Оценивание эффектов воздействия на порядковые показатели в многомерных моделях упорядоченного выбора

Авторы

  • Анастасия Олеговна Гергенретер Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Москва, Россия) Автор

DOI:

https://doi.org/10.22394/1993-7601-2026-81-68-92

Ключевые слова:

иерархическая система уравнений, многомерная порядковая пробит модель, эндогенность, неслучайный отбор, эффекты воздействия, аддиктивные блага, стресс

Аннотация

В работе рассматривается задача оценивания эффектов воздействия на порядковые показатели при нарушении предположения об условной независимости между переменной воздействия и зависимой переменной. Предлагается расширение существующих подходов с помощью параметрического метода на основе иерархических систем уравнений упорядоченного выбора. Получены аналитические формулы для расчета средних эффектов воздействия и средних предельных эффектов объясняющих переменных в контексте многомерных порядковых пробит-моделей в условиях эндогенности переменной воздействия и неслучайного отбора наблюдений для порядковой переменной исхода. Эмпирическая часть работы посвящена изучению влияния стресса на потребление аддиктивных благ на основе данных опроса NSDUH (США) за 2020–2023 гг. Установлено значимое влияние стресса на склонность к аддиктивному поведению, оценены эффекты воздействия различных уровней стресса на вероятность и частоту потребления аддиктивных благ. Сравнение полученных оценок с оценками модели без учета эндогенности воздействия демонстрируют необходимость оценивания иерархических систем для корректного определения количественного влияния стресса. Показано, что вероятность потребления психоактивных веществ устойчиво возрастает при увеличении уровня стресса, причем женщины оказываются более уязвимыми к воздействию стресса. Продемонстрировано, что влияние стресса на аддиктивное поведение варьируется в зависимости от социально-экономических характеристик респондентов.
Поступила в редакцию: 12.10.2025 · Принята к публикации: 12.12.2025

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

Коссова Е. В., Слаболицкий И. С., Потанин Б. С. (2023). Оценивание вероятностей, предельных эффектов и эффектов воздействия в иерархических системах бинарных уравнений. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 58 (4), 23–49. DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-58-4-2.

Коссова Е., Потанин Б. (2018). Обобщение метода Хекмана и модели с переключением на случай произвольного числа уравнений отбора. Прикладная эконометрика, 50, 114–143.

Фенько А., Левин М. (2008). Теории аддиктивного поведения. Финансы и бизнес, 4 (3), 10–22.

Abadie A., Imbens G. W. (2006). Large sample properties of matching estimators for average treatment effects. Econometrica, 74 (1), 235–267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x.

Angrist J. (1991). Instrumental variables estimation of average treatment effects in econometrics and epidemiology. NBER Working Paper t0115. DOI: 10.3386/t0115.

Boden J. M., Fergusson D. M., Horwood L. J. (2010). Cigarette smoking and depression: Tests of causal linkages using a longitudinal birth cohort. The British Journal of Psychiatry, 196 (6), 440–446. DOI: 10.1192/bjp.bp.109.065912.

Chernozhukov V., Chetverikov D., Demirer M., Duflo E., Hansen C., Newey W., Robins J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21 (1), 1–68. DOI: 10.1111/ectj.12097.

Chesher A., Rosen A. M., Siddique Z. (2025). Estimating endogenous effects on ordinal outcomes. Review of Economics and Statistics, 107 (6), 1667–1683. DOI: 10.1162/rest_a_01348.

Chesher A., Smolinski K. (2012). IV models of ordered choice. Journal of Econometrics, 166 (1), 33–48. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.06.004.

Cleck J. N., Blendy J. A. (2008). Making a bad thing worse: Adverse effects of stress on drug addiction. The Journal of Clinical Investigation, 118 (2), 454–461. DOI: 10.1172/JCI33946.

De Goeij M. C., Suhrcke M., Toffolutti V., van de Mheen D., Schoenmakers T. M., Kunst A. E. (2015). How economic crises affect alcohol consumption and alcohol-related health problems: A realist systematic review. Social Science & Medicine, 131, 131–146. DOI: 10.1016/j.socscimed.2015.02.025.

Fergusson D. M., Boden J. M., Horwood L. J. (2011). Structural models of the comorbidity of internalizing disorders and substance use disorders in a longitudinal birth cohort. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 46 (10), 933–942. DOI: 10.1007/s00127-010-0268-1.

Gfroerer J. C., Larson S. L., Colliver J. D. (2007). Drug use patterns and trends in rural communities. The Journal of Rural Health, 23 (1), 10–15. DOI: 10.1111/j.1748-0361.2007.00118.x.

Gregory C. A. (2015). Estimating treatment effects for ordered outcomes using maximum simulated likelihood. The Stata Journal, 15 (3), 756–774.

