Boehlke, J., & Osińska, M. (2016). Examples of Experiments in Macroeconomics. Springer Proceedings in Business and Economics, 57–71.의 내용을 기반으로 했습니다
5.1 거시경제학에서의 실험
- 최근 수십 년간 관찰된 행동 경제학의 발전은 경제학자들이 심리학을 응용하게 했으며 이는 미시경제 수준뿐 아니라 거시경제학에서의 관리 과정에 대한 지식 기반을 강화하는 데에도 기여
- 인지 경제학의 가장 큰 성과는 거시경제 연구 분야에서 관찰
- 케인스 이론이 만들어진 이후로, 거시적 차원에서 인간 행동의 다양성의 정확성에 관한 논제는 개별 행동을 지배하는 규칙과는 다르다는 점이 일반적으로 받아들여지고 있습니다.
- 이에 최근 몇 년간 거시경제 심리학과 실험 경제학의 기반에서 거시적 분석과 미시적 분석을 연결하려는 시도가 이루어짐
- 티츠카(Tyszka)가 정의한 바에 따르면 거시경제 실험의 주요 목적은 실제 개인이나 집단의 선택보다는 추상적 경제 이론을 시험 (Tyszka 2004, 31).
- 주요 실험 그룹은 자연 실험이며, 이는 실제 시장 조건에서 이루어지며 연구 대상인 개인들로 진행
- 거시경제 실험은 주로 경제 이론의 인지적 능력을 결정하는 데 기여하며, 이는 이론의 기반에서 형성된 가정으로부터의 예측을 견딜 수 있는 저항력으로 이해
5.2 거시경제학에서의 자연 실험 사례
거시경제학에서 자연 실험은 일반적으로 이론의 가정을 검증하고, 경제 모델의 매개변수를 정량화하며, 관찰된 거시경제 요인의 원인이 되는 메커니즘을 식별하는 데 사용 (Fuchs-Schündeln과 Hassan, 2015).
따라서 거시경제 실험은 인지 도구로 사용되며, 경제 이론의 논리적 완전성을 검증하는 방법은 아닙니다.
거시경제학에서 자연 실험의 사례
- 자레스키에비츠(Zaleskiewicz, 2011)가 설명한 궁극적 게임과 독재자 게임을 통해 본 다문화적 정의 해석,
- 베르그스트라와 드 레우(Bergstra와 de Leeuw, 2013) 및 스미스(Smith, 2013)가 논의한 비트코인 사례와 그레셤 법칙을 통한 화폐 순환과 안정성 반영,
- 아제모글루(Acemoglu 외, 2003)가 논의한 전후 기간 동안 가나와 아르헨티나의 사례를 통해 본 제도적 질서와 거시경제 정책이 경제 성과에 미치는 영향,
- 페데르센과 피틀리코바(Pedersen와 Pytlikova, 2008)가 논의하고 이 장에서 중앙 및 동유럽 국가의 실업률 분석으로 확장된 2004년 EU 확장 이후의 중앙 및 동유럽 국가에서의 이주 흐름,
- 2007-2013년에 실행된 동부 폴란드 개발을 위한 운영 프로그램을 기반으로 한 지역 발전 사례.
이 사례들은 거시경제학에서 자연 실험이 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다.
5.2.1 다양한 국가에서의 사회적 정의: 최후통첩 게임과 독재자 게임
거시경제학 실험 중 하나로, 사회 정의에 대한 문화적(즉, 제도적) 요인이 국가마다 어떻게 다르게 해석되는지 식별하고 비교하기 위해 사용된 사례가 최후통첩 게임임
최후통첩게임(ultimaitum game)
- 이 게임은 W. Guth, R. Schmittberger 및 B. Schwarze에 의해 설계되었으며 두 명의 참가자가 참여하는 게임으로, 첫 번째 참가자(A)는 일정 금액을 가지고 이를 본인과 다른 익명의 참가자(B) 사이에 본인이 정한 비율로 분배해야 합니다. 익명의 참가자(B)는 A가 할당한 금액을 수락할 수도 있고, 그럴 경우 양쪽 모두 제안된 금액을 받게 되며, 거절할 수도 있는데 이 경우 양쪽 모두 아무것도 받지 못함
이 실험은 두 참가자의 행동이 개별적으로 효용을 극대화하는 모델에 따르지 않으며, 대신 공정한 분배를 실현하려는 경향이 있음을 보여줌.
