模型要素

模型要素（共9篇）

模型要素 篇1

一、引言

创建强势品牌, 企业首先需要构建清晰的品牌识别, 使得消费者通过对品牌识别的感知而形成良好的品牌形象。而构建品牌识别, 选择合理的品牌要素是关键, Keller认为, 全套品牌要素构成了品牌识别, 所有品牌要素都对品牌认知和品牌形象起着重要作用。创建强势品牌的一个必要条件就是取得高度的品牌认知, 每个品牌要素, 都能在一定程度上传达或暗示有价值的品牌联想和品牌响应, 但是品牌要素各有利弊, 因此, 营销者需要将它们“融合匹配”, 整合运用这些要素来使品牌权益最大化, 最终在消费者心中建立一个强大的品牌形象。但是如何整合众多的品牌要素, 学者们众说纷纭, 本文在前人研究成果的基础上, 进一步去从理论上去探索这个问题。

二、文献回顾

Aaker (1 996) 建立的品牌识别模型认为众多的品牌要素共同构建了品牌精髓、品牌核心识别和延伸识别, 品牌各要素围绕核心识别并丰富核心识别。Aaker认为品牌有作为产品、组织、个体和符号的层次之分, 每个层次由不同的品牌要素构成;虽然品牌作为产品、组织、个体和符号是完全不同的概念, 但它们共同的目标是要构建一个完整的品牌层面, 使品牌识别更清晰、丰富和与众不同;强势、高效的品牌会拥有凝聚力强、可解释的和相互协调的品牌要素集合, 这些要素集合不但陈述了品牌的功能性利益, 也表达了品牌的情感性利益和自我表达利益, 相反, 弱小品牌通常建立在较少的、分散的甚至不协调的品牌要素上。

de Cher nat ony (1 993) 构建的品牌原子模型认为品牌包括九个原子要素, 分别是功能能力、象征特征、服务、独特的名称、所有者标识、缩写标志、法律保护、风险减少和战略方向。de Cher nat ony和Dal l’Ol mo Ri l ey (1 998) 在原子模型的基础上建立了品牌要素“双旋涡”模型, 模型的左旋涡是企业内部的品牌, 由品牌名称、功能能力、服务、风险减少、信息传播、公司文化传统、品牌愿景、使命、价值观等品牌要素构成, 右旋涡是消费者心中的品牌, 是通过消费者对品牌功能效用和情感意义的感知而形成的品牌形象。左右旋涡之间会通过旋涡中的粒子不断的旋转, 使得品牌在企业内部和消费者心中达到一致的状态而形成一个整体的品牌, 从而提高品牌对所有利益相关者的价值。

企业创建品牌识别是为了消费者能够认同品牌, 使品牌在消费者心中拥有良好的品牌形象。根据Biel的品牌形象定义, 品牌形象是品牌要素在人们心目中的综合反应。因此, 企业选择品牌要素创建强势品牌, 必须要考虑消费者如何感知这些被企业选用的品牌要素。Dobin和Zinkhan (1990) 在梳理了各类品牌形象的定以后认为, 品牌形象主要强调品牌的象征效用和品牌的人格化特征, 注重消费者对品牌的感知意义和价值, 是消费者对品牌的综合感知。可见, “感知”是研究品牌形象的关键概念, 消费者对品牌各个方面效用的感知是形成品牌形象的关键点所在。Vazquez del Rio和Iglesias (2002) 等人把消费者感知的品牌效用划分为六个维度, 即产品功能效用、产品象征效用、品牌功能效用、品牌象征效用, 其中品牌象征效用包括三个维度, 即个人自尊、社会身份识别和自我表达的情感效用。de Chernat ony和Dall’Olmo Riley认为, 消费者是根据理性和情感两个方面来对品牌进行评价的, 情感维度包括了心理和社会利益, 理性维度描述了价格———质量特征, 消费者在这两个维度之上产生对品牌的信任感。实际上, “感知效用”的六个维度和“理性与情感”两个维度是相对应的, 产品的功能效用和品牌的功能效用可以用来反映消费者的理性维度, 而产品和品牌的象征效用感知正好反映了消费者和品牌之间的情感匹配。

三、基于品牌要素的品牌权益创建动态模型

基于前人的研究成果, 本文建立了基于品牌要素的品牌创建动态模型 (如图1) 。模型采用了“双旋涡”的格式, 左旋涡是基于企业视角的品牌识别, 以Aaker的品牌识别层次为主要内容, 右旋涡是以消费者品牌感知效用维度为基础的品牌形象。模型反映了品牌创建是一个动态循环的过程:品牌创建是从选择品牌要素构建品牌识别系统开始的, 品牌识别系统及其中的各品牌要素所表达的信息通过各种品牌传播手段传达给消费者;消费者将这些接收到的信息以自己的方式进行处理, 形成品牌联想、品牌知识, 然后消费者对品牌会形成一定的态度进而做出可能的购买行为, 并通过消费体验, 在理性和情感上分别对品牌的产品、品牌的功能效用和象征效用有所认知, 而进一步形成品牌形象;消费者对品牌的各种认知信息通过各种方式又反馈到企业, 企业可以根据这些反馈信息修正品牌识别, 调整其中品牌要素的搭配, 从而更新品牌识别;在此基础上, 品牌建设又可进入下一个循环, 不断调整品牌识别与品牌形象之间的一致性。以上过程体现了品牌识别与品牌形象之间相互适应的一个循环, 是模型的主体内涵。

四、分析与讨论

其实, 在整个品牌创建过程中, 每个步骤都是动态变化的。首先是品牌识别的构建, 从品牌要素的选择到确定品牌识别系统的设计方案, 再到根据消费者的反馈信息进行修改原有的品牌识别设计的整个过程是一个循环动态的变化过程, 是一个螺旋式上升的品牌识别构建过程。当然, 在整个品牌识别设计的过程中, 也不是毫无规律地进行变化, 而是要以准备构建的品牌核心价值的为指导思想。在Aaker的品牌识别理论中, 品牌识别包括品牌精髓、品牌核心识别和品牌延伸识别。品牌识别必须在品牌精髓的统帅下, 也就是以品牌核心价值为指导思想, 经过长期坚持不懈的塑造才能成功, 但这并不意味着墨守成规、停滞不前。品牌识别的创建是一个长期工程, 要随着时间、环境系统的变化而不断更新和发展。我们身边有很多品牌像流星一样一闪而过, 但也留下了一批弥足珍贵的百年金字招牌, 它们因厚重的历史沉淀彰显出持久的魅力, 同时也因为始终与时代的脉搏一起跳动而永葆青春活力。这说明, 品牌识别在保持品牌核心家价值持续稳定的前提下, 应对品牌的核心识别, 特别是延伸识别进行适度的调整, 以适应生活方式、消费者需求、科技和市场的变化。简而言之, 品牌识别必须与时俱进。

其次, 品牌形象的形成也是一个逐步的、复杂的动态循环过程。从企业向消费者传达品牌信息开始, 品牌形象就在消费者心中逐渐形成, 在消费者长期的消费体验中, 消费者接触到的有关品牌的信息会越来越多, 品牌也因此在消费者心中呈现出越来越全面的形象。在品牌形象的形成过程中, 一方面, 企业可以运用品牌构成要素设计良好的品牌识别系统, 按照企业的意图建立品牌形象, 或者改造原有的品牌形象、增加品牌内涵的新特征, 甚至于重新塑造品牌的形象, 引导品牌在消费者心中形成良好的品牌形象, 并在相对较长的一段时间内会保持其稳定性, 这就形成了一个动态循环的过程。另一方面, 即使企业保持原有品牌形象战略不变, 消费者在长时间内也将不断地再认识企业传播出的品牌信息, 从而在消费者心目中形成新的品牌形象。因此, 在品牌形象的形成过程中, 存在着两个动态循环过程, 一个由企业主导, 一个则是消费者自发形成的。从总体上看, 企业虽然在品牌形象的构建中起着主导作用, 但是由于品牌构成要素及其组合繁多, 而且不同的消费者对各品牌构成要素会表现出不同的认知特点, 这就导致品牌形象在消费者心目中呈现出极其复杂图景。因此, 品牌形象的构建是一个长期的、复杂的工程, 是企业不断努力和消费者长期的记忆和联想的结果。

从模型中, 我们可以看出, 品牌识别和品牌形象是品牌的两个侧面, 两者均为创建强势品牌必不可少的部分。企业要想在消费者心智中建构强大的品牌形象, 首先必须设计一个清晰稳定的、受消费者接受认可的、结构完整的品牌识别系统。品牌识别以品牌构成要素及其组合内容 (如:产品功能属性、利益价值、个性与象征意义、品牌愿景等) 为基点, 通过广告等传播形式向消费者传递品牌信息, 以期在消费者心目中创建出企业所期望的品牌形象。因此, 清晰、系统并具沟通性的品牌识别系统必不可少。而品牌形象是消费者视角的品牌要素的感知, 是存在于消费者心智中的抽象概念。品牌识别所传递的品牌利益、品牌个性与象征意义等能否为消费者所认知、所认同, 品牌识别传递出的信息能不能为消费者最终感知并形成有利的、稳定的、企业所期望的品牌形象, 是创建强势品牌成功与否的关键所在。因此, 只有在品牌识别和品牌形象两者之间取得“和谐共鸣”, 才有可能创建出一个强势的品牌。

品牌识别和品牌形象之间的关系还反映着企业和顾客之间的关系, 在识别和形象之间取得理想的一致性对企业和顾客都是具有价值的。从企业的角度来看, 在品牌识别和品牌形象之间具有理想的一致性, 就表明企业期望的品牌形象在消费者心智中得以建立, 企业的营销努力是成功的, 消费者就会对品牌产生极大的信任, 从而购买和重复购买该品牌产品, 这必将带来企业销售收入的增长。从消费者的角度来看, 由于消费者在购物过程中有降低风险、减少复杂性和提高决策效率的渴望, 对运用以前体验所积累的知识和记忆有极大的依赖和兴趣, 并且具有维持认知一致性的愿望, 如果消费者所感知到的品牌效用和企业传达的品牌信息是一致的, 消费者的上述利益就会得到满足。因此, 品牌识别与品牌形象之间取得“共鸣”, 是建立良好的顾客关系的基础。

摘要：拥有一个强势品牌是每个企业的梦想, 但是如何才能创建出一个强势品牌, 在理论或实践上都没有一个固定的模式。本文在前人研究的基础上构建了一个基于品牌要素的品牌创建动态模型, 探讨了从选择品牌要素构建品牌识别开始, 到品牌在消费者心中建立良好的品牌形象的整个动态过程, 提出了创建一个强势品牌的路径和方法。

关键词：品牌要素,品牌创建,模型

参考文献

[1]李永强.品牌识别的动态管理.商业研究, 2005 (21) :65-67.

[2]Aaker, D.A.The Value of Brand Equity.Journal of Business Strategy, 1992, 13 (4) :27-32.

[3]Aaker, D.A.Building Strong Brands.NY:Free Press, 1996.

[4]de Chernatony, L.and Dall’Olmo Riley, F.Modelling the Components of the Brand.European Journal of Marketing, 1998, 32 (11/12) :1074-1090.

[5]de Chernatony, L..Categorizing Brands:Evolutionary Processes Underpinned by Two Key Dimensions, Journal of Marketing Management, 1993, 9:173-88.

模型要素 篇2

专业论文

企业经营要素与管理者支配力模型构建

企业经营要素与管理者支配力模型构建

内容摘要：本文从企业管理者支配力模型理论入手，通过对地区家电行业的发展进行实地调研和分析，建立了企业管理者支配力模型与经营要素分析框架。在完善后的企业支配力模型中，包括动机、个人品质、社会能力以及家电行业营销知识与能力等在内的多维度经营要素被纳入企业管理者支配指标评价体系，可以在一定程度上客观的反映我国家电行业部门管理者的支配力与企业经营基本要素。

关键词：企业管理 支配力 经营要素 家电行业

企业管理者支配力内涵及基础模型构成

从本文研究的家电行业特殊性出发，结合以往学者对于企业管理者管理经营要素的分析，笔者将家电行业部门管理者的支配力定义为：在既定的家电企业发展环境下，管理者支配力是能够将工作表现优异者和表现平凡者进行区分的部门负责人深层次特征，具体可以包括管理者个人动机、价值观、专业领域知识储备、个人形象、工作态度以及技能水平等要素。企业管理者支配力模型是包括管理者既定任务角色在内的全部基础能力体系，需要突出注意两个部分：首先是研究环境不变，即管理者支配力研究以既定的家电企业文化、营销机制以及运行管理模式为依据；其次是对于研究标准的统一，利用家电行业普遍推行的绩效考核标准来区分管理者绩效，实行差异化组别条件下的差异研究。

对于企业经营要素与管理者支配力的模型构成，以往文献研究提出了两种较为具有代表性的范本。McClelland（1980）提出了针对企业营销管理人员的“通用支配特征模型”，分别从十一个支配力要素出发，对企业营销管理人员的基础技术和知识水平进行规定；Spencer（1993）认为，企业管理者的支配力分为显性和隐性两个部分，技术和知识构成显性支配力要素，而隐性支配力要素则包括动机、特征以及自我概念等，他据此而提出了著名的“支配力冰山模型”理论。本文建立的家电行业企业管理者支配力模型（见表1）综合了

