网络经济下的市场驱动力研究——基于新技术扩散OOP实验数据分析

杜 云 叶 崴

（厦门大学 经济学院，福建 厦门 361005）

网络外部性、用户锁定和转移成本是网络经济的三个显著特征。与传统经济不同，网络经济有着独特的运行机制，表现为一定的市场驱动力及其变化，驱动市场的力量不再只是价格，而更多是消费者预期规模、正反馈和临界点等若干新概念。其中，诸如自增强机制、正反馈、临界容量等网络经济市场驱动力的内在核心要素，能够解释为什么在网络经济下会产生用户（技术）锁定，并由此形成高额转移成本。本文引入OOP实验方法，围绕临界容量等网络经济市场驱动力内在核心要素，利用JBuibler动态经济环境模拟，对网络经济下新技术扩散的速度和量能进行实证分析，以期进一步深入认识网络经济市场驱动力及市场运行机制。

一、临界容量：网络经济市场驱动机制的理论基础

网络经济下，市场驱动力具体表现为收益递增反应和引发正反馈。正反馈被视为对市场驱动力发生作用的一个动态经济过程，即在边际收益递增的假设下，经济系统中能够产生一种局部正向的自增强机制，它会使经济系统具有四个特征：多态均衡、路径依赖、技术锁定和可能无效率［1］。产生自增强机制的原因通常是由于系统建立的成本高（一旦建立就不易改变），再加之学习效应、合作效应和适应性预期，使得系统逐渐适应和强化这种状态，即一个系统可能由于前期历史的影响（路径依赖）而进入一个不一定是最有效率的均衡状态，这个均衡一旦被选择，就会不断地重复下去，从而形成一种“选择优势”把系统锁定在这个均衡状态。要使系统退出这个状态并转移到新的均衡状态，就要看系统是否能够积累充分的能量克服原锁定状态积累的“选择优势”。

1974年，Jeffrey Rohlfs科学界定了临界容量的基本概念，即“使市场驱动，并达到一个非零均衡的最小市场规模”，并针对电信市场新技术扩散进程中的消费者效用和规模问题进行深入研究，提出“均衡消费集”概念，并在此基础上讨论网络外部性作用下的需求曲线形状（见图1）以及社会福利增进中的临界容量问题［2］。

图1 Rohlfs的倒U 形需求曲线

由图1可知，在既定技术价格（或成本）条件下，市场上存在着两个非零均衡点B和E。其中，B是稳定的均衡点，是帕雷托最优的；E是不稳定的均衡点。显然市场最终处于什么样的均衡状态，与市场既有技术的初始规模相关：（1）若初始规模为fA，均衡价格高于实际价格，不仅该技术占有的市场规模内的消费者被满足了，还将会有新的消费者加入，在P不变条件下，既定技术的市场规模最终将扩张到稳定的均衡点B；（2）若初始规模为fC，实际价格超过均衡价格，则既有技术所占有的市场规模将萎缩到B点；（3）若初始规模为fD，实际价格超过均衡价格，消费者不满促使其逐渐退出消费，该技术所占有的市场规模将逐渐萎缩到零。Rohlfs的倒U形需求曲线初步给出了网络经济下市场驱动中临界容量值的定量测算思路，即在既定的价格条件下，E点所对应的初始规模就是临界容量，市场最终的均衡状态以此为分界点走向零均衡和非零均衡。

Joseph Farrell等通过构造一个可能造成次优技术占领市场（市场失灵）的假设环境，研究消费者的消费决策（含技术市场占有率预期）和社会福利的变动，在这个假设环境中，可以潜在地看出政府促进福利增进的预期与现实效率之间的差距，感知公共政策对社会福利的重大促进意义。更具体地说，代表着福利增进的新技术扩散，其临界点的获取就是选择权的确定，也就是在消费者的选择中，消费者的既有技术规模和对新技术的预期比较。两者研究发现，政府政策可以施加给消费者，使得消费者之间的博弈过程力图避免产生潜在的低效率［3］。

