规模经济的分析

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规模经济的分析范文第1篇

关键词 网络经济 B2B商业模式 双边市场理论 外部规模经济

中图分类号：F274 文献标识码：A

一、B2B电子商务模式

B2B电子商务是企业通过内部信息系统平台和外部网站，将上游供应商的采购业务和下游商的销售业务有机的联系起来，也就是指一系列发生在企业与企业之间的交易，包括产品、服务、资源、固定设备等。在我国的电子商务中，较之面向个人用户的B2C和C2C模式，面向企业用户的B2B模式无疑更具市场潜力，占据着绝对的主导地位。

Zootetal.（2000）研究了30家欧洲的电子商务企业后发现：提升效率（如培育品牌信誉降低消费者心理成本、节约消费者购买时间）与保持粘性（即吸引、保留顾客）是电子商务企业价值创造的两种基本手段。

二、B2B电子商务平台的双边市场性质

Rochet和Tirole对双边市场的定义为：“当平台向需求双方索取的价格总水平P=PB+PS不变时（PB为用户B的价格，PS为用户S的价格），任何用户方价格的变化都会对平台的总需求和交易量产生直接的影响，这个平台市场被称之为双边市场。”

仔细分析B2B平台的特征可以发现，绝大多数的B2B平台都具有双边市场的特征，譬如，每一个B2B平台都相当于一个服务平台；这个平台同时服务于具有两种不同需求的企业，即平台的两边市场；平台两边的企业存在着密切的联系，平台向它们提品或服务主要是为他们之间的联系提供便利等。笔者认为，双边市场理论的产生及其发展得意义在于：社会分工的明细、服务技术的提高和网络技术的发展，对平台企业产生的需求。

三、B2B电子商务环境下的外部规模经济

（一）网络经济与外部规模经济。

关于外部规模经济性，马歇尔阐述了为什么集中在一起的厂商比单个孤立的厂商更有效率的三个主要原因：厂商集中能促进专业化供应商队伍的形成；厂商的地理集中分布有利于劳动力市场共享；厂商的地理集中有助于知识外溢。

网络经济形成于20世纪90年代中期，以因特网的迅速普及为基本特征。从经济学角度分析，网络经济产生的根本原因是交易费用的差异和网络效应的存在，即网络经济的发展降低交易费用和节约交易成本，以费用较低的网络交易代替费用较高的市场经济。同时，网络经济的到来，改变了企业追求规模经济的外部环境与条件，使得企业实现规模经济的方式发生了新变化，呈现出不同于工业经济时代的新特点。

在网络经济条件下，由于经济的知识化、信息化和网络化发展，使得需求方规模经济日益凸现。企业通过扩张网络进行竞争，网络可以通过与网络连接起来大幅度地增加价值，从而形成一种需求方的规模经济。这种规模经济是一种根本不同于工业经济时代的，由于产量增加导致成本降低而形成的规模经济，它产生于网络技术的外部经济性。

（二）B2B电子市场的外部规模经济。

Bailey和Bakos（1997）通过研究认为B2B电子市场具备聚集――使买方有更多了解卖方产品和价格的机会，使卖方有向更多买方展示产品的机会；匹配――使买卖双方均能找到适合自己的交易伙伴；便利――提供更多的快捷电子服务，如网上商务、网上支付等；信用――通过对交易双方资质的审查和交易后的监管，防止交易前后的道德危险和逆向选择等机会主义行为。

电子商务是网络经济的主要形式，电子商务缩短了生产厂家与最终用户之间供应链上的距离，同时也改变了传统市场的结构，减少了中间环节，降低了交易成本。同时，电子商务使企业规模影响竞争力的基础发生改变，中小企业可与某个大型企业结盟，建立高效的“无缝”供应链，形成战略联盟，也可利用网络，组成虚拟企业，从而取得规模经济效益。从这方面来看，在网络经济下企业规模影响将弱化。

