第一章 緒論
第三節 研究問題
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第三節 研究問題
承上，本論文所要探討的研究問題如下：
1. 成長曲線是否能適用於手機遊戲產業成長趨勢之分析？
2. 整體手機遊戲產業（整體產業）與個別手機遊戲類型（次產業）的成長趨勢 之關聯性為何？
3. 整體手機遊戲產業（整體產業）與個別手機遊戲類型（次產業），的成長趨 勢之差異性為何？
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降；Bruce Henderson 也提出了 Growth-share matrix(Henderson, 1979)，俗稱 BCG 矩陣，使企業依據產品或業務之表現，妥善分配資源。Growth-share matrix 分為 兩軸，橫軸為相對市場占有率，縱軸為預期成長率。將平面分成四個象限，分 別為相對市場占有率高且預期成長率高的明日之星(Star)、相對市場占有率高但3 本段定義出自於工研院：lms.ctl.cyut.edu.tw/sys/read_attach.php?id=729796
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預期成長率低的金牛(Cash Cows)、相對市場占有率低但預期成長率高的問號 (Question Marks)、以及相對市場占有率低且預期成長率低的落水狗(Dogs)；
Heinz Weihrich 提出 SWOT 分析，分析公司的優勢(Strengths)、劣勢
(Weaknesses)、機會(Opportunities)以及威脅(Threats)，利於企業做決策；Michael Eugene Porter 所提出的五力分析(Porter, 1979)以及鑽石理論(Porter, 1990)，分析 產業的現況並決定未來之營運策略；Raymond Vernon 在 1966 年提出產品生命 週期理論(Vernon, 1979)，認為產品會經歷引進、成長、成熟、衰退四個階段，
在不同階段應該採取何種策略，這個理論也帶動未來的S 曲線分析、創新擴散 理論等學說出現。
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第二節 手機遊戲產業
手機遊戲產業近年逐漸蓬勃發展，但在談手機遊戲產業時，首先要談的應 該是智慧型手機，雖然在智慧型手機遊戲出現前，當時使用的手機Feature Phone 上也有手機遊戲，但多半是小品遊戲，較沒有大規模經營，所以目前泛 指的手機遊戲都是以智慧型手機上的手機遊戲為主。首先先以智慧型手機的持 有人數以及比率來看，根據國外數據網站newzoo4的調查資料，以下節錄智慧 型手機持有人數排名前十名，如表二-1 所示：
表 二-1 智慧型手機持有人數排名前 10 名
資料來源：newzoo
4 Newzoo 為第三方研究諮詢公司，專注於全球電競、遊戲、手機以及互聯網等產業相關研究。
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由表二-1 可以看到，目前世界上的人口大國中國、印度、美國的智慧型手 機持有人數是非常驚人的。並且值得注意的是，美國屬於已開發國家，智慧型 手機持有率是持有人數前10 名之最，高達 71.5%，印度雖然只有 28.5%的持有 率，但智慧型手機持有人數卻是全球第二，若是印度逐漸追上先進國家的腳 步，其市場潛力不容小覷。最後我們看到中國，中國是目前新興的世界大國之 一，並且擁有世界上最多的人口，也因此擁有了最大的市場潛力，也造就中國 許多公司致力於開發智慧型手機，如小米、OPPO、VIVO 等，也有許多企業紛 紛投入手機遊戲的研發、代理等，搶攻智慧型手機所開闢的另一個市場。
以遊戲整體產業來看，如圖二-1 所示5，總體遊戲市場收益近年來逐漸上 升，從2012 年的 706 億美元，2017 年成長至 1217 億美元，預計將於 2021 年 成長至1801 億美元。再來細看各類型遊戲，家用遊戲與電腦遊戲兩塊之市場收 益對於整體市場的占比皆逐年降低。相對的，手機遊戲之收益除年攀升，預計 將於2018 年，智慧型手機之收益占比將會佔整體遊戲市場的 50%以上。
5 Mobile Revenues Account for More Than 50% of the Global Games Market as It Reaches $137.9 Billion in 2018：https://newzoo.com/insights/articles/global-games-market-reaches-137-9-billion-in-2018-mobile-games-take-half/
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圖 二-1 全球遊戲市場份額與收益佔比 資料來源：newzoo
