work_drink

Вы пьете алкогольные напитки на работе, по месту учебы? {1 - да, 0 - нет}.

Gosti

Вы пьете алкогольные напитки в гостях? {1 - да, 0 - нет}.

База данных предоставляет нам возможность оценить модели с разными зависимыми переменными, представленных в Таблице 2:

Таблица 2 Описание зависимых переменных

Название переменной	Содержание
Drink	бинарная переменная факта употребления алкоголя за последние 30 дней: {1 - пьет, 0 - не пьет};
frequensy	Как часто Вы употребляли алкогольные напитки в течение последних 30 дней? 1 Каждый день 2 4-6 раз в неделю 3 2-3 раза в неделю 4 Один раз в неделю 5 2-3 раза в течение последних 30 дней 6 Один раз в течение последних 30 дней
drinkbeer	бинарная переменная факта употребления пива за последние 30 дней: {1 - пьет, 0 - не пьет};
m84011b	Сколько грамм пива Вы обычно выпивали за день?
fr_beer	Сколько дней в месяц Вы пили пиво ?
beer	объем потребления пива в граммах чистого спирта для лиц, употребляющих пиво;
pricebeer	Цена пива по данным РосСтата
drink_vino	бинарная переменная факта употребления вина за последние 30 дней: {1 - пьет, 0 - не пьет};
m84.2b	Сколько грамм вина Вы обычно выпивали за день?
fr_vino	Сколько дней в месяц Вы пили вино?
s_vino	объем потребления вина в граммах чистого спирта для лиц, употребляющих вино;
drink_kvno	бинарная переменная факта употребления вина за последние 30 дней: {1 - пьет, 0 - не пьет};
m84.3b	Сколько грамм вина Вы обычно выпивали за день?
fr_vinok	Сколько дней в месяц Вы пили вино?
k_vino	объем потребления вина в граммах чистого спирта для лиц, употребляющих вино;
drink_vodka	бинарная переменная факта употребления водки за последние 30 дней: {1 - пьет, 0 - не пьет};
m84.5b	Сколько грамм водки Вы обычно выпивали за день?
fr_vodka	Сколько дней в месяц Вы пили водку ?
vodka	объем потребления водки в граммах чистого спирта для лиц, употребляющих водку;
TAC	Общее потребление алкоголя в мл этилового спирта потребление алкоголя за последние 30 дней, рассчитанное как общее потребление всех алкогольных напитков отдельного респондента, а именно суммарное количество алкоголя, выпиваемое индивидом в пересчете на чистый этиловый спирт. Пересчет производился исходя из содержания этилового спирта в основных употребляемых спиртных напитках: пиво (5%), сухое вино (12%), крепленое вино (20%), водка (40%).

Первоначальный анализ данных вышеперечисленных переменных, который подразумевает определение имеющихся выбросов в выборке, включает себя построение графиков распределения, представленных в Приложении 2.

Модели потребления спиртных напитков (пиво, водка, вино) существенно отличаются друг от друга, поэтому было бы не совсем корректно рассматривать потребление алкоголя в целом, сведя весь алкоголь к этиловому спирту и просуммировав, как было сделано в иных работах по исследуемой тематике. Поэтому далее отдельно изучаются факторы, влияющие на потребление разных категорий.

В первую очередь будет оценена модель бинарного выбора, пробит модель, уравнение участия:

,

где:

Di - дамми для решения участия (1 - респондент употреблял алкоголь за последние 30 дней, 0 - в другом случае),

- оцниваемые параметры,

Pt-цены на алкоголь,

Xt - индивидуальные характеристики индивида, такие как возраст, пол, доход, уровень образования и др.,

- стандартная ошибка.

Для оценивания модели близорукого поведения А.В. Немцов предлагает использовать случайный индивидуальный эффект, в работе так же используется, пробит модель со случайным эффектом.

Также было предположено, что переменную возраст имеет значение добавить в модель и в квадратичной форме, так как, вероятнее всего, после достижения респондентом определенного возраста, потребление им алкоголя будет иметь другой знак и коэффициент, как показывают более ранние исследования, имеет место быть U-образная зависимость.

Динамическая модель в работе используется для того, чтобы учесть аддитивный характер блага, в данном случае алкогольных напитков. Одна из известных моделей спроса Cook and Moor (1995) гласит, что агент признает зависимость текущего потребления от прошлого. Следовательно, в исследовании будет использована динамическая модель, которая будет выглядеть следующим образом:

,



где:

- потребление аддиктивного продукта в период t,

- потребление алкоголя в период t-1,

, - оцениваемые параметры.

Однако построение динамической модели влечет за собой некоторые последствия в применяемых методах, а также в интерпретации. Без лагированной переменной регрессоры выступают полным описанием зависимой переменной. Лагированная переменная в уравнении предполагает же введение предыстории регрессоров, поэтому оценивание такой модели невозможно с помощью тобит модели, так как они будут являться неэффективными из-за эндогенности (лагированная переменная будет коррелировать со случайным членом). Данную проблему помогает решить обобщенный метод моментов (GMM), а именно метод Ареллано-Бонда (Arellano and Bond, 1991). В данном случае используется уравнение в первых разностях, который позволяет исключить ненаблюдаемый индивидуальный эффект. Метод МНК и FE-оценки дают несостоятельные оценки.

