автореферат диссертации по документальной информации, 05.25.05, диссертация на тему:Развитие информационных и телекоммуникационных технологий в России как процесс распространения инноваций

Введение

Глава 1. Динамика аудитории Интернета в Российской Федерации

1.1. Анализ прогноза Мининформсвязи на 2005-2010 гг.

1.2. Анализ данных социологических опросов об использовании Интернета при помощи моделей распространения инноваций

1.3. Прогнозы аудитории российского Интернета и крупных Интернет-ресурсов по данным Интернет-счётчиков

Актуальность темы исследования. Для второй половины XX и начала XXI в. характерны частое возникновение и быстрое распространение новых технологий, непрерывная замена устаревающих технологий. В начале нынешнего столетия мы стали свидетелями распространения в России персональных компьютеров и перифирийных устройств, мобильной связи, неголосовых сервисов, сети Интернет, поисковых систем и информационных ресурсов, цифровой фотографии, интернет-мессенджеров, электронной коммерции и рекламы.

В ближайшие годы нам предстоит наблюдать процесс развития мобильных компьютеров, мобильного телевидения, широкополосного беспроводного доступа, онлайн-дневников ("блогов"), технологии RSS, дистанционного образования, телемедицины. Некоторые из них уже используются повсевместно, другие - только среди наиболее обеспеченных слоёв населения, а некоторые вообще не найдут потребителя.

Коммуникационный процесс, в ходе которого информация об инновациях (новых продуктах, услугах, идеях) распространяется в обществе, получил название процесса распространения инноваций (diffusion of innovations).

В современной российской индустрии информационных и телекоммуникационных технологий изучение процесса распространения информации об инновациях, к сожалению, практически не ведётся. Автор, будучи сотрудником аналитического отдела медийного холдинга, провел опрос среди представителей консалтинговых и исследовательских агентств, а также коллег по Интернет-индустрии, каким образом они строят свои оценки и прогнозы. Обнаружилось, что, за редким исключением, используются экспертные оценки и экстраполяция статистических показателей функциями, входящими в состав популярных офисных программных пакетов. Обоснованные количественные модели применяются крайне редко, а модели распространения инноваций нашими исследователями пока вообще не используются.

Дело в том, что в настоящее время успешные инновации, как правило, проникают в Россию извне, в процессе международного маркетинга продуктов и услуг, осуществляемого транснациональными корпорациями. Поэтому исследования распространения инноваций ведутся преимущественно в американских университетах и компаниях. В 90-х гг. прошлого века стал ощутимее вклад исследователей из Европы, Израиля, Кореи, Гонконга, то есть из тех стран, которые начали активно выводить на международный рынок инновационные продукты.

Исследования проникновения инноваций на российском материале проводятся редко, что объясняется как сравнительно небольшим числом собственных инновационных товаров и услуг, так и отсутствием, ненадёжностью или чрезвычайно высокой ценой данных, которые позволили бы применять и совершенствовать модели.

Распространение Интернета, мобильной связи, других информационных и телекоммуникационных технологий в России предоставляет исследователю данные, позволяющие применить модели распространения инноваций для исследования такого рода процессов. При этом быстрое распространение большого количества новых технологий даёт возможность одному исследователю проследить весь жизненный цикл инновации, или хотя бы значительную его часть, оценить границы применимости теории и практическую полезность моделей.

Модели и прогнозы динамики новых технологий и проектов чрезвычайно востребованы крупнейшими игроками отечественной Интернет-индустрии. Основным источником доходов Интернет-порталов, то есть проектов, предоставляющих широкий набор сервисов, таких как Mail.Ru, Рамблер, и

Яндекс, в настоящее время является размещение рекламы, графической или текстовой на собственных ^№^страницах. Объём размещаемой рекламы, а также её стоимость напрямую зависят от охвата аудитории портала. Ключевым для российских Интернет-порталов является вопрос о том, как долго продлится быстрый рост аудитории российского Интернета, и какие величины охвата аудитории будут в результате достигнуты?

В случае продолжения быстрого роста Интернета, порталы смогут наращивать аудиторию за счёт притока новых пользователей. Замедление роста вызовет резкое обострение конкуренции за существующую аудиторию. Наиболее известные прогнозы обещают ускорение роста аудитории и достижение к 2010 году уровня проникновения, равного 57% населения Российской Федерации. Поэтому измерение, моделирование и прогнозирование аудитории порталов и их главных проектов позволяют оценить будущие доходы компаний, их шансы выжить в конкурентной борьбе.

Особенно важной, хотя и наиболее сложной задачей, является прогнозирование аудитории новых, в том числе - ещё не открытых, проектов. Помимо изучения аудитории, актуально и исследование динамики числа проектов, действующих в различных секторах российского Интернета, поскольку это позволяет оценить уровень и характер конкуренции в этих секторах.

В данной работе показано, что количественные модели распространения инноваций позволяют удовлетворительно описать динамику Интернета в целом, его крупнейших проектов, распространение персональных компьютеров, цифровых фотоаппаратов, электронной коммерции, рост числа Интернет-сайтов, а также построить кратко- и среднесрочные прогнозы показателей внедрения этих инноваций.

Успех применения к этим данным общих диффузионных моделей, описывающих процессы распространения информации, позволяет отойти от практики использования исключительно экспертных оценок или простейшей экстраполяции.

Степень разработанности темы.

Математический аппарат, применяемый в теории распространения инноваций, разработан достаточно давно. Уравнение логистической функции получено П.-Ф.Ферхюльстом ещё в 1838 году для нужд демографии [223, 224]. По сей день оно наиболее интенсивно и успешно используется для моделирования распространения инноваций. В первой четверти XX века А.Лотка [1925] и В. Вольтерра [13] получили уравнения симбиоза и конкуренции популяций, а российский биолог Г.Ф. Гаузе провёл первые эксперименты над конкурирующими популяциями [20].

В 70-е гг. XX в. исследователи распространения технологий пришли к выводу, что именно уравнения Лотка-Вольтерра следует применять для моделирования вытеснения устаревающих технологий новыми [187, 188, 195]. Однако на практике с целью моделирования до сих пор используется, в основном, уравнение Ферхюльста.

В 1926 г. А. МакКендрик вывел уравнения эпидемиологии [192], которые заложили основу для бурного развития этой дисциплины в 90-х, и которые предоставляют необходимый математический аппарат для изучения распространения инноваций в популяциях, неоднородных по доходу, возрасту, уровню образования.

Следующий важный этап развития моделирования распространения инноваций пришёлся на 60-е гг. XX века.

Во-первых, опыт изучения распространения инноваций был обобщён Э.Роджерсом в монографии "Диффузия инноваций" [210], которая ныне является одной из наиболее цитируемой книг в области изучения коммуникаций (communication science). Распространение новых идей в обществе по Э.Роджерсу - сложный многостадийный процесс, успех которого зависит от целого ряда характеристик нововведения, таких как относительное превосходство, совместимость, сложность и наглядность.

Во-вторых, Ф.Басс модифицировал уравнение Ферхюльста, дал интерпретацию параметров этого уравнения с позиций маркетинга и применил его на практике для прогнозирования новых товаров [143]. Успех Ф.Басса привлёк к изучению распространения инноваций значительное число исследователей.

В-третьих, В.В.Налимов и З.М. Мульченко в книге "Наукометрия: Изучение развития науки как информационного процесса" [105], подытожили опыт моделирования развития науки с помощью логистической функции [12, 104-106], и поставили задачу изучения развития науки как информационного процесса.

Отметим, что перечисленные работы чрезвычайно богаты идеями и затрагивают весьма сложные процессы, большинство из которых ещё только предстоит изучать с помощью количественных моделей современному исследователю.

Ряд важных работ был опубликован с конца 70-х гг. XX в. Исследователями Международного института прикладного системного анализа (HASА) в Вене. В частности, Н. Накиченович разработал теорию логистического замещения, а также соответствующий математический аппарат и программный инструментарий [195-197]. Ч. Марчетги [187-189] выдвинул плодотворную концепцию распространения инноваций как процесса социального обучения. А. Грюблер [167, 168] установил зависимости между временем инициации, уровнем проникновения и скоростью развития новых технологий.

