ЛИЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ И САМОУБИЙСТВО МОЛОДЕЖИ

СЕРИЯ РАБОЧИХ ДОКУМЕНТОВ NBER ЛИЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ И САМОУБИЙСТВО МОЛОДЕЖИ: ДОКАЗАТЕЛЬСТВА ИЗ ШКОЛЬНЫХ КАЛЕНДАРЕЙ И ЗАКРЫТИЯ ШКОЛ ИЗ-ЗА ПАНДЕМИИ Бенджамин Хансен Джозеф Дж. Сабиа Джессамин Шаллер Рабочий документ 30795 http://www.nber.org/papers/w30795 НАЦИОНАЛЬНОЕ БЮРО ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 1050 Массачусетс-авеню Кембридж, Массачусетс, 02138 декабрь 2022 г. Sabia выражает признательность Центру исследований экономики и политики в области здравоохранения (CHEPS) за исследовательскую поддержку, включая гранты, полученные от Фонда семьи Троеш и Фонда Чарльза Коха. Мнения, выраженные здесь, принадлежат авторам и не обязательно отражают точку зрения Национального бюро экономических исследований. По крайней мере, один соавтор раскрыл дополнительные взаимосвязи, имеющие потенциальное значение для данного исследования. Дополнительную информацию можно найти в Интернете по адресу http://www.nber.org/papers/w30795.ack. Рабочие документы NBER распространяются для обсуждения и комментариев. Они не рецензировались и не подвергались рассмотрению Советом директоров NBER, сопровождающим официальные публикации NBER. © 2022 Бенджамин Хансен, Джозеф Дж. Сабиа и Джессамин Шаллер. Все права защищены. Короткие фрагменты текста, не превышающие двух абзацев, могут цитироваться без явного разрешения при условии полной ссылки на источник, включая примечание ©. Перевод: английский - русский - www.onlinedoctranslator.com

Личное обучение и самоубийство среди молодежи: данные из школьных календарей и закрытия школ из-за пандемии Бенджамин Хансен, Джозеф Дж. Сабиа и Джессамин Шаллер, рабочий документ NBER № 30795 декабрь 2022 г. JEL № I1, I18, I19, I2 АБСТРАКТНЫЙ В этом исследовании изучается влияние очного обучения на самоубийства среди молодежи. Мы документируем три ключевых вывода. Во-первых, используя данные Национальной системы статистики естественного движения населения за 1990–2019 годы, мы документируем историческую связь между подростковыми самоубийствами и школьным календарем. Мы показываем, что самоубийства среди подростков в возрасте от 12 до 18 лет являются самыми высокими в течение месяцев учебного года и самыми низкими в летние месяцы (с июня по август), а также устанавливаем, что в районах, где школы начинаются в начале августа, в августе наблюдается рост подростковых самоубийств. , в то время как в районах, где школы начинаются в сентябре, число самоубийств среди молодежи не увеличивается до сентября. Во-вторых, мы показываем, что эта сезонная картина резко изменилась в 2020 году. Количество самоубийств среди подростков резко сократилось в марте 2020 года, когда в США началась пандемия COVID-19. и оставался низким в течение лета, а затем вырос осенью 2020 года, когда многие школы K-12 вернулись к очному обучению. В-третьих, используя вариации на уровне округов в отношении повторного открытия школ осенью 2020 г. и весной 2021 г. — проксиданные с помощью анонимных данных SafeGraph со смартфонов о посещаемости начальной и средней школы — мы обнаружили, что переход от онлайн к очному обучению был связан с 12-к- на 18 процентов увеличивается число подростковых самоубийств. Этот результат устойчив к средствам контроля сезонных эффектов и общих эффектов изоляции (прокси-потока посещаемости ресторанов и баров), а также выдерживает тесты на фальсификацию с использованием самоубийств среди молодых людей в возрасте от 19 до 25 лет. Вспомогательный анализ с использованием запросов Google Trends и опроса о рискованном поведении молодежи показывает, что виктимизация издевательств может быть важным механизмом. Используя вариации на уровне округов в повторном открытии школ осенью 2020 г. и весной 2021 г. — прокси-данные с помощью анонимных данных смартфонов SafeGraph о посещаемости начальной и средней школы — мы обнаружили, что возврат от онлайн к очному обучению был связан с 12–18 процентами. увеличение подростковых суицидов. Этот результат устойчив к средствам контроля сезонных эффектов и общих эффектов изоляции (прокси-потока посещаемости ресторанов и баров), а также выдерживает тесты на фальсификацию с использованием самоубийств среди молодых людей в возрасте от 19 до 25 лет. Вспомогательный анализ с использованием запросов Google Trends и опроса о рискованном поведении молодежи показывает, что виктимизация издевательств может быть важным механизмом. Используя вариации на уровне округов в повторном открытии школ осенью 2020 г. и весной 2021 г. — прокси-данные с помощью анонимных данных смартфонов SafeGraph о посещаемости начальной и средней школы — мы обнаружили, что возврат от онлайн к очному обучению был связан с 12–18 процентами. увели Бенджамин Хансен Департамент экономики 1285 Университет штата Орегон Юджин, OR 97403 и НБЭР bchansen@uoregon.edu Джессамин Шаллер Школа экономики и финансов Роберта Дей Колледж Клермонт Маккенна 500 E Девятая улица Клермонт, Калифорния 91711 и НБЭР jschaller@cmc.edu Джозеф Дж. Сабиа Государственный университет Сан-Диего, факультет экономики, Центр исследований экономики и политики в области здравоохранения 5500 Колокольня Драйв Сан-Диего, Калифорния 92182 и IZA & ESSPRI jsabia@sdsu.edu Приложение с данными доступно по адресу http://www.nber.org/data-appendix/w30795.