最新【精品】范文 参考文献

专业论文

“McClelland通用支配特征模型”和“Spencer支配力冰山模型”的分析优势，不仅考虑了管理者支配力要素，而且还创新分析了要素的子项目构成。

模型调查问卷设计与样本描述统计

（一）调查问卷设计

本文用于研究的调查问卷设计工作分三个阶段进行：首先，对家电行业企业管理者支配力问卷调查的研究目的进行明确；其次，翻阅相关家电行业管理研究文献与管理者支配力研究文献，确定本文主题；最后，根据以上工作基础，设计家电行业企业管理者支配力调查问卷草稿。一般情况下，相对于开放式调查问卷，封闭式调查问卷具有答案规范、统计便利等优势，本文采用了封闭式调查问卷设计来对管理者支配力因素进行分析。

对于本次调查问卷的题目确定工作，笔者采用了两种方法，第一是通过对以往相关文献研究和我国家电行业特殊性的结合来进行编制，第二则是利用表1管理者支配力模型中的要素来用作题目编制的参考。经过反复筛选，共计50道题目选入调查问卷，其中包括个人资料相关的6个题目和管理者支配力模型相关的44个题目，后者分别设计为动机（甲1-甲11）、个人品质（乙1-乙11）、社会能力（丙1-丙11）以及行业知识能力（丁1-丁11），通过李克特五级分值法对被调查者进行打分评估，从1分至5分分别代表非常不重要、不重要、无所谓、重要、非常重要。

（二）样本描述统计

本次调查的样本数据主要来自家电行业中的客户经理人群，共计发放调查问卷170份，有效回收126份，有效回收率达到74.12%。利用SPSS软件对调查样本数据进行处理，被调查群体的学历、年龄、性别以及工作年限等没有缺失值。男性管理者100人，占比79.37%，女性管理者26人，占比20.63%；年龄阶层在21-31岁的共计30人，占比23.81%，32-41岁的共计70人，占比55.56%，42岁以上的26人，占比20.63%；初中、高中（含中专）以及大学（含大专）学历人数比例分别为3.5%、68.8%、27.7%。

（三）数据分析检验

最新【精品】范文 参考文献

专业论文

SPSS置信度分析从稳定性和可靠性角度来测度样本数据，其评价结果的有效性和可用性在很大程度上由量表编制的合理性所决定，即要求量表问题的内容完整、反映实际情况真实。本次调查问卷样本数据变量的置信度检验结果如表2所示。

从置信度检验的基本要求来看，如果克隆巴赫系数小于0.65，则需要对原始调查问卷题目逐一剔除，直到出现克隆巴赫系数明显上升，删除导致系数上升的剔除题目。表2中的数据维度及样本总体克隆巴赫系数均大于0.65，因此可以判断调查问卷整体合理，具备统计分析基础；从效度检验要求来看，内容效度、相关效度以及结构效度是评价测评结果对调查人群真实素质反映程度的方法，三者分别以内容有效性、实证有效性以及相关性作为对应研究对象。笔者通过后期访谈，收集反馈信息后发现，本次的调查结果与事实基本一致，无效调查的概率非常低。

调查结果及模型修正

（一）调查结果

通过对家电行业管理者支配力及经营要素进行调查分析，笔者以45名优秀管理者和81名普通管理者调查数据分别进行差异性描述检验，其中“优秀”与“普通”的判断标准是过去一年管理者是否获得“优秀员工”等荣誉称号。通过采用降序法来对家电行业企业管理者支配力要素重要性均值进行排列，凸显核心支配力要素，对比两组数据，可以发现优秀企业管理者和普通企业管理者的关注点差异。家电行业企业管理者的“优秀-普通”分组支配力调查结果如表3所示。

从表3可知，优秀组管理者与普通组管理者的支配力要素对比结果差距较大，优秀组调查结果显示共计23项支配力要素具有重要地位，其中以个人品质和行业营销知识能力维度方面的因素占据较大比例，分别有8个支配力要素入选；普通组有共计18项要素占据重要地位，其中个人品质维度有11个支配力要素入选，占比达到61.11%。因此，相对于普通组企业管理者，优秀组企业管理者更加注重支配力要素在不同维度间的均衡发展，而普通组企业管理者过于注重个人品质对于支配力的贡献程度，这为普通管理者追求优秀提供了一定的参考路径。

（二）模型修正

最新【精品】范文 参考文献

专业论文

基于表3的调查结果，优秀企业管理者与普通企业管理者对于营销知识与能力对支配力的贡献具有不同观点，前者认为政策敏感性对家电行业管理最为重要，而后者则更加认同管理业务流程在企业管理支配中发挥的作用；在社会能力一栏，优秀的企业管理者注重公关沟通能力和个人影响力的作用，普通企业管理者将团队协作精神作为管理支配力突出影响要素；优秀企业管理者比普通企业管理者更加认同客户服务、营销知识以及计划组织能力对于增强企业管理水平的贡献；此外，笔者从动机和社会能力的维度差异研究出发，较为认同优秀企业管理者渴望成功、注重人际交往以及态度主动的管理思维模式。

从优秀企业管理者和普通企业管理者的支配力维度及重要性差异，得到修正后的企业管理者支配模型，如表4所示。将调查结果中显示的对优秀企业管理者支配力影响不重要的因素进行剔除。从表4可以看出，家电行业企业管理者支配力模型中的动机要素、个人品质要素、社会能力要素以及家电行业营销知识与能力要素分别包含了3个、9个、4个以及9个子项目，即共计25个支配力影响因子构成修正后的企业管理者支配力新模型，较为精炼和科学的对家电行业企业管理者支配力要素进行了归纳，通过问卷调查和数据处理筛选方式得到的新模型具有合理性和有效性。

结论

管理者对于企业采购、生产、营销以及组织规划等方面的支配力决定因素是较为复杂的元素集合，本文基于家电行业进行的调查具有一定的行业适用局限性，社会各经济部门因其独特的运行规律和商业文化而在企业管理者支配影响因素方面存在着一定差异，值得进行行业细化基础上的研究。然而，这种行业差异性造成的企业管理者支配影响因素差异不应该阻碍我们发现行业间的管理支配共性，Mc Clelland的“通用支配特征模型”和Spencer的“支配力冰山模型”理论已经证明了这种管理支配力共性的存在，本文提出的支配力修正模型依然对国民经济各部门优化管理具有较强的参考意义。

参考文献：

1.杨浩.基于SPSS的聚类分析在行业统计数据中的应用[D].吉

最新【精品】范文 参考文献

专业论文

林大学，2013

2.蒙黄林.基于SPSS软件对教育调查问卷分析中的相关分析[J].智能计算机与应用，2013（2）

3.袁琳.中德企业文化与企业管理比较―基于Hofstede的文化价值理论框架[J].商业时代，2011（3）

4.焦璨.非正态分布测量数据对克隆巴赫信度α系数的影响[J].应用心理学，2008（9）

5.李伟阳.全面社会责任管理：新的企业管理模式[J].中国工业经济，2010（1）

6.程倩.X家电公司采购管理体系优化研究[D].山东大学，2013

7.范凯.跨文化背景下对科技型企业绩效管理影响和对策研究[J].电子测试，2011（8）

8.吕鹏.企业管理的潜在问题好解决措施分析[J].现代营销，2013（4）

模型要素 篇3

关键词：企业；电子商务；变动成本；战略决策；数学模型

中图分类号：F270.7 文献标识码：A 文章编号：1006—8937（2012）23—0001—02

信息技术及互联网应用的飞速发展和普及使得电子商务成为了大众化的商业模式。电子商务正在逐步改变人们的传统消费行为和生活方式。企业经营模式的转变也迫在眉睫，适时介入并开展电子商务经营已经成为企业经营战略变革的必然趋势。在企业进行电子商务活动的战略决策中，对电子商务业务开展成本分析至关重要。由于电子商务发展迅速，在这方面的研究文献极为有限，其中王忠元等人在“企业电子商务战略固定成本数学模型建立”一文对企业开展电子商务活动经营流程中的固定成本因素进行了分析和提炼，并且建立了相应的成本时间函数。研究结论是基于企业开展电子商务活动整个经营流程进行探索和提炼的。企业电子商务的开展包括相互关联的活动：企业电子商务项目策划、电子商务系统开发建设及电子商务经营活动。这些电子商务活动在时间上是按顺序进行的，如图1所示。

图中，t0是企业开始涉足于电子商务商务活动起始时间点，企业开始进行电子商务项目建设策划；t1是企业电子商务系统及平台开发起始时间点；t2是企业进行电子商务的商务运作起始时间点。从企业电子商务活动的成本考虑，从t0开始，企业进行电子商务项目策划，随着时间推移，成本随之增加；在t1时间点进入电子商务系统开发开发阶段后，成本也持续增加；在t2时间点，企业开始的电子商务的经营，网上交易活动开始产生效益，但是电子商务运营中必然存在经营成本，包括固定成本及其变动成本，因此成本也持续增长。其收入时间曲线R（t）和成本时间曲线C（t）如图1所示。当收入时间曲线和时间成本曲线相交时，说明企业电子商务经营达到盈亏平衡，即为图1所示的“企业电子商务的盈亏平衡点”。

1 上述企业电子商务成本模型的不足

王忠元等人建立的数学模型为企业开展电子商务活动的成本效益量化分析开创了先河，由于该模型仅仅只考虑了企业开展电子商务活动流程中的固定成本因素，而企业开展电子商务经营必然存在变动成本，因此该数学模型本身是不完善的。由此有必要重新研究企业电子商务活动及项目建设的整个流程，并深入分析其中的变动成本因素，并通过建立数学模型完善企业电子商务时间成本函数，为企业开展电子商务决策提供量化的方法。

2 企业开展电子商务活动的变动成本分析

变动成本（Variable Costs）与固定成本相反，是指那些成本的总发生额在相关范围内随着业务量的变动而呈线性变动的成本。变动成本在一定期间内它们的发生总额随着业务量的增减而成正比例变动，但单位产品的耗费则保持不变。

企业电子商务项目策划及电子商务系统开发阶段，电子商务活动的成本主要是人力资源成本和部分开发软件硬件投入，这些投入一般是刚性的、固定的，因此基本上都表现为固定成本。

而在企业开展电子商务经营阶段，由于产品销售量的变化，其成本也会随之变化，电子商务的变动成本就由此产生了。对于企业开展电子商务经营活动来说，其变动成本与传统企业经营一样，也是伴随产品的生产和销售产生和变化的，但也有不同的特点，表现在以下几个方面：

①产品成本。企业在电子商务经营中会通过自己建立的电子商务平台向用户在线提供产品。如果这类企业是生产型企业，会购买原材料生产产品；如果这类企业是贸易型企业，则会向厂商购买产品用于在线销售。企业电子商务经营中的上述活动会投入大量资金，从而产生大量成本，该成本就是产品成本。产品成本与企业电子商务销售量成正相关的线性变化关系，是企业电子商务经营的主要变动成本。

②商务成本。企业电子商务也类似于传统商务活动，在经营过程中也会产生许多成本。比如，企业在媒体、户外或其他网站上进行企业形象宣传或产品推介产生的广告费用；企业购买原材料或产品中的采购费用；企业进行客户售前、售中和售后服务产生的服务费用；电子商务经营活动中的管理费用和财务费用；网上交易中必定引入金融机构和第三方支付平台担保交易机构，这些结构会在企业的每笔在线交易中提取一点比例的佣金，该佣金是企业电子商务的交易成本。企业在电子商务中的这些成本也包括固定成本和变动成本两部分。其中固定成本如广告成本、人力资源成本等是固定商务成本而采购成本、交易成本和服务成本等都是变动商务成本。

③配送成本。企业电子商务区别于传统商务的主要特点之一是企业在网上销售商品，同时必须在线下通过物流配送的形式将商品送达用户，从而产生了配送成本，对于有型商品的网上经营，其配送成本与商品的销售量也成线性正相关关系，属于企业电子商务典型的变动成本之一。

3 考虑变动成本企业电子商务项目启动阶段成本

函数

4 考虑变动成本企业电子商务经营阶段成本函数

由于企业在电子商务经营阶段的变动成本包括产品成本、商务成本和配送成本三类，本文设定：ac31为企业电子商务经营阶段变动产品成本；ac32为企业电子商务经营阶段变动商务成本；ac33为企业电子商务经营阶段配送成本；k3为企业电子商务经营阶段从开始到研究的时间点经过的时段数量。

则有：

5 结论

通过上述分析和设计，可以得到企业开展电子商务活动的固定成本投入的以现值计算的成本时间函数C（t）的数学模型在考虑变动成本因素后表示如下：

电子商务的开展对于企业来说将从根本上改变企业的业务流程，实现依托互联网的业务流程重组。因此，企业电子商务决策对企业发展的影响是巨大的，有必要对将要开展电子商务活动不同阶段的项目内容并结合企业自身的情况，对各种的成本（包括固定成本和变动成本）变量进行合理的预测和归类，这样就可以科学的和定量的方法预测企业电子商务项目开展不同阶段和进程中所需要的成本投入，为企业电子商务开展战略策提供必要的量化数据。本文的企业电子商务成本数学模型涉及到了企业电子商务活动中投入的固定成本和企业在电子商务经营阶段的变动成本。当然，企业是以赢利为目的的，企业在电子商务经营中的效益也是影响企业电子商务决策的关键因素，有待于今后进一步研究探索。

参考文献：

[1] 王忠元.企业电子商务战略固定成本数学模型的建立[J].企业技术开发，2012，（5）.

[2] [美]大卫.范胡斯著.刘悦欣，孙洪墨译.电子商务经济学[M].北京：机械工业出版社，2003.

[3] 刘军，黄宝田.电子商务系统分析与设计[M].北京：高等教育出版社，2003.

