HIV/AIDSの蔓延と感染リスク 感染者の属性分布と教育のもたらす効果

HIV/AIDSの蔓延と感染リスク
感染者の属性分布と教育のHIV感染予防効果
2008年6月23日
FASID国際開発援助動向研究会
国際協力銀行開発金融研究所
上山 美香
[email protected]
1
背景
„
„
サブサハラ・アフリカにおけるHIV/AIDSの蔓延
→国、地域、家計、個人レベルでの深刻な影響
抜本的な解決には、新規HIV感染を予防し、蔓延率を
低下させることが重要。
HIV感染の決定要因に関する研究の必要性
⇔個人の社会経済的ステータスとHIV感染確率の相関関
係についてはわかっていない点が多い。
„
„
開発援助におけるHIV/AIDS対策の重要性と具体化
2
目的
„
„
„
サブサハラ・アフリカ14ヶ国、12万人の個票データを
用い、HIV/AIDSが一国全体に広がるまでのプロセ
スを個人の社会経済的属性と関連付けて実証的に
炙り出すこと。
特に、各国のHIV/AIDS蔓延ステージの違いを考慮
し、蔓延段階ごとのHIV感染高リスクグループ(属性)
の変化、教育のHIV感染予防効果の違いを明確に
する。
援助政策におけるHIV/AIDS対策の現状と今後の
課題
3
アウトライン
„
„
サブサハラ・アフリカにおけるHIV/AIDSの現状
国のHIV/AIDS蔓延レベルと個人のHIVリスク
• ハイリスクグループの変化プロセス
„
教育のHIV感染予防効果の実証分析
•
•
•
„
なぜ教育が重要なのか？
なぜ教育がHIV予防効果を持つのか？
HIV/AIDS蔓延の程度と教育のHIV予防効果の変化
結論と政策インプリケーション
• 研究結果と援助政策の融合に向けて
4
サブサハラ・アフリカにおける
HIV/AIDSの現状
5
Millions
Estimated number of adults and children living
with HIV, by region, 1990–2007
40
35
30
Number 25
of people
20
living
with HIV 15
Oceania
Middle East & North Africa
Eastern Europe & Central Asia
Latin America and Caribbean
North America and W & C Europe
Asia
Sub-Saharan Africa
10
5
0
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Year
HIV感染の推移
7
（出所） UNAIDS
HIV prevalence rates
(% of population ages 15-49, 2003)
（出所）UNAIDS
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
SSA
Swaziland
Botswana
Lesotho
Zimbabwe
South Africa
Namibia
Zambia
Malawi
CAR
Mozambique
Average
38.8%
37.8%
28.9%
24.6%
21.5%
21.3%
16.3%
14.2%
13.5%
12.2%
7.15%
8
年齢階級ごとのHIV感染率
Burkina Faso
Cameroon
Ethiopia
Ghana
Kenya
Lesotho
Malawi
Mali
Tanzania
Senegal
Zambia
%
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
age group
（出所） DHSより筆者計算
40-44
45-49
509
Age-specific mortality rates by birth-cohort,
Lesotho 2004
120
mortality rate (per 1000
100
80
60
1943-47
40
1948-52
1953-57
1958-62
20
1963-37
1968-72
0
16-20
21-25
26-30
31-35
age group
（出所） DHSより筆者計算
36-40
41-45
46-50
10
Age-specific mortality rates by birth-cohort,
Malawi 2004
120
mortality rate (per 1000
100
80
60
1949-53
1954-58
1959-63
1964-68
1969-73
1974-78
40
20
0
16-20
21-25
26-30
31-35
age group
（出所） DHSより筆者計算
36-40
41-45
46-50
11
Age-specific mortality rates by birth-cohort,
Senegal 2005
120
1950-54
1955-59
mortality rate (per 1000)
100
1960-64
1965-69
80
1970-74
1975-79
60
40
20
0
16-20
21-25
26-30
31-35
age group
（出所） DHSより筆者計算
36-40
41-45
46-50
12
エイズ孤児 （Malawi，2000, 2004)
School-age children (ages 6-16)
16
14.6
14
12
10.6
10.2
10
8
5.6
6
4
3.5
2000
2004
3.8
2
0
Maternal orphan
Paternal orphan
Double orphan
13
（出所）Malawi Complementary Panel Survey (CPS)より筆者計算
親の死亡と就学率 （Malawi, 2004）
90
80
70
60
50
70
81
68
Non-orphan
68
40
62
30
Maternal orphan
54
50
Paternal orphan
37
20
Double orphan
10
0
Age 6 to 18
Age 12 to 18
14
（出所）Malawi Complementary Panel Survey (CPS)より筆者計算
HIV/AIDS蔓延に伴う
高感染リスクグループの変化
15
社会経済的ステータスとHIV感染
„
初期既存研究に見るHIV高リスク者の特徴
•
•
•
„
„
都市部居住者
富裕層(高学歴)
男性
しかし、どのような人の感染リスクが高いのか
は、その社会におけるHIV/AIDSの蔓延の
程度によって変化するはずである。
本報告では、そのダイナミズムを捉える。
16
