中国互联网扩散发展规律研究

彭阳阳

摘 要：根据罗杰斯的创新扩散理论，利用logistics曲线和Bass曲线对我国的互联网普及扩散情况进行拟合预测，结果显示我国互联网普及率饱和值为54%，且在2027年以后达到一个稳定的水平。

关键词：互联网普及率；logistics模型；Bass模型

中图分类号：F2

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2016.08.001

1 引言

互联网的出现影响到世界的发展进程，加速了人类文明向前发展的速度，影响到人类生活的方方面面。根据中国互联网信息中心（CNNIC）发布的第37次统计报告可知，截止到2015年12月，中国网民规模达到6.88亿，互联网普及率为50.3%，中国成为世界第一大互联网大国。

互联网的飞速发展，改变了人们的生活和人思维方式，加速了国民经济的社会发展进程。随着互联网在生活和生产方式中的作用越来越突出，其发展水平及其规律和特性也成为各方研究的关注重点。只有了解到互联网内在发展的规律，才能相应的了解和利用互联网的力量，从而便于我们对于我国互联网发展扩散情况有一个清楚全面的认识。

2 文献综述

程鹏飞，金兼斌（2006）在论文中使用基尼系数去度量我国互联网发展的区域不平衡，使用回归的方法探究影响互联网扩散的因素。汪明峰（2010）研究我国31个省市区的互联网发展的空间相关性和异质性，研究表明距离是影响省际互联网扩散的重要原因，且互联网扩散的效应与距离呈现负相关关系。程鹏飞，刘新梅（2011）分析了35个国家互联网扩散的不同情况，发现上网价格、人口密度情况及电信基础设施发展程度等三个因素对互联网扩散速度起着重要作用，城市化水平并没有对扩散速度产生显著影响。

国外关于互联网发展扩散有着许多的研究成果，国外学者采用用创新扩散理论来探索互联网发展扩散的内在规律。创新扩散理论是研究传播效果的重要理论，这个理论认为新技术的扩散势头符合S曲线的发展趋势。Dieu Lam，Jonathan BoymaL（2004）通过研究1997-2002年间越南的互联网普及情况，发现其普及扩散的情况符合S曲线的发展趋势，结论认为设备资源和上网价格是影响互联网扩散的显著因素，法律和历史因素是早期影响互联网扩散较慢的重要原因。Hongxin Zhao等（2007）研究发现国家的相关法律法规、教育和工业化水平因素是影响一个国家互联网扩散的重要因素。Sangmoon Kim（2010）利用1994-2007年间美国的现时人口数据，对互联网扩散进程进行了基本分析，结果表明数据能够很好的拟合logistic S曲线。

3 实证分析

3.1 创新扩散理论介绍

美国大学教授埃弗雷特·罗杰斯在其著作《创新扩散》一书中，考察了影响了创新扩散的各种影响因素，提出了创新扩散理论。这个理论认为新技术的扩散刚开始会很慢，随着使用者人数增加以后，扩散过程就会开始加快，且一直持续到潜在的使用者大都采用新技术后，则扩散达到饱和点，随后的扩散速度开始放慢，因此使用新技术的人数数量会随着时间呈现出S形的发展趋势。创新扩散理论适合新技术和创新的扩散，而互联网作为一项新技术也是符合创新扩散理论的。罗杰斯的创新扩散S形曲线如图1所示。

关于互联网扩散国内外有许多研究成果，但国内外学者对互联网扩散研究都集中在其扩散符合S曲线这个特点，较多采用符合S曲线发展规律的Logistic模型和Bass模型。本文研究就是基于Logistic模型和Bass模型对我国互联网扩散发展规律进行分析，从而便于对互联网扩散有一个基本的认识。

3.2 Logistic模型和Bass模型简述

国内外的相关研究发现互联网的扩散发展符合S曲线的发展趋势，因此本文也采用普遍使用的Logistic模型和Bass模型对互联网扩散发展规律进行拟合研究。两个模型的形式如下：

Logistic模型的函数表达式为：

其中，y表示中国互联网普及率，t表示时间，α>0。b>0，0<λ<1。式中共有三个不同参数α、b、λ，其中α表示当时间趋于无穷时的极限，即长远状态下的扩散水平，b是模型的一个常数，λ代表互联网的扩散速度。

