[논문 리뷰] Levels and trends in the sex ratio at birth in seven provinces of Nepal between 1980 and 2016 with probabilistic projections to 2050: a Bayesian modeling approach

Fengqing Chao, Samir KC외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 01.

Demographic Trends and Gender Preferences참고 문헌 60인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 네팔의 7개 성도에서 1980~2050년까지 성비(남성/여성)를 추정하고 확률적으로 예측하기 위해 베이지안 계층적 시계열 모델을 적용한다. 네 번의 네팔 인구 및 건강 조사 및 2011년 인구 조사 자료를 활용하였다. 대부분의 성도에서 성비 불균형 위험은 낮지만, 성도 5는 2016년에 성비가 1.102로 가장 높고, 불균형 확률도 가장 높은 81%를 기록하였다. 향후 예측에 따르면 2050년까지 전국 평균 기준선으로 수렴할 것으로 보인다.

ABSTRACT

The sex ratio at birth (SRB; ratio of male to female births) in Nepal has been reported without imbalance on the national level. However, the national SRB could mask the disparity within the country. Given the demographic and cultural heterogeneities in Nepal, it is crucial to model Nepal SRB on the subnational level. Prior studies on subnational SRB in Nepal are mostly based on reporting observed values from surveys and census, and no study has provided probabilistic projections. We aim to estimate and project SRB for the seven provinces of Nepal from 1980 to 2050 using a Bayesian modeling approach. We compiled an extensive database on provincial SRB of Nepal, consisting 2001, 2006, 2011, and 2016 Nepal Demographic and Health Surveys and 2011 Census. We adopted a Bayesian hierarchical time series model to estimate and project the provincial SRB, with a focus on modelling the potential SRB imbalance. In 2016, the highest SRB is estimated in Province 5 at 1.102 with a 95% credible interval (1.044, 1.127) and the lowest SRB is in Province 2 at 1.053 (1.035, 1.109). The SRB imbalance probabilities in all provinces are generally low and vary from 16% in Province 2 to 81% in Province 5. SRB imbalances are estimated to have begun at the earliest in 2001 in Province 5 with a 95% credible interval (1992, 2022) and the latest in 2017 (1998, 2040) in Province 2. We project SRB in all provinces to begin converging back to the national baseline in the mid-2030s. Our findings imply that the majority of provinces in Nepal have low risks of SRB imbalance for the period 1980-2016. However, we identify a few provinces with higher probabilities of having SRB inflation. The projected SRB is an important illustration of potential future prenatal sex discrimination and shows the need to monitor SRB in provinces with higher possibilities of SRB imbalance.

연구 동기 및 목표

• 1980~2016년 기간 동안 네팔의 7개 성도에서 지방 수준의 성비(남성/여성) 추세를 평가하여, 국가 수준의 성비 자료가 지역 격차를 가리킬 수 있는 한계를 해결하고자 한다.
• 자식 성별 선호와 임신 중 성별 선택적 낙태 기술의 보급 상황에서, 특히 생애 출산율 감소 배경에서 성비 불균형 위험이 높은 성도를 특정하고자 한다.
• 확률적 성비 예측을 위해 베이지안 계층적 시계열 모델을 개발하고 적용하여 불확실성 정량화와 정책 관련 위험 평가를 가능하게 하고자 한다.
• 네팔의 새로운 연방 제도 하에서 분권화된 보건 거버넌스를 지원하기 위해, 성도별로 구분된 성비 추정치와 예측치를 제공함으로써 맞춤형 모니터링 및 개입 전략 수립을 지원하고자 한다.

제안 방법

• 네 번의 네팔 인구 및 건강 조사(2001, 2006, 2011, 2016) 및 2011년 인구 조사 자료를 바탕으로 포괄적인 성도별 성비 데이터베이스를 구축하였다.
• 정보 기반 사전 분포를 활용하여 이전 인구학 연구 결과를 반영한 베이지안 계층적 시계열 모델을 적용하여 성도별 성비 추세를 추정하고 향후 값과 불확실성을 예측하였다.
• 남성 선호에 기인한 성비 불균형을 비음수 잠재 과정으로 모델링하였으며, 네팔의 강한 문화적 남성 선호 경향으로 인해 성비 저하가 발생하지 않을 것임을 가정하였다.
• 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 방법을 사용하여 사후 분포에서 표본을 추출하고, 추정치 및 예측치에 대한 95% 신뢰구간을 계산하였다.
• 자연 성비 기준선 1.049를 초과하는 성비 상승(성비 과잉)의 확률적 예측을 도입하였으며, 성도별로 별도의 확률을 산정하였다.
• 모델의 강인성을 검증하기 위해 다양한 가정 조건 하에서 민감도 분석을 실시하였으며, 예측 경로에 미치는 영향이 미미한 것으로 확인되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1980~2016년 기간 동안 네팔의 7개 성도에서 성비(남성/여성)의 역사적 수준과 추세는 어떠한가? 이는 전국 기준선 1.049와 어떻게 비교되는가?
• RQ2 네팔의 어느 성도에서 성비 불균형 확률이 가장 높은가? 이러한 불균형은 언제부터 발생했는가?
• RQ3 2050년까지의 성도별 성비 예측치는 전국 기준선과 어떻게 비교되며, 수렴은 언제 예상되는가?
• RQ4 지방 수준의 성비 추세는 어떤 정도 남성 선호, 출산율 감소, 그리고 임신 중 성별 확인 기술 접근성의 영향을 반영하고 있는가?
• RQ5 성비의 확률적 예측은 네팔의 새로운 연방 제도 하에서 분권화된 보건 정책 및 모니터링에 어떻게 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 2016년 기준 성도 5의 성비는 1.102(95% 신뢰구간: 1.044–1.127)로 가장 높았고, 성도 2는 1.053(1.035–1.109)로 가장 낮았다.
• 성비 불균형 확률은 성도 5에서 가장 높은 81%였고, 성도 2는 16%로 가장 낮아 성도 간 위험 수준의 상당한 격차를 보였다.
• 성비 불균형이 가장 이른 시기부터 발생한 것으로 추정되는 성도 5의 경우 1992–2022년(95% 신뢰구간), 성도 2는 1998–2040년으로 추정되어 임신 중 성별 선택의 시기 격차가 존재함을 시사한다.
• 모든 성도에서 성비가 2030년대 중반까지 전국 기준선 1.049로 수렴할 것으로 예측되며, 2050년까지 완전한 수렴이 예상된다.
• 국가 수준의 성비 안정성에도 불구하고 지방 수준의 격차는 맞춤형 모니터링이 필수적임을 시사하며, 특히 불균형 확률이 높은 성도에서의 주의가 필요하다.
• 일부 성도-년도에서 모델의 넓은 불확실성 구간은 조사 및 인구 조사 자료의 지방 수준 표본 크기가 작기 때문에 발생하였으며, 이는 지방 수준 추정에 있어 데이터의 한계를 반영한다.