中国移动电话扩散的驱动力及预测模型研究
柳卸林
1, 吴丰祥
2, 朱文伶
2 ( 1. 中国 科学院研究生院 管理学院, 北京 100190; 2. 台湾政治大学 科技管理研究所, 台北 11605) 摘 要: 本论文通过直接选取成长模型以估计影响中国移动电话扩散的决定因素及预 测其未来成长趋势。鉴于 成长模型的选取具有随 机性, 故本研究比较了 3种移动电话 扩散通用模 型的配适 度和预测力, 然后 以按拟 合度 最高的扩散模型来确定 因子及对未来成长的预测。根据 1986- 2007年 中国移 动电话 用户信息 采集研 究显示, G ompertz模型为最适模型, 扩散速率的决定因 子有: 与移动电话 具有互补性 的固定 电话及 其它 3项 与市场 需求 相关的因 素。本研究预 测 2008年中 国移动电 话及小灵通 用户总计普 及率为 51. 9% , 与 实际数值的 误差很低。 本研究丰富了对中国移 动电话扩散的驱动力估计, 提高了 成长预测的 准确性, 并指出了 低价市场 对中国移 动电 话扩散的重要性。 关键词: 电信; 移动电话; 技术扩散; G ompertz模型; 扩散预测 中图分类号: F 62 文献标识码: A 文章编号: 1002- 9753( 2009) 06- 0043- 10A S tudy on the D rivers of Innovation D iffus ion ofM ob ile Telephony
in Ch ina and ForecastingM odel
L IU X ie- lin
1, WU F eng- x iang
2, ZHU W en- ling
3( 1. Schoo l of M anagem ent Graduate University of Ch inese A cademy of S ciences, B eijing 100190, Ch ina; 2. G raduate Institute of T echnology and Innovation M anagemen t, Chengchi University, T aip ei 11605)
Abstrac t: T he rap id diffusion o fm obile telephony is an important subject in diffusion stud ies o f innovation. Th is study a ttempts to d isce rn how m obile te lephony diffuses in Ch ina, w hich has the m ostmob ile telephone subscr ibers w orldw ide,
in term s of the appropr iate d iffus ion mode l and forces driv ing diffusion. T o iden tify the appropriate diffusion m ode,l th is study com pares the fitness and fo recasting ab ility o f three conven tiona lm odels- the L og istic, Bass and G ompertz mod-e ls. Thmod-e dmod-e tmod-erm inants of thmod-e d iffusion ratmod-e armod-e thmod-en ana lyzmod-ed basmod-ed on thmod-e mo st appropr iatmod-e m odmod-e.l Emp irical rmod-esu lts, based on da ta for mob ile te lephone subscribers in Ch ina for 1986- 2007( NOTE: use an en dash ( - ) fo r ranges) ind-i ca te that the G om per tzm ode l perform s best. M oreover, the four determ inants for the diffusion rate are num be r of fix
ed-line subscr ibers, the low cost o fmob ile handsets, pay- as- you- ta lk( pre- paym ent) serv ice and the Pe rsona lH andy-phone System ( PH S) serv ice.
K ey word s: mob ile comm un ications; mob ile te lephony; innovation diffusion; G ompertzm ode ;l determ inants
一、引言 移动电话的 扩散 与创 新的 扩散过 程大 致 相 符: 有 着 S 曲线 的 扩散 速 率[ 1 ] , 起 初 缓 慢上 升, 被采用后则加速上升; 过了转折点后涨幅趋缓; 达到 收稿日期: 2009- 05- 06 修回日期: 2009- 06- 05 作者简介: 柳卸林 ( 1957- ) , 男, 浙江衢州人, 中国科学院研究生院管理学院教授, 博士生导师, 研究方向: 创新管理与创新政策。
