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中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展

中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展

除了收入基尼系数(Income Gini)之外,还有一种财富基尼系数(Wealth Gini)。其大概算法与收入基尼系数相同,区别在于收入基尼系数的数据是来自于某地区的家庭收入统计,财富基尼系数的数据是来自于某地区的家庭总资产统计。

基尼系数最大为“1”,最小等于“0”中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展 。基尼系数越接近0表明收入分配越是趋向平等。 国际上并没有一个组织或教科书给出最适合的基尼系数标准。但有不少人认为基尼系数小于0.2时,居民收入过于平均,0.2-0.3之间时较为平均,0.3-0.4之间时比较合理,0.4-0.5时差距过大,大于0.5时差距悬殊。 [16]

中文名 基尼系数 外文名 Gini coefficient/index 适用领域 经济学 别 名 坚尼系数 表达式 G=A/(A+B) 提出者 Corrado Gini 提出时间 1912年 应用学科 中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展 政治经济学

基尼系数 通行算法

赫希曼根据洛伦茨曲线提出的判断分配平等程度的指标。设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为 A,实际收入分配曲线右下方的面积为 B。并以 A 除以(A+B)的商表示不平等程度。这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。如果 A 为零,基尼系数为零,表示收入分配完全平等;如果 B 为零则系数为 1,收入分配绝对不平等。收入分配越是趋向平等,洛伦茨曲线的弧度越小,基尼系数也越小,反之,收入分配越是趋向不平等,洛伦茨曲线的弧度越大,那么基尼系数也越大。另外,可以参看帕累托指数(是指对收入分布不均衡的程度的度量)。

这里 <. >表示取数学期望,而 1≥ 2≥μ 为总体的人均收入。用上式便于理解基尼系数的含义,它与变异系数 σ / μ 类似,用来描述恒正分布的离散程度,具有规模不变性。例如,把所有人的收入都乘以 2,基尼系数是不变的。而洛伦兹曲线的方法则更便于由收入五等分、十等分的实际调查统计数据计算出基尼系数的数值。

国内不少学者对基尼系数的具体计算方法作了探索,提出了十多个不同的计算公式。山西农业大学经贸学院张建华先生提出了一个简便易用的公式:假定一定数量的人口按收入由低到高顺序排队,分为 n 组。设从第 1 组到第 i 组人口累计收入占全部人口总收入的比重为 wi,则洛伦兹曲线经过点 (i/n, 中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展 wi)。规定 w0 = 0,wn = 1,则一共得到洛伦兹曲线上的 i = 0, 1, 2, . n 共 n + 1 个点。于是可以使用梯形法则对洛伦兹曲线积分,求出面积 B. 而 A + B = 1/2 为直角三角形面积。最后基尼系数 = A / (A + B) = 中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展 1 – 2B。增加分组 n 的数量,或采用辛普森积分法能使计算结果更精确。

基尼系数 经济含义

基尼系数 收入基尼系数

基尼系数 财富基尼系数

除了收入基尼系数(Income Gini)之外,还有一种财富基尼系数(Wealth Gini)。其大概算法与收入基尼系数相同,区别在于收入基尼系数的数据是来自于某地区的家庭收入统计,财富基尼系数的数据是来自于某地区的家庭总资产统计。而表现在基尼系数上则是财富基尼系数往往要显著比收入基尼系数大,其原理也好理解,财富是收入的累计,所以往往更加极端。 [2]

注意,财富基尼系数的实际数值也只能介于0-1之间,但并不意味着任意部分人的财产之和都小于100%,因为存在部分家庭的总资产为负,这一点很明显:欧洲多数国家前80%的就已经占据100%的财富,在美国,后14%的收入为负 [3] ,后36%的收入总和为零。

基尼系数 区段划分

基尼指数通常把0.4作为收入分配差距的“警戒线”,根据黄金分割律,其准确值应为0.382。一般发达国家的基尼指数在0.24到0.36之间,美国偏高,为0.52 [4] 。中国国家统计局公布基尼系数2012年为0.474,2013年为0.473,2014年为0.469,2015年为0.462,2016年为0.465。

