The Effect of Firm's Routine on Product Evolution: The Mobile Phone

Jungsub Yoon, Euy-Young Jung, 이정동, Seong-Jin Kim, Myeonggyu Kim (2014) · Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET) ‘14

모바일폰 산업을 무대로 firm 의 routine 과 consumer 선택 의 상호작용이 제품 진화 을 어떻게 만들어내는가를 에이전트 기반 모형 로 시뮬레이션한다. 5 개 firm 의 routine 을 imitation·incremental innovation·radical innovation·routine 로 분류하고, 소비자의 헤도닉 가격 모형 효용 함수에 따라 시장이 매 분기 selection 을 가한다. 결과: 모든 firm 이 다른 routine 을 가질 때 (Model 2·4) 제품 진화가 가장 빠르고, 모방 또는 점진적 혁신 에 강한 firm 이 시장을 장악한다.

RQ: firm 의 innovation routine 과 entry strategy 의 조합이 제품의 진화 속도와 시장 점유율 분포에 어떤 영향을 미치는가? An Evolutionary Theory of Economic Change 의 routine = 기업의 유전자 명제를 모바일폰 산업 simulation 으로 검증한다.
방법론: 에이전트 기반 모형, 헤도닉 가격 모형, 진화 알고리즘
데이터: 5 firm × 5,000 homogeneous consumer × 40 quarter (10 년) × 1,000 iteration. 제품 특성 10 종 (SoD·BM·Messenger·QTC·Camera·MP3·DMB·GPS·OS·AP). 헤도닉 가격 모형 계수는 2004 Mobile Census Survey (featured phone) 와 2011 Wireless Internet Usage Survey (smartphone, KCC·KISA) 에서 추출.
주요 발견: 진화 속도는 firm 의 routine 이 모두 다를 때 가장 빠르다 (Model 2 SoD 14.39 vs Model 1 의 10.84). first-mover 가 같은 routine 인 환경 (Model 3) 에선 진화가 약하고 latecomer 의 침투가 어렵다. routine 이 다른 환경 (Model 4) 에선 incremental innovation 강한 firm (Samsung 유사) + imitation 강한 firm (LG 유사) 이 선발자 이익 를 잠식.
시사점: 정부 산업 정책은 급진적 혁신 보다 imitation + incremental innovation 능력 을 지원해 latecomer 의 시장 진입을 촉진해야. 기업은 routine 다양성을 유지하는 것이 첫 번째 임무. 지식 풀 형태의 imitation 인프라가 신생 기업의 생존 조건.

5 firm 의 4 가지 routine 조합 (Model 1~4) 에서 10 개 제품 특성의 진화 trajectory. routine 다양성이 진화 속도를 가장 크게 끌어올린다.

요약

진화경제학 는 routine = 기업의 유전자 라는 An Evolutionary Theory of Economic Change 의 비유에서 출발해 30 년간 기업 행동·산업 동학·기술 변화의 설명을 누적해왔다. 그러나 어떤 routine 조합이 어떤 진화 속도를 만드는가 라는 정량적 질문은 대부분 사례 연구로만 답해왔다. 본 paper 는 그 간극을 에이전트 기반 모형 simulation 으로 채운다. 이정동 author page 의 제2기 도구의 확산 중 실타래 3 (제품의 탄생과 죽음) 에 위치하며, 이전의 App Store 제품 생존 페어 (Product survival analysis for the App Store) 와 같은 제품-수준 진화 라인의 simulation-based 확장이다.

simulation 은 5 firm 과 5,000 동질 consumer 로 구성된 인공 시장에서 진행된다. 매 분기 (총 40 분기, 1,000 iteration) 각 firm 은 자신의 routine (imitation·radical·incremental·routine 의 가중치) 에 따라 신제품을 출시하고, consumer 는 헤도닉 가격 모형 효용 함수 (featured phone 시기엔 Camera·MP3 가중치, smartphone 시기엔 SoD·OS 가중치) 로 maximize 한다. 네 가지 모형이 비교된다: (1) 모든 firm 동일 routine + 동시 진입, (2) 다른 routine + 동시 진입, (3) 동일 routine + first-mover 존재, (4) 다른 routine + first-mover 존재. 결과는 routine 다양성 이 시장 진화의 1차 driver 임을 보여준다. Model 2 의 SoD 진화 속도가 14.39 로 가장 빠르고, Model 1 (동일 routine 동시 진입) 의 10.84 와 큰 차이. 급진적 혁신 만 강한 firm (Firm 3) 은 신기능을 도입하지만 모방 과 점진적 혁신 에 약해 시장을 잃고, 모방 강한 Firm 2 와 점진적 혁신 강한 Firm 4 가 시장을 장악한다.

