統計學同質的概念精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學同質的概念范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

（一）培養學生的興趣職業教育的目的是培養高素質、技能型專門人才。所以，在統計教學中，要考慮理論知識的適度、夠用，而不刻意追求理論體系的完整。要強調統計基礎知識的掌握和統計基本技能的訓練，注重提高學生運用基本理論和方法來分析、解決實際問題的能力。在語言表述上，力求簡明、通俗、易懂，把概念表述準確、完整，便于學生理解、掌握。同時，將統計知識與計算機知識融為一體，讓復雜難懂的統計理論和方法變得簡單、快速、準確。將反映國計民生的最新統計數字放在恰當的地方與教材內容緊密結合，讓學生感受我國社會經濟的高速發展，人民生活的豐富多彩，國家變化的日新月異。這也能提高學生的學習興趣。

（二）科學設置教學內容統計的目的是認識社會經濟現象總體的數量方面，從中發現帶有規律性的東西。為了達到這個目的，統計需要做一系列的工作。統計課的教學內容就是按照統計工作過程的每個階段來安排的：統計設計、統計調查、統計整理、統計描述、統計推斷、統計分析和數據積累。其中，統計設計和統計數據積累理論性較強，原則上讓學生知道“是什么”、“怎么做”就行了。而對于統計調查、統計整理這兩部分，內容雖然多，但容易理解，可以簡單講解，讓學生多看，借此培養學生的自我學習能力。統計描述、統計推斷、分析這幾部分內容，要在學生對統計基本概念準確理解的基礎上進行系統講解。搜集統計數據的過程又稱為統計調查，就是圍繞統計指標及其體系搜集統計數據，特別是原始數據。主要方法包括直接觀察法、報告法、采訪法、郵寄法和實驗設計調查法。統計整理，即對調查資料進行加工匯總。統計調查所獲得的資料往往是分散的、不系統的原始資料，這就要求我們必須對統計調查所獲得的資料進行科學的整理，并通過合適的形式把這些整理結果表述出來。具體來說，統計整理是根據統計研究的目的和要求，對統計調查所得到的原始資料進行科學分類、匯總，或對已初步加工的資料進行再加工，使之系統化、條理化，成為能夠反映現象總體特征的綜合資料的工作過程。統計整理主要講方法，包括分組、匯總和編制統計表和繪制統計圖。統計課的主要內容包括：統計描述（綜合指標）、抽樣推斷、統計指數、時間數列（動態分析）和相關與回歸分析。這也是重點和難點。

（三）注重學科知識的系統性統計各章節內容的安排是有邏輯性的，前面內容往往是后面內容的基礎。學習過程環環相扣，不能跳越某一章節而直接進入后面的章節。總論部分是對統計課程教學內容的概括描述，通過學習，使學生了解統計學的基本框架體系，把握統計學的涵義、研究對象、研究方法及統計活動的過程，尤其要準確理解統計學的基本范疇（基本概念）。統計學基本范疇包括：總體、總體單位、標志、統計指標以及延伸出的小概念。如果把統計課的學習比喻為蓋高樓大廈，那么這些基本范疇就是地基或基石。深刻理解領會這些基本概念的含義，準確把握基本概念之間的區別與聯系，并能正確運用，就為這座高樓大廈夯實了地基、穩固了基石。教師講解這些概念時，可結合生活中學生熟悉的例子深入淺出地講解，課下布置練習進行鞏固。

二、統計課重點、難點內容解析

（一）統計學的基本概念最基本的概念包括：總體、總體單位、標志、統計指標。如上所述，這是學好統計課的基礎。例如，“總體”這個概念。毫不夸張地說，統計所有章節的內容都是圍繞“總體”展開的。統計學的研究對象是大量的客觀現象，特別是社會經濟現象的數量方面，包括數量特征、數量關系和數量界限，目的是認識社會經濟現象發展變化的規律性。而社會經濟現象包羅萬象，種類繁雜，包括社會的政治、經濟、文化、人民生活等領域的各種現象。統計研究時需要分門別類，把他們界定為一個個客觀存在的、具有某種共同性質的許多個別現象或事物組成的集合體，即統計總體。個別現象或事物就是總體單位?？傮w具有大量性、同質性、差異性三大特征。大量性即總體是由許多單位組成的，一個或少數單位不能形成總體，因為統計研究的目的是要揭示大量事物的普遍規律性，所以，統計研究的對象必須包括足夠多的個體。同質性即構成總體的各單位必須具有某種共同性質，這是形成總體的客觀依據，也是我們確定總體范圍的標準。差異性即總體的各單位除了某些方面的共同性外，在其他方面必須有差異，這些差異是統計研究的基礎和前提。如果學生不理解“總體”這個概念，就不能在特定的統計研究目的下，準確地界定總體的范圍，描述總體的總量指標、相對指標、平均指標就無從理解和計算，更談不上利用這些指標進行統計推斷和統計分析。

（二）平均指標這是統計課中最重要的基礎性指標。平均指標用以反映社會經濟現象總體各單位某一數量標志在一定時間、地點條件下所達到的一般水平的綜合指標。它反映總體分布的集中趨勢。其中，算術平均數是基礎的、最重要一種。明確它的計算原理和含義，就能順理成章地掌握變異指標、抽樣推斷、時間數列分析、指數分析中各類指標的計算和應用。平均數的計算學生并不陌生，在小學或者初中都學過。這是學習統計平均指標的基礎。但要讓學生明白，他們以前學的平均數是一個抽象的量，而這里的平均數是有特定經濟內容的，是具體的有空間范圍、時間限制的量。學習平均指標首先要搞清分類。平均數分為兩大類：靜態平均數和動態平均數，這跟時間有無變化有關。計算靜態平均數的每個數值都是同一時間點上的，它表示每個總體單位在某一數量標志上的平均水平。計算動態平均數的每個數值是某一個統計指標在不同時間上的取值，是表示該指標在每個時間單位上的平均水平。最常用的平均數是算術平均數，其基本公式為：算術平均數=總體標志總量總體單位總量這個指標的含義、計算原理、四個計算公式以及應用都要講透，特別是加權算術平均數的計算和應用，對學生的要求不能停留在“會就給定的資料計算出算術平均數”這個層面，而要讓學生透徹理解掌握其計算原理，并把它運用到復雜的領域。因為標準差、抽樣平均誤差、平均發展水平、綜合指數、平均數指數、相關系數、回歸分析等有關指標的計算都是以算術平均數的計算原理為基礎的。

