πŸ§™‍β™‚οΈλ°μ΄ν„°λ§ˆλ²•μ‚¬πŸŽ“[ꡐ윑편]

πŸ’Έγ€Šκ΅μœ‘:돈과 λ°μ΄ν„°λ‘œ κΉŒλ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€β‘©γ€‹πŸ’°κ΅μœ‘ μ–‘κ·Ήν™”=ν•™λ ₯ κ³„κΈ‰μ‚¬νšŒ. λͺ‡μ–΅μ°¨μ΄λ‚¨.ν†΅κ³„μ΄κ±°λ ˆμ•Œμž„.

πŸ§™‍♂️Data WhizardπŸ§™‍♂️데이터 지식 λ§ˆλ²•μ‚¬ 2025. 4. 30. 23:10
λ°˜μ‘ν˜•

πŸ’” κ΅μœ‘μ„ 돈으둜 μž½λ‹ˆλ‹€ μ‹œλ¦¬μ¦ˆ λ§ˆμ§€λ§‰νŽΈ
“ꡐ윑 μ–‘κ·Ήν™”, μƒμœ„ 10%의 ν•™λ ₯ 프리미엄은 λͺ‡ 얡인가?”

 

당신은 μ–΄λŠ 계급? ꡐ윑 μ‹œμž₯μ—μ„œμ˜ 가격 격차λ₯Ό 낱낱이 κ³΅κ°œν•©λ‹ˆλ‹€.

 

 

μ•ˆλ…•ν•˜μ„Έμš”! 데이터 λ¨Ήμ—¬λ“œλ¦¬λŠ” λ§ˆλ²•μ‚¬πŸ§™μž…λ‹ˆλ‹€.
μ΄λ²ˆμ—λ„ μ†Œλ“ λΆ„μœ„λ³„ λΆ„μ„μœΌλ‘œ ꡐ윑 ν”„λ¦¬λ―Έμ—„μ˜ 진싀을 κΉŒλ³΄μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
λ―Ώκ³  λ³΄λŠ” 데이터 μ‹œλ¦¬μ¦ˆμ˜ λ§ˆμ§€λ§‰ν™”πŸ”₯, μ§€κΈˆ μ‹œμž‘ν•©λ‹ˆλ‹€!

 
 


πŸ“‹ λͺ©μ°¨ (ν΄λ¦­ν•˜λ©΄ 이동)


1️⃣ μƒμœ„ 10%λŠ” λͺ‡ μ–΅ 더 벌까? ν•™λ ₯의 가격, κ³„κΈ‰μ˜ 증거?

λŒ€μ‘Έ μ΄μƒμ˜ κ΅μœ‘μ„ 받은 μ‚¬λžŒμ€ μƒμœ„ μ†Œλ“ λΆ„μœ„(90λΆ„μœ„)μ—μ„œ μ—°κ°„ μ•½ 3,200만 μ›μ˜ μΆ”κ°€ μ†Œλ“μ„ κΈ°λ‘ν•©λ‹ˆλ‹€. ν•˜μ§€λ§Œ ν•˜μœ„ μ†Œλ“ λΆ„μœ„(10λΆ„μœ„)에선 ꡐ윑 νš¨κ³Όκ°€ 거의 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 차이가 λ°”λ‘œ ‘ꡐ윑 μ–‘κ·Ήν™”’μž…λ‹ˆλ‹€.


2️⃣ λ§ˆλ²•μ€ 무엇인가여?

λΆ„μœ„νšŒκ·€λŠ” 평균이 μ•„λ‹Œ μ†Œλ“μ˜ λΆ„μœ„λ³„(10%, 50%, 90%) 영ν–₯을 λ”°λ‘œ λΆ„μ„ν•˜λŠ” λͺ¨ν˜•μž…λ‹ˆλ‹€.
κ³ μ†Œλ“μžμ—κ²ŒλŠ” ꡐ윑이 μ–Όλ§ˆλ‚˜ νš¨κ³Όμ μΈμ§€, μ €μ†Œλ“μžμ—κ²ŒλŠ” μ–Όλ§ˆλ‚˜ 무λ ₯ν•œμ§€λ₯Ό λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.

