Logistic增长模型及网络效应在数字电视推广中的应用

内容摘要：文章尝试从新技术推广的S型增长路径来分析和预测我国数字电视用户增长的阶段和相应的策略。首先引入Logistic增长模型来模拟数字电视的成长阶段，其次通过对模型中相关参数的分析并结合数字电视的双向网络特性，指出现阶段可以利用网络效应来设计数字电视的市场推广策略。

Abstract:accordingas‘S’typeofnewtechnologypopularizationroute,ArticleanalyzesandpredictsourcountrydigitalTVgrowthstageandcorrespondingtactics.Firstly,IntroduceLogisticincreasemodelandanalogthegrowthstageofdigitaltelevision,Secondly,throughananalysisofrelevantparameterinthemodelCombiningthetwo-waynetworkcharacteristicofthedigitalTV,articleindicatethatwecanmakeuseofnetworkeffectstodesignthemarketingstrategyofthedigitalTVatthepresentstage.

关键词：　Logistic模型

网络效应

正反馈

数字电视

导言

在国家广电总局的“十五”规划中，我国数字电视用户规模20__年要达到100万，20__年达到1000万，20__年达到3000万。而最新的统计数据显示，20__年国内数字电视用户数充其量40万，20__年用户数不足150万[1]。以目前的发展势头，20__年指标的实现很困难。问题究竟是出在技术上还是市场上？节目内容不足、数字化标准推出迟缓、机顶盒定价过高等问题，及由此引发的市场需求疲软、数字电视运营商和平台商的犹豫不决等现象，成为人们批判的对象和关注的焦点。是不是解决了上述问题，数字电视的推广就能一帆风顺呢？

其实，在任何一项新技术的推广初期，现有技术体系和经济体系在接受新技术的过程中都会表现出某种程度的惰性，来延缓新技术所带来的冲击。市场经济中，很少有新技术的推广是立刻普及的，数字电视也不例外。这是供求双方理性选择的结果：供应方期望需求有快速地增长，不太愿意在形成足够的需求以前沉淀太多的推广成本；而需求方的新技术用户则期望数字电视的转移成本不断下降，技术不确定性不断减少。无论是过去的电话，还是现在的数字电视和今后的3G技术，都不能避免这种选择的犹豫过程。

实证表明，很多成功推广的新技术，其扩散的过程和路径是相似的。它表现为一种“S”型增长特征，即先缓慢启动，然后高速增长，最后减速增长并趋于饱和。这种“S”型的增长模式在生物世界中非常普遍，病毒的扩散、传染病的传播都是按这种模式。在信息技术领域，S型增长模式也是随处可见，传真机，CD，彩色电视机，电子邮件和互联网，它们的推广和普及也以同样的方式出现。本文认为，数字化技术在电视系统的扩散也将经历这种典型的S型增长过程。Mansfield（1968）及其追随者证实了“S”型曲线在新技术普及和扩散问题上经济计量上的成功[2]。不失一般性，本文选用Logistic增长模型来模拟数字电视的S型增长过程，根据对模型中参数的分析来归纳数字电视增长的影响因素和它们的作用机制，在整体把握数字电视推广过程的基础上，来预测和调整增长的实际走向，为加快数字电视的普及提供一些策略依据。

论文第一部分首先引入用于模拟S型增长的logistic模型，根据相关参数来描述S型曲线演化的不同阶段。并用我国移动和固定电话用户增长的统计数据来验证新技术增长中的S型路径。进而，结合数字电视当前所处S型增长阶段，提出要顺利扩散的二个必要条件：突破临界规模和激发正反馈机制。论文的第二部分，根据模型并结合我国现有电视用户的相关统计数据，指出我国数字电视要达到起飞点的临界规模值和能激发正反馈机制的网络效应。论文第三部分，着重结合数字电视双向网络特性来讨论如何激发和利用其强大的网络效应来加快市场的推广进程。

