후리후리 잡학동네

이 책은 거시경제에 관련된 책이다.

책의 전반부에서는 소비자지출, 실업율, 주가 등의 거시경제지표들의 연관성을 어떻게 이끌어낼 것인가에 대한 방법론에 대한 설명이 있다. 각 거시경제지표들은 매 월, 혹은 매 분기마다 발표되고 있어 시계열 데이터라고 생각할 수 있다. 그리고, 이런 시계열 데이터를 분석하는데 있어서 가장 중요한 것은 노이즈를 어떻게 제가하는가이다. 그래야만 각 변수들(경제지표)간의 연관성을 제대로 파악할 수 있기 때문이다.

이런 측면에서 "경제를 읽는 기술"에서 사용하는 3개월평균, 전년도 동분기 대비 증가율을 사용하여 차트를 그린 것은 데이터에 존재하는 노이즈를 제거하는 새로운 기술을 보여준 것이다. 동분기 대비 증가율이 실제 원시 데이터(raw data)를 비교하는 것에 비해 노이즈에 더 강건해보인다.

책의 후반부에서는 전반부에서 보여준 차트분석방법을 통해, 실제 경제지표들이 어떤 인관관계가 있는지? 그 유추한 인과관계가 역사적으로 얼마나 잘 맞아 떨어졌는지에 관한 설명이 들어있다. 먼저, 가장 중요한 것은 경제를 이끄는 힘은 "소비자 지출"에 있다는 것이다. 이것은 기존에 "기업 투자"가 경제를 이끄는 힘이라고 믿어왔던 것과는 약간 다른 시각을 보여주며 경제 정책을 입안하는데 있어서도 새로운 접근 방법을 제시해 줄 수 있는 분석이다.

즉, 위와 같은 결론은 소비자에 대한 감세정책이 소비자 지출을 이끌 것이고 결정적으로 경제를 부흥시킬 효과가 기업에 대한 세금 혜택보다 더 크다는 것을 뒷받침하고, 감세정책이 힘을 얻게 된다. 또한 부가세 (우리나라는 10%, 독일은 16%)의 감면 또한 경제를 부흥시키는데 효과가 크다는 것이다.

이 책에서 인과관계라고 하는 것은 데이터의 분석뿐만 아니라 저자의 선입견이 강하게 들어가 있는 것 같다. 사실 시계열데이터에서 우리가 볼 수 있는 것은 인과관계가 이나라 상관관계이기 때문이다. Time lag을 분석한다 하더라도 그것은 두 가지 가능성을 내포하고 있다. 즉, "닭이 먼저냐? 달걀이 먼저냐?"에 대한 딜레마이다. 시계열 데이터 분석에는 두 개의 time-lag이 있으면 time-lag이 적은 것을 이용하여 변수들 간의 선행관계를 따지기도 한다. 어쨋든, 저자의 선행지식 또는 선호가 "소비자지출"을 경제의 중심에 올려놓은 것으로 생각한다.

하지만, 이로써 내가 얻게 된 경제에 대한 통찰력은 새롭다. 기업 중심의 경제에서 소비자 중심의 경제에 대한 새로운 관점을 얻게 되었다는 것이다. 또한, WEB2.0, UCC로 대표되는 사용자 중심 경제세계에 대한 분석이 거시 지표를 얻게 되는 날.. 값진 길잡이 역할을 해 줄 수 있을 것으로 기대된다.