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規模經濟的分析范文第1篇

關鍵詞 網絡經濟 B2B商業模式 雙邊市場理論 外部規模經濟

中圖分類號：F274 文獻標識碼：A

一、B2B電子商務模式

B2B電子商務是企業通過內部信息系統平臺和外部網站，將上游供應商的采購業務和下游商的銷售業務有機的聯系起來，也就是指一系列發生在企業與企業之間的交易，包括產品、服務、資源、固定設備等。在我國的電子商務中，較之面向個人用戶的B2C和C2C模式，面向企業用戶的B2B模式無疑更具市場潛力，占據著絕對的主導地位。

Zootetal.（2000）研究了30家歐洲的電子商務企業后發現：提升效率（如培育品牌信譽降低消費者心理成本、節約消費者購買時間）與保持粘性（即吸引、保留顧客）是電子商務企業價值創造的兩種基本手段。

二、B2B電子商務平臺的雙邊市場性質

Rochet和Tirole對雙邊市場的定義為：“當平臺向需求雙方索取的價格總水平P=PB+PS不變時（PB為用戶B的價格，PS為用戶S的價格），任何用戶方價格的變化都會對平臺的總需求和交易量產生直接的影響，這個平臺市場被稱之為雙邊市場。”

仔細分析B2B平臺的特征可以發現，絕大多數的B2B平臺都具有雙邊市場的特征，譬如，每一個B2B平臺都相當于一個服務平臺；這個平臺同時服務于具有兩種不同需求的企業，即平臺的兩邊市場；平臺兩邊的企業存在著密切的聯系，平臺向它們提品或服務主要是為他們之間的聯系提供便利等。筆者認為，雙邊市場理論的產生及其發展得意義在于：社會分工的明細、服務技術的提高和網絡技術的發展，對平臺企業產生的需求。

三、B2B電子商務環境下的外部規模經濟

（一）網絡經濟與外部規模經濟。

關于外部規模經濟性，馬歇爾闡述了為什么集中在一起的廠商比單個孤立的廠商更有效率的三個主要原因：廠商集中能促進專業化供應商隊伍的形成；廠商的地理集中分布有利于勞動力市場共享；廠商的地理集中有助于知識外溢。

網絡經濟形成于20世紀90年代中期，以因特網的迅速普及為基本特征。從經濟學角度分析，網絡經濟產生的根本原因是交易費用的差異和網絡效應的存在，即網絡經濟的發展降低交易費用和節約交易成本，以費用較低的網絡交易代替費用較高的市場經濟。同時，網絡經濟的到來，改變了企業追求規模經濟的外部環境與條件，使得企業實現規模經濟的方式發生了新變化，呈現出不同于工業經濟時代的新特點。

在網絡經濟條件下，由于經濟的知識化、信息化和網絡化發展，使得需求方規模經濟日益凸現。企業通過擴張網絡進行競爭，網絡可以通過與網絡連接起來大幅度地增加價值，從而形成一種需求方的規模經濟。這種規模經濟是一種根本不同于工業經濟時代的，由于產量增加導致成本降低而形成的規模經濟，它產生于網絡技術的外部經濟性。

（二）B2B電子市場的外部規模經濟。

Bailey和Bakos（1997）通過研究認為B2B電子市場具備聚集――使買方有更多了解賣方產品和價格的機會，使賣方有向更多買方展示產品的機會；匹配――使買賣雙方均能找到適合自己的交易伙伴；便利――提供更多的快捷電子服務，如網上商務、網上支付等；信用――通過對交易雙方資質的審查和交易后的監管，防止交易前后的道德危險和逆向選擇等機會主義行為。

電子商務是網絡經濟的主要形式，電子商務縮短了生產廠家與最終用戶之間供應鏈上的距離，同時也改變了傳統市場的結構，減少了中間環節，降低了交易成本。同時，電子商務使企業規模影響競爭力的基礎發生改變，中小企業可與某個大型企業結盟，建立高效的“無縫”供應鏈，形成戰略聯盟，也可利用網絡，組成虛擬企業，從而取得規模經濟效益。從這方面來看，在網絡經濟下企業規模影響將弱化。

