---
type: paper
slug: ho-seoung-na-2017-isp-asp-efficiency-mutual-relations
title: >-
  Research on the mutual relations between ISP and ASP efficiency changes for
  the sustainable growth of the Internet industry
authors:
  - '[[ho-seoung-na]]'
  - '[[daeho-lee]]'
  - '[[junseokhwang]]'
  - '[[changjun-lee]]'
year: 2017
venue: '[[applied-economics]]'
doi: 10.1080/00036846.2017.1358443
categories:
  - '[[ict-policy]]'
  - '[[information-economics]]'
methods:
  - '[[stochastic-frontier-analysis]]'
  - '[[granger-causality-test]]'
  - '[[vector-error-correction-model]]'
themes:
  - '[[network-neutrality]]'
  - '[[internet-industry]]'
  - '[[platform-ecosystem]]'
last_updated: '2026-05-20T02:09:44+09:00'
---
# Research on the mutual relations between ISP and ASP efficiency changes for the sustainable growth of the Internet industry

*[[ho-seoung-na]], [[daeho-lee]], [[junseokhwang]], [[changjun-lee]] (2017)* · [[applied-economics]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/00036846.2017.1358443)

> 인터넷 산업의 지속 성장에서 망 (ISP) 과 응용 (ASP) 중 어느 쪽 혁신이 견인차인지에 대한 [[network-neutrality|network neutrality]] 논쟁을 effective 효율성의 상호 인과 관계로 재구성한다. Compustat 의 미국 상장 ISP / WEB / VoIP / STRM 기업 178 개 (37 + 80 + 36 + 25) 의 1998 Q4 ~ 2011 Q4 분기 panel 을 [[stochastic-frontier-analysis|SFA]] (translog) 로 frontier 추정, 그룹별 평균 효율의 1 차 차분 시계열에 [[johansen-cointegration-test|Johansen 공적분]] 후 [[vector-error-correction-model|VECM]] 으로 [[granger-causality-test|Granger causality]] 를 검정. WEB ↔ ISP 는 entire period 양방향 양 (+) Granger-cause (선순환), VoIP 는 전반기 VoIP → ISP, 후반기 ISP → VoIP 음 (-) Granger-cause, STRM 은 전반기 STRM → ISP 음 (-), 후반기 ISP → STRM 음 (-) Granger-cause 로 양 산업이 *서로 효율을 갉아먹는* 비대칭 동학이 드러난다.

- **RQ**: ISP 와 ASP (WEB / VoIP / Streaming) 의 효율성 변화는 어느 방향으로 [[granger-causality-test|Granger-cause]] 하는가, 그 인과 방향은 bandwidth / latency 요구가 다른 ASP type 별로 다른가, 2005 년 (Madison River-Vonage 사건 + YouTube 등장) 을 기점으로 변하는가
- **방법론**: [[stochastic-frontier-analysis]] (Aigner-Lovell-Schmidt 1977 translog, truncated normal, FRONTIER 4.1), [[augmented-dickey-fuller-test|ADF]] 정상성 검정, AIC lag 선정 (p=4), [[johansen-cointegration-test|Johansen cointegration]], [[vector-error-correction-model|VECM]], Wald test
- **데이터**: Compustat 의 US 상장 178 개 firm 의 분기 패널 (1998 Q4 ~ 2011 Q4), 그룹은 ITU-T G.1010 의 latency / bandwidth 기준으로 ISP / WEB (low latency, narrow BW) / VoIP (high latency, narrow BW) / STRM (high latency, wide BW) 4 분류, SIC code 기준 분류. 입력: total assets, operating expense, employees; 산출: total revenue. 2005 GDP deflator 적용
- **주요 발견**: Entire period — WEB → ISP +Granger (χ²=13.76, p=0.003), ISP → WEB +Granger (χ²=6.66, p=0.014), STRM → ISP **음**(-) Granger (χ²=22.52, p<0.001), ISP → VoIP 음 (-) Granger (χ²=6.78, p=0.079). 전반기 — VoIP → ISP +Granger (χ²=11.35, p=0.010), STRM → ISP 음 (-) (χ²=12.67, p<0.005); 후반기 — ISP → VoIP 음 (-) (χ²=14.54, p<0.005), ISP → STRM 음 (-) (χ²=16.83, p<0.001), WEB ↔ ISP 모두 비유의
- **시사점**: 동일 인터넷 산업 안에서도 application type 별로 ISP-ASP 동학이 다르다. WEB-ISP 는 두 산업이 서로의 효율을 높이는 *virtuous circle* 이라 정부 개입 없는 게 최선. VoIP / STRM-ISP 는 후반기로 갈수록 ISP 의 효율 증가가 ASP 의 효율을 떨어뜨리는 *negative spillover* 가 강해져, ISP 의 traffic-shaping / discrimination 모니터링과 ISP R&D 보조금의 양면 정책이 필요하다는 정책 함의