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以公司營收來看，表二-2 至表二-4 顯示從 2015 年到 2017 年上市公司之遊 戲收益排名：
表 二-2 2015 年上市公司遊戲收益前 10 名
資料來源：newzoo
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表 二-3 2016 年上市公司遊戲收益前 10 名
資料來源：newzoo
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表 二-4 2017 年上市公司遊戲收益前 10 名
資料來源：newzoo
由此三個年度的收益排名，可以發現這三年來騰訊(Tencent)一路領先群 雄，獨佔第一名的地位。家用遊戲大廠Sony、Microsoft、Nintendo 等雖然也維 持在前10 名，但要衝擊第一名的地位還有一段距離。另外值得注意的是網易 (NetEase)，網易主要是以開發與經營手機遊戲為主，它的名次在這三年間名次 逐漸攀升，其2017 年之獲利相對於 2015 年成長了 99.7%，是一件非常驚人的 事，也顯示手機遊戲市場發展之迅速。
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最後以區域來看，2018 預估之遊戲收益分布如圖二-2 所示：
圖 二-2 2018 全球遊戲市場各地區佔比 資料來源：newzoo
由圖二-2 顯示，亞太區的遊戲收益將會佔全球的 52%，其中中國將會佔全 球遊戲收益28%，美國只佔全球 22%，顯示出亞太市場對於智慧型手機之重要 性。
綜上所述，手機遊戲產業已經在整體遊戲市場中扮演著很重要的角色，但 手機遊戲從發跡到現在僅十餘年，加速成長的時期更是只有五、六年，現在仍 持續發展中。中國市場擁有目前全球手機遊戲最大的市場，許多中國企業也乘 著這股浪潮發光發熱，未來勢必會有更多企業加入手機遊戲的戰場，在未來幾 年內，手機遊戲產業必定是一個值得關注的焦點。
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adopters)、早期大眾(Early Majority)、後期大眾(Late Majority)、落後使用者 (Laggards)。早期採納者(Early adopters)
早期採納者位於平均採用時間減掉兩個標準差以及平均採用時間減掉一個標準 差之間的區域，位於這個區域的採納者普遍為意見領袖，他們是社會大眾的模 仿對象，因此新概念必須獲得他們的肯定才有機會向外推廣出去。
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早期採納大眾(Early Majority)
早期採納大眾位於平均採用時間減掉一個標準差與平均採用時間之間的區域，
位於這個區域的採納者普遍會深思熟慮，他們會在創新採納的過程畫費較多的 時間，不會像創新使用者勇往直前，但也不會敬陪末座，而這個範圍的人也是 人數較多的類型之一，大約占整體社會的三分之一。
後期採納大眾(Late Majority)
後期採納大眾位於平均採用時間與平均採用時間加上一個標準差之間的區域，
位於這個區域的採納者普遍較為謹慎保守，會等到社會上大多數人都接受新概 念後才慢慢採納，這個範圍的人也是人數較多的類型之一，大約占整體社會的 三分之一。
落後使用者(Laggards)
落後使用者位於平均採用時間加上一個標準差以右的區域，位於這個區域的人 普遍較為傳統，非常的守舊，他們所做的決策會依據過往的經驗來決定，因此 面臨新概念時是一時之間無法接受的，唯有達到萬無一失的情形，他們才會採 納新概念。
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圖 二-3 創新採納五階段分布圖與 S 形成長曲線6 資料來源：Rogers (2003)
6 圖片來源自 Rogers Everett [Public domain], via Wikimedia Commons：
https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Diffusion_of_ideas.svg
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3.2 數據模型
3.2.1 Pearl Curve
至於數據模型上，許多學者會利用成長曲線來預測新產品或是新技術的發 展，人口統計學者Raymond Pearl 在 1924 年提出 Pearl curve(Pearl, 1924)，又稱 Logistic Model，Fisher & Pry 也在基於此基礎之上，建立新技術與舊技術互相 取代的模型(Fisher & Pry, 1971)，數學式(2.1)為 Pearl curve 之數學公式：
y = 𝐿
1 + 𝑎𝑒−𝑏𝑡 (2. 1)
y：應變數 L：成長上限 a、b：係數 t：時間 e：自然指數
