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1、2002年管理創新與新願景研討會 D-77以加入價格之擴散模型探討國人出國旅遊之擴散Incorporating Price into Diffusion Model to explore the population of outbound travel diffusion王明妤 張美清真理大學工業管理學系副教授 真理大學管理科學研究所研究生交通大學工業工程學系科技管理組博士摘要近十年來，台灣地區的服務業蓬勃發展，由行政院主計處於民國88年公佈的資料顯示：服務業的生產毛額為全部產業的64.3%，遠遠超過從事工業、商業與農、林、漁、牧業的人數，所以現在已經進入服務經濟的時代。然而，自從Bass(
2、1969)年提出新產品擴散模式以來，創新的擴散與採用理論已被發展許多相關的修訂模式，這些模式大都以耐久財或科技創新的產品為實證研究，但對於近十幾年來日益發展的服務業，國內、外相關研究卻不多，因此本研究擬以Bass擴散模型為基礎，以加入價格變數建立修正模型，以國人出國旅遊進行實證研究。結果發現本研究的模型配適能力與預測能力較Bass模型好，且價格與出國旅遊人數之間為負相關，表示出國旅遊的價格下降，相對地會使得出國旅遊的人數增加。關鍵詞：服務擴散、旅遊業、創新擴散、價格策略ABSTRACTThe service industry has developed rapidly during the p
3、ast one decades, the Directorate General of Budget Accounting and Statistics Executive Yuan, R.O.C. published the issues on 1999: the service industry had reach 64.3%, and the value outstripped the population who working in business, industry, forestry, fishery and so on. Thus, “ The Service Economy
4、 Generation” is coming. In addition, since the publication of the Bass model in1969, research on the modeling of the diffusion of innovations has resulted in a body of literature consisting of several dozen articles, and almost researches were focus on durable products and high technology field. How
5、ever, there were just few researches concerned about service industry during past one decade. Thus, this study took Bass model as base and then added price to create a new and better diffusion model. This study took the Population of Outbound Travel as an empirical sample. According the study, fit a
6、bility and forecasting ability of incorporating price diffusion model is better than Bass model. The relationship between price and outbound traveling population is negative, which means traveling population will increase when price is decrease.Keywords： Servicing Innovation, travel industry, Diffus
7、ion of Innovation, price policy壹、緒論一、研究背景與動機近十年來，台灣地區的服務業蓬勃發展，由行政院主計處於民國88年公佈的資料顯示：服務業的生產毛額為全部產業的64.3%，遠遠超過從事工業（33.07%）、商業（19.40%）與農、林、漁、牧業的人數（2.81%），所以現在已經進入服務經濟的時代。然而，自從Bass(1969)年提出新產品擴散模式以來，創新的擴散與採用理論已被學術界與實務界廣泛應用，且不斷地發展許多相關的修訂模式。這些模式大都以耐久財或科技創新的產品為實證研究，且均有不錯的配適效果，但對於近十幾年來日益發展的服務業，國內、外相關研究卻不多，最主
