던컨 폴리, 수학적 형식주의와 정치경제학적 함의

수학적 형식주의와 정치경제학적 함의

 

 

 

저자: 던컨 폴리(Duncan K. Foley)

번역: 방병화

 

 

*원문: Foley, D. K. (2010, March). Mathematical formalism and political-economic content. In INET, available online at: http://ineteconomics. org/initiatives/conferences/kings-college/proceedings. (작성일: 2010년 3월 23일)

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초록

인간의 경제적 상호작용은 가격과 거래량이라는 정량적 형태로 자발적으로 드러난다. 이는 정치경제학 연구에서 정량적 사고를 완전히 배제하는 것을 어렵게 만든다. 그러나 수학적 방법은 정치경제학에서 이론이 형성되는 다층적 과정 중 하나일 뿐이다. 이 과정은 슘페터 비전에서 출발하여, 관련된 추상 개념을 식별하고, 수학적 및 정량적 모델을 개발하며, 통계 기법을 통해 이론을 실증 데이터와 대조하는 단계로 이루어진다.

 

수학적 형식주의는 "쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다"는 원칙에서 자유롭지 않으며, 그 결론은 입력된 가정의 타당성 이상으로 유효할 수 없다. 새뮤얼슨의 수학적 경제학과 그 일반 균형 이론 변형들은 통계물리학에서 개발된 최적화 기법을 차용하여 완전정보 하에서의 자원 배분 문제를 연구하려 했지만, 그 과정에서 통계적 변동성 이론을 포함하지 않았다. 이로 인해 사용 가능한 수학적 도구에 맞춰 정치경제학의 핵심 문제를 수정하는 새뮤얼슨적 오류가 나타났다.

 

이론적 추측을 검증하여 과학적 전통의 무결성을 지탱하는 경험적 연구의 역할은 초기 계량경제학 방법의 한계로 인해 약화되었으며, 그 자리는 이론가들이 선언적으로 정한 방법론적 규범이 대신하게 되었다. 이러한 변화는 경제학이라는 학문이 특정한 이념적 성향을 체계적으로 유리하게 만들었다.

 

정치경제학에서 새로운 사고가 이루어질 여지는 충분하며, 이는 자본주의 경제를 균형에서 멀리 떨어진 복잡 적응 시스템으로 바라보는 비전에서 출발해야 한다. 이를 위해, 1) 경제적 상호작용에서의 통계적 변동성 이론을 개발하고, 2) 거시경제학 및 금융경제학의 연구 초점을 경로 예측에서 시스템의 질적 특성 이해로 전환하며, 3) 경제 모델링에 구성적 방법과 계산 가능 방법을 도입하고, 4) 거시경제를 사회적 조정 문제로 새롭게 개념화하며, 라플라스적 관점에서 계량경제학적 통계 기법을 근본적으로 재구성하는 것이 필요하다. 경제학이 최근의 지적 고립에서 벗어나려면 정치경제학자들과 관련 학문 분야 연구자들 간의 학제 간 대화가 필수적이다.

 

 

1. 슬픈 진실 (Sad truth)

 

나는 때때로 경제학에 비판적 관심을 가지면서도 수학에 강한 거부감을 보이는 학생들을 만난다. 이들은 주로 경제학과 정치경제학의 철학적·역사적 측면에 관심이 있으며, 그 이념적 배경도 다양하다. 급진적 마르크스주의자부터 사유재산과 시장을 신봉하는 오스트리아학파 지지자까지 포함된다. 그러나 교수나 멘토가 이들의 지적 열정을 북돋아 주고, 학위 과정의 엄격한 요구 사항이 초래할 수 있는 극단적인 결과로부터 보호해 준다고 해도, 대부분의 경우 연구를 계속하면서 결국 어떤 형태로든 정량적·수학적 방법이 필요하다는 사실을 깨닫게 된다. 이는 인간 삶에서 자주 목격되는 불편한 진실 중 하나로, 예를 들면 악기를 연습하면 실력이 향상되거나, 더 높은 위험을 감수한 포트폴리오가 평균적으로 더 높은 수익률을 가져온다는 사실과 같다.

 

물론 수학적 형식을 피한 위대한 정치경제학 연구도 존재한다. 예를 들어, 애덤 스미스의 *국부론*(Wealth of Nations) (Smith, 1937)이나 데이비드 리카도의 *정치경제학과 과세의 원리*(Principles of Political Economy and Taxation) (Ricardo, 1951)이 그러하다. 하지만 자세히 살펴보면, 이러한 사례조차도 내 기본적인 관찰을 대체로 뒷받침하는 경향이 있다. 스미스의 저서를 면밀히 읽다 보면, 그가 당시 이용할 수 있었던 드문 경제 데이터를 얼마나 열심히 탐구했는지, 그리고 그의 논리적 사고 구조가 거의 기하학적 형식을 띠고 있음을 알게 된다. 리카도의 저서는 너무나 엄격하고 공리적으로 전개되기 때문에, 차라리 이를 수학적으로 공식화하는 것이 더 명확했을 것이라고 느끼는 독자들도 많다. 리카도와 서신을 주고받던 토머스 맬서스는 *인구론*(Essay on the Principle of Population) (Malthus, 1985)에서 자신의 주장이 수학적 원리에 기반한다고 명시적으로 밝혔다. 20세기에 들어서 피에로 스라파(Piero Sraffa)는 *상품에 의한 상품생산*(Production of Commodities by Means of Commodities) (Sraffa, 1960)에서 본질적으로 수학적인 논증을 스타일적인 이유로 억지로 문학적 형식에 끼워 넣은, 보르헤스적인 패러디를 선보이기도 했다.

