Александр Скоробогатов (skorobogatov) wrote,
Александр Скоробогатов
skorobogatov

Categories:

Чем дороже водка, тем больше травятся



Наша страна выпивает достаточно умеренно. По душевому потреблению алкоголя мы уступаем и винным культурам с характерным для них употреблением вина за каждым приемом пищи, и многим северным европейским странам, о чьих алкогольных подвигах на каждый уикенд нередко рассказывают эмигрировавшие туда наши соотечественники. Но умеренное потребление немного стоит, если не сопровождается аналогичной статистикой вредных последствий пьянства. Здесь же мы видим интересный парадокс: при умеренном потреблении алкоголя наша страна является одним из чемпионов по его вредным последствиям, в том числе по алкогольным отравлениям.

Правда, данная проблема далеко не является общероссийской, скорее касаясь регионов с определенным набором характеристик. Чтобы их выявить, я в порядке упражнения решил проанализировать нашу региональную статистику с помощью специального метода. Качественный сравнительный анализ (QCA) – это статистическая техника, нацеленная на то, чтобы вычислить комбинацию характеристик объекта, делающих вероятным определенное его поведение. Предположим, объектами для нас являются страны и нас интересует, при каких условиях совершаются революции. Чаще всего революция требует возникновения нескольких условий, как в классическом определении революционной ситуации "верхи не могут, а низы не хотят". Опять же, не все революционные ситуации разрешаются революциями, значит требуется что-то еще.

Точно так же нас могут интересовать условия, приводящие к любым другим исходам, идет ли речь о странах или об отдельных людях.

Как определить эти условия? Метод заключается в том, чтобы перебрать все возможные комбинации характеристик объекта и выбрать те из них, при которых интересующий нас исход случается чаще всего. Напр., в этой статье авторы решили вычислить комбинацию характеристик студентов, при которых у них чаще всего наблюдаются высокие оценки. Рассматривались четыре характеристики, а именно время, затрачиваемое на учебу, родительский контроль, и употребление алкоголя самим студентом и его друзьями. Казалось бы, все просто, положительные и отрицательные для учебы характеристики очевидны и без всякого анализа. Однако суть в том, чтобы понять, как они действуют в совокупности, что далеко не так очевидно.

Чтобы сократить возможное число комбинаций до разумного уровня, характеристики переводятся в бинарные по принципу больше или меньше медианного значения. Ниже воспроизвожу статистику этих комбинаций.



Большие и маленькие буквы означают, соответственно, значения выше и ниже медианы. Как мы видим, чаще всего встречается комбинация wpMa, а именно в 28.34% случаев студент мало занимается, мало пьет, имеет малопьющих друзей и его жестко контролируют родители. Следующая по частоте комбинация – почти такая же за исключением родительского контроля.

Теперь надо сравнить эти комбинации с высокими оценками, как сделано в таблице.



Сравнение проводится по двум разным критериям (детали которых я здесь опущу), а внизу перечислены комбинации, отобранные по обоим из них. Пять отобранных комбинаций, в свою очередь, можно свести к еще меньшему числу, если разбить их на группы с общими элементами. После такого разбиения остается лишь две комбинации Wma и pa.

Обе комбинации предполагают умеренное потребление алкоголя. По остальным же характеристикам отличники подразделяются на тех, у кого непьющие друзья, и на тех, кто много занимается и у кого не стоят над душой родители.

Этот результат изначальное неочевиден, что и оправдывает использование специальной техники. Его польза заключается в том, что он сужает диапазон возможных объяснений высокой успеваемости студента, заставляя ограничиваться лишь двумя указанными комбинациями.

Как их проинтерпретировать? Я бы предположил, что хорошо учатся те, кто много занимается, не нуждаясь по этой причине в помощи родителей, но позволяя себе время от времени провести время с друзьями. Другая группа – это более аутичные студенты, сидящие в основном дома и склонные недооценивать свои вложения в учебу сравнительно со студентами первой группы.

Теперь посмотрим, что аналогичный анализ покажет по нашей алкогольной смертности. Я взял данные по смертности от алкогольных отравлений в расчете на численность населения, средний доход, среднюю цену водки, среднюю январскую температуру и общую смертность.

Какая комбинация этих характеристик предполагает высокую алкогольную смертность? Заранее не угадаешь.

Как и авторы исследования успеваемости, я получил две комбинации, а именно PtM и it. Обе группы также имеют общий признак в виде холодного климата, а дальше уже разбиваются на две группы, где в первой мы видим высокую цену на водку и высокую общую смертность, а во второй – низкие доходы.

Оставляя в стороне высокую общую смертность в первой группе, мы можем красиво проинтерпретировать сочетание остальных признаков в группах. Холодный климат предполагает высокий спрос на крепкий алкоголь, в отличие от юга, где в среднем пьют более легкие напитки. Если же при высоком спросе алкоголь становится недоступен по причине высокой цены или низких доходов, люди заменяют его суррогатами и травятся.

В этой связи особого внимания заслуживает цена водки, которая в последние годы растет быстрее инфляции благодаря антиалкогольной политике, включающей в себя постепенное повышение акцизов. С помощью этой меры государство снижает доступность водки, но, как мы видим, народ вместо того чтобы меньше пить, больше травится.

Выводы: QCA – интересный, хоть и нелюбимый экономистами, метод анализа данных, а антиалкогольная политика – сомнительное средство заставить наших любителей вечеринок ограничиваться чаем.



Мой Телеграм-канал
Tags: алкоголизм, антиалкогольная политика, прикладная статистика
Subscribe

Featured Posts from This Journal

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic
  • 209 comments
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →
Previous
← Ctrl ← Alt
Next
Ctrl → Alt →

Featured Posts from This Journal