四、总结

在经济全球化加速与信息技术迅猛发展的今天，企业的外部经营环境正在发生重大的变化。由于电子商务具有开放性、全球性、低成本、高效率等特点，越来越多的企业意识到通过设计以电子商务为基础的商业模式来获取竞争优势的重要性。电子商务作为互联网经济时代的重要竞争手段，正以其所特有的竞争优势在不断地改变各行业原有的竞争格局。同时，它的兴起为我国企业突破原有的市场边界限制和进一步提升竞争优势提供了契机。

（作者：河南大学经济学院2010级经济学实验班本科生）

参考文献：

[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）

规模经济的分析范文第2篇

所谓银行规模经济，即指随着银行规模、人员数量、分支机构数量的扩大而发生的单位运营成本下降，单位收益上升的现象，反映了银行经营规模与成本收益之间的变动关系。根据产权组织理论，银行是一个规模经济效应很强的特殊企业，与一般企业相比，银行的规模经济更容易形成，银行经营的对象具有同质性，决定了在不存在资源约束的条件下银行具有无限的拓展空间。银行业规模的扩大还可以提高信用等级，促进银行效益的发展。

新古典经济学派的创始人马歇尔（Marshall）最早利用内部经济和外部经济理论来说明规模效应，哈伯勒（Haberler）进一步发展了规模经济理论，他创立的机会成本说为企业并购战略提供了理论依据，而规模并非越大越好，关键是要适度。

银行并购所带来的银行规模经济的益处在于：⑴节省管理费用。在扩张性的并购中，可以通过对管理费用在更多的产品中分摊，使得单位产品的管理费用大大减少；而在收缩性的并购中，可以通过管理人员的削减直接减少管理费用。⑵降低营销费用，并购发生以后，不同的产品和服务可以通过共同的渠道销售。⑶节约银行的研究和开发经费，集中力量开发新技术和新产品。比较来说，银行同业并购比混业并购更能获得规模经济。

二、中国银行业规模经济的实证分析

本文采用我国14家商业银行作为样本银行，包括：中国工商银行、中国银行、中国建设银行、中国农业银行、交通银行、中信银行、光大银行、招商银行、民生银行、上海浦东发展银行、华夏银行、广东发展银行、兴业银行、深圳发展银行。样本期间为2000年到2005年。对这14家样本银行各6个年度观察值所组成的84笔横断面与时间序列混合资料，进行我国商业银行的效率评估，利用DEA方法和Tobit模型进行实证研究，从定量角度分析我国商业银行规模经济现状及主要影响因素，为我国商业银行的发展提出一定的思路。

1、实证分析模型建立

（1）实证分析的DEA模型。DEA理论最初由Farrel于1957年提出，在1978年，Charnes，Cooper和Rhodes创建了DEA模型，即CCR模型。它是一种用于测定具有相同输入和输出、具有相同性质的生产决策单位（DMU）的相对有效性的非参数方法。通过模型的创建，构建生产效率前沿，按照样本点的分布状况，测度各DMU的效率。

DEA模型有很多种类，有面向投入的，也有面向产出的，有规模报酬可变情况下的，也有规模报酬不变情况下的，根据我国商业银行的特点，本文选用规模报酬可变（VRS）下面向投入的DEA模型。

2、实证分析结果

（1）我国商业银行规模经济实证分析。据我国商业银行的特点和数据的可得性，本文在实证分析时选择以下指标。

投入指标：一级资本（X1，包括实收资本、资本公积、盈余公积和未分配利润）、资产（X2）、利息支出（X3）。

产出指标：存款（Y1）、利润（Y2，营业利润）。

运用Onfront软件测度的规模效率结果如表1所示：

表一：2003-2005年我国商业银行的技术效率与规模效率

由以上数据可以得出关于我国商业银行规模效率的如下结论：

第一，我国商业银行中最具规模效率的银行为招商银行、浦发行和深发展，均为新兴股份制银行，而五大行在规模效率上要稍逊一筹。

第二，五大国有商业银行的运营效率在规模无效时表现为规模报酬递减，而其他股份制商业银行即使在规模无效时也表现为规模报酬递增。五大行有规模过大之嫌，而股份制银行需要在自身的发展过程中进一步扩大规模。

