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2022-04-19
摘要翻译:
在《美国经济评论》最近的一篇文章中,Tatyana Deryugina和David Molitor(DM)分析了卡特里娜飓风对新奥尔良老年和残疾居民死亡率的影响。作者得出结论,卡特里娜飓风将新奥尔良老年和残疾居民的八年存活率提高了3%,死亡率的下降大部分是由于那些搬到死亡率较低的地方的人的死亡率下降。在本文中,我对DM提供的证据进行了批判性评估,以支持他们的结论。主要有三个问题。首先,DM通常不能解释这样一个事实,即随着时间的推移,不同年龄、种族或性别的人会有不同的死亡概率,当他们考虑到这一点时,结果会发生明显的变化。第二,糖尿病没有解释新奥尔良居民可能根据健康状况非随机选择的事实,因为与全国其他地区相比,新奥尔良的死亡率相对较高。第三,有相当多的证据表明,在从新奥尔良搬来的人中,选择的目的地是非随机的。最后,DM从未直接评估卡特里娜飓风前后移居或留在新奥尔良的人的死亡率变化。这些问题使我得出结论,DM提出的证据不支持他们的推论。
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英文标题:
《Did Hurricane Katrina Reduce Mortality?》
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作者:
Robert Kaestner
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最新提交年份:
2020
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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英文摘要:
  In a recent article in the American Economic Review, Tatyana Deryugina and David Molitor (DM) analyzed the effect of Hurricane Katrina on the mortality of elderly and disabled residents of New Orleans. The authors concluded that Hurricane Katrina improved the eight-year survival rate of elderly and disabled residents of New Orleans by 3% and that most of this decline in mortality was due to declines in mortality among those who moved to places with lower mortality. In this article, I provide a critical assessment of the evidence provided by DM to support their conclusions. There are three main problems. First, DM generally fail to account for the fact that people of different ages, races or sex will have different probabilities of dying as time goes by, and when they do allow for this, results change markedly. Second, DM do not account for the fact that residents in New Orleans are likely to be selected non-randomly on the basis of health because of the relatively high mortality rate in New Orleans compared to the rest of the country. Third, there is considerable evidence that among those who moved from New Orleans, the destination chosen was non-random. Finally, DM never directly assessed changes in mortality of those who moved, or stayed, in New Orleans before and after Hurricane Katrina. These problems lead me to conclude that the evidence presented by DM does not support their inferences.
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2022-4-19 18:35:59