В США наиболее важными публикациями последних двух десятилетий в данной области стали работы В. Камакуры и Ш. Баласубраманьяна [171, 172], которым удалось построить модели повторных покупок новых продуктов и покупок с целью замены товаров вышедших из строя. Это значительно расширило область практического применения моделей распространения инноваций по сравнению с классической моделью Ф. Басса, которая (вполне в духе 60-х) подразумевала, что новое устройство должно жить вечно.

В 1995 г. Я.Нильсен [198] предложил применить классическую модель Ф. Басса и более новую модель NSRL [155] для исследования распространения Интернета вообще, и в частности WWW.

Исследованию распространения Интернета в России посвящены монографии Ю.Ю. Перфильева [112], Г.Л. Смоляна, В.Н. Цыгичко и Д.Д. Хан-Магомедова [128], исследование коллектива ВНИИПВТИ под руководством В.А. Конявского [90]. Преодолению т.н. "цифрового разрыва" в развитии посвящена диссертация А. В. Короткова [93].

В монографии Э.А. Разроева [117] рассматривается более широкий круг информационных и телекоммуникационных технологий, в частности экономические зависимости, определяющие распространение мобильных телефонов и Интернета. Э.А. Разроев также предлагает несколько эмпирических формул и прогнозов распространения мобильной связи и Интернета в России. Ю.М. Плотинский в монографии "Модели социальных процессов" [114] рассмотрел ряд моделей распространения инноваций и ввёл в российскую литературу термин "диффузия инноваций".

Однако модели распространения инноваций не были применены Ю.М. Плотинским к распространению информационных и телекоммуникационных технологий.

Исследования распространения Интернета в России с привлечением данных социологических опросов и Интернет-счётчиков, изучение развития онлайн-СМИ и конвергенции современных информационных и коммуникационных технологий, были инициированы И.И. Засурским и выполнены под его руководством [33, 38, 80]. В частности автором данной работы опубликованы результаты исследований распространения Интернета, основанные на моделях распространения инноваций [28,38,41,42].

Модели распространения инноваций ранее не были применены для изучения развития информационных и телекоммуникационных технологий в России, этим обусловлена необходимость осмысления проблемы на уровне диссертационного исследования.

Объект и предмет диссертационного исследования.

Объектом исследования является процесс распространения инноваций -коммуникационный процесс распространения информации о новом явлении в обществе.

Существует два основных канала распространения этой информации -через средства массовой информации и в процессе непосредственного общения людей. Этапы изобретения и разработки продукта или услуги, обычно, не рассматриваются как часть процесса распространения информации в обществе [101]. Процесс распространения начинается позже, с того момента, когда информация о новинке появляется в СМИ, а первые пользователи (не изобретатели продукта) делятся информацией друг с другом.

Этот процесс изучают исследователи, работающие в самых разных областях науки, в частности, в информатике, в социологии, антропологии, медицине, географии, политологии, системном анализе, педагогике, маркетинге, исследовании коммуникаций и истории технологий.

Предмет исследования - динамика показателей развития информационных и телекоммуникационных технологий в России.

В данном диссертационном исследовании построены модели динамики аудитории российского Интернета и отдельных WWW-пpoeктoв, числа пользователей компьютеров, цифровых фотоаппаратов, числа ^\^>№-сайтов различных секторов.

Цель и задачи исследования.

Целью исследования является прогноз динамики показателей развития ряда информационных и телекоммуникационных технологий в России с помощью количественных моделей распространения инноваций.

Настоящее исследование ставит следующие задачи:

1. Выявить факторы, определяющие размер аудитории российского Интернета.

2. Определить потенциальный охват аудитории российского Интернета.

3. С помощью моделей распространения инноваций проанализировать динамику охвата аудитории и темпы роста охвата аудитории российского Интернета в 2003-2005 годах и построить прогноз этих показателей на несколько лет вперёд.

4. Исследовать вопрос о существовании критического порога, по достижении которого российский Интернет мог бы начать развиваться ускоренными темпами.

5. Осуществить сопоставительный анализ проникновения ряда информационных и телекоммуникационных технологий в различных странах, выявить основные факторы, влияющие на потенциал рынка новых технологий в различных странах.

6. Провести межрегиональные сопоставления и определить потенциал проникновения Интернета в российских регионах.

7. Построить модели и прогнозы распространения компьютеров в России.

8. Построить модель и прогноз роста числа \У"\\^-сайтов сектора "Товары и услуги" в России.

Новизна исследования.

В настоящем диссертационном исследовании количественные модели распространения инноваций применяются для моделирования динамики аудитории российского Интернета и отдельных WWW-проектов, поисковых систем, онлайн-библиотек, числа пользователей компьютеров, числа WWW-сайтов различных секторов. Автор применил эти модели к разнородным данным, опубликованным социологическими исследовательскими агентствами, Интернет-счётчиками, правительственными учреждениями. Проанализированы результаты применения этих моделей через несколько лет после построения прогнозов.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Распространение инновационных технологий в Российской Федерации, в частности, информационных и телекоммуникационных технологий, поддаётся объяснению при помощи количественных моделей распространения инноваций. Краткосрочные прогнозы месячной, недельной и средней суточной аудитории Интернет-порталов, крупнейших поисковых систем и информационных ресурсов WWW, построенные на основе этих моделей, а также мультипликативной модели сезонных колебаний, удовлетворительно, описывают статистические данные онлайн-счетчиков в течение 1-2 лет.

2. Существует трехкратный разрыв между прогнозами распространения Интернета в России, опубликованными официальными ведомствами, и прогнозами, полученными при помощи моделей распространения инноваций.

3. Определяющий фактор распространения инноваций в России -экономический. Отставание регионов России от Москвы по уровню проникновения Интернета объясняется, во-первых, низким потенциалом проникновения, и, во-вторых, относительной задержкой начала процесса проникновения. Сглаживание цифрового неравенства и широкое распространение Интернета, других инновационных технологий в России возможно только при условии искоренения бедности населения, либо при резком падении цен на высокотехнологичные товары и услуги, и не произойдёт само собой по мере преодоления какого-либо "критического порога".

4. Ресурсы электронной коммерции создаются опережающими темпами по сравнению с сайтами социальной, культурной направленности. Изменение размеров аудитории российского Интернета сопровождается изменениями состава аудитории, и в частности, ростом числа торговых проектов.

Теоретическая база исследования

Теоретическую базу исследования составили работы Ф.Басса [143], Э.Роджерса [210], В.Камакуры, Ш. Баласубраманьяна [171, 172] и других основателей теории распространения инноваций.

Соответствующие математические модели ещё раньше были изучены в биологии, экологии, демографии, эпидемиологии, начиная с пионерских работ П.-Ф. Ферхюльста [223], А.Лотка [178], В.Вольтерра [13], А. Мак Кендрика [192], при этом успеху теории способствовали экспериментальные исследования российского учёного Г.Ф. Гаузе [20]. В конце 50-х гг. XX века, одновременно с применением логистических моделей распространения Зви Грилише [166] и Эдвина Мансфилдом [186] к распространению новых технологий российский исследователь В.В. Налимов [104, 105] применил логистическую модель роста для изучении развития науки, в частности роста числа научных публикаций как информационного процесса.

В первой главе этой работы для моделирования распространения Интернета в России применяется классическая модель распространения, предложенная Ф. Бассом, и её модификации. Автором разработан метод одновременного определения параметров этой модели и параметров сезонных колебаний, без чего модель нельзя было бы применить к данным об аудитории Интернет-проектов.

Во второй главе с помощью логистической модели объяснен т.н. "цифровой разрыв" - разрыв межу регионами России и между развитыми и отсталыми странами в проникновении информационных технологий.

В третьей и четвёртой главах изучение распространения компьютеров и электронной коммерции в России ведётся при помощи модели В. Камакуры и Ш. Баласубраманьяна.