Существуют и другие методы избегания эндогенности, М.С. Пономарева (2013) в своей работе предлагает метод, который использовали Becker et al. (1994). Авторы предполагают, что потребление в настоящий период не зависит от уровня цен в других периодах, тем самым, включая данные цены в модель, можно получить несмещенные оценки параметров. В ряде работ показано, что потребление аддитивных благ описывается эмпирической моделью, которая подтверждает теорию рационального привыкания, например (Becker et al., 1994; Chaloupka, 1991; Bardsley and Olekans, 1998).

Также для оценки частоты потребления А.В. Немцов предлагает оценить Тобит модель. Оценки Тобит регрессии также проводятся в STATA с помощью процедуры xttobit. Среди независимых переменных в уравнении потребления используются цены на различные виды спиртных напитков (водка, пиво, вино). Аналогичная модель будет построена для объема потребляемого алкоголя, так как зависимая переменная так же цензурирована слева.

где:

частота потребления алкогольных напитков в период t или объем потребляемого алкогольного напитка.

Для вероятности потребляемого алкоголя, частоты и объема потребляемого алкоголя будут построены также модели, оцененные МНК, для того чтобы сравнить качество моделей, но как было сказано ранее, оценки МНК часто дают несостоятельные оценки, так как зависимая переменная специфична (цензурирована).

В исследовании А.В. Немцова, Я.М. Рощиной и С.В. Арженовского предлагается использовать в качестве независимой переменной - цены, взятые с Росстата, так как предполагается, что они наиболее точны, в сравнении с данными РЛМС. Поэтому в данной работе принято решение взять данные с Росстата, аналогично предыдущим работам.

Для определения наилучших моделей, оцененных МНК и Тобит, будет применен информационный критерий Акаике, то есть наилучшей моделью будет являться та, для которой данный критерий наименьший. А также следует обратить внимание на коэффициент детерминации, который показывает на сколько точно могут быть интерпретированы результаты. В моделях будут использоваться робастные оценки, чтобы избежать проблемы гетероскедастичности.

Описание результатов

Перед построением модели было принято решение проверить выборку на устойчивость, для этого были оценены описательные статистики репрезентативной выборки из РМЭЗ ВШЭ за 2014 год и сформированной выборки в SPSS выборка за 4 года (2011-2014 года). Полученные результаты представлены в Таблице 3 и Таблице 4. Можно сделать вывод о том, что выборка не смещена, так как описательные статистики в целом неизменны при переходе от периода в 1 год к четырем годам.

Таблица 2. Сравнение описательных статистик. Проверка на робастность

	Репрезентативная выборка, 2014 год	Выборка 2011-2014 год
Переменная	N	Среднее	SD	Min	Max	N	Среднее	SD	Min	Max
city	7196	-	0,492	0	1	28784	-	0,492	0	1
havepartner	7196	-	0,495	0	1	28784	-	0,495	0	1
vdova	7196	-	0,346	0	1	28784	-	0,334	0	1
rasveden	7196	-	0,265	0	1	28784	-	0,262	0	1
m_edu	7196	-	0,421	0	1	28784	-	0,417	0	1
h_edu	7196	-	0,413	0	1	28784	-	0,406	0	1
s_edu	7196	-	0,465	0	1	28784	-	0,462	0	1
no_edu	7196	-	0,408	0	1	28784	-	0,412	0	1
age	7196	47,60367	19,455	12	101	28784	46,10367	19,486	9	101
gender	7196	-	0,492	0	1	28784	-	0,491	0	1
work	7196	-	0,500	0	1	28784	-	0,5	0	1
goodjob	7196	0,3299055	0,470	0	1	28784	0,322888	0,468	0	1
work_days	7196	9,803502	10,686	0	30	28784	9,886743	10,706	0	30
wage	7196	10013,12	14597,270	0	200000	28784	8876,433	13112,33	0	200000
wage2	7196	9751,876	13809,200	0	160000	28784	8651,571	12207,1	0	160000
income	7196	16751,09	16271,080	0	200000	28784	14310,87	14374,81	0	200000
goodlife	7196	0,5019455	0,500	0	1	28784	0,490272	0,5	0	1
goodmoney	7196	0,2618121	0,440	0	1	28784	0,25	0,433	0	1
child	7196	-	0,439	0	1	28784	-	0,443	0	1
q_child	7196	1,340467	1,090	0	9	28784	1,323305	1,087	0	9
army	7196	-	0,419	0	1	28784	-	0,417	0	1
ipoteka	7196	-	0,065	0	1	28784	-	0,061	0	1
good_health	7196	0,3574208	0,479	0	1	28784	0,353009	0,478	0	1
smoke	7196	-	0,435	0	1	28784	-	0,441	0	1
smoke_life	7196	-	0,330	0	1	28784	-	0,314	0	1
home	7196	-	0,472	0	1	28784	-	0,482	0	1
bar	7196	-	0,271	0	1	28784	-	0,274	0	1
street	7196	-	0,117	0	1	28784	-	0,138	0	1
work_drink	7196	-	0,141	0	1	28784	-	0,155	0	1
gosti	7196	-	0,435	0	1	28784	-	0,452	0	1

Анализ зависимых переменных, который представлен в Таблице 3, показывает, что выборка репрезентативна и по данным показателям. Так как описательные статистики репрезентативной выборки за 2014 год совпадают по большей мере с показателями за четыре исследуемых года, а именно 2011-2014 года.

