环境因子的定义范文

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中图分类号：S24 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）08（c）-0101-02

茶叶品质的好坏将直接决定其在茶叶销售市场上的经济价值，因此对茶叶品质相关的研究得到了过国内外相关研究人员广泛的重视与关注[1]。对于茶叶品质的研究目前主要通过集中在内部化学成分测量，例如：吴云影等人运用原子吸收分光光度计法测量茶叶中所含的锰、锌等微量元素指标，实验结果显示锰、锌等微量元素会呈现一定程度上的损失[2]。王安俊等人对贵州省湄潭县茶园茶叶以及土壤中所含有的水溶性氟指标进行测量 [3]。但是，目前国内外很少研究将内部化学成分构成动力学系统进行研究分析。

文章提出利用分形和混沌理论中的Grassberger-Procaccia （G-P）算法[4-5]提取龙井茶和径山茶和邻近叶片SPAD差值队列的分形维数，来证明龙井茶和径山茶茶叶在受自然环境因子的制约下叶片SPAD差值存在混沌行为，根据茶叶茶叶片SPAD关联维饱和度的混沌特性来定量复杂和多变叶绿素演化度和自然环境因子管理行为，进而确定茶叶的品质。

1 材料与方法

1.1 仪器与材料

使用KONICA MINOLTA 公司生产的便携手持式叶绿素计SPAD-502 定量龙井茶和径山茶邻近叶片SPAD指标，该仪器对于叶片测量测量精度为 SPAD单位偏差。检测方式采用红光外吸收及近红外各一只光电二极管作为发射源，利用植物叶片双波长吸收强度差度量方式来获得植物叶片SPAD值。径山茶叶采集自杭州西北部约浙江杭州市余杭区径山茶种植园，龙井茶叶采集自浙江杭州市西湖区西湖龙井茶园，其中随机选择了100对叶片用SPAD仪器进行测量，每对叶片共测量3次差值，最后计算3次测量的取平均值作为后续分析使用。

1.2 GP算法

关联积分定义为[4]：

（1）

其中，表示与的欧式距离，（・）阶跃函数，因此可以计算出关联维数：

（2）

当足够大到不再随发生变化时，即吸引子最小嵌入维数：

（3）

2 试验结果与分析

根据（1）～（2）式分别对径山茶叶与龙井茶叶叶邻近叶片SPAD差值队列进行饱和关联维计算。对于径山茶当时间增量确定后，与的关系曲线在无标度区呈近似直线，且随着嵌入维数的增加，直线段趋于平行。采用最小二乘法来确定・无标度区的斜率，即相空间的关联维饱和度的值。从估计的关联维数・演化状况来看，当时趋向于稳定。根据实验结果可以计算出饱和关联度最小嵌入维数和。换句话说说，径山茶叶片邻近叶片SPAD差值队列演化动力系统会在相空间中的运动轨道上缩变到一个值约为12.29维度的吸引子上，描述该近叶片SPAD差值队列演化动力系统需要8个因素，说明径山茶叶邻近叶片SPAD差值队列受自然环境因子的制约混沌行为。对于西湖龙井茶叶邻近叶片SPAD差值队列进行分析显示，饱和关联度，最小嵌入维数，这也说明龙井茶叶邻近叶片SPAD差值队列会受自然环境因子的制约混沌行为。

3 结语

该研究将分形和混沌理论应用到径山和龙井茶茶叶叶片分析中，使用自相关函数检验使用叶绿素计SPAD-502仪测量得到的径山和龙井茶茶叶SPAD差分系列值，并确定径山茶和龙井茶迟滞时间，利用GP算法在相空间重构该差分系列值，进而获得径山和龙井茶茶叶SPAD差分系列关联维饱和度，分别为9.07和12.29，这证明了龙井茶和径山茶茶叶受自然环境因子的制约，龙井茶和径山茶邻近叶片SPAD差值存在混沌行为。

参考文献

[1] 朱旭君，王玉花，张瑜，等.施肥结构对茶园土壤氮素营养及茶叶产量品质的影响[J].茶叶科学，2015（3）：248-254.

篇2

2012年国发2号文件《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》的正式，使贵州省旅游产业的发展迎来了重大契机。在新的形势下如何增强贵州省旅游产业竞争力，使其发挥应有的社会经济价值，实现贵州旅游业的可持续发展，是当前和今后值得深入研究的重要问题，也是本文研究的价值所在。

一、贵州省旅游产业竞争力评价模型与评价结果

（一）样本数据来源

本文的研究数据来自于2011年全国统计年鉴、2011年全国旅游统计年鉴以及各省市2011年的地方统计年鉴。

（二）评价指标体系的构建

本文在前人研究的基础上，通过查阅相关统计资料，兼顾数据的可得性，联系地区的实际情况，选取旅游基础竞争力、旅游核心竞争力、旅游环境竞争力三个方面共15个指标，构建了旅游产业竞争力评价指标体系，参见表1。

（三）数据处理

为了确保所选择竞争力指标之间的相关性，同时消除极端值和量纲的影响，在进行主成分分析前需要进行标准化处理以及KMO、Bartlett球度检验：

1、标准化处理。采用的处理方法是对指标进行标准化，数据标准化的公式为：Zi=(Xi—Xmin)/(Xmax—Xmin ) 其中Zi是指标的标准分数，Xi为某指标的指标值，Xmax为某指标的最大值，Xmin为指标的最小值。

2、KMO、Bartlett球度检验，参见表2。

由表2可以看出KMO取值为0.726，表明所选观测变量作因子分析是可以接受的。巴特利统计值的显著性概率为0，拒绝H0，所以可以对样本数据进行主成分分析。

（四）实证分析

1、利用SPSS软件，对所选择样本的数据进行分析，求出各主成分的特征值、贡献度和累计贡献度，参见表3。从表3可知前4个主成分累积贡献率已达85.322%，所以选取前4个主成分分析即可，且从特征值碎石图可知前四个特征值均大于1，符合要求。

2、为了进一步确认输出的4个主成分是否合适，我们需要分析在指定4个特征根时的因子分析的初始解，参见表4。

从表4的提取项可以看出，此时所有变量的值都大于0.626，共同度均较高，各个变量的信息丢失较少，因此，可以确定本次按照4个特征根进行因子提出的总体效果理想。

3、将因子矩阵做方差最大化旋转，得到旋转后的因子负载矩阵，可以得出各变量在主成分上的负载，参见表5。

由表5可知，第一主成分与星级饭店全员劳动生产率、居民消费水平、人均GDP、城镇化率、星级饭店人均占用固定资产、旅行社人均占用固定资产高度正相关，而这六个指标基本反映了各地区经济环境因子，因此我们称第一主成分为经济环境因子，记为F1。第二主成分与客房入住率、旅客周转量、旅游高校数量、国内旅游人次和国内旅游收入市场相关度较大，这几个指标更多地体现了社会经济效益，我们称第二主成分为社会经济效益因子，记为F2。第三主成分在国际旅游人次和国际旅游收入市场方面比重较高，这些指标则反映了国际旅游经营能力，所以我们称第三主成分为国际旅游经营因子，记为F3。第四主成分主要与森林覆盖率相关，我们将其定义为自然环境因子，记为F4。

4、采用回归法估计因子得分系数，并输出因子得分系数矩阵，参见表6。

根据表6可以写出以下因子得分函数：

经济环境因子：

F1=0.224X1+0.143X2+0.242X3+0.063X4-0.167X5+0.001X6-0.017X7-0.051X8+0.021X9-0.082X10+0.012X11+0.181X12+0.181X13+0.192X14+0.028X15

社会经济效益因子：

F2=-0.11X1-0.193X2+0.081X3+0.354X4+0.169X5+0.26X6+0.037X7+0.189X8+0.196X9-0.178X10-0.118X11+0.082X12+0.052X13+0.018X14-0.041X15

国际旅游经营因子：

F3=-0.081X1+0.145X2-0.173X3-0.329X4+0.171X5-0.1X6+0.212X7+0.088X8+0.024X9+0.446X10+0.319X11-0.071X12-0.062X13-0.058X14+0.006X15

自然环境因子：

F4=0.268X1+0.02X2+0.167X3+0.259X4-0.12X5-0.012X6+0.028X7-0.095X8-0.176X9+0.069X10+0.049X11-0.127X12-0.176X13-0.042X14+0.821X15

通过以上因子得分函数，再代入各指标后，我们可以计算出各样本的因子得分。

根据表3，以四个主成分的贡献度作为权重，我们可以构造2010年全国各省市的旅游产业竞争力的评价函数：

F=0.4805F1＋0.2191F2＋0.087F3＋0.067F4

将已计算出的各样本的因子得分代入以上公式，可以得到2010年竞争力综合得分，并按分值高低进行排序，参见表7。

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中图分类号：TP274+2 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.12.018

Data Acquisition and Data Format of Orchard Environment based on XML

ZHOU Guo-min，FAN Jing-chao，WU Ding-feng，XIA Xue，QIU Yun

（Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）

Abstract：According to the lack of exchanging and sharing data format in the orchard environment，based on analyzing the characteristics of the orchard environment data， an orchard environment data format which was expressed by Schema XML was presented by method of variable data acquisition indicator. It consisted of 43 elements. The root element was <OrchardEnvironmentData>， and consisted of 7 elements： <Version>， <BeginDate>， <EndDate>， <Orchard>， <FruitVariety>， <RecordingDefinition>， <RecordSet>. Its feasibility was verified by the actual application of data representation which acquired by the Orchard Data Acquisition System， and by the data share application in Internet.

key words：orchard;environment data;data format;XML

突破传统果业的限制，发展现代果业是我国水果产业发展的必然趋势。现代果业的重要特征是果园生产和管理的数字化、信息化、机械化，数字果园的概念也应运而生[1]。果园环境涉及的数字化对象包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点、土壤水分含量、土壤温度、土壤NPK含量、土壤微量元素含量、土壤重金属含量等。近年来，果园环境数据采集系统的研制与应用已得到重视，相关研究也比较多。在围绕某一个指标进行数据采集和监测的研究方面，Changying Li[2]报道了一种气体传感器阵列监测蓝莓果实病害的方法，樊志平等[3]设计实现了柑橘园土壤墒情远程监控系统，李光林等[4]研制了一种基于太阳能的柑桔园自动灌溉与土壤含水率监测系统， 张会霞等[5]利用“3S”技术设计实现了一种柑橘园GPS数据采集系统。在对整个果园环境多个指标进行数据采集和综合管理的研究方面，叶娜等[6]报道了一种苹果园环境监控系统的研究与设计，王新忠等[7]研究了基于无线传感的丘陵葡萄园环境监测系统，杨爱洁等[8]提出了一种基于无线传感器网络的果园数字信息采集与管理系统，王文山等[9]采用物联网技术设计了一种果园环境信息监测系统。另外，还有一些学者的研究则侧重在果园环境数据采集所涉及的信息通讯技术，如Raul Morais等[10]报道了用于葡萄精准管理的多点环境数据采集装置，岳学军等[11]采用GPRS和ZigBee技术实现了果园环境监测系统，潘鹤立等[12]采用ZigBee和3G/4G技术研究分布式果园远程环境监控系统的设计，徐兴等[13]报道了山地橘园无线环境监测系统优化设计方法及如何提高监测的有效性。综上，这些研究工作基本上都是在利用多种信息技术来实现果园环境数据的获取和监测，不同的是使用的监测指标和监测手段有所差异，但他们都对所获取的数据多采用私有的数据格式进行存贮和管理，对如何把所监测的数据与其他信息系统进行交换和共享则几乎没有涉及。

近年来如何从技术角度来消除“信息孤岛”，解决信息系统之间的数据交换问题受到很多研究者的关注，常志国等[14]提出了一种交通信息基础数据元XML Schema表示模型来解决交通信息系统之间的数据交换和共享，潘峰等[15]构建了国家卫生数据字典XML Schem来实现卫生数据的交换与共享，农业领域也有学者开展数据交换和共享方面的研究，如戴建国等[16]针对国营农场管理报道了基于 REST 架构和XML的农情数据共享技术研究，陈宏等[17]提出了蔬菜种植元数据模型信息描述方法。但针对果园环境数据表示以及数据共享技术方面的研究几乎没有涉及。

本研究在分析果园环境数据内涵的基础上，研究基于XML技术的果园环境采集数据表示技术，重点解决果园环境采集数据的表示格式，为不同系统之间果园环境采集数据的交换和共享应用提供支撑。

1 材料和方法

1.1 果园环境数据分析

果园环境是果园中果树群体以外的空间，以及直接或间接影响该果树群体生存与活动的外部条件的总和。果园环境包括非生物因素和生物因素两方面，非生物因素是指温度、光、水分、空气、土壤、地形、污染等环境因素;生物因素是指果树以外的动物、植物、微生物等环境因素。果园环境采集数据就是利用技术手段获取的各种环境因子的状态数据或者特征数据，从数据形态上来看，有数值、字符、图像、视频、声音、矢量等。

果园气候环境因子方面，大气、温度、光照、水分等气候因子与果树生产有密切的关系，目前利用物联网技术可直接采集的数据包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点等。

果园土壤环境因子方面，利用物联网技术或者实验室检测手段可以采集的数据有土壤含水率、土壤pH值、土壤有机质含量、土壤电导率、土壤温湿度、土壤重金属含量、地下水位、土壤盐分等。其中，土壤有机质含量是评价果园土壤肥力的重要指标，也是影响果树生长的重要因素。土壤水分是果树吸收水分的主要来源，土壤湿度过低时，果树吸水困难，甚至凋萎，但如果土壤湿度过高，又会发生渍害，土壤水分含量影响着果树的产量和品质。土壤中重金属含量影响着果品安全，也越来越受到人们的关注。

果园地形环境因子方面，一般利用遥感技术和GIS技术获取和管理果园的地形起伏、海拔、山脉、坡度、坡向、高度等地貌特征数据。

果园生物环境因子方面，果园病虫害和杂草方面的数据更受关注。近来利用现代信息技术手段自动测报果园病虫害数据得到研究和应用部门重视。伍梅霞等[18]报道了自动虫情测报灯在果园有害生物测报上的初步应用情况。邢东兴等[19]利用光谱数据定量化测评红蜘蛛虫害对红富士苹果树的危害程度。

