2월 넷째 주 NBER (2017-02-20)

이번 주 NBER working paper 중 흥미로운 페이퍼. 난 언제 질문 빌드업하고 이런 페이퍼 써 보나… 우울에 빠져들다가 적어 본다.

– “High-Skilled Immigration, STEM Employment, and Non-Routine-Biased Technical Change” (링크)
= 고숙련이민의 파급효과, 이민자(아시아계)들이 STEM/혁신적 일자리에 몰리는 경향을 “내생적 비-루틴 편향적 기술진보(endogenous non-routine-biased technological change)” 모형에 기초해서 실증분석(calibration)한 논문. 이에 따르면 고숙련이민은 불평등을 감/소/시/켰/다. 또람프 보고있나?

– “Political Cycles and Stock Returns” (링크)
= 민주당 집권기에 평균 주식수익률 (& 경제성장률)이 더 높다는 “presidential puzzle”을 예측하는 모형.

-“When Work Disappears: Manufacturing Decline and the Falling Marriage-Market Value of Men” (링크)
= 제목이면 됐지, 더 이상의 설명이 필요한가? 망했어요(…) 제조업 쇠락에 따른 노동수요 감소가 “결혼할 만한” 남성을 줄였다. 소득이나 구직가능성 감소는 물론, 더 위험한 일자리에 종사하는 경우도 늘어났기 때문. 결혼시장에 “괜찮은 남자” 공급이 줄어들자, 혼인율 & 출산율이 하락한 반면 미성년미혼모 & 빈곤1인가구 출산아 비율이 늘어났다. 갓갓 Autor 센세의 논문.

-“Human Decisions and Machine Predictions” (링크)
=법무부 판결 데이터를 머신러닝 갖고 어떻게 했다는 것 같아 우와 싶은데 머신러닝에 대해 아는 바가 없어서 뭔 말인지 잘 모르겠다. 이럴 땐 결론만 읽어본다(…) 결론인즉슨 1) ML 아주 귀중한 도구 맞는데 기존 계량경제학 성과를 머신러닝에 반영할 필요도 있다 2) 경제학적 틀로 머신러닝의 결과를 깔끔하게 해석할 수 있다(“이런 이슈는 우리가 늘상 하는 거다”). 역시 존잘분들이 이콘을 잘 팔아 주신다(…)