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입찰자, 판매자 모두에게 이득되는 경매?
일반적인 경매는 참여자가 늘어나면 경쟁만 심해지기 때문에 ‘친구’를 함께 데리고 갈 이유가 없다. 하지만 판매자 입장에서는 가격을 올리기 위해 친구를 ‘추천’해서 참여시켜 주길 원한다. 이렇게 판매자와 추천할 친구가 있는 입찰자의 이해관계 상충을 어떻게 해결할 수 있을까? 우리 대학 기술경영학부 정승원 교수가 성균관대학교 이주성 교수와 공동연구를 통해, 참여자가 친구를 추천할 유인(Incentive)을 제공하며, 판매자 입장에서도 기존 경매 방식들보다 높은 수익을 얻을 수 있는 새로운 경매 메커니즘 지피알(GPR, Groupwise-Pivotal Referral)을 개발했다고 2월 1일 밝혔다. 이번에 새로 개발된 지피알 경매는 판매자도 기존 경매 방식 대비 많은 이익을 가져오며, 입찰자도 자신의 친구를 추천하여 함께 참여하는 것이 항상 이득이 된다. 만약 내가 추천을 안 하더라도 낙찰을 받을 수 있으며 추천을 해서 타인이 낙찰받게 될 경우, 오히려 직접 낙찰받는 것보다 더 큰 보너스를 받게 된다. 일반적으로 많이 사용하는 비공개 입찰방식은 최고가격(First-Price)경매 또는 차순위가격(Second-Price) 경매가 있다. 최고가격 경매는 참여자 모두가 입찰가를 비공개로 적어내고, 가장 높은 가격을 적어낸 사람이 해당 가격에 낙찰을 받는 경매 방식이다. 반면, 차순위가격 경매는 최고가를 적어낸 사람이 낙찰을 받되, 두 번째로 높은 금액만 내는 경매 방식이다. 최고가격 경매의 참여자 면에서 단점은 입찰가를 정하는 것이 매우 어렵다는 점이다. 두 번째로 높은 금액보다 아주 조금만 높게 적어내는 것이 최선이지만, 두 번째로 높은 금액을 알 수가 없기 때문이다. 2014년에 최고가 경매로 팔린 한전 부지의 경우 현대차가 10조 5,500억 원에 낙찰을 받았고, 두 번째 금액으로 추정되는 삼성전자의 입찰가가 4조 6,700억 원이라 언론을 통해 알려진 바가 있다. 이렇기 때문에 규모가 큰 최고가격경매의 경우, 경쟁자의 입찰가를 알아내기 위해, 또 역으로 거짓 정보를 흘린다든지, 많은 신경전이 일어나기도 한다. 차순위가격 경매의 경우, 경쟁자가 어떻게 입찰하든지 간에 상관없이 각 참여자가 자신의 실제 가치를 입찰하는 것이 본인한테도 최선이 되는, 유인합치성(incentive compatibility)이라고 불리는 좋은 성질이 있다. 차순위가격 경매는 이를 연구한 노벨경제학 수상자 월리엄 비크리(William Vickrey)의 이름을 따서, 비크리 경매라고도 부른다. 일반적인 환경의 비크리 경매에서는 각 참여자가 자신의 외부효과만큼 지불하는데 이를 통해 유인합치성이 만족되게 된다. 하지만 추천을 통해 비크리 경매에 참여하는 경우, 과도한 추천 보너스 지급으로 인해 정작 판매자의 수익이 마이너스가 되는 경우가 발생할 수 있는 결정적인 단점이 있다. 이번에 새로 개발된 지피알 경매의 경우, 외부효과를 추천 네트워크상의 그룹별로 계산함으로써, 여러 좋은 성질을 가지게 된다. 연구에 참여한 우리 대학 경영대학 기술경영학부 정승원 교수는 “이번 연구는 입찰자 입장에서도 손해 볼 걱정없이 다른 입찰자들을 추천해서 참여시킬 수 있고, 판매자 입장에서도 마이너스 수익이 발생하지 않음은 물론, 기존의 여러 경매 방식보다 수익이 항상 더 크게 나오는 경매 방식을 최초로 제시한다는 점에서 의미가 있다”며 “또한 모든 수익을 판매자와 직접 연결된 입찰자와 판매자 둘이서만 나눠 가지게 되는 GPR 메커니즘의 내쉬 균형(Nash Equilibrium)의 경우, 마치 원청업체가 하청업체보다 높은 수익을 얻는 상황의 극한값으로도 설명될 수 있다”고 말했다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 `Games and Economic Behavior'에 지난 1월 게재됐다. (논문명: The groupwise-pivotal referral auction: Core-selecting referral strategy-proof mechanism) 논문링크:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0899825623001847
