A Method for Estimating Technological Innovation in Macroeconomy: An Extension of Econometric Structural Estimation by Simulation

경제를 거대한, 복잡한 비디오 게임이라고 상상해 보세요. 여기서 각 국가는 'GDP' 점수를 높이기 위해 레벨업을 시도하는 플레이어입니다. 이 게임에서 강해지는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 더 많은 것들(공장이나 도로 같은 것)을 만드는 것이고, 다른 하나는 이미 가지고 있는 것들을 더 똑똑하게 사용하는 것입니다. 똑똑하게 사용하는 것은 '기술 혁신'이라 불리며, 경제학에서는 이를 종종 '총요소생산성(TFP)'이라는 것으로 측정합니다. TFP를 한 나라의 '효율성 스탯'이라고 생각해보세요. 만약 두 나라가 동일한 양의 로봇과 노동자를 보유하고 있는데, 한 나라가 피자를 두 배 더 많이 생산한다면, 그 추가된 피자는 더 높은 효율성 스탯 덕분입니다.

하지만 한 나라가 실제로 똑똑해지고 있는 것인지, 아니면 그저 더 열심히 일하고 있는 것인지는 어떻게 알 수 있을까요? 그것이 까다로운 부분입니다. 이 논문은 '완벽한 세계' 시뮬레이션을 구축함으로써 이 미스터리를 해결하려고 합니다. 자동차가 A 지점에서 B 지점까지 갈 수 있는 절대적으로 가장 빠르고 효율적인 경로를 계산하는 GPS를 상상해 보세요. 단, 엔진이 고장 나지 않고 운전자가 지치지 않는다는 가정하에 말이죠. 그 GPS 경로는 '최적 성장 경로'입니다. 만약 자동차가 GPS가 제시한 가능한 속도보다 더 빠르게 달린다면, 우리는 그 자동차에 비밀스러운 터보 부스트가 있다고 알 수 있습니다. 반대로 자동차가 GPS보다 느리게 달린다면, 엔진은 멀쩡하더라도 운전자나 도로에 문제가 있는 것입니다. 이 논문은 이 GPS 아이디어를 사용하여, 'IT 혁명'(컴퓨터와 인터넷의 부상)이 게임의 규칙을 바꾼 이후 미국과 일본이 어떻게 성과를 냈는지 살펴봅니다.

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위대한 경제 레이스: 미국 vs 일본

독립 학자인 사카키 슌고(Shungo Sakaki)가 작성한 이 논문은 'IT 경제'(컴퓨터와 인터넷이 주도하는 시대)가 본격적으로 시작된 1990년대 중반 이후 미국과 일본이 어떻게 성과를 냈는지 깊이 있게 파고듭니다. 저자는 알고 싶었습니다. 이 국가들이 실제로 새로운 기술로부터 '터보 부스트'를 받았는지, 아니면 그저 비틀거리며 나아갔을 뿐인지 말입니다.

이를 알아내기 위해 저자는 단순히 국가가 벌어들인 돈을 본 것이 아닙니다. 대신, 그는 구기술(1990년대 이전)로 운영되지만 매우 똑똑하고 합리적인 계획가에 의해 관리되는 '완벽한 경제'가 어떤 모습일지를 수학적으로 시뮬레이션했습니다. 이 계획가는 미래를 위해 저축할 것인지 아니면 오늘 소비할 것인지를 완벽하게 조절하여 최선의 결과를 얻어내는 방법을 정확히 알고 있습니다. 이 완벽한 계획이 바로 '최적 성장 경로'입니다.

그 후 저자는 1996년부터 2022년까지의 미국과 일본의 실제 데이터를 가져와 이 완벽한 계획과 비교했습니다. 논리는 간단합니다. 만약 실제 경제가 (구기술에 기반한) 완벽한 계획보다 더 잘하고 있다면, 그 추가적인 성공은 새로운, 빛나는 기술 혁신 덕분임이 틀림없습니다. 만약 실제 경제가 더 못하고 있다면, 무언가가 발목을 잡고 있는 것입니다.

결과: 두 나라의 이야기

시뮬레이션은 두 국가에 대해 매우 다른 그림을 그려냈습니다.

