How to survive your first year of graduate school in economics (Matthew Pearson)

원문 링크

Greg Mankiw의 대학원 생활에 관한 조언 링크 모음에서 가져왔다. 저자는 UC Davis에서 박사를 하고, 현재 인더스트리에서 일하고 있다. Games and Economic Behavior, Experimental Economics에 논문을 실었는데도 아카데미아를 떠난 것이 흥미롭다.

지금 내게 필요한 대목 몇을 옮긴다.


Hating the material with an intensity becomes par for the course rather early on. No matter what you like about economics, I can guarantee that you will spend a fair bit of time your first year studying material that you do not like. Statements like, “this is not what I came here to study,” or, “this is not why I like economics,” or even, “this stuff is not economics at all,” are heard from time to time. However, like almost any profession, learning the fundamentals is the least glamorous part, but it is indispensable. This year you will be learning the tools that every economist needs. It is rarely glamorous or fun, but once you have learned them, you will move on next year to things that you will find far more interesting, moving quickly ever closer to the particular research questions that inspire you.

(난 지금 더 fundamental하게 들어가야 생각해서 짜증낸다는 점에서 다르긴 하다.)

 

Develop your intuition

I cannot stress this enough. As I mentioned above about studying for understanding and not merely memorizing, you must believe that the intuition is there and that the material will seem much, much easier once you have grasped it. As you study for prelims in the spring, you will begin to realize, if you have not already, that your first micro course was really just a handful of concepts applied in different ways. You will begin to understand things that you thought you understood in the fall (trust me, in most cases, you didn’t). The earlier you grasp this intuition, the better. The type of exams that you will be subjected to require a level of understanding that was probably never required of you as an undergrad. When you aim for this kind of understanding, however, things become so much clearer (one way to develop your intuition is to study your assigned micro topics in Hal Varian’s intermediate microeconomics textbook2).

Often the barrier to true understanding is the nagging sense that you have SO MUCH to study, so you really must move on to the next topic. However, grazing over lots of material gathering cursory familiarity can be, at best, far less productive than studying one thing until you really understand it and do not need to depend on memorized content, and at worst it can be time completely wasted. You will be surprised how adept you and your colleagues will become at convincing yourself that you understand something that you really do not. Repetition can do that to you, because it used to be sufficient for understanding when you were learning less challenging material, but this is no longer the case.

 

한줄요약: Don’t be an expert beginner.

Erik Dietrich, (translated by Jiwon Yeom) “Expert Beginner” 시리즈

이건 개발자에게만 해당되는 이야기가 아니다.

시리즈 번역본 링크 (Medium 페이지):

1편: 더 이상 배우려 하지 않는 개발자 : Expert Beginner의 등장

Dunning-Kruger 법칙에도 불구하고, 나는 스스로의 성장이 꽤 빨랐던 점을 감안하여 내가 볼링에 꽤 재능이 있다고 결론내렸을 수 있다. 그리고 한 걸음 더 나아가 내가 볼링 스킬의 정점에 올랐다고 꽤 합리적으로 (혹은 꽤 오만하게) 결론내렸을 수도 있다. 왜냐하면 주변에는 나보다 잘 하는 사람이 없으니까, 분명 내가 어떤 경지에 오른것이 아닐까, 라는 생각을 하게 되는 것이다.

성장을 위해서는 스스로가 아직 배울 것이 많고, 아직 목표에 도달하지 않았다는 사실을 스스로 인지해야 하므로 Expert Beginner는 더 이상 어떠한 진전도 이룰 수 없다. Expert Beginner 는 Advanced Beginner의 조금 더 위, 그렇지만 Competence보다는 조금 더 낮은 단계에 위치한다. 이것은 본인의 현 상태의 모순에 대해서 인지할 정도의 능력은 없지만, 반대로 Beginner로서 굉장히 많은 ‘연습’을 했으므로 Advanced Beginner보다는 조금 더 우위에 있기 때문이다.

2편: 소프트웨어 집단의 부패:Expert Beginner의 유산

Advanced Beginner라는 용어는 초심자들 중에서도 조금 더 성숙한 수준에 있다 라고 이해할 수 있는 반면, Expert Beginner는 단어 뜻 그대로의 의미이기도 하면서 동시에 고의적으로 아이러니함을 담아 만들어낸 용어이다. 실제로 초심자로서의 연습을 많이 했기 때문에 그런 면에서는 말 그대로 전문가(expert)이지만, 보통 expert라는 말은 진심으로 스스로가 전문가라고 생각해서 사용하거나, 혹은 그 사람보다 지식이 부족한 매니저나 주변 동료들이 불러주는 명칭이기 때문이다.