1.2 果园环境采集数据表示格式设计方法

果园环境采集数据不但为果园生产管理系统提供支撑，同时也是果品质量追溯、果品电子商务等果园经营管理系统的数据源之一，果园环境采集数据需要在不同管理系统之间实现自动交换和共享。现有的果园数据采集与管理系统一般采用私有的数据格式进行数据存贮和管理，因此需要设计一个果园环境采集数据表示格式，基于这样的标准格式，才能在不同系统之间实现数据的自动交换和共享。

XML（Extensible markup language）是国际互联网联盟（W3C）开发的用于网络环境下进行数据交换和管理的技术[20]，它以一种开放的、自我描述的方式定义数据结构，通过Schema使XML文档结构化，并能创建不依赖于平台、语言或者格式的共享数据。近年来，农业领域一些学者也开始采用XML技术来研究农业数据元数据标准以及数据表示。日本学者吉田智一[21]提出了农业生产工程管理中的数据表示格式FIX-pms，欧洲学者Martini[22]提出了用于农业信息交换的agriXchange格式规范，Kunisch M[22-23]提出了针对农场的信息表示格式规范agroXML。本研究也采用XML技术来描述果园环境采集数据。

果园环境因子众多，不同果园因管理目的不同，所选择的采集指标也不同，不同采集指标的采样频率也不尽相同。为了提高果园环境采集数据表示格式的通用性，本研究采用可变采集指标项的数据表示方法。该方法把果园环境采集数据文件分为两个部分。第一部分用来定义所选择的采集指标项情况，包括指标名称、数据单位、数据采集点的GPS坐标、数据采用方法说明。第二部分用来顺序存放所采集的数据，每条数据中采集指标项的次序与第一部分定义的数据采集指标项相对应。

2 结果与分析

2.1 果园环境采集数据格式的Schema

果园环境采集数据采用XML文件来存贮，按照可变采集指标项的数据表示方法，其XML文件的语法规则采用Schema文件来定义。在Schema文件中，按照基本数据类型、基础子元素类型、子元素类型、根等4个层次，一共定义了43个元素。Schema文件中各元素之间逻辑关系如图1所示。

从图1可以看出，果园环境采集数据表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>这7个元素组成。版本元素<Version>描述了果园环境数据表示格式所采用的XML Schemas版本号。时间元素< BeginDate > EndDate >描述果园环境数据采集的开始时间和结束时间。<Orchard>元素描述果园名称和果园ID号， < FruitVariety>元素描述水果品种名称、学名和ID号。通过这两个元素的ID号可以把果园的环境数据与其他生产经营管理数据进行关联。<RecordingDefinition>元素描述数据存贮的结构，是对具体数据记录存放形式的解释，由若干个数字型、矢量型、图像型、视频数据型、声音型、备注型的数据采集指标项的结构定义组成，支持可变指标项的定义，可根据实际情况来决定数据采集指标项的数量。<RecordSet>元素是实际采集数据的记录实体，由顺序存放的<Record>元素组成，<Record>元素中的数据项和<RecordingDefinition>元素中定义的数据采集指标项是一一对应的，并通过数据采集指标项中的<index>元素值来关联。

2.2 果园环境采集数据表示格式实例

以位于陕西洛川某果园的数据采集系统为例，其数据采集点现场以及采集数据的快照如图2。各种传感器采集的果园环境数据由专门系统来进行管理，并存贮在SQL Server数据库中。

根据Schema文件中所规定的语法形式，就可以把SQL Server数据库中存贮的果园环境数据表示成XML格式的数据。图3是所形成的果园采集环境数据XML文件的片段。如图3所示，在<RecordingDefinition>元素部分，定义了所采集的指标项分别是大气温度、大气湿度、降雨量、监测点1的土壤温湿度和监测点2的土壤温湿度以及光合辐射，这些数据都是DataItem型，如果涉及到监测点的GPS坐标，则在<Coord>元素中定义。在< RecordSet >元素部分，则通过<Record>元素来顺序存放所采集的数据。

2.3 果园环境采集数据表示格式的应用

对于现有的果园数据采集与管理系统来说，利用本文所述的果园环境数据表示格式，不需要改变其数据存贮形式和相应的管理程序，只需在此基础上，通过一个数据转换程序，把果园的环境数据转换成符合果园环境数据表示格式的XML文件，然后通过webservices技术实现一个数据共享接口，需要使用这个果园的环境数据时，只需要调用这个数据共享接口，就能获得相关的数据。其应用方案的逻辑结构如图4，其特点在于不改造原有的果园数据采集系统，仅需通过新增加一个数据共享接口就能实现果园环境数据的共享应用。

果园环境数据共享服务包括3个接口。GetDataStruct接口返回数据结构定义信息，实际上就是<RecordingDefinition>元素中的内容。GetDataBeginEndDate接口返回已有数据的起始和结束日期，以图2所示的实例为例，其返回开始日期是2015-01-01T08：00：00，结束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果园环境数据，实际输出形如图3的XML文件。

3 结 论

本研究设计了一种果园环境采集数据表示格式，并通过对某果园数据采集系统所采集数据的实际表示，以及在Internet环境中的共享应用，来验证果园环境采集数据表示格式的设计。结果表明，该格式的设计是可行的，并且具有潜在的良好性能：（1）数据格式简明易用;（2）系统集成简单，用户可以很方便地建立起一个网络化的果园环境数据集成共享系统;（3）透明，用户关心的事情少，并不需要知道原有果园数据采集系统的实现细节，只需要了解能提供的服务。

参考文献：

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[4] 李光林，李晓东，曾庆欣. 基于太阳能的柑桔园自动灌溉与土壤含水率监测系统研制[J].农业工程学报，2012，28（12）：146-152.

[5] 张会霞，陈宇晖，望勇. “数字果园”GPS 数据采集系统的设计与实现[J].广东农业科学，2014，41（5）：227-231.

[6] 叶娜，钱稷，刘俊峰，等. 苹果园环境监控系统的研究与设计[J].农机化研究，2010，32（10）：55-58.

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中图分类号：X37；X321；F590.1 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）02-0457-06

Constructing Recreation Opportunity Spectrum for Global Geopark in Songshan

FANG Shi-ming，YI Ping

（School of Public Administration， China University of Geosciences，Wuhan 430074，China）

Abstract： The recreation opportunity spectrum （ROS） has been proved to be one of the most scientific and reasonable tool for tourism resources planning and wilderness recreational activities management. In order to optimize the goal of recreational resources， settings， activities and rexperiences， the recreational settings were classified in terms of natural environment，social environment and administrationt environment. Based on reviewing the theoretical background and basic concept of ROS and taking Songshan Geopark as an example， the setting variables influencing recreation opportunity and the preference in different recreational settings were analyzed by questionnaire survey and multivariate statistical analysis method. Eight main setting factors were identified. The recreation areas of Songshan Geopark were classified into three distinctive settings such as open， semi-open and semi-closed， closed. According to recreational activities and experiences expected by recreationists， the recreation opportunity spectrum was constructed.

Key words： recreation opportunity spectrum； recreational settings； recreational experiences； geopark of Songshan

游憩机会是在美国国家公园规划与自然资源管理实践中诞生的一个核心概念，美国林业局《ROS使用者指南》中对游憩机会的定义是游憩者在可供选择的游憩环境中，通过选择所喜爱的游憩活动而获得期望得到的满意体验过程中所行使的真正选择机会。游憩机会谱（Recreation Opportunity Spectrum，ROS）既是一个概念（Concept）又是一个规划框架（Planning framework）[1]，是评判区域旅游资源禀赋、生态环境条件和管理政策是否有利于旅游产品开发和开发成何种类型旅游产品的一种规划管理工具[2]，成为美国、加拿大、英国等发达国家进行自然资源保护、规划和管理的重要理论与实践基础。游憩机会谱主要由环境（Settings）、活动（Activities）和体验（Experiences）3个部分组成[3]，游憩环境（Recreational setting）是一个由自然（Biophysical）环境、社会（Social）环境和管理（Managerial）环境三方面耦合演化而成的综合体，游憩机会谱的构建主要取决于这3种环境序列的状况及其相关指标的组合[4]，不同的环境提供不同的游憩活动和游憩体验。ROS的实践框架可以简述为，从游客体验和活动需求角度出发，利用可以准确反映区域游憩机会环境条件的指标体系划分区域游憩环境类型，制定不同游憩环境类型适宜的游憩机会谱，提供相应的游憩活动以及基础设施和管理措施，为游憩者提供特定的游憩体验[5]。

随着旅游业的高速发展，游憩资源保护、利用与规划管理的协调性亟待提高，目前，中国很多地质公园、主题公园、风景名胜区、森林公园等公共游憩地的规划建设都在沿用传统的开发理念。原有的以产品数量为基础、以经济增长为目标的发展模式导致景区近距离重复建设、旅游产品同质化和生态环境破坏现象严重，已不能适应旅游市场需求的变化和环境的可承受能力[6]。学术界开始探讨新型的游憩规划管理模式，美国内务部针对人口稠密的滨水区游憩空间管理现状制定出滨水区游憩机会谱（Water Recreation Opportunity Spectrum，WROS）[7]；Butler等[8]建立了适用于旅游系统规划的旅游机会谱（Tourism Opportunities Spectrum，TOS）；Hass[9]提出水域游憩机会谱（Water Opportunities Spectrum，WROS）；黄向等[10]构建了中国生态旅游机会图谱（Chinese Ecotourism Opportunity Spectrum，CECOS）的理论框架，并应用于肇庆市鼎湖山生态旅游规划。如何可持续利用游憩资源，维持区域生态系统的良性循环；如何确保游憩资源环境对游憩者的长久吸引力，实现游憩规划由资源导向型向市场导向型转变；如何应对游憩市场需求的巨大变化，为游憩者提供多样化的游憩产品和高质量的游憩体验；如何协调好游憩环境、活动和体验三者之间的关系，科学合理地指导游憩规划管理等课题具有重大的现实意义[11]。本研究试图将游憩机会谱理论引入地质公园这一微观领域，在借鉴游憩机会谱理论内涵和应用框架的基础上，以嵩山世界地质公园为例，通过问卷调查与多元统计分析，期望构建出一个既迎合游憩者游憩体验需求又保护区域生态环境的地质公园游憩机会谱（Geopark Recreation Opportunity Spectrum，GROS），为地质公园游憩规划与管理提供参考。

1 研究区概况

嵩山世界地质公园位于河南省登封市北部，地理坐标为东经112°56′07″-113°11′32″，北纬34°23′31″-34°35′53″，是一座以地质构造、地层剖面为主，地质地貌、水体景观为辅，生态和人文相互辉映为特色的综合性地质公园。公园总面积264.3 km2，包括4个景区（五佛山景区、少室山景区、太室山景区和九龙潭景区）和1个保护区（中生代-新生代地层剖面保护区），公园内连续完整地出露着35亿年以来太古宙、元古宙、古生代、中生代和新生代5个地质历史时期的变质岩和沉积岩地层以及岩浆岩活动痕迹，地层层序清楚，构造形迹典型，被地质界称为“五代同堂”，是一部记录在石头上的地质史书。园区内清晰地保存着发生在距今25亿年、18亿年、5.7亿年分别被命名为“嵩阳运动”、“中岳运动”、“少林运动”的3次全球性前寒武纪造山、造陆运动所形成的角度不整合接触界面及构造形态遗迹，这些构造形迹是研究前寒武系沉积建造受运动影响挤压变质、褶皱造山、剥蚀夷平等过程乃至地壳演化规律的良好场所，被地质工作者誉为“天然地质博物馆”和“地学百科全书”。加上少林寺、嵩阳书院、中岳庙等人文景观，形成了以科学考察、科普教育、考古研究、地学游览、旅游观光、休闲度假等多功能立体的世界地质公园旅游胜地[12]。

嵩山世界地质公园凭借“世界文化遗产”和“世界地质公园”两项桂冠赢得了中外游客的青睐，截至2011年12月底，登封市共接待游客768万人次，与2010年同期相比增长8.1%，门票直接收入2.86亿元，同比增长12.9%。其中，少林寺景区243万人次，收入1.99亿元，与2010年同比分别增长17.4%、13.7%，中岳庙景区61.8万人次，太室山景区44.3万人次，三皇寨景区13.4万人次，嵩阳书院景区50.9万人次，观星台景区2.3万人次，音乐大典32.7万人次，其他景区共接待游客319.6万人次，巨大的游客量给游憩资源与环境保护工作带来了巨大挑战。

2 游憩环境分析

2.1 游憩环境类型的初步划分

有关游憩环境类型划分的研究大都是从影响游憩体验的角度出发，结合环境的自然、社会和管理属性，将游憩环境划分为不同的等级和类型，每个环境类型提供不同的游憩活动和体验。美国国家林业局综合游憩环境、活动和体验，将森林游憩环境分成不同的类型，确立了从城市到原始区域的6个游憩机会序列：原始（Primitive）、半原始无机动车辆（Semi-primitive non-motorized）、半原始有机动车辆（Semi-primitive motorized）、通路的自然区域（Roaded natural）、乡村（Rural）及城市（Urban）[13]。为了加强对人口稠密的滨水区游憩空间管理，美国内务部制定出滨水区游憩机会谱，将水体游憩环境分为以下6类：原始区域（Primitive）、半原始区域（Semi-primitive）、自然乡村区域（Rural natural）、开发的乡村区域（Rural developed）、城郊区域（Suburban）、城市区域（Urban）[14]。肖随丽等[1]借鉴游憩机会谱的分级分类理念，结合分类指标和资源清查结果，将北京城郊山地森林游憩环境划分为5大类型：城郊开发区域、城郊自然区域、乡村开发区域、乡村自然区域、半原始区域。为了更方便有效地进行问卷调查，借鉴已有游憩环境类型划分的成果，结合嵩山世界地质公园游憩环境的现状，初步将其游憩环境划分为开放型、半开放半封闭型和封闭型3大类。