Таблица 3 Сравнение описательных статистик. Проверка на робастность

	Репрезентативная выборка, 2014 год	Выборка 2011-2014 год
Переменная	N	Среднее	SD	Min	Max	N	Среднее	SD	Min	Max
drink_beer	7196	0,0130628	0,114	0	1	28784	-	0,114	0	1
frequensy	7196	1,806837	2,382	0	6	28784	1,95098	2,402	0	6
drinkbeer	7196	0,1770428	0,382	0	1	28784	-	0,4	0	1
m84011b	7196	157,3478	430,004	0	5000	28784	171,2668	434,707	0	6000
fr_beer	7196	0,6906615	2,434	0	30	28784	0,783665	2,577	0	30
beer	7188	35,43354	172,784	0	4500	28764	38,99014	178,453	0	7500
pricebeer	7196	142,4363	28,376	89,89125	209,6921	28783	129,6006	30,574	0	209,692
drink_vino	7196	0,0790717	0,270	0	1	28784	-	0,297	0	1
m842b	7196	20,79961	88,706	0	2000	28784	26,25292	100,543	0	3000
fr_vino	7196	0,1463313	0,778	0	30	28784	0,189133	0,92	0	30
s_vino	7196	5,017421	36,871	0	1680	28784	6,506356	38,7	0	1680
price_s_vino	7196	368,9022	73,228	256,5792	513,1975	28784	305,0209	76,913	126,057	513,198
drink_kvno	7196	0,0578099	0,233	0	1	28784	-	0,226	0	1
m843b	7196	15,91996	84,208	0	1500	28784	14,62028	80,851	0	2000
fr_vinok	7196	0,1448027	1,062	0	30	28784	0,14925	1,117	0	30
k_vino	7196	9,119511	81,657	0	2100	28784	10,36902	119,798	0	9000
price_k_vino	7196	142,4363	28,376	89,89125	209,6921	28784	129,6844	30,408	0	209,692
drink_vodka	7196	0,1992774	0,399	0	1	28784	-	0,416	0	1
m845b	7196	49,12034	124,528	0	1500	28784	53,78683	129,11	0	1600
fr_vodka	7196	0,6279878	2,112	0	30	28784	0,687639	2,221	0	31
vodka	7196	71,5025	299,258	0	6400	28784	75,10916	305,016	0	9000
price_vodka	7196	525,6429	56,611	449,4217	649,5742	28784	451,07	100,627	233,267	670,145
TAC	7196	121,0336	393,449	0	6400	28784	130,9476	412,604	0	9000
sport12	7196	0,2466648	0,431	0	1	28784	-	0,176	0	1
sport	7196	0,0355753	0,185	0	1	28784	-	0,421	0	1

Также для получения адекватных данных выборка была очищена от выбросов (Приложение 2). Данные РМЭЗ представляют собой информацию о репрезентативном населении страны, поэтому не включают в себя высокодоходные группы населения, что показывает диаграмма распределения доходов. Имеет смысл удалить индивидов, чей доход превышает 200 тысяч рублей. Таких наблюдений 16 штук за все 4 года.

Как говорилось ранее, было принято исключить индивидов младше 14 лет, так как среди них единицы употребляют алкогольные напитки. Удаляем тех индивидов, которые потребляют более 10 000 мл этилового спирта в течение года, так как данное значение является аномальной для данной выборки.

Был проведен анализ на наличие линейной зависимости между независимыми переменными, чтобы избежать мультиколлинеарности в моделях. Если значение коэффициента корреляции превышает 0,7, то данную переменную лучше исключить из модели. Результаты представлены в Приложении 1. В данном случае не было выявлено таких переменных.

2.3 Эмпирическая оценка детерминантов потребления алкоголя в целом

Модели, как показывает тест на общую значимость, являются значимыми на 1% уровне (p=0). Однако стоит отметить тот факт, что модели, оцененные МНК, описывают порядка 10% процентов значений, эта цифра не многим ниже, чем значение R-squared в аналогичных исследованиях. Далее будут подробно рассмотрены результаты каждой модели.

В моделях значимы константы (p<0.01; p<0.05; p<0.1), это значит, что присутствуют другие факторы, которые влияют на потребление. Полученные результаты отображены в Таблице 5.

Уравнение участия, оцененное методом Аррелано-Бонда, покаывает, что переменная «потребления в предыдущем периоде» значима на 5% уровне и имеет прямое влияние на вероятность того, что индивид потребляет алкоголь. То есть если индивид потреблял алкоголь в предыдущем периоде, то вероятность потребления им алкоголя в настоящем выше. Подтвердилась так же гипотеза о том, что вероятность потребления алкоголя среди людей, проживающих в городах и областных центрах выше, чем у жителей сельской местности. Предполагается, что это связано с тем, что с сельской местности меньше доходы, а также доступность магазинов.

Наличие партнера (супруга/супруги) переменная «havepartner» увеличивает вероятность потребления алкоголя. Данная переменная значима в пробит-модели участия и тобит-модели, оценивающей частоту потребления алкоголя, на 1% уровне. Влияние переменной, определяющей наличие партнера у индивида, на объем потребляемого алкоголя не выявлено. Наличие пары у индивида положительно сказывается на частоте потребления алкоголя, то есть индивиды пьют с большей вероятностью, но при этом частота потребления снижается. Влияние факта, что индивид является вдовцом, на вероятность потребления алкоголя в целом не определено. Однако объем потребления алкоголя среди вдовцов выше, нежели тех, кто ими не является.

