A Study on the Economic Impact of Shortening the Settlement Cycle for E-commerce Platforms
1 Seoul National University
2 Gachon University
DOI: https://doi.org/10.17287/kbr.2026.30.2.125
Abstract
This study investigates the economic and social effects of statutory settlement cycle shortening for e-commerce platforms, applying empirical analysis and agent-based simulation models (ABM). Utilizing real-world data, industry case studies, and a structured ABM framework, the research quantifies the differentiated impacts of shortened settlement periods across platform types (principal/intermediary), scales, and financial soundness.
Findings reveal that while shortening the settlement cycle provides short-term benefits—such as improved liquidity and reinvestment for small businesses—it also leads to significant long-term drawbacks: increased working capital pressure, higher financial costs, reduced investment and employment, and diminished product diversity and consumer choice. Particularly for principal-type and financially weak platforms, supplier survival rates decline and market polarization intensifies, as evidenced by rising HHI. On the consumer side, reduced product variety and higher stockouts undermine welfare, and accelerated consumer migration to overseas C-commerce platforms (e.g., Ali Express, Temu) becomes evident.
The study recommends that policy design move beyond uniform regulation, calling for flexible, differentiated approaches based on platform structure, scale, and capital requirements, coupled with phased implementation, ongoing monitoring, and practical measures.
^1 Professor, Department of Business Administration, Seoul National University, byoo@snu.ac.kr, First Author ^2 Professor, Department of Business Administration, Gachon University, smjeon@gachon.ac.kr ^3 Master Student, Department of Business Administration, Seoul National University, whj2007@snu.ac.kr ^4 Master Student, Department of Business Administration, Seoul National University, jinheera@snu.ac.kr ^5 PhD Student, Department of Business Administration, Seoul National University, jien.lee@snu.ac.kr, Corresponding Author financial support. By providing an empirically validated simulation framework, this study delivers strategic implications for government policy and sustainable growth of the e-commerce ecosystem.
Ⅰ. 서 론
최근 ‘티몬·위메프 사태’로 대표되는 일부 온라인 이커머스 플랫폼의 부도 및 회생 신청 사례는 플랫폼 경제 전반의 신뢰를 흔드는 심각한 사회적 문제로 대두되었다. 이번 사태는 단순한 정산 지연을 넘어 납품 대금의 전액 손실이라는 ‘지급 불능(Default)’ 리스크를 현실화했으며, 이로 인해 입점 소상공인과 납품 업체의 생존권 보호에 대한 목소리가 어느 때보다 높아졌다. 이에 정부는 자금 유용 리스크를 원천 차단하고 시장 신뢰를 회복하기 위해 규제 강화를 추진하고 있다. 현행「대규모 유통업법에서의 거래 공정화에 관한 법률」제8조는 직매입 거래의 경우 60일, 그 외의 거래는 월 판매마감일로부터 40일 이내를 정산 기한으로 규정하고 있으나, 이를 대폭 단축하는 방향의 개정안은 소상공인의 유동성 개선과 재투자 활성화를 위한 필수적 조치로 평가받고 있다.
그러나 이러한 규제 강화는 필연적으로 심각한 정책적 상충 관계(Trade-Off)를 내포하고 있다. 본 연구는 ①부실 플랫폼의 지급 불능 리스크 방지 및 생태계 신뢰 구축이라는 편익과, ②규제 준수로 인한 건전한 플랫폼의 자본비용 증가 및 경쟁력 저하라는 사회적 비용을 명시적으로 대비시키고자 한다. 경제학적 관점에서 정산 주기는 공급자가 플랫폼에 제공하는 상거래 신용(Trade Credit)이자 핵심적인 ‘가격 요소’이다. 따라서 부실 업체를 막기 위한 일률적인 규제 강화는 자본비용에 대한 가격상한(Price Ceiling) 설정과 동일하며, 이는 시장의 자원 배분 기능을 저해하고 수량 및 품질의 왜곡을 초래할 위험이 있다. 특히 이러한 규제는 자본비용 자체를 제거하는 것이 아니라 한 지점의 압력을 다른 곳으로 전이시키는 ‘워터베드 효과(Waterbed Effect)’를 유발한다. 즉, 정산 조건이라는 지점을 억누르면 자본 부담은 소멸되지 않고 수수료 인상, 취급 상품 수 감소, 혹은 소비자 가격 인상과 같은 다른 지점에서 부풀어 오르게 되며, 결과적으로 유동성을 개선하기보다 비용을 비효율적으로 재분배할 뿐이다.
특히 막대한 운전자본(Working Capital)이 필요한 직매입 플랫폼의 경우, 규제에 따른 매입채무 상환기간(PDP)의 강제적 단축은 현금전환주기(CCC)의 급격한 상승과 금융비용 증가로 이어진다. 이러한 재무적 압박은 가격상한 규제 시 나타나는 전형적인 수량 배분(Rationing)의 형태로서 건전한 플랫폼조차 재고 전략을 보수화하게 만들어 상품 구색(SKU) 축소, 품절 증가, 소상공인 판로 위축을 야기하며, 최종적으로 소비자 선택권과 후생을 감소시키는 결과를 낳는다. 즉, 부실 플랫폼의 리스크를 방지하려는 규제가 역설적으로 생태계 내 혁신적인 우량 기업들의 성장 동력을 훼손하고 시장의 양극화를 심화시킬 수 있다는 점에 주목해야 한다.
본 연구는 이러한 정책적 딜레마를 규명하기 위해 에이전트 기반 시뮬레이션(Agent-Based Simulation)을 활용하여 정산 주기 단축이 이커머스 생태계 전반에 미치는 경제적 영향을 실증적으로 분석한다. 정산 주기 변화가 납품업체 생존율, 시장 집중도(HHI), 거래 규모(GMV), 그리고 소비자 후생에 미치는 영향을 수치화함으로써, 규제 강화가 국내 플랫폼에만 작용하는 비가시적 ‘세금’이 되어 해외 플랫폼(C-Commerce)과의 경쟁에서 ‘규제 차익거래(Regulatory Arbitrage)’를 발생시키는 지점을 짚어본다. 결론적으로 본 연구는 지급 불능 리스크를 효과적으로 관리하면서도 건전한 기업들의 혁신을 저해하지 않는 거래 구조별·규모별 차등적 정산 정책과 금융적 보완 장치를 제언함으로써, 지속 가능한 플랫폼 정책 설계에 기여하고자 한다.
Ⅱ. 정산주기 단축의 경제 사회적 효과
본 절에서는 정산주기 단축 규제가 이커머스 시장 전반에 미치는 경제·사회적 효과를 국가적 관점, 기업 관점, 소비자 관점에서 종합적으로 분석한다. 정산주기 단축은 납품업체의 미지급 위험을 완화하고 거래 안정성을 제고한다는 정책적 명분을 가지는 한편, 플랫폼의 운전자본 부담을 증가시켜 거래 구조와 시장 경쟁 환경에 구조적인 변화를 초래할 수 있다. 이러한 변화는 단순히 개별 경제주체의 손익에 국한되지 않고, 시장 집중도, 상품 다양성, 소비자 후생 등 거시적 성과로 확산될 가능성이 있다.
