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工业园区企业网络的共生模型研究类似于生物种群的共生现象,工业园区内企业之间也会由于外部因素或市场]化力量的作用而结成网络，并实现基于资源共享和专业分工的共生状态｡本文根据描述生物种群共生规律的罗吉斯缔方程,建立了工业园区企业网络的共生模型,分析了园区企业稳定共生的条件，并利用奥克斯南昌空调生产基地的相关指标对模型进行了实证分析｡共生(Symbiosis)一词来源于希腊语，最早由德国生物学家德巴瑞(Anton Debarry)于1879年提出，指的是不同生物种群按某种物质联系生活在一起，形成共同生存､协同进化的关系｡工业园区的一般特征是大量企业在一定区域的集中,这些企业之间有着或强或弱的联系,彼此之间既有相互竞争,又有基于资源共享和专业分工所形成的协作｡正如自然界中不同生物按照类别､地理条件等形成不同的生物群落，并在一定的食物链下共同生存和协同进化一样，工业园区内企业之间也会由于外部因素或市场]化力量的作用而集结在一起形成企业网络，在一定的价值链下共同生存和协同进化，达到共同繁荣的目的｡本文通过建立工业园区企业网络的共生模型，分析了园区企业稳定共生的条件，并利用奥克斯南昌空调生产基地的相关指标对模型进行了实证分析｡一､企业成长的罗吉斯缔模型生物学中经常用罗吉斯缔(Logistic)模型描述生物种群增长规律,即其增长速度在最初是加快的,当增长到某一定值时,速度开始减慢,直到最后减为零,即停止增长,有时也用它刻画种群之间的相互作用关系(如竞争､互利､偏利､寄生)｡自然界中人口的增长､疾病的传播､虫口的增长､技术革新的推广､销售的预测等都满足罗吉斯缔模型的增长规律｡通过观察可以发现工业园区企业网络中的企业之间也有着密切的物质､能量的关联和互动关系,园区内的大小企业形成一个联系紧密､互为依赖的共生系统,并且企业网络整体同样经历了一个产生､发展和稳定共生的]化过程｡由此,借用生物学中罗吉斯缔模型来描述工业园区企业网络的]化过程是较为贴切的｡假设园区内只有一个企业,企业自身生存只受到有限资源的限制,并且在模型中将网络中的企业所经历的内生的和外生的变化简化为企业的产量信号,通过对企业产量变化的刻画来解释企业网络的]变过程｡其假设条件为:(1) x(t)表示企业的产量,即假定企业的产出水平是时间t的函数｡出于处理上的方便,时间t所表达的内容要稍加修改,在这里,时间t不仅有时间上的含义,并且还有技术､信息､专业化和分工､交易成本等全部影响产出水平的因素的变化的含义,而且由于这些因素都可以简单地被认为是时间的函数,因此用时间t来表达这样一种较为宽泛的含义｡(2)在给定的一段时间内,某一地域空间里,假定各种要素禀赋(包括技术､原材料､劳动力､资本和市场规模等)一定,并且我们把各种生产要素､资源被有效组合和充分利用这样一种状态定义为自然状态｡那么,在自然状态下,每个企业将有一个潜在的产量极限｡换句话说,存在一个最大产量,记为N｡因此,这里隐含的另一个假设是,每个企业产量的增长率随产出水平的提高而下降并趋于零｡若定义企业的自然市场饱和度为x(t)/N,则企业的自然市场规模对企业的产出水平的增长率有阻滞作用｡(3)假定在企业网络中,在地理位置上相对集中的企业,彼此的存在对另一方产量的增长起促进作用,这方面可以通过规模效益､外部效益､分工和专业化协作等途径引起交易成本的降低､工作效率的提高､激励方式的改进､信息的传播､创新条件的改善而促使企业产量增长得到解释｡(4)r表示企业产量内禀增长率,不受环境制约｡陈)梅将它定义为所在行业的平均产出的增长率｡(5)为模型讨论方便,我们这里所有的讨论都假设不考虑动态因素如价格､市场需求等的变化,只考虑静态的企业网络状态｡这样,由单个生物种群的罗吉斯缔模型可以转换成园区内只有一个企业时其产量增长变化的]化模型,其罗吉斯缔微分方程为:假设开始考察的时刻,企业的产量x(t)=a,(a＜n),T=0时的产量较小｡显然,x(t)=N是企业的最大产出规模,是一个稳定平衡点｡罗吉斯缔模型的图形如图1所示:若记x(0)=x0,其解为:由结论我们可以推导出初始产量x(0)=x0＜N,产量会单调增长而趋于N,而当x0＜N/2时,单调曲线在N/2处有一个拐点,可求出拐点A的坐标是(-c/r,N/2)｡若x0=N,x(t)=N｡若x0＞N,则产量单调下降地趋于N｡企业产量的增长变化的总体规律是开始增长缓慢,随后增长加快,达到一定程度后,增长率逐渐减慢,随后产量达到饱和状态｡