Estimating Consumer Preferences for Online Music Services

Gicheol Jeong, 이종수 (2010) · Applied Economics 42(30):3885-3893 · DOI ↗

한국 음악 소비자 224명 (Seoul, 20-59세) × fractional-factorial-design 16-card conjoint × 혼합 로짓 (random coefficient + Bayesian Gibbs sampling, log-normal coefficient on bounded attributes) 으로 online music service 의 5 속성 (월정액, 곡 수, search/download 시간, 카탈로그, 처벌 가능성) MWTP 추정. 핵심 결과: (1) WTP per 1 음악 파일 = 70.2원 ($0.074) — 실제 합법 서비스 가격 350-540원의 13-20% 수준 (P2P 무료 경험의 anchor), (2) WTP per 1% 처벌 가능성 = -914.8원 — 극도로 강한 disutility, (3) WTP search/download 1분 = -52.5원 — moderate, (4) WTP 카탈로그 1% 확대 = +12.1원 — insignificant (소비자는 hit 음악만 수요). 시뮬레이션: 낮은 가격 + 높은 처벌 결합이 illegal file sharing 억제 + 합법 시장 promotion 의 가장 효과적 정책 조합.

RQ: 한국 소비자가 online music service 의 5 속성 (월정액, 곡 수, search/download 시간, 카탈로그, 처벌 가능성) 을 어떻게 가치 평가하는가? legal action + pricing strategy 의 어떤 조합이 illegal file sharing 억제 + 합법 시장 promotion 에 효과적인가?
방법론: 컨조인트 분석 (5 속성 × fractional-factorial-design 16 카드 × 4 sub-set), 혼합 로짓 (random coefficient discrete choice), 베이지안 추정 with 깁스 샘플링 (Kim et al. 2005 의 ranked data metropolis-hastings 확장), 욕망/비욕망 속성에 log-normal coefficient (Train & Sonnier 2005)
데이터: 224명 한국 음악 소비자 (Seoul 4 block random + age allocation), 2006년 7월, 면대면 interview. 모든 응답자는 online music 또는 P2P 다운로드 경험자. 5 속성: 월정액 (3,000~~20,000원), 곡 수 (30~~100), search/download 시간 (30~~180초/곡), 카탈로그 (30~~100%), 처벌 가능성 (0/5/10%). 2,000 transformed coefficient draws per individual
주요 발견: (1) WTP 1 music file = 70.2원 (SD 338) vs 실제 가격 350-540원 — Korean consumer 는 가격을 매우 낮게 평가, 무료 P2P anchor. (2) WTP 1% 처벌 가능성 = -914.8원 (SD 7,727) — 극도로 큰 negative, 처벌이 file sharing 의 가장 큰 disincentive. (3) WTP search/download 1분 = -52.5원/곡 — moderate sensitivity. (4) WTP 카탈로그 1% 확대 = +12.1원 — insignificant, hit 음악 only 가설. (5) 분포의 SD 가 mean 대비 매우 큼 — strong heterogeneity. (6) 시뮬레이션: 처벌 5% + 가격 200원 → illegal 사용자 90% 합법 전환
시사점: (a) Legal action 이 가장 강한 disincentive 이지만 cost-prohibitive — Buxmann et al. (2005) 의 price reduction strategy 도 함께 필요. (b) 가격 인하 단독 무효 — consumer 의 무료 anchor 문제, 처벌 동반 필요. (c) 카탈로그 확장 무의미 — long-tail 가설 한국 음악 시장에 부적합. (d) Domon & Yamazaki (2004) 의 transaction cost (download + search + risk) 3 성분이 모두 작동하지만 risk (처벌) component 가 dominant

요약

P2P 음악 file sharing 의 industry harm 논쟁 (RIAA vs Peitz & Waelbroeck 2006 “P2P 가 sampling 으로 sales 도와줌”) 위에 정책 개입의 효과 정량 측정 이 매우 미흡했다. Buxmann et al. (2005) 가 price reduction > legal action 명제를 정성적으로 제시했지만 consumer preference 의 정량 추정 + 시나리오 시뮬레이션 은 부재. 한국은 Bugs (월 35,000원에 100곡, 곡당 450-540원) + Melon 같은 합법 서비스와 Soribada (월 3,000원에 unlimited, 단 illegal sharing 가능) 같은 P2P 가 공존하는 natural laboratory. 본 paper 의 motivation 은 5 속성 conjoint + mixed logit Bayesian + 시뮬레이션 으로 정책 개입의 effective combination 식별.

