目前大家均已认识到数据的质量和可用性的重要性。数据决定了决策过程，尤其是当预算有限的时候更是如此。丹麦和日本建立了负责数据采集与分析的专门分离机构，以便更专注地进行问题识别、确定适宜目标，筛选优先级别和调整费用计划。数据也可以用来把道路运输系统的目标转换成测量质量的度量，并用于检测，这样就可以使计划、项目、措施的定期测评变为可能。
例如，对每一例死亡案件都进行深入研究，以检查其是否本来可以避免。有时，这些研究不一定关注碰撞为什么会发生，而是关注为什么会导致这样一个结果（为什么会死人）。系统设计者会召集相关责任者（如在牵扯重型车的事故里与此相关的载重车司机）一起讨论可能的解决方案和实施方法，然后再由各责任方签的意向声明中予以确认。这是瑞典采用的一种“OLA”过程（客观数据、解决方案列表、签名的行动计划：Objective data，List of solutions and Addressed action plans）。
无论是为了制定可执行的道路安全目标，还是识别干预措施的优先级别，或者检测项目运行的有效性，建设全面的数据采集与分析系统是一个最基本的前提。数据库里最重要的部分是碰撞事故描述统计数据，高质量的数据库还包括必要的补充性信息，如相关人口统计信息、交通容量等背景信息，以便生成安全性能指数。
性能指数也可以被当作中期目标（如安全带使用率、超速与闯红灯数量）。除此之外，基础设施指数数据（如具有碰撞危险的路段长度、平均行进速度等）也很重要。
做深度数据分析可以更好地理解以往的道路安全成就，同时也可以根据观察到的及希望的趋势，对降低伤亡率的目标进行评估。这些评估不是以往降低率的简单自然延伸，而是预测各种确凿的趋势对整体安全系统的影响度。制定干预措施的时候，数据的可信度与质量是核心问题。即使在安全性良好的国家，也需要付出一定的努力才能把警方的碰撞事故报告与医院数据联系起来，以提高数据的质量和完整一致性，尤其是对有生还者的重伤事故更需如此。
2013年11月，40多个国家的道路安全专家在布宜诺斯艾利斯参加了IRTAD/OISEVI（Interna- tional Road Traffic and Accident Database（IRTAD/Ibero-American Road Safety Observatory）联合研讨会，专门讨论数据采集与分析如何为道路安全政策设计发挥出关键工具的作用［17］。
IRTAD和OISEVI成员就以下12项推荐实践达成了共识。
（1）可靠的、与背景关联的事故数据是理解、评估与监测道路安全问题的性质与程度、制定有抱负并可执行的安全目标及实施有效政策的最基本要素。
（2）道路安全分析需要具备最基本的数据组，不但应当包括安全数据，而且应当包括环境关联数据。尽管搜集数据的方法需要进一步研究，但目前可以确定数据可以在三个层面进行搜集：
①结果层面数据：包括各类交通使用者的死亡与受伤人数、道路类型、时间，等等；
②输出层面数据：包括性能指数，着重于道路使用者行为、车辆与基础设施的安全；
③环境关联数据：包括exposure data，如人口、各种道路使用者的每车公里行程等。
IRTAD建议各国还要采集道路碰撞事故成本信息、政策与实施质量信息。
（3）建议所有拉丁美洲和加勒比海国家改进数据系统，加入OISEVI组织并为本地的IRTAD组织（IRTAD LAC）做出贡献。为拉丁美洲和加勒比海地区设计的数据模型含有地区性网络功能和专用数据库，其被设计成一个学习工具类型，以便其可以在世界任何其他地区轻易复制。
（4）安全数据库应在国家级别上加以汇总，分析后由国家级领导机构进行公布发表。该机构应当有能力基于关键指数检测道路安全表现，并对干预进展和影响提供客观评估，然后将其提供给道路安全战略的设计与实施者。
（5）许多国家都在道路安全领导机构或者部门下设立了道路安全观察组织，专门负责数据的搜集与分析。这种模式已经被证实是一种良好的机制建设，可以展示道路安全的全貌，并刺激政策行动的诞生。但是，必须维护其客观性，否则很难得出令人信服的结论。
（6）应当定期检测与分析关键的道路风险指数（如驾驶员超速的频次、不带安全带的驾驶员和乘员的比例、酒驾比例、头盔使用率等）。这些结果应当定期公布，必要时应对已有战略进行调整。
（7）在广泛的范围内，需要理解道路安全表现与经济发展水平之间的关系，在长期与短期上理解其与商业周期的关系。很多经济指标会影响道路安全，如失业率、消费水平和生产水平。这些指标不但会影响交通容积（量与成分），而且会影响交通行为。对商业周期的观察表明，经济增长确实是和道路安全有连带关系的。一般而言，当经济增长放缓或失业率增加，道路交通中的死亡人数就会减少。但是，其中的机理还没完全被理解，需要对那些随意性关联进行进一步研究。
（8）国际组织应当致力于数据的协调统一，包括对主要指标的一般性定义。大多数国家目前采用30天定义交通死亡，故也强烈建议其他国家都照此执行。
