경제학 기초 (04)

 

경제학의 구분

제5절 경제 기초 개념 정리

1. 경제학의 구분

 
‘제1절 경제학은 무엇인가’에서 살펴본 바와 같이 경제학에 대한 다양한 정의가 존재한다. 이처럼 다양한 표현으로 경제학이 정의될 수 있는 것은 각기 다른 기준으로 경제학이라는 학문을 설명할 수 있기 때문이다.

경제학의 구분도 이와 같다.

다양한 모습을 갖고 있는 경제학은 그 기준을 달리함에 따라 다양하게 분류할 수 있는데, 우리가 알아야 할 경제학의 구분에는 다음과 같은 것들이 있다.

(1) 미시경제학과 거시경제학

 

① 미시경제학 (microeconomics)
미시경제학은 가계, 기업과 같은 개별 경제주체들의 경제행위와 그 상호작용을 다루는 학문이다.

여기서 말하는 상호작용이 일어나는 공간이 시장이다.

경제주체의 상호작용으로 인해 가격이 형성되고 가격은 다시 개별 경제주체에게 영향을 미치게 된다.

이러한 일련의 개별 경제주체와 시장, 그리고 가격을 다루는 학문을 미시경제학이라고 한다.

 
② 거시경제학(macroeconomics)
거시경제학은 가계, 기업이 아닌 국민경제 전반을 다루는 학문이다.  따라서 미시 경제학에서 다루는 시장은 국가로, 가격은 물가로 바뀌게 된다.

즉, 개별적인 개념들이 아닌 총량의 개념을 다루는 학문인 것이다.

이들 각각의 특징과 상호작용이 국가 경재에 어떤 영향을 미치며, 어떤 경제정책을 사용해야 하는지를 다루는 학문이 거시경제학이다.

 

경제학은 일반적으로 미시경제학과 거시경제학으로 구분한다. 최초의 경제학은 미시경제학이었다.
1930년 미국의 대공황을 겪으면서 케인스를 중심으로 국가 전체를 분석의 대상으로 삼는 거시경제학이 탄생했다.
얼핏 생각할 때 그저 미시경제학의 논리를 국가 전체에 활용하면 되기 때문에 굳이 거시경제학이 필요하지 않아 보인다. 물론 국가 경제 전체는 경제 내에 존재하는 개별 경제 전체는 경제 내에 존재하는 개별 경제주체 (가계, 기업, 정부)로 구성된다. 부분들이 전체의 구성요소가 되지만, 경제 전체는 이들의 단순 합이 아니라 이들의 상호작용의 산물이다.  개별 경제주체를 이해하는 관점과 전체를 이해하는 관점이 서로 다를 수밖에 없다. 
나무 하나하나를 각각 살펴본다고 해서 숲 전체를 파악할 수 있는 것은 아니다.

 

(2) 실증경제학과 규범경제학

① 실증경제학 (positive economics)

실증경제학은 실제로 경제가 움직이는 원리를 설명하고 분석하는 경제학의 분야이다.

 

예로 '우리나라의 2020년 조세 수입이 얼마나 될 것인가?' 혹은 '간접세율을 1% p 인상시키면 조세 수입은 얼마나 증가하는가?'에 대한 답은 일정한 수치가 나오고 실제 2020년이 되거나 간접세율을 인상시켜 보면 그 예측이 맞았는지 틀렸는지 알 수 있다.

 

실증경제학은 옳고 그름을 판단할 수 있으며 경제가 돌아가는 원리에 대한 답을 구하는 학문을 의미한다.

 

예측도 실증경제학의 영역에 포함된다.

 

② 규범경제학(normative economics)

규범경제학은 경제가 어떻게 움직여야 바람직한지에 대해 탐구하는 경제학의 분야이다.

 

앞선 예를 이용한다면 '간접세율 인상은 정부의 재정 수입 확충에는 도움이 되지만 서민들의 세부담을 가중시킬 수 있다.

 

그럼에도 간접세율을 올려야 하는가? 에 대한 대답을 찾는 분야가 규범경제학이다.

 

이러한 질문에는 가치 판단이 개입되어 있어서 답을 찾는 것이 쉽지 않지만, 규범경제학은 가치 판단이 개입된 다양한 선택지 가운데 명백히 경제적으로 유리한 것을 이야기할 때 유용하게 사용된다.

 

이렇게 도출된 결론은 실제 경제 정책으로 연결되기도 하지만 경제학자들 사이에서도 합의점을 찾지 못해 정책으로 이어지지 않기도 한다.

 

2. 경제학의 표현 방법

(1) 문장을 통한 표현

경제학뿐만 아니라 많은 학문에서 많이 사용하는 표현 방법이 바로 문장을 통한 표현이다.

 

경제학의 정의를 설명하거나, 생산가능곡선을 설명하거나, 세테리스 파리부스(ceteris parisbus)를 이해시키고자 할 때 사용했던 방식이 바로 문장을 통한 표현이다.

 

경제학의 이론들을 문장으로만 설명하기 위해서는 탁월한 직관이 필요한데, 모든 이론에 이러한 직관을 투영시키기란 쉽지 않은 일이다.