 

경제학과 정치경제학이 정량적·수학적 방법과 밀접하게 얽혀 있는 것은 어떤 면에서는 당연한 일이다. 인간이 생산, 분배, 교환 과정에서 형성하는 사회적 상호작용은 가격이라는 교환 비율과 생산적 전환을 통해 본질적으로 정량적 형태를 띤다. 물론 우리가 자살률이나 출산율을 통계적으로 수집할 때와 같이, 다른 사회적 현상도 정량적으로 분석할 수 있다. 하지만 이 경우 숫자는 사회과학자가 만들어 내는 것이다. 반면 경제적 거래에서 숫자는 그 자체로 사회적 상호작용의 본질적인 일부다. 사실 경제적 상호작용은 천문학적 탐구나 '순수' 사유만큼이나 수학적 발명의 중요한 원천이 되어 왔다. 고대 수학의 발전은 토지 측량과 과세 문제에서 비롯되었다. 대수학과 산수는 시장에서 발전했으며, 복식부기(double-entry bookkeeping)는 물리학의 보존 법칙과 열역학의 중요한 개념 형성에 기여했다. 사회 통계학은 통계역학의 한 영감이 되었으며, 내가 살아온 시대에는 게임 이론이 산업 조직론에서 출발하여 생물학과 관련 분야에서 역동적인 수학 이론으로 발전했다.

 

그러나 경제학과 정치경제학을 본질적으로 수학적 학문이나 응용수학의 한 분야로 간주하는 것은 적절하지 않다. 경제적 상호작용은 정량적 특성을 갖고 있지만, 인간 삶의 다른 모든 측면과 마찬가지로 깊은 인지적·감정적 근원에서 비롯된다. 아리스토텔레스의 표현대로 인간은 "공동체적 동물(animals of the community)"이며, 경제활동을 수행하는 과정에서도 복잡한 관계망을 형성한다. 경제 시스템은 우리가 지난 50년 동안 경제학뿐만 아니라 과학 전반의 담론에서 "균형에서 멀리 떨어진 복잡 적응 시스템(complex, adaptive system, far from equilibrium)"으로 이해하게 된 시스템이며, 상호작용의 조합적 자유도가 천문학적으로 높다. 또 다른 '문학적' 사상가로 여겨지는 카를 마르크스는 종종 문학적 스타일이 강한 사상가로 간주되지만, 그의 노트에서는 정량적 모델과 그 결과에 대한 강한 관심이 드러난다. 우리가 이러한 복잡한 시스템을 다룰 때 가장 중요한 도구는 "추상화"이며, 이는 특히 실험적 방법이 적용되기 어려운 대규모 또는 역사적으로 반복 불가능한 현상을 연구할 때 필수적이다. 추상화는 요제프 슘페터가 '비전(vision)'이라고 부른 개념에서 출발하며, 이는 경제 과정의 본질적 특징을 단순화한 설명으로 나타난다. 예를 들어, 고전파 정치경제학자들은 시장 가격이 특정 시점과 장소에서 격렬하게 변동하는 모습을 관찰하고, 이를 설명하기 위해 시장 가격이 "자연 가격"을 중심으로 변동한다는 개념을 도입했다. 이들은 이러한 비전을 바탕으로, 분산된 자본과 노동의 이동이 자연 가격을 어떻게 조정하는지, 그리고 어떤 축적 패턴이 나타나는지를 연구했다. 신고전파 경제학도 비슷한 방식으로 경제 문제를 추상화했지만, 관점을 약간 달리했다. 이들은 경쟁 시장에서 사유재산을 가진 희소 자원이 어떻게 균형적으로 배분되는지, 그리고 그러한 균형이 복지 측면에서 어떤 의미를 가지는지에 초점을 맞췄다. 이러한 추상화는 현실과 다소 거리가 있지만, 적절한 근사치를 제공하는 경우 경제 현상을 깊이 이해할 수 있도록 돕는다. 경제적 상호작용의 추상적 표현이 그 자체로 흥미로운 수학적 문제를 제기하는 경우도 있다. 예를 들어, 이러한 모델들이 제시하는 과정에서의 동학적 안정성 문제를 들 수 있다. 그러나 인간의 사고는 추상 개념을 실체화(reify)하고, 원래의 구체적인 현상을 설명하기 위해 만들어진 추상적 세계를 오히려 실재하는 것으로 대체하는 경향이 있다. 위대한 정치경제학자들은 구체적인 현상 속에서 추상을 발견하고, 추상 속에서 구체적인 현실을 파악하는 능력을 지니고 있었으며, 이러한 사고의 층위를 혼동하지 않았다.

 

만약 수학적·정량적 고려가 경제적 사고에서 피할 수 없는 요소라면, 그것은 훨씬 더 다층적이고 정교한 이론적 발전 과정의 한 부분에 불과하다. 이를 매우 개략적으로 설명하면, 슘페터 비전(Schumpeter’s vision)에서 출발하여, 해당 비전에 대응하는 추상적 시스템을 명확히 정립하고, 그 시스템의 논리적·수학적 성질을 분석하며, 추상적 개념을 실증적으로 관찰할 수 있는 요소와 연결하고, 최종적으로 이러한 개념적 체계를 경험적 데이터와 대조하는 과정으로 구성된다고 볼 수 있다. 이 과정의 일부는 수학적 또는 통계적 사고방식과 잘 맞아떨어지지만, 다른 부분은 본질적으로 개념적, 사회적, 역사적, 철학적이며, 수학적 도구가 아니라 정교한 비판적 분석이 요구된다. 정치경제학에서 개념적·비판적 측면을 소홀히 하는 것은, 어떤 문제가 수학적·통계적 형식으로 제기될 때 이를 적절히 공식화하는 것을 거부하는 태도만큼이나 오류와 혼란을 초래할 수 있다.

 

종종 인용되는 버트런트 러셀과 막스 플랑크의 대화는 경제학이라는 학문의 이중적 성격을 잘 보여준다. 러셀은 경제학을 포기한 이유로 "너무 쉬웠기 때문"이라고 했고, 플랑크는 "너무 어려웠기 때문"이라고 말했다. 러셀은 경제학을 제약된 최적화 문제(constrained maximization)로 바라보았으며, 그 수학적 처리가 너무 단순하다고 여겼다. 반면 플랑크는 경제학을 복잡 동태적 시스템(complex dynamic system)을 이해하려는 진지한 시도로 보았으며, 이를 극도로 어려운 문제로 평가했다.

