[번역] IMF: 비트코인 국가 간 흐름 측정과 동인에 관한 개론
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요약
암호자산이 급격히 성장하면서 국경을 넘나드는 사용에 대한 중요한 의문점들이 제기되고 있습니다. 비트코인의 국가 간 흐름을 보다 깊이 이해하기 위해, 우리는 비트코인 블록체인 내부(온체인)와 외부(오프체인)에서 이루어지는 전 세계 거래 내역을 포괄하는 원본 데이터를 활용했습니다. 우리는 사용 가능한 방법론과 데이터 세트에 대해 상세히 설명하고, 국가 간 흐름을 수치화하는 데 기반이 되는 주요 가정들에 대해 논의합니다.
이를 바탕으로 비트코인 국가 간 흐름에 대한 새로운 사실들을 제시하고, 그 배경에 있는 글로벌 및 국내 요인들을 분석합니다. 비트코인 국가 간 흐름은 전통적인 자본 흐름 요인들에 다르게 반응하며, 온체인과 오프체인 비트코인 국가 간 흐름 사이에도 차이점이 발견됩니다.
오프체인 국가 간 흐름은 자본 흐름 제한을 우회하려는 동기와 연관이 있는 것으로 보입니다.
1. 서론
2009년 출시 이후 비트코인의 급속한 성장은 거시경제적 영향력을 높였습니다. 비트코인은 공개적으로 접근 가능한 분산형 글로벌 디지털 생태계의 회계 단위입니다. 그 배경에 있는 기술혁신 - 어떤 신뢰 당사자 없이 운영되고 존재하는 분산 원장으로 구성된 지속 가능한 블록체인(Halaburda et al., 2022) - 은 매우 많은 거래를 가능하게 했고 민간 및 공공 주체의 주목을 받았습니다.
가격 변동성이 크고 실물 자산이나 정부 보증으로 뒷받침되지 않음에도 불구하고, 지난 10년 동안 비트코인의 가격과 활성 사용자 수는 눈에 띄게 증가했습니다(Auer et al., 2023). 기반 기술의 글로벌한 특성상 상당 부분의 거래가 국경을 넘나들 가능성이 높습니다. 그럼에도 불구하고 비트코인 국가 간 거래를 식별하는 것은 결코 간단하지 않습니다.
비트코인 네트워크에 대한 접근은 공개적이지만, 개별 사용자가 잘 식별되지 않기 때문에 상당한 수준의 익명성을 제공합니다. 이러한 사용자의 익명성과 함께 비트코인 시장이 온체인(비트코인 블록체인에 기록됨) 및 오프체인(비트코인 블록체인에 기록되지 않음) 거래로 분할되어 있어 글로벌 비트코인 국가 간 흐름에 대한 포괄적인 이해가 제한되었습니다.
본 논문에서는 비트코인 거래와 국가 간 흐름을 연구하기 위해 상호 보완적이고 실행 가능한 세 가지 데이터 세트를 사용하여 이 과제에 도전합니다. 우리는 비트코인 국가 간 흐름을 추정하는 다양한 접근 방식의 장단점을 논의하고, 온체인과 오프체인 거래를 모두 포괄하는 원본 데이터를 사용하여 새로운 특징적 사실을 제시하며, 많은 국가 패널에 대한 자본 흐름과 비교하여 비트코인 국가 간 흐름의 동인을 분석합니다.
우리의 연구 결과는 비트코인 국가 간 흐름이 전통적인 글로벌 동인에 자본 흐름과 다르게 반응한다는 것을 시사합니다. 또한 온체인과 오프체인 비트코인 국가 간 흐름 사이에 차이점이 나타납니다.
우리는 비트코인 흐름에 대한 데이터 세트를 구축하는 것으로 시작합니다.
첫째, 우리는 암호화폐 거래소 간 온체인 흐름 데이터 세트를 구축합니다.
둘째, 우리는 이 데이터 세트를 체이널리시스(Chainalysis)에서 추정한 온체인 국가 간 흐름으로 보완합니다. 이 데이터 세트는 거래가 발생하는 암호화폐 거래소의 웹 트래픽 정보를 사용하여 사용자의 거주지를 식별합니다.
셋째, 우리는 Graf von Luckner et al. (2023)을 따라 로컬비트코인즈(LocalBitcoins) 거래소의 운영에 기록된 오프체인 국가 간 흐름 데이터 세트를 구축합니다. 우리는 거래에 사용되는 법정 통화에 대한 정보를 사용자의 거주지에 대한 대리 변수로 사용합니다. 이러한 세 가지 접근 방식에 대한 자세한 설명은 장단점을 강조하고 이러한 데이터 세트의 상호 보완적 특성을 보여줍니다.
비트코인이 국가 간 거래에 어느 정도 사용되는지가 핵심 질문입니다. 본 논문의 연구 결과는 비트코인 국가 간 흐름의 상대적 중요성과 특성뿐만 아니라 특히 온체인 및 오프체인 거래 측면에서의 이질성도 조망합니다.
비트코인의 국가 간 거래 사용은 지리적으로 광범위하게 이루어지고 있으며, 온체인과 오프체인 흐름 모두에서 지역 간 상대적으로 높은 강도를 보이고, 일부 차이는 데이터 범위와 기본 추정 가정에 의해 발생합니다.
우리가 사용한 원본 온체인 및 오프체인 데이터를 통해 온체인 거래가 평균적으로 오프체인 거래보다 상당히 크다는 것을 확인할 수 있습니다. 이러한 패턴은 블록체인이 제공하는 보안 기능과 비트코인 블록체인 수수료 구조를 반영하는 것으로 보입니다. 추정된 비트코인 국가 간 흐름의 규모는 여러 국가의 GDP에 비해 상당한 수준이며, 특히 상대적으로 적은 자본 흐름을 경험하는 국가에서 그렇습니다.
국가 간 흐름의 동인에 대한 분석은 비트코인 국가 간 사용이 자본 흐름을 주도하는 동일한 요인과 일치하지 않으며, 온체인과 오프체인 비트코인 국가 간 흐름 사이에 일부 차이가 있을 수 있음을 나타냅니다. 방법론적 차이(총액 대 순액 개념)로 인해 자본 흐름 수준과 추정된 비트코인 국가 간 흐름을 직접 비교할 수는 없지만, 우리는 네 가지 주요 통찰을 얻습니다.
i) 비트코인 온체인 국가 간 흐름은 전통적인 유입 동인에 있어 자본 흐름과는 다르게 반응합니다. 광범위한 달러 강세 사건과 부정적인 관계가 있는 것으로 보이지만, 자본 흐름과 달리 VIX로 포착되는 위험 회피 변화에 긍정적으로 반응합니다.
ii) 온체인 국가 간 흐름은 암호화폐 특정 심리(crypto fear & greed)의 개선과 양의 상관관계를 갖습니다.
iii) 그러나 전통적인 자본 흐름의 글로벌 동인이나 비트코인에 대한 심리는 오프체인 비트코인 국가 간 흐름에 영향을 미치지 않습니다.
iv) 국내 요인은 우리 표본에서 비트코인 국가 간 흐름과 자본 흐름 모두에 대해 덜 두드러진 역할을 하지만, 인플레이션과 비트코인 기반 평행 환율 프리미엄 측정치는 각각 온체인 국가 간 흐름 및 오프체인 국가 간 흐름과 양의 상관관계를 갖습니다.
본 논문의 문헌에 대한 기여는 세 가지입니다.
첫째, 우리는 비트코인 거래를 기반으로 한 글로벌 비트코인 국가 간 흐름에 대한 상호 보완적인 데이터 세트를 탐색하여 비트코인 국가 간 흐름을 식별하고 분석하기 위한 노력을 확장합니다. Hu et al. (2021)은 중국에서 비트코인 온체인 국가 간 흐름을 식별하는 방법을 개발했습니다. 그들은 비트코인을 통해 CNY에서 USD로 가는 온체인 "비경제적" 흐름이 자본 유출 동기에 의해 주도되었음을 강조합니다.