Logistic增长模型与“S”型曲线描述

Logistic函数，也被称为生长曲线函数，由美国生物学家和人口统计学家珀尔（R.Pearl）和利德(J.reed)（1920）首先在生物繁殖研究中发现，后被广泛应用于生物生长过程和产业成长过程的描述[3]。消费者对新技术或新产品的消费方式的形成与生长过程本身也是一个微经济系统的生长演化问题，因此用Logistic生长曲线函数来分析其阶段特征，有较高的相似性和可行性。其函数原型为：

方程1

其中，t为时间，Y为因变量，这里指（有线）数字电视的用户数（规模），L为Y的最大极限值。比如，据统计我国现有1亿多有线电视用户，这可当作短期内有线数字电视用户数的理论极限值，并可根据实际数据做相应调整。a、b分别为可控参数，它们的取值大小是由新技术扩散自身特征和扩散中的环境所决定的。c为常数系数。通常，在新技术扩散模型中，a表示消费者自发采用新技术的可能性，取决于新技术的特征优势和消费者自身的需求状况，也称为自发性扩散系数。b表示消费者受己使用新技术者影响而采用新技术的可能性，称它为影响性扩散系数，在生物学应用中，b通常包含二方面影响：自身规模和外部环境。

通过原函数求t的二阶导数，可解得曲线唯一的拐点Y*＝L/2，t*=(lnC－a)/b。同样，通过其三阶导数，可解得其一阶导数的二个拐点Y10.211L，Y20.788L。对应的时间分别为t1=[ln(C/4)－a]/b，t2=[ln(c/0.27)－a]/b。

由此，根据函数特征，得到如下增长曲线（横轴为时间t，纵轴为用户数Y）：

L

Y2

Y*拐点

Y1

起飞点

t1

t*　t2

t

图1：S型数字电视用户Logistic增长函数

如图1，一个成功扩散的S型新技术的增长演化过程可划分4个阶段，如下表所示：

阶段形成阶段加速增长阶段减速增长阶段平稳阶段

时间段0~t1t1~t*t*~t2t2~

的变化增加增加减少减

少

的变化增加减少减少增加

特点缓慢增长加速成长快速成长成熟稳定

在拐点的左边，包括二个阶段：在形成阶段（0~t1），人们对新技术或新产品的优势和收益的认识有限，加上较高的转移成本和未来前景的不确定性，使得在这个阶段新用户的增长缓慢，大多数消费者处于观望状态。t1~t*的加速增长阶段决定着新技术最终能否推广和普及，从t1点起Y加速上升，消费者对新技术或新产品的预期不断变好，开始主动接受这种新技术或新产品，并且由于消费者相互间的自我增强机制，使得增长出现“井喷”行情。我们将t1对应的时间点叫做起飞点，将其对应的Y值叫做临界规模。

在此期间里，人们所关心是新技术本身的性价比，是否优于其它可能近期出现的新技术，是否有供给方的强力保障和支持，其他消费者是否也会接受。这一合法化过程类似于一个标准设定过程，它所需要的时间可能决定于旧标准到新标准的转换成本，新使用者的规模和对于市场增长和技术未来发展的预期。尤其是新使用者的规模是否达到临界规模（起飞点）和对未来的预期将直接决定能否顺利进入起飞区的关键，我们将在下文进一步论述二者的关键作用。

在拐点的右边，同样有二个阶段：减速增长阶段。此间，新用户数己达到其极限值的一半，随着饱和程度不断上升，增长速度由“递增”转入“递减”。随着潜在用户数量的减少，市场出现规模报酬递减，使得早期采纳者所获得的平均收益开始下降，这也降低了未采纳者对采纳收益的预期。最后，进入平稳阶段，新用户规模越来越接近于极限，增长速度慢慢收敛到0。如有另一替代新技术出现，它将开始出现负增长。