中国已跨入收入差距悬殊行列,财富分配非常不均。但这个数据存在争论,被很多业内学者质疑。学者岳希明和李实在《华尔街日报》撰文称甘犁主持的报告称其统计样本过小和住户收入所需信息上存在问题 [5] ,所以统计值过大。甘犁随后在2013年1月24日在《华尔街日报》撰文回应相应问题 [6] 。2013年2月5日岳希明和李实再次在《华尔街日报》发表文章 [7] ,认为甘犁的回应没有很好地回答大部分的质疑,他们对西南财经大学公开的项目数据进行再次计算,进行再质疑。国家发改委社会发展研究所所长杨宜勇认为,西财的基尼系数更像是银行金融资产的基尼系数,而不是收入的基尼系数 [8] 。又北京大学中国家庭动态跟踪调查显示2012年中国基尼系数为0.49。 [9] 北京大学中国社会科学调查中心发布《中国民生发展报告2014》。该报告称,中国的财产不平等程度在迅速升高:1995年我国财产的基尼系数为0.45,2002年为0.55,2012年我国家庭净财产的基尼系数达到0.73,顶端1%的家庭占有全国三分之一以上的财产,底端25%的家庭拥有的财产总量仅在1%左右。

基尼系数 影响因素

在现实中,日本是全球基尼系数最低的国家之一。据共同社2013年10月11日报道,日本厚生劳动省周五公布的2011年调查报告显示,日本国内基尼系数为0.2708,创历史新高。据报道,自1984年以来,日本的基尼系数持续上升,此次调查为0.2708,较2008年的数据增加0.0218,创历史新高。厚劳省认为,收入较低的老年人及单身者家庭的增加导致差距扩大。据悉,基尼系数是国际上用来综合考察一国或地区居民内部收入分配差异状况的一个重要分析指标,基尼系数越接近1就表示收入分配差距越大。在日本,基尼系数的调查每三年左右实施一次,此次是第16次。日本的基尼系数一般在0.25左右,德国为0.3左右,而美国的基尼系数已经超过0.4的警戒线。发展中国家基尼系数一般较高,大致在0.4上下 [11] 。日本基尼系数较低的一个重要原因是政府通过实行高额累进税制“劫富济贫”,高收入群体的最高所得税税率达到75%,一般低收入群体只有15%。美国普通中产阶级的税率大致为15%或25%,比较富有的中产阶级可能要支付35%。但由于超级富豪的投资收入适用的税率不超过15%,比工资收入应缴的税率低不少,因此很多富翁的收入适用的税率远低于一般中产阶级。

选股线索:市场集中度

如果产品保质期短,那么很容易腐败变质,存在运输半径,比如水果、蔬菜、鲜花、卤制品,就容易存在区域性,市场自然难以集中。卤制品行业,品牌具有地方特色明显、保质期短等特征,行业发展初期各个地方品牌各自为战,当时物流行业尚未发展成熟,跨省配送成本过高、各地口味协同较为困难,因此夫妻店、中小型连锁品牌占据了绝大部分市场空间,包括湖北黄冈的卤巧儿、河南地区的阡之味、苏南地区的杜三珍等,均为 200-300 家左右门店规模。绝味食品、周黑鸭、煌上煌、紫燕百味鸡等全国性行业龙头也是在近五年内才逐渐崛起。据测算,截至 2020 年末,行业 CR3 为 13.91%,行业第一绝味食品也仅有不到 10%的市场份额,市场较为分散。不过,随着保鲜技术、冷链物流等发展,这些问题逐渐得到解决,集中度会逐步提升。

