Влияние макроэкономической динамики на потребление алкоголя населением

2.2 Описательные характеристики данных

Проведем предварительный анализ нашей выборки и рассмотрим некоторые переменные подробнее:

• Семейное положение: 40% в выборке - одинокие люди, 13% - в гражданском браке, 47% - в официальном браке;

• Примерно поровну представлены в выборке мужчины и женщины;

• По уровню образования: 8% людей в выборке имеют неполное среднее образование, 13% - начальное профессиональное, 55% - полное среднее/среднее специальное и 24% - высшее/неоконченное высшее;

• Половина людей в выборке имеют работу;

• 16% людей в выборке заявляют, что имеют плохое здоровье, 48% - нормальное и 36% - хорошее;

• 24% респондентов живут в селе, 6% - в поселке городского типа, 26% - в городе, не являющимся областным центром, 32% - в областном центре, но не в Москве или Санкт-Петербурге и 12% живут в Москве или Санкт-Петербурге;

• 39% респондентов в выборке употребляли алкоголь хотя бы один раз за последние 30 дней на момент опроса, из них 46% - употребляли пиво, и 41% - водку.

Рассмотрим возраст респондентов в выборке. Следует отметить, что из выборки были исключены респонденты младше 16 лет, поскольку их возраст еще не подходит для анализа употребления спиртных напитков:

Рисунок 2.1. Возраст респондентов в объединенной выборке 2012 - 2016 гг.

В выборке более представлены женщины в старших возрастных группах, чем мужчины.

Рассмотрим, как много людей в выборке употребляли алкоголь.

Рисунок 2.2. Доля респондентов в выборке, употребляющих алкоголь в течение последних 30 дней с момента опроса, по годам (%).

Доля людей, употребляющих алкоголь, в выборке уменьшалась до 2015-го года, а затем несколько увеличилась вместе с началом выхода страны из кризиса. Этот рисунок подкрепляет гипотезу 1 о связи кризиса и употребления алкоголя.

452 9

¦ пиво ¦ водка

Рисунок 2.3. Средние цены на 1 л пива и водки по годам (в ценах 2012 г.).

Цены на пиво в реальном выражении незначительно повышались с 2012 по 2016 гг., а вот на водку они в годы кризиса были намного выше, чем в предкризисный и посткризисный периоды. Причем с 2012-го года к 2016-му реальные цены на водку выросли почти в 1,5 раза.

¦ женщины ¦ мужчины

Рисунок 2.4. Изменение доли респондентов, пьющих водку, среди всех респондентов, употреблявших алкоголь за последние 30 дней перед опросом, по годам (в % от соответствующей гендерной группы).

С каждым годом среди употребляющих алкоголь женщин становится меньше доля пьющих водку, а вот среди употребляющих алкоголь мужчин доля пьющих водку, наоборот, растет.

Рисунок 2.5. Изменение доли респондентов, пьющих пиво, среди всех респондентов, употреблявших алкоголь за последние 30 дней перед опросом, по годам (в % от соответствующей гендерной группы).

И среди пьющих мужчин, и среди пьющих женщин доля пьющих пиво практически не изменяется из года в год.

Исходя из предварительного анализа выборки, можем представить портрет среднего респондента. Человек в официальном браке, имеет полное среднее или среднее специальное образование, с нормальным здоровьем, проживает в областном центре, но не в Москве или Санкт-Петербурге, употреблял хотя бы один алкогольный напиток за последние 30 дней на момент опроса.

Теперь рассмотрим показатели среднего объема употребляемого пива и водки для тех, кто ответил, что употреблял алкогольные напитки за последние 30 дней.

¦ водка ¦ пиво

Рисунок 2.6. Средний объем употребляемого пива и водки в граммах в пересчете на чистый спирт среди тех, кто их употреблял, за последние 30 дней на момент опроса, по годам.

Из рисунка видно, что среднее потребление водки снизилось в начале кризиса в 2014 году, затем повысилось во время кризиса в 2015 году, и начало снижаться во время выхода из кризиса в 2016 году. Потребление пива же, наоборот, повысилось в кризис в 2014 году и продолжало повышаться далее к 2016 году. Отсюда можно сделать вывод, что во время начала кризиса и на выходе из него, люди, употребляющие алкоголь, снижают количество крепких напитков, таких как водка, и увеличивают потребление легких напитков, например пива.

2.3 Описание используемых моделей

В работе используется несколько видов эконометрических моделей, построенных в программном пакете STATA (11.2). Сначала для зависимой переменной alko (употреблял ли респондент алкогольные напитки за последние 30 дней) строятся пробит-модели по каждому году отдельно. Затем все данные собираются в одну единую панель с дамми -переменными на года и строится пробит-модель панельных данных со случайнымиэффектами. Каждая модель построена отдельно для всей выборки и отдельно для мужчин, и для женщин.

После этого на подвыборке тех респондентов, которые употребляли алкоголь за последние 30 дней перед опросом, строятся модели линейной регрессии с зависимыми переменными Ingrbeer и Ingrvodka (объем употребления пива и водки респондентами в граммах в пересчете на чистый спирт за месяц) в логарифмах. Эти модели также построены отдельно по каждому году для пива и для водки. Затем собирается и анализируется общая модель панельных данных со случайными эффектами с дамми -переменными на года.