实证研究表明，大多新技术的成功推广整体上都经历以上四个阶段。以我国固定电话推广为例，我国20__年的家庭总数约为3.7亿[4]，以此为极限值估算固定电话的起飞点用户规模（0.21L）约在7500万左右，拐点处用户规模（L/2）大约等于1.85亿。来自信息产业部的数据证实[5]，到1998年我国固定电话达到8000万左右，期间用了几十年时间才达到这一起飞点的临界规模。而从1999年起到20__年只用了3年时间就达到2.01亿，可见1999年我国固定电话增长确实进入了加速增长阶段，这与Logistic函数的模拟走向比较接近的。20__年我国固定用户己达2.01亿用户规模（超过1.85亿的拐点规模），据此可判断出20__年固定用户增长己进入减速增长阶段。后续数据也支持这一现实，20__年我国固定电话用户数达到2.47亿，比20__年增长15.7，20__年截至9月达到3.06亿，与1999年至20__年之间的增速相比明显下降。同样根据Logistic函数估算出其进入平稳阶段的用户数（0.788L大约为2.9亿），以目前的增长速度判断，20__年起我国固定电话将进入平稳阶段，用户增长空间有限了。再看我国移动电话用户增长情况，从1988年开始到20__达到1亿用户共花了13年，而到20__年4月底，中国移动电话用户达到2.957亿，不到3年时间增加了近二倍规模，可见我国移动电话己进入加速增长阶段。即使以20__年统计年鉴中我国15到64岁的8.88亿人口为其增长极限（实际远达不到），其拐点处用户规模大约为4亿多。对比20__年的3.57亿的估算值，我国现在移动电话业务进入减速增长阶段为期也不远了，于是人们又开始憧憬3G新技术带来新一轮增长。

由此可见，与步入增长平稳期的中国电信固定电话业务和即将进入用户规模减速增长的中国现有移动电话业务相比，广电数字化业务增长还刚刚起步，其增长的空间也着实诱人。在“三网融合”背景下，广电系统需要考虑如何抢占先机，加快进入加速增长阶段的步伐，充分享受先占者的优厚利润，以避免“自己栽树，别人乘凉”局面的出现。

与此对照，一项失败的新技术推广一般只在第一阶段徘徊不前，无法顺利进入后续阶段。它们或者因达不到临界规模而夭折，比如，铱星公司20__年倒闭便是一个典型的例证，虽然从纯技术角度考虑，它比现有的有线加天线的移动通讯模式要更先进。或者虽然达到临界规模但在面对竞争技术或产品时，没有激发起消费者的自我增强机制而导致市场萎缩低迷甚至失败，如网景浏览器。

显然，在四个增长阶段中，最为关键的是第二个阶段：加速增长阶段，它直接决定了一项新技术或新产品市场推广的成功和失败。从S型曲线可看出，进入这个阶段的二个必要条件是：首先要达到起飞点，突破用户临界规模，其次引发加速增长（产生自我增强机制），二者缺一不可。对于数字电视推广来讲，随着各地“整体平移”政策的实施，如何在达到起飞点后，在消费者群体内激发自我增强机制，促使用户规模的加速增长，成为下一步关键。

二、Logistic模型的应用与数字电视的网络特性

以1.4亿户的估算值为今后几年我国“有线”数字电视用户极限值L，那么“有线”数字电视推广的临界规模在2800万左右。如果按照广电总局原计划，20__年数字电视用户能达3000万（其中以有线电视数字化为主）。但无论从现状还是从Logistic模型上来看这显然过于乐观，据最新报道广电部己将20__年数字电视用户推广数下调到更为现实的1000万。按此计划，到20__年末或20__年，中国“有线”数字电视增长就有可能突破2800万的临界规模而出现“井喷”行情。如果以全国3.6亿电视用户数作为我国整个数字电视用户极限值L，则全部电视数字化的临界规模则大约在7200万左右，加上直播卫星电视和地面数字电视的推出，20__年末达到起飞点的可能性较大。但这种“井喷”行情何时出现，又能持续多久，从上文的t1，t*和t2值的表达式可看出，它与数字电视logistic函数中的可控参数a和b的大小直接相关。也就是说，我们可以尝试通过控制自发性扩散系数a和影响性扩散系数b来调控数字电视实际的增长路径和效果。从Logistic函数的一阶和二阶导数和t值的表达式可看出，在其它条件不变下，a和b与加快新技术扩散速度、缩短推广时间之间呈明显的正相关，即a和b增加能使得“起飞点”和“拐点”左移，扩散速度加快（表现为一阶导数增加）。