Эмпирическая база исследования

В исследовании используются данные Росстата, Фонда "Общественное мнение", РОЦИТ, компании КОМКОН, проекта "Network Wizards" о распространении хост-компьютеров, интернет-счётчика Rambler's Тор 100 об аудитории российских Интернет-проектов, публикации Министерства Информационных технологий и связи Российской Федерации, данные отечественных и зарубежных исследовательских агентств.

Методологическая база исследования.

Основными методами, которые применяются в данной работе, являются методы решения обратных задач, статистического оценивания, корреляционный и регрессионный анализ.

Научная значимость исследования.

В работе экспериментально доказана применимость моделей распространения инноваций для объяснения и прогнозирования развития информационных и коммуникационных технологий в России, в частности, Интернета, компьютеров и электронной коммерции. Разработан метод краткосрочного прогноза месячной, недельной и средней суточной аудитории Интернет-проектов с учётом сезонных колебаний, что позволило строить не только прогнозы аудитории Интернета в целом, но и прогнозы отдельных Интернет-ресурсов.

С помощью логистической модели распространения инноваций обосновано, что нелинейный характер зависимости распространённости Интернет-хостов и мобильной связи от среднедушевого ВВП является результатом одновременного действия низкого потенциала проникновения технологий и относительной задержки начала их распространения.

Практическая значимость исследования.

Выводы, модели и прогнозы, полученные автором в ходе этой работы, используются руководством Интернет-портала Рамблер для целей стратегического менеджмента. Кроме того, опубликованные автором с 2003 года данные и прогнозы используются в инвестиционном холдинге ФИНАМ, Региональном общественном центре Интернет-технологий.

Построенные автором модели используются для объяснения закономерностей роста аудитории Интернета, поисковых систем, крупных тематических отраслевых ресурсов, электронной коммерции, в учебном процессе при чтении курсов «Социология виртуального пространства», «Поисковые системы Интернета» для студентов специализации «Интернет-журналистика» в МГУ им. Ломоносова и для студентов специализации «Технологии электронного бизнеса», «Технологии информационного бизнеса» в Московском государственном университете культуры и искусств.

Апробация работы.

Основные результаты исследования опубликованы в журналах "Информационное общество", "Маркетинг в России и за рубежом", "Интернет-маркетинг", в сборнике конференций МГУКИ, в учебных программах "Социология виртуального пространства" и "Поисковые системы в Интернете", в брошюре "Экономика внимания".

Результаты докладывались на международных и всероссийских научно-практических конференций, публиковались в общественной и деловой прессе (более 40 публикаций). В частности, результаты изложены в научных и учебно-методических публикациях автора [29, 30,31,38,41,42 и др.].

Основные выводы

Не следует рассчитывать на то, что уровень проникновения Интернета в России увеличится до европейского и американского уровня, благодаря магическому эффекту "критической массы". Этого не произойдёт, если не произойдёт увеличения среднедушевых доходов населения, иными словами если не произойдёт существенного роста среднедушевого валового внутреннего продукта, либо существенного удешевления Интернета. Не следует рассчитывать и на исчезновение "цифрового разрыва" между российскими регионами прежде, чем смягчится экономическое неравенство.

Действительно в США, Европе, Японии где на душу населения приходится втрое больше телефонов, и Интернет превращается в средство повседневного общения, рабочий инструмент для каждого и средство массовой информации. Бурный рост Сети в богатых странах вызывает коммерческий бум вокруг Интернет, рост электронной коммерции и повышение рекламных расходов на пользователей. Это в свою очередь убыстряет рост интернетизации. Создается цикл с положительной обратной связью. Чем больше Сеть, тем она удобнее, полезнее и дешевле. Такое свойство называется "positive network externalities" - чем больше товара продано, тем он становится ценнее.

В бедных же странах Интернет - не средство общения и не средство массовой информации. Пока что это, по-видимому, в основном, - источник информации и средство коммуникаций среднего класса: коммерсантов, ученых, сотрудников государственных служб, студентов. Ситуация в развивающихся странах улучшается не быстрее, чем улучшатся телефонные сети, а население станет способным купить если не по компьютеру, то хотя бы по телевизору на каждого члена семьи. И именно в силу "немассовости" местные расходы на электронную коммерцию и рекламу в таких странах будут расти очень медленно.

Развитие Интернет в развивающихся странах определяется потенциальным размером рынка. Нельзя не отметить также, что в крупных странах, таких, как Россия и Бразилия, даже небольшой "интернетизованный" процент населения представляет из себя крупный и привлекательный для бизнеса рекламодателей рынок.

Глава 3. Компьютерный рынок и оценка числа пользователей Интернета в Российской Федерации

3.1. Источники информации о компьютерном парке РФ

В этой главе построена модель распространения дополняющих друг друга инноваций - компьютеров и Интернета. Практической задачей этой главы является альтернативная оценка полной аудитории российского Интернета в 2005 и 2010 гг. Для этого строится вспомогательный прогноз компьютерного парка Российской Федерации в 2005 и 2010 г. Под полной аудиторией российского Интернета здесь мы подразумеваем общее число людей, имеющих доступ к компьютерам, подключённым к Интернету.

Как показано в этой главе, к 2005 г. полная аудитория российского Интернета достигнет величины от 13,8 миллионов человек до 17,9 миллионов человек. К 2010 г. полная аудитория российского Интернета достигнет величины от 16,7 до 29,9 миллионов человек.

Разумеется, по данным о компьютерном парке мы не можем оценить величину суточной, недельной или месячной аудитории Интернета. Эти величины зависят от интенсивности использования Интернета, которая функционально совершенно не зависит от компьютерного парка (хотя статистическая корреляция возможно, поскольку для стран с высоким проникновением компьютеров характерна и высокая интенсивность использования Интернета). Таким образом, в этой работе мы по необходимости ограничиваем предмет наших исследований полной аудиторией российского Интернета.

Максимальная оценка аудитории российского Интернета получена нами в предположении, что компьютерному рынку России удастся поддерживать рост (в натуральном выражении), составляющий 7% в год. Это очень высокие оценки темпов прироста российского компьютерного рынка: вплоть до 2005 г. темпы прироста составляли более 20%, и по некоторым прогнозам будут составлять около 20% вплоть до 2010 гг. Минимальная оценка аудитории российского Интернета была получена нами в предположении, что компьютерный рынок России в 2004 году достигнет максимального уровня продаж, и установится на этом постоянном уровне. В реальности, как показано в последнем параграфе, компьютерный рынок продолжил рост, однако здесь мы хотим проиллюстрировать именно пессимистический вариант развития.

В этой главе мы оцениваем число пользователей Интернета, исходя из оценки числа компьютеров, подключённых к Интернету. Для этого сначала необходимо оценить размеры российского компьютерного парка. Основными источниками о продажах компьютеров в Росии и компьютерном парке России в настоящее время являются:

- иследовательская компания IDC Russia, публикующая поквартальные и годовые продажи новых компьютеров;

- исследовательская компания IT-Research, публикующая поквартальные и годовые продажи новых компьютеров;

- исследовательская компания Gartner-Dataquest, публикующая продажи новых компьютеров по итогам года;

- официальные лица Министерства информационных технологий и связи РФ, публикующие размер компьютерного парка РФ по итогам года, процент обновления компьютерного парка.

В этой работе мы всегда используем абсолютное число компьютеров (в натуральных показателях), а не их суммарную стоимость. В первую очередь такой выбор обусловлен желанием расширить число источников данных, которые мы можем использовать. В то время как оценку числа компьютеров можно получить как у агентств, специализирующихся на маркетинговых исследованиях в области инфокоммуникационных технологий, так и у социологов, таких как КОМКОН и Левада-центр, данные об объёме рынка в денежном выражении социологи получить путём опросов не могут, и нам пришлось бы полностью довериться данным компаний-поставщиков.

Данные о продажах компьютеров в России в 1993 - 2002 годах собраны нами и сведены в таблице 3.1.

1.50 Аналитика 427 6% общество и политика

2. История 744 6% общество и политика

3. Провайдеры 705 6% компьютеры и Интернет

4. Политика 863 2% общество и политика

5. Фармацевтика 504 2% Медицина

6. Железо 657 -1% компьютеры и Интернет

7. Банки 352 -1% бизнес и карьера57 Радио 293 -8% СМИ

8. Сравним бурный рост числа сайтов, посвященных недвижимости, с практическим отсутствием динамики в "СМИ и Периодике".

