사실 올해 노벨경제학상 수상 내용이 재밌음
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뉴스 보도들 보니 "최저임금이 고용을 줄이지 않는다~" 같은 피상적인 결론을 위주로 보도하던데
사실 이분들이 받은건 그 결론때문이라기보다도 방법론에 있음.
사회문화에서 늘 배우는 "자연과학과 달리 사회현상은 너무나도 복잡해서 인과관계를 끌어내기가 어렵다~~".
말 그대로여서 사회과학에서 볼드모트 취급 받던 인과관계를
이분들은 계량분석의 방법론을 제안(사실 그 선조격 되는 분의 framework를 베이스로 한건데 그분은 못 받았긴 하지만 여튼)해서 수면 위로 끌어올렸는데
물론 파고 따지면 어려운 내용이지만
아이디어 자체는 매우 명쾌해서 수능 지문에도 나올 수 있지 않을까 싶을 정도 (인과관계니 철학과 엮어서? ㅋㅋ)
운이 좋게도 이와 관련된 학부 수업과 대학원 수업(후덜덜하게도 hypsmc 중 한 곳 교수님의 강의..)을 들은 적이 있는데 시험도 끝났고 칼럼 한번 쓰면 재미날듯
여담이지만 통계학과 계량경제학의 차이도 여기 있지 않을까 싶네요.
통계학에서도 분석을 물론 하지만 역시 주어진 데이터를 가지고 예측 하는걸 주로 하지
이를 가지고 원인을 찾으려는건 아무래도 덜함
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오호 경제학은 이런 식으로 딱딱 논리가 맞아 떨어진다는 점에서 재미있는데 이번 건 특히나 더 흥미로운 내용이네요.요즘 듣는 수업에서 이중차분이나 도구변수 같은 걸 다루는데 그런 맥락인가요?
정확히 그 내용입니다무슨 키워드로 찾아보면 좋을까요ㅇ
윗 댓글의 키워드랑 rubin의 potential outcome framework을 찾아 보심 됩니다
컴공이 혹시 지망이시면 pearl의 structural equation modeling이 위의 framework와 기본적으로 동일하나 그 위에서의 방법론이 다르기 때문에 그쪽을 추천합니다