[제877회] 실험경제학의 이슈와 최근 동향
(2022.2.25(금), 경제연구원 연구조정실 이경태 과장)

(이경태 과장)
안녕하세요 한국은행 경제연구원의 이경태라고 합니다. 오늘은 여러분과 함께 실험경제학의 이슈와 최근 동향에 대해서 알아보는 시간을 가지도록 하겠습니다. 최근 코로나 19 확산으로 인해 여러분과 함께 대면으로 서로 질문 받는 시간을 가지지 못한 점은 아쉽게 생각하고 강의를 듣고 나서 궁금하신 점이 있으실 경우 제게 메일을 주시면 제가 답변드리도록 하겠습니다. 강의에 앞서 본 강의 내용은 강사의 개인 의견이며 한국은행의 공식견해와는 무관함을 미리 알려드립니다. 그럼 강의를 시작하도록 하겠습니다.

[오늘 강의 순서](p.2)
오늘의 강의 순서는 다음과 같습니다. 먼저, 실험경제학에 대해 알아보고 경제학에서의 실험연구가 어떠한 것들이 있는지 여러 사례를 통해 알아보도록 하겠습니다. 강의의 전반부에서는 간단한 게임에서의 행태에 대해서 알아보고 강의의 후반부에서는 정책과보다 밀접한, 그리고 최근에 발표된 개인의 투자 행태와 중앙은행의 통화정책 커뮤니케이션 실험 결과에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 마지막으로는 시사점을 말씀드리면서 강의를 마무리하도록 하겠습니다.

[1. 실험경제학이란?](p.3)
실험이라고 한다면 여러분들은 어떤 것을 생각하시나요? 보통 우리가 실험이라고 한다면 이러한 실험실에서 어떤 화학물질을 가지고 실험하거나 자동차의 내구성을 테스트와 같은 이미지를 떠올릴 것입니다.

[1. 실험경제학이란?](p.4)
경제학에서의 실험은 약간 다른데요. 경제학에서의 실험은 통제된 실험 방법론을 이용하여 경제이론 및 모형 예측을 검증하는 것을 말합니다. 간단히 예를 들어 두 가지 새싹이 자라고 있는데 동일한 조건에서 아래의 그림에서는 실험자가 특정한 처치를 하나 더 하였습니다. 그 결과 첫 번째 새싹에서는 이와같이 나무가 자라나고 두 번째 조건에서 우리가 기대하지 못했던 다른 것들이 발생하게 된다면 우리는 이와 같은 결과가 실험자가 추구하였던 어떤 조건에 의해서 발생하였음을 결론 내릴 수 있을 것입니다.

[1. 실험의 유형](p.5)
그렇다면 실험은 어떠한 방식으로 이루어질까요? 이와같이 대학 또는 연구소의 실험에 사람들을 초청하여 실험자의 통제 하에 실험을 진행하는 모습을 사진을 통해 보실 수 있습니다. 이와같이 학생들이 실험자의 통제 하에 각각의 공간에 앉아 주어진 실험을 진행하고 있습니다. 통상 이러한 실험의 경우 학생들이 실험의 모집 공고를 보고 실험에 참여 의사를 밝힌 후에 이와 같이 실험자의 통제 하에 실험을 진행하고 실험이 종료되면 소정의 현금을 받아 가게 됩니다.
두 번째로는 이와 같은 현장 실험, Field Experiment가 있습니다. 이와 같은 현장 실험은 통상 어떠한 정책 효과를 실험, 검증하기 위해서 무작위로 실험군과 대조군을 분류한 후에 실험군에는 해당 처치를 하고 대조군에는 해당 처치를 하지 않은 상태에서 처치의 효과가 어느 정도인지를 검증하는 데 주로 사용됩니다. 또는 개인의 행태나 그룹의 행태를 분석하기 위해서도 이 현장 실험이 활용되게 되는데요. 이러한 현장 실험 같은 경우에는 IT 기기의 활용지식이 많지 않거나 혹은 해당 국가에 IT 기기를 활용하기 어려운 경우에 이러한 현장 실험이 보조적으로 활용되고는 합니다. 이와 같은 현장 실험의 좋은 예로는 우리가 잘 알고 있는 소액대출, Microfinance 실험이 있겠습니다. 마지막으로는 온라인 실험이 있습니다. 온라인 실험은 코로나 19가 확산과 더불어 최근 많이 사용되고 있는데요. 아무래도 전염병 이슈로 인해서 실험실 실험이나 현장 실험이 제약됨에 따라 온라인을 활용한 실험이 활발하게 진행되고 있습니다. 이러한 온라인 실험의 경우 실험 절차는 여타 현장 실험이나 실험실 실험과 동일하나 각자의 컴퓨터에 앉아서 온라인으로 참여한다는 차이가 있는데요. 아무래도 이러한 온라인 실험의 단점은 피실험자가 중간에 그만두는 중도탈락률이 높고 피실험자가 외부의 간섭으로부터 노출되지 않는지에 대한 통제가 보다 용이하지 않다는 단점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 현장 실험 또는 실험실 실험에 비해서 보다 다양한 사람들을 시간과 공간의 제약에 관계없이 초대하여 실험을 진행할 수 있고 특히 실험실 실험에 비해서는 비교적 적은 비용으로 실험을 진행할 수 있다는 장점이 있습니다. 그렇다면 온라인 실험을 진행하기 위해서는 어떤 툴을 사용할까요 ?

