[ Kevin D. Hoover (2012), “Economic Theory and Causal Inference”, in Uskali Mäki (ed.)(2012), Philosophy of Economics: Handbook of the Philosophy of Science 13 (North Holland), pp. 89-113. ]
1. Reductionist and Structuralist Accounts of Causality
2. Structural Estimation and Causality
3. The Assault on Macroeconometric Models
4. Inferring Causes from Interventions
5. Graph-Theoretic Accounts of Causal Structure
6. A Synthetic Program for Uncovering the Causal Structure of VARs
1. Reductionist and Structuralist Accounts of Causality
89
경제학에서의 인과적 지식의 효용을 포착한 것은 흄
"우리는 원인을 어떤 대상으로 정의할 수 있을 것이다. [...] 첫 번째 것이 없었다면 두 번째 것이 절대로 존재할 수 없는"
반-사실적 분석
89
두 가지 질문
(1) 대상 안에서의 원인들은 정확히 무엇인가?
(2) 우리가 경험으로부터 원인들을 어떻게 추론할 수 있는가?
흄의 답변
질문(1)에 대하여
원인과 결과의 공간적 연속성, 결과에 앞서 원인의 시간적 선점, 원인과 결과 사이의 필연적 연결
질문(2)에 대하여
공간적 연속성과 시간적 선점은 경험에 의한 것이지만, 필연적 연결에 대응하는 경험은 없음
90
흄 이후, 인과성 분석에서 주된 전략은 환원적
패트릭 수피즈, 인과성에 대한 확률적 분석
90
이러한 접근은 성공적이지 못함
예) 기압계와 폭풍
91
또 다른 제안
환원 전략은 포기하고 인과성을 원초적 범주로 받아들이는 것
이러한 접근에서는 인과성의 존재론을 인과적 추론의 조건과 구분함.
카트라이트(1989)
이러한 접근은 우리가 결코 인과적 순환에서 벗어날 수 없음을 함축함.
특정한 원인들에 대해 아는 것은, 또다른 원인들의 사전 지식을 요구한다는 것.
우드워드(2003)
인과성에 대한 "조작가능성" 설명
A에 대한 개입이 B를 바꾸는 데 사용될 수 있다면, 그 관계는 인과적
그러나 조작이나 개입 개념은 사실에 관한 것이 아니라 인간화된 것. 왜냐하면 인간 행위자가 있느냐 없느냐에 따라 발생할 수 있는 변수와 독립적으로 정의될 수 있기 때문임.
91
조작가능성 설명에서 인과적 지식은 변수들 간의 반-사실적 의존성의 구조에 관한 지식
펄(2000)과 후버(2001)과 관련
후버는 조작가능성 설명에 관한 구조적 설명이라는 용어를 선호함
91
구조적 설명은 특히 경제학에 적합해 보임
흄의 문제를 재포착
추론에 관한 문제(어떻게 우리는 원인을 분리하거나 구조를 확인하는가?)
반-사실성에 관한 문제(어떻게 우리는 관찰하지 않은 결과들을 추론하는 데 인과적 구조에 관한 지식을 사용하는가?)
91-92
밀
92
후버는 인식론적, 추론적 문제와 존재론적, 반-사실적 문제를 배경으로 경제학에서의 인과성에 대한 네 가지 접근
네 가지 접근은 다르지만, 겹치기도 하고 때때로 보완적임
1) 코울스 위원회(Cowles Commission)에 함축된 인과 경로 개념
2) 그랜저-인과성
3) 구조적 설명(추론 도구로서 개입 하에서 불변량에 호소하는 인과성의 구조적 설명)
4) 그래프-이론적 접근(Pearl(2000), Glymour, Spirtes, and Scheins (2000))
2. Structural Estimation and Causality
92-93
하벨모
93
코울스 위원회는 첫 번째 접근
문제는 변수들의 진짜 인과적 연결의 강도를 어떻게 식별하고 측정하느냐는 것
화폐량(m)은 GDP(y)에 의존하고 GDP는 화폐량에 의존한다는 것을 다음과 같이 표현
(1) m = αy + εₘ
(2) y = βm + ε,
여기서 변수들은 자연적 변수들(natural variables)의 로그로 생각되어야 하고, εₘ와 ε는 비-규칙적이고 설명될 수 없는 요소들을 가리키는 오차항
하벨모에 따르면, 코울스 위원회 프로그램이 주장하는 것은, 어떤 모형이 구조적이라면, 오차항들은 확률 분산을 따를 것이고 표준적인 통계 도구들을 사용하여 분석될 수 있다는 것
그리고 그 구조적 모형이 완벽하다면, 오차항들은 각자 독립적일 것
코울스 위원회 견해의 문제는 우리가 파라미터들의 값이나 오차항들의 속성을 모른다는 것
y와 m에 대한 데이터가 주어졌을 때, 우리는 알지 못하는 값을 추론할 수 있는가?
대답은 아니라는 것
94
r은 이자율, p는 가격 수준
여기서 y와 m은 내생 변수, r와 p는 외생 변수
파라미터들의 값은 외생 변수들에 관한 내생 변수들의 회귀로부터 추론할 수 있음.
95
코울스 위원휘 접근은 두드러지게 반-경험적인 방식으로 경제 이론에 특권을 부여함.
인과적 강도를 측정하는 전략은...
그러한 가정은 시험되지 않았을 뿐 아니라 시험될 수도 없는 것
3. The Assault on Macroeconometric Models
96-97
인과적 강도의 추론에 대한 인식론적 문제는 인과적 구조의 반-사실적 사용의 기반을 위협함.
