Accounting State Space as a Foundation for Economic Agent-Based Modeling: An Input–Output Benchmark and Inventory Extension

경제학은 오랫동안 돈과 재화가 사회를 통해 어떻게 이동하는지에 대한 단순화된 관점에 의존해 왔다. 전통적인 모델들은 흔히 경제를 광범위한 평균치들의 집합체로 취급하며, 공장이 필요한 것을 즉각적으로 생산하고 공급망이 재료가 고갈되는 일 없이 무한히 뻗어 나간다고 가정한다. 이러한 틀은 거시적인 그림을 보는 데는 유용하지만, 단 하나의 부품 부족이 산업 전체의 생산을 중단시키는 것과 같이 상황이 잘못되었을 때 발생하는 현상을 설명하는 데는 어려움을 겪는다. 현실 세계에서 기업은 평균치가 아니라 장부(ledger)에 따라 운영된다. 모든 거래는 무엇을 샀고, 무엇을 팔았으며, 재고가 얼마나 남았는지에 대한 구체적인 기록이며, 모든 차변이 일치하는 대변을 갖도록 보장하는 엄격한 규칙에 의해 지배된다. 수십 년 동안 경제학자들은 수천 개의 상호 작용하는 기업들에 걸쳐 이러한 상세하고 규칙에 기반한 기록들을 시뮬레이션하여, 작은 충격이 시스템 전체에 어떻게 파급될 수 있는지 확인할 방법을 찾지 못했다.

치바 상업대학교의 한 연구자는 추상적인 평균값이 아닌 이러한 회계 기록에서 시작하는 새로운 경제 시뮬레이션 구축 방법을 개발했다. 이 새로운 접근 방식인 '회계 상태 에이전트 기반 모델링(Accounting-State Agent-Based Modeling)'은 수요 변화에 공장이 어떻게 반응할지 추측하는 대신, 각 시뮬레이션된 기업에 고유한 디지털 장부를 부여한다. 이 시스템에서는 기업이 무언가를 사고팔 때마다 모델은 해당 기업의 장부를 업데이트하여, 현금이 정확히 얼마인지, 재고를 얼마나 보유하고 있는지, 그리고 갚아야 할 돈이 얼마인지를 추적한다. 컴퓨터는 인간 회계사가 사용하는 것과 동일한 복식 부기 규칙을 따르며, 이를 통해 시뮬레이션이 비즈니스의 근본적인 논리를 결코 위반하지 않도록 보장한다. 이러한 정밀한 회계 단계를 사용하여 밑바닥에서부터 경제를 구축함으로써, 연구자는 수요와 공급의 복잡한 춤을 실시간으로 관찰하고, 복기(bookkeeping)의 엄격한 규칙이 전체 경제의 흐름을 어떻게 형성하는지 밝혀내는 실험실을 만들어냈다.

이 새로운 방법을 테스트하기 위해, 연구자는 먼저 투입-산출 표(input-output table)라고 알려진 표준 청사진을 사용하여 단순한 버전의 경제를 구축했다. 이 청사진은 서로 다른 산업들이 서로에게 어떻게 의존하는지를 나타내며, 어떤 부문이 다른 부문에 원자재를 공급하는지를 보여준다. 목표는 새로운 회계 기반 시뮬레이션이 '승수 효과(multiplier effect)'라고 불리는 잘 알려진 경제적 결과를 재현할 수 있는지 확인하는 것이었다. 전통 경제학에서 이 효과는 새로운 지출 1달러가 한 기업에서 다른 기업으로 전달되면서 어떻게 1달러 이상의 총 경제 활동을 창출할 수 있는지를 설명한다. 시뮬레이션은 한 산업에 갑작스러운 수요 폭발이 발생하도록 설정되었으며, 컴퓨터는 그 수요가 공급업체 네트워크를 통해 어떻게 이동하는지를 추적했다. 결과는 정확했다. 회계 기반 모델은 기존의 정적 공식과 동일한 승수 효과를 산출했다. 이는 이 새로운 방법이 단순히 지도를 그리는 다른 방식이 아니라, 모든 개별 거래의 기록을 유지하면서도 확립된 경제적 진리를 복제할 수 있는 작동하는 엔진임을 입 증했다.

