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type: paper
slug: jungsub-yoon-2024-panel-data-analysis-pooled-ols-regression
title: >-
  Reconsideration of new product development planning based on the relationship
  between product complexity and product lifetime: the case of the Korean mobile
  phone market
authors:
  - '[[jungsub-yoon]]'
  - '[[dong-hyun-oh]]'
  - '[[yoonhwan-oh]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2024
venue: '[[technology-analysis-and-strategic-management]]'
volume: '36'
issue: '2'
pages: 306-318
doi: 10.1080/09537325.2022.2033202
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[evolutionary-economics]]'
methods:
  - '[[pooled-ols-regression]]'
  - '[[panel-data-analysis]]'
  - '[[shannon-entropy]]'
  - '[[granger-causality-test]]'
  - '[[herfindahl-hirschman-index]]'
  - '[[fixed-effects-model]]'
themes:
  - '[[product-complexity]]'
  - '[[product-lifetime]]'
  - '[[product-portfolio-strategy]]'
  - '[[mobile-product-evolution]]'
  - '[[new-product-development]]'
  - '[[dominant-design]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
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# Reconsideration of new product development planning based on the relationship between product complexity and product lifetime: the case of the Korean mobile phone market

*[[jungsub-yoon]], [[dong-hyun-oh]], [[yoonhwan-oh]], [[jeongdonglee]] (2024)* · [[technology-analysis-and-strategic-management]] 36(2):306-318 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1080/09537325.2022.2033202)

> 한국 모바일폰 763 개 (feature phone 604 + smartphone 159, 2004-2013) 의 panel data 로 *product complexity* 와 *product lifetime* 의 인과 관계를 분석. [[shannon-entropy]] 변형으로 product complexity 를 정의하고, [[granger-causality-test]] + [[pooled-ols-regression]] 으로 *complexity → lifetime* 의 단방향 인과를 확인. 스마트폰에서는 complexity 가 1 단위 늘면 lifetime 이 약 11.26 개월 늘지만 feature phone (2008 이후) 에서는 오히려 −0.68 개월. firm 의 [[herfindahl-hirschman-index]] 기반 product concentration 이 높을수록 complexity 가 상승. *집중 전략 (k-strategy) 이 분산 전략 (r-strategy) 보다 ROI 측면에서 유리* 하다는 정량적 NPD 함의.

- **RQ**: 제품의 technological complexity 가 product lifetime 에 어떤 인과적 영향을 미치는가, 그리고 firm 의 product portfolio 전략 (다양화 vs 집중) 이 complexity 에 어떤 영향을 미치는가.
- **방법론**: [[pooled-ols-regression]], [[panel-data-analysis]], [[shannon-entropy]], [[granger-causality-test]], [[herfindahl-hirschman-index]], [[fixed-effects-model]]
- **데이터**: 한국 모바일폰 시장, 763 모델 (feature 604 + smart 159), 5 firm (Samsung·LG·Motorola·Pantech·Apple), 2004-2013, 16 technical features, semi-annual GfK 판매량.
- **주요 발견**: 전체 표본에서 complexity 1 단위 증가 → lifetime +3.75 개월 (p<0.001), 그러나 product type 별로 갈림: smartphone +11.26 개월 (p<0.001), 2008-2012 feature phone −0.68 개월 (p<0.1). HHI 1% 상승 → complexity +0.025, BothType (feature + smart 동시 생산) 더미는 complexity 를 −1.08 만큼 낮춤 (집중 효과).
- **시사점**: 빠르게 변화하는 산업에서 firm 은 자원·역량을 *몇 개 제품에 집중* 해 complexity 를 끌어올리는 것이 ROI 측면에서 유리하다. 이행기 (feature → smart) 에는 두 type 동시 생산이 complexity 를 떨어뜨려 손해.

