(3) 데이터 정책이 무역과 성장에 미치는 영향

▣ 연구책임자

○ 이규엽 부연구위원

과제구분	기초 ■ 정책 □
구분 선정 사유	○이 연구는 데이터 정책이 무역과 성장에 미치는 영향을 이론적, 정성적, 정량적으로 분석함. 이 연구의 분석결과는 디지털 경제 관련 한국의 중장기 통상정책 방안을 수립 시 유용한 기초자료로서 활용될 수 있는 바, 기초과제로 분류함이 적합함.

발굴방법	정부요청■ 내부제안■ 외부의견수렴□ 현안이슈대응■ 공청회/세미나□
제안내용	○이 과제는 2018년 기본과제 ‘국경 간 데이터 이동에 관한 국제적 논의동향과 대응 방안’의 후속연구로서, 데이터 정책 변화의 경제적 파급효과에 대한 이해를 높이기 위해 기획됨.

▣ 관련 정책현안 및 연구의 필요성

□ 주요국은 데이터 정책*의 변화를 꾀하며 국경 간 데이터 이동을 규율하는 내용을 포함한 규제·제도·법제를 정비하는 추세

* 데이터 정책은 데이터의 보호와 활용에 관한 국가의 규제·제도·법제를 포괄함.

○ (2018년 이전 세계) 세계 데이터 규제는 2000년까지 단 19건, 2008년에 약 40건, 2016년에는 84건으로 폭증

○ (2018년 이후 주요국) 유럽 2018년 5월 25일 일반정보보호법(General Data Protection Regulation) 발효, 중국 2018년 5월 네트워크 보안법 통과, 미국 켈리포니아주 2018년 6월 소비자 권리장전(Consumer Privacy Act) 통과 등

□ 한국의 디지털 경쟁력은 주요국에 비해 상대적으로 낮은 수준이고 디지털 무역제한지수는 높은 순위에 위치

○ 2017년 한국의 디지털 경쟁력(Digital Competitiveness)은 평가대상 63개 국가 중 56위에 불과한 것으로 평가(스위스 국제경영개발대학원, IMD)

○ 2018년 한국의 디지털 무역제한지수(Digital Trade Restriction Index)는 64개 국가 중 8번째로 높은 순위를 차지(유럽정치경제연구소, ECIPE)

□ 데이터 정책의 변화는 경제 주요변수에 영향을 미침

○ 데이터 지역화(data localization) 조치의 확산이 국내총생산, 투자, 임금, 물가, 후생에 부정적 영향(ECIPE 2014)

○ 유럽 GDPR이 기업의 생산비용과 고용에 악영향(Christensen et al. 2013)

○ 단편적인 분석이며 분석의 범위가 제한적임.

□ 경제학 영역에서는 데이터 정책의 변화에 따른 경제적 파급효과를 체계적으로 분석하기 위한 이론·정량모델이 정립되지 않음.

○ 데이터 역할이 혼재: 생산요소, 정보기술, 정보, 생산방법(blueprint/recipe), 총생산성 등

○ 데이터의 파급 범위가 상이: 생산함수에 포함여부, 경제적 외부성, 데이터 활용과정에서 정보의 비대칭성, 지적재산권과 데이터의 소유 등 고려 범위가 다름

□ 한국이 데이터 정책 변화를 고려할 때 참고할만한 데이터 정책 변화의 경제적 파급효과를 분석한 기초자료 보완이 필요

○ 데이터 정책의 변화는 기업 활동, 국제 무역, 사회적 효용, 경제성장의 변화를 초래할 것으로 예상해볼 수 있음.

