차세대이동통신기술이 ARPU와 가계통신비에 미치는 영향 연구 : 국제패널데이터및 국내사업자데이터를 통한 실증분석 Research on the influence of ARPU and household mobile telecom expense by next generation mobile technology : empirical analysis based on Int’l panel data and domestic MNO’s data원문보기
이동통신기술이 2G에서 3G, 4G, 5G로 세대를 달리하며 차세대기술로 진화할수록 통신소비 는 늘어나 ARPU와 가계통신비 비중이 점차 증가할 것이라는 것이 일반적 인식이다. 그러나 현 업계종사자는 기술의 발전이 오히려 ARPU를 감소시키고 있음에 우려를 표하고 있다. 본 연구는 이러한 인식 차이에 착안하여 과연 차세대 이동통신기술로의 진화가 ARPU와 가계 통신비를 항상 증가시키는지, 그렇지 않다면 어떠한 상황요인이 영향을 미치는지를 밝히고자 하였다. 본 연구는 국제 패널 데이터와 국내이동통신사(SKT, ...
이동통신기술이 2G에서 3G, 4G, 5G로 세대를 달리하며 차세대기술로 진화할수록 통신소비 는 늘어나 ARPU와 가계통신비 비중이 점차 증가할 것이라는 것이 일반적 인식이다. 그러나 현 업계종사자는 기술의 발전이 오히려 ARPU를 감소시키고 있음에 우려를 표하고 있다. 본 연구는 이러한 인식 차이에 착안하여 과연 차세대 이동통신기술로의 진화가 ARPU와 가계 통신비를 항상 증가시키는지, 그렇지 않다면 어떠한 상황요인이 영향을 미치는지를 밝히고자 하였다. 본 연구는 국제 패널 데이터와 국내이동통신사(SKT, KT, LG U+)의 데이터를 기반으로 하여 ARPU와 가계통신비중에 대한 결정요인을 도출하고 이에 대하여 차세대 기술을 포함하는 기술관련 요인들이 ARPU와 가계통신비중에 어떻게 작용하는지를 분석하였다. 실증 분석기반 의 심층분석으로 시장에서의 서로 다른 인식, 그리고 향후 기술부분이 어떻게 사업적인 성과 창출과 연결될 수 있는지에 대하여 학문적 고찰을 추구하기 위해 먼저 전 세계 60개국 관련 데이터를 4개의 분야 소득/경제/인구통계관련 변수, 이동통신사업관련 변수, 시장집중도 관련 변수 그리고 서비스및 기술 관련 분야 변수 총 14개의 관찰변수를 추출하여 주성분 분석 방 법(Principal Components Analysis) 에 의하여 해당 국가의 서비스 및 기술 성숙도를 측정할 수 있는 성분인 “기술수준(TL: Technological Level )” 서비스의 확산정도 및 서비스 이용의 용이성을 나타내는 “서비스수준(SL: Service Level) ” 경제관련 변수으로 구성된 성분인 “경제 수준(EL: Economic Level)”, HHI와 관련된 “시장집중도(MC: Market Concentration)”, 3년 누적 시설투자비율의 “설비투자수준(SI: Service Investment) ”,그리고 인당 소득을 “소득수준(IC: Income)”으로 총 6개의 파생변수를 추출 하여 기본 연구모형을 수립 하였다. 연구의 목적 달성을 위해 세가지의 연구과제를 진행하였는데 먼저 첫번째 연구과제1 “국제패 널데이터를 활용한 ARPU와 가계통신비중의 결정요인에 대한 탐색적 연구”에서는 도출된 기 본 연구모형을 이용하고 연구기간인 2007년부터 2016년까지의 “상대적 소득성장속도”와 각 국가별 4G 도입 후 확산도에 의한 “기술적응속도”의 상황변수를 적용하여 4개의 그룹으로 패널 분석을 진행하였다. 