1、LOGOChapter 3 信息分析建模3.1 模型与模型方法3.1.1 模型与模型方法的概念通过对问题现象的分解，利用我们考察得来的原理，吸收一切主要因素，略去一切不主要的因素所创造出来的一幅图画依据对客观事物本质特征的理解进行抽象，在科学的基础上建立问题空间的形式模型，用这一模型反映和描述所要解决的真实问题。通过对这个模型进行计算，求解验证，或者是定性的分析，获得对客观事物的认识- 从模型中得出的结论外推到原型上，研究才有意义- 模型与原型不同，从模型中得出的结论是否适用于原型，需要进行必要的检验2022-6-162经济学的市场模型民事法律关系模型亚里士多德的民主模型3.1.2 模型的分类
2、2022-6-163物质模型（形象模型）-直观模型-物理模型理想模型（抽象模型） -思维模型-符号模型-数学模型-历史模型白箱模型灰箱模型黑箱模型按建模目的描述模型预报模型优化模型决策模型控制模型按建立模型的数学方法几何模型、微分方程模型图论模型、规划论模型回归模型、结构方程模型潜在类别模型、多层次模型等按模型的应用领域经济学模型社会学模型人口学模型交通模型等2022-6-164相关链接3-1：三个理想模型3.2.1 信息分析建模应考虑的主要问题3.2.2 信息分析建模的步骤2022-6-1653.2 信息分析模型建立的一般过程3.2.3 信息分析建模过程示例：电子商务网站整体运营测评模型20
3、22-6-166从Alexa网站搜集所选取样本的相关数据，代入网站整体运营状况模型，利用LISREL8.5软件进行参数估计，得到路径图2022-6-167同时，得到模型各评价指数和修正指数：建议增加从网站内容到连接速度和从网站性能到访问用户数的两条路径，并设置页面浏览数和连接速度之间的方差相关。修正后，模型拟合优度提高。2022-6-168模型参数说明，网站综合排名RANK在很大程度上取决于网站整体运营水平Total，运营水平越高，排名越靠前网站链接速度SPEED取决于网站性能Quality和网站内容Content，网站性能越好，用户连接到该网站的平均时间就越短；内容越吸引人，连接到该网站的平
4、均时间就越长网站历史HISTORY同网站性能Quality和网站声誉Reputation同方向变化访问用户数REACH受到网站性能Quality和网站声誉Reputation的影响页面浏览数PAGE和语言LANGUAGE仅仅取决于网站内容Content，内容越吸引人的网站页面浏览数越多2022-6-169潜在因变量网站整体运营水平Total受到三个潜在自变量网站性能Quality、网站声誉Reputation和网站内容Content的影响。由于Total是以RANK为外在衡量标准的，表现越好的网站排名越靠前、数值越小，所以和Quality、Reputation、Content呈反方向变化性能越
5、好的网站整体运营水平越好，声誉越好的网站整体运营水平越好，内容越好的网站整体运营水平越好就三个潜在自变量的影响程度来说，网站性能对整体运营水平的影响程度最大，网站内容其次，网站声誉对网站整体运营水平的影响程度最小该模型可以用于对实际的电子商务网站进行测评，对具体电子商务网站，利用Alexa等收集相关信息，代入模型方程当中进行运算2022-6-16103.3.1 波士顿矩阵模型（BCG）的修正与应用问题型业务（Question Marks，高增长、低市场份额）明星型业务（Stars，高增长、高市场份额）现金牛业务（Cash cows，低增长、高市场份额）瘦狗型业务（Dogs，低增长、低市场份额）
6、2022-6-16113.2 信息分析典型模型解析2022-6-1612评价各业务的前景评价各业务竞争地位标明各业务在矩阵上的位置确定市场增长率的标准线确定相对市场份额标准线评价外部市场时只考量了市场销量增长率，而忽略了其他相关因素，例如市场容量、利润、竞争激烈程度、风险、进入壁垒等。很容易造成数个业务被划分在同一类，而无法进行区分 模型的横坐标是相对市场占有率，但领先的市场占有率并不一定代表好的利润 波士顿矩阵将所有业务分为4类，相对简单、笼统，往往无法做出更细致的比较2022-6-1613针对波士顿矩阵存在的主要问题，美国通用电气公司于20世纪70年代开发了新的投资组合分析方法GE矩阵在G
7、E矩阵中，纵坐标为市场吸引力（Market Attractiveness）， 横坐标为竞争实力（Competitive Position）采用了数量更多的因素来确定各项业务的得分。同时增加了维度的分级，每个维度可以取三个等级，共形成九个格以表示两个维度上不同级别的组合2022-6-1614需要选择待分析的战略业务单位，并确定企业竞争实力和市场吸引力的主要评价指标，及每一个指标所占的权重。市场吸引力和企业竞争力的评价指标没有通用标准，需要根据企业所处的行业特点和发展阶段、行业竞争状况等进行确定其次，进行评估打分。根据行业分析结果，对各战略业务单位的市场吸引力和竞争力进行评估并加权求和，得到每一项
8、业务单元的市场吸引力和竞争力最终得分将每个战略单位标在GE矩阵的相应位置上。其中，圆圈的大小表示战略业务单位的市场总量规模，也可以用扇形反映企业的市场占有率最后，根据每个战略业务单位在GE矩阵上的位置，对各个战略业务单位的发展战略指导思想进行系统说明和阐述2022-6-16152022-6-16163.3.2 产业集群竞争力评价GEM模型修正与应用产业集群是指在有限地域的特定产业或产品生产中，大量企业及其相关支撑机构依靠比较稳定的分工协作和纵横交错的网络关系形成的有利于产业组织协调的空间集聚体该模型认为产业集群竞争力取决于基础（Groundings）、企业（Enterprises）和市场（Ma
