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Análise agregada da eficácia das políticas de

segurança rodoviária em Portugal

Nuno Manuel Gonçalves Simão

Dissertação para a obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Civil

Júri

Presidente: Professor Doutor José Álvaro Pereira Antunes Ferreira

Orientador: Professor Doutor João António de Abreu e Silva

Vogal: Professor Doutor Luís Guilherme de Picado Santos

Julho 2010

“Nem tudo o que enfrentamos pode ser

mudado, mas nada pode ser mudado enquanto

não for enfrentado.” (James Baldwin)

i

RESUMO

Têm-se verificado, nas últimas décadas, melhorias significativas ao nível da sinistralidade rodoviária

em Portugal. São várias as causas apontadas como responsáveis por estas melhorias, contudo, o

vasto conjunto de factores associados à sinistralidade rodoviária aumenta a incerteza quanto à

eficácia e eficiência de cada medida adoptada.

O propósito deste estudo passa pela análise da eficácia das políticas de segurança rodoviária em

Portugal, entre 1987 e 2007, através de modelos de regressão linear múltipla. Foram tidas em

consideração variáveis relativas à infra-estrutura, ao parque automóvel, a factores económico-sociais

e às políticas de segurança rodoviária. Analisaram-se seis indicadores de sinistralidade rodoviária:

acidentes de viação com vítimas (ACV); número de vítimas mortais (MORT); índice de gravidade dos

acidentes (IG); número de vítimas mortais por volume de combustível vendido (MC); número de

vítimas mortais em auto-estradas por volume de combustível vendido (MAEC); e número de acidentes

de viação com vítimas por volume de combustível vendido (ACVCOMB). Dos modelos obtidos pode

verificar-se a contribuição da legislação produzida durante o período em análise para a redução dos

níveis de sinistralidade (considerando qualquer um dos seis indicadores). Conclui-se, também, que a

redução dos indicadores MORT, IG e MC beneficiou significativamente das políticas de infra-

estruturação rodoviária (nomeadamente da rede de auto-estradas). O preço médio por litro de

combustível foi outro dos factores responsáveis pela diminuição dos acidentes com vítimas e do

número de vítimas mortais (ACV e MORT). Apesar das melhorias que a legislação em vigor

representa, a percentagem de veículos pesados do parque automóvel nacional incrementa os valores

de ACV e ACVCOMB.

Palavras-chave: sinistralidade rodoviária, políticas de segurança rodoviária, análise de regressão linear múltipla

iii

ABSTRACT

In the last few decades, there have been significant improvements in terms of road accident decrease

in Portugal. There are many causes identified as responsible for these improvements, however, the

wide range of factors related to road accidents, increases the uncertainty about the effectiveness and

efficiency of each adopted measure.

The purpose of this study is the analysis of road safety policies' effectiveness in Portugal, between

1987 and 2007, using multiple linear regression models. Variables related to infrastructure, the vehicle

fleet, the social-economic factors and policies on road safety were taken into account. Six road

accident indicators were analyzed: accidents with casualties (ACV); fatalities (MORT); accident

severity index (IG); fatalities per volume of fuel sold (MC); fatalities on motorways per volume of fuel

sold (MAEC); accidents with casualties per volume of fuel sold (ACVCOMB). It has been verified, from

the obtained models, that the contribution of the produced legislation during the analyzed period,

results on decreased road accident indicator values (considering all six indicators). Also, the reduction

of indicators MORT, IG and MC benefited significantly from road infra-structure policies (specially the

network of motorways). The average price per liter of fuel was another factor responsible for the

reduction of accidents with casualties and fatalities (ACV and MORT). Despite the improvements that

the legislation in force represents, the percentage of national fleet's vehicles increases the values of

ACV and ACVCOMB.

Keywords: road traffic accidents, road safety policies, multiple linear regression analysis

v

AGRADECIMENTOS

A todos os que, directa ou indirectamente, colaboraram neste trabalho, o meu cordial

reconhecimento.

Aos meus pais, pela força, coragem e determinação com que olham a vida. Pelo incondicional apoio,

amizade, afecto e dedicação.

Ao Professor Doutor João Abreu e Silva, pelo aconselhamento e orientação prestada, mas

principalmente pelo incentivo, pela paciência e pela sempre pronta disponibilidade em todos os

momentos.

A todas as entidades contactadas para fornecimento de dados, fundamentais para a realização deste

estudo, nomeadamente a ANSR e a ACAP.

Um especial agradecimento à Maria, por todo o apoio, paciência, coragem e força. Por toda a

compreensão na minha ausência, escolhas e erros.

À minha irmã, que sempre esteve presente.

A todos os amigos e companheiros, que sempre me incentivaram e apoiaram.

Aos meus e às minhas…

Bem haja!

vii

ÍNDICE DE TEXTO

1. Introdução ...................................................................................................................................... 17

1.1. Enquadramento ..................................................................................................................... 17

1.2. Objectivos .............................................................................................................................. 18

1.3. Estrutura ................................................................................................................................ 19

2. Aspectos da Segurança Rodoviária ............................................................................................... 21

2.1. Teoria da segurança rodoviária ............................................................................................. 21

2.2. A sinistralidade rodoviária ..................................................................................................... 23

3. A Segurança Rodoviária em Portugal ............................................................................................ 33

3.1. Entidades responsáveis pela Segurança Rodoviária em Portugal ....................................... 33

3.2. Evolução da sinistralidade rodoviária em Portugal ............................................................... 36

3.3. Políticas de Segurança Rodoviária em Portugal ................................................................... 41

4. Apresentação do caso de estudo ................................................................................................... 45

4.1. Objectivos .............................................................................................................................. 45

4.2. Metodologia ........................................................................................................................... 46

4.3. Regressão Linear Múltipla ..................................................................................................... 47

4.4. Base de dados ....................................................................................................................... 54

4.4.1. Teoria ............................................................................................................................. 54

4.4.2. Recolha dos dados ........................................................................................................ 56

4.4.3. Tratamento de dados .................................................................................................... 57

4.4.4. Variáveis dependentes .................................................................................................. 59

5. Apresentação e discussão dos resultados .................................................................................... 65

5.1. Modelos de Regressão .......................................................................................................... 65

6. Conclusões ..................................................................................................................................... 73

Referências bibliográficas ..................................................................................................................... 77

ANEXOS ................................................................................................................................................ 81

A – Base de dados ............................................................................................................................. 81

B – Métodos de substituição dos valores omissos ............................................................................ 91

viii

C – Correlações e estatísticas descritivas ......................................................................................... 92

D – Output dos Modelos de Regressão ............................................................................................. 94

D1 – Modelo ACV ........................................................................................................................... 94

D2 – Modelo MORT ....................................................................................................................... 95

D3 – Modelo IG .............................................................................................................................. 96

D4 – Modelo MC ............................................................................................................................ 98

D5 – Modelo MAEC ........................................................................................................................ 99

D6 – Modelo ACVCOMB .............................................................................................................. 100

ix

ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA 2.1: PIRÂMIDE DA TEORIA DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA .......................................................................................... 21

FIGURA 2.2: SEQUÊNCIA CRONOLÓGICA DAS TEORIAS DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA ................................................................. 22

FIGURA 2.3: AS 10 PRINCIPAIS CAUSAS DE MORTE E INVALIDEZ A NÍVEL MUNDIAL................................................................... 23

FIGURA 2.4: SEC-BELT. .............................................................................................................................................. 31

FIGURA 2.5: MORTES NA EUROPA POR MILHÃO DE HABITANTES, 2008. ............................................................................... 31

FIGURA 4.1: FLUXOGRAMA DE DECISÃO DA REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ETAPAS 1 A 3). ..................................................... 51

FIGURA 4.2: FLUXOGRAMA DE DECISÃO DA REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ETAPAS 4 E 5). ..................................................... 53

xi

ÍNDICE DE QUADROS

QUADRO 2.1: ESTIMATIVAS DE RISCOS DE MORTALIDADE POR PESSOA QUILÓMETROS E HORAS PARA CADA MODO DE TRANSPORTE NA

UE .................................................................................................................................................................. 24

QUADRO 2.2: NÚMERO DE VÍTIMAS DE ACIDENTES DE VIAÇÃO NA UNIÃO EUROPEIA EM 1995 ................................................ 25

QUADRO 2.3: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE MORTES DE ACIDENTES RODOVIÁRIOS POR MILHÃO DE HABITANTES NA UE-15, 1970-

2000. ............................................................................................................................................................. 26

QUADRO 2.4: EVOLUÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM ACIDENTES RODOVIÁRIOS NA UE-27, 1990-2010. ................................... 28

QUADRO 2.5: VÍTIMAS MORTAIS NA UE POR PAÍS, 2001-2008 ......................................................................................... 29

QUADRO 2.6: EVOLUÇÃO DO TOTAL DE VÍTIMAS MORTAIS POR ESTADO-MEMBRO, 2001 – 2008. ........................................... 29

QUADRO 2.7: VÍTIMAS MORTAIS NA EU (TOTAIS E POR HABITANTES), 2008. ........................................................................ 30

QUADRO 3.1: EVOLUÇÃO ANUAL EM PORTUGAL DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS, DAS VÍTIMAS MORTAIS, DO PARQUE

AUTOMÓVEL E DAS AUTO-ESTRADAS (ANO 1987 = 1) ............................................................................................... 36

QUADRO 3.2: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE MORTOS EM PORTUGAL E DA MÉDIA DA UNIÃO EUROPEIA DOS 27 (DE 1991 A 2008 EM

MORTOS POR MILHÃO DE HABITANTES) ................................................................................................................... 37

QUADRO 3.3: EVOLUÇÃO ANUAL DE ALGUNS INDICADORES DE SINISTRALIDADE NO PERÍODO DE 1987-2007. ............................. 37

QUADRO 3.4: EVOLUÇÃO ANUAL DE ALGUNS INDICADORES DE SINISTRALIDADE NO PERÍODO DE 1987-2007. ............................. 38

QUADRO 3.5: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE VÍTIMAS MORTAIS EM PORTUGAL. ........................................................................ 39

QUADRO 3.6: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE FERIDOS GRAVES EM PORTUGAL. .......................................................................... 39

QUADRO 3.7: EVOLUÇÃO DOS ACIDENTES COM VÍTIMAS E DO ÍNDICE DE GRAVIDADE DOS ACIDENTES. ........................................ 40

QUADRO 3.8: EVOLUÇÃO ANUAL EM PORTUGAL (ANO 1987 = 1). ..................................................................................... 40

QUADRO 3.9: LEGISLAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA 1980 – 2007. .............................................................................. 42

QUADRO 3.10: CAMPANHAS DE SENSIBILIZAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA. ..................................................................... 43

QUADRO 3.11: LEGISLAÇÃO E CAMPANHAS DE SENSIBILIZAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA MAIS SIGNIFICATIVAS EM PORTUGAL

(1975-2008). .................................................................................................................................................. 44

QUADRO 4.1: POSSÍVEIS VARIÁVEIS EXPLICATIVAS DA SINISTRALIDADE RODOVIÁRIA. ............................................................... 55

QUADRO 4.2: VARIÁVEIS DIRECTAS CONSIDERADAS NA ANÁLISE. ......................................................................................... 57

QUADRO 4.3: VARIÁVEIS DERIVADAS CONSIDERADAS NA ANÁLISE........................................................................................ 58

QUADRO 4.4: VARIAÇÃO DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS (1987-2007). ................................................................ 59

QUADRO 4.5: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS (1987-2007). ........................................................................................ 60

QUADRO 4.6: VARIAÇÃO DO ÍNDICE DE GRAVIDADE DOS ACIDENTES (1987-2007). ............................................................... 60

QUADRO 4.7: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS POR MILHÃO DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-2007). ................................. 61

QUADRO 4.8: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM AUTO-ESTRADAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-2007).

...................................................................................................................................................................... 62

QUADRO 4.9: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM AUTO-ESTRADAS POR QUILÓMETRO DE AUTO-ESTRADA (1987-2007). .......... 62

QUADRO 4.10: VARIAÇÃO DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-2007).63

QUADRO 5.1: MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ACV, MORT, IG, MC, MAEC E ACVCOMB). ............................ 65

QUADRO 5.2: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO ACV (ANO 1987=1). ..................................... 67

QUADRO 5.3: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MORT (ANO 1987=1). .............. 67

xii

QUADRO 5.4: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO IG (ANO 1987=1). .................... 68

QUADRO 5.5: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MC (ANO 1987=1). .................. 68

QUADRO 5.6: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MAEC (ANO 1987=1). .............. 69

QUADRO 5.7: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO ACVCOMB (ANO 1987=1). ....... 69

QUADRO A 1: BASE DE DADOS. .................................................................................................................................... 81

QUADRO A 2: BASE DE DADOS (CONTINUAÇÃO). ............................................................................................................. 82








QUADRO A 10: BASE DE DADOS (CONTINUAÇÃO). ........................................................................................................... 90

QUADRO B 11: CÁLCULO DE SUBSTITUIÇÃO DOS VALORES OMISSOS. .................................................................................... 91

QUADRO B 12: POLINÓMIO DE CÁLCULO DA IDADE MÉDIA DOS VEÍCULOS LIGEIROS EM CIRCULAÇÃO. ......................................... 91

QUADRO C 13: CORRELAÇÕES...................................................................................................................................... 92

QUADRO C 14: CORRELAÇÕES (CONTINUAÇÃO) ............................................................................................................... 92

QUADRO C 15: CORRELAÇÕES (CONTINUAÇÃO) ............................................................................................................... 93

QUADRO C 16: ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS ..................................................................................................................... 93

QUADRO D 17: SUMÁRIO - MODELO ACV. .................................................................................................................... 94

QUADRO D 18: ANOVA DA REGRESSÃO - MODELO ACV. ................................................................................................ 94

QUADRO D 19: COEFICIENTES - MODELO ACV. .............................................................................................................. 94

QUADRO D 20: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO ACV. .............................................................................. 95

QUADRO D 21: SUMÁRIO – MODELO MORT. ................................................................................................................ 95

QUADRO D 22: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MORT. ............................................................................................ 95

QUADRO D 23: COEFICIENTES – MODELO MORT. .......................................................................................................... 96

QUADRO D 24: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MORT. .......................................................................... 96

QUADRO D 25: SUMÁRIO – MODELO IG. ...................................................................................................................... 96

QUADRO D 26: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO IG. ................................................................................................... 97

QUADRO D 27: COEFICIENTES – MODELO IG. ................................................................................................................. 97

QUADRO D 28: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO IG. ................................................................................. 97

QUADRO D 29: SUMÁRIO – MODELO MC. .................................................................................................................... 98

QUADRO D 30: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MC. ................................................................................................. 98

QUADRO D 31: COEFICIENTES – MODELO MC. ............................................................................................................... 98

QUADRO D 32: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MC. ............................................................................... 99

QUADRO D 33: SUMÁRIO – MODELO MAEC. ................................................................................................................ 99

QUADRO D 34: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MAEC. ............................................................................................ 99

QUADRO D 35: COEFICIENTES – MODELO MAEC. ........................................................................................................ 100

xiii

QUADRO D 36: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MAEC. ......................................................................... 100

QUADRO D 37: SUMÁRIO – MODELO ACVCOMB. ....................................................................................................... 100

QUADRO D 38: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO ACVCOMB. ................................................................................... 101

QUADRO D 39: COEFICIENTES – MODELO ACVCOMB. ................................................................................................. 101

QUADRO D 40: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO ACVCOMB. ................................................................. 101

xv

ACRÓNIMOS

ACA-M - Associação de Cidadãos Auto-Mobilizados

ACAP - Associação Automóvel de Portugal

ACP - Automóvel Clube de Portugal

ACV - Acidentes com Vítimas

ACVCOMB - Acidentes de Viação com Vítimas por litros de Combustível vendidos

AEP - Anuário Estatístico de Portugal

ANSR - Autoridade Nacional de Segurança Rodoviária

APEC - Associação Portuguesa de Escolas de Condução

BM - Banco Mundial

CDSR - Comissões Distritais de Segurança Rodoviária

CE - Código da Estrada

CE - Comissão Europeia

CNSR - Conselho Nacional de Segurança Rodoviária

DGEG - Direcção Geral de Energia e Geologia

DGTTF - Direcção Geral dos Transportes Terrestres e Fluviais

DGV - Direcção-Geral de Viação

DGV - Direcção-Geral de Viação

DL - Decreto-Lei

EP - Estradas de Portugal

ET - Estatísticas dos Transportes

GNR - Guarda Nacional Republicana

IG - Índice de Gravidade

IG - Índice de Gravidade dos acidentes

IMTT - Instituto da Mobilidade e dos Transportes Terrestres

INE - Instituto Nacional de Estatística

INE - Instituto Nacional de Estatística

INTF - Instituto Nacional do Transporte Ferroviário

MAEC - Vítimas Mortais em Auto-Estradas por litros de Combustível vendidos

MAI - Ministério da Administração Interna

MC - Vítimas Mortais por litros de Combustível vendidos

MORT - Vítimas Mortais

OMS - Organização Mundial de Saúde

PIB - Produto Interno Bruto

PNPR - Plano Nacional de Prevenção Rodoviária

PRP - Prevenção Rodoviária Portuguesa

PSP - Polícia de Segurança Pública

RLM - Regressão Linear Múltipla

UE - União Europeia

17

1. Introdução

1.1. Enquadramento

Considerada assunto de saúde pública a nível global, a sinistralidade rodoviária é uma das principais

preocupações de governos e cidadãos. Estima-se que, por ano, cerca de 1 milhão de pessoas

percam a vida e se verifiquem entre 30 a 50 milhões de feridos (PIARC, 2003). Ao aspecto de saúde

pública acresce o factor económico, com estimativas de custos que, segundo o Banco Mundial (BM),

podem variar entre 1 e 3 por cento do Produto Interno Bruto (PIB) em países desenvolvidos. A

estimativa de custos com a sinistralidade rodoviária ultrapassava, em 2004, os 180 mil milhões de

euros na União Europeia a 15 (UE-15) (ETSC, 2007). Em Portugal, segundo os valores aconselhados

pelo BM, os custos estimados variaram, em 2007, entre 1.6 e 4.8 mil milhões de euros. A

mortalidade, morbilidade e consequente impacte económico e social da sinistralidade rodoviária,

exigem uma intervenção activa e eficaz por parte das entidades responsáveis.

A sinistralidade rodoviária registada em Portugal tem merecido, nos últimos anos, uma especial

atenção por parte das autoridades responsáveis, resultando em variadas campanhas de prevenção e

alterações tanto à legislação em vigor como às próprias infra-estruturas.

As campanhas, sobejamente divulgadas pelos media, incidem na prevenção, na sensibilização e na

educação tanto de adultos como de crianças, sendo estes peões ou automobilistas.

Ao nível legislativo foram várias as alterações, tanto do Código da Estrada como do Código Penal,

por exemplo: a obrigatoriedade do uso do cinto de segurança e de protecção eficaz no transporte de

passageiros menores; o aumento das sanções pecuniárias e criminalização de actos irresponsáveis e

potencialmente indutores de acidentes com vítimas como, por exemplo, o consumo exagerado de

álcool por parte do condutor. A estas alterações, e respectiva eficácia, surge aliada uma eficiente

fiscalização e mobilização das forças de segurança que garantem o seu cumprimento.

Várias infra-estruturas foram, e continuam a ser, alvo de diversas melhorias, desde alterações à

sinalização, tornando-a mais completa e visível, alterações aos limites de velocidade permitidos e até

mudanças do traçado das mesmas ou ainda reformulação do tipo de estrada e alteração do seu perfil

transversal, resultando na segregação dos sentidos de circulação (de que é exemplo a construção da

Auto-Estrada 25, em substituição do Itinerário Principal 5, entre Aveiro e a Guarda).

A par destas alterações, e não obstante as obrigatoriedades legais das homologações dos veículos,

também a tecnologia automóvel tem, cada vez mais, ido ao encontro da segurança rodoviária,

levando ao fabrico de veículos mais seguros que aliam a tecnologia à segurança activa e passiva dos

passageiros (Air-bags, Anti-lock Breaking System (ABS), controlo de tracção, Electronic Stability

Program (ESP), Electronic Stability Control (ESC), barras de protecção laterais, entre outros).

18

Em vinte anos (1987–2007) a realidade dos transportes em Portugal foi profundamente alterada. Mais

e melhores infra-estruturas, a modernização do parque automóvel, a alteração de comportamentos de

risco por parte dos utentes da via a par com um conjunto de políticas implementadas no país,

resultaram num decréscimo constante dos índices de sinistralidade desde finais do século vinte. Esta

redução colocou Portugal entre os países europeus com melhores resultados na diminuição dos

valores de sinistralidade rodoviária.

Depressa se infere que o conjunto de todos estes factores tem um importante peso no que toca à

diminuição dos negros números da segurança rodoviária. Não é, no entanto, imediatamente

perceptível qual a eficácia e influência de cada um na diminuição da sinistralidade ou, ainda, se

houve e quais foram os completamente supérfluos em tal decréscimo. Para além destes, outros

factores, não directamente manipuláveis, são muitas vezes sugeridos como causas das melhorias

nos números relacionados com a sinistralidade rodoviária, destacando-se os relativos à economia,

como os preços dos combustíveis, o calendário festivo ou factores meteorológicos.

1.2. Objectivos

Um dos principais objectivos da análise da sinistralidade rodoviária passa pela identificação das suas

causas bem como dos factores que as potenciam ou reduzem. A correcta identificação destes

permite não apenas salvar vidas, como também providenciar às entidades responsáveis a informação

necessária para um melhor planeamento e análise da eficácia da aplicação de políticas e medidas de

segurança rodoviária.

Resultado da complexa interacção entre utilizadores da via, veículos, infra-estrutura e meio ambiente,

a abordagem e implementação da segurança rodoviária não é tarefa fácil (JAMROZ, 2008). O vasto

conjunto de factores associados à sinistralidade rodoviária aumenta a incerteza quanto à eficácia e

eficiência de cada medida adoptada nas variações dos índices de sinistralidade. Investigadores como

SIVAK e TSIMHONI (citados em WILMOTS, s/data) defendem que os problemas mais simples de

sinistralidade foram já superados (implementando medidas com base no senso comum), sendo

necessário o tratamento de problemas mais complexos de modo a alcançar uma maior redução dos

índices de sinistralidade (WILMOTS, s/data).

Pretende-se, com este estudo, criar um modelo explicativo da influência de vários factores no

decréscimo de alguns indicadores de sinistralidade em Portugal, entre 1987 e 2007. Seleccionaram-

se como variáveis dependentes seis indicadores de sinistralidade rodoviária: número de acidentes

com vítimas (ACV); número de vítimas mortais (MORT); índice de gravidade dos acidentes (IG);

número de vítimas mortais por milhão de litros de combustível (MC); número de vítimas mortais em

auto-estradas por cem milhões de litros de combustível vendidos (MAEC); e o número de acidentes

de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustível vendidos (ACVCOMB). Como

potenciais variáveis explicativas consideraram-se as relativas à infra-estrutura, aos transportes, a

factores económico-sociais e à legislação em vigor. Foi utilizado o método de Análise de Regressão

Linear Múltipla com recurso ao software SPSS para Windows (v.16.0).

19

1.3. Estrutura

O presente trabalho encontra-se estruturado em seis capítulos e quatro Anexos associados. Segue-

se ao capítulo introdutório (Capítulo 1) o Capítulo 2, onde se efectua uma breve revisão da teoria da

segurança rodoviária seguida de uma análise da situação a nível global e europeu.

O Capítulo 3 incide na análise dos dados relativos à segurança rodoviária, bem como as práticas e

políticas desenvolvidas, neste âmbito, em Portugal Continental.

No Capítulo 4 descreve-se a análise de regressão linear múltipla, metodologia adoptada no

desenvolvimento da componente prática da dissertação, e os pressupostos a verificar neste tipo de

análise.

No Capítulo 5 são apresentados e discutidos os resultados dos principais modelos obtidos para cada

uma das variáveis dependentes.

No Capítulo 6 são apresentadas uma síntese e as conclusões gerais do estudo, bem como algumas

possíveis medidas a tomar com vista a melhorias ao nível da sinistralidade.

21

2. Aspectos da Segurança Rodoviária

O imparável avolumar de vítimas rodoviárias foi acrescendo relevância e seriedade ao tema. Hoje,

considerado assunto de saúde pública em praticamente todos os países, existem sérias

preocupações relativamente ao número de sinistrados nas estradas e respectivas implicações

económicas e sociais, bem como um vasto conjunto de entidades e organizações, governamentais e

sociais, dedicadas à observação, estudo, análise e explicação do problema na tentativa de o

minimizar e extinguir.

Em intervenção na III Conferência Interparlamentar sobre Segurança Rodoviária, o Vice-Presidente

da Comissão de Transporte e Turismo do Parlamento Europeu, Luís Queiró, defendeu que a

crescente mobilidade, essencial para a liberdade de circulação, não pode de todo traduzir-se numa

maior e mais tolerável probabilidade de ocorrência de sinistros rodoviários. Pelo contrário, o

crescente desenvolvimento da UE impõe uma maior protecção da vida e integridade física de todos

(Audição do Deputado Luís Queiró, 2008)1.

2.1. Teoria da segurança rodoviária

Estudada, analisada e melhorada há mais de um século a segurança rodoviária é constituída por uma

série de elementos que podem ser organizados sob a forma de pirâmide (ciências de base,

disciplinas relacionadas, teorias, modelos e experimentação) (JAMROZ, 2008).

FIGURA 2.1: PIRÂMIDE DA TEORIA DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA (ADAPTADO DE JAMROZ, 2008)

Matéria multidisciplinar abrange, segundo o mesmo autor, conhecimentos de um vasto leque de

ciências de base e disciplinas científicas (matemática, física, engenharia de tráfego rodoviário,

segurança, transporte, educação, medicina, psicologia, sociologia e planeamento urbano entre

outras). O desenvolvimento e as relações entre os três últimos elementos da pirâmide: teorias –

1 http://www.parlamento.pt, consultada em Dezembro de 2009.

Experimentação

Modelos

Teorias

Disciplinas científicas

Ciências de base

22

modelos – experimentação, são factores importantes do conhecimento (idem). No campo da

segurança rodoviária, teorias e modelos relacionam-se com a realidade de forma simplificada e

abstracta. Os modelos constituem-se sempre como simplificações da realidade. O grau de

simplificação está dependente do conhecimento, necessidades e informação existentes podendo

variar com o objectivo do estudo. JAMROZ (2008) define teoria como o conhecimento da realidade

sistematicamente organizado que pode ser aplicado a uma ampla gama de casos e assenta num

conjunto de pressupostos, leis e princípios de análise de modo a prever ou explicar a natureza ou o

comportamento de um conjunto específico de fenómenos e distingue quatro tipos básicos de teorias

da segurança rodoviária: estocásticas, causais, sistémicas e comportamentais. Estas teorias

dominaram diferentes períodos da história da investigação da sinistralidade em apoio à formulação de

medidas de segurança eficazes, evoluindo progressivamente com o estudo e avaliação da

abrangente complexidade do problema.

FIGURA 2.2: SEQUÊNCIA CRONOLÓGICA DAS TEORIAS DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA (FONTE: JAMROZ, 2008)

Apesar de cada uma explicar parte da realidade, as teorias propostas até à data não produziram uma

teoria geral que possa ser usada como base para a identificação de todas as causas da sinistralidade

(JAMROZ, 2008).

Resultado da complexa interacção entre utilizadores da via, veículos, infra-estrutura e meio ambiente

a abordagem e implementação da segurança rodoviária não é tarefa fácil. Investigadores como

SIVAK e TSIMHONI (citados em WILMOTS, s/data) defendem que os problemas mais simples de

segurança foram já implementados (tomando medidas com base no senso comum) sendo necessário

o tratamento de problemas mais complexos de modo a alcançar uma maior redução dos acidentes

rodoviários. Para melhorar os níveis de segurança rodoviária, é necessário estudar os diferentes e

variados factores que a influenciam (WILMOTS, s/data). Estes estudos devem servir de base à

criação de políticas e intervenções eficazes aplicadas às diferentes realidades nacionais ou regionais.

