행동경제학: 실제 사람은 모형에서 어떻게 벗어날까
지난주의 "합리적인 사람" 모형을 기준으로, 실제 사람이 어디서 다르게 선택하는지 봐요. 시간(현재·투사 편향), 기준점(손실 회피·보유 효과), 확률(알레·모호성), 사람 사이(공정·신뢰), 믿음(과신·오인) 순서로 살펴보고, 교수님 연구 세 가지로 경영에 쓰는 방법까지 정리해요.
보충 표시는 교수님 자료와 필기에 없는데 이해를 위해 더한 내용이에요.
용어 사전
이 노트에 나오는 줄임말과 기호예요. 처음 보면 이 표로 돌아와서 확인하세요.
| 용어 | 뜻 |
|---|---|
| β | beta 베타 현재 편향 정도. 1보다 작을수록 "지금"을 더 특별하게 여겨요 |
| δ | delta 델타 미래 날짜끼리의 할인 인자. 지난주에 배운 인내심 |
| α | alpha 알파 투사 편향 정도. 지금 상태가 미래 예측에 섞이는 비율 |
| λ | lambda 람다 손실 회피 정도. 잃는 것을 얻는 것보다 몇 배 크게 느끼는지 |
| WTP | Willingness 기꺼이 + To Pay 내다 지불 용의. 사려는 사람이 낼 수 있는 최대 금액 |
| WTA | Willingness 기꺼이 + To Accept 받다 수용 용의. 가진 사람이 팔 때 받아야 하는 최소 금액 |
| EU | Expected 기대 + Utility 효용 기대효용. 결과의 효용을 확률로 가중평균한 값 |
| pp | percentage 퍼센트 + point 포인트 %포인트. 30%→37%면 7pp 올랐다고 해요 |
| CEO | Chief 최고 + Executive 경영 + Officer 책임자 최고경영자 |
1부. 지난주 복습: 기준 모델과 오늘의 질문
1-1. 기준 모델을 세우고, 실제 행동으로 시험하기
지난주에는 세 가지를 배웠어요. 한 시점의 효용 극대화(소비자 선택), 시간에 걸친 선택(할인), 불확실성 아래의 선택(기대효용)이에요. 모두 실수하지 않는 사람이 기준이라 결과가 딱 정해져요(결정론적).
오늘은 그 기준 모델과 실제 사람의 행동을 비교해요. 순서는 늘 같아요.
| 단계 | 하는 일 |
|---|---|
| ① 기준 모델 | 표준 이론이라면 어떻게 선택할지 예측해요 |
| ② 이상한 선택 | 실제 사람의 선택이 예측과 다른 곳을 찾아요 |
| ③ 모델 고치기 | 빠진 요소 하나를 더해 다시 설명해요 (β, α, λ …) |
| ④ 실험 | 고친 모델이 맞는지 실험으로 확인하고 경영 결정에 써요 |
이상한 선택을 봤을 때 바로 "비합리적"이라고 하면 안 돼요. 먼저 그 차이가 선호, 믿음, 정보, 제약 중 어디서 왔는지 진단해요. 오늘 다룰 10가지 주제 모두에 이 질문을 던져요.
- 행동경제학은 기준 모델에서 출발해 "어디가 다른가"를 찾아요.
- 이상한 선택은 진단의 출발점이지, 아직 결론이 아니에요.
- 차이의 원인은 선호·믿음·정보·제약 중 하나예요.
2부. 시간이 만드는 편향: 현재 편향과 약속
2-1. 오늘 100달러냐, 다음 주 110달러냐
두 질문을 해 봐요. "오늘 100달러, 아니면 1주 뒤 110달러?" 그리고 "52주 뒤 100달러, 아니면 53주 뒤 110달러?" 두 질문 모두 1주를 기다리면 10달러를 더 받아요.
그런데 많은 사람이 첫 질문에서는 오늘 100달러를, 두 번째 질문에서는 53주 뒤 110달러를 골라요. 지난주 δ 모형으로는 설명이 안 돼요. δ 모형에서는 둘 다 같은 비율로 깎이니까 답이 같아야 해요.
현재 편향 Present Bias · β-δ 모형
지난주 모형에서는 미래를 δ(델타)로 일정하게 할인했어요. 하루 늦어질 때마다 같은 비율로 깎으니, 언제 고르든 순위가 바뀌지 않아요(시간 일관성).
현재 편향은 여기에 β(베타)를 하나 더 붙여요. 오늘이 아닌 모든 것에 한 번 더 깎는 "추가 할인"이에요. β가 1보다 작으면 오늘이 유난히 커 보여요.
그래서 미래 두 날짜끼리 비교할 때는 β가 양쪽에 같이 붙어 사라지지만, 오늘과 내일을 비교할 때는 내일만 깎여요. 계획이 "그날이 오면" 뒤집히는 이유예요.
오늘 효용은 그대로 둬요.
미래 효용에는 δ로 할인한 뒤 β를 한 번 더 곱해요.
β < 1이면 계획한 일이 "오늘"이 되는 순간 비용이 커 보여 뒤집혀요.
| 비유 | 현재 편향 | |
| "다음 주부터 다닐 거야" | ↔ | 미래끼리 비교: β가 양쪽에 붙어 계획대로 |
| 막상 월요일 아침 | ↔ | 오늘 비용(−6)은 그대로, 미래 이득만 β로 깎임 |
| 또 다음 주로 미룸 | ↔ | 시간 불일치 (time inconsistency) |
Q. 오늘과 다른 날을 비교할 때와, 미래의 두 날을 비교할 때 할인이 왜 달라요?
A. 오늘과 비교할 때는 미래 쪽에만 β가 붙어요. 그래서 미래가 한 번 더 깎여 오늘이 유난히 커 보여요. 52주 뒤와 53주 뒤를 비교할 때는 두 날 모두 "오늘이 아닌 날"이라 β가 양쪽에 똑같이 붙어 사라지고, δ만 남아요.