 

 

2. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 (Garbage in, garbage out)

우리 시대는 정보 기술 시스템을 다루면서, 프로그래머들이 흔히 언급하는 "쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다"는 문제에 대해 매우 민감하게 인식하게 되었다. 수학적·통계적 방법이 아무리 정교하고 깊은 통찰을 기반으로 만들어졌다 하더라도, 입력된 문제 설정과 데이터의 한계를 초월한 결과를 도출할 수는 없다. 예를 들어, 복잡하고 적응적인 시스템을 분석하면서 애초에 균형 시스템이라고 가정한다면, 아무리 정교한 수학적 기법을 사용하더라도 그것이 근본적인 개념적 오류를 교정해 주지는 않는다. 경제학에서 수학적 방법을 적용할 때 항상 새뮤얼슨적 오류(Samuelsonian vice)의 위험이 따른다. 이는 실제 연구해야 할 문제에 적합한 수학적 도구를 찾기보다는, 현재 사용 가능한 수학적 기법에 맞추어 문제를 변형하려는 유혹을 의미한다.

 

새뮤얼슨이 경제학을 수학적 과학으로 재정립하려 했던 시도는 학계 내 정치적 측면에서는 엄청난 성공을 거두었지만, 연구 프로그램으로서의 유효성은 시간이 지나며 점점 더 한계를 드러내고 있다. 새뮤얼슨의 비전은 경제학을 제약된 최적화 문제(constrained optimization problem)로 바라보았으며, 그는 경제적 문제를 해결하기 위해 물리학에서 발전된 수리 최적화 기법을 경제학에 적용하는 데 뛰어난 재능을 보였다. 그는 물리학적 방법을 경제학에 기계적으로 도입하려는 많은 시도들보다 훨씬 더 미묘하고 비판적인 접근 방식을 취했다. 이전의 시도들 가운데 많은 경우, 연구자들은 물리학적 모형을 경제학적 범주로 단순히 재명명하는 것에 불과하며, 이러한 과정에서 결함 있는 유추가 발생하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고, 새뮤얼슨의 학제 간 번역 과정에는 몇 가지 중요한 공백이 있다. 예를 들어, 그가 경제학에 도입한 최적화 방법은 물리학에서 열역학의 한 분야로 발전된 기법이었으며, 신고전파 경제학과 일정한 학문적 연관성을 가진다(Smith and Foley, 2008). 그러나 새뮤얼슨의 번역에서는 열역학의 본질적 특징 중 하나인 통계적 성격이 배제되었다. 이는 더욱 놀라운 일인데, 경제 데이터에서 통계적 변동성과 규칙성이 매우 중요한 방식으로 나타나기 때문이다. 부(wealth)와 소득 분포(income distributions), 기업 및 도시의 규모 분포(firm and city size distributions), 자산 가격 변동(asset price movements)과 같은 경제적 현상들은 통계적 변동성(statistical fluctuations)의 영향을 크게 받는다.

 

새뮤얼슨의 접근법은 경제학과 경제 교육에서 광범위한 영향을 미쳤다. 경제학 대학원생들은 수학적 기법을 배우는 데 상당한 시간을 할애하지만, 배우는 내용은 현실 경제 문제와 직접 관련이 없는 상당히 편향되고 선택적인 특정 수학적 주제로 제한되는 경우가 많다. 예를 들어, 경제학 대학원생들은 집합적 선택(collective choice) 이론을 제외하면 실질적인 경제 문제와 거의 직접적인 관련이 없는 위상수학 정리(topological theorems)를 배울 가능성이 높지만, 근사 및 변동성에 대한 열역학적 이론(thermodynamic theories of approximation and fluctuations)—이는 경제 현상과 직접적인 연관이 있음에도—에 대해서는 거의 배우지 않는다. 물리학에서는 동적 복잡계를 이해하는 데 엔트로피 극대화가 중심적인 역할을 하지만, 경제학에서는 확률적 최적화 이론이 더욱 강조된다. 그 결과, 경제 체제를 본질적으로 혼돈스럽지만 질서를 형성하는 과정이 아니라, 정확한 최적화 과정으로 바라보게 된다.

 

새뮤얼슨이 경제학에 도입한 수학적 접근법은 통계물리학의 결정적으로 중요한 요소를 배제한 채 수학적 최적화 방법만을 강조했다. 이로 인해 경제학에서는 단순한 모형과 관찰된 데이터 사이에 직접적인 정량적 연결(quantitative links between simple models and observed data)을 형성하는 능력이 부족하게 되었다. 통계물리학에서는 경험적 관찰과 이론이 방법론적으로 훨씬 높은 수준으로 통합되어 있지만, 수리경제학에서는 모형이 경험적 데이터의 해석에 대한 엄격한 제약으로 작용하지 않고, 오히려 계량경제학적 모형 설정(econometric specification)의 영감을 제공하는 간접적인 아이디어로 취급된다.

 

이러한 이유로 인해 현대 경제학은 잘못된 환상과 해석적 오류에 취약한 방식으로 형성되었다. 일반균형(general equilibrium)은 상호작용하는 경제 현상의 특정 측면에서 비롯된 추상적 문제로 볼 수 있지만, 이러한 모델이 실제 경제 현실을 정확히 반영하는 것으로 실체화될 가능성이 높다. 일반균형적 세계관이 제기하는 문제들을 다루는 최적화 기반의 이론들은 활발히 발전하며, 점점 더 정교한 수학적 맥락에서 확장되고 있다. 이러한 이론들에 대한 계량경제학적 검정은 극도로 간접적인 모형 설정을 기반으로 하며, 이는 지나치게 강하게 유지된 통계적 가정과 특정한 통계적 방법의 채택에 불합리할 정도로 의존하고 있다. 이와 관련한 경제학 연구는 다른 학문 분야로부터의 비판적 피드백을 거의 받지 않은 채, 경제학자들끼리 내부적으로 소통하는 "에코 챔버(echo chamber)"와 같은 환경에서 이루어지는 경우가 많다. 이러한 구조는 학술 행정가와 학제 간 심사 위원회를 현혹시키는 방식으로 정교하게 조정된다.