최후통첩 게임은 다양한 국가에서의 참가자들이 공정한 분배를 추구하는 행동이 안정적인지를 알아보기 위해 사용.
- 예를 들어, 로스(Roth)의 연구에 따르면 미국, 일본, 이스라엘, 슬로베니아 등의 국가에서 최후통첩 게임 참가자의 행동은 높은 수준의 일관성을 보임
- A 참가자들이 제안한 금액의 범위는 이스라엘과 일본에서 초기 금액의 40%, 슬로베니아와 미국에서는 50%
- 거절 비율은 일본이 가장 높았으며(29%), 그 뒤를 미국과 이스라엘(28%)이 따랐고, 슬로베니아(22%)가 가장 낮음
- 이 결과는 공정한 분배에 대한 추구가 사람이 속한 문화보다는 인간 본성에 더 큰 영향을 받는다는 결론을 뒷받침
한편, 자레스키에비츠(Zaleskiewicz, 2011)의 연구에 따르면 최후통첩 게임의 변형인 독재자 게임(참가자 B가 A의 분배를 거부할 수 없는 점이 차이점)에서 사회 정의와 공정한 분배에 대한 개념은 문화적으로 영향을 받는 것으로 나타남 이러한 결론은 신제도경제학의 연구 결과와도 일치
5.2.2 비트코인: 새로운 화폐
최후통첩 게임과 독재자 게임은 비트코인이라는 전자화폐에 대한 실험에서도 유용하게 사용
잘 알려진 이 화폐는 기술적 정보화폐의 예로 정의되며, 종종 더욱 극단적으로 "순수 정보화폐"로 분류(Bergstra와 de Leeuw, 2013). Bergstra와 de Leeuw는 비트코인의 이러한 개념을 바탕으로 실험을 진행
비트코인을 소프트웨어 개발 프로젝트로서의 실험적 성격과 비즈니스적 유용성 측면에서 강조합니다. 비트코인은 전통적인 화폐 당국에 의해 통제되지 않으며, 모든 소프트웨어 문제는 비트코인 커뮤니티에 의해 해결되고, 커뮤니티는 자체적인 권력 구조를 통해 비트코인 네트워크를 유지
비트코인을 정보화폐의 예로서 분석할 때 가장 중요한 경제적 질문은 비트코인의 기능성과 지속 가능성입니다. 최후통첩 게임과 독재자 게임을 기반으로 한 실험은 비트코인과 전통적인 화폐에 대한 참가자들의 선호를 파악할 수 있는 정보의 원천이 될 수 있으며, 이 게임의 결과는 비트코인의 붕괴 또는 채택 시나리오를 예측하는 데에도 활용됩니다. 참가자들의 행동은 비트코인에 대한 외부 가치 평가에 따라 달라짐
참가자들이 완전한 합리성(효용 극대화)을 가정하고, 외부 가치가 중요한 요소라고 할 때, 외부 가치가 0 유로로 평가되는 순간 비트코인은 유로로 대체될 가능성이 있습니다. Bergstra와 de Leeuw의 실험에서 비트코인의 외부 평가 가치는 50유로로 측정되었습니다.
5.2.3 그레셤의 법칙
앞서 언급한 비트코인 사례는 좀 더 일반적인 방식으로도 접근할 수 있습니다. 스미스(Smith, 2013)는 이를 통해 그레셤의 법칙을 실험적 시장의 예로 분석했으며, 이론적 쿠르노–내쉬 균형이 실제 운영 결과와 일치하지 않는다는 점을 지적
- 두 통화의 특성 비교:
- 통화 A: 본질적 가치를 지닌 통화 (예: 비트코인 등 자산 기반 통화)
- 통화 B: 법정화폐로, 본질적 가치는 없으나 정부가 발행하고 신뢰에 의해 가치가 유지됨
- 이론적 예측:
- 그레셤의 법칙에 따라 본질적 가치를 지닌 통화 A가 주요 교환 수단이 되고, 통화 B는 밀려나게 됨
- 모든 경제 주체가 합리적이라면 B를 피하고 A를 선택함
- 실험적 시장 결과:
- 조건 1: A와 B 모두 사용 가능할 경우, 이론적 모델과 실제 행동 모델이 일치
- 조건 2: 초기 상태에서 B가 유일한 교환 수단으로 사용될 경우
- 경제 주체들은 B에 대한 신뢰와 과거 경험을 통해 계속 B를 사용
- B가 계속 지배적인 위치를 유지함
- 공공 부문에 의한 위험:
- 실물 경제 붕괴는 공공 부문이 실질적 가치가 없는 허위 화폐를 발행하여 민간 자산을 취득할 때 발생
5.2.4 제도적 질서와 경제적 성과
Acemoglu 외 연구진은 제도적 질서가 경제적 성과에 미치는 원인적 효과를 분석 (Acemoglu 외, 2003).
