摘要：文章结合网购扩散特征，对基本Bass模型进行改进，构建了考虑动态市场潜量和时间影响因素的我国网购用户扩散模型。根据互联网用户和网购用户的历史数据，采用非线性最小二乘法，使用Matlab软件编程对模型参数进行估计。对比分析基本Bass模型、改进Bass模型，研究表明：改进Bass模型预测网购用户的扩散过程更加准确；网购用户扩散的主要动力是内部影响因素，即用户受口碑传播影响较大。
关键词：改进Bass模型；网购用户；创新扩散
1引言
随着互联网应用的普及，网络购物日益成为信息化社会重要的消费方式，对经济发展也日益发挥着巨大作用。对网络购物进行深入研究，掌握网购市场发展趋势对我国电子商务市场发展具有重要的现实意义。仲伟伫等[1]基于美国顾客满意指数(ACSI)模型，分析了影响顾客网络购物满意度的行为因素。邓爱民等[2]采用因子分析和结构方程模型，实证分析了网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制。张耀荔等[3]基于实证数据，结合国外网络购物市场发展经验，从网购市场基本情况、竞争格局以及消费者网购满意度等方面分析了中国网络购物现状以及发展趋势。国内学者有关网络购物的研究越来越多，但大多集中于消费者层面的定性研究，运用相关模型进行科学定量的研究较少。
随着Frank.M Bass[4]在1969年提出创新扩散的Bass模型，国内外众多学者将该模型广泛应用在技术扩散、新产品生产需求预测等方面。Lee等[5]以3D电视扩散为例，基于统计原理和机械学习理论构建了有效的Bass扩散预测模型。Jérôme Massiani等[6]构建Bass模型研究了德国电动汽车的创新扩散。Tsai等[7]运用Bass模型研究了全球液晶显示电视的扩散过程。任斌等[8]基于广义Bass模型扩展，考虑基础设施建设和价格下降因素，提出了中国电动汽车的创新扩散模型。Turk等[9]构建Bass模型分析研究了欧盟宽带的扩散。Lima等[10]将Bass模型运用于中国3G手机的市场扩散研究。Phuc等[11]将Bass模型运用到供应链领域，构建出三级供应链的制造业生产计划优化模型。
文章在创新扩散理论及现有研究的基础上，鉴于网络购物与普通创新产品以及技术存在差异，提出改进Bass模型。与基本Bass模型相比，改进Bass模型加入了互联网用户动态性等因素对网购用户最大市场潜量的影响，以增强预测的准确性。通过网购用户扩散模型的研究，进一步拓展Bass模型的应用领域，同时也为我国网购市场的发展提供一定的参考依据。
作者：陈红 赵振霞