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Creative destruction of the sharing economy in action: The case of Uber

Kibum Kim, Chulwoo Baek, 이정동 (2018) · Transportation Research Part A 110:118-127 · DOI ↗

우버가 뉴욕시 택시산업에 진입한 뒤 기존 yellow·green taxi 의 매출·운행수·점유율이 실제로 줄었는가, 아니면 incumbent 가 적응으로 시장을 지켜냈는가를 묻는다. 2009–2015년 뉴욕시 택시 운행 데이터 (TLC 제공) 2,556일 + 17,123명 인구 변화 + 분기 GDP 성장률 control 의 시계열 회귀 (택시 운행 수는 음이항 회귀, 매출·점유율·픽업/드롭오프 분산은 OLS) 으로 우버 진입의 직접 효과를 추정한 결과, 택시 운행 수·기사 매출·점유율 모두 유의하게 증가. 그러나 픽업·드롭오프 위치의 지리적 분산 (longitude·latitude 표준편차) 은 유의하게 증가 — incumbent 택시들이 맨해튼 중심에서 외곽으로 밀려나면서 새로운 시장을 개척 한 결과, 소비자 후생이 증가한 welfare-enhancing creative destruction 의 사례임을 실증.

  • RQ: 우버 같은 sharing-economy 플랫폼의 진입이 정말로 incumbent 의 business-stealing 으로 이어지는가, 아니면 incumbent 의 능동적 적응을 통해 시장 전체의 후생을 늘리는 창조적 파괴 의 양상이 되는가?
  • 방법론: 시계열 회귀, 음이항 회귀 (운행수 count data), OLS 회귀 (매출·점유율), Dickey-Fuller stationarity test, 7-day lag autocorrelation 보정
  • 데이터: 뉴욕시 TLC (Taxi & Limousine Commission) 의 yellow + green taxi 운행 기록, 2009-01-01 ~ 2015-12-31 (2,556일), 평균 일별 4,772 trip, 우버 진입 dummy = 2011년 5월 기준
  • 주요 발견: 우버 진입 후 (a) 일별 택시 운행 수 +1.8% (Model 1, p<0.05), (b) 기사당 일별 매출 +$1.5 (Model 2, p<0.1), (c) 점유율 +0.88% (Model 3, p<0.05). 픽업 위치 longitude 분산 +0.116 (Model 4, p<0.01), drop-off longitude 분산 +0.138 (Model 6, p<0.01) — 즉 직접 business-stealing 은 없고, 대신 incumbent 가 맨해튼 중심 → 외곽으로 영업 영역 확장
  • 시사점: sharing-economy 진입 규제는 답이 아니다. 가격 규제 시장 (택시 medallion) 에서 incumbent 가 지리적 차별화 로 응전한 사례는 incumbent 의 적응 가능성을 보여주며, 새 시장 진입자와 incumbent 의 건강한 경쟁 이 소비자 후생을 끌어올렸음을 실증

우버 진입 전후 (2009 vs 2015) 의 픽업·드롭오프 빈도 heatmap — 맨해튼 중심부 (점선 영역) 의 운행은 줄고 외곽이 진해진다. 영업 영역의 공간적 확장 이 곧 incumbent 의 적응 메커니즘.

요약

이 논문은 공유 경제 가 incumbent 를 대체할 것인가 보완할 것인가의 일반론적 논쟁에 뉴욕 택시 산업이라는 가격 규제 시장 의 사례를 더한다. 기존 연구들 (Wallsten 2015, Zervas et al. 2016 의 Airbnb·호텔, Barker and Maloney 2012 의 P2P·CD, Chang 2017 의 대만 우버) 은 sharing-economy 진입이 incumbent 매출을 줄였다는 business-stealing 결과를 보고했다. 그러나 뉴욕 택시는 (a) medallion 으로 supply 가 규제, (b) 운임이 고정되어 있어 가격 경쟁 불가, (c) Porter (1985) 의 cost leadership 전략이 불가능한 시장 — incumbent 의 응전 양상이 다른 산업과 달라야 한다는 가설이 자연스럽다. 기술경영경제정책전공 내 Kibum Kim 의 박사 라인은 Chulwoo Baek 와의 기업 진입·퇴출 동학 연구의 연장이며, 이 논문은 Kim and Lee (2016, STI Pol. Rev.) 의 6월 2015년까지 짧은 패널 연구를 12월까지 6개월 더 연장하고 점유율 변수를 추가한 확장이다.

저자들은 우버 진입 (2011년 5월) 을 dummy 변수로 처리하고, 일별 데이터 2,556일에 시계열 회귀 을 적용한다. 종속 변수 다섯 개 — 일별 운행 수 (count → negative binomial), 기사당 일별 매출 (OLS), 점유율 (OLS), 픽업·드롭오프의 longitude·latitude 표준편차 (OLS) — 에 동일 모형을 돌린다. 통제 변수는 (a) green taxi 진입 dummy (2013년 8월, 외곽 보로 전용 택시 신설), (b) 분기 GDP 성장률, (c) 월별 뉴욕시 인구, (d) Y_{t-1} ~ Y_{t-7} 의 7일 lag (autocorrelation 보정). 결과의 반직관성 이 핵심이다 — 우버 진입 후 incumbent 택시의 매출·운행·점유율이 줄지 않고 오히려 증가했다. 통상의 substitution 가설은 기각된다.

