독과점 과점

독과점 과점

특정 자본이 생산과 시장을 지배하는 상태

 

신문에 자주 등장하는 경제용어로 '독점(monpoly)'과 '과점'(oligopoly)' 이 있습니다. 어떻게 다른지 알아봅시다. 독점은 시장을 한 기업이 좌지우지하는 경우를 말합니다. 즉 시장에서 그 물건을 공급하는 기업이 하나밖에 없는 것입니다. 또한 그 물건과 경쟁할 만한 대체재도 없는 상태입니다.

특정 시장에서 한 기업이 시장 전체를 지배하면 그 기업이 공급량을 줄여 시장 가격을 결정할 수 있습니다.  즉 가격을 마음대로 인상할 수 있는 독점적 지위를 갖게 됩니다.

물론 부득이하게 독점시장이 형성될 수밖에 없는 경우도 있습니다. 대표적인 예가 전력이나 도시가스, 상하수도 서비스입니다. 이들 사업에는 왜 독점시장이 형성될까? 이들 독점사업은 모두 초기 투자비가 엄청나게 많이 들어가지만, 일단 사업이 자리 잡으면 추가 비용을 조금만 지불해도 되므로 어느 순간부터 큰 이윤을 남기는 짭짤한 사업이라는 공통점이 있습니다.

그런데 이들 시장에 새로 진출하는 기업은 엄청난 초기투자비와 함께 기존 업체와 치열한 가격경쟁을 벌여야 하는 부담을 안게 됩니다. 특히 기존 업체가 새로 등장한 기업을 견제하기 위해 기존 시세보다 낮은 가격의 상품을 내놓을 경우, 신규업체는 생존 위협까지 받는 상황에 처할 것이 뻔합니다.

바로 이런 점들이 독점시장을 가능하게 합니다. 그렇다고 해도 이들 독점시장을 가능하게 합니다. 그렇다고 해도 이들 독점기업이 가격을 무한정 올릴 수는 없습니다.

독점기업이 가격을 터무니없이 올릴 경우 소비자는 차라리 제품 구매를 연기하거나 포기할 수도 없기 때문입니다. 또한 정부도 이들 기업이 적정한 가격을 유지하도록 규제할 것입니다.

 

 

 

 

 

과점은 '적다' 는 단어의 뜻 그대로, 몇 안 되는 기업이 공급의 대부분을 장악하고 있는 것을 말합니다. 어떤 의미에서는 독점과 비슷한 구조라고 할 수 있는데, 독점은 한 기업이 시장을 지배하는 반면, 과점은 몇몇 기업이 시장을 장악한다는 차이가 있습니다.

그럼 과점시장에서 기업은 어떤 방식으로 이윤의 극대화를 모색할까? 가장 손쉬운 해법은 '담합'입니다. 경쟁업체끼리 합의해서 업체 간의 과열경쟁을 하느라 손해를 보지 말자고 약속하는 것입니다.

과점시장의 가장 대표적인 예가 석유수출국기구(OPEC, 오펙)의 담합입니다. 전 세계 석유 공급량의 40%를 차지하고 있는 이들은 유가가 약세일 때마다 담합으로 가격을 끌어올렸습니다.

이와 같은 과점체계가 유지되려면 경쟁업체 사이에 악어와 악어새와 같은 상호의존적 관계가 지속돼야 합니다. 우리나라의 대표적인 과점시장의 예로는 이동통신, 가전제품, 자동차 등을 들 수 있습니다.

그런데 과점시장에서 업체 간 합의로 제품 가격을 올리 수는 있지만, 경기침체로 판매가 부진한 상황이라면 애기가 달라집니다. 과점시장이 형성된 구조에서 한 기업이 판매실적을 올리기 위해 제품 가격을 크게 내리면 나머지 업체도 서둘러 가격 인하에 돌입합니다.

이와 같은 소비자 구매가 크게 늘지 않는 가운데 과점시장의 업체들이 경쟁적으로 가격을 내릴 경우, 매출은 늘지 않고 제품 가격만 내리는 결과를 초래해 결국 기업이윤이 크게 떨어지게 됩니다.

