Worldwide clustering of the corruption perception

핵심

세상의 국가들을 거대한, 시끌벅적한 파티라고 상상해 보세요. 그곳에서는 모두가 이웃이 얼마나 정직한지 혹은 부정직한지에 대해 속삭이고 있습니다. 이 논문의 저자인 미할 파울루스(Michal Paulus)와 라디슬라프 크리스토우펙(Ladislav Kristoufek)은 그 속삭임에 귀를 기울이는 대신, 좌석 배치도를 살펴보기로 했습니다. 그들은 국가들이 부패에 대한 인식에 따라 자연스럽게 어떻게 함께 "앉아 있는지" 확인하고 싶었습니다.

다음은 그들의 연구 결과를 쉬운 용어로 풀어낸 이야기입니다.

도구: "우정" 지도

보통 과학자들은 어떤 것들 사이의 연결 고리를 찾기 위해 그것들이 시간이 흐름에 따라 어떻게 함께 움직이는지(예를 들어 두 주식이 동시에 오르고 내리는 것과 같은 방식)를 살펴봅니다. 하지만 부패는 조금 다릅니다. 부패는 단순히 어떻게 변하느냐가 아니라, 정직함의 '수준'에 관한 문제이기 때문입니다.

그래서 저자들은 춤의 리듬을 찾는 대신, **계층적 군집화(hierarchical clustering)**라는 도구를 사용했습니다. 이것은 마치 거대한 가계도와 같은데, 혈연관계를 보여주는 대신 "정직함"에 의해 누가 서로 연결되어 있는지를 보여줍니다.

• 그들은 "부패로부터의 자유(Freedom from Corruption)" 점수(0에서 100까지, 100은 매우 정직함)를 사용하여 134개국의 수치를 측정했습니다.
• 그들은 국가 간의 "거리"를 계산했습니다. 만약 A국가와 B국가의 점수가 매우 비슷하다면, 그들은 "친한 친구"(짧은 거리)입니다. 만약 한 나라는 매우 정직하고 다른 나라는 매우 부패했다면, 그들은 "낯선 사람"(긴 거리)입니다.
• 그들은 **평균 연결법(average linkage)**을 사용했는데, 이는 두 집단 사이의 평균 거리를 찾아내어 그 집단들을 하나로 합칠지 결정하는 방식입니다.

결과: 네 개의 뚜렷한 이웃

그들이 그린 이 "정직함의 나무"는 무질서한 더미가 아니었습니다. 그것은 네 개의 명확한 이웃(클러스터)으로 딱 맞아떨어졌습니다. 마치 세상이 부패에 대한 인식에 따라 네 개의 뚜렷한 그룹으로 자연스럽게 분류된 것 같았습니다.

각 이웃의 모습은 다음과 같습니다.

1. "정직한 엘리트" 클럽 (클러스터 #1)

• 구성원: 미국, 일본, 서유럽, 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 홍콩 등.
• 분위기: 이들은 세계에서 가장 발전된 국가들입니다. 부패도가 매우 낮습니다(높은 점수).
• 연결 고리: 이 그룹은 매우 긴밀하게 결속되어 있습니다. 이들은 모두 부유하며, 모두 매우 정직합니다. 이곳에는 가난한 나라가 거의 없으며, 아프리카 국가도 없습니다. 매우 독점적이고 성과가 높은 그룹입니다.

2. "추격하는" 그룹 (클러스터 #2)

• 구성원: 스페인, 포르투갈, 슬로베니아, 이스라엘, 대만, 보츠와나 같은 국가들.
• 분위기: 이들은 "차석" 그룹입니다. 엘리트 클럽만큼 부유하거나 정직하지는 않지만, 꽤 잘 해내고 있습니다. 이들은 세계의 "중상류층"입니다.
• 연결 고리: 이들은 리더들을 따라잡으려 노력 중입니다. 경제도 괜찮고 정직함 수준도 괜찮아서, 전체 그룹 중 중간 정도에 위치합니다.

3. "고군분투하는" 구역 (클러스터 #3)

• 구성원: 이 그룹은 60개국을 포함하는 가장 큰 그룹입니다. 러시아, 중국, 인도, 브라질, 그리고 아프리카와 중동의 많은 국가가 여기에 포함됩니다. 또한 권위주의 정부를 가진 국가들도 포함됩니다.
• 분위기: 이 그룹은 인지된 부패 수준이 가장 높습니다.
• 연결 고리: 경제적 면모는 매우 다양합니다. 중국이나 인도처럼 거대하고 빠르게 성장하는 경제 대국도 있는 반면, 매우 가난하거나 분쟁 중인 국가들도 있습니다. 규모나 잠재력에도 불구하고, 이들은 모두 부패라는 공통된 문제로 고군분투하고 있습니다. 저자들은 높은 부패가 이 나라들이 "엘리트" 수준에 도달하는 것을 가로막는 무거운 닻 역할을 한다고 언급합니다.