국가적 관점에서는 정산주기 단축이 시장 신뢰 회복과 거래 질서 개선에 기여하는 동시에, 국내 플랫폼의 재무적 제약을 강화하여 장기적으로 시장 구조와 경쟁 구도에 영향을 미칠 수 있는지를 검토한다. 기업 관점에서는 플랫폼과 납품업체 간 거래 관계가 어떻게 조정되는지를 중심으로, 특히 운전자본 제약 하에서 소규모 업체의 거래 지속 가능성, 플랫폼의 파트너 구성 변화, 그리고 그로 인한 시장 양극화 가능성을 분석한다. 소비자 관점에서는 이러한 거래 구조 변화가 상품 구색(SKU) 축소, 시장 집중도 변화, 소비자 효익 및 후생에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다.
본 연구의 시뮬레이션 모형은 크게 플랫폼, 파트너 업체, 정부의 세 가지 행위자로 구성된다 Figure 1
매 시점 Partner 는 전 시점의 판매량($q_{t-1}$)과 시장수요($D_t$)를 기반으로 생산량($q_t$)을 결정한다. 파트너 에이전트는 완벽한 시장 정보를 보유하지 못한 제한된 합리성을 가진 주체로 가정된다(Sterman, 2000). 따라서 각 파트너는 ‘적응적 기대’ 혹은 ‘지수평활법’ 기반의 재고 관리 모형을 차용하여 당기의 생산량을 결정한다(Chopra & Meindl, 2015).
구체적으로 파트너 i 의 t 시점 목표 생산량($q_{i,t}^{Target}$)은 전기 판매량($q_{i,t-1}$)과 시장 수요($D_{i,t-1}$)의 오차를 일정 비율($\alpha$)만큼 반영하여 아래와 같이 산출된다. 이때 $\alpha(0<\alpha<1)$는 수요 변화에 대한 반응 민감도를 의미한다.
도출된 목표 생산량은 파트너가 직면한 재무적 상황, 즉 ‘운전자본 제약’1에 의해 최종적으로 조정된다. 기업의 현금흐름이 원활하지 않은 금융 마찰 상황에서는 시장 수요가 충분하더라도 생산 비용을 조달하지 못해 불가피하게 생산량을 축소해야 한다(Fazzari, Hubbard, & Petersen, 1988). 에이전트 기반 모형에서 기업의 재무적 취약성과 생산 제약을 다룬 Delli Gatti et al.(2005)의 연구에 근거하여, 실제 생산량($q_{i,t}^{Actual}$)은 아래 수식과 같이 목표 생산량 대비 현재 보유 운전자본($WC_{i,t}^p$)으로 감당 가능한 단위당 생산비용($c$)의 비율로 조정된다. 초반 판매량과 시장 수요는 한국의 실제 이커머스 플랫폼 데이터 수집을 통하여 각 플랫폼 별 업체 평균 판매량 및 생산량을 통해 정하였다.
매 시점 플랫폼은 보유 자산($A_t$), 납품 단가($p_t$), 판매량($q_t$)에 따른 현금유입과, 정산주기에 따른 대금 지급 등 현금 유출을 종합적으로 반영하여 현재 시점의 운전자본($WC_t^p$)을 산출한다. 그리고 거래 중인 파트너 수를 기반으로 제품 다양성(SKU)을 측정한다. 또한 직매입형 플랫폼은 파트너의 납품량 및 판매량에 따라 재고비용을 갱신한다. 플랫폼은 운전자본 제약 하에서 자본 효율성을 극대화하기 위해 다기준 의사결정 방식을 차용하여 공급망 구조조정을 단행한다(Ho et al., 2010). 구체적으로 각 파트너의 이익 기여도(수익성)와 수요 변동성에 따른 재고 리스크(위험도)를 동시에 평가한다. 높은 수요 변동성은 플랫폼의 공급망 복잡성과 운영 리스크를 가중시키므로 핵심적인 관리 대상이 된다(Choi & Krause, 2006). 파트너 i 의 수익성($\pi_{i,t}$)과 최근 $\tau$ 기간의 수요 변동계수로 측정된 위험도($Risk_{i,t}$)는 각각 아래와 같이 산출된다.
최종적으로 플랫폼 에이전트는 산출된 성과 지표를 바탕으로, 아래 조건에 부합하는 한계 기업(이익률이 임계치 $\theta$ 미만이거나 위험도가 허용치 $\gamma$를 초과하는 업체)을 거래 리스트에서 제외시키고 신규 파트너로 대체하는 의사결정을 수행한다.
이러한 시뮬레이션을 진행하며 탈락한 업체 및 신규 진입 업체를 Partner 에서 업데이트한다. 또한 직매입형 플랫폼의 재고를 업데이트한다. 그리고 매 시점 Partner 의 생산량 및 판매량을 바탕으로 대형업체와 중소업체에 유동적으로 배치되도록 업데이트한다. 관련 파라미터 값은 부록에 제시하였다.
2.1 국가적 관점에서의 영향
정산 주기 단축은 부실 플랫폼의 ‘지급 불능(Default)’ 리스크로부터 납품업체를 보호하고 시장의 신뢰를 회복하려는 목적을 지니고 있으나, 동시에 건전한 국내 이커머스 플랫폼의 재무적 부담을 가중시켜 중국 플랫폼(C-Commerce)의 영향력을 확대하는 역설을 초래할 수 있다. 현행 「대규모유통업법에서의 거래 공정화에 관한 법률」 제8조는 이미 직매입 거래 60일, 기타 거래는 월 판매마감일 후 40일 이내로 정산 기한을 규정하고 있으며, 현재의 논의는 이러한 기존 규제를 더욱 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다.