23

2.2. A sinistralidade rodoviária

O desenvolvimento económico e estrutural da sociedade moderna deve-se, em grande parte, às

sucessivas melhorias dos transportes. A troca de produtos, serviços e conhecimentos entre diferentes

regiões é base do progresso e prosperidade tecnológica e cultural. O aparecimento do motor a vapor

como nova força motriz, durante o século XIX, aumentou de forma exponencial a eficiência produtiva

e transportadora. Contudo, o salto tecnológico trouxe com ele vários aspectos negativos de

segurança (mortes e feridos) e ambientais (poluição). Com as melhorias tecnológicas e o

aparecimento de novos motores (de combustão interna, eléctricos, etc.) aumenta o volume e a

eficiência da indústria e dos transportes e, consequentemente, os efeitos negativos a nível ambiental

e de segurança. No início do século XX surgem, com o automóvel, os primeiros problemas

associados ao transporte rodoviário. Maioritariamente técnicos deviam-se à baixa fiabilidade dos

veículos e às fracas infra-estruturas, incapazes de suportar as cargas e o desgaste rodoviário

(RUMAR, 1999). À medida que a engenharia eliminava os problemas de ordem técnica, a

componente humana ganhava ênfase como elo mais fraco do sistema, susceptível de lesões e com

comportamentos responsáveis por incidentes e falhas (idem).

A primeira morte envolvendo um veículo automóvel ocorreu em Londres no ano de 18962 e estima-se

que, desde então, a sinistralidade rodoviária tenha retirado perto de 30 milhões de vidas em todo o

mundo (PIARC, 2003). Enquanto vários tipos de doenças eram progressivamente controladas, as

mortes rodoviárias aumentavam em número e importância. A Organização Mundial de Saúde (OMS)

e o Banco Mundial (BM) estimaram os acidentes rodoviários, a partir do índice DALY’s3, como a nona

causa de morte e invalidez em 1990 (Figura 2.3) e previram a subida ao terceiro posto da lista no ano

de 2020 (PIARC, 2003). Apesar de apenas 10% do total de sinistros rodoviários ser registado em

países desenvolvidos foi, em 2002 na Europa, a causa mais mortal entre jovens entre os 5 e os 24

anos (SETHI, 2007).

FIGURA 2.3: AS 10 PRINCIPAIS CAUSAS DE MORTE E INVALIDEZ A NÍVEL MUNDIAL (FONTE: OMS, 2004)

2 http://www.roadpeace.org.uk/articles/worldfir.html, consultada em Novembro 2009.

3 DALY (Disability-Adjusted Life Years) expressa os anos perdidos em função da incapacidade.

24

O número de acidentes, lesões e mortes do sector dos transportes dão uma ideia da verdadeira

dimensão do problema. Em 1999 as vítimas mortais anuais por modo de transporte distribuíam-se, na

União Europeia, do seguinte modo (RUMAR, 1999):

- Transporte Rodoviário 42 500

- Transporte Ferroviário 108

- Transporte Aéreo 190

- Transporte Fluvial 100

Estes valores demonstram uma chocante dominância das vítimas rodoviárias relativamente a outros

modos de locomoção. No entanto, segundo RUMAR (1999), contam apenas parte da história sendo

necessário estabelecer o risco associado a cada um dos meios de transporte – dividindo os valores

absolutos dos óbitos pela exposição a cada uma das actividades (risco = número de mortes /

quantidade de exposição). O número de pessoas ou veículos, a quantidade de tempo na actividade

ou a distância percorrida são algumas das medidas frequentemente utilizadas como indicadores da

quantidade de exposição4 (RUMAR, 1999). Ao usar o tempo como medida de exposição resulta um

risco de mortalidade horário cerca de 40 vezes superior para o transporte rodoviário em comparação

com qualquer outro emprego (idem). Outros resultados mostram que, para pessoas abaixo dos 45

anos, o transporte rodoviário tem uma taxa de mortalidade superior ao de qualquer outra doença

nomeadamente cancro e doenças cardíacas (ibidem). O facto da mortalidade rodoviária atingir

maioritariamente jovens, resulta num número de anos perdidos e custos associados maiores

relativamente às mortes na estrada do que a qualquer outra doença (ibidem).

QUADRO 2.1: ESTIMATIVAS DE RISCOS DE MORTALIDADE POR PESSOA QUILÓMETROS E HORAS PARA CADA MODO DE

TRANSPORTE NA UE (FONTE: RUMAR, 1999)

4 Para mais informações sobre o cálculo de riscos associados ao transporte rodoviário consultar:

http://ec.europa.eu/transport/wcm/road_safety/erso/safetynet/content/wp_2_risk_exposure_data_red_.htm

25

Ao aspecto de saúde pública, associado às fatalidades e feridos nas estradas, acresce o factor

económico relevante devido ao impacte decorrente do enorme consumo de recursos financeiros com

a sinistralidade rodoviária. Em 2004 a estimativa dos custos, directos e indirectos, na UE-155,

ultrapassou os 180 mil milhões de euros (ETSC, 2007). No entanto, segundo o Conselho Europeu de

Segurança Rodoviária (ETSC – European Transport Safety Concil), os custos reais em termos de

mortes, lesões e consequências socioeconómicas excedem em muito as estimativas realizadas. Os

impactes, a longo prazo, de lesões relacionadas com o transporte rodoviário na EU e as suas

dimensões socioeconómicas são, em grande medida, uma incógnita e, apesar dos valores das

vítimas mortais serem bem conhecidos, as estatísticas dos sobreviventes são muito menos rigorosas

sobretudo no que diz respeito a ferimentos ligeiros (idem). O verdadeiro número de feridos em

acidentes rodoviários é desconhecido no entanto sabe-se consideravelmente superior aos das

estatísticas oficiais, ascendendo a mais do dobro deste valor, segundo o ETSC (2007).

QUADRO 2.2: NÚMERO DE VÍTIMAS DE ACIDENTES DE VIAÇÃO NA UNIÃO EUROPEIA EM 1995 (FONTE: ETSC, 2007)

Mesmo estas estimativas, que subestimam os custos da sinistralidade devido aos problemas

inerentes às bases de dados, denunciam o enorme fardo que os acidentes de trânsito representam

na UE. FOURACRE e JACOBS (citados em PIARC, 2003) estimaram que em 1977 o custo com os

acidentes rodoviários seria de cerca de 1 por cento do Produto Interno Bruto (PIB) de cada país

(PIARC, 2003), valor que tem sido utilizado por muitos países e entidades internacionais para estimar

os custos da sinistralidade rodoviária. O desenvolvimento e crescimento económicos de mais de três

décadas levaram o Banco Mundial (BM) a sugerir um aumento para valores que vão de 1 a 3 por

cento do PIB. A expressão dos custos da sinistralidade rodoviária em percentagem do PIB permite

uma abordagem económica da sinistralidade extremamente útil, ainda que deficitária dada a

inexistência de metodologias de cálculo alternativas (idem).

Nos países com elevada taxa de motorização (Europa Ocidental, América do Norte, Austrália, Nova

Zelândia e Japão) os custos anuais dos acidentes rodoviários ascendem a cerca de 2% do PIB, o

5 UE-15: Áustria (AT), Bélgica (BE), Dinamarca (DK), Finlândia (FI), França (FR), Alemanha (DE), Grécia (GR),

Irlanda (IE), Itália (IT), Luxemburgo (LU), Holanda (NL), Portugal (PT), Espanha (ES), Suécia (SE) e Reino Unido (UK).

45355

1180

45

505

2950

0

500

1000

1500

2000

2500

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3500

vítimas mortais feridos graves feridos ligeiros

Nú

mer

o d

e ví

tim

as e

m m

ilhar

es números oficiais

números reais estimados

26

equivalente a 456 mil milhões de dólares anuais (PIARC, 2003). Em Portugal, segundo os valores

aconselhados pelo BM, os custos estimados variaram, em 2007, entre 1.6 e 4.8 mil milhões de euros.

A mortalidade e morbilidade da sinistralidade rodoviária e o seu impacto económico e social

denunciam uma gestão deficitária e insustentável do sistema de transportes rodoviários, com custos

humanos e financeiros muito elevados. Os aspectos negativos da sinistralidade rodoviária exigiram

um olhar mais atento por parte dos estados membros da UE com alguns progressos ao nível da

segurança. A regular mas lenta melhoria, verificada desde 1970, revelou-se insuficiente e a situação

continuava, no ano 2000, socialmente inaceitável e de difícil justificação perante os cidadãos

comunitários (CE, 2003).

QUADRO 2.3: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE MORTES DE ACIDENTES RODOVIÁRIOS POR MILHÃO DE HABITANTES NA UE-15,

1970-2000. (FONTE: CE, 2003)

Na tentativa de travar o problema, a Comissão Europeia (CE) propôs, em 2001, no Livro Branco

sobre a política europeia de transportes (CE, 2001), que a UE se atribuísse como meta a redução

para metade das vítimas mortais nas suas estradas até ao ano de 2010 (das 40 000 de 2001 para 20

000 em 2010 – valor entretanto revisto e alterado para 25 000 em 2004 e de novo em 2007 para 27

000 mortes na estrada com os respectivos alargamentos da UE). Desde então, e nomeadamente com

o 3º Programa de Acção Europeu para a Segurança Rodoviária (ERSAP – European Road Safety

Action Programme) – Reduzir para metade o número de vítimas da estrada na União Europeia até

2010: uma responsabilidade de todos - adoptado em 2003, a União Europeia tem contribuído para

que a segurança rodoviária ocupe lugar de destaque nas preocupações políticas dos Estados-

Membros (EM) e salienta a “responsabilidade partilhada” deste objectivo, apenas alcançável com um

esforço conjunto de todos os interessados (CE, 2006a). Este terceiro ERSAP, surge no seguimento

de outros programas previamente implementados pela UE6. O programa que o antecedeu, Programa

de Acção 1997-2001, focou-se em domínios estratégicos da melhoria da aplicação das regras e

regulamentos de trânsito, na sensibilização do público para a segurança rodoviária e na recolha e

difusão de informações sobre questões de segurança (CE, 2005). O terceiro ERSAP, apesar de

publicado em 2003, cobre o período compreendido entre 2001 e 2010 e engloba um vasto conjunto

de medidas bastante diversas. Estas medidas, em conjunto, abrangem todos os aspectos da

6 Primeiro Programa: COM(93)246, de 9 Junho de 1993. Segundo Programa: COM(97)131, de 9 Abril de 1997.

229181

155

108

50

100

150

200

250

300

350

400

1970 1980 1990 2000

Nú

mer

o d

e m

ort

es p

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milh

ão d

e h

abit

ante

27

segurança rodoviária: desde os utilizadores da via – encorajando-os a melhorar os comportamentos

ao volante e a combater práticas perigosas na condução – passando pelos veículos e respectiva

segurança (activa e passiva) até aspectos relacionados com a própria via (idem).

Segundo a Comissão Europeia (2003), todos os EM enfrentam os mesmos problemas de segurança

rodoviária, nomeadamente:

- Velocidade excessiva e inadequada – causa de cerca de um terço dos acidentes mortais e

graves e factor determinante da gravidade dos ferimentos.

- Consumo de álcool e drogas, ou fadiga – condutores com taxa de alcoolemia excessiva são

responsáveis por cerca de 10 000 mortes anuais. Os problemas da condução sob influência de

drogas e em estado de fadiga tendem a agravar-se.

- Não utilização do cinto de segurança e do capacete de protecção – factores de agravamento

dos acidentes.

- Insuficiência de protecção oferecida pelos veículos em caso de um impacto – A análise dos

acidentes revela que, se todas as viaturas fossem concebidas para oferecer uma protecção

equivalente à que é oferecida pelas melhores da sua categoria, poder-se-ia evitar metade das lesões

mortais e incapacitantes.

- Locais de elevado risco de acidentes (pontos negros) – A concepção das estradas e do

equipamento rodoviário desempenha um papel essencial na redução das lesões em caso de colisão

e pode influenciar positivamente os comportamentos.

- O desrespeito dos tempos de condução e de repouso no transporte profissional.

- Campo de visão insuficiente do condutor ou má visibilidade por parte de outros utilizadores

da rede – A falta de visibilidade do ângulo morto para a retaguarda causa cerca de 500 mortes anuais

(CE, 2003).

Com o objectivo comum da redução para metade do número de vítimas nas estradas diversos

Estados-Membros, que ainda o não tinham feito, dotaram-se de planos nacionais de segurança

rodoviária (CE, 2006a), traduzidos numa acentuação da diminuição do número de vítimas mortais.

Segundo a CE os acidentes mortais na UE-257 diminuíram 21.8% entre 2001 e 2006 (CE, 2006b),

uma redução que, apesar de acentuada, ficaria aquém do objectivo, no caso da continuação da

tendência, com uma previsão de 32 500 mortes rodoviárias em 2010 (idem).

7 EU-25, i.e. UE-15 mais República Checa (CZ), Estónia (EE), Chipre (CY), Letónia (LV), Lituânia (LT), Hungria

(HU), Malta (MT), Polónia (PL), Eslovénia (SI), Eslováquia (SK).

28

QUADRO 2.4: EVOLUÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM ACIDENTES RODOVIÁRIOS NA UE-27, 1990-2010. (FONTE: CARE)

Apesar da grandeza de valores de sinistrados mortais na UE-278, com 75 346 em 1991, estes

diminuíram a cada ano. Este decréscimo teve especial expressão em 1993, com o número de mortos

a baixar 5 233, em contraponto com 2007 em que a queda foi apenas de 461, relativamente aos

respectivos anos transactos. Os números registados representam uma diferença de cerca de metade

(47%) entre 1991 e 2008. Não obstante a tendência decrescente das vítimas mortais na última

década na UE-27, o seu número foi, em 2008, de 38 875 representando uma diminuição de 28% a

apenas dois anos da meta a que se propôs a UE (a redução em 50% das vítimas mortais rodoviárias

de 2001 - i.e. 27 000). Cerca de 2% do total de óbitos (885) ocorreram em território nacional, valor

que colocou Portugal em décimo quinto lugar da tabela dos 27 países da união com menor número

de vítimas mortais. Na Polónia o valor atingiu os 5 437 mortos, sendo o país com maior mortalidade

rodoviária. No outro extremo da tabela, apesar da subida acentuada em relação ao ano anterior, está

Malta com 15 vítimas mortais em 2008.

8 EU-27, i.e. UE-25 mais Bulgária (BG) e Roménia (RO).

7390075346

70674

6544163903

6315559401 60267 58982

57728 5645954303 53344

5034947290

4530043062

4260138875

54.000

49.900

46.200

42.80039.600

36.70034.000

31.50029.200 27.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

70.000

80.000

19

90

19

91

19

92

19

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19

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19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

UE-27 vítimas mortais

UE-27 objectivo para 2010 (-50%)

29

QUADRO 2.5: VÍTIMAS MORTAIS NA UE POR PAÍS, 2001-2008 (FONTE: CARE)

Avaliando a evolução percentual da UE-27 desde a publicação do Livro Branco sobre a política

europeia de transportes (2001), verifica-se uma diminuição de 28% a apenas dois anos da meta de

metade das mortes rodoviárias a que se propôs a UE (a redução em 50% das vítimas mortais

rodoviárias de 2001 - i.e. 27 000). Sublinha-se a acentuada diferença em países como Espanha,

França, Portugal e Letónia (com diferenças superiores aos 40%) e do Luxemburgo que atingiu

antecipadamente a meta de metade das vítimas mortais de 2001.

QUADRO 2.6: EVOLUÇÃO DO TOTAL DE VÍTIMAS MORTAIS POR ESTADO-MEMBRO, 2001 – 2008. (FONTE: CARE)

24,9%

4,9%

-1,8% -5,8% -6,3%-9,1%

-16,3% -17,3% -19,3% -19,6% -20,6% -23,%

-26,5%-28,4% -29,1% -29,5% -31,8% -31,9% -32,3% -33,3% -33,7%

-35,8% -36,5%

-43,4%-43,8%

-47,% -47,6%-50,%

-60%

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

RO

BG PL

DK

MT

SK CY

GR CZ

HU FI SI UK

EU-2

7

AT LT NL

SE IE IT EE DE

BE

LV ES PT

FR LU

evolução UE-27: -28.4%

Estados-Membros UE-15



30

Os sucessivos alargamentos da União (2004 e 2007) a países com um fraco nível de segurança

rodoviária têm-se tornado um desafio adicional. De facto, a evolução da sinistralidade rodoviária está

longe de ser uniforme em todos os Estados-Membros sendo, em regra, pior nos países que mais

tardiamente aderiram à União. Com um aumento do número de vítimas mortais entre 2001 e 2008 e

contrariamente à tendência verificada na UE-27 (vide QUADRO 2.4), estão os dois mais recentes

membros da União – Bulgária e Roménia.

A disparidade entre países, tanto em área como em população, pode iludir uma análise desatenta,

tornando-se mais perceptível o valor das vítimas mortais per capita. Fazendo, então, a análise por

milhão de habitantes, verifica-se uma leve melhoria da posição de Portugal (para 13º país com menor

número de mortes rodoviárias) com 83 mortes por milhão de habitantes em 2008. Mantendo o

primeiro lugar, Malta é o único país pós UE-15 situado nos primeiros quinze postos da tabela,

enquanto a Grécia (pertencente à UE-15) tem dos piores valores da União, apenas superada pela

Letónia, Roménia, Polónia e Lituânia (o país com pior desempenho em 2008).

QUADRO 2.7: VÍTIMAS MORTAIS NA EU (TOTAIS E POR HABITANTES), 2008. (FONTE: CARE)

A sinistralidade rodoviária tem tido uma distribuição desigual na Europa, sendo o risco de morte ou

lesão muito maior nas estradas de certos EM comparativamente a outros. Enquanto os países do

Norte da Europa desenvolveram e implementaram planos e políticas que se mostravam eficazes na

redução da sinistralidade rodoviária, os países do Sul apresentavam, no geral, valores inferiores à

média Europeia em relação a quase todos os indicadores de segurança (AVENOSO, 2005). Além do

desequilíbrio já existente, a situação da segurança rodoviária tornou-se ainda mais pronunciada com

a adesão de 10 novos Estados-Membros em 2004, acrescendo ao contraste Norte-Sul outro não

menos pronunciado entre a Europa Oriental e Ocidental. O desequilíbrio provocado por um conjunto

31

de países (estendidos pelo sul, este e centro europeu) com baixos níveis de segurança rodoviária

comparativamente ao Noroeste Europeu evidencia o chamado SEC-Belt (Faixa da Europa do Sul,

Este e Central) (FIGURA 2.4).

FIGURA 2.4: SEC-BELT. (FONTE: AVENOSO, 2005)

Os elevados níveis de sinistralidade rodoviária do conjunto de países da SEC-Belt9, com um número

de mortes acima da média da Europa a quinze, motivaram uma intervenção específica por parte da

Comissão Europeia (AVENOSO, 2005). Especialistas por toda a Europa defendem não existirem

razões para que o equilíbrio dos níveis de segurança não seja alcançado com a aplicação de políticas

e tomadas de decisão adequadas (http://www.etsc.eu/secbelt.php, consultada em Dezembro 2009).

As melhorias em segurança rodoviária, alcançadas nos últimos anos por vários EM (nomeadamente

do Sul da Europa), atenuaram o desequilíbrio e dissiparam, em parte, o SEC-belt.

FIGURA 2.5: MORTES NA EUROPA POR MILHÃO DE HABITANTES, 2008. (FONTE: CE10

)

9 SEC-Belt: Bélgica, Chipre, Republica Checa, Estónia, França, Grécia, Hungria, Itália, Letónia, Lituânia, Malta,

Polónia, Portugal, Eslováquia, Eslovénia e Espanha. 10

http://ec.europa.eu, consultada em Novembro 2009.

32

Com níveis de segurança dos mais elevados a nível mundial encontram-se a Suécia, o Reino Unido e

a Holanda. O sucesso das políticas de segurança rodoviária destes países tornou-os alvo de vários

estudos de onde se destaca a metodologia SUNFlower (Suécia - Sweden, Reino Unido - United

Kingdom, e Holanda - Netherlands – países SUN). O propósito desta metodologia passa pelo

desenvolvimento de um método comparativo de segurança rodoviária que possa ser aplicado a vários

países, provendo-os das medidas que mais contribuíram para uma maior segurança rodoviária

(http://ec.europa.eu/transport/road_safety/projects/doc/sunflower+6.pdf, consultada em Novembro

2009).

No seguimento da lógica: aprender com o passado para melhorar o futuro, foi lançado pela UE o

Projecto SUPREME. O seu objectivo passa por recolher, analisar, resumir e publicar as melhores e

mais eficazes práticas em segurança rodoviária de cada um dos 27 EM, bem como da Suíça e

Noruega. O manual “Melhores Práticas de Segurança Rodoviária: Manual de Medidas Nacionais”

(2007) é uma colectânea de boas práticas à escala nacional com o propósito de apresentar os

resultados do projecto a decisores políticos em toda a Europa auxiliando-os na adopção de

adequadas estratégias e medidas de Segurança Rodoviária (CE, 2007).

Mais do que qualquer outro assunto público, a segurança rodoviária, diz respeito a todos, não sendo

problema exclusivo da Europa ou dos governos. Qualquer utente das vias, mesmo os mais

cumpridores (agindo preventiva e responsavelmente) e em boa forma física e mental, representam

um potencial perigo tanto para si como para outros. Ciente da responsabilidade individual em matéria

de segurança rodoviária, o European Road Safety Action Programme criou a chamada Carta

Europeia da Segurança Rodoviária11

. Direccionada a instituições, associações e empresas, a Carta

Europeia da Segurança Rodoviária pretende proporcionar aos seus intervenientes a oportunidade de

partilha de ideias e práticas de segurança e promover a aprendizagem e a criação de novos métodos

de melhorias da situação rodoviária europeia.

11

http://ec.europa.eu/transport/roadsafety/charter/welcome_2_pt.htm, consultada em Novembro 2009.

33

3. A Segurança Rodoviária em Portugal

Neste capítulo são analisados os dados relativos à segurança rodoviária, bem como as práticas e

políticas desenvolvidas, neste âmbito, em Portugal Continental. Os dados utilizados na análise foram

cedidos por várias entidades nacionais, nomeadamente a Autoridade Nacional de Segurança

Rodoviária (ANSR), o Instituto Nacional de Estatística (INE) e a Associação Automóvel de Portugal

(ACAP). As definições das variáveis consideradas são as da entidade detentora da respectiva base

de dados.

3.1. Entidades responsáveis pela Segurança Rodoviária em Portugal

O Parlamento, principal órgão legislativo em Portugal, é responsável pela emissão da lei-quadro geral

sobre o tráfego e requisitos da segurança. Toda a legislação de normas específicas é desenvolvida a

nível ministerial.

As entidades portuguesas titulares de principais responsabilidades de trânsito e segurança rodoviária,

são:

- Autoridade Nacional de Segurança Rodoviária (ANSR). Criada pelo Decreto-Lei n.º 77/2007 de 29

de Março, concentram-se na ANSR as atribuições da extinta Direcção-Geral de viação (DGV)

respeitantes às políticas de prevenção e segurança rodoviária e de processamento de contra-

ordenações, assim como as dos, também extintos, Conselho Nacional de Segurança Rodoviária12

(CNSR) e Comissões Distritais de Segurança Rodoviária (CDSR). É um serviço central da

administração directa do Estado dotado de autonomia administrativa e tem por missão o planeamento

e coordenação a nível nacional de apoio à política do Governo em matéria de segurança rodoviária,

bem como a aplicação do direito contra-ordenacional rodoviário. Contribui para a definição das

políticas no domínio do trânsito e da segurança rodoviária, elabora os Planos Nacionais de

Segurança Rodoviária e os documentos estruturantes relacionados com a Prevenção Rodoviária.

Promove e apoia iniciativas cívicas e parcerias com entidades públicas e privadas, designadamente

da rede escolar, que fomentem uma cultura de segurança rodoviária e de boas práticas de condução.

Elabora estudos de legislação em matéria rodoviária e propõe a sua actualização. Regula e

superintende as auditorias de segurança rodoviária, nos termos da lei, fiscaliza o cumprimento das

disposições legais sobre trânsito e segurança rodoviária e assegura o processamento e gestão dos

autos levantados por infracções ao Código da Estrada e legislação complementar. Uniformiza e

12 A Resolução do Conselho de Ministros nº 42/97, de 20 de Fevereiro, publicada no Diário da República, 1.a

série-B, de 13 de Março de 1997, criou o Conselho Nacional de Segurança Rodoviária (CNSR), composto por

organismos e entidades públicas, visando a coordenação e prossecução de políticas dos vários departamentos

do Estado em matéria de sinistralidade rodoviária, cabendo-lhe também aprovar um plano nacional de segurança

rodoviária. Foi extinto em 2007 delegando competências à ANSR.

34

coordena a acção fiscalizadora das demais entidades intervenientes em matéria rodoviária. Assegura

a existência de um Observatório de Segurança Rodoviária e promove os estudos de causas e

factores responsáveis por acidentes rodoviários. (http://www.ansr.pt)

- Instituto da Mobilidade e dos Transportes Terrestres (IMTT). Criado pelo Decreto-Lei (DL) nº

147/2007, é um organismo da Administração Central e congrega as atribuições e competências das

extintas: Direcção Geral dos Transportes Terrestres e Fluviais (DGTTF), Instituto Nacional do

Transporte Ferroviário (INTF) e, no que respeita a matérias relativas a condutores e veículos, da

Direcção-Geral de Viação (DGV). Responsável pela supervisão e regulamentação das actividades do

sector dos transportes terrestres, tem como missão regular, fiscalizar e exercer funções de

coordenação e planeamento deste sector. Em termos de segurança rodoviária, cabe ao IMTT:

aprovar, homologar e certificar veículos e equipamentos afectos aos sistemas de transportes

terrestres, garantindo padrões técnicos e de segurança exigidos e supervisionando as entidades

intervenientes nos processos de certificação e inspecção; aprovar ou recusar a aprovação dos

sistemas de gestão de segurança, aplicando penalidades por insuficiência de desempenho; fiscalizar

as entidades do sector dos transportes terrestres no exercício das suas actividades, assegurando a

aplicação do respectivo sistema de contra-ordenações. (http://www.imtt.pt)

- Estradas de Portugal (EP). Responsável pela concepção, planeamento, construção, financiamento,

conservação, exploração, requalificação e alargamento da rede rodoviária nacional.

(http://www.estradasdeportugal.pt/)

- Instituto de Infra-Estruturas Rodoviárias (InIR). É um instituto público integrado na administração

indirecta do Estado, dotado de autonomia administrativa. O InIR prossegue atribuições do Ministério

das Obras Públicas, Transportes e Comunicações, sob superintendência e tutela do respectivo

ministro. Tem como principal missão fiscalizar e supervisionar a gestão e exploração da rede

rodoviária, controlando o cumprimento das leis e regulamentos e dos contratos de concessão e

subconcessão, de modo a assegurar a realização do Plano Rodoviário Nacional e a garantir a

eficiência, equidade, qualidade e a segurança das infra-estruturas, bem como os direitos dos utentes.

(http://www.inir.pt/)

- Polícia de Segurança Pública (PSP) e Guarda Nacional Republicana (GNR). Entidades

responsáveis pela aplicação das leis relativas à viação e aos transportes rodoviários no território

nacional. (http://www.psp.pt; http://www.gnr.pt/)

- Governos Civis e Tribunais. Instituições envolvidas na aplicação de sanções por infracções muito

graves. A aplicação das restantes sanções é da competência da ANSR.