教育水準とHIV感染率（マクロ）
E duc ation and H IV prevalenc e
25
L es otho
HIV prevalence rate
20
y = 0.2636x + 4.432
2
R = 0.0257
Z imbabwe
15
Malawi
10
C ameroon
K enya
T anz ania
5
R wanda
E thiopia
0
B urkinaF as o
0
2
G hana
G uinea
4
6
Niger
8
10
Averag e years of educ ation
C ote d'Ivoire
S enegal
12
14
16
17
所得水準とHIV感染率(マクロ)
HIV prevalence and GNI per capita
25
HIV prevalence rate (%)
20
15
y = 2.3937x - 8.1682
R2 = 0.039
10
5
0
4.5
5
5.5
6
Ln (GNI per capita)
6.5
7
7.5
18
居住地：都市部から農村部への拡大
HIV prevalence & urban-rural ratios of HIV
urban
9.00
urban-rural ratios of HIV prevalence
8.00
rural
7.00
6.00
対数 (urban/rural)
5.00
線形 (urban/rural)
4.00
3.00
2.00
1.00
0.00
0
5
10
15
HIV prevalence
20
25
30
19
ジェンダー：男性から女性へ
Male-female ratios and HIV prevalence rates by rural and urban
HIV prevalence among male / HIV prevalence among
female
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
urban
rural
Log. (urban)
0.4
Log. (rural)
0.2
0.0
0
5
10
15
HIV prevalence rate (%)
20
25
20
教育水準とHIV感染率（ミクロ・女性）
Educated-Uneducated ratio and HIV prevalence (Female)
educated
2
Ln(Educated) - Ln(uneducated)
1.5
線形 (ln(female))
対数 (ln(female))
1
0.5
0
0
5
10
15
20
25
30
-0.5
-1
uneducated
HIV prevalence rate (%)
21
教育水準とHIV感染率（ミクロ・男性）
Educated-Uneducated ratio and HIV prevalence (Male)
educated
2
1.5
Ln(Educated) - Ln(uneducated)
対数 (ln(male))
線形 (ln(male))
1
0.5
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
-0.5
-1
uneducated
-1.5
HIV prevalence rate (%)
22
生活水準とHIV感染率（ミクロ・女性）
The depth of HIV prevalence & rich-poor ratios of HIV infection
rich
6.00
5.00
線形 (rich/poor female)
HIV prevalence (rich/poor
対数 (rich/poor female)
4.00
3.00
2.00
1.00
poor
0.00
0
2
4
6
8
10
HIV prevalence
12
14
16
18
23
生活水準とHIV感染率（ミクロ・男性）
The depth of HIV prevalence & rich-poor ratios of HIV infection
rich
7.00
6.00
線形 (rich/poor male)
対数 (rich/poor male)
HIV prevalence (rich/poor)
5.00
4.00
3.00
2.00
1.00
poor
0.00
0
2
4
6
8
10
HIV prevalence
12
14
16
18
24
ハイリスク・グループの変化
„
„
都市居住者→農村居住者への拡大
男性→女性へ
• 女性のほうが医学的、生物学的に感染確率が高
い
„
社会経済ステータスの高い人（高学歴、富裕
層）→地域住民全般への拡大
＝ハイリスク・グループの消滅
25
教育のHIV感染予防効果
26
先行研究
„
多くの研究(特に初期研究)
• 教育水準とHIV感染の間に正の相関(高学歴＝HIV）
„
„
„
„
Uganda (Smith et al., 1999; Kirunga & Ntozi, 1997; Killian et al.,
1999)
Tanzania (Quigley, 1997; Grosskurth et al., 1997; Senkoro et al.,
2000)
Zambia (Fylkesnes et al.,1998,2001)
近年の大規模サンプルサーベイを用いた研究
• 教育水準とHIV感染の間に負の相関（低学歴＝HIV)
„
„
„
„
Zimbabwe 女子 (Gregson, Waddell & Chandiwana, 2001)
Uganda (de Walque et al., 2005)
Cameroon 女子 (Glynn et al., 2004)
Benin 男子 (Glynn et al., 2004)
27
先行研究に見る相関関係の整理
Epidemic stage
Positive
insignificant
Negative
<1996
1997<
<1996
1997<
<1996
1997<
High epidemic
(10% ↑)
7
0
2
3
0
3
Middle epidemic
(5-10%)
2
1
2
2
0
3
Low epidemic
(5% ↓)
3
0
1
4
0
1
28
属性によるHIV感染の普及過程
～なぜ教育が重要か？～
農村-都市、貧困層-富裕層による
HIV感染流布の違い
教育水準によるHIV感染流布の違い
Probability of
HIV infection
Probability of
HIV infection
Rural, Poor
Urban, Rich
Stage of
epidemic
Educate
d
