반갑습니다. 오늘은 지난 에피소드에 이어서 코로나 사태로 인한 사람들의 이동량 변화에 대해서 계속 말씀드리겠습니다.
지난 에피소드에서는 5월 19일 자 기준으로 코로나 때문에 전 세계 사람들의 이동량이 -17% 줄었고 OECD 37개 나라 기준으로 보면 -16% 줄었고 우리나라는 -21% 줄었다고 말씀드린 바 있습니다. 시간이 조금 흘렀기 때문에 자료를 업데이트했는데요. 오늘 말씀드리는 자료의 기준 날짜는 6월 11일입니다.
그리고 소스 데이터는 지난번과 마찬가지로 Our World in Data, OxCGRT, 구글, 애플 네 가지에 World Bank, 세계은행 자료를 추가했습니다. Our World in Data에서는 총 인구 숫자, 코로나 확진자·사망자, 인당 국민소득 같은 자료를 가져왔고 Google Community Mobility Reports에서는 여섯 가지 유형의 장소에서 사람들의 이동량이 얼마나 늘고 줄었는지에 대한 자료를 가져왔습니다. 그리고 애플에서는 Mobility Trends에서 여러 가지 액티비티와 관련해서 사람들의 이동량이 얼마나 늘고 줄었는지에 대한 자료를 가져왔고 세계은행에서는 절대빈곤에 관련된 자료를 인용했습니다.
제가 오늘 자료에서 전세계 또는 글로벌이라고 이야기할 때는 131개 나라의 자료를 취합한 결과입니다. Our World in Data와 옥스포드, 구글, 애플에서 신뢰성 있는 믿을 만한 자료를 수록하고 있는 나라가 131개국입니다.
현재 Our World in Data 기준으로 보면 전세계 인구가 78억인데 그중에서 131개국이 57억 정도에 해당되고 이번 통계수치에 제외된 나라들의 인구수가 21억 정도 됩니다.
제외된 나라들의 공통점은 통계를 발표하지만 도저히 신뢰할 수 없거나 또는 독재체제를 유지하고 있기 때문에 이동량 측정의 결과를 믿을 수 없는 경우에 해당되죠.
예컨대 제외된 나라 중에서 인구 수가 가장 많은 중국, 14억이죠. 현재 중국에서 발표되는 코로나 관련 자료는 도저히 신뢰할 수 없습니다. 제가 처음에는 별생각 없이 중국 자료를 포함해서 여러 가지 통계자료를 구해 보니까 도저히 상식과는 다른 결과들이 많이 나왔죠. 그런데 희한하게도 중국을 빼고 통계를 돌려 보면 지극히 상식적인 결론을 얻을 수 있습니다.
그래서 중국처럼 코로나 관련 통계를 도저히 신뢰할 수 없거나 또는 독재체제를 유지하고 있는 나라들, 예컨대 에티오피아, 콩고, 이란, 알제리, 수단, 우즈베키스탄 같은 나라들은 이번 자료에서 제외됐습니다. 그리고 선진국의 표상인 OECD 경우에는 37개 나라를 다 포함했죠.
그리고 이번 자료에서는 추가로 통계분석을 한 단계 더 깊이 들어가기 위해서 후진국이라는 카테고리를 만들었는데요. 글로벌하게 통용되는 잣대가 애매모호하기 때문에 제 임의로 인당 국민 소득이 1만 달러에 미치지 못하는 국가들을 후진국으로 그룹핑 했습니다. 그리고 오늘 말씀드리는 모든 통계는 로우 데이터를 기준으로 7일 이동평균 숫자를 사용했습니다. 본론으로 들어가죠.
