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type: paper
slug: yeonbaekim-2005-imt2000-consumer-preferences
title: >-
  Estimation of consumer preferences on new telecommunications services:
  IMT-2000 service in Korea
authors:
  - '[[yeonbaekim]]'
year: 2005
venue: '[[information-economics-and-policy]]'
volume: '17'
issue: '1'
pages: 73-84
doi: 10.1016/j.infoecopol.2004.03.002
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
  - '[[ict-policy]]'
methods:
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[bayesian-estimation]]'
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  - '[[imt-2000]]'
  - '[[3g-mobile-telecom]]'
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last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# Estimation of consumer preferences on new telecommunications services: IMT-2000 service in Korea

*[[yeonbaekim]] (2005)* · [[information-economics-and-policy]] 17(1):73–84 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2004.03.002)

> 미출시 3G 서비스 (IMT-2000) 의 세 핵심 upgrade — 영상통화 (video telephony) · 멀티미디어 모바일 인터넷 · 글로벌 로밍 — 에 대한 한국 소비자 선호를 [[conjoint-analysis]] + Bayesian random-coefficient mixed logit 으로 추정. **평균 WTP 는 IMT-2000 패키지 86,075 원/월 (median 31,629 원)** 이나 *분포가 0 으로 극심하게 skewed* — 51% 가 multimedia mobile Internet 에 0 value, 60% 가 global roaming 에 0 value. 평균만 보고 service 출시한 carrier 들은 *consumer preference heterogeneity* 에 의한 *segment 광 흡수 실패* 를 겪는다. 영상통화가 single most valued upgrade.

- **RQ**: 미출시 IMT-2000 (3G) 의 세 핵심 새 service (video telephony, multimedia mobile Internet, global roaming) 에 대한 한국 소비자의 (i) 평균 WTP 는 얼마인가? (ii) preference heterogeneity 의 분포는? (iii) [[rank-ordered-logit]] 의 IIA 제약을 회피한 random coefficient model 이 어떤 정책·전략 함의를 추가하는가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] (contingent ranking, 4 attributes × 4-2-2-2 levels), [[mixed-logit]] (random coefficient discrete choice — Layton 2000, Calfee et al. 2001), [[bayesian-estimation]] + [[gibbs-sampling]] (Allenby-Rossi 1999, Train 2003), [[rank-ordered-logit]] (benchmark), [[willingness-to-pay]] (계수 비율)
- **데이터**: 2002 년 10 월 한국 소비자 stated-preference 조사 (1240.7 won = 1 USD 환율 시점). Attributes: Price (1·3·5·7 만 원/월), multimedia mobile Internet (0/1), video telephony (0/1), global roaming (0/1). Contingent ranking 응답
- **주요 발견**: (i) **IMT-2000 평균 WTP = 86,075 won/월** (median 31,629 won/월). 영상통화 40,919 / multimedia mobile Internet 35,736 / global roaming 9,419 (mean 기준). (ii) **분포가 0 으로 극심하게 skewed**: 51% 가 multimedia mobile Internet 에 0 value, 60% 가 global roaming 에 0 value, 26% 가 video telephony 에 0 value (transformed normal model). (iii) 65-75% 의 consumer 가 평균보다 *낮은* WTP — 평균은 *top quintile* 에 의해 inflated. (iv) **Cross-correlation**: mobile Internet 선호와 video telephony 선호의 상관 0.65 — service 묶음 (bundle) 전략 합리성. (v) Consumer-specific posterior mean 이 큰 *between-consumer heterogeneity* 노출 — Consumer 1 은 mobile Internet >> video, Consumer 2 는 video >> mobile Internet 선호.
- **시사점**: (a) Service provider 가 평균 WTP 만으로 가격 책정 시 *시장의 50-60% 인 indifferent segment 를 잃음*. (b) 영상통화가 single most-valued upgrade → carrier 의 R&D · marketing 우선순위는 *영상통화의 품질* 에 집중. (c) Global roaming 은 frequent traveler 의 niche → 가격 차별화 (premium tier) 가 적절. (d) Multimedia mobile Internet 의 *consumer education* 이 핵심 — 51% 가 indifferent 인 이유는 service 가치 인식 부족 가능성. 한국 3G carrier 의 *delay + 부분적 실패* 의 선험적 진단.