로컬비트코인즈와 팍스풀(Paxful)의 거래 오프체인 로우 데이터를 활용하여 Graf von Luckner et al. (2023)은 거래 매칭과 기본 사용 법정 통화를 기반으로 국가 간 흐름을 식별하는 방법론을 개발했습니다. 그들은 비트코인이 신흥 시장에서 송금을 보내고 자본 통제를 회피하는 점점 더 중요한 채널이 되었다는 것을 발견했습니다.
브라질에 주력하면서 우리 연구와 동시에 진행된 Cardozo et al. (2024)은 집계 FX 거래 데이터를 기반으로 한 당국의 암호화폐 국가 간 흐름 추정치를 우리가 추정한 로컬비트코인즈의 오프체인 데이터와 상용 벤더 크리스탈(Crystal) 및 체이널리시스의 온체인 국가 간 데이터와 비교합니다.
그들은 브라질 비트코인 국가 간 흐름이 일반 자본 흐름이나 송금과 상관관계가 없으며 브라질 포트폴리오 및 FDI 흐름만큼 변동성이 크다는 점을 강조합니다. 비트코인 국가 간 흐름의 동인에 대한 우리의 연구는 국가 간 패널 설정을 탐구한다는 점에서 그들과 다릅니다. 우리가 직접 사용한 온체인 및 오프체인 비트코인 로우 데이터를 통해 우리는 비트코인 국가 간 흐름 추정에 대한 다양한 접근 방식의 장단점뿐만 아니라 통찰력 있는 양식화된 사실도 제공할 수 있습니다.
둘째, 우리는 암호자산의 동인과 전통적인 금융자산과의 관계를 분석하는, 작지만 성장하는 문헌을 보완합니다. Benigno and Rosa (2023)는 비트코인 가격이 고려한 모든 일중 거시 뉴스(CPI 제외)와 직교하고 단기 금리의 예기치 않은 변화에 반응하지 않으며 정책의 미래 경로에 대한 뉴스에 대한 반응이 강건하지 않다는 것을 발견했습니다.
Bouri et al. (2017)은 14개 선진국과 개발도상국 주식 시장의 VIX 지수의 첫 번째 주성분으로 측정한 글로벌 불확실성을 비트코인이 헤지할 수 있는지 조사합니다. 그들은 비트코인 가격이 더 높은 분위수와 비트코인 수익률의 더 짧은 주기 움직임 모두에서 불확실성에 긍정적으로 반응한다는 것을 보여줍니다.
대조적으로 Adrian et al (2022)과 Iyer and Popescu (2023)는 암호자산 가격과 주가 및 VIX 사이에 강한 상호 연결성을 발견하여 암호자산이 위험 자산과 유사하게 행동함을 시사합니다. 우리의 국가 간 결과는 비트코인 온체인 흐름이 VIX와 긍정적으로 관련되어 있음을 시사합니다(자본 흐름의 반대 반응). 이 결과는 또한 VIX 상승이 비트코인-법정 통화 거래량 증가로 이어진다는 것을 보여주는 Di Casola et al. (2023)과도 일치합니다.
셋째, 우리는 온체인과 오프체인 흐름을 구분함으로써 비트코인과 자본 흐름 관리에 대한 미묘한 관점을 제공합니다. 비트코인의 국가 간 사용에 대한 분석은 전자상거래(Polasik et al., 2015)부터 불법 활동과 연계된 자금(Ron and Shamir, 2014)까지 다양한 활동을 강조합니다.
그럼에도 불구하고 기본 활동과 무관하게 비트코인을 통한 국가 간 이체는 전통적인 금융 기관을 통한 이체를 방해하는 높은 비용이나 정부 통제에 의해 동기 부여된 것으로 여겨집니다(Biais et al., 2023). 이러한 맥락에서 자본 통제의 역할은 문헌에서 널리 강조되어 왔습니다. Hu et al. (2021)은 자본 유출 동기가 어떻게 중국의 온체인 비트코인 흐름을 설명할 수 있는지 보여줍니다. Graf von Luckner et al. (2023)은 오프체인 비트코인 거래가 여러 신흥 시장에서 국가 간 자본 유출을 촉진하고 자본 흐름 관리 조치를 우회할 수 있게 한다는 점을 강조합니다.
최근 연구에서 Graf von Luckner et al. (2024)은 기본적인 자본 이동이 여전히 전통적인 채널을 통해 발생하며 암호화폐 거래소에 유동성 공급자 역할을 한다고 주장합니다. 그들은 또한 한 경제에서 암호자산의 상대 가격이 자본 유출 수요의 강도에 대한 통찰력 있는 정보를 제공한다고 제안합니다.
국가 간 데이터 분석 결과, 비트코인을 통한 오프체인 국가 간 자금 유출은 비트코인 시장에서의 평행 환율 프리미엄과 양의 상관관계를 보였습니다. 이 비트코인 평행 환율 프리미엄은 그 국가의 통화가치 불균형과 환율 압력을 나타내는 지표로 해석할 수 있습니다.
즉, 우리의 분석 결과는 한 국가에서 자국 통화 가치에 대한 압력이 높을수록, 비트코인을 통해 해외로 자금이 더 많이 유출된다는 것을 시사합니다. 이는 거시경제적 불균형이 존재할 때 사람들이 비트코인을 통해 자본을 해외로 이동시키려 한다는 주장을 뒷받침하는 증거라고 할 수 있습니다.
이러한 발견은 비트코인과 자본 통제 회피 간의 관계에 대한 기존의 논의에 기여하는 바가 있다고 생각합니다.
비트코인을 국가 간 거래에 사용하는 것의 정책적 함의는 잠재적으로 크지만 현 단계에서는 결정적이지 않습니다. 온체인과 오프체인 비트코인 흐름의 규모는 모두 중요해 보입니다. 그럼에도 불구하고 비트코인 국가 간 흐름은 전통적인 동인에 자본 흐름과 다르게 반응합니다.
전반적으로 비트코인 국가 간 흐름이 이 단계에서 기존 자본 흐름을 대체했다는 증거는 많지 않습니다. 이러한 특징은 자본 흐름이 위험 회피의 글로벌 급증 및/또는 안전 회피 유발의 핵심 양적 전파 채널로 남아 있다는 의미에서 긍정적으로 해석될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 암호화폐 시장은 빠르게 진화하고 있으며(예: 최근 비트코인 ETF 승인) 향후 표적 정책 대응의 필요성을 평가하는 데 더 나은 데이터가 핵심입니다.
본 논문의 나머지 부분은 다음과 같이 구성되어 있습니다. 섹션 2에서는 비트코인 국가 간 흐름을 측정하기 위한 다양한 접근 방식과 기본 가정에 대해 논의합니다. 섹션 3에서는 데이터를 설명하고 일련의 양식화된 사실을 제시합니다. 섹션 4에서는 우리의 실증 전략을 소개하고 실증 분석 결과를 제시합니다. 섹션 5에서는 데이터 제한 사항과 정책 함의 평가에 대한 몇 가지 추가 의견을 되짚습니다.
2. 비트코인의 국가 간 흐름 측정
암호자산 거래는 자본 흐름을 위한 전통적인 금융 시스템과 다른 시장에서 이루어집니다. 이 섹션에서는 비트코인 거래의 양식, 특히 온체인 거래와 오프체인 거래의 차이점에 대한 개요를 제공합니다.
또한 비트코인 국가 간 흐름을 측정하기 위한 세 가지 대안적 접근 방식을 논의하고 사용자의 거주지를 식별하기 위한 기본 가정을 자세히 살펴봅니다.
2.1 비트코인 국가 간 흐름의 양식
비트코인 거래에는 두 가지 유형이 있습니다. 비트코인 블록체인(모든 네트워크 참여자에게 공개되어 있어 공개되는 분산 원장)에 영구적으로 기록되고 변경 불가능한 온체인 거래와 블록체인 외부에서 발생하는 오프체인 거래입니다. 분산 거래 계산의 어려움 때문에 온체인 및 오프체인 거래 규모를 비교하는 것은 어려운 일입니다.
그럼에도 불구하고 Makarov and Schoar (2022)는 17개 암호화폐 거래소 표본을 기반으로 비트코인 오프체인 규모가 온체인 규모보다 다소 크다는 것을 발견했습니다.