Nicholas Economides等在延续以往学者分析思想的基础上，创造性地构建了一个需求模型，得到了一个类似的倒U 型需求曲线。但是，与Jeffrey Rohlfs等观点不同的是，Economides等更直接地认为临界容量在定量测算中是“给定价格和市场结构条件下，能够在均衡中存在的最小用户数量规模”［4］。这个看法显然更为关注新技术市场驱动过程中，其规模、时间上的总体均衡水平。临界容量及其静态分析一度成为理论研究重点。

于此，有比较意义的是Detlef Schoder的观点，其模型构建的最大特点是用概率论方法来取代传统的线性模型，使得临界容量分析从静态转向动态［5］（见图2）。

图2 动态分析中的市场规模变化

在Schoder的动态分析中，临界容量被表现为正负反馈的转折点。所谓的“临界容量”更是从动态角度上体现出来，它意味着数量的些微波动，就会对扩散路径的后续发展造成极大影响。图2中，假设某种技术1 在t时刻的市场规模为Ft（t），存在这样一个临界容量，在（0，）区间内市场规模对时间的导数为负，市场规模则萎缩，而（，1）区间内的市场对时间的导数为正，技术市场规模将扩张。这种现象被诠释为正反馈现象，而临界容量也被Schoder定义为介于正反馈、负反馈效果之间的转折点。

综上所述，学者们针对网络经济下新的市场驱动力机制（临界容量）所进行的充分研究，为本文以OOP实验方法对市场驱动力进行实证研究提供了理论基础。

二、市场驱动力实证分析

技术进步过程中经常伴随着加速增长，新技术扩散尤其是加速扩散代表着一定程度的社会福利增进。在新技术扩散中，代表市场驱动力的临界容量能否实现突破，取决于新技术扩散的动态速率和量能。因此，本文研究重心在于对新技术扩散的动态速率和量能进行分析，即在正反馈理论基础上对市场驱动力进行测算，并对网络经济市场机制进行实证解析。

网络经济下市场机制表现为，达到临界容量会具备自增强效应，这也是新技术得以扩散的必然与规则；为促使新技术扩散和社会福利自增强效用发生，需要对临界容量的实现起到推动作用。因此，分析重点和难点在于临界容量的测算中对于不规则和偶然因素造成的影响，及其对它们进行准确描述和概括。新技术扩散中的动态经济过程研究需要引入OOP 非线性分析工具，在动态的演化环境，运用JAVA 编程环境构建充满个性的随机消费者群，并以此为基础，以数理方法来求解特定环境下的新技术启动和扩散，同时，对这种市场机制运行中的影响因子及其作用方式和强度做比较分析。

（一）新技术扩散

Joseph Farrell认为存在惰性的对旧技术的“迷恋”，导致新技术扩散和普及存在困难。显然，新技术得以扩散和获利的前提是打败旧技术并占领市场，而在网络外部性充溢市场的现代经济中，次优技术长期占领市场和新技术“失灵”确实存在。这种“失灵”集中体现在新技术扩散的困难上，包括路径和空间等。一般地，旧有技术的先发优势，带给它大份额的市场占有，以及伴随而来的强烈的网络外部性（技术锁定、协同效应）。在这种条件下，市场规模重于市场效率，边际预期高于边际价格，技术锁定优于技术创新，失灵的出现，使得社会福利停滞，新技术扩散面临困难。

回顾经济学史，新技术扩散的理论研究有三个方面的突破。其一，美国的熊彼特从技术创新角度给予技术扩散制度设计，围绕新技术-市场驱动作出开拓式的理论框架研究［6］。其二，以埃弗雷特·M·罗杰斯提出创新扩散S曲线理论［7］为标志，若干经济学家取得多角度、多领域的研究成果。M·卡曼和N·施瓦茨从垄断与竞争的角度对技术创新的过程进行研究，以探讨技术创新与市场驱动力的关系，并提出最有利于技术创新及扩散的市场结构类型。拉坦（V W Latan）在综合舒尔茨和诺思等人理论的基础上，提出关于制度变迁的诱致性创新理论模型，分析社会福利的变动［8］。其三，更为科学、实证的研究则始于我国学者林毅夫，其将市场规模因素进一步引入技术变迁理论，论证新技术的相对收益取决于适于该技术的商品价格和市场规模。美国耶鲁大学教授E·曼斯菲尔德针对新技术的“推广”问题，以“速”模仿率和“量”模仿率来表述新技术扩散，进而分析和研究影响市场驱动的速度和量能的各种经济因素及其作用。

