1. isolation forest 로 정상에 가까운 클러스터, 비정상에 가까운 클러스터 이렇게 두개 묶음 만들기
2. 데이터 train_정상/train_비정상/test_정상/test_비정상 이케 데이터 나눠준다
3. train_정상 만 가지고 lstm autoencoder 학습시키고 테스트 데이터 넣어서 threshold 를 구해준다
=> 이 스레숄드가 뭐나면? 재구성손실값임. 한마디로 정상치만 가지고 학습시켰을때 똑같이 정상치라면 재구성할떄 오류가 많이 나지않음.스레숄드가 낮게나온다는 뜻임. 그렇다면 정상, 그런데 완전 다른 그림을 학습시킨다면 재구성할때 오차가 엄청날것임. 스레숄드가 엄청 크게 나온다는뜻. 스레숄드보다 높은값이 나온것은 정상이랑 많이 다른양상이라는 뜻이므로 anomaly 로 구분한다.
4. 이렇게 전체 데이터를 집어넣어봐서 스레숄드보다 높은값을 보이면 (재구성손실이 많다면) anomaly 로 라벨링하고, 스레숄드보다 낮은값을 보이면(재구성손실이 적다면, 정상치 트레인데이터와 비슷한양상을 보인다면) 정상값으로 라벨링한다.
스레숄드 구하는법은 아래와같음
** 정밀도 ( precision) : 참이라고 예측한 데이터중 실제로 참인 데이터
**제현율 ( RECALL ) : 실제로 참인 데이터중에서 참이라고 예측한 데이터
긁어옴)) : 재현율이 높지만 정밀도가 낮다는 것은 찾은 데이터의 수가 많지만 그 중 실제 찾으려는 대상의 비율은 낮았다는 것을 의미합니다. 이와 반대로 정밀도가 높지만 재현율이 낮다는 것은 찾은 데이터의 수는 작지만 그 중 실제 찾으려는 대상의 비율은 높다는 것을 의미합니다. 이상적으로는, 정밀도와 재현율이 모두 높은 것이 좋습니다. 이는 찾은 데이터 수가 많으며 그 중 실제 찾으려는 대상의 비율이 높다는 것을 의미합니다. 그렇기 때문에 threshold 값은 이 정밀도와 재현률이 둘다 좋은지점을 찾아 threshold 라고 정의해줍니다.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import math
from pylab import rcParams
from collections import Counter
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model ,models, layers, optimizers, regularizers
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
%matplotlib inline
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pickle
import glob
from tensorflow.python.keras.metrics import Metric
import sklearn
# lsmt ae 에서 사용할 함수
# LSTM 모델은 (samples, timesteps, feature)에 해당하는 3d 차원의 shape을 가지므로, 데이터를 시퀀스 형태로 변환한다.
def temporalize(X, y, timesteps):
output_X = []
output_y = []
for i in range(len(X) - timesteps - 1):
t = []
for j in range(1, timesteps + 1):
# Gather the past records upto the lookback period
t.append(X[[(i + j + 1)], :])
output_X.append(t)
output_y.append(y[i + timesteps + 1])
return np.squeeze(np.array(output_X)), np.array(output_y)
content={}
#데이터별로 이상치 index를 담아줄 딕셔너리. 마지막에 anomaly라고 라벨링된 index만 뽑아서 "데이터이름" : [1,2,4...] 이런식으로 key,value 값을 저장해줄것.
parameter = [0.01 , 0.015, 0.02, 0.025, 0.03]
for k in filenames:
for j in parameter:
print(j)
df = pd.read_csv(str(k))
# 1차 라벨링 부분
#isolationForest 적용 + 그림으로 보이기 ---------------------------------------------------------
from sklearn.ensemble import IsolationForest
clf=IsolationForest(n_estimators=50, max_samples=50, contamination = float(j),
max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=-1, random_state=None, verbose=0)
clf.fit(df)
pred = clf.predict(df)
df['anomaly'] = pred # isolation forest로 1차 라벨링된것을 새피처로써 추가함.
outliers = df.loc[df['anomaly'] == -1]
outlier_index = list(outliers.index) # 1차 라벨링해서 이상치값의 index 만 outlier_index 리스트로 만듬.
pca = PCA(n_components = 5) # isolation 적용한후, 피처개수가 너무많아서 차원축소해준다.
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(df)
X_reduce = pca.fit_transform(X)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(X_reduce[:, 0], X_reduce[:, 1], s=4, lw=1, label="inliers",c="green")
ax.scatter(X_reduce[outlier_index,0],X_reduce[outlier_index,1],
lw=1, s=4, c="red", label="outliers")
ax.legend()
plt.show()
print("isolation forest 적용후값 : " + str(Counter(pred)))
# 2차 라벨링 부분
# Train/valid data split -------------------------------------------------------------------------------
input_x = X_reduce # isolation forest 로 1차 라벨링한값을 차원축소한후 lstm ae 의 인풋데이터로 사용할것
input_y = []
# 1차 라벨링에서 1 정상 -1 비정상으로 1차 라벨링된값을 => 1 비정상 0 정상으로 숫자만 바꿔줌
for i in range(len(input_x)): # 1 , -1
if i in outlier_index:
input_y.append(1) # 비정상
else :
input_y.append(0) # 정상
input_y = np.array(input_y)
timesteps = 3
x, y = temporalize(input_x, input_y, timesteps) # LSTM 모델은 (samples, timesteps, feature)에 해당하는 3d 차원의 shape을 가지므로, 데이터를 시퀀스 형태로 변환한다.
# Split into train and valid
x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x, y, test_size=0.2)
n_features = input_x.shape[1]
# For training the autoencoder, split 0 / 1
x_train_y0 = x_train[y_train == 0] # 정상데이터 y0
x_train_y1 = x_train[y_train == 1] # 비정상데이터 y1
x_valid_y0 = x_valid[y_valid == 0]
x_valid_y1 = x_valid[y_valid == 1]
x_y0 = x[y==0] # 정상데이터 y0
x_y1 = x[y==1] # 비정상데이터 y1
def flatten(X):
flattened_X = np.empty((X.shape[0], X.shape[2])) # sample x features array.
