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제한된 합리성

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목차

1. 개요

제한된 합리성은 인간의 인지적 능력과 정보 접근의 한계로 인해 완벽한 합리성을 추구하기 어렵다는 개념이다. 허버트 사이먼에 의해 제시되었으며, 기존 경제학 모델의 전제와 달리, 인간은 제한된 정보와 인지 자원을 바탕으로 '만족스러운' 수준의 결정을 내린다고 본다. 제한된 합리성은 앵커링 효과, 가용성 휴리스틱 등 다양한 인지적 편향을 설명하며, 정치, 경제, 심리학 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 행동 경제학에서는 제한된 합리성을 바탕으로 인간의 의사 결정 과정을 분석하고, 넛지(nudge)와 같은 선택 설계를 통해 더 나은 결정을 유도하려는 시도를 한다.

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제한된 합리성
기본 정보
분야행동 경제학, 조직 이론, 의사결정
다른 이름한정 합리성
영문 명칭Bounded rationality
프랑스어 명칭Rationalité limitée
상세 내용
정의의사 결정 시 완벽한 합리성을 추구하는 대신, 제한된 정보와 인지 능력 내에서 만족스러운 수준의 결정을 내리는 것
특징시간 제약
정보 부족
인지 능력의 한계
관련 개념휴리스틱
인지 편향
만족화 (의사결정)
관련 인물
주요 학자허버트 사이먼
연구 분야
응용 분야경제학
경영학
인공지능
심리학

2. 배경 및 동기

허버트 사이먼은 '제한된 합리성'이라는 개념을 만들어 경제학, 정치학 등 관련 분야에서 사용되는 의사결정 모델에 대한 대안적 기반을 제시했다.[58] 많은 경제학 모델은 사람들이 평균적으로 합리적이며 효용을 극대화하기 위해 선호도에 따라 행동한다고 가정한다.[58] 그러나 사이먼은 "경제적 인간의 전지구적 합리성을 정보에 대한 접근과 양립할 수 있는 일종의 합리적 행동으로 대체"하고자 했다. 이는 인간을 포함한 유기체가 실제로 소유한 환경과 정보 접근 및 계산 능력의 한계를 고려한 것이다.[53]

사이먼은 《인간의 모형》에서 대부분의 사람들이 부분적으로만 합리적이고 나머지 부분에서는 비합리적이라고 주장했다. 그는 "제한적으로 합리적인 에이전트는 복잡한 문제를 공식화하고 해결하며 정보를 처리(수신, 저장, 검색, 전송)하는 데 한계를 경험한다"고 설명했다.[54] 사이먼은 가위의 비유를 통해 이를 설명했는데, 한쪽 날은 실제 인간의 "인지적 한계"를, 다른 쪽 날은 "환경의 구조"를 나타낸다. 이는 마음이 환경의 알려진 구조적 규칙성을 활용하여 제한된 자원을 보완하는 방식을 보여준다.[55]

사이먼은 합리성의 "고전적" 모델을 더 현실적으로 만들 수 있는 여러 차원을 제시했다. 여기에는 다음이 포함된다.


  • 효용 기능의 유형 제한
  • 정보 수집 및 처리 비용 인식
  • 벡터 또는 "다중 값" 유틸리티 기능을 가질 가능성


사이먼은 경제 주체가 엄격한 최적화 규칙보다 휴리스틱을 사용하여 결정을 내린다고 제안했다. 이는 상황의 복잡성 때문이다. 예를 들어, 게임 이론에서 완벽한 정보를 가진 유한 게임으로 정의되는 체스와 틱택토를 비교할 때, 체스에서는 정신 능력과 능력이 제한되어 최적의 선택이 불가능하다.[72] 따라서 복잡한 문제 상황에서 개인이 인지적 한계를 어떻게 극복하고 해결책을 형성하는지, 어떤 행동이나 휴리스틱을 사용하는지 연구해야 한다.[56]

3. 주요 특징

허버트 사이먼은 합리성의 "고전적" 모델이 현실적이지 않다고 보았지만, 몇 가지 차원을 수정하여 더 현실적으로 만들 수 있다고 제안했다.[53] 여기에는 다음이 포함된다.


