01 — Key Findings 關鍵發現01 — Key Findings
Widest Gap · 最大落差
24.7×
屏東縣(23.92)vs 東京都(0.97)。同在東亞、同樣高度都市化的世界裡,住在哪裡決定你回家路上的生死機率差 24 倍。
Pingtung (23.92) vs Tokyo (0.97). In the same East Asia, where you live changes your odds of dying on the way home by a factor of 24.
No Overlap · 分佈不重疊
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沒有任何一個臺灣縣市達到日本全國平均(2.21)。臺灣最安全的縣市,放到日本仍是最危險的一端。這不是個別縣市的失敗,是系統性的。
Not one Taiwanese county reaches Japan's national average (2.21). Taiwan's safest county would still rank among Japan's most dangerous. The failure is systemic, not local.
Korea's Lesson · 韓國的啟示
2.4×
臺灣死亡率仍是韓國的 2.4 倍。韓國以行人優先改革、市區降速、路口重建把自己帶到日臺之間的 4.88 — 證明東亞機車社會也能在一個世代內變安全。
Taiwan still runs 2.4× Korea's rate. Pedestrian-first reforms, urban speed cuts and intersection redesigns took Korea to 4.88, between Japan and Taiwan — proof that an East Asian scooter society can get safer within a generation.
02 — One Map 同一張地圖上的 86 個行政區02 — One Map · 86 Divisions
每千人死傷率Casualties / 1k pop.
滑鼠移過任一行政區顯示名稱與每千人死傷率;點上方按鈕快速縮放至單一國家。同一色階下,國界即色界 — 台灣以深紅獨立於東亞。
Hover any division for its casualty rate; use the buttons to zoom. On one shared scale, the national borders are visible as color borders — Taiwan stands out in deep red.
03 — 86 Districts 六種視角看 86 個行政區03 — 86 Districts · Six Views
滑鼠移過資料點可顯示行政區名稱與數值(帶狀/箱型/氣泡圖)。切換右上角 中/EN 圖表語言同步切換。
Hover data points for district names and values (strip / box / bubble). The figures follow the 中/EN toggle.
04 — Method 方法論與資料來源04 — Method & Sources
指標:每十萬人死亡率 =(道路交通 30 日內死亡 ÷ 戶籍人口)× 100,000;資料年度 2023–2024。
行政區單位:日本 47 都道府縣、韓國 17 廣域市道、臺灣 22 縣市,共 86 個一級行政區。
資料來源:交通部(臺灣)、韓國道路交通公團(KoROAD)、日本警察廳交通局。
整理製作:吳昀慶 · 聯合發起:TCAN 台灣氣候行動網絡 × 還路於民 VISION ZERO TAIWAN。
Metric: deaths per 100k = (30-day road deaths ÷ registered population) × 100,000; data years 2023–2024.
Units: Japan's 47 prefectures, Korea's 17 regions, Taiwan's 22 counties — 86 first-level divisions.
Sources: MOTC (Taiwan), KoROAD (Korea), National Police Agency Traffic Bureau (Japan).
Compiled by Yun-Ching Wu · TCAN × Vision Zero Taiwan.
⚠ 定義差異提醒:本頁兩種指標並用 — hero 與六圖採「每十萬人死亡率」(30 日內死亡定義);面量圖採「每千人死傷率」(死亡+受傷,台灣為 2025 年、日韓為最近可得年度,出自街道願景白皮書資料庫)。兩者皆與 Atlas 其他章節的 A1(24 小時內死亡)不可直接互比。
⚠ Definition note: two metrics coexist on this page — the hero and six figures use deaths per 100k (30-day definition); the choropleth uses casualties (deaths + injuries) per 1k (TW 2025; JP/KR latest available, from the Street Vision whitepaper database). Neither is directly comparable to the Atlas's 24-hour A1 counts.
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