Expert Beginner의 덫에 빠지지 않기 위해서 제일 중요한 것은 자기 자신의 들뜬 감정을 믿지 않는 것이다. 자신이 한 것에 대해서 적절한 자신감을 가지되, 이성적인 주장 혹은 증거 없이 자신의 학습이 완성 되었다거나, 나는 직급이나 연차가 이 정도 되었으니 질문을 받을 필요가 없다거나 하는 식의 생각을 지양해야 한다. 건강한 겸손함과 지속적으로 성장하기 위한 노력을 겸비하고, 객관적 수치들을 주관적인 고려사항들보다 우선순위에 둔다면 Expert Beginner로부터 충분히 거리를 둘 수 있을 것이다.

 

이후는 미번역.

3편: How Stagnation is Justified: Language of the Expert Beginner [어떻게 정체가 정당화되는가: Expert Beginner의 언어]

4편: Up or Not: Ambition of the Expert Beginner [성장할 것인가, 말 것인가: Expert Beginner의 야망]

The Genius Fallacy (Jean)

천재에 관한 환상을 버리도록 권고하는 글 하나 더… (원문 링크) 참고로 글쓴이는 MIT 졸업한 양반이다. ㅋㅋㅋㅋㅋ 이런 글이 원래 다 이 모양일 수밖에 없다는 걸 잘 알고 있다. 상징자본을 갖고 있는 사람이 발언권을 갖는 법.

경제학과 교수가 했다는 말에 주목할 만하다.

“You have to be a super star to succeed in a department like ours, (..) I want undergraduate researchers who are stars.” 그리고 그는 글쓴이의 이메일에 답장을 보내지 않았다. 흔히 일어나는 일이다… 글쓴이는 컴퓨터과학과 교수에게서 더 나은 조언을 들을 수 있었다고 한다. ㅠㅠ 안 그래도 모교 교수님(UChicago 박사)이 하시던 말씀이 있다. “탑스쿨 교수들은 코호트에서 스타를 찾는 것이 목표다. 내가 대학원생이던 당시 1년 위에 Ivan Werning (MIT, 2014 JBC Medalist)이 있었다. 교수들은 그 이야기를 하면서 우리 코호트엔 스타가 없고, 망했다는 말을 서슴지 않고 했다.” 이 이야기를 5번 넘게 들은 것 같다. 이 글쓴이도 같은 에피소드를 얘기하고 있다. 평가란 본디 냉정한 것이나, 교육학적으로 저걸 바람직하다고 할 수 있을까.

…아무튼 나 같은 범재는 존버정신으로 가야지 뾰족한 방법이 없다.


The Genius Fallacy

During our department’s PhD Open House this past spring, a student asked what I thought made a PhD student successful. I realized that my answer now is different than it would have been a few years ago.

My friend Seth tells me I need to build more suspense in my writing*, so let me first tell my life story.

The whole time I was growing up, I was slightly disappointed that I wasn’t some kind of prodigy. It seemed that my parents were telling me every day about so-and-so’s toddler son who was playing Beethoven concertos from memory, so-and-so’s daughter who, as an infant, had already completed a course on special relativity. In order to give me the same opportunities to demonstrate my genius, my parents spent all their money on piano lessons, gymnastic classes, writing camps, art camps, tennis camps, and extracurricular math classes. Unfortunately, nobody ever said, “This is the best kid I have ever seen. I must take her away from her family to train her for greatness.”

“Child prodigies have hard lives,” my father would tell me, probably trying hiding his disappointment. “It can be difficult for them to make friends because others can’t relate to how gifted they are.”

“Just work hard, be a nice person, and try to be happy,” my mother would tell me. “You didn’t know how to cry when you were born. I’m glad you’re able to talk in full sentences.”

Despite the comforting words from my parents, there was always a part of me that held out hope of discovering a secret prodigious talent. But the angst of not being a prodigy was small compared to the existential angst of being newly alive and so I mostly tried to work hard, to be a nice person, and to be happy. This got me all the way to college, where I thought I could leave all this prodigy nonsense behind me.

In college, I discovered that the pressure to be immediately and wildly gifted came in another form. In my first two years of school, I attended many talks and panels by professors telling us what we should do with our lives. I attended a research panel in the economics department, where one of the professors kept repeating the word “star.”

“You have to be a super star to succeed in a department like ours,” he said about what it meant to be on the tenure track in the economics department. “I want undergraduate researchers who are stars.”

I didn’t know what a star was and I didn’t presume to be one, but I liked the professor’s research, so I emailed him my resume and said I would like to work with him.

He never wrote back.

I resigned myself to not being a star. I took hard classes with people who had medaled in math, informatics, and science olympiads, wondering how it would feel to do the problem sets if I had such a gifted, well-trained mind. I also became concerned about my future. What was my place in a world that worshipped instatalent?

It all began to change when I began to talk more with the professors in the Computer Science department. Despite my lack of apparent star quality, my professors seemed to like answering the questions I asked them. They pitched me projects I could do, and before I knew it I was applying to PhD programs and preparing to spend the next few years doing academic research. As I was graduating, I spoke with my one professor to get advice about my future in research.