πŸ”’ λ§ˆλ²• μ½”λ“œ:

qreg income education_level parent_income

μˆ˜μ‹μœΌλ‘œ 보면:
Qτ(income) = β + β × education + β × parent_income + ετ
→ 각 λΆ„μœ„ τ(예: 0.1, 0.5, 0.9)λ§ˆλ‹€ λ‹€λ₯Έ κ³„μˆ˜λ₯Ό μΆ”μ •ν•©λ‹ˆλ‹€.


3️⃣ κ²°κ³ΌλŠ”? 좩격의 μ–‘κ·Ήν™”!

각 λΆ„μœ„λ³„λ‘œ μ •λ¦¬ν•˜λ©΄ λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€:

  • πŸ”Ή 10λΆ„μœ„: ꡐ윑 효과 거의 μ—†μŒ (+20만 원)
  • πŸ”Ή 50λΆ„μœ„: 쀑간 λΆ„μœ„μ—μ„œλŠ” μ•½ +1,100만 원 증가
  • πŸ”Ή 90λΆ„μœ„: 무렀 +3,200만 원 증가

즉, ꡐ윑이 계급 μ‚¬λ‹€λ¦¬μ˜ λμ—μ„œλ§Œ λ³΄μƒλ˜λŠ” κ΅¬μ‘°μž…λ‹ˆλ‹€.


4️⃣ πŸ”° μ΄ˆλ“± μ΄ν•΄μ‰¬μš΄ μ„€λͺ…

μ΄ˆλ“±ν•™μƒλ„ μ•Œμ•„μš”! λ™μ‹¬νŒŒκ΄΄λ²„
“학ꡐλ₯Ό 였래 λ‹€λ‹ˆλ©΄ 곡뢀λ₯Ό μ—΄μ‹¬νžˆ ν•˜λ©΄ λˆμ„ 많이 벌 수 μžˆμ–΄μš”?”
πŸ‘‰ κΌ­ κ·Έλ ‡μ§„ μ•Šμ•„μš”. λΆ€λͺ¨λ‹˜μ΄ λΆ€μžμ΄κ±°λ‚˜, 이미 κ°€μ§„ 게 λ§Žμ„ λ•Œ 학ꡐ가 더 큰 효과λ₯Ό λ‚΄μš”!
λ‹€λ₯΄κ²Œ λ§ν•˜λ©΄, 기회λ₯Ό κ°€μ§„ μ‚¬λžŒλ§Œ ꡐ윑의 μ—΄λ§€λ₯Ό μ œλŒ€λ‘œ λ¨ΉλŠ” κ±°μ£ .

5️⃣ μ°Έκ³ λ¬Έν—Œ 및 좜처

  • ν•œκ΅­λ…Έλ™μ—°κ΅¬μ›. (2023). γ€Žμ²­λ…„νŒ¨λ„ 10μ°¨ 데이터』
  • Koenker, R. (2005). *Quantile Regression*. Cambridge University Press. [링크]
  • Stata 16.0 곡식 맀뉴얼, qreg λͺ…λ Ήμ–΄ [Stata 메뉴얼]

πŸ“Œ 였늘의 μ—”λ”©

“κ΅μœ‘μ€ 계급을 λ„˜λŠ” 사닀리일 μˆ˜λ„ μžˆμ§€λ§Œ,
λ•Œλ‘  κ·Έ 사닀리λ₯Ό 였λ₯Ό 수 μžˆλŠ” μ‚¬λžŒλ§Œ ν˜œνƒμ„ λ³Έλ‹€.” — Thomas Piketty (2014)

πŸ“Š ν‚€μ›Œλ“œ

#ꡐ윑격차 #λΆ„μœ„νšŒκ·€λΆ„μ„ #κ΅μœ‘μ–‘κ·Ήν™” #μ†Œλ“λΆˆν‰λ“± #μ²­λ…„νŒ¨λ„λ°μ΄ν„° #Stata뢄석 #κ΅μœ‘μ†Œλ“νš¨κ³Ό #qreg해석 #λΆ€λͺ¨μ†Œλ“μ˜ν–₯ #ν•™λ ₯계급 #λ°μ΄ν„°κ²½μ œ #ν•™λ ₯프리미엄 #κ³ μ†Œλ“μΈ΅κ΅μœ‘ #κ΅μœ‘μ‹œμž₯뢄석 #λ°μ΄ν„°λΈ”λ‘œκ·Έ


