時(shí)間：2022-09-21 08:15:20
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇數(shù)據(jù)分析報(bào)告，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
數(shù)據(jù)結(jié)論論述
1.目前Android系統(tǒng)主流版本仍是Android 2.2、2.3，分別占比25.29%、65.80%；低版本系統(tǒng)依然占一定比重；版本升級(jí)速度較慢，Android 4.0僅占1.30%；系統(tǒng)版本碎片化嚴(yán)重；
2. iOS系統(tǒng)主流版本是iOS 5.0、iOS 4.3，分別占比59.40%和24.65%，iOS系統(tǒng)版本升級(jí)速度較快；
3.目前主流的移動(dòng)終端屏幕分辨率是320*480、480*800，分別占比40.36%、24.90%，兩者占總體的65.26%；320*480的份額與2011年下半年相比，上升8.06%，優(yōu)勢(shì)地位更加明顯；
4.三星、蘋果、HTC穩(wěn)坐最受歡迎手機(jī)品牌前三，但HTC市場(chǎng)份額不斷下降，從2011年上半年的排行第一到下半年的第二，現(xiàn)在已經(jīng)跌到第三;酷派、小米殺入TOP10；
5.蘋果iPhone 4、華為C8650、三星S5830位列2012年第一季度最受歡迎手機(jī)型號(hào)前三，蘋果iPhone 4更是摘下了桂冠；蘋果有三個(gè)機(jī)型排在前十，三星和HTC分別是兩個(gè)；
6.廣東、江蘇、浙江、上海、北京、山東、河北、福建、四川、湖北位列全國(guó)手機(jī)用戶數(shù)量前十，占比達(dá)62.36%；四川、湖南、山西、廣西、江西等省份的份額與2011年下半年相比有所上升；
7.使用移動(dòng)2G的用戶最多，占比45.69%，近乎一半；3G網(wǎng)絡(luò)中，聯(lián)通的份額最大，為8.41%，移動(dòng)為2.49%，電信為0.01%；WIFI的用戶持續(xù)增多；
8.全球查看中文手機(jī)廣告的非中文國(guó)家用戶中，占份額較高的基本是亞洲的國(guó)家，韓國(guó)、馬來西亞、日本位居前三；華僑數(shù)量較多的美國(guó)與澳大利亞也分別排到了第五和第八位。
2012第一季度Android系統(tǒng)版本分布
目前Android系統(tǒng)主流版本仍是Android 2.3、2.2，分別占比65.80% 、25.29%低版本系統(tǒng)依然占一定比重，版本升級(jí)速度較慢，Android 4.0僅占1.30%系統(tǒng)版本碎片化嚴(yán)重，每個(gè)版本均有不同手機(jī)制造商提供的系統(tǒng)，這也是谷歌在2012面臨的一大問題
Android系統(tǒng)版本分布變化
2012年第一季度與2011年下半年相比，Android 2.3的增長(zhǎng)僅為19.12%，增速緩慢。
2012第一季度IOS系統(tǒng)分布
目前iOS系統(tǒng)主流版本是iOS 5.0、iOS 4.3，分別占比59.40%和24.65%。
IOS系統(tǒng)版本分布變化
iOS系統(tǒng)版本升級(jí)速度較快，與2011年下半年相比，iOS 5.0 在2012年第一季度增長(zhǎng)了36.94%。
主流移動(dòng)終端屏幕分辨率
目前主流的移動(dòng)終端屏幕分辨率是320*480、480*800，分別占比40.36%、24.90%，兩者占總體的65.26%320*480的份額與2011年下半年相比，上升8.06%，優(yōu)勢(shì)地位更加明顯
2012年第一季度最受歡迎手機(jī)品牌 TOP 10
三星、蘋果、HTC穩(wěn)坐最受歡迎手機(jī)品牌前三HTC自2011年下半年開始，市場(chǎng)份額不斷下降，從2011年上半年的排行第一到下半年的第二，現(xiàn)在已經(jīng)跌到第三酷派、小米殺入TOP10，尤其是小米，半年不到，已經(jīng)取得了國(guó)內(nèi)排行第十的好成績(jī)，堪稱威武2012年第一季度最受歡迎手機(jī)型號(hào)TOP 10
蘋果iPhone 4、華為C8650、三星S5830位列2012年第一季度最受歡迎手機(jī)型號(hào)前三，蘋果iPhone 4更是摘下了桂冠蘋果有三個(gè)機(jī)型排在前十，三星和HTC分別是兩個(gè)
移動(dòng)設(shè)備用戶地理位置分布-省份
廣東、江蘇、浙江、上海、北京、山東、河北、福建、四川、湖北位列全國(guó)手機(jī)用戶數(shù)量前十，占比達(dá)62.36% 四川、湖南、山西、廣西、江西等省份的份額與2011年下半年相比有所上升用戶手機(jī)接入網(wǎng)絡(luò)分布比例
2006年8月21日，國(guó)家商務(wù)部在當(dāng)年的第八次部務(wù)會(huì)議中討論通過了《直銷行業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)設(shè)立管理辦法》，該管理辦法于2006年10月20日開始施行。
從此，商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)上只公示已獲得直銷經(jīng)營(yíng)許可并完成服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)核查備案的直銷企業(yè)。這一動(dòng)作表明，在中國(guó)，企業(yè)要進(jìn)行合法的直銷經(jīng)營(yíng)，除了首先要獲得國(guó)家商務(wù)部頒發(fā)的直銷經(jīng)營(yíng)許可證外，還必須在國(guó)家商務(wù)部核準(zhǔn)通過的允許企業(yè)從事直銷經(jīng)營(yíng)的區(qū)域市場(chǎng)內(nèi)設(shè)立服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)。
截止2012年2月16日，已有30家企業(yè)獲得國(guó)家商務(wù)部頒發(fā)的直銷經(jīng)營(yíng)許可證且完成服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的核查備案。為幫助直銷業(yè)界更好地了解中國(guó)直銷區(qū)域分布的規(guī)律與趨勢(shì)，《中國(guó)直銷》雜志和世界直銷（中國(guó)）研究中心花費(fèi)兩個(gè)多月，對(duì)商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)中公布的直銷區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)的整理與分析，撰寫出如下分析報(bào)告。
需要特別說明的是，由于近年來，為了發(fā)展的需要，經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)，一些省市對(duì)所轄區(qū)域中的地級(jí)城市、縣級(jí)城市（包括副地級(jí)城市）進(jìn)行了調(diào)整（比如2010年7月1日，北京市將東城區(qū)和崇文區(qū)合并設(shè)立新的東城區(qū)，將西城區(qū)和宣武區(qū)合并設(shè)立新的西城區(qū)），但是這些調(diào)整后的數(shù)據(jù)，在商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)中并沒能得到及時(shí)的更新。其次是一些城市的經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)和管理區(qū)并非真正意義上的行政區(qū)，但卻被商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)作為行政區(qū)列入。三是商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)中列入的一些地級(jí)和縣級(jí)城市名出現(xiàn)明顯錯(cuò)誤，諸如錯(cuò)字、怪字符、城市重復(fù)等。
為準(zhǔn)確衡量各直銷企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)真正的地域覆蓋范圍，《中國(guó)直銷》和世界直銷（中國(guó)）研究中心專門設(shè)立了一個(gè)主要考核數(shù)據(jù)――覆蓋區(qū)域。所謂覆蓋區(qū)域，是以不設(shè)區(qū)縣的副省級(jí)城市（如上海的浦東新區(qū)、天津的濱海新區(qū)）、不設(shè)區(qū)縣的地級(jí)市（如廣東省的中山市、東莞市，甘肅省的嘉峪關(guān)市、海南省的三亞市）以及副地級(jí)市和縣級(jí)城市為統(tǒng)計(jì)對(duì)象。
在以下的企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，我們均以覆蓋區(qū)域?yàn)橹饕獏⒖紨?shù)據(jù)，以省級(jí)行政區(qū)為次要參考數(shù)據(jù)來衡量各大直銷公司獲批直銷區(qū)域的真正覆蓋范圍。
服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)
內(nèi)外資直銷企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
截止2012年2月16日，共有30家企業(yè)獲得了國(guó)家商務(wù)部頒發(fā)的直銷經(jīng)營(yíng)許可證且完成了部分服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的核查備案。30家直銷企業(yè)的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)已遍及全國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)。除不在直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)審批區(qū)域中的臺(tái)灣省、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)外，內(nèi)地只有自治區(qū)還沒有被商務(wù)部核查備案的直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)。直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)在內(nèi)地省級(jí)行政區(qū)的覆蓋率達(dá)到了96.77%。
需要特別說明的是，根據(jù)商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)提供的信息表明，目前只有雅芳（中國(guó)）有限公司通過了自治區(qū)相關(guān)部門對(duì)其直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的審批，目前還在等待國(guó)家商務(wù)部等相關(guān)部門的最后核查和備案。讓我們比較吃驚的是，商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)關(guān)于雅芳（中國(guó)）公司區(qū)域信息的最后更新時(shí)間為2007年5月24日，這說明在這之前，雅芳就已經(jīng)將關(guān)于地區(qū)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的相關(guān)資料提交給了商務(wù)部有關(guān)部門，但至今4年有余，卻仍然還在等待商務(wù)部的最后核查和備案，這似乎表明自治區(qū)的直銷區(qū)域核查工作已被有關(guān)部門擱置。
30家拿牌直銷企業(yè)，外資企業(yè)共有20家，占到了拿牌企業(yè)總量的66.7%；20家外資企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的總覆蓋區(qū)域數(shù)量為7389個(gè)，占30家直銷公司服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域總量（8066個(gè)）的91.61%。內(nèi)資直銷公司共10家，占拿牌企業(yè)總量的33.3%；所有內(nèi)資直銷企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的總覆蓋區(qū)域數(shù)量為677個(gè)，占所有直銷公司服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域總量的8.39%。