![ISP 와 ASP 의 효율성 변화 상호 관계 분석 틀](/papers/201803_NaHS_Research_on_the_mutual_relations_between_ISP_and_ASP_efficiency_changes_for_the_sustainable_growth_of_the_Internet_industry/fig1.jpeg)

## 요약

[[network-neutrality|network neutrality]] 논쟁은 Wu (2003) 와 Yoo (2006) 의 대립으로 정리된다. neutrality 찬성파 (Wu, Blumenthal-Clark, Frischmann, Cooper-Lemley-Lessig) 는 ASP 의 application 혁신이 인터넷 발전의 핵심이라 무차별 (non-discriminatory) 전송을 보장해야 한다고 주장하고, 반대파 (Yoo, Shenker, Hahn-Wallsten, Levinson) 는 ISP 의 last-mile 인프라 투자 유인을 보호해야 QoS 요구 application 도 성장한다고 본다. 두 진영 모두 *어느 쪽이 견인차인가* 라는 질문을 던지지만 empirical evidence 가 부족했다. 본 논문은 그 질문을 "ASP 와 ISP 의 효율성 변화가 누구를 Granger-cause 하는가" 라는 측정 가능한 형태로 재구성한다.

분석 단위는 분기. Compustat 에서 SIC code (4813, 4899, 7370, 7372, 7841 등) 로 178 개 미국 상장 firm 을 ISP 37 / WEB 80 / VoIP 36 / STRM 25 로 분류한 뒤, 그룹별 [[stochastic-frontier-analysis|SFA]] translog 로 efficient frontier 와 시간 가변 efficiency $TE_{i,t}$ 를 추정. 그룹별 평균 효율 시계열을 ADF 로 검정한 결과 4 변수 모두 level 에서 non-stationary, 1 차 차분에서 stationary. Johansen 공적분에서 entire / former / latter period rank 가 각각 1·3·2 로 cointegration 확인 → VAR 대신 [[vector-error-correction-model|VECM]] 적용. AIC 가 시차 p=4 (1 년) 를 선택. Wald 검정으로 lagged independent 의 계수가 jointly zero 인지 검정해 Granger causality 판단.

결과는 application type 에 따라 인과 방향이 split 된다. WEB-ISP 는 entire period 양방향 양 (+) Granger cause — Kocsis-de Bijl (2007) 의 "ISP 혁신이 application 수요를 증가시키고, application 의 혁신이 ISP 의 willingness-to-pay 를 증가시킨다" 는 two-sided market 명제 (Rochet-Tirole 2003) 의 직접 evidence. VoIP-ISP 는 전반기 (1998~2004) 에 FCC 가 VoIP 의 service 분류를 미정한 상태에서 Madison River 가 Vonage 를 차단한 사건 (2004) 까지의 시기로, VoIP 가 ISP 전화 사업의 disruptive 가 되며 VoIP → ISP +Granger. 후반기 (2005~2011) 에는 ISP 의 QoS 투자가 VoIP 의 효율을 갉아먹는 negative spillover (ISP → VoIP 음). STRM-ISP 는 OECD (2011) 가 보고하는 video traffic 폭증 (65 PB/month → 3680 PB/month) 의 시기에 ISP 가 backbone 투자를 강제당해 entire period 내내 STRM → ISP 음 (-) Granger cause, 후반기에는 ISP 의 local optimization 이 STRM 의 효율을 또 깎아 ISP → STRM 음 (-) Granger cause. 결국 high-bandwidth high-latency-tolerance 의 STRM 이 ISP 의 투자 동학에 가장 결정적. limitation 으로 (i) listed 미국 firm 만, mobile ISP 미포함, (ii) 분류 boundary 가 점차 무너지는 시기 (Google 의 YouTube 등) 의 firm-exit 처리, (iii) cross-country 일반화 미실시. TEMEP 내 [[junseokhwang]] · [[ho-seoung-na]] · [[changjun-lee]] · [[daeho-lee]] 의 디지털 콘텐츠·플랫폼·효율 라인의 후기 작업으로 [[changjun-lee-2014-platform-openness]] · [[ho-seoung-na-2016-content-pricing]] 의 SFA + 산업동학 결합을 ISP-ASP 인과 식별로 확장.

