半年刊 2007年6月創刊第十二卷 第二期 2018年12月出版JOURNAL OF MACAU UNIVERSITYOF SCIENCE AND TECHNOLOGYSemiannual, Started in June 2007Vol.12 No.2 December 2018定價: 20元澳門幣(人民幣/港幣)ISSN 1994-4926二 一八年 第十二卷 第二期JOURNAL OF MACAU UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.12 No.2 December 2018半年刊Semiannual Vol.12澳門基金會資助出版

編輯委員會Editorial Board編委會主席：劉良Chairman of Editorial Board: Liu Liang主編 ：許敖敖Chief Editors: Xu Ao Ao編委：劉良、許敖敖、祈務晨、余秋雨、張志慶、姜志宏、方泉、林偉基、戴龍基、黎曉平、唐澤聖、陳乃九、龐川、孫立雲、孫建榮Editorial Board Members:Liu Liang, Xu Ao Ao,Keith Robert Barclay Morrison, Yu Qiu Yu, Zhang Zhi Qing, Jiang Zhi Hong, Fang Quan, Lam Wai Kei, Dai Long Ji, Li Xiao Ping, Tang Ze Sheng, Chan Lai Kow, Pang Chuan, Sun Li Yun, Sun Jian Rong澳門科技大學學報Journal of Macau University of Science and Technology主辦單位: 澳門科技大學Organizer: Macau University of Science and Technology編委會主席: 劉良Chairman of Editorial Board: Liu Liang主編: 許敖敖Chief Editors: Xu Ao Ao編輯: 《澳門科技大學學報》編輯部Editor: The Editorial Department, Journal of Macau University of Science and Technology ● 電話： +853-8897-2173 Tel: +853-8897-2173 ● 傳真：+853-2888-0022 Fax: +853-2888-0022 ● 電郵：publication@must.edu.mo E-mail: publication@must.edu.mo ● 地址： 澳門科技大學 澳門氹仔偉龍馬路 Address: Macau University of Science and Technology, Avenida Wai Long, Taipa, Macau出版及總發行：澳門科技大學Publisher & Distribution: Macau University of Science and Technology ● 電話：+853-8897-2166 Tel: +853-8897-2166 ● 電郵：cbpsadmin@must.edu.mo E-mail: cbpsadmin@must.edu.mo ● 地址： 澳門科技大學 澳門氹仔偉龍馬路 Address: Macau University of Science and Technology, Avenida Wai Long, Taipa, Macau 封面及版式設計：高鴻 王港Graphic & Layout Designers: Gao Hong, Wang Gang印刷： 400本Print Run: 400出版日期：2018年12月Issued Date: December 2018國際標準期刊號：ISSN: 1994-4926規格： 21cm×29.7cmSize: 21cm width by 29.7cm height版權所有，翻印必究All rights reserved. No part of the publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted, in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, or otherwise, without the prior consent of the publisher.

目 次【人文與藝術】體觸“綠洲”：電影《挑戰者1號》的具身體驗 ……………………………… 李亞青（1）淺析互聯網的主導權 …………………………………………………………… 康佳立（7）影響社交媒體中發佈自拍行為的因素研究 …………………… 王　迪，朱曉風齡（17）【管理與旅遊】企業家精神在中國經濟增長中的作用（1978～2008） ……………………………………………………………………… 趙世勇，宋文博（25）澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例 …………………………………………………………… 石永東，鄒文篪，蒲小紅（38）上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究 …………………………… 岳　偉，孔繼紅（46）情商，包容性領導和權力距離定位的三方互動與二維員工建言行為的關係 ………………………………………………………………………………… 陳　翔（60）BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究 ……………… 陳燕升，林志軍（75）包容型領導研究述評與展望 …………………………… 朱燕妮，洪　芳，楊潔雲（89）基於隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路的期貨盤口價差預測模型研究 ……………………………………………………………………… 孫　勵，周立剛（96）國外直接投資對經濟增長的影響：基於發展中國家的實證分析 ………… 湯曉雷（103）【信息短文】學生活動 ………………………………………………………………………… 6，24，114學術動態 ……………………………………………………………………………… 16，113科研進展 …………………………………………………………………… 37，74，95，113校園活動 …………………………………………………………………………………… 45兩岸合作 ……………………………………………………………………………… 59，111大師講座 …………………………………………………………………………………… 112

ContentsHumanities and ArtsTouching OASIS: The Embodied Experience in the Film of Ready Player One ………………Yaqing LI (1)An Analysis of Internet Dominance ………………………………………………………… Jiali KANG (7)A Study of the Factors Affecting Selfie Posting in Social Media …………………………………………………………………… Di WANG, Xiaofengling ZHU (17)Management and TourismMeasuring the Role of Entrepreneurship in China's Economic Growth, 1978-2008 …………………………………………………………………… Shiyong ZHAO, Wenbo SONG (25)Empirical Analysis of Life Quality of College Students in Macau: Evidence from MUST …………………………………………………… Yongdong SHI, Wenchi ZOU, Xiaohong PU (38)An Analysis of Two-Sided Jump and Time-Varying Diffusion of SSCI ………………………………………………………………………… Wei YUE, Jihong KONG (46)Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voice ………………………………… Xiang CHEN (60)Application Value of BIM in Whole Life Cycle Management of Construction Project …………………………………………………………………… Yansheng CHEN, Zhijun LIN1 (75)Inclusive Leadership: Review and Direction for Future Research …………………………………………………… Yanni ZHU, Fang HONG, Chieh Yun YANG (89)A Model Based on Hidden Markov Chain and Convolution Neural Networks for Predicting the Order Spread Prices of Futures …………………………………………Li SUN, Ligang ZHOU (96)The Impact of FDI on Economic Growth: An Empirical Analysis Based on Developing Countries …………………………………………………………………………………… Xiaolei TANG (103)

1第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 體觸“綠洲”：電影《挑戰者1號》的具身體驗李亞青*（澳門科技大學國際學院，澳門）摘要：
2018年春季上映的美國科幻驚險電影《挑戰者1號》在全球範圍內獲得空前成功，卷起“遊戲電影+VR科技＂的一股旋風，影片呈現了現實世界和虛擬世界完美轉換的未來場景，喚起觀影者對體感科技的無限想像和嚮往。本文從電影現象學理論具身感概念著眼，分析《挑戰者1號》電影文本的具身性；探討受眾的具身感；強調通過臨在感和交互感，觀眾的身體感觸和體感記憶被打開，從而獲得具身體驗；思考具身影像的未來並提出體感科技在營造具身體驗的過程中對於具身體驗者的身體及意識可能產生負面影響的擔憂。關鍵詞：
具身體驗；具身影像；臨在感；交互感Touching OASIS: The Embodied Experience in the Film of Ready Player OneYaqing LI*( Macau Academy of Cinematic Arts, Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
Ready Player One is an American science fiction adventure film released in the spring of 2018. It achieved unprecedented success worldwide and was noted to set off a wave of “game film plus VR tech”, through demonstrating a perfect future scenario between the real world and the virtual world, and evoking infinite imagination and yearning of the film spectators for haptic technology. Based on contemporary phenomenological film theory about embodiment, this paper analyses the film text of Ready Player One, discusses the embodied experience of the film-viewers, and explores how the film activates the viewers’ embodied reception and experience in the film-viewing process by building strong senses of presence and interactivity. It also looks into the future of embodied images and presents concern on the adverse effect of haptic tech on the mind and body of embodied receivers in the process of producing the embodied experience.
eeyords:
The embodied experience; Embodied images; Presence; Interactivity收稿日期：2018-07-17；修訂日期：2018-10-31。*通訊作者：李亞青，女，在讀博士，澳門科技大學國際學院講師。主要研究方向：電影學。E-mail:yqli@must.edu.mo Tel:00853-889721450 引言由美國華納公司出品，斯蒂文 · 斯皮爾伯格執導的科幻冒險片《挑戰者 1 號》於 2018 年 3 月 30日在中國大陸上映，內地總票房 13.96 億人民幣，全球票房累計達到 6 億美元，在全球範圍內引發巨大的觀影熱潮和好評。除了高潮迭起的劇情，讓人應接不暇的 80 年代美國及日本電影、遊戲、動畫、音樂等流行文化斯丁格（彩蛋）大大提升了觀影趣味，最令全球 ACG（動畫、漫畫、遊戲）迷們為之歡呼雀躍的是貫穿全片的“遊戲 +VR（虛擬實境）科技”的完美結合。片中高度成熟的各類 VR 具身裝置，如體感手套、X1 體感套裝等，帶給遊戲玩家超強具身體驗，幫助他們實現現實與虛擬世界的快速連接。

2《挑戰者 1 號》電影上映後，片方和其 VR合作公司 HTCVive 一起推出了八款與電影相關的VR 體驗產品：Battle for the OASIS, Avatar Creator, Rise of the Gunters 等。如果使用者已經擁有 Vive設備就可以從 Viveport 應用商店下載到這八款遊戲。這些遊戲和男主在電影裡玩“綠洲”時的體驗極為相似，玩家可以根據個人的身材、臉型、五官等定制自己的專屬角色並分享到社交主頁上。電影之外，微軟 VR 研究團隊公開了 4 個最新 VR研究成果：CLAW（觸感臂）、Haptic Wheel（觸感輪）、Haptic Links（觸感鏈）、Canetroller（觸感仗），能幫助用戶“觸摸”甚至“抓住”虛擬場景中的物體，感受指尖在物體表面的滑動，盡情享虛擬世界的奇妙。無論是《挑戰者 1 號》中構建的配備好 VR裝置就能瞬間抵達的虛擬世界“綠洲”，還是HTCVive 推出的與該電影相關的 VR 體驗遊戲亦或微軟研發的 VR“觸感”系列研究成果，具身感、體觸感或身體感都是實現連接現實與虛擬世界的關鍵。而具身感這一概念也是九十年代以來電影現象學理論電影“觸感學派”頗為關注並且持續探討的熱點。1 電影具身感電影現象學理論認為，影像與觀影主體之間相互作用，身體在影院空間中發揮著引發觀影者體感觸動的功能，這裡的身體不僅是肉身，更是作為一種具有感知力和主觀意識的介質。法國現象學派哲學家莫里斯 · 梅洛－龐蒂在他的專著《知覺現象學》中提出“身體性”[1]這個概念，並指出身體不單是一個客觀物體，對知覺的分析必須同時考慮意識與身體的內在關係。“身體是內在意識世界和外在客體世界之間的介質……身體同時是主體也是客體”[1]，他強調了身體感知在知覺系統中的主觀性和動態性。梅洛－龐蒂有關身體性的概念啟發了一些後來的電影現象學理論學者，如衛威恩 · 索布切克、蘿拉 · 馬克思和派特麗夏 ·品斯特等，她們均對電影具身感這一理論概念進行了深入思考，從不同維度完善且豐富了這一概念。衛威恩 · 索布切克在其九十年代初發表的論文《眼目所及：電影經驗現象學》[2]（The Address of the Eye: A Phenomenology of Film Experience）中指出電影本身所具有的主體性和觀影人群的主體性二者之間互為主體，正是這種“互主體性”[3] 構成了理解和解讀電影的過程，觸發了觀影人群在觀影過程中的身體感觸即具身感，從而實現觀影主體精神的昇華及思維的飛躍。世紀之初，索布切克又在其著作《肉身思想：身體化和活動影 像 文 化 》[2]（Carnal Thoughts: Embodiment and Moving Image Culture）一書中 , 繼續陳述了她對於電影——身體——觀者三者之間密切聯繫的電影體感論。她堅持身體在影像文化中發揮著重要作用，身體不僅僅是可視的物體，而且是能夠建構意義的視覺主體。“我們不僅僅是通過眼睛來觀看電影，更是通過整個身體來觀看，理解和感覺電影”[4]。觀者通過身體感受與電影交互，從而產生觀影體驗。在這一意義上，身體既是客觀主體又是主觀客體，是感性、感官與感知三者物化的結合。蘿拉 · 馬克思是另一位闡述電影體感的學者，她與索布切克一樣關注觀者的感知模式與移動影像的感知性能之間的關係。在其專著《電影皮膚：跨文化電影、身體性和感覺機制》[2]（The Skin of the Film: Intercultural Cinema, Embodiment, and the Senses）中，她運用了近兩百部跨文化電影及視頻來證實影像如何使觀影者獲得身體上的、多感官的文化具身感。她提出“觸感視覺”[5]概念，即一種引發身體嗅覺、觸覺和味覺記憶的可觸視覺功能。“視覺是可觸的，就像是用眼睛觸摸電影”[5]。她的論斷“銀幕即皮膚”[5]不僅僅是一個隱喻，也是一種視覺影像。銀幕是一系列傳播過程中的一個階段，在這一階段電影遇上觀眾，觸動觀眾的身體，如同其他身體接觸一樣，對觀眾產生主觀影響，於是觸感影像促成喚醒體感記憶的體感反應。當移動影像展示在銀幕上時，銀幕和影像

3李亞青 體觸“綠洲”：電影《挑戰者1號》的具身體驗是重疊的，然而，觀眾對於銀幕和影像的反應卻是偏離的。當同一影像借助於不同的平臺播放，例如電視、手機、視頻網站等和它在銀幕上播放，觀眾的反應就截然不同。當這種偏離出現的時候，新的體感經驗才有可能生成，而舊的體感經驗也隨之式微。有鑑於此，電影在物質流通過程中會發生變化，但它從觀眾那裡獲取的含義永遠要大於電影自身所傳遞的資訊。主要研究大腦科學與神經影像的荷蘭學者派特麗夏 · 品斯特在其著作《神經—影像：數字銀幕文化的德勒茲電影哲學》[2]（The Neuro-Image: Deleuzian Film-philosophy of Digital Screen Culture）中通過大量分析影片進而提出“神經影像”[6]一詞，成為與德勒茲“運動影像”[7]、“時間影像”[8]並列的第三類影像。在總結前人認知電影理論以及鏡像神經元理論的基礎上，運用德勒茲的精神分裂分析法，品斯特將神經影像的功能從三個方面展開：虛幻的力量、感知的力量和癲狂的力量[6]。“影像的感觸力打開了電影語言外的近身的感覺官能（如觸感、味覺、嗅覺、動作感、自發性神經系統等）[9]。”從身體感知電影到電影與觀眾的互為主體性，從觸感視覺到電影皮膚，從觸感影像到神經影像，身體感觸即具身感都是貫穿于電影和觀眾之間關係的關鍵字。這不單是對銀幕與影像、銀幕與觀眾、影像與觀眾之間三維關係的深度思考，同時刷新了電影現象學派對於具身感研究的認知，更打開了電影理論研究新的視域，為資訊時代蓬勃發展的高概念電影，如 3D/4D/5D 電影、高幀率電影、VR 電影和 AR 電影等提供了極具價值的理論依據。2 《挑戰者1號》文本的具身性電影《挑戰者 1 號》的時空背景設置在未來世界的 2045 年，現實世界破敗，人們迷戀在一款VR 遊戲“綠洲（OASIS）”的虛幻世界裡，以此尋求精神慰藉。主人公韋德也是這樣一個在現實生活中一事無成，整日沉迷“綠洲”的普通大男孩。但是憑藉其驚人的遊戲天賦和對“綠洲”遊戲設計者意圖的精准理解，歷經磨難後最終找到隱藏在關卡裡的三把鑰匙，成功通關遊戲，並在這一過程中收穫友情與愛情。影片中 VR 科技與現實世界的完美融合是近幾十年來 VR 研究人員希冀看到的景象，如何讓身體成功進入虛擬實境並擁有如同在現實世界裡的真實感知，即虛擬性具身感，是一個無比複雜的過程，它涉及到虛擬呈現、虛擬化身、虛擬觸感及其他視覺、聽覺感官線索來幫助打造身體進入虛擬空間的具身體驗。而這種“具身化體驗” [10] 在影片《挑戰者 1 號》中首先是通過電影文本的具身性得以體現。基於索布切克的電影體感論，電影——身體——觀者三者之間聯繫緊密，電影本身所具有的主體性和觀影者的主體性互相作用，通過身體這一介質觸發觀影者的身體感觸。電影若要更好地與觀眾共鳴，觸發其體感經驗，那麼作為電影主體的電影文本應該要貼合觀影者的興趣及口味，滿足其情感需求，營造豐富的具身體驗。這部豆瓣高達 8.7 分 IMDb7.6 分的集科幻、遊戲、動漫、二次元等元素於一身的電影，集合了眾多七八十年代廣為熟悉的遊戲、音樂、電影、動漫、服裝等多種流行文化元素與符號，而每一個曾經風靡的流行文化符號就是一個代表兒時回憶的具身性文本，無時無刻地喚起一代人的記憶以及共情。這類文本從頭到尾貫穿劇情發展的全過程，使得整部影片堪稱一部具身性文本大集合。例如電影的英文片名 Ready Player One，來自早期街機遊戲（如“街頭霸王”等）螢幕上的開始介面玩家選項，“ready player one”指“一位玩家”或“單人玩家”，如果是雙人組隊就叫“ready player two”，因此影片片名實際上既是一個流行文化彩蛋，也是一個引發集體記憶的具身性文本。再如其他眾多小細節：賽車時選手的座駕包括蝙蝠俠的車、《瘋狂的麥克斯》裡的 V8 攔截者、《天龍特攻隊》裡的 GMC 麵包車、《克裡斯汀魅力》裡的普利茅斯復仇女神、《員警雙雄》裡的老爺車、《馬赫 5 號》的馬赫 5 號、《頂尖賽手》裡

4的賽車等等；女主的摩托車造型來自日本動畫《阿基拉》，車身上有神奇女俠的 Logo（標誌），男主的汽車是《回到未來》裡的德羅寧飛行汽車；男主換裝穿過的衣服包括《天生愛神》、《紫雨》裡的服裝以及 MJ（邁克爾傑克遜）的紅夾克；大決戰時出現的武器來自《戰爭機器》、《光環》等遊戲和《異形》等電影。又如玫瑰花蕾是對黑白影片巔峰之作《公民凱恩》的懷念；《閃靈》致敬電影大師庫布裡克；韋德和阿特彌絲在錯亂星球鬥舞的配樂重溫了七十年代末經典電影《週末夜瘋狂》的迪斯可舞曲 , 這些是電影及音樂的具身性文本。這些大量與遊戲、影視和音樂相關的元素，不得不說是為了迎合流行娛樂文化愛好者的口味，啟動其集體記憶，增強其身體體驗而精心設計的具身性文本。3 《挑戰者1號》受眾的具身感電影體感論認為電影——身體——觀者三者之間密切聯繫，電影與觀眾之間通過身體感受“雙向交流”[11]、互為主體，觀眾的身體體驗加強，對電影的理解和解讀就會超出電影文本本身傳遞的資訊。《挑戰者 1 號》受眾的具身感則主要通過臨在感和交互感得以實現。3.1 臨在感索布切克在著作《肉身思想：身體化和活動影像文化》中，專辟一章討論攝影、電影以及電子媒介三者的關聯，提出“存在或臨在”[4]一詞，表示在場感或浸泡式體驗。電影《挑戰者 1 號》是院線放映的 IMAX/3D 電影 , 在影院環境中，觀影者戴上 3D 眼鏡後 , 所見到的投影影像立體顯像，令觀眾對影像產生非現實的立體深度錯覺，加上IMAX 巨幕的恢弘畫面呈現，觀眾在觀影的時候能夠持續地享有身臨其境的臨在感。VR 電影借助電腦系統及感測器技術生成三維環境，模擬人的視覺、聽覺、觸覺等感覺器官功能，使人能夠沉浸在虛擬境界中，觀眾戴上 VR 頭顯設備，可以 360度查看周圍的環境，產生一種身在虛擬環境中的感覺。無論是 3D 還是 VR 電影，都是借助科技手段，讓觀眾在電影院裡與電影場景產生更深入更親密的互動，獲得更多沉浸式觀影體驗。影院內觀眾戴上 3D 眼鏡，和男主一起用眼睛“感受”綠洲虛擬世界；影片裡韋德戴上 VR 頭顯，意識進入虛擬世界“綠洲”。蘿拉 · 馬克思的銀幕皮膚論也認為銀幕遇上觀眾，視覺即觸感，銀幕影像會觸動觀眾的身體，引發身體嗅覺、觸覺和味覺記憶，如同其他身體接觸一樣，對觀眾產生主觀影響，生成體感反應。因此當韋德和他的夥伴們在經歷著“綠洲”世界裡的種種虛擬場景的同時，影院的觀眾同樣也在體驗著這些虛擬場景，不同的是觀眾感受電影場景的介質是 3D 眼鏡和 IMAX 巨幕，而韋德感受虛擬世界的介質是 VR 頭顯裝置。這兩者並行不悖，因為沉浸式體驗，3D 和 IMAX 技術能做到，當然VR 技術更進一步。3.2 交互感電影通過身體感受和觀眾的交流包括兩個層次的交互：首先，影像與身體的交互。《挑戰者 1號》中充斥著隨處可見的斯丁格，大量 ACG 流行文化符號，這些懷舊影像的感觸力打開了觀眾身體的感覺官能，使得觀眾的耳朵在聽到、眼睛在看到、內心感受到這些頗具時代觸感的影像後，體感記憶全面打開，進而引發集體記憶和共情。例如過第一關時的飛車遊戲、大決戰時的鋼鐵戰士、高達勇士和機器哥拉斯等曾經的流行遊戲會啟動生於上世紀七八十年代觀影者們的集體回憶，進而觸動他們的心弦。豆瓣影評網友評論說“那種感覺，就像在一個奇妙未知的新世界裡，突然偶遇到一些熟悉的老朋友”。[12] 美國知名影評網站爛番茄（RottenTomatoes）上眾多觀影者表示喜愛這部影片中的音樂、動漫、遊戲等彩蛋，有的甚至會重複看好幾遍，因為它們“懷舊而勵志”。[13]第二，身體與觀眾的交互。身體的感覺官能觸動以後，體感經驗生成，觀眾的主觀意識被喚醒，進而對影像和電影文本進行理解和解讀，這種主觀解讀往往會超出電影文本本身所傳遞的資

5李亞青 體觸“綠洲”：電影《挑戰者1號》的具身體驗訊。《挑戰者 1 號》中全民為之瘋狂的 VR 遊戲“綠洲”是一個規避了現實世界中所有缺憾的完美世界：這裡的眾生都是按照自我意願選擇生活方式和人生道路，玩家樂此不疲地沉浸其中，躲避現實裡的噩夢和失敗。而與之形成巨大反差的是現實世界裡殘破的居民疊樓，骯髒林亂的居住環境，問題累加卻不得解決的失敗人生。巨大的落差很容易讓觀影者關聯聯想到現實生活，即在現實裡每個人都會碰到無可奈何束手無策的問題，也時刻夢想著能逃避到一個像綠洲這樣的世外桃源，丟開俗世煩惱。光彩奪目的虛擬世界綠洲固然令人心馳神往，但終究觀眾不得不和韋德一起回到現實，面對破敗不堪的 2045 人類世界。這些令人不適的現實生活場景不僅反映出導演對於未來人類生存環境的思考以及擔憂，而且昭示著觀眾環保之傷。在身體體驗開啟後，觀眾的環保憂慮以及生態意識也會隨之悄然打開。當韋德被姨媽的呼喚拽回現實世界時，她的男友花掉了買房子的積蓄只為購買綠洲世界裡的裝備，二人激烈爭吵；韋德甚至因偷用了姨媽的觸感手套而被打，姨媽傷心失望卻無計可施。面對現實人類顯得蒼白無力，只好逃進哈勒迪打造的避難所綠洲裡尋找慰藉。可是綠洲真的是人類精神救贖的家園嗎？影片的結尾給出了答案：現實才是唯一真實的東西。對於深陷遊戲無法自拔的玩家來說，這也許是最不說教但卻最衷心的詢喚，對於現實生活中的某些沉溺遊戲不能自拔的觀影者而言，這也是最衷心的告誡。而設計這一切完美虛擬空間的哈勒迪雖坐擁無盡財富，但依然是一個現實世界裡有著無奈和遺憾的真實個體：幼年膽怯封閉，躲進遊戲世界，青年痛失所愛，中年摯友離去，所以他才將這幾大悔恨編織進綠洲遊戲裡，寄希望於有緣人解開自己心中遺憾。幸運的是，哈勒迪最終得償所願，韋德得償所願。相貌平平、年過七旬、充滿童心，極度熱愛流行文化，歷經磨難，創造了一個屬於自己的龐大商業帝國的哈勒迪，這些經歷與導演斯皮爾伯格本人也有著高度的相似性。同樣，當身體體驗完全開啟後，觀影者並不難發現哈勒迪和斯皮爾伯格本人之間極大的相似度並去思考這部看似二次元的電影所真正蘊含的主題，以及斯皮爾伯格這樣一位極具個人風格和獨特電影語言的導演的視點和情懷。總體而言，本片中所有影像資訊都有形無形中與觀影者互動，觸發觀眾的身體感受，啟動集體記憶，帶來觀影思考及現實反思。如上所述，電影從觀眾那裡獲得的含義要遠大於電影本身傳遞的資訊。4 具身影像的未來七十高齡的斯皮爾伯格以高漲的熱忱和好奇的童心，玩轉“遊戲電影 +VR 科技”的電影模式，為全球觀眾帶來一場視聽盛宴。《挑戰者 1 號》的成功不得不讓人思考其背後的原因、存在的問題以及具身影像的未來。第一，遊戲題材與電影的結合是近年來商業電影探索的新模式。不難發現《挑戰者 1 號》的敘事風格並不另類獨特，而是依然遵循好萊塢商業電影傳統的敘事結構，講述一個普通人歷經磨難一波三折最終蛻變為平民英雄的故事。這樣的故事模本在好萊塢屢見不鮮，例如《蜘蛛俠》和《超人》等系列，而且情節上某些環節差強人意，例如 11 歲的阿修是如何加入最後大決戰的，影片未作鋪陳。儘管如此，《挑戰者 1 號》依然瑕不掩瑜，因為可貴的是創作者銜接了虛擬與現實兩條故事線，讓人物在虛擬的遊戲空間裡解決現實世界裡的矛盾和衝突，從而實現人物自我的成長與昇華。第二，對 VR 科技的超強前瞻。《挑戰者 1 號》是一部講述未來的 VR世界的科幻電影，借用 IMAX/3D 技術，呈現給觀眾 VR 世界奇觀。片中各類超真實感 VR 裝置的出現，豐富了觀影者對 VR 的想像，3D 眼鏡也使得觀影者一定程度上對未來 VR 世界有了具身體驗；片方與 HTCVive 設計的 VR 體驗遊戲和微軟公司開發的 VR“觸感”系列研究產品，都在努力為觀影者提供沉浸式身體體驗，縮短現實與虛擬的距離，而這些均對促進具身影像的發展起著積極作用。第三，普世價值與共同情感。斯皮爾伯格的

6作品不論以哪種形式來呈現，其主題都是一以貫之地具有普世價值和人類共同情感。《挑戰者 1號》運用大量七八十年代流行文化符號，喚醒人們的共同記憶，抒發導演關乎愛、理解、從心、堅持等主題。而這些細節與理念又恰好呼應了影片的劇情發展，對增強觀影者的具身體驗功不可沒。綜上所述，電影《挑戰者 1 號》中呈現的虛擬化具身影像積極作用顯而易見，但其負面影響也不難發現。首先，隨著 VR 頭顯日益普及，體驗越來越交互和沉浸，社交隔離難以避免。就像電影中的韋德在現實生活裡不善言辭、羞澀膽怯、形單影隻，在綠洲世界裡卻是氣宇軒昂、呼朋喚友、無所不能的帕西法爾，但是虛擬世界裡的英雄並不能馳騁于現實的存在。當越來越多的人沉浸于虛擬空間時，其相應的現實社交時間會大大減少，社交能力也無法得到鍛煉和提高，社交恐懼症會更普遍。“綠洲”只是哈勒迪本人為了逃避現實構建的一個完美烏托邦，它並不是解決現實問題的良藥。第二，身體與思維的隔斷與分離成為可能。影片所呈現的虛擬化具身影像讓遊戲玩家產生錯覺，無法區分現實與虛擬。這一點可從影片中韋德介紹 2045 年的 VR 世界可見一斑：只要配有四聲道音響和壓敏全向跑步機，就可以閉門不出而遊天下，人類可以模擬所有運動例如跑步、游泳、攀爬和翻轉等。大作戰時，韋德佩戴好所有裝置，將自己固定在艾奇的貨車上，身體限在車內現實裡，而意識早已經飛躍到綠洲的戰場上，科技的助力讓小說《西遊記》裡描繪的“靈魂出竅”在具身影像裡得以實現。儘管許多VR 研究者認為 VR 遊戲裡的身體動作等同于現實裡的相應身體動作，但是目前該方面的研究成果甚為有限，VR 的身體體驗是否真的能夠等同于現實的體驗？當身體與意識高度分離時，帶給 VR 體驗者的到底是大汗淋漓的快感和等量運動帶來的鬆弛與健康還是意識的高度集中而導致的筋疲力盡元氣耗損？當意識抽離身體游走於虛擬世界時，對於肉身的安全又應該如何保障？ ......參 考 文 獻
[1] 梅洛-龐蒂. 知覺現象學 [M]，姜志輝譯. 北京：商務印書館，2001.[2] 孫紹誼. 重新定義電影：影像體感經驗與電影現象學思潮 [J]. 上海大學學報（社會科學版），2012(5): 17-29.[3] Sobchack, V. (1992). The Address of the Eye: A Phenomenology of Film Experience. Princeton: Princeton University Press.[4] Sobchack, V. (2004). Carnal Thoughts: Embodiment and Moving Image Culture. Los Angeles and London: University of California Press.[5] Marks, L. U. (2000). The Skin of the Film:Intercultural Cinema, Embodiment, and the Senses. Durham and London: Duke University Press.[6] Pisters, P. (2012): The Neuro-Image: Deleuzian Film-Philophy of Digital Screen Culture. [M]. Stanford: Stanford University Press.[7] Deleuze, G. (1983) Cinema 1: The Movement-Image. London: Athlone Press. (Trans. Martin Joughin.)[8] Deleuze, G. (1985) Cinema 2: The Time-Image. Minneapolis: University of Minnesota Press. (Trans.HughTomlinson & Robert Galeta.) [9] 孫紹誼. 大腦即銀幕：從神經科學到神經-影像 [J]. 上海大學學報（社會科學版）. 2015(11): 40-50.[10] 孫紹誼. 被“看”的影響與被“玩”的影像：走向成熟的遊戲研究 [J]，文藝研究. 2011，6(12): 91-99.[11] 李樅. 以《頭號玩家》市場反應為契機——淺談“遊戲題材+電影”敘事因革 [J]. 觀察與思考，2018 (5) : 24-26.[12] https://movie.douban.com/subject/4920389/comments?status=P[13] https://www.rottentomatoes.com/m/ready_player_one/reviews/學生活動 科大學子榮獲澳门“蓮花徵文比賽”公開組冠軍 澳門科技大學法學院學生李紫瑄榮獲“蓮花徵文比賽”公開組冠軍。她的作品題為《蓮花城中憐花情》。比賽由澳門蓮藝文化協會主辦，澳門日報及澳門中華教育會協辦，內容以“愛蓮新說 ─ 澳門情”作主題撰寫中文文章。目的為推廣對蓮花之研究及認識，同時傳遞與蓮花精神相連的美善、正義及團結。同时，澳科大商學院學生朱奕瑤以《同是芙蕖別樣情》和徐佳怡以《拈花一笑，君子其人》獲得入圍奬。

7第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 淺析互聯網的主導權康佳立*（澳門科技大學社會和文化研究所，澳門）摘要：
隨著科技的發展和人類社會的進步，網絡空間（Cyberspace）成為繼陸地、海洋、天空、外空以外的“第五空間＂，越來越彰顯其在維護國家安全、保護人民利益、保持經濟發展上的重要性。多年來的運營與發展，令我國的互聯網呈現出規模龐大、結構複雜、參與群體層級多的基礎局面，也表現出業務環境多樣、面臨安全威脅複雜的情形，網絡空間安全防護工作任重而道遠。這其中最基礎和關鍵的則是互聯網的主導權問題，需要進行深入的研究。本文按照“是什麼＂即對互聯網主導權的理解，“為什麼＂即互聯網主導權的重要性，“怎麼辦＂即如何爭奪互聯網主導權的邏輯脈絡，闡述了對人們生活乃至世界格局具有重大影響的虛擬互聯網絡，存在某一實體具備主導權力時帶來的影響，以及給當代人的啟發。並嘗試為破除主導權的負面影響提供一些有建設性的指導意見。關鍵詞：
網絡政策；主導權；社會治理；全球治理An Analesis of Internet Dominance Jiali KANG*( The Institute for Social and Cultural Research, Macao University of Science & Technology, Macao, China )Abstract:
With the development of science, technology and the progress of human society, Cyberspace has become the "Fifth Space" except for land, sea, sky and outer space. It increasingly demonstrates the importance in safeguarding national security, protecting the people’s interests and maintaining economic development. With years of management and development, China's Internet presents a large-scale, complex structure and has a large number of groups to participate in. It also shows a variety of business environments and complex security threats. Cyberspace Security Protection has heavy responsibilities and hard work ahead. Among all of those, the dominance of the Internet is the most fundamental and critical, which requires in-depth research. In a logic order, this article discusses “WHAT” is the Internet dominance, “WHY” is important, and “HOW” to compete for Internet dominance. It also demonstrates the influence of one entity having a dominant power on the Internet which already has a significant impact on people’s lives and even the world’s situation, and its inspiration for the contemporary. At last, this article tries to provide some constructive guidances to break the negative influence of this dominance.
eeyords:
Network policy; Dominance; Social governance; Global governance收稿日期：2018-07-25；修訂日期：2018-09-21。* 通訊作者：康佳立，男，澳門科技大學社會和文化研究所博士研究生，廣州市智慧治理研究中心兼職研究員。主要研究方向：公共政策、全球治理。Email:public@we.hk，Tel:0086-13116887778

80 引言2018 年 1 月中國互聯網絡信息中心（以下簡稱 CNNIC）在北京發佈了第 41 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。報告顯示截至 2017 年 12 月，中國網民已達 7.72 億，普及率達到 55.8%，分別超過全球和亞洲平均水平的 4.1%、9.1%。“我國網民規模繼續保持平穩增長，互聯網模式不斷創新、線上線下服務融合加速以及公共服務線上化步伐加快，成為網民規模增長推動力。”[1]由此可見，互聯網在中國已經成為大眾媒介的重要組成部分，使用人群已達相當比例。“我國互聯網和信息化工作取得了顯著發展成就，網絡走入千家萬戶，網民數量世界第一，我國已成為網絡大國”。[2]不但中國如此，全球範圍內互聯網已經深入方方面面，它帶來的變化深刻影響著今後社會的發展軌跡。甚至能夠直接影響上至國家決策層的施政方針，下至普通人群的行為舉止。由此帶來的安全問題成為國家治理和全球治理兩個維度無法忽視的重點。特別是當虛擬環境下的互聯網存在被某一客觀實體所“主導”的局面，對其它社會實體造成包括安全層面在內的影響進行研究就尤為需要重視。1 基本含義的理解主導權，通常意義上理解為對於其它事物所具有的影響力。這是一種隱性能力，即相對於所有權和控制權這類具備顯性強制力的基礎性權力而言，它無法更為直觀的瞭解和感受得到，卻實實在在發揮了自身作用，使對象能夠按照要求達到施加影響的目的。在合適的場合使用，具有比前兩者更能夠達到潛移默化的作用，也容易被影響對象所接受，避免出現不必要的過度反應。對互聯網主導權的理解則需要從對網絡和互聯網的解釋開始。因為互聯網主導權的本質內涵，是基於純粹網絡的互聯網中所具有主要或者重大影響力的存在。互聯網本質上是網絡的一種，它源於網絡同時又是其拓展和延伸。而純粹的網絡被視為透過節點和聯繫的集合所形成的集合體。互聯網亦具有類似特徵。對互聯網的理解，可以參考在 1995 年 10 月24 日的聯合網絡委員會（The Federal Networking Council，FNC）通過的一項有關互聯網定義的決議。即“互聯網”指全球的信息系統：1. 通過全球性的唯一地址邏輯的鏈接在一起。這個地址是建立在“網絡間協議”（IP）或今後其它協議的基礎之上。2. 可以通過“傳輸控制協議”和“網絡間協議”（TCP/IP），或者今後其它接替的協議或與“網絡間協議”兼容的協議來進行通信。3. 可以通過公共用戶或者私人用戶使用高水平的服務。這種服務是建立在上述通信及相關的基礎設施之上。[3]基於此，從誕生之日起就被視為網絡分支的虛擬互聯網絡，是通過同一的規則或者協議進行聯繫，即純粹網絡中的“聯繫的集合”。而對於“節點的集合”而言，互聯網中每一台實體主機充當了這個功能。不過由於實體的身份與虛擬的互聯網不具備天然的銜接能力，因此把實體“虛擬化”，使得虛擬環境能夠辨識並發揮功能，就成為互聯網存在的前提之一。這是透過對每個實體主機，甚至其中一個模塊進行數字編號來定位解決的。這就是“全球性的唯一地址”在起到具體定位的標識作用，并確保唯一性避免衝突的發生。兩者邏輯的相互發揮作用，基於一定的基礎設施之上被人充分利用，即構成互聯網。由此而來，互聯網就具有如下的基礎性特徵。（1）互聯網不具備基於信息工程技術範疇的狹義上被某一實體操控的所有權或控制權，與現實國際格局下的無政府狀態異曲同工。這首先是由於互聯網內部傳播的信息所具有的扁平化特徵，即直接、高效、反饋及時等因素所導致；其次對於結構而言，互聯網呈現出分布式的多中心格局；最後在技術層面，這種多中心扁平化的特徵使得互聯網不具備核心控制的機關，即無法出現類似某一國家或者公司這樣的客觀實體，擁有或者控制整個互聯網。[4]此外在開放、

9康佳立 淺析互聯網的主導權自由等初衷的引領下，特別是為實現共享的互聯網精神，要求任何利益攸關方對其達至共有的地步，並在此基礎上實現互聯網的共治，最終實現全網域內的平等。這些初衷和精神無法在充斥所有權和控制權的環境內實現，從互聯網的創始階段就與其相背離。（2）互聯網具備和現實國際格局類似的由某一實體主導的現狀。這是因為對於互聯網創造者的人類而言，無論當今人工智能技術的發展多麼卓越，當前的互聯網在尚且無法自我演進的前提下，勢必留有嚴重的創造者痕跡。這體現在本質上是人類創造的有別于實體的全虛擬網絡，參與的主體仍然還是人。這種基於人類建構的網絡，在形成上依賴人的本身從而表現出人類社會的衍射和反映。於是，在目前現實環境界限分明的實情下，映射到互聯網內也不可避免的出現邊界劃分，甚至也會出現人與人之間慣常的敵我矛盾與衝突。這尤其體現在大國之間博弈從現實世界的熱戰橫跨到互聯網的虛擬環境中，讓國與國之間的關係呈現出與以往看似相同卻又有諸多變化的局面，其正是外交部長王毅與來華訪問的印度外長斯瓦拉吉共見記者講話中所提及的——“當今世界百年未有之大變局”的眾多表現之一。它需要把現實和虛擬結合起來，從一個新穎但又不脫離傳統的角度來思考。基於創造者本身的創造者原則。從先入為主的觀念看，創造者先天具有對創造對象“塑形”甚至是“塑性”的能力。同時創造者創造被創造對象的目的是有利於自身的，這是創造行為起始的源泉。體現在互聯網里，就是在實體方面建立一系列的基礎設施並保證其技術的先進與壟斷。在虛擬層面，就是建立一系列先入為主的規則，並適時引入一些具有排他性的原則對新興互聯網實體進行技術上的限制。這同時也讓互聯網成為一個儘量開放和共享的網絡，畢竟使用上的最大化、扁平化和深入化，才能帶來多元化和豐富化的獲利，亦能夠成為握有主導權的創造者對其它使用者施加更強大影響力的途徑。此外這個原則還體現在創造者對創造對象的主導上。其結果就是創造者對創造對象的“管理、指導”，並可以在創造者認定的基礎上破壞創造對象的行為。基於創造對象的創造者原則。這主要體現在創造對象對創造者的反饋上，是一種逆向創造的過程。它在互聯網未來的發展，特別是對人工智能的需求更加豐富的基礎上表現明顯。這種具有類似人類智力的智能機器，以計算機科學為基礎，信息化為載體，具備天然與互聯網銜接的功能。人工智能可以讓互聯網更加靈活和聰明，甚至呈現出高度模擬人類的狀態，反過來互聯網能夠在廣度上促進人工智能的發展和運用。這種自身能動化的表現，在尚且不具備完全自我創造的前提下，要求互聯網的創造者在一定程度上順應其發展和運行的規律，並依此設定相應的環境，來塑造和引導互聯網及其進步的方向。上述原則在此前被熱炒的“斯諾登事件”中體現得尤為明顯。該事件所披露的美國通過互聯網竊取情報，本質上是利用自己創造的現代化高科技工具為手段的間諜行為。該事件的突然曝光嚴重影響了美國和其它國家甚至是盟國的關係。事實上無論是商業間諜還是戰爭間諜，該行為的悠久歷史是伴隨人類社會的內部激烈鬥爭而不斷演進。它顯著表現出為達成參與方所需要達至的目的，採取切實有效的手段並施以各種有利工具的情況。這在當前以國家為主體的世界秩序中更能清晰的彰顯其發展脈絡。互聯網從中扮演的角色，從微觀來說起到了工具的作用，即作為一種適合的工具來提升參與各方達至目的的效果。但從宏觀而言，互聯網則為間諜行為提供了全新的發展環境。特別是當這一特殊環境被某一實體所主導，方便其有效利用自身資源從虛擬層面來影響現實世界的運轉。這種典型的影響力透過“實體→虛擬→實體”的轉化，本身就建構了一個全新的網絡，這個網絡的節點和相互間的關係就具有眾多可操作性，從而對虛擬和現實兩個層面都帶來了重大影響。它有

10別於以往單純的實體間影響與轉化，虛擬環境相對于現實環境所具有的完全不同的體系和運行狀態下出現的截然不同轉化功能是一種全新模式，所產生的結果亦有很大不同。這是當代國與國之間的關係不能簡單概括為實體關係的一種表現形式，需要加以重視。同時作為虛擬的互聯網，人們無法直接感知到其存在，它需要通過眾多可以被人感知的事物來間接加以證實。事實上的互聯網，應該被視作眾多能夠被人感知的實體為表現虛擬形態的集合體。而這種感知是一種動態發展的過程，因為其受到實體和虛擬兩方面的共同影響，這在虛擬事物有體系的構建成虛擬環境之時就更趨顯著，畢竟任何具有一定規模的環境是一個有機聯繫並得以運動的整體，含有自身特殊的結構。其驅動力有“自動”和“它動”兩個層面。只是現階段的互聯網自身在技術上尚無法呈現自我發展的態勢，包括任何模擬人腦的機器學習過程在內的互聯網前沿科技，眼下仍舊處於一種簡單的被動反饋階段，其強大的運行性能甚至在遠超人腦的基礎上還是無法在自我學習與發展上和人腦匹敵。因此接受其它的推動力形成“它動”，就替代“自動”成為互聯網有機發展的驅動。鑒於此，本文就含有對互聯網甚至是更大範疇的虛擬環境動力來源的思考。正如前文所述，現代的互聯網需要通過實在的人來發展。於是可以這樣概括，以互聯網為基礎構築的虛擬環境與當前現實世界最重要的關係，是基於人類社會現實建構的虛擬映射。這在政治層面呈現出現實世界中全球範圍內的“無政府”狀態但仍有個別超級大國可以發揮全球影響力，卻不是“控制力”。它在互聯網中體現的是創造者獨大，並具備對別國的網絡生存空間巨大破壞的能力。這是一種互聯網的“主導權”並非“控制權”。對互聯網主導權的研究在虛擬環境對現實影響越來越大的情況下，就顯得尤為必要。這既是作為虛擬環境互聯網創造者透過轉變身份而成為管理者的需要，也是互聯網本身特點的要求。（3）互聯網本身的特點，使其具備被主導的因素。有人會天然的認為“互聯網是全球性的，是全球各地電腦、網絡互連的結果”以及“聯入網絡的每台電腦、每個局域網都是平等的”。[5]這種認知的局限著重體現在：“不平等性”是互聯網存在的先決條件，是互聯網“主導權”存在的基礎。標榜“平等”的互聯網都是對本質上不平等事實的歪曲甚至是掩蓋。這是人類社會對以互聯網為主的虛擬環境映射的重要表現形式。甚至可以這樣認為，在互聯網誕生的那一刻起，證明的就是信息技術在人際間和國際間呈現的顯著差異。畢竟直到今天，互聯網在全球的推廣和普及仍然是一個困難的過程。這除了體現在經濟實力和社會發展水平的差異造成的互聯網軟硬件水平參差不齊，以及使用者對互聯網本身的影響外，差異化造成的不平等亦成為互聯網進步的源動力之一，促使互聯網本身及其使用者不斷追求高品質的服務。這可以通過美國總統特朗普上臺之後就廢除了前任推出的“網絡中立原則”來證明——廢除了美國國內的“網絡服務提供商必須平等對待不同公司的合法內容，不得向支付更高費用的互聯網公司提供更快網速，即所謂‘快速通道’服務”[6]。然後基於網絡的本質而言，互相聯繫的網絡本來就是“互聯”網，這種網絡即存在于單一的網絡上，同時對於多個網絡相互聯繫來構成更大規模的網絡同樣適用。所以並不會出現限制在一定的實體或者區域內部的局域網不是互聯網的問題。而 FNC 認定的互聯網全球性概念，主要體現在統一的規則和相互的聯通上，它是通過全球這一宏觀視角來審視互聯網存在的一種條件而已，對由於視角不同所認定的其它網絡類型而言並不相悖。再次，對每台主機進行地址的分配，絕不僅僅是簡單的體現在數據庫中的 IP 地址和域名的“命名權”。其需要對 IP、IP 地址和域名的理解為前提。根據前文所述的作為協議存在的 IP 充當

11康佳立 淺析互聯網的主導權了網絡中聯繫的功能，這種聯繫在鏈接到節點處充當對鏈接識別的作用即為 IP 地址，它是由一連串的數字符號和作為區分的點組合而成。每個不重複的數字編號都對應一個單獨的節點甚至是節點的部分，用以區分其它類似的數據來維持整個互聯網系統的條理性。而域名的存在主要是在始創期為方便記憶所發明的一系列字母、數字和特殊符號組成的對 IP 地址作出系統映射的字符段。通俗而言，域名讓人們尋找網絡的某一部分變得更加富有意義，其延伸的副業也帶來了一個產業的蓬勃發展。由於同樣是基於網絡的核心要素，聯繫在互聯網中存在的前提條件是對節點的辨識，它是透過節點被賦予的唯一性編號來實現。這種對節點命名權的重要性體現在一旦有意或者無意喪失了這種命名權聯繫就無法建立，其在浩如煙海的互聯網世界中被視為該節點的不存在。因為互聯網的虛擬特徵勢必要求節點通過編號首先在網絡內進行身份識別與定位，方能在其間通過一定的規則建立聯繫，沒有被編號的節點就不能被納入網絡。它是以數字構築的虛擬環境存在的基本條件，並隨著其發展越來越影響到現實人們生活的方方面面，是“數字鴻溝”的表現之一。這就造成了一種現狀——“命名權”即“主導權”，它是被命名對象獲得定義，更進一步的說是得以存在的前提，在虛擬環境中的重要性不言而喻。2 互聯網主導權的重要性互聯網擁有的主導權在褒義上可以被認定為加強了互聯網的治理，對於互聯網的健康發展意義重大。不過從貶義上而言，虛擬的互聯網絡內部體系單一體的獨大終究對其它參與者會帶來安全隱患。特別是一國對互聯網所具有的主導權在虛擬和實體兩方面對別國造成了巨大影響。不論及這種影響的好壞，對於十分強調國家主權的現階段各個民族國家而言，均會受制於其而無法獨善其身。正因如此，才會有國家主席習近平在第二屆世界互聯網大會開幕式上主旨演講所強調的那樣，一國之“網絡主權”與領土、領空、領海等領域一樣，需要得到尊重、維護、提攜和構建。由此可見，互聯網的主權已經上升到與其它三種領域同等的地位，領土、領空、領海的“三領”在加入“領網”後的“四領”，成為我國的國家“核心利益”。結合以上論述再跳出國內的範疇，擴展到國家主體之間的關係和全球治理這一層面上而言，爭奪互聯網的主導權，更有十分積極的意義。（1）從互聯網宏觀層面來看。互聯網的現實影響力和重要性首先體現在它重塑了人們的生活習慣上。首當其衝就是互聯網所具備顯著的“接觸便利性”。從加拿大傳播學家 M· 麥克盧漢最先提出的“地球村”伊始，電子技術的飛速發展對互聯網普及運用的推動，在顯著縮小了人們之間心理感知上的距離外，極大的拓展了人與人接觸的範圍。直到當前移動互聯網的蓬勃發展，幾乎讓互聯網和人無法分離。單一個體的人通過互聯網作為媒介，可以更加簡單的聯繫和接觸到無窮無盡的資源和信息。這種不斷強化的接觸便利性在一面固化互聯網對人的迎合同時，讓人們對其的依賴程度顯著加深，甚至不惜成為互聯網的一個分支，出現愈發嚴重的“網癮”行為，這本身就是互聯網對人們生活的重大影響。同時透過互聯網這一鍥子，外界繁雜的資訊反過來又加深了這種影響。其次，基於此互聯網透過對現實層面的生活習慣不斷強化的影響力，也會間接造成意識層面的思維方式改變，畢竟生活習慣對於思維方式一直保有巨大的影響力。同時各種訊息也會透過互聯網對人們的思維方式產生直接影響。這在不同文化潮流和表現個性的不同表達方式通過互聯網的快速傳播，深刻影響著各類群體的思維方式上表現明顯。最後宗以上兩者所述，現階段人們行為模式的變化很大程度是兩者綜合影響的結果，遵循“生活習慣→思維方式→行為模式”的遞進式變化。其在互聯網大潮的影響力不斷加深的情況下，成為普遍現狀。以上三點在我國蓬勃發展的移動互聯網，深