Para além das instituições públicas mencionadas anteriormente existem ainda:

- Prevenção Rodoviária Portuguesa (PRP). Associação sem fins lucrativos, que tem como objectivo

prevenir os acidentes rodoviários e as suas consequências. Compete à PRP: promover acções de

desenvolvimento da educação rodoviária; coligir, sistematizar e analisar os dados disponíveis

35

referentes ao trânsito rodoviário e diligenciar para que sejam criadas condições que permitam a

obtenção de novos elementos de informação com vista a facultar um conhecimento tão próximo da

realidade quanto possível; elaborar, tendo em conta os conhecimentos obtidos através da análise da

situação, um programa de segurança rodoviária; elaborar estudos específicos sob os diversos

aspectos do trânsito rodoviário especialmente os que assumem maior importância para a segurança;

promover a preparação, aperfeiçoamento e actualização de técnicos de segurança rodoviária, de

modo a satisfazer as necessidades específicas no sector nos seus múltiplos aspectos; conceber,

executar, colaborar na execução e fomentar as acções tendentes a evitar acidentes rodoviários e a

reduzir a gravidade das suas consequências, nomeadamente no âmbito da formação e informação

dos utentes, do ordenamento do trânsito e da promoção da melhoria das condições da segurança da

infra-estrutura, dos equipamentos e dos veículos, tendo sempre em conta a investigação prévia e a

avaliação da eficácia; conceber, planificar e realizar campanhas de informação e divulgação

tendentes a dar a conhecer, nomeadamente a peões e condutores, recomendações e a fazer

chamadas de atenção para pontos específicos do comportamento na estrada; promover acções de

formação sobre técnicas e regras de condução, designadamente dirigidas a jovens, bem como

organizar acções específicas de formação recorrente para condutores idosos ou que tenham estado

envolvidos em sucessivos acidentes. (http://www.prp.pt)

– Associação Portuguesa de Escolas de Condução (APEC). Associação autorizada a realizar exames

de condução em todas as categorias, pelo Despacho 18/94, de 03-29, do MAI. No que à segurança

rodoviária diz respeito, a APEC tem como finalidade: promover e divulgar o conhecimento de meios

para prevenção de acidentes e segurança rodoviária; promover e implementar centros de realização

de exames de condução para todas as categorias de veículos; promover, ministrar e realizar cursos

de formação para examinadores, directores e instrutores de condução, bem como cursos de

actualização para examinadores, directores e instrutores de condução. (http://www.apec.pt/)

– Automóvel Clube de Portugal (ACP). Esta entidade tem por fim a promoção do automobilismo, do

motociclismo e de outras modalidades desportivas. No capítulo da segurança rodoviária, compete ao

ACP: promover, fomentar, desenvolver e facilitar o automobilismo e o motociclismo em todas as suas

formas; incentivar a construção, conservação, reparação e sinalização das estradas e parques de

estacionamento; contribuir para a melhoria do trânsito, nomeadamente da circulação urbana, dos

transportes públicos e da segurança rodoviária; colaborar com as entidades públicas e privadas no

aperfeiçoamento das leis, regulamentos e medidas relacionadas com o automobilismo, o

motociclismo e turismo; promover a formação e actualização dos condutores. (http://www.acp.pt/)

- Associação de Cidadãos Auto-Mobilizados (ACA-M). Esta associação tem como objectivo promover

o fim da sinistralidade nas estradas portuguesas, advogando um pacto social que valorize a

segurança e a cidadania nos transportes. Propõe-se defender os direitos humanos e cívicos dos

transeuntes portugueses (sejam eles condutores, passageiros ou peões), e pugnar pela sua

mobilização e responsabilização cívica. Procura, também, mediar conflitos entre os cidadãos e o

estado e entre interesses particulares e colectivos, assim como exigir responsabilização dos poderes

públicos e dos agentes políticos, financeiros e económicos, em matérias de segurança, fiscalização, e

36

regulamentação rodoviária. A ACA-M procura, ainda, promover a defesa da qualidade de vida, do

ambiente e de um desenvolvimento sustentado, questionando, investigando, discutindo e agindo.

(http://www.aca-m.org/)

A lei de tráfego em vigor é o Código da Estrada Português. Em 2005 sofreu alterações significativas,

contidas no DL nº 44/2005.

3.2. Evolução da sinistralidade rodoviária em Portugal

Estado-Membro da União Europeia desde 1986, Portugal, como qualquer país desenvolvido,

apresenta problemas com a sinistralidade rodoviária e como qualquer país europeu tem metas a

cumprir nesta matéria.

A realidade portuguesa é hoje sobejamente distinta da dos anos 80. Em quase três décadas (1980-

2007) Portugal sofreu alterações profundas na sua rede viária, em quantidade e qualidade, e viu o

seu parque automóvel quintuplicar. De um veículo ligeiro para cerca de dez habitantes (9.8 hab. por

veículo ligeiro) (INE, ACAP), passou-se para um rácio de perto de dois (2.3) portugueses por

automóvel ligeiro. Este crescimento levou a um correspondente aumento do número de cartas de

condução emitidas. A tipologia da rede viária foi alterada, em conformidade com as de outros países

europeus, o parque automóvel foi sendo modernizado e os segmentos superiores de veículos

ganharam alguma representatividade no conjunto do mercado.

QUADRO 3.1: EVOLUÇÃO ANUAL EM PORTUGAL DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS, DAS VÍTIMAS MORTAIS, DO PARQUE

AUTOMÓVEL E DAS AUTO-ESTRADAS (ANO 1987 = 1) (FONTE: INE, ACAP, ANSR)

A adesão à União Europeia, em 1986, permitiu que fossem criadas condições económicas, sociais e

culturais para que Portugal acedesse ao grupo dos países europeus mais desenvolvidos. Com a

ajuda de fundos estruturais, o país foi elevado a outro nível de expansão económica. Em termos de

acessibilidade territorial verificou-se uma melhoria técnica e operacional na rede rodoviária nacional,

bem como na base de dados a ela relativa. Uma base de dados e um sistema de análise fiáveis, bem

como o seu acesso a todos os organismos capazes de contribuir para a redução de acidentes (como

as forças de segurança, investigadores, serviços de educação, etc.), são parte essencial na

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acidentes de viação com vítimas

vítimas mortais

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7

parque automóvel

auto-estradas

37

identificação e definição de problemas específicos de segurança rodoviária e na avaliação da eficácia

das medidas introduzidas (BAGULEY, 2001). Segundo BAGULEY (2001), é muito provável que um

banco de dados inacessível ou pouco fiável leve a uma gestão ineficiente da segurança rodoviária. A

par destas modificações estruturais, a sinistralidade rodoviária grave foi sendo reduzida

consistentemente, e aproximada à média europeia, desde meados da década de 90 (BRANCO,

2003).

QUADRO 3.2: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE MORTOS EM PORTUGAL E DA MÉDIA DA UNIÃO EUROPEIA DOS 27 (DE 1991 A 2008

EM MORTOS POR MILHÃO DE HABITANTES) (FONTE: ANSR)

O Ministério da Administração Interna (MAI, 2009) aponta como causas do progresso feito em matéria

de segurança rodoviária: a rede de auto-estradas; a melhoria dos níveis segurança dos veículos; uma

fiscalização mais frequente e eficaz por parte das Forças de Segurança; e consciências cívicas e

mentalidades responsáveis adquiridas pelos condutores.

Apesar da tendência decrescente do número de vítimas mortais em acidentes rodoviários, no início

do presente século perdiam-se diariamente, em média, quatro vidas nas estradas Portuguesas.

QUADRO 3.3: EVOLUÇÃO ANUAL DE ALGUNS INDICADORES DE SINISTRALIDADE NO PERÍODO DE 1987-2007. (FONTE: ANSR)

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271

251

271 272

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138 134 133124 126 123 120 118 113 110 104 97 92 87 86

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08

PortugalMédia da União Europeia (27 países)

56.813

62.06663.894

65.650

72.01073.358

68.787

64.089

67.91268.727 68.455 68.468

67.077

61.553

58.510 58.05456.614

53.14450.343

47.987 47.17244.709

38.656

41.91543.499

45.110

48.95350.851

48.64545.830

48.339 49.265 49.417 49.31947.966

44.15942.521 42.219

41.49538.930

37.06635.680 35.311

33.613

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

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50.000

55.000

60.000

65.000

70.000

75.000

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1987

1988

1989

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2001

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2003

2004

2005

2006

2007

2008

sinistrados acidentes de viação com vítimas

38

QUADRO 3.4: EVOLUÇÃO ANUAL DE ALGUNS INDICADORES DE SINISTRALIDADE NO PERÍODO DE 1987-200713

. (FONTE:

ANSR)

Em 2003, para fazer face à elevada sinistralidade rodoviária e em conformidade com a União

Europeia, o Conselho Nacional de Segurança Rodoviária (CNSR), ao abrigo da Secretaria de Estado

da Administração Interna, publicou o Plano Nacional de Prevenção Rodoviária (PNPR). O objectivo

geral do PNPR passava pela redução, para metade (com referência à média de sinistralidade dos

anos de 1998 a 2000), do número de vítimas mortais e feridos graves até 2010, identificando três

prioridades estruturais e nove operacionais.

- Áreas estruturais: Educação contínua do utente; Ambiente rodoviário seguro; Quadro legal e sua

aplicação.

- Áreas operacionais: Velocidades praticadas mais seguras; Maior segurança para os peões; Maior

segurança para os utentes de veículos de duas rodas; Combate à condução sob a influência do

álcool e drogas; Combate à fadiga na condução; Mais e melhor utilização de dispositivos de

segurança; Menor sinistralidade envolvendo veículos pesados; Infra-estrutura rodoviária mais segura;

Melhor socorro às vítimas de acidente (MAI, 2003).

Em 2006, quatro anos antes da meta definida, os objectivos encontravam-se atingidos. Portugal foi, a

par da França, o país da EU que mais reduziu os índices da sinistralidade, ficando à frente de países

como a Espanha e a Áustria.

13

Os dados relativos a Portugal não são coincidentes com os do capítulo anterior, sendo o registo de mortos inferior ao apresentado nas listagens Europeias. Esta disparidade prende-se com razões comparativas a nível internacional e deve-se ao facto dos mesmos serem afectados por um factor de correcção, de modo a coadunar o número de vítimas mortais in loco com os falecimentos 30 dias após o sinistro (definido internacionalmente na convenção de Viena). Em Portugal, o conceito de vítima mortal adoptado para fins estatísticos contempla apenas as vítimas que falecem no local do acidente ou no percurso até à unidade de saúde, enquanto nas estatísticas internacionais são consideradas, além destas, as que falecem nos 30 dias imediatos, em consequência do acidente. Para efeitos de comparação internacional é utilizado, desde 1998, um factor de correcção de 14% (K(30) = K * 1.14) (CARE, 2006).

12.36412.771

12.41412.165

12.548 12.47511.830

10.387

11.22910.842

9.335

8.1777.697

6.918

5.797

4.770 4.6594.190

3.762 3.4833.116

2.6062.296 2.534 2.375 2.321 2.475 2.372 2.077 1.926 2.085 2.100 1.939 1.865 1.750 1.629 1.466 1.469 1.356 1.135 1.094 850 854 776

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feridos graves vítimas mortais

39

QUADRO 3.5: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE VÍTIMAS MORTAIS EM PORTUGAL. (FONTE: ANSR)

QUADRO 3.6: EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE FERIDOS GRAVES EM PORTUGAL. (FONTE: ANSR)

No ano de 2008 foram registados os valores mais baixos de sempre no número de sinistrados

(mortos e feridos, tanto graves como ligeiros). Em relação a 2007, houve menos 78 vítimas mortais (-

9.1%), menos 510 feridos graves (-16.4%) e menos 1875 feridos ligeiros (-4.3%), num total de menos

2463 sinistrados (-5.2%) (ANSR, 1999-2008).

Apesar dos acidentes com vítimas terem registado um decréscimo nos últimos anos, o seu valor foi,

em 2008, semelhante ao contabilizado em meados dos anos 80 (cerca de 38 mil em 1987 e 33 mil

em 2008), quando o parque automóvel e o tráfego rodoviário eram significativamente inferiores. No

entanto, o Índice de Gravidade14

(IG) dos acidentes rodoviários com vítimas é o mais baixo de

sempre, sendo inferior, em cerca de três vezes, ao registado em 1980. Há que ter em conta que a

exposição ao risco era, em meados dos anos 80, significativamente inferior à de hoje.

14

Segundo definição da ANSR: Índice de Gravidade = Número de mortos por 100 acidentes com vítimas

2.262

2.263

2.102

2.176

1.832 1.9001.956

2.296

2.534

2.3752.321

2.475

2.372

2.0771.926

2.085 2.100

1.9391.865

1.7501.629

1.466 1.4691.356

1.1351.094

850 854776

1.7481.651

1.5541.457

1.3601.263

1.1651.068

971 874

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09

vítimas mortais

objectivo PNPR

PNPR (2003)

12.364

12.77112.414 12.165

12.548 12.475

11.830

10.387

11.22910.842

9.335

8.1777.697

6.918

5.797

4.770 4.6594.190

3.762 3.4833.116

2.606

7.5977.175

6.7536.331

5.9095.487

5.0644.642

4.2213.799

0

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20

09

feridos graves

objectivo PNPR

PNPR (2003)

40

QUADRO 3.7: EVOLUÇÃO DOS ACIDENTES COM VÍTIMAS E DO ÍNDICE DE GRAVIDADE DOS ACIDENTES. (FONTE: ANSR)

Comparativamente a 1987, houve um decréscimo dos principais indicadores de sinistralidade

(GRÁFICO 3.3, 3.4 E 3.7). Os decréscimos mais significativos registaram-se no número de feridos graves,

com uma diminuição acima das 9 700 vítimas (-78%) e das vítimas mortais, menos 1 520 mortes

registadas (-66.2%). No entanto, a tendência decrescente destes valores tornou-se uma constante

apenas a partir de finais do século vinte (1996 para vítimas mortais e feridos graves e 1998 para

acidentes com vítimas e sinistrados). São de salientar, nestes vinte anos, três picos nos valores das

vítimas mortais rodoviárias, coincidentes com duas épocas de euforia económica: em 1988 e 1991

com a governação de Cavaco Silva e, mais tarde, em 1996, com António Guterres na chefia do

governo. Estes picos são coincidentes com um aumento do número de vendas de ligeiros de

passageiros e, consequentemente, da exposição ao risco por parte do utilizador da via (QUADRO 3.8).

QUADRO 3.8: EVOLUÇÃO ANUAL EM PORTUGAL (ANO 1987 = 1). (FONTE: INE, ACAP, ANSR)

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acidentes de viação com vítimas índice de gravidade dos acidentes

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vítimas mortaislitros de combustível vendidosligeiros de passageiros vendidos

41

3.3. Políticas de Segurança Rodoviária em Portugal

Em 1901, com a entrada do automóvel em Portugal, foram identificadas áreas em que, ainda hoje, é

exigida a intervenção de legisladores. Entre elas destacam-se a verificação das características

técnicas e o estado de conservação dos veículos, a formação dos condutores e as regras de trânsito.

Em 27 de Maio de 1911 é publicado, pelo Ministro do Fomento, um Regulamento sobre a circulação

automóvel (FARINHA, 2008).

Em 1928 foi publicado, em Portugal, o primeiro Código da Estrada (CE). A 6 de Fevereiro é

publicado, em anexo ao Decreto nº 14988, o Código da Estrada, que entraria em vigor no primeiro dia

do subsequente mês de Março. A 14 de Abril do mesmo ano foi aprovado e publicado, em anexo ao

Decreto nº 15536, outro Código da Estrada, entrando imediatamente em vigor. A curta vigência do

primeiro Código da Estrada foi justificada com o reconhecimento da conveniência de se modificarem

e completarem algumas das disposições do anterior Decreto. Esta justificação é, segundo Farinha,

(2008) o reconhecimento da iniciativa de regulamentação não ter sido precedida dos estudos e

reflexões necessárias, não permitindo a correcta avaliação do âmbito em que se manifestavam os

problemas nem a definição dos contornos desses mesmos problemas (FARINHA, 2008).

A vigência deste segundo Código da Estrada seria revogada em 1930 pelo Decreto nº 31406, de 31

de Maio, que entrou imediatamente em vigor. O terceiro CE esteve em vigor até 1954 quando foi

revogado aquando a aprovação e publicação do Regulamento do Código da Estrada (Decreto nº

39987 de 22 de Dezembro).

Segundo o MAI (MAI, 1994), o Código da Estrada de 1954 e o seu regulamento geral eram, à data da

sua entrada em vigor, tecnicamente correctos, coerentes, bem redigidos e sistematizados. Contudo, a

evolução do trânsito rodoviário trouxe a necessidade crescente de alterações e complementos ao

Código, conduzindo a uma considerável legislação avulsa e com vasta regulamentação, tornando

intrincada a interpretação do normativo vigente. Assim, em 1994, é feita uma reforma ao Código (DL

nº 114/94 de 3 de Maio), revogando o anterior (CE de 1954) bem como a respectiva legislação

complementar que se encontrava em oposição às disposições do novo CE.

Em 2005, em linha como os objectivos e programas estabelecidos no PNPR, foram aprovadas

alterações ao CE de 1994 (DL nº 44/2005 de 23 de Fevereiro). Estas alterações dão corpo a várias

medidas previstas no PNPR com vista à redução da sinistralidade rodoviária. O novo Decreto-Lei

introduziu alterações incidentes nos comportamentos perigosos, nomeadamente a velocidade

excessiva, a condução sob efeito do álcool ou drogas e a violação das regras de segurança. Foram

aumentadas as exigências sobre a segurança de crianças e peões, e agravadas as sanções para o

excesso de velocidade e de álcool. As coimas foram agravadas e algumas infracções, leves até à

data, passaram a ser consideradas graves e, algumas destas, muito graves, numa tentativa de

combate ao sentimento de impunidade dos infractores.

A 1 de Julho de 2008, o Governo português aprovou novas alterações ao Código da Estrada através

do Decreto-Lei nº 113/2008, de 17 de Abril. As alterações dizem respeito aos pressupostos da

42

cassação da carta de condução, bem como a novas regras processuais em matéria de contra-

ordenações, que passaram a ser asseguradas pela ANSR (substituindo a extinta Direcção Geral de

Viação).

ano legislação temas abordados

1982 Lei nº 3/82 de 29 de Março Proibida a condução automóvel sob a influência do álcool

1985 Decreto-Lei nº 522/85 de 31 de Dezembro Seguro Obrigatório

1989

Decreto-Lei nº 238/89 de 26 de Julho Faróis de nevoeiro e cintos de segurança

Decreto-Lei nº 272/89 de 19 de Agosto

Obrigatoriedade do Tacógrafo

Agravamento das sanções pecuniárias

1990 Decreto-Lei nº 124/90 de 14 de Abril Criminalização para TAS>=1,20 g/l

1992 Decreto-Lei nº 254/92 de 20 de Novembro Inspecções periódicas obrigatórias

1994 Decreto-Lei nº 114/94 de 3 de Maio

Aprovação do novo Código da Estrada

Cinto segurança dentro localidades

Redução limites velocidade dentro localidades (50 km/h)

Uso de capacete para ciclomotores

Agravamento sanções pecuniárias

Portaria nº 849/94 de 22 de Setembro Regulamenta o uso de Sistema de Retenção de Crianças

2001

Decreto-Lei nº 162/2001 de 22 de Maio Alterações ao Código da Estrada

Lei nº 77/2001 de 13 de Julho Condenação na proibição de condução

Decreto-Lei nº 265-A/2001 de 28 de Setembro

Alterações ao Código da Estrada

TAS>=0,2 g/l

2002 Lei nº 20/2002 de 21 de Agosto TAS>=0,5 g/l

2005 Decreto-Lei nº 44/2005 de 23 de Fevereiro

Agravamento de sanções pecuniárias e acessórias

Uso colete retroreflector obrigatório

Coimas diferenciadas para excesso de velocidade

TAS - taxa de álcool no sangue

QUADRO 3.9: LEGISLAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA 1980 – 2007. (FONTE: DIÁRIO DA REPÚBLICA)

A estas alterações, e respectiva eficácia, surge aliada uma maior fiscalização e mobilização das

forças de segurança sem as quais se tornariam inúteis.

A par com toda a legislação foram feitas várias campanhas de sensibilização direccionadas aos

utentes da via de forma a ajustar comportamentos preventivos e a melhorar a segurança rodoviária.

As campanhas, sobejamente divulgadas pelos media e publicidades exteriores, incidem na

prevenção, sensibilização e educação tanto de adultos como de crianças, sendo estes peões,

passageiros ou automobilistas.

43

QUADRO 3.10: CAMPANHAS DE SENSIBILIZAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA. (FONTE: ANSR)

Depressa se infere que o conjunto destas políticas tenha tido um importante peso no que toca à

diminuição dos negros números da segurança rodoviária. Não é, no entanto, imediata a percepção da

44

eficácia e influência de cada política ou, ainda, se houve e quais foram as completamente supérfluas

em tal decréscimo. Analisando o QUADRO 3.11 verifica-se que nem todas as iniciativas tiveram

repercussões, no que diz respeito ao número de vítimas mortais, imediatas à sua entrada em vigor,

sendo que algumas delas viram aumentar o número de óbitos no ano subsequente à entrada em

vigor.

QUADRO 3.11: LEGISLAÇÃO E CAMPANHAS DE SENSIBILIZAÇÃO DE SEGURANÇA RODOVIÁRIA MAIS SIGNIFICATIVAS EM

PORTUGAL (1975-2008). (FONTE: ANSR)

Para além destes, outros factores, não directamente manipuláveis, são muitas vezes sugeridos como

causas das melhorias nos gráficos relacionados com a sinistralidade rodoviária, destacando-se os

relativos à economia, como os preços dos combustíveis, ao calendário festivo ou a condições

meteorológicas.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

1975

1976

1977

1978

1979

1980

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1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Evolução das vítimas mortais

1977: Obrigatoriedade do uso do cinto de segurança fora das localidadesAgravamento das sanções pecuniárias

1982: Proibida a condução sob influência do álcool: TAS>=0.8 g/lAgravamento das sanções pecuniárias

1983: TAS>=0.5 g/l

1989: Obrigatoriedade do tacógrafoAgravamento das sanções pecuniárias

1990: Criminalizaçãopara TAS>=1.20 g/l

1992: Inspecções periódicas obrigatórias

1994: Aprovação do novo Código da EstradaCinto de segurança dentro localidadesRedução limtes velocidade dentro localidades (50 Km/h)Uso de capacetes para ciclomotoresAgravamneto sanções pecuniárias

1995: Obrigatoriedade do uso de sistemas de retenção para crianças

1997: Campanha "SegurançaMáxima - Tolerância Zero" (início IP5)

2000: Alterações ao Código da EstradaAgravamento das sanções pecuniárias

2005: Uso de colete retroreflector obrigatórioAgravamento das sanções pecuniárias

2007: Campanha "Vamos Travar Este Drama"

2003: Plano Nacional de Prevenção Rodoviária

1976: Campanha "Circular é viver"Obrigatoriedade uso capacete para velocípedes com motor

45

4. Apresentação do caso de estudo

No presente capítulo descreve-se a metodologia adoptada no desenvolvimento da componente

prática da dissertação. Tendo por objectivo a análise agregada da eficácia das políticas de segurança

rodoviária aplicadas em Portugal, optou-se pela realização de modelos de regressão linear múltipla,

explicativos de alguns indicadores de sinistralidade.

4.1. Objectivos

Segundo OLIVEIRA, (2007), a sinistralidade rodoviária é fruto da existência e circulação massiva de

veículos na via pública. Diz o autor que as causas da sinistralidade assentam na dinâmica inter-

relacionada de quatro supra-factores: humano, veículo, via e ambiente (OLIVEIRA, 2007).

A sinistralidade rodoviária registada em Portugal tem merecido, nos últimos anos, uma especial

atenção por parte das autoridades responsáveis, resultando em variadas campanhas de prevenção e

alterações tanto à legislação em vigor como às próprias infra-estruturas.

As campanhas, sobejamente divulgadas pelos media e vários meios de publicidade, incidem na

prevenção, sensibilização e educação tanto de adultos como de crianças, sendo estes peões ou

automobilistas.

Ao nível legislativo foram várias as alterações tanto do Código da Estrada como do Código Penal,

como a obrigatoriedade do uso do cinto de segurança e de protecção eficaz no transporte de

passageiros menores, o aumento das sanções pecuniárias e criminalização de actos irresponsáveis e

perigosamente mortais como, por exemplo, o consumo exagerado de álcool por parte do condutor. A

estas alterações, e respectiva eficácia, surge aliada uma maior fiscalização e mobilização das forças

de segurança sem as quais se tornariam inúteis.

Várias infra-estruturas foram, e são constantemente, alvo de diversas melhorias, desde alterações à

sinalização, tornando-a mais completa e visível, e a limites de velocidade permitidos até completas

mudanças do traçado das mesmas ou ainda reformulação do tipo de estrada com a separação dos

sentidos de circulação e aumento do número de pistas (de que é exemplo a construção da Auto-

Estrada 25, em substituição do Itinerário Principal 5, entre Aveiro e a Guarda).

A par destas alterações, e não obstante as obrigatoriedades legais das homologações dos veículos,

também a tecnologia automóvel tem, cada vez mais, ido ao encontro da segurança rodoviária,

levando ao fabrico de veículos mais seguros que aliam a tecnologia à segurança activa e passiva dos

passageiros (Air-bags, Anti-lock Breaking Sistem (ABS), controlo de tracção, Electronic Stability

Program (ESP), Electronic Stability Control (ESC), barras de protecção laterais, etc.).

46

Depressa se infere que o conjunto de todos estes factores tenha um importante peso no que toca à

diminuição dos negros números da segurança rodoviária. Não é, no entanto, imediatamente

perceptível qual a eficácia e influência de cada um na diminuição da sinistralidade ou, ainda, se

houve e quais foram os completamente supérfluos em tal decréscimo. Para além destes, outros

factores não directamente influenciáveis, quer por políticas públicas quer pela evolução tecnológica,

são muitas vezes sugeridos como causas das melhorias nos indicadores da sinistralidade rodoviária,

destacando-se os relativos à economia, como os preços dos combustíveis, o calendário festivo ou

factores meteorológicos.

É objectivo desta dissertação a análise da influência que variados factores tiveram, nas últimas

décadas, na sinistralidade rodoviária em Portugal. Esta influência será estudada através de modelos

de regressão linear múltipla, trocando a abordagem gráfica e intuitiva por uma abordagem

matemática, mais formal.

Com este estudo, pretende-se ainda combater a lacuna existente em Portugal no que toca à análise

da sinistralidade rodoviária e às certezas da eficácia de determinadas políticas e acções.

4.2. Metodologia

Como referido anteriormente, a análise deste estudo é feita através de modelos de Regressão Linear

Múltipla (RLM) com suporte informático do software SPSS 16.0 para Microsoft Windows15

. Segundo

MAROCO, (2007), “o termo “Regressão Linear” define um conjunto vasto de técnicas estatísticas

usadas para modelar relações entre variáveis e predizer o valor de uma variável dependente (ou de

resposta) a partir de um conjunto de variáveis independentes (ou predictoras)”.

HAIR, (2009) descreve análise de regressão múltipla como sendo uma técnica estatística usada para

analisar a relação entre uma variável dependente (variável a ser prevista ou explicada pelo conjunto

de variáveis independentes) e várias variáveis independentes (variáveis seleccionadas como

indicadores e potencialmente explicativas da variável dependente) (HAIR, 2009).

