새로운 기술의 등장은 개인의 삶을 변화시키고 사회의 혁신을 유발하면서 인류를 진화시킨다. 특히, 19세기 이후 증기기관(제1차), 전기(제2차), 그리고 정보통신(제3차) 등 범용성과 파급력이 높은 신기술에 의한 세 차례의 산업혁명은 새로운 산업을 태동시키고 과거와는 단절적인 경제·사회적인 변화를 야기하였다. 기술 혁신이 인간의 삶 전반에 미치는 영향은 긍정적인 면이 많다. 하지만, 기술 혁신이 소득 양극화, 시장의 독점화, 소비의 쏠림 현상, 기존 기업과 신생 기업 간 갈등과 같은 사회적 문제를 야기하기도 한다. 특히 인공지능과 빅데이터로 상징되는 디지털 혁신기술이 이미 우리의 삶에 깊이 개입하고 있는 상황에서 소수의 테크 기업이 기술을 독점함에 따라 다양한 사회·경제적인 문제가 발생하고 있다.
이번 연구는 제4차 산업혁명의 핵심 기술을 보유한 소수의 기업이 시장 지배력을 남용함 으로써 발생하는 반경쟁·불공정 행위에 대해서 분석하였다. 우선 인공지능, 빅데이터, 네트워크 등의 디지털 혁신 기술의 경제적 속성을 파악하고 테크 기업이 이들 혁신 기술을 활용하여 어떻게 반경쟁·불공정 행위를 하는지 파악하였다. 이를 위하여 테크 기업이 디지털 혁신 기술을 수익으로 전환하는 비즈니스 모델을 유형화하고, 유형별 시장 실패를 논의했다. 그 다음으로 국내외 반경쟁·불공정 사례를 조사하였다. 특히 미국, 유럽, 일본, 중국 등 제4차 산업혁명 선도국가를 중심으로 사례를 파악하고 이에 대한 규제 현황을 정리하였다. 이 후에는 주요 국가의 경쟁법의 구조, 집행 동향 및 변화 방향을 파악하였다. 마지막으로 테크 기업에 의한 반경쟁·불공쟁 행위를 현행 경쟁법 체계에서 얼마나 포괄하는지를 평가하고 부족한 영역을 파악하여 제도 개선방향을 제시하였다.
제4차 산업혁명은 네트워크(IoT, 5G), 데이터(Cloud, Big Data), 인공지능 등 새로운 혁신기술을 이용한 초연결·초지능 혁명으로서 지능업무의 자동화와 활성화를 추구한다. 데이터, 알고리즘, 네트워크 등의 디지털 기술이 지닌 첫 번째 경제적 속성은 비경합성(Non-Rivalry)이다. 즉 다수가 데이터나 알고리즘을 활용해도 고갈되지 않는 속성을 지니고 있다. 데이터와 알고리즘은 한 번 투자를 하면 지속적으로 활용가능하기 때문에 초기 투자비용 이외에는 별도의 비용이 발생하지 않는다. 디지털 기술의 두 번째 경제적 속성은 양의 되먹임 효과(positive feedback)가 있다는 것이다. 양의 되먹임 효과가 발휘되면 남들보다 먼저 데이터를 확보한 사업자, 남들보다 우수한 인공지능 기술을 보유한 사업자가 지속적으로 경쟁 우위를 유지하면서 궁극에 시장을 독점하는 승자독식구조(Winner Takes It All)가 나타날 확률이 높다. 디지털 기술의 세 번째 경제적 속성은 규모의 경제(Economies of Scale)가 있다는 것이다 생산에 있어서의 규모의 경제란 생산량이 . 증가할수록 평균비용이 감소하거나 평균가격이 증가하는 현상을 의미한다. 디지털 기술의 네 번째 경제적 속성은 ‘무어의 법칙’으로 상징되는 기하급수적 발전이다. 즉 기술 발전의 속도가 가속화되면서 불연속적인 혁신을 촉발한다.
