DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 随着社交媒体的兴起及信息技术的发展，把互动创新应用于营销、管理和生产等方面将为定制企业带来机遇和挑战，成为越来越多定制生产企业未来的发展方向。本文首先从现有定制方式存在的局限性、互动创新是未来竞争的范式等，分析了互动创新驱动的大规模个性化定制模式出现的必然性；然后，提出了“互动创新驱动的大规模个性化定制”智造生产模式，分析了其运作流程。在客户动态需求环境下，利用该模式能充分发挥“互动创新”的驱动作用，开发利用互动创新知识，促进客户、电商商户、生产商、供应商等供应链上的各方实现双向推拉结合的“互动创新”，从而实现产品创新、市场创新、服务创新。最后，用在线定制Nina鞋的案例应用说明了所提模式的运作过程。 关键词 :互动创新，大规模个性化定制，在线定制
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user: 1. 引言 互动创新(Co-creation)描述了价值创新的演变过程，创新过程是由以公司为中心完成过渡到了在多方互动，特别是与客户的互动下来完成[ 1 ] 。互动创新大师Venkat Ramaswamy和Kerimcan Ozcan认为在一个互联网的时代、个人相对于体系，更是站在了价值创造的中心。为适应这种构造的转变，组织不再单方面制定产品和服务，他们必须促使利益相关者从客户和员工到供应商、合作伙伴和多数公民作为互动创新的参与者[ 2 ] [ 3 ] 。Co-creation也有学者直译为合作创新、共同创造等，但笔者认为合作创新是比互动创新更高的层次，属于契约式；而交互技术的发展，使得互动创新更多的走向非契约。因此，本文认为译为互动创新更确切。随着社交媒体的兴起及信息技术的发展，把互动创新应用于营销、管理和生产等方面将为定制企业带来机遇和挑战，成为越来越多定制生产企业未来的发展方向。而随着大规模生产逐渐转移到发展中国家，欧美国公司已经转向小批量生产更多创新的、定制化的、可持续的，具有高附加值的产品。为了在这个激烈的环境中获得竞争优势，制造型企业必须寻求新的制造技术来应对客户不断变化的动态需求，并做到经济生产，做到“智造”。随着客户需求的不断个性化与社会化媒体交互技术的发展，制造模式在不断演化、深化，从大规模生产–大规模定制生产–大规模个性化定制生产–完全个性化定制，如图1所示。图1中，在第3象限，以工程师设计的产品为主，是大规模生产模式；在第1象限右上角，工程师以客户为主，为客户设计产品，是完全个性化定制；在第4象限，在工程师引导下，实现产品的部分合作设计，是大规模定制模式；而在个性化需求与信息技术不断发展下，在第4象限开始向第1象限左下角发展，由客户需求引导工程师设计的产品，出现了互动创新驱动的大规模个性化定制。 大规模定制(Mass Customization， MC)是综合提升客户个性化需求满意度、企业生产或服务效率的有效生产模式。大规模定制的市场目标是小众市场，或多个细分市场。完全个性化定制(personalization)可 图1. 定制模式演化图[ 8 ] 以满足消费者的特定需求，是根据客户的个性化和偏好，为单个客户生产或提供的产品和服务。(完全)个性化定制的目标是针对单个个体的细分市场。出现的“大规模个性化定制(mass personalization， MP)”生产模式，可称为一种“智造”新模式。是指以相对低的成本、相对快的交货期为单一客户生产或提供产品与服务，是提升客户个性化需求满意度与企业生产或服务效率的新模式，使得实现面向单一客户的市场得于实现。对于顾客，可以更快拿到高质量、符合要求、实时服务的个性化产品。对于生产商，可以通过提供价格稍高的个性化产品，来获得差异化和提高客户的忠诚度和满意度。Michael Fink， et al. (2006) [ 4 ] 介绍了大规模个性化定制的四个应用程序：个性化的内容层、Ad Hoc网络社区、实时评分和虚拟的媒体库服务。Ashok Kumar (2008) [ 5 ] 认为大规模定制战略正转变成为一个大规模个性化定制的策略，使一个人的市场成为现实，至少在某些行业上已经实现。M.M. Tseng (2010) [ 6 ] 从产品设计角度研究了大规模个性化定制，设计了一个基于设计平台和客户主动参与制定的产品生态系统来实现MP。认为达到规模化个性化定制的目的是通过提供个性化产品设计，获得用户良好的用户体验，有效和高效地满足客户的需求。Wang，J；Lu，GD (2011) [ 7 ] 提出了大规模个性化客户参与的3D服装设计方法。Feng Zhou等(2012) [ 8 ] 认为大规模个性化定制需要一个超越客户和生产商的成本价值的战略，来满足个性化客户的潜在需求，并从互动创新角度分析了定制生产的发展。Vladimir Zwass (2010) [ 9 ] 认为目前定制企业对互动创新的应用形式以虚拟社区、开放创新和众包为主。 总之，从目前的研究来看，把互动创新与定制生产结合起来的研究不多。2012年，著名大规模定制专家Dominik Walcher和Frank Piller评选出的国际定制电商网站500强中，没有强调互动创新的作用[ 10 ] 。Celestine C (2012) [ 11 ] 互动创新是企业未来竞争的趋势，在以“客户为中心——customercentric”的时代，定制企业对互动创新更是重视。目前的研究主要是从开放创新的角度去研究定制模式，较多的文献的重点集中在如何设计提供给客户做选择的“工具包”方面。随着交互技术的不断增多，也有不少文献重视与客户的交互，但没有从互动创新双驱动下，结合大规模定制与完全个性化定制的优势去建立“基于互动创新的大规模个性化定制供应链模式”。综上所述，“互动创新驱动的大规模个性化定制生产模式”是未来生产的发展趋势，可以说是“智造”的新模式，在客户动态需求下，如何建立这种模式、供应链上各方如何使用互动创新驱动技术，提升客户满意度与企业生产效率，面临不少的困难和问题，亟待从理论和实践层面研究和探索解决之道。
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user: 2. 互动创新驱动的大规模个性化定制生产模式提出的必要性 2.1. 大规模定制与完全个性化定制的存在不可避免的局限性 大规模定制是实施个性化定制的过程。在某些方面，个性化定制是一个目标，而大规模化定制是实现这个目标的过程。个性化定制和大规模定制都能使企业更适应市场变化，从而变得更灵活，更有效地应对市场波动。但面对复杂多变的市场环境，大规模定制与个性化定制的弊端也越来越明显。 2.1.1. 大规模定制的局限性 理想中的大规模定制是一种根据每一位客户的特殊需求，以大规模生产的效益提供定制产品的生产方式。然而在实际当中，应用大规模定制生产方式的企业，并非所有的生产环节都是按客户定制化的需求来生产，通常客户订单分离点(customer order decoupling point， CODP)位置的确定，也就决定了该企业的可定制程度和客户定制可选范围。在动态环境下，客户个性化多样化需求不断增加且变化，传统MC方式提供的既定选择及其生产系统，不能适应市场的变化，不能实现不同层次、不同程度的定制，不能区别对待不同定制深度的客户，对客户复杂需求响应慢，这样其占有的细分市场和目标客户群范围也较小。