在这个模型中,容纳量N是一个对产量限制的因子,N本身依赖于环境｡x=N 是方程稳定的平衡点,是企业最大的产出规模｡在这样的前提下,企业若想突破N 的瓶颈,就必须扩充自己生存环境,或转变生存环境,以此引进改变环境所需的资源结构｡罗吉斯缔模型反映了一个事实:当一个种群密度增大时,则它可得到的资源就减少｡但是在真实的环境中,有的资源是可以更新的,因此在任何时候可得资源的实际水平将取决于一段时间内资源的调节状况｡二､工业园区企业网络的共生条件分析企业网络大都是“核心—边缘”结构,以单核网络为例,在园区中往往至少存在一个发展到较大规模的核心企业,由于经营上的成功吸引了同行业的其它中小企业以及相关支持性产业的企业加入,并且中小企业与核心企业间逐渐建立起上下游的稳定供需关系和相互间的信赖合作关系,最终形成一种相对稳定的共生状态｡现在,把处于网络中心的企业的产出规模记为x1(t),并称之为核心企业;相应地把处于其周围的中小企业的产出规模记为x2(t),并称之为配套企业｡在没有配套企业出现的情况下,核心企业能够自我发展,所以在只有核心企业单独存在的情况下,核心企业的产出规模满足罗吉斯缔模型,即:现在,我们引进配套企业｡根据我们的假定,配套企业的加入对核心企业的产量规模有促进作用,即配套企业的加入导致核心企业的产量增长的要求是dx1(t)/dt增加｡因为此时核心企业并没有实现最优产量,配套企业的加入可以为核心企业提供中间产品,由于地理位置上的优势,核心企业可以降低原材料的投入成本和运输费用,并且大量配套企业的相互竞争一方面有助于降低中间产品的价格,另一方面可以提高中间产品的质量,从而对核心企业的生产起直接的促进作用｡另外,在间接作用方面,一大批配套企业众星捧月的繁荣景象对提高核心企业的声誉也有无形的广告作用,彼此之间在相互竞争的过程中模仿､学习有助于技术､管理方面的提高,建立起来的伙伴信任关系大大降低了交易费用｡因此,我们对核心企业的产出水平的描述可以写为:δ1表示每单位配套企业自然市场规模饱和度对核心企业的产出水平的贡献｡而对于配套企业来说,如果没有核心企业的存在,假设其产出水平将逐渐减少,并趋向于零｡这个假设主要来源于这样的事实:核心企业出现以后大量的配套企业才出现｡因此,我们把配套企业的产出水平的自然负增长率记为r2,那么在只有配套企业单独存在的市场结构中,我们对配套企业的产出水平可以描述为:现在,配套企业进入到已存在核心企业的市场当中,由于核心企业的存在,配套企业的产出水平将得到提高,这可以从核心企业给配套企业提供订单､进行市场调研､提供市场信息等方面得到解释｡这样,我们就可以把配套企业的产出水平进一步描述为:δ2表示每单位核心企业自然市场规模饱和度对配套企业的产出水平的贡献｡另外,配套企业的理想市场规模饱和度对自身产出水平也存在阻滞作用,因此,配套企业的行为最终可以描述为:现在我们来描述核心企业和配套企业共存的市场结构,综合④式和⑦式,我们可以把这样一种市场共生结构达到稳定水平描述为下面的微分方程组:解微分方程组,可求出该模型的不动点及稳定条件｡可以看出,核心企业和配套企业共生的现实的稳定条件应该是:0<δ1＜1,δ2＞1,δ1δ2＜1｡δ1＞0,则说明配套企业存在对核心企业的贡献,δ1＜1表示配套企业对核心企业产出水平的贡献相对来说比较小｡这在经济上有直观的解释,从分工的角度来看,每个配套企业一般只做一道或几道工序,所以配套企业向核心企业提供的本企业的最终产品对核心企业来说只是一种或几种中间制成品,并且配套企业数目较多,竞争更激烈,核心企业的选择较多,因此每个配套企业对核心企业的贡献较小｡但是配套企业的数量达到一定限度时,对核心企业的贡献也非常可观,这也是核心企业需要与配套企业共生的原因｡δ2＞1表示核心企业对配套企业产出水平的贡献相对来说比较大｡这也可以从经济上进行直观的解释,核心企业向配套企业下的订单一般来说是占配套企业的全部或很大比例的产出水平,而且它向配套企业提供的市场需求结构､走向的分析,有时甚至进行部分直接投资,从某种意义上说非常关键｡因此核心企业对配套企业的贡献比较大｡δ1δ2＜1表示在网络中配套企业和核心企业达到共生的均衡状态时,就单个核心企业和配套企业来说,要求δ1很小δ2较大,这其实是要求核心企业本身的规模要比较大,并且在网络中分工的程度要比较高,这样网络中的配套企业的数目会较多,并且彼此之间的竞争比较激烈,从而整体上保持较强的竞争力｡三､模型的应用——以奥克斯南昌空调生产基地为例奥克斯集团是我国电力行业和家电行业具有较强竞争力和广阔发展前景的大型企业集团｡