테크 기업은 위와 같은 속성을 지닌 디지털 기술 역량 및 자원을 활용하여 수익을 창출한다. 테크 기업이 보유 역량을 활용하여 수익을 창출하는 방식, 즉 비즈니스 모델은 크게 네 종류로 구분된다. 첫째, 광고 모델이다. 광고 모델은 이용자에게 콘텐츠 등의 서비스를 이용하는 대가로 수집한 데이터를 광고주에게 판매하여 수익을 거두는 비즈니스 모델이다. 물론 사용자는 금전적인 대가를 지불하지 않을 뿐이고 서비스를 이용하는 대신 개인 정보를 제공한다. 두 번째는 거래 수수료 모델이다. 온라인 장터를 개설하여 구매자와 판매자가 거래를 할 수 있도록 물품 등록, 검색, 비교, 대금 결제, 배송 등의 서비스를 제공한 후 거래에 따른 수수료를 징수하는 비즈니스 모델이다. 아마존과 같은 전통적인 전자상거래 뿐만 아니라 공유 경제, 앱 스토어 등도 모두 거래 수수료 모델에 속한다. 세 번째로 보완재 판매 모델이 있다. 특정 재화와 서비스는 무료로 제공하고, 이와 보완관계에 있는 기기, 소프트웨어, 콘텐츠 등을 판매하여 수익을 얻는 비즈니스 모델이다. 네 번째 비즈니스 모델은 구독 모델이다. 인터넷 가입, 신문 구독, 음악 서비스 등과 같이 회원 가입을 통해 서비스를 이용하고 이에 대한 비용을 기간 단위로 결제하는 비즈니스 모델이다.
테크 기업은 고유의 비즈니스 모델을 활용하여 수익을 창출하는 과정에서 시장 실패가 발생한다. 시장 실패는 문제를 야기하는 원인에 따라 시장의 특성(불완전 경쟁), 재화의 속성(공공재, 외부효과), 그리고 거래당사자의 특성(도덕적 해이, 역선택, 거래비용)으로 구분 지을 수 있다. 또한 시장 실패는 생산, 분배, 소비의 경제 全단계에 걸쳐 부작용을 야기한다. 생산단계에서는 혁신의 저해, 서비스 품질의 저하 및 다양성 감소 문제가 발생한다. 분배 단계에서는 경쟁의 둔화와 부의 쏠림 현상이 발생한다. 소비 단계에서는 개인정보보호 문제와 소비자 기만 문제가 발생한다.
디지털 기술을 활용한 글로벌 테크 기업의 반경쟁·불공정 행위 사례를 분석한 결과, 크게 시장 지배력의 원천에 따라 세 가지 유형으로 구분할 수 있다. 첫째, 수문장(守門將, Gatekeeper)으로서의 시장 지배력에서 비롯되는 반경쟁·불공정 행위이다. 테크 기업이 제공하는 디지털 플랫폼이 다른 기업들이 사업을 수행하는데 필수적인 인프라(Essential Facility)로서 활용됨에 따라 발생하는 통제력을 의미한다. 분석한 사례 중에서 수문장으로서의 시장 지배력에서 비롯되는 반경쟁·불공정 행위는 △아마존닷컴, 부킹닷컴, 아마존재팬이 참여 업체에 부과한 최혜 대우(APPA) 요구 행위, △데논 등 전자제품 제조사의 가격 제한 등 재판매 가격 유지 행위 구글의 라이브러리 프로젝트 , △ 및 경쟁사의 콘텐츠 무단 사용 등 불공정 대가 산정 행위, △구글, 애플, 아마존 등이 앱스토어 입점 사업자의 부가 상품에 대해서도 자사 플랫폼에서 거래(앱 내 결제)하도록 강제한 거래 제한 행위, △구글이 안드로이드 기기 제조사에 요구한 안드로이드 변종기기 제조 금지(AFA), 구글이 광고주 및 제3자 웹사이트에 요구한 경쟁 광고 플랫폼 사용 금지 등 배타적 계약 행위가 이에 속한다.
둘째, 지렛대(Leverage)로서의 시장 지배력에서 비롯되는 행위이다. 테크 기업이 다양한 시장에 참여하여 시장을 통합하고 특정 시장의 지배력을 분리된 인근 시장까지 확장하는 행위가 이에 속한다. 지렛대를 활용하여 시장 지배력의 확장을 노린 반경쟁·불공정 행위는 △구글의 모바일 앱 공급협약(MADA) 및 뉴스 서비스의 편집권 행사와 같은 결합판매(끼워 팔기), △AT&T와 타임워너의 합병과 같은 수직 결합 등이 있다.