四、總結

在經濟全球化加速與信息技術迅猛發展的今天，企業的外部經營環境正在發生重大的變化。由于電子商務具有開放性、全球性、低成本、高效率等特點，越來越多的企業意識到通過設計以電子商務為基礎的商業模式來獲取競爭優勢的重要性。電子商務作為互聯網經濟時代的重要競爭手段，正以其所特有的競爭優勢在不斷地改變各行業原有的競爭格局。同時，它的興起為我國企業突破原有的市場邊界限制和進一步提升競爭優勢提供了契機。

（作者：河南大學經濟學院2010級經濟學實驗班本科生）

參考文獻：

[1]Zott C， Amit R， Donlevy J. Strategies for Value Creation in E-Commerce：Best Practice in Europe[J].European Management Journal.2000， 18（5）.

[2] Bailey J.P， Bakos Y. An Exploratory Study of the Emerging Role of Electronic Intermediaries. International Journal of Electronic Commerce .1997（3）

規模經濟的分析范文第2篇

所謂銀行規模經濟，即指隨著銀行規模、人員數量、分支機構數量的擴大而發生的單位運營成本下降，單位收益上升的現象，反映了銀行經營規模與成本收益之間的變動關系。根據產權組織理論，銀行是一個規模經濟效應很強的特殊企業，與一般企業相比，銀行的規模經濟更容易形成，銀行經營的對象具有同質性，決定了在不存在資源約束的條件下銀行具有無限的拓展空間。銀行業規模的擴大還可以提高信用等級，促進銀行效益的發展。

新古典經濟學派的創始人馬歇爾（Marshall）最早利用內部經濟和外部經濟理論來說明規模效應，哈伯勒（Haberler）進一步發展了規模經濟理論，他創立的機會成本說為企業并購戰略提供了理論依據，而規模并非越大越好，關鍵是要適度。

銀行并購所帶來的銀行規模經濟的益處在于：⑴節省管理費用。在擴張性的并購中，可以通過對管理費用在更多的產品中分攤，使得單位產品的管理費用大大減少；而在收縮性的并購中，可以通過管理人員的削減直接減少管理費用。⑵降低營銷費用，并購發生以后，不同的產品和服務可以通過共同的渠道銷售。⑶節約銀行的研究和開發經費，集中力量開發新技術和新產品。比較來說，銀行同業并購比混業并購更能獲得規模經濟。

二、中國銀行業規模經濟的實證分析

本文采用我國14家商業銀行作為樣本銀行，包括：中國工商銀行、中國銀行、中國建設銀行、中國農業銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、招商銀行、民生銀行、上海浦東發展銀行、華夏銀行、廣東發展銀行、興業銀行、深圳發展銀行。樣本期間為2000年到2005年。對這14家樣本銀行各6個年度觀察值所組成的84筆橫斷面與時間序列混合資料，進行我國商業銀行的效率評估，利用DEA方法和Tobit模型進行實證研究，從定量角度分析我國商業銀行規模經濟現狀及主要影響因素，為我國商業銀行的發展提出一定的思路。

1、實證分析模型建立

（1）實證分析的DEA模型。DEA理論最初由Farrel于1957年提出，在1978年，Charnes，Cooper和Rhodes創建了DEA模型，即CCR模型。它是一種用于測定具有相同輸入和輸出、具有相同性質的生產決策單位（DMU）的相對有效性的非參數方法。通過模型的創建，構建生產效率前沿，按照樣本點的分布狀況，測度各DMU的效率。

DEA模型有很多種類，有面向投入的，也有面向產出的，有規模報酬可變情況下的，也有規模報酬不變情況下的，根據我國商業銀行的特點，本文選用規模報酬可變（VRS）下面向投入的DEA模型。