12刻改變了國民的支付方式是其中的顯著例證。當前無現金支付在國內已然成為一種潮流，並在該領域引領全球的發展。而虛擬貨幣本質上的無實物不可見性，從心理層面的感知上加速了付款人完成支付的行為，這從另一面加速了交易的完成，促進了國民經濟的增長。另外，互聯網的交互設計以及與此聯繫緊密的人工智能的發展，使得全人類出現了從未有過的緊密聯繫並呈現出對自身的極大解放，從而可以推出在理論上是無限自由舒適的發展前景。其次互聯網是人類發展的潮流。迄今為止人們得以預見的各種新產業、新發展和新模式均是基於互聯網這一底層設計而來。因此，互聯網已經成為未來科技發展的基礎，互聯網技術的進步與否是一國發展的風向標，甚至在一定程度上成為其發展的命脈。從德國的工業 4.0 計劃，到日本的社會 5.0，再到美國先進製造業戰略、英國高科技創新戰略、新工業法國和中國創新製造 2025 戰略，無一例外的把互聯網作為發展的重中之重，並由此衍生出更加符合國情的發展戰略。第三，正是互聯網的這種影響力和重要性，使其成為新興技術創造與利用的標識，是一國基礎國力的體現，也是區分其發展水平的重要標誌。作為當前最為熱門的先進技術成果之一的互聯網，對人類基本生活的影響之深入，是與一國國力和人民生活發展程度成正比。即可以下這一判斷，越先進發達的國家，對互聯網的利用程度也越高，反之互聯網對其的影響甚至制約程度也越深，無法回避。互聯網具有的對人類社會的高度嵌入性，讓人們對其的依賴越來越強。這點在我國可以從每年 CNNIC 發佈報告中，互聯網使用人數的逐年增長來印證。於是，互聯網的安全性就成為需要重點考慮的領域，畢竟對不安全互聯網的依賴越大，所面臨可能的破壞也越大。這在當前存在“主導權”的互聯網內就顯得越發突出，對互聯網主導權的爭奪就顯得更加重要。（2）掌握互聯網主導權已經成為我國加強和創新社會治理能力與積極參與全球治理的重要保障，是成熟大國的標誌之一。在互聯網影響力持續擴大的前提下，通過其加強和創新社會治理能力，有全面、快捷、方便、及時等諸多優點，與傳統方法相比具有無可比擬的優勢，並引起決策層的重視。從習近平以各種方式表達對世界互聯網大會的關注，甚至親臨第二屆大會並發表主旨演講，到互聯網 + 上升成為國家戰略[7]，新技術的發展和影響要求我們站在國家安全和人民福祉的角度上來思考——“網絡信息技術是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地”[8]，以大數據、互聯網 + 等新興科技產業的熟練運用和實體經濟的深度融合為代表，在保證自身具有足夠主導權並能為我所用，更是全面提升執政黨執政能力，切實提升普通民眾獲得感和幸福感的有效手段。在十九大報告中，對互聯網的新發展和新影響多有提及。特別是通過互聯網這類前沿技術來自主的優先發展教育事業，訓練一大批具備先進技術實力的優秀人才，能夠切實可行的提高就業質量和收入水平，達到精准脫貧，為我國邁向更高階段的發展目標夯實基礎。此外通過加強以互聯網為代表的信息化建設，有利於實現我國社會保障體系的細化，可以強化條理性和完善性，對健康中國戰略的實施具有重大意義。同時利用互聯網本身具有的共享性和信息傳播的廣泛性等固有特徵，更是為我國打造共建共治共享的社會治理格局提供了一個天然的工具和保障。互聯網在這些領域發揮的作用，都離不開我國對其主導權的掌握，畢竟“沒有網絡安全就沒有國家安全”[9]。在涉及國家命脈和發展前途的安全問題上，只有自己牢牢掌握話語權和主導權，破除受制於人和不必要的外來影響甚至是干涉這類消極因素，一切以立足自身為目標，才能更好的完成業已制定的計劃，優質高效的達至期望的結果。習近平在 2018 年度的全國網絡安全和信息化工作會議上強調，推進全球互聯網治理體系變革是大勢所趨、人心所向。互聯網的出現，是人類

13康佳立 淺析互聯網的主導權社會高度融合和科技迅速發展的結果，帶給人們的深度變化在於創造和實現了抽象的“賽博空間”（Cyberspace）。它具有的虛擬現實特點，在基本保留了當前世界格局和秩序的前提下，又為新興大國趕超守成大國提供了一個全新的有利環境。畢竟作為出現剛剛逾半個世紀的互聯網，仍然保有能夠時刻創造出大量新生事物的活力，為世界各主要大國和組織機構在該領域內的研究佈局提供了契機，保證了發展水平的接近，存在的是“極差”而不是“代差”的現象，讓各實體可以展開一系列的均勢競爭。這種競爭甚至是一定程度上的戰爭行為，在本質上是虛擬環境里造成的破壞，具有對人們感官衝擊力小和恢復週期短等特點，可操作性更強，為主導權的爭奪提供了可能性。反過來，這種爭奪又促進了技術的創新和運用，是社會進步的又一保障，可以有效提升自身實力，充分顯示了帶動作用。同時互聯網與社會的深度融合加速了全球化的發展，深刻影響全球的變局。此時的互聯網作為一種工具，更形象的說是一個契機，令具有主導權力的組織和機構能夠更便利的以自己意志透過其對現實社會施加影響，以期達到基本上是自利為首要的目的。只是在“圖利”時兼顧他人，以期實現利益共享，成果共襄的局面，才是一個負責任大國應為之舉。它應該充分認識到深度融合讓透過互聯網治理來進一步推動全球治理機制的形成成為可能。這種機制應該立足于合作互利，努力消除諸如“數字鴻溝”給各國帶來的不平衡；也應該找尋國內治理與全球治理的共通性，即治理從國內向外延伸的可能和面臨的問題與解決方法；更應該努力探索危機的處理辦法和預警機制。畢竟在互聯網高度滲透的社會環境下，為這一目的實現提供了新方法和新手段，卻又提出了新問題導致了新衝突。就需要各國集思廣益，共同推進統一目標的達成，而無法獨善其身。鑒於此，連同統一的全球互聯網對現實影響力趨強的現狀，對互聯網主導權的爭奪保障了我國開展“一帶一路”建設和打造“21 世紀數字絲綢之路”。也為“多邊參與、多方參與”，推進全球互聯網治理體系變革提供了機會，使之能夠充分發揮各種主體作用，以新形式和新方法、新手段來參與全球治理，從而為最終實現全球命運共同體，全人類休戚與共的目標打下堅實基礎。3 如何掌握互聯網主導權任何對互聯網的討論，都離不開其賴以為生的環境，即硬件在內的基礎設施建設和包括服務在內的軟件發展。對互聯網主導權的討論，也無法擺脫這兩個基本要素，它們是探討互聯網主導權的起源。只有軟硬件的協同提升，爭奪互聯網主導權才具有可能性和實際操作的可行性。畢竟互聯網既是一種“用器”，也是一種“服務”。其宗旨是對公共或者私人用戶的提高上，具有實用的意義。這種“提高”是基於普遍適用性的原則，換句話說人們創造互聯網的目的就是立足於實現對自身的“提高”上，畢竟不可能花費巨大代價去研發一種毫無用處的工具。為實現這種以用戶為目的的行為，順應網絡本質通行規則的制定和實體的基礎設施建設就必不可少。畢竟互聯網的虛擬特性在現階段尚依賴於實體的人的能動性，是人類社會的反映。（1）提升包括硬件在內的互聯網基礎設施水平是基礎美國商務部對中興通訊採取禁售芯片等等的制裁措施，再次凸顯了我國在通訊和電子元器件領域的硬件發展的薄弱。而與此密切相關的互聯網行業也無法擺脫受此的影響。這是因為作為互聯網基本構成的數據，呈現出人類感官上虛擬的狀態。不過每一個組成數據的字節，都會佔據這個範疇下一定的“空間”。這種異乎人類感知的實體三維空間的存在，讓數據在另一個維度上有了大小。所以，已經轉化為一組組數據的互聯網，透過其三大最基礎的表現形式——網站（Website）、電子郵件（E-mail）以及在我國通常以“論壇”形式展現出來的“揭示板（BBS）”等，都需要有一個囊括其大小的虛擬空間進行存

14儲。大多數情況下為其提供存儲服務的工具就應運而生。這種工具與個人使用的電腦大同小異，也都需要用到處理器、硬盤、內存、系統總線等實體的器件。而數據傳輸賴以為基礎的硬件更是互聯網存在和發展必不可少的條件，作為載體它伴隨數據量的增大和質的提高不斷進行自我提升。這些微觀意義上的硬件設備等等的基礎設施和數據、軟件、平臺，相比人類的神經系統具有一定類似，它們共同構成了更高一級的彼此互聯互通的宏觀“互聯”網。以此為基礎，形成了連接物與物的互聯網——物聯網（Internet of things，簡稱 IoT）等等的嶄新形態。此外還有對被認為是國際互聯網最重要戰略基礎設施——互聯網根服務器的控制上，包括被管理者直接掌控和交由其盟友掌控的根服務器。它們存在的意義之一在於對域名的解析，這是域名能夠實用的前提。正因為具有這種解析的能力，全球互聯網才成為整體而不分裂，從而最大程度維護了創造互聯網的初衷。然而從反面來看對根服務器的控制具有直接“斷網”的能力。其表現一是被排除出國際互聯網這一整體，二是被排除對象的互聯網數據呈現不存在的狀態。這是因為包括域名在內的互聯網地址需要在因特網上生效，即能通過輸入這些地址訪問網站，基礎要求是其後綴被加入根服務器（Root Servers）。這些根服務器由初期被美國及其盟友壟斷的 13 個，新增了包括駐點中國在內的 25 個。它們由位於美國的互聯網名稱與數字地址分配機構（The Internet Corporation for Assigned Names and Numbers，簡稱ICANN）進行管理與分配。綜上所述，提升包括硬件在內的互聯網基礎設施水平，是互聯網主導權爭奪的基礎，它決定了互聯網是否“有”，即一種存在性的基礎性權力，任何力圖在此領域有所作為的組織和個人都無法擺脫它的制約。只有不斷通過提升這種底層的基礎權力，才能維繫眾多互聯網設備、內容等等服務商面向受眾提供產品的可能性和有用性。因為這些產品的產生在本質上是基於基礎權力的一種擴展性權利，即錦上添花的解決“好不好”的問題。無論其在這一層面擁有多大的實際控制力，均需要受基礎權力的制約。所以只有通過不斷自主創新來追求領域內的制高點，並時刻保持清醒緊盯世界最前沿的科技發展，才能為互聯網提供一個良好的生存基礎，爭奪主導權才是切實可行，才有利於推進網絡強國的建設。（2）提高軟件技術是核心這一層面首先就是人們慣常所認定的各種數據信息乃至由其組成的實用軟件技術，它是虛擬環境得以存在的基本元。這是以實體形態諸如芯片等等的元器件作為載體，在本質上可以被人感知卻無法實際接觸的數據信息，成為一種與人類為代表的炭基生命體完全不同的客觀存在。軟件在這個環境內能夠讓硬件發揮出所具有的機能，同時只有通過軟件硬件才可能維持虛擬環境的運行。軟件和硬件兩者相輔相成缺一不可，硬件的發展決定了軟件勢必需要與其相適應來協同提升，而軟件在低水平的硬件上運轉則會嚴重限制其功能。正如沒有系統和軟件的電腦僅僅是一堆電子元器件和輔助材料一樣，無法讓電腦發揮自身的功用。作為驅動力存在的軟件，其發展水平的高低直接決定了互聯網賴以生存的虛擬環境的質量，它是互聯網是否“好”的前提。畢竟無法想像一個處於低水平發展的互聯網軟件體系，在激烈的互聯網主導權爭奪時所面臨的困境。（3）充分參與規則的制定以獲得有限資源和話語權軟件層面還包括對互聯網規則的制定，其仍然是建立在提升自身軟硬件水平的前提下。這在互聯網形成伊始就建立的各種運行標準和結構框架以外，更顯著的表現形式就是這些規則所賦予的對互聯網有限虛擬資源的掌控，其核心表現就是對其的分配。理論上每個計算機都可以依據各自唯一的 IP地址進行識別和聯繫。IP 地址長度的固定性，導

15康佳立 淺析互聯網的主導權致了它是一種有限的資源。同時也像街道名稱和門牌號碼需要經由官方承認，才能發揮其區別和標示作用來彰顯權威性一樣，IP 地址也需要一個被廣泛認可的國際化權威機構管理。同樣位於美國的“互聯網數字分配機構（The Internet Assigned Numbers Authority，IANA）”就成了它在這層意義上的管理部門。只是現階段 ICANN 通過一個可以無限期續約的協議代替履行了 IANA 的職能，被認為是 IANA 的上級機構。[10]IANA 職 能 的 表 現 就 是 對 IP 地 址 和 域 名 進行 分 配 管 理。IANA 把 IP 地 址 的 註 冊 權 限 劃 分給五大洲的五個區域性註冊局（Regional Internet Registry），其中負責亞洲與太平洋地區 IP 分配任 務 的 是 亞 太 互 聯 網 絡 信 息 中 心（Asia-Pacific Network Information Centre， 簡 稱 APNIC）。 作為一個非營利性的服務於相應區域互聯網註冊管理的國際組織，它接受各成員國內部的本地互聯網註冊局（LIR）和國家級互聯網註冊局（NIR）所提出的 IP 申請，而一般用戶則需要通過本地 IP註冊局來進行申請。這種人為劃分的做法從 IP 出現開始就體現了極大的不公平。統計顯示美國擁有 IPv4 地址最多，平均每個網民可分到近 6 個地址，而中國、巴西、墨西哥等發展中國家網民人均僅有不到半個 IPv4 地址。[11] 我國在十多年前就發出了要求提高 IP 數量看似十分悲壯的呼籲：“（中國）擁有的 IP 數量甚至還不及美國的一所大學”[12]。不過這種情況在 IPv6 出現後得到暫時緩解。IANA 在 對 域 名（domain name） 進 行 分 配時，只負責後綴即“域”（domain）的分配。各自“域”下“名”（name）的註冊則由獲得分配的域名註冊局（Registry），或是直接提供給註冊人（Registrant）申請，或是提供給域名註冊商（Registrar）由它來向註冊人提供相應的註冊服務。相較於 IP 分配而言，域名的分配要公平一些，這主要體現在域名後綴分類上的開放程度各異。眾多後綴下的域名均面向全球交納一定費用的人士申請，並無資格限制。（4）獲得認可不失為有效手段在充分提升前文論及的各項基本要求外，通過高水平的發展實現自身實力的提升來獲得外界的認可，是當今各項規則以外通行於世的另一種規範性意識。其中可分為被動性認可，即單純以自身實力來佔據相應地位獲得對應的權力利益，這一層面更多體現在地位上本體“占”與客體“讓”的博弈。此外主動性認可，即以自身實力為前提，通過團結協作等方式多方面施加影響，特別是在軟實力層面推行本質上是有利於自身的模式，與他人達到合作共贏的目的，在此過程中建立影響力進而實現領域內主導權的一種方式。當前互聯網體系是以全球為基本面，爭奪互聯網主導權本質上也是樹立自身在全球地位的有效手段，無可避免的會與域外各種實體產生接觸甚至碰撞。在和平與發展成為當今世界潮流的大前提下，有效化解衝突和對抗但不懼威脅與訛詐就是先進且成熟國家所具備的要件之一。在此基礎上以“顧己”即以自身為出發點來考慮和解決問題，“及人”即在此過程中不以危害他人利益為手段，並在可能的情況下協同發展，才是負責任大國在爭奪互聯網主導權上理應遵循的軌跡，才能持久的獲得別國的主動認可，來維繫現在世界秩序下互聯網的穩定與發展。4 結語ICANN 長期被美國官方控制是美國對互聯網具有主導權的重要標誌，雖然在多方壓力下放鬆了對互聯網表面上的主導，在名義上交出了相應的權力，但事實上美國當局憑藉其所具有的全方位實力，仍然在實質上扮演著主導互聯網的角色。這不但表現在美國所具有的強大軟硬件在內的信息技術實力上，同時也是其綜合國力的體現，能夠準確表達出虛擬的互聯網絡是實體映射這一本文的主要觀點。面對這種局面，我國除了緊跟世界先進技術的發展、努力提高自身實力外更應有所作為，廣泛運用本質上不同於實體的虛擬網絡所具有的規

16律來實現自身價值和利益的最大化。這也是建立在對該領域持續研究和創新的基礎之上，創造出屬於自身的利益空間和話語權。畢竟信息化開闢了一個全新的戰略空間，立足于和平發展大前提下的國與國之間的鬥爭無法避免的會在這個領域演變成衝突，甚至升級為另一種形式的戰爭。我們應該像在實體上的固疆守土一樣，努力捍衛自身在虛擬層面的界限和利益。參 考 文 獻
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17第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 影響社交媒體中發佈自拍行為的因素研究王　迪*，朱曉風齡（澳門科技大學人文藝術學院，澳門）摘要：
在現今這個互聯網自媒體飛速發展的時代，越來越多的人們喜歡在社交媒體上發佈自己的自拍照片。本研究旨在探索影響人們在社交媒體上發佈自拍照頻率的內在因素。前人研究主要集中於把自戀作為自拍發布頻率的唯一預測因素。我們在前人的基礎上，引入了兩個新的變量，外向型人格和隱私關註度。我們假設自戀程度越高，越外向，隱私關註度越低的人越頻繁地在社交媒體上發佈自拍。結果顯示自戀程度越高，隱私關註程度越低的人越頻繁地在社交媒體上發佈自拍，而外向型人格與自拍發佈頻率無顯著相關。關鍵詞：
自拍；自戀；外向型人格；隱私關注度A Study of the Factors Affecting Selfie Posting in Social MediaDi WANG*, Xiaofengling ZHU( Department of Humanity and Art, Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
In today's era of the rapid development of we media, more and more people like to post their selfies on social media. The purpose of this study is to explore the intrinsic factors that affect people's selfie posting frequencies on social networking sites. Previous research mainly focused on narcissism as the sole predictor of selfie posting frequency. Based on previous studies, we introduced two new variables, extraversion and privacy concern. We hypothesize that people who are more narcissistic, more extroverted, and less concerned about privacy, post selfies more frequently on social networking sites than others. The results showed that people who are more narcissistic, less privacy concerned, posted selfies more frequently on social media than others, while extroversion had no significant relationship with the frequency of selfie posting.
eeyords:
Selfie; Narcissism; Extroversion; Privacy concerns收稿日期：2018-09-13；修訂日期：2018-11-06。* 通訊作者：王迪，女，博士，澳門科技大學人文藝術學院助理教授，主要研究方向：新媒體使用心理，新媒體的商業傳播。E-mail: dwang@must.edu.mo，Tel:00853-88971965. 0 緒論自拍作為一種全球流行的文化現象，已經不知不覺的滲透到我們的生活中來，迅速成為人們生活中不可分割的一部分。2013 年，“Selfie 自拍”成為牛津詞典年度熱詞。在中國，艾瑞大資料與美顏相機在 2015 年聯合發佈了第一份女性自拍研究報告，報告表明，愛自拍的女性主體都是 85 後，一天自拍三次以上的人最多[1]。在美國，皮尤研究中心 2015 年 3 月對自拍的一項研究發現，其中 55％的千禧世代（1980 ～2000 年出生的美國年輕人）在社交媒體上發佈過自拍，而他們自拍的原因是將其發佈在社交媒體上與親朋好友進行分享[2]。在參與這次調查的1000 人中有 95% 的人都承認至少拍過一次自拍。

18Hu，Manikonda 和 Kambhampati 的調查結果還表明，美國年輕人一周平均會拍 9 張自拍照 [3]。之前的研究表明，在發佈到 Instagram 的照片中，自拍是最受歡迎的類型之一。這些資料顯示越來越多的人都喜歡在社交網路上發佈自己的自拍照片來分享給親朋好友，從而在社交媒體上進行自我的形象管理與互動。雖然前人關於自拍已經有大量研究。但是，以前的研究主要集中於把自戀作為自拍發布頻率 的 唯 一 預 測 因 素（Sorokowskia 等 人，2015；Weiser，2015；Halperna，Valenzuelaa&Katz，2016；Lee & Sung，2016）。本研究將引入兩個新的變量來預測自拍發布頻率，即外向性人格和隱私關註度。具體來說，本研究探討是否越自戀、越外向和對隱私關注度越低對人在社交媒體上發佈對自拍照的頻率越高。1 文獻綜述1.1 自拍 牛津字典將自拍定義个人為自己拍攝的一張照片，通常是用智慧手機或網路攝像頭拍攝並上傳到社交媒體網站 [4]。根據這個定義，自拍不僅包括單獨拍攝的自畫像，還包括拍攝自己與伴侶或一群人的照片。Kiprin 認為自拍是指個人使用任何手持設備（如手機，iPad）拍攝的照片，無論是否打算線上分享[5]。自拍最近被定義為自己（或自己和他人）的自拍照片，用相機或手持拍攝的手機拍攝的照片或指向鏡子的照片，通常通過社交媒體共享 [6]。自拍在拍攝的時候可以以自己的視角來將自己最美好的一面展現出來，可以對自己的形象進行自我管理，然後分享給身邊的線上親朋好友對其進行評論或點贊，從中獲得自我滿足感。在過去的幾年中，數百萬的自拍在不同的社交網站上分享著，例如，Weiser 發現 Instagram 主播標籤為 #selfie（自拍）的有 2.38 億張照片 [7]。根據美國最近的一項調查顯示，46％的參與者（18 ～ 24 歲）在過去一天中有自拍，69％的人每天有 3 到 20 次自拍 [8]。自拍在美國、英國和中國的大學生和青少年中非常受歡迎[5,8~9]。這一點從以下資料可以很明顯的看出：美國、英國和中國中 96％的年輕人（20 ～ 23 歲）過去曾拍過自拍照片，25％的人在過去一天自拍[8]。同樣，在不同社交媒體上共享的照片中，有 30％是由青少年發佈的自拍照 [10]。這些不同的統計數字清楚地表明，拍照和分享是電腦仲介傳播平臺中共享內容的主要形式之一。自拍和發佈自拍的原因包括自我介紹，期待朋友的反饋以及展示自己外觀，配飾和所在環境[5, 8]。1.2 自戀與社交媒體自拍發佈頻率的關係自戀是指個人具有高度膨脹的，不現實的積極的自我概念[11]。他們會不斷尋求他人的崇拜，同時他們的思想和行為以自我為中心[12]。社交媒體上發表的自拍照通常表現出積極和理想的自我形象。自拍的發佈者通過選擇性地調整自己的照片而進行自我推銷 [13]。在社交平臺上發佈自拍後，發佈者通常會很享受“被人誇讚”、“被人欣賞”的狀態。自戀者本身就是對自己外貌充滿自信，並且不斷的尋求他人對自己外貌的積極評價，而在社交媒體上發佈令自戀者滿意的自拍正是尋求他人積極評價的途徑。因此，自戀者更願意在社交媒體上發表自拍照。最初，學術界對於自戀與自拍行為之間的關係並沒有一個一致的看法。一些研究發現自戀與自我發表行為的各個方面正相關 [14] 。還有研究表明，自戀與在社交媒體上發佈自拍的次數和頻率呈正相關[7,15~18]; 然而，Sorokowski 等人認為這種正相關關係只存在於男性群體當中[6]。其次，Sorokowski 等人還發現，雖然女性在社交媒體上發佈的自拍比男性多，但自戀只與男性在社交媒體上自拍發佈有關[6]。另外，Reed 的研究發現自戀與在 Instagram 上發佈自拍並無關係 [19]。總之，上述大部分的研究表明越自戀的人越容易在社交媒體上發佈自拍。因為結果仍然存在爭議，我們認為自拍和自戀的關系值得進一步的實證研究。由此，本研究提出以下假設：

19王迪，等 影響社交媒體中發佈自拍行為的因素研究 ● 假設 1： 越自戀的人，在社交媒體上發佈自拍的頻率越高。1.3 外向型人格与社交媒體自拍發佈頻率的關係外向型人格是指喜歡社會交往的一種人格[20]。在人格特質中，外向型經常被認為是影響社交媒體使用的一個重要因素[21]。由於公開分享放大了他們的社交性，外向者很樂意與線上的朋友分享他們的體驗。因此，外向型的人通常被認為更多地參與社交媒體的使用並積極使用社交網站。除了社交，合群，冒險，自信和直接的特點外，外向也是積極的，自信的，外向的，健談的以及熱情的[22]。由於這些特徵，外向型可能與線上自我披露有關。以前的研究表明，外向型與社交網站上的自我披露顯著相關[21]。Wang 的研究發現外向型人格與社交網路上的表現主義行為（包括發自拍，修圖等）正相關[14]。此外，研究發現外向的人對發佈自拍更積極，並且更願意在網上發佈照片[23] 。自拍者在社交平臺上發佈自拍的行為，不僅是表達了自我個性，即“自我展現”的目的，也有“謀求互動”的目的[24]。自拍發佈者可以通過回復點贊和評論的人來與其他用戶互動，自拍成了他們聊天的一個話題，借此增進社會交流。越外向的人越有可能借此互動，所以外向型的人格特性也可能是影響在社交媒體上發佈自拍行為的一個因素。綜上所述，外向的人由於其社交能力強的性格特質可能更頻繁的使用社交媒體與人溝通和交流，並利用社交平臺帶來好的管道來自我呈現。而且他們由於健談，開朗，也更有可能在社交媒體上自我披露，其中就包括發佈自拍照。同時，發佈自拍照也可以促進社交媒體中的感情交流與互動。因此，本研究做出以下假設： ● 假設 2：越外向的人，在社交媒體上發佈自拍的頻率越高。1.4 隱私關注度與自拍Westin 將隱私定義為“個人、軀體，或者組織機構決定什麼時間、以何種方式、以及到什麼程度將他們的資訊傳達給其他人。”[25] 朱侯認為隱私關注是個人對相應的隱私情境的主觀感受，用來測量消費者對隱私資訊的非法收集、非法監測、非法獲取、非法傳輸、非法存儲等的感知與關注[26]。近年來，互聯網平臺隱私洩露事件層出不窮，隨著這些事件的出現，網民們則越來越關心和注重自己的隱私。社交媒體近來已成為用戶分享新聞，發表意見和發佈自己動態的重要平臺[27]。社交媒體公司雖然提供了很多隱私保護措施，但第三方機構還是可以用技術手段挖掘，儲存，或重新發佈社交媒體上的資訊[28~29]。而且社交媒體公司都保留分享資料給第三方機構的權利[29]。在網路上的使用盜取的身份資訊進行詐騙、勒索以及威脅的情況也是層出不窮。在這樣的背景下，越來越多的人開始注重自己的個人資訊的安全問題。許多網民也更加謹慎的在社交媒體上發佈自己相關的資訊，包括自拍。因而，越注重個人隱私的人，越不會在社交媒體上發佈自拍照片。Miller 和 Edwards 認為儘管看起來照片分享的做法正在從一種非常私密的做法演變為一種非常公開的做法，但有證據表明，網上披露個人照片的過程比乍看起來要複雜得多：人們通過不同程度的隱私設置進行線上照片分享。在網上分享照片有很多好處，同時也可能存在風險[31]。照片分享服務於許多人際功能，如新老關係的維護[32~34]，闡釋和敘述人們的故事，並保持目前的和參與他人的聯繫[35]。但是，人們也會也會出於各種原因，包括保護自己的身份，安全和聲譽，選擇不分享照片[36, 37]。 雖然目前直接研究注重隱私和在社交媒體上發佈自拍照片的研究較少，但大量的文獻都曾研究過注重隱私和在社交媒體上都自我表露之間的關係。過往研究的結果並不一致。一些研究發現隱私關注度和社交媒體上的自我保護行為正相關[38, 39]，而另一些研究發現人們自我報告的隱私關注度與他們在社交網站上的隱私保護行為不一

20致[40~41]。例如，研究顯示那些報告擔心隱私問題的人並沒有比那些報告不太擔心隱私問題的人在社交媒體上少洩露個人資訊[40, 41]。正因為前人的研究還存在分歧，這個問題有待於進一步的探索。本研究的假設仍基於人的態度和行為一致來提假設。因此本研究做出以下假設： ● 假設 3：對隱私關注低越低的人，在社交媒體上發佈自拍的頻率越高。2 研究方法2.1 問卷發放本研究使用網絡問卷平臺“問卷星” 發放問卷。本研究採用方便抽樣，通過微信朋友圈，Facebook，微博等多個渠道針對 35 歲以下年輕人發放問卷。第一個階段為問卷前測，總共發放 16份。回收到有效問卷 15 份。通過前測問卷結果，研究人員再對問卷作出調整和補充，最終形成正式問卷。第二階段為問卷正式發放階段。總共發放 326 份問卷。最終回收問卷 326 份，有效問卷為 281 份，有效率為 86.2％。2.2 變量的操作性定義2.2.1 因變量自拍發佈頻率：問卷首先問受訪者是否發佈過自拍，接著，自拍發佈頻率用一道題測量“過去的三個月裡，您曾在社交媒體上發過多少次自拍？”選項包括：沒有，1 ～ 3 次，4 ～ 6 次，7 ～9 次，10 ～ 12 次，13 次及以上。2.2.2 自變量本研究包括三個主要自變量：自戀、外向型人格，隱私關注度 （具體題目見附件）。自戀 : 自戀人格量表（NPI-16）採用了 Ame，Rose 和 Anderson 設計的一套 16 題的自戀測量工具[42]。人格量表為五級評分量表題。從 1 代表非常不同意到 5 非常同意。分數越高，表明越自戀。克隆巴克係數為 0.82，說明量表信度較高。外向型人格：外向型人格量表採用 Costa 和McCrae 的大五人格量表中與外向型人格相關的 12道 題 目（12- item extraversion subscale of the NEO Five-Factor Inventory）[20] 外向型人格量表為五級評分量表題。從 1 代表非常不符合到 5 代表非常符合，總分越高的人越外向，其中題 3，題 6，題 9，題 12 為反向計分題。雖然這個量表在前人的研究中信度較高，但在本研究中信度不足 0.70，為了保證信度，我們剔除與其他問題最不相關的第 6題和第 9 題。剩下 10 題的克隆巴克係數為 0.70。隱私關注度：量表采節選了 Osatuyi 的資訊隱私關注度量表中 14 道題目 [43]。隱私關注度量表同為五級評分量表，從 1 代表非常不同意到 5 代表非常同意，總分越高者，隱私關注度越高。克隆巴克係數為 0.91，說明量表信度很高。2.2.3 描述性變量人口統計學變量：本研究的受訪者的基本個人資料包括：性別 （女 =1，男 = 0），年齡（年）及教育程度（小學、初中、高中、本科及大專、碩士以上，重新編碼為受教育年份）。受訪者每天接觸網絡的時間 : 選項為：1 小時或以下，1 小時～ 3 小時（不含 1 小時），3 小時～5 小時（不含 3 小時），5 小時以上。3 統計分析3.1 描述性分析結果表明 94% 以上的受訪者者都曾在社交媒體上發佈自拍。具體的描述性資料見表 1。表1 描述性統計表N ％ M SD年齡 281 23.74 4.25性別 281女 242 86.1%男 39 13.9%教育年數 281 16.04 1.59上網時間 281 4.46 0.94自拍發佈頻率 281 3.68 3.38自戀 281 3.09 0.49外向 281 3.34 0.52隱私關注度 281 4.24 0.593.2 相關性分析本研究採用皮爾遜相關係數（Pearson）對自

21王迪，等 影響社交媒體中發佈自拍行為的因素研究變量和因變量相關性進行研究分析，得到的結果見表 2。分析結果表明自戀，外向型人格和隱私關注度與因變量自拍發表頻率呈中度相關，表明預測變量之間的多重共線性在可接受程度範圍。表2 相關性分析自戀 外向 隱私關注度 自拍發佈頻率自戀 1 0.47** 0.12* 0.22**外向 1 0.13* 0.13*隱私關注度 1 -0.16**自拍發佈數量 1＊＊在顯著水準為 0.01 時（雙尾），相關顯著＊在顯著水準為 0.05 時（雙尾），相關顯著3.3 回歸分析本研究採用分層多元回歸的分析方法，將自戀、外向型人格、和隱私關注度與社交媒體上自拍發佈頻率進行分層線性回歸分析，具體分析結果見表 3。表3 分層多元回歸分層回歸 自變量 β R2 ∆R2 ∆F第一步 女 0.18** 0.03 8.85**第二步 女 0.18**自戀 0.22*** 0.08 0.05 14.41***第二步 女 0.19**自戀 0.19**外向 0.07 0.08 0.00 0.99第二步 女 0.19**自戀 0.20**外向 0.08隱私關注度 -0.20*** 0.12 0.04 11.62***因變量：自拍發佈頻率* p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001結果顯示，在控制了性別，外向型人格，和隱私關注度的情況下，自戀與自拍發佈頻率仍高度相關， β =0.20，p <0.01。在控制了性別，自戀程度，和隱私關注度的情況下，外向型人格與自拍發佈頻率並無顯著相關，β =0.08，p >0.05。在控制了性別，自戀程度，和外向型人格的情況下，隱私關注度與自拍發佈頻率呈顯著的負相關關係，β=-0.20，p <0.001。另外，人口統計學變量中的性別也與自拍發佈頻率相關，結果顯示女性比男性更高頻率地發佈自拍，β =0.19，p <0.01。 R 平方的改變也支持了上述的結論。性別解釋了因變量約 3% 的變化，∆ R2 =0.03，p <0.01。自 戀 解 釋 了 因 變 量 約 5% 的 變 化， ∆ R2 =0.05，p <0.001。自戀解釋了因變量約 0% 的變化，∆ R2 =0.00，p >0.05。隱私關注度解釋了因變量約 4%的變化，∆ R2 =0.04，p <0.001。最終，性別，自戀程度，外向型人格，和隱似關注度共同解釋了因變量 12% 的變化，R2 =0.12，p <0.001。因此結果支持了假設 1 和假設 3，不支持假設2。 4 討論本研究的主要是目的是探究影響社交媒體中發佈自拍行為的因素。本研究從自戀、外向型人格、隱私關注度來探究這三個內在因素是否會對社交媒體中的自拍發佈行為產生影響，結果表明自戀和會對人們在社交媒體中發佈自拍頻率產生顯著的正相關影響。外向型人格對社交媒體上發佈自拍行為的頻率沒有顯著的影響。隱私關注度對人們在社交媒體上發佈自拍行為產生顯著的負相關影響。人口統計學變量中，女性比男性在社交媒體中發佈自拍的頻率更高。從本文研究的在社交媒體上自拍發佈行為情況的資料可以看出，結果表明 94% 以上的受訪者者都曾在社交媒體上發佈自拍，說明發佈自拍作為一種普遍的生活現象以及一個呈現自我良好的表達方式存在和流行在我們的生活當中。假設 1 提出越自戀的人在社交媒體上發佈自拍照的頻率越高，受到數據支持。自戀的人由於他們自帶的以自我為中心的特質與優越感，總是認為自己比他人更好，熱衷於欣賞自己，並且樂於向他人展現自己，而在社交媒體上發佈自拍是一種很好的方式和管道讓他們呈現自我，並能從中獲得自我滿足。對於自戀者來說，使用社交媒體可能與一系列旨在維持其自我修飾的行為有關， 如 尋 求 注 意 力[44~45]。Mehdizadeh，Morf 和Rhodewalt 也認為選擇具有吸引力和自我推動的自拍照片並將其發佈在社交媒體等公共場所的行為

22將為自戀者尋求社會關注和欽佩的需求[13, 46]。研究結果反駁了 Sorokowski 等人的研究。在本研究中，我們在控制了性別變量之後仍發現自戀能顯著的預測自拍發佈頻率，這個關係不只存在於男性中，而是男女皆存在。假設 2 提出越外向的人越喜歡在社交媒體上發佈自拍，沒有受到數據支持。在相關性分析中，外向型人格和自拍發佈頻率有著顯著的正相關關係，但是在回歸分析中，外向型人格與發佈頻率卻沒有顯著關係。這有可能是因為外向型人格和自戀人格存在一定的共線性，即外向的人同時也是自戀程度高的人。當控制了自戀程度後，外向型人格不能預測自拍發佈頻率。假設 3 提出隱私關注度和在社交媒體上發佈自拍也有顯著的關係，受到數據支持。因為越注重自己隱私的人，越不喜歡把自己的個人資料發佈在網路上進行資訊公開，在現在這個看似透明實則網路資訊不安全的社會，各種盜用、冒用資訊及騙子層出不窮。而避免這些最好的方法就是多多注重自己個人資料的私密性，少將個人的真實資訊發佈到社交媒體上。因此越注重自己隱私的人，越不會在社交媒體上發佈自拍。那些對網路更加信任的，對自己隱私關注度沒有那麼高的人，越容易在社交媒體上發佈自拍。在人口統計學變量中，只有性別與因變量顯著相關。與男性社交媒體用戶相比，女性在社交媒體上發佈自拍方面更積極。這個發現與之前的自拍文獻的結果一致[6, 47]。與男性相比，女性更傾向於尋求“喜歡”和“評論”的滿足感，這表明女性傾向於對自我形象進行美化，來創造令人印象深刻的形象來吸引異性。在以往的關於自拍和在社交媒體上發佈自拍情況的研究中，學者們都集中研究自拍的表像，比如自拍的類型，自拍現象產生的原因等等，從受眾的角度去研究社交媒體上自拍發佈行為影響內在因素的維度不夠全面，並且文獻較少。因而本文著重從發佈自拍人群的內在因素進行研究，根據發佈自拍者的自身特點，在通過文獻及理論假設這些內在因素對自拍發佈情況的行為進行剖析，最後通過問卷調查法進行驗證。本文為自拍發佈行為及其傳播這方面研究增添了一份貢獻，為往後的研究也提供另一個新的參考角度與思路。本研究也存在一定的局限性。首先，本研究樣本的性別比例不平衡（女性為 242，男性為39）。由於性別與因變量有顯著相關，因此這可能會使研究結果存在偏差。其次，本研究以青年人為研究對象，青少年及中老年様本數較少，因此本研究結果可能不能有效反應所有社交媒體使用人群的自拍情況。未來的研究中可以擴大樣本範圍，優化樣本中年齡的分佈，使得各個變量在分佈上更加均勻，這樣得出的結果才更具有普遍性。最後，本研究只著重的研究了影響在社交媒體上發佈自拍行為的部分內在因素，如自戀、外向型人格、和隱私關注度。未來研究可以研究外在因素，例如社會資本的等等。參 考 文 獻
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25第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 Received 12 Dec. 2017; Revised 25 Jul. 2018* Corresponding author: Shiyong Zhao, Male , Ph.D. in Economics, Associate Professor of School of Business. Research Areas: Applied Microeconomics, Economic Growth, Financial Reform and Development.E-mail: syzhao@must.edu.mo, Tel: 00853-88972860Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Groyth, 1978-2008Shiyong ZHAO*, Wenbo SONG( School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau, China )
eeyords:
Using China’s provincial-level panel data over 1978-2008, we examine the effects of entrepreneurship on economic growth in the context of China’s transition from a centrally planned economy to a market-oriented one. We divide entrepreneurship into two types: one is business creation and the other is innovation. Our estimation results show that both types of entrepreneurship have significant positive effects on growth rate of China’s GDP per capita over the sample period. Specifically, the annual growth rate of GDP per capita will increase by 1.48 percentage points if business creation entrepreneurship increases by one standard deviation. And the annual growth rate will increase by 1.34 percentage points if innovation entrepreneurship increases by one percent. We use instrumental variable method to overcome the possible endogeneity problem and establish the causal relationship between entrepreneurship and growth. The results are robust even when we control for different sets of demographical and institutional variables. China’s experience shows that a strong government does not conflict with entrepreneurs’ role. China’s growth confirms the old wisdom that only in an economic system with well-protected private property, well-constructed infrastructure and well-safeguarded free market can entrepreneurship be brought into full play and serve as a driver of economic growth.
eeyords:
Business Creation; China; Economic Growth; Entrepreneurship; Innovation企業家精神在中國經濟增長中的作用（1978～2008）趙世勇*，宋文博（澳門科技大學商學院，澳門）摘要：
本文根據1978～2008年的中國省級面板數據，研究了企業家精神在中國經濟增長中的作用。我們將企業家精神分為企業家創業精神和企業家創新精神。估計結果表明，企業家創業精神和創新精神都對中國人均GDP的增長產生了顯著的正效應：企業家創業精神每增加一個標準差，人均GDP增長率就會增加1.48個百分點；企業家創新精神每增加1%，人均GDP增長率就會增加1.34個百分點。我們使用工具變量法來克服企業家精神可能的內生性問題，進而確立企業家精神和經濟增長之間的因果關係。我們進一步控制了不同組合的人口和制度變量，迴歸結果依然是穩健的。中國的經驗表明強勢政府和企業家精神並不矛盾，也證明了經濟成功需要有私有產權、自

260 IntroductionIt has long been recognized since Adam Smith (1776) [1] that entrepreneurs spur improvements in living standards. For example, Schumpeter (1934) [2] argues that entrepreneurs drive economic growth by undertaking risky ventures that create and introduce new goods, services, and production processes that displace old businesses. Lucas (1978) [3], Baumol (1990) [4], Murphy, Shleifer, and Vishny (1991) [5], and Gennaioli et al. (2013) [6] stress that the human capital of entrepreneurs plays a unique role in shaping the productivity of firms and the growth rate of entire economies. For example, Baumol (1990) [4] claims that the main impediment to China’s industrialization during its Song Dynasty (A.D. 960-1270) was a social system that inhibited entrepreneurship, and that is why medieval China stagnated economically. Zhuang’s model (2003) [7] suggests that economies with more entrepreneurs grow faster than those with fewer ones. Most theoretical studies suggest that entrepreneurship is of critical importance to the long-run sustainable growth of an economy, among which Porter (1990) [8] even claims that entrepreneurship is “at the heart of national advantage.”It has now been quite some time that researchers have been confronting real data with ideas. Empirical evidence and the lessons of experience both seem to confirm the role of entrepreneurship in growth. Initially, much of this work was conducted on the basis of the data of the developed industrialized countries (Data availability may have had a significant role in this choice of sample). Beugelsdijk and Noorderhaven (2004) [9] use self-employment rate as a proxy for entrepreneurship and study the growth difference of 54 European regions. They find that a high score on entrepreneurial characteristics is correlated with a high rate of regional economic growth. Glaeser (2007) [10] uses two measures of entrepreneurship: one is self-employment rate and the other is the number of small firms. Using city data of the U.S., he finds that more entrepreneurial cities are more successful and particularly there is even a strong connection between area-level education and entrepreneurship. As more wide-ranging data sets become available, empirical regularities of the entrepreneurship-growth relationship in transition and developing economies start to draw the attention of researchers. For example, using China’s provincial-level data over 1983-2003, Li et al. (2009) [11] conclude that entrepreneurship significantly promotes economic growth. Inspired by the theoretical insights and empirical findings in the literature, we are going to examine the role of entrepreneurship in China’s economic growth by using the provincial-level panel data of China over 1978-2008. China’s transition from a bureaucratic central planning to a private market starts from 1978 and that’s why our sample data set starts also from that year. As officially worded, Chinese economy was on the verge of collapse in 1978 after two decades of central planning and political movements. Then from 1978 to 2008, China had enjoyed substantial economic growth. Its GDP had been growing at an average annual rate of 9.93 percent, which was historically unprecedented (Lin 2012) [12]. From 1978 to 2016, China’s GDP has been growing at an average annual rate of 9.6 percent (NBS, 2017) [13]. It is widely recognized that the Chinese government has been playing a fairly proactive role in the economic transition and development since 1978. While in this period numerous entrepreneurs have emerged and started their businesses. By the end of 2015, the number of self-employed individuals and people employed in private enterprises accounted for 36 percent of the total number of employed persons in China (NBS 2016) [13], while the number was less than 4 percent in 1990 (NBS 1991) [13]. Before 1989 there were even no officially registered private enterprises in the People’s Republic of China. In a sense, China’s 由市場以及良好的基礎設施，這樣企業家精神才能得到最大程度的發揮。關鍵詞：
創業；中國；經濟增長；企業家精神；創新

27Shiyong ZHAO, et al Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Growth, 1978-2008economic reform since 1978 is a transformation from the extreme of total collectivism to greater reliance on individual initiative (entrepreneurship) and voluntary cooperation (free market). The transformation converts economic stagnation into rapid growth. The country grows more prosperous and more productive, and also grows in power and influence. The present paper has three strengths. First, we focus on China. Many previous studies have shown that entrepreneurship plays a critical role for a transition economy’s success such as Russia, Poland, and Vietnam (McMillan and Woodruff 2002[14]; Berkowitz and Dejong 2005[15]). However, studies using China’s data on the role of entrepreneurship in China’s transition are far from sufficient. After all, China’s transition path and growth pattern are quite different from other transition economies like Russia and East European countries (gradual reform versus shock therapy in the literature). By western standards China is an authoritarian state and some people may wonder whether entrepreneurship is smothered by a strong government. Therefore, it’s intriguing to examine the role of entrepreneurship in China’s transition under China’s political regime. Second, our data are consistently collected and variables consistently defined. Whether data are gathered consistently or not may affect the regression results in a significant degree. Many cross-country studies suffer inconsistencies in terms of statistical methods and variable measurements. These inconsistencies will, to a certain extent, undermine the reliability of the results (Barro 1991) [16]. All the data in our sample follow consistent statistical methods and all the variables have consistent definitions and measurements. All the data and variables are gathered and defined by the National Statistical Bureau of China, China’s central statistical authority. The consistency will enhance the reliability of our results from the very beginning. Third, we use system Generalized Method of Moments (GMM) and valid instrumental variables to overcome the possible endogeneity problem. On the relationship between entrepreneurship and growth, the causation may flow in both directions. On the one hand, entrepreneurship serves as a driver of growth. Entrepreneurs start businesses and innovate, leading to higher productivity and economic growth. On the other hand, economically developed regions have a favorable environment to encourage, cultivate and stimulate entrepreneurship (Zhao 2010) [17]. This bidirectional causality may lead to simultaneous bias. Moreover, entrepreneurship may be correlated with other unmeasurable variables affecting growth. This will cause omitted variable bias. Either because of simultaneous bias or omitted variable bias, endogeneity problem is present. Realizing that entrepreneurship may be endogenous, we use “the share of employees working in state-owned enterprises (SOEs) with a twenty-five-year lag” as an instrumental variable for entrepreneurship. This method has been used by some studies in the literature, such as Li et al. (2009) [11]. In doing so, we can consistently estimate the causal effect of entrepreneurship on economic growth. The paper is organized as follows. In Section II we provide the notion, theory and measurement of entrepreneurship. In Section III we formulate the growth equation as a dynamic panel data model and discuss the relevant issues of panel estimation. In Section IV we report the data and samples. Estimation results and their interpretation are presented in Section V. Section VI concludes. 1 Entrepreneur and EntrepreneurshipEntrepreneurs are those who create new enterprises, or specifically according to Hebert and Link (1989)[18], who “specialize in taking responsibility for and making judgmental decisions that affect the location, the form, and the use of goods, resources, or institutions.” Entrepreneurship has been viewed as an important factor of production and one of the most important sources of sustainable economic growth (Schumpeter 1934[2]; Baumol 1968[19]; Leff 1979[20]; Wennekers and Thurik 1999[21]; Glaeser 2007[10]). Friedman and Friedman (1980)[22] observe that in the countries that have developed most rapidly and