Поскольку переменная alko является бинарной, для построения модели с ней в качестве зависимой переменной выбрана модель бинарного выбора пробит [10].

, где X - вектор переменных, описанных в параграфе 2.1; Ф - интегральная функция стандартного нормального распределения ; b - параметры, которые требуется оценить. Вероятность того, что alko = 1, определяется нормальным распределением. Оценивание модели происходит с помощью метода максимального правдоподобия.

Рассмотрим модель пробит панельных данных для проверки влияния выбранных факторов на зависимую переменную alko с дамми переменными на каждый год. За i отвечает переменная id (уникальный номер респондента), за t - переменная year (закодированные по порядку года). Оцениваемая модель выглядит следующим образом [10]:

Предполагается, что и ?????? независимы от _?? и _???? .

Оцениваемое уравнение с учетом выбранных переменных имеет вид:

Такие же уравнения строятся отдельно для подвыборки, в которой переменная sex = 1 (для мужчин) (А2.М), и для sex = 0 (для женщин) (А2Е).

Следующим видом эконометрической модели в работе является модель линейной регрессии для зависимых переменных Ingrbeer (В) и Ingrvodka (С), которая оценивается отдельно по выборке употреблявших соответствующий алкогольный напиток респондентов за каждый год. Рассмотрим ее подробнее:

Данная модель оценивается методом наименьших квадратов (МНК). Наконец, последней будет оцениваться модель панельных данных на подвыбоках за все годы и для тех же двух зависимых переменных со случайными эффектами и с дамми-переменными на года.

Рассмотрим уравнение для оценивания:

Аналогичное уравнение построено для зависимой переменной Ingrvodka (С2.Е).

Важно отметить, что для пробит-моделей (A) используются полные выборки взрослых по годам, а для моделей употребления отдельных напитков (пива и водки) (B), (C) - усеченные выборки только тех, кто употреблял данный алкогольный напиток в конкретном году.

В таблице 2.1 ниже перечислены все модели, которые построены в данной работе. Модели группы А оценивают вероятность употребления алкоголя респондентами, как на кросс-секционных данных за отдельные годы, так и на панельных данных за 5 лет. Они также строятся отдельно для мужчин и женщин. Модели группы В и группы С оценивают объемы употребляемых напитков разной крепости (пива и водки, соответственно). Они строятся для подвыборок употреблявших соответствующие напитки за каждый год, а также на панельных данных за 5 лет.

Таблица 2.1.

Модели, используемые в исследовании, и их обозначения.

Название модели	Обозначение
Общая пробит-модель для каждого года	А1
Пробит-модель для каждого года для мужчин	А1.М
Пробит-модель для каждого года для женщин	A1.F
Общая пробит-модель панельных данных	А2
Пробит-модель панельных данных для мужчин	А2.М
Пробит-модель панельных данных для женщин	A2.F
Модель линейной регрессии для объема употребления пива за каждый год	B1
Модель линейной регрессии для объема употребления водки за каждый год	C1
Модель панельных данных для объема употребления пива	B2
Модель панельных данных для объема употребления водки	C2

ГЛАВА 3. Результаты моделирования, выводы и рекомендации

3.1 Влияние различных факторов на вероятность употребления

алкоголя населением

Перед началом построения моделей была построена матрица корреляции факторов (Приложение 1, таблица 1.1.), для того чтобы учесть вопрос о возможной мультиколлинеарности некоторых переменных, например, ВРП на душу и среднедушевых доходов семьи. Так как коэффициенты корреляции получились меньше 0,8, то можно строить модели без исключения переменных из исследования.

Рассмотрим результаты построенных моделей пробит за каждый год (Приложение 1, модели группы А1).

Таблица 3.1.

Факторы вероятности употребления алкоголя (alko).

	2012	2013	2014		2015	2016
	о	м	ж	о	м	ж	о	м	ж	о	м	ж	о	м	ж
educ	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	+	0	0	+
fam	+	0	+	+	0	+	+	+	+	+	+	+	+	0	+
health	+	0	+	+	0	+	0	0	0	0	0	0	+	+	+
work	+	+	0	+	+	+	+	+	+	+	0	+	+	+	0
home	+	+	0	+	+	+	0	0	0	0	0	0	+	0	0
income	0	0	0	+	+	0	0	0	0	0	0	0	+	0	+
temp
vrp	0	0	0	0	0	0	+	+	+	+	+	+	+	0	+
hours	0	0	0	-	-	0	-	-	-	0	0	0	-	-	0
price_beer	+	+	+	+	+	0	+	+	0	0	0	0	+	+	0
price_vodka	0	0	0	+	+	+	0	0	0	0	0	0	+	0	0

(о - общая модель, м - модель для мужчин, ж - модель для женщин; 0 - переменная не значима, (+) - зависимость положительная, (-) - зависимость отрицательная).