for i in range(X.shape[0]):
flattened_X[i] = X[i, (X.shape[1]-1), :]
return(flattened_X)
def scale(X, scaler):
for i in range(X.shape[0]):
X[i, :, :] = scaler.transform(X[i, :, :])
return X
scaler = StandardScaler().fit(flatten(x_train_y0))
x_train_y0_scaled = scale(x_train_y0, scaler)
x_valid_scaled = scale(x_valid, scaler)
x_valid_y0_scaled = scale(x_valid_y0, scaler)
x_total_scaled = scale(x, scaler)
x_y0_sacled = scale(x_y0, scaler)
# LSTM Autoencoder 적용 -------------------------------------------------------------------------------
epochs = 5
batch = 128
lr = 0.001
lstm_ae = models.Sequential()
# Encoder
lstm_ae.add(layers.LSTM(32, activation='relu', input_shape=(timesteps, n_features), return_sequences=True))
lstm_ae.add(layers.LSTM(16, activation='relu', return_sequences=False))
lstm_ae.add(layers.RepeatVector(timesteps))
# Decoder
lstm_ae.add(layers.LSTM(16, activation='relu', return_sequences=True))
lstm_ae.add(layers.LSTM(32, activation='relu', return_sequences=True))
lstm_ae.add(layers.TimeDistributed(layers.Dense(n_features)))
# compile
lstm_ae.compile(loss='mse', optimizer=optimizers.Adam(lr))
# fit
history = lstm_ae.fit(x_y0_sacled, x_y0_sacled,
epochs=epochs, batch_size=batch,
validation_data=(x_valid_y0_scaled, x_valid_y0_scaled))
# normal/anomaly 를 구분해주는 기준 threshold 를 구함 -------------------------------------------------------
valid_x_predictions = lstm_ae.predict(x_valid_scaled)
mse = np.mean(np.power(flatten(x_valid_scaled) - flatten(valid_x_predictions), 2), axis=1)
error_df = pd.DataFrame({'Reconstruction_error':mse,
'True_class':list(y_valid)})
precision_rt, recall_rt, threshold_rt = sklearn.metrics.precision_recall_curve(error_df['True_class'], error_df['Reconstruction_error'])
# precision/recall 값
index_cnt = [cnt for cnt, (p, r) in enumerate(zip(precision_rt, recall_rt)) if p==r][0]
#print('precision: ',precision_rt[index_cnt],', recall: ',recall_rt[index_cnt])
# threshold 값
threshold_fixed = threshold_rt[index_cnt]
#print('threshold: ',threshold_fixed)
# threshold 보다 낮으면 정상(normal), 높으면 이상(anomaly)으로 판단한다.
# 정밀도 ( precision) : 참이라고 예측한 데이터중 실제로 참인 데이터 (참 / 참인데참,거짓인데참)
# 제햔율 ( RECALL ) : 실제로 참인 데이터중에서 참이라고 예측한 데이터? (참/ 참인데참, 참인데 거짓))
# threshold 값을 기준으로 normal/anomlay 인지 라벨링해줌 ----------------------------------------------------------------
test_x_predictions = lstm_ae.predict(x_total_scaled)
mse = np.mean(np.power(flatten(x_total_scaled) - flatten(test_x_predictions), 2), axis=1)
error_df = pd.DataFrame({'Reconstruction_error': mse,
'True_class': y.tolist()})
groups = error_df.groupby('True_class')
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in groups:
ax.plot(group.index, group.Reconstruction_error, marker='o', ms=3.5, linestyle='',
label= "Break" if name == 1 else "Normal")
ax.hlines(threshold_fixed, ax.get_xlim()[0], ax.get_xlim()[1], colors="r", zorder=100, label='Threshold')
ax.legend()
plt.title("Reconstruction error for different classes")
plt.ylabel("Reconstruction error")
plt.xlabel("Data point index")
plt.show();
# classification by threshold
pred_y = [1 if e > threshold_fixed else 0 for e in error_df['Reconstruction_error'].values]
LABELS = ['Normal', 'Break']
conf_matrix = sklearn.metrics.confusion_matrix(error_df['True_class'], pred_y)
plt.figure(figsize=(7, 7))
sns.heatmap(conf_matrix, xticklabels=LABELS, yticklabels=LABELS, annot=True, fmt='d')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Class'); plt.ylabel('True Class')
plt.show()
# TN/FP/FN 구하기 ------------------------------------------------------------------------------------
# 여기서 true 값은 1차 라벨링값 predict 는 2차 라벨링값
df_p = pd.DataFrame(pred_y, columns=['anomaly'])
df_t = pd.DataFrame(error_df['True_class'].tolist(), columns=['anomaly'])
anomaly_list_p = df_p[df_p['anomaly']==1].index
anomaly_list_T = df_t[df_t['anomaly']==1].index
anomaly_list_p = (anomaly_list_p +2).to_list()
anomaly_list_T = (anomaly_list_T +2).to_list()
TN = list(set(anomaly_list_T) & set(anomaly_list_p))
FP = list(set(anomaly_list_p) - set(anomaly_list_T))
FN = list(set(anomaly_list_T) - set(anomaly_list_p))
# anomaly index 만 리스트로 만들어서 dictionary 에 value 로 저장. ------------------------------------------------------------------------------------------
isolationforest_parameter = j
str_isolationforest_parameter = str(isolationforest_parameter)[2:]
if(len(str_isolationforest_parameter) != 5 ):
for i in range(5 - len(str_isolationforest_parameter)):
str_isolationforest_parameter=str_isolationforest_parameter + '0'
Save_dict_name = str(k)[7:20]
content[Save_dict_name +'_p_'+ str(str_isolationforest_parameter)] = TN+FP+FN
with open('anomaly_index.pickle','wb') as fw:
pickle.dump(content, fw)
file = open("anomaly_index.pickle",'rb')
content = pickle.load(file)
content.keys()
공유자원의 비극 = 공유자원이 사회적 관점에서 볼때 과다하게 사용되어 결국 고갈된다는 우화
(외부효과때문에 발생)
e.g. 마을 공유지에서 각자 집에있는 양에게 풀을 먹임. 그런데 양이 과다하게 많아지고 풀이 없어서 초원이 황무지가 되고 양털산업은 쇠퇴 → 마을 사람들은 생활 기반을 상실
왜 망하도록 방치되었나?
→
사적유인
+
사회적 유인의 괴리
떄문
초원이 폐허가 되지 않도록 하려면 마을 사람들의 공동노력이 필요함. if 마을 사람들이 공동보조를 취했다면, 그들은 양의 숫자를 초원이 유지되는 수준으로 조절할수있었을것이다. but, 마을 주민 누구도 자기양을 줄일 유인이 없었다. 각자 소유한 양은 전체숫자에 비하면 작은 부분에 불과했기떄문
해결방법
(1) 양의 숫자를 규제 = 직접규제 (2) 양의 소유에 세금을 부과해서 외부효과를 내부화 = 교정적 조세(3) 초원에서 풀을 먹일수 있는 허가권을 경매에 부침 =오염권 거래제도
= 환경오염 문제
(4) 공유지를 분할하여 각각 소유하는것 =
구획짓기운동 (사유재산으로 만들어버리기)
공유자원 예
깨끗한 공기와 물
환경파괴는 현대판 공유자원의 비극
혼잡한 도로
교통혼잡 해결방법 (1) 혼잡통행료받기 = 교정적 조세 but 일정시간에만 혼잡하다면 (2) 출퇴근 시간대에만 통행료를 받음 (3) 휘발유에 세금을 부과 (차량운행도 줄이고, 교통혼잡도 해결가능 일타쌍피! but 불완전한 방법, 외부효과가 없어서 혼잡하지 않은 도로의 사용까지 억제함)
물고기, 돌고래 같은 야생동물
해결하기 힘든 이유
(1) 여러나라가 바다에 접해있기 떄문에 국제적인 협력이 필요함 (2) 하도 커서 국제 협약을 집행하기 어렵다
⇒ 낚시꾼들은 작은 물고기 잡으면 안됨/사냥꾼이 잡울수있는 동물숫자에 제한이있음 (규제들은 공유자원의 남용을 막아 동물의 멸종을 막기위해서임)
소는 왜 멸종하지 않을까 ? ⇒ 소는 사유재산이기 떄문이다.