Наличие высшего образования (h_edu) увеличивает вероятность потребления алкоголя в общем, а также частоту потребления, это следует из пробит модели уравнения участия и тобит модели учравнения частоты потребления. Однако объем потребления алкоголя у людей, имеющих диплом о высшем образовании, ниже, чем у людей, у кого образование ниже уровнем, это следует из тобит модели частоты потребления.

Согласно модели, существует обратная U-образная зависимость между вероятностью потребления алкоголя и возрастом (age), однако переменная возраста в квадрате принимает значение, которое близко к нулю. Объем потребления алкоголя так же до определенного возраста растет, потом начинает снижаться. Обратная U-образная зависимость выявлена в случае частоты потребления алкоголя. Согласно полученным результатам мужчины (gender) потребляют алкоголь с большей вероятностью, в больших объемах, однако реже чем женщины.

Работающие люди (work) пьют с большей вероятностью и чаще. Объем потребления алкоголя для людей, имеющих большее количество рабочих дней, ниже. Неудовлетворенность доходом увеличивает вероятность того, что индивид будет пить и частоту потребления алкоголя в целом.

Наличие детей (child) является сдерживающим фактором, если говорить об объеме потребления алкоголя. Однако люди, имеющие детей, пьют чаще, чем те, у кого детей нет.

Факт того, что индивид служил в армии (army), увеличивает вероятность, что он будет пить и объемы потребления алкоголя, однако снижает частоту потребления алкоголя в цело. Это может быть связано со стрессом, пережитым во время службы. А стресс в свою очередь повышает вероятность употребления алкоголя.

Влияние оценки здоровья индивидом(good_health) на потребления алкоголя не было определено, так как данный фактор не значим ни в одной модели. Переменные, отвечающие за цену различных алкогольных напитков (пиво, вино, водка) не значимы. Их влияние определить не удалось.

Индивиды, которые распивают алкоголь дома (home), как пьют больше и чаще. Данный фактор значим во всех моделях. Влияние фактора удовлетворенности жизнью не было определено. Следовательно, нельзя говорить о том, опровергалась или подтвердилась гипотеза.

2.4 Эмпирическая оценка детерминантов потребления водки

Таблица 6 иллюстрирует результаты оценки факторов, влияющих на потребление водки. Согласно полученным оценкам можно сделать следующие выводы.

Подтвердилась гипотеза о влияние потребления алкоголя в предыдущем периоде на потребление в настоящем (Сt-1). Причем данный факт значим как для вероятности потребления алкоголя, так и для объема, и частоты потребления.

Факт проживания в городе (city) и в областных центрах является фактором, увеличивающим вероятность распития крепких алкогольных напитков и частоту потребления. Влияние на объемы потребления алкоголя оказалось так же положительным.

Наличие отношений (havepartner) у респондента снижает вероятность того, что индивид будет пить водку, однако влияние на объем и частоту потребления не было определено.

Люди, имеющие высшее, среднее образование (m_edu, h_edu) с меньшей вероятностью пьют водку и в меньших объемах. Это подтверждает факт дифференциации в характере потребления различных алкогольных напитков. Влияние на частоту потребления выявить не удалось.

Была выявлена образная U-образная зависимость между объёмом, вероятностью и частотой потребления водки и возрастом (age). То есть до какого-то возраста индивиды увеличивают потребление водки и после него, потребление начинает снижаться. Гипотеза не подтвердилась. При этом стоить обратить внимание, что коэффициент, отвечающий за нелинейную форму зависимости, стремится к нулю. Поэтому можно говорить о том, что с возрастом растет вероятность потребления водки, объемы и частота.

Влияние пола (gender) на потребление водки не было определено.

Наличие работы (work) увеличивает вероятность, что индивид будет пить. Неудовлетворенность работой уменьшает потребление алкоголя. Количество рабочих дней так же не выявлено.

Удовлетворенность жизнью (happy_live) не значима практически во всех моделях. Поэтому отследить влияние данного фактора не удалось. Удовлетворенность своим доходом снижает объем потребления алкоголя.

Факт того, что у индивида есть дети (child), никак не сказывается на потреблении алкоголя: вероятности и объеме. Однако частота потребления снижается, что частично подтверждает выдвинутую гипотезу.

Факт службы в армии (army) увеличивает потребление крепкого алкоголя, как вероятности, так и частоты. Возможно, это вызвано сформированными привычками на службе либо пережитым стрессом.

Люди, оценивающие свое здоровье как хорошее (health), с меньшей вероятностью пьют водку. Влияние на объемы потребления и частоту не было определено.

Потребление водки не эластично к изменению в цене, это касается как вероятности потребления, так объема и частоты.



2.5 Эмпирическая оценка детерминантов потребления пива

В таблице 7 представлены результаты оценки детерминантов потребления пива. Относительно потребления пива подтвердилась гипотеза об аддитивном характере блага. Потребление в предыдущем периоде (Се-1) увеличивает объем потребления пива в настоящем.

Подтвердилась гипотеза о том, что существует положительная зависимость между проживанием индивидов в городах и областных центрах (сity) вероятностью потребления пива, частотой и объемом.

Наличие партнера (havepartner) положительно сказывается на потреблении пива: как на вероятности, так и на объеме и частоте. В настоящее время это может быть вызвано популяризацией данного напитка среди молодежи и открытием большого количества пабов и баров.

Следует обратить внимание, на факт, что вдовы и вдовцы (vdova) потребляют больше пива, с большей вероятностью и чаще. Данная взаимосвязь выявлена во всех моделях.

Люди, с высшим образованием (h_edu) потребляют меньше пива, чем те, у кого его нет. Это может быть определено вкусовыми предпочтениями образованного населения.