团队协作,提高开发速度和效率2009-4-13 15:59

置顶 蓝一个天 于 2016-03-18 18:47:58 发布 252 收藏

团队协作,提高开发速度和效率 中小型软件 开发项目一般都具有任务急、工期短的特点,要在确保满足时间、质量、成本和效益的情况下交付给客户满意软件产品, 必须保证团队与客户、团队成员之间能良好的沟通与协作。沟通与协作是团队开发活动的基础,它贯穿于软件开发的整个生命周期。是软件开发项目速度、成本、效率的关键。
随着Web服务技术和面向服务的体系结构(SOA)的发展,要求软件开发必须从使用本地丰富的内部应用资源向联接外部广泛分布的服务资源过渡。
这一转变却正面临一些新的困难,新时期的软件开发必须回答如下三个问题:如何使包装为Web服务的软件资源协同工作、如何在技术演进的过程中保持平台的中立性、如何在当前动荡的Internet时代适应需求的变化?
通过与这三个问题相对照,不难发现:传统的软件开发方法难以重用和协同软件资源,难以保持平台的中立性,也难以满足变化的需求。因此,迫切需要一种能够克服这些困难的新方法,那就是——协作开发。
今天的大多软件工作能否获得成功,取决于团队的协作,而不是个人的突出表现,特别是在中小型软件企业当中,创建并维护一个高绩效的团队,以产生潜在的杰作是非常重要的一项工作。团队成员彼此都影响着整个团队的成功,他们必须要向着一个共同的目标而合作。
孤军作战已经成为历史
几年前,“软件开发是一项团队活动”是Rational提出的口号之一。可以说,直到今天,这个标语更为正确了,个体开发者在单独完成一个重要项目的时代已经成为过去了。
然而,简单地将一些人分配给某项目并不意味着你拥有了一个团队。要想创建一个有效的工作组,团队成员必须相互“检入”且配合。敏捷开发中提到,团队成员应当可以认识到彼此的优点和缺点,并相互配合以取得成功。
多年来,人们仅将软件局限在应用工具的狭小区域,这种片面的理解致使人们很难联想起大规模的软件工业。因而,软件开发往往与编写程序等同起来,而调研分析、建模、测试、部署和全局管理等工作却被忽略。
这种局面在一些中小型软件开发项目当中非常明显,特别是对任务认识的片面性也体现在对软件开发角色的划分上,程序编写者(开发人员)是主力军,代表了一切。如此以来,在开发工作中就呈现“独木难支”的局面。
可见,今天的软件开发已不单是一种技术或工具的应用,抑或一种灵感的迸发。资源的调配、协作的布局、流程的设置在软件开发中占据越来越重要的地位。技术、工具、人和管理方法以开发对象为核心,要达到水乳交融的境界。
在潜心经营软件开发工具多年后,IBM Rational力求通过整合将软件开发的要素粘合在一起,提供一种功能强大的平台,促进软件工艺的发展。
从角色入手管理团队
虽然充分的协作开发具有很多优势,但这在事实运行当中却存在很多问题,例如,对于一个管理者而言,一类挑战是在既有协作团队中增加新的成员。有些小公司起步于一个核心团队。当公司发展壮大时,该核心团队需要吸收新的成员,这时,就有可能发生一些冲突。结果可能是,新成员会被驱逐出来或者核心团队成员选择放弃并离开公司。
以下有几个方法,可以避免出现类似的情况。 中介机构 呈现 集中度 提高 和 业务多元化发展
首先,当新成员加入一个团队时,请确保他们的个性与本团队相匹配。
第二,不要聘请超级明星。尽管他们可能带来好的效果,但是你想要他们做的大部分工作可能对于有经验的人们而言已是重复工作,而且也不能够充分他们的才能。
第三,或许最重要的是,当团队中加入新成员时,为他们指派一些可以帮助他们掌握窍门并理解文化的良师。这将有助于他们更快地融入团队并产生一种归属感和成就感。
从项目当中的角色管理入手,也是提高协作开发效率的一项重要举措,IBM Rational所倡导的整合开发平台,是将与软件开发相关的所有人员凝聚在一起,通过一套整合的流程和全面的质量控制机制,形成一个功能强大的开发平台。
高品质软件是多道工序锤炼的结果,创造高品质软件的开发平台必须整合完成所有这些工序的角色,以使其倾力协作。角色的整合建立在清晰的角色定位之上,从开发实践中IBM Rational定义了项目经理、系统分析人员、架构设计师、开发人员、测试人员、部署人员六大角色,他们的工作环环相扣,形成一个缺一不可的团体,每一个角色都能在开发平台上找到自己的位置,并能获取适合自己的工具。
沟通与协作不仅指开发团队的内部成员之间,,也包括开发团队与用户、客户之间的互动。在软件开发的全过程中, 沟通与协作是一切活动的基础,它将会扮演越来越重要的角色,而采用专业的平台与工具,不仅将会让团队的沟通写作更加有序、高效,更能够保证整个软件项目的质量与客户满意度。