28successfully, a minority of enterprising and risk-taking individuals have forged ahead, created opportunities for imitators to follow, have enabled the majority to increase their productivity. In the literature, however, there has not yet been a universally agreed definition of entrepreneurship. According to Li et al. (2009)[11], there are three schools of thought on entrepreneurship. They are related but with different focuses. The German school, represented by Schumpeter (1934)[2] and Baumol (1968[19], 1990[4]), stresses innovation or “creative destruction” of entrepreneurs. The neoclassical school represented by Knight (1921)[23]and Schultz (1980)[24] focuses on risk-bearing of entrepreneurs. The Austrian school, with Mises (1951)[25] and Kirzner (1973)[26] as the representatives, emphasizes the ability of entrepreneurs in discerning market opportunities. It is impossible for us to capture all the connotations of entrepreneurship in a single empirical study. Moreover, we cannot measure the character traits and human capital of entrepreneurs, such as “strong nonroutine cognitive abilities” (Levine and Rubinstein 2017)[27]. Notwithstanding the micro-level difficulty, we can still measure entrepreneurship with macro-level data because we can measure the businesses entrepreneurs created and the innovations they made. Following Wong et al. (2005)[28], we measure entrepreneurship in two ways. One is new firm creation (“business creation entrepreneurship”) and the other is innovation (“innovation entrepreneurship”). Entrepreneurs are generally viewed as those people who start new businesses and innovate. Wong et al. (2005)[28] argue that business creation and innovation are “two distinct and separate factors that manifest different facets of the entrepreneurship phenomenon.” This is also in line with Davidsson’s (2003)[29] and Kirzner’s (1973)[26] view of entrepreneurship as embodying both new firm entry, and imitative and innovative entries by established firms. Risk is inherently involved in entrepreneurs’ activities: they can reap the benefits of their success but must also bear the cost of their mistakes. Considering data availability and statistical consistency, we use “the fraction of urban nonpublic sector employment,” i.e., the share of “employed persons not working in state-owned and collective-owned organizations in urban areas” in “total number of employed persons in urban areas” to measure “business creation entrepreneurship.” The implication is that the private sector is the domain of entrepreneurs. At the national level the fraction of urban nonpublic sector employment increased from 0.16 percent to 76.5 percent over 1978-2008 (NBS 2009) [30]. As to measuring “innovation entrepreneurship,” most studies in the literature use the number of patent grants or inventions. For example, Acs et al. (1996)[31] use the number of inventions per thousand people to measure innovation. Wong et al. (2005)[28] use the ratio of patents to GDP to measure “technological innovation intensity.” Li et al. (2009)[11] use “number of patent applications” to measure innovation. In this paper we use the “number of patent grants” in each region to measure innovation entrepreneurship. From 1985 when China’s Patent Law was passed to 2008 when our sample data ended, the number of patent grants grew from 138 to 411,982 with an average annual growth rate of 42 percent (NBS 2009) [30]. The full play of entrepreneurship needs a free enterprise system. It’s not hard to comprehend that entrepreneurs must play a negligible role under a centrally planned economic system, because under such a system a bureaucracy is there for everything. Specifically, production and distribution are determined by specific instructions from the planning agencies to the factories, indicating from whom and in what quantities they should receive raw materials and services, what they should produce, and to whom they should distribute their output. The workforce is assumed to be fully employed and wages are predetermined. Missing is the ultimate consumer, who in a centrally planned economy is assumed to passively accept the goods planning agencies order produced. Missing also are entrepreneurs, because prices don’t transmit information on market demand and supply and people have no incentive to act on that

29Shiyong ZHAO, et al Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Growth, 1978-2008information in a centrally planned economy. Moreover, the whole ideology centers on the alleged exploitation of labor under capitalism. By this ideology, private commerce and industry are considered low-status activities, not fit for a respectable person. Therefore, when we talk about the role of entrepreneurs, we must be clear of the institutions in which they are living. Entrepreneurs need an environment in which they are free to experiment with new businesses and innovations - at their risk if the experiment fails, and to their profit if it succeeds (The free enterprise system is a profit and loss system). And they need clear price signals to adopt those methods of production that are least costly and thereby use available resources for the most highly valued purposes. Anything that prevents prices from expressing freely the conditions of demand or supply interferes with the transmission of accurate information and thus hampers the functioning of entrepreneurs. For example, one of the major adverse effects of erratic inflation is the introduction of static into the transmission of information through prices. Government, of course, is to blame for inflation. Therefore, the government must provide an environment in which private property is well protected and free market is well safeguarded (including keep inflation low and stable). As Greenspan (2007, p.251-255) [32] put it, “My experience leads me to consider state-enforced property rights as the key growth-enhancing institution. For if those rights were not enforced, open trade and the huge benefits of competition and comparative advantage would be seriously and dramatically impeded. People generally do not exert the effort to accumulate the capital necessary for economic growth unless they own it. … The rule of law and property rights appear to me to be the most prominent institutional pillars of economic growth and prosperity.” This may be taken for granted in industrialized nations but worth emphasis in a transition economy like China, because both private property and free markets were largely absent before its transition. 2 Model Specification and Estimation MethodsFollowing Barro and Sala-i-Martin (1995)[33] and Li et al. (2009)[11], we formulate the following dynamic panel data model:log(eit/ei,t– 1)=β1logei,t– 1+β2Eit+β3xit– τt+ηi+εit (1)Here, log(y i t/y i , t–1) is the growth rate of real GDP per capita from period t–1 to period t; logy i,t–1 is the natural logarithm of the initial real GDP per capita. Eit represents entrepreneurship, which includes business creation entrepreneurship and innovation entrepreneurship. xit are a set of control variables that may affect economic growth; τt are year dummies, and ηi stand for regional (province) fixed effect. The subscripts i and t stand for province i and period t. In most empirical studies xit include such traditional determinants of the steady state level of income as saving rate, human capital, and population growth rate (Levine and Renelt, 1992[34]; Islam, 1995[35]). In the following sensitivity analyses, xit also include some demographic and institutional variables like birth rate, dependence ratio, foreign direct investment (FDI) and government size. The unobservable individual “regional effects” ηi in Eq.(1) are usually correlated with other included explanatory variables including entrepreneurship, which implies that the estimation results obtained from single cross-section regression are biased and inconsistent as well (omitted variable bias). Islam (1995)[35] suggests a panel data formulation which makes it possible to correct the bias. He divides the entire growth period into several shorter periods that constitute it. Then the individual fixed effects will be differenced out. Many later studies follow this approach, such as Topel (1999)[36] and Li et al. (2009)[11]. Following the practice, we divide our sample period (1978-2008) into six consecutive five-year time intervals, i.e., 1978-1983, 1983-1988, 1988-1993, 1993-1998, 1993-2003, and 2003-2008. Thus over the period 1978-2008, we have six data (time) points for each province: 1978, 1983, 1988, 1993,

301998, and 2003. When t =1983, for example, t –1 is 1978, and the explanatory variables are averages over 1978-1983. We can also rule out the time-invariant regional fixed effects by taking first-order difference to Eq.(1), but because (logy i , t–1–logy i , t–2)( in the difference equation would be correlated with error term (ε i,t–ε i,t–1), therefore essentially the differenced lagged dependent variable (logy i,t–1–logy i,t–2) is still endogenous. To overcome the endogeneity problem, we use GMM method to estimate the growth regression Eq. (1). According to Arellano and Bond (1991)[37], GMM estimation follows two steps: first, difference out regional fixed effects and then estimate the differenced equation using the lagged variables as instruments of the corresponding endogenous variables in the equation. In this way we get the first-differenced GMM estimator (DIF-GMM hereafter). DIF-GMM, however, suffers from weak instruments and small-sample bias. Therefore, to improve on DIF-GMM, Arellano and Bover (1995)[38] and Blundell and Bond (1998)[39] propose system GMM estimator (SYS-GMM hereafter). According to SYS-GMM, the first differenced lagged variable will be used as the instrument for the level variable in the level equation. That is, (logyi,t–1–logyi,t–2) and even earlier (logyi,t–2–logy i,t–3) (if existent) will be used as the instruments for logyi,t–1 in the level equation. In this paper we will report estimates from SYS-GMM.Entrepreneurship may be an endogenous variable in the regression equation. Differencing cannot rule out the potential simultaneous bias of the entrepreneurship variable. Moreover, if other unobservable time-variant factors affect entrepreneurship, then omitting these factors may still cause bias in the coefficient estimations. To overcome the endogeneity of the entrepreneurship variable, we use the share of employees working in SOEs in total employment with a twenty-five-year lag as an instrument for entrepreneurship (i.e., over 1953-1983). China nationalized its private sectors from 1949 to 1952 so the “planned economy” officially started from 1953. Under a planned economy it was enough for SOE managers to routinely carry out government production plans. Under such a system, people’s incentive of starting businesses or innovating was greatly constrained and even snuffed out. Predictably, provinces with lower shares of SOEs employment are associated with higher degree of entrepreneurship or more entrepreneurs. To test this, we regress business entrepreneurship on SOE employment share with a 25–year lag, the IV, the coefficient is –0.552 (t=–3.03, n=174, R-squared=0.051.) Then we regress innovation entrepreneurship on the IV, the coefficient is –0.096 (t =–7.69, n =142, R-squared=–0.297). This indicates that entrepreneurship and its IV we choose have a statistically significant negative correlation. In fact, the IV explains 5% the variation in business entrepreneurship and nearly 30% variation in innovation entrepreneurship in the sample.3 DataThe data used in this paper are from China Compendium of Statistics 1949-2008 and China Statistical Yearbook (various years). The data set includes 31 provinces of mainland China over 1978-2008 (i.e., except Hong Kong, Macau, and Taiwan). We start from 1978 because that year marks China’s initiation of market-oriented reform and opening-up policy. We choose this period because the three-decade transition since 1978 had brought astonishing changes to China. Under a centrally planned society before 1978, there was little role of entrepreneurs, or as Greenspan (2007)[32] put it, there was no creative destruction, no impetus to make innovations. Actually whether entrepreneurs play an important role in the economy embodies a key difference between a centrally planned society and a capitalist one. China’s economic reform since 1978, in a sense, is a transition from the extreme of total collectivism to greater reliance on individual initiative (entrepreneurship) and voluntary cooperation (free market). We take the average values of all the other explanatory variables over five years except . Take the period 2003-2008 as an example, is the natural logarithm of GDP per capita in 2003; variables

31Shiyong ZHAO, et al Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Growth, 1978-2008like entrepreneurship, human capital and other demographic and institutional variables take the average values over the five years. With this setup, the error term in the regression equation are now five calendar years apart and hence may be thought to be less influenced by economic fluctuations and less likely to be serially correlated than they would be in a yearly data setup. Table 1. Definitions and descriptive statistics of the variablesVariable Obs. Mean Std. Dev. Min Maxgrowth 186 0.09 0.03 -0.08 0.27log(y) 186 6.75 0.99 4.76 9.92startup 186 24.60 24.69 0.02 85.16innovation 152 6.64 1.75 0 10.74birth 186 15.53 5.57 4.80 27.92education 186 3.31 0.98 1.69 5.83dependency 155 9.69 2.47 5.08 18.85government 186 15.67 10.05 5.19 73.09investment 186 32.93 12.39 10.73 78.39FDI 186 2.06 3.18 0 20.24SOE 174 81.87 10.24 43.46 100.00Note. (i) “innovation” has only 152 observations because China didn’t accept patent application until 1985. (ii) “dependency” only has 155 observations because data over 1978-1982 were not available from official statistics. (iii) “SOE” only has 174 observations because data of Inner Mongolia, Anhui and Gansu were not attainable from official sources. (iv) GDP per capita is calculated at constant prices in 1952. (v) Regarding measuring “human capital,” we follow Yao and Wei (2007) [40] and Zhao (2013) [41] and use the number of university student enrollment per 10,000 people to measure human capital. In the literature, other measures are also used. For example, Barro and Lee (1993) [42] construct a human capital variable which gives the average schooling years in the total population over age twenty-five. Definitions of the variables are as follows:(1) growth: annual average growth rate of GDP per capita(2) log(y): logarithm of real GDP per capita(3) startup: share of employed people in non-public sectors (%)(4) innovation: logarithm of number of patents granted(5) birth: birth rate (1/1000)(6) education: logarithm of university student enrollment per 10,000 people(7) dependency: ratio of population over 65 to population between 15-64 (%)(8) government: ratio of government expenditure to regional GDP (%)(9) investment: ratio of fixed asset investment to regional GDP (%)(10) FDI: ratio of FDI actually utilized to regional GDP (%)(11) SOE: share of staff and workers working in SOEs with a 25-year lag (%)Table 1 presents the definitions and descriptive statistics of the variables. We can find that China’s regional economies have experienced rapid growth during the period. GDP per capita has been growing at an annual average rate of about 9 percent. The distribution of business creation entrepreneurship is dispersed across regions; the mean and the standard deviation are roughly equal. Innovation entrepreneurship is relatively less dispersed. Other variables are significantly different across regions. For example, over our sample period the average ratio of actually utilized FDI to regional GDP was only about 0.6% in west China provinces like Guizhou, Yunnan, Tibet, Ningxia and Xinjiang, but was 6% in Guangdong province. Table 2 shows that there is no serious multicollinearity problem among the variables.4 Estimation ResultsIn this section, we present the estimation results Table 2. Correlation matrixVariable (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)growthlog(y) 0.06business creation 0.25 0.61innovation 0.30 0.60 0.66investment 0.02 0.55 0.59 0.12education 0.13 0.87 0.73 0.64 0.58birth -0.12 -0.72 -0.49 -0.63 -0.30 -0.76dependency 0.28 0.63 0.69 0.73 0.31 0.63 -0.59FDI 0.24 0.49 0.33 0.34 0.23 0.34 -0.30 0.44government -0.12 -0.02 0.08 -0.48 0.51 0.02 0.24 -0.27 -0.24SOE -0.31 -0.15 -0.31 -0.55 0.14 -0.18 0.21 -0.44 -0.29 0.36

32of the effects of business creation entrepreneurship and innovation entrepreneurship on economic growth in Tables 2 and 3 respectively. 4.1 Effect of business creation entrepreneurship on economic groyth First, we treat business creation entrepreneurship as an exogenous variable and report the estimation results in the first three models. In Model (1) we include two control variables: one is “ratio of fixed asset investment to regional GDP” (investment), and the other is “logarithm of university student enrollment per 10,000 people” (education or human capital). China’s economy had relied heavily on fixed investment. Growth theory claims that both investment and human capital contribute to economic growth (Solow 1956[43]; Romer 1986[44]). The regression coefficient of business creation entrepreneurship is 0.005 and is statistically significant at 5 percent level. This shows that business creation entrepreneurship has a positive effect on economic growth. The coefficient of the initial output level (logyt-1) is negative and statistically significant, which implies that different regions of China tend to converge both to similar rates of growth and to similar levels of per capita income. This is consistent with Barro and Sala-i-Martin (1992)[45] for the case of the United States. As to regional convergence, Islam (1995)[35] suggests that persistent differences in technology and institutions, rather than capital per capita, are major obstacles to convergence. Of course, differences in technology and institutions are much less persistent across regions in a country than across different countries in the world. As to overidentification tests, both Sargan and Hansen tests fail to reject the null hypothesis that the instruments variables used in the GMM estimations are valid (p-value being greater than 0.1). Moreover, Arellano-Bond serial correlation test also fails to reject the null hypothesis of no second-order serial correlation (GMM estimation only requires the error term have no second-order serial correlation).Model (1), however, may have omitted other important variables in the growth equation. For example, some studies show that demographic factors like birth rate and senior dependency ratio may affect economic growth (Li and Zhang 2007[46]; Bloom and Williamson 1998[47]). Therefore, we control for these two variables in Model (2). There are also some studies that stress the impact institutional variables like government size and openness on growth (Barro 1991[16]; Levine and Renelt 1992[34]). Then we further include these two variables in Model (3). If entrepreneurship is related to these variables, then omitting them may lead to omitted variables bias. After including these control variables, we find that the economic significance and statistical significance of entrepreneurship change very little. This shows that our estimation results are fairly robust. In Model (3), FDI and human capital has a significantly positive effect on economic growth, which is consistent with our prediction. The other control variables, however, do not show any significant effect on growth. In the first three models, entrepreneurship is treated as an exogenous variable. However, entrepreneurship could be endogenous, which implies that the estimations in the first three models may not be consistent. To confirm that the positive effect of business creation entrepreneurship on economic growth is a causal relationship, we use “the share of staff and workers working in SOEs with a twenty-five-year lag” as the instrument for business creation entrepreneurship in Models (4), (5) and (6). We find that business creation entrepreneurship still has a significant positive effect on economic growth in Model (4), and the coefficient and significance do not change much after we control for other variables in Models (5) and (6). Human capital and FDI both have a positive impact on growth as expected. According to Bond et al. (2001)[48], a simple method to determine whether GMM estimation is biased or not is to check whether the coefficient of the lagged dependent variable is between the coefficients of pooled OLS regression and fixed effect regression. To roughly test the efficiency of GMM estimation, we do the pooled OLS estimation and fixed effect estimation including all the control variables, and the results suggest that the coefficient interval for the lagged dependent

33Shiyong ZHAO, et al Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Growth, 1978-2008variable is (-0.561, -0.094). The actual coefficient of the lagged dependent variable in Model (6) is -0.486, which falls into the interval, suggesting that the GMM estimation is reliable. The robustness test shows that business creation entrepreneurship contributes to economic growth. Given the average coefficient of business creation entrepreneurship being 0.004, the economic growth rate over five years will increase by 4 percentage points (0.8 percentage points annually) if the share of employed people in private sectors increases by 10 percentage points. Or, if business creation entrepreneurship increases by one standard deviation, the annual growth rate will increase by 1.98 percentage points.1 If we use model (6) as an example, then the annual growth rate of per capital GDP will increase by 1.48% if business creation entrepreneurship increases by one standard deviation. This implies that business creation entrepreneurship has both an economically and statistically significant positive impact on economic growth. FDI shows 1. According to Table 1, the standard deviation of business-creation entrepreneurship is 24.69, so the annual growth rate will increase 0.004*24.69/5=1.975%. If we only use model (6), then the number is 0.003*24.69/5=1.48%.Table 3. The effect of business creation entrepreneurship on economic groythIndependent VariablesDependent variable: log(yit)-log(yi,t-1)Business creation entrepreneurship as an exogenous variableBusiness creation entrepreneurship as an endogenous variable(1) (2) (3) (4) (5) (6)Business creation0.005**(2.55)0.006**(2.40)0.003**(2.07)0.004**(2.10)0.004**(2.29)0.003**(2.23)Log(yt-1)-0.169*(-1.85)-0.533*(-1.88)-0.493***(-3.16)-0.291**(-1.95)-0.469**(-2.28)-0.486***(-2.99)Investment0.000(0.17)0.003(0.54)-0.004(-1.43)-0.002(-0.70)-0.003(-0.85)-0.005(-1.61)Education0.042(0.83)0.106(0.70)0.192*(2.02)0.283*(1.87)0.262**(2.22)0.235**(2.23)Birth0.005(0.52)-0.004(-0.47)0.000(0.05)-0.003(-0.38)Dependency0.007(0.25)0.017(1.02)0.050**(2.81)0.039**(2.50)FDI0.014**(2.28)0.014*(2.02)Government0.009(1.50)0.001(0.23)D_1988-930.149***(4.58)0.256***(3.25)0.245***(5.98)0.150***(4.56)0.186***(3.23)0.195***(4.84)D_1993-980.033(0.43)0.266*(1.94)0.239***(3.34)0.059(0.86)0.127(0.98)0.138*(1.80)D_1998-030.088(0.79)0.388*(2.01)0.338***(2.88)0.027(0.28)0.115(0.55)0.198*(1.93)D_2003-08-0.016(-0.09)0.354(1.40)0.288(1.64)-0.195(-1.61)-0.078(-0.25)0.094(0.69)AR(1) 0.152 0.023 0.050 0.122 0.086 0.042AR(2) 0.370 0.388 0.459 0.227 0.436 0.548Sargan test 0.838 0.102 0.488 0.257 0.595 0.975Hansen test 0.278 0.220 0.446 0.278 0.204 0.745Observations 155 124 124 145 114 114Instruments 18 24 23 16 16 27Note. (1) Numbers in the parentheses are heteroscedasticity-robust t statistics. (2) *, ** and *** stand for 10%, 5% and 1% significance level respectively. (3) Sargan test and Hansen test both report the p-values of the test of overidentification restrictions. (4) AR(1) and AR(2) report the p-values of first-order and second-order Arellano-Bond serial correlation test. (5) In Models (4), (5) and (6), we use the share of employees working in SOEs in total employees twenty-five years ago as an instrumental variable for entrepreneurship. (6) Instruments report the number of instrumental variables used in each model.

34Table 4. The effect of innovation entrepreneurship on economic growthIndependentVariablesDependent variable: log(yit)-log(yi,t-1)Innovation entrepreneurship as an exogenous variableInnovation entrepreneurship as an endogenous variable(1) (2) (3) (4) (5) (6)Innovation0.022(1.10)0.017(1.25)0.013(0.76)0.058**(2.33)0.065**(2.73)0.067**(2.64)Log(yt-1)-0.201(-1.65)-0.197*(-1.89)-0.303**(-2.43)-0.472**(-2.48)-0.559***(-3.33)-0.581***(-3.38)Investment0.000(0.21)0.001(0.73)-0.003(-1.17)-0.000(-0.04)-0.003(-0.83)-0.005*(-1.76)Education0.132(1.07)0.024(0.19)0.223**(1.80)0.166(1.47)0.270**(2.44)0.261**(2.48)Birth-0.012(-1.26)-0.004(-0.70)0.000(0.11)-0.000(-0.03)Dependency0.011(0.64)0.024**(2.07)0.064**(2.70)0.040*(1.90)FDI0.020**(2.44)0.014* (1.73)Government0.007(1.39)0.006(1.27)D_1988-930.140***(3.21)0.165***(3.54)0.156***(3.34)0.171***(4.33)0.120**(2.28)0.141***(3.72)D_1993-980.066(0.95)0.065(0.94)0.050(0.84)0.205**(2.23)0.126(1.34)0.162**(2.50)D_1998-030.184**(2.36)0.209**(2.64)0.133**(2.14)0.365**(2.46)0.195(1.26)0.269***(3.12)D_2003-080.085(1.27)0.170(1.34)-0.010(-0.12)0.356*(1.82)0.058(0.24)0.200(1.64)AR(1) 0.135 0.151 0.101 0.101 0.082 0.034AR(2) 0.375 0.413 0.448 0.206 0.345 0.992Sargan test 0.690 0.142 0.165 0.436 0.657 0.797Hansen test 0.692 0.137 0.507 0.176 0.473 0.432Observations 152 152 152 111 111 111Instruments 16 24 28 14 16 22Notes are the same with Table 3. significant positive effect on growth in both Model (3) and Model (6). Both models show that the annual growth rate will increase by 0.28 percentage points if FDI increases by 1 percentage point as a fraction of GDP. This result is consistent with Yao and Wei (2007) [40] and Zhao (2013)[41], which assert that China has benefited from foreign investment that enabled it to develop more rapidly than it could have developed if it had chosen or been forced to rely solely on its own savings. Education also shows significant positive effect on growth in Models (4), (5) and (6), which echoes Squicciarini and Voigtländer (2015)[49], who claim that “human capital is a strong predictor of economic development.” It is safe to say that without FDI inflow and human capital accumulation the kind of economic growth that China has enjoyed could never have occurred. Moreover, the two have reinforced one another. FDI inflow enables workers to be far more productive by providing them with the tools and technology to work with and increasing their knowledge and skills through “learning by doing.” And in turn the increased knowledge and skills of workers enable the foreign firms to be more productive. 4.2 Effect of innovation entrepreneurship on economic groyth In th is subsect ion , we use “ the number of patent grants” as a measure of innovation entrepreneurship and examine its effect on growth. In the first three models of Table 4, we treat innovation

35Shiyong ZHAO, et al Measuring the Role of Entrepreneurship in China’s Economic Growth, 1978-2008entrepreneurship as an exogenous variable. We find that although innovation entrepreneurship has an expected positive effect on growth, the estimation coefficients are not statistically significant even at the 10 percent level. The coefficient of initial per capita output level is basically significant at the 10 percent and 5 percent levels.As aforement ioned, ent repreneurship is potentially endogenous. To overcome the endogeneity problem, we also use the number of employees working in SOEs as a fraction of total urban employment with a twenty-five-year lag as an instrumental variable for innovation entrepreneurship in Models (4) – (6). Compared with Models (1) - (3), Models (4) - (6) show statistically significant positive effects of innovation entrepreneurship on growth and the coefficients are economically much larger. Moreover, the coefficient grows larger as we add more control variables into the regression model. Take Model (6) as an example, when innovation entrepreneurship increases by 1 percent, growth rates over five years will increase by 6.7 percentage points (or annual growth rate will increase by 1.34 percentage points). We pick model (6) to calculate the effect because model (6) controls for the most variables, and IV method is used. Therefore, model (6) is supposed to be the most robust. The p-values show that these models pass Sargan test, Hansen test and Arellano-Bond test. Moreover, the coefficients of the initial per capital output, education and FDI all show expected signs and are basically significant. All this shows that the GMM estimations with exogenous instruments are robust. In both Tables 2 and 3, government size, which is measured by the ratio of government expenditures to GDP, does not show any significant effect on growth. It is understandable because we don’t know where the government expenditures go. They may be used to build highways, railways or airports, which increases productivity; or they may be transferred to the poor, the elderly, or the unemployed, which has no obvious effect on growth. It is clear that the effect of entrepreneurship on economic growth is both statistically and economically significant over the sample period. Our finding is consistent with the predictions of Schumpeterian growth models . We bel ieve that the role of entrepreneurs in China’s economic growth will be even larger in both relative and absolute terms in the future. Because the main sources of growth in China have gradually shifted from heavy fixed investment and low labor cost advantage to business creation and technological innovation, in which entrepreneurs excel. In the 2017 World Economic Forum held in Dalian of China, Chinese Premier Li Keqiang reported that since 2014 there are on average 14,000 new firms get established every day, that is, more than 5 million new enterprises come out annually. As to innovation, as we mentioned above, there was no patent law in China before 1985, but by 2015 China has become the country with the largest number of patents granted in the world. The number of patents granted in China increased from 138 in 1985 to 1.72 million in 2015. The expenditure on R&D increased from RMB 10.26 billion to RMB 1.42 trillion over the same period (Ouyang, 2017) [50]. 5 ConclusionEntrepreneurs and entrepreneurship have played a critical role in China’s economic growth over the past thirty years. Based on China’s provincial-level panel data over 1978-2008, in this paper we include entrepreneurship into the growth regression model and explore the impact of entrepreneurship on economic growth. We further decompose entrepreneurship into business creation entrepreneurship and innovation entrepreneurship. Business creation entrepreneurship is measured by the share of employed persons in urban areas outside of state-owned and collective-owned organizations in total number of employed persons in urban areas. Innovation entrepreneurship is measured by the number of patents granted. To alleviate the possible endogeneity problem, we use the share of employees working in SOEs in total employment with a twenty-five-year lag as an instrumental variable for entrepreneurship. The regression results show that over our sample period both business creation

36entrepreneurship and innovation entrepreneurship have positive effects on China’s economic growth. On average, the annual growth rate will increase by 1.48 percentage points if business creation entrepreneurship increases by one standard deviation. And the annual growth rate will increase by 1.34 percentage points if innovation entrepreneurship increases by one percent. That is to say, economy grows faster in regions with more entrepreneurship. The results are still robust even when we control for different sets of demographic and institutional variables. O u r f i n d i n g a d d s f u r t h e r e v i d e n c e t o Schumpeter’s view that entrepreneurship is the engine of economic growth. However, to stress the role of entrepreneurship is not to denigrate the role of government. We hasten to add that entrepreneurship is not a sufficient condition for prosperity and it must be supplemented by “right” government policies. History suggests that the entrepreneurial spirit will always exist; the challenge to society is to channel entrepreneurial energies in economically productive ways. For example, government should protect the initiative and incentive of entrepreneurs to start businesses and innovate, and to provide basic infrastructure without which the economy would operate at a lower level of efficiency and effectiveness. Sloth and lack of enterprise flourish when hard work and the taking of risks are not rewarded. The lesson of history to date has shown that only in an economic system with well-protected private property, well-constructed infrastructure and well-safeguarded free market can entrepreneurship be brought into full play. The logic is straightforward: knowing that the government will protect one’s property encourages citizens (entrepreneurs) to take business risks, a prerequisite of wealth creation and economic growth. Few will risk their capital if the rewards are going to be subject to arbitrary seizure by the government or mobsters. For example, no significant industrialization occurred in medieval China and in subsequent centuries Europe saw more economic growth and technological innovation. This is partly because Chinese emperors had the right to seize their subjects’ property and to take control of their business enterprises – a right that greatly reduced their subjects’ incentives to undertake business ventures. References [1] Smith, A. An inquiry into the nature and causes of the wealth of nations. London: Methuen, 1776.[2] Schumpeter, J. The theory of economic development. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1934. [3] Lucas, R. On the size distribution of business firms. Bell Journal of Economics, 1978, 9(2): 508-523. [4] Baumol, W. Entrepreneurship: Productive, unproductive, and destructive. Journal of Political Economy, 1990, 98(5): 893-921.[5] Murphy, K., Shleifer, A., Vishny, R. 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38第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例石永東1，鄒文篪1，蒲小紅2*（1. 澳門科技大學商學院，澳門；2. 澳門科技大學國際學院，澳門）摘要：
目的 從人口統計特徵來分析比較不同大學生的生活質量差異及其原因，并提出改進建議。方法 本研究遵循世界衛生組織生活質量測定量表簡表（WHOQOL-BREF）對澳門科技大學362名學生進行了問卷調查。結果 澳門大學生的生活質量總體良好，不同大學生在生活質量的諸多方面有顯著差別，還有部分群體的生活質量偏低。結論 高校應該有針對性地開展多種活動、提供心理諮詢、實行培訓輔導等來幫助大學生提高生活質量。創新與貢獻 這是為數不多的以澳門大學生為研究對象、分析其生活質量的實證研究；所採用的研究方法更加規範科學；由於深入到條目上進行比較研究，所得到的發現更顯具體，所提出的改進措施針對性更強。關鍵詞：
澳門；大學生；生活質量；實證分析Empirical Analysis of Life Quality of College Students in Macau: Evidence from MUST Yongdong SHI1, Wenchi ZOU1, Xiaohong PU2*( 1. School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau, China ; 2. University International College, Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
Objective To compare the differences in quality of life among various demographic student groups and discuss the probable causes and to provide a theoretical basis for its improvement. Method This study utilizes the WHOQOL-BREF scale (Chinese version) to measure the quality of life of 362 students from MUST (Macau University of Science and Technology) by questionnaire. Results The results show that most of the university students in Macau have general good quality of life. Various demographic student groups have significant differences in many items. A number of student groups have relatively low quality of life. Conclusion Accordingly universities in Macau ought to hold various activities, provide consultations and implement educations and trainings actively and effectively to help students to improve their quality of life. Innovation and contribution This empirical research is one of a small number of existing studies that examine quality of life of college students in Macau. With more standard and scientific methodology, and comparison analysis of the specific items, the results turn out to be more concrete and the measures put forward are more applicable.
eeyords:
Macau; College students; Quality of life; Empirical analysis收稿日期：2018-07-16；修訂日期：2018-08-08。資金資助項目：《賭博、喝酒、網癮對生活質量的影響：跨領域的比較研究》，澳門科技大學研究基金，項目號0500* 通訊作者：蒲小紅，女，博士，澳門科技大學國際學院助理教授，主要研究方向：博彩行為與心理、市場調研。 E-mail: xhpu@must.edu.mo，Tel: 00853- 88972956。

39石永東，等 澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例0 引言近些年來，隨著中國內地與香港、澳門相互交流的深入，越來越多的學生選擇去港澳讀大學。以澳門為例，在 2015 年～ 2016 年，非本澳學生高達 13502 人，占澳門高等教育學生總人數的 42.2%。雖然港澳大學的國際化優勢、師資配備、豐厚的獎學金等又讓人嚮往不已，但大學生的生活質量並非十分樂觀。當今世界經濟、社會、科技的發展使大學生面臨著前所未有的挑戰。有的大學生甚至由於缺乏對生命應有的熱愛、尊重和珍惜，一旦遇到挫折和委屈，就會出現極端行為[1]。大學生的成長關係著社會的未來，近年來，大學生的生活質量也受到了學者和社會的廣泛關注[2~8]，但是既有的文獻中以澳門大學生為研究對象的實證研究寥寥無幾，而且這些研究往往存在一定缺陷：一是調查工具缺少規範和科學檢驗，工具使用不嚴謹，比如文獻 [9] 和 [10] 在運用WHOQOL-BREF 量表時缺少信度效度分析，對問卷維度和條目增加和減少的主觀性較強、對合理性說明不足；文獻 [11] 用 SF-36 量表來測量大學生的生活質量，涵蓋領域比較片面。這種“各說各話”的研究降低了結論的可比性和參考價值[12]。其它量表如 SLSS[13]、BMSLSS[14]，具有明顯跨文化的不適用性[12,15]。二是多停留在抽象的維度層面上，所得結論和建議比較空泛[9~11]，我們認為如果能夠深入到條目上進行比較研究，或許能得到一些更具體有趣的發現，有利於提出針對性強的改進措施。最近幾年，有學者選擇從人口統計特徵來分析比較不同大學生的生活質量差異[16]，這類視角對我們有一定啟發。基於上述考慮，我們嚴格遵循了世界衛生組織生活質量測定量表簡表（WHOQOL-BREF）的操作程序開展了本項研究，這有利於準確評估當前澳門大學生的生活質量，發展和完善現有的大學生生活質量研究。1 對象與方法1.1 調查對象 本研究採用集群抽樣方法，分為兩個階段：首先在澳門高校中選取在校人數最多、學生來源最廣的 1 所大學；然後在該校選課系統已經註冊的 196 個班級裡根據隨機數表來隨機選取 10 個班級，以班級為單位進行集體施測，共發放問卷400 份，共收回有效問卷 362 份，有效回收率為90.5%。其中男生占 48.6%，女生占 51.4%；18 ～24 歲的學生占 75.4%，≥ 25 歲占 24.6%；本科生占 42%，研究生占 58%；月收入≤ 10000 澳門元的學生占 82.3%，月收入在 10001 ～ 29999 澳門元之間的占 13.5%，月收入≥ 30000 澳門元的占4.1%；本澳學生占 26%，非本澳學生占 74%。選擇澳門科技大學是因為該大學招生規模最大、學生來源最廣、樣本最具有代表性。該校註冊學生人數 10426 人，主要來源於大陸 31 個省市自治區以及澳門本地，占澳門高校大學生總人數比例的32.6%[17]。選擇一所大學而非多所，是因為從人口統計特徵來分析比較學生的生活質量差異時，需要把學校本身做為一個控制變量。如果抽取樣本來自多個大學，就忽略了不同學校樣本之間的差異性和可比性，調查結果的信度較低。1.2 測量工具本 研 究 的 測 量 工 具 是 WHO 生 存 質 量 測 量表（World Health Organization Quality of Life，WHOQOL），該量表包含四個維度，分別為生理領域、心理領域、社會關係領域、環境領域，總的積累方差貢獻率為 59.26%。包含 26 個條目，每個條目按 1 ～ 5 級評分，各領域得分越高表示生活質量越好。該量表在國內外的研究中均表明其具有較好的信度和效度[18]。對於此研究使用的正式樣本，問卷各維度的內部一致性係數 α 在 0.700 ～ 0.830 之間，整個問卷的 α 為 0.923。各領域 α 係數均大於與其他領域的相關係數，說明量表的內部一致性良好，4 個維度間呈正相關。各領域得分與總分的相關分析，如表 1 所示，中文版 WHOQOL-BREF 量表生理、心理、社會關係和環境 4 個領域得分與總分的相關係數分別為 0.728、0.855、0.731、0.903，均＞ 0.7，且差異均有統計學意義（P ＜ 0.01），

40表明量表的內部一致性較好。每個條目與所屬領域總分的相關係數均＞ 0.5，且大體上高於該條目與其他領域的相關係數（p ＜ 0.01），表明量表具有較好的內容效度和區分效度，見表 2。採用AMOS20.0 軟件對生理、心理、社會關係、環境 4個領域 24 個條目進行驗證性因子分析（CFA），整體擬合指標良好（χ2 = 520.875，df = 238，χ2/df = 2.189，RMSEA = 0.057，GFI = 0.893，CFI = 0.925，TLI = 0.913）。絕大部分條目的標準化因素負荷量值都大於 0.5，臨界比率均大於 1.96，且均在 0.001 水準上顯著；此外各維度的組合信度均大於 0.8，平均變異抽取量（AVE）均大於 0.5。這表明該量表中文版具有較好的結構效度，見表 3。表1 WHOQOL-BREF量表各維度間相關係數及內部一致性信度（Cronbach's α係數）維度內部一致性信度Cronbach's α係數生理領域心理領域社會關係領域總分生理領域 0.734 0.728心理領域 0.808 0.696 0.855社會關係領域 0.700 0.534 0.569 0.731環境領域 0.830 0.669 0.704 0.611 0.903注：所有相關係數均有統計學意義（P ＜ 0.01）表2 WHOQOL-BREF量表各維度條目定標情況維度條目內容效度 區分效度相關係數(r) 成功數成功率(%) 相關係數(r)成功數成功率(%)生理 7 0.534～0.707** 7/7 100% 0.12～0.646** 14/21 66.7%心理 6 0.623～0.851** 6/6 100% 0.291～0.654** 17/18 94%社會關係3 0.784～0.812** 3/3 100% 0.347～0.561** 9/9 100%環境 8 0.583～0.727** 8/8 100% 0.346～0.581** 24/24 100%注：** p ＜ 0.01表3 WHOQOL-BREF量表結構效度維度 條目 因數載荷 組合信度 AVE生理領域 7 0.442～0.892*** 0.877 0.515心理領域 6 0.557～0.857*** 0.864 0.520社會關係領域 3 0.698～0.889*** 0.830 0.621環境領域 8 0.618～0.900*** 0.892 0.514注：*** p ＜ 0.0011.3 評測程序與數據處理 調查內容包括人口背景（如性別、年齡、文化程度、收入、居澳時間）、WHOQOL-BREF 量表。調查獲得調查對象的口頭同意。調查對象匿名填答問題，並告知他們答案無正確錯誤之分，只要按真實情況填寫即可。問卷調查員會在現場進行及時和必要的解答，並監督填問卷者不相互討論，儘量確保問卷填寫客觀真實。問卷當場填寫並回收。調查人員為本校商學院研究生，調查前均經統一培訓。採用 SPSS20.0 統計軟件建立數據庫和進行數據分析，由兩人兩次錄入核對，數據分析前進行校對和邏輯查錯，刪除不合格的調查表。刪除標準：（1）基本信息缺失。（2）WHOQOL-BREF量表條目缺失超過總條目的 20%。（3）生理領域、心理領域、環境領域缺失 2 個條目以上，社會關係領域缺失 1 個條目以上 [19] 。2 結果2.1 生理領域的生活質量 包含了身體健康狀況、睡眠、體能、機體抵抗力、精力、日常生活和工作能力等。年齡、學歷和收入在生理領域的差異如表 3 所示。澳門大學生生活質量在生理領域所有條目的平均值都大於 3（3 代表中等、一般），然而，睡眠質量不佳（M = 3.17，SD = 1.07）而行走行動能力較好（M = 4.26，SD = 0.82）。在對年齡和學歷進行獨立樣本 t 檢驗時發現，不同年齡段在身體健康（t = -2.028，P ＜ 0.05） 和 滿 意 的 工 作 能 力（t = -2.702，p < 0.01）這兩個方面存在顯著差異。 ≥ 25 歲的學生相對於 18 ～ 24 歲的學生而言，身體更健康、對自己的工作能力更滿意。不同學歷的學生在睡眠質量（t = -2.358，p < 0.05）、日常生活能力（t = -3.389，p < 0.01）和工作能力（t = -2.638，p < 0.01）這三個方面存在顯著差異，相對於本科生而言，研究生對自己的這三個方面更滿意。方差檢驗的結果顯示，不同收入的學生在對保持日常生活的醫療需求程度上出現了顯著差異（F = 6.930，p < 0.01）。通過 Scheffe 檢驗得知：相對收入＜ 29999 元的學生而言，收入≥ 30000

41石永東，等 澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例元的學生對保持日常生活的醫學治療需求程度更大。此外，研究還發現不同生源地的學生在精力充沛方面有顯著差異（t = 2.504，p < 0.05），非本澳學生（M = 3.56，SD = 0.936）好過本澳學生（M = 3.28，SD = 1.01）。研究中沒有發現不同性別的學生在生理領域有顯著區別。上述分析比較也顯示，生理領域得分偏低的群體人口統計特徵是：18 ～ 24 歲、本科生、本澳學生，這樣一個群體的生理健康值得進一步關注。2.2 心理領域的生活質量 在以往的生活質量研究中曾有學者指出，大學生心理健康是目前令教育家、學者和家長們極其擔憂的環節。不良的心理狀況引發的惡果已嚴重威脅到大學生的生活及生命，甚至讓社會、學生和家庭付出慘重代價[20]。本研究結果表明，心理領域在因素分析的方差貢獻率最大（14.68%），成為大學生生活質量的首要因素。年齡、學歷和生源地的差異如表 5 所示。表 5 結果表明，澳門大學生在心理領域的生活質量比較好（所有條目的平均值都大於 3），普遍覺得生活比較有樂趣，比較有意義，一般能集中注意力，對自己和相貌中等滿意，無太多消極情緒。其中，澳門大學生的 “集中注意力能力”相對於其他條目而言比較差（M = 3.26，SD = 0.92）。進一步的 t 檢驗顯示，不同年齡在集中注意力能力（t = -2.08，P ＜ 0.05）、對自己滿意（t = -2.08，P ＜ 0.05） 和 無 消 極 情 緒（t = -2.08，P＜ 0.05）這三個方面存在顯著差異。相對於 18 ～24 歲學生而言，≥ 25 歲的學生集中注意力能力更強、對自己更加滿意、情緒更積極。不同學歷的學生在覺得生活有意義（t = -2.482，p < 0.05）、集中注意力能力（t = -3.903，p < 0.001）、自認為外貌過得去（t = -3.092，p < 0.01）和對自己滿意（t = -2.739，p < 0.01）這四個方面存在顯著差異，相對於本科生而言，研究生對自己的這四個方面更滿意。不同生源地的學生在覺得生活有樂趣（t = 2.013，p < 0.05）、生活有意義（t = 2.357，p < 0.05）、認為外貌過得去（t = 4.510，p < 0.001），這三個方面有顯著差異，相對於本澳學生而言，非本澳學生在這三個方面的得分更高。方差檢驗中，不同收入的學生僅在“能集中注意力”上出現收入差異（F = 3.06，P ＜ 0.05），通過 Scheffe 檢驗得知收入≥ 30000MOP 的學生比收入≤ 10000 的學生更能集中注意力。此外，研究中沒有發現不同性別的學生在心理領域有顯著區別。上述分析比較也表明，心理領域得分偏低的群體人口統計特徵是：18 ～ 24 歲、本科生、本澳學生，這樣一個群體值得進一步關注其心理健康。巧合的是，在前述生理領域得分偏低的也是這一群體。2.3 社會關係領域的生活質量社會關係領域也是大學生生活質量的一個重要構成因素，它包含人際關係和從朋友處得到的支持等。良好的社會關係領域生活質量會促進大學生的學業和生活。反之，不良的社會關係領域生活質量會帶來一系列負面影響。本研究表明，澳門大學生在社會關係領域的生活質量的所有條目的平均值大於 3，普遍擁有比較好的人際關係和朋友支持。相對於其他條目，“對性生活滿意”得分偏低，這應該與大學生仍處於在校學習的狀態相吻合。在社會關係領域的差異結果列於表 6。在社會關係領域這個維度上，男女學生在“性生活”（t = 3.539，p < 0.001）、“從朋友處得到支持”（t = 2.359，p < 0.05）這兩項中存在顯著差異。女生的評分要高於男生。不同學歷在“人際關係”（t = -2.659，p < 0.01）、“性生活”（t = -2.625，p < 0.01）、“從朋友處得到支持”（t = -2.013，p < 0.05）這三項上均存在顯著差異，相對於本科生而言，研究生的滿意程度更高。不同生源在“人際關係”（t = 2.319，p < 0.05）、“性生活”（t = 2.578，p < 0.05）、“從朋友處得到支持”（t = 2.328，p < 0.05）這三項上也存在顯著差異，相對於本澳學生而言，非本澳學生更加滿意。在方差分析中發現，不同收入在“對性生活滿意”上存在顯著差異（F = 3.73，P ＜ 0.05），

42表 4 生理領域的年齡、學歷和收入的差異比較（M,SD）生理領域 18～24歲 ≥25歲 本科生 研究生 ≤10000 MOP 10001～29999 MOP ≥30000 MOP 總體身體健康程度 3.82,1.05 4.06,0.90 3.80,0.98 3.94,1.05 3.88,1.02 4.04,0.82 3.40,1.40 3.88,1.02無需醫療程度 3.84,1.00 4.06,0.87 3.84,1.01 3.93,0.94 3.92,0.96 3.98,0.80 3.00,1.25 3.89,0.97精力 3.46,0.96 3.58,0.98 3.39,0.94 3.56,1.00 3.46,0.93 3.53,1.08 3.87,1.12 3.49,0.96行走行動能力 4.29,0.83 4.17,0.83 4.28,0.80 4.24,0.85 4.28,0.83 4.16,0.78 4.20,0.94 4.26,0.82睡眠質量 3.14,1.08 3.28,1.03 3.02,1.10 3.29,1.03 3.17,1.05 3.18,1.01 3.27,1.58 3.17,1.07日常生活能力 3.53,0.82 3.71,0.74 3.41,0.85 3.70,0.75 3.57,0.79 3.61,0.73 3.60,1.24 3.58,0.81工作能力 3.52,0.78 3.75,0.68 3.45,0.80 3.67,0.73 3.54,0.76 3.71,0.74 3.80,0.94 3.58,0.76注 : 斜體 + 陰影，表明存在顯著差異（顯著性水準詳見文中表述）表 5 心理領域的年齡、學歷和生源地的差異比較（M,SD）心理領域 18～24歲 ≥25歲 本科生 研究生 本澳學生 非本澳學生 總體覺得生活有樂趣 3.52,0.97 3.60,1.00 3.45,0.95 3.60,1.00 3.36,1.02 3.60,0.96 3.54,0.98覺得生活有意義 3.63,1.00 3.76,0.99 3.51,1.04 3.78,0.96 3.46,1.08 3.74,0.96 3.67,1.00集中注意力能力 3.20,0.95 3.43,0.80 3.04,0.93 3.41,0.88 3.15,0.94 3.29,0.91 3.26,0.92自認為外貌過得去 3.42,1.07 3.52,1.01 3.24,1.07 3.59,1.02 3.03,1.20 3.59,0.95 3.44,1.05對自己滿意 3.52,0.87 3.72,0.75 3.43,0.86 3.67,0.82 3.45,0.80 3.61,0.86 3.57,0.84無消極情緒 3.31,0.84 3.55,0.77 3.30,0.91 3.42,0.76 3.43,0.82 3.35,0.83 3.37,0.83注 : 斜體 + 陰影，表明存在顯著差異（顯著性水準詳見文中表述）表 6 社會關係領域的性別、學歷、生源和收入差異比較（M,SD）社會關係領域對人際關係滿意 對性生活滿意 對朋友處得到支持滿意男 3.61,0.92 3.06,1.14 3.54,0.81女 3.54,0.85 3.44,0.92 3.73,0.73本科生 3.43,0.94 3.09,1.10 3.54,0.85研究生 3.68,0.83 3.38,1.00 3.71,0.72非本澳學生 3.64,0.87 3.34,1.05 3.69,0.77本澳學生 3.39,0.91 3.02,1.01 3.48,0.77≤10000MOP 3.57,0.89 3.20,1.08 3.64,0.7910001-29999MOP 3.51,0.82 3.35,0.81 3.61,0.67≥30000MOP 3.93,1.03 3.93,0.96 3.73,0.80總體 3.57,0.89 3.25,1.05 3.64,0.78注 : 斜體 + 陰影，表明存在顯著差異（顯著性水準詳見文中表述）表 7 環境領域的年齡、收入和生源地差異比較（M,SD）環境領域 18～24歲 ≥25歲 ≤10000 MOP 10001～29999 MOP ≥30000 MOP 本澳學生 非本澳學生 總體感覺安全 3.49,0.90 3.60,0.77 3.47,0.87 3.63,0.72 4.00,1.00 3.43,0.87 3.54,0.86 3.51,0.87生活環境對健康有益 3.33,0.93 3.56,0.75 3.31,0.90 3.61,0.81 4.07,0.80 3.31,0.83 3.41,0.92 3.38,0.90有足夠的錢 3.08,1.11 3.13,1.05 3.06,1.07 3.24,1.11 3.40,1.45 2.90,1.10 3.16,1.09 3.10,1.10能得到需要的信息 3.33,0.89 3.29,0.91 3.31,0.85 3.29,108 3.60,1.06 3.20,0.98 3.36,0.86 3.32,0.89有機會進行休閒活動 3.64,0.90 3.47,0.91 3.50,0.88 3.51,1.00 3.80,1.01 3.37,0.97 3.68,0.87 3.60,0.90對居住條件滿意 3.40,0.98 3.61,0.81 3.43,0.93 3.55,0.87 3.47,1.41 3.47,0.94 3.44,0.95 3.45,0.94對衛生保健滿意 3.32,0.91 3.56,0.80 3.37,0.87 3.37,0.95 3.67,1.18 3.37,0.87 3.38,0.90 3.38,0.89對交通滿意程度 3.10,1.05 3.38,0.98 3.14,1.01 3.31,1.14 3.27,1.04 3.04,1.09 3.22,1.02 3.17,1.04注 : 斜體 + 陰影，表明存在顯著差異（顯著性水準詳見文中表述）