미국의 경우, 결과는 흥미진진했습니다. 시뮬레이션은 미국 경제가 구기술에 기반한 '완벽한 계획'을 실제로 추월하여 질주하고 있음을 보여주었습니다. 논문은 기술 혁신이 2000년대 이후 미국의 GDP를 약 20% 끌어올렸으며, 이 누적된 부스트가 2020년대에는 **30~40%**에 달했다고 추정합니다. 비디오 게임 용어로 말하자면, 미국 플레이어는 단순히 게임을 잘한 것이 아니라, 기존 게임의 규칙이 허용하는 것보다 훨씬 더 강력하게 만들어주는 비밀 '테크 트리'를 해금한 것입니다.

반면, 일본의 이야기는 훨씬 덜 유쾌했습니다. 시뮬레이션은 일본의 실제 GDP가 1996년 이후 '최적 성장 경로'에 크게 미치지 못했음을 보여주었습니다. 이것이 반드시 일본이 새로운 IT 기술을 발명하거나 사용하는 데 실패했다는 것을 의미하지는 않습니다. 대신, 이 논문은 정책적 실수, 기업의 느린 적응, 또는 기타 경제적 결함과 같은 '거시경제적 비효율성'이 너무 강력해서 일본이 새로운 기술로부터 얻었을 법한 모든 이점을 완전히 상쇄해 버렸다고 제안합니다. 이는 페라리 엔진(새로운 기술)을 가지고 있지만, 공사와 나쁜 규칙들이 가득한 교통 체증 속을 운전하는 것과 같습니다. 당신이 낼 수 있는 속도에 결코 도달하지 못하는 것이죠. 실제로 논문은 일본의 실제 성과가 최적 경로보다 훨씬 낮았으며, 이는 '개선율'이 음수였다는 것을 의미합니다. 즉, 일본 경제는 이론적으로 가능한 수준보다도 성과가 저조했다는 뜻입니다.

함정: '탄력성' 문제

이 이야기에는 큰 '하지만'이 하나 있으며, 이는 매우 기술적인 문제입니다. 저자는 매우 솔직하게 이 부분을 언급합니다. 이 완벽한 GPS 시뮬레이션을 실행하기 위해 저자는 '기간별 대체 탄력성(IES)'이라는 특정 수치가 필요했습니다. IES를 사람들이 오늘 쓸 돈을 내일 쓸 돈과 바꾸려는 의지가 얼마나 되는지를 나타내는 척도라고 생각하면 됩니다.

논문에 따르면, 기존 연구를 바탕으로 특정 IES 값을 사용함에 따라 시뮬레이션이 때때로 제대로 작동하지 않았습니다. 미국에 대해 특정 IES 추정치를 사용했을 때, 컴퓨터는 신뢰할 수 있는 '완벽한 경로'를 아예 계산해내지 못했습니다. 이는 저자가 발명한 방법론에 한계가 있음을 의미합니다. 우리가 '기다릴 의지'에 대한 정확한 수치를 모른다면, 우리의 '터보 부스트' 계산이 얼마나 정확한지 100% 확신할 수 없습니다. 저자는 자신의 방법론이 혁신을 바라보는 멋진 새로운 방식이지만, 하나의 특정 수치를 정확하게 맞추는 것에 크게 의존하고 있으며, 현재로서는 그 방법을 모든 상황에 완벽하게 적용할 만큼 충분히 확실하지 않다고 결론짓습니다.

핵 요약

요약하자면, 이 논문은 미국이 IT 혁명을 성공적으로 활용하여 과거에 가능했던 수준을 훨씬 뛰어넘어 경제를 초강력화했다고 제안합니다. 반면 일본은 새로운 기술로부터 얻을 수 있었던 잠재적 이득을 가려버리는 다른 경제적 문제들에 의해 억눌려 있는 것으로 보입니다. 이 연구는 눈에 보이지 않는 이러한 '효율성 부스트'를 측정하는 신선한 시뮬레이션 기반의 방법을 제공하지만, 우리가 '기다릴 의지'라는 요인을 좀 더 잘 이해하기 전까지는 우리의 측정 도구가 여전히 다소 불안정하다는 점 또한 경고하고 있습니다.