2、實證分析結果

（1）我國商業銀行規模經濟實證分析。據我國商業銀行的特點和數據的可得性，本文在實證分析時選擇以下指標。

投入指標：一級資本（X1，包括實收資本、資本公積、盈余公積和未分配利潤）、資產（X2）、利息支出（X3）。

產出指標：存款（Y1）、利潤（Y2，營業利潤）。

運用Onfront軟件測度的規模效率結果如表1所示：

表一：2003-2005年我國商業銀行的技術效率與規模效率

由以上數據可以得出關于我國商業銀行規模效率的如下結論：

第一，我國商業銀行中最具規模效率的銀行為招商銀行、浦發行和深發展，均為新興股份制銀行，而五大行在規模效率上要稍遜一籌。

第二，五大國有商業銀行的運營效率在規模無效時表現為規模報酬遞減，而其他股份制商業銀行即使在規模無效時也表現為規模報酬遞增。五大行有規模過大之嫌，而股份制銀行需要在自身的發展過程中進一步擴大規模。

第三，五大國有商業銀行中的中國銀行、中國建設銀行和交通銀行在規模效率上表現良好，說明股改以及海外上市以后，對銀行的業務發展起到了很大的促進作用，因此必須繼續堅定推進國有商業銀行的改革。

（2）我國商業銀行規模效率主要影響因素實證分析。通過DEA模型對我國商業銀行規模效率研究以后，引入Tobit模型尋找影響商業銀行規模效率的主要因素。以S*i1為被解釋變量（S*i1=Si1，當0＜Si1＜1時；S*i1=0，當Si1=1時），解釋變量選擇一級資本（X1）、固定資產凈值（X2）、機構數目（X3）、職員人數（X4）和市場分額（X5，按存款比重計）。實證結果如下表所示：

規模經濟的分析范文第3篇

【關鍵詞】云計算環境 大規模數據處理 應用 計算平臺

一、引言

隨著世界經濟的快速發展，科學技術水平的不斷提高，計算機技術日新月異，互聯網時代信息與數據處理技術發展相當迅速，越來越多的行業領域在日常事物的處理中運用到了計算機技術對大規模的數據進行處理，如鐵路公路等交通售票業務、各大型電子商務平臺的交易處理、人口普查、商業貿易等，數據處理可比較輕松的達到GB，TB，例如淘寶網每天的交易數據就很多，這些就需要運用到計算機的大規模數據處理技術。云計算技術作為新一代的計算模型代表，可以通過網絡計算、效用計算、服務計算等技術進行綜合演化，具有處理上述問題的關鍵技術特點。

二、對大規模廉價計算平臺的研究

針對目前對大規模數據信息以及計算資源的特征及對大規模數據進行數據處理的要求，可以對眾多閑置的計算機資源進行重新組建，組建成大規模的廉價集群計算平臺，在原有的云計算基礎上，對Hadoop進行資源整合，采用MapReduce編程規模，將大規模的數據處理任務進行相應的任務分解，分解成很多的細粒度的子任務，然后在多個計算節點上對這些子任務進行計算處理，從而實現在云環境下對大規模數據進行處理的能力。

當計算資源和存儲資源虛擬化被創建之后，需要一個與其對應的虛擬化的解決方案對其進行處理，從而需要創建一個大規模的計算平臺對云環境下的大規模數據進行處理，作為大規模數據處理的一個重要環節，這一過程可以通過以下幾個步驟進行實現：

（一）對數據處理所需的資源進行參數化的配置

各用戶在對計算節點資源池進行部署和使用前，首先都要對需要部署和使用的計算資源進行選擇，并對相應的參數進行設置，通過這一選擇部署的過程獲得自己所需要的計算資源和存儲資源，提供者則需要在不同的操作模式中，對底層計算資源屬性進行部署，從而為用戶提供需要的參數服務。

（二）對計算資源和存儲資源進行部署

這一步驟需要根據第一步定制的設置參數，來確定部署大規模數據處理中的計算資源以及存儲資源，以及設計相應的數據處理和計算流程的部署方案。

（三）對定制化參數進行保存

將在第一步驟中產生的相關參數設置信息寫入到計算資源以及存儲資源的相關配置文件中，用來實現資源流程調度的分配，從而啟動相應計算節點的計算資源以及存儲資源，或者管理部署計算節點的定制處理服務。

（四）進行計算節點的選擇，配置相應計算流程

在對大規模數據盡心處理的過程，對所需要的軟硬件資源進行檢測管理中，部署工具會通過網絡連接到目標計算節點上，并且對相應的計算流程進行相關配置，配置成功后，開始對大規模數據的處理的方案進行執行分析。同時通過代碼對計算資源和存儲資源進行相應的執行分配。