그림 1은 온체인 비트코인 거래의 예시를 보여줍니다. 송신자는 먼저 자신의 디지털 지갑에서 거래를 시작합니다. 거래에는 송신자의 주소, 수신자의 주소, 전송되는 비트코인 금액에 대한 정보가 필요합니다.
그런 다음 송신자는 지갑의 개인 키(디지털 비밀번호와 유사한 256비트 난수)를 사용하여 거래에 서명합니다. 서명되면 거래가 검증을 위해 비트코인 네트워크에 브로드캐스트됩니다. 그 다음 거래는 보류 중인 거래 대기열인 메모리 풀에 입력됩니다.
그런 다음 채굴자는 수수료와 교환하여 복잡한 암호화 퍼즐을 풀어 거래를 검증합니다. 검증된 거래는 블록에 저장되고 네트워크의 다른 채굴자에 의해 확인됩니다. 마지막으로 거래는 블록체인에 전파되어 완료됩니다. 블록체인의 불변성으로 인해 온체인 거래는 높은 수준의 보안을 제공합니다.
반면, 오프체인 거래는 블록체인 네트워크 외부에서 발생합니다. 이러한 거래는 예를 들어 거래의 정당성을 검증하고 완료를 촉진하는 암호화폐 거래소와 같은 제3자를 통해 이루어집니다. 오프체인 거래는 블록체인에 기록 없이 발생하므로 채굴자가 거래를 검증할 필요가 없습니다. 이러한 특징은 온체인 거래에 비해 수수료를 낮추고 처리 시간을 단축할 수 있습니다. 그러나 오프체인 거래는 거래의 공개 기록이 부족하고 거래소가 암호화폐 해킹에 취약하다는 점에서 보안 수준이 낮습니다.
암호화폐 거래소에는 크게 세 가지 유형이 있습니다: 중앙 집중식 거래소, P2P(peer-to-peer) 거래소, 탈중앙화 거래소.
중앙 집중식 거래소는 전통적인 거래 플랫폼과 유사합니다. 그들은 중앙 주문장을 관리하며 사용자의 암호자산 보관(사용자는 자신의 개인 키에 대한 직접적인 통제권을 가지고 있지 않음), 보안, 유지 보수, 기능 및 거래 승인을 담당합니다.
중앙 집중식 거래소는 일반적으로 규제를 받으므로 고객 확인 및 자금 세탁 방지 규정을 준수해야 합니다. 이러한 규정은 신분증과 주소를 포함한 고객 정보의 수집 및 저장을 요구합니다. 중앙 집중식 거래소는 일반적으로 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고, 더 광범위한 암호자산 및 제품 거래를 지원하며, 규제 대상 시장 조성자와 같은 광범위한 구매자 및 판매자 풀에 접근할 수 있어 유동성이 더 높습니다. P2P 및 탈중앙화 거래소의 거래량 비율이 중앙 집중식 거래소에 비해 증가했지만, 중앙 집중식 거래소는 여전히 상당한 거래 활동 비중을 차지하고 있습니다(Makarov and Schoar (2022) 및 CryptoSlate 참조).
P2P 거래소는 어느 정도 중앙 집중화된 탈중앙화 거래소입니다. 그들은 거래를 위해 공개 목록을 생성하는 클라이언트 간의 직접 거래를 촉진합니다. P2P 거래소는 종종 거래를 보호하기 위해 에스크로 서비스를 제공합니다.
반면에 탈중앙화 거래소는 중개자 없이 직접 P2P 거래를 촉진하기 위해 스마트 컨트랙트를 사용합니다. 이러한 특징은 높은 수준의 개인 정보 보호를 유지하고 해킹 위험을 줄입니다.
2.2 비트코인 국가 간 흐름 측정 접근법
접근법 1: 거래소 지갑을 기반으로 비트코인 거래소 간 흐름 측정
우리는 온체인 거래와 지갑에서 공개적으로 사용 가능한 정보를 기반으로 비트코인 흐름을 측정하여 분석을 시작합니다. 이 접근 방식은 국가 간 흐름이 아닌 거래소 간 흐름만 제공하지만 거래 수준 데이터와 상업용 데이터 제공업체에서 사용하는 방법론을 더 깊이 이해하는 데 유용합니다.
우리는 오픈 소스 클라이언트로 블록체인에서 비트코인 거래 데이터를 추출하는 Kondor et al. (2021)에서 온체인 거래에 대한 데이터를 얻습니다. 이 데이터에는 송금 및 수신 주소, 각 거래 금액, 타임스탬프 등의 정보가 포함되어 있습니다(표 1).
그림 2는 온체인 거래와 거래소 지갑의 매칭을 보여줍니다. 어려운 점은 시장 참여자의 지갑 주소가 가명이기 때문에 위치를 식별하는 것입니다. 그럼에도 불구하고 우리 데이터 세트의 일부 주소의 경우 공개 웹사이트와 내부 거래에서 거래소 지갑에 대한 데이터를 수집하는 WalletExplorer를 사용할 수 있습니다. 따라서 우리는 블록체인과 WalletExplorer의 정보를 결합하여 지갑 주소가 속한 거래소를 식별합니다.
우리의 접근 방식은 Hu et al. (2021)과 유사하지만 우리가 전 세계적으로 사용 가능한 거래소를 살펴본다는 점에서 더 광범위합니다. 비트코인 세계의 방대한 규모로 인해 WalletExplorer는 사용 가능한 모든 지갑과 거래소에 대한 정보를 제공할 수 없습니다. 이를 통해 데이터 세트에서 약 5%의 주소를 식별할 수 있습니다. 결과로 나오는 거래소 수준 데이터 세트(표 2)에는 80개의 다른 거래소에서 160만 건의 거래가 포함되어 있습니다. 이러한 거래의 약 1/3이 거래소 간에 발생합니다.
블록체인에서 로우 데이터로 작업하는 것의 한 가지 중요한 이점은 온체인 거래의 특성을 더 자세히 탐구할 수 있다는 것입니다. 또한 데이터 세트는 많은 거래소의 거래를 포착하므로 개별 거래소에서 얻은 거래보다 더 대표성이 있을 가능성이 높습니다. 그러나 거래소 간 흐름이 아닌 비트코인 국가 간 흐름을 얻기 위해 거래소를 국가에 할당하는 것은 어려운 일입니다.
많은 경우 등록 위치는 (i) 많은 거래소가 암호화폐 친화적 규제 또는 유리한 세제를 가진 관할 구역에 등록되어 있지만 본질적으로 글로벌하며 (ii) 사용자는 특히 거래소의 대규모 집중을 감안할 때 거주하는 국가가 아닌 다른 국가의 거래소에서 거래할 수 있기 때문에 거래소 사용자에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 제공하지 않습니다.
현재 거래소를 국가와 연결하는 추가 계층을 추가하는 두 가지 유형의 데이터 세트가 있습니다. Hu et al., 2021은 온체인 로우 데이터를 사용하고 거래소를 중국과 비중국 거래소로 분류하여 중국에서 비트코인을 통한 자본 유출을 식별합니다.
단일 국가에 초점을 맞추면 거래소를 할당하는 것이 용이해집니다. 상업용 데이터 제공업체인 크리스탈 블록체인(CrystalBlockchain)은 거래소가 등록된 위치를 기준으로 거래소를 국가에 할당하는데, 데이터 제공업체가 단일 국가에서만 운영할 것으로 예상하는 거래소에 초점을 맞춥니다(이 데이터 세트의 적용은 Cardozo et al., 2024 참조). 우리 데이터 세트의 바이낸스(Binance) 및 크라켄(Kraken)과 같은 많은 대형 거래소의 글로벌한 특성을 감안할 때, 우리는 거래소를 국가에 할당하는 것을 멈춥니다.
이 표는 블록체인 매칭 거래의 구조를 보여줍니다. 이 데이터 세트에는 2011년 8월 2일부터 2020년 2월 7일까지 592,218건의 거래소 간 거래가 포함되어 있습니다.