卡特里娜飓风降低了死亡率吗?Robert Kaestner摘要在《美国经济评论》最近的一篇文章中,Tatyana Deryugina和David Molitor(DM)分析了卡特里娜飓风对新奥尔良老年和残疾居民死亡率的影响。作者得出结论,卡特里娜飓风将新奥尔良老年和残疾居民的八年存活率提高了3%,死亡率的下降大部分是由于那些搬到死亡率较低的地方的人的死亡率下降。在本文中,我对DM提供的证据进行了批判性评估,以支持他们的结论。主要有三个问题。首先,DM通常不能解释这样一个事实,即随着时间的推移,不同年龄、种族或性别的人会有不同的死亡概率,当他们考虑到这一点时,结果会发生明显的变化。第二,糖尿病没有解释新奥尔良居民可能根据健康状况非随机选择的事实,因为与全国其他地区相比,新奥尔良的死亡率相对较高。第三,有相当多的证据表明,在从新奥尔良搬来的人中,选择的目的地是非随机的。最后,DM从未直接评估卡特里娜飓风前后移居或留在新奥尔良的人的死亡率变化。这些问题使我得出结论,DM提出的证据不支持他们的推论。关键词:死亡率、健康生产、移民JEL代码:I12、Q51、Q54、R23在《美国经济评论》最近的一篇文章中,Tatyana Deryugina和David Molitor(2020)分析了2005年8月下旬发生在新奥尔良的卡特里娜飓风对新奥尔良参加医疗保险的居民死亡率的影响。这篇文章的标题是“你死的时候取决于你住在哪里吗?卡特里娜飓风的证据。“我完整地再现了摘要,并在部分地方用黑体字:我们跟随医疗保险队列,估计卡特里娜飓风对最初居住在新奥尔良的受害者的长期死亡率影响。包括最初的冲击在内,飓风将八年存活率提高了2.07个百分点。向低死亡率地区的迁移解释了这种存活率增加的大部分原因。迁移到低死亡率地区和高死亡率地区的人在基线上看起来相似,但当地死亡率每降低一个百分点,他们随后的死亡率就低0.83-1.01个百分点,量化了地点对这一人群死亡率的因果影响。在行为更健康、收入更高的目的地,移民的死亡率也更低,但与当地的医疗支出和质量无关。(Deryugina and Molitor 2020,3602,黑体字补充)我对Deryugina and Molitor(DM)提出了几点批评,但让我从两个插图开始,这些插图突出了我的一些批评的直觉。首先,考虑卡特里娜飓风之前的一个时间,比如2005年7月,两个男人,都是70岁,一个住在新奥尔良,一个住在弗吉尼亚州的里士满,这是DM的比较地区之一。假设像我们这样的世界除了卡特里娜飓风不会发生,这两个人存活到2013年的机会是一样的吗?答案很可能是否定的:新奥尔良人是在死亡率相对较高的新奥尔良活到70岁的人。与死亡率相对较低的里士满70岁的人相比,在那里活到70岁表明身体异常健康。因此,新奥尔良的70岁老人很可能会比里士满的70岁老人活得更长。如果是这样的话,那么对卡特里娜飓风影响的分析似乎会降低死亡率,而实际上这只是不将健康状况相同的人进行比较的产物。现在考虑第二个场景,涉及2005年7月新奥尔良的两个70岁的老人。
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2022-4-19 18:36:05
卡特里娜飓风过后,一个人搬到了巴通3鲁日,因为有一辆城市公共汽车可以带他们去那里,而另一个人搬到了休斯顿,因为他有一辆车,去看望亲戚。2013年,搬到巴吞鲁日的人已经去世,而搬到休斯顿的人仍然活着。他们生存的差异可能部分与巴吞鲁日对休斯顿的条件和环境有关。但也有可能因果差异是两个人的差异,一个搬到巴吞鲁日,另一个搬到休斯顿。如果完全如此,那么那个搬到巴吞鲁日并死去的人即使搬到休斯顿也会死去。这两个插图强调了人们在不同的方式上的差异,而科学家们没有,也往往无法观察和测量。然而,这些差异可能与观察到的事物有关,例如一个人一直住在哪里,一个人是否选择搬家,以及一个人搬到哪里。我们都是有创造力的人,每个人都有“自己的运动原则”(Smith TMS,234.17)。这种运动的原则,即意志,是基于灵魂的特殊机会和限制而运动的。经济学家应该总是认为,在人类意志导致的事件背后隐藏着难以理解的隐藏因素。谁死了还是没死?搬家者和逗留者的死亡率DM对年度死亡率进行了差异分析,将2004年卡特里娜飓风前后居住在新奥尔良的老年人(约80%)和非老年人、残疾人(约20%)的医疗保险参保者的死亡率与其他地区类似居民的死亡率进行了比较。基于这一分析结果,DM得出结论,卡特里娜飓风导致了医疗保险参保者死亡率的下降。我将对这一基本主张提出一些怀疑。但首先,让我们承认卡特里娜飓风导致了医疗保险参保人死亡率的下降。DM说,这种下降主要是因为在大多数分析中,DM使用了10个城市的居民,这些城市的居民在收入中位数、人口增长和种族组成方面与新奥尔良非常接近。这10个城市是:巴尔的摩,马里兰州;伯明翰,阿尔;密西西比州底特律;加里,在;杰克逊女士;田纳西州孟菲斯;新泽西州纽瓦克;弗吉尼亚州朴茨茅斯;弗吉尼亚州里士满;还有密苏里州的圣路易斯。使用其他比较区来代替这10个城市,使用这些替代方法的估计值相似。在其他分析中,DM使用了由县或通勤区定义的更大一组地区。因为搬家者的死亡率下降。然而,DM从来没有真正分析过卡特里娜飓风对卡特里娜飓风前后搬家者或滞留者死亡率的因果影响。DM的差异中的差异方法不能识别卡特里娜飓风对搬家和留在新奥尔良的人的影响,而只能识别卡特里娜飓风对两组人的综合影响。因此,DM的结论“迁移到低死亡率地区解释了大部分存活率的增加”(P.3602),没有直接的证据支持。DM分析是对新奥尔良(和其他城市)的所有居民进行的,而不仅仅是搬家者或停留者,这一事实很重要,因为卡特里娜飓风增加了新奥尔良停留者的后续死亡率似乎是合理的。基础设施遭到广泛破坏,包括大多数医疗设施(如纪念医疗中心)遭到破坏,大量医疗专业人员流离失所,造成严重短缺(Rudowitz et al.2006)。DM提到在卡特里娜飓风后新奥尔良的医疗保健基础设施可能会有所改善(见论文脚注21),但几项研究表明情况并非如此。充其量,在诊所提供的服务方面有轻微的改善,但在提供联邦援助之后的至少几年里,这种改善并没有发生(Rittenhouse等人)。