πŸŽ“ κ°μ‚¬μ˜ 말

μ§€κΈˆκΉŒμ§€ 10νŽΈμ„ λ‹€ μ½μœΌμ‹œλŠ” λ™μ•ˆ 이 μ‹œλ¦¬μ¦ˆλ₯Ό ν•¨κ»˜ν•΄ μ£Όμ‹  λͺ¨λ“  λ…μž μ—¬λŸ¬λΆ„κ»˜ κ°μ‚¬λ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€.
μ—¬λŸ¬λΆ„μ˜ 클릭과 슀크둀, κ·Έ μ•ˆμ— λ‹΄κΈ΄ 관심이 λŒ€ν•œλ―Όκ΅­ ꡐ윑 λΆˆν‰λ“± ν•΄μ†Œλ₯Ό μœ„ν•œ μž‘μ€ 첫걸음이길 λ°”λžλ‹ˆλ‹€.

 

 

πŸ’¬ “μ†Œν†΅μ΄λž€ λ§ˆλ²•μ€ λŒ“κΈ€λ‘œ μ™„μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. ꡬ독과 μ’‹μ•„μš”λŠ”… λ§ˆλ²•μ‚¬μ˜ μ‚¬λž‘ ν‘œν˜„μ΄μ£ .”

 

πŸ§™ The Data Whizard ✨


λ³΅μž‘ν•œ ꡐ윑·λΆ€λ™μ‚° 데이터λ₯Ό ν•œμž… 크기둜 μž˜λΌλ“œλ¦¬λŠ” λ°μ΄ν„° λ§ˆλ²•μ‚¬μž…λ‹ˆλ‹€.
λ°μ΄ν„°λŠ” μ œκ°€ λ‹€ μ”Ήμ–΄λ“œλ¦½λ‹ˆλ‹€. 뢄석 λ¬Έμ˜λŠ” μ–Έμ œλ“ μ§€ ν™˜μ˜μš”!

✨ κ΅μœ‘ 데이터 | κ³ λ“±κ΅μœ‘ 데이터 | ꡐ윑격차  
      μž…μ‹œλ°μ΄ν„°  λΆ€λ™μ‚°κ²©μ°¨ λΆ„석 μ „λ¬Έ
✨ The Data Whizard | 데이터 λ¨Ήμ—¬μ£ΌλŠ” λ§ˆλ²•μ‚¬
✨ Ph.D. in Economics | λ°μ΄ν„° κ²½μ œν•™ 박사
✨ μ •λ³΄κΈ°μˆ μ‘μš©ν•™νšŒ λΉ…데이터 κ²½μ§„ λΆ€λ¬Έ |
      3연속 λžœλ“œμŠ¬λž¨μˆ˜μƒ (λŒ€μƒ|μ΅œμš°μˆ˜λ…Όλ¬Έμƒ|μš°μˆ˜λ…Όλ¬Έμƒ)
✨ μ •λ³΄κΈ°μˆ μ‘μš©ν•™νšŒ | λΉ„κ΅κ²½μ œν•™νšŒ | 
      데이터 연ꡬ ν•™μˆ μ΄μ‚¬ 및 νŽΈμ§‘μ΄μ‚¬
✨ KCI( Korea Citation Index) 연ꡬ λ°μ΄ν„°λΆ„석뢀문 |
      졜근 4λ…„κ°„ Jounal 18편 κ²Œμž¬
✨ λ°μ΄ν„° λ‚ λ‘œ λ¨Ήμ—¬μ£ΌλŠ” λ§ˆλ²•μ—°κ΅¬μ†Œ λ ˆμ„œν”Ό 개발 μ†Œμž₯
πŸ“§ 문의: the.datawhizard@gmail.com

λ°˜μ‘ν˜•