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim]] 의 [[temep]] 합류 직전 ETRI 의 마지막 작업 중 하나이며, *비-출시 신기술 service 의 사전 (ex ante) 시장 평가* 라는 telecom 정책의 표준 과제에 대한 한국 사례 분석이다 (author page 제1기 분류). 기존 *contingent valuation method (CVM)* 기반 IMT-2000 평가 (Byun et al. 2002) 는 single-attribute (video telephony) 의 평균 WTP 만 제공해, *attribute 간 trade-off 와 consumer heterogeneity* 분석이 불가했다. 본 paper 의 conceptual move 는 — *Conjoint analysis 의 multi-attribute ranking* + *Bayesian random coefficient discrete choice* 의 결합으로, IIA 제약 회피 + 전체 분포 추정 + WTP heterogeneity 의 동시 식별을 달성.

방법론 핵심은 — (i) [[conjoint-analysis]] 의 contingent ranking design (4-2-2-2 attribute levels), (ii) [[mixed-logit]] 의 ranking probability $L(r_i|\beta) = \prod_{t,j} e^{\beta'x_{ijt}} / \sum_k e^{\beta'x_{ikt}}$ (Layton 2000), (iii) Bayesian estimation 의 두 specification — *unbounded normal* (모든 attribute coefficient 가 normal) + *transformations of normals* (price = log-normal, 그 외 = censored normal at zero — known-sign + 일부 indifferent share 식별). (iv) Metropolis-Hastings + [[gibbs-sampling]] 조합으로 $b, W, \beta_i$ posterior draws — 20,000 iterations, 1,000 burn-in. (v) WTP 는 각 draw 에서 $-\beta_{attr}/\beta_{price}$ 계산 후 posterior 평균화 → 분포 형태 (mean, median, quantiles, share at zero) 완전 추정.

발견은 세 layer. (a) **평균**: IMT-2000 transaction value 86,075 won/월 — telecom 산업 매출 추정에 유리한 결과. (b) **분포**: 그러나 *분포 모양* 이 핵심 — 평균이 long upper tail (top 25% 가 mean 의 2-3 배) + 0-mass concentration (50%+ 가 indifferent on individual attribute). transformations of normals model 의 *share at zero* 51% (Internet), 60% (roaming), 26% (video) 이 핵심 수치. (c) **상관 + heterogeneity**: 세 새 service 간 양의 상관 (모바일 인터넷-영상통화 0.65) → 한 service 가 좋으면 다른 것도 좋아하는 segment 존재. Consumer-specific posterior mean 의 spread → segmentation 전략의 정량 근거. 한계: (i) 2002 년 단일 시점 stated preference, hypothetical bias, (ii) 4 attribute 만 — content quality, brand 등 미반영, (iii) 한국 시장 한정.

## 핵심 결과

**WTP 분포 (10,000 won/월 단위, transformations of normals model)**

| 통계량 | Multimedia Internet | Video telephony | Global roaming | **Total IMT-2000** |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Mean | 3.57 | 4.09 | 0.94 | **8.61** |
| SD | 8.60 | 9.88 | 2.44 | 15.98 |
| Median | **0.00** | 1.13 | **0.00** | 3.16 |
| 75% quantile | 3.54 | 4.00 | 0.89 | 9.77 |
| 90% quantile | 9.96 | 10.30 | 2.89 | 22.25 |
| Share at zero (%) | **51.1** | 26.0 | **60.3** | — |

> **정량 결론.** (i) 평균 WTP (mean) 가 median 의 2-3 배 — 분포가 *upper tail 에 의해 inflated*. (ii) 60% 의 소비자가 글로벌 로밍에 0 가치, 51% 가 multimedia Internet 에 0 가치. (iii) Video telephony 가 가장 균등하게 valued — share at zero 26%, mean 40,919 won/월 으로 single most-bankable service.