○ 단기적으로 데이터 정책의 변화는 유럽 대상 수출기업의 수익하락 위험(유럽 GDPR 벌금위험)과 정책순응에 따른 기업의 가변비용, 고정수출비용, 가변수출비용 증가(데이터 지역화 조치, 유럽 GDPR 등)를 야기

○ 경제성장 경로에서 데이터 정책의 변화가 여러 산업(예를 들어, 인공지능, 자율주행차, 전자상거래, 광고, 의료, 게임산업 등)에 영향을 주므로, 산업구조 변화에 따른 노동시장의 변화, 임금 분포의 변화, 이에 따른 고용/비고용 현상, 사회 후생과 소득분배의 변화를 동반

▣ 연구목적

□ 데이터 정책이 무역과 성장에 미치는 효과를 이론·정성·정량적으로 분석

□ 무역을 증진하고 신성장 동력을 확보하기 위한 정부정책 수립에 기초자료 제공

▣ 선행연구 현황 및 선행연구와 본연구의 차별성

구 분		선행연구와의 차별성
		연구목적	연구방법	주요연구내용
주요 선행연구	1	- 과제명: 국경 간 데이터 이동에 관한 국제적 논의 동향과 대응 방안 - 연구자: 이규엽 외 (2018) - 연구목적: 국경 간 데이터 이동에 관한 국제적 논의 동향을 살펴보고, 정책 변화에 따른 후생효과 분석을 실시한 후 한국의 대응 방안을 모색.	- 문헌조사 및 통계분석 - 전문가 면담 - 실증 분석 - 해외 현지조사	- 신통상이슈 중의 하나로 국경 간 데이터 이동 제한 및 데이터 지역화에 초점을 맞추며 이와 관련된 정책 현황을 국제적 논의동향을 살펴봄. - 데이터 지역화와 관련된 데이터를 활용하여 후생효과 분석 - 한국의 정책 대응 시사점 모색
	2	- 과제명: The Costs of Data Localization: Friendly Fire on Economic Recovery - 연구자: Bauer et al. (2014) - 연구목적: 중국, 러시아, 브라질, 인도, 인도네시아 등의 데이터 지역화 조치의 경제적 영향 분석	- 연산가능한 일반균형 (CGE; GTAP8) 분석	- 데이터 지역화 조치의 확산을 생산성 충격, 고정수출비용 충격, 투자 감소 충격으로 바라봄. - 한국의 데이터 지역화 조치 확대는 국내수요 감소에 따라 국내총소득, 투자, 임금을 하락시킴.
	3	- 과제명: The Impact of the Data Protection Regulation in the E.U - 연구자: Christensen et al. (2013) - 연구목적: 유럽 GDPR이 중소기업에 미치는 영향을 정량적으로 분석	- 동태적확률 일반균형모델 (DSGE) 분석	- 유럽 GDPR이 정보집약적인 중소기업의 정책순응을 위한 인력, 정보기술 소프트웨어 구입에서 발생한 비용증대를 야기함. - 유럽 내 중소기업이 포진한 산업에서 연평균 3-6천 유로에 이르는 비용이 상승하며 이는 중소기업의 정보기술 예산의 16-40%에 해당
	4	- 과제명: AI and International Trade - 연구자: Goldfarb and Trefler (2018) - 연구목적: 인공지능(AI)를 중심으로 무역과 성장이론을 활용하여 최근 데이터이동 관련 논의에 대한 이해증진	- 이론분석 - 선행연구 검토	- 무역, 성장문헌에 존재하는 이론모델과 실증연구를 망라하여 데이터이동 및 디지털혁신에 관련된 선행연구 검토 - 데이터이동의 효익과 데이터보호의 비용에 관한 종합적인 논의
본 연구		- 과제명: 데이터 정책이 무역과 성장에 미치는 영향 - 연구자: 이규엽 외 (2019) - 연구목적: 주요국 데이터 정책이 무역과 성장에 미치는 영향을 이론적, 정성적, 정량적, 분석함을 목표로 함.	- 문헌조사 및 통계분석 - 이론 분석 - 정량 분석 - 해외 현지조사	- 주요국 데이터 시장 관련 현황과 통계 분석 - 데이터 정책의 변화가 무역에 미치는 영향을 정량적으로 분석 - 데이터 정책의 변화가 성장에 대한 이론적 고찰과 정성분석 - 한국의 중장기적 통상정책에 대한 시사점 모색