Uneduca
ted
HIV
Stage of
epidemic
HIV
29
なぜ教育がHIV感染を防ぐのか？
教育と健康の因果関係
① 所得向上を通じた効果
„
• 教育↑→（所得↑）→（医療アクセス↑）→健康↑
• 教育↑→期待所得↑⇒より健康（HIV感染）に気
をつける
② 情報へのアクセスを通じた効果
• 学校を通じたHIV/AIDS予防教育へのアクセス
• 識字教育：メディア等のHIV/AIDS情報へのアク
セス
• 一般知識、認識能力の習得による行動の変化
• 社会的なネットワークの広がり
30
データ＆推計方法
„
„
サブサハラ・アフリカ14カ国12万人の個人データ
（Demographic and Health Survey)を用い、
HIV感染の有無を被説明変数に、その他個人、
世帯、地域属性をコントロールした上で教育水準
がHIV感染確率に与える影響を見る。
国別データ
• 教育水準の回帰係数の違いを比較検討。
„
14カ国のプールデータ
• 蔓延ステージ(低・中・高感染国)ごとの教育の効果を
見る（交差項の係数）。
31
Demographic and Health Survey
14カ国の成人HIV感染率
高感染
中感染
男性
女性
レソト
19.5
26.7
ジンバブ
ウェ
14.8
マラウィ
10.2
低感染
男性
女性
男性
女性
タンザニア
6.3
7.7
ルワンダ
2.2
3.7
21.1
ケニア
4.6
8.8
ガーナ
1.7
2.9
13.2
カメルーン
4.0
6.8
ブルキナ
ファソ
1.9
1.8
コートジボ
アール
2.9
6.4
ギニア
1.3
2.1
エチオピア
0.9
1.9
ニジェール
0.7
0.7
セネガル
0.5
0.9
32
-0.1
2
m
ba 004
bw
M
ala e 2
00
wi
Ta 20 5
nz 04
an
Ke ia
ny 200
a
3
Ca 200
3
m
er
Co oon
te
20
0
d
Rw 'Ivo 4
an ire
d
2
Gh a 2 005
an 005
a
B u 200
rk
3
in
Gu aFa
s
in
ea o 2
00
2
Et
hi 005 3
op
Ni ia 2
ge
0
r 2 05
0
Se
0
ne 6
ga
l2
00
5
o
-0.05
th
m
th
-0.15
-0.15
-0.1
-0.05
0
0
0.05
0.05
0.1
0.1
0.15
0.15
0.2
0.2
Female: Secondary school
-0.2
-0.2
-0.15
-0.15
-0.1
-0.05
0
0
0.05
0.05
0.1
0.1
0.15
0.15
0.2
0.2
th
Zi o 2
m
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bw
M
ala e 2
00
wi
T a 20 5
n z 04
an
Ke ia
ny 200
a
3
Ca 200
3
m
er
Co oon
te
20
0
d
R w ' Iv o 4
an ire
d
2
Gh a 2 005
an 005
a
Bu 200
rk
3
in
Gu aFa
s
in
ea o 2
00
2
Et
hi 005 3
op
Ni ia 2
ge
0
r 2 05
Se 00
ne 6
ga
l2
00
5
-0.2
Le
so
-0.2
Le
so
th
Zi o 2
m
ba 004
bw
M
ala e 2
00
w
Ta i 20 5
nz 04
an
Ke ia
ny 200
a
3
Ca 200
3
m
er
Co oon
te
20
0
d
Rw 'Ivo 4
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d
2
Gh a 2 005
an 005
a
Bu 200
rk
3
in
Gu aFa
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20
a
2
Et
0
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pia
Ni
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r2 5
Se 00
ne 6
ga
l2
00
5
so
o
2
ba 004
bw
M
ala e 2
00
wi
T a 20 5
nz 04
an
Ke ia 2
ny
00
a
3
Ca 200
3
m
er
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20
0
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R w ' Iv o 4
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an
d
2
G h a 2 005
0
an
05
a
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F
Gu
as
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ea o 2
00
2
Et
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p
Ni ia 2
0
ge
r 2 05
Se 006
ne
ga
l2
00
5
Zi
Le
-0.05
so
-0.1
Zi
Le
Coefficients on Education
Female: Primary school
Male: Primary school
Male: Secondary school
33
推計結果(プールデータ) 1
Schooling year
Schooling year * M iddle epidemic
Schooling year * H igh epidemic
Complete primary
Complete secondary
Primary * M iddle epidemic
Secondary * M iddle epidemic
Primary * H igh epidemic
Secondary * H igh epidemic
Primary * H IV prevalence rate
Secondary * H IV prevalence rate
O bservations
R-squared
D ependent variavle: H IV test result (H IV positive=1; negative=0)