돈 실험을 해석할 때는 조심해야 해요. 지금 당장 돈이 급하거나(유동성), 나중에 정말 줄지 못 믿거나, 받으러 가기 귀찮은 것도 같은 패턴을 만들 수 있어요. 그래서 실험에서는 지급 방식과 기간을 똑같이 맞추고, "지금–나중"과 "나중–나중" 선택을 여러 번 비교해요.
- 현재 편향: 오늘이 아닌 모든 것에 β를 한 번 더 곱해요.
- 그래서 계획은 하지만 그날이 오면 뒤집혀요(시간 불일치).
- 돈 실험은 유동성·신뢰 같은 다른 이유를 먼저 걸러내야 해요.
2-2. 오늘의 내가 내일의 나를 묶어 두기
시간 불일치는 "오늘의 나"와 "내일의 나"가 다른 사람처럼 행동한다는 뜻이에요. 오늘의 나는 운동하고 저축하고 싶어요. 그런데 그날이 되면 내일의 나는 미뤄요. 연금처럼 먼 미래를 위한 결정이 어려운 이유도 여기에 있어요.
약속 장치 Commitment Device
보통은 선택지가 많을수록 좋아요. 고를 수 있는 것 중에 최선을 고르면 되니까요. 그런데 사람들은 돈을 내고서라도 선택지를 줄이기도 해요. 출금이 막힌 적금, 마감 벌금 같은 것이에요.
이걸 원하는 사람은 자기에게 현재 편향이 있다는 걸 아는 사람이에요. 이런 사람을 "세련된(sophisticated)" 사람이라고 해요. 모르는 사람은 "순진한(naive)" 사람이에요. 둘은 같은 β를 가져도 계약 선택이 달라요.
약속 장치는 내일의 유혹에 미리 값을 매겨 둬요. 쉬면 벌금이 생기게 하면, 내일의 나도 운동이 더 나은 선택이 돼요.
내 현재 편향을 알아차려요(세련된 사람).
오늘, 미래에 계획을 어기면 손해가 나게 만들어요(벌금·출금 제한).
미래의 나도 계획대로 하는 게 더 이득이 돼요.
| 비유 | 약속 장치 | |
| 잠금 저금통에 넣기 | ↔ | 출금이 제한된 적금 (SEED 계좌) |
| "안 하면 친구에게 만 원" | ↔ | 쉬면 벌금 2 |
| 저금통 열쇠를 엄마에게 맡김 | ↔ | 미래의 나에게서 선택권을 덜어 냄 |
약속 장치가 꼭 좋은 것만은 아니에요. 갑자기 돈이 필요한 일이 생기면 묶인 돈이 오히려 손해가 돼요. 유연함에도 가치가 있으니, 약속 장치를 원한다는 것만으로 현재 편향을 증명하지는 못해요.
- 세련된 사람은 자기 현재 편향을 알고 약속 장치를 사요.
- 같은 β라도 미래의 나를 어떻게 예측하느냐에 따라 계약 선택이 달라요.
- 약속 상품은 "가입한 사람"이 아니라 "제안받은 사람 전체"로 효과를 평가해요.
2-3. 기업은 β를 어떻게 이용할까
헬스장 연구가 대표적이에요. 월 회원권을 산 사람들은 실제로는 한 번 갈 때마다 평균 17달러가 넘게 냈어요. 1회 10달러짜리 이용권이 있었는데도요. "앞으로 자주 갈 거야"라는 낙관과 해지를 미루는 습관 때문이에요(DellaVigna·Malmendier 2006).
| 고객의 편향 | 기업이 돈 버는 방법 | 고객을 지키는 방법 |
|---|---|---|
| 현재 편향 | 첫 달 할인, 정액 요금, 자동 갱신, 해지 어렵게 | 약속 상품, 쉬운 해지 |
| 투사 편향 | 날씨·기분 맞춘 마케팅, 쇼룸 | 냉각 기간, 쉬운 반품 |
| 과신 | 저절로 팔림 (창업, 인수합병, 잦은 매매) | 기저율 확인, 사전 부검, 예측 기록 |
대출에서도 같아요. 실험으로 현재 편향이 있다고 나온 사람들은 소득·학력을 고려해도 카드 빚이 더 많았어요(Meier·Sprenger 2010). 대출 회사에는 돈이 되는 정보지만, 평판과 규제 면에서는 위험한 정보이기도 해요.
- 현재 편향 고객에게 최적인 계약은 "지금 싸고 나중에 비싼" 모양이 돼요.
- 가입자 수가 아니라 실제 이용·갱신·고객 만족으로 평가해야 해요.
- 편향을 이용하면 단기 이익, 고쳐 주면 오래 가는 신뢰예요.
3부. 지금 기분이 미래를 덮을 때: 투사 편향
3-1. 투사 편향과 알파(α)
사람은 언젠가 다시 배고파질 걸 알아요. 하지만 배부를 때는 그 배고픔을 느끼지 못해요. 그래서 미래를 예측할 때 지금 기분이 자꾸 섞여요.
투사 편향 Projection Bias
배고플 때와 배부를 때 먹고 싶은 게 다른 건 이상한 게 아니에요. 상태에 따라 취향이 바뀌는 건 정상이에요. 문제는 미래의 취향을 예측할 때 생겨요.
