[논문 리뷰] Estimation of Policy-Relevant Causal Effects in the Presence of Interference with an Application to the Philadelphia Beverage Tax

Gary Hettinger, Christina A. Roberto외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 17.

Spatial and Panel Data AnalysisEconomics, Econometrics and Finance인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 정책 평가에서 국경을 넘는 쇼핑으로 인한 간섭을 고려한 이중으로 강건한 차이의 차이(DiD) 프레임워크를 제안하며, 필라델피아의 당도가 높은 음료세가 필라델피아 및 인근 카운티의 판매에 미치는 인과적 영향을 추정하는 데 적용한다. 이 방법은 혼란 요인과 확산 효과를 모두 조정함으로써 추정을 향상시키며, 지리적 위치와 계절에 따라 치료 효과의 상당한 이질성을 드러내며, 약국에서 판매 감소가 가장 크게 나타난다.

ABSTRACT

To comprehensively evaluate a public policy intervention, researchers must consider the effects of the policy not just on the implementing region, but also nearby, indirectly-affected regions. For example, an excise tax on sweetened beverages in Philadelphia was shown to not only be associated with a decrease in volume sales of taxed beverages in Philadelphia, but also an increase in sales in bordering counties not subject to the tax. The latter association may be explained by cross-border shopping behaviors of Philadelphia residents and indicate a causal effect of the tax on nearby regions, which may offset the total effect of the intervention. To estimate causal effects in this setting, we extend difference-in-differences methodology to account for such interference between regions and adjust for potential confounding present in quasi-experimental evaluations. Our doubly robust estimators for the average treatment effect on the treated and neighboring control relax standard assumptions on interference and model specification. We apply these methods to evaluate the change in volume sales of taxed beverages in 231 Philadelphia and bordering county stores due to the Philadelphia beverage tax. We also use our methods to explore the heterogeneity of effects across geographic features.

연구 동기 및 목표

• 세금이 부과된 지역을 피하여 인근 세금이 부과되지 않은 지역에서 쇼핑하는 소비자 행동으로 인해 발생하는 간섭을 다루기 위해, 안정된 단위 치료 값 가정(SUTVA)을 위반하는 정책 평가의 문제를 해결한다.
• 혼란 요인과 간섭이 동시에 존재하는 상황에서 정책 관련 인과 효과—특히 치료 대상자에 대한 평균 치료 효과(ATT)와 이웃에 대한 평균 치료 효과(ATN)—를 추정한다.
• 모델 가정을 엄격히 요구하지 않는 방법을 개발하고 검증하기 위해, 결과 모델 또는 성향 스코어 모델 중 하나만 올바르게 지정되어 있더라도 일관성을 확보하는 이중으로 강건한 추정기를 사용한다.
• 실제로 필라델피아 및 인근 카운티의 과당음료 판매량 데이터를 적용하여 필라델피아 음료세의 진정한 영향을 평가한다.
• 지리적 거리와 계절적 변동에 따른 치료 효과의 이질성을 탐색하여 정책 평가에 새로운 통찰을 제공한다.

제안 방법

• 기존의 차이의 차이(DiD) 프레임워크를 확장하여, 정책에 영향을 받는 단위와 국경을 넘는 행동으로 간접적으로 영향을 받는 단위를 정의하는 노출 맵핑을 통합한다.
• 결과 회귀와 역확률가중법(IPW)을 조합한 이중으로 강건한 추정기를 사용하여 ATT와 ATN을 추정하며, 결과 모델 또는 성향 스코어 모델 중 하나만 올바르게 지정되어 있더라도 일관성을 확보한다.
• 노출 맵핑을 적용하여 필라델피아뿐 아니라 인근 카운티의 치료 상태를 정의함으로써 국경을 넘는 행동으로 인한 간접 효과를 포착한다.
• 시간에 따라 변화하는 혼란 요인을 보정하고, 근사 표본에서의 신뢰구간 커버리지를 향상시키기 위해 이원자 고정효과(TWFE) 모델을 사용한다.
• 다양한 모델 오Specification 상황에서의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 연구를 수행하며, 표준 DiD, 결과 회귀(OR), IPW, 이중으로 강건한(DR) 추정기를 비교한다.
• 지리적 요인과 계절적 요인을 포함하여 치료 효과의 이질성을 탐색하며, 반응이 더 강하거나 더 약한 하위집단을 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 국경을 넘는 쇼핑 행동을 고려할 때, 필라델피아 음료세가 필라델피아의 판매량에 미치는 진정한 인과적 영향은 무엇인가?
• RQ2 주민들이 세금을 피하기 위해 세금이 부과되지 않은 지역으로 이동함으로써 발생하는 간섭으로 인해, 필라델피아와 인근 카운티 간 세금 효과는 어떻게 다를까?
• RQ3 지리적 거리와 계절적 변동은 음료세의 판매량에 대한 치료 효과를 어느 정도 조절하는가?
• RQ4 혼란 요인과 간섭이 동시에 존재하는 상황에서 이중으로 강건한 추정기는 표준 DiD 방법에 비해 인과 추론의 신뢰성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 '이탈 효과'—즉, 필라델피아 주민들이 주변 세금이 없는 카운티로 구매를 이전함으로써 발생하는 효과—의 규모는 얼마이며, 이는 정책의 순 영향에 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 시간에 따라 변화하는 혼란 요인과 간섭이 존재하는 상황에서, 이중으로 강건한 DiD 추정기는 표준 TWFE에 비해 훨씬 더 낮은 편향을 보이며, 특히 모델 오Specification 상황에서 유의미하게 개선된다.
• 이 연구는 필라델피아 음료세가 첫 해 세금 부과 후 과당음료 판매량을 51% 감소시켰다고 추정한다. 이는 이전의 DiD 연구와 일치한다.
• 정책 효과의 상당 부분—추정치로는 25~30%—이 국경을 넘는 쇼핑으로 인해 상쇄되었으며, 이는 인근 카운티에서 의미 있는 이탈 효과가 있음을 시사한다.
• 약국에서 치료 효과가 가장 크게 나타났으며, 다른 상점 유형에 비해 판매 감소 폭이 뚜렷하게 컸다. 이는 가격 변화에 더 민감할 수 있음을 시사한다.
• 치료 효과는 계절에 따라 이질적이었으며, 겨울철에 더 큰 감소가 관찰되었는데, 이는 소비자 행동 변화나 재고 패턴 변화와 관련이 있을 수 있다.
• 이 방법은 이웃 카운티에서 ATN(이웃에 대한 평균 치료 효과)이 양의이고 유의미하다는 것을 드러내었으며, 이는 국경을 넘는 쇼핑으로 인해 판매가 증가했고, 이는 정책의 의도한 영향을 부분적으로 상쇄하고 있음을 의미한다.