Competition in the Korean Internet portal market: Network effects, profit, and market efficiency

dongook-choi, jongeun-oh, 김연배, 황준석 (2012) · review-of-industrial-organization 40(1):51-73 · DOI ↗

한국 6 대 internet portal (Naver·Daum·Empas·Nate·Yahoo Korea·Paran) 의 사용자 + 콘텐츠 + 배너 광고 + 키워드 광고의 multi-feedback platform 구조를 4-equation two-sided-market-model 로 structural-estimation 한다. 사용자는 배너에 disutility 를 느끼지만 콘텐츠 풍부함을 선호하고, 사용자 증가가 콘텐츠 증가를 유도하는 positive feedback loop 가 형성된다. 시장 집중도가 증가할수록 사용자 잉여도 증가한다는 결과로, 한국 정부의 지배적 portal 규제 정책의 가정이 실증적으로 뒤집힘을 보인다.

RQ: 한국 internet portal 시장에서 (i) 사용자-광고주의 indirect network effect 의 부호와 크기, (ii) 시장 집중도와 social welfare 의 관계는 어떠한가
방법론: two-sided-market-model, nested-logit-demand, cournot-competition, structural-estimation (3SLS simultaneous)
데이터: 한국 6 대 portal (Naver, Daum, Nate, Yahoo Korea, Empas, Paran) 의 2004 년 6 월 ~ 2007 년 2 월 월간 panel (N=198), Rankey.com 트래픽 + ResearchAd 배너 + 상장사 공시 매출
주요 발견: (i) 배너 → 사용자 효용 부 (계수 −0.0002, p<0.01), (ii) 콘텐츠 → 사용자 효용 정 (+0.0441), (iii) 사용자 → 콘텐츠 +0.109, (iv) 배너 PCM 평균 37.43% = 차별화 28.36% + 네트워크 효과 9.07%, (v) 평균 배너 이윤 $1.21M/월 중$ 0.34M 가 network effect 기여, (vi) 키워드 매출 $3.24M/월 (배너의 2.7 배), (vii) HHI 증가 1% → 사용자 잉여 +0.05% (p<0.05)
시사점: 시장 집중이 자동으로 후생 감소를 의미하지 않음 — 한국 정부의 Naver 시장지배적 사업자 규제 정책의 welfare-improving 가정에 대한 evidence-based 반박

한국 6 대 portal (Naver·Daum·Empas·Nate·Yahoo Korea·Paran) 의 사용자 점유율 dynamics (2004-2007) — Naver dominance + 후발 portal 분화 가 본 paper 의 motivating context

요약

Internet portal 은 Rochet-Tirole (2003)·Caillaud-Jullien (2003)·Armstrong (2006) 가 정의한 two-sided-market-model 의 전형이나, 기존 실증 (Rysman 2004 Yellow Pages, Nair et al. 2004 PDAs, Clements-Ohashi 2005 video games, Kaiser-Wright 2006 magazines, Wilbur 2008 TV) 은 사용자-광고주의 2 차원만 다뤘다. dongook-choi · jongeun-oh · 김연배 · 황준석 는 portal 이 사용자·콘텐츠·배너·키워드의 4 차원 multi-feedback platform 임을 인식하고, 첫 empirical structural model 을 구축한다. 한국 정부가 Naver 를 시장지배적 사업자로 지정하려는 정책 (2010s 초) 의 집중 = 후생 감소 가정이 검증 대상이다.

4-equation system: (i) nested-logit-demand for user share $\ln(s_j^u/s_0^u) = \alpha^u N_j^b + \phi^u N_j^c + \sigma \ln s_{j|g}^u + \cdots$ , (ii) content provision $\ln N_j^c = \alpha^c \ln N_j^u + \cdots$ , (iii) inverse banner demand $\ln p_j^b = \alpha^b \ln N_j^b + \gamma^b \ln N_j^u + \cdots$ , (iv) keyword revenue $\ln R_j^k = \alpha^k \ln N^{KP} + \beta^k \ln N_j^u + \cdots$ . 3SLS 로 simultaneous estimation, 경쟁 portal 의 특성 변수를 instrument 로 활용해 endogeneity 처리. Profit-maximization FOC 에서 PCM 을 차별화·네트워크·키워드 세 term 으로 분해. Non-explosiveness 조건 $1 - \phi^u(1-s_j^u)\alpha^c N_j^c = 0.917$ 으로 균형 안정 검증.