2.2 游憩环境因素的确定

在分析影响中国生态旅游机会图谱（CECOS）和美国滨水区游憩机会谱（WROS）的环境因素的基础上，结合嵩山世界地质公园的自然、社会和管理环境条件，初步确定了24个环境变量因素，其中包括7个自然环境因素、4个社会环境因素和13个管理环境因素（表1）。

3 问卷设计和数据分析

3.1 问卷设计

研究采取问卷调查的方式收集原始数据，期望获得影响嵩山世界地质公园游憩体验的典型环境因子和游憩者在不同环境类型中偏好的游憩活动以及想要得到的游憩体验。调查问卷共分为两部分，第一部分为游客对24个环境变量因素的重要程度和偏好程度进行评分，形成“重要程度-偏好程度”量表，重要性程度问卷采用常用的5点李克特量表形式，按重要性程度分值1～5分，分别代表“非常不重要”、“不重要”、“一般重要”、“重要”、“非常重要”设计题目选项，受访者根据自身的体验和感知对各题项作出直观判断，得分越高表明游客认为嵩山世界地质公园的某项环境变量越重要；偏好程度问卷也采用5点李克特量表形式设计题目选项，其中森林覆盖程度、景观完好程度和生物多样性3个变量按照分值l代表“广泛”，2代表“普遍”，3代表“一般”，4代表“少”，5代表“很少”设计题目选项；其他21个环境变量按照分值l代表“很低”，2代表“低”，3代表“一般”，4代表“高”，5代表“很高”设计题目选项，受访者根据个人对量表中各环境变量的偏好程度作出选择。第二部分是游憩活动和游憩体验调查，受访者写出在公园3种不同游憩环境类型中期望参与的游憩活动和获得的游憩体验。调查时间为2012年10月1～7日，调查对象是嵩山世界地质公园各景区出口的游客。正式开展调查之前进行了30份的试调查，以保证调查结构的严谨性和完备性。采用现场访谈、现场填写和现场回收的方式，共发放问卷300份，回收检查后剔除答案前后矛盾、漏项太多的问卷，最终筛选有效问卷254份，有效回收率84.67%。将收集的数据在Excel表格整理后导入SPSS 16.0软件，进行数据分析处理。

在进行问卷的数据分析前，有必要检验其信度，确保测量的可靠性。本研究采用克朗巴哈系数（Cronbach's α）来分析信度，利用SPSS 16.0软件中Scale模块的可靠性分析（Reliability analysis）功能分析得出，总量表的Cronbach α系数为0.823，各变量的Cronbach α系数均在0.600以上，说明问卷调查得到的数据是可靠的。

3.2 描述性分析

运用均值和标准差对各环境变量的重要性程度进行描述性统计分析，平均值反映游憩者对环境变量作用于体验的重要性程度的总体感知情况，标准差则体现离散程度。从表2可以看出，不同的环境变量对游憩体验影响的重要程度差异较大，地质遗迹景观和科学普及活动这两项环境变量的得分均值最高，反映了其对游憩体验影响的重要性最突出，这也是地质公园区别于其他公园的重要标志；水体污染程度、独处机会和生物多样性3个环境变量的平均值都小于3，说明这3个变量对游憩体验影响的重要性较小。

3.3 因子分析

通过SPSS 16.0软件的因子分析确定影响游憩体验的重要环境因子，在进行因子分析之前，首先用KMO检验与Bartlett球形检验法检验环境变量是否适合进行因子分析。根据Kaiser给出的标准，KMO取值大于0.7则适合做因子分析，KMO抽样适当性检验结果显示，KMO值约为0.817，Bartlett球形检验的显著性为0.000，小于显著性水平0.05，所以拒绝零假设，说明适合进行因子分析。

采用主成分分析法和方差最大正交旋转法提取主因子，保留特征根大于1的因子，提取出影响游憩体验的重要环境因子，作为划分嵩山世界地质公园游憩环境类型的一级指标。根据游憩环境变量因子分析的结果（表3），共提取8个环境因子，累计方差贡献率为75.283%，表示8个因子涵盖了原有变量包含的大部分信息，可以较全面地反映公园的环境状况。各因子层面的Cronbach α系数均大于0.6，表明具有较好可信性，其中F1、F2和F6三个因子的Cronbach α系数均大于0.8，具有高度有效性。8个因子可以看作是嵩山世界地质公园游憩环境的主要组成部分，每个因子集中解释游憩环境构成的某一核心方面，其中包含2个自然环境因子，1个社会环境因子和5个管理环境因子，这与游憩机会谱理论提出的游憩环境的三维构成理念是一致的。从分析结果中可以看出，管理环境因子占有明显的优势，这与初始的研究设计是相符的。从游客体验角度来看，自然环境因子可能是游憩体验形成的直接动力，但是管理环境因子更加灵活有效，通过制定游憩体验的管理措施达到提升游憩体验质量的效用。各环境变量对主因子成分的载荷即为其相应的重要性，统计结果选取因子载荷系数大于0.6的环境变量进入最终游憩机会环境变量集，剔除生物多样性和独处机会两项环境变量。

3.4 环境因子偏好程度分析

环境因子是划分游憩环境类型和影响游憩体验的主要因素，不同环境因子的组合构成多样的游憩机会环境类型[15]。环境因子偏好程度分析一方面反映游憩者所偏好的环境组成特点，另一方面可以分析游憩者期望在不同的环境类型中参与的游憩活动和获得的游憩体验。从表4可以看出，吸引物作为影响嵩山世界地质公园知名度和辐射力大小的核心游憩资源，普遍倾向于在开放型和半开放半封闭型的环境中游赏，封闭型环境中的需求很小。科学普及包含的2个变量在各环境类型之间存在不同程度的变化，游憩者对科学普及活动的需求呈现全谱性分布，偏向于开放型和半开放半封闭型的环境；大多数游憩者更偏向于在开放型的环境中参观地质博物馆，在半开放半封闭型环境中表现为一般需求，在封闭型环境中需求较小。游憩设施中，游憩者对安全防护设施、公共卫生设施和通讯设施在不同环境中的偏好程度差异不大，这也说明这3种设施是公园游憩活动必备的基础设施，都具有较高的需求；而餐饮设施、供水供电设施和住宿设施偏向于开放型一端，表现为普遍需求，在半开放半封闭型和封闭型环境中需求偏小。解说咨询展示游憩者对不同游憩环境中标识牌、导游路标、安全警告牌、科普知识牌和导游解说等信息服务的偏好情况，3个环境变量在不同的环境类型中均值波动不大，表明游憩者在任何环境中都希望得到较完善的信息服务。可接受的冲击程度偏好反映游憩者对公园环境污染的心理承受能力，不同环境类型中的游憩者普遍期望能获得较高的环境质量，通过调查发现，游憩者普遍要求人工开发程度比较高的开放型环境比开发程度低的封闭型环境对污染物的冲击有更强的承受能力。自然性中森林覆盖程度和植被覆盖程度2个环境变量在3种环境类型中的偏好更倾向于封闭型一端，总体呈现由“一般”到近“很丰富”的线性变化。隔绝程度是一个社会因子，反映的是对来自其他游憩者干扰程度的感知，总体上呈现出由高到低的变化。可进入性包含2个变量，其中道路交通在3类环境中总体呈现出由高到低的变化，偏向于开放型一端；游憩者期望有较少的使用收费限制，同时对收费行为也具有一定的承受能力。

4 游憩机会谱的构建

4.1 游憩环境类型划分

在上述游憩环境类型初步划分的基础上，结合游憩者对环境因子偏好程度的总体变化状况，包括自然环境、社会环境和管理环境因子，确定嵩山世界地质公园的游憩环境类型分为三大类：开放型（Open）、半开放半封闭型（Semi-open and semi-closed）和封闭型（Closed）。各个游憩环境类型的总体描述如下。

1）开放型。开发程度较高，兼有少量自然性的特点，有良好的可进入性，可见到的现代景观很多，地质博物馆、科普电影馆（影视厅）、地质科普广场都聚集在开放型的环境中。园区和景区有较为完善的旅游服务设施，包括大门、停车场、标志牌、游客中心、公共卫生间、餐饮购物场所、观景台等。定期举行大量的科普活动，提供众多观光和娱乐机会，解说系统齐全，游客集中程度很高，游憩活动大多在此类环境中进行。用地类型以公园设施用地、交通与工程用地、居民社会用地为主。地质公园中的游客服务区、科普教育区、游览区（包括地质、人文、生态、特别景观游览区）等大部分功能区布局于此。

2）半开放半封闭型。在原有自然环境的基础上加以适当的人工修饰，开发与生态环境相协调的景观和景点，安置必要的游赏步道和相关设施，提供完善的安全警告信息和科普知识，提供少量的游憩活动，控制游客数量，严禁机动交通工具进入，游客集中程度较高，有一定的独处机会。用地类型以一、二、三级地质遗迹景观用地，林地，园地，草地和水域为主，设施供给以安全防护设施、公共卫生设施和休息设施为主，一、二、三级地质遗迹保护区内允许设立少量地学旅游服务设施，但必须限制与地学景观游赏无关的建筑，各项建设与设施应与景观环境相协调。

3）封闭型。以人与自然和谐相处的环境为主，开发程度很低，生物多样性丰富，可以见到大量的原始森林和植被，禁止游客进入参观，提供必要的科学考察设施，一般将地质公园内地质遗迹特级保护区置于此类环境中，特级保护区是地质公园内的核心保护区域，不允许观光游客进入，只允许经过批准的科研、管理人员进入开展保护和科研活动。区域内不得设立任何建筑设施，不得进行任何与保护功能不相符的工程建设活动，不得进行矿产资源勘查、开发活动，不得设立宾馆、招待所、培训中心、疗养院等大型服务设施。

4.2 游憩机会谱的构建

根据问卷调查中游憩者在3类不同环境类型中期望的游憩活动和游憩体验，综合游憩环境因子的重要程度-偏好程度的分析，确定基于环境类型、游憩活动和游憩体验3个方面的嵩山世界地质公园游憩机会谱（表5）。

参考文献：

[1] 肖随丽，贾黎明，汪 平，等.北京城郊山地森林游憩机会谱构建[J].地理科学进展，2011，30（6）：746-752.

[2] 黄 向，保继刚.基于PCI的“中国生态旅游机会图谱”适用性评价[J].中山大学学报（自然科学版），2009，48（1）：81-86.

[3] 蔡 君.略论游憩机会谱（Recreation Opportunity Spectrum， ROS）框架体系[J].中国园林，2006（7）：73-77.

[4] WESLEY BURNETT G， CONKLIN DAVID G. Inventorying Recreation Potentials on Dispersed Tracts[J]. Joumal of Forestry， 1979，77（3）：765-768.

[5] 刘明丽，张玉钧.游憩机会谱（ROS）在游憩资源管理中的应用[J].世界林业研究，2008，21（3）：28-33.

[6] 俞孔坚，李海龙，李迪华.“反规划”与生态基础设施：城市化过程中对自然系统的精明保护[J].自然资源学报，2008，23（6）：937-958.

[7] 郑辽吉，刘惠清.城镇滨水区游憩管理模式[J].地理科学进展，2010，29（10）：1256-1262.

[8] BUTLER R W，WALDBROOK L A. A new planning tool： the tourism opportunity spectrum[J]. Journal of Tourism Studies，1991， 2（1）：4-14.

[9] HASS G E. On the water front-vital judical ruling addresses visitor capacity[J].Parks and Recreation，2004，39（9）：106-113.

[10] 黄 向，保继刚，沃尔・杰弗里.中国生态旅游机会图谱（CECOS）的构建[J].地理科学，2006，26（5）：629-634.

[11] LIER H N，TAYLOR P D.New Challenges in Recreation and Tourism Planning.Development in landscape and urban planning 6D[M].Amsterdam：Elsevier Scienee Publishers，1993.

[12] 郑泰森.嵩山世界地质公园[EB/OL].http：///ShowNews.aspx？typeid=24&newsid=NEWS00000000731， 2009-01-09.

篇5

    二、中国医药制造业的区位优势评价模型

    确定影响我国制药产业布局的因素及影响程度,是合理布局产业、促进其发展的关键所在。目前我国制药企业资源相对分散、企业规模参差不齐的格局,实际上已经造成基础资源的浪费。为了解决现有的空间分布问题,进行合理的空间布局调整,本文运用一些分析工具对我国制药产业发展及布局的相关问题进行定量研究:以区位基本理论为基础结合医药制造业特点,提出关于医药产业区位选择的理论框架,并建立评价我国制药产业区位发展优势的指标体系,借助因子分析方法,对我国28个省市发展制药产业的区位优势进行评估和比较。

    (一)指标体系与研究方法指标体系设计的基本程序如下图所示:产业的区位竞争优势是经济空间中诸多影响因素共振耦合的结果。为了对这一竞争优势进行全面分析,在文献研究基础上遵循统计学中指标选取的科学性、系统性、可比性和可行性原则设计了如下指标体系,鉴于目前还没有比较系统的评价制药产业区位竞争优势的指标体系,且数据收集较为困难,只能设置易于收集的指标和现有统计数据,对于部分有价值但无法统计或难以取得资料的指标暂不纳人体系,从而增强可操作性。由于各指标数目繁多且存在一定的相关性,造成信息重叠,不利于统计分析和经济评价。多元统计分析中的因子分析法能够从众多观测变量中找出几个不能直接观测到的抽象综合变量,有效提取数据内在结构,解决原始变量之间的多重共线性问题,同时也能依据对方差的解释水平进行客观赋权,克服指数综合法、层次分析法等其他综合评价方法需要主观确定参考变量、评价结果因人而异的缺陷,客观有效地寻找综合指标,即达到了维持一定的信息量又简化评价指标体系、梳理结构的目的。

    (二)因子分析

    1.数据的获取及使用的统计工具。医药制造业区位优势评价设计体系的大部分指标均自《2005中国统计年鉴》以及《2005中国高技术统计年鉴》取得,部分指标是在实际观测数据基础上二次加工取得。本文所采用的统计分析工具为SPSSl2.O。

    2.数据的标准化处理。尽管在指标设计过程中尽可能的使用相对指标,但仍无法排除指标数值的量纲影响,因此在因子分析前首先对数据进行标准化处理。采用z—score标准化公式:。.≈一x;i—xi,+‘2_,+~,其中^{『为标准化数据,^玎为样本数据,^J为第j项指标的均值,“为第j项指标的标准差,(i_1,2,……,13;j=1,2,……,10,其中i为样本数量,i为指标数量)。

