互联网在我国的扩散研究--浙江在线-传播学

绪言

二十世纪的最后十年见证了互联网(Internet)从技术革新到社会应用日新月异的发展。据“Hobbes互联网发展大事记”统计，截至2000年7月，全世界联网的计算机已超过9300万台，5年之内增加了16倍。其他数据，包括网址、域名的增加也以类似方式激增。至1997年7月，全世界超过170个国家已经接入互联网(RobertHobbes’ Zakon, 2000)。

我国于1994年4月通过其中国科技网(China Science and Technology Network，简称CSTNET)首次和国际互联网相联，成为国际互联网社群中的第7l位成员。自此以后，互联网在我国也逐渐为国人所熟悉，并在短短几年得到迅猛发展。据最新《中国互联网络发展状况统计报告(2002／1)》(中国互联网络信息中心，2002年1月)，截至2001年底，我国的网民(Internet users)已经超过3370万人，联网计算机也达到1254万台，而其互联网的国际出口容量更从1997年的25.4Mbps跃升到7597.5 Mbps，通过其十大主干网[2]与国际互联网多接口相联(中国互联网络信息中心，2002年1月)。

互联网的迅速发展无论对政府有关部门还是业界都提出了许多全新的问题和挑战。作为一种将永久改变我们生活、学习、工作和娱乐方式的现代传播技术，互联网的出现和发展意味著整个社会从政治、经济到文化、政策法规等多方面都需要作相应的调适，以抓住人类发展史上又一次划时代的革命一一信息革命及其数字经济(digital economy)带来的机遇。就我国的情况而言，随著改革开放的进一步深入和最终加入WTO，无论是政府部门，还是国内外的公司企业，动态掌握互联网在中国的发展情况，已成为他们进行相关决策的先决条件。(中国互联网络信息中心，2001年1月)

有关我国的互联网发展情况，迄今为止已有很多公司和机构进行过调查统计研究，累积了很多资料，比较著名的包括International Data Corporation(IDC)，BDA China ＆ Strategies Group，the Phillips Group，Yankee Group等做的我国互联网市场调查(Lu，2000)，总部设在香港面向亚太区的Interactive Audience Measurement Asia (iamasia，2000) 有关我国互联网发展的系列调研。当然，影响最大的当属直属中国国务院新闻办公室的中国互联网络信息中心自1997年10月开始每隔半年进行一次的中国互联网络发展状况统计调查，至今已进行了9次。

这些统计调查给我们提供了不同时间点上我国互联网发展的众多描述性数据，如上网人数、上网人群特征(demographic distribution)、上网习惯(Internet use patterns)等等。值得指出的是，(1)由于不同研究彼此在研究设计和研究目的上存在差异，统计数据常互有出入 (Lu，2000)；(2)几乎所有这些研究，至少是公众可以接触到的调查报告[3]，都只是对调查内容的描述性总结 (descriptive summarization)。人们得到的只是某一时间点上的静态描述数据，而对于互联网在中国的动态发展过程的深入研究，则迄今所未曾见。

由于互联网无论就其技术还是社会应用都仍处于迅速演变发展中，某一时间点上的描述数据的时效性通常是很有限的，甚至不足以作为重要决策的依据。相对孤立的静态的描述，有时容易让人对互联网的整体发展阶段产生错觉。正如Stephens (1998)所说，我们对网络发展的方式和意义可能还远未真正认识到。相反，对互联网发展的动态描述，则不仅可以提供较为全面的分析视野，更可以通过对其发展模式 (pattern) 的理论概括，对互联网的整体发展阶段有较为科学的判断，让我们对其今后的进一步发展作出合理的预测。这样的研究，不仅可以填补有关互联网发展研究方面的空白，更能使有关的政策和商业决策比较科学合理，并具前瞻性。因此，对互联网发展的动态研究，具有重要意义。

鉴于此，本研究将从创新扩散的观点 (innovation diffusion perspective) 出发，通过对迄今可得的有关调查报告和我国的有关统计数据的综合分析，对互联网在我国的发展作动态分析，试图回答：

1．互联网在我国是如何扩散的?

2. 我国互联网的发展处于什么阶段? 今后几年的发展将呈现什么特点?