그 결과 우리가 통상적으로 인식하고 있는 “차세대기술을 활용한 더 좋은 기술이 나올수록 양질의 서비스를 다수에게 제공 할 수 있어 소비자의 통신소비를 늘리게 된다는 것, 그 결과 차세대 기술이 나올수록 인당평균매출(이하, ARPU: Average Revenue Per User)은 지속적으로 증가하고, 이는 다시 가계통신비의 증가로 이어질 것” 이라 는 보편적인 인식 및 횡단 분석 결과와는 다르게 국가내의 비교인 패널 분석에서는 기술수준 이 ARPU와 가계통신비중 모두 감소의 효과가 나타남을 확인 할 수 있으며 설비 투자 효과 또한 ARPU와 가계통신비중도 감소시키는 효과를 가져 오는 것으로 나타났다. 횡단분석이 나 패널분석에서는 동일하게 소득이 늘수록 가계통신비 비중이 감소하고 있음을 발견하였다. 두번째 연구과제인 “국제패널데이터를 활용한 기술수준에 대한 ARPU와 가계통신비중 영향 심층연구” 에서는 연구과제의 탐색적 분석의 결과인 차세대 기술수준이 ARPU와 가계통신비 중을 감소시킨다는 전제하에 구체적으로 어떤 요인들이 작용하는지에 대하여 심층연구하기 위하여 상황변수인 고성장소득(+)/저성장소득(-) 을 기준으로 두 그룹으로 나누어 “기술수준 (TL: Technological Level )”의 성분을 구성하는 개별변수를 직접 연구모형에 개입시키고 또한 소득과의 관계를 알아보기 위하여 DID(Difference In Difference) 모델기반으로 상호작용 (Interaction)변수를 활용하여 관계를 규명하였다. 그 결과 고성장소득(+)국가 그룹과 저성 장소득(-) 국가그룹 모두 ARPU 는 기술수준(TL)이 증가 할수록 감소 한다는 결과를 나타 내었다. 그러나 가계통신비중에서는 고성장소득(+) 국가의 가계통신비중만 기술수준(TL)이 높아지면 감소하는 것으로 나타났다. 성장소득 측면에서 상호작용변수에 의해 비교 한 결 과 저성장소득(-) 국가대비 고성장소득(+) 국가의 기술수준이 ARPU 와 가계통신비중 모두 상대적으로 더 감소 하는것으로 나타났다. 개별 변수 관점에서는 두 그룹간에 기업회선비율 은 ARPU에서 스마트폰 회선비율과 3G 회선비율은 ARPU와 가계통신비중 모두 부(-)의 관 계로 유의한 수준을 도출 하였다 또한 연구 모형의 설명력 비교에서는 ARPU에서는 3G회 선비율이 설명력을 더 향상 시킨 것을 확인 하였다. 결론적으로 유의한 변수들의 고성장소득 (+)국가가 저성장소득(-) 국가 대비 ARPU와 가계통신비중의 부(-)의 효과가 상대적으로 크 다는 것을 의미한다. 그리고 연구과제 2에서는 상황변수를 4G 서비스로 하여 4G 서비스 출 시 전후를 상대적으로 기술 변수들이 ARPU와 가계통신비중에 미치는 영향에 대해서 비교 해 보았다. 결과는 오로지 3G 회선비율만이 유의한 값을 나타냈으며 ARPU에서는 정(+)의 효 과로 가계통신비중은 (-)의 효과로 반대의 효과가 나타났다. 이 부분은 ARPU 와 가계통신비 중은 다른 기술적인 부분보다 이전 세대 서비스와 차세대 서비스 간의 전체서비스의 기여도, 출시시기, 세대 전환 속도등 복합적인 관계에 더 많은 영향을 받는 것을 실증적으로 보여 주 었다. 세번째 연구과제인 “국내사업자데이터를 활용한 이동통신 3사의 기술수준의 ARPU와 가계 통신비중 영향 연구” 실제 국내 이통3사의 2007년 1분기 부터 2016 4분기까지 총 40분기의 데이터를 기반으로 연구 1,2의 국가단위가 아니라 사업자 단위에서는 어떤 식으로 작용 하는 지에 대해여 고찰 하고자 하는 것에 주안점을 두었다. 