Segundo DUPONT, (2007), os objectivos da análise de regressão múltipla passam por encontrar uma

função que represente a associação linear entre as variáveis independentes e a variável dependente

melhor do que qualquer outra função. Esta relação é conseguida através do cálculo de um coeficiente

de regressão para cada variável independente. Este método permite ainda examinar a força e

carácter da relação e determinar a variância da variável dependente, que é explicada por variações

das variáveis independentes em conjunto. Permite, também, para cada modelo, identificar a

importância, magnitude e direcção (positiva ou negativa) da relação de cada variável independente

com a dependente (DUPONT, (Eds.), 2007).

15

SPSS - Statistical Package for the Social Sciences

47

4.3. Regressão Linear Múltipla

A análise de regressão múltipla permite prever e/ou explicar a dependência estatística da variável

dependente (Y) em relação às variáveis independentes (Xi ; i = 1, … , p) (HAIR, 2009). Essa relação

pode ser ilustrada por via de uma equação matemática do tipo:

Onde ”βi são os chamados coeficientes de regressão e εj representa os erros ou resíduos do modelo.

β0 é a ordenada na origem (i.e. o valor de yj quando xij = 0; i = 1, …, p) e βi ( i = 1, …, p)

representam os declives parciais (i.e. uma medida da influência de Xi em Y, ou seja da variação de Y

por unidade de variação de Xi).” (in MAROCO, 2007). “O termo εj (os erros ou resíduos do modelo),

reflecte os erros de medição e a variação natural em Y.” (idem).

Os coeficientes de regressão são calculados pelo método dos mínimos quadrados. Este método

permite obter as estimativas dos coeficientes de regressão, de modo a que os erros ou resíduos do

modelo de regressão linear sejam mínimos. Para cada ponto, o resíduo, calculado por ej = yj – ŷj,

representa a diferença entre o valor observado (yj) e o valor estimado pela equação (ŷj). A estimação

dos coeficientes de regressão (β0, β1, …, βp) resume-se à determinação do mínimo da Soma dos

Quadrados dos Erros (SQE) ou Resíduos do modelo, relativamente a cada um dos coeficientes de

regressão. (ibidem)

A determinação do modelo que melhor se ajusta aos dados está directamente relacionada com a

estimativa dos coeficientes de regressão que tornem os resíduos tão próximos de zero quanto

possível. (ibidem)

Uma vez estimados os coeficientes de regressão, há que verificar a eficácia e qualidade do ajuste, ou

seja, se o modelo ajustado é ou não significativo. A hipótese teórica pode ser formalizada pela

EQUAÇÃO 4.3:

“Para testar estas hipóteses, a variabilidade total em Y, expressa pela soma dos quadrados dos

desvios de Y relativamente a 𝑌 (SQT), é dividida em duas componentes aditivas; uma explicada pelo

H0: β1 = β2 = … = βp = 0 vs. H1: ∃i: βi ≠ 0 (i = 1, …, p)

o resumo de um ponto interessante. Pode posicionar a caixa de texto

em qualquer ponto do documento. Utilize o separador Ferramentas da

Caixa de Texto para alterar a formatação da caixa de texto do excerto.]

𝑆𝑄𝐸 = 𝑒𝑗2

𝑛

𝑗=1

Yj = β0 + β1X1j + β2X2j + … + βpXpj + εj (j = 1, … , n) EQUAÇÃO 4.1

EQUAÇÃO 4.2

EQUAÇÃO 4.3

48

modelo ajustado (SQR) e outra não explicada pelo modelo (mas sim pelos erros; SQE)” (in

MAROCO, 2007):

i.e. SQT = SQR + SQE 16

Pode concluir-se que o modelo ajustado é significativo se a fracção da variância total em Y, explicada

pelo modelo, for significativamente maior do que a proporção da variância total não explicada pelo

mesmo modelo. As variâncias, total e explicada, são estimadas dividindo a SQR e a SQE pelos

respectivos graus de liberdade (g.l.), p e (n – p – 1). Estas estimativas representam os Quadrados

Médios da Regressão e dos Erros (QMR e QME), sendo a estatística de teste (idem):

O p-value (probabilidade de significância) associado a esta estatística de teste é produzido pelo

software (SPSS) e apresentado, com os restantes valores, no quadro ANOVA da Regressão. Quando

o p-value ≤ α (nível de significância), rejeita-se a hipótese H0 a favor de H1, ou seja, o modelo

ajustado aos dados é significativo (ibidem).

A qualidade do modelo de regressão (dimensão do efeito das variáveis independentes sobre a

variável dependente) é medida pelo coeficiente de determinação (𝑅2) que pode ser calculado pela

expressão (ibidem):

O valor do 𝑅2 está compreendido entre zero e um (0 ≤ 𝑅2 ≤ 1,) e determina a proporção da

variabilidade total que é explicada pela regressão (a validade da regressão é tanto maior quanto mais

próximo da unidade estiver o coeficiente de determinação). MAROCO, (2007) considera que o

ajustamento do modelo aos dados é adequado quando 𝑅2> 0.9, no caso das ciências exactas, ou 𝑅2>

0.5, para as ciências sociais (MAROCO, 2007). Há, no entanto, que ter em atenção que o incremento

de variáveis independentes no modelo tendem a aumentar o 𝑅2, ainda que as novas variáveis

possuam reduzida influência sobre a variável dependente. “Alternativamente, o coeficiente de

determinação ajustado ( 𝑅a2 ) dado por:

16

SQT - Soma dos Quadrados Totais; SQR - Soma dos Quadrados da Regressão; SQE - Soma dos Quadrados dos Erros.

𝑅2 =𝑆𝑄𝑅

𝑆𝑄𝑇

𝐹 =𝑆𝑄𝑅/𝑝

𝑆𝑄𝐸/(𝑛 − 𝑝 − 1)=

𝑄𝑀𝑅

𝑄𝑀𝐸

(𝑌𝑗 − 𝑌 )2 = (𝑌 𝑗 − 𝑌 )2 +

𝑛

𝑗=1

(𝑌𝑗 − 𝑌 𝑗 )2

𝑛

𝑗=1

𝑛

𝑗=1

EQUAÇÃO 4.4

EQUAÇÃO 4.5

EQUAÇÃO 4.6

49

pode ser usado com mais segurança como indicador da qualidade do ajustamento” (in Maroco, 2007).

Enquanto o 𝑅2 aumenta com o aumento de variáveis do modelo, o 𝑅a2 aumenta somente quando as

variáveis adicionadas conduzem a um melhor ajustamento do modelo aos dados, ou seja, se a

variância dos erros (QME) diminuir relativamente à variância total (QMT) (idem).

Depois de calculados os modelos de regressão há que analisar os seus resíduos, por intermédio de

testes estatísticos que garantam a significância de cada modelo. Os pressupostos a serem

analisados, com base nos erros do modelo, segundo HAIR, (2009), são a linearidade, a

homocedasticidade, a independência dos resíduos e a normalidade.

No modelo de regressão linear da forma Equação 4.1 os erros, ou resíduos (εj), servem tanto para a

estimação dos coeficientes de regressão como para a validação dos pressupostos de aplicação do

modelo. As inferências acerca do modelo (Equação 4.1) são válidas somente quando (MAROCO,

2007):

1. εj ~ N (0, σ) - os erros possuem distribuição normal de média nula e variância constante;

2. Cov (εk, εl) = 0 (k ≠ l ; k,l = 1, …, n) – os erros são independentes.

Algumas violações destes pressupostos podem ser detectadas por recurso à análise gráfica de

resíduos, nomeadamente a heterocedasticidade (heterogeneidade das variâncias dos resíduos) e a

linearidade dos parâmetros (relação entre Y e Xi não linear). “Na situação ideal, os erros ou resíduos

quando apresentados graficamente em função dos valores de 𝑦 𝑗 distribuir-se-ão de forma aleatória

em torno de ei = 0” (in MAROCO, 2007).

O pressuposto da distribuição normal dos erros pode ser verificado com recurso a um gráfico de

probabilidade normal (Normal Probability Plot) representando, no eixo das abcissas, a probabilidade

observada acumulada dos erros e, no eixo das ordenadas, a probabilidade acumulada que se

observaria se os erros possuíssem distribuição normal. Para que este pressuposto seja verificado, os

valores apresentados no gráfico devem distribuir-se ao longo da diagonal principal.

No que diz respeito ao pressuposto da independência dos resíduos, este requer que cada resíduo

seja independente para cada valor de X. Para a verificação deste pressuposto utiliza-se o teste

Durbin-Watson, no qual a hipótese básica parte do princípio que existe auto-correlação entre os

resíduos. Diz MAROCO, (2007) que “de uma forma mais ou menos empírica, não rejeitamos H0 se d ≈

2.0 (±0.2).” (sendo H0 a hipótese de não existir auto-correlação entre os resíduos vs. H1 – existe auto-

correlação positiva entre os resíduos).

𝑅𝑎2 = 1 −

𝑄𝑀𝐸

𝑄𝑀𝑇= 1 −

𝑛 − 1

𝑛 − 𝑝 − 1 1 − 𝑅2 = 𝑅2 −

𝑝(1 − 𝑅2)

𝑛 − 𝑝 − 1 EQUAÇÃO 4.7

50

Após construído o modelo de regressão é ainda possível determinar a contribuição de cada uma das

variáveis independentes. No entanto, a simples comparação dos coeficientes de regressão não valida

a importância que cada variável independente tem no modelo (devido às diferenças de magnitude

que possam apresentar). Para que o peso das variáveis independentes possa ser comparável, há

que utilizar variáveis estandardizadas no ajustamento do modelo ou, por outro lado, estandardizar os

coeficientes de regressão. O software (SPSS) apresenta estes valores no quadro denominado

Coefficients, juntamente com a estatística de teste para cada uma das hipóteses H0: βi = 0 vs. H1: βi

≠ 0 (i = 1, …, p) aos coeficientes de regressão parciais (MAROCO, 2007).

A existência de uma forte correlação entre as variáveis independentes, multicolinariedade, pode

desprover de significado a análise do modelo de regressão ajustado. Esta condição é, como tal, um

dos principais pressupostos a validar durante a regressão linear. O óptimo, no que à

multicolineariedade diz respeito, seria o cenário em que as variáveis independentes não estivessem

correlacionadas (i.e. fossem ortogonais) contudo, na prática, existe sempre algum tipo de associação

entre algumas das variáveis independentes (MAROCO, 2007). MAROCO (2007) diz que “A

multicolineariedade pode ser diagnosticada de várias formas”, sendo a da análise da matriz de

correlações bivariadas a mais simples e intuitiva. Apesar de não existir um valor limite para previsão

de problemas de multicolineariedade, MAROCO (2007) defende que correlações bivariadas

superiores a 75% (|R| > 0.75) conduzem, por norma, a problemas de colineariedade. Outro

diagnóstico de multicolineariedade é o “factor de inflação da variância” (Variance Inflation Factor –

VIF). Diz o autor que “De uma forma geral, valores de VIF superiores a 5 ou mesmo a 10 indicam

problemas com a estimação de βi devido à presença de multicolinearieade nas variáveis

independentes” (in MAROCO, 2007).

Ao desenvolver um modelo de regressão múltipla, é frequente a existência de um número elevado de

variáveis independentes com possibilidades explicativas da variável dependente. Existe, portanto, a

necessidade de escolher o conjunto de variáveis que melhor se ajusta mantendo o modelo tão

simples quanto possível. A procura do “melhor modelo” pode ser realizada por métodos de busca

sequencial ou por uma abordagem combinatória (HAIR, 2009). A abordagem combinatória é um

processo de busca onde todas as possíveis combinações das variáveis independentes são

examinadas identificando o conjunto daquelas que melhor se adequam. Este procedimento cresce

em dificuldade com o aumento do número de potenciais variáveis independentes. Outra possível

abordagem, para a busca do melhor modelo, são os métodos sequenciais. O software SPSS

providencia três destes métodos: Forward, Backward e Stepwise.

No método de selecção Forward o modelo inicial inclui apenas a constante (β0) e, passo a passo, vão

sendo adicionadas ao modelo as variáveis independentes que apresentarem uma maior correlação

(em valor absoluto) com a variável dependente (conduzindo ao maior aumento de R2). A cada nova

variável adicionada é desenvolvido o teste F-parcial da ANOVA, sendo a variável mantida desde que

o novo F seja maior que o FEntry. As restantes variáveis vão sendo adicionadas enquanto for cumprido

este requisito (MAROCO, 2007).

51

No método de selecção Backward o modelo é iniciado com todas as variáveis independentes, sendo

eliminada a que possuir menor F parcial, desde que este seja inferior ao valor limiar FRemoval. O

processo continua até que nenhuma variável independente presente no modelo satisfaça a condição

de eliminação (idem).

O método de selecção Stepwise é uma combinação dos dois métodos anteriores. O processo passa

pela construção de uma sequência de modelos de regressão por adição ou remoção das variáveis a

cada passo. Tal como nos métodos anteriores, o critério de adição ou remoção das variáveis baseia-

se no teste F parcial, terminando quando nenhuma das variáveis independentes ainda de fora,

consegue entrar no modelo com base no FEntry, e nenhuma das presentes no modelo é expulsa com

base no valor FRemoval (ibidem).

O processo de decisão para a Análise de Regressão Múltipla pode ser esquematizado num

fluxograma com cinco etapas distintas, representando os factores que impactam a criação,

estimação, interpretação e validação da análise (HAIR, 2009).

FIGURA 4.1: FLUXOGRAMA DE DECISÃO DA REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ETAPAS 1 A 3). (ADAPTADO DE HAIR, 2009)

Etapa 1 – Problema de Pesquisa: O processo inicia-se com a especificação dos objectivos da

análise de regressão incluindo a selecção das variáveis dependentes e independentes. A selecção

52

das variáveis independentes deve ser baseada nas suas relações teóricas com a variável dependente

(HAIR, 2009).

Etapa 2 – Planeamento da Pesquisa: No planeamento de uma análise de regressão múltipla,

devem ser consideradas questões como o tamanho da amostra, a natureza das variáveis

independentes e a possível criação de novas variáveis representativas de relações especiais entre as

variáveis dependentes e independentes. O tamanho da amostra tem influência directa na adequação

e poder estatístico da regressão (a razão, entre observações e variáveis independentes, não deve

ficar abaixo das cinco observações por cada variável independente do modelo). A limitação da

regressão a dados métricos e a falta de habilidade a modelar, directamente, relações não-lineares,

traduz-se na necessidade de criação de novas variáveis. Quando uma variável independente é

qualitativa dicotómica, esta pode ser recodificada numa variável dummy (e.g. 0 – sim; 1 – não) (idem).

Etapa 3 – Pressupostos em Regressão Múltipla: Os pressupostos inerentes à análise de

regressão múltipla aplicam-se às variáveis (dependente e independentes) e à relação como um todo.

Os pressupostos a testar e aos quais deve obedecer o modelo de regressão múltipla são: a

normalidade da distribuição dos resíduos; a linearidade dos parâmetros, i.e. existe relação linear

entre a variável dependente e as independentes; a homocedasticidade dos resíduos, ou seja,

variância constante dos erros; e a independência dos resíduos - ausência de auto-correlação dos

erros (ibidem).

http://www.exatec.unisinos.br/~gonzalez/valor/inferenc/pressup/linear.html

53

FIGURA 4.2: FLUXOGRAMA DE DECISÃO DA REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ETAPAS 4 E 5). (ADAPTADO DE HAIR 2009)

Etapa 4 – Estimação do Modelo de Regressão e Avaliação do Ajustamento: Nesta etapa são

três as tarefas a cumprir. A primeira é a escolha do método, ou do conjunto de métodos, para

especificar o modelo de regressão a ser estimado. Em seguida, há que avaliar a significância

estatística do modelo na previsão da variável dependente e, por fim, determinar se alguma das

observações exerce uma influência indevida nos resultados (ibidem).

Etapa 5 – Interpretação do Modelo de Regressão: Os coeficientes de regressão estimados

expressam a variação esperada na variável dependente para cada variação unitária das variáveis

independentes. A contribuição de cada variável independente no modelo deve ser analisada por

comparação dos coeficientes de regressão estandardizados. A multicolineariedade (correlação entre

as variáveis independentes) é um problema de dados e não de especificação do modelo contudo, o

grau de multicolineariedade deve ser avaliado e o seu impacte sobre os resultados determinado, bem

como as respectivas acções correctivas necessárias. A medida mais comum para avaliar a

colineariedade é o Factor de Inflação da Variância (VIF) (ibidem).

54

4.4. Base de dados

4.4.1. Teoria

A sinistralidade rodoviária pode ser expressa de vários modos: número de acidentes, número de

acidentes com vítimas, número de acidentes com vítimas mortais, número de vítimas, número de

vítimas mortais, número de feridos graves, etc. (VROLIX, 2006). A escolha do indicador de

sinistralidade rodoviária é dependente do objectivo do estudo.

Num modelo macroscópico, a variável dependente pode ser descrita em valor absoluto ou como taxa.

Ao dividir o número de vítimas mortais rodoviárias por uma variável demográfica, por exemplo,

obtém-se, em taxa, a probabilidade que cada indivíduo tem de perder a vida num acidente de viação.

VROLIX (2006) apresenta alguns exemplos dessa taxa: mortes per capita, por km de estrada, por

veículo, por veículo-km. Alerta, ainda, para a escolha do número de vítimas mortais em detrimento de

uma taxa de fatalidades quando esta se encontra incluída no conjunto das variáveis explicativas. Por

exemplo, não é recomendado modelar as taxas de mortalidade por distância percorrida quando a

exposição ao risco é uma das variáveis explicativas do modelo, devido a correlações matemáticas e

não a uma real relação entre as duas variáveis (ibidem.

São vários os autores a afirmar que os acidentes rodoviários, e consequentes vítimas, podem ter

origem num vasto leque de potenciais factores causadores de um sinistro (VROLIX, 2006; BESTER,

2001; PAGE, 2001). Existe, na bibliografia, uma ampla gama de variáveis incluídas em modelos de

sinistralidade rodoviária (PAGE, 2001, BESTER, 2001, NOLAND, 2004, NOLAND, 2003, PAULOZZI,

2006, YANNIS, 2008, KIM, 2006, LOO, 2005, RIVAS-RUIZ, 2007, AMEEN, 2001, EL-SADIG, 2002 e

também FRIDSTRØM e INGEBRIGTSEN, 1991; BEENSTOCK e GAFNI, 2000; ZLATOPER, 1987;

HAKKERT e BRAIMAISTER, 2002; PARTYKA, 1983 e 1987; WAGENAAR, 1983; WINTEMUTE,

1985; BESTER, 2001; SCUFFHAM e LANGLEY, 2002; GAUDRY e LASSARRE, 2000; ELVIK e VAA,

2004, citados em VROLIX, 2006). Listam-se no QUADRO 4.1 algumas categorias de possíveis variáveis

explicativas (VROLIX, 2006). O autor refere o facto de algumas variáveis poderem encaixar em mais

que uma categoria da lista pouco exaustiva (idem).

55

Categoria Variáveis

Exposição ao risco Venda de combustíveis; Volume de tráfego (em km, passageiro-km ou tonelada-km) por classe de via, por número utentes, modo de transporte; população; total de veículos; Número de ligeiros de passageiros; Número de horas no trânsito;

Parque automóvel Número de veículos registados; Composição da frota automóvel (ligeiros e pesados de passageiros e mercadorias, ...); Número de recém-encartados; Distribuição do parque automóvel por idades; Idade média do parque automóvel; Percentagem de equipamentos de segurança nos veículos;

Infra-Estruturas Rodoviárias

Extensão total da rede rodoviária; Densidade da rede rodoviária (km/m2 ); Extensão das diferentes classes de vias (Auto-Estradas, vias rápidas, estradas nacionais, estradas municipais, …); Condições da infra-estrutura; Despesa total com as infra-estruturas (Projecção; construção); Despesas de manutenção por km de via;

Sócio-Económicas Produto Interno Bruto per capita; Rendimento líquido anual por agregado; Despesa total anual média por agregado; Índice de preços no consumidor; Preços dos combustíveis; Produção industrial; Taxa de desemprego; População activa; Nível de ensino; Taxa de criminalidade; Custos dos acidentes; Serviços de saúde;

Demográficas População total; Densidade populacional; População por grupo etário e sexo;

Políticas de Segurança e fiscalização Limites de velocidade; Lei da obrigatoriedade do uso do cinto de segurança; Limites da taxa

de alcoolemia no sangue na condução; Idade mínima exigida para a prática da condução; Normas de segurança de veículos motorizados; Número de condenações por condução com excesso de taxa de alcoolemia; Total das despesas em acções de segurança; Total da despesa com o policiamento rodoviário; Campanhas publicitárias de segurança rodoviária;

Utilizador da Via Taxas de uso do cinto de segurança; Taxas de uso de capacete; Velocidade média de circulação; Consumo de álcool per capita; Venda de bebidas alcoólicas;

Meteorológicas Níveis de chuva e neve; Minutos de luz diurna; Temperatura; Gelo;

QUADRO 4.1: POSSÍVEIS VARIÁVEIS EXPLICATIVAS DA SINISTRALIDADE RODOVIÁRIA. (FONTE: VROLIX, 2006, PAGE, 2001)

O rendimento de um país pode ser considerado um bom indicador da mobilidade, bem como de

outros factores importantes, nomeadamente as condições dos veículos, o nível de aplicação da

legislação e a sofisticação dos serviços médicos e da educação (BESTER, 2001).

A redução dos indicadores de sinistralidade rodoviária, nomeadamente as mortes, tem sido associada

a três áreas da política de transportes. Estas incluem os esforços realizados no sentido de alterar

comportamentos de risco, como a condução com uma taxa excessiva de alcoolemia no sangue, a

regulamentação direccionada para a melhoria dos veículos em circulação e os esforços com vista a

criação e construção de infra-estruturas mais seguras (NOLAND, 2004). A melhoria das infra-

estruturas rodoviárias é, normalmente, vista como uma técnica eficaz na redução do número de

mortes e feridos associados aos acidentes de viação (NOLAND, 2003).

Como na maioria das ciências sociais, não existe uma teoria que estabeleça quais as variáveis

explicativas a adoptar num modelo causal de sinistralidade rodoviária. Além disso, é frequente

algumas variáveis com potencial explicativo não estarem quantificadas ou mensuradas. Nestes

casos, é usual a utilização de uma variável que possa dar uma indicação indirecta do factor em falta.

Por exemplo, o hábito de consumo de bebidas alcoólicas de uma região, na impossibilidade de

medição do exacto valor de condutores com excesso de taxa de alcoolemia no sangue (VROLIX,

2006).

56

4.4.2. Recolha dos dados

A selecção das variáveis a analisar neste estudo incidiu nos números da sinistralidade rodoviária em

Portugal, entre 1980 e 2007, e teve em conta a multiplicidade de factores teoricamente responsáveis

pela variação dos mesmos. Variadas bases de dados, de diferentes entidades, foram consultadas

durante o levantamento e recolha das variáveis.

A entidade responsável pela recolha de dados respeitantes à sinistralidade em Portugal é a

Autoridade Nacional de Segurança Rodoviária (ANSR) com publicações anuais destes dados (Dados

da Sinistralidade - Relatório Anual). Foi somente a partir de 1987 que a recolha se tornou mais

minuciosa e detalhada. Até então eram apenas contabilizados os acidentes com vítimas, o número de

feridos e de vítimas mortais e ainda o índice de gravidade dos acidentes, não existindo registos para

inúmeras variáveis antes dessa data. Todos os dados respeitantes aos sinistros e sinistrados bem

como às campanhas de prevenção rodoviária são da base de dados da ANSR (ANSR, 1999-2008;

www.ansr.pt consultada em Julho de 2009). As definições estão incluídas nos relatórios anuais.

O Instituto Nacional de Estatística (INE) é o maior e mais completo banco de dados do país. A grande

parte dos dados recolhidos provém das publicações Anuário Estatístico de Portugal (AEP) e

Estatísticas dos Transportes (ET) entre 1980 e 2008. Reuniram-se do INE as variáveis territoriais

(área e condições climatéricas), as relativas à rede de infra-estruturas (rede rodoviária nacional,

itinerários principais, secundários e auto-estradas), aos combustíveis vendidos e à população (AEP,

1980-2007; ET, 1980-2007; www.ine.pt consultada em Julho de 2009).

Em relação aos combustíveis foi, também, alvo de consulta o sítio da internet da Direcção Geral de

Energia e Geologia (DGEG) (http://www.dgge.pt consultada em Julho de 2009) para pesquisa das

densidades de produtos derivados de petróleo e respectivos preços.

A ACAP é a associação empresarial que representa a totalidade do Sector Automóvel em Portugal.

Publica anualmente as Estatísticas do Sector Automóvel (ACAP, 1980-2008) de onde se retiraram as

variáveis relacionadas com os veículos (vendas, parque automóvel e idade média).

As variáveis económicas (Produto Interno Bruto – PIB, consumo privado, emprego e remuneração por

trabalhador) foram retiradas da base de dados on-line do Banco de Portugal (http://www.bportugal.pt

consultada em Julho de 2009).

Todas as variáveis respeitantes à legislação em vigor e suas alterações foram consultadas nas

respectivas edições do Diário da República.

Das 129 variáveis recolhidas (vide Anexo A), de diferentes categorias, eram pouco mais de metade

as que não apresentavam qualquer omissão nos dados (compreendidos entre 1980 e 2007). As

lacunas existentes na base de dados, a maior parte em observações anteriores a 1987, forçaram o

estreitamento do período em estudo, restringindo a análise a 21 observações (de 1987 a 2007),

diminuindo, deste modo, a presença de dados omissos ou inexistentes na base de dados. Ainda

assim, nem todas as lacunas das observações foram eliminadas. Das variáveis que ainda as

57

apresentavam, foram seleccionadas as de maior relevância para a análise e preencheram-se as

observações inexistentes

através de técnicas de interpolação. Os anos correspondentes às

observações em falta e respectivo método de preenchimento encontram-se em anexo (Anexo B).

Algumas das variáveis seleccionadas para análise dizem respeito à totalidade do território português,

enquanto outras correspondem aos valores observados no continente. Apesar dos erros que possam

provir desse facto, estes consideram-se desprezáveis (por nada indicar a existência de variações

extremas nos arquipélagos que possam contribuir para alterações significativas dos resultados), não

pondo em causa os resultados obtidos ou a validade dos mesmos.

4.4.3. Tratamento de dados

Os dados seleccionados para análise podem ser divididos em dois grupos: as variáveis retiradas

directamente das respectivas fontes e as que delas derivam. Este segundo grupo tem o propósito de

encontrar e ajustar variáveis que permitam uma melhor adaptação do modelo à realidade e melhorem

a explicação dos indicadores em análise17

.

