머리말

 

2000년대 이후 현대 계량경제학에서는 연구자가 데이터와 분석기법을 자체 설계(Research Design)하여 분석의 결함 발생 가능성을 최소화하려는 노력이 이어졌다. 이러한 흐름은 2021년 David Card UC 버클리대 교수, Joshua D. Angrist MIT대 교수, 그리고 Guido W. Imbens 스탠포드대 교수가 계량경제학을 활용한 실증분석 논문으로 노벨경제학상을 수상하면서 그 정점에 이르게 된다. 이는 계량경제학에 대한 ‘신뢰성 혁명(Credibility Revolution)’이라 불리며, 실제로 세계 각국에서는 발달된 계량분석기법을 기반으로 다양한 실증분석 연구논문들이 작성되어 그 분석 결과가 국민 후생 증진을 위한 정부 정책에 활발하게 적용되고 있다.

필자는 이에 착안하여 우리나라의 실증분석 연구자들이 현대 계량경제학의 흐름을 이해하고 최근 데이터 분석 기법을 연구에 적용하여 보다 우수한 수준의 실증분석 논문을 작성하는 데 도움을 주고자 본 저서를 저술하게 되었다. 현재 이와 유사한 내용을 담은 학술서가 출간된 사례가 많지는 않아 여러 학문 분야에 본 저서가 다양하게 활용되기를 희망한다.

본 저서는 계량경제학 초급 및 중급 과정을 이수한 대학원생(석사 및 박사과정) 및 여러 학술 연구기관의 연구원들을 대상으로 저술되었다. 아울러 대학 학부생이나 그 외 일반 독자라도 우수 논문 작성에 관심이 있다면 독자 범위에 포함된다. 본 저서의 구체적인 저술 목적은 경제학, 경영학 등 사회과학뿐만 아니라 데이터 사이언스, 의학, 공학 등의 자연과학 분야에서 고급 계량분석기법을 활용한 실증분석 연구논문을 작성하는 데 있어, 가이드와 기준(standards)을 제시하는 데 있다.

본 저서는 개요 및 총 5장으로 구성되었으며 먼저 계량분석 데이터 획득, 가공, 활용 및 소스에 관심 있는 독자는 2장을 참고하길 바란다. 두 번째로 현대 계량경제학의 구체적인 흐름에 흥미가 있는 독자에게는 3장이 도움이 된다. 세 번째로 4장과 5장은 계량경제분석 기법을 활용하여 본격적으로 실증분석 논문이나 보고서를 작성하려는 독자에게 논문 작성 방법 및 우수한 논문의 기준을 알려준다.

본 저서의 자세한 내용은 다음과 같다. 첫 번째로 ‘개요’에서는 계량경제분석의 유용성 및 목적에 대해 서술하고자 하였다. 이를 위해서는 우선 계량경제분석 전반에 대한 이해가 필요하므로 계량경제학의 정의, 형성 배경 및 발전 과정을 제시하였다. 아울러 계량경제분석의 목적이 무엇인지를 이론계량경제학과 응용계량경제학 분야로 나누어 자세히 설명하였다.

1장에서는 계량경제분석을 활용한 논문의 작성단계를 제시하고 단계별 작성과정을 설명하였다. 첫 번째 단계는 경제문제 제시 및 이론경제모형 구축, 두 번째 단계는 이론경제모형을 바탕으로 계량경제모형 구축, 세 번째 단계는 데이터 획득 및 가공, 계량분석 패키지 선택, 데이터 특성 요약 및 계량경제모형의 변환, 네 번째 단계는 가설 제시 및 계량경제모형 계수의 유의성 검정 등의 내용을 포함한다.

