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300조원 부양책을 쏟아내는 일본, 과연 성공할 것인가?

일본이 300조원의 부양책을 발표하며 일본 경제 활성화에 총력을 기울이고 있다. 특히, 이번 부양책은 인프라에만 116조원을 쏟아부으며 새로운 형태의 일본을 만들어가려는 의지를 보여준다. 

이번 일본의 양적완화는 1930년대 미국에서 시행되었던 뉴딜정책과 비슷하다. 1929년 경제대공황을 전후로 케인스라는 미국의 스타 경제학자가 나타나며 정부의 역할을 강조했었고 현재 일본은 케인즈의 경제정책과 비슷한 21세기판 큰정부의 모습을 보여준다.

경제 대공황과 케인즈

 경제의 침체는 주기적으로 반복된다.

 경제침체의 주된 요인은 케인즈에 따르면 과잉공급으로 인한 것이며 과잉공급을 해소하는 방식으로 정부의 개입을 통한 유효수요 창출이 필요하다고 주장한다.

 하이에크나 다른 신자유주의 경제학자의 경우 유효수요나 정부 지출보다는 과잉공급에 의한 기업들이 도산하고 그 후 공급이 줄어들며 시장이 다시 균형점을 찾아갈 것이라고 주장했다.

 당시 루스벨트 대통령의 국민을 위한 정부의 역할 강조라는 기치와 함께 케인즈의 유효수요 이론이 적용되었으며 미국은 댐건설과 같은 국가 인프라 산업에 국가재정을 사용하며 고용률을 높이고 수요 곡선(Demand Curve)을 높이는 방식을 선택했다.

 최근 미국의 양적완화는 케인즈의 이론이 진화한 형태로 통화주의자들의 방식과 케인즈의 고전경제학이 접목한 형태이다. 케인즈가 유효수요를 고용만을 통해서 해결하려고 했다면 통화주의자들은 화폐의 공급을 통한 유효수요 창출을 접목시켰다. 즉, 통화 공급(유효수요 상승)과 함께 고용률을 높이는(실업률을 낮춤) 정책을 사용함으로써 2008년 금융위기를 해결하려고 했다. 


일본정부의 재정정책 또한 비슷하다. 이번 양적완화책을 보면 300조원 중 116조원이 인프라를 구축하는데 쓰이는데 인프라 구축은 케인즈 시절 댐 건설과 비슷하다. 고용을 높이는 효과와 함께 미래세대에 대한 투자인 기반산업에 투자는 미국의 정책과 비슷해보인다. 또한 유효수요를 높이기 위해 시행하는 양적완화책들, 소위 아베노믹스라 불리는 방식은 미국의 2008년 금융위기 타개를 모범답안으로 삼고 있는 모습으로 보인다.

하지만 문제가 있다. 첫번째로, 이정도 비용이 화끈한 양적완화 비용으로 볼 수 있는가? 미국의 경우에는 시장의 예상치보다 큰 폭의 통화정책을 사용했다. 특히, 지금의 미국의 금융시스템은 확연히 세계 최고라고 느껴지는 경우가 위기를 극복하는 방법이었다. 예를들어, 벤 버냉키 전 의장의 양적완화책은 타켓이 명확했다. 부동산 대출의 위기로 터진 서브프라임의 경우를 수습하기 위해 미국은 2가지 카드를 먼저 꺼냈다. 

미국의 2가지 카드

 1. 대형 기업 구제책

 현재도 대마불사 논란과 모럴해저드(도덕적해이) 문제가 대두되지만 미국은 당시 AIG등 미국 주요 대형기업들을 구제했다. 서브프라임 모기지로 촉발된 금융위기를 실업자 대량 양산과 같은 더 큰 문제가 대두되는 것을 미연에 방지하려는 방식이었다. 물론, 논란이 많지만 궁극적으로 옳은 판단으로 본다.

 2. MBS (Mortgage Backed Securities) 매입

 주요한 포인트는 MBS 매입이다. 이번 정부가 터무늬없게 산업은행을 통한 MBS를 매입하는 박근혜정부의 한국형 양적완화가 모순인 이유가 여기있다. 미국의 MBS 매입을 보고 따라하는 것으로 보이지만 현재 한국의 실정과 미국의 실정은 명확히 달랐다. 

 미국의 서브프라임 모기지 위기는 MBS 가격 폭락으로 이어졌다(MBS는 부동산 담보대출 상품) MBS 가격의 폭락은 시장의 유동성과 신용 공급에 큰 위험성을 초래함으로 미국 정부가 가격을 떠받들어주어 미국인들로 하여금 안정적인 금리로 주택을 계속 구입할 수 있는 완충장치 역할을 한 것이다.

 미국에서 부동산 가격이 계속 하락할 시 더 큰 금융위기로 전이될 수 있으므로 이 부분에서 통화 공급을 통한 위기 상쇄가 중요했으며 MBS를 매입해 주택 금리를 낮추어 주는 것이 더 많은 사람들이 싸게 주택을 구입해 주택 가격 안정화에 도움을 줄 수 있었다.

