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英文标题：
《Exploring the relationship between technological improvement and
  innovation diffusion: An empirical test》
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作者：
JongRoul Woo and Christopher L. Magee
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Different technological domains have significantly different rates of performance improvement. Prior theory indicates that such differing rates should influence the relative speed of diffusion of the products embodying the different technologies since improvement in performance during the diffusion process increases the desirability of the product diffusing. However, there has not been a broad empirical attempt to examine this effect and to clarify the underlying cause. Therefore, this paper reviews the theoretical basis and focuses upon empirical tests of this effect across multiple products and their underlying technologies. The results for 18 different diffusing products show the expected relationship-faster diffusion for products based on more rapidly improving technological domains- between technological improvement and diffusion with strong statistical significance. The empirical examination also demonstrates that technological improvement does not slow down in the latter parts of diffusion when penetration does slow down. This finding indicates that diffusion slow down in the latter stages is due to market saturation effects and is not due to slowdown of performance improvement.
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中文摘要：
不同的技术领域有显著不同的性能改进率。先前的理论表明，由于扩散过程中性能的改善增加了产品扩散的可取性，因此这种不同的速率应影响体现不同技术的产品的相对扩散速度。然而，还没有一个广泛的经验尝试来检验这种影响并澄清根本原因。因此，本文回顾了这一理论基础，并重点对多种产品及其基础技术的这种影响进行了实证检验。18种不同扩散产品的结果表明，基于更快改进技术领域的产品的更快扩散预期关系——技术改进与扩散之间具有很强的统计显著性。实证检验还表明，当渗透速度确实减慢时，扩散后期的技术进步不会减慢。这一发现表明，后一阶段的扩散放缓是由于市场饱和效应，而不是由于业绩改善放缓。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
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关键词：技术进步 Quantitative Technologies relationship significance

1探索技术进步与创新扩散之间的关系：一项实证检验JongRoul Wooa， Christopher L.Mageea，麻省理工学院数据、系统和社会研究所学士，马萨诸塞州剑桥市麻省大道77号，邮编02139-4307，美国麻省理工学院国际设计中心，马萨诸塞州剑桥市麻省大道77号，邮编02139-4307 通讯作者。电子邮件：jroul86@mit.edu；电话：+1-617-386-33922摘要不同的技术领域有显著不同的性能改进率。先前的理论表明，由于扩散过程中性能的改善增加了产品扩散的可取性，因此这种不同的速率应影响体现不同技术的产品的相对扩散速度。然而，还没有一个广泛的经验尝试来检验这种影响并澄清根本原因。因此，本文回顾了这一理论基础，并重点对多种产品及其基础技术的这种影响进行了实证检验。18种不同扩散产品的结果表明，基于更快改进技术领域的产品的更快扩散预期关系——技术改进与扩散之间具有很强的统计显著性。实证检验还表明，当渗透速度确实减慢时，扩散后期的技术进步不会减慢。这一发现表明，后一阶段的扩散放缓是由于市场饱和效应，而不是由于业绩改善放缓。关键词：创新扩散；技术改进；技术变革3 1。

同时，有理论研究指出，技术进步也会显著影响扩散过程（Chow，1967；Davies，1979；Ireland and Stoneman，1986；Metcalfe，1981；Rosenberg，1976；Stoneman and Ireland，1983；Stoneman，2002），并有实证研究为计算机等某些产品的这种影响提供了证据，数控机床、半矮秆小麦和电话（Bagchi et al，2008；Chow，1967；Karshenas和Stoneman，1993；Knudson，1991；Stoneman和Toivanen，1997）。然而，没有一项实证研究关注改善率不同的多个领域——这是我们的重点。4在这方面，已经确定的是，所有已测量技术领域的绩效随着时间的推移以不同的速度呈指数增长（Farmer和Lafond，2016；Koh和Magee，2006；2008；Magee等人，2016；Moore，1965；Nagy等人，2013；Sahal，1979）。基于上述先前的研究，人们可能会直觉地推测，这种不同的速度将影响相对扩散速度，对于改进更快的创新，初始扩散速度将得到更强烈的加速。然而，目前还没有跨领域的实证研究。有了这样一个量化基础，就可以估计更快速提高绩效的传播效益。本文通过回顾理论基础并侧重于对多种产品及其基础技术的这种影响进行实证检验，将理论研究和实证研究联系起来。

