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 [연구의 필요성 및 목적]

□ 연구의 목적

  ○  (학술연구의 목적) 시장 출시가 가시화되었거나 초기 시장에 진입한 혁신 제품/기술의 시장 확산(예, 판매량 혹은 점유율 증가)을 위해 추진하는 확산 지원 정책의 효과를 사전적으로 예측할 수 있는 방법론을 개발
  ○  (정책연구의 목적) 보건의료 분야 신기술인 소비자 직보 개인 유전자 분석을 대상으로 지원 정책 현황을 정리하고 효과를 분석해 정책 수립의 참고자료 제시

[주요 연구내용]

□ 연구의 내용
  ○ 아래의 연구 질문에 대한 분석이 주요 연구 내용
   Q1. 혁신제품의 수요 확산에 영향을 미치는 요인은 무엇인가?
   Q2. 혁신제품의 수요 확산을 위한 정책도구는 무엇인가?
   Q3. 정책도구의 효과는 어떻게 예측할 수 있는가?
     - 첫째, 혁신 제품의 확산 단계를 구매/채택 단계와 확산 경로 단계의 두 단계로 구분하는 분석틀을 제시하고, 각 단계를 분석/모형화 할 수 있는 방법론으로 선택기반 수요 분석 모형과 행위자 기반모형(Agent Based Model, 이하 ABM)을 결합하여 적용하는 체계를 제안
     - 둘째, 이후 실증 분석으로 보건의료 분야의 새로운 기술인 소비자 직보 개인 유전자 분석을 대상으로 현재 지원 정책의 현황을 정리하고, 이를 기초로 실증분석을 수행하여 지원 정책의 효과를 예측

□ 분석 틀과 분석 대상
  ○ 혁신 제품/서비스 확산 단계를 제품/서비스 구매/채택 단계와 확산 경로 단계의 두 단계로 구분하고, 지원정책을 포함해 각 단계별로 확산에 영향을 미치는 요인을 분석에 고려
  ○ 본 연구의 분석 틀은 Bass 모형에서의 혁신자 집단과 모방자 집단의 개념과 유사하나, 본 연구는 Bass 모형과는 달리 집단이 아닌 개별 소비자의 선택 행위와 소비자 간 상호작용을 세분하여 모델링했다는 차이가 존재
  ○ 본 연구에서 제시하는 모형은 시장 확산 정도(예시, 판매량, 누적판매량 등)와 시점을 동시에 예측할 수 있고, 제품 특성 변화, 정책 옵션 변화, 소비자 상호 간 영향요인 등의 변화에 따른 예측이 가능하며, 아울러 컨조인트 분석을 활용함에 따라 시장의에서의 판매량 자료가 없어도 예측이 가능한 장점이 존재

□ 소비자 직보 유전자 분석 구매/채택 여부 분석

□ 정책 시나리오 선정 및 시나리오별 선택확률

□ 정책시나리오별 확산경로 시뮬레이션 방법론 비교

□ 정책시나리오별 확산 경로 시뮬레이션 - ABM 모형 1

□ 정책시나리오별 확산 경로 시뮬레이션 - ABM 모형 2

[결론 및 정책제언]

□ 분석 결과 요약

□ 시사점 요약

□ 연구의 의의와 한계