Подведем краткие выводы по каждой переменной из таблицы:

1) Уровень образования имеет положительное влияние только за последние

два года в модели для женского пола, в остальных же случаях эта

39переменная не оказывает влияние на вероятность употребления алкогольных напитков;

2) Семейное положение в большинстве моделей оказывает положительное влияние, однако в основном это проявляется в том, что в гражданском браке вероятность употребления алкоголя людьми выше, чем в одиночестве, а вот официальный брак не влияет на это;

3) В некоторых моделях при нормальном и хорошем здоровье вероятность употребления алкоголя у людей выше, чем при плохом, а в некоторых влияния не отмечается;

4) В большинстве случаев наличие работы увеличивает вероятность употребления алкоголя;

5) Место проживания оказалось незначимой переменной, лишь в некоторых моделях прослеживается, что люди, проживающие в городах, имеют выше вероятность употребления алкоголя, чем живущие в селах;

6) Средний доход на человека в семье оказался в большинстве случаев незначим, лишь в некоторых моделях, чем выше доход, тем выше вероятность употребления алкоголя людьми;

7) Климат оказался единственной значимой переменной во всех моделях: чем холоднее температура в регионе проживания, тем выше вероятность употребления алкогольных напитков. Это можно объяснить тем, что в холодном климате люди могут использовать алкоголь, как согревающее средство;

8) В 2012 и 2013 годах ВРП оказался незначимой переменной. В остальных же моделях оказалось, что чем выше ВРП, тем выше вероятность употребления алкоголя. Таким образом, можно сказать, что с ростом экономики региона, вероятность употребления алкоголя будет выше, и наоборот;

9) Чем меньше количество разрешенных часов продажи алкоголя, тем выше вероятность его употребления жителями региона. Это можно объяснить тем, что часы запрета продаж на алкоголь не экзогенны. Региональныевласти устанавливают их сами, в зависимости от того, насколько «пьющее» у них население. Если жители региона употребляют много алкоголя, то ограничения, скорее всего, будут жесткими, и наоборот. В некоторых моделях данная переменная оказывается незначимой;

10) В основном, чем выше цены на пиво, тем выше вероятность употребления алкоголя в регионе. Это также можно объяснить обратной зависимостью: чем выше спрос, тем выше будет цена на данный продукт, поскольку продавец может ее смело повышать;

11) Значимой связи между ценой водки и вероятностью употребления алкоголя в большинстве случаев не наблюдается, лишь в некоторых моделях прослеживается положительная связь, как и в случае с пивом.

Уровень образования, место проживания, средние цены на водку и средний доход в большинстве моделей не оказывают значимого влияния на вероятность употребления алкоголя. Гражданский брак, нормальное здоровье, наличие работы, холодный климат, жесткие временные ограничения продажи алкоголя, высокие цены на пиво и высокие темпы экономического развития региона (ВРП) положительно связаны с вероятностью употребления алкоголя.

Рассмотрим по годам предельные эффекты, чтобы понять, в какой степени ВРП влияет на вероятность употребления алкоголя.

Рисунок 3.1. Предельные эффекты переменной «ВРП на душу населения» на вероятность употребления алкоголя (результаты оценки предельных эффектов для моделей A1, A1.M, A1.F (Приложение 1)).



В 2012 и 2013 годах ВРП был незначимой переменной в моделях, поэтому эффекты за эти года не представлены на рисунке.

2014: при росте ВРП на 1% вероятность употребления алкоголя станет выше на 0,08 п.п., в том числе у женщин - на 0,1 п.п., и у мужчин - на 0,07 п.п.

2015: при росте ВРП на 1% вероятность употребления алкоголя станет выше на 0,09 п.п., у женщин - на 0,13 п.п., и у мужчин - на 0,06 п.п.

2016: при росте ВРП на 1% вероятность употребления алкоголя станет выше на 0,05 п.п., у женщин - на 0,07 п.п. (у мужчин коэффициент незначимый).

Наибольший положительный эффект проявился в 2015 году, в начале выхода из кризиса (то есть чем сильнее в этот период было экономическое развитие региона, тем больше была вероятность употребления алкоголя в период выхода из кризиса). Постепенно эта тенденция начала снижаться к 2016 году. ВРП сильнее оказывает влияние на вероятность употребления алкоголя женщинами, чем мужчинами.

Теперь проанализируем результаты моделей группы А2 по всем годам вместе (панель). Чтобы корректно учесть алкогольную политику, помимо цен и временных ограничений торговли, вводим дамми переменные на года.

Изначально были построены две модели: с фиксированными и случайными эффектами, однако в модели с фиксированными эффектами не прослеживается влияние дамми-переменных, а также коэффициент при переменной Invrp незначим, а он необходим в дальнейшем анализе. Поэтому сделан выбор в пользу модели со случайными эффектами, которую и рассмотрим далее.Общая модель А2, модель для мужчин А2.М и для женщин A2.F панельных данных со случайными эффектами.