 

나는 이 묘사가 지나치게 과장된 풍자(parody)에 가깝다는 점을 빠르게 인정하고 싶다. 이러한 문제들은 특히 거시경제학적 모형화와 금융 분야에서 두드러지지만, 경제학 내 일부 연구 분야에서는 이를 완화하는 대항 경향도 존재한다. 예를 들어, 현대 행동경제학의 형성 과정에서 심리학이 활발하게 영향을 미쳤으며, 전통적인 사고방식을 가진 경제학자들이 합리적 인간(호모 이코노미쿠스) 모형과 상충하는 압도적인 증거에 완강히 저항했음에도 불구하고, 이러한 흐름은 계속되었다. 또한, 응용 미시경제학의 많은 부분은, 신뢰도가 다소 차이가 있는 다양한 통계 기법을 활용하여 횡단면 데이터(cross-section data)로부터 타당해 보이는 추론을 도출하는 방식에서, 응용 사회학과 구별되지 않는다. 더 나아가, 진화론적 사고가 경제학에 미친 영향(그리고 경제학이 생물학적 진화에 미친 영향)은 적화의 교조와 실체화된 합리성의 틀을 벗어난 중요한 하위 담론을 형성했다. 경제사와 경제사상사는 대학원 과정에서 사실상 퇴출될 위험 속에서도, 명예로운 후퇴전을 벌이며 살아남기 위해 싸워왔다.

 

 

3. 누가 감시자를 감시하는가? (Quis custodiet custodes ipsos?)

서구 과학 전통은 르네상스 이후 경험적 검증과 반증의 원칙에 크게 의존하여 이론이 지나치게 추측적으로 흐르는 것을 통제하는 방향으로 발전해 왔다. 경제학은 이 전통과 다소 모호한 관계를 맺고 있다. 정치경제학은 그 기원부터 정책 과학이었으며, 지금까지도 그러한 성격을 유지하고 있다. 따라서 공공재정, 무역 정책, 외부 효과 관리와 같은 사회적 문제에 대해 실질적인 조언을 제공해야 하며, 이를 위해서는 이러한 문제의 구체적인 맥락과 관련 제도를 연구할 수밖에 없다. 그러나 경제 이론은 추상적 모델에 대한 직접적인 경험적 검증에서 그다지 성공적이지 못했다. 데이터가 없을 때 경제학자들은 기존의 이론적 추론을 바탕으로 공백을 기꺼이 메우지만, 실제 경제 데이터가 등장하면 이는 대체로 이해하기 어려울 정도로 복잡한 양상을 띠며, 이론이 예측하는 규칙성은 수많은 예외, 추가적인 조건, 측정 오류 등에 묻혀버린다.

 

새뮤얼슨 시대의 수리경제학에서 경험적 검증의 역할은 계량경제학이 담당하게 되어 있었다. 흥미롭게도, 새뮤얼슨 본인은 이 분야에서 거의 연구하지 않았으며, 설령 연구했다 하더라도 극히 드문 경우였다. 일부 경제 데이터에서는 전통적인 통계 기법이 매우 효과적으로 적용된다. 예를 들어, 리처드 러글스(Richard Ruggles)는 강연에서 실제 인구조사 데이터를 시각화한 그래프를 보여주며, 그것이 마치 완벽한 종형 곡선(bell curve)을 이루는 것처럼 보인다고 언급한 바 있다. 그러나 거시경제학의 시계열 데이터에서는 여러 문제들이 겹치면서 계량경제학적 분석을 어렵게 만든다.

 

첫째, 거시경제 시계열 데이터를 보면 많은 데이터 포인트가 존재하는 것처럼 보이지만, 실제로는 강한 자기상관성(autocorrelated)을 띠고 있다. 즉, 측정된 데이터 포인트 수에 비해 실질적으로 독립적인 정보의 양이 훨씬 적다. 예를 들어, 1929년 이후 대략 12~13차례의 개별적인 경기 순환(business cycle)이 있었으며, 이는 경기 순환 주기에서 유효한 통계적 표본 크기가 대략 그 정도에 불과하다는 것을 의미한다. 따라서 통계적 방법이 신뢰할 만한 규칙성을 도출하는 데 상당한 제약을 받는다.

 

둘째, 계량경제학은 과학적으로 불리한 조건 속에서 태어났다. 경제 이론은 본질적으로 비선형적 관계를 포함하고 있지만, 계량경제학이 본격적으로 연구되기 시작한 초기 수십 년 동안 가장 발전된 통계 기법은 철저히 선형적 모형 설정에 의존하고 있었다. 선형 회귀(linear regression) 분석은 안정적인 균형 상태에서 작은 교란을 받는 시스템을 분석하는 데 적합하며, 변동의 폭이 작을 경우 선형성 가정이 타당하다. 그러나 산업 자본주의 경제의 거시경제적 변동을 이러한 방식으로 설명하는 것은 적절하지 않다. 빈도주의(frequentist) 철학이 계량경제학의 분석과 교육을 지배했으며, 통계적 추론을 '모형을 추정하는' 문제로 간주하고, 분석 기법을 점근적 일관성(asymptotic consistency), 즉 정상성에서 표본 크기가 무한히 증가할 때의 이론적 성능을 기준으로 평가했다. 그러나 거시경제학에서는 데이터 포인트 자체가 부족할 뿐만 아니라, 역사적 과정은 원칙적으로 반복될 수 없으므로 이러한 접근 방식은 거의 도움이 되지 않는다. 초기 계량경제학 이론은 한정된 데이터를 과도하게 모수화하여 과적합(over-fitting)하는 문제를 인식하지 못했고, 그 결과 계량경제학적 기법은 거의 모든 이론을 검증해 주는 듯한 결과를 초래했다. 일반균형이론(general equilibrium theory)의 최적화 수학이 변동(fluctuations)에 대한 이론을 제공하지 못하는 상황에서, 이론 자체가 계량경제 모델의 통계적 명세(statistical specification)를 결정하는 데 아무런 지침도 주지 못했으며, 이는 연구자가 자신의 관점을 지지하는 방법을 마음대로 선택할 수 있는 문을 열어 주었다.

