prop · GO0397D1 · 2001-01-01 00:00:00 — Effekter av lördagsöppna systembolagsbutiker. Mars 2001 1 Bakgrund och utvärderingens uppläggning I enlighet med beslut startade Systembolaget en försöksverksamhet med lördagsöppna butiker. Försöket skall enligt propositionen följas vetenskapligt och utvärderas (Regeringens proposition 1998/99:134), men utvärderingsplanen innefattar även uppföljningar . Denna rapport baseras på erfarenheter från . Avsnitt 1 beskriver utvärderingens uppläggning, avsnitt 2 redovisar skattningar av effekterna på Systembolagets försäljning, medan det tredje avsnittet behandlar effekter på olika skadeindikatorer (t.ex. misshandel). En sammanfattning och diskussion ges i avsnitt 4. Bakgrund Lördagsöppning av systembutikerna innebär en ökad tillgänglighet av alkohol. Förändringar av detta slag leder ofta, men inte alltid, till ökad konsumtion som i sin tur ökar risken för fler alkoholrelaterade skador. Erfarenheterna av försöket med lördagsstängningen (vilket permanentades ) är naturligtvis av relevans i detta sammanhang. De utvärderingar som gjordes (Ds S 1982:2, Ds S 1984:8) visade på en klar minskning av fylleriet, medan bilden var mer splittrad när det gäller misshandel: man registrerade en minskning av misshandel inomhus mellan bekanta, men en ökning utomhus mellan obekanta. Den övergripande slutsatsen var dock att lördagsstängningen hade gynnsamma effekter bland vissa marginaliserade grupper. Vad gäller den totala konsumtionen tyder senare analyser (, 2000) på en minskad försäljning av öl och sprit i samband med lördagsstängningen, medan vinförsäljningen ej påverkades. Den skattade minskningen på alkohol totalt uppgår till . Det finns en viss osäkerhet kring dessa resultat eftersom avsaknaden av kontrollområde gör det svårt att kontrollera för andra faktorer. Det kan nämnas att utvärderingarna fann vissa indikationer men inte några tydliga effekter på totalkonsumtionen, men då användes en annan metod och färre observationer. Mycket har förändrats sedan lördagsstängningen ; vi har fått fler restauranger och ett ökat utbud av illegal sprit, tillgänglig såväl vardag som helg. Det är sålunda inte uppenbart vilka effekter man har att räkna med vid ett öppnande . Med utgångspunkt från resultaten för lördagsstängningen rör det sig i så fall om ganska små effekter, vilket kräver effektiva statistiska metoder för att kunna påvisa. Syfte De analyser som redovisas i denna rapport syftar till att skatta effekten av lördagsöppet på: Systembolagets detaljhandelsförsäljning av öl, vin, sprit och alkohol totalt olika slags skadeindikatorer. Undersökningsperioden omfattar försökets tio första månader (). Utvärderingens uppläggning Utvärderingar och effektmätningar görs i regel av åtgärder som omfattar hela landet. Detta gällde t.ex. försöket med lördagsstängningen . En sådan design ger alltid en viss osäkerhet i resultaten eftersom det med åtgärden kan inträffa andra förändringar som påverkar utfallet. Exempelvis leder en förbättring av den ekonomiska konjunkturen normalt till en ökad alkoholförsäljning; om en sådan konjunkturförbättring sätter in med att man öppnar systembutikerna så är det vanskligt att tolka vad en eventuell försäljningsökning beror på - är det den förbättrade konjunkturen eller lördagsöppningen? I viss mån kan man statistiskt kontrollera för denna typ av störande faktorer, men det förutsätter att man är medveten om deras existens och vet hur stark den störande effekten är. Ur utvärderingssynpunkt är det sålunda mycket tillfredsställande att försöket med lördagsöppet bygger på en design med experiment- och kontrollområde. En sådan uppläggning minskar väsentligt osäkerheten i resultaten genom att vi kan jämföra utvecklingen i experimentområdet med den i kontrollområdet. Detta förutsätter dock att dessa områden verkligen är jämförbara, dvs. att det finns en stark likhet i variationsmönstret mellan experiment- och kontrollområde vad gäller de indikatorer som skall analyseras, i