asskorobogatov (asskorobogatov) wrote,
asskorobogatov
asskorobogatov

Category:

Антиалкогольная политика и пьянство



С начала 2000-х наше государство проводило различного рода антиалкогольную политику. Из наиболее заметных – постоянно растущие акцизы и ограничения ночной продажи алкоголя. Имеет ли все это какой-то эффект?

На заглавном графике показана динамика продаж водки (на душу населения, в логарифмах) в разных регионах нашей страны. Хорошо видно, что после 2005 г. этот показатель неуклонно падает. Можно ли по этой динамике судить об эффекте политики?

Как нередко рассуждают, когда оценивают эффект чего-то? Просто сравнивают средние значения у двух групп, либо смотрят на изменения у кого-то одного. Например, один пьет таблетки, а другой – нет, и сравнивают состояние первого и второго, или же сравнивают состояние первого до и после таблеток.

Таким путем можно пойти, если просто взять средние значения продаж водки в двух группах регионов, как я сделал на графике, показанном выше.

Какова ценность подобного рода выводов? Простое сравнение средних в любой точке скажет, что экспериментальные регионы пили больше, и тогда надо будет заключить, что политика стимулирует пьянство. Если посмотреть на динамику до и после, у экспериментальных регионов пьянство уменьшилось – значит, политика снижает пьянство. Но, с другой стороны, у контрольных регионов в это же время наблюдалась похожая понижательная динамика. Тогда выходит, что пьянство снижается независимо от политики.

Иными словами, просто сравнивая статистику двух групп, однозначных выводов не сделаешь.

Вообще, если одно событие предшествует другому, это еще не значит, что оно является его причиной. Одна из простейших альтернативных гипотез состоит в том, что политика и алкогольные показатели двигались параллельно друг другу в силу действия какого-то третьего фактора, ненаблюдаемого в статистике.

Чтобы как-то приблизиться к оценке интересующей нас причинной связи, нужны специальные методы. Одним из последних и модных сегодня методов статистического установления причинной связи (например, определения эффекта какой-то политики) является метод синтетических контролей. Его принцип кратко можно описать на гипотетическом примере.

Допустим, в Москве в 2006-2016 гг. проводится некая политика с целью понизить потребление водки. Мы посмотрели на статистику продаж водки за это время и куда-нибудь ее сохранили. Дальше с помощью машины времени вернулись назад и позволили Москве прожить это же десятилетие без антиалкогольной политики и загрузили соответствующую статистику. Дальше простое сравнение статистики по Москве за один и тот же период при наличии и отсутствии политики будет самым точным способом определить ее эффект. Если при наличии политики алкогольный показатель ниже, чем при ее отсутствии, значит политика действует.

К такой идеализированной ситуации можно приблизиться с помощью статистического метода синтетических контролей. Единицы наблюдения (в нашем случае регионы страны) разбиваются на экспериментальную и контрольную группы, из которых первые находились под действием политики, а вторые нет. Естественно, известен период, в который действовала политика. Из контрольных регионов искусственно генерируется синтетический регион, который по своим статистическим характеристикам будет максимально близок к экспериментальному региону до того, как в нем начала проводиться политика. Но после того как политика начала действовать, между настоящим экспериментальным регионом и его синтетическим двойником начинает возникать разница в значениях целевого для политики показателя. Эта разница и будет показателем эффекта политики. Ведь синтетический регион – это «тот же» самый регион с той лишь разницей, что в нем не проводилось политики.

Например, если политика нацелена на то, чтобы снизить потребление водки, в настоящем экспериментальном регионе после ее начала потребление водки должно быть меньше, чем в синтетическом.

Таким способом можно оценить эффект такой политики как ограничение ночной продажи алкоголя в нашей стране. Эти ограничения впервые были введены в некоторых регионах в 2005 г. Важным водоразделом стал 2006 г., т. к. именно тогда многие регионы ввели у себя эти законы. Затем постепенно подтягивались другие регионы, а в 2011 г. эти законы были введены по всей стране. Исходя из важности 2006 г. я разделил регионы по тому, проводили ли они эту политику в 2006 г., считая регионы с политикой в 2006 г. экспериментальными, а прочие – контрольными. Примечательно, что они разделились почти поровну. Поскольку целью политики было ограничение потребления крепких напитков, а самым массовым из них является водка, имеет смысл сравнить по этому показателю две группы регионов.

На графике ниже экспериментальные регионы сопоставляются с двойником.



Визуально очевидно, что двойник повторяет статистику продаж водки до политики и отличается после ее начала. С 2005 г. и у экспериментальных регионов, и у двойника наблюдается понижательная динамика, но у первых это понижение более выражено.

Этот график можно интерпретировать следующим образом. После 2005 г. в любом случае потребление алкоголя бы падало, но, если бы не проводилась политика ограничения ночной продажи алкоголя, это снижение потребления было бы слабее. Если вернуться к аналогии с машиной времени, экспериментальные регионы дважды прожили этот период, и когда у них проводилась политика, пьянство убывало сильнее.

Из этого обзора можно сделать несколько выводов о разных сторонах жизни. Во-первых, имеет ли эффект та или иная политика далеко не всегда является интуитивно-очевидным, как в данном случае, и без специальных статистических методов о таких вещах можно только гадать. Во-вторых, антиалкогольная политика-таки работает. В-третьих, мы стали меньше пить, и это было бы так, даже если бы никакой антиалкогольной политики не проводилось.

Tags: алкоголизм, антиалкогольная политика, прикладная статистика
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 13 comments