虽然与大规模生产模式相比，大规模定制增加了对差异化产品需求的一部分客户，细化了客户群，但是这类客户群的范围还是有限的，无法把产品渗透到更多细分的市场里。而且，当大规模定制提供多款品种给消费者选择的时候，品种增加也造成了装配系统的复杂性，从而影响系统的性能。另外，消费者的作用仅仅局限于选择固定的模块组合，消费者并没有获得完全按照其意愿生产的产品。而追随包括价格和客户等待时间等参数、占有具有多样化需求的细分市场、并尽量满足这些细分市场中不断变化的需求，是大规模定制企业进一步发展的方向。 2.1.2. 大规模定制正朝着完全个性化定制方向迈进 Monetate公司2013 [ 12 ] 在针对1100多个数字化公司和电子商务的专业品牌和机构调查基础上，在Econsultancy发表了一份关于个性化在线定制的报告。报告中提到“个性化的网络体验是当前和未来成功的关键”，这句话得到了61%的网络用户和94%的公司肯定。在21世纪，信息和通信技术的广泛运用使得个性化定制战略在与客户的互动关系更加多样化，实现个性化化定制也趋于容易。越来越多的个性化定制电子商务网站不断涌现，很多企业都开始创办公司或扩展业务来提供个性化产品，如Chip N Dough (个性化饼干罐)、Zyrra (个性化内衣)、Choiceshirts (附个性化标志的鞋设计)、Namemaker (附独特标语的礼品包装)和American Art Resources (定制的健身设备工艺品)。一些公司为迎合个性化并获利，也在重塑他们的定制化生产战略，如Spreadshirt (T恤自主设计)、Zazzle (定制鞋和邮票)、CafePress (可定制多种产品，包括T恤、杯子、邮票、CD、书等)。CafePress代表着一种超越简单个性化的新趋势，你可以在繁多的产品中挑选并管理自己的客户服务，因此它是一站式的个性化。这些公司反映了生产商正往个性化生产发展，定制化生产已经在前往经济实惠的个性化生产的道路上取得了显著的进步。 2.1.3. 个性化定制存在的局限性。 Monetate公司的调查也显示：56%企业没有实现对客户的个性化定制的网络经验。个性化被看作是在线业务成功的关键任务，但国际国内定制成功的企业较少，没有一个标杆与运作参考模式。总之，目前没有一个指导定制客户需求变化快、生命周期短的定制电商运作的模式，有必要去进一步深入研究。而且，动态环境下，完全个性化定制方式往往存在价格高、交货期长、质量不稳定等问题。个性化定制虽然满足了用户某种程度的个性化需要，但由于需要根据用户的特殊需求组织生产，由此带来生产周期长、产品价格高与质量不稳定等问题。生产周期长，是因为对定制产品的设计和制造过程相对复杂；生产成本高，是因为产品品种多、批量小，需要大量的人力和物力，无法通过规模生产方式降低成本；质量不稳定，是因为面对的是层出不穷的新产品，员工的知识和经验往往跟不上产品的发展，导致产品质量波动较大。目前的客户希望产品能具备高质量、快速的交货期、高水平的定制，却不希望付出过高的价格。因此在动态复杂需求环境下，如何以较低成本、较快速度，满足客户的高度个性化需求水平，是影响个性化定制发展亟待解决的问题，其不仅影响了客户满意水平的提升，也限制了企业的进一步发展。 2.2. 互动创新驱动的大规模个性化定制是企业竞争的新范式 2.2.1. 互动创新是当前企业竞争的发展趋势 未来竞争的基本思想是，在新的竞争格局，价值越来越将由公司和客户互动交互决定。苹果公司利用互动创新方式来提高其创新的速度和范围，两年里与参与创新的实体共同创造的价值超过10亿美元，使它在市值上超过了微软公司。星巴克推出了在线平台MyStarbucksIdea.com去挖掘客户的想法和引导转变。联合利华转向共同创造等重新设计促使重构产品线，例如Sunsilk公司洗发水，恢复增长等。耐克的“Nike + 互动创新”行动也取得了非凡的成功。互动创新实践的例子充分说明了，互动创新范式为个人、组织、社会提供了一个蓝图，同时提出一个概念性的框架，引导组织跨部门采用这种转换的方法。Venkat Ramaswamy和Kerimcan Ozcan [ 3 ] 呼吁企业要注意生活经验，建立接触平台和管理系统以作为创造性的合作，设计和开发“win more-win more”战略，强化财富、福利和幸福感。 互动创新重新定义了组织，把客户、员工、供应商、合作伙伴和其他利益相关者引入到价值创造的过程。目的是为了：规划新的突破策略；执行设计引人注目的新产品和服务；转变管理过程；减少风险和成本；增加市场份额、忠诚和回报等。企业再也不能视定制客户和其他利益相关者作为产品和服务的被动接受者，而必须学会进行重新定义和交付附加价值。在未来竞争中，价值越来越将由公司和客户交互去共同创造，传统的以公司为中心、以产品为中心的价值创造，迟早会被超越。目前更需要关注消费者和他们的经验，来更积极参与价值的创造。 2.2.2. 信息技术的新发展使得实现大规模个性化定制成为可能 由于市场压力，客户参与产品设计所需技术的发展(如web2.0、P2P、B2C、B2B，通信技术、搜索和推荐引擎)，CRM战略的发展，ERP软件随个性化需求的进一步改进，数据库和数据挖掘技术的发展等，使大规模个性化定制生产已经成为可能。大规模个性化定制将会为客户和生产商带来高于成本的价值，因此它是可行的战略。在连续的细分市场，大规模个性化定制强调单个市场，它是大规模定制的极端。相对于大规模定制中有限的客户参与，大规模个性化定制需要客户积极参与产品设计过程。 互动创新范式是目前的发展趋势，信息技术使大规模个性化定制成为可能，在线定制企业为了获得客户动态需求，不断通过各种互动创新技术与方式，如社交网站、开放创新、众包等作为主要的交互信息渠道，与客户进行合作创新。如今，在实施互动创新战略过程中，很多公司已经采纳如博客、社交网络等社交媒体应用来找到与客户、商业伙伴和供应商合作的新方式，公司的价值不仅仅来自平台自身，还来自于社交媒体的使用方式和平台产生或分享的信息。大规模个性化定制是客户“互动创新”新范式，把两者结合的互动创新驱动的大规模个性化定制是企业未来发展趋势。