8、要的原因有下列三點：1. 大多數的服務業沒有彙總的統計資料。2. 價格計算方式複雜。3. 對於數量的衡量，不像有形產品那樣易於定義。2000年代的台灣，已經是一個人人都在旅遊的世代，且因為台灣地區的旅遊業蓬勃發展，其涵蓋的範圍相當廣泛，包括飯店業、餐飲業、航空業、旅遊業、運輸業等，所以旅遊業是一個很典型的服務業，且扮演著相當重要的角色。服務業相較於有形產品，有四個不同的特性：1. 無形性（intangibility）。 2. 生產與消費不可分離性。 3. 異質性。 4. 不可儲存性。由於服務具有以上的特點，所以服務的擴散模式與耐久財或科技創新產品是否相同，仍是未定數。所以本研究將針對服務業的擴
9、散做一些相關的探討，希望能提供服務擴散模式的新選擇，使得此模式的應用更加完善。二、研究目的依據先前的研究背景與動機，本研究之研究目的如下：1. 參考過去學者的研究，本研究提出一適合旅遊服務業的擴散模式，此模式以Bass(1969)年提出的新產品擴散模式為基礎，參考Robinson與Lakhani（1975）對耐久財所做的擴散模式中加入價格變數，之後將討論加入價格變數之擴散模式的配適及預測效果，以預測台灣未來出國旅遊人數的擴散。2. 提出旅遊服務業的擴散模式後，將修正過後的模型與Bass（1969）年所提出的模式相互比較，作為日後關於服務擴散預測研究的參考。3. 同時提供相關的行銷資訊給旅遊業、
10、航空業等相關產業的業者，作為其擬定行銷策略研究的參考。貳、文獻探討一、創新擴散的定義根據Roger（1983）將創新擴散的模式定義為在一個社會體系成員間，經由特定的通路，隨時間的演進，散播創新成果的一種過程。擴散理論主要著重在傳播通路上，亦即創新資訊在社會體系內/之間散播的方法，而傳播管道可分為兩類： 大眾媒體（mass media）與口碑（word of mouth）。一個社會體系內的成員對於這兩種不同的傳播管道，各有不同的傾向與偏好，而且對擴散過程的速度與形狀，具有重要的影響力。二、創新採用者的分類根據Rogers（1983）之研究，新產品上市後，採用的消費者會隨著時間的經過，分為五類：1
11、. 創新者（Innovators）: 2.5%。2. 早期採用者（Early Adopters）:13.5%。3. 早期大眾（Early Majority）: 34%。4. 晚期大眾（Late Majority）: 34%。5. 落後者（Laggards）: 16%。採用者2.5%13.5%34%34%16%圖2-1 Roger對採用者的分類資料來源：Rogers, Everett M. (1983), Diffusion of Innovation,3rd ed. New York: Free Press.三、基本Bass模型行銷學上較早的擴散模型分別由Fourt and Woodlock（
12、1960）與Mansfield（1961）年所提出的模式，早期這些模式是用來描述新產品的滲透與飽和，Fourt and Woodlock（1960）假設擴散過程中，潛在使用者僅受到大眾媒體的影響，而Mansfield（1961）認為潛在使用者僅受到口碑的影響。所以Bass融合了Fourt and Woodlock（1960）與Mansfield（1961）提出的兩種模式，Bass假設新產品的潛在採用者會受到兩種傳播方式的影響：（1） 大眾媒體潛在採用者會受大眾媒體的影響，又稱為外部影響（External Influence），而此類的採用者稱為創新者（Innovator）。（2）口碑潛在採用者
13、會受到口碑的影響，又稱為內部影響（Internal Influence），而此類的採用者稱為模仿者（Imitator）。2. 基本Bass模型的架構非累積採用者 pm圖2-2和圖2-3所示為Bass模式的觀念性與分析性結構。因內部影響而採用創新的部分Influence 時間圖2-2 Bass模式之觀念架構因外部影響而採用創新的部分非累 積採用者pm m累積採用者pm反曲點T*時間T*時間圖2-3 Bass模式之分析架構資料來源：Mahajan, V., E. Muller, and F. M. Bass (1990), “New Product Diffusion Models in Mark
14、eting：A review and Directions for Research ”，Journal of Marketing, Vol. 54. pp.1-26.圖2-2模式認為創新者（受大眾媒體影響的人），持續性存在於擴散過程中的每一階段；而其他受購買者口碑效果影響才採購商品的模仿者人數，會隨著已購買人數的增減而改變。圖2-3為非累積性採用者的分佈情形，且在時間T*時達到頂點，同時也是S形累積接受曲線的反曲點。Bass模型可以表示成-2-1f(t)為在第t期採用者的時間密度函數F(t)為在第t期累積採用者佔全部採用者的比率基本的前提為在第t期的接受條件機率會隨著接受人數的增加而增加，就
