技术扩散模型研究综述

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 2009年第 6期 　　　　　　　　　　 科技管理研究Science and TechnologyManagement Research　　　　　　　　　　2009 No16 收稿日期 : 2008 - 09 - 25, 修回日期 : 2008 - 12 - 20 基金项目 : 福建省软科学研究计划重点项目 (2007R0038) 文章编号 : 1000 - 7695 (2009) 06 - 0397 - 03 技术扩散模型研究综述 吴阳可 , 林迎星 (福州大学管理学院 , 福建福州 　350002) 摘要 : : 技术扩散对于一个国家和地区来说是技术创新取得社会效益的源泉 , 其重要性不言而喻 , 因此得到了 理论界的广泛重视。从概念的提出到多学科融合发展 , 研究者们运用了不同的理论和方法来对技术扩散过程进 行分析和预测 , 提出了各种技术扩散模型。文章介绍了国内外学者提出的主要模型的基本原理 , 并对其进行了 评价 , 最后提出了当前技术扩散模型研究存在的不足并对以后的研究方向进行了展望。 关键词 : 技术扩散 ; 技术扩散模型 ; S型曲线 中图分类号 : F062. 4　　　　　　　　　　　　　　　文献标识码 : A 　　当今社会科技进步是推动经济和社会发展的决定性力 量 , 在许多发达国家技术进步对 GD P 的贡献举足轻重。 然而 , 高新技术对生产率的影响 , 依赖于它在潜在采用者 中扩散的速度和范围。因此只有新技术大规模地进行扩 散 , 在社会上得到广泛的应用 , 整个国家和地区才能取得 更大的经济效益。 从直接将技术扩散描述为技术在不同地点或使用者之间 的转移 , 到逐渐开始注重技术给新采纳者带来的经济效益和 能力的提高 , 对技术扩散的定义也处于逐步完善之中。本文 根据我国技术创新理论专家傅家骥 (1998) 的观点 , 认为技 术扩散是一项技术从首次商业化应用 , 经过大力推广、普遍 采用阶段 , 直至最后因落后而被淘汰的过程。 1　技术扩散模型 技术扩散理论和大量关于技术采用和扩散的实证研究都 表明新技术的扩散过程可以用 S型曲线来描述 [ 1 ] , 如图 1中 的曲线 B。即已经采纳新技术的使用者占所有使用者的比例 随时间的变化会呈现出 S型曲线变化。许多技术扩散模型都 用数理方法对新技术的这一扩散过程进行了定量描述 , 下面 将要介绍的传染病模型和概率模型就是典型的该类模型 , 而 另外几个模型则着重于对技术扩散的产生原理进行分析。 图 1　修正指数 函数 excel方差函数excelsd函数已知函数     2 f x m x mx m      2 1 4 2拉格朗日函数pdf函数公式下载 A和逻辑斯蒂函数 B 111　传染病模型 传染病模型假设限制扩散的主要因素是信息 , 通过研究 技术信息的传播来研究技术扩散的时间路径。Mansfield (1961) [ 2 ] 在他的 “传染 ”学说中最早提出技术扩散是一种 传染过程 , 该学说认为技术创新在企业中的扩散过程是一个 模仿过程 , 采用技术创新的企业越多 , 企业受到的影响就越 大 , 因而采用技术的可能性就越大。 传染病模型又可以分为外部影响模型、内部影响模型、 混合信息源模型和两群体模型 , 下面将逐一介绍。 (1) 外部影响模型。假设一项新技术有 n个潜在采纳者 , 在某个时间点 t有对应的 y ( t) 个公司采纳。从外部信息源 开始传播的信息在某一个时点到达群体时 , 可得到一个关于 t 的修正指数函数 y ( t)。