대침체 극복하기
정확히 반세기 전, 1973년에 갑작스럽고 충격적인 경기 침체기가 찾아왔...



    • [Economics/Productivity/Information Technology]

    대침체 극복하기

    By Global Trends Editor Group

    정확히 반세기 전, 1973년에 갑작스럽고 충격적인 경기 침체기가 찾아왔다. 당시 이 문제는 ‘생산성 향상’과 ‘경제 성장’ 둔화와 관련이 있으며, 이 두 가지 요소의 정체가 너무 오랫동안 지속됨으로써 피할 수 없는 것처럼 보였다. 이 시기를 우리는 ‘대침체기’라고 부른다. 현재의 시기는 1973년과 유사한 측면이 있다. 하지만 다행스럽게도 과거 대침체기 이후 경제가 크게 부흥한 것도 유사하다. 어떤 기회가 우리를 기다리고 있을까?

    제2차 세계대전 이후 25년은 미국 경제에 있어 대량 생산 기술-경제 혁명의 ‘황금기’였다. 이 기간의 실질 GDP 성장률은 거의 3%에 가까운 노동 생산성 증가에 힘입어 연평균 약 4%에 이르렀다.

    그리고 1973년, 이 황금기에 갑작스럽고 충격적인 경기 침체가 찾아왔다. 이는 ‘생산성 향상’과 ‘경제 성장’의 둔화와 관련이 있는데, 두 가지 요소가 너무 오랜 시간 지속되어온 결과였다. 오늘날 이 시기를 우리는 ‘대침체기’라 부른다.

    왜 그 시점에 그러한 대침체가 찾아왔는지 이해하려면, 오바마 시절 백악관의 수석 경제학자였던 제이슨 퍼먼(Jason Furman)이 던진 질문을 생각해봐야 한다.

    “1973년부터 2013년까지의 생산성 증가가 이전 25년 동안의 속도로 지속되었다면 어떻게 되었을까? 이 시나리오대로라면, 소득은 2013년 기준 58% 더 높았을 것이다. 그리고 이러한 소득이 2013년 기준 당해 비례적으로 분배되었다면 중산층 가구는 추가로 3만 불의 소득을 더 얻었을 것이다 소득 불평등과 노동 참여가 악화되지 않았다면, 중산층 소득은 약 2배 정도 높아졌을 것이다.”

    미국기업연구소(American Enterprise Institute)의 경제학자 제임스 페토쿠키스(James Pethakoukis)는 다음과 같은 사실을 언급한다.

    - 1973년부터 1981년까지 생산성 증가율은 평균 1.1%에 불과했다.

    - 그 이후 생산성 증가율은 1997년부터 2005년까지 닷컴(Dot-Com) 급증에도 불구하고 평균 약 2.1%였다.

    결론은 베이비 붐 세대의 은퇴, 출산율 하락, 이민 제한으로 인한 전체적인 노동력 성장이 붕괴될 것으로 예상되는 상황에서 미래 경제 성장을 이루려면 생산성 향상이 필수적이라는 것이다.

    노동력이 1980년대보다 더 느리게 성장했음에도 불구하고, 1950년대와 1960년대의 실질 GDP 성장률은 평균 연간 4%였다. 이러한 성장의 핵심은 기술 및 관리 혁신으로 가능해진 강력한 ‘총요소 생산성(Multi-factor Productivity)’이었다.

    총소요 생산성은 노동자와 자본이 효율적으로 결합되어 발생하는 생산성 향상을 의미하는데, 이는 경영관리 기법 개선, 제품 부가가치 상승, 지식 경제 발전, 기술 발달, 네트워크 효과 등이 복합적으로 만들어 낸 결과라 할 수 있다.

    이러한 사실은 경제학자 카를로타 페레즈(Carlota Perez)가 공식화한 기술-경제 혁명 이론과 완벽하게 일치한다. 이 이론에 따르면, 250년 전 최초의 산업 혁명이 시작된 이래 인류가 이룩한 위대한 경제 발전은 거듭된 5번의 기술-경제 혁명으로 특징지어진다.

    특히 이 5번의 기술-경제 혁명은 각각 변혁적인 범용화 기술 덕이었다. 1970년대 초에 시작되어 현재에 이르는 제5차 기술-경제 혁명은 처음에는 집적 회로, 그 다음에는 인터넷, 그리고 이제는 인공 지능으로 특징지어지는 ‘디지털 정보 처리’ 기술의 힘에 의존하고 있다.