[1. 온라인실험 플랫폼](p.6)
왼쪽에 사진은 Amazon Mechanical Turk의 웹사이트 사진입니다. 통상 Amazon Mechanical Turk 사이트는 각 기업이 데이터 레이블링과 같은 작업을 개인에게 외주를 주기 위한 작업도 있지만 각 연구자가 온라인 설문, 실험 등을 진행하기 위해서 공고를 올려놓습니다. 그럼 희망하는 사람이 해당 실험에 참여하고 그 실험을 완료한 후에 소정의 보수를 아마존 계정을 통해 받아 가는 방식입니다. 오른쪽 Prolific이라고 하는 웹사이트인데요. 온라인 플랫폼인데 보다 학술적인 목적에 특화된 사이트라고 보시면 되겠습니다. 그래서 Prolific을 통해서 설문에 참여하는 경우에는 한 시간에 통상 최소 5파운드, 미 달러로는 6.5달러 이상의 보수를 지급하도록 권고하고 있습니다. 그래서 Prolific을 통해 온라인 실험에 참여한 경우에는 페이팔을 통해서 여러분이 그 보수를 획득하실 수 있습니다.

[1. 실험연구 : 사례 1](p.7)
그렇다면 지금부터는 실험연구의 사례에 대해서 여러분과 함께 알아보도록 하겠습니다. 이 실험연구에서는 여러분은 1만 원을 자신과 상대방 간에 어떻게 배분할지 결정할 수 있습니다. 상대방에게 지급할 배분 금액은 0원부터 1만 원까지 1원 단위로 정할 수 있습니다. 예를 들어 상대방에게 지급할 배분 금액을 X 원으로 결정한다면, 여러분은 1만 원에서 X 원을 제외한 나머지 금액을, 상대방은 X 원을 받게 됩니다. 상대방은 무작위로 결정되며 여러분은 상대방의 신상정보를 알 수 없습니다. 그리고 여러분의 의사결정, 신상정보도 누구에게도 알려지지 않으며 익명성이 보장됩니다. 마지막으로 이 게임은 한 번만 진행됩니다. 그렇다면 여러분은 이와 같은 상황에서 어떠한 결정을 하시겠습니까?
잠시 생각해보고 다음 슬라이드로 넘어가도록 하겠습니다.

[1. 독재자게임(Dictator game)에서의 의사결정](p.8)
이와 같은 실험은 Dictator game, 독재자게임이라고 불리는 상황인데요. 피실험자가 정해진 파이의 금액을 어떻게 배분할지 정하는 상황입니다. 사람들이 어떻게 의사 결정하는지 자료를 통해 살펴보도록 하겠습니다. 본 자료는 2011년, Experimental Economics의 크리스토퍼 엥겔이라는 학자가 발표한 연구 결과의 일부입니다. 그래서 약 129개의 독재자 게임에서의 실험연구를 대상으로 분석을 하였고 총 이 실험의 참가한 사람의 숫자는 대략 2만여 명 정도가 되겠습니다. 보시면 아시겠지만 약 36.1%를 달하는 사람들이 상대방에게 아무것도 배분하지 않고 모든 재원을 자신에게 배분하였습니다.

[1. 독재자게임(Dictator game)에서의 의사결정](p.9)
그에 비해 나머지 약 64%에 해당하는 나머지 사람들은 각각 소정의 금액 혹은 꽤 많은 금액을 상대방에 배분하는데요. 예를 들어 16.7%의 사람들은 절반의 금액을 상대방에게 배분하였고 대략 32%에 달하는 사람들은 10~40%의 재원을 상대방에게 배분하였습니다. 또, 이러한 실험연구 결과를 보았을 때 우리가 가지고 있는 가장 간단한 가정인 사람은 자기 자신의 보수에 의해 의사결정을 하고 그 보수를 극대화하기 위해 노력한다는 가정에는 36.1%를 가장 잘 설명하지만 그 나머지 부분에 대해서는 설명을 하기 어려운 점이 있다고 할 수 있겠습니다.

[1. 독재자게임(Dictator game)에서의 의사결정](p.10)
지금까지의 상황은 파이를 배분할 때, 상대방과 나의 재원이 1:1로 매칭되는 경우였습니다. 즉, 나의 재화를 1원을 줄이면 상대방의 재화가 1원을 늘어나는 구조였는데요. 이 그림은 Fisman, Kariv, and Markovits의 2007년 American Economic Review에 개재된 방법론을 응용한 독재자게임입니다. 그래서 세로축은 나 자신의 재원을 의미하고 가로축은 상대방의 재원을 의미합니다. 그래서 이 선상에서 마우스를 이용하여 자유롭게 얼마만큼의 금액을 배분할지 정할 수 있습니다. 예를 들어 지금 빨간 점의 경우에는 나에게 30만큼 배분하고 상대방에게 20만큼 배분한다는 뜻입니다. 그렇다면 이와같이 선이 주어져 있고 나와 상대방 간의 재원의 상대가격이 변할 때 사람들은 어떤 선택을 할지 살펴보도록 하겠습니다.