2024.02.01
조회수 2650
대북 제재 영향을 야간조도로 추정하다
경제 제재가 해당 국가의 경제에 미치는 영향에 대해서는 제대로 파악하기가 쉽지 않다. 제재를 받는 국가의 특성상, 신뢰할 수 있는 데이터를 얻기가 힘들고, 데이터가 있어도 경제 제재의 영향 때문인지 해당 국가의 기존 정책 기조 등 다른 원인 때문인지 구분하기가 쉽지 않기 때문이다. 우리 대학의 경영대학 기술경영학부 김지희 교수가 한국개발연구원(KDI) 김규철 박사, 홍콩과기대(HKUST) 박상윤 교수, 홍콩대(HKU) 창 선(Chang Sun) 교수와 공동 연구를 통해, 대북 제재가 북한 경제에 실질적으로 미친 영향을 북한의 야간조도를 활용해 추정했다고 13일 밝혔다. 북한은 2016-2017년 동안 여러 차례에 걸쳐 미사일 시험 발사와 핵실험을 진행했고, 이에 대응하여 UN과 미국을 비롯한 국제 사회는 대북 제재를 강화해 왔다(그림 1). 연구진은 이 시기에 대북 제재가 북한 경제에 미친 영향을 추정하기 위해, 국내 북한 전문가들이 그동안 구축해 놓은 데이터와 북한의 야간 조도를 활용하고, 지역별 산업 구조에 따라 제재에 영향을 받는 정도가 다름을 측정해 제재 효과 추정의 어려움을 극복했다. 구체적으로 연구진은 산업연구원 이석기 박사 연구팀에서 구축한 북한 기업 데이터를 활용해 북한의 각 지역별 제조업종별 비중을 계산한 후, UN에서 제공하는 국가별 무역 거래 데이터(Comtrade) 및 북한 제재 물품 목록과 결합해, 지역별로 제재에 영향을 받는 정도를 나타내는 제재 취약도(sanction exposure)를 계산했다. (그림 2) 또한 인공위성 야간 조도 데이터와 북한과 비슷한 경제 수준을 나타내는 중국 특정 지방의 GDP-야간 조도 탄력성을 사용해 2013~2019년 북한의 지역별 제조업 생산량을 추정했다. 이러한 데이터를 활용해 지역별 제재 취약도에 따라 생산량 변화에 차이가 있었는지 살펴본 뒤, 정량적 공간 균형 경제학 모형을 추정한 결과, 대북제재가 북한의 제조업생산을 12.9%, 실질 소득을 15.3% 감소시킨 것으로 파악됐다. 또한 모형을 통해 북한의 모든 수입과 수출을 차단하는 극단적인 제재가 가해지는 가상 시나리오를 분석한 결과, 북한의 제조업 생산량이 43% 감소할 것으로 예측됐다. 또한, 이번 무역제재의 영향으로 평양을 제외한 다섯개 대도시 (신의주, 곽산, 원산, 회령, 함흥) 장마당에서 판매되는 수입금지 상품의 가격이 평균적으로 38% 오른것을 확인할 수 있었다. (그림 3) 평양에서는 이 같은 급격한 가격 상승이 관찰되지 않았는데 이는 북한 당국이 제재로 인한 평양 주민의 동요를 방지하기 위해 장마당 가격을 통제하였을 것으로 저자들은 분석하였다. 