“Research isn’t just about smarts,” my professor told me. At the time, I thought this was a white lie that professors told to their students who weren’t prodigies.

Then she told me something that turned my worldview upside down. “My biggest concern for you, Jean, is that you need to start finishing projects,” she told me. “You need to focus.”

It was then that I began to realize that maybe the myth of the instagenius was but a myth. I had gone from interest to interest, from project to project, waiting to find It, that easy fit, that continuous honeymoon. With some projects I had It for a while, long enough to demonstrate to myself and others that I could finish. Then I moved on, waiting to fall in love with a problem, waiting for a problem to choose me. What I had failed to see was that this relationship with a problem didn’t just happen: I had to do my share of the work.

Still, I clung to the dream of the easy problem. At Google, employees get to have a 20% project: a side project they spend the equivalent of one day a week working on that may or may not make its way into production eventually. In graduate school, my 20% project was looking for an easier project–a project with which I had more chemistry, a project with fewer days lost to dead ends and angst. One of my hobbies involved interviewing for internships in completely different research areas. Another one of my hobbies was fantasizing about becoming a classics PhD student, despite knowing no ancient languages. (I once took an upper-level literature seminar on Aristotle with the leading world scholar on Homeric poetry and I thought he had a pretty good life.)

But because I like to finish what I started, the PhD became a process of learning to persevere. Instead of indulging the temptation to switch projects, advisors, or even schools, I kept going. I endured something like five rounds of rejections on the first paper towards my PhD thesis, and multiple years of people telling me that maybe I should find another topic, because I didn’t seem in love. Eventually, I learned that every problem that looks like it might be easy has hard parts, every problem that looks like it might be fun has boring parts, and all problems worth solving are full of dead ends. I finally learned, in the words of my friend Seth, that “the grass is brown everywhere.”

And this shattering of my belief in instagenius has shaped my conception of what makes a student a star. There was a time when I, like many people, thought that the superstars were the ones who sounded the most impressive when they spoke, or who had the most raw brainpower. If you asked me what I thought made a good researcher, I may have said some other traits like creativity and good taste in problems. And while all these certainly help with being a good researcher, there are plenty of people with these traits who do not end up being successful.

What I have learned is that discipline and the ability to persevere are equally, if not more, important to success than being able to look like a smart person in meetings. All of the superstars I’ve known have worked harder–and often faced more obstacles, in part due to the high volume of work–than other people, despite how much it might look like they are flying from one brilliant result to another from the outside. Because of this, I now want students who accept that life is hard and that they are going to fail. I want students who accept that sometimes work is going to feel like it’s going to nowhere, to the point that they wish they were catastrophically failing instead because then at least something would be happening. While confidence might signal resilience and a formidable intellect might decrease the number of obstacles, the main differentiator between a star and simply a smart person is the ability to keep showing up when things do not go well.

It has become especially important for me to fight the idolization of the lone genius because it is not just distracting, but also harmful. Currently, people who “look smart” (which often translates into looking white, male, and/or socioeconomically privileged) have a significant advantage for two main reasons. The first reason has to do with self-perception. Committing to hard work and overcoming obstacles is easier if you think it will pay off. If someone already does not feel like they belong, it is easier for them to stop trying and self-select out of a pursuit when they hit a snag. The second reason has to do with perception by others. Research suggests that in fields that value innate talent, women and other minorities are often stereotyped to have less of it, leading to unfair treatment.

And so I’ve written this post not just to reveal my longstanding delusions of grandeur, but also to start a discussion how the myth of instagenius holds us back, as individual researchers and as a community. Would love to hear your thoughts about how we can move past the genius fallacy.

Related writing:
The Structured Procrastination Trap
The Angst Overhead
Five Things More Important About a Research Project than Being in Love
On Quora: How common is it for PhD students to do work in projects that they are not passionate in?

* Seth also tells me the main idea of this blog post is the same as Angela Duckworth’s book Grit. I guess I should tell you that you could read that instead of this. On the subject of the lack of originality of my ideas, you should also read what Cal Newport has to say about the “passion trap.”

수학은 천재나 하는 것인가? (Terrence Tao)

천재로 유명한(..) 테렌스 타오 교수가 블로그에 쓴 글. 내가 수학전공자는 아니지만 범재로서 학업의 자세를 생각하는 데 도움이 된다.

원문 링크


Better beware of notions like genius and inspiration; they are a sort of magic wand and should be used sparingly by anybody who wants to see things clearly. (José Ortega y Gasset, “Notes on the novel”)

Does one have to be a genius to do mathematics?

The answer is an emphatic NO. In order to make good and useful contributions to mathematics, one does need to work hard, learn one’s field well, learn other fields and tools, ask questions, talk to other mathematicians, and think about the “big picture”. And yes, a reasonable amount of intelligence, patience, and maturity is also required. But one does not need some sort of magic “genius gene” that spontaneously generates ex nihilo deep insights, unexpected solutions to problems, or other supernatural abilities.