9. Категории 1999 2001 2003 20051. СМИ и периодика 528 1304 1501 1749

10. Недвижимость 181 667 1115 1963

11. Рис. 4.3. Численность сайтов в категориях "Недвижимость" и "СМИ/Периодика".

12. Строительство 151 1895 2967 5636

13. Рис. 4.4. Численность сайтов в категориях "Строительство" и "Музыка".

14. Доли укрупнённых секторов Рунета (http://www.rambler.ru/index2.shtml ) проиллюстрируем таблицей и диаграммой.

15. Сектор 1999 2001 2003 2005

16. Товары и услуги 6,7% 15,4% 18,6% 22,1%

17. Увлечения и отдых 20,2% 18.8% 18,6% 18,5%

18. Культура и искусство 11,4% 13,6% 12,7% 11,8%

19. Компьютеры и интернет 15,4% 12,3% 10,4% 9,4%

20. Бизнес и карьера 11,3% 10,4% 8,6% 8,0%

21. Наука и техника 6,5% 3,3% 7,8% 7,7%

22. Места и люди 4,1% 7,1% 6,4% 6,1%

23. Прочее 12,4% 6,8% 6,1% 6,0%

24. Общество и политика 4,8% 4,7% 4,8% 4,2%

25. Медицина 2,7% 4,0% 3,5% 3,9%1. СМИ 4,6% 3,7% 2,7% 2,3%

26. Быстро плодящиеся сайты коммерческой сферы начинают занимать львиную долю российской Паутины. Или, если угодно, наоборот: крупнейший сектор товаров и услуг одновременно и самый быстрорастущий.

27. Как показывает эта таблица, а также нижеследующая диаграмма, коммерческий сектор, стартовав позже развлекательного, к весне 2003 года догнал его по числу сайтов, а затем стал лидирующим, причём опережающий рост продолжается и по сей день.

28. Доля в общем числе ресурсов российского Интернета

29. Рис. 4.5. Динамика долей секторов Рунета.

30. Основные результаты и выводы:

31. С помощью количественных моделей распространения инноваций удалось проанализировать динамику численности пользователей Интернета, компьютеров, Интернет-хостов, электронной коммерции.

32. Эффект "критического порога" пользователей, по достижении которого новые технологии могли бы начать развиваться ускоренными темпами, в ряде случаев может быть объяснён снижением цен на инновационные продукты или ростом доходов населения.

33. Построены модель и прогноз роста числа ^\Л^-сайтов сектора "Товары и услуги" в России. Сделан вывод об опережающем росте числа ресурсов электронной коммерции по сравнению с другими ресурсами российского Интернета.

34. Список использованной литературы

35. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учеб. для вузов. В 2 т. 2-е изд., испр. Т.2. / С.А. Айвазян. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 432 с.

36. Антопольский А.Б. Информационные ресурсы России: науч.-метод. пособие / А.Б. Антопольский. М.: Либерея, 2004. - 424 с.

37. Арме В. Электронные библиотеки / В. Арме. М.: ПИК ВИНИТИ, 2001.-274 с.

38. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В.Н. Афанасьев, М.М. Юзбашев. М.: Финансы и статистика, 2001. -228 с.

39. Бардин В.В. Опыт хронологии российского Интернета Электронный ресурс. / В. Бардин, С. Бородько, Д. Бурков, М. Давидов. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://ru.arf.ru/Hrono/. - Загл. с экрана.

40. Басов А.Н. Мелкий и средний бизнес идёт в онлайн / А.Н. Басов // Независимая газета. 2003. — 25 мая.

41. Бойков A.B. Страхование и актуарные расчёты / A.B. Бойков. -М.: РОХОС, 2004.-96 с.

42. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов / В.П. Боровиков. СПб.: Питер, 2003.-688 с.

43. Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов / И.Н. Бронштейн, К.А. Семендяев. М.: Наука, 1980.

44. ВиринФ. Интернет в России: второе дыхание / Ф. Вирин // Независимая газета. 2004. - 4 июня.

45. ВлэдуцГ.Э. Научная и техническая информация как одна из задач кибернетики / Г.Э. Влэдуц, В.В. Налимов, Н.И. Стяжкин // Успехи физических наук. 1959. - Т. 69. - № 1. - С. 13-56.

46. ВольтерраВ. Математическая теория борьбы за существование / В. Вольтерра. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. - 288 с.

47. Воройский Ф.С. Информатика. Новый систематизированный словарь-справочник. Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах. / Ф.С. Воройский. М.: Либерея, 2003.-760 с.

48. ГавриловЛ.А. Биология продолжительности жизни / Л.А. Гаврилов, Н.С. Гаврилова. -М.: Наука, 1991. 276 с.

49. ГагинА.В. Гласность + Network = Любовь Электронный ресурс. / A.B. Гагин. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://www.gagin.ru/internet/1 l/32.html. - Загл. с экрана.

50. ГалицкийЕ.Б. Заветные десять процентов / Е.Б. Галицкий // Независимая газета. 2003. - 4 июля.

51. Галицкий Е.Б. Почти 10 миллионов / Е.Б. Галицкий // Независимая газета. 2003. - 23 мая.

52. ГалицкийЕ.Б. Бренды российского Интернета Электронный ресурс. / Е.Б. Галицкий. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа:http:/^d.fom.rWreport/map/projects/internet/brandinter/it0306101. -Загл. с экрана.

53. ГаузеГ.Ф. Борба за существование / Г.Ф. Гаузе. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. - 160 с.

54. Гоголь Н.В. Мёртвые души. Н.В. Гоголь. Собр. соч. в 6-ти т. -Т.4. / Н.В. Гоголь. М.: Государственное издательство художественной литературы, 1952. - 464 с.

55. Гоголь Н.В. Ревизор. Н.В. Гоголь. Собр. соч. в 6-ти т. Т.5.- С.6-100 / Н.В. Гоголь. М.: Государственное издательство художественной литературы, 1953. - 462 с.

56. Горный Е. А. Развитие электронных библиотек: мировой и российский опыт, проблемы, перспективы / Е.А. Горный, К.В. Вигурский // Интернет и российское общество / Под ред. И. Семенова; Моск. Центр Карнеги -М.: Гендальф, 2002. С.158-188.

57. Горный Е.А. Цифровой разрыв: факты и мифология Электронный ресурс. / Е.А. Горный. Электрон, текстовые дан. -Режим доступа: http://www.zhurnal.ru/staff/gorny/texts/digitaldivide.html. - Загл. с экрана.

58. Грановский Ю.В. Можно ли измерять науку? Электронный ресурс. / Ю.В. Грановский. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://vivovoco.rsl.rU/W/PAPERS/BIO/NALIMOV2.HTM. -Загл. с экрана.

59. Губанов В.А. Выделение сезонных колебаний на основе вариационных принципов. / В.А. Губанов, А.К. Ковальджи // Экономика и математические методы. 2001. - Т. 37. - №1. - С.91-102.

60. ДелицынЛ.Л. Проблема цифрового неравенства и потенциал развития Интернета в России. / Л.Л. Делицын // Информационные процессы. 2006. - Т.6. - №2.

61. ДелицынЛ.Л. Динамика инновационного развития Рунета как отражение деловой культуры отечественного бизнеса. / Л.Л.

62. Делицын // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. 2006. - №2.

63. Делицын JI.JI. Поисковые системы Интернета: Учеб. прогр. курса / Л.Л. Делицын. М.: МГУКИ, 2005. - 16 с.

64. Делицын Л.Л. Рекордный рывок онлайн-СМИ / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2004. - 22 окт.

65. Делицын Л.Л. Экономика внимания: deus ex machina / Л.Л. Делицын, И.И. Засурский, И.Г. Куринной, H.A. Секретарёв // Независимая газета. 2004. - 8 окт.

66. Делицын Л.Л. Зубры и новички. Оценка роста аудитории сайтов позволяет судить о развитии сети в России и основных потребностях пользователей / Л.Л. Делицын // Независимая газета. -2004.-21 мая.