투사 편향이 있으면, 다음 주 점심을 예측할 때 지금의 배고픔이 섞여 들어가요. α(알파)는 그 섞이는 정도예요. α = 0이면 정확히 예측하고, α가 클수록 지금 상태가 더 많이 새어 들어가요.
현재 편향과는 달라요. 현재 편향은 미래를 "덜 중요하게" 보는 것이고, 투사 편향은 미래를 "잘못 예측하는" 거예요.
지금 상태 s₀에서 미래에 쓸 물건 c를 고르려 해요.
미래 만족을 예측할 때 진짜 미래 상태 s와 지금 상태 s₀를 섞어요.
α가 클수록 지금 기분대로 사고, 나중에 후회·반품이 늘어요.
| 비유 | 투사 편향 | |
| 배고플 때 장 보면 과자를 많이 삼 | ↔ | 지금 상태 s₀가 예측에 섞임 (α > 0) |
| 집에 오면 "이걸 왜 샀지?" | ↔ | 실제 미래 상태 s에서의 만족은 낮음 |
| 장 보기 전에 밥 먹고 가기 | ↔ | α를 줄이는 방법 (상태를 맞춤) |
현실은 그 중간쯤이에요. α는 0과 1 사이 어딘가이고, 사람마다 달라요. 그래서 각자의 α를 잘 알아내면 더 나은 결정을 도울 수 있어요.
Q. 알파를 잘 알 수 있는 방법은 뭘까요?
A. 상태만 바꾸고 나머지는 똑같이 둔 실험을 해요. 예를 들어 미리 점심을 주문받기 전에 한 그룹에만 간식을 줘요. 배달 날짜·메뉴·가격은 같게 둬요. 그리고 주문 때의 예측과 배달 날의 실제 배고픔·만족을 비교하면, 지금 상태가 예측을 얼마나 흔들었는지(α) 알 수 있어요.
- 투사 편향: 미래의 취향을 지금 상태에 끌려 잘못 예측해요.
- α = 0이면 정확, α가 클수록 지금 기분이 크게 섞여요.
- 현재 편향(덜 중요하게)과 투사 편향(잘못 예측)은 달라요.
3-2. 한파 주문과 반품: 기업은 어떻게 대응할까
카탈로그 주문 자료를 보면, 주문하는 날이 평소보다 추울수록 방한용품 반품이 늘었어요(Conlin·O'Donoghue·Vogelsang 2007). 영하의 날엔 패딩이 꼭 필요해 보였지만, 도착했을 땐 덜 그랬던 거예요. 자동차도 비슷해요. 맑고 따뜻한 날엔 오픈카가, 눈 오는 날엔 사륜구동 차가 더 많이 팔렸어요(Busse 외 2015).
수업에서 나온 아이디어는 이거예요. 한파 때 몰린 주문 중에는 "투사 편향으로 산 사람"과 "정말 필요해서 산 사람"이 섞여 있어요. 둘을 구별할 수 있다면, 앞쪽 주문은 배송을 살짝 늦추고 진짜 필요한 사람에게는 빨리 보내 줄 수 있어요. 슬라이드도 같은 방향으로, 짧은 배송 지연이나 확인 단계를 정책 예로 들어요.
기업이 쓰는 전략은 "상태를 판다"예요. 1월에 헬스장 광고를 하고, 맑은 주말에 오픈카 시승을 하고, 첫 더위에 에어컨을 팔아요. 대신 그렇게 판 것은 반품·해지·후회로 돌아오니, 반품 비용까지 가격에 넣어야 해요. 정부는 "냉각 기간(쿨링 오프)"으로 답해요. 들뜬 상태와 확정 계약 사이에 기다리는 시간을 두는 제도예요.
- 일시적인 기분이 오래가는 약속(주문·계약)에 새겨질 때 투사 편향이 생겨요.
- 판촉은 바로 팔린 양이 아니라 반품 뒤에 남은 구매로 평가해요.
- 냉각 기간과 쉬운 반품은 고객을 지키는 장치예요.
4부. 무엇과 비교하나요: 기준점, 손실 회피, 보유 효과
4-1. 기준점과 손실 회피
기준점 의존, 보유 효과, 공정성은 칼로 자르듯 나뉘지는 않아요. 하지만 개념으로는 구분해 볼 수 있어요. 셋 모두 "사람은 무언가와 비교해서 만족을 느낀다"는 데서 출발해요.
기준점 의존과 손실 회피 Reference Dependence · Loss Aversion
지난주 모형은 "최종 재산이 얼마인가"만 봤어요. 그런데 사람은 기준점 r과 비교해 "얻었다/잃었다"를 먼저 느껴요. 이것이 기준점 의존이에요.
손실 회피는 그다음 이야기예요. 10을 잃는 아픔이 10을 얻는 기쁨보다 커요. 그림에서 손실 쪽 기울기 λ(람다)가 1보다 큰 것으로 나타내요.
두 가지는 다른 주장이에요. 효용함수가 오목하다(위험회피)는 것만으로는 둘 다 나오지 않아요.
기준점 r을 정해요 (예: 이미 받은 셈 치는 돈).
결과 x를 r과 비교해 얻음·잃음 z = x − r을 계산해요.
잃음에는 λ배 무게를 줘서 느끼는 가치 v(z)를 정해요.
| 비유 | 기준점·손실 회피 | |
| "기본급 100 + 목표 달성 시 보너스 20" | ↔ | 이득 프레임 (기준점 100) |
| "잠정 급여 120, 못 하면 20 깎임" | ↔ | 손실 프레임 (기준점 120) |
| 깎인다는 말이 더 무섭게 들림 | ↔ | 손실 회피 λ > 1 |
수업에서는 한국의 저출산을 기준점으로 설명하는 시각도 소개됐어요. 아이를 키울 때 "남들만큼은 해 줘야 한다"는 기준점이 있어요. 그 기준을 넘으면 기쁨이 조금 오르지만, 못 맞추면 그보다 훨씬 크게 괴로워요(손실 회피). 기준점이 높아질수록 출산이 부담스러워질 수 있다는 해석이에요.