The popular image of the lone (and possibly slightly mad) genius – who ignores the literature and other conventional wisdom and manages by some inexplicable inspiration (enhanced, perhaps, with a liberal dash of suffering) to come up with a breathtakingly original solution to a problem that confounded all the experts – is a charming and romantic image, but also a wildly inaccurate one, at least in the world of modern mathematics. We do have spectacular, deep and remarkable results and insights in this subject, of course, but they are the hard-won and cumulative achievement of years, decades, or even centuries of steady work and progress of many good and great mathematicians; the advance from one stage of understanding to the next can be highly non-trivial, and sometimes rather unexpected, but still builds upon the foundation of earlier work rather than starting totally anew. (This is for instance the case with Wiles‘ work on Fermat’s last theorem, or Perelman‘s work on the Poincaré conjecture.)

Actually, I find the reality of mathematical research today – in which progress is obtained naturally and cumulatively as a consequence of hard work, directed by intuition, literature, and a bit of luck – to be far more satisfying than the romantic image that I had as a student of mathematics being advanced primarily by the mystic inspirations of some rare breed of “geniuses”. This “cult of genius” in fact causes a number of problems, since nobody is able to produce these (very rare) inspirations on anything approaching a regular basis, and with reliably consistent correctness. (If someone affects to do so, I advise you to be very sceptical of their claims.) The pressure to try to behave in this impossible manner can cause some to become overly obsessed with “big problems” or “big theories”, others to lose any healthy scepticism in their own work or in their tools, and yet others still to become too discouraged to continue working in mathematics. Also, attributing success to innate talent (which is beyond one’s control) rather than effort, planning, and education (which are within one’s control) can lead to some other problems as well.

Of course, even if one dismisses the notion of genius, it is still the case that at any given point in time, some mathematicians are faster, more experienced, more knowledgeable, more efficient, more careful, or more creative than others. This does not imply, though, that only the “best” mathematicians should do mathematics; this is the common error of mistaking absolute advantage for comparative advantage. The number of interesting mathematical research areas and problems to work on is vast – far more than can be covered in detail just by the “best” mathematicians, and sometimes the set of tools or ideas that you have will find something that other good mathematicians have overlooked, especially given that even the greatest mathematicians still have weaknesses in some aspects of mathematical research. As long as you have education, interest, and a reasonable amount of talent, there will be some part of mathematics where you can make a solid and useful contribution. It might not be the most glamorous part of mathematics, but actually this tends to be a healthy thing; in many cases the mundane nuts-and-bolts of a subject turn out to actually be more important than any fancy applications. Also, it is necessary to “cut one’s teeth” on the non-glamorous parts of a field before one really has any chance at all to tackle the famous problems in the area; take a look at the early publications of any of today’s great mathematicians to see what I mean by this.

In some cases, an abundance of raw talent may end up (somewhat perversely) to actually be harmful for one’s long-term mathematical development; if solutions to problems come too easily, for instance, one may not put as much energy into working hard, asking dumb questions, or increasing one’s range, and thus may eventually cause one’s skills to stagnate. Also, if one is accustomed to easy success, one may not develop the patience necessary to deal with truly difficult problems (see also this talk by Peter Norvig for an analogous phenomenon in software engineering). Talent is important, of course; but how one develops and nurtures it is even more so.

It’s also good to remember that professional mathematics is not a sport (in sharp contrast to mathematics competitions). The objective in mathematics is not to obtain the highest ranking, the highest “score”, or the highest number of prizes and awards; instead, it is to increase understanding of mathematics (both for yourself, and for your colleagues and students), and to contribute to its development and applications. For these tasks, mathematics needs all the good people it can get.

Further reading:

How to be a genius“, David Dobbs, New Scientist, 15 September 2006. [Thanks to Samir Chomsky for this link.]
The mundanity of excellence“, Daniel Chambliss, Sociological Theory, Vol. 7, No. 1, (Spring, 1989), 70-86. [Thanks to John Baez for this link.]

레고가 디지털 대응에 실패해서 구조조정에 돌입했다고? (Jake Lee)

페이스북 원문 링크


월스트리트저널에서 꽤 매력적인 기사를 냈다. 세계적인 장난감기업 레고가 디지털의 트랜드에 제대로 대응하지 못해서 잘 안팔린다는 내용이다.

WSJ을 비롯한 외신들은 “디지털이란 거대한 파도 앞에서 레고도 휘청이고 있다”고 분석했다. 레고는 올해 상반기 매출이 149억 크로네(2조6960억원)로 지난해 동기 대비 6% 하락했다. 영업이익은 34억 크로네(6150억 원)로 3% 떨어졌다.