67. Делицын Л.Л. Малый бизнес продолжает наступление в онлайне / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2004. - 23 апр.

68. Делицын Л.Л. Интерес к Путину. Переизбранного главу государства пользователи сети ищут постоянно и активно / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2004. - 19 марта.

69. Делицын JI.JI. Онлайновые СМИ догнали газеты / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2004. - 17 сент.

70. Делицын Л.Л. Коллективный разум / Л.Л. Делицын, И.И. Засурский, И.Г. Куринной // Информационное общество. 2003. -вып. 3.-С.32-49.

71. Делицын Л.Л. Как накликали Думу / Л.Л. Делицын, И.Г. Куринной, H.A. Секретарёв // Независимая газета. 2003. - 10 окт.

72. Делицын Л.Л. Информационная сверхпроводимость и коллективный разум / Л.Л. Делицын, И.И. Засурский, И.Г. Куринной // Независимая газета. 2003. - 26 сент.

73. Делицын Л.Л. Традиционный бизнес пошёл в Интернет / Л.Л. Делицын, И.И. Засурский // Интернет-Маркетинг. 2003. - №3. -С.2 - 10.

74. Делицын Л.Л. Состояние российского Интернета на сегодняшний день / Л.Л. Делицын, И.И. Засурский // Маркетинг в России и за рубежом. 2003. - №2. - С.80 - 86.

75. Делицын Л.Л. Аудитория рунета: 3,3 миллиона человек в сутки / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2003. - 18 апр.

76. Делицын Л.Л. Весеннее обострение. Война в Ираке недотягивает до "полноценного" информационного взрыва / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2003. - 4 апр.

77. Делицын Л.Л. Лидеры роста. Фавориты 2003 года сайты о компьютерных играх / Л.Л. Делицын // Независимая газета. - 2003. -7 фев.

78. Делицын Л.Л. Деньги паутины не иссякают. Интернет-покупателей становится больше / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2003. -24 янв.

79. Делицын Л.Л. В интернете стало больше бизнеса и женщин / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 20 дек.

80. Делицын Л.Л. Её не догонят / Л.Л. Делицын // Независимая газета. -2002.-29 нояб.

81. Делицын Л.Л. Пожар, теракт, "Норд Ост" / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 15 нояб.

82. ДелицынЛ.Л. Рейтинги Рамблера: передел рынка набирает обороты: те же и ТВ / Л.Л. Делицын // Advenís. 2002. - № 28. -С.51.

83. ДелицынЛ.Л. Рейтинги Рамблера: в ожидании каналов / Л.Л. Делицын // Advenís. 2002. - № 27. - С.50.

84. ДелицынЛ.Л. Воскресный Рунет моложе и прекраснее / Л.Л. Делицын // Advenís. 2002. - № 23. - С.52.

85. ДелицынЛ.Л. Передел рынка. Традиционные СМИ развивают наступление на онлайновом фронте / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. — 25 окт.

86. Делицын Л.Л. Догнать Бразилию. В России 8,8 миллионов пользователей интернета / Л.Л. Делицын // Независимая газета. -2002. 11 окт.

87. ДелицынЛ.Л. Армия очень интересует пользователей интернета. Больше всего они хотят узнать, как в неё не попасть / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. — 13 сент.

88. ДелицынЛ.Л. Рейтинг прозрачности категорий Рунета / Л.Л. Делицын // Вебпланета. 2002. - 27 авг.

89. ДелицынЛ.Л. Москвичи копят деньги и ходят в театры. За год интересы пользователей интернета успели измениться / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 2 авг.

90. ДелицынЛ.Л. Вести консолидации. До конца года аудитория сайтов телеканалов и программ может вырасти на порядок / Л.Л. Делицын // Известия Медиа. 2002. - 30 июля.

91. Делицын Л.Л. Футбол как зеркало российской ментальности. Пользователей руиета не интересуют чужие победы / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 5 июля.

92. Делицын Л.Л. Звезды поиска / Л.Л. Делицын // Известия Медиа. -2002. -14 июня.

93. Делицын Л.Л. Турция вместо Петербурга. Интерес к отдыху за рубежом продолжает расти / Л.Л. Делицын // Независимая газета. -2002. 7 июня.

94. Делицын Л.Л. Гарри Поттер побеждает "Братство кольца" / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 26 апр.

95. Делицын Л.Л. Олигархи интернета. По-настоящему крупных ресурсов в сети будет немного / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 12 апр.

96. Делицын Л.Л. Возраст, когда есть время на всё. От 21 до 33 лет -золотая пора пользовательской жизни / Л.Л. Делицын // Известия. -2002. -10 апр.

97. Делицын Л.Л. Брэнды в Интернете. Продвижение в сети невозможно без учета потребностей аудитории / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 29 марта.

98. Делицын Л.Л. Олимпийские рекорды интернета / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2002. - 1 марта.

99. Делицын Л.Л. Онлайновая торговля переживает новогодний бум / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2001. - 21 дек.

100. Делицын Л.Л. Образование или путешествия? / Л.Л. Делицын // Независимая газета. 2001. - 7 дек.

101. Делицын Л.Л. Голубые фишки Рунета / Л.Л. Делицын // Известия Медиа. 2001. - 26 нояб.

102. ДжекелП. Применение метода Монте-Карло в финансах / П. Джекел. М.: Интернет-трейдинг, 2004. - 256 с.

103. Дорохов Р. Личные домены в Рунете растут быстрее корпоративных / Р. Дорохов // Ведомости. 2004. - 8 апр.

104. ДоугертиК. Введение в эконометрику / К. Доугерти. М.: ИНФРА-М, 2001.-402 с.

105. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. М.: ЮНИТИ, 2003. - 208 с.

106. Залесский П.К. Рунет глазами социолога. Аудитория интернет-СМИ обходит деловые издания по качественным характеристикам / П.К. Залесский // Независимая газета. 2003. - 21 марта.

107. Залесский П.К. Комплексный портрет аудитории Интернета -ключ к успеху целевого маркетинга / П.К. Залесский М.,1999.

108. Залесский П.К. Интернет: российская аудитория в анфас и в профиль / П.К. Залесский // Лаборатория рекламы, маркетинга и public relations. 2000. - № 7-8.

109. Замков О.О. Математические методы в экономике: учеб. / О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных. М.: Дело и сервис, 2001.-368 с.

110. Засурский И.И. Больше, чем пресса / И.И. Засурский, Л.Л. Делицын, Н.А. Секретарёв // Новости СМИ. 2005. - № 1.

111. Засурский И.И. Десять процентов и больше. Интернет-аудиторию отличают высшее образование и высокая потребительская активность / И.И. Засурский // Независимая газета. 2004. - 5 марта.

112. Засурский И.И. Информация, коммуникация и рекреация / И.И. Засурский // Независимая газета. 2001. - 18 янв.

113. ЗемсковА.И. Электронные библиотеки: учеб. для вузов / А.И. Земсков, Я.Л. Шрайберг. М.: Либерея, 2003. - 351 с.

114. Интернет в России, Выпуск 11 Электронный ресурс. / Фонд "Общественное мнение". Электрон, текстовые дан. - Режимдоступа:http://bd.fom.ru/report/map/projects/internet/internetl 1/о051101. Загл. с экрана.

115. Интернет в России, Выпуск 12 Электронный ресурс. / Фонд "Общественное мнение". Электрон, текстовые дан. - Режим доступа:http://bd.fom.ru/report/map/projects/internet/internetl 2/d050005001. -Загл. с экрана.

116. Интернет-холдинг "Rambler" У каждого свой интернет. Что ищут и находят в Сети представители различных социально-профессиональных групп / Интернет-холдинг "Rambler" // Независимая газета. 2001. - 26 окт.

117. Интернет-холдинг "Rambler" Большая волна. Катастрофы и трагедии способствуют развитию Паутины / Интернет-холдинг "Rambler" // Независимая газета. 2001. - 12 окт.

118. Капица С.П. Синергетика и прогнозы будущего / С.П. Капица, С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий. М.: Едиториал УРСС, 2003.