Han S., Vytlacil E. J. (2017). Identification in a generalization of bivariate probit models with dummy endogenous regressors. Journal of Econometrics, 199 (1), 63–73. DOI: 10.1016/j.jeconom.2017.04.001.

Horwood L. J., Fergusson D. M., Coffey C., Patton G. C., Tait R., Smart D., Letcher P., Silins E., Hutchinson D. M. (2012). Cannabis and depression: An integrative data analysis of four Australasian cohorts. Drug and Alcohol Dependence, 126 (3), 369–378. DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2012.06.002.

Imbens G. W. (2004). Nonparametric estimation of average treatment effects under exogeneity: A review. Review of Economics and Statistics, 86 (1), 4–29.

Imbens G., Angrist J. (1994). Identification and estimation of local average treatment effects. Econometrica, 62 (2), 467–475. DOI: 10.2307/2951620.

Knaus M. C., Lechner M., Strittmatter A. (2021). Machine learning estimation of heterogeneous causal effects: Empirical Monte Carlo evidence. The Econometrics Journal, 24 (1), 134–161. DOI: 10.1093/ectj/utaa014.

Lederbogen F., Kirsch P., Haddad L., Streit F., Tost H., Schuch P., Wüst S., Pruessner J. C., Rietschel M., Deuschle M., Meyer-Lindenberg A. (2011). City living and urban upbringing affect neural social stress processing in humans. Nature, 474 (7352), 498–501. DOI: 10.1038/nature10190.

Madden D. (2008). Sample selection versus two-part models revisited: The case of female smoking and drinking. Journal of Health Economics, 27 (2), 300–307. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2007.07.001.

Manthey J., Hassan S. A., Carr S., Kilian C., Kuitunen-Paul S., Rehm J. (2021). Estimating the economic consequences of substance use and substance use disorders. Expert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research, 21 (5), 869–876. DOI: 10.1080/14737167.2021.1916470.

Mitrou F., Nguyen H. T., Le H. T., Zubrick S. R. (2024). The causal impact of mental health on tobacco and alcohol consumption: an instrumental variables approach. Empirical Economics, 66 (3), 1287–1310. DOI: 10.1007/s00181-023-02483-x.

Mourifié I., Méango R. (2014). A note on the identification in two equations probit model with dummy endogenous regressor. Economics Letters, 125 (3), 360–363. DOI: 10.1016/j.econlet.2014.10.006.

Negrao A., Deuster P., Gold P., Singh A., Chrousos G. (2000). Individual reactivity and physiology of the stress response. Biomedicine & Pharmacotherapy, 54 (3), 122–128. DOI: 10.1016/S0753-3322(00)89044-7.

Peltier M. R., Verplaetse T. L., Mineur Y. S., Petrakis I. L., Cosgrove K. P., Picciotto M. R., McKee S. A. (2019). Sex differences in stress-related alcohol use. Neurobiology of Stress, 10, 100149. DOI: 10.1016/j.ynstr.2018.100149.

Rubin D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66 (5), 688–701. DOI: 10.1037/H0037350.

Ruhm C. J., Black W. E. (2002). Does drinking really decrease in bad times? Journal of Health Economics, 21 (4), 659–678. DOI: 10.1016/s0167-6296(02)00033-4.

Ruisoto P., Contador I. (2019). The role of stress in drug addiction. An integrative review. Physiology & Behavior, 202, 62–68. DOI: 10.1016/j.physbeh.2019.01.022.

SAMHSA (2024). Key substance use and mental health indicators in the United States: Results from the 2023 National Survey on Drug Use and Health. HHS Publication No. PEP24-07-021, NSDUH Series H-59. Center for Behavioral Health Statistics and Quality. https://www.samhsa.gov/data/report/2023-nsduh-annual-national-report.

Sinha R. (2008). Chronic stress, drug use, and vulnerability to addiction. Annals of the New York Academy of Sciences, 1141 (1), 105–130. DOI: 10.1196/annals.1441.030.

Smith V. K., Taylor Jr. D. H., Sloan F. A., Johnson F. R., Desvousges W. H. (2001). Do smokers respond to health shocks? Review of Economics and Statistics, 83 (4), 675–687.

Sorge J. T., Young M., Maloney-Hall B., Sherk A., Kent P., Zhao J., Stockwell T., Perlova K., Macdonald S., Ferguson B. (2020). Estimation of the impacts of substance use on workplace productivity: A hybrid human capital and prevalence-based approach applied to Canada. Canadian Journal of Public Health, 111 (2), 202–211. DOI: 10.17269/s41997-019-00271-8.

Torres O. V., O’Dell L. E. (2016). Stress is a principal factor that promotes tobacco use in females. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 65, 260–268. DOI: 10.1016/j.pnpbp.2015.04.005.