9、rkets）三个要素，而每个要素又由一对特定的因素构成，因此，也将三个要素称为三个因素2022-6-1617GEM模型是一个指导性的理论框架，在实际应用中，还需要进行因素指标体系的细化（选取和权重确定）、因素评分与赋值以及GEM得分的计算：以某些标杆信息为参照对六个因素进行评分。这些标杆信息可以从政府相关部门、咨询机构和该区域的行业协会等各种渠道进行收集。一般按照十个等级予以赋值同一因素对中两因素具有相同的权重，每个因素对得分就等于两因素得分的平均。GEM总得分就是各个“因素对分值”的乘积。为使满分为1000，还需进行转换： PS=（D2i-1+Di）/2 （i=1，2，3） LCS=i=1，
10、2，3（PS）=i=1，2，3（D2i-1+Di）/2 GEM=2.5*（LCS）2/3=2.5*i=1，2，3（D2i-1+Di）/22/3 其中，PS表示Pair Score，即因素对得分；D2i-1和Di分别表示因素对中的两个因素；LCS表示Linear Cluster Score，即产业集群线性分值。2022-6-1618反映了产业集群竞争力的基本因素和主要特征，能够比较客观全面地描述区域产业的优势和劣势GEM模型对政府作用的强调符合区域产业发展的实际在GEM 模型中，认为“因素对”中的两个因素具有相互补充的作用，这通过国内外案例研究得到了证明然而，GEM模型忽视了资源动员的嵌入性和产
11、业集群内部的合作竞争关系，以及集群创新网络的特殊作用，没有把上述方面作为重要的要素考虑进去2022-6-1619GEMN 模型增加了“网络（Networks）”因素对，由“内网”和“外网”两个因素组成。其中，“内网”指集群区域内部的企业之间、集群内部的企业与集群内部的机构之间所构成的网络关系的总和；“外网”指集群内部的企业与集群外部的企业、集群内部的企业与集群外部的机构所构成的网络关系的总和。2022-6-1620目标层目标层一级指标一级指标二级指标二级指标计算方法计算方法内网内网网络连接的本地化程度产业的本地配套程度本地配套企业总数/全部配套企业总数产业链条的内部分工程度配套企业的总数/产业
12、链上异质企业的总数本地核心企业所占比重集群内本地核心企业数/集群内全部核心企业数网络本地连接的多样性程度合作开发产品所占比重集群内企业间或者企业与研发机构合作开发的产品数/整个集群开发的全部产品总数企业间非同质连接情况集群内企业间非同质连接数量/同质连接数量集群内非企业主体网络结点占企业主体网络特点比重集群内非企业主体网络结点（包括研究结构、大学、金融机构、中介组织等）数量/集群内企业主体网络结点总数网络本地连接的紧密性程度从业人员内部流动率集群区域内流动人员数/集群区域内员工总数衍生企业占有比率衍生企业总数/集群企业总数内部企业的合作半径集群内合作企业的平均空间距离外网外网网络外部连接的开放
13、性程度外来企业进入集群壁垒强度外来企业进入集群门槛条件的高低程度产品的外地配套依赖程度外来配套企业总数/全部配套企业总数外部合作研发所占比重与集群外部企业或机构合作开发的产品数/整个集群开发的全部产品总数网络外部连接的分散性程度集群内企业母公司地缘结构集群中企业的母公司的地区分布集群产业技术来源学缘结构*集群中生产技术的来源分散程度集群中企业家来源亲缘结构集群中企业家的出生渊源关系的相关性网络外部连接的稳定性程度集群企业退出进入比率退出集群的企业数量/进入集群的企业数量专业人员退出进入比率退出集群专业人员数/进入集群专业人员数*外部市场的距离集群产品主要目标市场距离集群区域的远近2022-6-
14、1621GEMN 模型一方面突出了创新网络在形成产业集群竞争力中的作用, 另一方面强调了构成产业集群各主体及要素之间立体网络型的相互关系与动态联系。因此, 与GEM 模型比, GEMN 模型更能反应产业集群竞争力的内在本质改进后的产业集群竞争力评价量化公式可以表示为: GEMN = W GEM。式中,W为网络乘数，表示网络的放大作用。W=（Ni+N0）/2其中，Ni和N0分别表示内网与外网的强度，其取值范围为110分, 评分同样参照GEM 模型中对六个因素进行评分的十个等级与标准进行GEMN=W*GEMGEMN=（Ni+N0）/2*2.5*i=1，2，3（D2i-1+Di）/22/3GEMN=
15、1.25（Ni+N0）*i=1，2，3（D2i-1+Di）/22/32022-6-1622在实践中，刘友金等人应用GEM 模型与GEMN 模型分别对长沙工程机械产业集群与徐州工程机械产业集群进行了评价：得到长沙工程机械产业集群的GEM 得分与GEMN 得分分别为504 分与3981 分, 徐州工程机械产业集群的GEM 得分与GEMN 得分分别为577 分与3923 分从GEM 得分来看, 徐州工程机械产业集群比长沙工程机械产业集群的竞争力强, 但从GEMN 得分来看, 长沙工程机械产业集群比徐州工程机械产业集群的竞争力强之所以出现这种结果, 与两个集群的特征有关。以徐工集团为龙头的徐州工程机械产业集群成为目前我国最大的工程机械产业集群,在“基础、企业、市场”等综合要素方面有比较优势。而长沙工程机械产业集群是在20 世纪90 年代中后期依靠市场经济力量自然成长起来的产业集群, 以三个龙头企业为核心, 形成了良好的创新网络关系, 具有独特的竞争优势2022-6-1623
