전원주택을 처음 구입하는 사람들의 과욕

예전에 박재희 박사가 EBS에서 손자병법 강의할 때 한국인과 중국인이 처음 사업할 때 어떻게 다른지 이야기한 적이 있다. 사업 자금이 1억 원 있으면 중국인은 그 돈을 3등분하여 세 번 사업한다고 한다. 처음 사업하면 무조건 망하게 되어 있으니 사업 자금을 몽땅 붓지 않는 것이다. 그러면 세 번 다 망하면 어떻게 되는가? 아무리 멍청해도 같은 사업을 세 번 연속 말아먹기는 힘들다고 한다. 반면, 한국인은 1억 원으로 사무실 얻고 자동차를 뽑은 다음 1억 원을 대출받아서 결국 2억 원을 날린다고 한다. 사업 자금을 1억 원이라고 한 데서 알 수 있듯이 약 20년 전에 했던 이야기다.

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그러한 유머가 정말 근거가 있는지 모르겠는데, 실제로 한국 사람들은 처음 전원주택을 구입할 때도 돈이 좀 있으면 일단 큰 집을 사려고 한다고 들었다. 공사업자 아저씨한테 들은 이야기인데, 태어나서 전원주택에 살아본 적도 없는 사람들이 500평이나 700평대 주택을 사겠다고 하는 경우가 종종 있다고 한다. 그러면 그 아저씨는 구매자에게 150평대면 충분하다면서 사는 것을 말리는데, 그 말을 듣지 않고 덥석 집을 산 사람들은 1-2년 만에 그 집을 다시 팔아버린다고 한다.

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모든 단독주택들과 마찬가지로, 전원주택을 사면 집수리는 집주인 본인이 해야 한다. 툭 하면 뭐가 고장나는데 그 때마다 사람을 불러야 한다. 건물은 그렇다고 치자. 전원주택은 건물보다 대지가 훨씬 넓은데 이게 감당하기 어렵다.

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인간은 풀을 이기기 힘들어서 잔디를 깔아놓는다. 그런데 잔디는 안 자라나? 풀만큼 자라지 않을 뿐 충분히 잘 자란다. 미국 영화나 드라마에서 괜히 주말마다 잔디를 깎는 게 아니다. 그런데 잔디를 깔았다고 풀은 안 자라나? 풀도 잘 자란다. 잔디만 있으면 휑하니까 나무도 심는다. 나무도 잘 자란다. 나무에 따라 다르지만, 관목이 아닌 이상 손 놓고 있으면 <어린 왕자>에 나오는 바오밥나무처럼은 아니더라도 감당하기 어렵게 자랄 수도 있다. 가지치기를 위해 사람을 부를 정도의 가치를 지닌 나무인가? 그것도 아니다. 조경수가 아니라 과실수를 샀다. 그런데 가지가 너무 잘 자란다. 내 손으로 나무를 잘라본다. 허리를 댕강 자른다. 나무는 안 자라는데 너무 보기 싫다. 과일도 잘 열리지 않는다. 그런데 그 사이에 잔디가 풀처럼 자라있고 집의 어딘가가 또 고장나 있다.

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그런데 심각한 문제가 하나 더 남았다. 500평대나 700평대 전원주택을 살 정도의 사람들은 집 살 때 꼭 200평대 밭도 같이 구입한다는 것이다. 밭에는 잔디도 없다. 풀이 거침없이 막 자란다. 먹으려고 심어놓은 것들이 풀한테 져서 사그라진다. 그 때 후회한다. ‘그 아저씨가 텃밭은 20평만 해도 충분하다고 했었는데...’ 하면서.

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(2025.03.05.)

[프라임 LEET] 2026학년도 대비 LEET 전국모의고사 안내

https://invite.kakao.com/tc/NVNEFmM9U1

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올해 7/20 리트 응시자분들을 위한 단체 채팅방입니다.

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리트 언어이해, 추리논증 관련 읽을 만한 논문 등을 게재하고, 6/1부터 매일 세 문제씩 푸는 모형추리(기출이 아닌 모의고사)를 업로드하며 신간 출간 등 공지를 하는 단체 채팅방입니다.

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가급적 올해 리트 응시자분들이 신청해 주시면 좋겠습니다. 많은 관심과 참여 바랍니다.

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https://invite.kakao.com/tc/NVNEFmM9U1

[사회과학 방법론] Kaplan (2009), Ch 10 “Epilogue: Toward a New Approach to the Practice of Structural Equation Modeling” 요약 정리 (미완성)

[ David Kaplan (2009), Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions, 2nd Edition (SAGE Publications), pp. 207-231. ]

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10.1 Revisiting the Conventional Approach to Structural Equation Modeling

10.2 The Conventional Approach to Econometric Practice

10.3 The Probabilistic Reduction Approach

10.4 Elements of the Probabilistic Reduction Approach

10.5 Structural Equation Modeling and Causal Inference

10.6 The Counterfactual Theory of Causation

10.7 A Manipulationist Account of Causation Within Structural Equation Modeling

10.8 Conclusion

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207-208

- 이 책의 목적

구조 방정식 모델링의 토대들에 대한 이해를 제공하기

사회적 실재 관련 등등

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208

- 이 장의 목적

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208

- 이 장의 구성

2절:

3절: 교과서

4절: 스파노스의 대안적

5절:

8절: 요약

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10.1 Revisiting the Conventional Approach to Structural Equation Modeling

