Acemoglu ch01 — RICH 프리뷰: 경제성장과 경제개발 도입

Economic Growth and Economic Development: The Questions · Acemoglu (2009) IMEG · 1식 + 16 figures
★ ch01 = 책 전체의 도입부. 1개 식 (Barro 회귀) + 16개 figure로 "왜 어떤 나라는 부유하고 어떤 나라는 가난한가?" 라는 질문을 시각적으로 제기. ch01은 figure 중심 chapter (수식 적고 그림 많음).
목차 · Contents (1식 + 16 figures)
§1.0 — 1 eq
(1.1)
$$g_{i,t,t-1} = \alpha\, \log y_{i,t-1} + X^T_{i,t-1}\, \beta + \varepsilon_{i,t}$$

Figures — 그림 + 의미 + 수식 + 데이터 출처

Figure 1.1 — Density of countries by GDP per capita (1960 / 1980 / 2000)

Figure 1.1 PDF page
위치
인쇄 p.5 / PDF p.23
의미
국가별 1인당 GDP 분포가 1960·1980·2000 세 시점에 어떻게 변했는지. 분포 전체가 우측 이동 (전반적 부의 증가) + 우측 꼬리 늘어남 (국가간 격차 확대).
x축
GDP per capita ($) — 0~60,000 PPP-adjusted
y축
Density of countries (확률밀도)
곡선 수식
$\rho_t(x) = \frac{1}{N_t}\sum_{i=1}^{N_t} K_h(x - x_i^{(t)})$ — kernel density estimation, $K_h$ Gaussian kernel.
데이터 출처
Penn World Tables (PWT) — Heston, Summers, Aten (2002).
관찰
1980→2000 사이 mode($3,000 부근)와 우측 꼬리(>$30,000) 양쪽 강화 — 'stratification phenomenon'.
철학적 함의
본 책 전체의 동기 부여 figure. divergence 가설의 시각적 증거.

Figure 1.2 — Density of countries by log GDP per capita (1960 / 1980 / 2000)

Figure 1.2 PDF page
위치
인쇄 p.6 / PDF p.24
의미
(1.1)과 같은 분포를 log scale로 본 것. log scale에서는 spreading이 더 제한적으로 나타남 (지수성장 가정 시 log 분포가 정상적).
x축
log GDP per capita
y축
Density of countries
곡선 수식
$\rho_t(\log x) = \frac{1}{N_t}\sum_{i=1}^{N_t} K_h(\log x - \log x_i^{(t)})$
데이터 출처
Penn World Tables (PWT) 2002.
관찰
log space에서 분포의 표준편차 σ 자체가 시간에 따라 어떻게 변하는지 (σ-convergence) 측정 가능.
철학적 함의
log scale은 비례적 변화를 잡아낸다. 1인당 GDP가 2배 증가하나 4배 증가하나 log차원에서는 같은 거리 (Weber-Fechner).

Figure 1.3 — Density of countries (population-weighted) by log GDP per capita

Figure 1.3 PDF page
위치
인쇄 p.6 / PDF p.24
의미
인구 가중 분포 — 중국·인도가 큰 비중. 1980→2000에서 평균이 우측으로 강하게 이동 (중국·인도 성장 효과).
x축
log GDP per capita
y축
Population-weighted density
곡선 수식
$\rho_t^{pop}(x) = \frac{1}{\sum L_i}\sum_i L_i\, K_h(x-x_i^{(t)})$
데이터 출처
PWT + UN Population Division.
관찰
인구 비중을 보면 세계의 평균인이 살고 있는 환경을 알 수 있음. 중국·인도의 빠른 성장이 평균을 끌어올림.
철학적 함의
분포 vs. 평균 인간 — '대표 인간(representative agent)' 의 위치는 인구가중 분포의 mode에서 가장 잘 보인다.