1. Введение Существование значительной частной и социальной отдачи от образования является одним из самых устойчивых факторов. выводы по экономике труда. Дополнительные годы обучения связаны с более высокими заработками (Angrist and Krueger, 1991), задержка фертильности (McCrary and Royer, 2011), улучшение здоровья (Льерас-Муней, 2005; Джаячандран и Льерас-Муней, 2009) и снижение уровня преступности (Мачин и др., 2011, Андерсон, 2014). Время в государственных школах дает детям и их семьям и другие преимущества. Например, школа является важным источником ухода за детьми, что позволяет увеличить объем родительского труда. снабжения (Gelbach, 2002; Cascio, 2009; Fitzpatrick, 2012), а преподаватели играют ключевую роль в определении жестокое обращение с детьми (Benson et al., 2022).1 Несмотря на хорошо задокументированные преимущества образования, очное обучение также может способствовать к социальному неравенству. Некоторые из этих механизмов хорошо известны, например, как школьная дисциплина политика может создать «трубопровод в тюрьму» (Jacob and Lefgren, 2003; Bacher-Hicks et al., 2019). Меньше Хорошо известно, что подростковые самоубийства постоянно растут в течение учебного года, что согласуется с гипотеза о том, что депрессия и стресс, связанные со временем в школе, могут привести к увеличению риска самоубийства для молодежи. Хансен и Ланг (2011) первыми определили, что число самоубийств среди молодежи постоянно снижается в в летние месяцы и (в меньшей степени) в декабрьские каникулы, в то время как самоубийства среди молодых людей оставаться без изменений. Они обнаружили, что сезонное снижение числа самоубийств очевидно для каждого региона страны. США и проявляется в рецессии и подъемах. Они исследуют несколько потенциальных причин включая сезонное аффективное расстройство (САР), экономические условия и географию. Одна возможность что Хансен и Ланг (2011) не могут исключить, так это то, что время, проведенное в школе, может быть важный фактор подросткового суицида. 1Другие инвестиции, связанные со школой, такие как предоставление школьного питания, также обеспечивают важные преимущества, улучшающие питание детей, и могут распространяться на улучшение обучения. Kuhn, 2018), 2

