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Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability

이종수, 김연배, 이정동, Yuri Park (2006) · International Journal of Industrial Organization 24(1):107–124 · DOI ↗

2004 년 1 월 한국 mobile telecom 시장의 번호이동성 (NP) 도입 직전, 미시 데이터로 전환비용 와 NP 의 소비자 가치를 ex-ante 추정한다. SK Telecom · KTF · LG Telecom 의 가입자 N=466 conjoint 설문에서 brand · SAT · EVDO · price · FAIL · NP · UNCH · SW 8 attribute 의 혼합 로짓 모형 을 베이지안 추정 · 깁스 샘플링 으로 추정한 결과, 88.6% 응답자가 사업자 전환에 disutility (mean WTP −41,000 원/월 ≈ −US34)를부담하고,NP의WTP는15,000원/월(US34) 를 부담하고, NP 의 WTP 는 15,000 원/월 (US12) 이다. 즉 NP 도입은 switching cost 를 의미 있게 낮추지만 잔여 switching barrier 가 크며, 가격 reduction · 단말 보조금 · 단일 빌링 등 보완 정책이 필요함을 정량화한다.

  • RQ: 한국 mobile telecom 시장에서 전환비용 와 번호이동성 의 소비자 가치는 얼마이며, NP 도입은 switching barrier 를 얼마나 낮추는가?
  • 방법론: 컨조인트 분석, 혼합 로짓 모형, 베이지안 추정, 깁스 샘플링, 진술선호법, 확률효용모형, 순위형 로짓 모형
  • 데이터: 서울 거주 가입자 N=466 (500 명 중 mobile 미사용자 제외, 2003-12 face-to-face), attribute 7 종 (brand 3 / SAT 3 / EVDO 2 / price 3 / FAIL 3 / NP 2 / UNCH 2) + switching dummy SW, 18 card (status-quo 6 + alternative 12) 를 6 set × 3 card 로 ranking
  • 주요 발견: SKT brand 더미 mean coefficient 2.39*, NP coefficient mean 1.23*, SW coefficient mean −2.71*; 인구 분포로 환산하면 SKT 선호 78.5%, EVDO 무관심 72.5%, NP 선호 71.7%, SW 부정 88.6%; WTP(NP) = 14,613 원/월 (≈ US12),WTP(SW,switchingcost합)=−40,963원/월(≈−US12), WTP(SW, switching cost 합) = −40,963 원/월 (≈ −US34), WTP(SKT brand premium vs LGT) = 39,648 원/월
  • 시사점: NP 가 switching cost 를 의미 있게 낮추지만 잔여 barrier 가 NP 가치의 거의 3 배 — 단순 NP 도입만으로 efficient competition 불가. 정책 보완: (i) 독립 제3자 품질·가격 평가 공개, (ii) 온라인 간편 전환, (iii) 통합 빌링, (iv) dual-band 단말 보급, (v) 마일리지 portability

Fig. 1. 영국 OFTEL (2000) 조사 의 mobile 사업자 전환 barrier 응답 — "having to change number", "price of other suppliers", "having to buy new phone" 등이 핵심 장벽으로 등장한다. 본 paper 의 attribute 설계 (NP · UNCH · PRICE · brand) 가 이 7 가지 friction 을 conjoint 카드로 명시화하는 출발점.

요약

2004 년 초 한국 mobile telecom 시장은 가입률 75% 의 saturation 단계에 있었고, SK Telecom 의 13 년 monopoly 누적 자본과 brand 평판에 의한 lock-in 효과가 efficient competition 을 가로막는 핵심 friction 으로 지목됐다. 한국 정보통신부 (MIC) 는 2004-01-01 번호이동성 (NP) 도입을 의결했으나 도입 시점 ex-ante 시점에서는 revealed preference 데이터가 없어 NP 의 효과 추정이 불가능했다. 본 paper 는 진술선호법 컨조인트 분석 로 brand · 서비스 품질 · EV-DO · 가격 · 통화실패 · NP · 단말유지 · 전환 의 8 attribute 를 카드화하고, 466 명에게 status-quo 카드 + alternative 카드 3 장 × 6 set 를 ranking 시켜 NP 가치 와 전환비용 를 ex-ante 분리 식별한다.