detta fall alkoholförsäljning. På liknande sätt förutsätts att det inte finns några händelser eller faktorer som bara påverkar utfallet i endera experiment- eller kontrollområdet. Om vi anknyter till exemplet ovan antas att en konjunkturförbättring påverkar båda områdena lika mycket, vilket eliminerar dess störande effekt. Om däremot konjunktureffekten är starkare inom något av områdena står vi inför ett problem. I detta sammanhang bör man nämna de höjda införselkvoterna som infördes . Effekten av denna förändring är säkert geografiskt betingad vilket bör beaktas i utvärderingsarbetet. Valet av experiment- och kontrollområde kan naturligtvis göras på många olika sätt - man kan t.ex. välja få stora eller många små (som i försöken med självbetjäning - se Skog, 2000). Följande överväganden ligger till grund för vårt val: Eventuella effekter kan tänkas vara betingade av strukturella faktorer såsom urbaniseringsgrad och geografiskt läge, inte minst närheten till (med lördagsöppna butiker). Man bör alltså välja experimentområdena så att man får en variation i dessa avseenden. De flesta av de indikatorer vi skall analysera speglar infrekventa händelser, dvs. har små bastal. Om experimentområdena blir befolkningsmässigt små kan den slumpmässiga variationen, bruset, bli besvärande. Experiment- och kontrollområden bör därför vara befolkningsmässigt ungefär likstora. Ett uppenbart metodologiskt problem är handelsläckaget, dvs. tillströmningen av kunder som normalt handlar i något annat område. Den potentiella felkällan här är att en del av de eventuella effekterna gör sig gällande utanför experimentområdet. Detta talar för att man väljer få stora, snarare än många små områden. Vidare bör experiment- och kontrollområden ej gränsa till varandra utan vara separerade av ett gränsområde. För att underlätta datainsamling bör experiment- och kontrollområden utgöras av existerande administrativa enheter. Mot denna bakgrund har vi valt en indelning där experimentområdena utgörs av de fyra nordligaste länen, och län. Följande sammanställning visar indelningen i sin helhet (se även kartan i figur 1.1): Experimentområden (3 820'''' inv.) : , , , (900'''' inv.) : (1 800'''' inv.) : län (1 120'''' inv.) Gränsområden (1 970'''' inv.) , , län, , , , . Kontrollområden (3 030'''' inv.) , län, , , län, , . hålls utanför då den starkt säsongsbundna turismen präglar indikatorerna för detta län Figur 1.1 Karta med experiment-, kontroll- och gränsområden Metod Det är i regel vanskligt att avläsa effekten av en åtgärd direkt från en tidsserie. Såvida det inte rör sig om en kraftig effekt är det svårt att avgöra om en förändring som följer en åtgärd verkligen är en reell effekt eller om den ligger inom ramen för den normala variation som finns i serien i form av långsiktiga trender, säsongsvariation och mer tillfälliga, slumpmässiga fluktuationer. Om man dessutom skall beakta utvecklingen i kontrollområdet är okulärbesiktning av rådata definitivt ingen framkomlig väg. Uppgiften förenklas om man använder en analysteknik som tar hänsyn till alla dessa moment inom ramen för en sammanhållen modell, t.ex. , som kommer att användas här (se m.fl. (1980) för en beskrivning). Tekniken går kort sagt ut på att inte begränsa sig till att jämföra läget före och efter interventionen, utan att betrakta en eventuell förändring ur ett längre tidsperspektiv; ligger den inom ramen för normala variationer eller avviker den signifikant från ett historiskt mönster? Den del av undersökningsperioden som föregår interventionen benämns preinterventionsperiod, medan postinterventionsperiod betecknar den efterföljande. För att avgöra om interventionen har medfört någon förändring skattas en modell där den aktuella indikatorn, t.ex. alkoholförsäljning i experimentområdet, är den beroende variabeln (ofta benämnd outputserien) och interventionen den förklarande variabeln (inputserien). I syfte att kontrollera för den generella försäljningsutvecklingen inkluderas