Протесты против коронавирусных запретов не стихают: за два года все очень устали от карантинов и локдаунов. Группа экономистов из США и Дании утверждает, что все эти ограничения, возможно, были напрасны. По их расчетам, опубликованным в журнале Studies in Applied Economics, запреты на передвижения, закрытия школ и другие меры властей почти не повлияли на смертность от ковида. Неужели государства зря жертвовали личной свободой граждан и развитием экономики?

Редакция N + 1 попросила профессора Российской экономической школы Микеле Валсеки (Michele Valsecchi) оценить аргументацию авторов этой работы, и ответить на вопрос: действительно ли мы могли обойтись без карантинов в эти два года? В начале пандемии, когда у общества еще не было ни вакцин, ни изученных лекарств, нефармацевтические методы сдерживания коронавируса стали единственным возможным способом борьбы с пандемией. Степень строгости ограничений в отдельных странах разнилась от полного локдауна с запретом на выход из дома до закрытия ресторанов и непродовольственных магазинов. Именно это и дало возможность изучить эффективность разных ограничительных мер, в многих странах появились свои исследования на эту тему.

Профессор Университета Джонcа Хопкинса Стив Ханке (Steve Hanke), профессор Университета Лунда Ларс Йонунг (Lars Jonung) и специальный советник Копенгагенского центра политических исследований Йонас Херби (Jonas Herby) собрали 34 работы, сделанные учеными из разных стран, и провели метаанализ — то есть объединили их результаты методами статистики, чтобы найти общую для всех закономерность.

Исследования разделили на три группы. В первую вошли работы, учитывающие индекс жесткости локдауна. Он рассчитывается как совокупность всех правительственных мер (закрытие школ, запрет на перелеты). Во второй группе оказались работы, которые изучали эффективность строгого локдауна с запретом на выход из дома по всем причинам, кроме абсолютной необходимости (покупка продуктов, поездка в больницу). В третью группу попали остальные работы, которые сложно классифицировать.

Выводы исследователей оказались достаточно категоричными: локдауны не оказывают никакого позитивного эффекта на здравоохранение, а только приводят к огромным экономическим и социальным проблемам. В среднем они снижают смертность всего на 0,2 процента, а при самом строгом локдауне (вторая группа работ) — лишь на 2,9 процента.

Микеле Валсеки из РЭШ согласился проанализировать методику метаанализа, чтобы понять, насколько достоверны выводы Ханке и его коллег, и вот что он сказал:

Обобщай и властвуй

Метаанализ может быть эффективным средством для обобщения существующих данных и калибровки ключевых экономических параметров. Хороший метаанализ может помочь справиться с такими проблемами, как публикационное смещение и p-hacking (практика, когда исследователи проводят много сравнений разных параметров в расчете найти среди них значимую корреляцию), а также пролить свет на то, почему результаты разных исследований различаются.

Для этого хороший метаанализ должен иметь две ключевые характеристики: прозрачный выбор анализируемых исследований и прозрачная методология, используемая для обобщения результатов этих исследований. В статье Ханке, Йонунга и Херби использована прозрачная методология, но, к сожалению, это достоинство нивелируется несколькими существенными упущениями.

Выбор исследований

Авторы решили обобщить данные о влиянии локдаунов (запрет на свободное передвижение за пределами собственного дома, закрытие школ, предприятий) на смертность от Covid-19. Чтобы найти все связанные с этой темой исследования, они применили поиск по ключевым словам и обнаружили 18590 академических статей. Эта впечатляющая цифра отражает массовый интерес научного сообщества к изучению пандемии Covid-19. Однако всего за три шага они сокращают список до 24 статей. Это удручающее количество намного ниже того, что можно найти в качественных метаанализах по другим темам, таких как Brodeur et al. (2020), Ioannidis and Doucouliagos (2017) или Xue et al. (2019). Скорее всего, Ханке, Йонунг и Херби слишком строго подошли к отбору статей и (сознательно или нет) создали публикационное смещение, то есть оказались необъективны в выборе критериев.

