2. 입법효과의 추정
가. 가변수를 이용한 추세변수 모형(국회예산정책처, 2007)
□ 시계열 자료를 포함한 회귀분석에서는 허위 상관관계 문제를 회피하기 위해 보통 시간변수(추세변수)가 독립변수로 포함됨. 즉, 추세변수를 도입하게 되면, 시간의 추이에 따라 추세의 영향을 입법효과로부터 분리해주는 역할을 하게 됨
□ 시간변수 t를 독립변수로 포함하는 회귀방정식은 다음과 같음
Y =β1+ β2t+ β3D A+ β4tD A+ ε
□ 연속적인 시계열 자료에서 입법이 개입되는 시점을 기준으로, 그 이전에는 DA = 0, 그 이후에는 DA = 1의 값을 가지므로 가변수 DA를 개입변수(intervention variable)라고 함
□ 입법효과는 가변수의 회귀계수 β3 + β4t에 의해 측정됨
□ 입법효과는 변수의 특성에 따라 법률집행 시점에서 불연속적으로 나타나는 경우도 있지만, 연속적인 추세선의 모양을 가지는 경우도 있을 수 있음. 연속함수를 가정한다면, 법률집행 시점에서 Y변수 값은 연속적으로 이어져야 하며, 다음과 같은 회귀모형이 됨
Y =β1+ β2t+ β3D A+ β4( t - t 0)D A+ ε
□ 입법효과는 β4에 의해 측정됨
나. ARIMA모형
□ 시계열 자료가 자기상관관계를 가진다면, 추세변수 모형 대신에 가변수와 자기회귀모형을 결합한 ARIMA모형을 적용하는 것이 일반적임. It는 법률집행 이전과 이후를 구분하는 가변수임
Y t= δY t-1+ ωI t+ ε
□ 입법효과는 δ와 ω에 의해 측정되며, ω는 독립적인 효과를 나타내고, ε는 상호작용(증폭)효과를 나타냄. 이 모형은 입법효과가 법률집행 이후 누진적으로 나타나는 경우에 유용한 방법임