현실 세계에서 경제를 바라보는 시각은 크게 전체적인 숲의 기후를 관측하는 거시 경제학과 개별 나무들의 생태를 현미경으로 들여다보는 미시 경제학으로 나뉜다. 이 두 영역은 현실 속에서 칼로 자르듯 명확하게 분리되지 않으며 끊임없이 상호작용한다. 수많은 개별 기업과 소비자의 미시적 의사결정이 모여 국가 전체의 경기 변동이라는 거시적 현상을 만들어내고, 중앙은행의 금리 인상 같은 거시적 조치는 다시 개별 주체들의 비용 부담과 소비 성향을 바꾸는 미시적 변화를 촉발한다. 이러한 순환 고리 때문에 두 영역을 완전히 독립된 무대로 나누기는 어렵다. 그러나 이를 분석하고 활용하는 도구인 경제학 모델의 실효성 측면으로 들어가면 각 모델이 가진 유용성과 한계는 극명하게 갈린다.
전통적인 거시 경제 모델들은 대개 방대한 데이터를 사후적으로 집계하여 통계적 상관관계를 도출하는 방식을 취한다. 이러한 방식은 이미 발생한 현상을 정리하고 현재 경제가 어떤 국면에 진입했는지 결론을 내리는 진단 도구로서는 높은 효용성을 발휘한다. 국가의 전체적인 성적표를 매기거나 거대한 자금의 흐름을 사후적으로 해석할 때 거시적 지표만큼 명확한 기준을 제공하는 도구는 없다. 하지만 이를 바탕으로 미래를 추론하고 예측하려 할 때는 치명적인 한계에 부딪힌다. 거시 지표는 하부에서 벌어진 수많은 미시적 사건들이 완전히 뭉쳐진 채 시차를 두고 나타나는 최종 결과물에 불과하기 때문이다. 이미 발현된 결과만을 보고 미래의 방향을 예측하려는 시도는 원인과 결과의 선후 관계를 뒤바꾸는 오류를 범하기 쉽고, 변화의 변곡점을 한발 앞서 포착하기 어렵게 만든다.
반면 미시 경제 모델은 개별 경제 주체의 의사결정 구조와 행동 원인을 직접 파고든다. 특히 전통적인 수리 미시경제학의 한계를 넘어 인간의 심리적 편향과 제한된 합리성을 접목한 행동경제학적 미시 모델들은 실제 세상이 움직이는 구조적 논리를 설명하는 데 강력한 유용성을 가진다. 복잡한 수식으로 가득 찬 거시적 가설들이 현실의 위기 상황에서 예측력을 잃어버릴 때, 인간의 구체적인 동기와 행동 양식에 기반한 미시 모델들은 오히려 정교한 추론의 실마리를 제공한다. 인간이 가진 여러 심리적 오류들이 특정한 환경에서 한데 얽혀 폭발적인 집단적 오판을 낳는 현상 등은 거시적 통계 수치만으로는 결코 예측할 수 없는 영역이다. 원인에 해당하는 미시적 디테일을 뜯어보는 접근이 추론과 예측의 과정에서 훨씬 더 실질적인 통찰을 주는 이유가 여기에 있다.
이러한 미시적 접근의 유용성은 산업 생태계를 분석할 때 더욱 명확하게 드러난다. 기업 내부의 대외비 자료를 직접 확인하지 못하더라도 가치사슬 내부에서 벌어지는 전방 산업과 후방 산업 플레이어들 간의 역학 관계를 디테일하게 분석하면 시장의 본질적인 변화를 읽어낼 수 있다. 특정 산업을 중심으로 공급자의 교섭력과 구매자의 교섭력이 어떻게 작용하는지, 그리고 가치사슬 전체에서 부가 어디로 집중되는지 추적하는 작업은 정형화된 거시 지표보다 훨씬 앞선 단서를 제공한다. 전방 수요의 미세한 변화가 후방 공급망으로 전달되는 과정에서 플레이어들이 느끼는 심리적 압박과 그로 인해 발생하는 재고 축적 행태 등은 거시적 경제성장률 지표가 가리키는 평균값 너머에 있는 진짜 이익의 원천과 위기 요인을 포착하게 해준다.
