Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.91-100
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2016
성향점수 매칭이란 선택편의가 존재 할 수 있는 두 집단의 데이터를 성향 점수로 매칭하여 비슷한 성향을 갖는 데이터를 추출하는 방법이다. 본 논문은 그 중 하나인 퍼지 매칭 방법을 제시하였다. 성향 점수를 만들기 위해 통제변수를 선정하는 방법과 로지스틱 회귀분석을 통하여 성향 점수를 구하는 방법을 제시하였으며, 이 점수로 퍼지 매칭을 통해 성향이 비슷한 실험 집단과 통제 집단을 추출할 수 있었다. 본 논문에서는 허용오차 범위를 달리하여 분포도와 표준화 차이를 통해 두 집단이 동일한 집단임을 증명했으며, 허용오차 범위 점수가 작아질수록 선택되어 지는 케이스 수도 작아지는 것을 확인 할 수 있었다.
정책효과를 분석하는데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 선택편의(selection bias)를 통제하는데 있다. 효율적으로 선택편의를 통제하기 위하여 성향점수 매칭을 통한 이중차분분석(PSM-DID)기법이 널리 사용되어오고 있으나, 이는 수혜집단과 비수혜집단에 포함된 표본들이 집단에 따라 동질적인 정책효과를 지닌다는 과감한 가정을 필요로 한다. 본 연구는 수혜집단 내에서 이질적으로 나타나는 정책효과를 추정해보고자 성향점수 분위에 따라 수혜집단과 비수혜집단을 매칭하여 정책수혜여부에 따른 매출성장효과를 분석하였다. 이를 위하여 2020년 수행된 소재부품장비 R&D지원사업에 참여한 239개 중소기업을 수혜집단으로 선정하였으며, 이들 기업의 성향점수를 산출한 뒤 8개 분위로 나누어 비수혜집단과 성향점수 매칭을 수행하였다. 이후 분위별 이중차분분석을 통해 정책지원으로 인한 매출성장률을 산출하였다. 그 결과 가장 낮은 분위의 집단에서 가장 큰 정책효과가 관찰되었으며, 3개년 매출 성장률과 특허출원건수가 높은 기업집단들이 탁월한 정책효과를 누린 것으로 나타났다. 연구의 결과는 성향점수 분위에 따른 이질적 정책효과 분석기법이 산업정책기획을 위한 수혜기업의 선정기준, 지원범위 등을 조정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 시사한다.
성향점수 매칭은 관찰연구에서 처리효과 추정 시 혼란변수에 의한 편의를 줄이기 위해 자주 사용되는 방법이다. 매칭을 위해 처리군에 대응되는 대조군 선정 시 처리군의 일부가 탈락되는 경우가 발생할 수 있는데, 이로 인해 편의가 발생할 수 있다. 최근, Austin (2017)의 연구에서 이중 성향점수 보정(double propensity score adjustment)방법을 사용하는 것이 이에 대한 해결책이 될 수 있음을 제시하였다. 하지만, 처리효과 추정치의 표준오차는 이론적 추정치가 제시되지 않아 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이중 성향점수 보정 방법을 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정을 위하여 두 가지 붓스트랩 방법을 제안한다. 첫 번째는 원 자료에서 성향점수 매칭 후 매칭 된 표본에서 붓스트랩 표본을 얻는 방법(simple 붓스트랩)이고, 두 번째는 원 자료에서 붓스트랩을 먼저 시행하고 각 붓 스트랩 표본에서 성향점수 매칭을 하는 방법(complex 붓스트랩)이다. 두 방법의 성능을 비교하기 위하여 다양한 상황을 가정하여 모의실험을 시행한 결과 complex 붓스트랩 방법이 경험적 표준오차와 더 가까운 값으로 추정함을 알 수 있었다. 95% 신뢰구간의 포함확률도 complex 방법을 사용했을 때 0.95에 훨씬 가까웠다. 실제 자료에 적용하였을 때에도 simple 방법은 complex 방법에 비해 표준오차를 작게 추정하였다.
세 군 매칭을 수행하여 관찰 데이터를 구축하고 통계분석에 기반한 연구를 수행하는 경우가 종종 발생한다. 매칭작업은 각 군에 속한 개체의 성향점수를 서로 비교해 거리가 가까운 짝을 찾아야 하므로 카테시안 곱 만큼의 경우의 수를 따져야 하는 문제이고, 메모리 소요가 크다. 특히 세 군 매칭은 세 쌍의 거리가 가까운 triplet을 찾는 문제로, 세 개체 사이에 존재하는 세 개의 거리를 따져야 하기 때문에 메모리 소요가 두 군 매칭에 비해 훨씬 크다. 각 군에 속한 개체가 늘어나면 메모리소요가 기하 급수적으로 늘어나게 된다. R패키지에 포함된 TriMatch함수는 세 군 매칭 수행을 위해 가장 널리 사용되는 프로그램이다. 이 프로그램은 세 개체 사이의 세 개 거리가 가장 짧은 triplet을 찾는 방식으로 구현 되었다. 이 프로그램은 메모리 소요가 매우 커 각 군에 속한 개체의 수가 많아지면 메모리 부족 에러가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 세 군 매칭에 소요되는 메모리 소요를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘의 구현을 통해 각 군에 속한 개체가 늘어나도 안정적인 세 군 매칭 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
생존 자료에서 Hade 등 (2020) 은 시간-의존 교란 변수가 환자의 처치 시점에 영향을 미칠 때, 해당 효과를 보정하여 treatment delay effect를 올바르게 추정하기 위해 성향 점수 매칭 방법을 이용하였다. 이 때, treatment delay effect란 환자가 관심 있는 지연 시점만큼 늦게 처치를 받는 경우 제 때 받는 경우에 비해 사건 발생 위험에 미치는 영향을 의미한다. 본 연구에서는 또 다른 성향 점수 기반 모형인 Cox-MSM 모형 또한 해당 효과를 올바르게 추정할 수 있는지 모의 실험을 통해 확인 및 기존 매칭 모형과 비교하였다. 모의실험 결과, 세 가지 모형 모두 다양한 시나리오 내에서 treatment delay effect를 올바르게 추정함을 확인하였다. 특히 모든 시나리오 내에서 Cox-MSM의 제곱근평균제곱오차의 값이 가장 낮았으며, restricted Cox matching 모형에서 가장 큰 값을 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 성향 점수에 기반하나 매칭이 아닌 방법 또한 treatment delay effect 적용이 가능하다는 결과를 제공한다. 추후 G-formula과 같이 성향 점수 기반이 아닌 모형에서도 적용이 가능한지에 대한 상세 연구가 필요하다고 사료된다.