반면 수출금지 상품의 경우 장마당 가격이 다소 하락하거나 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 연구에 참여한 KAIST 경영대학 기술경영학부 김지희 교수는 “이번 연구는 무역 제재가 북한 경제에 미친 영향을 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 정량적으로 추정하고, 또한 제재의 경제적 영향을 분석할 수 있는 방법론을 제시한다는 점에서 의미가 있다”며 “앞으로 이러한 방법론을 다른 제재 국가에도 적용하여 경제적 피해를 추정해 보고, 제재 국가의 경제적 대응에 관한 일반적인 분석도 할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 결과는 `국제경제학 저널(Journal of International Economics)'에 지난 11월 게재됐다. (논문명: The economic costs of trade sanctions: Evidence from North Korea, 무역 제재의 경제적 비용: 북한 사례를 바탕으로) 논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022199623000995
2023.12.13
조회수 2322
엄지용 교수팀, 대기 중 미세먼지 증가가 전력 소비에 미치는 영향 실증
우리 대학 기술경영학부 엄지용 교수 연구팀이 대기 중 미세먼지 증가가 가정의 전력소비를 증가시킴을 실증적으로 밝혔다. 이번 연구는 대기 중 초미세먼지(PM2.5) 등급을 '좋음'에서 '매우 나쁨'으로 격상시키는 75μg/m3 농도증가가 가정부문 전력소비량을 평균 11.2% 증가시킴을 계량경제 모형으로 확인했는데, 이는 한 여름철 실외온도가 3.5oC 상승할 때 유발되는 전력소비 증가량에 해당하는 큰 폭의 유의미한 변화로 확인됐다. 이번 연구에는 전국 136개 주요 시군구 853가구에 설치된 실시간 스마트미터에서 1년여에 걸쳐 수집한 전력사용 데이터에 전국 미세먼지 관측소와 기상관측소에서 수집한 시간별 환경정보를 매칭해 얻은 에너지-환경 빅데이터가 활용됐다. 미세먼지와 같은 급성 환경스트레스에 대한 소비자의 적응행태는 그간 에너지 학계에서 많은 주목을 받지 못했는데, 이번 연구에서는 미세먼지에 대한 가구의 에너지 집약적인 적응행태를 최초로 확인했다. 특히, 가구의 적응행태는 라이프스타일에 영향을 받는데, 그 민감도는 주중보다 주말에 그리고 저녁이나 새벽시간대 보다는 낮 시간대에 높은 것으로 나타났다. 아울러, 실외 기온이 아주 높거나 낮을 경우, 미세먼지에 대한 환경적응 행태가 더 크게 나타나는 것으로 확인됐다. 미세먼지 농도증가로 가정에서는 공기청정기 등의 간편하고 즉각적인 적응수단을 활용하는데 이 때문에 전력소비가 증가하고, 다시 미세먼지 농도가 더욱 상승하는 誤적응(mal-adaptation)의 가능성을 보여준 실증연구이다. 이번 연구는 미세먼지 저감정책 설계에 있어 미세먼지 적응의 역량을, 미세먼지 적응정책 설계에 있어 미세먼지 저감의 역량을 함께 고려할 필요가 있음을 시사하고 있다. 우리 대학 현민우 녹색경영정책 석사 졸업생(現 UC Santa Barbara 경제학 박사과정)과 이재웅 경영공학 박사(現 삼성전자 근무)가 공동저자로 참여하고, 인코어드 테크놀로지스의 이효섭 연구소장과 공동 수행한 이번 연구는 국제학술지 '네이처 에너지(Nature Energy)' 9월 21일자에 게재됐다. (논문명: Increase in household energy consumption due to ambient air pollution) 엄 교수는 “이번 논문의 후속 연구로 미세먼지 경보시스템의 효과성 실증과, 효과적인 예보시스템을 제시하기 위한 연구를 수행중이고 이미 기초 결과를 도출하는 데 성공했다”고 밝히며 “에너지-환경 빅데이터를 이용해 기후 및 환경경제 분야의 다양한 융합연구를 계속할 계획"이라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업과, 한-EU 공동연구지원사업, 그리고 녹색성장대학원 운영사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.09.23
조회수 23711
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