  • 효용 함수의 유형을 제한할 수 있다.
  • 정보를 수집하고 처리하는 데 드는 비용을 고려해야 한다.
  • 벡터 또는 "다중 값" 효용 함수를 가질 가능성을 고려해야 한다.


사이먼은 경제 주체가 엄격한 최적화 규칙 대신 휴리스틱을 사용하여 의사 결정을 내린다고 제안한다. 그 이유는 상황의 복잡성 때문이다. 예를 들어, 체스와 틱택토 게임을 비교해 보면, 두 게임 모두 게임 이론상으로는 완벽한 정보를 가진 유한 게임이지만,[72] 체스에서는 인지 능력의 한계로 인해 최적의 선택을 하는 것이 불가능하다.[72]

3. 1. 휴리스틱과 편향

허버트 사이먼은 사람들이 의사 결정을 할 때 엄격한 최적화 규칙 대신 휴리스틱을 사용한다고 제안했다. 이는 상황의 복잡성 때문이다. 예를 들어, 틱택토와 같이 간단한 상황과 체스와 같이 어려운 상황에서 사용되는 전략을 비교해 보면, 두 게임 모두 게임 이론에서 정의된 바와 같이 완전한 정보를 가진 유한 게임이지만, 체스에서는 정신적 능력과 기술의 제약으로 인해 최적의 선택이 불가능하다.[10] 따라서 복잡한 문제를 통해 개인의 인지적 한계를 극복하는 방법과 사용하는 휴리스틱을 연구해야 한다.[11]

앵커링 및 조정은 제한된 합리성을 설명하는 휴리스틱의 유형이다. Zenko 등의 연구에 따르면, 의사 결정자가 수행하는 신체 활동량은 앵커링 및 조정에 영향을 받을 수 있으며, 대부분의 의사 결정자는 비합리적인 결정을 내리고 지시된 신체 활동량을 수행할 가능성이 낮다.[12]

가용성 휴리스틱은 쉽게 떠올릴 수 있는 사건의 가능성을 과대평가하는 경향을 말하며, 이는 불완전한 정보를 기반으로 한 편향된 판단으로 이어질 수 있다.[13] 대표성 휴리스틱은 사람들이 기본적인 비율이나 표본 크기와 같은 요소를 무시하고, 전형적인 경우와 얼마나 유사한지에 따라 사건의 확률을 판단하는 경향을 말한다.[14] 이러한 휴리스틱은 사람들의 의사 결정 능력이 제한되어 있으며 완전한 합리성에서 벗어나는 경향을 보여준다.

제한된 합리성의 개인적인 예로는 웨이터가 기다리는 상황에 압박감을 느껴 음식 주문을 비합리적으로 결정하는 고객, 시간적 압박과 불완전한 정보로 인해 주식 거래에서 위험한 결정을 내리는 거래자가 있다. 조직적 맥락에서 최고경영자(CEO)는 임시 상황에서 인지 능력의 한계와 정보 처리 시간 부족으로 인해 완벽하게 합리적인 결정을 내릴 수 없다.

정치적 의사 결정에서 유권자들은 제한된 시간, 정보, 인지 자원으로 인해 휴리스틱에 의존하여 투표 결정을 내린다. 예를 들어, 정당 소속 휴리스틱에 의존하는 유권자는 후보자의 정책이 자신의 이익과 일치하지 않더라도, 선호하는 정당 소속이라는 이유만으로 투표할 수 있다.[15]

4. 모델 확장

아리엘 루빈스타인은 의사 결정 절차를 명시적으로 지정하여 제한된 합리성을 모델링할 것을 제안했다.[57] 이는 의사 결정 절차에 대한 연구를 연구 의제에 포함하는 결과를 가져왔다.