거시계량경제학 모형은 대개 정책 분석을 위한 것
파라미터값에 대한 지식 없이 정책 분석은 가능하지 않음.
...
코울스 위원회 프로그램이 선험적 이론이지만 이것은 문제가 아니었는데, 왜냐하면 카트라이트가 말했듯 경제학이 다른 사회과학과 구분되는 것은 "경제학은 이론을 가진 학문"이라는 것(Cartwright 1989, p. 14)
97
틴 베르헌의 구조적 계량경제학 모형은 1930년대 시작
1950년대 클라인을 거쳐 거시경제학적 집계 자료 모형이 그들의 상호작용에 관한 상식적 가정을 반영함.
깊은 경제 이론은 대체로 개별 행위자의 결정 문제를 가리킴. - 이는 미시경제학적이었음.
케인즈의 일반 이론(1936)조차도 소비 함수나 화폐수요 함수 같은 개별 행위를 합계 관계의 기반으로 가리킴.
97
미시적 기초 문제에 대한 클라인의 다리는 레온티에프의 것보다 더 빠르게 발전했음.
97
레온티에프의 다리
로버트 루카스
루카스의 두 가지 가정
100
새로운 고전적 접근은 코울스 위원회 틀에서의 인과적 분석이 지지하고자 한 반-사실적 분석의 기반을 완전히 약화시킴.
1970년대 말까지, 거시모형은 정반대 극단으로부터 위협받음.
크리스토퍼 심즈
거시경제적 데이터의 비-구조적 특성, 소위 VAR
(17)
(18)
(19)
이러한 방정식들은 축약된 형식으로 이해되어야 함.
상관계수는 구조적이지 않고, 오차항은 일반적으로 독립적이지 않음.
각 변수의 단일 시차 값(single lagged value)은 보여지는 반면, 일반적으로 이러한 시차들은 더 긴 (가능한 무한히) 더 긴 시차 값의 집합을 나타내는 것으로 보아야 함.
100
인과 경로에 대한 코울스 위원회 분석은 VAR 모형 사용자에게 사용가능하지 않음.
그러나 VAR 분석은 더 오래된 시계열 통계의 전통으로부터 성장함.
심즈[1972]는 그랜저의 접근[1969]을 소개함.
그랜저의 개념은 시간적(원인은 결과에 선행해야만 함)이고 정보적(A가 B를 예측할 때 유용한 점증 정보를 가져온다면 A는 B를 일으킨다)임.
예) (17)에서, Π2의 m의 측정이 통계적으로 유의미하지 않다면, m은 y를 그랜저-인과하지 않는다.
100
그랜저-인과성은 추론 문제에 시달리지 않음. (17)-(19) 같은 체계들은 쉽게 측정되고 통계적 시험도 단순하기 때문.
그러나 이는 반-사실적 문제에 도움이 안 됨.
100-101
그랜저-인과성이 반-사실적 통제에 필수적이지 않다는 것
101
그랜저-인과성은 실제 반-사실적 통제에서 충분하지 않을 수 있음.
다른 모든 조건이 동일하다면 통화량이 많거나 화폐 수요가 낮을 수록 가격 수준도 높다고 가정하자.
더 나아가, 사람들이 인플레이션에 참여한다면(즉, 현재보다 미래에 가격이 더 높을 것이라면) 화폐 수요가 줄어들 것이라고 가정하자.
통화량이 미래에 늘어날 것임을 사람들이 안다면, 가격은 미래에 올라갈 것이고, 따라서 인플레이션은 더 높아지고 화폐 수요는 현재 더 낮아질 것임.
이 경우, 고정된 화폐 공급이 더 낮은 화폐 수요를 앞섦에 따라 가격은 현재보다 다소 올라갈 것
이제 사람들이 미래의 화폐 경로를 계량경제학자들보다 더 잘 예측한다면, 계량경제학자들은 가격이 미럐의 통화량을 예측하는 데 도움이 된다는 것을 발견하게 될 것임.
이 경우, 가설에 의하여 화폐가 구조적으로 가격을 일으킨다고 하더라도, 가격은 화폐를 그랜저-인과함.
101
101
101-102
경제학자들은 그랜저-인과성과 VAR을 꾸리기(?) 어렵다고 생각함.
왜냐하면 경제학자들이 반-사실적 분석을 포기할 준비가 되어 있지 않기 때문임.
VAR 프로그램은 비-구조적 극단에서 시작했음.
이는 최소한의 반-사실적 분석을 허용하기 위해 점진적으로 구조를 추가함.
VAR의 핵심 특징은 모든 변수들이 내생적으로 모델링한 것
그러나 (17)-(19)에서의 스톡은 상호관련됨.
102-103
구조적 VAR은 경험적 거시경제학에서 주도적인 도구가 됨
그러나 SVAR은 신-고전학파 분석과의 쉽지 않은 관계를 나타냄.
루카스 비판이 옳다면, SVAR의 상관계수는 경제 정책에서
103
103
(9)-(13)에서 보이는 신-고전학파 모형의 예는
반-사실적 분석은 어떠한 구조를 요구하며, SVAR은 이를 충분히 제공하지 않음.
이는 5절에서 다시 다룰 것
4. Inferring Causes from Interventions
5. Graph-Theoretic Accounts of Causal Structure
104
지난 20년 간 그래프 이론에 기반한 인과적 구조에 대한 새로운 분석 [Spirtes et al. 2000; Pearl 2000]
이러한 진보는 경제학에 영향을 거의 미치지 않았으나, 불변량 접근에 대한 한계를 극복하는 데 도움이 될 것으로 보임.
6. A Synthetic Program for Uncovering the Causal Structure of VARs
(2021.07.28.)
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