악의 마음을 읽는 자들요즘 넷플릭스 시청을 취미로 하고 있다. 무엇을 볼까 스크롤 하던 중 연쇄살인마 유영철에 관한 다큐가 있었다. 흥미로웠지만 소름끼쳤다. 공포스러웠다. 아주 강한 인상을 남기고 그렇게 조금씩 그의 기억이 머릿속에서 희미해 질 때 즈음 이 책을 만나게 되었다. 결과적으로 다시한번 더 강렬하게 살인마들에 대하여 각인이 되는 계기가 되었다.이 책은 무서웠다. 한 장 한 장 넘길 때 마다 나에게도 충분히 일어 날 수 있는 일들. 나의 삶에 대입을 하니 뒷목이 서늘해졌다. 연쇄살인마들에게는 평범한 삶따위는 상관 없었다. 살인의 이유가 특정하지 않았기 때문에. 더 충격적 이였던 건 밑바닥 인생을 특별하게 만들어 준 것이 연쇄살인 이라는 부정 할 수 없는 사실이다.범죄자의 입장이 되어 생각해본다. 그것이 프로파일링. 너무나도 이해하기 힘든일이지만 이해하려 애쓴다. 그것이 살인을 막을 수 있는 최대의 무기가 된다. 살인자들과 아무렇지 않게 대면하는 일도 마다 하지 않는다. 독자로써 살인마의 얼굴이 궁금하지 않다면 거짓말이다. 하지만 대면할 자신은 1도없다. 꿈에서라도 만나고 싶지 않은 냉혈한.자연스러운 호기심으로 인터넷 검색창에 그들의 이름을 검색해본다. 한명한명 사진으로나마 그들과 만났다. 악의 마음이란 어떤 것일까. 학창시절 배웠던 성악설과 성선설이 떠오른다. 그때 당시 암기에만 급급했으나 다시한번 되새겨 본다. 우리는 악함을 감추고 애써 선함으로 살기위해 노력하는 것일까. 아니면 태어날때는 착했던 심성이 주변 환경을 통해 악해지는 것인가. 이러한 의문들의 설명이 가능하다면 연쇄살인마의 행동도 이해 할 수 있을까? 악이 완전체가 되기까지의 과정들은 우연일까.
불편한 편의점(김호연)나의 10대시절의 편의점은 참새 방앗간 같은 곳이였다. 등굣길에 버스를 기다리며 이것저것 사먹으며 재미있었던 나의 놀이터. 소소하게 800원, 300원, 1200원 내가 상상했던 풍선껌 맛 그대로인 키티껌과 씹으면 씹을수록 삼키고 싶지 않았던 하이츄 캐러멜. 신세계 였던 삼각김밥등등 온갖 상품들에만 관심이 있었던 시절이다.20대가 되어서는 주로 술을 먹고 아이스크림이나 각종음료를 사러 들렸던 곳. 10대 시절의 신선함은 사라지고 비싸고 각종 인스턴트 음식이 모여있어서 외모에 관심 많던 나는 조금씩 꺼려했던곳. 그런데 이곳은 밤 늦게까지 영업을 하여 무서운 밤길의 유일하게 빛을 내어주고 나의 치안을 담당해주던 길동무 였다.30대의 나는 편의점을 거의 찾지 않았다. 주로 마트를 이용하며, 카페에서 파는 커피를 선호하게 되었고 밤늦게까지 친구들과 어울리던 열정은 사라져버린 나이에 접어 들게 되었다. 어두운 밤길 나의 길동무 또한 바뀌었다. 안락한 자동차안의 공간에서 밤길은 더 이상 무섭지 않았다.최근 당근마켓이라는 새로운 형태의 벼룩시장이 등장했다. 동네 사람과 만나 내가 사용하지 않는 물건을 저렴하게 거래하는 형태인데 약속을 잡고 만나는 시간이 조금 성가시긴 해도 이웃의 정을 느낄 수 있다. 그런데 계속되는 코로나 펜데믹현상으로 이런 따뜻한 만남도 힘들어졌다. 직접 만남이 꺼려지는 배경과 함께 어쩌면 당근마켓으로 새롭게 떠오르는 거래가 생겨났다. 그것은 편의점 반값택배. 편의점에서 편의점으로 주고받는 택배로 그 금액은 일반 택배비의 절반이다. 낯선사람에게 주소공개를 하지 않아도 된다는 점과 가격이 저렴하여 부담이 없다는 장점이 있다. 그리고 중고거래는 주로 급하게 물건을 구매하는 경우는 드물어서 일반 택배에 비해 시간이 조금 걸려도 큰 문제가 없었다.집 바로 앞에 편의점이 있다. 자주가진 않아도 집앞에 편의점이 있다는 것만으로 받는 위안이 있다. 