近年來，我國加大了對酒駕的打擊力度。2011年5月1日新施行的《中華人民共和國道路交通安全法》中規(guī)定，醉酒駕駛機(jī)動車輛將一律吊銷駕照，并在5年內(nèi)不得重新取得;對醉酒后駕駛營運(yùn)機(jī)動車的，將暫扣機(jī)動車駕駛證的處罰改為吊銷機(jī)動車駕駛證，且10年內(nèi)不得重新取得機(jī)動車駕駛證，重新取得機(jī)動車駕駛證后，不得駕駛營運(yùn)機(jī)動車;對飲酒后駕駛機(jī)動車發(fā)生重大交通事故構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責(zé)任，并吊銷機(jī)動車駕駛證，且終生不得重新取得。目前，國內(nèi)對提高酒駕的法律懲罰力度能否降低酒駕發(fā)生率的研究不多，而國外由于相關(guān)法律出臺較早，對這方面的研究比較深入。本文共回顧了8篇關(guān)于國外酒駕懲罰的法律能否降低酒駕發(fā)生的相關(guān)的文獻(xiàn)，其中Ross(1973)的論文是最早研究PerSeLaw對酒駕的影響的，研究的是英國的法律;Mann等(2001)的論文單獨(dú)對研究PerSeLaw的論文做了一次回顧;Chang等(2012)、Evans等(1991)和Kenkel(1993)的論文研究的是美國的相關(guān)法律對酒駕的影響;Sen(2005)、Sen(2001)和Asbridge等(2004)的論文研究的是加拿大的相關(guān)法律對酒駕的影響。

　　1基本的計量模型

　　qit=b0+Yitb1+Xitb2+Zitb3+Pitb4+Titb5+vit這是Sen(2001)的研究中用到的計量回歸模型，其他的研究所采用的計量回歸模型也和這個十分類似。式中：下標(biāo)i代表所研究的省份(州);下標(biāo)t代表所研究的時間;q代表被解釋變量，是度量酒駕的變量;Y、X、Z代表解釋變量，其中Y代表一些一般的交通法規(guī)，比如強(qiáng)制駕駛員系安全帶法律等，X代表一些針對酒駕的法律，比如PerSeLaw等，Z代表一些控制變量，比如人口數(shù)量等;P代表省份效應(yīng);T代表時間效應(yīng);v是殘差項。解釋變量前所對應(yīng)的系數(shù)為該變量對酒駕的影響。如果是單純的時間序列模型，那么沒有下角標(biāo)i，只有下角標(biāo)t，并且沒有P這個效應(yīng)變量。

　　2計量變量的選取

　　對于變量的選取，被解釋變量是酒駕所引發(fā)的交通事故，為了度量這個被解釋變量，Sen(2001)分別用了每100，000個駕駛員中酒駕相關(guān)的死亡人數(shù)和每100，000個駕駛員中所有的死亡人數(shù)做了兩次回歸分析。而在Sen(2005)的另一篇論文中，將被解釋變量設(shè)為二值變量，即在樣本中死亡的駕駛員血液酒精濃度超過0.08%的設(shè)為1，其余的為0。這樣設(shè)置得到的解釋變量的系數(shù)影響即是所有死亡駕駛員中由于酒駕造成死亡的概率。Chang等(2012)則分別用了每100，000個駕駛員中酒駕相關(guān)死亡人數(shù)和總死亡人數(shù)中酒駕相關(guān)死亡人數(shù)占的比率做了兩次回歸分析。前一個變量可以更好的被回歸模型解釋，因為這個變量更能反映人口效應(yīng)和地域效應(yīng);而后一個變量則能被交通法規(guī)解釋，因為這個變量更能反映人們酒駕的行為習(xí)慣。對于解釋變量的選取，顯然是所要研究的酒駕相關(guān)的法律法規(guī)。對于定性類的法律，都對其采用了二值變量處理。比如Asbridge等(2004)研究加拿大的PerSeLaw影響時，由于此法律在加拿大1969年制定生效，所以將此法律1962年至1968年取0，1969年至1996年取1。這種設(shè)定非常普遍，比如Evans等(1991)的研究中，將強(qiáng)制系安全帶法律、PerSeLaw還有OpenContainerLaw等8個有關(guān)法律均設(shè)為二值變量。對于定量類的法律，比如法定最低飲酒年齡，即取法定的特定最低年齡值。除了被解釋變量和解釋變量之外，還有其他會影響酒駕事故發(fā)生的變量需要控制。為了所得到的結(jié)論有說服力，所有研究都或多或少加入了控制變量。這些變量一般是度量人口特征、經(jīng)濟(jì)狀況或酒類銷售等變量。比如，Chang等(2012)的論文中，將人均收入(除過CPI后)、每個州的失業(yè)率、人口密度以及16歲到21歲駕駛員的比率這4個變量作為控制變量。而Sen(2001)的論文中，選取了9個控制變量，有每100，000個15歲以上人口中賣酒類飲料商店的數(shù)量、15歲到24歲男性的人口比率、人均收入(除過CPI后)、失業(yè)率等。在Sen(2005)的另一篇論文中，除了同樣控制了人均收入、失業(yè)率等，還控制了逮捕率這個變量。這些控制變量對酒駕相關(guān)交通事故發(fā)生的影響是正是負(fù)，在回歸之前并沒有很明確的預(yù)期，但是它們的系數(shù)也是值得研究的。