正如现代经济学家强调市场规模对技术变迁的影响力一样，新技术扩散的研究重心已经归结到新技术的扩散速度和量能上，而量能的组成就是新技术的市场规模和结构。现代市场中，只有当某一种新技术的市场规模逐渐发展并趋向某一个数点时，这种新技术才真正能从竞争中脱颖而出，成为市场结构中的“强者”。这个数点决定经济效率的变动程度及市场驱动的广度和深度，实证研究中的公共经济学者也把它称为福利演化中的临界容量。但是，在新技术扩散过程的研究中，代表福利增进的新技术扩散临界容量值究竟如何确定，一直以来，没有确切的数理证明。因此，试图构建一个具有说服力的数理模型，将技术扩散过程中的临界容量值精确地求解出来，并找出市场驱动力发展过程中的其他影响因子对临界容量的影响方式，对于促进社会福利、优化政府政策具有重要意义。

（二）消费者群

市场上新技术的承接人，即消费者，是进行新技术启动和扩散市场模拟的重要组成部分。在一般条件下，可以从两个角度对消费者作出假设：①假设出消费需求函数；②假设出消费者效用函数。两种假设都是为了找出竞争结果，并对效率得失作出判断。其相互优劣为：

（1）基于消费需求函数的假设，其模型具备在实证意义上的扩展性，当通过计量工具找出现实中实际存在的需求函数的时候，模型就可以用来理解现实。但是，它的缺点是无法深入消费者问题的细节，这种假设就像是一个黑箱，给出了输入输出，却无法得知其内在变化的过程。

（2）基于消费者效用函数的假设，其直接面向消费需求函数的基础——消费者，可以方便地研究消费者行为或消费决策对最终市场结果的影响。不足之处在于，虽然对每个消费者作出不同假设是较为符合现实的，但运用上不具备可能性。因此，之前学者建模手法大体上都是对整个消费者群做一个假设。比如在穆萨-罗杰模型中，消费者关注的是产品的质量，但不同消费者对质量的关注程度不同，于是他们假定市场上有N 个消费者，对质量的偏好参数θ均匀分布于偏好参数空间［0，1］内①消费者i的效用评价由式子Ui＝θiS-p 确定。参见张铭洪：《网络经济学》（科学出版社，2002年版，第122-124页）。。在这个建模中，显然存在一个无法隐藏的软肋，就是消费者与消费者之间区别化的变量只能有一个，即质量偏好。此外加入其他区别变量很难做到，而消费者群数目庞大，两个或两个以上的用以区别消费者的变量将使后面的数学过程变得极其复杂，且又无法归纳出可以简化的规律，严重制约了对消费者选择问题进行全面深入探讨的可能性。

利用现代研究工具及OOP 实验经济学思想，可以弥补假设②中存在的不足。本文将依托计算机程序产生一个数目为N 的消费者群，其中的每一个消费者都有自己的个性，即他可以与其他消费者有各种各样的不同，与此同时，在设定消费者群的过程中引入各种随机因素，以弱化对消费者的假设，最终得到一个近乎随机产生的完全模拟式的消费者群，从而使随机前提下产生的结论也近乎于极弱假设下得到的真实的强结论。

在本文的模型中，强调既有旧技术条件下，新技术扩散过程依赖于消费者的选择决策，它受到以下变量的影响：新技术扩散中的价格（成本）、既有旧技术的价格和已有市场规模、新旧技术偏好、消费者协同价值认同参数和新旧技术间的转移成本大小等①这其实是网络外部性引发正反馈的条件，即庞大的安装基础、有效率的学习效用、自我强化预期和协同效用。。