미국의 경우는 타겟이 명확했다. 어떤 부분이 취약한지 찾아내어 그 부분에 적절한 방식으로 통화나 자금을 공급하는 방식을 택했으며 이런 부분은 금융공학의 역할이 한 몫한다.

금융공학은 수학과 통계로 금융시스템을 분석하는 학문으로 통계적인 방식으로 어떤 부분에 어떤 자본이 투입될 지 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 금융이라는 학문도 실제로는 자원을 어떻게 효율적으로 배분할까(경제학)에 대한 문제를 실질적으로 분배해주는 역할을 하는 것이다.

논점으로 돌아와서 일본이 과연 이런 자원을 효율적으로 분배하는 정책들을 만드는 것일까라는 의문을 가져볼 필요가 있다. 일본의 인프라 구축이 과연 일본이 인프라가 부족하거나 고용률이 낮아서 해야만 하는 것인가? 개인적인 생각으로는 그렇지 않다고 본다.

효율적 자원 배분의 문제

 일본의 1990년대 장기침체를 극복하기 위한 방식은 무엇이었나?

 일본의 많은 도시마다 놀이공원을 건설하고 다리를 건설했다. 한국도 마찬가지로 그러고 있다. 문제는 실제 사용자가 없다는 점이다.

 효율적인 자원의 배분은 적절한 부분에 적절한 자원을 공급하여 최대값을 끌어내는 것에 초점을 맞추어야한다.

일본이 90년대 이후 침체를 극복하지 못하는 이유는 적절한 배분이 이루어지지 않고 있기 때문이다. 실제적으로 필요한 부분인 모험가적인 청년들의 신사업에 대한 투자나 노령화에 대한 인프라 구축등이 실제적으로 일본에 적합한 모델이지 않을까싶다.

이번 양적완화 정책은 미국을 따라서 하고 잘못된 기득권층이 옛날에 배운 케인즈적 경제학을 사용하여 나타난 덜 발전된 금융의 형태로 보인다.

타겟이 명확하지 않으며 인프라구축이 과연 얼마만큼의 실효성을 가져올 수 있을지도 의문이다. 일본의 경우 지금 자신들의 경제가 시장의 환호를 받지 못하고 있는 이유를 깨닫지 못하고 있다.

개인적인 사담을 덧붙인다면 군복무할 때 문경 세계 군인체육대회가 열려 통역병으로 착출되었다. 그 당시 한국의 자랑은 다른 군인체육대회와 달리 최소의 비용으로 이렇게 성공적인 개최를 해낸 것을 처음이라며 자축하던 목소리가 기억난다.

최소의 비용은 군인들 사병을 여기저기서 끌어다가 돈도 안쓰고 부려먹으니 최소의 비용이 되었음이 당연하다. 그곳에서 느낀점은 효율적 배분이 중요한 이유였다.

그곳에 와서 관리하는 관리관들은 대부분 연줄이었다. 예를 들어, 어디 태권도 협회 소속이어서 선출되었으면 자신이 아는 사람들을 불러 일당 8만원씩에 보너스가지 주어가며 국가의 돈을 왜곡되게 소비하는 모습이었다. 대부분 놀러다니고 잠깐 얼굴 비추고 투잡을 뛰러가는 그 사람들의 모습을 보며 정부의 자금집행이 효율적인가에 대한 회의감이 들었던 생각이 난다.

그렇다면 얼굴 비추고 떠난 사람들의 몫은 항상 연줄없고 힘없고 빽없는 사람들이 더 해야만하는 구조가 아닌가?아시아의 문화상 연줄이 중요하고 중국의 꽌시와 같은 형태가 존재하는 것이 사실이다. 그렇다면 국가 정책자들은 이 부분을 명심하고 자원이 효율적으로 배분되도록 해야만한다.

이번 일본의 경우를 보면서 회의감이 드는 이유는 명확하다. 

1. 과연 일본이 집단문화에서 오는 자기사람 챙기기를 혁파하고 자원을 효율적으로 배분할 준비가 되어있는가?

2. 과연 일본이 명확한 타켓을 설정해서 그 부분에 자금을 집핼할 준비가 되어있는가?

이 두가지로 볼 때 1번의 경우는 일본에 살아보지 않아서 모르겠지만 한국의 경우로 생각해보면 힘들 것으로 보인다. 2번의 경우는 좀 전에 이야기했듯이 타켓이 명확하지 않고 필요한 부분에 자원이 가는 구조가 아니라 1930년대 미국의 정책을 그냥 카피한 자원이 필요없는 곳에 쓰일 것으로 예상되는 정책이다.

결국, 이 2가지를 어떻게 혁파하고 새로운 경제 시스템을 만들어낼 것인지가 이번 아베노믹스와 양적완화 정책 성공의 열쇠로 보인다.



Work Cited:

The Financial Times, Main Picture, http://im.ft-static.com/content/images/044285d8-8ce4-11e3-8b82-00144feab7de.jpg,

매일경제, `21세기형 인프라`에만 116조원…아베의 화살 `성장` 겨눴다, http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=552057&year=2016

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