alkoholförsäljningen i kontrollområdet bland de förklarande variablerna. Interventionen representeras av en dummyvariabel vars konstruktion beror på om man förväntar sig en tillfällig eller permanent effekt. Om man t.ex. antar en permanent effekt, ges dummyvariabeln värdet 0 före och 1 efter interventionen. Även tillfälliga och gradvisa effekter kan modelleras. Skattningen av dummyvariabeln ger besked om interventionseffektens styrka och grad av statistisk signifikans. Seriens temporala struktur är då beaktad genom separata parametrar som skattar långsiktig trend, säsongsmönster och korrelation mellan successiva observationer. Den variation som inte förklaras av modellen skall inte innehålla någon systematik, utan vara helt slumpmässig (s.k. vitt brus). Den statistiska osäkerheten i resultaten uttrycks främst i felmarginalerna kring den skattade interventionseffekten. Preliminära analyser av försäljningsdata visade att det var nödvändigt att inkludera en dummyvariabel för juli månad, med värdet 1 för juli och 0 annars. Den modell vi skattar har alltså följande utseende: LnAte = b1*LnAtk + b2*DLt + b3*DJt + LnNt där betecknar alkoholförsäljningen i experimentområdet t, Atk alkoholförsäljningen i experimentområdet och DL dummyvariabeln som representerar interventionen, dvs. Den har värdet 0 fram och 1 därefter. Dummyvariabeln för juli månad är betecknad DJ. Ln indikerar att serierna är logaritmiskt transformerade. N representerar feltermen (noise) vars temporala struktur modelleras med autoregressiva (AR) och moving average (MA) parametrar. De parametrar som skall skattas betecknas b. Den procentuella effekten av lördagsöppet fås genom uttrycket (eb2-1)*100. I modellerna för inkluderades ytterligare en dummyvariabel som representerar de höjda införselkvoter som infördes . Denna dummy har värdet 1 och 0 annars. Skattningen kan göras på rådata, säsongsdifferentierade data (At-At-12), eller reguljärt differentierade data (At-At-1). Den ansats som vi fann statistiskt mest tillfredsställande var den sistnämnda; den reguljära differentieringen eliminerade den oönskade trend som finns i såväl rådata som i säsongsdifferentierade data; vidare blev residualstrukturen tillfredsställande (vitt brus) med endast ett minimum av feltermsparametrar (AR- och MA-parametrar). Det är dessa skattningar som kommer att redovisas. De avviker dock inte markant från de skattningar vi fått med de två andra ansatserna, vilket indikerar att resultaten är ganska robusta. Vi kommer även att använda en närbesläktad, grafisk metod enligt följande. På basis av data för preinterventionsperioden () skattas en modell som ovan men som ej inkluderar dummyvariabeln för interventionen. Utifrån skattningarna från denna modell beräknas den prognostiserade försäljningen för hela , dvs. den försäljning som förväntas utifrån försäljningen i kontrollområdet. Genom att grafiskt jämföra den faktiska med den prognostiserade försäljningen () får man en bild av effekten från lördagsöppet. Analyserna av skadeindikatorerna har en något annorlunda uppläggning vilket beskrivs i ett senare avsnitt. 2 Effekter på Systembolagets försäljning utgörs av Systembolagets detaljhandelsförsäljning av öl, vin, sprit och alkohol totalt. Serierna är uttryckta i liter alkohol per invånare (och över). Ursprungsdata är länsspecifika vilka aggregerats till ett kontrollområde, ett gränsområde och de tre experimentområdena (se ovan). Resultat Eftersom en eventuell lördagseffekt på försäljningen kan variera mellan såväl områden som dryckessorter har vi skattat dryckesspecifika modeller för de tre experimentområdena separat förutom modeller för alkohol totalt och alla experimentområden. Vi redovisar först resultaten från den grafiska metoden. Figur 2.2 visar två grafer: den faktiska försäljningen (heldraget) och den försäljning som prediceras av försäljningen i kontrollområdet (streckat). Avvikelserna mellan de två graferna är genomgående mycket små före lördagsöppet; detta är