Понимание интернет принятия использованием данных на уровне стран

РЕЗЮМЕ

Эта статья анализирует отношения между страновом уровне факторов и различных степеней Интернет принятия в разных странах. Мы предполагаем, что уровень развития информационных технологий и технологического развития пользователей в каждой стране объясняется разной степени, в которой люди пользуются Интернетом. Используя панель набора данных, состоящей из 68 стран в течение 3-летний период, эмпирическое исследование подтверждает наши предположения.

Ключевые слова: Интернет Рейтинг Утверждение, расходы по информационным технологиям. Технологические пользователей Изысканность

1. ТЕОРИИ ПРИНЯТИИ НА ИНТЕРНЕТ

Информационная экономика теории литературы (Порат, 1973

Он отметил, что низкие доходы общины находятся под угрозой в условиях информационного общества в США после вышеупомянутых литературе, в настоящем документе рассматриваются на страновом уровне, что определяет "цифрового разрыва" между странами ..

2. Теоретической модели и методологии оценки

Для того, чтобы проверить связь между определенными соответствующих величин и степень Интернет принятия данного исследования используется регрессионного анализа. В частности, потому, что отношения должны быть оценены во времени и в разных странах, это исследование использует регрессии панельных данных модели. Такая модель включает в себя как временных рядов и перекрестных информации. По словам Кеннеди (2003), панельных данных имеют ряд преимуществ перед или поперечного сечения или временные ряды данных в одиночку. Во-первых, данные панели захватывает ненаблюдаемых или чрезмерный неоднородности в каждом сечения или временные ряды блока (Кеннеди, 2003). В этом исследовании, разнородность каждая страна может включить или ненаблюдаемых неизмеримых культуры, норм и социальных убеждений. Каждая страна отличается от других в этих направлениях. В качестве страны-конкретных неоднородности неизмеримой, сечения переменные не могут представлять ее. Группа данные являются лучшим выбором для решения ненаблюдаемых или неизмеримых конкретной стране неоднородности. Во-вторых, "панельных данных создать более изменчивости путем объединения различий между микро-единиц с изменением с течением времени, смягчения мультиколлинеарности проблем" (Кеннеди, 2003: 302). Как панели данные, используемые в данном исследовании, для большого числа стран, и в течение короткого периода времени, при наличии мультиколлинеарности проблема незначительна.

В-третьих, данные панели могут отделить поперечный эффект от временных рядов эффект (Кеннеди, 2003). В данном исследовании воздействия на страновом уровне факторов может быть изолирована от воздействия технологических изменений с течением времени. В целом, данные панели обеспечивают мощную среду для разработки методов оценки и теоретические результаты (Грин, 2003: 284) ..

2,1. Исправлена модель воздействию против случайного воздействия модели

Очень важно знать, является ли эффект или фиксированной модели случайных эффект должен быть использован. Фиксированными эффектами модель позволяет перехватывать различных макетов для каждой единицы перекрестной раздела или период времени, чтобы захватить ненаблюдаемых неоднородности. Оценка отдельных фиксированных эффектов отличает каждого сечения или временные ряды блок от других. В данном исследовании ненаблюдаемых конкретной стране фиксированных эффектов, таких как культура, социальные нормы и убеждения представляют простые автономные фиктивной переменной для каждой страны. Слабость фиксированной модели эффекта является то, что он снижает степеней свободы модели за счет включения основных макетов эффектов (Кеннеди, 2003). В частности, мы теряем степенями свободы (N-1) (T-1) для двусторонней модели фиксированных эффектов и (N-1) для односторонней модели фиксированных эффектов.

Модели случайных эффект не ниже степеней свободы, поскольку это не нужно включать фиксированными эффектами перехватить манекенов. "Случайная модель эффекта мнений, отличных перехватывает как будто они были взяты из чаши возможного перехвата" (Кеннеди, 2003: 304). "За счет экономии на степенями свободы, модели случайных эффектов производит более эффективной оценки склона коэффициентов, чем модели с фиксированными эффектами" (Кеннеди, 2003: 304).