게르트 기거렌처는 의사 결정 이론가들이 허버트 사이먼의 초기 아이디어에 어느 정도 충실하지 않았다고 주장했다. 대신, 그들은 합리성의 한계로 인해 결정이 어떻게 손상될 수 있는지, 또는 사람들이 최적화를 할 수 없는 자신의 무능력에 어떻게 대처하는지를 모델링했다. 기거렌처는 단순한 휴리스틱이 이론적으로 최적의 절차보다 더 나은 결정으로 이어지는 경우가 많다고 제안하고 보여주었다.[51] 또한 기거렌처는 행위자가 환경에 상대적으로 반응하고 인지 프로세스를 사용하여 그에 따라 적응한다고 말했다.[58]

휴 딕슨은 훗날 제한된 합리성을 바탕으로 추론하는 과정을 자세히 분석할 필요가 없을 수도 있다고 주장했다.[59] 행위자가 최적에 "가까운" 행동을 선택할 것이라고 믿는다면, ''엡실론 최적화'' 개념을 사용할 수 있다. 최적(가능한 최상의) 보수를 U^* 로 정의하면, 엡실론 최적화 옵션 '''S(ε)''' 집합은 다음과 같은 모든 옵션 '''s'''로 정의될 수 있다.

: U(s) \geq U^*-\epsilon.

엄격한 합리성의 개념은 특별한 경우(ε=0)이다. 이 접근 방식의 장점은 추론 과정을 자세히 지정하지 않아도 되지만, 그 과정이 무엇이든 최적에 가까워지면 충분하다고 단순히 가정한다는 것이다.

계산적 관점에서 의사 결정 절차는 알고리즘과 휴리스틱으로 인코딩될 수 있다. 에드워드 창은 행위자의 효과적인 합리성은 계산 지능에 의해 결정된다고 주장한다. 다른 모든 것이 동일하다면, 더 나은 알고리즘과 휴리스틱을 가진 행위자는 열악한 휴리스틱과 알고리즘을 가진 행위자보다 "더 합리적"(최적에 더 가까운) 결정을 내릴 수 있다.[60] 칠리디지 마르왈라와 에반 허위츠는 제한된 합리성에 대한 연구에서 기술 발전(예: 무어의 법칙으로 인한 컴퓨터 처리 능력, 인공 지능 및 빅 데이터 분석)이 실현 가능한 합리성 공간을 정의하는 경계를 확장한다고 관찰했다. 합리성의 범위가 확장되기 때문에 기계의 자동 의사 결정은 시장을 보다 효율적으로 만든다.[61]

5. 행동경제학과의 연관성

제한된 합리성은 1950년대 신고전 경제학 이론에서 논의된 가정의 문제점을 해결하려 시도한다. 신고전 경제학 이론은 복잡한 문제, 문제 제시 방식, 모든 대안적 선택, 효용 함수가 의사 결정자에게 미리 제공된다고 가정하지만,[24] 이것은 현실적이지 않을 수 있다. 이 이론은 수십 년 동안 널리 사용되고 받아들여졌지만, 경제학자들은 이 이론을 활용하는 데 몇 가지 단점이 있다는 것을 깨달았다. 이 이론은 의사 결정자가 문제를 처음 발견하는 방식을 고려하지 않았으며, 이는 전반적인 결정에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 개인의 가치, 대안을 발견하고 만드는 방식, 의사 결정 과정 주변 환경도 이 이론을 사용할 때 고려되지 않는다.[25] 반면, 제한된 합리성은 의사 결정자의 인지 능력과 최적의 의사 결정을 저해할 수 있는 요인에 초점을 맞춘다.[26]

넛지는 제한된 합리성에서 발생하는 인지적 한계와 편견을 극복하도록 돕기 위해 설계되었다.[28] 넛지는 사람들의 선택의 자유를 제한하지 않으면서 더 나은 결정을 내리도록 유도하는 선택 설계를 포함한다. 이 개념은 리처드 세일러와 캐스 선스타인이 2008년에 저술한 "넛지: 건강, 부, 그리고 행복에 대한 선택"에서 대중화되었다.[29][30]