    모든 기술-경제 혁명은 인간 행동과 변혁적인 기술의 성숙에 영향을 받는 명확한 패턴을 따른다.

    1973년 이후 50년은 디지털 기술-경제 혁명의 막연한 ‘설치 단계’와 제도적 재구성에 이르는 피할 수 없는 ‘충돌 단계’를 거쳤다. 1908년에 시작된 대량 생산 기술-경제 혁명도 이와 유사한 ‘설치’와 ‘충돌’ 단계를 겪었다.

    2000년대 초반과 마찬가지로 1929년 대공황 이후 20년은 경제가 다음 ‘황금기’를 준비하는 비즈니스 및 기술 혁신뿐만 아니라 재정에 있어 불안의 시기였다는 점을 기억하자.

    닷컴 붕괴, 대침체, 현재의 지정학적 분쟁의 결합이 주는 고통을 대공황과 제2차 세계대전과 비교해보면, ‘사소한 불편’이 발생한 것에 불과하다. 그럼에도 이 시기는 다가올 ‘황금기’를 위해 시스템이 재설정되는 측면에서 앞의 사건들과 유사한 과정을 거치고 있다.

    제2차 세계대전 이후 많은 사람들은 대공황이 다시 등장하는 것을 두려웠는데, 오늘날 또 많은 사람들은 호황이 이제 끝났다는 두려움을 느끼고 있다. 이들은 일반적으로 닷컴 붕괴 이후, 직면했던 대침체가 계속되거나 추가적인 침체로 이어질 것을 두려워한다.

    하지만 다행스럽게도 많은 요인들이 1949년에서 1973년 사이의 기간과 유사한 새로운 ‘황금기’를 예고하고 있다.

    몇 가지 사실을 들어보면, 1940년대 후반과 마찬가지로 노동 시장 혼란, 생산 병목 현상, 주택 부족, 지속적인 외국의 위협은 오늘날 미국 내 혁신과 자본 투자를 오히려 늘어나게 하고 있다. 미국의 풍부한 인적, 재정적, 지적 자본은 고유한 천연 자원, 비즈니스 환경, 지리적 조합과 결합되어 향후 더 강력한 경제 성장을 견인할 수 있다는 점도 사실이다.

    물론 이러한 모델을 극대화하는 열쇠는 다섯 번째 혁명인 디지털 기술-경제 혁명의 근간인 ‘기술 비즈니스 모델 혁신’을 효율적으로 통합하는 데 있다.

    1950년대와 1960년대의 급격한 경제 성장이 대량 생산 기술-경제 혁명의 ‘전개 단계’에서 일어났음을 기억하는 것이 중요하다.

    그 전개 단계에서 발생한 각종 혁신은 자동차, 텔레비전에서 맥도날드 햄버거, 하인즈 케첩에 이르기까지 저렴하고 표준화된 제품에 대한 세계적인 수요를 충족시키는 데 집중되었기 때문에, 생산성에 있어 엄청난 이점을 제공했다.

    대량 시장, 매스미디어, 대량 생산, 글로벌 물류는 ‘학습 곡선’과 ‘규모의 경제’를 활용하여 거의 모든 것을 더 좋고 빠르고 저렴하게 만들었다. 이때 등장한 플라스틱, 항생제, 백신, 비료, 가전제품은 사람들의 삶을 극적으로 변화시켰다.

    이 시기에 앞서 1920년대, 1930년대 및 1940년대에는 자동차, 고속도로, 대량 소매점, 텔레비전, 전기의 유비쿼터스화로 인한 기초 역량들이 등장하여, 대량 생산 황금기의 기반이 마련되었음을 기억하자.

    마찬가지로 지난 30년 동안 개인용 컴퓨터, 광대역 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 스마트폰, 긱 경제, 초기 형태의 인공 지능이 등장하여 디지털 황금기의 무대가 마련되었다.

    두 황금기의 토대를 제공했던 각각의 기초 역량은 새로운 솔루션의 생성을 용이하게 할 뿐만 아니라 해당 솔루션에 대한 소비자 수용을 형성하는 데 도움이 되었다.

    더군다나 이번 황금기에 앞서 등장한 기술들은 매우 강력하면서도 그 도입 비용이 낮아지면서 이전에는 상상할 수 없었던 새로운 가능성을 창출하고 있다.

    예를 들어, 2030년까지 인공지능 가속기 하드웨어를 소유하는 데 드는 비용은 매우 파격적으로 낮아질 것으로 예상된다. 저비용 고성능은 새롭고 혁신적인 솔루션으로 이어져 우리의 삶을 변화시키고 자원의 전체적인 재할당(reallocation)을 이끌게 될 것이다.