该结果源于假设仅存在系统外部信 息源时 , Lekvall和 W ahlbin (1972) 提出的修正指数函数。图 一刻画出了它的时间路径 (标记为 A的曲线 ) , 从图中可以 看出这一信息传播过程没有产生 S型曲线。该模型将技术扩 散完全归于系统的外部因素 , 没有考虑系统中已经采纳新技 术的用户对未采纳者的影响 , 因此该模型被称为外部影响模 型。该 模 型 也 是 Mahajan ( 1985 ) 以 及 Meade 和 Islam (1998) 对技术扩散理论进行综述研究的基本技术扩散模型 之一。 为了进一步考察系统外部因素对扩散速度的影响 , 张国 方等人 (2002) 提出了基于网络环境的技术扩散机制 , 指出 网络环境下信息传递可以使扩散源与潜在使用者相互获取信 息的途径增加 , 速度加快 , 成本降低 , 从而有利于技术扩散 的过程。邝国良等 ( 2006) [ 3 ]对外部因素对于技术扩散的影 响做了更具体化的研究。他利用技术扩散过程与 hotelling价 格竞争模型原理的相似性 , 将产业集群环境下的技术扩散简 化到一维空间 , 即将两企业间技术差距抽象成线段上二者的 距离。其结论认为新技术潜在用户对技术的需求取决于物化 技术的引进成本 , 而他们对该成本的敏感度又决定于缩小单 位内涵技术差距的支出。由于该模型仅考虑了新技术本身对 于潜在用户的影响 , 忽略了技术扩散过程中潜在用户之间的 信息交流 , 因此仍是典型的外部影响模型。 (2) 内部影响模型。假设在技术传播过程中 , 主要的信 息来源是过去的使用者。现在每个使用者和一个非使用者独 立联系的概率为β, 如果现在的使用者数量为 y ( t) , 那么与 目前的非使用者之一发生联系的概率为βy ( t) , 最终可得到 一个 y ( t) 关于 t的逻辑斯蒂函数 ( logistic function) , 图一 也描述了它的时间路径 (标记为 B的曲线 )。其中 , β值越 小 , 传播越慢。与上面讨论的外部影响模型不同 , 内部影响 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 吴阳可等 : 技术扩散模型研究综述 模型的图形随时间呈 S型曲线逐渐增长 , 直到到达一个可计 算出的峰值 , 随后下降。由于该模型假定技术的扩散完全是 由用户群内部的信息传播而推动 , 系统外部因素对于技术扩 散过程没有影响 , 该模型因此被称为内部影响模型。 项建云等 (2007) [ 4 ]将逻辑斯蒂函数进行线性变换 , 以 RP技术设备的历年售出台数为历史数据 , 对该技术的扩散过 程进行拟合 , 得到一条 S型技术扩散曲线。由于当前时段位 于 S型曲线的 “起飞点 ”之前 , 他认为该技术目前仍处在孕 育期 , 还有快速发展的空间。但他没有提供设定设备饱和数 量为 10万台的任何依据 , 因此该推导过程有失严密。除了系 统内企业之间的信息传播以外 , 还有各种关于内部影响的扩 展模型 , 赵绪福 (1996) 结合考虑企业内部竞争性因素 , 认 为技术扩散速度除了与采用者占潜在采用总数的比例有关以 外 , 还与新技术的所需投资大小、采用新技术的盈利性有关 , 并由此提出一个单技术模型 , 同样得到逻辑斯蒂模型的形式。 (3) 混合信息源模型。混合信息源模型即著名的 Bass模 型。在该模型中 , 非使用者受到两种信息来源的影响 , 即内 部影响与外部影响。用σ表示外部信息源的相对强度 : 当σ = 1时 , 不会发生内部信息扩散 ; 而当σ = 0时 , 外部信息源 不会传播。