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user: 3. 互动创新驱动的“大规模个性化定制生产模式”提出 “互动创新驱动的大规模个性化定制生产”模式的基本设计思路是:在客户动态需求驱动下，充分发挥“互动创新”的驱动作用，开发利用互动创新知识，促进客户、电商商户、生产商、供应商等供应链上的各方实现双向推拉结合的“互动创新”，从而实现产品创新、市场策略创新、服务创新的新模式。其基本生产流程见图2。 图2. 互动创新驱动的大规模个性化定制模式流程图 首先，从物质实体的角度上看，从互动创新的渠道与途径出发，用户通过社会化电商社区、工具包、众包等方式提出自己的想法或评价或交流。定制电商商户可从这三种方式获得并收集用户信息交流的知识，并对其进行分类，然后把客户知识交给生产商。生产商通过了解筛选客户知识信息，进行产品、服务以及市场策略的设计和改进，产生新的3D原型，交给电商用户。在线定制电商进而通过网站将产品原型交给用户进行访问与虚拟体验。用户则通过网站的交流平台对产品进行意见反馈。在线定制电商重新获得用户反馈知识，并将其整理分类交给生产商。生产商通过反馈知识再做改进，并向供应商等采购生产该产品的原材料等，生产该产品，将改进后的产品交由电商，以此结束和用户互动创新的过程。 其次，从知识流的角度，互动创新主要有三种途径：社会化电商社区例如facebook、twitter；工具包例如建议包、心愿包等；众包形式例如威客、人人猎头等。用户在这些网站中对产品服务等进行知识交流，留下用户的声音(各种需求知识)。紧接着，定制电商和生产商把客户知识从网站中被提取，将收集的信息通过大数据挖掘技术进行整理加工后，建立互动创新知识库，并与企业自身的产品、服务知识库进行优化存储，最终形成客户知识。其中包括用户对产品的使用体验、产品评价、改进创意，包括售后服务的评价、服务满意度评价，也包括用户对现下潮流趋势的分享、市场价格的讨论、用户的偏好信息等。这些信息都为各类企业后续的生产服务推广方面提供了非常有用的价值。这一阶段，客户知识是数据挖掘的结果，信息价值不断增值的过渡阶段。分类优化后的客户知识开始进入企业内部，进行知识应用。从信息知识库中提取出对应产品、服务和市场创新的有价值的用户知识数据，进行信息优化，制定产品创新、服务创新及市场创新。这一阶段企业处于信息价值的“高端”，是信息充分实现其价值的阶段，是客户知识的创新与应用阶段，达到信息价值最优化。 从实现大规模个性化定制的角度，主要体现在如何实现既能满足客户个性化需求，又能实现相对低的成本与相对快的交货期上。在互动创新知识上产生新的3D模式产品原型，是一个改进组合或增加其它元素的原型，在提供给客户网络选择与体验时，生产商就会规定每件组合产品保证全球限量生产，这样就满足了客户的个性化定制；但由于生产商已对产品属性分解，因此，在根据客户需求挖掘、提供给的组合选择中，生产商就已经测算出最大组合量，及不同数量生产的成本，生产商通过共性组合，已经降低了成本。而为了尽量满足生产商的最大组合数量，达到组合批量，降低成本，在线定制企业也可以通过聚需求的方式，如团购等来汇聚达到最大组合量，这样，就实现了价格相对低、交货期相对快的个性化定制产品，提高了客户的个性化满意度，也使生产商降低了生产成本，提高了生产效率。总之，通过对互动创新知识的挖掘应用，可以实现产品、服务与市场的创新，促进客户、定制电商、生产商、供应商等参与到互动创新过程，企业与客户共创价值，实现互利共赢。
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user: 4. 案例应用 大多数定制企业的鞋子定制都是从鞋面、鞋底、鞋跟、鞋帮等方面定制。运动鞋的定制还会涉及到鞋舌、鞋带的定制。女鞋的单鞋主要由鞋头、鞋面、鞋跟、鞋垫、鞋底、鞋帮、装饰物等组成。如图3所示。下面用美国一女鞋定制企业Ninashoes做案例分析。Nina由两兄弟Mike和Stanley Silverstein于1953年在纽约成立，随着电商的兴起，Nina也推出了个性化的在线定制服务，用户在该企业的定制网站通过对材料、皮质、颜色的选择可形成超过两百万的定制属性组合。图4表示了Nina网上的女鞋定制流程。Nina的个性定制采用组合产品的设计原理，用“选择款式–选择颜色花纹–选择大小”的流程，将女鞋各个组成部分拆开使用户能进行颜色、材料的个性组合选择。 图3. 单鞋各个部位产品图 图4. 在线定制鞋流程图 图5. 互动创新驱动的Nina大规模个性化定制模式 Nina定制平台上的互动创新的方式主要是两种，一种是工具包，就是她的“Wish List”，客户可以通过给Nina发送留言的方式表达自己的想法；另一种就是“Design Your Own”，就是直接在定制页面上进行定制属性组合的选择。当订单发送到Nina后台时，Nina可以通过自建的知识库对定制产品的信息进行知识分类与数据挖掘，最后将知识应用到产品创新中。知识库建立后由生产商对产品进行3D原型设计开发，原型出炉后交由客户做产品体验和反馈，Nina将客户反馈的知识挖掘分析得出聚需求等数据，接着给生产商进行改良设计，供应商提供原料生产，最后物流商将产品配送到客户手上。具体流程如图5所示。 总之，在互动创新驱动下，互动创新驱动的Nina大规模个性化定制模式协助消费者挖掘更多隐性需求，增强消费者的个性化设计体验以及对定制产品的满意度，进而提升客户忠诚度。另外通过聚需求手段扩大需求规模，形成大规模生产，降低制造商生产成本，从而降低定制鞋价格，这样，企业与客户共创价值，实现多方共赢。
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user: 5. 结论 模式实践的关键因素。在互动创新驱动的大规模个性化定制模式中，每个环节都发挥重要的作用，环环相扣。但要让在线定制企业的交流知识得以运用到企业生产经营中，对信息的大数据挖掘技术是一大关键因素。另一关键因素，就是信息在供应商、生产商、在线定制企业、物流商之间的紧密联系下如何发挥作用，以及发挥什么样的作用。因为单从社区用户来讲，他们的角色任务只需制造信息、生产知识，而企业则需要采取数据挖掘技术从这庞大的信息量中提取自身所需的客户知识，运用至产品、服务、市场策略中，同时企业与企业之间、企业与部门之间如何更好的聚合信息，增加信息与企业的粘度。可见，整个模式的有效运行主要依赖大数据挖掘技术和企业之间的信息聚合、共享和管理。总之，推行大规模个性化定制战略，对于传统定制企业而言有了更高的要求。互动创新应用需要依赖先进的信息技术，通过IT技术吸引消费者参与到个性产品的互动创新当中(包括Web 2.0、P2P交流技术，引擎搜索和推荐引擎等)，另外相应的客户关系管理战略，ERP软件在个性需求、数据仓库以及数据挖掘方面的改进发展等也需相应地给予重视。 模式实践的局限性。首先，这个模式是基于互动创新的在线定制平台之上，知识的增值前提是有知识的产生，所以模式依赖于用户所发表的信息。这就要求了在线定制企业需要加强网站建设力度，更好的聚合社区用户，增加忠实用户数量，一旦失去了用户的信息，大规模个性化定制也失去了互动创新的意义。我国多数企业已经接入了Internet，并利用其进行管理和商务活动，但总体上我国企业信息化竞争力有限，技术水平较低，大数据挖掘技术对于多数企业而言也是可望而不可即，所以，大数据挖掘技术的不够成熟也会对此模式的实践造成一定局限性。此外，该模式的实现还存在行业问题，比如农产品行业应用较少。在对全球在线定制与国内在线定制企业对互动创新的应用等调查时，由于涉及的企业全球各个国家都有、成本等限制，我们仅能从在线定制网站上分析各个在线定制企业的情况，至于这些在线定制企业是否成功运营、成功运营的要素是哪些等尚有待研究，但无疑这是未来竞争的趋势。
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user: 摘 要 利用新疆人口普查和统计年鉴的数据，运用空间分析方法和空间计量经济学模型分析了新疆婴儿死亡率的变动趋势、空间区域差异、婴儿死亡率的经济社会驱动因素。通过分析发现新疆婴儿死亡率存在显著的空间相关性，人均GDP和少数民族人口占总人口比(%)都与婴儿死亡率存在显著的线性关系且人均GDP与婴儿死亡率存在反向的变动关系，少数名族人口占总人口比(%)与婴儿死亡率存在正向的变动关系。 关键词 :婴儿死亡率，变动趋势，空间区域差距
