초판발행 2026. 6. 30

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

PREFACE

 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.

계량경제학의 형성 과정 및 목적

기존의 여러 초급 및 중급 계량경제학 교과서들은 계량경제 분석을 통해 주로 설명하고자 하는 사회 경제적 문제들(예를 들어 교육 수준과 생산성의 관계, 최저임금과 실업률과의 관계, 금리와 물가와의 관계 등)을 각 사례별로 교과서의 도입부에서 다루면서 분석 결과와 활용도에 대한 독자들의 관심을 유도하고 학습 동기를 유발하였다. 

그러나 계량경제분석을 활용하여 최고 수준의 학술저널에 발표 가능한 우수한 논문을 작성하거나 정책 결정에 적극 적용될 수 있는 엄밀한 수준의 보고서를 완성하기 위해서는 먼저 계량경제학 전반에 대한 체계적인 이해가 선행되어야 한다. 예를 들어 계량경제학의 정의, 형성 배경 및 발전 과정, 목적 및 분석 체계 등에 대한 학습은 계량경제분석을 위한 단단한 학술적 토대를 다지는 과정이며 이는 연구자들이 보다 정밀하고 강건한 연구 결과를 제시하는 데 기여할 수 있을 것이다. 

다음에서는 계량경제분석 전반에 대한 이해를 위해 먼저 계량경제학이 무엇인지를 정의하고, 최초 형성되게 된 배경 및 발전 과정을 자세히 살펴본 후, 계량경제분석의 목적에 대해 알아보도록 하겠다. 

계량경제학의 정의

그동안 계량경제학은 여러 학자들이 다양한 형태로 정의해오고 있다. 먼저 형성 초기에는 “계량경제학은 통계학, 경제이론 및 수학의 결합체이다.”(Frish, 1933) Frish, R (1933). Editorial, Econometrica 1(1), 1-14.

라고 추상적으로 정의되었으나 Tintner(1952) Tintner, G. (1953). The Definition of Econometrics, Econometrica 21(1), 31-40.

는 “계량경제학은 경제이론을 증명하거나 수량화하기 위해 활용되는 경제학의 구체적인 도구이다.”라고 주장하였으며 Samuelson, Koopmans 및 Stone(1954) Samuelson, P. A., T. C. Koopmans, and J. R. N. Stone (1954). Report of the Evaluative Committee for Econometrica, Econometrica 22(2), 141-146.

은 “이론 및 관찰을 기반으로 실제 경제 현상을 이에 적합한 추론방법(method of inference)을 활용하여 계량적으로 분석하는 학문”으로 정의하였다. 

최근에는 W. H. Greene(1993) William H. Greene (1990). Econometric Analysis 1st ed., 1.

이 “계량경제학은 경제이론이 규정한 변수들 간의 관계를 수리통계학 및 통계적 추론을 통해 계량화하는 경제학의 한 분야”라고 정의하였으며 S. Ouliaris(2011) Ouliaris, Sam (2011). What is Econometrics?, Finance and Development Dec., IMF, 38-39.

가 “계량경제학은 경제이론, 수학 및 통계적 추론을 통해 경제현상을 계량화함으로써 정책결정에 활용하고자 하는 학문이다.”라고 언급하였다. 이와 같이 다각도로 정의되고 있는 계량경제학은 정의하는 과정에서 여러 공통점들을 내포하고 있다. 이러한 공통점들을 바탕으로 계량경제학을 정의하면 “계량경제학은 다양한 경제변수들 간의 인과관계를 설명하기 위해 구축된 이론경제모형(theoretical economic model)을 획득 가능한 데이터를 활용하여 수리통계학적 추론을 통해 계량화(quantification)함으로써 이론경제모형의 타당성 및 정책 효과 여부를 가늠할 수 있는 학문이다.”라고 할 수 있다.

OVERVIEW

계량경제학의 형성 배경 및 발전 과정

다음으로 계량경제학의 형성 배경 및 발전 과정을 살펴보고자 한다. 계량경제학의 태동은 20세기 초반에 여러 이론경제학자들이 그동안 제기돼 왔던 주요 경제이론을 엄밀히 검증하고 평가하려던 과정에서 비롯됐다. 경기변동, 수요곡선, 생산이론 등에 대한 계량적 측정 및 타당성 검증을 위해 통계이론을 활용하여 체계적인 분석을 시작하게 되었던 것이다. 이를 통해 수요 탄력성, 한계 생산성, 거시경제의 안정성 등을 수량화하여 추정하였다. 그 이후 계량경제학자들은 경제이론의 수학적 공식화, 계량경제 모형 개발, 통계적 기법을 활용한 데이터 가공 등에 주력하였으며 동시에 수리경제 및 통계 이론 발전에 매진하였다. 