넛지가 사용되는 한 가지 방법은 정보를 명확하고 이해하기 쉬운 형식으로 제시하여 복잡한 결정을 단순화하고 개인의 인지적 부담을 줄이는 것이다. 예를 들어, 메뉴 항목의 칼로리 함량을 표시하면 사람들이 더 건강한 음식을 선택하는 데 도움이 될 수 있다.[32]

행동 경제학을 기반으로 한 경제 모형에서 제한된 합리성을 구현하는 것은 기존의 일반 균형 모형에서 사용되는 효용 극대화 및 이윤 극대화를 대체한다. 주식-흐름 일치 모형 (SFC) 및 에이전트 기반 모형 (ABM)은 에이전트가 최적화 절차 대신 일련의 간단한 경험 법칙 행동을 따른다는 것을 구현하는 경우가 많다.[33][34][35]

5. 1. 제한된 의지력 및 제한된 이기심

제한된 의지력은 자기 통제력 부족과 단기적인 욕구 충족을 우선시하는 경향 때문에 장기적인 계획을 따르기 어려워하는 것을 의미한다. 이는 미루기, 충동적인 소비, 건강하지 못한 생활 습관 등으로 나타날 수 있다. 제한된 의지력은 미래의 보상보다 즉각적인 보상을 더 중요하게 생각하여 시간이 지남에 따라 선호도가 달라지는 쌍곡선적 할인 현상과 관련이 깊다.[39]

제한된 이기심은 자신의 이익뿐만 아니라 사회적 선호, 공정성, 상호 관계, 타인의 행복 등에도 관심을 갖는다는 것을 의미한다. 이는 자선 기부, 사회적 딜레마 상황에서의 협력, 사회적 규범의 존재 등을 설명하는 데 도움이 된다.[39] 그러나 타인에 대한 관심은 내집단 편향이나 정서적 거리와 같은 요인에 의해 영향을 받을 수 있어 제한적이다.[40]

이 두 개념은 완벽하게 합리적이고, 자기중심적이며, 자기 통제력이 뛰어난 개인이라는 전통적인 신고전 경제학적 가정에 도전하는 행동경제학의 핵심 개념이다.[39]

6. 심리학적 관점

다니엘 카너먼과 아모스 트버스키는 제한된 합리성을 심리학적으로 연구하여, 판단의 휴리스틱, 위험 선택, 프레이밍 효과 등을 밝혀냈다.[71] 이들의 연구는 경제학뿐 아니라 심리학 분야에도 큰 영향을 미쳤으며,[70] 감정이 경제적 의사 결정에 중요한 역할을 한다는 것을 보여주었다.[43]

카너먼과 트버스키는 허버트 사이먼의 연구와 대조적으로, 제한된 합리성이 단순한 작업에 미치는 영향에 초점을 맞추고, 상황과 관계없이 인지 메커니즘의 오류를 강조했다.[72][10]

제한된 합리성은 협상 기법에도 활용될 수 있으며, 양측 모두에게 만족스러운 결과를 도출하는 데 기여할 수 있다.[44]

7. 사회 네트워크 구조에 대한 영향

최근 연구에 따르면 개인의 제한된 합리성이 그들 사이에서 진화하는 소셜 네트워크의 토폴로지에 영향을 미칠 수 있다. 특히 카스투리라트나와 피라베난[73][45]은 사회 생태 시스템에서 평균적으로 합리성을 개선하려는 추진력이 규모가 없는 속성의 출현에 대한 진화론적 이유가 될 수 있음을 보여주었다. 그들은 초기에 분산 경계 합리성을 가진 무작위 네트워크에서 여러 전략 게임을 시뮬레이션한 다음, 노드의 제한된 합리성에도 불구하고 네트워크가 평균적으로 내쉬 균형을 향해 수렴하도록 네트워크를 다시 배선하여 이를 수행했다. 그들은 이 재배선 프로세스가 척도 없는 네트워크를 생성한다는 것을 관찰했다. 척도 없는 네트워크는 사회 시스템에서 어디에나 존재하기 때문에 제한된 합리성 분포와 사회 구조 간의 연결은 사회 현상을 설명하는 데 중요하다.