먼저 글로벌 이동량 변화를 살펴보겠습니다. 131개국의 이동량을 보면 작년 3월 초까지는 WHO에서 글로벌 팬데믹에 대해서 그리 심각한 경고를 하지 않았기 때문에 오히려 이동량이 증가한 상태에 있었죠. 그러다가 3월 초부터 글로벌 팬데믹에 대한 공포감이 전세계로 확산되면서 이동량이 급락합니다. 이동량 감소가 가장 많았던 날이 4월 12일인데 무려 -53% 감소하죠. 그러니까 지구 전체로 인간들의 이동에 관련된 행위가 절반 이상 줄어들었다는 것이죠. 그런데 신기한 것은 3월, 4월 이후 코로나 상태가 점점 더 악화되고 있었는데 얼마 지나지 않아서 이동량이 서서히 회복을 하죠. 그러다가 9월 정도 되어서는 거의 -10% 수준까지 회복되고 최근까지 등락을 거듭하고 있죠. 그래서 지난 5월 19일 자 자료에서는 -13% 수준으로 이동량이 감소한 상태였는데 지난 3주 동안 이동량이 급격히 늘어서 6월 11일 자 기준으로 보면 -1%까지 회복을 했습니다. 그러니까 코로나 이전 상태 수준으로 거의 회복이 됐다는 이야기입니다. 당연히 OECD 국가를 필두로 해서 세계 각 나라들이 경쟁적으로 코로나 백신 접종을 늘려가고 있기 때문이죠.
그래서 지난 1년 반 동안 전세계 이동량 감소 평균을 보면 -17 %입니다. 가장 많이 줄었을 때와 줄지 않았을 때 전체를 평균한 숫자죠.
그다음은 OECD 이동량 변화입니다. 그 패턴이 앞에서 살펴봤던 글로벌과 거의 유사한데요. 초기 3월까지 + 모습을 보이다가 급속히 하락해서 4월 12일에 -48% 감소하죠. 그러다가 서서히 회복세를 보이면서 7월, 8월에는 0%와 -10%대를 오르내리다가 연말에 가서 다시 이동량이 대폭적으로 줄어들죠. 그 이후 백신 접종률이 높아가면서 지난 5월 19일 자 기준으로 보면 -5% 수준까지 회복이 되었고 지난 3주 동안 이동량이 급증해서 6월 11일 자 기준으로는 오히려 +3% 수준까지 증가합니다.
다시 말씀드려서 코로나 발발 이전 이동량보다 오히려 3%가 더 늘었다는 것이죠. 마찬가지로 지난 1년 반 동안 OECD 이동량 평균을 보면 -17% 감소했습니다.
그다음은 우리나라입니다. 잘 아시는 바와 같이 세 차례 있었던 코로나 대란과 이동량 변화가 집결되어 있죠. 신천지 사태가 발발했던 1차 대란 때 3월 2일이죠. -35% 감소합니다. 서서히 회복이 됐다가 다시 8월 대란 때인 8월 30일에 -30%까지 다시 이동량이 감소하죠. 다시 회복 추세를 보이다가 연말연시, 3차 대란 때 금년 1월 4일에 -37% 감소합니다. 그러다 서서히 회복되면서 지난 5월 19일 자 기준으로는 -17%, 6월 10일 자 기준으로는 많이 회복이 됐습니다만 그래도 -10% 수준을 유지하고 있죠. OECD 평균과 비교해서는 이동량 감소가 대략 13% 차이나죠. 지난 1년 반 동안 우리나라의 이동량 감소는 평균 -18% 정도 줄었습니다.
요약하면 1년 반 평균 기준으로 보면 131개국과 OECD는 -17% 줄었고 우리는 조금 더 많은 -18% 줄었죠. 6월 11일 자 기준으로 보면 131개국은 -1%, 거의 정상 상태로 돌아왔고 OECD는 오히려 +3% 증가한 상태입니다. 반면 우리나라는 아직까지 -10% 수준을 보이고 있어서 전세계 평균이나 OECD 평균과는 아직 차이가 많죠.
이동량을 기준으로 131개국을 나열하면 이렇습니다. 제일 왼편이 이동량 플러스 국가고 제일 오른편이 이동량 마이너스가 가장 큰 국가죠.
글로벌 평균이 131개 나라 중에서 75번째 정도 되고 OECD 평균이 77번째 정도 됩니다. 그리고 우리가 78번째. OECD 평균 바로 다음에 위치하죠.