Bass模型是由美国的管理心理学家弗兰克.巴斯提出，且根据巴斯模型的假设认为互联网用户数量的增长速度主要受外部因素和内部因素的影响。外部因素指宣传推广、大众媒体等相关因素，内部因素指已采纳互联网的人对没有使用互联网人群的口头宣传。根据这两种因素的划分从而将互联网使用者分为两种：一种是创新者，一种是模仿者。因此，在巴斯模型中使用三个不同参数进行扩散的预测分析。巴斯模型的基本函数形式如下：

其中，m、p、q为模型的基本参数。m表示增长的上限，即y我国互联网普及率能达到的极限值，且，m>0，0

3.3 两个模型的拟合结果以及预测

根据我国互联网信息发展中心每年发布的《中国互联网发展状况统计报告》，可以得知我国1997-2015年的互联网普及率，我国互联网普及率从1997年的0.1%增长到2015年的50.3%。本文使用SPSS 22软件对我国的互联网普及扩散进行分析拟合，对互联网普及率变量和时间变量进行非线性回归，以1997年为第一年，即t=1，时间为自变量，互联网普及率数据为因变量y。使用非线性回归进行参数的估计，Logistic模型三个不同参数的初始值设置为：α=0.5，b=6.44，λ=0.22，得到模型的拟合结果，Bass模型参数的初始值设置，p、q值则采用研究使用的常用数值，p=0.03，q=0.38，而普及率上限值的初始值，通过分析我国互联网普及率的发展基本趋势，设置初始值为0.7，即m=0.7。

比较两个不同模型的拟合结果可知，拟合优度R2=0.997，拟合优度很高，且模型的残差也都较小，说明两个模型对我国的互联网普及率进行了很好的拟合，Logistic模型最后拟合的参数为α=541，b=5.306，λ=413，Bass模型的参数为，p=0.002，q=0.404，m=0.543且两个模型对我国互联网普及率的饱和值有基本一致的预测，维持在54%左右。将两个模型的拟合参数代入函数表达式，可以得出两个不同模型对我国互联网普及率的预测结果，如图2。从模型的预测趋势来看，两个模型发展趋势基本保持一致，较好的拟合了我国互联网普及率的发展趋势。从图中可以看出2005年以后我国互联网普及扩散进入一个快速发展的阶段，且互联网普及率预计在2027年前后达到极限值54%上下，且随后的互联网普及率基本维持在一条直线，表明我国的互联网普及率逐渐趋于稳定。

4 结论与政策建议

本文根据罗杰斯的创新扩散理论，利用相关数据对我国的互联网扩散发展情况进行了分析预测，利用logistics曲线和Bass曲线对我国的互联网普及率进行拟合，结果发现我国的互联网普及符合S曲线的发展规律，且从两个模型的拟合结果来看，未来我国互联网普及率的饱和值在54%左右，且预计在2027年以后达到一个稳定的水平。

中国网民规模已达到6.88亿，互联网普及率为50.3%。网民中的农村网民数量增加较快，规模已经达到1.95亿，在网民中占比28.4%。从报告可以看出，我国网民人数和互联网普及率都在增长，农村网民的规模在不断增长。未来互联网普及的增长潜力在农村，为了保证我国互联网的普及，相关部门应该努力缩小城乡差距，保证农村相关互联网基础设施和相关配套设施方面加强建设，保证我国农村接触互联网的便利性，保证宽带入户和光纤到农村的基本建设，保证互联网络使用的便利性。互联网的使用需要一定的文化教育程度，因此从这方面来说，应该加强促进农村的教育质量和教育水平，保证农村网民在使用互联网时享有同样的便利。

参考文献

[1]ZhaoH，Kim S，Suh T，Du J.Social institutional explanations of global internet diffusion：A cross-country analysis[J].Journal of Global Information Management，2007，15（2）：2-55.

[2]Sangmoon Kim.The diffusion of the Internet： Trend and causes[J].Social Science Research，2011，（40）：602-613.

[3]埃弗雷特.罗杰斯.创新的扩散[M].北京：中央编译出版社，2002，（6）.

[4]程鹏飞，刘新梅.基于创新扩散模型的互联网发展影响因素研究—以35个国家为例[J].软科学，2009，（23）：81-86.

[5]金兼斌，吴科特.我国互联网扩散之地区差异的影响因素探究[J].南京邮电大学学报（社会科学版），2006，（04）.

[6]中国互联网络信息中心（CNNIC）.第1-37次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].