交通部近日公布2025年1至2月全台交通事故統計資料，30日內死亡（A30）人數為469人，為近六年同期最低，尤以行人死亡62人，更創下自2008年以來的最低紀錄。這項進展不僅反映政府對道路安全政策的積極投入，也體現交通部自近年逐步轉向以A30為主體統計基準的正確政策方向。
然而，值得關注的是，「A1死亡數據」（事故發生24小時內死亡人數）至今仍在部分警政機關與績效考核體系中佔據主導地位，甚至淪為交通執法成果的主要指標。此一狹隘的統計框架，不僅低估事故實際損害，更可能掩蓋制度性問題，使交通安全治理落入「即死數字管理」的陷阱。
A1數據：統計便捷，卻忽視實質風險
A1數據雖具即時性，便於行政通報與媒體報導，但其統計範圍僅限於24小時內死亡個案，無法反映事故後續可能導致死亡或重傷的實際情況。舉例而言，年長行人遭撞重傷，撐過兩日後仍不治，便不列入A1統計，儘管其死亡明顯與交通事故相關。
這種統計思維，讓部分風險高但救治成功的場域被誤判為「安全」，而醫療資源不足地區則可能因送醫不及反而「數據難看」，導致資源錯置。當政府僅依A1評估交通風險，政策便無法觸及深層問題，例如交通設計缺陷、道路視距不足、行人空間不足等。
A1無法呈現工程與教育成效
交通安全是跨部門政策議題，工程與教育介入往往需中長期觀察，難以在24小時死亡率中立即顯現。許多教育措施如提升防禦駕駛觀念、促進禮讓行人等，成效通常呈現在事故發生率下降或傷害程度減輕，而非直接減少「即死」個案。
若將A1作為教育與工程政策的成效指標，將導致評估失真。事實上，交通部近年推動行人地獄改善計畫與高齡交通安全倡議，正是基於A30數據對族群與場域風險的完整揭露，而非仰賴僅呈現「死在幾小時內」的表面數字。
A30數據揭示深層風險，是政策更具前瞻的依據
交通部此次公布的A30統計顯示，機車與高齡族群死亡人數占比近九成，顯示台灣交通事故仍高度集中於特定族群與交通工具；另如台東、南投、雲林等地的每十萬人口死亡率及行人死亡率皆高，反映出非都會地區在醫療、道路設計與交通設施等方面的長期不足。
這些系統性風險，唯有透過A30這類涵蓋更完整事故生命週期的數據，才能被準確辨識與解決。事實上，A30已逐漸成為許多先進國家交通安全評估的標準，因其更能反映事故的實質影響與結構性風險，也有助於跨部門政策整合。
建議：以A30為核心，建立多元風險治理體系
筆者建議，政府在交通安全政策上應明確以A30為核心指標，並推動以下三項配套改革：
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全面建立A30主導的政策評估體系，避免單一A1數據誤導施政方向。
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強化傷害嚴重度指標（如AIS分級）與非致命事故資料庫建置，揭示重傷與後遺症帶來的隱性社會成本。
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導入行為性指標作為教育與宣導成效衡量依據，如禮讓行人率、戴安全帽率、闖紅燈比率等，建立更科學的評估機制。
交通安全，不應只是冷冰冰的數字競賽
我們不能讓「是否死在24小時內」這一道人為的時間界線，決定一場事故的政策價值與社會重視度。真正的交通安全應聚焦於風險辨識、資源分配與制度改善，而非僅僅圍繞即死數據起舞。
交通部近年推動以A30為基礎的統計體系，正是邁向科學治理、以人為本的正確方向。期待未來在跨部門協調下，台灣能建立一個真正以風險治理為核心的交通安全政策架構，邁向「零死亡願景」。
文:范振家/管理學博士
（文章僅代表作者觀點，不代表Newtalk新聞立場。）