아울러 계량경제학이 경제학의 한 분야로 굳건하게 자리매김하게 될 수 있었던 계기는 당초 다양한 경제 문제들을 순수한 통계학적 기법으로 분석하면서 발생하는 편의를 해결해야 하는 문제에 직면하면서부터라고 볼 수 있다. 경제 문제들은 그 속성상 기존의 통계학적 기법이 적용될 수 있는 완벽하게 통제된 실험(controlled experiment) 환경에서 생산된 데이터가 아니라 통제되지 않은(uncontrolled) 실제 현실에서 생산된 데이터를 활용하여 분석대상 변수의 효과 여부를 판단할 수밖에 없으므로 이에 적합한 계량경제학 기법이 개발되고 발전되어온 것이다. 이와 유사하게 현대에는 계량생물학, 계량경영학, 계량심리학 등과 같이 여러 사회과학 분야에 계량기법이 적용되고 있다.

계량경제학이 광범위하게 적용되고 활용되는 추세는 1990년대 이후 컴퓨팅 기법의 비약적인 발전과 미시 데이터 베이스(micro data bases)가 빠르게 구축되면서 더욱 가속화되었다. 복잡하고(complex) 비선형적인(non-linear) 모형의 추정 및 시뮬레이션이 가능하게 되었고 학계뿐만 아니라 정부 및 일반 기업에서도 계량경제학이 정책 및 영업전략 수립에 필수적인 요소로 자리잡게 되었다.

이러한 가운데 계량경제학에 대한 일부 비판도 제기되고 있는 상황이다. 가장 잘 알려진 비판은 합리적 기대가설에 기반을 둔 “Lucas 비판(critique)”으로 정부 정책 등 외생변수의 생성과정에 대한 경제주체들의 합리적 기대 형성이 정책 효과 등을 분석하는 거시경제 구조모형 방정식의 모수(parameter)를 변화시킬 수 있음을 주장하여 계량경제학이 과거 데이터에 기반하여 모수를 추정하는 경우 편의가 유발될 가능성을 주장하였다. 그러나 경제이론의 불완전성, 통제되지 않은 데이터의 활용 등의 한계에도 불구하고 계량경제학은 이론 검증을 위한 도구로서 널리 그 유용성을 인정받고 있는 추세이다. 무엇보다 계량경제학은 경제 전망, 정책 효과 분석 등에 필수적인 도구이며 이를 개선하고 발전시키기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다.

계량경제분석의 목적

앞서 정의한 바와 같이 계량경제학은 다양한 경제변수들간의 인과관계를 설명하기 위해 구축된 이론경제모형을 정량화함으로써 그 모형의 타당성 및 정책 효과 여부를 가늠하기 위해 형성되었다. 이는 경제변수들 간의 반복적인 정성적인(qualitative) 인과관계, 즉 표준화된 사실관계들(stylized facts)을 측정 가능한 정량적인(quantitative) 인과관계로 전환시켜 계량경제모형(econometric economic model)으로 변환함으로써 모형을 구성하고 있는 각 방정식의 계수의 부호와 값을 추정하는 과정으로 이루어진다.

통상 경제변수들 간의 반복적인 정성적 관계는 먼저 이론을 바탕으로 이론경제모형(theoretical economic model)으로 변환된다. 이러한 모형은 각 경제주체들이 제약조건하에서 의도하는 목표변수를 극대화한다는 가정하에 이루어지는 경제행위를 설명하기 위해 여러 수리 방정식(mathematical equations)들을 포함하는 구조로 구축되며 정보의 비대칭, 시장 실패 등과 같은 경제 현상들을 설명하기 위한 구조방정식 등이 그 사례라 할 수 있다. 