篇(2)

【關鍵詞】統計學；統計思想；認識

統計學是一門實質性的社會科學，既研究社會生活的客觀規律，也研究統計方法。統計學繼承和發展基礎統計的理論成果，堅持統計學的社會科學性質，使統計理論研究更接近統計工作實際。隨著社會的不斷發展，統計學的應用越來越廣泛，并不斷發展。

一、 統計學中的幾種統計思想

（一）統計思想的形成

統計思想不是天然形成的，需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括，才能逐步形成系統的統計思想。

（二）比較常用的幾種統計思想

所謂統計思想，就是統計實際工作、統計學理論及應用研究中必須遵循的基本理念和指導思想。統計思想主要包括：均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想。現分述如下：

1.均值思想

均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論，是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題，但要求觀察其一般發展趨勢，避免個別偶然現象的干擾，故也體現了總體觀。

2.變異思想

統計研究同類現象的總體特征，它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差，是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

3.估計思想

估計以樣本推測總體，是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設：樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響，在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

4.相關思想

事物是普遍聯系的，在變化中，經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況，總體又是由許多個別事務所組成，這些個別事物是相互關聯的，而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而，總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

5.擬合思想

擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在，所有實際事物的關系都表現得非常復雜，這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型，反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

6.檢驗思想

統計方法總是歸納性的，其結論永遠帶有一定的或然性，基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信，檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

（三）統計思想的特點

作為一門應用統計學，它從數理統計學派汲取新的營養，并且越來越廣泛的應用數學方法，聯系也越來越密切，但在統計思想的體現上與通用學派相比，還有著自己的特別之處。其基本特點能從以下四個方面體現出：（1）統計思想強調方法性與應用性的統一；（2）統計思想強調科學性與藝術性的統一；（3）統計思想強調客觀性與主觀性的統一；（4）統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

二、對統計思想的一些思考

（一）要更正當前存在的一些不正確的思想認識

英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過：“統計學具有處理復雜問題的非凡能力，當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時，唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單，因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外，有些人認為方法越復雜越科學，在實際的分析研究中，喜歡簡單問題復雜化，似乎這樣才能顯示其科學含量。其實，真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是，有些人認為只有推斷統計才是科學，描述統計不是科學，并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的，至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論，并且注重于把統計學應用于人類事物，試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念，如GNP、人口增長率等等，均是凱特勒及其弟子們的遺產。

（二）要不斷拓展統計思維方式

統計學是以歸納推理或歸納思維為主要的邏輯方式的。眾所周知，邏輯推理方式主要有兩種：歸納推理和演繹推理。歸納推理是基于觀測到的數據信息（尤其是不完全甚至劣質的信息）去產生新的知識或去驗證一個假設，即以所掌握的數據信息為依據，歸納得出具有一般特征的結論。歸納推理是要在數據信息的基礎上透過偶然性去發現必然性。演繹推理是對統計認識能力的深化，尤其是在根據必然性去研究和認識偶然性方面，具有很大的作用。

（三）深化對數據分析的認識

任何統計研究都離不開數據分析。因為這是得到統計研究結論的必要環節。雖然統計分析的形式隨時代的推移而變化著，但是“從數據中提取一切信息”或者“歸納和揭示”作為統計分析的目的卻一直沒有改變。對統計數據分析的原因有以下三個方面：一是基于同樣的數據會得出不同、甚至相反的分析結論；二是我們所面對的分析數據有時是缺損的或存在不真實性；三是我們所面對的分析數據有時則又是海量的，讓人無從下手。雖然統計數據分析已經經歷了描述性數據分析（DDA）、推斷性數據分析（IDA）和探索性數據分析（EDA）等階段，分析的方法技術已經有了質的飛躍，但與人類不斷提高的要求相比，存在的問題似乎也越來越多。所以，我們必須深化對數據分析的認識，圍繞“準確解答特定問題并且從數據中獲取一切有效信息”這一目的，不斷拓展研究思路，繼續開展數據分析方法技術的研究。

參考文獻：

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[4] 邢莉.《九章算術》中的統計學思想探究[J].統計研究，2008.（03）.

[2] 王大治.統計工作的科學性[J].科技情報開發與經濟，2008.（04） .

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一、統計學中的幾種常見統計思想

統計思想主要包括:均值思想、變異思想、估計思想、相關思想、擬合思想、檢驗思想等。統計思想不是天然形成的,需要經歷統計觀念、統計意識、統計理念等階段。統計思想是根據人類社會需求的變化而開展各種統計實踐、統計理論研究與概括,才能逐步形成系統的統計思想。作為一門應用統計學,它從數理統計學派汲取新的營養,并且越來越廣泛的應用數學方法,聯系也越來越密切,但在統計思想的體現上與通用學派相比,還有著自己的特別之處。其基本特點:(1)統計思想強調方法性與應用性的統一;(2)統計思想強調科學性與藝術性的統一;(3)統計思想強調客觀性與主觀性的統一;(4)統計思想強調定性分析與定量分析的統一。

1.均值思想。均值是對所要研究對象的簡明而重要的代表。均值概念幾乎涉及所有統計學理論,是統計學的基本思想。均值思想也要求從總體上看問題,但要求觀察其一般發展趨勢,避免個別偶然現象的干擾,故也體現了總體觀。

2.變異思想。統計研究同類現象的總體特征,它的前提則是總體各單位的特征存在著差異。統計方法就是要認識事物數量方面的差異。統計學反映變異情況較基本的概念是方差,是表示“變異”的“一般水平”的概念。平均與變異都是對同類事物特征的抽象和宏觀度量。

3.估計思想。估計以樣本推測總體,是對同類事物的由此及彼式的認識方法。使用估計方法有一個預設:樣本與總體具有相同的性質。樣本才能代表總體。但樣本的代表性受偶然因素影響,在估計理論對置信程度的測量就是保持邏輯嚴謹的必要步驟。

4.相關思想。事物是普遍聯系的,在變化中,經常出現一些事物相隨共變或相隨共現的情況,總體又是由許多個別事務所組成,這些個別事物是相互關聯的,而我們所研究的事物總體又是在同質性的基礎上形成。因而,總體中的個體之間、這一總體與另一總體之間總是相互關聯的。

