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? Мы попросили 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.
Усреднение результатов
24 отобранных исследования разбиты на три группы: 1) работы, использующие индекс жесткости локдауна (7 исследований), 2) работы, рассматривающие постановления о самоизоляции (13 исследований) и 3) работы, рассматривающие так называемые немедикаментозные вмешательства, то есть решения властей, ограничивающие деятельность граждан (11 исследований). Некоторые анализируемые исследования попали больше, чем в одну группу.
В таблицах 3, 5 и 7 статьи Херби, Йонунг и Ханке показывают результаты 24 отобранных исследований и их «обобщение», то есть среднее значение их результатов.
Во-первых, среднее значение столь небольшого числа исследований не кажется достаточно информативным. Во-вторых, читатель обнаруживает в сносках к таблицам, что авторы довольно произвольно приписали (!) нулевые эффекты некоторым из исследований. Это совершенно непонятно и снижает прозрачность методологии. В-третьих, предпочитаемое авторами усреднение основано на схеме взвешивания (это один из способов обобщения результатов), которая в лучшем случае спорна: так, в таблице 3 указано, что исследование с очень небольшим эффектом (Chisadza et al. 2021) получило вес в 92 процента (!).
В итоге, средневзвешенное значение (-0,0-2 процента) оказывается очень отличным от невзвешенного (-7,3 процента). То же самое мы видим и в таблице 7. Наконец, в-четвертых, авторы дают искаженное представление о некоторых своих выводах. В таблице 7 указано, что «защитные маски» и «закрытие предприятий», как две независимые меры, резко снизили смертность. Тем не менее, в аннотации к статье говорится, что «конкретные исследования немедикаментозного вмешательства властей также не находят всеобъемлющих доказательств их заметного влияния на смертность от COVID-19» («specific NPI studies also find no broad-based evidence of noticeable effects on COVID-19 mortality»).
Тревожная (и вводящая в заблуждение) риторика
В аннотации авторы пишут: «В этом метаанализе сделан вывод о том, что, хотя локдауны практически не повлияли на здоровье населения, они привели к огромным экономическим и социальным потерям издержкам там, где они были введены. Следовательно, политика введения локдаунов необоснована, и следует отказаться от нее, как от инструмента борьбы с пандемией».
Однако уже в комментарии во введении авторы заявляют, что для оценки влияния локдаунов на экономику и общество в целом «требуется полноценное исследование затрат и выгод, которое выходит за рамки данного исследования».
В заключение можно сказать, что:
1) авторы статьи ограничили выборку всего 24 исследованиями, которые приходят к довольно разным выводам, так что авторам правильнее было бы говорить, что «одни работы указывают на высокую эффективность локдаунов, тогда как другие — на отсутствие какого-то эффекта от них» (а не делать довольно бессмысленные усреднения результатов 3-4 работ);
2) авторы статьи довольно произвольно и необоснованно выбирали результаты исследований для расчета средних показателей;
3) некоторые критерии, на основании которых отбирались исследования для метаанализа, выглядят очень спорными и с ними нельзя согласиться;
4) манера повествования авторов в отдельных частях статьи заставляет подозревать их в наличии определенной предвзятости или заданной линии (связанной с неэффективностью локдаунов), что снижает объективность проведенного исследования и достоверность приводимых результатов.
Автор: Анастасия Кузнецова–Фантони