    3.运算结果。(1)KMO、Banlett球度等检验的结果。KMO值为O.741,根据Kaiser给出的标准,做因子分析的结果应该还不错,Bartle以求度检验的相伴概率为0.000,小于显着性水平0.05,拒绝Banlett球度检验的零假设,认为适合于因子分析。(2)旋转前后的方差贡献分析。旋转前,前5个因子的累计方差贡献率达到91.8%,前3个因子的特征值大于1;旋转后前5个因子的特征值均大于1,累计方差贡献率不变;另外通过对碎石图拐点的观察也可以得到相同的结论,因此选取前5个因子进行分析是比较理想的。

    三、运算结果的评价与分析

    1.因子解释。因子模型估计出来后,必须对所得到的因子进行合理的解释,这种解释具有一定的主观陛。通过方差极大因子旋转在一定程度上实现了简化模型结构、方便解释的目的,从旋转后的因子载荷表中我们可以看到,因子载荷发生了向0、+1和一l的两极转化,现根据某一因子上有较高负载的变量来定义各抽象因子。因子1上有9个原始指标有较高负载,模糊指标体系下所有的集聚指标(Al—A5)都在因子l中得到了反映,另外地区医药制造业的劳动力数量、质量以及GDP总量亦得到了体现,劳动力的影响是多方面的,高素质劳动力也是产业集聚的一个基础,所以综合考虑可以将因子1定义为医药制造业集聚因子。因子2上有三个原始指标有较高负载,包括劳动力成本、服务业发展水平以及政策环境,在此将因子2定义为劳动力成本和产业发展软环境因子。因子3上有两个原始指标由较高负载,均为医疗基础设施方面的指标,在此将因子3定义为医疗基础设施因子。因子4上有两个原始指标有较高负载,包括市场化水平(非国有经济的比重)和人均道路面积,在此将因子4定义为市场化和硬件环境因子。因子5上仅有一个原始指标有较高负载,考虑到GDP增长率是反应市场增长潜力的一个非常重要的指标,在此不依照通常做法(一个因子只涵盖一个指标时,如果该指标与其它指标存在很强的相关关系,可以删除它们,由相关指标代替;否则可以结合定性的方式将他们并人其它因子)将其进行归并或者删除,而是在此将其命名为地区发展潜力因子。

篇6

我们在教学中必须把绿色化学的基本思想、原理、工艺和技术等知识分散并渗透到现有的课程中。

一、结合教学内容对学生进行绿色化学教育

在教学中，可把本地区环境污染的典型事例自然的、生动的渗透到化学教学中，让学生亲身体验到污染给人们带来的危害，培养学生对环境保护的责任感及实施绿色化学的重要性。如当地某旅游景点的雕塑，没过几年那崭新而又栩栩如生的形象就失去了光彩甚至会面目全非，除少数人为破坏外，酸雨也是不可推卸责任的罪魁祸首。因此，在学习硫、氮及其化合物的性质时，可有意识的引导学生分析酸雨形成的原因、途径、成分及其危害，启发学生想象并设计出减少酸雨形成的方案及采取的具体措施并形成详细的实验报告。最后老师可以引导性的进行适当的总结。学生对SO2的危害性认识清楚了，必然使他们对SO2的结构、性质了解得更深入。另外，对某些物质的性质进行描述时，同时指出其危害性及解决办法是非常必要的。让学生充分认识物质的两面性。

二、结合原子利用率进行绿色化学教育

绿色化学原理的核心内容之一就是反应的“原子经济性”。它的目标是在设计化学合成时使原料分子中的原子更多或全部变成最终希望的产品中的原子，这样才能保证尽量少地产生或不产生废物。真正实现“零排放”。原子经济性给我们指出了实现清洁生产的目标，同时也是评判一个化学反应是否为绿色的、环境友好的重要依据。所以，在教学中结合有关物质的性质，引导学生尽量通过多种途径去设计合成路线，然后选出制备相同量的目标产物时，反应物用量、副产物、步骤都最少，污染又最小的合成路线，这是原子利用率最高的反应途径。

三、结合环境因子进行绿色化学教育

评价绿色化工的依据是“环境因子”，它是近几年受到关注的评价指标，它比原子利用率更便于评价某种工艺指标。环境因子可定义为，废物的质量与产品质量的比值，其中废物指产品以外的所有其他物质，而没考虑是否可以分离后再利用。废物越少其环境因子的值就越小，对环境保护越有利，在化学教学中，培养学生绿色化工的意识，是社会的呼唤，也是可持续发展的基本要求。所以，在教学中有意识的选择与化工生产有联系的教学内容，引导学生根据绿色化学的原则，设计出既经济又可行的绿色合成途径。如：实验室制取氧气，可以有以下几条途径：①2KMnO4 ＝K2MnO4+MnO2+O2②2H2O2＝O2+2H2O③2KClO3＝2KCl+3O2从环境因子来考虑，显然方案②是最理想的制取方法。

四、结合实验内容教学进行绿色化学教育

绿色化学使用化学药品必须遵循以下原则，即：①拒用危害品；②减少用量；③循环使用；④回收再用；⑤再生利用。绿色化学实验也应当体现这些原则。教科书上的很多化学实验内容在操作过程中会造成大气或水体污染，如氯气的制取和性质实验、硫及其化合物的性质实验等等。我们在做实验时，就要引导学生认真考虑这些实验有没有污染环境、是否可循环、可回收、可再生、如何防止污染。所以，在教学中除传授知识和培养实验技能外，还要着重引导对污染环境的化学实验的装置进行改革、创新，使其成为绿色化学实验。

五、结合实验操作过程和装置的改进进行绿色化学教育

在实验中，都存在着“废气、废液、废渣”的问题，这些实际问题的处理过程，是培养学生良好的环保习惯和体现绿色化学理念的难得的机会。在实验操作过程中，不能随意把废液倒入下水道、把废气排入空气中。要用相应的液体吸收有毒气体；实验完毕，酸碱性废弃液要中和（如废酸可用石灰水和碳酸钠等中和）后，倒入指定点统一处理等等操作。这样对实验废弃物进行无害化处理既可培养学生良好的实验习惯，又使学生学到实际应用技术，还可节约资源、变废为宝、化害为利。

中学化学一些有毒物质参加或生成的试验。若将这类实验进行改进，既可使操作更合理有效，又能控制排污量或避免污染环境，有利于培养学生的环保意识，体现绿色化学的理念

绿色化学教育是化学教育内容上的重大更新，已经得到世界各国政府、企业界和化学界的广泛关注和重视；是实施可持续发展的重要组成部分。我们化学教育者应认识到绿色化学的重要性，积极参与有关的研讨和教学实践，教学中体现绿色教育的思想，绿色化学教育才能得到迅速的推广和普及并取得良好的效果。

参考文献

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[分类号]F224

1　引言

经过10多年快速发展，中国电子商务的生态化特征和趋势日益突出，一个生机勃勃的电子商务生态系统正在形成，“电子商务生态”正成为兼具理论和实践重要性的前沿研究领域。

生态系统理论在电子商务应用中的研究主要体现在对企业电子商务生态环境、生态链等方面。国外学者Brian Detlor(2001年)从信息政策、信息系统发展进程以及信息文化这三个方面研究了影响企业电子商务信息生态均衡的因素；Rajshekhar G.Javalgi，Patracia R.Todd和Rabert F.Scherert(2005年)利用互联网生态系统中占典模型的组织生态动力学特点，提出并制定了一个基于当前全球电子商务环境的电子商务生态模型；Erik Assadourian(2008年)通过对世界经济环境分析，指出电子商务的发展离不开稳定的经济环境支持，国家的经济环境是构成电子商务生态环境的成分之一。我国学者谢荆晶(2009年)对电子商务生态系统中的多样性进行了研究；闵惜琳、姚锐(2007年)对电子商务生态系统中的交易方、中问商、管理者在内的各主体的现状进行分析；杨艳萍、李琪(2008年)对电子商务生态的概念进行界定，并分析了其构成；彭丽芳、朱凤侠(2008年)从技术、信用、物流、人文、法律、经济等6个方面对我国电子商务生态环境进行了比较详细的分析；宋裴、盛振中(2008年)则以淘宝网为例，分析并研究了淘宝网商业生态系统的构成、特征及进化历程。

综合国内外企业电子商务生态系统研究成果来看，研究的特点表现为三多三少：①理论性研究成果较多，应用性研究成果较少；②概念性研究成果较多，实证性研究成果较少；③对企业信息生态类的问题研究相对较多，电子商务环境下的信息生态类的问题研究相对较少。本文针对目前企业电子商务发展中信息生态失衡的问题，从企业电子商务环境下“信息一人一环境”之间的系统均衡角度出发，分析企业电子商务中的信息生态因子，建立电子商务信息生态模型，并结合我国企业电子商务运营的典范――淘宝网，进行实证分析，找到适合中国企业电子商务发展的生态模式，进而推动中国企业电子商务的运营，提高我国电子商务企业的市场竞争力。

2　信息生态及信息生态因子

2.1信息生态的内涵

信息生态(information ecology)一词于20世纪80年代被西方学者所使用，用来表达生态观念和日益变得重要和复杂的信息环境之间的关联。Taylor Gra-ham认为，信息生态是信息质量、管理、产品和价值的总和以及对信息服务、需求和可靠性的评价。Bon-nie A.Nardi和Vicki L.O’Day将信息生态定义为“特定环境里由人、实践、价值和技术构成的一个系统”，认为信息生态系统的核心不是技术，而是由技术支持的人的活动。陈锡生认为信息生态是一定范围内的信息资源各要素(如信息人、信息、信息技术、信息政策、信息伦理、信息法律、信息基础设施等)及其相互关系的总和。陈曙，薛纪珊，田春虎，应金萍等认为信息生态是信息、人、环境之间关系的总和。

本文基于系统论的思想，从生态系统视角出发，认为信息生态(information ecology)是研究信息构建中信息自组织与信息系统论等信息科学中的问题，指在特定的信息空间内，以信息技术为手段，为达到一种均衡状态，信息人与信息环境在信息资源支持下的传递与反馈活动，它包括人类信息生态系统以及组织周围一切信息交流要素的总和。这里所指的均衡状态是一种动态平衡，信息生态内部具有一定的自动调节能力。

2.2信息生态因子的内涵

信息生态因子是指信息生态中对人类及社会组织的成长、行为、发展、流动和分布以及社会进化与发展有着直接或间接影响的环境要素，包括信息人和信息环境。本文所指的信息人是从广义上而言的，不仅包括微观层面的单个个体，还包括宏观层面的从事信息工作的企事业单位、政府机构人员这一特殊群体。信息环境是指一个社会中由个人或群体接触可能的信息及其传播活动的总体构成的环境，包括信息资源、信息技术、信息伦理、信息政策、信息法律、信息文化和信息基础设施。信息人与信息环境之间既相互联系又相互影响，既相互制约又相互促进。

2.3信息生态因子构成及相互关系

从生态系统角度出发，信息生态因子由信息环境和信息人因子两个部分构成，信息环境因子包括外部环境和内部环境，信息人因子包括信息生产者、信息传递者、信息消费者和信息分解者。信息生态各因子之间存在着相互作用、相互影响的关系，各因子之间的作用关系如图1所示：

2.3.1信息人因子之间的相互作用　信息人的相互作用关系包括共生、共栖、偏害、互利共生、竞争、捕食等。在信息生产者之间是竞争与共生并存，如分享经验、联合促销、相互调货等；在信息消费者之间，关系呈现多样化，消费者之间可进行交流或进行商品团购等；在信息传递者之间，可以利用信息交易平台、物流公司、金融机构、第三方服务机构等进行互利共生；在信息生产者和消费者之间，商家与顾客相互依存，共同建立商业信用体系，改进商业购物环境；在信息生产者和传递者之间，信息传递者把支付、物流、软件、广告等服务集成到企业，从而提升服务水平，增加对顾客的吸引力，它们之间存在着互利共生的关系。

2.3.2信息环境因子之间的相互关系　信息环境因子包括内部环境和外部环境两个方面，内部环境因子包括信息网络、信息系统、信息技术、信息资源、信息文化和信息安全；外部环境因子包括经济环境、社会环境、法律环境、信用环境和物流环境。这些环境因子之间相互作用、相互制约，一个信息生态因子的变化会引起其他因子的变化，这些变化最终影响着信息生态系统的平衡状态。

2.3.3信息人与信息环境之间的关系　从生态系统角度出发，信息人的存在与发展需要不断地与其信息生态环境进行信息的交流。一方面，信息生态环境向信息人提供成长、发展、创新所需的各种信息资源，使信息人受到信息生态环境作用；另一方面，信息人通过各种途径不断影响和改造信息生态环境。

3　电子商务中的信息生态模型构建

3.1中国电子商务发展现状

中国的电子商务起步虽晚，但发展速度很快。电子商务由1995年开始进入中国，至今已有14年历史。

中国电子商务目前已渡过萌芽和发展阶段，现进入大规模的应用阶段。据中国互联网数据中心DCCI统计，2007年我国各电子商务网站的交易规模为410.4亿元人民币，较2006年增长90％。作为主流的C2C网上交易模式，我国C2C电子商务网站的营业收入规模将持续增加，2009年交易规模预计将达到约1023亿元人民币。预计未来三年中国C2C市场增长率可达到45.9％，2011年市场规模达到2 310亿元，如图2所示：

以上数据充分说明，中国互联网用户群体已经具有了一定的规模，互联网市场面临着高速发展的重要机遇。

3.2中国电子商务发展问题分析

虽然近年来我国的电子商务整体发展势头很好，交易量快速增长，但是我国电子商务因为先天发展不足等因素，还是存在一定的问题。这些问题将直接影响我国电子商务发展：

信息技术等网络基础设施不够完备。在中国，全国性的金融网还未形成，金融业自身的电子化还未实现，商业电子化又落后于金融电子化，制约了电子商务的生存、发展空间。

信息资源中信息流不畅通且不对称。在电子商务活动中，大多数企业商家和购物消费者之间的信息常常不能通过网络及时协调和交流。商务活动中的信息利用方式还依赖于网下的电话等传统方式，购物者对销售方提供的信息具有依赖性。

