Tonårsförare är ett riskfyllt gäng. De är oerfarna och kör inte alltid försiktigt, ibland med tragiska konsekvenser. Olika studier tyder på att 15-30 % av tonåringarna råkar ut för en olycka under sitt första år av körning. I många länder är dödsfall i bilkörning den vanligaste dödsorsaken bland tonåringar.

Den politiska frågan är vad man ska göra åt det.

Man kan föreställa sig ett antal alternativ, från den lätta beröringen (som informationskampanjer och annonser) till det dramatiska (som att höja den lagliga köråldern).

Många jurisdiktioner har infört lagar för att begränsa körrättigheterna för yngre förare. Men det är inte alltid lätt att avgöra om sådana lagar är effektiva.

Man skulle kunna titta på platser som har lagarna och jämföra dem med olycksstatistik från platser utan sådana lagar. Men detta kan vara missvisande.

Det är möjligt att dessa lagar infördes på platser med större problem. Anta att lagarna har minskat antalet dödsfall vid körning, men bara till samma nivå som platser med mindre allvarliga problem i första hand. Utan någon skillnad i antalet dödsfall mellan tonåringar mellan jurisdiktioner med eller utan körrestriktioner kan man felaktigt dra slutsatsen att restriktionerna inte har någon effekt.

Identifieringsproblemet

Detta är ett exempel på vad ekonomer kallar "identifikationsproblemet" - att ta reda på hur man identifierar den verkliga orsakseffekten av ett politiskt ingripande.

För att identifiera orsakseffekten behöver man känna till rätt kontrafakta – det vill säga vad som skulle ha hänt om politiken inte hade införts. För att uttrycka det på ett annat sätt, den grupp som berörs av policyn måste jämföras med rätt kontrollgrupp.

Detta är en stor allmän fråga som ekonomer har arbetat med i decennier. Under den tiden har många användbara tekniker utvecklats för att ta itu med identifieringsproblemet inom samhällsvetenskaperna.

Utvecklingen av denna uppsättning verktyg är vad MIT-ekonomen Joshua Angrist (en av de ledande forskarna i denna strävan) har kallat "trovärdighetsrevolutionen".

Det är en revolution eftersom vi nu har sätt att trovärdigt identifiera orsakseffekten av olika politiska ingripanden. Det gör att vi kan tillhandahålla förnuftiga policyrecept baserade på empiriska bevis.

Det tillåter till och med forskare att förstå storleken eller "omfattningen" av effekterna och att genomföra noggranna kostnads-nyttoanalyser.

Ett australiskt policyexperiment

Tillbaka till de där jobbiga tonårsförarna.

2007 införde New South Wales en lag som förbjöd förare under deras första år med en provisorisk körkortskörning att transportera två eller fler passagerare under 21 år mellan 23:00 och 05:00.

Som ekonomerna Tim Moore och Todd Morris skriver i ett arbetsdokument publicerat av USA:s National Bureau of Economic Research i april inträffade cirka 3 % av alla olyckor av förstaårsförare när de transporterade flera passagerare mellan dessa timmar. Men dessa olyckor stod för cirka 18 % av dödsfallen.

Moore (en australiensare, nu vid Purdue University i Indiana) och Morris (vid Max Planck Institute for Social Law and Social Policy i Tyskland) såg NSW-policyn som ett idealiskt tillfälle att testa effektiviteten av restriktioner för tonårskörning.

Så hur såg de till att de hade rätt kontrafakta?

De använde en av de klassiska teknikerna från identifieringsrevolutionen, känd som "difference-in-differences"-eller DID-metoden.

Denna teknik gjordes känd (i akademiska och politiska kretsar) av ett banbrytande dokument från 1994 av David Card och Alan Krueger (båda då ekonomer vid Princeton University) om hur lagar om minimilöner påverkar sysselsättningen.

För att uttrycka det som enklast, snarare än att jämföra en grupp med en annan eller en grupp före och efter en policyändring, innebär DID-metoden att jämföra förändringarna över tid i en grupp med förändringarna över tiden i en annan.

Moore och Morris beräknade förändringar under den begränsade perioden (23:00–05:00) och jämförde sedan dem med förändringarna i olyckor under dagtid (8:00–20:00). Detta gjorde det möjligt för dem att kontrollera andra faktorer som påverkar krockriskerna.

Det de visar är slående. Begränsningen minskade olyckor av förstaårsförare med 57 % och sjukhusinläggningar och dödsfall med 58 %.

Med restriktionerna sjönk olyckor i fönstret 23.00-05.00 från cirka 18 % till 4 % av dödsfallen med förstaårsförare. Det är en effektiv policy.

Långsiktiga effekter

Om du satt på ett akademiskt seminarium och hörde dessa resultat, kanske du frågar:"OK, men vad händer efter att restriktionerna för det första året rullar ut?"

Anmärkningsvärt nog finner Moore och Morris också minskningar av antalet nattolyckor med flera passagerare under det andra och tredje året. Det finns inga tydliga skillnader under åren som följer, men då är kraschfrekvenserna nere på en femtedel av förstaårsnivån.

Påverkan på nattliga krascher med flera passagerare

Med andra ord verkar dessa restriktioner ha en ihållande effekt även efter att policyingripandet inte längre är på plats.

Det finns en bredare läxa i detta. Politik kan ha långsiktiga effekter, även efter att de personer som policyn riktar sig till inte längre "behandlas". Detta är välkänt i vissa pedagogiska insatser. Experiment med små ekonomiska belöningar för elever och föräldrar, till exempel, har visat att förbättringar i saker som närvaro och prestation fortsätter även efter att incitamenten har upphört. Det är värt att se upp med policyer på andra områden.

I vilket fall som helst verkar NSW – och Australien mer generellt – ha knäckt fallet med tonårsförares säkerhet.

Tack vare Moore och Morris, och deras NBER-arbetsdokument, är det en insikt som resten av världen kan lära sig av.