--- type: paper slug: kibum-kim-2018-time-series-regression-new-york-taxi title: 'Creative destruction of the sharing economy in action: The case of Uber' authors: - '[[kibum-kim]]' - '[[chulwoo-baek]]' - '[[jeongdonglee]]' year: 2018 venue: '[[transportation-research-part-a]]' volume: '110' pages: 118-127 doi: 10.1016/j.tra.2018.01.014 categories: - '[[industrial-organization]]' - '[[platform-themes]]' methods: - '[[time-series-regression]]' - '[[negative-binomial-regression]]' - '[[ols-regression]]' themes: - '[[sharing-economy]]' - '[[creative-destruction]]' - '[[disruptive-innovation]]' - '[[uber]]' - '[[new-york-taxi]]' - '[[business-stealing-effect]]' - '[[consumer-welfare]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-20T02:18:39+09:00' --- # Creative destruction of the sharing economy in action: The case of Uber *[[kibum-kim]], [[chulwoo-baek]], [[jeongdonglee]] (2018)* · [[transportation-research-part-a]] 110:118-127 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.01.014) > 우버가 뉴욕시 택시산업에 진입한 뒤 기존 yellow·green taxi 의 매출·운행수·점유율이 실제로 줄었는가, 아니면 incumbent 가 적응으로 시장을 지켜냈는가를 묻는다. 2009–2015년 뉴욕시 택시 운행 데이터 (TLC 제공) 2,556일 + 17,123명 인구 변화 + 분기 GDP 성장률 control 의 [[time-series-regression]] (택시 운행 수는 [[negative-binomial-regression]], 매출·점유율·픽업/드롭오프 분산은 OLS) 으로 우버 진입의 *직접* 효과를 추정한 결과, 택시 운행 수·기사 매출·점유율 *모두 유의하게 증가*. 그러나 픽업·드롭오프 위치의 지리적 분산 (longitude·latitude 표준편차) 은 유의하게 증가 — incumbent 택시들이 맨해튼 중심에서 외곽으로 *밀려나면서 새로운 시장을 개척* 한 결과, 소비자 후생이 증가한 *welfare-enhancing creative destruction* 의 사례임을 실증. - **RQ**: 우버 같은 sharing-economy 플랫폼의 진입이 정말로 incumbent 의 *business-stealing* 으로 이어지는가, 아니면 incumbent 의 능동적 적응을 통해 시장 전체의 후생을 늘리는 [[creative-destruction]] 의 양상이 되는가? - **방법론**: [[time-series-regression]], [[negative-binomial-regression]] (운행수 count data), [[ols-regression]] (매출·점유율), Dickey-Fuller stationarity test, 7-day lag autocorrelation 보정 - **데이터**: 뉴욕시 TLC (Taxi & Limousine Commission) 의 yellow + green taxi 운행 기록, 2009-01-01 ~ 2015-12-31 (2,556일), 평균 일별 4,772 trip, 우버 진입 dummy = 2011년 5월 기준 - **주요 발견**: 우버 진입 후 (a) 일별 택시 운행 수 +1.8% (Model 1, p<0.05), (b) 기사당 일별 매출 +$1.5 (Model 2, p<0.1), (c) 점유율 +0.88% (Model 3, p<0.05). 