Более глубокое исследование связи между посещением школы и подростками препятствовало отсутствие экзогенных изменений в школьных календарях. Школьные календари удивительно стабильно во времени, а отсутствие национальных отчетов о школьных календарях представляет собой трудность в выявлении правдоподобных экзогенных потрясений в отношении дат начала занятий в школе. В то время как были незначительные изменения в дате начала нескольких районов (Симс, 2008 г.) — например, измененный четырехдневный календарный (Anderson and Walker, 2015) или круглогодичные школы в сельской местности (Graves, 2010) — от детского сада до 12 летйкласс (начальная и средняя школа) начинается каждый год между начале августа и начале сентября и заканчиваются между Днем памяти и серединой июня. В этой статье мы предлагаем новые данные о влиянии очного обучения на суицид среди молодежи. использование нескольких различных источников идентификации вариации. Во-первых, мы используем поперечные различия в школьные календари, чтобы проанализировать исторические различия в сезонности самоубийств среди молодежи. так как нет официальные записи школьных календарей по всей стране, мы используем смартфон «достопримечательность» данные о пешеходном движении, предоставленные Safegraph для замены школьных календарей (Garcia and Cowan 2022; Хансен, Сабиа и Шаллер, 2022 г .; Паролин 2021). То есть мы используем данные о пингах смартфона на начальных и средних школах для регистрации деятельности учителей, администраторов, учащиеся и сотрудники доверенных лиц для очного обучения. Мы показываем, что существует значительная географическая неоднородность пешеходного движения в августе как между штатами, так и внутри них, и использовать эти различия для документирования различия в сезонности молодежных самоубийств в разных юрисдикциях с ранним и поздним началом и даты окончания учебного года. Во-вторых, мы используем уникальные обстоятельства пандемии COVID-19, чтобы захватить большую национальный шок для школьных календарей. Широкая давняя социальная координация школы календари в Соединенных Штатах резко изменились в марте 2020 года. Когда новый коронавирус SarsCov2 был признан глобальной пандемией, школы закрыты во многих странах мира, в том числе практически во всех Соединенных Штатах. В то время как компромиссы этих школ для общественного здравоохранения 3

закрытие остается неопределенным, особенно в связи с опасениями по поводу изоляции молодежи и психического здоровья (Mayne et al., 2021), это самое большое отклонение от обычного школьного календаря за всю историю страны. видимый. Мы используем этот национальный шок, чтобы увидеть, изменилась ли модель сезонности подростковых самоубийств в 2020. В-третьих, по мере того, как пандемия продолжалась, у местных школьных округов в США была возможность продолжить в онлайн-формате осенью 2020 г. и весной 2021 г. или перейти к гибридному обучению (т. количество дней/часов в неделю очного обучения, а остальное количество онлайн) или полное очное обучение обучение. Наши данные SafeGraph показывают, что по сравнению с допандемическим периодом доля смартфонов трафик в школах K-12 значительно различался в зависимости от юрисдикции и времени в течение этого периода. Мы использовать эту вариацию, чтобы оценить влияние возобновления работы школ K-12 на количество самоубийств среди молодежи. внимание к отделению последствий повторного открытия школ от других потрясений, связанных с пандемией. Во всех наших анализах наши результаты многократно и убедительно свидетельствуют о том, что очное обучение способствует подростковому самоубийству. Мы воспроизводим общую сезонность, идентифицированную Хансеном и Лангом. (2011), показывая, что количество самоубийств среди молодежи (самоубийства лиц в возрасте 18 лет и младше) снизилось летом. месяцев (и в меньшей степени во время декабрьских праздников) за все предыдущие годы с 1990 по 2019 год. Мы также показываем, что, несмотря на схожие общенациональные тенденции, число самоубийств среди молодых людей (возраст 19-25) не показали признаков снижения в летние месяцы за тот же период. Эксплуатация региональные различия в сроках начала школьных занятий (т. е. начало августа по сравнению с началом сентября) и даты окончания (конец мая/начало июня по сравнению с концом июня), мы обнаруживаем, что школьные округа, в которых начинается учебный года в августе наблюдается рост числа самоубийств в августе, в то время как те, которые начинаются в сентябре, имеют низкую молодость уровень самоубийств в августе и увеличивается в сентябре, когда начинаются школьные занятия. Когда мы исследуем пандемический 2020 год, наши результаты отражают поразительный прорыв в тенденция сезонности самоубийств среди молодежи в предыдущие десятилетия. Мы находим доказательства относительного снижения самоубийств среди молодежи в марте 2020 г., когда впервые весной началось снижение числа самоубийств среди молодежи. 4

