[논문 리뷰] The econometrics of happiness: Are we underestimating the returns to education and income?

Christopher Barrington‐Leigh|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 31.

Psychological Well-being and Life Satisfaction참고 문헌 59인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 낮은 교육 수준을 가진 개인들이 주관적 복지 척도에서만 초점 값(예: 0, 5, 10)을 선택함으로써 응답을 단순화하는 행동, 즉 초점 값 반올림(Focal Value Rounding, FVR)을 식별한다. 이는 행복 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 순서적 가정을 무효화한다. 저자들은 잠재적 복지와 FVR 행동을 동시에 추정하는 인지 혼합 모델을 제안하여, 기존 추정치가 교육과 소득의 수익률을 일부 맥락에서 최대 30–50% 낮게 평가하고 있음을 드러낸다.

ABSTRACT

This paper describes a fundamental and empirically conspicuous problem inherent to surveys of human feelings and opinions in which subjective responses are elicited on numerical scales. The paper also proposes a solution. The problem is a tendency by some individuals -- particularly those with low levels of education -- to simplify the response scale by considering only a subset of possible responses such as the lowest, middle, and highest. In principle, this ``focal value rounding'' (FVR) behavior renders invalid even the weak ordinality assumption often used in analysis of such data. With ``happiness'' or life satisfaction data as an example, descriptive methods and a multinomial logit model both show that the effect is large and that education and, to a lesser extent, income level are predictors of FVR behavior. A model simultaneously accounting for the underlying wellbeing and for the degree of FVR is able to estimate the latent subjective wellbeing, i.e.~the counterfactual full-scale responses for all respondents, the biases associated with traditional estimates, and the fraction of respondents who exhibit FVR. Addressing this problem helps to resolve a longstanding puzzle in the life satisfaction literature, namely that the returns to education, after adjusting for income, appear to be small or negative. Due to the same econometric problem, the marginal utility of income in a subjective wellbeing sense has been consistently underestimated.

연구 동기 및 목표

• 주관적 복지 설문조사에서 낮은 교육 수준을 가진 응답자들이 수치 척도의 극단적 또는 중심 값(예: 0, 5, 10)으로만 응답을 단순화하는 행동인 초점 값 반올림(FVR)이라는 광범위한 인지 편향을 특정하는 것.
• FVR이 주로 삶의 만족도 데이터 분석에서 사용되는 약한 순서성 가정을 무효화함을 보여주는 것.
• 잠재적 복지와 FVR 행동을 동시에 추정하는 인지 혼합 모델을 개발하고 검증하여 응답 편향을 교정하는 것.
• 수정 후 교육과 소득이 작은 또는 음수 수익률을 보이는 것으로 나타나 오랫동안 미해결된 복지 경제학의 애매모순 문제를 해결하는 것.
• 이러한 응답 편향으로 인해 기존의 소득 및 교육의 한계 효용 추정치가 체계적으로 과소평가되고 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• 0–10 척도에서 각 응답 옵션 선택 확률을 추정하기 위해 다항 로짓 모델을 제안하며, FVR 행동을 인지적 단순화 전략으로 명시적으로 모델링한다.
• 응답의 단순화 정도를 수량화하기 위해 초점 값 반올림 지수(FVRI)를 도입하며, 높은 값일수록 초점점에 대한 의존도가 높음을 의미한다.
• 유한 혼합 모형을 사용하여 잠재적 삶의 만족도(SWL)와 FVR 발생 확률을 동시에 추정하는 인지 혼합 모델을 개발한다.
• 베이지안 추정을 활용하여 복지와 FVR에 대한 동시 추론을 가능하게 하며, 도구변수 확장 및 탄력성 검증을 가능하게 한다.
• 캐나다, 영국, 호주 및 캐나다 원주민 집단의 실제 데이터셋과 합성 데이터를 사용하여 모델을 검증한다.
• 상태 수준의 행복 순위 및 국가 간 비교에서 편향을 교정하기 위해 모델을 적용하며, 교육 및 소득 영향을 조정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 낮은 교육 수준을 가진 개인들이 0–10 삶의 만족도 척도에서 0, 5, 10과 같은 초점 값만 선택함으로써 얼마나 단순화된 응답을 하는가?
• RQ2 초점 값 반올림(FVR)이 주관적 복지 연구에서 교육과 소득의 수익률을 기존 추정치에 어떻게 편향시킬까?
• RQ3 인지 혼합 모델이 응답 편향을 교정하기 위해 잠재적 복지와 FVR 행동을 동시에 추정할 수 있는가?
• RQ4 FVR를 고려하지 않을 경우 소득 및 교육의 한계 효용이 얼마나 과소평가되는가?
• RQ5 FVR 패턴은 교육 수준, 소득 집단, 문화 또는 국가적 맥락에 따라 어떻게 다를까?

주요 결과

• 초점 값 반올림(FVR)은 낮은 교육 수준과 낮은 숫자 이해 능력과 강하게 연관되어 있으며, 가장 낮은 교육 수준 집단에서 40% 이상이 높은 FVR 행동를 보였다.
• 인지 혼합 모델은 FVR 교정이 이루어지지 않은 경우 기존의 교육 수익률 추정치가 최대 30–50% 과소평가됨을 드러냈다.
• FVR를 교정한 후, 주관적 복지 측면에서 소득의 한계 효용은 이전에 추정된 것보다 크게 높아졌으며, 이는 오랫동안 논의된 문헌 내 애매모순 문제를 해결했다.
• 영국, 호주, 캐나다에서는 FVR를 교정함으로써 일부 모델에서 교육 효과의 부호가 뒤바뀌었으며, 이전에 음수로 나타났던 것이 양수로 전환되었다.
• 미국의 주 수준 행복 순위를 교정한 결과, 보다 객관적인 사회경제 지표와의 상관관계가 뚜렷하게 향상되었다.
• 이 연구는 FVR이 무작위가 아니라 인지 능력과 교육과 체계적으로 연관되어 있음을 발견하여, 복지 연구에서 응답 행동을 명시적으로 모델링해야 함을 시사한다.