信息安全及法律保障体系不健全。在网上进行的电子商务活动中，涉及了许多商业秘密和个人隐私。而国内现存的网上交易中存在着许多漏洞和不安全的隐患，使网上安全成了一个大问题。

信息政策中管理体制和运行机制有待完善。现行的信息产业管理体制存在着严重的计划经济烙印，过度集中和垄断制约了市场竞争，有碍电子商务在全社会的推广应用。

3.3电子商务中信息生态模型

在电子商务从事交易的过程中，电子商务中的信息人因子与内外部环境因子之间以商务信息流、资金流和物流为传输和反馈纽带，以商务需求满足为目标而形成一种供求关系均衡的运动状态，这种状态可以理解为电子商务中的信息生态。结合中国电子商务特点及发展中所面临的机遇和挑战，本文构建了电子商务信息生态模型(见图3)，以帮助从事电子商务的企业明确电子商务建设过程中需要理顺的核心要素，需要关注的支撑要素，以帮助开展电子商务的企业更好地制定企业电子商务发展生态战略。

电子商务中的信息生态模型的构成主体包括信息生态因子、信息生态链和信息生态圈。在电子商务信息生态系统中，信息人因子构成了电子商务中的信息生态的主干链，信息环境因子构成了电子商务中信息生态的支撑链，他们共同组成了企业电子商务的信息生态链。基于信息生态链的支持，信息生态因子之间持续的动态适应过程形成信息生态的平衡，促进了信息人因子之间的信息共享和协同进化。

4　实证分析

4.1中国淘宝网概况

淘宝网是由阿里巴巴集团于2003年5月10日投资创办的目前国内最大的网络市场和交易平台，占据了我国网络购物70％左右的市场份额。目前淘宝网业务包括C2C(个人对个人)、B2C(商家对个人)两大部分，同时它也为买家和卖家提供交易平台。截至2008年第一季度，淘宝网注册会员超过6200万人，交易额突破188亿元，覆盖了中国绝大部分网购人群。统计数据显示，2008年，淘宝网年交易额为999.6亿元，与2007年的433亿元比较，同比增长了131％，约占全国社会消费品零售总额1％。国内著名咨询机构艾瑞分析师张艳平表示，中国网购在2008年发展迅速，全年交易额达1200多亿，淘宝网占据八成份额，领先地位已确立。淘宝网方面则透露，凭借999.6亿的年交易额，淘宝已经超越百联成为国内最大的综合卖场。而且，淘宝网一家网络零售平台的销售额等于40家“全国百家重点大型零售企业”之和。

从淘宝网的商业成功角度进行分析，它实现了商家到顾客的桥梁，它集商家门户网站、搜索引擎、顾客购物平台和支付安全保障于一身，为商家和顾客提供全程的无忧服务，保证交易安全，维护双方合法权益。利用前文构建的电子商务信息生态模型从信息生态因子、信息生态链和信息生态圈三个层面可以分析淘宝所取得的成功。

4.2淘宝网的电子商务信息生态因子

4.2.1淘宝网的外部环境因子①从经济环境角度来看，我国经济一直处于平稳增长趋势，处于8％左右的水平，2007年达到了11.4％，达到历史最高水平，国内生产总值占世界比重的6％，从整体来看，我国经济形势良好，有利于电子商务的发展；②从社会环境来看，淘宝网正处在中国政治稳定的社会宏观背景之下，中国网络基础设备正不断完善，网民数量不断攀升。2008年6月，中国互联网信息中心了最新的《2008年中国网络购物调查研究报告》，在被调查的城市中，总体网络购物渗透率达27.9％；③从法律环境角度来看，我国政府先后制定了一系列相应的政策、法律、法规等，如继《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》和《互联网信息服务管理办法》之后，我国政府于2004年8月28日签署了《中华人民共和国电子签名法》，并于2005年4月1日正式实施，这是我国第一部真正意义上的国家级电子商务法；④从物流环境角度来看，我国最近几年第三方物流企业发展速度很快，如与淘宝网合作的较大规模的物流公司圆通、申通等。同时，为推行与物流公司的全面合作，淘宝网与中国邮政合作，推出了“e邮宝”(EMS电子商务经济快递)物流服务；⑤从信用环境角度来看，普遍缺乏信用意识和信用道德规范，信用治理制度不够健全，信用中介服务落后，很多中介机构没有自己的信用资料数据库，国家对信用问题也缺乏有效的法律保障和惩罚机制。

4.2.2淘宝网的内部环境因子　①从信息资源角度来看，淘宝网的任何用户都可以利用淘宝网的平台商务交易信息；②从信息网络角度来看，“阿里旺旺”是淘宝网用户群普遍使用的交流工具，除文字交流、语音视频、动态表情、文件传输等即时通讯的基本功能，它还具备了购物资讯、交易工具等特色功能；③从信息技术角度来看，在交互信息技术方面，淘宝网采用自主开发的策略，在雅虎用户界面的基础上，提供了更多适合淘宝网及其他中文网站应用效果的JavaS-cript UI和工具；④从信息安全角度来看，在解决资金流问题方面，淘宝网使用了“支付宝”工具着力解决网络支付问题，实现了网上在线支付、中间支付资金管理等功能；⑤从信息系统角度来看，淘宝网独具特色的论坛系统，也促发了用户的生态化联系；⑥从企业文化角度来看，淘宝网倡导“宝可不淘，信不能弃”的诚信、活泼、高效的网络交易文化。

4.2.3淘宝网的信息人因子　淘宝网中的信息人体现在卖家(信息生产者)、交易平台(信息传递者)、买家(信息消费者)和第三方服务机构(信息分解者，包括物流、金融等服务机构)。买卖双方在淘宝网这一在线交易平台中，卖方可以主动提供商品上网销售或拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价和购买，不再受时间和空间的限制，广泛方便的比价、议价、竞价过程可以节约大量的市场沟通成本。在金融服务方面，2008年初淘宝网与中国建设银行合作推出“支付宝卖家信贷服务”。同时，与数字证书配合，保障网上交易安全、信息安全、货物安全、商业秘密等；在物流服务方面，与中国邮政和民营快递公司等合作，为支付宝和淘宝用户量身定做了“e邮宝”经济型物流服务。

4.3淘宝网的电子商务信息生态模型分析

篇8

关键词:信息生态系统 信息生态系统模型 信息生态平衡

信息生态系统结构模型

信息生态系统就是在一定的信息空间中,由信息交流关系而形成的人、人类组织、社区与其信息环境之间由于不断地进行信息交流与信息循环过程而形成的统一整体(蒋录全,2003)。

(一)信息生态系统模型构成要素分析

与生物生态系统一样,信息生态系统也是一个具有多样性、复杂性的动态系统,系统中的人、信息和技术等组成要素在持续变化的环境中协同发展。在信息生态系统中,信息人通过一定的信息技术与外界信息环境之间进行信息交换, 构成了一个信息生态循环,结构模型如图1所示。

1.信息。“信息,作为事物存在和运动状态、方式以及关于这些状态和方式的广义知识,在当今的高度发展的信息技术的支持下,通过一系列的流通、加工、存储和转换过程,成为人类社会的重要资源”(马费成,2004)。信息生态系统中的信息是构成信息环境的基础,是信息生态系统的对象性要素,在信息生态系统中,信息有两种功能:一是作为系统的粘结剂,维持系统内各要素之间的相互作用,二是作为系统的加工对象,向外界环境输出系统的整体功能。信息流动与循环是信息生态系统核心问题之一,也是信息生态系统得以生存和发展的重要因素。信息流动与循环的过程表现为信息生态系统各组成要素间的相互作用的过程,而信息流动的结果表现为信息创新与信息无限增值。

2.信息人。信息人是指一切需要信息并参与信息活动的单个人或由多个人组成的社会组织。信息生态系统中的信息人实质上就是人类社会的社会活动主体。人是信息生态系统中起主导作用的因子,同时又是信息环境的建设者与管理者,它通过信息交流/交换与系统所有要素发生作用和联系,所以人的数量和质量、人的信息素质对信息生态系统的整体功能有着极为重要的影响,也是衡量一个国家或地区信息环境优劣程度的重要指标。信息生态系统中的信息人可分为信息生产者、信息传递者、信息消费者和信息监管者四种类型。

3.信息环境。信息环境泛指与人类信息活动有关的一切自然、社会因素的总和。信息环境是社会环境的一部分,是在自然环境基础上经过人类加工而形成的一种人工环境,它体现了自然、社会、科学技术间的交互作用。信息环境为信息人的信息活动提供相关的技术、经济、政治、文化保障,也为信息活动提供场所。信息环境的优劣反映一个国家或地区的信息化水平并影响人们的信息消费与生活质量。信息环境主要由信息基础设施、信息资源服务、信息技术、信息政策、信息文化、信息伦理六个部分组成,信息资源服务及信息技术和信息基础设施是信息生态系统的直接支持要素;信息文化、信息伦理和信息制度(信息政策与法规等),信息生态系统的协调性要素,是信息环境的保障,主要是对系统中诸要素及其相互关系进行计划、组织、控制和协调。

(二)信息生态系统模型层次功能分析

信息生态系统结构模型反映出了系统的层次结构、信息在系统内的循环过程以及应信息生态系统组成要素间的相互作用及关系。图1中实线箭头表示信息人间的联系;虚线箭头表示信息在信息人之间、信息环境之间的双向信息交换以及系统内部和外部社会环境之间信息的输入输出,体现出了动态、开放、创新的信息系统特点。在组成信息生态系统的各因子都是围绕信息而演化展开的,因此信息是信息生态系统的核心部分,位于整个系统的最上层,构成系统的核心;信息人通过信息交流/交换与系统所有要素发生作用和联系,连接信息和信息环境,起中介和桥梁作用,构成了系统的中间层;接下来则是因信息的存在应运而生的众多“信息环境因子”,它们的集合组成了信息生态系统的环境层。同时,信息生态系统于社会系统的子系统,与外部环境同时发生着信息和能量的交换。信息生态系统的各个层之间和内部都不是彼此孤立的,他们受系统关联性的作用,彼此之间相互依存,相互作用。

信息生态系统平衡

(一)信息生态系统平衡的含义

信息生态平衡是指信息生态系统各组成部分之间协调互补,系统结构优化、功能良好的一种相对稳定状态,具体表现为系统中信息人种类和数量等合理匹配、信息生态环境因子相互协调、信息人与信息生态环境高度适应、整个系统的信息流转畅通高效(娄策群等,2006)。该定义表明:

信息生态系统的平衡是一种相对稳定状态,即各信息生态因子在种类和数量上保持相对稳定;与外部环境的物质、能量交换以及信息的输入接近相等,即系统中的信息流动循环能较长时间保持平衡状态,环境资源能被最合理、最有效地利用。信息生态系统具有一定的内部调节能力,在受到外来干扰时,能通过自我调节恢复到初始的稳定状态。信息生态平衡是动态的。在信息生态系统中的信息与信息人、信息与信息环境以及信息环境各因子之间,不停地在进行着能量的流动与信息循环。系统中某一部分会先发生改变,引起不平衡,然后依靠信息生态系统的自我调节能力使其又进入新的平衡状态。正是这种从平衡到不平衡到又建立新的平衡的反复过程,推动了信息生态系统整体和各组成部分的发展与进化。信息生态平衡是相对的。信息生态系统不是孤立的,会与外界发生直接或间接的联系,会经常遭到外界的干扰。信息生态系统对外界的干扰和压力具有一定的弹性,其自我调节能力也是有限度的,当信息生态系统的变动处于“阈限”范围时,系统凭借自我调节机制,呈现出不断调节、变动而又相对稳定的系统状态,保持着相对的平衡。当信息生态系统的变动超出“阈限”范围时,其自我调节能力也就遭到了破坏,信息生态系统就会出现失衡、衰退,甚至崩溃现象。

(二)信息生态系统平衡的表现

信息生态结构优化,即信息生态系统的各组成部分的相互匹配、相互协调、相互适应、相互补充,具体包括以下三个方面:第一,信息人之间的合理匹配。信息生态系统中的信息人种类齐全;不同信息人种的数量比例适当、增减平衡;各个种属的信息人合理匹配,组成完备的信息生态链,并形成庞大的信息生态网;第二,信息生态环境因子的相互协调。信息生态环境因子的相互协调既包括同类信息生态环境因子的相互协调,也包括异类信息生态环境因子的相互协调;第三,信息人与信息生态环境高度适应。包括信息人与信息本体相互适应,即信息内容、数量、质量和形式与信息人的需求相适应;信息人与信息技术相互适应,即信息人通过学习能掌握新兴的信息技术;信息人与信息时空相互适应,即任何信息人都有适合于自己开展信息活动的时间和空间,信息时空能得到充分而合理的利用;信息人与信息制度相互适应,即信息人能充分理解和自觉执行信息制度,信息制度能规范信息人的行为,保障信息人的合法权益。

信息生态系统功能良好。信息生态系统的基本功能是信息传递。信息生态系统功能良好的表现是信息传递畅通高效,其具体表现为以下四个方面:第一,信息渠道畅通,即信息传递渠道无缺损、无堵塞、无断裂、无脱节现象。信道畅通是保证信息生态系统中信息传递畅通高效的基础;第二,信息传递迅速,即信息摄入快、受理快、吸收快、反应快、反馈快;第三,信息转化准确,即在信息拒收中不拒绝有关的信息,在信息筛除中不筛除掉有用的信息,在信息排泄中不排泄掉有价值的信息;第四,信息输出输入相当,即不存在入不敷出而造成的系统亏空,也没有入多出少而导致的系统超载和信息流失。