饱和值后, 增长更 加缓慢。随着 通信方式的不 断 创新, 比固定电话更具弹性的移 动电话逐渐成 为 一种新的个人通信模式, 并随着其价格的下降, 移 动电话在 20世纪 90年代迅速普及。全球移动电 话用户在 2002年达到 12亿, 超过固定电话用户数 11亿[ 2], 至此, 移动电话成为最主要的通信方式。 移动电话的快速扩散现象成为研究技术扩散的重 要题材。 中国自 2001年起取代美国成为全球移动电话 用户 最 多 的 国 家 ( 中国 和 美 国 2001 年 分 别 为 1. 4482亿及 1. 285亿[ 2 ] )。中国 2007年移动电话 用户已达 5. 473亿, 但普及率仅为 41. 6% [ 3] , 因此 中国成为全球最具发展潜力的移动电话市场。中 国移动电话快速扩散现象及其发展潜力已引起了 学界的广泛重视。促进移动电话扩散的原因有许 多, 包括市场的竞争、技术的创新、政府的政策等。 例如, Zhang 及 Prybutok[ 4]比较中 国、美国及欧 洲 的移动电话市场, 认为中国市场 的特色包括采 用 预付 ( prepaid)策 略以解决 呆帐问题 及因 Internet 设备较缺乏而造成手机短 信 ( SM S) 的快速发展。 Sangw an及 P au[ 5]通过分析中国移动电话市场的发 展, 认为外资手机生产商进入中 国市场是造成 手 机价格下降、电信业逐步解除管 制从而催生市 场 竞争及消费者购买力不断提升是促进中国移动电 话快速扩散的主要因素。 Fong[ 6]则对影响中国移 动电话成长环境因素, 包括运营商、业务量、价格、 竞争及政府措施等做了完整的分析。上述内容虽 对中国移动电话快速扩散现象提供了叙述性的框 架, 但缺乏实证研究。这一研究, 也对我们思考一 个技术引发一个产业后, 促进新 产业发展的重 要 因素。 目前移动电话扩散的实证研究的方法大多是 直接选取一种扩散模型, 并据以 推论该模型成 长 速率的 决定因素。例如, G ruber及 V erboven[ 7 ]使 用 Log istic模型研究了欧盟 15国移动电话扩散情 况, 发现技术与竞争两者皆为影 响移动电话扩 散
的显著因素。 Rouv inen[ 8]采用 Gom pertz模型比较
发达国 家与发 展中国 家移动 电话扩 散速 率的 差 异, 结 果 发 现 后 来 者 的 扩 散 速 率 远 大 于 前 者。
Sundqv ist、F rank 及 Puum alainen[ 9]采 用 Bass模型
研究移动电话在 25个国家的使用情况, 结果显示 国家的财力与该国引进移动电话数量的速度呈正 比。但通过以上事例说明采用某种扩散模型并以 此模型分 析移动 电话扩 散现象 只是 研究的 第一 步, 故无论是 Logistic、Gom pertz或 Bass模型, 他们 均有各自的 使用原理及优 势。目前, 对移动电话 扩散模型 的选取 还没有 公认的 原则 或原理 可遵 循。因此, 扩散模型的选取仍具有随机性。 本研究的目的在于通过实证方式分析中国移 动通信扩散的现象, 包括最适扩散 模型及影响扩 散速率的因素。本研究以 1986- 2007年中国移动 电话用户为数据资 料的基础上, 为 降低扩散模型 选取的随机性, 故同时比较了 3种移动通信扩散常 用模型, 即 L og istic、Gom pertz及 Bass, 从中选出匹 配度及预测力相似的模型以求最适中国的扩散模 型, 并依此最适扩散模型估计影响 扩散的主要因 素。 二、文献探讨 采用某种扩散模型并以此模型分析移动电话 扩散现象只是 研究的第 一步。 M eade 及 Islam[ 10] 回顾 25年来对创新扩散模型及预测的研究文献后 认为, 这方面研究虽然已具备相当丰富的经验, 但 主要研究问题尚未完全解决。M eade及 Islam[ 11]曾 采用 17个模型在 15个国家电信市场比较, 研究发 现 Log istic及 Gom pertz模型的绩效明显优于其它 较复杂的模型, 故主张 L og istic、Gom pertz及 Bass模
型是预测创新扩散的基本检测模型[ 12 ]。
Log istic、G om pertz及 Bass模型作为移动电话 扩散研究直接选取 的模型, 均有实 证文献显示各
自在使用上的优势; 例如, Griliches[ 13]研究结果显
示 Log istic模型可较 合理的解释美 国杂交玉米新
技术的采用。 Chow[ 14 ]
在 研究美国对计 算机的需 求过程中, 证明 Gom pertz模型比 Log istic模型更具
解释力。 Bass[ 15]提出的扩散模型, 则成功预测出
1968年彩色电视的需求量。上述 3项研究分别为 移动电话扩散研究使用 Log istic、Gom pertz及 Bass 模型提供了参考依据。