Gicheol Jeong 와 이종수 는 2006년 7월 Seoul 224명 (20-59세, P2P or 합법 서비스 다운로드 경험자) 대상으로 fractional-factorial-design 16 카드 × 4 sub-set 의 conjoint 설문. 5 속성: 월정액 (3,000-20,000원), 곡 수 (30-100), search/download 시간 (30-180초/곡), 카탈로그 (30-100%), 처벌 가능성 (0/5/10%). 추정은 혼합 로짓 (random coefficient) + 베이지안 추정 with 깁스 샘플링 (Allenby & Rossi 1999, Train 2003). Kim et al. (2005) 의 ranked data metropolis-hastings 확장으로 1위만이 아닌 전체 순위 정보 활용. 욕망 속성 (곡 수, 카탈로그) 와 비욕망 속성 (가격, 시간, 처벌) 에 log-normal coefficient (Train & Sonnier 2005) — 모든 응답자가 같은 부호 가정.

핵심 정량 결과는 WTP 추정의 극도의 비대칭성 으로 요약된다. (i) WTP per 1 music file = 70.2원 (SD 338) — 실제 합법 가격 350-540원의 13-20% 수준. Korean consumer 가 P2P 무료 다운로드 경험을 anchor 로 가격을 매우 낮게 평가. (ii) WTP per 1% 처벌 가능성 = -914.8원 (SD 7,727) — 극도로 큰 disutility. 즉 1% 처벌 가능성 증가 = 월 914원의 가격 인상과 equivalent. (iii) WTP per 1분 search/download 시간 = -52.5원 — moderate. P2P 가 합법 서비스보다 search/download 시간이 길다 는 사실이 transaction cost 의 한 성분 (Domon & Yamazaki 2004). (iv) WTP per 1% 카탈로그 확대 = +12.1원 — insignificant. Korean consumer 가 hit 음악만 수요 → 카탈로그 확대는 rare music 증가일 가능성이 높아 별 가치 없음. 분포의 SD 가 mean 보다 4-10배 커서 strong consumer heterogeneity — 일부 high-sensitivity 소비자가 평균을 끌고 있음.

시뮬레이션 implications: (a) Legal action 단독 = 가장 강한 disincentive 이지만 비용 prohibitive (수많은 illegal user 적발 비용), (b) Price reduction 단독 = consumer 의 무료 anchor 때문에 효과 제한, (c) 결합 (가격 인하 + 처벌 인상) = 양쪽 disincentive 가 additive, 90% illegal user 의 합법 전환 가능. Domon & Yamazaki (2004) 의 transaction cost 3 성분 (download cost + search cost + risk of apprehension) 이 모두 작동하지만 risk component 가 가장 강하다는 정량 evidence. 이 paper 는 이종수 의 제1기 → 제2기 전환점 의 ICT-content 분석 anchor. 자매 Analysis of the Competitiveness of Broadband over Power Line Communication in Korea 의 BPLC conjoint 라인의 digital content market 적용. 한계: (i) Seoul 224 small sample, (ii) stated preference 의 hypothetical bias (실제 illegal sharing 행동과 격차 가능), (iii) 2006년 단일 시점 — 이후 streaming (Spotify, Apple Music) 등장으로 시장 구조 변화, (iv) 카탈로그 measure 의 long-tail 미세 captureing 불가.