    특히, 인공지능 기반의 딥 러닝 기술이 과학적 진보와 경제 성장에 미치는 가장 큰 잠재적 영향력은 연구자들의 생산성을 높이는 곳에서 발현될 것이다.

    새로운 연구에 따르면, 2010년경 등장한 딥 러닝은 인공 지능에서 가장 중요한 기술이 되었고, 단백질 접힘, 새로운 약물 발견, 통합 칩 설계, 날씨 예측과 같은 다양한 분야에서 일련의 ‘과학적 최초들’을 만들어 내고 있다.

    더 많은 과학자와 엔지니어가 딥 러닝을 수용함에 따라 이러한 광범위한 활용이 과학적 진보, 그리고 궁극적으로는 경제 성장에 어떤 영향을 미칠지 고려하는 것이 중요하다.

    연구자들은 딥 러닝의 아이디어 생산 역량이 특히 자본에 더 많이 의존한다는 사실을 발견했다. 이러한 의존도가 높아지면 ‘인공지능 증강 연구개발’에 더 많은 자본이 투입되면서 연구자들의 생산성이 급격하게 향상될 것이다.

    구체적으로 살펴보면, 미 경제의 표준 성장 모델 맥락에서 분석했을 때 그 추정치는 70년 간 관찰된 평균 속도에 비해 생산성 증가율을 1.7~2배 더 늘릴 것이다.

    이 분야의 미국 내 생산성 증가는 그 자체만으로도 매우 의미가 큰데, 미국 경제를 과거와 마찬가지로 미래에도 빠르게 성장시킬 것이기 때문이다.

    연구자들은 현재 수준의 자본 집약도 내에서 경제 아이디어 생산 역량을 끌어올리는 딥 러닝의 광범위한 채택으로 인해, 생산성이 2.1%∼2.4% 정도 더 상승할 것으로 예상하고 있다.

    이는 1948년부터 2021년까지 미국의 평균 생산성 증가율 1.2%에 비해 1.7~2배, 2000년 이후 성장률 0.8%에 비해 2.6~3배 증가한 수치이다.

    다가오는 황금기의 또 다른 주요 지표는 최근의 바람직한 기업가 정신 트렌드에 있다. 메릴랜드 대학 경제학자 존 홀티웨인저(John Haltiwanger)는 최근 CNBC를 통해 ‘변동성에도 불구하고 2019년보다 2022년에 여전히 30% 더 높은 기업 형성률’을 보이고 있다고 밝혔다. 이는 북미 내 시장 참여자들이 미래에 대해 낙관하고 있다는 좋은 징조이다.

    미 인구 조사국에 의하면, 2022년 10월에 거의 43만 3천 건의 신규 비즈니스 등록이 발생했는데, 2022년 6월 기준 41만 3천 건, 코로나 팬데믹 시작 전 2019년 12월 기준 31만 3천 건에 비해 더 증가한 수치이다.

    또한 팬데믹 기간 월별 신규 비즈니스 등록이 급증하여 2020년 7월 기준 55만 2천 건을 넘어섰고, 크리스마스에는 35만 건으로 감소지만 2021년 중반에 다시 50만 건으로 반등한 것으로 나타났다.

    이러한 증가세는 장기적 측면에서 매우 좋은 뉴스라고 할 수 있다. 더군다나 자본과 노동을 가장 생산적인 용도로 전환하거나 ‘재할당’할 수 있다면 이는 경제에 아주 좋은 신호가 된다. 이러한 과정에서 핵심 메커니즘은 새로운 비즈니스 창출에 있다.

    코로나 팬데믹 이전에는 비즈니스 형성 추세가 1970년대 후반부터 잘못된 방향으로 가고 있었다. ‘이코노믹 이노베이션 그룹(the Economic Innovation Group)’의 연구는 팬데믹 이전 수년 동안 미국의 기업가적 역동성의 주요 척도가 매우 광범위하게 둔화되었음을 보여준다. 이러한 실망스러운 지표에는 신생 기업의 총 고용 비율, 일자리 재배치 비율, 주간 이직 비율이 포함되어 있다.

    따라서 ‘창조적 파괴’가 고용, 생산성, 생활수준을 견인하는 필수 요소임을 이해하는 사람들에게 이러한 추세는 매우 우려되는 상황이었다. 다행스럽게도 비즈니스 구성 및 관련 지표에 대한 최신 데이터는 희소식을 전해 준다.