접근법 2: 거래소 지갑 및 웹 트래픽을 기반으로 비트코인 국가 간 흐름 측정
비트코인 국가 간 흐름을 측정하는 또 다른 방법은 지갑 주소를 거래소에 연결하고 추가로 웹 트래픽 정보를 사용하여 시장 참여자의 위치를 추론하는 것입니다.
그림 3은 상업용 데이터 제공업체 체이널리시스가 이 접근 방식을 구현하여 온체인 국가 간 흐름을 측정하는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 단계에서 체이널리시스는 블록체인의 공개 데이터와 거래 상대방 위험 모니터링을 외주하기 위해 거래 데이터를 체이널리시스에 제출하는 거래소의 정보를 기반으로 지갑이 속한 거래소를 식별합니다(Chainalysis Know Your Transaction).
이 단계는 개념적으로 우리의 접근 방식 1과 동일하지만 범위가 더 넓습니다. 거래소는 사용자의 신원을 숨기기 위해 가명을 사용하여 데이터를 제출하므로 체이널리시스는 각 지갑에 직접 위치를 할당할 수 없습니다.
대신 두 번째 단계에서 그들은 각 거래소의 월별 웹 트래픽 패턴을 기반으로 흐름을 국가에 할당합니다. 두 개의 거래소, 세 개의 국가, 그리고 주어진 날에 거래소 1에서 거래소 2로 100 비트코인의 가상 거래량이 있는 양식화된 예를 상상해 보세요.
그림 3에 표시된 웹 트래픽 패턴을 기반으로 체이널리시스는 이 일일 거래량을 다음과 같이 분배합니다. 국가 X에서 국가 X로 35 비트코인, 국가 X에서 국가 Z로 35 비트코인, 국가 Y에서 국가 X로 15 비트코인, 그리고 국가 Y에서 국가 Z로 15 비트코인.
우리는 2019년 3월부터 2023년 3월까지 체이널리시스(Chainalysis)에서 비트코인 국가 간 흐름에 대한 데이터를 얻었습니다. 식별된 흐름은 두 가지 주요 가정에 의존합니다. (i) 사용자는 가상 사설망(VPN)을 사용하여 온라인 활동을 숨기지 않으며 (ii) 거래 금액은 평균적으로 다른 국가의 사용자 간에 대체로 동일합니다.
이 접근 방식은 자세한 거래소 지갑 정보를 사용하여 거래소 간 접근 방식을 개선합니다. 따라서 많은 수의 거래소에 대해 총 비트코인 온체인 거래량의 더 큰 부분을 포착하므로 온체인 영역을 더 잘 대표합니다.
또한 웹 트래픽 정보를 통해 거래소를 국가와 연결하는 것은 국가 간 흐름을 혁신적으로 식별합니다. 이 접근 방식의 주의 사항은 사용자의 신원을 숨기기 위해 VPN을 사용하면 국가 식별의 정확성에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.
접근법 3: 법정 통화를 기반으로 비트코인 국가 간 흐름 측정
비트코인 국가 간 흐름을 측정하는 세 번째 접근 방식은 비트코인 거래의 상대방인 법정 통화에 대한 정보에 의존합니다. 이 접근 방식은 Graf von Luckner et al. (2023)에 의해 처음 사용되었습니다. 이는 오프체인 P2P 거래소에서 발생하는 법정 통화-비트코인 거래를 기반으로 흐름을 추정하는 데 적합합니다. 우리는 로컬비트코인즈에서 이러한 법정 통화-비트코인 거래 데이터를 얻었습니다.
이 알고리즘은 기본적으로 정해진 시간 내에 일어난 두 건의 거래가 일정 수준의 확신을 가지고 암호화폐를 이용한 거래라고 볼 수 있는 확률을 계산합니다. 이 알고리즘이 잘 작동하려면 두 가지 조건이 충족되어야 합니다.
첫째, 거래 금액이 너무 자주 발생하는 금액이어서는 안 됩니다. 사실 짧은 시간 안에 똑같은 금액의 거래가 두 번 일어날 확률은 굉장히 낮습니다.
둘째, 비트코인을 통해 법정 통화를 교환하려는 사람들은 비트코인 가격의 변동성이 크기 때문에 비트코인을 오래 들고 있으려 하지 않을 것입니다. 따라서 일정 시간 이내에 같은 금액의 거래가 발생하면 이를 법정 통화 교환 거래로 볼 수 있습니다. 우리는 Graf von Luckner et al. (2023)의 연구를 참고하여 이 시간 간격을 5시간으로 정했습니다.
이 그림은 오프체인 비트코인 거래의 양식과 매칭을 위한 주요 가정을 보여줍니다.
5시간 동안 발생한 총 거래 수를 Ni라고 하고, 그 중에서 금액이 xi인 거래의 수를 ni라고 합시다. 그리고 전체 데이터에서 금액이 xi인 거래가 발생할 확률을 pi라고 합니다.
만약 이 알고리즘이 제대로 작동한다면, 5시간 안에 동일한 금액의 거래가 우연히 두 번 일어날 확률은 매우 낮을 것입니다. 이것이 귀무가설(H0)입니다.
H0,i : θ ∗ i > Θo, i = 1, ..., I (1)
알고리즘은 θi라는 값을 계산하는데, 이는 Ni개의 거래 중에서 우연히 금액이 xi인 거래가 두 번 이상 발생할 확률입니다. 만약 θi가 우리가 정한 기준값(여기서는 0.05)보다 작거나 같다면, 우리는 95%의 확신을 가지고 이 거래가 우연이 아니라 의도적인 암호화폐 거래라고 판단할 수 있습니다.
ni > 1 and θ ∗ i ≤ Θo (2)
하지만 5시간이라는 시간 간격이 너무 길면 일부 거래를 놓칠 수 있습니다. 따라서 이 알고리즘이 찾아낸 거래는 실제 암호화폐 거래의 최솟값일 가능성이 높습니다. 반대로 알고리즘이 암호화폐 거래라고 판단했지만 사실은 우연히 일어난 거래일 수도 있습니다. 이런 거래의 비율은 약 0.9%로 계산됩니다.
이 알고리즘을 통해 총 210만 건의 암호화폐 거래가 식별되었고, 100개 이상의 다양한 통화 간의 거래가 관찰되었습니다. 이 중 약 18만 건의 거래는 서로 다른 두 법정 통화 사이에서 일어난 거래였습니다.
이런 방식으로 비트코인 국가 간 거래를 측정하는 것에는 장단점이 있습니다. 거래에 사용된 법정 통화를 통해 거래 참여자의 국적을 쉽게 파악할 수 있다는 것은 장점이지만, 특정 거래소에서 일어난 거래만으로는 전체 시장을 대표하기 어려울 수 있고, 미국 달러와 같은 특정 통화가 관련된 거래에서는 측정의 정확성이 떨어질 수 있다는 것이 단점입니다.
이 표는 로컬비트코인즈의 매칭 거래의 구조를 보여줍니다. 이 데이터 세트에는 2017년 3월 15일부터 2023년 2월 16일까지 187,701건의 법정 통화 간 거래가 포함되어 있습니다. 한 번의 매칭된 거래에는 두 개의 별도 법정 통화-비트코인 거래가 포함됩니다.
비트코인 국가 간 흐름 측정 접근 방식 요약
비트코인 국가 간(거래소 간) 흐름을 측정하는 세 가지 다른 접근 방식은 서로 다른 유형의 흐름과 시장 참여자(오프체인 대 온체인)를 포착하고 매우 다른 가정에 의존하기 때문에 서로를 보완합니다.
이 표는 시장 참여자의 거주지를 식별하기 위한 주요 가정과 장단점을 포함하여 비트코인 국가 간 흐름 데이터 세트에 대한 개요를 제공합니다.
표 5는 비트코인 흐름 데이터 세트와 국가 간 흐름을 측정하기 위한 기본 가정을 요약합니다. 또한 각 접근 방식의 장단점을 요약합니다.
우리는 블록체인 데이터 세트에 대해 거래소를 국가에 매핑하지 않지만, 비트코인 네트워크의 거래와 익명성 및 보안을 포함한 주요 특징에 대한 깊은 이해를 구축하는 유용한 출발점 역할을 합니다.