셋째, 정보 비대칭(Information Asymmetry) 및 정보 우위를 통한 시장 지배력에서 비롯되는 반경쟁·불공정 행위이다. 이와 관련된 반경쟁·불공정 행위는 △애플의 전자책, 우버의 운전사, 아마존 온라인장터 입점 업체 간 가격 담합 행위, △페이스북의 캠브리지 어낼리티카 사건 등 과도한 개인정보 수집, 불법 유출 및 남용 행위, △ 페이스북의 가짜 뉴스, 애플의 iOS 업데이트에 따른 아이폰 성능 저하 등 의도적 품질 저하, △ 애플의 스포티파이 업데이트 지연, 구글의 알고리즘 조작을 통한 자사 서비스 우선 노출 등 경쟁사 차별 행위가 있다.
한편, 우리나라의 경쟁 정책은 1981년 ‘독점규제 및 공정거래에 관한 법률’(공정거래법)이 제정되고 1981년 공정거래위원회가 설립되면서 본격적으로 시행되었다. 공정거래법의 의의는 첫째, 제도로서 자유로운 경쟁 자체를 보호한다는 것과 둘째, 경쟁 방법의 공정성을 보호한다는 것 등 두 가지로 나눠볼 수 있다. 이와 관련하여 공정거래법의 제2장 시장 지배적 지위 남용 금지, 제4장 부당한 공동행위의 제한, 제5장 불공정 거래행위의 금지, 제7장 재판매가격 유지 행위 제한 등을 통해 규제가 이뤄지고 있다.
테크 기업의 반경쟁·불공정 행위 사례와 공정거래법의 해당 조문을 비교하고, 경쟁법과 산업조직론 분야 전문가와 심층 인터뷰를 진행하여 각 행위 유형별 현행 경쟁법이 얼마나 포괄하고 있는지를 파악하였다. 그 결과, 반경쟁·불공정 행위 중에서 시장 획정 및 시장 지배력 측정, 경쟁사 차별, 최혜 대우 요구 행위, 불공정 대가 산정 행위, 알고리즘 가격 담합 행위, 그리고 과도한 정보 수집 및 활용 행위 등 6개 유형의 경우 현행 공정거래법을 이용한 규제가 어려울 것으로 판단되었다. 이에 대한 정책 개선 방향은 다음과 같다. 첫째, 시장 획정 및 시장 지배력을 측정하기 위한 도구로서 기존의 가격과 판매량을 보완할 수 있는 추가적인 기준 마련이 필요하다. 활용 가능한 변수는 네트워크 외부효과, 사용자의 전환 비용, 데이터의 접근 용이성 등이 있다. 둘째, 최혜 대우 요구에 대해서는 시장의 구조, 최혜 대우 적용 대상의 한정성, 대규모 수요자가 최혜 대우의 혜택을 받는지 등을 판단하여 위법성 여부를 결정해야 한다. 셋째, 불공정 대가 산정 행위의 경우 결국 그 원인이 거래 당사자의 협상력의 차이에서 발생하므로 협상력을 대등하게 만드는 법적 장치 마련이 필요하다. 대표적인 예로서 현재 미국 하원에서 발의한 ‘저널리즘의 경쟁과 보호를 위한 법률’과 같이 협상력이 약한 측에 일정 기간 동안 담합과 같은 공동 행위를 허용해주는 방법이 있다. 넷째, 알고리즘 가격 담합 행위는 암묵적 담합도 일정 요건을 갖추는 경우 불법으로 간주하는 방식과 인공지능과 빅데이터 등의 디지털 기술을 이용하여 담합을 적벌하는 기술적 해결 방법을 모두 도입할 필요가 있다. 마지막으로 과도한 정보 수집 및 남용 행위와 관련하여 유럽의 개인정보보호법과 미국 캘리포니아주의 사례처럼 개인정보보호 강화를 위한 수탁자 개념 도입 등의 제도 마련이 필요하다고 제안한다.