Figure 1.4 — Density of countries by log GDP per worker (PPP adjusted)

Figure 1.4 PDF page
위치
인쇄 p.7 / PDF p.25
의미
1인당 GDP 대신 노동자 1인당 GDP — 노동참여율 차이를 통제. 산출 능력의 보다 순수한 측정.
x축
log GDP per worker
y축
Density of countries
곡선 수식
$y_i = Y_i / L_i^{labor}$ — 노동자 1인당 산출
데이터 출처
PWT + ILO labor force data.
관찰
(1.2)와 거의 유사한 분포 — 노동 참여율 차이가 크지 않음을 시사 (개도국·선진국 모두 약 50%).
철학적 함의
Solow growth 모형의 직접 측정 변수 (k = K/L 의 결과). 본 책 ch2-ch10에서 사용되는 핵심 변수.

Figure 1.5 — Income per capita vs Consumption per capita (2000)

Figure 1.5 PDF page
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인쇄 p.8 / PDF p.26
의미
1인당 GDP와 1인당 소비의 강한 양의 상관 — 산점도가 거의 직선. 소득 ≈ 소비 (저축률은 GDP에 약하게 의존).
x축
log GDP per capita 2000
y축
log Consumption per capita 2000
곡선 수식
회귀선: $\log c = \alpha + \beta\, \log y,\ \beta \approx 0.95$
데이터 출처
PWT + national accounts.
관찰
$\beta$가 1에 가까움 — 부유국이 더 많이 저축하지만 그 차이가 소비 수준 비교에서는 미미.
철학적 함의
GDP가 좋은 well-being 대리지표인가? 소비가 직접 well-being에 가까움. 이 figure는 '대체로 그렇다' 라는 답.

Figure 1.6 — Income per capita vs Life expectancy at birth (2000)

Figure 1.6 PDF page
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인쇄 p.9 / PDF p.27
의미
1인당 GDP와 평균수명의 양의 비선형 상관 — 저소득에서는 빠르게 증가, 고소득에서는 saturating (Preston curve).
x축
log GDP per capita 2000
y축
Life expectancy at birth (years)
곡선 수식
Preston curve: $LE = \alpha + \beta_1 \log y - \beta_2 (\log y)^2$ (saturation)
데이터 출처
WHO + WB.
관찰
Cuba, Costa Rica 같은 outliers — 저소득이지만 수명 길음 (의료·교육 정책의 효과). 미국 — 고소득이지만 일부 OECD 국가보다 수명 짧음.
철학적 함의
well-being 측정의 다중 차원. GDP만으로 부족 — 수명·건강·교육 결합. UNDP HDI의 동기.

Figure 1.7 — Density of countries by GDP per worker growth rate (1960~2000)

Figure 1.7 PDF page
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인쇄 p.11 / PDF p.29
의미
성장률 분포 — 1960~2000 동안 각국의 GDP per worker 평균 성장률. 평균 ≈2%, 표준편차 매우 큼 (-2%~+8%).
x축
Annual growth rate of GDP per worker
y축
Density of countries
곡선 수식
$g_i = \frac{1}{T}\, [\log y_{i,T} - \log y_{i,0}]$
데이터 출처
PWT 1960-2000.
관찰
오른쪽 꼬리 — 한국, 대만, 싱가포르, 보츠와나 등 'growth miracle'. 왼쪽 꼬리 — 사하라 이남 아프리카 다수.
철학적 함의
본 책 핵심 질문 — 같은 시기를 살았는데 왜 어떤 나라는 +8%, 어떤 나라는 -2%? 답이 ch3-ch23 의 23 chapter.