[1. 독재자게임(Dictator game)에서의 의사결정](p.11)
지금 이 상황은 상대가격, 상대방에게 배분하는 상대가격이 저렴해지는 경우인데요. 즉, 나에게 배분되는 재원의 금액을 1원 줄였을 때 상대방에게 배분되는 재원의 금액이 1원 이상 증가하는 경우입니다. 상대가격이 저렴해진 경우이고요. 다음 경우에는 상대가격이 비싸진 경우입니다. 즉, 나에게 배분되는 재원을 1원만큼 줄였을 때 상대방에게 늘어나는 재원의 금액은 1원 미만으로 증가하는 경우입니다.

[1. 독재자게임(Dictator game)에서의 의사결정](p.12)
이 결과는 제가 2020년도에 분배 선호와 조건부 협력 간의 상관관계에 대해서 연구한 결과의 일부입니다. 제가 한 가지 설명 안 드린 것이 있는데 이 독재자게임 같은 경우는 개인당 50번이 반복되었습니다. 50회 동안 앞서 이런 상황들을 여러 번 경험하게 되고 매번 선의 기울기, 상대가격과 재원의 크기가 변하게 됩니다. 그래서 50회 동안의 선택을 다음 화면을 통해 본 것인데요. 약 29%의 사람, 제가 이 실험을 진행했을 때에는 노팅엄 대학에서 107명의 학생을 대상으로 실험실에서 실험을 진행하였습니다. 약 29%의 피실험자는 거의 모든 재원을 자신에게 배분하고 상대방에는 부여하지 않았습니다. 우리가 흔히 잘 가정하는 사람은 상대방의 보수와 무관하게 자신의 보수를 극대화하기를 노력한다는 가정에 잘 따른 타입이라고 볼 수 있고요. 반대로 36%의 사람들은 상대가격의 변화와 무관하게 상대방과 자신 간의 배분되는 재원 금액을 비슷하게 맞추려는 행태를 보였습니다. 어느 정도 형평성을 고려하는 행태를 보였는데요. 이처럼 형평성을 고려하는 사람이 전체 피실험자 중 36%를 나타냈습니다. 마지막으로 나머지 35%의 피실험자는 상대 가격의 변화에 따라 효율성을 추구하는 모습을 보였는데 그 말은 즉슨 상대방에게 배분되는 재화의 가격이 비싸질수록 나에게 더 많은 금액을 배분하고 반대로 상대방에게 배분하는 재화의 가격이 저렴해질 수록 상대방에게 더 많은 재원을 부여하고 나에게 배분되는 재원의 규모를 줄였습니다. 이런 실험 결과를 종합해봤을 때 사람들의 분배 선호가 항상 자기 자신만의 보수를 극대화하는 것뿐만 아니라 효율성을 추구하는 사람도 있고 형평성을 추구하는 사람도 있는 등 다양한 분포를 가지고 있다는 것을 확인할 수 있었습니다. 지금 이 연구 결과 뿐만 아니라 앞선 선행연구에서도 이렇게 다양한 사람들의 선호가 존재한다는 것을 실험을 통해 밝힌 바가 있습니다.

[1. 실험연구 : 사례 2](p.13~19)
다음 사례로는 간단한 게임을 통해 설명해보도록 하겠습니다. 먼저 이 게임에서는 두 명, 나와 상대방이 존재하고 상대방과 나는 각각 가 또는 나를 선택 할 수 있습니다. 예를 들어 나와 상대방이 동시에 가를 선택하면 5만 원을 각각 획득하게 되고 나 자신이 가를 선택했을 때 상대방이 나를 선택한다면 나는 1만원을, 상대방은 8만원을 획득할 수 있습니다. 반대로 내가 나를 선택했을 때, 상대방이 가를 선택한다면 나는 8만원을 받을 수 있고 상대방은 1만원을 가져가게 되며 마지막 케이스로 나와 상대방이 동시에 나를 선택했을 때에는 두 명 모두 2만 원만 가져가게 되는 상황입니다. 이러한 사례에서 이 게임은 한 번만 진행되고 의사결정을 동시에 해야 한다면 여러분은 어떤 선택을 하시겠습니까? 이 상황은 사실 많은 사람에게 굉장히 친숙한 상황인데 죄수의 딜레마라고 불리는 상황입니다. 나와 상대방이 모두 자기 자신만의 보수를 극대화한다고 가정했을 때, 상대방이 가를 선택할 경우 나의 보수를 극대화해주는 선택은 나가 될 것이고 상대방이 나를 선택했을 때 나의 보수를 극대화해주는 선택은 또한 나가 됩니다. 즉, 상대방의 선택과 무관하게 나를 선택하는 것이 가장 유리한 전략이고요. 상대방도 마찬가지입니다. 내가 나를 선택했을 때 상대방은 나를 선택하는 것이 자신의 보수를 극대화해주고 또한 가를 선택했을 때에도 마찬가지입니다. 즉, 이 상황에서 균형은 두 명 모두 나를 선택하여 2만 원을 획득하는 것이 균형이라고 할 수 있겠는데요. 그렇다면 사람들은 실제로 어떤 선택을 하였는지 간단한 영상 자료를 통해 살펴보도록 하겠습니다. 이 영상 자료는 개별적으로 강의 슬라이드에 추가한 링크를 통해서 보시면 되겠습니다.

