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OECD 33개국 행복점수 결정요인의 머신러닝 기반 임계치 탐색
Exploring Thresholds of Happiness Determinants in 33 OECD Countries Using Machine Learning
초록
이 연구는 OECD 38개국 중 33개국을 대상으로 주관적 행복의 주요 결정요인을 실증적으로 규명하고, 머신러닝 및 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 활용하여 이 들의 비선형적 임계값과 상호작용 구조를 분석하였다. 기존의 선형 회귀모형과 달 리, 본 연구는 XGBoost, 랜덤 포레스트, 엘라스틱넷으로 구성된 3중 앙상블 회귀모 형을 활용하여 소득(1인당 GDP 로그값), 사회적 지지, 건강 기대수명, 삶의 자유, 관 대함, 부패 인식 등 6개 변수 기반으로 행복 점수(Ladder Score)를 예측하였다. SHAP 값, 부분의존 플롯(PDP), 변수 간 상호작용 지표를 통해 분석한 결과, GDP, 사회적 지지, 기대수명이 가장 영향력 있는 변수였으나 일정 임계값 이상에서 는 그 효과가 급격히 둔화되었다. 특히 고소득 국가에서는 제도에 대한 신뢰와 사회 자본이 중요한 요인으로 부각되었고, GDP와 사회적 지지 간의 상호작용 효과도 실 증적으로 확인되었다. 아울러, 대체의사결정나무(surrogate tree)와 시나리오 시뮬 레이션을 통해 직관적인 정책 규칙을 도출하였다. 이 연구는 행복경제학의 방법론적 범위를 확대하며, 경제성장의 한계효과를 극복하 기 위한 정량적 개입 기준과 전략적 우선순위 설정을 위한 실증적 근거를 제공한다.
키워드
주관적 웰빙; machine learning; SHAP; 임계치 분석; OECD; This study empirically identifies key determinants of subjective well-being in 33 of 38 OECD countries and explores their nonlinear thresholds and interaction structures using machine learning and explainable AI (XAI) techniques. Departing from traditional linear regression approaches; it employs a triple ensemble model —XGBoost; Random Forest; and Elastic Net—to predict happiness scores (Ladder Score) using six variables: income (log GDP per capita); social support; healthy life expectancy; freedom of choice; generosity; and perceived corruption. The analysis; based on SHAP values; partial dependence plots (PDPs); and variable interaction metrics; shows that GDP; social support; and life expectancy are the most influential factors; though their effects plateau beyond certain thresholds. Trust and social capital play a growing role in high-income contexts; and interaction effects like GDP × social support are confirmed. Surrogate trees and simulations help derive practical policy insights. The study broadens the methodological base of happiness economics and offers evidence-based guidelines for setting quantitative thresholds and strategic goals to address the limits of economic growth on well-being.
- 제목
- OECD 33개국 행복점수 결정요인의 머신러닝 기반 임계치 탐색
- 제목 (타언어)
- Exploring Thresholds of Happiness Determinants in 33 OECD Countries Using Machine Learning
- 저자
- 기영화
- 발행일
- 2025-05
- 저널명
- 사회적경제와 정책연구
- 권
- 15
- 호
- 2
- 페이지
- 41 ~ 75