119. Касимов Ю.Ф. Введение в актуарную математику (страхования жизни и пенсионных схем) / Ю.Ф. Касимов. — М.: Анкил, 2001. -176 с.

120. Клёсов А.А. Двадцать лет спустя, или Как начинался интернет в Советском Союзе Электронный ресурс. / А.А. Клёсов. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://www.port-folio.org/part55.htm. — Загл. с экрана.

121. КоберскийЮ. Результаты первых шагов Электронный ресурс. / Ю. Коберский. Электрон, текстовые дан. — Режим доступа: http://www.webplanet.rU/news/opinion/2005/5/26/netpromoterconferen ce.html. - Загл. с экрана.

122. Конявский В.А. Прогноз развития российского сегмента сети Интернет до 2010 г. / В.А. Конявский // Управление защитой информации. 2003. - Т.7. - №3.

123. Королюк В.С Справочник по теории вероятностей и математической статистике / B.C. Королюк, Н.И. Портенко, A.B. Скороход, А.Ф. Турбин. М.: Наука, 1985. - 640 с.

124. Коротков, А. В. Преодоление цифрового неравенства как стратегия развития информационного общества. Дисс. . канд. филол. наук / A.B. Коротков. М.: 2003. - 183 с.

125. Котлер Ф. Основы маркетинга / Ф.Котлер. М.: Прогресс, 1990. - 736 с.

126. Кристенсен K.M. Дилемма инноватора. Как из-за новых технологий погибают сильные компании / K.M. Кристенсен. -Альпина Бизнес Букс, 2004. 240 с.

127. Кристенсен K.M. Решение проблемы инноваций в бизнесе. Как создать растущий бизес и успешно поддерживать его рост / K.M. Кристенсен, М.Е. Рейнер. Альпина Бизнес Букс, 2004. - 290 с.

128. Крючков Д. Сетевые СМИ боятся только телевидения / Д. Крючков // Независимая газета. 2004. - 29 марта.

129. Куринной И.Г. Виртуальные власти. Итоги интернет-года в России: деловой рост / И.Г. Куринной, Л.Л. Делицын // Российская газета. -2004. 27 янв.

130. Куринной И.Г. Тор 100: лучшие из лучших / И.Г. Куринной // Независимая газета. 2003. - 10 окт.

131. ЛагошаБ.А. Оптимальное управление в экономике / Б.А. Лагоша. -М.: Финансы и статистика, 2003. 192 с.

132. Лисин Б.К. Стратегический ресурс инноваций / Б.К. Лисин. -М.: Институт стратегических инноваций, 2000. 48 с.

133. Медков В.М. Демография / В.М. Медков. М.: ИНФРА-М, 2004. -576 с.

134. Михайлов А.И. Основы информатики / А.И. Михайлов, А.И. Черный, P.C. Гиляревский. М.: Наука, 1968. - 756 с.

135. Налимов В.В. Количественные методы исследования процесса развития науки / В.В. Налимов // Вопросы философии. 1966. - № 12. - С.38-47.

136. Налимов В.В. Наукометрия: Изучение развития науки как информационного процесса / В.В. Налимов, З.М. Мульченко. -Наука, 1963.-192 с.

137. Налимов В.В. Об использовании статистических методов при управлении развитием науки /В.В. Налимов, З.М. Мульченко // Управление, планирование и организация научных и технических исследований. 1970. - Т.З. - С.327-342.

138. Наумов В.Б. Право и Интернет: Очерки теории и практики / В.Б. Наумов. М.: 2002. - 432 с.

139. НуреевР.М. Курс микроэкономики: учеб. для вузов / P.M. Нуреев. М.: Норма, 2004. - 576 с.

140. Острейковский В.А. Информатика: Учеб. для вузов / В.А. Острейковский. М.: Высшая школа, 2005. - 511 с.

141. Острейковский В.А. Теория надежности. Учеб. для вузов / В.А. Острейковский. М.: Высшая школа, 2003. - 463 с.

142. Парсаданов Г.А. Прогнозирование национальной экономики / Г.А. Парсаданов, В.В. Егоров. — М.: Высшая школа, 2002. 304 с.

143. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов / Ю.М. Плотинский. М.: Логос, 2001. - 296 с.

144. Посещение служб Яндекса Электронный ресурс. / . Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://stat.yandex.ru. - Загл. с экрана.

145. Проблемы информационных ресурсов / М.: НТЦ «Информрегистр», 2001.-204 с.

146. Разроев Э.А.Инфокоммуникационный бизнес: управление, технологии, маркетинг / Э.А. Разроев. СПб.: Профессия, 2003. -352 с.

147. Ризниченко Г.Ю. Лекции по математической биологии. Ч. 1. Описание процессов в живых системах во времени / Г.Ю. Ризниченко. М.: Регулярная и хаотическая динамика, 2002. - 232 с.

148. Ризниченко Г.Ю. Биофизическая динамика продукционных процессов / Г.Ю. Ризниченко, А.Б. Рубин. Москва-Ижевск: 2004. -464 с.

149. Родионов И.И. Рынок информационных услуг и продуктов / И.И. Родионов, P.C. Гиляревский, В.А. Цветкова, Г.З. Залаев. М.: МК-Периодика, 2002. - 509 с.

150. Россия и страны мира. 2002.: стат. сб. / М.: Госкомстат России, 2002. -398 с.

151. Россия в цифрах. 2005: кратк. стат. сб. / М.: Росстат, 2005. 477 с.

152. Россия в цифрах. 2001: кратк. стат. сб. / М.: Госкомстат России, 2001.-397 с.

153. СебрантА.Ю. Комментарий к статье "Создание общественной организации Гласнет", Электронный ресурс. / А.Ю. Себрант. -Электрон. текстовые дан. Режим доступа: http://www.nethistoiy.ru/chronology/1043433075.html . - Загл. с экрана.

154. Семёнов Ю.А. Воспоминания об истории Интернет в России, Электронный ресурс. / Ю.А. Семёнов. Электрон, текстовые дан. -Режим доступа: http://www.nethistory.ru/biblio/1056403476.html. -Загл. с экрана.

155. Секретарев H.A. Жизнь без проводов / H.A. Секретарёв // Независимая газета. 2004. - 21 мая.

156. Семенюк Ю.В. Доходное место. В 2005 году ещё более вырастут рекламные бюджеты в рунете. / Ю.В. Семенюк, H.A. Секретарёв // Независимая газета. 2005. - 8 апр.

157. Смолян Г.JI. Интернет в России. Перспективы развития / Г.Л. Смолян, В.Н. Цыгичко, Д.Д. Хан-Магомедов. М.: Едиториал УРСС, 2004.-200 с.

158. Столяров Ю.Н. Документный ресурс: Учеб. пособ. для студентов высших учебных заведений / Ю.Н.Столяров. М.: Либерея, 2001.-152 с.

159. Тараканов К.В. Информатика: Учебник / К. В. Тараканов. -М.: Книга, 1986.-304 с.

160. Тимошенко Л.С. Стратегия устойчивого роста / Л.С. Тимошенко // Информкурьерсвязь. 2004. - №12. - С.43-48.

161. Ушаков М. В интернете стало больше бизнеса и женщин / М. Ушаков // Независимая газета. — 2004. 4 июня.

162. Фалин Г.И. Актуарная математика в задачах / Г.И. Фалин, А.И. Фалин. Физматлит, 2003.

163. Филиппов С. Барская любовь / С. Филиппов // Компания. 2002. -№221.

164. Шлыкова О.В. Культура мультимедиа: Учеб. пособ. для студентов / О.В. Шлыкова. M.: Фаир-Пресс, 2004. - 415 с.

165. Эбелинг В. Физика процессов эволюции / В. Эбелинг, А. Энгель, Р. Файстель. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 328 с.

166. Якубайтис Э.А. Информационные сети и системы. Справочная книга. / Э.А. Якубайтис. М.: Финансы и статистика, 1996. - 368 с.

167. AndreevA. Russian Technology: In the crucible Электронный ресурс. / A. Andreev. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: Russian Technology: In the crucible. - Загл. с экрана.

