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연구보고서 데이터 경제의 성장과 무역에 관한 연구 ICT 경제, 무역정책

저자 이규엽, 강준구, 박지현, 박현 발간번호 연구보고서 19-08 자료언어 Korean 발간일 2019.12.30

원문보기(다운로드:2,732) 저자별 보고서 주제별 보고서


   이 보고서는 데이터 경제와 한국의 데이터 정책에 관한 현황과 특징을 파악하고 성장과 무역을 중심으로 데이터 정책의 효과 분석을 목적으로 한다. 데이터의 중요성을 역설하며 혁신성장을 논하는 국내 보고서가 있으나 성장 모델에 기반을 둔 경제학적 분석은 부재하다. 또한 국제사회에서 데이터 정책 논의가 활발한데도 국내에는 아직 데이터 정책의 무역효과에 대한 실증 연구가 부족하다. 이 보고서에서는 도출한 분석결과를 토대로 우리 정부가 디지털 경제 활성화를 위한 정책을 개선할 때 참고할 만한 유용한 자료와 정책 시사점을 제공하고자 한다.
   2장에서는 데이터의 유형을 분류하고 경제학적 특징에 대해 검토한 후 데이터와 인공지능 관련 통계를 분석했다. 단순한 분류법을 활용하여 데이터의 유형을 구분해보면, 데이터는 개인 데이터와 비개인 데이터로 나누어진다. 특히 개인 데이터는 관측가능 정보, 관측된 정보, 계산된 정보, 결합된 정보로 구분된다. 개인 데이터의 수집, 가공, 활용의 가치와 중요성을 강조하기 위해 데이터를 원유에 비유하기도 하지만, 데이터는 원유처럼 생산요소라는 측면 이외에도 비경합성, 비배제성, 정보/지식, 프라이버시 침해 가능성 등 여러 경제학적 특징이 나타난다. 특히 데이터를 정보로서 바라보면 인공지능, 센서, 로봇, 기계학습, 심화학습 등 다양한 기술 수준에 따라 데이터를 활용하는 범위도 달라짐을 보였다. 데이터 자체의 규모나 이동 현황은 물론 데이터와 관련된 고용 및 산업, 데이터에 기초한 인공지능 기술의 발전 등 데이터 경제의 제반 현황을 파악할 수 있는 유용한 통계를 찾기 어려운 실정임을 고려하여, 국제기구, 학계, 민간기관 등에서 제시하는 자료까지 두루 활용하여 주요국과 한국을 중심으로 결과를 비교, 정리했다.
   3장에서는 데이터 유형과 경제학적 특징을 바탕으로 하여 데이터가 경제성장에 미치는 영향을 분석하기 위해 인공지능의 발달과 기술축적에 사용되는 데이터의 역할을 정의하고, 데이터의 동태적 성격을 감안하여 성장이론을 토대로 일반균형 모델을 구축했다. 구축한 모델은 데이터의 생성과 소멸, 데이터를 요소로 한 생산 활동과 기술 개발은 물론 인공지능을 고려한 물적 자본의 축적을 포함하고, 데이터를 생산요소로 사용하는 산업에서 노동의 역할을 고려하며, 데이터의 생성으로 야기되는 프라이버시의 침해를 반영하여 프라이버시가 인공지능의 개발과 경제 전체에 미치는 영향을 분석할 수 있다. 모델 분석을 통해 기술 데이터와 생산 데이터의 이용 확대가 프라이버시 침해에 따라 가계 효용의 감소로 이어지지만 새로운 기술 발전과 생산력 증가로 장기적 경제성장이 가능함을 보였다. 가계의 프라이버시는 소비의 증가율을 결정하는 요소이고, 프라이버시에 대한 비효용의 강도는 원시 데이터의 생성에 영향을 미치며 그 강도가 강해질수록 경제성장률이 감소하는 것으로 나타났다. 원시 데이터가 얼마나 효과적으로 축적되고 소멸하는지가 경제 전체의 양을 결정하며 늘어난 데이터 양은 경제성장에 긍정적이다. R&D를 통한 기술의 생산함수는 경제성장률에 영향을 미칠 뿐 아니라 데이터를 가공하기 위한 노동과 최종재 생산에 투입되는 노동의 배분에도 기여함을 보였다.