방법론적으로는 표준 순위형 로짓 모형 의 IIA · 동질성 제약을 혼합 로짓 모형 로 푸는데, 베이지안 추정 + 깁스 샘플링 (Allenby-Rossi 1999, Chiang-Chib-Narasimhan 1999, Huber-Train 2001, Train 2003) 의 hierarchical Bayesian 절차를 채택한다. classical simulated MLE 의 (i) likelihood 적분 근사, (ii) local maximum 의존, (iii) consistency · efficiency 의 simulation draw 수 의존 같은 한계를 회피하기 위함. 응답자별 βi∼N(b,W)\beta_i \sim N(b, W) unbounded normal 을 기본 가정하되, 모든 응답자가 일관 부호여야 할 PRICE · FAIL · SAT 는 log-normal 변환 (sign restriction), EV-DO 처럼 indifferent 가능한 attribute 는 0-censored normal C=max⁡(0,β)C = \max(0, \beta) 로 변환. 응답자가 6 set × (3 card ranking) 을 한 sequence 의 우도는 sequential conditional logit 의 곱이며, 20,000 iteration 의 Gibbs sampler 의 burn-in 10,000 + thinning 10 으로 1,000 posterior draw 를 사용한다.

주요 추정 결과는 세 가지 layer 에서 읽을 수 있다. 첫째, brand premium 의 강한 비대칭 — SKT mean 2.39 (78.5% 응답자가 다른 사업자보다 SKT 선호), KTF mean −0.085 (LGT 와 사실상 무차별). WTP 로는 SKT brand premium 이 LGT 대비 39,648 원/월 (≈ US33).∗∗둘째,NP의의미있는가치∗∗—NPmean1.23\*,71.733). **둘째, NP 의 의미 있는 가치** — NP mean 1.23\*, 71.7% 가 number retention 을 가치 있게 보며, WTP(NP) = 14,613 원/월 ≈ US12. NP 만으로 switching barrier 를 의미 있게 완화. 셋째, 그러나 NP 도 충분치 않은 잔여 switching cost — SW dummy mean −2.71*, 88.6% 가 사업자 전환에 disutility 부담, WTP(SW, NP/UNCH 제외 net switching cost) = −40,963 원/월 ≈ −US$34. NP 가치의 약 3 배. 저자들은 이를 (i) 사업자 전환 시 불확실성·서비스 학습·setup cost, (ii) 통신품질 평가 비대칭, (iii) 마일리지·결합상품 loss 등 비-가격 비-NP friction 의 합으로 해석. 결론은 명확하다 — NP 도입은 필요 조건이지만 충분 조건이 아니다. 추가 정책 (제3자 품질평가 공개, 온라인 간편 전환, 통합 빌링, dual-band 단말, 마일리지 portability) 이 함께 가야 efficient competition 달성. 한계는 stated preference 의 self-selectivity · policy response bias 가능성과 cross-sectional 단일 시점 estimation 으로 NP 도입 후 시계열 dynamics 미관측.

핵심 결과

Mixed logit (random coefficient) 추정 (Table 2, N=466 × 18 card, b 와 W 는 사후평균)

변수Mean (b)Variance (W)응답자별 분포
SKT brand2.3885* (0.28)7.4417*Normal
KTF brand−0.0851 (0.15)0.9543*Normal (n.s.)
SAT (만족도)−4.4208* (0.26)2.0152*Log-normal
EVDO 가능−1.1493* (0.25)3.6295*0-censored Normal
PRICE (10K won)†−0.1446* (0.06)0.6006*Log-normal
FAIL (10 중 break)†−3.2451* (0.28)5.4250*Log-normal
NP 가능1.2344* (0.18)4.3232*Normal
UNCH (단말 유지)0.1254 (0.13)1.1433*Normal (n.s.)
SW (전환 더미)−2.7138* (0.32)5.3255*Normal

* posterior std error 단위 유의. † PRICE · FAIL 은 음수로 입력해 transformed coefficient 가 모든 응답자에 양 (=비효용) 으로 나오게 설정.