文献探讨

随著互联网的兴起，与网络相关的传播研究近年来也非常活跃(Travers, 2000; Flanagin & Metzger, 2001)。以研究主题分，包括网络内容 (Internet content) (如: Wynn & Katz, 1997; Napolitano, 1996; Dominick, 1999; Bums, 1999; etc．)、网络采用和使用 (Internet adoption and use) (如：Larsen & McGuire, 1998; Sproull & Faraj, 1995; Flanagin & Metzger, 2001; Kraut, Lundmark, Patterson and etc., 1999; etc．)、政策和法规 (如：Tan, Corbett & Wong, 1999; Patnode, 1998; etc.)、虚拟社区和虚拟空间 (virtual community and cyber space) (如：Rheingold, 1995; Jones, 1997; Porter, 1997; Reid, 1998；Joison，1998；Travers，2000；etc．)、电子商务 (如Li & Yang，2000；Tan，Corbett & Wong，1999；etc．) 等等。就研究典范言，总体来说，实证(positivistic) 和批判性 (critical) 取向的都不乏其作，虽然也有不少如Flanagin & Metzger (2001) 所谓的“泛泛描述”之作 (p.154)。研究者广泛借助社会学和女性主义 (如Travers，2000；Jones，1995)、心理学 (如Reid，1998；Joinson，1998) 以及历史分析 (如Stephens1998；Midich，1998) 等领域里的理论和方法，从各个方面对互联网的有关问题进行探讨。

在各种与网络有关的传播研究中，从创新扩散的观点来进行的研究对于我们了解互联网的社会本质及其对社会、经济和文化的影响尤其具有启发性。然而，迄今为止，至少就作者所知，绝大部分此类研究 (如Flanagin & Metzger，2001；Flaherty，Pearce & Rubin，1998；Larsen & McGuire，1998；Ashley，1995；Lin，2000；Leung，2000，Li & Yang，2000；etc．)都只着重在个体层面 (individual level) 的考量。这些研究一般都旨在梳理并界定 (identify)不同环境下(如在办公室、家里、学校等)对人们采用网络(或其中的某些功能)的决策具有影响力的各种因素 (factors)，以及不同因素的相对重要性 (relative importance)。事实上，自Rogers (1995a，p.163) 总结提出其创新决策模型 (innovation-decision model) 以来，绝大部分创新扩散取向的传播研究都循此道。与其他理论，包括社会表征理论 (Social Presence Theory)、理性行为理论 (Theory of Reasoned Action)、使用与满足 (Uses and Gratifications)、期望理论(Expectancy Value Theory) 等 (Lin，2000) 一起，个体层面的互联网采用决策研究取得了一系列成果。与此相反，系统层面 (aggregate level) 的扩散研究却寥若晨星。正如Rogers (1995b)自己所承认，“(有关创新扩散的)社会科学研究主要以个体作为研究对象，而单单进行这一层次的研究是不很令人满意的……”(p．ix)。

系统层面的创新扩散研究的缺乏是与创新扩散过程的极端复杂性有关的。虽然从经典创新扩散过程的研究中，学者们很早就总结出，创新在特定社会系统中的扩散呈现所谓S曲线形的扩散模式 (Rogers，1995a； Valente，1995)，但由于扩散过程受到太多边际条件(conditioning factors)的影响，对扩散过程的精确描述无论从理论上还是从经验数据上都非常困难。人们不断尝试寻找理想的函数方程去从理论上精确描述这一S形的扩散过程，但大多停留在对S曲线以及对扩散理论中的重要概念“临界数量(critical mass)”的定性探讨上。正如Valente(1995)指出，对扩散过程的“精确描述 (exact specification)”，包括 “定义和分析(definition, operationalization and analysis)”(p.1)，常为社会科学研究者们所避开。

S形曲线和临界数量是我们分析任何创新(包括互联网)扩散过程的基本工具。根据创新扩散理论，一种创新在一个社会系统中的扩散，只有使用者达到系统总人口的某一比例后，整个扩散过程才可以自续 (self-sustaining) 下去 (Rogers，1995a，p．313)，这一比例(有时也用其绝对数量，即已采用者的数量)，就是临界数量。通常，当一种创新刚刚开始在系统中扩散时，人们对它的接受程度比较低，因此一开始扩散过程比较缓慢：而当采用者比例一旦达到临界数量，扩散过程就会加快，出现起飞 (take-off) (Rogers，1995a，p．259)，以致系统中大部分最终会采用创新的人都在这一阶段采用该创新。然后，扩散过程再次慢下来，系统对创新的采用逐渐达到饱和点 (saturation point)。整个扩散过程于是呈现S形曲线的模式,见图1所示。

