소득 불평등 시대가 아닌 자본 불평등의 시대이다. 돈을 둘러싼 패러다임은 전환되었고, 그 흐름을 먼저 파악한 이들만이 이것을 발판 삼아 튀어오를 수 있다. 그리고 그 중심에는 통화량이 있다. 이러한 상황을 정확한 데이터와 날카로운 분석을 담아낸 손진석 기자의 『돈의 대폭발』, 통화량을 중심으로 국제 경제, 금융, 개인의 대응책과 앞으로의 전망을 들어보자.

독자분들께 간단한 인사와 책 소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 일간지 기자로 21년째 근무중입니다. 주로 경제와 국제 분야를 맡았습니다. 경제 부처와 한국은행을 두루 출입했고요. 국제 경제 기사를 많이 썼습니다. 파리특파원으로 4년간 근무한 경험을 살려서 『부자 미국 가난한 유럽』(2023)을 쓰기도 했습니다.

경제부 기자로 일하면서 오래전부터 나름의 방식으로 정리해봐야겠다는 열의를 품었던 건 ‘세상에 뿌려진 그 많은 돈’입니다. 21세기 들어 저금리가 오래 지속되면서 ‘이지 머니’가 전세계적으로 넘쳐났습니다. 이런 현상은 비단 경제 분야뿐 아니라 사회 제도를 변화시키고 인간의 의식 구조마저 바꾸고 있죠. 이런 변화를 알기 쉽게, 그러면서도 충분히 깊이 있게 전달하자는 의지를 구현한 책이 바로 <돈의 대폭발>입니다.

이번 책에서는 특히 통화량에 주목하고 있는데요. 그 이유가 궁금합니다.

시중에 돈이 많이 풀렸다는 이야기를 이제는 경제학자나 경제 관료들뿐 아니라 우리 주변의 평범한 사람들도 하고 있습니다. 한국이든 미국이든 유럽이든 21세기는 낮은 금리와 각국 정부의 공격적인 재정 지출 확대로 통화량이 엄청나게 늘었습니다. 하지만 세상에 흘러 다니는 돈이 많아진 왜 발생하는 것인지, 그래서 어떤 일이 벌어지고 있는지를 명쾌하게 설명하는 책이 없었습니다.

왜 그런가 하면 경제 전문가들이나 관료들이 큰 관심을 보이지 않기 때문이죠. 통화량은 정부가 중앙은행이 ‘사회적 시드 머니’를 풀어놓으면 그걸 가져다 기업과 가계가 연쇄적으로 빚을 내면서 늘어나게 되는데요. 당국자들 입장에서는 1990년대 이전과 달리 자신들이 직접 통화량을 통제할 수 없게 되자 관심이 줄어들었고요. 학자들은 통화량이 경제 활동의 결과물일 뿐이라며 대중에게 설명하려는 의지를 보이지 않았습니다.

하지만 통화량은 인간의 삶에 영향을 미칩니다. 긴 시간 동안 통화량이 얼마나 늘어나며, 그와 맞물려 부동산, 주식과 같은 자산의 가격이 어떻게 상승하느냐를 보면 우리 인생을 돌아보고 점쳐볼 수 있습니다. 그래서 통화량을 둘러싼 갖가지 현상을 제 나름의 방식으로 해설해서 독자들이 쉽게 소화할 수 있게 만들자는 욕심이 생겼던 겁니다.

돈, 경제와 관련된 책은 많이 출간된 것이 사실입니다. 『돈의 대폭발』만이 지닌 강점은 무엇일까요.

경제 서적 중에 금리를 다룬 책들은 꽤 많았습니다. 하지만 통화량을 다룬 대중 경제서는 한국에서는 없었습니다. 그런 점에서 다른 경제 서적과는 확실히 차별화된다고 생각합니다. 

통화량이라는 용어 자체를 딱딱하게 여길 수 있지만 사실 『돈의 대폭발』에는 21세기 들어서 자산의 가격 상승을 둘러싸고 나타난 경제 현상을 신선한 각도로 다루고 있어서 재미도 있습니다. 아파트값 상승에 상속세와 직장 내 괴롭힘 방지법이 상당한 역할을 했는데요. 어떤 논리 구조인지 궁금하지 않으세요? 또한 한국인 주식 투자자는 일본, 영국, 독일, 프랑스의 주식 투자자들과 비교해 미국 주식을 더 갖고 있는지 덜 갖고 있는지 궁금하지 않나요? <돈의 대폭발>에는 친절하게 설명돼 있습니다.

또한 통화량이 크게 늘어나는 시대에 개인이 어떻게 대처해야 하는지 행동 요령도 알려드립니다. 그건 ‘돈의 거리’라는 개념을 장착하자는 것인데요. 이걸 머리 속에 입력하고 투자하는 사람과 그냥 감으로 투자하는 사람 사이에 차이는 분명히 생기게 됩니다. 그래서 <돈의 대폭발>의 강점이라면 돈이 불어나는 세상을 날카롭게 해부할 뿐 아니라 어떻게 대응해야 하는지 처방전까지 담고 있는 것이라 할 수 있겠습니다.

전 세계적으로 돈 풀기 현상이 흔해지고 있는데, 가장 좋은 시나리오와 부정적인 시나리오로는 무엇이 있을까요?