第三，五大国有商业银行中的中国银行、中国建设银行和交通银行在规模效率上表现良好，说明股改以及海外上市以后，对银行的业务发展起到了很大的促进作用，因此必须继续坚定推进国有商业银行的改革。

（2）我国商业银行规模效率主要影响因素实证分析。通过DEA模型对我国商业银行规模效率研究以后，引入Tobit模型寻找影响商业银行规模效率的主要因素。以S*i1为被解释变量（S*i1=Si1，当0＜Si1＜1时；S*i1=0，当Si1=1时），解释变量选择一级资本（X1）、固定资产净值（X2）、机构数目（X3）、职员人数（X4）和市场分额（X5，按存款比重计）。实证结果如下表所示：

规模经济的分析范文第3篇

【关键词】云计算环境 大规模数据处理 应用 计算平台

一、引言

随着世界经济的快速发展，科学技术水平的不断提高，计算机技术日新月异，互联网时代信息与数据处理技术发展相当迅速，越来越多的行业领域在日常事物的处理中运用到了计算机技术对大规模的数据进行处理，如铁路公路等交通售票业务、各大型电子商务平台的交易处理、人口普查、商业贸易等，数据处理可比较轻松的达到GB，TB，例如淘宝网每天的交易数据就很多，这些就需要运用到计算机的大规模数据处理技术。云计算技术作为新一代的计算模型代表，可以通过网络计算、效用计算、服务计算等技术进行综合演化，具有处理上述问题的关键技术特点。

二、对大规模廉价计算平台的研究

针对目前对大规模数据信息以及计算资源的特征及对大规模数据进行数据处理的要求，可以对众多闲置的计算机资源进行重新组建，组建成大规模的廉价集群计算平台，在原有的云计算基础上，对Hadoop进行资源整合，采用MapReduce编程规模，将大规模的数据处理任务进行相应的任务分解，分解成很多的细粒度的子任务，然后在多个计算节点上对这些子任务进行计算处理，从而实现在云环境下对大规模数据进行处理的能力。

当计算资源和存储资源虚拟化被创建之后，需要一个与其对应的虚拟化的解决方案对其进行处理，从而需要创建一个大规模的计算平台对云环境下的大规模数据进行处理，作为大规模数据处理的一个重要环节，这一过程可以通过以下几个步骤进行实现：

（一）对数据处理所需的资源进行参数化的配置

各用户在对计算节点资源池进行部署和使用前，首先都要对需要部署和使用的计算资源进行选择，并对相应的参数进行设置，通过这一选择部署的过程获得自己所需要的计算资源和存储资源，提供者则需要在不同的操作模式中，对底层计算资源属性进行部署，从而为用户提供需要的参数服务。

（二）对计算资源和存储资源进行部署

这一步骤需要根据第一步定制的设置参数，来确定部署大规模数据处理中的计算资源以及存储资源，以及设计相应的数据处理和计算流程的部署方案。

（三）对定制化参数进行保存

将在第一步骤中产生的相关参数设置信息写入到计算资源以及存储资源的相关配置文件中，用来实现资源流程调度的分配，从而启动相应计算节点的计算资源以及存储资源，或者管理部署计算节点的定制处理服务。

（四）进行计算节点的选择，配置相应计算流程

在对大规模数据尽心处理的过程，对所需要的软硬件资源进行检测管理中，部署工具会通过网络连接到目标计算节点上，并且对相应的计算流程进行相关配置，配置成功后，开始对大规模数据的处理的方案进行执行分析。同时通过代码对计算资源和存储资源进行相应的执行分配。