## 방법론 노트

[[rank-ordered-logit]] 은 ranking probability 의 closed form 을 제공하지만 *모든 consumer 의 attribute 계수가 동일* 가정 (representative consumer) — 본 paper 가 보이는 51-60% 의 indifferent share 같은 *분포 정보* 를 못 잡는다. [[mixed-logit]] 의 random coefficient 가 그 한계를 푼다.

핵심 식. Utility:

$$
U_{ijt} = \beta_i' x_{ijt} + \varepsilon_{ijt}, \quad \varepsilon_{ijt} \sim \text{i.i.d. extreme value}
$$

$\beta_i \sim N(b, W)$ (unbounded normal) 또는 *transformations of normals*: $\beta_{price,i} \sim \text{log-normal}$, $\beta_{attr,i} \sim \text{censored normal at 0}$ (known-sign 보장 + share at zero 식별).

Ranking probability (Layton 2000):

$$
L(r_i | \beta_i) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{\exp(\beta_i' x_{i,r_{jt},t})}{\sum_{k=j}^{J-1} \exp(\beta_i' x_{i,r_{kt},t})}
$$

WTP = $-\beta_{attr} / \beta_{price}$, 각 Gibbs draw 에서 계산 후 posterior 분포 통계량. 식별은 (i) ranking 응답이 single choice 보다 information 풍부, (ii) censored normal 가 *known sign* 으로 sign 식별, (iii) Bernstein-von Mises 로 posterior mean = asymptotic MLE.

## 연구 계보

본 paper 는 두 라인의 결합 — (a) [[conjoint-analysis]] 의 marketing · environmental economics 응용 (Green-Srinivasan 1978/1990, Roe et al. 1996, Layton 2000, Calfee et al. 2001, Alvarez-Farizo-Hanley 2002), (b) [[mixed-logit]] 의 Bayesian 추정 (Allenby-Rossi 1999, Chiang et al. 1999, Brownstone-Train 1999, Huber-Train 2001, Train 2003). 한국 IMT-2000 의 이전 분석은 Byun et al. (2002) 의 *contingent valuation method (CVM)* 으로 video telephony 의 평균 WTP 만 추정 — 본 paper 가 *multi-attribute + heterogeneity 분포* 로 확장. [[yeonbaekim-2002-bayesian-discrete-continuous-gibbs]] 와 [[yeonbaekim-2003-bayesian-mnp-work-trip]] 의 *Bayesian Gibbs sampling* 방법론 라인의 직접 후속작 — 본 paper 가 같은 sampler 를 *비-출시 신기술 service 의 사전 시장 평가* 라는 새 응용 영역에 적용. [[yeonbaekim]] author page 의 *제1기 (Berkeley/ETRI 2000-2006) 방법론 기반 구축* 에 위치 (author page 분류). [[yeonbaekim-2005-consumer-preferences-convergence]] (mobile device convergence) 와 자매 paper — 같은 2005 년에 *consumer preference heterogeneity* 를 mobile telecom 의 다른 차원 (service vs device) 에 적용. 이후 [[yeonbaekim-2007-alternative-fuel-vehicle-bayesian-approach]] (AFV) 같은 *non-telecom 신기술 stated-preference* 분석으로 이어진다.

## See also

- [[conjoint-analysis]]
- [[mixed-logit]]
- [[bayesian-estimation]]
- [[gibbs-sampling]]
- [[rank-ordered-logit]]
- [[willingness-to-pay]]
- [[consumer-preference-heterogeneity]]
- [[yeonbaekim]]
- [[yeonbaekim-2005-consumer-preferences-convergence]]
- [[yeonbaekim-2007-alternative-fuel-vehicle-bayesian-approach]]
- [[information-economics-and-policy]]
- [[imt-2000]]