공변량과 공간 효과를 고려한 합성대조법의 식별 및 베이지안 추정

초록

본 논문은 기존 합성대조법(SCM)이 전제하는 SUTVA(단위 간 간섭 없음) 가정을 완화하고, 처리 효과와 동시에 스필오버( spillover) 효과를 추정할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시한다. 공간 자기회귀(SAR) 패널 모델을 SCM에 결합하고, 베이지안 추정을 위해 말굽형(horseshoe) 사전과 MCMC 알고리즘을 도입하였다. 캘리포니아 담배세와 수단 분열 사례를 통해 방법론의 실증적 유효성을 검증한다.

상세 분석

본 연구는 합성대조법(SCM)이 치료 효과를 추정할 때 반드시 전제하는 안정된 단위 처리값 가정(SUTVA)을 위배하는 상황, 즉 한 단위의 처리가 다른 단위의 잠재적 결과에 영향을 미치는 스필오버 현상을 명시적으로 모델링한다. 이를 위해 저자는 두 단계의 구조적 확장을 제안한다. 첫 번째는 통제군의 결과를 공간 자기회귀(SAR) 패널 모델로 기술하는 것이다. SAR 모델은 Y_{ct}(d_t)=ρ