型成长速 率的决定因素。例如技术创 新 /数字 技 术、市场竞争 /解除管制、经济状况及替代品 /互补 品。表 1列出了一些关于移动电话扩散研究各研 究所使用扩散模型的种类及主要发现。 表 1显示 L og istic模型的使用率最高, B ass及 G ompertz模型也被广泛应用。大部分的研究指出, 市场竞争 /解除管制是影响扩散速率的主要因素。 经济状况 ( GDP )对大 部分的研究发现是显著的, 只有小部分研究结果呈现不显著。部分研究显示 数字技术 /技术创 新是显著的。固定电话是唯 一 显著因子中系数呈现负值的项, 这代表固定电 话 为移动电话的替代品而非互补品。 三、研究方法 (一 )数据 本研究所使用的主要数据来源于国际电信联 盟 ( ITU )出版的 2007年世界电信 /信息通讯技术
指针数据 库 ( W orld T elecomm un icat ion / ICT Ind-i
cators 2007 ) 和 电 信业 统 计 年报 ( Y earbook o f
Statist ics: T e lecomm unication Services Chronolog ical T im e Series 1996 - 2005, Ju ly 2007); 部分数据取 自工业和信息化部 (M IIT )网站资料及中国信息产 业年鉴。 本研究以 1986- 2007年中国移动电话用户数 为主要数据。中国在 1987年引进移动电话系统, 本论文所用数据期间为 1987- 2007年; 1986年的 数据值为 0, 因此, 共有 22笔数据。 此外, 小灵通 /无线市话 ( PH S)用户根据国际 电信联合会 ( ITU ) 对数字移动技术的定义应包含 在移动电话用户 数内计算。鉴 于 M IIT 公 布的移 动电话用户数未包含 PH S, 而包含于固定电话用户 表 1 移动通信扩散的研究 (以发表时间先后排序 ) 文献 模型 国家数 时间 影响因子* 主要发现
D ek im pe, Park er&
Sarvary( 1998)[ 16] Bass 184 1979- 1992
扩散的上限 ( 或社 会系 统的 大小 ) 对解 释各国 扩 散模式具关键地位
G rub er& V erb oven
( 2001a)[ 7] Log ist ic 15 ( EU ) 1984- 1997
D IG CM P FIX 监管 /竞争效果比技术效果小 较晚开放市场的国家具有显著但 缓慢追赶 ( catch - up )的效果 GDP不显著 G rub er& V erb oven
( 2001b )[ 17] Log ist ic 140 1981- 1997 CM P D IG 效果尚无法证实
Frank
( 2004 )[ 18] Log ist ic 1 ( F inland) 1981- 1998 G DP
无线网络涵盖面积影响及采集意愿 模型正确预测出 1999 年的数值
D IG 及 FIX 不显著 Li ikanen, S tonem an &
T oivanen( 2004 )[ 19] Log ist ic 80 1992- 1998
各代之间 ( w ith in- generation) 存在正向网络效果 第一代 ( 第二代 ) 对第二 代 ( 第 一代 ) 扩散有 正面
(负面 ) 影响 Sundqvist, Frank &
Puum alain en ( 2005 )[ 9] Bass 25 1981- 2000 G DP 一个国家的经济状况以及创新文化和通讯 事业所 具有的相似性都会从正面影响到该国对移 动通信 早期所采取的措施 风险趋避者有较大的模仿系数 Jang, D ai& Sung
( 2005 )[ 20] Log ist ic 30 1980- 2001 CM P D IG FIX 网络外部系数显著影响扩散 S曲线的形状 GDP不显著 R ouvinen ( 2006 )[ 8] G om pertz 200 1992- 2000 CM P 扩散速率在发达国家与发展中国家之间并 不存在 显著差异 后进者 ( L ate en tran ts) 扩散速率较快 Lee& Ch o ( 2007 )[ 21] Logist ic& ARM A 1 ( K orea) 1984- 2002 FIX G DP
Log ist ic模型比 ARM A ( 2, 1) 模型有更好的匹配度 D IG 不显著
* 影响因子代表扩散速率的显著因子, 包括 ( 但不限于 ) CM P: 市场竞争 /解除管制; D IG: 数字技术, 代表技术 创新; FIX: 固定通 信, 代表
移动通信的互补品或替代品; GDP: 国内生产总值, 代表经济情况。 代表系数为负值。
数内, 并以 无线市话用户数 命名, 为使移动电话 用户数扩散曲线更具完整性, 故 本扩散研究在 扩 散模型检测时采用 M IIT 公布的移动电话用户数加 上小灵通用户数; 而在扩散速率决定因子估计时, 固定电话用户数则采用 M IIT 公布的固定电话用户 数减去 PH S用户数。 (二 )扩散模型 目前移动电话扩散研究通过直接选取一给定 的成长模型, 并据此估计影响该 模型成长速率 的 决定因子, 及延伸该成长曲线来 预测未来扩散 的 趋势。鉴于成长模型 选取的随机性, 因此为降 低 模型选取的随机性, 本研究采用 模型比较的研 究 方法, 以增加模型 选取的准确性。本研究选取 了 目前移动电话扩散实证研究最受欢迎的 Gom pertz、
Log istic及 Bass模型为检测模型。 G om pertz、L og is-t ic及 Bass模型。