在一般情况下 , 当σ值较小时 , 其时间路径将类 似逻辑斯蒂曲线 , 而当σ逐渐增长时 , 传染点下降 , 逐渐退 化成修正指数函数 , 则时间路径不再呈 S型特征。 许多学者将 Bass模型的基本假设加以扩展并进行理论与 实证研究。苏津津 (1999) 认为影响技术扩散速度的主要因 素是新技术的调整费用、新技术采用的盈利水平以及新技术 的采用比例。其实证结果对应的图型为 S型曲线 , 其中用户 接受外部信息而自发采用新技术的可能性决定了扩散曲线开 始上升的位置 , 消费者受已采用者影响而采用新技术的可能 性决定了上升的幅度。李敏等 ( 2007) [ 5 ]以义乌无缝技术的 扩散实例为依据 , 证明了该技术是在内外影响的两种作用下 得到扩散的。其中外部影响主要有供应商的推动作用和广告 的影响 , 而内部影响则指的是该产业集群内部社会人际网络 间的联系和沟通。他对于实际观测曲线与模型的拟合结果之 间存在差异的解释是 : 依据的模型是基于传播网络为完全图 的情况 , 但现实世界中的技术扩散传播网络十分复杂 , 与其 有较大差异。但是 , 他对于无缝设备饱和数量的设定同样没 有经过严格的证明 , 且对于如何应用复杂网络来修正该混合 信息源模型也没有提出具体思路。 (4) 两群体模型。前述模型所基于的假设是信息在个体 之间无障碍的流动 , 这只有在应用于同质人群时才是合理的。 当人群为异质时 , 个体之间的差异能阻碍联系的过程。两群 体模型则是这方面的一个延伸。首先假设有两个相互不发生 作用的群体 , 它们各自以一定速度开始内部扩散过程 , 再将 该假设扩展到两群体相互作用的情况 , 即其中一个群体的使 用者可以将技术信息以某速率传递到另一群体的非使用者 , 从而得出新的使用者增量结果 , 累计传播路径是这两群体的 S曲线的垂直叠加 , 扩散的总速度将取决于群体内扩散速率 和群体间扩散速率的加权平均。 对于两群体模型 , 也有许多学者运用不同的扩展模型进 行了分析。罗荣桂等 ( 2006) [ 6 ]研究了不同企业群之间的技 术扩散速率不相同时的技术扩散的情况。如果非常好的替代 技术已经出现 , 则替代技术接受率将大于系统内部技术扩散 的成功率 , 当其它企业群对其扩散的成功率大于企业破产率 , 原技术扩散的现象将仍然存在。另外 , 韩瑞珠等 ( 2002) 从 技术扩散的稳定性的角度 , 来考察传染病模型下异质群体的 技术扩散机制 , 认为在技术传播中两类群体在互动中的扩散 现象的变化规律取决于内增长率。在前者的基础上 , 曾志刚 等人 (2003) 进行了一定的扩充 , 考虑技术扩散在两类群体 中 , 既存在同一群体之中的传播又存在不同群体之间的传播 这一扩散现象。建立了与上文同类的模型 , 通过考察模型的 指数稳定性 , 来考察技术扩散的稳定状态。 上述传染病模型致力于解释在某个时点已经采纳新技术 的企业的比例 , 演绎了同一群体内的企业通过信息的扩散相 互影响的过程。该过程既强调了企业之间的信息传递 , 也考 虑了技术本身对企业收益预期的影响。 112　概率模型 该模型是分析个体所做出的技术采纳决策的一种方法 , 它所依据的基本假设是公司在生产规模等方面的差异会影响 技术采纳的预期收益 , 公司会出于自身利润最大化的考虑 , 作出采纳还是不采纳的决策。 Jensen ( 1982 ) 和 McCardle (1985) [ 7 ]认为如果企业预期的收益水平高于采用新技术的成 本 , 那么企业就会引进新技术。由此可见对于概率模型的运 用是以企业对于自身收益的角度进行考虑 , 以理性假设来预 测企业的技术决策。 康凯 (2002) 提出企业综合质量的概念 , 即指环境属性 和企业属性的综合 , 以测度企业吸纳新技术的综合支撑能力。 