4. "중간에 낀" 그룹 (클러스터 #4)

• 구성원: 이 그룹은 묘한 혼합체입니다. 폴란드, 헝가리, 체코 같은 포스트 공산주의 국가들이 포함되어 있으며, 이탈리아, 그리스, 그리고 이집트와 모로코 같은 북아프리카 국가들도 포함됩니다.
• 분위기: 이 국가들은 중간에 끼어 있습니다. "고군분투하는" 그룹만큼 부패하지는 않지만, "추격하는" 그룹만큼 깨끗하지도 않습니다.
• 연결 고리: 이탈리아와 그리스가 이 그룹에 포함되어 있다는 점은 흥미로운데, 이는 보통 부유하다고 여겨지는 이들의 경제적 문제가 부패 수준과 연결되어 있음을 시사합니다. 한편, 동유럽 국가들이 이들과 함께 묶여 있다는 것은 그들이 여전히 전환기에 있음을 보여줍니다.

핵심 요약: 돈과 정직함은 손을 맞잡고 걷는다

이 논문이 발견한 가장 중요한 사실은 완벽한 거울 이미지입니다.

• 만약 국가들을 1인당 소득(GDP) 순으로 나열하면 하나의 목록이 나옵니다.
• 만약 국가들을 정직함 순으로 나열하면 정확히 똑같은 목록이 나옵니다.

이 논문은 돈이 정직함을 유발한다거나 정직함이 돈을 유발한다고 말하는 것이 아닙니다. 단지 둘이 동전의 양면처럼 서로 밀접하게 결합되어 있다고 말할 뿐입니다. "정직한 엘리트"는 가장 부유하며, 부패가 심한 "고군분투하는" 그룹은 가장 가난합니다.

이것이 왜 중요한가

이 연구 이전에도 사람들은 부패가 경제에 나쁘다는 것을 알고 있었지만, 국가들이 이 특성을 바탕으로 어떻게 자연스럽게 그룹을 형성하는지 보여주는 지도는 가지고 있지 않았습니다. 이 논문은 이러한 "가계도" 방식을 사용하여, 세상이 단순히 부패하거나 정직한 곳들이 무작위로 섞여 있는 것이 아니라, 발전과 부패에 대한 인식이 깊게 얽혀 있는 구조화된 계층임을 보여준 첫 번째 연구입니다.

요약하자면: 세상은 네 개의 명확한 그룹으로 나뉘며, 모든 그룹에서 부패 수준은 부의 수준과 완벽하게 일치합니다.

기술 요약

문제 제기
부패가 경제 성장, 불평등 및 투자에 미치는 부정적 영향에 관한 광범위한 실증적 및 이론적 문헌이 존재함에도 불구하고, 특정 연구 공백이 남아 있다. 즉, 부패 수준 또는 부패 인식에 기반하여 국가들을 실제로 어떻게 군집화(clustering)할 것인가를 조사한 선행 연구가 없다. 기존 연구들은 종종 부패를 경제 지표에 영향을 미치는 연속 변수로 취급하지만, 국가들이 인식을 바탕으로 뚜렷한 위계나 군집을 형성하는지 여부는 조사하지 못했다. 본 연구는 복잡계 도구, 특히 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 부패라는 구체적인 사례에 적용하여 국가 간의 잠재적인 구조적 관계를 밝힘으로써 이 공백을 메우고자 한다.

연구 방법론
저자들은 1996년부터 2014년까지의 기간을 대상으로 헤리티지 재단(Heritage Foundation)의 "부패로부터의 자유(Freedom from Corruption, COR)" 지수를 사용하여 134개국의 데이터셋을 분석한다. COR 지수는 투명성 기구(Transparency International)의 부패 인식 지수(CPI)를 바탕으로 산출되었으며, 0에서 100 사이의 값을 갖는다(값이 높을수록 부패가 낮음을 의미한다).

데이터의 특수성을 고려하여, 저자들은 표준적인 상관관계 기반 군집화 방식에서 벗어난다. 표준 상관계수는 시계열 데이터를 평균 차감(demean)함으로써 주요 관심 변수인 부패의 절대적 수준에 관한 정보를 손실시킨다. 대신, 본 연구는 각 국가 쌍의 시계열 벡터 간의 **유클리드 거리($d_{xy}$)**를 활용하여 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)을 구축한다.