8. 다양한 합리성 개념 (일본어판)

사이먼은 합리성을 실질 합리성(substantive rationality영어)과 절차 합리성(procedural rationality영어)으로 구분했다.[46] 올리버 윌리엄슨은 합리성에 3단계가 있다고 주장한다. 크리스토퍼 처니아크는 최소 합리성(minimal rationality영어)의 개념을 주장했다.[47] 시오자와 요시노리는 사이먼의 제한된 합리성 개념이 정보 획득과 생체 내에서의 정보 처리를 모두 포함하고 있음을 지적하고, 야콥 폰 윅스퀼의 기능환을 기초로 시야의 한계, 합리성의 한계, 작용의 한계의 3항으로 재구성할 것을 제안하고 있다.[48]

윌리엄슨에 따르면, 합리성에는 3단계의 강도가 있다. 가장 강한 것은 최대화 계산을 할 수 있다는 의미의 합리성이며, 일반적인 미시경제학이 가정하는 것이다. 반대로 가장 약한 것은 유기적 합리성이라고 불리는 것으로, 화폐, 시장, 소유권 등, 누구도 계획적으로 그것을 만들어내려고 하지 않았음에도 불구하고 발생한 제도에 관한 합리성이다. 제한된 합리성은 그 중간이다.

9. 한국 사회에의 적용

한국 사회는 빠른 경제 성장과 사회 변화를 겪으면서 정보 과잉과 불확실성에 직면하고 있으며, 이는 개인과 조직의 의사 결정을 더욱 어렵게 만든다. 제한된 합리성 관점에서 볼 때, 한국 사회의 여러 문제들은 개인과 조직이 제한된 정보와 인지 능력 하에서 최선의 선택을 하기 위한 노력의 결과로 해석될 수 있다.

예를 들어, 부동산 시장 과열, 청년 실업 문제, 저출산 고령화 등은 개인과 정부가 제한된 합리성 하에서 내린 결정들이 복합적으로 작용한 결과로 볼 수 있다. 더불어민주당은 이러한 사회 문제 해결을 위해 정보의 투명성 제고, 의사 결정 과정의 민주화, 사회적 안전망 확충 등을 강조하며, 이는 제한된 합리성을 극복하기 위한 정책 방향과 일맥상통한다.

9. 1. 정치 및 정책 결정

한국의 정치 환경은 복잡하고 빠르게 변화하며, 정치인과 유권자 모두 제한된 합리성에 직면한다. 유권자들은 후보자와 정책에 대한 정보를 충분히 수집하고 분석하기 어려워, 휴리스틱(Heuristics) (예: 정당 소속)에 의존하는 경향이 있다.[15] 예를 들어, 특정 정당 소속 후보라는 이유만으로 자신의 이익에 부합하지 않는 정책을 가진 후보에게 투표할 수 있다.

정치인들은 복잡한 사회 문제를 해결하기 위해 제한된 정보와 시간 속에서 의사 결정을 내려야 하며, 이는 최적의 정책 선택을 어렵게 만든다.

9. 2. 기업 경영

한국 기업들은 심화되는 글로벌 경쟁, 가속화되는 기술 변화와 같이 불확실한 경영 환경에 놓여 있으며, 이는 경영진의 의사 결정을 더욱 어렵게 만든다. 제한된 합리성으로 인해 기업들은 최적의 경영 전략을 수립하는 데 어려움을 겪으며, 단기적인 성과에 집중하거나 과거 성공 경험에 의존하는 경향을 보일 수 있다. 혁신적인 기업들은 이러한 제한된 합리성을 극복하고자 데이터 기반 의사 결정, 집단 지성 활용, 외부 전문가 협력 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 최고 경영자(CEO)는 임시 상황에서 완벽하게 합리적인 결정을 내릴 수 없다. 그 이유는 긴장된 상황에서 많은 정보로 인해 인지 능력이 압도되기 때문이다. 또한 최고 경영자는 주어진 모든 정보를 처리할 시간을 가져야 하지만, 제한된 시간과 빠른 의사 결정이 필요하기 때문에 결정을 내릴 때 일부 정보를 무시하게 된다.[27]

