[논문 리뷰] The wealth of nations and the health of populations: A quasi-experimental design of the impact of sovereign debt crises on child mortality

Adel Daoud|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 29.

Employment and Welfare Studies참고 문헌 38인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 1990~2015년 기간 동안 57개의 저소득 및 중간소득국가에서 발생한 국가채무위기(SDCs)를 근거로 한 준실험설계를 통해 자궁외출생 이후 사망률에 미치는 인과적 영향을 평가한다. 이는 인구 및 건강 조사(DHS)에서 확보한 약 300만 건의 출산력 기록을 활용한다. 기계학습을 활용한 인과추론 기법을 적용한 결과, SDCs는 1세에서 4세 사이의 어린이 사망률을 유의하게 증가시키며, 그 영향은 12%에서 14%로 나타나(p < 0.05), 반면 신생아 사망률에는 유의미한 영향을 미치지 않았다.

ABSTRACT

The wealth of nations and the health of populations are intimately strongly associated, yet the extent to which economic prosperity (GDP per capita) causes improved health remains disputed. The purpose of this article is to analyze the impact of sovereign debt crises (SDC) on child mortality, using a sample of 57 low- and middle-income countries surveyed by the Demographic and Health Survey between the years 1990 and 2015. These surveys supply 229 household data and containing about 3 million childbirth history records. This focus on SDC instead of GDP provides a quasi-experimental moment in which the influence of unobserved confounding is less than a moment analyzing the normal fluctuations of GDP. This study measures child mortality at six thresholds: neonatal, under-one (infant), under-two, under-three, under-four, and under-five mortality. Using a machine-learning (ML) model for causal inference, this study finds that while an SDC causes an adverse yet statistically insignificant effect on neonatal mortality, all other child mortality group samples are adversely affected between a probability of 0.12 to 0.14 (all statistically significant at the 95-percent threshold). Through this ML, this study also finds that the most important treatment heterogeneity moderator, in the entire adjustment set, is whether a child is born in a low-income country.

연구 동기 및 목표

• 국가채무위기(SDCs)와 연관된 경제침체가 저소득 및 중간소득국가에서 어린이 사망률에 인과적으로 영향을 미치는지 확인하는 것.
• 상관관계 연구의 한계를 보완하기 위해 SDCs를 준실험적 충격으로 활용하여 인과적 영향을 분리하는 것.
• 어린이 연령군(신생아, 수유기, 5세 미만) 간의 영향 차이를 평가하는 것.
• 치료 이질성의 주요 조절요인을 특정하는 것, 특히 국가 소득 수준을 중심으로 하되.
• 대규모 설문조사 자료에 기계학습을 적용하여 보건경제학 분야의 인과추론을 향상시키는 것.

제안 방법

• 국가채무위기(SDCs)를 자연적 실험으로 간주하여, 관찰되지 않은 시간 불변 요인에 의한 혼란을 줄이기 위해 준실험설계를 활용한다.
• 1990~2015년 기간 동안 57개 저소득 및 중간소득국가의 데이터를 분석하며, 약 300만 건의 출산력 기록을 포함한 229개 가정 설문조사 자료를 사용한다.
• 신생아, 1세 미만, 2세 미만, 3세 미만, 4세 미만, 5세 미만의 6개 기준에 따라 어린이 사망률을 측정한다.
• 기계학습(ML) 모델을 활용해 인과추론을 수행하여 평균 치료 효과를 추정하고 치료 이질성을 규명한다.
• 국가, 연도, 설문조사별 고정효과를 포함한 강력한 조정 집합을 활용해 혼란요인을 통제한다.
• 치료 이질성의 가장 중요한 조절요인은 어린이가 저소득국가에서 태어났는지 여부로 특정된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 국가채무위기(SDCs)가 저소득 및 중간소득국가에서 어린이 사망률에 통계적으로 유의미한 인과적 영향을 미치는가?
• RQ2 국가채무위기의 영향이 어린이의 다양한 연령군에 동일하게 작용하는가?
• RQ3 국가 수준의 특성에 따라 SDCs의 어린이 사망률에 대한 영향을 조절하는 요인는 무엇인가? 특히 국가 수준의 특성에 초점을 맞춰.
• RQ4 국가 경제적 스트레스와 어린이 건강 간의 관계는 관찰되지 않은 혼란요인에 의해 유도되는가, 아니면 SDCs에 의해 인과적으로 기인하는가?
• RQ5 저소득국가와 기타 중간소득국가 간에 SDCs가 어린이 사망률에 미치는 영향은 어떻게 다를까?

주요 결과

• 국가채무위기(SDCs)는 신생아를 제외한 모든 연령군에서 어린이 사망률에 통계적으로 유의미한 악영향을 미치며, 그 영향은 12%에서 14%로 나타나(p < 0.05).
• 5세 미만 사망률에 대한 영향은 특히 두드러지며, SDC 발생 후 14%의 사망 위험 증가가 관찰되었고, 그 외 조건이 동일할 경우에 해당된다.
• 신생아 사망률은 SDC 발생 후 통계적으로 유의미한 변화를 보이지 않아, 조기 생애 건강는 거시경제적 충격에 덜 영향을 받는 것으로 나타났다.
• 치료 이질성의 가장 중요한 조절요인은 어린이가 저소득국가에서 태어났는지 여부로, 이는 이러한 환경에서의 더 큰 취약성을 시사한다.
• 기계학습 모델은 국가 소득 수준이 SDCs에 대한 이질적 반응을 형성하는 주요 요인로 특정하며, 건강 회복력의 구조적 불평등을 부각시킨다.
• 연구의 인과추정치는 다중 민감도 검증을 통해 강건함을 입증하여 준실험설계의 타당성을 뒷받침한다.