Verplaetse T. L., Peltier M. R., Roberts W., Pittman B., McKee S. A. (2021). Gender and past year serious psychological distress are associated with past year AUD: Time-varying results from the National Survey on Drug Use and Health (NSDUH; 2008–2017). Addictive Behaviors, 116, 106815. DOI: 10.1016/j.addbeh.2020.106815.

Vytlacil E. (2006). Ordered discrete-choice selection models and local average treatment effect assumptions: Equivalence, nonequivalence, and representation results. The Review of Economics and Statistics, 88 (3), 578–581. DOI: 10.1162/rest.88.3.578.

Kossova E. V ., Potanin B. S. (2018). Heckman method and switching regression model multivariate generalization. Applied Econometrics, 50, 114–143 (in Russian).

Kossova E. V ., Slabolitskiy I. S., Potanin B. S. (2023). Estimating probabilities, marginal effects and treatment effects in recursive bivariate probit models. Lomonosov Economics Journal, 58 (4), 23–49 (in Russian). DOI: 10.55959/MSU0130‑0105‑6‑58‑4‑2.

Fenko A., Levin M. (2008). Theories of addictive behavior. Finance and Business, 4 (3), 10–22 (in Russian).

Abadie A., Imbens G. W. (2006). Large sample properties of matching estimators for average treatment effects. Econometrica, 74 (1), 235–267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x.

Angrist J. (1991). Instrumental variables estimation of average treatment effects in econometrics and epidemiology. NBER Working Paper t0115. DOI: 10.3386/t0115.

Boden J. M., Fergusson D. M., Horwood L. J. (2010). Cigarette smoking and depression: Tests of causal linkages using a longitudinal birth cohort. The British Journal of Psychiatry, 196 (6), 440–446. DOI: 10.1192/bjp.bp.109.065912.

Chernozhukov V., Chetverikov D., Demirer M., Duflo E., Hansen C., Newey W., Robins J. (2018). Double/debiased machine learning for treatment and structural parameters. The Econometrics Journal, 21 (1), 1–68. DOI: 10.1111/ectj.12097.

Chesher A., Rosen A. M., Siddique Z. (2025). Estimating endogenous effects on ordinal outcomes. Review of Economics and Statistics, 107 (6), 1667–1683. DOI: 10.1162/rest_a_01348.

Chesher A., Smolinski K. (2012). IV models of ordered choice. Journal of Econometrics, 166 (1), 33–48. DOI: 10.1016/j.jeconom.2011.06.004.

Cleck J. N., Blendy J. A. (2008). Making a bad thing worse: Adverse effects of stress on drug addiction. The Journal of Clinical Investigation, 118 (2), 454–461. DOI: 10.1172/JCI33946.

De Goeij M. C., Suhrcke M., Toffolutti V., van de Mheen D., Schoenmakers T. M., Kunst A. E. (2015). How economic crises affect alcohol consumption and alcohol-related health problems: A realist systematic review. Social Science & Medicine, 131, 131–146. DOI: 10.1016/j.socscimed.2015.02.025.

Fergusson D. M., Boden J. M., Horwood L. J. (2011). Structural models of the comorbidity of internalizing disorders and substance use disorders in a longitudinal birth cohort. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 46 (10), 933–942. DOI: 10.1007/s00127-010-0268-1.

Gfroerer J. C., Larson S. L., Colliver J. D. (2007). Drug use patterns and trends in rural communities. The Journal of Rural Health, 23 (1), 10–15. DOI: 10.1111/j.1748-0361.2007.00118.x.

Gregory C. A. (2015). Estimating treatment effects for ordered outcomes using maximum simulated likelihood. The Stata Journal, 15 (3), 756–774.

Han S., Vytlacil E. J. (2017). Identification in a generalization of bivariate probit models with dummy endogenous regressors. Journal of Econometrics, 199 (1), 63–73. DOI: 10.1016/j.jeconom.2017.04.001.

Horwood L. J., Fergusson D. M., Coffey C., Patton G. C., Tait R., Smart D., Letcher P., Silins E., Hutchinson D. M. (2012). Cannabis and depression: An integrative data analysis of four Australasian cohorts. Drug and Alcohol Dependence, 126 (3), 369–378. DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2012.06.002.

Imbens G. W. (2004). Nonparametric estimation of average treatment effects under exogeneity: A review. Review of Economics and Statistics, 86 (1), 4–29.

Imbens G., Angrist J. (1994). Identification and estimation of local average treatment effects. Econometrica, 62 (2), 467–475. DOI: 10.2307/2951620.

