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Janet Bush(공동 진행자): 마이클, 생산성은 경제학자들에게 영원한 문제입니다. 끝없는 탐구이자 성배죠. 그리고 오늘 우리는 이 주제의 전문가 중 한 명과 이야기를 나눕니다. 앞으로 몇 년 동안 생산성을 이끄는 주요 요인이 무엇이라고 생각하십니까?
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마이클 추이(공동 진행자): 아시다시피 저는 AI에 관해 많은 작업을 하고 있고, 그것이 게임 체인저가 될 수 있는 프레임에 들어가야 합니다. 그것은 어디에나 있을 것이고 사실상 모든 부문에 영향을 미칠 것입니다. 그리고 제 추측으로는 시간이 지남에 따라 생산성에 큰 영향을 미칠 것입니다.
Janet Bush: 정확히 그렇습니다. 오늘의 게스트는 AI가 "수십 년 만에 우리가 가진 새로운 범용 기술의 가장 적합한 후보"라고 믿고 있으며, 그것이 우리 모두가 보고 있는 생산성 저하를 종식시키는 열쇠가 될 수 있다고 생각합니다.
마이클 추이: 정말 흥미롭네요. 더 듣고 싶어요.
재닛 부시: 채드, 팟캐스트에 오신 것을 환영합니다.
채드 시버슨: 고맙습니다. 여기 와서 기쁘네요.
재닛 부시: 경제학자가 되기까지의 여정에 대해 조금 말씀해 주세요. 생산성에 대해 특히 무엇이 흥미로웠나요?
채드 시버슨: 저는 대학 때 기계 공학을 전공했습니다. 과학과 수학에 능숙한 많은 고등학생들이 "엔지니어가 되어야 해"라고 말하곤 하죠. 저는 비행기를 좋아해서 "좋아, 기계 엔지니어가 될게"라고 생각했어요.
저는 기계 엔지니어가 무슨 일을 하는지 잘 몰랐지만, 그게 제가 시작한 분야였고, 공학 학위 요건을 충족하려면 미시경제학 원리를 수강해야 했습니다. 그리고 저는 그것을 좋아했습니다. 너무 좋아해서 어떤 요건에도 상관없었음에도 불구하고 거시경제학 원리를 수강하기로 했습니다. 그리고 저는 그것을 좋아했고, 이런저런 일들이 있었습니다.
마침내 깨달음이 왔습니다. 1994년 2월 18일. 누군가 연설하는 것을 들었습니다. 오늘 무슨 말을 했는지는 말할 수 없습니다. 1년 후에 무슨 말을 했는지는 말할 수 없지만, 그 연설을 듣고 "나는 경제학자가 될 거야. 엔지니어가 되고 싶지 않아. 경제학자가 되고 싶어."라고 생각했다는 것만 압니다.
그리고 그 지점부터, 그게 제 궤적이었습니다. 저는 공학 학사 학위를 마쳤지만 동시에 경제학 부전공 학위를 받았습니다. 저는 메릴랜드 대학교에서 박사 학위를 받았고, 지금 여기 있습니다. 시카고에서 박사 학위를 받은 후 첫 번째 학업 배치입니다. 그리고 저는 23년 동안 여기에 있었습니다.
하지만 엔지니어링이 완전히 좌초되었다고 생각하지는 않습니다. 오늘은 생산성에 대해 이야기해 보겠습니다. 그리고 경제학자로서 생산성에 관심을 갖게 된 이유는, 여전히 사물이 어떻게 구성되어 있는지에 대해 생각하는 것을 좋아하기 때문이라고 생각합니다. 경제학자로서 생산성을 연구할 때와 기계 엔지니어로서 물리적 제품의 설계와 생산에 대해 실제로 생각할 때의 개념화가 다를 뿐입니다.
재닛 부시: 많은 사람들이 경제학을 몹시 지루하고 블랙박스이며 완전한 미스터리로 볼 것입니다. 당신의 영혼에 말을 건넨 것은 무엇이었나요?
채드 시버슨: 처음에는 제가 직관적이라고 생각했던 것, 예를 들어 "오, 이게 사실이라면 이렇게 생각할 거고, 저렇게 생각할 거다"와 같은 것들을 이 분야가 실제로 공식화하는 방식에 매료되었습니다.
그래서 수요와 공급을 보고 그것이 어떻게 작동하는지 보았을 때, "아, 맞아. 그게 전부야."라고 생각했어요. 사람들이 생각하는 것과 듣는 것을 정말 명확하고 유용한 방식으로 요약한 거예요. 그래서 처음에는 그게 좋았어요. 하지만 그것에 대해 더 많이 알게 되면서, "이건 움직이는 부분이 가장 적은 세상을 이해하기 위한 최고의 프레임워크일 뿐이야."라고 생각하게 됐어요.
모든 것을 설명하지는 않지만, 어머나, 정말 많은 것을 설명해줍니다. 사람들이 행동하는 방식과 조직과 회사가 행동하는 방식 둘 다요. 제가 좋아하는 부분이 바로 그것입니다. 그저 최고의 방법일 뿐이죠. 저는 세상에 대해 알고 싶었고, 세상에 가장 유용할 것이라고 생각되는 도구 키트를 배우고 싶었습니다. 그게 바로 경제학입니다.
재닛 부시: 제가 경제 저널리스트였을 때, "경제는 삶에 관한 것이고, 모든 것에 관한 것입니다. 그러니 경제에 관심을 가져야 합니다."라고 말하곤 했습니다. 그렇다면 생산성이 왜 중요한가요?
Chad Syverson: 글쎄요, 두 가지 답이 있습니다. 하나는 미시적 수준에서, 만약 당신이 회사라면, 생산성은 당신의 사업의 운명을 예측하는 가장 좋은 지표 중 하나입니다. 그러니 사실 하나만 말씀드리자면, 좁은 범위의 산업이나 시장을 살펴보면, 그 안에서 운영되는 사업들 간에 생산성에 큰 차이가 있다는 것을 알게 될 것입니다.
그리고 사람들이 지금 수천 건의 연구에서 발견한 바에 따르면, 기본적으로 예외 없이, 더 생산적인 사업은 생존 가능성이 훨씬 더 높습니다. 더 빨리 성장할 가능성이 더 큽니다. 성공적인 사업이 되고 싶다면, 매우 생산적인 사업이 되어야 합니다.