응답자 분포의 sign-share (Table 5)

조건Share
SKT > (KTF, LGT)78.5%
KTF > (SKT, LGT)8.8%
LGT > (SKT, KTF)12.7%
EVDO = 0 (무관심)72.5%
NP > 0 (가치 있음)71.7%
SW < 0 (전환에 disutility)88.6%

WTP (10,000 won/월 단위, 2003-12 환율 1 US$ ≈ 1,198 won, Table 6)

AttributeMeanMedianVariance
SKT brand premium (LGT 기준)3.96482.478343.57
KTF brand premium−0.0016−0.04065.35
SAT 1단계 개선0.04250.01290.01
EVDO 가능0.59730.00003.65
FAIL 1회 감소−0.4348−0.04656.57
NP (number portability)1.46131.160916.76
UNCH (단말 유지)0.04990.09195.09
SW (net switching cost)−4.0963−2.836241.27

→ NP 가치 ≈ 15,000 원/월 (US12),잔여switchingcost≈−41,000원/월(US12), 잔여 switching cost ≈ −41,000 원/월 (US34) — NP 의 약 3 배.

Sibling: 표준 ROL 추정 (Table 4, 동질성 가정)

변수Coefficientt
SKT0.89213.25
KTF0.2854.35
SAT0.33411.69
EVDO0.2063.04
PRICE−0.306−37.36
FAIL−0.087−5.48
NP0.4528.33
UNCH−0.129−1.85
SW−1.604−29.81

→ ROL 은 sign · 유의성 일치하지만 mixed logit 의 random coefficient 분산 (e.g. PRICE variance 0.60, FAIL variance 5.43) 을 잡지 못해 응답자 heterogeneity 정보 손실.

방법론 노트

확률효용모형 (McFadden 1974) 의 표준 형태에 switching dummy 추가:

Uijt=βi′zijt+βi,SW SWijt+εijtU_{ijt} = \beta_i' z_{ijt} + \beta_{i, \rm SW}\, \mathrm{SW}_{ijt} + \varepsilon_{ijt}

zz 는 attribute 벡터, SW 는 전환 더미. Status-quo 카드 (현 사업자) 의 SW = 0, alternative 카드의 SW = 1. 따라서 βi,SW\beta_{i, \rm SW} 가 응답자 ii 의 net switching cost (brand · price · NP · UNCH 통제 후) 의 marginal utility.

응답자가 T=6T=6 개 choice set 의 각각 J=3J=3 개 카드를 ranking 한 sequence 의 우도는 순위형 로짓 모형 형태의 sequential conditional logit 의 곱:

L(ri∣βi)=∏t=1T∏j=1J−1eβixijt∑k=jJeβixiktL(r_i \mid \beta_i) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta_i x_{ij_t}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta_i x_{ik_t}}}

혼합 로짓 모형 의 random coefficient βi∼N(b,W)\beta_i \sim N(b, W). 사후추정은 hierarchical Bayesian + 깁스 샘플링: (b,W)(b, W) 의 prior 와 응답자별 βi\beta_i 의 posterior 를 conditional sequence 로 sampling 하고, 각 βi\beta_i 단계는 Metropolis-Hastings (M-H) accept/reject step 로 update. PRICE · FAIL 처럼 모든 응답자에 일관 부호여야 하는 attribute 는 Ci=−exp⁡(β~i)C_i = -\exp(\tilde{\beta}_i) 의 log-normal 변환, EV-DO 처럼 indifference 허용 attribute 는 Ci=max⁡(0,βi)C_i = \max(0, \beta_i) 의 0-censored normal 변환. 변환된 utility Uijt=C(βi)′xijt+εijtU_{ijt} = C(\beta_i)' x_{ijt} + \varepsilon_{ijt} 에 대해 M-H 단계의 acceptance ratio 를 transformed parameter 기준으로 재계산.