결론 : 시장기능은 공기를 항상 깨끗하게 유지해줄수없다. 따라서 정부가 환경을 보호하고, 국방을 책임져야한다.
→ 지금까지 살펴본 모든 문제들의 공통적인 배경 = 재산권이 명확하게 확립되어 있지않기 떄문에 시장이 자원을 효율적으로 배분하지 못한다는것. 즉 가치있는 재화이 법적 소유자가 존재하지 않기 떄문에 발생하는 문제들
해결방법은 1)재산권을 설정해주어 시장기능에 맏기는 방법 2)직접규제하에 해결할수도 있다.
= 한 사람의 행위가 제 2자의 경제적 후생에도 영향을 미치고, 그에 대한 보상이 이루어지지 않는 현상
부정적 외부효과
⇒ 제3자의 경제적 후생수준을 낮춤
e.g. 자동차 배기가스 (정부는 휘발유에 세금을 부과하여 휘발유 소비를 억제) / 개짖는소리 ( 지방정부들은 개 짖는 소리에 따른 소음공해를 금지함)
긍정적 외부효과
⇒ 제3자에게 이득을 줌
e.g. 역사적 건물들 , 아름답기도하고 역사적 의미를 기억하게하기때문 (건물주는 이득이 없어서 헐어버리는것을 예방하기위해 정부는 철거글 금지 or 유지관리비에 세금혜택을줌) / 신기술의 개발 ( 개발자들이 사회적 혜택을 완전히 받지못하기때문에 충분히 자원을 투입하지않음, 정부는 신기술 개발자들에게 일정기간 독점권을 주는 특허제도를 유지함)
외부효과가 발생 : 사회적 후생을 고려할때 , 시장에 참여하는 수요자와 공급자의 경제적인 후생뿐만 아니라, 방관자로 간접적인 영향을 받은 제 3자의 경제적 후생까지 감안해야함
부정적 외부효과
e.g. 알루미늄 생산과정에서 오염물질이 발생.
사회적 비용 = 사적비용(제조회사기 치르는 비용) + 외부 비용(제3자가 부담하는 비용)
Q_optimum 이 최적 생산량인 이유 : 수량이 이보다 작으면, 소비자가 누리는 알루미늄의 가치(수요곡선의 높이)가 사회적 생산비용보다 크고 , 수량이 더 많으면, 소비자가 누리는 가치가 사회적 비용보다 작기 때문.
⇒ 외부효과가 나타날경우 시장의 비효율성이 발생
시장균형 → 한계소비자가 누리는 효용가치(수요곡선) > 사회적 비용
최적 생산량을 달성하는 방법? : 알루미늄 생산자에게 생산량에 비례해서 세금을 부과하는것
(사회적 비용 = 수요 + 세금) →
외부효과의 내부화외부효과의 내부화
= 사람들의 유인 구조를 바꾸어 자신들의 행동이 초래하는 외부효과를 의사결정에서 감안하도록 만드는 과정 (위에 세금을 통해 시장성과를 개선하는 방법)
⇒
1.1d 기본원리4 : 사람들은 경제적 유인에 반응한다.
e.g. 휘발유세 세금 이유
1) 교통혼잡
2)교통사고
3)대기오염
⇒ 세금처럼 경제적 순손실 초래 x / 경제를 활성화, 휘발유세로인해 교통혼잡이 줄고, 교통사고가 감소하며, 대기환경이 개선
긍정적 외부효과
공급곡선 = 사회적 비용
Q optimum : 효율적 산출량 / Q market 시장균형 산출량
e.g. 교육
교육을 받음 → 생산성이 높아짐 → 높은임금 → 교육의 편익을 누림
(1) 국민들이 교육을 많이 받을수록 현명한 투표자가 되어서 모든이들에게 도움이 되는 보다 나은 정부를 갖음
(2) 교육 수준이 높아지면 범죄율이 낮아짐
(3) 기술 지식의 진보와 파급이 촉진되어 생산성이 높아지고 임금도 올라감
외부효과의 내부화 / 해결책 ⇒ 긍정적 외부효과에 대해 보조금을 지급. 실제로 공립학교의 운영과 장학금 지급같이 교육에 많은 보조금을 쏟고있다
기술 파급효과 (긍정적 외부효과) = 한 기업의 연구, 개발 노력의 결과로 다른 기업들이 기술 진보의 혜택을 누리는 현상 (2가지)
e.g. 산업용 로봇시장(= 급속한 기술 진보를 대표함)
→ 새 디자인발견 - 사회전체가 활용할수있는 기술적 지식 → 다른 기업들에게도 이득을줌 →
긍정적 외부효과(1) 산업정책
= 기술 파급효과가 큰것으로 여겨지는 특정산업에 대해 보조금을 지급 , 즉 기술개발촉진효과가 큰 산업을 선별해서 지원하는 정부의 개입
but , 기술파급효과의 크기를 측정하는것은 매우 어려움
(2) 특허제도
= 새로운 기술이나 물건을 발명한 사람한테 일정기간동안 신기술이나 발명품에 대해 배타적인 독점 사용권을 갖게해줌 , 신기술에 대한 재산권을 인정해줌 → 외부효과를 내부화 → 특허제도는 기업들에게 연구와 개발에 더 많은 노력을 기울이도록 하는 경제적 유인을 제공
외부효과에 대한 공공정책
명령- 통제 정책 (직접 규제)
특정 행위를 의무화/ 금지
e.g. 독성이 있는 화학물질을 상수원에 버리는것은 범죄 (불법화 하는 직접규제수단) e.g. 교통수단이 환경오염을 야기하지만 교통수단을 금지할수는 없음
⇒ 오염을 완전히 없애기보다는 오염방지의 비용과 편익을 비교해서 사회적으로 혀용가능한 수준의 오염 배출량을 결정
환경규제의 여러가지 형태
(1) 정부가 오염물질의 최고배출 허용량 결정
(2) 배출량을 줄이기 위한 정화기술의 의무화
→ 각 산업의 특성과 적용할수있는 환경기술에 대해 잘 알아야한다. 그러나 정보 얻는게 쉽지않다
2.