电子招投标文件要素认知模型研究 篇4

关键词：电子招标系统,要素识别,认知过程

随着世界电子化信息进程的发展, 电子招标系统开始得到了广泛的应用。然而, 现存的大多数电子招标系统虽在一定程度上解决了传统招标方法的弊端, 但却仍不能实现全流程的电子系信息化。电子招标活动大都只停留在招标信息和中标信息的发布上。部分也提供网络下载电子版的招标文件, 但招标流程中主要部分如竞标、答疑、谈判以及评标, 则较少使用。建立一个从招标文件到评标全过程电子信息化的招投标平台是发展的必然。其中最首要的任务就是要建立电子招投标文件要素识别模型。

一、电子招投标系统现状

在欧美部分发达国家和地区, 电子采购、电子招标己被普遍认可, 发展得相对成熟。据调查显示, 全球500强中目前有70%的企业使用类似的电子招标采购软件。在亚洲, 韩国的电子采购的发展走在前列。政府采购从电子招标 (eBid) 、电子商城 (e-Mall) 、电子合同 (eContract) 到电子支付 (e-Payment) , 实现了全程电子化。国内的电子招投标总体上处于起步阶段, 已经投入使用的系统基本上以信息发布类型为主, 兼有一些地方专家库系统和招标代理机构办公系统。而涵盖整个招投标过程, 具有信息管理、流程管理、交易管理、政府监管等功能, 协同运作的电子平台在国内尚未得到有效应用。

各个国家推行电子招投标模式不尽相同, 但都认识到了电子招投标作为一种信息化建设的手段所无可比拟的优势。打破了时间和空间障碍, 增强了采购信息透明度, 提高了采购效率, 降低了采购成本, 规范了采购行为, 在政府采购管理和实践中运用电子化手段己经成为市场经济国家政府采购制度改革的必然趋势。

二、招投标文件分类意义

1、招投标文件内容分析

对于招标来讲.从招标通告到将要签订合同的内容都属于招标文件的范畴, 招标文件不仅要规定出完整的招标程序, 还要提出各种具体的技术标准和交易条件。具体包含一下三个方面:

第一部分是招标情况介绍和对投标人的要求, 包括招标公告、投标人须知、技术标准和规格或工程技术规范、合同条件等。

第二部分是对投标文件格式的要求, 包括投标人应当填写的报价单、投标书、授权书投标保证金和保函等格式, 如前所述投标人必须按照投标文件格式的要求编写投标文件, 否则其投标必将被拒绝。

第三部分是对中标人的要求包括履约担保、合同或者协议书等内容。

2、招标文件要素定义及重要作用

根据招标文件的基本内容, 其可分为可结构化部分, 如招标投标相关法律、地方性和行业性法规对招标文件的结构、格式等, 但是招标人仍然有充分的自由度填写具体内容, 并包括大量非结构化内容, 这也使招标文件的内容纷繁复杂。因此, 从这些非结构化的文本内容中提取出具有普遍适用性并具有逻辑结构的基本要素, 是招标投标的要素识别模型需要解决的问题。

招标文件中非结构化信息数量是巨大的, 而从这些非结构化的信息中提取出关键因素, 用以其他招投标活动的基础数据, 我们将这些关键性的因素定义为招标文件要素。这些基本要素是整个电子招标系统的数据基础, 主要应用于招标自动生成, 以及后期的评标活动等。

三、招标文件要素认知模型

1、传统认知模型

目前, 国内存在很多的电子招标书自动生成系统, 系统软件整体设计采用UML软件工程建模技术, 采用Rational Rose软件进行用例分析数据建模等, 运用三层B/S体系结构、J Z E E开发平台及SQLServer2000数据库技术, 实现系统功能。

这种认知模型是将招标文件的基本要素按照传统方法直接分为具有逻辑结构的可信息化数据和非逻辑结构的不可直接运用数据。

1.1逻辑结构数据处理。该系统主要是将招标文件认为的划分为5部分, 对每个部分进行详细设计, 通过对变量的修改生成招标文件。如图1所示。

1.2非逻辑结构数据、对于无法直接用运用的数据, 系统则仍采用传统的方法以文档方式上传。

这种分类方法在一定程度上解决了招标文件的逻辑结构问题, 但是在招标文件中, 并不是所有的文件都可以通过改变响应的变量生成, 其他逻辑结构不明显, 不能通过该模板实现的文档仍然需要用word自行编制。并且由于行业之间的规则不同, 变量也会发生响应的改变, 有很大的局限性。

2、以认知过程为基础的要素识别模型

认知科学源于20世纪50年代中期, 当时不同领域的研究者开始借助复杂的表征和计算程序来发展关于心智的理论。由于认知科学属于新兴科学, 各研究分支发展迅速, 且不断涌现出新的研究分支, 所以目前关于其研究领域的划分还无统一说法。按照现代科学技术体系常用的划分方法, 认知科学可以近似分为两大层次:基础研究和应用研究。其中, 认知过程的直接应用范围广泛。

2.1认知的过程。人的认知过程是一个非常复杂的过程, 指人认识客观事物的过程, 即是对信息进行加工处理的过程, 是人由表及里, 由现象到本质地反映客观事物特征与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素组成。

人们获得知识或运用知识的过程开始于感觉与知觉。感觉是对事物个别属性和特性的认识。而知觉是对事物的整体及其联系与关系的认识。这时候我们所认识到的已经不再是事物的个别属性或特性, 而是事物的联系与关系了。知觉是在感觉的基础上产生的, 但不是感觉的简单相加。

感觉:是我们认识世界的起点, 是人们对客观事物的个别属性进行直接反映的过程。

知觉:是人脑对直接作用于感官的客观事物整体的综合反映。是较为复杂的心理现象, 是大脑对不同感觉信息进行综合加工的结果。 (知觉以感觉为前提, 但它不是感觉的简单的集合, 而是在综合了多种感觉的基础上形成的整体映象) 。

思维:是客观事物的一般属性和内在联系在人们头脑中概括的间接的反映过程。它所反映的是事物的本质特征和一般规律。

2.2要素识别模型流程。认知学理论应用在很多的领域, 通过对人们对客观事物的认知过程, 可以为人们解决人客观存在和主观意识方面的问题。

以认知学相关理论作为要素分类的科学依据, 按照由感性认识到理性认识的认知顺序, 可将基本要素划分为属性、主体、状态和规则四个逻辑层次。

(1) 将属性和主体划分为感性认知的过程, 感性认知是人们对客观事物的个别属性进行直接反映的过程。评标专家 (或招标人) 为“主体”, 可以直接获取到的是投标人及其投标方案客观存在的“属性”,

(2) 将状态和规则划分为理性认知的过程。理性认知反映的是事物的本质特征和一般规律。评标专家 (或招标人) 根据法律法规和主观偏好, 在主观上将客观事物设定为某个“状态”, 如某投标人“不满足资质要求”。“规则”是评标专家 (或招标人) 针对某个“状态”设定的判断方法。客观事物的属性值不同, 依据相应的“规则”, 则处于不同“状态”。

属性、主体、状态和规则的关系如图2所示。在感性认识部分, 主体A包含了多个属性。在理性认识部分, 由招标人设定了诸多规则, 形成了规则集。根据主体A的属性值, 依据规则集中的相关规则, 可以判段主体A处于什么状态。

四、实验结果

本文以一个简单的招标文件为例, 进行了初步简单的分类, 实验结果表明, 按照人们认知事物的过程对招标文件的要素进行分类比传统的简单分类能够得到更多有价值, 并可直接进行结构化的信息。同时, 由于改分类只是处于初步阶段, 缺少真正的系统应用经验。

五、结论

通过对招标文件内容的研究, 结合招标文件要素的特点, 本文提出了两种招标文件要素分类认知方法, 及传统分类方法和以认知过程为依据的分类方法, 运用传统的认知模型可以简单的进行分类, 但对于电子招标系统的全面信息化不能给予最大程度的支撑。以人们认识事物的过程来同样对招标文件进行认知分类, 更好的解决了部分非逻辑结构化数据的信息化问题。

参考文献

[1]、汪辉.电子招标_开拓招投标业务新模式[J].现代商业, 2008 (23) :

[2]、MOHAMMADIS, JAHANSHAHIH.A Secure E-Tendering system[J].Faculty of industrial engineering, 2009:62-67.

[3]、陶阿芬.招标文件的编制[J].信息系统工程, 1999 (12) :17.

[4]、章士嵘.认知科学导论[M].北京:人民出版社, 1992.

模型要素 篇5

GIS - T路网数据模型给出了对道路网络的描述和存储方案, 是实现ITS应用的前提和基础。随着城市交通的不断发展, 交通规划与管理、微观交通仿真、交通与环境等具体应用, 对路网数据模型提出了新的要求: 能够准确地描述复杂路网的线形地物, 包括各种立体交叉内部匝道; 建立道路之间的拓扑连接关系; 描述车道之间的连通和转向关系; 表达交叉口和道路中的车道级交通组织; 描述路网中的要素的时间状态, 以描述动态事件。基于这些要求, 许多学者从传统结点- 弧段数据模型[1]向外延伸, 提出了一系列的线性参考模型与导航数据模型。各种模型均有不同的表达层面, 或对路网进行高度抽象, 或对车道进行细致描述, 其在不同的尺度上均存在优缺点。当需要进行车道导航时, 只能提供道路信息的传统结点- 弧段模型不能胜任; 当需要快捷地计算最短路径时, 能表达车道信息的导航模型却存在一定的冗余。因此, 抽象层面上的信息与细致层面上的信息同样重要, 需要多尺度的数据模型来满足各个层面的应用需求。本文提出的基于道路要素的多尺度路网数据模型便是基于此而构建的。

要素是空间上客观存在、具有描述信息的地理实体, 每个要素可与一个或多个要素相关联[2]。道路要素是与道路网络相关的地理实体, 主要包括路段、交叉口、车道等。在本文的模型中, 道路要素是表达、存储和组织路网的基本单位, 表达路网中各实体的拓扑关系和语义关系。

2 基于道路要素的多尺度路网数据模型

基于道路要素的多尺度路网数据模型以传统结点- 弧段模型[1]为基础进行多尺度的延展, 在不同的层面上建立道路间的拓扑关系和车道间的拓扑关系, 并建立层次之间的实体对应关系。模型从概念上依照三种尺度分为三层。

2. 1 层次的划分

模型第一层概括地表述整个路网的拓扑结构, 对立体交叉进行了抽象, 所有平面交叉或立体交叉都抽象为一结点, 并与相连道路建立拓扑关系。第一层最为抽象, 可满足传统的应用, 如利用Dijkstra算法对路网进行大范围快速搜索等。模型第二层描述所有为车辆行驶所设计的线形地物, 包括立交中的每一条匝道, 跨线桥, 隧道等, 能准确表达复杂路网, 并建立道路之间的拓扑关系。模型第三层建立车道之间的拓扑关系并支持对路网中交叉口和道路中细化到车道的交通组织的描述。能够满足对路网信息要求细致的ITS应用, 如车辆导航, 交通设施布设方案的自动生成、信号控制等。

本模型各层次示意图如图1 所示。图1 ( a) 描述了路网中的立体交叉; 图1 ( b) 是模型的第一层表达; 图1 ( c) 是模型的第二层表达; 图1 ( d) 是模型的第三层表达。为了区分每一层中的点对象与线对象, 特作以下命名, 如表1 所示。

本模型同时建立层次之间的关系, 其对象关系映射图 ( ORM, Object/Relation Mapping) 如图2 所示。下文将逐一介绍本模型在不同层次下, 对象实体及其关系的逻辑数据表达方式与存储方法。

2. 2 第一层

交叉口主要描述现实中的各类平面交叉口及立体交叉口。路段是有向的, 是本层中的最小独立单元。本层的概念模型与传统的结点- 弧段数据模型一致, 采用平面拓扑结构, 道路间的几何拓扑一般表现为网络拓扑。因此本层模型不仅要表达出道路的物理连接特征, 而且还要表达出交通网络的服务规则, 如车辆的转向限制、转向阻抗等。在逻辑模型方面, 黄敏[3]、张小兰[4]提出在传统的弧段- 结点数据模型的基础上进行改进, 建立结点- 相邻结点拓扑关系、结点- 相邻弧段夹角关系、结点- 相邻弧段的连通关系, 从而表达加载了交通规则的道路交通网络。本层模型ER图如图3 所示。

2. 3 第二层

连接点主要描述各类型平面交叉口、各类立交的分流点与合流点。道路元素是有向的, 描述为车辆行驶所设计的线形地物, 是本层中的最小独立单元。一般地, 线形地物包括道路及于其上建设的桥梁、隧道, 立交中的每一段跨线桥或匝道等。为了准确表达立体交叉, 本层模型采用非平面结构, 物理上不相交的道路之间不产生结点, 避免了非拓扑结点的产生及立体交通网络中不可能的转向。

本层模型建立了各线形地物之间的拓扑连接关系, 即结点- 相邻结点拓扑关系、结点- 相邻弧段夹角关系、结点- 相邻弧段的连通关系, 并建立与第一层、第三层的关系。第二层模型ER图如图4 所示。

2. 4 第三层

本层模型基于车道而构建。Fohl等人[5 - 10]提出了较好的基于车道的路网数据模型及导航数据模型, 但在这些模型中车道是作为道路的属性存储的, 而且不能直接地描述交叉口的交通组织情况。Malaikrisanachalee等人[11]提出的模型虽然将车道作为要素来看待, 但整个模型过于复杂。