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user: 1. 引言 一个地区的婴儿死亡率是衡量这个地区人口健康水平的重要指标之一，婴儿死亡率的高低及下降趋势能够综合反映一个地区的经济发展水平、社会结构。新疆维吾尔自治区地域辽阔，土地类型多样化，各个地区的自然地理环境、经济发展水平有着很大的差距，而且民族成分十分复杂(有55个民族)，每个民族的生产力水平及其发展程度都有很大的不同。这些原因导致新疆各地区的婴儿死亡率差异很大且变动趋势也较为复杂，研究它的变动趋势、空间区域差异、婴儿死亡率的经济社会驱动因素具有很大的意义，给如何降低新疆维吾尔自治区的婴儿死亡率并缩小各地区间的婴儿死亡水平的差距提供了参考依据。 20世纪70年代以来，婴儿死亡率成为现在西方人口学研究的热点之一，库勒(Coale， 1991) [ 1 ] 研究了生物医学因素与婴儿死亡率的关系，得出男性婴儿死亡水平高于女性婴儿死亡水平的结论。但研究经济社会因素与婴儿死亡水平的关系的理论却不多。而国内研究经济社会因素与婴儿死亡水平的关系的文献也不多，陈建生(2006) [ 2 ] 研究了经济增长、人力资本投资对降低婴儿死亡率的影响，得出了经济增长与婴儿死亡率下降之间有很强的相关性的结论，但没有分析区域差距。而在研究婴儿死亡率的性别差异区域差别方面，李树茁(1996) [ 3 ] 研究了中国婴幼儿死亡率的性别差异、水平、趋势与变化，得出了偏高的女性婴幼儿死亡率是总人口高性别比的主要决定因素的结论。明艳(2009) [ 4 ] 研究了我国婴儿死亡率的变动趋势及区域差异，得出了城乡人口婴儿死亡率之间差距较大且多年来缩小的趋势不明显，无论城乡，女婴的外源性死因比例下降的程度均比男婴大，乡村婴儿死亡率的下降没有达到应该有的水平等结论。张二力(2005) [ 5 ] 研究了生育政策对出生性别比和婴儿死亡率性别比的影响，得出了女性婴儿死亡率偏高的结论。 此文运用GeoDA对婴儿死亡率进行局部空间自相关分析，通过研究区域2000年和2010年的婴儿死亡率的Moran’s I散点图和LISA图对新疆各市县婴儿死亡率的相近和相异程度，进而用社会经济因素和国家政策的实施去解释这现象，并用空间计量经济学模型进行论证。
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user: 2. 数据来源 选用新疆各市县0岁婴儿死亡率(%) (出生后不满一周岁死亡人数同出生人数的比率)作为代表婴儿死亡率的指标，新疆各市县人均GDP (万元)作为经济因素指标，新疆各市县各少数族人口占总人口比(%)作为社会因素指标。其中来新疆各市县0岁婴儿死亡率(%)自于《新疆维吾尔自治区人口普查资料》，而新疆各市县人均GDP (万元)和新疆各市县少数名族人口占总人口比(%)来自于《新疆统计年鉴》 [ 6 ] - [ 9 ] 。
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user: 3. 新疆婴儿死亡率的空间分布分析 通过测量死亡率的相关性研究婴儿死亡率的空间模式，使用一种最常用的空间相关统计量Moran’s I，它的表达式是 其中 表示地区i的死亡率， 表示地区 之间的权重系数(在此采用了最普通的一种形式(Rook形式)定义空间权重，即当地区 有边相邻时 = 1，不相邻时 = 0。)，n表示地区单元的个数。 采用新疆各市县的0岁婴儿死亡率(%)的数据来研究婴儿死亡率的空间分布。先通过Moran’s I散点图展示婴儿死亡率的空间相关性。 根据散点图(图1，图2)，可将各个市县的婴儿死亡率分为4个象限的集群模式，分别识别一个地区及其与邻近地区的关系：图的右上方的第1象限，表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围(HH)，代表正的空间自相关关系的集群；左上方的第2象限，表示低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围(LH)，代表负的空间自相关关系的集群；左下方的第3象限，表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(LL)，代表正的空间自相关关系的集群；右下方的第4象限，表示高集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(HL)，代表负的空间自相关关系的集群。第1、第3象限正的空间自相关关系揭示了区域的集聚和相似性，而第2、第4象限负的空间自相关关系揭示区域的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限则表明地区之间不存在空间自相关性。从图中看出不管2000年还是2010年的各市县婴儿死亡率散点图的观测值大部分分布在一，三象限说明各市县婴儿死亡率在一定程度上有正相关性，也说明新疆各市县的婴儿死亡率确实存在着空间的集聚现象，地区差异比较显著。其中散点图中的直线斜率表示Moran’s I的值，在图1中也可以看出2000年新疆各市县婴儿死亡率的Moran’s I是0.5221886，而2010年新疆各市县婴儿死亡率的Moran’s I是0.304529，说明新疆各市县的婴儿死亡率存在显著的空间相关性。 通过Moran’s I散点图只能在一定的程度上看到全局的相关性，接下来本文通过测量局部Moran’s I来检测观测区域的空间自相关和局部空间关联模式的变化。图3、图4分别是第五次(2000年)和第六次人口普查(2010年)时新疆各市县婴儿死亡率的单变量LISA图其中区部Moran’s I达到0.05显著水平的市县才会显示。正的局部Moran’s I值表示空间聚集有相似的指标值(比如High-High表示聚集区的指标值都高，Low-Low表示聚集区的指标值都低)然而负的局部Moran’s I值表示空间聚集区域有相反的指标值(比如Low-High表示这地区的指标值低而相邻区域的指标值高，High-Low表示这个地区的指标值高而相邻区域的指标值低)。 通过比较2000年和2010年的LISA图(图3，图4)发现HH聚集地区的数量有明显下降，从2000年的16个下降到8个，证实新疆各地区的婴儿死亡率有明显的下降。不管是2000年还是2010年的LISA图中LL聚集地区大部分地区都是北疆地区而HH聚集地区的大部分地区都是南疆的喀什、和田、克孜勒苏柯尔克孜自治州。这是因为新疆维吾尔自治区按照经济的发展水平和民族的分布情况分为北疆、南疆、和东疆三个地区。其中北疆地区集中了大部分汉族，是新疆维吾尔自治区经济最发达的地区。而约占新疆人口46%的维吾尔族大多数居住在南疆地区，这是新疆经济最落后的地区并且南疆的地理环境非常恶劣、降水稀少，沙漠广布，加之经济基础薄弱、经济结构不合理、缺乏支柱性产业，这就造成了南疆地区整体的经济水平和社会发展水平远远落后于新疆北疆及其他地区，甚至低于平均发展水平，其中又以喀什、和田、克孜勒苏柯尔克孜自治州三地自然环境最为艰苦。 图1. 2000年婴儿死亡率Moran’s I散点图 图2. 2010年婴儿死亡率Moran’s I散点图 图3. 2000年新疆各市县婴儿死亡率LISA图 图4. 2010年新疆各市县婴儿死亡率LISA图 通过观察2000年和2010年的LISA图(图3，图4)发现阿图什市、乌恰县、伽师县、疏附县、喀什市、阿克陶县、疏勒县、岳普湖县、英吉沙县、莎车县这十个市县在2000年时是HH聚集地区，而到了2010年就不是HH地区，这十个市县的地理位置是以喀什市为中心靠近我国边界线的新疆最西端地区，因为中国与周边国家进出口贸易的增加促进了边界线地区的经济发展，以及2000年实施的西部大开发政策和我国实施的对口援疆计划大大促进了这些地区的经济发展和就业、教育、住房等基本民生问题情况的改善。通过南疆HH聚集地区的个数下降和北疆LL聚集地区个数没有变化，我们也可以看出在国家的大力支持下南疆地区经济的快速发展让南北疆婴儿死亡率的差距缩小。
