交通部近日公布2025年1至2月全台交通事故統計，整體A30死亡人數為469人，創下近六年同期新低，尤以行人死亡62人為2008年統計以來最低，顯示政府在交通安全上的各項政策介入已有初步成效。然而，值得關注的是，長期以來在台灣交通事故通報與成效評估中，「A1死亡數據」（事故發生後24小時內死亡）現階段仍被大量引用與依賴，甚至成為警政交通執法機關績效考核的重要依據，若我們繼續將A1數據作為交通安全治理的核心指標，將無可避免地錯估風險結構、忽略預防本質，甚至誤導施政優先順序。
A1數據過時，難反映事故真實影響
A1數據的最大問題，在於統計時間侷限於事故後24小時，無法涵蓋因傷勢嚴重而延遲死亡的個案。這種標準雖便於快速統計與媒體即時報導，但卻低估了事故造成的實質損害與社會成本。舉例而言，一名高齡行人遭機車撞擊，經搶救撐過24小時後不幸病故，依A1統計將不被計入死亡數。這樣的計算方式，無疑讓部分危險地點或行為的風險在數據上被「隱形」，使政策規劃失真。
更嚴重的是，若以A1為績效依據，可能導致地方政府與執法單位過度著重短期壓低「即死數字」，而忽略如交通工程缺失、道路視距不足、行人空間不連貫等深層結構性問題。
無法揭示交通工程與教育介入成效
道路安全不只是執法問題，更涉及工程設計與教育成果。諷刺的是，A1數據幾乎無法呈現這兩者的效益。
首先，交通工程改善常需時間規劃與施作，即使改善完成，也需中長期觀察才能體現效果。若以短期A1數據波動為評估標準，將容易做出錯誤判斷，甚至誤導資源配置。例如某地區因醫療資源發達、緊急後送效率高，即便事故嚴重也可能成功延命，反而A1數據亮眼，被誤認為「安全無虞」；反之，偏鄉地區因醫療設施匱乏、車程長，死亡時間可能恰好落於24小時內，使該區在統計上「看起來比較危險」，但這其實反映的是醫療資源而非道路安全。
再者，交通教育著眼於提升民眾風險識別與防禦駕駛能力，其效果本就不會立刻轉化為「死亡數下降」，而會先表現在事故率、違規行為下降等層面。若僅以A1死亡變化作為教育成效指標，形同用體溫計量壓力值，失準而荒謬。實務上，多數教育成果體現在行為改變與風險迴避上，例如禮讓行人、戴安全帽、減速轉彎等，這些行為的累積效果會在更長時間內降低整體交通事故風險，卻因A1數據的時間門檻而無從反映。
A30與多元風險指標，才是政策合理依據
相較之下，A30（30日內死亡）統計更能呈現事故全貌。交通部本期數據顯示，機車死亡280人、高齡者211人，兩者合計超過A30總死亡人數的九成，反映出台灣交通結構性問題並未根本改變。另如台東、南投、雲林等縣市在每十萬人口死亡率與行人死亡率皆偏高，凸顯非都會地區在道路設計與醫療後送資源上的長期落差。這些資訊若僅依A1統計將難以辨識。政策應回歸數據的本質目的，將其作為揭示風險、導引資源、推動制度性改善的工具，而非流於單一數字競賽。唯有如此，道路安全政策才能真正回應公共利益，邁向長遠治理。
交通安全不該只是數字遊戲
我們不能讓「是否死在24小時內」這一道任意的統計界線，決定了事故的政策價值與社會重視度。真正的交通安全，應關注每一起事故背後的風險結構、制度缺陷與行為偏差，而不是僅以死亡時點來做為是否值得改革的門檻。唯有拋開「即死思維」，重建以人為本、長期治理導向的數據視野，台灣的交通安全改革，才有可能從數字管理走向風險治理，真正實現「零死亡願景」! （相關報導： 觀點投書：徹底執法比修法更能保障行人安全 ｜ 更多文章 ）
＊作者為管理學博士
