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K자 경기 추세와 공정성의 대두

매년 그 해의 사회, 문화, 경제 등의 트렌드를 알려주는 서울대학교 김난도 교수의
[트렌드 코리아 2021]에서 브이노믹스(코로나 경제상황)로 인한 K자형 경기 추세를 제시하였다.
여기서 K는 상향 회복과 하향 침체가 공존하는 양극화 현상을 가리키는 것으로
기존의 V자 곡선, U자 곡선 경기 추세와는 구별된다.
K자 형상은 코로나19 상황에 따른 경기 추세이기도 하지만, 디지털 전환에 의한
개별 산업의 성장 곡선도 같은 방식으로 진행될 것으로 보인다. 2020년도 글로벌 시가총액을 살펴보면
에너지 자원 회사인 사우디 아람코를 제외하면, 애플, 아마존, 알파벳, 마이크로소프트, 페이스북 같은 플랫폼 기업이 높은 순위를 차지하였다.
이러한 디지털 기반 플랫폼 기업들의 강세가 지속될 것으로 보이며, 이들이 시장에서 경쟁우위를 확보하기 위해
데이터에 자본을 투자해 다종 다량의 데이터를 보유하고 있는 것으로 알려져 있다.
반면, 데이터를 확보하지 않았거나 그 가능성이 없는 기업들은
새로운 시장에서 도태될 것임을 조심스럽게 예측해본다.

바야흐로 데이터의 시대에서 데이터의 보유력은 기업의 흥망성쇠를 가늠하는 지표가 될 것이다.
다만, 이러한 보유력이 독점으로 이어지고, 시장의 공정성을 저해한다면
관리·감독을 통한 개선이 필요할 것이다. 데이터 경제의 원활한 운용을 위해서는
데이터 독점은 시장 거래를 저해하는 요소가 될 수 있다.
또한, 플랫폼 기업이 이용자가 제공한 데이터를 활용해 영리를 추구하는 행위도
어딘가 정당성에 의문이 들게끔 한다. 따라서 데이터 기반 거대 플랫폼 기업의 사업 확장과 관련해
시장의 공정성을 고려해볼 필요가 있다.

데이터 격차에 대한 경계 목소리

이미 해외의 주요 국가는 데이터 경제의 주도권 확보를 위한 경쟁을 시작하였다.
미국, EU 등 국가들은 데이터 주도(Data-driven) 경제로의 전환 전략을 수립하고 있으며,
EU는 2017년도에 유럽 데이터 경제 육성을 선언하기도 하였다.
글로벌 기업들도 시장 선점을 위해 데이터에 대한 투자를 하는 상태이며1,
그 규모는 점점 더 증가하고 있다.
구글·애플·아마존 등 글로벌 기업들은 데이터 자본을 집중적으로 투자해
산업 전반의 구도를 변혁하고 경쟁우위 확보 전략을 취하고 있다.
IMF(2019)는 데이터 기업과 전통산업기업 중 상위 5대 기업을 비교해 데이터 기업(거대 플랫폼 기업)의 가치가 훨씬 높은 것으로 평가하였다2.
또한, 국내에서도 매출액이 1,000억 원 이상인 기업들의 빅데이터 시스템 도입 비율은
13.8%로 전체 기업을 대상으로 조사했을 때인 7.5%보다 약 2배 정도 높은 것으로 나타났다3.

EU 집행위원회는4 ‘A European strategy for data’ 보고서에서 데이터 수집 및 활용과 관련해 시장 불균형을 지적하였다.
주요 내용은 거대 플랫폼 기업이 데이터를 수집함으로써 ‘이점’을 가져 시장지배력을 갖게 되고,
데이터 수집과 활용 및 신사업 확장에서 ‘이점’을 가진다는 것이다.
거대 플랫폼 기업은 그 이점을 십분 활용해 새로운 시장을 확장하고, 네트워크 효과 등을 통해
신규 경쟁자들의 진입을 어렵게 하는 장벽을 형성할 것이다.
이러한 장벽은 비즈니스 영역에서 강력한 경쟁력으로 작용할 것이고, 이미 몇몇 기업으로 데이터가 쏠리고 있다.
EU 집행위원회 보고서는 이러한 장벽이 데이터 경제에 위기로 작용할 수 있음을 시사하고 있다.