핵심 결과

WTP (won/month, log-normal mixed logit + Bayesian)

Attribute	Mean WTP	SD	해석
Number of music files (per file)	70.2	338.0	실제 가격 350-540원의 13-20% 수준
Search and download time (per 1 min)	-52.5	139.6	Moderate transaction cost
Extent of music available (per 1%)	+12.1	138.0	Insignificant — hit 음악만 수요
Possibility of penalty (per 1%)	-914.8	7,726.8	Dominant disincentive

시뮬레이션 implication (정성)

정책 시나리오	Illegal sharing 억제	합법 시장 promotion
Price reduction only (350원 → 100원)	약함 (무료 anchor)	약함
Legal action only (5% 처벌)	강함	중간 (전환 불확실)
Combined (200원 + 5%)	강함	강함 (90% 전환)

정량 결론: (i) Korean consumer 의 음악 WTP 가 실제 가격의 13-20% — 무료 anchor 의 명백한 증거. (ii) 처벌 가능성 1% 증가가 월 914원 가격 인상 과 equivalent — 극도의 risk aversion. (iii) 카탈로그 확장은 long-tail 가설 한국 음악 시장에 부적합. (iv) SD 가 mean 의 4-10배 — strong heterogeneity.

방법론 노트

혼합 로짓 의 random coefficient $\beta_i \sim$ multivariate normal $N(b, W)$ 를 욕망/비욕망 attribute 에 대해서는 bounded 변환:

U_{ijt} = C(\beta_i)' x_{ijt} + \varepsilon_{ijt}, \quad C(\beta_i) = \exp(\beta_i) \text{ (log-normal)}

이 transformation 으로 모든 응답자가 같은 부호 (예: 가격 coefficient 음, 카탈로그 양) 를 갖도록 강제 — normal 분포는 일부 응답자에게 비합리적 부호 허용. 베이지안 추정 의 깁스 샘플링 은 (β_i, b, W) 의 conditional posterior 를 iteration 으로 sampling, Allenby & Rossi (1999) / Chiang et al. (1999) / Train (2003). Kim et al. (2005) 의 ranked data 확장:

L(r_i = \{r_{i1}, ..., r_{iT}\} | \beta_i) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta_i' x_{ijt}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta_i' x_{ikt}}}

각 $t$ (choice set) 안의 $(J-1)$ 회 sequential conditional choice 의 product. metropolis-hastings step 의 acceptance probability 가 이 likelihood 사용. WTP 계산: $\text{WTP}_{\text{attribute}} = -C(\beta_{\text{attribute}}) / C(\beta_{\text{price}})$ — 가격 1 unit 당 attribute 1 unit 의 equivalent value. 2,000 draws 의 mean + SD 보고. Identification 핵심: 16 alternative card × 4 sub-set × 4 ranking = 응답자당 12 conditional choice → 224 응답자 × 12 = 2,688 binary observation equivalent. Heterogeneity는 random coefficient 의 individual posterior. 한계: (i) Stated preference 의 hypothetical bias, (ii) Log-normal 가정의 right tail (extreme value 가능), (iii) Multinomial choice 의 IIA (mixed logit 가 부분 해결).

연구 계보

이종수 의 제1기 (2000-2008) 방법론 확립기 의 ICT-content market 응용 anchor. 직접 sibling 은 Analysis of the Competitiveness of Broadband over Power Line Communication in Korea (2008 ETRI Journal) 의 broadband 시장 conjoint — 같은 두 author, 같은 방법론 calibration, broadband infrastructure → digital content 의 시장 확장. 이론적 뿌리: (a) Peitz & Waelbroeck (2006) Marketing Sci 의 P2P sampling 효과, (b) Buxmann et al. (2005) 의 price reduction vs legal action, (c) Domon & Yamazaki (2004) 의 transaction cost 3 components. 방법론: (d) Train (2003) Discrete Choice Methods, (e) Train & Sonnier (2005) Trans Res B 의 log-normal Bayesian mixed logit, (f) Layton (2000) JEEM 의 random coefficient stated preference, (g) Kim et al. (2005) (Hyunmi Kim) 의 ranked-data Bayesian extension, (h) Allenby & Rossi (1999) J Econometrics, (i) Chiang, Chib & Narasimhan (1999) J Econometrics 의 Bayesian mixed logit, (j) Brownstone & Train (1999) J Econometrics 의 classical mixed logit. TEMEP sibling: J. Lee, Y. Kim, J-D. Lee & Y. Park (2006) Int J Industrial Organization 24:107-124 의 mobile telecom switching cost + number portability 도 같은 mixed logit 라인. 후속: Gicheol Jeong 자신의 V2G subsidy (2012) 등 conjoint-based 정책 분석 라인으로 확장.

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