15、是採用者中的一部份會受到模仿者的影響，以參數q來表示，而另一部份不受任何人影響，以參數p來表示，如果q為零，則f(t)為負指數分配函數，假設m為基本採用者的潛在數量，則t期的採用者人數可表示為：-2-2而其累積人數為 -2-3因此Bass基本模式可改寫為：-2-4第一項p表示不受先前已經接受該產品人數所影響的接受人數，Bass將p視為創新係數，第二項q/m則表示受到先前接受人數的影響而購買該產品的消費者總數，Bass將q視為模仿係數，當時間t=0時，n(0)=pm為基本的原始接受人數。方程式2-1為一階微分方程，積分後即可得到S型累積採用者分配函數N(t)，如下所示：-2-5因此，一旦N(t)
16、為已知，進一步微分後，便可求出非累積採用者人數n(t)，以及接受曲線達到頂點的時間T*。-2-6-2-7四、Bass模型的修正與延伸（1）. 創新產品的潛在使用者總數不隨著時間而改變在Bass的模型中，市場潛量（M）在創新產品進入市場時，就已經決定，而且M的數值並不會隨著時間的改變而改變，但是就現實狀況而言，市場潛在的使用者的總數不改變，是不太合理的，M應該會隨著市場的改變而改變。有許多研究學者對此項假設提出質疑，認為會影響市場潛量的因素有許多，如Mahajan and Peterson（1978）的戶口成長率；Lackman（1978）的產品利潤；Jain and Rao（1990）、Kal
17、ish（1985）、Robinson and Lakhani（1975）的價格；Jones and Ritz（1991）針對潛在顧客行銷產品之零售商數目之成長率及Horsky（1990）的所得分配、價格與產品的不確定性等，都會影響市場潛量。（2）. 創新產品的擴散與其他創新產品的擴散過程無關現今的創新產品中，經常發生一種現象，創新產品的推出，往往需要其他相關的軟、硬體的配合才能順利打進市場，而電腦硬體發展成功也必須有相關軟體支援，然後才能快速地得到消費者認同。換句話說，就是相關的替代或相依產品的問市，都有可能加速或減低新產品擴散的速度。Bass模型排除了創新產品或其他產品間，可能有替代或互補的
18、可能，但在實際的市場狀況中，創新產品不太可能與其他創新產品間無關係，特別是現在的創新科技產品間，有高度關聯性。Mahajan and Peterson (1978)及Bayus(1987)就曾經提出相關的模型來修正此不合理的限制。（3）. 創新產品的本質並不會隨著時間而改變一個創新產品的成功推出後，商家會對產品本身進一步改進產品功能，所以創新產品的功能會隨著時間的經過而增強，而功能的改變或加強會淘汰舊產品，且消費者會逐漸接受新產品，而產生新、舊產品交替的過程。Norton and Bass（1987）提出一技術替代的產品擴散模型，將第二代產品的引入時間加入模式中，以進一步討論產品間的替代效果。
19、（4）. 在整個創新擴散的過程中，社會系統中所涵蓋的地理範圍，並不會改變。事實上，創新產品的過程不僅與時間有關，亦與空間有密切的關係。創新產品在擴散的過程中，時間及空間兩項因素是同時存在的，但商家在介紹一項創新產品時，通常是一個地區接著一個地區陸續介紹，無法將新產品在同一時間內介紹給各地區的消費者，必需藉由巡迴展示或促銷來介紹產品，而商家透過鄰近市場的口頭傳播而獲利，就是所謂的鄰近效果（neiborhood affect）(Brown 1981)。Mahajan and Peterson（1979）曾以此觀念為出發點，研究1920至1964年美國中部25州農業生產地區，對於曳引機之接受情形，作
20、者將基本的Bass模式予以擴充，認為愈接近原來創新產品導入的市場，其所有潛在接受人數相對較高，亦即鄰近效果將隨著與原創新市場之距離增加而遞減。（5）. 擴散程序的二分法Bass模型中，把潛在使用者對創新產品的接受與否，簡單的分為接受與不接受兩種，而沒有考慮消費者決策時的程序（awareness, knowledge），所以有些學者主張將擴散模式分為多個階段。Kalish（1985）將消費者的購買過程分為潛在使用者、知曉、知識、購買等階段。（6）. 擴散程序不受行銷策略的影響Bass創新擴散模式，包括了三項估計參數p（創新係數）、q（模仿係數）、m（潛在使用者），而自從Robinson and
21、Lakhani認為M是價格的函數後，有許多學者試著將各種行銷變數加入Bass模型，有的學者認為價格與通路會影響市場潛量，有的學者認為價格不會影響市場潛量，僅會影響p與q；有的學者認為廣告費用會影響p與q，各派學者主張並不一致，其相關研究如表2-1所示：表2-1 Bass模式的三種參數與行銷組合變數間之函數關係研究學者市場潛量M創新係數p模仿係數qRobinson and Lakhani （1975）價格Kalish（1983）價格Jones and Ritz（1991）通路成長Horsky and Simmon （1983）廣告支出Simon and Sebastian （1987）廣告支出生