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user: 4. 婴儿死亡率的社会经济驱动因素分析 采用空间自回归模型研究婴儿死亡率的社会经济驱动因素，空间自回归模型的表达式是： 其中Y是因变量，W是空间权重矩阵和上一节中的定义一样， 是因变量Y对Y的空间自相关系数，X是响应变量， 是回归系数， 是 独立同分布的白噪声。 4.1. 人均GDP与婴儿死亡率的空间自回归分析 将2010年新疆85个市县0岁婴儿死亡率(‰)作为因变量，2010年新疆85个市县的人均GDP (万元)作为响应变量用空间自回归模型计算得出结果(见表1)，因为空间滞后项的P值小于0.05%，所以空间自回归模型有效。 是0.5908201，说明本单元的每一个邻阶单元(人均GDP)对本单元(人均GDP)的影响是0.5908201。可知人均GDP的回归系数是−0.7151376，Z值是−3.011627，P值是0.0025987达到了0.05%显著水平，说明人均GDP与婴儿死亡率的线性关系是显著地，同时说明人均GDP每增加1万元婴儿死亡率就会下降0.7151376个千分点，人均GDP代表人们的平均收入水平，它的值上升代表人们的生活水平在提高，相应地婴儿的健康状况会得到改善，婴儿死亡率会下降。即它与婴儿死亡率存在反向的变动关系。 Table 1 Spatial auto regression analysis of GDP per capita and infrant mortalit 空间滞后项P值 回归系数 Z值 P值 0.5908201 0.0000000% −0.7151376 −3.011627 0.0025987 表1. 人均GDP与婴儿死亡率的空间自回归分析结果 Table 2 Spatial auto regression analysis of minority population in total population ratio and infrant mortalit 空间滞后项P值 回归系数 Z值 P值 0.29685 0.0082138 0.09212077 4.28543 0.0000562 表2. 少数名族人口占总人口比(%)与婴儿死亡率的空间自回归分析结果 4.2. 少数名族人口占总人口比(%)与婴儿死亡率的空间自回归分析 将2010年新疆85个市县0岁婴儿死亡率(‰)作为因变量，2010年新疆85个市县的少数名族人口占总人口比(%)作为响应变量用空间自回归模型计算得出结果(见表2)，因为空间滞后项的P值小于0.05%，所以空间自回归模型有效。 是0.29685，说明本单元的每一个邻阶单元(少数民族人口占总人口比)对本单元(少数民族人口占总人口比)的影响是0.29685。可知少数名族人口占总人口比(%)回归系数是0.09212077，Z值是4.28543，P值为0.0000562达到了0.05%的显著水平，也就是说少数名族人口占总人口比(%)每增加1一个百分点婴儿死亡率就会增加0.09212077个千分点，这是因为少数民族聚集地的经济条件相对较落后，文教卫生等各方面条件较差，因此，少数民族占人口比重越高，婴儿死亡水平就越高。
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user: 5. 结论与展望 在2000年和2010年数据的基础上，对新疆的婴儿死亡水平进行了系统分析，并联系社会经济发展和国家政策实施对婴儿死亡水平的影响进行了探索分析。结论如下： 用Moran’s I散点图和LISA图对婴儿死亡率进行了空间相关性分析，发现新疆各市县的婴儿死亡率有着显著的空间相关性，并且因为区域经济发展水平的不同和环境社会结构的不同，婴儿死亡率的地区差异很大，北疆的婴儿死亡率明显比南疆要低，但在国家政策的支持下南疆经济水平有着显著提高，因而南北疆婴儿死亡率的差距正在缩小。 用空间自回归模型分析了婴儿死亡水平的社会经济驱动因素，发现人均GDP和少数名族人口占总人口比(%)都与婴儿死亡率有着显著的线性关系且人均GDP与婴儿死亡率存在反向的变动关系，少数名族人口占总人口比(%)与婴儿死亡率存在正向的变动关系。所以新疆应大力发展经济，提高人民的生活水平并且要加大对少数民族照顾，缩小南北疆的经济差距。
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user: 摘 要 本文选取1979~2014年江西省农业总产值[ 1 ] ，利用江西省农业总产值1979~2009年数据分别建立GM(1，1)模型、指数曲线模型和混合时间序列模型，并用2010~2012年的数据进行模型检验，然后在三个模型的基础上，建立组合时间序列模型对江西省最近几年的农业总产值进行预测。通过组合模型预测与单个模型预测结果比较表明，组合预测模型所得结果误差优于三个模型的分别预测，在时间序列数据的预测中更有优势。预测2015年江西省农业总产值为3385.07亿元。但江西省2015年的目标是农业总产值达到3800亿元，与目标差距较大，因此应加大对农业的投入。 关键词 :GM(1，1)模型，指数模型，混合时间序列模型，组合预测模型，农业总产值
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user: 1. 引言 目前，国内外对经济数据的预测方法很多，如移动平均、指数平滑、趋势分析、时间序列、灰色预测及神经网络等，但每一种预测方法都有其局限性。近年来，国内外学者提出许多对经济数据的预测方法，根据方法可归纳为相关关系预测法和时间序列预测法两大类。相关关系预测法是用统计分析方法寻找现象与经济数据之间因果关系或结构比例关系，并根据这些关系预测经济数据。由于江西省农业总产值受诸多因素的影响，并且这些因素之间又保持着错综复杂的关系，因此运用相关关系预测法预测农业总产值比较困难。如果选择预测模型的标准时追求预测精度的极大化，最好选择时间序列模型[ 2 ] 。 本文选用目前预测精度较高的GM(1，1)模型和指数曲线模型以及混合时间序列三种模型，建立构成组合模型的单项预测模型，再使用最小误差法对各模型进行权重分配，建立了江西省农业总产值的组合预测模型。