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210

구조 방정식 모델링에 대한 합의된 접근은 다섯 단계

(1) 모형은 이론의 예화

(2) 측정은 수집됨

(3) 모형은 측정됨

(4) 모형은 대체로 수정됨

(5) 모형의 결과들은 원래의 질문으로 돌아감

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Pagan (1984)

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10.2 The Conventional Approach to Econometric Practice

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211

하벨모의 접근의 핵심 측면은

식별, 측정, 가설 검정

하벨모 분산

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211

하벨모의 기여의 두 번째 측면

통계적 적합성

피셔

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211

세 번째 측면

데이터 마이닝

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211

네 번째 측면

오차항

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10.2.1 Components of the Textbook Approach to Econometrics

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211-212

스파노스: 하벨모에 대한 주의깊지 않은 독해의 결과가 계량경제학의 “교과서” 관습

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212

교과서 관습에 관한 비판은 실험적 설계 추론을 춘추하게 관찰적인 데이터에 적용할 때의 타당성에 초점을 맞추었음.

스파노스...

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10.3 The Probabilistic Reduction Approach

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212

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10.3.1 The Historical Background of the Probabilistic Reduction Approach

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10.4 Elements of the Probabilistic Reduction Approach

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10.4.1 The Data-Generating Process

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10.4.2 The Theoretical Model

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10.4.3 The Estimable Model

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10.4.4 The Statistical Model

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10.4.5 The Empirical Social Science Model

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10.4.6 Recap: Modeling Steps Using the Probabilistic Reduction Approach

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10.5 Structural Equation Modeling and Causal Inference

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10.6 The Counterfactual Theory of Causation

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222

인과에 관한 반-사실적 이론은 확률적 환원에 논리적 overlay를 제공하고, 구조 방정식 모델링 안에서 인과의 복잡한 연구를 이끌 수 있음.

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222

이 절에서 다루지 않는 것

structural view of causation (e.g., Heckman, 2005) versus those holding a treatment effects view of causation (e.g., Holland, 1986)

이 절에서 다루는 것

특정한 인과 이론

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10.6.1 Mackie and the INUS Condition for Causation

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222

카플란은 The Cement of the Universe에서 Mackie (1980)에 초점

메키의 생각을 계량경제학적 틀에서 응용한 Hoover’s (1990, 2001)

반-사실적 이론의 확장 by Woodward (2003)

카플란은 반-사실적 명제에 대한 이러한 연구가 구조 방정식 모델링에 적합한 인과 추론에 대한 더 미묘한 접근 방식의 토대를 마련했다고 주장함.

Lewis (1973).

최근의 연구 중 뛰어난 것은 Morgan and Winship (2007)

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222-224

맥키 요약

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10.6.2 Causal Inference and Counterfacturals in Econometrics

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224

Mackie’s (1980) 인과에 대한 INUS 조건을 계량경제학에서 종합한 것이 Hoover (1990)

후버의 본질적 핵심은, 인과적 추론은 논리적 문제이지만 통계 모형에서 그 해를 찾는 것은 논리적 문제가 아니라는 것

형이상학적 내용

경제 정책의 성공이나 실패는 인과의 논리적 이해에 달려있음.

이 장의 핵심 논제는 인과에 대한 그러한 논리적 이해는 구조 방정식 모델링을 사용하는 다른 사회과학과 행동과학에서의 엄격한 연구와 동등하게 본질적이라는 것

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224

매키의 분석을 따라, 후버는 원인이 필요충분조건이라는 요건이 너무 강하지만 필요조건은 모든 결과가 어떠한 원인을 가져야만 한다는 의미에서 핵심적이라고 제안함.

후버는 INUS 인과가 특히 경제학자들에게 매력적이라고 봄.

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224-225

후버는 인과망을 그 문제의 standing conditions로 봄

문제의 “경계 조건”

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225

그러나 인과 망은 특정한 문제의 standing conditions 이상임.

선형 통계 모형들은 일반적으로 오차항에 관한 것임.

오차항을 이 논의에 도입하는 것은 매키의 개념을 사회과학과 행동과학이 직면하는 미결정적인 문제와 유관하게 함.

그러나, 후버에 따르면, 이것은 오차항이 인과 장에 관한 매키의 개념의 구성요소일 때만 가능함.

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225

후버는 인과 장 개념이 미결정성 문제와 유관한 매키의 발상으로 확장되어야만 한다고 논증함.

인과 과정의 특정한 모수들은 상수가 아님.

인과적 물음에 관한 모수들이 정말로 상수라면, 그 모수들은 인과 장에 들어갈 수 있으나, 사실상 모수들은 변수임

후버의 분석에서 그 모수들은 그 문제의 경계 조건의 일부분임.

후버는 대부분의 간섭들이 특정한 상수인 경계조건들에서 정의된다고 논증함. -- 간섭들이 경제학의 영역 밖에 있더라도

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225

모수 말고도, 직접적인 관심사는 아니지만 인과 장의 일부분인 변수들도 있음.

후버의 분석에 따르면, 오차항은 문제로부터 생략된 변수들을 포함하며 인과 장에서 “압수됨”

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225

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10.7 A Manipulationist Account of Causation Within Structural Equation Modeling

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10.7.1 Invariance and Modularity

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10.7.2 Observationally Equivalent Models]

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10.7.3 Pearl’s Interventional Interpretation of Structural Equation Modeling

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10.8 Conclusion

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230

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(2025.03.22.)