5.擬合思想。擬合是對不同類型事物之間關系之表象的抽象。任何一個單一的關系必須依賴其他關系而存在,所有實際事物的關系都表現得非常復雜,這種方法就是對規律或趨勢的擬合。擬合的成果是模型,反映一般趨勢。趨勢表達的是“事物和關系的變化過程在數量上所體現的模式和基于此而預示的可能性”。

6.檢驗思想。統計方法總是歸納性的,其結論永遠帶有一定的或然性,基于局部特征和規律所推廣出來的判斷不可能完全可信,檢驗過程就是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特征的假設是否可信。

二、對統計思想的若干思考

1.要改變當前存在的一些不正確的思想認識。英國著名生物學家、統計學家高爾頓曾經說過:“統計學具有處理復雜問題的非凡能力,當科學的探索者在前進的過程中荊棘載途時,唯有統計學可以幫助他們打開一條通道”。但事實并非這么簡單,因為我們所面臨的現實問題可能要比想象的復雜得多。此外,有些人認為方法越復雜,越科學。在實際的分析研究中,喜歡簡單問題復雜化,似乎這樣才能顯示其科學含量。其實,真正的科學是使復雜的問題簡單化而不是追求復雜化。與此相關聯的是,有些人認為只有推斷統計才是科學,描述統計不是科學,并延伸擴大到只有數理統計是科學、社會經濟統計不是科學這樣的認識。這種認識是極其錯誤的,至少是對社會經濟統計的無知。比利時數學家凱特勒不僅研究概率論,并且注重于把統計學應用于人類事物,試圖把統計學創建成改良社會的一種工具。經濟學和人口統計學中的某些近代概念,如GNP、人口增長率等等,均是凱特勒及其弟子們的遺產。

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摘 要：統計學在中國的發展歷史并不長，但是統計學的發展非常迅速，其發展潛力也很大。各學科的發展都離不開統計學，只有深入了解和研究統計學，才能促進統計學科的發展。統計學一般分為數理統計學和經濟統計學，本文側重于對經濟統計學的討論，從統計學的相關概念入手，探究了統計學的研究對象相關問題以及研究方法，并對統計學的發展趨勢進行分析。

關鍵詞 ：統計學 研究對象 研究方法

一、統計學的定義

人們的印象里，統計學就是對數據進行簡單的運算，然后通過圖表、表格把它們表示出來，這是長久以來人們對統計學的一些片面認識。統計學的定義有很多種，每種定義對統計學闡述的側重點不同。其中維基百科是這樣定義統計學的：“統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給出正確認識的方法論科學，被廣泛的應用在各門學科之上，從自然科學和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上”。簡單來說，統計學就是數據的科學，是一門收集、整理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學。

二、統計學的研究對象及其特點

統計學研究必須要求明確統計學研究的客體是什么，即統計學的研究對象。統計學中某種性質相同的個體所組成的集合叫總體。統計學就是研究客觀總體的數量特征、數量關系和變動規律，或者說統計學是研究統計過程的規律和方法以及客觀現象統計規律的科學，它的研究對象既涉及到自然科學領域，又涉及到社會科學領域。統計學研究對象的特點有以下幾點：

（1）依賴性。依賴性即統計學研究對象的寄生性，依賴性是統計學獨有的特點，統計學研究的數據是來自各領域的，是依靠解決其他領域的問題而存在和發展的。統計學現在已經發展成為一門媒介科學，它研究的對象是其他學科的邏輯和方法論。

（2）數量性。數量性即統計學研究對象是通過數量特征和數量關系表示的。數量性是統計學研究對象的基本特征，因為數字是統計的語言，統計是通過數量方面來認識事物的，對統計數據進行分析，歸納統計規律性，就可以達到統計分析研究的目的。

（3）總體性?？傮w性即統計學以研究對象總體的數量為研究對象。每一個個體都有自身的隨機性，而這些研究對象的總體又具有共同的特征和共同趨勢，所以統計學研究是通過對大量的個體特征進行研究，從而過渡到對總體普遍存在的事實進行觀察和綜合分析，進而得出研究對象總體的數量特征和統計規律。只有掌握研究對象的總水平、總規模、總體特征和共同趨勢才能體現統計學規律的作用。

（4）變異性。變異性即構成統計學研究對象總體中的各個個體，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要表現出一定的差異和變異。如果各個個體之間沒有區別和差異，統計研究就是沒有意義的。統計學的這種變異既可以表現為數量上的，也可以表現為非數量上的，但是因為統計學具有數量性，所以表現為數量上的變異才是統計學所要研究的對象。

（5）具體性。具體性即統計學研究對象是具體的數量方面。統計學所研究的數量是具體、現實的，而不是抽象的，并且統計學研究的數量是有現實意義的。比如，要研究城鄉居民收入差距，必須確定具體年份的具體范圍內的城鎮和農村居民收入數量、收入構成、收入變化以及計算方法，才能對研究對象進行統計分析。

（6）廣泛性。廣泛性即統計學研究數量方面的范圍的很廣泛。其廣泛性包括政治、經濟、文化、軍事、教育等各類社會現象的數量方面。統計學研究對象的廣泛性是統計學成為媒介學科的必要特征。

三、統計學的研究方法

每個學科都有自己獨特的研究方法，統計學也不例外，統計學在長期實踐中總結、歸納出了一系列專門的研究方法，如實驗法、大量觀察法、統計分組法、綜合指標法、統計描述法等。

（1）實驗法。統計學的實驗法包括假設檢驗和實驗設計。假設檢驗就是在對在總體參數提出假設的基礎上，利用樣本信息來判斷假設是否成立的統計方法。實驗設計就是設計合理的實驗程序，使得收集得到的數據符合統計分析方法的要求，以便得出有效的客觀的結論，其中最常用的實驗設計是正交設計法。

（2）大量觀察法。大量觀察法就是對全部或者足夠數量的研究現象進行觀察和研究，推理歸納出客觀現象的本質特征和發展變化規律。通過對大量的研究對象進行觀察和研究，才能排除偶然因素造成的影響，揭示研究對象的統計規律和本質特征。

（3）統計分組法。由于所研究現象具有差異性、復雜性及多樣性，需要我們對研究現象進行分組研究，進而來區別研究現象的類型，研究不同組別之間的區別和聯系。統計分組法包括傳統分組法、聚類分析法和判別分析法等。

