필자의 원인 효과에 대한 세 가지 구분과 이들에 대한 논의를
히치콕의 이론, 엘스의 이론, 구조 방정식 모형 및 이에 토대한 인 과 모형과 비교, 평가하겠다. 히치콕이 요소 효과로 의도하는 바는 그의 두 논문(Hitchcock 2001a, 2001b)에서 볼 수 있듯이 인과의 이행성을 해체하여 인과 이행성의 문제를 피하고 (이 글에서 논의 하지는 않았지만) 개별자(사건) 수준의 인과에 대한 여러 문제를 해결하는 데에 있다. 따라서 이 글에서 논의는 집단 수준의 인과만 을 다루었기에 히치콕의 이론에 대한 절반의 평가가 된다. 나머지 평가는 후속 연구에서 곧 논의할 계획이다.
첫째, 망 효과와 요소 효과의 구분이 두 수준의 인과에 중립적이 라는, 다시 말해 두 수준의 인과 모두에 적용될 수 있다는 것은 근 거가 없게 되었다. 왜냐하면 집단 수준에서 요소 효과는 망 효과의 확장이나 응용에 불과한 것이기 때문이다. 게다가 그 요소 효과는 인과의 이행성을 보여주는 엘스와 소버의 전략에 따른 망 효과의 방식을 전제해야 한다. 보다 중요한 것은 히치콕의 요소 효과가 인 과 상호 작용을 보여줄 수 없다는 데에 있다. 히치콕은 자신의 이 론이 동질적 부분 집단에 상대하지 않고 전체 집단만을 상대로 이 중적 원인 효과를 해명한다고 주장하지만, 그 주장 역시 근거가 없 다. 오히려 부분 집단에 상대한 원인 효과가 얼마나 중요한지를 보 여주었다. 히치콕이 자신의 논문에서 요소 효과로 보여주려는 바는 인과의 이행성을 포기하거나 우회하는 데에 있다. 물론 그 단순성 의 대가는 너무 단순하게 되어 인과 상호 작용을 보여줄 수 없게 되었다. 반면에 필자가 제시한 조절 효과는 인과의 이행성을 보여 주지 않고도 (최소한 피임약 복용 사례에서) 원인 효과의 이중성을 잘 보여주고 있다. 인과의 이행성과 관련하여 히치콕이나 그와 비 슷한 생각을 가진 사람들이 조절 효과에 주목해야 할 중요한 이유 이다.
둘째, 엘스의 이론은 집단 수준 인과를 해명하는 데 보여준 탁월
성에도 불구하고 주목을 많이 받지 못한 것처럼 보인다. 엘스가 주 목하고 발전시킨 인과 상호 작용 개념과 이에 따른 혼재된 원인 효과는 단순히 이론적인 수준의 인과 해명에 불과한 것이 아니다.
그 개념은 조절 효과와 연결되는 것이며, 그 개념이 실제 경험적, 통계적 연구의 방법론에서 갖는 역할은 중요하게 되었다. 엘스는 그와 같은 연결에 대한 언급은 하지 않았다. 엘스에게 이론의 우선 적인 목표는 인과 이론에 대한 개념적(논리적) 엄밀성을 세우는 데 에 있었다. 이 글에서 필자의 논의는 그 개념적 엄밀성이 실제 경 험적 이론에서 어떻게 기여할 수 있는지를 보여주었다. 필자의 논 의는 인과 경로에 대한 선언 관계를 해명하는 점에서 한 가지를 더 추가했다. 인과 요인의 선언 관계와 인과 경로에 대한 선언 관 계는 요인과 경로를 선언적으로 다룬다는 점에서 같지만 다루는 대 상이 다르다는 데에 주의해야 한다. 경로의 선언 관계는, 조절 효 과를 인과에 대한 확률 이론에 도입하는 데에서 나온다. 동질적 부 분 집단의 개별자들이 원인 요인을 통해 선택하게 될 경로들의 다 양성을 선언적으로 고려하는 것이다. 집단 수준에서 인과 경로는 개별자 수준에서 인과 과정에 상응한다. 인과 과정은 사건 수준의 인과에 고유한 특성으로 받아들여 왔다. 인과 과정의 유무가 인과 의 두 수준을 구분하는 기준의 하나가 된다. 그 동안 집단 수준의 인과에서 인과 과정에 대한 고려는 없었다. 집단 수준에서 인과 경 로를 선언적으로 다루는 것은 집단 수준에서 인과 과정을 어떻게 특성화할 수 있는지를 볼 수 있게 된다.
셋째, 조절 효과에 대한 고려는 구조 방정식 모형에 토대한 인과 구조 모형을 형식적으로 보다 엄밀하게 만드는 데 기여할 수 있다.
기존의 여러 인과 구조 이론에서는 독립 변수와 의존 변수, 매개 변수만이 인과 구조 모형들을 만드는 데 토대가 되었다. 이들 모형 은 인과에 관한 몇 가지 기본이 될 원리를 전제한다.(Spirtes,
Glymour, Scheines 1983) 이들 원리의 정당성에 대한 문제를 해결 하는 데에 언급된 세 변수만으로 충분하지 않을 수 있다. 다른 곳 에서 자세히 논의되어야겠지만 조절 변수를 고려한다면 예를 들어 마코프(Markov) 원리의 반례들을(Hausman and Woodward 1999) 보다 효과적으로 다룰 수 있을 것이다. 최근에 인과 구조 모형이 사건 수준 인과의 문제들을 해결할 수 있는지에 대한 논쟁이 있었 다. 이들 논쟁에서 조절 변수를 고려한다면 마찬가지로 새로운 방 식으로 해결의 실마리를 제공하는 게 될 것이다. 특별히 인과 이행 성에 대한 문제들을 새롭게 해결하는 데에 중요한 열쇠가 될 수 있을 것이다.