【正文】 搭火車、飛機、汽車或自己開車，替代產(chǎn)品的高度發(fā)展往往會使得擴散變慢，或是使產(chǎn)品消失。但就整體而言，加入價格變數(shù)所建立的擴散模式雖然在配適能力上與Bass模式相差無幾，但在預(yù)測效果上，卻比Bass模式佳，因此對臺灣的服務(wù)業(yè)而言，擴散模式可提供業(yè)界做預(yù)測時的絕佳工具。國人出國旅遊人數(shù)的實際值與預(yù)測值的趨勢圖如圖43所示：43 加入價格後之?dāng)U散模型的國人出國旅遊人數(shù)實際與預(yù)測之趨勢圖伍、結(jié)論與建議一、結(jié)論以往的擴散研究，所針對的產(chǎn)品大多數(shù)為耐久財?shù)膶嵶C研究，而擴散模式對耐久財?shù)念A(yù)測及配適效果相當(dāng)不錯。國人出國旅遊人數(shù)的實際值與預(yù)測值的趨勢圖如圖42所示：圖42 Bass國人出國旅遊人數(shù)實際與預(yù)測之趨勢圖2. 合併價格變數(shù)模式之評估結(jié)果Bass模式經(jīng)過改良後，在擴散過程中加入了價格因素的影響， 其模式加入價格變數(shù)後如43式所示： 43S(t) ：第t期國人出國旅遊人數(shù)G(p) ：價格函數(shù) ：第t期國人潛在出國旅遊人口總數(shù)利用SAS軟體中的Nonlinear 3SLS Parameter Estimates進行GAUSS Method估計參數(shù)，其估計的結(jié)果如表43所示：ParameterEstimateApproxStd Errt ValueApproxPr |t|Q.0001P.0001M590496928251585.0001N453E12.0001表43 加入價格後之?dāng)U散模型的國人出國旅遊之參數(shù)估計加入價格後之?dāng)U散模型的「平均絕對百分比誤差」（Mean Absolutely Percentage Error, MAPE）如表44所示：時間實際值預(yù)測值殘差值絕對誤差(%)88506489958957977779表44 加入價格後之?dāng)U散模型模型的國人出國旅遊人數(shù)之預(yù)測力MAPE=(+)/2=加入價格後之?dāng)U散模型之修訂Theil不等係數(shù)u*，其估計的期間為71年~~87年（共17期），其估計的結(jié)果如下所示：==本研究的RSquare=。本研究以八十八年與八十九年兩筆觀察值檢定其預(yù)測能力，至於評估模式預(yù)測能力的好壞，採用「平均絕對百分比誤差」（Mean Absolutely Percentage Error, MAPE）為衡量標(biāo)準(zhǔn)，有關(guān)MAPE的計算公式如42式所示： 42：因變數(shù)的預(yù)測值：因變數(shù)的實際值三、實證結(jié)果利用SAS軟體中的Nonlinear 3SLS Parameter Estimates進行GAUSS Method估計參數(shù)，其估計的結(jié)果如表41所示：ParameterEstimateApproxStd Errt ValueApproxPr |t|Q.0001P.0001M741761489935636.0001表41 Bass模型之國人出國旅遊之參數(shù)估計Bass模型之「平均絕對百分比誤差」（Mean Absolutely Percentage Error, MAPE）如表42所示：時間實際值預(yù)測值殘差值絕對誤差(%)88506489958957977779表42 Bass模型之國人出國旅遊人數(shù)之預(yù)測力MAPE=(+)/2=Bass之修訂Theil不等係數(shù)u*，其估計的期間為71年~~87年（共17期），其估計的結(jié)果如下所示：==Bass模式的RSquare=。國人出國旅遊人數(shù)＝出國平均消費總支出二、評估準(zhǔn)則（1） 評估結(jié)果的判斷是以各參數(shù)的t值是否顯著、各參數(shù)的正負符號是否正確、結(jié)果是否收斂，來判斷參數(shù)的評估是否適合。