22、命初期廣告支出生命中期Kamakura and Blasubramanian（1987）價格價格Jain and Rao （1990）價格價格（7）. 產品及市場特性不會影響擴散形式（Product/Market Attribute-Based Diffusion Models）考慮社會系統特徵及產品特性知覺的擴散模型，但Roger（1983）歸納出創新本身的特性會對擴散產生影響，採用率的變異程度為48%到87%受到採用者對創新產品五種屬性影響，此五種屬性為：相對利益（Relative Advantage）、相容性（Compatibility）、複雜性（Complexity）、可傳播性（Com
23、municability）、可分割性（Divisibility）。其相關研究如Tornatzky and Klein（1982）探討產品特性對擴散型態的影響；Kalish and Lilien（1986）探討產品特性對擴散型態的影響，同時認為消費者對產品特性的知覺會隨著時間改變，而模仿係數也會跟著改變。（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，而新產品在擴散的過程中可能遭遇的供給面問題有：產能限制與配銷系統障礙等問題。（9）. 每位使用者僅購買一單位的產品，沒有重複購買的行為Bass（1
24、969）僅考慮一次購買的情形，但隨著使用人數的增加，重置及重複購買行為將逐漸增加，在新產品推出的初期可以不加考慮，但對於推出較久的產品，就需要加以評估其對擴散過程的影響，相關的研究如Mahajan, Wind and Sharma（1983）考慮重複購買的情形，研究藥品的擴散；Olson and Choi（1985）與Kamakura and Balasubramanian（1987）考慮重置購買的情形，探討耐久財長期的擴散情形。2. 國內相關研究（1）. 彭春花（民77）主要的研究以Bass模式及Mahajan and Peterson（1978）所提出之動態模型為研究方法，分析兩者對家電產
25、品擴散過程的配適與預測能力，認為市場潛量為戶口數的函數。彭君以電視機、洗衣機、電冰箱等耐久財進行實證，所獲得的結果發現Bass及Mahajan and Peterson的配適效果皆不錯，但預測能力不佳。因此，便結合此兩種模式，提出一新的修正模式，對錄放影機進行銷售預測，並認為此模式更能表現出台灣耐久財之擴散過程。（2）. 游文富（81）利用Kamakura and Balasubramanian（1987）的重置購買模型，探討實際在台灣應用之可行性，其實證分析以彩色電視、電冰箱、冷氣等為研究對象，並將重置購買模型中外生變數，加入ARIMA模式預測，經由所估計的擴散函數，此模式對產品的銷售資料有
26、良好的配適能力，且有不錯的預測能力。（4）. 李東機（民84）將創新擴散模型加入價格、通路與不確定因素等行銷組合變數，以Kalish（1985）的模式為基礎，將其模式加以修正，以信用卡進行實證，發現其配適度與預測能力均優於原始Bass模型。（5）. 蕭淑惠（民88）針對價格與市場潛量的變動，以類比式數據機為例，修正原始Bass模型並進行實證研究，考慮1986到1996台灣數據機價格變動與市場規模變動的情形，修正原始模式，實證結果顯示修正過後的模型其預測力更勝於Bass、Robinson等模式。五、觀光旅遊業發展現況1991年的World Travel and Tourism Review指出，
27、觀光旅遊業是全世界最龐大的產業，整體產值佔全世界生產毛額的5.5%。亞太經濟合作觀光小組（Asia Pacific Economic Cooperation, Tourism Working Group, APEC-TWG）也在1998年的報告中指出，觀光旅遊產業是一項在20世紀後半期開始成長的服務業，而在過去25年中，國際觀光旅遊的成長率超過500%。台灣的海外旅遊能在短短的20年中發展出一定的規模，並在1990年代的10年裡迅速成長，使得國外旅遊的經驗可以走近幾百萬人的生活中，據觀光局的資料顯示：1989年出國的旅客共計約211萬人，而到了1990年初國旅客的人數增加到295萬人，成長率高
28、達39.6%。而台灣政府從1979年開始，及開放民眾出國觀光，此後出國人數年年增加，1999年台灣出國人次約為656萬，即使是粗略統計，每年出國旅遊的人數，大概佔出國人口約六成左右，根據行政院主計處的統計，民國70年到89年，出國人數的平均年增率為14.7%，不過台灣與其他國家不同的是，台灣是一個出國人數遠遠超過外國人入境旅遊數的國家。參、研究方法一、Bass之基本模型Bass的基本模式如3-1式所示：-3-1方程式3-1式為一階微分方程，積分後可得S型累積採用者分配函數N(t)，如下所示：-3-2可將上述3-2式Bass模式改寫成3-3式所示：-3-3S(t)：第t期國人出國旅遊人數：第t期