а не июнь за период нашей выборки, начиная с 1990 года. такая закономерность наблюдается с 1980 г. (Hansen and Lang 2011). Задокументировав спад в начале пандемии, мы переходим к изучению роли школы. повторные открытия осенью 2020 г. и весной 2021 г. Используя подход «разница в разнице» и используя вариации в разных юрисдикциях и с течением времени при повторном открытии школ, мы постоянно обнаруживаем, что увеличение пешеходного движения К-12 связано со значительным увеличением подростковых самоубийств. причинный интерпретация этих оценок подтверждается нашим использованием фиксированных эффектов деления на время переписи и средства контроля за другими потрясениями, связанными с пандемией (путем регулирования пешеходного движения K-12 в ресторанах). и бары, макроэкономические условия и смертность от COVID-19). Мы также находим мало доказательств того, что К-12 пешеходное движение оказывает какое-либо влияние на количество самоубийств среди молодых людей в возрасте от 19 до 25 лет. Наши предпочтительные оценки предполагают что переход от полностью закрытых к полностью вновь открытым школам был связан примерно с 15 процентное увеличение числа самоубийств среди молодежи. Доказательства снижения подростковых самоубийств в ответ на закрытие школ противоречат некоторые популярные рассказы о психическом здоровье подростков во время пандемии. Однако отметим, что самоубийства отражают лишь одну часть распределения психического здоровья молодежи. Психика среднего юноши здоровье может быть совершенно иначе затронуто, чем у тех, кто может подумывать о самоубийстве Бахер-Хикс и др. (2022) также свидетельствуют о том, что закрытие школ, возможно, нарушило постоянные модели издевательств, основанные на уменьшении количества запросов, связанных с издевательствами, когда школы впервые закрываются вниз, что говорит о том, что социальные условия для некоторых детей, возможно, улучшились с пандемией закрытия. Мы заканчиваем исследованием и обсуждением нескольких механизмов, которые могут объяснить наши выводы. Во-первых, мы исследуем роль доступа к огнестрельному оружию (Lang and Lang 2021; Lang 2013), изучив доверенности на владение оружием и законы, которые повышают ответственность родителей от небрежное или неосторожное предоставление доступа к огнестрельному оружию молодежи (Anderson and Sabia 2020; Anderson, Sabia, 5

и Текин 2021). Во-вторых, мы исследуем роль родительского надзора, исследуя, действительно ли К-12 пешеходное движение по-разному повлияло на подростковые самоубийства, совершенные в будний или выходной день (последнее для что мы могли бы ожидать большего непосредственного родительского контроля). Наконец, мы исследуем потенциал вклад в виктимизацию издевательств с помощью запросов, связанных с GoogleTrends, связанных с нашими прокси-серверами для открытия школ (Bacher et al. 2022). Хотя мы не можем исключить другие механизмы, такие как изменения в поддержке родителей, наши результаты показывают, что изменения в подверженности издевательствам, которые задокументировано как важный триггер подросткового самоубийства (Rees, Sabia, and Kumpas 2022), может быть ключевой фактор в связи между школьными календарями и подростковым самоубийством. 2. Данные 2.1 Данные о смертности в Национальной системе статистики естественного движения населения Мы измеряем самоубийства среди молодежи (в возрасте от 13 до 18 лет) и молодых взрослых (в возрасте от 19 до 25 лет) за период с 1990 по 2020 год с использованием данных ограниченного использования из файлов о смертности от множественных причин смерти. Эти данные получены из отдела статистики естественного движения населения Национального центра статистики здравоохранения (NCHS). в Центрах по контролю и профилактике заболеваний (CDC). Эти данные включают индивидуальную смертность справки с удостоверяющими личность сведениями о месте жительства умершего лица, причине (причинах) смерти, а также месяц и год смерти.2 Мы подсчитываем количество самоубийств по округам по месяцам среди подростков школьного возраста в возрасте от 12 до 12 лет. 18. Для группы сравнения мы следуем Hansen and Lang (2018) и фокусируемся на молодых людях в возрасте 19–19 лет. до 25 лет, которые уже не учатся в средней или старшей школе и либо учатся в университете, в рабочей силы или простоя. На рис. 1а показаны тенденции общего уровня самоубийств среди подростков за период 1990 г. до 2020 года. В период с 1990 по 2007 год произошло резкое снижение уровня подростковых самоубийств, резко упавшее с 2Данные, доступные нам за пределами Исследовательского центра данных (RDC), не включают информацию о точном дне смерти, а только о дне недели, когда наступила смерть (с понедельника по воскресенье). 6