![한국 모바일폰의 *complexity-lifetime* trend (2004-2013). 2009 년 스마트폰 도입을 기점으로 두 지표가 가속 상승. feature phone 과 smartphone 의 dichotomy 가 도식적으로 surfacing.](/papers/202402_YoonJ_Reconsideration_of_new_product_development_planning_based_on_the_relationship_between_product_complexity_and_product_lifetime_the_case_of_the_Korean_mobile_phone_market/fig1.jpeg)

## 요약

본 paper 는 [[jeongdonglee]] anchor 의 *실타래 3: 제품의 탄생과 죽음* 안에서 *국가 시장 (한국 모바일) 의 econometric 정량화* 를 담당하는 작업이다. 자매작 [[dawoon-jeong-2024-product-lineage-mobile-products]] 가 글로벌 11,013 모바일의 *phylogenetic 분석* 으로 진화 trajectory 를 매핑한다면, 본 paper 는 한국 시장 763 모델의 *complexity-lifetime 패널 회귀* 로 인과 메커니즘을 검증한다. 두 paper 가 *같은 모바일 시장, 다른 분석 layer* 라는 점에서 정확한 sibling 관계다. 기존 NPD 연구가 product portfolio (Varadarajan 1986; Mäkinen & Vilkko 2014), product lifetime (Bayus 1998), product complexity (Hobday 1998) 를 각각 다뤘다면, 본 paper 는 세 차원을 *하나의 인과 모형* 으로 연결한다.

방법론 핵심은 [[shannon-entropy]] 의 변형으로 정의한 product complexity 측정. 각 제품의 16 개 technical feature ($c_{ij}$, max-min normalized) 를 정보이론의 entropy 식 $H_i = -\sum_j c_{ij} \log_2(c_{ij})$ 에 넣어 *제품 단위* complexity 를 산출한다 (단, downward-sloping 회피 위해 0.3678 으로 곱해 monotonic 변환). product lifetime 은 [[bayus-1998]] 의 정의에 따라 *시장 진입-퇴장 사이의 월 단위 기간*. firm 의 product portfolio 는 (i) HHI 기반 production concentration, (ii) product diversity (type 수), (iii) BothType dummy 의 셋으로 분해. [[granger-causality-test]] 로 *complexity → lifetime* 단방향 인과 (역방향 인과는 비유의) 를 확인한 뒤 [[pooled-ols-regression]] 으로 marginal effect 추정. price 와 firm dummy 를 control variable 로 추가해 endogeneity 를 부분적으로 완화. firm-level panel 분석에서는 Hausman test 후 [[fixed-effects-model]] 채택.

결과의 가장 흥미로운 부분은 *product type 별 이질성*. (a) 2008 이전 feature phone: complexity 가 lifetime 에 유의한 영향 없음 — 가격 경쟁 위주의 시장. (b) 2008 이후 feature phone: complexity 가 lifetime 에 *부정적* 영향 (−0.68). smartphone 과 공존하면서 단순한 기능에 집중한 feature phone 만이 niche 에서 생존. (c) Smartphone: complexity 가 강한 양의 영향 (+11.26). Apple (+12.65 개월) 과 Samsung (+9.35) 의 firm dummy 가 가장 큰 양의 marginal effect 를 가진다 — 두 firm 의 *고-complexity 집중 전략* 이 ROI 의 핵심. 이는 [[dawoon-jeong-2024-product-lineage-mobile-products]] 의 "Apple 의 고유 lineage + 높은 PI" 명제와 정합적이다. 한계는 (i) 2013 까지의 데이터로 최신 foldable·rollable 미반영, (ii) 한국 시장 한정, (iii) 소비자 행동 미반영.