168. Ausubel J.H. Elektron: Electrical systems in retrospect and prospect / J.H. Ausubel, C. Marchetti // Daedalus. 1996. - 125(3). - P.139-169.

169. Ausubel J.H. Toward green mobility: The evolution of transport / J.H. Ausubel, C. Marchetti, P.S. Meyer // European Review. 1998. - 6(2). -P.143-162.

170. BassF.M. A New Product Growth for Model Consumer Durables / F.M. Bass // Management Science. 1969. - Vol. 15. - P.215-227.

171. BassF.M. Modeling the marketing-mix influence in new-product diffusion / F.M. Bass, D. Jain, T. Krishnan // International series in quantitative marketing. 2000. - Vol. 11.- P.99-122.

172. Bass P.I. Generational Diffusion Model Data: The IBM Mainframe Case Электронный ресурс. / P.I. Bass. Электрон, текстовые дан. -Режим доступа: http://www.basseconomics.com/Downloads/ Papers/ Bass%202003.pdf. - Загл. с экрана.

173. BassP.I. IT Waves: Two Completed Generational Diffusion Models Электронный ресурс. / P.I. Bass, F.M. Bass. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://www.basseconomics.com/Downloads/ Papers/ Bass%20and%20Bass% 202004.pdf. - Загл. с экрана.

174. Berkson J. Why I prefer logits to probits / J. Berkson // Biometrics. -1951.-Vol. 7.-P. 327-339.

175. Bhargava S.C. Requirement of dimensional consistency in model equations: diffusion models incorporating price and their applications / S.C. Bhargava, R.K. Bhargava, A. Jain // Technological Forecasting and Social Change. 1991. - Vol. 41. - P. 177-188.

176. Christensen C.M. Seeing what's next?: using the theories of innovation to predict industry change / C.M. Christensen, C.D. Anthony, E.A. Roth. Boston, MA: Harvard Business School Publishing, 2004. - 312 p.

177. Cohen M.A. Operation planning in the presence of innovation diffusion dynamics / M.A. Cohen, Т.Н. Ho, H. Matsuo // International series in quantitative marketing. 2000. - Vol. 11.- P.237-259.

178. Corner J.T. Needed: New economics for a new era / J.T.Corner // Printers Inc. 1964. - Vol.29. - P.35-37.

179. Cramer J.S. Logistic models from economics and other fields / J.S. Cramer. Cambridge University Press, 2003. - 168 p.

180. Crawford С. Marketing research and the new product failure rate / C. Crawford//Journal of marketing. 1977. - Vol. 41.-P.51-61.

181. Easingwood C.J. A nonsymmetrical responding logistic model for technological substitution / C.J. Easingwood, E.Muller V.Mahajan // Technological Forecasting and Social Change. 1981. - Vol. 20. -P.199-213.

182. Easingwood C.J. A nonuniform influence innovation diffusion model of new product acceptance / C.J. Easingwood, E.Muller V.Mahajan // Marketing Science. 1983. - Vol. 2. - P.273-295.

183. Economidies N. Critical mass and network size with application to the US FAX market Электронный ресурс. / N. Economidies, С. Himmelberg. Электрон, текстовые дан.

184. Efron В. An Introduction to the Bootstrap / В. Efron, R.J. Tibshirani. -New York, NY: Chapman and Hall, 1993.

185. Fechner G.T. Elemente der Psychophysik / G.T. Fechner. Leipzig: Breitkopf und Härtel, 1860.

186. Festa P. AOL raising prices Электронный ресурс. / P. Festa. -Электрон. текстовые дан. Режим доступа: http://news.com.com/2100-1023-207952.html. -Загл. с экрана.

187. Fisher J. A simple substitution model of technological change / J. Fisher, R. Pry // Technological Forecasting and Social Change. — 1971. — Vol.3.-P.75-88.

188. Fox S. Digital divisions Электронный ресурс. / S. Fox. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://www.pewinternet.org/pdfs/ PIPDigitalDivisionsOct52005.pdf. - Загл. с экрана.

189. FransesP.H. Gompertz Curves with seasonality / P.H. Franses // Technological Forecasting and Social Change. 1994. - Vol. 45. - P. 287-297.

190. GatignonH. Integration of consumer diffusion theory and diffusion models / H. Gatignon, T.S. Robertson // Information diffusion models ofnew product acceptance / editors: V. Mahajan, Y.Wind Cambridge, MA: Ballinger publishing company, 1986. - P.37-60.

191. Griliches Z. Hybrid Corn: An Exploration in the Economics of Technological Change / Z. Griliches // Econometrica. 1957. - Vol. 25. -P.501-522.

192. Griibler A. The Rise and Fall of Infrastructures / A. Griibler. New-York: Springer-Verlag, 1990. - 305 p.

193. Griibler A. Time for a change: On the patterns of diffusion of innovation / A. Grübler // Technological Trajectories and the Human Environment Washington, DC: National Academies Press, 1997.

194. Hahn M. Analysis of new product diffusion using a four-segment trial-repeat model / M.Hahn, S. Park, L. Krishnamurthi, A. Zoltners // Marketing Science. 1994. - Vol. 13.

195. JainD. Effect of price on the demand for durables / D. Jain, R.C. Rao // Journal of business and economic statistics. 1990. - Vol. 8. - P.163-170.

196. KamakuraW.A. Long-term forecasting with innovation diffusion models: the impact of replacement purchases / W.A. Kamakura, S.K. Balasubramanian // Journal of forecasting. 1987. - Vol. 6. - P. 1-19.

197. Kermack W.O. Contributions to the mathematical theory of epidemics / W.O. Kermack, A.G. McKendrick // Proceedings of the Royal Society of London . 1927. - Series A, 115 . - P.700-721 .

198. KremerM. Population growth and technological change: one million B.C. to 1990. / M. Kremer // The quarterly journal of economics. -1993.-Vol. 108. -P.681-716.

199. Krishnan T.V. Impact of a late entrant on the diffusion of a new product/service / T.V. Krishnan, F.M. Bass, V. Kumar // Management Science. 2000. - Vol. 45. -P.1650-1663.

200. Lawrence K.D. Application of Diffusion Models: Some Empirical Results / K.D. Lawrence, W.H. Lawton // New Product Forecasting / Y. Wind, V. Mahajan, and R.C. Cardozo, eds., Lexington Books: Lexington, 1981. -P.529-541.

201. Leeflang P.S.H. Building models for marketing decisions / P.S.H. Leef-lang, D.R. Wittink, M. Wedel, P.A. Naert. Kluwer Academic Publishers: The Netherlands, 2000.

202. LotkaA.J. Elements of Physical Biology / A.J. Lotka. Baltimore MD: Williams and Wilkins, 1925.

203. Mahajan V. New-product diffusion models: from theory to practice / V. Mahajan, E. Muller, R. Wind // International series in quantitative marketing. 2000. - Vol. 11.- P.3-26.

204. Mahajan V. Timing, diffusion and substitution of successive generations of technological innovations: The IBM mainframe case / V. Mahajan, E. Muller // Technological Forecasting and Social Change. 1996. -Vol. 51.-P.109-132.

205. Mahajan V. Innovation diffusion and new product growth models in marketing / V. Mahajan, E. Muller // Journal of marketing. 1979. - Vol. 43.-P.55-68.

206. MahajanV. New-product diffusion models in marketing: a review and directions for research / V. Mahajan, E. Muller, F.M. Bass // Journal of marketing. 1990. - Vol. 54. - P.l-26.

207. Mahajan V. Determination of adopter categories by using innovation diffusion models / V. Mahajan, E. Muller, R.K. Srivastava // Journal of marketing research. 1990. - Vol. 27 (1). - P.37-50.

208. Mahajan V. Models for Innovation Diffusion / V. Mahajan, R. Peterson. Beverly Hills, CA: Sage, 1985.

209. Malthus T. An Essay on the Principle of Population / T. Malthus. -London, 1798.

210. Mansfield E. Technical Change and the Rate of Imitation / E. Mansfield // Econometrica. 1961. - Vol. 29. - P.741-766.