[1. 죄수의 딜레마](p.20)
먼저 이 상황에 대해서 설명드리면 이 자료는 유투브에 splitorsteal 이라는 채널에서 가져온 자료고요. 해당 자료는 2007년~2009년까지 영국에서 방영된 golden balls라는 게임쇼의 일부입니다. 이 게임쇼에서는 참가자들이 어떠한 게임을 통해 상금을 누적하게 되고 마지막 단계에서는 마지막까지 남은 두 명의 참가자가 누적된 상금을 놓고 죄수의 딜레마 게임을 하게 됩니다. 그래서 split 또는 steal을 선택하게 되는데요. 앞서 말씀드린 죄수의 딜레마와 같이 두 명이 동시에 스플릿을 선택하게 되면 상금을 절반으로 나누어 갖게 되고 한 명이 스틸을 선택하고 나머지 한 사람이 스플릿을 선택하게 되면 스틸을 선택하는 쪽이 상금을 다 가져가는 대신에 스플릿을 선택한 쪽은 상금을 전혀 가져가지 못합니다. 마지막으로 두 명 다 스틸을 선택하게 되면 두 명 다 한 푼도 받지 못하게 되는 게임인데요. 지금 이 영상을 시청하신 분들은 아시겠지만, 이 에피소드에서는 두 명 모두 스플릿을 선택하여 상금을 반씩 나누어 가졌습니다. 다만, 다른 에피소드를 보시면 한 명이 스플릿을 선택하고 다른 한 사람이 스틸을 선택하여 한쪽이 상금을 독식하는 그런 결과들도 많았는데요. 한 연구가 이 게임쇼에서의 모든 데이터를 이용하여 분석한 결과를 지금부터 소개드리고자 합니다.

[1. 죄수의 딜레마](p.21)
지금 보시는 자료는 제가 2012년 Management Science에 개재된 "Split or Steal? Cooperative Behavior When the Stakes Are Large"라는 연구 결과의 일부입니다. 그래서 이 TV 게임쇼에 나온 자료들을 이 연구자들이 수집해서 상금의 크기와 협조행태 간에 어떤 패턴이 있는지를 살펴본 연구자료입니다. 상금의 크기가 증가할수록 통상적으로 보았을 때, 가로 측은 상금의 크기를 나타냅니다. 상금의 크기가 100파운드부터 5만 파운드, 10만 파운드에까지 이르고요. 세로축은 협조 확률입니다. 즉, 스플릿을 선택할 확률입니다. 그래서 전반적인 패턴을 보았을 때는 상금의 크기가 증가할수록 협조확률이 점차 감소하는 것을 볼 수 있는데 한 가지 흥미로운 점은 상금 규모가 1,000파운드 이상이었을 때 비록 협조확률이 감소하는 쪽으로 하락하기는 하지만 극단적이지 않습니다. 대략 50% 내외를 유지하고 있습니다. 그래서 사람들이 상금 규모 즉, 보수의 규모가 꽤 커지는 상황에서도 어느 정도 협조적인 행태를 보이고 있다고 해석할 수 있겠습니다.

[1. Conditional Cooperation: an eye for an eye](p.22)
이와같이 사람들은 협조적 행태를 보이는데 실험연구 문헌에 따르면 약 50~60% 내외 사람들은 조건부 협조행태를 보이는 것으로 나타났습니다. 여기서 조건부 협조행태란 '당신이 협조하면 나도 협조하겠지만 당신이 협조하지 않는다면 나도 협조하지 않겠다'는 '눈에는 눈 이에는 이' 이런 행태를 보인 것으로 나타났습니다. 그래서 이와 같은 행태를 설명하는 여러 가설이 상존하고 있는데 첫 번째로는 사람들이 어떠한 의사결정을 할 때 분배 선호가 개입합니다. 즉, 자기 자신의 보수 뿐만 아니라 타인 혹은 자신의 준거점인 다른 집단의 보수가 그 사람의 의사결정에 영향을 미친다는 분배선호의 이론이 있습니다. 또 다른 이론으로는 호혜성이 있습니다. Reciprocity라고 해서 상대방이 자신에게 친절한 행동을 했을 때에는 그에 맞춰 부응하려는 행태를 보인다는 이론이 있습니다. 다음으로는 사회규범이라고 해서 이와 같은 협조, 조건부 협조가 미덕으로 장려된 사회에서는 그 사람이 이러한 행태를 보일 확률이 높다는 이론이 있습니다. 마지막으로는 Self-image concern, 자기 이미지 이론이라고 해서 상대방에게 자신의 이미지를 보다 잘 보이기 위해서 이와 같은 협조행태를 보인다는 이론도 있습니다. 그럼 지금까지 독재자 게임, 죄수의 딜레마 상황을 알아보았는데 다음에는 또 다른 간단한 게임을 통해 사람들의 행태에 대해 알아보도록 하겠습니다.