근로자에게도 좋습니다. 생산성이 높은 회사의 근로자는 더 많은 급여를 받습니다. 소비자에게도 좋습니다. 생산성이 높은 회사의 제품을 사는 소비자는 품질에 따라 조정된 가격을 더 낮게 지불하는 경향이 있습니다. 따라서 생산성은 사업적인 측면에서 모든 것에 좋습니다. 그것은 미시적 수준입니다.
그리고 거시적 수준에서는 중요성이 실제로 작용합니다. 왜냐하면 우리는 생산성 증가가 물질적 복지를 지속적으로 증가시킬 수 있는 유일한 방법이라는 것을 알고 있기 때문입니다. 장기적으로 생산성 증가 없이는 1인당 GDP를 증가시킬 수 없습니다. 정말 간단합니다.
그리고 그것은 양적으로 1대 1입니다. 따라서 생산성 증가가 1년에 1%씩 둔화되면 1인당 GDP 성장률은 1년에 약 1%씩 둔화될 것으로 예상해야 하며, 빨라지면 그 반대가 될 것입니다. 따라서 물질적 복지의 증가 존재와 증가 속도는 모두 생산성 증가에 의해 결정됩니다.
재닛 부시: 생산성은 효율성과 일자리 상실을 의미한다는 인식이 있습니다. 누군가가 저에게 "오, 생산성—당신은 해고당했어요"라고 말한 것을 기억합니다. 우리를 위해 그것을 풀어보세요.
채드 시버슨: 회계적 동일성에서 인과관계를 추론하는 오류의 한 예입니다. 생산성을 측정하는 구체적인 방법은 많지만, 모두 기본적으로 산출량 대 투입량의 비율, 즉 생산 과정에서 나오는 양을 투입량으로 나눈 값입니다.
그리고 당신이 그 사람의 코멘트에서 설명하는 개념은 그 정의를 보고 "아, 그게 생산성에 인과적으로 영향을 미치는 방식이구나. 그러니까 좋아, 생산성이 더 높아지기를 바라. 투입보다 산출이 중요하니까, 투입을 줄이면 생산성이 올라갈 거야."라고 생각하는 데서 비롯됩니다.
글쎄요, 문제는—이것은 회계 정체성에서 추론할 때마다 사실이지만—입력을 줄이기로 결정할 때 변경되는 것은 입력뿐만이 아닙니다. 아시다시피, 그 입력은 무언가를 하고 있고, 아마도 그 입력을 줄이려고 하면, 예를 들어 근로자나 근로자 시간처럼 입력이 하는 일에 영향을 미칠 것입니다.
그리고 그것은 출력을 만드는 유용한 것일 수 있습니다. 그리고 실제로 입력을 줄이는 것보다 출력을 더 줄일 수 있으므로 생산성이 실제로 떨어졌습니다.
흥미로운 부분이에요. 저는 그 사람이 한 말의 감정을 완전히 이해합니다. 저는 그런 말을 많이 듣지만, 대개는 그 방향, 즉 인과관계를 위해 정체성을 엉망으로 만드는 방향이에요. 누군가가 "오, 생산성이 올라가야 해. 내가 뭘 할지 알아. 그냥 더 많은 산출물을 만들 거야"라고 말했다면, 누군가에게 그렇게 말하면, "좋아, 당신은 어떤 마법 지팡이를 가지고 있어서 흔들기만 하면 아무것도 없이 더 많은 산출물을 얻을 수 있어?"라고 말할 거예요.
모든 사람이 알고 있기 때문입니다. 글쎄요, 더 많은 산출물을 원한다면 더 많은 투입도 필요하다는 등등. 하지만 누군가가 "글쎄요, 그냥 투입을 줄이면 생산성이 올라갈 거예요"라는 역을 할 때는 그게 항상 그렇게 명확해지지 않습니다. 하지만 제가 말했듯이, 그렇게 할 때 바뀌는 것은 그것뿐만이 아닙니다.
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Janet Bush: 좋아요. 그럼 생산성은 어때요? 생산성에 대한 투자에 관한 MGI의 최근 보고서에 따르면 지난 25년 동안 중간 경제 생산성이 6배나 뛰었다고 합니다. 하지만 엄청난 차이가 있었기 때문에 신흥 경제는 매우 잘 해냈습니다. 그들은 빠른 차선에 있었습니다. 그들은 아마도 앞으로 25년 안에 선진 경제를 따라잡을 것입니다. 하지만 선진 경제에서는 생산성이 정체되어 있습니다. 느린 차선의 신흥 경제가 있습니다. 그럼 전체적으로 우리는 어떻게 하고 있나요?
채드 시버슨: 솔직히 말해서, 최근에는 그렇게 좋지 않다고 생각합니다. 장기적으로, 미국에서는 약 130, 140년 전으로 거슬러 올라가는 상당히 좋은 데이터가 있습니다. 노동 생산성, 근로자 1인당 산출량, 근로자 시간당 산출량은 대략적으로 연간 평균 2%씩 증가합니다.
하지만 가속과 감속의 큰 장기 사이클이 있습니다. 즉, 그 위에 있는 기간과 그 아래에 있는 기간이 있습니다. 그리고 미국에서는 2000년대 중반 이후로 생산성 성장이 둔화되고 있다는 것이 꽤 분명했습니다.
연간 1~1.5% 사이였는데, 장기 평균보다 낮고 심지어 그 하단으로 더 기울어져 2010년대 후반에는 연간 1%에 가까워졌습니다. 미국뿐만 아니라 기본적으로 전 세계적으로 모든 소득 수준의 대부분 국가가 지난 10년, 10년 반 동안 생산성 성장 둔화를 경험했습니다.
다양한 수준에서. 당신이 언급했듯이, 다른 경제는 다른 평균 생산성 성장 수준을 갖는 경향이 있습니다. 하지만 모두가 지난 10년, 15년 동안 평균에서 둔화를 보고 있습니다. 그리고 그것은, 제 생각에, 생산성의 거시적 측면에 주의를 기울이는 사람들에게, 그것이 우리에게서 가장 많은 관심을 모은 것입니다. 그것은, "좋아요, 왜 이런 일이 일어났을까요?"와 같습니다.