시장원리에 기초한 정책 (스스로 문제를 해결하도록하는 경제적 유인을 제공 = 교정적 조세) - 더 선호/효과적2-1 교정족 조세와 보조금
교정적 조세 (=피구세)= 개별 의사 결정자들이 부정적 외부효과에서 비롯되는 사회비용을 감안하도록 유도하기 위해 고안된 조세 /
낮은 비용으로 오염을 줄일수있다
e.g. 종이공장, 철강공장이 1년에 500톤의 오염물질을 강에버림. 이걸 줄이기위해
1) 직접규제 : 연간 300톤으로 규제
-300까지 줄이면 더이상 줄일 유인이 없음
2) 교정적 조세 : 오염물질 1톤당 5만달러 세금 부과 (교정적 조세가 높을수록 배출량감소, 너무 높으면 아예 문닫음) = 오염물질을 배출하는 권리에 가격을 부과하는것
-공장들은 세금을 가급적 많이 줄이기 위해 노력함
⇒ 세금이기 떄문에 경제적인 순손실이 발생 but!! 그냥 세금과는 다름
⇒ 제3자의 후생도 사회적 후생에 반영되어야함. + 사회적 최적배분에 가까워지도록 움직임
⇒
경제적 효율 향상 + 정부의 조세수입도 증가
2-2 오염권 거래제도
e.g. 1년에 300톤 오염울질 배출하는 종이,철강공장
1) 직접규제 : 연간 300톤 이내로 줄이기
2) 오염권 거래제도 : 철공장은 종이공장에서 100톤의 오염물질 배출권을 받고 돈을 지불함 (총 600톤의 오염물질은 유지) /양자 모두에게 이득
→ 경제 효율성의 측면에서는 거래를 허용하는것이 좋은 정책 (자발적으로 합의에 도달/ 양자에게 모두 이득)→ 사회적 후생의 증가 → 오염배출권이라는 또다른 희소자원을 창조→ 배춸권시장이 형성됨→ 최종 배분상태는 효율적
교정적 조세 제도 vs 오염권 거래제도
공통점 : 오염물질 배출에 대해 비용을 지불 / 환경오염의 외부효과를 내부화
차이점 : 교정적 조세는 기업들이 정부에게 세금의 형태로 지불 / 오염배출권의 경우 다른 기업들에게 지불한다.
** 오염배출권을 소유한 기업이라도 비용을 치름 , 오염물질을 배출하는 행위의 기회비용은 오염배출권의 시장가격이기 떄문
if ) 교정적 조세 < 오염권 배출권 판매(더 유리한경우) : 600톤이상배출을 절대 허용안함 + 경매에 붙임
→ 형성되는 오염배출권 시장 균형가격이 바로 거기에 해당하는 교정적 조세가됨!
(a) 완전 탄력적 공급 - 수요곡선에 의해 오염배출량이 결정
(b) 비 탄력적 공급 - 수요곡선에 의해 오염배출의 가격이결정
"돈내고 환경을 파괴하는 행위를 허용해서는 안된다"
반론 1)
1.1a 기본원리1 : 모든 선택에는 대가가 있다 (= 기회비용이 발생한다)
오염을 제거하려면 지금 누리는 높은 생활수준을 포기해야함
반론 2) 깨끗한 환경도 하나의 재화 (수요의 법칙을 따름)
깨끗한 환경의 소득 탄력성은 0보다 크다. 잘사는 나라들은 꺠끗한 환경을 지키기위해 못사는 나라보다 더큰 비용을 지불할것. 환경보호 비용이 낮을수록 국민들은 더 적극적인 환경보호를 요구할것. (더 많은 수요)
⇒ 교정적 조세나 오염배출권 거래같은 환경보호에 대한 경제적 접근은 환경보호 비용도 낮추고, 국민들의 환경보호에 대한 수요를 더욱 증가하게 만듬
외부효과에 대한 공공정책
사회적 규범/공중도덕
자선행위 (졸업생들이 지부금을 내는것 / 정부는 기부금을 소득세에서 공제해주는 세재를 통해 외부효과에 대한 사적인 해결을 촉진함)
-사적이익 동기-
3. 다른 사업들의 통합 ( 과수원, 양봉업자)
→외부효과를 내부화
4. 이해 당사자들끼리 계약을 맺음 (과수원, 양봉업자)
→ 외부효과로 발생하는 비효율을 제거하고 양자에게 이득이되는 결과
코즈의 정리
= 민간 경제주체들이 자원 배분 과정에서 아무런 비용을 치르지 않고 협상할 수 있다면, 외부효과로 인해 초래되는 비효율성을 시장에서 그들 스스로 해결할수있다는 정의 / 시장은 스스로 효율적인 결과에 도달한다 / 한마디로 민간 경제추제들이 외부효과를 스스로 해소할 가능성이 있다는것 (협상을 통해 양측 모두에게 이득이되는 효율적인 결과에 도달가능)
e.g. 강아지 짖는소리로 이웃이 피해를 봄 (딕 강아지주인/제인은 이웃)
딕의 혜택 > 제인의 고통 → 강아지 키움 (제안불가능)
딕의 혜택 < 제인의 고통 → 강아지 동물보호소 (제안가능)
제인이 딕에게 강아지를 처분하면 보상하겠다고 제안함 ( 협상을 통해 외부효과를 해소가능하다)
공급자 들의 추가적인 잉여 > 수요자 들이 상실하는 잉여 ⇒ 총잉여 증가 ⇒ 경제적 후생증가
수입국일 경우 (소비자이득/생산자손실/나라전체 경제적 후생증가)
자유무역이 허용되면 국내가격이 하락함
국내 공급곡선 → 국제가격 (세계시장의 공급곡선/수평)
++ : 국내 소비자들은 이득 (가격의 하락때문)
— : 국내 공급자들은 손실
소비자 잉여증가분 > 생산자 잉여 감소분 ⇒ 총잉여증가 ⇒ 경제적 후생증가
득을 보는사람들이 손해를 보는사람들에게 손실만큼 보상을 해줘도 여전히 후생의 증가 ⇒ 자유무역은 모든사람들을 이롭게한다 but, 패자에 대한 보상은 흔히 일어나지않음
⇒ 시장개방을 통한 자유무역은 나라전체의 경제적 파이를 크게하는 효과는 있지만 승자와 패자간 보상이 없다면 일부 국민들에게 돌아가는 파이는 작아질수도있다
(즉 파이를 키우는 효율성은 높아질지언정, 파이를 나누는 형평성은 그리좋지않다는것)
<관세부과의 효과> - 수입시에만
관세 =외국에서 생산되어 국내에서 소비되는 물건에 부과되는 세금 / 세금의 일종이라 경제적 순손실을 초래함
수입쿼터 = 수입량을 제한하는것 관세와 효과가 거의같다.
관세는 수입될 때에만 문제가 된다!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
수입관세는 수입물량을 감소시켜 시장균형을 무역이 없던 상태에 가깝도록 변화시킨다.
D : 섬유의 과잉생산으로 인한 경제적 순손실
F : 과소소비에 의한 경제적 손실
관세부과후
→ (가격의 상승) 섬유 수요량 감소 + 공급량 증가
→ 국내 생산자들은 이득 , 국내 수요자들은 손실을봄 (수입되었을떄랑 반대효과)
Q. 연습문제 9장 8번문제 -(a)에서 그림 9.4에서의 아이소랜드에서의 섬유소비량과 생산량을 결정하라고 하였는데 답에서 판매자는 국제가격에서 판매함으로 공급량은 변하지 않고 Q1s로 유지된다고 합니다. 교과서 본문의 내용에서는 Q2s로 변한다고 되어있는데 무엇이 맞는것인지 헷갈립니다
.
<국제무역의 또다른 이득>
(1) 다양한 소비 기회의 제공
e.g. 국내맥주만 마시다 해외맥주도 마실수있어짐
(2) 규모의 경제를 통한 생산비의 하락
e.g.세계시장 대상으로 대량으로 생산되는경우 단위당 적은 비용으로 생산이 가능해진다(현상) = 규모의 경제
(3) 경쟁의 촉진
e.g. 담합으로 가격 동결같은건 할수가 없어짐.
