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type: paper
slug: youngsang-cho-2012-secondary-market-diffusion
title: Investigation of the effect of secondary market on the diffusion of innovation
authors:
  - '[[youngsang-cho]]'
  - '[[yunmokoo]]'
year: 2012
venue: '[[technological-forecasting-and-social-change]]'
doi: 10.1016/j.techfore.2012.04.002
categories:
  - '[[innovation-economics]]'
  - '[[consumer-choice-research]]'
methods:
  - '[[bass-diffusion-model]]'
  - '[[nonlinear-least-squares]]'
themes:
  - '[[diffusion-of-innovation]]'
  - '[[secondary-market]]'
  - '[[hungry-adopter]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:10:00+09:00'
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# Investigation of the effect of secondary market on the diffusion of innovation

*[[youngsang-cho]], [[yunmokoo]] (2012)* · [[technological-forecasting-and-social-change]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.04.002)

> 고기술 제품 시장에서 *중고시장 (secondary market)* 의 word-of-mouth 효과를 [[bass-diffusion-model]] 에 명시적으로 통합. 한국의 *hungry adopter* — 신제품을 구매 후 곧바로 중고시장에 되팔아 다른 신제품을 사는 새로운 유형의 early adopter — 가 1차 시장 판매 추정에 *체계적 편의* 를 유발함을 시뮬레이션 + LCD TV 실증으로 입증. 기본 Bass 모형은 1차 시장 잠재력을 *과대추정* 하고 peak time 을 *지연 예측* 한다.

- **RQ**: 중고시장의 word-of-mouth 효과를 무시한 [[bass-diffusion-model]] 추정이 1차 시장 판매·peak time 을 얼마나 왜곡하는가? 신·중고 가격차 동학을 반영한 수정 모형은 어떻게 보정하는가?
- **방법론**: [[bass-diffusion-model]] 의 수정 (1·2차 시장 통합 word-of-mouth term), [[nonlinear-least-squares]] (NLS) 모수 추정, 시뮬레이션 비교 (시간-불변 / 시간-가변 / 영 가격차 3 케이스)
- **데이터**: 한국 LCD TV 월별 판매 2005-2010 (KOSIS), 신제품 가격 Enuri.com (Samsung+LG, 30-39in + 40-49in), 중고 가격 Joonggonara 345 거래 2009-2010
- **주요 발견**: (1) **시간-가변 가격차일 때 수정 모형이 1차 시장 잠재력을 더 *작게*, peak time 을 더 *빠르게* 예측** — 시뮬레이션에서 phi=0.02 일 때 기본 Bass m=923 vs 수정 m=640, peak time 48 vs 40. (2) **LCD TV 실증: 총 adopter 의 약 *24%* 가 중고시장 출신**, 수정 모형 MAPE 9.67-9.82% vs 기본 Bass 10.34% — forecasting performance 개선. (3) 수정 모형은 *내부 효과 (q) 가 더 크고 외부 효과 (p) 가 더 작음* — 중고시장의 word-of-mouth 가 q 에 흡수된 결과.
- **시사점**: 고기술 단명 제품의 시장 예측에서 *중고 거래 회전율* 을 무시하면 시장 규모를 과대추정하고 peak time 을 잘못 잡아 *재고·생산 의사결정* 이 어긋난다. 중고시장이 1차 시장 매출을 *잠식* 하는 한편 *총 adopter 풀* 을 늘려 word-of-mouth 효과를 강화하는 *이중 효과* 존재.

![](/papers/201209_ChoY_Investigation_of_the_effect_of_secondary_market_on_the_diffusion_of_innovation/fig3.jpeg)

*Fig. 3 — 신·중고 가격차의 시간변동이 클수록 기본 [[bass-diffusion-model]] (점선) 과 수정 모형 (실선) 의 peak time / 잠재력 괴리가 커진다.*

## 요약

이 paper 는 [[yunmokoo]] 의 *기술확산 + 소비자 선택* 라인의 초기 작업이자, 박사후 시기 [[youngsang-cho]] (연세대) 와의 협업으로 *Bass model 의 구조적 확장* 을 시도한 결과물이다. 핵심 통찰은 — *adopter 의 정의를 1차 구매자에서 1차+2차 구매자로 확장* — 으로, 한국 IT 시장에서 부상한 hungry adopter 현상 (신제품을 빠르게 회전시켜 다음 신제품을 구매하는 행태) 의 구조적 모형화이다. 

방법론적으로 기본 Bass 모형 $dN/dt = (p + qN/m)(m - N)$ 에 2차 시장 가격비 함수 $g(t) = 1 - e^{-\phi t}$ 를 통해 2차 시장 adopter 를 1차 adopter 의 비율로 연계한 수정 모형 (Eq. 5) 을 제안. $g'(t)=0$ 일 때는 기본 Bass 로 환원되는 *nested* 구조이므로 식별이 깨끗하다. 시뮬레이션 결과 (Fig. 1-3): 시간-불변 가격차 (g=const) 에서는 1차 데이터만으로 정확 추정 가능하지만, 시간-가변 가격차 (phi>0) 에서는 기본 Bass 가 잠재력을 *과대*, peak time 을 *지연* 예측 — phi 가 클수록 (즉 중고가격이 빨리 떨어질수록) 오차 증폭. 실증: 한국 LCD TV 시장 (2005-2010, 30-39in + 40-49in) 에서 신·중고 가격함수를 NLS 로 추정한 후 phi_1=0.017, phi_2=0.012 로 수정 Bass 적용 → 기본 Bass 의 m 추정치는 1.57×10^7, 수정 모형은 2.05-2.09×10^7 (2차 시장 포함 총 adopter), MAPE 도 수정 모형이 낮다.