根据笔者对南昌奥克斯电气公司空调业务的调研统计,南昌奥克斯2005年度主营业务收入为5.6亿元,公司向南昌经济技术开发区的空调辅助生产企业采购部分原､辅材料及零配件,如江西嘉成包装有限公司1000万元,艾迪玉(江西)有限公司760万元,江西昌隆实业有限公司200万元,南昌轩焊材料有限公司600万元,还有一部分是省外采购,如上海日立电器有限公司6000万元,广东美芝制冷设备有限公司4600万元,乐金电子(天津)电气有限公司2000万元,宁波海诚电器有限公司1600万元等｡总体来看,目前南昌奥克斯电气公司在省外采购居多,省内24家配套企业的采购额加在一起只有8000万元｡据奥克斯集团生产规划,目前一期工程的生产能力应该在2006年达到满负荷,即家用空调要实现产销150万套,销售收入大约为15亿元,比现期增长2.68倍｡下面分两种情况讨论:(1)假设2006年配套件总交易额(约8亿元)为原有24家配套企业扩大再生产所吸收｡将x1=5.6x2=0.8N1=15N2=8代入微分方程组⑧得出:δ1=10.17δ2=5.78δ1δ2=61.85这说明在这种情况下,配套企业对奥克斯产出水平的贡献相对来说比较大,奥克斯对配套企业产出水平的贡献也比较大,但是网络中的配套企业的数量不够多,网络发育不完全,因此不能达到网络的稳定共生状态｡(2)假设现有的24多家配套企业交易额也将会有一定增长,经专家讨论后暂估为1亿元｡其余交易额分配给外来配套企业或新创立企业｡将x1=5.6x2=0.8N1=15N2=1代入微分方程组⑧得出:δ1 =0.5δ2 =4.82δ1δ2=2.41这说明在这种情况下,奥克斯企业网络中配套企业对核心企业(奥克斯)的贡献度为0.5,目前的配套企业对核心企业(奥克斯)存在一定的贡献;核心企业(奥克斯)对配套企业的贡献度为4.82,配套企业受益比较大｡由于专业化分工､产业集聚等效应,奥克斯对配套企业的带动作用非常明显,但也没有达到网络稳定共生的条件｡这可能和奥克斯公司刚刚成立不久,产量还没有达到正常产出状态有关;同时也说明目前奥克斯企业网络还很不稳定,奥克斯和配套企业之间还未形成默契的合作关系｡据奥克斯集团生产规划,在2008年家用空调要实现产销300万套,销售收入大约为30亿元,比现期增长5.36倍｡为降低成本,奥克斯集团计划从江浙､广东再引进一大批配套企业,届时奥克斯空调零部件的本地化采购程度将会大大提高｡据专家估计,届时新增加近百家配套企业总交易额将在17亿元左右｡从实现网络稳定的角度来看,南昌市政府和开发区管委会大力招商引资,改善政策环境和园区条件,增加引进配套企业数量的做法是十分正确的,因为这将促进网络中的分工,壮大核心企业实力,进一步降低δ1,有可能达到δ1δ2＜1,从而使网络实现稳定共生和整体上保持较强的竞争力｡四､研究结论(1)企业网络中核心企业对配套企业的贡献度要比配套企业对核心企业的贡献度要大得多,所以政府在规划发展企业网络时,要加大对核心企业的扶持力度,促进核心企业的快速发展,这样可以带动配套企业的发展｡(2)企业网络的形成过程必然会受到一定地域上土地面积､原材料供应､基础设施､交通容量､专业协作水平､劳动力和资金等因素的限制,网络超过一定的合理规模,规模效益就会呈现出递减趋势｡(3)企业网络规模要足够大,配套企业要足够多,网络才能达到稳定共生状态｡从网络整体来看,正是由于大批本地配套企业的加入,才促进了网络的专业化分工,加速了市场信息流通,带动了相关科技与专业人力资源的积累,激发了技术的改良和创新,形成了产业扩散作用,引致上游供应来源的扩增和质量的提高,导致生产成本的降低,提供给客户生产专业化的信号,减少客户因信息不对称产生的搜寻成本,扩大和开拓市场,相互间形成的有效的制度安排节约了大量交易费用等其他有利的作用,从而形成网络整体上对外部的竞争优势,保证网络的良好发展｡[参考文献][1]Lewin，A. Y. and Carrool，T. N. The Coevolu-tion of New Organization Forms [J]. Organization Science，2003，10（5）：535-550.[2]蔡宁,杨闩柱.基于企业集群的工业园区发展研究[J].中国农村经济,2003,(1):53-59.[3]陈雪梅等.中小企业集群的理论与实践[M].北京：经济科学出版社，2003,102-134.[4]陈兰荪.数学生态学模型与研究方法[M].北京:科学出版社,1991,51-73.[5]池仁勇.区域中小企业创新网络评价与构建研究:理论与实证[R].北京:中国农业大学,2005,93[6]马可·扬西蒂,罗伊·莱温.制定战略:从商业生态系统出发[J].哈佛商业评论,2004,(4):236-264.。