alko	Общая	Мужчины	Женщины
2013	-0 39*** (0,09)	-0 39*** (0,14)	-0,36*** (0,12)
2014	-0,91*** (0,14)	-0,91*** (0,22)	-0,83*** (0,19)
2015	-0 99*** (0,12)	-0 99*** (0,19)	-0 92*** (0,17)
2016	-0 94*** (0,12)	-0 99*** (0,18)	-0,83*** (0,16)
fam (база: одинокий)
в гражданском браке	0 49*** (0,08)	0,48*** (0,13)	0 42*** (0,09)
в официальном браке	0,11*** (0,05)	0,01** (0,09)	0,09** (0,07)
educ (база: неполное среднее)
начальное профессиональное	0,23** (0,13)	0,09 (0,18)	0 39*** (0,18)
полное среднее/среднее специальное	0,18** (0,11)	0,09 (0,16)	0,28** (0,15)
высшее/неоконченное высшее	0 29*** (0,12)	0,08 (0,18)	0,45*** (0,16)
sex	1,06*** (0,05)	-	-
age	0,08*** (0,01)	0,09*** (0,01)	0,06*** (0,01)
age2	-0,01*** (0,01)	-0,01*** (0,01)	-0,01*** (0,01)
work	0,35*** (0,05)	0,38*** (0,08)	0,33*** (0,07)
health (база: плохое здоровье)
нормальное здоровье	0 34*** (0,07)	0,32*** (0,11)	0 34*** (0,09)
хорошее здоровье	0,28*** (0,08)	0,32*** (0,13)	0,25*** (0,11)
lnincome	0,06** (0,03)	0,08** (0,05)	0,05** (0,04)
home (база: село)
ПГТ	0,07 (0,11)	0,18 (0,17)	-0,06 (0,16)
город, не обл. центр	0,31*** (0,07)	0,35*** (0,11)	0 29*** (0,09)

	Общая	Мужчины	Женщины
обл. центр не Москва или Санкт-Петербург	0,28*** (0,07)	0 24*** (0,11)	0,31*** (0,09)
Москва или Санкт- Петербург	0,22** (0,13)	0,16** (0,21)	0,21 (0,17)
temp	-0,05*** (0,01)	-0,04*** (0,01)	-0,06*** (0,01)
lnvrp	0,32*** (0,08)	0,11 (0,13)	0,55*** (0,11)
hours	-0,03** (0,01)	-0,03** (0,02)	-0,03 (0,02)
lnprice_beer	1,65*** (0,39)	1,98*** (0,61)	1,18*** (0,52)
lnprice_vodka	0,68*** (0,29)	0,54 (0,44)	0,65*** (0,39)
const	-17 3*** (2,06)	-14 7*** (3,19)	-17,6*** (2,69)
Число наблюдений	З0408	14237	16171
Wald chi2	1107,21 (25)***	289,70 (24)***	519,07 (24)***

*** - значимость на 5% уровне; ** - значимость на 10% уровне.

Из общей модели А2 можно сделать следующие выводы:

• В гражданском и официальном браке вероятность употребления алкоголя выше, чем в одиночестве;

• Если образование выше неполного среднего, то вероятность употребления алкоголя больше;

• Квадратичное влияние возраста (парабола с ветвями вниз), с переломной точкой в 46 лет: до этого возраста вероятность употребления алкоголя растет, а далее - падает;

• У работающих людей вероятность употребления алкоголя выше;

• Если у человека здоровье нормальное или хорошее, то вероятность употребления алкоголя выше;

• Чем выше средний доход семьи респондента, тем выше вероятность употребления алкоголя;

• По сравнению с проживающими в селе, у проживающих в городе или областном центре вероятность употребления алкоголя выше;

• Чем ниже температура в регионе, тем выше вероятность употребления алкоголя;

• Чем выше ВРП, тем выше вероятность употребления алкоголя;

• Чем меньше разрешенное количество часов продажи алкоголя, тем выше вероятность его употребления;

• Чем выше цены на пиво и водку, тем выше вероятность употребления алкоголя;

• Отрицательное влияние каждого года на вероятность употребления алкоголя, что значит, что с каждым годом ужесточается политика относительно распития алкогольных напитков и люди употребляют его меньше.

Рассмотрим отличия модели для мужчин А2.М от общей модели А2. Не связаны с вероятностью употребления алкоголя: уровень образования; ВРП; цены на водку. Точка перелома у переменной возраста - 51 год.

Рассмотрим отличия модели для женщин A2.F от общей модели А2. Не связаны с вероятностью употребления алкоголя: разрешенные часы продажи алкоголя и цены на водку. Точка перелома в возрасте 42 года. Остальные факторы связаны с зависимой переменной так же, как и в общей модели.

Из трех рассмотренных моделей можно сделать вывод, что чем выше экономическое развитие региона, тем выше вероятность употребления алкоголя в основном среди женщин, а у большинства мужчин поведение не зависит от этого фактора.

3.2 Связь крепости выпиваемых напитков с различными факторами

Для проведения анализа было построено 10 регрессионных моделей: 5 моделей В1 и 5 моделей С1, показывающих связи объемов употребления пива и водки в пересчете на чистый спирт за последние 30 дней на момент опроса и различных факторов по каждому году (2012 - 2016) (Приложение 2). Рассмотрим консолидированные полученные результаты (Таблица 3.3).Связи между различными переменными и объемами употребления пива и водки в пересчете на чистый спирт (п - пиво; в - водка)

	2012	2013	2014	2015	2016
	п	в	п	в	п	в	п	в	п	в
educ	0	-	-	-	0	0	0	0	-	-
fam	+	0	+	0	+	+	0	0	0	0
health	0	0	0	+	0	0	0	0	-	0
work	+	-	0	-	0	0	0	-	0	-
home	0	0	+	0	+	0	0	0	+	-
income	0	0	0	0	0	0	0	0	-	0
temp	-	-	-	0	-	0	-	-	-	0
vrp	0	0	+	0	0	-	0	-	0	0
hours	0	0	0	0	+	-	0	0	+	0
price_beer	0	0	0	0	+	+	0	+	0	+
price_vodka	0	+	0	0	+	+	+	+	+	+

Из полученных результатов отдельно по каждому году сложно сделать конкретные выводы, так как много незначимых коэффициентов у факторов.

