Ответственные, объективные прогнозы, выполняемые известными международными и межправительственными организациями, основаны (в явном или неявном виде) на общепризнанных в профессиональной среде и достаточно нетривиальных гипотезах, к описанию которых мы и перейдем.

      1.2. Закон Смида: оригинальная версия

      В странах с высоким среднегодовым доходом населения массовая автомобилизация проходила, с той или иной интенсивностью, уже в первой трети XX в.

      Накануне Второй мировой войны в Великобритании и во Франции на 1000 жителей приходилось уже по 70 автомобилей (это примерно столько же, сколько их было в СССР к моменту его распада). По уровню автомобилизации лидировали тогда Канада и Австралия (более 120 автомобилей на 1000 жителей), Новая Зеландия (180) и, разумеется, США (231).

      Одновременно общественность этих стран стала осознавать оборотную сторону обретенной транспортной свободы и удовольствия вождения: смертность в ДТП впервые стала значимой компонентой убыли населения. Уровень социальных рисков составил в разных странах от 10 до 26 погибших в расчете на 100 тыс. жителей. Наихудший показатель был зафиксирован в самой автомобилизированной стране – США. В рамках представлений того времени это было вполне естественно: практически повсеместно наблюдалась жесткая корреляция роста социальных рисков с темпами развития автомобилизации.

      В конце 1940-х годов статистика развития автомобилизации и аварийности на дорогах впервые становится предметом научных исследований.

      Профессор Лондонского университетского колледжа Р. Смид в статье, опубликованной в «Journal of Royal Statistics» – ведущем мировом журнале по математической статистике, предложил простую, но как показал дальнейший опыт, чрезвычайно удачную модель, связывающую транспортные и социальные риски с уровнем автомобилизации в стране [Smeed, 1949]. Он проанализировал статистику смертности в ДТП по 20 странам мира, располагавших к середине 1930-х годов значительным автомобильным парком, и пришел к выводу, что смертность в ДТП в расчете на единицу парка автомобилей убывает по мере роста автомобилизации населения гиперболически: А^–2/3, где A – количество автомобилей на 1000 жителей.

      Соответственно «формула Смида» для транспортных рисков имеет следующий вид:

      где α – единственный подгоночный параметр, которым пользовался автор модели, а 100 – размерная константа, связанная с выбором конкретной базы показателя транспортных рисков. (Как было отмечено выше, в последние годы транспортные риски ведутся исходя из базы в 10 тыс. автомобилей.)

      Очевидным следствием является «формула Смида» для социальных рисков:

      RH = α × A^1/3. (2)

      Значение a = 3 было вычислено по 20 эмпирическим точкам, представленным в табл. 3.