ett uttryck för att det finns en stark likhet mellan experiment- och kontrollområde vad gäller variationsmönstret i alkoholförsäljningen, och att kontrollområdet verkligen fungerar som ett kontrollområde. Men kan vi notera mer systematiska avvikelser i de flesta av figurerna. Sålunda ligger ölförsäljningen i på en högre nivå än förväntat under alla tio försöksmånader, i gäller detta för alla månader utom en (juni), i under sista halvan av undersökningsperioden. Vad gäller vin är avvikelserna mellan faktisk och prognostiserad försäljning små och osystematiska; i finns en viss initial effekt som dock upphör, för och noteras en viss effekt . För spritförsäljningen ser man en svag effekt i i början av perioden; även i är den svag men jämnare fördelad , medan det för finns en effekt under tre av de tio månaderna (april, ). Den sammantagna lördagseffekten på den totala alkoholförsäljningen är relativt jämnt fördelad i , men har helt dött ut under den sista halvan av försöksperioden, vilket kan vara en effekt av de ökade införselkvoterna. För är den totala effekten märkbar alla månader utom juni, för ligger försäljningen och klart över prognosen. Den grafiska metoden visar ganska tydliga avvikelser mellan faktisk och prognostiserad försäljning vilka kan tolkas som en lördagseffekt. Den fråga som inställer sig är storleksordningen på denna effekt och graden av statistisk signifikans. Resultaten från modellskattningarna ger besked på denna punkt. En sammanfattande översikt av dessa ges i tabell 2.1, medan en utförligare redovisning återfinns i den tekniska bilagan. Skattad effekt (%) av lördagsöppet på Systembolagets detaljhandelsförsäljning i gränsområdena och i experimentområdena , och under lördagsöppningens första fas (). Gränsområden Alla experimentområden Särskilda experimentområden Öl 0.2NS 7.4** 6.9** 10.6** 6.8** Vin (0.8NS 1.8** 2.7NS 3.4NS 1.7NS Sprit (0.9NS 3.0** 3.1NS 3.8** 1.6NS Alkohol totalt (0.5NS 3.1** 3.9** 4.5** 3.0** * p < 0.05 ** p < 0.01 NS Ej statistisk signifikant (p > 0.05) Modellskattningarna av lördagseffekten på försäljningen bekräftar det intryck som den grafiska metoden gav. Den starkaste effekten noteras för ölförsäljningen; i , i och . Utöver dessa förändringar är det bara ökningen i spritförsäljningen i som är statistiskt säkerställd. Ser vi på resultaten för alla experimentområden sammantaget så är felmarginalerna mindre genom det större urvalet. Detta gör att alla dryckesspecifika ökningar blir statistiskt signifikanta här. Effekten av lördagsöppet på den totala försäljningen i alla experimentområden sammantaget är enligt resultaten . Skillnaderna mellan experimentområden är små och ej statistiskt signifikanta. Man kan påminna om att de effekter som här diskuteras är nettoeffekter, alltså den försäljningsökning som skett i experimentområdet sedan införandet av lördagsöppet, med kontroll för försäljningsutvecklingen i kontrollområdet. Det kan vidare noteras att den skattade effekten av de ökade införselkvoterna (som beaktades i modellerna för ) endast är signifikant för vinförsäljningen, som beräknas ha minskat efter införandet av de nya kvoterna (tabell A i den tekniska bilagan.) Uppföljningsperioden är alltför kort för att tillåta några mer definitiva slutsatser, men en möjlig tolkning är att de ökade införselkvoterna har raderat ut lördagseffekten i . Vi skall nu behandla några möjliga felkällor. Problemet med handelsläckage nämndes inledningsvis. Det verkar troligt att en del lördagskunder kommer från gränsområdena. Frågan är om denna handel varit av sådan omfattning att den kan förklara en del av lördagseffekten. Man skulle i så fall finna en negativ lördagseffekt i gränsområdena. Som framgår av tabell 2.1 finns det en tendens i den riktningen, men den skattade försäljningsminskningen i gränsområdena till följd av lördagsöppet är obetydlig och inte större än vad man kan vänta sig av slumpen. Vi har även undersökt om det finns antydan till någon geografisk gradient, dvs. en