本研究同时采用 Gom pertz、L og istic及 Bass三 种模型的拟合度及预测力作比较以增加扩散模型 选取的可靠性。预测力测试的方法为选取部分数 据 ( trained data; fit_year)输入模型并延伸后段 数 值, 再用延伸取得的预测数值与 保留的实际数 据 做比较, 从而评估该模型的预测力。
本研究引用 M eade 及 Islam[ 11]的误差均方根
( root m ean square error, rm se) 及误差平均绝对比 率 ( m ean abso lute percentage error, m ape)方法检验 三个模型的预测 力, 并以 3年的 预测力为标准, 3 年的误差均方根及误差平均绝对比率计算方法如 下:
rm se=
3
k= 1( xfit_year+ k- E ( xfit_year+ k |xfit_year) )
2 3 ( 1) m ape= 3 k= 1|
xfit_year+ k- E ( xfit_year+ k|xfit_year)
xfit_year+ k | 3 100 ( 2) 测试期间为 1996年至 2007 年, 其中 2005 及 2006年的预测力检验期间分别调整为 2年及 1年 (因为实际数据只统计到 2007年 ) , 最佳拟合扩散 模型为具最小之匹配度及预测力累计误差均方根 ( rm se) 的模型。 (三 ) 扩散速率决定因子 本研 究 最 佳拟 合 扩散 模 型 决定 后, 即 参考 F rank[ 18 ]方法进行扩散模型成长速率 (简称扩散速
率 )决定因子的分析。在 Gom pertz及 L og istic模型 的数学式中, r为成 长速率, r 值影响 S 曲线的斜 度, 即扩散的快慢。 Bass模型因无扩散速率, 故未 列入扩散速率决定因子估计的考虑范围, 而 Gom
p-ertz及 L og ist ic模型的扩散速率 ( rT)计算式分别如
下数学式 ( 3a)及 ( 3b) NT= KTe - e-T(T - m ) ( 3a) NT= K 1+ e- T( T - m ) ( 3b) 即 Gom pertz模型与 L og istic模型相比较, 如较 好拟合模型为 Gom pertz, 则采用数学式 ( 3a), 如较 好拟合模型为 Log istic则采用数学式 ( 3b)。其中 NT代表 T 时间时的累积用户数; KT代表累积用户 数的极大值 (即均衡值 ); rT为模型的成长速率, 即 本研究的扩散速率; m 为年增量极大值的年份, 以 中国实际 值 2004 年 代入; 而 KT及 rT 均为 时变 ( t im e- variant) 参数。 在扩散速率决定因子之回归 ( regression)数学 式 ( 4)中, 另选取九个独立变量, 即国内生产总值 ( GD P) 、电信综合价格水平 ( TPL )、固定电话用户 数 ( F IX)、技术创新 /数字技术 ( DIG )、运营商家数 ( O PR ) 、中国企业自制手机 ( H S)、神州行 /预付卡 ( PP) 、小灵通 /无线市话 ( PH S)及单向 收费制 /被 叫全免 ( OW )。扩散速率决定因子的回归式如下: rT = 0+ gGD PT + lTPLT + fF IXT+ dD IGT+ oO PRT + hH ST+ pPPT+ sPH ST+ wOWT ( 4) 其中, 各独立变量说明如下: ( 1) 国内生产总值 ( GDP ) 本研究以国内生产总值 ( GDP )变量反映经济 情况对扩散速率的影响。 ( 2) 电信综合价格水平 ( TPL ) 电信综合价格水平 ( TPL )是以电信业务收入除 以电信业务总量。而电信业务收入是指基础电信业 务和增值电信业务所取得的资费收入, 以及电信业 务之间网间互联电信业务的结算收入。电信业务总
量则是指以货币形式表示的电信企业为社会提供的 各类电信服务的总数量。基本公式为: 电信业务总量 = ( 各类电信业务量 不变单 价 ) 其中不变单价是根据基年各类电信业务量与 相对应的电信业务收入进行比较测算而得到的平 均单价。目前计算电信业务总量时采用的是 2000 年不变单价。电信业务收入与电信业务总量的比 值反映了电信综合价格水平与制定不变单价的基 年相比的变动程度。 ( 3) 固定电话用户数 ( F IX ) 移动电话是否是固定电话的互补品抑或是替 代品是一有趣的研究议题。如果固定电话用户数 ( F IX ) 的系数是正的, 代表固定、移动电话为互 补 品; 如果系数是负的, 代表移动电话为固定电话之 替代品。移动电话一般在发达国家被视为固定电 话的互补品, 在发展中国家被视为替代品[ 22]。 ( 4) 技术创新 /数字技术 ( D IG ) 第一代移动电话 系统系采用模拟技术; 移 动 电话演进至数字技术为一项重要的技术创新。数 字技术提升了频率使用效率, 并 可于同一频段 中 容纳至少 3倍以上的用户; 此外, 数字技术可提供 多项特有实用的功能, 例如可同 时传输语音与 资 料及加密功能。 本研究以技术创新 ( DIG)为一虚拟变量, 中国 于 1995年开始采用数字系统, 1995年 (含 )之后之 资料为 1, 之前为 0。 ( 5) 运营商家数 ( OPR ) 运营商家数与市场竞争强度及移动通信的普 及密切相关, 运营商家数增多代 表更激烈的市 场 竞争及更快速的普及; 中国移动 通信运营商原 仅 中国移动通信 ( Ch inaM ob ile)一家, 1996年中国联 通 ( China Un icom )加入 运营, 运营 商家数在 1996 年前为 1, 1996年 (含 )以后为 2。 ( 6) 中国企业自制手机 ( H S) 中国企业于 1999年开始制造自有品牌手机, 此后低价国产手机的市场占有率快速扩张。中国 企业自制手机打破了市场垄断, 对价格下降和 品 种增加产生了推动作用。低价国产手机不仅显示 出手机市场竞争的 激烈, 也间接地 促进了移动电 话的普及。 中国 手 机 市场 在 1999、2000、2001、2002 及 2003年 的市场占 有率分别 约为 4% 、10% 、15% 、 35% 及 55% , 后因跨国公司采取技术创新策略减 缓了中国企业平价 手机的优势, 中 国手机市场占 有率逐渐下滑, 至 2006年, 中国手机市场占有率约 30% [ 23]。 本研究以中国企业自制手机 (H S)为一虚拟变 量, 1999年 (含 )中国企业自制手机后为 1, 之前为 0。 ( 7) 神州行 /预付卡 ( PP ) 预付卡对业者的优点在于可避免呆帐及可低 成本地吸收新客户; 相对地, 对客户的优点在于可 避免后付制度所需信用不足的问题及以商品式消 费方式使用移动电话的便利性。中国的流动人口 很多, 预付卡亦符合流动人口的需求。 图 1显 示预付 卡用 户数 占移 动电 话用 户数 的比率及 预付卡 年增用 户数占 移动电 话年 增用 户数的比率变 化情形。预 付卡用 户数 占移 动电 话用户数之比率平 均值为 21. 4% 。预付卡 年增 用户数占 移动电 话年增 用户数 的比率 则呈 现明 显下降趋势, 自 2000年的 38. 6% 降至 2005年的 8. 7% 。 图 1 预付卡用户数比重 数据来源: ITU 本研究以中国推出预付卡 (神州行 )业务为虚 拟变量, 推出年份, 即 2000年 (含 )以后为 1, 之前 为 0。
( 8) 小灵通 /无线市话 ( PH S) 小灵通 ( PH S)技术原产于日本, 系统装置成本 约为 GSM 的 20% , 因传输能力的限制仅适合于高 密度都市区域使用。便宜的小灵通因传输距离及 漫游能力较差, 也被戏称为 穷人的手机 。中国 信息产业部 (中华人民共和国工业和信息化部 前 身 )于 2000年 6月将小灵通定义 为 固定电话 的 补充和延伸 , 从 2001年开始, 小灵通在中国获得 了巨大的发展[ 24 ]。此外, 为了应对小灵通的竞争, 中国移 动和中 国联通 两大运 营商的 资费 逐年 下 降, 由此可知, 小灵通的推出也促进了中国移动通 信市场的竞争[ 24 ]。 本研究以 小灵通的应用与发展为虚拟变量, 该变量值自 2001年 (含 )起为 1, 之前为 0。 ( 9) 单向收费制 /被叫全免 ( OW ) 中国的资费政策 一直是双向收费制, 事实 上 的单向收费被称为 被叫全免 , 且都是移动运营 商的地方公 司通过 资费 套餐 等形 式实施 的。 从 2004年开始, 就已经陆续有地区实行手机单向 收 费 (广东移动应该是较早的公司 ), 南方地区则 从 2005年后普遍施行。北京地区是最后实施双向收 费的城市 (中国移动北京公司在 2007年 5月开始 正式推出全球通 被叫全免计划 )。 本研究以单向收费制 /被叫全免 ( OW )为虚拟 政策变量, 自 2004年 (含 )以后 OW 值为 1, 之前为 0。 四、结果与讨论 (一 ) 扩散模型 表 2列出 1996至 2007 年间三个模型的匹配 度与预测力的绩效比较。表 2扩散模型绩效比较 中, B ass模型的匹配度误差均方根 ( rm se)与 Log
is-tic模型完全相同, 两模型的匹配度总和 rm se均为 2. 01e+ 07; 而 Bass模型预测力的 rm se与 L og ist ic 模型也近乎相同, 两模型的预测力总和 rm se分别 为 6. 48e + 08及 6. 49e+ 08, L og istic模型 略优于
Bass模型。
再比较 G om pertz与 L og istic两 种模 型, 两 者 匹配度 rm se 在各 年 度或 有 不 同, 只 因 Gom pertz 模型有较 小的总和 匹配度 rm se ( 1. 96e + 07) 而 略优于 Log istic模 型 ( rm se: 2. 01+ 7); 在预测力 比较方面, 大部分年度中 Gom pertz模型具有较小 的 rm se值 及较 小 之总 和预 测力 rm se ( 5. 21e +
08) , 优于 Log istic模型 ( rm se: 6. 48 e+ 08) ; 所以 在匹配度与 预测 力两 方面, G om pertz均 优于 L o-g istic模型。 由于 Gom pertz模型在匹配度及预测力两方面 的测试均有较佳表现, 故本研究以 Gom pertz模型 作为后续扩散速率决定因子采用的模型。 (二 ) 扩散速率决定因子 表 3显示扩散速率检测结果, 非限制模型系包 含所有独立变量, 而限制模型则删 除部分不显著 因子。结果显示固定电话用户数 ( F IX )、中国企业 表 2 G ompertz、L og istic及 Bass模型的匹配度及绩效比较表