（五）对计算流程进行部署实施

在以上步骤实施后，并通过外部数据处理资源管理实施方案的监测，在众多的计算节点上，对大规模数据处理的部署进行实施。

（六）激活计算流程和计算资源、存储资源

在步骤五开始实施后，通过计算机网络，对各个计算节点一系列的数据处理命令，完成对大规模数据计算的部署调度，对整个计算过程进行激活处理，成功激活后，在各计算节点具体执行相应的计算流程。

三、基于云计算的大规模数据处理框架模型

根据大规模数据处理的要求，将计算机网络技术和云计算技术引入到大规模数据的计算处理中，提出了基于云计算的大规模数据处理的框架模型。此模型可以分为两级，第一级是底层的大规模廉价计算机集群及虚拟资源；第二级是对第一级的数据资源的处理和监测管理体系。可以在此基础上，创建一个大规模数据处理的计算平台，实现数据处理的资源配置、回收、问题及错误处理，为各个领域的不同用户提供大规模数据处理的计算平台的相应软件支持。通过编程和相应的任务处理，将最终的结果以云服务形式提供给终端用户。并可以通过Web Service方式提供接口进行访问，并对大规模数据进行处理以及接受相应的反馈。

本文探讨了对此框架的初步实现，并使用HDFS以及MapReduce对大规模数据进行协调处理。

（一）搭建大规模计算机集群环境

通过将MapReduce任务进行分解，将大规模数据分解为各个子任务，根据子任务的大小和数目的多少，分别将子任务分别放置在相应的计算机节点中，并对不同的节点分别进行角色设置。

（二）数据处理任务的转移

将大规模数据载入到Hadoop提供的分布式文件系统中，并将MapReduce的各个数据处理子任务转移到相应的计算节点上。

（三）大规模数据处理的分布化

大规模数据处理的分布化，需要Map函数、Reduce函数以及相关的程序进行对数据处理的实现。并运行MapReduce。MapReduce的实现机理见图1.

（四）数据处理结果的反馈

在反馈数据处理结果时，需要用户验证接口，通过相应的云服务平台将数据处理结果反馈给相应的需求者。

四、大规模数据处理的实例

通过对上述大规模数据处理的框架模型的分析，以淘宝商城的大规模Web日志的数据处理为实例，对多个站点前段的原始Web日志文件进行收集以及数据处理，可以通过以下步骤进行。

（一）首先需要对站点前段的Web日志进行收集整理，并将这些Web日志进行相应的存储。

（二）对收集的Web日志的相应数据配置统一的格式。因为收集的Web日志是从不同的站点进行收集的，Web日志的来源相对来说比较复杂，没有统一的格式，所以需要对这些大量的日志配置统一的格式，在格式统一化时，要在不改变相应数据的前提下进行，要保证数据的完整性。

（三）将所收集的Web日志导入到HDFS中，利用HDFS的备份机制和数据存储的原理，分别建立各个节点的通讯方式，并对其配置相对应的名称节点和数据节点等。

（四）将数据进行统一格式化，以及对其配置相应的节点信息之后，要利用MapReduce模型的处理相关数据的规则设计和计算功能。这部分作为数据处理的核心内容，也是整个大规模数据处理工作的重心所在。

（五）在数据处理完毕，并将处理完的数据导出之后，要按照规定的输出格式和要求对数据进行保存，以方便用户对相应处理结果的分析处理工作的进行。

（六）最后，用户收到相应的数据处理结果后，需要将处理结果进行反馈，并且对处理过程中所产生的垃圾数据进行相应的清理。

数据处理需要较多的环节，在每一个环节的数据处理中，都需要对相应的数据处理进行一定的监控，并对整个框架模型的工作情况进行监控，以尽早的发现运行中出现的问题，及时对数据处理中出现的问题及错误进行解决纠正。

五、结论

综上所述，本文对云计算环境下的大规模数据处理技术进行了分析研究，通过对数据处理廉价计算平台的创建以及对云计算环境下大规模数据处理的框架模型的研究，分析了云计算技术在大规模数据处理中的用途。并且通过实例分析，对电子商务平台的Web日志的大规模数据进行计算分析，更清晰明了的阐述了云计算环境下的大规模数据处理的方式方法。