Влияние пола (gender) на потребление пива не было определено. Так как переменная не значима во всех моделях. Обратная U-образная зависимость была выявлена относительно возраста(age). То есть люди с большей вероятностью начинают потреблять пиво до определенного возраста, потом она начинает уменьшаться. Это справедливо как для вероятности потребления, так и для частоты.

Работающие люди (work) пьют больше пива, однако удовлетворенность работой снижает вероятность потребления пива. Изменение в количестве дней(work_days) не влияет на потребление алкоголя, в частности пива, влияние не было определено, так как коэффициент не значим. Взаимосвязь с доходом (lnincome) не было определена.

Люди, удовлетворенные жизнью и доходом (goodmoney, goodlive), пьют меньше, то есть была выявлена обратная зависимостью. Это может быть связано с популяризацией здорового образа жизни. Занятия спортом (sport) не только влияют на самочувствие, которое формирует в большей части настроения индивидов, но и достаточно дорого.

Индивиды, имеющие детей (child) , потребляют алкоголь реже и в меньших объемах. А также снижается вероятность потребления алкоголя. Это может быть вызвано повышением социальной ответственности.

Факт служения в армии (army) увеличивает вероятность того, что люди потребляют алкоголь, влияние на другие показатели потребления алкоголя не выявлено.

Странно, что оценка здоровья (goodhealth) как положительное положительно коррелирует с объемом потребляемого пива. В то время как факт занятия спортом снижает частоту потребления пива. Данные результаты не согласуются со здравым смыслом.

Не выявлена зависимость между потреблением пива и изменением в его цене. Однако есть незначительная зависимость между ценой на водку и вино и потреблением пива. При увеличении цен на водку потребление пива снижается, как объем, так и вероятность. При увеличение цен на вино потребление пива наоборот увеличивается. Это может быть вызвано тем, что индивиды переходят от более дорогого алкоголя - вина, к более дешевому - пиву.

Индивиды, которые отвечают, что потребляют алкоголь дома, пьют чаще и больше. Данный коэффициент значим на 1% уровне во всех моделях.

2.6 Эмпирическая оценка детерминантов потребления вина

Результаты моделей, оценивающих потребление вина, представлены в Таблице 8.

Факт того, что индивид потреблял алкоголь в предыдущем периоде, а именно - вино, увеличивает вероятность потребления алкоголя в настоящем периоде. Однако на объем и частоту потребления факт того, что индивид пил в предыдущих периодах, не было определено, так как коэффициенты, отвечающие за потребление в периоде t-1 в модели Ареллано-Бонда, не значимы.

Проживание в городах (city) и областных центрах увеличивает вероятность потребления алкоголя, в данном случае вина.

Наличие партнера(havepartner) снижает объем потребления вина другим партнером и на вероятность потребления, при этом влияние на частоту потребления не было выявлено. В отличие от других алкогольных напитков, в данном случае подтвердилась гипотеза.

Вдовы и вдовцы (vdova) пьют вино реже и с меньшей вероятностью, это может быть связано с тем, что вино является более дорогим напитком в отличие от пива и водки, а так же с другими факторами, которые не был определены.

Наличие высшего образование (h_edu) значительно сказывается на вероятности потребления вина, объеме и частоте. Существует положительная зависимость. Это говорит о том, что образованные люди предпочитаю вино, пиву и водке.

Интересен факт, что существует обратная U-образная зависимость между возрастом (age) и вероятностью потребления вина. То есть до определенного возраста вероятность растет, потом начинает снижаться. В то время ка обратная ситуация обстоит с объемом потребления вина. Влияние пола на потребление вина не было определено.

Фактор, отвечающий за то, работает индивид или нет (work), не значим в модели. Не обнаружена зависимость от количества рабочих дней, как и от дохода.

Люди, более удовлетворенные своей жизнью (goodlive), потребляют больше вина, чем те, кто недоволен ею.

Оценка здоровья (goodhealth) как положительное сказывает на том, что люди с меньшей вероятностью потребляют алкоголя, в том числе вино. Факт занятия спортом также не сказывается на том, потребляет индивид вино или нет.

Факт наличия детей (сhild) увеличивает вероятность того, что индивид будет потреблять вино, что странно, как и в случае других алкогольных напитков.

Служившие в армии (army) чаще пьют вино и с большей вероятностью, чем те, кто в армии не служил, однако объем потребления вина ниже.

Повышение цен алкогольные напитки не выявлено, так как переменные не значимы. Как и в других случаях, потребление вина увеличивает факт распития дома.

Проверка выдвинутых гипотез. Возвращаясь к ранее выдвинутым гипотезам, можно сделать выводы о значимости влиянии факторов на потреблении алкоголя.

1. Не подтвердилась гипотеза о взаимосвязи возраста индивида и потребления алкоголя. Обратная U-образная зависимость была обнаружена для вероятности потребления как алкоголя в целом, так и вина, водки и пива. В данном случае не было выявлено дифференциации по типу алкогольного напитка.

2. Во-вторых, гипотеза о том, что индивиды в сельской местности пьют меньше также подтвердилась для всех алкогольных напитков. Это может быть связано с тем, что в городе алкоголь доступен в любое время, как в кафе, так и нелегально в сетевых магазинах.

3. В-третьих, подтвердилась гипотеза о том, что люди в браке потребляют меньше алкоголя, в частности в случае вина, не подтвердилась гипотеза в случае пива. Однако объем потребляемого алкоголя в целом и вина уменьшается, в то время как потребление пива и водки растет.