 

 

 

 

 

리콜

제조업자가 제품의 결함을 소비자에게 통지하고 관련 제품을 수리, 교환해주는 소비자보호제도

 

리콜(recall)은 어떤 상품에 결함이 있을 때 제조업체가 그 제품을 회수해서 점검한 후 수리나 교환해주는 것을 말합니다. 제품에 문제가 있으므로 이를 고쳐주거나 돈으로 되돌려주는 소비자보호제도의 일환입니다. 우리말로는 '결함 보상제', '소환 수리제'라고 합니다.

리콜은 원래 비리를 저지르거나 능력이 떨어지는 대표를 임기가 끝나기전에 해임할 수 있도록 하는 '주민소환제'를 뜻 했습니다. 그러다 제품에도 같은 뜻이 적용됐습니다. 물론 장치적 의미와 차별을 두기 위해 미국 소비 자제 품 안 전법에서는 리콜이라는 용어 대신 '시정조치(corrective action)'라는 전문용어를 쓰고 있습니다. 

대표적인 사례로 2016년 8월 말에 출시된 삼성전자의 갤럭시 노트7이 배터리 과열로 인해 전세계에 약 400만 대가 리콜된 사건을 들 수 있습니다. 삼성전자는 리콜에 따른 손실을 1조 원, 제품 단종과 교환·환불에 따른 직접 비용을 2조 6,000억 원, 판매 중단에 따른 손실을 3조 원 이상으로 보고 있습니다.

결국 갤럭시 노트7 리콜에 따른 손해만 약 7조원에 달하는 셈입니다. 

그럼 제조업체 입장에서는 리콜이 득이 될까? 실이 될까? 또한 자발적으로 리콜하는 것이 좋을까? 최대한 숨기다 적발되면 그때 리콜하는 것이 좋을까? 최대한 숨기다 적발되면 그때 리콜하는 것이 좋을까 사실 리콜이 기업에게 득이 될 리는 없습니다. 리콜을 한다는 것은 제품에 문제가 있음을 소비자들에게 자수하는 것이나 마찬가지이기 때문입니다. 그렇다면 제품에 문제가 있지만 이를 외부에 알리자 않고 끝까지 버틸 경우는 어떨까? 리콜에는 자발적 리콜과 강제적 리콜이 있습니다. 자발적 리콜은 제조업체가 제품상의 문제점을 파악하고 스스로 리콜을 실시하는 것입니다. 업체는 자사 제품을 산 소비자들에게 서신으로 문제점을 알리고 물품을 거둬들여 수리합니다.

 

 

 

 

 

 

이에 비해 강제적 리콜은 정부가 먼저 결함을 파악하고 제조업체에 리콜을 지시하는 것입니다. 정부마저 제품의 문제점을 알고 있는데 제조업체가 이를 파악하지 못했다는 것에 소비자들이 의구심을 가질 뿐 아니라 당국으로부터 시정조치 명령까지 받아 '호미로 막을 것을 가래로 막는' 상황이 벌어지는 것입니다.

소비자 입장에서 업체가 제품의 문제점을 자수하고 이에 따른 조치를 취해주기를 바랍니다.

기업이 끝까지 제품의 결함을 숨기고 리콜을 회피할 경우 치명적인 손실을 입는 경우가 많습니다. 대표적인 예로는 지난 2000년에 있었던 일본의 자동차 업체 미쓰비시를 들 수 있습니다.

미쓰비시는 당시 냉동차의 제동장치에 이상이 있는 등 제품상 결함이 있다는 것을 알았지만 이를 조직적으로 은폐했습니다. 그러다 결함 사실이 알려져 무려 63만대에 달하는 자동차를 리콜해야 했습니다.

결함을 숨기다 차량을 대량 리콜해야 하는 상황으로 칠달으면서 미쓰비시는 한때 도산 위기로 내몰리는 등 수모를 당했습니다. 이 사례는 제품 결함을 감추기에 급급한 기업은 결국 소비자들로부터 외면당한다는 것을 보여줍니다.

최근 우리나라에서는 대다수 기업이 리콜에 적극 나서고 있습니다. 문제점이 발견되면 리콜해 소비자 만족도를 높이고, 이를 통해 제품 재구매로 유도할 할 수 있기 때문에 거액의 홍보비나 광고비를 지출하는 것보다 리콜이 더 효율적인 전략이라는 것을 깨달은 것입니다.

