과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.
무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.
기존의 많은 연구에서 도시공원을 비롯한 녹지와 유아 행복감 간에 유의미한 상관관계를 도출했다. 또한 이를 통해 간접적으로 도시공원의 면적/근접성이 유아기의 행복감 증진에 효과가 있을 것이라 유추하였다. 하지만 관찰된 자료를 통한 인과효과 추정은 교란 변수의 적절한 조정을 필요로하고, 이런 관점에서 도시공원의 면적과 유아 행복감의 인과관계는 명확히 밝혀지지 않았다고 할 수 있다. 본 연구에서는 한국아동패널 자료를 이용하여 도시공원의 면적이 유아 행복감에 미치는 영향에 대한 인과효과를 추정하였다. 교란 변수를 조정하기 위한 방법으로 회귀 모형을 이용한 조정(regression adjustment), 가중치 기법(weighting), 그리고 매칭(matching) 등을 이용하였고, 각 방법들의 중요 개념을 분석 결과에 앞서 기술하였다. 교란 변수의 선택에 있어서 유향 비순환 그래프(directed acyclic graph)를 사용하였다. 분석 결과, 기존의 상관관계를 이용한 결론과는 다르게 도시공원의 면적과 유아 행복감 간에는 유의미한 인과효과가 존재하지 않았다.
정부의 환경규제로 인하여 한국 제조업의 기업들이 공해방지시설을 의무적으로 설치해야할 경우, 이는 생산비증가와 신규투자의 위축 및 생산요소간 조합비율에 영향을 미침으로써 직 간접적으로 생산성의 감소를 초래한다. 본 연구에서는 인과추정법(因果推定法)으로 측정한 그레이 (Gray, 1987)의 모형을 통하여 환경규제가 한국 제조업의 생산성에 미치는 효과를 측정하였다. 측정결과, 규제로 인하여 연평균 0.58퍼센트 포인트만큼의 생산성감소효과가 있었다. 여기에는 생산성증가율 계산상의 '측정효과(測定效果)'만 존재하고 생산과정의 제약, 신규투자의 위축, 다른 생산요소의 생산성감소로 인하여 총생산성이 감소되는 '실질효과(實質效果)'는 발생하지 않았다.
조직의 성과를 결정하는 데 리더가 중요하다는 것은 많은 사람들이 인지하고 있지만, 리더의 중요성을 실증적으로 보여주는 연구는 많지 않다. 리더의 역할 이외에 조직성과에 영향을 미치는 다양한 요인들을 적절히 통제하지 못하면 리더가 조직성과에 미치는 인과효과를 제대로 추정하기 어렵기 때문이다. 본 연구는 우리나라에서 광역단체장이 외생적으로 궐위(闕位)되는 자연실험적 상황을 활용해, 광역단체장의 부재가 지역의 경제적 성과에 미치는 인과효과를 추정한다. 광역단체장의 부재로 인해 해당 지역은 고용률이 하락하고, 신용카드 사용액이 감소하는 등 지역경제에 부정적인 영향을 받는다. 이런 부정적인 효과는 특히 여성과 청년층 및 장년층 등 취약계층의 노동시장에서 좀 더 크게 나타난다. 또한, 광역단체장의 소속 정당 및 재선 여부, 궐위 사유 등 특성에 따라 단체장 부재 효과는 이질적으로 나타난다. 우리나라에서 광역단체장의 부재가 지역경제에 미치는 부정적인 효과는 광역단체장이 지역경제 발전에 중요한 요소임을 시사하며, 리더가 중요하다는 일반적 인식에 대한 하나의 실증적 근거를 제시한다.
수자원 및 수도 시설과 같은 사회간접자본은 경제개발 초기 단계에 있어 매우 중요한 역할을 수행하여 왔다. 우리나라의 경제성장 과정에서 수자원 개발은 "한강의 기적"으로 불리며 한국 경제발전의 중요한 원동력 가운데 하나로 알려져 있다. 본 연구에서는 수자원개발의 경제적 효과를 정량적으로 분석하기 위하여 거시경제모형을 구축하고 실증분석하고자 한다. 이를 위해 1977-2014년 동안의 수자원 부문에 대한 자본 스톡을 추정하고 이를 바탕으로 경제성장과의 인과관계를 검정한다. 추정결과, 수자원 투자는 경제성장(GDP)으로의 단방향의 인과성이 존재함을 확인(1%유의 수준)하였다. 외생적 충격으로 수자원 투자가 감소하는 경우 국내 소득(GDP)에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 시사하고 있다. 우리나라의 성공적인 수자원 개발과 경제 발전 경험은 많은 개도국에게 시사점을 제공할 것이다.