WTP 는 attribute kk 의 marginal utility 와 PRICE 의 marginal utility 비:

WTPi,k=−βi,kβi,PRICE\mathrm{WTP}_{i,k} = -\frac{\beta_{i,k}}{\beta_{i, \rm PRICE}}

응답자별 βi\beta_i 분포에서 WTP 분포를 induced — Table 6 의 mean · variance · median 은 모두 이 induced 분포의 통계. 식별은 (i) 12 alternative card 의 orthogonal design 에서 attribute 공선성 제거, (ii) status-quo card 와 alternative card 의 ranking 비교에서 SW 와 NP 의 분리 식별 (status-quo SW=0, alternative 의 NP 가 사용가능/불가능의 변동에서 NP · SW 분해), (iii) 466 응답자 의 ranking heterogeneity 에서 random coefficient 분산 식별에서 온다.

연구 계보

본 paper 의 switching cost lineage 는 Klemperer (1987 Quarterly Journal of Economics, 1995 Review of Economic Studies) 의 이론 정리 + Jones-Mothersbaugh-Beatty (2002 Journal of Business Research) 의 continuity / learning / sunk cost 3 분류 + Kim-Kliger-Vale (2003 Journal of Financial Intermediation) 의 banking 실증 + Shy (2002 International Journal of Industrial Organization) 의 quick estimation method 위에 서 있다. 본 paper 와 가장 가까운 직접 predecessor 는 Chen-Hitt (2001) — online brokerage 의 revealed-preference discrete choice 로 switching cost 를 추정한 작업으로, 본 paper 가 revealed preference 가 불가능한 ex-ante 정책평가 상황 (NP 도입 직전) 을 stated-preference + random coefficient 로 확장한 점에서 방법론적으로 mirror image. Number portability lineage 는 Reinke (1998), Gans-King-Woodbridge (2001), Haucap (2003) 의 local NP 시리즈와 housing voucher · pension portability 의 cross-domain 비교 위에 위치.

방법론 lineage 는 McFadden (1974) 의 conditional logit, Layton (2000 Journal of Environmental Economics and Management) 의 random coefficient stated preference, Calfee-Winston-Stempski (2001 Review of Economics and Statistics) 의 econometric stated preference issues, McFadden-Train (2000 Journal of Applied Econometrics) 의 mixed MNL, Brownstone-Train (1999 Journal of Econometrics) 의 substitution pattern, Train (2003) 의 hierarchical Bayesian 표준화, Allenby-Rossi (1999 JoE) 의 heterogeneity marketing application, Chiang-Chib-Narasimhan (1999 JoE) 의 MCMC consideration set 의 종합.

TEMEP 내 sibling: (i) An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services — 같은 batch 의 WLAN/mobile internet conjoint 로 동일 mixed ROL + Bayesian 방법론 채택, attribute 설계만 다른 paired study, (ii) Evaluation of Technological Innovation in the Cellular Phone Display — 한국 mobile 시장 stated preference 의 직접 선례 (휴대전화 컬러 디스플레이 valuation, PICMET 2003), (iii) Forecasting future demand for large-screen television sets using conjoint analysis with diffusion model — 동일 conjoint + diffusion 결합 응용 sibling. 본 paper 는 이종수 의 기술경영경제정책전공 demand-analysis 라인이 IO 정책분석 (NP) 으로 확장된 시기적 표지석이며, 이후 김연배 의 alternative-fuel 자동차 stated-preference 시리즈와 이종수 의 mobile / telecom 시리즈로 분기하는 fork point.

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