckermans test. Ungdommene gjennomførte en praktisk kjøreprøve på en bane. Prøven viste at spenningssøkerne kjørte fortest og mest dristig. Samtidig hadde denne gruppen best kjøreferdighet.

Jonah (1996) konkluderer en gjennomgang av 31 undersøkelser om sammen­hengen mellom spenningssøking og kjøreatferd med at de aller fleste av disse undersøkelsene viser at spenningssøkere kjører mindre forsiktig enn andre førere. Blant de mål på forsiktighet som er brukt i disse undersøkelsene er fart, alko­holpåvirkning og antall lovovertredelser.

Hvor stor andel av ulykkene som kan tilskrives spenningssøkere i trafikken, opplyser ikke disse undersøkelsene.

til toppen

4.5 Ulykker og risikotall som mål på trafikksikkerhet

Ulike definisjoner av trafikksikkerhet. Som nevnt i kapittel 3 om ulykker og risikoforhold i vegtrafikken, finnes det tre måter å definere trafikksikkerhet på med utgangspunkt i ulykkes- eller skadetall:

1   Trafikksikkerhet er forventet ulykkes- eller skadetall

     Med forventet ulykkestall eller forventet skadetall menes det gjennomsnittlige antall ulykker eller skadde personer pr tidsenhet i det lange løp ved uendret trafikkmengde og uendrede risikoforhold.

2   Trafikksikkerhet er befolkningens helserisiko i trafikken

     Med befolkningens helserisiko i trafikken menes antallet skadde eller drepte personer pr 100.000 innbyggere pr år.

3   Trafikksikkerhet er trafikanters skaderisiko pr kilometer de ferdes

     Trafikksikkerhet kan også defineres som antallet skadde eller drepte trafikanter pr personkilometer tilbakelagt i trafikken.

Ingen av disse tre definisjonene er nødvendigvis riktigere enn de andre. Hvilken definisjon man velger å bruke, avhenger langt på veg av hvilket problem man vil belyse. Alle tre definisjoner reiser en del tolkningsproblemer. Dette avsnittet drøfter noen av disse problemene.

Problemer ved tolkning av ulykkestall. Hvis vi definerer trafikksikkerhet som for­ventet ulykkestall, er det nærliggende å bruke det registrerte ulykkestallet som et mål på forventet ulykkestall. Det er to grunnleggende problemer med ulykkestall, som gjør at det registrerte ulykkestallet i et bestemt område i en viss periode ikke nødvendigvis er et godt mål på forventet ulykkestall. Disse to problemene er tilfeldig variasjon i ulykkestall og mangelfull ulykkesrapportering. Problemer knyttet til mangelfull ulykkesrapportering er drøftet i kapittel 3. Her drøftes hva som menes med tilfeldig variasjon i ulykkestall.

Det er viktig å skille mellom systematisk og tilfeldig variasjon i ulykkestall (Elvik 1988B). For å forklare forskjellen mellom systematisk og tilfeldig variasjon i ulykkene, er det utarbeidet en figur (G.4.8) som viser den tenkte ulykkes­utviklingen i et vegkryss gjennom åtte år.

I figur G.4.8 er de mørke prikkene registrert antall ulykker pr år i krysset. Første år registrerte man 1 ulykke, andre år 2, tredje år 0, osv. De lyse prikkene er det løpende gjennomsnittet av de årlige registrerte tallene. Det første året er dette lik registrert ulykkestall det året. Det andre året er dette gjennomsittet av de to første årene, dvs (1 + 2)/2 = 1,5. Det tredje året er det gjennomsnittet av de tre første årene, dvs (1 + 2 + 0)/3 = 1,0. Fjerde år beregnes gjennomsnitt for de fire første årene osv.