    존 홀티웨인저과 연방준비은행의 라이언 덱커(Ryan Decker)가 수행한 “팬데믹 상황에서 급증하고 있는 비즈니스 형성, 그 원인과 결과(Surging Business Formation in the Pandemic: Causes and Consequences)”라는 최근 연구에 따르면, 팬데믹 기간 동안 신규 비즈니스 등록이 급증한 것으로 나타났다.

    비즈니스 등록 급증은 고용주의 증가, 관련 일자리, 노동력 흐름과 관련이 있다. 비즈니스 등록은 팬데믹 기간에 일과 라이프 스타일에 있어 변화가 일어난 산업에서 가장 많이 증가했고, 이러한 산업 내 상당한 구조 조정도 이루어졌다. 연구는 또한 전반적으로 크게 증가한 일자리 재배치와 과도한 이직 사이에는 긴밀한 공간적 상관관계가 있음을 발견했다.

    이러한 비즈니스 등록 증가세의 진정한 의미를 모두 추적하는 데는 충분한 시간이 더 필요하고, 이러한 스타트업의 급증이 혁신의 증가세와 관련이 있는지도 더 두고 봐야 할 것이다. 만약 혁신의 증가세와 관련이 있다면 비즈니스 등록 증가세가 경제 성장에 미치는 영향은 매우 긍정적일 것이다.

    이러한 추세를 고려하여, 우리는 다음과 같은 예측을 내려 본다.

    첫째, 1950년대와 1960년대를 닮은 경제 황금기가 곧 시작될 것 같다.

    너무 많은 동인들이 작용하기 때문에 이 황금기의 정확한 시기를 평가하기는 어렵지만,  비용 대비 성능이 우수한 인공지능이 무수히 많은 비즈니스에 폭발적으로 배치될 때라고 말하는 것이 타당할 것이다. 새로운 장치, 재료, 프로세스, 비즈니스 모델은 우리가 과거 50년 동안 본 적이 없을 수준으로, 경제 전반에 큰 영향을 끼칠 것이다.

    둘째, 대부분의 신규 비즈니스는 실패하지만 그중 일부 신규 스타트업인 게임체인저가 될 것이다.

    과거 10년 동안, 수많은 밀레니얼 세대들이 기업가가 되기를 원한다고 밝혀왔다. 그리고 이제 이들은 ‘한 번 시도해 보는’ 데 필요한 기술이 갖춰진 단계에 도달했다. 이들 중 상당수는 실패를 맛보겠지만, 또 이들 중 일부가 2020년대의 유니콘이 될 것이다.

    셋째, 당장 예상되는 경기 침체는 1970년대에 그러했던 바와 같이 2020년대에도 성공적인 기업의 출현을 억누르지 못할 것이다.

    여러 번의 연속적인 경기 침체에도 불구하고 애플. 마이크로소프트를 포함하는 기술 대기업들이 1970년대에 등장했다. 경제적 스트레스는 오히려 새로운 기회를 창출하고, 그 과정에서 의미있는 자산을 구성해 확보해왔다.

    넷째, 장기적으로 보았을 때, 2013년부터 시작된 강세장이 2030년대 중반까지 이어질 것이다.

    클라우드 컴퓨팅, 인공지능과 관련된 혁신과 생산성의 추세를 볼 때, 2022년의 주기적인 약세장에도 불구하고, 생산성 급증에 따른 장기적인 강세장은 앞으로도 계속 지속될 것이다. 대량 생산 기술-경제 혁명 기간, 생산성 증가는 1972년에 끝난 이 혁명의 ‘성숙 단계’ 내내 지속되었던 사실을 기억해야 한다.

    Resource List
    1. Peterson Institute for International Economics. July 9, 2015. Jason Furman. Productivity Growth in the Advanced Economies: The Past, the Present, and Lessons for the Future.

    2. Faster, Please!. January 2, 2023. James Pethokoukis. ( Un)Happy 50th anniversary of the Great Stagnation! But there’s hope!

    3. Economic Innovation Group. October 2022. The Case for Economic Dynamism: And Why It Matters for the American Worker.

    4. Arxiv. December 15, 2022. Tamay Besiroglu, Nicholas Emery-Xu, and Neil Thompson. Economic impacts of AI-augmented R&D.

    5. National Bureau of Economic Research. June 2021. John C. Haltiwanger. Entrepreneurship During the COVID-19 Pandemic: Evidence from the Business Formation Statistics.

    6. FEDS Notes. May 06, 2022. Ryan A. Decker and John Haltiwanger. Business entry and exit in the COVID-19 pandemic: A preliminary look at official data.