검증으로 simulation 결과를 2005-2013 모바일폰 실제 시장 점유율 과 매칭한다 — Firm 1 (약 routine) ↔ Motorola, Firm 2 (강 imitation) ↔ LG Electronics, Firm 3 (강 radical) ↔ Apple, Firm 4 (강 incremental) ↔ Samsung, Firm 5 (평균 이상 routine) ↔ Nokia. Motorola 의 몰락, Samsung 의 부상, Nokia 의 단기 성공 후 침체는 simulation 과 정확히 일치하지만, Apple 과 LG 는 어긋난다 (Apple 의 급진적 혁신 이 실제로 큰 시장 성공). 한계는 consumer 효용의 단순화 (uncomfortable improvement 처리 없음) 와 cash flow 및 firm capability 부재. 후속 연구는 제품계보분석 (제품 계보 분석) 의 형식적 통합 방향. 이정동 author page 의 제4기 진화론적 전환 의 조용한 복선 (Evolutionary Patterns of an Artifact: The Mobile Phone 의 phylomemetic tree) 에 이어지는 단계의 알고리즘적 시도로 볼 수 있다.

핵심 결과

진화 속도 (제품 특성 10 종 중 핵심 6 종의 evolutionary speed 지표):

모형	SoD	Camera	Messenger	BM	OS	AP chipset
Model 1 (동일·동시)	10.84	16.86	4.89	12.28	1.96	2.83
Model 2 (다른·동시)	14.39	22.18	6.56	18.20	2.27	3.67
Model 3 (동일·first-mover)	10.54	16.92	4.53	11.82	1.95	2.94
Model 4 (다른·first-mover)	13.12	22.93	5.22	14.85	2.34	3.70

Model 2 (routine 다양 + 동시 진입) 이 가장 빠른 진화. routine 다양성이 진입 시점 차이보다 결정적.
진입 시점 차이는 routine 동질 환경 (Model 1 vs 3) 에선 거의 효과 없고, routine 다양 환경 (Model 2 vs 4) 에선 일부 특성 (Camera·AP chipset) 만 가속.
시장 점유율은 점진적 혁신 강 Firm 4 와 모방 강 Firm 2 가 장기적으로 dominate. 급진적 혁신 만 강한 Firm 3 은 신제품 출시 후 침식됨.

방법론 노트

An Evolutionary Theory of Economic Change 의 routine 을 모델링하려면 (i) firm 행동의 확률적 규칙성, (ii) 시장 selection 의 작용, (iii) 시간적 동학을 동시에 표현할 수 있는 framework 가 필요하다. 에이전트 기반 모형 은 이 세 조건을 모두 만족하며, 본 paper 는 여기에 진화 알고리즘 의 mutation 및 recombination 메커니즘을 결합해 제품 = gene array $[g_1, g_2, \ldots, g_n]$ 로 표현한다.

핵심 식 (consumer i 의 제품 j 에 대한 효용):

U_{ij} = \sum_{k=1}^{n} \beta_k \cdot g_{jk} - p_j

여기서 $\beta_k$ 는 헤도닉 가격 모형 로 추정된 특성 k 의 shadow price (featured phone 시기 SoD = 4.40, smartphone 시기 = 15.40 등), $g_{jk}$ 는 제품 j 의 특성 k 의 gene 값, $p_j$ 는 제품 가격.

각 firm 은 매 분기 다음 결정을 한다: (a) 기존 dominant 제품 모방 (imitation), (b) 기존 특성 개선 (incremental), (c) 새 특성 도입 (radical), (d) 변화 없음. 각 결정의 확률은 firm 별 routine 매트릭스로 고정. consumer 가 효용 최대 제품을 매 분기 구매하면 firm 의 sales 가 결정되고, 누적 sales 가 낮은 firm 은 시장에서 도태. 1,000 iteration 으로 stochastic noise 를 평균. 식별은 routine 매트릭스의 ceteris paribus 변경 으로부터 — Model 1 의 routine 을 routine 다양화 (Model 2) 한 채 나머지 모두 동일하게 두면 진화 속도 차이는 routine 다양성의 효과로 귀속.

연구 계보

An Evolutionary Theory of Economic Change 의 routine = 기업의 유전자 가 직접 predecessor. ABM 의 routine 모델링은 Beckenbach 외 (2012, J Evol Econ) 의 novelty creating behavior simulation 을 이은 것이고, 제품 진화 의 생물학적 비유는 Ziman (2000) 의 technological innovation as evolutionary process 라인. 선발자 이익 와 latecomer 의 모방 dynamics 는 Lieberman·Montgomery (1988, SMJ), Schnaars (1994) 의 managing imitation strategies 가 이론적 기반. TEMEP 내에서는 One-Person Firm's Application Product Survival Analysis: U.S. vs. Korea in App Store 과 Product survival analysis for the App Store 의 App Store 제품 생존 페어가 직접 sibling — 같은 제품-수준 진화 라인의 empirical 분석 (App Store) 과 simulation 분석 (본 paper) 의 결합. 이정동 author page 의 제4기 진화론적 전환 의 복선 (Evolutionary Patterns of an Artifact: The Mobile Phone) 과 같은 모바일폰 산업을 무대로 한 phylomemetic tree 의 algorithmic ancestor.

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