이번 연구는 단편적인 반경쟁·불공정 사례 분석에서 벗어나 큰 틀에서 「기술(Technology) → 시장 구조(Structure) → 기업의 비즈니스 모델/기업 행위(Conduct) → 시장성과(Performance)」로 연결되는 통합적 분석 틀을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 또한 글로벌 테크 기업이 야기하는 다양한 문제와 이에 대응하는 주요 국가의 움직임을 최대한 담기 위해서 노력하였다. 하지만 최근 우리나라에서 문제가 되고 있는 플랫폼 기업간 역차별 문제, 플랫폼 기업과 플랫폼 참여 기업 간의 불공정 계약 관행 등 현안 이슈에 대한 심도 있는 분석은 수행되지 않은 바, 추가적인 연구가 필요하다.
Summary
The emergence of new technologies have been changing personal lives, inducing social innovation and eventually evolving mankind. In particular, since the 19th century, three industrial revolutions by steam generators (the first), electricity (the second), and information and communication technology (the third) created new industries and led tremendous economic and social improvements. The impact of technological innovation on human life as a whole is positive. However, it can lead to social problems such as income polarization, market monopolization, and conflicts between existing and emerging companies. Especially, as digital innovation technology, which is symbolized by artificial intelligence and big data, is already deeply involved in our lives, a small number of tech companies are monopolizing the technology, resulting in various social and economic problems.
This study analyzed the anti-competitive and unfair practices caused by a small number of companies with core technologies of the Fourth Industrial Revolution. First, we grasped the economic characteristics of digital technologies such as artificial intelligence, big data, and network, and how tech companies are using these innovative technologies anti-competitively. First, we classified business models by which tech companies transforms digital innovation into profit, and discussed market failure by type. Next, we investigated domestic and foreign anti competitive cases. In particular, the case study was conducted focusing – on the leading industrial nations such as the United States, Europe, and Japan. Next, we have identified the structure, enforcement trend, and direction of competition law in major countries. Finally, we assessed how the anti–competitive practices of tech companies are encompassed by the current competition law system, and identified the insufficient areas and suggested ways to improve the system.
We classified cases of anti-competitive behaviors of global tech companies into three types according to the source of market power. First, it is an anti-competitive act resulting from market dominance as a gatekeeper. This means that the digital platform provided by the tech company is used as an essential facility for other companies. Second, it is the act that results from market dominance as leverage. This is the case in which the tech companies participate in various markets to integrate the market and extend the dominance of a specific market to a separate neighboring market. Third, it is an anti-competitive behavior arising from information asymmetry and market dominance through information advantage.
We compared the cases of anti-competitive behaviors of tech companies with those of Fair Trade Act and conducted in-depth interviews with experts in the fields of competition law and industrial organization to understand how the current competition law is encompassed by each type of conduct. As a result, we found six types of anti-competitive practices which is not fully covered by current Fair Trade Act : (1) market definition and market dominance measurement, (2) competitor discriminating behaviors, (3) Across Platform Parity Agreement(APPA), (4) unfair pricing, (5) algorithmic price fixing, and (6) excessive information collection and abuse. The policy direction for improvement is as follows. First, it is necessary to set up additional standards that can complement existing prices, sales volume, and market share as a tool to measure market definition and market power. The available variables are degrees of network externality, switching cost, and data accessibility. Second, it is necessary to judge whether the APPA is illegal by judging the structure of the market and the scope of consumer receives the benefit of APPA. Third, in case of unfair price calculation, it is necessary to establish a legal system to make the bargaining power equally because it is caused by the difference of the bargaining power of the trading party. As an example, there is a way to allow the weaker side of the bargaining power to act jointly, such as the "Journalism Competition and Preservation Act" proposed by the US House of Representatives. Fourth, in the case of algorithmic price fixing, we need to develop x method of deeming it illegal if it meets certain requirements of tacit collusion. Also, we should use digital technology such as artificial intelligence and big data to detect algorithmic collusion. Finally, we suggest that it is necessary to establish systems such as the European ‘General Data Protection Regulation’ and the introduction of the fiduciary concept for enhancing personal information protection.
Apart from fragmentary anti-competitive case study, we try to establish an integrated framework which encompasses technology market structure corporate → → business model → market performance. We also tried to include as many of the cases caused by global tech companies as well as the major countries' movements in response. However, there is no in-depth analysis of current issues such as reverse discrimination between global platform companies and domestic ones and unfair contract practices between platform companies and platform participating companies.