이러한 편의점이 나의 주변에 있었기에 반값택배 또한 문제 없었다. 그곳은 아담한 크기의 프랜차이즈 편의점이다. 반값택배를 이용하려면 짧지 않은 시간을 편의점에 머무르게 된다. 당근마켓의 매력에빠져 점점 편의점을 들락거리는 횟수가 잦아지면서 편의점 점원들과 마주치는 시간도 늘어났다.가끔은 너무 잦은거래로 민망함을 애써 태연한척하며 반값택배를 이용하기도 했다. 그러면서 흰머리 희끗희끗한 아저씨 점원들과 여러명 만나게 되었다. 주로 젊은층의 아르바이트 장소라고만 여겨졌던 편의점이 어느새 은퇴 후의 생활비 마련의 장소가 되었던 것일까. 그 분들의 과거는 어땠을까 어떻게 이 일을 하게 된건지 쉽게 지나쳐지지 않는 의문들. 하지만 이 책을 읽고 난 후 타인의 삶을 그들의 관점에서 들여다 보았을 때 나의 호기심이 무엇을 향했던 것인지 깨달았다.
검은꽃가장 최근 읽었던 김영하 작가의 책은 여행의이유 이다. 읽게된 계기는 평소 책읽기를 꽤 좋아 하는터라 베스트셀러를 스크롤 하곤 하는데, 눈에띄게 부동의 1위를 놓치지 않았던 화제작?이였기 때문이다. 가볍고 편하게 읽기에 좋았다. 그러나 그의 필력이 나의 마음을 사로잡았고 자연스레 이 책과 조우하게 되었다.독서를 하면서 마음은 늘 자기계발서를 봐야해. 마음의 양식을 쌓아야해. 라는 나만의 압박에 이런저런 책들을 읽지만 결국 내가 가장 좋아하는 장르는 역시 소설이다. 마음에 맞는 장편소설을 만나면 단숨에 읽어 버리는 것이 나의 특기라고 할 수 있겠다. 줄어가는 페이지 수에 대한 아쉬움과 불안감보다 이 책을 멈출 수 없었던 마음이 나를 압도하여 한두시간만에 완독했다.책의 마지막 페이지를 덮은 후 마치 한편의 영화를 본듯한 아니 그보다 더 표현하자면, 단순히 나의 눈을 통해 영상을 스쳐지나간 잠시의 감정보다 벅차고 커다란 여운이 남았다. 그날 밤 잠자리에 들어 눈을 감았지만 나의 머릿속에는 온통 등장인물들의 영상으로 가득했다. 오랜만에 이런 책을 만났다는 기쁨과 다 읽어 버렸다는 아쉬움이 공존했다.신분에 관계없이 열악한 환경의 배를 타고 항해하는 장면을 줄곧 상상했다. 평상시 엄청 깔끔을 떠는 성격은 아니지만 나의 집에서 느끼는 쾌적함과 안락함이 더욱 그들의 모습을 생생하게 느끼게 했다. 특히 하루의 일과를 마친 외부의 공기, 그리고 나의 체액들로 찌든 나의 몸을 깨끗이 씻고, 집안에서만 입는 바깥세상과는 단절되어 있던 가장 편안한 옷으로 갈아입고 쇼파에 앉는 순간의 행복감.몇 년전 가족들과 베트남 패키지 여행을 다녀온 적 이 있다. 초호화 패키지 여행이였는데, 그래서인지 더욱 빽빽했던 코스 중 크루즈유람선을 타며 공연과 디너식사를 즐기는 여정 이였다. 하롱베이의 절경을 감상하며 크루즈에서는 신나는 노래와 춤판이 벌어졌고, 음식또한 고급스럽고 나의 입에 어찌나 잘 맞던지. 행복을 만끽하던 때도 잠시 유람선의 에어컨이 고장났다. 그것도 하롱베이 해변의 한 가운데에서. 그곳이 바다인지 강인지 잘 생각이 나질 않는다. 하지만 그 숨막힘은 아직도 잊혀지지 않는다. 내부공기는 점점 지옥이 되어 갔고 즐거웠던 사람들은 더위에 금방 지쳤다.처음에는 희망이 있었다. 금방 고쳐 지겠지. 나를 푹푹찌고 있는 찜통이 곧 행복했던 크루즈로 금방 돌아 올거야. 다시 한번 말하지만 초호화 패키지 여행이였다. 걸맞는 돈을 지불했다. 이런 환경은 너무하지 않은가? 나의 희망과는 달리 숨을 그늘이라고는 없는 땡볕아래 이 배는 점점 더 뜨거워 졌다. 쪼다(얼음)를 외쳐대며 아그작아그작 씹어댔다. 임시방편이라는 것을 알게 되었고, 여기서 아무리 화를낸들 달라지는 건 없었다. 포기다. 그리고 체념. 내려놓았다. 땀으로 젖은 나의 온몸도 쾌적하고 시원한 공기도 다 포기했다. 그리고 적응한다.