Больше употребляют пиво те, кто находится в гражданском браке, проживает в крупном городе, но не в Москве или Санкт-Петербурге, проживает в холодном климате, где высокие цены на водку. ВРП оказал положительное влияние только в 2013 году, в остальные года коэффициент у фактора незначимый.

Что касается водки, ее больше употребляют те люди, кто имеет низкий уровень образования, безработные, проживающие в холодном климате, в регионах с высокими ценами на пиво и водку. ВРП имеет отрицательное влияние в 2014 и 2015 годах: чем ниже экономическое развитие региона (ВРП), тем больше водки употребляют люди.

Рассмотрим процент людей в выборке, употребляющих пиво и водку за последние 30 дней на момент опроса, по годам.

Рисунок 3.2. Процент людей в выборке, употребляющих пиво, среди тех, кто употреблял алкоголь за последние 30 дней.

В 2013 году процент людей, употребляющих пиво, среди тех, кто употреблял алкоголь, снизился, затем вырос среди мужчин в 2014 году и снизился в 2015 и 2016 годах, а среди женщин процент употребляющих пиво вырос в 2015 году и снизился в 2016.

Рисунок 3.3. Процент людей в выборке, употребляющих водку, среди тех, кто употреблял алкоголь за последние 30 дней.

В 2013 году процент женщин, употребляющих водку, вырос, а среди мужчин не менялся, затем 2014 году процент употребляющих сильно снизился как среди женщин, так и среди мужчин, и далее среди женщин процент продолжал снижаться, а вот среди мужчин - возрос в 2015 году.

Теперь рассмотрим общую панель с дамми на года для анализа связей объема употребления пива и водки в пересчете на чистый спирт за последние 30 дней на момент опроса с различными факторами.

Таблица 3.4.

Употребление пива респондентами за последние 30 дней на момент опроса в пересчете на граммы чистого спирта за 2012 - 2016 года.

	Число наблюдений	Медиана	Мин	Макс
grbeer	11405	420	25	3600

11405 человек из выборки употребляли пиво за последние 30 дней на момент опроса. В среднем они выпивали 420 грамм чистого спирта за месяц (медианное значение) только за счет употребления пива, не учитывая другие напитки.

Таблица 3.5.

Употребление водки респондентами за последние 30 дней на момент опроса в пересчете на граммы чистого спирта за 2012 - 2016 года.

	Число наблюдений	Медиана	Мин	Макс
grvodka	9734	1200	40	12000

9734 человека из выборки употребляли водку за последние 30 дней на момент опроса. В среднем они выпивали 1200 грамм чистого спирта за месяц (медианное значение) только при употреблении водки, не учитывая другие напитки.

В ходе работы были построены модели В2, С2 панельных данных с фиксированными и со случайными эффектами. В модели с фиксированными эффектами FE незначима переменная ВРП, которая является центром исследования, а также влияние многих дамми-переменных теряется из анализа. Поэтому было принято решение продолжать далее анализировать модель со случайными эффектами, в которой нет названных недостатков.

Таблица 3.6.

Модель B2 связи объема употребления пива за последние 30 дней на

момент опроса с разными факторами.

lngrbeer
fam (база: одинокий)
в гражданском браке	0,08*** (0,02)
в официальном браке	-0,02 (0,02)
educ (база: неполное среднее)
начальное профессиональное	-0,08** (0,04)
полное среднее/среднеспециальное	-0,09*** (0,04)
высшее/неоконченное высшее	-0,19*** (0,04)
sex	0 47*** (0,02)
age	0,02*** (0,01)
age2	-0,01*** (0,01)
work	-0,01 (0,02)
health (база: плохое здоровье)
нормальное здоровье	-0,04 (0,03)
хорошее здоровье	-0,04 (0,03)
lnincome	-0,02** (0,01)
home (база: село)
ПГТ	0,11*** (0,04)
город, не обл. центр	0,09*** (0,02)
обл. центр не Москва или Санкт-Петербург	0,01 (0,02)
Москва или Санкт-Петербург	-0,08*** (0,04)

temp	-0,01*** (0,01)
lnvrp	0,03 (0,03)
hours	0,01*** (0,01)
lnprice_beer	0,01 (0,12)
lnprice_vodka	0,35*** (0,09)
2013	-0,08*** (0,02)
2014	-0,15*** (0,04)
2015	-0,11*** (0,04)
2016	-0,03 (0,04)
const	3,65*** (0,62)

Число наблюдений = 11405; R-sq between = 0,21;

Модель значима на 1% уровне. *** - значимость на 5% уровне; ** - значимость на 10% уровне.