이 같은 매출 부진은 레고가 창사 이래 최악의 위기에 빠졌던 2004년 이후 13년 만이다. 매출부진 소식과 함께 레고의 크누드스톱 CEO는 연내 1400여 명 감원 계획을 밝혔다. 덴마크, 영국, 미국, 중국 등지의 전 세계 종업원 약 1만9000명 중 8%에 해당하는 수치다.

WSJ는 레고가 이렇게 부진에 빠진 이유를 디지털에서 찾고 있다. “장난감을 조립하며 상상력을 키우는 창조적인 놀이’가 레고를 상징하는 수식어였지만 더 이상 어린이들은 레고에 열광하지 않는다. 그보다 각종 비디오게임과 유튜브에 흥미를 느끼는 어린이들이 훨씬 많다”는 것이다.

WSJ은 어린이 장난감 선호 통계를 가져와서 실제 조사결과, 레고처럼 블록 장난감이나 퍼즐 등은 한 물 간 장난감이 돼가고 있다고 주장했다. 장난감 조사업체가 2014년 3~12세 자녀를 둔 부모 350명을 대상으로 벌인 설문조사에서 자녀들이 자주 갖고 노는 장난감은 터치스크린 기기가 62%로 1위를 차지했다. 이어 인형ㆍ로봇 등 장난감(58%), 미술ㆍ공예 만들기(51%), 블록 장난감(49%), 자전거 타기(42%), 보드게임ㆍ퍼즐(38%) 등의 순이었다.

그런데 언뜻 보니 뭔가 억지스러운 부분이 있다. WSJ기사 제목을 보고 짐작했던 것보다 블록장난감의 선호도가 매우 높다. 어린이들의 거의 절반이 블록장난감을 가지고 논다. 엄청난 비율이다. 장난감 선호도의 시계열 변화에 관한 자료가 있었으면 좋겠는데, -아무튼 WSJ이 제시한 통계는 레고가 매출부진에 빠진 것을 설명해주는 자료가 아니다.

다시 한 번 보니 장난감 선호 통계는 2014년 자료다. 2014년이면 어떤 해인가? 레고가 사상최고의 실적을 구가하고 있던 때다. 그 최고의 실적들이 3년 뒤인 2016년까지 이어졌다.

그 자료를 보면서 WSJ의 기사가 엉터리 기사. 즉 현실, 경험을 관찰해서 기사를 이끌어낸 것이 아니라 현실, 경험을 보지 않고 처음부터 어떤 방향으로 기사를 쓰겠다는 컨셉을 잡고 그 컨셉에 맞춰서 현실, 경험을 조작하고 꿰맞춘 엉터리 기사라는 것을 알 수 있다.

레고의 전략과 장난감 업계의 글로벌 트랜드를 다시 한 번 살펴보자.

레고가 창사 이래 최대의 위기에 빠졌던 때가 2003~2004년이다. 그 때는 레고의 경쟁자였던메가 블록스 (Mega Bloks)가 사상 최대의 실적을 올리던 때였다.

메가 블록스는 레고와 유사한 블록 장난감이지만 레고의 블록보다 블록이 훨씬 크고 통짜블록이 많아서 단순하다. 때문에 유아와 저연령 어린이들이 가지고 놀기에 좋게 나왔다. 메가 블록스는 레고와 유사한 외형을 가졌기 때문에 초반에 다수의 지재권 소송을 벌였는데 레고 블록과 충분히 차별적이라는 이유로 연달은 소송에 이기게 된다.

또 메가블록스는 캐릭터,게임산업과의 제휴, 플랫폼전략을 더 활발히 추구해왔다. 그래서 피규어, 캐릭터가 레고보다 훨씬 경쟁력이 있다.

반면 레고는 이 당시 아동복 산업과 시계 산업 등으로 무분별하게 사업을 확장해나가면서 수익구조가 악화되기 시작했다. 여기에 메가블록스 등의 급성장, 디지털게임 시장의 급성장에 신속한 대응을 하지 못해 레고는 위기에 빠졌다. 유럽지역에서는 그럭저럭 선방했지만 캐릭터가 강하고 게임산업,캐릭터 산업과의 제휴가 튼튼한 메가블록스가 버티는 북미지역에서는 고전했다.

레고 창사이래 처음으로 겪는 이 절체절명의 위기에 크느두스눕이 레고의 총사령탑을 맡았다. 크누드스톱이 취한 전략은 선택과집중 전략, 고급화(고가격화)전략, 고연령타겟전략, 플랫폼협업전략, 디지털확장전략이다.

CEO인 크느두스톱과 CFO 예스페르 오베센은 취임하자마자 우선은 신속한 경영, 선택과 집중, 합리적인 재무구조를 갖추는 데 집중했다. 빈사상태에 빠진 조직을 구하기 위해 전략가들이 최우선적으로 추구하는 전형적인 패턴이다.