체이널리시스의 데이터 세트는 거래소의 웹 트래픽을 사용하여 시장 참여자의 거주지를 설정함으로써 이 거래 수준 데이터를 보완합니다. 이는 많은 거래소와 비트코인 온체인 시장 규모의 큰 부분에 대한 정보의 이점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 시장 참여자가 VPN을 사용하는 경우 국가 식별이 부정확할 수 있습니다.
또한 이 접근 방식은 거래가 평균적으로 서로 다른 국가의 시장 참여자에 걸쳐 동일하다고 가정하며, 이는 추정된 국가 간 흐름의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로 로컬비트코인즈의 데이터 세트는 거래 수준 데이터와 비교적 긴 표본의 장점을 가지고 있습니다. 더 넓은 비트코인 오프체인 시장의 대표성 부족은 잠재적인 주의 사항입니다. 또한 매칭 가정은 제3국에서 사용되지 않는 통화에 대해서만 유효합니다.
3. 비트코인 국가 간 흐름의 데이터와 특징
이번 장에서는 실증 분석에 사용될 데이터를 소개하고, 비트코인 거래와 국가 간 흐름의 새로운 특징적 사실들을 제시하고자 합니다.
3.1 비트코인 국가 간 흐름과 자본 흐름의 비교
우리는 비트코인 국가 간 흐름의 결정 요인과 자본 흐름의 결정 요인을 비교하기 위해 두 가지 출처에서 높은 빈도로 관측된 포트폴리오 투자 흐름 데이터를 사용했습니다.
첫 번째 출처는 EPFR Global(EPFR)입니다. 이 데이터는 투자 펀드로 유입된 자금에서 투자 펀드에서 인출된 자금을 뺀 순 흐름을 측정한 것입니다. 따라서 EPFR 데이터는 투자 펀드 자금 흐름을 대신하는 지표라고 볼 수 있습니다.
두 번째 출처는 국제금융협회(IIF)에서 수집한 포트폴리오 투자 흐름 데이터입니다. 이 데이터는 신흥국에 대한 자금 흐름을 추적한 것으로, 각국에서 공식적으로 집계한 국제수지 데이터와 대체로 일치합니다.
EPFR과 IIF 데이터는 매우 상세한 수준까지 구분되어 있어서, 이를 통해 우리는 채권 투자와 주식 투자를 통한 자금 유입의 차이를 분석할 수 있습니다.
한편, 로컬비트코인즈 데이터에서 "유입"은 비트코인을 매개로 하여 한 국가의 법정통화가 다른 국가로 이동하는 것을 의미합니다. 예를 들어, A국에서 B국으로 비트코인을 보내고 B국에서 그 비트코인을 현지 통화로 전환했다면, 이는 A국에서 B국으로의 자금 유입으로 기록됩니다.
반면에 체이널리시스 데이터에서는 비트코인 자체의 이동을 추적합니다. 만약 A국에서 B국으로 비트코인이 전송되었다면, 이는 A국에서 B국으로의 비트코인 유입으로 기록됩니다.
이 두 가지 데이터를 일관되게 비교하기 위해, 우리는 체이널리시스 데이터에서 "유입"과 "유출"의 정의를 조정했습니다. 즉, A국에서 B국으로 전송된 비트코인을 B국의 "유입"으로 정의한 것입니다. 이렇게 함으로써 로컬비트코인즈 데이터와 체이널리시스 데이터를 일관되게 해석할 수 있게 되었습니다.
그러나 비트코인 국가 간 흐름과 전통적인 자본 흐름은 완전히 동일한 개념이 아닙니다. EPFR과 IIF 데이터는 국제수지 통계에서 말하는 총 유입과 개념적으로 비슷하므로, 우리는 이 글에서 이를 "유입"이라고 부르기로 합니다.
국제수지 통계에서 총 유입은 비거주자의 국내 자산 취득에서 비거주자의 국내 자산 처분을 차감한 것입니다. 반면 비트코인 국가 간 흐름 데이터는 유입과 유출을 각각 별도로 추정한 총량의 개념입니다.
따라서 추정된 비트코인 흐름과 포트폴리오 투자 유입을 직접적으로 비교하는 것은 완벽하지 않습니다. 이런 개념적 차이가 우리의 일부 분석 결과를 설명할 수 있을 것입니다.
이제 우리가 관찰한 비트코인 거래와 국가 간 흐름의 세 가지 주요 특징에 대해 설명하겠습니다.
이 표는 매칭된 블록체인과 로컬비트코인즈 거래의 주요 기술 통계를 보여줍니다. 로컬비트코인즈의 경우, 두 거래를 기반으로 한 하나의 매칭이 단일 거래로 간주됩니다.
첫째, 블록체인과 로컬비트코인즈의 개별 거래 데이터를 살펴보면, 블록체인 상에서 이루어지는 거래의 규모가 블록체인 외부에서 이루어지는 거래보다 평균적으로 훨씬 크다는 것을 알 수 있습니다(표 6 참조). 블록체인에서의 평균 거래 규모는 13.3486 비트코인인 반면, 로컬비트코인즈에서는 0.0178 비트코인에 불과합니다. 이를 2020년 여름의 비트코인 가격인 1만 달러를 기준으로 환산하면, 블록체인에서의 평균 거래 금액은 133,486달러인 반면, 로컬비트코인즈에서는 178달러에 그칩니다.
비슷하게, 같은 시기 비트코인 가격을 적용했을 때 블록체인에서 관찰된 최대 거래 금액은 3억 달러인 반면, 로컬비트코인즈에서는 187만 5천 달러였습니다. 우리의 데이터는 또한 시간이 지남에 따라 블록체인 내외부에서 이루어지는 거래의 평균 규모가 모두 감소하는 추세를 보여줍니다. 이는 아마도 그 기간 동안 비트코인 가격이 큰 폭으로 상승한 것과 관련이 있을 것입니다.
블록체인 내부와 외부 거래의 규모 차이는 서로 다른 유형의 시장 참여자들을 반영하는 것일 수 있습니다. 기존 연구에 따르면, P2P 거래소에서 이루어지는 국가 간 거래의 주된 동기는 자본 통제를 회피하거나 해외 송금을 하기 위한 것으로 보입니다(Graf von Luckner et al., 2023). 반면, 블록체인 상에서 이루어지는 거래는 블록체인이 제공하는 보안성을 선호하면서 대규모 자금을 이동하려는 시장 참여자들에게 더 적합할 수 있습니다. 로컬비트코인즈와 블록체인 거래에 적용되는 수수료 체계의 차이도 이러한 차이에 영향을 미칠 수 있습니다. 로컬비트코인즈의 수수료는 거래 금액에 비례하는 반면, 블록체인 상에서의 수수료는 거래 데이터의 크기와 희망하는 처리 속도에 따라 결정됩니다.
둘째, 비트코인을 국가 간 거래에 사용하는 것은 전 세계적으로 광범위하게 이루어지고 있으며, 블록체인 내외부 모두에서 여러 지역 간 활발한 거래가 관찰됩니다. 그림 5와 6은 각각 체이널리시스와 로컬비트코인즈 데이터에서 나타난 GDP 대비 비트코인 유입 비중을 보여줍니다. 다른 나라들에 비해 아르헨티나나 베네수엘라 같은 일부 중남미 국가들에서 유입 규모가 특히 큰 것으로 나타났는데, 이들 국가는 체이널리시스와 로컬비트코인즈 데이터 모두에서 유입 규모 상위 25%에 속했습니다. 아프리카, 아시아, 동유럽의 여러 국가에서도 상대적으로 큰 규모의 유입이 관찰되었습니다. 체이널리시스와 로컬비트코인즈 유입 데이터에서 관찰되는 유입 규모의 상대적 크기는 대체로 비슷한 패턴을 보였습니다. 다만 일부 국가에서는 눈에 띄는 차이가 있었는데, 나이지리아의 경우 로컬비트코인즈에서의 거래가 특히 활발했습니다.