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2022-4-19 18:36:12
2012年;科尔等人。2015年;哈梅尔等人。2015)。为新奥尔良大多数低收入人群服务的纪念医疗中心(即慈善医院)被一家新医院取代,但直到2015年才开业。此外,在卡特里娜飓风过后的短期内,就业(和收入)大幅下降,尽管到2007-08年,提交纳税申报单的人的劳动收入,后来可以在税收数据中观察到恢复到卡特里娜飓风前的水平(Deryugina等人)。2018)。然而,糖尿病分析的重点是老年人和残疾人,他们主要没有工作,遭受卡特里娜飓风造成的破坏和流离失所。创伤,以及被摧毁的医疗保健系统、被摧毁的基础设施和严重受损的经济,都表明老年人/残疾人的死亡率可能会增加。借助一些假设,有可能获得卡特里娜飓风对每组死亡率影响的估计。一是注意在卡特里娜飓风之前,例如,2004年,新奥尔良老年人和残疾人的死亡率在代数上等于:5(1)(1)stayers moverspre preprem M Mα=+-方程(1)简单地说,卡特里娜飓风(pre)之前新奥尔良的死亡率(M)等于卡特里娜飓风(pre)之后留在新奥尔良的新奥尔良居民的份额(α)乘以他们当时的死亡率(即2004年)加上卡特里娜飓风(1-α)之后迁出新奥尔良的新奥尔良居民的份额乘以他们当时的死亡率。同样,在卡特里娜飓风过后(2006年至2013年),新奥尔良老年人和残疾人的死亡率为:(2)(1)留在新奥尔良居民的死亡率差异是:(3)()(1)()留在新奥尔良居民的死亡率差异是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率差异是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率差异是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在新奥尔良居民的死亡率是:(3)留在从文章中,我们知道新奥尔良居民死亡率的估计差异(in-Differences)在-0.5到-0.2之间(见正文表2)。为了确定卡特里娜飓风对移动者和停留者死亡率的影响,有必要知道三个值:(),和()停留者停留者移动者moverspostprepostprem M M Mα-。这篇文章给出了α的估计,但没有给出另外两个量的估计。2006年,新奥尔良大约50%的老年和残疾居民已经搬迁,但到2013年,大约一半已经返回。鉴于这些数字,我假设留在者的份额(α)是0.63,而移动者的份额(1-α)是0.37。接下来,我计算()stayers stayerspost premm-的不同值,条件是()movers moverspost premm-的假设值。例如,文章中提出的证据表明,迁移者的死亡率与他们迁移到的地方的死亡率趋同。2006年,新奥尔良居民迁移到的地区的死亡率约在5.0至6.0之间(案文见表A.17)。考虑到这些数字,对()移动者移动Premm-的一个非常大的,也许是难以置信的大的估计是负一个百分点。利用这一估计,假设α=0.63,以及DM提供的Premm-(等式3)的估计值为-0.5,我得出了()stayers stayerspost Premm-的估计值,该估计值等于-0.21。这一计算提示留观者的死亡率下降了0.21个百分点。表1提供了()stayers stayerspost premm-对于()movers moverspost premm-的不同值的估计值,以及DM提供的三个post premm-的估计值,这些估计值包含其他估计值。
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2022-4-19 18:36:19
在卡特里娜飓风降低搬家者死亡率的假设下,正如DM的结论,表1中的估计有力地表明,卡特里娜飓风后新奥尔良逗留者的死亡率也下降了,而且下降的幅度可能超过搬家者死亡率的下降幅度。然而,卡特里娜飓风造成的破坏和干扰的所有证据表明,滞留者的死亡率应该会增加。卡特里娜飓风对移动者死亡率的影响和对移动者的影响估计(假设)移动者的影响PremM-总影响(由DM估计)PremM-对逗留者的影响-0.32附录《糖尿病》中的图A.13显示,卡特里娜飓风过后的几年里,滞留者的死亡率有所下降,尽管估计数没有统计学意义。然而,这一证据来自一个有问题的分析,选择移动状态,这是内生的。留在新奥尔良的人不太可能与留在其他地区的人相比,糖尿病没有提供证据证明这种分析是合理的。7表1中的证据表明了地方对死亡率的影响?不多。