Pearl Curve 在運用上非常廣泛，除了進行一般的產品成長預測分析外，還 可以運用在預測期貨走勢(呂縩正, 2016)、進行建物沉降分析(蔡銘銓, 2010)、甚 至運用其來預測公司危機並給予公司治理之建議(蔡家明, 2008)，在統計學上也 是標準的成長曲線代表。
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3.2.2 Gompertz Curve
Benjamin Gompertz 利用成長曲線來預測人類死亡率(Gompertz, 1825)，後來 的學者將它運用在網際網路相關的產業，像是預測電腦的擴散(Kiiski & Pohjola, 2002)，或是預測電信產業之擴散(朱文伶, 2010)。其提出的 Gompertz Curve 公 式如數學式(2.2)：
y = L𝑒−𝑏𝑒−𝑘𝑡 (2. 2) y：應變數
L：成長上限 e：自然指數 b、k：係數
Gompertz Curve 除了運用在預測人類死亡率之外，也可以進行產品生命的 預測(吳亭潔, 2008)，Gompertz Curve 與 Pearl Curve 也時常被拿來做比較(黃勝 峻, 2007)，並且利用多個模型進行配適分析(朱文伶, 2010)。
上述所提到的 Pearl Curve 以及 Gompertz Curve，在運用至新產品或新技術 之擴散預測時，只考慮了口碑效應的影響。但是Bass 在 1969 年提出 Bass Diffusion Model (Bass, 1969)，他認為新商品的擴散，除了受到口碑效應的影響 之外，也會受到大眾媒體的影響，與前兩個模型有所不同，因此將其獨立一節 詳細介紹。
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Gompertz Curve 僅考慮了口碑效應，即內部影響因素，Bass Model 同時考慮了 內部影響因素(模仿係數，q 項)與外在影響因素(創新係數，p 項)，外在影響因‧
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圖 二-4 p>q 銷售量與時間關係圖(橫軸為時間，縱軸為銷售量)
資料來源：本研究整理
圖 二-5 p<q 銷售量與時間關係圖(橫軸為時間，縱軸為銷售量) 資料來源：本研究整理
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域的研究非常具有貢獻，但其在使用上也有些限制。Mahajan, Muller 以及 Bass 也在1990 年提出傳統 Bass model 之限制(Mahajan, Muller, & Bass, 1990)：未考慮重複購買行為 進去，也因此Bass 在後來提出了 Generalized Bass Model(Bass, Krishnan, & Jain, 1994)，將行銷因素考慮進去，使模型更加完整。
未考慮市場特性
一項創新技術或產品的擴散，會依據時間、空間、文化等等有所改變，並 且會與其他互補技術相關聯，以本研究之對象手機遊戲而言，手機遊戲的發展 將會與智慧型手機的使用人數、智慧型手機的技術進步等等有密切關聯。
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採用者所影響，Pearl curve 與 Gompertz Curve 的差別在於，Gompertz Curve 在 擴散後期不受網路外部性影響；而Pearl curve 與網路外部性有密切關聯。至於 Bass Model 除了考慮內部影響外，也考慮外在影響，如廣告、行銷活動等等。將三種模型之數學式簡化後如下：
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由數學式(2.8-10)更可以看出 Pearl curve 與 Gompertz model 只考慮了內部影 參數，而Bass model 則同時考慮了內部影響𝑞
𝐾𝑁(𝐾 − 𝑁)以及外部影響
𝑝(𝐾 − 𝑁)，則當 p 值越小，即代表受到的外部影響越小，將會使 Bass model 退 化為Pearl curve (朱文伶, 2010)。本研究之研究主體為手機遊戲，手機遊戲除了 透過口碑相傳推廣外，更時常以大量廣告、社群媒體行銷來推動其擴散，因此 必須選用同時考慮內部影響以及外部影響的Bass model 比較合適。
至於 Bass Model 與 Generalized Bass Model 之間，本研究選擇使用傳統 Bass Model，原因如下：
誠如第三節所提到 Bass Model 在使用上之三種限制，第一項為未考慮重複 購買的情形，手機遊戲廠商之營運目標就是讓自己的用戶留存率增加，即手機 遊戲的活躍人數越多越好，以玩家視角來看，喜歡玩這款遊戲的玩家就會繼續
誠如第三節所提到 Bass Model 在使用上之三種限制，第一項為未考慮重複 購買的情形，手機遊戲廠商之營運目標就是讓自己的用戶留存率增加，即手機 遊戲的活躍人數越多越好，以玩家視角來看，喜歡玩這款遊戲的玩家就會繼續