Categoria Variável Fonte

Indicadores de sinistralidade rodoviária

6 número de acidentes de viação com vítimas (ACV) Ansr

15 número de vítimas mortais anuais (MORT) Ansr

129 índice de gravidade dos acidentes (IG) Ansr


28 extensão da rede de estradas nacionais (KMNAC) ine

29 extensão da rede de auto-estradas (KMAE) ine

Parque automóvel

55 ligeiros de passageiros vendidos anualmente (VVENDLIGPASS) acap

58 comerciais ligeiros vendidos anualmente (VVENDLIGCOM) acap

59 pesados de mercadorias vendidos anualmente (VVENDPESMERC) acap

60 pesados de passageiros vendidos anualmente (VVENDPESPASS) acap

65 taxa de ligeiros de passageiros até 1400 c.c. vendidos anualmente (VVEND1400PERC) acap

66 taxa de ligeiros de passageiros com 1401 a 2000 c.c. vendidos anualmente (VVEND14002000PERC) acap

67 taxa de ligeiros de passageiros com mais de 2001 c.c. vendidos anualmente (VVEND2000PERC) acap

68 número de ligeiros de passageiros do parque automóvel (LIGPASS) acap

69 taxa de ligeiros de passageiros do parque automóvel (LIGPASSPERC) acap

71 taxa de comerciais ligeiros do parque automóvel (LIGCOMPERC) acap

73 taxa de pesados do parque automóvel (PESADOSPERC) acap

Socioeconómicas 103 produto interno bruto a preços correntes (PIB_PC) bp

104 produto interno bruto - dados encadeados em volume (PIB_VOL) bp

Políticas de Segurança e fiscalização

113 Decreto-Lei nº 238/89 de 26 de Julho; Decreto-Lei nº 272/89 de 19 de Agosto (LEG89) dr

115 Decreto-Lei nº 124/90 de 14 de Abril (LEG90) dr

116 Decreto-Lei nº 254/92 de 20 de Novembro (LEG92) dr

117 Decreto-Lei nº 114/94 de 3 de Maio (LEG94) dr

118 Decreto-Lei nº 162/2001 de 22 de Maio; Lei nº 77/2001 de 13 de Julho; Decreto-Lei nº 265-A/2001 de 28 de Setembro (LEG01)

dr

121 Lei nº 20/2002 de 21 de Agosto (LEG02) dr

122 Decreto-Lei nº 44/2005 de 23 de Fevereiro (LEG05) dr

123 Taxa de Alcoolemia no Sangue máxima permitida na prática da condução (TAS) dr

124 número de campanhas anuais (CAMPANHAS) ansr

QUADRO 4.2: VARIÁVEIS DIRECTAS CONSIDERADAS NA ANÁLISE.

17

Nota: Todas as variáveis da base de dados foram numeradas de modo a facilitar a sua identificação e análise.

58

Categoria Variável

Exposição ao risco

45 litros de combustíveis vendidos anualmente (COMBS)

130 consumo anual de combustível automóvel por habitante (COMBSPHAB)

150 litros de combustível vendidos / veículo (COMBSPVEIC)


136 quilómetros de auto-estrada por PIB (KMAEPPIB) *

143 densidade rodoviária (DENSRODOV)

144 densidade de auto-estradas (DENSAE)

145 quilómetros de rede por cada mil habitantes (KMREDE1000HAB)

146 quilómetros de rede por cada 1000 veículos (KMREDE1000VEIC)

147 quilómetros de auto-estrada por cada 1000 habitantes (KMAE1000HAB)

148 quilómetros de auto-estrada por cada 1000 veículos (KMAE1000VEIC)

149 quilómetros de auto-estrada por cada quilómetro de rede (KMAEPKMREDE)

Parque automóvel

132 veículos automóveis vendidos anualmente por cada 1000 habitantes (VVEND1000HAB)

133 veículos automóveis existentes por cada 1000 habitantes (VEIC1000HAB)

134 ligeiros de passageiros vendidos anualmente por cada 1000 habitantes (VVENDLIGPASS1000HAB)

135 ligeiros de passageiros existentes por cada 1000 habitantes (LIGPASS1000HAB)

151 número de veículos do parque automóvel /quilómetro de rede rodoviária (VEICPKMREDE) **

152 número de veículos do parque automóvel /quilómetro de auto-estrada (VEICPKMAE) **

155 número de veículos não ligeiros de passageiros (VEICNLIG)

158 idade média dos veículos ligeiros em circulação (IDDLIG)

159 idade média dos veículos pesados em circulação (IDDPES)

160 ano médio de compra dos veículos ligeiros em circulação (ANOLIG)

161 ano médio de compra dos veículos pesados em circulação (ANOPES)

163 idade média do parque automóvel (IDD_PQ)

164 ano médio de compra do parque automóvel (ANO_PQ)

Sinistralidade ponderada pela exposição ao risco

137 vítimas mortais / mil kilolitros de combustível (MC)

156 vítimas mortais anuais em auto-estrada / cem milhões de litros de combustível (MAEC)

162 acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustível (ACVCOMB)

Socioeconómicas

153 preço médio por litro de combustível (PREÇOLCOMBS)

154 produto interno bruto per capita (PIBPCAP)

157 preço médio por litro de combustível por pib per capita (PREÇOLCOMBSPPIBPCAP)

* variável composta medidora das infra-estruturas em relação à economia

** variável composta medidora do parque automóvel em relação às infra-estruturas

QUADRO 4.3: VARIÁVEIS DERIVADAS CONSIDERADAS NA ANÁLISE.

As variáveis legislativas com igual listagem, por se tratarem de variáveis dummy (1 se no ano em

causa se encontravam em vigor e 0 caso contrário) e coincidirem nas datas em vigor, foram reunidas

numa só, representando a legislação entrada em vigor no ano respectivo (LEG89 e LEG01). As

variáveis respeitantes à venda de combustíveis foram convertidas, transformando toneladas de

combustível vendido em litros de combustível vendido18

.

18

Com base no conversor de densidades do sítio electrónico da Direcção Geral de Energia e Geologia - http://www.dgge.pt consultada em Julho de 2009.

59

4.4.4. Variáveis dependentes

O objectivo deste estudo implica que a variável dependente escolhida para análise faça parte do

conjunto de indicadores da sinistralidade rodoviária. Assim, foram escolhidos seis destes indicadores

como variáveis dependentes a analisar: número de acidentes com vítimas (ACV); número de vítimas

mortais (MORT); índice de gravidade dos acidentes (IG); número de vítimas mortais por milhão de

litros de combustível (MC); número de vítimas mortais em auto-estradas por cem milhões de litros de

combustível vendidos (MAEC); número de acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros

de combustível vendidos (ACVCOMB).

ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS - ACV

Segundo a ANSR, é considerado acidente de viação com vítimas qualquer acidente do qual resulte

pelo menos uma vítima. Esta variável representa o total de acidentes rodoviários, não tendo em conta

o factor de exposição ao risco a que estão sujeitos os utentes da via.

QUADRO 4.4: VARIAÇÃO DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS (1987-2007). (FONTE: ANSR)

Este indicador apresenta uma linha de tendência notoriamente decrescente no intervalo de tempo

considerado, com uma variação de cerca de 9% (8.7%). Para tal variação contribuiu o acentuado

aumento dos acidentes com vítimas até 1992, ano de inversão da tendência, que viria a manter-se

ininterruptamente a partir de 1998.

VÍTIMAS MORTAIS - MORT

“As estatísticas internacionais consideram vítimas mortais as que falecem no local dos acidentes ou

nos 30 dias imediatos, em consequência do acidente, enquanto em Portugal o conceito adoptado

para fins estatísticos contempla apenas as vítimas que falecem no local do acidente ou no percurso

até à unidade de saúde, utilizando-se o factor de correcção de 14 % para efeitos de comparação

internacional.” in Despacho n.º 27808/2009 (http://www.ansr.pt, consultada em Janeiro de 2010). Os

valores utilizados nesta análise são os da base de dados da ANSR, contabilizando apenas as vítimas

que falecem no local do acidente ou no percurso até à unidade de saúde.

y = -392,72x + 48374,54R² = 0,25

30000

35000

40000

45000

50000

550006. acidentes de viação com vítimas - ACV

acidentes de viação com vítimas Linear (acidentes de viação com vítimas)

60

QUADRO 4.5: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS (1987-2007). (FONTE: ANSR)

Apesar de leves oscilações, a variação das vítimas mortais nas estradas é clara e tendencialmente

negativa no período em questão. Este indicador decresceu mais de 60% (62.8%) entre 1987 e 2007,

passando de 2296 para 854 mortes causadas por acidentes de viação.

ÍNDICE DE GRAVIDADE DOS ACIDENTES - IG

O índice de gravidade dos acidentes representa o número de mortos por 100 acidentes com vítimas.

Este indicador foi retirado directamente da base de dados da ANSR, sendo calculado por esta

entidade.

QUADRO 4.6: VARIAÇÃO DO ÍNDICE DE GRAVIDADE DOS ACIDENTES (1987-2007). (FONTE: ANSR)

Com uma tendência notoriamente decrescente, o IG foi diminuindo quase continuamente ao longo do

período analisado. Em 1987 registaram-se cerca de 6 mortos por 100 acidentes com vítimas (5.94),

enquanto em 2007 o mesmo indicador se ficava pelos 2.42, registando um decréscimo de 59%

relativamente ao valor verificado duas décadas antes.

Como indicadores de valor absoluto, estas variáveis não entram em linha de conta com as diferenças

em termos de número de utilizadores, veículos e quilómetros percorridos na rede viária, ignorando a

y = -82,59x + 2716,50R² = 0,93

500

1000

1500

2000

2500

300015. vítimas mortais - MORT

vítimas mortais Linear (vítimas mortais)

y = -0,161x + 5,852R² = 0,948

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

129. índice de gravidade dos acidentes - IG

índice de gravidade dos acidentes Linear (índice de gravidade dos acidentes)

61

exposição ao risco. Sabe-se que em 2007 o parque circulante era consideravelmente superior ao de

1987, bem como o número de utentes e quilómetros percorridos por pessoa e, por conseguinte, a

exposição ao risco de sinistros rodoviários. Ainda assim optou-se por estes indicadores como

variáveis independentes pois são as variáveis mais utilizadas, em termos de divulgação das

estatísticas da sinistralidade rodoviária.

A exposição ao risco é de extrema importância numa análise temporal de sinistralidade rodoviária

pois a sua variação pode implicar directamente nos dados e resultados obtidos. O mesmo valor de

óbitos por acidentes de viação terá diferentes leituras consoante a exposição ao risco seja maior ou

menor.

Um dos indicadores de exposição ao risco é o consumo de combustível. Apesar de grosseiro, devido

à diminuição dos consumos da generalidade dos veículos automóveis (que apresentam melhores

performances nos últimos anos do período em analise), é uma das variáveis de fácil acesso e

perfeitamente ajustada ao tipo de análise pretendido.

Três das variáveis independentes em estudo foram ponderadas pela exposição ao risco.

NÚMERO DE VÍTIMAS MORTAIS POR MILHÃO DE LITROS DE COMBUSTÍVEL - MC

Esta variável dependente representa o total de vítimas mortais tendo em conta o factor de exposição

ao risco.

QUADRO 4.7: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS POR MILHÃO DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-2007). (FONTE: ANSR, INE)

Quando ponderado pela quantidade de combustíveis rodoviários vendidos, o valor das vítimas

mortais apresenta uma redução 20% superior à registada pelo valor absoluto (MORT). O decréscimo

do indicador MC, no período em estudo, ascende aos 80% (82.2%), revelando melhorias

imperceptíveis a uma análise menos cuidada.

y = -0,027x + 0,620R² = 0,956

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

137. vítimas mortais por milhão de litros de combustível - MC

vítimas mortais por milhão de litros de combustível Linear (vítimas mortais por milhão de litros de combustível)

62

NÚMERO DE VÍTIMAS MORTAIS EM AUTO-ESTRADAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE

COMBUSTÍVEL VENDIDOS - MAEC

Esta variável dependente representa o total de vítimas mortais em auto-estradas ponderado pelo

factor de exposição ao risco.

QUADRO 4.8: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM AUTO-ESTRADAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-

2007). (FONTE: ANSR, INE)

Contrariamente aos valores registados a nível nacional, as vítimas mortais em auto-estradas

apresentam grandes oscilações, com inclinação da recta de tendência praticamente nula e um

decréscimo de 2.8%. Para estes valores poderá ter contribuído o enorme aumento (quase 20 vezes)

da rede de auto-estradas no período em análise. Quando ponderada pelos quilómetros de auto-

estradas, a variável vítimas mortais em auto-estradas, verifica-se um claro decréscimo (82.6% de

variação).

QUADRO 4.9: VARIAÇÃO DAS VÍTIMAS MORTAIS EM AUTO-ESTRADAS POR QUILÓMETRO DE AUTO-ESTRADA (1987-2007). (FONTE: ANSR, INE)

y = -0,005x + 1,344R² = 0,028

0,50

0,70

0,90

1,10

1,30

1,50

1,70

156. vítimas mortais em AE por cem milhões de litros de combustível - MAEC

vítimas mortais em AE por cem milhões de litros de combustível Linear (vítimas mortais em AE por cem milhões de litros de combustível)

y = -0,010x + 0,222R² = 0,832

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

vítimas mortais em AE por km de AE

vítimas mortais em AE por km de AE Linear (vítimas mortais em AE por km de AE)

63

NÚMERO DE ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE

COMBUSTÍVEL VENDIDOS - ACVCOMB

À semelhança dos dois indicadores anteriores também este se trata de uma ponderação do número

de acidentes de viação pelo factor de exposição ao risco.

QUADRO 4.10: VARIAÇÃO DOS ACIDENTES DE VIAÇÃO COM VÍTIMAS POR CEM MILHÕES DE LITROS DE COMBUSTÍVEL (1987-

2007). (FONTE: ANSR, INE)

Este indicador, com tendência decrescente no intervalo de tempo considerado, apresenta um

decréscimo de 56.4%, substancialmente superior ao observado pelo valor absoluto de acidentes (de

apenas 8.7%).

Para cada variável dependente foram analisados vários modelos de regressão linear numa tentativa

de explicação causal da variação das respectivas tendências. Construiu-se a matriz de correlação do

conjunto de variáveis do estudo e analisaram-se as correlações entre as variáveis dependentes e

cada uma das potenciais variáveis explicativas. Após a análise da matriz de correlação utilizaram-se

os vários métodos de selecção de variáveis na construção dos diferentes modelos.

y = -35,49x + 1130,35R² = 0,97

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

1200

162. acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustível - ACVCOMB

acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustívelLinear (acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustível)

65

5. Apresentação e discussão dos resultados

Neste capítulo serão apresentados e discutidos os resultados dos principais modelos obtidos para

cada uma das variáveis dependentes. Serão, ainda, apresentadas as estatísticas descritivas das

variáveis dependentes e independentes (Anexos C e D).

5.1. Modelos de Regressão

Variável dependente

Variáveis independentes Coeficientes Modelo Durbin-Watson

β βstandardizados VIF R2 Ra

2

ACV (Constante) 43628 0.962 0.925 1.936

73.PESADOSPERC 4318 0.578 3.730

118.LEG01 -5498 -0.542 2.717

122.LEG05 -1761 -0.129 1.809

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -162328 -0.712 1.848

MORT (Constante) 4012 0.978 0.970 2.150

113.LEG89 -213 -0.121 3.062

116.LEG92 -139 -0.114 4.378

117.LEG94 -207 -0.188 4.822

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -10877 -0.440 10.792

149.KMAEPKMREDE -9030 -1.023 2.480

IG (Constante) 6.152 - - 0.985 0.980 2.141

113.LEG89 -0.499 -0.146 2.715

115.LEG90 -0.287 -0.100 3.863

116.LEG92 -0.604 -0.257 2.862

122.LEG05 -0.294 -0.103 2.100

144.DENSAE -66.227 -0.595 3.257

MC (Constante) 0.6609 - - 0.991 0.987 2.025

113.LEG89 -0.0653 -0.114 2.715

115.LEG90 -0.0403 -0.084 3.861

116.LEG92 -0.0723 -0.183 3.832

117.LEG94 -0.0754 -0.212 3.435

29.KMAE -0.0001 -0.571 2.105

MAEC1 67.VVEND2000PERC -5.363 -0.112 3.738 0.981 0.978 2.040

122.LEG05 -0.292 -0.085 1.759

163.IDD_PQ 0.202 1.109 2.712

ACVCOMB (Constante) 232.779 - - 0.986 0.983 1.858

118.LEG01 -91.071 -0.197 3.342

73.PESADOSPERC 206.131 0.605 7.621

115.LEG90 -196.212 -0.315 2.182

117.LEG94 -47.543 -0.103 5.546

1 Modelo calculado sem constante

QUADRO 5.1: MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA (ACV, MORT, IG, MC, MAEC E ACVCOMB).

66

Com valores de R2 acima de 0.96 para todos os modelos, podemos afirmar que mais de 96% da

variabilidade de cada variável dependente (ACV, MORT, IG, MC, MAEC e ACVCOMB) é explicada

pelas variáveis independentes presentes no respectivo modelo. Estes modelos podem ser escritos

segundo a EQUAÇÃO 4.1:

É evidente, em todos os modelos, o peso da legislação na variação de valores das seis variáveis

independentes. As infra-estruturas (KMAEPKMREDE, DENSAE e KMAE), as características do

parque (VVEND2000PERC, PESADOSPERC e IDD_PQ) e factores socioeconómicos

(PREÇOLCOMBSPPIBPCAP) foram outras categorias presentes nos modelos. O sinal das variáveis

explicativas, na equação, representa a direcção do efeito de cada uma com a variável dependente. A

variação das variáveis dependentes é directamente proporcional à das independentes sempre que o

sinal destas, na equação, for positivo e inversamente proporcional caso contrário.

Relativamente às variáveis seleccionadas é importante referir que um dos indicadores que, em

estudos internacionais (BESTER, 2001 e PAULOZZI, 2006), contribui para o decréscimo do número de

mortos é o PIB. Ora este indicador está fortemente correlacionado com os quilómetros de auto-

estradas em serviço (reflectidas nas variáveis KMAEPKMREDE, DENSAE e KMAE). Deste modo,

pode considerar-se que as variáveis KMAEPKMREDE, DENSAE e KMAE reflectem não só o grau de

infra-estruturação e melhoria da rede rodoviária, como também de algum modo incorporam os efeitos

do crescimento económico.

MODELO ACV

Surgem neste modelo, como variáveis explicativas, a percentagem de veículos pesados no parque

automóvel (PESADOSPERC); a legislação entrada em vigor nos anos de 2002 e de 2005 (LEG01 e

LEG05); e o preço médio por litro de combustível por PIB per capita (PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -

ACVCOMB = 232.779 – 91.071*LEG01 + 206.131*PESADOSPERC – 196.212*LEG90 – 47.543*LEG94

))

MAEC = - 5.363*VVEND2000PERC – 0.292*LEG05 + 0.202*IDD_PQ

))

MC = 0.6609 – 0.0653*LEG89 – 0.0403*LEG90 – 0.0723*LEG92 – 0.0754*LEG94 – 0.0001*KMAE

IG = 6.152 – 0.499*LEG89 – 0.287*LEG90 – 0.604*LEG92 – 0.103*LEG05 – 66.227*DENSAE

MORT = 4012 – 213*LEG89 – 139*LEG92 – 207*LEG94 – 10877* PREÇOLCOMBSPPIBPCAP – 9030*KMAEPKMREDE

ACV = 43628 + 4318*PESADOSPERC – 5498*LEG01 – 1761*LEG05 – 162327*PREÇOLCOMBSPPIBPCAP

EQUAÇÃO 5.1

EQUAÇÃO 5.2

EQUAÇÃO 5.3

EQUAÇÃO 5.4

EQUAÇÃO 5.5

EQUAÇÃO 5.6

67

variável representativa do custo real médio do litro de combustível por cidadão). A variável mais

influente19

neste modelo é a que diz respeito ao preço dos combustíveis. Esta variável

(PREÇOLCOMBSPPIBPCAP), bem como as relativas à legislação (LEG01 e LEG05) contribuem

para a diminuição do número de acidentes de viação com vítimas. A quarta variável presente no

modelo, contrariamente às restantes, varia na razão directa da variável a explicar contribuindo para o

aumento de acidentes com registo de vítimas.

QUADRO 5.2: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO ACV (ANO 1987=1).

MODELO MORT

Todas as variáveis presentes neste modelo contribuíram para a diminuição do índice em análise

(MORT). A variável com maior influência no decréscimo do número de vítimas mortais foi a que

representa o número de quilómetros de auto-estradas por quilómetro de rede (KMAEPKMREDE),

seguida pela representativa do preço médio dos combustíveis (PREÇOLCOMBSPPIBPCAP). As

restantes variáveis presentes no modelo, dizem respeito à legislação entrada em vigor nos anos de

1989, 1992 e 1994 (LEG89, LEG92 e LEG94).

QUADRO 5.3: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MORT (ANO 1987=1).

19

A influência das variáveis presentes em cada modelo é medida em termos de efeitos estandardizados.

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

198

7

198

8

198

9

199

0

199

1

199

2

199

3

199

4

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

6.ACV

73.PESADOSPERC

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP

LEG

01

LEG

05

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

10,0

11,0

198

7

198

8

198

9

199

0

199

1

199

2

199

3

199

4

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

15.MORT

149.KMAEPKMREDE


LEG

89

LEG

92

LEG

94

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

198

7

198

8

198

9

199

0

199

1

199

2

199

3

199

4

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

15.MORT


LEG

89

LEG

92

LEG

94

68

MODELO IG

Neste modelo todas as variáveis explicativas apresentam um sinal negativo na equação, podendo

afirmar-se que todas contribuíram para a diminuição do índice de gravidade dos acidentes (IG). O

factor que mais contribuiu para esta descida foi a densidade de auto-estradas (DENSAE) e, como

legislação mais influente, a entrada em vigor em 1992 (as inspecções periódicas obrigatórias). A

legislação em vigor a partir de 1989, 1990 e 2005 (LEG89, LEG90, LEG05), são as outras variáveis

presentes no modelo.

QUADRO 5.4: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO IG (ANO 1987=1).

MODELO MC

Como no modelo anterior, todas as variáveis explicativas variam na razão inversa da variável

dependente. De novo, a variável com maior peso na explicação do índice de sinistralidade é relativa

às auto-estradas (KMAE), seguida, por ordem de influência, da legislação de 1994, 1992, 1989 e

1990 (LEG94, LEG92, LEG89 e LEG90).

QUADRO 5.5: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MC (ANO 1987=1).

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

10,0

11,0

12,0

13,0

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

129.IG 144.DENSAE

LEG

89

LEG

90

LEG

92

LEG

05

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

10,0

11,0

12,0

13,0

198

7

198

8

198

9

199

0

199

1

199

2

199

3

199

4

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

137.MC 29.KMAE

LEG

89

LEG

90

LEG

92

LEG

94

69

MODELO MAEC

A variável MAEC apresenta correlações muito baixas com o restante conjunto de variáveis (abaixo

dos 35%) (Anexo C). A variável explicativa com maior influência neste modelo, representativa da

idade média do parque automóvel (IDD_PQ), apresenta sinal positivo na equação. As outras variáveis

presentes no modelo, a percentagem de veículos vendidos com cilindrada superior a 2000 cc

(VVEND2000PERC) e a legislação em vigor desde 2005 (LEG05), variam na razão inversa com a

variável a explicar.

QUADRO 5.6: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO MAEC (ANO 1987=1).

MODELO ACVCOMB

Também este modelo apresenta várias variáveis legislativas (LEG90, LEG 01 e LEG 94) com peso

negativo na variação de ACVCOMB. Contudo, a variável com maior peso no modelo apresenta uma

proporcionalidade directa com a variável dependente (PESADOSPERC). Conclui-se assim, que a

variação da percentagem de veículos pesados no parque automóvel, ao contrário das restantes

variáveis presentes, contribui para o aumento dos acidentes de viação com vítimas.

QUADRO 5.7: REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA EVOLUÇÃO DAS VARIÁVEIS PRESENTES NO MODELO ACVCOMB (ANO 1987=1).

Em todos os modelos foi possível verificar a influência da legislação nas melhorias da sinistralidade

rodoviária. Comum a três modelos (IG, MC, ACVCOMB) surge a influência da criminalização da

condução com Taxa de Alcoolemia no Sangue superior a 1,2 g/l (LEG90). Este resultado reforça a

ideia generalizada do peso negativo que a TAS tem na sinistralidade rodoviária, particularmente

0,01,02,03,04,05,06,07,08,09,0

10,011,0

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

156.MAEC

67.VVEND2000PERC

163.IDD_PQ

LEG

05

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

156.MAEC

163.IDD_PQ

LEG

05

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

198

7

198

8

198

9

199

0

199

1

199

2

199

3

199

4

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

162.ACVCOMB

73.PESADOSPERC

LEG

90

LEG

94

LEG

01

70

valores elevados. A legislação entrada em vigor em 1989 (LEG89), presente em três dos modelos

(MORT, IG e MC), inclui a obrigatoriedade do uso do cinto de segurança, outro dos factores

comummente aceite e reconhecido como diminuidor da gravidade dos acidentes e das vítimas

mortais nas estradas. As inspecções periódicas obrigatórias (LEG92) surgem como intervenção

benéfica nos modelos MORT, IG e MC. A entrada em vigor do novo código da estrada (LEG94) é

outra das variáveis legislativas que aparece associada a vários modelos (MORT, MC, ACVCOMB),

bem como a LEG05 (a obrigatoriedade do uso de colete retro reflector, agravamento das sanções

pecuniárias e acessórias e a diferenciação de coimas para excesso de velocidade), presente nos

modelos ACV, IG e MAEC. Comum aos modelos representativos dos acidentes com vítimas (ACV e

ACVCOMB), surge a legislação entrada em vigor em 2001 (LEG01 – várias alterações ao código da

estrada, condenação na proibição de condução e a limitação da Taxa de Alcoolemia aos 0,2 gramas

por litro de sangue).

Pressupõe-se que a eficácia da legislação esteja directamente ligada a uma fiscalização eficiente por

parte das forças de segurança, que garantem o seu cumprimento.

É clara a influência das infra-estruturas rodoviárias, nomeadamente das auto-estradas

(KMAEPKMREDE, DENSAE e KMAE) nos modelos em que estão presentes. Esta influência pode ser

explicada pela existência de separadores físicos entre os dois sentidos de trânsito e ausência de

cruzamentos de nível, minimizando as probabilidades de colisão frontal e/ou lateral entre veículos

(colisões com a maior percentagem de vítimas mortais) (ANSR, 1999-2008). Outra variável de peso

(ainda que presente em apenas dois modelos) é a percentagem de pesados do parque automóvel,

esta na razão inversa das outras variáveis. Segundo os modelos ACV e ACVCOMB, a percentagem

de pesados do parque foi uma das razões que impediu um maior decréscimo do número de acidentes

com vítimas. Este facto pode explicar-se pelas diferenças, entre ligeiros e pesados, de velocidade de

circulação (veículos pesados apresentam velocidades de rodagem bastante inferiores às dos

ligeiros), dimensões e exposição, dos ocupantes, ao choque. Também a ultrapassagem destes

veículos se torna por vezes perigosa, tanto pelo aumento da distância necessária para a manobra,

devido ao comprimento que apresentam os veículos pesados, como pela obstrução do campo visual

de condutores de veículos de dimensões mais reduzidas. Por outro lado, o chamado ângulo morto de

um veículo pesado é significativamente superior ao de um veículo ligeiro, reduzindo a visão e

dificultando a percepção do condutor em relação ao meio envolvente, aumentando a probabilidade de

ocorrência de um sinistro.

Com forte influência nos modelos em que está presente (AVC e MORT), surge a variável

PREÇOLCOMBSPPIBPCAP. Esta influência confirma a ideia de que o custo dos combustíveis para o

utilizador interfere directamente com os indicadores de sinistralidade rodoviária, nomeadamente no

que diz respeito aos acidentes com vítimas e ao número de vítimas mortais.

Presentes apenas no modelo MAEC surgem as variáveis IDD_PQ (idade média do parque

automóvel) e VVEND2000PERC (percentagem de veículos vendidos com cilindrada superior a

2000cc). Associadas a melhorias do parque automóvel, que aumentam com o segmento e com a

71

diminuição da idade do veículo, a presença destas variáveis indica a influência da idade e qualidade

do parque automóvel no número de vítimas mortais em vias com maiores velocidades de circulação.

73

6. Conclusões

Não obstante o decréscimo dos números da sinistralidade rodoviária, em 2007 morreram, em média,

mais de 2 pessoas por dia nas estradas portuguesas (ANSR). Segundo a OMS, “a segurança

rodoviária não é acidental” e enquanto se perderem vidas nas estradas não estarão satisfeitos os

níveis óptimos de segurança. Apesar do peso que constituem as regulamentações e legislações na

segurança rodoviária, esta passa por todos os utilizadores da via, pelas suas consciências e actos.