29、國人潛在出國旅遊人口總數二、合併價格變數之擴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，扮演一個相當重要的角色。一般而言，產品的價格與銷售量在長期是屬於反向關係，但將價格這個外生變數融入擴散理論中，在各學者間並無定論，本研究採取Robinson and Lakhani （1975）的觀點，認為價格會影響市場潛量，其價格函數的型態如下式所示：-3-4：
30、為價格敏感係數P(t)：第t期的價格，此代表國人每人出國平均總消費支出採用此價格型態的原因有二：（1）時表示當價格越高時，願意購買的人數會減少，而當價格越低時，願意購買的人數會增加，本研究基於價格是影響消費者評估過程的重要因素，所以當出國旅遊的費用越低，帶給人們的評估影響力就越大；相反地，若其價格越高，所帶給人們的評估影響力就較小。（2）學者Robinson與Lakhani曾在1975年時對耐久財做的擴散適中，就假設價格函數是，且其實證效果相當好。根據3-3式，擴散模式加入價格變數後如下所示：-3-5S(t)：第t期國人出國旅遊人數G(p)：價格函數：第t期國人潛在出國旅遊人口總數三、參數估計
31、的方法由於本研究的預測模式並不能經由非線性轉換而變為線性模式，也就是屬於內在的非線性模式，所以本研究所使用的軟體是SAS/ETS中的三階段非線性最小平方法程序（3SLS Nonlinear Least Square ），依據歷年來的出國人數估計上述之參數，然後再用SIMNLIN依據所估計出的參數作模擬及預測。肆、研究結果分析本章擬以所建立擴散模式理論架構作為實證研究之基礎，選取歷年來台灣出國人數的序列資料，以驗證此模式在服務產業的可行性，本章之分析流程如圖4-1所示：資料分析與處理模式參數評估模式配適度分析1.修訂Theil不等係數2.R-Square模式預測能力分析1.平均絕對百分比誤差（M
32、APE）模式配適度分析1.t值檢定2.正、負號判定3.收斂判定1. 與原始Bass模式比較圖4-1 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取自7083年觀光統計月報中，出國事由為觀光目的的出國人數，由於近年來台灣社會開始出現休閒意識、重視出國旅遊活動蔚為風潮，自84年起觀光局有鑒於國人以觀光目的的出國人數佔總出國人數的85%以上，因此對國人出國人數並不再做出國事由分析，所以84年以後的出國人數資料以國人出國人數來分析。而需要進一部處理的資料為價格，以觀光局根據中央銀行按結匯金額估算的結果，其概念如下：國人出國旅行支出國人出國旅遊人數出國平均消費總支出二、評估準則（
33、1） 評估結果的判斷是以各參數的t值是否顯著、各參數的正負符號是否正確、結果是否收斂，來判斷參數的評估是否適合。（2）模式的配適度以R-Square與修訂Theil不等係數（u*）來判斷，有關Theil的應用公式如4-1式所示：-4-1（3）式模式的預測能力分析是以事後預測的方式進行，所謂事後預測乃是指保留樣本內的一段觀察值，以其餘的資料進行估計，一旦得到模式之參數估計值，再將先前所保留的外生變數觀察值帶入估計的模式函數中，預測產品之銷售量，以此預測值便可與實際值比較，以檢定模式之預測能力。本研究以八十八年與八十九年兩筆觀察值檢定其預測能力，至於評估模式預測能力的好壞，採用平均絕對百分比誤差（
34、Mean Absolutely Percentage Error, MAPE）為衡量標準，有關MAPE的計算公式如4-2式所示：-4-2：因變數的預測值：因變數的實際值三、實證結果利用SAS軟體中的Nonlinear 3SLS Parameter Estimates進行GAUSS Method估計參數，其估計的結果如表4-1所示：ParameterEstimateApproxStd Errt ValueApproxPr |t|Q0.338820.025013.53.0001P0.0011240.00010510.72.0001M7417614899356367.47 |t|Q0.3385370
35、.026013.00.0001P0.0011250.00010910.34.0001M5904969282515857.16.0001N-0.235.08E-16-453E12.0001表4-3 加入價格後之擴散模型的國人出國旅遊之參數估計加入價格後之擴散模型的平均絕對百分比誤差（Mean Absolutely Percentage Error, MAPE）如表4-4所示：時間實際值預測值殘差值絕對誤差(%)885064899550339769.75309225.250.6105895797777955503066.722474712.284.2684表4-4 加入價格後之擴散模型模型的國人出