▣ 주요 연구내용

□ 선행연구에서 다루는 데이터의 정의, 범위, 역할 등에 대해 검토

○ 데이터의 역할을 생산요소(input factor), 기술(information technology), 정보, 생산방법(blueprint/recipe), 총 생산성(total factor productivity) 등으로 나눠 체계적으로 검토

○ 생산함수에 데이터의 포함여부, 경제적 외부성, 정보의 비대칭성, 데이터의 소유 등에 대해 검토하고 이 과제에서 주안점을 두어야 할 부분을 선별

□ 데이터 관련 현황·통계 분석

○ 데이터 활용 관련: (세계) UN 2015 Big Data Survey, Statista, 이외 국제기구 데이터베이스와 민간조사기관 보고서 활용 (한국) 정보화통계 조사 마이크로 데이터, 통계청에서 제공하는 데이터 산업과 유통시장 관련 데이터

○ 데이터 보호 관련: 디지털 무역제한 지수(DTRI), BSA 지표, 데이터 정책관련 DB 구축(2018년 기본과제 업데이트) 등

□ 데이터 정책과 제도에 관한 비교 분석

○ 주요국을 중심으로 변화된 데이터 정책과 제도(유럽의 일반정보보호법, 중국의 네트워크 보안법, 미국의 소비자 권리장전 등)를 분석

○ 한국의 ‘개인정보보호법’, ‘정보통신망법’, ‘공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률’과 ‘클라우드 컴퓨팅 발전법’을 중심으로 주요국의 정책과 제도를 비교 분석

□ 데이터 정책이 무역에 미치는 영향

○ (고려중인 분석 모델) 2018년 기본과제의 이론모델을 확장하여 무역변수에 미치는 매커니즘을 규명하는데 초점

- (세계 경제) [eqn: N]개의 국가와 [eqn: S]개의 산업은 세계경제를 구성하고 국가를 [eqn: i],[eqn: j IN LEFT { 1,2..,N RIGHT }]으로, 산업을 [eqn: s],[eqn: k IN LEFT { 1,2,...,S RIGHT }]로 지칭

- (국가, 정부) 세계경제에서 국가는 서로 다른 데이터 정책을 시행

- (기업) 국가 [eqn: i](수출국) 산업 [eqn: s]의 기업을 고려. 독점경쟁(monopolistic competition)을 하는 시장에 진입하기 위해 모든 기업은 고정비용(fixed entry costs)를 지불. 이 과정은 특정기업의 생산성을 결정. 고정비용을 지불한 기업은 파레토 분포(Pareto distribution)에서 특정 생산성([eqn: z])을 임의로 추출. 파레토 분포의 형태가 [eqn: G(z) = 1-z^-theta]를 따름.
국가 [eqn: j] 대표소비자의 수요(식 1)을 주어진 것으로 간주하고 이윤극대화 전략을 폄. 이를 식으로 전개,

[eqn: max _{p _{js}} PI _{is} (p _{js} )= {p _{js} q _{js} (p _{js} )} over {1+f _{ijs}} ```-``` {r _{ijs} x _{is}^{p} q _{js} (p _{js} )} over {z _{is}} ```-```x _{ijs}^{ex} delta _{ijs}^{ex}]

여기서 [eqn: x_is ^p / z _is]는 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]에서 생산성 [eqn: z]를 보유한 기업이 생산할 때 필요한 가변비용. [eqn: x_ijs ^ex]은 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]의 기업이 국가 [eqn: j]로 수출할 때 필요한 추가적인 고정수출비용(fixed exporting costs)

- (데이터 규제) 국가 [eqn: j]의 데이터 정책을 반영한 결과 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]의 기업의 이윤극대화 식은 세 개의 파라미터를 추가적으로 포함. 첫째로, [eqn: f_ijs GEQ0]는 수입국 [eqn: j]가 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]의 수출기업에게 부과하는 벌금의 강도. 둘째로, [eqn: r_ijs]는 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]의 수출기업이 국가 [eqn: j]가 요구하는 데이터 정책에 순응하기 위해 필요한 단위생산비용의 상승정도. 셋째로, [eqn: delta_ijs ^ex]는 국가 [eqn: i] 산업 [eqn: s]의 수출기업이 국가 [eqn: j]가 요구하는 데이터 정책에 순응하기 위해 필요한 고정수출비용의 증가정도

