[계량 경제학] 1. 실제 데이터로 배우는 경제학: 계량경제학 기초

대학에서 통계 20이라는 R과 통계를 기본적으로 가르치는 수업을 듣고 난 후 계량경제학 수업을 들었다. (계량 경제학 수업은 필수 과목으로서 나와 같은 경제정책을 전공하는 학부생들이 꼭 들어야 하는 수업이다). 경제학 수업은 들어봤어도 계량 경제학 수업은 낯설기에 막연히 두려웠고 어렵게 다가왔다. 더 나아가 계량경제학의 논의의 출발점을 이해하지 못해  매우 애를 먹었던 수업이었다..

1. 1  계량경제학이란 ? (What Is Econometrics)

먼저 계량경제학 (Econometrics)는 경제학과 통계학의 원리를 결합하여 현실을 반영하는 데이터를 수집, 가공, 분석하고 -> 경제적 이론을 검증하는 분야/기법이다. 경제적 이론들이 실제 데이터와 어떻게 연관되는지를 파악하고, 경제 모델을 구축하고 테스트하기 위해 통계적 방법론을 사용하는데. 주요 목표는 경제 이론의 실증적 검증, 경제적 현상 예측, 그리고 경제 정책의 효과분석 등이다. 

 

다만, 계량경제학은 수학적 통계학과 다른 학문 분야로 발전했다. 이 차이는 주로 데이터의 종류와 분석 방법에 있다. 계량경제학은 비실험적 데이터(Nonexperimental data), 즉 자연적으로 발생하는 경제 데이터에 초점을 맞춘다. 이는 경제학자들이 실험실 환경에서 데이터를 생성하는 대신 실제 세계의 데이터를 분석한다는 것을 의미합니다. 반면에, 수학적 통계학은 실험적 데이터 (Experimental data)에 더 많이 의존하며, 이 데이터는 통제된 조건 하에서 수집됩니다. 다중 회귀 분석과 같은 방법은 수학적 통계학과 계량경제학에서 공통적으로 사용되지만, 그 목적과 해석은 두 분야에서 다릅니다.

 

1. 2  계량경제학을 통한 경제 이론과 데이터의 비교 

 계량경제학은 실제 세계의 경제 데이터를 사용하여 경제 이론을 검증하고 경제 현상을 분석하는 방법론입니다. 이를 적용하는 과정은 대략 다음과 같다: 

1. 질문 정의하기 :  먼저, 분석할 경제적 질문을 정의합니다. 이 질문은 "특정 경제 정책이 어떤 영향을 미칠까?" 또는 "경제 이론이 실제로 맞는지"와 같은 것일 수 있다.
2. 경제 모델 만들기 : 이 질문에 답하기 위해, 경제학자들은 경제 모델을 만듭니다. 이 모델은 수학적 방정식을 사용하여 경제 현상을 설명하고 예측한다. 예를 들어, 사람들이 어떻게 소비 결정을 내리는지 설명하는 모델을 만들 수 있다.
3.  데이터와 모델 비교하기: 만들어진 모델을 실제 세계의 데이터와 비교한다. 예를 들어, 사람들의 소비 패턴을 관찰한 데이터를 모델과 비교하여 모델이 현실을 얼마나 잘 반영하는지 검증한다.
4. 가설 설정/ 검증:  : 경제 모델과 데이터의 비교를 통해, 경제학자들은 특정 가설을 설정하고 이를 검증한다. 가설은 모델이 예측하는 결과와 실제 데이터 사이의 관계에 대한 명제이다.
5. 결론 도출하기 : 이 비교를 통해 경제학자들은 모델이 현실을 어떻게 설명하는지, 경제 이론이 맞는지, 정책이 어떤 영향을 미치는지 등을 이해할 수 있다.

1. 2. 1  예시 - 직업 교육 및 근로자 생산성

1.  문제/질문 정의하기 : "직업 훈련을 실시했을 때,  근로자의 생산성 특히 시간당 임금에 영향이 있을까?"  이 연구의 목적은 직업훈련이 실제로 근로자의 능력과 생산성을 향상해 임금 증가로 이어지는지 확인하는 것.
2. 경제 모델 만들기:  임금= f( 교육, 경험, 훈련) =>  임금= β0​+ β1​×교육 + β2​×경험 + β3​×훈련+ u.여기서 각 변수는 근로자의 시간당 임금 정규 교육을 받은 연수, 노동시장 경험 연수, 그리고 직업 훈련을 받은 기간을 나타낸다. 
3. 데이터 수집: 이 모델을 검증하기 위해, 실제 근로자들의 데이터를 수집한다. 이 데이터에는 근로자의 시간당 임금, 교육 연수, 노동경험 연수 , 직업 훈련기간등이 포함된다.
4. 가설 설정: 분석의 목적에 따라, 하나 또는 여러 가설을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, "직업 훈련이 근로자의 시간당 임금에 긍정적인 영향을 미친다"는 가설을 설정할 수 있다. 이 경우, 가설은 계량경제학 모델에서 β3의 값이 양수임을 의미합니다. 집한 데이터를 사용하여 설정한 가설을 검증한다. 이를 위해 통계적 방법, 예를 들어 회귀 분석,을 사용하여 β3 의 값을 추정하고, 이 값이 통계적으로 유의미하게 양수인지 확인한다.
5. 결론 도출: 분석을 통해 실제로 영향을 미치는지 그리고 그영향이 얼마나 큰지에 대한 결론을 내린다. 이는 직업 훈련 프로그램의 효과성을 평가하는데 중요한 정보를 제공한다.

 임금= β0​+ β1​×교육 + β2​×경험 + β3​×훈련+ u

 

이 식에서:

• β0​,β1​,β2​,β3​ :  이들은 계량경제학 모델의 매개변수(parameters) 입니다. 각 매개변수는 임금에 영향을 미치는 특정 요인의 방향과 강도를 나타낸다.
    - β0 : 상수항으로, 다른 모든 변수들이 0일 때의 기본 임금을 나타낸다.
    - β1:  교육이 임금에 미치는 영향의 크기와 방향을 나타낸다.
    - β2: 경험이 임금에 미치는 영향의 크기와 방향을 나타낸다.
    - β3: 직업 훈련이 임금에 미치는 영향의 크기와 방향을 나타냅니다.  이 모델에서, 만약 우리가 직업 훈련의 효과에 특히 관심이 있다면, β3​ 는 가장 주목해야 할 매개변수이다.
• u : 이 항은 모델에서 직접 관찰되지 않는 모든 요인들을 포함합니다. 예를 들어, 개인의 고유 능력, 교육의 질, 가족 배경 등이 여기에 해당할 수 있다.