43石永東，等 澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例通過 Scheffe 檢驗，最高收入和最低收入之間存在顯著差異。相對於收入≤ 10000MOP 的學生而言，收入≥ 30000MOP 的學生對性生活更加滿意。此外，研究中沒有發現不同年齡的學生在社會關係領域有顯著區別。上述分析比較表明，社會關係領域的得分偏低的群體人口統計特徵是：男生、本科生、本澳學生，這樣一個群體的社會關係領域的生活質量值得進一步關注。2.4 環境領域的生活質量環境領域是構成生活質量的重要因素，會影響大學生對生活質量的評價。本次測評發現，大學生在環境領域體現出來的生活質量是不盡相同。雖然所有條目平均值都不低於 3（3 代表中等、一般），但相對而言，在感覺自己“有足夠的錢”、“對交通滿意”這兩個條目上的得分都偏低。表 7列出了年齡、收入和生源地的測評數據。在環境領域這個維度上，t 檢驗結果顯示出不同年齡學生在“環境對健康有益”（t = -2.168，p < 0.05）、“居住條件滿意”（t = -2.029，p < 0.05）、“衛生保健滿意”（t = -2.246，p < 0.05）和“交通滿意”（t = -2.211，p < 0.05）這四個條目上具有顯著差異，≥ 25 歲的學生比 18 ～ 24 歲的學生的滿意程度更高。方差檢驗的結果表明，在“感覺安全”（F = 3.254，p < 0.05）和“環境對健康有益”（F = 7.143，p < 0.01），這兩個方面不同收入的學生表現了顯著差異。通過 Scheffe 檢驗表明，月收入≥ 30000MOP 的學生相對於月收入≤ 10000MOP 的學生而言，感覺更加安全，並且認為所生活的環境對健康更加有益。不同生源學生在“有足夠的錢”（t = 1.987，p < 0.05）、“有機會休閒”（t = 2.823，p < 0.01）這兩個條目上有顯著差異，相對於本澳學生而言，非本澳學生的滿意程度更高。此外，研究還發現男女學生對“居住條件”（t = 2.101，p < 0.05）的滿意程度不同，女生（M = 3.55，SD = 0.94）比男生（M = 3.34，SD = 0.94）的滿意度更高。不同學歷對“衛生保健”（t = -2.468，p < 0.05）的滿意程度不同，研究生（M = 3.48，SD = 0.83）比本科生（M = 3.24，SD = 0.96）的滿意度更高。上述分析比較也表明，環境領域得分偏低的群體人口統計特徵是：男生、本科生、本澳學生、18 ～ 24 歲、月收入≤ 10000MOP，這與前述社會關係領域得分偏低的群體特徵相似之處頗多。3 討論通過對澳門大學生的實際測評，本研究發現當前澳門大學生的生活質量總體狀況良好，大多數學生過著比較健康的生活。然而，測評結果也提示出現一些問題，仍有某些方面需要完善。在生理領域，澳門大學生的睡眠質量不佳；在心理領域， 學生集中注意力能力比較差。這可能和缺乏鍛煉、沉迷於網絡和紊亂的生活作息有關。面對這種現象，高校除了加強體育課的管理外，更重要的是加強學生課餘體育活動的鍛煉，可以依靠社團的集體活動，引導大學生積極參與到體育鍛煉中去。在社會關係領域，澳門大學生“對性生活滿意”得分偏低，這是因為目前大多數學生尚未結婚成家，缺少配偶和穩定的性生活。高校可以開展有效的性教育，通過專題講座、性教育課程、校園活動或心理諮詢服務等途徑，對大學生進行性心理和性道德的教育，幫助他們樹立正確健康的性觀念。在環境領域，澳門大學生在感覺自己“有足夠的錢”、“對交通滿意”這兩個方面得分偏低，可能源於澳門高物價高消費、以及澳門日益擁堵的交通狀況。高校可以採取相應的措施，比如加大獎學金數額，建立完善助學體系等。或在澳門法律允許的範圍之內，對學生進行必要的培訓，給學生提供更多的兼職機會。在提高交通滿意度方面，高校可以科學合理排課、減少學生在高峰期通勤時間。同時，澳門高校應做好宿舍建設，在學校官網上、宣傳欄上或通過其他渠道及時發佈住宿和交通信息，説明和引導大學生在校內外妥善解決住宿問題，適時為學生提供低價的校車服務，以更好的滿足學生需求。

44研究發現澳門大學生在生活質量的諸多方面有顯著差別，這種差異可以概括為：女生的生活質量比男生高、≥ 25 歲的大學生比 18 ～ 24 歲的高、研究生比本科生的高、高收入的比低收入的高，非本澳的學生比本澳學生的生活質量高。研究還發現：18 ～ 24 歲、本科生、本澳學生，這樣一個群體在四個領域諸多條目上的得分都偏低，這個群體尤其值得高校管理者進一步關注。在社會關係和環境領域的多個方面女生得分高於男生，可能因為女生更擅長於處理複雜的社會關係、有更強的環境適應能力，這與同類研究結果相似[21]。而在生理和心理領域，男女生的得分無顯著差異，這與董曉梅等的研究不一致[9]，可能原因為隨著經濟發展和女性社會地位的提高，性別間在生理和心理領域的差異逐步減小。大學生 25 歲及以上年齡組的得分在生理和心理上都高於 18 ～ 24 歲組，可能因為隨著年齡進入到 25 歲及以上，機體功能和心理逐步日趨成熟，同時因為成家立業生活條件改善、有來自家庭配偶的關愛等，所以生理和心理上的生活質量更高[22]，這與馮文靜等的研究結果相似[23]。研究生學歷的得分明顯高於本科生，這可能與較高文化程度的人具有更多的知識去處理生理、心理健康問題，有較高的情商去處理社會關係和環境領域問題有關。對於不同收入而言，收入≥ 30000 澳門元學生的生活質量明顯高於收入＜ 30000 澳門元的學生，因為收入高的學生可以有更多的財務資源來滿足生活需要。對於不同生源而言，在心理和社會關係領域，非本澳學生的生活質量明顯高於本澳生。可能因為本澳學生大多有兼職，面臨學習和工作雙重壓力。另外可能因為本澳學生除了處理師生、同學關係之外，還要處理家庭和社會的多重關係。本研究以澳門大學生為研究對象、以澳門科技大學為例，從人口統計特徵來分析比較了不同大學生的生活質量差異及其原因，并提出了改進建議。由於深入到條目上進行比較研究，所得到的發現更顯具體，所提出的改進措施針對性更強。未來的研究可以進行多因素的綜合分析，比如同時考慮性別、年齡、學歷和生源地等若干因素的組合，可能會有更多發現。或者，如果能對澳門不同大學分別做類似研究，并將研究結果進行橫向比較，也可能會有一些有趣且有價值的發現。參 考 文 獻
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45石永東，等 澳門大學生生活質量的實證分析 ——以澳門科技大學為例[21] 阿斯木古麗·克力木，古麗巴哈爾·卡德爾，阿依夏木古麗，等.新疆醫科大學學生生活質量及其影響因素分析.中國學校衛生，2013，34（11）：1378-1380.[22] 舒劍萍，何宏寶. 年齡與身體狀況對大學生生活質量的影響.中國組織工程研究，2004，8（27）:5755-5755.[23] 馮文靜，苗春霞. 徐州某高校大學生心理健康狀況及其影響因素分析.中國學校衛生，2013，34（11）：1381-1382. 校園活動2018/2019學年第一學期校園活動一览日期 活動形式 主題 主講人/參與者 主辦單位9月20日“澳门社会”系列讲座创意城市美食之都的历程和潜力 澳门特区政府旅游局程卫东副局长澳门基金会赞助；澳科大社会和文化研究所主办9月22日 揭牌仪式“国际公认反洗钱师（CAMS）资格澳门考试中心”揭牌仪式澳门反洗钱师专业协会与澳科大法学院联合成立澳门反洗钱师专业协会与澳科大法学院联合主办9月23日 校园活动社会服务队2018/2019学年启动礼暨迎新历奇活动大学学生社会服务队 学生事务处9月24日 升学说明会 英国升学展暨说明会 15所英国高等学校代表澳科大国际学院与英国文化协会联合主办10月9日 就业讲座校园秋季实习就业展2018-酒店与旅游管理学院专场30家澳门及内地企业举办16长实习及就业讲座酒店与旅游管理学院10月11日“澳门社会”系列讲座 澳门非高等教育的回顾与展望 特区政府教育暨青年局老柏生局长 社会和文化研究所10月16日 校园电影展第十五届“中国内地优秀电影展”及学生座谈会第十五届“中国内地优秀电影展”代表团；澳科大师生澳门影视传播协进会主办；澳科大澳门电影艺术研究院、艺术团、人文艺术学院学生会及研究生会协办10月19日 校园讲座文化局长走访澳科大—文化是一种影响力特区政府文化局穆欣欣局长；人文艺术学院师生特区政府文化局与澳科大人文艺术学院联合主办10月23日“中国与世界—外交官”系列讲座北非花园—摩洛哥王国前中国驻摩洛哥大使、南京大学教授孙树忠先生澳门基金会赞助；澳科大社会和文化研究所主办10月25日”澳门社会“系列讲座镜头下的澳门百业 澳门著名摄影师陈显耀先生澳门基金会赞助；澳科大社会和文化研究所主办10月30日“中国与世界—外交官”系列讲座中国公民在海外的领事保护前中国人民外交学会副会长彭克玉先生澳门基金会赞助；澳科的社会与文化研究所主办10月31日 校园活动 第七届澳科大万圣节嘉年华 澳科大艺术团11月6日“中国与世界—外交官”系列讲座缅甸国内和平进程及中国所做工作中国外交部亚洲事务特使孙国祥先生澳门基金会赞助；澳科大社会与文化研究所主办11月7日 校园讲座中风112—澳门国际公益讲座美国宾州大学附属医院副教授、宾大全球健康中心学者、中国卒中学会中风120特别行动组长刘仁玉澳科大药学院与美国宾州大学医学院联合主办11月10日 校园活动 2018/2019学年“火警演习” 澳门消防局官兵/科大逾3000住宿生 学生事务处11月13日 电影首映式大型电影纪录片《港珠澳大桥》澳门首映礼澳门中联办宣传文化部指导；澳门科技大主办11月13日“中国与世界—外交官”系列讲座波罗的海明珠—拉脱维亚前中国驻拉脱维亚大使胡业顺先生澳门基金会赞助；社会与文化研究所主办11月17日 校园音乐会爱音乐·爱分享之大学音乐会—“乐醉巴黎”澳门乐团演奏、乐团助理指挥简柏坚先生讲解澳科大艺术团11月20日 颁奖活动 机构奖助学金颁奖典礼23位机构代表向246位优秀学生颁发30项奖学金、助学金及飞跃大奖澳科大校长办公室11月27日“中国与世界—外交官”系列讲座传奇国度津巴布韦和中非关系前中国驻津巴布韦、纳米比亚大使忻顺康先生澳门基金会赞助；社会与文化研究所主办

46第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究岳　偉1，孔繼紅2*（1. 澳門科技大學商學院，澳門；2. 南京師範大學商學院，南京）摘要：
本文提出了一個包含雙邊跳躍和非對稱擴散的跳躍擴散模型，以刻畫股價指數的動態性特徵。其中，擴散過程用於刻畫正常的連續性價格變動，跳躍過程用於捕捉非連續的異常價格突變；時變性波動率及維納過程生成了擴散過程，由泊松程序控制的上下跳躍大小分別遵循Pareto分佈和Beta分佈。採用上證綜指日交易資料的實證顯示，TSJD
AGARCH模型很好地擬合了股指收益率的樣本矩特徵，其中時變性波動率和更多的向下跳躍共同驅動了收益率負偏性的形成，且跳躍是形成條件超額峰度的關鍵因素。而常數波動率TSJD模型將很多連續性波動識別為跳躍，高估了跳躍的強度。關鍵詞：
資產價格過程；雙邊跳躍擴散模型；最大似然估計；上證綜指An Analesis of Tyo-Sided Jump and Time-Vareing Diffusion of SSCIWei YUE1, Jihong KONG2*( 1.School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau, China; 2.School of Business, Nanjing Normal University, Nanjing, China )Abstract:
A proposed jump-diffusion model with two-sided jump and asymmetric diffusion process is specified to model the feature of dynamics of stock price index. In the model, diffusion process is designed to describe the normal continuous price innovation, while jump process is applied to capture discontinuous abnormal price sudden change. Diffusion process is produced by time-varying volatility and Wiener process, and jump arrival is controlled by Poisson process with up-jump and down-jump size following the Pareto and Beta distribution, respectively. The empirical analysis on Shanghai Securities Composite Index daily data concludes that TSJD-AGARCH model can fit the sample moments successfully, in which the dynamic volatility and more down jump of the model jointly drives the negative skewness of distribution of stock index return, and jump is a key factor forming conditional excess kurtosis. In comparison, TSJD model with constant volatility identifies much continuous innovation as jump, which overestimates the arrival rate of jump.
eeyords:
Asset Price Processes; Two Sides Jump-Diffusion model; MLE; SSCI收稿日期：2018-06-25；修訂日期：2018-09-14。*通訊作者：孔繼紅，男，管理學博士，南京師範大學金融學副教授。研究方向：金融工程與風險管理。E-mail: kongjihong@njnu.edu.cn，Tel: +0086- 025- 858982950 引言現代金融資產價格模型嚴重依賴于證券價格增量（或收益率）所遵循的概率分佈設定。其中，基本的常參數對數正態分佈假設（即幾何布朗運動），構成了 Black-Scholes 期權定價模型及其擴展的基礎[1]。二十世紀以來，金融資產收益率的波動率集聚性和高波動率的持久性現象[2]，與條件分佈的厚尾性、非零偏態和超額峰度，以及期權價格的波動率微笑等一系列統計特徵，頻繁地被

47岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究記錄在相關的文獻中。對這些特徵或現象的刻畫，超出了幾何布朗運動的解釋能力範疇。因為幾何布朗運動本質上強調資產收益率的不確定性完全由連續性、小規模的正態隨機衝擊所控制，無法對上述市場特徵提供合理的解釋。這種缺陷成了研究者尋求更合適資產價格模型的重要驅動力量。對幾何布朗運動假設的突破，文獻主要從三個可相互結合的角度進行修正。一是採用非正態性、厚尾性的隨機干擾分佈假定，如有限方差的學生 t 分佈、混合正態分佈等。二是採用時變性波動率設定，如離散的廣義自回歸條件異方差模型（GARCH），或連續的隨機波動率模型（SV）等。三是在擴散性模型基礎上增加跳躍成分。比較發現，無論是邏輯上還是實證上，隨機衝擊的非正態厚尾性、波動率的時變性和收益率過程的非連續性等三類修正，都不同程度地提高了資產價格模型對異常資料的解釋能力。但三者的作用機制及效果還是存在明顯的差異。厚尾衝擊能直接提高異常資料的生成概率，但分佈的非正態設定往往失去了模型的解析優勢，增加了模型的估計難度。更關鍵的是，單純的厚尾設定只能產生臨時性的異常衝擊，無法產生波動率的集聚效應特徵。而時變性波動率的優勢在於，即使是正態衝擊，方差過程也能複製出典型的波動率集聚現象[3]，且對資產收益率產生持續性影響，從而更大地提高了異常資料的發生概率，能複製出收益率的超額峰度。然而，隨機衝擊厚尾性和波動率時變性等兩類修正，並沒有改變資產價格過程連續性的本質，即使兩者結合，市場異常觀察資料還是超出了它們的解釋能力[4]。實際上，異常觀察資料的存在常常意味著價格（收益率）路徑存在非連續性。但通常的 GARCH 或 SV 等設定，其連續性、漸變性本質無法保證異常波動率的生成，使得連續擴散模型並不存在異常價格的生成機制。此時，對出現較多異常值的觀察資料依然採用連續擴散模型，常常導致波動率過程參數估計結果出現異常：如方差過程接近單整過程甚至非平穩性[5]。事實是，非平穩性通常並非資產價格波動率過程的真實表現，卻是模型設定錯誤的一個證據。相比之下，收益率過程增加跳躍成分，理論上提供了一個新的異常資料生成機制，能有效地克服連續性模型的缺陷。較早由 Merton 提出並運用的資產價格的跳躍模型，將資產收益率過程分解成三個成分：線性漂移項；具有正態隨機衝擊的連續擴散項，用以體現正常的價格變動（擴散）；以及離散的跳躍項，用以捕捉非常規的價格變動（跳躍）[6]。其中，遵循離散泊松過程的跳躍到達與特別的資訊有關（如有關政治的、社會的、經濟的或自然的重大事件），而遵循對數正態分佈的跳躍大小反映了資訊的影響程度。由此，Merton跳躍設定允許存在顯著差異的兩種過程按照某種準則被分別啟動：當沒有跳躍時，資產收益率就由擴散過程所控制；而當跳躍發生時，收益率就服從由擴散項和跳躍項形成的混合過程。其中，跳躍的發生受到某種設定的概率機制（如泊松分佈）所分配。這樣在任何時刻，收益率將遵循兩種動態過程之一種，且在不同過程之間隨機轉換。很明顯，收益率的正常變化主要由擴散過程產生，而非正常突變更多的來自於過程之間的轉換。這樣，突變性異常資料主要由跳躍引起，而非來自於擴散部分，從而避免了連續擴散部分通過時變性波動率的突變以生成異常資料的扭曲效應。而許多研究也證實，偶發性跳躍成分的存在，確實能複製出資產價格路徑的非連續性和條件分佈的超額峰度等特徵[7]。基本的 Merton 跳躍擴散模型利用單個跳躍成分捕捉資產收益率的非正常變動，並不區分好壞消息引起的不同跳躍，且跳躍的方向只能通過跳躍大小分佈的正負隨機樣本值來實現。因此，除非跳躍大小期望值顯著非零，Merton 跳躍不能確保實現有偏性等典型樣本特徵。但現實是，好（壞）消息更可能引起價格向上（下）的跳躍，且進一步通過不同的跳躍強度和大小對收益率分佈產生差異性影響。這促使研究者考慮採用概率機制區分跳躍的

48方向，並形成了兩個基於非對數正態的可選模型。一是 Ramezani 和 Zeng 提出的帕累托貝塔跳躍擴散 模 型（PBJD，Pareto-Beta jump diffusion）[8]，假定好、壞消息的產生分別遵循兩個獨立的泊松過程，且好（壞）消息引起的上（下）跳大小分別服從 Pareto 分佈和 Beta 分佈。二是 Kou 提出的雙指數跳躍擴散模型（DEJD，Double Exponential Jump Diffusion）[9]，其中單個泊松程序控制了好、壞消息的到達，但是上（下）跳大小則分別來自於兩個不同且獨立的指數分佈。隨後，Ramezani & Zeng（2007）論證了兩類設定本質相同，且形式可相互推導[10]。為便於表述，本文將它們統稱為雙邊跳躍擴散模型（TSJD，Two-Sided Jump Diffusion）。對 TSJD 模型的估計、評價和運用得到了眾多研究的重視。如 Ramzani 和 Zeng 分析了 NYSE 的六個股票的動態行為，對日交易價格資料的 MLE實證結果強烈地支援了 DEJD 模型，即股票價格對好壞消息存在差異反應[8]。Ramezani 和 Zeng 探討了 S&P500 指數、NASDAQ 指數和個股的收益率的 DEJD 模型，並與對數正態跳躍擴散模型和GBM 模型進行了比較。採用 MLE 估計和 BIC 準則評估發現，DEJD 模型在指數和個股上表現更好[10]。Frame 和 Ramezani 採用 MCMC 方法估計了 S&P500 和 NASDAQ 指數以及單個股票日交易資料的 DEJD 模型，實證結論與收益率過程的樣本特徵高度吻合[11]。任楓等採用 MCMC 方法估計了上證指數周資料的 DEJD 模型，認為模型能夠反映資產收益分佈的尖峰厚尾和有偏等特性[12]。劉曉曙對於深圳 A 股市場的研究也認為，DEJD 過程的引入使得模型設定正確性有了顯著提高，能刻畫深市對外部消息的反應模式[13]。此外，TSJD 模型在衍生產品的定價上具有優勢，正如 Kou [9]、Kou 和 Wang[14] 所指出的，標的資產遵循 TSJD 過程的某些奇異期權和路徑依賴期權存在（近似）解析式。如 Sepp 在 DEJD 模型下推導了雙障礙期權的定價公式[15]。Lee 研究了DEJD 等標的隨機過程下隱含波動率曲面形狀的決定因素[16]。Anderluh 等基於 DEJD 模型推導了雙邊巴黎期權價格，其中雙邊巴黎期權合約的價格與標的價格過程高於上限或低於下限的持續時間有關[17]。Albrecher 等則採用 TSJD 模型提出了巴黎障礙期權的定價[18]。相對而言，標的資產遵循跳躍擴散過程的模型中，即使採用最基本的對數正態跳躍設定，也通常只能得到普通歐式期權的價格解析式，更複雜的期權只能採用近似的數值法求解。同時，TSJD 模型在風險管理領域也有很好的運用。如 Huang 和 Huang 基於 DEJD 模型研究了公司債券和國債收益率價差和違約風險之間的聯繫[19]。基於 DEJD 模型，Xu 和 Dong 探討了對總索賠量、保費收入和剩餘投資者回報的波動模型化，其中索賠量過程遵循複合泊松過程且獨立於DEJD 過程 [20]。董迎輝和徐亞娟用一個與理賠量過程相關的 DEJD 過程，考慮了障礙策略下相關雙邊跳擴散模型的破產問題[21]。儘管如此，這些有關 TSJD 模型的文獻中，為了簡化衍生證券價格和風險度量的解析過程，都對 TSJD 過程採用了常數波動率，這顯然忽視了金融資產價格普遍存在的波動率集聚性特徵。另外，雖然 TSJD 模型跳躍的非對稱性允許非零偏度的生成，但這與通常的 GARCH 和 SV 模型中的杠杆效應設定的偏態生成機制不同，因為杠杆效應捕捉的是對正常正負消息的差異反應，而雙邊跳躍刻畫的是異常正負消息的差異影響。因此，忽視跳躍的非對稱性是存在缺陷的，而放棄杠杆效應設定可能更不恰當。這使得基本的 TSJD 模型存在進一步修正的必要，作為收益率過程重要成分的時變性波動率，應當被正式地納入到 TSJD 設定中。本文的實證分析也顯示，常數波動率的設定迫使本可由連續擴散部分所能解釋的波動性也被歸入到跳躍部分中，導致基本的 TSJD 模型嚴重高估了樣本資料的泊松跳躍到達率。雖然當前並沒有文獻指出兩者（泊松到達率和時變性波動率）之間是否存在一定程度的替代性，但是本文的實證結論非常明確地顯示出，無

49岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究論從模型檢驗還是預測績效上比較，堅持常數波動率的 TSJD 模型可能存在嚴重的模型設定錯誤，而這必然會對嚴重依賴於標的資產波動率的期權定價和風險管理等產生非常不利的影響。為此，本文結合 TSJD 模型和 GARCH 設定，形成了雙邊跳躍時變性擴散模型。同時還與對數正態跳躍擴散模型和幾何布朗運動模型進行了對比。並採用上證綜指日交易資料進行了實證研究，利用最大似然法估計了模型，並進一步評估了不同模型對市場觀察資料的解釋能力和預測能力。1 雙邊跳躍擴散模型及其估計1.1 雙邊跳躍擴散模型的設定雙邊跳躍擴散模型（TSJD）的思路在於，由不同的泊松流控制非正常好（壞）消息的產生，並分別引起價格的上（下）跳，且假定上下跳躍的大小遵循不同的分佈，由此對資產收益率過程及分佈產生差異影響，以更有效地擬合經驗樣本資料特徵。在 PBJD 模型下，假設好、壞消息下的上、下跳躍（總）大小分別來自於 Pareto 和 Beta分佈。而在 DEJD 模型下，直接假定跳躍（總）大小的對數遵循參數不同的指數分佈。設 St 為時刻 t 的股票價格或者股票價格指數，且假定 St 的動態性滿足下述跳躍擴散過程： （1）其中，漂移項 µdt 中，µ 可設為資產價格或收益率的函數，典型的如線性均值回復設定[22]、非線性設定[23]等，以刻畫期望收益率的一些關鍵特徵。但股價指數的日收益率期望值通常顯著為零，故本文將 µ 設為常數。擴散項σt dWt 中，Wt 是標準布朗運動；σt 度量了收益率的暫態時變性波動率。模型（1）中的第三項為跳躍部分，跳躍大小VJ，NJ（λJ）是參數為 λJ 的獨立泊松過程（J = u, d分別表示向上和向下跳躍），而 Σ 代表了對跳躍次數的求和。這樣，模型（1）強調了資產收益率所遵循的隨機過程被分解成三個獨立成份之和：線性漂移項、布朗擴散項和由泊松流控制的跳躍項。值得說明，方程（1）代表的是一個廣義時變性 Levy過程的特例，且能使得隨機過程 {St , t =1, 2, …} 滿足增量平穩性和獨立性要求[24]。根據 Doléans-Dade 公式，方程（1）存在如下的顯式解： （2）其中， 對解（2）兩邊取對數，且令 Y = ln（V），則可以得到時間間隔 τ 的資產收益率滿足： （3）其中的收益率定義為：rt = ln（St /S0）。其中的 NJ（J = u, d）代表了時期 τ 內的好消息和壞消息的數量，也是向上與向下跳躍的次數。很明顯，與 Merton 跳躍不同，方程（3）具有分離上跳和下跳對資產收益率動態過程差異影響的優勢。本文所討論的幾個對比性模型，其主要差別在於跳躍的到達和跳躍大小隨機分佈類型的設定。對它們的比較有助於我們區分不同模型的關鍵特徵。第一類是非對稱性跳躍擴散模型。本文是指雙邊跳躍擴散模型（TSJD），主要包括 PBJD 模型和 DEJD 模型兩類。PBJD 模型假設引起向上（下）跳躍的好（壞）消息次數分別來自於兩個獨立泊松過程 N（λu）和 N（λd），而上跳和下跳大小分別服從 Pareto（ηu）和 Beta（ηd , 1）分佈，且假設這些隨機過程相互獨立。相比之下，DEJD模型假設上（下）跳躍次數 N（λ）為服從參數 λ的單一泊松過程。為此，DEJD 模型需要一個概率準則分配跳躍的方向，而上下跳躍大小 VJ（J = u, d）依然為獨立的隨機變數，並設其對數分別遵循參數不同的指數分佈。對跳躍大小取對數：Yt = ln（Vt），Ramezani

50和 Zeng 證明了，兩類模型下 Yt 都遵循參數分別為ηu 和ηd 的獨立指數分佈（分別對應向上和向下的跳躍大小）的加權混合分佈[10]： （4）其中，p = λu / λ, λ = λu + λd。I（•）為指示函數。參數 λ 是指總跳躍率，即向上和向下獨立跳躍的到達率之和。而參數 p 是向上跳躍到達率的占比，代表了向上跳躍的概率。第二類是對稱性跳躍擴散情形。即在模型（1）中，跳躍次數依然服從單一泊松分佈 N（λ），若跳躍大小服從對數正態分佈：Yt =ln（Vt） ~ N（α, σ2），就形成了 Merton 的對數正態分佈跳躍擴散模型（LNJD，Log-Normal Jump-Diffusion）。參考 Ramezani 和 Zeng 給出的 LNJD 和 DEJD模型的前四階矩[10]，可以發現，它們都能產生具有非零偏度和超額峰度的無條件分佈，能更好地擬合收益率的經驗樣本矩。比較而言，TSJD 模型比 LNJD 模型下的跳躍參數有了更明確的實際含義。同時，TSJD 模型允許通過方向和大小等兩類跳躍要素，共同驅動負偏性的形成（雖然這並非唯一的非零偏度產生管道）。而 LNJD 模型中，沒有區分好壞異常消息，跳躍方向並不由泊松程序控制，而是通過對數正態分佈產生的跳躍大小正負值實現有偏性的形成。1.2 雙邊跳躍擴散模型的最大似然估計存在幾個不同的方法用於跳躍擴散模型的估計，包括 MLE、GMM 和 MCMC 等方法。相比之下，只要滿足一些基本的條件，大樣本下的最大似然估計量（MLE）能夠表現出一致性、漸近正態和漸近有效性，更重要的是 MLE 提供了將跳躍從擴散中分離的優勢[25]。本文也選擇 MLE。當然，MLE 的一個基本要求是，需要條件密度的準確或近似形式，這對於許多非線性模型是很困難的。幸運的是，雙邊跳躍擴散模型是一個具有明確條件分佈和獨立增量的線性過程，而且跳躍成分分佈的設定也使得條件密度相對容易獲得。但 TSJD 散模型下的似然函數，會出現無限項求和、無限區間積分甚至雙重積分的數學形式。因此在具體運用中，就需要進行合理且必要的簡化，以獲得具有可操作性的（近似）似然函數。廣泛運用的貝努裡近似就是一種方案，即在單位時間內，近似假設跳躍發生次數為 0 或 1[26]。在日交易或更高的取樣頻率下，貝努裡近似是合理的，且由此而採用歐拉離散化導致的誤差可以忽略不計[27]。這樣，問題就由泊松加權的混合分佈被簡化成易處理的貝努里加權的混合分佈，其中貝努裡參數 λ∈[0, 1]，成為單次跳躍的概率（也就是混合分佈的成分權重），而無須考慮泊松分佈度量資訊到達率 λ∈R+。本文也採用貝努裡近似思路，因而將所有可能性分成兩種相互排斥的情形，即無跳躍和至少一次跳躍狀態。它們的概率分別是 P（N = 0） = exp（－ λ）、P（N ≥ 1） =1 － exp（－ λ）。這樣，一般跳躍擴散模型的密度函數可以表述成下述混合分佈： （5）其中，f0（r）和 f1（r）分別表示無跳躍和至少一次跳躍下的條件密度。對於 f0（r），容易證明其密度函數形式為： （6）對於表示至少一次跳躍的密度函數 f1（r），可以將單位時間區間內的跳躍情況分成三類：n次上跳和 0 次下跳、0 次上跳和 m 次下跳，以及n 次上跳和 m 次下跳（n, m ≥ 1）。這樣能得到TSJD 模型的無條件密度函數 f1（r|Ω）的完整解析式，是 k 次跳躍下的密度函數 fk（r|Ω）的泊松加權混合分佈[10]。但該運算式相當複雜，對於參數的 MLE 估計是一個巨大的挑戰，因為似然函數中包含了無限求和、無限區間積分和雙重積分。雖然實踐中，對沒有顯著性貢獻的似然函數項可以採用截斷方式以簡化無限求和運算，而積分則採用數值求解得到近似結論，但複雜的計算導致了較高的計算成本和識別全域最優點的困難。而且，此時的 MLE 估計量及其標準誤也常常高度敏感於數值最優化程式的選擇。除非參數空間受到有效

51岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究的限制，數值計算的非穩定性和奇異性問題可能對最終的似然函數值產生非常不利的影響[11]。為此，首先考慮對 n 次上跳和 m 次下跳（n, m ≥ 1）情形的簡化。一個近似處理思路是允許上下跳躍能相互抵消，從而最終表現為單純的上跳、下跳或無跳躍，這樣避免了複雜的雙重積分計算問題。於是，密度函數 f1（r）可以近似表述成兩個方向跳躍密度函數的加權平均： （7）其中，fn,m（•）是指具有 n 次向上和 m 次向下跳躍的密度函數。如果 m = n，條件密度函數就退化成式（6）。依然存在的困難是，密度函數的計算將出現以泊松加權的無限求和，即使採用截斷求和，對時機的判斷和高次數到達後的密度計算還是存在不小的壓力1。但對於日交易資料，進一步的簡化處理是，對任意 n, m∈N，假定 fn, 0 ≈ f1, 0 和 f0, m ≈ f0, 1。其中，f1, 0（r）和 f0, 1（r）分別表示存在 1 次向上 0 次向下，和 0 次向上 1 次向下跳躍的密度函數，由此能得到形式簡便的密度函數： （8） （9）雖然出現了無限區間積分，但是兩個運算式經過適當變形後可以得到正態累積分佈形式，從而保證了運算的速度和準確性（具體的轉換可參見附錄）。這樣，結合方程（5）～方程（9），資產收益率過程近似表達成了由三種狀態組成的加權混合模型（即無跳躍、1 次上跳 0 次下跳、以及 0 次上跳 1 次下跳），從而簡化了跳躍幅度的概率密度計算，也降低了模型估計過程的複雜性。基於同樣的思路，LNJD 模型的跳躍大小假設1.　但有趣的是，在模擬運算中，實際上完全可以允許多次跳躍的情形，當然模擬的次數已經是通過泊松分佈抽樣而產生，所以是一個確定值，而無需考慮到無限種可能。服從對數正態分佈 N（α, σ2），那麼日交易頻率等短交易時間內發生一次以上跳躍的條件密度函數近似為： （10）此 外， 本 文 選 擇 了 非 對 稱 GARCH 設 定（AGARCH，Asymmetric GARCH）， 用 以 捕 捉市場正常消息衝擊條件下的波動率集聚效應和非零偏態特徵。採用的具體形式是： （11）此外，在 TSJD 模型下，單位時間內收益率的條件期望值為 E（rt） =（μ － 0.5σ2 + λu /ηu － λd /ηd）。LNJD 模型下的期望值為 E（rt） =（μ－ 0.5σt2 + λα）。至此，就建立了本文所考慮的幾個模型的完整形式，和用於 MLE 估計的似然函數。其中，形式最複雜的 TSJD-AGARCH 模型中，參數向量 Ω = [μ, ω0, ω1, ω2, ω3, ηu , ηd , λu , λd ]。為了模型的解釋和預測能力的比較，本文共選擇了三類（TSJD、LNJD 和 GBM）共七個設定不同的形式，如表 1所示。2 實證分析2.1 資料描述本文選擇了中國股票市場最具代表性的上證綜指作為實證研究的物件。樣本區間為 1996 年 1月 2 日至 2016 年 3 月 31 日，共 4905 個價格觀察值2。表 2 提供了其對數收益率的描述性統計量。結論顯示，日期望收益率在 1% 的水準上與零沒有顯著差異。偏度、峰度和 JB 值都顯示，上證綜指收益率表現出在 1% 水準上顯著的非零偏度（左偏）和超額峰度等非正態特徵。只考慮常數項的2.　我國證券市場現行的 10% 漲跌停板制度於 1996 年 12 月 26日開始實施。顯然，此制度影響了樣本區間內的價格變動幅度。

52ADF 單位根檢驗顯示，指數收益率表現出平穩性，這是對所討論的資產價格模型進行估計的基礎條件。同時，兩階自回歸條件異方差檢驗也顯示，收益率序列存在顯著的 ARCH 效應。顯著的負偏性與 ARCH 效應，成為本文採用擴散項方差AGARCH 設定的重要理由。另外，表中還列出了樣本區間內價格向上、下和無變化（即收益率為正、負和零）的次數，它們正是模型需要識別的非連續性跳躍和連續性擴散變動。2.2 模擬的擬合優度及比較本文採用最大似然法對表 1 列舉的 7 個不同的模型進行了估計，估計的內容包括參數估計量及 t 統計量，模型的最大似然對數值 LL、BIC 資訊準則和 Wald 參數受限檢驗統計量等指標，它們都列於表 3 和表 4 中。從擬合總體情況而言，LL 值和 AIC 值顯示，包含 AGARCH 擴散項的 TSJD 和 LNJD 模型都表現良好，而無跳躍 GBM 模型，則沒有意外地表現最差。由於雙邊跳躍模型和對數正態模型之間並不存在嵌套關係，因此我們將模型分成兩組（即表 3 和表 4 所示）並分別比較。Wald 檢驗顯示，雙邊跳躍的 TSJD-AGARCH 模型下的兩個嵌套模型都與其存在顯著差異3，而在第二組中 LNJD_AGARCH 模型也與其三個被嵌套模型存在顯著差異。表2 上證指數對數收益率RS的描述統計均值 0.0351（0.0250） 標準差 1.7511偏度 -0.3751（0.0350） 中位數 0.0705峰度 7.6694（0.0700） 最大值 9.4008JB值 4570.2 [0.0000] 最小值 -10.438ADF -68.831 [0.0001] 向上次數 2593ARCH（2） 181.41 [0.0000] 無變化次數 1樣本容量 4904 向下次數 2310注：RS = 100*log（St /St-1），St 為時刻 t 的股指價格。ADF 是包含常數項的單位根 ADF 檢驗的 t 統計量；ARCH（2）是指收益率的 2 階自回歸條件異方差檢驗的 F 統計量。圓括號內是相應統計量的標準誤；方括號內是相應統計量的伴隨概率。樣本區間：1996/1/2-2016/3/31。2.3 模型參數的估計結果及比較從參數估計情況看，兩個 LNJD 模型的漂移項參數 μ 在 1% 的水準上顯著非零，而其餘幾個模型的漂移項參數在 1% 或 5% 的水準上顯著為零。下文進一步從擴散項和跳躍項分別討論參數的估計情形及其對模型的影響。3.　當然，GBM（-AGARCH）模型也是 TSJD-AGARCH 模型的嵌套模型。表1 不同模型及其設定模型 模型設定跳躍大小Y=ln(V)跳躍次數N(λ)TSJD-AGARCHTSJD-GARCHTSJDLNJD-AGARCHLNJDGBM-AGARCH無 無GBM

53岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究（1）擴散項。首先，無論通過模型的 LL 值和 AIC 值等統計指標，還是 Wald 參數受限檢驗，都顯示，時變性波動率跳躍擴散模型的擬合優度顯著高於常數波動率跳躍擴散模型。同時，所有時變性波動率模型的擴散項參數在 1% 水準上都顯著異於零。特別是，兩個包含AGARCH 項的模型中，非對稱項參數顯著非零、且估計值為負數。這意味著正常負消息對擴散項方差提供了更大的衝擊乘數，而正消息的衝擊相對較小。如在 TSJD-AGARCH 模型下，負衝擊乘數為 ω1 + ω3 = 0.0725 －（－ 0.0232） = 0.0857，而正衝擊乘數 0.0725 +（－ 0.0232） = 0.0493，前者接近後者的 2 倍。而 TSJD-GARCH 模型衝擊乘數為 0.0662，介於前兩個值之間。類似的結論也在 LNJD-AGARCH 和 GBM-AGARCH 模 型 中 存在。顯著的非對稱性意味著，當資產價格出現未預期的下降時，波動性存在更大提高的傾向。而GARCH 設定忽視了杠杆效應的影響，因此高估了正衝擊的波動性影響，且低估了負衝擊的波動性影響。這些結論與經驗證據相當吻合。因此，上證指數表現出強烈的波動率時變性特徵，和連續性衝擊的非對稱性特徵。顯著的時變性波動率說明，通常的常數波動率雙邊跳躍模型可能存在嚴重的模型設定錯誤。值得強調的是，在無跳躍的 GBM-AGARCH模型中，雖然波動率方程的參數都是顯著的，但是負衝擊下的方差持久性參數估計值 ω1 + ω2 －ω3 = 1.0023 > 1，經檢驗為單位根過程，即方差過程違背了平穩性條件。而在 TSJD-AGARCH 模型中，ω1 + ω2 － ω3 = 0.9792，經檢驗拒絕了單位根過程的原假設。忽視跳躍項的模型出現方差過程非平穩性的實證結論，可以理解成，當收益率動態過程缺乏跳躍成分，所有連續性的漸變和非連續性的突變都需要通過方差過程的擴散項去實現，從而驅動方差方程表現出與事實特徵相悖的單位根過程。因此，無跳躍的 GBM-GARCH 模型和 GBM模型應當存在明顯的模型設定錯誤，從而扭曲了模型的估計過程和結果。對比發現，跳躍項設定確實在很大程度上修正了異常資料對方差過程的不利影響，有助於消除純擴散 GARCH 設定下方差過程的非平穩性現象。有趣的是，通過 LL 值、AIC 和 Wald 等指標的比較，發現 GBM-AGARCH 模型似乎比 LNJD模型更好地擬合了資料。換言之，單純時變性波動率設定比單純的對數正態跳躍設定提供了更優的擬合績效。這可能意味著上證指數雖然確實存在顯著的跳躍性，但（在比例上）更多地還是體現出連續性的 ARCH 效應，因而忽視波動率的時變性則會導致更大的模型設定錯誤。果如此，則可以認為，樣本內收益率的變動，更多地隸屬於擴散性的連續性波動，它們構成了收益率動態性的主要成分，也成為採用時變性波動率的重要理由。從而，常數波動率跳躍擴散模型可能無法準確刻畫相應樣本資料的特徵。關於這一點，在後文有關模型預測能力的評價上也將有所體現。（2）跳躍項。從估計情況看，模型所有的跳躍項參數在 1% 的顯著性水準上都高度顯著非零。而模型的 LL 值、AIC 值和 Wald 值等指標也說明，跳躍項的存在提高了模型對資料的擬合能力，特別是捕捉異常資料的能力。首先，考慮常數波動率的 LNJD 模型，提供的跳躍參數估計值顯示（λ = 0.2643），上證指數約每 3.8 天（1/λ）就出現一次跳躍，或交易區間內至少出現 1 次跳躍的概率約為 23.23%（即 1 －exp（－ λ））。再考慮 LNJD- AGARCH 模型下的上證指數大約每 10.7 天出現一次跳躍（λ = 0.0935），跳躍頻率遠低於前者。這種差異源於基本 LNJD模型的常數波動率設定，將本該屬於擴散項連續性變動也識別為非連續的跳躍，大幅度增加了跳躍的頻次，從而高估了跳躍的頻率。這是常數波動率跳躍擴散模型出現設定錯誤的一個證據。當然，對數正態跳躍模型只有單一的跳躍過程，因此只能通過跳躍大小的正負值來區分跳躍的方向。如 LNJD-AGARCH 模型下的日跳躍大小α 估計值為 -0.48%，經檢驗參數 a 在 1% 水準上

54顯著為負；而顯著非零的跳躍大小標準差 d 約為2.83%。LNJD 模型也有類似的結論。表明對數正態跳躍也允許存在更大的負偏跳躍機會。現在轉向 TSJD-AGARCH 模型。跳躍參數估計結果顯示每隔 7.97（1/λu）天出現一次好消息引起的向上跳躍，而引起向下跳躍的壞消息出現次數間隔則是大約 7.45（1/λd）天。總的跳躍強度為 λu + λd = 0.2598，至少出現 1 次跳躍的概率約為22.88%。而收益率平均上跳和下跳的日跳躍大小，分別大約是 1.25%（1/ηu）和 1.48%（1/ηd）。此外，對向上和向下跳躍參數的檢驗顯示，無法拒絕跳躍強度相等（λu = λd）的原假設，而拒絕了跳躍大小相等（ηu = ηd）的原假設。後者意味著存在更大的下跳幅度，也是負偏性形成的重要原因。有趣的是，對於 TSJD-GARCH 模型，卻無法拒絕跳躍強度和跳躍大小相等的聯合假設。對常數波動率 TSJD 模型，拒絕了跳躍大小相等的原假設，更大的下跳幅度（1/ηd =1.44% > 表3 雙邊跳躍模型的估計結果TSJD-AGARCH模型 TSJD-GARCH模型 TSJD模型參數 T統計量 參數 T統計量 參數 T統計量μ 6.10E-04** 2.2324 6.75E-04** 1.9868 -1.81E-04* -0.2646λμ 0.1255 3.7672 0.1211 3.4136 0.7929 4.9479ημ 80.157 11.369 76.728 8.5104 83.809 25.309λd 0.1343 4.6716 0.1332 4.0759 0.5864 7.3614ηd 67.690 11.601 68.623 8.8795 69.448 24.604ω0 2.19E-06 3.4446 1.82E-06 3.1386 4.42E-05 6.4215ω1 0.0725 11.254 0.0662 10.944ω2 0.8836 94.604 0.8942 100.22ω3 -0.0232 -4.8738LL 13682.2 13673.0 13403.4BIC -5.5633 -5.5613 -5.4548Wald 23.754 38759.1注：LL 是最大似然值的對數；BIC 是貝葉斯 Schwarz 資訊準則；Wald 表示相對於第一個模型的參數受限檢驗卡方統計量。標有“**＂和“*＂號的參數分別在 1% 和 5% 的水準上顯著等於零，其它未標者均在 1% 水準上顯著異於零。下同。表4 對數跳躍模型和GBM模型估計結果LNJD-AGARCH模型 LNJD模型 GBM-AGARCH模型 GBM模型參數 T統計量 參數 T統計量 參數 T統計量 參數 T統計量μ 1.08E-03 3.4684 1.78E-03 4.0221 1.62E-04* 0.8627 3.51E-04* 1.3884ω0 3.65E-06 5.5331 1.14E-04 23.757 3.37E-06 8.9082 3.06E-04 89.489ω1 0.0754 11.4899 0.0817 21.088ω2 0.8800 95.2043 0.9100 277.13ω3 -0.0213 -4.4677 -0.0106 -3.3877λ 0.0935 5.7789 0.2643 11.607α -0.0048 -2.2986 -0.0028 -2.4940δ2 8.01E-04 7.5094 8.22E-04 16.048LL 13667.8 13365.7 13524.1 12881.5BIC -5.5592 -5.4412 -5.5057 -5.2489Wald 38295.7 295.96 46367.1

55岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究1/ηu=1.19%）也是驅動負偏性的重要動力。但其提供了明顯大得多的跳躍到達率參數（λu = 0.7929；λd =0.5846），總跳躍強度為 1.3793，在日交易區間內至少出現 1 次跳躍的概率達到 74.82% ！該值明顯高於 TSJD-AGARCH 模型的結論。高的跳躍概率意味著，由於波動率的常數設定，TSJD 模型不得不將部分較大的連續性變動識別為跳躍，從而嚴重地高估了跳躍的頻率。因此，TSJD 模型可能扭曲了收益率的動態性特徵。事實上，AIC 準則和 Wald 檢驗結果也確實顯示出 TSJD 模型存在設定錯誤的統計證據。考慮雙邊跳躍模型的上跳密度函數 f（x）=ηu × x-（hu +1），x ≥ 1。根據 Pareto 分佈的定義，容易理解其最大值點出現在 x =1 處，隨後隨著 x 的增加而迅速衰減。根據本文 TSJD- AGARCH 模型估計的 ηu= 80.157，可以計算得到向上跳躍大小不超過 1.04 的累積概率達到 95.7%4，而不超過 1.06 的跳躍大小累積概率則超過 99%。對下跳的分析也發現了類似的結論。因此，對於大多數的價格變動，TSJD-AGARCH 模型依然視為正常的價格變動，只有極端異常的變動才被識別為跳躍。需要說明，常數波動率 TSJD 模型並未能區分正常的價格變動和非正常的價格跳躍，這才導致了跳躍到達率的明顯高估。2.4 預測能力評價及比較模型之間的比較有很多參考標準 , 除了上文採用的 LL、BIC 等優度指標外，如預測結果的最小平方根（百分比）誤差、平均（百分比）誤差等也是常用的比較手段。由於 TSJD-AGARCH 模型和 LNJD-GARCH 模型並不存在嵌套關係，無法直接通過 Wald 參數受限檢驗或者似然比檢驗進行評價。為此，本文選擇利用預測績效作為基準。參考上文優度指標的檢驗結論，下文僅選擇了三個模型進行比較（TSJD-AGARCH、TSJD 和 LNJD- AGARCH）。首先，從水準值和方差（波動率）兩方面進行預測。從計量技術上看，可以採用全樣本預測4.　相對而言，正態分佈的 95.7% 單側臨界值則是 1.717。和移動視窗預測等方法。樣本內預測採用前者。樣本外預測採用移動視窗方法，其中選擇樣本外容量 125（約半年的交易天數），用於參數估計的視窗長度保持不變，在此基礎上通過 Monte Carlo模擬，對水準值和波動率（方差）作向前一步預測。定義時刻 t 水準值百分比預測誤差 |1- / |，波動率百分比預測誤差 ，其中 和 分別是根據方程（3）和（11），且利用參數估計值而計算的指數收益率水準值估計值和波動率估計值。由於上證指數收益率表現出顯著的 ARCH 效應，且真實波動率無法直接觀察到，故本文選擇因變量為價格對數 St 的一階差分，自变量為常數的 GARCH（1, 1）回歸，並採用擬合的方差預測值算術平方根作為真實波動率的代表。具體的預測誤差計算中，時刻 t 的預測誤差採用的是水準值百分比誤差均方根值 MQLE 和波動率誤差百分比均方根值 MQVE 兩個指標： （12）其中的 h 表示模擬次數。重複 h=5000 次隨機模擬的結果如表 5 所示，表中的資料是對所有預測點相應指標的簡單平均值。可以看出，所比較的三個模型的水準值平均預測誤差分別在樣本內、外區間上都相當接近，這說明在所考慮的幾個模型中，設定上的差異對水準值預測的影響並不明顯。這與大多數文獻證實金融資產日收益率期望顯著為零的結論是吻合的。而金融資產日收益率的關鍵特徵在於其波動率。具體地，在標準差的平均預測誤差上，從樣本內、外的預測結論看，TSJD 模型都明顯大得多。在樣本內，TSJD- AGARCH 模型的標準差平均預測誤差僅是 TSJD 模型的 22.86%；在樣本外，該值為 33.39%。可以看出，TSJD 模型在波動率的擬合上表現欠佳，這可歸因於它的常數波動率設