픽업 위치 longitude 분산 +0.116 (Model 4, p<0.01), drop-off longitude 분산 +0.138 (Model 6, p<0.01) — 즉 직접 *business-stealing* 은 없고, 대신 incumbent 가 맨해튼 중심 → 외곽으로 영업 영역 확장 - **시사점**: sharing-economy 진입 규제는 답이 아니다. 가격 규제 시장 (택시 medallion) 에서 incumbent 가 *지리적 차별화* 로 응전한 사례는 incumbent 의 적응 가능성을 보여주며, 새 시장 진입자와 incumbent 의 *건강한 경쟁* 이 소비자 후생을 끌어올렸음을 실증 ![우버 진입 전후 (2009 vs 2015) 의 픽업·드롭오프 빈도 heatmap — 맨해튼 중심부 (점선 영역) 의 운행은 줄고 외곽이 진해진다. 영업 영역의 *공간적 확장* 이 곧 incumbent 의 적응 메커니즘.](/papers/201804_KimK_Creative_destruction_of_the_sharing_economy_in_action_The_case_of_Uber/fig1.jpeg) ## 요약 이 논문은 [[sharing-economy]] 가 incumbent 를 대체할 것인가 보완할 것인가의 일반론적 논쟁에 뉴욕 택시 산업이라는 *가격 규제 시장* 의 사례를 더한다. 기존 연구들 (Wallsten 2015, Zervas et al. 2016 의 Airbnb·호텔, Barker and Maloney 2012 의 P2P·CD, Chang 2017 의 대만 우버) 은 sharing-economy 진입이 incumbent 매출을 줄였다는 *business-stealing* 결과를 보고했다. 그러나 뉴욕 택시는 (a) medallion 으로 supply 가 규제, (b) 운임이 고정되어 있어 가격 경쟁 불가, (c) Porter (1985) 의 cost leadership 전략이 불가능한 시장 — incumbent 의 응전 양상이 다른 산업과 달라야 한다는 가설이 자연스럽다. [[temep]] 내 [[kibum-kim]] 의 박사 라인은 [[chulwoo-baek]] 와의 *기업 진입·퇴출 동학* 연구의 연장이며, 이 논문은 Kim and Lee (2016, STI Pol. Rev.) 의 *6월 2015년까지* 짧은 패널 연구를 12월까지 6개월 더 연장하고 점유율 변수를 추가한 확장이다. 저자들은 우버 진입 (2011년 5월) 을 dummy 변수로 처리하고, 일별 데이터 2,556일에 [[time-series-regression]] 을 적용한다. 종속 변수 다섯 개 — 일별 운행 수 (count → negative binomial), 기사당 일별 매출 (OLS), 점유율 (OLS), 픽업·드롭오프의 longitude·latitude 표준편차 (OLS) — 에 동일 모형을 돌린다. 통제 변수는 (a) green taxi 진입 dummy (2013년 8월, 외곽 보로 전용 택시 신설), (b) 분기 GDP 성장률, (c) 월별 뉴욕시 인구, (d) Y_{t-1} ~ Y_{t-7} 의 7일 lag (autocorrelation 보정). 결과의 *반직관성* 이 핵심이다 — 우버 진입 후 incumbent 택시의 매출·운행·점유율이 줄지 않고 오히려 증가했다. 통상의 *substitution* 가설은 기각된다. 그렇다면 무엇이 일어났는가? Table 3 의 픽업·드롭오프 longitude·latitude 표준편차의 *증가* 가 답이다. 우버는 맨해튼 중심부의 운행을 *밀어내고*, 기존 택시는 외곽 — 브롱크스·브루클린·퀸즈·스태튼아일랜드 — 으로 진출해 *새로운 시장* 을 발굴했다. heatmap (Fig. 1) 은 맨해튼 중심의 운행이 줄고 그 주변 영역이 진해지는 공간 재배치를 시각화한다. 이 *영역 확장* 은 두 가지 효과를 만든다. 첫째, incumbent 가 시장 점유를 유지 (사실은 약간 증가). 둘째, 그동안 택시 서비스를 받지 못하던 외곽 주민이 새로 *접근권* 을 얻어 소비자 후생이 증가. Schumpeter (1942) 의 [[creative-destruction]] 이 *destructive* 보다 *creative* 쪽으로 작동한 사례로 해석된다. 