信息生态系统平衡的构建方法

(一)充分发挥政府在信息资源配置中的作用

政府应提高自身在信息资源配置中的有效性,运用其行政的强制力和影响力对于信息资源的流动和共享进行管理,使其在不同的部门和领域发挥作用。建立政府和市场两性结合的信息资源配置机制,从整个地区乃至国家的全局高度,对信息生态系统进行整体规划,对信息资源进行合理布局与有效配置;建立数据资源管理中心,打破地区、部门和行业之间的条块分割,解决信息资源分布不均的问题。利用高性能、大容量存储设备和便于网络查询的应用系统,将政务类、经济类、教育、法律法规、国土资源、人口、企事业法人类等可集中的数据,集中管理,建立共享中心数据库,实现信息资源共享;鼓励和推动各种形式的横向联系,大力加强信息资源的开发利用,提高信息质量,广泛开展国际信息资源的开发和利用。从国外引进的同时,也需要把本地区的信息资源推向国际市场,走相互流通、互惠互利的发展道路。

(二)加快信息资源法律法规和标准的建设

目前,我国信息立法显得严重滞后,尤其在有关知识产权立法,信息安全立法, 数据保护等方面仍缺乏很好的规范与控制。在信息技术的标准化、规范化方面也跟不上行业发展的需要,信息市场竞争环境的建立、信息市场交易秩序的维护、信息市场调节与监督活动的实施、信息资源的管理、信息安全和保密等目前都无法可依等等。这种混乱局面不仅不利于信息环境的营造以及信息生态系统的平衡与稳定, 也严重影响着和谐社会的构建与发展。因此,目前需要抓紧制定和完善的法律法规和标准主要有:信息公开的法律法规;个人信息保护的法律法规;内容规范的法律法规;信息安全的法律法规;网络环境下知识产权保护的法律法规;网络环境下保护消费者权益的法律法规;涉及电子记录管理、信息资源分类和检索、元数据、电子数据交换等方面的标准或指导性文件。

(三)加强信息素质教育

人作为信息活动的主体,信息素质的高低直接影响信息的接收率和整个系统生态环境的好坏,包括:信息意识、信息能力、信息道德。信息人一方面要增强信息意识,即对信息的敏感程度;另一方面要提高信息能力,即获取信息、处理信息、利用信息和开发信息的能力;此外,在信息行为实施过程中必须要遵循的社会法律、法规、伦理道德体系。优秀信息人的数量是衡量现代化发展的重要标志,只有具备良好信息素质的信息人才不断增多,才能在信息资源的开发利用中发挥积极的能动作用,提高信息生产和服务的质量,将信息污染控制在最低程度,更好地维护系统的生态环境,维护系统的平衡与稳定。

参考文献:

1.蒋录全.信息生态与社会可持续发展[M].北京图书馆出版社,2003

2.马费成,赖茂生等.信息资源管理[M].高等教育出版社,2004

篇9

作者简介：宋安顺(1973-)，男，湖南株洲人，南昌大学管理科学与工程系博士研究生，保险职业学院管理系讲师，主要从事工业工程与管理工程研究；马卫(1951-)，男，湖南益阳人，南昌大学经管学院教授，博士生导师，主要从事工业工程与管理工程研究。

中图分类号：F842　文献标识码：A　文章编号：1006-1096(2008)03-0146-03　收稿日期：2008-02-14

一、保险企业执行力影响因素的问卷调查

为了保证问卷设计的科学性和实践性，笔者对多家保险企业进行预备性访谈。在回答“您所在的企业中执行力问题严重吗?”问题时有87.6％的访谈对象选择了“比较严重”或“严重”；在回答“您所在的企业中影响执行力的因素哪一方面最为重要?”问题时有97.8％的答案集中在“领导者”、“员工”、“企业”和“环境”四个方面。针对预备性访谈的结果，结合前人的研究成果，在合理征求有关专家意见的基础上，笔者围绕保险企业的领导者、员工、企业本身和环境四大系统设计调查问卷，提出了“企业组织结构”等21项调查项目。每个项目的备选项采用分成5级反应的Likert量表，按照重要程度由强到弱排列，各选项的评分标准为：非常重要――5分，比较重要――4分，一般重要――3分，不太重要――2分，非常不重要――1分。

笔者采用单独拜访、发送电子邮件的方式或借助为企业员工集中授课的机会对以若干家保险企业各级公司的数百名员工为主体的调查对象发放了调查问卷，共回收有效问卷386份。本次调查对象的特征如下：

一是对保险企业有充分的了解与认识。由于保险业是专业性极强的行业，为了提高调查结果的可信度，笔者将调查对象全部限定在保险行业内，涉及人员包括公司各级领导与员工、保险监管人员与业内专家及学者等，这保证了调查结果尽可能符合实际情况。

二是年龄跨度大。调查对象中年龄最大者为53岁，最小者只有22岁，大多数调查对象属于中青年层次，是保险业内的主力军。考虑到应届毕业生对保险企业可能缺乏了解，因此25岁以下的调查对象比重较少。

三是文化程度分布广。调查对象以本科与专科生为主体，获硕士、博士学位者或研究生学历者占有一定比例，高中及其他也有一定占比。

四是来源渠道宽。从就职机构来看，调查对象来源于不同的单位，包括多家保险公司、保险监管机构、保险研究机构及保险类高等院校及其附属机构；从职位方面来看，调查对象涵盖高层领导、中层管理人员和基层员工；从地域分布来看，调查对象分布于沈阳、兰州、北京、长沙、衡阳、深圳等全国多个城市及其所属县域地区。

对调查对象的情况分析表明，此次问卷调查的人员抽样具有较高的代表性，他们对问卷的回答整体上可以说明我国保险企业执行力的主要影响因素及其重要程度。

在调查中，调查对象还补充了一些21项调查项目之外的影响因素，诸如企业中各层级之间信息传递状况、企业对外部环境的反应能力、企业执行反馈机制、企业制度与执行的关系等等。从这一结果来看，影响保险企业执行力的因素似乎包罗万象，在企业的实际运作过程中，似乎企业管理实践中存在的任何缺陷和漏洞都会对企业执行力造成较大影响，一一列举出这些影响因素显然失去了其研究的意义。经济和管理世界中存在的80／20法则同样适用于保险企业执行力的影响因素，保险企业执行力的影响因素同样是“关键的少数”影响着整个保险企业的执行力，因而在众多影响因素中找寻影响保险企业执行力的主要因素，对于有效的提升保险企业执行力是极其有益的。出于这种考虑，可以尝试用经济统计中的因子分析方法进行降维分析。对调查结果进行统计分析，根据Likert量表的评分标准求出各调查项目的平均分值。将各项目的平均分值转化为百分制，从中提取出分值在30分以上的15项保险企业执行力的主要影响因素，依次为：企业组织结构(x1)、员工责任心与工作意愿(x2)、监管与激励体系(x3)、团队协作与沟通程度(x4)、企业共同愿景与文化氛围(x5)、员工自我认知与定位(x6)、领导能力(x7)、员工业务技能(x8)、工作目标的清晰度与认可程度(x9)、员工特长与工作岗位的匹配性(X10)、工作标准清晰合理程度(x11)、工作流程顺畅程度(x12)、员工的能力发挥空间与认可程度(x13)、资源的可获取性与分配的合理性(X14)、硬件设施(X15)。

二、保险企业执行力影响因素的因子分析

为了便于分析，需要将问卷调查得出的保险企业执行力主要影响因素进行降维与分类，因子分析可以实现这一过程。因子分析是多元分析中进行降维处理的一种统计方法，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量，去描述多个变量之间的相互关系，但这几个随机变量是不可观测的，称之为公共因子。然后，根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量相关性较低，抓住这些主要因子，可以方便地对复杂的经济问题进行分析和解释。为了更好地解释每个公共因子在实际问题中的意义，通常还要进行因子旋转，使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，从而简化因子载荷矩阵的结构，便于得到公共因子的实际含义，以便对实际问题作进一步的分析(何晓群，2000)。

将调查结果的原始数据用SPSS11.5软件进行因子分析。首先对样本资料进行有效性检验，即确定样本是否适合进行因子分析。选择常用的KMO统计指标来测定样本的充足度，根据Kaiser给定的标准，KMO值大于0.5即适合作因子分析，KMO值越大越适合(杜清玲，高卫中，刘英，2005)。将原始数据输入SPSS软件，求出KMO值为0.713；通过计算相关矩阵可知，原始指标之间有的相关性较强，有的相关性较弱，如表1所示，因而适合作因子分析(林杰斌，陈湘，刘德明)。

Extraction Method：Principal Component Analysis-RotationMethod：Varimax with Kaiser Normalization．

表2列出了所提取公共因子的特征值与其贡献率及累计贡献率。从表中可以看出，因子分析提取了4个公共因子，它们对样本方差的累计贡献率达82.138％，说明它们已经对大多数数据给出了充分概括，用这4个因子代替15个原始变量，可以解释全部信息的82.138％。为了更好地对公共因子作出解释，需要进行方差最大旋转，表二的右边部分列出了旋转后的公共因子对样本方差的贡献率，旋转后的因子载荷矩阵如表三所示。

由因子载荷矩阵可知，公因子1主要由x1(企业组织结构)，x3(监管与激励体系)，x4(团队协作与沟通程度)，x5(企业共同愿景与文化氛围)和x7(领导能力)解释，集中反映了保险企业内部组织与管理状况，可定义为组织管理因子。公因子2主要由x2(员工责任心与工作意愿)，x6(员工自我认知与定位)和x8(员工业务技能)解释，用来衡量保险企业员工的主观工作能力与工作中的努力程度，可定义为员工个人因子。公因子3主要由x9(工作目标的清晰度与认可程度)，x10(员工特长与工作岗位的匹配性)，x11(工作标准清晰合理程度)和x12(工作流程顺畅程度)决定，体现了保险企业中的工作任务是否容易被员工接受并顺利完成的程度，可定义为工作任务因子。公因子4主要由x13(员工的能力发挥空间与认可程度，X14(资源的可获取性与分配的合理性)和x15(硬件设施)解释，反映了保险企业中员工的工作环境是否有利于员工开展工作，可定义为工作环境因子。

三、保险企业执行力的影响因素系统

根据以上因子分析的结果，可以将保险企业执行力的影响因素归纳为四个方面：组织管理因素、员工个人因素、工作任务因素和工作环境因素。

(一)组织管理因素

组织管理因素包括组织结构、领导能力、共同愿景与文化氛围、团队协作与沟通、监管与激励体系等诸多因素。笔者在调研中发现，部分保险企业组织结构的设计僵化，难以很好地适应市场竞争的需要；有些保险企业忽视了部门及团队之间的协调与沟通，产生一些不必要的内耗；有些保险企业对员工的监管不到位，不科学；有些保险企业在打造组织的共同愿景与企业文化过程中未与基层员工充分沟通，不能体现广大员工的基本利益，结果推广实施起来困难重重。这些问题的存在都使企业执行力难以提升。

(二)员工个人因素

主要包括员工的责任心与工作意愿、员工自我定位和业务技能等因素。由于保险企业员工的流动性大，其自我认知与定位、工作责任心与工作意愿都在一定程度上受到影响。加上保险行业较高的工作压力，部分员工容易产生短期投机行为，工作中不愿付出过高的努力，从而使其执行力大打折扣。此外，员工的兴趣爱好、个人情绪等因素也会影响执行效率。

(三)工作任务因素

任务因素主要包括工作流程是否顺畅，工作标准是否清晰合理，工作岗位与员工的专长是否匹配，工作目标是否清晰并被员工认可等方面。由于保险产品具有无形性，因此与一般企业相比，保险企业在工作流程、工作标准和工作目标等方面更难以量化与观测，它们对执行力的影响往往更容易被忽视。此外，工作任务过于复杂或者任务与员工能力不匹配也会影响到他们的个人效率与整体效率，所以，为了保证企业具有良好的执行力，工作任务的安排应充分考虑员工个人的特长和能力差异。

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社会的发展决定了数学观的根本性变革，即由静态的、绝对主义的数学观向动态的、问题解决的数学观转变。数学观是关于对“数学是什么？”的问题的认识。2001年中华人民共和国教育部颁布的全日制义务教育《数学课程标准》（下文简称《标准》）从多个角度对数学进行刻画，反映了数学是一个多元的综合产物，不能简单地将数学等同于命题和公式汇集成的逻辑体系。《标准》对“数学是什么”的定义，已经不只是停留于“数学是研究现实世界数量和空间形式的科学”，而是从发展的角度、历史的角度以及数学与人和现实生活是密切相关的角度去定义数学。可见《标准》要求教师具有动态的、问题解决的数学观。为了与之相适应，《标准》对教师的数学教学活动和教师对学生数学学习的认识提出了新的要求。因此，在新课程改革已经实施了数年的昆明，教师数学观的现状是什么，影响教师数学观的主要因素有哪些，是值得研究的问题。

1 研究设计

1.1 数学观维度的划分

问卷的设计以对教师数学观作出的界定为基础,将数学观分成了“对数学本质的认识”、“对教学过程的认识”、“对学生学习的认识”三个调查维度。为了明确样本的哲学取向, 根据英国学者欧内斯特（Paul Ernest）的观点，他把教师的数学观分成三类：问题解决的观点（the Problem Solving View）、柏拉图主义的观点(the Platonist View)、工具主义的观点(the Instrumentalist View)（为行文方便，下文中将工具主义的数学观简称为“IN观”，柏拉图主义的数学观简称为“PL观”，问题解决的数学观简称“PS观”）。问题解决的观点是把数学看成一个动态的、由问题推动发展的学科。数学是体现人类发明与创造的，它不是一个一成不变的成品，因为它的结果是开放的、会发生变化的。柏拉图主义的观点是将数学看成一个静态的永恒不变的学科。它通过逻辑将知识组织成一个彼此联系的结构，数学是发现的而不是发明的。工具主义的观点则把数学看成由事实、法则、技巧等构成的一套工具。受过训练的工匠熟练地利用它达到一些外在的目的。数学是一些彼此无关但却很有用的事实和法则。

1.2 问卷题目的设计

问卷的第一部分是要搜集被试的一些背景资料，这些作为本研究的自变量：性别、学校位置、学校性质、学历、学科背景、职称、教龄。研究共设立了7个自变量。

问卷的第二部分是30道量表题，反映每一种数学观的题目各10道。问卷根据三种数学观典型的、有代表性的观点，从数学知识、使用教材、学生发展、学生学习、数学教学、对待考试等几个方面确定了30道题目，其中考查三种数学观的题目分别如下：