56定，限制了模型對資料特徵擬合過程中的靈活性。至於另外包含 AGARCH 設定的兩個模型，在樣本內、外的標準差平均預測誤差都非常接近。這說明， 方差的 GARCH 設定，對於時變性波動率起了關鍵作用。另外，我們還考慮了三個模型樣本外波動率預測值和上證指數（對數）一階差分絕對值的對比圖，如圖 1 所示。可以看出，包含 AGARCH 擴散項的兩個模型都能對價格一階差分絕對值的動態性提供良好的擬合，進一步強調了上證指數存在明顯的時變性波動率。而 TSJD 模型的類比標準差顯示幾乎為一條水平線（實際上理論波動率是常數），與真實資料一階差分絕對值的特徵相距甚遠，顯然它並沒有反映出價格對數增量所提供的豐富資訊。更大的差異還在於對跳躍的識別，以及跳躍表5 幾個跳躍模型的樣本內、外預測績效和跳躍期望值、方差占比樣本內 樣本外TSJD-AGARCHTSJDLNJD-AGARCHTSJD-AGARCHTSJDLNJD-AGARCH水準值預測百分比誤差均值*100 0.2330 0.2333 0.2328 0.2607 0.2619 0.2606水準值跳躍占比% 25.26 67.24 18.26 18.77 67.22 12.70水準值上跳占跳躍比% 44.08 57.70 44.52 60.16標準差預測百分比誤差均值*100 14.31 62.59 13.98 8.04 24.08 8.13方差跳躍占比% 40.15 89.40 34.65 24.26 89.09 20.15方差上跳占跳躍比% 37.69 44.76 35.59 46.21樣本容量 4904 4904 4905 125 125 125注：水準值跳躍占比是指，將價格的增量（收益率）利用模擬的方法分解成了擴散部分和跳躍部分（TSJD 模型中包括上跳和下跳），跳躍引起的增量占總增量的百分比；而水準值上跳占跳躍百分比是指，TSJD 模型下上跳占總跳躍的水準值百分比（計算中所有的水準值增量都取絕對值）。方差跳躍占比含義類似。表6 樣本內預測的條件偏度和峰度係數偏度係數 峰度係數TSJD-AGARCH TSJD LNJD-AGARCH TSJD-AGARCH TSJD LNJD-AGARCH均值 -0.3288 -0.1341 -0.3289 7.6975 7.9547 7.1464中位數 -0.2775 -0.1327 -0.2869 7.1925 7.8628 6.7011最大值 0.3909 0.5702 0.1616 30.617 14.518 18.645最小值 -1.6748 -0.7879 -1.4097 2.8946 6.1511 2.8642標準差 0.2646 0.1525 0.2448 3.5072 0.7005 3.0055樣本容量 4904 4904 4904 4904 4904 4904表7 樣本內預測的無條件偏度和峰度係數偏度係數 峰度係數TSJD-AGARCH TSJD LNJD-AGARCH TSJD-AGARCH TSJD LNJD-AGARCH均值 -0.2142 -0.1340 -0.2182 6.9898 7.9545 6.7101中位數 -0.2116 -0.1295 -0.2152 6.8727 7.8493 6.6407最大值 0.3336 0.4938 0.2830 12.904 13.593 11.622最小值 -0.8442 -0.8641 -0.7457 5.2203 6.2416 5.1322標準差 0.1474 0.1561 0.1327 0.7699 0.7323 0.5880樣本容量 5000 5000 5000 5000 5000 5000

57岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究對水準值和方差的影響上。表 5 列出的類比結果顯示，無論樣本內外，TSJD 模型下，跳躍對水準值的貢獻都在 67% 以上，對方差的貢獻更超過了89%。這說明 TSJD 模型將大部分的價格變動都識別為跳躍（這與表 3 中 λu、λd 非常大的估計值相一致），且跳躍對模型方差的影響更大。而其餘的兩個模型，跳躍對水準值和方差的貢獻都要小得多，但也佔據了不可忽視的比例，如 TSJD-AGARCH 模型的樣本內水準值跳躍貢獻也達到了 25.26%，方差占比為 40.15%。而在樣本外的相應比例還要高一些。其中方差占比相對更大。類似結論也出現在其它的研究中，如 Eraker等對 S&P500 指數收益率的實證研究指出跳躍能解釋收益率總方差的 8%~15% 部分 [28]，孔繼紅對上海同業拆放利率的研究也顯示，跳躍部分的方差占比平均達到 43% 以上 [7]。這些說明，無論是哪個模型，都得到了一致性的結論，跳躍對方差的影響是不可忽視的。.00.01.02.03.04.05.06.07.0810 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120ABS(D(S))TSJD_AGARCHTSJDLNJD_AGARCH圖1 不同模型下的樣本外標準差預測值比較（ABS（DS）表示價格對數S一階差分的絕對值）表 5 還顯示，LNJD-AGARCH 模型識別的跳躍對水準值和方差的貢獻比重都比相應的 TSJD-AGARCH 模型的結論要小。這說明沒有區分跳躍方向和大小差異的 LNJD 模型對異常資料的識別和捕捉能力不足，而 TSJD-AGARCH 模型卻更能有針對性，所以提高了跳躍的影響比例。同時，我們還特別利用類比過程得到的豐富資料，度量了雙邊跳躍擴散模型下不同方向跳躍的比重。注意，雙邊跳躍模型通過跳躍到達率和跳躍大小共同影響了條件分佈。樣本內外的類比結論顯示，TSJD 模型的上跳引起的水準值變動占比超過 57%，對方差的影響也都超過了 44%。而TSJD- AGARCH 模型的相應影響分別為 44% 和36% 左右。共同的結論是，上跳引起的方差比重低於 50%。這說明，上證指數下跳的影響更甚，且在 TSJD-AGARCH 模型下更加明顯。對方差貢獻更大的下跳，應當是導致收益率條件分佈顯著負偏性的一個重要途徑（而在 TSJD 模型中是唯一的途徑）。因此，對不同方向跳躍的區分，給樣本資料表現出的顯著有偏性來源提供了重要的解釋。此外，我們還利用 5000 次樣本內類比資料計算了變數的條件 / 無條件偏度和峰度係數的描述統計量，如表 6 和表 7 所示。我們注意到，TSJD-AGARCH 模型和 LNJD- AGARCH 模型在對偏度和峰度的模擬預測結論上類似，它們的條件偏度和峰度預測都非常接近於表 2 顯示的樣本無條件偏度和峰度。同時，它們的無條件偏度和峰度預測值的準確性稍有降低。但兩類模型都能捕捉到和複製出負偏和超額峰度等非正態性特徵。相比之下，TSJD 模型下的條件和無條件預測結論相當接近，但對無條件 / 條件偏度的捕捉能力存在不足，即常數波動率跳躍模型只能捕捉到非正常變動引起的偏態性。3 結論本文將雙邊跳躍設定和 AGARCH 擴散設定結合，以捕捉股價指數的波動率集聚效應、分佈的非零偏態和非零超額峰度等特徵。並與常數雙邊跳躍模型、對數正態跳躍擴散模型和幾何布朗運動等共三類七個模型進行了對比。選擇上證指數1996 年至 2016 年的樣本觀察值，採用極大似然法對各模型進行了估計和檢驗。評估了幾個模型對樣本內外收益率水準值和波動率的預測能力，度量了跳躍對樣本內外水準值和方差的貢獻，區分了上跳、下跳對收益率水準值和方差（波動率）

58的影響，並類比預測了幾個模型下的收益率條件 / 無條件偏度和峰度係數。對上證指數的實證結果強烈地支持了 TSJD- AGARCH 模型的卓越表現。本文的主要結論如下：一、總體上，表明上證指數在正常消息驅動下表現出顯著的波動率集聚性和杠杆效應，而在異常消息衝擊下則表現出顯著的雙邊跳躍特徵。二、具體地，各模型在對收益率期望（水準值）的解釋上並無明顯不同。而對波動性的捕捉卻存在明顯的差異。具體地，方差的 AGARCH設定對收益率的正常變動部分形成的波動性（方差）提供了合理的解釋，糾正了常數方差設定下的 TSJD 模型下過高的泊松到達率估計值。三、更關鍵的是，對 AGARCH 設定所不能解釋的異常變化，通過模型中跳躍項的增加來捕捉。實證表明跳躍對收益率水準值和方差都產生了重要的影響，但對方差過程的影響比重更大。同時，非對稱跳躍設定更能區分上下跳躍的不同貢獻。而上證指數則表現為更多的下跳，且其至少對方差提供了更大的貢獻。此外，類比顯示含有跳躍項的模型能有效地捕捉到異常觀察資料，這有助於糾正 GBM- AGARCH 模型下，擬合得到的方差過程的非平穩性現象。參 考 文 獻
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59岳偉，等 上證綜指的雙邊跳躍和時變擴散研究附錄：TSJD模型下近似密度函數的推導正如式（5）所述，TSJD 模型下收益率的無條件密度函數，是無跳躍條件密度 f0（r）和至少一次跳躍條件密度 f1（r）的泊松加權平均。其中，無跳躍意味著收益率過程遵循基本的維納過程，因此 f0（r）由相對簡單的式（6）表示。對於至少跳躍一次的條件密度函數 f1（r），參考 Frame & Ramezani（2012）的思路，可近似簡化成上跳 1 次下跳 0 次，以及上跳 0 次下跳 1 次的加權平均： （12）其中，權重 p = λu /（λu +λd）。將式（8）和（9）代入式（12），得到： （13）令： ，經過適當的整理，式（13）可變形成： （14）最後的運算式（14）中的兩個無限區間積分都可變換成正態累積分佈。兩岸合作逾二十家機構擬合作成立“粵港澳大灣區知識產權法律聯盟”“粵港澳大灣區知識產權法律聯盟”成立新聞發佈會於11月6日在澳門科技大學舉行。澳門知識產權研究中心、澳門科技大學法學院牽頭與暨南大學知識產權學院、香港大學法律學院聯合發起設立“粵港澳大灣區知識產權法律聯盟”。科技創新、休閒旅遊及文化創意等產業都是粵港澳大灣區重點建設的領域，而這些產業的發展都與知識產權法律緊密相關。良好的知識產權合作對於粵港澳大灣區的產業發展乃至於整個大灣區建設具有重要意義。“粵港澳大灣區知識產權法律聯盟”成立後將致力於聯絡大灣區相關機構，打造粵港澳大灣區知識產權智庫平臺、創建大灣區知識產權合作機制及提供大灣區知識產權服務。目前，“粵港澳大灣區知識產權法律聯盟”首批成員單位已有來自大灣區的逾二十家高校法學院系、司法機關、法律服務機構及其它相關機構。牽頭發起設立該聯盟的“澳門知識產權研究中心”是教育部人文社科重點研究基地，2017年經教育部批准設立於澳科大，由澳科大與中南財經政法大學共同建設。澳科大、中山大學、香港大學結為“粵港澳空間科學聯盟” 澳門科技大學、中山大學、香港大學三方於11月23日於澳科大簽署協議，共同建立“粵港澳空間科學聯盟”，旨在匯集粵港澳精英大學在空間科學領域的研究力量，促進三地在空間科學領域的交流協作、資源共建共用，以及提升在空間科學領域的合作層次和水準。這次協議具有特別的意義。聯盟的成立將成為一個重要平台，讓三所大學進一步合作，综合力量推動創新研究，推動粵港澳三地的合作。聯盟的成立將匯聚一流的創新人才，有助大灣區的長遠發展。

60第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 Received 16 Jul. 2018; Revised 12 Oct. 2018*Corresponding author: Xiang Chen, Male, Ph. D student of School of Business of Macau University of Science and Technology. Research area: Organizational Behavior and Leadership. Email: gzurick@163.com, Tel: 00853-65705229Three-Wae Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Tyo-Dimensional Emploeee VoiceXiang CHEN*( School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
Previous studies revealed that constructive voice produces innovation, whereas destructive voice elicits discord in organizations. Emotional intelligence has been identified to create one’s attitudes and influence employee voice. Drawing upon the framework of social exchange, inclusive leadership develops the leader-follower relationship into a higher level, by which the prosocial voice might be promoted while the destructively challenge-oriented expression would be decreased. However, employees with high power distance are less likely to value the norms of reciprocity than who with low. Hence, we investigated the three-way interaction of emotional intelligence, inclusive leadership, and power distance orientation on the two-dimensional voice. Participants were 214 subordinate-supervisor dyads who were surveyed in China. As expected, higher power distance orientation significantly weakened the effects of inclusive leadership on the positive relationship between emotional intelligence and constructive voice. However, the three-way interaction with destructive voice was insignificant. We discuss the limitations and directions for future research.
eeyords:
two-dimensional voice; Emotional intelligence;Inclusive leadership; Power distance orientation; Social exchange relationship情商，包容性領導和權力距離定位的三方互動與二維員工建言行為的關係陳　翔*（澳門科技大學商學院，澳門）摘要：
早期的研究中已指出建設性的建言行為能夠帶來企業創新，而破壞性的建言行為則會引起企業內部的失序。利用社會交換理論，包容性領導能夠提升領導—下屬關係的水平； 在一個高質量的關係水平下，親社會性的建言行為可能會被提高，而破壞性的挑戰言論將會被減少。然而，相比於低權力距離感的員工，高權力距離感的員工很少重視互惠的原則。這樣我們調查了情商，包容性領導和權力距離感在二維建言行為中的作用。調查數據來源於214份主管—下屬的問卷。正如理論假設，高權力距離取向減弱了包容性領導在情商與建設性建言行為關係中的作用；然而，卻未能影響其對於情商與破壞性建言行為的關係。我們同時討論了文章的不足和未來研究的方向。關鍵詞：
二維建言行為；情商；包容性領導；權力距離取向；社會交換關係

61Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voice0 IntroductionIn the modern world, a leader needs to rapidly detect and correctly interpret the work-related issues, identify opportunities, and implement strategic adaptions. However, solutions to the problems cannot come from the leader alone (Hollander, 2012)[1]. Employees are required to provide valuable information for coping with fierce competition in the economic environment. Employee voice as a challenge-oriented organizational citizenship behavior (OCB) refers to the expression to influence organization’s policies and practices for improving organizational performance (Avery, 2003; Van Dyne & LePine, 1998)[2~3]. In terms of the message, voice behavior categorized into two forms, constructive and destructive. Constructive voice relates to the voluntary expression to speak up with suggestions, new ideas, and personal opinions (Maynes & Podsakoff, 2014)[4]; by which to benefit organizational innovation (Chen & Hou, 2016)[5]. In contrast, destructive voice describes the voluntary expression to speak out with grievances, harsh comments, and even disparaging opinions in workplace (Maynes & Podsakoff, 2014)[4]. Although destructive voice may aim at drawing members of organization attention to underlying or current problems within organization, it tends to undermine the cohesiveness among employees (Whiting et al., 2008)[6] and is harmful to organizational performance (Maynes & Podsakoff, 2014)[4]. Hence, academics and practitioners look forward to exploring what kinds of factors trigger employee to express constructive voice and withdraw overly criticizing opinions in organizations. According to the negative outcomes of voice behavior (Terwel et al., 2010)[7], individuals are required to weigh up the costs and gains before voicing their thoughts and opinions (Van Dyne et al., 2003)[8]. Sanfey and colleagues (2003)[9] recognized that people do not make decisions without emotions. Positive emotional states have been evidenced to promote cognitive intelligence in problem solving (Joseph & Newman, 2010)[10], it might increase the frequency of constructive voice. On the contrary, negative affective states tend to draw individual attention on the details, error, and mistake (Sinclair & Mark, 1992)[11]. As such, individuals who holds such emotional states are readily to speak out with complaints, criticizing opinions, and bad-mouthing in workplace. Emotional intelligence refers to the ability to manage one’s emotions (Salovey & Mayer, 1990)[12], it allows individual better to channelize emotional stress as well as employ cognitive thinking in problem solving. Previous studies suggested that emotional intelligence has a strong association with the quality of relationship, such that, high emotional intell igently individuals are more appreciate interpersonal relationships with others than who with low (Badawy & Magdy, 2015; Law, Wong, & Song, 2004)[13~14]. Drawing upon the affective information processing (AIP), employees with high emotional intelligence are likely to recognized that positive voice is beneficial to establish a high-quality relationship with their authorities, whereas negative message may undermine the interpersonal relationship. Therefore, we expected to find the effects of emotional intelligence on the two-dimensional employee voice behavior.Based on the framework of social exchange (Blau, 1964)[15], employees’ attitudes and initial behaviors can be altered by leadership in organizations (Northouse, 2015)[16]. Prior studies emphasized that social exchange is a reciprocal relationship which through normative commitment. However, normative commitment cannot guarantee to produce extra-role behaviors (Saks, 2006)[17]. Inclusive leadership refers to the managerial style to seek out an optimal spot between belongingness and uniqueness, as well as devotes to cultivate followers to be a leader (Hollander, 2012)[1]. As such, an affective commitment might be shape between leaders and followers. The relationship between them would be transform into the higher level. Hence, inclusive leadership may facilitate the quality of leader-follower relationship and promote prosocial behavior, whereas deviance would be reduced in organizations. Therefore, we investigated the effects of inclusive leadership on the relationship between emotional intelligence and

62two-dimensional voice behaviors. However, power distance is one of cultural value dimensions that impact exchange ideology and expectations of leadership schemata (Kirkman et al., 2009; Wu & Charurvedi, 2009)[18~19]. Power distance orientation is located at the individual level instead of societal level, reflects individual how to perceive unequal power distributed (Hofstede, 2001)[20]. Previous researches proposed that power distance orientation can model leader prototype by which to influence the effects of leadership on employee behaviors (Kirkman et al., 2009; Wu & Charurvedi, 2009)[18~19]. If the leadership is incongruent with the expectation of leader schemata, followers tend to believe that such managerial style is futile (Yuan & Zhou, 2015)[21]. Therefore, we examined how power distance orientation effects the moderating role of inclusive leadership on the relationship between emotional intelligence and two-dimensional voice behavior.This study aims to examine the three-way interactions of emotional intelligence, inclusive leadership, and power distance orientation on constructive and destructive voice. First, earlier researches simply emphasized on the positive side of employee voice, the present study breaks through the limitation of the past. Distinguish from the promotive-prohibitive employee voice (Liang et al., 2012)[22], we concerned the challenge-oriented characteristic of voice, and regarded the constructive and destructive voice on the present research. Second, voice is a planned behavior that requires individuals to analyze the pros and cons before speaking up. Emotional intelligence not only influences the frequency of employee voice, but also alters the message of speaking out; therefore, the present study was attempted to complete the literature regarding the emotion-voice relationship. Third, most of researches simply concentrated social exchange theory on the norms of reciprocity. However, we considered that the exchange relationship between leaders and followers should be categorized into a progressing model with three phases. As such, this study explored the framework of social exchange on the relationship between leaders and followers. Forth, inclusive leadership has been suggested to encourage divergent thinking in organization, hence it impacts the forms of employee voice directly. Moreover, such managerial style concerns about how to cultivate subordinates to be a leader, that would develop the follower-leader relationship into the higher level. Therefore, we explored the effects of inclusive leadership on the social exchange relationship between leaders and followers. Last but not the least, power distance orientation as a cultural value effects how employees perceive exchange ideology and leaders’ behaviors. Therefore, we examined the effect of power distance orientation on the processes of social exchange, as well as explored such cultural value altering inclusive leadership effectiveness on employee voice behavior.1 Theoretical background Traditional perspectives at the framework of social exchange concern about a fair equilibrium and the past experiences during the proceeding, but less value the interpersonal development and the future relationship between the parties. Social exchange theory as a quasi-economic proceeding remains certain economic attributions (Emerson, 1976)[23], where the receivers must return an equal-valued favor to the givers. Moreover, the exchange is not a one-off process (Cropanzano, Russell, & Mitchell, 2005)[24], rather, it is a self-reinforcing cycle system. However, the norms of reciprocity value the quid pro quo of exchange in a fair equilibrium, and that is inconsistent with an incremental interpersonal model. Therefore, we proposed that the exchange relationship should be classified into three phases: (a) negotiated, where the parties can bargain the exchange arrangement (Molm et al., 2000)[25]; (b) reciprocal, in which two parties cannot specify the exchange resources and relies on the future obligation (Molm et al. 2003)[26]; and (c) productive, where the parties tend to exert more efforts on a high-quality interpersonal relationship and affective commitment between each other. These three exchange relationships are a

63Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voiceprogressive model. If the parties perceive fairness, then the interpersonal relationship would stay in the initiating phase (Masterson et al., 2003)[27]; on the contrary, if they perceive the exchange is injustice, then their relationship might be regressed to the lower level (Colbert et al., 2004)[28]. Alternatively, if a party recognizes an extra investment from another, hence then the relationship between them might be developed into the higher level (Rhoades & Eisenberger, 2002)[29]. However, the norms and rules of social exchange are not universal principles and have boundary conditions. Power distance has been recognized to influence the exchange ideology (Wu & Charurvedi, 2009)[19], it can alter the perceptions of fairness as well as the attitudes about the relationship between leaders and followers (Lee & Antonakis, 2014)[30]. Taken together, we believed that the framework of social exchange serves to understand the assumptions presented in this study. 2 Hypotheses development2.1 Emotional intelligence and employee voiceEmotion has been recognized in relation to creativity (Li, 2011)[31], contextual performance (Ahlstrom, 2014)[32], and organizational commitment (Li, Ahlstrom, & Ashkanasy, 2010)[33]. Emotional intelligence refers to a set of competencies to accurately identify specific emotion, correctly analyze the causes and consequences of emotion, rapidly adapt to changing situation, and effectively improve self-efficacy (Mayer & Salovey, 1997)[34]. The perception of emotions involves the competency to use multiple perspectives in situation evaluation (Jordan et al., 2002)[35], hence then employees with higher emotion perception tend to express with new ideas and better methods to solve work-related problems. In addition, emotion utilization has been recognized can allow individual to think in positive and make an optimal decision (Grant & Berry, 2011)[36]. For example, individuals who with high emotional intelligence are more likely to understand what kinds of emotional states should be employed in problem solving than those with low (Seo & Barrett, 2007)[37]. Drawing upon the AIP model, employees with high emotional intelligence tend to create enthusiastic affective states to direct their attention to creativity (Parke et al., 2015)[38]. Therefore, high emotional intelligently employees are more likely to express with constructive voice in workplace than those with low. On the other hand, theorists indicated that emotional intelligence is beneficial to social skill (Law, Wong, & Song, 2004)[14], interpersonal interaction (Joseph & Newman, 2010)[10], and a high-quality relationship (Farh et al., 2012)[39]. For example, employees with high emotional intelligence may have high-quality relationships with their co-workers, hence then they are more likely to perceive support than those with low in organizations. Therefore, they would like to exhibit risk-taking behaviors, such as constructive voice. Moreover, high interpersonal relationship between leaders and followers allows employees to perceive in-group status and promotes prosocial behaviors, such that, improve-oriented voice would be increased in organizations. Therefore, we proposed the following hypothesis: ● Hypothesis 1a: Emotional intelligence will be positively associated with constructive voice.Emotion understanding refers to the capability to recognize the causes and results of emotions, by which, individual can read the information behind the emotional cues correctly (Joseph & Newman, 2010)[10]. For example, individuals with higher emotion understanding tend to identify that harshly criticizing opinions would evoke negative feelings to supervisor and may result in formal sanctions, hence then they are less likely to speak out with destructive voice in organizations. In terms of cascading model, emotional awareness provides knowledges of emotion and builds up a set of emotional diagnostic procedure, hence then trigger strategic emotional responses in a given situation (Joseph & Newman, 2010; Mayer et al., 2008)[10, 40]. Emotion regulation refers to the capability to employ appropriate strategies for coping with emotional issues (Côté, 2014)[41]. As such, employees with high emotion regulation are more likely to capitalize an effective strategy on

64channelizing negative emotions than those with low, hence then they would withdraw complaints and disparaging comments in workplace (Gross & John, 2003)[42].Mayer and Salovey (1997: 22)[34] summarized “using the emotions as one basis of thinking, and thinking with emotions themselves, may be related to important social competencies and adaptive behavior.” Individuals with high emotional intelligence can rapidly and correctly interpret others’ moods and feelings, by which, they are readily to have high-quality relationships with others and social capital. In other words, high emotional intelligently employees are less likely to perceive powerlessness than those with low. As such, they are unlikely to speak out with grievances and harsh comments in organizations. Moreover, poor interpersonal relationships with others are harmful to organizational commitment (Jehn & Chatman, 2000)[43]. For example, low-quality relationships with others allow individuals to perceive powerlessness and psychological detachment; as such, they are more likely to express with overly criticizing opinions and complaints in workplace than those have high-quality interpersonal relationships. Therefore, we proposed the following hypothesis: ● Hypothesis 1b: Emotional intelligence will be negatively associated with destructive voice.2.2 Interaction betyeen emotional intelligence and inclusive leadershipBased on the ideas of interdependence, the contemporary models of leadership are emphasized the role of follower on the leadership effectiveness. Inclusive leadership has been recognized as an effective managerial style to make balance between belongingness and uniqueness (Carmeli et al., 2010; Hollander, 2012)[44, 1]. Inclusive leaders tend to invite and value divergent thoughts and different perspectives, as well as encourage followers to challenge the traditional work patterns and provide better methods for improving work efficiency (Mitchell et al., 2015)[45]. In this case, employees would perceive new ideas, suggestions, and dissenting opinions are welcomed; therefore, they are likely to speak out with challenge-oriented voice in organizations. Moreover, inclusive leadership allows followers to perceive in-group status and respected (Bower, Robertson, & Parchman, 2012)[46], as well as, it has been identified to promote organizational commitments (Detert & Burris, 2007)[47]. As such, employees are more likely to speak up with improve-oriented voice in the workplace when they are treated by inclusive leadership rather than lack of it.Previous studies theorized that employees who perceive organizational support are more likely to shape affective commitment to organization than those who lacks of it (Rhoades & Eisenberger, 2002)[29]; such that, they are not simply to promote in-role performances but also exhibit extra mile for organizational improvement. Inclusive leadership is demanded to provide supportive behaviors for cultivating followers to be leaders (Hollander, 2012)[1], by which, employees are likely to perceive organizational support. In terms of social exchange theory, employees tend to seek a balance in the relationship with organizations. As such, the exchange relationship between leaders and followers are developed into productive level, in turn, employees would exert more efforts to the organization, such as constructive voice. In contrast, low inclusive leadership less concerns employees’ personal achievement and few trusting feelings on them. As such, the interpersonal relationship between leaders and followers tend to stay at the initiating phase. In this situation, employees may exhibit more defense-oriented responses and less risk-taking behaviors to organizations. Therefore, we proposed the following hypothesis: ● Hypothesis 2a: Inclusive leadership will moderate the effects of emotional intelligence on constructive voice, such that when it is high, the positive effect of emotional intelligence on constructive voice will be stronger than when it is low.Compared to constructive voice, destructive voice is more likely to receive negative appraisal although its purpose is in order to draw the attention

65Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voiceof organization to the underlying problems. In terms of cost-benefit calculation, employees are less likely to speak out with grievances, overly criticizing opinions, and even disparaging comments in workplace; unless they are short of capabilities to channelize the initial or negative feelings, as well as cannot find a better way to cope with the work-related issues. Drawing upon the fairness theory (Brockner & Wiesenfeld, 1996)[48], inclusive leadership emphasizes to invite maximum employees to participate in decision making and executions, hence then an inclusionary climate would be formed (Jawahar, 2007)[49]. In this situation, employees tend to perceive procedural fairness and decrease the frequency of grievances. Moreover, approachable behaviors from supervisors are likely to allow employees to perceive interpersonal fairness and even in-group status (Chen & Aryee, 2007)[50]; therefore, followers are more exhibit affiliative behaviors and less display hostile attitudes in organizations (Shaw et al., 2003)[51]. In contrast, employees would less perceive procedural and interpersonal fairness when leaders are reluctant to exhibit openness and accessibility during interaction with them. As such, they tend to speak out with complaints, harsh comments, or even debasing opinions in the organization. Employees with low emotional intelligence have been evidenced that are less interaction with others due to their social skills are weak (Goleman, 2006)[52]; such that, the relationship between leaders and followers are simply at the negotiated level. In this case, individuals tend to speak out with grievances and overly criticizing opinions when organizations cannot satisfy their demands during limited time. Although low emotional intelligently individuals are likely to perceive powerlessness and uncertainty, supportive behaviors from supervisors may alleviate such negatively affective states and improve their confident to fix the problems. Inclusive leadership has been identified to provide supportive behaviors to followers, such as substantive and psychological support. Therefore, they might perceive organizational support and promote their self-efficacy to coping with work-related issues. In terms of resource dependence theory, leaders as a dominant role influence on the relationship with their follower (Kirkman et al., 2009)[18]. As a result, the exchange relationship could be developed into a higher level – reciprocal stage. Within the reciprocal exchange relationship, employees tend to form normative commitments (Choi, Tran & Park, 2015)[53] and obligations to organizations (Walumbwa et al., 2011)[54]. Therefore, they are less likely to speak out with destructive voice among co-workers. Consequently, we proposed the following hypothesis: ● Hypothesis 2b: Inclusive leadership will moderate the effects of emotional intelligence on destructive voice, such that when it is high, the negative effect of emotional intelligence on destructive voice will be weaker than when it is low.2.3 Interactive effects of emotional intelligence, inclusive leadership, and power distance orientationAccording to the characteristics of inclusive leadership, it has been categorized into people-oriented managerial styles (Hollander, 2012)[1]. Power distance orientation as one of cultural values could alter the beliefs about the relationship between supervisors and subordinates (Hofstede, 2001)[20]. For example, employees who hold high power distance tend to accept and expect the status difference between leaders and followers, hence then they are more likely to exhibit compliance and deference to the authority than those with low (Taras et al., 2010)[55]. Inclusive leaders incline to utilize the heuristics to promote employees’ competencies of analyzing and solving problems, hence then they are likely to invite and encourage followers to voice during decision making (Van der Vegt et al., 2005)[56]. However, individuals with high power distance orientation prefer to be ordered with explicit instruments rather than open-ended questions, such that, subordinates would feel confused and uncomfortable to speak out with personal opinions in workplace. As a result, inclusive leadership is incongruent with the expectations of leadership schemata in high power distance orientation.

66Dominance complementarity theory suggests that an effective and continuing interpersonal relationship depends on the complementary dominance and submissiveness values. In the situation of high power distance, leaders as an agent are located on the dominant role identity and are expected to make all decisions; as opposite, followers as a submissive role tend to comply with the directions from their authorities and accept the centralization in organizations (Kirkman, et al., 2009)[18]. However, inclusive leaders are required to exhibit supportive and affirmative behaviors for facilitating their followers to achieve organizational and personal performance. Hence, the effects of inclusive leadership on the relationship between leaders and followers would be weakened. On the contrary, individuals with lower power distance are more likely to anticipate leaders to share the power and participate in decision making and executions. In this case, employees tend to take the dominant role identity, while inclusive leadership would be aligned with their expectation; such that, the effects of leadership on the exchange relationship between supervisors and subordinates could be strengthened. Therefore, we propose the following hypothesis: ● Hypothesis 3a: The positive relationship b e t w e e n e m o t i o n a l i n t e l l i g e n c e a n d constructive voice will be moderated by a combination variable of inclusive leadership and power distance orientation, such that emotional intelligence positively associated with constructive voice will be strongest when power distance orientation is low and inclusive leadership is high.Previous research has evidenced that followers with high power distance orientation are less likely to voice in front of a high-status individual than those with low (Hui et al., 2004)[57]. Moreover, they prone to feel uncomfortable and stressed when the authority invite them to participate in decision making (Sadri et al., 2011)[58]. As such, employees who holds high power distance tend to perceive an openly mutual communication with leaders is void and even fake. In this case, they are reluctant to speak up with personal opinions in organization, especially challenge-oriented voice. However, high-power-distance-oriented individuals prefer to express their ideas or comment work-related issues by an indirect way (Chen et al., 2011)[59]. As such, they might speak out with grievances, harsh comments, and disparaging opinions among peers. In contrast, employees with low power distance orientation prone to concern about a fair treatment from their supervisors (Daniels & Greguras, 2014)[60]. In this case, inclusive leadership is more likely to facilitate followers to perceive fairness in organizations. As a result, they would less express with destructive voice toward their supervisors and co-workers. Moreover, individuals with high power distance orientation are less likely to establish a personalize relationship with supervisor (Farh et al., 2007)[61], rather, they expect a formal and regimented working relationship with their authority (Lian, Ferris & Brown, 2012)[62]. In such situation, employees with high power distance orientation tend to feel uncomfortable and stressed when the authority exhibit amiable and affiliative treatment to them. Therefore, the effects of inclusive leadership on interpersonal relationship between leaders and followers would be weaken. On the other hand, individuals with high power distance assume that the status and power between leader and follower are different (Ratcliff et al., 2012)[63]. As such, employees hesitate to be trained for becoming a leader. In other words, they would less perceive organizational support even if their supervisors provide supportive behaviors. Consequently, power distance orientation tends to weaken the effects of inclusive leadership on diminishing the possibility of destructive voice in organizations. Therefore, we proposed the following hypotheses: ● Hypothesis 3b: The negative relationship b e t w e e n e m o t i o n a l i n t e l l i g e n c e a n d destructive voice will be moderated by a combination variable of inclusive leadership and power distance orientation, such that

67Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voiceemotional intelligence negatively associated with destructive voice will be weakest when power distance orientation is low and inclusive leadership is high.3 Methodologe3.1 Participants and procedureWe collected data from four accounting firms in the south of China. All respondents were full-time employees in the companies. In this research, independent variables (Emotional intelligence, Inclusive leadership, and Power distance orientation) were estimated by subordinates, whereas, dependent variables (Constructive and Destructive voice behaviors) were assessed by their immediate supervisors. The investigated ratio of subordinate to supervisor was 5:1.Initially, we contacted the human resource departments of the companies and explained the objectives of our study, assuring that responses would be kept confidential, and encouraging participation. We coded the questionnaires to identify coupled responses. During the respondents’ working hours, the questionnaires were completed through on-site processing. We translated all questions into Chinese followed by the procedure of back-translation (Brislin, 1980)[64]. The Chinese version of the questionnaire was compared by two bilingual Chinese Ph.D. students in university, and no inconsistencies, inappropriate or ambiguous words were detected. Consequently, 214 supervisors–subordinates pairs of questionnaires were available, which corresponds to a response rate of 89.2%. For the employee respondents, the average age was 30.93 years (SD = 4.247); 57.9% were female; 91.6% had achieved at least an undergraduate degree; the average for occupational experience was 7.883 years (SD = 4.192); and the average tenure with their immediate supervisor was 5.818 years (SD = 2.651).3.2 MeasureAll measurements used in this study were adapted from existing scales in the prior literature. We conducted a confirmatory factor analysis (CFA) to examine the reliability, convergent validity and discriminant validity among key variables. To preserve appropriate statistical power, all assumptions were operated by two-stage approach. We concerned emotional intelligence as a latent variable, it with four dimensions serving as second-order factors. Similarly, inclusive leadership was a latent variable, with three dimensions serving as second-order indicators. In the second stage, we used latent variable scores to assess structural model.3.2.1 Emotional intelligenceEmotional intelligence was measured from WLEIS, developed by Law and colleagues (2004)[14]. Ratings were “1 = totally disagree’ to ‘7 = totally agree.” It consists of four dimensions (16 items): Appraisal and expression of emotion in oneself (4 items), a sample item includes “I have a good sense of why I have certain feelings most of the time”; Appraisal and recognition of emotion in others (4 items), a sample item involves “I am a good observer of others’ emotions”; Regulation of emotion in oneself (4 items), a sample item includes “I am quite capable of controlling my own emotions.”; Use of emotion to facilitate performance (4 items), a sample item includes “I always tell myself I am a competent person”. We obtained values of 0.974 for composite reliability (CR), and with value of 0.700 for average variance extracted (AVE).3.2.2 Inclusive leadershipInclusive leadership comprised openness, availability, and accessibility, using a 9-item scale developed by Carmeli et al. (2010)[44]. The scales were evaluated by a 5-point Likert scale, ranging from “1 = not at all” to “5 = to a large extent.” Sample items were “The manager is open to discuss the desired goals and new ways to achieve them” (openness, 3 items); “The manager is available for professional questions I would like to consult with him/her” (availability, 4 items); “The manager is accessible for discussing emerging problems” (accessibility, 2 items). We obtained CR values of 0.974, for AVE the value was 0.805.3.2.3 Power distance orientationWe measured power distance orientation using

68a 6-item scale developed by Dorfman and Howell (1988)[65]. The response scale for all items ranged from “1 = strongly disagree” to “5 = strongly agree.” A sample item incorporates “Managers should make most decisions without consulting subordinates”. The construct of power distance orientation obtained a CR value was 0.938, while the AVE value of 0.716 gave a strongly convergent validity.3.2.4 Constructive voiceDist inct from the earl ier measurements , constructive voice scales rely on voice events instead of voice actor, which were developed by Maynes and Podsakoff (2014)[4]. The five items were rated by a 7-point Likert-type scale, where “1 = strongly disagree” to “7 = strongly agree.” A sample item is “This employee often speaks up with recommendations about how to fix work-related problems.” We obtained a CR of 0.867. Moreover, and the AVE value of 0.570 was acceptable (Bagozzi & Yi, 1988)[66].3.2.5 Destructive voiceWe investigated destructive voice using a 5-item scale developed by Maynes and Podsakoff’s (2014)[4] measurement of destructive voice. The response scale for all items ranged from “1 = strongly disagree” to “7 = strongly agree.” A sample item includes “This employee often bad-mouths the organization’s policies or objectives.” We obtained a CR value of 0.919, while the AVE value of 0.696.3.2.6 Control variablesIn the present study, we controlled for a set of demographic variables to investigate the robustness of the assumptions. The set of variables comprised age (years), gender (0 = female, 1 = male), educational level (1 = high school, 2 = college, 3 = undergraduate degree, 4 = master’s degree, 5 = doctoral degree), tenure with subordinate’s immediate supervisor (years), and occupational experiences (years), which have been associated with voice behavior (LePine & Van Dyne, 1998)[67].We used Forne l l -Larcker Cr i te r ion and Hetrotrait-Monotrait Ratio (HTMT) to investigate the discriminant validity for all key latent variables. As Table 1 shows, all values on the diagonal are greater than the others values, such that, they may have discriminant validities. Further, Table 2 presents that all values were lesser than 0.85, that proving all key variables had stronger discriminate validity as well (Chin, 2010)[68]. Taken together, proposed variables are revealed significantly discriminant validities. Table 1. Fornell-Larcker Criterion for All
ee Latent VariablesEI IL PDO CV DSVEI 0.837IL –0.070 0.897PDO –0.005 0.142 0.846CV 0.304 0.296 –0.253 0.755DSV –0.227 –0.346 –0.183 –.0323 0.834Note. N = 214. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance Orientation, CV = Constructive Voice, DSV = Destructive VoiceTable 2. Hetrotrait-Monotrait Ratio (HTMT) for All
ee Latent VariablesEI IL PDO CV DSVEIIL 0.080PDO 0.051 0.141CV 0.296 0.291 0.234DSV 0.225 0.346 0.183 0.325Note. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance Orientation, CV = Constructive Voice, DSV = Destructive Voice3.3 Analesis procedureWe used latent variable scores to assess structural models, as well as conducted hierarchical moderated regression models to investigate all assumptions. In the analyses presented, we entered the demographic information (age, gender, educational level , experiences, and tenure with supervisor) as the control variables in Step 1. In Step 2, emotional intelligence as a main independent variable was entered, in Step 3, we entered two moderators (inclusive leadership and power distance orientation), subsequently, the two-way interaction terms (emotional intelligence × inclusive leadership, emotional intelligence × power distance orientation, and inclusive leadership × power distance orientation) were entered in Step 4, and in the final Step, the three-way interaction (emotional

69Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voiceintelligence × inclusive leadership × power distance orientation) was entered.4 Results Descriptive statistics and correlations among the key variables (without control variables) are reported in Table 3. As indicated by the correlation matrix, emotional intelligence, inclusive leadership, and power distance orientation correlated to the two dependent variables separately. Moreover, constructive voice was negatively and significantly correlated to destructive voice.Table 3. Descriptive Statistics and Correlation for Key VariablesVariables Mean S.D. 1 2 3 41. EI 5.629 0.7152. IL 3.029 0.962 −0.0683. PDO 2.459 0.801 −0.006 0.1354. CV 4.329 0.576 0.286** 0.276** −0.241**5. DSV 3.83 0.707 −0.215** −0.328** −0.171* −0.290**Note: N = 214. All variables CR > 0.7, AVE > 0.5. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance Orientation, CV = Constructive Voice, DSV = Destructive Voice. *p < 0.05, **p < 0.01, two-tailed.Table 4. Results of Hierarchical Moderated Regression Analyses for Constructive VoiceVariablesConstructive voiceModel 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5Age −0.251 −0.231 −0.207 −0.179 −0.206Gender −0.220 −0.229 −0.216 −0.154 −0.131Educational level 1.044* 0.768 0.796 0.751 0.817Experiences 0.194 0.182 0.178 0.163 0.188Tenure with supervisor 0.140* 0.075 0.047 0.031 0.031EI 0.249** 0.261** 0.228** 0.264**IL 0.331*** 0.292*** 0.294***PDO −0.283*** −0.243*** −0.246***EI × IL 0.131* 0.120EI × PDO −0.127* −0.106IL × PDO −0.134* −0.117EI × IL × PDO −0.117*R2 0.081 0.114 0.276 0.317 0.332Adjusted R2 0.058 0.088 0.248 0.280 0.292F 3.643** 4.428*** 9.785*** 8.535*** 8.327***F change 7.762** 23.030*** 4.040** 4.438*Note. N = 214. All variables used latent variable scores via PLS Algorithm. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance Orientation. *p < 0.05, ** p < 0.01, ***p < 0.001, two-tailed.Table 5. Results of Hierarchical Moderated Regression Analyses for Destructive VoiceVariablesDestructive voiceModel 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5Age −0.112 −0.143 −0.178 −0.194 −0.201Gender 0.093 0.108 0.087 -0.023 −0.019Educational level 0.246 0.678 0.701 0.680 0.698Experiences 0.121 0.140 0.173 0.169 0.176Tenure with supervisor −0.017 0.085 0.071 0.089 0.089EI −0.390*** −0.380*** −0.327*** −0.317***IL −0.316*** −0.260*** −0.260***PDO −0.122 −0.179** −0.180**EI × IL −0.243*** −0.246***EI × PDO 0.259*** 0.264***IL × PDO 0.074 0.078EI × IL × PDO −0.032R2 0.004 0.086 0.209 0.304 0.305Adjusted R2 −0.020 0.060 0.178 0.266 0.264F 0.184 3.247** 6.762*** 8.019*** 7.352***F change 18.485*** 15.906*** 9.206*** 0.316Note. N = 214. All variables used latent variable scores via PLS Algorithm. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance Orientation. *p < 0.05, ** p <0.01, ***p < 0.001, two-tailed.

70The results involving two forms of voice behaviors as the dependent variables are presented in Tables 4 and 5 with unstandardized beta coefficients. Model 2 in Table 4 shows that emotional intelligence was positively associated with constructive voice ( β = 0.249, p < 0.01). Moreover, emotional intelligence explained 11.4% variance in constructive voice (F = 4.428, p < 0.001). As a result, Hypothesis 1a was supported. Model 2 in Table 5 shows that the negative relationship between emotional intelligence and destructive voice ( β = −0.390, p < 0.001) was significant. Further, emotional intelligence explained 8.6% variance in destructive voice ( F = 3.247, p < 0.01). Hypothesis 1b was therefore supported.Model 4 in Table 4 posited that inclusive leadership strengthens the positive relationship of emotional intelligence and constructive voice ( β = 0.131, p < 0.05). Moreover, emotional intelligence explained an additional 4.1% (F = 8.535, p < 0.001) variance on constructive voice. Further, consistent with Aiken and West (1991)[69], the simple slope test of moderating effect showed that when inclusive leadership was high the relationship between emotional intelligence and constructive voice was strongly positive and significant ( β = 0.359, p < 0.001), but when inclusive leadership was low the positive relationship between emotional intelligence and constructive voice was insignificant ( β = 0.097, ns). We plotted Figure 1 as the graphical representation of this interactional effect, each variable with one standard deviation above and below the mean. Therefore, Hypothesis 2a was supported.Note. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive LeadershipFigure 1. Two-way Interaction with Constructive VoiceLikewise, the results from Table 5 show that in-clusive leadership moderated the negative relationship of emotional intelligence and destructive voice, such that in the case of high inclusive leadership the nega-tive relationship was weaker ( β = −0.243, p < 0.001) than in the case of low. Moreover, emotional intelli-gence explained an incremental variance of 9.5% ( F = 8.015, p < 0.001) on destructive voice. The simple slope test showed that in high inclusive leadership emotional intelligence was negatively related to de-structive voice and weaker ( β = −0.570, p < 0.001), but the negative relationship between emotional intel-ligence and destructive voice in low inclusive leader-ship was insignificant ( β = −0.084, ns). Therefore, Hypothesis 2b was supported. The effects of the inter-action of emotional intelligence and inclusive leader-ship on destructive voice are shown in Figure 2.Note. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive Leadership, PDO = Power Distance OrientationFigure 2. Three-way Interaction with Constructive VoiceModel 5 shown in Table 4 revealed that a combination moderator of inclusive leadership and power distance orientation significantly influenced the positive relationship between emotional intelligence and constructive voice behavior ( β = −0.117, p < 0.05). It was appropriate to investigate the nature of the three-way interaction, which increased the overall variance by 1.5% (F = 8.327, p < 0.001). The simple slope test demonstrated that emotional intelligence was significantly and most strongly positively related to constructive voice when inclusive

71Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voiceleadership was high and power distance orientation was low ( β = 0.607, p < 0.001). However, the three-way interaction with constructive voice was insignificant, when inclusive leadership was high and power distance orientation was high ( β = 0.161, ns). We plotted one standard deviation above and below the mean of each variable. Hypothesis 3a was supported. Figure 3 depicts the three-way interaction effects on constructive voice behavior.Note. EI = Emotional Intelligence, IL = Inclusive LeadershipFigure 3. Two-way Interaction with Destructive VoiceTo test Hypothesis 3b, we operated a similar analysis of three-way interaction with destructive voice. The results are presented in Model 5 from Table 5, which illuminated that the three-way interaction of emotional intelligence, inclusive leadership, and power distance orientation effects on destructive voice were insignificant ( β = −0.032, ns). As a result, Hypothesis 3b was not supported.5 DiscussionIn this s tudy, I examined the three-way interactions with two-dimensional voice behavior. As expected, the abilities of emotion management can shift the forms of voice. High emotional intelligence allows individuals capitalize more cognitive intelligence on coping with work-related problems, hence then they are likely to speak up with constructive voice in organizations. In contrast, individuals with low emotional intelligence are readily to be affected by negative events. Moreover, they tend to pay attention on the details and errors simply but are less to seek another or better methods for solving problems. As such, low emotional intelligence is more likely to evoke negative affective states as well as trigger destructive voice than high ones. On the other hand, emotional intelligence has been identified is relation to social skills and the quality of interpersonal relationship. Employees with high emotional intelligence are readily to establish a reciprocal exchange relationship with their leaders, hence then they prone to speak up with prosocial voice in the workplace. In contrast, employees with low emotional intelligence are likely to have negotiated exchange relationship with supervisors. As such, they tend to express with complaints, harsh comments, and even disparaging opinions if organizations cannot satisfy their specified demands.In terms of the quality, exchange relationship can be classified into three phases, involving negotiated (lower-quality), reciprocal (medium-quality), and productive (high-quality). If the parties simply comply with the norms of give-and-take, the interpersonal relationship between them would stay at the initiating level. In order to develop the exchange relationship into the higher level, leaders as a dominant role in the relationship are required to provide assistances to their followers and allow them to perceive organizational support. In this study, inclusive leadership facilitates the quality of exchange, as well as motivates the interpersonal relationship between followers and leaders transforms into a higher level. Therefore, inclusive leadership increases the frequency of constructive voice while decreases the possibility of destructive expressions. However, power distance orientation alters the perspectives at the interpersonal relationship between supervisors and subordinates. High power distance orientation less value the personalize relationship, as well as, it accepts and expects the centralized managerial styles. In contrast, low power distance orientation concerns about the fair treatment and expects people-oriented leadership in organizations. As

72such, power distance orientation tends to weaken the effects of inclusive leadership on improving exchange relationship. In this research, the results of three-way interaction with constructive voice are consistent with the proposed hypothesis; whereas, the outcomes of three-way interaction with destructive voice are incongruent with the assumptions. There are three reasons may explain such consequences. Although power distance orientation reduces the frequency of these two voice behaviors ( β = −0.246, p < 0.001, Model 5 Table 4; β = −0.180, p < 0.01, Model 5 Table 5), destructive voice is less likely to emerge than constructive ones according to such voice are inclined to receive negative outcomes. Therefore, the effects of power distance orientation on destructive voice may be more significantly than it impacts on the inclusive leadership in this study ( β = 0.078, ns, Model 5 Table 5). Despite power distance orientation has been identified that is less sensitive to justice (Lee, Pillutla & Law, 2000)[70], inclusive leadership may yet allow employees to perceive procedural and interpersonal fairness. As such, they are unlikely to speak out with destructive voice while their socioemotional needs were satisfied. Third, destructive voice is less likely to emerge in front of supervisors, especially in China. As such, the data for destructive voice simply gather from supervisors may be inappropriate, as well as cannot provide substantial information about it. 6 Limitations and future researchThere are several shortcomings to our findings. First, although our data were taken from multiple organizations, they were all obtained from the same industry. Therefore, we cannot guarantee the findings are generalizable to other industries in China. Therefore, in future research, scholars need to investigate such assumptions in other industries.Second, employee voice has been identified to be affected by cultural values at societal level (Morrison, 2011)[71]. In China, voice is regarded as an undesirable behavior (Nederhof, 1985)[72], especially with negative message. In this situation, destructive voice is less likely to emerge in work environments. Therefore, data collected for destructive voice may be not precisely. In future research, scholars need to use multiple resources to collect data for negative and challenge-oriented voice, as well as to ensure such variables can be measured in different cultural contexts.Third, in line with the Maynes and Podsakoff’s (2014)[4] categorizations of voice, employee voice was broken down into four dimensions. Constructive voice and destructive voice were fallen into the quadrants of challenging voice, whereas supportive voice and defensive voice were labeled as preserving expressions. In current study, we concentrated on constructive voice and destructive voice. In the future, researchers need to investigate the others form of voice, and then complete the map of employee voice. 7 ConclusionDespite reciprocal exchange relationship between leaders and followers cannot guarantee employees to engage in extra-role behaviors, productive interpersonal relationship tends to trigger employees exerting more efforts and even prosocial risk-taking behaviors to organizations. References [1] Hollander, E. (2012). Inclusive leadership: The essential leader-follower relationship. Routledge.[2] Avery, D. R. (2003). Personality as a predictor of the value of voice. The Journal of Psychology, 137(5), 435-446.[3] Van Dyne, L., & LePine, J. A. (1998). Helping and voice extra-role behaviors: Evidence of construct and predictive validity. Academy of Management Journal, 41(1), 108-119.[4] Maynes, T. D., & Podsakoff, P. M. (2014). Speaking more broadly: An examination of the nature, antecedents, and consequences of an expanded set of employee voice behaviors. Journal of Applied Psychology, 99(1), 87.[5] Chen, A. S. Y., & Hou, Y. H. (2016). The effects of ethical leadership, voice behavior and climates for innovation on creativity: A moderated mediation examination. The Leadership Quarterly, 27(1), 1-13.[6] Whiting, S. W., Podsakoff, P. M., & Pierce, J. R. (2008). Effects of task performance, helping, voice, and organizational loyalty on performance appraisal ratings. Journal of Applied Psychology, 93(1), 125.[7] Terwel, B. W., Harinck, F., Ellemers, N., & Daamen, D. D. (2010). Voice in political decision-making: The effect of group voice on perceived trustworthiness of decision makers and subsequent acceptance of decisions. Journal of Experimental Psychology: Applied, 16(2), 173.