 

1940년대부터 1970년대까지 거시경제 문제에 대한 계량경제학적 연구는 마치 ‘서부 개척 시대’처럼 혼란스러웠으며, 이는 ‘합리적 기대(rational expectations)’ 거시경제 모델을 지지하는 학자들이 반발의 계기로 삼아 전통적인 과학적 검증 방식을 철학적·이론적 일반 원칙으로 대체하는 결과를 초래했다. 거시경제 연구의 출판 기준은 이론이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지가 아니라, 선임 연구자들이 권위적으로 제시한 모델링의 엄격한 순수성에 대한 충실도로 변했다. 거시경제학에서 이론이 데이터를 설명하는 능력은 원래부터 강하지 않았지만, 이후 ‘보정(calibration)’과 같은 임시방편적 절차로 더욱 희석되었으며, 이는 과적합을 방지할 수 있는 보호 장치가 거의 없는 방식이었다.

 

금융경제학의 문제는 거시경제학과는 다소 차이가 있다. 우선, 금융 거래와 관련된 데이터는 비교적 풍부하게 이용 가능하다. 금융경제학 연구는 거시경제학이 경제정책 수립자들의 요구에 초점을 맞추는 것과 달리, ‘금융공학’이 주도하는 경향이 강하다. 금융공학은 관측된 데이터를 설명하는 과학적 설명의 간접적 검증보다는, 시장에서 실제로 수익을 창출할 수 있는지 여부를 직접적인 기준으로 검증받는다. 결국, 비정상성(non-stationarity)은 우리가 자기참조적인 인간 행동의 결과를 관측하고 있음을 시사하며, 이는 자기충족적 기대와 전략적 조작의 역설을 내포한다. 금융 분석에서의 ‘쓰레기 입력’ 문제는 시장이 보편적으로 유동적이고 경쟁적이라는 가정에서 비롯되며, 이는 데이터가 단번에 다양한 수학적·통계적 모형화 기법에 적합하다고 간주되는 동시에, 예상치 못한 대규모 변동 현상을 체계적으로 분석가들의 시야에서 가리는 결과를 초래한다. 따라서 금융 분석의 문제는 거시경제학에서 나타나는 ‘외부 표본 적합도(out-of-sample fit)’ 저하 문제보다는 ‘두꺼운 꼬리(fat tails)’ 현상으로 인식된다. 그러나 수학적·통계적 전문성이 부족한 MBA 경영자들 역시, 정량적 금융 분석의 신비화를 꿰뚫어 보는 데 성공하지 못했다. 이는 학계 행정가나 교수 임용 심사위원회가 거시경제학의 획일적인 지배를 완화하는 데 실패한 것과 다르지 않다.

 

나는 이러한 문제들이 계량경제학자들 사이에서 전혀 간과되거나 해결되지 않은 것은 아님을 서둘러 인정하고자 한다. 빈도주의 시계열 분석 기법은 과적합의 심각한 문제를 방지하기 위해 경험적 정보 기준(rule-of-thumb information criteria)을 도입하며 보완되었다. 또한 비선형성을 검정하는 방법과 선형 모델에서 비선형 교란을 추정하는 절차도 개발되었다. 상식과 분석력이 뛰어난 유능한 연구자들의 손에 들어가면, 다소 허술한 빈도주의 통계 기법조차 거시경제 시계열 데이터를 합리적으로 분석하는 데 일정 부분 유용할 수 있다. 그러나 이러한 연구들이 주로 보여주는 것은, 거시경제 시계열 데이터에서 얻을 수 있는 정보가 충분하지 않다는 점이며, 그나마 얻어진 몇 가지 확실한 결론들은 이미 계량경제학이 등장하기 전부터 존 메이너드 케인스(John Maynard Keynes)와 같은 통찰력 있는 관찰자들에게 알려져 있던 내용이었다. 예를 들어, 거시경제 변수들은 대체로 추세(trend)를 중심으로 움직이며, 모든 변수에서 추세를 벗어난 주요 변동은 공통적인 경기 순환(business cycle) 요인을 반영한다. 또한 경기 순환이 진행되는 동안 노동 시장은 단순한 수요-공급 법칙대로 작동하지 않는다. 결국, 나에게는 오늘날의 거시경제학이 1960년대 초, 내가 경제학을 공부하기 시작했을 당시보다 산업 자본주의 경제의 실질적 동학에 대해 오히려 덜 알고 있는 듯하다.

 

 

4. 이데올로기 (Ideology)

이 이야기를 단순히 과학사에서의 일시적 일탈(aberrant episode)로 볼 수도 있다. 그리고 충분히 긴 역사적 관점에서 보면, 과학 내부에 내재된 자정 메커니즘(corrective mechanisms)이 경제학에서도 작동하여 결국 균형을 찾게 될 것이라고 주장할 수도 있다. 제한된 수학적 관점, 협소한 모형화 전략, 그리고 경험적 데이터가 이론적 추론을 효과적으로 통제하지 못하는 상황은 마치 완벽한 방법론적 폭풍(perfect methodological storm)과 같지만, 과학적 과정이 필연적으로 작동하는 이상 이러한 왜곡된 상태도 언젠가는 사라질 것이라고 볼 수 있다. 다른 과학들, 심지어 물리학조차도 비슷한 난관에 직면하곤 한다. 예를 들어, 빅뱅의 마이크로파 잔광(microwave echo of the Big Bang)이 발견되기 전의 우주론(cosmology)이나, 인류가 실험적으로 다룰 수 없는 초고에너지 영역의 입자물리학(particle physics) 같은 분야에서는 데이터가 극도로 부족한 상황에서 연구가 이루어졌다. 결국 산업 자본주의 사회에서의 거시경제 변동을 연구하는 것이 본질적으로 난해한 문제라는 점을 고려하면, 경제학 연구가 현재까지 도달한 이해 수준이 제한적이라는 사실은 그리 놀라운 일이 아닐 수도 있다.