 

이러한 문장이 갖는 한계를 수학과 모형이 보완해 준다.

 

 

(2) 수식을 통한 표현

①수식의 이해

 

수식을 통한 표현은 경제이론을 단순 명료하게 보여 줄 수 있다.

 

일반적으로 다른 모든 조건이 일정하다면 상품의 가격이 상승하는 경우 수요자는 해당 제품의 구매를 줄이게 된다. 

 

이 경우를 다음과 같이 수식으로 간단하게 표현할 수 있다.

 

 

 

② 변수의 이해 -I

수식을 통한 표현을 이해하기 위해서는 변수에 대한 이해가 동반되어야 한다.

 

변수는 그 크기가 변할 수 있는 수를 의미하며, 독립변수(independent variable)와 종속변수(depedndent variable), 그리고 내생변수 (endogenous variable)와 외생변수(exogenous variable)로 구성된다.

 

㉮ 독립변수와 종속변수 : 두 변수 x와 y  사이에 y=f(x)가 성립할 때 x를 독립변수, y를 종속변수라고 한다. 즉, 종속변수는 독립변수의 변화에 따라 달라지는 변수를 의미한다.

 

소비 (C)의 규모가 소득(Y)의 변화에 따라 달라진다면 소득(Y)은 독립변수, 소비(C)는 종속변수가 된다. 

 

이는 C=f(Y)로 표현할 수 있다.

 

㉯ 내생변수와 외생변수 : 내생변수는 그 값이 모형 안에서 결정되는 변수를 의미하고, 외생변수는 모형 밖에서 특정값이 주어지는 변수를 의미한다.

 

즉, 내생변수는 모형 내에서 결과에 직접적인 영향을 주는 변수로서 모형 밖에서 결정되는 외생변수가 주어지면 그에 따라 변화하는 변수이다. 

 

예를 들어, 다른 모든 조건이 일정한 상황에서 가격이 오르면 수요량이 감소하는 모형이 있다고 하자.

 

이때 가격은 내생변수이다.

 

모형 내에서 결과인 수요량에 직접적인 영향을 미치는 요인이기 때문이다. 

 

하지만 가격이 변하지 않았는데, 해당 재화에 대한 선호가 증가하여 수요가 증가했다면 이때의 선호증가는 외생변수라고 할 수 있다.

 

그리고 수요가 증가하면 내생변수인 가격은 상승한다.

 

이처럼 내생변수는 모형 내부에서 결과에 직접적인 영향을 미치는 변수를, 외생변수는 모형과 무관하게 외부에서 주어지는 변수를 의미한다.

 

③ 변수의 이해 -II

수식을 이해하기 위해 변수를 알아야 하는 것과 함께 변수의 성격을 이해하는 것도 중요하다.

 

변수 고유의 성격을 알지 못할 경우 변수 사이의 관계를 잘못 해석하여 전반적인 맥락을 잘못 이해할 수 있기 때문이다.

 

변수는 그 성격에 따라 유량변수와 저 량변수로 구분된다.

 

㉮ 유량변수 : 경제학의 변수 중에는 1개월, 1년과 같이 기간을 기준으로 집계되는 변수들이 있다.

 

이처럼 일정 기간을 명시해야 그 의미가 명확히 전달되는 변수를 유량(flow) 변수라 한다.

 

GDP, 소비, 국제수지 등이 대표적인 유량변수이다.

 

이러한 경제지표를 이해할 때에는 얼마만큼의 기간을 대상으로 했는지를 파악해야 옳은 해석이 가능하다.

 

㉯ 저 량변수 : 경제학의 변수 중에는 일정 기간이 아닌 특정 시점이 중요한 변수들이 있다.

 

지금 시중에 얼마만큼의 통화량이 존재하는지, 현재 환율이 얼마인지 등이 대표적인 예이다.

 

이처럼 특정 시점을 명시해야 그 의미가 명확히 전달되는 변수를 저량(stock) 변수라고 한다.

 

따라서 저량변수를 이해할 때에는 어느 시점을 가리키는지를 파악해야 옳은 해석이 가능하다

 

유량변수와 저량변수
유량(flow)변수	일정 기간을 명시해야 하는 변수 예) GDP, 소비, 투자 , 수요, 공급, 국제수지 등
저량(stock)변수	특정 시점을 명시해야 하는 변수 예) 통화량, 노동량, 환율, 외환보유고 등

 

 

(3) 모형을 통한 표현

생산가능곡선과 경제 순환도에서 살펴본 바와 같이 모형을 사용하면 복잡한 현실을 단순화하여 설명할 수 있으므로 현상을 파악하고 문제를 예측하여 해결하는 데 용이하다.

 

수요곡선 및 공급곡선, 무차별곡선, 등비용선 등 다양한 모형을 활용한 설명을 확인할 수 있다.

 

3. 경제학의 방법론

(1) 귀납법 VS 연역법

①귀납법 (induction)

귀납법은 개별 사례로부터 일반적인 원리나 법칙을 도출해 내는 방법을 의미한다.