[1. 실험연구 : 사례 3](p.23)
지금 이 게임은 앞서 살펴보았던 게임보다 조금 더 복잡한 케이스인데요. 이 게임에서도 마찬가지로 나와 상대방이 있고 각각 가와 나와 다른 선택할 수 있습니다. 예를 들어서 나와 상대방이 동시에 가를 선택했을 때, 나는 39원, 상대방은 99원을 받을 수 있고 만약, 나와 상대방이 동시에 나를 선택했을 때, 나는 50원, 상대방은 79원을 받을 수 있습니다. 그럼 여러분이 만약 나의 입장이라면 즉, 가로축에 있는 입장의 사람이라면 어떤 결정을 하실지 생각해보시겠습니까? 이 게임을 하나하나 풀어가자면 먼저, 상대방의 관점에서 내가 가를 선택한다고 했을 때, 상대방의 최적 선택은 가입니다. 내가 만약 나를 선택한다고 했을 때, 상대방의 입장에서 자신의 보수를 극대화시켜주는 선택은 나이고요. 내가 만약 다른 선택한다고 했을 때, 상대방의 입장에서 보수를 극대화시켜주는 선택은 나입니다. 반대로 나의 입장에서 상대방이 가를 선택한다고 했을 때는 나, 나를 선택한다고 했을 때는 다, 그리고 다를 선택한다고 했을 때는 다시 나가 되겠습니다.

[1. Unique Nash Equilibrium (N.E.)](p.24)
사실 이 게임에서 균형은 유일하게 내가 다를 선택하고 상대방이 나를 선택하는 것입니다. 이 자료는 2008년 Review of Economic Studies에 개제된 “Stated beliefs and Play in Normal-Form Games”라는 연구에서 가져온 결과입니다. 그 연구 결과의 일부인데요. 이렇게 유일한 균형이 존재하지만, 사람들은 실제로 어떤 선택을 했는지 살펴보도록 하겠습니다.

[But substantial deviations from N.E.](p.25)
나의 입장에 있던 사람들은 꽤 많은 사람이 다가 아닌 나를 선택하였습니다. 그래서 실제로 이 상황에서 다를 선택했던 사람들은 7%에 그쳤고 상당수의 사람들이 나를 선택했는데 마치 상대방이 가, 나, 다를 1/3의 확률로 선택한다고 가정했을 때, 나의 기대보수를 극대화시켜주는 전략을 선택했습니다. 이와같이 실험경제학에서는 경제예측 또는 모형에서 나오는 예측을 반복적인 실험을 통해 테스트하고 그것이 실제와 부합하는지, 실제와 이론이 부합하지 않았다면 왜 그러한 행태가 발생하는지에 대해서 더 나은 가설 혹은 모형을 제시하는 작업을 하고 있습니다.

[경제학에서의 실험연구: 사례 4.](p.26)
지금까지는 간단한 게임에서 사람들 혹은 그룹의 행태에 어떻게 나타나는지 보았고 지금부터는 보다 정책과 밀접한 그리고 비교적 최근에 개재된 연구에 대해서 말씀드리도록 하겠습니다. 먼저, 이 사회에서는 예를 들어 여러분이 100만 원을 가지고 있다고 가정하겠습니다. 자산 A가 있는데 자산 A는 1년 확정 수익률이 1%이고 자산 B의 경우에는 1년 후 기대수익률이 6%입니다. 기대수익률이라 함은 이와 같은 분포를 가지고 있는데 20%의 확률로 여러분이 100만 원을 투자했을 때, 106만 원을 가져가거나 혹은 각각 19%의 확률로 96만 원 혹은 116만 원 그리고 각각 12%의 확률로 86만 원, 126만원. 그리고 각각 7%의 확률로 76만 원, 136만 원 그리고 마지막으로 각각 2%의 확률로 66만 원, 146만 원을 가져간다고 했을 때, 여러분들은 어떻게 투자를 배분하시겠습니까?

[경제학에서의 실험연구: 사례 4.](p.27)
자 이제 또 다른 케이스로 넘어와서 아까와 동일한데 100만 원을 가지고 있을 때 지금은 수익률만 바뀌었습니다. 자산 A 같은 경우에는 1년 확정 수익률이 5%이고 자산 B는 1년 후 기대수익률이 10%입니다. 아까와 동일합니다. 다만 수익률만 변동이 되어서 기대수익률이 10%라 함은 이 실험에서 20%의 확률로 110만 원을 가져가거나 혹은 19%의 확률로 각각 100만 원 혹은 120만 원, 각각 12%의 확률로 90만 원, 130만원 그리고 각각 7%의 확률로 80만 원, 140만 원 마지막으로 각각 2%의 확률로 70만 원 150만 원을 가져갈 수 있다고 했을 때 의사결정이 어떻게 될지 한 번 여러분들 스스로 생각해보시겠습니다. 앞서 수익률이 1%, 6%대 그리고 여러분이 상황이 바뀌어서 5%, 10%였을 때 투자 배분을 변동하시겠습니까?

