2.1 경제적 요인과 비트코인 가격
화폐수량설(QTM)이나 구매력평가설(PPP)과 같은 전통적인 화폐 모델은 비트코인 분석에 대체로 효과적이지 않습니다. 이는 비트코인이 현재 널리 쓰이는 계산 단위나 교환 매체로서 제 기능을 하지 못하기 때문입니다(Baur et al., 2018). 대부분의 재화와 서비스는 법정화폐로 가격이 책정되며, 비트코인은 일상 거래의 통화라기보다는 투기적 자산으로서의 역할이 더 큽니다.
1. 서론 및 개요
본 논문, Marthinsen과 Gordon의 "비트코인의 가격과 비용"은 암호화폐 경제학의 중요한 수수께끼, 즉 비트코인의 시장 가격과 생산(채굴) 비용 간의 관계를 다룹니다. 일반적인 통념은 채굴 비용이 가격 하한선 역할을 한다고 주장하지만, 실증 계량경제학 연구(예: Kristofek, 2020; Fantazzini & Kolodin, 2020)는 그 반대, 즉 채굴 비용이 가격 변화를 따라간다는 것을 보여줍니다. 본 연구는 이 관찰된 인과 관계를 설명하기 위해 부족한 경제 이론을 제공하고, 상관관계를 넘어 가격에서 비용으로의 논리적 인과 사슬을 확립하는 것을 목표로 합니다.
2. 문헌 고찰
2.2 비용-가격-하한선 가설
널리 퍼져 있지만 대체로 입증되지 않은 믿음은 비트코인 생성(채굴) 비용이 그 가격에 대한 근본적인 지지 수준을 제공한다는 것입니다. 논리는 다음과 같습니다: 가격이 생산 비용 아래로 떨어지면 채굴은 수익성이 없어지고, 채굴자들은 운영을 중단하며, 비트코인 네트워크의 보안(공개 원장 유지)이 위협받게 됩니다(Garcia et al., 2014). 관련된 믿음으로는 생산 비용이 증가함에 따라 가격도 반드시 상승해야 한다는 것이 있습니다.
2.3 실증적 도전과 연구 공백
최근의 계량경제학 분석은 비용-하한선 이론을 반박하며, 채굴 비용의 변화가 비트코인 가격 변화에 대한 지연된 반응임을 입증했습니다. 그러나 이러한 통계적 모델들은 상관관계의 방향을 확인하는 동안, 이 행동을 이끄는 근본적인 경제적 메커니즘, 즉 왜 그런지에 대한 설명은 제공하지 못했습니다. 본 논문은 이 설명적 공백을 메우고자 합니다.
3. 이론적 틀과 인과 모델
3.1 인과 관계의 방향: 가격 → 비용
핵심 주장은 비트코인의 가격이 투자자 심리, 규제 뉴스, 거시경제 동향, 채택 담론과 같은 요인들에 의해 전세계적 투기 시장에서 결정되며, 이는 현재의 채굴 비용과는 대체로 독립적이라는 것입니다. 상승하는 가격은 채굴자들의 수익 잠재력을 높여, 블록 보상을 놓고 경쟁하기 위해 더 많고 더 좋은 하드웨어(해시율 증가)에 투자할 유인을 창출합니다. 이 투자는 채굴의 한계 비용(주로 전기와 하드웨어)을 상승시켜, 비용이 가격을 따라가게 만듭니다.
3.2 주요 경제적 동인
- 투기적 수요: 단기에서 중기 가격 변동성의 주요 동인.
- 채굴 수익성: 피드백 루프 역할. 높은 가격 → 높은 기대 수익 → 채굴 투자/경쟁 증가 → 네트워크 해시율 및 난이도 상승 → 한계 비용 증가.
- 네트워크 난이도 조정: 비트코인 프로토콜은 약 10분의 블록 생성 시간을 유지하기 위해 채굴 난이도를 자동으로 조정합니다. 경쟁 증가는 더 높은 난이도로 이어져, 간접적으로 채굴된 비트코인당 에너지 비용을 상승시킵니다.
4. 분석적 틀과 사례 연구
분석 틀: 단순화된 인과 모델은 방향성 비순환 그래프(DAG)로 표현될 수 있습니다:
외부 충격 (예: 긍정적 규제 뉴스) → ↑ 비트코인 시장 가격 → ↑ 기대 채굴 수익성 → ↑ 신규 채굴자 진입 및 ASIC 투자 → ↑ 전체 네트워크 해시율 → ↑ 채굴 난이도 (프로토콜 조정) → ↑ 생산의 한계 비용 (전기 + 감가상각).
사례 연구 (2020-2021년 강세장): 비트코인 가격은 2020년 3월 약 5,000달러에서 2021년 3월까지 60,000달러 이상으로 급등했습니다. 이 가격 상승은 대규모 채굴 투자 유입에 앞섰습니다. Marathon Digital과 Riot Blockchain과 같은 기업들은 수십억 달러 규모의 새로운 채굴 장비를 주문했습니다. 글로벌 비트코인 네트워크 해시율과 채굴 난이도는 가격 상승이 시작된 지 몇 달 후에 사상 최고치로 치솟았으며, 이는 채굴 비용(자본 지출 및 운영 지출)이 가격 신호에 대한 지연된 반응임을 보여줍니다.