 

그러나 나는 이러한 해석이 경제학의 현재 상태를 이해하는 데 있어 결정적으로 중요한 요소를 빠뜨리고 있다고 생각한다. 바로 이데올로기다. 여기서 오해를 막기 위해 다시 한번, 아니 세 번째로 강조하고 싶다. 과학적 논의에서 "이데올로기"라는 단어는 흔히 인신공격 논쟁과 연관되어 부정적인 뉘앙스를 띠곤 한다. 즉, 논쟁에서 한쪽이 상대방을 "이데올로기적"이라고 비난하는 것은, 상대적으로 자신의 입장이 "과학적"이고 "가치중립적"임을 암시하는 전략으로 사용될 수 있다. 내 경험에 따르면, 스탈린주의자와 신고전파 경제학자 모두 이런 수법을 자주 사용해왔다. 하지만 내가 여기서 말하려는 것은 그런 의미의 이데올로기가 아니다. 나는 저서 『아담의 오류(Adam’s Fallacy)』(Foley, 2006)에서 경제학이 본질적으로 가치와 이데올로기를 내포하고 있으며, 이는 경제학이 사람들을 설득하고 행동을 유도하는 성격을 갖는 학문이기 때문이라고 주장한 바 있다. 즉, 슘페터의 '비전' 개념은 이러한 이데올로기적 요소를 포함하지 않고는 완전할 수 없다. 우리가 경제 현상과 정치경제학적 측면에서 인간 사회를 연구하면서 얻은 지식은 본질적으로 이데올로기적 뿌리를 함께 가지고 있다. 이는 단순히 특정한 정책적 입장을 지지하는 차원을 넘어, 문제를 어떻게 정의하는가(frames the problems), 어떤 문제를 연구 대상으로 삼는가(addressed problems), 어떤 해결책이 "적절한 해결책"으로 간주되는가(proposed solutions), 어떤 데이터와 개념적 도구가 활용되는가(conceptual tools used)와 같은 연구 과정 전체에 영향을 미친다. 경제학자들은 이데올로기가 경제학 담론에서 보편적으로 작동한다는 점을 알고 있다. 그러나 많은 경우, 경제학자들은 이를 인정하기보다는 "실증 경제학(positive economics)"과 "규범 경제학(normative economics)"을 구분하는 전략을 통해 논점을 흐리는 방식으로 회피하려 한다. 놀라운 점은, 경제학 담론에서 중요한 위치를 차지하는 밀턴 프리드먼(Milton Friedman)의 연구가 극도로 일관된 이데올로기적 추진력을 내포하고 있음에도 불구하고, 많은 경제학자들이 이처럼 허술한 논리에 쉽게 설득된다는 것이다.

 

만약 우리가 거시경제학이 거시경제 문제를 다루면서 보인 방법론적 실패를 이데올로기의 렌즈를 통해 바라본다면, 다른 방식으로는 설명하기 어려웠던 몇 가지 현상이 훨씬 일관된 패턴을 형성하게 된다. 새뮤얼슨이 열역학의 최적화 수학을 수리경제학의 기초로 삼으면서도 통계적 변동이론을 포함하지 않은 것은, 시장이 사회적 목표를 매끄럽게 구현하는 메커니즘이라는 경제적 비전을 형성하는 데 기여했다. 나는 이전 연구(Foley, 2010)에서 시장 상호작용에서 파레토 최적(Pareto allocations)을 찾는 과정에서 비가역적 요소를 배제하면, 이는 필연적으로 분산된 시장 거래에서 발생하는 경제적 잉여의 재분배 문제를 체계적으로 억압하게 만든다고 주장한 바 있다. 이렇게 보면 시장은 가격 시스템이라는 "중립적" 메커니즘을 통해 경제적 효율성을 달성하는 도구로 묘사된다. 1970년대 케인스주의 거시경제 모형의 계량경제학적 붕괴는 당시 인플레이션을 동반한 경기 침체 상황에서, 분배를 둘러싼 갈등을 중립적으로 표현해야 한다는 압력과 밀접하게 연결되어 있었다. 이러한 맥락에서 보면, 합리적 기대 이론(rational expectations theory)이 갑작스럽게 부상한 것은 단순한 방법론적 발전 때문만은 아니었다. 오히려 이 이론은 거시경제 정책, 특히 통화정책을 "중립적"으로 묘사했으며, 이는 곧 정책이 분배에 영향을 미치지 않는다는 암묵적 전제를 내포하고 있었다. 이렇게 보면, 계량경제학자들보다 이론가들이 이론적 추론을 규율하는 과정에서 더 큰 영향력을 갖게 된 이유를 보다 명확하게 이해할 수 있다. 비교적 단순한 수준에서 거시경제 데이터를 분석해 보아도 임금 소득과 비임금 소득(wage vs. non-wage income)의 분배 문제가 경기 순환(business cycle)의 동학에서 핵심적인 역할을 한다는 점이 분명히 드러난다. 그러나 신자유주의 경제 정책이 불평등 심화를 받아들이고 장려하는 경향을 공유하는 사람들에게는 실제 임금 결정 과정과 실업의 관계를 연구하는 것이 불필요할 뿐만 아니라 환영받지 못하는 작업이 된다.