실제 공장 실험도 있어요. 중국의 한 제조 공장 현장 실험에서 같은 보너스를 "잃을 수 있는 돈"으로 말한 팀이 "받을 수 있는 돈"으로 말한 팀보다 생산성이 더 올랐어요(Hossain·List 2012). 다만 이게 모든 직원의 행복이나 모든 직장에 좋다는 뜻은 아니에요.
- 기준점 의존: 최종 금액보다 기준점과의 차이로 느껴요.
- 손실 회피: 같은 크기면 잃는 쪽을 λ배 크게 느껴요.
- 같은 보상도 어떻게 말하느냐(프레임)에 따라 행동이 달라질 수 있어요.
4-2. 내 것이 되면 더 비싸 보여요: 보유 효과
수업에서 머그컵 질문을 했어요. 어떤 사람에게는 "이 컵을 얼마에 살래요?"를 묻고, 다른 사람에게는 컵을 먼저 준 뒤 "얼마를 주면 이 컵을 내놓을래요?"를 물어요. 어느 쪽이 더 높은 값을 부를까요?
보유 효과 Endowment Effect
머그컵을 무작위로 나눠 줘요. 받은 사람에게는 "얼마면 팔래요?"(WTA)를, 못 받은 사람에게는 "얼마면 살래요?"(WTP)를 물어요. 컵은 똑같은데 파는 값이 사는 값보다 높게 나와요.
기준점으로 설명할 수 있어요. 가진 순간 컵이 기준점이 돼요. 그래서 내놓는 건 "잃음"이 되고, 손실 회피 λ만큼 더 아프게 느껴요.
단, 차이가 다른 이유에서 올 수도 있어요. 재산 차이, 거래 비용, 질문을 잘못 이해한 경우 등이에요. 그래서 실험을 신중하게 설계해야 해요.
물건을 무작위로 나눠 줘서 "가진 사람"과 "안 가진 사람"을 만들어요.
가진 사람에게 파는 값(WTA), 안 가진 사람에게 사는 값(WTP)을 물어요.
WTA가 WTP보다 크면 소유가 가치를 바꾼 거예요.
| 비유 | 보유 효과 | |
| 선물 받은 컵은 안 팔고 싶음 | ↔ | WTA가 높아짐 |
| 가게의 같은 컵은 비싸 보임 | ↔ | WTP는 그대로 |
| "내 컵이 되니 더 비싸 보인다" | ↔ | 소유가 기준점이 됨 |
Q. 이런 차이가 왜 일어났을까요? 정말 "소유" 때문일까요?
A. 꼭 그렇지는 않아요. 컵을 오래 만져 보며 더 잘 알게 됐을 수도 있고(학습), 질문 방식을 잘못 이해했을 수도 있어요. 그래서 좋은 실험은 두 그룹에 똑같이 살펴볼 시간을 주고, 진짜 거래로 값을 묻고, 연습으로 이해했는지 확인한 뒤에 비교해요. 그래도 차이가 남으면 소유 자체의 효과라고 볼 수 있어요.
- 보유 효과: 가진 것이 기준점이 되어 파는 값(WTA)이 사는 값(WTP)보다 커져요.
- g = 5, λ = 2면 WTP 5, WTA 10이에요.
- 학습·오해 같은 다른 이유를 실험 설계로 걸러내야 해요.
5부. 확률을 다루는 방식: 알레 역설과 모호성
5-1. 알레 역설과 전망 이론
필기에는 전망 이론(Prospect theory)이 제목만 남아 있어요. 슬라이드는 이 계열을 두 가지로 정리해요. 하나는 "잃는 것을 더 크게 느낀다"(4부의 손실 회피)이고, 다른 하나는 "확률을 있는 그대로 쓰지 않는다"예요. 같은 사람이 보험도 들고 복권도 사는 것도 이 계열로 설명해요.
| 복권 | 0원 | 100만 | 500만 |
|---|---|---|---|
| A | 0% | 100% | 0% |
| B | 1% | 89% | 10% |
| C | 89% | 11% | 0% |
| D | 90% | 0% | 10% |
알레 역설 Allais Paradox
기대효용은 확률에 대해 "직선"이에요. 그래서 두 복권에 똑같은 결과를 섞거나 빼도 순위가 그대로여야 해요. 이것을 독립성 공리라고 해요.
그런데 많은 사람이 A(확실한 100만)를 B보다 좋아하면서, D를 C보다 좋아해요. 두 선택을 식으로 쓰면 0.11u(1) > 0.10u(5)와 0.10u(5) > 0.11u(1)이 동시에 필요해요. 어떤 효용함수로도 불가능해요.
해결책 하나는 확률에 "결정 가중치" w(p)를 쓰는 거예요. 사람은 확실함(100%)과 거의 확실함(99%)의 차이를 숫자보다 크게 느껴요. 전망 이론(Kahneman·Tversky)이 이 아이디어를 담아요.
A와 B를 비교해요: 대부분 확실한 A를 골라요.
두 복권에서 "89% 확률로 100만"을 똑같이 빼면 C와 D가 돼요.