Figur G.4.8: Årlig registrert og gjennomsnittlig årlig (forventet) ulykkestall i et kryss gjennom åtte år

Vi kan se at det registrerte ulykkestallet ett bestemt år ikke nødvendigvis er representativt for det typiske, eller gjennomsnittlige, ulykkestallet i krysset i den perioden vi vet noe om. Gjennomsnittlig årlig ulykkestall ligger i hele perioden mellom 1,0 og 1,5. Årlig registrert ulykkestall varierer derimot mellom 0 og 3. Vi ser også at etterhvert som vi kjenner de registrerte ulykkestall for flere år, blir gjennomsnittsverdien pr år av disse tallene mer stabil og mindre påvirket av registrert ulykkestall ett enkelt år. Vi ser f eks at de 3 ulykkene som skjedde det fjerde året trakk opp gjennomsnittlig, årlig ulykkestall fra 1,0 til 1,5. De 3 ulykkene som skjedde det åttende året økte derimot bare gjennomsnittlig, årlig ulykkestall fra 1,0 til 1,25.

Hvis vi tenker oss at vi samler ulykkestall for det samme krysset for en svært lang periode, f eks 50 eller 100 år, vil gjennomsnittlig, årlig ulykkestall for denne perioden til slutt nesten ikke bli påvirket i det hele tatt av det registrerte ulyk­kestallet ett bestemt år. Det gjennomsnittstallet vi da kan beregne kalles forventet ulykkestall. Det er det gjennomsnittlige ulykkestall pr tidsenhet som kan ventes å skje i det lange løp ved uendret trafikkmengde og uendrede risikoforhold.

Men gjennom en så lang periode kan vi selvsagt ikke regne med at krysset har uforandret trafikkmengde eller på andre måter er uendret. Derfor vil det for­ventede ulykkestallet ikke være konstant i en så lang periode. I praksis kan vi derfor ikke bruke ulykkeshistorien i 50 eller 100 år i et enkelt kryss til å anslå kryssets forventede ulykkestall. Det samme gjelder selvsagt hvis det er en bil­førers forventede ulykkestall vi ønsker å beregne. Mange førere har ikke en så lang førerkarriere som 50 år.

Den sanne verdien av forventet ulykkestall for en bestemt enhet, for eksempel ett kryss eller en bilfører, er derfor alltid ukjent. Forventet ulykkestall kan ikke observeres direkte, men må beregnes. Den vanligste framgangsmåten for å be­regne forventet ulykkestall, er å studere et stort antall enheter (kryss, veg­strekninger, førere, kjøretøyer, osv) som varierer med hensyn til egenskaper som vi tror påvirker forventet ulykkestall. Vi forsøker da å påvise systematisk variasjon i ulykkestall og finne ut hva som kan forklare denne.

Vi sier at det er systematisk variasjon i ulykkestall når noen enheter (kryss, førere, biler, veger) har et høyere eller lavere forventet ulykkestall enn andre enheter av samme slag. Tilfeldig variasjon i ulykkestall er derimot variasjon i registrert ulykkestall fra år til år (eller for kortere perioder) omkring et stabilt gjennomsnittlig (= forventet) ulykkestall. La oss si at figur G.4.8 ble tegnet for 100 kryss. Da ville vi ha systematisk variasjon i ulykkestall mellom kryssene dersom gjennomsnittlig ulykkestall for f eks de 10 mest trafikkerte kryssene lå på 5 pr år, mens det for de 10 minst trafikkerte kryssene lå på 0,1 pr år. To sett av faktorer skaper systematisk variasjon i ulykkestall: trafikkmengde (eksponering) og risikofaktorer (faktorer som påvirker sannsynligheten for ulykker ved en gitt eksponering).

På grunn av den tilfeldige variasjonen i ulykkestall, betyr ikke enhver endring i registrert ulykkestall at også forventet ulykkestall er endret. Eksempelvis er en nedgang fra 280 drepte pr år til 250 ikke større enn at den kan skyldes tilfeldig variasjon. En nedgang fra 10.000 til 9.500 skadde er derimot så stor at den ikke utelukkende kan skyldes tilfeldigheter.

