킹 효과(King effect)는 통계학, 경제학, 경제물리학 분야에서 사용되는 학술적 개념으로, 순위가 매겨진 집합에서 최상위 한두 개의 구성원이 명확한 극단치(outlier)로 나타나는 현상을 의미한다. 이 용어는 연구자 장 라에레르(Jean Laherrère)와 디디에 소르네트(Didier Sornette)가 1998년 발표한 논문《Stretched exponential distributions in nature and economy: "fat tails" with characteristic scales》(The European Physical Journal B)에서 처음 명명한 것으로 알려져 있다.
킹 효과의 핵심 특징은 최상위 한두 개의 데이터 포인트, 즉 "킹(왕)"에 해당하는 구성원이 나머지 집단이 따르는 통계적 확률 분포 또는 순위-크기(rank-size) 분포를 따르지 않고 예상보다 훨씬 크게 나타난다는 점이다. 이때 집합의 나머지 구성원들이 일반적으로 따르는 분포에는 멱법칙(power-law) 분포, 늘어난 지수 함수(stretched exponential function)의 기초가 되는 분포, 그리고 포물선형 프랙탈(parabolic fractal) 분포 등이 포함된다.
킹 효과가 관찰된 대표적인 사례로는 다음이 제시된다.
- 프랑스 도시 규모 분포에서 파리(Paris)가 "킹"으로 나타나며, 늘어난 지수 함수 분포에서 크게 벗어나는 점. 이와 유사하게 영국의 런던(London)이나 태국의 방콕(Bangkok) 등 수위 도시(primate city) 체계를 가진 국가에서도 비슷한 패턴이 관찰된다.
- 국가별 인구 순위 분포에서 중국과 인도를 나타내는 데이터 포인트가 늘어난 지수 함수 분포에 맞지 않는 점.
킹 효과는 순위에 긍정적 평가가 붙은 극단치에만 국한되지 않는다. 바람직하지 않은 속성의 순위를 다룰 경우, 합리적으로 분포된 데이터 부분에서 극도로 순위가 높은 데이터 지점이 유사하게 분리되는 "빈곤층 효과(pauper effect)"가 존재할 수 있는 것으로 지적된다.
이 개념은 지프의 법칙(Zipf's law)과 함께 규모 분포 연구, 도시 규모 연구, 부의 분포 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 관련 연구로는 인도 부의 분포에 대한 멱법칙 꼬리를 분석한 Jayadev(2008)의 연구, 음악가와 물리학자의 성공 개인 분포가 늘어난 지수 함수를 따른다는 Davies(2002)의 연구 등이 있다.
킹 효과는 학계에서 충분히 검증되고 인용된 정식 개념으로, 백과사전으로서의 정보가 충분히 확보되어 있다.