이러한 규제 강화는 ‘티몬·위메프 사태’와 같은 극단적인 대금 손실 위험을 방지할 수 있다는 편익이 있으나, 인위적인 기한 단축은 정상적인 플랫폼 운영 비용을 상승시켜 상품 다양성과 가격 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래한다. 특히 자본력과 정부 지원을 바탕으로 초저가 상품과 공격적 마케팅을 펼치는 C-Commerce 는 국내 플랫폼의 경쟁력이 약화된 틈을 타 시장을 급격히 잠식하고 있다 (Son, 2024). 실제로 Table 1
Table 1 Growth Rate of E-commerce in Korea
| 업체 | 2023. 8월 | 2024. 8월 | 증가율 |
|---|---|---|---|
| 쿠팡 | 30,105,226 | 31,382,551 | 4.2 |
| 11번가 | 8,638,243 | 7,685,503 | -11.0 |
| G 마켓 | 5,408,287 | 4,801,293 | -11.2 |
| 알리익스프레스 | 4,281,130 | 6,696,485 | 56.4 |
| 테무 | 337,225 | 5,645,997 | 1,574.5 |
결국 부실 플랫폼 퇴츨 지연으로 인한 생태계 신뢰 붕괴를 막기 위한 규제가, 역설적으로 건전한 국내 플랫폼의 성장을 저해하고 해외 플랫폼으로의 소비자 이탈을 가속화하는 ‘정책적 상충 관계’를 형성하게 된다. 국내 제조기업의 27.6%는 이미 중국 제품의 저가 수출로 매출 타격을 입고 있으며 Table 2
Table 2 Impact of Chinese Exports on Performance
| 구분 | 실제 매출·수주 등 실적에 영향이 있다현재는 영향 없으나 향후 피해가능성 있다영향 적거나 없을 것으로 전망 | ||
|---|---|---|---|
| 전체기업 | 27.6%42.1%30.3% | ||
| 수출기업 | 37.6%39.8%22.6% | ||
| 내수기업 | 24.7%42.8%32.5% | ||
매출액 중 수출비용이 50%이상이면 ‘수출기업’, 미만이면 ‘내수기업’으로 구분
한편, 정산주기 단축은 인력감소효과를 야기한다. 직매입 플랫폼은 대규모 직접고용을 동반하는데, 재고, 배송, 물류가 내재화되어 창고, 배송, 안전, 품질 설비 등 전 분야 고용이 발생하기 때문이며, 전자상거래 확장이 일자리 수요를 확대한다는 사실은 여러 맥락에서 증명되었다 (Allard & Keller, 2024). 특히 펜데믹 이후 커머스의 오프라인 매장 인력은 감소했으나, 이커머스 관련 인력 수요는 크게 증가했다 (Korea Economic Daily, 2024). 2024년 통계청 일자리 동향에 따르면, 전체 일자리 증가 폭은 축소된 반면 운수 및 물류 업종의 일자리가 증가했고, 국내 이커머스 플랫폼 규모 또한 전년 대비 7.4% 성장한 245조 원으로 확대되었다 Table 3
Table 3 E-commerce Platform Size and Growth Rate

한 예로, 대표 직매입 기업인 쿠팡이 창출하는 일자리는 2024년 기준 8만명 이상이며, 지역발전, 청년고용, 소상공인과의 동반성장과 관련한 긍정적 산업연관효과를 창출한다. 쿠팡 파트너 23만명 중 활동 중소상공인의 70%가 비서울 지역에 있고, 물류 인프라와 물류배송직의 90% 또한 비서울 지역에 있는 만큼 여러 지역으로의 직매입 인프라 확장이 직접고용 증가로 직결되며, 최근 고용 노동부 및 지자체와 1000명 이상의 지역 대규모 채용 협약을 맺었다. 또한, 2023년 기준 2만명 이상의 청년을 고용, 2026년까지 3조원 투자로 인구 감소 지역을 포함한 전국 채용규모를 확장하겠다는 계획을 발표한 바 있으며 (Coupang Newsroom, 2024; Jeong, 2025), 전국 인프라 구축 및 고용 확대를 위해 투자를 확대할 전망이다 Table 4
Table 4 Coupang’s Investment and Hiring Roadmap
| 쿠팡 로켓배송 5000만명 시대 로드맵 | ||
|---|---|---|
| 항목 | 현재 수치 | 목표/예상 수치 |
| 투자(원) | 6 조 6 천억 | 9 조+ (2026 년) |
| 직고용(명) | 8만 | 8 만 (2026 년) |
| 로켓배송 | 182 곳 (커버리지 비율 70%) | 230 곳 (커버리지 비율 100%/ 2026 년) |
출처: 매일일보, 2025
고용 성장률은 더 많은 운전자본 제약이 있을수록 약 1.2%p 감소하며, 외부 자본 의존도가 높을수록 최대 2.2%p 정도로 낮아지는데 (Dao & Liu, 2017), 이는 운전자본 조달에 대한 부담이 커져 기업 재투자 여력이 감소할수록 인력을 감축하여 비용을 줄일 가능성이 큼을 나타낸다. 운전자본 부담이 큰 직매입 기업은 그럴 가능성이 더 높은데, 결과적으로 고용 축소가 중소 납품업체 및 고용시장 속 개인들에 타격을 입히며 특히 비관리직이나 저학력층 인력의 고용 감소에 5% 이상 기여한다 (Hviid & Schroeder, 2024). 정산주기 단축으로 인한 재투자 여력의 축소는 각지의 물류 인프라 설비를 통한 지역 활성화나 청년 인구 감소 지역에 대한 투자 계획 등을 저해하여 주로 비서울 지역에서 활동하는 중소상공인들에 대한 구조적 지원 확대를 방해하고, 고용시장에 대한 직매입 기업의 사회적 기여를 유지 혹은 확장하는데 부정적 영향을 줄 것이 예상된다.
2.2 기업 관점에서의 영향
2.2.1 플랫폼 사업자의 금융비용 증가 및 시장 양극화 가능성
자본조달의 제약은 기업의 핵심 재무적 부담이며 (Ban et al., 2012), 운전 자본을 축소시키는 정산주기 단축 정책은 직매입 플랫폼 사업자에게 경제적 타격을 준다. 납품업체에 대한 빠른 대금 지급은 현금 유출을 앞당기고 장기적인 금융비용 부담을 증대시켜 이익률 하락을 초래할 수 있다. 이는 대형 플랫폼에게는 대규모 현금 유출을, 현금 여력이 부족한 소형 플랫폼에게는 유동성 스트레스를 가중시킨다. 상품 매입 및 재고 보유 특성상 직매입 플랫폼은 운전자본 수요가 크며, 현금전환주기(Cash Conversion Cycle, CCC) 관리가 수익성 확보의 핵심이다. 정산주기가 축소될수록 운전자본 부담과 외부 금용비용이 상승하여 장기 수익률이 하락하는 경향이 있으며 (Kafeel et al., 2020), CCC 계산식(CCC = ICP + RCP – PDP)을 통해 보면 정산주기 단축이 매입채무 상환기간(PDP)을 축소, CCC 를 증가시키고 기업 수익성 감소를 초래한다 (Deloof, 2003; Oseifuah, 2016). PDP 가 줄어들면 납품업체 대금 지급이 빨라져 운전자본 필요액이 증가하는데, 그만큼 은행 대출 혹은 상업어음 등 외부 차입(평균 차입금 연 3-5% 수준 추정)을 통한 이자비용 부담이 증대되기 때문이다. 더욱이 식료품 유통이나 리테일 산업은 외부 차입 자본의 비중이 기본적으로 큰 편에 속해, 정산주기가 단축되면 그 비중이 더 늘어나 비용 조달 압박이 심해질 것을 예상할 수 있다 Figure 2
Table 5 Measurement Items for Supplier Selection Criteria, Order Criteria, and Supply Chain Performance

2.2.2 시장 양극화로 인한 소규모 업체 탈락 가능성 분석
정산 주기 단축 정책은 플랫폼과 거래하는 파트너 업체의 생존 구조에도 중요한 변화를 초래하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 에이전트 기반 시뮬레이션을 통해 정산 주기 변화에 따른 플랫폼 내 파트너 업체의 거래생존율과 대형–소규모 업체 간 시장 양극화 수준을 예측하였다. 정산주기 단축은 플랫폼과 거래하는 파트너 업체의 구성과 거래 지속 구조에 변화를 초래하는 것으로 분석되었다. 에이전트 기반 시뮬레이션 결과, 정산 주기가 단축될수록 플랫폼은 운전자본 부담을 관리하기 위해 거래 위험이 낮고 회전율이 높은 상품과 파트너를 우선적으로 유지하는 전략을 선택하는 경향을 보였다.