기대효용이라면 A를 고른 사람은 C를 골라야 하는데, 실제로는 D를 골라요.
| 비유 | 알레 역설 | |
| "무조건 1만 원 상품권" vs "추첨 응모" | ↔ | A(확실) vs B(거의 확실 + 큰 상) |
| 둘 다 당첨 확률이 낮은 이벤트 | ↔ | C vs D (공통 결과를 뺀 것) |
| 확실할 땐 안전, 불확실할 땐 큰 상 | ↔ | 확률의 비선형 가중치 w(p) |
- 기대효용은 확률에 대해 직선이라, 공통 결과를 빼도 순위가 같아야 해요(독립성).
- 알레 패턴(A와 D)은 어떤 효용함수로도 설명이 안 돼요.
- 확률에 결정 가중치 w(p)를 주면 설명할 수 있어요(전망 이론).
5-2. 확률조차 모를 때: 모호성 회피
모호성 회피 Ambiguity Aversion
위험(risk)은 확률이 정해진 상황이에요. 모호성(ambiguity)은 확률 자체를 모르는 상황이에요.
엘스버그 항아리에는 공 90개가 있어요. 빨강은 30개로 확실하고, 나머지 60개는 검정과 노랑이 섞여 있는데 비율을 몰라요. 사람들은 "빨강"을 "검정"보다 좋아하면서, "검정 또는 노랑"을 "빨강 또는 노랑"보다 좋아해요.
어떤 하나의 확률로도 두 선택을 함께 설명할 수 없어요. 한 가지 설명은 "가능한 확률 중 가장 나쁜 경우로 평가한다"(최악 기준, maxmin)는 거예요.
확률을 아는 선택지와 모르는 선택지를 비교해요.
모르는 쪽은 가능한 확률 중 나쁜 경우를 떠올려요.
그래서 평균이 같아도 확률을 아는 쪽을 골라요.
| 비유 | 모호성 회피 | |
| 후기 많은 단골집 | ↔ | 확률을 아는 위험 |
| 후기 하나도 없는 새 식당 | ↔ | 확률을 모르는 모호성 |
| "맛없으면 어쩌지"부터 떠올림 | ↔ | 최악 기준 평가 (maxmin) |
경영에서는 새 거래처를 고를 때 나타나요. 값이 같아도 신뢰도 자료가 없는 새 업체는 꺼려져요. 공인된 신뢰도 보고서를 주면 선택이 바뀔 수 있어요. 다만 그 이유가 "평균 기대가 좋아져서"인지, "모르는 정도가 줄어서"인지, "믿음이 생겨서"인지는 따로 재야 해요.
- 위험은 확률을 알고, 모호성은 확률을 몰라요.
- 엘스버그 패턴은 하나의 확률로 설명이 안 돼요.
- 최악의 확률로 평가하는 모형(maxmin)이 한 가지 설명이에요.
6부. 다른 사람이 끼면: 공정성, 신뢰, 사회적 맥락
6-1. 공정성: 불공평하면 손해를 보고도 거절해요
불평등 회피 Inequality Aversion
최후통첩 게임에서 제안자가 10달러를 나눠요. 응답자가 거절하면 둘 다 0이에요. 돈만 보는 응답자라면 1달러라도 받아야 해요. 그런데 실제로는 내 몫이 적으면 손해를 보면서도 거절해요.
페르(Fehr)와 슈미트(Schmidt)는 이걸 식으로 썼어요. 남이 나보다 많으면 a만큼, 내가 남보다 많으면 b만큼 만족이 줄어요. 보통 남이 더 많을 때 더 싫어해요(a ≥ b).
거절할 수 없는 독재자 게임에서도 사람들은 일부를 나눠 줘요. 거절의 위협 없이 주는 "자발적 나눔"과 손해를 감수하는 "거절"은 다른 행동이에요.
응답자는 받을 돈 x와 상대 몫 10 − x를 비교해요.
차이(10 − 2x)에 a를 곱한 만큼 만족이 줄어요.
받아들일 때 만족이 0(거절)보다 작으면 거절해요.
| 비유 | 불평등 회피 | |
| 친구가 피자 8조각 먹고 나에게 2조각 | ↔ | 8 대 2 제안 |
| "치사해, 안 먹어!" | ↔ | 손해 보는 거절 (costly rejection) |
| 혼자 먹을 수 있는데도 나눠 줌 | ↔ | 독재자 게임의 자발적 나눔 |
수업에서는 어린이집 지각 벌금 이야기가 나왔어요. 아이를 늦게 데리러 오는 부모에게 어설픈 벌금을 매기면, 오히려 지각이 늘 수 있어요. "미안한 일"이던 지각이 "돈 내면 되는 서비스"로 바뀌기 때문이에요. 돈이 도덕적 부담을 정당화해 버린 셈이에요.
이 사례는 이스라엘 어린이집 실험(Gneezy·Rustichini 2000, "A Fine is a Price")으로 알려져 있어요. 벌금을 도입한 뒤 지각이 늘었고, 벌금을 없앤 뒤에도 줄어들지 않았어요.
가격에도 공정성이 작용해요. 비용이 올라서 값을 올리는 건 공정하다고 느끼지만, 수요가 몰린 틈에 값을 올리는 건 불공정하다고 느껴요(Kahneman·Knetsch·Thaler 1986). 그래서 가격을 올릴 때는 "이유"도 함께 시험해 봐야 해요.
- 불평등 회피: 남과의 차이가 클수록 만족이 줄어요.
- a = 0.6이면 2.73달러보다 적은 제안은 거절해요.
- 같은 가격 인상도 이유에 따라 공정하게도, 불공정하게도 보여요.
6-2. 작게 실험하고 크게 키우기
수업에서 존 리스트의 책 『볼티지 이펙트』가 소개됐어요. 이 책이 강조하는 건 "작은 규모로 실험하고, 그다음 크게 키워라"예요.