JAVA 环境下利用OOP 数据实验思想进行网络市场模拟分析的思路是：假设市场上存在新旧两种技术，企业1代表旧技术维护者，它占有和支配旧技术现有市场规模，企业2代表新技术倡导者，它支配新技术市场规模，意味着启动或者扩散。在t期，新旧两种技术市场规模分别为M1t、M2t，价格分别为p1t、p2t，技术存量分别为T1t、T2t，消费者对技术（或技术的效应认同）的偏好为θ，协同效应参数（也可以认为是消费者协调成本参数）分别为β1、β2，从旧技术转移到新技术时的转移成本为TC1t，从新技术回归到旧技术的转移成本为TC2t，消费者数量为N。

某一个消费者在某一次消费决策时首先考虑使用两种技术所能带来的效用，将效用函数分别设为U1t＝θ（M1t＋β2M2t）T1t／N、U2t＝θ（M2t＋β1M1t）T2t／N。进行函数假设时，因变量与自变量之间的正向、反向关系不变，消费者对技术市场规模的预期、对技术的消费效用评价与该技术市场规模、技术存量成正比，同时，在协同效应参数不为0的条件下，对手产品的技术选择也会带来一定的外溢性。

如果在新旧技术之间选择不涉及转移成本，则当U1t-p1t＞U2t-p2t时，消费者维持旧技术，反之，消费者则选择新技术。当转移成本存在时，考虑企业策略和消费者个性②消费者个性指的是消费者与消费者之间的区别。对转移成本的影响，转移成本可表示为：TCnow＿net，t＝TC′now＿net，t＋TC″now＿net，t③在本文的讨论中，我们出于简化问题分析的考虑，做如下的一个假设：消费者的消费行为只发生在既有技术已经消耗完毕或是完全折旧的情况下。这样，我们就能从专用资产沉没的繁琐问题中解放出来。。

消费者根据新旧技术之间的转移成本，对消费决策方式进行选择，之后在JAVA 环境中利用OOP思想构建随机消费者群，写出消费者类，其属性列于表1中。

对于消费者群的属性划分，实质上含有消费者对新旧技术博弈的内涵，体现出对新技术（暗含福利增进）的预期。在类中潜在地表现出两种方法：一个用来返回消费者决策，一个根据消费者决策修改相关属性。消费者类产生后，在内存中就生成N 个消费者对象，让其在虚拟的市场中自由地根据自己的个性进行消费选择，产生一条市场演化路径，通过对市场演化路径进行分析，可以得到一些有用结论。

表1 消费者类的属性

（三）新技术扩散速率分析

试验1：在JAVA 环境下随机产生一个消费者群，数量为10 000（这个数值是任意的），在此基础上，取各个参数值⑥参数的选择似乎带有很强的随机性，但实际上无论参数如何取值，结果都不会发生改变，正如化学实验一样，化合物之间的相互作用及其机理并不随着实验物品的数量改变而改变。如下：

在对既定新旧技术价格（p1、p2）、技术存量（T1、T2）、协同效用参数（β1、β2）、旧技术市场的初始规模（M10）及另外两个参数（ETC）进行初始赋值后，只要再取定新技术扩散中的初始规模M20，就可以让随机消费者群自发演化。为了判断新技术扩散的趋势和扩散速率，可以将新技术的市场初始规模定为0，之后再变化到3 509或更大值。运用计算机程序打印出全部的3 501组数据，经过分析后，将关键的、用以说明问题的几组数据列出（见表2）。

如表2所示，若市场初始规模为3 208，新技术最终将在市场竞争中被消费者放弃，而如果其初始规模增加1，变为3 209，结果则发生显著变化，新技术将获得消费者的认同，并占有绝大部分市场。这证明：新技术扩散的量能存在明显拐点（即临界容量点）；新技术扩散速率的初值变化对市场占有的最终结果影响很大（见图3）。

表2 新技术驱动（扩散）速率表

图3 新技术扩散速率演化

如果将技术扩散中新技术初始规模时的速率3 206～3 212的数据独立成图，可得图4，将图4左侧局部放大可得图5。

图4 初始速率3 206～3 212扩散速率演化

图5 放大后的新技术扩散速率

如图4 和图5 所示，新技术和旧技术竞争中，市场表现为一种不稳定的状态，一种新技术或者占领市场，或者被淘汰，似乎带有很大的随机性，从消费者预期和选择来看，似乎取决于消费者群中任何一个消费者的一个边际选择，其选择决定了临界容量。