OECD 기준으로만 보면 지난 1년 반 동안 에스토니아 같은 경우에는 오히려 이동량이 +2% 늘었습니다. 그다음 리투아니아, 노르웨이, 폴란드 순인데요. 24번째 다음에 OECD 평균이 있고 우리가 25번째. -18% 감소된 것으로 나옵니다. 가장 많이 감소한 국가가 캐나다와 칠레, -31%죠.
6월 11일 자 기준으로 보면 OECD 평균은 +3%, 오히려 증가한 것으로 나오고 세계 평균은 -1%, 그 오른쪽에 우리나라가 101번째로 -10% 감소한 것으로 되어 있습니다.
OECD 국가들 이동량을 최근 6월 11일 자 기준으로 보면 에스토니아 같은 경우에는 무려 41% 증가로 나옵니다. 그다음 아이슬란드, 리투아니아 순서고 25번째 다음에 OECD 평균 +3%가 나오죠. 그다음 뒤에서 4번째 우리나라가 위치해 있습니다. 이동량 감소가 -10%죠.
우리보다 이동량 감소폭이 더 큰 나라는 오스트레일리아, 칠레, 캐나다 3개국입니다.
먼저 오스트레일리아를 보면 코로나 성적이 우리 한국보다 월등히 앞섭니다. 최근에 사망자는 거의 없고 신규 확진자가 간혹 나옵니다만 그래도 통제지수를 아주 높게 유지하면서 긴장의 끈을 놓지 않고 있습니다. 그 결과 6월 11일 자 기준으로 이동량 감소가 -16% 수준을 보이고 있습니다.
칠레는 아직까지 코로나가 제대로 잡히지 않은 상황이지요. 신규 사망자가 지속적으로 나오고 있습니다. 그래서 당연히 통제 지수가 높게 유지되고 그 결과 이동량도 -20% 감소한 수준을 보이고 있죠.
캐나다는 오스트레일리아와 칠레 중간 정도 수준인데요. 다시 말해서 신규 사망자가 줄고 있기는 합니다만 아직까지는 상당 규모가 되기 때문에 계속 통제지수를 높게 유지하고 있죠. 그 결과 이동량 감소가 -26%, OECD 37개국 중에서는 가장 큰 폭의 이동량 감소를 보이고 있는 것이죠.
그러면 이런 이동량 증가와 감소는 무엇으로부터 영향을 받을까요? 다시 말씀드려서 이동량 증감에 영향을 미치는 요인들로서는 어떤 것이 있을까요?
결론부터 말씀드리면 우리 상식과는 상당히 다른 결과가 나옵니다. 코로나 확진자 또는 사망자 증감보다는 오히려 정부대응 통제지수의 영향을 가장 많이 받습니다. 구체적으로 살펴보죠.
대개 우리의 상식은 이렇습니다. 코로나 확진자 또는 사망자가 증가하면 이동량은 줄어들 것이고 그와는 반대로 확진자나 사망 자가 줄어들면 감소된 이동량이 다시 회복되고 원위치될 것이라고 생각하는 것이죠. 그런데 실제 현상은 완전히 거꾸로 갑니다.
확진자와 사망자가 많이 생길수록 이동량이 줄어드는 것이 아니라 오히려 이동량이 늘어나고 있습니다. 역으로 확진자와 사망자가 감소하면 이동량이 늘어나야 될 텐데 오히려 이동량이 감소합니다.
상관계수를 보죠. 제가 이번 자료에서는 상관관계와 상관계수라는 통계를 많이 사용할 텐데요. 이에 대해서는 별도의 에피소드를 짤막하게 따로 만들어서 올렸으니까 관심 있는 분들께서는 참고하시죠.
어쨌든 상관계수를 보면 신규 확진자와 이동량 간의 상관계수는 +0.26입니다. 그리고 신규 사망자와 이동량 간의 상관계수는 +0.08입니다. 숫자도 중요하지만 플러스마이너스가 중요하죠.