参考文献：

[1]于戈，谷峪，鲍玉斌，王志刚：《云计算环境下的大规模图数据处理技术》，计算机学报，2011（10）

[2]王嘉，陈超：《云计算环境下大规模数据处理的研究》，中国电子商务，2013（09）

[3]白亚鲁：《云计算环境下大规模数据处理的研究》，软件杂志，2013（5）

规模经济的分析范文第4篇

关键词：CA_Markov；回归分析；蔚县剪纸；元胞自动机；模拟精度

中图分类号：P208；K901.6 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）11-2661-04

元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种仿细胞繁殖机制的非数值算法，在时间、空间、状态上具有离散性，是一种时空相互作用的局部网络动力学模型。元胞自动机具有强大的空间运算能力，可以有效地模拟复杂系统时空演化过程[1]。CA_Markov模型是元胞自动机模型与马尔科夫链模型的结合体，是一种较为常见的CA模型[2]。事物发展是一个渐变过程，数据内部各要素相互影响，不同时期数据之间也存在着联系。回归分析（Regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是最基本的定量分析工具，很多表面看来与回归分析无关并且似乎难以理解的数学方法，可以借助回归分析得到简明的解释[3]。因此作者利用回归分析的方法对蔚县著名剪纸艺人时空数据进行分析和筛选，去除离群数据后，将筛选结果应用于元胞自动机模拟，以期提高CA_Markov模型的模拟精度。

指数函数回归分析过程复杂，不易进行分析，因此将此方程转化为线性方程，同时对方程两边取对数，然后基于最小二乘法进行线性回归分析，回归分析检验结果如图2所示。图2为线性拟合图，图中原始数据点列（菱形点）分布在预测值点列（方点）附近，说明预测值点列和原始数据点列匹配效果较好，其预测值与实测值标准误差为0.16，说明该数据适合线性拟合，回归模型选取正确。

3 小结

CA_Markov模型适用于对文化景观进行模拟。由对照组可知，在不考虑离群数据以及增长率对模拟效果影响的情况下，平均正确率达到60.12%，说明CA_Markov模型适用于对文化景观进行模拟。

应用回归分析的方法筛选适当的模拟数据可以显著提高CA_Markov模型模拟精度。由试验组可知，在考虑离群数据以及增长率对模拟效果影响的情况下，平均正确率达到74.46%，经t检验进行算法改进后的CA_Markov模型模拟精度有了显著性提高。

参考文献：

[1] 李爱民，吕安民，隋春玲.集成GIS的元胞自动机在城市扩展模拟中的应用[J].测绘科学技术学报，2009，26（3）：165-169.

[2] 孙贤斌，刘红玉，李玉凤，等.基于CA-Markov模型土地利用对景观格局影响辨识[J].生态与农村环境学报，2009，25（1）：1-7，31.

[3] 陈再齐，曹小曙，阎小培，等.广州港经济发展及其与城市经济的互动关系研究[J].经济地理，2005，25（3）：373-378.

[4] 刘 光，贺小飞.地理信息系统实习教程[M].北京：清华大学出版社，2003.

[5] 李新威，吴素琴.河北民俗文化丛书——蔚县剪纸[M].北京：科学出版社，2009.

[6] 冯骥才，郑一民，田永翔，等.中国民间剪纸集成：蔚县卷[M].石家庄：河北教育出版社，2006.