По словам Кеннеди (2003), так как распределение случайных эффектов перехватывает случайно, они могут быть объединены с случайная ошибка срок сформировать составной термин "ошибка". Таким образом, составной термин ошибка модель состоит из двух частей. Одна часть ненаблюдаемых неоднородности для каждого сечения или временных рядов блок, а другая часть является традиционным необъяснимые случайно распределенных ошибки модели (Кеннеди, 2003). Ошибка срок один конец модели случайных эффектов включает ненаблюдаемые неоднородность, которая отличает крест единиц раздел с течением времени. Ошибка срок двусторонней модели случайных эффектов включает в себя воздействие не только на стационарных, ненаблюдаемых неоднородность, которая отличает крест единиц раздел с течением времени, но и поперечно-инвариантной ненаблюдаемых неоднородности, которые отличают один период времени от другого. Стационарных или поперечного сечения-инвариантных случайных эффектов причиной композитных ошибки быть взаимосвязаны. В результате, ковариационной матрицы модели не удовлетворяют идеальные условия обыкновенных наименьших квадратов, МНК оценки. Генеральный наименьших квадратов, GLS процедура применяется к модели случайных эффектов для получения объективной, последовательной и эффективной оценки параметров.

Однако, когда незаметно случайные эффекты связаны с какой-либо независимых переменных, GLS оценки являются предвзятыми (Кеннеди, 2003). В этом случае, с использованием модели случайных эффектов для оценки данных является неуместным. Таким образом, тест Хаусман необходимо для проверки незаметно случайные эффекты связаны с какой-либо независимых переменных. Нулевая гипотеза предполагает, нет никакой взаимосвязи между незаметно случайных эффектов и независимых переменных. Если нуль будет отклонена, то фиксированный модели эффект является более целесообразным. В данном исследовании Хаусман тест показывает, что набор данных будут способствовать фиксированными эффектами модели и результаты испытаний Хаусман приведены в разделе IV ..

Совместных испытаний F также является свидетельством для выбора модели фиксированных эффектов. Нулевых совместных испытаний F предполагает, что оценки параметров (т.е. [А], как в уравнении 1) для всех стран конкретных фиксированных эффектов фиктивные переменные равны нулю. То есть:

Ho: [[А]. Sub.1] = [[А]. Sub.2] = ... = [[А]. Sub.n] = 0 по сравнению с Ха: "Не Хо".

Если нулевая гипотеза отвергается, это означает, что постоянные эффекты оказывают существенное объяснительной силой в группе и, таким образом фиксированной модели эффектов является целесообразным. Результаты, изложенные в разделе V показывает, что совместные испытания F в этом исследовании также способствует определенной модели эффектов.

2,2. Двусторонняя Vs. Односторонняя с фиксированными эффектами

Важно также определить, является ли двусторонняя фиксированной модели эффектов или односторонней модели фиксированных эффектов является более подходящим по размеру данных. Односторонний фиксированной модели эффектов использует только стационарных перехватить манекены для захвата ненаблюдаемых неоднородности по каждой стране. Двусторонняя фиксированной модели эффектов использовать как поперечно-инвариантной перехватить манекенов и стационарных перехватить манекены представляют соответственно указанием конкретных фиксированных эффектов и специфических для страны с фиксированными эффектами. Времени специфические эффекты предполагают некоторые неизмеримое такие факторы, как технологические изменения в разные годы, которые оказывают воздействие на все страны одинаково. В этом исследовании, мы не о каких-либо отличительных указанием конкретных событий, происходящих во всем мире в 2001 и 2003 годах. Кроме того, результаты от двусторонней модели фиксированных эффектов показывают, что общая подходят не улучшится в течение 1-путь модели фиксированных эффектов (двусторонняя фиксированной модели эффект имеет ту же R-Squared равно как и один конец модели с фиксированными эффектами ). Кроме того, один из двух сообщил указанием конкретных сроков по фиксированной оценки воздействия (2002 год) не является значимым (P-значение = 0,11). Поэтому сложно утверждать, что Есть сильные указанием конкретных фиксированных эффектов в наборе данных, используемая в анализе статистически и теоретически.