Resta-nos a todos ser cívicos e responsáveis quando interagimos na rede. Cabe às entidades

responsáveis o estudo, intervenção e fiscalização continuadas de modo a garantir a segurança e,

consequentemente, a liberdade de todos os utilizadores da via.

Para melhorar os níveis de segurança rodoviária, é necessário estudar os diferentes e variados

factores que a influenciam (WILMOTS, s/data). A intrincada interacção entre utilizadores da via,

veículos, infra-estrutura e meio ambiente, acresce complexidade à análise, dificultando uma leitura

directa da eficácia e influência de cada medida na variação dos valores da sinistralidade.

A realidade portuguesa alterou-se significativamente desde 1987. A adesão à União Europeia, em

1986, permitiu a criação de condições económicas, sociais e culturais para que Portugal acedesse ao

grupo dos países europeus mais desenvolvidos. Em termos de acessibilidade territorial, verificou-se

uma melhoria técnica e operacional na rede rodoviária nacional, bem como na base de dados a ela

relativa. A par destas modificações estruturais, a sinistralidade rodoviária grave foi sendo reduzida

consistentemente, e aproximada à média europeia, desde meados da década de 90 (BRANCO,

2003).

Em 2008 registaram-se os valores mais baixos de sempre no número de sinistrados (mortos e

feridos, tanto graves como ligeiros). Em relação a 2007, houve menos 78 vítimas mortais (-9.1%),

menos 510 feridos graves (-16.4%) e menos 1875 feridos ligeiros (-4.3%), num total de menos 2463

sinistrados (-5.2%) (ANSR). Comparativamente a 1987, houve um decréscimo dos principais

indicadores de sinistralidade. Os mais significativos registaram-se no número de feridos graves, com

uma diminuição acima das 9700 vítimas (-78%) e das vítimas mortais, menos 1520 mortes registadas

(-66.2%). A tendência decrescente destes valores tornou-se uma constante a partir de finais do

século vinte (1996 para vítimas mortais e feridos graves e 1998 para acidentes com vítimas e

sinistrados).

O Ministério da Administração Interna (MAI, 2009) aponta como causas do progresso feito em matéria

de segurança rodoviária: a rede de auto-estradas; a melhoria dos níveis segurança dos veículos; uma

fiscalização mais frequente e eficaz por parte das Forças de Segurança; e consciências cívicas e

mentalidades responsáveis adquiridas pelos condutores.

O objectivo desta dissertação passou pela análise da eficácia que as políticas de segurança

rodoviária tiveram, nas últimas décadas (1987-2007), em Portugal. Com este propósito, analisaram-

se seis indicadores de sinistralidade rodoviária, tanto em valor absoluto como ponderados pela

exposição ao risco: número de acidentes com vítimas (ACV); número de vítimas mortais (MORT);

74

índice de gravidade dos acidentes (IG); número de vítimas mortais por milhão de litros de combustível

(MC); número de vítimas mortais em auto-estradas por cem milhões de litros de combustível vendidos

(MAEC); número de acidentes de viação com vítimas por cem milhões de litros de combustível

vendidos (ACVCOMB). Considerou-se, neste estudo, um vasto conjunto de variáveis potencialmente

explicativas, relativas às Políticas de Segurança e Fiscalização, às Infra-Estruturas Rodoviárias, ao

Parque Automóvel e a factores Socioeconómicos.

Tendo em conta a multiplicidade de factores influentes na sinistralidade rodoviária, optou-se por uma

metodologia de análise baseada na regressão linear múltipla, de modo a identificar a eficácia e

influência das várias políticas adoptadas com vista à diminuição dos valores da sinistralidade

rodoviária.

Os modelos construídos apresentam um ajustamento bastante bom e podem, por isso, considerar-se

como descrevendo bem a evolução agregada dos indicadores da sinistralidade rodoviária.

Globalmente permitem concluir que as mudanças comportamentais originadas por novas peças

legislativas e as políticas de infra-estruturação rodoviária contribuíram significativamente para uma

redução dos níveis de sinistralidade rodoviária.

A forte contribuição, da rede de auto-estradas, nas melhorias da sinistralidade rodoviária, não faz das

mesmas único factor passível de manipulação influente na sinistralidade. Além do mais, em certo

ponto deixará de fazer sentido, ou será inviável, a construção de novos troços e as melhorias deste

factor ao nível da sinistralidade, uma vez implementados, deixarão de se fazer notar nas descidas

dos indicadores de forma tão evidente.

A elevada quota de mercado da rodovia no transporte de mercadorias, tem forte implicação no

número de veículos pesados em circulação o que contribui para o aumento da sinistralidade. Deste

modo, as políticas de promoção de alterações modais do transporte de mercadorias, promovendo o

transporte ferroviário, terão implicações ao nível dos indicadores de sinistralidade rodoviária.

Por outro lado, verifica-se que as alterações legislativas surtiram efeito na redução dos níveis de

sinistralidade, pelo que este é um campo onde se deverá continuar a investir, seja ao nível da

adopção célere de boas práticas internacionais, seja ao nível da incorporação na legislação de

aspectos relativos à evolução tecnológica dos veículos (quer para garantir a disseminação rápida de

veículos mais seguros, ou para garantir uma operação segura dos mesmos).

Como defendem SIVAK e TSIMHONI (citados em WILMOTS, s/data) alguns dos problemas mais

simples de sinistralidade foram já superados (com legislação e melhorias infra-estruturais), sendo

necessário o tratamento de problemas mais complexos de modo a alcançar uma maior redução dos

índices de sinistralidade. Estes problemas só podem ser tratados apoiados em análises e estudos

dos dados da sinistralidade rodoviária. Para tal, é essencial a existência de uma base de dados mais

detalhada e rigorosa.

75

Este último aspecto está relacionado, não directamente com os resultados obtidos, mas com as

dificuldades experimentadas durante a execução deste estudo, nomeadamente ao nível da recolha

de algumas variáveis, que se revelou uma tarefa bastante difícil e longa, tendo impossibilitado,

inclusive, a inclusão (por falta de dados) de variáveis que permitissem descrever tanto os níveis de

fiscalização como a intensidade das campanhas de sensibilização. Uma vez que estes são aspectos

relevantes das políticas de prevenção da sinistralidade rodoviária, seria importante os mesmos

estarem disponíveis para que a sua eficácia e eficiência possam ser avaliados. Neste sentido, a

implementação de um sistema de informação que recolha e disponibilize os dados relativos à

sinistralidade rodoviária, e das variáveis relacionadas com esta, é uma importante medida que

facilitará a avaliação das políticas públicas neste domínio e, consequentemente, contribuirá para uma

adopção mais célere daquelas que são mais adequadas e eficientes.

77

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81

ANEXOS

A – Base de dados

1. 2. 3. 4. 5. 6.ACV* 7. 8. 9.

Área Precipitação

Média de dias sem

chuva

Feriados (2

as, 3

as, 5

as e 6

as

feiras)

Acidentes de viação

Acidentes de viação com

vítimas

Acidentes de viação com vítimas em auto-estradas

Acidentes de viação com vítimas em

estradas nacionais

Acidentes de viação com vítimas

mortais

[km2] [mm] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 88944.00 n/a n/a 11.00 52131.00 33886.00 n/a n/a n/a

1981 88944.00 n/a n/a 9.00 57812.00 33560.00 n/a n/a n/a

1982 88944.00 n/a n/a 6.00 61892.00 35324.00 n/a n/a n/a

1983 88944.00 n/a n/a 9.00 52714.00 31285.00 n/a n/a n/a

1984 88944.00 n/a n/a 7.00 53084.00 29255.00 n/a n/a n/a

1985 88944.00 n/a n/a 8.00 55652.00 29156.00 n/a n/a n/a

1986 88944.00 n/a n/a 10.00 62552.00 30485.00 n/a n/a n/a

1987 88944.00 n/a n/a 9.00 81066.00 38656.00 329.00 15437.00 2059.00

1988 88944.00 n/a n/a 10.00 90353.00 41915.00 408.00 17160.00 2224.00

1989 88944.00 n/a n/a 10.00 98115.00 43499.00 486.00 17617.00 2101.00

1990 88944.00 695.80 294.29 8.00 105140.00 45110.00 516.00 18322.00 2078.00

1991 88944.00 731.00 291.18 8.00 121610.00 48953.00 774.00 19544.00 2225.00

1992 88790.00 656.20 307.09 8.00 127682.00 50851.00 986.00 19445.00 2131.00

1993 88790.00 871.40 281.26 6.00 133629.00 48645.00 1123.00 18326.00 1870.00

1994 88796.00 824.80 292.29 9.00 135040.00 45830.00 939.00 17036.00 1724.00

1995 88796.00 956.80 288.74 10.00 n/a 48339.00 1122.00 18308.00 1856.00

1996 88796.00 1087.40 263.91 8.00 n/a 49265.00 1227.00 17021.00 1880.00

1997 88796.00 1035.40 270.82 10.00 n/a 49417.00 1315.00 16326.00 1732.00

1998 88796.00 612.00 296.41 10.00 n/a 49319.00 1435.00 15848.00 1647.00

1999 88796.00 765.00 285.38 7.00 n/a 47966.00 1714.00 14859.00 1582.00

2000 88796.00 1091.80 274.59 10.00 n/a 44159.00 1918.00 13293.00 1450.00

2001 89044.00 1019.20 279.44 8.00 n/a 42521.00 1809.00 12883.00 1316.00

2002 89045.10 957.10 269.65 8.00 n/a 42219.00 1980.00 12691.00 1323.00

2003 88797.00 931.60 279.48 10.00 n/a 41495.00 2076.00 12377.00 1222.00

2004 88967.53 541.90 305.00 6.00 n/a 38930.00 1915.00 11061.00 1024.00

2005 88966.67 503.10 311.00 9.00 n/a 37066.00 2035.00 10370.00 988.00

2006 88967.10 925.00 280.00 10.00 n/a 35680.00 2327.00 9418.00 786.00

2007 88967.10 525.00 296.00 8.00 n/a 35311.00 2282.00 9039.00 765.00 FONTE: INE INE INE INE ANSR ANSR ANSR ANSR

10. 11. 12. 13. 14. 15.MORT* 16. 17.

Acidentes de viação com vítimas mortais

em auto-estradas

Acidentes de viação com vítimas mortais em

estradas nacionais

Vítimas de acidentes de

viação

Vítimas de acidentes de viação em auto-

estrada

Vítimas de acidentes de viação em

estradas nacionais Vítimas mortais

Vítimas mortais em

auto-estradas

Vítimas mortais em estradas

nacionais

[nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 n/a n/a 42109.00 n/a n/a 2262.00 n/a n/a

1981 n/a n/a 46837.00 n/a n/a 2263.00 n/a n/a

1982 n/a n/a 49144.00 n/a n/a 2102.00 n/a n/a

1983 n/a n/a 41989.00 n/a n/a 2176.00 n/a n/a

1984 n/a n/a 41252.00 n/a n/a 1832.00 n/a n/a

1985 n/a n/a 41382.00 n/a n/a 1900.00 n/a n/a

1986 n/a n/a 44882.00 n/a n/a 1956.00 n/a n/a

1987 39.00 1259.00 56813.00 698.00 24949.00 2296.00 52.00 1441.00

1988 35.00 1377.00 62066.00 857.00 27828.00 2534.00 58.00 1603.00

1989 46.00 1269.00 63894.00 916.00 28365.00 2375.00 55.00 1459.00

1990 29.00 1299.00 65650.00 978.00 29390.00 2321.00 38.00 1487.00

1991 58.00 1378.00 72010.00 1465.00 31700.00 2475.00 77.00 1548.00

1992 57.00 1340.00 73358.00 1783.00 31083.00 2372.00 67.00 1519.00

1993 60.00 1136.00 68787.00 2020.00 28768.00 2077.00 71.00 1298.00

1994 57.00 1023.00 64089.00 1721.00 26219.00 1926.00 66.00 1157.00

1995 66.00 1088.00 67912.00 1946.00 28329.00 2085.00 76.00 1251.00

1996 69.00 996.00 68727.00 2075.00 25905.00 2100.00 89.00 1120.00

1997 64.00 846.00 68455.00 2328.00 24585.00 1939.00 80.00 947.00

1998 70.00 822.00 68468.00 2436.00 24027.00 1865.00 92.00 928.00

1999 95.00 713.00 67077.00 2921.00 22578.00 1750.00 108.00 803.00

2000 93.00 661.00 61553.00 3104.00 20109.00 1629.00 112.00 747.00

2001 85.00 570.00 58510.00 2895.00 19041.00 1466.00 98.00 630.00

2002 95.00 602.00 58054.00 3200.00 18857.00 1469.00 101.00 682.00

2003 93.00 549.00 56614.00 3323.00 18193.00 1356.00 111.00 610.00

2004 90.00 415.00 53144.00 3062.00 16190.00 1135.00 102.00 459.00

2005 72.00 416.00 50343.00 3153.00 15247.00 1094.00 86.00 467.00

2006 71.00 328.00 47987.00 3603.00 13756.00 850.00 74.00 354.00

2007 89.00 321.00 47172.00 3600.00 13067.00 854.00 112.00 360.00 FONTE: ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR

* Variável incluída na análise

QUADRO A 1: BASE DE DADOS.

82

18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26.

Feridos Feridos graves

Feridos graves em auto-estradas

Feridos graves em estradas

nacionais Feridos ligeiros

Feridos ligeiros em auto-estrada

Feridos ligeiros em estradas

nacionais

Rede rodoviária nacional

Itinerários principais

[nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [km] [km]

1980 41101.00 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a







1987 54517.00 12364.00 135.00 5328.00 42153.00 511.00 18180.00 9961.00 2611.90

1988 59532.00 12771.00 129.00 5437.00 46761.00 670.00 20788.00 9342.20 2069.40

1989 61519.00 12414.00 123.00 5107.00 49105.00 738.00 21799.00 9330.30 2214.40

1990 63329.00 12165.00 128.00 5052.00 51164.00 812.00 22851.00 9513.70 2339.00

1991 69535.00 12548.00 206.00 5093.00 56987.00 1182.00 25059.00 9643.00 2438.00

1992 70986.00 12475.00 208.00 4903.00 58511.00 1508.00 24661.00 9628.00 2489.00

1993 66710.00 11830.00 277.00 4751.00 54880.00 1672.00 22719.00 9648.00 2526.00

1994 62163.00 10387.00 202.00 4079.00 51776.00 1453.00 20983.00 9678.00 2534.00

1995 65827.00 11229.00 256.00 4547.00 54598.00 1614.00 22531.00 9742.00 2558.00

1996 66627.00 10842.00 298.00 3835.00 55785.00 1688.00 20950.00 9742.00 2558.00

1997 66516.00 9335.00 321.00 3315.00 57181.00 1927.00 20323.00 9780.00 2591.00

1998 66603.00 8177.00 297.00 2747.00 58426.00 2047.00 20352.00 11408.00 2700.00

1999 65327.00 7697.00 369.00 2654.00 57630.00 2444.00 19121.00 11991.00 1368.00

2000 59924.00 6918.00 365.00 2341.00 53006.00 2627.00 17021.00 11836.00 1389.00

2001 57044.00 5797.00 293.00 2020.00 51247.00 2504.00 16391.00 12010.00 1494.00

2002 56585.00 4770.00 265.00 1684.00 51815.00 2834.00 16491.00 12399.00 1829.00

2003 55258.00 4659.00 258.00 1663.00 50599.00 2954.00 15920.00 12589.00 1949.00

2004 52009.00 4190.00 226.00 1402.00 47819.00 2734.00 14329.00 12689.00 1985.00

2005 49249.00 3762.00 188.00 1279.00 45487.00 2879.00 13501.00 12661.00 1957.00

2006 47137.00 3483.00 216.00 1173.00 43654.00 3313.00 12229.00 12890.00 2145.00

2007 46318.00 3116.00 212.00 1103.00 43202.00 3276.00 11604.00 12902.00 2198.00 FONTE: ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR INE INE

27. 28.KMNAC* 29.KMAE* 30. 31. 32. 33. 34. 35.

Itinerários

complementares Estradas nacionais

Auto-estradas Gás auto (GPL) Gasolina normal

Gasolina super Gasolina aditivada

Gasolina sem chumbo 95


[km] [km] [km] [ton] [ton] [ton] [ton] [ton] [ton]

1980 n/a n/a 132.10 n/a 174753.00 555142.00 n/a n/a n/a

1981 n/a n/a 132.10 n/a 163082.00 590560.00 n/a n/a n/a

1982 n/a n/a 168.60 n/a 157190.00 630578.00 n/a n/a n/a

1983 n/a n/a 168.56 n/a 144169.00 644149.00 n/a n/a n/a

1984 n/a n/a 195.30 n/a 130109.00 653532.00 n/a n/a n/a

1985 n/a n/a 196.06 n/a 125288.00 702166.00 n/a n/a n/a

1986 n/a n/a 196.06 n/a 123973.00 786207.00 n/a n/a n/a

1987 2509.50 4839.60 211.00 n/a 125787.00 889312.00 n/a n/a n/a

1988 2351.10 4921.70 211.00 n/a 123048.00 1000532.00 n/a n/a n/a

1989 2281.80 4834.10 258.90 n/a 116264.00 1107006.00 n/a n/a n/a

1990 2304.00 4870.90 303.00 n/a 103066.75 1202898.11 n/a 23406.67 n/a

1991 2338.00 4867.00 409.00 n/a 47441.03 1288982.00 n/a 127158.00 n/a

1992 2338.00 4809.00 519.00 n/a 7127.87 1418558.00 n/a 216577.00 n/a

1993 2372.00 4750.00 579.00 n/a 28.00 1356636.00 n/a 321944.00 63740.82

1994 2374.00 4770.00 587.00 n/a n/a 1260965.00 n/a 349405.00 185889.00

1995 2416.00 4768.00 687.00 n/a n/a 1175951.00 n/a 361911.00 285466.00

1996 2416.00 4768.00 710.00 n/a n/a 1124880.00 n/a 435946.00 343460.00

1997 2421.00 4768.00 797.00 11905.00 n/a 1016050.03 n/a 562604.87 354387.11

1998 3303.00 5405.00 1252.00 13715.00 n/a 921225.00 n/a 654283.00 393628.00

1999 1037.00 5059.00 1441.00 21549.00 n/a 354347.00 316790.00 851963.00 488349.00

2000 1040.00 4909.00 1482.00 20388.00 n/a n/a 472355.00 1022074.00 513704.00

2001 1107.00 4909.00 1659.00 20212.00 n/a n/a 351111.00 1083875.00 483175.00

2002 1161.00 4909.00 1836.00 19476.00 n/a n/a 271791.00 1259025.00 468882.00

2003 1229.00 4910.00 2002.00 19709.00 n/a n/a 173649.00 1295952.00 456741.00

2004 1294.00 4910.00 2091.00 20128.00 n/a n/a 98294.00 1353432.00 397082.00

2005 1294.00 4910.00 2341.00 21634.00 n/a n/a 21684.00 1364593.00 338338.00

2006 1336.00 4909.00 2545.00 20155.00 n/a n/a 4496.00 1341154.00 254220.00

2007 1387.00 4911.00 2613.00 21826.00 n/a n/a 1093.60 1304210.00 206123.10 FONTE: INE INE INE INE INE INE INE INE INE


QUADRO A 2: BASE DE DADOS (CONTINUAÇÃO).

83

36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43.

Gasóleo

rodoviário Combustíveis Gás auto (GPL) Gasolina normal Gasolina super

Gasolina aditivada



[ton] [ton] [l] [l] [l] [l] [l] [l]

1980 1623154.00 2353049.00 n/a 239387671.23 740189333.33 n/a n/a n/a

1981 1696359.00 2450001.00 n/a 223400000.00 787413333.33 n/a n/a n/a

1982 1759642.00 2547410.00 n/a 215328767.12 840770666.67 n/a n/a n/a

1983 1734987.00 2523305.00 n/a 197491780.82 858865333.33 n/a n/a n/a

1984 1687326.00 2470967.00 n/a 178231506.85 871376000.00 n/a n/a n/a

1985 1688314.00 2515768.00 n/a 171627397.26 936221333.33 n/a n/a n/a

1986 1765289.00 2675469.00 n/a 169826027.40 1048276000.00 n/a n/a n/a

1987 1904270.00 2919369.00 n/a 172310958.90 1185749333.33 n/a n/a n/a

1988 2060371.00 3183951.00 n/a 168558904.11 1334042666.67 n/a n/a n/a

1989 2152752.00 3376022.00 n/a 159265753.42 1476008000.00 n/a n/a n/a

1990 2295724.71 3625096.24 n/a 141187328.77 1603864151.33 n/a 31292341.25 n/a

1991 2415292.94 3878873.97 n/a 64987710.13 1718642666.67 n/a 169997326.20 n/a

1992 2549868.99 4192131.86 n/a 9764209.12 1891410666.67 n/a 289541443.85 n/a

1993 2614060.51 4356409.32 n/a 38356.16 1808848000.00 n/a 430406417.11 84987754.18

1994 2762478.00 4558737.00 n/a n/a 1681286666.67 n/a 467118983.96 247852000.00

1995 2899068.00 4722396.00 n/a n/a 1567934666.67 n/a 483838235.29 380621333.33

1996 3125306.00 5029592.00 n/a n/a 1499840000.00 n/a 582815508.02 457946666.67

1997 3403567.99 5348515.01 21964944.65 n/a 1354733378.00 n/a 752145554.66 472516150.56

1998 3742227.00 5725078.00 25304428.04 n/a 1228300000.00 n/a 874709893.05 524837333.33

1999 3753816.00 5786814.00 39758302.58 n/a 472462666.67 425221476.51 1138987967.91 651132000.00

2000 4210092.00 6238613.00 37616236.16 n/a n/a 634033557.05 1366409090.91 684938666.67

2001 4519473.00 6457846.00 37291512.92 n/a n/a 471289932.89 1449030748.66 644233333.33

2002 4605085.00 6624259.00 35933579.34 n/a n/a 364820134.23 1683188502.67 625176000.00

2003 4596662.00 6542713.00 36363468.63 n/a n/a 233085906.04 1732556149.73 608988000.00

2004 4725430.00 6594366.00 37136531.37 n/a n/a 131938255.03 1809401069.52 529442666.67

2005 4705017.00 6451266.00 39915129.15 n/a n/a 29106040.27 1824322192.51 451117333.33

2006 4550647.00 6170672.00 37186346.86 n/a n/a 6034899.33 1792986631.02 338960000.00

2007 4645292.20 6178544.90 40269372.69 n/a n/a 1467919.46 1743596256.68 274830800.00 FONTE: INE

44. 45.COMBS* 46. 47. 48. 49. 50. 51.

Gasóleo rodoviário Combustíveis

Preço médio de venda - gás auto

(GPL)

Preço médio de venda - gasolina

normal


super


aditivada

Preço médio de venda - gasolina sem chumbo 95

Preço médio de venda - gasolina sem chumbo 98

[l] [l] [euro/l] [euro/l] [euro/l] [euro/l] [euro/l] [euro/l]

1980 1939252090.80 2918829095.37 n/a 0.20 0.22 n/a n/a n/a

1981 2026713261.65 3037526594.98 n/a 0.24 0.26 n/a n/a n/a

1982 2102320191.16 3158419624.95 n/a 0.28 0.30 n/a n/a n/a

1983 2072863799.28 3129220913.44 n/a 0.38 0.39 n/a n/a n/a

1984 2015921146.95 3065528653.80 n/a 0.46 0.48 n/a n/a n/a

1985 2017101553.17 3124950283.76 n/a 0.53 0.55 n/a n/a n/a

1986 2109066905.62 3327168933.01 n/a 0.54 0.56 n/a n/a n/a

1987 2275113500.60 3633173792.83 n/a 0.55 0.57 n/a 0.58 n/a

1988 2461614097.97 3964215668.75 n/a 0.57 0.59 n/a 0.59 n/a

1989 2571985663.08 4207259416.51 n/a 0.60 0.62 n/a 0.61 n/a

1990 2742801324.67 4519145146.02 n/a 0.67 0.68 n/a 0.66 n/a

1991 2885654643.99 4839282346.99 n/a 0.72 0.73 n/a 0.68 n/a

1992 3046438457.39 5237154777.03 n/a 0.72 0.73 n/a 0.68 n/a

1993 3123130832.06 5447411359.52 n/a 0.74 0.75 n/a 0.70 0.76

1994 3300451612.90 5696709263.53 n/a n/a 0.77 n/a 0.75 0.77

1995 3463641577.06 5896035812.36 n/a n/a 0.78 n/a 0.77 0.78

1996 3733937873.36 6274540048.05 n/a n/a 0.81 n/a 0.79 0.81

1997 4066389476.91 6667749504.78 n/a n/a 0.84 n/a 0.81 0.84

1998 4471000000.00 7124151654.43 n/a n/a 0.84 n/a 0.81 0.84

1999 4484845878.14 7212408291.81 0.40 n/a 0.83 0.84 0.80 0.84

2000 5029978494.62 7752976045.41 0.47 n/a n/a 0.91 0.87 0.90

2001 5399609319.00 8001454846.79 0.51 n/a n/a 0.95 0.91 0.95

2002 5501893667.86 8211011884.10 0.49 n/a n/a 0.97 0.92 0.97

2003 5491830346.48 8102823870.88 0.50 n/a n/a 1.02 0.96 1.02

2004 5645675029.87 8153593552.45 0.53 n/a n/a 1.09 1.03 1.10

2005 5621286738.35 7965747433.62 0.59 n/a n/a 1.21 1.15 1.22

2006 5436854241.34 7612022118.55 0.63 n/a n/a 1.35 1.28 1.35

2007 5549930943.85 7610095292.69 0.63 n/a n/a 1.39 1.32 1.41 FONTE: DGEG DGEG DGEG DGEG DGEG DGEG



84

52. 53. 54. 55.VVENDLIGPASS* 56. 57. 58.VVENDLIGCOM* 59.VVENDPESMERC*

Preço médio de venda - gasóleo

rodoviário

Evolução das cotações do

petróleo bruto - Brent

Evolução das cotações do

petróleo bruto - Brent

Veículos vendidos - ligeiros de

passageiros

Veículos vendidos - todo-

o-terreno

Veículos vendidos - ligeiros de

passageiros e todo-o-terreno

Veículos vendidos - comerciais ligeiros

Veículos vendidos - pesados de

mercadorias

[euro/l] [USD/barril] [euro/barril] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 0.09 34.80 n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1981 0.12 37.00 n/a 70616.00 3070.00 73686.00 38904.00 9222.00

1982 0.15 34.80 n/a 73725.00 2517.00 76242.00 36532.00 8188.00

1983 0.21 29.50 n/a 76715.00 1758.00 78473.00 24462.00 5546.00

1984 0.28 28.10 n/a 74970.00 1410.00 76380.00 16971.00 3683.00

1985 0.33 27.50 n/a 91958.00 1055.00 93013.00 18540.00 3273.00

1986 0.34 14.30 n/a 107255.00 1216.00 108471.00 26180.00 4239.00

1987 0.35 18.40 n/a 123698.00 1717.00 125415.00 40961.00 7436.00

1988 0.37 14.90 n/a 212957.00 2399.00 215356.00 57737.00 8788.00

1989 0.39 18.20 n/a 192560.00 2781.00 195341.00 60004.00 8548.00

1990 0.45 23.60 n/a 210047.00 3672.00 213719.00 61004.00 7316.00

1991 0.50 20.03 n/a 225652.00 5052.00 230704.00 60274.00 6730.00

1992 0.50 19.33 n/a 275790.00 6314.00 282104.00 73109.00 6510.00

1993 0.51 16.98 n/a 241781.00 7322.00 249103.00 72035.00 4526.00

1994 0.52 15.61 n/a 232912.00 10273.00 243185.00 88180.00 3458.00

1995 0.52 17.01 n/a 201471.00 7447.00 208918.00 58734.00 3651.00

1996 0.56 20.66 n/a 217910.00 10001.00 227911.00 74597.00 3869.00

1997 0.57 19.12 n/a 213636.00 12957.00 226593.00 90199.00 5145.00

1998 0.56 12.76 n/a 248398.00 18772.00 267170.00 100986.00 5759.00

1999 0.56 17.77 n/a 272883.00 24787.00 297670.00 102285.00 7072.00

2000 0.68 28.51 n/a 257836.00 32109.00 289945.00 120585.00 7424.00

2001 0.68 24.43 n/a 248524.00 6686.00 255210.00 98684.00 6698.00

2002 0.67 25.00 26.14 225494.00 3080.00 228574.00 76813.00 4742.00

2003 0.71 28.83 25.56 189148.00 3160.00 192308.00 66552.00 3736.00

2004 0.79 38.21 30.75 196697.00 3544.00 200241.00 68634.00 4679.00

2005 0.94 54.41 43.90 201866.00 4622.00 206488.00 66638.00 4616.00

2006 1.04 65.14 51.90 189746.00 4956.00 194702.00 64487.00 5406.00

2007 1.08 72.55 52.69 193479.00 8337.00 201816.00 68447.00 5644.00 FONTE: DGEG DGEG DGEG ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP

60.VVENDPESPASS* 61. 62. 63. 64. 65.VVEND1400PERC* 66.VVEND14002000PERC*

Veículos vendidos - pesados de passageiros

Veículos vendidos -

total

Veículos vendidos - ligeiros de passageiros

até 1400 c.c. [nº]

Veículos vendidos - ligeiros de passageiros com 1401 a 2000 c.c.