理论上，在新技术扩散的Logistic增长模型中，a表示消费者自发采用新技术的可能性，取决于新技术的特征优势和消费者自身的需求状况。就目前我国数字电视的推广状况来看，消费者自发采用的可能性普遍较小。毕竟，数字电视只是从模拟到数字的一次技术升级，远不具备革命性、突破性的技术优势。而且，在满足消费者需求方面短期内尚未带来质的增长。这与数字电视的技术优势和效果还远末被消费者理解和消费者对数字电视的需求在其需求层次中还不是主导需求，都有着直接的关系。如果光靠自发性扩散系数a来调整，可能十多年都未必能积累起必要的用户规模，欧洲数字电视近十年的市场发展仍在小打小闹便是明证。无论是欧洲还是美国的经验都表明，单纯通过自发需求来推广数字电视，试图短期内达到起飞点所需的临界规模是不现实的。虽然，当前我国各地实施的“整体平移”带有一定行政强制色彩，但它的确是弥补消费者自发扩散不足的最有效手段之一。

另一方面，Logistic函数中的影响性扩散系数b表示消费者受己使用新技术者影响而采用新技术的可能性。它受本身规模影响，同时决定于现有规模和消费者预期是否能成功激发市场的自我增强机制，引起用户加速增长。而这种由本身规模决定的影响性扩散在现实经济中表现为一种典型的网络效应，它也是近20年网络经济学研究的核心内容。通常，网络效应是指当一个用户使用一种产品所获得的效用随着使用该产品的用户人数而增加（katzandShapiro，1985）[6]， 它在一切具有网络结构的产业中发生作用。“梅特卡夫法则”(Metcalfe’slaw)[7]进一步将其量化为，网络价值与连接到该网络上的人数的平方成正比。由此推出，在其他条件不变下，连接到一个较大的网络显然要优于一个较小的网络。这种网络越大越好的“网络效应”，使得用户评估某个网络的优劣在很大程度上依赖于网络上用户数量的多少。它产生一种“正反馈”的收益递增现象，即随着使用同种产品的用户规模增加，该产品的价值上升；与此同时，产品价值的上升进一步吸引更多的新用户加入，这就是前文提及的加速增长阶段的第二个必要条件所需的自我增强机制。罗尔夫斯（1974）、卡茨与夏皮罗（1985）、法雷尔和沙劳纳（1985）[8]的研究都表明，网络效应产品市场表现出与其他产品市场最为不同的特征是它面临着启动问题：只有超过临界容量的网络才能生存下来。这与S型增长曲线的分析是一致的。

随着人类社会进入信息化时代，具有网络结构的经济形态越来越多，网络效应和正反馈作用也到处可见。“强者更强、弱者更弱”的“马太效应”，成了很多行业的生态现状。电视用户通过有线网络或卫星、地面网络连接到一起，是一种典型的网络拓扑结构，具备网络的基本特性。从网络结构上看，电视数字化将单向的模拟电视网络升级为双向的数字电线网络，这使得电视产业的网络特性更为明显，网络效应也大大增强且作用方式发生变化。单向网络具有间接的网络效应（即通过互补产品来增加产品价值），而双向网络除了间接网络效应外，还带有较强的直接网络效应（即用户规模直接增加产品价值）[9]。模拟时代的广电网可以看成是由硬件（网络设施）和软件（广播电视节目）构成的单向网络，以发挥间接网络效应为主，坚持“内容为王”来增加网络价值。而数字化后，双向广电网络更多地表现为直接网络效应。我们的市场策略和运营模式需要重新审视和加以拓展，兼顾间接网络效应的同时，应重视直接网络效应的开发和运用。三、基于网络效应的数字电视推广策略