（4）綜合指標法。綜合指標法是利用總量指標、平均指標、相對指標、標志變異指標等對研究現象的數量關系和數量特征進行分析，來反映統計學研究現象的數量方面特征。綜合指標法在統計學的經濟應用中具有重要的作用。

（5）統計描述和統計推斷。統計描述指對調查或實驗得到的統計數據進行整理、分類、計算出各種能反映總體數量特征的綜合指標，并加以分析研究，從而得出有價值的信息，用表格和圖形表示出來。統計推斷指以一定的置信水平，根據樣本數據資料來判斷總體數量特征的歸納推理方法。統計描述和統計推斷在統計學研究中應用非常廣泛。

四、統計學的發展趨勢

（1）統計學實際應用的范圍擴大。在大數據時代的背景下，統計學開始被各行各業運用起來。統計學逐漸應用到企業管理、保險金融、政府決策、國家經濟安全等方面。統計學在企業管理方面可以提高企業的管理能力和效率。在保險金融方面可以監控分析金融風險和保險問題來保證金融保險市場的正常運行。在政府決策方面可以幫助政府宏觀調控，從而減少決策失誤。在國家經濟安全方面可以監控經濟安全問題，預防經濟危機。

（2）統計學與其他學科交叉融合。統計學的性質決定了統計學是一門媒介學科，統計學的發展是建立在各類學科的基礎上的，其涉及領域非常廣泛。因此，統計學與其他學科交叉融合更能發揮它的作用，例如，統計學與經濟學、管理學等學科進行融合等，在融合中能不斷完善統計學體系，創新統計學研究方法。

（3）統計學與網絡、計算機的結合。大數據時代的到來，使得以網絡、計算機為代表的信息科技在統計理論、統計分析方法、統計處理過程等方面都為統計學發展提供了新的支持。統計與網絡和計算機的結合，能更好發揮統計的作用，使統計學的應用更加廣泛。

作者簡介：

篇(5)

[關鍵詞]高管團隊；共享心智模型；認知；人力資本

[中圖分類號]F240　[文獻標識碼]A　[文章編號]1006－5024(2009)08-0005-04

[基金項目]教育部人文社會科學研究課題“基于人力資本的高層管理團隊績效及評價體系研究”(批準號：06JA6300.42)；上海市(第三期)重點學科“管理科學與工程”資助項目(批準號：S30504)

[作者簡介]葛玉輝，上海理工大學管理學院教授，博士生導師，博士，研究方向為人力資源管理、勞動經濟學。(上海200093)

一、引言

伴隨著全球金融危機的加劇，企業面臨所謂“弱情境”的挑戰越來越大，這對企業應對各方挑戰的能力提出了更高的要求。單靠高管個人力量來掌控企業命運的時代逐漸式微，組織開始日益重視高管團隊的作用。高管團隊的戰略決策決定著組織績效，而高管團隊的認知過程驅動著其戰略決策的高質量行為。因此，探索高管團隊認知過程與組織績效的作用機制，是高管團隊研究向縱深發展的核心主題。

回顧高管團隊的研究脈絡，前期研究走的是“曲線研究”的路子：一是通過人口統計學特征來近似表達高管團隊的認知和社會心理過程；二是直接從團隊過程(如溝通、協調)出發研究其對決策行為的影響。經過20多年的研究探索，學界始終沒有破解高管團隊認知與組織績效之間的“黑盒子”，這就為研究留出探索的空間。隨著社會心理學和其他相關理論和方法研究的深入，加上前期研究的漫長探索經驗，突破高管團隊社會認知的難點也成為了國內外學者的強烈呼聲。

二、對已有文獻的評述

1.高管團隊相關研究。高管團隊的相關研究大體可以分為兩個階段：

第一階段研究(如圖1所示)的中心主要是通過高管的人口統計學特征來研究高管的認知和價值觀等心理特征，這階段研究的前提假設是高管的人口統計學特征可以作為高管認知框架的有效替代，盡管這種替代并不完整和準確。人口統計學的研究者認為，收集人口統計學數據而不是認知數據是因為“心理過程比較難考察和衡量”。相對認知變量來說，人口統計學變量被認為是更加客觀、解釋組織現象更加經濟和更容易進行測試的變量。所以，研究者一般都轉向研究高管職能背景、行業和企業任期、教育資質等人口特征變量與戰略決策制定和組織績效的關系上來。

在第一階段的中后期，研究者們將研究重點轉移到人口統計學特征的差異性上，普遍的一個假設就是人口統計學變量的差異代表了潛在或隱性認知過程的變化，差異性可能會對團隊和組織的績效有重要的影響。于是，很多學者對相關的影響機制進行了深入的研究。

而國內學者對高管團隊的研究起步比較晚，大致從2003年開始才陸續見到有相關的理論綜述和研究。其中，一些學者開始結合中國的情況來對高層管理團隊的人口統計學特征及其差異性對戰略效果、團隊效能、企業創新、企業績效等進行研究，豐富和完善了高層梯隊理論第一階段的研究模型。

但是，研究結果卻是不夠理想的：人口特征與戰略決策制定和組織績效的關系并不穩定，而且經常是相互矛盾的。這些相互矛盾的結果表明，先前人口統計學研究者對人口統計學特征差異與認知差異之間關系的假設過于簡單，與實際并不相符。同質的人口統計學特征并不必然產生同質的態度、信仰或價值觀。人口統計學特征指標使得我們難以認清驅動高管行為的真實心理和社會過程。

第二個階段研究者著重研究影響高管團隊人口統計學特征對組織產出作用機制的高管團隊過程(如團隊溝通、信任行為、領導行為和團隊氣氛等)及其情景調節變量。在此階段研究的基礎上，Carpenter等(2004)對之進行了總結，并對Hambrick和Manson(1984)的模型進行了第二次改進，如圖2所示。

改進后的高層梯隊模型除了區分并詳細列出兩類環境變量、列出一系列TMT特征外，最重要的一個特征是強調了情景調節變量在模型中扮演的角色。

高層梯隊理論的創始人Hambrick在2007年的理論回顧中總結了其中核心的四類情景變量：管理自由度、工作要求、權力配置狀況和行為整合狀況的研究情況。

Finkelstein(1992)是第一個進行高管團隊權力配置研究的人，他指出，高管團隊的一些成員有更多的話語權。所以當對TMT行為進行預測時，他們的偏好要給予更多的重視。

Hambrick(1994)引入行為整合這個概念。行為整合是指TMT參與共同和集體互動的程度。一個行為整合良好的TMT會共享信息、資源和決策。研究表明，高管行為整合與組織績效有直接的正向關系。