2장에서는 계량경제분석의 핵심인 분석데이터 획득 사례와 데이터 소스에 대해 설명한다. 분석 오류가 배제된 실증분석 논문을 작성하기 위해서는 편의(bias)가 최대한 제거되어 분석에 최적화된 데이터셋(dataset) 확보가 관건이다. 따라서 2장에서는 정밀하고 견고한 데이터셋을 보유하고 있는 국제기구, 정부, 대학 등을 소개하고 이들로부터 데이터를 획득할 수 있는 방법들을 알아본다. 아울러 다양한 데이터 보유 주체들을 알아보고 데이터의 내용, 보유 형태 등을 살펴보고자 한다.

3장에서는 최근에 부각되고 있는 현대 계량경제학의 흐름과 계량분석 기법을 소개하였다. 1990년대 이후부터 현재까지 계량경제학은 연구자가 데이터 생성 과정을 디자인하여 확보한 데이터를 활용하여 편의가 제거된 인과관계를 규명하고 이를 정책 효과 여부를 판단하는 데 적용하는 방향으로 나아가고 있다. 아울러 2010년대 이후에는 머신러닝 등의 기법이 계량경제분석에 적용되기 시작하여 인과관계 추론이 가능한 더블머신러닝 등을 통해 AI 성능 향상이 이루어지고 있다. 이와 같이 최근 계량경제학의 분석 패러다임이 전환되게 된 배경과 새로운 계량경제분석 기법들을 소개하고자 한다.

4장에서는 본격적으로 연구 논문을 작성하기 위한 주요 과정들을 살펴보았다. 우선 계량경제분석을 위한 통계패키지의 선택 기준을 제시하였다. 최근 가장 많이 활용되고 있는 통계패키지들(Stata, R, Python)의 활용 방법, 장단점 등을 점검해보고 가장 적합한 패키지를 선택하는 데 적용할 기준이 무엇인지 알아보았다. 아울러 실제로 계량분석을 활용하여 연구 논문을 작성한 사례를 제시하고 논문 작성 전 과정에 걸쳐 그 방법을 자세히 소개하였다. 동 논문은 이론 소개 및 이론모형 설정, 계량모형 구축, 데이터 확보 과정 및 특징 제시, 분석 결과 예측과 실제 결과와의 비교를 통한 시사점 제공 등 학술 논문의 모범적인 체계로 이루어져 있다.

5장에서는 대학 등 학계, 국제기구, 중앙은행 등 연구 논문(보고서) 작성 주체별 작성 과정을 상세히 설명하고자 한다. 각 정책 · 연구 기관들이 연구 논문이나 보고서들을 작성할 때 어떤 단계를 거쳐서 완성하는지를 살펴보고 특징 등을 제시함으로써 독자들이 계량경제분석을 활용한 논문이나 보고서 작성과 관련하여 자신이 향후 어느 분야로 진출하는 것이 도움이 될지를 판단하는 데 도움이 되길 바란다. 또한 저명 학술지에 게재된 여러 계량경제분석 우수 논문들의 주요 내용 및 차별점들을 제시하고 학술지에 게재될 수 있었던 특별한 요인들이 무엇이었는지 알아보고자 한다. 석 · 박사 과정의 학생들뿐만 아니라 이미 학위를 취득한 주요 연구기관들의 연구자들이 향후 연구 논문을 작성할 때 이를 긴요하게 참고하길 기대한다. 아울러 본문에서 언급한 데이터 소스와 인터넷 웹주소는 집필 이후 변경되었을 가능성이 있어 참고하길 바라며 모든 오류는 필자에게 책임이 있음을 밝힌다.

끝으로 미국 미시간주립대에서 오랜 기간 수학하는 동안 필자를 지도해 주신 Richard Baillie 교수님과 Jeffrey M. Wooldridge 교수님께 깊은 감사를 드린다. 본 저서를 집필하는 과정에서 필자에게 지속적으로 탁월한 영감을 제시해 주신 고려대학교 한치록 교수님께도 감사를 드린다. 또한 필자가 저서를 집필하는 과정에서 많은 도움을 준 한국은행 조윤구 과장, 김보경 과장 및 김현태 과장과 더불어 책을 출간하는 과정에서 큰 수고를 해주신 박영사에도 감사를 드린다. 마지막으로 그동안 나를 묵묵히 지켜봐 준 가족들에게 고마움을 전하고 학자의 길을 선택하도록 사랑과 격려로 독려해 주신 부모님께 깊이 감사를 드린다.