详解逻辑斯蒂增长模型
逻辑斯蒂增长模型（Logistic Growth Model）是一种描述某一种生物种群、经济市场或其他类型的增长过程的数学模型。
该模型基于逻辑斯蒂方程，通过考虑资源约束和环境影响来解释种群或市场的增长趋势。
逻辑斯蒂增长模型的方程可以表示为：
\[ \frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K}\right) \]
\(N\)表示种群或市场的规模，\(t\)表示时间，\(r\)是增长率，\(K\)是系统的容量极限。
该方程有两个部分，第一部分\(rN\)表示无资源限制情况下的指数增长率。
第二部分\(\left(1 - \frac{N}{K}\right)\)表示资源的稀缺性，它限制了增长率，并且当种群或市场接近极限 \(K\) 时，增长率趋近于零。
逻辑斯蒂增长模型的解析解可以通过分离变量和积分得到：
\[ N(t) = \frac{K}{1 + \left(\frac{K}{N_0} - 1\right) e^{-rt}} \]
\(N_0\)表示初始规模，这里表示时间 \(t=0\) 时刻的规模。
逻辑斯蒂增长模型的重要特征是饱和增长。
在初始阶段，种群或市场增长迅速，但随着时间的推移，增长率逐渐减小，直到趋于稳定。
这是由资源的有限性所导致的。
逻辑斯蒂增长模型是一种广泛应用于生态学、经济学和社会科学研究中的模型。
它可以帮助我们理解和预测种群或市场的增长趋势，并指导相关决策和政策制定。
逻辑斯蒂增长模型也可以通过拟合观测数据来估计出模型的参数，并进一步对未来的增长进行预测。
logistic模型调研报告本调研报告将对logistic模型进行深入分析和研究。
我们将了解该模型的定义、应用领域、优点和局限性，并且探讨一些相关的实际案例。
在整个报告中，我们将提供详细的信息和数据，以支持我们的结论。
一、引言logistic模型是一种用来建立两分类或多分类问题的概率模型。
它可以将输入特征映射到概率输出。
由于其简单且易于解释的特点，logistic模型在许多领域得到广泛应用，如医学、金融、市场营销等。
二、定义logistic回归模型是一种广义线性模型，其核心思想是通过对输入特征的线性组合应用一个非线性函数（称为logistic函数或sigmoid函数），来拟合观测数据的概率分布。
通常，logistic模型的输入特征通过最大似然估计方法来确定模型的参数。
三、应用领域1. 医学研究：logistic模型可以用于预测某种疾病的患病风险，并提供可靠的诊断结果。
2. 金融风险评估：logistic模型在信用评估和违约预测方面具有很高的应用价值，可以帮助金融机构降低风险。
3. 市场营销：logistic模型可以预测客户购买某种产品或服务的可能性，有助于制定有效的市场策略。
四、优点1. 简单易懂：logistic模型基于简单的线性组合和sigmoid函数，其结果易于解释和理解。
2. 可解释性强：logistic模型可以通过参数的大小和方向来解释输入特征对输出结果的影响。
3. 计算效率高：logistic模型的训练过程相对较快，即使在大规模数据集上也能够表现出良好的性能。
五、局限性1. 对异常值敏感：logistic模型对异常值比较敏感，当存在异常值时，模型的性能容易受到影响。
2. 必须线性可分：logistic模型要求输入特征能够线性可分，当特征之间存在复杂的非线性关系时，模型的拟合能力会受到限制。
3. 学习能力有限：logistic模型的学习能力有限，当数据具有高度复杂的规律时，模型可能无法完全捕捉到其中的信息。
《上海创新生态系统演化研究——基于要素·关系·功能的三维视阈》篇一一、引言上海作为中国最具国际影响力的城市之一，其创新生态系统的演化历程和现状，对于理解城市发展与创新驱动的重要性具有举足轻重的地位。
本文旨在从要素、关系、功能三个维度，对上海创新生态系统的演化进行深入研究，以期为城市创新发展提供理论支撑和实践指导。
二、上海创新生态系统的要素分析1. 人才要素上海作为全国人才高地，拥有丰富的高素质人才资源。
从高校、科研院所到企业研发团队，各类人才为上海的创新发展提供了源源不断的智力支持。
2. 技术要素上海在科技研发、高新技术产业方面具有显著优势，众多科研机构和企业的技术创新能力不断推动着上海的技术进步。