 

 

 

 

빅데이터

양이나 주기, 형식 등이 기존에 비해 방대한 데이터을 말합니다.

 

우리나라에서만 3,000만명이 넘는 사람이 스마트폰을 사용하고 있다는 사실을 알고 있습니다. 기존에는 데스톱, 노트북 등 각종 유선기기가 정보교환 수단이었지만, 지금은 스마트폰, 태블릿 PC, 각종 무선기기의 이용으로 정보가 더욱 빨리 움직이게 됐고, 그 양도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이른바 디지털 경제가 확산되면서 그 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보 생산되는 빅데이터(big data) 환경이 조성되고 있는 것입니다.

미국 시장조사업체 IDC는 인류 문명 시작 후 2012년 말까지 축적된 데이터가 2.7ZB(제타바이트)DP 달한다고 발표했으며, 2016년 8ZB, 2020년에는 35ZB까지 늘어날 것으로 추정됩니다. 1ZB는 1 조 GB(기가바이트)로, 무려 아이패드 750억 개의 용량입니다. 이처럼 어마어마한 양의 데이터가 쌓이는 만큼 데이터를 활용한 시장의 규모도 계속 커지고 있습니다. 향후 5년간 연평균 46.8%의 고성장세를 나타낼 것이라는 연구결과가 나오기도 했습니다.

이러한 빅데이터는 어떻게 활용되고 있을까? 구글에서는 실시간으로 누적되는 검색어 분석을 통해 미국 보건당국보다도 먼저 시간과 지역별 독감 유행 정보를 제공하는 독감 예보 서비스를 제공하고 있습니다.

특정지역 주민들의 발열, 기침등 독감과 관련된 단어의 구글 홈페이지 검색 빈도를 파악해서 독감 환자 환산을 예측하는 것입니다.

또한 빅데이터의 활용 사례는 일상생활에서도 쉽게 찾을 수 있습니다. 즐겨 방문하는 인터넷쇼핑몰 사이트를 열면 그동안 내가 검색한 물건과 가격 등 각종 정보가 화면 옆에 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 이는 마케팅의 일환으로 고객이 검색한 흔적을 쇼핑몰이 자동으로 저장하기 때문입니다. 심지어 내가 어떤 상품에 관심이 있는지, 얼마 동안 쇼핑몰에 머물렀는지도 알 수 있습니다.

 

이외에도 각종 멤버십카드의 가입을 유도해 고객의 정보를 수집하고, 그 정보를 바탕으로 고객의 심리를 분석해 마케팅에 사용하는 것은 아주 흔한 빅데이터의 활용이라고 할 수 있습니다.

정부도 빅데이터를 적극적으로 활용하기 위해 준비하고 있습니다. 특히 범죄 예측에 빅데이터를 활용하는 방안을 우선 추진하기로 했습니다. 기존에 보유하고 있는 범죄 데이터에 날씨·공간·지역별 인구통계, 유동인구 등의 정보를 더해 장소·시간대별 범죄 발생 가능성을 도출하는 시스템을 구축하기로 한 것입니다.

그러나 나도 모르는 사이에 나의 개인정보가 수집, 유출되는 등 과도한 빅데이터 활용으로 인한 피해는 아무도 책임지지 않습니다. 2013년 전직 미국 정보기관 요원인 에드워드 스노든은 미국 국가안보국(NSA)이 통화내역 및 인터넷 사용내역과 같은 개인정보를 무차별적으로 수집해왔다는 사실을 폭로했습니다.

미국의 공공기관이 페이스북, 구글, 애플, 야후 등 다양한 서버에서 사용자들의 검색기록, 오디오, 동영상, 사진, 이메일 등을 수집했다는 것이었습니다.

미국 정부는 이 사실을 일부 인정하고 수집한 정보를 테러방지 등을 위해서만 썼다고 주장했지만, 국가가 권력을 이용해 개인정보를 수집한 사례는 많은 사람의 분노를 샀습니다.

정보의 양이 방대해질수록 개인정보 보호와 합리적인 정보이용을 더욱 고민해야 할 것입니다.

 

 

 

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