존 리스트(John List)의 『볼티지 이펙트(The Voltage Effect)』(2022)는 작은 실험에서 잘 되던 정책·사업이 크게 키우면 효과가 떨어지는 현상(전압 강하)을 다뤄요. 리스트는 작은 실험의 성공이 진짜인지, 참가자와 환경이 확대 후에도 같은지 같은 점을 확대 전에 점검하라고 해요.
수업에서는 몇 가지 질문을 던졌어요. 소득주도 성장이나 지역화폐 같은 정책을 작은 규모로 먼저 실험해 봤다면, 효과가 있는지, 있다면 무슨 효과인지 더 분명히 알 수 있지 않았을까요? 카카오톡의 큰 업데이트도 일부 사용자에게 먼저 시험해 피드백을 받았다면 반발을 줄일 수 있었을 거예요. (욕을 먹어도 회사 손익은 좋았다는 이야기도 함께 나왔어요.)
- 작은 실험으로 효과가 있는지 먼저 확인해요.
- 키울 때 효과가 줄어드는 이유(대상·환경 변화)를 미리 점검해요.
- 실험에는 "왜 하는지"라는 목적이 분명해야 해요.
6-3. 신뢰와 보답: 신뢰 게임
신뢰 게임 Trust Game
두 사람이 10달러씩 갖고 시작해요. A가 s달러를 보내면 3배(3s)가 B에게 가요. B는 받은 돈 중 r을 돌려줄 수 있어요.
둘의 합계는 20 + 2s예요. 많이 보낼수록 함께 커져요. 하지만 자기 돈만 챙기는 B라면 하나도 안 돌려주고, 그걸 아는 A는 아무것도 보내지 않아요. 실제로는 많은 사람이 보내고 돌려줘요.
보내는 행동에는 "상대가 돌려줄 거라는 믿음"과 "나눔 성향"이 섞여 있어요. 그래서 신뢰만 따로 재려면 비교 게임을 함께 설계해야 해요.
A가 10달러 중 s를 B에게 보내요.
실험자가 3배로 불려 B에게 3s를 줘요.
B가 r을 돌려주면 A는 10 − s + r, B는 10 + 3s − r을 가져요.
| 비유 | 신뢰 게임 | |
| 가게 주인이 외상을 줌 | ↔ | A가 s를 보냄 (신뢰) |
| 손님이 장사가 잘돼 갚음 | ↔ | 3배로 불어난 돈 중 r을 돌려줌 (보답) |
| 외상을 떼먹는 손님 | ↔ | r = 0 (돈만 보는 B) |
여러 나라에서 신뢰 실험을 해 보면 나라마다 결과가 달라요. 수업에서는 한국·중국·일본이 다른 나라보다 유독 낮게 나온다는 결과에 대해, 농사·어업 같은 오랜 생활 방식과 문화·관습이 영향을 줬을 수 있다는 이야기도 나왔어요. 그런데 교수님은 이 숫자를 "덜 믿는 나라"로 단정하기 전에, 실험이 그 사회에서 중요한 단서를 빼 버린 건 아닌지 물어요. 그게 다음 장의 연구예요.
- 신뢰 게임: 보낸 돈이 3배가 되어, 믿을수록 함께 커져요.
- 보내는 행동에는 믿음과 나눔 성향이 섞여 있어요.
- 상호성은 결과뿐 아니라 상대의 의도까지 봐요.
6-4. 교수님 연구 ①: 나이를 알려 주면 게임이 바뀔까
먼저 실험에 쓴 게임 하나를 볼게요. 죄수의 딜레마예요. 두 사람이 각자 "침묵"이나 "자백"을 골라요. 숫자는 각자 받는 결과(형량은 마이너스)예요.
| B 침묵 | B 자백 | |
|---|---|---|
| A 침묵 | −1, −1 | −5, 0 |
| A 자백 | 0, −5 | −3, −3 |
상대가 뭘 고르든 나는 자백이 유리해요. 그래서 둘 다 자백해 (−3, −3)이 되지만, 둘 다 침묵했다면 (−1, −1)로 더 좋았어요. 협력하면 모두 좋은데 각자는 배신하고 싶은 상황이에요. 또 하나의 게임인 사슴 사냥(Stag Hunt)은 "함께 큰 사냥감을 노릴지" 맞추는 협조 게임이에요.
| 나눈 기준 | 조건 |
|---|---|
| 게임 | 사슴 사냥 / 죄수의 딜레마 |
| 참가자 | 한국 / 미국 |
| 정보 | 상대 나이 공개 / 비공개 |
| 나이 정보를 주면 | 한국 | 미국 |
|---|---|---|
| 사슴 사냥에서 협조 선택 | +9pp | 1pp 미만 |
| 죄수의 딜레마에서 협력 선택 | +7pp | 1pp 미만 |
한국 참가자는 나이 정보만 받아도 협력이 눈에 띄게 늘었어요. 미국 참가자는 거의 변화가 없었어요. 그리고 나이 정보를 주자 처음에 보이던 나라 간 차이가 대부분 사라졌어요. 즉 "한국인이 덜 협력한다"기보다, 한국 사회에서 중요한 단서(나이)를 지운 실험이 다른 것을 재고 있었던 셈이에요.
단, 나이 공개는 실험에서 무작위로 바꾼 조건이지만 국적은 무작위로 정한 게 아니에요. 또 이 결과가 "상호성 때문"이라고 단정하지는 않아요. 사회적 맥락이 행동을 바꾼다는 것을 보여 줄 뿐이에요.