网络效应理论认为，一个产品的效用应该包括两个部分：产品的基本效用（basicutility）和网络效用（networkutility）。前者取决于产品自身特征，后者取决于使用该产品的人数（即网络规模）。与之对应，在logistic模型中，可控系数a和b分别作用于产品基本效用和网络效用。相比于加强内容生产和提高数字电视技术优势等提高自发性扩散系数a的质量措施，现阶段，用于提高影响性扩散系数b的短期市场推广策略得到的关注远远不够，其强大的网络效应没得到明确的认识，自然谈不上充分的利用。某种程度上，市场中没有卖不出的产品，只有营销不适的产品。我们不能总以产品（如节目内容）质量不高为借口，而忽视数字电视网络营销方面努力的不足。针对数字电视的双向网络特性，我们该如何充分发挥其网络效应，来享受正反馈机制所带来的收益递增？

⑴影响消费者预期及必要的市场推广策划

夏皮罗（1999）指出，“当网络效应明显的时候，不可避免的预兆是强有力的武器，成功与失败受消费者预期和运气的驱动与受产品本身价值驱动一样多”[10]。也就是说，如果消费者预期有线数字电视必然普及，它就会成为流行，从而形成良性循环，反之则恶性循环占据主动，这也被称为“预期的自我实现”。因此，在正确的时间（用户规模接近临界规模）向正确的方向稍微前进一点儿，成功便唾手可得。此时，用来影响消费者预期的营销策略是关键的关键。

消费者会对数字电视未来的网络规模，产品服务质量，辅助产品供应、更新等问题进行预期，只有在这些方面都能让消费者有较为满意的将来，才能真正打动他们。对于数字电视的未来前景，调查表明大多数消费者是认可的。近期网络数字电视和20__年数字直播卫星业务的推出，更是明确了我国政府支持数字电视的决心和努力，这对于增强数字电视用户的信心无疑有很大的促进作用。另外，我们可利用市场手段来增强消费者的信心。与辅助产品供应商（如电视机厂商，电子商务企业等）结成战略联盟并对外宣布有关新技术和设备现在受欢迎程度和未来更新前景，同样能直接影响消费者预期。在很多产业，类似的“产业预告”都是企业用来影响消费者购买决策和市场预期的常用策略工具。另外，在节目内容质量和数量方面的承诺和更多的广告宣传，对于繁荣市场、吸引注意力、增强消费信心同样有着举足轻重的作用。而邀请更多竞争者进入将能创造一个合意的网络效应，也将给消费者一种可信的高产出预期，因为消费者知道一个更具竞争性的产业将有更高的产出和前景。甚至在强网络效应市场，在位者给竞争者提供补贴来刺激更高的产量也被证明是极好的市场策略[11]。

除了上述相关的数字电视产品策划和广告推广外，必要的促销活动和新闻公关也是必要的辅助。以数字电视入网并低价甚至赠送广电宽带，或赠送部分收费频道等活动来吸引先期消费者。以“数字”生活的数字电视产品报道为主，行业新闻为辅，同时围绕数字电视不断获得的支持和进展举行新闻会。这些市场手段对于数字电视上市推广都能起到积极的推动作用，而销售终端的执行，如产品的展示、服务的规格等，由于直接与消费者发生关系，自然也是策划的重点，需要用心布置。