레고시티의 소방수와 경찰관 등등 기본 캐릭터를 재활용하고 기존 블록의 신제품 재활용도를 높였다. 제품 포트폴리오에 포함된 블록 요소의 수를 줄이는 것 뿐만 아니라 아이디어를 개발해 시장에 선보이는 데 걸리는 시간도 절반으로 줄이는 등 비용절감을 추구했다. 또 아이들이 아니라 유통 고객에 집중해서 유통업체의 이익을 늘리고 재고회전율을 높여서 시장 지배력을 키웠다. 또 레고랜드 같은 이익이 낮은 자산과 사업 부분을 매각해서 현금보유를 늘리고 선택과 집중을 강화했다.

경영합리화, 비용절감, 선택과 집중 등으로 빈사상태의 위기에서 벗어난 레고는 2단계 전략으로 스토리텔링마케팅, 협업(콜라보) 및 플랫폼 전략과 함께 고급화, 고연령타겟전략 전략을 추구했다. 또 디지털로 확장했다.

크느두스톱 이후로 레고는 “마음껏 조립하는 완구”로서의 정체성보다 “완성도 높은 재현품으로서 수집욕을 불러일으키는 완구”로 변환했다는 평가를 받고 있다. 이에 따라 가격도 높아지기 시작했다. 지금도 구글 검색창에서 why lego is 라는 문장을 치면 “why lego is so expensive?”라는 완성형 문장이 나타난다. 그만큼 레고 장난감의 높은 가격은 악명(?)이 높다. 소비자들이 원하는 테마에 맞춰서 특별 제작 판매하는 맞춤형 레고도 이 때 나왔다.

유럽시장과 달리 미국시장에서 고전했던 이유가 유럽에서는 특정 테마에 따른 레고 상품을 조립설명서대로 맞춰나가면 그걸로 끝이었다. 아이가 만든 레고를 어머니가 칭찬하며 진열장에 올려놓는다. 그리고 또 다른 테마가 나오면 또 다른 테마의 레고를 사서 또 조립설명서 대로 레고를 맞춰나가는 것이 유럽 소비자들의 패턴이다. 그러나 북미지역은 다르다. 조립설명서는 보는 듯 마는 듯 던져버리고 어린이들이 자기 마음대로 레고를 조립한다. 그리고는 부수고 또 다시 조립하고 부수고 또 다시 조립한다. 이러니 레고는 북미지역에서 많이 팔리지 않고 고전하게 된다는 것이 ‘컬처 코드(The Culture Code)’의 저자 클로테르 라파이유 ADW 회장의 분석이다.

그런데 캐릭터가 강하고 영화, 게임 등과 제휴가 활발한 메가블록스는 북미지역에서 선전한다. 캐릭터가 강하니 계속 시리즈물을 구매하게 되는 것이다. 메가블록스를 벤치마킹해야 했다.

레고도 캐릭터를 강화하고 영화, 게임 등과의 플랫폼전략을 본격적으로 펼쳐나갔다. 경영합리화로 빈사상태에서 다시 체력을 챙긴 레고는 메가블럭스를 벤치마킹해 영화,캐릭터, 게임 산업과의 협업을 강화해나가기 시작한다. 스타워즈, 어벤저스 등의 라이센스를 받으며 영화, 캐릭터 산업과의 플랫폼 제휴를 강화해나가더니 이제는 애니매이션과 게임을 제작하기까지 한다. 레고 최초의 디지털, 비디오게임이 2005년부터 나왔다. 스타워즈의 라이센를 받은 게임이다.

블록 수는 줄이고 캐릭터와 콜라보는 늘리고 여기에 디지털까지 진출,.. 결과는 대성공이었다.

2004년 파산위기에 빠졌던 레고는 가족경영체제를 버리고 전략가인 크누드스톱을 전문경영인으로 영입한 이후 2016년까지 13년동안 초고속 성장하게 된다. 13년동안 전세계 레고 직원 수는 두배로 늘었다. 그러나 2017년 상반기 성장세가 둔화됐다. 매출과 영업이익이 각각 6%, 3%씩 하락했다. 13년만에 처음 있는 일이다.

무엇 때문에 갑자기 성장세가 꺾였을까? WSJ이 주장하는대로 디지털 트랜드에 제대로 대응을 못해서였을까? 그렇지 않다.

디지털 트랜드에 대응을 하지 못해서 위기에 빠진 것은 2000년대 초반의 일이다. 크누드스톱 이후 2000년대 중반부터 본격적으로 디지털 게임 분야로 진출하는 등 레고는 그 어떤 장난감 업체들 못지 않게 디지털 부분이 튼튼한 기업이다. 레고의 디지털 비디오 게임 라인업을 보시라 엄청나다.

