<digging day 92> 비교우위, 비용인상 인플레이션, 비트코인, 빅데이터

1. 비교우위 

국가 간 무역이 발생하게 되는 원리를 설명한 이론으로 자국 상품의 생산비용이 외국 상품과 비교해 우위를 가질 경우 이러한 상품, 즉 비교우위를 가진 상품의 생산에 특화하여 다른 국가와 무역을 하는 것이 유리하다는 것이다. 이는 고전경제학파 경제학자인 리카르도(D.Ricardo)에 의해 자유무역이 교역 대상국 모두에게 유리하다는 국제 분업 및 무역에 관한 이론적 기반을 제공하였다. 그러나 노동가치설에 근거하여 노동투입에 따른 요소비용만을 고려하였고 두 나라 간에 두 가지 재화 생상만이 가능하다는 제한적인 가정에 근거하고 있다. 오늘날에는 상품의 종류가 세분되고 또한 같은 품질과 특성을 지닌 상품이 다수 생산되고 있어 생산비용의 상대적 차이만으로 무역의 발생원인을 설명하는 데는 한계가 있는 것으로 보인다. 

 

2. 비용인상 인플레이션 

 재화나 서비스의 생산과 관련하여 투입요소의 비용 상승에 의해 물가가 지속적으로 상승하게 되는 것을 비용인상 인플레이션(cost-push inflation)이라고 한다. 생산의 주요 투입요소인 노동, 자본 등의 비용이 상승하면 기업은 증가한 생산비용을 가격에 반영시키므로 최종 재화의 가격이 상승하게 되는 것이다. 비용인상 인플레이션은 경제 내의 생산을 위축시키면서 유발되므로 사람들의 소득 수준이 악화될 가능성이 크다. 실제로 1970년대 발생한 2차례 오일쇼크(석유가격이 급등하여 재화 및 서비스의 생산비가 크게 상승했음)로 인해 유발된 비용인상 인플레이션은 이러한 가능성을 보여주고 있다. 당시 유가 상승으로 인해 생산비가 증가하면서 생산활동이 위축되고 이로 인해 경기가 둔화되었다. 

 

3. 비트코인

 비트코인(bitcoin)은 가상통화(암호통화)이자 디지털 지급시스템이다. 비트코인 시스템은 중앙 저장소 또는 단일 관리자가 없기 때문에 최초의 탈중앙화된 디지털통화라고 불린다. 이는 사토시 나카모토라는 사람(집단)에 의해 만들어져서 2009년 개방형 소프트웨어로 배포되었다. 이 시스템은 공유형(peer-to-peer)이며, 거래는 중개자 없이 블록체인 소프트웨어를 이용하는 참여자(nodes) 사이에 직접 이뤄진다. 이런 거래들은 공유(P2P)네트워크상 참여자의 작업증명(proof-of-work)을 통해 검증되고 공개된 분산원장인 블록체인에 기록된다. 승인된 거래의 새 그룹인 한 블록은 대략 10분에 한 번씩 만들어져서 블록체인에 추가되고 신속하게 모든 참여자에게 보내어진다. 비트코인은 대규모 전기를 사용하는 컴퓨터 처리 능력(power)을 활용해서 이뤄지는 기록보관 서비스인 채굴(mining)에 대한 보상으로 발행되고 있으며 다른 통화.상품.용역 등과 교환되어가고 있다. 중앙은행이 발행한 법정화폐가 아닌 비트코인은 비트코인 플랫폼에서 거래되며 투자대상으로서도 관심을 받고 있다. 하지만 급등한 가격 및 심한 변동 폭으로 거품논란이 크다. 또한 익명성으로 자금세탁 등 불법거래에 악용될 소지가 많아 중국 등 일부 국가에서 비트코인 등 가성통화의 거래를 규제하고 있다. 일본의 경우 비트코인의 거래이익에 대해 세금을 부과한다. 비트코인은 추가되는 한 블록당 새로 6.25비트코인을 보상하는데 (2020. 5월 현재), 21만개가 채굴될 때(대략 4년)마다 그 보상이 반으로 줄어든다. 비트코인의 총량은 21백만개이며 2140년경 모두 채굴될 것으로 전망된다. 비트코인은 그 시스템의 설계시 그 수량을 한정시켜 놓았기 때문에 원칙적으로 인플레이션에 의해 가치가 떨어질 수 있는 화폐와 다른 속성을 지닌다. 한편 2017년 8월 1일 비트코인(classic bitcoin)에서 '비트코인캐시'(BCH)가, 10월 25일 '비트코인골드(BTG)가 하드포크(hare-fork)되어 별도로 거래되고 있다. 

 

4. 빅데이터

 빅데이터(big data)란 복잡하고 다양한 대규모 데이터세트 자체는 물론 이 데이터세트로부터 정보를 추출하고 결과를 분석하여 더 큰 가치를 창출하는 기술을 뜻한다. 수치데이터 등 기존의 정형화된 정보뿐 아니라 텍스트. 이미지. 오디오. 로그기록 등 여러 형태의 비정형 정보가 데이터로 활용된다. 최근 모바일기기와 SNS 이용 보편화, 사물인터넷 확상 등으로 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 하지만 저장매체의 가격 하락 등으로 데이터 관리비용이 감소하고, 클라우드 컴퓨팅 등으로 데이터 처리. 분석 기술도 발전하면서 빅데이터 활용 여건은 계속 개선되어가고 있다. 빅데이터 관련 기술은 데이터를 수집. 저장하는 데이터'처리기술'과 데이터를 분석. 시각화하는 데이터 '분석기술'로 구성된다. 데이터 처리기술의 발달은 저가의 서버와 하드디스크를 여러대 연결하여 대용량 데이터를 분산 처리함으로써 기존의 고비용 데이터 솔루션을 대체하였다. 데이터 분석기술의 발달은 기존 데이터 분석에서는 불가능했던 비선형적 상관관계 구명, 감성분석 등 비정형화된 분석도 가능하게 만들었다. 여기서 감성분석은 텍스트 채굴(text mining) 기술의 하나로 텍스트(예 : 상품 품평)에 나타난 사람들의 태도. 의견. 서향 등 주관적인 속성을 지니 데이터 추출. 분석 기법이다. 이처럼 빅데이터는 대량(high-volume), 초고속(high-velocity), 고다양성(high-variety), 고가변성(high-variabliity)의 특성을 지니며 고정확성(high-veracity)을 확보해야하는 정보 자산이다.