## 핵심 결과

| 분석 sample | Complexity 계수 (Lifetime 효과, 월) | log(Price) 계수 | 핵심 firm dummy |
|---|---:|---:|---|
| 전체 763 모델 | **+3.75** \*\*\*\* | −1.67 \*\* | Apple +10.08 \*\*\*\* |
| Feature phone (2004-2007) | +0.30 (n.s.) | −3.88 \*\*\*\* | Motorola +4.20 \*\*\* |
| Feature phone (2008-2012) | **−0.68** \* | −0.32 (n.s.) | (n.s.) |
| Smartphone | **+11.26** \*\*\*\* | −11.85 \*\*\* | Samsung +9.35, Apple +12.65 |

| Firm panel (5 firms, 42 obs) | Complexity 효과 |
|---|---:|
| log(HHI) (제품 집중도) | +2.52 \*\*\*\* |
| Diversity | +0.34 \*\*\*\* |
| BothType (feature+smart 동시) | **−1.08** \*\* |
| log(Production) | +1.17 \*\* |

\* p<0.1, \*\* p<0.05, \*\*\* p<0.01, \*\*\*\* p<0.001.

핵심 명제: *집중 전략이 ROI 를 키운다.* type 혼합은 complexity 를 떨어뜨려 손해.

## 방법론 노트

[[shannon-entropy]] 의 변형으로 *제품 단위* complexity 를 측정한 것이 가장 큰 기여다. 일반 information entropy 는 system 의 다양성을 재지만, 본 paper 는 *single product 의 technical feature 분포* 에 entropy 를 적용해 micro-level complexity index 를 만든다.

핵심 식:

$$
H_i = -\sum_{j=1}^{n} c_{ij} \log_2(c_{ij})
$$

여기서 $c_{ij}$ 는 product $i$ 의 technical feature $j$ 의 max-min normalized 값. complexity 가 maximum 되는 $c=0.3678$ 점을 기준으로 inverted-U 회피를 위해 $c$ 를 0.3678 로 곱해 monotonic 처리.

회귀 모형 (product-level lifetime):

$$
\text{Lifetime}_i = \beta_0 + \beta_1 H_i + \beta_2 \log(\text{Price}_i) + \sum_k \gamma_k D_{ik} + \epsilon_i
$$

식별 전략: (a) [[granger-causality-test]] 로 인과 방향 1 단계 검증 (complexity → lifetime 만 유의, p<0.1; 역방향 비유의). (b) firm dummy + price control 로 omitted variable bias 완화. (c) feature/smart 구분 회귀로 *product type heterogeneity* 분리. (d) firm-level panel 은 Hausman test 후 [[fixed-effects-model]] within-estimator.

## 연구 계보

본 paper 의 predecessor 는 (a) [[bayus-1998]] 의 personal computer 1974-1992 product lifetime 측정 (시장 진입-퇴장 정의), (b) [[hobday-1998]] 의 *complex products and systems* 정의, (c) [[frenken-2006]] 의 information entropy in innovation studies, (d) [[hidalgo-hausmann-2009]] 의 economic complexity index, (e) [[abernathy-utterback-1975]] 의 dominant design 모형이다. [[jeongdonglee]] anchor 의 *실타래 3* (제품의 탄생과 죽음, 2003-현재) 의 *모바일 라인* 안에 위치하며, 직접 자매작은 [[dawoon-jeong-2024-product-lineage-mobile-products]] (글로벌 모바일 phylogenetic, 같은 해 같은 anchor 카테고리). [[dong-hyun-oh]] 와 [[yoonhwan-oh]] 가 공저로 들어간 점은 anchor 의 *주요 제자* 절이 표시하는 *오동현 production efficiency 라인* 과 *오윤환 innovation system 라인* 의 모바일 시장 적용으로 해석된다. anchor 의 *제5기 진화론적 체계의 완성* 의 product-level 정량화 cohort 에 속한다.

## See also

- [[product-complexity]]
- [[product-lifetime]]
- [[product-portfolio-strategy]]
- [[shannon-entropy]]
- [[herfindahl-hirschman-index]]
- [[pooled-ols-regression]]
- [[granger-causality-test]]
- [[new-product-development]]
- [[dominant-design]]
- [[jungsub-yoon]]
- [[dong-hyun-oh]]
- [[yoonhwan-oh]]
- [[jeongdonglee]]
- [[dawoon-jeong-2024-product-lineage-mobile-products]]
- [[jeongdonglee-2013-evolutionary-mobile]]