量表部分共分为5个等级：1表示非常反对；2表示比较反对；3代表中立；4表示比较同意；5表示非常同意。

1.3 被试取样

研究选取昆明市部分小学教师作为被试。主要调查的学校有师大附小、春城小学、莲华小学、武城小学、盘龙小学、拓东一小、东庄小学、马街小学、春雨小学、三育小学、和平中心学校、龙潭中心学校、谷律中心学校、永靖小学等。共发放问卷140份，回收问卷134份，保留有效问卷134份。

2 调查结果与讨论

通过对每一题项的平均数和标准差，可以粗略描述被试在某一数学观上的倾向程度。单因素方差分析的结果定量地描述了被试在三种数学观上的倾向程度，对这种倾向程度在统计学意义上的显著差异进行了检验。随后对几个自变量进行了因子分析，由此可以对影响教师数学观的因素进行探索性的分析。

2.1 问卷在每一题项上的平均分与标准差的研究结果

问卷量表部分采用5点评分制。根据量表的设计，被试在某一题目上的得分越高，表示他对题目陈述的观点越认可。由表可知，第5、8、11、13、18、21、23、29题为总体样本中得分最高的8个题项，数学教师在这8道题上的得分都超过了4.44。而且标准差较小，说明教师在这几道题上的观点比较一致，认同度最高。这8道题中除了第11题是反映IN观的题目以外，其余均为反映PL观的题目。而且11题是所有题项中平均分最高的一个题。

第3、10、19、24、25、22、26题为总体样本中平均数得分最低的7个题目，可以看出数学教师在这7道题目上除了22、26是3.13分外，其余5个题的得分均小于3.0分，说明他们对这些陈述的认可程度较低，这7个题中除了第25题反映PS观外，其余6个题均反映IN观。25题的题目是在计算机逐步普及的今天，熟练的计算能力就不再需要了。由于最初我国的数学教学大纲强调基础知识和基本技能，用教师的话说就是基础知识要扎实。基础知识的最重要的体现之一就是计算能力。因此从学生入学开始，小学教师就开始抓学生的计算。小学教师普遍认为，在小学阶段培养学生的计算能力非常重要。

从题目的频次分析，我们可以发现被试群体在三种数学观上更倾向于PL观，最不倾向于IN观。

这一结果说明，我国的数学课程改革已经或正在取得可喜的成果，教师的数学观已经渐渐开始发生变化，相对陈旧的工具主义观点愈来愈不被认可。

在所选取的8个变量中，哪些变量会对教师数学观产生影响呢？

2.2 探讨影响教师数学观的因素

这一部分是要对影响数学观的因素做探索性的分析，研究假设认为学校所处的位置，学校是否是省级示范学校，教师的学历、学科背景、教龄和职称都会影响教师的数学观，因此先通过单因素方差分析探讨影响教师数学观的因素。又考虑到影响数学观的因素很多，再利用因子分析探讨影响数学观的主要因子。

2.2.1 通过单因素方差分析探讨影响教师数学观的因素

研究选取的单个自变量（城郊、学校性质、学历、学科背景、教龄、性别和职称）对形成三种数学观会产生影响，以下分别进行分析。

2.2.1.1 教师所处地域（城区、郊区、农村）对三种数学观的影响

使用单因素方差分析发现，城区、郊区、农村之间的差异高度显著（P=0.001），说明教师所处地域会对他们的数学观产生影响。进一步检验发现城区、郊区和农村的数学教师在IN观上呈现了统计学意义上的显著差异（P=0.017）。经过主要效度的比较发现城区和农村之间的差异显著（P=0.018）,城区和郊区及郊区与农村的差异不显著。城区数学教师在IN观上的平均分为31.40，郊区数学教师的平均分为32.87，农村数学教师的平均分为34.19。说明教师所处的地域对数学的看法上存在差异。这可能与不同地区间存在的文化差异及教师接受的信息量和教师接触的人（家长或学生）都有一定的关系。

2.2.1.2 学校类型（是否是省级示范学校）对三种数学观的影响

使用单因素方差分析发现，学校类型在三种数学观上存在显著的差异（P=0.021）。即学校类型会对数学观产生影响。这可能与学校本身的文化氛围及校长的管理理念和教师的教育素养有很大的关系。

2.2.1.3 教龄对三种数学观的影响

使用单因素方差分析发现，教龄在三种数学观上存在显著的差异（P=0.036）,即教龄会对教师的数学观产生影响。进一步检验发现，教龄在1~5年以上和10年以上的教师在PL观上出现了统计学意义上的差异（P=0.025）。教龄为1~5年的教师在PL观上的平均分为43.21，5-10年的教师为44.81，10年以上的教师为45.22。说明教龄为10年以上的教师对PL观更赞同。说明教龄为10年以上的教师更重视对学生学习方法的教学，更注重揭示知识点之间的联系，更了解学生。

2.2.1.4 职称对三种数学观的影响

统计结果表明不同职称的教师在三种数学观上存在差异（P=0.036）。说明职称会对教师的数学观产生影响。进一步检验发现，低于小学一级的教师和小学一级的教师在IN观上也存在显著差异（P=0.016），低于小学一级的教师在IN观上的平均分为36.33，小学一级的为32.04。这一统计结果说明，低于小学一级的教师更赞同IN观。

2.2.1.5 年龄对三种数学观的影响

统计结果表明不同年龄的教师在三种数学观上存在差异（P=0.02）。说明年龄会对教师的数学观产生影响。进一步检验发现，年龄在30~40岁的教师与年龄在41~50岁的教师在IN观上存在差异（P=0.035），年龄在30~40岁的教师在IN观上的平均分为31.50，年龄在41~50岁的教师的平均分为35.00；年龄在20~30岁的教师与年龄在30~40岁的教师在PL观上也存在差异（P=0.033），年龄在20~30岁的教师在PL观上的平均分为43.68，年龄在30~40岁的教师的平均分为45.50；年龄在20~30岁的教师与年龄在50岁以上的教师在PS观上也存在差异（P=0.038），年龄在20~30岁的教师在PS观上的平均分为38.24，年龄在50岁以上的教师的平均分为34.7。

2.2.1.6 学历对三种数学观的影响

统计结果表明不同学历的教师在三种数学观上不存在差异，但是进一步检验发现学历是中专的教师与学历是中专或本科以上的教师在PL观上存在显著差异（P=0.014），学历是中专的教师在PL观上的平均分为43.03，学历是本科或以上的教师的平均分是45.18，所以学历是本科或以上的教师更赞同PL观。

2.2.1.7 性别对三种数学观的影响

统计结果表明不同性别的教师在三种数学观上不存在差异，但是进一步检验发现不同性别的教师在PL观上存在显著差异（P=0.000），男教师在PL观上的平均分为42.55，女教师的平均分是45.19。

通过单因素方差分析发现教师是否学过高等数学并不影响教师的数学观。共有7个变量影响数学观，因此需要深入分析影响数学观的主要因素有哪些。

2.2.2 通过因子分析探讨影响教师数学观的主要因子

因子分析（因素分析）的基本思想是，首先将很多个影响事物性质的变量综合为较少的几个“因子”，然后依据一定的方式对所获得的“因子”作出较为合理的解释。因子分析是找主要因子的一种有力工具。

通过因素分析我们得到各因子的方差贡献率和累积方差贡献率，见表3。

通过因子分析，论文选取了影响教师数学观的四个主因子，累积贡献率为86.433%，说明已反应出原指标86.433%的信息。由旋转后的因子负荷知，第一因子代替了变量教龄、职称、年龄的作用，职称的评定与教龄有一定的关系，三个变量教龄、职称、年龄均体现了教师对数学知识的理解，数学知识包括两个层次：①案例知识（教师的教学经验）；②策略知识（什么样的教学内容）。论文把第一因子称为经验因子；第二因子代替了学校位置和学校类型的作用，而学校位置和学校类型都是教师所处的环境，论文把第二因子称为环境因子；第三个因子是学历因子；第四个因子是性别因子。由于学历因子、性别因子的方差贡献率不大，我们认为影响教师数学观的主要是知识因子、环境因子。

3 结论

3.1 从调查结果显示，昆明市小学教师主要倾向于柏拉图主义的数学观，最不倾向于工具主义的数学观，但是与《标准》体现的数学观有一定的差距。

3.2 单因素方差分析的结果表明：对IN观而言，被试所在的地区（城区、郊区、农村）职称、年龄都会对其产生影响；对PL观而言，教师的学历、性别、教龄、年龄都会对PL观产生影响；对PS观而言，教师所处地域(城区、郊区、农村)、学校类型（省级示范学校、普通学校）、年龄都会对PS观产生影响。

3.3 通过因子分析发现：影响教师数学观的因素主要有四个：经验因子、环境因子、学历因子、性别因子。经验因子代替了变量教龄、职称、年龄的作用，环境因子代替了学校位置和学校类型的作用。我们认为影响教师数学观的主要是知识因子、环境因子。

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    2结果与讨论

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关键词:品牌 进化 生境 生态因子

随着对企业生命周期研究的深入,与企业相关的品牌进化命题也日渐被理论界所重视。品牌进化是将品牌从静态研究转向动态研究的切入点,深入研究品牌进化的动态过程将对企业品牌构建、品牌发展、品牌升级具有重要作用。品牌进化的研究离不开品牌生存的大环境,只有在品牌生态的大环境中才能更清楚地研究品牌发展演进的动态,这是本文研究的立足点。

品牌进化的生态环境分析

自从1955年美国学者伯利•加德纳和西德尼•利维发表的文章隐含着把品牌作为生命体的认识,从而开创了“品牌个性理论”的启示后,凯文•莱恩•凯勒、大卫•艾克等学者的研究中都透视出对品牌生态的认识。1998年,大卫•艾克明确提出了基于单个企业品牌系统的“品牌群”概念,首次将生态学的种群概念引入品牌理论的研究中,开启了品牌生态理论的研究历程。把品牌明确视为一个生命体,始于欧洲经济学院德籍教授曼弗雷•布鲁恩,他首先提出了品牌生命周期理论,指出品牌生命周期由6个阶段组成,即品牌的创立阶段、稳固阶段、差异化阶段、模仿阶段、分化阶段以及两极分化阶段。此后,美国著名品牌专家迈克尔•穆恩等在《火炬品牌:网络时代的品牌铸造》中论述了品牌具有的生命性质。菲利普•科特勒(1997)认为,应该用产品生命周期的概念加以分析,即品牌也会像产品一样,经历一个从出生、成长、成熟到最后衰退并消失的过程。从众多营销学者的论述中可以看出,品牌具有特殊的生物属性和生态属性,也会经历从出生到衰退的进化过程。

在生物学中,环境是由各种环境因素组成的综合体,它是指某一特定生物体或生物群体以外的空间及直接、间接影响该生物体或生物群体生存的一切事物的总和,通常又称生境(habitat),特指生物个体或群体所处具体地段各种生态因子的综合。对不同的生物体来说,生态因子所起的作用是不同的,有生存因子,也有主导因子,其中,主导因子是决定生物进化的关键因素。具有类生物体特征的品牌显然要生存在一定的环境中才能够得到进化发展。由此,温克勒(1999)提出了品牌生态环境的新概念,并指出品牌生态环境是一个复杂、充满活力并不断变化的有机组织的论断。品牌与生态的结合成为品牌理论发展的趋向之一,生态学将成为解决品牌复杂性问题的桥梁,成为品牌理论创新与发展的新视角。与一般生物成长环境相比,品牌进化生境与品牌的关系是复杂多样的,品牌进化生境就是各生态因子综合作用的结果,品牌生态因子的作用是综合的,每一种因子的作用有主次、轻重之别,也有直接、间接之分。同时,各种品牌生态因子的作用也具有不可替代性和互补性,在品牌进化的各个阶段,各种品牌生态因子发挥的作用强度不同,对品牌的作用也具有阶段性。

品牌进化过程由多方面的利益相关者组成,包括政府、股东、雇员、分销渠道、顾客以及营销合作者、竞争者、联盟伙伴、发展伙伴、广告商等。因此,品牌进化环境的生态因子总括起来可以作如图1所示的归类。在图1的归类中,涉及的经济、社会、地缘等环境因子,属于品牌进化的外部环境因子,一般称之为非生物环境。而企业内部环境因子较为直接地影响品牌进化的过程,是品牌发展的要素,是品牌进化的生物环境。

品牌进化的生态因子关联度分析

品牌进化生态因子分析面临的是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。为此,本文利用层次分析法(AHP)对品牌进化生态因子进行关联度分析以解决上述问题。分析中需要选取品牌进化的一段时间,时间的长短要视具体的情况而定,具体步骤如下:

(一)建立递阶层次结构模型

为使问题条理化、层次化,文章构造出一个有层次的结构模型(见图2)。这些层次可以分为三类:目标层―品牌竞争力;准则层―品牌评价指标;方案层―品牌影响因子。图2中的影响因子P是各具体生态因子的综合影响,可以通过确定权重来确定。

(二)构造判断矩阵

在递阶层次结构中,设上一层元素C为准则,其所支配的下一层元素P1, P2, P3, P4对于C的相对重要性即权重。由于P1, P2, P3, P4对于C的重要性无法直接定量,只能定性,那么确定权重用两两比较方法,本文用ui和uj来表示。对于准则C,元素ui和uj哪一个更重要,重要的程度如何,通常按1-9比例标度对重要性程度赋值。对于准则C,通过n个元素之间相对重要性的比较得到一个两两比较判断矩阵:

A=(aij)nxn

其中aij就是元素ui和uj相对于C的重要性的比例标度。判断矩阵A具有下列性质:aij>0,aji=1/aij,aii=1

(三)单一准则下元素相对权重的计算

上文得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量。然而,最终要得到的是各元素即品牌进化生态因子P 对于目标层C的排序权重,从而进行重要性排序。