플러스라는 말은 A가 증가하면 B도 증가한다는 것이고 마이너스는 A가 증가하면 B가 감소한다는 것이죠. 우리들 상식은 코로나 상황이 악화되면 이동량은 감소할 것이고 상태가 호전되면 다시 이동량은 늘어나겠죠. 그러니까 반비례 관계입니다. 상관계수가 마이너스로 나와야죠. 그런데 실제 현실은 플러스로 나오죠.
그래프에서 노란색이 신규 확진자고 연두색이 이동량 변화인데 별도 추세선을 그려보지 않더라도 한눈에 알 수 있죠. 노란색이 증가하면 초록색도 증가하는 것이죠. 상식과는 완전히 반대로 가는 것입니다.
산포도를 그리면 이렇습니다. 방향성이 왔다 갔다 해서 + 방향인지 – 방향인지 잘 모르시겠죠.
날짜 진행별 궤적도를 그려보면 이렇습니다. 좌우 X축이 신규 확진자고 상하 Y축이 이동량 변화죠.
먼저 작년 초에는 0 부근에서 왔다 갔다 하다가 3월부터 이동량이 급속히 줄어들죠. 4월 12일에 최저점을 찍습니다. 그러다가 확진자 숫자는 별 변화가 없는데 이동량이 급속히 증가합니다. 6월~8월에는 확진자가 증가하는데 이동량도 줄지 않고 오히려 증가세를 보이죠. 그러다가 8월~10월 지나서 현재까지 신규 확진자 규모가 큰 폭으로 등락을 거듭하는데요. 이동량은 -10%에서 -20% 사이를 왔다 갔다 하는 것이죠. 그러다가 최근 들어서 백신 접종률이 높아지면서 이동량이 0 가까이까지 원위치로 회복되는 것이죠.
그래서 산포도에서 전체 추세도를 그려보면 연두색이 플러스 방향을 보이고 있다는 점을 알 수 있습니다. 상관계수가 +0.26입니다. 기간별로 나눠서 보면 작년 4월 12일까지는 상식처럼 확진자가 증가하면서 이동량이 급감을 합니다만 그 이후에는 반대로 확진자가 증가하는데 오히려 이동량은 감소하는 모습을 보이고 있는 것이죠. 이상 여기까지 신규 확진자와 이동량 간의 상관관계를 봤습니다.
다음은 신규 사망자와 이동량 간의 상관관계인데요. 그 패턴은 앞서 살펴본 신규 확진자의 경우와 거의 유사합니다. 왜냐하면 신규 확진자와 신규 사망자가 비례해서 증감하기 때문이죠.
산포도를 그리면 이렇습니다. 상하좌우 폭이 신규 확진자와 조금 차이가 있습니다만 전체 흐름은 거의 유사하죠.
날짜 진행별 궤적도를 봐도 마찬가지입니다. 작년 초에 0에서 시작해서 4월 12일에 저점을 찍고 신규 사망자가 감소하면서 5월 말까지 이동량도 증가하죠. 그 이후에는 신규 사망자가 늘어나고 있는데 오히려 이동량도 덩달아서 증가하고 있죠. 상식과 반대 방향으로 가고 있는 것이죠. 그 이후에 신규 사망자가 증가하고 감소하지만 이동량은 -10%와 -20% 사이를 오르내리죠. 그러다가 최근 들어서 백신 접종률이 높아지면서 0 가까이로 원복하고 있는 모습을 보이고 있습니다.
마찬가지로 전체 추세선을 그리면 약합니다만 플러스 방향을 보이죠. 기간별로 나누어서 보면 5월 말까지는 우리들 상식대로 사망자가 늘어나면 이동량도 감소합니다. 그런데 6월부터는 반대 현상이 일어나죠. 사망자가 증가하는데 오히려 이동량이 감소하는 것이죠.
요컨대 신규 확진자나 신규 사망자의 증가 감소와 이동량 증가 감소는 서로 간에 상관관계가 그리 깊지 않다라고 요약할 수 있습니다.