- (소비자) 국가 [eqn: j]에 살고 있는 대표소비자는 복합재(composite good) [eqn: Q_j]를 소비. 복합 재화 [eqn: Q_j]는 소비벡터로서 국가 [eqn: j] 내 산업 [eqn: s]에서 생산한 상품이나 서비스에 대한 소비 [eqn: Q_js]를 그 원소로 가짐. 국가 [eqn: j] 대표소비자는 [eqn: alpha_js in ( 0,1)] 가중치로 산업 [eqn: s]에서 생산한 상품이나 서비스를 선호

[eqn: U(Q_j ) = prod_s=1 ^S Q_js ^alpha _js].

- 산업 [eqn: s]에서 기업이 고유한 상품(variety)을 생산하므로 대표소비자가 소비하는 소비벡터의 특정원소는

[eqn: Q_js = LEFT ( sum _i=1 ^N int _{v inV_ijs } [q_js (v) ]^rho ^s RIGHT ) ^1/rho ^s],

여기서 [eqn: v in V_ijs]는 기업의 고유상품(variety)를 나타내고, [eqn: V_ijs]는 고유상품의 집합임. [eqn: i]는 수출국, [eqn: j]는 수입국, [eqn: s]는 산업. [eqn: Q_js]에 매칭하는 가격,

[eqn: P_js = LEFT ( sum _i=1 ^N int _{v inV_ijs } [p_js (v) ]^{(1-sigma^s )} dv RIGHT ) ^{1/(1-sigma ^s )}],

여기서 [eqn: p_js (v)]는 수입국 [eqn: j] 대표소비자가 산업 [eqn: s]에서 생산된 고유상품 [eqn: v]를 구입할 때 지불한 가격

- (세계경제 균형) 세계경제를 구성하는 모든 국가의 데이터 정책을 벌금 [eqn: LEFT { f_ijs RIGHT }], 정책순응비용 [eqn: LEFT { r_ijs RIGHT }], 고정수출비용 [eqn: LEFT { delta_ijs RIGHT }]으로 반영. 국별 경제주체인 소비자와 기업은 국가 수준의 데이터 정책을 외생변수로서 취급. 세계경제균형에서는 소비자가 효용을 극대화하고, 기업은 이윤을 극대화하며, 노동 및 상품시장이 청산되며, 세계무역수지가 균형을 이룸.

- (세계경제균형의 변화) 변화 후의 변수 값과 변화 전의 변수 값을 구분하기 위해, 변화 후의 변수 값에 프라임을 적용. 데이터 정책과 관련된 변수는 [eqn: left { r_ijs , f_ijs ,delta _ijs right }]. 변화 후의 데이터 정책관련 변수는 [eqn: left { r_ijs ' , f_ijs ' ,delta _ijs ' right }]. 변수의 변화율을 꺽은 선(^)으로 표현. 가변비용의 변화 즉 정책순응비용의 변화율은 [eqn: {hat{r}}_ijs =r_ijs '/r_ijs]로 나타냄.

([eqn: N times S]개) 산업수준에서 단위비용의 변화: [eqn: {{hat{x}}_is = {hat{Y}}_i ^1-gamma _is prod_k=1 ^S {hat{P}}_ is^{gamma _i,ks}].

([eqn: N times S]개) 국별 산업수준 가격의 변화: [eqn: {hat{P}}_is =left ( sum_l=1 ^N pi_li,s {hat {x}}_ls ^{-epsilon^s/ rho^s } {hat{R}}_ls {hat{E}}_ls ^mu ^s right ) ^{-1/epsilon^s]

([eqn: N times N times S]개) 산업수준에서 양국 간 교역비중의 변화: [eqn: pi_ijs = { {hat {R}}_is {hat{Phi}}_ijs {hat{x}}_is ^{-epsilon^s /rho ^s} } over {sum _l=1 ^N {hat{ pi}}_ljs {hat{R}}_ls {hat{Phi}}_ljs {hat{x}}_ls ^{-epsilon ^s /rho^s }}] .