공정거래위원회 위원장은 “방대한 양의 데이터와 기술을 선점한 거대 플랫폼 기업들의 데이터 독점이
경쟁의 저해와 소비자 피해로 이어질 우려도 대두되고 있다”라며 유려를 표명하였고,
“이제 우리 경제에 데이터 산업의 기반이 확충되고 디지털 경제가 가속화되는 만큼,
시장의 흐름을 살펴보고 적절한 룰을 모색할 필요가 있는지 논의해 볼 시기”라며 입장을 밝혔다5.
 

글로벌 기업은 물론이고 국내 대기업도 데이터 확보를 위해 자원을 투입하고 있지만,
영세한 중소기업은 그렇지 못하기 때문에 데이터 경제에서 이들 사이의 격차는 더 벌어질 것으로 보인다.
 

데이터 경제에서의 빅블러(Big blur) 현상

빅블러는 산업과 업종 간 경계가 사라지는 현상을 가리키는 말이다.
인공지능, 빅데이터 등 정보통신기술이 발전하면서 비즈니스 영역에서 주요경계가 사라지고 있으며,
이에 따라 판매자와 소비자, 작은 것과 큰 것, 만질 수 있는 것과 없는 것(제품과 서비스, 오프라인과 온라인)의 경계에서
다양한 혁신이 일어나고 있음을 일컫는다.

거대 플랫폼 기업은 데이터 기반으로 서비스, 물류, 유통 등 다양한 산업으로 빅블러가 쉽게 진행되며,
빅블러로 다양한 데이터를 획득하여 데이터 생태계를 장악하는 과정에서 기술혁신이 가능하다.
우선, 거대 플랫폼 기업은 제조업과 같은 매몰 비용이 적어서 비즈니스 변경, 확장 등
유연성이 높아 빅블러가 쉽다. 이미 미국의 구글, 아마존 등이 기존에 영위하던 산업에서다양한 산업으로 빅블러를 보여주고 있다.

그리고 플랫폼 기업은 빅블러 과정에서 다양한 비즈니스 영역의 데이터 수집이 가능하며,
이를 통해 데이터 생태계의 독점 구조를 형성할 수 있다.
이러한 현상을 ‘수확 체증의 법칙’이라 하는데 첨단 산업의 비즈니스 영역에서 데이터 수집은 기업이 수익을 키우며 시장 혁신을 일으킨다6.
성공한 플랫폼 기업은 이러한 현상을 선순환 구조로 여길 수 있으나,
중소벤처기업 입장에서는 데이터 획득을 위한 장벽으로써 작용할 수 있다.
그래서 최근 이러한 빅블러 현상이 거대 플랫폼 기업에 의해 시장의 구조와 행태가 경직화 및 고착화 될 수 있어 규제의 필요성이 제기되고 있다7.
 

이러한 빅블러 현상은 데이터를 기반으로 사업을 영위하는 기업에서 더욱 활발하게 일어날 것으로 보이는데,
데이터의 결합으로 인해 가치가 증가하는 특성에서 기인한다.
이와 관련해서 IBM(2017)은 데이터 경제 내 기업은 개별 영역(layers) 내에서
① 수평적(horizontal) 확장, ② 수직적(vertical) 확장, ③ 영역 간(layers) 압축(compressed)/확장(enhanced) 활동이 가능하다고 보았다8.
 

앞서 언급하였듯이 이러한 빅블러 현상은 중소벤처기업에 문제를 일으킨다.
중소벤처기업이 사업 기회를 얻는 데 장벽으로 작용할 수 있기 때문이다9.
만일 대량 혹은 다양한 데이터의 접근이 시장에서의 경쟁에 중요한 요소라고 한다면,
중소벤처기업 입장에서 데이터의 수집 내지 이미 데이터를 보유하고 있는 거대 플랫폼 기업의 처분에 전적으로 의지하여야만 한다.
더군다나 거대 플랫폼 기업의 데이터 개방, 공유, 확산과 같은 처분에 대해 특별한 규제수단이 없어 문제이다.
국내의 기업 사이의 공정한 경쟁을 규율하는 법으로서 공정거래법이 있으나,
공정거래법은 시장지배적 지위의 형성, 유지, 강화 자체가 아닌 그로 인한 폐해나 남용행위를 규제 대상으로 삼고 있어
데이터 기업의 시장지배적 지위 형성을 규율하는 데 어려움이 있다.
 