   최근 들어 데이터의 가치가 재조명되고 그 응용 범위가 확대됨에 따라 정부는 과거보다 적극적이고 직접적인 데이터 활용 정책을 수행한다. 하지만 국경간 데이터 이동의 규모가 확대되어 올 때 과거 한국을 포함한 여러 국가는 데이터 보호 차원의 규제 정책을 펴 왔다. 4장에서는 데이터 규제 정책이 서비스 무역에 미치는 영향을 살펴봤다. 이를 위해 미시적 기초에 기반을 둔 국제무역 모델을 활용했으며, 국별로 서로 다른 데이터 정책과 산업별로 상이한 디지털 집중도에 따라 달라지는 무역비용을 모델에 반영하고 데이터 규제 정책과 서비스 무역 간의 상관관계를 추정했다. 추정 방정식을 토대로 WIOD와 DTRI 자료를 활용하여 나타난 결과는 데이터 규제 정책의 강화가 서비스 무역에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 보였다. 직관적으로 설명하면, 한 국가의 정부가 데이터 정책을 강화하는 조치, 즉 데이터 활용을 제한하는 정책을 시행하면 해당 국가의 기업뿐 아니라 이 국가의 교역 상대국의 기업에도 비용 부담을 가중하는데, 제한된 데이터 정책은 직적접적으로 생산비용 증가로 이어지고 무역비용을 높여 서비스 교역을 저해할 수 있는 것이다. 이 장에서 도출한 결과는 데이터 정책을 국외이전 제한과 국내 데이터 규제로 구분하여 추정하더라도 강건하다.
   이 보고서의 2~4장에 걸쳐 분석한 결과는 데이터 경제에서 데이터 정책을 어떻게 펴느냐에 따라 경제성장과 서비스 무역에 미치는 영향이 다를 수 있음을 시사한다. 5장의 가 절에서는 우리나라 데이터 정책의 추진전략을 살펴보고, 추진전략에 따라 시행되고 있거나 계획 중인 주요 데이터 정책을 정리했다. 이 중 정부가 최근 중점적으로 추진하고 있는 빅데이터 플랫폼 및 센터 사업과 마이데이터 사업을 구체적으로 살펴봤으며, 입법 발의된 개인정보 관련 법 개정안(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)의 주요 내용과 관련 논의를 검토했다. 5장 나 절에서는 2~4장에서 분석한 결과와 5장의 나 절에서 검토한 한국의 데이터 정책 현황을 종합하여, 우리 정부가 정책적으로 고려해볼 만한 부분을 추렸다. 데이터 정책과 관련하여 ∆통계 데이터 구축과 개방 ∆무역 정책과 연계성 강화 ∆데이터에 대한 정부의 적극적 역할 ∆데이터 활용/보호 정책과 추가로 고려할 점 ∆노동시장 정책을 연계한 데이터 정책 등으로 나누어 시사점을 제시했다. ‘통계 데이터 구축과 개방’에서는 디지털 경제에 관한 학술 통계 데이터 구축과 API 형태의 데이터 제공 확대를 제시했다. ‘무역 정책과 연계성 강화’에서는 우리 정부가 추진하는 데이터ㆍAI 경제 활성화 계획 보완과 디지털 통상정책 방향(안) 개선을 꼽았다. 데이터에 대한 정부의 적극적인 역할로서 공공정책 목적과 관련성이 높은 산업에서 정부가 공공재 공급 차원에서 데이터-상금 제도를 채택할 것을 제안했다. ‘데이터 활용/보호 정책과 추가로 고려할 점’에서는 정부가 데이터 활용 주체와 범위를 명확히 하고, 개인정보보호 감독기구에 관한 구체적인 활동에 대해 고민할 필요가 있으며, 데이터 관련 법제가 안정되기까지 오랜 시간이 소요되는 점을 고려하고 기업이 경제활동을 계획하고 추진하는 데 필수적인 법적 예측성을 높이는 차원에서 2016년 가이드라인을 새롭게 정비할 필요가 있음을 강조했다. 마지막으로 ‘노동시장 정책을 연계한 데이터 정책’에서는 인공지능 기술 확산에 따른 사회안전망 검토와 인적자본 축적과 정부의 지원 역할에 대한 제언을 추가했다.
   정부가 추진하는 디지털 경제 활성화 계획의 질적 제고와 데이터 정책 선진화를 위한 제반 과정에서 이 보고서가 쓰임이 있길 기대한다.
 