Knaus M. C., Lechner M., Strittmatter A. (2021). Machine learning estimation of heterogeneous causal effects: Empirical Monte Carlo evidence. The Econometrics Journal, 24 (1), 134–161. DOI: 10.1093/ectj/utaa014.

Lederbogen F., Kirsch P., Haddad L., Streit F., Tost H., Schuch P., Wüst S., Pruessner J. C., Rietschel M., Deuschle M., Meyer-Lindenberg A. (2011). City living and urban upbringing affect neural social stress processing in humans. Nature, 474 (7352), 498–501. DOI: 10.1038/nature10190.

Madden D. (2008). Sample selection versus two-part models revisited: The case of female smoking and drinking. Journal of Health Economics, 27 (2), 300–307. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2007.07.001.

Manthey J., Hassan S. A., Carr S., Kilian C., Kuitunen-Paul S., Rehm J. (2021). Estimating the economic consequences of substance use and substance use disorders. Expert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research, 21 (5), 869–876. DOI: 10.1080/14737167.2021.1916470.

Mitrou F., Nguyen H. T., Le H. T., Zubrick S. R. (2024). The causal impact of mental health on tobacco and alcohol consumption: an instrumental variables approach. Empirical Economics, 66 (3), 1287–1310. DOI: 10.1007/s00181-023-02483-x.

Mourifié I., Méango R. (2014). A note on the identification in two equations probit model with dummy endogenous regressor. Economics Letters, 125 (3), 360–363. DOI: 10.1016/j.econlet.2014.10.006.

Negrao A., Deuster P., Gold P., Singh A., Chrousos G. (2000). Individual reactivity and physiology of the stress response. Biomedicine & Pharmacotherapy, 54 (3), 122–128. DOI: 10.1016/S0753-3322(00)89044-7.

Peltier M. R., Verplaetse T. L., Mineur Y. S., Petrakis I. L., Cosgrove K. P., Picciotto M. R., McKee S. A. (2019). Sex differences in stress-related alcohol use. Neurobiology of Stress, 10, 100149. DOI: 10.1016/j.ynstr.2018.100149.

Rubin D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66 (5), 688–701. DOI: 10.1037/H0037350.

Ruhm C. J., Black W. E. (2002). Does drinking really decrease in bad times? Journal of Health Economics, 21 (4), 659–678. DOI: 10.1016/s0167-6296(02)00033-4.

Ruisoto P., Contador I. (2019). The role of stress in drug addiction. An integrative review. Physiology & Behavior, 202, 62–68. DOI: 10.1016/j.physbeh.2019.01.022.

SAMHSA (2024). Key substance use and mental health indicators in the United States: Results from the 2023 National Survey on Drug Use and Health. HHS Publication No. PEP24-07-021, NSDUH Series H-59. Center for Behavioral Health Statistics and Quality. https://www.samhsa.gov/data/report/2023-nsduh-annual-national-report.

Sinha R. (2008). Chronic stress, drug use, and vulnerability to addiction. Annals of the New York Academy of Sciences, 1141 (1), 105–130. DOI: 10.1196/annals.1441.030.

Smith V. K., Taylor Jr. D. H., Sloan F. A., Johnson F. R., Desvousges W. H. (2001). Do smokers respond to health shocks? Review of Economics and Statistics, 83 (4), 675–687.

Sorge J. T., Young M., Maloney-Hall B., Sherk A., Kent P., Zhao J., Stockwell T., Perlova K., Macdonald S., Ferguson B. (2020). Estimation of the impacts of substance use on workplace productivity: A hybrid human capital and prevalence-based approach applied to Canada. Canadian Journal of Public Health, 111 (2), 202–211. DOI: 10.17269/s41997-019-00271-8.

Torres O. V., O’Dell L. E. (2016). Stress is a principal factor that promotes tobacco use in females. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 65, 260–268. DOI: 10.1016/j.pnpbp.2015.04.005.

Verplaetse T. L., Peltier M. R., Roberts W., Pittman B., McKee S. A. (2021). Gender and past year serious psychological distress are associated with past year AUD: Time-varying results from the National Survey on Drug Use and Health (NSDUH; 2008–2017). Addictive Behaviors, 116, 106815. DOI: 10.1016/j.addbeh.2020.106815.

Vytlacil E. (2006). Ordered discrete-choice selection models and local average treatment effect assumptions: Equivalence, nonequivalence, and representation results. The Review of Economics and Statistics, 88 (3), 578–581. DOI: 10.1162/rest.88.3.578.

Загрузки

Опубликован

2026-01-15

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Гергенретер А.О. Оценивание эффектов воздействия на порядковые показатели в многомерных моделях упорядоченного выбора // Прикладная эконометрика. 2026. Т. 81, № 1. С. 68–92. https://doi.org/10.22394/1993-7601-2026-81-68-92