 

물론, 거시경제 분석에서 다른 관점들이 이데올로기적 동기에서 자유롭다는 주장을 하려는 것은 아니다. 경기 변동을 시장 구조의 내재적 불안정성의 표현으로 보고, 경기 순환에서 나타나는 분배 동학을 주요 분석 대상으로 삼는 경제학자들 역시 그들만의 가치관과 비전을 바탕으로 연구를 수행한다. 이처럼 자본주의 시장 경제를 효율성과 자유, 정보 조정의 기적으로 보는 사람들과, 이를 착취적이고 불안정하며 비합리적인 시스템으로 보는 사람들이 협력하기 어려운 것은 어찌 보면 당연한 일이다. 결국, 경제학의 역사는 과학적 문제의 선택과 구성 방식뿐만 아니라 과학적 방법과 절차의 특정 요소가 강화되거나 약화되는 과정에서 이데올로기가 결정적인 영향을 미친다는 사실을 우리 모두에게 상기시켜 준다.

 

5. 새로운 경제학적 사고 (New Economic Thinking)

이 논쟁적이며 아직도 의견이 분분한 역사적 논의를 되짚어본 이유는 새로운 경제학적 사고를 위한 연구소(Institute for New Economic Thinking)가 직면한 상황의 본질을 명확히 설명하고 이해를 돕기 위함이다.

 

긍정적인 측면에서 보면, 지금까지 살펴본 경제학의 전개 과정은 경제학, 특히 경제 이론, 거시경제학, 금융경제학 분야에서뿐만 아니라 경제학 전반에서 새롭고 건설적인 아이디어를 도입할 수 있는 엄청난 기회가 존재한다는 점을 시사한다. 개인적으로 나는 이러한 새로운 기회들이 모두 어떤 방식으로든 경제를 균형에서 멀리 떨어진 복잡 적응 시스템으로 바라보는 비전과 연결되어 있다고 생각한다. 나는 Schumpeter Lectures(Foley, 2003)에서 이러한 관점의 전환이 경제학을 고전파 정치경제학의 가장 창조적이고 지적 도전이 가득한 뿌리로 되돌려 놓을 것이며, 경제를 인간 사회생활의 한 측면으로 이해하는 보다 철학적으로 개방적이고 변증법적인 시각을 회복하는 데 기여할 것이라고 주장한 바 있다.

 

이러한 시각은 이론적 수준에서 적어도 경제 균형과 자원 배분(allocation) 문제를 변동성 이론을 포함하는 방향으로 재구성하는 것을 의미한다. 또한 이는 열역학 및 기타 과학에서 일반적으로 사용되는 통계적 균형 개념을 맹목적으로 모방하지 않더라도, 그와 일관된 방식으로 정의해야 함을 시사한다. 이러한 사고방식은 경제적 분배 데이터에서 관찰되는 강력한 통계적 규칙성을 포함할 수 있는 방식으로 자원 배분과 분배 이론을 통합할 가능성을 제시한다.

 

우리는 이제 완전 정보 일반균형 분석이 거시경제학에 미치는 함의를 통태 확률적 일반 균형(dynamic stochastic general equilibrium, DSGE) 모형을 통해 상당 부분 파악하게 되었다. 내가 보기에 이러한 연구들은 두 가지 중요한 결과를 초래했다. 첫째, 이러한 모형들은 완전한 경쟁 시장을 가정함으로써 실제 통화-금융 경제의 핵심적 요소들을 배제하였으며, 이는 거시경제의 전반적인 안정성과 성과에 중요한 영향을 미친다. 둘째, DSGE 연구는 1960~80년대 케인스주의 거시경제 모형의 마지막 단계로 간주될 수 있으며, 이는 거시경제 모델링의 방법론적 목표를 근본적으로 다시 생각하는 계기가 되어야 한다는 점을 분명히 보여준다. 거시경제 모형의 목표는 복잡하고 동적인 시스템이 나타낼 수 있는 일반적인 동학을 이해하는 것인가, 아니면 현재 경제 시스템의 특정한(대부분 관찰 불가능한) 복잡한 동학을 모방하거나 시뮬레이션하는 것인가? 나는 후자의 목표가 비현실적이며 자기모순적이라고 생각하며, 경제 모델링의 방향이 전자의 접근법을 따를 때 훨씬 더 생산적인 통찰을 제공할 것이라고 확신한다. 현재의 수리경제학은 새뮤얼슨적 기원에서 기원한, 그리고 부르바키식(Bourbakist) 집합론적 공리계(axiomatics)에 의해 더욱 강화된 경향을 그대로 이어받고 있다. 그 결과, 경제 변수(economic magnitudes)를 실수(real numbers)로 표현하고, 비구성적 증명(non-constructive proof) 방법을 핵심 명제의 논증 수단으로 받아들이는 태도가 거의 의문 없이 지속되고 있다. 이러한 문제는 다소 난해한 철학적 논쟁처럼 보일 수 있지만, 방대한 데이터 흐름을 처리하는 데 점점 더 계산 능력에 의존하는 오늘날의 환경에서는 경제 이론을 계산 가능한, 구성적, 심지어 알고리즘적 형태로 정립하는 것이 점점 더 필요해지고 있다(Velupillai, 2004 참조).

 

거시경제학이 DSGE 연구에 지나치게 몰입한 결과 발생한 한 가지 부정적인 부작용은 거시경제 동학에서 사회적 조정 문제(social coordination problems)를 핵심 요소로 보는 접근법이 상대적으로 발전이 더뎠다는 점이다(Diamond, 1982; Cooper and John, 1988 참조). 이 접근법은 대규모 시장 상호작용이 필연적으로 중요한 외부효과를 초래하며, 이는 시장 거래 외부에서 행위자들의 행동을 연결하는 요소로 작용한다는 가정에서 출발한다. 케인스가 제시한 유명한 "미인대회 모델"—즉, 자산 시장에서 투자자들이 가장 가치 있는 자산을 선택하는 것이 아니라 다른 사람들이 선택할 자산을 예측하는 게임을 한다는 비유—는 이러한 접근법의 초기이자 대표적인 사례다. 이러한 유형의 전략적 상호보완성은 다중 균형과 불안정한 균형을 초래하며, 이는 거시경제 변동의 시장 수준 원인을 이해하는 데 중요한 단서를 제공한다. 이러한 연구 방향은 금융 시장의 동학을 이해하는 데도 분명한 함의를 갖는다.