본 논문은 2006~2014년 "고용형태별 근로실태조사" 원자료를 이용하여 최저임금 인상이 고용에 미치는 영향을 추정하였다. 본 논문은 최저임금 인상의 영향력이 인구사회학적 집단별로 다르다는 점을 이용하여 최저임금 인상이 고용에 미치는 인과적 효과를 추정하고자 시도하였다. 분석 결과, 최저임금이 1% 상승하면 고용은 주당 44시간 일자리 수 기준으로 약 0.14% 감소하는 것으로 나타났다. 최저임금 인상의 부정적 고용효과는 여성, 고졸 이하, 청년층과 고령층, 근속기간이 짧은 근로자, 5~29인 사업체에서 크게 나타나는 것을 발견하였다.
전화를 이용한 19대 대선 선거예측조사에서 ARS 조사비율과 무선전화 조사비율을 달리함에 따라 조사결과가 어떻게 달라지는가를 보았다. 조사방법이 조사결과에 미치는 효과를 추정하는 인과연구를 시도하였으며, 이를 위해 변수들 사이의 인과관계를 가정하는 인과 그래프를 그린 다음 모형에 포함시켜야 할 변수와 포함시키면 안 되는 변수를 판단하였다. 조사를 실시한 조사기관은 중첩변수로서 모형에 포함시켜야 하는 변수이며 응답률은 모형에 포함시키면 안 되는 변수임을 설명하였다. ARS 조사비율의 효과는 자료 한계 때문에 추정할 수 없었으며, 무선전화 조사비율이 약 90%를 넘지 않으면 효과에 별 차이가 없으나 전체 조사를 무선전화로만 실시하면 문재인후보지지율이 높아진다.
벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
본 연구의 목적은 2007년~2010년 유로 도입 이후 금융위기 및 그에 따른 EU 부채위기까지의 기간 내에 미국, 유럽 및 BRIC 금융시장 간의 선형과 비선형 인과관계의 존재를 통해 글로벌 전이효과를 조사하는데 있다. 금융위기로 인한 글로벌 전이효과가 잘 설명되어 있지만, 미국, 유럽 및 BRIC 주식시장 간의 변동성 전이효과의 특성 뿐만 아니라 전달 메커니즘은 체계적으로 조사되지 않았다. 동적 선형 및 비선형 인과관계를 조사하기 위해 단계적인 필터링 방법론이 도입되었는데, 이는 벡터자기회귀모형과 다변량 GARCH 모형을 포함한다. 본 논문의 표본은 유로 이후 기간을 포함하고 또한 2007년 금융위기, 2008년 글로벌 금융위기, 2010년 유로존 부채위기도 포함한다. 본 연구의 실증결과는 BRIC 주식시장의 효율성에 많은 함의를 가질 수 있는데 시장의 예측가능성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시장의 금융통합의 과정을 수량화하기 위해서 미래의 연구에 유용할 수 있다. 미국, 유럽 및 BRIC 간의 상호 의존성이 감지되면 금융시장 규제, 헤징 및 거래 전략에 대한 중요한 함의를 나타낼 수 있다. 또한 결과는 BRIC이 미국발 서브프라임 금융위기 이후 국제적으로 통합되고 있고 전이효과가 더욱 구체화 되어 현저하게 나타나고 있다는 것을 보여준다. 더욱이, 탈동조화 견해를 지지하는 일관된 증거가 전혀 없다. 일부 비선형 인과관계는 조사기간 동안 필터링 후에도 지속된다. 비록 꼬리분포 의존성과 고적률이 나머지 상호 의존성의 유의한 요소일 수 있을지라도, 이것은 비선형 인과관계가 단순한 변동성 효과에 의해 대체로 설명될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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