73Xiang CHEN Three-Way Interactions of Emotional Intelligence, Inclusive Leadership, and Power Distance Orientation on Two-Dimensional Employee Voice[8] Van Dyne, L., Ang, S., & Botero, I. (2003). Conceptualizing employee silence and employee voice as multidimensional constructs. Journal of Management Studies, 40, 1359-1392.[9] Sanfey, A. G., Rilling, J. K., Aronson, J. A., Nystrom, L. E., & Cohen, J. D. (2003). The neural basis of economic decision-making in the ultimatum game. Science, 300(5626), 1755-1758.[10] Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010). Emotional intelligence: an integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology, 95(1), 54.[11] Sinclair, R. C., & Mark, M. M. (1992). The influence of mood state on judgment and action: Effects on persuasion, categorization, social justice, person perception, and judgmental accuracy.[12] S a l o v e y , P. , & M a y e r , J . D . ( 1 9 9 0 ) . E m o t i o n a l intelligence. 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75第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究陳燕升1，2*，林志軍1（1. 澳門科技大學商學院，澳門；2. 廣東輕工職業技術學院，廣州）摘要：
本文透過參考文獻引用頻率擇選2002年至2017年時間區間內的主題研究文獻，依據研究成熟度歸納出29個參考資訊源，提出評估BIM應用價值的關鍵評價指標，並以此為觀察變數進行雪球抽樣；進而採用模糊綜合評價法與因數分析法建立因數分析模型，實證關鍵評價指標的適用性。研究表明：本文提出的關鍵評價指標，適用評估建築工程項目效益、效率和品質三要素，可以實現建築工程項目持續改進；將指標作為BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值評價要素，能受到業界普遍認同和廣泛使用；公共因數建構因數模型與工程項目全生命週期管理中的BIM關鍵評價指標的基本結構一致，結構效度呈現出更為明顯的特性。文章可為政府部門或建築工程項目管理參與方評估與應用BIM 技術提供一定參考，以使BIM的應用更有效益。關鍵詞：
BIM；建築工程管理；全生命週期；關鍵評價指標Application Value of BIM in Whole Life Cycle Management of Construction Project Yansheng CHEN1,2*, Zhijun LIN1( 1.Macau University of Science and Technology, School of Business, Macau, China ) ( 2. Guangdong Industry Polytechnic, Guangzhou, China )Abstract:
In this paper, we generalize 29 reference information sources based on research maturity of the thematic studies literature with high citation frequency from 2002 to 2017, propose the key evaluation indicators of the application value of Building Information Modeling (BIM), conduct Snowball sampling using these key evaluation indicators as the observed variables and then verify the applicability of these key evaluation indicators through the factor analysis model established using fuzzy comprehensive evaluation method. The research shows that when the key evaluation indicators proposed in this paper are used in evaluating the three essential factors, i.e., benefit, efficiency and quality of a construction project, it can can make continuous improvement for the construction project. To use the indicators as the evaluation factors of the application value of BIM in the construction project life cycle management is highly recognized and widely adopted. The basic structure of the factor model established from the public factors is consistent with the BIM key evaluation indicators in the construction project life cycle management, and has the structural validity with more obvious characteristics. The paper provides some reference for government departments or construction project management participants to evaluate and apply the BIM technology, and make BIM application more effective.
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BIM; Construction Project Management; Whole Life Cycle Management; Key Evaluation Indicators收稿日期：2018-08-10；修訂日期：2018-11-06。資金資助項目：《我國企業創新型戰略品質成本管理體系研究》，中國國家自然科學基金，項目號71472128；《基於解釋結構模型的系統化創業過程研究》，廣東省教育廳省級重點平臺科研基金，項目號2017GWTSCX001；《基於技術創新擴散的組織慣例與戰略變革之實證研究》， 廣州市社會科學界聯合基金，項目號18QNXR43；《廣州推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合研究》，廣州市哲學社會科學“十三五＂規劃基金，項目號2018GZYB103*通訊作者：陳燕升，男，澳門科技大學商學院博士研究生，廣東輕工職業技術學院生態環境技術學院副教授，主要研究方向：商業智能與大數據分析。E-mail:yschenchina@qq.com，Tel:0086-13570402086

760 引言建築工程涵蓋多學科多專業，其項目管理有著複雜性、模糊性、不確定性與重複性等特徵屬性，多學科多專業協同的縱深發展，將打破傳統建築行業簡單業務流程阻礙。BIM (Building Information Modeling) 技術的引入，加快了傳統建築工程項目業務流程的資料碎片化嚴重、資訊集成度不高等問題，並向現代工程項目系統化、集成化管理發展 [1]。在過去十年間，美國、德國、法國、瑞典、挪威、新加坡、澳大利亞和芬蘭等國家均通過建築工程試點項目，展示 BIM 技術的施工能力與應用價值。與沒有應用 BIM 技術的建築工程項目相比較，BIM 技術應用的建築工程項目被認為更可靠、持久 [2]。然而，當下業界往往關注的是 BIM 技術在建築工程項目過程的各個獨立階段的應用，較多地討論 BIM 技術在施工階段的初級應用，如方案展示、施工圖交底、管線碰撞、衝突分析、輔助進度管理、材料控制等，而達到全生命週期廣度及深度的 BIM應用並不多見，也並沒有把主要關注點放在建築過程管理的應用價值評價方面。部分文獻對 BIM 技術在建築工程全生命週期管理的應用價值評價方法，主要以財務指標為主，集中在以短期的單個案例研究的財務指標上，其方法用於衡量 BIM技術在建築工程全生命週期管理的效益、效率和品質情況較有局限。研究人員從受益程度來評估BIM 在建築工程全生命週期管理的應用價值，而從獲益方受益的視角去衡量 BIM 在建築工程全生命週期管理的應用價值尚不多見。事實上，不論學術界還是實務界都普遍認為，阻礙建築行業的縱深發展的因素不是技術或工具本身的創新或變革，而是對新興技術的認知、應用與評價[1,3]。本文基於建築工程行業（以下簡稱 AEC 行業）的應用背景，從獲益方受益的視角去衡量 BIM 在建築工程全生命週期管理應用價值的評價指標的適用性。對附帶產業屬性和項目管理的 BIM 應用價值進行全生命週期的深入研究，一方面對項目參與方的管理策略與投資選擇，有著具體的學術參考；另一方面，以此建立的因數分析模型，剖析項目管理的 BIM 應用價值構成要素，對認識 BIM 在全生命週期的運行機制以及策略制訂、實施尤為重要。1 文獻綜述事實上，大多數流通的出版物或線上文獻都試圖通過自己的理解或術語，去定義建築資訊模型（BIM），其定義多樣性和使用的頻繁度說明了定義 BIM 的難度與困惑，也說明 BIM 有著潛在的發展優勢。本文在研究初期基於研究目的，從本文研究檢索的參考文獻資料為理論參照，嘗試從認同度較高的“工具、商業和管理”三個角度，討論總結 BIM 的定義，並依據對建築工程專案管理參與方進行的定義訪談調查結果，確定適合本文研究的理論定義。本文基於文獻定義內容，通過對 50 位建築工程專案管理參與方的專家進行隨機電話訪談，取得 45 份 BIM 定義的完整答覆，樣本統計結果調查結果顯示，超過 60％贊同從管理角度定義 BIM，而 31.2％贊同從工具角度將其定義，4.4％認為從商業角度定義的 BIM；然而，另外 4.4％的人不同意上述任何定義，認為 BIM 是關於成本和價值的多維資料或 BIM 創建了包含時間和成本的智慧可計算的資料集。本文依據抽查樣本的多數原則，從管理的角度， 依 照 國 家 BIM 標 準（NBIMS）， 將 BIM 定義為通過協同交互、可重複的方法生成、存儲、管理、交換和分享資訊的過程，它借助電腦類比專案的規劃、設計、施工和運營等階段的生命週期建設提供數位資訊，用以策略支援和運作管理。這個定義不僅集中在工程項目全生命週期建設資訊上，並指出了專案管理參與方或利益相關者協同交互。通過線上文獻資料來源資料庫，開展主題內容相關性搜索，本文首先檢索國內外 BIM 管理規範及在工程項目管理中的應用價值評價、研究現狀等內容的文獻資料，歸納分析 BIM 全生命週期管理的應用研究。根據關鍵字的模糊檢索，獲

77陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究得約計 300 份的線上文獻，整理選擇了 2002 年至 2017 年間與研究主題相關且引用次數（Times cited）較高的學術性文獻（由於不同資料庫中查到的被引用次數的差異性與局限性，引用次數以Google Scholar 查詢結果中標注的引用次數為准，並以 2018 年 1 月為查詢時間結點），文獻的時間分佈在受研究內容相關性與引用次數雙重因素影響的前提下，儘量保證使用的參考文獻的公開發表時間呈近似正態分佈選擇（頻度分佈如圖 1 所示）；文獻按數量平均占比分中文和英文兩部分，中文文獻以考慮文獻新穎性為主兼顧引用次數，時間區間為 2010 年至 2017 年；英文文獻關注研究方法與主題相關性，兼顧引用次數（即研究的成熟度）。本文認為使用引用次數歸納的文獻雖然代表了業界或學者的認同度，仍同樣存在如創新性不足等局限性問題，但就研究目的而言，公開發表文獻還是代表了較為可信的資料。最後，本文以研究目的為主要思路進行文獻歸納，分類成 29 個資訊源。本文依照參考文獻的研究方法，將 29 個資訊源文獻歸納分成 7 個類別進行論述：第 1 類是案例研究和指標量化的研究方法，這類文獻較有代表性，涉及和涵蓋對建築工程項目管理的 BIM 應用 價 值 指 標 的 測 量（Kagioglou, Cooper & Aouad（2001） [4]；Luu, Kim & Huynh（2008） [5]；Constructing Excellence（2013）[6]；Becerikgerber, Jazizadeh & Li,2011 [7]）。第 2 類是單一項目案例研究與討論，關注點是 BIM 技術在全生命週期管理的應用分析，沒有提供量化效益指標或測量方法（Tillotson, Espitalier-Noel & Huddleston,2002[8]；Wo o , Wi l s m a n n & K a n g , 2 0 1 0 [ 9 ]； B r y d e , Broquetas,2013[10]； 陳 豔，2015[11]）。 第 3 類 是案例研究和模型或業務流程管理研究，提供了一 些 項 目 案 例 和 BIM 的 應 用 效 益 模 型， 但 沒有 可 量 化 的 評 價 指 標（Aranda‐Mena, Crawford & Chevez ,2008[12]；Becerik-Gerber, Jazizadeh & Calis,2012[13]；劉芳，2014[14]；周甯 , 淩錦科和王冰，2014[15]）。第 4 類是評價模型或業務流程管理的過程研究，提出框架建議或過程的評估（Bakis, Kagioglou, Aouad,2006[16]；李恒 , 郭紅領 , 黃霆 , 陳鏡源和陳景進，2010[17]；余倩 , 唐建偉 , 胡計蘭 ,元建民和龔培雷，2016[18]）。第 5 類是開展調查形式的研究，包括進行問卷調查、半結構化或結構化調查、田野調查和訪談等形式，以此展開 BIM應用價值的評價內容或指標概念定義（Zuppa, Issa & Suermann,2009[19]；Becerik-Gerber et al.,2012；劉晴，2010[20]；孫悅，2011[21]；鄒倩，2014[22]）。第 6 類是進行調查和案例相結合的研究，包含了具體項目案例的調研，及以實施 BIM 應用的項目團隊成員為調查對象的協同研究（McGraw Hill, 2009[23]；張洋，2009[24]；線登洲 , 杜磊 , 劉岑和李玉潔，2016[25]）。最後一個分類是理論和一般假設類型的研究，其中包含了統計分析 BIM 項目真實資料，提出框架建議和效益評估（Eastman,Teicholz 圖1 資訊源參考文獻年度頻度分佈圖

78& Sacks, 2012[26]； Suermann & Issa,2008[27]；何關培，2011[28]；Rezgui, Yacine, Thomas Beach & Omer Rana,2013[29]；邱鵬和段小芳，2015[30]；Alreshidi, Mourshed & Rezgui, 2017[31]）。綜上所述，本文沒有發現現有文獻資訊源能直接確立應用價值評價框架模型，並將其應用於具體的項目案例和提出量化資料指標的研究，對案例項目資料研究的方式通常採用項目比較或對比性研究。總體而言，以第 1 類分類案例研究和指標量化的研究結果和第 5 類開展調查形式的研究最多。因此，本文以第 1 類參考文獻為指導，進一步探討評價指標定義與適用性問題。Kagioglou et al. （2001）提出的關鍵績效指標（Key Performance Indicators ，KPI）雖然較為籠統，但其需要在評價前確定針對 BIM 的執行計劃內容，只有在 BIM 項目的執行計劃得到明確評估時，才能作出有針對性的應用價值評價。Luu et al. （2008）認可將績效指標的評價作為衡量效率的基本要素。英國建築行業會員組織 -Constructing Excellence 進一步驗證了關鍵績效指標可以促進系統性能改進，並列出建築工程項目的關鍵績效指標：產品的成本預算力、時間的預測能力、盈利能力、生產力、建設成本和施工週期等指標。儘管這些關鍵績效指標較為籠統，但它們被證明也可以用於評價 BIM 的應用價值，只是在使用這些績效指標前，需要辨別 BIM 的評價意圖和觀察內容。目前 BIM 技術及其在建築工程全生命管理應用的實踐日趨完善，但對於評估 BIM 在建築工程全生命週期管理的應用價值的研究並不多見，現有部分文獻的評價方法主要以財務指標為主，多數集中在以短期的單個案例研究的財務指標上，用於衡量 BIM 在建築工程全生命週期管理的受益情況較之缺乏。從獲益方受益的視角去衡量 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值更為少見，其他方式或角度的評價也尚未形成完整的、系統的理論體系。本文從 29 個資訊源的參考文獻總結歸納獲知，BIM 的應用價值評價方法有：案例研究法、問卷調查法、定量分析法與經驗總結法等定量或質性研究法，使用的研究方法或以單一法或混合並用，但以案例研究法和問卷調查法為主要研究方法。本文認為基於案例研究法是最合適評價 BIM 的應用價值的研究方法，然而，由於 BIM 的應用效益影響具有不能從原始環境中提取變數和因素的特徵，應用價值評價的指標通常是通過調查和訪談等質性研究法，從具有主觀性和感知性屬性的調查物件的一般估計獲得。以上文獻在 BIM 的應用價值評價指標方面，僅是第 5類涉及 BIM 應用評價內容或指標概念，且不具代表性與適應性。本文採用探索性文獻研究法，以BIM 的應用價值評價指標為主題內容，拓展參考文獻範圍，依然採用相同的檢索方法，但由於國內文獻在主題內容研究的缺失，本文檢索參考文獻以英文文獻為主，考慮到主題內容的認同度問題，同樣選擇與主題相關性兼顧引用次數的文獻作為拓展參考文獻。基於以上討論的研究方法與拓展的參考文獻，本文採用探索性文獻研究法來確定應用價值的評價指標，確立 BIM 的應用價值評價指標之目的討論如下：英 國 BIWG（The BIM Industry Working Group）指出 BIM 應用在建築工程專案全生命週期的所有階段都會對工程項目過程產生重要的影響。Arayici, Coates, Koskela, Kagioglou, Usher & O'Reilly（2011）指出項目管理參與方協同拓展了工程的學科與專業的邊界，改善設計和施工期間專案組織的交互協同表現。而這種交互協同的表現也得到了 Kymmell（2008）和 BSI（2010）的進一步驗證。但是，Howard & Björk（2008）經過深入研究發現 BIM 的應用除簡單技術應用外還需變更業務流程。BIM 的應用可能會影響工程項目運作的所有流程，因此不能孤立的將 BIM 視為軟體工具。這恰恰支援本文採用從管理的角度定義：“BIM 被定義為通過協同交互、可重複的方法生成、存儲、管理、交換和分享資訊的過程，它借助電腦類比專案的規劃、設計、施工和運營等階段的生命週期建設提供數位資訊，用以策略支援

79陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究和運作管理，這個定義不僅集中在工程項目全生命週期建設資訊上，並指出了專案管理參與方或利益相關者協同交互”。Holzer（2013）總結稱BIM 是一種更精確的工作方式；隨著專案建構過程的變化，BIM 會通過優化設計和施工過程來減少材料、資源和成本的浪費。Nawari（2012）則將 BIM 成功的一個原因歸結為創建更加可持續化的集成平臺。Bentley（2013）指出實現材料、資源和成本精確計算，設計和施工過程改進的另一個關鍵因素是 BIM 的應用實現了建築工程專案的建築物與操作流程視覺化。當然，本文還從 BIM應用的推動主體（政府強制手段或是客戶需求），BIM 應用的資金成本的擔負能力，BIM 協同的強弱合作關係（合同文書的訂立），以及 BIM 運行的資料安全性和應對全生命週期各階段重大風險能力等影響因素去思考 BIM 的應用價值。本文通過對現有文獻的分析提出了建築工程行業評價指標，為評估具體的 BIM 應用價值可起到參考作用。本文在分析使用 BIM 的經濟和受益影響後，思考討論 BIM 在專案生命週期不同階段的使用頻率。文獻研究中研究人員使用 BIM 將各個階段定義為可行性規劃（Cheung, J.Rihan, Tah, Duce & Kurul，2009；Azhar, Khalfan & Maqsood，2012； Ham, Kyung-Min, Ju-Hyung, Yoon-Sun & Jae-Jun，2008）、 設 計（Azhar, Brown，2009；Cheung et al.,2009； Ham et al.,2008）、施工前（施工設計和投標）（Azhar et al.,2009；Cheung et al.,2009； Azhar et al.,2012； Giel, Issa, Olbina，2010；Hardin，2009）、 施 工（Azhar et al.,2009；Azhar, M. Hein, Sketo，2013；Grilo, Jardim-Goncalves，2010； Ibrahim, Krawczyk & Schipporeit，2004）和 運 營 維 護（Azhar et al.,2013； Ibrahim et al.,2004），並對在這些階段 BIM 的應用進行價值評估，剖析項目生命週期不同階段 BIM 技術的應用效益；但是，以上文獻共同忽略辨析 BIM 在項目生命週期各個階段 BIM 應用的頻率。本文依據文獻資訊源的研究結果，將 BIM 在建築工程項目的生命週期定義為包括規劃階段、設計階段、施工階段、運營維護階段等階段的各個階段，它包含專案啟動、可行性分析、設計、施工、移交、運作、維護和最終拆除等各個環節。本文從專案管理參與方的角度，提供關於 BIM 在專案生命週期各個階段 BIM 的應用頻率調查資料，以此辨析BIM 在哪個階段中應用頻率的高低。本文提煉出評估 BIM 應用價值的關鍵評價指標，如使用產品的客戶滿意度、服務的客戶滿意度、錯誤率、成本預算力、時間的預測能力、盈利能力、生產力、安全性能、建設成本和施工週期，並且按其使用頻率評價其適用性。2 研究方法由於 BIM 的應用價值影響具有不能從原始環境中提取變數和因素的特徵，應用價值評價的指標通常是通過調查和訪談等質性研究法，從具有主觀性和感知性屬性的調查對象的一般估計獲得。基於以上原因，本文總結提出主觀評價與客觀評價相結合的評價方法，以最為客觀和可量化的語境呈現資料：首先，採用探索研究法對國內外文獻進行分析討論，其重點是討本文獻的研究方法與研究案例，探究方法論和判別 BIM 應用價值指標內容的研究資料或結果，評估其有效性，總結現有文獻的研究空缺，並作為本文所適用的研究方法或評價指標參照；其次，通過半結構化訪談的問卷調查方法確定應用價值的評價指標；再次，使用模糊綜合評價法，主觀評估總結觀察變量分配權重；最後，利用因數分析法分析和提取公共因數，計算因數得分與綜合得分，建立因數分析模型。（1） 文 獻 研 究 法： 採 用 探 索 研 究 法 通 過ProQuest Central、EBSCOhost、CNKI、 華 藝 線 上等文獻來源資料庫，依據研究主題搜索相關文獻資料，在綜述國內外業界和研究人員就 BIM 在建築工程管理的應用研究的基礎上，將研究思路集中在建築工程項目全生命週期的規劃、設計、施工、運營維護等階段的 BIM 的應用價值評價，從項目管理的價值角度歸納其應用價值評價指標，

80為本文開展研究提供理論指引。（2）訪談調查法：通過雪球抽樣的半結構化面對面的訪談調查，進行評價指標調整和修正，確立各維度的問卷內容並設計調查問卷；然後在中國建築業協會 BIM 專家庫納入的 752 名國內勘察單位、設計單位、施工單位、監理單位和業主方的五大責任主體及造價諮詢、招標代理、工程項目管理與建築運營單位等項目管理參與方的專家中，開展非隨機抽樣問卷調查。 （3）模糊綜合評價法（Fuzzy Comprehensive Evaluation Method）：利用 BIM 應用價值各維度的問卷調查資料，統計分析觀測變數（Manifest Variables），通過本文定義的相對重要指數（Index of Relative Importance，以下簡稱“RII”）公式（如公式 1）分配影響力權重，以此對 BIM 應用價值的各維度影響力進行重要性排序；根據權重值評價 BIM 在全生命週期各階段或特定業務流程的影響力，進而討論 BIM 的應用現況與價值。 （1）其中 W 是調查對象分配給各個選項的權重（按重要程度分類：在 1 ～ 5 之間，1 是最不重要的影響，5 是最重要的影響；按使用頻率分類：在1 ～ 3 之間，1 為從不使用，3 為經常使用。），A 是最高權重值，N 是調查對象總人數。（4）因數分析法（Factor Analysis Method）：本文依據 Charles Spearman （1904）提出的因數分析模型（如公式 2 表述）： （2）其中，X 為觀測變數，表示為 X1, X2,……, Xp，p為觀測變數數量，F 為 n 個公共因數變數，n < p；為公共因數變數的相關係數，α 越大說明公共因數 F 和觀測變數 X 的相關性越強，ε 為特殊因數，表示觀測變數不能被公共因數所解釋的部分，相當於多元回歸分析中的殘差部分。本文利用 SPSS 的因數分析（Factor Analysis）模組，判別適合因數分析的維度，分維度進行因數載荷矩陣求解、提取公共因數等探索性因數分析（Exploratory Factor Analysis） 操 作， 建 立 分維度公共因數結構模型，使用因數得分（Factor Score）係數矩陣數值，計算因數得分函數（即各個觀測量因數變數的線性運算式，如公式 3）。使用因數得分（Fi）與因數方差貢獻率（di），計算各分維度的綜合得分（如公式 4），實證分析 BIM在全生命週期各階段或特定業務流程的影響力，實現最不主觀和最可量化的語境呈現資料。因數得分函數： （3）其中分維度的綜合得分公式： （4）其中 。3 調查問卷與調查對象3.1 樣本有效性界定由於調查資料為橫斷式調查資料，調查對象僅接受一次調查，樣本資料不測量調查對象的變化情形，為總樣本各個體間的差異，可以代表被界定的較大主體的變化。調查的時間段為 2017 年1 月至 2017 年 4 月，問卷調查沒有重複測量，因此調查的資料結果被認為是橫斷式不連續的資料，代表調查期到 2017 年 4 月截止期限前，調查對象的認知不發生變化。本文採用平均數類型的變數公式（如公式 5），確定非隨機抽樣樣本量。 （5）本文將 752 名專家視為計算必要樣本量時的總人數，採用α = 0.05，t =1.65，置信區間（Confidence Interval）Z =8.52，理論樣本量應為 113。這是基於0.65 的回答率得出的，因此研究需要有 74 份回答，實際收到了 104 份回答，樣本數適當。3.2 調查問卷本文遵照研究目的，以可讀性、避免問題引導性與傾向性和封閉式問題三個原則來調整和修正調查內容和設計問卷，形成了主體部分 3 等級選項的頻率量表。設計完成的訪談指引主題部分

81陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究共有 10 個題項，採用雪球抽樣開展了面對面的半結構化訪談，半結構化訪談結束後，依照訪談結果，在保持研究內容不變的前提下，進一步調整和修正討論觀察變數等調查內容。3.3 調查對象本文依照 “項目管理參與方”的定義，將項目管理參與方的專家作為參與問卷調查的對象，具備如下特性：其一，調查對象具有建築工程項目多學科的屬性，具備一定的專業經驗，對建築工程行業有相對客觀和全面的看法，能較充分認識 BIM 的應用、障礙、挑戰和相關的發展等；其二，調查對象為建築工程行業協會的成員，主要為 BIM 應用的參與人，其單位組織有一定規模，並參與建設 BIM 應用的建築工程項目；其三，調查對象具有多年的行業工作經驗。本文將截止於 2016 年 12 月的中國建築業協會 BIM 專家庫中納入的 752 名國內勘察單位、設計單位、施工單位、監理單位和業主方的五大責任主體及造價諮詢、招標代理、工程項目管理與建築運營單位等項目管理參與方的專家，作為調查對象展開問卷調查，進行非隨機抽樣。 調查問卷採用基於線上網路平臺的結構化封閉式選項的問卷， 調查的時間週期 2017 年 1 月至 2017 年 4月。從 752 名能聯繫到的專家中非隨機抽樣 223名（29.65%），104 名（46.64％）的完整答覆，而樣本數適當。提取的調查資訊是基於以上調查對象的回應。根據統計顯示的調查對象的行業工作年限、單位組織規模和職業的構成情況，本文認為調查對象符合樣本調查對象的屬性特徵，且為行業經驗的項目管理參與方主導，能真實反映與評價建築工程行業 BIM 的現狀和應用價值，具有較好的代表性。4 研究統計與分析4.1 樣本資料預處理本文從形式上檢查問卷結果的有效性和真實性，首先對問卷資料進行了剔除漏選、多選、既定模式問卷的檢驗，由於調查問卷主體部分採用結構化式封閉式選項的問卷，設置了選項檢驗機制，回收問卷未見以上問題，故為零剔除。本文使用 SPSS 22.0 for Windows 作為資料處理工具，對問卷資料（10×104 個數值）的預處理主要包括極端值控制、互斥資料清理和排查重複問卷，結果顯示：其一，利用探索（Explore）對每個變數做異常值檢查，顯示數值中沒有離群值，保證了問卷資料的效度；其二，由於問卷的題項未設定互斥問題，變數間不存在矛盾資料，問卷資料具有一致性；其三，利用標識重複的個案（Identify Duplicate Cases）進行排查，未發現重複問卷的問題，問卷資料具有有效性。4.2 問卷的品質分析（1）題目鑒別度分析本文採用獨立樣本的 t 檢驗方法計算鑒別度。按照吳明隆（2000）[32] 提出的高分組與低分組定義方法，把排在前後 27% 的樣本分別設定為高低分組（N=104，故高低分組樣本數各為 28），利用轉換（Transform）中的計算變數（Compute Variable）得出各變數的總分，以此建立高分組和低分組樣本群。獨立樣本 t 檢驗（Independent-Sample T Test）結果如下表 1 和表 2 所示。表 1 群組統計資料組別 N 平均數 標準差 均值的標準誤X低分組 28 127.214 4.104 0.776高分組 28 145.571 3.271 0.618表 1 為樣本變數基本統計量表，包括了有效觀測量數、均值、標準差和均值標準誤。從表 2可獲知，對於方差齊性檢驗的結果為 p=0.237，由於顯著性水準設定為 a=0.05，p>0.05，故不能拒絕零假設，即兩個總體的方差不具有齊性。繼續分析 t 檢驗數值，其中第一行顯示：t=-18.510，df=54，p=0.000，由於顯著性水準設定為 a=0.01，p<0.01，所以應拒絕零假設，因此樣本有極其顯著的差異，代表問卷中的題目都具有很強的鑒別力。如上方法，本文對調查問卷按題項分類，分別計算各變數的總分，如 X =X0+X1+……+ X9 界

82定高分組與低分組並進行獨立樣本 t 檢驗，檢定結果如表 3 所示。從表 3 可知根據 Levene 的方差平等檢驗結果 X 方差齊性檢驗的結果 p 值為 0.325，由於顯著性水準設定為 a = 0.05，p 值均大於 0.05，可以拒絕零假設，即各組之間的方差沒有差異，並接受替代假設，即組間差異存在統計學上的顯著差異。繼續分析 t 檢驗數值的第一行數值 p 值均等於0.000，由於顯著性水準設定為 a = 0.01，p < 0.01，所以應拒絕零假設，樣本有極其顯著的差異，代表問卷中題項 X0 至 X9、具有很強的鑒別力。（2）問卷的信度分析本 文 採 用 Cronbach׳s α 係 數 來 評 價 調 查問卷的一致性與穩定性。計算可得，各題項的Cronbach׳s α 值介於 0.79 至 0.91，總量表結果顯示如下表 4：表 4 信度統計-Cronach׳s α係數Cronach׳s Alpha 基於標準化項Cronach׳s Alpha 項 數0.859 0.833 10Cronbach׳s α = 0.859 < 0.6，說明調查問卷的內部一致性與穩定性為可接受範圍，量表達到良好的信度。基於標準化項 Cronbach׳s α 與原係數差別不大，僅為 0.026，說明題項間的相關性較好。（3）效度分析本文採用對問卷內容效度評判方法檢驗調查問卷題項的邏輯合理性。邀請四位人文社科的專業教授與五位項目管理參與方的專家評判調查問卷的效度，結果顯示：問卷語句能圍繞調查主題設計，問卷題項措辭簡單通俗、文字表達清楚，沒有出現歧義或誘發性的問題，顯性變數結構合理等。4.3 樣本統計分析（1）觀測變數的模糊綜合評價：本文認為 BIM 的應用價值需要在項目全生命週期內進行評價，以確保實現持續改進。根據文獻部分的總結，提出使用產品的客戶滿意度、服務的客戶滿意度、錯誤率、成本預算力、時間的預測能力、盈利能力、生產力、安全性能、建設成本和施工週期等 10 個關鍵評價指標，作為 BIM應用價值的績效指標分配權重，按其影響力排序（如表 5），這些評價指標覆蓋項目全生命週期期間 BIM 應用的各個階段。從 BIM 的應用價值關鍵評價指標的 RII 值（表 6）可以看到，總成本、盈利能力、生產力、安全性、施工週期和成本預算力的數值都大於 0.7，其重要程度顯著；從使用的角度看，總成本（經常使用比例是 53.85%）和盈利能力（經常使用比例是 45.19%）是 BIM 應用價值最常用的測量指標，然後是生產力指標經常使用比例為 41.35%，時間預測能力指標最少用到，但其 RII 值卻不是最低的。表 2 獨立樣本 t 檢定方差方程的Levene 檢驗 均值方程的t檢驗F Sig. T df Sig. （雙側）均值差值標準誤差值差分95%置信區間下限 上限X假設方差相等1.432 0.237-18.510 54 0.000 -18.357 0.992 -20.345 -16.369假設方差不相等 -18.510 51.441 0.000 -18.357 0.992 -20.348 -16.367表 3 問卷各項目獨立樣本 t 檢定方差方程的Levene 檢驗 均值方程的t檢驗F Sig. T df Sig. （雙側）均值差值標準誤差值差分95%置信區間下限 上限X假設方差相等0.985 0.325-20.625 54 0.000 -6.286 0.305 -6.897 -5.675假設方差不相等 -20.625 53.258 0.000 -6.286 0.305 -6.897 -5.675

83陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究（2）因數分析依據調查問卷題項，本文定義 BIM 的關鍵評價指標 X 包含 X0 至 X9 共 10 個觀測變數，運行SPSS 的因數分析（Factor Analysis）模組，輸出視窗得到如下統計：BIM 的 關 鍵 評 價 指 標 X 的 樣 本 的 KMO 與Bartlett's 球狀檢驗見表 7。從表可知，KMO 統計值為 0.521，可滿足因數分析的條件；在 Bartlett 檢 驗 中， 近 似 卡 方 值 為 38.476， 對 應 的 顯 著 性概 率 P=0.006<0.01， 小 於 顯 著 性 水 準，KMO 與Bartlett 檢驗結果均表明本文的 BIM 的關鍵評價指標 X 研究適合因數分析。表7 KMO值 與 Bartlett 檢驗Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性度量 0.521Bartlett 檢驗近似卡方 38.476df 45Sig. 0.0062）提取公共因數。表 8 公共因數方差表示因數分析的初始解，給出所有觀測變數的共同度數值，由於觀測變數標準化的方差都為 1，故 X0 至X9 共 10 個觀測變數的共同度都為 1，說明觀測變數的所有方差均可以被解釋。然而，按照特徵值大於 1 提取公共因數時，可見測量變數的方差可以被解釋的程度都會損失資訊，其程度在 29% ～46% 之間。對比最大方差旋轉的最終因數解，旋轉前的觀測變數資訊損失程度與旋轉後相同，X0至 X9 共 10 個觀測變數的資料差異性不大，因數意義較為含糊，本文將進行因數解釋觀測變數總方差計算和分析。表 9 顯示了 10 個因數解釋觀測變數總方差的情況，可解釋為按特徵值大小排序的主成分編號，解釋初始特徵值和在提取平方和載入下的相關係數矩陣和提取旋轉公共因數的特徵值、方差貢獻表 5 BIM的關鍵評價指標選項經常 偶爾 從不次數 % 次數 % 次數 %產品客戶滿意度 12 11.54% 38 36.54% 54 51.92%服務客戶滿意度 17 16.35% 45 43.27% 42 40.38%錯誤率 34 32.69% 33 31.73% 37 35.58%成本預算力 41 39.42% 34 32.69% 29 27.88%總成本 56 53.85% 36 34.62% 12 11.54%安全性 33 31.73% 59 56.73% 12 11.54%盈利能力 47 45.19% 45 43.27% 12 11.54%生產力 43 41.35% 40 38.46% 21 20.19%時間的預測能力 9 8.65% 54 51.92% 41 39.42%施工週期 42 40.38% 40 38.46% 22 21.15%表 6 BIM的關鍵評價指標的RII值選項 R1 W3 R2 W2 R3 W1 ɛW RII 排名總成本 56 168 36 72 12 12 252 0.808 1盈利能力 47 141 45 90 12 12 243 0.779 2生產力 43 129 40 80 21 21 230 0.737 3安全性 33 99 59 118 12 12 229 0.734 4施工週期 42 126 40 80 22 22 228 0.731 5成本預算力 41 123 34 68 29 29 220 0.705 6錯誤率 34 102 33 66 37 37 205 0.657 7服務客戶滿意度 17 51 45 90 42 42 183 0.587 8時間的預測能力 9 27 54 108 41 41 176 0.564 9產品客戶滿意度 12 36 38 76 54 54 166 0.532 10

84率和累積貢獻率。分析可知，如果要求累積解釋貢獻值大於 62%，則需要提取 5 個公共因數，且這 5 個公共因數的特徵值均大於 1.0，測量變數的方差可以被解釋的程度達到要求，但提取公共因數效果屬於不是很合適範疇。表 8 公共因數方差表觀測變數 標籤 初始值 提取X0 產品客戶滿意度 1.000 0.567X1 服務客戶滿意度 1.000 0.687X2 錯誤率 1.000 0.546X3 成本預算力 1.000 0.570X4 總成本 1.000 0.536X5 安全性 1.000 0.605X6 盈利能力 1.000 0.706X7 生產力 1.000 0.665X8 時間的預測能力 1.000 0.714X9 施工週期 1.000 0.642提取方法：主成分分析從表中可以看出，第 1 個公因數的特徵值為1.556，方差貢獻率為 15.563%，因數分析過程提取了 5 個因數，5 個因數解釋的方差共占總方差主成分累積貢獻率達到 62% 以上，被認為可基本解釋觀測變數的變化。如杜智敏（2015）[33] 研究認為：累積方差貢獻率的適宜率要根據具體問題來確定有關科學技術的問題。雖然，理論上，要求累積方差貢獻率宜要在 95% 以上；但對於社會科學、行為科學中的資料，可能達到 60% 可以被認為是適宜的。從下面的碎石圖（圖 2）可以看出，前 4 個因數的特徵值比較大，連接成了陸峭的折線，對應第 4 個因數的點是折線的轉捩點，第 5個因數對應點為另一個轉捩點，同時第 5 個因數之後的特徵值比較小，顯示為平緩的折線，可認為提取前 5 個因數是較為合適的。（3）建立因數模型，構建 BIM 的關鍵評價指標 X 的因數模型，關鍵是根據樣本資料矩陣估計因數載荷矩陣（如表 10），可以看出每個公共因數對應於各個觀測變數的載荷表現不明顯，不便於用觀測變數解釋其含義。图 2 碎石图因此，為了明確因數含義，對初始因數載荷矩陣進行旋轉。因數載荷矩陣經旋轉後見表 11，表中數據向 0，1 兩極分化；在旋轉空間中的成分圖（如圖 4）可見，公共因數與觀測變數的關係相對較為明確：表 9 因數解釋觀測變數總方差的情況成分初始特徵值 提取平方和載入合計 方差的 % 累積 % 合計 方差的 % 累積 %1 1.556 15.563 15.563 1.556 15.563 15.5632 1.277 12.773 28.336 1.277 12.773 28.3363 1.179 11.793 40.129 1.179 11.793 40.1294 1.160 11.597 51.726 1.160 11.597 51.7265 1.065 10.646 62.372 1.065 10.646 62.3726 0.893 8.933 71.3057 0.784 7.843 79.1488 0.744 7.442 86.5909 0.695 6.951 93.54110 0.646 6.459 100.000

85陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究第 1 個公共因數 F1 與 X0、X2 和 X3 關係密切，表明在產品客戶滿意度、錯誤率和成本預算力三個觀測變數上有較大的載荷，一定程度上反映了“BIM 的關鍵評價指標”在於 BIM 在工程建設品質的管理能力體現，因此稱 F1 為品質因數。圖3 旋轉後的因數荷載三維散點圖第 2 個公共因數 F2 與 X5 和 X8 關係密切，表明在安全性和時間的預測能力兩個觀測變數上有較大的載荷，一定程度上反映了“BIM 的關鍵評價指標”在於 BIM 在工程建設運行控制能力的體現，因此稱 F2 為營運因數。第 3 個公共因數 F3 與 X3、X7 和 X9 關係密切，表明在成本預算力、生產力和施工週期這三個觀測變數上有較大的載荷，一定程度上反映了“BIM的關鍵評價指標”在於 BIM 在工程建設的計畫與調控能力的體現，因此稱 F3 為調控因數。第 4 個公共因數 F4 與 X1 關係密切，表明在服務客戶滿意度這個觀測變數上有較大的載荷，一定程度上反映了“BIM 的關鍵評價指標”在於BIM 對客戶服務價值的體現，因此稱 F4 為服務能力因數。第 5 個公共因數 F5 與 X4 和 X6 關係密切，表明在總成本和盈利能力這兩個觀測變數上有較大的載荷，一定程度上反映了“BIM 的關鍵評價指標”在於 BIM 在工程建設支出與收入的效用價表10 因數荷載成分矩陣a觀測變數 標籤成分1 2 3 4 5X0 產品客戶滿意度 0.495 -0.236 0.343 -0.100 -0.373X1 服務客戶滿意度 0.266 -0.346 -0.126 0.660 0.211X2 錯誤率 0.634 0.120 0.118 0.020 -0.338X3 成本預算力 -0.289 0.684 -0.011 0.000 0.134X4 總成本 0.406 0.106 -0.529 0.276 -0.059X5 安全性 0.492 0.236 -0.015 0.192 0.519X6 盈利能力 -0.030 -0.390 0.643 0.001 0.373X7 生產力 0.313 -0.204 -0.366 -0.626 -0.014X8 時間的預測能力 0.478 0.318 0.173 -0.386 0.453X9 施工週期 0.141 0.508 0.418 0.243 -0.361提取方法：主成分分析。a. 提取 5 個成分表11 旋轉因數荷載成分矩陣a觀測變數 標籤成分1 2 3 4 5X0 產品客戶滿意度 0.739 -0.018 -0.039 0.011 -0.135X1 服務客戶滿意度 0.029 0.032 0.013 0.827 0.028X2 錯誤率 0.662 0.197 0.119 0.025 0.232X3 成本預算力 -0.417 0.213 0.441 -0.350 0.182X4 總成本 0.092 0.149 -0.073 0.343 0.618X5 安全性 -0.009 0.701 0.074 0.318 0.078X6 盈利能力 0.067 0.126 -0.014 0.172 -0.810X7 生產力 0.205 0.153 -0.696 -0.270 0.206X8 時間的預測能力 0.124 0.793 -0.096 -0.228 -0.089X9 施工週期 0.331 0.052 0.707 -0.156 0.074提取方法：主成分分析。旋轉法：具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。a. 在 8 次反覆運算中收斂迴圈。

86值的體現，因此稱 F5 為收支因數。圖4 BIM應用價值關鍵評價指標因數分析模型建立以上因數分析模型（圖 4）後，本文根據旋轉後的因數變數線性運算式（公式 3），使用因數得分係數矩陣和標準化的數值得出因數得分，並計算綜合得分（公式 4）。依據以上因數分析及得分統計，通過以上 10 個觀察變數綜合，可以對10 個顯性變數的分析轉化為對 5 個隱形變數的分析，有一定的相關性。例如，在公共因數定義時可見 F1 和 F3 出現X3 共線性（圖 4，灰色因數），被認為對所蘊含的隱形變數的資訊解釋存在牽強語義，總體評價BIM 的關鍵評價指標的效果不夠理想。但是，從X3“成本預算力”這一顯性變數與 F1 品質因數、F3 調控因數這兩個隱形變數的語義上分析，其相關性比較顯著，因數意義較為明確。因此，本文認為，一方面，從公共因數的定義可以知道，X3存在相關的共同趨勢，這是主要原因；另一方面與樣本的體量小或橫斷資料的偶然性有關，這也是樣本的局限性因素。依據劉國旗（2001）[34] 對解決因數多重共線性問題的界定，2 個或多個自變引數之間存在多重共線性，才被認為因數模型不能很好解釋因變數的變化。本文的 1 個引數的共線性是在可接受的容許度內。5 總結與展望本文認為，根據 BIM 的關鍵評價指標 X 研究需要，選擇以上 5 個公共因數建構因數分析模型是合適的；BIM 的關鍵評價指標 X6 中 10 個題項的結構，與工程項目全生命週期管理中的 BIM的關鍵評價指標的基本結構是一致的，BIM 的關鍵評價指標分維度的結構效度達到要求，公共因數建構因數模型與工程項目全生命週期管理中的BIM 關鍵評價指標的基本結構一致，結構效度呈現出更為明顯的特性。評估建築工程項目效益、效率和品質三個要素，可以實現建築工程項目持續改進；將績效指標的評價作為衡量效率的基本要素，雖然較為籠統，在建築工程行業受到普遍認同和廣泛使用，使用關鍵評價指標可以使 BIM的執行計劃，與相似的項目案例進行比較評價，以便確定差異區間，評估實際效益。以此表述BIM 在建築工程項目全生命週期管理的評價指標，為未來政府部門或建築工程項目管理參與方評估與應用 BIM 技術提供基礎參考資訊，以使 BIM 的應用更有效益。本文可為評價目前用來衡量建築 BIM 應用價值的標準的後續研究做參考，也可用於對 BIM 的實際效益和計畫執行情況作出對比。雖然 BIM 應用價值的評價指標較多，不過總成本（經常使用比例是 53.85%）和盈利能力（經常使用比例是45.19%）是 BIM 最常見的測量指標，其後是生產力指標（使用比例為 41.35%），時間的預測能力指標最少用到。值得注意的是，本文在進行半結構化面對面訪談時，和調查對象對 BIM 應用的其他問題作了討論，依據討論頻率，這些相關問題可排列為：（1）建立新的工作流程和客戶滿意度；（2）對 BIM 充分理解；（3）從財務角度體現 BIM 應用價值；（4）精簡流程與減輕工作任務。本文因此認為， BIM 的從業人員在實踐中需要有明確的指引、培訓和技術支持，以上問題的歸因在於 BIM 的成熟度目前仍然處於初級階段，針對以上問題探討 BIM 的成熟度影響，是未來研究的方向。