特別說明：《中國(guó)直銷》雜志和世界直銷（中國(guó)）研究中心發(fā)現(xiàn)，在2011年12月9日已獲得直銷牌照且完成了服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)核查備案的湖南炎帝生物工程有限公司,其相關(guān)直銷信息是由商務(wù)部外資司所提供，這說明商務(wù)部將炎帝列為了外資企業(yè)。不過根據(jù)我們對(duì)炎帝公司在湖南省工商局備案的企業(yè)注冊(cè)信息查詢，以及我們向炎帝公司的電話求證，均表明湖南炎帝公司為內(nèi)資企業(yè)。因此我們?cè)诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，均把炎帝作為內(nèi)資直銷企業(yè)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域數(shù)量最多的前10位企業(yè)分別是：雅芳、安利、玫琳凱、康寶萊、無限極、新時(shí)代、寶健、完美、如新、克緹。這10大直銷企業(yè)中，排位第6的新時(shí)代公司為唯一一家上榜的內(nèi)資直銷企業(yè)，其余9家的情況是：5家美資公司、2家港資公司、1家臺(tái)資公司和1家馬資公司。
在服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋區(qū)域數(shù)量上，排名前3位的企業(yè)全是外資公司，它們分別是：雅芳、安利和玫琳凱。這三大直銷企業(yè)的覆蓋區(qū)域數(shù)量合計(jì)為5712個(gè)，占30家直銷公司服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域總量的70.87%。與此對(duì)應(yīng)的前3位內(nèi)資公司分別是：新時(shí)代、哈藥和安惠，它們?nèi)业母采w區(qū)域數(shù)量總和為461個(gè)，占所有直銷公司服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋區(qū)域總量的5.72%。
在省級(jí)行政區(qū)入駐數(shù)量上，排名前3位的同樣是這三家外資企業(yè)，唯一的變化是安利與玫琳凱的排位順序調(diào)換了一下，其排序?yàn)椋貉欧迹?0個(gè)）、玫琳凱（25個(gè)）和安利（24個(gè)）。這三家公司直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)所分布的省級(jí)行政區(qū)合計(jì)為79個(gè)，占30家直銷公司入駐省級(jí)行政區(qū)域總量（178個(gè)）的44.38%。內(nèi)資公司在省級(jí)行政區(qū)入駐數(shù)量上則令人汗顏，除新時(shí)代公司入駐了12個(gè)省份外，其他的內(nèi)資直銷企業(yè)的省份入駐數(shù)量均為1個(gè)，即使所有內(nèi)資企業(yè)的省級(jí)行政區(qū)域入駐數(shù)量的總和，也只有區(qū)區(qū)21個(gè)省份，所占比例也僅為11.8%。
通過以上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我們不難發(fā)現(xiàn)，無論是內(nèi)外資企業(yè)的數(shù)量比，還是內(nèi)外資企業(yè)的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，外資直銷企業(yè)群遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于內(nèi)資直銷企業(yè)群，而且兩種企業(yè)群體間的數(shù)量差距之大，令作為直銷觀察研究機(jī)構(gòu)的我們備感吃驚。數(shù)據(jù)結(jié)果證明，在政府主導(dǎo)下開放了6年多的中國(guó)直銷區(qū)域市場(chǎng)，繼續(xù)被外資直銷企業(yè)所完全壟斷。2004年9月“廈門直銷法規(guī)”研討會(huì)議上，商務(wù)部官員提出的開放原則“內(nèi)外一致、公平競(jìng)爭(zhēng)、共同發(fā)展”正被事實(shí)證明其實(shí)是向著當(dāng)時(shí)被坊間盛傳、卻被官方否定的“外資先行”方向在進(jìn)行。中國(guó)直銷經(jīng)濟(jì)這些年來在全球直銷市場(chǎng)中迅速地崛起，龐大的直銷蛋糕的絕大部分卻被外資所瓜分。這不得不讓我們?yōu)樯谒归L(zhǎng)于斯的民族直銷企業(yè)深感悲哀，我們希望能在不久的將來，中國(guó)直銷政策的制定者與執(zhí)行者們，能讓中國(guó)的直銷市場(chǎng)不再是外資企業(yè)盛行的天下。
企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)獲批時(shí)間統(tǒng)計(jì)
自2005年12月1日《直銷管理?xiàng)l例》施行以來，截止2012年2月16日，共有30家企業(yè)拿到直銷牌照并完成了服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的核查備案。我們對(duì)商務(wù)部直銷行業(yè)管理信息系統(tǒng)公布的直銷企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)備案時(shí)間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。
（注：由于各個(gè)直銷企業(yè)在服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)工作方面存在效率與范圍上的差異，導(dǎo)致各個(gè)直銷企業(yè)在服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)核查備案方面進(jìn)展不一。有的企業(yè)，其新服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)在不斷得以增加，有的則一直維持著最初的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量。因此我們這里提到的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)備案時(shí)間，是指對(duì)應(yīng)直銷企業(yè)最先被核查通過的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的備案時(shí)間。）
通過右邊的圖表數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，在2007年，無論是拿牌的直銷企業(yè)數(shù)量，還是企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的核查數(shù)量，均達(dá)到了一個(gè)巨大的峰值。
新興直銷企業(yè)已經(jīng)很難像2007年前獲牌的直銷企業(yè)那樣，一下子獲得上百個(gè)縣級(jí)直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的核查備案。2008年后的拿牌直銷企業(yè)，還沒有哪一家的直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋區(qū)域分布數(shù)量能超過100個(gè)（2008~2011年中，2009年2月拿牌的克緹獲得的直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋區(qū)域分布數(shù)量最多，但也只有89個(gè)）。
雖然中國(guó)直銷開放已經(jīng)6年多，但相關(guān)管理部門對(duì)拿牌企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的報(bào)批越來越謹(jǐn)慎和小心。我們也注意到，2011年3月2日，商務(wù)部下發(fā)的“商務(wù)部關(guān)于直銷企業(yè)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)審核工作有關(guān)問題的通知”（商資函[2011]97號(hào)），重新制訂了新的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)設(shè)立的審批流程，整個(gè)審批流程已經(jīng)從原來的6個(gè)程序增加到了8個(gè)程序。變得復(fù)雜化的審批流程也直接加大了直銷企業(yè)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)的獲批難度。
全國(guó)各省份直銷企業(yè)入駐數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
目前全國(guó)有30個(gè)省份對(duì)拿牌的30家直銷企業(yè)實(shí)行選擇性的開放。這種選擇性，也造成了各省份入駐直銷企業(yè)在數(shù)量上的差異。“全國(guó)各省份直銷企業(yè)入駐數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖”顯示，入駐直銷企業(yè)最多，直銷開放程度最高的前10個(gè)省份分別是：廣東（13家）、北京（13家）、天津（12家）、江蘇（11家）、上海（11家）、遼寧（10家）、山東（9家）、四川（9家）、浙江（8家）、福建（8家）。這10個(gè)省份共入駐直銷企業(yè)的數(shù)量總和為104家，占直銷企業(yè)入駐全國(guó)各省份總量（178家）的58.43%；10個(gè)省份2011年的GDP總量為285973.25億元，占全國(guó)各省GDP總和的55.14%。
通過“10大直銷省份地理分布圖”，我們驚訝地發(fā)現(xiàn)，10大直銷省份中，除四川省深處內(nèi)陸腹地外，其他9個(gè)省份沿著渤海、黃海、東海和南海一線排開?？磥磉@些一直走在改革開放最前沿的沿海省份，對(duì)于像直銷這樣的新興事物，接受程度也是最高的。
根據(jù)直銷企業(yè)進(jìn)入數(shù)量的多少和參照“全國(guó)各省份直銷企業(yè)入駐數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖”，我們將全國(guó)各省份分為四大直銷市場(chǎng)梯隊(duì)：10家及以上為第一梯隊(duì)，分別是廣東、北京、天津、江蘇、上海、遼寧；6～9家為第二梯隊(duì)，分別是山東、四川、浙江、福建、湖南、河南；4～5家為第三梯隊(duì)，分別是黑龍江、重慶、安徽、廣西、貴州、河北、湖北、江西、內(nèi)蒙古、山西、陜西；3家及以下的為第四梯隊(duì)，分別是海南、吉林、云南、甘肅、寧夏、青海、新疆、。
從四大直銷市場(chǎng)梯隊(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)比較中我們發(fā)現(xiàn)，四大梯隊(duì)無論是直銷企業(yè)的總擁有數(shù)量、GDP的總和及所占的份額百分比，還是直銷企業(yè)的平均擁有量及GDP的平均值，均呈下降趨勢(shì)，而且下降趨勢(shì)越到后面越明顯。
王者之爭(zhēng)
在我們分析報(bào)告的總表“內(nèi)外資企業(yè)覆蓋省級(jí)行政區(qū)個(gè)數(shù)及覆蓋區(qū)域總數(shù)”中，我們可以看出，無論是在全國(guó)直銷區(qū)域的分布范圍（即獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的省份數(shù)量），還是直銷市場(chǎng)的縱深度（即獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的覆蓋區(qū)域總數(shù)），雅芳都名列第一。