시장지배력
은 시장실패의 원인이됨. 자유무역은 경쟁을 촉진하여
보이지 않는 손
이 효과적으로 기능할수있도록 해줌
(4) 새로운 아이디어의 전파
e.g. 가난한 농업국가가 컴퓨터 혁명을 경험할수있다
< 관세와 수입쿼터제 차이점/공통점>
무역제한 정책 옹호 논리
e.g. 섬유를 수입하기로함
섬유회사들은 반대 : 국내 섬유회사들을 해외경쟁에서 보호해야합니다!!
다음은 섬유회사들의 주장과 이에 대한 경제 전문가들의 대응 (반대의견과 반대에대한 반대의견)
(1) 일자리 상실에 대한 우려
국내무역이 국내 일자리를 파괴할것이다
가격의 하락 → 섬유생산 하락 → 고용의 하락 → 섬유 근로자들은 일자리를 잃을것이다
반론
: 일자리를 파괴하면서 다른 한편으로는 새로운 일자리를 창출함 / 섬유산업에서 아이소랜드가 비교우위에 있는 다른 산업으로 이전해야할것.
즉 단기적으로는 일부 근로자들에게 고통을 주겠지만, 전체 국민들은 더 높은 생활수준을 누릴수있다.
무역이 일자리를 창출한다고?
반론
: 자유무역은 절대우위가 아니라 비교우위의 원리에 따른것. 한나라가 다른나라보다 모든 생산에서 효율적이라해도 모든나라는 무역을 통해 서로 이득을 볼수있음. 모든나라의 근로자들은 근라에 비교우위가 있는 산업에서 더 많은 일자리를 찾을 수 있을것
(2) 국가 안보에 대한 우려
철강공급을 외국에 의존 → 해외공급이 중단되면 아이소랜드는 국방을 위해 충분한 철강을 생산할 능력이 없다고 여길것
반론
: 정당한 우려가 있을경우, 주요 산업에 대한 보호가 필요하다는점을 인정. but 이런 주장은 소비자의 희생을 대가로 이득을 얻고자하는 생산자 (국방정문가가 아니라 업계 대표자가 이런주장을 할경우 신빈성이 없다) → 업계 대표자가 주장할경우 이면에는 외국과 경쟁을 막으려는 유인이 존재
실제 군부는 방위산업의 소비자, 저렴한 수입자로 이득을 볼수도 있다. 저렴한 철강가격으로 군부에 무기를 저렴한 가격으로 구입할수있다
(3) 유치 산업 보호 논리
경쟁할수있을때까지 임시적으로 무역장벽을 통해 보호받아야한다. 일정기간이 지나 성숙해져 외국과 경쟁할수있다.
반론
: 유치산업보호를 실행에 옮기기 어렵다.
승자 알아맞히기
(어느산업이 이익을 내고 살아남을지)는 매우 어려움. 정치적 영향력의 입김이 닿을땐 정치적 고려까지 개입되어 더욱 어려움. 한번 보호되면 철회하기도 어려움
대부분 회사 소유주들은 장기 이윤을 얻기위해 단기적인 손실을 감수한다. 그리고 많은 기업이 해외경쟁에서 국가의 보호없이 스스로 알아서 잘 살아남음
(4) 불공정 경쟁 논리
자유무역은 모든 국가들이 같은 규칙하에 움직여야 성립한다. (각기 다른 법과 규제하에 있다면 불공정하다)
반론
: e.g. 옆나라에서 섬유산업을 지원하기위해 세금감세조치를 실행 → 가격이 낮아짐
자국 섬유회사들을 괴로울테지만 수요자들은 너무나 이득
(5) 협상 전략으로써 보호무역 논리
e.g. 아이소랜드는 이웃나라에 밀수입에 대한 관세를 철폐하지 않으면 섬유에 관세를 부과할것!!!(으름장)
→ 관세를 폐지한다면 자유무역에 도움을 준다
반론
: 항상 효과를 발휘하는게 아니다
이웃나라가 싫다고 한다면?
1) 위협을 실행에 옮겨 경제적 후생수준을 낮춤
2) 위협을 철회하여 국제사회에서 권위를 상실
<자유무역을 실현하는 방법>
(1) 무역제한 조치들을 일방적으로 철폐 (영극,칠레,우리나라)
(2) 다자간 협상을 통해 다른나라들과 함께 공동보조를 취하면서 무역장볍을 철폐
→ 교역 상대국이 모여 전세계의 무역장볍을 함께 축소
e.g. 북미자유무역협정 (NAFTA)/GATT (무역자유화 협상) 2차 세계대전 직후 40%에 달하는 회원국들의 평균 관세율을 오늘날 5%까지 낮춤 - WTO 에 의해 집행되고있음
= 구입 희망자가 어떤 재화를 구입하기 위해 지불하고자 하는 최고 금액 / 구매 희망자가 이 물건에 얼마나 가치를 부여했는가 (지불용의를 초과하는 가격을 내고 사지 않을것)
소비자 잉여
= 구입자의 지불용의 - 구입자가 실제로 지불한 금액 / 소비자가 시장에 참여해서 얻는 이득
e.g. 엘비스 프레슬리의 첫 음반을 경매에 부쳤다. 앨범이 하나일때 , 80달러 보다 높은 가격을 부를때 끝남. 테일러가 구매할것임 Q. 캐리의 지불용의가 80달러이면 경매가가 80달러일때 캐리와 테일러는 살 용의가 있는것 아닌가? 163쪽에서 테일러가 80달러를 주고 음반을 가져갔다고(7째줄, ' 테일러는 결국 음반주인에게 80달러를 주고 음반을 가져갈것이다') 하는데 80달러가 초과되야하는것 아닌가? - yes
80달러에 테일러에게 낙찰되고, 테일러는 20달러의 소비자 잉여를 누림
나머지 3명은 아무런 소비자 잉여를 누리지 못함
e.g. 음반이 2장일때, 두장은 같은 가격에 판매되어야하고, 한사람당 음반 1장만 구입할수있다.