2,3 в одну сторону с фиксированными эффектами модели

Регрессионной модели, выражается в раздел матричной форме, как показано ниже:

Y = D [А] X [бета] [эпсилон] (1)

В этой формуле, Y является вектором размерности (NT x1) и содержит замечания по зависимые переменные модели (количество пользователей Интернета на 1000 человек в каждой стране, наблюдаемые на протяжении 3 лет); D является матрицей размера ( NTxN) и содержит фиктивные переменные ненаблюдаемых или неизмеримых экзогенных стационарных конкретной страны с фиксированными эффектами; [А] является матрицей размера (Nx1) и содержит параметры, которые захватывают последствия этих фиктивных переменных; X является матрицей размерности (NTxK) и содержит замечания по наблюдаемым и экзогенных страновом уровне факторов, которые влияют на скорость принятия Интернет (каждая из которых наблюдается по каждой стране в течение трех лет), [бета] есть вектор размерности (KX1) и содержит параметры эта мера воздействия эти страновые факторы, [эпсилон] есть вектор размерности (NTx1), что отражает стохастических возмущений модели. Если все идеальные условия выполнены, то в одну сторону модели фиксированных эффектов следует оценивать с помощью МНК, которая производит объективной, последовательной и эффективной оценки.

2,4 зависимых и независимых переменных

Мы используем число пользователей Интернета (на 1000 человек) в качестве прокси для скорости принятия Интернет в каждой стране. Теоретические споры о факторах, которые определяют использование Интернета отдельными людьми и организациями включают уровень технологического развития и пользователей технологических т.д. сложности в этом исследовании, мы проверяем объясняющей силы 4 на страновом уровне переменных. Они (1) международные пропускную способность страны (в битах на человека), (2) расходы на душу населения по вопросам информации и коммуникационных технологий ежегодно каждой стране, (3) число пользователей мобильных телефонов (на 1000 человек) в каждой стране, и (4) доля населения с возрастом между 15 и 64, которые имеют документы, как основной целевой группой для интернет использования.

Zimmer (2003: 81) показало, что "с более крупными организациями остатки средств бюджета больший процент отнести к ИКТ и истории раннего принятия статистически значимо и чаще имеют большую пропускную способность подключения к Интернету". Он объясняет полосу пропускания, как ресурс в информационном конкуренции. Международных пропускной меры, как использование передовых Интернет-инфраструктуры в каждой стране и сколько информационных ресурсов страны в условиях глобального рынка. Она определяется как суммарная мощность имеющихся в каждой стране, деленное на общую численность населения страны. Низкой пропускной способностью является недостаточное развитие информационных технологий. Это означает, низкой скорости подключения к Интернету и, в свою очередь, является менее удобным для людей, для использования. Поэтому мы предлагаем, чтобы международное пропускной способности положительно связаны с Интернетом принятия.

Расходы на душу населения информационно-коммуникационных технологий также представляет, как использование передовых информационных технологий в каждой стране. Это мера потребления. Более высокий уровень потребления технология подразумевает более широкое использование информационных технологий в стране. Поэтому мы предлагаем, чтобы расходы на душу населения информационно-коммуникационных технологий положительно связаны со скоростью принятия Интернет.

Рейган (1987) обнаружили, что принятие данного инновационного СМИ с наибольшей силой в связи с принятием других технологий, средств массовой информации. Другие литературы показывает, что внедрение новых услуг текста в связи с принятием других новшеств (Ettema, 1984; Лин, 1994; Jeffres

От пользователей коммуникационных потребностей точки зрения, Лин (1994) обнаружили, что "вероятно, усыновителя" Профиль для домашних услуг по усыновлению vediotext участие молодые и компьютерной грамотностью новаторов. Келли и Льюис (2001) нашли на уровне домашних хозяйств, наиболее активными пользователями Интернет в возрасте 15-19 лет и 25-34 лет. Однако, на страновом уровне профили пользователей возраста могут быть более разнообразными. Кроме того, в связи с наличием данных в мире по показателям развития, WDI базы данных, мы ориентируемся на более широкой группы пользователей, которые могут иметь возможность управлять интернет-технологий, а не только сосредоточить внимание на наиболее активных пользователей. В данной работе мы предлагаем, чтобы доля населения с возрастом от 15 до 64 возможные группы пользователей Интернет-технологий. Эта переменная также предполагает, как технологически сложных населения в целом. Если население страны состоит из более высокая доля возможных пользователей, страна является более сложным в использовании Интернета. Поэтому мы предлагаем положительные ассоциации между долей населения с возрастом от 15 до 64 лет и скорости Интернет принятия.