그렇다면 무엇이 일어났는가? Table 3 의 픽업·드롭오프 longitude·latitude 표준편차의 증가 가 답이다. 우버는 맨해튼 중심부의 운행을 밀어내고, 기존 택시는 외곽 — 브롱크스·브루클린·퀸즈·스태튼아일랜드 — 으로 진출해 새로운 시장 을 발굴했다. heatmap (Fig. 1) 은 맨해튼 중심의 운행이 줄고 그 주변 영역이 진해지는 공간 재배치를 시각화한다. 이 영역 확장 은 두 가지 효과를 만든다. 첫째, incumbent 가 시장 점유를 유지 (사실은 약간 증가). 둘째, 그동안 택시 서비스를 받지 못하던 외곽 주민이 새로 접근권 을 얻어 소비자 후생이 증가. Schumpeter (1942) 의 창조적 파괴 이 destructive 보다 creative 쪽으로 작동한 사례로 해석된다. 한계는 (a) 우버의 trip 데이터 미공개로 uber 자체의 운행 추세는 모형에 들어가지 않은 점, (b) green taxi 진입 효과와 우버 효과의 분리가 불완전, (c) demand-side (소비자 인식·통근 패턴 변화) 가 빠진 점 등.

핵심 결과

종속변수우버 진입 계수표준오차해석
일별 택시 운행 수 (Model 1, NegBin)+0.018[0.009]1.82% 증가 (business-stealing 부정)
기사당 일별 매출 ($) (Model 2, OLS)+1.527[0.828]일평균 $1.5 추가 매출
점유율 (%) (Model 3, OLS)+0.876[0.416]0.88%p 증가
픽업 longitude 분산 (Model 4)+0.116*[0.056]픽업 영역 동서로 확장 (p<0.05)
픽업 latitude 분산 (Model 5)+0.062[0.031]픽업 영역 남북으로 확장 (p<0.05)
드롭오프 longitude 분산 (Model 6)+0.138[0.058]드롭오프 영역 확장 (p<0.05)
드롭오프 latitude 분산 (Model 7)+0.074[0.032]동일 (p<0.05)

녹색 택시 (green taxi) 진입 계수는 모든 모형에서 비유의 — 외곽 보로 전용 정책의 효과는 작고, 우버 진입의 효과가 더 결정적.

방법론 노트

추정의 핵심은 우버 진입을 시간 더미로 다루는 shock 식별 (Kosova and Enz 2012 의 9/11·금융위기 충격 분석 방식) 과, 종속 변수의 type 에 맞는 모형 선택이다. 일반 추정식:

Yt=δ+α Ubershockt+β Greenshockt+γXt+∑s=1qYt−s+etY_t = \delta + \alpha \, \text{Ubershock}_t + \beta \, \text{Greenshock}_t + \gamma X_t + \sum_{s=1}^{q} Y_{t-s} + e_t

여기서 YtY_t 는 5개 종속변수, Ubershockt\text{Ubershock}_t 는 2011년 5월 이후 1 인 더미, XtX_t 는 GDP 성장률·인구 control, ∑s=17Yt−s\sum_{s=1}^7 Y_{t-s} 는 autocorrelation 보정 lag.

식별 핵심: 우버 진입의 외생적 시간점 을 활용한 interrupted time-series 식별. Dickey-Fuller test 로 stationarity 확인, ACF·PACF 로 autocorrelation 진단 후 7-day lag 도입. 운행 수는 count data 이므로 음이항 회귀 (over-dispersion 허용), 매출·점유율·분산은 연속변수이므로 OLS. 픽업·드롭오프 영역의 변화 는 매 시점 longitude/latitude 의 표준편차를 일별로 계산한 시계열에 우버 dummy 효과를 보는 방식.

연구 계보

이 논문은 기술경영경제정책전공 의 기업 진입·퇴출 동학 라인 — Chulwoo Baek 가 듀크성 여대로 옮긴 후 협업한 Is the service sector different in size heterogeneity? 와 동시기 — 의 plate-form 확장이다. Schumpeter (1942) 의 창조적 파괴 이론, Aghion and Howitt (1990) 의 endogenous growth 모형, Christensen et al. (2015) 의 disruptive innovation 이 이론적 토대. sharing-economy 의 실증은 Zervas et al. (2016, Airbnb·호텔), Wallsten (2015, 우버·뉴욕 택시 수), Chang (2017, 우버·대만) 의 흐름. 가격·공급 규제 시장의 incumbent 응전 전략은 Porter (1985) 의 competitive advantage, Seamans and Zhu (2013) 의 Craigslist·신문 사례, Geroski (1995) 의 진입 dynamics 에 닿는다. 직계 predecessor 는 같은 저자들의 Kim and Lee (2016) STI Policy Review 연구로 본 논문이 6개월 연장 + 점유율 추가의 확장.

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