Q. 참가자 나이대는 어떻게 나눴나요?
A. 필기에는 35~45세와 50~60세 두 구간에서 모집했고, 두 구간 사이에 5살 차이가 있었다고 적혀 있어요. 슬라이드에는 이 내용이 없어서 확인이 필요해요.
- 나이 정보 하나로 한국 참가자의 협력이 +7~9pp 늘었어요.
- 같은 돈 규칙도 사회마다 다른 "상황"이 될 수 있어요.
- 실험을 다른 나라로 옮길 때는 그 사회의 중요한 단서를 확인해야 해요.
7부. 믿음의 오류: 과신과 오인
7-1. 과신: 위험을 즐기는 게 아니라 잘못 아는 것
과신 Overconfidence
같은 투자를 두고 한 매니저는 성공 확률을 40%, 다른 매니저는 80%로 봐요. 위험 성향이 같아도 선택이 달라져요. 그래서 "위험을 좋아하나?"를 따지기 전에 예측(믿음)부터 재야 해요.
과신에는 세 가지가 있어요. 내 점수를 높게 보는 과대평가, 남보다 잘한다고 보는 과대배치, 내 예측 범위를 너무 좁게 잡는 과대정밀이에요(Moore·Healy 2008).
기업에서도 비싸요. 실력 순위로 보상이 정해지면 너무 많은 사람이 시장에 들어와 평균적으로 손해를 봐요. 과신하는 CEO는 인수합병을 더 많이 하고, 시장은 그 결정에 더 나쁘게 반응해요.
내 예측(점수·순위·범위)을 먼저 적어요.
실제 결과와 비교해 어느 쪽으로 틀렸는지 봐요.
기저율(base rate) 확인, 사전 부검(pre-mortem), 예측 기록으로 고쳐요.
| 비유 | 과신 | |
| "이번 시험 90점은 나올 거야" → 70점 | ↔ | 과대평가 |
| "우리 반에서 상위 10%" → 중간 | ↔ | 과대배치 |
| "85~90점 사이 확실해" → 70점 | ↔ | 과대정밀 (범위가 너무 좁음) |
과신을 막는 방법은 세 가지가 있어요. 첫째, 기저율부터 보기예요. "이런 프로젝트 중 몇 %가 예산 안에 끝났나?"에서 출발해 조정해요(Kahneman·Lovallo 1993). 둘째, 사전 부검이에요. "1년 뒤 이 프로젝트가 실패했다. 왜 실패했는지 써 보자"고 미리 상상해요(Klein 2007). 셋째, 내 예측을 기록하고 점수를 매겨요. 과신한 잦은 매매는 비싸요(Barber·Odean 2001).
- 같은 위험 성향이라도 확률을 다르게 믿으면 선택이 달라요.
- 과신은 과대평가·과대배치·과대정밀 세 가지예요.
- 기저율, 사전 부검, 예측 기록으로 스스로 고칠 수 있어요.
7-2. 교수님 연구 ②: 금이 간 거울을 고치기 (전기 사용)
전기를 아껴야 한다는 세계적인 흐름 속에서, 한국의 스마트 계량기 회사와 함께 한 현장 실험이에요. 사람들에게 지난달 전기 사용량을 얼마로 생각하는지 물어보고, 실제 매일의 사용량과 비교했어요. 많은 사람이 자기가 실제보다 덜 쓴다고 생각했어요(오인, misperception).
그다음 개인 맞춤 목표를 정해 주고, 일부에게는 피드백(실제 사용 정보)까지 줬어요. 질문은 이거였어요. 같은 넛지가 "덜 쓴다고 착각한 사람"과 "더 쓴다고 착각한 사람"에게 똑같이 통할까?
| 원래 믿음 | 사용량이 줄어든 경우 |
|---|---|
| 실제보다 덜 쓴다고 생각함 | 목표 설정 + 피드백을 함께 줬을 때만 |
| 실제보다 더 쓴다고 생각함 | 피드백 없이 목표 설정만으로도 |
덜 쓴다고 착각한 사람은 피드백으로 "생각보다 많이 쓰네"라는 사실을 알아야 움직였어요. 그 차이(갭)를 메우려고 노력하게 되는 거예요. 반대로 더 쓴다고 생각한 사람은 목표만 줘도 줄였어요. 그래서 "피드백은 많을수록 좋다"는 단순한 규칙은 틀릴 수 있어요. 착각의 방향으로 고객을 나눠야 해요.
- 같은 넛지도 고객이 무엇을 잘못 알고 있느냐에 따라 효과가 달라요.
- 덜 쓴다고 착각한 고객에게는 피드백이 꼭 필요했어요.
- 사용량만이 아니라 "믿음의 오차 방향"으로 고객을 나눠요.
7-3. 교수님 연구 ③: 연금 선택, 정보를 더 줄까 쓰기 쉽게 줄까
금융감독원 직원들을 대상으로 한 시범 실험이에요. 실제 상품을 바탕으로 가상의 연금 선택을 하게 하고, 선택에 따라 실제 보상을 줬어요. 금융 교육이나 변동성 정보를 줘도 선택은 크게 바뀌지 않았어요. 그런데 실제 수익률을 보여 주자 선택이 바뀌었어요.
그래서 다음 설계의 질문은 "정보를 더 줄까?"가 아니라 "이미 있는 정보를 쓰기 쉽게 만들까?"예요. 확장 설계로는 금융 교육, 실제 수익률 보여 주기, 기본 선택값(디폴트)을 무작위로 나눠 주고 공통 비교 그룹을 두는 방법을 제안해요. 다만 이건 시범 결과이고, 선택이 바뀌었다고 해서 꼭 더 좋아졌다고(후생 증가) 볼 수는 없어요.