87陳燕升，等 BIM在建築工程全生命週期管理的應用價值研究由於 BIM 可用項目資料資訊的性質，本研究存在一定的局限性：第一，評價指標量化程度，衡量建築工程項目的指標應該包括效益、效率和品質三個要素，由於客觀原因，BIM 的應用價值僅僅從效益層面進行評估，存在無法估量投資成本和收益的結果等問題。第二，是研究選擇方法的局限性。如參考文獻的局限性矛盾，本文使用了 2002 年至 2017 年間且引用次數較高的學術性文獻，受研究內容相關性與引用次數影響的約束 ，儘量確定使用參考文獻依其公開發表時間呈正態分佈選擇； 選用的英文文獻關注研究方法與結果相關性，兼顧引用次數（即研究的成熟度）。 雖然使用文獻引用次數歸納法具有業界或學者的認同度，但仍存在如新穎性損失、中英文文獻分佈不均等問題，導致研究結論有一定的的局限性。參 考 文 獻
[1] Shou, W., Wang, J., Wang, X., & Chong, H. Y. (2015). A comparative review of building information modelling implementation in building and infrastructure industries. Archives of Computational Methods in Engineering, 22(2), 291-308.[2] Atazadeh, B., Kalantari, M., Rajabifard, A., Ho, S., & Ngo, T. (2017). Building information modelling for high‐rise land administration. Transactions in Gis, 21(1).[3] Harris，BN and Alves, T.（2015）, Building Information Modeling: A Report From the Field, “The National Institute of Building Sci-ences”, available at: www.nibs.org.[4] Luu, V., Kim, S., Huynh, T. (2008) Improving project management performance of large contractors using benchmarking approach, Inter-national Journal of Project. Management. 26 (7) 758–769.[5] Kagioglou, Michail and Cooper, Rachel and Aouad, Ghassan. （2001）, Performance management in construction: a conceptual framework [J]. Construction Management & Economics, 19(1):85-95.[6] Constructing Excellence, Introduction to KPIs & Benchmarking, available on-line at http://www.constructingexcellence.org.uk/zones/kpizone/whatisbenchmarking. jsp2010(Accessed February 2013).[7] Becerikgerber B, Jazizadeh F, & Li N, （2011）, Application Areas & Data Requirements for BIM-Enabled Facilities Management[J]. Journal of Construction Engineering & Management, 138 (3):431-442.[8] Tillotson, J., Espitalier-Noel, P., & Huddleston, D. （2002）New design approaches to counteract change costs & impacts on schedules. Future Fab International,13:12-19.[9] Woo J, Wilsmann J, & Kang D. （2010）. Use of As-Built Building Information Modeling[C]// Construction Research Congress. https://doi.org/10.1061/41109(373)54[10] D. Bryde, M. Broquetas,J. &Volm, M. （2013）.The project ben-efits of Building Information Modeling (BIM), Int.J.Proj.Manag. 3:971~980.[11] 陳豔. (2015), BIM技術開啟智慧建築時代[J]. 上海資訊化, 10:56-59.[12] Aranda‐Mena, G., Crawford, J., & Chevez, A.,(2008), Building infor-mation modelling demystified: does it make business sense to adopt BIM? [J]. International Journal of Managing Projects in Business, 2(3):419-434.[13] Becerik-Gerber, B., Jazizadeh, F.,Li, N. &Calis, G. (2012). Applica-tion areas & data requirements for BIM-enabled facilities manage-ment, J. Constr. Eng. Manag. 138: 431~442.[14] 劉芳.(2014). BIM技術在廣州市財富中心項目中的應用研究[D].湖南農業大學,[15] 周甯,淩錦科,王冰. (2014). BIM技術在蘇州萬潤財富中心建築全生命週期中的應用[J]. 建築知識, ,03:138-139.[16] Bakis, N., Kagioglou, M., & Aouad, G. (2006). Evaluating the busi-ness benefits of information systems. 3rd International SCRI Sym-posium, Salford Centre for Research & Innovation, University of Salford, Salford.[17] 李恒,郭紅領,黃霆,陳鏡源,陳景進. (2010), BIM在建設項目中應用模式研究[J].工程管理學報24(5):525-529.[18] 余倩,唐建偉,胡計蘭,元建民,龔培雷. (2016). 基於BIM虛擬技術工程項目精細化管理 [J]. 四川建築, 04:254-255.[19] Zuppa D, Issa R, & Suermann P. (2009). BIM's impact on the success measures of construction projects[J]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2009:503-512.[20] 劉晴,王建平. (2010). 基於BIM技術的建設工程生命週期管理研究[J].土木建築工程資訊技術, 03:40-45.[21] 孫悅. (2011). 基於BIM的建設項目全生命週期資訊管理研究[D].哈爾濱工業大學.[22] 鄒倩 . (2014). 基於BIM的城市更新項目物理環境評價模型研究——以重慶某城市更新項目為例[D]. 重慶大學.[23] McGraw Hill. (2010). Green BIM: how building information model-ing is contributing to green design & construction. Retrieved from: http://www.mcgraw-hillsales. com/MHC%20Green%20BIM%20SmartMarket%20Report%20(2010).pdf[24] 張洋. (2009). 基於BIM的建築工程資訊集成與管理研究[D]. 清華大學,[25] 線登洲,杜磊,劉岑,李玉潔. (2016). BIM在河北奧體中心項目中的應用[J]. 低溫建築技術, 07:145-147.[26] Eastman C M, Teicholz P, & Sacks R, (2012). BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling For Owners [J]. Australasian Journal of Construction Economics & Building, 12(3):101-102.[27] Suermann P C, and Issa, R R A. (2008). Case studies: evaluating building information modelling impact on United States Army. Corps of engineers construction [J]. https://doi.org/10.13140/2.1.1577.1204[28] 何關培. （2011）,實現BIM價值的三大支柱-IFC/IDM/IFD[J].土木建築工程資訊技術. 3(1):108-116.[29] Rezgui, Yacine., Thomas Beach, & Omer Rana. (2013). A governance approach for BIM management across lifecycle & supply chains using mixed-modes of information delivery. Journal of Civil Engineering & Management .19.2: 239-258.[30] 邱鵬,段小芳. (2015), 基於BIM技術的項目全生命週期管理平臺的應用[J].山西建築, 34:257-258.[31] Alreshidi, E., Mourshed, M., & Rezgui, Y. (2017). Factors for effective BIM governance. Journal of Building Engineering, 10, 89-101.[32] 吳明隆. (2000). SPSSs統計應用實務[M]. 中國鐵道出版社,

88[33] 杜智敏. (2015). SPSS在社會調查中的應用[M]. 電子工業出版社, [34] 劉國旗. (2001). 多重共線性的產生原因及其診斷處理[J]. 合肥工業大學學報:自然科學版, 24(4):607-610.附錄1：引用次數（Times cited）較高的29個資訊源類 別 序 號 文 獻 引用量第1類1 Garrett, T., Garside, M.. Fab pilot of a multi-dimensional CAD system.Future Fab International, (2003):14. 1182Becerikgerber B, Jazizadeh F, Li N, et al. Application Areas & Data Requirements for BIM-Enabled Facilities Management[J]. Journal of Construction Engineering & Management, 2011, 138(3):431-442.1913Khanzode A, Fischer M, Reed D. Benefits & lessons learned of implementing Building Virtual Design & Construction (VDC) technologies for coordination of Mechanical, Electrical, & Plumbing (MEP) systems on a large Healthcare project[J]. Electronic Journal of Information Technology in Construction, 2008, 13:324-342.1434Kuprenas J A, Mock C S. Collaborative BIM Modeling Case Study — Process & Results[C]// International Workshop on Computing in Civil Engineering. 2009:431-441.77第2類5Tillotson, J., Espitalier-Noel, P., Huddleston, D.New design approaches to counteract change costs & impacts on schedules. Future Fab International, (2002):13.226Woo J, Wilsmann J, Kang D. Use of As-Built Building Information Modeling[C]// Construction Research Congress. 2010:538-548.237D. Bryde, M. Broquetas,J.M. Volm,The project benefits of Building Information Modeling(BIM),Int.J.Proj.Manag.31,2013:971~980.2208 陳豔. BIM技術開啟智慧建築時代[J]. 上海資訊化,2015,10:56-59. 1第3類9Aranda‐Mena G, Crawford J, Chevez A, et al. Building information modelling demystified: does it make business sense to adopt BIM?[J]. International Journal of Managing Projects in Business, 2008, 2(3):419-434(16).9410B. Becerik-Gerber, F.Jazizadeh, N.Li,G.Calis, Application areas & data requirements for
BIM-enabled facilities management, J.Constr. Eng. Manag. 138:2012:431~442.19111 劉芳. BIM技術在廣州市財富中心專案中的應用研究[D].湖南農業大學,2014. 212 周甯,淩錦科,王冰. BIM技術在蘇州萬潤財富中心建築全生命週期中的應用[J]. 建築知識,2014,03:138-139. 1第4類13Bakis, N., Kagioglou, M., Aouad, G. (2006). Evaluating the business benefits of information systems. 3rd International SCRI Symposium, Salford Centre for Research & Innovation, University of Salford, Salford.20114 李恒,郭紅領,黃霆,陳鏡源,陳景進.BIM在建設專案中應用模式研究[J].工程管理學報.2010,24(5):525-529. 9515 余倩,唐建偉,胡計蘭,元建民,龔培雷. 基於BIM虛擬技術工程項目精細化管理[J]. 四川建築,2016,04:254-255. 1第5類16Zuppa D, Issa R, Suermann P. BIM's impact on the success measures of construction projects[J]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2009:503-512.2117Becerik B. Assessment of Online Project Management Technology for Construction Projects & Organizations: A Benchmarking Exercise on Added Value[C]// Technology Management for the Global Future - Picmet 2006 Conference. IEEE, 2006:1594-1603.618 劉晴,王建平.基於BIM技術的建設工程生命週期管理研究[J].土木建築工程資訊技術,2010,03:40-45. 5919 孫悅.基於BIM的建設專案全生命週期資訊管理研究[D].哈爾濱工業大學,2011. 6920 鄒倩. 基於BIM的城市更新專案物理環境評價模型研究——以重慶某城市更新項目為例[D]. 重慶大學, 2014. 5第6類21McGraw Hill. (2009). The business value of BIM: getting to the bottom line.Retrieved from: http://www.bim.construction.com/research/13122 張洋. 基於BIM的建築工程資訊集成與管理研究[D]. 清華大學, 2009. 8623 線登洲,杜磊,劉岑,李玉潔. BIM在河北奧體中心專案中的應用[J]. 低溫建築技術,2016,07:145-147. 1第7類24Eastman C M, Teicholz P, Sacks R, et al. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling For Owners[J]. Australasian Journal of Construction Economics & Building, 2012, 12(3):101-102.86825Suermann P C, Issa R R A. Case studies: evaluating Building Information Modelling impact on United States Army Corps of engineers construction[J]. 2008.5226 何關培.實現BIM價值的三大支柱-IFC/IDM/IFD[J].土木建築工程資訊技術.2011,3(1):108-116. 2327Rezgui, Yacine, Thomas Beach, & Omer Rana. "A governance approach for BIM management across lifecycle & supply chains using mixed-modes of information delivery." Journal of Civil Engineering & Management 19.2 (2013): 239-258.2928 邱鵬,段小芳.基於BIM技術的專案全生命週期管理平臺的應用[J].山西建築,2015,34:257-258. 129Alreshidi, E., Mourshed, M., & Rezgui, Y.. Factors for effective BIM governance. Journal of Building Engineering, (2017);10, 89-101.3注：由於不同資料庫中查到的被引用次數的差異性，本研究提及的引用次數以 Google Scholar 查詢結果中標注的引用次數為准，並以2017 年 1 月為查詢時間為結點

89第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 包容型領導研究述評與展望朱燕妮*，洪　芳，楊潔雲（澳門科技大學酒店與旅遊管理學院，澳門）摘要：
隨著經濟全球化的迅速發展，越來越多的企業開始意識到企業的核心競爭力離不開對員工多樣性的有效管理和合理利用。在這樣的大環境背景下，包容型領導逐漸成為了倍受青睞的新型領導方式。本文首先通過對包容型領導的相關文獻進行了系統梳理，剖析了包容型領導的理論基礎、概念界定及其維度劃分。其次，結合包容型領導相關研究，總結回顧了其影響因素、影響結果和影響路徑。最後，本文對包容型領導未來研究方向進行了展望。關鍵詞：
包容；包容型領導；多樣化管理Inclusive Leadership: Review and Direction for Future Research Yanni ZHU*, Fang HONG, Chieh Yun YANG( Faculty of Hospitality and Tourism Management, Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
Along with the development of globalization, more and more enterprises are beginning to realize the added value from efficient diversity-management. Based on this background, inclusive leadership has gradually become a new type of leadership that is favored. This paper first concludes the definition of inclusive leadership on the base of literature review, and summarize the dimensions of inclusive leadership. Then this paper forms the determinants and consequences of inclusive leadership, as well as the mediating variables. Finally, this paper provides some directions for future research.
eeyords:
Inclusion; Inclusive leadership; Diversity management收稿日期：2018-10-08；修訂日期：2018-12-19。*通訊作者：朱燕妮，女，博士，澳門科技大學酒店與旅遊管理學院助理教授。主要研究方向：人力資源管理，旅遊管理。E-mail: ynzhu@must.edu.mo，Tel: 00853-889721510 引言隨著經濟全球化的迅速發展，企業內部員工的多樣性已成為必然的趨勢[1]。越來越多的企業開始意識到企業的核心競爭力離不開對員工多樣性的有效管理和合理利用[2~3]。在這樣的經濟發展大環境下，探索組織包容氛圍和包容文化及其相應的管理策略顯得尤為重要。而領導作為組織管理的重要環節，在多樣化管理過程中發揮著極其關鍵的作用，因此理論化探索其在這一過程中的作用機制非常重要。正是因此，包容型領導（Inclusive leadership）在領導理論研究領域逐漸成為了倍受青睞的新型領導風格[3]。本文首先通過對包容型領導的相關文獻進行了系統梳理，剖析了包容型領導的理論基礎、概念界定及其維度劃分。其次，結合包容型領導相關研究，總結回顧了其影響因素、影響結果和影響路徑。最後，本文對未來研究方向進行了展望。

901 包容型領導的理論基礎與內涵界定1.1 多元化背景下的包容型領導“包容型領導”的概念起源於對組織員工多樣性管理的研究[4]。組織員工多樣性（workforce diversity）近年來已經成為了當下世界範圍內企業組織所面臨的非常重要的挑戰[5]；同時，也是學術界對企業管理開展研究的重要論題。組織員工多樣性可以是很多方面的，例如種族、年齡、性別、國籍等基本人口統計學特徵[6]，也可以是人格特徵、價值觀、心智模式等社會心理學特徵[4]。組織員工多樣性一直被認為存在二元屬性，即一方面，多樣性會引起衝突，例如種族、性別等產生的歧視、職場排擠等問題；而另一方面，多樣性又有可能帶來教育、知識、智慧背景等的異質化從而提高任務完成度和創新績效等。回顧起來，針對多樣性管理的研究持續了半個多世紀，其研究範式的演化前後經歷了四個階段[4]，分別是：1）“被動應對”階段，研究重心在於分析工作場所中針對遵守多樣性相關立法的管理策略及效果；2）“主動規避”階段，研究重心在於如何對多樣化進行同質化管理，降低差異性並減少由此產生的負面問題；3）“積極利用”階段，研究重心開始由抑制多樣化的負面影響轉換為接受並促進多樣化的積極影響，並針對多樣性的客觀存在尋求管理理論；4）“和諧共生”階段，強調以包容為核心，正確看待多樣化的二元屬性，通過在管理過程中對多樣性、異質性的接納、尊重和欣賞，從而最小化其負面影響，最大化其正面影響。基於此，其主要研究內容也經歷了由在管理中要“接受並平等對待員工的異質性”到“主動積極認可並鼓勵差異化”即“包容”的變化。以前者為主要核心內容的管理研究形成了“多樣化管理範式”，強調對差異化，例如性別、種族以及信仰的關注[7~8]並採用規範、正式的管理方式[9~10]；以後者為主要核心內容的管理形式則形成了“包容性管理範式”，強調更加突出對差異化個體的尊重以及價值認可，提升員工感知到的認可和尊重，從而最大化其價值等等。“包容性”這一概念正是在這一轉變過程中產生的。“包容性”最早被 Mor Barak 等（1998）[7]提出，並定義為個人感覺到能夠參與組織關鍵過程的程度，包括獲取資訊和資源的管道、與同事的聯繫、參與和影響決策過程的能力。這一視角非常完美的契合了當下對多樣化發展的二元屬性的辯證分析並積極利用及發揮了其正面的價值。因此學術界逐漸形成了包容概念體系（如包容性[10]；包容性組織[11]；領導的包容性行為[12]；包容型氛圍[13]），並進一步演化發展成為包容性管理研究範式。包容型領導正式在這一研究範式的框架下開發並演化出來，並發展成為實現組織包容性的最重要的途徑之一。1.2 包容型領導的概念界定正如前文所述，管理研究範式由“多樣化管理”到“包容性管理”的演化促進了“包容”這一概念的形成與發展。“包容型領導”是“組織包容性”管理的核心內容之一，其精神內核即是“ 包 容 ”。Nerbhard 和 Edmondson（2006）[12] 第一次提出了領導的包容的概念，隨後有多位學者針對工作場所的領導的包容行為和包容型領導的概念展開了廣泛的探索與研究。文獻研究顯示，對包容型領導的概念界定主要有“個體行為”和“關係”兩個視角。第一，個體行為視角，這一視角主要從領導的具象行為來定義“包容型領導”。Nerbhard 和Edmonson（2006）[12] 最早將領導的包容定義為領導表現出來的一種善於傾聽下屬觀點和認可下屬貢獻的行為方式。當領導能夠從言行上表現出鼓勵和欣賞下屬，善於聽取下屬的觀點（甚至有可能是批評的觀點）的時候，就被認為是包容行為。Carmeli，Reiter-Palmon， 和 Ziv（2010）[14] 建 立在前面學者的基礎上提出包容型領導在工作中應當能夠傾聽和關注追隨者的需求，並且在和追隨者的互動中表現出開放性、有效性和易接近性。Randel，Galvin，Shore，Ehrhart，Chung，Dean 和 Kedharnath（2018）[15] 認為包容型領導與其他領導

91朱燕妮，等 包容型領導研究述評與展望風格最大的不同點在於，領導關注到了歸屬感和獨特性這兩個組織成員的基本心理需求，並用實際行動去滿足下屬的這兩個需求，因而將包容型領導界定為領導的兩方面行為的統一，分別是使員工感受到自己是組織的一部分的行為（歸屬性，如參與性決策等）；和使員工在為組織做出貢獻的同時還保持自身獨特的價值（獨特性，如承認、接納，甚至鼓勵和利用員工的特殊技能等）。第二，關係視角。管理範式從“多樣化”管理向“包容性管理”的轉化一定程度上預示了在管理過程中不能再一味的僅僅提倡公平公正的對待多樣化群體，而是更加提倡如何讓多樣化的員工發揮作用，即更加突出對差異化的尊重以及價值認可。這樣一來，建立良好的領導 - 下屬關係逐漸進入研究的視野。從這一角度出發，包容型領導被認為是“關聯式領導的一種特殊形式 [16]”。Hollander（2009）[17] 認為包容型領導強調領導與下屬之間是基於尊重、認可、回應和責任的雙向關係，只有和下屬共同完成任務，才能激發員工的潛能和活力，從而實現雙贏目標。Carmeli 等（2010）[14] 也從關聯式領導理論出發來探討包容型領導所營造的領導者與下屬之間的互動機制應當表現出開放性、有效性與易接近性。2 包容型領導的維度劃分關於包容型領導的概念維度劃分學者們在不同的研究範式下進行了多種不同維度的類型劃分。在多樣化管理範式階段，Nembhard 和 Edmonson（2006）[12] 第一次提出包容型領導這一概念時，將其核心要素界定為領導在工作中所表現出的鼓勵和欣賞下屬的貢獻的單一維度；而 Carmeli 等（2010）[14] 建立在這一單一維度的基礎上，認為包容型領導包括三個維度，分別是開放性、有效性和易接近性。在這一階段，無論是對包容型領導的單維度界定，還是三維度界定，其核心均是強調包容型領導在多樣化管理過程中所表現出來的對下屬的幫助、支持和鼓勵[15]。然而，隨著管理範式逐漸過度到包容性管理範式研究階段，越來越多的學者開始注意到包容所強調的核心絕不僅僅在於針對差異化“被動的應對或規避”，而是在於“積極主動的利用以實 現 雙 贏 ”。 Shore，Randel，Chung 和 Dean 等（2011）[18] 對第一次組織“包容”提出了系統的理論框架（見表 1）。該理論框架將“包容”界定為兩個維度，分別是歸屬感和獨特性，並指出，包容應該是一種高歸屬感與高獨特性並存的狀態，即個體在團隊中被視為內部人員，受允許和鼓勵保持獨特性。包容性越高的組織越能夠使員工感知到自己的歸屬感和獨特性需求得到滿足。這一理論框架無疑為“包容型領導”的維度劃分提供了理論依據。表1 組織“包容”的理論框架低歸屬感 高歸屬感低價值的獨特性排斥：個體在工作團隊中不被視為有獨特價值的組織內部人，但其他成員被當作內部人員對待。同化：當遵照組織/主流文化規範和故意貶低獨特的價值時，個體被視為工作團隊內部人。高價值的獨特性區別：個體在工作團隊中不被視為組織內部人，但其獨特特徵被認為有價值、為團隊或組織成功所需。包容：個體在團隊中被視為內部人員，受允許和鼓勵保持獨特性。資料來源：根據相關文獻整理基於這一理論框架，Randel 等（2018）[15] 將包容型領導界定為兩個維度五個方面（見表 2），分別為歸屬感（三個單方面）和獨特性（兩個方面），從而在組織“包容”概念理論體系下更全面的闡述了包容型領導的核心價值。其中，歸屬感維度包括對組織成員的支援，確保公平、公正對待員工和參與式決策；獨特性維度則包括鼓勵員工做出獨特的貢獻和對員工做出獨特貢獻提供幫助。無疑，在這一階段，Randel 等（2018）[15]對包容型領導所做出的界定更加契合包容型管理研究範式的核心思想。表2 包容型領導二維度界定歸屬感維度對組織成員的支援確保公平、公正對待員工參與式決策獨特性維度鼓勵員工做出獨特的貢獻對員工做出獨特貢獻提供幫助資料來源：根據相關文獻整理

923 包容型領導的影響因素和作用機制作為一種新型領導理論，目前學術界對它的研究尚處於起步階段，相關實證研究較少。通過梳理現有文獻，學者們對包容型領導的研究主要集中在針對其影響因素與作用機制的研究上。接下來本文對這些領域做簡要的梳理和總結。3.1 包容性領導的影響因素目前學術界對於包容型領導的影響因素，研究數量非常少，僅有少數理論的探討。從現有的文獻來看，包容型領導的影響因素主要是領導個體的差異性[15]以及組織及社會的外部因素。首先，領導個體的差異性主要包括領導對組織多樣性的不同認知、領導的個人特質和認知複雜程度。領導對組織內多樣性的不同認知是影響包容型領導行為程度高低的一個重要因素[15]。如前文所述，組織內員工多樣性一直被認為是具有兩面性的特點。而領導對兩面屬性所持的態度也有不同。當領導認為組織員工的多樣性可以為組織帶來豐富知識、技能和認知多樣性，從而有利於提高組織決策有效性與帶來創新時[19~21]，領導被認為對組織多樣性持有積極態度。相反，當領導認為員工諸如年齡、性別、技能等多樣性會導致群體衝突、排擠、職場歧視等問題發生時[19]，則被認為對組織多樣性持有消極態度。Randel 等（2018）[15] 認為領導對員工多樣性持有積極態度時會對領導的包容性行為產生積極的促進作用。這是因為一旦領導認為員工多樣性是積極有益的，認為員工之間存在差異是可以接受甚至有益於集體的，會更傾向於以開放的心態對待差異性。而這種開放性，是包容型領導的一個重要屬性[14]。相反，當領導對組織內多樣性持有消極的反對態度時，便會減少包容性行為。領導的個人特質對于包容型領導風格的程度有很大影響。Randel 等（2018）[15] 認為更謙遜的領導更容易採用包容型領導風格。一個人的謙遜程度體現了他 / 她對“世界以我為中心”的認同程度[22]。高度謙遜的領導通常會以組織為中心，關注組織內其他員工，並且對員工的多樣性採取開放和鼓勵的態度[23~25]。Randel 等（2018）[15] 認為領導謙遜的程度越高，越不會因為員工的特殊的能力感到壓力和威脅，從而越傾向於採取包容型領導風格，例如，建立統一的組織目標，接納並設法利用下屬的獨特性等。另外，領導的認知複雜性程度被認為是領導個體差異性的第三個重要因素。認知複雜性是指個體從多維度、多層面接受環境資訊和認識周圍事物的能力[26]。Randel 等（2018）[15] 認為高度認知複雜性的領導通常不會認為組織內的員工都是千篇一律的，相反，存在多樣性和特殊性是可以接受的。這樣一來，高度認知複雜性的領導對於員工的不同能力、不同需求，會採用更加開放的心態去對待[27]，從而營造出富有歸屬感的組織氛圍。第二，組織及社會外部因素也是影響包容型領導的重要因素。例如社會文化環境[28]和政策規定[29]都會對領導的包容型實踐產生較大影響。例如集體主義，社會文化中對“多樣性”的態度；組織的包容型氛圍[30]等。也有一些中國學者針對中國情景下的包容型領導做了實證性研究。研究結果表明，在中國情景下，包容型領導會顯示出一定的獨特內涵，例如“容錯”行為和有彈性、有人情味的執行企業的規則等 [31~32]。而基於這樣的特殊情境，學者們也梳理出了適合東方文化背景的影響因素，如中國強調“以人為本”和“公平公正”的社會制度[33]；強調“中庸”和“和”的傳統哲學文化[31]。3.2 包容型領導的作用機制一些學者針對包容型領導的影響效果進行了實證研究，結果表明包容型領導對組織員工多樣性管理可以帶來的積極的效果。具體來看，作為一種新型的領導風格，包容型領導風格可以對組織產生積極影響：有利於提升員工的工作滿意度和職業發展[7]、組織承諾、幸福感、歸屬感[34]，員工創新行為、工作捲入度[14]；員工責任感、團隊績效、降低員工離職率[13]等。通過對這些相關文獻的梳理和回顧，不難發

93朱燕妮，等 包容型領導研究述評與展望現，包容型領導的影響機制中，員工的心理安全感和組織認同感起到了非常重要的仲介作用。首先，員工的心理安全感在包容型領導影響機制的路徑研究中最被廣泛提及 [12, 14, 35]。Randel等（2018）[15] 指出包容型領導最重要的特徵之一是對獨特性的包容與接受。正是由於包容型領導對員工與眾不同的獨特性基於的包容與鼓勵，使得員工更容易感受到自己個性化的行為不會給自己帶來不好的結果，甚至還有可能獲得來自領導的肯定，從而獲得更多的心理安全感。Nembhard和 Edmonson（2006）[12] 通過對醫療團隊的調查研究表明，領導的包容性行為能夠有效的預測下屬的心理安全感，並且進一步的還可以調節員工的專業地位差異與心理安全感之間的關係，從而有效預測團隊成員參與品質改進工作的投入度。Carmeli 等（2010）[14] 以 180 個來自知識密集型組織的樣本證明了包容型領導能夠提高員工的心理安全感，並進一步的提高員工的創新工作捲入度。其次，包容型領導也會對員工的組織認同感產生積極作用，從而進一步為組織帶來正面影響。如前文所述，包容型領導強調識別員工的歸屬感需求。實現這一目標的最有效的途徑之一便是強化下屬對組織的認同感，例如參與式決策，對下屬給予支持，公平公正的對待下屬等，從而讓下屬感受到來自組織的接納與認可。同樣，組織認同感相關的實證也研究表明，當員工認為自己是組織的一部分，自己的行為是被組織所接納的時候，會有較高的組織認同感[36~37]。Randel 等（2018）[15] 認為，包容型領導在給予員工獨特性最大的包容空間的同時，還會因為其賦予了員工高度的歸屬感[18]，向員工傳遞出對員工的接納，從而提高員工的組織認同感，進一步為組織帶來更為積極的結果。第三，一些國內學者在針對包容型領導的本土化實證研究的過程中，也發現了一些很有趣的影響路徑。例如馬躍如、程偉波和周娟美（2014）[38]在其實證研究中發現，在包容型領導對團隊成員的滿意度的影響路徑中，心裡所有權和犬儒主義起到了非常顯著的部分仲介作用。包容型領導的影響因素與作用機制詳見圖 1。圖1 包容型領導的影響因素和作用機制4 未來研究展望通過對包容型領導概念、維度以及影響機制的回顧，本研究發現儘管自提出以該概念以來迅速得到了學術界的關注，其理論得到了較大發展，但離系統、完備的理論體系還相去甚遠。就已有的研究成果來看，無論是在理論構建還是在實證研究方面，仍然有許多問題有待深入研究。本研究認為未來可以在以下方面開展進一步的研究與探討。第一，包容型領導的概念界定和維度劃分需進行完善與統一。目前學術界尚未對包容型領導的概念界定形成統一的認識。不同的學者基於不同的視角，或者處於不同的歷史階段對其定義的理解與界定都會存在差異。例如前文所述的“個人行為”視角與“關係”視角。然而，界定概念的具體內涵、明確其外延，建立操作化的定義是深化學術研究的基本前提。Randel 等（2018）[15]建立在“包容”的理論框架下嘗試性的對“包容型領導”所作出的界定可以看作是現階段操作化定義所邁出的階段性的一步。因此，在理論構建方面，進一步厘清包容型領導的概念至關重要。另外，學術界關於包容型領導的維度劃分尚未達成共識[31]。正如前文梳理，包容型領導的維度在不同的研究背景下有單一維度、雙維度、三維度等不同的區分方法。而統一的、操作化的構念維度劃分也是開發有效的測量工具的基礎。因此，

94未來的研究十分有必要重新構建包容型領導的結構維度，探索現有方法的合理性，並開發更完善的劃分方法。第二，包容型領導的作用機制的開發與完善。通過對相關文獻的梳理，目前學術界對於包容型領導的作用機制的研究尚處於起步階段。具體來看，包容型領導的影響因素的探討仍然停留在理論初級階段，系統針對其影響因素的實證研究還未見到；而包容型領導的作用機制則集中在個體層面的變量[12, 14, 17~18, 34]及個別團隊層面的變量的影響結果方面[13]。很顯然，為了形成對包容型領導完整、系統的認識，對其作用機制做出深入、細緻的探討是非常有必要的[32]。未來的研究可以考慮，一方面從個體因素和環境因素兩方面考察包容型領導的影響因素，以及它們之間可能存在的交互作用；另一方面則是可以分別從個人、團隊和組織三個層次分別展開研究，探討包容型領導的結果變量以及可能產生作用的新的仲介變量。第三，對不同情境下包容型領導的共性和獨特性，尤其是在中國傳統文化背景下的包容型領導的有效性進行探討，非常有價值[32]。以中國傳統文化背景為例，發展于西方文化背景下的包容型領導這一構念，鼓勵多樣化的發展，肯定多樣化、獨特性的價值；然而，傳統的中國“儒家文化”強調集體主義，強調“和”，這使得在本質上，包容型領導風格在這樣的文化背景下是否依然適用，亦或者是否有新的作用路徑仍有待開發。因此，未來的研究可以考慮將文化差異等情境因素考慮進來，對包容型領導的理論研究和實證研究進行完善。第四，跨層次開展針對包容型領導的作用機制的研究。由於目前包容型領導的研究尚處於起步階段，其理論與實證研究基本都集中在針對個人層面的研究。然而，作為一種新型的領導風格，包容型領導除了會與個體層面的變量之間產生聯繫，同時也會與組織層面的變量產生聯繫。例如，組織包容氛圍是否會影響領導的包容性行為程度的高低？未來的研究可以考慮將包容型領導與跨層次的變量之間建立理論聯繫，探索實現路徑的合理性，從而完善理論的有效性。參 考 文 獻
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96第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 基於隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路的 期貨盤口價差預測模型研究孫　勵*，周立剛（澳門科技大學商學院，澳門）
摘要：本文以中國商品期貨跨期套利合約為研究對象，以合約價差盤口高頻數據為研究數據來源，提出綜合利用卷積神經網路建模方法與隱瑪爾科夫鏈建模方法，根據歷史數據對盤口價差未來的變化趨勢與範圍進行預測。本文嘗試將卷積神經網路作為時段高頻價差數據樣本的分類器，克服原始高頻數據在暫態出現的高隨機波動性，並同時完成對數據特徵的低層提取。將分類後的結果作為隱瑪爾科夫鏈建模的數據輸入基礎。利用隱瑪爾科夫模型，實現對價差變化與範圍的概率估計，並根據概率結果創建均值回歸型交易策略。實證研究中，利用中國大豆跨期價差合約三個月的樣本數據建模，在為期三個月的樣本外測中，策略取得年化盈利率32%的回報，策略對比單一卷積神經網路模型與隱瑪爾科夫模型，綜合模型的預測準確度分別提高了18.49%與26.9%。
關鍵詞：跨期套利；卷積神經網路；隱瑪爾科夫鏈；高頻數據A Model Based on Hidden Markov Chain and Convolution Neural Networks for Predicting the Order Spread Prices of Futures Li SUN*, Ligang ZHOU( School of Business , Macau University of Science and Technology, Macau, China )Abstract:
This study focuses on China’s commodity futures calendar spread arbitrage contracts and analyze the high frequency data of futures order book spread prices. We propose a new comprehensive model to predict the trend and range of spread prices based on hidden Markov chain model (HMM)and convolution neural networks(CNN) according to order book history data. We try to use convolution neural networks as a classifier to classify high frequency data and to extract data features, which overcame the instantaneous random characteristics of high frequency data. The extracted features are the input foundation of HMM which will count the probability of spread price range and create a new trading strategy. In empirical study, the trading strategy was tested for three months with 32% annual return on China’s soybean calendar spread contract. Compared with the single convolution neural network model and hidden Markov chain model, the prediction accuracy of the integrated model increased by 18.49% and 26.9%, respectively.
eeyords:
Calendar spread arbitrage; Convolution neural networks; Hidden Markov chain model; High frequency data收稿日期：2018-10-08；修訂日期：2018-11-15。* 通訊作者：孫勵，男，澳門科技大學商學院博士研究生，主要研究方向：金融量化投資，金融衍生品量化投資策略的開發與數據分析。 E-mail：luoshen_li@163.com Tel:00853-63877301

97孫勵，等 基於隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路的期貨盤口價差預測模型研究0 引言在金融衍生品交易的市場中，套利交易一直佔有較大的交易比重。在中國三大商品期貨交易所中，大連商品交易所、鄭州商品交易所均先後推出了跨期套利與跨品種套利的標準化合約。在保證金方面採用最高單腿保證金的原則，提高了資金的使用效率，使得日內套利交易量呈現逐年遞增的趨勢。日內套利組合合約的數據，以及套利組合單腿合約的數據，均出現顯著增長。如何分析處理這些日內的盤口數據，這些年來已經成為了套利交易者必須應對解決的問題。盤口高頻數據分析難點主要是因為高頻數據樣本量巨大，並且在單位時間內出現的頻率不固定，同時其數據自身也不間斷的帶有自回歸（ARCH）特點與隨機效應[1]。這些因素使得投入分析高頻數據的計算力要遠高於分析低頻數據，並且統計模型的預測的準確度也相對較低。已有的實證研究表明，同等時間範圍下，高頻數據產生的樣本量是低頻數據的數倍，運算量則與模型中包含的指標數量和指標自身計算的複雜度呈現正相關關係，同時，對於模型參數訓練的計算需求也呈現指數級增長。在相同的實驗環境下，利用複雜度相同的統計建模方法構建策略，模型在高頻數據週期下預測有效時期是低頻週期下的 78%，準確度則下降到70%[2]。然而，隨著近年來研究人員在人工神經網路理論研究方面的突破，特別是用於深度學習的神經網路模型的快速發展，以及支持大規模科學計算的圖形處理器 GPU 的普及所帶來的計算力的提高，都為高頻數據的分析與預測創造了有利條件。利用神經網路可以有效克服高頻數據中隨機效應所產生的高噪音，而傳統統計學的方法則有助於對數據的特徵進行預測。本文結合神經網路與統計技術，提出利用隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路相結合的方式，構建新的盤口高頻數據預測模型。嘗試使用卷積神經網路作為價格圖像的特徵提取器，並將經過提取後的價格特徵應用於隱瑪律科夫鏈模型，以此組合建模的方法進行價格趨勢的預測與分類。使該模型對比于單一使用卷積神經網路模型與隱瑪律科夫鏈模型在分類準確度上取得更良好的表現。表 1 所示對研究的假設進行了歸納。 表1 研究假說整理 研究假設總結：假設1：卷積神經網路可以作為價格圖像的特徵提取器。組合模型對比單一使用卷積神經網路在分類準確度更高。假設2：使用提取後特徵作為隱瑪律科夫鏈模型的輸入變數其效果好於使用價格。組合模型對比于單一使用隱瑪律科夫鏈模型分類準確度更高。1 相關文獻卷積神經網路自提出以來，在圖像識別、機器翻譯等領域得到了廣泛的應用。對比于傳統的圖像分類方法，它能夠達到更高的準確度。Y. LeCun，B. Boser，J. S. Denker，D. Henderson（1989） 提出了最早的卷積神經網路結構 LeNet5，並成功的將該網路應用到了手寫數位識別方向上，取得了 99.2% 的正確率 [3]。多年後，Krizhevsky, A.，Sutskever, I.，& Hinton, G. E.（2012） 在 此 基 礎上改良並提出了現代意義的卷積神經網路結構AlexNet，並在 2012 年的 ImageNet 圖像大賽上利用該網路一舉打敗了所有其他方法構建的圖像識別模型[4]。此後多年，ImageNet 大賽的所有冠軍方法都是在 AlexNet 基礎上進行的不同方面的改良。然而，當簡單的把卷積神經網路應用到金融投資領域時，卻有著諸多問題。例如，國外學者Ashwin Siripurapu（2014）在美國股票市場上，利用 K 線數據直接作為訓練樣本進行卷積神經網路訓練，樣本外測試時，結果呈現隨機性，說明網路預測是失效的[5]。國內學者張貴勇（2016）在中國 A 股市場上，利用卷積神經網路進行預測時，模型在訓練階段便直接陷入了局部最小值[6]。由此可見，單純應用卷積神經網路進行有關金融價格預測是很難得到有效的結果。張瀛（2016）認為主要原因是卷積神經網路擅長於圖像的監督學習與分類，而無法進行統計推斷與預測所造成的[7]。

98已有研究表明，瑪爾科夫鏈是解決推斷問題的有效手段。而隱瑪爾科夫模型（HMM）則尤善 於 基 於 金 融 時 間 序 列 數 據 的 推 斷。Weigend,.A.S.（2018） 利用標普 500 股票數據進行實證研究，發現 HMM 對比於 GARCH（1,1）模型在數據預測方面表現更好[8]。Hassan, M. R.，& Nath, B.（2005） 則利用滾動建模方式，構建 HMM 模型，用股票中日級別開盤價、最高價、最低價、收盤價 4 個維度的數據組成特徵向量，對隔日收盤價進行預測[9]。Park, S. H.，Lee, J. H.，Song, J. W.，& Park, T. S（2009） 又在此基礎上對 HMM模型進行改良，並將改良後的模型與 SVM 模型進行對比，發現在預測隔日股票收盤價運動方向上，HMM 模型更加準確 [10]。黃曉彬，王春峰，房振明，& 熊春連（2012）利用 HMM 配合 MCMC 蒙特卡洛模擬估計方法，從時間的角度對股票價格的隱藏狀態進行了預測，研究發現，隨著時間頻率的下降，模型預測的準確度上升[11]。陳之星（2015）利用 HMM 研究了滬深 300 股指期貨波動率變化的規爾。以上的研究利用中低頻的數據都取得了令人滿意的結果，但當數據變為盤口高頻數據時，HMM 模型便失效了 [12]。Tenyakov, A.，Mamon, R.，& Davison, M（2016） 發現當直接利用外匯期貨盤口高頻數據進行 HMM 建模時，在多數時間中，模型狀態呈現隨機性，無法對狀態轉移矩陣進行預測[13]。除此之外，李婷（2012）在研究期貨高頻數據時，發現 HMM 模型無法收斂，必須使用動態貝葉斯網路進行預處理，才能進行有效的預測[14]。已有的多項研究結果顯示，雖然 HMM 模型可以進行統計推斷與數據預測，但是對於高頻數據的隨機噪音特性，它無法移除。利用神經網路，可以嘗試將高頻數據的特性予以提取，隨後再交給 HMM 模型進行預測。本文基於這樣的思想提出使用卷積神經網路來對原始階段性的高頻資料進行特徵提取，並把提取後的資訊作為 HMM 模型的輸入特徵這種新方法來構建預測模型。2 研究方法2.1 卷積神經網路卷積神經網路屬於前饋型神經網路中的一種，在訓練階段，它包含信號向前傳播和誤差向後傳播兩個階段。有別于一般的全連接網路，它使用局部連接方式，並共用局部網路權值，以此來降低整體網路模型的參數。圖 1 展示了一個典型的卷積神經網路結構，在該結構中，包含五部分，輸入層，卷積層，池化層，全連接層與輸出層。圖 1 卷積神經網路結構示意網路向前傳播與向後傳播的基本方法與傳統的 BP 神經網路的規則保持一致。在向前傳播的過程中，神經元的規則遵循如下公式 1： 1( ( ))jl l l lj ij ij ji Mu f x k b-== × +∑ （1）其中 f 函數屬於啟動函數，在卷積神經網路下，放棄傳統的 sigmod 函數，使用 Relu 函數來作為啟動函數，函數運算式如公式 2： ( 0)Re ( )0 ( 0)x if xlu xif x>= ≤ （2）在向後傳播過程中，利用 Adam 梯度下降的方式，對參數進行逐步遞進優化。Adam 演算法如下公式 3： 121(1 )(1 )11t t tt t ttttttm m gn v n v gmnvµ µµθ ηε--= × + - ×= × + - ×-∆ = - ×+- （3）

99孫勵，等 基於隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路的期貨盤口價差預測模型研究其中 tθ∆ 表示神經元參數變化量。圖 2 卷積層與池化層示意圖卷積神經網路與傳統神經網路的結構差異主要在卷積層與池化層，圖 2 將這兩部分的細節圖予以展示。卷積操作類似於神經元啟動的過程，將輸入層的不同維度的矩陣對應位置與卷積核運算。而池化過程則是在這個的基礎上，進行採樣後進行輸出。方法如下公式 4： 1( )l l l lj j pooling ij ju f x bβ-= + （4）本文用於進行高頻局部特徵分類的網路的輸入一共由 7 個 1010 的矩陣組成，這 6 個維度分別代表了買一價格、賣一價格、買一數量，賣一數量，成交價格，成交數量，持倉量。而輸出則根據多空兩方與漲平跌共計 5 類組成（其中多空平穩合併為一類）。其中“買一價（量）”，“賣一價（量）”分別對應著在任意時刻在交易所報單列表中，買（賣）方排序第一位置的交易者所申報的價格（數量）。卷積神經網路可以利用卷積核的方式，對階段高頻數據的特徵進行提取，並將高頻數據中的噪音在池化過程中進行平滑，使得高頻數據自身的特點更加突出。本文嘗試使用複合型方式來進行池化。對比于單純使用最大值池化即平均值池化的方法，即能考慮到高頻數據中的極值特點，也能同時周圍均值的特徵。池化方法如下公式 5： pool out= max(pool) pool× （5）其中 pool 池化操作對應的卷積層數值矩陣。2.2 隱瑪爾科夫模型一個隱瑪爾科夫過程由兩個狀態鏈組成，其中的隱藏狀態鏈 1 2 3{ , , ,...nZ z z z z= 與可觀測狀態鏈 1 2 3{ , , ...nX x x x x= ，它們之間的關係如圖3 所示。圖 3 隱瑪爾科夫狀態鏈示意圖其中，觀測狀態是可見，而隱藏狀態則是不可見的，但每一個隱藏狀態都具有馬氏性，即僅依賴於上一個隱藏狀態。隱瑪爾科夫模型中隱藏狀態直接彼此狀態轉移的矩陣可以表示為 ijA ，其中的 j 為 n 時刻狀態，而 i 則是 n-1 時刻的狀態，K 是狀態最大數量。該矩陣的概率意義如下公式 6： 1( 1 | 1) 1 i,j Kij jt itA P z z -= = = ≤ ≤ （6）實際中可以發現，隱藏狀態只能有 3 個，即價格上漲，價格下降與價格平穩。除此以外，在隱藏狀態與觀測狀態之間，也同時存在著一個顯現密度函數 ( )i nxϑ ，即當隱藏狀態為 i 時，觀測到的實際 nx 的概率。如下公式 7： 1( ) ( | 1)( ) 1i n n niki nnx P x zxϑδ== ==∑ （7）實際中的觀測狀態由分類決定，即有五種分類形式。而初始的概率 π 可以根據市場中的規爾予以概括，有 2/3 的概率處於平穩，1/6 的概率處於上漲，1/6 的概率處於下跌。現在可以很明確的發現，HMM 模型需要解決的問題就是求解在給定的連續觀測序列 X 後，如何調節模型使得參數組 ( , , )ij iAλ ϑ π= ，使得如下公式 8 取值最大：

100 arg max ( | )trainingP Xλ λ （8）Baum, L. E.，Petrie, T.，Soules, G.，& Weiss, N（1970） 提出了解決該問題的向前向後演算法，圖 4 給出了該演算法的描述 [15]。圖 4 算法描述利用求解出的狀態轉移矩陣，可以對未來價格趨勢的變化方向進行預測。對於趨勢幅度，則通過樣本分類的變動幅度的區間估計來加以實現，最後以此建立交易策略進行檢驗。 3 實證分析選取中國大連期貨交易所的黃大豆一號期貨主 力 合 約 為 研 究 物 件。 選 取 2017 年 12 月 底 到2018 年 2 月底觀測記錄作為樣本內訓練集，而將時間 2018 年 3 月 1 日～ 2018 年 5 月 31 日共計 62個交易日的記錄作為樣本外檢驗。利用 CTP 櫃檯系統完成 tick 數據收集任務，同時收集成交與報單變化。將每 30 秒作為一個樣本存儲空間，並依據買一價、賣一價和成交價變化的範圍進行樣本分類，總共劃分為 25530 個訓練樣本。表2 訓練樣本數據預處理方法價格類（買一價、賣一價、最新價）：1minmax minminmax minarg( ) ( 10) 0 arg(Data) 9( ) arg( ) 0 1tiiPPnumberP PData IntP PP PValue Data data ValueP P==-= × ≤ ≤--= - ≤ <-∑數量類（買一量、賣一量、成交量）：11arg( ) 10 10 0 arg(Data) 91( ) 10 10 arg( ) 0 1tiiVVnumberData IntVValue Data data ValueV=== - × ≤ ≤= - × - ≤ <∑（）持倉數量：01arg( ) 10 10 0 arg(Data) 91( ) 10 10 arg( ) 0 1tH H HData IntHValue Data data ValueH= -= - × ≤ ≤= - × - ≤ <（）在利用樣本進行網路訓練前，必須對樣本的每一個數據維度進行預處理， 進行資料預處理的目的是使得資料被壓縮在 0-1 的範圍內，這樣可以使得神經網路在進行特徵提取時，不易因為極值的影響而造成部分神經元的權重取值困難。預處理的方法如表 2 所示。

101孫勵，等 基於隱瑪爾科夫鏈與卷積神經網路的期貨盤口價差預測模型研究使用卷積神經網路，開始進行基於樣本的訓練，圖 5（左）顯示了在樣本內，複合卷積神經網路的誤差的訓練 50000 次效果圖。從圖中可以看到神經網路的學習誤差隨著訓練次數的增加正在顯著下降，說明神經網路對樣本內的高頻資料分類正確性正在提高，並且有效的學習到了資料的特徵。將每 120 個樣本進行合併，利用期初期末成交價的差值，對樣本區域進行標注，區分該時段的隱瑪爾科夫模型的不可見狀態。利用向前向後演算法，對整個樣本內的狀態鏈中的狀態轉移矩陣進行估計。圖 5 誤差訓練效果圖表 3 顯示了反覆運算 30000 次後，狀態轉移矩陣的收斂位置。矩陣中可以清晰的發現，狀態之間具有非常強自我保持性，即上漲容易形成持續的上漲，下跌容易形成持續的下跌，該特徵也解釋了趨勢形成的原因，即單邊趨勢是由幾個連續的上漲下跌的隱含狀態所構成的。表3 狀態轉移矩陣收斂表狀態 上漲 平穩 下跌上漲 62.31% 21.25% 16.44%平穩 29.71% 43.21% 27.08%下跌 31.21% 11.48% 57.31%表4 狀態概率偏移矩陣狀態（概率） 上漲 平穩 下跌上漲5% 11 8 695% -5 -7 -8平穩5% 5 4 395% -3 -4 -4下跌5% 4 5 395% -7 -7 -10表 4 顯示了反覆運算 30000 次後，狀態轉移矩陣的改變幅度的區間估計。利用樣本外的數據作為模型的檢驗。使用已經訓練好的卷積神經網路與隱瑪爾科夫模型作為分類與預測器，對切片後的檢驗數據進行預測。模型只在每個樣本的區間內提供方向與預測幅度，而使用等量的止贏止損限價交易方法，對比組分別使用單一的卷積神經網路與隱瑪爾科夫模型來構建策略。表 5 顯示了外推測試過程中，交易報告的情況，其中的夏普比率計算公式為公式 9： sharpe ratio= R fE Eσ- （9） 而策略評分則是結合收益與回撤等方面的綜合考慮，其計算公式為公式 10： 2|R(v)|score = R(p) (1 )100000drawdown× × - （10）表5 交易報告明細 統計項 卷積神經網路 隱瑪爾科夫模型 複合卷積神經網路首個交易日 2018-03-01 2018-03-01 2018-03-01最後交易日 2018-05-31 2018-05-31 2018-05-31總交易日 62 62 62盈利交易日 47 42 47虧損交易日 15 20 47起始資金量 100000 100000 100000結束資金量 105550 104288 108038總收益率 5.6% 4.3% 8.0%年化收益率 22.4% 17.2% 32%總盈虧 8800 7900 11690最大回撤 438 562 412最大回撤率 0.43% 0.55% 0.41%總手續費 3300 3612 3552總成交筆數 275 301 296日均盈虧 141.9 127.4 188.5日均手續費 52.8 58.8 56.4日均成交數 4.4 4.9 4.7日均收益率 0.089% 0.069% 0.129%收益率標準差 0.0205 0.014 0.0125夏普比率 3.74 3.929 9.2策略評分 31.27 27.66 64.32根據表 5 的記錄，可以看出，複合卷積神經網路策略在收益、回撤、夏普比率與策略評分方面均優於單一模型。說明複合模型對比單一模型