Страна конкретных фиксированных эффектов фиктивных переменных (CS) захвата стационарных чрезмерный или ненаблюдаемых неоднородности в каждой стране. Он берет на дискретные значения от 1 до 68 для каждой страны, соответственно, но значение для той же стране в течение трех лет не меняется. Эта модель выражается следующим образом:

[(Интернет-пользователей). Sub.it] = [[А]. Sub.1] C [S.sub.1] [[А]. Sub.2] C [S.sub.2] ... [[А]. Sub.68] C [S.sub.68] [[Beta]. Sub.1] [(пропускная способность). Sub.it] [[Beta]. Sub.2] [(информация о расходах). sub.it] [[бета]. sub.3] [(пользователей мобильных телефонов). sub.it] [[бета]. sub.4] [(возраст). sub.it] [[эпсилон]. sub.it ] (2)

3. DATA

Это исследование использует панель набора данных об Всемирным банком в мире по показателям развития, WDI базы данных. База данных содержит WDI 226 стран и регионов в целом. Оставив стран не располагает данными о тестировании переменных, мы получим образца 68 странах за период с 2001 по 2003. Как набор данных содержит переменные, взять на себя большой диапазон значений, можно утверждать, что могут быть потенциальными нелинейные отношения, существующие в наборе данных. В этом случае, журнал-преобразование модели необходимо преобразовать нелинейных отношения к линейной. Все переменные в модели журнала превращается кроме году и в конкретных странах с фиксированными эффектами манекенов. Превращается модель выражается следующим образом:

Вход [(интернет-пользователей). Sub.it] = [[А]. Sub.1] C [S.sub.1] [[А]. Sub.2] C [S.sub.2] ... [[А]. Sub.68] C [S.sub.68] [[бета]. Sub.1] Вход [(пропускная способность). Sub.it] [[бета]. Sub.2] Вход [(информация о расходах ). sub.it] [[бета]. sub.3] Вход [(мобильных телефонов). sub.it] [[бета]. sub.4] Вход ([возраста). sub.it] [[эпсилон] . sub.it] (3)

Продолжая анализ для выбора между фиксированными эффектами модель и модель случайных эффектов в разделе III, результаты испытаний Хаусман пользу фиксированных эффектов модели, потому что пи один конец случайных эффектов отклонил в 99%, а пи 2 -способ случайных эффектов отклонен на 96% уровне достоверности. Он поддерживает наше рассуждение о том, что фиксированная модель эффекты должны быть использованы для оценки данных.

4. Эмпирические результаты И ПОСЛЕДСТВИЯ

1-способ фиксированной модели эффекты выражаются в уравнение (3) оценивалась с помощью процедуры МНК для получения объективной, последовательной и эффективной оценки параметра. Результаты оценки представлены в сводной таблице. Критериев согласия статистики сообщили в сводной таблице, показывает, что модель имеет высокий уровень объяснительной силой. Даже с поправкой на степень свободы, объясняющих переменных захвата 99,86% территории страны к стране изменения скорости Интернет принятия. Кроме того, все отдельные оценки по конкретным странам с фиксированными эффектами являются значительными на 99,99% уровне достоверности. Совместных испытаний F при фиксированных эффектов отклонен на 99,99% уровне достоверности. Нулевых совместных испытаний F предполагает, что оценки параметров (т.е. [А], как в уравнении 1) для всех стран конкретных фиксированных эффектов фиктивные переменные равны нулю. Нуль будет отклонена, который подтверждает, что объясняющей силы ненаблюдаемых в конкретных странах с фиксированными эффектами важно как группу. Доказательства, что также поддерживает постоянные эффекты модель является лучшим выбором для набора данных, чем модели случайных эффектов. Кроме того, смета расходов на душу населения информационно-коммуникационных расходов и международного трафика в лицо имеют важное значение на 90% уровне достоверности.