청취자들에게 그것이 무슨 뜻인지 정량적으로 알려주기 위해, 미국에서는 침체가 시작되기 전인 95년부터 2004년까지 생산성 성장률이 연간 약 2.9%였습니다. 그래서 우리는 약 절반의 생산성 둔화를 경험했습니다.
즉, 제가 이전에 말했듯이, 그 관계는 1인당 GDP 성장률과 약 1:1입니다. 따라서 연간 1.5%의 노동 생산성 성장률 감소를 경험한다면, 1인당 GDP 성장률이 연간 약 1.5% 둔화된다는 것을 의미합니다. 15년 이상 그것을 유지하면, 현재 GDP와 가능했던 GDP 사이에 실질적인 격차가 생깁니다. 그리고 그것을 계산해 보면, 현재 GDP의 3분의 1이 넘습니다.
즉, 생산성 증가가 둔화되지 않았다면 미국 GDP는 지금보다 약 35% 더 높았을 것입니다. 그래서 중요합니다. 1년의 침체는 1년이지만, 우리가 경험했던 것처럼 해마다 쌓이면, "우리", 사실상 전 세계가 합치면 상당히 큰 무언가가 됩니다.
재닛 부시: 그러니까, 당신이 말했듯이, 그 이유를 밝히는 데 많은 노력이 들어가고 있습니다. 당신의 이론은 무엇인가요?
Chad Syverson: 글쎄요, 몇 가지 일이 일어나고 있다고 생각합니다. 하나는 90년대 후반, 2000년대 초반에 우리가 본 가속이 일종의 첫 번째 IT 물결이었다고 생각합니다. 기업들은 IT 기술을 사용하여 자신이 하고 있는 일을 바꾸고 더 잘하는 방법을 빠르게 알아내기 시작했습니다.
그래서 말하자면, 쉽게 따먹을 수 있는 과일을 모으는 기간이 있었습니다. 그리고 저는 그것이 자연스럽게 시스템을 통해 작동했고, 그렇게 쉽게 오지 않은 것은 기술로 할 다음 일이었습니다.
이제, 15년 동안 정말 변혁이 있었고, 일부 좁은 범위의 사업체들, 미디어와 그런 것들을 생각해 보세요, 그것이 큰 영향을 미쳤지만, 광범위하게 말해서, 그것은 초기 IT 시기만큼 경제 전반에 확산되지 않았습니다. 그래서 저는 그것이 가장 큰 문제라고 생각합니다. 왜 열매가 거기서 그쳤는지에 대한 짧은 이야기는 없습니다. 아마도 여러 가지 원인과 다면적일 것이라고 생각하지만, 그것이 가장 큰 문제라고 생각합니다.
제가 최근에 쓴 글은 새로운 기술이 생겨서 실제로 느리게 측정된 생산성 성장을 얻을 수 있는 기간이 있을 수도 있다는 것입니다. 그래서 그 기술은 존재할 수 있습니다. 기업에서 서비스를 제공할 수 있지만, 실제로 생산성 수치에서 볼 수는 없습니다.
저는 그렇게 생각하지 않습니다. 저희는 이 문제에 대한 연구에서 실제로 계산을 실시했습니다. 그것이 생산성 둔화의 원인은 아니지만 현재와 미래 상황을 살펴볼 때 명심해야 할 사항이라고 생각합니다.
재닛 부시: AI는 모든 사람의 관심사입니다. 그리고 분명히 엄청나게 널리 퍼지지는 않았지만, 확산되기 시작했습니다. 게임 체인저라고 생각하십니까?
Chad Syverson: 그럴 수 있다고 생각합니다. 수십 년 만에 새로운 범용 기술에 가장 적합한 후보라고 생각합니다. 그리고 10년 전에 침체를 깊이 살펴보기 시작한 이후로 생산성 성장 둔화를 끝낼 수 있을 것이라는 낙관적인 생각을 갖게 되었습니다. 그래서, 네, 저는 낙관적인 편입니다.
저는 그것이 놀라운 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 당신이 말했듯이, 그것은 아직 널리 퍼지지 않았지만, 초기 수익은 말하자면 매우 낙관적이라고 생각합니다. 그리고 사람들은 다양한 상황에서 AI 도구를 적용함으로써 얻을 수 있는 모든 잠재적 이익을 상상하며 즐길 수 있습니다.
재닛 부시: 어떤 부문이 가장 큰 이익을 볼 것으로 생각하시나요?
채드 시버슨: 어려운 질문입니다. 그리고 저는 경제학자가 예측에 얽매이기를 원하지 않기 때문에 그냥 펀팅하는 것이 아닙니다. 하지만 그게 약간입니다. 하지만 범용 기술의 한 가지 교훈은, 그 기술의 완전한 효과는 종종 무형인 보완적 투자와 함께 결합될 때 나타난다는 것입니다.
생산성 향상을 이끄는 것은 일반적으로 직접적인 대체 효과가 아닙니다. 이러한 보완적인 것들입니다. 즉, AI를 보고 "오, AI가 뭘 하는 거지?"라고 말하지는 않을 것입니다. "글쎄요, 텍스트를 예측하거든요. 그래서 텍스트 예측이 가장 큰 역할을 할 곳을 찾아보려고요."
좋아요, 만약 당신이 변호사이고 브리핑을 쓰고 있다면, 당신은 더 이상 그렇게 하지 않을 것입니다. 그 모든 일이 일어날 수 있습니다. 저는 그것이 AI가 하는 일의 일부가 될 것이라는 것을 부인하지 않습니다. 하지만 저는 AI가 할 수 있는 가장 크고 광범위한 일들은 우리가 아직 완전히 이해하지 못했다고 생각합니다. 왜냐하면 현재 발명되고 창조되고 있는 다른 것들과 함께 구성되어야 하기 때문입니다.
제 생각에는 가장 크고 가장 큰 영향을 받는 부문은 아직 잘 모릅니다. 그리고 실제로 그 중 상당수에 놀랄 수도 있습니다. 이제 "가장 먼저 영향을 받을 것은 무엇인가?"라고 말하고 싶다면 제가 말했던 것처럼 직접적인 대체가 될 것입니다. 하지만 가장 큰 영향은 정확히 파악하기 어렵고, 지금보다 10년, 15년 뒤에는 더 잘 알 수 있을 것입니다.
