2. 분석 방법 및 기본 모형
위의 차분 GMM 방법론에서는 도구변수로 시차 수준변수를 사용하는데, 본 실증분석에서 사용된 소득, 주택가격 등의 변수는 단위근을 가지는 무작위 행보(random walk) 시계열일 가능성이 높으며, 이 때는 수준변수가 도구변수로 적절하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 식(1)과 식(2)를 동시에 사용하여 도구변수의 활용도를 높일 수 있는 Arellano and Bover(1995)의 System GMM 기법을 이용하였다. 더불어 초기 가중치행렬(initial weighting matrix)을 사용하여 다시 목적함수를 최소화한 후 추정계수를 구하는 two-step 방식을 활용하였다. System GMM의 경우 종속변수의 시차 수준변수 뿐만 아니라 차분변수의 과거값을 추가적인 도구변수로 활용하기 때문에 더 효율적이며, two-step은 단순히 가중목적함수를 최소화하는 one-step 보다 점근적으로 (asymtotically) 더 효율적이라고 알려져 있다. 그런데 System GMM의 경우 도구변수의 적절성과 관련이 있는 오차항의 자기상관 문제를 고려해야 하기 때문에, 본 분석에서는 이를 검증할 수 있는 Arellano-Bond test 결과를 함께 제공한다.