Heterogeneous Treatment Effects across Farm Characteristics in Rural Development Programs

Abstract

This study serves two objectives. Firstly, it aims to investigate whether the implementation of community-based targeting has led to the marginalization of certain households, resulting in their exclusion from program participation. Secondly, it seeks to comprehend the varying impacts of rural development programs on household income in Malawi, contingent upon household characteristics, using machine learning techniques. The study makes use of cross-sectional survey data amassed in 2022, encompassing information from 745 rural households in Malawi, including comprehensive details about the socioeconomic status of farmers. This dataset was compiled as a part of the evaluation process for the KOICA Agricultural Business Partnership Project, which was financially supported by KOICA. To assess both the average and diverse effects of rural development initiatives, the study employs propensity score matching and generalized random forest methodologies to analyze the factors influencing participation choices. The outcomes of the analysis underscore that household size and household literacy positively correlate with the likelihood of engaging in the program. Consequently, there might be households that are inadvertently excluded from program participation. Furthermore, the study detects statistically significant instances where local influential figures influenced the selection of project beneficiaries. Lastly, the results yielded by the generalized random forest algorithm exhibit discernible disparities in household characteristics between the lowest and highest performing groups. The findings imply that farmers possessing a certain threshold of assets or more experience negligible income effects, or even observe income increments, thereby implying the necessity for alternative strategies beyond agricultural input subsidies and farming training initiatives.

본 연구는 크게 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 지역사회 기반 타겟팅이 일부 가구를 프로그램 참여에서 소외시켰는지를 조사하는 것. 둘째, 기계학습 기법을 이용하여 농촌개발 프로그램이 말라위의 가구소득에 미치는 영향이 가구 특성별로 어떻게 달라지는지 파악하는 것이다. 본 연구는 말라위의 745개 농촌 가구로부터 2022년에 수집한 횡단면 조사 데이터를 활용하며, 데이터 상에 농가들의 사회경제적 지위에 대한 정보를 포함하고 있다. 이 데이터는 KOICA의 자금 지원을 받은 KOICA 농업 비즈니스 파트너십 프로젝트의 평가의 일환으로 수집되었다. 농촌개발사업의 평균영향과 이질적 영향을 추정하기 위하여 성향점수매칭과 일반화된 랜덤 포레스트 방법을 활용하여 참여 결정에 영향을 미치는 변수를 분석하였다. 분석 결과, 회원 수와 가구 문해력이 프로그램 참여 확률과 긍정적으로 연관되어 프로그램 참여에서 배제된 가구가 존재할 수 있음을 확인하였다. 또한 사업 수혜자 선정에 지역 엘리트의 개입한 정황이 통계적으로 유의하게 나타났다. 마지막으로, GRF 알고리즘을 통해 얻어진 결과는 가장 낮은 성과 그룹과 가장 높은 성과 그룹 사이에 비 임의적인 가구 특성 차이를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 일정 자산 수준 이상 보유한 농가의 경우 소득에 거의 영향을 미치지 않거나 소득의 감소까지도 일어나지 않는다는 결과를 제시하고 있어 농촌개발 프로그램의 효과 이질성은 농가 투입 보조금 프로그램과 농업 훈련 프로그램보다는 다른 전략이 필요함을 시사하고 있다.