Som en tommelfingerregel kan den tilfeldige variasjonen i et ulykkestall settes lik kvadratroten til tallet. Det betyr at den tilfeldige variasjonen, regnet i prosent av ulykkestallet, er mindre jo større tallet er. Eksempelvis er den rent tilfeldige variasjonen i 10 ulykker lik ca 3 ulykker, det vil si vel 30%. Den tilfeldige variasjonen i 100 ulykker er lik 10 ulykker, det vil si 10%. Det området hvor den tilfeldige variasjonen vil ligge i 95% av tilfellene, fås ved å gange kvadratroten til ulykkestallet med 1,96. Dette området kalles et 95% konfidensintervall. Eksem­pelvis er 95% konfidensintervallet for et forventet ulykkestall på 10:

10 ±1,96 ·√10 = 10 ±1,96 ·3,16 = 10 ±6,2 = nedre: 3,8; øvre: 16,2.

I tillegg til den usikkerhet som skyldes tilfeldig variasjon i ulykkestall, er regis­trerte ulykkestall usikre som mål på forventet ulykkestall på grunn av mangelfull ulykkesrapportering og usikkerhet om rapporteringsgraden for ulykkene. Det er mulig å beregne hvor stor usikkerhet mangelfull ulykkesrapportering medfører dersom man kjenner gjennomsnittlig rapporteringsgrad og usikkerheten i denne (Hakkert og Hauer 1988). Slike beregninger er ikke gjort i Trafikksikkerhets­håndboken. Mange av de undersøkelser vi henviser til som gjelder virkninger av tiltak, er utenlandske. Rapporteringsgraden for de ulykker disse undersøkelsene bygger på, er som regel ukjent.

Befolkningens helserisiko i trafikken. Antallet skadde eller drepte i trafikken pr 100.000 innbyggere i et land avhenger av hvor mye befolkningen i landet reiser og av risikoen pr kilometer under reiser. Et land hvor motorkjøretøy er svært lite utbredt, kan følgelig ha en lav helserisiko knyttet til trafikk, selv om risikoen pr kjøretøy eller pr kilometer er svært høy. Dette fremgår av figur G.4.9, hvor antallet drepte pr 100.000 innbyggere (helserisiko) og pr 100.000 biler er vist for 10 land med svært ulikt motoriseringsnivå.

Figur G.4.9: Antall drepte i trafikken pr 100.000 innbyggere og pr 100.000 biler i 10 land i 1993. Kilde: World Road Statistics.

I 1993 hadde Brazil betydelig lavere helserisiko i trafikken enn Norge, 3,6 drepte pr 100.000 innbyggere i Brazil, mot 6,5 i Norge. Regnet pr 100.000 biler, var imidlertid risikoen betydelig høyere i Brazil enn i Norge, 40,2 drepte pr 100.000 biler, mot 14,2. India hadde i 1993 samme helserisiko i trafikken som Norge (6,6 mot 6,5 drepte pr 100.000 innbyggere), men en skyhøy risiko pr 100.000 biler (1.310,5 mot 14,2).

Hadde India i 1993 like bra trafikksikkerhet som Norge? Selv om helserisikoen var like lav som i Norge, vil de fleste trolig svare "nei" på spørsmålet. For regnet pr bil, utsatte man seg i India i 1993 for over 90 ganger så høy risiko som i Norge. En inder som bega seg ut i trafikken, utsatte seg med andre ord for en betydelig risiko.

I de vestlige, høyt motoriserte land regner man med at alle drepte i trafikken kommer med i offentlig statistikk. Men dette gjelder ikke nødvendigvis alle land i verden. Dessuten varierer definisjonen av en drept i trafikken. Mange utvik­lingsland regner bare med drepte på stedet, ikke drepte innen 30 dager, som de fleste vestlige land. Dermed blir tallene vanskelige å sammenligne.

