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산업의 디지털 전환과 역기능 연구 - 니치의 죽음과 디지털 카르텔

날짜2021.07.23
조회수10743
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요약문 상세
    • 1. 연구의 배경과 구성
    • 연구의 배경
    • 전산화(Digitization)와 정보화(Digitalization)가 산업의 구조를 변화시켰다면, 최근의 디지털 전환(Digital Transformation)은 산업 구조를 넘어 사회 전체의 변화를 가져옴
    • - 이에따라 국가 과학기술 가버넌스도 기술과 산업혁신시스템(innovation system)에서 다층적 접근론(multi-level perspective) 관점에서 논의되기 시작함
    • 디지털 전환이 기술과 사회 간의 공진화 과정을 통한 결과물이라고 보고, 이러한 관점에서 디지털 기술에 의한 사회체제 전환의 메커니즘을 살펴보고 공진화 과정에서의 역기능에 대해 살펴보고자 함
    • - 특히 그간의 연구에서 디지털 전환의 사례를 수집해 유형화하여 정책적 시사점을 제시한 것에서 나아가 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 실증을 시도함
    • 연구의 구성
    • 디지털 전환과 사회기술 시스템 전환론
    • - 사회기술시스템 전환론에 대한 다층적 접근론의 이론적 배경을 정리하고 체제 전환에 영향을 미치는 새로운 관점을 제시
    • - 이 관점을 행위자기반모형(agent based modeling)을 통해 컴퓨터 시뮬레이션하여 니치의 지속적인 실패가 사회체제 전환에 부정적 영향을 미침을 보임
    • 디지털 전환의 역기능
    • - 최근 디지털 카르텔은 반경쟁적인 공동 행위의 경제학적 의미와 법학적 의미를 변화시키고 있어 전환의 역기능을 미리 대비할 필요가 증가함
    • - 알고리즘에 의한 가격 담함 가능성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증
    • 2. 그간의 연구 요약
    • 2017년 「제4차 산업혁명과 디지털 전환」에 이어 2018년, 2019년 2차년도에 걸친 「디지털 신산업 혁신 생태계 연구」를 진행
    • 1차년도 연구에서는 디지털 전환에 대한 사회기술체제전환론의 이론 검토와 다양한 개념을 정의하고, 디지털 전환을 분석하는 프레임워크를 도출
    • - 사회기술시스템 전환론의 다층적 접근론은 틈새 혁신, 사회-기술체제, 거시적 환경으로 구성되며, 체제가 변화하는 유형을 대체 (substitution), 변환(transformation), 재구성(reconfiguration), 이탈 및 재정렬 (de-&re-alignment)로 구분함
    • - 9대 신산업(헬스케어, 제약, 물류, 푸드테크, 프롭테크, 전기, 자율주행자동차, 스마트 스피커, IoT가전)을 분석하고 분야별 디지털 전환의 특성, 전환의 저해 요인 및 유형을 분석해 분야별 디지털 전환의 현황을 종합하여 정책적 시사점을 도출
    • 2차년도 연구에서는 디지털 전환의 성과를 측정과 정책 시뮬레이션 방법론1)을 분석함과 동시에 디지털 전환에 따른 갈등 지수와 유형별 대응 도출
    • - DEA와 Malmquist 생산성 지수를 활용해 Tobit 회귀분석을 통해 SW 자본재의 생산성 기여도를 분석했으며, 결과적으로 긍정적 요인으로 작용함을 확인
    • - 디지털 전환 갈등을 이해관계자, 산업별 특성에 맞게 관리하고, 산업별로 모든 사업자가 공정 경쟁할 수 있도록 최소한의 포용적 규제틀을 마련할 것을 제시
    • - 여러 컴퓨터 시뮬레이션 기법(시스템 다이나믹스, 이산사건모델링,행위자기반 모델링) 등에 대한 디지털 전환 정책 효과 예측의 가능성을 분석
    • 디지털 전환 그간의 연구 주요 내용
      디지털 전환 그간의 연구 주요 내용 - 연도, 제목, 주요내용의 순서로 구성된 표
      연도 제목 주요 내용
      2019 디지털 신산업 혁신 생태계 연구 (2차년도) - 디지털 전환의 수준 측정
      - 디지털 전환과 역기능, 산업별 갈등지수 도출
      - 디지털 전환과 정부의 역할, 정책시뮬레이션
      2018 디지털 신산업의 혁신 생태계 연구 (1차년도) - 산업별 혁신론의 이론적 흐름 정리
      - 디지털 신산업 사례 분석
      2019 제4차 산업혁명과 디지털 전환 - 산업별혁신체제와 시스템 실패
      - 디지털 전환의 정의와 시나리오, 사례 분석
    • 3. 2020년 연구 결과 및 시사점
    • 디지털 전환 : 니치의 죽음과 시스템 전환
    • 사회기술시스템 전환론에서체제전환에영향을 미치는두가지 원인에대한관점을제시