10. 결론

허버트 사이먼이 제시한 ''제한된 합리성''은 경제학, 정치학 등 여러 분야에서 의사결정의 수학적, 신고전주의적 경제 모델링에 대한 대안으로 사용된다. 대부분의 경제 모델은 사람들이 평균적으로 합리적이며, 효용을 최대화하기 위해 자신의 선호에 따라 행동한다고 가정한다.[58] 그러나 사이먼은 인간의 "인지적 한계"와 "환경의 구조"라는 두 가지 요소를 가위의 양날에 비유하며, 인간의 마음이 환경의 규칙성을 활용하여 제한된 자원을 보완한다고 설명했다.[55]

사이먼은 합리성의 "고전적" 모델을 보다 현실적으로 만들기 위해 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다고 주장했다.


  • 유틸리티 기능 유형의 제한
  • 정보 수집 및 처리 비용 인식
  • "벡터" 또는 "다중 값" 유틸리티 기능의 가능성


사이먼은 경제 주체가 엄격한 최적화 규칙 대신 휴리스틱을 사용하여 결정을 내린다고 보았다. 그는 복잡한 상황일수록 최적의 선택이 어렵기 때문에, 인간은 인지적 한계를 극복하기 위해 휴리스틱을 사용한다고 설명했다.[56]

게르트 기거렌처는 단순한 휴리스틱이 이론적으로 최적의 절차보다 더 나은 결정으로 이어질 수 있다고 주장하며, 인간이 환경에 상대적으로 반응하고 인지 과정을 통해 적응한다고 보았다.[51][58]

Huw Dixon은 ''엡실론 최적화'' 개념을 통해 제한된 합리성을 설명했다. 최적의 보수를 U^* 라고 할 때, 엡실론 최적화 옵션 '''S(ε)'''는 U(s) \geq U^*-\epsilon를 만족하는 모든 옵션 '''s'''로 정의된다. 즉, 엄격한 합리성(ε=0)이 아닌, 최적에 가까운 선택을 하는 것으로 충분하다는 것이다.[59]

무어의 법칙, 인공 지능, 빅 데이터 분석과 같은 기술 발전은 제한된 합리성의 범위를 확장시키고, 기계의 자동 의사 결정은 시장을 보다 효율적으로 만든다고 Tshilidzi Marwala와 Evan Hurwitz는 주장했다.[61]

Cass Sunstein과 Richard Thaler는 저서 ''Nudge''에서 인간의 제한된 합리성을 고려하여 선택 설계를 수정해야 한다고 주장했다.[62][63]

Daniel Kahneman과 Amos Tversky는 제한된 합리성 연구를 통해 휴리스틱에 의한 판단, 위험 선택, 프레이밍 효과 등을 탐구했다.[71]

제한된 합리성은 1950년대 이후 신고전파 경제학에서 가정했던 합리성에 대한 가설, 즉 기대 효용 극대화, 베이지안 확률 판단 등에 이의를 제기한다.[74] 인간이 결정을 내릴 때 무의식적으로 만족화(satisficing)를 사용하고, 제한된 정보와 인지 능력 하에서 추론한다는 점을 강조한다.[75] 사이먼(1952)은 "경제 주체는 효용 등의 목적 함수를 최대화하는 것이 아니라, 이에 대한 달성 희망 수준을 설정하고, 그 수준 이상의 값이 달성되면 목적 함수의 값을 더 개선하기 위한 대안을 모색하지 않는다"는 '''만족화 가설'''(satisficing hypothesis)을 제시했다.[49]

참조

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