Janet Bush: MGI는 무형자산 투자와 생산성 간의 연관성에 대한 연구를 했고 , 그 연구 결과에서 흥미로운 점 중 하나는 디지털이나 무형자산에 대한 투자만이 중요한 것이 아니라는 것입니다. 중요한 것은 그것을 관리하는 방식입니다. 그것과 쌍을 이루는 관리 기술입니다. 당신이 말한 것과 매우 흡사합니다.
Chad Syverson: 전적으로 동의합니다. 사실, 저는 경영 기술, 재능, 프로세스를 사업의 무형적 투입으로 분류할 것입니다.
아시다시피, 저는 이전에도 좁게 정의된 산업 내에서도 큰 생산성 차이를 언급했습니다. AI가 등장하기 전에도, 우리는 그러한 차이 중 일부가 관리 관행, 관리자 기술 등의 차이로 인해 발생한다는 좋은 증거를 가지고 있습니다. 저는 그것을 AI와 같은 기술과 결합된 무형의 것으로 보고, 그 결합의 품질은 생산성 효과에 엄청나게 중요할 것입니다.
재닛 부시: 과거의 범용 기술과 AI를 볼 때, 큰 차이가 있나요? 타이밍 차이가 있나요? 어떻게 전개될지, 거시경제적 영향이 어떨지 추측할 수 있나요?
채드 시버슨: 우리는 조금 알고 있기 때문에 계산을 했습니다. 이건 제가 생산성 J-커브라고 하는 것에 대해 한 작업입니다. 새로운 기술의 진정한 생산성 효과를 초기에 과소 측정한 기간이 있고, 나중에는 과대 측정한 기간이 있습니다.
이건 제가 에릭 브린욜프슨과 다니엘 록과 함께 한 작업입니다. 우리는 기존 기술을 다루는 계산을 했고, 시간을 거슬러 올라가서 "아, 새로운 기술이 나오네. AI 효과가 있는 척 해보자. 처음부터 완전히 볼 수는 없을 테고, 정확히 당신이 요구하는 것을 계산할 수 없을 거야."라고 가정했습니다.
예를 들어, 이런 것들이 이 측정 문제를 해결하는 데 얼마나 걸릴까요? 그리고 답은, 우리는 컴퓨터 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 그리고 전반적인 R&D 지출을 살펴보았습니다. 각각의 경우에 답은 수십 년입니다. 10년에서 20년 동안 과소 측정 기간이 있을 수 있습니다. 그리고 물론, 백엔드의 과대 측정 기간도 똑같이 오래 지속될 수 있습니다.
이 과소 측정의 크기는 그 기간 동안 다양합니다. 따라서 과소 측정의 바닥을 치기까지 5년에서 10년이 걸릴 수 있으며, 그런 다음 반대 방향으로 돌아오기 시작합니다.
하지만 요점은, 기술이 나와 있고, 설치되고, 사용되기 시작하는 꽤 오랜 기간 동안에도 생산성 통계에 반영된 그 효과를 보지 못한다는 것입니다. 그리고 우리는 역사적 사례에 대해 이야기합니다. 솔로우의 유명한 논평에 따르면, 그는 생산성 통계를 제외한 모든 곳에서 컴퓨터 시대를 보았다고 합니다. 바로 그 현상이었습니다.
그리고 역사를 더 거슬러 올라가 보면, 기술이 상업적으로 이용 가능하고 사용되기 시작했지만 생산성 통계에서는 아직 보이지 않는 시기의 다른 사례가 있습니다. 이는 수년간 지속될 수 있습니다.
재닛 부시: AI가 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 데는 일반적으로 동의한다고 생각합니다. 하지만 생산성 수치에서는 그걸 볼 수 없을 겁니다. 그러면 그런 믿음의 도약은 우리가 충분히 투자하지 않을 것이라는 뜻인가요?
채드 시버슨: 모르겠어요. 좋은 질문이에요. 기업들이 투자 결정을 내릴 때 생산성 통계를 보나요, 아니면 진짜 효과에 대해 귀를 기울이는 식으로 느끼는 건가요? 후자에 더 가깝다고 생각해요.
문제는 경제 전반에서 무슨 일이 일어나고 있는지 측정하고자 하는 사람들을 위해 땅에 귀를 기울이는 것이 어렵다는 것입니다. 그래서 "아, 생산성 수치에는 없지만, 그 회사를 보세요. 기술이 얼마나 혁신적이었나요?"와 같이 특정 회사에 대한 이야기를 할 수 있습니다. 이는 사실일 수 있습니다. 모든 회사에서 이를 정량화하고 합산할 수 있다면 공식 생산성 통계에 대한 좋은 대안이 되어 상황을 더 잘 볼 수 있지만, 이는 매우 어렵습니다.
따라서 질문에 더 직접적으로 답하자면, 저는 잘못된 측정이 잘못된 투자 문제나 잘못된 투자 배분 문제를 너무 많이 일으킬 것이라고 생각하지 않습니다. 하지만 저는 이러한 개별 투자의 전체 효과를 추적하는 우리에게는 어려울 것이라고 생각합니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 아는 것은 정말 어려울 것입니다.
조금 조심해야 할 것 같아요. 과소 측정 문제는 과소 측정을 의미하지만, 전혀 나타나지 않는다는 뜻은 아니에요. AI의 진정한 생산성 효과가 연간 1.5%의 생산성 증가로 끝날 수도 있지만, 실제 통계에서는 연간 0.8% 정도만 보일 거예요. 그러니까 과소 측정이지만, 실제 통계에서는 여전히 증가를 볼 수 있을 거예요.
재닛 부시: "생산성이 어디에서 성장하고 있는가"라는 질문으로 돌아가서, 침체가 끝나는 조짐이 보이십니까? AI가 있든 없든 상황이 나아지기 시작했다는 증거가 있습니까?
채드 시버슨: 네, 조금은요. 예를 들어, 미국 수치를 보면, 근로자 1인당 분기별 산출량은 작년이 꽤 좋았습니다. 우리는, 음, 다시 확대해서 보면, 우리는 이런 추세에 있습니다. 추세는 좋지 않았습니다, 알겠죠? COVID로 인해 실제로 일어난 일은, 우리는 추세를 훨씬 넘어섰고, 2021년에 엄청난 가속을 보였지만, 그다음에는 평평해졌다가, 그다음에는 하락했고, 지금은 다시 가속을 보였습니다.
