진중권은 최근 중앙일보 칼럼을통해서 성격차가 해소되면 GDP가 극적으로 상승하는 보고서가 있다고했는데
n.news.naver.com/article/025/0003097258
“이준석, 마지막 조언이다···남초 사이트서 주워듣지 말라” [진중권의 퍼스펙티브]
10여 년 전에 똑똑한 보수의 두 청년에게 ‘공부를 하라’고 권고한 적이 있다. 그중 한 명이 바로 이준석 전 국민의힘 최고위원. 여전히 나는 그를 아낀다. 근데 그가 이상한 길로 가고 있다. 지
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결론부터 말하면 보고서는 사실이나 그 내용은 경제학적으로 전혀 현실성이 없다”
진중권은 다음과 같은 주장을 함
“골드만삭스의 보고서에 따르면 성격차를 해소 하면 한국의 경우 GDP가 14% 상승한다”
GDP 14%상승이 우리나라가 한창 개발도상국이고 세계경제가 부흥했을때, 즉 1970년대에나 찍을수 있었던 성장률이고
그것도 한국역사에서도 단 두번있었는데, 그게 성격차해소로 지금 가능하다고 본다?
말도 안되는 주장 같아서
진중권이 참고했다던 골드만삭스 보고서를 찾아보았음
실제로 있는 보고서임
저자들의 학력을 살펴보았다.
Kathy – 학사 : 하버드-Social studies
석사 : 존스홉킨스 – International studies
Hiromi, Kazunori – 귀찮아서 안 찾음.
골드만삭스 갈 정도면 이 둘도 학력은 비슷하지 않을까 싶음
키포인트는 이 사람들은 경제학 전공자가 아님
(좀 선민의식이긴 한데, 사회과학 분석 방법에서 경제학만큼 탄탄한건 없음. 이들이 조사한게 얼마나 useless인지 앞으로 보여드림)
자 그럼 진짜로 성격차가 해소되면 gdp가 오른다는 내용이 있을까?
있다.
해석을 해보겠다.
중간부터 보면, 일본의 경우 2017년 여성의 경제활동 참여율 67%이, 남성의 참여율 83%로 수렴한다면 580만명의 노동력이 시장에 들어오게된다. 많은 노동인구로 인해서, 더 많은 사람들이 소득을 얻게 될 것이고, 잠재 성장률이 10%가 상승하는 긍정적인 효과를 보게 될 것이다.
같은 방법으로 다른 나라에 적용을 하면 아래 그래프와 같이 잠재 성장률이 증가한다. (한국의 경우는 약 14%이다)
자 요약을 해보면
모든 나라에서 여성의 경제활동참가율이 남성보다 낮고,
성격차 해소를 통해서, 여성의 경제활동참가율이 남성과 같아진다면
더 많은 사람들이 소득을 얻기 때문에 GDP가 상승할 것이다.
이 논리 임
뭐가 이상한것 같음???
뭐 이상한거 못느끼겠음??
1) 첫번째
”성격차 해소를 통해서, 여성의 경제활동참가율이 남성과 같아진다면”
이 부분이 정말 말도 안되는 부분임.
성격차를 해소하려고 여성할당제를 실시한다고 해보자
그럼 여자는 좀 더 뽑겠지.
그럼 당연히 남성을 덜뽑게 되지 않을까?
여자 남자를 떠나서, 누군가를 뽑으면 누군가를 안뽑게 되는게 당연한 이치임
기업은 돈이 남아도나? 기업은 최대한 수입(Revenue)를 높이면서 동시에 Cost(비용)을 낮추어
이익(Profit)을 극대화해야하는데,
성격차를 해소하기 위해 여성을 더 많이 뽑으면, 남성의 경제활동참가율은 당연히 줄어들게 된다.
따라서 여성의 경제활동 참가율이 남성의 경제활동 참가율에 단순히 수렴한다는 발상 자체가 매우매우 비현실적인것이다.
현실적이라면, 여성의 경제활동참가율이 증가하는만큼 남성의 경제활동 참가율은 감소한다면 그 소득의 합은 변하지 않을것이다.
2) 두번째
이미 기업은 그 자체로 최대한의 이익을 추구하는 경제주체임. 이미 최대한으로 효율적으로 남자든 여자든 뽑아서 일을 시키고 있는거임.
그런데 여성할당제등의 정책으로 능력이 덜 한 사람을 뽑으면 더 능력이 좋은 사람을 고용하지 못하고 이는 수입감소->이익감소로 이어짐.
그럼 기업은 비용을 낮추기 위해서 고용을 덜하게 되고, 사람들이 덜 고용되니 성장률은 오히려 감소하게 됨.
경제에 대한 기본적인 메커니즘 조차 모르는 사람들이 써낸 보고서가
그렇게 조잡한지 알아채지도 못하는 진중권은
그냥 그대로 인용한거임
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이 보고서에 다른 부분도 한번 가져와봤다.
여성임원의 비율이 높은 회사가 판매증가울이나 ROE(자기자본 이익률)이 높다고 한다.
이건 진짜 학문을 공부하는 입장에서 감히 대중들을 계몽시키고 싶은 부분인데
Correlation(상관관계)와 Causality(인과관계)를 구분했으면 좋겠다.
Correlation이 주는 정보는 그냥 a와 b가 둘다 동시에 높거나 낮거나, 한쪽이 낮은데 한쪽이 높다
이게 전부임.
Correlation의 예시로
‘어떤 지역에서 나무의 높이가 높은데 아이스크림 판매량도 높다’
그럼 아이스크림의 판매량을 높이기 위해 나무에 영양제를 주사해야하나?
Correlation은 이런거다. 그냥 현상만 설명해주는것 뿐
A가 B에 정말로 영향을 미치는지에 관해서는 아무런 정보도 전달하지 못함.
위의 그래프도 마찬가지야
대중이 보면 그럴듯해보이겠지. 근데 이것은
‘여성임원이 많으면 그로인하여 판매증가율이나 자기자본이익률이 높다’ 가 아니라
‘여성인원이 많은데 마침 동시에 그 기겁의 판매증가율이나 자기자본이익률이 높다’라고 해석해야함
사람들이 인과관계로 혼동하기 딱 좋지. 근데 상관관계는 진짜 그냥 아무런 정보도 주지 못함.
화분이 많은 회사에 판매증가율이 높다고 해보자.
이거를 화분이 많으면 그로인하여 판매증가울이 높다고 해석할래
아니면 화분이 많은데 마침 동시에 판매증가율이 높네 라고 해석할래?
마침 동시에 높은거야 알겠지?
위의 그래프도 똑같아, 여성임원이 많은 것도 마침 동시에 그냥 높은거야
근데 어설프게 공부한 자칭 지식인들은 저게 인과관계인양 해석하는거지
참고로 이러한 기본적인 분석방법은 사실 경제학 뿐만아니라 교육학 사회학 정치학 등등 이제 전반적인 사화과학분야에서 상식인 수준인데 진중권쯤 되는 사람이 이걸 모른다는거는…그냥 이 사람을 지식인이라고 보면 안됨. 그냥 근거없이 자기주장만 하는 5살 어린이 수준임
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자 이제 마지막으로 요약해볼게
보고서 자체는 존재해
근데 그 보고서의 분석방법은 정말 학부생 논문수준이라고 할 정도로 조잡해
그리고 그 조잡한 논문이 조잡한지 모르고 인용한 진중권의 지식수준은 정말 처참하정도로 낮다고 보면 돼.