4. В-четвертых, наличие детей снижает потребление алкоголя. Однако вероятность потребления вина растет. Гипотеза подтвердилась.

5. Вдовы/вдовцы потребляют алкоголь с большей вероятностью, что может быть связано с большим стрессом в жизни. Однако данная зависимость не подтвердилась для вина.

6. В-шестых, подтвердилась гипотеза о том, что высшее образование снижает вероятность потребления алкоголя. Это свойственно для пива, водки, однако потребление вина увеличивается. Ежедневный прием красного вина в небольших количествах снижает вероятность возникновения ишемической болезни сердца и некоторых других болезней. Возможно, повышение вероятности потребления вина связанно именно с этим.

7. Индивиды, оценивающие свое здоровье как хорошее, потребляют меньше алкогольных напитков и с меньше вероятностью. Однако данная гипотеза не подтвердилась в случае оценки влияния на потребления пива.

8. Частично подтвердилась гипотеза о том, что с увеличением уровня удовлетворенностью жизни, снижается потребление алкоголя. Это утверждение верно для потребления алкоголя в целом, однако для вина действует обратная зависимость.

9. Во всех случаях подтвердилась гипотеза о том, что потребление в предыдущем периоде оказывает положительно влияние на потребление в настоящем, то есть потребление увеличивается.

10. Подтвердилась гипотеза о том, что работающие индивиды употребляют больше алкоголя. Это тесно связано выводами некоторых исследователей о том, что алкоголь используют как средство для снятия стресса после работы. В то время как люди, удовлетворённые доходом и работой, потребляют алкоголь реже и с меньшей вероятностью.

11. Потребление пива и водки для прошедших службу в армии выше, однако, данная гипотеза не подтвердилась для потребления вина. Факт службы в армии снижает объемы потребления вина, однако другие на другие зависимые переменные также остается положительное влияние.

12. Подтвердилась гипотеза о том, что влияние факторов разнонаправлено. Это часто является причиной того, что нельзя точно сказать, какое влияние оказывает тот или иной фактор.

Заключение

Данное исследование подтверждает тот факт, что существует проблема чрезмерного потребления алкоголя среди населения России, и еще нет ее решения. Поэтому в работе поднималась проблема определения факторов, влияющих на потребление алкогольных напитков.

Для достижения данной цели были решены поставленные задачи:

· Проведен анализ исследований факторов, влияющих на потребление алкоголя

· Собраны данные и сформирована сбалансированная модель методом средних величин

· Сформулированы гипотезы на основе исследований

· Построены эконометрические модели

· Проанализированы результаты.

В ходе работы были построены модели с использованием МНК (Ordinary Least Square), Тобит модели (Tobit-model), Пробит модель (Probit model), Модель Ареллано-Бонда (Arrelano-Bond model), которая позволяет оценить влияние потребления алкоголя в предыдущих периодах. В качестве зависимых переменных для каждой из моделей использовались факт потребления алкоголя, объем потребления и частота потребления как алкоголя в целом, так и отдельных алкогольных напитков (вина, пива, водки). Для интерпретации были выбраны лучшие модели, отобранные с помощью критерия Акаике и коэффициента детерминации.

Исследование позволило выявить факторы, определяющие потребление алкоголя в Российской Федерации. В последние десятилетия в России постепенно происходит смена характера потребления напитков: индивиды переходят с высоко алкогольных напитков на слабоалкогольные, такие как пиво, вино. Результаты показали, что существуют различия в структуре и характере потребления различных алкогольных напитков, однако не удалось определить влияние пола на выбор алкогольных напитков, что является странным. Различная структура потребления свидетельствует о том, что необходимо проводить анализ потребления каждого алкогольного напитка отдельно. Этот факт следует учитывать для проведения мер, направленных на снижение потребления алкоголя. Интересен тот факт, что изменения в цене на алкоголь незначительно сказываются на потреблении алкоголя индивидами, что говорит о низкой ценовой эластичности.

Полученные результаты в большей части не противоречат исследованиям, проводимым ранее на аналогичную тематику, так как многие исследователи получали аналогичные результаты.

В ходе исследования были определены факторы, которые можно использовать в целях проведения кампаний, направленных на снижение потребления алкоголя. Так, например, одним из факторов, на которые стоит обратить внимания, является работа. Потому как люди, неудовлетворённые доходом и работой потребляют алкоголя больше.

В данном исследовании существует ряд ограничений, преодоление которых позволит улучшить качество полученных результатов, а именно:

· База данных, РЗМС, имеет большое количество пропусков, которые возникают в результате неправильного переноса данных или психологического дискомфорта при проведении интервью. Проведение собственного опроса в пределах региона позволит получить данные без пропусков, а также выявить более точные детерминанты потребления алкогольных напитков в определенно местности. Ведь как показали эмпирические результаты, потребление напитков в Москве и Санкт-Петербурге отлично от характера потребления в регионах. И дальше использовать результаты исследования, проведенного на региональных данных, для проведения политик на уровне региона.

· Методы, которые используются для оценки факторов, определяющих потребление алкоголя, не позволяют точно определить степень влияния того или иного фактора. Использование другого инструментария позволит снизить влияние таких проблем как эндогенность и гетероскедастичность и увеличит качество построенных моделей.