 

나는 계량경제학의 문제를 해결하는 데에도 유망한 접근법이 존재한다고 생각한다. 라플라스 확률(Laplacian probability)과 베이지안 통계 이론(Bayesian statistical theory)에서 발전된 역확률(inverse probability)의 기본 논리에 맞춰 계량경제학 이론과 교육을 재설정하는 것은 여러 가지 긍정적인 효과를 가져올 것이다. 우리는 베이지안 사전 확률(Bayesian priors)을 기반으로 한 방법이, 어떤 방식으로 구성되든 간에, 논리적 모순 없이 추론을 수행할 수 있는 유일한 통계적 방법이라는 점을 알고 있다(Jaynes & Bretthorst (ed.), 2003 참조). 많은 빈도주의 방법들은 특정한 사전 확률과 대응된다고 볼 수 있지만, 일부는 단순한 경험적 규칙에 불과하며 예측할 수 없는 방식으로 실패할 가능성이 크다. 역확률적 추론(inverse probabilistic reasoning)이라는 일반적 틀은 연구자들에게 통계적 사고의 지평을 넓혀 주며, 기존의 틀에 박힌 통계 교본(statistical cookbooks)에 나열된 절차를 넘어, 데이터를 활용하여 특정 가설을 검증하는 다양한 방법을 모색하도록 유도한다. 또한, 역확률적 방법은 과적합 탐지 메커니즘과 사후 확률 분포의 평탄함(flatness of posterior distributions)을 신호로 활용하여, 주어진 데이터가 정보 부족으로 인해 문제를 해결할 수 없는 경우를 경고하는 기능을 내장하고 있다. 최근 계량경제학 연구에서 비선형(non-linear) 및 준모수(semi-parametric) 접근법이 점점 더 많이 사용되면서, 기존의 선형 회귀 방법이 제대로 포착하지 못했던 경제 데이터의 다양한 강건한 상관관계(robust relationships)가 밝혀졌다. 그러나 이론과 마찬가지로, 나는 거시경제학과 금융경제학에서의 통계 분석의 목표에 대한 근본적이고 비판적인 재설정이 필요하다고 본다. 계량경제학자들은 본질적으로 풀 수 없는 문제, 즉 복잡한 인간 상호작용에서 발생하는 자기참조 시스템의 거동을 예측하는 문제를 해결할 수 없다. 나중에 과학사가들이 20세기 후반 경제학을 돌아볼 때, 거시경제학자들이 '올바른' 기대 형성 모델을 찾기 위해 집착했던 모습이, 중세 연금술사들이 현자의 돌이나 성배를 찾던 것과 다를 바 없다고 평가할지도 모른다. 하지만 올바른 방법론적 방향을 설정한다면, 계량경제학은 이러한 오류를 피하면서도 철학적으로 타당한 연구 목표를 설정할 수 있다.

 

과거에도 철학자, 심리학자, 사회학자, 인류학자, 생물학자, 물리학자, 수학자, 역사학자들은 실질적 또는 방법론적 개입을 통해 경제 현상을 이해하는 데 중요한 기여를 해왔다. 나는 경제학에서 새로운 사고(new thinking)를 촉진하려면, 이러한 학제 간 연결을 강화하고 활성화하며 재활성화하는 작업이 필수적이라고 생각한다. 경제학과 관련된 문제를 연구하는 다른 학문 분야의 학자 및 과학자들과 지속적인 대화를 이어가는 것은 경제학 내부에서 개방적이고 비판적인 논쟁을 보장하는 가장 효과적인 방법 중 하나다.

 

잘 확립된 학문 분야인 경제학의 방향을 바꾸거나 연구 활동에서 의미 있는 흔적을 남기는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 학문적 연구의 사회적 구조는 학문의 자율성과 자기 규율을 보호하는 방향으로 발전해 왔으며, 이는 지나칠 정도로 강하게 작용하고 있다. 새로운 경제학적 사고를 위한 연구소의 목표를 지나치게 좁게 설정하거나, 특히 최근 거시경제학 및 금융경제학 연구의 특정 결함에만 지나치게 집중하는 것은 실수일 것이다. 나는 이 글에서 최대한 분명하게, 이러한 문제들의 원인이 수학적 사고 자체나 수학의 사용 그 자체에 있다고 비판하는 것이 심각한 오류라는 점을 강조했다. 경제학이 필요한 것은 수학과 통계를 더 많이 사용하거나 적게 사용하는 것이 아니라, 경제학의 문제와 한계에 더 잘 맞는 방식으로 수학과 통계를 적응시키는 것이다. 장기적으로 볼 때, 경제학이라는 학문은 특정한 연구 방법론이나 이론적 접근뿐만 아니라, 학문 내부의 사회적 구조, 과학 철학, 그리고 학문적 교류를 통해 형성될 것이다.

 

 

References

 

Cooper, R., and A. John (1988). “Coordinating Coordination Failures in Keynesian Models,” Quarterly Journal of Economics 103(3), pp. 441-463.

 

Diamond, P. (1982). “Aggregate Demand Management in Search Equilibrium,” Journal of Political Economy 90(5), pp. 881-894.

 

Foley, D. K. (2003). Unholy Trinity: Labor, Capital, and Land in the New Economy. Routledge.

 

Foley, D. K. (2006). Adam’s Fallacy: A Guide to Economic Theology. Harvard University Press.

 

Foley, D. K. (2010). “What’s Wrong with the Fundamental Exist­ence and Welfare Theorems?” Journal of Economic Behavior and Organization 75(2), pp. 115-130.

 

Jaynes, E. T., and G. L. Bretthorst (2003). Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press.

 

Velupillai, K. (2004). “Constructive and Computable Mathematics in Economics,” Journal of Economic Surveys 18(5), pp. 547-619.