계층적 구조 구축을 위해 저자들은 평균 연결 군집화(average linkage clustering) 방식(UPGMA로도 알려짐)을 채택한다. 이 알고리즘은 거리 행렬을 바탕으로 가장 가까운 노드 쌍(국가 또는 군집)을 반복적으로 식별하여 새로운 군집으로 병합하고, 새로 형성된 군집의 거리 값을 해당 군집 내 모든 요소 간 거리의 평균값으로 할당한다. 이 과정은 단일 군집이 형성될 때까지 반복되며, 그 결과로 덴드로그램(dendrogram)이 생성된다. 저자들은 주로 평균 연결 방식을 사용했으나, 완전 연결(complete linkage)과 와드 알고리즘(Ward's algorithm)도 테스트하였으며 결과가 질적으로 견고함을 확인했다고 언급한다.

주요 결과
134개국에 대한 평균 연결 군집화를 적용한 결과, 전 세계 데이터셋을 네 개의 뚜로 명확한 군집으로 나누는 잘 정의된 계층 구조가 드러났다.

1. 군집 #1 (최저 부패 / 최고 발전): 미국, 일본, 서유럽 EU 국가들, 호주, 뉴질랜드, 싱가포르를 포함하는 선진국들로 구성된다. 이 군집은 가장 높은 평균 COR(82.92)과 가장 높은 평균 1인당 GDP($52,138)를 보인다. 이들은 부패 수준과 경제 발전 측면 모두에서 다른 군집들과 명확히 구분된다.
2. 군집 #2 (상위 중등 발전): 스페인, 포르투갈 등 다양한 EU 국가들, 대만, 이스라엘, 보츠와나를 포함하는 이 이질적인 그룹은 평균 COR 59.21, 평균 1인당 GDP $23,521를 기록한다. 저자들은 이 국가들을 각 대륙의 "준우승자" 격인 리더들로 특징지으며, "성공적으로 전환 중이거나" "추격 중인" 집단으로 본다.
3. 군집 #3 (최고 부패 / 최저 발전): 60개국을 포함하는 가장 큰 군집으로, BRIC 국가들(브라질, 러시아, 인도, 중국), 불가리아와 루마니아 같은 신규 EU 회원국, 그리고 다양한 권위주의 체제들을 포함한다. 이들은 가장 낮은 평균 COR(24.15)과 가장 낮은 평균 1인당 GDP($3,888)를 나타내지만, 넓은 범위의 경제적 잠재력을 포함하고 있다.
4. 군집 #4 (중간 단계): 앞선 그룹들 사이에 위치하며 평균 COR은 41.28이다. 여기에는 비세그라드 그룹(체코, 헝가리, 폴란드, 슬로바키아), 발트해 국가들, 크로아티아, 북아프리카 국가들이 포함된다. 또한 이탈리아와 그리스처럼 경제적 어려움을 겪고 있는 선진국들도 포함된다. 이들의 평균 1인당 GDP는 $9,751이다.

주요 기여 및 발견

• 위계 식별: 본 연구는 부패 인식에 있어 명확한 계층 구조를 성공적으로 밝혀냈으며, 국가들이 이러한 지표를 바탕으로 네 개의 뚜렷한 그룹으로 효과적으로 분리될 수 있음을 입증했다.
• 발전과의 상관관계: 부패 수준과 경제 발전 단계 사이에 강력한 연결 고리가 확인되었다. 부패 인식에 따른 국가 순위는 1인당 GDP 순위와 완벽하게 일치한다.
• 구조적 통찰: 군집화는 신규 EU 회원국(불가리아, 루마니아)이 나머지 EU 국가들과 분리되는 현상, BRIC 국가들의 결집, 그리고 가장 부패한 군집에 권위주의 체제가 포함되는 현상 등 구체적인 지정학적 및 제도적 패턴을 드러낸다.

의의 및 주장
저자들은 본 연구가 자신들이 아는 한, 부패라는 구체적인 사례에 계층적 및 군집화 방법을 적용한 첫 번째 사례라고 주장한다. 본 연구의 의의는 경제적 주제를 복잡계 및 학제적 물리학 도구와 연결했다는 점에 있다.

저자들은 인과 관계에 대해 신중한 어조를 유지하며, 본 분석이 부패와 경제 성과 사이의 잠재적 인과 기제에 대해 논하지 않는다는 점을 명시적으로 밝힌다. 그러나 관찰된 강력한 상관관계와 국가들의 명확한 군집 분리가 향후 사회과학 연구를 위한 유망한 출발점을 제공한다고 상정한다. 저자들은 이러한 군집화 방법이 엄격한 부패 국가 구분이 현재 부족한 국제 무역 관련 연구에 특히 유용할 수 있다고 제언한다.