В дальнейшем для более детального определения факторов, влияющих на потребления каждого алкогольного напитка, имеет смысл разделить выборки по гендерному признаку: на мужчин и женщин, а также по доходным группам: высокодоходные группы и группы низкого дохода, и возрастным. Так как в ранее проведенных исследованиях фактор пола и дохода был значим, имеет смысл построения отдельных моделей для проверки этого факта. А также анализ межвременных предпочтений показывает, что с возрастом у индивидов меняется кривая полезности, соответственно, меняется тип потребления. На базе полученных результатов представляется возможным выдвинуть кампании, направленные на изменение в структуре потребления, как в других европейских странах (переход от высокоалкоголных напитков, на слабоалкогольные), а также направленные на снижение объемов потребления алкоголя.



Список использованных источников

Нормативно правовые акты

1. Федеральный закон, (2011). Федеральные законы и кодексы Российской Федерации. Доступно по: http://www.consultant.ru/ [Дата обращения: 2015].

2. Федеральный закон, (2014). Федеральный закон от 21.07.2014 N 253-ФЗ "О внесении изменений в Воздушный кодекс Российской Федерации" (21 июля 2014 г.).

3. Федеральный закон от 22.11.1995 N 171-ФЗ (ред. от 01.07.2011) "О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции" (2011).

4. Андриенко, Ю.В., и Немцов, А.В., (2006). “Оценка индивидуального спроса на алкоголь”. .:Научные труды ЦЭФИР и РЭШ.

5. Арефьев, А., (2002). “Поколение которое теряет Россия”. Социологические исследования, Issue 8, с. 97-105.

6. Гордеева ,С.С., и Петухов , К.А., (2014). “Социально-экономические макрофакторы потребления алкоголя молодежью регионов россии”. Пермь, ФБГОУ ВПО «Пермский государственный национальный исследовательский университет».

7. Демьянова, А.А., (2005). “Факторы и типы потребления алкоголя и табака в России”. Экономическая социология, 6(1), c. 78-94.

8. Заиграев, Г., (1997). “Государственная политика как фактор алкоголизации населения”. Социологические исследования, № 4., c. 109-116.

9. Зотова, П., (2011). “Факторы, влияющие на потребление алкоголя личностью современного российского общества.” Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки.

10. Зангиева, И. К. , и Тимонина, Е. С. , ( 2014). “сравнение эффективности алгоритмов заполнения пропусков в данных в зависимости от используемого метода анализа”. Мониторинг общественного мнения, 1(119), c. 41-55.

11. Ильин, В., (2001). "Провинциальные студенты как потребители". Потребление алкогольных напитков.. Эксклюзивный маркетинг, 6, c. 1 - 68.

12. Козловский, А. В., Виницкая, А. Г., Лелевич, В. В., и Кондратьева, Е. Д., (2016). “Потребление алкоголя учащейся молодежью и его роль в приобщении к наркотикам”. Журнал Гродненского государственного медицинского университета, 4 30, c. 17.

13. Колосницына, М.Г., и Ситдиков, М.Т., (2012). “Макродетерминанты здорового образа жизни” Мировая экономика и международные отношения, 2,c.. 27-37.

14. Крайнов, Д., (2007). “Алкоголь, курение, доходы”. 2.

15. Лебедева-Несевря, Н., (2013). Социальные детерминанты потребления алкоголя в регионах россии, Пермь: Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал).

16. Немцов, А., (1995). “Алкогольная ситуация в России/ Доклад по политике в области общественного здоровья №2 Серии "Здоровье для всех - все для здоровья в России" под редакции А.К. Демина. Российская Ассоциация общественного здоровья, Фонд "Здоровье и окружающая среда". c. 126.

17. Мартыненко, П. А. , и Рощина, Я. М., (2014).” Структура потребления алкоголя как индикатор социальной группы в современных российских городах”.Экономическая социология, c. 20-42.

18. Пономарева, М., (2013). Кандидатская диссертация. Москва: НИУ ВШЭ.

19. Тапилина, В., (2006). “Сколько пьет россия: объем, динамика и дифференциация потребления алкоголя”. Социс : Научный и общественно - политический журнал Российской академии наук , 2(262), c. 85-94.

20. Харченко, В.И., Кошкина, Е.А., Вирин, М.М., Ундрицов, В.М., и Потиевский, Б.Г., (2005). “Показатели потребления алкоголя в России в сравнении с другими странами.” Проблемы прогнозирования, с. 147-157.

21. Arellano, M. and Bond, S. (1991). “Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations”. Review of Economics and Statistics , pp. 277--297.

22. Asgeirsdottir, T. (2009). “Alcohol and labor supply: the case of Iceland”. The European Journal of Health Economics (Impact Factor: 2.1), July, pp. 455-465.

23. Ayer, L.A., Harder, V.S., Rose, G.L. and Helzer, J.E.(2011). “Drinking and stress: an examination of sex and stressor differences using IVR-based daily”. Drug and alcohol dependence, 1 June, pp. 205-212.

24. Bardsley, P., and Olekans, N, (1998). “Cigarette and tobacco consumption: Have anti-smoking policies made a difference?”., Working paper, Department of Economics, the University of Melbourne.

25. Becker, G.S, Grossman, ., M. and Murphy, K.M., (1994). “An empirical analysis of cigarette addiction”. American Economic Review , pp. 396-418.

26. Becker, G. and Murphy, K.M., (1988). A Theory of Rational Addiction. Journal of Political Economy, August.pp. 675-700.