由此得到的技术扩散率曲线随时间变化呈 S形 , 与一般结论 一致。另外 , 潜在用户与扩散源的质量 “距离 ”越大 , 其采 用的概率越小 , 而时间一定时 , 同一综合质量差水平上各企 业的采用概率相同。 概率模型目前尚不能揭示出个体之间发生技术扩散的过 程 , 但它可以根据企业自身相关变量的差异揭示出哪些是早 期的新技术采纳者而哪些是落后者。 113　信息阶梯模型 前面有关技术扩散的文献实际上都是在研究技术扩散过 程呈 S型曲线发展规律的原理 , 而信息阶梯模型则有助于解 释某些新技术没有成功得到扩散的原因。假设新技术的两种 形式 A和 B同时出现在市场上并对现有技术产生威胁。并且 没有人确切知道 A与 B谁更优 , 或是否优于现有技术。Soete 等 (1984) 认为只要企业间技术进步的速率存在差异 , 那么 其中一项技术的优势就会得到持续的强化 , 并不断扩大市场 份额。也就是说后来的采纳者只是做了与早期采纳者同样的 选择 , 因为一个企业的技术引进行为将提高其他企业对新技 术收益率的预期 (Vettas, 1998) [ 8 ] , 这个过程被称为 “信息 阶梯 ”。网络的外部性的存在能加强这些影响。不管 A内在 价值如何 , 仅仅由于有较大的基数 , 在一段时间后 , 就可能 比 B更具有吸引力。 对于新技术的竞争取决于哪些因素 , 研究者们观点不一 , 但大部分 集中 于对 网络 的 外部 性的 讨论 上。刘 建宁 (2005) [ 9 ]考察了广告对于一项技术占领市场的作用。利用双 技术扩散模型 , 研究者认为在企业的广告宣传力度不大、扩 散和传播渠道不多时 , 技术先进性达到一定程度就会对其最 终占领市场起到决定性的作用 , 谁先掌握了先进技术就掌握 了市场的主动权。也就是某项技术比其竞争技术具有明显优 势 , 使技术选择在早期就消除了不确定性。 信息阶梯模型将影响扩散过程的信息归于网络外部性 , 这些信息基本上都是外生于模型的。两项相互竞争的技术除 非有明显优劣差异 , 否则谁将在开始时点被选择将归结于外 部因素 , 这样就忽略了新技术本身的特征及其与扩散过程的 联系。 893 © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 吴阳可等 : 技术扩散模型研究综述 114　技术扩散场模型 如同前面的传染病模型 , 还有一些研究者也引进了一些 机制相似的其他学科思想来考察技术扩散过程。段利忠等人 (2003) [ 10 ]借用场的概念 , 提出技术扩散场的思想。当场源的 技术水平较高时 , 只要技术水平落后于场源的技术来源体处 于这个扩散场中 , 就会通过技术扩散受到场源技术的作用。 技术扩散源对技术吸收体产生作用的方向由扩散源指向吸收 体。将技术扩散场的社会环境和资源环境和技术扩散场的技 术转移率都抽象成技术的 “空间距离 ”, 进而证明了该扩散 场是一个有势场 , 由此产生技术扩散场的强度和扩散动力 , 即相当于电场概念中的 “电场强度 ”和 “电场力 ”。用这种 方法将技术扩散解释为技术有从较高 “技术势 ”向低 “技术 势 ”传递的趋势 , 并且将扩散范围内的企业的内在资源因素 和外在环境因素都考虑在内 , 在结构和内容上都比较全面。 另外 , 王金营 (2000) 运用技术扩散场的思想 , 充分肯 定了人力资本在技术扩散中的作用。由于创新源的技术势高 于潜在采用者 , 因此在它们之间存在着技术势差。新技术潜 在采用者的技术原始积累水平越高 , 人力资本存量越大 , 那 么他就越容易学习、消化和吸收创新技术 , 率先得到技术势 的提高 , 逐步缩小它与创新源之间的势差。 