70달러에 입찰됨 , 테일러의 소비자 잉여는 30달러 / 캐리의 소비자 잉여는 10달러
시장에서 소비자 잉여의 합계는 40달러
위 수요곡선에서 높이 =
지불용의
수요곡선을 이용한 소비자 잉여 계산법
한계소비자= 그 가격보다 조금이라도 높은 가격에서는 시장을 떠나버리는 소비자
어느 수량에서든 수요곡선에 의해 나타나는 가격 = 한계소비자의 지불용의
e.g. 수량4인 경우 수요곡선의 높이는 50 ( 가가의
지불용의
, 이경우 가가는
한계소비자
) / 수량이 3인경우 수요곡선의 높이는 70 ( 리한나의
지불용의
, 이경우의 리한나는
한계소비자
)
지불용의 ( 수요곡선 ) - 시장가격 = 소비자 잉여 (삼각형 면적)
(a) 최초 소비자잉여 = 삼각형 ABC
계단식에서 수요자가 매우 많아지면 궁극적으로 매끄러운 직선모양이됨
(b) 소비자 잉여 = 삼각형 ADF (사각형 = 최초 소비자에게 추가로 발생한 소비자잉여 / 삼각형 = 새로운소비자잉여)
가격 하락 → 수요량 증가 → 삼각형 면적 증가 → 소비자잉여 증가 (전보다 적은 금액을 지불하고 새로운 소비자가 시장에 참여하기 때문)
소비자잉여가 경제적 후생수준을 측정할수있는 좋은 지표 ? NO
정책담당자가 소비자의 취향을 만족/존중한다면 소비자 잉여는 경제적 후생을 측정하는 좋은 지표
e.g. 마약 중독자들은 마약에 대해 아주 높은 금액을 지불하고자함. 그러나 낮은 가격에 마약을 구입해도 큰이득을 얻었다고 말할수없음 , 마약중독자는 스스로를 돌보지 않기 때문에 경제적 후생을 측정하는 지표가 될수없다
⇒ 지불용의는 소비자 후생을 나타내는 좋은 지표가 아님. but , 대부분의 시장에서 소비자 잉여는 경제적 후생을 반영함
**경제학자들은 소비자들을 합리적인 사람이라고 가정함 + 사람들의 선호는 존중되어야한다고 믿음
) 그러나 생산능력이 한계에 도달하면 생산량을 증가시키기 위해서 새로운 공장을 건설해야함. 추가비용을 들여서 공장을 짓도록 유도하기 위해서는 가격이 큰 폭으로 상승해야하고,
비 탄력적
이여진다
<수요, 공급, 탄력성 세가지 응용>
예1) 농부라고 가정, 보통 종자보다 20%더 많은 생산량을 내는 밀종자를 개발했다고함
(1) 수요, 공급 곡선이 이동하는가
농부들은 더 많은 생산량을 얻기를 바랄것→ 공급곡선의 이동
소비자들의 밀 구입량은 변하지 않을것 → 수요곡선 안변함
(2) 어느 방향으로 이동하는지
밀생산량이 증가하기 떄문에 공급곡선은 오른쪽으로 이동할것
(3) 수요,공급곡선 그래프를 이용해서 시장균형이 어케 변하는지 분석
가격이 하락함 (3달러→2달러)
총 수입량 (PxQ) 감소 300 → 220 ( P공급량은 늘었지만, Q밀가격은 낮아짐
ㄴ 총수입의 증가 여부는 수요의 가격 탄력성에 달렸다.
ㄴ실제로 밀은 대체재가 없기 때문에
비탄력적 (기울기가 가파름)
ㄴ 농부들의 총수입은 줄어들었다
ㄴ 각 농부들은 밀 시장을 구성하는 극히 작은 부분이므로 시장가격을 주어진 그대로 받아드림. 각 개별 농부들 입장에서는 가격이 주어져 있으므로 새로운 종자를 채택해서 더 많이 생산하고 판매하는것이 이득 그러나 모든 농부들이 생산을 늘리면 밀 가격이 하락하고 총수입이 감소한다는것
(1) 어떤 사건으로 인해 수요곡선이 이동하는지, 공급곡선이 이동하는지, 아니면 두 곡선이 동시에 이동하는지 판정한다
(2) 곡선이 오른쪽으로 이동하는지, 왼쪽으로 이동하는지 판정
(3) 수요,공급 곡선 그래프를 이용해서 수요,공급곡선의 이동이 균형가격과 균형 거래량에 미치는 효과를 분석한다.
예1) 수요변화에 따른 시장균형의 변화
여름이 매우 더울떄, 사람들은 더 많이 아이스크림을 원함 → 수요곡선이 오른쪽으로 이동(수요량의 증가)→ 아이스크림에 대한 초과수요가 존재하여 가격이 오름(가격이 증가하고, 거래량도 증가한다)
공급량은 증가했지만, 공급은 변하지 않음
공급
= 공급곡선의 위치
공급량
= 공급자가 판매하고자 하는 수량
공급곡선의 이동 = 공급의 변화 / 수요곡선의 이동 = 수요의 변화
공급곡선상의 운동 = 공급량의 변화 / 수요곡선상의 운동 = 수요량의 변화
예2) 공급변화에 따른 시장 균형의 변화
아이스크림 원료인 설탕가격의 상승 (생산비의 상승) → 아이스크림의 공급량이 줄어듬 (수요곡선은 그대로) → 공급곡선이 왼쪽으로 이동 → 초과수요가 존재함으로 가격이 상승/거래량은 감소
공급량이 감소 , 수요량은 감소했지만, 수요는 변하지 않음
예3) 수요곡선과 공급곡선이 함께 이동
더운날씨 + 태풍
더운날씨 때문에 수요가 증가 (수요곡선이 이동 ) + 설탕가격 상승으로 공급되는 아이스크림 양이 변함(공급곡선의 이동) → 수요곡선은 오른쪽으로 이동, 공급곡선은 왼쪽으로 이동
→ (a) 수요가 크게 늘고 , 공급이 약간 감소 → 균형 거래량이 증가
→ (b) 수요가 약간 늘고 , 공급이 많이 감소 → 균형 거래량이 감소
결론 : 수요와 공급은 매우 흔한 경제 현상 ( e.g. 직장을 찾는것은 노동의 공급에 참여하는것) 이는 1.2b 시장이 경제활동을 조직하는 좋은 수단 이라는것에 해당한다. 수요와 공급은 경제에서 생산된 많은 재화와 서비스의 가격을 결정하고 , 결정된 가격은 다시 자원을 배분하는 신호가 된다.
시장경제에서 '가격'은 희소자원을 배분하는 장치가 된다.
가격은 누가 어떤 재화를 얼마나 생산할것인지 결정하기도함 (누가 농부가 되고 말지는 근로자들의 직업선택으로 결정됨)
가격은 능력과 욕구가 다른 수많은 사람들의 행동을 조정하고, 실행되어야 할 일을 실제로 실행하도록 만들어준다. (가격기구)
애덤스미스의 표현대로 시장경제가 보이지 않는 손에 이끌린다면, 가격기구는 보이지 않는 손이 경제라는 교향악단을 지휘할때 사용하는 지휘봉
= 다른 생산자에 비해 같은 상품을 더 적은 기회비용으로 생산할수있는 능력 / 기회비용의 상대적크기
⇒ 어떤 재화의 생산에 있어서 그 재화의 기회비용이 낮은 생산자가 비교우위에 있다.
⇒ 두사람의 기회비용이 같지 않은한, 한사람이 어떤 재화에 비교우위가 있다면, 다른사람은 반드시 다른재화에서 비교우위가 있다. 한사람이 상대방에 비해 모든 생산물에 비교우위를 갖는것은 불가능.
절대우위적 관점
루비가 감자와 고기에서 절대우위에 있다 (감자 생산에 필요한 요소 투입량, 여기에서는 시간을 의미한다, 기준으로 비교해보면 루비의 감자 생산비용이 더 낮다.)
