≪원인과 결과의 경제학≫ 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법

원인과 결과의 경제학 - 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법
나카무로 마키코.쓰가와 유스케 지음, 윤지나 옮김 / 리더스북 / 2018년 9월

단서는 데이터 사이의 ‘관계성’에 있다

도대체 그게 무슨 논리이지? A랑 B랑 무슨 상관이 있는 것이지? 고등학교 때 수학책 맨 첫 장에 있었던 명제 챕터가 생각이 난다. 앞 장만큼은 누구나 새까매질 정도로 열심히 했다지만 지금도 쉽게 논리적으로 생각하고 판단하는 게 쉽지 않다. 더구나 세상에 데이터는 많아졌다. 넘쳐나는 정보 속에서 진짜 취해야 할 것은 무엇이고 어떤 게 유효한 것인지 잘 판단해야 한다. ≪원인과 결과의 경제학≫에서 인과 관계의 정의와 의미를 보고 배울 수 있다.

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19세기를 대표하는 미국의 사상가이자 작가인 랠프 월도 에머슨은 “얄팍한 사람은 운을 믿는다. 강한 사람은 원인과 결과를 믿는다”고 말했다. ‘인과 추론’은 결국 데이터가 범람하는 시대의 필수 교양이라고 할 수 있을 것이다.

인과 관계, 인과 추론, 상관관계를 알아야 한다. (그 중에서도 인과 관계는 원인으로 인한 결과를 나타내는 관계성을 가지고 있지만 상관관계는 관계성이 적다) 흔히 연결이 잘 되지 않으면 운에 많이 기대한다. 사실 운도 어쩌면 높은 확률에서 나머지 부분에서 기대해야 발휘되는 것일 수도. 얄팍한 운을 믿기보다 확실한 운을 믿는 똑똑한 사람이 되려면 과정 속에 담긴 의미를 찾아내야 한다.

하나의 사건에서 하나의 요인이 영향을 바로 줄 수 있지만 보이지 않는 또 다른 요인들이 영향을 줄 수 있다. 제 3의 변수, 교란 요인이다. A가 B가 될 수 있지만 그것에 영향을 주는 A, B 이외 C를 고려하지 않으면 안 된다. 이처럼 역의 인과관계도 존재할 수 있는데 관계성을 따지는 일은 만만치 않다.

이를 알아내기 위한 다양한 실험 방법이 소개되어 있다. 메타 분석, 랜덤화 비교 실험, 자연 실험과 준실험, 회귀 분석 등 에비던스가 높은 실험을 통해 근거 높은 답을 얻는 방법이 있다. 책은 각 실험 방법에 맞춰 그동안에 있었던 연구 자료와 사례를 들어 쉽게 설명하고 있다. ‘어린이 집을 늘리면 어머니의 취업률은 상승할까?’, ‘명문대를 졸업하면 연봉이 높을까?’ 등 왠지 한 번 궁금해볼만한 요소를 어떤 방식으로 인과 관계를 도출하고 결과를 보는 것은 이 책이 가질 수 있는 재미일 것이다.

p.111

이 경우 ‘경기 악화’는 최저임금과 고용 모두에 영향을 미치는 교란 요인이 돼, ‘최저임금이 상승했기 때문에 고용이 감소했는지(인과관계)’, ‘경기 악화로 고용이 저하돼 최저임금이 인상된 것(상관관계)’ 뿐인지 알 수 없다. (중략) 뉴저지주와 펜실베이나주의 사례를 미국 전역으로 확장한 논문에서도 최저임금이 고용에 미치는 인과 효과는 확인할 수 없고, 최저임금의 완만한 상승이 고용에 미치는 악영향은 한정적이라는 견해를 내놓았다.

이 중 재미있었던 질문 중 하나가 ‘최저임금을 올리면 경기가 침체되는가?’이다. 뉴저지주와 펜실베니아주 경우를 통해 이를 실험해볼 수 있었다. 경계를 두고 뉴저지주는 임금을 올리고 펜실베니아 주는 임금을 동결하게 되어 자연스럽게 실험군과 대조군이 만들어졌다. 결론은 최저 임금 상승은 고용을 감소시키지 않는다는 결론이 나왔는데 요즘 이슈가 되는 현상과 맞춰 더욱 재밌게 볼 수 있는 내용이다.

단순한 그래프를 보면 이렇기 때문에 그런 결과가 나왔다라는 단편적인 결과보다 이것이 진짜 믿을 수 있는 정보인가, 신빙성이 높은 자료인가를 생각해볼 수 있게 만드는 책이다. 책을 통해 ‘관계성’에 대해 조금 더 생각해보고 판단의 눈을 높여보자.