## 핵심 결과

| 기간 | Path | χ² | p | Granger 결과 |
|---|---|---:|---:|---|
| Entire | WEB → ISP | 13.76 | 0.003 | 양 (+) |
| Entire | ISP → WEB | 6.66 | 0.014 | 양 (+) |
| Entire | VoIP → ISP | 5.08 | 0.166 | NS |
| Entire | ISP → VoIP | 6.78 | 0.079 | 음 (-) |
| Entire | STRM → ISP | 22.52 | <0.001 | 음 (-) |
| Entire | ISP → STRM | 3.00 | 0.391 | NS |
| Former (1998~2004) | VoIP → ISP | 11.35 | 0.010 | + |
| Former | STRM → ISP | 12.67 | <0.005 | 음 (-) |
| Latter (2005~2011) | ISP → VoIP | 14.54 | <0.005 | 음 (-) |
| Latter | ISP → STRM | 16.83 | <0.001 | 음 (-) |

> WEB-ISP 관계는 entire period 양방향 양 (+) 선순환. VoIP / STRM-ISP 는 전반기에는 ASP → ISP, 후반기에는 ISP → ASP 가 효율을 갉아먹는 비대칭. 후반기 latter half 의 *WEB ↔ ISP 양방향 비유의* 도 흥미로운 결과 — WEB 시장이 성숙 단계로 진입해 두 산업의 효율이 서로 독립화됐을 가능성.

## 방법론 노트

그룹별 평균 효율 4 변수 (web, voip, strm, isp) 를 vector $\mathbf{Z}_t$ 로 정의하고 시차 p=4 의 VAR 을 1 차 차분 형태로 변환:

$$
\Delta \mathbf{Z}_{t} = \mathbf{\Pi}\, \mathbf{Z}_{t-1} + \sum_{i=1}^{p-1} \mathbf{\Gamma}_{i}\, \Delta \mathbf{Z}_{t-i} + \varepsilon_{t}
$$

여기서 $\mathbf{\Pi} = \sum_{j=1}^{p}(\mathbf{A}_j - \mathbf{I})$ 가 error correction term (장기 균형 관계), $\mathbf{\Gamma}_i = -\sum_{j=i+1}^{p}\mathbf{A}_j$ 가 단기 동학. Johansen 검정으로 $\mathbf{\Pi}$ 의 rank (cointegration 차원) 를 결정. Wald 검정의 귀무가설은 $X_t \to Y_t$ path 의 lagged $X_{t-j}$ 계수들이 jointly zero, 즉 $X$ 가 $Y$ 를 Granger-cause 하지 않는다는 것. 기각하면 Granger causality 인정. lagged 계수의 부호는 Granger cause 의 *방향* (양 / 음) 으로 해석. 그룹별 효율 자체는 Aigner-Lovell-Schmidt (1977) SFA 의 translog 형태로 frontier 추정:

$$
y_{i,t} = F(X_{i,t}; \beta) \exp(v_{i,t} - u_{i,t}), \quad TE_{i,t} = \exp(-u_{i,t})
$$

## 연구 계보

직계 ancestor: Aigner-Lovell-Schmidt (1977), Granger (1969), Johansen (1988) 의 시계열·SFA 도구. neutrality 논쟁 라인: Wu (2003), Yoo (2004, 2006), Wu-Yoo (2007), Hahn-Wallsten (2006), Levinson (2009), Frischmann (2009), Lee-Shin (2016). 두 측 ecosystem 라인: Fransman (2010), Iansiti-Levien (2004), Tiwana-Konsynski-Bush (2010), Eisenmann-Parker-Van Alstyne (2006), Rochet-Tirole (2003), Katz-Shapiro (1994). TEMEP 직계 선행: [[lee-hwang-2011-net-neutrality-asp-meta-frontier]] (ASP meta-frontier), [[changjun-lee-2014-platform-openness]] (platform openness × content provider productivity), [[ho-seoung-na-2016-content-pricing]] (디지털 콘텐츠 pricing × meta-frontier). 본 연구는 [[junseokhwang]] · [[ho-seoung-na]] · [[changjun-lee]] · [[daeho-lee]] 라인의 3 기 (2014~2019) 작업으로 SFA 의 efficiency score 를 *시계열 입력으로 재활용* 해 산업 간 Granger causality 까지 끌어올린 점에서 라인의 새로운 phase.

## See also

- [[junseokhwang]]
- [[ho-seoung-na]]
- [[changjun-lee]]
- [[applied-economics]]
- [[network-neutrality]]
- [[stochastic-frontier-analysis]]
- [[granger-causality-test]]
- [[vector-error-correction-model]]
- [[johansen-cointegration-test]]
- [[changjun-lee-2014-platform-openness]]
- [[ho-seoung-na-2016-content-pricing]]
- [[lee-hwang-2011-net-neutrality-asp-meta-frontier]]
- [[platform-ecosystem]]