이 과정에서 개별 소규모 업체와의 거래 지속률은 하락하는 것으로 나타났으나, 이러한 변화의 경제적 의미는 거래 상대의 규모 자체가 아니라, 거래 구조가 상품 구색(SKU)에 미치는 영향을 통해 해석될 필요가 있다. 플랫폼이 재무적 제약 하에서 거래 파트너 수와 발주 품목을 조정할 경우, 회전율이 낮거나 수요 변동성이 큰 롱테일 상품이 우선적으로 제거되며, 이는 결과적으로 플랫폼 전체의 SKU 수 감소로 이어진다.
시뮬레이션 결과, 정산 주기를 60일에서 20일로 단축할 경우 플랫폼 내 파트너 업체의 거래생존율은 유의미하게 하락하는 것으로 나타났다. 전체 이커머스 플랫폼을 기준으로 52주 후 파트너 업체 생존율은 평균 약 74% 수준으로 추정되었으며, 반복 실험 구간에 따라 최소 67.7%에서 최대 80.2%의 범위를 보였다. 이는 정산 주기 단축이 플랫폼 생태계 내에서 일정 비율의 업체 탈락을 구조적으로 유발할 가능성을 시사한다.
플랫폼 유형별로 살펴보면, 중개형 플랫폼의 입점업체 거래생존율은 약 79.1%로 비교적 안정적인 반면, 직매입형 플랫폼의 납품업체 거래생존율은 약 68.9%로 더 낮게 나타났다. 특히 운전자본 대비 거래 규모(GMV) 비율이 하위 50% 수준인 플랫폼에서는 파트너 업체 생존율이 평균 약 48%에 불과했으며, 최소 40.8%에서 최대 69.9%까지 큰 편차를 보였다. 이는 정산 주기 단축이 플랫폼의 재무 구조에 따라 소규모 납품업체의 탈락 위험을 비대칭적으로 확대함을 의미한다.
이와 함께 대형 업체와 소규모 업체 간의 시장 양극화 역시 뚜렷하게 심화되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 대형 업체 대비 소규모 업체의 생산비 및 거래 지속 가능성 차이를 기반으로 양극화 지수를 산출하였다. 정산 주기 60일 시나리오 대비 20일 시나리오에서 양극화 지수는 평균 약 2.4배 증가하였으며, 반복 실험 결과 최소 1.6배에서 최대 3.8배까지 확대되는 것으로 나타났다. 이는 정산 주기 단축이 대형 업체에는 상대적으로 유리하게 작용하는 반면, 자금 회전 제약이 큰 소규모 업체에는 구조적 불리함을 가중시킴을 보여준다.
이러한 결과는 정산 주기 단축 정책이 단기적으로는 일부 업체의 유동성을 개선할 수 있으나, 장기적으로는 플랫폼 내 거래 구조를 대형 업체 중심으로 재편하고 소규모 업체의 시장 탈락을 가속화함으로써 이커머스 생태계의 양극화를 심화시킬 가능성이 있음을 시사한다. 즉, 정산 주기 단축은 소상공인 보호라는 정책 목표와 달리, 플랫폼 내 경쟁 구조를 왜곡하고 취약한 파트너 업체의 지속 가능성을 저해하는 요인으로 작용할 수 있다.
2.2.3 중소 플랫폼 / 독점화 지수 효익 분석
정산 주기 단축 정책은 플랫폼 간 경쟁 구조에도 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 플랫폼 시장의 집중도를 측정하기 위해 허핀달–허쉬만 지수(Herfindahl–Hirschman Index, HHI)를 활용하여 정산 주기 변화에 따른 시장 구조 변화를 비교하였다. HHI 는 시장 점유율이 소수 기업에 집중될수록 상승하나, 높은 집중도가 항상 반경쟁적 독점력을 의미하는 것은 아니다. Demsetz (1973)의 효율성 가설에 따르면, 집중도 상승은 우월한 기업 효율성의 결과일 수 있다.
에이전트 기반 시뮬레이션 결과, 정산 주기를 단축할 경우 이커머스 플랫폼 시장의 HHI 는 유의미하게 상승했다. 60일 시나리오 대비 20일 시나리오에서 플랫폼 시장의 HHI 는 평균 약 16.45% 증가하였으며, 시뮬레이션 반복 구간에 따라 최소 10.2%에서 최대 21.5%까지 증가하는 것으로 추정되었다. 이는 정산 주기 단축 규제가 플랫폼 간 경쟁을 촉진하기보다는, 운전자본 부담을 증가시켜 자본집약적 사업 구조를 요구하는 데서 비롯된 것으로 해석된다. 특히 정산 주기 단축은 운전자본 제약이 큰 중소 플랫폼과 신규 진입자에게 고정적 자본 부담으로 작용하여 진입장벽을 높인다. 그 결과 거래 파트너 수 축소, 상품 구색 감소, 성장 둔화가 중소 플랫폼에 집중되는 반면, 상대적으로 큰 자본력의 대형 플랫폼 중심으로 시장이 재편되는 것으로 나타났다.
즉, 관찰된 HHI 상승은 효율성 차이로 인한 시장 실패의 자연적 결과라기 보다는, 규제에 의해 유발된 진입장벽의 산물임을 시사한다. 해당 규제는 자본 제약을 받는 신규 진입자에게는 고정비용으로 작용하지만 대형 사업자에게는 경쟁자의 진입을 제약하고 상대적 이점을 제공한다는 점에서 규제 포획(Regulatory Capture)적 성격을 내포한다. 이는 정산 주기 단축 정책이 중소 플랫폼 보호라는 규제 의도와 달리, 시장 집중과 구조적 양극화를 심화시킬 가능성을 보여준다.
2.3 소비자 관점에서의 영향
정산주기 단축은 소비자의 효익에도 구조적 악영향을 초래한다. 특히 직매입 이커머스 플랫폼의 경우, 정산주기 단축으로 현금흐름 압박이 증가하면 재고비용을 최소화하기 위해 SKU 수를 축소하고, 품목당 발주량과 안전재고 수준을 보수적으로 조정할 유인이 커진다. 이러한 대응은 상품 다양성 감소와 빈번한 품절(Stock-Out)을 초래함으로써 소비자 후생을 직접적으로 저하시킨다.
해당 규제의 영향은 소비자가 선택 가능한 상품 범위의 축소로 이어진다. 플랫폼이 운전자본 부담을 관리하기 위해 상품 구색을 축소할 경우, 회전율이 낮은 롱테일(Long-Tail) 상품과 소량 다품종 품목이 우선적으로 제외된다. 이 과정에서 소비자가 구매 의사결정을 내릴 후보군의 집합, 즉 고려집합(Consideration Set)이 축소되며, 이는 대체재 탐색 비용 증가와 구매 만족도 하락으로 이어진다. 고려집합이 축소되면 소비자는 선택에 더 큰 불편함을 느끼고 대체품으로 이동하며, 그의 탐색 과정에서도 비용이 발생되어 결과적으로 소비자 의사결정 만족도가 하락한다 (Fitzsimons, 2000). 개인의 핵심 고려 상품이 품절일수록 소비자 만족도는 더 심하게 하락하며, 이는 플랫폼 서비스 품질 전반에 대한 불만과 타 플랫폼으로의 이탈률 증가로 연결된다 (Yu & Kunz, 2010).