本层模型的引导点描述路网中的交通组织变化处, 即: 道路与平面交叉口的相交处, 道路与道路或附属于其上建设的线形地物的交汇处, 或道路中车道中止、车道数目发生变化的位置。连接路段是有向的, 在路段中代表车道数目不变的同向车道集, 在交叉口中代表同一车流转向的集合, 是本层路网中的最小独立单元。本层使用非平面拓扑结构, 用弧段和结点要素表达路网。

车道作为要素, 具有自己的属性和关系。车道的位置通过线性参考方法进行描述, 以第二层模型中的道路元素为参考路径。车道的关系包括车道与连接路段的对应关系、同一连接路段上车道之间的互通关系、不同道路上车道之间的连通关系。本层中的一个连接路段对应多个车道要素。第三层模型ER图如图5 所示。

2. 5 层次关系

在本模型中, 通过不同层次要素之间的对应关系建立层次间的联系。模型第二层所描述的路网最接近道路物理网络, 因为第二层描述了路网中的所有线形地物; 模型第一层可以看作为对第二层的抽象, 描述路网的拓扑结构; 模型第三层则是对第二层的细化, 在第二层的基础上建立了车道之间的拓扑关系, 可以支持对交叉口中交通组织的描述。当对某一层的要素进行修改时, 其它层次中的要素也将根据对应关系自动进行修改, 以保持模型中数据的一致性。

3 总结

本文提出了基于道路要素的多尺度路网数据模型, 以满足ITS应用需求为目的, 此模型由从三个不同的尺度去描述现实中的路网, 并依据道路要素间的实体关系, 对路网数据进行了有效的组织与管理。本模型在充分描述道路几何网络的基础上, 加载了对交通规则和约束的支持, 实现了对复杂道路交通网络的描述。本模型综合并扩展了已有的路网数据模型。但仍需增加对其它地理要素的描述, 对路网中较为特殊的情况进行具体分析, 更完整的描述交通网络, 工作有待进一步完善。

摘要：GIS-T路网数据模型是实现ITS应用的前提和基础, 以道路要素作为表达、存储和组织路网数据的基本单位, 考虑不同尺度下的应用需求, 提出了基于道路要素的多尺度路网数据模型, 同时建立了道路拓扑关系与车道拓扑关系。模型在不同尺度下分为三个层次, 第一层沿用传统路网结构, 以结点描述平面交叉口与立体交叉口;第二层描述路网中所有的线形地物, 建立道路之间的拓扑关系, 包括立交中主线或匝道间的拓扑关系;第三层把车道作为要素, 建立车道之间的拓扑关系, 描述车道之间的交通组织情况。不同层次的要素之间建立了实体对应关系。

关键词：GIS-T,数据模型,道路要素,多尺度,非平面

参考文献

[1]Sheffi, Y.Urban Transportation Networks:Equilibrium Analysis with Mathematical Programming Methods[M].NJ:Prentice Hall, 1985.

[2]Chen C.S., He J.B..A Geographical Feature-based Organization Method for Resource and Environmental Data[J].Acta Geographica Sinica, 1999, 54, (4) :373-381.

[3]黄敏, 余志, 肖国荣.基于交叉口函数的城镇指路标志设置模型[J].交通运输工程学报, 2006, 6, (4) :96-100.

[4]张小兰, 陈晓翔, 黄敏.面向指路标志系统的交通网络数据模型及应用[J].地理与地理信息科学, 2006, 22, (6) :45-47.

[6]陆峰, 周成虎, 万庆.基于特征的城市交通网络非平面数据库的实现[J].测绘学报, 2002, 31, (2) :182-186.

[7]左小清, 李清泉, 谢智颖.基于车道的道路数据模型[J].长安大学学报 (自然科学版) , 2004, 24, (2) :73-76.

[8]肖克辉, 肖德琴.一种面向应用的非平面路网数据模型及其实现[J].测绘科学, 2008, 33, (6) :173-175.

[9]汪永红, 崔铁军, 吴正升.嵌入式GIS中最优路径规划算法研究与实现[J].测绘科学, 2010, 35, (2) :147-149.

[10]丘健妮, 陈少沛.多模式城市公共交通网络GIS数据模型研究——以广州市为例[J].测绘科学, 2010, 35 (增刊) :105-107.

模型要素 篇6

企业是一个组织有序的整体, 企业管理是一项复杂的系统工程。一个企业能否在风云变幻的市场环境中生存发展, 很大程度上取决于企业的决策管理层水平, 而决策管理层中起核心作用的是“一把手”, 其素质和能力的高低, 直接影响和决定着企业的生存发展和前途命运。杰克·韦尔奇为什么能带领自己的公司通用电气取得巨大的成功, 艾柯卡在福特公司受到排斥而在克莱斯勒公司却做出奇迹般的成绩, 安迪·格鲁夫使濒临倒闭的英特尔公司反败为胜, 比尔·盖茨带领微软集团创造了二十世纪最美丽的神话, 张瑞敏把一个民营小企业办成了世界知名的大公司, 李书福带领吉利集团打造中国汽车品牌。这些无不说明企业“一把手”领导力的极端重要性。

概念界定

企业“一把手”, 应是在企业整体工作中处于核心地位、总揽全局、负有全面责任的人。从现代企业治理结构看, 它应是企业的董事长。对国有企业而言, 还应把党委书记和总经理纳入“一把手”范畴。

领导力是有效解决管理问题、不断影响和激发他人激情的能力。企业“一把手”领导力是“一把手”各种素质的核心, 由很多要素构成, 是“一把手”个体素质、思维方式、实践经验以及领导方法等影响着具体的领导活动效果的个性心理特征和行为的总和。

在市场竞争日趋激烈的情况下, “一把手”没必要也不可能面面俱到掌握各种领导能力, 而是要突出重点, 把握关键, 牵住牛鼻子。本文认为, 这个牛鼻子就是“领导力的核心要素”。

领导力研究综述

20世纪是领导力的科学研究诞生和发展时期。在过去一个世纪的发展过程中, 从本质上来说, 就是对描绘领导力全貌的统一理论的探索。形成了几个比较有影响的学派, 分别是:领导力特质学派、领导力行为学派、领导力权变学派、领导力相对学派、领导力怀疑学派、领导力信息处理学派、新领导力学派 (新魅力型/变革型/愿景型) 。

领导力特质学派源于20世纪初的“伟人”理论, 这也是对领导力进行科学研究最早的尝试。这一理论认为, 是那些异乎寻常的杰出人士改变了人类历史。“伟人”学派的观点认为某些特质, 即那些稳定的性格, 是伟人们创造辉煌业绩的根本原因。由于特质派理论对许多问题没能作出合理的解释, 其研究结论受到广泛质疑。到了20世纪50年代, 领导力研究转向领导者的行为风格理论研究, 即对领导者的行为及其对待追随者方式的研究上。但是, 由于行为派研究得出的结论自相矛盾, 到了20世纪60年代, 领导力研究的主流很快就转到对领导力所处的情境研究, 即领导力权变研究。与行为学派一样, 权变学派的研究也出现大量自相矛盾的结论。极端权变主义者甚至提出“领导力替代品”观点, 即组织可以完全抛弃所谓的领导力, 仅依靠成员能力、明确的组织体制及程序、以及其他因素就可以正常运行。此外, 一些学者根据所谓的“垂直二元连接理论”发展出“领导者与成员交易理论”, 描述了领导者与追随者之间如何进行交易的关系。在20世纪七八十年代, 领导力研究经历了一系列的危机, 其中包括研究领导力的测评问卷有效性问题等, 导致怀疑学派观点大行其道。在所有传统研究都失去方向时, 罗德·佛提和万德另辟蹊径, 从心理学角度进行突破, 提出领导信息处理理论, 重点研究了领导者如何使自己的特质符合追随者对领导者原型的期望。此后不久, 博思和他的同事们推出了愿景型或魅力型领导力理论, 重新点燃了对领导力综合研究和特质研究的热情。

各大学派之间各自研究的重点不同, 各种观点互相竞争, 但不论哪个学派都使领导力研究在内涵和外延上得到了拓展, 这些研究也为领导力要素的研究提供了基本的理论支撑。

结合前人的理论研究以及笔者多年从事企业管理工作的实践, 本文尝试性提出并构建了影响企业“一把手”领导力的核心三要素模型, 从实证角度对其作用机理进行深入分析, 以期为企业“一把手”有效提升领导力提供建议和参考。

要素选取与阐释

在全球化大背景下的今天, 企业的发展与外部环境的变化息息相关, 市场变成一个极为敏感的体系, 对任何能产生市场变化的信息都能作出快速反应, 经营企业的不确定性和风险不断加大。能不能在纷繁复杂的局面中抓住机遇、把握关键从而出奇制胜成为企业“一把手”关注的重点, 也是企业“一把手”领导力中应该重点把握的问题。但是在瞬息万变的资讯风暴中, “一把手”不可能也不应该事无巨细面面俱到, 而是要突出重点, 牵住“牛鼻子”, 把握核心要素。

毛泽东同志曾经说过, 领导就是出主意、用干部。出主意就是确立路线方针、谋划布局, 用干部就是用人才、抓落实。这用在市场全球化和经济全球化的今天, 仍然具有极高的理论和实践指导意义。

美国前国务卿基辛格博士说:“领导就是要让他的人们, 从他们现在的地方, 带领他们去还没有去过的地方。”

通用汽车副总裁马克·赫根对领导者的描述是:“是人使事情发生, 世界上最好的计划, 如果没有人去执行, 那它就没有任何意义。我努力让最聪明, 最有创造性的人们在我周围。我的目标是永远为那些最优秀, 最有天才的人们创造他们想要的工作环境。如果你尊敬人们并且永远保持你的诺言, 你将会是一个领导者, 不管你在公司的位置高低。”

美国女人类学家玛格丽特·米德说:“永远不要怀疑, 一小组有思想和关心的公民可以改变这个世界, 事情的确就只是这样。”

这几句分别来自于著名领导人、企业家和学者的科学论断, 既是对他们本人丰富的领导实践的高度总结, 又是对领导力核心要素的形象阐释。

领导者只有确立愿景才能到达成功的彼岸;其次, 只有制订好战略才能朝着目标出发。此外, 只有用好人才才能创造奇迹。对于企业“一把手”来说, 把握好这三点才能把握企业发展命脉, 突出重围, 取得成功。

因此, 对这三个核心要素的充分论述, 一定程度上丰富了领导力要素研究的内涵, 同时从实践的视角, 突破原来对领导力研究仅限于对具体能力研究的范式, 在把确立愿景与制定战略和用好人才系统地结合在一起, 形成一个有机的理论框架, 特别是把确立愿景作为核心要素之一, 体现出在经济全球化背景下社会经济发展对企业“一把手”领导力的更高要求。

确立愿景, 既要认真总结过去, 分析现在, 又要善于抬起头来, 凝视远方, 大胆地创造、设计和梦想未来, 并在广泛征求意见的基础上, 集体研究确定。目标愿景既要有激励性、又要切实可行, 同时还要动态调整。

制定战略, 要综合分析企业所处的外部环境和内部资源, 识别和把握好优势劣势, 发现和把握机会, 识别和避开威胁, 趋利避害。在经营方向上要突出主业, 符合产业政策, 有资源保障。同时还要把总体战略分解为职能战略, 细化为部门的职责要求, 并加强对战略实施的监控, 适时调整。

企业的竞争归根结底是人才的竞争。用好人才, 首先是要解决好观念问题, 特别是要树立人才资源是第一资源的观念, 人才优先的观念, 以用为本的观念。其次是要解决好机制问题, 主要是培养开发机制、评价发现机制、选拔任用机制、激励保障机制。再次是要抓好人才需求预测和核心人才的管理, 优化调整人才结构。

模型构建与作用机理分析

为更加客观揭示企业“一把手”领导力核心三要素之间发生作用的机理, 本文在上述分析的基础上, 构建了如下图所示的模型。 (如图所示)

通过模型的具体化, 我们可以看到, 领导力发挥作用具有两个显著特点:

一是整体协同性。确立愿景是领导力的首要内容和关键因素。确立愿景是保证“做正确的事”。只有目标方向顺应了市场形势的规律, 符合了特定时期企业改革发展的要求, 才能保证企业能够健康持续地成长。如果把企业愿景比喻为一架飞机的驾驶室, 那么飞机的两翼就是战略与人才。他们是支撑企业翱翔的坚实臂膀。三者之间的型号必须相互匹配, 才能有效发挥作用。一个高瞻远瞩的愿景如果缺少相应的战略实施与人才队伍, 只能沦为空想。为数不少的中国企业与国外企业战略重组的失败案例就是例证。积极实施“走出去”实现国际化发展是很多中国企业的美好愿景, 但是, 因为缺乏适应国际化经营的战略计划, 缺乏具有国际管理视野的高端人才, 使得美好愿景纷纷惨淡收局。同样的道理, 假如企业缺乏前瞻性的发展愿景, 再好的战略和人才也无施展之地。因此, 领导力的三个核心要素一定要注意他们之间的整体协同性。

二是动态适应性。企业以及企业所处的市场环境都是一个不断发生变化的动态系统。前瞻的愿景、适合的战略、优秀的人才都只是相对的。环境一旦发生改变, 就会出现不适应的情况, 需要相应地进行调整。因此, 保持对愿景、战略和人才的动态调适是发挥好领导力的关键环节之一。企业的外部环境与企业的发展状况是一个势与态的关系。势是企业的发展大趋势, 是规律性的发展道路。态则主要描述的是企业的当前发展状态, 是具有一定偶然性与现实性的。愿景规定的是企业相对长远的发展趋势, 而战略实施与人才队伍建设则主要着眼于企业当前的发展状态。所以, 领导力核心三要素的动态调整还要注意把握适度。区别愿景的相对稳定与战略和人才的适时调整。