3. 资本要素金融市场发达，为创新项目提供了充足的资金支持，是上海创新生态系统的重要支撑。
4. 政策与环境要素政府政策支持、良好的创新环境和文化氛围为创新提供了有力保障。
三、上海创新生态系统的关系构建1. 产学研用合作关系高校、科研机构、企业之间的产学研用紧密合作关系，推动了技术创新和产业升级。
2. 竞争与合作共存关系在激烈的竞争中，各创新主体互相学习、合作，形成了良性竞争的环境。
3. 政策与市场互动关系政府政策与市场机制相互促进，为创新提供了良好的外部环境。
四、上海创新生态系统的功能发挥1. 驱动经济增长上海创新生态系统通过技术、人才、资本等要素的集聚和高效配置，驱动了经济增长。
2. 促进产业升级新技术的不断涌现和应用，推动了上海传统产业的升级和新兴产业的发展。
3. 培育创新文化良好的创新环境和文化氛围，培育了上海人的创新精神，形成了独特的创新文化。
五、上海创新生态系统的演化过程与未来展望1. 演化过程上海创新生态系统经历了从初步形成到逐步完善的过程，目前已经形成了较为完善的创新生态体系。
2. 未来展望未来，上海应继续加强人才引进和培养、技术研发投入、政策支持等方面的工作，以进一步优化创新生态系统，推动城市持续创新发展。
物流业与制造业协同联动发展研究综述作者：李长征许勇来源：《经济研究导刊》2021年第27期摘要：近年来，制造业与物流业的联动发展是国内外学者研究的焦点问题之一。
从制造业与物流业两业协同联动发展机理、两业协同演化关系、两业协同发展问题及实施路径等方面，对学者们的研究进行梳理可发现，要促进物流业与制造业协同发展，深化物流业与制造业协同创新，就要一方面提高制造业企业服务外包层次，另一方面从促进第三方物流发展入手，积极发展第四方物流业，针对制造业的供应链管理提进行流资源整合。
关键词：制造产业;物流产业;协同联动发展中图分类号：F252 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）27-0039-03近年来，制造业与物流业的协同联动发展是国内外学者研究的焦点问题之一。
发展作为生产性服务业的物流产业有利于促进制造业的产业结构调整和升级，制造业和物流业需要一种资源优化配置的联结方式来促进两业的适度融合，借助协同发展获得系统效应。
制造业的不断升级和发展为物流业的发展提供了广阔的市场需求，物流业的快速发展也有助于制造业借助物流服务外包以更好地控制物流成本，提高制造业的产业竞争力。
目前，国内外学者主要对制造业和物流业协同联动发展机理、物流业与制造业协同演化关系、物流业与制造业协同发展问题以及实施路径进行研究。
通过对学者们的研究整理综述，指出现有研究存在的缺陷，可进一步得出未来研究的视角和研究方向。
一、物流业与制造业联动发展的机理研究物流业与制造业联动发展的研究从对两业协同联动发展的机理的研究开始，这方面的研究相对较早。
近年来一些学者基于共生视角和生产性服务视角阐述了物流业与制造业联动发展的内在机理。
Francois（1990）认为，制造和生产者服务是共生和互动的关系，协同优化的过程体现了现代物流业与制造业的共生模式。
Quinn（1988）对制造业与服务业之间的主要作用途径进行探讨，认为制造和服务是相互依存和互动促进的，服务业为制造业创造了广阔的市场，提高了制造业市场的反应速度，降低了企业制造成本，提高了制造业产品的附加值，促进了制造业的国际化，促使制造业公司成为服务提供商并从外部服务创新中受益。
基于Logistic增长模型的工业共生稳定分析郭莉;苏敬勤【摘要】类似于生物种群的共生进化过程,生态工业系统演进过程中出现了企业间相互利用资源的互补共生现象.运用生物学中描述生物种群增长规律的Logistic方程,建立描述企业间相互作用关系的数学模型,给出平等型、依托型、依赖型和单方获利型四种工业共生模式的稳定共生条件和政策含义,对于我国生态工业发展具有指导意义.【期刊名称】《预测》【年(卷),期】2005(024)001【总页数】6页(P25-29,6)【关键词】工业共生;稳定性;Logistic模型;生态工业【作者】郭莉;苏敬勤【作者单位】大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,管理学院,辽宁,大连,116024【正文语种】中文【中图分类】F062.2随着生态环境的持续恶化，一些发达国家开始尝试按照生态工业理念，在企业之间建立相互利用资源的互补共生关系，这在很大程度上减少了资源的使用和废物的排放［1］。
