消费者群的属性划分及随机构建过程

进行新技术启动和扩散的市场模拟，必不可少地要对市场上新技术的承接人，即消费者进行研究。在一般条件下，消费者假设可以从两个角度做出：

角度一：假设出消费需求函数。

角度二：假设出消费者的效用函数。

两种假设都是为了找出竞争的结果，并对效率得失作出判断。相互优劣为：

1.基于消费需求函数假设的模型具备在实证意义上的扩展性，目前国内学者在建模中多采用，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。即直接面向消费需求函数的基础——消费者。这可以方便地研究消费者行为或者说是消费决策对最终市场结果的影响；不足之处在于，虽然对每一个消费者做出不一样的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[12]。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。对这个难题无能为力，消费者之间的区别只是质量偏好。θ以外加入其他的将不同消费者区别开来的元素是很难做到的。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，这就大大制约了对消费者选择问题进行全面而深入的探讨的可能性。

令人欣喜的是，现代研究工具的出现，实验经济学思想可以被运用，以弥补假定2中存在的不足[13]。本章将依托计算机程序中产生一个数目为N的消费者群，在这个消费者群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，我们在设定消费者群的过程中引入各种随机因素，以弱化我们对消费者的假设，最终得到一个近乎随机产生的完全模拟式的消费者群。当然，有一点必须清楚，随机的前提下产生的结论却是必然的，也就是说，如果我们能够得到一些结论，那么，它就是在近乎极弱假设下得到的真实的强结论。

还有一点需要说明的是，在开始在JAVA环境中构建随机消费者群之前，需要讨论市场的界定，即在新技术扩散过程中，消费者如何做出选择决策，以找出影响选择决策的变量。在本章的模型中，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[14]。

以下是网络市场模拟的分析思路。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，价格为p1t、p2t，技术存量为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）为β1、β2，从旧技术转移到新技术时的转移成本，假设为TC1t，显然，从新技术也可以回归到旧技术（Joseph Farrell，1985），其转移成本为TC2t。

某一个消费者在某一次消费决策时首先考虑使用旧技术和使用新技术所能带来的效用。这里将效用函数设为U1t＝θT1t（M1t＋β2M2t）/N、U2t＋θT2t（M2t＋β1M1t）/N。这种设定在做理论探讨时是比较合理的，当然，也可以假设成其他的函数形式[15]，甚至可以让不同的消费者有不同的效用函数，即让效用函数存在随机性，这些对后文的讨论都不会发生影响。关键在于，进行函数假设时，因变量与自变量之间的正向、反向关系是不应该改变的。消费者对技术市场规模的预期、对技术的消费效用评价应该与自身该技术市场规模、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。(www.xing528.com)

如果在新旧技术之间的选择不涉及转移成本的情况下讨论，则当U1tp1t＞U2t－p2t时，消费者维持旧技术；当U1t－p1t＜U2t－p2t时，消费者选择新技术。当然，这是消费者可以在两种技术之间自由选择不需要付出任何成本时的情况，当转移成本存在时，事情就变得不一样了[16]。考虑企业策略和消费者个性[17]对转移成本的影响，转移成本可写为如下形式：TCnow_net，t＝TC′now_net，t＋TC″now_net，t[18]。

新旧技术之间的转移成本界定是不可或缺的。如此，将消费者的消费决策方式整理成表4-1。

表4-1　新技术驱动

①TC″2，t表示一个原来的选择是新产品（产品2）的消费者改变消费选择，进入网络1即旧产品网络需要的学习成本、时间成本，这与原来不选择任何产品的消费者进入旧产品网络需要的学习成本、时间成本是一样的；当然，在这里出于简化讨论的考虑，做了一个两种产品网络在知识、技能学习上没有外溢性的假设。在更进一步的模型中，可以把知识的外溢性包括进来。

通过表4-1确定消费选择后，我们开始在JAVA环境中利用随机实验的思想[19]构建随机消费者群。写出消费者类Class Customer，这个消费者类的属性包括几个方面（见表4-2）。

表4-2　消费者类的属性

①有些消费者关注当前市场状况，能以当期的市场信息为基础进行消费选择，有些则有信息延迟，以过时的信息作为依据。本研究假定消费者不是麻木的，因此，信息延迟最多为1期，当然，改变这一假设也不会影响本研究的结论。
②即上文的r″character_new_net，因为同一个消费者在新旧两种技术上可能表现出来的差异，在这里需要将它们区别开来。本式仅在消费者原先的选择不是新技术，而在某一时刻他有了转向新技术的动机、需要进行更进一步的消费判断时被调用。

值得注意的是，这个对于消费者群的属性划分是一个创新。它看起来烦琐，实质上含有消费者对新技术（暗含福利增进）的预期。在类中潜在地表现出了两个方法，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。Customer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，如此选择相关变量来作为记录这条路径的关键，通过对市场演化路径的分析来得到一些有用结论。