그러나 이론경제모형은 그 자체만으로는 실제 경제 현상을 설명할 수 있는지 여부를 판단할 수 있는 객관적인 검증이나 정책 효과 측정에 활용될 수 없는 한계가 있다. 이에 따라 이론경제모형로부터 추정되는 정성적인 결과를 정량화할 수 있는 계량경제모형이 필요하게 되었고, 각종 미시 및 거시 경제데이터를 활용하여 검증이나 효과에 대한 통계적인 추정을 하게 된 것이다.

계량경제학은 통제되지 않은 환경에서 생산된 데이터를 다루는 특징이 있으므로 추정하고자 하는 목표변수만의 순수한 효과를 추출하는 과정에서 이론적인 접근과 실증적인 접근으로 나누어지게 된다. 각각의 접근방법은 ‘이론계량경제학(theoretical econometrics)’ 및 ‘응응계량경제학(applied econometrics)’으로 불리고 있다. 이를 자세히 살펴보면 먼저 이론계량경제학은 완벽하게 설정된(completely specified) 계량경제모형을 전제로 하여 데이터의 특성에 관계 없이 목표변수의 계수값을 강건(robust)하게 추정할 수 있는 통계적 검정 방식 및 과정과 계량경제모형 개발에 대해 연구하는 학문으로 주로 수학 및 이론통계학, 수리적 기법 등을 연구도구로 활용하게 된다. 이에 반해 응용계량경제학은 이론계량경제학에서 형성된 통계적 기법, 모델 등을 토대로 검증하고자 하는 이론경제모형의 계량경제모형으로의 전환, 배경에 적합한 편의를 최소화한 데이터 생성 과정 디자인, 데이터에 적합한 계량경제모형 선택 및 변환, 계량분석 결과의 해석 및 경제적 의미 제시 등이 그 근간이다. 

이론계량경제학과 응용계량경제학은 상호 보완을 통해 계량경제학 발전에 기여할 것으로 기대되어 왔으나 2000년대 이후 이러한 두 가지 계량경제학 분야가 각각의 분야에만 매몰되어가고 있는 가운데 이론계량경제학은 새로운 이론 제시 및 기존 이론의 엄밀도를 높이기 위해 수리통계학적 정리증명(theorem-proof) 등에 집중하는 반면, 응용계량경제학은 의미 있는 분석결과를 도출하기 위해 데이터 가공, 설명변수 선택 및 모형 변환(data mining)에 집중한다는 비판이 제기되고 있다. 따라서 최근에는 계량경제학 본연의 목적인 이론경제모형의 타당성 검증, 정책효과 추정 등을 위하여 이론계량경제학자들은 실제 경제현상으로부터 도출된 데이터의 특성 등을 반영한 새로운 검증 이론체계를 마련하는 데 주력하고 응용계량경제학자들은 이론계량경제학을 기반으로 한 계량경제모형과 데이터 특성 간 괴리를 좁힐 수 있는 계량경제모형 선택, 변환 및 데이터 적용 방안, 강건한 분석 결과 도출에 노력해야 한다는 의견이 부각되고 있다.

김  훈(金  薰, Hoon Kim)

hoonkim10@naver.com

1992년 연세대학교 경제학과를 졸업한 후 2002년 Michigan State University에서 아시아 외환위기 요인에 대한 계량 실증분석 연구로 경제학 박사 학위를 취득하였다. 1992년 한국은행에 입행한 이후 주로 조사국, 통화정책국, 금융안정국 등에서 근무하였으며 현재는 한국은행 경제교육실 교수와 고려대학교 겸임교수로 재직 중이다. 

한국은행 금융안정부장, 금융통화위원회 보좌역 등을 역임하였으며 실물, 금융 분야에 걸쳐 다양한 경제현안을 분석하고 보고서를 작성하는 과정에 참여하였다. 특히 글로벌 금융위기 이후 BIS의 바젤 III 금융규제개혁 과정에 참여하여 우리나라 금융기관의 현안 사항을 규제개혁 내용에 반영하였으며, BIS 산하 금융안정연구원(FSI) 주관으로 세계 여러 나라 중앙은행 직원들에게 금융안정 관련 강의를 수차례 실시하였다.

주요 연구로는 은행 자본규제 강화가 대출금리 스프레드에 미치는 영향, 우리나라 은행산업의 미래와 시사점, 금융지주회사의 도입 효과 분석과 발전 방향, 경제 불확실성 심화와 AI 도입의 영향 등이 있다.

차례

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 

CONTENTS

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

찾아보기 203