경제 실증 분석에서의 식별(Identification) 문제

거시 경제에서 충격을 식별 (Identification)하는 문제는 실증 분석(Empirical)에서 가장 중요한 문제라고 해도 무방하다. 오래 전부터 풀어오려고 노력해온 문제이지만, 여전히 명확하게 (Straightforward) 답을 할 수 있는 사람은 없으며 사람들마다 일치하는 합일점도(Consensus) 도 존재하지 않는다. 그 이유는 거시 경제 환경에서는 Randomized controlled experiment 가 거의 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 조작이 불가능한 경우가 많기 때문에 여러가지 잡음들이 섞이고 이 때문에 교란요인 (Confounding factor)이 생길 수 있다. 교란 요인의 문제는, 대부분의 큰 충격들을 식별할 때, 편향 (bias) 문제가 생겨 우리가 파악하고자 하는 것들 (인과관계, 상관관계 등)을 제대로 판별할 수 없다는 데 있다. 그렇기 때문에 충격을 최대한 편향이 없이, 좋은 데이터와 모델을 가지고 식별해 내는 것이 중요하고 경제학자들의 큰 과제이다.

 

경제학에서 학자들이 그렇게 중요하게 생각하는 것이 “Endogeneity (내생성)” 문제인데 이는 식별과 궁극적으로 맞닿아 있다. 이를 위해 필요한 것이 “Causal Effect”를 잘 찾아내고 정의하는 것이다. 각 분야마다 어떤 것을 식별해 내는지가 중요한데, 거시경제학에서 중요한 것은 “Shock(충격)”을 식별해 내는 것이다. 충격 식별이라는 것은 여러가지 교란되는 요소에서 거시경제 충격만 (통제해서) 분리해 내고 , 이에 대한 영향력을 추정해 가는 것이다.