기업의 비용 압박 속에서, 재고량 감축과 더불어 조달 및 보관 효율성 최대화를 위해 제품 다양성도 축소된다. 리테일 산업에서 제품 다양성과 재고 가용성은 기업의 매출 증가 및 소비자 가치와 직결된다 (Ton & Raman, 2010). 따라서, SKU 축소는 가격 경쟁 완화를 위해 전략적으로 사용되기도 하지만, 주로 소비자 선호 충족 실패로 인한 기업 가치 하락과 뚜렷한 소비자 잉여 감소라는 부정적 결과를 수반한다 (Dukes et al., 2008). 이는 SKU 축소가 단순 운영 전략 변화가 아니라 소비자 후생 감소와 사중손실(Deadweight Loss)로 연결될 수 있음을 의미한다.
유사한 우려는 정책적 논의에서도 확인된다. 유럽 유통업 단체 Euro Commerce 는 모든 B2B 거래 정산주기를 30일로 축소할 경우, 유통업의 운영 유연성이 저하되고 SKU 축소로 소비자 선택폭이 감소함으로써 지역사회에 약 1,500억 유로 이상의 경제적 피해가 발생할 수 있다고 경고했다 (Sweet Press, 2023). 유사한 대금 지급주기 맥락에서도, 무역신용(정산여유)의 축소가 재고, 매출, 이익의 감소와 상품 다양성 축소를 통해 소비자 잉여를 위협함이 나타났다. 프랑스의 한 하드웨어 소매업체는 무역신용 기간 60일 제한 이후 가용 재고가 11% 감소하였고, 잦은 품절과 고객 불만이 발생하여 매출과 총이익이 각각 15%, 3% 하락하는 결과로 이어졌다 (Chen & Yang, 2022). 추가로, 재고부담으로 플랫폼이 상품 수와 발주량을 축소할 경우, 자원과 공급 안정성이 높은 대형 납품업체 중심으로 조달 구조가 재편될 가능성이 크며, 협력업체 성장 기회와 공급망 협력 구조가 약화될 수 있고 (Park & Kim, 2013), 그 결과 소상공인의 입점 및 공급 기회 또한 상대적으로 위축될 수 있다. 물론, 자본 효율성이 낮은 공급자의 시장 퇴출 자체는 효율성 제고 과정에서의 창조적 파괴로 볼 여지가 있다. 그러나 해당 규제는 플랫폼이 수익성과 소비자 효용이 존재하는 상품까지도 제거하도록 강제할 가능성이 크다. 즉, 규제 평가의 핵심 기준이 시장에서의 소비자 잉여와 자원 배분 효율성에 있는 만큼, 해당 규제로 인해 플랫폼이 롱테일 상품을 제거하여 사중손실을 발생시킬 수밖에 없는 구조는 소비자 후생을 훼손하는 정책 왜곡의 발생으로 볼 수 있다. 즉, 정산주기 단축은 SKU 축소를 통해 사회적 후생 감소로 이어질 위험을 내포하기에, 이같은 영향을 종합적으로 고려한 신중한 설계가 요구된다.
2.3.1 소비자 효익 절감률 비교
정산 주기 단축은 소비자 후생에도 간접적이지만 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 사회적 후생을 소비자 잉여를 중심으로 한 통합 지표로 설정하고, 정산 주기 변화에 따른 후생 수준을 비교하였다. 특히 직매입형 플랫폼의 재고 운영 전략 변화와 상품 다양성(SKU) 감소가 소비자 효익에 미치는 영향을 중점적으로 검토하였다. 시뮬레이션 결과, 정산 주기를 60일에서 20일로 단축할 경우 사회적 후생은 기준 시나리오 대비 평균 약 8% 감소하는 것으로 나타났다. 구체적으로는 최소 3.8%에서 최대 12.3%까지 사회적 후생 감소가 관측되었으며, 단기적 충격 이후에도 후생 수준이 회복되지 않고 누적 손실 형태로 지속되는 경향이 확인되었다. 이를 연간 기준으로 환산할 경우, 최대 약 19조 원 규모의 사회적 후생 손실이 발생하는 것으로 추정된다. 이러한 소비자 효익 감소의 주요 메커니즘은 상품 다양성 축소에 있다. 정산 주기 단축으로 인해 플랫폼의 운전자본 부담이 증가하면, 특히 직매입형 플랫폼은 재고 리스크를 관리하기 위해 보유 SKU 수를 줄이는 전략을 선택하게 된다. SKU 감소는 소비자가 선택할 수 있는 상품의 폭을 제한하며, 품절 빈도 증가와 함께 소비자 만족도 및 소비자 잉여 감소로 이어진다. 이는 기존 연구에서 제시된 상품 다양성과 소비자 후생 간의 양(+)의 관계와도 일관된 결과이다 (Brynjolfsson et al., 2003). 결과적으로 정산 주기 단축은 소상공인 보호라는 정책 목적과 달리, 소비자 관점에서는 선택권 축소와 후생 감소라는 부정적 효과를 초래할 가능성이 크다는 점을 시사한다.
Ⅲ. 정산주기 단축 시 직매입 모델의 구조적 부담 분석 비교
본 섹션에서는 정산주기 단축이 직매입 모델에 미치는 구조적 부담을 분석한다. 유통업체의 직매입 모델은 재고 부담과 자금 회수 기간의 불일치로 인해 정산주기에 민감하게 반응한다. Coupang(2024)의 연구에 따르면, 정산주기의 단축은 단기적으로는 공급업체의 유동성을 개선하지만, 유통업체 입장에서는 운전자본 부담을 가중시키는 요인이 된다.
이러한 구조적 변화를 확인하기 위해 표 3과 같이 정산주기 변화에 따른 재무적 영향을 분석하였다.
분석 결과, 정산주기가 10일로 단축될 경우 유통업체의 현금흐름 부담은 급격히 증가하는 것으로 나타났다. 이는 Fazzari et al.(1988)이 제시한 자금 제약 이론과도 일치하는 결과이다. 또한, 그림 1은 이러한 정산주기 변화가 기업의 재무 건전성에 미치는 영향을 시각적으로 보여준다.
결론적으로, 정산주기 단축은 공급망 전체의 효율성을 제고할 수 있으나, 직매입 모델을 운영하는 유통업체에게는 추가적인 금융 비용을 발생시키는 구조적 부담으로 작용한다. 따라서 적절한 정산주기 설정은 유통업체와 공급업체 간의 상생을 위한 핵심적인 요소라 할 수 있다(Lee, 2025).
3.1 국내 중개형 및 직매입형 플랫폼의 현 정산 정책 및 특징
국내 이커머스 시장이 성숙기에 들며 (Statistics Korea, 2025), 플랫폼 비즈니스 모델 간 정산주기와 비용 구조의 차이가 경쟁력과 사회 후생을 좌우하는 핵심 변수로 부상했다. 이커머스 플랫폼 비즈니스 모델은 유통 방식에 따라 중개형(Agent Model)과 직매입형(Principal Model)으로 구분되는데, 동일한 정산주기 단축이라도 두 모델에 대 한 충격의 크기와 파급경로가 다르게 나타난다.