Female
M ale
Female
M ale
Female
M ale
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
0.000
0.000
(1.01)
(0.23)
-0.001
-0.001
(1.31)
(1.30)
-0.005
-0.002
(3.01)***
(1.59)
0.003
0.003
0.010
0.000
(0.84)
(1.23)
(2.42)**
(0.01)
-0.007
-0.003
-0.003
0.000
(0.89)
(0.70)
(0.38)
(0.07)
0.002
-0.005
(0.30)
(1.08)
-0.025
-0.008
(1.80)*
(0.87)
-0.015
0.007
(1.55)
(0.83)
-0.06
-0.038
(2.95)***
(2.15)**
-0.001
0.001
(2.20)**
(0.76)
-0.003
-0.003
(2.76)***
(2.15)**
66286
53804
66343
53899
66343
53899
0.23
0.25
0.23
0.25
0.23
0.25
Robust t statistics in parentheses
significant at 10% ; ** significant at 5% ; *** significant at 1%
All regressions control for constant term, dummy variables for household wealth, age (birth year) fixed effects,
cluster (community) fixed effects, and interactions between country fixed effects and age dummies.
T he category of H IV epidemic stage is the same in T able 2. H igh epidemic countries include Lesotho, Zimbabwe
and M alawi; M iddle epidemic countries include T anzania, K enya, Cameroon and Cote d'Ivoire; Low epidemic
countries include other 7 countries.
34
推計結果(プールデータ) 2
Eduication (schooling years)
Education * age 25-34
Education * age 35 or over
Observations
R-squared
Dependent variavle: HIV test result (HIV positive=1; negative=0)
Low epidemic
Middle epidemic
High epidemic
Female
Male
Female
Male
Female
Male
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
-0.002
-0.001
-0.004
-0.002
-0.011
-0.006
(3.91)*** (3.63)***
(4.99)*** (2.96)***
(5.20)*** (3.21)***
0.002
0.000
0.005
0.001
0.009
0.006
(4.10)***
(0.07)
(4.68)***
(1.10)
(3.00)***
(1.91)*
0.003
0.003
0.005
0.002
0.011
0.005
(5.21)*** (5.36)***
(3.74)*** (2.25)**
(3.47)***
(1.60)
33836
26812
19065
16796
13385
10196
0.13
0.14
0.15
0.16
0.20
0.26
Robust t statistics in parentheses
significant at 10%; ** significant at 5%; *** significant at 1%
All regressions control for constant term, dummy variables for household wealth, age (birth year) fixed effects,
cluster (community) fixed effects, and interactions between country fixed effects and age dummies.
The category of HIV epidemic stage is the same in Table 2. High epidemic countries include Lesotho,
Zimbabwe and Malawi; Middle epidemic countries include Tanzania, Kenya, Cameroon and Cote d'Ivoire; Low
35
epidemic countries include other 7 countries.
推計結果にみる主要結果
„
HIV蔓延率が高い国では、個人の教育水準と
HIV感染には負の相関。（低蔓延国では弱い正の
相関or有意でない）
„
„
„
→HIV/AIDSの深刻な国で、教育のHIV感染
予防効果が強い。
中・高等教育のインパクトがより大きい。
教育水準とHIVの相関関係は特に女子で強い。
教育のHIV感染予防効果は、若い世代で強い。
（性別や国全体のHIV蔓延の程度に関わらず）
36
推計結果から得られる
政策インプリケーション
„
„
„
西アフリカ諸国など、今現在はHIV感染が少
ない国でも、他のHIV/AIDS先進国から得た
エイズ知識、認識があるので、教育効果は出
やすいはず。（⇔多くの国で未就学）
HIV感染に対して脆弱な女子に対して感染
予防をすることで、全体の感染予防となる。
女子への中・高等教育就学促進の必要性。
37
より良いHIV/AIDS支援政策に向けて
（研究結果と援助政策の融合）
„
ターゲットとしての“ハイリスク・グループ”は国、
地域、時期により変化していく。
→HIV/AIDS支援策の固定化を防ぎ、各国の状況に
合わせて、常に支援方法、ターゲットを変えていく必
要性
„
一般教育支援の直接・間接的なHIV予防効果
• 女子教育の重要性
• 初等教育を超えた中・高等教育達成へ向けた取り
組み
38