([eqn: N times S]개) 산업수준에서 총지출의 변화

[eqn: {hat{E}}_js = {alpha _js} over {E_js } left [ { {hat{Y}} _j Y_j + sum_i=1 ^N sum_s=1 ^S rho ^s {f_ijs {hat{pi}}_ijs }over {1+f_ijs } sum_k=1 ^S gamma _j,sk R_jk } over {1-sum_i=1 ^N sum_s=1 ^S alpha _js rho ^s {f_ijs ' {hat{pi}}_ijs } over {1+f_ijs } } right ] +sum _k=1 ^S gamma _j,sk {hat{R}}_jk R_jk].

([eqn: N]개) 국가수준에서 총수익의 변화: [eqn: {hat{R}} _is = R_is ^-1 sum_j=1 ^N LEFT ( 1+{f_ijs ' } over {sigma ^s } RIGHT ) {{hat{pi}}_ijs pi_ijs } over {1+f_ijs '}{hat{E}}_js E_js].

([eqn: N]개) 국가수준에서 총소득의 변화: [eqn: {hat{Y}}_i =Y_i ^-1 sum_s=1 ^S (1-gamma_is ) {hat{R}}_is R_is].

여기서 정량분석의 계산을 위해 [eqn: smallsum_i=1 ^N {hat{Y}}_i Y_i =1]이라 가정

- 데이터 정책에 따라 파생된 변수인 [eqn: left { r_ijs , f_ijs ,delta _ijs right }]가 반영된 세계경제균형이 [eqn: left { r_ijs ' , f_ijs ' ,delta _ijs ' right }]로 변화하면 세계경제균형도 변화. 변화된 세계경제균형은 식은 [eqn: N+4NS+N^2 S]개의 식을 포함하고, 내생변수 [eqn: left{ {hat{x}}_is right }], [eqn: left{ {hat{P}}_is right }], [eqn: left { {hat {pi }}_ijs right }], [eqn: left { {hat{E}} _ijs right }], [eqn: left{ {hat{R}} _is right }], [eqn: left { {hat{Y}} _i right }]가 총 [eqn: N+4NS+N^2 S]개이므로, 균형의 변화율 값이 정량모델 내에서 내생적으로 결정 가능

○ (고려중인 분석 대상) 이 연구의 목적을 달성하기 위해 데이터 정책의 변화에 따라 [eqn: left { {hat {pi }}_ijs right }]의 균형값을 추적하는 방안과 무역과 연관된 변수를 복원하는 방법 등을 강구할 필요

- 무역관련 변수로는 산업별 총수출, 산업별 총수입, 국가 간 산업별 수출비중 등

- 데이터 정책의 변화에 따른 무역 변수의 변화를 살피기 위해서는 무역변수 이외 모든 변수에 대해서도 변화를 고려할 수 있어야 함.

- 이를 위해 앞서 설명한 바와 같은 다국가·다산업 일반균형모델(general equilibrium model)을 구축하는 것이 필수이며 무역 변수에 대한 값을 도출하기 위한 장치를 마련할 필요

○ (추가 분석 내용) 상기 언급한 데이터 정책의 비용 변화요인을 분석함과 더불어 데이터 정책으로부터 파생되는 긍정적인 요인을 추가적으로 고려할 예정임.

- 예를 들어 데이터관련 정책이 정비 또는 완비되어가는 과정에서 데이터 관련 제도의 질이 향상 되고 이는 Levchenko (2008)가 언급한 바와 같이 산업별 비교우위를 높이는 요인으로 작용할 것임을 시사

- 긍정적인 요인을 모델 내에서 구현할 수 있는 방법을 모색하고 반영여부에 따라 무역에 미치는 파급효과를 추가적으로 추적할 계획임.