⑵价格策略和用户资源的开发

不可否认，数字电视供应商的前期投入成本是巨大的，但如果将成本全部平摊到用户头上，收视费用必然高居不下，这很容易强化用户的抵触心理。与其他网络信息行业一样，数字电视行业的成本结构也是高固定成本，低边际成本的支出结构。这这种结构下，新用户的边际成本较老用户有着明显的优势，用户规模越大边际成本越低。因此，理论上，只要定价高于边际成本，并能获取足够大的规模使得总平均成本下降到平均收益之下，就能获取巨额利润。所以，在信息网络产品市场上，低价进入的抢占策略到处可见。而且这种低价策略与传统产业的“赔本赚吆喝”最大不同是，前期的低价损失将由后期的高价来弥补。这种靠低价来吸引用户，然后随着用户增长而加价的策略，被论证是网络效应市场中垄断企业的均衡价格路径（Rohlfs,1974;KatzandShapiro,1985;SalantandWoroch,1999）。

值得期待的是，即使后期加价不成功，仍有其它潜在收益途径可弥补短期内用户收视费用的不足。信息时代，用户本身的信息资源就是个巨大的可开发财富，用户可能成为极有价值的资产。以较低的收视费用，获取用户相关的信息，包括消费习惯，爱好和需求信息等，再经过用户数据库的维护与整理，既可将它卖给相应的市场厂商，也可自己加以开发，生产各种市场研究报告和增值服务，还可以将接近你用户的机会出售给需要的商家，来获取额外收益。随着数字电视双向网络的功能越来越完善，各种基于电子商务的B2B，B2C增值业务也将是又一巨大的利润来源。

进入后工业社会，企业竞争重心从产业链的中端（生产），开始向产业链二端集中，研发和用户服务成为最大的利润区。许多国外企业开始重新战略部署，近期的IBM将电脑生产部门出售给联想，菲利浦出售苏州OEM显示器生产基地便是它们向服务和研发重心转移的战略规划的体现。从这个意义上讲，数字电视用户端资源的获取似乎越来越重要，它将成为广电系统在未来“三网合一”的产业融合中的核心战略资源。一旦你获取较大规模和稳定的用户资源，在任何时候都可以以升级、维修

合同、新设备的出售、互补品销售的形式依靠你的用户资源享受未定的经营利润。因此，以较低的收视费或较大的折扣换取对用户资源的控制和再开发的潜力，长远来看，投资回报是相当巨大且增长稳定的。反之，如果因为过高的收视费用而失去用户资源，并错失市场先占的机会，那么有线数字电视系统未来争取新用户的成本将远远高于现在的转移成本，而且可能因为没达到临界规模或没能激发正反馈机制而惨淡经营。

⑶锁定策略

一开始就狠打折扣，以此来迅速扩大用户规模的抢占策略，是网络效应下的有效竞争手段。但除非它促成的顾户群随后能被充分挖掘利用，否则即使通过明智的低价占领市场也可能徒劳无功。因此，如何锁定这些低价吸引来的顾客而不流失，成为接下来的关键问题，而这也正是有线电视网络和卫星电视网络、网络数字电视等今后需着重考虑的竞争策略。

当我们需要转移到新产品或新技术时，原先的投入（物质、时间、精力甚至包括感情）因为不可能完全收回而构成转移成本，使消费者产生一定的惰性。转移成本越大，消费者惰性越大，这种情况称消费者被锁定。不同的供应商对象，对待锁定的策略不同。作为老产品或老技术供应商，想方设法增加消费者的转移成本，希望锁定程度越深越好；而新产品或新技术供应商则相反，使用各种策略试图打破原有锁定，鼓励老用户转移。以数字电视为例，早期希望不断减少模拟电视消费者的转移成本，增加其对新技术的收益预期，打破原有锁定。“整体平移”，免费赠送机顶盒，降低数字电视收视费用，根据消费者效用函数制订差别定价，广告促销等策略对解除原有锁定都有一定的积极作用。而其中来自政府对转换用户的补贴也被证明能有效消除过大惰性问题：“泵中灌水”使潮流流动[12]。