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user: 2. 组合时间序列模型 不同的预测方法根据相同的信息，往往能提供不同的结果，如果简单地将误差平方和较大的一些方法舍弃掉，将会丢弃一些有用的信息，难以有效利用，应予以避免。组合预测法是指通过建立一个组合预测模型，把多种预测方法所得到的预测结果进行综合。由于组合预测模型能够较大限度地利用各种预测样本信息，比单项预测模型考虑问题更系统、更全面，因而能够有效地减少单个预测模型受随机因素的影响，从而提高预测的精度和稳定性。 “组合预测”思想于1969年首次提出，近年来引起我国学者的重视，其应用范围也逐渐扩大。组合预测理论的基本原理是：通过个体预测值的加权算术平均而得到其组合预测值，在确定加权权重时，以组合预测误差方差最小为原则。 GM(1，1)灰色预测模型要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高。指数曲线趋势外推法简单方便，适用于趋势明显的时间序列的预测。ARIMA模型较为复杂，适用于数据随机性较强不易提取确定性因素的时间序列。结合这三种时间序列模型的优势，构建组合模型，可以提高预测精度。 假设对于同一预测问题有 种预测方法，记第 期实际观测值、第 种方法的预测值和预测误差分别为 、 和 ， ，第 种方法在组合预测中的权重为 ，组合预测值和预测误差分别为 和 ，则 ， 预测方法的预测误差平方和为 ，则有 其中， 为组合权重向量， 是预测误差信息矩阵，由 种单项预测的误差计算得到，这里 。 由上面的公式知道，组合预测方法的预测误差平方和 的大小与预测误差信息 以及组合权重向量 有关，预测误差信息矩阵 由参加组合预测的 种方法决定，当预测误差信息矩阵 给定后，通过线性规划的方法确定组合权重向量 ，也即是求组合预测误差最小情况下的最优组合权重。 (1) 其中， 是元素全为1的 维向量。只要知道各种单项预测方法的误差，就可以计算出最有效的权重向量 ，再乘以单项预测值，就是组合预测结果 [ 3 ] 。
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user: 3. 实证分析 3.1. GM(1，1)预测模型 ， ， 预测公式： (2) GM(1，1)模型检验 后验差比值： 小误差频率： 按照后验差比值 和小误差频率 可以得到预测精度等级为好 [ 4 ] 。 用上述的模型求得江西省2010、2011、2012年的农业总产值分别为：1995.2亿元，2233.5亿元，2500.3亿元。 3.2. 指数曲线趋势外推法 根据直线模型公式： 所以指数模型为： 3.3. 混合时间序列模型 3.3.1. 建立回归模型 从图1中回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数 ，从相对水平上看，回归方程能减少因变量 的96.7%的方差波动。回归系数 检验的 值都小于0.05，回归系数都通过了显著性检验 [ 5 ] 。 所以回归方程为： 3.3.2. 混合时间序列模型 根据 模型定阶的基本原则表，残差可以选择 、 、 、 等一系列时间序列模型。经验证，最后选择如下混合时间序列模型： 从图2中可以看出，模型的四个参数都通过了 检验，所以这些变量的选用是恰当的；且 统计量对应的 值为0，所以模型的整体拟合效果较好 [ 6 ] 。 模型残差序列的自相关函数和偏相关函数如下： 因为图3中 对应的 值都比0.05大，可以认为模型的残差序列为白噪声序列，这也说明模型的拟合效果比较好。所以最终模型 根据建立的具体模型预测2010~2012年的数据， 预测结果和预测误差如表1所示。 从表1可以看出，这3种模型的预测结果各不相同。为了充分利用单项预测模型的信息，这里采用组合预测模型，根据前述三种单项模型预测2010~2012年的数值和实际数值，使组合预测误差最小情况下，通过线性规划，求出各单项预测模型在组合预测模型中的权重。 3.4. 组合模型 计算残差 ，得到预测误差信息矩阵： 以最大误差平方达到最小的线性组合预测模型可表示为下列最优化问题 得到三个预测模型的权重分别为 ，所以组合模型为 。 其中 、 、 分别为GM(1，1)模型，指数曲线模型、混合时间序列模型预测的值。 通过计算可以得到组合预测的结果和预测误差如表2所示。 从表1和表2可以看出，虽然组合预测2011年的预测效果没有指数曲线预测效果好，预测2012年的预测效果没有混合时间序列预测效果好，可是发现组合预测误差比较稳定，并且预测误差相对较小，都小于3%。而且从权重系数可以看出，GM(1，1)模型权重较小，是因为它单个预测的误差相对较大。 图1. 取对数后的农业总产值线性回归模型检验图 图2. 混合模型参数检验图 图3. 混合模型残差序列的自相关函数和偏相关函数检验图 Table 1 Three kinds of forecasting methods of prediction result 年份 实际江西省农业总产值(亿元) GM(1，1) 指数曲线趋势外推 混合时间序列 预测值 相对误差 预测值 相对误差 预测值 相对误差 2010 1900.6 1992.8 −4.85% 1970.4 −3.67% 1841.1 3.13% 2011 2207.3 2230.7 −1.06% 2186.4 0.95% 2102.3 4.76% 2012 2399.2 2497 −4.08% 2426 −1.12% 2390 0.38% 表1. 三种预测方法的预测结果 Table 2 Jiangxi agricultural output combination forecast result tabl 年份 实际农业总产值(亿元) 预测农业总产值(亿元) 绝对误差 相对误差 2010 1900.6 1925.1 24.5 1.30% 2011 2207.3 2160.3 47 2.13% 2012 2399.2 2420.8 21.6 0.90% 表2. 江西省农业总产值组合预测效果表
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user: 4. 结论 本文通过对江西农业总产值历史数据的分析，结合时间序列模型的特点，采用组合预测误差最小方法进行权重分配，建立江西省农业总产值的组合时间序列预测模型，并对江西省2015年的农业总产值进行预测。研究结果表明，组合时间序列模型能一定程度上克服单项模型的缺陷，使不同年份的误差率趋于平缓，并且总体上降低预测模型的平均误差率。因此，对我国农业总产值的预测，组合时间序列模型比单项模型更优。
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user: 摘 要 沪港通对中国股市的影响一直倍受投资者关注，本文利用VAR模型的脉冲响应函数和方差分解、格兰杰因果检验、市场系统性风险结构的检验以及事件研究法研究沪港通对上海证券市场的影响，并对研究结果进行分析，得出结论沪港通对上海证券市场带来了一定的积极影响，但影响有限。 关键词 :沪港通，VAR模型，格兰杰检验，系统性风险结构，事件研究法