肆、研究結(jié)果分析本章擬以所建立擴散模式理論架構(gòu)作為實證研究之基礎(chǔ)，選取歷年來臺灣出國人數(shù)的序列資料，以驗證此模式在服務(wù)產(chǎn)業(yè)的可行性，本章之分析流程如圖41所示：資料分析與處理模式參數(shù)評估模式配適度分析模式預(yù)測能力分析（MAPE）模式配適度分析、負號判定1. 與原始Bass模式比較圖41 實證分析研究流程圖一、資料來源本研究所需的資料，包括「國人出國旅遊人數(shù)」取自70~83年「觀光統(tǒng)計月報」中，出國事由為「觀光目的」的出國人數(shù)，由於近年來臺灣社會開始出現(xiàn)休閒意識、重視出國旅遊活動蔚為風(fēng)潮，自84年起觀光局有鑒於國人以「觀光目的」的出國人數(shù)佔總出國人數(shù)的85%以上，因此對國人出國人數(shù)並不再做出國事由分析，所以84年以後的出國人數(shù)資料以「國人出國人數(shù)」來分析。（2）學(xué)者Robinson與Lakhani曾在1975年時對耐久財做的擴散適中，就假設(shè)價格函數(shù)是，且其實證效果相當(dāng)好。參、研究方法一、Bass之基本模型Bass的基本模式如31式所示： 31方程式31式為一階微分方程，積分後可得S型累積採用者分配函數(shù)N(t)，如下所示： 32可將上述32式Bass模式改寫成33式所示： 33S(t) ：第t期國人出國旅遊人數(shù) ：第t期國人潛在出國旅遊人口總數(shù) 二、合併價格變數(shù)之?dāng)U散模型每天翻開報紙，映入眼簾的是一幅幅令人心動的旅遊廣告：「只要29,999，即可揭開尼泊爾神秘古都的面紗」、「歐洲10日浪漫遊，驚爆促銷價，只要50,900元」便宜的價格、異國體驗的誘惑，真令人恨不得滿上放下一切，飛到遙遠的國度，好好的享受一下那種完全放鬆自我的感覺，所以觀光旅遊的價格在本研究中，扮演一個相當(dāng)重要的角色。臺灣的海外旅遊能在短短的20年中發(fā)展出一定的規(guī)模，並在1990年代的10年裡迅速成長，使得國外旅遊的經(jīng)驗可以走近幾百萬人的生活中，據(jù)觀光局的資料顯示：1989年出國的旅客共計約211萬人，而到了1990年初國旅客的人數(shù)增加到295萬人，%。五、觀光旅遊業(yè)發(fā)展現(xiàn)況1991年的World Travel and Tourism Review指出，觀光旅遊業(yè)是全世界最龐大的產(chǎn)業(yè)，%。（4）. 李東機（民84）－將創(chuàng)新擴散模型加入價格、通路與不確定因素等行銷組合變數(shù)，以Kalish（1985）的模式為基礎(chǔ)，將其模式加以修正，以信用卡進行實證，發(fā)現(xiàn)其配適度與預(yù)測能力均優(yōu)於原始Bass模型。因此，便結(jié)合此兩種模式，提出一新的修正模式，對錄放影機進行銷售預(yù)測，並認為此模式更能表現(xiàn)出臺灣耐久財之?dāng)U散過程。2. 國內(nèi)相關(guān)研究（1）. 彭春花（民77）－主要的研究以Bass模式及Mahajan and Peterson（1978）所提出之動態(tài)模型為研究方法，分析兩者對家電產(chǎn)品擴散過程的配適與預(yù)測能力，認為市場潛量為戶口數(shù)的函數(shù)。（8）. 沒有供給限制的存在Bass模型是僅考慮需求面的模型，因此Simon and Sebastian（1987）建議將供給面的限制加入擴散模型中，而新產(chǎn)品在擴散的過程中可能遭遇的供給面問題有：產(chǎn)能限制與配銷系統(tǒng)障礙等問題。（6）. 擴散程序不受行銷策略的影響B(tài)ass創(chuàng)新擴散模式，包括了三項估計參數(shù)—p（創(chuàng)新係數(shù)）、q（模仿