大致從2004年開始，國內學者們也開始研究高管團隊的行為過程和情景變量的調節作用。李文明和趙曙明(2004)提出從特征――過程――環境三個方面來對企業高管的行為過程進行整合。葉佳佳等(2006)對外部環境因素在高管團隊構成與戰略決策結果之間調節關系進行定性分析。張良久和周曉東(2006)對高管團隊的沖突進行了研究，提出了一個沖突動態分析模型，對團體動力學的研究有一定的幫助。王重鳴和劉學方(2007)研究內聚力對繼承績效的影響；孫海法(2007)探討了高管團隊價值觀和團隊氛圍對沖突的緩沖作用。劉軍等(2007)研究了企業環境變量對TMT沖突的調節效應。井潤田和孟太生(2007)研究了文件沖突與團隊過程的關系，探索文化對高管團隊的影響機理。

2.共享心智模型的相關研究。共享心智模型的研究路徑主要有三條：一是共享心智模型的前因變量的研究。具有代表性的是Kraiger和Wenzel的研究，提出了共享心智模型的四個前因變量：環境、組織、團隊和個體。國內學者對共享心智模型的前因變量進行了更為深入的分析，從群體合成特征的視角來研究，挖掘了共享心智模型的團隊互動特征。但總的來說，研究還有待進一步深入。二是共享心智模型的概念內涵特征的研究，試圖明確共享心智模型的結構模型，如Cannon－Bowers等(1993)和Mathieu等(2000)提出任務――團隊(人際)的兩維度模型，Kriger和Wenzel(1997)提出知識――行為――態度三維度模型。Cannon-Bowers等(2001從團隊知識的相似和分布特征上來進行分類，認為共享心智模型應分為四個維度：共享或重疊、相似或認同、相

容或互補以及分布，這個結構模型后來被眾多研究者所采用。金楊華等(2006)從認同式和分布式心智模型來研究虛擬團隊共享心智模型與團隊效能的關系。徐寒易和馬劍虹(2008)提出了一個被忽略的維度：共享心智模型的準確性。盡管眾說紛紜，但從研究的發展與研究的效果來看，采用認同性――分布性――準確性共享心智的三維度模型將是一個可行的方案。三是集中在共享心理模型與團隊行為和團隊效能關系的研究，如Smith-Jentsch和Mathieu(2005)從線性假設和交互效應假設來探討共享心智模型對組織效能指標的影響，這些研究大多認為團隊成員的知識結構特征會影響團隊成員間的溝通與交互，進而影響成員對團隊目標和價值的認同，最終影響團隊效能與團隊績效?？傮w來說，共享心智模型的研究脈絡如圖3所示：

共享心智模型作為團隊認知的心理表征，是團隊行為及過程背后的潛結構，它通過對團隊行為和團隊效能的作用，提升整個團隊和組織的績效。這也是共享心智模型相關研究的核心主線。

3.高管團隊結果變量的相關研究。在以往高管團隊的研究中，大部分研究選擇組織績效作為落腳點，默認了戰略決策制定行為與組織績效之間的一致性或者說是忽略了高層梯隊理論所強調的“特質一戰略決策一組織績效”的過程影響機理。但實際的作用過程并非如此簡單。良好的組織績效取決于戰略決策的質量，沒有高質量的戰略決策行為，組織績效是難以保證的。為此，白云濤等(2007)在研究中利用團隊對戰略決策過程和結果的滿意度、決策時間和團隊成員決策一致性等因變量作為衡量效標，來考察高管團隊戰略決策質量。事實上，前兩者是團隊效能性指標，后者是戰略制定狀況(主要是戰略的一致性)的指標。也就是說，高管團隊的戰略決策行為首先作用于團隊效能指標和戰略一致性指標，再由這兩個指標影響組織績效。這個觀點得到了實證研究的證實。周志成和朱月龍(2005)將團隊效能分為任務績效和周邊績效，即等同于組織績效。李銳和凌文輇(2006)指出團隊效能感越高，績效一般也越好。王大綱和席酉民(2007)在整合過去戰略一致性研究的基礎上，通過實證檢驗得出公司戰略的高度一致性與好的組織績效顯著相關。

綜合前述的研究成果，我們可以看出這些研究的脈絡，如圖4所示：

圖中虛線將圖分為兩部分，在圖的上面部分，是共享心智模型的相關研究，下面部分是高管團隊的相關研究。高管團隊開始的研究思路是認知取向的，并且寄希望于通過高管團隊的組織特征和結構特征來代替并衡量團隊認知。從研究結果來看，至少有兩點可以說明這個方向的研究是需要改進的。首先，研究只關注個體的人口統計學特征以及個體間的特征差異，忽視了高管團隊作為一個團隊的社會特性。其次，研究結果不穩定，高管團隊的人口統計學特征與組織績效關系不能一概而論。

三、基于人力資本的高管團隊共享心智與組織績效作用機制的研究拓展

1.整體研究拓展思路。正如前面所述，共享心智模型是團隊成員相關知識和技能的集合。如果從動態的角度來看，它是可以通過溝通、培訓和反饋等活動來建立和發展的。事實上，這是一個人力資本概念的范疇――人力資本是指勞動者受到教育、培訓、實踐經驗、遷移、保健等方面的投資而獲得的知識和技能的積累。高管團隊作為一個人力資本密集和權力密集的團隊，其人力資本產權狀況(產權界定狀況、人力資本的控制權、處置權和收益權狀況)，是共享心智模型的一個極為重要的前因變量，而這恰恰被大部分研究者所忽視。

近年來，一些學者開始了人力資本與高管團隊相結合的研究。杜克大學的Rebecca Zarutskie教授在2008年也指出了高管團隊人力資本研究的重要性，他利用首基金(firsttime fund)的數據來研究風險投資市場中高管團隊人力資本預測基金的績效。Kevin Schiek(2008)探討了風險投資企業中高管團隊人力資本對其投資組合和投資績效的影響。這些研究都顯現基于人力資本研究高管團隊的重要性，但這些研究大多沒意識到人力資本積累過程所承載的動態變化過程，更未破解高管團隊認知方面的難點。