중개형 모델(오픈마켓)
중개형 모델에서 플랫폼은 거래 인프라를 제공하고, 소비자 결제대금에서 수수료를 차감한 후 판매자에 정산한다. 품질, 물류, 재고 등 거래 관련 비용과 리스크가 판매자에 귀속되므로, 플랫폼은 운영업무를 제외한 비용을 외부화 하는 구조를 가진다. 따라서 상품이나 재고와 직결된 운전자본 부담은 제한적이며, 정산주기 변화가 플랫폼 재무구조에 미치는 충격도 크지 않다 (Choi, 2024)1. 이 구조에서는 판매자의 다음달 영업 활동을 위한 자금 회전 부담이 상대적으로 크므로 정산주기가 비교적 짧게 운영되며, 평균 최대 10일 내 정산하는 빠른 정산 옵션을 확대하는 경향이 강하다 Table 6
Table 6 Payout Policies by Major Agent Model Platform Operators
| 플랫폼 | 정산 주기 | 정산 옵션 및 특징 |
|---|---|---|
| 네이버 스마트 스토어 | 구매 확정 시점 +1영업일 | 빠른정산 이용 시, 결제 후 3일 내 판매대금 100% 정산. 기존 정산주기(8일)보다 5일 단축. 거래 건수, 반품률 등 서비스 이용 요건이 엄격 |
| G 마켓 | 구매 확정 시점 +1영업일 | 빠른정산 이용 시, 배송완료일 8일 후 정산 |
| 11번가 | 구매 확정 시점 +2영업일 | 빠른정산 이용 시, 배송완료일 8일 후 정산 |
| 쿠팡 마켓플레이스 | 주정산/ 구매확정시점 + 15영업일에 70%, 두달 뒤 1일에 나머지 30% 정산 월정산/ 구매 확정일 익월 15일 100% 정산 |
빠른정산/ 수수료 없이 요청 당일 전날 매출의 90% 정산, 가입 필수인 셀러월렛의 현금화 서비스 이용 시 일 0.012%(연 4.468%) 수수료 부과 |
직매입형 모델
반면, 직매입 모델은 플랫폼이 상품을 직접 매입 및 재판매하며 매입차익이 주요 수익원이다. 이는 재고 및 관리 책임을 플랫폼에 집중시키고, 물류, 품질관리, 반품, CS 등 거래비용을 내부화 함으로써 운영 효율성과 소비자 서비스 품질을 제고할 수 있는 수직적 통합 구조로, 운전자본과 고정비 부담이 본질적으로 크다. 플랫폼이 내부화 한 거래 비용은 총이익을 압박하는데, 매입 및 재고관리에 대규모 운전자본이 소요되며, 수요예측 실패 시 재고 가치 하락 리스크까지 동반한다. 따라서 납품업체에 대한 정산주기 단축은 운전자본 부담과 외부차입 비용을 증폭시켜 자금 유동성에 구조적 타격을 초래한다. 현행 규제 하에서 직매입 플랫폼은 60일 이내 지급 의무를 지며, 이러한 민감도 때문에 중개형보다 상대적으로 긴 정산주기를 유지할 수밖에 없다 Table 7
Table 7 Payout Policies by Major Principal Model Platform Operators
| 플랫폼 | 정산 주기 | 정산 옵션 및 특징 |
|---|---|---|
| 쿠팡 로켓배송 | 매입 시점으로부터 60일 이내 대금 지급. | 2023년부터 표준 계약을 50→60일 내로 변경. |
| 마켓컬리 | 각 매입시점 따른 차등지급: - 1~10일: 익월 말 정산. - 11~20일: 두달 뒤 10일. - 21~말일: 두달 뒤 20일. |
직매입 비율 95%로 매입 빈도가 높아 횟수별 정산이 복잡. 최적화된 정산주기 위해 상품별 특성으로 기간을 구분하여 파트너사에 정산. |
| SSG.COM | 매입 시점으로부터 통상 40일 이내 대금 지급. | / |
3.2 타 모델 대비 직매입 플랫폼의 구조적 부담 비교
직매입 플랫폼의 입장에서 정산주기 단축은 단순 지급 타이밍의 문제가 아닌, 기업 자금 유동성을 감소시키는 구조의 고착화 위기이다. 정산주기 단축 정책은 재고를 직접 매입 및 보유하는 직매입 플랫폼의 운전자본과 수익구조를 정면으로 압박한다. 판매자가 물류비를 부담하는 중개형과 달리, 직매입 모델은 유통 전 과정의 통합 비용을 플랫폼이 부담하는 고정비 구조를 갖는다. 대표적인 직매입 모델인 쿠팡의 물류비는 매출의 약 32-37%로 (Coupang, 2025), 전체 비용 중 물류 비중이 큰 상황에서, 정산주기 단축은 고정비 감당을 위한 현금조달 압박을 높인다. 유사 해외 사례로, Tesco 는 납품업체 정산주기를 60일에서 45일로 앞당기며 약 £169 million 규모의 현금이 묶여 운전자본 부담이 커졌고, 재투자 여력이 약화된 바 있다 (Tesco Interim Results 2015/16, 2016). 반대로, 중개형 모델에 가까운 Ocado 는 정산주기 단축에도 오히려 현금흐름 증가로 인한 이익이 발생했는데, 재고나 매입대금 지급 부담이 없어 해당 단축의 영향이 적었기 때문이다 (Mavroleon & Baloch, 2024).
기업이론 관점에서, 직매입 모델과 같이 운전자본 의존도가 높은 수직통합 모델에 불리하게 작용하는 규제는, 사실상 수직적 통합에 대한 암묵적 조세로 작용한다. 이는 중개형 모델이 더 효율적이어서가 아니라, 재고 보유와 내부화된 거래비용의 구조를 충분히 반영하지 않은 규제 설계로 인해 중개형 모델이 상대적으로 유리해지는 효과를 낳는다. 그 결과, 비용 내부화 및 통합이 더 생산적이고 효율적인 기업 구조로 작동하는 경우에도, 규제가 야기하는 경쟁에서의 불이익을 피하기 위해 기업이 공급망을 분해하고 외부화 하도록 유도하는 조직형태 왜곡(Distortion of Efficient Organizational Form)이 발생할 수 있다.
한편, 이러한 재무적 충격은 플랫폼의 생태계 기여 축소로도 이어진다. 판매자 재고를 기업 물류망으로 관리하는 것은 판매자 매출 확대에 기여한다. 실제 쿠팡 입점 중소상공인의 매출 성장률은 일반 중소상공인 대비 4배이고 (2024 Coupang Impact Report, 2024), 연매출 30억 초과 중소 판매자가 일 1000명 이상 발생하는 사실은, 현 직매입 모델이 중소상공인의 성장을 견인하는 핵심 동력임을 시사한다.