（五）對計算流程進行部署實施

在以上步驟實施后，并通過外部數據處理資源管理實施方案的監測，在眾多的計算節點上，對大規模數據處理的部署進行實施。

（六）激活計算流程和計算資源、存儲資源

在步驟五開始實施后，通過計算機網絡，對各個計算節點一系列的數據處理命令，完成對大規模數據計算的部署調度，對整個計算過程進行激活處理，成功激活后，在各計算節點具體執行相應的計算流程。

三、基于云計算的大規模數據處理框架模型

根據大規模數據處理的要求，將計算機網絡技術和云計算技術引入到大規模數據的計算處理中，提出了基于云計算的大規模數據處理的框架模型。此模型可以分為兩級，第一級是底層的大規模廉價計算機集群及虛擬資源；第二級是對第一級的數據資源的處理和監測管理體系。可以在此基礎上，創建一個大規模數據處理的計算平臺，實現數據處理的資源配置、回收、問題及錯誤處理，為各個領域的不同用戶提供大規模數據處理的計算平臺的相應軟件支持。通過編程和相應的任務處理，將最終的結果以云服務形式提供給終端用戶。并可以通過Web Service方式提供接口進行訪問，并對大規模數據進行處理以及接受相應的反饋。

本文探討了對此框架的初步實現，并使用HDFS以及MapReduce對大規模數據進行協調處理。

（一）搭建大規模計算機集群環境

通過將MapReduce任務進行分解，將大規模數據分解為各個子任務，根據子任務的大小和數目的多少，分別將子任務分別放置在相應的計算機節點中，并對不同的節點分別進行角色設置。

（二）數據處理任務的轉移

將大規模數據載入到Hadoop提供的分布式文件系統中，并將MapReduce的各個數據處理子任務轉移到相應的計算節點上。

（三）大規模數據處理的分布化

大規模數據處理的分布化，需要Map函數、Reduce函數以及相關的程序進行對數據處理的實現。并運行MapReduce。MapReduce的實現機理見圖1.

（四）數據處理結果的反饋

在反饋數據處理結果時，需要用戶驗證接口，通過相應的云服務平臺將數據處理結果反饋給相應的需求者。

四、大規模數據處理的實例

通過對上述大規模數據處理的框架模型的分析，以淘寶商城的大規模Web日志的數據處理為實例，對多個站點前段的原始Web日志文件進行收集以及數據處理，可以通過以下步驟進行。

（一）首先需要對站點前段的Web日志進行收集整理，并將這些Web日志進行相應的存儲。

（二）對收集的Web日志的相應數據配置統一的格式。因為收集的Web日志是從不同的站點進行收集的，Web日志的來源相對來說比較復雜，沒有統一的格式，所以需要對這些大量的日志配置統一的格式，在格式統一化時，要在不改變相應數據的前提下進行，要保證數據的完整性。

（三）將所收集的Web日志導入到HDFS中，利用HDFS的備份機制和數據存儲的原理，分別建立各個節點的通訊方式，并對其配置相對應的名稱節點和數據節點等。

（四）將數據進行統一格式化，以及對其配置相應的節點信息之后，要利用MapReduce模型的處理相關數據的規則設計和計算功能。這部分作為數據處理的核心內容，也是整個大規模數據處理工作的重心所在。

（五）在數據處理完畢，并將處理完的數據導出之后，要按照規定的輸出格式和要求對數據進行保存，以方便用戶對相應處理結果的分析處理工作的進行。

（六）最后，用戶收到相應的數據處理結果后，需要將處理結果進行反饋，并且對處理過程中所產生的垃圾數據進行相應的清理。

數據處理需要較多的環節，在每一個環節的數據處理中，都需要對相應的數據處理進行一定的監控，并對整個框架模型的工作情況進行監控，以盡早的發現運行中出現的問題，及時對數據處理中出現的問題及錯誤進行解決糾正。

