New technology product introduction strategy with considerations for consumer-targeted policy intervention and new market entrant

Hyunhong Choi, 구윤모 (2023) · Technological Forecasting & Social Change · DOI ↗

자동차 생산자의 신기술 (BEV) 제품 도입 전략 — 언제, 어떤 모델 을 출시할지 — 을 전향적 (forward-looking) 최적화로 분석. 소비자 측 vehicle-replacement-model (Choi & Koo 2019) + 생산자 측 nested-partitions (NP) 알고리즘 결합. myopic vs 전향적 의사결정 비교 + 신규 시장 진입자 (new entrant) 효과 분석. 소비자 전략적 행동 + 생산자 전략적 결정 의 통합 모형 — 2 기 (Choi 2019) 의 정점.

RQ: 자동차 생산자의 신기술 (BEV) 제품 도입 전략 은 소비자 정책 (보조금) 과 신규 진입자 에 어떻게 반응해야 하는가? myopic vs 전향적 의사결정 차이는?
방법론: vehicle-replacement-model (소비자 측, Choi & Koo 2019) + nested-partitions (생산자 측 최적화) + forward-looking + myopic 비교 + new entrant 시나리오
데이터: 한국 차량 시장 + Choi & Koo (2019) 소비자 선호 추정 + BEV 보조금 정책 announce + 2018-2030 시나리오
주요 발견: (1) Forward-looking 전략 > Myopic 전략 (장기 수익 우위). (2) BEV 보조금 시나리오별 최적 모델 introduction 시점·sequence 가 다름. (3) 신규 진입자 출현 시 incumbent 의 방어 전략 변화. (4) 13 년 (2018-2030) 시뮬레이션, NP 알고리즘의 long-term 시간 horizon 결합 최적화.
시사점: 생산자 측 — 전향적 시각이 myopic 대비 장기 수익 우위. 정책 측 — 보조금 설계가 생산자 의사결정에 영향 — 보조금 시점·종료 가 제품 도입 sequence 결정. 신규 진입자 → incumbent 제품 라인 재설계.

Fig. 1 — 소비자 (VRM) + 생산자 (NP) 통합 모형 구조. Forward-looking + new entrant 시나리오.

요약

이 paper 는 구윤모 · Hyunhong Choi 의 3 기 (2022-2026) 정점 작업. Do I have to buy it now? A vehicle replacement model considering strategic consumer behavior 의 소비자 측 전략적 행동 모형 을 생산자 측 전략적 결정 과 결합 — 양면 (two-sided) 전략 균형. 또 다른 측면: Using Contingent Valuation and Numerical Methods to Determine Optimal Locations for Environmental Facilities: Public Arboretums in South Korea 의 nested-partitions (NP) 알고리즘이 생산자 측 최적화 의 도구로 재사용.

방법론적 핵심은 2 단계 통합. (i) 소비자 측 — vehicle-replacement-model (Choi & Koo 2019) 으로 응답자별 효용 모수 + 전향적 행동 (대기 할인) 의 분포. 시뮬레이션에서 각 응답자가 매 시점 교체 / 대기 결정. (ii) 생산자 측 — nested-partitions (NP) 알고리즘 으로 13 년 (2018-2030) horizon 의 제품 introduction plan 최적화. NP step:

Partitioning — solution space 를 모델 m 을 시점 t 에 출시 yes/no 로 분할
Sampling — 각 region 에서 100 sample 의 long-term plan 추출 (rank-biased)
Promising index — 각 region 의 expected long-term revenue 산출 (소비자 모형 호출)
Moving — 최고 promising region 으로 zoom-in, 또는 backtracking

총 solution space $42C_2 \times 40C_2 \times \ldots \times 30C_2$ — NP 알고리즘 없이는 evaluable 안 됨.

핵심 발견:

(i) Forward-looking vs Myopic 의사결정 격차: 생산자가 myopic (현재 시점 수익만) 결정 시 장기 수익 줄어듦. 전향적 — cannibalization 고려, 미래 모델 출시와의 timing 조정 — 우위.

(ii) 보조금 시나리오별 최적 sequence 차이: BEV 보조금 종료 시점 (2022) 직전 집중 출시 vs 보조금 지속 시 점진 출시 — 정책이 생산자의 strategic timing 을 좌우.

(iii) 신규 진입자 (new entrant) 효과: incumbent 가 방어적 제품 라인 재설계 — 진입자의 시장 점유 예상 + 선제 대응.

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 3 기 (2022-2026) 정점, 2 기 Do I have to buy it now? A vehicle replacement model considering strategic consumer behavior (소비자) + Using Contingent Valuation and Numerical Methods to Determine Optimal Locations for Environmental Facilities: Public Arboretums in South Korea (NP) 의 두 도구의 통합 + 새 확장 (생산자 측 전략적 결정).

핵심 결과

비교	Myopic	Forward-looking
장기 수익 (13 년)	낮음	높음
제품 출시 timing	시점별 max	cannibalization + future 고려
Cannibalization	미고려	고려

시나리오	최적 BEV 도입 패턴
보조금 지속	점진 출시
보조금 종료 (2022)	2022 직전 집중 출시
신규 진입자 출현	incumbent 방어적 재설계

Solution space: $42C_2 \times 40C_2 \times ...$ — NP 없이는 evaluable 안 됨
13 년 horizon (2018-2030) 시뮬레이션

방법론 노트

소비자 측 효용 (Choi & Koo 2019 VRM 추정 모수 사용):

U_{nj,t} = \beta_n' X_{j,t} + \alpha_n^{age} \ln(\text{age}_{j,t}+1) + \alpha_n^{SQ} D_{j,SQ,t} + \varepsilon_{nj,t}

생산자 측 nested-partitions 최적화:

\max_{\{m_t\}} \sum_{t=1}^{T} \frac{R_t(\{m_t\}; \text{ConsumerModel})}{(1+r)^t}

여기서 $m_t$ = $t$ 시점 출시 model set. $R_t$ = consumer model 호출로 산출되는 수익. NP step (Table 2): partitioning → sampling → promising index 계산 → moving.

식별 가정: (i) 2018-2030 시뮬레이션의 technology / policy 외부 변수 외생, (ii) 소비자 측 forward-looking discount parameters 안정, (iii) NP 의 most promising region 식별 정확.

연구 계보

이 paper 는 (i) Hendel & Nevo (2006), Schiraldi (2011) 의 dynamic durable goods choice 정통, (ii) Shi & Olafsson (2000) 의 nested-partitions, (iii) Do I have to buy it now? A vehicle replacement model considering strategic consumer behavior (VRM 소비자 측) + Using Contingent Valuation and Numerical Methods to Determine Optimal Locations for Environmental Facilities: Public Arboretums in South Korea (NP) 직접 선행 — 의 결합. 구윤모 의 연구 궤적 3 기 정점, 후속 wonseok-seong-2026-semi-dynamic-ev-mdp (MDP 반동태) 의 이론적 동지.

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