新技术的扩散速率还借助于传统经济理论中的正反馈行为，即新技术扩散并非一旦速率上升，就能超过旧技术而占有整个市场。市场发展的均衡结果可能是多态的，两极分化的现象不一定会出现（在后续的动态分析中将看到这一点），旧技术市场规模的自我加强或者衰弱有时在临界容量（拐点）附近只能表现出一个趋势，企业要真正控制大部分的市场，需要将欲推广的新技术规模超过临界容量并达到一定的数值。这个数值点与先前Jeffrey Rohlfs和Nicholas Economides等人对临界容量的描述有相似之处，临界容量可以保证新技术扩散的基本量能，使得自增强效应产生并在市场中生存，以达到“促成一个新技术市场规模的非零均衡”；但是，出于探讨次优技术占领市场及政府介入改善市场效率的可能性的目的，笔者认为仅仅用自增强效应来概括临界容量的全部特征略显不够，临界容量还应包括新技术成功、旧技术失败、次优技术占领市场非效率消失的临界状态的描述，换句话说，仅仅用自增强效应和在市场中获得生存来判断临界容量是片面的，它应该还包括强弱分化的描述。因此，网络市场中，自增强效应已经成为强弱分化的中心①以静态试验为例，符合自增强和强弱分化中心特征的只有3 209，因此，该试验环境下的新技术扩散的支撑量能就是3 209。②受篇幅限制，不再将详细数据列出。。

（五）临界容量动态分析

Robert S Pindyck针对美国电信市场固定投资与行业自增强效应的研究结果表明，当固定投资达到一定量后，电信行业能够进入一个良性的“自增强“阶段。这一研究结果也意味着能够促进福利增加的新技术扩散，一旦其市场规模超过临界容量，将可能替代旧技术，并成为市场竞争中的赢家，这无疑是政府和企业以及每一个新技术倡导者的渴望。但是，在企业竞争策略和政府公共政策开始行动之前，需关注决定新技术扩散速率和量能的主要因素：消费者差异、价格竞争力、有效率的学习效用和开放政策等。

1.消费者差异

试验2：重新生成一个随机消费者群，其他参数值与试验1相同，试验结果如图6所示②。

图6 消费者差异对新技术扩散速率的影响

图6中，新技术扩散的量能基值（临界容量）从3 209变为3 217，验证了消费者特征与临界容量的相关性。每个不同的消费者群都带有独一无二消费者特征（包括质量、品牌等偏好），这个特征决定了企业策略应用的环境。同时，这也要求企业在进行市场扩张之前，需要进行市场调查，获得消费者信息，从而有针对性地制定出更合理的发展策略。

2.价格竞争力

价格是市场竞争中的重要因素，在西方经济学发展历史中，价格在很长时间内都是进行各种经济分析和经济学理论模型构建的最重要变量。在现代经济时代，价格或许不再是决定消费选择的唯一因素，但它在这一过程中仍发挥着不可替代的作用。为此，需要分析价格变量在新技术扩张过程中的作用。

试验3：在试验2生成的消费者群的基础上，保持各项参数值不变，仅改变新技术扩散的价格（或以成本计算）。这里令P2＝0，即新技术以免费方式提供。试验结果如图7所示。

图7 价格因素对新技术扩散速率的影响

图7中的临界容量为1 787，由此可见，低价渗透策略是奏效的。与3 217相比，支撑新技术扩散的基值（临界容的值）大大降低。这意味着，只要代表新技术的市场规模在0期达到1 787，新技术市场的网络自增强效应将开始加强，直至成为竞争中的胜出者。