F itted rm se Forecast rm se F oreca st mape
Year Gompertz Log istic Ba ss G ompertz L og istic Ba ss G ompertz L ogistic Ba ss
1996 2. 5e+ 4 2. 3 e+ 4* 2. 3 e+ 4 1. 1e+ 7* 1. 9e+ 7 1. 9 e+ 7 27. 6 48. 2 48. 2
1997 1. 1 e+ 5* 1. 1 e+ 5 1. 1 e+ 5 2. 3e+ 6* 2. 8e+ 7 2. 8 e+ 7 4. 8 30. 4 30. 0
1998 1. 5e+ 5 1. 2 e+ 5* 1. 2 e+ 5 1. 1e+ 7* 5. 1e+ 7 5. 1 e+ 7 7. 5 35. 2 35. 1
1999 1. 5 e+ 5* 2. 0 e+ 5 2. 0 e+ 5 1. 1e+ 7* 4. 3e+ 7 4. 2 e+ 7 8. 2 22. 8 22. 7
2000 7. 4e+ 5 5. 1 e+ 5* 5. 1 e+ 5 1. 0e+ 8* 1. 7e+ 8 1. 7 e+ 8 29. 0 47. 1 46. 7
2001 8. 8e+ 5 7. 5 e+ 5* 7. 5 e+ 5 2. 2e+ 8 4. 9 e+ 7* 5. 0 e+ 7 50. 8 14. 6 14. 7
2002 2. 3e+ 6 1. 2 e+ 6* 1. 2 e+ 6 3. 5e+ 7* 8. 7e+ 7 8. 7 e+ 7 5. 8 18. 2 18. 2
2003 2. 3e+ 6 2. 1 e+ 6* 2. 1 e+ 6 5. 8e+ 7 5. 6 e+ 7* 5. 7 e+ 7 9. 4 9. 9 9. 9
2004 2. 4 e+ 6* 2. 5 e+ 6 2. 5 e+ 6 5. 4e+ 7 5. 3 e+ 7* 5. 3 e+ 7 8. 8 7. 3 7. 2
2005 3. 3e+ 6 2. 6 e+ 6* 2. 6 e+ 6 1. 2e+ 7* 4. 9e+ 7 4. 9 e+ 7 2. 0 7. 1 7. 1
2006 3. 6e+ 6 3. 5 e+ 6* 3. 5 e+ 6 6. 9e+ 6* 4. 3e+ 7 4. 3 e+ 7 1. 1 6. 7 6. 7
2007 3. 6 e+ 6* 6. 5 e+ 6 6. 5 e+ 6 - - - - -
-T otal 1. 96 e+ 7* 2. 01 e+ 7 2. 01 e+ 7 5. 21e+ 8* 6. 48e+ 8 6. 49 e+ 8
表 3 扩散速率决定因子的估计结 果
变量 模型
非限制 限制
0 0. 152* * ( 0. 017) 0. 155* * ( 0. 012)
GD P g - 6. 95e- 6 ( 7. 99e- 6 ) - 6. 06e- 6 ( 6. 63 e- 6 )
TPL l 0. 017 ( 0. 015) 0. 011 ( 0. 010)
FIX f 1. 55e- 10 ( 1. 10e- 10 ) 1. 26e- 10* ( 6. 06 e- 11 )
D IG d - 0. 002 ( 0. 005) -O PR o - 0. 001 ( 0. 005) -HS h 0. 012* ( 0. 006) 0. 012* * ( 0. 005) PP p 0. 020* * ( 0. 007) 0. 021* * ( 0. 005) PH S s 0. 010 ( 0. 007) 0. 011* ( 0. 005) OW o 0. 001 ( 0. 007) -调整的 R2 0. 9807 0. 9861 (* * ) 和 (* ) 表示统计分别在 5% 和 10% 水平上显著. 图 4 中国移动电话及小灵通用户数合计 的普及率 自制手机 (H S )、施行预付 卡 ( PP )及 开放小灵 通 ( PH S ) 业 务 等 4 项 较 为 显 著; 至 于 经 济 条 件 ( GDP )、电信综合价格水平 ( TPL )、技术创新 /数字 化 ( D IG )、运营商家数 (OPR)、及单向收费制 /被叫 全免 ( OW )则不具显著性。 ( 1) 固定电话 ( F IX ) 本研究结果显示固定电话 ( F IX )对仍属发 展 中国家的中国移动通信扩散的影响 系数为正, 代 表移动电话为固定电话 互补品, 而 非替代品。本 结果不支持一般认知的移动电话在发展中国家应 为固定电话替代品的论点。 ( 2) 低价市场的需求 在四项扩散速率显著决定因 子中, 除固定电 话用户数 ( F IX )代表与移动电话的互补关系外, 其 余的中 国 企 业 自 制手 机 ( H S )、神 州 行 /预 付卡 ( PP) 及小灵通 /无线市话 ( PH S) 三项则均与推动 低价市场的采用相 关, 代表低价市 场的需求及便 利性, 即便宜 的手机 (H S )、通 话费 ( PH S) 及神州