102在收益與風險方面均存在比較明顯的優勢。產生這種優勢的原因是複合模型過濾掉了部分高頻數據所造成的擾動。圖 6 顯示了資金曲線的變化，按照每日計算時的資金。圖 7 顯示了測試中正確交易預測的數量。圖 6 帳戶資金曲線變化圖圖 7 交易預測數量對比圖4 結論實證研究結果表明，在綜合利用卷積神經網路與隱瑪爾科夫模型的情況下，在樣本外推的 62個交易日中，對比於單純使用卷積神經網路的預測正確率提升了 18.49%，對比於單純使用隱瑪爾科夫模型提升了 26.9%，測試週期內共計取得 8%的收益，年化收益率 32%。取得這樣的成果，可以表明神經網路與隱瑪律科夫複合模型在應對期貨高頻價差數據時，可以將卷積神經網路作為價格特徵的提取器，經過特徵提取後模型再進行隱瑪律科夫鏈的分類，比單獨使用單一模型進行分類的效果有顯著提升。本文的研究並未對交易策略的資金策略進行考慮，使用了單純的固定手數的方式進行交易。後續的研究將嘗試將對策略進行完善，並且本文中僅使用了大豆期貨作為測試品種，並未利用其他非農業期貨品種進行測試。但儘管如此，本文依然提供了一種新型的可實際用於高頻盤口數據分析與預測的模型。參 考 文 獻
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103第 12 卷 第 2 期 澳 門 科 技 大 學 學 報 Vol.12 No.22018 年 12 月 30 日 Journal of Macau University of Science and Technology Dec 30, 2018 國外直接投資對經濟增長的影響： 基於發展中國家的實證分析湯曉雷（澳門科技大學商學院，澳門）摘要：
國外直接投資（FDI）作為國際資本流動的一種重要形式，對經濟增長到底存在怎樣的影響? 這是長期以來學者們和經濟政策制定者關注的重要問題。本文以63個發展中國家為研究對象，構建動態面板模型對這個問題進行實證分析，結果表明流入這些發展中國家的國外直接投資並沒有對其同期經濟增長產生顯著影響，而是存在一定時滯效應，對下一期的經濟增長才產生了顯著正面影響，而流出的國外直接投資對其同期經濟增長和下一期的經濟增長都沒有顯著影響。關鍵詞：
國外直接投資；經濟增長；動態面板數據模型The Impact of FDI on Economic Growth: An Empirical Analysis Based on Developing Countries Xiaolei TANG( School of Business, Macau University of Science and Technology, Macau,China )
eeyords:
Foreign direct investment (FDI) is an important form of international capital flow. How does FDI affect economic growth? This important issue has long attracted the attention of both researchers and economic policy makers. To investigate this issue, this paper constructs and estimates dynamic panel data models based on a sample of 63 developing countries. The empirical results show that FDI inflow does not exert significant impact on economic growth in the current period, however, FDI inflow exerts positive impact on economic growth in the following period. FDI outflow does not exert significant impact on economic growth in the current period, nor does it exert significant impact on economic growth in the following period.
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FDI; Economic growth; Dynamic panel data model收稿日期：2018-10-22；修訂日期：2018-12-10。資金資助項目：《中國大陸和港澳的資本流動及其對經濟發展的影響研究》，澳門科技大學研究基金，項目號0428*通訊作者：湯曉雷，男，博士，澳門科技大學商學院助理教授。主要研究方向：匯率理論和匯率制度，貨幣政策，證券投資。E-mail：xltang@must.edu.mo，Tel：00853-88972904。0 引言國外直接投資（FDI）作為國際資本流動的一種重要形式，對經濟發展究竟會產生怎樣的影響？這是學術界和實務界都非常關注的問題，國內外學者對這個問題進行了大量探索分析，但至今並沒有得出一致的結論。國內文獻大多籠統地把 FDI稱為外商直接投資，一般指國外投資者在中國的直接投資，而實際上對一個經濟體而言，FDI 是雙向的，一是國外投資者在本國進行直接投資，這是流入的 FDI，二是本國投資者到國外進行直接投資，這是流出的 FDI。為了準確表述問題，本文有時稱流入的 FDI 為外商直接投資，而稱流出的

104FDI 為對外直接投資。因此一個國家可以從兩個方面利用國外直接投資，一是吸引外商到本國進行直接投資，一是鼓勵本國企業到國外進行直接投資。很多國家把吸引外商直接投資和發展對外直接投資當作重要的經濟發展政策。一般理論上認為，外商直接投資對東道國經濟增長的影響主要通過兩種途徑。第一種途徑的理論依據是新古典經濟增長模型，新古典經濟增長模型假定技術進步是外生的，認為經濟增長率由勞動、資本投入和全要素增長率等三個因素共同決定。外商直接投資增加了一國的資本存量，提高了人均資本水平，進而會提高本國的投資率，而投資率的上升所產生的水平效應必然會提高人均收入水平，資本積累成為經濟增長的主要動力。一般說來，相比於發達國家，發展中國家的資本數量相對稀缺，因此吸引外資彌補國內投資不足就成為發展中國家發展經濟的一條重要途徑。第二種途徑是通過溢出效應促進東道國的技術進步和知識積累，給東道國帶來先進的企業組織與管理經驗，從而提高現有資源的利用效率。另外一國的投資環境是吸引國外投資者在該國進行直接投資的重要因素。而金融市場發展程度和人力資本又是其中最重要的環境因素。完善的金融市場和高水平人力資本可以為國外企業參股、控股國內企業創造便利條件，並且能為這些企業的經營活動提供良好的服務，所以發達的金融市場和充足的高水平人力資本有利於吸引直接投資並有助於將外商直接投資潛在的溢出效應轉化為現實生產力，從而促進經濟增長。已有研究大多數都是分析流入的 FDI 或凈流入的 FDI（流入的 FDI 減去流出的 FDI）對東道國經濟發展的影響，對流出的 FDI 關注比較少。一個國家的投資者到國外進行直接投資的目的無非是追求更大的市場份額和更高的邊際利潤，當國內市場趨于飽和，同業競爭又變得越來越激烈，或者勞動力和資本等各要素成本高，導致投資的邊際利潤下降的時候，條件允許的情況下投資者就會傾向于選擇國外市場進行直接投資，以求達到擴大市場份額和提高邊際利潤的目的。這種對外投資對於投資國的經濟發展會產生怎樣的影響？回答這個問題也是本文的研究目的之一。本文將選取 63 個發展中國家為研究對象，運用實證方法來分析流入的 FDI 和流出的 FDI 對其經濟增長的影響，同時考察國外直接投資是否通過與金融市場發展程度和人力資本等投資環境因素的交互影響間接地對經濟增長產生影響。1 文獻綜述關於 FDI 對經濟增長影響的研究文獻很多，限於篇幅，本文只能選取一些最具代表性的文獻進行綜述。國外學者很早就開始研究 FDI 對經濟增 長 的 影 響。Durham（2004）[1] 選 取 1979 年 ～1998 年間的 80 個國家的橫截面數據，運用 OLS方法分析了 FDI 和權益類國外組合投資（FPI）對經濟增長的影響，其實證結果表明滯後的 FDI 和權益類 FPI 對經濟增長沒有直接的正面影響，不過也有證據表明 FDI 和權益類 FPI 可能依賴於東道國的吸收能力而對經濟增長發揮一定促進作用。Li & Liu（2005）[2] 基於從 1970 年～ 1999 年間 84個國家的面板數據，運用單方程和聯立方程模型分析了 FDI 對經濟增長的影響。他們的結果顯示從八十年代中期開始 FDI 和經濟增長之間存在一個顯著的內生關係。FDI 不僅直接地促進經濟增長，而且通過與人力資本和技術水平差異等變量的交互影響間接地對經濟增長產生促進作用，更具體地說，FDI 與人力資本的交叉項對經濟增長產生強烈正向影響，而 FDI 與技術水平差異的交叉項對經濟增長具有顯著負面影響。Baharumshah & Thanoon（2006）[3] 運用動態面板模型分析了不同類型的資本流動對包括中國在內的東亞國家經濟增長的作用，其實證結果表明，無論是短期還是長期，FDI 對經濟增長都產生促進作用，而且其作用比國內儲蓄對經濟增長的正面影響更強。Agbloyor 等（2014）[4] 基 於 1990 年 ～ 2007 年 間的非洲國家的面板數據，運用廣義矩方法對私有資本流動的經濟增長效應進行了實證分析，結果

105湯曉雷 國外直接投資對經濟增長的影響： 基於發展中國家的實證分析發現總體上 FDI、權益類 FPI 和債務流動對經濟增長都具有負面影響，然而具有比較發達的金融市場的經濟體受到資本流動的正面影響，作者認為要使資本流動發揮促進經濟增長的作用必須要有發達的金融市場的支持。Lee & Chang（2009）[5] 基 於 37 個 國 家 1970年～ 2002 年間的年度數據，運用面板協整和格蘭傑因果關係檢驗方法分析了淨流入的 FDI、金融發展和實際 GDP 之間的長期均衡關係和格蘭傑因果關係，結果發現這些變量之間存在長期均衡關係和格蘭傑因果關係，金融發展對實際 GDP 的促進作用比淨流入的 FDI 更大，他們認為在日益全球化的經濟發展中，FDI 協同金融發展對 GDP 具有潛在的促進作用。Tekin（2012）[6] 基於最不發達國家 1970 年～ 2009 年的數據，運用面板分析方法檢驗分析了這些國家實際 GDP、實際出口和流入的 FDI 之間的格蘭傑因果關係。其結果表明對於部分國家，FDI 是 GDP 的格蘭傑原因，而對於另外一部分國家則相反，其 GDP 是 FDI 的格蘭 傑 原 因。Omri & Kahouli（2014）[7] 基 於 1990年～ 2010 年間 13 個中東非和北非國家的數據，對 FDI、國內資本和經濟增長三者之間的關係進行了實證分析，他們的實證結果表明 FDI 和經濟增長之間、國內資本和經濟增長之間都存在雙向的因果關係，並且對整個區域而言 FDI 是其國內資本的單向格蘭傑原因。（2010）[8] 考慮到模型的不確定性，在詳細分析 108 個相關研究基礎上選擇適當的模型，依據 140 個國家 1970 年～2009 年之間的數據進行實證分析，結果發現無論對全球範圍還是發展中國家來說，FDI 對經濟增長都具有正面影響，並且是區域性差異而不是國家內部差異、是同期 FDI 而不是過去的 FDI 對經濟增長產生影響，另外經濟體的貿易開放度和金融發展程度通過其吸收功能有助於 FDI 發揮促進經濟增長的作用。Iwasaki & Tokunaga（2014）[9] 對已有關於 FDI 對中東歐國家和前蘇聯經濟增長的影響的實證研究進行了 Meta 分析，發現已有研究表明整體上 FDI 對該地區經濟增長具有促進作用，不過作用大小和統計顯著性依賴於研究的具體條件。Iamsiraroj（2015）[10] 收 集 整 理 了 1971 年 ～2010 年間 124 個國家的數據，運用 3SLS 方法分析了 FDI 與經濟增長的關係，其結果表明 FDI 與經濟增長之間存在直接的正相關關係，而勞動力、貿易開放度和經濟自由度是 FDI 的關鍵決定因素，對經濟增長會產生間接的促進作用。前面的文獻都是分析淨流入或流入的 FDI 對東道國經濟發展的影響，只有少數文獻則分析流出的 FDI 即對外直接投資對投資國的影響。例如Herzer（2008）[11] 運用面板協整和面板格蘭傑因果檢驗方法，對 14 個發達國家 1971 年～ 2005 年間的面板數據進行分析，發現對外直接投資與國內產出之間存在長期均衡關係，並且對外直接投資與 GDP 之間存在雙向的格蘭傑因果關係。Lee（2010）[12] 以日本經濟為研究對象，發現在長期對外直接投資是日本人均 GDP 的單向格蘭傑原因，但短期內這兩個變量之間不存在格蘭傑因果 關 係。Albulescu（2015）[13] 收 集 了 2005 年 ～2012 年間 13 個中東歐國家的面板數據，運用系統廣義矩方法分析了 FDI 和 FPI 對這些國家經濟增長的影響，其結果表明，無論是流入還是流出的FDI 和 FPI 都對這些國家的長期經濟增長產生一定的正面影響。但其問題是樣本太小，實證結論不一定可靠。也有部分文獻認為 FDI 對經濟增長沒有產生正面作用，有的文獻甚至得出結論認為 FDI 對經濟增長造成了負面影響。例如，Aitken & Harrison（1999）[14] 對委內瑞拉的研究結果表明總體上外商直接投資對其國內企業生產率的淨效應是相當小 的。Carkovic & Levine（2000）[15] 的 分 析 也 表明 FDI 對經濟增長的貢獻並不大。Lipsey（2000）[16]對 OECD 國家的研究發現外商直接投資與國內投資負相關，表明外商直接投資對國內投資產生了替代效應和擠出效應。這些情況表明，外商直接投資的資本積累效應和外溢效應受東道國吸收能力的限制，如東道國的人力資本水平、基礎設施、

106政策環境等。Feeny 等（2014）[17] 注意到太平洋島國雖然自然資源豐富，具有充足外部援助，並且對外貿易開放，但其經濟發展依然緩慢並且很不穩定，他們選取這些國家作為研究對象，結果表明，在這些經濟體中 FDI 對經濟增長的作用比較小，他們認為原因之一是 FDI 對這些國家的國內投資產生了擠出效應。另外，Makiela & Ouattara（2018）[18] 選取 1970 年～ 2007 年間的發達國家和發展中國家為樣本分析了 FDI 對經濟增長產生影響的傳遞渠道，其結果表明 FDI 通過投入積累而不是總要素生產率增長渠道去影響經濟增長。分析 FDI 對中國經濟發展的影響的國外文獻並不多，其中有的文獻對中國城市層面的數據進行分析，而有的文獻則基於中國公司層面的數據進行分析。Ouyang & Fu（2009）[19] 基於 1996 年～2004 年間包含中國 96％的城市的數據，分析了FDI 在地區間的溢出效應，實證結果表明中國沿海地區的城市的 FDI 對內地城市的經濟增長產生顯著的正面影響，並且內地城市的工業發展水平影響到該城市對 FDI 的溢出效應的吸收能力。Su & Liu（2016）[20] 基於中國各城市 1991 年～ 2010年間的面板數據，分析了 FDI 和人力資本對經濟增長產生的影響。他們發現 FDI 對人均 GDP 的增長率產生正面影響，而且城市的人力資本稟賦越好，這一作用就越強，FDI 與人力資本的互補作用對技術密集型 FDI 的作用比對勞動密集型 FDI 更強，意味著人力資本在協助 FDI 帶來的技術轉移方面可以發揮一定的作用。Jeon 等（2013）[21] 收集了中國公司層面的面板數據，分析水平型和垂直型 FDI 的溢出效應是否因行業而異。結果發現同行業的外國投資更可能對中國當地的公司產生負面影響，這種負面效應在低技術水平的板塊尤為突出；在不同技術水平的行業之間，外國投資的溢出效應顯著為正。Yalta（2013）[22] 選取 1982年～ 2008 年之間的數據，運用基於最大熵引導的方法分析了中國 FDI 和 GDP 增長之間的因果關係，其結果表明 FDI 和 GDP 增長率之間不存在顯著的因果關係，即使考慮到金融發展程度的影響也是如此，該文得出結論認為 FDI 未必能在總體上促進經濟增長，制定關於 FDI 的經濟政策應該基於行業和省份的數據分析。Gunby，Jin & Reed（2017）[23] 運用 Meta 分析法對研究 FDI 影響中國經濟增長的實證文獻進行分析，結果表明 FDI 對中國經濟增長的實際貢獻比基於已有文獻估計結果的簡單匯總所預示的水平要小得多，如果考慮到發表偏差等因素的影響，FDI 對中國經濟增長的影響將不再具有統計上的顯著性。中國在實行改革開放之後相當長的一段時間內，FDI 規模都比較小，直到上世紀 90 年代初期，流入中國的 FDI 規模才開始顯著擴大，而中國的企業在國外的直接投資規模在上個世紀一直很小，直到本世紀初才開始快速增長。相應地，相比於國外的研究，國內對 FDI 的研究相對較晚。部分國內文獻以中國總體 FDI 為研究對象，分析 FDI對中國經濟發展的影響。例如，薄文廣（2005）[24]基於中國 1980 年～ 2003 年的年度數據，運用協整檢驗和格蘭傑因果關係檢驗方法對我國外國直接投資、國內投資與經濟增長之間的關係進行了實證分析。其結果表明 FDI 和國內投資之間不存在長期均衡關係，並且國內投資和 FDI 都是我國的經濟增長的 Granger 原因。但值得注意的是，基於只有 24 年的時間序列的協整分析很難得出可靠的實證結論。趙燕和趙增耀（2009）[25] 先從理論上分析了金融市場因素對於 FDI 促進經濟增長的影響，然後選取 1981 年～ 2006 年間的美國年度數據和 1986 年～ 2006 年間的中國年度數據，運用 Johansen 協整檢驗方法對中美兩國數據進行了實證檢驗，其結果表明由於資本積累效應，FDI 對於中國的經濟增長產生積極作用。但相比於美國而言，中國的金融市場尚不發達，因而未能有效發揮 FDI 促進經濟增長的作用。該研究的局限性也在於樣本期限太短，導致其實證結果不一定可靠。潘錫泉和郭福春（2012）[26] 運用 Pesaran 提出的協整檢驗方法分析了人民幣匯率、FDI 與經濟增長之間的動態關係。其結果表明，人民幣匯率、FDI 與經濟增長存在顯著的長期均衡關係，人民幣

107湯曉雷 國外直接投資對經濟增長的影響： 基於發展中國家的實證分析升值和經濟增長均對 FDI 的流入具有明顯的促進作用。而經濟增長與 FDI 的流入對人民幣匯率的回饋機制並不存在，FDI 流入對於經濟增長的促進作用不明顯。而另一部分國內文獻則以國內各省市的 FDI為研究對象。例如，姚樹潔、馮根福和韋開蕾（2006）[27] 從新興工業化國家的視角實證分析了外商直接投資對經濟增長的影響作用。基於 1979年 ～ 2003 年 29 個 省 市 的 面 板 數 據， 該 文 首 先運用 OLS 方法進行估計，然後運用 GMM 方法對動態面板模型進行估計。然而作者意識到所考察的變量都是非平穩的一階單整變量，直接採用OLS 估計可能導致謬誤回歸結果，又運用 Engel-Granger 協整檢驗方法進行分析，作者根據實證結果認為外商直接投資是提高生產技術效率的推動器 ; 並且外商直接投資有利於加快國內技術進步，是生產前沿的移動器。由於該研究所使用的實證方法存在不一致性，使得其結論不一定可靠。周愛農（2011）[28] 利用面板協整方法對 1986 ～ 2008年間我國 28 個省市外商直接投資與 GDP 的關係進行實證分析。其結果表明外商直接投資與 GDP之間存在長期均衡關係，中國的經濟增長會促進外商直接投資增加 ; 但 FDI 與經濟增長的這種長期均衡關係在地區間存在顯著差異。總的來說，儘管已有文獻從不同角度分析了FDI 對經濟增長的影響，卻遠沒有得出比較一致的結論，大部分文獻通過實證分析得出結論認為 FDI對經濟增長會產生促進作用，也有文獻認為 FDI對經濟增長沒有顯著正面影響或是具有負面影響。絕大部分文獻只是分析 FDI 淨值對經濟增長的作用，少有文獻把流入的 FDI 和流出的 FDI 分開來單獨分析各自對經濟增長產生的影響，並且絕大多數已有文獻都只是分析 FDI 對同期經濟增長的影響，沒有分析 FDI 對後期的經濟增長可能產生的影響，即沒有考慮 FDI 對經濟增長產生影響的時滯。鑒於此，本文將流入的 FDI 和流出的 FDI區分開來，分別探究它們對經濟增長的影響，同時考慮到了這種影響可能存在的時滯。2 實證模型和數據來源新古典經濟增長理論認為經濟增長是由資本、勞動與所謂全要素增長率三因素決定的。基於該增 長 理 論 和 Lee & Chang（2009）[5] 、Iamsiraroj（2015）[10] 等相關實證研究文獻，本文構建如下兩個動態面板模型來分別分析流入的 FDI 和流出的 FDI 對經濟增長的影響： ● 模型 1：1 1 2 3 45 6 7 8=+it it it it itit it it it itGDPG GDPG IFDI GDI LABEDU TOPEN CRED CPI YRβ β β ββ β β β γ ε- + + +′+ + + + + ● 模型 2：1 1 2 3 45 6 7 8=+it it it it itit it it it itGDPG GDPG OFDI GDI LABEDU TOPEN CRED CPI YRβ β β ββ β β β γ ε- + + +′+ + + + +以上模型中，變量下標 i 表示國家，t 表示時間，因變量 GDPG 指 GDP 增長率，IFDI 和 OFDI分別表示流入的 FDI 和流出的 FDI 與 GDP 的百分比，GDI 表示總國內投資占 GDP 的百分比，LAB 表示勞動力占人口的比例，EDU 指完成中等教育的勞動力占相應適齡人口的比例，作為衡量人力資本的代理變量；TOPEN 指貿易依存度，即一國進出口貿易總額與其 GDP 的比值；CRED 指金融業提供的國內信貸淨值與 GDP 的比例，作為衡量一國金融業發展程度的代理變量；CPI 是消費者價格指數，用於衡量通貨膨脹率高低； 另外，γ=（γ1，γ2， …，γ14）；YR ＝（yr2003，yr2004，…，yr2016）表示時間的虛擬變量向量，YR′表示 YR 的轉置向量，用以控制時間效應，例如當年如果是 2003，則 yr2003 取值為 1，否則取值為零，其餘類推。ε 是殘差。本文研究的樣本是包括中國在內的來自亞非拉和中東歐的 63 個發展中國家（詳見附錄 1）。根據數據可得性本文選取的樣本時段是 2002 ～2016 年，立陶宛缺少 2002 和 2003 年的數據，而委内瑞拉缺少 2015 年和 2016 年的數據。相比於其它變量，變量 EDU 缺失數據比較多，總共觀察值是 896 個。對樣本國家保留所有變量數據齊

108全的年份，最終整理得到一個非平衡面板，各個變量的描述性統計如表 1 所示。所有數據中，除IFDI 和 OFDI 數據來源於聯合國貿易與發展會議（UNCTAD）統計數據庫，其餘數據均來源於世界銀行數據庫。表1 變量的描述性統計Variable Obs Mean Std. Dev. Min MaxGDPG 940 4.459469 4.51718 -32.9855 33.73578IFDI 941 3.72818 4.463842 -12.0477 39.94984OFDI 919 0.823065 2.123274 -12.9981 25.90301TOPEN 934 81.18196 38.68797 0 210.3738GDI 922 24.09563 7.840048 1.525177 58.95761CPI 917 6.500035 8.667493 -3.09978 121.7381LAB 941 0.435208 0.074974 0.201115 0.591714CRED 905 54.11495 37.40894 -28.734 215.1827EDU 896 78.49685 28.5309 6.61913 138.91263 實證結果及分析由於本文採用的是動態面板模型，數據時間維度小而橫截面維度大，並且包含內生變量問題，例如因變量 GDPG 和自變量 IFDI 或 OFDI 之間可能存在相互影響的內生關係，採用 OLS 或者 2SLS等方法得不到一致估計量。為解決這個問題，本文採用 Blundell & Bond（1998）[29] 提出的一步差分 GMM 方法來估計動態面板模型 1。模 型 1 的 估 計 結 果 列 在 表 2 中。 從 估 計 1的結果看，前一年的經濟增長率（滯後一期的GDPG）與本年度的經濟增長呈現顯著正相關關係，另外總國內投資對經濟增長具有顯著的促進作用，但 IFDI 對 GDPG 的作用沒有統計上的顯著性，說明流入樣本國的直接投資並沒有對這些國家當年的經濟增長產生顯著促進作用，這與 Yalta（2013）[22] 、Aitken & Harrison（1999）[14] 和Feeny 等（2014）[17] 的研究結果是一致的。估計結果還表明 LAB 對經濟增長能產生促進作用，但統計上不顯著，可能原因是這些發展中國家勞動力的整體素質還不高，而勞動力成本低的優勢沒有完全發揮出來。考慮到金融市場的發展程度和人1.　本文運用 Roodman（2009）[30] 提出的 "xtabond2" 方法來估計動態面板模型。 力資本等因素可能影響一個國家對外資的吸收能力，本文在表 1 估計 1 的基礎上加入了 IFDI 分別與 CRED 和 EDU 的交叉相乘項，結果如表 2 中估計 2 所示，估計結果表明這兩個交叉項都不顯著，說明外商直接投資並沒有間接通過金融市場發展程度和人力資本的交互作用來對經濟增長產生影響，換句話說，也就是金融市場發展程度和人力資本等因素並沒有影響這些國家對外商直接投資的吸收能力。估計 1 結果中流入的直接投資沒有顯著促進同期經濟增長，其背後的可能原因有兩個：一種可能原因正如 Lipsey（2000）[16] 的研究結果所說明的那樣，外商直接投資擠出了國內投資，從而其擠出效用抵消了其可能對經濟增長產生的正面影響；另一種可能原因是外商直接投資對經濟增長的作用存在時滯，即外商直接投資可能需要經過一段時間才能發揮出促進經濟增長的作用。考慮到時滯效應，本文將滯後一期的 IFDI代替原模型 1 中的 IFDI 重新進行估計，結果如表2 中估計 3 所示，可以看出滯後一期的 IFDI 的係數在 5％的顯著性水平上顯著，說明滯後一期的外商直接投資確實對本期的 GDPG 產生了顯著的正面作用。除了 GDI 依然對 GDPG 具有顯著促進作用外，TOPEN 現在也表現出對經濟增長的顯著正面影響。表 2 底部列出了對以上三個估計的診斷性檢驗結果，Arellano-Bond 檢驗結果表明模型殘差不存在自相關性，說明模型不存在錯誤設置問題，Hansen 檢驗結果表明模型中過度識別限制都是有效的，並且估計所用工具變量都是外生的，說明模型估計結果是可靠的。模型 2 的估計結果列在表 3 中。從估計 1 的結果看，前一年的經濟增長率（滯後一期的 GDPG）對本年度的經濟增長具有顯著影響，總國內投資也對經濟增長具有顯著的促進作用，但 OFDI 對經濟增長的作用不顯著，說明對外直接投資並沒有對投資國當年的經濟增長產生顯著促進作用，這與 Lee（2010）[12] 的研究結果相似。考慮到金融市場的發展程度和人力資本等因素可能影響一個國家對外進行直接投資的能力，本文在表 3 中

109湯曉雷 國外直接投資對經濟增長的影響： 基於發展中國家的實證分析估計 1 的基礎上也加入了 OFDI 分別與 CRED 和EDU 的交叉相乘項，以便考察金融發展程度和人力資本是否影響對外直接投資對經濟增長的作用，結果如表 3 中估計 2 所示，估計結果表明這兩個交叉項都不顯著，說明對外直接投資並沒有通過與金融市場發展程度和人力資本之間的交互作用間接地對經濟增長產生影響。表 3 估計 1 結果中對外直接投資沒有顯著促進投資國同期經濟增長，其背後的可能原因也有兩個：一是對外直接投資增加可能減少了國內投資，從而抵消了其對經濟增長的正面影響；二是對外直接投資對經濟增長的作用可能存在時滯，即對外直接投資可能需要經過一段時間才能發揮出促進經濟增長的作用。考慮到時滯效應，本文將滯後一期的 OFDI 代替原模型 2 中的 OFDI 重新進行估計，結果如表 3 中估計 3 所示，我們發現滯後一期的 OFDI 的係數不顯著，說明滯後的對外直接投資對投資國同期的經濟增長沒有產生顯著的正面作用。另外，TOPEN表2 模型1估計結果GDPG (dependent variable) 估計1 估計2 估計3Lagged GDPG0.215**(0.105)0.089(0.182)0.235**(0.108)IFDI-0.004(0.068)0.043(0.325)Lagged IFDI0.148**(0.066)TOPEN0.017(0.011)0.016*(0.008)0.018*(0.010)GDIV0.127*(0.071)0.162**(0.080)0.117*(0.066)CPI -0.021(0.059)-0.018(0.061)-0.025(0.059)LAB32.851(26.361)36.81(24.39)37.43(27.67)EDU-0.001(0.021)-0.002(0.019)-0.007(0.021)CRED-0.060(0.046)-0.061(0.041)-0.054(0.034)IFDI×CRED-0.001(0.004)IFDI×EDU-0.000(0.003)Number of observations 699 699 699Number of groups 63 63 63Number of instruments 45 46 45Arellano-Bond testfor AR(1) in first differencesz=-4.18Pr>z=0.000z=-3.03Pr>z= 0.002z=-4.08Pr>z= 0.000for AR(2) in first differencesz=1.11 Pr>z=0.266z = 0.30Pr>z=0.762z = 1.11Pr>z=0.268Hansen test of over-identifying restrictionschi2(49)=42.21Prob>chi2=0.743chi2(23)=23.52Prob>chi2=0.431chi2(24)=17.42Prob>chi2=0.830注 : 1.*，** 和 *** 分別表示在 10%，5% 和 1% 水平上顯著 2. 小括弧中數值為穩健標準誤差 3. 估計模型時對小樣本問題進行了修正 4. Lagged GDPG 和 Lagged IFDI 分別表示滯後一期的 GDPG 和滯後一期的 IFDI 5. 為省空間時間啞變量的估計結果從略表3 模型2估計結果GDPG (dependent variable) 估計1 估計2 估計3Lagged GDPG0.214**(0.102)0.081(0.139)0.220**(0.110)OFDI0.010(0.165)1.670(1.217)Lagged OFDI0.090(0.098)TOPEN0.023**(0.011)0.011(0.010)0.019*(0.010)GDIV0.127*(0.068)0.162**(0.069)0.126*(0.064)CPI -0.024(0.059)-0.014(0.061)-0.025(0.059)LAB31.84(29.31)33.54(26.84)38.38(27.90)EDU-0.003(0.019)-0.002(0.018)-0.004(0.020)CRED-0.034(0.055)-0.060(0.037)-0.053(0.035)OFDI×CRED-0.005(0.006)OFDI×EDU-0.014(0.009)Number of observations 676 676 673Number of groups 63 63 63Number of instruments 45 46 45Arellano-Bond testfor AR(1) in first differencesz=-4.02 Pr>z=0.000z=-2.90Pr>z= 0.004z=-4.23Pr>z= 0.000for AR(2) in first differencesz=1.12 Pr>z=0.261z = 0.52Pr>z=0.607z = 0.99Pr>z=0.320Hansen test of over-identifying restrictionschi2(49)=42.68Prob>chi2=0.726chi2(23)=24.96Prob>chi2=0.353chi2(24)=17.73Prob>chi2=0.816注 : 1.*，** 和 *** 分別表示在 10%，5% 和 1% 水平上顯著 2. 小括弧中數值為穩健標準誤差 3. 估計模型時對小樣本問題進行了修正 4. Lagged GDPG 和 Lagged IFDI 分別表示滯後一期的 GDPG 和滯後一期的 IFDI 5. 為省空間時間啞變量的估計結果從略

110和 GDI 這兩個變量的係數在 10％顯著性水平上顯著，說明這兩個變量對經濟增長具有一定顯著促進作用。表 3 底部也列出了對以上三個估計的診斷性檢驗結果，Arellano-Bond 檢驗結果表明模型殘差不存在自相關性，說明模型不存在誤設問題，Hansen 檢驗結果表明模型中過度識別限制都是有效的，並且估計所用工具變量都是外生的，說明這些估計結果是可靠的。以上兩個模型的估計結果都表明 LAB 對經濟增長能產生促進作用，但統計上不顯著，可能原因是這些發展中國家勞動力的整體素質還不高，而勞動力成本低的優勢沒有完全發揮出來。CPI 的估計系數為負，說明其能對經濟增長產生一定負面影響，但也不具有統計上的顯著性。模型中不顯著變量較多，另一個可能原因之一在於樣本不夠大。由於發展中國家的相關經濟數據記錄不齊全，無法收集足夠的數據構建一個大面板數據，這是本文的一個局限。4 結論本文以 63 個發展中國家為研究對象，運用動態面板模型分析了這些國家流入和流出的國外直接投資對其經濟增長的影響。實證結果表明，貿易依存度和國內投資是影響這些國家經濟增長的重要因素，流入這些發展中國家的國外直接投資並沒有對其同期經濟增長產生顯著影響，而是存在一定時滯效應，對下一期的經濟增長才產生了顯著正面影響，而流出的國外直接投資對其同期經濟增長和下一期的經濟增長都沒有顯著影響。另外，金融市場發展程度和人力資本等因素並沒有對經濟增長產生顯著促進作用，也沒有與國外直接投資產生交叉影響從而進一步影響經濟增長。這些實證結果說明目前發展中國家的經濟模式主要還是依賴國際貿易、國內投資和外商直接投資的驅動。本文實證結果的政策含義是，為了更好地發展經濟，除了加大國內投資力度，同時可以有效地利用外商直接投資，儘量縮短國外直接投資發揮促進作用的時滯。除此之外，由於發展中國家資本緊缺並且科學技術水平比較落後，一般進行對外直接投資的能力比較弱，從而無法很好地利用國際市場來促進國內經濟的發展，因此發展中國家應該努力提高科學技術水平，提高企業的實力，鼓勵有實力的國內企業走出國門進行直接投資。樣本不夠大是本文的一個局限，因此待將來發展中國家經濟數據可得性得到改善後，後續研究可以構建更具代表性的大面板數據進行實證分析。參 考 文 獻
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111湯曉雷 國外直接投資對經濟增長的影響： 基於發展中國家的實證分析[15] Carkovic, M. and Levine , R. 2000.Does Foreign Direct Investment Accelerate Economic Growth ? University of Minnesota , Working Paper.[16] Lipsey, R.E. 2000. Interpreting Developed Countries' Foreign Direct Investment, NBER Working Paper , No.7810.[17] Feeny, S., Iamsiraroj, S., & Mcgillivray, M. (2014). Growth and foreign direct investment in the pacific island countries. Economic Modelling, 37(574), 332-339.[18] Makiela, K. , & Ouattara, B. . (2018). Foreign direct investment and economic growth: exploring the transmission channels. Economic Modelling,72, 296-305.[19] Ouyang, P., & Fu, S. (2009). Economic growth, local industrial development and inter-regional spillovers from foreign direct investment: evidence from china. China Economic Review, 23(2), 445-460.[20] Su, Y., Liu, Z., (2016). The impact of foreign direct investment and human capital on economic growth: evidence from chinese cities. China Economic Review, 37, 97-109.[21] Jeon, Y., Park, B. I., & Ghauri, P. N. (2013). Foreign direct investment spillover effects in china: are they different across industries with different technological levels? China Economic Review, 26(9), 105–117.[22] Yalta, A. Y. (2013). Revisiting the fdi-led growth hypothesis: the case of china. Economic Modelling, 31(1), 335-343.[23] Gunby, P. , Jin, Y. , & Reed, W. R. . (2017). Did fdi really cause chinese economic growth? a meta-analysis. World Development, 90, 242-255.[24] 薄文廣.（2005）. Fdi、國內投資與經濟增長:基於中國數據的分析和檢驗. 世界經濟研究（9），63-69.[25] 趙燕，趙增耀.（2009）. Fdi與經濟增長:基於金融市場作用機制的研究——中美兩國數據的實證檢驗. 世界經濟研究（2），58-65.[26] 潘錫泉，郭福春.（2012）. 升值背景下人民幣匯率、FDI與經濟增長動態時變效應研究. 世界經濟研究（6），24-29.[27] 姚樹潔，馮根福，韋開蕾.（2006）. 外商直接投資和經濟增長的關係研究. 經濟研究（12），35-46.[28] 周愛農.（2011）. 我國外商直接投資與經濟增長的動態關係:基於面板協整研究. 經濟數學，28（2），81-84.[29] Blundell R., Bond S., 1998. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models, Journal of Econometrics 87, 115–143.[30] Roodman D.，2009. How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. Stata Journal 9(1), 86-136.附 錄 1 ：本文研究的 63 個樣本國家 : 14 from develop-ing Asia (Bangladesh; China; India; Indonesia; Iran; Israel; Jordan; Kazakhstan; Malaysia; Pakistan; Phil-ippines; Sri Lanka; Thailand; and Viet Nam), 13 from emerging Europe (Bulgaria; Croatia; Czech Republic; Estonia; Hungary; Latvia; Lithuania; Poland; Russian Federation; Slovakia; Slovenia; Turkey; and Ukraine), 15 from emerging Latin America (Argentina; Brazil; Bolivia; Chile; Colombia; Costa Rica; Ecuador; El Salvador; Guatemala; Honduras; Mexico; Panama; Peru; Uruguay; and Venezuela), and 18 from Africa (Algeria, Angola, Benin, Botswana; Burkina Faso; Ghana; Egypt; Kenya; Malawi; Mali; Mauritania; Mo-zambique; Niger; Nigeria; Senegal; and South Africa; Togo; Zambia), and 3 from other regions (Dominican Republic; Oman; Solomon Islands).兩岸合作澳科大參加“GNTC全球網絡技術大會” 澳門科技大學唐嘉樂副校長11月赴南京參加“GNTC全球網絡技術大會”，期間代表澳科大向中國工程院院士、中國互聯網協會理事長鄔賀銓院士，全球IPv6論壇主席Latif Ladid先生頒發了澳科大下一代互聯網國際研究院顧問聘書，進一步為下一代互聯網國際研究院聚集資源。會上，唐嘉樂副校長還代表大學與國家“下一代互聯網工程中心”、南京市江北新區簽訂了關於建立下一代互聯網國際人才培訓基地的戰略合作協議。三方一致同意通力合作，做好下一代互聯網人才的培訓工作。國家下一代互聯網工程中心、南京市江北新區和澳門科技大學聯合成立人才基地是三股年輕力量的強強聯合，將為下一代互聯網培養更多著重掌握先進技術、放眼全球發展的優秀人才，為我國的互聯網產業良性發展帶來美好未來。 “GNTC全球網絡技術大會”是全球規模最大的網絡技術盛會之一，唐嘉樂副校長此行拓展了澳科大的合作資源，進一步宣傳了澳科大在網絡領域的技術優勢，為大學後續在網絡領域的發展和諸多領域的產學研結合打下了良好的基礎。

112 2018，12（2） 澳 門 科 技 大 學Macau University of Science and Technology《科技大師系列講座XXV》時間表 2018/2019學年第一學期 (日期: 2018年9月至12月)場次 日期 時間 地點 題目 主講者第一場9月5日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 橋樑工程建設的中國故事中華人民共和國交通運輸部原總工程師、著名橋梁專家 鳯懋潤先生第二場9月12日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 太陽（活動）和人類的生存環境 中國科學院院士、著名太陽物理學家 汪景琇先生第三場9月19日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 衛星導航定位技術與北斗系統應用 中國工程院院士、著名測繪專家 李建成先生第四場10月10日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 地磁場與生命：問題、進展和機遇 中國科學院院士、著名地球物理學家 潘永信先生第五場10月24日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 極光奇觀Spectacular Aurora台灣中央研究院院士、著名太空物理及地球物理學家李羅權先生第六場10月31日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 海嘯與地震 中國科學院院士、著名地球物理學家 陳運泰先生第七場11月1日 (星期四)下午 4:00-5:30N101 走向全球的北斗中國科學院光電研究院副院長、高精度時間同步與導航技術專家 吳海濤先生第八場11月7日 (星期三)下午 4:30 – 6:30D Hall 家園只有一個，地球不能克隆 中國科學院院士、著名構造地質學家 楊樹鋒先生第九場11月14日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101Earth’s Magnetic Field: History and Origins美國地球物理學會會士、英國皇家天文學會會員、著名地球物理學家 Professor David Gubbins第十場11月21日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 中國農業面 臨的挑戰和應對 中國科學院院士、著名植物生理學家 許智宏先生第十一場11月28日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 淺談金庸和費曼（Feymann)台灣中央研究院院士、國際宇航科學院院士、著名華人天文學家 葉永烜先生第十二場12月5日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101 地球深部物質循環中國科學院院士、著名岩石大地構造學家 楊經綏先生第十三場12月12日 (星期三)下午 4:30 – 6:30N101集當代高新科學和技術寵愛于一身的氣象預報中國科學院院士、大氣動力學家 穆穆先生大師講座

113• 信 息 短 文 •科研進展澳科大月球與行星科學國家重點實驗室成立學術委員會澳門科技大學月球與行星科學國家重點實驗室的首屆學術委員會於10月9日成立並召開第一次會議，由學術委員會主任中國科學院歐陽自遠院士主持，就實驗室的管理辦法和發展規劃、學術研究方向、科研隊伍建設和人才培養、國內外學術交流與合作以及科普工作等方面進行了深入討論。澳科大月球與行星科學國家重點實驗室是國家在天文學科領域的第一個國家重點實驗室。學術委員會聘請月球與行星科學，以及天文學等學科領域成就斐然的學術翹楚擔任委員，對深化海峽兩岸暨港澳地區學者在現代化高科技領域的緊密合作具有深遠的意義，對實驗室立足澳門，努力探索粵港澳大灣區創新型的合作，打造大灣區科技高地具有積極的影響。學術動態澳科大伍乃騏教授榮膺IEEE會士 2019國際電氣與電子工程師協會（IEEE）會士名單日前公佈，澳門科技大學澳門系統工程研究所所長伍乃騏教授榜上有名，以表彰其在離散事件生產系統方面的貢獻。國際電氣與電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers）是全球最大的非營利專業技術學會。IEEE Fellow即IEEE會士，為協會最高等級會員，是該組織授予的最高榮譽，在學術科技界被認定為權威的榮譽和重要的職業成就，每年由同行專家在做出突出貢獻的會員中評選，當選人數不超過IEEE會員總人數的0.1%。IEEE 2019年度新當選會士名單，一共新增295名會士，其中中國大陸企業及院校33位、港澳台高校10位、海外機構及院校46位，共89位華人科學家當選新一屆會士。伍乃騏教授入選IEEE會士，是由於其在離散事件生產系統方面做出的突出貢獻。伍乃騏教授在學術研究方面碩果累累，累計發表130多篇國際期刊論文（很大一部分發表在IEEE Transactions），出版專著一本，並擁有26項專利。他承擔了一系列來自中國國家自然科學基金會、國家高科技計劃、廣東省、澳門科技發展基金和企業的研究項目。澳科大五教授入選“全球高被引科學家” 獲國際學術界肯定 美國科睿唯安（Clarivate Analytics）於11月27日正式公佈2018年度全球高被引科學家（Highly-Cited Researchers）名單。澳門科技大學五位教授：資訊科技學院李志武教授、周孟初教授、李頌孝特聘教授、周勇特聘教授在工程學和數學領域，以及澳門藥物及健康應用研究院王俊教授在生物及生物化學領域成功入選。入選全球高被引科學家的論文在其相關學科領域內被全球引用最多的前1%，顯示其持續性的重大貢獻及影響力，並獲全球學界認同與肯定。澳科大五位科學家入選，為澳門最多，且他們均已連續多年上榜。2018年度全球高被引科學家名單包括了自然科學和社會科學共21個學科領域，統計2006至2016年被科學引文索引（SCI）和社會科學引文索引（SSCI）收錄共140,990篇論文，統計出在各自領域被引用最多的科學家逾4,000人次，而中國有482人次入選。

114 2018，12（2）學生活動澳科大於“創青春”浙大雙創杯勇奪六奬2018年“創青春”浙大雙創杯全國大學生創業大賽總決賽中，澳門科技大學獲得1金4銀佳績。決賽於11月1日至3日在杭州浙江大學舉行，由澳科大創業就業發展中心組織師生16人參加。澳科大團隊總分不但是港澳高校之首，更位列全國第17，摘得“優勝杯”奬項，是澳門首個取得此殊榮的高等院校。本屆大賽由共青團中央、教育部、人力資源和社會保障部、中國科協、全國學聯和浙江省政府主辦，浙江大學、共青團浙江省委承辦。賽事以“弄潮創青春，建功新時代”為主題，下設創業計劃賽、創業實踐挑戰賽、公益創業賽三大主體賽事，共收到全國2,200餘所高校逾百萬大學生逾15萬件作品參賽。最終共有197所高校、369件作品脫穎而出，入圍終審決賽。其中，入圍的港澳隊伍共有34支，包括澳科大有3支隊伍參加創業計劃賽，有2支隊伍參加創業實踐挑戰賽。最後，由澳科大畢業生創立的“珠海市蔬士餐飲管理有限公司”勇奪金奬，是港澳區唯一獲得創業實踐挑戰賽金奬的隊伍。“創青春”大賽前身為自1999年起舉辦的“挑戰杯”中國大學生創業計劃競賽，是國內參賽規模最大、參賽作品最多、影響範圍最廣的大學生創業賽事之一，被譽為新時代大學生創新創業的“奧林匹克”盛會。澳科大於第四屆中國“互聯網＋”大學生創新創業大賽勇奪金獎 第四屆中國“互聯網＋”大學生創新創業大賽總決賽於10月13及14日於廈門舉行，澳門科技大學共奪得1金2銀10銅，以及先進集體奬共14個獎項，獲奬總數為港澳臺賽區之首。大賽由教育部等13個部委和福建省人民政府共同主辦、廈門大學承辦。本屆以“勇立時代潮頭敢闖會創，紮根中國大地書寫人生華章”為主題，共吸引265萬大學生、64萬個團隊報名參賽，超過以往三屆的總和。在歷時七個月激烈的校級及省級角逐後，共有超過400支來自國內、港澳臺和國際隊伍進入全國總決賽。進入港澳台賽道決賽有20支隊伍，包括澳科大3支隊伍，與來自香港大學、香港中文大學、香港科技大學等隊伍競賽。最後，澳科大團隊憑“SkyChip：國內毫米波感測器解決方案領導者”勇奪全國金奬。其餘獲獎項目為：“星碼防偽溯源雲平臺的推廣與應用”及“老有所依OTO線上智慧養老及社區式雙模式定制養老服務”奪得全國銀奬；10支隊伍取得全國銅奬。法學院學生榮獲“第十屆全國大學生版權徵文比賽”二等獎 澳門科技大學法學院本科三年級張珈瑋榮獲“第十屆全國大學生版權徵文比賽”本科生組二等獎,其獲獎作品題為《論避風港原則適用的三階層構造》。此徵文比賽由國家版權局主辦，由中國人民大學國家版權貿易基地和中國人民大學創意產業技術研究院承辦。本屆徵文活動共收到來自清華大學、北京大學、中國人民大學、復旦大學、中南財經政法大學及中山大學等高校的參賽論文共1,496篇；其中本科生組共1,168篇。經過形式審查、軟體查重和專家評審，最終產生本科生組一等獎論文10篇，二等獎論文20篇，三等獎論文30篇。作為國家版權局“版權進校園”主題活動的品牌之一，全國大學生版權徵文活動自2008年首次舉辦以來得到了全國各高校的積極回應，並不斷湧現出優秀的版權專業學術論文。“澳門知識產權研究中心”是教育部人文社科重點研究基地“中南財經政法大學知識產權研究中心”在澳門的夥伴研究基地，2017年經教育部批准設立。

編輯委員會Editorial Board編委會主席：劉良Chairman of Editorial Board: Liu Liang主編 ：許敖敖Chief Editors: Xu Ao Ao編委：劉良、許敖敖、祈務晨、余秋雨、張志慶、姜志宏、方泉、林偉基、戴龍基、黎曉平、唐澤聖、陳乃九、龐川、孫立雲、孫建榮Editorial Board Members:Liu Liang, Xu Ao Ao,Keith Robert Barclay Morrison, Yu Qiu Yu, Zhang Zhi Qing, Jiang Zhi Hong, Fang Quan, Lam Wai Kei, Dai Long Ji, Li Xiao Ping, Tang Ze Sheng, Chan Lai Kow, Pang Chuan, Sun Li Yun, Sun Jian Rong澳門科技大學學報Journal of Macau University of Science and Technology主辦單位: 澳門科技大學Organizer: Macau University of Science and Technology編委會主席: 劉良Chairman of Editorial Board: Liu Liang主編: 許敖敖Chief Editors: Xu Ao Ao編輯: 《澳門科技大學學報》編輯部Editor: The Editorial Department, Journal of Macau University of Science and Technology ● 電話： +853-8897-2173 Tel: +853-8897-2173 ● 傳真：+853-2888-0022 Fax: +853-2888-0022 ● 電郵：publication@must.edu.mo E-mail: publication@must.edu.mo ● 地址： 澳門科技大學 澳門氹仔偉龍馬路 Address: Macau University of Science and Technology, Avenida Wai Long, Taipa, Macau出版及總發行：澳門科技大學Publisher & Distribution: Macau University of Science and Technology ● 電話：+853-8897-2166 Tel: +853-8897-2166 ● 電郵：cbpsadmin@must.edu.mo E-mail: cbpsadmin@must.edu.mo ● 地址： 澳門科技大學 澳門氹仔偉龍馬路 Address: Macau University of Science and Technology, Avenida Wai Long, Taipa, Macau 封面及版式設計：高鴻 王港Graphic & Layout Designers: Gao Hong, Wang Gang印刷： 400本Print Run: 400出版日期：2018年12月Issued Date: December 2018國際標準期刊號：ISSN: 1994-4926規格： 21cm×29.7cmSize: 21cm width by 29.7cm height版權所有，翻印必究All rights reserved. No part of the publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted, in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, or otherwise, without the prior consent of the publisher.

半年刊 2007年6月創刊第十二卷 第二期 2018年12月出版JOURNAL OF MACAU UNIVERSITYOF SCIENCE AND TECHNOLOGYSemiannual, Started in June 2007Vol.12 No.2 December 2018定價: 20元澳門幣(人民幣/港幣)ISSN 1994-4926二 一八年 第十二卷 第二期JOURNAL OF MACAU UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.12 No.2 December 2018半年刊Semiannual Vol.12澳門基金會資助出版