리커창 지수와 중국 통계 조작 논란

1. 중국 통계 신뢰도, 그 배경은?

중국 경제는 세계 2위의 경제 대국으로, 글로벌 투자와 경제 활동의 중심지로 자리 잡고 있다. 그러나 경제 지표와 관련한 통계 신뢰도 문제가 지속적으로 논란이 되면서, 중국 내외부에서 의심의 목소리가 커지고 있다. 파이낸셜 타임즈는 중국 통계에 대한 신뢰 문제를 비판하며, 통계 신뢰도가 낮아질수록 경제에 대한 의구심이 더 커질 수밖에 없다는 점을 강조했다.

 

중국의 통계 신뢰도가 낮은 이유는 중앙정부의 지침에 따라 통계를 조작하거나 성과를 부풀리는 사례가 반복되어 왔기 때문이다. 지방 공무원들은 각자 목표치를 달성해야만 자신의 자리와 승진을 보장받는 구조에 얽매여 있다. 이 때문에 지방정부는 경제 지표를 부풀리거나 목표치를 맞추기 위해 데이터를 조작하는 관행을 이어왔다. 이러한 구조적 문제가 통계의 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 원인이다.

 

2. 리커창 지수, 왜 주목받을까?

리커창 전 총리가 제안한 '리커창 지수'는 중국 경제의 실제 상황을 파악하기 위한 대안 지표로 유명하다. 그는 2007년 랴오닝성 당석 시절, 중앙정부가 발표한 경제 통계가 자신이 직접 경험한 경제 실상과 다르다는 점을 인지했다. 이에 따라 공식 GDP 통계 대신 전력 사용량, 은행 대출액, 철도 화물 운송량을 기준으로 경제 상황을 평가하기 시작했다.

 

이 지표는 공식 발표와 달리 조작이 상대적으로 어려운 데이터로 구성되어 있어 신뢰도가 높다고 평가받는다. 예컨대 전력 사용량은 산업 활동 수준을 직접적으로 반영하고, 은행 대출액은 경제 내 자금 흐름을 보여준다. 철도 화물 운송량은 물류 및 생산 활동의 규모를 나타내는 지표로 사용된다. '리커창 지수'는 이후 영국의 경제 전문지 이코노미스트에 의해 명명되었으며, 지금도 중국 경제의 실상을 파악하는 데 자주 언급되는 지표이다.

 

3. 반복되는 통계 조작 의혹

중국 정부가 발표하는 공식 통계에 대한 의심은 최근 몇 년 동안 더욱 심화되었다. 특히 2021년에는 중국 정부가 소셜 미디어에 경제 데이터를 왜곡하는 게시물을 금지하고, 비판적인 의견을 제시하는 학자들의 목소리를 억누르는 일이 있었다. 이는 단순히 데이터 신뢰도 문제를 넘어서 학문적 자유와 정보 투명성을 심각하게 저해하는 사례로 꼽힌다.

 

또한, 2022년에는 청년 실업률 통계에서 대학생 데이터를 의도적으로 제외한 사례가 공개되며 논란이 일었다. 정부는 "학생들의 본연의 임무는 공부이지 아르바이트가 아니다"라는 논리를 내세웠지만, 이는 실업 상황을 왜곡하는 결과를 초래했다. 이처럼 공식 통계가 현실을 반영하지 못하는 상황은 투자자와 전문가들 사이에 더 큰 불신을 불러일으키고 있다.

 

4. 타키투스의 함정과 중국 경제

'타키투스의 함정'은 정부가 신뢰를 잃게 되면 이후에는 어떤 정보를 발표해도 국민들이 믿지 않는 상황을 의미한다. 이는 중국 경제가 직면한 신뢰 위기의 본질을 잘 설명한다. 과거에는 GDP 성장률 목표를 달성하기 위해 어떤 수를 써서라도 목표치를 맞췄다. 하지만 최근 경제 상황은 조작으로도 감출 수 없을 만큼 악화되고 있다.

 

경제 통계 조작이 반복되면, 데이터가 실제 경제 상황과 괴리를 보이게 된다. 이러한 괴리가 커질수록 정부 발표에 대한 신뢰는 더 낮아지고, 결과적으로 중국 경제 전반에 대한 부정적 평가가 확산될 수밖에 없다. 투자자들은 정확한 정보를 기반으로 의사 결정을 내리기 어려워지고, 이는 중국 경제에 장기적인 악영향을 미칠 가능성이 크다.

 

5. 경제 신뢰 회복을 위한 과제

중국 경제의 지속 가능한 성장을 위해서는 통계 신뢰도를 높이는 것이 무엇보다 중요하다. 전문가들은 과도한 성과주의와 조작된 데이터의 악순환을 끊어야 한다고 지적한다. 이를 위해 학계와 언론의 비판적 사고를 억압하는 문화를 개선하고, 데이터 투명성을 확보해야 한다.

 

또한, 지방정부의 성과 평가 시스템을 개선해 데이터 조작 없이도 실질적인 경제 발전을 도모할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 이는 단순히 경제 지표의 문제를 넘어서, 중국 경제 전반의 신뢰 회복과 지속 가능한 성장을 위한 필수 과제다.

 

 

 

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