而在直銷區(qū)域分布范圍的競(jìng)爭(zhēng)中，我們很意外發(fā)現(xiàn)玫琳凱居然領(lǐng)先安利一個(gè)省份而成為亞軍，安利則位列第三。不過在直銷市場(chǎng)的縱深度上，安利則展現(xiàn)出他們的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。落后雅芳整整6個(gè)直銷省份的安利，在市場(chǎng)的縱深度方面僅落后雅芳30個(gè)縣級(jí)城市，而領(lǐng)先第三名玫琳凱703個(gè)覆蓋區(qū)域。
從某種意義上講，市場(chǎng)的縱深度比全國(guó)直銷區(qū)域分布范圍更能反映出一個(gè)直銷企業(yè)所獲得的允許進(jìn)行直銷經(jīng)營(yíng)城市的真正實(shí)力?？梢哉f，安利在全國(guó)直銷區(qū)域分布范圍上的短板，通過其在市場(chǎng)縱深度上的精耕細(xì)作獲得了極大的彌補(bǔ)，在極大地縮小了與領(lǐng)先者的差距的同時(shí)，拉大了與競(jìng)爭(zhēng)者們的距離。
為更詳細(xì)地了解中國(guó)直銷企業(yè)的巨頭們?cè)谥变N大省和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份中的直銷市場(chǎng)數(shù)據(jù)，我們?nèi)匀灰敫采w區(qū)域這個(gè)考核標(biāo)準(zhǔn)，分別對(duì)開放程度最高的10大直銷省份（廣東、北京、天津、江蘇、上海、遼寧、山東、四川、浙江和福建）和2011年GDP前10強(qiáng)省份（廣東、江蘇、山東、浙江、河南、河北、遼寧、四川、湖南）中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)。GDP前10強(qiáng)省份只有河南、河北、湖南三省不在開放程度最高10大直銷省份之列，因此我們將這三大省份和對(duì)方開放程度最高的10大省份合稱為“13大直銷省份”。
下面是我們對(duì)13大直銷省份企業(yè)覆蓋區(qū)域的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
安利真正的區(qū)域之王
在這13大省份中，安利均拿到了直銷的經(jīng)營(yíng)權(quán)，是最大的勝利者。其13個(gè)省份的總覆蓋區(qū)域數(shù)量達(dá)到了1181個(gè)（實(shí)際總數(shù)量為1325個(gè)）。其中除在天津位列第四、在四川和河北屈居第二外，在其他10個(gè)省市里均排名第一，顯示出安利在這些省市中強(qiáng)大的政府公關(guān)實(shí)力與市場(chǎng)實(shí)力。
我們來看一下安利在領(lǐng)先的這10個(gè)省份中的強(qiáng)大實(shí)力：（1）拿全了北京、江蘇、上海、浙江、河南五省市的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)；（2）在廣東，拿下了123個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的120個(gè)。除河源市管轄的東源縣、陽江市管轄的陽東縣、陽西縣這三個(gè)縣外，安利的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)已經(jīng)遍布廣東全省，成為真正的廣東直銷企業(yè)之王；（3）在遼寧，拿下了100個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的99個(gè)。除鞍山市管轄的臺(tái)安縣外，安利同樣擁有了在遼寧全省的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)；（4）在山東省，拿下了140個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的138個(gè)。除濟(jì)南市管轄的章丘市、青島市管轄的黃島區(qū)外，安利同樣獲得了在山東全省的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)；（5）在福建，拿下了85個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的81個(gè)。除漳州市管轄的華安縣、南靖縣和平和縣，泉州市管轄的金門縣外（注：金門縣現(xiàn)為臺(tái)灣當(dāng)局實(shí)際控制），安利已經(jīng)能在福建全省開展直銷業(yè)務(wù)；（6）在湖南，拿到了122個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的114個(gè)，只有8個(gè)縣級(jí)城市還沒有拿到。
在安利落后的3個(gè)直銷省、市中的覆蓋區(qū)域數(shù)據(jù)情況如下：
（1）在天津，拿到了16個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的14個(gè)，只有寶坻區(qū)、寧河縣還沒有獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)；
（2）在四川，安利只拿到了181個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的124個(gè)，還有57個(gè)縣級(jí)城市沒有拿到直銷的經(jīng)營(yíng)權(quán)；
（3）在河北，安利只拿到了172個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的105個(gè)，還有67個(gè)縣級(jí)城市沒有獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，在13個(gè)省市中表現(xiàn)最差。
雅芳全國(guó)數(shù)據(jù)排名第一
在全國(guó)數(shù)據(jù)中排名第一的雅芳公司，在這13個(gè)直銷大省的競(jìng)爭(zhēng)中，拿到了1096個(gè)直銷覆蓋區(qū)域，比安利的1181個(gè)少了85個(gè)，幾乎完敗于安利。從某種意義上講，雅芳與安利的全國(guó)直銷區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)，雅芳是贏了名聲，安利則坐收了實(shí)利。
雅芳在這13個(gè)省份的直銷區(qū)域的競(jìng)爭(zhēng)中，拿到了兩個(gè)省市的第一，分別是在河北省和上海市（在上海與安利并列第一）；拿到了6個(gè)第二，分別是在廣東、天津、山東、福建、湖南和河南；拿到了3個(gè)第三，分別是江蘇、浙江和四川，不過要說明的是，雅芳拿下了江蘇104個(gè)直銷覆蓋區(qū)域中的103個(gè)，唯一沒有拿下的，是南京市管轄的高淳縣?？梢钥吹剑怖?，雅芳在這13個(gè)直銷重要省份中實(shí)力強(qiáng)勁。雅芳、安利這兩大世界直銷巨頭，在目前的中國(guó)直銷業(yè)中同樣一時(shí)瑜亮。
玫琳凱實(shí)力強(qiáng)勁的老三
2011年，在中國(guó)直銷行業(yè)銷售業(yè)績(jī)排名第四的玫琳凱在這13大直銷省份的直銷區(qū)域爭(zhēng)奪戰(zhàn)中，成績(jī)斐然。其獲得其中12個(gè)省份的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)（在河北省沒有獲得批準(zhǔn)），總直銷覆蓋區(qū)域達(dá)到了838個(gè)，雖然這一實(shí)力暫時(shí)難以匹敵雅芳和安利，但卻迅速拉大了與后面跟進(jìn)者的差距，起到了一個(gè)承上啟下的作用。
玫琳凱拿到了北京、江蘇兩省市全境的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，與同地區(qū)的安利公司并列第一；其位居第二的省份有一個(gè)，為浙江省；其排名在第三的省份有五個(gè)，分別是山東、遼寧、福建、湖南和河南。
無限極四川直銷之王
根據(jù)這13大直銷省份的直銷覆蓋區(qū)域數(shù)量，我們將安利、雅芳、玫琳凱劃歸為第一梯隊(duì)的話，那么2011年成績(jī)排名第三的無限極則是第二梯隊(duì)的領(lǐng)軍者。其居然能在四川省的直銷區(qū)域爭(zhēng)奪戰(zhàn)中擊敗安利而成為四川直銷之王，完全出乎我們意料的同時(shí)，也顯示出無限極公司在直銷區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)中的強(qiáng)大實(shí)力。
除四川省外，無限極在北京市、上海市的直銷區(qū)域數(shù)量同樣與競(jìng)爭(zhēng)者并列第一。其位居第二的省份有一個(gè)，為遼寧??；其排名在第三的省份有五個(gè)，分別是山東、遼寧、福建、湖南和河南。
在遼寧的直銷區(qū)域數(shù)量，其排名第二；在其公司總部所在的廣東省，無限極拿到了92個(gè)直銷覆蓋區(qū)域，數(shù)量排名第四，分別遜于安利、雅芳和完美。
康寶萊低調(diào)的獲利者
在這13個(gè)重點(diǎn)直銷省份中，康寶萊拿下其中了6個(gè)省份的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，其覆蓋區(qū)域數(shù)量為411個(gè)?？祵毴R在全國(guó)則拿到了16個(gè)省份的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，拿到了569個(gè)直銷覆蓋區(qū)域。與安利、雅芳漂亮的直銷區(qū)域數(shù)據(jù)相比，康寶萊稍顯遜色；但是與它后面的競(jìng)爭(zhēng)者相比，康寶萊的相關(guān)數(shù)據(jù)又可圈可點(diǎn)。無論是在重點(diǎn)直銷省份還是全國(guó)直銷數(shù)據(jù)方面，康寶萊都表現(xiàn)得中規(guī)中矩，不冒頭不掉隊(duì)，悶聲坐收實(shí)利。
完美弱勢(shì)的直銷區(qū)域
2011年在中國(guó)直銷市場(chǎng)創(chuàng)造了115億實(shí)際銷售業(yè)績(jī)的完美公司，居然只拿到了廣東一個(gè)省的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，而且還有29個(gè)覆蓋區(qū)域的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)沒有獲批。更令我們意外的是，在江蘇揚(yáng)州投建了最大生產(chǎn)基地的完美，居然在江蘇省沒有直銷服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)。不知道2011年出任完美公司副總裁，負(fù)責(zé)對(duì)外事務(wù)的何凱立先生，能否改變完美公司在中國(guó)直銷區(qū)域上的弱勢(shì)地位？
天獅天津直銷之王
2011年才拿到了行業(yè)最眾望所歸的一張直銷牌照的天獅集團(tuán)，在全國(guó)的直銷區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)中因起步太晚而處于弱勢(shì)。作為北京的戰(zhàn)略門戶，天津的重要性不言而喻。不過安利、雅芳和玫琳凱等外資公司，在天津的直銷區(qū)域爭(zhēng)奪戰(zhàn)中全部折戟，天獅成為30家拿牌直銷企業(yè)中，唯一拿到了天津市全境直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的企業(yè)，成為中國(guó)直銷企業(yè)中名副其實(shí)的津城之王。
新時(shí)代內(nèi)資企業(yè)翹楚
新時(shí)代公司拿到了13個(gè)重點(diǎn)直銷省份中的12個(gè)省份的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)（注：新時(shí)代公司的全部直銷區(qū)域均集中在這12個(gè)省份內(nèi)），其覆蓋區(qū)域總量為341個(gè)。無論是省份數(shù)量還是覆蓋區(qū)域數(shù)量均位列內(nèi)資企業(yè)第一。內(nèi)資第一的新時(shí)代，在這13個(gè)省份的直銷覆蓋區(qū)域的數(shù)量上，僅排名第6，比排名第5的康寶萊少了97個(gè)。內(nèi)外資在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中遭遇的政策不平等再次顯露無遺。
羅麥在總部省份不能直銷
