[论文解读] 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)|Dec 29, 2020

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一句话总结

本研究基于1990至2015年间57个低收入和中等收入国家（LMICs）的主权债务危机（SDCs），采用准实验设计，评估其对儿童死亡率的因果影响，利用来自人口与健康调查（Demographic and Health Surveys）的约300万条生育史记录。通过机器学习进行因果推断，研究发现SDCs显著提高了1至4岁儿童的死亡率，影响幅度在12%至14%之间（p < 0.05），而新生儿死亡率则无显著影响。

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.

研究动机与目标

• 检验与主权债务危机（SDCs）相关的经济衰退是否在低收入和中等收入国家中对儿童死亡率产生因果影响。
• 通过将SDCs作为准实验冲击，解决相关性研究的局限性，以隔离因果效应。
• 评估不同儿童年龄组（新生儿、婴儿及五岁以下儿童死亡率）的差异化影响。
• 识别治疗异质性的重要调节因素，特别是国家收入水平。
• 通过将机器学习应用于大规模调查数据，提升健康经济学中的因果推断能力。

提出的方法

• 将主权债务危机（SDCs）作为自然实验，采用准实验设计，以减少未观测到的时不变因素带来的混杂影响。
• 利用1990至2015年间来自57个低收入和中等收入国家的229份家庭调查数据，包含约300万条生育史记录。
• 在六个时间阈值上测量儿童死亡率：新生儿期、一岁以内、两岁以内、三岁以内、四岁以内及五岁以内。
• 应用机器学习（ML）模型进行因果推断，以估计平均处理效应并识别治疗异质性。
• 采用稳健的调整集，包括国家、年份和调查特定的固定效应，以控制混杂因素。
• 识别出治疗异质性最重要的调节因素是儿童是否出生在低收入国家。

实验结果

研究问题

• RQ1 主权债务危机是否对低收入和中等收入国家的儿童死亡率具有统计上显著的因果影响？
• RQ2 主权债务危机对儿童死亡率的影响在不同年龄组之间是否一致？
• RQ3 哪些因素调节主权债务危机对儿童死亡率的影响，特别是国家层面的特征？
• RQ4 国家经济压力与儿童健康之间的关系是否由未观测到的混杂因素驱动，还是可归因于SDCs的因果效应？
• RQ5 主权债务危机对儿童死亡率的影响在低收入国家与其他中等收入国家之间有何差异？

主要发现

• 主权债务危机对除新生儿外的所有年龄组儿童死亡率均产生统计上显著的不利影响，影响幅度在12%至14%之间（p < 0.05）。
• 对五岁以下儿童死亡率的影响尤为显著，SDC发生后，死亡风险平均上升14%（其他条件不变）。
• 新生儿死亡率在SDC发生后无统计上显著变化，表明早期生命健康受宏观经济冲击的影响较小。
• 治疗异质性最重要的调节因素是儿童是否出生在低收入国家，表明此类国家的儿童更具脆弱性。
• 机器学习模型识别出国家收入水平是塑造SDCs差异反应的主导因素，凸显了健康韧性方面存在的结构性不平等。
• 研究的因果估计在多项敏感性检验中保持稳健，支持了准实验设计的有效性。