레고가 디지털 대응에 실패해서 구조조정에 돌입했다고? (Jake Lee)

게다가 디지털 비디오 게임 기업이 아닌 전통적인 장난감 기업들이 다 같이 몰락했다면 몰라도 레고의 경쟁자였던 해즈브로는 2017년에 급성장했다. 해즈브로가 디지털 비디오 게임에서도 선방하고 있지만 그다지 강한 회사가 아니다.

블룸버그 등 외신보도를 종합해서 분석해보니 해즈브로가 2017년 급성장한 배경은 ‘미녀와 야수’ ‘겨울왕국’등 디즈니 영화 캐릭터의 라이센스를 획득한 것이 결정적이다.

미녀와 야수, 겨울왕국 엘사 캐릭터들이 해즈브로의 급성장을 이끌어 글로벌 장난감 시장에서 만년 2위 기업이었던 해즈브로는 1위기업 마텔, 메가블록스를 제치고 2017년 상반기에 1위 기업으로 올라섰다.

해즈브로의 지난 1분기 매출은 전년 동기 대비 2% 증가한 8억4900만 달러(약 9600억 원)로 전문가들의 예상을 넘었다. 같은 기간 순이익은 6860만 달러(주당 54센트)로, 지난해 같은 기간의 4880만 달러(주당 38센트)에서 늘어났다. 전문가들의 예상은 주당 32센트 순익이었다.

반면 1위기업 마텔의 주 캐릭터인 바비와 주된 라이센스 제휴 캐릭터인 트랜스포머 등의 인기가 시들해지면서 마텔은 1분기 매출이 7억3500만 달러로, 전년보다 15% 감소했으며 최종 손익은 1억2300만 달러 순손실로 적자폭이 1년 전보다 55% 확대됐다.

레고가 디지털 대응에 실패해서 구조조정에 돌입했다고? (Jake Lee)

필자가 보기에 2000년대 이후 스타워즈, 트랜스포머, 어벤저스, 미녀와 야수, 겨울왕국 엘사 등등 영화와 캐릭터 산업이 급성장하면서 완구업계의 트랜드과 완전히 바뀌었다고 본다.

마텔 (메가블록스는 2014년 마텔에 인수됐다)의 성공기, 해즈브로의 역전극, 레고의 부활극을 봐도 공통적으로 영화 캐릭터 산업과의 협업, 즉 플랫폼 전략이 회사의 성패를 좌우했다는 것을 알 수 있다.

그럼 레고가 2017년 매출과 순이익이 감소세로 돌아선 직접적인 이유는 무엇일까? 필자가 보기에는 레고가 작년 말, 올해 초 야심차게 기획했던 배트맨 시리즈가 참패했기 때문이라고 보인다.

레고의 CEO 크누드스톱은 2016년 언론보도에서 레고 배트맨 세트가 새로운 영화 덕분에 2017 년에 큰 매출을 올릴 것이라고 기대한다고 발표했다. 그러나 레고가 기대하고 역량을 집중했던 베트맨은 실패했다. 2017년 상반기 ‘레고 무비 배트맨’ 영화는 3년 전에 흥행했던 ‘레고 무비’의 절반을 좀 넘는 수준으로 기대 이하의 성적을 거뒀다. 역시 레고 배트맨 세트도 참패했다. 크누드스톱처럼 제 아무리 뛰어난 전략가라도 콘텐츠(캐릭터)에 대한 감각은 갖추지 못한 듯하다.

2000년대에 들어서 장난감 업계의 트랜드가 영화 등 캐릭터 산업과의 플랫폼 전략이 중요해지면서 플랫폼전략, 즉 플랫폼리더 전략과 플랫폼컴플리멘터 전략을 어떻게 구성해나갈 것인지가 회사의 성패를 좌우하는 가장 결정적인 요소가 돼 버렸다. 그 플랫폼에 참여한 뒤에 디지털 비디오 게임을 결합시켜서 이익을 확대해나가는 것이 최근 장난감 업계의 트랜드다.

이에 따라 스타워즈, 어벤저스, 트랜스포머나 미녀와야수, 겨울왕국 등 뛰어난 영화 캐릭터의 라이센스를 받아 협업, 제휴를 하면 크게 성장하고 마텔(메가블록스)처럼 제휴 라이선스 캐릭터의 ‘약발’이 떨어지면 곧바로 회사가 추락하는 현상이 나타난다. 레고? 당연히 레고 배트맨의 실패가 2017년의 실패이고 플랫폼 전략의 실패가 2017년의 실패다.

13년만의 갑작스런 매출 및 순익 감소이지만 직원 8%, 1400명을 감원하기로 한 크누드스톱의 결정은 바람직해 보인다. 우리나라에서는 기대하기 어렵지만 매출, 순익이 감소하면 바로 구조조정에 들어가는 것은 전략과 기업경영의 기본이다.