筆者(2007)明確提出從人力資本的視角來研究高管團隊的必要性，而且還指出從人力資本的價值因子及其動態變化角度來研究高管團隊與企業績效之間的關系，并利用實證的方法得出一個高管團隊人力資本價值因子的研究模型，為高管團隊人力資本的研究進行了有益的探索和指出了初步的研究方向。

本文提出從人力資本的視角來研究高管團隊共享心智模型對組織績效的作用機制必將是一個全新視角，研究拓展思路如圖5所示。

首先梳理兩個人力資本因素的前因變量對基于人力資本視角的高管團隊心智模型的影響機理，然后通過測量高管團隊的共享心智模型水平來表征高管團隊的認知水平。同時明晰高管團隊心智模型(高管團隊認知)和高管團隊過程與團隊決策行為的相互作用機制，最后明確高管團隊心智模型與組織績效的作用機制，考察高管團隊決策行為、戰略一致性和團隊效能的中介作用。

2.理論拓展分析。研究的拓展可以從高管團隊共享心智模型的靜態和動態兩類的人力資本前因變量進行探討。

從靜態的角度來說，人力資本產權狀況(產權界定狀況、人力資本的控制權、處置權和收益權狀況)會潛在地影響高管團隊共享心智模型的水平，而這一點目前學界較少見到有相關的研究。通過運用人力資本的相關理論，理清人力資本產權狀況(產權界定狀況、人力資本的控制權、處置權和收益權狀況)對高管團隊共享心智模型水平的影響機制。

從動態的角度來說，人力資本的投資活動在高管團隊中主要體現為團隊成員相互學習啟發和團隊的培訓活動，這會通過團隊的互動，使個體知識轉化為群體知識。因此，人力資本的動態積累是影響高管團隊共享心智模型的重要前因變量。通過運用人力資本投資等方面的理論，來挖掘高管團隊人力資本投資的形式，特別是內隱形式對高管團隊共享心智模型的影響機制。

利用商業模擬實驗所得到的數據進行驗證性因子分析，確定高管團隊成員心智模型的人力資本因子模型，也即確定高管團隊成員心智模型內的知識分類和要素，如決策相關的知識、團隊相關的知識、資源相關的知識等從人力資本視角來研究高管團隊共享心智模型三維度模型：認同心智模型、分布性心智模型、準確性心智模型。利用復雜網絡的方法探討認同性、分布性、準確性共享心智模型與高管團隊過程和團隊決策行為的相互關系及關系之間存在的中介變量，采用時間序列分析法對以上三維度的共享心智模型進行動態的人力資本的積累規律探討，找出高層管理團隊過程與決策行為過程時間序列變化，從而開發出衡量高管團隊共享心智模型的自陳量表。探討高管團隊決策行為、戰略一致性和團隊效能等中介變量對組織績效的影響。通過研究使得高管團隊共享心智模型與組織績效間的錯綜復雜關系的神秘面紗被

揭開。

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篇(6)

【關鍵詞】 雙性化；人格特征；心身癥狀；大學適應；橫斷面調查

中圖分類號：B844.5、B848.4 文獻標識碼:A 文章編號:1000-6729(2008)011-0811-05

雙性化（androgyny）一詞源于希臘語andros（男性）和gyne（女性），它是指在同一個體身上同時具有男性和女性的心理特征，因此又稱心理雙性化［1］。關于雙性化的研究歷史較悠久，弗洛伊德（S.Freud）首先提出了“潛意識雙性化”的概念。瑞士心理學家榮格（Carl. Gustar. Gung）提出了著名的“阿尼瑪（anima）和阿尼姆斯（animus）” 理論，用“男性的女性意識”和“女性的男性意識”兩個術語，說明人類先天具有的兩性化的生理和心理特點，為了使個體人格得到健康和諧的成長，應允許男性人格中的女性因素和女性人格中的男性因素在個人的意識和行為中得到一定的展現，否則這些被壓抑到意識深處的異性因素的逐漸積累，最終會危及生命主題的存在［2］。

1964年，Rossi提出了“雙性化”概念，即“個體同時具有傳統的男性化特質和女性化特質”，并認為雙性化是最合適的性別角色模式［3］。1974年桑德拉•貝姆（Bem S）根據雙性化概念，編制了測量性別角色的量表（Bem's Sex Role Inventory），包括男性分量表、女性分量表和中性干擾量表。用中位數分類法將被試分為4個性別類型：雙性化、男性化、女性化和未分化類型［4］。貝姆的雙性化模型認為，雙性化的人適應能力最強，因為與其他類型的人相比，他們能適應更多的情境。行為儲備中缺乏男性化或女性化行為的人會發現，很多時候他們很難作出恰當的反應。只有雙性化的人才能為事業而奮斗的同時，與朋友、情侶和睦相處，共享閑暇時光。國外的幾項研究支持了雙性化理論模型［5］。但還有一些研究并沒有得出這樣的結果。具體而言，雙性化的人可以很好地適應各種情鏡， 但并不意味著，他們的身心更健康，自尊心更強［5］。

國內學者采用貝姆的性別角色量表（BSRI），對雙性化大學生進行了研究。如，張莉等采用BSRI和CPAI-2對976名大學生進行測查結果發現，雙性化大學生具有領導性和人際取向的人格特征［6］；另一些研究表明，雙性化大學生的人格特征、安全感、自信心、情緒方面均高于其他性別角色的大學生，心身癥狀水平較低，是一種理想的性別角色模型［7-11］。

錢銘怡等人編制了中國大學生性別角色量表（China College Student Sex Role Inventory,CSRI）［12］，該量表克服了貝姆性別角色量表只有正性量表的局限，加入了兩個負性量表，因此能夠鑒別出在自評過程中社會贊許性對自評量表的影響。楊玲、王雄雄采用CSRI與SCL-90，對220名在校大學生進行測查結果表明，雙性化者心身狀況最佳，其次為男性化、女性化以及未分化［13］。國內現有的雙性化研究中采用CSRI的較少，而且還沒有關于雙性化大學生學校適應狀況的研究。大學階段是個體在身心、知識各方面承上啟下的轉折期，也是個體完全走向社會、獨立承擔社會重任的準備期，因而它是人生的第二個關鍵期［14］。大學適應從本質上講屬于個體社會化的范疇，大學生們除了完成一般青年人的社會化任務外，還要完成一系列大學生這一特殊角色的社會化任務，從而使大學生社會化過程具有其獨特性［15］。