이제, 그 전체 과정은 기본적으로 COVID가 발생하지 않았다면 우리가 있었을 추세로 돌아가게 하는 물결을 만들었습니다. 다시 말하지만, 그것은 좋은 추세가 아니었지만, 우리는 다시 그 추세로 돌아왔습니다. 그 COVID 변동성은 기본적으로, 제 생각에는, 구성과 활용에 영향을 받은 많은 것들이었습니다. 비즈니스 사이클에서 생산성 통계에 발생하는 경향이 있는 것들입니다. 그것은 인용하자면, "진짜"가 아니라, 우리가 실제로 물건을 측정하는 방식 때문에 측정된 노이즈일 뿐입니다.
하지만, 하지만, 지난 1년 반 동안, 그 물결의 끝부분에 있는 그 추세로 돌아가기 위해, 지금 그 추세에 도달했으니, 내년에는 정말 중요할 겁니다. "좋아요, 2010년대에 있었던 그 낙담스러운 추세에서 다시 평탄해질까요, 아니면 추세를 따라 계속 가속화될까요?"
지금 당장 지난 3분기는 그 추세 성장률보다 훨씬 높았기 때문입니다. 그리고 저는 사실 다른 데이터 때문에 후자를 조금 생각하고 있습니다. 그래서 무슨 일이 일어나고 있는지 - 그리고 이것은 생산성 성장 둔화와 평행을 이루고 다소 관련이 있을 수 있는 또 다른 추세입니다 - 경제의 역동성 척도가 장기적으로 감소하고 있습니다. 특히 미국에서 그렇지만 OECD 대부분에서 그렇습니다.
제가 무슨 말을 하려는 걸까요? 예를 들어 총 노동 이직률, 사람들이 직장을 그만두고 새로운 직장을 얻는 것. 사업 형성. 매년 얼마나 많은 새로운 사업이 만들어지고 있나요? 이런 것들은 장기적으로 쇠퇴해 왔고, 제가 장기적으로라고 말할 때, 적어도 80년대로 거슬러 올라가는 것을 말합니다. 좋아요, 그래서 역동성 측정에서 30, 40년 동안 둔화가 있었습니다. 그리고 어떤 사람들은 "음, 어쩌면 이게 생산성 성장 둔화와 관련이 있을 수도 있겠네요."라고 말했습니다. 마치 닭들이 집으로 돌아오는 것과 같습니다.
글쎄요, COVID 이후로 일어난 일은, COVID에서 벗어나면서, 그런 일들이 반전되었습니다. 수십 년간의 쇠퇴 이후, 노동 시장의 역동성이 다시 가속화되었습니다. 미국에서 사업체 설립이 3분의 1 증가했습니다. 지금은 2019년보다 매달 3분의 1 더 많은 사업체가 설립되고 있습니다.
사무실 생활에 지친 사람들이 여유 침실에서 컨설팅 회사를 시작하는 것만은 아닙니다. 특히 고성향 사업이라고 불리는 사업이나, 기초적으로 미래에 해당 사업의 고용과 성장을 예측할 수 있는 특징을 가진 사업을 살펴보면, 이러한 사업도 3분의 1이 증가했습니다.
그래서 지난 몇 년 동안 역동적인 경제를 만들어낸 비결이 무엇이든 재주입된 것 같습니다. 그리고 저는 그것이 제가 지난 3분기 동안 매우 빠른 생산성 성장이 계속될 것이라는 사실에 고무되는 이유라고 생각합니다. 우리는 단순히 추세에 그치는 것이 아니라 실제로 추세로의 회귀를 가속화할 수 있습니다.
그게 AI와 관련이 있는지, 아니면 많은 관련이 있는지는 모르겠지만, 저는 특정 생산성 통계 외에도 그것을 단기적으로는 낙관적으로 보게 만드는 두 번째 증거로 봅니다.
재닛 부시: 미국에서 이런 지표가 상승하는 비결은 무엇이라고 생각하시나요?
Chad Syverson: 솔직히, 모르겠어요. 제가 뭔가 말해야 한다면, AI나 다른 신기술, 알다시피, 바이오테크 같은 것에 대한 낙관론일 수도 있어요. 최근 제조업에 많은 투자가 있었고, 특히 에너지 부문과 관련이 있어서 그런 것도 약간 있을 수 있어요. 하지만 저는 그저 추측일 뿐이에요. 잘 모르겠고, 아직 구체적으로 누가 정해놓은 게 있는지도 모르겠어요.
재닛 부시: 지속 가능성 혁신 요소가 있다고 생각하시나요?
채드 시버슨: 환경적 지속가능성을 말씀하시는 건가요?
재닛 부시: 그렇습니다.
채드 시버슨: 저는 우리가 설정된 기후 목표를 달성할 수 있는 유일한 방법은 혁신을 통해서라고 생각합니다. 제 말은, 그것이 앞으로 나아갈 수 있는 유일한 방법이라는 것입니다. 우리는 혁신을 통해 그것을 벗어나야 합니다.
저는 그것이 이미 일어나고 있다고 생각합니다. 지난 10년 동안 태양열과 배터리 기술에서 이루어진 발전을 살펴보세요. 그것은 놀랍고 기본적으로 전문가들이 예측하지 못했습니다. 그래서 이제 우리는 설치 장벽을 줄여야 한다고 생각합니다. 그것은 미국과 다른 나라에서도 실제적인 문제입니다.
하지만, 그렇죠, 저는 혁신이 지속 가능성을 달성하는 열쇠라고 생각합니다. 그게 우리가 할 수 있는 유일한 방법입니다.
재닛 부시: 저는 미국이 친환경 기술에 많은 돈을 투자했기 때문에 질문을 한 것이고, 그것이 비결 중 하나가 아닐까 생각했습니다.
채드 시버슨: 그럴 수도 있겠네요, 저도 동의합니다.
재닛 부시: 다른 나라들은 어때요? 우리는 미국에 대해 이야기했지만, 예를 들어 유럽이나 중국에서는 상황이 많이 다르나요?
Chad Syverson: 불행히도 유럽 대부분에서는 약간 다르게 보입니다. 중국은 알기 어렵습니다. 데이터는 다른 OECD 국가만큼 신뢰할 수 없습니다. 하지만 유럽을 살펴보면, 특히 영국은 비슷한 종류의 침체를 겪었지만, 양적으로는 아마도 다른 어느 곳보다 깊었을 것입니다.