Незначимы: официальный брак, наличие работы, здоровье, частично место проживания, ВРП и цены на пиво.

• В гражданском браке люди больше употребляют пиво, чем одинокие;

• Люди с низким уровнем образования употребляют пива больше;

• Квадратичное влияние возраста с переломной точкой в 35 лет: до 35 лет люди употребляют все больше пива, а далее, чем становятся старше, тем пьют его меньше;

• Чем ниже средний доход на человека в семье, тем больше пива употребляют члены семьи;

• Проживающие в поселке городского типа и в городе, не являющимся областным центром, люди употребляют пива больше, чем проживающие в селе. А вот те, кто живут в Москве или Санкт-

Петербурге, употребляют меньше пива, чем те, кто проживают в селах;

• Чем ниже температура в регионе, тем больше пива там употребляют;

• Чем больше разрешенное количество часов продажи алкоголя в регионе, тем больший объем пива употребляют его жители;

• Чем выше цены на водку в регионе, тем больше пива употребляют его жители, независимо от изменения цен на пиво;

• Отрицательное влияние каждого года на употребление пива, причем наибольшее влияние в кризисные 2014 и 2015 годы.

По результатам получилось, что объем употребления пива не зависит от величины ВРП в регионе.

Таблица 3.7.

Модель связи объема употребления водки за последние 30 дней на

момент опроса и разных факторов.

lngrvodka
fam (база: одинокий)
в гражданском браке	0,03 (0,02)
в официальном браке	-0,07*** (0,02)
educ (база: неполное среднее)
начальное профессиональное	-0,09*** (0,04)
полное среднее/среднее специальное	-0,12*** (0,03)
высшее/неоконченное высшее	-0,26*** (0,04)
sex	0,54*** (0,02)
age	0,04*** (0,01)
age2	-0,01*** (0,01)
work	-0,08*** (0,02)
health (база: плохое здоровье)
нормальное здоровье	0,02 (0,02)

хорошее здоровье	0,02 (0,03)
lnincome	-0,01 (0,01)
home (база: село)
ПГТ	0,01 (0,04)
город, не обл. центр	-0,04** (0,02)
обл. центр не Москва или Санкт-Петербург	-0,05*** (0,02)
Москва или Санкт-Петербург	-0,12*** (0,04)
temp	-0,01*** (0,01)
lnvrp	-0,08*** (0,03)
hours	-0,01 (0,01)
lnprice_beer	0,53*** (0,13)
lnprice_vodka	0,52*** (0,09)
2013	-0,11*** (0,03)
2014	-0,26*** (0,04)
2015	-0,14*** (0,04)
2016	-0,18*** (0,04)
const	2 94*** (0,64)

Число наблюдений = 9734; R-sq between = 0,28;

Модель значима на 1% уровне.

*** - значимость на 5% уровне;

** - значимость на 10% уровне.

Незначимы: гражданский брак, здоровье, доход, частично место проживания и разрешенные часы продажи алкоголя.

• В официальном браке люди употребляют водку в меньшем объеме, чем одинокие;

• Люди с низким уровнем образования употребляют большие объемы водки;• Квадратичное влияние возраста с переломной точкой в 40 лет: до 40 лет люди с возрастом употребляют больше водки, а далее чем становятся старше, тем пьют ее меньше;

• Неработающие употребляют больше водки;

• Проживающие в областных центрах меньше употребляют меньше водки, чем те, кто проживают в селах;

• Чем ниже температура в регионе, тем больше водки там употребляют;

• Чем выше цены на пиво и водку в регионе, тем б ольшие объемы водки люди там употребляют;

• Все года оказывают отрицательное влияние на употребление водки, причем наиболее сильное влияние в кризисный 2014 год.

Чем ниже ВРП в регионе, тем большие объемы водки там употребляют.

Оказалось, что объем употребления пива не зависит от экономического развития региона (ВРП), а вот на объем употребления водки это оказывает влияние. Чем ниже экономическое развитие региона, тем меньше вероятность употребления алкоголя в этом регионе (меньше доля пьющих), однако те, кто пьет, употребляют больший объем водки. И наоборот, чем выше ВРП в регионе, тем больше там вероятность употребления алкогольных напитков и тем меньшие объемы водки употребляет пьющее население.

3.3 Ограничения анализа

Проведенный в работе анализ имеет ряд ограничений. Во -первых, как

уже отмечалось, для пробит-моделей (А) используются полные выборки

взрослых по годам, а для моделей употребления отдельных напитков (В) и

(С) - усеченные выборки только тех, кто употреблял алкоголь в конкретном

году, и употреблял именно этот напиток - пиво или водку, соответственно.

То есть во втором случае выборка смещенная, и результаты получаются

53только в отношении тех, кто на момент опроса в течение 30 дней хотя бы раз употреблял алкоголь. Поэтому полученные результаты нужно трактовать с осторожностью. Во-вторых, во всех оцененных моделях может присутствовать эндогенность в отношении переменных, отражающих государственную алкогольную политику и/или ценовую политику компаний - производителей алкоголя и продавцов. Так, региональные власти могут устанавливать более жесткие временные ограничения продажи спиртного именно в тех регионах, где население пьет больше. И точно так же, компании-производители имеют возможность повышать цены на свою продукцию в регионах, где больше спрос на алкоголь. Поскольку эконометрические модели не дают ответа на вопрос о направлении связи переменных, полученные зависимости (коэффициенты) могут оказаться не вполне надежными.