模型要素 篇7

根据企业是物质资本和人力资本构成的市场契约理论[1],在物质资本对经济发展的作用减小的情况下,则人力资本对经济发展的作用将会凸显。 与此同时,在我国经济发展中强调要注重运用市场化机制和市场化要素进行结构调整,建立创新型国家的背景下,实现人力资本股份化有助于充分发挥人力资本的效用,最大限度地实现人力资本的价值,提高人力资本对经济增长的贡献。

本文在已有研究的基础上,借助解释结构模型 ( Interpretive Structural Modeling,ISM) ,试图理清人力资本股份化影响要素间的复杂关系。首先对人力资本与经济增长的关系和人力资本股份化的相关研究进行回顾总结。其次,提出影响人力资本股份化的要素。再者,通过应用解释结构模型对所有影响要素进行层级划分,找出要素间的相互关系, 得到人力资本股份化影响要素的解释结构模型,明确各要素的驱动力和依赖性,从而为更好地制定出人力资本股份化方案提供价值参考。

1文献综述

Stigler和Friedland( 1983) 首次把人力资本理论应用于分析股份制公司的实践中[2]。Lucas( 1988) 和Romer( 1990) 运用数学方法解释了人力资本与经济增长的关系,认为人力资本是内生经济增长的重要源泉[3,4]。蔡皙、王德文( 1999) 运用回归分析方法,计算出物质资本、人力资本在1982—1997年对我国经 济增长的 贡献份额 分别占29. 02% 、 23. 70% ,说明人力资本确实对我国经济是有贡献的,并根据弹性系数预测了人力资本对经济增长的贡献将会 呈现增长 的趋势[5]。李德煌、夏恩君 ( 2013) 利用扩展Solow模型研究发现人力资本正逐渐成为影响我国经济增长的主要因素[6]。

Wellens( 1974) 针对人力资本入股后可能导致企业没有新的资本注入的问题,提出人力资本入股的股份比例最多占有25% 的公司股份[7]。Zhang、Ko和Gao( 2002) 指出人力资本分享企业利润的主要形式有员工持股、利润薪酬、劳务入股、员工权利和利益入股等4种形式,同时指出美国的员工持股计划中员工参与企业利润分配的依据是人力资本能够为企业创造利润[8]。Chen和Kensinger( 2012) 指出当外部投资吸引力减少时,人力资本能有效地为公司创造更多的资本,并指出人力资本入股,能提高员工生产积极性,不同类型的人力资本拥有公司的股份比例是不同的,普通型人力资本持有小额股份,而技能型人力资本则可享有高额股份[9]。

我国关于人力资本股份化问题的法律法规尚不健全,在学术界关于人力资本能否股份化的问题仍存在分歧。一种观点认为,人力资本不能股份化。冯果( 1999) 从现物出资的角度认为人力资本不能有效地评估和折算为现金,从而对人力资本股份化予以了否定[10]。马强( 2000) 认为人力资本是依赖于人体的,不具备独立的转移能力,所以反对人力资本股份化[11]。左传卫( 2004) 指出从诱发经济增长要素角度形成的人力资本概念不能移植到公司法学领域,所以人力资本是不能股份化的[12]。 但更多观点认为,人力资本可以股份化。蒋大兴 ( 2001) 从“股本的功能”视角出发,认为人力资本具备股本的基本属性,并且以我国高新技术产业为例分析了人力资本股份化的现实可能性[13]。赵雯 ( 2002) 提出在实现人力资本股份化过程中,首要应解决的问题是如何对人力资本进行确认,并参照收益现值法设计出人力资本股份化测算模型[14]。胡晓玉、李大为( 2003) 指出物质资本不会直接创造财富,它仅仅是实现了价值的转移,而人力资本才是财富增值的源泉,因此人力资本是可以享有企业股权的[15]。陈海燕( 2006) 首先建立报酬函数模型来测量人力资本的价值,其次根据柯布—道格拉斯生产函数模型测量出人力资本与物质资本对产出的贡献大小,继而确定人力资本与物质资本的股份比例[16]。黄来纪、谢仁海( 2006) 区别了人力资本、人力资源和劳动力三者之间的关系,并从法律的角度构建了人 力资本出 资的制度 体系[17]。肖曙光 ( 2006) 从人力资本入股的整体框架出发,不仅构建了人力资本量化的新模型,而且还研究了人力资本股东的收入模式,并指出人力资本股东应承担有限责任,建设性地探讨了企业人力资本股份化以后人力资本流动性问题和治理结构问题[18]。王洪平 ( 2008) 借鉴国外关于人力资本出资立法的规定, 指出虽然人力资本承担风险的能力难以预测,但可以采用虚拟入股的方式来实现人力资本股份化[19]。正是由于学术界关于人力资本股份化问题存在分歧,才给研究人力资本股份化影响要素留下了空间。

2人力资本股份化影响要素的系统构建

2.1解释结构模型简介

1973年美国的Warfield教授提出了一种分析复杂的社会经济系统问题的技术方法———解释结构模型( Interpretive Structural Modeling,ISM) 。该模型的基本思路是通过各种创新技术,从复杂的系统里提取问题的组成要素,根据人们的实践经验和知识,利用有向图、矩阵和计算机技术对要素及其相互关系等信息进行处理,构建出清晰的层级结构图,更加明确、直观地表达组成要素之间的关系。

2.2人力资本股份化影响要素的系统构建

2.2.1人力资本股份化影响要素的相互关系结构矩阵

在推进和实施人力资本股份化进程中必须要综合考虑与之相关的诸多功能要素,而这些功能要素之间又存在相互联系或相互制约的逻辑关系。 运用解释结构模型对庞杂的人力资本股份化影响要素进行分析,寻找出直接和间接的影响要素,建立系统的结构模型。人力资本股份化影响要素的解释结构模型构建思路如图1所示。

根据黄来纪、谢仁海( 2006) 和肖曙光( 2006) 的研究,本文选取了人力资本认定条件( S1) 、人力资本作价方式( S2) 、人力资本的投资额( S3) 、人力资本的价值( S4) 、人力资本总量( S5) 、人力资本的预期收益率( S6) 、人力资本入股形式( S7) 、人力资本出资范围( S8) 、人力资本出资比例( S9) 、人力资本股东收入模式( S10) 、人力资本的流动性( S11) 、人力资本承担风险的能力( S12) 、人力资本的清算程序 ( S13) 和企业净利润( S14) 共计14个要素考核人力资本股份化的影响要素。

为了准确识别人力资本股份化影响要素间的相互关系,邀请了10位不同行业的人力资本管理实践专家和10位理论学者构成讨论小组。根据小组成员的管理实践经验和理论知识,判断要素i与j是否有影响关系。表1表示了影响人力资本股份化的14个主要要素存在的关系。

2.2.2构建要素的邻接矩阵

根据影响要素的相互作用结构矩阵,将人力资本股份化影响要素间的关系数量化,建立人力资本股份化影响要素的邻接矩阵A14 × 14,定义为:

注: 表中 V: Si影响 Sj; A: Sj影响 Si; X: Si和 Sj相互影响; O: Si 和 Sj没有关系。

2.2.3构建要素的可达矩阵

通过邻接矩阵A14 × 14加上单位矩阵I,运用布尔代数运算规则计算,当( A + I)n - 1= ( A + I)n时,得到可达矩阵M = ( A + I)n,n为运算的次数。如果可达矩阵M中的元素mij= 1,则说明第i行的元素与第j列的元素存在影响关系; 若元素mij= 0,则说明第i行的元素与第j列的元素不存在影响关系。

借助Matlab软件运算,得可达矩阵M。

2.2.4人力资本股份化影响要素的层级划分

对人力资本股份化影响要素的整个系 统进行区域划分,使得区域间相互独立,但各子区域内部要素存在影响关系。首先根据可达矩阵M划分出可达集合R( Si) 、先行集合A( Si) 和共同集合C( Si) 。可达集合R( Si) 是指从要素Si出发可以影响到的所有要素的集合,即R( Si) = { Sj∈N | mij= 1 } ,N表示所有节点的集合 ; 先行集合A( Si) 是指所有 可以到达 要素Si的集合,即A( Si) = { Sj∈ N | mji= 1 } ,N表示所有节点的集合; 共同集合C( Si) 就是可达集合R( Si) 与先行集合A( Si) 的交集。

划分不同区域后,需要确定各子区域内部要素的层级地位。如果要素Si满足R( Si) = R( Si) ⌒A ( Si) ,则要素Si在ISM中属于最高级的要素。找出最高级要素后,即可将其从可达矩阵M中划去它所在的行和列。再从可达矩阵M中剩下的单元中寻找新的R( Si) = R( Si) ⌒A( Si) ,从而找到次高级的要素。依次类推,持续到最低一级要素被决定为止。

经过层级划分,可将可达矩阵M中的14个单元划分在7个层级内L = { L1,L2,L3,L4,L5,L6,L7} ,也可以得出按级间顺序排列的可达矩阵M0。表2表示人力资本股份化影响要素的区域划分及层级关系。

2.2.5人力资本股份化影响要素解释结构模型

进行级间划分后,在L6区域内存在同级要素S3、S4、S14完全连同,彼此相互影响,故这三个要素是强连接要素。

根据可达矩阵M0中所划分的子区域,按区域和层级地位由上到下排列各要素,并利用有向弧将人力资本股份化影响要素间的相互关系转化为具有递阶结构特征的人力资本股份化影响要素的解释结构模型( 见图2) 。

结合图2运用解释结构模型对影响人力资本股份化的要素进行分析。该影响系统将14个主要影响要素分为7个层次,其中位于子区域底层的人力资本作价方式、人力资本清算程序是影响人力资本股份化的根源所在。这与赵雯( 2002) 指出的如何对人力资本进行确认是实现人力资本股份化应首要解决的问题的研究结果具有一致性。

3影响人力资本股份化要素的MICMAC分析

3.1交叉影响矩阵相乘法简介

1993年法国的Godet提出了交叉影响矩阵相乘法( Cross-impact matrix multiplication applied to classification,MICMAC) 。该模型常用来识别系统各要素的驱动力及其依赖性,并通过建立二维坐标轴将各要素分成4个集群: 自治集群( Ⅰ) 、依赖集群 ( Ⅱ) 、联动集群( Ⅲ) 、独立集群( Ⅳ) ( 见图3) 。

3.2影响人力资本股份化要素的MICMAC分析

根据按级间顺序排列的可达矩阵M0可知,要素S5和S3、S5和S4、S5和S14之间的关系是相同的。 然而影响人力资本股份化要素间的关系不能总是相同的,因为要素间的关系存在不同的关联程度。 为了克服ISM模型带来的这一缺陷,进一步地使用MICMAC分析法找出要素中的驱动要素和依赖要素,从而找到管理和干预的重点。

要素Si的驱动力根据它能影响到的要素个数得到,依赖性根据可以到达它的要素个数得到。根据可达矩阵M0可知影响人力资本股份化要素的驱动力和依赖性分布图( 见图4) 。例如由M0可知要素S3、S4和S14都有5个依赖性和8个驱动力,因此它们都被放在图4中的相应位置。并把有较强驱动力的要素作为影响人力资本股份化的关键变量,各要素的重要性和依赖关系如下:

从图4分析可以看出要素S5、S9、S10和S11是依赖变量,它们有很高的依赖性但驱动力较弱,是人力资本股份化的最直接的影响要素。要素S1、S2、 S3、S4、S7、S8、S13和S14属于独立变量,它们较少依赖于其他因素,拥有较强的驱动力,对其他要素非常具有影响力,为了顺利实现人力资本股份化,应将这些系统要素进行重点管理。要素S6和S12是自治变量,驱动力和依赖性都较弱,在实施人力资本股份化过程中需要对它们进行单独考虑。

在图4中没有联动变量,说明选取的要素都是稳定的。

4结论

人力资本作为经济发展中最重要、最稀缺、最难替代的生产要素,在效用上与物质资本相比它具有更大的开发潜能、增值速度更快和增值能力更强等特点,但同时如何实现人力资本价值最大化也是人力资本领域的热点问题,而人力资本股份化是解决该问题的有效途径之一。基于此,本文采用文献法和专家座谈法总结了影响人力资本股份化的主要要素,运用解释结构模型对这些影响要素进行分析,找到了影响人力资本股份化的根本要素: 人力资本作价方式、人力资本清算程序。进一步地运用MICMAC方法分析了影响人力资本股份化各要素的驱动力和依赖性,从而找到了实施人力资本股份化进程中管理和干预的重点,其中人力资本总量、人力资本出资比例、人力资本股东收入模式、人力资本的流动性是人力资本股份化的最直接的影响要素; 人力资本认定条件、人力资本的投资额、人力资本的价值、人力资本入股形式、人力资本出资范围、 人力资本的清算程序和企业净利润在人力资本股份化进程中起到了驱动作用。

模型要素 篇8

关键词：网络安全态势感知,本体,知识库,态势场景

现代网络环境的复杂化、多样化、异构化趋势, 对于网络安全问题日益引起广泛关注。网络安全态势作为网络安全领域研究的重要难题, 如何从网络入侵检测、网络威胁感知中来提升安全目标, 防范病毒入侵, 自有从网络威胁信息中进行协同操作, 借助于网络安全态势感知领域的先进技术, 实现对多源安全设备的信息融合。然而, 面对网络安全态势问题, 由于涉及到异构格式处理问题, 而要建立这些要素信息的统一描述, 迫切需要从网络安全态势要素知识库模型构建上, 解决多源异构数据间的差异性, 提升网络安全管理人员的防范有效性。