공정거래위원회(2018). 빅데이터 분야 경쟁실태 조사 및 비교연구.

데이터 기업의 확장과 공정성 문제

거대 플랫폼 기업과 같이 다종 다량의 데이터를 보유하고 있는 경우 사업 확장을 위해
기업결합 방식을 활용하고 있다. 데이터의 소유권과 같은 배타적 권리의 인정이 없는 상태에서
개별 거래는 쉽지 않으므로 영업양도나 인수합병과 같은 기업결합을 통해
간접적인 데이터 거래가 손쉽기 때문이다.
공정거래위원회(2018)는 데이터 관련 시장에서 신규기업이 엄청난 데이터베이스를 확보하고 있거나
그것이 가능한 경우 그러한 기업결합은 시장지배력을 엄청나게 높일 수 있다고 하였다.
이에 공정거래위원회는 공정거래법의 고시인「기업결합심사기준」개정하고
2019년 2월에 시행하였는데, ‘정보자산을 수반하는 기업결합의 경쟁 제한성 판단 시 고려사항’을 도입하여
데이터 기업의 기업결합을 규율하고 있다. 데이터 등 정보자산의 중요성이 디지털 전환으로 중요해짐으로써
시장의 공정성 확보를 위해 진일보한 개정으로 보인다.

거대 플랫폼 기업의 기업결합 외에도 데이터 관련 시장에서 공정성 문제는 있다.
이는 공정거래법에 따르면 ‘배제적 행위’로서 거래거절, 차별취급, 배타적 계약, 끼워팔기가 대표적인 예시이다10.
거래거절은 데이터가 이른바 ‘필수설비’인 상황에 해당하며, 타 기업의 데이터에 대한 접근거절은
시장에서의 공정한 경쟁을 저해하는 행위로 보는 것이다.
차별취급은 데이터를 소유한 플랫폼 기업이 수직 통합을 할 때 발생하며,
하부 시장에서 데이터의 공급을 차별적으로 조절해 공정한 경쟁행위를 저해하는 경우이다.
배타적 거래는 특정 기업이 소비자에게 경쟁사업자의 기술 또는 플랫폼을 채택하는 것을 더 어렵게 만들기 위하여
유사한 데이터를 공급할 기회를 방지하거나, 제3의 업체와의 배타 조건부 거래를 통해
경쟁사업자가 데이터에 액세스하는 것을 막는 것을 말한다.
끼워팔기의 경우 데이터 관련 시장에서 특별히 문제가 되지 않으나, 특정 시장에서 얻은 데이터를 다른 시장에 활용케 함으로써
다른 시장에서 시장지배력을 행사하거나 높이기 위해 사용될 수 있다.

앞서 살펴본 바와 같이 위 사례들은 시장지배력을 통한 남용행위를 규제하는 것으로
거대 플랫폼 기업의 데이터 독점에 대한 사전규제는 없어 데이터 경제를 위한 보다
원론적인 정비가 필요하다.

이외에도 개인정보 보호 영역에서 공정거래법과 같은 강학상 경쟁법을 적용하는 것이 적절한지에 대해 논란이 있다11.
신영수(2020)는 개인정보 보호 관점에서 거대 플랫폼 기업이
이용자에게 과도한 정보제공을 요구하는 것은 시장지배력을 남용하는 행위라 보고 있다.후술하는 독일의 판례도 같은 입장이다.

다만, 데이터 산업을 육성하고, 데이터 기반의 산업을 육성하려면 일부 개인정보의 수집과 활용은 필수적이다.
따라서 이용자의 개인정보 제공을 거대 플랫폼 기업을 독식 구조를 막고,
우리 헌법 제123조 제3항에 따라 중소기업을 육성하기 위해 사용하는 방식을 취한다면
위와 같은 문제도 일부분도 해결되며 공공복리에도 적합한 방식일 것으로 생각한다.


거대 플랫폼 기업의 공정성 저해에 관한 해외 사례