이들이 지원하는 최적 모델로 작용함을 시사한다 Table 8
Table 8 Growth Rates of SMEs and Structural Support in Coupang

수익구조 측면에서도 직매입형은 현금버퍼가 약한 구조를 가진다. 타 유통업은 네이버 4%, 대형마트 18%, 아울렛 및 복합몰 12.8%, 백화점 22%, 홈쇼핑 28% 수준의 수수료 수익이 주요 고마진 원천으로 기능한다 (Fair Trade Commission, 2024). 반면, 직매입 모델은 고마진 수수료 부과 없이 재판매 마진에 의존하는데, 재판매 마진은 품목, 시즌, 협상력에 따라 쉽게 변동하기에 금리상승 같은 사회경제적 양상과 정산주기 단축이 결합될 경우 비용 충격이 더 크게 나타난다. 또한, 납품업체가 아닌 플랫폼이 물류배송비와 반품관련 물류, 배송, CS 부담도 함께 지는 구조에서, 최근 3년간 온라인 쇼핑몰 직매입 거래에서 반품 비율이 7.2%에서 15.8%로 증가하는 추세는 기업의 운영비 압박이 누적됨을 시사한다. 즉, 타 모델보다 복합적인 비용을 내부화한 직매입형은 정산주기 단축 시 경쟁력과 서비스 수준이 동시 저하될 수 있다 Table 9
Table 9 Comparison of Revenue Structures and Costs Between the Two Models
출처: Coupang Announces Results for First Quarter 2025
한편, 오프라인 유통기업과 직매입 기업은 대규모유통업법 하 일괄 60일 규제를 받지만, 온라인 직매입 플랫폼은 취급 상품의 종류가 훨씬 다양하여 수천만 SKU 유지에 따른 운전자본 부담이 더 크다 (Coupang. Inc., 2021). 온라인에서는 점포면적이나 매대 등의 물리적 제약이 없기 때문이며, 온라인 상의 반품 교환 빈도 역시 더 높아, 재포장 및 검수, 늘어난 재고 체류 기간이 추가 비용을 발생시킨다. 결국 사업모델과 비용구조 차이를 간과한 채 동일 프레임의 단축 규제를 적용할 경우, 온라인 플랫폼의 구조적 비용 부담이 가중되어 중개형 및 오프라인 기업과의 경쟁 속 규제 형평성이 우려된다 (OECD/KDI, 2021; Lee & Park, 2010).
3.3 중개형 및 직매입형 플랫폼의 효익 비교
정산 주기 단축의 경제적 영향은 플랫폼의 거래 구조에 따라 상이하게 나타났다. 본 연구는 중개형 플랫폼과 직매입형 플랫폼을 구분하여, 정산 주기 변화에 따른 효익 차이를 비교분석하였다. 두 플랫폼 유형은 재고 보유 여부와 운전자본 구조에서 근본적인 차이를 가지며, 이는 정책 충격에 대한 민감도 차이로 이어진다.
시뮬레이션 결과, 정산 주기를 60일에서 20일로 단축할 경우 직매입형 플랫폼의 총거래액(GMV) 감소 폭은 중개형 플랫폼보다 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 구체적으로 직매입형 플랫폼의 주간 GMV 는 중개형 플랫폼 대비 약 13.9%p 더 크게 감소하였으며, 감소 폭은 시나리오에 따라 최소 7.4%에서 최대 18.1%까지로 추정되었다. 이를 연간 기준으로 환산할 경우, 직매입형 플랫폼의 GMV 손실액은 약 7.7조 원, 중개형 대비 추가 손실액은 최대 5.8조 원에 달하는 것으로 분석되었다.
이러한 차이는 직매입형 플랫폼이 정산 주기 단축 시 매입 대금 선지급과 재고 보유 부담을 동시에 부담해야 하는 구조적 특성에서 기인한다. 운전자본 부담 증가는 재고 축소, 거래 파트너 감소, 보수적 발주 전략으로 이어지며, 이는 곧 거래 규모 감소로 연결된다. 반면 중개형 플랫폼은 재고를 보유하지 않기 때문에 상대적으로 정산 주기 단축의 충격을 완화할 수 있으며, GMV 감소 폭도 제한적으로 나타났다.
종합하면, 동일한 정산 주기 단축 정책이라 하더라도 플랫폼의 거래 구조에 따라 경제적 효익과 손실이 비대칭적으로 발생함을 확인할 수 있다. 이는 정산 주기 규제가 플랫폼 유형을 고려하지 않고 일률적으로 적용될 경우, 직매입형 플랫폼을 중심으로 한 구조적 불리함과 시장 왜곡을 초래할 수 있음을 시사한다.
Ⅳ. 결 론
본 연구는 이커머스 플랫폼의 법정 정산주기 단축 정책이 시장 전반에 미치는 경제적·사회적 영향을 실증적 데이터와 시뮬레이션 기반 분석을 통해 종합적으로 검토했다. 최근 잇따른 플랫폼 부도 사태와 이에 따른 소상공인 피해 증가에 대응해, 정부는 소상공인의 유동성 지원과 재투자 활성화를 목적으로 정산주기 단축을 추진하고 있으나, 실제 정책의 파급효과는 기대와 상당히 다를 수 있음을 확인하였다.
검토 결과, 정산주기 단축은 단기적으로 중소상공인과 납품업체의 자금 흐름을 개선하는 순기능이 존재한다. 그러나 플랫폼의 사업모델과 재무구조, 그리고 시장 전체의 상호작용을 고려하지 않은 획일적 규제 적용은, 플랫폼 기업의 운전자본 부담과 금융비용 증가, 재고 및 투자 위축, 상품 다양성 감소로 이어졌다. 특히 직매입형 플랫폼의 경우, 현금전환주기(CCC) 증가로 인해 외부 차입과 이자비용이 상승하고, 이는 재고 축소와 판로 축소, 협력업체 선정 기준 강화로 이어져 소규모 업체와 영세상공인에게 불리하게 작용했다.
시뮬레이션 분석 결과, 정산주기 60일에서 20일로의 단축은 플랫폼 내 납품업체 생존율을 유의미하게 하락시키고, 대형업체 중심의 시장 양극화를 심화시키는 것으로 나타났다. 특히 운전자본이 취약한 소규모 플랫폼 및 업체의 탈락률이 크게 증가하며, 시장 전체의 허핀달-허쉬만 지수(HHI)도 상승해 경쟁 약화와 독점 심화, 혁신 저해로 연결될 위험이 있다. 또한 재고 운영 전략의 변화로 인해 소비자 선택권이 제한되고, 품절 빈도 및 대체비용 증가로 소비자 후생이 감소하는 등 부정적 영향이 뚜렷했다.
나아가, 국내 이커머스 기업의 경쟁력이 약화될 경우, C-Commerce 와 같은 해외 플랫폼의 시장 점유율 확대를 촉진할 수 있음을 본 연구는 실증적으로 확인하였다. 실제로 알리익스프레스, 테무 등 해외 플랫폼의 성장세가 가파르게 나타나고 있어, 정산주기 단축으로 인한 국내 플랫폼의 재무적 부담 증가는 중장기적으로 국내 산업 경쟁력 약화로 이어질 수 있다.
