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샤플리 값 일반화는 복잡한 상황에서도 공정한 분배 방법을 제공할 수 있고 외부 요소의 잠재적인 행동을 고려해 가치를 분배할 수도 있다.
SKK GSB 프랭크 휴트너 교수
LG 배터리 경쟁사 노스볼트와 BMW의 경쟁사 벤츠가 협력하면 LG와 BMW의 이익 분배는 어떻게 해야 할까?
외부 요인이 영향을 미칠 때에도 이익을 공정하게 분배할 수 있는 방법을 밝혀낸 성균관대 SKK GSB 프랭크 휴트너 교수의 논문이 저명한 학술지 'Games and Economic Behavior'에 게재됐다.
휴트너 교수는 이 방법을 찾기 위해 라이프치히 HHL 경영대학원의 André Casajus 교수, 와세다 대학의 Yukihiko Funaki 교수와 함께 샤플리 값과 그 확장에 대한 연구를 진행했다.
샤플리 값은 여러 참여자가 협력해서 얻은 이익을 각각에게 분배하는 방법을 제시하는 개념이다. 각 참여자가 프로젝트에 얼마나 많은 가치를 더했는지를 계산해, 공평한 보상 분배를 제시한다. 다만 샤플리 값은 외부 요인이 영향을 미칠 때는 적용하기 어렵다는 단점이 있다.
외부 요인의 영향을 설명하기 위해 LG와 BMW가 LG 배터리를 BMW 차량에 사용하는 대가로 1000억원의 이익을 나누는 협상 상황을 가정해보자. 전통적인 샤플리 값은 이 이익을 50 대 50으로 나누는 것을 제안한다.
그러나 이익규모와 분배는 LG의 경쟁사 Northvolt, BMW의 경쟁사 Mercedes-Benz 간의 경쟁우위가 달라지거나 경쟁사들의 협력관계가 변할 때 달라질 수 있다. 만약 Northvolt가 Mercedes-Benz와 협력하면 LG와 BMW 사이의 예상 혜택은 800억원으로 줄어들 수 있다. 이 경우 Northvolt와 Mercedes-Benz가 BMW와 LG에 외부 영향을 미치게 돼 전통적인 샤플리 값을 적용하기 어렵다. 상황은 BMW와 Northvolt 간의 협력, Mercedes-Benz와 LG 간의 협력, 또는 Northvolt와 LG 간의 기술적 파트너십 등으로 더욱 복잡해질 수 있다.
이 논문의 저자들은 복잡한 상황을 더 잘 설명하기 위해 기존의 접근 방식을 개선하고 확장했다. 그들의 샤플리 값 일반화는 복잡한 상황에서도 공정한 분배 방법을 제공할 수 있고 외부 요소의 잠재적인 행동을 고려해 가치를 분배할 수도 있다.
원본저널: http://doi.org/10.1016/j.geb.2024.06.004