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user: 1. 引言 2014年4月10日，中国和香港证监会发布联合公告，决定批准上海证券交易所、香港联合交易所开展沪港股票市场交易互联互通机制试点，即沪港通。沪港通是指，两地投资者委托上交所会员或联交所参与者，通过上交所或联交所在对方所在地设立的证券交易服务公司，买卖规定范围内的对方交易所上市的股票。沪港通包括沪股通和港股通。2014年11月10日，证监会发布公告沪港通将于11月17日正式开始交易。 沪港通的提出与启动，给中国股市带来了很大的改变，扩大了投资者的投资范围，也极大地改变了市场的资金来源，更是为我国证券市场的改革和长期健康发展提供了有利条件。本文利用VAR模型的脉冲响应函数和方差分解、格兰杰因果检验、市场系统性风险结构的检验和事件研究法对市场数据进行分析，研究沪港通对上海证券市场带来的影响，并得出相应结论。
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user: 2. 研究方法 2.1. VAR模型的脉冲响应与方差分解 把所有变量都看作内生变量构造联立方程，每个方程都有相同的解释变量——所有被解释变量若干期的滞后值，这样建立的方程称为VAR模型。二元VAR模型如下： (1) VAR模型的脉冲响应函数是指系统对其中某一变量的一个冲击或信息作出的反应。考虑一个 阶向量自回归模型 ，经过适当的变化，该模型可表示为 . (2) 系数矩阵 的第 行第 列元素，表示系统中变量 对变量 的一个标准误差的正交化冲击的 期脉冲响应。由模型可以计算出系统中一个变量对另一个变量的脉冲响应函数，比较其不同滞后期的脉冲响应，可以确定一个变量对另一个变量的作用时滞 [ 1 ] 。 设由 个内生变量 构成的 阶向量自回归模型 . (3) 令 表示系统 对单位冲击 的反应，且满足 ， ，则 的 步预测误差方差为 . (4) 第 个变量的新生对第 个变量的 步预测误差方差的贡献为 。预测方差分解将系 统的预测均方误差分解为系统中各个变量冲击所作的贡献，是判断经济序列变量间动态相关性的重要方法。 2.2. 格兰杰因果检验 在经济生活中，常用格兰杰因果关系描述时间序列间的领先与滞后关系。检验步骤如下： 1) 检验原假设为 不是引起 变化的原因，利用最小二乘法估计如下回归模型： 有假设条件回归方程为 ；无假设条件回归方程为 、 分别为上述模型最小二乘法估计回归方程的残差平方和。 2) 根据各回归方程的残差平方和计算 统计量 。 3) 利用 统计量检验原假设 。对于给定的显著性水平 ，若 ，则拒绝原假设，认为 中至少有一个显著地不为零，即认为 是引起 变化的原因；反之，则认为 不是引起 变化的原因 [ 1 ] 。由于因果关系检验对滞后阶较为敏感，在实际检验中，我们对不同滞后阶数进行多次检验。 2.3. 市场系统性风险结构 根据证券市场线 ， 是决定资产 必要风险报酬的唯一要素，这样证券 对方差的确定就十分有限。对上式两边求方差，得到 . (5) 可见，任意证券或证券组合的风险，即方差 可以分解为两部分，第一部分 称为证券 的系统性风险，它是由整个市场的波动引起的；第二部分 称为非系统性风险，与整个市场的波动无关，是与公司的特质相联系的。单个证券 的系统性风险占该证券总体风险的比例表达式为 . (6) 其中 为单个证券收益率与市场收益率的相关系数。由上式可知，单个证券的系统性风险占其总体风险的比例等于该证券的收益率与市场收益率的相关系数的平方。在得到单个证券的系统性风险占总风险的比例后，加总平均即可得到整个市场的风险结构 [ 1 ] 。 2.4. 事件研究法 事件研究方法以影响股票价格的特殊事件为中心，通过研究事件的发生是否影响了时序性数据来检验市场对事件的反应，通常考察在事件前后股票的累计超额收益率的变化来判断事件的影响。通常假设在事件研究窗口内，除了所研究事件以外，没有其他事件发生，即使有事件发生，该事件也不会对价格产生显著影响。 进行事件研究的第一步就是确定所要研究的事件和信息，并确定采用哪段时期的股价变化来度量事件的影响。假设事件没有发生，那么股票收益率为正常收益率，一般用事件没有发生时的预期收益率来表示；超额收益率则用事件发生后股票的实际收益率与正常收益率之差来表示。然后根据估计出的超额收益率计算出累计超额收益率，并对超额收益率和累计超额收益率进行统计显著性检验。最后根据检验结果评价事件对股票价格的影响，并对结果进行解释 [ 1 ] 。
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user: 4. 结论及建议 根据以上实证分析结果，沪港通开通后恒生指数变化对上证指数的影响变大，且影响持续时间延长；上证指数收益率和成交金额的预测方差中由恒生指数收益率和成交金额所作的贡献有略微的增长；且沪港股市之间的格兰杰因果关系有一定程度的增强。这说明沪港通的开通增大了港市对沪市的影响，但影响有限。沪港通也降低了市场系统性风险占总风险的比例，但增大了其波动性。 自2014年11月17日沪港通正式开闸以来，市场对其反应弱于预期效果。沪港通影响了上海股市的波动幅度，但不影响股市的长期方向，因为决定股市根本走势的是经济基本面，决定波动幅度的则是投资者情绪和资金。虽然目前来看，沪港通对上海证券市场的影响并不特别强烈，但两地市场互联互通的深层意义并不在于对短期市场变动的影响，沪港通更重要的意义在于推动中国改革日程上一个重要的组成部分——资本账户开放[ 5 ] 。所以，虽然沪港通短期影响不显著，但沪港两地股市的互联互通机制对中国股市的长远发展仍然具有重要意义。
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user: 摘 要 当前企业经营方向与规模，渐渐趋向多元跨业，无论是透过并购具有潜力之创新企业，拆分母业具有竞争力与市场经济规模之部门等，均需关注财务资金是否与新创发展进程适配，同时新创事业可视为——“服务机构”，而各项风险因素则可类比为服务失效因子。无论新创事业处于何种发展进程，均须关注同业动态，评估其对自身产品与服务之竞争强度，并采取相应策略以资因应。本文从可靠度工程观点，点出新创事业各发展进程与在不同经营情境下，提出相应资金试算之新颖观点，分别探讨早夭期、平稳期与鸡肋期对资金需求之模式，并提出新创事业竞争分析框架，从策略规划根本处着眼，再辅以适当财务规划，以提高新创事业之存活率。 关键词 :创业，服务可靠度，财务规划，竞争分析