Основная проблема с оценкой влияния карантинных ограничений на смертность состоит в том, чтобы найти хороший альтернативный сценарий, то есть определить, сколько людей умерло бы в стране (регионе, городе), если бы локдануа не было. Ответ на этот вопрос невозможно дать наверняка, поскольку мы никогда не сможем наблюдать за одной и той же страной в условиях карантина и без него. Однако мы можем найти хорошую контрольную группу, которая лучше всего соответствует этому гипотетическому сценарию.

Для этого существуют разные методы. Три из них, оказавшиеся очень популярными при анализе пандемии: 1) метод «разность разностей», 2) синтетическая контрольная группа и 3) моделирование и калибровка.

Метод «разность разностей» сравнивает во времени динамику смертности в двух типах регионов: где был введен локдаун (основной регион), и где его не было (контрольный регион). Данный метод работает, если в контрольном регионе смертность была бы на уровне основного региона, если бы в нем не ввели локдаун.

Что делать, если приведенное выше предположение не выполняется? Одно из решений — использование метода синтетической контрольной группы: исследователи пытаются создать подходящую «синтетическую» (искусственно взятую) контрольную группу путем получения средневзвешенного аналога реальных (индивидуально неподходящих) контрольных групп. Например, в одной из работ экономистов для оценки издержек терроризма в Стране Басков использовалось средневзвешенное значение ВВП в других регионах Испании. Этот метод работает до тех пор, пока эта синтетическая контрольная группа хорошо аппроксимирует динамику смертности в основном регионе до введения локдауна.

Что делать, если первые два метода не подходят и/или вас интересует прогнозирование будущей смертности? В этом случае можно откалибровать структурную модель смертности с локдауном и без него. Преимущество этого метода заключается в том, что он позволяет оценить будущую смертность, что очень важно во время пандемии (правительство может принять меры до того, как погибнет слишком много людей). Издержка заключается в том, что требуется больше допущений о том, как будет происходить распространение вируса (с локдауном и без него).

Как видно, каждый из этих методов опирается на некоторое допущение. Важно отметить, что ни одно из этих допущений не является априори верным: они легко могут быть правдоподобными в одних условиях и неверными в других. Авторы статьи не учитывают этот факт и анализируют все исследования, в которых применялся метод «разности разностей», полностью игнорируя работы, основанные на методе синтетической контрольной группы и методе моделирования и калибровки.

Это очень спорное решение. В частности, они утверждают, что метод синтетической контрольной группы неприменим, поскольку пандемия Covid-19 продолжалась слишком короткое (для анализа) время до введения первых локдаунов. Однако это не выглядит достойной мотивацией, потому что этот метод по-прежнему может адекватно учитывать различия между основным и контрольным регионом с точки зрения инфраструктуры в сфере здравоохранения, демографии, экономической ситуации и, как следствие, позволяет исследователям эффективно оценивать влияние Covid-19 на смертность.

Это решение, например, приводит к тому, что Херби, Йонунг и Ханке исключают прекрасное исследование по методу синтетической контрольной группы Cerqueti et al. (2022), которое показывает, что введение локдауна в Италии в начале пандемии вдвое снизило смертность от Covid-19.

Еще один спорный выбор авторов статьи — исключение всех исследований, рассматривающих заболеваемость Covid-19 вместо показателей смертности. Хотя я согласен с тем, что показатели смертности могут быть предпочтительнее, игнорирование тысяч работ на этом основании кажется неоправданным. Опять же, такое решение Херби, Йонунга и Ханке имеет свои последствия. Например, они пропускают важную статью Hsiang et al. (2020), в которой авторы собрали впечатляющий набор данных об заболеваемости Covid-19 в 6 странах и пришли к выводу, что локдауны имели большое положительное влияние.

https://nplus1.ru/blog/2022/02/17/lockdown-benefit