Satellite GDP Insight
야간 위성 조도와 World Bank 지표를 국가·연도 단위로 맞춰, 밤의 밝기가 GDP의 보조 지표로 어디까지 유효한지 검증했습니다.
프로젝트 흐름
먼저 흐름을 잡으면 이렇습니다.
질문
처음 잡은 문제
북한의 야간 위성사진처럼 공식 통계가 부족한 지역에서도 경제활동의 흔적을 볼 수 있지 않을까 하는 문제의식에서 시작했습니다.
근거
확인한 자료
VIIRS 야간조도와 World Bank의 GDP·인구·도시화·전력 접근성 지표를 2019~2023년 국가·연도 단위로 맞췄습니다.
판단
생각이 정리된 부분
단순 회귀의 R²는 0.819로 재현됐지만, 도시인구·전력 접근성 조절항의 추가 설명력은 작았습니다. 밝기 하나로 경제를 충분히 읽을 수 있다는 뜻은 아니었습니다.
범위
아직 선을 그은 부분
이 프로젝트의 결론은 새로운 예측모형이 아니라, 야간조도를 경제 보조 지표로 쓸 때 필요한 데이터 정합성 점검과 해석 범위입니다.
01 · 시작
처음 잡은 질문
공식 통계가 부족하거나 늦게 나올 때, 야간조도는 경제활동을 읽는 보조 지표로 어디까지 쓸 수 있을까?
02 · 근거
제가 확인한 자료
03 · 전개
분석은 이렇게 진행했습니다
- 01
문제의식 설정
공식 GDP가 늦거나 제한적인 지역에서 대체 신호가 필요하다는 질문을 먼저 세우고, 야간조도를 후보 지표로 잡았습니다.
- 02
국가·연도 데이터 통합
VIIRS 밝기 데이터와 World Bank 경제지표를 국가명과 연도 기준으로 맞춰 2019~2023년 패널 형태의 분석 테이블을 만들었습니다.
- 03
회귀와 조절효과 검정
분포가 치우친 변수에는 로그 변환을 적용하고, 도시인구·전력 접근성 조절항을 추가해 관계가 조건에 따라 달라지는지 확인했습니다.
- 04
데이터 정합성 수정
보고서와 함께 있던 xlsx의 밝기 열이 어긋난 것을 확인해 산점도 주장은 제외하고, SPSS 분석 파일과 reproduce.py로 재현되는 값만 남겼습니다.
04 · 결론
숫자에서 읽은 것
단순 회귀모형에서 야간조도는 GDP 변동의 81.9%를 설명했습니다(R² = 0.819, N = 791). 저장소의 reproduce.py로 재현됩니다.
도시인구와 전력 접근성 조절항을 추가해도 설명력 증가는 작았습니다. 따라서 핵심은 복잡한 모형보다 기본 관계와 데이터 품질 확인에 있었습니다.
함께 있던 xlsx에서는 밝기 열이 어긋나 더 높은 R²처럼 읽힐 수 있었고, 이 값을 사용하지 않도록 저장소에 경고를 명시했습니다.
이 결과는 설명적 관계이며 예측 정확도, 인과관계, 공식 GDP 대체 가능성의 증거로 해석하지 않습니다.
주장하지 않는 것
- 예측 정확도를 주장하지 않습니다. R²는 표본 안에서의 설명력입니다.
- 인과관계를 주장하지 않습니다. 조도가 GDP를 만든다는 뜻이 아닙니다.
- 새로운 방법론을 제안하지 않습니다. 알려진 관계가 어디까지 유효한지 확인한 작업입니다.
05 · 적용
어디에 활용할 수 있나
야간조도는 공식 통계를 대체하기보다, 국가·지역을 1차로 스크리닝하거나 통계 공백 구간의 변화를 모니터링하는 보조 신호로 쓸 수 있습니다.
06 · 경계
아직 단정하지 않는 부분
- •973·820·791은 데이터 처리 단계가 다르므로 하나의 표본 크기처럼 섞어 쓰지 않았습니다.
- •야간조도와 GDP의 관계는 이미 알려진 연구 주제입니다. 이 프로젝트의 초점은 새로운 학술 기여가 아니라 직접 문제를 세우고 데이터 정합성을 검증한 과정입니다.
- •밝기 변수 정의가 보고서와 파일 사이에서 어긋날 수 있어 산점도 주장은 제외했습니다.
- •예측이나 인과를 말하려면 고정효과와 표본 외 검증이 따로 필요합니다.
07 · 근거 화면
표와 그래프로 확인하기
대체 데이터 분석 흐름
원자료 확인위성 밝기와 경제지표가 국가·연도 단위 분석으로 연결되는 과정을 보여줍니다. 이 흐름도는 데이터 출처와 처리 단계를 설명할 뿐, 조도가 GDP의 원인이라는 뜻은 아닙니다.
근거 · GDP project report, PPTX, XLSX, and SPSS output
단순회귀 모형 적합도
원자료 확인재현 R²
0.819
N = 791 · slope 0.834 · p < 0.001
저장소의 reproduce.py가 SPSS 분석 파일에서 다시 계산한 값입니다. 표본 내 GDP 변동의 81.9%를 설명한다는 뜻이며, 81.9%의 예측 정확도나 인과효과를 의미하지 않습니다.
근거 · reproduce.py · SPSS analysis file (.sav) · ln(GDP) ~ ln(brightness)
서로 다른 데이터 단계
원자료 확인973
원자료 행
820
병합 관측치
791
GDP 관측치
973, 820, 791은 각각 원자료, 병합 관측치, GDP 사용 가능 관측치를 뜻합니다. 서로 다른 처리 단계이므로 동일한 표본 크기처럼 바꾸어 사용할 수 없습니다.
근거 · reproduce.py row counts · project spreadsheet and SPSS file