Exercise 1 in Chapter 10 at Berndt textbook.Exercise 1: OLS, 2SLS, and GLS Estimation of Klein’s Model 1Using STATA, Data by KLEIN.dta,(a)1. Time / T= YEAR-1931, command in Stata: gen T = year-19312. Total Wage / W=W1+W2, command in Stata: gen W = w1+w23. Aggregate demand variable / Y=CN+I+G-TX, command in Stata: gen Y = cn + i + g – tx• Print out was attached in Appendix 1 and 2.(b)• OLS Estimation results are as follows.• Compared to the table 10.3 as follows:OLSTable 10.316.237(1.303)0.796(0.040)0.193(0.091)0.090(0.091)10.126(5.466)0.480(0.097)0.333(0.101)-0.112(0.027)1.497(1.270)0.439(0.032)0.146(0.037)0.130(0.032)STATA result.16.237(1.302)0.796(0.040)0.193(0.091)0.899(0.091)8.365(5.104)0.515(0.094)0.226(0.091)-0.098(0.024)1.497(1.270)0.439(0.032)0.146(0.037)0.130(0.032)• and was almost exactly matched but is small difference seen by the eye. I think that OLS estimates are plausible and they are consistent estimates of true parameters. Because and yielded the same. yields different but has an equal sign and value are similar.(c)• 2SLS Estimation results are as follows.• Compared to the table 10.3 as follows:2SLSTable 10.316.555(1.468)0.810(0.045)0.017(0.131)0.216(0.119)20.278(8.383)0.150(0.193)0.616(0.181)-0.158(0.040)1.500(1.276)0.439(0.040)0.147(0.043)0.130(0.032)STATA result.16.555(1.468)0.8102(0.048)0.0173(0.131)0.2162(0.119)12.331(5.998)0.3650(0.137)0.3398(0.121)-0.114(0.027)1.5003(1.276)0.4389(0.039)0.1467(0.043)0.1304(0.032)• The result is no different as (b) when compared to the table and Stata. However comparison with the results of OLS estimate,It can be seen that the and All of changed. It effected as a endogenous variable. Looking at the unchanged all the variables, it can be seen that the exogenous variables. Like this situation, 2SLS estimate is estimation that can be considered the influence of the endogenous.(d)• OLS-AR(1) Estimation results are as follows.• Compared to the table 10.3 as follows:OLS-AR(1)Table 10.326.438(4.069)0.484(0.116)0.419(0.118)0.165(0.103)10.196(7.399)0.490(0.111)0.324(0.108)-0.112(0.035)2.097(1.06)0.430(0.028)0.147(0.032)0.118(0.026)STATA result.27.313(4.409)0.4610(0.118)0.4307(0.118)0.1733(0.103)9.4467(6.445)0.5003(0.105)0.2313(0.095)-0.102(0.029)2.097(1.056)0.4295(0.027)0.1472(0.031)0.1180(0.026)• First-order autoregressive parameter is not zero because independent variables affecting each dependent variable although the independent variable is endogenous.• Compared with the table is coefficient not a significantly difference but compared to the OLS, is a visible difference except for some of . It is explained that because of the AR. So it should be considered the characteristics of the variable to select estimation(e)2SLS-AR(1) Estimate.AppendixAppendix1.Appendix2.Appendix3.Appendix4.Appendix5.Appendix6.Appendix7.Appendix8.Appendix9.Appendix10.Appendix10.Appendix11..........Appendix12.Appendix13.STATA Command*agen T = year-1931gen W = w1+w2gen Y = cn + i + g - txlist year T W Ylist year cn p w1 i klag e w2 g tx*btsset T*10.62*reg cn W p L.pequation, f(%5.4f)*10.63*reg i p L.p L.klagequation, f(%5.4f)*10.64*reg w1 e L.e Tequation, f(%5.4f)*c*10.62ivreg cn L.p (W p = L.p g w2 tx T klag L.e)equation, f(%5.4f)*10.63ivreg i L.p L.klag (p = L.p g w2 tx T klag L.e)equation, f(%5.4f)*10.64ivreg w1 L.e T (e = L.p g w2 tx T klag L.e)equation, f(%5.4f)*d*10.62prais cn W p L.p, corcequation, f(%5.4f)*10.63prais i p L.p L.klag, corcequation, f(%5.4f)*10.64prais w1 e L.e T, corcequation, f(%5.4f)
The demand for organic foods in the South of Italy: A discrete choice modelTiziana de Magistris(Unidad de Economia Agroalimentaria, Centro de Investigacion y Tecnologia Agroalimentaria de Aragon)Food Policy 33 386–396 (2008)Summary:Purpose of this paper is to help advising on implementing organic food policies demand at European level or, for a particular European country through analyses to organic food consumer’s. Especially, it investigates the main factors explaining organic food demand in the South of Italy. To analyses organic food demand Researchers have used the Lancaster consumer demand model instead of the traditional theory of consumer’s demand. The reason of using this model, the Lancaster consumer demand model (1966), in which