일단 전보다 캐릭터 라이센스 제휴, 플랫폼 전략이 중요해지니 인원이 전처럼 많이 필요하지 않다. 블록 요소의 수를 줄이고 경영합리화로 비용을 줄이는 등의 조치는 이미 시행됐다. 더 이상은 경영효율화로 반전을 꾀할 수는 없고 아이디어와 플랫폼전략이 중요해졌다.

크누드스톱은 뉴미디어 콘텐츠 및 플랫폼전략에 정통한 핵심직원들을 보강해야 할 것으로 보인다. 그래야 지금의 잠깐의 추락을 극복하고 세계1위 장난감기업을 넘볼 수 있다.

‘Apple Way’ 와 재벌개혁의 역설 (김현성)

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‘주주자본주의’ 와 ‘재벌개혁’ 이라는 두 가지의 의제는 1997년 외환위기 이후 한국 경제를 오랫 동안 지배해 온 것이었다. 또한 이 두 가지의 의제가 지향하는 목표 또한 뚜렷하다. 공정한 자본주의 시장경제체제 확립을 통한 부의 재분배가 바로 그것이다. 그렇다면 이 두 가지 의제는 현재 한국 경제에 과연 얼마나 유효할 것인가?

먼저 주주자본주의부터 생각해 보자. KRX와 금융투자협회가 발간하는 주식투자인구통계와 자본시장 Factbook에 따르면, 한국의 주식투자인구 비중은 경제활동인구의 20% 남짓이다. 그런데 문제는 보유금액별 비중이다. 2012년 기준으로 전체투자자 중 기관/외국인을 제외한 개인투자자 중 1.0%가 시가총액의 60% 가량을 점유하고 있다는 것이 문제이다. 이들은 대부분 대기업의 개인 대주주들이다. 5년 전의 자료이지만 자본집중도 자체가 쉽게 바뀌는 것이 아니기 때문에 현재도 비슷하리라 본다.

그런데, 이러한 상황에서 최근 보도가 되고 있는 내용처럼 대기업들이 ‘Apple Way’ 를 따른다고 가정해 보자. 미국식 주주자본주의가 실현되고 배당수익률은 고공행진을 지속하며 주가는 상승할 것이다. 그러면 이것이 자본시장을 통한 공정한 부의 재분배로 이어질 것인가? 유가증권 자본집중도가 극히 높은 한국에서는 결국 이 과실이 시총 대부분을 점유하고 있는 상위 1.0%에게 돌아갈 것이며, 삼성전자나 현대차 등은 ROE를 최대한 높여 주주가치를 제고하기 위해 고용을 줄이고 생산 아웃소싱의 비중을 늘려 나갈 것이다. 주주자본주의 의제의 실현과 공정한 자본주의 시장경제가 꼭 일치하지만은 않는다는 것이다.

그렇다면 재벌들을 을러메어 정부의 주도로 중소기업으로 부를 재분배하는 방법은 또 어떠한가? 우리나라에서는 중소기업 육성을 강조하면서 꼭 ‘독일’ 을 언급한다. 그러나 정작 독일 중소기업의 수출참여도가 10%에 이르는 반면, 한국 중소기업의 수출참여도는 독일의 1/4 수준인 2.6%에 머무르며, 국내 중소기업의 96.1%가 해외진출 계획이 없다는 사실은 항상 제외된다. (2017.2.27 산업통상자원부) 결국 대기업이 중소기업을 ‘착취’ 하는 것처럼 보이는 구도는 중소기업의 대다수가 내수시장인 대기업에 매달려 있다는 것에서 비롯되는 부분도 분명히 있는 것이다.

그렇다면 이 문제를 재벌개혁으로 해결할 수 있는가? 악의 제국인 삼성그룹과 현대차가 매년 중소 협력업체에게 강요한다고 전해지는 CR(Cost Reduction)을 중지하고 협력업체와 상생을 추구하면 우리나라는 일본이나 독일처럼 중소기업이 강한 나라가 될 수 있는가? 아니라는 것이다. 소를 잡아야 하는데 닭을 잡는 칼을 쓰는 격이다. 중소기업 육성과 재벌개혁은 관련성도 없거니와, 관련이 없어야만 하는 것이다.

이처럼 우리가 금과옥조처럼 생각하는 의제들은 우리가 생각하는 것과는 전혀 다른 방향으로 문제를 바라보아야만 해결할 수 있다. 현재 김상조 공정거래위원장이 생각하는 방향이 아직까지 틀리다고 생각지는 않는다. 그러나 경제정책에서의 실패를 면하기 위해서는 정책수석과 공정위, 기재부와 경제수석의 합이 잘 맞아야 하는 점도 있다는 것에서 불안한 점이 있는 것이다.

미국이 지난 금융위기 기간 동안 ‘GATFA’ 를 통해 IT 르네상스를 경험한 것처럼 보이지만, 왜 8년 간의 르네상스 이후 미국민들은 트럼프를 선택하였는지에 대한 진지한 고민이 우리에게 필요한 시점이다.