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Identifying Structural Heterogeneity in Consumer Demand for New Technology
신기술에 대한 소비자 수요의 구조적 이질성 분석

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor이종수-
dc.contributor.author우종률-
dc.date.accessioned2017-07-13T08:57:12Z-
dc.date.available2017-07-13T08:57:12Z-
dc.date.issued2016-08-
dc.identifier.other000000135978-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/119968-
dc.description학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 기술경영·경제·정책전공, 2016. 8. 이종수.-
dc.description.abstract다수의 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.-
dc.description.abstractMany 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-
dc.description.abstract2) 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-
dc.description.abstractand 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.-
dc.description.tableofcontents1. Introduction 1
1.1 Research Background 1
1.2 Research Objectives 4
1.3 Research Outline 8

2. Literature Review 10
2.1 Technology Evolution and Demand Heterogeneity 10
2.2 Modeling Heterogeneity in Discrete Choice Models 12
2.2.1 Multinomial Logit Model 15
2.2.2 Mixed Logit Model 18
2.2.3 Normal Mixture Logit Model 20
2.2.4 Latent Class Logit Model 21
2.3 Preference Heterogeneity and Segmentation 24
2.4 Limitations of Previous Literatures and Research Motivation 27

3. Methodology 33
3.1 Methodological Framework 33
3.2 The Discrete Choice Model 37
3.2.1 Model specification 37
3.2.2 Estimation Method and Label Switching Problem 41
3.2.3 Model Validation 51
3.2.4 Determining the Number of Segments 59
3.3 The Segment Membership Model 60

4. Empirical Applications 62
4.1 Ex-ante Identifying of Disruptive Technologies in the Automobile Market 63
4.1.1 Introduction 63
4.1.2 Data 65
4.1.3 Estimation Results and Discussion 68
4.1.4 Ex-ante Simulation Results and Discussion 82
4.1.5 Conclusion and Implications 88
4.2 Identifying a Profitable Niche Segment for New Entrants in the Wearable Device Market 90
4.2.1 Introduction 90
4.2.2 Data 92
4.2.3 Estimation Results and Discussion 95
4.2.4 Ex-ante Simulation Results and Discussion 108
4.2.5 Conclusion and Implications 110
4.3 Understanding Heterogeneity in Public Attitude to Spent Nuclear Fuel Facilities 113
4.3.1 Introduction 113
4.3.2 Data 116
4.3.3 Estimation Results and Discussion 121
4.3.4 Ex-ante Simulation Results and Discussion 134
4.3.5 Conclusion and Implications 138

5. Summary and Conclusion 142
5.1 Concluding Remarks and Contributions 142
5.2 Limitations and Future Research Topics 147

Bibliography 150

Appendix: Example of Choice Experiment Survey 164

Abstract (Korean) 167
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent27021812 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoen-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectInnovation management-
dc.subjectTechnological evolution-
dc.subjectDemand heterogeneity-
dc.subjectConsumer preference-
dc.subjectDiscrete choice model-
dc.subjectBayesian estimation-
dc.subject.ddc658-
dc.titleIdentifying Structural Heterogeneity in Consumer Demand for New Technology-
dc.title.alternative신기술에 대한 소비자 수요의 구조적 이질성 분석-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeDoctor-
dc.citation.pagesix, 168-
dc.contributor.affiliation공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공-
dc.date.awarded2016-08-
Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Program in Technology, Management, Economics and Policy (협동과정-기술·경영·경제·정책전공)Theses (Ph.D. / Sc.D._협동과정-기술·경영·경제·정책전공)
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