    • - 그간 사회기술체제 전환은 니치의 등장과 성숙에 맞춰 거시적 환경변화가 있을 때 일어난다고 설명해왔음
    • - 사회기술 체제 전환이 기술 현지화 같은 니치의 일부 개선, 니치가 성장하면서 생성된 기존 참여자들의 반발을 수용하는 형태로의 변화 등의 단계를 거치며 일어남을 제시
    • - 또한 한편, 레짐의 전환을 이루지 못한 니치가 기존 레짐의 참여자 네트워크를 공고하게 하고, 이들이 사회적 관성과 낙인효과를 만들어 새로운 니치의 등장을 가로막아 향후 체제 전환이 더 어려워짐을 제시
    • 행위자기반 모형을 통해 실패한 니치가 기존 레짐을 더욱 공고화 하는 현상을 보임
    • - 이는 그간 기술 사업화에 ‘죽음의 계곡’에 빠지지 않도록 여러 정책적 노력이 더욱 강화되는 것이 필요함을 다시 확인
    • 디지털 전환의 역기능 : 디지털 카르텔의 재조명
    • 최근 기업들이 인공지능 알고리듬을 가격 정책에 적용하면서 우버의 Surge Pricing과 아마존 포스터 사례와 같은 유사 담합 분쟁이 발생하고, OECD 원탁회의에서 디지털카르텔, 혹은 묵시적 알고리듬 공모의 가능성에 대한 문제를 본격 제기함
    • - 이처럼 디지털 전환은 기업의 가격 정책, 나아가 시장의 독점과 과점, 공정 경쟁에 대해서도 경제학적 의미와 법제도적 의미에 변화를 가져오고 있음
    • 기존 연구들은 동질적 알고리듬을 활용하여, 비결정적인 요소나 정보와 알고리듬의 비대칭성을 고려하지 않고 특수한 가정 하에서 실험하였다는 한계가 있어, 이를 고려한 추가 시나리오에서도 묵시적 알고리듬 공모가 재현되는지 모사 실험해 봄
    • - 묵시적 알고리듬 공모가 가능하다는 기존 연구를 재현해 본 결과 본 연구에서도 공모에 준하는 상황이 가능함도 확인함
    • - 하지만, 이러한 결과는 추가적인 시나리오의 검증에서 볼 수 있듯 현실과 다른 매우 예외적인 상황임을 발견함
    • 디지털 카르텔이 과거의 담합 행위와는 다른 특성을 갖고, 독과점 이외의 상황에서도 발생할 가능성을 부정할 수는 없기 때문에 정책 당국의 모니터링과 탐지 역량이 강화되어야하며, 국제적인 공조 하의 추가 연구가 필요
  • SUMMARY
    • While digitalization has changed the structure of industries, the recent digital transformation has brought changes in society as a whole beyond the industrial structure. Accordingly, national science and technology governance began to be discussed from the perspective of socio-technicl system transition. This study analyzes that digital transformation is the result of the process of co-evolution between technology and society, and from this point of view, we try to examine the mechanism of socio-technical system transition. In particular, previous studies, we collected the cases of digital transformation and categorized to present policy implications.
    • In this study, we propose a different perspective of socio-technical transition of digital transformation. We summarized the multi-level perspective of socio-technical transition and proposed a new perspective that influenced socio-technical system transition. Moreover, by agent based modeling, we show that niche's continuous failure had a negative effect on the socio-technical system transition. We also anaylze the negative impact of digital transformation. Recently, digital cartels are changing the economic andlegal meanings of anti-competitive joint actions. In this study, the possibility of price coverage by the algorithm was verified through computer simulation.