negativ lördagseffekt som avtar med ökande avstånd från experimentområdena. Länsspecifika skattningar i gränsområdena av lördagseffekten på öl hade dock inget geografisk mönster i den riktningen (ingen av dessa skattningar var statistiskt signifikant). En annan tänkbar felkälla är att experiment- och kontrollområden skiljer sig i något avseende som påverkar utfallet. Vad som kanske ligger närmast till hands här är att konjunkturuppgången skulle ha varit starkare i än i kontrollområdet vilket skulle ha påverkat försäljningen. Som ett test på detta prövade vi också med att använda som kontrollområde i modellerna för (borde i konjunkturavseende vara mer likt ). Detta gav dock inte några annorlunda resultat. TEKNISK BILAGA Tabell A. Modellestimat for öl, vin, sprit och alkohol totalt i de tre experimentområdena och gränsområdena. ARIMA-modeller skattade på reguljärt differentierade månadsdata . Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE MA1 0.87 Lördagseffekt 0.067 0.015 0.101 0.027 0.066 0.018 0.071 0.009 0.002 0.012 Införseleffekt - - -0.021 0.028 - - - - - - -0.195 0.020 -0.054 0.021 0.116 0.048 -0.065 0.022 0.012 0.014 Kontrollområde 0.785 0.024 0.814 0.027 0.980 0.047 0.830 0.020 1.054 0.017 0.001 0.001 -0.001 0.003 0.000 0.001 0.000 <0.001 0.000 0.001 Q(24)* 26.1 VIN Alla experimentområden Gränsområden Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE MA1 0.81 Lördagseffekt 0.027 0.013 0.033 0.019 0.017 0.011 0.018 0.005 -0.008 0.011 Införseleffekt - - -0.045 0.020 - - - - - - -0.228 0.022 -0.064 0.023 0.067 0.034 -0.140 0.018 0.005 0.014 Kontrollområde 0.825 0.028 0.880 0.029 1.067 0.041 0.869 0.017 1.006 0.017 0.000 0.001 -0.002 0.003 0.003 <0.001 0.000 <0.001 0.001 0.002 Q(24)* 15.3 SPRIT Alla experimentområden Gränsområden Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE MA1 0.52 Lördagseffekt 0.031 0.017 0.037 0.012 0.016 0.013 0.030 0.004 -0.009 0.009 Införseleffekt - - -0.004 0.012 - - - - - - -0.170 0.020 -0.077 0.010 0.100 0.040 -0.070 0.017 -0.007 0.009 Kontrollområde 0.875 0.023 0.918 0.015 1.019 0.031 0.882 0.013 1.015 0.011 -0.001 0.003 -0.002 0.001 0.000 0.002 0.000 <0.001 0.000 0.001 Q(24)* 15.9 ALKOHOL TOTALT Alla experimentområden Gränsområden Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE Parameter SE MA1 0.81 Lördagseffekt 0.038 0.013 0.044 0.016 0.030 0.010 0.031 0.006 -0.005 0.010 Införseleffekt - - -0.027 0.017 - - - - - - -0.205 0.023 -0.074 0.025 0.091 0.038 -0.106 0.019 0.004 0.009 Kontrollområde 0.815 0.029 0.871 0.029 1.048 0.037 0.866 0.021 1.027 0.013 0.000 0.001 -0.002 0.002 0.001 <0.001 0.000 <0.001 0.000 0.001 Q(24)* 16.3 * Test för autokorrelerade residualer Prognostiserad (trianglar) och faktisk försäljning (cirklar) 3 Effekter på skadeindikatorer Enligt resultaten i föregående avsnitt har lördagsöppet lett till en ökning av Systembolagets försäljning i experimentområdet (liter ren alkohol per invånare och över). Resultatet gäller försöksperiodens tio första månader. I detta avsnitt skall vi undersöka om denna försäljningsökning givit upphov till några negativa konsekvenser som kan spåras i tillgänglig statistik. Valet av skadeindikatorer har styrts av ett flertal överväganden. Sålunda skall indikatorn: ha en dokumenterad koppling till alkoholkonsumtion mäta akuta snarare än långsiktiga effekter vara tillgänglig med smalt tidsfönster (timme eller dygn) ha historiska data bakåt i tiden rapporteras kontinuerligt utan längre eftersläpning än några månader. De flesta av dessa krav är väl uppenbara, endast det som gäller smalt tidsfönster kräver närmare förklaring. Eftersom eventuella effekter väntas vara koncentrerade till bör indikatorerna ha ett motsvarande tidsfönster för att man skall uppnå optimal känslighet i analyserna. Om man i stället använde månadsstatistik, skulle effekten tunnas ut och bli svårare att upptäcka vid statistiska analyser (detta belyses av reanalyser av data lördagsstängning, se , 2000). Dessa krav utesluter många