[무위험자산 수익률과 위험 추구 행태에 관한 실험](p.28)
지금 말씀드린 실험연구는 사실 제가 2019년도 Review of Financial Studies에 개재된 “Low Interest Rates and Risk-Taking: Evidence from Individual Investment Decisions”라는 연구 결과에서 가져온 일부입니다. 이 실험이 검증하고자 했던 것은 무위험 자산 수익률이 변동했을 때 사람들의 위험 추구행태에 어떤 영향을 미치는지에 대해서 실험하고자 하는 것이었고 이 실험에서는 먼저 각각의 조건마다 무위험자산 수익률을 변동시켰습니다. 예를 들어서 이 경우에는 무위험자산 수익률이 1%였고 이 경우에는 무위험자산 수익률이 3%였습니다. 여기서 가로축은 무위험자산 수익률을 나타내고 세로축이 의미하는 바는 평균적으로 위험자산에 어느 정도를 배분하는지 나타내는 것입니다. 그래서 각각의 그룹마다 각기 다른 사람이 참여했고요. 무작위로 Amazon Mechanical M Turk를 통해 각각의 조건마다 200명씩을 모집하였습니다. 그래서 총, 이 실험에 참여한 인원은 1,400명 정도가 되고요. 이것이 의미하는 바는 무위험자산 수익률이 -1%였을 때, 평균적으로 77.6%를 위험자산에 배분했다는 뜻이 되겠습니다. 이 경우에는 결과를 해석했을 때, 무위험자산 수익률이 5%였을 때 약 56.8%를 위험자산에 배분하고 나머지는 무위험자산에 배분했다는 뜻이 되겠습니다. 한 가지 흥미로운 점은 전반적으로 무위험자산 수익률이 증가했을 때, 위험자산에 대한 배분 비중이 감소하는 곳을 보실 수가 있습니다. 한 발짝 더 나아가서 3%를 기점으로 무위험자산 수익률이 3% 이상이었을 때는 무위험자산 수익률이 변동하더라도 위험자산에 대한 배분 비중이 크게 차이가 나지는 않았습니다. 그런데 무위험자산 수익률이 3% 미만이었을 때에는 무위험자산 수익률이 하락함에 따라서 위험자산에 대한 배분 비중이 눈에 띄게 증가하는 것을 보실 수가 있을 것입니다.

[무위험자산 수익률과 위험 추구 행태에 관한 실험](p.29)
그럼 다음 결과로 넘어가도록 하겠습니다. 다음 결과는 그러면 앞서 보여드린 실험에서는 각각의 조건마다 다른 사람들이 들어가 있었습니다. 그러면 동일한 사람들이 무위험자산 수익률의 변화를 경험했을 때 반응이 어떻게 변할까에 대해서 주고 있는 결과인데요. 그래서 그룹1과 그룹2를 나누어서 그룹 1의 경우에는 높은 무위험자산 수익률을 먼저 경험한 후에 무위험자산 수익률을 실험자가 낮추어서 어떻게 반응하는지를 보았고 그룹2 같은 경우에는 낮은 무위험자산 수익률을 먼저 경험한 후에 무위험자산 수익률을 실험자가 높여서 피실험자들이 어떻게 반응하는지를 측정하였습니다. 왼쪽에 보이는 Hypothetical이라는 뜻은 실제로 이 사람들이 실험에 참가했을 때의 보수를 실험 결과와 연동하지 않고 고정된 참가비를 받는 것을 의미합니다. 예를 들어서 가상의 상황을 부여하고 100만 원을 갖고 있을 때, 이 상황에서는 어떻게 투자를 배분하시겠습니까? 라고 물어보고 참가비는 실제로 고정된, 1달러를 받는 식으로 진행한 실험이고요. 오른쪽에서는 실제 자신이 받는 보수가 실험 결과와 연동된다는 뜻입니다. 예를 들어서 내가 90%의 자산을 위험자산에 배분하고 10%의 자산만 무위험자산에 배분했을 때, 예를 들어 아까 보여줬던 2%의 낮은 확률로 손실을 보게 된다면 실제로 그만큼 내 수익률이 차감되고 굉장히 적은 수익만을 가져갈 수 있도록 유인설계를 한 것이 Incentiveized 라는 뜻입니다. 그래서 Hypothetical이든 Incentiveized 든 실험 결과에는 질적으로 크게 다르지 않았고요. 흥미로운 점은 높은 무위험자산 수익률을 경험한 후에 무위험 수익률이 나아?졌을 때 그 반응의 크기가 낮은 무위험자산 수익률을 경험한 후에 인상되었을 때 보다 더 컸습니다. 여기서 그룹 1을 보시면 실제로 그룹1의 경우 높은 무위험자산 수익률 하에서는 57.2%를 위험자산에 배분했다가 무위험자산의 수익률이 하락하니까 71.6%를 배분해서 상대적으로 큰 변화를 보였고요. 반대로 그룹 2 같은 경우에는 낮은 무위험자산 수익률 하에서는 대략 63% 정도를 배분하였다가 무위험자산 수익률이 인상되었을 때, 55.4%입니다. 상대적으로 굉장히 작은 차이가 되었습니다. 그래서 이런 무위험자산 수익률에 반응하는 사람들의 패턴이 비대칭적인 것을 이 실험을 통해 알 수 있었습니다.