동일 시점에서 구축된 추정모형 간의 오차항이 서로 상관관계에 놓여 있을 경우에 사용하는 SUR모형(Seemingly Unrelated Regression) 방법론으로 기술수준의 영향력을 도출 하기 위하여 2011년 부터 2015년까지 연 단위의 추정을 실시 하였더니 2011년 부터 2013년 까지 KT 와 SKT가 유의성을 가지는 기 술수준의 부(-)의 효과를 확인하였다. 아이폰의 출시 등 그 당시 업계상황을 고려 하여 본 추정 연구 모형의 설명력에 대해서 확인 하였다. 그리고 3G에서 4G 전환율 및 속도 등을 고 려하여 분석을 하였더니 차세대기술 전환속도 시장의 선점 등과 같은 기술 전략부분도 기술 수준의 중요한 요소임을 확인 하였다. 특히, 기술수준의 부(-)의 효과가 사라지는 전환점이 선두 사업자 대비 70% 수준이라는 점과 부(-)의 효과가 사라지더라도 상당한 정체기간의 존 재를 확인하였다. 이 세가지 연구과제를 통하여 전 세계 60개국을 대상의 탐색연구로부터 사업자 단위까지 실 증연구 통하여 차세대 기술발전이 ARPU와 가계통신비중에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 다양한 방법으로 분석 하였다. 결과적으로 차세대기술은 기술자체의 의미라기 보다는 차세대 기술과 직전세대 기술간의 복합적인 상황과 전략적 의사결정의 요소가 내포 되어 있어 보인다. 본 연구의 신뢰성을 더욱 제고하기 위해서는 다양한 상황변수(Contingent Variable)를 고려한 기준(예, 지역별, ARPU 상대적 감소기준, 신기술 확산속도별)에 따라 grouping을 통한 추가 검증과 우리나라처럼 기술 확산속도가 빠르지 않은 나라의 사업자별 데이터 활용하여 검증이 필요하다고 생각한다.
나아가 여기서 도출된 결과와 시장의 데이터를 병합하여 향후 출시 될 5G의 B2C의 비즈니 스모델의 설계부터 출시 성과관리 까지 이동통신 사업자의 전략적 시장접근에 기여할 수 있는 새로운 방법론의 개발이 가능할 것으로 기대된다
이동통신기술이 2G에서 3G, 4G, 5G로 세대를 달리하며 차세대기술로 진화할수록 통신소비 는 늘어나 ARPU와 가계통신비 비중이 점차 증가할 것이라는 것이 일반적 인식이다. 그러나 현 업계종사자는 기술의 발전이 오히려 ARPU를 감소시키고 있음에 우려를 표하고 있다. 본 연구는 이러한 인식 차이에 착안하여 과연 차세대 이동통신기술로의 진화가 ARPU와 가계 통신비를 항상 증가시키는지, 그렇지 않다면 어떠한 상황요인이 영향을 미치는지를 밝히고자 하였다. 본 연구는 국제 패널 데이터와 국내이동통신사(SKT, KT, LG U+)의 데이터를 기반으로 하여 ARPU와 가계통신비중에 대한 결정요인을 도출하고 이에 대하여 차세대 기술을 포함하는 기술관련 요인들이 ARPU와 가계통신비중에 어떻게 작용하는지를 분석하였다. 