规模经济的分析范文第5篇

[关键词] 钻石模型 旅游产业 竞争力 产业集群

一、钻石模型理论

“钻石模型”是由美国哈佛商学院战略管理学家迈克尔•波特在20世纪90年代提出的。以产业结构的“五力竞争”模型为基础,来分析一个国家特定产业是否在国际上有很大的竞争力即所谓的波特“钻石”模型理论。他认为决定一个国家的特定产业竞争力取决于要素条件、需求状况、支持性产业和相关产业、企业战略结构与竞争、机遇、政府等六因素,其中前四个因素是起决定作用的因素。(如图一)

1.生产要素。可分为初级生产要素和高级生产要素,初级的生产要素是指自然的资源,如气候条件、交通设施,资金支持和技术人才等等;高级生产要数是指经过自然资源加工后的资源,如高级技术管理人员资源和投入改造的设备等。生产要素在竞争中具有十分重要的作用。

2.需求状况分析, 包括国内需求和国际需求。本地顾客的需求对企业的发展有非常重要的作用。因为有很高素质的国内消费者,可以激发本国企业改进生产的设备,提高企业的服务,推动国内企业的竞争力。本国市场对产品的需求不仅通对企业加以影响,还有本地高素质顾客的预期需求陷于其他的国家,那么也会拉动企业的竞争力。

3.相关和支持产业。在许多产业中, 相关和支持性产业和优势的产业是一种休戚与共的关系,尤其是“产业集群”这种产业链现象,说明很多优势的产业和其他产业是一种密不可分关系,他和区域间的强势产业一同崛起。

4.企业战略结构和竞争对手。走国际化的道路可能是本国企业的竞争和国际市场的需求。本国市场的竞争可以让国内企业提高自己的效率、减少成本,形成自己的宏伟战略的目标,提高参与国际竞争的能力,为企业在激烈的全球中立于不败之地提供了很好的国内环境。

同样,在国际市场中,只有在国内成功搏斗的企业在中改进设备和创新的企业才能在国际上和外国企业一争高下。

5.钻石模型的两个重要影响因素是机遇和政府。机遇是外在的因素, 他有双向的作用,绝非企业的影响力所能左右。政府在提高产业的竞争力中起到提供企业所需的资源,创造发展的环境等责任。

波特的“钻石模型”说明一个具有优势产业的竞争力需要生产要素、需求状况,企业的战略和相关与支持产业四因素的互动和机遇和政府的参加。

二、对贵州省旅游业波特的“钻石模型”的竞争力进行分析:

1.生产要素方面。贵州省是名副其实的旅游资源大省,截止到2007年底,贵州省建设世界自然遗产一处:荔波;国家级风景名胜区13个,省级风景名胜区59个,此外还建有2A级旅游景区(点)9个,3A级旅游景区(点)13个,4A旅游景区(点)3个,5A级旅游景区(点)2个;中国文化遗产5个;国家级生态示范区12个;全国农业旅游示范点19个;国际生态博物馆4个;全国重点文物保护单位39个;国家森林公园21个;国家自然保护区8个;国家地质公冈6个;国家水利风景区7个,创建了贵阳、遵义、安顺等6个中国优秀旅游城市,旅游产业规模不断扩大。然而,根据2007中国旅游统计年鉴可得,贵州旅游社总收入74187.42万元,现有从业人员47494人。而作为旅游产业大省的广东,其旅游社收入2020332.59万元,从业人员261029 人。根据以上说明,贵州旅游业现阶段与广东差距有很大的差距。使得贵州旅游产业现阶段还只属于旅游资源大省,要转变为旅游大省还有很大的差距。

2.需求条件。根据中国统计年鉴数据2007年贵州入境游比上年增加33.78%,同时旅游业创汇能力以12.17%的增速居全国前列,贵州旅游产业正再从旅游资源大省向旅游产业大省转变。除此外,随着国家对西部的支持力度,2007 年贵州省GDP达到2741.90 亿元,比上年增加13.7%,为省内市场的开拓提供了广阔的前景,促进了省内旅游的蓬勃发展。

3. 相关与支持性产业。在旅游业很大发展的2008年,贵州省旅游总收入创下了653.13亿元的好成绩,较2007年净增140亿元,增长27.50%,旅游总收入在全国的排名由18位上升至17位。在全省国民经济中的比重不断提升。同时,旅游产业集群的作用开始显现出来。全省2006年旅游直接从业人员达47494人,为缓解全省就业压力做出了积极贡献。旅游业的发展也推进了交通、餐饮和娱乐业等相关企业的发展,截止2007 年底,贵州全省旅行社数量达到 177 个,收入达 74187.42 万元。星级饭店227家,吸引了世界很多著名酒店来入黔。同时其他的保险、娱乐业、交通基础设施建设的发展。尤其是交通业发展,对打破贵州那种“黔驴技穷”的局面,提升旅游业的品牌起到了极大的作用。

