[论文解读] Political Regime and COVID 19 death rate: efficient, biasing or simply different autocracies ?

Guilhem Cassan, Milan Van Steenvoort|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2021

COVID-19 epidemiological studies被引用 10

一句话总结

本研究探讨了为何在民主与威权政体之间，COVID-19 死亡率存在差异，采用固定效应面板回归方法，以区分政策效率、数据偏差与国家特征的影响。研究发现，一旦控制了人口年龄和医疗基础设施等预先确定的因素，两类政体之间的死亡率并无显著差异——表明观察到的差距源于遗漏变量偏差，而非系统性效率差异或瞒报。

ABSTRACT

The difference in COVID 19 death rates across political regimes has caught a lot of attention. The "efficient autocracy" view suggests that autocracies may be more efficient at putting in place policies that contain COVID 19 spread. On the other hand, the "biasing autocracy" view underlines that autocracies may be under reporting their COVID 19 data. We use fixed effect panel regression methods to discriminate between the two sides of the debate. Our results show that a third view may in fact be prevailing: once pre-determined characteristics of countries are accounted for, COVID 19 death rates equalize across political regimes. The difference in death rate across political regime seems therefore to be primarily due to omitted variable bias.

研究动机与目标

• 解决关于威权政体中较低的COVID-19死亡率是否源于政策效率、数据瞒报，还是潜在国家差异的争议。
• 评估政治体制是否直接影响死亡率，或观察到的差异是否由人口年龄或医疗系统能力等遗漏变量驱动。
• 确定威权政体是否系统性地瞒报死亡人数，或较低的报告率是否反映数据收集与医疗基础设施的结构性限制。
• 评估政治体制本身是否对健康结果具有因果影响，或体制差异是否仅与预先存在的国家特征相关。
• 识别哪些特定的预先确定的国家特征最能解释不同政体间COVID-19死亡率的差异。

提出的方法

• 采用固定效应面板回归模型，分析随时间变化的国家层面数据及政治体制类型。
• 控制预先确定的特征，如65岁以上人口占比、人均GDP、人均医院床位数及检测能力。
• 引入政策响应变量，以在考虑政府行动后，隔离体制类型对死亡率的影响。
• 采用时间滞后方法，以区分预先确定的结构性因素与体制特定的政策响应。
• 应用分解策略，评估人口、地理及医疗系统变量对观察到的死亡率差异的相对贡献。
• 通过引入替代模型规格和地理控制变量，检验结果的稳健性，以排除空间或区域混杂因素的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 威权政体中观察到的较低COVID-19死亡率是否源于更有效的政策实施（高效威权政体假说）？
• RQ2 威权政体中较低的死亡率是否由系统性瞒报病例和死亡人数导致（偏差型威权政体假说）？
• RQ3 预先存在的国家特征差异（如人口年龄结构或医疗系统能力）是否可解释民主政体与威权政体之间死亡率差距？
• RQ4 在控制政策响应后，人口与地理因素在多大程度上解释了不同政治体制间COVID-19死亡率的差异？
• RQ5 是否有证据表明威权政体系统性地操纵数据，还是低报告率源于结构性限制而非故意瞒报？

主要发现

• 在控制了预先确定的国家特征和政策响应后，民主政体的系数在统计上不再显著，且精确为零，表明两类政体间死亡率无剩余差异。
• 在疫情爆发50天后，民主政体死亡率比威权政体高出7.3倍的观察结果，完全由潜在国家特征的差异解释，而非体制特定的政策效率。
• 人口年龄结构——特别是65岁以上人口占比——成为脆弱性的关键决定因素，也是死亡率差异的主要驱动因素。
• 地理与区域控制变量也显著贡献于死亡率差异的解释，表明传播与医疗系统暴露存在区域差异。
• 研究未发现支持“高效威权政体”假说的实证依据，因为在施加控制后，威权政体并未表现出优于民主政体的政策响应。
• 结果亦不支持“偏差型威权政体”假说，因为没有证据表明威权政体系统性地瞒报死亡人数，其低报告率可由数据收集与医疗基础设施的结构性限制充分解释。