Det er vanskelig å trekke noen praktiske konklusjoner av en høy helserisiko i trafikken uten å vite om den skyldes at risikoen pr kjøretøy er høy eller at be­folkningens reisevirksomhet er omfattende. Vurderingen av helserisikoen vil tro­lig også avhenge av hvor mye trafikken bidrar sammenlignet med andre døds­årsaker. Kort sagt gir ikke kunnskap om helserisikoen i trafikken i seg selv tilstrekkelig informasjon til å bedømme trafikksikkerheten og mulige tiltak for å bedre den.

Skaderisikoen pr kilometer i trafikken. Tradisjonelt har ulike mål på risiko defi­nert med utgangspunkt i trafikkarbeid (kjøretøykilometer) eller transportarbeid (personkilometer eller tonnkilometer) vært betraktet som de beste definisjoner av trafikksikkerhet. Det har vært forutsatt at virkningen av eksponering på antall ulykker kan fjernes ved å regne risiko pr kjørt kilometer eller pr personkilometer.

Denne forutsetningen er ikke riktig (Hauer 1995). De fleste risikomål som er definert pr kjøretøykilometer eller pr personkilometer har en betydelig ikke-linearitet, det vil si at forutsetningen om at antallet ulykker er uavhengig av kjørelengden eller reisemengden ikke holder stikk. Figur G.4.10 viser et meget iøynefallende eksempel på dette, hentet fra Norge.

Figur G.4.10. Sammenhengen mellom månedlig kjørelengde og ulykkesrisiko for menn og kvinner i alderen 17-19 år. Kilde: Upubliserte data fra pågående evaluering av ny fører­opplæring, Sagberg 1997.

På figur G.4.10 er månedlig kjørelengde avsatt vannrett, antall ulykker pr kjørt kilometer avsatt loddrett. Dersom risikoen var uavhengig av kjørelengden, skulle kurvene på figur G.4.10 ha vært vannrette og fulgt den gjennomsnittlige risikoen for både kvinner og menn. De to risikokurvene er imidlertid langt fra vannrette. De viser at risikoen pr kjørt kilometer synker sterkt når antallet kjørte kilometer øker. Dette gjelder både for kvinner og for menn. For de fleste kjørelengder har kvinner lavere ulykkesrisiko enn menn. Kurven for kvinner ligger derfor under kurven for menn i diagrammet. Likevel har kvinner høyere gjennomsnittlig ulyk­kesrisiko pr kjørt kilometer enn menn. Den heltrukne vannrette linjen viser gjen­nomsnittlig risiko for kvinner (71 ulykker pr million kjørt kilometer), den hel­trukne loddrette linjen viser deres gjennomsnittlige kjørelengde (500 km pr måned). De tilsvarende stiplede linjene viser gjennomsnittlig ulykkesrisiko blant menn (60 ulykker pr million kjørt kilometer) og deres gjennomsnittlige kjøre­lengde (890 km pr måned).

Dersom man i dette tilfellet bare kjente gjennomsnittlig kjørelengde og risiko for kvinner og menn, ville man feilaktig konkludere med at kvinner har høyere risiko enn menn. Dette viser hvilke fallgruver som kan skjule seg bak gjen­nomsnittlige risikotall for grupper hvor risikoen kan variere innenfor gruppen. Det viser også at risikotall i seg selv kan ha begrenset informasjonsverdi som mål på trafikksikkerhet. Ulykkestallet er ikke alltid proporsjonalt med eksponeringen.

Derfor er hverken ulykker, helserisiko eller trafikkrisiko alene noe tilfreds­stillende mål på trafikksikkerhet. Det mest generelle målet på trafikksikkerhet, er forventet antall skadde personer. Det mest generelle mål på risiko, er helserisiko. Disse målene på trafikksikkerhet er derfor de beste, noe som vil bli begrunnet i neste avsnitt.

til toppen

4.6 Prinsipper for bedring av trafikksikkerheten

Antallet skadde og drepte personer i trafikken er et resultat av trafikkmengden, antallet ulykker og ulykkenes alvorlighetsgrad. Disse tre hoveddimensjonene er fremstilt i figur G.4.11. Antallet skadde personer i trafikken kan reduseres på følgende måter.