　　3處理數(shù)據(jù)的方法

　　對于數(shù)據(jù)的選取，Evans等(1991)的研究中選取了美國50個州從1975年到1986年的面板數(shù)據(jù)，并除了二值變量都將數(shù)據(jù)取了自然對數(shù)，這樣在不影響計量回歸結(jié)果的同時便于分析彈性影響。除此之外，還加入了州的固定效應(yīng)變量和時間固定效應(yīng)變量，用來度量那些沒有被懲罰酒駕的法律和其他影響酒駕死亡率的變量所解釋的部分。這種采取面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型在許多研究中可見，比如Chang等(2012)的論文中，選取了美國48個州從1982年到2006年的面板數(shù)據(jù)，并且也加入了州的固定效應(yīng)變量和時間固定效應(yīng)變量。也有單純的用時間序列數(shù)據(jù)分析驗證的，比如Asbridge等(2004)的研究中，采用了加拿大Ontario省1962年到1996年的年度時間序列數(shù)據(jù)。對于數(shù)據(jù)的處理方法，Chang等(2012)用的方法是FGLS，來解決面板數(shù)據(jù)可能存在的異方差性。并且，為了避免酒駕死亡率的下降是由于其他一些模型中沒有測度的因素引起的，論文中的模型又加入了每100，000人口中非酒駕引起的死亡人數(shù)這一變量，用這個變量來測量一些可能沒有被模型解釋的因素。Sen(2001)的論文用的方法是一般的OLS，并且為了避免異方差性將所得系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差用懷特修正。