北京市目前允許13家直銷企業(yè)在京開展直銷業(yè)務(wù)，其中安利、如新、寶健、新時(shí)代、康寶萊、無限極、玫琳凱、葆嬰、嘉康利等9家企業(yè)拿下了北京全市的直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)。不過讓我們感到意外的是，總部位于北京的羅麥公司居然在北京沒有直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，這也是唯一一個(gè)在總部所在地不能進(jìn)行直銷經(jīng)營(yíng)的拿牌企業(yè)。羅麥獲批的直銷區(qū)域分別位于山東的濟(jì)南市和聊城市，這說明羅麥應(yīng)該是通過山東商務(wù)廳申請(qǐng)到的直銷牌照。
哈藥重點(diǎn)直銷省份的觀望者
總部位于黑龍江省哈爾濱市的哈藥集團(tuán)的直銷區(qū)域僅限于黑龍江省內(nèi)，成為30家拿牌直銷企業(yè)中唯一一家沒有在這13個(gè)重點(diǎn)直銷省份獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的企業(yè)。
安利與玫琳凱的區(qū)域短板
在重點(diǎn)直銷省份全面勝出的安利公司，卻只拿到了內(nèi)地31個(gè)省份中的24個(gè)，還有7個(gè)省份沒有獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)，這7個(gè)省份的分布情況如“安利沒有取得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的省份示意圖”所示（注：其中紅色部分是安利沒有獲得直銷經(jīng)營(yíng)權(quán)的省份）。
其中一個(gè)原因可能是小企業(yè)受眾非常多樣化，行業(yè)范圍跨越咨詢，零售，食品，農(nóng)業(yè)，科技等。即便在行業(yè)內(nèi)，中小企業(yè)的需求也非常個(gè)性化并容易隨著市場(chǎng)，運(yùn)營(yíng)，銷售和財(cái)務(wù)情況而改變。
針對(duì)這點(diǎn)，American Express OPEN’數(shù)字營(yíng)銷和創(chuàng)新部門的副總Scott Roen在接受eMarketer采訪時(shí)表示：當(dāng)你細(xì)看中小企業(yè)的核心需求和挑戰(zhàn)時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)他們是時(shí)間敏感性的群體，他們不是那種整天坐在建好的大廈，呆在電腦旁的人，他們是沒有圍墻的，與客戶和雇員在一起工作，他們天生是移動(dòng)的。
小企業(yè)對(duì)筆記本電腦和智能手機(jī)的傾向性可能對(duì)B2B營(yíng)銷人員而言是個(gè)機(jī)會(huì)。Inc. Magazine和 Cargo發(fā)現(xiàn)91%的美國(guó)小企業(yè)主重視無線通信和智能手機(jī)對(duì)他們生意的重要性，這可能反映了他們每天的使用。平板電腦也被64%的受訪者所看重。
前些日子，筆者作為公司區(qū)域市場(chǎng)部的一員，應(yīng)公司要求要認(rèn)真準(zhǔn)備自己區(qū)域的區(qū)域行動(dòng)計(jì)劃，這里面會(huì)涉及到眾多的數(shù)據(jù)收集與分析，而分析的內(nèi)容其準(zhǔn)確程度與反饋出的問題，為我們將來在區(qū)域市場(chǎng)的策略制定以及資源分配中會(huì)起到至關(guān)重要的作用，馬虎不得。因?yàn)槲覀冊(cè)跀?shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不了問題，或者說進(jìn)行一些表面化的常規(guī)分析，就無法真正獲得where to play的依據(jù)，從而也就做不到正確的how to win。說心里話，以前自己也做過一些相關(guān)的工作報(bào)告，其中也涉及了些許微觀的市場(chǎng)分析，像這一次數(shù)量如此之大的分析還是頭一次；同時(shí)，以前多次看到原來公司中央市場(chǎng)部制定出來的產(chǎn)品定位、關(guān)鍵信息與成功因素、銷售故事等等內(nèi)容，都能明白、都能理解，但是現(xiàn)在自己真正來涉及制定自己區(qū)域的市場(chǎng)分析之時(shí)，確實(shí)在一定程度上體會(huì)到了看與做的差別。
面對(duì)已經(jīng)擁有的一堆數(shù)據(jù)該怎么去有效的分析？分析其中的哪些有價(jià)值的東西？分析的內(nèi)容怎樣更切合實(shí)際的與自己區(qū)域的下一步銷售聯(lián)系起來。前面也談到了，如何做出一份有價(jià)值的分析報(bào)告，是要下一番功夫的。單純靠感覺和預(yù)估來評(píng)判市場(chǎng)的好壞存在著極大的風(fēng)險(xiǎn)，至少是不準(zhǔn)確。因此，在制定這次市場(chǎng)分析的過程中，我發(fā)現(xiàn)，其實(shí)生活中有很多值得我們?nèi)W(xué)習(xí)和借鑒的東西來增加我們對(duì)于數(shù)據(jù)分析的敏感性。
相信很多人都愿意看NBA的比賽，特別是休斯敦火箭隊(duì)的表現(xiàn)時(shí)刻牽動(dòng)著中國(guó)籃球迷的心，可是火箭隊(duì)的表現(xiàn)卻總是差強(qiáng)人意，季候賽闖不過第一輪、關(guān)鍵場(chǎng)次總是頂不住。到底是球員有問題，還是戰(zhàn)術(shù)不得當(dāng)，無論是專家，還是球迷都會(huì)對(duì)此現(xiàn)象有一番頗有理論的見解，我的體會(huì)是，這些見解基本上還是停留在主觀的判斷上，也就是仁者見仁、智者見智。那到底有沒有更具說服力的數(shù)據(jù)來支持一下火箭隊(duì)的一些癥結(jié)所在呢？答案是：有！火箭隊(duì)官網(wǎng)記者杰森-弗里德曼也對(duì)這個(gè)問題表示關(guān)注，并做出了自己的分析。
從初衷來看，火箭隊(duì)肯定希望姚明更多接球，然后帶動(dòng)全隊(duì)參與到進(jìn)攻中去。但是他們目前還沒有找到一條切實(shí)可行的辦法，讓姚明發(fā)揮出最大威力，從而使全隊(duì)受益。通常情況下，一名外線球員要比在內(nèi)線搏殺的球員獲得更多進(jìn)攻自主機(jī)會(huì)，因?yàn)榍蚩偸窍葟耐饩€過渡，然后才可能傳到內(nèi)線。而內(nèi)線球員顯然要肩負(fù)起更多的責(zé)任，除了得分還有最關(guān)鍵的籃板球。內(nèi)線球員不可能經(jīng)常拉到外線持球進(jìn)攻，所以這就對(duì)外線球員提出了要求，一定要在合理的位置和時(shí)間把球交給大個(gè)子，特別是當(dāng)你擁有一名一流中鋒的時(shí)候。而火箭隊(duì)在這方面做得如何呢？看看姚明的投籃數(shù)據(jù)，賽季至今姚明總共出手878次，排在全聯(lián)盟第41位；合到場(chǎng)均只有13.3次，排第57位！怎么看這都不是一個(gè)球隊(duì)核心球員的正常數(shù)據(jù)。出現(xiàn)這種問題只有一個(gè)原因，那就是火箭隊(duì)外線球員沒有盡到責(zé)任。羅恩-阿泰斯特場(chǎng)均出手14.4次，總命中率只有40.5%。阿隆-布魯克斯從二月中獲得穩(wěn)定首發(fā)以后場(chǎng)均出手近12次，總命中率40.6%。這兩人在出手次數(shù)上和姚明基本平起平坐，但效率根本無法相提并論。姚明在全聯(lián)盟出手次數(shù)排前49名的球員中命中率最高，達(dá)到了55%，場(chǎng)均得到19.8分。雖然還不滿20分，但他只用了13.3次出手就拿到了這些分?jǐn)?shù)。這是阿泰斯特和布魯克斯無法相比的，而這兩人卻在前一階段迷戀于單打獨(dú)斗。布魯克斯在輸給馬刺的比賽中全場(chǎng)出手18次，卻只得18分，命中率只有38%，而且還浪費(fèi)了最后一擊的機(jī)會(huì)。
毫無疑問，火箭隊(duì)希望讓姚明在關(guān)鍵時(shí)刻接球，他們應(yīng)該這樣做。因?yàn)橐γ鞒藘?nèi)線攻擊力外，還是一位非常好的罰球手，在對(duì)抗激烈的情況下，姚明可以很穩(wěn)定的將罰球轉(zhuǎn)化為得分。當(dāng)然，前提是火箭隊(duì)必須解決對(duì)手對(duì)姚明的繞前和包夾。一直以來，很多人都認(rèn)為姚明不是一個(gè)可以在關(guān)鍵時(shí)刻操刀進(jìn)攻的球員。但這是一個(gè)錯(cuò)誤的信息和思維慣性，通過數(shù)據(jù)分析，姚明在關(guān)鍵時(shí)刻出手的投籃命中率為24.3%，在全聯(lián)盟排名第22位，在所有中鋒球員排首位。排在姚明前面的內(nèi)線球員只有德克-諾維茨基(32.4%)，蒂姆-鄧肯(29.1%)和克里斯-波什(25.4%)，其中鄧肯有中距離打板能力，諾維茨基和波什的攻擊范圍都很靠外，甚至延伸到三分線外。而姚明打不進(jìn)關(guān)鍵球的一個(gè)重要原因就是外線球員傳球不夠合理，致使姚明常常陷入包夾而導(dǎo)致丟球失誤。有的時(shí)候，姚明在第四節(jié)發(fā)揮了很好的進(jìn)攻效果，這和阿泰斯特和布魯克斯減少個(gè)人持球攻擊有關(guān)。火箭隊(duì)?wèi)?yīng)該延續(xù)這樣的打法，繼續(xù)摸索以姚明為軸心的戰(zhàn)術(shù)。因?yàn)闅v史戰(zhàn)績(jī)已經(jīng)證明，一支有外無內(nèi)的球隊(duì)是無法在季后賽中走遠(yuǎn)的。
記者杰森-弗里德曼的分析不知可不可以給予火箭隊(duì)在戰(zhàn)術(shù)思路上進(jìn)行有效的幫助，但至少對(duì)于我們這些只會(huì)“看熱鬧”的球迷來說，多了些“看門道”的領(lǐng)悟。
其實(shí)我們仔細(xì)看NBA的比賽就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它的每一場(chǎng)比賽自始至終都充滿著數(shù)據(jù)的跟蹤與解讀，球隊(duì)勝敗已不僅僅是比分牌的簡(jiǎn)單對(duì)比，不是球員實(shí)力的對(duì)比，比賽本身實(shí)際上是數(shù)據(jù)的對(duì)比。比賽中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)都在支持著球隊(duì)勝敗的Where、Why、What等方面。如果說作為一項(xiàng)運(yùn)動(dòng)都能做到如此之精細(xì)與精確，那么我們的市場(chǎng)推廣工作就更應(yīng)該引以為重了。
另外，在這次制定區(qū)域市場(chǎng)分析的過程中，筆者看到了很多中央市場(chǎng)部產(chǎn)品經(jīng)理的報(bào)告，其內(nèi)容同樣是通過大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，得出很多有價(jià)值的信息，特別是各產(chǎn)品的定位與關(guān)鍵信息，這些結(jié)論的得出，同樣讓我受益匪淺。因?yàn)閺娜珖?guó)的角度看，一些共性與典型的問題與現(xiàn)象同樣值得我們?nèi)リP(guān)注，區(qū)域市場(chǎng)的一些情況，難免與全國(guó)的發(fā)展節(jié)奏不一樣，如果有共同的問題，那么中央市場(chǎng)部的策略就會(huì)給予我們很好的借鑒，讓大家少走一些彎路；如果有不同的方面，那么作為區(qū)域市場(chǎng)完全可以作為參考，以便做到未雨綢繆?？傊陉P(guān)鍵的策略執(zhí)行上，與中央市場(chǎng)部的步調(diào)保持一致是非常重要的，試想一下，如果在一個(gè)大的市場(chǎng)中存在著若干個(gè)區(qū)域市場(chǎng)，而每個(gè)市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的定位大相徑庭，區(qū)域人員各自為戰(zhàn)，過分關(guān)注戰(zhàn)術(shù)層面的操作，忽視產(chǎn)品在戰(zhàn)略層面的培養(yǎng)，整個(gè)市場(chǎng)混亂無章，即便是局部銷售成績(jī)不錯(cuò)，但是整個(gè)市場(chǎng)隱含的不健康因素會(huì)越來越多，遲早要爆發(fā)。最終，作為公司層面難免會(huì)考慮，這個(gè)產(chǎn)品到底被市場(chǎng)所認(rèn)可的地方在哪里？還有哪里可以挖出增長(zhǎng)點(diǎn)來？因此，不理解中央市場(chǎng)部對(duì)產(chǎn)品的定位，不按照統(tǒng)一的步調(diào)進(jìn)行推廣，那么產(chǎn)品作為品牌的價(jià)值定位體現(xiàn)就會(huì)出現(xiàn)混亂和無序，最終對(duì)于產(chǎn)品的成長(zhǎng)極為不利。
