중국 경제 둔화로 은행 대출 3년 만에 최저…
[중국 홍콩 센트럴 지구에서 사람들이 항셍 지수가 표시된 화면을 지나가는 시민들 (로이터=연합뉴스)]중국의 지난달 은행 대출이 9080억 위안(약 170조 원)으로 3년 만에 가장 낮았다고 블룸버그
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2023년 현재, 세계는 대봉쇄의 상황에서 경제를 활성화시키기 위해 노력하고 있어요. 하지만 현재까지도 코로나19는 완전히 종식되지 않았고, 경제 상황도 코로나 이전으로 돌아가기는 힘든 상황입니다. 이러한 코로나19의 경제 침체를 관통하는 이론 중 하나가 바로 '유동성 함정'인데요, 이러한 유동성 함정을 같이 알아보시죠!
목차
1. 유동성 함정에 대하여
우선 '유동성'이라는 단어는 '환금성'과도 일맥상통합니다. 네이버 백과사전에 따르면, '기업의 자산이나 채권을 손실 없이 현금화할 수 있는 정도.'를 뜻하는 말이에요. 쉽게 말해서 그냥 '돈'이라고 생각하시면 됩니다. 그렇다면, 이러한 '돈'이 '함정'에 빠져버렸다는 의미가 됩니다.
경기가 불황에 빠진다면, 국가는 경제 주체에게 '이것 좀 써서 경기 활성화 좀 시켜봐~'라는 의미로 돈을 쥐어 줍니다. 이러한 행위를 통화정책이라고 합니다. 통화정책은 대표적으로 기준금리를 낮추는 등의 정책을 예로 들 수 있어요.
중앙은행은 통화정책을 시행하는데, 돈을 유통하고, 이러한 돈을 곧 경제 주체에게 전달합니다. 이때 중앙은행은, 국가와 같이 '얘한테 돈을 주면 또 쓰고 돌고 돌겠지~'라고 생각하며 돈을 전달합니다. 하지만 경제 주체는 돈을 쓰지 않고 받은 돈을 그저 가지고만 있는 것입니다.
쓰라고 쓴 돈을 그저 가지고만 있는다, 돈이 함정에 빠져버린다, 그래서 '유동성 함정'이라는 이름을 가지게 된 것입니다. 돈을 풀어도 풀어도 쓰지를 않기 때문에, 결국 통화정책은 유동성 함정의 상황에서는 의미가 없어지게 됩니다. 이를 고급지게 말하자면 'LM곡선이 수평이 된다'라고 서술할 수 있어요. LM곡선이 등장하는 IS-LM 모형에 대해선 다음 글에 알아보도록 하겠습니다!
2. 미국의 '대공황'과 일본의 '잃어버린 10년'의 공통점
이 둘의 공통점은, 곧 '유동성 함정' 현상 때문에 일어났다는 것이에요.
'대공황'의 사례를 보겠습니다. 물론 대공황은 원인이 명확하지 않기 때문에, 무조건 '유동성 함정 때문이다!'라고 말씀드릴 수는 없을 것 같습니다. 1차 세계대전 중, 미국은 엄청난 소비와 생산으로 경제를 키워나가고 있었는데, 전쟁이 끝나고 수요가 감소했습니다. 따라서 팔리지가 않는 재고는 쌓여만 갔고, 경기는 악화되어 실업자가 증가하였습니다. 이를 해결하기 위해 미국 금융당국은 기준금리를 낮추는 통화정책을 시행해서 돈을 풀었지만, 시민들은 정작 돈을 가지고만 있지 쓸 생각을 하지 않았습니다. 이러한 유동성 함정이 대공황을 일으킨 것입니다.
'잃어버린 10년'의 경우, 일본은 80년대부터 큰 경제적 호황을 누리고 있었어요. 이에 덩달아 부동산과 주식에 대한 투자도 급격히 증가했고, 이를 거품에 빗대어 '버블 경제'라고 부릅니다. 여담으로 '도쿄를 팔면 미국을 살 수 있다'라는 말이 이 버블경제 시절에 나온 말이지요. 이러한 거품이 꺼지자, 경기는 급속도로 악화되어 갔습니다. 일본은행은 이를 해결하기 위해 기준금리를 0% 수준으로 낮추는 데에 이르렀지만, 국민은 불안감에 휩싸여 돈을 사용하지 않았습니다. 결국 일본의 경기 침체는 10년 이상 장기화 되어버리고 말았어요.
3. (거시)경제학은 사람의 마음에 달려있어요
경제학은 물론 과학의 범위이긴 하지만, 사람의 생각에 따라서 이론이 결정됩니다. 오늘 알아본 '유동성 함정'의 경우도 자연적인 현상이 아니라, 사람이 '어떻게' 생각하는 가에 따라서 이론이 달라집니다. 사람이 불안하다고 생각했기 때문에 돈을 쓰지 않는다, 그래서 유동성 함정이 발생한다라는 것처럼, 경제학은 사람의 마음에서 오는 것이라고 생각합니다. 경제학을 공부하신다면, '나라면 이 상황에서 어떻게 생각했을까?'라고 상기시키시며 공부하시면 더욱 공부에 도움이 되실 거라고 생각해요.
금융 상식은 어렵다고 생각할 수도 있지만, 막상 공부해 보면 쉬운 것들이 많아요. 일상생활에 있어서도 도움이 많이 되는 이론들이니, 같이 알아갔으면 좋겠어요. 그러면 저는 다음 IS-LM 모형으로 만나보도록 하겠습니다! 🖐️🖐️
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