tänkbara indikatorer; sjukvårdsdata rapporteras t. ex. med alltför lång eftersläpning (). De indikatorer vi valt rör olika former av brottslighet: Misshandel mot barn , offer och gärningsman bekanta Misshandel mot kvinna inomhus, offer och gärningsman bekanta Misshandel utomhus Misshandel totalt Rattfylleri Positiva utandningsprov Det är väl känt att ett stort antal brott inte finns med i statistiken; alla fall av misshandel anmäls ej till polisen, och bara en bråkdel av alla rattfylleribrott upptäcks. Detta s.k. mörkertal är en potentiell felkälla, och det gäller att välja en metod som minimerar dess inverkan. Metod Vi använder en modifierad variant av den metod som applicerades i föregående avsnitt för skattningarna av effekten på försäljningen. Skillnaden är att vi här har indikatorer med olika tidsfönster. Den modell vi skattar har följande utseende: LnSLE = b1DL + b2LnSLK + b3LnSVE + LnN Modellen skattas på månadsdata men där de olika skadeindikatorerna (S) har skilda tidsfönster som omfattar dels veckoslutsdygnen (betecknat L), dels veckodagarna (betecknat V). Vidare kan skadeindikatorn avse experimentområdet (betecknat E), eller kontrollområdet (betecknat K). Antag att den aktuella skadeindikatorn är antalet fall av misshandel. SLE uttrycker då antalet fall under månaden som inträffat i experimentområdet och . DL är en dummyvariabeln som representerar interventionen, dvs. Den har värdet 0 fram och 1 därefter. Ln indikerar att serierna är logaritmiskt transformerade. N representerar feltermen (noise) vars temporala struktur modelleras med autoregressiva (AR) och moving average (MA) parametrar. De parametrar som skall skattas betecknas b. Den procentuella effekten av lördagsöppet fås genom uttrycket (eb1-1)*100. De skadeindikatorer som ingår i modellens högerled fungererar som kontrollvariabler. Om vi fortsätter att exemplifiera med misshandel så fungerar SLK som kontroll för faktorer som generellt påverkar antalet misshandelsfall under veckoslutsdygnen . Rapporteringsbenägenhet, och därmed mörkertalet, är exempel på sådana faktorer. Genom SVE kontrollerar vi för orsaksfaktorer bakom misshandel som är specifika för experimentområdet och som antas ha påverkan alla veckans dagar. I vissa analyser modifieras modellen något, t.ex. med tillägg av dummyvariabel för någon specifik månad (detta framgår av den tekniska bilagan). Med denna metod kan vi idealt kontrollera för faktorer som kan tänkas snedvrida utfallet. Om t.ex. den faktiska misshandeln inte förändras, medan rapporteringsbenägenheten ökar så får vi en skenbar misshandelsökning. Men förutsatt att denna skenbara ökning gäller såväl experiment- som kontrollområdet påverkar det inte skattningen av lördagseffekten. I det aktuella exemplet finns det knappast några skäl att tro att denna förutsättning inte skulle vara uppfylld. När det gäller rattfylleri är situationen något annorlunda. Här är antalet brott starkt beroende av omfattningen och inriktningen av polisens kontrollinsatser varför det hade varit önskvärt med en direkt kontrollvariabel här. Det finns dock inga data som belyser omfattningen av polisens trafiknykterhetskontroller. Kontrollinsatsernas inriktning är av väl så stor betydelse. har vissa kontroller koncentrats till lördagsöppna systembutikers närområde. Eftersom det erfarenhetsmässigt finns en viss anrikning av rattfylleri i sådana områden p.g.a. bakrus, kan man förvänta sig en ökning i rattfylleri i experimentområdet till följd av polisens förändrade kontrollstrategi. De data vi har på positiva utandningsprov (en kompletterande indikator på rattfylleri) innehåller uppgifter om både datum och klockslag, vilket ger vissa möjligheter att kontrollera för denna effekt. Eftersom en viss överflyttning av kontrollinsatserna kan ha gjorts från veckodagar till veckoslut ingår ej SVE i modellerna för rattfylleri och utandningsprov. Förutom modellskattningar kommer vi att använda den grafiska metod som applicerades i föregående avsnitt.