[nº]

Veículos vendidos - ligeiros de passageiros com mais de 2001 c.c.

[nº]


até 1400 c.c. [%]


com 1401 a 2000 c.c. [%]

[nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [%] [%]

1980 n/a n/a 42556.00 5736.00 2404.00 n/a n/a

1981 828.00 122640.00 56636.00 7680.00 2880.00 0.462 0.063

1982 871.00 121833.00 58153.00 8232.00 2435.00 0.477 0.068

1983 570.00 109051.00 66138.00 5243.00 1418.00 0.606 0.048

1984 543.00 97577.00 64340.00 5182.00 540.00 0.659 0.053

1985 294.00 115120.00 78346.00 6606.00 426.00 0.681 0.057

1986 301.00 139191.00 92219.00 7555.00 461.00 0.663 0.054

1987 403.00 174215.00 103621.00 12207.00 944.00 0.595 0.070

1988 372.00 282253.00 171650.00 21315.00 942.00 0.608 0.076

1989 433.00 264326.00 166330.00 25471.00 874.00 0.629 0.096

1990 567.00 282606.00 178745.00 30555.00 747.00 0.632 0.108

1991 431.00 298139.00 190166.00 35639.00 781.00 0.638 0.120

1992 379.00 362102.00 228211.00 47453.00 1320.00 0.630 0.131

1993 382.00 326046.00 192454.00 48226.00 1958.00 0.590 0.148

1994 352.00 335175.00 185461.00 45842.00 2042.00 0.553 0.137

1995 398.00 271701.00 161141.00 38687.00 1643.00 0.593 0.142

1996 357.00 306734.00 167836.00 47696.00 2378.00 0.547 0.155

1997 493.00 322430.00 149963.00 59481.00 4192.00 0.465 0.184

1998 703.00 374618.00 172766.00 69741.00 5891.00 0.461 0.186

1999 652.00 407679.00 185312.00 81627.00 5944.00 0.455 0.200

2000 927.00 418881.00 165468.00 85438.00 6930.00 0.395 0.204

2001 874.00 361466.00 152800.00 86409.00 9320.00 0.423 0.239

2002 694.00 310823.00 136333.00 76256.00 13503.00 0.439 0.245

2003 558.00 263154.00 110096.00 66573.00 13123.00 0.418 0.253

2004 641.00 274195.00 98924.00 84365.00 14295.00 0.361 0.308

2005 728.00 278470.00 94130.00 97688.00 11555.00 0.338 0.351

2006 579.00 265174.00 91077.00 90560.00 13065.00 0.343 0.342

2007 725.00 276606.00 87392.00 100913.00 13511.00 0.32 0.36 FONTE: ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP

* Variável incluída na análise valor interpolado

Em itálico valores relativos a todo o território português (continente e ilhas)


85

67.VVEND2000PERC* 68.LIGPASS* 69.LIGPASSPERC* 70. 71.LIGCOMPERC* 72. 73.PESADOSPERC* 74.

Veículos vendidos - ligeiros de passageiros com mais de 2001 c.c.

[%]

Ligeiros de passageiros [nº]

Ligeiros de passageiros [%]

Comerciais ligeiros [nº]

Comerciais ligeiros [%]

Pesados [nº] Pesados [%] Parque automóvel

[%] [nº] [%] [nº] [%] [nº] [%] [nº]

1980 n/a 954000.00 79.17 205000.00 17.01 46000.00 3.82 1205000.00

1981 0.023 1004000.00 77.95 232000.00 18.01 52000.00 4.04 1288000.00

1982 0.020 1056000.00 77.08 257000.00 18.76 57000.00 4.16 1370000.00

1983 0.013 1109000.00 77.39 265000.00 18.49 59000.00 4.12 1433000.00

1984 0.006 1153000.00 77.80 269000.00 18.15 60000.00 4.05 1482000.00

1985 0.004 1202000.00 78.00 277000.00 17.98 62000.00 4.02 1541000.00

1986 0.003 1254000.00 78.13 287000.00 17.88 64000.00 3.99 1605000.00

1987 0.005 1309000.00 77.73 307000.00 18.23 68000.00 4.04 1684000.00

1988 0.003 1448000.00 78.31 328000.00 17.74 73000.00 3.95 1849000.00

1989 0.003 1496000.00 78.45 336000.00 17.62 75000.00 3.93 1907000.00

1990 0.003 1630000.00 74.16 465000.00 21.16 103000.00 4.69 2198000.00

1991 0.003 1829000.00 74.84 503000.00 20.58 112000.00 4.58 2444000.00

1992 0.004 2053000.00 75.84 535000.00 19.76 119000.00 4.40 2707000.00

1993 0.006 2247000.00 75.78 587000.00 19.80 131000.00 4.42 2965000.00

1994 0.006 2445000.00 75.53 660000.00 20.39 132000.00 4.08 3237000.00

1995 0.006 2611000.00 76.01 690000.00 20.09 134000.00 3.90 3435000.00

1996 0.008 2809000.00 76.41 725000.00 19.72 142000.00 3.86 3676000.00

1997 0.013 3021000.00 76.60 784000.00 19.88 139000.00 3.52 3944000.00

1998 0.016 3239000.00 76.46 857000.00 20.23 140000.00 3.31 4236000.00

1999 0.015 3469000.00 76.49 921000.00 20.31 145000.00 3.20 4535000.00

2000 0.017 3593000.00 75.64 1008000.00 21.22 149000.00 3.14 4750000.00

2001 0.026 3746000.00 75.57 1057000.00 21.32 154000.00 3.11 4957000.00

2002 0.043 3885000.00 75.61 1095000.00 21.31 158000.00 3.08 5138000.00

2003 0.050 3966000.00 75.67 1119000.00 21.35 156100.00 2.98 5241100.00

2004 0.052 4100000.00 75.85 1150000.00 21.27 155700.00 2.88 5405700.00

2005 0.041 4200000.00 76.04 1170000.00 21.18 153270.00 2.77 5523270.00

2006 0.049 4290000.00 76.27 1184000.00 21.05 151000.00 2.68 5625000.00

2007 0.05 4379000.00 76.46 1198000.00 20.92 150100.00 2.62 5727100.00 FONTE: ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP

75. 76. 77. 78. 79. 80. 81.

Pesados de mercadorias

[nº]

Pesados de passageiros

[nº] Motociclos [nº]

Idade média dos veículos em circulação -

automóveis e motociclos

Idade média dos veículos em circulação -

automóveis

Idade média dos veículos em circulação- ligeiros de

passageiros

Idade média dos veículos em circulação - comerciais

ligeiros

[nº] [nº] [nº] [anos] [anos] [anos] [anos]

1980 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a









1989 n/a n/a n/a n/a n/a 7.00 6.30

1990 n/a n/a n/a n/a n/a 6.70 7.10

1991 n/a n/a n/a n/a n/a 5.90 6.70

1992 n/a n/a n/a n/a n/a 5.70 5.60

1993 122700.00 12000.00 86800.00 5.75 5.79 5.80 5.60

1994 125000.00 12500.00 98000.00 5.96 6.02 6.00 5.40

1995 n/a n/a n/a n/a n/a 6.10 5.60

1996 127000.00 13700.00 99700.00 6.31 6.36 6.30 5.70

1997 126000.00 13300.00 103100.00 6.31 6.36 6.40 5.60

1998 127000.00 13200.00 115000.00 6.57 6.62 6.80 5.50

1999 133000.00 13800.00 125000.00 6.71 6.77 6.90 5.70

2000 135000.00 14000.00 144000.00 6.83 6.89 7.10 5.80

2001 139000.00 14800.00 158000.00 7.01 7.08 7.30 5.90

2002 143000.00 15000.00 149000.00 7.42 7.49 7.70 6.30

2003 141000.00 15100.00 153000.00 7.81 7.89 8.10 6.70

2004 140499.66 15200.50 159000.00 7.99 8.07 8.30 6.80

2005 138000.14 15270.20 165000.00 8.14 8.21 8.40 7.10

2006 135999.99 15000.49 157720.00 8.37 8.43 8.60 7.40

2007 135000.07 15099.70 159645.00 8.73 8.78 8.90 8.00 FONTE: ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP ACAP




86

82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89.

Idade média dos veículos em circulação

- pesados de mercadorias

Idade média dos veículos em circulação

- pesados de passageiros

Idade média dos veículos em circulação - motociclos com mais

de 50cc

População População

masculina - h População

feminina - m

População total entre 15 e 64

anos - hm

População masculina entre 15 e 64 anos - h

[anos] [anos] [anos] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 n/a n/a n/a 9818980.00 4730690.00 5088290.00 6190020.00 2996740.00

1981 n/a n/a n/a 9883670.00 4762918.00 5120752.00 6259828.00 3032465.00

1982 n/a n/a n/a 9939871.00 4791219.00 5148652.00 6324472.00 3066048.00

1983 n/a n/a n/a 9975859.00 4809921.00 5165938.00 6387144.00 3097859.00

1984 n/a n/a n/a 10016605.00 4830522.00 5186083.00 6447107.00 3129224.00

1985 n/a n/a n/a 10030621.00 4837388.00 5193233.00 6483425.00 3149621.00

1986 n/a n/a n/a 10034846.00 4839557.00 5195289.00 6516218.00 3167344.00

1987 n/a n/a n/a 10025215.00 4834731.00 5190484.00 6544703.00 3182478.00

1988 n/a n/a n/a 10014005.00 4828820.00 5185185.00 6569746.00 3196174.00

1989 n/a n/a 7.90 9995995.00 4819318.00 5176677.00 6593050.00 3208636.00

1990 n/a n/a 6.20 9970441.00 4806553.00 5163888.00 6620653.00 3223987.00

1991 n/a n/a 3.60 9965315.00 4803053.00 5162262.00 6648818.00 3240062.00

1992 8.50 11.30 3.20 9974591.00 4806267.00 5168324.00 6682689.00 3258731.00

1993 8.80 11.20 4.20 9990590.00 4813386.00 5177204.00 6710461.00 3274976.00

1994 9.30 11.40 4.10 10017571.00 4826853.00 5190718.00 6746534.00 3295598.00

1995 9.60 11.60 4.10 10043180.00 4840254.00 5202926.00 6778260.00 3314002.00

1996 11.10 13.10 4.50 10072542.00 4855370.00 5217172.00 6808563.00 3331213.00

1997 10.00 12.00 4.30 10109697.00 4874149.00 5235548.00 6840153.00 3349819.00

1998 10.00 12.70 4.50 10148883.00 4894228.00 5254655.00 6871182.00 3368720.00

1999 10.20 13.00 4.50 10195014.00 4918242.00 5276772.00 6905459.00 3389327.00

2000 9.80 11.20 4.70 10256658.00 4950696.00 5305962.00 6938696.00 3410303.00

2001 10.00 11.20 4.90 10329340.00 4988937.00 5340403.00 6980609.00 3434984.00

2002 10.50 11.40 5.00 10407465.00 5030247.00 5377218.00 7026170.00 3461891.00

2003 10.90 11.60 5.20 10474685.00 5066308.00 5408377.00 7064293.00 3484507.00

2004 11.20 11.80 5.50 10529255.00 5094339.00 5434916.00 7091279.00 3500768.00

2005 11.40 11.90 5.80 10569592.00 5115742.00 5453850.00 7115261.00 3515132.00

2006 11.60 12.00 6.30 10599095.00 5129937.00 5469158.00 7132841.00 3526186.00

2007 11.60 11.60 6.70 10617575.00 5138807.00 5478768.00 7138892.00 3530911.00 FONTE: ACAP ACAP ACAP INE INE INE INE INE

90. 91. 92. 93. 94. 95. 96. 97. 98.

População feminina entre

15 e 64 anos - m

População total com 65 e mais

anos - hm

População masculina com

65 e mais anos - h

População feminina com 65 e mais anos - m

População total - hm

População masculina - h

População feminina - m

População total entre 15 e 64

anos - hm

População masculina entre 15 e 64 anos - h

[nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 3193280.00 1123870.00 456120.00 667750.00 9333700.00 4500700.00 4833000.00 n/a n/a

1981 3227363.00 1141406.00 463231.00 678175.00 9375500.00 4520200.00 4855300.00 n/a n/a

1982 3258424.00 1156563.00 469228.00 687335.00 9463900.00 4563500.00 4900400.00 n/a n/a

1983 3289285.00 1163027.00 471910.00 691117.00 9539700.00 4602900.00 4936800.00 n/a n/a

1984 3317883.00 1175850.00 477064.00 698786.00 9613400.00 4641000.00 4972400.00 n/a n/a

1985 3333804.00 1202425.00 488447.00 713978.00 9665500.00 4667600.00 4997900.00 n/a n/a

1986 3348874.00 1227894.00 500463.00 727431.00 9704950.00 4687800.00 5017150.00 n/a n/a

1987 3362225.00 1255054.00 513545.00 741509.00 9744400.00 4708000.00 5036400.00 n/a n/a

1988 3373572.00 1284712.00 527676.00 757036.00 9777900.00 4724900.00 5053000.00 n/a n/a

1989 3384414.00 1321505.00 545711.00 775794.00 9808900.00 4740400.00 5068500.00 n/a n/a

1990 3396666.00 1356709.00 563367.00 793342.00 9368300.00 4521700.00 4846600.00 n/a n/a

1991 3408756.00 1388040.00 576484.00 811556.00 9356500.00 4515700.00 4840800.00 n/a n/a

1992 3423958.00 1416344.00 587955.00 828389.00 9368100.00 4517000.00 4851100.00 n/a n/a

1993 3435485.00 1444124.00 599151.00 844973.00 9391550.00 4526450.00 4865100.00 n/a n/a

1994 3450936.00 1475239.00 612084.00 863155.00 9415000.00 4535900.00 4879100.00 n/a n/a

1995 3464258.00 1508091.00 626300.00 881791.00 9421900.00 4538800.00 4883100.00 n/a n/a

1996 3477350.00 1538595.00 639614.00 898981.00 9433400.00 4543900.00 4889500.00 n/a n/a

1997 3490334.00 1572863.00 654587.00 918276.00 9454200.00 4553600.00 4900600.00 n/a n/a

1998 3502462.00 1604629.00 668281.00 936348.00 9474100.00 4563100.00 4911000.00 n/a n/a

1999 3516132.00 1634877.00 681737.00 953140.00 9490100.00 4570600.00 4919500.00 n/a n/a

2000 3528393.00 1677287.00 701217.00 976070.00 9779845.00 4720879.00 5058966.00 6620322.00 3254263.00

2001 3545625.00 1708571.00 714364.00 994207.00 9851424.00 4758311.00 5093113.00 6660944.00 3277759.00

2002 3564279.00 1735542.00 725406.00 1010136.00 9927441.00 4798523.00 5128918.00 6703356.00 3302892.00

2003 3579786.00 1761396.00 736593.00 1024803.00 9991654.00 4832982.00 5158672.00 6737582.00 3323311.00

2004 3590511.00 1790539.00 748924.00 1041615.00 10043763.00 4859708.00 5184055.00 6761098.00 3337646.00

2005 3600129.00 1810100.00 756973.00 1053127.00 10082154.00 4880069.00 5202085.00 6782306.00 3350452.00

2006 3606655.00 1828617.00 763752.00 1064865.00 10110271.00 4893500.00 5216771.00 6797676.00 3360214.00

2007 3607981.00 1849831.00 772405.00 1077426.00 10126880.00 4901357.00 5225523.00 6801167.00 3363461.00 FONTE: INE INE INE INE INE INE INE INE INE

* Variável incluída na análise valor interpolado



87

99. 100. 101. 102. 103.PIB_PC* 104.PIB_VOL* 105. 106. 107.

População feminina entre 15 e 64 anos -

m

População total com 65 e mais

anos - hm

População masculina com

65 e mais anos - h

População feminina com

65 e mais anos - m

PIB (preços correntes)

PIB (dados encadeados em volume - base

2000)

PIB (deflatores -

base 2000=1)

Consumo privado (preços

correntes)

Consumo privado - duradouros

[nº] [nº] [nº] [nº] [10^6 euros] [10^6 euros] [índice] [10^6 euros] [10^6 euros]

1980 n/a n/a n/a n/a 7839.90 62920.80 0.12 5004.90 654.20

1981 n/a n/a n/a n/a 9460.20 64538.10 0.15 6200.80 790.60

1982 n/a n/a n/a n/a 11390.40 65818.60 0.17 7488.30 878.20

1983 n/a n/a n/a n/a 14555.90 66626.20 0.22 9371.60 1090.30

1984 n/a n/a n/a n/a 17871.40 65942.00 0.27 11716.20 1246.30

1985 n/a n/a n/a n/a 21894.00 67026.60 0.33 13722.70 1482.70

1986 n/a n/a n/a n/a 26692.80 69357.10 0.38 16519.70 1744.70

1987 n/a n/a n/a n/a 31470.60 74647.80 0.42 19287.40 2372.10

1988 n/a n/a n/a n/a 37863.20 79231.60 0.48 23714.20 3471.20

1989 n/a n/a n/a n/a 44679.50 84313.50 0.53 27426.50 3767.90

1990 n/a n/a n/a n/a 53505.60 90708.90 0.59 32788.50 4404.90

1991 n/a n/a n/a n/a 61479.50 93919.10 0.65 39548.50 5319.90

1992 n/a n/a n/a n/a 69460.50 97308.90 0.71 44876.40 6249.30

1993 n/a n/a n/a n/a 72474.50 96282.30 0.75 48411.50 6130.10

1994 n/a n/a n/a n/a 78839.00 98095.30 0.80 52024.00 6463.90

1995 n/a n/a n/a n/a 85167.90 100170.90 0.85 55611.60 6701.30

1996 n/a n/a n/a n/a 90508.00 103768.00 0.87 59033.10 7300.80

1997 n/a n/a n/a n/a 97898.20 108105.10 0.91 62953.10 7990.80

1998 n/a n/a n/a n/a 106497.70 113333.50 0.94 67637.80 9376.40

1999 n/a n/a n/a n/a 114192.20 117666.70 0.97 72819.70 10632.80

2000 3366059.00 1615158.00 676857.00 938301.00 122270.20 122270.20 1.00 78100.20 11234.80

2001 3383185.00 1645595.00 689832.00 955763.00 129308.30 124735.30 1.04 81799.50 10709.40

2002 3400464.00 1672663.00 701059.00 971604.00 135433.60 125682.30 1.08 85385.00 10435.50

2003 3414271.00 1699000.00 712580.00 986420.00 138582.10 124670.40 1.11 87821.70 9662.40

2004 3423452.00 1728221.00 725103.00 1003118.00 144128.00 126559.90 1.14 92323.00 10267.40

2005 3431854.00 1747720.00 733321.00 1014399.00 149123.40 127711.30 1.17 96706.80 10772.10

2006 3437462.00 1766145.00 740183.00 1025962.00 155446.20 129458.30 1.20 101599.20 11008.80

2007 3437706.00 1787344.00 748918.00 1038426.00 163024.00 131965.00 n/a n/a n/a FONTE: INE INE INE INE Banco de Ptg. Banco de Ptg. Banco de Ptg. Banco de Ptg. Banco de Ptg.

108. 109. 110. 111. 112. 113.LEG89* 113.LEG89* 115.LEG90* 116.LEG92* 117.LEG94* 118.LEG01*

Consumo privado - não duradouros

(preços correntes)

Emprego Remuneração

por trabalhador

Lei nº 3/82 de 29 de Março

Decreto-Lei nº 522/85 de 31 de

Dezembro


Julho

Decreto-Lei nº 272/89 de 19 de Agosto


Abril


Novembro

Decreto-Lei nº 114/94

de 3 de Maio


de 22 de Maio

[10^6 euros] [10^3

unidades] [10^3 euros]

1980 4350.70 4001.50 1.27 0 0 0 0 0 0 0 0

1981 5410.20 3996.90 1.56 0 0 0 0 0 0 0 0

1982 6610.10 4023.10 1.93 1 0 0 0 0 0 0 0

1983 8281.30 3935.00 2.34 1 0 0 0 0 0 0 0

1984 10469.90 3994.30 2.59 1 0 0 0 0 0 0 0

1985 12240.00 3988.80 3.13 1 1 0 0 0 0 0 0

1986 14774.90 3955.70 3.77 1 1 0 0 0 0 0 0

1987 16915.30 4064.30 4.34 1 1 0 0 0 0 0 0

1988 20243.00 4154.60 4.90 1 1 0 0 0 0 0 0

1989 23658.60 4296.50 5.73 1 1 1 1 0 0 0 0

1990 28383.60 4340.00 6.75 1 1 1 1 1 0 0 0

1991 34228.50 4396.50 8.02 1 1 1 1 1 0 0 0

1992 38627.10 4421.30 9.37 1 1 1 1 1 1 0 0

1993 42281.40 4355.80 10.19 1 1 1 1 1 1 0 0

1994 45560.20 4353.90 10.74 1 1 1 1 1 1 1 0

1995 48910.30 4377.00 11.75 1 1 1 1 1 1 1 0

1996 51732.20 4452.00 12.44 1 1 1 1 1 1 1 0

1997 54962.40 4575.00 13.18 1 1 1 1 1 1 1 0

1998 58261.40 4724.00 13.91 1 1 1 1 1 1 1 0

1999 62186.80 4773.00 14.69 1 1 1 1 1 1 1 0

2000 66865.40 4889.00 15.58 1 1 1 1 1 1 1 0

2001 71090.10 4961.00 16.20 1 1 1 1 1 1 1 1

2002 74949.50 4985.00 16.78 1 1 1 1 1 1 1 1

2003 78159.30 4930.00 17.37 1 1 1 1 1 1 1 1

2004 82055.60 4922.00 17.89 1 1 1 1 1 1 1 1

2005 85934.70 4905.90 18.71 1 1 1 1 1 1 1 1

2006 90590.40 4909.00 19.16 1 1 1 1 1 1 1 1

2007 n/a n/a n/a 1 1 1 1 1 1 1 1 FONTE: Banco de Ptg. Banco de Ptg. Banco de Ptg. DR DR DR DR DR DR DR DR




88

118.LEG01* 118.LEG01* 121.LEG02* 122.LEG05* 123.TAS* 124.CAMPANHAS* 125. 126. 127. 128.

Lei nº 77/2001 de 13 de Julho

Decreto-Lei nº 265-

A/2001 de 28 de Setembro

Lei nº 20/2002 de

21 de Agosto


de 23 de Fevereiro

TAS Número de

campanhas anuais

Condutores intervenientes em acidentes com vítimas e TAS<0,50 g/l

Condutores intervenientes em acidentes com vítimas e

TAS entre 0,50-0,79 g/l


TAS entre 0,80-1,19 g/l


TAS entre >=1,20g/l

[g/l] [nº] [nº] [nº] [nº] [nº]

1980 0 0 0 0 n/a 1 n/a n/a n/a n/a

1981 0 0 0 0 n/a 0 n/a n/a n/a n/a

1982 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1983 0 0 0 0 0.80 1 n/a n/a n/a n/a

1984 0 0 0 0 0.80 3 n/a n/a n/a n/a

1985 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1986 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1987 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1988 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1989 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1990 0 0 0 0 0.80 3 n/a n/a n/a n/a

1991 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1992 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1993 0 0 0 0 0.80 2 n/a n/a n/a n/a

1994 0 0 0 0 0.80 1 n/a n/a n/a n/a

1995 0 0 0 0 0.80 1 n/a n/a n/a n/a

1996 0 0 0 0 0.80 1 20282.00 295.00 502.00 1289.00

1997 0 0 0 0 0.80 1 50108.00 249.00 395.00 1154.00

1998 0 0 0 0 0.80 1 48370.00 187.00 419.00 1355.00

1999 0 0 0 0 0.80 0 62110.00 325.00 508.00 1420.00

2000 0 0 0 0 0.80 1 58013.00 310.00 437.00 1279.00

2001 1 1 0 0 0.20 1 54992.00 296.00 416.00 1045.00

2002 1 1 1 0 0.50 2 55367.00 306.00 447.00 1140.00

2003 1 1 1 0 0.50 8 54499.00 334.00 474.00 1256.00

2004 1 1 1 0 0.50 2 51625.00 290.00 433.00 1036.00

2005 1 1 1 1 0.50 1 50001.00 349.00 538.00 1563.00

2006 1 1 1 1 0.50 0 48436.00 378.00 591.00 1814.00

2007 1 1 1 1 0.50 1 48290.00 389.00 577.00 1900.00 FONTE: DR DR DR DR DR ANSR ANSR ANSR ANSR ANSR

129.IG* 130.COMBSPHAB* 131. 132.VVEND1000HAB* 133.VEIC1000HAB* 134.VVENDLIGPASS1000HAB* 135.LIGPASS1000HAB*

Índice de gravidade dos

acidentes

Consumo de combustível

automóvel por habitante

Densidade populacional

Veículos automóveis vendidos por 1000 hab

Veículos automóveis por 1000 hab

Ligeiros de passageiros vendidos por 1000 hab

Ligeiros de passageiros por 1000 hab

[nº] [10^3 l/hab] [hab/km2] [nº/10^3 hab] [nº/10^3 hab] [nº/10^3 hab] [nº/10^3 hab]

1980 6.68 0.31 104.94 n/a 122.72 n/a 97.16

1981 6.76 0.32 105.41 12.41 130.32 7.14 101.58

1982 6.02 0.33 106.40 12.26 137.83 7.42 106.24

1983 6.96 0.33 107.26 10.93 143.65 7.69 111.17

1984 6.29 0.32 108.08 9.74 147.95 7.48 115.11

1985 6.43 0.32 108.67 11.48 153.63 9.17 119.83

1986 6.50 0.34 109.11 13.87 159.94 10.69 124.96

1987 5.94 0.37 109.56 17.38 167.98 12.34 130.57

1988 6.05 0.41 109.93 28.19 184.64 21.27 144.60

1989 5.46 0.43 110.28 26.44 190.78 19.26 149.66

1990 5.15 0.48 105.33 28.34 220.45 21.07 163.48

1991 5.06 0.52 105.20 29.92 245.25 22.64 183.54

1992 4.66 0.56 105.51 36.30 271.39 27.65 205.82

1993 4.27 0.58 105.77 32.64 296.78 24.20 224.91

1994 4.20 0.61 106.03 33.46 323.13 23.25 244.07

1995 4.31 0.63 106.11 27.05 342.02 20.06 259.98

1996 4.26 0.67 106.24 30.45 364.95 21.63 278.88

1997 3.92 0.71 106.47 31.89 390.12 21.13 298.82

1998 3.78 0.75 106.70 36.91 417.39 24.48 319.15

1999 3.65 0.76 106.88 39.99 444.83 26.77 340.26

2000 3.69 0.79 110.14 40.84 463.11 25.14 350.31

2001 3.45 0.81 110.64 34.99 479.90 24.06 362.66

2002 3.48 0.83 111.49 29.87 493.68 21.67 373.29

2003 3.27 0.81 112.52 25.12 500.36 18.06 378.63

2004 3.30 0.81 112.89 26.04 513.40 18.68 389.39

2005 3.00 0.79 113.33 26.35 522.56 19.10 397.37

2006 2.40 0.75 113.64 25.02 530.71 17.90 404.75

2007 2.42 0.75 113.83 26.05 539.40 18.22 412.43 FONTE: ANSR

* Variáveis incluídas na análise


89

136.KMAEPPIB* 137.MC* 138. 139. 140. 141. 142.