본 연구는 2019년 개정 및 신설된 가족돌봄휴직·휴가제도가 여성관리자의 일·가정 양립에 미치는 영향을 분석함으로써 제도의 효과를 살펴보고자 한다. 이를 위해 2020년 여성관리자패널 자료 중 제도 사용경험이 있는 유배우 여성관리자 1,040명을 분석대상으로 삼아 성향점수매칭과 다중회귀분석을 실시하였다. 성향점수매칭 결과, 가족돌봄휴직 사용자 집단의 가족돌봄시간은 미사용자 집단보다 유의하게 적었고, 사용자 집단의 일·가정 갈등 수준과 가정·일 갈등 수준도 미사용자 집단보다 유의하게 높았다. 가족돌봄휴가의 경우 사용자 집단의 조직형태가 국가/지방자치단체인 경우가 미사용자 집단보다 유의하게 높았다. 다중회귀분석 결과, 가족돌봄휴직 사용 경험이 가정·일 갈등에 미치는 정적 영향이 유의미하였다. 본 연구결과는 현행 가족돌봄휴직·휴가제도가 일·가정 관계에 긍정적인 영향을 미치기에는 부족하다는 것을 시사하며, 지속적인 정책효과 검증을 통해 정책을 수정·보완해 나가야 함을 뜻한다.
이 연구의 목적은 한국의료패널 자료를 이용하여 출산 여부에 따른 여성의 사회경제적 상태 변화의 차이를 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 성향점수 매칭방법을 이용해 출산 여성과 유사한 특성을 갖는 비교집단을 구성하고, 이중차이분석과 이중차이를 활용한 회귀분석을 통해 출산이 여성의 사회경제적 상태 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 출산은 저축액의 감소, 여성의 경제활동 중단, 종사상 지위 변화에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 출산이 가정경제와 여성의 사회경제적 지위에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 여성의 경제활동이 출산에 의해 중단되지 않고 직종과 지위에 관계없이 출산 이후에도 안정적으로 가정 경제를 꾸려나갈 수 있다는 믿음과 이를 실현하기 위한 장기적이고 지속적인 지원 방안이 마련되어야 함을 시사한다.
이 연구는 우리나라 노인장기요양보험의 제도성과를 평가하는데 그 목적이 있다. 정확한 제도성과를 추정하기 위하여 준실험적 방법인 성향점수매칭과 이중차이 결합모형을 이용해 타당성을 저해할 수 있는 요인들을 제거하였다. 노인장기요양보험제도가 사회적 성과변수인 대상노인과 부양가족의 삶의 질과 가족관계 만족도에 미치는 영향을 분석하기 위해 한국복지패널 3-4차 조사자료를 이용하여 성향점수추정을 통해 실험집단과 비교집단을 매칭한 후, 정책시행 이전과 이후 실험집단과 비교집단 간의 성과의 차이를 추정하기 위해 패널고정효과모형을 이용한 이중차이분석을 실시하였다. 그 결과, 노인장기요양보험제도의 대상노인과 부양가족의 삶의 질은 통계적으로 유의미하지 않았고, 가족관계 만족도는 제도시행 이전에 비해 제도시행 이후 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 노인장기요양보험이 실시되고 제도가 충분히 성숙된 시점에 이루어진 평가가 아니라는 한계점을 가지지만, 노인장기요양보험제도의 최종 목표인 대상노인과 부양가족의 삶의 질 향상이라는 정책의 목표실현과 향후 제도개선에 있어서 중요한 함의를 가진다.
본 연구에서는 2017년과 2019년 이민자 체류실태 및 고용조사 자료를 이용하여 직업훈련 프로그램이 외국인의 노동시장 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 성향점수매칭(propensity score matching)을 적용한 분석 결과를 살펴보면, 직업훈련은 평균적으로 외국인들의 고용률을 6.4%p 높였으며 월평균임금을 상승시키는 효과도 있었다. 또한, 체류자격에 따라 상이한 효과가 나타났는데 먼저 취업비자로 들어온 외국인은 훈련참여의 결과로 고용률이 크게 높아지지 않았지만 임금 상승효과는 상당히 컸다. 반면, 결혼이민자의 경우 임금에 대한 긍정적 효과가 관찰되지 않았다. 정주비자 소지자는 훈련을 통해 고용률과 임금이 모두 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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