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user: 1. 引言 无可否认地，当前企业经营方向与规模，渐渐趋向多元跨业，在扩大市场影响力之同时，一方面加强调整经营体质，提升技术研发与服务创新能力；而另一方面则透过并购具有潜力之创新企业，拆分母业具有竞争力与市场经济规模之部门等手段积极转型，拓展新目标市场。无论何种手段，“创新”是此转型过程中之必要元素，然而，“创新”本质上亦是一项具有创造价值与降低风险之双轴探索过程，其中创造价值反映在收益之增加上，而降低风险则可从支出减少上一窥概况。同时，新创事业是否能成功，不仅仅是要有“好点子”，更需要多方面考量，包括：1) 创业育成——了解创业进程与外部可用资源；2) 市场行销——探索潜在市场需求与通路布建；3) 联盟协作——延伸价值链与精益分工；4) 经营管理——掌握绩效与建立制度；5) 研发创新——积累创研能力与管理衍生智识；6) 产品制程——设计商品制造与服务流程；7) 品质保证——定义品质因子与设置检验机制；及(8)财务规划——有效运用资源与预估经营环境限制等；显然在资源有限下，财务规划将制约其他所有活动之内涵与规模。新创事业活动动态地随着时空变迁(竞争者、外在环境等)，致使商机、团队与资源等驱动因子彼此交互影响，随着创业情境与发展进程之不同，出现驱动因子间权重不均现象，尤其需注意财务规划中之资金流量、未来资金需求与控制烧钱速度[ 1 ] 。 财务规划应参考新创事业之产业特性与商品特性，考量资金投入规模、商品及服务之毛利，与资本回收期数等，而预估创业资金需求则应进行以下分析，包括：1) 开办费——通常指一次支付性之资金需求，如存出保证金、租金、办公设备、水电，及存货等；2) 营运资金需求——可分为固定成本与变动成本两部分，固定成本即每期固定支出项目，亦即不随生产(销售)数量变化之金额，例如管理人员薪资、水电费及保险等；而变动成本则是随生产(销售)数量变化之金额，例如生产人员工资及原物料等；3) 产品订价——通常可运用成本加成法或市价法等估算，其中成本加成法即估算产品之单位成本，包括固定成本及变动成本，加上公司设定利润之比例，作为产品订价基础；而市价法即考虑市场竞争对手之订价，及目标客户之可接受程度，作为订定产品价格之依据；4) 单位边际贡献——估算销售单价减去单位变动成本，也就是每销售一单位产品所能增加利润之金额；5) 损益两平——是指当总收入等于总成本时之销售数量，亦即固定成本除以单位边际贡献之值；6) 现金流量——由预估当期之销售量着手，其次预估现金收入，最后再预估费用支付等综合试算而得；及7) 资金需求总额——由开办费、营运资金需求与现金流量等综合估算而得[ 2 ] 。 新创事业团队面临来自多方挑战亟需克服，包括创新产品与服务之：1) 价值论述；2) 目标市场特性；3) 潜在客户属性；4) 竞争对手动态；5) 核心竞争力；6) 营运模式；7) 获利能力；及8) 研究发展等，对于应付各项挑战间之精力与时间投入，经常面临取舍两难，且多数新创事业之领导者均非财务相关背景，因此需要一套针对财务规划中之资金运用，具有洞悉力之推算方法，作为随时决策考量之依据[ 3 ] 。本文依照新创事业各发展进程与不同经营情境下，提出相应资金试算之新颖模型，并提出新创事业竞争分析框架，从策略规划根本处着眼，再辅以适当财务规划，以提高新创事业之存活率。
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user: 2. 服务可靠度 服务可靠度(Service Reliability) 延伸机构(Mechanism)可靠度之概念，“在服务运作之预想设计模式下，于任何运作时期中，此服务机构之设计强度(Strength)高于来自外在加诸应力(Stress)所发生之机率(Probability， R(t))”；因此其发生服务失效之机率为：1 − R(t)，在实务上，任何服务均可能失效。至于造成服务失效之原因众多，例如：1) 服务设计时低估应力之规模，支持应力之强度不足所致，亦即实际运作模式超过预想所设计之规模；2) 即便应力在预估范围内，但服务机构设计上发生瑕疵，或因于疏于操作演练，或因于人员流动等，致使服务发生中断；3) 在预想服务运作模式下，未考虑服务量持续濒临临界点(Critical Point)所发生之疲劳(Fatigue)效应——连续高负载工作量所引起之绩效减损现象；4) 来自服务消费者之服务请求跳脱预想设计模式，致使服务为处理此例外请求所发生中断；或是5) 为因应竞争对手提出更吸引消费者之服务亮点，所衍生既有服务运作模式于调整中所发生之绩效减损现象，致使服务消费者请求或服务量减少等[ 4 ] 。因此，服务可靠度可视为服务机构之组件与组件间交互行为不使失效之机率，一般来说服务机构由串并联组件所構成，其可靠度计算服从以下规则：
system: [SYSTEM]

user: 3. 新创事业发展境程 新创事业是市场新进入者，具有热诚与活动力，所提出之价值主张多半已有假想竞争对象及其产品与服务，但也因此缺乏市场知名度、消费者认知偏好度，及产品与服务通路等，再加以各种资源限制，因此具有一定之风险程度。假使将此新创事业视为一“服务机构”(Service Mechanism)时，而各项风险因素便可类比为造成此服务机构之失效因子(Failure Factors)。在可靠度工程(Reliability Engineering)领域中，常以浴盆曲线(Bathtub Curve) [ 5 ] 来描述各服务失效进程：1) 早夭期——新创事业基于资源限制与市场错置等原因，风险极高，后因逐步改善经营环境与拓展市场，而逐渐降低风险；2) 平稳期——新创事业之价值主张已有一定市场支持，风险降低稳至某一水准；及3) 鸡肋期——市场已饱和与面临众多对手竞争，价格成为唯一有效诉求，新创事业唯有透过扩大经济规模以获利，别无他途，故经营风险逐渐走高。伟伯分布(Weibull Distribution)常用于可靠度分析，透过尺度、形状与位置三参数，可描述浴盆曲线之各期状态，而具有以下之一般式如后，当早夭期时 ，平稳期时 ，而鸡肋期时： 于下例中，给定尺度参数为1，并分别赋予不同形状与位置两参数，绘制各期浴盆曲线图如后。 同时新创事业之各期持有资金 为前期持有资金 与当期耗损 之差，其中 为期初投入资金， 为期数，应具有下列一般式(1)如后。 (1) 假使将各期耗损 值绘制成直方图 (Histogram)，观察其分布若如前述浴盆曲线所示，則表示新创事业正处于该相应阶段，亦即于早夭期时，若各期耗损逐渐下降，则表示新创事业正往平稳期迈进；反之则有无利可图之虞。展开式(1)可得出各期持有资金函数如后，当某期持有资金耗尽时，累积各期耗损值即为期初投入资金；因此，各期耗损函数亦即述浴盆曲线斜率——如式(3) 微分所示——之陡峭—— 值愈接近0或愈大于1——与否，将影响进入或脱离平稳期之期数。同时，若能估计新创事业发展各进程所需之期数，则可依据式(2) 推估期初投入资金规模，倘期初投入资金规模过少时，前若干期持有资金将会被过度乐观之耗损预估而耗尽，以至于提前进入高风险之鸡肋期，甚至发生倒闭。 (2) (3) 值得一提者，欲求取各期耗损所形成浴盆曲线之参数，借由给定预估尺度与形状参数之概略值，可运用下列GNU-R程式码预设伟伯分布之位置参数为 ，输出尺度与形状参数之逼近值，其中第一列为引用程式库MASS，第二列为调用程式库内函数fitdistr，而data.wei则为各期耗损向量： 同时，假使需检定后续若干期之耗损向量是否仍吻合指定之浴盆曲线，则可运用Kolmogorov-Smirnov检定方法[ 6 ] 加以计算，其中第一列为引用程式库vcd，第二列为调用程式库内函数ks.test，而data.wei则仍为各期耗损向量，下列GNU-R程式码预设伟伯分布之位置参数为 ，可用以输出检定结果： 综合而言，新创事业应关注各期耗损趋势，推估目前为止之浴盆曲线参数，因而了解当前所处发展进程以积极作为因应；在已知参数下计算浴盆曲线斜率，推估何时进入或离开平稳期；同时透過浴盆曲线检定以追踪后续各期耗损是否仍处于相同进程。