셋째, 일부 국가, 특히 전통적인 자본의 유출입 규모가 작은 국가들에서 비트코인을 통한 국가 간 자금 이동의 규모가 상당한 수준에 이릅니다. 반대로 전통적인 자본 흐름이 활발한 국가들(그림 7, 8 참조)에서는 일반적으로 비트코인 흐름의 규모가 상대적으로 작게 나타납니다. 이는 그림 9에서도 확인할 수 있는데, 이 그림은 비트코인 유입과 EPFR 유입을 비교하고 있습니다.
EPFR 유입은 선진국, 특히 금융 시장이 발달한 국가에서 가장 큰 반면, 비트코인 흐름은 신흥국과 개발도상국에서 상대적으로 더 활발합니다. 비록 이 비교가 국제수지상 포트폴리오 투자 유입이 아닌 EPFR 펀드 투자 유입에 초점을 맞추고 있지만, 비트코인이 아직까지는 기존의 자본 흐름을 대체하지 않고 있음을 시사합니다.
체이널리시스 유입의 상위 사분위수는 2019-2022년 평균 GDP의 0.1-2.5%인 반면 EPFR 유입은 2017-2022년 평균 GDP의 0.1-1.4%, IIF 유입은 GDP의 0.1-0.3%입니다. 위에서 논의한 바와 같이 비트코인 국경 간 흐름과 자본 흐름은 비트코인 흐름이 총액 기준으로 측정되기 때문에 개념적으로 완전히 비교할 수 없습니다.
이는 체이널리시스 흐름에 대한 상대적으로 높은 추정치를 부분적으로 설명할 수 있습니다. 로컬비트코인즈의 흐름은 단일 거래소의 거래만 포착하기 때문에 규모가 더 작습니다. 그러나 2017-2022년 평균 GDP의 0-1.7% 범위의 상위 사분위수를 가진 일부 국가의 경우 여전히 상당할 수 있습니다.
비트코인 국경 간 흐름의 분포는 오른쪽으로 왜곡되어 있어 세이셸이 2019-2022년 평균 GDP의 2.5%로 가장 큰 체이널리시스 유입을 기록하고, 그 다음으로 베네수엘라가 GDP의 0.8%, 몰도바가 GDP의 0.7%를 기록했습니다. 마찬가지로 로컬비트코인즈 유입은 2017-2022년 평균 베네수엘라에서 GDP의 0.8%, 나이지리아에서 GDP의 0.0005%, 중앙아프리카 공화국에서 GDP의 0.00002%를 차지했습니다.
이 그림은 GDP 대비 비율로 2019-2022년 평균 국경 간 체이널리시스 유입을 보여줍니다. 네 개의 버킷은 분포의 사분위수를 나타냅니다.
이 그림은 GDP 대비 비율로 2017-2022년 평균 국경 간 로컬비트코인즈 유입을 보여줍니다. 네 개의 버킷은 분포의 사분위수를 나타냅니다. 이 데이터 세트는 개별 유로 지역 국가에 할당할 수 없으므로 유로 지역 흐름을 제외합니다.
이 그림은 GDP 대비 비율로 2017-2022년 평균 국경 간 총(채권 및 주식) EPFR 유입을 보여줍니다. 네 개의 버킷은 분포의 사분위수를 나타냅니다.
이 그림은 GDP 대비 비율로 2017-2022년 평균 국경 간 총(부채 및 주식) IIF 유입을 보여줍니다. 네 개의 버킷은 분포의 사분위수를 나타냅니다.
이 그림은 2019-2022년(체이널리시스) 및 2017-2022년(로컬비트코인즈) 동안 GDP 대비 비율로 비트코인 및 EPFR 유입의 평균을 보여줍니다.
3.2 기타 데이터
비트코인 국경 간 흐름과 자본 흐름의 결정 요인을 탐구하기 위해 우리는 글로벌 및 국내 거시경제 기본 요소에 대한 데이터를 수집합니다. 글로벌 동인 집합은 각각 글로벌 위험 회피(IMF, 2023b)와 글로벌 금융 상황을 대리하는 VIX와 광범위한 달러 지수로 구성됩니다.
Bruno and Shin (2014)과 Obstfeld and Zhou (2023)가 보여준 바와 같이, 미국 달러의 강세는 더 강한 달러가 더 긴축적인 글로벌 달러 신용 상황과 상관관계가 있는 달러 신용 상황의 기압계와 유사한 속성을 가지고 있습니다. 또한 우리는 국경 간 흐름의 국내 동인을 연구하기 위해 인플레이션(전년 대비)과 미국과의 금리 차이(일별 금리 기준)에 대한 정보를 얻습니다.
암호화폐의 흐름은 전통적인 기본 요소뿐만 아니라 암호화폐 시장에 특화된 개발에 의해서도 주도될 수 있습니다. 이 가설을 탐구하기 위해 우리는 비트코인 특화 글로벌 및 국내 기본 요소를 통제 집합에 추가합니다. 암호화폐 공포 및 탐욕 지수는 비트코인 변동성, 시장 모멘텀, 소셜 미디어 관심, 나머지 암호화폐 시장 대비 지배력, 구글 트렌드를 요약하여 암호화폐 특화 심리를 포착합니다.
암호화폐 시장의 심리는 극도의 공포(0에 해당)에서 극도의 탐욕(100에 해당)까지 다양할 수 있습니다. 따라서 암호화폐 공포 및 탐욕 지수의 증가는 암호화폐 특화 심리의 개선을 의미합니다.
또한 Graf von Luckner et al. (2023)과 유사하게 우리는 비트코인 거래 가격을 기반으로 국가별 평행 환율 프리미엄 척도를 계산합니다. 구체적으로 평행 환율 프리미엄을 로컬비트코인즈의 평균 현지 통화-미국 달러 환율과 공식 환율 사이의 퍼센트 편차로 정의합니다.
4. 실증 분석
이 장에서는 비트코인을 통한 국가 간 자금 흐름이 전통적인 자본 흐름과 비슷한 패턴을 보이는지 살펴보고자 합니다. 이를 위해 우리는 비트코인 국가 간 흐름의 결정 요인을 분석하고, 이를 전통적인 자본 흐름의 결정 요인과 비교합니다. 우리는 자본 흐름의 전통적인 결정 요인뿐만 아니라 비트코인 특유의 요인들도 함께 고려합니다.
4.1 분석 방법
우리는 자본 흐름의 결정 요인에 대한 기존 연구들과 유사하게, 글로벌 요인과 국내 요인의 역할을 살펴봅니다(Cerutti et al., 2019; Forbes and Warnock, 2012; Fratzscher, 2012; Milesi-Ferretti et al., 2011). 우리는 전통적인 요인과 비트코인 특유의 요인을 모두 고려하며, 월별 데이터를 사용하여 패널 OLS 방법으로 다음과 같은 기본 모형을 추정합니다:
Yc,t = αYc,t−1 + Γ1GLOBALt + Γ2DOMESTICc,t + ηc,y + ec,t (3)
여기서 Yc,t는 t월의 국가 c에서의 비트코인 국가 간 흐름 또는 자본 흐름을 나타냅니다. 우리는 각 국가의 국내 통화로 측정한 국가 간 흐름 또는 자본 흐름을 2017-2022년 평균 GDP로 나눈 후, 이를 다시 표준편차로 나누어 표준화합니다.18 이렇게 구한 비율에 106을 곱한 값을 종속변수로 사용합니다.
글로벌 요인으로는 VIX, 브로드 달러 인덱스, 암호화폐 공포-탐욕 지수를 포함시키며, 국내 요인으로는 인플레이션율, 미국과의 금리 차이, 비트코인 시장에서의 프리미엄을 고려합니다. 또한 국가-연도 고정효과(ηc,y)를 포함하여 시간에 따라 변하지 않거나 서서히 변화하는 국내 요인들을 통제합니다.
비트코인을 이용한 실제 거래는 2010년에 처음 이루어졌지만, 대부분의 시장 참여자들이 비트코인에 대해 알고 거래에 참여하기 시작한 것은 10년대 후반입니다. 따라서 우리는 로컬비트코인즈 데이터가 시작되고 비트코인이 대중적으로 받아들여지기 시작한 2017년 3월부터 분석을 시작합니다.