搞懂集中度分析——GIS跨学科

GH_learn_IT 于 2021-04-24 09:50:02 发布 1371 收藏 2

集中度是什么?

集中度,就是市场由谁说了算,比如BAT是互联网市场的霸主,那我们就认为互联网的集中度前三家基本是90%,就是垄断地位。
所以,集中度是一个概念。前三家90%就是指标,就是一个数字。
概念——到——指标。就是定性分析——到——定量分析。

集中度有什么价值?

集中度是反映。。。看教科书的解答就行。
我们理解就一个价值,说清楚什么是“市场老大”。
口语中,市场老大谁谁谁。书面语,谁谁谁集中度有90%。
这样方便统一理解了。

集中度有哪些坑?

我们理解这个指标很简单,但是坑也不少,总结就是,你说的集中度指的是谁在哪个市场,占了什么90%。
第一,哪个市场?这是第一个坑。很多时候我们对市场都理解的不对,甚至是错误的。随便举一个例子,手机市场。比如苹果手机、华为手机、三星手机、小米手机、oppo等等是当前手机市场的90%。这句话听起来很对啊。实际上是不准确的。手机是一个产品,产品就会丰富多样,这些丰富多样的产品还可以细分多个市场,同样地区、消费者年龄都是细分市场,这就导致了一个泛泛的说,手机市场谁谁是老大,不准确。所以搞清楚什么市场,大市场还是小市场,这非常重要,否则你得出的结论就很可笑,没有什么价值。
第二,占了什么90%。这是最大的坑。一般情况下这里都是指,市场份额。但是市场份额也是一个坑。你看看定义,它指某企业某一产品(或品类)的销售量(或销售额)在市场同类产品(或品类)中所占比重。销售量(或销售额)看明白了吧。这本身就是两个概念,销售量不等于销售额啊。所以你用市场份额,得先告诉大家你是用哪个。这才是这个概念得第一个坑,接下来,就是我们想一下,销售量或者销售额能一定反映赚到钱了么。市场老大也有可能是装出来的。

集中度的百度百科

赫芬达尔—赫希曼指数 (Herfindahl-Hirschman Index,简称HHI),简称赫芬达尔指数,是一种测量产业集中度的综合指数。它是指一个行业中各市场竞争主体所占行业总收入或总资产百分比的平方和,用来计量市场份额的变化,即市场中厂商规模的离散度。
地址:https://baike.baidu.com/item/赫芬达尔—赫希曼指数/1429385?fr=aladdin

实战学习一篇论文

中国高速铁路站点空间分布特征研究
方应波易文芳
广州南洋理工职业学院管理系
摘要:通过构建Moran散点图、集中度指数、区位熵指数空间统计模型,定量研究了我国高铁站点空间分布特征.研究发现:1东部沿海的全部省域、南部沿海及长江中游地区的大部分省域、北部沿海的山东省、黄河中游的河南省是高铁发展的热点区;西北地区的新疆、青海,西南地区的云南、贵州,东北地区的黑龙江、吉林是高铁发展的萧条区.2长江中游及沿海区位条件优越的地带高铁站点布局均衡;区位条件较优越的东北地区高铁站点分布极不均衡;西南地区高铁发展势头强劲且均衡发展.3高铁站点区域优势明显的有辽宁省、河北省、山东省、浙江省、江苏省、广东省、山西省、河南省、湖北省、四川省、甘肃省;处于区域劣势地位的有黑龙江省、海南省、安徽省、云南省、青海省.


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读者自己看,用多少高铁站算出来的集中度。
你再想一想,这个结论靠谱么