因此，本研究实证表明，基于更快（较慢）改进技术领域的新产品在市场上的传播速度更快（较慢），并且这种关系的强度在扩散过程的后期变得更弱。研究还发现，当渗透速度确实减慢时，扩散后期的技术进步不会减慢。我们的发现补充了关于技术进步与扩散之间关系的有限经验证据，并澄清了这种关系的根本原因。本文的其余部分组织如下。第2节描述了我们的理论框架，并提出了待检验的假设。第3节介绍了本研究中使用的数据和方法。第四部分给出了技术进步与创新扩散关系的实证结果。第5节解释了结果并讨论了其含义。第6节提供了结论。5.2。理论和假设产品是根据相关技术领域设计来执行特定功能的，然后投放市场。例如，汽车是以内燃机为关键技术的交通工具，手机是以无线通信技术为关键技术的通信设备。在每一个基础技术领域，都有推动技术进步的发明（Benson和Magee，2015），我们研究了产品扩散速度与其关键技术领域进步率之间的关系。众所周知，随着时间的推移，新产品的采用遵循S曲线，不同产品的扩散速度不同（Geroski，2000；Hall，2005）。

有两种理论框架可用于建模扩散的S曲线。首先，最广泛使用的模型是基于流行病理论，该理论假设消费者具有相同的口味，并且新产品随时间的推移是恒定的（Geroski，2000；Griliches，1957；Mansfield，1961）。在这个流行病扩散模型中，人们通过现有采用者的影响来采用新产品，随着时间的推移，越来越多的消费者采用该产品。该模型预测，产品的扩散遵循具有三个参数的逻辑函数，即拐点、渐近线和S曲线的陡峭度（图1A在示意性S曲线上显示了这些参数）。这些参数与时间、潜在采用者的最大数量以及扩散过程的总体速度有关。此外，还有一个扩展的流行病扩散模型，称为库存调整模型，该模型假设产品随着时间的推移不是恒定的，技术进步通过扩大新产品的潜在市场影响潜在采用者的最大数量（Chow，1967；Karshenas和Stoneman，1993）。此外，另一种模型假设消费者的口味服从正态分布，新产品的性能和价格随时间而变化（Davies，1979；Geroski，2000）。该模型假设，当消费者对该产品的效用超过其阈值水平时，他们会采用该新产品。这些理论框架中的每一个都强化了扩散过程的S曲线，并从本质上解释了市场饱和导致扩散速度（或S的第二部分）下降的原因。这些理论框架表明，在扩散过程中考虑技术改进将产生影响。

这种影响的迹象可以通过一些实证研究来收集，这些研究调查了计算机（Chow，1967）、数控机床（Stoneman和Toivanen，1997）、半矮秆小麦（Knudson，1991）和电话（Bagchi et al.，2008）扩散过程中性能提高（质量调整价格）的影响。然而，在每种情况下，经验证据都局限于单个产品，而提高技术性能对跨一组产品及其关键技术领域的扩散过程的系统性影响尚未进行经验研究。除了技术进步促进新产品采用的理论论点外，还有一些研究认为，消费者对技术进步的期望可能会推迟新产品的采用（爱尔兰和斯通曼，1986；Karshenas和Stoneman，1993；Rosenberg，1976）。然而，在本文中，我们没有详细讨论这一论点，因为在本研究的设计中很难证实这种影响。有一些实证研究发现了解释不同产品扩散速度变化的因素，这些研究发现了经验支持，扩散速度因不同的价格或投资、用户效用或盈利能力而不同，以及产品的潜在市场环境（Bayus，1992；Clark et al.，1984；Fisher and Pry，1971；Griliches，1957；Mansfield，1961；1989；Olshavsky，1980；Talukdar et al.，2002；Tellis et al.，2003；Van den Bulte，2000）。例如，Mansfield（1961）使用由盈利能力、投资和行业环境相关变量组成的简单线性模型解释了行业产品扩散速度的差异。