正是帶有一些這樣的感悟和思考，加之公司給了我們非常專業(yè)的分析方法指導(dǎo)與幫助、特別是分析模版中內(nèi)容的設(shè)定，讓我在分析的方向性上更加明確，做到了一定程度上的有的放矢。對(duì)于Key findings的尋找、對(duì)于關(guān)鍵成功因素的發(fā)現(xiàn)，怎樣找到準(zhǔn)確的Conclusion。也就逐漸的找到了些感覺。對(duì)于區(qū)域市場(chǎng)策略的制定，特別是數(shù)據(jù)分析這一塊內(nèi)容，通過這一次的實(shí)踐，我個(gè)人覺得，自己在分析市場(chǎng)的能力上在思路上得到了一定的提高，逐步脫離了曾經(jīng)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和填充這個(gè)層面，正在向從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題以及從數(shù)據(jù)中找到答案這個(gè)階段邁進(jìn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展促進(jìn)了科研方式的變革，基于數(shù)據(jù)緊密型的科研方式已經(jīng)成為自科研經(jīng)驗(yàn)方式、理論方式、計(jì)算機(jī)模擬方式之后的新的發(fā)展模式[1]。現(xiàn)階段，海量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給科研帶來了巨大挑戰(zhàn)，而且數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享功能缺乏合理性和有效性，這也給高校圖書館的服務(wù)模式造成不小的影響。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校圖書館應(yīng)該更加重視用戶數(shù)據(jù)安全和服務(wù)質(zhì)量，積極利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)來提升高校圖書館服務(wù)的智能化和個(gè)性化，為高校圖書館的服務(wù)創(chuàng)新創(chuàng)造出有利條件[2]。高校圖書館應(yīng)該借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，充分了解用戶的服務(wù)需求，并以滿足用戶的服務(wù)需求為目的開展相應(yīng)的服務(wù)。
1 大數(shù)據(jù)時(shí)代高校圖書館開展嵌入式知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容
1.1 用戶需求的分析
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，首先，高校圖書館可以收集和存儲(chǔ)用戶的基本信息，比如：用戶的學(xué)歷、年齡、科研成果、學(xué)習(xí)經(jīng)歷以及工作單位等信息，并詳細(xì)記錄用戶的操作信息及檢索、查詢、收藏以及標(biāo)識(shí)等操作行為，可以與用戶查詢資料的內(nèi)容、學(xué)科類別以及相應(yīng)用戶權(quán)限進(jìn)行關(guān)聯(lián)，還可以收集用戶具體的信息咨詢、科技前沿以及參考導(dǎo)航等服務(wù)情境[3]。其次，高校圖書館可以分析海量?稻藎?利用基于語義網(wǎng)的技術(shù)來規(guī)范用戶信息資源，并將其轉(zhuǎn)換為能夠被應(yīng)用程序理解和直接調(diào)用的數(shù)據(jù)，從而可以更好地感知和預(yù)測(cè)用戶行為。最后，高校圖書館利用用戶數(shù)據(jù)作為決策依據(jù)，為用戶制訂當(dāng)前目標(biāo)、短期目標(biāo)以及長(zhǎng)期目標(biāo)，并根據(jù)需求環(huán)境的變化動(dòng)態(tài)分配硬件和軟件資源，從而讓高校圖書館的服務(wù)融入用戶的科研活動(dòng)中。
1.2 規(guī)律趨勢(shì)的分析預(yù)測(cè)
針對(duì)某些行業(yè)或者學(xué)科進(jìn)行全面收集信息資源時(shí)，在專業(yè)研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行深入分析，比如對(duì)比、推理以及綜合利用等科學(xué)分析手段，或參照專業(yè)學(xué)科發(fā)展規(guī)律，計(jì)量學(xué)發(fā)展規(guī)律等[4]。由于學(xué)科的知識(shí)特點(diǎn)和發(fā)展規(guī)律各不相同，因此需要運(yùn)用多種分析和處理手段來構(gòu)建不同的學(xué)科模型，從而能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)科發(fā)展規(guī)律以及發(fā)展趨勢(shì)。常見的預(yù)測(cè)方法有以下幾種：①將大量文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以歸納總結(jié)出文獻(xiàn)的內(nèi)在規(guī)律，比如齊普夫定律、洛特卡定律以及布拉德福定律等都是常見的基于文獻(xiàn)內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)方式。②根據(jù)文獻(xiàn)的發(fā)展規(guī)律和趨勢(shì)來構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，可以達(dá)到預(yù)測(cè)文獻(xiàn)發(fā)展規(guī)律的目的，比如普賴斯就專門構(gòu)建了基于指數(shù)增長(zhǎng)規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。③將其他領(lǐng)域的數(shù)學(xué)規(guī)律和數(shù)學(xué)模型移植到文獻(xiàn)發(fā)展的預(yù)測(cè)中，比如物理學(xué)中的半衰期規(guī)律、經(jīng)濟(jì)學(xué)中的人口增長(zhǎng)規(guī)律以及生物學(xué)中的成長(zhǎng)規(guī)律等。④依據(jù)模糊理論來搜集相似文獻(xiàn)內(nèi)容，存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，并利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)進(jìn)行分析和對(duì)比數(shù)據(jù)，以此幫助科研人員挖掘數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。
2 大數(shù)據(jù)分析與情報(bào)分析的共性
2.1 看重對(duì)數(shù)據(jù)的定量分析
數(shù)據(jù)作為最直觀的資源，已經(jīng)潛移默化地改變了分析決策的方式，如何有效地收集、篩選以及整理各種數(shù)據(jù)資源，并利用合理的方法來挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)組織是否具有競(jìng)爭(zhēng)力的重要衡量方式。情報(bào)分析學(xué)科同樣十分重視數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用，在情況分析研究的初期階段，分析人員主要依靠人員的智力來分析少量數(shù)據(jù)現(xiàn)象，并從中歸納總結(jié)出情報(bào)分析的規(guī)律。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)科之間的關(guān)聯(lián)性和交叉性逐漸加強(qiáng)，學(xué)科知識(shí)的劃分越細(xì)致，所涉及的內(nèi)容也就越專業(yè)。目前，情報(bào)分析更多地依靠先進(jìn)的信息處理技術(shù)，利用“機(jī)器學(xué)習(xí)”方式來挖掘數(shù)據(jù)、分析和統(tǒng)計(jì)相關(guān)聯(lián)系，還可以利用定量化方式來關(guān)聯(lián)基于關(guān)鍵字的詞匯共現(xiàn)，其核心思路就是在計(jì)算能力的基礎(chǔ)上利用人工分析判斷數(shù)據(jù)聯(lián)系。因此，利用數(shù)據(jù)來闡述問題已經(jīng)成為情報(bào)分析的主要特點(diǎn)，在情報(bào)分析報(bào)告中利用數(shù)據(jù)、公式以及圖表來說明理論的方式也充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析技術(shù)在情報(bào)分析領(lǐng)域的重要地位。
2.2 關(guān)注多源數(shù)據(jù)融合
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過各種渠道，并利用各種收集手段來獲取各種數(shù)據(jù)信息，在進(jìn)行集中整理后，形成一種基于不同數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一處理方式，這種處理過程被稱為多源數(shù)據(jù)處理融合技術(shù)[5]。一方面，可以通過不同用戶和不同網(wǎng)絡(luò)途徑來獲取同一個(gè)研究方向的內(nèi)容；另一方面，根據(jù)信息數(shù)據(jù)的種類和用途的不同，比如：根據(jù)視頻、音頻及文本等方式進(jìn)行分類，也可以根據(jù)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等方式進(jìn)行分類，同時(shí)也要考慮數(shù)據(jù)的異構(gòu)性。需要注意的是，相同類型的數(shù)據(jù)也有可能分布在不同的站點(diǎn)，并由各自的數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供，如論文分析研究的數(shù)據(jù)來源就包括中國(guó)知網(wǎng)、維普及萬方數(shù)據(jù)庫等[6]。一般情況下，針對(duì)前沿領(lǐng)域進(jìn)行情報(bào)分析時(shí)，只利用一種類型的數(shù)據(jù)是不夠全面的，應(yīng)該從其所涉及的期刊論文、圖書資源、專利以及項(xiàng)目等收集有效信息，進(jìn)行整合處理，這樣才能夠體現(xiàn)出該研究的整體特征。
3 嵌入式知識(shí)發(fā)現(xiàn)情報(bào)分析服務(wù)的重要環(huán)節(jié)
3.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的利用
將文獻(xiàn)分析方式與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合已經(jīng)成為知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面的熱門研究?jī)?nèi)容，并且取得了可以直接應(yīng)用的研究成果，這為嵌入式知識(shí)發(fā)現(xiàn)情報(bào)分析服務(wù)提供了重要的研究方式。不可否認(rèn)，選擇和使用合理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)會(huì)提高信息數(shù)據(jù)的分析效果，其中比較有代表性的就是充分認(rèn)識(shí)到知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，評(píng)估數(shù)據(jù)分析結(jié)果與用戶的契合程度，從而讓數(shù)據(jù)分析服務(wù)的效果得到用戶的認(rèn)同。比如：一些基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的軟件和系統(tǒng)比較適合大型結(jié)構(gòu)化文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析，可以根據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)分析出信息的特定發(fā)展規(guī)律[7]；還有一些基于主題和科研本身的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型，其可以利用文獻(xiàn)資源之間的相關(guān)性挖掘有效信息，并對(duì)文獻(xiàn)資料進(jìn)行多角度分析，根據(jù)關(guān)聯(lián)原則描述該學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)圖；另外還可以利用關(guān)聯(lián)和非關(guān)聯(lián)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法，再結(jié)合相關(guān)語義分析、詞匯頻率統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，最后通過關(guān)鍵詞聚類方式來尋找潛在的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。