Figur G.4.11: Antallet skadde i trafikken er et resultat av trafikkmengde, ulykkes-risiko og skaderisiko

1   Ved å redusere befolkningens reisevirksomhet og omfanget av varetransport,

2   Ved å redusere trafikkmengden, det vil si antallet kjøretøy i bevegelse i trafikken,

3   Ved å redusere ulykkesrisikoen, det vil si gjøre ulykker mindre sannsynlige for hver kilometer man ferdes,

4   Ved å redusere sannsynligheten for skader, gitt at man blir innblandet i en ulykke.

Det mest generelle mål på trafikksikkerhet er følgelig forventet antall skadde personer. Dette målet er mest generelt, fordi det er sluttresultatet av alle leddene i årsakskjeden. Helserisiko er også et mer generelt mål på risiko enn trafikkrisiko, fordi helserisiko også fanger opp (det vil si er bestemt av) omfanget av be­folkningens reisevirksomhet.

Store og små inngrep. De ulike måtene å redusere antallet skadde personer i trafikken på, innebærer ulike grader av inngrep i trafikksystemet og befolkningens handlefrihet. Minst inngrep medfører rent skadereduserende tiltak, som tar sikte på å gjøre skader mindre sannsynlige eller mindre alvorlige ved et gitt antall ulykker med et gitt skadepotensiale. Slike tiltak kan være rent passive, som ettergivende rattstamme eller ettergivende lysmaster, eller kreve en handling fra trafikantens side, som det å ta på seg en hjelm eller et bilbelte.

På det neste trinnet finner vi ulykkesreduserende tiltak, som tar sikte på å redusere antallet ulykker ved en gitt trafikkmengde og en gitt trafikksammen­setning. Med trafikksammensetning menes trafikkens fordeling mellom transport­midler. Blant de ulykkesreduserende tiltakene kan vi også skille mellom "passive" og "aktive" tiltak. Passive ulykkesreduserende tiltak krever ingen atferdsendring eller aktiv handling fra trafikantens side. Et eksempel på et slikt tiltak er veg­belysning. De fleste ulykkesreduserende tiltak krever imidlertid atferdsendringer, f eks medfører signalregulering at trafikantene må være oppmerksomme på sig­nalene og stanse når det er rødt lys, gang- og sykkelveger må brukes for å virke etter hensikten, fartsgrenser medfører et annet fartsvalg, osv.

Tiltak som griper inn i folks frihet til å velge transportmiddel eller til å reise så mye de vil, vil normalt bli oppfattet som de mest restriktive. Slike tiltak har hittil i liten grad vært brukt for å redusere antallet skadde personer i trafikken.

Fra kunnskap til handling. Denne boken beskriver omlag 120 tiltak som kan brukes for å redusere antallet ulykker og antallet skadde personer i trafikken. Disse tiltakene er svært ulike på mange måter som har betydning for hvordan de kan eller bør brukes. Det er derfor sjelden opplagt hvilke praktiske konsekvenser som bør trekkes av kunnskap om de virkninger tiltakene har på antallet ulykker eller skader. Dette kan vises med noen eksempler.

Eksempel 1: Envegsregulering av veger. Envegsregulering av veger og gater er et effektivt ulykkesreduserende tiltak. Det koster lite og er derfor på papiret et meget lønnsomt tiltak. Men betyr dette at tiltaket også har et stort potensielt bruks­område? Sannsynligvis ikke. De fleste vil uten videre innse at man ikke kan envegsregulere et stort antall veger og gater, spesielt ikke hovedveger (man envegsregulerer ikke Ev 6 fra Oslo til Trondheim). Envegsregulering kan bare brukes i relativt korte gater, der ulempene ved kun å ha atkomst fra den ene retningen ikke blir for store. Kort sagt: Kunnskap om tiltakets virkning på ulykkene og dets kostnader og lønnsomhet har i seg selv ingen åpenbare praktiske konsekvenser. Andre momenter, som undersøkelser av tiltakets virkning på ulyk­kene ikke sier noe om, må trekkes inn i vurderingen.