Оценки этих двух переменных нести позитивные признаки, как предсказано. Смета расходов на мобильный телефон скорости принятия и доля населения с возрастом между 15 и 64 имеют важное значение на 99,99% уровне достоверности. Оценки этих двух переменных нести позитивные признаки, как предсказано. Оценки параметров этих четырех независимых переменных показать позитивные признаки, как ожидалось. Это подтверждает гипотезу, что эти четыре независимых переменных положительных ассоциаций на страновом уровне Интернет скорость принятия ..

Эти результаты подтверждают гипотезу о том, что разница в ставках Интернет принятия в разных странах связана с уровнем в разных странах технического развития и технологических изысков пользователей. уровне каждой страны Интернет развитие инфраструктуры и технологических расходов на потребление, в некотором смысле определить, насколько широко и часто используется интернет. Кроме того, состав населения страны возможных пользователей Интернета и мобильных телефонов скорость принятия представляют сложности уровня людей при приеме и обработке новых технологий. Результаты этого исследования имеют последствия для правительства стран, которые заинтересованы в продвижении Интернет использует в своей стране. В частности, правительства должны выделять ресурсы на расширение инфраструктуры Интернета и увеличить пропускную способность привлекать больше пользователей.

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Авторы хотели бы поблагодарить профессора Марджи Tieslau Университета Северного Техаса за полезные комментарии и предложения. Все ошибки являются нашим собственным.

Ссылки

Ettema, J.S. 1984. Три этапа в создании информационного неравенства: эмпирические оценки системы видеотекс прототипа. Журнал вещания

Госли, С. 1998. Потеря земли по частям. Washington, DC: Benton.

Грин, В. 2003. Эконометрического анализа. Prentice Hall: Верхняя Река Седло, Нью-Джерси.

Jeffres, L.,

Келли и П. Р. Льюис. 2001. Бытовая спрос на подключение к Интернету. Журнал Media Economics, 14 (4): 249-265.

Кеннеди, П. 2003. Руководство по эконометрике. MIT Press: Cambridge, MA.

Лин, К. А. (1994). Изучение потенциальных факторов для дома принятие видеотекста. В Дж. Хансон (ред.), достижения в области телематики 2: 111-121. Нью-Йорк: Ablex.

Порат, M.U. 1977. Информационной экономики ". Washington, DC: Управление телекоммуникаций том. 1.

Рейган, J. 1987. Классификация усыновителями и nonadopters для технологий, использующих политической деятельности, средств массовой информации и использования демографических переменных. Телематика и информатики 4: 3-16.

Schement, J.R. 1990. Порат, Белл и информационного общества пересмотреть: рост информационной работы в начале двадцатого века. Обработки информации и управления 26 (4): 449-465.

Zimmer, Е. 2003. Понимание второй цифровой пропасти ": некоммерческие организации и подключения к Интернету пропускной способности. Тенденции в связи 11 (1): 81-94.

Саманта Сян Лю докторант Бухгалтерия, Колледж бизнеса, Университет Северного Техаса.

Yongliang "Stanley" Хан получил степень доктора философии в Университете Южной Калифорнии в 2002 году. В настоящее время он профессор стратегического менеджмента в Университете штата Калифорния, Сакраменто.

Комплексное создание бренда процесс: особый случай

Из технического анализа вейвлет-анализа в исполнении австралийского доллара

Воздействия образовательного опыта на удовлетворение студентов в румынских системы высшего образования

Финансовый рычаг и возможности роста в Японии

Обзор европейской интеграции бизнеса: это европейский бизнес существует?

Банк мошенничества против банков доверие

Процесс интернационализации третьего мира многонациональных фирм: исследование Малайзии, связанных с государством корпораций

Другой эффект января: международные доказательств

Когда, как и где делать МСП начала глобального бизнеса?: Анализ корейских фирм новое предприятие

Иностранная помощь, незаконное производство наркотиков, а также неполной мониторинга

Соотношение между румынским клиентов доходов и спроса на одежду

Современной философии глобализации: мотивы, последствия и этики во всем мире коммерции