이 paper 는 [[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 1기에서 *기술확산이 단순 신제품 채택이 아니라 시장 구조 (회전·교체·이질성) 의 함수* 라는 관점을 처음 도입한 작업이다. 2019 년 [[choi-hyojung]] 의 [[vehicle-replacement-model]] 로 발전 — 차량 교체 시점에서 *전략적 소비자 행동* 을 구조적으로 모형화 — 이 paper 의 통찰이 동학적 선택모형으로 정교화되었다. 한계: (i) 중고 판매자의 word-of-mouth 효과를 1차 사용자와 동등하게 가정 (footnote 4 에서 부정적 word-of-mouth 시 결과 변화 가능 인정), (ii) 가격 외 품질·노후도 등 다른 결정요인 미포함, (iii) LCD TV 한 사례만 실증.

## 핵심 결과

| 모형 | p (외부) | q (내부) | m (잠재력) | MAPE |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 기본 Bass | 0.00143 | 0.0435 | 1.57×10^7 | 10.34% |
| 수정 (phi=0.017, 30-39in) | 0.00116 | 0.0524 | 2.09×10^7 | 9.67% |
| 수정 (phi=0.012, 40-49in) | 0.00115 | 0.0507 | 2.05×10^7 | 9.82% |

(한국 LCD TV 월별 판매 2005-2010, 72개월, 58개월 추정 + 14개월 forecasting 검증; \*\* p<0.01)

- **2차 시장 비중 추정**: LCD TV 총 adopter 의 *약 24%* 가 중고시장 구매자
- **시뮬레이션 phi=0.02**: 기본 Bass m=923, peak t=48 vs 수정 m=640, peak t=40
- **시뮬레이션 phi=0.03**: 기본 Bass m=1,267, peak t=65 vs 수정 m=592, peak t=40 — 가격 하락 빠를수록 오차 증폭

## 방법론 노트

수정된 [[bass-diffusion-model]] (Eq. 5):

$$
n_P(t) = \frac{1}{1+g(t)} \left( p + q \frac{(1+g(t))N_P(t) - A(t)}{m} \right) \left( m - ((1+g(t))N_P(t) - A(t)) \right)
$$

여기서 $g(t)$ 는 2차 시장 adopter 의 1차 adopter 대비 비율 함수, $A(t) = \int_0^t N_P(\tau) g'(\tau) d\tau$ 는 누적 adopter 보정항, $m = m_P + m_S$ 는 총 잠재력. 신·중고 가격이 모두 지수감쇠 $P_t = P_0 e^{-\phi t}$ 형태일 때 $g(t) = 1 - e^{-\phi t}$ ($\phi = \phi_S - \phi_P$, 중고가가 신가보다 빠르게 떨어진다는 가정). $g'(t)=0$ 일 때 기본 Bass 로 환원되는 nested 구조가 식별의 핵심.

식별 가정: (i) 1차·2차 시장 adopter 의 word-of-mouth 효과 동일, (ii) 판매자와 구매자가 같은 word-of-mouth 효과 (sellers 와 buyers 수가 같으므로 단순화), (iii) 신·중고 가격이 지수 감쇠. 추정: [[nonlinear-least-squares]] (NLS) with NLOGIT 4.0. forecasting 검증: 58 개월 in-sample 추정 + 14 개월 out-of-sample MAPE 비교.

## 연구 계보

이 paper 는 (i) Bass (1969) 의 [[bass-diffusion-model]] 의 본가 전통, (ii) Norton & Bass (1987), Mahajan & Muller (1996) 의 *successive generation diffusion* 라인, (iii) Bond (1983), Rust (1985), Stolyarov (2002), Schiraldi (2007) 의 *durable goods secondary market equilibrium* 전통, (iv) Givon, Mahajan, Muller (1995) 와 Prasad & Mahajan (2003) 의 *software piracy diffusion* — 비합법 / 비공식 채널의 word-of-mouth 효과를 Bass 에 통합한 작업 — 의 직접 선행을 받는다. [[yunmokoo]] 본인의 [[yunmokoo-2012-automobile-energy-efficiency-grades]] 와 같은 해 발표된 자매 작업이며, [[jongsulee]] · [[youngsang-cho]] · [[jeongdonglee]] · [[chul-yong-lee]] 의 *forecasting future demand for large-screen TV using conjoint + diffusion* (Lee et al. 2006) 라인의 후속. [[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 안에서는 *1기 기술확산 구조적 사고의 시작* 으로 분류되며, 이후 [[choi-hyojung]] 의 [[vehicle-replacement-model]] (2019) 로 *전략적 교체 행동* 으로 발전.

## See also

- [[yunmokoo]]
- [[youngsang-cho]]
- [[bass-diffusion-model]]
- [[diffusion-of-innovation]]
- [[secondary-market]]
- [[hungry-adopter]]
- [[technological-forecasting-and-social-change]]
- [[yunmokoo-2012-automobile-energy-efficiency-grades]]