211. MarchettiC. The dynamics of energy systems and the logistic substitution model / C. Marchetti, N. Nakicenovic // IIASA Research Report RR-79-13 Laxenburg, Austria: 1979.

212. Marchetti C. Society as a Learning System / C. Marchetti // Technological Forecasting and Social Change. 1980. - Vol. 18. - P.267-282.

213. Marchetti C. Human Population Dynamics Revisited with the Logistic Model: How Much Can Be Modeled and Predicted? / C. Marchetti, P.S. Meyer, J.H. Ausubel // Technological Forecasting and Social Change. 1996. - Vol. 52. - P.l-30.

214. MarchettiC. The Future / C. Marchetti // Sinergetica ed Instabilita Dinamiche (Synergetics and Dynamical Instabilities) / G.Caglioti, and H. Haken (eds) Bologna, Italy: Societa Italiana di Fisica, 1988.

215. MartinoJ.P. Technological Forecasting for Decision Making / J.P. Martino. New York: Americal Elsevier, 1975.

216. McKendrick A.G. Applications of mathematics to medical problems / A.G. McKendrick // Proc. Edin. Math. Soc. 1926. - Vol. 14. - P.98-130.

217. Meyer P.S. Bi-Logistic Growth / P.S. Meyer // Technological Forecasting and Social Change. 1994. - Vol. 47. - P.89-102.

218. Morris S. Analysis of the Lotka-Volterra competition equations as a technological substitution model / S. Morris, D. Pratt // Technological Forecasting and Social Change. 2001. - Vol. 77. - P.103-133.

219. Nakicenovic N. Software package for the logistic substitution model / N. Nakicenovic // II AS A Research Report RR-79-12 Laxenburg, Austria, 1979.

220. Nakicenovic N. Growth to Limits: Long Waves and the Dynamics of Technology / N. Nakicenovic. Vienna, Austria, 1984.

221. Nakicenovic N. Diffusion of Technologies and Social Behavior / N. Nakicenovic // Springer-Verlag / Nakicenovic, N. and Griibler, A. Berlin, Germany: 1991.

222. Nielsen J. Bass curves for the diffusion of innovations Электронный ресурс. / J. Nielsen. Электрон, текстовые дан. -Режим доступа: http://www.useit.com/alertbox/basscurves.html. - Загл. с экрана.

223. Olson J. A product diffusion model incorporating repeat purchases / J. Olson, S. Choi // Technological forecasting and social change. 1985. -Vol. 27. -P.385-3987.

224. Sharif M.N. The Weibull distribution as a general model for technological forecasting / M.N. Sharif, Islam M.N. // Technological Forecasting and Social Change. 1980. - Vol. 18. - P.247-256.

225. Parker P. Aggregate diffusion for casting models: a critical review / P. Parker // International journal of forecasting. 1994. - Vol. 10. - P.353-380.

226. Pearl R On the rate of growth of the population of the United States since 1790 and its mathematical representation / R. Pearl, L.J. Reed // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1920. - Vol. 6. -P.275-288.

227. Pessemier E.A. Product Management, Strategy and Organization / E.A. Pessemier. New York: John Wiley and sons, 1977.

228. Press W.H. Numerical Recipes in Fortran: The Art of Scientific Computing / W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flanneiy. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1992.

229. Putsis W.P. Estimation techniques for macro diffusion models / W.P. Putsis Jr., S. Srinivasan // International series in quantitative marketing. -2000.-Vol. 11. -P.263-291.

230. Rai L.P. Development and Application of Mathematical Models for Technology Substitution / L.P. Rai, N. Kumar //. 2003. - Vol. 6. - No. 2. - P.49-60.

231. Ratchford B.T. Diffusion models with replacement and multiple purchases / B.T. Ratchford, S.K. Balasubramanian, W.A. Kamakura // International series in quantitative marketing. 2000. - Vol. 11. - P. 123-140.

232. Rasmussen E. Staying power / E.Rasmussen // Sales & marketing management. 1998. - August. - P.44-46.

233. Roberts J.H. Disaggregated level diffusion models / J.H. Roberts, J.M. Lattin // International series in quantitative marketing. 2000. -Vol. 11. -P.207-236.

234. Rogers E.M. Diffusion of Innovations / E.M. Rogers. Free Press, 1990.

235. Sciadas C.H. Innovation diffusion models expressing asymmetry and/or positively or negatively influencing forces / C.H. Skiadas // Technological Forecasting and Social Change. 1986. - Vol.30. - P.313-330.

236. Sciadas C.H. Two generalized models for forecasting innovation diffusion / C.H. Skiadas // Technological Forecasting and Social Change. — 1985. -Vol.27.-P.39-61.

237. Sharif M.N. A generalized model for forecasting technological substitution / M.N. Sharif, C. Kabir // Technological Forecasting and Social Change. 1976. - Vol. 8. - P.353-364.

238. SharifM.N. Polynomial innovation diffusion models / M.N. Sharif, K.Ramanathan // Technological Forecasting and Social Change. 1981.- Vol. 21. P.301-323.

239. SteffensP.R. An aggregate sales model for consumer durables incorporating a time vaying mean replacement age / P.R. Steffens // Journal of forecasting. 1991. - Vol. 20. - P.63-77.

240. Sultan F. A meta-analysis study of applications of diffusion models / F. Sultan, J. Farley, D. Lehmann // Journal of marketing research. 1990. -Vol. 27. -P.375-388.

241. Tarde G. The laws of imitation / G. Tarde. New York: Holt, Rinehart and Winston Inc., 1903.

242. TengJ.T.C. Information technology innovations: general diffusion patterns and its relationship to innovation characteristics / J.T.C. Teng, V. Grover, W. Guttler // IEEE transactions on engineering management. -2002. Vol. 49. - №. 1.-P.13-27.

243. Tsoularis A. Analysis of logistic growth models / A. Tsoularis // Res. Lett. Inf. Math. Sci. 2001. - Vol.2. - P.23-46.

244. Van den Bulte C. Social contagion and income heterogeneity in new product diffusion: a meta-analytic test / C. Van den Bulte, S. Stremersch // Management science. 2004. - Vol.23. - No.4. - P.530-544.

245. VarianH.R. Economics of information technology Электронный ресурс. / H.R. Электрон, текстовые дан. - Режим доступа: http://www.sims.berkeley.edu/~hal/Papers/mattioli/mattioli.html. - Загл. с экрана.

246. Verhulst P.-F. Notice sur la loi que la population suit dans son accrois-ment / P.-F. Verhulst // Correspondance Mathématique et Phusique, publiée par A. Quetelet. 1838. - Vol. 10. - P. 113.

247. Verhulst P.-F. Recherches Mathématiques sur la loi d'accroissement de la population / P.-F. Verhulst // Nouveaux Mémoires de l'Academie Royale des Sciences, des Lettres et des Beaux-Arts de Belgique. 1845. -Vol. 18.-P. 1-32.

248. Von Foerster H. Some Remarks on Changing Populations / H. Von Foerster // The Kinetics of Cellular Proliferation / F. Stohlman Jr. (Hg.) -New York: Grune and Stratton, 1959. P.382-407.

249. Von Foerster H. Friday, November 13, AD 2026 / H. Von Foerster // Science. 1960. - Vol. 132. -P.1291-1295.

250. Wilson E.B. The logistic or autocatalytic grid / E.B. Wilson // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 1925. - Vol. 11(8).-P.451-457.

251. Winsor C.P. A comparison of certain symmetrical growth curves / C.P. Winsor // Journal of the Washington Academy of Sciences. 1932. -Vol. 22. - P.73-84.

252. Wright M. A validation of the Bass new product diffusion model in New Zealand / M. Wright // Marketing Bulletin. 1997. - Vol. 8. - P.15-29.

253. Yung J.W. The loglet lab software: A tutorial / J.W. Yung, P.S. Meyer, J.H. Ausubel // Technological Forecasting and Social Change. -1999. Vol. 61(3). -P.273-295.

254. Zabkar V. Bass new product diffusion model: estimation and findings / V. Zabkar, B. Zuzel // Metodoloski zvezki. 2002. - Vol. 17. -P.209-219.