Figure 1.8 — Evolution of income per capita: US, UK, Spain, Brazil, China, India (1820-2000)

Figure 1.8 PDF page
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인쇄 p.12 / PDF p.30
의미
Maddison 1820-2000 long-run 시계열. 미국·영국·스페인이 19세기 중반부터 'Great Divergence' 시작. 중국·인도는 1970년대 이후 급격 catch-up.
x축
Year (1820-2000)
y축
log GDP per capita
곡선 수식
Time series 합성: $\log y_{i,t}$ for selected $i$
데이터 출처
Maddison Project (Bolt-van Zanden 2014).
관찰
1820년에는 모든 나라 비슷 ($600~1500). 1900년 영·미 vs 중·인 $4000 vs $700. 2000년 $40,000 vs $4000 ~ $1000.
철학적 함의
산업혁명의 기원 — 왜 영국이 먼저? Acemoglu의 답: 정치제도 (Why Nations Fail).

Figure 1.9 — log GDP per worker (2000) vs log GDP per worker (1960) — Convergence?

Figure 1.9 PDF page
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인쇄 p.13 / PDF p.31
의미
각국의 1960년 vs 2000년 산점도. 45° 선보다 위면 catch-up, 아래면 falling behind. 강한 양의 상관 (대각선 부근) → 약한 absolute β-convergence.
x축
log GDP per worker 1960
y축
log GDP per worker 2000
곡선 수식
Barro β-회귀: $g_i = \alpha - \beta\, \log y_{i,1960} + \varepsilon_i$
데이터 출처
PWT 1960·2000.
관찰
회귀선 기울기가 약 1 (-β ≈ 0): 절대수렴 없음. 즉 가난한 나라가 자동으로 부자나라를 따라잡지 않음.
철학적 함의
Solow 모형의 절대수렴 가설 vs. 데이터의 부정. 조건부 수렴 (conditional convergence)으로 수정 필요 → ch3 통계.

Figure 1.10 — Average GDP per capita: Western offshoots / W. Europe / Latin America / Asia / Africa (1820-2000)

Figure 1.10 PDF page
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인쇄 p.14 / PDF p.32
의미
지역 평균 시계열. Western offshoots(US/CA/AU/NZ)와 W. Europe이 'Great Divergence' 양 축. 라틴아메리카·아시아·아프리카가 점차 격차 벌어짐.
x축
Year (1820-2000)
y축
log GDP per capita (regional avg)
곡선 수식
$\bar y_t^{region} = \frac{1}{N_{region}}\sum_i y_{i,t}$
데이터 출처
Maddison Project.
관찰
1950년대 이후 아시아의 일부 (한·중·대만)가 가속하지만 평균으로는 여전히 격차. 아프리카는 1970년대 이후 정체.
철학적 함의
정체된 지역의 공통점 — 정치제도의 미발달. Acemoglu-Johnson-Robinson 2001 instrumental variable 가설의 핵심 시각.

Figure 1.11 — Average GDP per capita extended back: Maddison's pre-modern estimates

Figure 1.11 PDF page
위치
인쇄 p.15 / PDF p.33
의미
(1.10)을 1820년 이전으로 확장 — 1500년 / 1700년 추정치 포함. 산업혁명 이전에는 거의 모든 지역이 비슷한 수준 ($500~1000).
x축
Year (1500-2000)
y축
log GDP per capita (regional avg)
곡선 수식
Maddison's interpolation $y_{i,t}$ for early periods
데이터 출처
Maddison 2007 'Contours of the World Economy'.
관찰
1820년이 'Great Divergence' 시작점으로 굳어짐. 1500년에는 중국·인도가 유럽보다 부유했음 (Ming dynasty, Mughal Empire).
철학적 함의
근대 자본주의의 출발 — 1500-1800년의 전환이 핵심. Pomeranz 'Great Divergence', North 'Why the West'.