от 7,0 самоубийств на 100 000 подростков в 1990 г. до 3,9 самоубийств на 100 000 подростков в 2007 г. В период после 2007 года эта тенденция изменилась: уровень самоубийств среди подростков удвоился до 7,9 самоубийств. на 100 000 подростков в 2018 году. Уровень подростковых самоубийств снизился на 9 процентов с 2018 по 2019 г. (примерно до 7,1 самоубийства на 100 000 населения), а уровень самоубийств среди подростков оставался стабильным в 2020. Уровень самоубийств среди молодых людей (в возрасте от 19 до 25 лет) следовал примерно такой же схеме, как показано на рис. Рисунок 1б. В период с 1995 по 1999 год произошло резкое снижение уровня самоубийств среди молодежи по сравнению с от 15,5 самоубийств до 12,0 на 100 000 молодых людей. Остававшись примерно стабильным в течение 2009 г., в 2019 году произошел резкий рост их уровня самоубийств, который продолжался до 2020 года. 2.2 Данные о пешеходном трафике SafeGraph Чтобы прокси-сервер для местной политики повторного открытия школы, мы используем анонимные данные смартфона от SafeGraph, Inc. для отслеживания посещаемости в начальных и средних школах. Эти данные смартфона использовались экономистами для изучения социальной мобильности до и во время пандемии COVID-19. в США (см., например, Allcott et al. 2020; Cronin and Evans 2020; Dave et al. 2021; Goolsbee and Syverson 2021), а в последнее время — учеными, изучающими влияние повторного открытия/закрытия школ. политики в области здравоохранения и экономического благополучия (Garcia and Cowen 2022; Hansen, Sabia, and Schaller 2022 г.; Бравата и др., 2021 г.; Фукс-Шффндельн и др., 2021). Данные о посещаемости школ взяты из данных SafeGraph о точках интереса (POI), доступных для за 2019 и 2020 годы. Эти данные включают «пинги» с указанием местоположения от 40 миллионов анонимных мобильные телефоны, владельцы которых не отказались от обмена геокодированными данными. SafeGraph предоставляет исследователям с ежедневными данными об эхо-запросах мобильных телефонов в более чем четырех миллионах POI, объединенных в группу блоков переписи, уездного и государственного уровней. Мы используем Североамериканскую систему отраслевой классификации (NAICS). идентификатор для обозначения начальных и средних школ (код NAICS 611110) для построения по округам 7

месячный подсчет пингов смартфонов в детском саду по двенадцатому классу школы. Эти данные затем объединены с данными свидетельств о смерти по округам по месяцам и годам по возрастным завершенным самоубийствам. Во-первых, мы используем посещаемость школы K-12 в 2019 году для создания прокси для исторических школьных календарей. для каждого округа. Чтобы определить, когда начинается школа, мы рассчитываем совокупный школьный трафик на будние дни в августе 2019 года для каждого округа и разделить на среднюю посещаемость в сентябре и октябрь. Чтобы определить, когда школа заканчивается, мы также рассчитываем совокупный посещаемость школы. в будние дни в июне 2019 года и сравните его со средним показателем пешеходного трафика в будние дни в мае и апреле. Значения, близкие к 1, означают, что школы полностью открыты в течение месяца, а значения, близкие к 0. предложил бы школы полностью закрыты. Чтобы измерить открытие школ в 2020 г., мы следуем Хансену, Сабиа и Шаллеру (2022 г.), мы рассчитать переменную леченияК-12 Пешеходное движение,помесячное измерение K-12 по округам посещаемости школ по сравнению со среднемесячными значениями за январь и февраль, когда почти все США были открыты начальные и средние школы. В 2020 году январь и февраль захватывают за несколько месяцев до к началу пандемии в США в матче 2020 года. Например, еслиK-12 Пешеходное движение принял значение 10 в сентябре 2020 года, это означает, что посещаемость школ на уровне уезда в Сентябрь составил примерно 10 процентов от того, что было в январе-феврале 2020 года, что наводит на мысль о преимущественно онлайн-образование.3По мере того, как значение школьного пешеходного движения превышает значения, близкие к 0, это подразумевает сочетание онлайн-обучения и очного обучения (гибридное обучение), а значения приближаются к январюФевральские уровни (100) предполагают возвращение к полному очному обучению. В течение 2019 года (население взвешенное) среднееK-12 Пешеходное движениепоказатель лечения 66,3; в 2020 году он составлял 37,6, что отражает значительное закрытие школ.4 3Мы исключаем выходные из наших расчетов средней посещаемости школы K-12. 4Мы признаем, что наш показатель пешеходного движения может быть измерен с ошибкой, улавливая тенденции присутствия персонала в школьных городках, а также присутствие других (например, членов сообщества, использующих школьные территории для занятий спортом), а также подвержен некоторому дрейфу GPS. Эти факторы будут вносить шум в наши оценки. 8