Lambert和Boons将工业共生定义为企业之间开展的设备共享、废物流集中处理和废弃物、多余能量的交换［2］。
目前，国内外工业共生实践已广泛开展，比如美国在2001年上半年已在40个地区建立了以工业共生为特征的生态工业开发项目，并取得了显著的成效［3］。
大量实践表明，工业共生虽然属于企业间经济关系，但它在稳定性上是相对薄弱的，主要体现在:(1)多样性缺乏。
副产品(或废弃物)在性质上或构成上的差别较大，这就使生产企业同时接收多种副产品的回旋余地变小;(2)刚性相对明显。
由于生产工艺对原料的成分要求较高，下游企业很可能为能够利用其他企业的废弃物而做工艺流程的调整，所以它很难承受供应商在原料质量上的连续变化;(3)影响因素复杂。
除产品创新和技术设备改造以外，政策法规和专门性污染预防措施(如绿色采购)对共生稳定性都有直接影响。
然而，当前实践中的突出问题是企业忽视工业共生的这一缺陷，违背客观经济规律，盲目追求工业共生，最终导致市场竞争力受到削弱。
基于logistic模型“基于logistic模型，以中括号内的内容为主题，写一篇1500-2000字文章，一步一步回答”1. 引言（150-200字）在数据分析领域中，logistic回归模型是一种常用且有效的分类模型。
它通过将线性模型与S形函数相结合，可以对离散的二分类问题进行建模和预测。
本文将介绍logistic模型的基本原理、模型参数的估计方法以及应用实例。
2. logistic回归模型的基本原理（300-400字）Logistic回归模型是一种广义线性模型，在二分类问题中具有重要的应用价值。
模型的基本形式是：P(Y=1 X) = exp(β0 + β1*X) / (1 + exp(β0 + β1*X))其中，P(Y=1 X)代表样本属于类别1的概率，X是输入特征，β0和β1是模型参数。
为了将概率划分为两个类别，我们引入了S形函数，也被称为logistic函数。
Logistic函数的形状符合S型曲线，可以将线性函数的输出映射到0到1之间的概率范围。
3. 模型参数估计方法（500-600字）为了确定模型参数，我们需要使用最大似然估计方法。
最大似然估计的思想是找到使得观测数据出现的概率最大的模型参数。
在logistic模型中，我们可以通过最大化对数似然函数来估计参数。
对数似然函数的形式如下：L(β0, β1) = Σ [y_i * log(P(Y=1 X_i)) + (1 - y_i) * log(1 - P(Y=1X_i))]其中，y_i是样本的实际类别标签，P(Y=1 X_i)是模型预测样本属于类别1的概率。
我们的目标是找到一组参数(β0, β1)，使得对数似然函数取得最大值。
针对这个最优化问题，我们可以使用梯度下降算法来求解。
梯度下降算法通过迭代更新参数的值，使得对数似然函数逐步接近最大值。
通过计算对数似然函数的梯度，我们可以根据梯度的方向来更新参数的值。
4. logistic模型的应用实例（500-600字）logistic模型在实际应用中具有广泛的应用，以下是其中两个典型的实例。
基于logistic 模型的企业生态系统演化分析赵树宽 郝陶群 李金津(吉林大学,长春 130012)〔摘 要〕 本文引入生态学的理论及方法,定义了企业生态系统,探讨了企业生态系统的基本结构,概括出企业生态系统的特点,分析了企业生态系统演化的条件和动因,运用生物种群演化的logistic 模型描述了企业生态系统演化过程,并据此提出企业生态系统演化策略。
〔关键词〕 企业生态系统 logistic 增长模型 演化策略〔中图分类号〕F27015 〔文献标识码〕A 收稿日期:2008—07—15 生态系统一词最早由英国生态学家A 1G 1T ansley 于1935年在他的“植被概念与术语的使用”一文中提出。
他指出“我们不能把生物与其特定的自然环境分开,生物与环境形成了一个自然系统。
正是这种系统构成了地球表面上具有大小和类型的基本单位,这就是生态系统。
”生态系统是指在一定时间和空间范围内,由生物群落与其环境组成的一个整体,该整体具有一定的大小和结构,各成员借助能量流动、物质循环和信息传递而相互联系、相互影响、相互依存,并形成具有自组织和调节功能的复合体。
企业与生物界的生物个体相似,没有一个企业可以脱离其他经济共同体而单独长期生存。
企业在其特定的环境中,与外界进行物质、能量、信息和价值的交换,构成一个相互作用共同发展的整体。
这个共同体就是企业生态系统。
可以说在企业的发展过程中也要遵循“优胜劣汰、适者生存”等生态学的自然规律。