[목 차]

CHAPTER 1

계량경제분석의 단계 및 데이터 확보 방법

 

 1. 이론적 배경 및 이론경제모형 제시 5

2. 이론에 적합한 계량경제모형 구축 7

(1)  이론 및 데이터에 기반한 계량경제모형 구축 방식 7

(2) 계량경제모형의 회귀계수 및 변수 특성에 따른 모형변환 9

3. 데이터 확보 방법 11

(1)  데이터 유형 및 특징 11

(2) 신뢰도 높은 데이터 확보 방법 19

 

 

CHAPTER 2

부문별 계량경제 데이터 획득 사례와 소스

 

 1. 데이터 획득 사례 44

(1)  국제기구로부터의 데이터 획득 사례 44

(2) 정부 및 중앙은행으로부터의 데이터 획득 사례 53

(3) 대학 및 연구소로부터의 데이터 획득 사례 57

2. 보유 주체별 데이터 제공 소스 63

(1)  국제기구 64

(2) 각국 정부 65

(3) 각국 통계청 66

(4) 각국 중앙은행 69

(5) 대학 71

(6) 우리나라 데이터 소스 73

 

 

CHAPTER 3

현대 계량경제학의 변화 흐름과 최근 계량경제 분석기법

 

 1. 최근의 계량경제학으로 연구 패러다임이 전환된 배경 84

2. 데이터 생성 설계(Research Design)가 시작된 계기 85

(1)  편의없는 가상의 1차 데이터 생성이 가능할 경우 85

(2) 실제 상황에서 획득한 데이터를 활용한 분석 결과 88

3. 최근 데이터 생성 기법을 통한 계량분석 사례 90

(1)  무작위 표본추출을 통한 1차 데이터 생성 90

(2) 무작위 표본추출을 통한 응용연구 사례 93

(3) 이중차분(double-differencing)과 활용 데이터의 특성 101

(4) 이중차분 기법을 활용한 응용연구 사례 103

4. 머신러닝의 특성 및 인과관계 추론에 대한 응용 112

(1)  머신러닝의 계량분석모형 선정 기준 및 방법 113

(2) 변수간 인과관계 추론(causal inference)을 위한 머신러닝의 활용 120

(3) 계량분석을 위한 그래프 인과모델 설정 원리 123

(4) 더블머신러닝을 활용한 인과관계 추론 원리 130

CHAPTER 4

계량경제분석을 활용한 연구 논문 작성 방법

 

 1. 계량경제분석을 위한 통계패키지 개요 140

(1)  통계패키지들의 주요 특징 142

(2) 통계패키지 선택 기준 147

2. 계량분석 연구 논문의 모범적인 체계 및 사례 149

(1)  서론(분석의 필요성 제시) 150

(2) 선행 연구 검토(literature review) 151

(3) 중요 지표(시장지배력)에 대한 이론적 배경 및 도출 결과 153

(4) 통화정책 효과 이질성의 이론적 배경 및 분석 결과 160

(5) 결론 도출 및 정책적 시사점 제시 163

 

 

CHAPTER 5

계량경제분석 연구 논문(보고서) 작성 과정과 우수 논문의 특징

 

 1. 연구기관별 연구 논문(보고서)의 작성 과정 및 특징 168

(1)  학계(대학) 168

(2) 국제기구 및 중앙은행 172

2. 계량경제분석 우수 논문들의 특징 184

(1)  소득과 민주주의와의 관계 186

(2) 학력이 임금 수준에 미치는 영향: 새로운 쌍둥이 표본 추출 결과 190

(3) 정치 갈등의 경제적 비용: 바스크(Basque) 주의 사례 194

 

참고문헌 199

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