그러면 확진자나 사망자 외에 이동량에 영향을 미치는 요소가 뭐가 있을까요? 추가로 생각할 수 있는 것이 백신 접종률과 정부대응 통제지수입니다. 결론부터 보면 바로 앞서 말씀드렸습니다만 신규 확진자는 이동량과 상관계수가 0.26, 플러스죠. 상식과 맞지 않습니다. 신규 사망자도 마찬가지로 0.08이니까 플러스죠. 이 역시 상식과는 다르죠. 세 번째 백신 접종률은 +0.28이니까 상식에 맞죠. 백신 접종률이 높아질수록 감소했던 이동량이 원래 상태로 돌아가는 것이죠. 다시 말씀드려서 증가하는 것입니다. 그러니까 백신 접종률이 높아질수록 이동량은 증가하는 것이죠. 그런데 0.28은 상관계수가 너무 낮습니다. 서로 관계되어 있습니다만 그 강도가 지극히 약하다고 보는 것이죠.
그런데 네 번째 통제지수가 다크호스입니다. -0.73인데 일단 숫자로만 보더라도 0.73이니까 관련성이 대단히 깊다는 것이죠. 그리고 방향성도 마이너스죠. 다시 말씀드려서 정부가 통제 정책을 강화하면 할수록 이동량은 줄어들고 역으로 코로나 상황이 호전이 되어서 통제지수를 낮추면 이동량은 증가하는 것이죠. 마이너스 방향이 맞습니다. 그리고 숫자도 0.73이니까 관련성이 매우 깊다는 것이죠.
이 표로 봐서는 이동량 변화에 영향을 주는 결정적인 요소 한 가지가 바로 통제지수죠. 왜 그럴까요? 신규 확진자, 신규 사망자, 백신 접종률 같은 모든 변화를 감안해서 정부가 통제지수를 정하죠. 코로나 상황이 악화돼서 확진자, 사망자가 늘면 통제지수를 높일 것이고 또 백신 접종률이 점점 올라가면 통제지수를 낮추겠죠. 그러니까 코로나와 관련된 상황 변화를 모두 담은 지표가 바로 통제지수입니다. 그래서 통제지수가 이동량 변화와 가장 관련성이 깊다는 것은 너무나 당연한 사실이죠.
좀 더 구체적으로 보겠습니다. 백신 접종률과 이동량 간의 상관관계를 보죠. 작년 12월 8일에 영국에 Margaret Keenan이라는 분이 현생 인류 최초로 코벤트리 대학 병원에서 화이자 백신을 맞았죠.
그 이후 접종건수가 급격히 증가해서 6월 11일 현재 전세계 14억 인구가 코로나 백신을 맞았습니다. 작년 12월 8일 이후 접종건수 증가 추세와 이동량 증가 추세가 약하지만 비례관계를 보이죠. 플러스 상관관계죠.
산포도를 그려보면 좌우 X축이 백신 접종건수고 상하 Y축이 이동량 변화입니다. 그런데 10억 도즈까지는 이동량이 왔다 갔다 변하죠. 그러다가 10억 도즈를 넘어서는 순간 거의 직선에 가까운 모습으로 백신 접종건수와 이동량 증가가 비례하는 모습을 보이고 있는 것이죠.
날짜별 궤적도를 그려보면 이렇습니다. 작년 12월 8일 접종이 시작된 이후 4월 말까지는 이동량이 등락을 거듭합니다. 그러다가 5월 초 접종건수가 10억 도즈를 넘어서면서부터 이동량이 거의 직선에 가깝게 증가하는 추세를 보이죠.
지난 6개월간 추세선을 그려보면 이렇습니다만 실질적으로 10억 도즈 이하 부분에서는 별 의미가 없기 때문에 구간별로 잘라서 보죠.
이 표에서 보시는 바와 같이 접종건수 10억 도즈까지는 백신 접종 증가 건수가 이동량 변화에 큰 영향을 미치지 못합니다. 그러다가 4월 말을 지나고 5월 초 10억 도즈를 넘어서면서 백신 접종건수가 이동량 변화에 결정적인 영향을 미치는 것이죠. 이상 여기까지 백신 접종건수와 이동량 간의 상관관계를 봤습니다.
