통신사별 휴대폰 이용금액에 미치는 미디어 패널 요인 분석

Factor Analysis of Media Panel on Mobile Phone Average Revenue Per User by Telecommunication Companies

스마트폰 사용이 급격히 확산되고 동시에 3G에서 4G로의 서비스 전이 역시 급속히 이루어지면서 휴대폰 이용금액이 계속 증가하고 있어 이용금액에 영향을 미칠 수 있는 다양한 미디어 패널자료를 살펴볼 필요성이 대두되고 있다. 미디어 패널자료를 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나 실제 많은 자료들은 완전한 자료라기보다는 자료의 생성과정에 제한이 주어져 다중 공선성 등이 생기는 불완전한 상태의 자료가 많아 잘못된 추론이 도출될 수 있다. 최근에 패널회귀모형에서 불완전한 상태의 자료를 분석하기 위해 이중 일반화 최대엔트로피 추정량이 Lee, Cheon(2017)에 의해 제안되었다. 본 연구는 자료가 불완전한 상태인 경우에 효율적인 이중 일반화 최대엔트로피 추정량을 이용하여 2011년-2017년 기간 동안의 패널 자료를 분석하여 미디어 이용시간이 통신사별·지역별 월 평균 휴대폰 이용금액에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 통신사와 지역을 고려한 패널회귀모형의 분석 결과, 통화·채팅/메신저·SNS·TV 실시간·영화/동영상·게임 이용시간은 통신사의 휴대폰 이용금액에 양의 영향을 주고, 문자·이메일·TV 다시보기·음악청취 이용시간은 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 일반폰에서 스마트폰으로의 교체가 일어난 2013년 전후로 사용자들의 데이터를 많이 사용하는 앱의 이용형태가 통신사의 데이터 중심의 요금제에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

As the use of smart phones expands rapidly, and the service transfer from 3G to 4G is also accelerated, the revenue of mobile phone continues to increase. We need to consider media panel data affecting the revenue. The data used in most studies considers complete data. However, in reality many data are not complete data with limitations on the process of data generation and multi-collinearity, so statistical inference can be drawn incorrect conclusions. Recently, a dual generalized maximum entropy (DGME) estimator has been proposed by Lee, Cheon (2017) to analyze incomplete data in a panel regression model. This study analyzes the panel data for 2011-2017 by DGME when the data is incomplete, and finds out how media usage time affects monthly average mobile phone revenue by telecommunication companies and regions. The results show that talk, chat/messenger, SNS, TV real time, movie/video and game usage time affect positively mobile phone revenue, but others affect negatively. This is because around 2013 users switched from regular phones to smart phones, the usage patterns of users data-intensive apps are affecting the data-centric plans.