데이터의 제약으로 인해 체이널리시스 데이터는 2019년 4월부터 사용합니다. 부록 A에는 체이널리시스, 로컬비트코인즈, EPFR, IFF 데이터에 포함된 국가들이 자세히 나와 있습니다. 우리는 미국과의 금리 차이를 계산해야 하고, 로컬비트코인즈 데이터에서 사용된 주요 가정이 미국 달러-비트코인 거래에서는 정확하지 않을 수 있기 때문에 미국은 표본에서 제외합니다.
마지막으로, 동적 패널 모형 추정에서 발생할 수 있는 Nickell 편의(bias)가 우리의 결과에 영향을 미치지 않도록 하기 위해, 부록 B에서는 차분 GMM(Difference GMM) 방법을 사용한 강건성 분석(Robustness analysis)을 제시합니다.
4.2 결과
우리는 전통적인 글로벌 및 국내 요인들이 자본 흐름에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 것으로 시작합니다. 이를 위해 다음과 같은 모델을 추정합니다:
Yc,t = αYc,t−1 + β1VIXt + β2Broad dollart+ β3Inflationc,t + β4Interest differentialc,t + ηc,y + ec,t (4)
여기서 Yc,t는 체이널리시스, 로컬비트코인즈, EPFR, 또는 IIF의 자금 흐름을 나타내며, 다른 변수들은 식 (3)에서와 같이 정의됩니다.
표 7의 결과는 VIX로 측정되는 글로벌 위험 회피 정도와 달러 지수의 변동이 포트폴리오 자금 흐름의 주요 결정 요인임을 보여줍니다. VIX가 상승하고 달러화가 강세를 보일 때, EPFR와 IIF의 채권 및 주식 유입(열 5, 6, 7, 8)이 모두 감소합니다. 달러 지수는 체이널리시스 흐름(열 1, 2)에도 중요한 영향을 미칩니다.
하지만 우리는 글로벌 요인들이 로컬비트코인즈 흐름(열 3, 4)에 유의미한 영향을 미친다는 증거를 발견하지 못했습니다. 이는 블록체인 외부와 내부의 데이터가 서로 다른 시장 참여자들의 행동을 반영하기 때문일 수 있습니다. 앞서 논의한 바와 같이, 로컬비트코인즈에서의 거래는 평균적으로 더 작은 규모이며, 해외 송금이나 자본 통제 회피와 같은 동기와 관련이 있을 가능성이 높습니다. 따라서 이러한 흐름은 전통적인 자본 흐름의 결정 요인과는 밀접하게 연관되지 않을 수 있습니다.
국내 요인들은 우리 표본에서 상대적으로 덜 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다. 높은 인플레이션은 포트폴리오 자금 유입을 감소시키지만, 비트코인 흐름에는 영향을 미치지 않습니다. 미국 대비 금리 상승은 오히려 로컬비트코인즈 유입 감소와 연관되어 있어 직관과는 반대의 결과를 보입니다. 금리 차이는 체이널리시스 흐름이나 포트폴리오 흐름에 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다. 이는 부분적으로 우리의 표본 기간 동안 글로벌 통화정책 사이클이 동조화된 데에 기인할 수 있습니다.
다음으로 우리는 비트코인 특화 요인들을 분석에 포함시킵니다. 이를 통해 비트코인 시장의 심리나 비트코인 시장에서의 프리미엄이 국가 간 자금 흐름에 영향을 미치는지를 살펴볼 수 있습니다. 우리는 다음과 같은 모형을 추정합니다:
여기서 Crypto fear&greedt는 암호화폐 공포-탐욕 지수를, BTC parallel premiumc,t는 비트코인 시장에서의 프리미엄 정도를 나타내며, 다른 변수들은 식 (4)에서와 같이 정의됩니다.
표 8의 결과에 따르면, 글로벌 불확실성 지수(VIX)와 달러 지수의 상승은 EPFR와 IIF의 포트폴리오 유입에 지속적으로 부정적인 영향을 미칩니다(열 5-8). 달러 지수가 체이널리시스 흐름에 미치는 영향은 여전히 부정적이지만 통계적으로 유의하지는 않은 반면, 우리는 이제 VIX가 중요한 역할을 한다는 것을 발견했습니다(열 1-2). VIX가 상승하면 체이널리시스의 유입과 유출이 모두 증가하는 것으로 나타났습니다.
이러한 유의미한 양의 관계는 투자자들이 위험 자산에서 벗어나면서 비트코인 시장을 통한 활동이 증가하는 것을 반영할 수 있습니다.19 이와 비슷하게, 암호화폐 시장에 대한 심리가 개선되면 체이널리시스 흐름도 증가하는 것으로 나타났습니다. 흥미롭게도, 암호화폐 시장에 대한 긍정적인 심리는 IIF 주식 유입 증가와도 관련이 있었습니다(열 8).
국내 요인 중에서는 인플레이션 상승이 체이널리시스의 유입과 유출 모두를 증가시키는 것으로 나타났습니다.20 하지만 금리 차이는 비트코인 흐름이나 전통적인 자금 흐름에 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다. 비트코인 시장에서의 프리미엄 증가는 로컬비트코인즈의 유출 증가와 관련이 있었습니다(열 4).
이는 비트코인이 자본 통제를 우회하는 수단으로 사용될 수 있음을 시사합니다. 비트코인 시장 프리미엄이 보다 광범위한 환율 압력을 나타내는 유용한 지표라는 주장을 뒷받침하듯이(Graf von Luckner et al., 2023 참조), 비트코인 프리미엄의 증가는 EFPR 채권과 IIF 주식 유입을 감소시키는 것으로 나타났습니다.
우리는 비트코인 흐름보다 자본 흐름에서 이러한 요인들의 영향이 더 크게 나타난다는 것을 발견했습니다. EPFR와 IIF 유입(GDP 대비)은 VIX가 1 표준편차 증가할 때 0.02에서 0.44 표준편차 감소합니다.21 반면 비트코인 흐름의 반응 크기는 이 범위의 하한에 가깝습니다. 체이널리시스의 유입과 유출(GDP 대비)은 VIX가 1 표준편차 증가할 때 0.02 표준편차 증가합니다. 비슷하게, 비트코인 프리미엄이 1 표준편차 증가하면 로컬비트코인즈의 유출(GDP 대비)은 0.002 표준편차 증가하고, EPFR 채권과 IIF 주식 유입(GDP 대비)은 각각 21.9와 27.6 표준편차 감소합니다.
전반적으로 우리의 분석 결과는 비트코인 국가 간 흐름이 전통적인 자금 흐름의 결정 요인에 다르게 반응한다는 것을 보여줍니다. EPFR와 IIF 유입의 반응은 우리의 예상과 일치합니다. 즉, 불확실성이 증가하고 달러화가 강세를 보일 때 자금 유입이 감소합니다. 그러나 전통적인 자본 흐름과 달리, 체이널리시스 흐름은 VIX 변화에 오히려 양의 반응을 보입니다.
이는 기존 문헌에서 널리 지적된 VIX와 비트코인 수익률 간의 양의 상관관계와 일치하는 결과입니다(예: Bariviera and Merediz-Solà, 2021; Bouri et al., 2017). 또한 체이널리시스 흐름은 암호화폐 시장 심리와도 양의 상관관계를 보입니다.
로컬비트코인즈 흐름에 대해서는 글로벌 요인들의 영향력이 제한적인 것으로 보이지만, 비트코인 프리미엄 증가에 따라 유출이 크게 증가하는 것으로 나타났습니다.
마지막으로 우리는 다음과 같은 모형을 추정하여 글로벌 요인들이 거래소 간 비트코인 흐름을 결정하는지 살펴보았습니다:
Ye,t = αYe,t−1 + β1VIXt + β2Broad dollart + β3Crypto fear&greedt + ηe,y + ee,t (6)
여기서 Ye,t는 시점 t에서 거래소 e의 흐름을, ηe,y는 거래소-연도 고정효과를 나타내며, 다른 변수들은 식 (5)와 같이 정의됩니다. 표 9의 결과는 달러 지수 상승이 거래소 간 비트코인 유입과 유출을 모두 감소시킨다는 것을 보여줍니다.