五、結論

綜上所述，本文對云計算環境下的大規模數據處理技術進行了分析研究，通過對數據處理廉價計算平臺的創建以及對云計算環境下大規模數據處理的框架模型的研究，分析了云計算技術在大規模數據處理中的用途。并且通過實例分析，對電子商務平臺的Web日志的大規模數據進行計算分析，更清晰明了的闡述了云計算環境下的大規模數據處理的方式方法。

參考文獻：

[1]于戈，谷峪，鮑玉斌，王志剛：《云計算環境下的大規模圖數據處理技術》，計算機學報，2011（10）

[2]王嘉，陳超：《云計算環境下大規模數據處理的研究》，中國電子商務，2013（09）

[3]白亞魯：《云計算環境下大規模數據處理的研究》，軟件雜志，2013（5）

規模經濟的分析范文第4篇

關鍵詞：CA_Markov；回歸分析；蔚縣剪紙；元胞自動機；模擬精度

中圖分類號：P208；K901.6 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）11-2661-04

元胞自動機（Cellular Automaton，CA）是一種仿細胞繁殖機制的非數值算法，在時間、空間、狀態上具有離散性，是一種時空相互作用的局部網絡動力學模型。元胞自動機具有強大的空間運算能力，可以有效地模擬復雜系統時空演化過程[1]。CA_Markov模型是元胞自動機模型與馬爾科夫鏈模型的結合體，是一種較為常見的CA模型[2]。事物發展是一個漸變過程，數據內部各要素相互影響，不同時期數據之間也存在著聯系。回歸分析（Regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，是最基本的定量分析工具，很多表面看來與回歸分析無關并且似乎難以理解的數學方法，可以借助回歸分析得到簡明的解釋[3]。因此作者利用回歸分析的方法對蔚縣著名剪紙藝人時空數據進行分析和篩選，去除離群數據后，將篩選結果應用于元胞自動機模擬，以期提高CA_Markov模型的模擬精度。

指數函數回歸分析過程復雜，不易進行分析，因此將此方程轉化為線性方程，同時對方程兩邊取對數，然后基于最小二乘法進行線性回歸分析，回歸分析檢驗結果如圖2所示。圖2為線性擬合圖，圖中原始數據點列（菱形點）分布在預測值點列（方點）附近，說明預測值點列和原始數據點列匹配效果較好，其預測值與實測值標準誤差為0.16，說明該數據適合線性擬合，回歸模型選取正確。

3 小結

CA_Markov模型適用于對文化景觀進行模擬。由對照組可知，在不考慮離群數據以及增長率對模擬效果影響的情況下，平均正確率達到60.12%，說明CA_Markov模型適用于對文化景觀進行模擬。

應用回歸分析的方法篩選適當的模擬數據可以顯著提高CA_Markov模型模擬精度。由試驗組可知，在考慮離群數據以及增長率對模擬效果影響的情況下，平均正確率達到74.46%，經t檢驗進行算法改進后的CA_Markov模型模擬精度有了顯著性提高。

參考文獻：

[1] 李愛民，呂安民，隋春玲.集成GIS的元胞自動機在城市擴展模擬中的應用[J].測繪科學技術學報，2009，26（3）：165-169.

[2] 孫賢斌，劉紅玉，李玉鳳，等.基于CA-Markov模型土地利用對景觀格局影響辨識[J].生態與農村環境學報，2009，25（1）：1-7，31.

[3] 陳再齊，曹小曙，閻小培，等.廣州港經濟發展及其與城市經濟的互動關系研究[J].經濟地理，2005，25（3）：373-378.

[4] 劉 光，賀小飛.地理信息系統實習教程[M].北京：清華大學出版社，2003.

[5] 李新威，吳素琴.河北民俗文化叢書——蔚縣剪紙[M].北京：科學出版社，2009.

[6] 馮驥才，鄭一民，田永翔，等.中國民間剪紙集成：蔚縣卷[M].石家莊：河北教育出版社，2006.