최근의 인공지능 산업 투자 붐을 둘러싼 논쟁은 거시적 진단과 미시적 예측의 차이를 보여주는 대표적인 사례다. 거시 경제적 관점이나 전통적인 회계학적 자본효율성만을 따지는 분석가들은 가시적인 투자 대비 수익률이 즉각적으로 증명되지 않는다는 점을 들어 이를 버블로 규정하고 투자가 곧 축소될 것이라 예측했다. 그러나 개별 기업들이 처한 미시적 생태계 내부의 게임이론적 역학 관계를 들여다본 분석가들은 전혀 다른 결론을 도출해냈다. 그들은 현재 기술 경쟁 구도 내에서 빅테크 기업들은 투자를 줄였다가 경쟁에서 뒤처지면 시장 지배력 자체를 상실한다는 강력한 생존 압박을 받고 있으므로, 모든 플레이어가 투자를 지속하는 것이 개별적으로 유일한 최적의 생존 전략이 되는 구조 속에서는 자본효율성이 떨어지더라도 과잉 투자를 감행하는 선택이 이어질 것으로 예측했다.
전방 플레이어들이 생존을 위해 무조건 지출을 늘려야만 하는 미시적 인과관계는 가치사슬 후방에 위치한 핵심 공급망 기업들의 확정적인 실적으로 직결된다. 거시적인 경기 지표가 전반적으로 둔화되거나 멈춰 서더라도 생태계 내의 병목을 쥐고 있는 후방 플레이어들의 수요는 견고하게 유지될 수 있다. 이처럼 거시적 환경이 주는 노이즈에 흔들리지 않고 가치사슬 내의 권력 구조와 플레이어들의 행동 양식을 디테일하게 추적해 나가는 방식은 시장의 흐름을 남들보다 한발 앞서 선점하는 강력한 무기가 된다. 추상적인 거시 담론에 매몰되는 대신 구체적인 미시적 역학 관계에 무게중심을 두는 자가 예측의 영역에서 우위를 점하는 것은 자연스러운 결과다(물론, 이를 행하기 위해선 그 산업을 명확히 이해하고 추론할 수 있어야 함—필자는 그렇지 못했기에 AI 산업에 투자할 수 없었음).
그러나 미시 분석 중심의 추론이 완벽한 무결성을 가지기 위해서는 그 안에서 발생할 수 있는 구조적 장벽과 허점을 함께 인지해야 한다. 미시적 접근이 직면하는 가장 큰 난관은 데이터의 압도적인 복잡성과 비선형성이다. 수많은 개별 주체의 심리와 미세한 전략 변화는 정형화된 하나의 틀로 통제하기 어렵다. 또한 이러한 미시적 요소들이 단순히 합산되는 것이 아니라 서로 복잡하게 충돌하면서 완전히 새로운 집단적 발현 현상을 만들어내기 때문에, 하부의 디테일을 안다고 해서 상위의 결과를 완벽하게 환원론적으로 짜 맞출 수는 없다. 현장의 날것에 가까운 미시 데이터들을 수집하는 과정에서 자신의 논리를 지지하는 정보만을 선택적으로 수용하는 확증 편향에 빠질 위험도 상존한다.
더욱 결정적인 한계는 개별 플레이어들의 선택이 아무리 논리적으로 정당할지라도 그것들이 모여 상위 시스템의 물리적, 재무적 한계를 넘어서는 순간 미시적 인과관계 자체가 붕괴할 수 있다는 점이다. 이를 경제학에서는 구성의 오류라고 부른다. 빅테크 기업들이 생존을 위해 과잉 투자를 지속하는 미시적 선택은 각자의 입장에서는 완벽하게 옳은 우월전략이지만, 이로 인해 전체 금융시장의 유동성이 고갈되거나 전력 인프라의 공급 한계라는 상위 시스템의 제약에 부딪히는 순간 투자는 강제적으로 중단될 수밖에 없다. 플레이어들이 뛰고 있는 운동장인 거시 환경의 규격 자체가 바뀌면 미시 모델이 전제하고 있던 역학 관계의 하한선도 함께 흔들린다.
따라서 미시 분석을 중심으로 미래를 추론하고 예측하되 상위 시스템이 규정하는 거시적 임계점을 끊임없이 모니터링하는 감각이 요구된다. 그러나 이것이 가능할지는 잘 모르겠다. 거시적 예측은 추론 과정부터 오류가 너무 많다. 그래서 필자는 시선의 대부분을 전방과 후방 산업의 역학 관계와 인간의 심리적 병목을 파고드는 미시적 디테일에 집중하는 편이다.
PS – 모든 것을 추론하고 예측할 순 없다.
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