[论文解读] A novel statistical framework for the analysis of the degree of technology adoption

Vahidin Jeleskovic, David Alexander Behrens+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2023

Innovation Diffusion and Forecasting被引用 6

一句话总结

本文提出了一种新颖的统计框架——综合技术采纳指数（ITA-I），通过整合多种模型（如TAM和CMM）构建统一、可检验的指数，量化分析不同行业和组织中的技术采纳情况。该框架利用渐近正态性和方差估计，实现对采纳差异的统计检验，提供了一种定量、非线性且灵活的技术采纳动态分析方法。

ABSTRACT

Technology adoption research aims to determine the reasons why and how individuals, corporations, and industries start using new technology. Furthermore, technology adoption itself is decomposed into underlying sub-processes which are characterized by a finite number of sequential states in order to capture its evolutionary nature. Building upon that, in this paper a technology adoption index is being constructed that allows for statistical testing. This new framework is flexible with respect to the number of underlying models, and accounts for nonlinearities within the evolution of technology adoption. It can be considered as novel because it gives opportunity to a quantitative analysis of technology adoption that has not existed before. Subsequently, this framework is applied for an integrated model of technology adoption.

研究动机与目标

• 为解决技术采纳研究中缺乏定量、可检验方法的问题，该研究旨在弥补当前多以描述性或定性分析为主的不足。
• 开发一个统一的统计指数，以捕捉技术采纳的多阶段、演化性特征。
• 实现对不同行业、企业及技术之间技术采纳水平的比较分析。
• 通过灵活的模型参数化方式，考虑采纳过程中的非线性特征。
• 基于指数的渐近性质，提供一种用于假设检验的统计检验程序。

提出的方法

• 该框架通过整合来自成熟模型（如TAM和CMM）的子指数，构建综合指数，各子指数均归一化至[0,1]区间。
• 全局技术采纳指数定义为归一化子指数的算术平均值：$\hat{I} = \frac{1}{2}(\hat{I}_{TAM} + \hat{I}_{CMM})$，其中 $\hat{I}_{TAM} = \hat{S}_{TAM}/5$ 且 $\hat{I}_{CMM} = \hat{S}_{CMM}/5$。
• 该指数支持非线性参数化（线性、凹型、凸型、S型），可灵活建模采纳曲线。
• 通过子指数之间的协方差项推导指数的方差：$\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{1}{100n}(\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM} + 2n\sigma_{TAM,CMM})$，以反映模型间的依赖关系。
• 建立了 $\hat{I}$ 的渐近正态性，支持构建用于比较采纳水平的检验统计量。
• 该框架可扩展至两个以上的模型，此时全局指数存在于高维空间中，以适应复杂的采纳结构。

Figure 1: Plot of nonlinear sub-indices with different $\alpha$ and $\beta$ against a score with $m=4$ .

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对不同行业和组织中的技术采纳进行定量测量并进行比较？
• RQ2 可以采用哪些统计方法来检验企业与其所在行业之间技术采纳水平的差异？
• RQ3 如何将非线性采纳模式（如S型或凹型增长）整合进统一的统计指数中？
• RQ4 由多个模型构建的复合技术采纳指数的抽样分布及其方差结构是什么？
• RQ5 该框架如何扩展以包含两个以上的基础采纳模型？

主要发现

• 综合技术采纳指数（ITA-I）具有渐近正态性，支持有效的统计推断与假设检验。
• 该指数的方差取决于其底层子指数的方差与协方差，当子指数无相关性时，方差形式可简化为：$\mathbb{V}[\hat{I}] = \frac{\sigma^{2}_{TAM} + \sigma^{2}_{CMM}}{100n}$。
• 该框架支持对子指数的非线性参数化，可真实模拟S型、凹型或凸型等采纳曲线。
• 该指数可扩展至两个以上的模型，其全局指数存在于高维空间中，能够容纳复杂、多维度的采纳过程。
• 对TAM与CMM的实证应用表明，该框架可实现对不同技术与组织情境下采纳水平的有意义比较。
• 该框架为技术采纳研究提供了一种新颖的定量替代方案，替代传统的定性或描述性方法，支持严谨的统计检验。

Figure 2: Plots of the surface of the global index where each model has the same parameterization. (1): linear parameterization as in the example above. (2): concave parameterization. (3): convex parameterization. (4): s-shaped parameterization. With coordinates {0,0} the index is zero meaning no te