[무위험자산 수익률과 위험 추구 행태에 관한 실험](p.30)
이와 같은 실험 결과를 설명해줄 수 있는 하나의 가설이 손실 회피이론이라는 것인데요. 손실 회피이론이 의미하는 바는 사람이 자신의 기준점이 있고 그 기준점을 기준으로 손실 영역에서는 손실에 대해서 자신이 그 기준점을 넘는 이득보다는 훨씬 더 많은 비효용을 느낀다는 점입니다. 예를 들어서 앞선 실험에서는 예를 들어 나의 기준점은 3%인데 무위험자산 수익률이 1%인 경우에는 그 차이만큼 큰 효용 손실을 느끼고 3%를 넣는 부분에 대해서는 예를 들어 무위험자산 수익률이 4%라고 했을 때는 그 차이만큼 이득을 얻기는 하지만 그 이득은 손실에서 얻는 비용보다 훨씬 더 작다는 것이죠. 그래서 이러한 효용에 있어서 손실과 이득의 비대칭이 이러한 행태를 설명한다는 이론이 있겠습니다.

[손실 회피 행태를 이용한 정책 설계](p.31)
사람들이 대체로 손실 회피 행태를 보인다는 것이 기존에 많은 실험경제학 선행연구에서 보고가 되었습니다. 그래서 보통 동일한 100원의 손실과 동일한 100원의 이익에 대해서 100원의 손실에 훨씬 더 많은 비효용을 느낀다는 것인데요. 최근 일회용품 과금, 다회용품 할인에 대한 이슈가 있는데 2018년 AEJ Economic Policy에 개재된 연구 결과에 따르면 이 연구 결과는 데이터를 통해서 분석한 결과인데 동일한 금액을 과금 또는 할인을 했을 때, 일회용품에 대해서 과금하는 것이 할인을 해주는 것보다 훨씬 더 일회용품을 줄이는데 효과가 있다고 보고한 바 있습니다. 그래서 이와같이 사람들이 어떠한 행태를 보이고 그러한 행태를 실험연구를 통해 확인하고 그것을 정책설계에 응용함으로써 보다 적은 비용으로 정책을 수립할 수 있다는 시사점이 있겠습니다.

[책, 얼마나 읽으십니까?](p.32)
마지막 사례로 넘어가겠습니다. 그림을 보시면 한 사람은 소파에 누워서 책을 보지 않고 잠들어있는 모습인데요. 여러분은 과연 책을 얼마나 많이 읽으십니까?

[독서인구 및 독서량은 감소 추세](p.33)
통계청의 사회조사에 따르면 2021년 독서인구 비율은 45.6%로 2011년 61.8%에 비해 크게 하락하였습니다. 또한, 1인당 평균 독서 권수도 2021년에는 7권으로 2011년 12.8권에 비해 상당히 많이 하락한 모습을 보였는데요. 그렇다면 이와같이 유튜브나 영상매체 등의 등장으로 인해서 사람들이 점차 독서에 친숙해지지 않고 있는데 그러면 이와 같은 것들이 정책에 어떠한 함의가 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

[2018.2월 영란은행의 통화정책 결정문](p.34)
해당 문서는 2018년 2월 영란은행의 통화정책 결정론입니다. 맨 위를 보시면 통화정책을 2월에 어떻게 결정했는지, 여기서는 0.5%로 유지한다고 되어 있는데요. 간략하게 설명이 되어 있고 그 이후에는 왜 그러한 결정을 했는지에 대한 배경설명이 이어지고 있습니다. 제가 보아도 상당히 글자 수가 많고 전문적인 용어도 쓰여 있는 반면에 그 양에서, 많다는 느낌이 드는데요. 그래서 사람들에게 더 효과적으로 통화정책을 전달하기에 어떤 수단을 쓸 수 있을까에 대해서 연구한 결과가 있습니다.

[실험연구: 사례 5. 통화정책 커뮤니케이션 실험](p.35)
이처럼 글자 수의 양을 굉장히 많이 축소하고 핵심만 쓴 후에 이와같이 그림을 추가하였고요. 두 번째로는 동일한 내용인데 그림은 제거하였습니다. 실제로는 그림이 굉장히 유의미한 영향을 미치는지 미치지 않는지에 대해 비교하려고 내용은 똑같지만 화분 같은 모양과 아이콘을 제거한 것이고요. 마지막으로는 보다 통화정책 결정에 대한 내용을 축약해서 전달하는 시각적 요약을 각각의 다른 사람들에게 테스트해보았습니다. 그래서 각각의 다른 통화정책 결정 내용을 사람들에게 보여준 후에 다섯 가지의 간단한 질문, 예를 들면 현재 노동시장의 상태는 어떤지, 현재 인플레이션의 상태는 어떤지, 향후 인플레이션은 어떻게 될 것인지, 현재 기준금리는 몇 퍼센트인지 간략한 질문을 통해 그 사람이 이 내용을 정확하게 이해하고 있는지 아닌지에 대해서 평가하였습니다. 그렇다면 실제로 이것이 효과가 있었는지 다음 장에서 살펴보도록 하겠습니다.

[교훈: 통화정책 커뮤니케이션 실험](p.36)
먼저 여기서 Control 즉, 아무것도 하지 않은 것입니다. 아무것도 하지 않았다는 뜻은 기존의 이 결정문을 가져다주었을 때, 사람들이 이해하는 바를 측정한 것인데요. 다섯 가지 질문을 했을 때, 36%의 사람이 하나도 맞추지 못하거나 혹은 1개 맞췄습니다. 그리고 52%의 사람들이 2개 혹은 3개를 정확하게 맞추었고 12%의 사람만이 거의 정확히 다 맞추었습니다. 5개 중에 4개 혹은 그 이상을 맞추었고요. 그러면 앞서 말씀드린 간략한 요약, 시각적 요소들이 더 있을 때에는 어떠한 효과가 있을지 살펴보겠습니다.