3.2 準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)
知識(shí)發(fā)現(xiàn)可以分析大量數(shù)據(jù)和信息資源，并從中挖掘明顯關(guān)聯(lián)或者非關(guān)聯(lián)的科學(xué)研究的內(nèi)在規(guī)律，情報(bào)分析人員可以向科研人員提供相關(guān)情報(bào)分析，一般采用的是定量和定性相結(jié)合的分析方法。在進(jìn)行定量分析之前，如果要獲取較為準(zhǔn)確的目標(biāo)數(shù)據(jù)，除了要分析數(shù)據(jù)源以及檢索方式之外，還要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如消除噪聲數(shù)據(jù)、集成數(shù)據(jù)等。大部分的數(shù)據(jù)分析軟件都具有數(shù)據(jù)篩選功能，其中常見的TDA（Threat Discovery Appliance）軟件就可以通過列表功能手工篩選原始數(shù)據(jù)。需要注意的是，當(dāng)自動(dòng)篩選數(shù)據(jù)時(shí)，常常由于數(shù)據(jù)中檢測(cè)出偶發(fā)的錯(cuò)誤或者不同的存儲(chǔ)格式導(dǎo)致篩選失敗，這就無法按照要求構(gòu)建知識(shí)圖譜。嵌入式的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)可以將篩選后的數(shù)據(jù)與專業(yè)數(shù)據(jù)分析專家共享，由此可以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而得到與研究對(duì)象關(guān)聯(lián)緊密的數(shù)據(jù)。
3.3 應(yīng)用綜合分析方法
科技創(chuàng)新活動(dòng)不僅包括學(xué)科和領(lǐng)域的創(chuàng)新，而且還涉及社會(huì)各個(gè)方面的創(chuàng)新，所以嵌入式知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)需要為決策人員提供情報(bào)分析服務(wù)，幫助分析對(duì)象的社會(huì)行為，并為決策人員指明科研決策的發(fā)展方向；此外，還可以根據(jù)用戶的需求，結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)以及情報(bào)學(xué)等學(xué)科的分析方法，多方面地展現(xiàn)科技創(chuàng)新在社會(huì)環(huán)境中的具體狀況和發(fā)展趨勢(shì)。如今，國(guó)外已經(jīng)出現(xiàn)了專門提供情報(bào)分析服務(wù)的公司，比如美國(guó)的麥肯錫公司就對(duì)醫(yī)藥領(lǐng)域提供多方面的分析和研究服務(wù)。而國(guó)內(nèi)關(guān)于情報(bào)分析的研究還處于起步階段，高校圖書館可以借鑒國(guó)外成熟的研究成果，比如可以利用波士頓矩陣方法來分析文獻(xiàn)資源之間的關(guān)聯(lián)性。
4 情報(bào)分析服務(wù)模型總體設(shè)計(jì)
情報(bào)分析服務(wù)的主要功能就是針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，從而挖掘知?R的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。該研究根據(jù)內(nèi)容解析方法來實(shí)施情報(bào)分析服務(wù)，并專門構(gòu)建一個(gè)情報(bào)分析的服務(wù)模型。該模型采用了分層結(jié)構(gòu)，自上向下共分成三個(gè)層次，即界面展示層、知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理層、數(shù)據(jù)資源層等，具體結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。
首先是數(shù)據(jù)資源層，其確定研究對(duì)象包括三個(gè)步驟：確定分析目的、確定研究范圍、搜集情報(bào)等內(nèi)容。其次是知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理層，它主要包括三個(gè)方面的內(nèi)容：①制定編碼標(biāo)準(zhǔn)，并借助計(jì)算機(jī)輔助工具來構(gòu)建專屬詞典，其主要分為專業(yè)術(shù)語詞典、停止詞詞典、同義詞詞典等。②編碼部分，可以將文本文件轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的文本向量。③數(shù)據(jù)分析部分，可以利用相似度算法和聚類算法來處理文本向量，從而實(shí)現(xiàn)情報(bào)自動(dòng)聚類和串并功能。最后是界面展示層，主要功能為針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
4.1 數(shù)據(jù)資源層設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)資源層為情報(bào)分析提供海量的數(shù)據(jù)資源，從各個(gè)數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)并集成在情報(bào)員數(shù)據(jù)庫中。眾所周知，數(shù)據(jù)庫的性能會(huì)直接影響情報(bào)分析服務(wù)模式的處理效率。目前，比較成熟的數(shù)據(jù)庫種類主要有兩種：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)相對(duì)比較成熟，其中的行和列的關(guān)系非常明確，主要采用表型結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，用戶比較容易接受。但是，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的弊端也逐漸顯現(xiàn)出來：①針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和存儲(chǔ)操作，海量數(shù)據(jù)信息時(shí)刻充斥在互聯(lián)網(wǎng)上，如果關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還是采用表型存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，這時(shí)的存儲(chǔ)是以億為單位。當(dāng)利用SQL（Structured Query Language）語言查詢或者針對(duì)多張表進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，其查詢效率是非常低的。②數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展性較差。當(dāng)處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，修改數(shù)據(jù)庫的表結(jié)構(gòu)是非常耗時(shí)的，因此復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理效率無法達(dá)到用戶的要求。③數(shù)據(jù)庫的讀寫效率。針對(duì)動(dòng)態(tài)的信息，每秒的讀寫次數(shù)要達(dá)到上萬次以上，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的讀寫速度無法達(dá)到這種要求。
4.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理層設(shè)計(jì)
知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理層的主要功能是針對(duì)數(shù)據(jù)資源層的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的分析和挖掘，它可以利用內(nèi)容分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和情報(bào)編碼，具體的功能模塊圖如圖2所示。知識(shí)發(fā)現(xiàn)處理層主要包括四個(gè)功能模塊：情報(bào)自動(dòng)聚類處理模塊、情報(bào)串并處理模塊、文本預(yù)處理模塊、文本向量表示模塊。
4.3 界面展示層設(shè)計(jì)
界面展示層主要包括兩個(gè)部分：知識(shí)圖譜展示功能和人機(jī)交互功能。知識(shí)圖譜展示功能形象展現(xiàn)出情報(bào)數(shù)據(jù)資源的分析結(jié)果，是針對(duì)情報(bào)數(shù)據(jù)資源分析的拓展，它可以準(zhǔn)確表達(dá)現(xiàn)象層面的具體信息，并通過更進(jìn)一步的分析來找出隱藏在情報(bào)中的規(guī)律，從而協(xié)助情報(bào)分析人員更好地處理情報(bào)。人機(jī)交互功能是利用操作界面來實(shí)現(xiàn)用戶和軟件之間的信息交流，更好地幫助用戶控制軟件。
【關(guān)鍵詞】示范高職院校；超效率DEA；規(guī)模效應(yīng)；評(píng)價(jià)模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）為評(píng)價(jià)示范高職院校規(guī)模效益提供了一個(gè)優(yōu)質(zhì)的工具，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)一組關(guān)于多輸入、輸出的觀察值來估計(jì)有效生產(chǎn)的前沿面，并據(jù)此進(jìn)行多目標(biāo)綜合效果評(píng)價(jià)，并且不需要主觀賦予指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，因此評(píng)價(jià)結(jié)果更能夠反映決策單元（Decision Making Unit， DMU）所處的實(shí)際狀態(tài)。
但現(xiàn)有的研究基本存在三個(gè)缺陷：一是由于對(duì)高職院校規(guī)模效益的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系缺乏研究，從而不能合理的評(píng)價(jià)其規(guī)模效益；二是傳統(tǒng)的CCR和BCC模型對(duì)于多個(gè)同時(shí)有效的決策單元（效率值為1）將無法做出進(jìn)一步的評(píng)價(jià)與比較；三是采用的數(shù)據(jù)陳舊、不能反映近期示范高職院校規(guī)模效益情況。
綜上考慮，本文在構(gòu)建合理的示范高職院校規(guī)模效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用超效率（Super Efficiency）評(píng)價(jià)模型對(duì)浙江省22家示范高職院校2010年和2011年規(guī)模效益進(jìn)行了實(shí)證研究，以衡量其規(guī)模效益。
1.模型及方法