(四)判断矩阵的一致性检验

在计算单准则下权重向量时,还必须进行一致性检验。在判断矩阵的构造中,并不要求判断具有传递性和一致性,即不要求aij•ajk=aik严格成立,这由客观事物的复杂性与人的认识的多样性所决定。但要求判断矩阵满足大体上的一致性是应该的。如果出现“甲比乙极端重要,乙比丙极端重要,而丙又比甲极端重要”的判断,则显然是违反常识的,一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策上的失误。而且上述各种计算排序权重向量(即相对权重向量)的方法,在判断矩阵过于偏离一致性时,其可靠程度也就值得怀疑了,因此要对判断矩阵的一致性进行检验。

通过AHP法,最终要确定品牌进化生态主导因子、生存因子与一般因子,以确认品牌进化过程中各种环境因素对品牌的影响程度和关联程度。

基于生态因子影响的品牌进化途径分析

在生物学中,生物首先受到生态因子最低量的影响。当某一生态因子缺乏或不足时,可以成为影响生物生长发育的不利因素,但若该因子过量,同样可以成为限制因子,这就是利比希法则和限制因子法则。基于最低量法则和限制因子法则,美国生态学家Shelford于1913年指出,一种生物能够生长与繁殖,要依赖综合环境中全部因子,其中一种因子在数量或质量上的不足或过多,超过了生物的耐受限度,该种生物就会衰退或不能生存,这就是耐受性法则。每种生物对每一生态因子都有一定的耐受限度,但任何一种生物对生态因子的耐受限度都不是固定不变的。在进化过程中,生物的耐受限度和适宜生存范围都可能发生变化,可能扩大,也可能受到其他生物的竞争而被取代或移动位置。具有类生物特征的品牌在进化过程中同样受到各种生态因子的影响,不同地域市场的差异,消费者的差异,经济、文化、法律制度的差异,致使品牌对生态因子有一定的耐受限度,从而形成了对生态因子的适应。

在生态系统中,物种由于所处的生态位不同,为适应生态因子,所采取的适应方式是不同的,这就形成了进化的三种途径:竞争、协同进化与共存。对品牌生态系统来说,为适应不同的生态因子,品牌进化的途径包括品牌竞争、品牌协同进化和品牌共生。

(一)品牌竞争

品牌生态系统中最通常的表现形式就是竞争。为争夺有限的市场资源和生存空间,品牌持有者与价值链上下游企业形成相互依存、相互制约的竞争关系。显然依赖于同一有限资源的不同品牌群之间的竞争往往很激烈,这样必然导致两个结果:一是竞争中的强者取代弱者,后者被排挤(在生态系统中消失)。品牌扩张是企业通过品牌的渗透、空间扩张战略等以扩大品牌的分布区域,这是品牌成长期的主要行为特征,目的是最大限度地占据生存空间,得到消费者认知,提高品牌知名度。品牌延伸即品牌繁殖,是指品牌利用现有优势,生产与原品牌不同类别的产品,或发展关联的亚品牌等,丰富品牌种类,延长品牌寿命。各类品牌延伸行为的复杂程度差异很大,表现形式也多种多样,是品牌繁殖期的主要行为特征。二是竞争的各方或某一方发生进化改变,即在资源利用方式上更特化,适应的范围更窄但更有效,降低竞争强度,实现不同品牌在同一生态系统中的共存。

(二)品牌协同进化

在品牌生态系统中,品牌外部环境生态因子与内部环境生态因子相互作用是品牌进化的重要制约因素。在品牌生态系统中,孤立的品牌进化不存在,需要在多种生态因子共同作用下协同进化,其结果是一定的品牌组合共同占有和利用同一生境中物质资源、空间和品牌生态系统相对稳定的结构与状态。品牌协同进化最通常的例子是品牌联盟。协同进化是一种群落进化的类型,企业集群通过协同进化、专业化生产和营销发展出多个品牌群,促进整个产业的发展。

(三)品牌共生

在现代生物学中,共生一般被定义为一种相互性的活体营养性联系。在生态系统中,各个物种在生态因子的影响下,最终总会找到生存和发展的平衡点,这就是品牌共生的平衡点。在激烈的市场竞争中,来自经济的、社会的、地域和企业内部的各种生态因子造就了复杂、动态的生态环境,各种大大小小的品牌共同生存,形成了动态的品牌共生系统。在生物界中,共生新能量转化为共生植物或动物生存能力和繁殖能力的提高;在品牌生态系统中,共生能量表现为资金、技术、知识等在各品牌之间的分配。一般说来,品牌间的共生关系不会一直持续下去,以下原因会导致品牌共生状态的解体:品牌均衡态势被打破;品牌成员采取敌对的营销目标,使关系不相容;某品牌成员原有的竞争优势消失等。一般来说,在竞争水平相对较低的区域,品牌共生状态保持比较久,而在经济较为发达的地区,品牌竞争较为激烈,品牌共生状态较为短暂。品牌共生状态是产业内各品牌为争夺市场份额而斗争,在一定阶段达到相对均衡状态。在这一均衡状态下,各品牌或采取差异化策略,针对不同需求提供差异化产品以获取高端市场;或采取成本领先策略占领低端大众市场;或采取利基策略针对特定需求市场提品。均衡状态下任何品牌想要打破这一均衡获取更多市场份额,都需要付出惨重代价,在投入产出上陷入陷阱。于是在各方利益权衡下,各品牌在这一均衡状态下理性竞争。

现代生物学给出了三个衡量适应的标准:生存、繁殖或基因延续、生物对环境利用的效率。品牌进化过程中,为了能够在竞争激烈的市场中生存下来,必须加大产品的生产和销售,提高品牌的繁殖力和市场影响力。同时,积极利用政府产业政策、经济政策和各种地域文化资源,这样才能提高品牌的适应能力,促进品牌进化。

参考文献:

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2）生态退化具有阶段性。

3）自然因素和人为因素是生态退化的两大触发因子。

4）生态退化是以人和生物的生存为参照标准。

5）生态退化具有相对性，例如，某一生态系统发生退化时经历了A，B，C三种状态，当在人为条件下，生态系统又从C返回到B，此时，C相对B来说是进化，相对A来说仍然是退化。

6）生态系统在某些情况下是一个动态平衡，但对于某些远离初始态的生态退化往往是不可逆的过程，很难或者不可能自然或人为的恢复到原有状态。

一、生态系统的力学性质

生态系统是由生物有机体和无机环境组成的，本文假设生态系统是一个具有n维空间的物质实体，它的每种指标为各维度上的位置，它和一般物体一样，也具有运动的特性。生态退化实际上是生态系统从高水平的稳定状态向低水平的失衡状态转化的一种运动形式。

生态系统作为一个整体，它不断受到外界的各种“生态效应力”的作用，既包括各种动力类型，也包括由于自然干扰和人为活动引起生态系统中物质循环和能量循环的而表现出的一类抽象的驱动力。通常一些自然作用是塑造生态系统的基本牵引力。人为活动干扰力也往往起着重要的诱发和推动作用。

任何生态系统都具有一定的抗逆能力，即内在的“生态阻抗”。然而这种抗逆能力是有一定限度的，即只有当系统外部的负向干扰合力小于生态系统的内在抗逆能力时，才能通过自我调剂保持稳定状态。

二、生态系统的定量表达

设区域的生态系统为一个n维空间系统，生态系统的稳定性很大程度取决于该区域内生态系统自身性质指数、人为活动强度指数和自然干扰指数。

本文构建了如下的一系列指数，旨在定量表达生态系统退化潜势的大小。

三、生态系统自身性质指数

为了描述区域生态系统的自然稳定性和脆弱性，这里采用生态系统自身性质指数EPI加以描述，一个地区的生态系统自身性质指数越大，生态系统的自身稳定性和抗逆能力越高，一般而言区域的生态系统自身性质指数与该地区的地理位置（主要是纬度），气候干旱程度以及地貌结构密切相关。因此，生态系统自身性质指数可用大陆度K，干燥指数D和地貌指数H来加以构建。其中，大陆度的大小可说明平均最高气温与最低气温的相差范围和变化时间的长短，同时也可部分的反映生态系统平衡的稳定度。干燥指数D反映的是降水量和蒸发量的比值，大陆度和干燥指数越大，表明生态环境条件十分恶劣，生态系统较为脆弱。地貌指数是指单位面积内绝对高程与相对高程的综合特征，用以反映区域的地貌区域稳定性和重力作用潜势的大小。

这里大陆度K采用康德拉公式[2]K=1.7Δθsinh+10-14，可避免赤道的K值无限大，Δθ为气温年较差，h为纬度；干燥指数D采用公式D=0.16∑T10R，其中T10为日平均气温≥10期间的活动积温，R为同期降水量；地貌指数H某一地区的平均相对高度RH与平均相对高度AH的乘积与该区域面积S之比，H=RH×AHS，则

EPI=D×K×H-13×100%

四、自然干扰指数（Natural Disturbance Index）

从自然干扰的角度来讲，区域地质地貌（如重力作用等），气候和水文等的异常变化是生态系统不稳定性和退化的自然成因。这里，需要说明的是，自然干扰因素的稳定变化一般不能视为生态退化的诱发因子，只有当自然干扰因素发生较高强度的不稳定的波动或无规则的异常变化时，才会打断生态系统正常的运行过程或节律，导致生态退化的发生，此时，自然因素就扮演着“干扰因子”的作用。

因此，可用地质地貌、气候和水文等干扰作用的异常变化等特征来表征自然环境因素对生态系统的扰动，即自然干扰指数NDI可用地质灾害指数Gi，风力灾害指数Wi，水利侵蚀指数Ei，干旱灾害指数Dri，洪涝灾害指数Fi，低温冻害指数Tfi来表示：

NDI=Gi+Wi+Ei+Dri+Fi+Tfi

其中，Gi，Wi，Ei，Dri，Fi，Tfi可用相应的灾害强度Ii乘以相应的灾害发生频率fi来表示。

五、人类活动强度指数（Human Activity Index）

人类活动的干扰作用也是生态环境退化一个重要的外部驱动力，实际的生态退化通常是自然干扰和人为活动干扰叠加作用的结果。因此，在研究生态系统退化时，还应考察人为活动对生态系统的作用。这里，采用人类活动强度指数HAI，以此来度量人为活动对生态环境的干扰程度。即用人口密度指数Di、工业与城市化发展水平Ui、环境污染综合指数Pi、农业土地利用强度Ai和区域旅游活动强度Ti五者之和来综合表示。

HAI=Di+Ui+Pi+Ai+Ti

Di=某一区域的人口密度所在区域的适宜人口承载密度

Ui为该区域工业化程度

Pi=1n∑Iiwi，wi=BiCsi-Bi∑BiCsi-Bi

（Ii为某污染物的分指数，wi为某污染物的相应权重，Bi为某污染物在环境中的背景值，Csi为某污染物的评价标准）

Ai=Ci+MCi

Ci=耕地面积区域土地总面积×100%

MCi=全年农作物总播种面积耕地面积

Ti=平均旅游人数该区域适宜的旅游容量

六、无量纲化及临界值确定

可根据该三个影响指数将所研究的区域生态系统做降维处理为三维。由于影响生态系统的三个作用指数EPI，NDI，HAI，与多个环境因子有关，且各位环境因子之间的单位和量级（即计量指标的数量级）不同而无法直接进行运算和评价，故对所采集到的降水量，人口密度，耕地面积等原始数据进行数据标准化无量纲处理。

数据无量纲标准化，即：第i个评价对象的第j个指标的取值为aij，将各指标值转化为标准化指标值aij～，有

aij～=aij-ujsj，i=1，2，…，m，

其中：uj=1n∑ni=1aij，sj=1n-1∑ni=1aij-uij2，j=1，2，…，m，即uj，sj为第j个指标的样本均值和样本标准差。

数据标准化之后，各个因子之间属于同一数量级，可以进行运算和评价，生态系统自身性质指数EPI与大陆度指数，干燥度和地貌指数有关，当各个影响因子的波动值在一定范围内，生态系统处于平衡可恢复状态，在生态系统平衡可恢复状态时分别取该三个环境因子的上下临界值maxi，mini，根据上文的运算公式，设生态系统自身性质指数受n个环境因子影响，则可得在生态系统处于稳定时，生态系统自身性质指数EPI的正常波动范围即：

∏ni=1min-13i×100%≤EPI≤∏ni=1max-13i×100%

同理，设自然干扰指数受m个因子影响，如风力灾害指数、干旱灾害指数等，根据上文NDI公式，即可得自然干扰指数的正常波动范围：

∑mi=1mini≤NDI≤∑mi=1maxi

设人类活动强度指数受p个因子影响，如人口密度，耕地面积，环境污染综合指数等，根据上文HAI公式，可得人类活动强度指数的正常波动范围：

∑pi=1mini≤HAI≤∑pi=1maxi

根据上文公式，可分别求得生态系统自身性质指数EPI，自然干扰指数NDI，人类活动强度指数HAI正常波动范围的上下临界值，在临界值以内，生态系统处于可恢复状态。

七、生态系统可恢复值范围

由于各指数对生态系统的稳定性影响作用力效果不同，根据不同的影响程度则可确定生态系统自身性质指数，自然干扰指数，人类活动强度指数分别为a1a2，a3，在一定范围内生态系统处于稳定可恢复状态的综合值，设为生态系统可恢复值RV，根据权重，综合值的表达式为：

RV=a1EPI+a2NDI+a3HAI

设MaxEPI，MaxNDI，MaxHAI分别为生态系统可恢复时，生态系统的自身性质指数EPI，自然干扰指数NDI人类活动强度指数HAI的正常范围上界，MinEPI，MinNDI，MinHAI为生态系统可恢复时，这三个指标的下界，根据该三个指数的正常波动范围的上下临界值，则求得当生态系统处于可恢复状态时，生态系统可恢复值RV正常范围为：

a1MinEPI+a2MinNDI+a3MinHAI≤RV≤

a1MaxEPI+a2MaxNDI+a3MaxHAI

设A，B为可恢复综合值RV的上下临界值，取A，B两值形成一有刻度的单坐标轴线，当某个系统的综合值落在A，B范围内之内时，称生态系统为可恢复，此时可通过调整人类活动强度（人为干扰因素）使生态系统恢复，此时施加外力的大小可通过两综合值之间的差值得到。当生态系统的综合值落在A，B范围内之外时，生态系统不可改变人为干扰因素使其恢复，此时生态系统紊乱为不可逆。（作者单位：西南科技大学）