    • In previous research, we reviewed the theory and proposed the framework to analyze the emerging new industries; healthcare, pharmaceuticals, logistics, foodtech, proptech, electricity, self-driving cars, smart speakers, IoT home appliances. By analyzing the current status of digital transformation by industries, policy implications were derived. Furthermore, while measuring the performance of digital transformation and analyzing the policy simulation methodology, the conflict index and response by type were derived. We analyzed the productivity contribution of SW capital goods through Tobit regression analysis using DEA and Malmquist productivity indices. And as a result, it was confirmed that SW acts as a positive factor for productivity growth.
    • This study presents a perspective on two causes that influence the socio-technical system transtion. So far, it has been explained that the transition occurs when there is a landscape environmental change in line with the emergence and maturity of the niche. We suggest that the transition would take place through stages such as improvement of niches such as technology localization, and a change to a form that accommodates the opposition of existing participants created as the niches grew. On the other hand, it was suggested that the niche that could not achieve a regime change solidifies the existing regime's participant network, and that they create social inertia and stigma effects to block the emergence of new niches making. As a result, failed niche make more difficult to change the regime in the future. Agent-based model showed the phenomenon of further solidifying the existing regime. This reaffirms the need to further strengthen various policy efforts to prevent falling into the “death valley” in technology commercialization.
    • Digital cartel is changing the economic and legal meaning of monopoly, oligopoly, and fair competition, as in many cases of Uber and Amazon. In this regard, the relative efficiency of various strategies in the environment of price presentation by an algorithm using machine learning was analyzed in terms of wining rate and profit. It was also confirmed that a situation similar to the competition is possible in this study, as in previous studies that implicit algorithm collusion or competition is possible. However, these results may differ from reality because they consider a special situation with various assumptions. As a result, since digital cartels can be differentiated from past behaviors, monitoring and detection capabilities are newly needed, and additional researchis needed.
    • 1) 행위자 기반 컴퓨터 시뮬레이션은 사회기술시스템의 전환에 대한 이해를 넓히고 관찰되지 않은 미래 상황을 추론하기 위해 현존하는 지식과 정보에 근거한 비선형적 상호작용을 설명하기 적합
목차 상세
    • 제1장 서론
    • 제2장 디지털 전환과 사회기술시스템 전환론
    • 제1절 이론적 배경
    • 1. 사회기술시스템의 다층적 접근론
    • 2. 사회기술 체제전이
    • 제2절 니치-레짐의 다이나믹스
    • 1. 혁신과 기존체제간의 상호작용
    • 2. 실패한 니치가 레짐의 전환에 미치는 영향
    • 제3절 시뮬레이션 방법론
    • 1. 행위자기반모형 개요
    • 2. 행위자기반모형 기반 모델 개발
    • 제4절 실험결과 및 시사점
    • 제5절 소결
    • 제3장 디지털 전환의 역기능 - 디지털 카르텔에 대한 재조명
    • 제1절 이론적 배경
    • 1. 디지털 전환의 역기능
    • 2. 디지털 카르텔에 대한 논의 배경과 필요성
    • 제2절 기존 논의의 한계와 실험연구의 이해
    • 1. 기존 경제학적 논의의 한계와 연구의 차별성
    • 2. 알고리듬 담합의 가능성을 탐구한 실험적 연구에 대한 이해
    • 제3절 실험의 설계
    • 1. 실험 설계의 가정 및 제약 조건
    • 2. 기존 연구의 재현 및 경계조건, 한계의 탐색
    • 3. 알고리듬과 수요 정보 비대칭성을 활용한 실험
    • 제4절 실험 결과
    • 1. 기존 연구의 재현과 한계, 경계조건에 대한 실험
    • 2. 비대칭적 알고리듬의 경합을 고려한 실험 결과
    • 3. 보유 정보의 비대칭성을 고려한 실험 결과
    • 4. 민감도 및 신뢰도 분석
    • 제5절 소결
    • 1. 실험 결과에 대한 고찰
    • 2. 경쟁법적 고려사항과 정책적 함의
    • 3. 연구의 한계
    • 제4장 결론
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