[교훈: 통화정책 커뮤니케이션 실험](p.37)
앞서 보여드린 시각적 요약, 글자의 양을 많이 줄이고 그림을 더했을 때에는 26%의 사람으로 12%의 사람에서는 거의 2배의 사람들이 통화정책 결정 내용을 정확히 이해했습니다. 그리고 거의 전혀 이해하지 못한 사람의 비율도 36%에서 28%로 감소하였습니다. 한편, 그림이 포함된 유형 말고 그림을 제거한 부분 있지 않습니까? 그 그림을 제거한 부분도 사실 이 결과와 거의 차이가 나지 않아서 이 실험이 의미하는 바는 그림의 여부보다는 보다 내용을 간략하고 이해하기 쉽게 전달하는 것이 중요하다고 할 수 있겠습니다.

[교훈: 통화정책 커뮤니케이션 실험](p.38)
마지막으로는 통화정책 결정내용과 보다 밀접한 내용을 축약한 내용을 압축해서 전달했을 때의 효과인데요. 이 부분보다 Visual Summary 같은 경우에는 28%의 사람이 이해하지 못했는데 여기서는 20%로 줄었고 통화정책을 거의 정확하게 이해한 사람들은 앞서 통화정책 결정문을 가져다줬을 때 12%보다 3배까지는 안 되어도 2.8배 정도에 가까운 34%에 가까운 사람들이 정확하게 이해했습니다. 이 연구 결과는 2019년 Journal of Monetary Economics에 개재된 “How many people really understand inflation and interest rates”라는 연구 결과를 갖고온것인데요. 어떠한 정책을 전달할 때에는 장황하게 길게 설명하기보다는 사람들이 이해할 수 있는 단어로 쉽게 전달하는 것이 중요함을 알 수 있었습니다.

[교훈: 통화정책 커뮤니케이션 실험](p.39)
이 실험이 가져다주는 교훈은 다음과 같습니다. 이해하기 쉬운 용어를 사용했을 때, 일반인의 통화정책에 대한 이해와 중앙은행의 신뢰를 높이는 것으로 나타났고 그리고 앞서 말씀드렸다시피 그래프 같은 시각적 요소도 긍정적인 요소가 있지만 보다 중요한 것은 이해하기 쉽고 메세지를 단순화한 것이 더 효과적이라는 것입니다. 그래서 최근에 많은 기관에서도 인포그래픽 같은 간단한 자료들을 활용해서 보다 사람들에게 이해하기 쉽도록 알리려고 노력하고 있습니다.

[시사점](p.40)
강의를 마무리하기 전에 시사점에 대해 말씀드리겠습니다. 요약하자면 실험경제학은 통제된 환경하에서 실험데이터를 수집하여 경제이론 및 예측의 타당성을 평가하고 있습니다. 두 번째로는 실험설계를 통해 행태의 변화를 초래하는 요인을 분석하고 정식도입 이전 예산효과를 측정하기 위해 소규모 정책실험도 시행할 수 있다는 장점도 있겠습니다. 물론 실험경제학이 모든 분야에 대해서 다 이러한 실험을 할 수 있는 것은 아니고 가능한 분야도 있는 반면에 만능 도구가 아니기 때문에 그것이 적용이 어려운 분야도 있음을 항상 주의해야 할 것 같습니다. 마지막으로는 제가 강의 초반부에 온라인 실험이 많이 활성화되었다고 말씀드렸는데요. 미국이나 유럽 등과 같은 곳에서는 Amazon Mechanical Turk나 Prolific 같은 플랫폼을 이용해서 많은 온라인 실험이 이루어지고 있는데 아직까지 제가 아는 한에서는 국내에서 이러한 플랫폼은 찾기 어려웠습니다. 이러한 플랫폼이 국내에서도 적용된다면 국내에서도 실험연구의 적용을 넓히는데 더 좋을 것으로 기대하고 있습니다.

[참고자료](p.41)
마지막으로 강의를 마무리하기 전에 참고자료를 간단하게 인용하고자 합니다. 여러분이 잘 아시는 노벨 경제학 수상자인 Esther Duflo가 노벨경제학상을 수상하기 한참 전이거든요. 2016년 5월에 빈곤퇴치에 관한 개발도상국 실험에 대한 자신의 경험 그리고 어떻게 실험을 디자인했는지를 설명하는 자료가 유투브에 있습니다. 그 Ted talk를 보시면 많은 도움이 되실 것 같고요. 그리고 실제적으로 실험을 어떻게 수행했는지에 대한 방법론이나 혹은 실험을 어떻게 설계했는지에 대한 내용이 궁금하신 분은 Friedman & Sunder가 집필한 Experimental Methods라는 책이 있습니다. 이 책을 보시면 많은 도움이 되실 것 같습니다.

[감사합니다](p.42)
지금까지 제 강의를 들어주셔서 감사합니다. 더 궁금하신 점은 아래 이메일로 문의 주시면 답변드리도록 하겠습니다. 감사합니다.