虽然，数字电视的转移是不可逆的，一旦消费者转移到数字平台，将被牢牢锁定在数字系统中。但在数字电视内部，由于出现不同的竞争者，供应商在获得一定的用户基数（规模）后，仍需运用一定的锁定策略，迫使早期的消费者不能轻易地从现有网络转移到其他竞争性网络，如从数字有线转移到直播卫星。对此，我们可从收益和成本二个角度来实施相应的锁定策略。收益方面，可通过不断为顾客提供越来越多的增值服务来加深同顾客的关系，交互电视、信息服务和电子商务都将为数字电视用户带来较大的增值空间。而转移成本方面，可通过必要的顾客忠诚计划对收视费进行规划以吸引和保留最有利可图的顾客，如根据预交服务费的时间和金额对顾客进行等级划分，并据此设计顾客增量购买的优惠条款。此外，通过向顾客开发并提供竞争对手不能提供的互补产品仍是最有效的竞争方法之一。将来，有线数字电视网络供应商应充分利用双向网络的交互平台，与其他产品行业进行商业合作，设计和开发各种增值服务和互补产品。以优惠、打折的方式，通过电子商务与传统商业、银行业共同挖掘用户消费市场；将不同时段节目拆分打包，为消费者定制自己的专有频道内容；追踪电视用户的收视结构和购买习惯，定期为顾客提供选择性折扣和打包服务等都将成为锁定策略的常用手段。结论

现代经济学认为，技术可行性必须符合经济可行性的要求，某些个人或团体得到的利益必须超过成本。数字电视的推广问题也更多地应从市场经济行为方面寻找答案。本文认为我国数字电视用户增长尚处于S型路径的第一阶段，现阶段盲目乐观和过于悲观都是不可取的。结合Logistic增长模型提出我国数字电视推广要顺利进入高速增长的第二阶段的二个必要条件，文章进一步提出现有的“整体平移”思路有利于实现第一个必要条件：突破临界规模，而要实现第二个必要条件：激发市场正反馈，则需要充分发挥数字电视的网络特性，不能将目光只停留在“内容为王”上。

对于具有明显网络特性的数字电视，文章认为，现阶段的推广策略应该尝试以最大发挥其网络效应为目标，迅速突破用户临界规模，形成自己的用户资源（规模），利用市场手段激发用户自我增强的正反馈作用，谋求在位者的先发优势。网络效应下，对于数字电视推广，“做大”似乎要比“做强”来得重要。毕竟拥有一个巨大且有较强锁定性的用户网络资源，将是广电网络系统未来与其它网络系统竞争的核心战略资源和发展基石。

注释：

[1]数据引自于人民网电视动态栏

[2]Mansfield,E.1968.IndustrialResearchandInnovation.QuarterlyJournalofEconometricAnalysis.NewYork:Norton。卡米恩和斯沃兹（1982）在考察这种经验证据时还注意到，扩散在非垄断产业中趋于更快的速度。

[3]R.PearlandL.J.Reed,Proc.Nat.Acad.Sci.,1920,Vol.6:275

[4]和下文的人口数据都来自《20__中国统计年鉴》，P104-110

[5]数据来自信息产业部官方网站公布信息，详见

[6]Katz,M.,workExtenalities,Competition,andCompatibility.AmericanEconomicReviewvol.75:4pp.24-44.

[7][美]卡尔﹒夏皮罗，哈尔﹒瓦里安：《信息规则：网络经济的策略指导》，北京：中国人民大学出版社，20__.P162

[8]Farrell,josephandG.Saloner.Standardization,Compatibility,andInnovation.RandJournalofEconomic,1985,vol.16,pp.70~83。另外，伊克洛米德斯和希梅伯格（1995）还进一步证明了临界容量在网络增长中存在的一般性。

[9]Katz,M.,andC.Shapiro.SystemsCompetitionandNetworkEffects.JournalofEconomicPerspectives,1994(8),pp.93-115

[10]同[7]P159

[11]参见Economides,workExternalities,Complementarities,andInvitationstoEnter.EuropeanJournalofPoliticalEconomy,1996b,vol12,pp.211-233

[12][法]泰勒尔：《产业组织理论》，北京：中国人民大学出版社，1997.　P541-542.