　　4回歸結(jié)果的解釋和討論

　　做計量研究最重要的是得到的回歸結(jié)果，以及對結(jié)果的解釋和討論。由于選取的數(shù)據(jù)、變量不同，所用的計量方法不同，所要分析的重點不同，導(dǎo)致得到的回歸結(jié)果和對結(jié)果的解釋和討論也不盡相同。最早研究PerSeLaw對酒駕影響的論文是Ross在1973年發(fā)表的研究1967年英國道路安全法案的論文，該論文得到的結(jié)論是法律對酒駕的控制影響是顯著的，特別是在該法律施行后的1年。Kenkel(1993)在研究美國酒駕相關(guān)法律時，認(rèn)為通過調(diào)整稅率來增加酒類的價格是一個有效的政策，這個政策能很好地控制酗酒以及酒駕。同時，實證回歸結(jié)果還支持對初次酒駕的駕駛員強(qiáng)制入獄、行政手段吊銷駕照、初始呼吸檢驗酒精濃度、酒駕檢測點、以及禁止酒駕相關(guān)的申訴，這5種政策有效的降低酒駕將近20%。另外，實證分析的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，酒駕對于酒類價格的彈性在男性群體中為-0.74，即酒類價格上升1%，男性群體中酒駕下降0.74%;在女性群體中這個值為-0.81。這說明提高酒類價格這個政策對女性群體更為有效，一種合理的解釋為男性對于飲酒更為依賴，對酒類價格沒有女性敏感。“最低法定飲酒年齡為21歲”這一法規(guī)預(yù)計在青年男性中降低了13%的酒駕，在青年女性中降低了21%的酒駕。這一結(jié)果跟酒駕對于酒類價格的彈性在男女群體中的結(jié)果相類似，再次印證了男性對于飲酒更為依賴這個解釋。而Sen(2005)研究是對酒駕更嚴(yán)厲的懲罰還是媒體對酒駕曝光率的增加減少了酒駕死亡率，將“媒體曝光率”這個變量計量化，用報紙上出現(xiàn)關(guān)于酒駕的文章的數(shù)量度量，更側(cè)重分析這個變量對酒駕死亡率的影響。其得到的結(jié)論是，報紙上對關(guān)于酒駕文章的報到變多會顯著的減少酒駕的概率。具體的計量結(jié)果顯示，在《TheGlobeandMail》報紙上增加一篇關(guān)于酒駕的文章會導(dǎo)致0.02965酒駕概率的下降。而在Chang等(2012)的研究中，分析了6種酒駕相關(guān)的交通法規(guī)、2種一般的交通法規(guī)和啤酒稅等9種政策法規(guī)對酒駕交通死亡率影響，結(jié)果顯示(見表1)啤酒稅、零容忍法律(該法律認(rèn)定21歲以下的人只要血液酒精濃度大于零即為酒駕)、強(qiáng)制駕駛員系安高海寧等：法律法規(guī)對酒駕的控制影響研究業(yè)內(nèi)思考全帶法律等對酒駕引起的交通死亡率有顯著的降低影響。除此之外，該論文對幾個控制變量的回歸系數(shù)也做了一些解釋。研究顯示人均收入對酒駕引起的死亡率有負(fù)的影響，這與之前的一些研究結(jié)果不一致，因為酒是一種正常商品，對酒的消費(fèi)會隨收入的增加而增加，但是作者解釋可能因為高收入的人會有其他娛樂活動來代替飲酒，進(jìn)而導(dǎo)致這種負(fù)的影響。同時，失業(yè)率對酒駕死亡率有顯著的正的影響，即失業(yè)率越高，酒駕死亡率越高。可能的一種解釋是失業(yè)的人會去過度飲酒來消遣，導(dǎo)致酒駕的概率上升。所以，如果通過某種方法控制了失業(yè)率，一定程度上酒駕死亡率也會隨之下降。還有的論文討論的是有關(guān)酒駕法律對酒駕的控制影響是長期的還是短期的，比如Asbridge等(2004)研究加拿大的PerSeLaw的影響時(具體系數(shù)見表2)，選取了1962年到1996年的數(shù)據(jù)。而之前的一些研究表明，酒駕率會在一個新的法律生效后很快下降，但是過一段時間后，又回到了之前的水平。但是這篇論文研究結(jié)果顯示，在控制其他解釋變量下，酒駕死亡人數(shù)在1969~1996年跟1962~1968年時間段比下降了18%，這表示加拿大的PerSeLaw對酒駕死亡率有一個長期的控制影響。回歸結(jié)果顯示，人均酒類消費(fèi)增加1加侖會導(dǎo)致酒駕死亡率上升8%。這也間接說明了控制公民酒類消費(fèi)的法律法規(guī)會一定程度上的控制酒駕以及酒駕死亡率，比如增加啤酒稅、提高法定最低飲酒年齡等。同時論文里還研究了一個名叫“反對酒駕的媽媽們”(MothersAgainstDrunkDriving)的草根組織對酒駕的控制影響，該組織在1982年成立。根據(jù)不同的模型，在這個組織成立后，酒駕死亡人數(shù)降低19%~23%。

　　5結(jié)語

　　從最早的Ross(1973)研究英國1967年施行的PerSeLaw開始，大部分相關(guān)的論文均得到了PerSeLaw對酒駕有一定的控制能力，盡管這種影響會隨時間而減弱，但是許多研究還是得出法律有一定的持久影響這樣的結(jié)論。除此之外，其他一些法律也會對控制酒駕有很大的影響，比如強(qiáng)制駕駛員系安全帶的法律、零容忍法律等等。盡管每個研究會因為所選取的數(shù)據(jù)變量、分析模型或者計量方法的不同而得到不同的結(jié)論，但是這些研究都得出的結(jié)論是許多因素共同作用的結(jié)果。與此同時，一個法律制定后，更重要的是要通過大眾媒體等方式讓民眾知道和了解，并且通過增加警力的投入等方式保證相關(guān)法律的有效實施，這樣才能更好地發(fā)揮出法律所預(yù)期的效果。

　　《法律法規(guī)對酒駕的控制及影響》來源：《品牌與標(biāo)準(zhǔn)化》，作者：高海寧 葉松