3.技术学习效用

关注新技术扩散的直接原因就在于技术进步的重要性和次优技术占领市场的可能性。对新技术有效率的学习是新技术扩散过程中的重要因素，通过试验4可予以说明。

试验4：在试验2生成的消费者群的基础上，保持试验3中各项参数不变，仅改变新技术的学习效用评价，将T2从800减为600，试验结果如图8所示。

图8 技术存量因素对新技术扩散速率的影响

图8中，当临界容量从试验3的1 787变为2 601，由此可见，新技术与旧技术之间的技术存量差距越大，有效率的学习效用意义越重大，此时临界容量就越小，实现新技术扩散的难度就越小。

4.技术政策

试验5：在试验2 生成的随机消费者群的基础上，沿用试验3中的各项参数，仅改变ETCold＿net，使其从0变为20，试验的结果如图9所示。

图9 实施锁定策略对新技术扩散速率的影响

图9中，当临界容量从试验3的1 787变为2 217，新旧技术之间实现强弱分化的过程也稍显平缓，这表明没有实施开放政策时，旧技术维护企业锁定策略奏效。当临界容量未达到2 217 时，旧技术的维护者或在位企业将对新技术不屑一顾。但如果施以开放政策，一个现期规模已经达到1 787的新技术市场将会让支配旧技术的在位企业战栗。而有了锁定策略之后，除非新技术继续扩张，使其现期技术规模达到2 217，才能实现技术扩散规模的自增强。

三、结语

收益递增、自增强效应和正反馈机制都是对网络经济下市场驱动力因素的不同表述，它们证实网络经济下的确存在一种异样的市场机制，这种机制表现为次优技术占领市场是可能的。新技术扩散中，如果其市场规模无法超过临界容量，就不可能打破旧技术的藩篱，从而实现正反馈；而一旦新技术扩散的规模超过了临界容量，新技术将表现出扩散中的加速效应或自增强效应，从而到达一个规模更大的均衡。当然，这个均衡也并不意味着就是新技术对整个市场的占有，新技术扩散速率只是表现出了一种自增强的效应并成为强弱分化的中心，要使得整个新技术锁定在“成功”扩散的路径上，必须对量的增进和稳定进行强化。市场驱动力必须在一个非线性系统下才能实现，非线性系统的“阈值”就是本文强调的临界容量。新技术打败旧技术并占领市场是可能的。

新技术在扩散过程中，会受到诸如庞大的固定成本、消费者差异、价格、技术存量、转移成本及协同等重要因素的影响，新技术的带领者们可以通过实践消费者分析、制定合适价格、加快研发速度和施行锁定等策略，从而在新技术扩散中牢牢把握获取竞争制胜的关键。

对于政府而言，自由市场下次优技术占领市场的非效率为其干预经济提供了合理的理由，但这种干预必须是恰如其分的。首先体现于政府对消费者和企业认识新技术方面所作的干预和努力，旨在提高消费者和企业在新技术扩散过程中对新技术协同价值的认识，推动新技术市场驱动力加速。其次，政府还可以通过对新技术企业进行补贴、有针对性地降低新技术扩散中消费者选择和使用上的转移成本（如提高国民素质和学习能力）、缓解技术产品市场上的信息不对称、帮助消费者增加对新技术的接触和认知等方式推动新技术。政府只有通过“恰如其分”的政策干预，才会有助于提高市场效率，从而推动网络经济体系向更高的社会福利水平发展。

［1］Arthur W B.Competing technologies，increasing returns，and lock-in by historical events［J］.The Economic Journal，1999（394）：116-131.

［2］Jeffrey Rohlfs.A theory of interdependent demand for a communications service［J］.The Bell Journal of Economics and Management Science，1974（1）：16-37.

［3］Farrell J，G Salome.Standardization，compatibility and technological innovation［J］.Rand Journal of Economics，1985，16（1）：70-83.

［4］Nicholas Economides，Charles Himmelberg.Critical mass and network evolution in telecommunications［M］∥Gerard Brock.Toward a Competitive Teclecommanications Industry，University of Maryland，College Park，MD，1995：31-42.

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［6］熊彼特.熊彼特：经济发展理论［M］.邹建平，译.北京：中国画报出版社，2012.

［7］Everett M Rogers.Diffusion of innovations［M］.New York：Free Press，1995.

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