Acemoglu 외 연구진은 역사적으로 결정된 제도의 구성 요소를 분석하기 위해 유럽 식민지 개척자들이 높은 사망률에 직면했던 식민지 시절의 자료를 이용하여 높은 사망률 지역에서는 착취적 제도가 채택되었고, 정착지에서는 사유재산 보호와 투자를 장려하는 제도를 구축하는 경향존재.
( 정부 소비의 평균 규모, 인플레이션, 실질 환율 평가라는 세 가지 거시경제 정책 지표를 사용)
5.2.5 외부 충격과 저소득 국가의 경제 성과
- Raddatz는 저소득 국가의 산출 및 소득에 미치는 외부 충격의 영향을 정량화하고, 대내적 요인도 고려하여 대규모 주기적 변동을 설명할 수 있는 능력을 평가(Raddatz, 2007). (외부 충격에는 교역 조건 변화, 자연재해, 국제 경제의 변동성, 국제 이자율 및 원조 흐름 변화 등이 포함)
- 실험 결과, 외부 충격은 저소득 경제의 GDP 변동성에 작은 영향을 미치지만 경제적으로는 의미 있으며 외부 충격은 전체 변동성의 약 11%를 설명할 수 있으며, 나머지 89%는 내생적 충격과 연관이 있음을 시사
Raddatz는 다음과 같은 결과를 도출
- 1표준편차의 긍정적 충격(고소득 국가의 1인당 GDP 증가, 상품 가격 상승 또는 원조 흐름 증대)은 저소득 국가의 1인당 GDP를 약 1% 증가시켰으며 기후 재난(홍수, 가뭄, 극심한 기온 및 폭풍)과 인도주의적 재난(기근과 전염병)은 각각 2%와 4%의 1인당 GDP 감소를 초래
- 실질 이자율 충격과 지질 재난은 실질 경제 활동에 유의미한 영향을 미치지 않았
- 외부 충격 중 상품 가격 변화가 변동의 가장 큰 원인(11% 중 37%)이었고, 원조 충격(25%), 기후 재난(14%), 인도주의적 위기(12%), 고소득 국가의 GDP 변동(10%)과 국제 이자율(3%)이 그 뒤를 이음
5.2.6 2004년 이후 중앙 및 동유럽 국가(Central and Eastern European Countries, CEEC)에서의 이주 흐름
eu의 동유럽 확대로 인해 EU 전역의 노동 시장이 개방되었고, 새로운 회원국에서 서유럽과 북유럽으로의 대규모 이주 흐름이 발생
- 2004년과 2008년 사이의 절대적인 실업률 차이는 EU15 국가에서는 1.1%였지만, 폴란드에서는 거의 12% 포인트로 더욱 큰 감소 폭 보임
- 두 번째로 큰 실업률 감소는 슬로바키아에서 8.8% 포인트로 나타났으며, 체코에서는 거의 4% 포인트 감소.
- 헝가리만이 이 기간 동안 실업률이 1.7% 포인트 증가한 것으로 나타남
물론 공식 데이터이긴 하지만, 외국에서 일하면서 노동청에 등록하는 절차로 인해 편향이 있을 수 있음
이는 특히 폴란드에서 흔한 사례였기 때문에, 이 기간 동안 "순수한" 실업률을 평가하는 작업이 어려웠음
EU 확장이 실업률 지표에 긍정적인 영향을 미친 주요 요인
- EU 자금으로 지원된 투자 증가를 포함한 투자 증대,
- 외국 무역 증가로 인한 신흥 회원국의 경제 개발에 긍정적인 유인 제공,
- 중앙 및 동유럽에서 구 EU와 유럽경제지역(EEA) 회원국으로의 노동 시장 개방과 이주 흐름.
EU의 국가들은 노동이민을 바로 받아들임 영국, 아일랜드, 스웨덴 등이 이에 해당하며, 그리스, 핀란드, 프랑스, 스페인, 포르투갈, 네덜란드, 룩셈부르크, 이탈리아, 아이슬란드는 2~3년의 전환 기간을 적용
오스트리아, 벨기에, 덴마크, 독일, 노르웨이 등 일부 국가들은 노동 시장을 제한적으로 개방하거나 특정 직종에 한해 조건부로 개방
2004년 5월 1일 이후 폴란드에서의 이주 흐름에 대한 연구다 (참고: Grabowska-Lusińska와 Okolski, 2008; Mioduszewska, 2008). 이들은 다양한 데이터 출처를 사용해 이주 흐름의 규모와 방향을 추정.