因此,运用生态学的理论及思维方法分析和研究企业中的问题,即企业仿生化研究,具有重要的实践意义。
1 企业生态系统的构成企业生态系统的构成具有层次性,可以分为企业内部生态和企业外部生态。
企业内部生态指的是企业作为一个生物个体其有机体内的共生单元和生命系统,主要包括企业家、企业员工、资产状况、企业文化、技术水平、信息系统等。
企业外部生态又可以分为生物成分和非生物成分。
生物成分是指由不同物种所形成的生物群落,包括同质企业、消费者、供应商、市场中介、和投资者。
非生物成分则又分为自然生态和社会生态:自然生态是指企业所处地域的自然资源和地缘地貌和气候等因素;而社会生态反映的是社会发展水平,即包括有物质形态的因素也包括非物质形态的因素,主要有经济因素、政治因素、法律因素、文化背景因素、人力资源因素、科技水平因素等。
如图1所示。
图1 企业生态系统构成 企业个体及同质企业所形成的群体(Σa 1)是生物成分的主要物种之一。
此外,消费者(Σb 1)、供应商(Σc 1)、市场中介(Σd 1)和投资者(Σe 1)等也均可视为企业生态系统的主要物种。
企业生态系统的非生物成分有自然因素(ΣA 1)、经济因素(ΣB 1)、政治因素(ΣC 1)、法律因素(ΣD 1)、文化背景因素(ΣE 1)、人力资源因素(ΣF 1)与科技水平因素(ΣG 1),由此可以抽象出一个企业生态系统各相关成分间相互依赖关系的函数式:企业生态系统=F (生物成分,非生物成分)=F (Σa 1、Σb 1、Σc 1、Σd 1、Σe 1…,ΣA 1、ΣB 1、ΣC 1、ΣD 1、ΣE 1、ΣF 1、ΣG 1…)企业生态系统还包括了政府部门和立法者、分别代表消费者和供应商的协会以及制定标准的机构,他们是一些特殊的成分,既可能是消费者、投资者,又对系统非生物环境起决定性作用,他们隐含在上述关系中。
2 企业生态系统的特点企业生态系统与自然生态系统相比,既具有相似性,又具有其独特性。
总的来说,企业生态系统主要有以下几个特点。
211 企业生态系统是一个动态循环的系统在企业生态系统中,任何一个个体的生存都有赖于—07—最基本的生命活动———新陈代谢,物质和能量的循环也在这一活动中得以实现。
伴随着物质和能量的循环,系统中的生物成分与非生物成分也不断地改变其存在状态。
例如每个企业个体在出生、成长、死亡之间交替。
因此,企业生态系统不是一个静止的功能单位,而是一个不断运转的循环系统。
212 企业生态系统具有自动调节能力企业生态系统的结构、功能与各项作用都具有相当的和谐度和稳定性,而且,因为有不同的企业生物群在共同担负某一部分的系统生态责任,所以当企业生态系统受到外来的一定范围内的干扰时,可以通过内部的调节作用使之恢复原有的稳定状态。
而这些作用包括企业群内的密度和个体数量以及改变企业与环境间的适应关系等。
213 企业生态系统的边界难以确定,往往不受地域和行业的限制 随着经济全球化,专业化分工取代了垂直一体化模式。
这就决定了某一企业可以利用其某一专业化优势跨行业发展,或结合其他行业企业的优势,共同拓展新的经营领域,以提升创新能力和核心竞争力。
因此,企业的成长与发展可在常规行业界限内进行,也可打破常规界限跨若干行业来完成。
例如,韩国三星公司利用其在液晶显示器的技术优势,成功地涉足了家电、计算机和手机等行业。
再比如,在资源的利用上企业生态系统又可打破地域的限制。
众所周知,廉价的劳动力资源使得很多发达国家纷纷到发展中国家建厂来发展劳动密集型的产业。
214 企业生态系统是一个经济———人———社会———自然的复合系统 在这个复合系统中,企业是经济活动的主体,但其所有的经济行为都有赖于人的意识,并且要通过人的活动得以实现。
与此同时,企业的经济活动也要受到社会和自然的共同影响。
由于人的因素,使得企业生态系统与自然生态系统相比,个体对外界环境的影响效果更强。
3 企业生态系统的演化条件和动因311 企业生态系统的演化条件企业生态系统是一个动态的不断演化的系统,随着时间的推移其结构、状态、特征、行为、功能等会发生变化。
企业生态系统存在开放性、远离平衡性、非线性与随机涨落等特性,这些特性决定了企业生态系统的复杂性与多样性,是企业生态系统自组织演化的条件。
首先,企业生态系统是个开放的系统,企业作为生态系统的主体,始终与外界环境进行物质、能量、信息与价值的交换;其次,企业生态系统内部各要素之间也存在相互影响、相互促进的作用,这种作用表现为非线性关系,是不可逆的;再次,企业生态系统内部各企业在规模、实力等方面存在差异性使系统具有远离平衡态性质;最后,企业生态系统受外界随机涨落的干扰,当涨落不断放大就会自组织的推动企业生态系统演化。