Km AE/PIB

Vítimas mortais por mil kilolitros de

combustível

Vítimas mortais por mil veículos

Vítimas mortais por mil veículos ligeiros

Vítimas mortais por mil habitantes

Vítimas mortais por km de estrada

Vítimas mortais por km AE

[km/10^6 euros] [nº/10^6 l] [nº/10^3 veic] [nº/10^3 lig] [nº/10^3 hab] [nº/km] [nº/km]

1980 0.02 0.77 1.88 2.37 0.24 n/a 17.12

1981 0.01 0.75 1.76 2.25 0.24 n/a 17.13

1982 0.01 0.67 1.53 1.99 0.22 n/a 12.47

1983 0.01 0.70 1.52 1.96 0.23 n/a 12.91

1984 0.01 0.60 1.24 1.59 0.19 n/a 9.38

1985 0.01 0.61 1.23 1.58 0.20 n/a 9.69

1986 0.01 0.59 1.22 1.56 0.20 n/a 9.98

1987 0.01 0.63 1.36 1.75 0.24 0.23 10.88

1988 0.01 0.64 1.37 1.75 0.26 0.27 12.01

1989 0.01 0.56 1.25 1.59 0.24 0.25 9.17

1990 0.01 0.51 1.06 1.42 0.25 0.24 7.66

1991 0.01 0.51 1.01 1.35 0.26 0.26 6.05

1992 0.01 0.45 0.88 1.16 0.25 0.25 4.57

1993 0.01 0.38 0.70 0.92 0.22 0.22 3.59

1994 0.01 0.34 0.59 0.79 0.20 0.20 3.28

1995 0.01 0.35 0.61 0.80 0.22 0.21 3.03

1996 0.01 0.33 0.57 0.75 0.22 0.22 2.96

1997 0.01 0.29 0.49 0.64 0.21 0.20 2.43

1998 0.01 0.26 0.44 0.58 0.20 0.16 1.49

1999 0.01 0.24 0.39 0.50 0.18 0.15 1.21

2000 0.01 0.21 0.34 0.45 0.17 0.14 1.10

2001 0.01 0.18 0.30 0.39 0.15 0.12 0.88

2002 0.01 0.18 0.29 0.38 0.15 0.12 0.80

2003 0.01 0.17 0.26 0.34 0.14 0.11 0.68

2004 0.01 0.14 0.21 0.28 0.11 0.09 0.54

2005 0.02 0.14 0.20 0.26 0.11 0.09 0.47

2006 0.02 0.11 0.15 0.20 0.08 0.07 0.33

2007 0.02 0.11 0.15 0.20 0.08 0.07 0.33 FONTE:

* Variáveis incluídas na análise 143.DENSRODOV* 144.DENSAE* 145.KMREDE1000HAB* 146.KMREDE1000VEIC* 147.KMAE1000HAB* 148.KMAE1000VEIC* 149.KMAEPKMREDE*

Densidade rodoviária

Densidade de AE's km de rede por mil

habitantes km de rede por 1000

veículos km de AE por 1000

habitantes km de AE por 1000

veículos km de AE por km de

rede

[km/km2] [km/km

2] [km/10^3 hab] [km/10^3 veic] [km/10^3 hab] [km/10^3 veic] [km/km]

1980 n/a 0.00 n/a n/a 0.01 0.11 n/a

1981 n/a 0.00 n/a n/a 0.01 0.10 n/a

1982 n/a 0.00 n/a n/a 0.02 0.12 n/a

1983 n/a 0.00 n/a n/a 0.02 0.12 n/a

1984 n/a 0.00 n/a n/a 0.02 0.13 n/a

1985 n/a 0.00 n/a n/a 0.02 0.13 n/a

1986 n/a 0.00 n/a n/a 0.02 0.12 n/a

1987 0.11 0.00 1.02 5.92 0.02 0.13 0.02

1988 0.11 0.00 0.96 5.05 0.02 0.11 0.02

1989 0.10 0.00 0.95 4.89 0.03 0.14 0.03

1990 0.11 0.00 1.02 4.33 0.03 0.14 0.03

1991 0.11 0.00 1.03 3.95 0.04 0.17 0.04

1992 0.11 0.01 1.03 3.56 0.06 0.19 0.05

1993 0.11 0.01 1.03 3.25 0.06 0.20 0.06

1994 0.11 0.01 1.03 2.99 0.06 0.18 0.06

1995 0.11 0.01 1.03 2.84 0.07 0.20 0.07

1996 0.11 0.01 1.03 2.65 0.08 0.19 0.07

1997 0.11 0.01 1.03 2.48 0.08 0.20 0.08

1998 0.13 0.01 1.20 2.69 0.13 0.30 0.11

1999 0.14 0.02 1.26 2.64 0.15 0.32 0.12

2000 0.13 0.02 1.21 2.49 0.15 0.31 0.13

2001 0.13 0.02 1.22 2.42 0.17 0.33 0.14

2002 0.14 0.02 1.25 2.41 0.18 0.36 0.15

2003 0.14 0.02 1.26 2.40 0.20 0.38 0.16

2004 0.14 0.02 1.26 2.35 0.21 0.39 0.16

2005 0.14 0.03 1.26 2.29 0.23 0.42 0.18

2006 0.14 0.03 1.27 2.29 0.25 0.45 0.20

2007 0.15 0.03 1.27 2.25 0.26 0.46 0.20 FONTE:



90

150.COMBSPVEIC* 151.VEICPKMREDE* 152.VEICPKMAE* 153.PREÇOLCOMBS* 154.PIBPCAP* 155.VEICNLIG* 156.MAEC*

Combustível por

veículo Veículos por km rede

rodoviaria Veículos por km

AE Preço médio por litro

de combustível PIB per capita

Veículos excepto ligeiros de passageiros

Vítimas mortais em AE por cem milhões de

litros de combustível

[l/veic] [veic/km] [veic/km] [euro] [10^3 euros/hab] [nº] [nº/10^8 l]

1980 2422.26 n/a 9121.88 0.130 0.80 251000.00 n/a

1981 2358.33 n/a 9750.19 0.164 0.96 284000.00 n/a

1982 2305.42 n/a 8125.74 0.201 1.15 314000.00 n/a

1983 2183.69 n/a 8501.42 0.271 1.46 324000.00 n/a

1984 2068.51 n/a 7588.33 0.351 1.78 329000.00 n/a

1985 2027.87 n/a 7859.84 0.405 2.18 339000.00 n/a

1986 2073.00 n/a 8186.27 0.418 2.66 351000.00 n/a

1987 2157.47 169.06 7981.04 0.431 3.14 375000.00 1.07

1988 2143.98 197.92 8763.03 0.453 3.78 401000.00 0.88

1989 2206.22 204.39 7365.78 0.479 4.47 411000.00 1.09

1990 2056.03 231.04 7254.13 0.540 5.37 568000.00 0.64

1991 1980.07 253.45 5975.55 0.592 6.17 615000.00 1.20

1992 1934.67 281.16 5215.80 0.592 6.96 654000.00 1.09

1993 1837.24 307.32 5120.90 0.612 7.25 718000.00 1.10

1994 1759.87 334.47 5514.48 0.621 7.87 792000.00 1.00

1995 1716.46 352.60 5000.00 0.626 8.48 824000.00 1.12

1996 1706.89 377.34 5177.46 0.657 8.99 867000.00 1.10

1997 1690.61 403.27 4948.56 0.671 9.68 923000.00 0.96

1998 1681.81 371.32 3383.39 0.658 10.49 997000.00 0.98

1999 1590.39 378.20 3147.12 0.658 11.20 1066000.00 1.32

2000 1632.21 401.32 3205.13 0.748 11.92 1157000.00 1.20

2001 1614.17 412.74 2987.94 0.759 12.52 1211000.00 1.06

2002 1598.09 414.39 2798.47 0.759 13.01 1253000.00 1.16

2003 1546.02 416.32 2617.93 0.796 13.23 1275100.00 1.15

2004 1508.33 426.01 2585.22 0.866 13.69 1305700.00 1.10

2005 1442.22 436.24 2359.36 1.002 14.11 1323270.00 0.90

2006 1353.25 436.38 2210.22 1.111 14.67 1335000.00 0.93

2007 1328.79 443.89 2191.77 1.146 15.35 1348100.00 1.17 FONTE:


157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP* 158.IDDLIG* 159.IDDPES* 160.ANOLIG* 161.ANOPES* 162. 163.IDD_PQ* 164.ANO_PQ*

preço médio por litro de

combustível por PIB per capita

Idade média dos veículos ligeiros em

circulação

idade média dos veículos pesados

em circulação

ano médio de compra dos

veículos ligeiros em circulação

ano médio de compra dos

veículos pesados em circulação

acidentes de viação com

vítimas por cem milhões de litros de combustível

idade média do parque automóvel

ano médio de compra do

parque automóvel

[anos] [anos] [nº/10^8 l] [anos]

1980 0.163 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1981 0.172 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1982 0.175 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1983 0.186 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1984 0.197 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1985 0.186 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1986 0.157 n/a n/a n/a n/a n/a n/a n/a

1987 0.137 8.06 10.58 1978 1976 1063.97 8.16 1978

1988 0.120 7.41 10.58 1980 1977 1057.33 7.53 1980

1989 0.107 6.89 10.58 1982 1978 1033.90 7.03 1981

1990 0.101 6.48 10.58 1983 1979 998.20 6.68 1983

1991 0.096 6.19 10.58 1984 1980 1011.58 6.39 1984

1992 0.085 6.00 10.58 1986 1981 970.97 6.20 1985

1993 0.084 5.89 9.01 1987 1983 892.99 6.03 1986

1994 0.079 5.86 9.49 1988 1984 804.50 6.01 1987

1995 0.074 5.91 10.39 1989 1984 819.86 6.09 1988

1996 0.073 6.02 11.29 1989 1984 785.16 6.22 1989

1997 0.069 6.18 10.19 1990 1986 741.13 6.32 1990

1998 0.063 6.38 10.25 1991 1987 692.28 6.51 1991

1999 0.059 6.62 10.46 1992 1988 665.05 6.74 1992

2000 0.063 6.88 9.93 1993 1990 569.57 6.97 1993

2001 0.061 7.15 10.12 1993 1990 531.42 7.24 1993

2002 0.058 7.43 10.59 1994 1991 514.18 7.53 1994

2003 0.060 7.71 10.97 1995 1992 512.11 7.80 1995

2004 0.063 7.97 11.26 1996 1992 477.46 8.06 1995

2005 0.071 8.21 11.45 1996 1993 465.32 8.30 1996

2006 0.076 8.42 11.64 1997 1994 468.73 8.50 1997

2007 0.075 8.58 11.60 1998 1995 464.00 8.66 1998 FONTE:

* Variáveis incluídas na análise valor interpolado


91

B – Métodos de substituição dos valores omissos

Variável Omissão Substituição

62. 1990 62.1990 = 55.1990 - 63.1990 - 64.1990

63. 1990 63.1990 = (63.1989 + 63.1991) / 2

94. 1986 94.1986 = (94.1987 + 94.1987) / 2

1993 94.1993 = (94.1992 + 94.1994) / 2

95. 1986 95.1986 = (95.1987 + 95.1987) / 2

1993 95.1993 = (95.1992 + 95.1994) / 2

96. 1986 95.1986 = (95.1987 + 95.1987) / 2

1993 95.1993 = (95.1992 + 95.1994) / 2

158.IDDLIG* 1987 158.IDDLIG1987 = -0.0016*13 + 0.0730*12 - 0.8556*1 + 8.8393

1988 158.IDDLIG1987 = -0.0016*23 + 0.0730*22 - 0.8556*2 + 8.8394

159.IDDPES 1987

média dos valores entre 1993 e 2007

1988

1989

1990

1991

1992

1995 159.IDDPES1995 = (95.1996 + 95.1994) / 2 * 1987 = 1

QUADRO B 11: CÁLCULO DE SUBSTITUIÇÃO DOS VALORES OMISSOS.

QUADRO B 12: POLINÓMIO DE CÁLCULO DA IDADE MÉDIA DOS VEÍCULOS LIGEIROS EM CIRCULAÇÃO.

y = -0,0016x3 + 0,0730x2 - 0,8556x + 8,8393R² = 0,9775

0

2

4

6

8

10

12

-5 0 5 10 15 20 25

idade média dos veículos ligeiros em circulação*

idade média dos veículos ligeiros em circulação

Polinomial (idade média dos veículos ligeiros em circulação)* 1987 = 1

92

C – Correlações e estatísticas descritivas

6.ACV 15.MORT 129.IG 137.MC 156.MAEC 162.ACVCOMB

6.ACV 1

15.MORT 0.675 1

129.IG 0.378 0.933 1

137.MC 0.351 0.922 0.982 1

156.MAEC 0.136 -0.137 -0.218 -0.246 1

162.ACVCOMB 0.488 0.953 0.949 0.980 -0.223 1

29.KMAE -0.636 -0.979 -0.930 -0.921 0.192 -0.956

67.VVEND2000PERC -0.715 -0.934 -0.823 -0.827 0.130 -0.887

73.PESADOSPERC 0.633 0.910 0.822 0.849 -0.236 0.918

113.LEG89 0.256 -0.380 -0.620 -0.606 0.187 -0.477

115.LEG90 0.230 -0.468 -0.708 -0.705 0.123 -0.583

116.LEG92 0.050 -0.639 -0.809 -0.833 0.323 -0.751

117.LEG94 -0.195 -0.739 -0.809 -0.867 0.240 -0.856

118.LEG01 -0.742 -0.864 -0.733 -0.735 0.047 -0.809

122.LEG05 -0.686 -0.689 -0.602 -0.489 -0.166 -0.513

144.DENSAE -0.636 -0.979 -0.930 -0.922 0.193 -0.957

149.KMAEPKMREDE -0.586 -0.978 -0.952 -0.946 0.205 -0.971

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -0.096 0.637 0.826 0.881 -0.337 0.813

163.IDD_PQ -0.957 -0.674 -0.392 -0.368 -0.048 -0.510

QUADRO C 13: CORRELAÇÕES

29.KMAE 67.VVEND2000PERC 73.PESADOSPERC 113.LEG89 115.LEG90 116.LEG92

29.KMAE 1

67.VVEND2000PERC 0.944 1

73.PESADOSPERC -0.925 -0.872 1

113.LEG89 0.388 0.273 -0.210 1

115.LEG90 0.480 0.351 -0.252 0.795 1

116.LEG92 0.622 0.498 -0.576 0.580 0.730 1

117.LEG94 0.718 0.615 -0.782 0.459 0.577 0.791

118.LEG01 0.872 0.940 -0.776 0.229 0.289 0.395

122.LEG05 0.679 0.590 -0.563 0.132 0.167 0.228

144.DENSAE 1.000 0.944 -0.925 0.389 0.481 0.622

149.KMAEPKMREDE 0.997 0.930 -0.922 0.430 0.528 0.672

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -0.669 -0.547 0.615 -0.757 -0.813 -0.867

163.IDD_PQ 0.679 0.760 -0.693 -0.283 -0.228 -0.042

QUADRO C 14: CORRELAÇÕES (CONTINUAÇÃO)

93

117.LEG94 118.LEG01 122.LEG05 144.DENSAE 149.KMAEPKMREDE 157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP 163.IDD_PQ

117.LEG94 1

118.LEG01 0.500 1

122.LEG05 0.289 0.577 1

144.DENSAE 0.718 0.872 0.679 1

149.KMAEPKMREDE 0.755 0.854 0.662 0.997 1

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -0.831 -0.453 -0.115 -0.669 -0.715 1

163.IDD_PQ 0.193 0.757 0.662 0.679 0.628 0.057 1

QUADRO C 15: CORRELAÇÕES (CONTINUAÇÃO)

N Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

6.ACV 21 35311.000 50851.000 44054.571 4903.047

15.MORT 21 850.000 2534.000 1808.000 531.213

129.IG 21 2.400 6.050 4.082 1.026

137.MC 21 0.112 0.639 0.322 0.172

156.MAEC 21 0.642 1.317 1.059 0.143

162.ACVCOMB 21 464.002 1063.973 739.986 223.529

29.KMAE 21 211.000 2613.000 1168.281 819.816

67.VVEND2000PERC 21 0.003 0.052 0.020 0.019

73.PESADOSPERC 21 2.621 4.686 3.578 0.656

113.LEG89 21 0 1 0.905 0.301

115.LEG90 21 0 1 0.857 0.359

116.LEG92 21 0 1 0.762 0.436

117.LEG94 21 0 1 0.667 0.483

118.LEG01 21 0 1 0.333 0.483

122.LEG05 21 0 1 0.143 0.359

144.DENSAE 21 0.002 0.029 0.013 0.009

149.KMAEPKMREDE 21 0.021 0.203 0.100 0.060

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP 21 0.058 0.137 0.080 0.022

163.IDD_PQ 21 6.012 8.662 7.094 0.881

QUADRO C 16: ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS

94

D – Output dos Modelos de Regressão

D1 – Modelo ACV

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R

Square Std. Error of the

Estimate

Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change

1 ,962

a ,925 ,906 1503,610 ,925 49,166 4 16 ,000 1,936

a. Predictors: (Constant), 157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP, 122.LEG05, 118.LEG01, 73.PESADOSPERC

b. Dependent Variable: 6.ACV

QUADRO D 17: SUMÁRIO - MODELO ACV.

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 4,446E8 4 1,112E8 49,166 ,000

a

Residual 3,617E7 16 2260842,701

Total 4,808E8 20

a. Predictors: (Constant), 157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP, 122.LEG05, 118.LEG01, 73.PESADOSPERC

b. Dependent Variable: 6.ACV

QUADRO D 18: ANOVA DA REGRESSÃO - MODELO ACV.

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Correlations Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Zero-order Partial Part Tolerance VIF

1 (Constant) 43628,431 3308,253

13,188 ,000

73.PESADOSPERC 4318,435 989,114 ,578 4,366 ,000 ,633 ,737 ,299 ,268 3,730

118.LEG01 -5497,899 1147,351 -,542 -4,792 ,000 -,742 -,768 -,329 ,368 2,717

122.LEG05 -1761,441 1261,129 -,129 -1,397 ,182 -,686 -,330 -,096 ,553 1,809

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -162327,821 21254,876 -,712 -7,637 ,000 -,096 -,886 -,524 ,541 1,848

a. Dependent Variable: 6.ACV

QUADRO D 19: COEFICIENTES - MODELO ACV.

95

QUADRO D 20: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO ACV.

D2 – Modelo MORT Model Summary

b


Square Std. Error of the

Estimate

Change Statistics

Durbin-Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change

1 ,989a ,978 ,970 91,540 ,978 131,703 5 15 ,000 2,150

a. Predictors: (Constant), 157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP, 149.KMAEPKMREDE, 113.LEG89, 116.LEG92, 117.LEG94

b. Dependent Variable: 15.MORT

QUADRO D 21: SUMÁRIO – MODELO MORT.

ANOVAb


1 Regression 5518056,598 5 1103611,320 131,703 ,000

a

Residual 125693,402 15 8379,560

Total 5643750,000 20

a. Predictors: (Constant), 157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP, 149.KMAEPKMREDE, 113.LEG89, 116.LEG92, 117.LEG94

b. Dependent Variable: 15.MORT

QUADRO D 22: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MORT.

96

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.



1 (Constant) 4012,109 409,412

9,800 ,000

113.LEG89 -212,901 119,086 -,121 -1,788 ,094 -,380 -,419 -,069 ,327 3,062

116.LEG92 -138,874 98,132 -,114 -1,415 ,177 -,639 -,343 -,055 ,228 4,378

117.LEG94 -206,511 93,051 -,188 -2,219 ,042 -,739 -,497 -,086 ,207 4,822

149.KMAEPKMREDE -9030,496 535,709 -1,023 -16,857 ,000 -,978 -,975 -,650 ,403 2,480

157.PREÇOLCOMBSPPIBPCAP -10876,973 3126,961 -,440 -3,478 ,003 ,637 -,668 -,134 ,093 10,792

a. Dependent Variable: 15.MORT

QUADRO D 23: COEFICIENTES – MODELO MORT.

QUADRO D 24: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MORT.

D3 – Modelo IG

Model Summaryb


Square Std. Error of the Estimate

Change Statistics


1 ,992

a ,985 ,980 ,14506397 ,985 196,931 5 15 ,000 2,141

a. Predictors: (Constant), 144.DENSAE, 113.LEG89, 122.LEG05, 116.LEG92, 115.LEG90

b. Dependent Variable: 129.IG

QUADRO D 25: SUMÁRIO – MODELO IG.

97

ANOVAb


1 Regression 20,721 5 4,144 196,931 ,000a

Residual ,316 15 ,021

Total 21,036 20

a. Predictors: (Constant), 144.DENSAE, 113.LEG89, 122.LEG05, 116.LEG92, 115.LEG90

b. Dependent Variable: 129.IG

QUADRO D 26: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO IG.

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients

t Sig.



1 (Constant) 6,152 ,104

59,339 ,000

113.LEG89 -,499 ,178 -,146 -2,810 ,013 -,620 -,587 -,089 ,368 2,715

115.LEG90 -,287 ,178 -,100 -1,615 ,127 -,708 -,385 -,051 ,259 3,863

116.LEG92 -,604 ,126 -,257 -4,802 ,000 -,809 -,778 -,152 ,349 2,862

122.LEG05 -,294 ,131 -,103 -2,245 ,040 -,602 -,502 -,071 ,476 2,100

144.DENSAE -66,227 6,353 -,595 -10,424 ,000 -,930 -,937 -,330 ,307 3,257

a. Dependent Variable: 129.IG

QUADRO D 27: COEFICIENTES – MODELO IG.

QUADRO D 28: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO IG.

98

D4 – Modelo MC

Model Summaryb



Change Statistics


1 ,995

a ,991 ,987 ,01929838 ,991 315,455 5 15 ,000 2,025

a. Predictors: (Constant), 117.LEG94, 113.LEG89, 29.KMAE, 116.LEG92, 115.LEG90

b. Dependent Variable: 137.MC

QUADRO D 29: SUMÁRIO – MODELO MC.

ANOVAb


1 Regression ,587 5 ,117 315,455 ,000a

Residual ,006 15 ,000

Total ,593 20

a. Predictors: (Constant), 117.LEG94, 113.LEG89, 29.KMAE, 116.LEG92, 115.LEG90

b. Dependent Variable: 137.MC

QUADRO D 30: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MC.

Coefficientsa

Model


t Sig.



1 (Constant) ,661 ,014

48,097 ,000

29.KMAE ,000 ,000 -,571 -15,703 ,000 -,921 -,971 -,394 ,475 2,105

113.LEG89 -,065 ,024 -,114 -2,764 ,014 -,606 -,581 -,069 ,368 2,715

115.LEG90 -,040 ,024 -,084 -1,706 ,109 -,705 -,403 -,043 ,259 3,861

116.LEG92 -,072 ,019 -,183 -3,734 ,002 -,833 -,694 -,094 ,261 3,832

117.LEG94 -,075 ,017 -,212 -4,555 ,000 -,867 -,762 -,114 ,291 3,435

a. Dependent Variable: 137.MC

QUADRO D 31: COEFICIENTES – MODELO MC.

99

QUADRO D 32: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MC.

D5 – Modelo MAEC

Model Summaryc,d

Model R R Squareb

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Change Statistics


1 ,991

a ,981 ,978 ,19227319 ,981 315,492 3 18 ,000 2,040

a. Predictors: 163.IDD_PQ, 122.LEG05, 67.VVEND2000PERC

b. For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for models which include an intercept.

c. Dependent Variable: 156.MAEC

d. Linear Regression through the Origin

QUADRO D 33: SUMÁRIO – MODELO MAEC.

ANOVAc,d


1 Regression 34,990 3 11,663 315,492 ,000a

Residual ,665 18 ,037

Total 35,656b 21

a. Predictors: 163.IDD_PQ, 122.LEG05, 67.VVEND2000PERC

b. This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant is zero for regression through the origin.

c. Dependent Variable: 156.MAEC

d. Linear Regression through the Origin

QUADRO D 34: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO MAEC.

100

Coefficientsa,b

Model


t Sig.



1 67.VVEND2000PERC -5,363 2,991 -,112 -1,793 ,090 ,709 -,389 -,058 ,268 3,738

122.LEG05 -,292 ,147 -,085 -1,984 ,063 ,341 -,424 -,064 ,569 1,759

163.IDD_PQ ,202 ,010 1,109 20,910 ,000 ,983 ,980 ,673 ,369 2,712

a. Dependent Variable: 156.MAEC

b. Linear Regression through the Origin

QUADRO D 35: COEFICIENTES – MODELO MAEC.

QUADRO D 36: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO MAEC.

D6 – Modelo ACVCOMB

Model Summaryb



Change Statistics


1 ,993

a ,986 ,983 29,1371758 ,986 290,269 4 16 ,000 1,858

a. Predictors: (Constant), 118.LEG01, 115.LEG90, 117.LEG94, 73.PESADOSPERC

b. Dependent Variable: 162.ACVCOMB

QUADRO D 37: SUMÁRIO – MODELO ACVCOMB.

101

ANOVAb


1 Regression 985724,077 4 246431,019 290,269 ,000a

Residual 13583,600 16 848,975

Total 999307,677 20

a. Predictors: (Constant), 118.LEG01, 115.LEG90, 117.LEG94, 73.PESADOSPERC

b. Dependent Variable: 162.ACVCOMB

QUADRO D 38: ANOVA DA REGRESSÃO – MODELO ACVCOMB.

Coefficientsa

Model


t Sig.



1 (Constant) 232,779 110,139

2,113 ,051

73.PESADOSPERC 206,131 27,397 ,605 7,524 ,000 ,918 ,883 ,219 ,131 7,621

115.LEG90 -196,212 26,841 -,315 -7,310 ,000 -,583 -,877 -,213 ,458 2,182

117.LEG94 -47,543 31,763 -,103 -1,497 ,154 -,856 -,350 -,044 ,180 5,546

118.LEG01 -91,071 24,658 -,197 -3,693 ,002 -,809 -,678 -,108 ,299 3,342

a. Dependent Variable: 162.ACVCOMB

QUADRO D 39: COEFICIENTES – MODELO ACVCOMB.

QUADRO D 40: GRÁFICO DE PROBABILIDADE NORMAL – MODELO ACVCOMB.

análise agregada da eficácia das políticas de segurança ... · estruturação rodoviária...

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