行 /预付卡 ( PP ), 对中国移动电话的快速扩散起关 键作用。 五、管理意涵 (一 ) 最佳扩散模型 扩散模型的操作本身具有市场成长预测的目 的[ 28 ]。最佳扩散模型除用于估计扩散速率的决定 因子外, 另一重要用途为短期成长预测, 故可延伸最 佳 Gom pertz模型的曲线以预测 2008- 2010年的市 场成长情形。移动电话及小灵通合计的普及率预测 值于 2008、2009及 2010年分别为 51. 9% 、55. 7% 及 58. 9% (图 4), 而 2008、2009及 2010年的移动电话 及小灵通合计的用户数增加数则分别为 5. 8e+ 07、 4. 9e+ 07及 4. 1e+ 07( 图 5) (因小灵通技术属数字 移动电话技术, 故移动电话用户数扩散曲线检测时, 需加上小灵通用户数才能完整 )。 (二 ) 未来扩散速率决定因子 在四项扩散速率显著决定因子中, 除固定电话 用户数 ( F IX )代表与移动电话的互补关系外, 其余 的中国企业自制手机 (HS )、神州行 /预付卡 ( PP )及 小灵通 /无线市话 ( PH S)三项均与推动低价市场的 采用相关, 故下一波影响中国移动电话扩散速率之 显著因子亦应与促进低价市场的采用相关。 开放运营商市场竞争为一般实证研究中价格 下降的虚拟变量, 亦可进一步推动低 价市场快速 采用移动电话, 中国目前尚未开放市场竞争; 若到 未来中国开放市场 竞争时, 相信会是 导致中国移 动电话再次快速扩散的关键因素。 六、结论 (一 ) 主要结论 本研究的目的在于了解中国移动电话扩散的 驱动力 (即扩散速率的决定因子 )及预测未来成长 轨迹。 中国移动电话扩散速率的显著决定因子包括 固定电话用户数 (移动电话的互补品 )、中国企业 自制手机 (手机价格下降 )、推行预付卡及开放小 灵通 ( PH S)业务等 4项。四项扩散速率显著决定 因子中, 除固定电话用户数 ( F IX )代表与移动电话 的互补关系外, 其余三项均与低价市 场的采用相 关。低价 市场对 中国 移动 电话 的增长 有着 重大 影响。故下一波影响中国移动电话扩散速率的显著 图 5 中国移动电话及小灵通用户数合计 的年增量 注: L og istic 和 Bass模型的曲线每年都有重合。
因子应与促进低价市场的采用有关, 例如开放 市 场竞争。中国的 3G 市场的发展也需要考虑中 国 市场的这一特色。 Gom pertz模型为中国移动电话扩散的最佳模 型, 代表中国市场未来成长仍深具潜力, 且与尚未 使用手机的用户决策特质关联性较大。另预测中 国未来三年 (即 2008、2009 及 2010 年 )移动电 话 及小灵通用户数合计的普及率将分别为 51. 9% 、 55. 7% 及 58. 9% 。 (二 )研究贡献 本研究的主要贡献为提出一种整合扩散模型 选取及决定因子估计的研究方法, 使未来移动 电 话扩散的驱动力估计及成长预测能 更精确, 并 以 中国为例, 成功预测出 2008 年移动电话与小灵通 用户数合计的普及率。 本研究同时 发现当 Bass模型 创新效 果不 显 著, 而只剩模仿效果时, 等同退化到 Log istic模型, 此时 Bass与 Log istic两个模型具相同的绩效与意 义。至于 Gom pertz模型对于移动通信扩散研究的 受欢迎程度虽不如前述两个模型, 但却是本研 究 对象 中国, 这个世界 手机人口最 多的国家 的 最佳模型, 本结果 也响应 M eade 及 Islam[ 12]主 张 的 即使同性质 (如移动通信扩散 )的研究, 最 佳模型仍须视个案情形而定。故未来移动通信研 究的扩散模型的选取, 仍应先做模型的比较检测, 不宜随意采用。 此外, 案例研究结果虽不能确立一个规则, 但 却可以挑战一个论点: 本实证结果显示, 在属发展 中国家的中国, 移动电话是属于 固定电话的互 补 品, 但并不支持一般认知的移动 电话在发展中 国 家应为固定电话替代品的论点[ 22]。对中国这样一 个大市场, 低价市场是引发创新的重要因素, 也是 决定市场增长的重要因素。 (三 )未来研究方向 中国由三十多个 省份组成, 各省经济环境 差 异很大, 故对各省的特性做集群分析, 应能进一步 发现促进移动电话扩散的关键因素, 对未来市 场 需求的预测亦能有更精确的掌握, 这也将是未 来 的研究方向。 参考文献:
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( 本文责编: 润 泽 )
附表 1 研究数据
No. Y ear F IX M ob ile PH S M ob ile% F IX - PH S M ob ile+ PH S M obile+ PH S % M ob ile+ PH S /yr T PL GDP (U S$ ) D IG OPR H S PP PH S OW
