Angrist Ch.1 - Questions about Questions

Chapter 1: Questions about Questions

English

Angrist & Pischke, Mostly Harmless Econometrics

핵심 메시지

"좋은 계량경제학은 흔들리는 연구 아젠다를 구할 수 없지만, 화려한 기법의 남용은 좋은 아젠다마저 무너뜨릴 수 있다."

모든 실증 연구는 네 가지 핵심 질문(FAQs)에서 시작해야 한다.

FAQ 1: 관심 있는 인과관계는 무엇인가?

사회과학에서 가장 흥미로운 연구는 인과관계(cause and effect)에 관한 것이다.

왜 인과관계인가?

인과관계는 반사실적(counterfactual) 세계에서 무슨 일이 일어날지 예측 가능
정책 변화의 결과를 예측하는 데 유용
경제 모델에서 이론적으로 도출 가능

예시: 교육의 인과효과

질문: 교육이 임금에 미치는 인과효과는 무엇인가?

정의: 개인이 더 많은 교육을 받았을 때 얻게 되는 임금의 증가분

연구 결과: 대학 학위의 인과효과 ≈ 평균 40% 더 높은 임금

활용: 대학 등록금 변화, 의무교육법 강화의 결과 예측

분석 단위의 다양성

분석 단위	연구 예시
개인	교육 → 임금 (노동경제학)
기업	R&D 투자 → 생산성
국가	식민지 제도 → 경제성장 (Acemoglu et al., 2001)

FAQ 2: 이상적인 실험은 무엇인가?

인과효과를 포착하기 위해 가상의 이상적 실험(ideal experiment)을 구상해보라.

이상적 실험을 구상하는 이유

유용한 연구 주제 선택에 도움
인과적 질문을 정확하게 공식화
조작하고 싶은 변수와 통제하고 싶은 요인을 명확히 함

"아무 제약 없는 세상에서도 실험을 설계할 수 없다면, 제한된 예산과 비실험적 데이터로 유용한 결과를 얻을 가능성은 희박하다."

예시

교육과 임금: 잠재적 중퇴자에게 졸업 보상을 제공하고 결과 연구 → Angrist & Lavy (2007) 실제 수행

정치 제도: 독립 기념일에 무작위로 다른 정부 구조 배정 → 가설적 실험

🚫 FUQ'd: Fundamentally Unidentified Questions

어떤 실험으로도 답할 수 없는 질문을 FUQ'd라고 부른다.

예시: 학교 입학 연령이 1학년 시험 성적에 미치는 영향

비교 방식	문제점
같은 학년에서 비교	늦게 입학한 학생이 더 나이가 많음 → 성숙 효과
같은 나이에서 비교	일찍 입학한 학생이 학교에 더 오래 다님 → 재학 기간 효과

근본적 문제: 입학 연령 = 현재 나이 - 재학 기간 (결정론적 관계)

해결책: 성인이 된 후의 결과(소득, 최종학력)는 연구 가능

FUQ'd가 아닌 것: 인종/성별의 인과효과

인종이나 성별은 조작이 어려워 보이지만, 노동시장 차별 연구에서는 "인식된" 인종/성별의 효과를 연구할 수 있다.

Shakespeare의 Rosalind가 Ganymede로 변장
Philip Roth의 소설 - 흑인 교수가 백인으로 통과
Audit studies: 가짜 이력서를 사용한 실험 (Bertrand & Mullainathan, 2004)

FAQ 3: 식별 전략은 무엇인가?

식별 전략(Identification Strategy): 관측 데이터를 사용하여 실제 실험을 근사하는 방법

자연실험 (Natural Experiment)

예시: Angrist & Krueger (1991)

의무교육법과 출생 계절의 상호작용 활용
출생 계절이 생일에 중퇴할 수 있는 정도에 영향
→ 고등학교 졸업이 임금에 미치는 효과 추정

Haavelmo (1944)의 통찰

"실험 설계는 모든 정량적 이론의 필수 부록이다. 실험은 두 가지로 구분된다:
(1) 특정 가설을 검증하기 위해 우리가 하고 싶은 실험
(2) 자연이 스스로 수행하고 우리가 수동적으로 관찰하는 실험"

FAQ 4: 통계적 추론 방식은 무엇인가?

Mode of Statistical Inference (Rubin, 1991)

명시해야 할 사항

연구 대상 모집단
사용할 표본
표준오차 계산 시의 가정

실제적 문제

군집화(clustered) 또는 그룹화된 데이터에서 특히 중요
잘 설계된 프로젝트도 추론의 세부사항에서 성패가 갈림

계량경제학 하이쿠 (Keisuke Hirano)

T-stat looks too good.
Use robust standard errors—
significance gone.

Chapter 1 요약

FAQ	질문	핵심
1	인과관계는?	반사실적 세계에서의 변화 예측
2	이상적 실험은?	가설적이더라도 구상 필요
3	식별 전략은?	자연실험으로 실험 근사
4	추론 방식은?	모집단, 표본, 표준오차 가정