가장 부정적인 시나리오를 먼저 이야기해 볼게요. 결국 돈 풀기는 각국 정부가 적자 국채를 찍어서 빚을 많이 내는 것에서 출발합니다. 과도한 나랏빚을 감당하지 못하게 된 선진국들 중에서 빚을 못 갚겠다며 디폴트를 선언할 가능성을 배제할 수 없죠. 그렇다면 국제 금융 시장에 엄청난 회오리가 몰아치게 됩니다. 전지구적인 타격을 입게 될 겁니다.

반면 가장 좋은 시나리오는 선진국들이 나랏빚 관리를 어느 정도 해내면서 정부 차원에서 불필요한 빚을 덜어내는 상황이라 할 수 있습니다. 방만한 지출을 구조조정하면서 꼭 지원이 필요한 분야에 공적인 돈을 투입하면 나랏빚 증가는 적절히 제어되면서 동시에 경제 구조가 선순환할 수 있습니다.

아마도 가장 좋은 시나리오와 가장 부정적인 시나리오는 둘다 확률이 낮고 그 사이 어떤 절충점에서 세계 경제가 움직일 겁니다. 개인들은 그 양상을 꼼꼼히 지켜봐야겠죠.

향후 20~30년까지 현실적으로 준비해야 하는 경제적 변화나 트렌드는 무엇일까요?

양극화가 극단화될 가능성이 높습니다. 다른 선진국들도 그렇겠지만 한국은 더욱 그럴 겁니다. 인구가 줄어드는 가운데 많은 사람들이 선호하는 자산에 극단적으로 돈이 많이 쏠리게 될 걸로 봅니다. 반면 외면받는 자산은 파리 날리게 될 가능성이 높겠죠. 이런 방향의 변화가 현실화될 것으로 이미 많은 사람들이 생각하기 때문에 시간이 많이 지나도 가치가 낮아지지 않을 것으로 생각하는 자산에 거액을 투자합니다. 대표적으로 ‘서울 아파트’가 많은 사람들이 군침을 흘리는 목표 자산이죠. 개인들은 이런 흐름을 잘 따라가면서 자신이 할 수 있는 최대치를 쏟아부어 낙오하지 않도록 방어해야 할 필요가 있습니다.

그리고 생성형 AI보다는 로봇처럼 움직이는 피지컬 AI 시대가 실제로 일상에 미치는 영향이 크다고 봅니다. 피지컬 AI의 등장으로 소멸되거나 신설되는 일자리가 있을 수 있는데요. 이런 변화에 남들보다 빨리 적응하면서 수혜를 볼 산업과 직종을 미리 가늠해보는 게 중요하다고 봅니다.

앞으로의 경제를 긍정적으로 내다보시는 부분이 인상적이었는데요. 지금도 그 생각은 유효한가요?

디스인플레이션(disinflation)과 디플레이션(deflation)의 차이를 아시나요? 디스인플레이션은 물가 상승 폭이 낮아질 뿐 여전히 물가가 오름세에 있는 상태를 말하고요. 디플레이션은 물가 자체가 낮아지는 현상이죠. 둘은 반드시 구분해야 하지만 의외로 구분 안하거나 못하는 사람들이 있습니다.

한국 경제를 둘러싸고도 비슷한 현상이 있습니다. 비관론이 팽배한 나머지 이미 마이너스 성장을 하고 있는 것으로 착각에 빠진 사람들이 은근 많습니다. 절대 그렇지 않습니다. 속도가 낮아졌을 뿐 여전히 한국 경제는 앞으로 가고 있죠. 운동장이 움직이는 방향을 반대로 읽고 있으면 자산을 잃을 가능성도 높아집니다.

경제란 건 낙관론보다 비관론이 그럴 듯해 보입니다. 일종의 함정이죠. 요즘은 그런 함정에 사람들을 빠뜨려서 돈을 벌겠다는 심보를 가진 이들이 눈에 보입니다. 조심해야 합니다. 한국 경제의 미래가 밝다는 게 아닙니다. ‘생각보다 나쁘지 않을 가능성’도 있으니 지나친 비관론에는 빠지지 말자는 거죠.

이 책을 읽을 독자들에게 전하고 싶은 말을 남겨주세요.

서점에 가보면 주식이며 부동산을 어떻게 투자해야 하는지 알려주는 책들이 많습니다. 왜 그런 책들이 넘쳐날까요. 월급 모으기로는 도저히 부자가 되기 어렵다는 걸 자각하는 개인들이 많기 때문이죠. 여기서 한발 더 생각을 전진시킬 필요가 있습니다.

월급이 오르는 정도는 경제가 성장하는 속도와 얼추 비슷한데요. 세상에 뿌려진 돈이 늘어나는 속도는 그보다 훨씬 빠릅니다. 그러니 경제 성장 속도보다 통화량 증가 속도에 맞춰서 자산을 불리려는 노력을 해야 합니다. 그렇지 않으면 남들보다 뒤처질 확률이 높아집니다. 자식 세대까지 영향을 미치죠. 그래서 다들 어디에 투자해야 할지를 놓고 고민이 많은 것이고요. 이제는 ‘티끌 모아 태산’이라는 말을 듣기가 어려워졌습니다.

현명한 투자자라면 빚을 요령껏 잘 활용합니다. 대출은 선한 얼굴도 아니고 악한 얼굴도 아닙니다. 중립적입니다. 잘 활용하면 통화량 증가 속도로 내 자산을 불리는 데 도움을 주는 친구가 될 수 있습니다. <돈의 대폭발>을 읽으면 통화량 폭발 시대를 살아갈 때 꼭 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.

* AI 학습 데이터 활용 금지