assumes that a consumer’s utility depends on product characteristics instead of the product itself, is more appropriate to analyses the demand for organic food products. In the Lancaster approach, the consumer chooses the product that possesses the cribute obtained by consuming the th product, is the amount of th attribute per unit of the th product, and is the quantity of th good consumed ( = 1,. . .,m and = 1,. . .,n). And Researchers extend the single binary choice model. Because they are also interested in explaining why organic food consumers choose to buy organic food on a regular basis. So, the final bivariate probit model consists of equations. as follows:where, is an unobservable latent variable denoting the probability of being a regular organic food consumer. The related observable variable is defined below:if the consumer is a regular organic food consumer andif the consumer is a regular organic food consumer andWhere and are explanatory variables explaining both decisions, to buy organic food products and to be a regular consumer. and are parameters to be estimated and and are the disturbance terms which are distributed as a standard bivariate normal with correlation q.Data in the study were collected from a survey co the population of the whole region Secondly it can be considered a representative sample of the South of Italy due to its economic indicators, such as average expenditure on food products (23%), average income (1868 euros) and demographic characteristics that are very close to the economic indicators for the South of Italy (ISTAT, 2006; Region Campania, 2003). And the questionnaire was designed to analyses consumers’ knowledge of organic food, their attitudes and purchase behavior. The first question was related to their knowledge of organic food products. The second set of questions comprised those related to organic food consumption. Finally, several questions on consumers’ attitudes towards organic food products and environmental aspects were included. The questionnaire also contained questions on socio-demographic characteristics. The variable definitions used in this model are on the Table 1 in paper. The two endogenous variables of the model are dichotomous variables called ORGAARANCE, KNOWLEDGE, LOWINCOME, FEMALE, HOUSEWIFE, CIVILSERVANT, AGE, HIGHEDUC, HSIZE.A full description of the variables are on Table 1. The final specification of the bivariate censured probit model is as follows:The estimated model is first evaluated based on the value of the log-likelihood function and the q parameter. Second, some goodness-of-fit measures are reported.Only five factors have been found to be statistically significant at 5% level in explaining whether the consumer decides to buy organic food products (HEALTH, RECYCLED, RECYCLING, KNOWLEDGE and LOWINCOME). Results indicate that, as expected, health and environmental benefit attributes of organic foods determine the probability to buy organic foods instead of conventional ones. Similarly, the environmental benefits coefficients are statistically significant and positive (RECYCLED and RECYCLING) indicating that consumers who consume recycled products and dispose of their garbage in selective containers are more likely to, PRICE AND KNOWLEDGE. The estimated coefficient for the health benefit variable HEALTH is not statistically significant. It means that the importance that consumers attach to the organic food products healthiness attribute when shopping does not determine the level of organic food consumption. Results from this paper are of great importance because they provide valuable information on consumers in the South of Italy that can be used by policy makers in organic farming at National and Regional level. Several empirical studies have been conducted to analyses consumers’ organic food choice in different European countries in the last few years. Results of this paper on a group of European consumers (Southern Italian), reinforce those findings extending the knowledge on factors affecting European consumers’ organic food products that can help European policy makers to implement the organic food policy at European level. The main limitation of the study is that it evaluates stated purchase s.