3.4 Рекомендации для алкогольной политики по результатам

проведенного анализа

Обобщим кратко полученные результаты.

Вероятность употребления алкоголя выше при: наличии работы; нормальном или хорошем здоровье, по сравнению с плохим; более холодном климате; нахождении в гражданском и официальном браке по сравнению с одинокими; более высоком среднем доходе; проживании в городе или областном центре по сравнению с селом; меньшем количестве разрешенных часов продажи алкоголя в регионе; более высоких ценах на пиво и водку. До 46 лет вероятность употребления алкоголя растет, а далее - падает.

В 2012 и 2013 годах ВРП не влиял на вероятность употребления алкоголя. В период выхода из кризиса в 2015г. наблюдалась положительная связь экономического развития региона и вероятности употребления алкоголя его жителями. Постепенно эта тенденция начала ослабевать к 2016 году. Чем выше экономическое развитие региона, тем выше вероятность употребления алкоголя в основном среди женщин, а у большинства, мужчин поведение не зависит от этого фактора.

Объемы употребления пива среди тех, кто пьет этот напиток, оказываются больше при: нахождении в гражданском браке, по сравнению с одинокими; более низком среднем доходе; проживании в холодном климате; более высоких ценах на водку, независимо от изменения цен на пиво; большем разрешенном количестве часов продажи алкоголя. Проживающие в поселке городского типа и в городе, не являющимся областным центром, люди употребляют пива больше, чем проживающие в селе. А вот те, кто живут в Москве или Санкт-Петербурге, употребляют пива меньше, чем те, кто проживают в селах. До 35 лет объем употребляемого пива растет, а далее чем старше становятся потребители, тем пьют его меньше.

Объемы употребления водки среди тех, кто пьет водку, больше при: низком уровне образования; одиноком проживании, по сравнению с официальным браком; отсутствии работы; проживании в областных центрах, по сравнению с проживанием в селах; проживании в холодном климате; более высоких ценах на пиво и водку в регионе. До возраста 40 лет потребители водки увеличивают объемы выпитого, а далее, чем становятся старше, тем пьют ее меньше. Незначимы: гражданский брак, здоровье, доход и разрешенные часы продажи алкоголя.

Чем ниже экономическое развитие региона (ВРП), тем больше водки выпивает средний потребитель этого напитка. Объем употребления пива не зависит от величины ВРП в регионе.

Сравним полученные нами результаты с другими рассмотренными исследованиями по данной тематике. Результатом исследования Асгеирсдоттир [20], [21] является то, что употребление алкоголя снижается во время кризиса и продолжает снижаться при выходе из него. Текин [40] получил, что употребление алкоголя не связано с экономическим циклом. Рум [36] показал, что употребление алкоголя снизилось во время кризиса. В работе у Коссовой [28] один из выводов это то, что потребление алкоголя проциклично (в кризис его употребляют меньше). В нашей же работе вероятность употребления алкоголя на выходе из кризиса (2015) увеличилась, а вот в последующий год (2016) стала снижаться, что частично схоже с результатами исследований [20], [21]. Однако, нельзя назвать эту переменную проциклической, как в исследовании [28], так как после выхода из кризиса, спустя время, употребление алкоголя стало снижаться, а экономика продолжала расти. Про кризисный период нельзя дать однозначный ответ, как в исследовании [36], так как в 2012 и 2013 годах макроэкономическая переменная оказалось незначимой.

В отношении ценовой политики на алкоголь, в исследовании у Андриенко [19] показано, что чем выше цена на водку, тем больше люди употребляют пива, и наоборот. Чем выше цены на пиво, тем меньше люди употребляют алкоголь. Бренстром [22] представил выводы, что чем ниже цены на алкоголь, тем больше вероятность его употребления. В работе у Горякина [26] показано, что повышение цен на алкоголь в России почти не влияет на количество употребления алкоголя, особенно дешевой водки и вина. В нашей же работе получилось, что больше употребляют пива при более высоких ценах на водку, как в исследовании [19], однако, объем употребления пива не зависит от его собственной цены, что уже противоречит результатам исследования [19]. Еще один вывод из работы это то, что при более высоких ценах на пиво и водку вероятность употребления алкоголя в целом больше, что противоречит результатам [22]. То есть получилась обратная связь, которую можно объяснить тем, что производители могут повышать цены там, где более высокий спрос.

О влиянии доходов в статье Рума [38] сказано, что снижение употребления алкоголя происходит из -за снижения доходов. Асгеирсдоттир [20] пишет, что изменение доходов почти не влияет на употребление алкоголя. Андриенко [19] показывает, что чем выше доход, тем больше употребление водки и пива. В нашей работе при более высоком среднем доходе вероятность употребления алкоголя увеличивается, как и у Рума [38], но снижается объем употребления пива. На употребление водки изменение доходов не влияет. То есть наши выводы отличные от выводов Андриенко [19].