Eksempel 2: Nedsettelse av fartsgrensen i spredtbygd strøk. En nytte-kostnads­analyse (Christensen 1993) viser at det er samfunnsøkonomisk lønnsomt å redu­sere fartsgrensen i spredtbygd strøk fra 80 til 70 km/t. I nytte-kostnadsanalysen inngikk virkninger både på ulykker, framkommelighet og miljøforhold. Men følger av dette at fartsgrensen bør nedsettes? Nei, ikke nødvendigvis. Beregninger (Elvik 1997C) viser at en vesentlig større trafikksikkerhetsgevinst kan oppnås ved å intensivere kontrollvirksomheten slik at trafikantene respekterer dagens farts­grense enn ved å sette ned fartsgrensen. Kort sagt: Man kan ikke ta standpunkt til om et bestemt tiltak bør iverksettes uten å ha tenkt over om det finnes andre og bedre tiltak. Selv om et tiltak isolert sett er lønnsomt, kan andre tiltak være enda mer lønnsomme. Dessuten vil lønnsomheten til et bestemt tiltak ofte avhenge av hvilke andre tiltak som er gjennomført.

Eksempel 3: Gang- og sykkelveger. Ifølge de undersøkelser vi bygger på, kan man ikke hevde at gang- og sykkelveger vanligvis reduserer antall personskadeulykker. Betyr dette at bygging av gang- og sykkelveger er bortkastet og bør opphøre? Nei, på ingen måte. For det første kan tiltaket ha gunstige virkninger på andre forhold, blant dem gang- og sykkeltrafikkmengden, fotgjengeres og syklisters framkom­melighet, trygghet og behovet for skoleskyss. Man må vite noe om virkningene på disse forholdene før man trekker noen praktisk konklusjon. For det andre kan sannsynligvis virkningen av gang- og sykkelveger på ulykkene bli gunstigere dersom man, i videste forstand, hever standarden på tiltaket (bedre utforming, bedre vedlikehold, osv). Moralen er nok en gang at et tiltaks virkning på ulykkene, eller mangelen på en slik virkning, må settes inn i en videre sammenheng før man kan trekke noen praktiske slutninger.

Noen vil, på bakgrunn av disse eksemplene, kanskje spørre: Ja, det er greit at vi må sette ethvert tiltak inn i en større sammenheng før vi bestemmer om og hvordan vi skal bruke det. Men hvilken sammenheng skal tiltaket settes inn? Kan ikke forskningen gi veiledning om dette? Nei, forskningen kan ikke gi noen opp­skrift på hvilken trafikksikkerhetspolitikk man skal føre, det vil si hvilke tiltak man skal satse på og hvor mye man skal satse på dem.

Men, vil noen kanskje innvende, er ikke nytte-kostnadsanalyser nettopp en slik oppskrift på hvilken politikk man skal føre? Nei, de er ingen oppskrift, men de gir informasjon som er relevant for dem som har ansvaret for å utforme, vedta og iverksette trafikksikkerhetspolitikken. Det nytte-kostnadsanalyser først og fremst gir informasjon om, er hvilke tiltak som er mest og minst effektive ut fra visse økonomiske kriterier. Men disse økonomiske kriteriene er ikke nødvendigvis full­stendige som beslutningsgrunnlag. Svært ofte vil andre hensyn enn de rent økonomiske også bli tillagt vekt. Disse spørsmålene vil bli nærmere drøftet i kapittel 6.

til toppen