可以看出 , 技术扩散场模型与传染病模型一样 , 着眼于 用企业之间的内在联系和信息传递来解释技术扩散 , 只是前 者是基于 “场 ”的理论 , 而后者是基于传染蔓延的机制。 115　元胞自动机演化模型 随着信息技术的发展 , 计算机仿真模型也逐渐应用于技 术扩散理论的研究。该方法的基本思想是通过模拟个体的行 为和互动 , 通过计算机模拟最终得到演化结果。其中元胞自 动机 (Cellular Automata, CA) 的应用最为广泛。该模型基本 结构包括 : 代表基本个体单位的元胞 , 元胞邻域内一维或多 维方向上的邻居 , 包含该元胞各种可能状态的状态向量 , 以 及规定元胞在几种状态之间变化规律的局部规则等。其演化 过程即模拟元胞在 t + 1时刻的状态 , 该状态由局部规则、元 胞自身及其邻居在 t时刻的状态来决定。Bhargava (1993) 模 型是技术扩散领域最早出现的 CA 模型 , 此外较早的还有 Boccara和 Fuks (1998) 的一维 CA模型 , 模拟出的结果为 S 型扩散曲线 , 且左右邻居个数越多采纳者比例上升越快。 Goldenberg和 Efroni (2001) 建立了一个二维的 CA模型 , 可 以比一维网格更为形象地表示现实个体之间形成的关系网。 国内学者祝数金等 (2006) [ 11 ]采用元胞自动机演化模型 来模拟技术扩散过程 , 结果表明 , 企业的吸收能力为 0时 , 长期的技术扩散不会发生 , 均衡状态的技术创新率趋近于 0, 从而说明企业内部的吸收能力对于企业创新乃至整个经济系 统的技术扩散有不可忽视的作用 , 这与实证研究的结果是一 致的。该研究表明技术扩散对于创新的非线性作用 , 而且体 现了吸收能力的提高对于经济系统的创新同样具有复杂的非 线性效应。 2　问题及展望 在扩散源与接收方的技术水平差异方面 , 上述模型的提 出者都从微观角度证明了技术扩散的双方技术差异过大将抑 制技术的成功扩散 , 因为此时接收方不具备吸收该项技术的 能力。但技术要得到扩散 , 双方必须还是要存在一定差异 , 即 “技术势差 ”。还有学者 (夏万军 , 2007; 王 再文 , 2008) [ 12 ]根据计量经济学和新古典模型从区域部门之间技术 扩散的宏观角度同样证明了这一结论。如此一来 , 双方的技 术水平差距在多大范围内将最有利于技术扩散 ? 对于新技术 潜在用户来说 , 与技术源的技术水平差异多大时才最适于引 进该技术 ? 对于这些问题还需要有更完善的分析模型来进行 探讨。 另外 , 以往的技术扩散理论研究往往忽视了技术信息的 获取成本 , 因此 , 技术信息的提供和获取方面的研究将会成 为未来研究的一个重点。随着不完全信息和风险等概念的引 入 , 将来的研究会倾向于对不完全信息条件下技术扩散的市 场结构、企业行为和相应的社会效率进行研究。 对于技术扩散的模型研究 , 过去的实证研究总是倾向于 利用不同数据集来对同一个模型进行评估 , 将来可能更侧重 于对各种各样的技术扩散模型进行效果比较研究 , 即将不同 的模型应用于同一个给定的数据集。同时 , 应用博弈论对技 术扩散中的企业是否利用新技术的决策行为进行分析 , 将会 成为未来技术扩散理论模型研究的一个重要方面。总之 , 随 着经济理论的发展 , 新的数学方法的应用 , 新的挑战和机会 的出现 , 在理论和实践方面都需要对技术扩散进行更加深入 细致的研究。 参考文献 : [ 1 ] MAHAJAN V, W IND Y. 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