本研究采用中國大學生性別角色量表、“大五”人格量表、癥狀自評量表和中國大學生適應量表，探析雙性化女大學生內在的人格特征，個體的軀體、情緒、人際等心身癥狀，以及個體與環境的互動過程中大學適應狀況。以全面反映雙性化女大學生的身體、心理及社會適應狀況。在深入探索雙性化性別角色模型與大學適應狀況方面具有理論意義，在培養女大學生的健全人格及提高大學適應能力方面具有實踐意義。

1 對象與方法

1.1對象

在北京市某校采取整群抽樣的方法，對大一1107名女大學生進行問卷調查，回收有效問卷1081份，分布于11個專業，年齡17-22歲，平均年齡為18歲。

1.2工具

1.2.1中國大學生性別角色量表（China College Student Sex Role Inventory,CSRI）［12］ 包括男性正性量表、女性正性量表、男性負性量表、女性負性量和中性干擾量表共5個分量表，每個分量表各20項，共100項。用中位數分類法將被試分為4個性別類型：雙性化、男性化、女性化和未分化類型。量表具有較好的信度和效度，4個分量表的同質性信度、分半信度均在0.85以上，采用探索性因素分析發現4個分量表得到一個主因子，可解釋方差的30%以上［12］。本研究中各分量表的同質性信度從0.84到0.86。

1.2.2癥狀自評量表（Symptom Checklist90,SCL-90）［16］ 該量表包括軀體化、強迫癥狀、人際關系敏感、抑郁、焦慮、敵對、恐怖、偏執、精神病性和其他9個因子及1個分數項，共90個題目。本研究中各因子的同質性信度從0.79到0.90。

1.2.3大五人格問卷（NEO Personality Inventory,NEO-PI） ［17］

共60個題目，分為5個因子：神經質(指情感的調節和情緒的不穩定性)、外向性（人際互動的數量及密度、對刺激的需要以及獲得愉悅的能力）、開放性（對經驗本身的積極尋求和欣賞以及對不熟悉情境的容忍和探索）、宜人性（對他人持有的態度，包括體貼人的、有同情心的、信任他人的、寬大的、心軟的等）、責任感（個體在目標導向行為方面的組織、堅持和動機）。量表為5點記分，分數越高，代表個體具有各因素成分越多，量表的信度指標絕大多數達到了心理測量學的要求［17］。本研究中各分量表的同質性信度從0.80到0.92。

1.2.4中國大學生適應量表（China College Student Adjustment Scale,CCSAS）［18］ 共有60個項目，分為7個因子:人際關系、學習、校園生活、擇業、情緒、自我適應和滿意度。讓被試回答他們是否同意項目的內容與他們的實際情況相符，回答方式為5點量表：1（不同意）至5（同意）。量表具有較好的信度和效度，再測信度量表和分量表均在0.90以上，探索性因素分析發現所有項目的因子載荷均在0.45以上，各維度的累計解釋率均超過42%［18］。本研究中各維度的同質性信度從0.77到0.89。

使用統一的指導語以班級為單位進行集體施測，問卷當場收回。

1.3統計方法

采用描述性統計分析、多元方差分析、LSD均值多重比較等。

2結果

2.1女大學生性別類型的分布

在被調查的1081名女大學生中，男性化性別類型者有257人，占23.8%；女性化有260人，占24.1%；雙性化有271人，占25.1%；未分化有293人，占27.1% 。

2.2不同性別角色女大學生“大五”人格量表、癥狀自評量表、中國大學生適應量表評分比較

表1顯示：人格特征方面，雙性化女生神經質水平最低，而外向性、宜人性、開放性、責任心得分最高，而未分化女生神經質水平最高，外向性、開放性、宜人性、責任心得分最低；心身癥狀方面，雙性化女生總分和各因子分最低，而未分化者均處高位。但各類型之間的分數差異均在1個標準誤之內；適應方面，雙性化女生各維度得分和總分均最高，未分化者均最低。在各維度上，雙性化性別類型的女大學生得分均高于未分化性別類型女大學生1.5個標準誤。

3討論

3.1女大學生性別類型的分布

本研究發現，男性化、女性化、雙性化、未分化性別類型的比例分別為23.8%、24.1%、25.1%、27.1%，四種性別類型女大學生的比例比較接近，大約各占1/4。錢銘怡等研究表明，女大學生中男性化、女性化、雙性化、未分化性別類型的比例分別為22.5%、28.0%、25.0%、24.5%［12］，與本研究雙性化女大學生的比例基本一致。也與Bem S運用貝姆性別角色量表對美國大學生的測試結果雙性化女性占27% 相接近［1］。

楊錦以1141名女大學生作為研究對象，采用BSRI，結果發現雙性化性別類型約占14%［8］。馬瑩用BSRI量表對陜西的444名女大學生性別角色類型研究表明，雙性化者占6.8%［19］。這兩項研究雙性化性別角色類型的比例偏低，是由于選用量表的差異、文化差異還是人群地域差異形成的比例差異，需要進一步研究進行探討。

3.2雙性化性別角色類型女大學生的人格特征

本研究采用中國大學生性別角色量表和“大五’人格量表發現，在神經質人格特征分數上，雙性化性別類型的女大學生最低達到2.1±0.6，未分化性別類型女大學生的分數最低是2.8±0.6；在外向性、責任感、宜人性和開放性人格特征分數上，雙性化性別類型的女大學生高于未分化、男性化和女性化性別類型的女大學生，但五種人格特征分數在4種性別類型的差異均在2個標準誤之內，只能說明分數差異并非偶然誤差引起的，但無法推論到實際意義的現實生活中。這一結果與已有研究［6-9］結果一致。但雙性化性別角色類型女大學生的人格特征的實際意義需要長期的追蹤研究和多種研究方法相結合，如行為觀察、他人評定、深入訪談等綜合評定，才能驗證雙性化性別角色女大學生是否具有較完善的人格特征。

3.3雙性化性別角色類型女大學生的心身癥狀及大學適應狀況

本研究發現，雙性化角色類型的女大學生心身癥狀分數在統計學意義上顯著低于其他3種性別角色類型的女大學生。與已有研究［10-11］結果相一致。

在本研究中，雙性化女大學生適應量表各維度得分均高于其他3種性別角色類型的女大學生。在總分上，雙性化女大學生最高，達到231.3 ±27.7，未性化女大學生分數最低，為185.1± 32.5，雙性化性別類型的女大學生顯著高于未分化性別類型的女大學生1.5個標準誤。但由于差異均在2個標準誤之內，無法進行實際意義的推論。雙性化女大學生實際的適應能力需要進一步深入的研究。