다만 거래소 간 흐름에 대해서는 국가별 요인들을 통제할 수 없기 때문에, 우리는 이 결과를 신중하게 해석해야 합니다.
4.3 강건성 분석
우리는 동적 패널 모형 추정 시 발생할 수 있는 Nickell 편의(bias)가 우리의 결과에 영향을 미치지 않도록 하기 위해 GMM(일반화적률법) 추정을 실시했습니다. 우리는 Bond et al. (2001)의 기준에 따라 시스템 GMM보다는 차분 GMM 추정량을 사용하기로 결정했습니다.
표 B.1은 글로벌 요인에 대한 결과가 매우 유사하며 질적으로도 변화가 없음을 보여줍니다. 국내 요인 중에서는 인플레이션과 금리 차이가 이제 로컬비트코인즈 유입에도 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 높은 인플레이션은 로컬비트코인즈 유입 감소와 관련이 있습니다. 그러나 금리에 대한 반응의 방향은 여전히 직관과 반대로 나타났습니다(표 7과 유사). 비트코인 프리미엄 증가는 로컬비트코인즈 유출에는 양(+)의 영향을, IIF 유입에는 음(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었습니다.
우리는 또한 비트코인 국가 간 흐름의 가치(비트코인 양에 평균 글로벌 비트코인 가격을 곱한 값)와 비트코인 국가 간 흐름의 규모(비트코인 양) 사이에 차이가 있는지도 살펴보았습니다.
첫째, 우리는 비트코인 규모를 종속변수로 사용했습니다(표 C.2, 열 1-4).
둘째, 우리는 비트코인 가치를 종속변수로 사용하되(기본 회귀분석에서처럼) 글로벌 비트코인 가격을 통제변수로 포함했습니다(표 C.2, 열 5-8).
두 가지 접근법 모두에서 우리의 결과는 표 8의 기본 결과와 대체로 유사했습니다. VIX는 체이널리시스 흐름에 대해 유의미한 영향을 유지한 반면, 달러 지수는 여전히 유의미하지 않았습니다.
암호화폐 공포 및 탐욕 지수는 체이널리시스 규모 회귀분석에서는 더 이상 유의미하지 않았지만, 비트코인 가격을 통제했을 때는 계속 유의미했습니다. 국내 요인 중에서는 인플레이션이 체이널리시스 흐름에 대해 유의미한 영향을 유지했습니다. 미국과의 금리 차이는 비트코인 가격을 통제했을 때 로컬비트코인즈 규모 유입과 체이널리시스 가치 흐름에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
마지막으로 BTC 프리미엄은 비트코인 가격을 통제했을 때 로컬비트코인즈 유출에 대해서는 계속 유의미했지만, 로컬비트코인즈 규모 흐름에 대해서는 더 이상 유의미하지 않았습니다. 대신 체이널리시스 규모 흐름에 대해 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
5. 결론
지난 10년간 비트코인의 사용이 급격히 증가했습니다. 비트코인은 전 세계적으로 사용되기 때문에, 비트코인을 통한 국가 간 자금 이동이 얼마나 중요하고 어떤 특징을 가지는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 또한 블록체인 내부와 외부에서 이루어지는 방대한 양의 비트코인 거래와 그 익명성으로 인해, 비트코인을 통한 국가 간 자금 흐름을 연구하는 것이 쉽지 않습니다.
이 논문에서는 많은 국가의 비트코인 거래와 국가 간 자금 흐름을 종합적으로 파악하기 위해 세 가지 상호 보완적인 데이터 세트를 사용했습니다. 우리는 이러한 국가 간 거래가 어떻게 이루어지는지 설명하고, 비트코인 사용자의 국적을 추정하기 위해 필요한 가정들의 장단점을 논의합니다.
이 데이터를 바탕으로, 우리는 비트코인을 이용한 국가 간 거래가 전 세계적으로 매우 광범위하게 일어나고 있으며, 블록체인 내부와 외부 모두에서 지역 간 활발한 거래가 이루어지고 있음을 보여줍니다. 다만 데이터의 범위와 추정 방법에 따라 일부 차이가 있습니다. 추정된 비트코인 국가 간 거래량은 여러 국가의 GDP와 비교할 때 상당한 규모이며, 특히 전통적인 자본의 유출입이 적은 국가에서 두드러집니다.
우리의 분석은 블록체인 내부와 외부에서 일어나는 비트코인 국가 간 거래 사이에 몇 가지 차이점이 있음을 보여줍니다. 블록체인 상에서 이루어지는 국가 간 거래는 블록체인 외부에서 이루어지는 거래보다 평균적으로 훨씬 큽니다. 또한 블록체인 외부 데이터는 비트코인 시장에서의 프리미엄 증가가 비트코인의 해외 유출 증가와 관련이 있음을 시사합니다. 이는 비트코인이 자본 통제를 우회하는 데 사용된다는 최근 연구 결과와 일치합니다(Graf von Luckner et al., 2024, 2023; Hu et al., 2021). 국제통화기금(IMF)도 지적했듯이, 자본 흐름을 관리하려는 정책 입안자들은 자본 흐름 규제 정책이 암호화폐도 포괄할 수 있도록 해야 합니다. 더 근본적으로는, 암호화폐의 사용 자체가 경제적 불균형의 증상이므로, 환율 압력으로 나타나는 이러한 불균형을 해결하는 것이 중요합니다.
우리는 또한 전통적인 자본 유입이 많은 국가일수록 비트코인 유입은 적은 경향이 있고, 그 반대의 경우도 성립함을 보여줍니다. 더 나아가, 비트코인을 통한 국가 간 자금 흐름은 전통적인 자본 흐름과는 다른 요인에 반응합니다.
비트코인 블록체인 상의 자금 흐름은 달러화 강세와 음의 상관관계를 보이지만, 전통적인 자본 흐름과는 달리 글로벌 불확실성 지수(VIX)의 변화에는 오히려 양의 상관관계를 보입니다. 비록 방법론적 차이로 인해 전통적인 자본 흐름과 비트코인 자금 흐름을 직접 비교하기는 어렵지만, 우리는 아직까지는 비트코인이 전통적인 자본 흐름을 대체하지는 않았다고 추측합니다.
따라서 현재로서는 전통적인 자본 흐름이 여전히 글로벌 불확실성 증가나 안전자산 선호 현상을 전파하는 가장 중요한 경로로 남아 있습니다. 하지만 암호화폐 시장은 빠르게 진화하고 있습니다.
최근 미국에서 비트코인 ETF가 승인된 것은 앞으로 더 많은 주류 금융기관들이 비트코인을 간접적으로나마 활용할 수 있게 되었음을 의미합니다. 이런 변화들로 인해 비트코인과 전통적 자산의 사용자 기반이 점차 유사해진다면, 비트코인 자금 흐름도 전통적인 자본 흐름과 비슷한 양상을 보일 수 있습니다. 이는 정책 대응을 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.
비트코인 거래를 가능케 하는 탈중앙화되고 익명성이 보장되는 기술적 특성으로 인해, 비트코인 국가 간 자금 흐름을 측정하는 것은 쉽지 않으며 현재로서는 여러 중요한 가정에 의존할 수밖에 없습니다. 비록 우리가 블록체인 내외부의 자금 흐름을 모두 분석하는 포괄적인 접근법을 제시하지만, 우리의 데이터가 비트코인 국가 간 거래를 모두 포괄하지는 못합니다.
따라서 개별 거래 수준의 데이터를 바탕으로 블록체인 내외부 자금 흐름 측정을 개선하고 사용자 국적 식별을 정교화하는 것이 비트코인 국가 간 자금 흐름의 역학을 더 깊이 이해하고, 향후 적절한 정책 대응 방안을 마련하는 데 핵심이 될 것입니다.
본 콘텐츠는 2024년 4월 5일 IMF에서 발행한 "A Primer on Bitcoin Cross-Border Flows: Measurement and Drivers" 콘텐츠를 번역한 것입니다. 저는 전문 번역가가 아니기 때문에 오역이 있을 수 있습니다. 또한 본 글은 원저작자의 요청에 따라 불시에 삭제될 수 있습니다. 감사합니다.