전반적으로 2004년 이후 폴란드인들은 주로 영국, 아일랜드, 네덜란드, 이탈리아, 스페인, 노르웨이로 이주했으며, 이 기간 동안 독일로의 이주 증가율은 감소
$ln(migijt)=β0+β1TreatCountry+β2PostTreatPeriod+β3(TreatCountry×PostTreatPeriod)+ϵijt$
Pedersen과 Pytlikova (2008)는 1985년에서 2007년까지 10개의 중앙 및 동유럽 국가(CEEC)에서 북유럽 5개국으로의 이주 흐름을 연구다. CEEC에서 북유럽 국가로의 이주가 주로 직업 관련 요인 때문이라고 가정하고, 북유럽 노동 시장의 특징을 설명이들은 기혼 여성의 참여율이 높고, 공공 부문이 큰 고용주 역할을 하며, 노조 가입률이 유럽 평균을 훨씬 상회하여 단체협약 적용 범위가 넓다는 점을 강조했습니다. 또한, 상대적으로 높은 최저임금과 소득 이력보다 보편적 권리에 초점을 맞춘 사회 보장 제도로 인해 임금 구조가 압축되어 있어 북유럽 국가들은 새로운 이주자들에게 매력적임
저자들은 실제 데이터 세트의 문제점과 이주 흐름 연구에서 추정치의 편향 가능성을 지적.
하지만 북유럽 국가들이 노동 시장을 전면 개방하거나 제한적으로 개방한 사실에 기반한 자연 실험이 이주 흐름 연구에 있어 흥미로운 기회를 제공했기 때문에, 이들은 "개방" 효과가 이주 흐름을 설명하는지 연구했습니다. 이를 위해 차이의 차이(Difference-in-Differences, DD) 추정기를 사용하여 다음과 같은 패널 데이터 경제 모형을 적용했습니다:
여기서 ln(migijt)는 시간 t에서 국가 i에서 국가 j로의 이주 흐름을 원천 국가 ii의 인구로 나눈 후 자연 로그를 취한 값
모델은 기본 형태였으며, 이후 1인당 GDP와 원천 국가와 이주 국가 간의 거리와 같은 경제적 변수들을 추가하여 확장 연구에서 총 이주 흐름과 순 이주 흐름을 적용
. 순 이주 흐름 변수는 netmigijt=stockijt−stockijt−1 \text{netmig}_{ijt} = \text{stock}_{ijt} - \text{stock}_{ijt-1}과 같이 정의되었으며,
- 이는 특정 국가 jj에 거주하는 원천 국가 ii 출신 외국인의 재고량 차이를 의미합니다.
- 차이의 차이 추정기를 사용한 결과:
- 첫 번째 동유럽 확장(EU 동쪽으로의 확장) 당시 스웨덴, 핀란드 및 아이슬란드의 노동 시장 개방이 이주에 미친 추정 효과는 통계적으로 유의하지 않았음.
- 2007년 EU 가입국(불가리아와 루마니아)으로의 개방 효과는 스웨덴과 핀란드의 노동 시장에서 총 이주 흐름과 순 이주 흐름 모델 모두에서 유의미하고 긍정적인 영향을 미침
- 이주 흐름 분석에 이어 CEEC 국가의 실업률 변화를 다음과 비교함:
- EU 노동 시장 개방의 세 가지 주요 시점
- 2004년 및 2006년: 체코, 에스토니아, 헝가리, 라트비아, 리투아니아, 폴란드, 슬로베니아, 슬로바키아
- 2007년: 불가리아와 루마니아
- EU25의 실업률과 비교하여 동적 패널 모형으로 추정
- EU 노동 시장 개방의 세 가지 주요 시점
- urit: 시점에서 국가의 실업률을 의미함.
- TreatCountry\text{TreatCountry}: EU 가입 이후 중앙 및 동유럽 국가들로 정의됨.
- 2004년 및 2006년 기준 국가: 체코, 에스토니아, 헝가리, 라트비아, 리투아니아, 폴란드, 슬로베니아, 슬로바키아.
- 2007년 기준 국가: 불가리아와 루마니아.