발견의 정책 함의는 지배적 사업자 규제 정책의 재고. 배너-사용자의 단일 negative effect 만 보면 광고 규제 강화 권고가 도출되지만, 콘텐츠-사용자 feedback 의 positive externality 가 시장 집중을 사용자 잉여 증가로 전환시킨다 (HHI 1% 증가 → 사용자 잉여 0.05% 증가, 통계 유의). Banner 마진의 9.07% 가 network effect, 24.2% 가 차별화에서 — 그러나 keyword 매출 ($3.24M/월) 이 배너의 2.7 배라 키워드 경매 design 이 portal 정책의 leverage 점. Independent venture 출신 portal (Naver 등) 은 first-mover advantage 유지, 후발 대기업 portal (Empas) 은 시장 진입 한계. 한계: 6 portal small panel, Cournot 가정 (price competition 일 수 있음), 모바일 portal 미포함 (2010 이후 dominant), 콘텐츠 quality 미측정 (section 수만).

핵심 결과

변수	User demand	Content provision	Banner inverse demand	Keyword revenue
Number of banners (NB)	−0.0002*	—	—	—
Content articles (NC)	+0.044*	—	—	—
ln(NTU) (total user)	−3.04*	—	—	—
ln(NU) (own user)	—	+0.109*	+0.218*	+0.542*
ln(NB) (banner)	—	—	−0.284*	—
ln(NK) (potential keyword adv)	—	—	—	+3.12*
Indep dummy	+1.37***	−0.80***	−1.13*	+0.45
Within-group share σ	+0.988*	—	—	—

Banner PCM 분해 (전체 평균 37.43%)

Component	Mean (%)	의미
Differentiation (−1/price elasticity)	28.36	차별화 시장 power
Network effect	9.07	사용자-광고 feedback
Total PCM	37.43	광고 단가의 가격-비용 마진
Banner 이윤 (평균/월)	$1.21M	차별화 기여 $0.87M + 네트워크 기여$ 0.34M
Keyword revenue (network-driven)	$3.24M	배너의 2.7 배
Non-explosiveness term	0.917	(>0 이면 균형 안정)

방법론 노트

two-sided-market-model 의 structural estimation 의 핵심 challenge 는 user demand 와 advertiser demand 의 상호의존성, non-explosiveness 조건, Cournot vs Bertrand 가정. 본 연구는 portal 의 4-feedback 구조를 simultaneous 4-equation system 으로 형식화하고 3SLS 로 식별한다.

User demand (nested-logit-demand):

\ln \frac{s_j^u}{s_0^u} = \alpha^u N_j^b + \phi^u N_j^c + \sigma \ln s_{j|g}^u + x_j^u \beta^u + \xi_j^u

Profit-maximization FOC (banner first-order condition) 에서 PCM 분해:

\hat{\mu}_j^b = \frac{p_j^b - MC_j}{p_j^b} = -\alpha^b - \frac{\gamma^b \alpha^u (1-s_j^u) N_j^b}{1 - \phi^u (1-s_j^u) \alpha^c N_j^c} - \frac{\beta^k R_j^k \alpha^u (1-s_j^u)}{p_j^b (1 - \phi^u (1-s_j^u) \alpha^c N_j^c)}

세 term: 차별화, 배너 network effect, 키워드 network effect. 분모의 $1 - \phi^u(1-s_j^u)\alpha^c N_j^c$ 가 “explosive term” — 0~1 사이여야 균형 존재. 식별은 (a) 경쟁 portal 의 특성 변수 (rival characteristics) 를 instrument 로 활용 — Berry et al. (1995) 의 BLP 식별 전략, (b) Cournot 가정으로 zero externality 보장, (c) Non-explosiveness condition 의 stable equilibrium 검증.

연구 계보

본 paper 는 (a) Rochet-Tirole (2003), Caillaud-Jullien (2003), Armstrong (2006) 의 two-sided market 이론 literature, (b) Rosse (1970, newspapers), Rysman (2004, Yellow Pages), Nair et al. (2004, PDAs), Clements-Ohashi (2005, video games), Kaiser-Wright (2006, magazines), Wilbur (2008, TV) 의 empirical platform competition literature, (c) Barros et al. (2004), Reisinger (2010) 의 advertising-content trade-off literature 의 결합. Internet portal 의 4-sided structure (user + content + banner + keyword) 는 prior empirical literature 의 2-sided 분석을 본격 확장. 황준석 author page 의 2 기 (도구 확산기, 2007~2013) 의 ICT 산업 경쟁 정책 분석 라인과 김연배 의 통신 정책 분기 의 협업 작업.

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