그러나 이 새로운 모델의 진정한 힘은 연구자가 전통적인 모델들이 흔히 간과하는 현실의 층위인 '재고 제한'을 추가했을 때 나타났다. 현실 세계에서 공장은 필요한 원자재가 고갈되면 제품을 생산할 수 없으며, 재고가 없다면 팔 수 없다. 연구자는 이러한 제약 조건을 시뮬레이션에 도입하여, 기업들이 안전 재고를 관리하고 부족 사태에 대처하도록 강제했다. 엄격한 재고 제한을 가진 기업에 갑작스러운 수요 충격이 가해졌을 때, 결과는 극적으로 변했다. 재화의 흐름은 전통적인 공식이 예측한 것처럼 매끄럽게 퍼지지 않았다. 대신, 한 단계에서의 자재 부족이 생산 중단을 야기했고, 이는 다시 공급망 상류에 있는 공급업체들에 대한 주문을 감소시켰다. 제약이 없는 버전에서는 강력했던 승수 효과가 공급망이 타이트해지자 현저히 줄어들거나 완전히 사라졌다. 시뮬레이션은 경제가 충격을 흡수할 수 있는 능력은 기업들이 얼마나 많은 완충 재고를 보유하고 있는지에 크게 달려 있음을 보여주었다.

연구는 또한 서로 다른 재고 정책이 시스템의 안정성에 어떤 영향을 미치는지 탐구했다. 더 큰 안전 재고를 보유한 기업들은 수요가 급증할 때도 생산을 유지할 수 있었고, 이를 통해 경제 승수가 정상 수준으로 회복될 수 있게 했다. 그러나 이 기업들이 공급을 재주문할 때 사용하는 규칙은 또 다른 종류의 문제를 만들어냈다. 기업들이 재고 수준을 완벽하게 균형 잡으려 노력할 때, 시뮬레이션은 그들이 때때로 작은 변화에 과잉 반응하여 대규모 주문을 넣고, 이것이 과잉 생산에 이은 갑작스러운 수요 급락의 순환으로 이어지는 것을 보여주었다. 공급망에서 '채찍 효과(bullwhip effect)'라고 알려진 이 행동은 생산량의 격렬한 변동을 일으켰다. 연구자는 이러한 변동이 보편적인 특징인지 확인하기 위해 거의 100개의 서로 다른 무작위 경제 구조를 대상으로 이를 테스트했다. 이러한 변동은 많은 경우에 관찰되었지만, 연구는 경제 규모가 커짐에 따라 이 변동이 체계적으로 악화된다는 통계적 증거를 찾지 못했다. 변동은 시뮬레이션된 각 경제의 구체적인 세부 사항에 따라 크게 달랐으며, 이는 모든 시스템에 대해 안정이나 혼돈을 보장하는 단일한 규칙은 없음을 시사한다.

마지막으로, 연구자는 시뮬레이션이 실제 비즈니스 데이터에서 관찰되는 알려진 패턴과 비교하여 실제 경제처럼 작동하는지 확인했다. 그러한 패턴 중 하나는 공장이 실제로 판매하는 양보다 생산하는 양이 더 많이 변하는 경절인데, 이는 공장이 생산 일정을 조절하려고 하기 때문이다. 또 다른 패턴은 원자재의 재고가 완제품의 재고보다 더 변동성이 크다는 것이다. 새로운 모델은 이 두 가지 특정 패턴을 성공적으로 재현했으며, 이는 모델에 사용된 회계 규칙이 올바른 종류의 경제적 행동을 포착하고 있음을 확인시켜 주었다. 그러나 모델은 기업이 사용하는 양에 비해 얼마나 많이 주문하는지에 관한 세 번째 패턴은 재현하지 못했는데, 연구자는 이를 시뮬레이션이 배송과 주문의 타이밍을 처리하는 방식 때문이라고 설명했다. 이러한 부분적인 일치는 모델이 재고 관리의 핵심 메커니즘은 포착하고 있지만, 현실 세계의 주문 규칙은 현재의 시뮬레이션보다 더 복잡하다는 것을 시사한다.

이러한 발견은 회계의 엄격한 규칙이 단순히 점수를 기록하는 방법이 아니라, 사회를 통해 경제적 충격이 전달되는 방식의 근본적인 동력임을 시사한다. 경제를 매끄러운 곡선의 집합이 아닌 '장부들의 네트워크'로 취급함으로써, 이 새로운 접근 방식은 새로운 수요에 반응하여 경제가 성장할 수 있는 능력이 재고와 공급 제약이라는 물리적 현실에 의해 제한된다는 것을 밝혀낸다. 이 연구는 경제적 변동의 미스터리를 해결했다고 주장하는 것이 아니라, 한 창고의 부족이 어떻게 공장, 공급업체, 그리고 은행으로 파급되는지를 정확히 볼 수 있게 해주는 새로운 도구를 제공한다. 거래의 디지털 기록이 현실 세계에서 점점 더 많아짐에 따라, 비즈니스의 실제 언어를 사용하여 밑바닥에서부터 경제 모델을 구축하는 이 방식은 현대 공급망의 역동적이고 종종 취약한 본질을 이해하는 유망한 경로를 제시한다.