   This report characterizes the digital economy with data and artificial intelligence, and studies the impact of data policy on economic growth and international service trade. Although there are several papers and reports that emphasize the importance of data as an engine of economic growth, there is a lack of rigorous analyses through economic models. It is also difficult to find empirical evidence showing the relationship between data policy and trade in services. The report is designed to investigate the digital economy through the lens of economic growth and trade. Several useful results and implications are provided to enhance the digital economy in Korea.
   The report divides data into two categories: private data and public data. Many countries pay attention to utilizing private data as a new resource to boost economic growth. It is often said that data is like oil, but this kind of metaphor misleads readers in understanding the nature of data and the digital economy. Data is a production input factor but also shows many other economic characteristics such as non-rivalry, non-excludability, privacy, externalities, etc. In addition, data can be combined with recent digital technology such as artificial intelligence, machine learning, deep learning, sensor, robotics, etc. The report summarizes several useful statistics relating to the market for big data, data supply and demand, and workers for the data industry by using datasets from international organizations, private research institutes, and academics.
   The authors build an economic growth model with data and artificial intelligence in a dynamic general equilibrium setting to study the impact of data policy. In the constructed model, the economy consists of representative household, final goods producer, intermediate goods producer, and R&D producer. The model also reflects how data is created and destroyed, how producers use data in their sectors, how data is related to artificial intelligence technology in the R&D sector, and how workers play roles with other input factors. The report finds that an economy with data and artificial intelligence can grow perpetually even though there is a risk of privacy violation. It also finds that data indeed is a production factor that can be used to create new technology enhancing productivity and economic growth. Still, privacy is a very important aspect in the sense that privacy determines the rate of consumption growth and allocation of resources available in the economy.
   Data policy is closely related to trade in services. The authors collect data from the World Input-Output Database and Digital Trade Restrictiveness Index to study the impact of data policy on trade in services. They estimate the relationship between restrictive data policy and service trade at industry-level by controlling exporter-industry-year, importer-industry-year, and exporter-importer-industry fixed effects. The report finds a negative correlation between restrictive data policy and trade in services, which makes sense intuitively because the restrictive data policy of a hosting country increases the production and trade costs of its trading partners. The main result remains robust under alternative measures for data policy.
   Finally, the report reviews the Korean government’s plans for boosting the digital economy and amending data-related laws and institutions, and provides several policy implications.

국문요약 


제1장 서론
1. 연구의 필요성과 목적
2. 연구 내용과 차별성
3. 연구의 구성과 방법


제2장 데이터 경제(data economy) 현황
1. 데이터의 유형과 경제학적 특징
2. 데이터와 인공지능 관련 통계 분석


제3장 데이터가 경제성장에 미치는 영향
1. 선행연구
2. 모델
3. 시장균형에 따른 모델의 특징
4. 데이터 정책과 시뮬레이션 분석
5. 소결


제4장 데이터 규제 정책과 서비스 무
1. 선행연구
2. 모델
3. 분석자료
4. 분석결과
5. 소결


제5장 한국의 데이터 정책 현황과 정책 시사점
1. 한국의 데이터 정책 현황
2. 정책 시사점


참고문헌


부록


Executive Summary

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