Background: Road traffic accidents claim over 1.3 million lives annually around the globe and remain a key socio-economic challenge today. At 20.1 per 100 000, Botswana’s fatality rate is higher than the global average of 17.4. Previous studies on the causes of road crashes in Botswana have not explored statistical causality. This study is thus grounded on the theory of causality. Objectives: This study sought to determine the causes of road traffic accidents and fatalities in Botswana. For this purpose, the article discusses the accident count model based on Botswana data. Method: The study used road accident data from 2008 to 2017. Econometric modelling on Gretl was used to compute two ordinary least squares (OLS) regression models. Manual elimination of insignificant variables was performed through the iterations. Results: Both models are statistically significant at p ≤ 0.001, but the accident count model, with an adjusted R 2 value of 0.99 against 0.83, is more robust and has a better predictive power as opposed to the fatalities model. At the individual variable level, the analysis shows mixed results. Conclusion: The study contends that increased exposure and night-time travel increase road crashes, whilst expansion of road infrastructure is inversely related to road accidents. An increase in both population density and exposure leads to increased fatalities. Regulating the importation of used vehicles and investment in rail transport is a potential policy panacea for developing economies. Future studies should investigate the causes of pedestrian fatalities and night accidents.

中文翻译：

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博茨瓦纳道路交通事故的成因：计量经济学模型

背景：道路交通事故每年导致全球超过130万人死亡，并且仍然是当今社会经济面临的主要挑战。博茨瓦纳的死亡率为每10万人20.1，高于全球平均水平17.4。以前对博茨瓦纳道路交通事故起因的研究尚未探讨统计因果关系。因此，这项研究基于因果关系理论。目的：本研究旨在确定博茨瓦纳道路交通事故的原因和死亡人数。为此，本文讨论了基于博茨瓦纳数据的事故计数模型。方法：该研究使用了2008年至2017年的道路事故数据。使用Gretl上的计量经济学模型来计算两个普通最小二乘（OLS）回归模型。通过迭代手动删除无关紧要的变量。结果：两种模型在p≤0.001时均具有统计学意义，但是事故计数模型的R 2值为0.99，相对于0.83进行了调整，与死亡模型相比，它更可靠并且具有更好的预测能力。在单个变量级别，分析显示混合结果。结论：该研究认为，暴露量增加和夜间旅行会增加道路交通事故，而道路基础设施的扩展与道路交通事故成反比。人口密度和暴露量的增加都会导致死亡人数的增加。监管二手车的进口和铁路运输投资是发展中经济体的潜在政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。与致命性模型相比，调整后的R 2值为0.99对0.83，具有更强的鲁棒性和更好的预测能力。在单个变量级别，分析显示混合结果。结论：该研究认为，暴露量增加和夜间旅行会增加道路交通事故，而道路基础设施的扩展与道路交通事故成反比。人口密度和暴露量的增加都会导致死亡人数的增加。监管二手车的进口和铁路运输投资是发展中经济体的潜在政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。与致命性模型相比，调整后的R 2值为0.99对0.83，具有更强的鲁棒性和更好的预测能力。在单个变量级别，分析显示混合结果。结论：该研究认为，暴露量增加和夜间旅行会增加道路交通事故，而道路基础设施的扩展与道路交通事故成反比。人口密度和暴露量的增加都会导致死亡人数的增加。对发展中经济体而言，规范二手车的进口和铁路运输投资是潜在的政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。分析显示结果不一。结论：该研究认为，暴露量增加和夜间旅行会增加道路交通事故，而道路基础设施的扩展与道路交通事故成反比。人口密度和暴露量的增加都会导致死亡人数的增加。监管二手车的进口和铁路运输投资是发展中经济体的潜在政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。分析显示结果不一。结论：该研究认为，暴露量增加和夜间旅行会增加道路交通事故，而道路基础设施的扩展与道路交通事故成反比。人口密度和暴露量的增加都会导致死亡人数的增加。监管二手车的进口和铁路运输投资是发展中经济体的潜在政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。监管二手车的进口和铁路运输投资是发展中经济体的潜在政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。对发展中经济体而言，规范二手车的进口和铁路运输投资是潜在的政策灵丹妙药。未来的研究应调查行人死亡和夜间事故的原因。