5. 핵심 통찰과 비판적 분석
6. 기술적 세부사항과 수학적 정식화
이 관계는 정식화될 수 있습니다. 채굴자의 단위 시간당 이익($\pi$)은 다음과 같습니다:
$\pi = \frac{R}{D \cdot H} \cdot H_m \cdot P - C_e \cdot H_m - C_h$
여기서:
$R$ = 블록 보상 (BTC)
$D$ = 네트워크 난이도
$H$ = 전체 네트워크 해시율
$H_m$ = 채굴자의 해시율
$P$ = 비트코인 가격 (USD/BTC)
$C_e$ = 해시율 단위당 에너지 비용
$C_h$ = 고정 하드웨어 비용 (상각)
경쟁적 균형에서 기대 이익은 0에 가까워지는 경향이 있습니다. $\pi = 0$으로 설정하고 손익분기 가격 $P_{be}$를 풀면, 이 가격이 과거 가격의 함수인 네트워크 조건($D, H$)에 의존함을 보여줍니다:
$P_{be} = \frac{D \cdot H}{R} \cdot (C_e + \frac{C_h}{H_m})$
$D$와 $H$는 더 높은 $P$에 대한 반응으로 (하드웨어 조달 및 납품 시간으로 인해) 지연을 두고 상향 조정되므로, $P_{be}$는 지연된 $P$의 함수이며, 현재 $P$의 결정 요인이 아닙니다.
7. 향후 적용 및 연구 방향
- 예측 모델: 가격→비용 인과 관계를 더 정교한 시계열 모델(예: VAR, LSTM)에 통합하여 중기 해시율 및 채굴 수익성 예측을 개선.
- 환경 영향 분석: 이 틀을 사용하여 비트코인 채굴의 탄소 발자국을 가격 주기의 함수로 모델링하여 지속가능성 평가 지원.
- 지분 증명(PoS) 비교: 이더리움과 같은 PoS 네트워크의 비용 구조와 보안 예산을 분석하기 위해 유사한 경제적 추론 적용. 여기서 "비용"은 에너지가 아닌 자본의 기회비용.
- 규제 정책: 채굴 수요가 고정된 기저 부하가 아닌 비트코인 가격에 탄력적임을 이해함으로써 에너지 정책 및 규제에 정보 제공.
- 채굴 주식 가치 평가: 상장된 채굴 기업들의 본질적인 순환성과 비트코인 가격 대비 지연을 고려한 더 나은 가치 평가 모델 개발.
8. 참고문헌
- Marthinsen, J. E., & Gordon, S. R. (2022). The Price and Cost of Bitcoin. Quarterly Review of Economics and Finance. DOI: 10.1016/j.qref.2022.04.003
- Fantazzini, D., & Kolodin, N. (2020). Does the hashrate affect the Bitcoin price? Journal of Risk and Financial Management, 13(11), 263.
- Hayes, A. S. (2019). Bitcoin price and its marginal cost of production: support for a fundamental value. Applied Economics Letters, 26(7), 554-560.
- Baur, D. G., Hong, K., & Lee, A. D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177-189.
- Brunnermeier, M. K., & Oehmke, M. (2013). Bubbles, financial crises, and systemic risk. In Handbook of the Economics of Finance (Vol. 2, pp. 1221-1288). Elsevier.
- Kristofek, L. (2020). Bitcoin and its mining on the equilibrium path. SSRN Working Paper.
핵심 통찰:
Marthinsen과 Gordon은 만연한 시장 신화에 대해 비록 늦었지만 결정적인 수정을 가합니다. "비용-하한선" 이론은 실증적으로 틀렸을 뿐만 아니라, 개념적으로도 거꾸로입니다. 비트코인 채굴은 그 경제성이 자산의 시장 가격에 의해 결정되는 파생 산업이며, 그 반대가 아닙니다. 채굴 비용을 근본적인 가치 평가 지표로 취급하는 것은 테슬라의 가치를 공장 전기 비용으로 평가하는 것과 유사합니다. 이는 운영 투입 요소와 투기적 수요의 동인을 혼동하는 것입니다.
논리적 흐름:
본 논문의 논리는 타당하며 기본적인 미시경제학과 일치합니다: 가격 신호가 자원 배분을 이끕니다. 더 높은 비트코인 가격은 해시파워의 한계 수익 생산물을 증가시켜, 생산의 한계 비용이 새로운 균형점을 맞출 때까지까지 자본과 노동(이 경우 ASIC과 전기)을 끌어들입니다. 14일 난이도 조정은 가격 주도적 해시율 증가를 더 높은 지속적 비용으로 전환하는 핵심 프로토콜 메커니즘입니다.
강점과 한계:
강점: 본 논문은 이전 계량경제학 연구 결과들에 대해 부족했던 이론적 연결고리를 성공적으로 제공합니다. 그 강점은 고전적 생산 이론을 새로운 디지털 자산에 적용하는 데 있습니다. 일부 투자자들이 사용하는 위험한 경험 법칙을 효과적으로 반박합니다.
한계: 방향성에 있어서는 정확하지만, 분석은 다소 단순합니다. 약한 장기 균형 관계의 가능성을 충분히 고려하지 않습니다. 장기적인 가격 침체 시나리오에서 채굴자들의 이탈은 네트워크 해시율과 난이도를 낮춰 생존자들의 한계 비용을 하락시키고, 잠재적으로 느슨한 하한선을 만들 수 있습니다. 더 나아가, 반감기 이후 채굴자 수익의 더 중요한 부분이 될 수 있는 거래 수수료의 역할을 완전히 통합하지 못하고 있어, 역학 관계를 변화시킬 가능성이 있습니다.
실행 가능한 통찰:
본 논문의 결론은 자산 가격 평가에 대한 더 넓은 연구에 의해 뒷받침됩니다. Brunnermeier & Oehmke (2013)의 투기적 버블에 관한 선구적 연구에서 언급된 바와 같이, 이질적 신념과 레버리지가 있는 시장의 자산 가격은 어떤 근본적인 "비용"과도 장기간 분리될 수 있습니다. 고정된 공급과 순수한 투기적 수요 동인을 가진 비트코인은 이 현상의 대표적인 예입니다.