그리고 COVID로 인한 변동성이 생기고 지난 1년 정도 동안 재가속화되는 미국과는 달리 영국에서는 그런 일이 없었습니다. 많은 유럽 OECD 국가에서도 그런 일이 없었습니다. 인과관계 문제가 제기되는 것 같습니다. 다시 말하지만, 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요? 여기의 비결 중 어떤 부분이 없는 걸까요? AI가 여기만큼 물건을 움직이지 않는 걸까요? 아니면 우리가 이야기하는 그린 테크 등 다른 문제일까요?
정답은 모르겠지만, 미국 통계에서 보이는 현상이 유럽 국가에서는 그다지 뚜렷하게 나타나지 않는 것은 사실입니다.
재닛 부시: 우리의 최근 연구에 따르면, 인플레이션과 이자율이 높으면 실제로 생산적인 자본 배분이 촉진되고, 궁극적으로 생산성이 더 높아질 수 있다고 합니다. 믿으시나요?
채드 시버슨: 알다시피, 저는 그 이야기를 좋아합니다. 이자율이 높을수록, "좋아요, 지금은 허들율이 더 높아서 정말 좋은 투자만 이루어질 거예요" 등등.
사실 저는 기업의 실제 허들율, 허들율을 설정하는 방법 등을 많이 살펴본 동료가 몇 명 있습니다. 그리고 그들은 시장 금리보다 훨씬 높았고, 또한 시장 금리와 그렇게 밀접하게 움직이지 않았습니다. 그래서 저는 이론을 좋아하지만, 경험적 측면에서, 예를 들어 25베이시스포인트의 연방 기금 금리에서 450베이시스포인트로의 움직임이 회사가 사용하는 실제 허들에 큰 영향을 미칠지 잘 모르겠습니다. 아마도 약간은, 가장자리에서 영향을 미칠 것입니다.
사실, 인플레이션 문제는 오래전에 인플레이션이 비효율성을 숨긴다는 생각이 들었습니다. 인플레이션이 높은 환경에서는 비용이 올라갈 때 가격을 올리는 것만으로 해결할 수 있습니다. 하지만 인플레이션이 낮은 환경에서는 그럴 수 없으므로 비용을 낮추는 방법을 알아내야 합니다.
저는 낮에 그것을 시험해 보려고 했습니다. 저는 그것에 대한 증거를 찾을 수 없었고, 그래서 저는 그것을 찾아 파헤쳐도 찾을 수 없었던 이후로 그 특정한 것에 대해 약간 회의적이었습니다. 하지만 제가 그것을 찾지 못하게 한 것은 제 무능함 때문일 수도 있습니다.
재닛 부시: 물론 그렇지 않습니다.
채드 시버슨: 오, 기회를 주세요. 저는 정말 무능할 수 있어요.
재닛 부시: 우리 시대의 또 다른 주제 중 하나는 일부 사람들이 탈세계화 또는 무역의 분열 이라고 부르는 것입니다 . 그리고 무역 관계가 재구성되고 분열된다면, 그것은 기술과 지적 재산권의 흐름과 그 밖의 모든 것에 영향을 미칠 수 있습니다. 당신은 그것이 앞으로의 생산성에 영향을 미칠 요인이라고 생각하십니까?
Chad Syverson: 네. 그럴 수 있다고 생각합니다. "모든 것에 대한" 것인지는 잘 모르겠지만, 5년, 10년, 어쩌면 15년 동안 진행될 수 있는 과정이라고 생각합니다. 하지만 분명히 그것은 생산 체인을 재구성할 때 발생하는 모든 유형의 조정 비용, 즉 파괴적 비용을 수반합니다.
그래서, 네, 저는 그것에 생산성 효과가 있을 수 있다고 생각합니다. 얼마나 큰지는 잘 모르겠습니다. 저는 회사들이 기본적으로 보험을 대가로 공급망을 재구성하기 위해 다소 더 높은 비용을 지불할 의향이 있는 것처럼 행동하는 것과 동시에 그것을 봅니다. 예를 들어, 지금 이 재구성을 하면 미래에 발생할 수 있는 특정 정치 경제적 사건이 덜 비용이 많이 들 것입니다.
기본적으로, 보험료를 내는 것으로 정당화할 수 있다고 생각합니다. 우리는 약간 더 높은 비용으로 새로운 종류의 생산 체인을 갖게 될 것이지만, 그 대가로 미래에 존재할 수 있는 변동성은 줄어들 것입니다.
저는 어떤 회사든 고려할 수 있는 상쇄효과를 이렇게 봅니다. 또한 거시경제적 관점에서 보면, 보험 가치를 평가하고 싶을 것입니다. 문제는 실제로 숫자로 평가하기 어렵다는 것입니다. 무슨 일이 일어나지 않았는지 보기가 어렵습니다. 하지만 그럼에도 불구하고 개념적으로는 그것이 그것에 대해 생각하는 유용한 방법 중 하나라고 생각합니다.
재닛 부시: 생산성에 영향을 미칠 수 있는 우리 시대의 다른 주제를 살펴보면, 순제로 전환에 대해 언급했습니다. 에너지 비용을 언급하셨는데, 그것이 어떻게 관련이 있나요?
채드 시버슨: 정말 추측적으로 이야기하고 싶다면, 지금 생산성 둔화에 대해 이야기했습니다. 마지막 세계 생산성 둔화는 1970년대 중반에 시작되었습니다. 사실, 꽤 급격했습니다. 구체적으로 1974년은 그랬습니다. 이제, 그것이 석유 위기 직후였고 석유 가격이 세 배가 되었고 에너지 가격이 전반적으로 매우 빠르게 오른 것은 우연일까요?
모르겠어요. 그럴 수도 있어요. 어떤 사람들은 이런저런 식으로 추측했지만, 아시다시피 에너지는 많은 것에 중요한 투입물이에요. 그리고 더 저렴해진다면, 이전보다 더 경제적으로 많은 일이 일어날 수 있을 거라고 생각할 수도 있을 거예요.
