[행동경제학] Thaler and Sunstein (2021), Ch 8 “#Sludge” 요약 정리 (미완성)

[ Richard Thaler and Cass R. Sunstein (2021), Nudge: The Final Edition (Penguin Books).

리처드 탈러, 캐스 선스타인, 「8장. #슬러지」, 『넛지: 파이널 에디션』, 이경식 옮김, 최정규 감수 (리더스북, 2022). ]

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8.1. 우리를 불편하게 만드는 것들

8.2. 감추어진 속성들

8.3. 우리에겐 쓸데없는 절차가 너무도 많다

8.4. 대학 입시 과정의 슬러지

8.5. 정부가 만들거나 없애는 슬러지

8.6. 공항에서의 슬러지

8.7. 온라인 세상의 슬러지

8.8. 세금, 세금, 세금

8.9. 한 번에 한 걸음씩 슬러지 줄이기

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218-

저자들의 논지의 핵심은 넛지와 행동과학은 선과 악, 어느 쪽으로도 사용될 수 있고, 그렇게 사용되어 왔다는 것

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219-

- 슬러지(Sludge): 사람들이 원하는 바람직한 결과를 얻기 어렵게 만드는 선택 설계의 어떤 측면

- 몇몇 선택 설계는 의도적으로 슬러지를 끼워넣어 목표 달성 과정이 매끄럽지 않도록 마찰을 일으킴.

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8.1. 우리를 불편하게 만드는 것들

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222

탈러가 『행동경제학』(Misbehaving)을 출판했을 때 런던의 권위 있는 신문사가

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8.2. 감추어진 속성들

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- 면도기 회사 질레트를 설립한 킹 질레트(King C. Gillette)는 면도기를 공짜로 나누어주고 면도날을 팔아 돈을 버는 전략을 창안했다고 함.

- 잉크젯 프린터 시장에서 벌이는 전략은 프린터를 싸게 팔고 잉크로 돈을 버는 것

- 문제는 소비자의 복지라는 관점에서 볼 때 프린터를 사용할 때 실제로 드는 비용이 얼마인지 알기 어려울 수 있다는 점

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8.3. 우리에겐 쓸데없는 절차가 너무도 많다

8.4. 대학 입시 과정의 슬러지

8.5. 정부가 만들거나 없애는 슬러지

8.6. 공항에서의 슬러지

8.7. 온라인 세상의 슬러지

8.8. 세금, 세금, 세금

8.9. 한 번에 한 걸음씩 슬러지 줄이기

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(2026.05.19.)

[경제학] Canova and Sala (2009), “Back to square one: Identification issues in DSGE models” 요약 정리 (미완성)

[ Fabio Canova and Luca Sala (2009), “Back to square one: Identification issues in DSGE models”, Journal of Monetary Economics, 56(4): 431-449. ]

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1. Introduction

2. A few definitions and an example

2.1. The role of the objective function

2.2. The mappings from the structural parameters to the sample objective function

2.3. The problems

2.4. Two common but problematic solutions

2.5. Summary and remedies

3. Population identification issues in a prototype DSGE model

3.1. The model

3.2. Some graphical evidence

3.3. The size of the weak identification region

3.4. Summary

4. Identification and the sample objective function

4.1. The results

4.2. Are there alternatives?

4.3. Conclusion

5. Detecting the source of the problems

5.1. Theoretical considerations

5.2. Practical issues

5.3. An application

6. Conclusions and practical suggestions

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1. Introduction

2. A few definitions and an example

2.1. The role of the objective function

2.2. The mappings from the structural parameters to the sample objective function

2.3. The problems

2.4. Two common but problematic solutions

2.5. Summary and remedies

3. Population identification issues in a prototype DSGE model

3.1. The model

3.2. Some graphical evidence

3.3. The size of the weak identification region

3.4. Summary

4. Identification and the sample objective function

4.1. The results

4.2. Are there alternatives?

4.3. Conclusion

5. Detecting the source of the problems

5.1. Theoretical considerations

5.2. Practical issues

5.3. An application

6. Conclusions and practical suggestions

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(2024.06.09.)