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社会学习理论对移动增值服务创新产品扩散作用研究

作 者: 康珍珍
导 师: 韩天锡
学 校: 天津理工大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 异质采用者 社会学习 不完美信息 创新产品扩散 附随扩散 移动增值服务
分类号: F626
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
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内容摘要


20世纪末,由于全球电信基础设施的过量投资,各国电信基础服务的竞争日趋残酷。而就在此时,电信增值服务的诞生则为电信行业拓展了广阔的新兴市场,而移动增值服务则是电信增值服务业中最重要的部分。然而,出乎人们的预期,2004年以来,中国移动增值服务业的发展却举步维艰。本文针对移动增值服务业的现状,以移动增值服务创新产品在市场中的扩散特征为研究对象,最终揭示出用户的采用行为在创新产品市场发展中的作用。通常在对创新产品扩散的研究中,大多数学者都将Bass模型作为其理论基础。认为创新扩散是信息传播的结果,即当采用者知道创新的消息后,就会采取采用行为。而本文则是在M. Kaivan2004年提出的学习行为的不完美信息假设(Imperfect information)和H. Peyton Young在2006年提出的异质采用者的“社会学习”(Social Learning)理论的基础上,对中国移动增值服务创新产品的扩散特征进行研究。在具体的研究过程中,根据移动增值服务创新产品自身的特点,将创新产品分为“基础产品”(primary products)和其“附随产品”(complements),分别对他们的扩散比例、扩散速度和加速度特征进行研究。其中,在对附随产品扩散的研究中,除了考虑学习行为的不完美信息假设和异质采用者的社会学习理论外,还通过研究Peterson和Mahajan的附随扩散理论(Co-diffusion model),建立了移动增值服务创新产品附随扩散加速度模型。研究的结果为:“基础产品”和其“附随产品”在扩散初期即阻力水平较低时,创新产品扩散加速度的分布为凹,呈现递增状态。而随后在余下的大部分时间里,随着阻力水平的不断增大,扩散加速度的分布为凸,呈现渐进递减的状态。由异质采用者的“社会学习”理论可以认为,在创新产品被采用的初期,社会学习推动了采用者比例迅速提升。然而,对于中国移动增值服务创新产品市场而言,有关产品的正负面信息对于用户采用行为的影响是非常敏感的。这主要由于每个用户对于创新产品的期望阈值处在一个中等的水平,即是说,用户普遍预期创新产品能为他们带来的收益很一般。另外,在研究中还得到“基础产品”和其“附随产品”的关系为:随着基础产品采用者人数的逐渐饱和,将会明显地加快其附随产品被采用的速度。也就是说,基础产品被采用的状况会带动其附随产品被更多的用户接受。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-12
第二章 文献综述  12-15
  2.1 创新扩散理论回顾  12-13
  2.2 创新扩散的社会学习理论  13-15
第三章 基于异质采用者的创新产品扩散研究  15-46
  3.1 移动增值服务业创新产品简述  15-16
  3.2 模型的建立  16-20
    3.2.1 不完美信息下异质采用者的学习行为  17-18
    3.2.2 创新产品扩散模型及结构特征  18-20
  3.3 数据处理  20-34
    3.3.1 初始数据分析  20-21
    3.3.2 系统聚类  21-24
    3.3.3 主成分降维  24-26
    3.3.4 扩散加速度的计算  26-34
  3.4 扩散加速度模型参数的估计  34-40
    3.4.1 OLS 初步估计及检验  34-37
    3.4.2 岭回归估计  37-40
  3.5 创新扩散中异质用户采用行为的分析  40-45
  3.6 小结  45-46
第四章 基于异质采用者的创新附随产品扩散研究  46-61
  4.1 模型的建立  46-49
    4.1.1 理论基础  46-47
    4.1.2 附随扩散模型的构建  47-49
  4.2 数据处理  49-54
    4.2.1 初始数据分析  49-50
    4.2.2 附随扩散加速度的计算  50-54
  4.3 附随扩散加速度模型参数的估计  54-58
    4.3.1 OLS 初步估计及检验  54-55
    4.3.2 岭回归估计  55-58
  4.4 附随扩散中异质用户采用行为的分析  58-60
  4.5 小结  60-61
第五章 结论  61-64
  5.1 移动增值服务创新产品扩散与用户的学习行为  61-62
  5.2 移动增值服务业的现状及发展前景  62-64
参考文献  64-66
附录  66-75
发表论文和科研情况说明  75-76
致谢  76-77

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