4.企业战略、企业结构和同业竞争。贵州地处中国的西南部,与四川、广西、贵州、重庆、云南毗邻。四周都是旅游资源大省或旅游产业大省,在激烈的竞争中,如何让贵州旅游企业发展壮大起来,需要有有好的企业组织结构和战略。而本身企业的的制度创新是贵州旅游业发展的重中之重。利用举办旅游节提高旅游品牌形象,吸引国内外旅游者到贵州旅游有很好的作用。近年,贵州连续举办了黄果树瀑布节、油菜花节、苗族姊妹节等旅游节庆,大大提高了贵州旅游产业知名度。这不仅吸引了越来越多的旅游者,还引来众多国内外旅行企业到贵州考察踩线,为贵州的发展提供资金和技术的支持。

5.政府支持。贵州省政府在“十一五规划中”力争旅游总收入年均增长25%以上。并且积极发展信息、物流、金融、保险、法律服务、咨询、房地产等现代服务业,改造提升商贸流通、交通运输、餐饮服务等传统服务业,发展连锁经营、集中配送等新型服务业,拓展文化、社区服务等需求潜力大的服务领域。放宽市场准入,建立公开透明、管理规范的准入制度,强化对服务业发展的政策支持和引导。

6.机会。在贵州地处西南的中部地带的地位优势,为大力增加和周边旅游大省的合作创造了机会,在产业上和周边地区相互补充。同时,抓住国家西部大开发的机遇和东部产业向西部转移的机会,大力发展旅游服务和配套的企业。

三、 提升贵州省旅游产业竞争力的建议

1.从生产要素方面来看。要按可持续的观点合理开发旅游资源,按照绿色旅游、生态旅游的观点来指导旅游资源的开发利用。同时,加强和旅游发达地区的交流合作,注重旅游专业队伍人才的培养,还要加大资金的投入力度。

2.从需求层面来看。注意提升贵州旅游的文化内涵,按照“多彩贵州”的理念宣传贵州的旅游资源。同时按照旅游需求来调整旅游资源的市场化需求,按照旅客的需求来改革旅游产业链,提高贵州旅游的品味

3.从相关与支持性产业来看。旅游产业的竞争力的提升需要相关配套产业竞争力的提升,应该加强相关产业的资金投入和技术支持的力度。同时积极扶持龙头企业,打造旅游产业的空间集聚模式。

4.从企业战略、企业结构和同业竞争看。贵州旅游企业应该有长远的规划目标,按照创新的理念来发展企业,革新企业的管理理念,发展思路。调整企业的结构。同时企业要勇于竞争,在激烈的竞争中学习对手之长,发展壮大自己。勇于面对更大的挑战。

5.从政府和机会层面来看。政府要有大局意识,合理整合资源,制定发展规划和目标,发挥在旅游产业中的主导作用。同时积极培育龙头企业,形成旅游产业间的互相合作,培育产业集群。在发展中任何的机会都有双面性,旅游企业要有清醒的意识,在发展中时刻保持清醒的头脑,居安思危,化不利为有利条件来发展自己,壮大自己。

参考文献:

[1]迈克尔•波特:国家竞争优势.李明轩,邱如美译.[M].华夏出版社,2002

[2]张梦:区域旅游业竞争力理论与实证研究[M].西南财经大学出版社,2005

[3]赵莺燕:基于“钻石模型”对青海省旅游产业的竞争力分析[J].攀登,2007(3)

[4]李金玲 杨占锋:基于钻石模型的湖南旅游业竞争力分析[J].科技经济市场,2009,(09)