- 변수:
- 시기 정의: 2004–2014년, 2006–2014년, 2007–2014년.
- 실업률 변수 지연 적용:
- 실업률이 구직 중인 사람의 재고량을 반영하므로, 실업률 변수를 한 시점 늦춰 일자리를 찾지 못한 실업자 포함
- 차이의 차이(Difference-in-Differences) 추정기 결과 (표 5.1):
- 중앙 및 동유럽 국가들의 실업률 분석 결과:
- EU 확장 이후 세 기간 동안 실업률 유의미한 감소 확인 (β1\beta_1).
- 장기적 지속 효과는 발생하지 않음 (β2\beta_2).
- 중앙 및 동유럽 국가들의 실업률 분석 결과:
- 일시적인 효과의 원인:
- 2008년 유럽 경기 침체로 모든 유럽 국가의 노동 시장 상황 악화.
- 특히 발트 국가들은 2010년에 실업률 급증 (그림 5.1 참조).
- EU15 국가 그룹 평균 실업률:
- 2009년에 9% 초과.
- 2013년에는 11% 이상 기록.
5.2.7 지역 규모의 자연 실험: 동부 폴란드 개발
- 동부 폴란드 개발 프로그램 개요:
- 시행 기간: 2007–2013년
- 대상 지역: "동부 벽" 지역 (루벨스키 주, 포드카르파츠키 주, 포들라스키 주, 스비엥토크시스키 주, 바르민스코마주르스키 주)
- 자금 지원: 유럽 지역 개발 기금으로 22억 유로 이상
- 연구 방법:
- 동부 폴란드와 다른 지역(중앙, 남부, 북서부, 남서부, 북부)을 비교하여 효과 평가
- 비교 기간: 2004–2007년(경제 성장기) 및 2008–2012년(경제 불황기)
- 차이의 차이(Difference-in-Differences, DD) 추정기 적용
- 사용된 변수: 지역 1인당 GDP, 실업률, 투자액
- 분석 결과:
- 1인당 GDP와 실업률: 동부 폴란드 프로그램이 긍정적인 영향 미침
- 투자 수준: 중앙 및 남부 폴란드에 비해 상대적으로 낮음
- 원인:
- 동부 폴란드의 기업이 경제적으로 열악하여 투자 부족
- 동부 폴란드가 투자 유치에 매력적이지 않음
- EU 조화 정책이 동부 폴란드에 충분한 투자 유인을 제공하지 못함
- 폴란드의 비즈니스 지원 정책이 지역별로 차별화되지 않음
- 2008–2009년 경제 불황기에 투자 유인이 약화됨
- 원인:
- 관측 결과와 자연 실험 비교:
- 2004–2012년 동안 6개 지역의 실업률, 투자 규모, 지역 1인당 GDP 성장률을 설명하는 패널 데이터 모델 사용
- 고정 효과 추정기 적용, 지역 간 다양성 반영
- 투자 증가와 1인당 지역 GDP 성장이 동부 폴란드 실업률 감소에 기여함
- 실업률 수준에서는 중앙과 북부 지역만이 평균보다 낮고, 나머지 지역(동부 포함)은 평균보다 높음
- 동부 지역의 실업률: 폴란드 평균보다 1.17% 높음
- 동적 패널 모델 적용 결과:
- 잔차의 통계적 특성 개선(자기상관 없음)
- 투자 효과는 실질적으로 유의미하지 않으나, 이전 시점의 실업률 변수는 유의미
- 동부 폴란드의 DD 추정기 파라미터 ϕ\phi의 추정값: -0.001 (10% 유의 수준에서 유의미)
- 동부 폴란드 개발 프로그램의 약간의 효율성 및 2008–2009년 경제 불황의 혼합 영향 시사
- 종합 결론:
- 동부 폴란드 개발 프로그램은 일부 긍정적 효과가 있었으나 기대에 미치지 못함
- 관측 연구는 지역 간 차이에 대한 통찰 제공
- 연구 결과는 하이에크(Hayek, 1978)의 구성주의적 및 생태학적 합리성 논의와 방법론적 듀엠-퀸 문제(Duhem-Quine problem)의 중요성을 강조
5.3 거시경제학에서의 모델 기반 실험
거시경제학에서 실험과 시뮬레이션의 중요한 배경 중 하나는 계량경제 모형으로 여기서는 두가지를 다
첫 번째는 오신스카(Osin´ska, 2007)가 제시한 확률적 단위근 모형(Stochastic Unit Root Model)을 사용하여 몬테카를로 방법을 통해 시뮬레이션 기반 예측을 수행하는 실험입니다. 이 방법은 주어진 경제적 상황에 대한 확률적 특성을 반영하여 예측을 보다 유연하게 합니다.