1 网络安全态势要素知识库模型研究概述

对于知识库模型的研究, 如基于XML的知识库模型, 能够从语法规则上进行跨平台操作, 具有较高的灵活性和延伸性;但因XML语言缺乏描述功能, 对于语义丰富的网络安全态势要素知识库具有较大的技术限制;对于基于IDMEF的知识库模型, 主要是通过对入侵检测的交互式访问来实现, 但因针对IDS系统, 无法实现多源异构系统的兼容性要求;对于基于一阶逻辑的知识库模型, 虽然能够从知识推理上保持一致性和正确性, 但由于推理繁复, 对系统资源占用较大;基于本体的多源信息知识库模型, 不仅能够实现对领域知识的一致性表达, 还能够满足多源异构网络环境, 实现对多种语义描述能力的逻辑推理。如Alireza Sadighian等人通过对上下文环境信息的本体报警来进行本体表达和存储警报信息, 以降低IDS误报率; Igor Kotenko等人利用安全指标本体分析方法, 从拓扑指标、攻击指标、犯罪指标、代价指标、系统指标、漏洞攻击指标等方面, 对安全细心及事件管理系统进行安全评估, 并制定相应的安全策略;王前等人利用多维分类攻击模型, 从逻辑关系和层次化结构上来构建攻击知识的描述、共享和复用;吴林锦等人借助于入侵知识库分类, 从网络入侵知识库模型中建立领域本体、任务本体、应用本体和原子本体, 能够实现对入侵知识的复用和共享。总的来看, 对于基于本体的网络安全态势要素知识库模型的构建, 主要是针对IDS警报, 从反应网络安全状态上来进行感知, 对各安全要素的概念定义较为模糊和抽象, 在实际操作中缺乏实用性。

2 网络安全态势要素的分类与提取

针对多源异构网络环境下的网络安全状态信息, 在对各要素进行分类上, 依据不同的数据来源、互补性、可靠性、实时性、冗余度等原则, 主要分为网络环境、网络漏洞、网络攻击三类。对于网络环境, 主要是构建网络安全态势的基础环境, 如各类网络设备、网络主机、安全设备, 以及构建网络安全的拓扑结构、进程和应用配置等内容;对于网络漏洞, 是构成网络安全态势要素的核心, 也是对各类网络系统中带来威胁的协议、代码、安全策略等内容;这些程序缺陷是诱发系统攻击、危害网络安全的重点。对于网络攻击, 主要是利用各种攻击手段形成非法入侵、窃取网络信息、破坏网络环境的攻击对象, 如攻击工具、攻击者、攻击属性等。在对网络环境进行安全要素提取中, 并非是直接获取, 而是基于相关的网络安全事件, 从大量的网络安全事件中来提取态势要素。这些构成网络威胁的安全事件, 往往被记录到网络系统的运行日志中, 如原始事件、日志事件。

3 构建基于本体的网络安全态势要素知识库模型

在构建网络安全态势要素知识库模型中, 首先要明确本体概念。对于本体, 主要是基于逻辑、语义丰富的形式化模型, 用于描述某一领域的知识。其次, 在构建方法选择上, 利用本体的特异性, 从本体的领域范围、抽象出领域的关键概念来作为类, 并从类与实例的定义中来描述概念与个体之间的关系。如要明确定义类与类、实例与实例之间、类与实例之间的层次化关系;将网络安全态势要素知识进行分类, 形成知识领域本体、应用本体和原子本体三个类别。

3.1 态势要素知识领域本体

领域本体是构建网络安全态势要素知识库的最高本体, 也是对领域内关系概念进行分类和定义的集合。如核心概念类、关键要素类等。从本研究中设置四个关键类, 即Context表示网络环境、 Attack表示网络攻击、 Vulnerability表示网络漏洞、 Event表示网络安全事件。在关系描述上设置五种关系, 如is Exploited By表示为被攻击者利用;has Vulnerability表示存在漏洞; happen In表示安全事件发生在网络环境中; cause表示攻击引发的事件; is-a表示为子类关系。

3.2 态势要素知识应用本体

对于领域本体内的应用本体, 主要是表现为网络安全态势要素的构成及方式, 在描述上分为四类:一是用于描述网络拓扑结构和网络配置状况;二是对网络漏洞、漏洞属性和利用方法进行描述;三是对攻击工具、攻击属性、安全状况、攻击结果的描述;四是对原始事件或日志事件的描述。

3.3 态势要素知识原子本体

对于原子本体是可以直接运用的实例化说明, 也最底层的本体。如各类应用本体、类、以及相互之间的关系等。利用形式化模型来构建基于本体的描述逻辑, 以实现语义的精确描述。对于网络拓扑中的网络节点、网关, 以及网络配置系统中的程序、服务、进程和用户等。这些原子本体都是进行逻辑描述的重点内容。如对于某一节点, 可以拥有一个地址, 属于某一网络。对于网络漏洞领域内的原子本体, 主要有漏洞严重程度、结果类型、访问需求、发布情况;漏洞对象主要有代码漏洞、配置漏洞、协议漏洞;对漏洞的利用方法有邮箱、可移动存储介质、钓鱼等。以漏洞严重程度为例, 可以设置为高、中、低三层次;对于访问需求可以分为远程访问、用户访问、本地访问;对于结果类型有破坏机密性、完整性、可用性和权限提升等。

3.4 网络安全态势知识库模型的特点

通过对网络安全态势要素知识库的构建分析, 从多维度、多属性上来审视网络安全态势要素内容, 其特点主要表现在:一是完备性, 能够从一定逻辑关系上进行全面的描述网络安全态势要素信息;二是可扩展性, 能够借助于本体的技术优势, 在增加新的实例节点中并不破坏其它要素, 便于知识库模型的更新;三是实用性, 要能够从知识库模型的粒度管理上, 能够全面反映网络安全态势, 并易于被使用;四是交互性, 从本体在异构网络环境中的应用实际, 能够满足知识的复用和共享, 能够较容易的与其他系统进行交互。

4 应用场景分析

由于网络安全态势涉及的要素较多, 在不同网络环境下, 面对网络入侵时, 需要进行分阶段应对。通常情况下, 依照不同要素的不同目的, 可以从态势感知过程中进行态势片断划分, 设置成相互连接的一个态势场景。通过对态势场景的分析, 能够描述整个入侵过程, 进而获得全面的网络安全态势。通过实例来分析基于态势场景的网络安全攻击过程, 主要分为两个阶段:权限的获取和隐蔽控制。在权限获取上, 通过对主机及应用程序相关信息的扫描来发现漏洞, 针对漏洞来开展某种攻击行为, 并获取系统管理权限;隐蔽控制是在获取管理权限后, 为获得更大的控制范围、窃取更多的信息而采用的隐蔽控制行为。如对于攻击者首先利用网络探测攻击扫描开放的端口或服务, 获得主机在Adobe Reader应用程序存在缓冲区溢出漏洞, 据此来攻击获取系统管理员账户权限。这一过程被事件日志进行记录。在获取主机控制权限后, 为了实现对目标系统的深入控制, 从目标系统中进行口令破解攻击, 并安装后门程序来满足远程控制, 实现对踪迹的隐藏。我们利用网络安全态势要素知识本体模型, 可以从态势场景中来进行入侵过程分析, 每一个态势片断都将与攻击行为进行细化和展示。总之, 本文针对网络安全态势感知语言的描述、共享、复用, 从多源异构网络中实现对网络安全态势要素信息的分类和提取, 并通过构建领域本体、应用本体和原子本体来进行语义描述和定义, 最后从态势场景和态势片断运用中, 结合实例来分析知识获取过程, 对模型进行了有效验证。

参考文献

[1]吴林锦, 武东英, 刘胜利, 刘龙.基于本体的网络入侵知识库模型研究[J].计算机科学.2013 (09) .

[2]华辉有, 陈启买.基于本体的网络安全态势知识库模型[J].计算机应用.2014 (S2) .

模型要素 篇9

目前, 有关中国要素发展战略, 尤其是人口、资本等发展战略的选择问题引起了来自学界和政界的极大关注。对要素发展战略的选择离不开对要素积累和要素禀赋变化对经济增长影响效应的分析。然而, 研究要素禀赋变化与经济增长之间关系的经典文献 (如Rybczynski, 1955等[1]) 主要从静态或短期的角度分析要素禀赋变化对经济增长的影响效应, 缺乏从长期和全面的视角入手的相关分析。本文从理论分析和经验论证的视角分析了要素禀赋变化对经济增长的长期和完全影响效应。其理论分析部分主要从既定要素禀赋下的均衡产出、要素禀赋变化的短期、长期和完全效应等方面展开, 而经验论证部分则结合中国工业部门36个子行业的历史数据验证理论部分的结论。

1 近期文献回顾

对要素禀赋变化与经济增长关系做出研究的文献始于雷布钦斯基 (Rybczynski) 的分析, 他指出, 在商品的相对价格以及商品生产的要素密集性质未发生变化的条件下, 某种要素的禀赋增加将引起密集使用该要素的行业产出增加, 而其他行业产出则降低, 这也被称为“雷布钦斯基定理”。

图1显示了雷布钦斯基定理核心逻辑, 其主要结论包括: (1) 在资源禀赋分别由$\overline{\text{Κ}}$、$\overline{\text{L}}$给定的条件下, 资本密集型产业X和劳动密集型产业Y的均衡产出分别体现为Q${}_{\text{X}}^0$、Q${}_{\text{Y}}^0$; (2) 在均衡产出条件下, 产业X和Y生产中的资本劳动比即为均衡产出条件下使用的资本和劳动禀赋量之比, 同时, 两种产业各自生产中资本和劳动的边际技术替代率就是资本和劳动两种生产要素的价格比; (3) 当劳动禀赋增加且产业的要素密集度未发生改变时, 产业X和Y将达到资源配置新均衡, 新均衡条件下产业X和Y的产出将分别由Q${}_{\text{X}}^1$、Q${}_{\text{Y}}^1$给定; (4) 两种均衡下等产量曲线的位置决定了Q1X<Q${}_{\text{X}}^0$, Q${}_{\text{Y}}^1$>Q${}_{\text{Y}}^0$。

雷布钦斯基的分析主要建立在2×2×2 (两个国家、两种商品和两种要素) 、设定齐次线性函数形式以及仅有一种要素禀赋发生变化的基础上, 其追随者主要从放宽其基本假设条件以及利用国别或地区数据验证这一结论等视角展开相关分析。

对其假设条件的放宽和拓展主要从多种要素禀赋同时变化、改变生产函数形式以及改变2×2×2分析模式等方面展开。其中, Ashok Guha (1963) 指出, 即便在所有要素禀赋同时发生变化时, 雷布钦斯基定理的主要结论也同样具有适用性。他认为, 在商品相对价格不变的条件下, 密集使用禀赋增加幅度相对较大要素的行业产出将增加, 而其他行业产出将降低[2]。而Wolfgang Mayer (1976) 则在构建小国贸易一般均衡模型的基础上指出, 要素禀赋变化对经济增长的影响将取决于生产函数的性质和所有行业的要素密集性质[3]。他认为, 在其他行业生产函数呈现规模报酬递减特征时, 某要素禀赋的增加将引起相对密集使用该要素的行业产出增加;而在其他行业生产函数呈现出规模报酬递增特征时, 某种要素禀赋的增加将引起相对稀缺使用该要素的行业产出增加。同时, 当其他行业面临不变替代弹性生产函数时, 要素禀赋的改变不会引起行业产出的变化。而吴俊、张家峰 (2008) 则通过构建包含收益递增的2×2×2国际贸易理论模型, 对雷布津斯基定理进行了修订[4], 指出要素禀赋变化与产出增长之间存在如下关系:在封闭状态下, 资本存量的增加将导致资本密集的元件产量增加, 劳动密集的农产品产量下降;并会导致元件种类数增加, 且元件种类数增长比例小于资本存量的增长比例。而在自由贸易状态下, 资本存量的增加将导致资本密集的元件产量增加, 劳动密集的农产品产量下降, 且元件种类数增加;但元件种类数增加幅度与资本存量的水平有关。

与此同时, 部分学者则从国别或地区数据等出发, 对雷布钦斯基的相关结论做出了验证, 其中, Gordon H.Hanson和Matthew J.Slaughter (1999) 等在该领域做出了较为突出的贡献[5]。他们曾以美国为例, 分析了要素禀赋的改变与区域经济增长之间的内在关系, 并分析了移民以及其他要素禀赋改变对美国区域经济增长的影响方式。他们认为, 要素禀赋的改变主要是通过改变不同行业的总产出, 而并不通过改变区域要素之间的相对价格来影响区域经济增长。