图1 创新扩散的S形曲线

显然，判断创新扩散的阶段，对临界数量的界定是关键所在。就网络的扩散而言，Gurbaxani (1990；cf.:Rogers，1995a，p．317) 曾经对BITNET的扩散情况进行了跟踪研究，不仅证实了其扩散过程遵循S形，而且指出1982当University of California at Berkeley加入BITNET之后，BITNET的扩散达到了其临界数量点，此后，“每6个月接入者的数量就翻番”(Gurbaxani，1990；cf.: Rogers，1995，p．317)。然而他没有给出具体的临界数量值，即采用者百分比。Rogers (1995a) 认为临界数量通常在系统的创新采用者比例达到10%至20%时来临，因为一旦达到这一比例，扩散过程通常就会自续下去 (p．259)，至于具体是多少，似乎要视创新本身的特点、社会系统所处的诸多政治、经济文化环境而定，难有定值。此外，正如Valente (1995) 所指出的，并非所有创新都可以最终达至完全扩散，即被系统中所有人所采用的状态。很多创新在系统中的扩散，其饱和点并非在100%，而是在采用者人数达到“系统总人数的70%或80%甚至更低时”(p.3)。饱和点时的采用者比例就是通常所说的“市场容量 (potential market)”。Ure (2001，p．13) 在其有关香港家庭网上购物的研究中指出，没有人真正知道确切的市场容量到底有多大。具体到互联网在我国的扩散，最终的扩散饱和点是多少，同样是一个充满吊诡的问题。

本文将就互联网在我国的扩散，对以上述及的问题，包括扩散过程的描述 (S曲线)、临界数量和饱和点的界定，进行较深入的探讨，并在此基础上，对我国互联网的扩散过程进行概括和描述，并对其今后发展作出预测。

研究方法

本研究的数据主要来自中国互联网络中心的9个中国互联网络发展状况统计报告 (1997年10月一2002年1月)。此外，在分析中，我们还引用了《中国统计年鉴》(国家统计局，1999) (在线版) 以及《中国人口年鉴》(1999) 等上面的有关数据。

本研究的分析对象 (unit of analysis) 是我国及其31个省或直辖市。我们把全中国作为一个由31个子系统组成的大的社会系统。因此，我们的研究涉及这两个层面的系统分析。所考察的主要变量是互联网扩散情况，以网络扩散程度 (Internet penetration) 作为其指标(indicator)。所谓网络扩散程度，即前述的采用者比例，指所考察的社会系统(全国或者各省和直辖市)中网民 (Internet users) 人数占其总人数的百分比。我们对我国互联网扩散过程的研究，就是通过考察网络扩散程度的变化来进行的。而临界数量和饱和点，是网络扩散程度的两个特殊值。前者是网络扩散达到自续时的值，后者是扩散达到饱和时的值。

由于网络扩散程度是本研究的关键变量，而其定义又是以对网民概念的界定为基础的，因此有必要对本研究中“网民”这一概念的使用作一说明。简单说来，本研究并没有对“网民”作专门的定义。虽然本研究的分析是基于中国互联网络信息中心的历次调查统计报告，但其不同时期发布的调查报告对于网民的定义并不相同，因此本研究只是直接引用有关调查报告中的网民统计量，对互不相同的调查间的定义差别不作区分。

本研究对我国互联网的扩散研究，乃是以创新扩散理论中对扩散过程的S形扩散模式的结论为基础的[4]。换言之，本研究并不在于证明扩散模式是否为S形，而是承认互联网在中国的扩散将遵循S形曲线的扩散模式。在此基础上，本研究希望能对具体的S形曲线的特点进行探讨，以分析其扩散过程和特点。本研究将借助正交与均匀实验设计中用来描述S形生长曲线的Weibell模型 (方开泰，马长兴，2000，p.2，p.57-58) 作为互联网扩散过程回归分析的理论模型，其一般表达式为：

y = 1 - b₀*exp(-b₁*x²)，x>0

把此模型应用在本研究中，自变量是时间，即从开始出现第一个互联网用户起到所调查时为止的时间；因变量是网络扩散程度。基本的分析方法是，通过对不同时间点上网络扩散程度不同数值的回归分析，确定出上述模型中的参量b₀和b₁的值，从而得到互联网扩散过程的回归方程，并据此对其今后发展进行预测。

下面探讨扩散饱和点的确定方法。

由于本研究以Weibell模型来对互联网的扩散过程进行回归分析，而Weibell模型描述的生长过程，其上限是1，或100%，因此我们在应用此模型进行互联网的扩散分析时，不能直接应用网络扩散程度这一变量，而必须作适当的转换。如前所述，互联网在一个社会系统中的扩散，无论是就我国整体还是其各省、直辖市，都不可能达到100%的扩散程度。扩散的饱和点可能是远低于100%的某一个扩散程度值。理论上，系统中的总人口 (P) 乘以系统的饱和点所对应的扩散程度 (α)，就是互联网在系统中得到饱和扩散时的总网民数，即市场容量。因此，互联网在一个社会系统(我国或其省、直辖市)中的扩散过程，可以有两种理解：第一种理解是把扩散看作是在社会系统中的全部人口中扩散，扩散最终停止于饱和点所对应的扩散程度α；第二种理解是，把扩散看作是在那些最终会成为网民的人之间的一个扩散过程，这部分人构成的人数就是饱和扩散时的总网民数，即Pα值。显然，这是一个理论上的值，因为“没有人会确切知道市场容量到底会有多大”(Ure，2001，p．13)。按照这种理解，互联网在那些最终会成为网民的人之间的扩散，最终将会达到充分扩散，即100%。注意这里的基数是Pα，而非总人口P。上述两种对实际上是同一扩散过程的不同理解，其关联之处就是：在第一种理解中的扩散程度y，对应于第二种理解中的扩散程度(y／α)。理论上，

