원문정보:
- Barber, Andrew and Jeremy West (2022), Conditional cash lotteries increase COVID-19 vaccination rates, Journal of Health Economics, 81, 102-578.
요약:
* 비용절감이 아닌 이윤보상의 방법을 통해 집단면역을 높일 수 있는 정책의 효과를 평가하였다.
* 보강된 최신Synthetic Control Method (SCM)을 통해 효과적으로 대조군을 형성하여 결과를 평가하였다.
* 오하이오주의 이윤보상체계는 백신 접종인구비율을 0.7%p 증가시켰으며, 이는 비용절감 시스템에 비해 비용효율적인 결과이다.
백신을 통해 바이러스로부터 안전할 수 있으려면, 과학적으로 뛰어난 백신을 만드는 것 뿐만 아니라 집단면역을 확보해야한다. 그러나 백신 접종 여부를 선택하는 개인의 입장에서 보면, 결국 이는 백신을 맞는 선택에 있어서 cost-benefit 분석을 통한 결정이다. 즉 혜택이 비용을 초과하여야 개인들은 백신접종을 선택할 것인데, 그동안 미국에서 주로 시행된 방법 중 하나는 체감되는 비용을 절감하여줌으로써 접종을 유도한 것이었다. 그러나 그 효과가 제한적이자, 백신접종의 기대혜택을 높여줌으로써 접종을 유도하는 보상체계를 도입하기 시작혀았는데, 그 중 가장 대표적인 예가 본 논문의 평가대상 정책인 Conditional Cash Lottery (CCL)이다. CCL은 백신 접종을 받은 이들에게만 거금을 받을 수 있는 복권을 살 수 있는 기회를 부여하는 것이다. 본 연구는2021년 5월 12일에 오하이오 주지사에 의해 처음으로 발표되었던 첫 코로나19 접종유인을 목표로 하는 CCL의 효과성 평가를 다룬다. 구체적으로는, 오하이오주의 CCL 도입이 코로나19 백신접종과 감염률에 미치는 영향을 오하이오주와 상당히 유사하도록 SCM을 통해 구성한 대조군과 비교함으로써 추정 및 평가한다.
다만, Abdie 등에 의하여 제시되었던 초기의 SCM이 아니라 최근에 제시된 the ridge augmented SCM을 이용한다. 그 이유는 SCM을 통해 대조군 구성을 위해 가중치를 계산하게 되면, 필수적으로 nonnegative를 가정하게 되는데, 이는 잠재적으로 처치이전 시점의 모형적합도를 감소시킬 요인으로 작용한다. 실제로 본 연구는 두 가지 방법을 모두 사용하여 결과를 비교하는데, ridge augmented SCM이 더 나은 추정결과를 가져옴을 확인한다. 요컨대 panelty term을 추가하여 기존 SCM추정치를 보완하는 방법으로서 결론적으로 오하이오주의 효과적인 대조군을 만드는 목적을 갖는다는 것은 동일하다. 표1은 이에 따라 구성한 대조군과 오하이오주에 대한 요약통계량을 제시한다. 우선 맨 왼쪽의 칼럼을 보면 전체 주 평균을 제시하는데, 이를 오하이오주의 수치와 비교해볼 때, 대조군 구축의 필요성을 확인할 수 있다. 예컨대 5월 12일 기준 백신접종인구비율은 오하이오주가 전체 주평균에 비하여 유의미하게 낮으며, 2020년 인구밀도 또한 크게 다르다. 하지만 맨 오른쪽 칼럼의 Synthetic Ohio를 보면, 모든 특성에서 오하이오주와 상당히 유사함을 확인할 수 있다. 이는 본 연구의 결과의 기반을 확인하는 것으로서 중요하다고 할 수 있다. 새로운 대조군이 아니라면 처치이전 시점의 부적합으로 인하여 유의미한 추정결과를 확보할 수 없다.
표2는 Synthetic Ohio를 사용하여 처치효과를 평가한 결과를 제시한다. 패널A는 CCL효과를 기간 별로 나누어 시간에 따른 누적효과를 볼 수 있게 나누었다. 접종효과의 경우, 첫 주에는 0.31p% 감소효과를 대조군과 비교하여 얻었고, 둘 째 주에는 0.6%p, 그리고 마지막으로 남은 3주 반 정도의 기간 동안에는 누적효과가 0.7%p로 보상체계 기간 동안 유지되었다. 본 글에서 제시하진 않지만, 그림을 통해 CCL의 접종효과를 보면, 이렇게 초기에 효과가 크게 나타나고 그 이후에는 어느정도 유지되는 것을 알 수 있는데, 저자는 이런 특징을 활용하여 정책의 비용효율성을 제고할 수 있을 것임을 주장하기도 한다. Counterfactual의 처치기간 종료시점 기준 접종인구비율이 46.5%이므로 누적효과 0.7%p는 오하이오주 접종인구비율의 1.5% 증가로 해석할 수 있다. 그리고 패널 B는 CCL의 코로나19 감염 및 ICU (Intensive Care Unit) 평균이용일수 (감염의 중증화 정도 측정변수) 에 대한 효과를 추정한다. 그 결과, 분석기간 종료시점 기준으로 굉장히 큰 감소효과를 얻었는데, 이는 인구 10만명 당 125.4명의 감염감소 효과 및 41.4 ICU 감소 효과이다. 이는 1.5%라는 인구접종비율 감소효과 대비 지나치게 큰 효과로 보일 수 있는데, 저자들은 그것은 감염병의 지수적으로 증가하는 전파력을 감안하지 못 한 것이라고 주장한다. 전파력이 기하급수적으로 감염인구를 높일 수 있는 것을 생각하면, 1.5%의 접종인구율의 증가가 충분히 추정된 결과만큼 감염인구수를 줄일 수 있다는 것이다.
본 연구는 국가 주도로 대규모로 접종이익을 부여함으로써 접종을 유도하는 보상체계가 효과적일 수 있으며, 비용적인 측면에서도 기존에 개인들로 하여금 비용절감을 체감하게 하는 것에 비하여 효율적일 수 있음을 제시하였다. 이는 앞으로 감염률을 통제하기 위하여 강제적인 방법이 아니라 개인들의 선택을 유도하도록 해야 하는 정책입안자의 관점에서 중요한 결과라고 할 수 있다.
작성자: 신현호 (서울대학교 경제학부 석사과정)
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