对要素禀赋改变和经济增长之间关系的近期研究主要围绕拓展雷布钦斯基定理的适用领域和使用范围而展开。从作者搜集的文献来看, 目前比较流行的趋势是将雷布钦斯基的分析结论拓展到区域经济发展和产业经济发展层次。其中, 郝大江 (2009) 在将要素分为非区域性要素 (资本要素及其他要素等) 和区域性要素 (直接进入生产过程的以及黏附于资本要素转化进入生产过程等) 的基础上, 通过建立基于区域性要素和非区域性要素相互作用的区域经济增长模型, 指出在经济增长的稳态条件下, 区域性要素禀赋对区域经济增长起着决定性的作用[6]。由此, 非均质的区域性要素禀赋决定了区域经济非平衡增长的常态性。王国新 (2010) 基于对集群要素禀赋、集群间关系和集群成长间的内在关系考察, 并结合对中国54个国家级高新技术开发区发展实践的分析, 指出高新技术开发区的R&D投入增加、工业基础以及交通信息条件等对产业集群的成长具有促进作用;而高新技术开发区的密度、地理接近程度以及产业重叠程度等在短期内对产业集群成长具有促进作用, 而长期则不利于产业集群的成长[7]。刘忠涛 (2010) 曾结合约束的利润函数以及超越对数函数, 以及1993～2004年宏观经济发展相关数据, 考察了制度因素、要素禀赋与产业结构变化的内在关系。他指出城乡劳动力和资本等要素禀赋变化将对三次产业产出及其增加值占GDP的份额产生不同的影响效应[8]。其中, 乡村劳动力的城乡流动将对三次产业产出产生正向效应;资本存量增加将对第一、二产业产出及其增加值份额产生正向效应, 而对第三产业产出及其增加值份额则产生负向效应。

总的来说, 对要素禀赋变化与经济增长之间的关系研究主要集中于要素禀赋改变对经济增长影响的静态和短期效应。而对其长期效应和完全效应的分析, 则少有涉猎。同时, 尽管近期研究已经将相关结论拓展到了区域领域和产业领域, 但相对而言, 以三次产业发展作为分析蓝本, 仍然较为粗糙。由此, 本文拟从要素禀赋改变的短期、长期和完全效应等方面展开理论分析, 并结合中国工业部门36个主要子行业的发展实践验证上述结论。

2 理论模型

2.1 既定禀赋条件下均衡产出的数学描述

设某国 (A国) 国内仅生产两种类型商品X (资本密集型产品) 和Y (劳动密集型产品) , 且生产函数分别为$\text{X}=\text{C}{}_0\text{Κ}{}^{\text{β}{}_0}\text{L}{}^{1-\text{β}{}_0}$及$\text{Y}=\text{C}{}_1\text{Κ}{}^{\text{α}{}_0}\text{L}{}^{1-\text{α}{}_0}$, 其中C0, C1, β0, α0外生给定, 且满足C0>0, C1>0, 1>β0>α0>0。此时, 若该国资源禀赋由EA (KA, LA) 给定, 则在要素同质且充分使用的条件下总能找到一个均衡的部门要素投入量, 使得该国的产出能够实现最优。设这一均衡产出由$\text{X}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_0(\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}){}^{\text{β}{}_0}(\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}){}^{1-\text{β}{}_0}$和$\text{Y}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_1(\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}){}^{\text{α}{}_0}(\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}){}^{1-\text{α}{}_0}$来表示, 其中K${}_{\text{A}}^{\text{X}}$、K${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$、L${}_{\text{A}}^{\text{X}}$、L${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$分别表示用于商品生产的资本和劳动量, 且满足K${}_{\text{A}}^{\text{X}}$+KYA=KA;L${}_{\text{A}}^{\text{X}}$+L${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$=LA。由于要素同质且充分使用, 则该国两个部门面临同样的要素价格, 设劳动的价格为w, 资本的价格为r, 要素相对价格为$\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})=\frac{\text{w}}{\text{r}}$, 且劳动和资本的相对价格满足如下性质$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\ge 0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\le 0$, 即要素相对价格由该国要素禀赋决定, 短期内, 资本或劳动的增加将不会引起要素相对价格的变化;而长期内, 资本增加将导致资本价格下降, 在劳动不变的条件下, 将导致要素相对价格上升;而劳动增加将导致劳动价格下降, 在资本不变的条件下, 将导致要素相对价格下降。

一般地说, 在均衡产出条件下将有如下结论: (1) 要素的边际技术替代率等于要素的相对价格比, 即$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{X}}=\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{Y}}=\frac{\text{w}}{\text{r}}=\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}}){}^{[9]}$; (2) 产品的要素密集度为均衡产出条件下资本投入量与劳动投入量的比值, 即$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}}{\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}}$和$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}}{\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}}$, 其中$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}$和$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$分别代表X、Y部门的要素密集度。按照相关设定, 劳动要素和资本要素在X和Y部门中的边际技术替代率将分别为$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{X}}=\frac{1-\text{β}{}_0}{\text{β}{}_0}\times \left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}$和$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{Y}}=\frac{1-\text{α}{}_0}{\text{α}{}_0}\times \left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 则两部门要素密集度将分别为$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$以及$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$。此时, X、Y两部门的均衡产出时资本和劳动投入量满足将如下关系:$\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})\times \text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}$以及$\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})\times \text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 结合该国的要素禀赋条件, 则并可得以该国既定资源禀赋和资源相对价格表示的均衡产出, 如下式 (1) 所示。

$\begin{array}{l}\text{X}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_0\left[\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\right]{}^{\text{β}{}_0}\left[\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\right]{}^{1-\text{β}{}_0}\\ \text{Y}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_1\left[\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\right]{}^{\text{α}{}_0}\left[\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\right]{}^{1-\text{α}{}_0}(1)\end{array}$

如前文所述, 均衡产出条件下两部门的要素密集度将分别由$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$以及$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$来反映。由于1>β0>α0>0, 且在既定要素禀赋条件下P (EA) 将保持一定, 则有$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}＞\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 这也验证了X是资本密集型产品而Y是劳动密集型产品的结论。当然, 由于$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\ge 0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\le 0$, 则从均衡产出条件下两部门的要素密集度表达式还可以得出如下结论:短期内, 要素增加将不会改变部门生产中的资本劳动比状况;而长期内, 资本增加将引起劳动和资本要素的相对价格上升, 从而使X、Y两个部门生产中资本劳动比均增加, 而劳动增加将引起劳动和资本要素的相对价格下降, 从而使X、Y两个部门生产中资本劳动比均下降。即, 长期内, 资本 (或劳动) 要素的增加将引起该要素价格的下降, 则所有生产部门都将更多地使用该要素。

2.2 要素禀赋变化对产出的影响

一国要素禀赋是可能发生改变的, 一旦要素禀赋改变后, 将会对部门产出产生什么影响呢?本文分3步来分析该问题: (1) 短期影响分析, 即分析要素增加并不改变部门生产的要素密集条件下对产出的影响情况; (2) 长期影响分析, 即分析要素增加后改变部门生产的要素密集条件下对产出的影响情况; (3) 完全影响分析, 即分析要素增加后对部门产出的所有影响。

2.2.1 要素禀赋增加的短期影响

按照前文的相关分析, 资本或劳动的增加在短期内并不改变要素的相对价格, 即$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=0$, 则短期内要素变化对产出的边际影响将如下式 (2) 所描述:

$\begin{array}{l}\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=\frac{\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=-\frac{\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=-\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{α}{}_0}\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{α}{}_0}(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{α}{}_0}\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{α}{}_0}\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}(2)\end{array}$

其中, 下角标s代表短期影响;

$\text{C}{}_2=\frac{\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}}{\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)}}＞0$, 其原因在于C2实际上是初始要素禀赋条件下X和Y部门均衡生产时各自使用的劳动量的比值。

根据前文对相关系数性质的描述, 可知$\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＞0$, $\left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＜0$, $\left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＞0$, $\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＜0$。此时, 要素禀赋变化后的均衡产出情况将分别由初始均衡产出XA和YA的全微分来表示, 如下式 (3) :

如上式 (3) , 短期内, 当KA增加, LA不变时, 则XA增加, 而YA减少;而当LA增加, KA不变时, 则YA增加, 而XA减少。由此可得出结论:短期内, 资本 (或劳动) 要素的增加, 将导致资本密集型 (或劳动密集型) 部门生产增加, 而其他部门的生产则降低[10]。

2.2.2 要素禀赋增加的长期影响

一般地说, 要素的一定增量在足够长的时间内将引起商品生产的要素密集情况改变。那么, 长期内, 要素增加引起要素密集度情况改变后将对产出情况产生什么影响呢?

实际上, 某一要素增加对两个部门产出的长期影响将由两部分来反映: (1) 要素的增加将会引起要素相对价格的变动; (2) 要素相对价格的变动将会引起要素密集度情况的变动, 从而会引起两部门新的均衡产出的形成。即长期内要素变化对产出变化的影响将由下式 (4) 反映:

$\begin{array}{l}\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\end{array}$

(4)

其中, l表示长期。

结合前文的相关分析, 有$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}＞0$和$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}＜0$, 则要素增加对部门产出变化的长期影响将主要取决于要素价格变化对产出变化的影响, 这一影响可以由下式 (5) 反映:

$\begin{array}{l}\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}=-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}{}^2(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}=\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{\text{α}{}_0-1}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{\text{α}{}_0}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}{}^2(\text{E}{}_{\text{A}})}(5)\end{array}$

由前文对相关系数的描述, 则有$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$。即长期内, P (EA) 增加, 将导致XA减少, 而YA增加;而P (EA) 降低, 将导致XA增加, 而YA减少。由此可得出结论:长期内, 劳动和资本要素的相对价格变化将引起劳动密集型生产部门产出同方向变化, 而资本密集型生产部门产出则反方向变化。

行文至此, 我们就可以展开要素变化对部门产出变化的长期影响的具体分析了。此时, 要素禀赋变化后的长期均衡产出情况将分别由初始均衡产出XA和YA的全微分来表示, 如下式 (6) :

$\begin{array}{l}(\text{Δ}\text{X}{}_{\text{A}}){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{Κ}{}_{\text{A}}}+\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{L}{}_{\text{A}}}\\ (\text{Δ}\text{Y}{}_{\text{A}}){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{Κ}{}_{\text{A}}}+\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{L}{}_{\text{A}}}(6)\end{array}$

如上式 (6) , 当KA增加而LA不变时, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}＞0$, $\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$, 则有Y部门产出增加, 而X部门的产出变化不确定;LA增加而KA不变时, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}＜0$, $\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$, 则X部门产出增加, 而Y部门的产出变化不确定。也即是说, 长期内, 资本要素的增加将导致劳动密集型生产部门的产出增加, 而资本密集型生产部门的产出变化不确定;劳动要素的增加将导致资本密集型生产部门的产出增加, 而劳动密集型生产部门的产出变化则不确定。由此可以得出结论:从长期来看, 资本 (或劳动) 要素的增加也会导致劳动密集型行业 (或资本密集型行业) 产出增加。

2.2.3 要素禀赋增加的完全影响

前文的相关分析中, 我们分别考察了要素变化在改变和不改变要素相对价格时, 对产出的影响, 这是否能得出要素增长对生产部门产出的短期影响和长期影响就是其完全影响的结论呢?求均衡产出XA和YA关于资源禀赋KA和LA的一阶偏导数, 记为$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}$、$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}$、$\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}$和$\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}$, 他们分别反映了资本和劳动要素变化下生产部门均衡产出的变化情况, 即单位要素变化条件下对产出的完全影响。经过简单的数学变化, 容易得到如下式 (7) 的结论。

由式 (7) 容易得知, ΔXA= (ΔXA) s+ (ΔXA) l;ΔYA= (ΔYA) s+ (ΔYA) l, 即要素变化对产出变化的完全影响将是要素变化对产出影响的短期效应和长期效应的加总。由前文的结论可知, 短期内, 资本 (或劳动) 要素的增加, 将导致资本密集型 (或劳动密集型) 部门生产增加, 而其他部门的生产则降低;而从长期来看, 资本 (或劳动) 要素的增加也会导致劳动密集型行业 (或资本密集型行业) 产出增加。也即是说, 资本 (或劳动) 要素的增加将使该国资本密集型和劳动密集型行业产出均增加。

综上所述, 可以得到如下结论:

结论1:长期内, 劳动和资本要素的相对价格变化将引起劳动密集型生产部门产出同方向变化, 而资本密集型生产部门产出则反方向变化;

结论2:在生产函数为柯布—道格拉斯生产函数形式、要素同质且充分使用、不存在规模经济的条件下, 资本 (或劳动) 要素的增加将在短期内引起资本密集型行业 (或劳动密集型行业) 产出增加, 而在长期内也会引起劳动密集型行业 (或资本密集型行业) 的产出增加。由此, 资本或劳动要素的增加将引起全社会资本密集型行业和劳动密集型行业产出均增加。

3 经验验证

为了验证上述理论分析结论的现实适用性, 本文拟结合1990～2010年中国工业部门36个子行业的历史数据和面板数据计量经济学模型, 验证要素的相对价格变化以及要素禀赋的变化与工业各产业总产出变化之间的内在关系。需要指出的是, 之所以选择工业经济发展现实作为分析的工具, 主要考虑了工业部门的行业分类较为详细、工业部门各子行业可能涵盖资本密集型和劳动密集型等类型以及数据的可得性等;而之所以选择1990～2010年的历史数据作为分析的基础数据, 主要原因在于后文对中国资本存量核算准确性的需要;而选择工业部门的36个子行业的原因则在于行业数据的可得性以及连续性等。

3.1 方法及数据来源

对上述结论的验证将可以从3个层次展开: (1) 界定工业部门各子行业的要素密集性质; (2) 验证资本和劳动要素的相对价格变化与工业部门各子行业总产出之间的关系; (3) 验证资本和劳动要素禀赋的变化与工业部门各子行业总产出变化之间的内在关系。当然, 这些分析必须契合对工业部门各子行业的界定以及对工业部门各子行业总产出数据、资本的价格、劳动力的价格、劳动力要素禀赋和资本要素禀赋等数据的收集和处理才能完成。事实上, 这些数据可以从相应的统计资料中获取。