다음으로 통제지수와 이동량 간의 관계를 보죠. 상관계수가 무려 -0.73입니다. 관련성이 아주 깊다고 할 수 있죠. 그리고 그 방향성은 반비례 관계다. 다시 말씀드려서 통제가 강화되면 이동량은 줄어들고 통제가 완화되면 이동량은 회복된다는 의미죠.
한눈으로 봐도 진폭에서는 조금 차이가 있습니다만 거의 반비례 방향으로 두 지표가 움직이고 있다는 사실을 알 수 있죠.
산포도를 그리면 이렇습니다. 좌우 X축이 통제지수고 상하 Y축이 이동량입니다. 날짜 진행별 궤적도를 보겠습니다. 3월 초순까지는 이동량 변화가 별로 없다가 글로벌 팬데믹이 확산되면서 4월 12일까지 통제지수도 급속히 높아지고 그에 따라서 이동량도 급속히 감소하죠. 4월 12일 최저점을 찍은 이후에 서서히 통제지수가 완화되고 그에 따라서 이동량도 서서히 증가하죠. 상식과 거의 일치하는 모습입니다. 상당 기간 동안 -10%에서 -20%를 오르내리다가 최근 들어 백신 접종률이 높아지면서 급기야 이동량이 -1%까지 거의 원복 상태로 되돌아온 것이죠.
통제지수의 경우 추세선을 그려보면 확실하게 반비례 관계가 있다는 사실을 알 수 있죠.
기간별로 나눠서 보면 그 추세가 더욱 명확하게 드러납니다. 작년 초부터 4월 12일까지 통제지수가 늘어나면서 이동량이 급감합니다. 그리고 4월 12일에 최저점을 찍은 이후 통제지수가 서서히 낮아지면서 이동량이 원위치되는 모습이죠.
이상 여기까지 요약을 하면 코로나 이후에 사람들의 이동량 증가 감소에 영향을 미치는 여러 가지 요인이 있는데 그 후보가 대략 네 가지죠. 신규 확진자 증감, 신규 사망자 증감, 백신 접종률 증가, 통제지수의 증감 네 가지인데요.
우리의 상식은 신규 확진자와 신규 사망자가 늘어나면 이동량이 감소할 것이라는 것이죠. 그런데 현실은 정반대입니다. 확진자나 사망자가 증가하면 오히려 이동량도 증가하고 확진자나 사망자가 감소하면 이동량도 덩달아 감소하는 것이죠. 그래서 이 두 가지는 후보에서 탈락이죠.
그런데 백신 접종률은 증가할수록 이동량이 늘어나니까 +0.28이죠. 상식하고 맞습니다. 그런데 백신 접종은 작년 12월 8일부터 시작했으니까 지난 1년 반 전기간을 설명하기에는 한계가 있는 것이죠.
이 모두를 포괄하는 지표가 바로 정부대응 통제지수입니다. 확진자나 사망자가 증가하고 코로나 상황이 악화되면 통제 강도를 높이고 또 최근 백신 접종률이 높아지면서 통제 강도를 점진적으로 낮추고 하는 이런 모든 의사결정의 결과가 통제지수로 나타나는 것이죠. 그래서 통제지수와 이동량 간의 상관관계가 상대적으로 깊고 그것을 숫자로 표시한 상관계수가 -0.73까지 올라가는 것이죠.
그럼 여기서 질문 하나가 생깁니다. 왜 신규 확진자와 신규 사망자가 증가하는데 오히려 이동량이 늘어날까? 또 거꾸로 확진자나 사망자가 줄어드는데 이동량이 또 줄어들까라는 질문이죠.거기에 대해서 다음 에피소드에서 말씀드리겠습니다.
그리고 추가로 이동량에 영향을 미치는 또 다른 요인들이 있습니다. 예컨대 인구밀도와 이동량과도 상당한 관계가 있고 인당 국민소득이 이동량에 결정적인 영향을 미칩니다. 그리고 상당히 의아스러운 이야기입니다만 어떤 나라의 민주주의 수준이 그 나라의 이동량 증감에 상당히 큰 영향을 미칩니다. 이런 구체적인 관계에 대해서는 또 다른 에피소드에서 살펴보도록 하죠.
이상 여기까지 감사합니다.