Earticle

초록

영어

This study asks how predictive information about national life evaluation is distributed across three sets of conditions — economic resources, goal-level sustainable-development performance, and institutional quality — in observed 2016–2024 country data. It combines country-level SDG Index and 17 goal scores, World Happiness Report three-year average life evaluations, the World Bank's Worldwide Governance Indicators, and PPP-adjusted GDP per capita. Observed happiness scores were available for 1,292 country-year records; 1,269 records were complete for the core regression variables across 167 countries and territories. The analysis combines country-grouped cross-validation, XGBoost-SHAP attribution, and supplementary fixed-effects panel regression. Three findings emerge. First, predictive information is highly concentrated: log GDP and SDG 3 alone account for roughly half of the attribution among the fifteen highest-ranked predictors (mean |SHAP| = 0.372 and 0.279), with the remainder distributed across service-delivery goals — gender equality, energy, water and sanitation, and education. Second, institutional indicators contribute far less unique predictive content than their bivariate correlations imply. The six governance dimensions together account for under eight percent of the top-fifteen attribution, and government effectiveness — the third-strongest bivariate correlate of life evaluation (r = .772) — does not enter the top fifteen at all. Governance therefore appears to predict life evaluation largely through the economic and health conditions with which it co-varies rather than through predictive content of its own, a pattern that neither correlations nor regression coefficients reveal on their own. Third, the gain from nonlinear ensembles over a linear benchmark is modest (country-grouped cross-validated R² of .723 versus .682), indicating that most of the predictive structure in these variables is approximately linear at the country-year level, with departures concentrated at the low end of the income range and at the top of the climate-action distribution. Evidence on whether institutional capacity conditions the SDG–happiness association is mixed: a fixed-effects interaction is positive but marginal (p = .044, heteroskedasticity-robust standard errors), while median-split subgroup correlations are effectively identical (.636 and .635). The divergence is traced to differences in estimand rather than resolved. All estimates are predictive and associational; the design does not identify causal effects.

한국어

본 연구는 2016~2024년의 관측 국가 자료에서 국가 단위 삶의 평가에 대한 예측 정보가 경제적 자원, 목표별 지속가능발전 성과, 제도의 질이라는 세 조건군에 어떻게 분포하는지를 살펴본다. 국가 단위 SDG 지수와 17개 목표 점수, 세계행복보고서(World Happiness Report)의 3년 평균 삶의 평가, 세계은행의 세계거버넌스지표(WGI), 구매력평가(PPP) 기준 1인당 GDP를 결합하였다. 행복 점수가 관측된 국가-연도 기록은 1,292건이며, 이 가운데 167개 국가·지역의 1,269건이 핵심 회귀 변수를 모두 갖추었다. 분석에는 국가 단위 집단 교차검증, XGBoost-SHAP 기여도 분석, 보조적인 고정효과 패널 회귀를 함께 사용하였다. 주요 발견은 세 가지이다. 첫째, 예측 정보는 크게 집중되어 있다. 로그 GDP와 SDG 3 두 변수만으로 상위 15개 예측변수 기여도의 약 절반을 차지하며(평균 |SHAP| = 0.372, 0.279), 나머지는 성평등, 에너지, 물과 위생, 교육의 서비스 제공 목표에 나뉘어 있다. 둘째, 제도 지표가 지닌 고유한 예측 정보는 이변량 상관이 시사하는 것보다 훨씬 작다. 여섯 개 거버넌스 차원을 합쳐도 상위 15개 기여도의 8% 미만이며, 삶의 평가와의 이변량 상관이 세 번째로 강한 정부효과성(r = .772)은 상위 15개에 아예 들지 않는다. 따라서 거버넌스는 그 자체의 예측 정보보다는 함께 움직이는 경제·보건 조건을 주로 거쳐 삶의 평가를 예측하는 것으로 보이며, 이는 상관계수나 회귀계수만으로는 드러나지 않는 양상이다. 셋째, 비선형 앙상블이 선형 기준 모형보다 얻는 이득은 크지 않다(국가 단위 집단 교차검증 R² .723 대 .682). 이는 이 변수들이 지닌 예측구조의 대부분이 국가-연도 수준에서 근사적으로 선형이며, 선형에서 벗어나는 부분은 소득 범위의 하단과 기후행동 점수 분포의 상단에 집중되어 있음을 시사한다. 제도 역량이 SDG와 행복의 연관을 조건 짓는지에 대한 증거는 엇갈린다. 고정효과 상호작용은 양(+)이지만 유의성은 경계 수준에 그치는(p = .044, 이분산 강건 표준오차) 반면, 중앙값분할 하위집단 상관은 사실상 같다(.636, .635). 두 결과의 차이는 추정 대상(estimand)의 차이에서 비롯된 것으로 짚었을 뿐 해소하지는 않았다. 모든 추정치는 예측적·연관적이며, 본 연구의 설계는 인과효과를 식별하지 않는다.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
1. Research Background
2. Rationale for the Study
3. Research Purpose and Research Questions
4. Distinctive Contributions
Ⅱ. Theoretical Background and Literature Review
1. The Sustainable Development Goals and National Development
2. National Happiness and Life Evaluation
3. The Relationship between the SDGs and Happiness
4. Governance, Economic Development, and Happiness
5. Cross-National Research Using Explainable Artificial Intelligence
6. Research Gaps and the Analytical Framework
Ⅲ. Research Design and Methods
1. Data and Analytical Sample
2. Variable Construction
3. Missing-Data Treatment and Preprocessing
4. Explainable-AI Models and the Linear Benchmark
5. Variable Importance and Direction of Association Using SHAP
6. Supplementary Panel Regression
7. Interpretive Boundaries
Ⅳ. Results
1. Descriptive Statistics and Distributions
2. Correlations of Happiness with the SDGs, Governance, and GDP
3. Predictive Performance and the Linear Benchmark
4. Where Predictive Information Is Concentrated: SHAP Results
5. Nonlinear Patterns in the Fitted Model
6. Institutional Contingency: Two Forms of Evidence
Ⅴ. Conclusions and Implications
1. Summary of the Findings
2. Theoretical Implications
3. Policy Implications
4. Implications for International Development and SDG Policy
5. Limitations
6. Directions for Future Research
References
[Appendices]
요약

키워드

저자

• Jungjin Park [ 박정진 | aSSIST University ] First Author
• Young-Chool Choi [ 최영출 | aSSIST University ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국자치행정학보 [Korean Journal of Local Government & Administration Studies]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-7779

• 수록기간

  1985~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 350