无论你留在新奥尔良还是搬到另一个地方,死亡率似乎都在下降。令人惊讶的发现是,这两组的死亡率都有所下降。令人惊讶的是,创伤(例如,Laditka等人2010年;Rhodes等人2010年;Fussel和Lowe 2014年;Calvo等人2015年)、医疗基础设施的广泛破坏(Rittenhouse等人2012年;Cole等人2015年;Hamel等人2015年)以及有形基础设施的破坏和搬迁者和入住者不同程度的流离失所。还有其他证据对卡特里娜飓风后死亡率下降是由于移动的说法提出了质疑。附录表A.7中的估计数。表明搬家的人比不搬家的人更有可能是黑人(22个百分点)和65岁以下的人(12个百分点)。如果搬家是死亡率下降的原因,那么我们预计新奥尔良黑人和65岁以下居民的死亡率将比其他群体下降得更多。事实并非如此。虽然所有黑人居民的死亡率在卡特里娜飓风后比其他种族/族裔群体下降得更多,但更大的下降幅度在统计上并不显著。卡特里娜飓风过后,新奥尔良65岁以下居民的死亡率实际上高于老年人,尽管这一估计并不显著。一般而言,迁移人口群体的比例与卡特里娜飓风对死亡率的影响之间几乎没有系统的关系。这是进一步的证据,表明搬家不是死亡率下降的主要原因。计量经济学问题是一个重要的统计问题,显著影响糖尿病的结果,与回归模型的指定方式有关。问题是,该模型是否允许死亡率按年龄和年份差异较大,而不是按年龄和年份差异较大,年份效应对该年所有年龄都是相同的。这种微妙的区别很重要,因为样本由不同年龄的人组成,随着时间的推移--意思是随着他们的年龄增长。队列中年龄较大的成员会比年轻成员更早死亡,因此分析应该允许这种情况发生。然而,在大多数分析中,糖尿病不允许卡特里娜飓风对死亡率的影响取决于暴露(移动)和暴露的影响,这可能因人口群体而异。
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2022-4-19 18:36:25
因此,暴露的程度与卡特里娜飓风的影响之间不必有关联。死亡率因年龄而异。当他们这样做时,结果明显不同。模型规范用于估计死亡时间并应用于糖尿病背景的标准人口统计模型是:(4)2013-2005(*)1、...,(邮政编码)30,...,85(年龄)t=2004,...,2013jat at t j t j jattDEATH NO yeja==+++==等式(4)规定了2004年邮政编码为“j”的年龄为“a”的人在“t”年死亡的概率,条件是在t年开始时还活着,这取决于年龄逐年固定效应(at(a))、新奥尔良虚拟变量(NO)和年份虚拟变量之间的相互作用以及邮政编码固定效应。等式(4)的一个重要特征是,每个年龄的人都有单独的年份效应(这里我使用30岁到85岁,因为样本中没有提供最年轻和最大的年龄)。之所以需要纳入这些固定效应,是因为2004年40岁的人在2004年后任何一年活着的概率与2004年70岁的人在2004年后任何一年活着的概率大不相同。老年人在此后的任何一年中死亡的概率都要高得多。考虑年龄逐年的固定效应显然是合适的模型,它是人口统计学研究死亡率的主要模型。DM在大多数分析中不估计这个标准模型,但仅在敏感性分析中。相反,DM估计:(1)20132005(*)jat a t t j jattDEATH NO yea a t t j jattDEATH NO yea a t t t t j jattDEATH NO yea a t t t t t t j a t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t a t t t a t t t t t t a t t t a t t t t a t t t a t a t t t t a t a t a t a t t t虽然它们可能反映了个人和环境的差异,但考虑到新奥尔良的虚拟变量,它们可以说是不必要的。例如,德国罗德里格斯的讲稿见:https://data.princeton.edu/wws509/notes/c7s69,如DM附录图A.7所示,在回归模型中加上年龄-种族-性别-年份固定效应,对卡特里娜飓风对死亡率影响的估计要小得多。对于1992年和1999年的样本,这些控制措施的增加在2009(2010)至2013年期间产生的估计数在统计上并不显著。因此,在这些样本中,卡特里娜飓风后死亡率下降的任何证据都可能是由于人口学家和流行病学家所说的收获--卡特里娜飓风的创伤加快了一些虚弱者的死亡(即收获),卡特里娜飓风后死亡人数的激增自然(生物学上)伴随着死亡率的暂时下降,然后回到基线。这正是DM图A.1所示的情节。也许更令人担忧的是,来自标准和更合适的人口统计模型的估计揭示了差异前趋势的证据--一个无效研究设计的迹象--与卡特里娜飓风后的估计相比,这在数量上是非同小可的。正如所指出的,由DM从等式(4)报告的估计值相对于从等式(5)报告的估计值要小得多,而且往往没有统计学意义。为什么会这样?考虑一个极端的情况,新奥尔良的所有人都是40岁,而对比地区的所有人都是60岁。在卡特里娜飓风过后的任何一年里,新奥尔良年轻居民的死亡概率都低于其他地方的老年居民,即使是以基线年龄差异为条件。这与DM报告的方程(4)和(5)的不同估计以及新奥尔良居民比其他地区居民年轻的事实相一致。种族和性别的差异可能有类似的混杂影响。
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