312 企业生态系统的演化动因企业作为独立的个体追求的是自身经济效益的提高,这时同质企业间是你死我活的竞争关系。
当企业进入企业生态系统,企业同生态系统内其他生态成分,即同质企业群、供应商、市场中介(包括代理商、销售渠道、销售补充产品及其提供服务的企业)、投资者及消费者构成了一种相互联系的企业生态价值链(如图2),企业同生态价值链其他成分将形成一种非线性相互作用的共生关系。
图2 企业生态价值链这种共生关系促使企业生态系统追求系统整体生态价值的提升,在系统内部产生一种1+1>2协同效应。
在这里将生态价值定义为企业生态系统内各同质企业与其相互关联的各个生物成分发生的非线性作用关系而创造的系统经济效益总和。
因此,真正推动企业生态系统自组织演化的是系统各企业以追求生态价值为目标所进行的非线性相互作用行为,这种非线性相互作用行为具有自催化功能,系统自组织演化导致整体协同效应的产生以及系统生态价值的提高,即系统演化与生态价值提高互相强化,对企业之间合作行为产生内生激励,推动企业生态系统自组织演化。
4 企业生态系统的演化过程企业生态系统具备了自组织演化的条件,同时由于各企业追求生态价值的驱动而发生的非线性相互作用能够推动系统的自组织演化,如果系统演化主要由内在的增值潜力驱动,系统一般呈指数形式增长。
但是作为生态系统,它的演化又受到资源与环境承载量的制约,在推动力与制约因素并存条件下,企业生态系统的演化将呈现怎样的轨迹?下文将采用生物种群演化的logistic模型对企业生态系统的演化过程进行分析。
411 Logistic模型Logistic模型是由比利时人Verhulst提出,后被Pearl -Reed发现,因此称Verhulst-Pearl模型。
Logistic模型是一个经典的生态学模型,指出了有限空间种群增长的基本规律,已广泛应用于种群生态学研究领域,描述生物种群数量的时空动态关系。
经典的logistic模型如下: dNdt=rNK-NK(1)其中,状态变量N为系统发展的综合指标。
由于系统发展的意义在于系统发展综合指标的增大,因而dN> 0;r为系统状态变量N的增长率(又称为内禀增长率),它表示系统在没有任何外部限制条件下的最大发展速率; K为环境承载量,即外部环境决定的系统发展的最高程—17—度。
K-NK称为Logistic 系数,从上式可以看出,Logis 2tic 系数对种群密度变化起着一种制动作用,使种群密度总是趋向于环境负荷量。
412 企业生态系统的logistic 增长模型根据种群生态学理论,logistic 增长是种群在有限环境中的一种简单的增长形式。
与生物种群演化类似,企业生态系统所在空间是有限的,它的发展不可能无限增长,因此企业生态系统的自组织演化是有限资源环境下的logistic 增长。
本文用企业生态系统的生态价值的提高来动态描述企业生态系统的演化过程,为此对模型做如下假设:(1)设N (t )表示t 时刻企业生态系统的生态价值,N (t )由企业生态系统内企业数量、资源、企业间关联强度等因素决定;(2)在给定的一段时间内,某一地域空间里,假定各种要素禀赋(包括技术、原材料、劳动力、资本和市场规模等)一定,那么企业生态系统的生态价值存在一个极限记为K;(3)r 表示企业生态系统生态价值的内禀增长率,表示系统不受外界条件限制下的最大增长速率。
(4)企业生态系统的自然增长饱和度对企业生态系统生态价值的增长率有阻滞作用,增长率随着生态价值的增加而逐渐下降并趋于零。
则企业生态系统的演化过程符合logistic 增长模型:dNdt =rN K-NK(1)模型的曲线如图3所示:图3 企业生态系统演化的logistic 曲线由图3可知,当N =K 时,企业生态系统的生态价值达到极限,因此N =K 是一个稳定平衡点。
413 影响企业生态系统演化的因素分析由公式(1)与图3可知,企业生态系统的演化由参数K 与r 共同决定。
在其他条件一定情况下,K 值越大,曲线顶端越高,企业生态系统演化所能达到的生态价值极限越大;r 值越大,曲线越陡,企业生态系统演化达到生态价值极限的速度越快。
因此,企业生态系统的演化因素可以通过讨论K 与r 的影响因素来决定。
41311 生态价值极限K 的影响在给定一段时间内,某一区域空间内的企业生态系统所能创造的最大生态价值取决于这个企业生态系统的资源容量,包括企业运营所需要的一切物质、技术、资本、人力等资源。