規模經濟的分析范文第5篇

[關鍵詞] 鉆石模型 旅游產業 競爭力 產業集群

一、鉆石模型理論

“鉆石模型”是由美國哈佛商學院戰略管理學家邁克爾•波特在20世紀90年代提出的。以產業結構的“五力競爭”模型為基礎,來分析一個國家特定產業是否在國際上有很大的競爭力即所謂的波特“鉆石”模型理論。他認為決定一個國家的特定產業競爭力取決于要素條件、需求狀況、支持性產業和相關產業、企業戰略結構與競爭、機遇、政府等六因素,其中前四個因素是起決定作用的因素。(如圖一)

1.生產要素。可分為初級生產要素和高級生產要素,初級的生產要素是指自然的資源,如氣候條件、交通設施,資金支持和技術人才等等;高級生產要數是指經過自然資源加工后的資源,如高級技術管理人員資源和投入改造的設備等。生產要素在競爭中具有十分重要的作用。

2.需求狀況分析, 包括國內需求和國際需求。本地顧客的需求對企業的發展有非常重要的作用。因為有很高素質的國內消費者,可以激發本國企業改進生產的設備,提高企業的服務,推動國內企業的競爭力。本國市場對產品的需求不僅通對企業加以影響,還有本地高素質顧客的預期需求陷于其他的國家,那么也會拉動企業的競爭力。

3.相關和支持產業。在許多產業中, 相關和支持性產業和優勢的產業是一種休戚與共的關系,尤其是“產業集群”這種產業鏈現象,說明很多優勢的產業和其他產業是一種密不可分關系,他和區域間的強勢產業一同崛起。

4.企業戰略結構和競爭對手。走國際化的道路可能是本國企業的競爭和國際市場的需求。本國市場的競爭可以讓國內企業提高自己的效率、減少成本,形成自己的宏偉戰略的目標,提高參與國際競爭的能力,為企業在激烈的全球中立于不敗之地提供了很好的國內環境。

同樣,在國際市場中,只有在國內成功搏斗的企業在中改進設備和創新的企業才能在國際上和外國企業一爭高下。

5.鉆石模型的兩個重要影響因素是機遇和政府。機遇是外在的因素, 他有雙向的作用,絕非企業的影響力所能左右。政府在提高產業的競爭力中起到提供企業所需的資源,創造發展的環境等責任。

波特的“鉆石模型”說明一個具有優勢產業的競爭力需要生產要素、需求狀況,企業的戰略和相關與支持產業四因素的互動和機遇和政府的參加。

二、對貴州省旅游業波特的“鉆石模型”的競爭力進行分析:

1.生產要素方面。貴州省是名副其實的旅游資源大省,截止到2007年底,貴州省建設世界自然遺產一處:荔波;國家級風景名勝區13個,省級風景名勝區59個,此外還建有2A級旅游景區(點)9個,3A級旅游景區(點)13個,4A旅游景區(點)3個,5A級旅游景區(點)2個;中國文化遺產5個;國家級生態示范區12個;全國農業旅游示范點19個;國際生態博物館4個;全國重點文物保護單位39個;國家森林公園21個;國家自然保護區8個;國家地質公岡6個;國家水利風景區7個,創建了貴陽、遵義、安順等6個中國優秀旅游城市,旅游產業規模不斷擴大。然而,根據2007中國旅游統計年鑒可得,貴州旅游社總收入74187.42萬元,現有從業人員47494人。而作為旅游產業大省的廣東,其旅游社收入2020332.59萬元,從業人員261029 人。根據以上說明,貴州旅游業現階段與廣東差距有很大的差距。使得貴州旅游產業現階段還只屬于旅游資源大省,要轉變為旅游大省還有很大的差距。

2.需求條件。根據中國統計年鑒數據2007年貴州入境游比上年增加33.78%,同時旅游業創匯能力以12.17%的增速居全國前列,貴州旅游產業正再從旅游資源大省向旅游產業大省轉變。除此外,隨著國家對西部的支持力度,2007 年貴州省GDP達到2741.90 億元,比上年增加13.7%,為省內市場的開拓提供了廣闊的前景,促進了省內旅游的蓬勃發展。