27. Bobak M., Murphy M., Rose R., and Marmot M. (2003). “Determinants of adult mortality in Russia. A study based on siblings' survival”. Epidemiology, pp. 603-611.

28. Bobak, M., McKee ,M. , Rose, R. and Marmot, M. (1994). “Alcohol consumption in a national sample of the Russian population”. Addiction (Abingdon, England), pp. 857-66.

29. Chaloupka, F.J., and Wechsler, H., (1996). Binge drinking in college: the impact of price, availability, and alcohol control policies. Contemporary Economic Policy, October, pp. 112-124.

30. Chaloupka, F., (1991). “Rational addictive behavior and cigarette smoking”. Journal of political Economy, pp. 722-742.

31. Clark, A. E. and Loheac, Y., (2007). “It Wasn't Me, It Was Them!” Social Influence in Risky Behavior by Adolescents. Journal of Health Economics, pp. 763-784.

32. Cook, J. and Tauchen, G., (1982). “The effect of liquor taxes on heavy drinking”. Bell Journal of Economics, Issue 13, pp. 379-390.

33. Cutler, David M. and Adriana Lleras-Muney.,( 2010). “Understanding differences in health behaviors by education”.

34. Decker, S.L. and Schwartz, A.E., (2000). “Cigarettes and Alcohol: Substitutes or Complements?”. National Bureau of Economic Research.

35. Gutman, L.M., Eccles, J.S., Peck, S. and Malanchuk, O., (2011). “The influence of family relations on trajectories of cigarette and alcohol use from early to late adolescence”. Journal of adolescence, pp. 119-128.

36. Helzer, J.E., Badger, G.J., Searles, J.S., Rose, G.L. and Mongeon, J.A..,( 2006). “Stress and alcohol consumption in heavily drinking men: 2 years of daily data using interactive voice response” Alcoholism, clinical and experimental research, May, pp. 802-811.

37. Homish, G.G. and Leonard, E.K., (2007). “The drinking partnership and marital satisfaction: The longitudinal influence of discrepant drinking”. Journal of Consulting and Clinical Psychology, February, pp. 434-51.

38. Huerta, M.C and Borgonovi, F., (2010) . “Education, alcohol use and abuse among young adults in Britain”. Social science & medicine, Jul, pp. 143-51.

39. Kahler, C.W., Borland, R., Hyland, A., McKee, S.A. , O'Connor, R.J., Fong, G.T., and Cummings, K.M., (2010). “Quitting smoking and change in alcohol consumption in the International Tobacco Control (ITC) Four Country Survey”. Drug and Alcohol Dependence, pp. 101-107.

40. Le F., Ahern J., and Galea S., (2010). “Neighborhood education inequality and drinking behavior”. Drug and Alcohol Dependence. Vol. 112., pp. 18-26.

41. Leonard, K.E., and Mudar, P., (2003). “Peer and partner drinking and the transition to marriage: a longitudinal examination of selection and influence processe”.. Psychology of addictive behaviors : journal of the Society of Psychologists in Addictive Behaviors, June, pp. 115-125.

42. Levine, S.B. and Coupey, S.M., (2003). “Adolescent substance use, sexual behavior, and metropolitan status: is "urban" a risk factor?”. The Journal of adolescent health : official publication of the Society for Adolescent Medicine, May, pp. 350-355.

43. Suranovic, M.,. Goldfarb, R.S., Leonard , T.S., (1999). “An economic theory of cigarette addiction”. Journal of Health Economics, pp. 1-29.

44. Pacula, R., (2011). “Substance use and recessions: what can be learned from economic analyses of alcohol?”. International Journal of Drug Policy, September.pp. 326-334.

45. Roshchina , Y., and Roshchin, S., (2013). Factors of Alcohol Consumption in Modern Russia. Buenos Aires, Argentina,, Conference proceedings.

46. Ruhm, C.J., and Black , W.E., (2002). “Does Drinking Really Decrease in Bad Times?”. Journal of Health Economics, 4 July, pp. 659-678..

47. Sieving, R.E., Perry, C.L. and Williams ,C.L., (2000). “Do friendships change behaviors, or do behaviors change friendships? Examining paths of influence in young adolescents' alcohol use.”. The Journal of adolescent health : official publication of the Society for Adolescent Medicine, pp. 27-35.

48. Skorobogatov, A. S., (2012). “An effect of valuable skills on drinking patterns in contemporary Russia”. Высшая школа экономики, 4 Oct.

49. Vungkhanching, M., Sher,K.J., Jackson ,K.M. and Parra ,G.R., (2004). “Relation of attachment style to family history of alcoholism and alcohol use disorders in early adulthood”.. Drug and alcohol dependence, 15 july, pp. 47-



Аннотация

Злоупотребление алкоголем в России ежегодно приводит к невосполнимым потерям. Для того, чтобы решить проблему чрезмерного потребления алкоголя, нужно выявить факторы, оказывающие влияние на выбор потребителем алкогольных напитков. Результаты, полученные в ходе данного исследования, могут быть использованы в качестве главных рычагов давления на потребляющих алкогольные напитки. Исследование производилось на основе базы данных РМЭЗ (RLMS) за 2011 - 2014 года индивидов старше 14 лет. В ходе работы были построены модели с использованием МНК, Тобит модели, Пробит модель , Модель Ареллано-Бонда, которые позволяли выявить детерминанты вероятности потребления алкоголя, объема потребления и частоты потребления различных типов алкогольных напитков. В ходе исследования была выявлена Обратная U-образная зависимость обнаружена между потребле...