○ (사용예정 데이터) 이론모델과 연계할 데이터를 세 가지 고려 중

- 2016년에 배포된 세계투입산출 데이터(World Input-Output Database: WIOD)

- ECIPE에서 제공하는 Data Trade Restriction Index

- 2018년 기본과제 ‘국경 간 데이터 이동에 관한 굮제적 논의 동향과 대응 방안’에서 개발할 예정인 데이터 정책에 대한 스코어(score) 등

□ 데이터 정책이 성장에 미치는 영향

○ 데이터 정책을 반영한 성장모델(growth model)에 고려사항

- 데이터에 대한 정의에서 출발하여 경제주체의 행동과 데이터의 생산과 소비시장의 경쟁체재를 설정

- 데이터가 유량(flow)인지 저량(stock)인지 설정할 필요

- 데이터를 생산요소로 간주하고 생산함수에서 규모수익체감(DRS) 또는 규모수익체증(IRS)의 성질을 가지는지 나누어 분석할 필요

- 데이터가 총생산성에 영향을 미치는 장기적 성장요소라면 데이터를 생산하는 생산함수를 어떻게 정의할 것인지 결정할 필요

- 데이터가 장기성장요소로 기술발전이나 지적자본처럼 공공재의 성격을 갖는다면 완전경쟁시장이 아닌 불완전 경쟁을 감안한 시장을 설정하여 분석

- 불완전 경쟁시장에서는 기업 간의 경쟁의 형태는 물론 시장청산조건을 구체화해야 함.

- 완전경쟁시장을 가정한 상황에서 나타난 결과는 벤치마크로 사용하고, 데이터의 정의와 성격에 따라 불완전 경쟁시장으로 확대해 분석해야함.

○ 분석의 초점과 예상결과

- 내생적 경제성장모형에서 데이터가 quality ladder 또는 product variety에 기여하는 역할(e.g., Arnold and Konporobst 2008)

- 데이터 사용이 quality와 variety를 동시에 증가시킬 수 있고, 둘의 상호관계가 비대칭적으로 서로 다른 성장경로를 통해 커질 수 있어 이를 경우의 수로 나눠 분석

- 데이터 정책이 quality와 variety에 따른 비대칭적인 생산함수를 통해 다양한 경로로 경제변수에 영향을 미치게 됨.

- 구체적인 모형의 설정은 데이터 정책의 변화로 발생하는 노동시장의 변화, 소득분배, 후생효과 등의 분석도 일부 가능할 것으로 기대

- 데이터 정책의 변화에 따라 경제성장에 미치는 영향도 상이할 것으로 예상

□ 목차

제1장. 서론

가. 연구의 필요성과 목적

나. 선행연구와의 차별성

다. 연구 내용과 구성

제2장. 데이터의 정의와 관련 현황

가. 데이터의 역할과 범위

나. 데이터 산업 규모

다. 데이터 유통 시장

제3장. 데이터 정책이 무역에 미치는 영향

가. 선행연구

나. 정량모델과 자료

다. 분석결과

라. 소결

제4장. 데이터 정책이 성장에 미치는 영향

가. 선행연구

나. 이론모델

다. 분석결과

라. 소결

제5장. 데이터 정책과 제도에 관한 비교 분석

가. 주요국 데이터 정책과 제도

나. 한국의 데이터 정책과 제도

다. 비교 분석 (개인정보, 산업 데이터, 공공정보를 중심으로)

제6장. 결론 및 시사점

▣ 연구추진방법

□ 문헌조사, 통계분석, 이론·정성·정량 분석

□ 전문가 자문회의

○ 논의 현황 파악 및 연구자료 확보를 위한 국내 전문가 자문회의 개최 및 해외현지 조사

▣ 연구 추진일정

추진일정 연구내용	2017년도
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
○ 연구계획심의회
○ 전문가간담회
○ 연구중간심의회
○ 국외출장
○ 연구결과심의회
○ 최종보고서 작성

▣ 경제인문사회연구회 표준분류체계

대분류	B 경제	중분류	B1 경제일반

▣ 주제어

한글	데이터 정책	국제 무역	경제 성장
(영문)	(Policy on data)	(international trade)	(economic growth)

▣ 관련부처 및 국정과제 관련성

□ 정책수요처(정부, 기관 등)

관련부처	주요 관련성
산업통상자원부	○ 보호무역주의 대응 및 전략적 경제협력 강화
미래창조과학부	○ 소프트웨어 강국, ICT 르네상스로 4차 산업혁명 선도 기반 구축

▣ 연구기간

연구년차	(1/1년차)	연구기간	12 개월	시작일	2019.01.01.	종료일	2019.12.31.

