公路交通作为国民经济和社会发展的血脉,在促进社会经济发展方面发挥了重要作用。然而,不断发生的交通事故给人民的生命健康安全带来了巨大的隐患,如何预防和减少交通事故的发生已成为社会关注的热点。通过对公路交通系统的安全状况进行效率评价,有助于挖掘影响公路交通安全的具体环节,降低交通事故损失,进而对公路交通运输系统的建设起到宏观指导作用。然而,当前的研究多集中于传统的静态DEA(Data Envelopment Analysis)评价,此类评价不够精确。为了改善现状同时弥补现有研究的不足,本文基于科学性、系统性、可操作性和有效性原则的指导下合理地构建了公路交通安全的投入产出指标体系,运用两阶段加性DEA模型和Malmquist指数进行静态与动态效率评价,然后用Python编程对模型进行求解。具体而言,一方面,通过打开交通运输系统的“黑箱”,将其分为事故发生阶段和事故损失阶段,并运用两阶段加性DEA模型评价了我国31个省域的公路交通安全状况,对2018年的我国公路交通安全进行静态评价;另一方面,运用Malmquist指数对我国2009-2018年的公路交通运输系统数据进行动态评价,并把其分解成技术效率和技术进步率来进一步发掘影响系统安全的影响因素。两阶段DEA评价结果显示,我国的公路交通安全综合效率偏低,事故发生阶段对其影响更大,不同的区域的效率差异较大;Malmquist指数分析结果表明,中国的公路的交通系统的生产率呈下降趋势,表现较差,其主要受到技术效率的影响较大,且区域间的差异较明显。本文对绩效评价的结果进行数据分析,对提高中国公路交通安全状况,提出了有针对性的政策建议,我国政府要亟需通过采取各种措施来提高我国公路交通安全效率;各地区要采取“预防为主”的策略来应对事故发生阶段效率较高的发生;不同区域要根据实际情况区别采取措施;我国公路交通仍需提升Malmquist指数。总之,通过对公路交通系统安全的静态与动态效率评价,弥补了现有研究的不足,发掘出系统中影响整体状况的关键环节,为政府交通管理部门提供有效的决策参考信息。