비교우위적 관점 (기회비용으로 비교해보는 방법)
기회비용
= 생산자들이 당면한 두 재화의 맞교환 비율
루비의 기회비용 : 감자생산을 위해 10분을 더 일한다는것(감자1온스) = 고기 1/2 온스를 포기한다
프랭크의 기회비용 : 감자 1온스의 기회비용 = 고기 1/4온스를 포기한다
⇒ 루비의 고기생산 기회비용 < 프랭크 → 루비가 고기를 더 생산한다 (고기생산에서 비교우위가 있다)
⇒ 루비의 감자생산 기회비용 > 프랭크 → 프랭크가 감자를 더 생산한다 (감자생산에서 비교우위가 있다)
전문화와 자유거래를 통해 얻는 이득은 절대우위 x 비교우위 때문이다!!
모든 사람이 각자 자기가 비교우위에 있는 물건의 생산에 특화된다면 경제의 총 생산량은 증가할것 → 모든 사람들을 전보다 잘살게 해줄수 있다.
(1) 첫번쨰 이득 = 증가된 총생산량
(2) 두번쨰 이득 = 교역 이전에 자신들이 내야 했던 각 재화의 기회비용보다 낮은 가격에 재화를 얻을수있음 (싼값에 얻을수있다)
e.g. 프랭크는 고기+5온스 / -감자15온스 ⇒
고기1온스당 감자3온스
(고기1온스의 기회비용은 감자4온스)
이득!
루비는 고기 -5온스 / 감자 + 15온스 ⇒
감자1온스당 고기 1/3온스
(감자1온스당 기회비용은 고기 1/2온스)
이득!
결론 : 거래를 통해 두사람 모두가 이득을 보려면 거래가격은 반드시 두 재화의 기회비용 사이에서 결정되어야한다. ( 고기1온스당 감자 3온스와 교환할때, 고기1온스당 각각의 기회비용 사이에있다. / 반대로 감자도 마찬가지. 반드시 중간점이 될 필요는없으나 사이에있는 숫자여야한다.만약 그렇지 않고 고기1온스당 감자5온스일때, 두사람 모두 고기를 팔것. 두사람이 모두 동시에 소비자, 생산자가 될수없음 . 누군가는 생산하고 누군가는 소비해야한다)
나라의 개념에서 볼때 ( 전쟁은 승자,패자가 있지만, 국제무역에서는 모두가 승자)
수입품
= 외국에서 생산되어 국내에서 소비되는 재화
수출품
= 국내에서 생산되어 외국에서 소비되는 재화
e.g. 미국 - 근로자 한명이 한달동안 자동차1대 만듬 , 매달 식량2톤 생산 ⇒ 식량 생산에 비교우위가 있음
일본 - 근로자 한명이 한달동안 자동차1대 만듬, 매달 식량 1톤생산 ⇒ 자동차 생산에 비교우위가 있음
하지만.... 나라전체는 더 잘살수있지만 일부 국민들이 손해를 볼수도 있다. 자국 농민들과 자동차 근로자들에게는 서로 다른 효과가 미칠것.
= 사람들이 가지고 싶은 만큼 다 가질 수 없다는 사실 / 한 사회가 가지고 있는 자원의 유한성
경제학
= 사회가 희소자원을 어떻게 관리하는지를 연구하는 학문 / 즉 얼마나 일하고 무엇을 구입하며, 얼마나 저축하고, 그 저축을 어케 투자하는지 등 같은 사람드르이 의사 결정과정을 연구하는 학문
경제
= 살아가면서 상호작용하는 사람들의 집단
효율성
= 가지고 있는 희소자원에서 한 사회가 최대의 효과를얻고자 하는속성 (=제한된 희소자원으로 최대의효과를얻는것)= 파이의크기
형평성
= 경제발전의혜택이사회 구성원에게 균등하게 분배되는속성 =파이를나누는방법
기회비용
= 어떤 선택을위해 포기한 모든것 (시간 + 돈 )
합리적인사람
= 자신에게 주어진 기회를 계획적이고 체계적으로 활용해서 자신들의목적을 달성하기 위해 최선을다하는 사람들 E.g. 굶을까 배터지게 먹을까 (x) / 반찬을 더먹을까 말까 (o) /시험을 포기할까24시간 공부할까 (x)/ 1시간 더 공부할까쉴까 (o)
한계적변화
= 현재의 행동에 대한계획을 조금씩 바꿔서 조정하는것. 사람들이 하는일의 맨 끝부분에서 일어나는 변화 / 한계편익 > 한계비용보다 클떄만 대안을 선택할것
경제학의 기본원리
<사람들은 어떻게 결정을 내리는가>
1.1a 기본원리1 : 모든 선택에는 대가가 있다 (= 기회비용이 발생한다)
=우리가 무엇을 얻고자하면,그 대가로 무엇인가포기해야한다는것. E.g.. 대포와 버터의선택 E.g. 사회복지제도, 실업보험제도,개인소득세 제도=> 형평성 상승/효율성 하락 => 파이를를 공평하게 나누고자 하면 파이는더 작아진다.
cE.g.대학에 다니기로 결정할때 기회비용은? => 대학에 다닌다는사실 자체만으로 초래되는 비용은 기회비용이 아님 (식비, 하숙비)/ 가장큰 기회비용은 시간! (학교에 다니는동안 돈을 벌수있는 잠재적 임금소득이가장큰 기회비용),미식축구선수는 대학진학시 기회비용이 매우커서 프로진학
한계편익
= 그 재화 한단위가 주는 추가적인 이득
한계비용
= 기회비용
경제적유인
= 처벌 가능성이나 보상같은 사람이 행동하도록 만드는 것 (합리적인 사람은 어떤 행동을 하고자할때 이득과 비용을 계산해서 의사결정을 하기 떄문에 경제적 유인에 바응한다)
1.1c 기본원리3 : 합리적 판단은 한계적으로 이루어진다. E.g. 휴대전화 통화를 한없이하고, 항공사가 평균비용보다 낮은 가격에 표를 팔고, 물보다 다이아를 더 많은 금액을 주고 구입하려는가 ( 한계편익>판계비용)
1.1d 기본원리4 : 사람들은 경제적 유인에 반응한다.
E.g. 높은 가격 -> 소비자들이 소비를 줄일 유인을 제공/공급자들은 생산을 늘리도록 하는 유인을 제공함 높아진 휘발유세 -> 카풀,대중교통 증가,전기자동차 선택 부작용!!!!!!!! : 자동차 안전띠 -> 덜 조심해서 운전함 -> 교통사고의 증가 -> 보행자들이 자동차 사고를 당할 확률이 높아짐. (사망률은 감소했으나 사고건수가 증가함/ 운전자사망률은 거의 변화가 없고 보행자 사망률이 높아짐.===>> 정책이 사람들의 유인ㄱㅜ조를 변화시킨다면 사람들의 행동도 변화함
= 정부만이 국가 전체의 경제적 후생을 가장 잘 증진시킬 수 있다는 논리에 근거를 두고있다.
시장경제
= 경제계획 담당자가 결정할 사항을 무수히 많은 기업들과 가계들이 대신 결정함. / 수많은 기업과 가계가 시장에서 상호작용하면서 분산된 의사결정에 의해 자원배분이 이루어지는 경제 체제
<사람들은 어떻게 상호작용하는가>
1.2a 기본원리5 : 자유거래는 모든 사람을 이롭게 한다.