（9）仅靠死亡数据是不能充分理解道路安全问题的，致伤碰撞的信息对更全面理解道路安全也是非常重要的，应当将越来越多的伤害信息在国际水平上进行比较。IRTAD建议将“道路交通严重伤害”定义为简化伤害等级系数MAIS（Maximum Abbreviated Injury Scale）［18］3级以上，也就是“MAIS3+”。尽管其已经得到了科学界多数人的认可，但还需要制定一种收集伤害数据的更通用性方法。其对低等级碰撞伤害（MAIS1、MAIS2）的分析也很有意义，尤其是需要从伤残调整生命年（DALYs）的角度看待伤害对社会的影响，为此需要采用通用的评价方法。
（10）警察数据仍将是道路碰撞事故统计的主体内容。但是，因为不充分报告和偏向性报告（如对不同种类的车辆有不同的判定），医院数据还应当与警察数据形成互补，这就需要在警察数据与医院数据之间建立一个链接。详细的链接过程信息可以参考IRTAD report“严重伤害者报告”。
（11）一些IRTAD国家高效利用一些工具成功预测了短期收效和长期趋势。鼓励在目标制定和相对于目标做表现评估时系统性地利用这些工具。
（12）在国家之间进行基准对比有助于促进本国道路的安全改善和国家互相之间进行经验分享。对标分析的方法与工具开发已经取得很大进展，目前正在朝一致性方法方向努力。
1988年，经合会组织OECD建立了IRTAD（国际道路交通与事故数据库：International Road Traffic and Accident Database），提供汇总类数据库，对国际范围的事故、受害人以及exposure data进行连续性搜集，由一个数据库和一个工作组构成。IRTAD数据库包含了29个国家的交通与事故数据及其他安全指数。IRTAD工作组是OECD的JTR（Joint Transport Research）和ITF（International Transport Forum）的长期持续工作组，由来自于知名的安全研究机构、国家道路与运输管理部门、国际性组织、大学、汽车联盟、机动车工业等方面的道路安全专家和统计学家构成，由Federal Highway Research Institute in Germany（BASt）维护。IRTAD的目标是包括尽可能多的国家，建立并维护一个高质量的道路安全信息数据库，目前（2015）的成员国有39个［19］。国际性的道路安全数据库除了IRTAD以外，IRF（International Road Federation）提供的世界道路统计（WRS：World Road Statistics），是唯一的全球性道路与车辆信息统计，2000版的WRS是根据189个国家提供的数据编辑而成的。汇总类数据包括碰撞事故数量、受伤与死亡人数、单位驾驶历程事故发生率、施工路段与夜间事故率，还包括了每种车辆类别的行驶里程。目前，已出版的最新版本为“WRS2014”。
联合国欧经会UNECE（Economic Commission for Europe）也发表了欧美56个国家的道路碰撞事故的汇总数据，包括欧经会成员国政府提供的基本统计［20］，归欧经会WP6工作组领导［21］。
数据库提供道路碰撞事故与伤亡的总体描述和发展趋势，同时提供更详细的统计数据，包括事故地点、时间、道路条件、伤害与死亡、酒精作用，车辆总体数据、每车行驶里程、各种年龄段人口分布等信息也包括在数据库里。
世界卫生组织WHO（World Health Organization）死亡率数据库［22］包含了目前194个成员国上报的官方汇总死亡率信息。数据库根据第9版与第10版“国际疾病分类”ICD（International Classification of Diseases）对死因进行定义。按年度与国家分类，这里能查找到每10万居民不同年龄与性别的死亡率，其中的一类是机动车交通碰撞。
其他各个国家的交通安全数据库信息如表11.1所示。
表11.1 各国交通安全数据库信息
对比各个地区的数据库可以发现，多数可利用的公路严重碰撞数据库里只包含汇总数据，这意味着全球性广泛对比只能以汇总数据为基础，而不能根据分类数据进行深入对比研究。这给国际合作研究也造成了一定困难，因为无法理解各个国家事故差异的根源所在。各个国家的数据库起始点不同，给研究事故—经济发展模式的关联与研究早期历史与趋势带来了很大困难。最重要的一点是，几乎所有数据库都限制对分类数据的访问。IRTAD数据库的分类数据访问权只限于成员国范围内。美国是全球唯一对分类数据不加任何限制的国家。各个国家向所属组织（如IRTAD）提交汇总数据的时候，汇总的方法是由国家内维护数据库的责任部门自行决定的，对基本概念的定义也有区别，例如很多国家采用定义死亡率的30天原则（将事故发生后30天之内的死亡事件都归因于车祸），有些国家采用24小时等其他标准。当然，采用30天原则比24小时原则会统计出更高的道路交通死亡率。有时，对“道路事故”的含义理解是不一致的。各国数据库里的事故相关因素很类似，但是一般都缺失以下信息：事故日期与时刻、事故类型、道路级别环境、道路类别与交通控制、标称速度限制。