실증 분석기반 의 심층분석으로 시장에서의 서로 다른 인식, 그리고 향후 기술부분이 어떻게 사업적인 성과 창출과 연결될 수 있는지에 대하여 학문적 고찰을 추구하기 위해 먼저 전 세계 60개국 관련 데이터를 4개의 분야 소득/경제/인구통계관련 변수, 이동통신사업관련 변수, 시장집중도 관련 변수 그리고 서비스및 기술 관련 분야 변수 총 14개의 관찰변수를 추출하여 주성분 분석 방 법(Principal Components Analysis) 에 의하여 해당 국가의 서비스 및 기술 성숙도를 측정할 수 있는 성분인 “기술수준(TL: Technological Level )” 서비스의 확산정도 및 서비스 이용의 용이성을 나타내는 “서비스수준(SL: Service Level) ” 경제관련 변수으로 구성된 성분인 “경제 수준(EL: Economic Level)”, HHI와 관련된 “시장집중도(MC: Market Concentration)”, 3년 누적 시설투자비율의 “설비투자수준(SI: Service Investment) ”,그리고 인당 소득을 “소득수준(IC: Income)”으로 총 6개의 파생변수를 추출 하여 기본 연구모형을 수립 하였다. 연구의 목적 달성을 위해 세가지의 연구과제를 진행하였는데 먼저 첫번째 연구과제1 “국제패 널데이터를 활용한 ARPU와 가계통신비중의 결정요인에 대한 탐색적 연구”에서는 도출된 기 본 연구모형을 이용하고 연구기간인 2007년부터 2016년까지의 “상대적 소득성장속도”와 각 국가별 4G 도입 후 확산도에 의한 “기술적응속도”의 상황변수를 적용하여 4개의 그룹으로 패널 분석을 진행하였다. 그 결과 우리가 통상적으로 인식하고 있는 “차세대기술을 활용한 더 좋은 기술이 나올수록 양질의 서비스를 다수에게 제공 할 수 있어 소비자의 통신소비를 늘리게 된다는 것, 그 결과 차세대 기술이 나올수록 인당평균매출(이하, ARPU: Average Revenue Per User)은 지속적으로 증가하고, 이는 다시 가계통신비의 증가로 이어질 것” 이라 는 보편적인 인식 및 횡단 분석 결과와는 다르게 국가내의 비교인 패널 분석에서는 기술수준 이 ARPU와 가계통신비중 모두 감소의 효과가 나타남을 확인 할 수 있으며 설비 투자 효과 또한 ARPU와 가계통신비중도 감소시키는 효과를 가져 오는 것으로 나타났다. 횡단분석이 나 패널분석에서는 동일하게 소득이 늘수록 가계통신비 비중이 감소하고 있음을 발견하였다. 두번째 연구과제인 “국제패널데이터를 활용한 기술수준에 대한 ARPU와 가계통신비중 영향 심층연구” 에서는 연구과제의 탐색적 분석의 결과인 차세대 기술수준이 ARPU와 가계통신비 중을 감소시킨다는 전제하에 구체적으로 어떤 요인들이 작용하는지에 대하여 심층연구하기 위하여 상황변수인 고성장소득(+)/저성장소득(-) 을 기준으로 두 그룹으로 나누어 “기술수준 (TL: Technological Level )”의 성분을 구성하는 개별변수를 직접 연구모형에 개입시키고 또한 소득과의 관계를 알아보기 위하여 DID(Difference In Difference) 모델기반으로 상호작용 (Interaction)변수를 활용하여 관계를 규명하였다. 그 결과 고성장소득(+)국가 그룹과 저성 장소득(-) 국가그룹 모두 ARPU 는 기술수준(TL)이 증가 할수록 감소 한다는 결과를 나타 내었다. 그러나 가계통신비중에서는 고성장소득(+) 국가의 가계통신비중만 기술수준(TL)이 높아지면 감소하는 것으로 나타났다. 성장소득 측면에서 상호작용변수에 의해 비교 한 결 과 저성장소득(-) 국가대비 고성장소득(+) 국가의 기술수준이 ARPU 와 가계통신비중 모두 상대적으로 더 감소 하는것으로 나타났다. 개별 변수 관점에서는 두 그룹간에 기업회선비율 은 ARPU에서 스마트폰 회선비율과 3G 회선비율은 ARPU와 가계통신비중 모두 부(-)의 관 계로 유의한 수준을 도출 하였다 또한 연구 모형의 설명력 비교에서는 ARPU에서는 3G회 선비율이 설명력을 더 향상 시킨 것을 확인 하였다. 