1.1 DEA基本模型簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis， 簡(jiǎn)稱DEA），是對(duì)具有多投入、多產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit， DMU）進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種非參數(shù)方法（Charnes et al.，1978）。
DEA方法能在同其它被考察單元相比較的情況下測(cè)量出某一被考察單元相對(duì)生產(chǎn)效率，假定一組被考察單元的個(gè)數(shù)為n個(gè)，每個(gè)被考察單元都有s個(gè)輸出變量和m個(gè)輸入變量。yjk表示第k個(gè)被考察單元的第j個(gè)輸出變量， xik是第k個(gè)單元的第i個(gè)的輸入變量。第k個(gè)決策單元總效率計(jì)算問題可以轉(zhuǎn)化成如下面的線性規(guī)劃問題：
minθ
s.t.■X■λ■≥θX■
■Y■λ■≥Y■
λ■≥0 （j=1，2，···，n）
其中，X■=（x■，x■，···，x■），Y■=（y■，y■，···，y■）。此模型稱為CCR模型，是在規(guī)模收益不變（constant return to scale；CRS）假設(shè)下得到的。這里的θ即是第k家被考察決策單元的效率值，滿足0≤θ≤1。其經(jīng)濟(jì)含義為：在某一決策單元產(chǎn)出Y可由所有k個(gè)決策單元產(chǎn)出線性組合替代的情況下，它的投入X的可壓縮程度，壓縮比例的大小為θ，θ也稱之為效率測(cè)度值。當(dāng)θ=1時(shí)，表示該被考察單元是效率前沿面上的點(diǎn)，因而處于有效率狀態(tài)。當(dāng)θ
Banker et al.（1984） 在該模型基礎(chǔ)上提出了規(guī)模收益可變（variable return to scale）模型，即在CCR-DEA模型中加入一個(gè)條件■λ■=1得到的BCC模型。
然而，從上述基本DEA模型可以發(fā)現(xiàn)，其測(cè)算結(jié)果將所有DMU簡(jiǎn)單分為兩組，一組為有效率DMU并據(jù)此形成Pareto邊界， 另一組則屬于無效率。對(duì)于這些有效單元若繼續(xù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，上述模型是無能為力的。針對(duì)這一情況，為了區(qū)別這些有效率的決策單元，Andersen與Petersen（1993）兩位學(xué)者提出構(gòu)建超效率DEA模型測(cè)算所謂的超效率（Super Efficiency），將位于效率前沿面上決策單元再加以排序，而Tone（2002）認(rèn)為可以由剔除具有效率的決策單元，判定決策單元到其余生產(chǎn)可能集合的距離來判斷超效率的差異。
1.2超效率DEA模型
超效率CCR-DEA模型（Super–Efficiency CCR-DEA， SUP-CCR-DEA）的基本思想是在進(jìn)行第k個(gè)決策單元效率評(píng)價(jià)時(shí)，使第k個(gè)決策單元的投入和產(chǎn)出被其他所有決策單元投入和產(chǎn)出的線性組合代替， 而將第k個(gè)決策單元排除在外，而CCR-DEA模型則將這一單元包括在內(nèi)。
SUP-CCR-DEA模型能夠有效地區(qū)別出有效（效率值為1）決策單元之間的效率差異，可以對(duì)所評(píng)價(jià)的決策單元進(jìn)行有效的排序，其模型如下：
minθ
s.t.■X■λ■≤θX■
■Y■λ■≥Y■
λ■≥0 （j=1，2，···，n）
這里各數(shù)學(xué)符號(hào)含義同前，所不同的是，由于上述模型算出的數(shù)值有可能大于1，因此可以對(duì)有效率的決策單元運(yùn)算出的效率值再加以排序，即可區(qū)分出CCR-DEA模型中效率值都為1的決策單元，在SUP-CCR-DEA模型中，對(duì)于無效率的決策單元，其效率值與CCR-DEA模型一致，而一個(gè)有效的決策單元可以使其投入按比率增加，而其效率可保持不變，其投入增加比率即其超效率評(píng)價(jià)值。例如對(duì)于有效率的示范高職院校，其效率值為1.51，則表示該示范高職院校即使再等比例地增加51%的投入，它在整個(gè)示范高職院校樣本集合中仍能保持相對(duì)有效即效率值仍能維持在1以上。
2.規(guī)模效益指標(biāo)體系的建立
運(yùn)用DEA的過程中，最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)便是投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)，本文盡量選擇能夠反映高職院校資源配置效率的輸入輸出指標(biāo)體系：
（1）在高職院校的輸入指標(biāo)方面，本文將其界定為三個(gè)方面：人力、物力和資金等方面的投入。
其中，人力資源的投入包括生源的數(shù)量質(zhì)量、師資隊(duì)伍的數(shù)量結(jié)構(gòu)，而且應(yīng)該包括學(xué)生投入學(xué)習(xí)、教師投入教學(xué)科研的時(shí)間和精力。高職院校物的投入主要是考慮學(xué)校的硬件設(shè)施投入情況，如學(xué)校校舍狀況、實(shí)訓(xùn)場(chǎng)地、實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)設(shè)備投入、圖書館等信息資源投入情況。財(cái)力投入指的是學(xué)校每年經(jīng)常性支出，主要是教學(xué)科研經(jīng)費(fèi)、學(xué)生管理經(jīng)費(fèi)、辦公費(fèi)等。
（2）高職院校的產(chǎn)出也有三種形式，即直接產(chǎn)出、間接產(chǎn)出和最終產(chǎn)出。直接產(chǎn)出是教師的教學(xué)活動(dòng)。間接產(chǎn)出是學(xué)生增長(zhǎng)了專業(yè)知識(shí)、發(fā)展了智能和提高了操作技能，是學(xué)生消費(fèi)教學(xué)勞務(wù)的直接成果。而最終產(chǎn)出是高等教育提高勞動(dòng)質(zhì)量而為社會(huì)創(chuàng)造財(cái)富。根據(jù)高職院校辦學(xué)過程，和投入指標(biāo)分析類似（具體分析過程暫略），分別從數(shù)量角度和質(zhì)量角度得出高校產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，輸入輸出指標(biāo)匯總?cè)绫?。
表1 示范高職院校規(guī)模效益有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
綜上可以看出， 上面選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系較科學(xué)、全面地反映了示范高職院校的投入和產(chǎn)出，滿足了高職院校規(guī)模效益所蘊(yùn)含的要求。
3.高職院校規(guī)模效益計(jì)算結(jié)果與分析
3.1 樣本與數(shù)據(jù)
本文實(shí)證研究所采用的資料，來自于2010～2011年度浙江省高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。
3.2 實(shí)證結(jié)果與分析
結(jié)合CCR模型和SUP-CCR模型和2010～2011年度浙江省22家示范院校統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)開展實(shí)證分析，可以得到2010年和2011年的院校規(guī)模效益值（評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)通過使用MATLAB7.1軟件編程計(jì)算得到），結(jié)果如表2所示。
表2 示范高職院校規(guī)模效益評(píng)價(jià)結(jié)果
從表2中數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)：
（1）CCR模型基本反映了示范高職院校的規(guī)模效益，但沒對(duì)效率值為1的示范高職院校進(jìn)行區(qū)分。
2010年有4家示范高職院校（浙江金融學(xué)院、浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、寧職院）CCR模型效率值為1，規(guī)模效益相對(duì)有效的院校約占整個(gè)樣本院校數(shù)量的19%；溫州職院、浙江警官學(xué)院、浙江工貿(mào)學(xué)院、浙江經(jīng)濟(jì)學(xué)院、浙江交通學(xué)院、浙江工業(yè)學(xué)院等7家院校規(guī)模效益相對(duì)良好；其余示范高職院校規(guī)模效益不太理想。
2011年有7家示范高職院校（浙江金融學(xué)院、寧波職院、浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、溫州職院、浙江警官學(xué)院、浙江工貿(mào)學(xué)院）實(shí)現(xiàn)了規(guī)模效益相對(duì)有效性，即θ=1，規(guī)模效益相對(duì)有效的院校約占整個(gè)樣本院校數(shù)量的32%；有9家院校（浙江經(jīng)濟(jì)學(xué)院、浙江交通學(xué)院、浙江商業(yè)學(xué)院、浙江工業(yè)學(xué)院、浙江旅游學(xué)院、浙江藝術(shù)學(xué)院、湖州職院、麗水職院、杭州職院）呈現(xiàn)良好的態(tài)勢(shì)，θ值接近1，分別排在8～16名；其它的6家示范院校規(guī)模效益一般，排名靠后。
（2）SUP-CCR-DEA對(duì)效率值為1的示范高職院校的成本效率進(jìn)一步進(jìn)行了評(píng)價(jià)排序，解決了CCR-DEA有效院校的排名問題，而無效率的院校得分完全同CCR-DEA的評(píng)價(jià)得分。
2010年浙江金融學(xué)院規(guī)模效益排在第一位， 寧波職院第二位。浙江機(jī)電學(xué)院、金華職院、溫州職院和浙江警官學(xué)院分別位居第三到第六位，但效率值都大于1。而其它效率值小于1的示范高職院校成本效率得分完全與CCR模型的評(píng)價(jià)得分相同。
2011年寧波職院排在了第一位， 浙江機(jī)電學(xué)院排名第二， 浙江金融學(xué)院退至第三位， 金華職院排第四，浙江工貿(mào)學(xué)院升至第五。
值得注意的是，DEA有效是相對(duì)的，因此在評(píng)價(jià)中，有效的院校并不是不需要改進(jìn)，與省外很多同類院?；蛘吲c本科院校相比還有不少差距，而且有效的院校之間也存在差距，這些院校仍需針對(duì)自身特點(diǎn)，充分挖掘影響效率主要因素，進(jìn)一步提高院校的資源配置能力， 改善其狀況以提高規(guī)模效益。
4.結(jié)語
在本文的實(shí)證分析中，采集了22家示范高職院校2010～2011年度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，開展了院校各年度規(guī)模效益相對(duì)有效性的縱橫向評(píng)價(jià)研究，獲取了示范院校在2010和2011年度的規(guī)模效益評(píng)判值，掌握了院校的運(yùn)行狀況并試圖揭示院校運(yùn)行現(xiàn)狀和在同行業(yè)內(nèi)所處的地位。結(jié)合橫向和縱向分析的結(jié)果，可以全面地、深入地、客觀地評(píng)判示范院校的規(guī)模效益，但鑒于篇幅所限，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)院校松弛變量輸入冗余額S-和輸出不足額S+的值未列出，列出后可以看出各項(xiàng)指標(biāo)改進(jìn)值，有助于院校找到規(guī)模不經(jīng)濟(jì)的原因，從而提高資源配置效率。
【參考文獻(xiàn)】
[1]Tone K.A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis[J].European Journal of Operation Research.2002，143：32-41.
[2]Andersen P， Petersen N C.A Procedure for Ranking Units in Date Envelopment Analysis[J].Management Science.1993，39（10）：1261-1264.