▣ 기대효과

□ 기대되는 정책적 기여도

○ 무역을 증진하고 신성장 동력을 확보하기 위한 정부정책 수립에 기초자료 제공

□ 기대되는 학술적 기여도

○ 최신 무역모델에서 데이터 정책을 고려할 수 있는 이론·정량분석 방법 개발

○ 데이터 정책과 성장에 관한 이론분석 제시

▣ 연구예산(천원)

구 분	내 용	예산액
합 계		77,000
사업인건비	◦ 비정규직 인건비 - 사업인턴 (2,200×1인)×2월=4,400	4,400
공공요금	◦ 우편요금(DM 발송비 포함) 200×12월=2,400 ◦ 통신요금 100×12월=1,200	3,600
수용비	◦ 소모품 등 구입비(전산/사무/회의용품 등) 300×12월=3,600 ◦ 인쇄 및 출판비 - 보고서 인쇄비 6×600부=4,000 - 자료 복사비 100×12월=1,200 ◦ 간행물구입비 200×12월=2,400 ◦ 기타 수용비 100×12월=1,200	12,000
연구기자재 및 임차료	◦ 시설임차료 - 회의장임차(연구심의회의) 300×3회=900 - 회의장임차(전문가초청간담회의) 200×3회=600 ◦ 장비임차료 - 전산장비(업무용 PC) (200×1EA)×2월=400 - 전산장비(프린터기, 복사기 등 복합기) 200×12월=2,400 - 회의장비임차(연구심의회의) 100×3회=300 - 회의장비임차(전문가초청간담회의) 100×3회=300	4,900
여 비	◦ 국내여비(서울특별시 등) (100×2인)×5회=1,000 ◦ 국외여비 - 미국(워싱턴) <가급지> □ 항공료(Economy) (3,080×1인)×1회=3,080 □ 숙박비(2호 가목) {[($176×3박)×1인]×1회}×1.1=590 □ 일식비(2호 가목) {[($111×5일)×1인]×1회}×1.1=620 □ 준비금(여행자보험료 등) (80×1인)×1회=80 - 영국(노팅엄) <나급지> □ 항공료(Economy) (2,456×1인)×1회=2,460 □ 숙박비(2호 가목) {[($137×3박)×1인]×1회}×1.1=460 □ 일식비(2호 가목) {[($89×5일)×1인]×1회}×1.1=490 □ 준비금(여행자보험료 등) (70×1인)×1회=70 ◦ 초청비 - 지방참석자 교통비(연구심의회의) (50×3인)×3회=450 ◦ 시내출장 (20×3인)×10회=600	9,900
연구정보활동비	◦ 연구자료구입비 - 문헌자료구입 (990×12월)+40=11,920 ◦ 특근매식비 [(6×3인)×5회]×12월=1,080	13,000
전문가활용비	◦ 회의참석 사례비 - 발표비(전문가초청간담회의) (300×1인)×3회=900 - 토론비(전문가초청간담회의) (100×5인)×3회=1,500 ◦ 연구 및 회의 관련 - 심의비(연구심의회의) (250×4인)×3회=3,000 ◦ 기타 - 교정료 500×1회=500 - 검독료 (200×5인)×1회=1,000	6,900
회의비	◦ 회의비 - 간담회의비 [(30×5인)×3회]×12월=5,400 - 연구추진회의비 [(30×5인)×4회]×12월=7,200 - 연구심의회의비 (30×10인)×3회=900 ◦ 학술회의비 - 전문가초청간담회의비 (30×20인)×3회=1,800	15,300
외부용역비 및 부담금	◦ 위탁연구비 - 공동연구(데이터 정책을 고려하여 내생적성장과 관련된 선행연구 검토 및 이론분석) 7,000×1건=7,000	7,000