3. 相關與支持性產業。在旅游業很大發展的2008年,貴州省旅游總收入創下了653.13億元的好成績,較2007年凈增140億元,增長27.50%,旅游總收入在全國的排名由18位上升至17位。在全省國民經濟中的比重不斷提升。同時,旅游產業集群的作用開始顯現出來。全省2006年旅游直接從業人員達47494人,為緩解全省就業壓力做出了積極貢獻。旅游業的發展也推進了交通、餐飲和娛樂業等相關企業的發展,截止2007 年底,貴州全省旅行社數量達到 177 個,收入達 74187.42 萬元。星級飯店227家,吸引了世界很多著名酒店來入黔。同時其他的保險、娛樂業、交通基礎設施建設的發展。尤其是交通業發展,對打破貴州那種“黔驢技窮”的局面,提升旅游業的品牌起到了極大的作用。

4.企業戰略、企業結構和同業競爭。貴州地處中國的西南部,與四川、廣西、貴州、重慶、云南毗鄰。四周都是旅游資源大省或旅游產業大省,在激烈的競爭中,如何讓貴州旅游企業發展壯大起來,需要有有好的企業組織結構和戰略。而本身企業的的制度創新是貴州旅游業發展的重中之重。利用舉辦旅游節提高旅游品牌形象,吸引國內外旅游者到貴州旅游有很好的作用。近年,貴州連續舉辦了黃果樹瀑布節、油菜花節、苗族姊妹節等旅游節慶,大大提高了貴州旅游產業知名度。這不僅吸引了越來越多的旅游者,還引來眾多國內外旅行企業到貴州考察踩線,為貴州的發展提供資金和技術的支持。

5.政府支持。貴州省政府在“十一五規劃中”力爭旅游總收入年均增長25%以上。并且積極發展信息、物流、金融、保險、法律服務、咨詢、房地產等現代服務業,改造提升商貿流通、交通運輸、餐飲服務等傳統服務業,發展連鎖經營、集中配送等新型服務業,拓展文化、社區服務等需求潛力大的服務領域。放寬市場準入,建立公開透明、管理規范的準入制度,強化對服務業發展的政策支持和引導。

6.機會。在貴州地處西南的中部地帶的地位優勢,為大力增加和周邊旅游大省的合作創造了機會,在產業上和周邊地區相互補充。同時,抓住國家西部大開發的機遇和東部產業向西部轉移的機會,大力發展旅游服務和配套的企業。

三、 提升貴州省旅游產業競爭力的建議

1.從生產要素方面來看。要按可持續的觀點合理開發旅游資源,按照綠色旅游、生態旅游的觀點來指導旅游資源的開發利用。同時,加強和旅游發達地區的交流合作,注重旅游專業隊伍人才的培養,還要加大資金的投入力度。

2.從需求層面來看。注意提升貴州旅游的文化內涵,按照“多彩貴州”的理念宣傳貴州的旅游資源。同時按照旅游需求來調整旅游資源的市場化需求,按照旅客的需求來改革旅游產業鏈,提高貴州旅游的品味

3.從相關與支持性產業來看。旅游產業的競爭力的提升需要相關配套產業競爭力的提升,應該加強相關產業的資金投入和技術支持的力度。同時積極扶持龍頭企業,打造旅游產業的空間集聚模式。

4.從企業戰略、企業結構和同業競爭看。貴州旅游企業應該有長遠的規劃目標,按照創新的理念來發展企業,革新企業的管理理念,發展思路。調整企業的結構。同時企業要勇于競爭,在激烈的競爭中學習對手之長,發展壯大自己。勇于面對更大的挑戰。

5.從政府和機會層面來看。政府要有大局意識,合理整合資源,制定發展規劃和目標,發揮在旅游產業中的主導作用。同時積極培育龍頭企業,形成旅游產業間的互相合作,培育產業集群。在發展中任何的機會都有雙面性,旅游企業要有清醒的意識,在發展中時刻保持清醒的頭腦,居安思危,化不利為有利條件來發展自己,壯大自己。

參考文獻:

[1]邁克爾•波特:國家競爭優勢.李明軒,邱如美譯.[M].華夏出版社,2002

[2]張夢:區域旅游業競爭力理論與實證研究[M].西南財經大學出版社,2005

[3]趙鶯燕:基于“鉆石模型”對青海省旅游產業的競爭力分析[J].攀登,2007(3)

[4]李金玲 楊占鋒:基于鉆石模型的湖南旅游業競爭力分析[J].科技經濟市場,2009,(09)