Рассмотрим наличие работы, как фактор влияния на употребление алкоголя. В исследовании Нгуен [34] потеря работы не оказывает влияния на употребление алкоголя. У Коссовой [28] показано, что чем дольше человек безработен, тем больше он употребляет водки, а употребление пива не меняется. Моссаковский [32] пишет, что чем дольше безработица, тем больше алкоголя употребляют люди. В нашем исследовании при наличии работы вероятность употребления алкоголя увеличивается. Не имеющие работы чаще употребляют водку, как и в работах [28], [32].

Колосницына [27] отмечает положительную корреляцию между количеством потребляемого алкоголя и количеством разрешенных часов продажи алкоголя. При этом ограничение часов не влияет на увеличение потребления пива или домашнего алкоголя. Бренстром [22] пишет, что чем менее строгая политика в отношении алкоголя (дольше разрешенное время продажи алкоголя), тем больше вероятность его употребления. В нашей работе при меньшем количестве разрешенных часов продажи алкоголя больше вероятность его употребления, что отличается от выводов исследования [22]. Кроме того чем меньше продолжительность торговли спиртным, тем меньше употребляют пиво, что отличается от выводов из работы [27]. На водку ограничение времени продажи алкоголя не оказывает влияние. Здесь также может иметь место не прямая, а обратная связь. В тех регионах, где значительная часть населения употребляет алкоголь, власти могут ужесточать временные запреты.

В работе Коссовой [28] одним из выводов является то, что чем выше экономическое развитие региона, тем больше там употребляют алкоголь. В нашем исследовании этот вывод подтверждается для вероятности употребления алкоголя и в основном для женщин.

Наконец рассмотрим, какие меры необходимо предпринимать государству для снижения употребления алкоголя в зависимости от макроэкономических условий и иных факторов.

Необходимо проводить разную политику для проживающих в мелких городах, селах и крупных городах, областных центрах. Политика должна быть направлена на снижение крепости употребляемого алкоголя среди проживающих в селах, поселках городского типа и некрупных городах, так как там употребляют алкоголь крепче. Напитки, содержащие большое количество спирта, являются основным фактором риска смертности от заболеваний сердечно-сосудистой системы и травм [18]. В некрупных городах и селах чаще продают и употребляют незарегистрированный алкоголь, что необходимо регулировать в первую очередь. Как правило, такие напитки содержат большое количество спирта и могут быть небезопасными для употребления. Также здесь необходимо усилить меры по запрету на продажу алкогольных напитков в ночное время, а также его продажу несовершеннолетним.

Для проживающих в крупных городах, областных центрах и т.п. необходима политика по снижению употребления алкоголя в целом, так как там употребляют некрепкие напитки, но в большом количестве. Здесь, например, может помочь ежегодная корректировка налога на алкоголь с учетом инфляции, как эффективная мера ценовой политики [18]. Также необходима пропаганда здорового образа жизни и связанные с этим бесплатные тренинги и мероприятия. Когда алкоголь станет очень дорогим, а здоровый образ жизни дешевым, люди начнут склоняться в пользу второго.

Как показало исследование, переломной точкой в росте употребления алкоголя является возраст 35 - 46 лет. Поэтому необходимо направлять меры именно на людей, не достигших этого возраста, поскольку далее они сами будут сокращать употребление алкоголя. Здесь как раз может помочь пропаганда ЗОЖ и уделение особого внимания здоровью. Политика общественного здоровья должна быть нацелена на изменения в модели потребления алкоголя населением, ведь если происходит снижение объема употребления алкоголя, то снижается бремя вреда и болезней от него, и людям не придется в будущем беспокоиться о своем здоровье [18].

Результаты показали, что чем выше цены на водку в регионе, тем больше люди употребляют пиво. Значит, увеличение акцизов на водку является эффективной мерой по переключению потребления с крепких на более легкие алкогольные напитки.

Кроме всего вышеперечисленного, необходимо усилить регулирование продаж из торговых автоматов, киосков и интернета, где можно купить не облагаемые налогом контрафактные алкогольные продукты. Также нужно расширить систему ЕГАИС, куда следует включить косметические спирты и лекарства, которые некоторые используют в качестве суррогатного спирта[18].

Усиление уже принятых мер контроля над алкоголем и введение новых будет способствовать достижению высоких результатов в профилактике заболеваний и травматизма, связанных с употреблением алкоголя, а также поможет снизить бремя болезней и улучшить здоровье и благосостояние населения Российской Федерации.ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Несмотря на важные достижения алкогольной политики, общее потребление алкоголя в Российской Федерации в последние годы, по - видимому, стагнировало на уровне около 11-12 литров чистого спирта на душу населения [18]. Это по-прежнему один из самых высоких уровней потребления в мире и способствует значительному бремени болезней и преждевременной смертности. Возможными факторами, влияющими на это, могут быть: временный отказ от повышения минимальной цены на спиртные напитки и ослабление ограничений на рекламу пива и вина в 2014 году. Соответствующие ценовые политики, наряду с ограничениями на доступность и маркетинг алкоголя - области, в которых могут быть рассмо...