В дополнение к измерению посещаемости школ, мы также измеряем посещаемость в ресторанах и ресторанах. бары способом, сравнимым с нашей школьной мерой пешеходного движения. Эта мера важна тем, что она позволит нам частично отделить влияние школьного пешеходного движения от других связанных с пандемией явления, в том числе приказы о самоизоляции (SIPO), несущественное закрытие предприятий (NEBC) как а также убеждения и предпочтения риска местного населения в отношении заражения COVID-19. Ресторан-бар Foot Trafficпредставляет собой годовой показатель относительного пинга смартфона в каждом округе за месяцем. рестораны (код NAICS 7225) и питейные заведения (код NAICS 7224) по сравнению с пешеходным движением в таких заведениях в январе и феврале. 2.3 Данные о смерти от COVID-19 Чтобы более полно отразить связанные с пандемией корреляты подростковых самоубийств, мы также измеряем Совокупная смертность от COVID-19 по округам по месяцам (COVID-19 смерти),как предусмотреноНью-Йорк разс января 2020 г. по декабрь 2020 г. Эти данные, которые использовались экономистами здравоохранения и исследователи общественного здравоохранения, чтобы отслеживать изменения в распространении COVID-19 по округам с течением времени (см. например, Courtemanche et al. 2020; Дэйв и др. 2021; Гупта и др. 2020; Хансен, Сабия и Schaller 2022)) такие, какРесторан-бар Foot Traffic,призван распутать влияние школы политики повторного открытия/закрытия из-за других связанных с пандемией воздействий на подростковые самоубийства. В период после начала смертности от COVID-19 средний совокупный уровень смертности от COVID-19 составил 2,83. на 100 000 населения, достигнув к декабрю 2020 года 8,14 смертей на 100 000 населения. 2.4 Другие экономические и политические данные Мы собираем данные об уровне безработицы по округам по годам (URate)из Соединенных Штатов бюро переписи. Далее мы собираем информацию о количестве разводов по штатам по годам (DivRate),который может повлиять на подростковые самоубийства (Hansen and Lang 2017), данные CDC. И, наконец, мы собираем данные 9

о государственных законах о борьбе с издевательствами (АБЛ),которые могут повлиять на психологическое здоровье исторически маргинализированных населения студентов (Рис, Сабиа и Кумпас, 2021 г.), от Министерства образования (2011 г.), Sabia and Bass (2017) и Rees et al. (2021). 2.5 Данные о механизмах Мы подробно изучаем один потенциальный механизм: роль травли. Для этого мы используем в основном два источники данных. Один раз источником является Исследование рискованного поведения молодежи (YRBS), проведенное Центрами. для контроля заболеваний. YRBS является репрезентативным исследованием на национальном уровне. Мы используем YRBS с 20092019 г. к изучению связи между агрессивным поведением и суицидальными наклонностями молодежи. Мы также используем запросы, связанные с издевательствами, из GoogleTrends для измерения изменений в издевательствах, аналогично Becher et al. (2022). 3. Эмпирические методы. 3.1 Сезонность самоубийств с течением времени Мы начинаем с объединения месяцев округа за период с 1990 по 2019 год (до COVID-19). а затем 2020 г. (первый год пандемии COVID-19 в США) и оцените регрессию Пуассона следующую форму: ( | ) = + + + + ln ( ∗ ) + + (1) + гдесамоубийствосмтколичество самоубийств среди подростков в возрасте от 12 до 18 лет (или молодых людей в возрасте от 19 до 25 лет). проживающий в графствесв месяцмв годт.Переменная воздействия (переменная, для которой коэффициент ограничен значением 1) представляет собой повозрастное население округа по годам, умноженное на 10