E.g. 두 국가간의 무역은 양국을 모두 이롭게한다.
모든 가정은 어떤 의미에서 경제 내의 다른 모든 가정과 경쟁한다고 볼 수 있따. 그러나 다른 가족과 거래함으로써 많은 이득을 얻는다. => 다양한 재화와 서비스를 가장 낮은 가격으로 구입할 수 있다. ==> 두 국가는 경쟁자인 동시에 파트너
1.2b 기본원리6 : 일반적으로 시장이 경제활동을 조직하는 좋은 수단이다.
경제 추제들이 자신들의 이익만 추구함에 도 불구하고 시장경제가 경제활동을 조직화하여 경제 복지 수준을 전반적으로 향상시키는 가장 유효한 수단임을 역사적 경험을 통해 입증되었다.
가계와 기업들이 시장에서 상호작용하는 과정에서 마치 ‘ 보이지 않는 손’ 에 이끌리는 것처럼 행동하여 바람직한 시장성과를 나타냄 가격 = 보이지 않는 손이 경제활동을 조정하기 위해 사용하는 수단 재화의 가격 = 1) 그 재화의 사회적 가치 2) 재화를 생산하기 위한 비용의 의미 ==>>> 가격은 개별 의사 결정자들이 대부분의 경우 사회복지를 극대화하는 의사결정을 내리도록 유도한다는것이 애덤스미스의 위대한 발견임 세금 은 가격을 외곡하고 기계와 기업의 의사결정을 외곡함. (임대료규제, 가격규제) 공산국에서는 가격이 시장에서 결정되지 않고 중앙정부의 계획 담당자들에 의해 결정됨 => 보이지않는 손을 묶어놓은채 경제를 관리하려함 -> 실패함
1.2c 기본원리7 : 경우에 따라 정부가 시장성과를 개선할수 있다.
재산권
= 한 개인이 희소자원을 소유하고 통제할 수 있는 능력
e.g.) 농부는 자기 수확물이 도둑질 당할것이라고 예상하면 농사를 지을리 없다. / 우리는 정부가 법 진행을 토앻 윌가 생산하는 물건에 대한 권리를 보장해줄것이라고 믿기 때문에 경제활동을 할 수 있다.
시장실패
= 시장이 자유롭게 기능하도록 맡겨두어 효율적인 자원배분을 달성하지 못할경우
(시장실패의 이유 : (1) 외부효과 (2) 시장지배력 )
외부효과
= 한 사람의 행위가 제 3자의 경제적 후생에 영향을 미치는 현상 (e.g. 환경오염)
시장지배력
= 한 사람이나 기업이 시장가격에 상당한 영향력을 미칠 수 있는 능력
(e.g. 우물 주인은 물 공급에 대한 시장 지배력이 있다 = 독점권)
정부가 시장에 개입해야하는 이유
1) 효율성을 높이려는 경우 (파이를 키우려는 목적)
시장실패시 (외부효과, 시장지배력) ⇒>> 적절한 정부정책을 통해 경제적 효율성을 높일 수 있다.
검증 : 여러나라의 물가와 통화량 자료를 수집해서 분석 ( 통화량의 증가, 물가 상승률간의 상관관계를 통해서 이론의 타당성을 입증할 수 있다. )
>>
경제학에서는 실험이 매우 어렵거나 불가능
우연히 만들어지는 현상과 자료에 의존해서 연구할수밖에 없다.
역사적 경험을 통해 얻는 자료에 크게 의존함
(1) 가정 : 복잡한 세상을 단순화해서 문제를 쉽게 이해할 수 있도록 해줌
⇒ 문제의 핵심을 보다 명확하게 분석할수 있고, 가상세계에서 국가간의 무역을 이해한뒤 이를 활용해서 실제 세상에 국제 무역의 현상을 보다 더 잘 이해가능
e.g. 국제무역의 효과를 분석하기 위해서 세앙에 두나라와 두 재화만 존재한다고 가정
e.g. 정부가 통화량을 줄이면 어떤 효과? >>>>>> 각각 다른 가정을 적용해야한다
단기적 효과 / 장기적 효과 (각기 다른 가정을 적용해야함)
단기적 효과 ⇒ 가격이 그다지 많이 변하지않는다 / 극단적으로 변한다
장기적 효과 ⇒ 모든 가격이 완전히 자유롭게 움직인다고 가정해야함.
(2) 경제모형 (생물시간 인체모형같은것,비현실적인 단순성떄문에 인체구조이해에 도움을 줌)
경제학에서 현실세계를 이해하기 위해 사용하는 모형(현실을 단순화) / 대부분 그래프와 방정식으로 구성된다.
경제 순환 모형도
= 시장을 통해 가계와 기업간에 자금이 순환하는 과정을 그림으로 표현한 경제모형
의사 결정자(2종류 존재) = 기업, 가계
생산요소
= 노동,토지,자본(건물과 생산설비)
생산요소시장
= 기업이 재화와 서비스를 생산하는데 필요한 요소들을 가계가 공급함
가계는 노동,토지,자본을 생산요소시장에서 기업에 판매하고 기업은 이요소들을 투입해서 산출물을 생산하고 이 산출물을 재화와 서비스 시장을 통해 가계에 판매함
가계는 기업에게서 재화와 서비스를 구입하기 위해서 돈을 지불, 기업은 이 돈의 일부를 임금등 생산요소를 사용한 대가로 지불한다. 남은 돈은 기업의 이윤이됨. (기업주들도 가계의 일부임 잊지말자)
e.g. 스타벅스에 가서 커피를 사고 돈을 3000원 냄. 이 돈은 스타벅스의 수입.(재화와 서비스시장에서 가계가 기업에서 돈을내고 상품을 삼) 스타벅스는 이 3000원을 가지고 생산요소를 구입함 ( 임대료, 알바임금) ( 생산요소시장에서 기업은 생산요소를 구매한다) 이 3000원은 또 가계의 구성원의 주머니에 들어갈것임. ⇒ 경제순환
제시된 이론의 유효성 , 경제변수들이 어케 연결되어있는지 보여주는 중요한 모수 (파라미터)값에 대한 생각이 달라서 견해차가 남
e.g. 정부가 세금을 각 가정의 소득에 근거해서 부과해야하는지, 소비 지출 규모에 근거해서 부과해야하는지 ⇒ 소비세가 도입되면 저축이 증가할것이라고 믿는다. 저축이 증가함에 따라 생산성과 생활수준이 빠르게 향상될것이라고 믿음. vs 저축은 많이 증가하지않을것. (저축이 조세제도에 얼마나 민감하게 반응하는지에 대해 (=탄력성)
실증적인 견해차이 → 견해차이 존재
가치관의 차이
e.g. 소득이 다를때 같은 퍼센테이지를 부과해야할까? 장애인이기 떄문에 소득이 낮다던지, 연극배우인걸 감안해줘야하나, 유산을 많이받아서 소득이 높은것, 힘든직업이지만 열심히 일한대가인것인지?
인식대 현실
e.g. 임대료 규제나 무역장벽이 왜 지속?? 정치적 현실 떄문에 또 , 일반대중들에게 정책들이 결코 좋은게 아니라는것을 충분히 납득시키지 못했기 때문에
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