Lowering blood alcohol content levels to save lives: A European case study

Abstract

Road safety has become an increasing concern in developed countries due to the significant amount of fatalities and the associated economic losses. Only in 2005 these losses rose to 200,000 million euros, a considerable sum ¿ approximately 2% of GDP ¿ that easily justifies any public intervention. One measure taken by governments to address this issue is to enact stricter policies and regulations. Since drunk driving is one of the greatest concerns among public authorities in this field, several European countries have lowered their illegal Blood Alcohol Content (BAC) levels to 0.5 mg/ml during the last decade. This study is the first evaluation of the effectiveness of this transition using European panel-based data (CARE) for the period 1991-2003 with the differences-in-differences method in a fixed effects estimation that allows for any pattern of correlation (Cluster-Robust). The results reveal a positive impact on certain groups of road users and on the whole population when the policy is accompanied by enforcement interventions. Moreover, positive results appeared after a time lag of over two years. Finally, I state the importance of controlling for serial correlation in the evaluation of this type of policy.

- La seguridad vial se ha convertido en una creciente preocupación en el mundo desarrollado por el gran número de víctimas mortales sufridas y por las pérdidas económicas que se derivan de ella. En el año 2005 éstas ascendieron a 200.000 millones de euros, una cantidad que supone el 2% del PIB europeo y que justifica la existencia de intervención pública. Los gobiernos se enfrentan a este reto fijando leyes y normativas más estrictas, especialmente en la lucha contra la conducción bajo los efectos del alcohol. La mayoría de países europeos decidieron a lo largo de la última década rebajar el nivel de alcohol en sangre permitido hasta 0.5 mg/ml. Este trabajo evalúa por primera vez la eficacia de esta transición usando un panel de datos europeo (CARE) mediante el método de Diferencias en Diferencias y efectos fijos permitiendo cualquier patrón de correlación (Cluster-Robust). Los resultados muestran la existencia de un impacto positivo sobre ciertos grupos, mientras que la efectividad sobre el conjunto de usuarios solo se consigue donde la reducción en el nivel de alcohol en sangre se acompaña de medidas que fuerzan su cumplimiento. Además, el trabajo encuentra un retardo superior a dos años en dicha eficacia. Finalmente, también se destaca la importancia de controlar por la autocorrelación, habitualmente olvidada en la evaluación de esta política.