 

귀납법을 사용할 때에는 모든 요인들을 살펴봐야 하지만 이는 현실적으로는 불가능하리 때문에 중요하다고 판단되는 요인들을 제외하고는 모든 조건이 일정하다고 가정한다.

 

예) 소크라테스도 죽었다. 공자도 죽었다. 석가도 죽었다.

소크라테스, 공자, 석가는 사람이다.

그러므로 모든 사람은 죽는다.

 

② 연역법(deduction)

연역법은 일반적으로 알려진 사실이나 법칙으로부터 다른 구체적인 법칙을 이끌어 내는 방법을 의미한다.

 

따라서 연역법을 통해 발견된 것은 새로운 내용은 아니며 이미 대전제의 개념 속에 포함되어 있던 내용이다.

 

예) 모든 사람은 죽는다(대전제).

소크라테스는 사람이다(소전제).

그러므로 소크라테스는 죽는다(결론).

 

기존까지의 학문은 연역법을 중심으로 발전해 왔다. 하지만 4차 산업혁명으로 표현되는 디지털 혁신의 시대에는 하드웨어 및 소프트웨어의 비약적 발전으로 인해 인공지능의 중요성이 대두되면서 귀납법에 대한 관심이 높아지고 있어 귀납법과 연역법의 차이를 이해하는 것은 점차 중요해지고 있다.

(2) 인과의 오류  VS 구성의 오류

①인과의 오류 (post hoc fallacy)

인과의 오류는 선후관계를 인과관계로 착각하는 오류이다. 

 

귀납법을 사용할 때 인과의 오류가 발생하기 쉽다.

 

귀납법은 개별 사례로부터 법칙을 도출해 내기 때문에 경제주체가 미래를 예측하여 먼저 반응을 보인 사례를 특정 경제상황이 유발되는 원인으로 간주하게 되는 것이다.

 

예) 에어컨 판매량이 증가하면 여름이 온다는 식의 판단

 

② 구성의 오류 (fallacy of composition)

구성의 오류는 부분에서는 성립하던 것이 전체로 확장하면 성립하지 않는 경우를 의미한다.

 

연역법을 사용할 때 구성의 오류에 빠지기 쉽다.

 

예를 들어, 영화관에서 영화를 관람할 때 서서 보면 영화를 더 잘 볼 있었다는 명제가 참이라고 하자.

 

이 명제가 참이라고 해서 모든 사람들이 영화를 관람할 때 서서 보면 더 잘 보인다는 명제가 참이 되는 것은 아니다.

 

모든 사람이 일어나게 되면 영화는 잘 보이지 않기 때문이다.

 

절약의 역설, 미시경제학과 거시경제학을 구분하는 이유모두 구성의 오류로 설명할 수 있는 내용들이다.

 

(3) 상관관계 VS 인과관계

경제현상을 분석하기 위해서는 다양한 경제변수들을 사용한다.

 

이때 사용하는 변수들 간에 일정한 관계가 존재하는지를 살펴봐야 하는데, 자주 사용되는 개념이 상관관계와 인과관계이다.

 

① 상관관계 (correlation)

상관관계는 두 변수 사이에 어떤 관계가 있는 경우를 의미한다.

 

두 변수 x와 y사이에 x의 값이 커짐에 따라 y의 값이 대체로 커지는 관계에 있는 경우를 '양(+)의 상관관계'라 고 하며, 반대로 x의 값이 커짐에 따라 y의 값이 대체로 작아지는 관계에 있는 경우를 '음(-)의 상관관계'라고 한다.

 

한편, x의 값이 커짐에 따라 y의 값이 커지는지 작아지는지가 불분명한 경우에는 '상관관계가 없다.'라고 한다.

 

② 인과관계(causality)

인과관계는 두 변수 사이에 원인과 결과의 관계가 성립하는 경우를 의미한다.

 

두 변수 x와 y사이에서 x가 y의 원인이 되는 것이 명 벽한 경우가 인과관계인 것이다.

 

예를 들어, 열을 가했더니 물이 끓었다면 열은 가한 것은 원인, 물이 끓은 것은 결과가 되므로 이 두 변수 사이에는 인과관계가 성립한다.

 

인과관계가 입증되면 상관관계가 높다고 할 수 있지만, 상관관계가 높다고 해서 인과관계가 반드시 성립하는 것은 아니다. 어떤 연구자가 지역마다 분포해 있는 교호의 수와 범죄자의 수를 살펴본 결과 교회의 수가 많을수록 범죄율이 높다는 사실을 발견했다. 이러한 결과를 통해 교회의 수와 범죄율 간에 상관관계가 성립한다고 할 수 있지만, 인과관계로는 설명이 어렵다. 교회가 많은 이유가 범죄율이 높은 탓에 회개가 필요한 사람이 많아서인지 아니면 정말로 교회의 수가 범죄율에 영향을 미치는지 이 데이터만으로 구분할 수 없기 때문이다.
이처럼 인과관계는 두 변수 사이의 '원인과 결과 관계가 뚜렷'한 반면, 상관관계는 두 변수 사이에 어떤 관계가 존재하지만 '어느 것이 원인인지 확실하지 않은 경우'라고 할 수 있다.