對女大學生人格特征、心身癥狀和大學適應的研究都表明，雙向化女大學生的人格特征、適應狀況最好，心身癥狀最少，這些結果可以在統計學意義上支持Bem雙性化模型理論，雙性化的人適應能力最強、人格特征最好、身心最健康［5］。從Bem雙性化類型的劃分來看，雙性化者是男性特質分數和女性特質分數都高于中位值的人，而且本研究采用CSRI時，在性別類型劃分上，仍然采用Bem的性別類型分類標準，因此雙性化者是男性正性量表和女性正性量表分數同時高于中位值的人，并沒有考慮到負性特質，因此，呈現的結果是雙性化的女大學生最好。如果將負性量表分數納入到性別類型分類中，結果需要進一步的研究進行探討。

綜上所述，雙性化性別角色類型的女大學生具有較好的人格特征、較少的心身癥狀和較好的大學適應，未分化者相對最差，但目前證據只是量表得分的趨勢特點，需要進一步深入的實證研究。

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篇(7)

【關鍵詞】國民經濟核算體系 貨幣與金融統計 金融公司分類

一、2008 SNA 金融公司的分類

（一）基本思想和原則

08 SNA區分金融中介機構、金融輔助機構和其他金融公司。在分類框架中首次納入其他金融公司，將其定義為“是提供金融服務、但其大多數資產或負債并不在公開市場上交易的機構單位”。首先金融創新帶來的金融活動復雜化致使分類邊界更加模糊，其次在此之前也沒有其他核算體系給出關于部分非盈利機構歸屬至金融部門的具體操作，上述兩項原因客觀上要求提出新的概念以填補金融公司分類的這一缺口。

（二）具體劃分建議

08 SNA是把金融公司劃為金融中介機構、金融輔助機構和其他金融公司。根據金融機構活動類型和負債的流動性，將金融機構部門從五個部門改變為九個子部門。在原有基礎之上增添了貨幣市場基金、非貨幣市場投資基金、限制性金融機構貨幣貸款人三個子部門，并且對九個子部門進一步的細分提出了細致全面的指導性意見。

二、MFS金融公司的分類

（1）分類的基礎依托：按不同金融機構在貨幣創造過程中的不同作用劃分。這是貨幣與金融統計的獨到之處，具體可劃為兩大類：存款性金融機構和其他金融中介及金融輔助機構。其中，前者可以通過自身的資產負債規模直接影響全社會的貨幣供應量，后兩者雖然可以吸收某些存款，但其創造貨幣的能力很低，明顯區別于存款性公司。

（2）操作性強，對特殊情形的討論更加深入。MFS在某些主體識別的問題上，如保險公司和金融擔保公司的區分給出了較為詳細的準則：①擔保公司沒有構成保險技術準備金的明確的資產總庫；②擔保公司不再表外記錄頭寸；③擔保公司受到的監管可能與保險公司不同；④擔保公司可能只限于特定種類的金融交易。

三、SNA與MFS金融公司分類的比較

（1）兩個核算體系在對金融公司部門劃分時的第一個層次的區別比較明顯。08 SNA較之前版本改變較大，按照活動同質的標準將金融公司劃分為金融中介機構、金融輔助機構和其他金融公司；MFS立足于貨幣創造的過程，著重強調存款性公司在整個金融體系中的重要性。兩者間的差異反映了其核算目的的不同：SNA以社會再生產理論為基礎，全面核算再生產的條件、過程與結果。MFS以金融理論為依據，側重于金融性公司部門內部的存量流量核算。

（2）兩個核算體系互相學習與借鑒，對于金融部門的分類有逐漸融合的趨勢。08 SNA對金融監管機構的分類借鑒了MFS 2000的做法，將其歸入金融輔助機構。下面討論信托機構的分類問題。MFS中，第一，信托不被視作單獨的機構單位，而是被并入控制信托或從信托中受益的單位。判斷標準有二：①控制，有建立或依法管理信托的單位形式，或②收益狀況，從信托收入或信托服務中收益的單位。第二，當建立信托的單位所屬的部門不同于受益者所屬的部門時，MFS做了細致的討論。第三，兩個重要例外，第一個是用來從事某種金融中介業務的信托（證券化、有抵押的證券發行和投資總庫），如果沒有其他的單位對有關的組合實行控制，且如果忽略這些金融信托將會導致金融賬戶出現嚴重差異，那么這類信托就視作單獨的單位。第二個例外是在國外組建的信托，這類信托可被視作外國的準公司，但只有在特殊的情況下才應該對這類信托做這種處理。而08 SNA建議將信托機構視為準公司。但如果一個信托機構事實上充當了公司的SPE時，只要該信托機構與其母公司是同一經濟體的常住單位，就不能將其視為單獨的機構單位，而應與其母公司合并。此外對于被住戶和非營利機構所有的信托機構，SNA并沒有進一步澄清其特征，以及其資產何時應視為屬于獨立的單位、何時應與其所有者的資產進行合并。

（3）08 SNA對其九個子部門進一步的細分提出了更全面的框架，這體現出當今貨幣金融體系迅速變革之下的時代要求。MFS作為貨幣與金融統計的具體指導，是SNA的補充和細化。然而，基于93 SNA 編寫的MFS 2000相比于新版SNA出現了一定的滯后性，08 SNA中的諸多創新內容將給MFS的修訂提供前瞻性和建設性的框架。例如對一級分類項目“其他金融公司”的引進，金融公司進一步分解從而將非營利機構單位顯示為單獨的子部門，以便于得到非營利機構的衛星賬戶。此外，金融公司分類作為編制和呈報貨幣與金融統計的一個重要方面，需與有關貨幣定義的有機聯系起來。金融市場結構的演進與變遷左右著貨幣與金融統計乃至國民經濟核算的走向。新版SNA中增加貨幣市場和非貨幣市場投資基金就是很好的例證。08 SNA在對金融部門進行重新分類時正是出于對金融機構活動類型及其負債的流動性方面的考慮，才將此項獨立出來，這進一步體現了在金融創新的大背景之下，自金融危機以來對統計體制改革和金融穩定監測的迫切需要。

參考文獻

[1]雷敏，聶富強等.論貨幣與金融統計體系中的金融公司分類[J].統計與決策，2003(10).