흥미로운 부분도 있습니다. 중요한 것 같고, 모든 것에 영향을 미치는 것 같지만, 예를 들어 지출 점유율, 제조업체가 에너지에 지출하는 수익의 일부를 살펴보면 2~3% 정도입니다. 그래서 "그다지 중요하지 않다"고 말할 수 있습니다.
하지만 아시다시피, 그 2~3%는 다른 것으로 대체하기 어렵습니다. 위젯 공급업체를 바꿔도 되지만, 결국 에너지가 필요합니다. 에너지를 무엇으로 대체할 건가요? 지출에서 큰 비중은 아니지만, 바퀴의 매우 중요한 톱니바퀴일 수 있습니다.
그 톱니바퀴를 정말 싸게 만든다면, 그것을 부착할 수 있는 바퀴는 꽤 커질 수 있을 겁니다. 저는 그것이 이야기라고 생각합니다. 에너지가 생산성 증가의 핵심이 되는 이야기입니다. 세상이 그렇게 돌아가는 걸 확실히 알고 있나요? 아니요, 하지만 저는 그 이야기가 매력적이라고 생각합니다.
재닛 부시: 제가 생각했던 마지막 추측적 주제인 노화가 생산성에 영향을 미친다고 생각하시나요?
채드 시버슨: 국가의 인구 통계가 실제로 사업 설립율에 영향을 미친다는 증거가 있습니다. 우리는 그것에 대해 이야기했고, 다른 것들도 이야기했습니다. 투자 금액뿐만 아니라 투자 방향에 대해서도요. 노령 인구가 있는 경우, 사업은 노령 인구를 대상으로 하는 것에 투자하는데, 이는 젊은 인구를 대상으로 하는 투자와는 다른 연쇄적 생산성 효과를 가져올 수 있습니다.
그러니까 그게 중요하다는 증거가 있습니다. 지금 얼마나 큰가요? 저는 국가마다 다르다고 생각합니다. 분명히, 국가마다 인구 통계적 프로필이 다릅니다. 저는 그것이 전 세계 생산성 둔화의 큰 요인이라고 생각합니까? 그렇다면 놀랍겠지만, 그것이 더미 위에 더해지는 또 다른 요인일 수도 있습니다.
저는 우리 모두가 알게 될 것이라고 생각합니다. 출산율로 보아 대부분 국가에서 향후 수십 년 동안 인구 고령화가 진행될 것이 분명하기 때문입니다. 그래서 저는 제 직업에서 나이를 먹으면서 확실히 주시할 한 가지가 있습니다.
재닛 부시: 흥미로웠어요. 우리는 아시아의 미래 , 아시아가 어떻게 돌아가는지에 대한 연구를 했고, 중국에서 생산성이 급증하거나 꽤 잘 돌아가고 있다는 것을 관찰했습니다. 하지만 중국은 고령화되고 있고, 일본과 한국도 마찬가지입니다.
그래서 생산성이 대체되어야 합니다. 그 노동자들은 생산성이 낮은 아시아 국가의 노동자들로 대체되어야 합니다. 그러므로 두 가지 문제가 있습니다. 노동을 바꿔야 하고, 그 노동은 생산성이 낮습니다. 예를 들어 인도에서 말입니다. 당신이 인식하는 것이 있습니까?
Chad Syverson: 제게는 말이 됩니다. 제 작업에서는 살펴보지 않았지만, 어떻게 그럴 수 있는지 알 수 있습니다. 일어나고 있다고 생각합니다. 어떤 영향을 미치든, 당신이 묘사한 일이 일어나고 있습니다.
공급망의 재구성에 대해 말씀하셨죠. 중국에서 베트남, 인도로, 두 개의 큰 목적지로 이동하는 것을 보고 있습니다. 일부는 북미, 멕시코로 이동합니다. 네, 그런 일이 일어나고 있고, 질문은 얼마나 큰가입니다. 그리고 이런 종류의 조정 과정은 얼마나 오래 걸릴까요?
예를 들어 베트남이나 인도의 노동자들은 시간이 지남에 따라 생산성이 높아질 것으로 기대합니다. 중국이 지금처럼 주요 제조 센터가 되었을 때와 마찬가지입니다. 하지만 문제는 얼마나 걸릴까요?
재닛 부시: 생산성이 어떻게 확산되는지에 대해 말씀드리고 싶었습니다. 그에 대해 작업을 해보셨나요?
채드 시버슨: 저는 그렇게 많이 한 건 아니에요. 저는 회사 내에서 확산을 해봤어요. 하지만 우리는 알고 있어요. 생산성을 연구하는 학계 연구자들은 회사 간에 스필오버가 있다는 걸요. 다양한 환경, 다양한 산업, 다양한 국가 등에서 발견되었어요.
그리고 특히 많은 근로자를 분사하는 경향이 있는 대기업의 경우, 그 회사 자체가 다른 회사를 분사하기 시작한다는 증거가 있는데, 우리는 특정 산업이 기본적으로 그런 방식으로 발전했다는 것을 알고 있습니다.
역사적으로 자동차와 타이어를 돌아보세요. 전체 산업이 생겨난 큰 원천이 하나 있었고, 최근에는 기술 세계의 특정 부분에서도 볼 수 있습니다. 아시다시피, 특정 회사의 동문들이 나가서 기본적으로 처음부터 전체 산업을 창조합니다.
우리는 그러한 스필오버가 존재한다는 것을 알고 있습니다. 우리는 특정 메커니즘에 대해 조금 덜 알고 있습니다. 때로는 근로자가 떠나서 자신의 사업을 시작하는 것입니다. 때로는 아무도 떠나지 않는 대화이지만, 어떻게든 지식이 회사 밖으로 나가는 것입니다.
때로는 매우 지역적인 스필오버가 있습니다. 때로는 훨씬 덜 지역적입니다. 특정 메커니즘은 다양할 수 있으며, 우리는 그 확산이 어떻게 일어나는지에 대한 세부 사항을 알지 못합니다. 때로는 문자 그대로 세부 사항이지만, 그렇게 된다는 것은 분명합니다. 그리고 특정 회사가 다른 회사보다 산업의 미래 궤적에 엄청난 영향을 미칩니다.
재닛 부시: 그리고 공공 부문에 대해서 말씀드리자면, 생산성을 측정하는 측면에서는 약간 블랙박스라고 생각합니다. 하지만 일반적인 가정은 공공 부문의 생산성이 민간 부문보다 낮다는 것입니다. 공공 부문에 대한 희망이 있을까요? 그리고 그것은 어디에서 나올까요?