36、國旅遊人數之預測力MAPE=(0.6105+4.2684)/2=2.44加入價格後之擴散模型之修訂Theil不等係數u*，其估計的期間為71年87年（共17期），其估計的結果如下所示：=0.024本研究的R-Square=0.9990。由表4-4可以得知，加入價格後之擴散模型的各參數值皆在合理的範圍內，且均t值均達顯著水準；由表4-5得知其MAPE為2.44，顯示加入價格後之擴散模型其預測能力比Bass模式好；而加入價格後之擴散模型之R-Square為0.9990，修訂Theil不等係數u*為0.024，與Bass模式的配適能力差不多。國人出國旅遊人數的實際值與預測值的趨勢圖如圖4-3所示：4
37、-3 加入價格後之擴散模型的國人出國旅遊人數實際與預測之趨勢圖伍、結論與建議一、結論以往的擴散研究，所針對的產品大多數為耐久財的實證研究，而擴散模式對耐久財的預測及配適效果相當不錯。然而本研究針對旅遊業所做的擴散模型實證結果顯示：服務業亦適用於創新擴散模式，即使是Bass模型也能達到相當的配適及預測效果。但就整體而言，加入價格變數所建立的擴散模式雖然在配適能力上與Bass模式相差無幾，但在預測效果上，卻比Bass模式佳，因此對台灣的服務業而言，擴散模式可提供業界做預測時的絕佳工具。二、研究限制1. 創新過程與其他服務間無替代關係服務業之間的替代關係，將會影響擴散過程，而模式中卻未考慮替代效果的
38、存在。消費者在購買服務時，可供選擇的服務通常較多，替代性亦較強，例如交通服務可能包括搭火車、飛機、汽車或自己開車，替代產品的高度發展往往會使得擴散變慢，或是使產品消失。2. 消費者沒有預期心理模式中假設消費者是短視的，對於服務的價格並沒有預期心理，若在服務價格時常變動的情況下，消費者的預期心理會導致消費者可能提早或延遲購買的行為，進而影響潛在的使用者。3. 不考慮重複使用的情況服務業大多屬於高重複率的行業，消費者通常在一定的期間內接受多次的服務，並非像耐久財的低重複購買率，此模式對重複使用的情況並不加以考慮。三、後續研究方向1. 考慮重複使用的情況服務業是高重複採用率的行業，應此需考慮首次使用
39、與重複使用的情況，因此考慮重複使用更能符合業者的實際需求，而重複使用率可以從市場調查得知，或是利用統計資料估算得知。將重複使用率納入模式中，可使得擴散模式適用於更多的服務業。2. 評估替代產品對擴散的影響當替代性的服務引進市場時，如何影響舊有的服務，使否會經由影響舊服務的評價，進而影響擴散的情況。替代服務因素的考量，會使得擴散模式的運用更符合實際的現實狀況，亦使得模式的發展更加完備。 參考文獻 1 中華民國國人出國旅遊消費及動向調查，交通部觀光局，民國8390年。 2 中華民國統計月報，行 政 院 主 計 處 編，民國5590年（各期）。 3 李東機，服務產品的創新擴散模式-價格、通路以及不確
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41、），交通部觀光局，行政院主計處網站。 10 觀光統計年報，交通部觀光局，民國5790年（各期）。 11 觀光資料，民國61年5月（第45期）90年（各期）。 12 Bass, F.M., A New Product Growth Model for Consumer Durable, Management Science 1969, Vol.15 pp.215-227. 13 Bayus, B.L., Forecasting Sales of New Contingent Products：An Application to the Compact Disc Market, Journal o
42、f Product Innovation Management 1987, Vol.4, pp.243-255. 14 Brown, L.A., Innovation Diffusion: A New Perspective 1981. New York: Methuen and Co., Ltd. 15 Fourt L.A. and J.W. Woodlock, Early Prediction of Market Success for Grocery Products, Journal of Marketing 1960, Vol.25, pp.31-38. 16 Horsky, D. and L.S. Simon, Advertising and the Diffusion of New Products, Marketing Science 1983, Vol.1, pp.1-18. 17 Horsky, Dan, “A Diffusion Mode