두 번째는 Welfe 외(2004)가 발표한 폴란드 경제 발전 시나리오로, W8D-2002 모델을 기반으로 준비되었습니다. 이 모델은 폴란드 경제의 주요 변수들을 기반으로 다양한 시나리오를 설정하고, 이를 통해 경제 성과를 예측하고 정책적 결정을 지원하는 데 사용
이와 같은 모델 기반 실험은 경제적 불확실성에 대응하고 정책 대안을 평가하는 데 있어 중요한 역할
5.3.1 모델 기반 실험을 통한 예측
Osin´ska (2007)는 금융 시계열 예측을 위해 확률적 단위근 모형(STUR)을 고려 (참고: Granger와 Swanson, 1997)
- yt=αtyt−1+ϵty_t = \alpha_t y_{t-1} + \epsilon_t αt=α0+δt\alpha_t = \alpha_0 + \delta_t δ0=0\delta_0 = 0 δt=ρδt−1+ηt\delta_t = \rho \delta_{t-1} + \eta_t
- 데이터 개요:
- 기간: 2001년 1월 2일 ~ 2005년 11월 15일
- 수집처: 바르샤바 증권거래소(WSE)
- 포함 내용: WIG 하위 지수 데이터
- 모형 및 실험:
- 확률적 단위근(STUR) 존재 여부 확인: 데이터의 단위근 여부 검토 후 해당 모형 추정
- 몬테카를로 실험: 10,000회 반복하여 예측 오차 계산
- 결과:
- 낮은(더 나은) 오차 값 볼드체로 표시
- WIGinfo 시리즈의 예측 중간값:
- 결론:
- 수익의 조건부 평균을 생성하는 비선형 메커니즘이 인식될 때 합리적인 예측 결과 발생 가능
- STUR 모델: 경제 예측에서 몬테카를로 방법의 유용성 확인
- 폴란드 경제 장기 발전 시나리오 (Welfe 외, 2004):
- 모형: W8D-2002 (중간 규모, 216개 방정식 포함)
- 기능: 최종 수요, 생산 잠재력, 인플레이션, 재정 흐름, 거시 균형 분석
- 모형의 주요 가정:
- GDP 내 투자 비율, FDI 비율, EU 순이전금, 수출 증가율, 교육 지출, R&D 지출, 해외 흡수 탄력성
- 시나리오: 낙관적 2개, 중간 2개, 제한적 2개
- 장기 성장 정책 가정 (정치적 옵션 무관), 확장적 재정 정책 제외, 통화 정책 중립 가정
- 예측 기간: 2025년까지 (단기 및 중기 하위 기간 포함)
- 모형: W8D-2002 (중간 규모, 216개 방정식 포함)
- 시나리오 결과:
- 2004–2015년 시나리오 구현:
- 2007년까지 연평균 5.5% 성장의 낙관적 시나리오 실현
- 2008년부터 비관적 시나리오 발생
- 비관적 시나리오: 2009–2011년 경기 침체 예상, 실제로는 2년 일찍 발생
- 2008–2012년 평균 GDP 성장률: 3.4% (비관적 시나리오 예상치 3.6%)
- 2004–2015년 시나리오 구현:
- 결론:
- 적절한 거시경제 모형이 단기, 중기, 장기 거시경제 실험에 유용함을 입증
- W8D-2002 모형: 경제 이론과 정책 가정에 기초해 다양한 시나리오를 포괄하여 거시경제적 의사 결정에 매우 유용한 도구로 확인
5.4 결론
- 거시경제학에서 실험은 과학적 인식을 위한 도구로서, 인과 관계의 탐구, 모형 매개변수의 정량화, 그리고 사회적 및 경제적 메커니즘의 식별을 가능하게 함
- Fuchs와 Hassan(Fuchs-Schündeln 및 Hassan, 2015)거시경제학에서의 실험은 경제 심리학, 특히 거시경제 심리학의 발전으로 인해 가능해졌음
- 거시경제학 실험은 단기적 및 장기적 종속성 모두를 다룰 수 있으며, 거시경제 연구를 수행할 때 자원, 조직, 사회적 및 문화적 종속성을 고려하는 것이 실험의 주요 주제가 됨
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