количество дней в месяце. Наши коэффициенты, если интерес, βм, показать сезонность самоубийств, с отчетный месяц январь, когда все школы, как правило, в сессии. Учитывая нашу особую интерес к тому, как могла измениться сезонность самоубийств во время пандемии COVID-19, мы оценим уравнение (1) отдельно для 1990-2019 и 2020 годов, учитывая все параметры различаются в период до и после COVID-19.5 Регрессии Пуассона хорошо подходят для нашей ситуации, учитывая счетную природу самоубийств, возможность того, что в некоторых округах не было самоубийств в некоторые месяцы, способность сдерживать предполагаемое влияние на переменные воздействия, чтобы отразить различия в подсчетах из-за уровней популяции или количество дней в месяце и общую устойчивость модели к неправильным спецификациям. В то время модель предполагает при максимальном правдоподобии равенство среднего и дисперсии, это предположение легко ослабляется, и оценка непротиворечива при условии, что условное среднее правильно указано (Gourieroux, C., Monfort, A., and Trognon, A. 1984; Вулдридж, 2014 г.). 4.2 Движение школьников и самоубийства, 2019 и 2020 годы Далее мы обратимся к нашим данным о посещаемости школ, доступным за период 2019-2020 гг., и оценим следующая регрессия: ( | ) = + β + + + + пер ( ∗ ) + (2)6 где β – интересующий параметр относительной посещаемости школы К-12. Для облегчения интерпретации наши результаты регрессии, мы следуем подходу Хансена, Сабиа и Шаллера (2022) и масштабируем это измерять таким образом, чтобы изменение на одну единицу отражало переход от 5-го к 95-му процентилю повторного открытия 5Мы также оцениваем регрессии, где мы объединяем пешеходное движение и самоубийства на уровне штатов и получаем качественно аналогичную картину результатов, как описано ниже. 6Отметим, что ни один штат не изменил свой закон о борьбе с травлей в период 2019-2020 гг., поэтому эта переменная исключена из набора элементов управления в уравнении (2). 11

(что представляет собой изменение примерно на 75,1 пункта в 2020 г.), чтобы приблизить разницу между округа, где школы, скорее всего, будут полностью закрыты (5йпроцентиль) по сравнению со школами с вероятным полным очным инструктажем (95йпроцентиль). Мы также допускаем нелинейность эффекта посещаемости школ K-12 путем включения отдельных индикаторных переменных для пешеходов школ K-12 выше 80 процентов от того, что было в допандемический период, от 50 до 80 процентов от того, что было, от 20 до 50 процентов от того, что было, и менее 20 процентов от того, что было в январе/феврале 2020 года. Затем, чтобы изолировать влияние пешеходного движения в школе K-12 от пандемии COVID-19 и влияния сезонности, мы также дополняем уравнение (2) элементами контроля посещаемости ресторанов и баров, Смертность от COVID-19 и летние фиксированные эффекты. Первые элементы управления помогут изолировать влияние Пешеходный поток K-12 из-за других потрясений, связанных с эпохой пандемии (т. е. блокировок, добровольных реакции на опасения распространения инфекционных заболеваний). Последние элементы управления предназначены для изоляции эффекта тенденций округа в посещаемости школ в течение учебного года, когда школы выбирали разные политика повторного открытия: ( β | ) = + β + β 19 + пер( ∗ ) + + + + 7 (3) Более того, в некоторых спецификациях мы также добавляем элементы управления переписью по годам с фиксированным разделением. эффекты, чтобы заставить «жесткий контроль», посредством чего мы сравниваем различия в пешеходном движении школы K-12 в пределах штаты, расположенные в одних и тех же районах переписи населения, которые, возможно, имели более схожие меры по смягчению последствий COVID-19. политики. Однако мы признаем, что учет общих региональных потрясений может 7Чтобы получить представление о колебаниях относительного пешеходного потока в школах K-12, которые можно объяснить нашими фиксированными эффектами, мы отмечаем, что в 2020 году, когда мы регрессируем посещаемость школ K-12 по округам по месяцам на фиксированные эффекты округов, мы получаем р20,379. Добавление средств контроля пешеходного движения в барах-ресторанах и смертей от COVID-19 увеличивает R2от регрессии до 0,460. Включение средств контроля сезонных фиксированных эффектов увеличивает R2до 0,521. 12

RkJQdWJsaXNoZXIy NzQwMjQ=