1 1986 3504000 0 0 0 3504000 0 0 0 1. 38 275 0 1 0 0 0 0 2 1987 3907000 700 0 0. 0000634 3907000 700 0. 0000634 700 1. 53 294 0 1 0 0 0 0 3 1988 4727000 3227 0 0. 0002876 4727000 3227 0. 0002876 2527 1. 66 361 0 1 0 0 0 0 4 1989 5680400 9805 0 0. 0008606 5680400 9805 0. 0008606 6578 1. 63 398 0 1 0 0 0 0 5 1990 6850300 18319 0 0. 0015856 6850300 18319 0. 0015856 8514 1. 72 339 0 1 0 0 0 0 6 1991 8450600 47544 0 0. 0040638 8450600 47544 0. 0040638 29225 0. 98 351 0 1 0 0 0 0 7 1992 1. 15e+ 07 176943 0 0. 0149534 1. 15e+ 07 176943 0. 0149534 129399 0. 98 412 0 1 0 0 0 0 8 1993 1. 73e+ 07 638000 0 0. 0533578 1. 73e+ 07 638000 0. 0533578 461057 0. 94 517 0 1 0 0 0 0 9 1994 2. 73e+ 07 1568000 0 0. 1298442 2. 73e+ 07 1568000 0. 1298442 930000 0. 97 467 0 1 0 0 0 0 10 1995 4. 07e+ 07 3629000 0 0. 2976221 4. 07e+ 07 3629000 0. 2976221 2061000 0. 98 601 1 1 0 0 0 0 11 1996 5. 49e+ 07 6853000 0 0. 5567117 5. 49e+ 07 6853000 0. 5567117 3224000 0. 91 699 1 2 0 0 0 0
12 1997 7. 03e+ 07 1. 32 e+ 07 0 1. 065105 7. 03e+ 07 1. 32e+ 07 1. 065105 6380000 0. 87 771 1 2 0 0 0 0
13 1998 8. 74e+ 07 2. 39 e+ 07 0 1. 903694 8. 74e+ 07 2. 39e+ 07 1. 903694 1. 06 e+ 07 1. 17 817 1 2 0 0 0 0
14 1999 1. 09e+ 08 4. 33 e+ 07 0 3. 425113 1. 09e+ 08 4. 33e+ 07 3. 425113 1. 94 e+ 07 0. 97 861 1 2 1 0 0 0
15 2000 1. 45e+ 08 8. 53 e+ 07 0 6. 692416 1. 45e+ 08 8. 53e+ 07 6. 692416 4. 20 e+ 07 0. 96 946 1 2 1 1 0 0
16 2001 1. 80e+ 08 1. 45 e+ 08 3. 0e+ 06* 11. 28583 1. 77e+ 08 1. 48e+ 08 11. 51962 6. 26 e+ 07 0. 91 1038 1 2 1 1 1 0
17 2002 2. 14e+ 08 2. 06 e+ 08 1. 0e+ 07* 15. 94662 2. 04e+ 08 2. 16e+ 08 16. 72071 6. 82 e+ 07 0. 81 1132 1 2 1 1 1 0
18 2003 2. 63e+ 08 2. 70 e+ 08 3. 7e+ 07 20. 765 2. 25e+ 08 3. 07e+ 08 23. 63345 9. 12 e+ 07 0. 71 1270 1 2 1 1 1 0
19 2004 3. 12e+ 08 3. 35 e+ 08 6. 5e+ 07 25. 59838 2. 47e+ 08 4. 00e+ 08 30. 58473 9. 28 e+ 07 0. 58 1486 1 2 1 1 1 1
20 2005 3. 50e+ 08 3. 93 e+ 08 8. 5e+ 07 28. 89763 2. 65e+ 08 4. 79e+ 08 36. 38221 7. 87 e+ 07 0. 50 1716 1 2 1 1 1 1
21 2006 3. 68e+ 08 4. 61 e+ 08 9. 1e+ 07 34. 83269 2. 77e+ 08 5. 52e+ 08 41. 71729 7. 35 e+ 07 0. 44 2012 1 2 1 1 1 1
22 2007 3. 65e+ 08 5. 47 e+ 08 8. 5e+ 07 41. 91761 2. 81e+ 08 6. 32e+ 08 47. 555 7. 96 e+ 07 0. 39 2461 1 2 1 1 1 1
* 推估值
注: 小灵通 /无线市话 ( PH S) 用户数依照国际电信联合会 ( ITU ) 的定义应包 含在移动电话用 户数 ( M ob ile cellu lar subscribers) 内进 行计 算。只有 M IIT 公布的移动电话用户数未包含 PHS, 而是包含于固定电 话用户数内。为保证 移动电话用户数 扩散曲线的完 整性, 本扩 散研 究在扩散模型检测时采用 M IIT公布的移动电话用户数加上小灵通的用户数, 即 M ob ile+ PH S。而在估计扩散速率的决定因子时, 固定电话 用户数则采用 M IIT公布的固定电话用户数扣除 PHS 用户数, 即 FIX - PH S。
