Identifying Structural Heterogeneity in Consumer Demand for New Technology

Abstract

다수의 연구자들이 기술적 변화와 소비자 군집간의 이질적인 선호가 서로 상호작용을 하기 때문에 산업이 새로운 기술에 의해 와해된다고 주장하였다. 하지만 이러한 이론적인 논의를 바탕으로, 새로운 기술에 대해 계속적으로 대응해야 하는 기업 그리고 정부에게 실제적인 혁신경영전략을 제시할 수 있는 분석 방법론은 드물다. 그러므로 본 논문에서는 신기술 수요에 있는 소비자 선호 그리고 이의 구조적인 이질성을 군집 그리고 개인 수준에서 계층적이고 정량적으로 이해할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 먼저, 본 논문에서는 이러한 방법론을 구축하기 위해 선호 이질성을 개인 그리고 군집 수준에서 계층적으로 반영할 수 있는 이산선택모형과 계층적 베이지안과 리레이블링 알고리즘을 바탕으로 이 모형에 대한 추정방법을 제안한다. 또한 방법론을 통해 이산선택모형에서 도출한 소비자 군집에 어떤 사회인구통계학적 특징을 가진 소비자들이 속해 있는지를 분석하기 위해 군집 멤버십 모형도 제시한다. 그리고 추가적으로 본 논문에서는 이렇게 구성한 방법론이 어떻게 기업 그리고 정부가 신기술에 대응하기 위한 혁신경영 전략을 세우는데 활용될 수 있는지를 세가지 실증적용 연구를 통해 보여준다. 본 논문에서 수행한 세가지 실증적용 연구는 다음과 같다. 1) 자동차 산업을 와해할 가능성이 있는 신기술 사전 식별: 본 실증연구에서는 국내 자동차 시장에서 새로운 파워트레인 기술을 채택하고 있는 하이브리드 그리고 전기 자동차가 화석연료 기반 자동차를 와해할 수 있는지를 사전 식별하고 자동차 기업들에게 혁신전략을 제시한다. 2) 웨어러블 기기 시장에서 시장 진입자를 위한 수익성 좋은 틈새 시장 식별: 본 실증연구에서는 국내 웨어러블 기기 시장에서 스타트업 기업들이 진입하기 좋은 수익성 있는 틈새 시장을 식별하고 이들에게 시장진입전략을 제공한다. 3) 사용후핵연료 처리 시설에 대한 이질적인 국민태도 분석: 본 실증연구에서는 사용후핵연료 처리 관련 정책에 대한 국민들의 태도와 합의 수준을 측정하고 이를 바탕으로 국내정부에게 국민 수용성을 최대화할 수 있는 사용후핵연료 관리 정책을 제시한다.

Many researchers have suggested that the interplay between technological change and heterogeneous preferences of different consumer segments can disrupt an industry when new technology emerges. However, such researchers rarely apply an ex-ante analysis methodology, which can provide companies and governments with practical strategies for technology and innovation management. Therefore, this dissertation proposes an ex-ante analysis methodology to understand consumer preference and its structural heterogeneity in the demand for new technology at many levels (population, segments, and individuals), hierarchically and quantitatively. For this methodology, I propose a new discrete choice model that can accommodate preference heterogeneity at the individual and segment levels hierarchically and its estimation method using a hierarchical Bayesian normal mixture modeling method with a relabeling algorithm. Moreover, I propose a segment membership model to characterize segments obtained from estimating the proposed discrete choice model by socio-demographics. In addition, this dissertation presents three empirical applications of the proposed methodology, showing how it can be used as a theoretical lens for emerging technologies and how it can provide companies and government with technology and innovation management strategies. The three empirical applications in this dissertation are as follows: 1) Ex-ante identifying disruptive technologies in the automobile market, an application that analyzes whether hybrid and electric vehicles that adopt new power train technologies can disrupt fossil-fuel vehicles in the Korean automobile market or not

2) identifying a profitable niche segment for new entrants in the wearable device market, an application that identifies a profitable market segment in the Korean wearable device market for new startup companies and provides them with a market-entry strategy

and 3) understanding heterogeneity in public attitudes to spent nuclear fuel facilities, an application that measures public attitude and consensus on construction and operation of a spent nuclear fuel facility and suggests a spent nuclear fuel management policy that can maximize public acceptability for the Korean government.