한계는 (a) 우버의 trip 데이터 미공개로 uber 자체의 운행 추세는 모형에 들어가지 않은 점, (b) green taxi 진입 효과와 우버 효과의 분리가 불완전, (c) demand-side (소비자 인식·통근 패턴 변화) 가 빠진 점 등. ## 핵심 결과 | 종속변수 | 우버 진입 계수 | 표준오차 | 해석 | |---|---:|---:|---| | 일별 택시 운행 수 (Model 1, NegBin) | **+0.018** | [0.009] | 1.82% 증가 (business-stealing 부정) | | 기사당 일별 매출 ($) (Model 2, OLS) | **+1.527** | [0.828] | 일평균 $1.5 추가 매출 | | 점유율 (%) (Model 3, OLS) | **+0.876** | [0.416] | 0.88%p 증가 | | 픽업 longitude 분산 (Model 4) | **+0.116*** | [0.056] | 픽업 영역 동서로 확장 (p<0.05) | | 픽업 latitude 분산 (Model 5) | **+0.062** | [0.031] | 픽업 영역 남북으로 확장 (p<0.05) | | 드롭오프 longitude 분산 (Model 6) | **+0.138** | [0.058] | 드롭오프 영역 확장 (p<0.05) | | 드롭오프 latitude 분산 (Model 7) | **+0.074** | [0.032] | 동일 (p<0.05) | 녹색 택시 (green taxi) 진입 계수는 모든 모형에서 비유의 — 외곽 보로 전용 정책의 효과는 작고, 우버 진입의 효과가 더 결정적. ## 방법론 노트 추정의 핵심은 우버 진입을 시간 더미로 다루는 *shock* 식별 (Kosova and Enz 2012 의 9/11·금융위기 충격 분석 방식) 과, 종속 변수의 type 에 맞는 모형 선택이다. 일반 추정식: $$ Y_t = \delta + \alpha \, \text{Ubershock}_t + \beta \, \text{Greenshock}_t + \gamma X_t + \sum_{s=1}^{q} Y_{t-s} + e_t $$ 여기서 $Y_t$ 는 5개 종속변수, $\text{Ubershock}_t$ 는 2011년 5월 이후 1 인 더미, $X_t$ 는 GDP 성장률·인구 control, $\sum_{s=1}^7 Y_{t-s}$ 는 autocorrelation 보정 lag. 식별 핵심: 우버 진입의 *외생적 시간점* 을 활용한 interrupted time-series 식별. Dickey-Fuller test 로 stationarity 확인, ACF·PACF 로 autocorrelation 진단 후 7-day lag 도입. 운행 수는 count data 이므로 [[negative-binomial-regression]] (over-dispersion 허용), 매출·점유율·분산은 연속변수이므로 OLS. 픽업·드롭오프 영역의 *변화* 는 매 시점 longitude/latitude 의 표준편차를 일별로 계산한 시계열에 우버 dummy 효과를 보는 방식. ## 연구 계보 이 논문은 [[temep]] 의 *기업 진입·퇴출 동학* 라인 — [[chulwoo-baek]] 가 듀크성 여대로 옮긴 후 협업한 [[junho-na-2017-service-sector-different]] 와 동시기 — 의 plate-form 확장이다. Schumpeter (1942) 의 [[creative-destruction]] 이론, Aghion and Howitt (1990) 의 endogenous growth 모형, Christensen et al. (2015) 의 disruptive innovation 이 이론적 토대. sharing-economy 의 실증은 Zervas et al. (2016, Airbnb·호텔), Wallsten (2015, 우버·뉴욕 택시 수), Chang (2017, 우버·대만) 의 흐름. 가격·공급 규제 시장의 incumbent 응전 전략은 Porter (1985) 의 competitive advantage, Seamans and Zhu (2013) 의 Craigslist·신문 사례, Geroski (1995) 의 진입 dynamics 에 닿는다. 직계 predecessor 는 같은 저자들의 *Kim and Lee (2016)* STI Policy Review 연구로 본 논문이 6개월 연장 + 점유율 추가의 확장. ## See also - [[jeongdonglee]] - [[chulwoo-baek]] - [[kibum-kim]] - [[creative-destruction]] - [[sharing-economy]] - [[disruptive-innovation]] - [[uber]] - [[time-series-regression]] - [[negative-binomial-regression]] - [[platform-economy]] - [[junho-na-2017-service-sector-different]]