이상의 결과를 종합하면, 정산주기 단축 정책은 ‘단축 여부’의 문제가 아니라 ‘어떤 플랫폼에, 어떤 기준으로, 어떤 속도로 적용할 것인가’의 문제로 재정의될 필요가 있다. 단순한 일률적 단축은 소상공인 보호라는 정책 취지를 온전히 달성하기 어렵고, 플랫폼 유형과 재무 구조에 따라 상이한 부작용을 초래할 수 있다.
이에 본 연구는 연구 결과에 따라 다음과 같은 차등적·단계적 정책 설계 방향을 제안한다. 첫째, 사업모델 기준의 차등 적용이다. 직매입 비중이 높은 플랫폼은 운전자본 부담과 재고 리스크가 구조적으로 크므로, 중개형 플랫폼과 동일한 정산기한을 적용하기보다 직매입·중개 비중에 따라 상이한 정산기한을 설정하는 방안이 고려될 수 있다. 이는 본 연구에서 확인된 직매입형 플랫폼의 재무 민감도와 SKU 축소 효과를 반영한 접근이다. 둘째, 재무 건전성 기준에 따른 세이프 하버(Safe-Harbor) 조항 도입이다. 일정 수준 이상의 유동비율이나 안정적인 운전자본 비율을 유지하는 플랫폼에 대해서는 정산주기 규제를 유예하거나 완화함으로써, 재무적으로 취약한 플랫폼에 규제가 과도하게 집중되는 것을 완화할 수 있다. 이는 규제 준수 능력에 따른 차등 적용이라는 점에서 정책 효율성을 제고할 수 있다. 셋째, 단계적 시행 방안이다. 현행 정산주기에서 목표 기한으로의 즉각적인 단축이 아니라, 60일에서 45일, 그리고 추후 30일과 같은 점진적 이행 경로를 설정함으로써 플랫폼과 납품업체가 재무 구조와 거래 관행을 조정할 수 있는 시간적 완충 장치를 제공할 필요가 있다.
이러한 정책 제언은 구체적인 법제 설계를 제시하기보다는, 정산주기 단축 정책이 시장 구조와 경제 주체의 이질성을 고려한 방향으로 설계되어야 함을 시뮬레이션 결과에 근거해 제시하는 데 목적이 있다. 정부의 정책 설계에 있어서는 단순한 소상공인 보호에 머무르지 않고, 플랫폼 비즈니스 구조와 운전자본 부담, 시장 내 경쟁 구도, 고용 및 혁신 동력 등 전체 산업 생태계의 지속 가능성 관점이 필요하다. 특히 직매입형과 중개형 플랫폼 간의 차별적 구조를 반영한 차등적 규제, 플랫폼 규모 및 재무 상황에 맞춘 유연한 적용, 단계별 시행과 효과 점검, 정책금융·보증 등 실질적 보완책 마련이 시급하다. 이와 같은 다층적 관점을 통해, 법정 정산주기 단축 정책이 단기적 현상 대응에 그치지 않고 국내 이커머스 산업의 안정적 성장과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 기대한다.
부 록
<Teaching Note> 이커머스 플랫폼에 대한 정산주기 단축 규제의 경제적 영향 연구
1. 개요(Synopsis)
본 사례는 이커머스 플랫폼에 대한 법정 정산주기 단축 규제가 플랫폼, 납품·입점업체(소상공인), 소비자, 그리고 시장 구조 전반에 어떠한 경제적·사회적 영향을 미치는지를 다룬다. 정부는 소상공인의 유동성 보호를 목적으로 정산주기 단축을 추진하고 있으나, 플랫폼의 사업모델(중개형 vs 직매입형), 재무 구조, 운전자본 부담을 충분히 고려하지 않을 경우 오히려 시장 양극화, 고용 축소, 소비자 후생 감소라는 역효과를 초래할 수 있음을 본 사례는 실증 및 시뮬레이션 분석을 통해 보여준다. 특히 본 사례는 에이전트 기반 경제 시뮬레이션(ABM)을 활용해 정산주기 변화가 납품업체 생존율, 시장 집중도(HHI), 소비자 후생, GMV 등에 미치는 영향을 정량적으로 제시함으로써, 정책 설계와 기업 전략 간의 복합적 상호작용을 분석 대상으로 삼는다.
2. 학습 목표
본 사례를 통해 학습자는 다음을 이해하는 것을 목표로 한다.
규제 정책의 의도와 실제 시장 효과 간 괴리를 구조적으로 분석할 수 있다.
플랫폼 비즈니스 모델별(중개형·직매입형) 재무 구조 차이가 동일 규제에 대해 왜 상이한 결과를 낳는지 설명할 수 있다.
ABM 을 활용한 정책 시뮬레이션이 전통적 정태 분석의 한계를 어떻게 보완하는지 파악한다.
단순 규제가 아닌 차등적·단계적 정책 설계의 필요성을 논리적으로 제안할 수 있다.
3. 타겟 독자 및 강의
대상: 경제·경영·MIS, 정책 대학원 학생 및 공공정책, 플랫폼 전략 등에 관심 있는 학습자
활용 강의:
플랫폼 전략 및 디지털 비즈니스
공공정책 분석 및 규제경제학
데이터 기반 의사결정 / 시뮬레이션 분석
4. 사례 질문
정산주기 단축은 실제로 누가 가장 큰 혜택과 비용을 부담하는가?
직매입형 플랫폼에 동일한 정산주기 규제를 적용하는 것이 규제 형평성 측면에서 타당한가?
본 사례에서 관측된 시장 양극화와 HHI 상승은 불가피한 구조적 결과인가?
정부라면 본 연구 결과를 바탕으로 어떤 대안적 정책 설계를 제안할 수 있는가?
5. 사례 분석 및 주요 개념
현금전환주기(CCC)와 운전자본 관리
에이전트 기반 시뮬레이션(ABM)을 통한 정책 평가
Table 10 Summary of Simulation Results
| Metric | Mean | Std | Min | Max |
|---|---|---|---|---|
| Overall partner survival rate (%) | 74.0 | 3.1 | 67.7 | 80.2 |
| Brokerage platform survival rate (%) | 79.1 | 2.4 | 74.8 | 83.6 |
| Direct purchase platform survival rate (%) | 68.9 | 3.8 | 61.5 | 75.2 |
| Financially vulnerable platform survival rate (%) | 48.0 | 7.5 | 40.8 | 69.9 |
| Market concentration increase (HHI, %) | 16.45 | 3.2 | 10.2 | 21.5 |
| Market polarization index (ratio) | 2.40 | 0.55 | 1.60 | 3.80 |
| Consumer surplus reduction (%) | -8.0 | 2.1 | -3.8 | -12.3 |
| GMV reduction of direct purchase platforms (%) | -18.5 | 4.2 | -7.4 | -26.1 |
| GMV reduction of brokerage platforms (%) | -4.6 | 2.0 | -1.2 | -8.0 |
* This simulation was conducted over a total of 1 year (52 weeks), with each week defined as one step, resulting in 52 steps in total. To account for stochastic variability, each scenario was simulated 100 times, and results were reported based on average values. The table presents mean, minimum, and maximum values.
Table 11 Key Parameter Values
| Parameter | Value | References. |
|---|---|---|
| θ | 0.20 | Sterman (2000) |
| β | 0.05 | Chopra & Meindl (2015) |
| γ | 0.20 | Altman (1968) |