Van den Bulte（2000）证实，耐用消费品扩散速度的变化可以通过产品价格和市场环境来解释7。然而，这些研究对扩散产品采取静态观点，没有考虑扩散过程中提高技术性能对扩散速度的影响。图1：。创新扩散和技术进步示意图。注1：logistic函数是建模新产品扩散S曲线最广泛使用的sigmoid函数，但也使用Gompertz函数。logistic函数和Gompertz函数在数值和视觉上与描述扩散S曲线相似，但logistic曲线是对称的，Gompertz曲线是不对称的（Gompertz曲线在早期达到最大增长率，随后保持比logistic函数更接近恒定的增长率）；注2：陡度参数确定上升logistic曲线的陡度，曲线的最大增长率（速度）出现在拐点处，可使用渐近线和陡度参数计算。新产品在潜在市场中的扩散遵循上述S曲线，而已知产品的技术领域随着时间的推移会呈指数增长，如以下方程式（1）和图1B所示，典型技术领域可能与图1A中的产品相关。

各技术领域的技术进步率各不相同（Farmer和Lafond，2016；Koh和Magee，2006；2008；Magee等人，2016；Moore，1965；Nagy等人，2013；Sahal，1979）。（1） 在哪里  和  表示时间t和参考时间的技术性能, 对于技术领域i，指数常数  表示每年绩效的相对变化，可称为技术进步率。由于绩效通常是通过产出除以价格或其他约束条件（如数量）来衡量的（这是通常用作经济参数的质量调整价格的倒数），根据方程式（1），产品对所有消费者的效用或吸引力随着时间的推移而增加。技术改进在很大程度上是基于时间的，产品的扩散将受到其核心技术领域改进率的影响。在本研究中，我们提出了一个回归模型，通过将曼斯菲尔德和其他研究的测试模型扩展为以下等式（2），对扩散速度与技术进步率的理论预期关系进行了实证检验（Bayus，1992；Griliches，1957；Mansfield，1961；1989；Olshavsky，1980；Van den Bulte，2000）。在测试模型中，我们假设技术进步率以及先前实证研究中确定的新产品的特征和潜在市场环境是解释不同产品扩散速度变化的重要因素。

我们在本研究中使用对数线性回归方法，因为我们的因变量（扩散速度）仅取非负值，且分布向右倾斜。（2） 在哪里  表示产品i的扩散速度（单位时间内渗透的变化）。  是一个虚拟变量，表示产品i传播的市场类型（家庭或其他市场）。 表示产品i的价格水平。最后，  是产品核心技术领域的改进率。9基于上述理论讨论和检验模型，我们的第一个假设提出了技术进步与扩散速度的关系，如下所示：  假设H1。基于更快改进技术领域的新产品在潜在市场中的传播速度更快（即在测试模型中，; 新产品扩散速度  预计其核心技术改进率将提高).  最近的一些技术进步研究认为，技术领域的关键技术特征决定了技术进步的速度，而不是诸如研发投资和组织方面的背景原因（Basnet和Magee，2016；Benson和Magee，2015）。如果我们将其扩展到上述扩散过程的理论框架中，我们会发现，技术领域改进率的差异会对相关新产品的需求产生不同的强度刺激，因为技术领域根据其基本技术差异具有不同的改进率。

还有一些理论研究通过供需因素的相互作用来讨论扩散过程，这些研究提出了另一条途径，说明了渐进式技术进步可能如何产生并影响扩散过程（Agarwal和Bayus，2002；Metcalfe，1981；Stoneman和爱尔兰，1983）。Agarwal和Bayus（2002）特别指出，与降价相比，企业进入新市场与消费品和工业产品的销售起飞之间的关联更为密切。他们将这一结果解释为，当一种新产品首先进入潜在市场时，它通常采用原始形式，对它的需求很低；但是，随着企业在扩散过程中进入新市场，企业之间的非价格竞争（如针对技术改进的研发）加剧，这导致企业推出具有改进技术的新产品，以实现自身的差异化，从而增加了需求。这与我们的假设H1一致，因为它强调了技术进步对扩散过程初始阶段需求增长的重大影响。然而，这与上述理论框架不同，因为竞争是技术进步的主要驱动力，而不是该领域的技术特征。根据目前的讨论，假设H2建立了一个实证检验，以确定这两种理论可能性中的哪一种能够更好地解释假设H1中提出的关系。