- 정보의 양보다 정보를 쓰기 쉬운 형태가 선택을 바꿨어요.
- 시범 실험 결과라 전체 인구에 그대로 적용하긴 어려워요.
- 선택의 변화와 후생의 개선은 따로 확인해야 해요.
7-4. 정리: 행동경제학을 경영 결정에 쓰는 5단계
| 단계 | 질문 |
|---|---|
| ① 기준 | 표준 모델이라면 정확히 무엇을 예측하나요? |
| ② 진단 | 차이는 선호, 믿음, 정보, 제약 중 어디서 왔나요? |
| ③ 설계 | 어떤 실험 조건이 경쟁하는 설명들을 갈라 줄까요? |
| ④ 결정 | 가격, 계약, 정보, 보상 중 무엇을 바꾸나요? |
| ⑤ 평가 | 성과와 고객·직원의 결과를 시간을 두고 추적해요 |
행동경제학은 경영자의 가설을 더 정확하고, 실험으로 확인할 수 있게 만들어 줘요.
- 기준 → 진단 → 설계 → 결정 → 평가의 순서로 써요.
- 편향을 이용할지, 막을지, 고칠지 선택할 수 있어요.
- 오래 가는 이점은 대개 "고객이 후회하지 않는" 쪽에 있어요.
오늘 수업 전체 요약
| 부 | 한 줄 요약 |
|---|---|
| 1부 | 기준 모델에서 출발해, 실제 행동과의 차이가 선호·믿음·정보·제약 중 어디서 왔는지 진단해요. |
| 2부 | 현재 편향(β)은 "지금"을 특별하게 만들어 계획을 뒤집고, 이를 아는 사람은 약속 장치를 사요. |
| 3부 | 투사 편향(α)은 지금 기분을 미래 예측에 섞어 충동 구매와 반품을 만들어요. |
| 4부 | 사람은 기준점과 비교해 느끼고, 잃는 건 λ배 크게 느껴요. 가진 물건은 더 비싸 보여요. |
| 5부 | 사람은 확률을 직선으로 다루지 않고(알레), 확률을 모르는 상황을 더 싫어해요(엘스버그). |
| 6부 | 공정성·신뢰·나이 같은 사회적 맥락이 같은 돈 규칙에서도 행동을 바꿔요. |
| 7부 | 과신과 오인은 믿음의 문제라, 오차의 방향을 진단하면 정보·피드백으로 고칠 수 있어요. |
용어 색인
| 한글 | 영어 | 한 줄 뜻 | 나온 장 |
|---|---|---|---|
| 현재 편향 | Present Bias | "지금"에 추가 무게를 주는 성향 (β < 1) | 2-1 |
| 시간 불일치 | Time Inconsistency | 계획한 선택이 그날이 오면 뒤집히는 것 | 2-1 |
| 약속 장치 | Commitment Device | 미래의 내가 계획을 못 어기게 미리 묶는 장치 | 2-2 |
| 순진한 / 세련된 | Naive / Sophisticated | 자기 현재 편향을 모르는 / 아는 사람 | 2-2 |
| 투사 편향 | Projection Bias | 지금 상태가 미래 취향 예측에 섞이는 것 (α) | 3-1 |
| 냉각 기간 | Cooling-off Period | 들뜬 상태와 확정 계약 사이의 의무 대기 시간 | 3-2 |
| 기준점 의존 | Reference Dependence | 최종 금액보다 기준점과의 차이로 느끼는 것 | 4-1 |
| 손실 회피 | Loss Aversion | 같은 크기면 잃음을 λ배 크게 느끼는 것 | 4-1 |
| 프레임 | Framing | 같은 내용을 이득·손실 등 다르게 말하는 방식 | 4-1 |
| 보유 효과 | Endowment Effect | 가진 물건을 더 비싸게 느끼는 것 (WTA > WTP) | 4-2 |
| 독립성 공리 | Independence Axiom | 공통 결과를 섞어도 순위가 그대로라는 가정 | 5-1 |
| 알레 역설 | Allais Paradox | 공통 결과를 빼면 선택이 뒤집히는 현상 | 5-1 |
| 결정 가중치 | Decision Weight | 확률을 그대로 쓰지 않고 바꿔 느끼는 무게 w(p) | 5-1 |
| 전망 이론 | Prospect Theory | 손실 회피와 결정 가중치를 담은 선택 이론 | 5-1 |
| 모호성 회피 | Ambiguity Aversion | 확률을 모르는 불확실성을 더 싫어하는 것 | 5-2 |
| 최후통첩 게임 | Ultimatum Game | 제안을 거절하면 둘 다 0이 되는 나누기 게임 | 6-1 |
| 독재자 게임 | Dictator Game | 받는 사람이 거절할 수 없는 나누기 게임 | 6-1 |
| 불평등 회피 | Inequality Aversion | 남과의 차이가 클수록 만족이 줄어드는 성향 | 6-1 |
| 신뢰 게임 | Trust Game | 보낸 돈이 3배가 되는 믿음과 보답의 게임 | 6-3 |
| 상호성 | Reciprocity | 상대의 의도에 따라 친절·보복으로 답하는 성향 | 6-3 |
| 죄수의 딜레마 | Prisoner's Dilemma | 협력하면 모두 좋지만 각자는 배신이 유리한 게임 | 6-4 |
| 사슴 사냥 게임 | Stag Hunt | 함께 큰 목표를 노릴지 맞추는 협조 게임 | 6-4 |
| 과신 | Overconfidence | 실력·순위·예측을 실제보다 좋게 또는 너무 확신하는 것 | 7-1 |
| 오인 | Misperception | 자기 행동(예: 사용량)을 잘못 알고 있는 것 | 7-2 |