社会经济的发展、道路基础设施的大规模建设使得我国的机动化旅行水平及交通需求量逐年提高,然而有几个重要因素却使得交通安全问题日益严峻:交通事故理论研究的匮乏、人民群众交通安全意识的薄弱缺失和交通安全保障措施的落后乏力。在严重事故类型中最多的一类是追尾事故而且追尾事故有其独特的发生机理和事故特性。因此,为了降低追尾事故的严重性,减少交通事故带来的人身财产损失,给相关管理部门提供决策理论支持和决策参考,分析追尾事故严重性形成的独特内在规律、研究人员因素、车辆因素、道路因素、环境因素和地理因素与追尾事故严重程度之间的致因关系至关重要,对社会发展及民生具有明显的现实意义。基于对道路事故优质数据的可获得性的技术考量,论文选取了美国北卡罗来纳州2010年~2014年的道路交通事故数据和主要郡县的经济、人口、路况、气象等数据,对其进行筛选、合并,最终得到11408条具有多方面完整信息的追尾事故数据。通过对追尾事故的地区分布特征和事故相关因素的统计分布特征进行全面分析,初步把握事故数据中地区异质性的特点,验证事故因素与追尾事故的关联性。考虑到事故严重性分类具有依序递进的特性和事故数据中存在的地区异质性,建立了基于混合效应有序概率模型的追尾事故严重性影响因素分析模型。本论文主要的研究工作包括以下几个方面:(1)通过对比分析选取最能体现数据中地区异质性的随机效应变量;(2)采用逐步回归法以减小固定效应的多重共线性;(3)分别对混合效应有序概率模型和标准有序概率模型从系数估计值、拟合优度和预测精度等重要方面进行了深入的对比分析,得出混合效应有序概率模型对追尾事故分析具有较强的适用性及模型解释力度。模型结果显示,与驾驶员状况(身体状况、饮酒状况、性别、年龄)、安全措施条件、车辆类型、路面条件、交通控制条件、光照条件、机动车流强度和路段限速条件这些方面有关的事故因素与追尾事故严重性相关度较大,同时地区教育水平和地区人口密度也显著地影响追尾事故地区异质性。模型边际效应值显示:保证驾驶员状态良好、正确使用安全带能够显著降低追尾事故的严重性,而路段限速条件与交通控制条件、交通量之间具有交互效应。为了提升道路安全性水平,根据所构建模型的分析结果得出的结论,论文针对人、车、路和环境4方面因素,提出了切实可行的道路管理措施的相应建议