Figure 1.12 — Income per capita: US / UK / Spain / Korea / Singapore / China (selected miracles)

Figure 1.12 PDF page
위치
인쇄 p.16 / PDF p.34
의미
특정 'growth miracle' 국가들의 시계열 — 한국·싱가포르가 1960~2000 사이에 6~10배 성장.
x축
Year (1820-2000)
y축
log GDP per capita
곡선 수식
Time series 합성
데이터 출처
Maddison Project.
관찰
한국 1960 $1500 → 2000 $15,000 (10배). 싱가포르 1960 $2000 → 2000 $25,000. 중국 1980-2000 4배.
철학적 함의
산업화 후발국가의 catch-up 가능성 증명 — 결정요인은 무엇인가? (정책, 인적자본, 정치제도, 기업가정신).

Figure 1.13 — Annual growth rate (1960-2000) vs log GDP per worker 1960

Figure 1.13 PDF page
위치
인쇄 p.17 / PDF p.35
의미
초기 부와 성장률의 산점도 — 음의 상관 가설(절대수렴) 검증. 데이터는 약한 음 또는 무상관 → 무조건 수렴 부정.
x축
log GDP per worker 1960
y축
Annual growth rate (g)
곡선 수식
$g_i = -\beta\, \log y_{i,1960} + \varepsilon_i$
데이터 출처
PWT.
관찰
회귀선이 거의 평탄 — 가난한 나라가 자동으로 빨리 자라지 않음. 'East Asian miracle'은 outlier — 정책 결정 효과.
철학적 함의
조건부 수렴 (Mankiw-Romer-Weil 1992) — 통제변수 X 추가하면 음의 상관 회복.

Figure 1.14 — Annual growth rate vs log GDP — alternative samples / time periods

Figure 1.14 PDF page
위치
인쇄 p.18 / PDF p.36
의미
(1.13)의 변형 — 다른 sample 기간 / 다른 측정 방법으로 검증. 결론 동일: 무조건 절대수렴 없음.
x축
log GDP per worker
y축
Annual growth rate
곡선 수식
Robust regression $g = \alpha - \beta\, \log y + X^T \gamma$
데이터 출처
PWT, Maddison.
관찰
샘플 변경에도 결과 robust. 통제변수 (학력·투자·인구·institutions) 추가 시 negative β 회복.
철학적 함의
절대 vs. 조건부 — Solow 모형의 핵심 논쟁. 본 책 ch3에서 정량화.

Figure 1.15 — Average growth rate vs Average investment to GDP ratio

Figure 1.15 PDF page
위치
인쇄 p.19 / PDF p.37
의미
1960~2000 평균 성장률과 평균 투자율 (s = I/Y)의 양의 상관 — Solow 모형의 핵심 예측 일치.
x축
Average investment / GDP ratio (s)
y축
Average growth rate
곡선 수식
$g_i = \alpha + \beta\, s_i + \varepsilon_i,\ \beta > 0$
데이터 출처
PWT.
관찰
단, β가 작아 — 투자율이 높다고 영원한 성장은 못 함 (Solow 의 transitional dynamics).
철학적 함의
투자율의 역할 — Solow 모형에서 'transitional growth'를 결정. 정상상태 속도는 결정 못 함 (기술진보가 결정).

Figure 1.16 — Average growth rate vs Average years of schooling

Figure 1.16 PDF page
위치
인쇄 p.20 / PDF p.38
의미
성장률과 교육 (인적자본 H) 의 강한 양의 상관 — Mankiw-Romer-Weil 1992의 augmented Solow 핵심.
x축
Average years of schooling (H)
y축
Average growth rate
곡선 수식
$g_i = \alpha + \gamma\, H_i + \varepsilon_i,\ \gamma > 0$
데이터 출처
Barro-Lee schooling data + PWT.
관찰
교육 1년 추가 ≈ 성장률 0.5%~1% pt 증가. 하지만 인과인지 상관인지 — 한 학기의 endogeneity 논쟁.
철학적 함의
ch10 (Human Capital) 의 동기. Lucas 1988, Mankiw-Romer-Weil 1992의 핵심 데이터.
ch01 Economic Growth and Economic Development: The Questions · 1 eq + 16 figures · 2026-05-10
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