결론적으로 유의한 변수들의 고성장소득 (+)국가가 저성장소득(-) 국가 대비 ARPU와 가계통신비중의 부(-)의 효과가 상대적으로 크 다는 것을 의미한다. 그리고 연구과제 2에서는 상황변수를 4G 서비스로 하여 4G 서비스 출 시 전후를 상대적으로 기술 변수들이 ARPU와 가계통신비중에 미치는 영향에 대해서 비교 해 보았다. 결과는 오로지 3G 회선비율만이 유의한 값을 나타냈으며 ARPU에서는 정(+)의 효 과로 가계통신비중은 (-)의 효과로 반대의 효과가 나타났다. 이 부분은 ARPU 와 가계통신비 중은 다른 기술적인 부분보다 이전 세대 서비스와 차세대 서비스 간의 전체서비스의 기여도, 출시시기, 세대 전환 속도등 복합적인 관계에 더 많은 영향을 받는 것을 실증적으로 보여 주 었다. 세번째 연구과제인 “국내사업자데이터를 활용한 이동통신 3사의 기술수준의 ARPU와 가계 통신비중 영향 연구” 실제 국내 이통3사의 2007년 1분기 부터 2016 4분기까지 총 40분기의 데이터를 기반으로 연구 1,2의 국가단위가 아니라 사업자 단위에서는 어떤 식으로 작용 하는 지에 대해여 고찰 하고자 하는 것에 주안점을 두었다. 동일 시점에서 구축된 추정모형 간의 오차항이 서로 상관관계에 놓여 있을 경우에 사용하는 SUR모형(Seemingly Unrelated Regression) 방법론으로 기술수준의 영향력을 도출 하기 위하여 2011년 부터 2015년까지 연 단위의 추정을 실시 하였더니 2011년 부터 2013년 까지 KT 와 SKT가 유의성을 가지는 기 술수준의 부(-)의 효과를 확인하였다. 아이폰의 출시 등 그 당시 업계상황을 고려 하여 본 추정 연구 모형의 설명력에 대해서 확인 하였다. 그리고 3G에서 4G 전환율 및 속도 등을 고 려하여 분석을 하였더니 차세대기술 전환속도 시장의 선점 등과 같은 기술 전략부분도 기술 수준의 중요한 요소임을 확인 하였다. 특히, 기술수준의 부(-)의 효과가 사라지는 전환점이 선두 사업자 대비 70% 수준이라는 점과 부(-)의 효과가 사라지더라도 상당한 정체기간의 존 재를 확인하였다. 이 세가지 연구과제를 통하여 전 세계 60개국을 대상의 탐색연구로부터 사업자 단위까지 실 증연구 통하여 차세대 기술발전이 ARPU와 가계통신비중에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 다양한 방법으로 분석 하였다. 결과적으로 차세대기술은 기술자체의 의미라기 보다는 차세대 기술과 직전세대 기술간의 복합적인 상황과 전략적 의사결정의 요소가 내포 되어 있어 보인다. 본 연구의 신뢰성을 더욱 제고하기 위해서는 다양한 상황변수(Contingent Variable)를 고려한 기준(예, 지역별, ARPU 상대적 감소기준, 신기술 확산속도별)에 따라 grouping을 통한 추가 검증과 우리나라처럼 기술 확산속도가 빠르지 않은 나라의 사업자별 데이터 활용하여 검증이 필요하다고 생각한다.
나아가 여기서 도출된 결과와 시장의 데이터를 병합하여 향후 출시 될 5G의 B2C의 비즈니 스모델의 설계부터 출시 성과관리 까지 이동통신 사업자의 전략적 시장접근에 기여할 수 있는 새로운 방법론의 개발이 가능할 것으로 기대된다
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