0≤y≤α

而

0≤(y／α) ≤1

于是我们可以用Weibell模型来描述(y／α)的变化过程。然而要把分析结果真正应用到系统中的真实扩散状况(即用y来描述系统的扩散程度)，我们必须先确定α，或系统的扩散饱和点。

如何确定互联网在我国及其各省、直辖市的扩散饱和点? 这必须综合考虑我国的社会和经济发展情况以及互联网这种技术的特点。在本研究中，我们假定互联网在我国及其各省、直辖市的扩散饱和点为“市镇非农业人口占总人口的百分比”。举例来说，根据1999年的《中国人口年鉴》(p.347)，北京市有总人口1097.7587万，其中市镇非农业人口为718.8509万，占65.48%，因此北京市的互联网扩散饱和点就是65.48%。其他各省、直辖市的互联网扩散饱和点也据此确定，如上海为72.25%，西藏为9.76%。而全国的总体扩散饱和点，则为23.896%，即全国市镇非农业人口占总人口的比例。以“市镇非农业人口占总人口的比重”来作为互联网在我国扩散的饱和点，主要基于以下理由：

(1)我国各地区的城乡差别依然存在，城乡间在经济收入、平均受教育程度及信息类消费支出等方面皆存在明显的差距。从收入情况看，1998年全国农村居民家庭年平均每人纯收入为2161.98元(国家统计局，1999，表10—16)，而城镇居民的年平均纯收入则为5425.1元(国家统计局，1999，表10—3)，后者是前者的2.5倍：从消费水平看，1998年，全国居民的平均年消费额为2973元，其中，农民的消费支出只有1892元，而城镇非农业居民的年人均消费支出则达6201元，后者是前者的3.3倍(国家统计局，1999，表10—1)。再从与互联网消费关系密切的两大类消费，即交通运输类和文化教育娱乐类的消费支出看，农村居民的开支为220元，而城镇居民达到757元(国家统计局，1999，表10—8，10—19)，后者是前者的3.4倍。

关于农民和城镇非农业人口在教育程度上的差异，我们没有具体的统计数据。但我们有不同地区间的文化发展水平的统计数据(国家统计局，1999，表4—9)，通过相关分析我们将证明，一个地区的互联网扩散程度是和该地区的经济发展水平和文化发展水平明显相关的，而经济发展水平和文化发展水平两者间也是显著相关的。因此，我们间接证明了农民和城镇非农业人口在受教育程度上同样存在明显差距。由于城市非农业人口代表了我国社会中经济收入相对较高、平均受教育程度水平也相对较高的人群，因此，在相当长的时间内，中国的互联网消费将以这一群体为主：

(2)从实际的网民构成情况看，网民也基本上属于经济收入比较高、教育程度比较高的城镇非农业人群。据最新的《中国互联网络发展状况统计报告(2002／1)》，网民中文化程度在高中以下的只占10.2%，绝大部分具有高中或高中以上学历：65%以上的用户人均月收入在500元以上，如果考虑到学生用户大多数为无收入人群，人均月收入在500元以上的用户比例会更高。而从用户的行业分布和职业分布中，则更可以清楚地看出，用户基本上属于城镇非农业人口，农林牧渔水利业通共才占1.3%。绝大部分用户都属于国家机关和各商业、企事业单位的员工以及学生，而在我国，这些人基本上属于市镇非农业人口。

(3)从互联网本身的特点看，其使用需要有软硬件投资，还需要具备起码的文化水平和计算机素养(computer literacy)。经济因素和文化因素将在相当长的时期内，把绝大多数农民拒之于互联网的大门之外。

总部设在北京的ChinaBuzz.com总裁Steven Schwankert (Virtual China，November 9，1999)在谈到中国的互联网市场前景时，批评西方很多投资者对大陆市场抱有天真的13亿消费者这样的“迷思”(1.3 billion consumers market myth)。在他看来，中国大陆的潜在网络消费者，充其量不过1个亿，即那些住在大中城市的人们。在本研究中，我们相信，选择“城镇非农业人口在总人口中的比例”作为互联网在我国扩散的饱和点，虽然在理论上不无可商榷之处，但在实际应用上，至少在现阶段，应该是恰当的。

研究结果

一、互联网在我国的扩散