今天，因?yàn)槿鹦铱Х忍峤幻绹?guó)SEC的公告中披露了2019年第二季度至第四季度虛假交易金額22億元導(dǎo)致股價(jià)大跌，成為了今日的熱點(diǎn)。其實(shí)，早在2月初，就有一個(gè)叫做“港股數(shù)據(jù)挖掘機(jī)”的公號(hào)，發(fā)表了瑞幸遭做空?qǐng)?bào)告的全文，并且這篇文章是我迄今為止看到的需要閱讀時(shí)間最長(zhǎng)的的文章。文章鏈接：mp.weixin.qq.com/s/cvHzZbag0OqO-KV1G-_TRg。
仔細(xì)閱讀這篇做空?qǐng)?bào)告，不難發(fā)現(xiàn)，瑞幸咖啡的造假跡象，即便在沒有做空?qǐng)?bào)告中提及的對(duì)瑞幸門店客流量進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)11260小時(shí)的監(jiān)控這種強(qiáng)大的時(shí)間、人力安排，也可以從對(duì)其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析中看出端倪，產(chǎn)生懷疑。因?yàn)楦杏X這篇報(bào)告的含金量較大，從自己所掌握的專業(yè)知識(shí)角度來業(yè)余的分析一下瑞幸咖啡做空?qǐng)?bào)告中的分析手法，只限于報(bào)告數(shù)據(jù)分析部分：
整篇做空?qǐng)?bào)告數(shù)據(jù)分析部分大概運(yùn)用了三種方法，分別是：現(xiàn)場(chǎng)取證法、賬實(shí)比對(duì)法和分析性復(fù)核法。
一、現(xiàn)場(chǎng)取證
一是通過動(dòng)用92名全職員工和1418名兼職員工，在981個(gè)門店進(jìn)行了11260小時(shí)的門店客流量監(jiān)控和記錄，覆蓋了100%的營(yíng)業(yè)時(shí)間。二是收集了來自45個(gè)城市2213家門店10119名顧客的25843張收據(jù)。這兩個(gè)步驟為后續(xù)的賬實(shí)比對(duì)和分析性復(fù)核打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，因?yàn)楂@取到了最真實(shí)的第一手資料。
二、賬實(shí)比對(duì)
羨慕于第一種現(xiàn)場(chǎng)取證法的取證力度，不得不把更多的關(guān)注放在了賬實(shí)比對(duì)和后面的分析性復(fù)核上。
（一）重新推算每日訂單數(shù)量
方法的巧妙之處在于通過在門店的開門和關(guān)門時(shí)間下訂單來跟蹤門店的每日訂單量。采用隨機(jī)抽樣的方法，選取了151家線門店來跟蹤線上訂單。通過在門店?duì)I業(yè)時(shí)間開始和結(jié)束時(shí)分別下單，獲得當(dāng)天的在線訂單數(shù)量。然后，通過比對(duì)在線提貨數(shù)量與訂單數(shù)量的差額，發(fā)現(xiàn)每日在線訂單數(shù)量被夸大的事實(shí)。在這個(gè)環(huán)節(jié)中，取餐碼和訂單號(hào)的不一致成為了尋找線索的一個(gè)關(guān)鍵。
（二）重新計(jì)算每個(gè)門店每天的商品銷量
訂單數(shù)量不等于銷量，還需要獲取每個(gè)訂單的產(chǎn)品銷量。第一手證明材料最為可靠，報(bào)告里收集了來自45個(gè)城市2213家門店10119名顧客的25843張收據(jù)。25843張收據(jù)顯示，每個(gè)訂單的提貨和送貨量分別為1.08和1.75，通過統(tǒng)計(jì)模型（報(bào)告中沒有具體介紹這個(gè)統(tǒng)計(jì)模型），計(jì)算出了單張訂單的一個(gè)混合產(chǎn)品銷量1.14。將訂單數(shù)量乘以每個(gè)訂單1.14的商品數(shù)量，重新計(jì)算要驗(yàn)證的關(guān)鍵指標(biāo)——每個(gè)門店每天的商品銷量。也是通過這個(gè)推算，發(fā)現(xiàn)瑞幸咖啡每筆訂單的商品數(shù)量持續(xù)下降，從2018年第一季度的1.74下降到2019年第一季度的1.14。
（三）核查比對(duì)每張訂單的產(chǎn)品售價(jià)
銷量乘以單價(jià)才可以算出銷售額，單價(jià)的核查比對(duì)就自然不能忽略。通過對(duì)收集的25843份客戶收據(jù)上的銷售單價(jià)與瑞幸的報(bào)告進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)瑞幸將每件商品的凈售價(jià)至少提高了1.23元，瑞幸報(bào)告上2019年第三季度每件商品的凈售價(jià)為11.2元人民幣，而25843張收據(jù)顯示的凈售價(jià)大約只有9.97元人民幣。通過第二步和本步驟的核查，發(fā)現(xiàn)瑞幸的銷售量和銷售單價(jià)均呈下降趨勢(shì)。截至此，已經(jīng)可以比較充分的懷疑瑞幸財(cái)務(wù)報(bào)告反映的實(shí)際盈利情況。
三、分析性復(fù)核
上面說到，通過賬實(shí)對(duì)比，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了瑞幸咖啡每日銷售額的明顯下降趨勢(shì)。那么，瑞幸咖啡如果要維持一個(gè)比較平穩(wěn)的業(yè)績(jī)表現(xiàn)，必須要對(duì)成本費(fèi)用進(jìn)行相應(yīng)的人為處理。如何用數(shù)據(jù)說話？分析性復(fù)核發(fā)揮了作用。這份報(bào)告的巧妙之處，在于通過第三方媒體反向映照和對(duì)稅的核查，發(fā)現(xiàn)了瑞幸咖啡支出的異常情況。
（一）反向映照
廣告費(fèi)支出在瑞咖啡的財(cái)務(wù)報(bào)表中占比很高，這引起了報(bào)告分析者的懷疑。但是如何去印證自己的懷疑？報(bào)告分析者采取了巧妙的反向印證法。通過查閱第三方媒體的跟蹤報(bào)告，發(fā)現(xiàn)瑞幸咖啡報(bào)表中列示的在分眾傳媒的廣告費(fèi)用與分眾傳媒自己財(cái)務(wù)報(bào)表中來自瑞幸咖啡的收入規(guī)模并不匹配，從而分析出瑞幸咖啡將2019年第三季度的廣告支出夸大了150%以上。那么，這個(gè)150%究竟對(duì)報(bào)表意味著什么？通過清晰的計(jì)算，發(fā)現(xiàn)：虛增的廣告支出基本上可以匹配虛增的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)，印證了之前瑞幸咖啡對(duì)成本費(fèi)用進(jìn)行人為處理的猜測(cè)。截取報(bào)告中的計(jì)算過程如下：
（二）稅的分析
稅上造假，難上加難。從稅入手，也是這份報(bào)告值得借鑒的一處亮點(diǎn)。按產(chǎn)品類別加權(quán)平均凈收入貢獻(xiàn)率乘以相應(yīng)勞務(wù)對(duì)應(yīng)的增值稅稅率，這份報(bào)告重新推算瑞幸咖啡每一年的平均增值稅率，進(jìn)而和瑞幸咖啡財(cái)務(wù)報(bào)表列示的增值稅率進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)了“其他產(chǎn)品”收入的虛增情況。截取了報(bào)告中的計(jì)算過程如下：
從計(jì)算結(jié)果看出，2019年2-3季度測(cè)算出的稅率和報(bào)表列示稅率差距突然擴(kuò)大，報(bào)告的增值稅稅率為6.5%，而實(shí)際計(jì)算為7.6%。為了與報(bào)道的6.5%的增值稅相一致，其他產(chǎn)品的收入貢獻(xiàn)實(shí)際上將是7%，而公司報(bào)道的是22%-23%。同時(shí)，報(bào)告也沒有放過收集到的25843張收據(jù)，發(fā)現(xiàn)25843張收據(jù)顯示的收派訂單中4.9%及17.5%為“其他產(chǎn)品”，占6.2%，與7%的推測(cè)非常接近，又一次印證了相關(guān)猜測(cè)。
截至到此，對(duì)這份報(bào)告里提及的數(shù)據(jù)分析部分已經(jīng)復(fù)盤完了?，F(xiàn)在才知道瑞幸咖啡的審計(jì)機(jī)構(gòu)是安永，也正是因?yàn)檫@個(gè)做空?qǐng)?bào)告，安永派駐了強(qiáng)大反舞弊團(tuán)隊(duì)，安永派駐強(qiáng)大反舞弊團(tuán)隊(duì)介入，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了舞弊事實(shí)，要求瑞幸咖啡按美國(guó)監(jiān)管規(guī)定，啟動(dòng)內(nèi)部調(diào)查并盡快公布調(diào)查結(jié)果。而瑞幸披露的舞弊報(bào)告，也是本次調(diào)查的結(jié)果。
2018年1月試運(yùn)營(yíng)的瑞幸咖啡，于2019年5月在紐交所上市，創(chuàng)造了中概股成立至上市的最短時(shí)間記錄。而上市不到一年的財(cái)務(wù)造假，也創(chuàng)造了中概股財(cái)務(wù)造假被揭發(fā)的時(shí)間最短記錄。安永能否逃過一劫？不論。正如媒體說的：搞砸瑞幸咖啡的，是瑞幸咖啡自己。而救安永的，可能也是安永自己。
速途研究院分析師團(tuán)隊(duì)，根據(jù)百度指數(shù)、安卓市場(chǎng)、豌豆莢、91助手、360手機(jī)助手等相關(guān)的數(shù)據(jù)，對(duì)易信的第一步進(jìn)行分析。
易信關(guān)注度瞬間暴增
8月19日，中國(guó)電信和網(wǎng)易合作推出易信打著PK微信的大旗上線，瞬間引起了媒體和大眾的關(guān)注，從百度指數(shù)看，8月17日前關(guān)于“易信”的搜索指數(shù)都不過1000，8月18日，上線前一天，搜查指數(shù)為1748，8月19日日當(dāng)天搜索指數(shù)達(dá)到了59403，瞬間暴增，直線上升，8月20日持續(xù)發(fā)酵，“易信”的搜索指數(shù)達(dá)到了巔峰88815，8月21日關(guān)注度有所回落。
關(guān)鍵詞“易信”關(guān)注度的城市排行榜
從上面的排名中，可以看到對(duì)“易信”推出的關(guān)注度排名，跟城市的規(guī)模有一定的關(guān)系，關(guān)鍵詞“易信”的關(guān)注度排名中，北京排在第一位，其次是上海、廣州，前三位都是超一線城市，其后的是深圳、杭州、蘇州、天津等大城市。
易信關(guān)注度的職業(yè)排行榜
從數(shù)據(jù)圖表看，IT行業(yè)的關(guān)注度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他職業(yè)，這與易信、微信所在的行業(yè)有關(guān)，網(wǎng)易、騰訊都是IT行業(yè)的佼佼者，自然會(huì)受到同行業(yè)的關(guān)注，因而IT行業(yè)對(duì)“易信”關(guān)注度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他行業(yè)，也不足為奇。教育/學(xué)生關(guān)注度也較高，學(xué)生群體樂于接收新事物，尤其是易信具有免費(fèi)發(fā)短信、免費(fèi)留言，對(duì)于沒有收入的學(xué)生群體具有很大的吸引力。
易信推出后在各個(gè)平臺(tái)的下載量
易信推出后，各個(gè)平臺(tái)的下載都取得了不錯(cuò)的成績(jī)，截止到8月21日，易信在豌豆莢的下載量為250000次，在91助手的下載量為110000次，幾個(gè)平臺(tái)中，其在360手機(jī)助手的下載量最大，下載量為350000次，在安卓市場(chǎng)下載量78504次，在百度移動(dòng)應(yīng)用的下載量為10萬次等?？梢钥吹骄W(wǎng)民的下載熱情非常高，短短幾天下載量如此大，可以說取得不錯(cuò)的開頭。
豌豆莢平臺(tái)——易信下載量走勢(shì)圖
豌豆莢平臺(tái)上易信的近幾日下載量的走勢(shì)和百度指數(shù)走勢(shì)非常類似，8月19日會(huì)舉辦后，下載量暴漲一天內(nèi)沖到了47695次，6月20日持續(xù)增長(zhǎng)，易信在豌豆莢平臺(tái)一天的下載量達(dá)到了82007次，6月21日熱度有所下降，下載量有所下降，但仍在6萬以上。
易信在各個(gè)平臺(tái)的評(píng)價(jià)情況
易信雖然取得不錯(cuò)的成績(jī)，但也遭到了用戶的吐槽。為此易信方面道歉稱：“沒準(zhǔn)備好?！碑?dāng)然易信還有很多地方需要慢慢改進(jìn)。先看一下易信綜合平均得分為6.68分，這個(gè)在相關(guān)APP的評(píng)價(jià)中還算是一個(gè)良好的分?jǐn)?shù)，就是說用戶覺得你還算是及格了，要看以后的表現(xiàn)。安卓市場(chǎng)用戶給的分?jǐn)?shù)最低，易信在安卓市場(chǎng)得分為5分，360手機(jī)助手用戶給的分?jǐn)?shù)最高，對(duì)其評(píng)分為7.8分。