国家之间的数据对比是制定本国道路安全政策的重要激励。由于概念定义与环境关联等原因，数据库之间的绝对量化数值往往没有对比性，这是目前道路安全国际合作的最大障碍。绝对的量化必须与环境数据联系在一起才有比较意义，如国家的居民总量、国家的车辆行驶总里程等。对绝对量的采集记录方式、碰撞、道路死亡、伤害程度、道路类别的定义也是因国而异。为增加数据的横向可比性，需要引入一些一致性的定义方法。
（1）死亡人数定义。可以采用每10万人口死亡率，也可采用单位交通容量或总行驶里程（机动能力）的死亡率，但是很多国家没有这个交通量的基数。交通容积可以用车辆总数或燃油总消耗量作为测量标量。另外一种方式是指数型表达，也就是把某年的道路死亡人数定为指数100，然后其他年份的伤亡人数照此标定表达。这种表达能够反映出自己国家安全措施的有效性和社会环境对安全的影响，但是很难对各国之间安全系统性能做比较衡量。每10万人口死亡率是目前比较有可比性的指标。
（2）道路碰撞事故定义。荷兰对道路碰撞的定义是：“在荷兰公共道路上发生的、导致物品受损与人员伤害并与至少一辆移动中车辆相关的交通事件。”这个定义以为行人相撞、滑板相撞、骑马相撞都不能算是交通事故，只有与“移动中车辆”（自行车、电单车、电动自行车或其他机动车）相撞才能被列为交通事故。美国FARS也规定只有涉及机动车才算是碰撞事故。对私人路面上发生的事故、自杀、自然原因引起的交通事故（如突发心脏病），各个国家的处理方法各不相同。
（3）道路交通事故死因界定。很多国家对事故死亡的定义是道路碰撞事故后30天之内发生的死亡（包括第30天），都被归因于由碰撞事故而引起（UN-ECE，1968；UN-ECE，1995）。另外有些国家只把事故当天死亡的人数记为事故致死。早期的统计一般都采用短期责任制，致使与现阶段的数据之间产生了不连续性。通常，统计学家根据概率分析结果用一个系数（见表11.2）来纠正各种计时与30天计时之间效果的差异。
表11.2 修正系数
续表
这个修正系数显然因国家而异，因为事后救助效率、医疗系统能力会影响这个系数的大小。例如，1993年后，西班牙开始采取不同的方法。他们观察到，事故后30天内重伤人员死亡大约占3%，准确的比例与交通形式有关（司机、乘员、行人），也和发生在城市还是发生在乡村有关。这个计算方法产生了额外的道路交通死亡数目，将这个数目除以原来的24小时计时统计数，得到的系数是1.15，每年在此上下波动。2005年以后，法国开始采用30天计时规则，根据2005年数据，将2004年的数据的系数修正为1.069［23］。对发展中国家的修正系数很难估计，因为那里有更多的当场死亡事故，只有很少的人在事故发生后1～30天才死亡，再加上公共卫生设施落后，只能用大概的系统1.15对其修正［24］。
（4）伤害程度定义。粗略地分，如果现场处理以后就能自行回家就叫轻微伤害。各国的分类习惯不太统一，如荷兰对伤害的大概分类是“住院治疗”“现场或医院门诊处置”和“其他轻伤”三类。如果需要住院，伤害程度则视后果而逐渐升级：住院治疗、必须从单位或者学校请病假（影响日常活动）、必须接受恢复治疗、承受永久性伤害、长久处于昏迷、30天后死于事故后果。法国将需要住院六天以上的伤害归类为重伤，其他国家伤害级别的判断完全交由警察判断，因此伤害统计数据很难互相对比。一些国际医院对此开展了基础研究，对住院的受伤人员进行客观观察，如Pendant和SafetyNet项目［25］，［26］。根据ICD第9版和第10版［http://www.who.int/classifications/icd/en/］，利用“简明伤害等级”AIS（Abbreviated Injury Scale）对伤害程度进行定义。这些研究发现，很多住院者只是住院观察，有时观察需要一周以上，最后也没有发现有任何伤害。目前看来，最大AIS（MAIS）是一个比较合适的指标，能清晰定义重伤和轻伤之间的区别，得到了IRTAD的推荐。目前，对碰撞事故的永久伤害、长期生理与心理后果还难以评价。
（5）道路类型与交叉路口类别。大多数的基础设施数据是没有国际可比性的，每个国家都使用自己的定义。SUNflower［12］和SafetyNet［27］项目试图探索通用的无歧义定义。SafetyNet推荐了一个9类定义体系，包括6种乡村道路和3种城市道路。
每个国家都有自己对机动能力的定义，其中包括：
（1）用车辆总数乘以年均行驶里程；
（2）基于燃油总耗量进行估计；
（3）路侧设施计数统计；
（5）机动能力调查。
当然，所用方法不同意味着不同的分解能力，例如，油耗指标难以分解出道路类型和驾驶员年龄，而驾驶行为对油耗的影响也很大。对使用率exposure的计算方法决定了对结果评估的不确定程度。
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