Chad Syverson: 끝으로 시작하겠습니다. 네, 희망이 있습니다. 어디서 올까요?
한 걸음 물러서 봅시다. 공공 부문 생산성에서 일반적으로 정말 어려운 것은 산출물이 무엇인가 하는 것입니다. 맞죠? 그리고 그것은 일부 민간 부문에도 해당합니다. 예를 들어, 보험 산업의 산출물을 정의하는 것과 같습니다. 글쎄요, 도대체 그들이 정확히 무엇을 만들고 있는 걸까요?
하지만 공공 부문의 경우, 일반적으로 보면, 그들이 실제로 무엇을 만들고 있는가? 사람들이 중요하게 여기는 관료주의에서 나오는 것을 어떻게 측정하고 싶은가? 그럼에도 불구하고, 그들이 하는 일이 잘 되었는지 아닌지는 알아낼 수 있다고 생각합니다.
저는 최근 건설 부문의 생산성 성과가 저조하다는 점에 대해 많이 생각해 왔습니다. 그리고 그것이 공공 부문과 인터페이스하는 방식은 인프라 프로젝트 관리입니다.
교통부에서 다리를 건설해야 하거나 뭐 그런 걸 해야 한다고 합시다. 그리고 건설 회사나 건설 회사들을 관리하면서 건설을 합니다. 건설 프로젝트를 관리하는 데 능숙할 수도 있고, 그렇지 못할 수도 있습니다. 최근에는 특히 우리가 그렇게 잘하지 못하는 것 같습니다. 하지만 교통부가 건설 프로젝트를 정말 효율적으로 관리할 수 없는 이유는 무엇일까요?
그것은 단지 하나의 구체적인 예일 뿐입니다. 관료제의 산출물이 무엇인지 정확히 알기 어려운 세상에서도, 무엇을 하든, 그것을 제대로 할 수도 있고 잘 할 수도 있습니다. 그리고 당신은 그것을 제대로 하는 것보다는 잘 하는 것을 훨씬 선호할 것입니다. 그리고 저는 공공 부문의 교통부를 넘어 여러 차원에서 개선의 여지가 많다고 생각합니다.
그 중 일부는, 경영에 대한 우리의 이전 내용으로 돌아가서, 경영은 공공 부문에서도 중요합니다. 잘 관리되는 회사만이 좋은 사기업인 것은 아닙니다. 잘 관리되는 정부는 관리가 잘 안 되는 정부보다 적은 자원으로 일을 처리합니다. 생산성이란 근본적으로 적은 자원으로 일을 하는 것입니다.
재닛 부시: 물론입니다. 마무리하기 전에, 생산성, 우리가 사는 시대에 대해 특별히 생각나는 게 있나요? 어떻게 생각하세요? 낙관적인가요? 비관적인가요?
채드 시버슨: 저는 오랫동안 그래왔던 것처럼 지금 매우 낙관적입니다. 그 이유 중 하나는 몇 년 전부터 AI가 다음의 범용 기술이 될지도 모른다는 생각을 하기 시작했기 때문입니다.
저는 AI에 대한 더 종말론적인 이야기나 "더 많은 사람들이 일자리를 잃을 것"이라는 이야기에 대해 실제로 비관적인 사람은 아닙니다. 저는 어떤 보장도 할 수 없지만, 우리는 이전에도 범용 기술이 확산된 적이 있습니다. 우리는 항상 사람들이 할 일을 알아냈습니다. 우리는 인공 지능이 아니라 자연 지능이기는 하지만 매우 독창적입니다. 우리는 사람들이 일할 일을 생각해 낼 것입니다.
그래서 그게 제 낙관주의의 일부입니다. 저는 또한 수십 년간의 쇠퇴를 뒤집은 역동성과 그런 종류의 것들의 부활을 언급했습니다. 생산성 둔화를 연구할 때 꽤 오랫동안 비관적이었던 후에 제 낙관주의에 더해졌습니다.
저는 또한, 우리는 AI에 대해 많이 이야기하지만, 저는 바이오테크가 최근에 크고 정말 희망적인 진전을 보았다고 생각합니다. 저는 그것이 다가올 수십 년 동안 큰 요소가 될 수 있다고 생각하므로, 그것이 제 낙관주의에 더해집니다.
재닛 부시: 네, 생물학 분야 는 정말 매력적이고 우리 모두 mRNA 기술의 혜택을 누렸습니다.
채드 시버슨: 그렇습니다.
재닛 부시: 그럼, 마지막 질문입니다. 어떤 비생산적인 활동을 더 많이 해야 할까요?
Chad Syverson: 오, 세상에. 이건 제 분석 범위를 벗어납니다. 알아요? 아이를 키우는 거죠. 저는 그것이 중요하다고 생각합니다. 그것이 생산적인지, 비생산적인지, 아니면 그 중간인지는 모르겠어요. 저는 네 명의 아이를 두고 있어요. 제 생각에 인생에서 할 수 있는 가장 큰 일이에요. 그리고 스스로 할 수 있거나 사랑하는 사람이 자신의 아이를 낳도록 도울 수 있다면, 하세요. 저는 그것이 인생에서 중요한 부분이라고 생각해요.
재닛 부시: 만세 세 번. 글쎄요, 채드, 우리와 함께해 주셔서 정말 감사합니다. 정말 재미있고 흥미로웠어요.
채드 시버슨: 천만에요. 정말 즐거웠어요.
저자에 관하여
Chad Syverson 은 University of Chicago Booth School of Business에서 George C. Tiao Distinguished Service Professor of Economics를 역임했습니다. Janet Bush는 Michael Chui 가 파트너로 있는 McKinsey Global Institute의 편집장입니다 .
Forward Thinking은 McKinsey Global Institute의 제작물입니다. Michael Chui와 Janet Bush가 진행합니다. 오디오 엔지니어는 Collin Warren 입니다 .
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팟캐스트 게스트가 표현한 의견은 그들 자신의 의견이며 McKinsey Global Institute의 견해나 의견을 반영하지 않습니다. 특정 제품, 서비스 또는 조직에 대한 언급은 MGI의 어떠한 지지나 추천도 구성하지 않습니다.
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