습관과 소득 연구 읽는 법 - 상관, 자연실험, RCT

UPSHIFT의 읽을거리에는 “~한 사람일수록 ~한 경향”이라고 쓰는 글과 “~했더니 ~가 늘었다”고 쓰는 글이 있습니다. 이 차이는 문체 취향이 아니라 연구 설계의 차이에서 나옵니다. 세 가지 예로 구별하는 법을 설명하겠습니다.

무엇이 밝혀졌나

1. 상관: 운동과 임금(미국)

미국의 전국 청년 종단조사(NLSY)를 쓴 연구에서는 규칙적으로 운동하는 사람의 임금이 6~10% 높은 관계가 나타났습니다(Kosteas 2012). 연구자는 운동하는 사람과 하지 않는 사람의 특징을 최대한 비슷하게 맞추는 통계 기법(성향 점수 매칭)을 썼습니다.

그래도 이건 관찰 데이터입니다. 운동을 꾸준히 하는 사람은 원래 건강하거나 계획적인 성격일 수 있습니다. 데이터에 드러나지 않는 차이는 맞출 방법이 없습니다. 그래서 말할 수 있는 건 “운동하는 사람일수록 임금이 높은 경향”까지입니다.

2. 자연실험: 수면과 소득(미국)

미국 생활시간조사(ATUS)를 쓴 연구는 다른 방법을 택했습니다(Gibson & Shrader 2018). 같은 시간대 안에서도 해가 늦게 지는 지역일수록 사람들의 수면이 짧다는 점에 주목한 것입니다. 해 지는 시각은 개인의 성격이나 능력과 상관없이 정해집니다. 이런 ‘우연한 차이’를 이용하는 방법을 도구변수(IV)라고 합니다.

그 결과, 지역 평균으로 주간 수면이 1시간 늘면 소득은 단기적으로 1.1%, 장기적으로 5% 높아진다고 추정했습니다. 다만 이건 지역 평균의 효과이고, 한 사람이 1시간 더 잤을 때의 변화를 직접 잰 것은 아닙니다.

3. 무작위 대조 시험(RCT): 걸음 수(미국)

인과관계를 가장 분명히 말할 수 있는 건 제비뽑기로 사람을 나누는 실험입니다. 미국의 STEP UP 시험에서는 602명을 무작위로 나눴고, 경쟁 장치를 넣은 집단이 대조 집단보다 하루 920보 더 걸었습니다(Patel 외 2019). 제비뽑기로 나눴으니 원래 있던 차이는 평균적으로 사라집니다. 다만 잰 것은 걸음 수이지 소득이 아닙니다.

덤: 스스로 선택한 사람들의 비교(미국의 저축)

앞으로 오를 월급의 일부를 미리 저축하기로 약속하는 ‘Save More Tomorrow’라는 제도에서는, 권유받은 사람의 78%가 참여했고 참여자의 저축률은 40개월 동안 3.5%에서 13.6%가 됐습니다(Thaler & Benartzi 2004). 아주 큰 변화지만, 참여한 건 스스로 고른 사람들입니다. 원래 저축 의지가 강했을 수 있어서 선택의 치우침이 남습니다.

어떻게 읽어야 하나

뉴스나 SNS에서 연구 이야기를 보면 다음 세 가지를 확인해 보세요.

• 누구를 어떻게 나눴나. 제비뽑기로 나눴다면 인과에 가깝고, 스스로 고른 사람이나 단순 비교라면 상관입니다.
• 어느 나라, 누구의 데이터인가. 미국 직장인의 결과가 한국이나 일본의 일하는 방식에 그대로 들어맞는다고 단정할 수 없습니다.
• 무엇을 쟀나. 걸음 수나 의욕을 잰 연구를 소득 연구처럼 소개하고 있지 않은지 살펴봅니다.

UPSHIFT에서는 상관 연구는 “~한 사람일수록 ~한 경향”으로, RCT와 자연실험만 “~했더니 ~가 늘었다”로 구분해서 씁니다. 연구는 모두 평균적인 경향이며, 당신 개인의 미래를 예측하지 않습니다.

오늘 할 수 있는 작은 한 걸음

근거의 강도를 알면 습관을 고르는 방식도 달라집니다. 수면은 인과에 가까운 설계로 소득과의 관계가 나타난 몇 안 되는 주제이니 “7시간 안팎으로 잤다”를 기록해 봅니다. 자동화 장치의 근거가 강한 돈 분야에서는 “먼저 떼어 저축·적립했다”를 한 번만 설정해 봅니다. 운동은 상관 연구가 중심이지만 건강이나 의욕과도 관계가 있으니 “5분 이상 몸을 움직였다”부터 가볍게 이어 갑니다.

“어떤 연구로 어디까지 말할 수 있는지”를 알고 고른 습관은 유행에 덜 휘둘립니다.

출처

• [A1] Kosteas (2012) The Effect of Exercise on Earnings: Evidence from the NLSY. Journal of Labor Research.
• [B1] Gibson & Shrader (2018) Time Use and Labor Productivity: The Returns to Sleep. Review of Economics and Statistics.
• [D6] Thaler & Benartzi (2004) Save More Tomorrow: Using Behavioral Economics to Increase Employee Saving. Journal of Political Economy.
• [A9] Patel et al. (2019) Effectiveness of Behaviorally Designed Gamification Interventions With Social Incentives for Increasing Physical Activity Among Overweight and Obese Adults Across the United States: The STEP UP Randomized Clinical Trial. JAMA Internal Medicine.