3.1.1 工业部门子行业选择

按照《中国统计年鉴2011》的统计口径, 中国工业部门主要包括采矿业、制造业以及电力燃气及水的生产和供应业等3个大类和煤炭开采及洗选业等39个子行业, 其中采矿业又包含煤炭开采及洗选业, 以及石油和天然气开采业等6个子行业;制造业包括农副食品加工业、食品制造业等30个子行业;而电力、燃气及水的生产和供应业则主要包括电力、热力的生产和供应业, 燃气生产和供应业, 以及水的生产和供应业等3个子行业。考虑到数据的可得性和连续性等问题, 本文在分析中舍弃了其他采矿业、工艺品及其他制造业以及废弃资源和废旧材料回收加工业等3个子行业, 而保留了余下的36个行业。

3.1.2 行业总产出数据

从1990～2011年的《中国统计年鉴》中可以搜集到上述36个子行业的工业总产值数据, 并以此作为行业总产出的替代指标。当然, 1990～1993年的相应子行业数据来源于各自年份《中国统计年鉴》的“按各种分组的独立核算工业企业主要指标”;1994～1997年的相应子行业工业总产值数据来源于对应年份《中国统计年鉴》的“独立核算工业企业主要指标”;1998～2003年的相应数据来源于对应年份《中国统计年鉴》“全部国有及规模以上非国有工业企业主要指标”;2005～2006年的相应数据来源于相应年份统计年鉴的“按行业分全部国有及规模以上非国有工业企业主要指标”;而2007～2010年工业各子行业总产值数据来源于对应年份统计年鉴的“按行业分规模以上工业企业主要指标”。需要指出的是, 2004年的相应数据需要从《中国统计年鉴2006》“全部工业企业主要经济指标”中获取。

3.1.3 资本禀赋的价格数据

对资本价格的数据处理主要是依据中国人民银行颁布施行的中长期贷款利率加权处理得知。从《中国金融年鉴1991年》、《新中国六十年统计资料汇编》以及中国建设银行网站中可以分别获取1989年、1990～2008年以及2008年以后中国人民银行颁行的贷款利率 (包括1年以内、1～3年期、3～5年期、5年以上等4类利率) 。对贷款利率的处理主要采取加权平均方法, 其具体做法是:若当年未颁布新的利率水平, 则以上年最后一次颁布执行的贷款利率作为本年的资本价格;若当年颁布了新的利率水平, 则以当年1月1日为基础, 计算利率存续月份 (四舍五入) , 并除以12个月作为加权权重进行加权平均, 得到当年的资本价格。值得注意的是, 加权平均过程必须注意利率当年的新利率颁布是否在当年的1月1日, 如果不是, 则在计算当年资本价格时需要包含上一年度的最后颁布的利率及其存续月份加权。

3.1.4 劳动禀赋工资数据

对劳动力工资的数据处理, 主要来源于《中国统计年鉴》。不过, 遗憾的是, 从相应的统计资料中仅能获取采矿业、制造业以及电力燃气及水的生产和供应业等3个大类的在岗职工平均工资。其中, 1990～2000年的数据来源于《中国统计年鉴2001》;2001～2002年的数据来源于《中国统计年鉴2003》;其余数据均来自《中国统计年鉴2011》, 其原因在于2005年以后的相应数据经过第二次经济普查修订。

3.1.5 劳动和资本要素禀赋数据

劳动要素禀赋的资料直接以“年末总人口数”指标替代, 这一指标在1990～2010年的序列值可以直接从《中国统计年鉴2011》年中获得。资本要素禀赋的资料主要以“中国资本存量”序列替代。当然, 对中国资本存量序列的估算, 限于篇幅, 作者将另文分析。其核心思想是结合永续盘存法公式“当期实际总资本存量=上期实际资本存量× (1-资产折旧率) +本期新增实际资本存量”[11], 通过详细考察基年资本存量设定、新增资本存量序列、投资品价格指数选择、资本品折旧率选择等估算中国资本存量。当然, 基于消除基年资本存量设定对资本存量序列估算结果影响的需要, 作者仅考虑使用1990～2010年的资本存量序列估算值。

在完成对数据的相关处理过程后, 接下来, 本文将基于中国工业部门36子行业的历史数据验证本文的结论。

3.2 对中国部门36个子行业要素密集性质的判断

按照前文的分析逻辑, 对中国工业部门36个子行业的要素密集性质界定是最根本的。要素密集度根源于对商品的分析, 一般而言, 若某商品生产所使用的资本和劳动要素比例大于另外一种商品, 则该商品为资本密集型, 而另一种商品为劳动密集型。将对商品生产的要素密集性质延伸至行业的分析, 则产生了行业的要素密集性质。对行业的要素密集性质的分析, 一般在设定所有行业所吸纳的平均资本劳动比作为标准值的基础上, 通过分析某行业的资本劳动比大于 (或小于) 来判断的行业的资本 (或劳动) 密集性质。然而, 对各个行业所吸纳的资本和劳动要素的资料获得将十分困难, 而设定平均值作为判断标准的做法也值得商榷。由此, 对行业的要素密集性质的判定不得不另辟蹊径。结合已经搜集的相关数据, 本文认为雷布钦斯基定理为分析行业的要素密集性质提供了一个可以操作的具体路径。

雷布钦斯基定理指出, 在商品生产的要素替代率尚未发生改变的前提下, 某一要素禀赋的增加会导致密集使用该要素的部门生产增加, 而其他部门的生产则下降[12]。从这一定理出发, 可以得到如下结论:短期内, 资本 (或劳动) 要素禀赋的增加引起总产出增加的行业即为资本 (或劳动密集型) 行业。当然, 这里的短期是指行业生产中资本劳动比例未发生变化的时期。

基于这一结论和相应的数据, 设定1年为短期, 构建计量经济学模型如下:

ΔQit=α0i+α1iΔKt+α2iΔLt+μ1t

其中, i=1, 2, L, 36, 分别代表工业部门的36个子行业;Q为工业总产值;K、L分别为中国的资本存量和年末总人口数序列;t=1990, 1991, L, 2010, 分别为样本时间;α0、α1、α2分别为待估计参数。

依据上述公式和相关结论, 可知:对于某一行业, 如果资本要素禀赋和劳动要素禀赋的系数α1、α2中仅有一个为正值, 而另一个为负值, 则该行业为该要素密集型行业;若两个系数均为正, 则该行业为两种要素密集型行业, 且偏向于系数较大的那种要素密集型行业;如果两个系数均为负, 则该行业要素密集性质无法判断。结合1990～2010年中国工业部门的相应数据, 利用变系数面板数据计量经济学模型方法, 分别得到相关待估参数的估计值及其统计性质如下表1所示。

注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为10%的假设检验。

从表1可以看出, 如果不考虑系数的统计显著性质, 则工业部门的所有行业均呈现出资本密集型性质和特征。而考虑到系数的统计显著性质 (显著性水平给定为95%) , 则工业部门中有14个行业呈现出资本密集型特征, 这些行业分别是:煤炭开采和洗选业, 农副食品加工业, 纺织业, 石油加工, 炼焦及核燃料加工业, 化学原料及化学制品制造业, 非金属矿物制品业, 黑色金属冶炼及压延加工业, 有色金属冶炼及压延加工业, 金属制品业, 通用设备制造业, 专用设备制造业, 交通运输设备制造业, 电气机械及器材制造业。其他行业的要素密集性质则无法判断。而将显著性水平降低到90%, 也仅有14个行业呈现出资本密集型特征。对于出现这种情况的原因, 本文认为, 决定产出的要素有很多, 如果加入其他要素禀赋, 则这些行业的要素密集性质可能会得到较好的判断。事实上, 依据近期相关学者 (范巧, 2012) 的研究, 如果加入技术、知识、资源等要素禀赋, 工业部门各行业的性质将可以得到更好的判断, 但各行业总体上呈现出资本密集型的性质并未发生改变[13]。

3.3 对理论分析结论的经验论证

在对工业部门36个子行业的要素密集性质做出判断之后, 接下来, 本文将围绕结论1和结论2在中国工业部门发展实践中的适用性做出经验分析。

3.3.1 结论1在工业部门的适用性验证

为了验证结论1在中国工业部门的适用性, 本文建立了如下模型:

$\text{Δ}\text{Q}{}_{\text{j}\text{t}}(\text{n})=\text{β}{}_0+\text{β}{}_1\text{Δ}\left(\frac{\text{w}{}_{\text{j}}}{\text{r}}\right){}_{\text{t}}+\text{μ}{}_{2\text{t}}$

其中, j为上文已判定为资本密集型的14个行业, ΔQj指14个行业的工业总产值增量, t=1990, 1991, L, 2010为样本年份, n=1, 2, L指滞后的期数, wj为14个行业的劳动力工资, r为资本的价格, β0和β1为待估计参数。结合前文劳动力工资、工业总产值、利率等数据以及固定效应面板数据计量经济学模型, 估计资本和劳动要素的相对价格变化与产业产出变化的长期关系, 结果如下表2所示。

注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为15%的假设检验。

如上表2, 本文分别用1年以内、1～3年、3～5年和5年以上的贷款利率作为资本的租金计算出了相应的工资利率比, 以此作为对应的劳动力和资本要素相对价格的替代值。从表2的结论来看, 在选择1年以内、1～3年、3～5年的贷款利率作为资本价格时, 从第14期开始 (除第18期外) , 劳动——资本要素的相对价格比将与资本密集型行业的产出成反比关系。与此同时, 在选择5年以上的贷款利率作为资本价格时, 从第14期开始, 劳动——资本要素的相对价格比也与资本密集型行业的产出成反比关系。由此, 我们基本可以得出如下经验分析结论, 即长期内劳动和资本要素的相对价格变化将会引起资本密集型部门产出的反方向变化。

3.3.2 结论2在工业部门的适用性论证

为了验证结论2的适用性, 本文构建了如下模型:

ΔQjt (n) =γ0+γ1ΔKt+γ2ΔLt+μ3t

其中, j仍为14个资本密集型行业, ΔQj指14个资本密集型产业的工业总产值增量, t=1990, 1991, L, 2010为样本年份, n=1, 2, L指滞后的期数, ΔKt和ΔLt分别指资本要素和劳动要素禀赋的增加, γ0、γ1和γ2为待估计参数。结合资本存量、年末总人口数以及14个资本密集型行业的总产出情况等数据, 并采用固定效应面板数据计量经济学模型, 得到如下表3的结果。

注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为15%的假设检验。

从上表3的分析结果可以看出:如果不考虑参数估计的统计性质, 对于资本密集型行业而言, 在资本禀赋变化的作用期间内, 资本禀赋变化引起产出增加的期数大致有14期, 占到了总期数的82.35%, 且均集中在前12期内;同时, 劳动禀赋变化则从第16期开始引起行业总产出的增加。由此, 结论2的部分结论将可以在中国工业部门得到验证, 主要包括短期内资本增加将引起资本密集型行业的产出增加, 长期内劳动增加也将引起资本密集型行业的产出增加。当然, 如果考虑到参数估计的统计有效性, 这两个结论也将可以得到验证。毕竟资本禀赋变化显著性地引起行业产出增加的期数包括第1～4期、第6期、第7期、第10期以及16～17期, 而劳动禀赋变化显著地引起资本密集型行业产出增加的期数则包括17期。

4 结论及讨论

本文结合柯布—道格拉斯生产函数及相关设定, 考察了一国要素禀赋变化对资本密集型部门和劳动密集型部门总产出变化的可能影响, 得到了如下结论:

(1) 长期内, 某种要素的增加将引起该要素价格的下降, 则所有生产部门都将更多地使用该要素。

(2) 从短期来看, 某一要素的增加会导致密集使用该要素部门的生产增加, 而其它部门的生产则降低。

(3) 从长期来看, 某一要素的增加会导致密集使用其他要素部门的产出增加。

(4) 从长期来看, 要素增加将使该国所有生产部门产出增加。

(5) 长期内, 劳动和资本要素的相对价格变化将引起劳动密集型生产部门产出同方向变化, 而资本密集型生产部门产出则反方向变化。

与此同时, 本文还结合1990～2010年中国工业部门36个子行业的历史发展现实, 对相关结论进行验证, 结论证明, 上述部分结论可以从中国工业部门发展实践中得以验证。当然, 作者基于雷布钦斯基定理所设计的判断行业要素密集性质的方法, 对后续的相关研究也具有一定的借鉴意义。

当然, 本文在分析过程中仍然存在着一些缺憾, 主要体现在:在理论分析过程中尚未对摒弃生产函数形式、2部门 (资本密集型部门和劳动密集型部门) 、2要素 (资本和劳动) 、不存在规模经济以及要素的同质等基本假设后的结果做出分析。而在经验分析过程中对数据的搜集和处理不够精细, 比如在对工业部门36个子行业的工业总产值数据的处理时, 仅包含了国有及规模以上的非国有工业企业总产值状况, 尚未涵盖规模以下的非国有工业企业工业总产值;在以雷布钦斯基定理为基础分析行业的要素密集性质过程中, 将短期直接设定为1年, 这可能与雷布钦斯基定理的“商品价格以及商品生产的资本劳动比不变”假设冲突。同时, 限于篇幅, 未将劳动密集型行业相关部门纳入分析, 这使得本文的结论仅能得到部分验证。对这些问题的探讨和处理, 将在本人的后续研究中加以完成。