POLYCARBONATE - Glue & Solvent Types
POLYCARBONATE (Makrolon?, Lexan?, Zelux?) Polycarbonate is a tough, dimensionally stable, transparent thermoplastic that has many
applications which demand high performance properties. This versatile thermoplastic
maintains its properties over a wide range of temperatures, from -40"F to 280"F. It is available
in three types: machine grade; window and glass-filled. It is the highest impact of any
Thermoplastic, transparent up to 2" in special grades, outstanding dimensional and thermal
stability, exceptional machinability, stain resistant and non-toxic with low water absorption.
Machine Grade is relatively stress free to permit the most demanding machining. It is also
available in glass-filled. This polycarbonate is perfect for high performance uses in tough
applications over a broad temperature range.
Window Grade is optically clear, providing total luminous transmittance and very low haze factor. The high impact strength makes it resistant to repeated blows, shattering and spalling.
Glass Filled
Glass-reinforced polycarbonate is finding principal applications in designs where metals, particularly die-cast aluminum and zinc, are commonly used. The coefficient of thermal expansion is reduced by nearly 75%, thus equaling that of some metals. While glass-reinforced has less impact strength than standard grades, it is still tougher and more impact resistant than most other plastics and die cast aluminum.
ADVANTAGES TO POLYCARBONATE
Impact strength
Unnotched polycarbonate is virtually unbreakable, making it extremely safe in areas where parts may be exposed to impact. When exposed to repeated heavy blow, the material tends to cold form rather than shatter. Electrical
Polycarbonate is excellent for electrical applications, because of its high dielectric strength and high volume resistivity which decreases only slightly as temperature or humidity is increased.
Machinability
Parts can be easily machined from standard metal working tools. No special tools are needed, and finished parts can be polished to a high gloss. Water or water-soluble cutting oils should be used when machining polycarbonate, since some standard cutting oils will attack the material. Polycarbonate can be machined on standard metalworking or woodworking equipment. Its unique properties permit it to be machined without chipping, splitting, or breaking.
Annealing
Polycarbonate slab (Zelux) has been stressed relieved using Liquo-Temp annealing process. In some instances where extensive machining is required, a secondary annealing of semi-finished parts is highly recommended. Secondary annealing can be accomplished by heating parts at 250"F in a desiccated air circulating oven for one hour per one inch of thickness. After heating, the oven should be turned off and allowed to cool to room temperature spontaneously.
Bonding
Polycarbonate can be mechanically bonded by standard methods. It can also be cemented by using a solvent such as methylene chloride or adhesives such as epoxy, urethane and silicone. Polycarbonate and also be ultrasonically or vibrationally welded.
Removing paint or other materials
Fresh paint may be removed by rubbing lightly with a cleaning material such as isopropyl alcohol, or VM-P grade naptha. Then the sheet should be washed immediately with a mild soap or detergent in warm water, and rinsed thoroughly with clean water. Grease and glazing compound may similarly be removed from the surface with the above mentioned cleaning materials. Weathered paint may be lifted off the sheet with masking tape. Razor blades or other sharp scraping tools should never be used.
MORE ADVANTAGES TO POLYCARBONATE
Formability
Standard polycarbonate sheet is not heat formable; however, formable sheet is available on a custom basis. Standard Lexan polycarbonate sheet can be heat formed with proper pre-drying. Lexan sheets up to 114" may also be cold formed under special conditions.
Cleaning
Kleenmaster Brillianize may be used. (Also see Novus) Products such as abrasive or highly akaline cleaners, acetone, carbon tetrachloride, benzene or leaded gasoline should not be used, and the sheet should not be cleaned in hot sun or at high temperatures.
Scratch Removal
Craftics 20/20 Plasti-Polish Scratch Remover is often all that is required to subdue hairline scratches and minor abrasions. Any polish, however, should be tested first on a sample area of the polycarbonate sheet. San Diego Plastics stocks Craftics 20/20 in 8 ounce and 1 gallon sizes. (Also see Novus)
Decorating
Polycarbonate products will accept painting, printing, or vacuum metalizing as decorating methods.
UV Stabilization
Natural and Black Machine grade and Window grade are UV stabilized. Polycarbonate rod, machine grade, is not UV stabilized, but is available on custom quotation.
APPLICATIONS
? Lenses
? High temperature and pressure windows
? Face shields
? Industrial equipment and housing components
? Medical equipment components
? Instrument components
? Electrical insulators and connectors
? Aircraft & Missile components
? Portholes in pressure chambers
? Jet pump impellers and diffusers
? Automotive parts
? Card guides
?Assembly line cogs
MATERIAL AVAILABLE
Machine Grade (Natural, Black and Optically Clear)
Clear or Black
Unmodified - 3/8" to 4" thick
Glass-Filled* - 1/8" to 4" thick (natural and black only)
Sheet sizes: Natural, Clear and Black 24x48, 48x96 and also 48x120 (call for availability and pricing) Glass filled: 24 x 48 only
Call for price and availability
Window Grade (Glazing Grade)
(recommended for "see-through" applications).
Custom Sheet
Flame retardant
FDA/Medical grade polycarbonate is approved for contact with wet and dry food applications and meets US. Pharmacopoeia regulations.
Premium optical grade sheet
Colors
Rod and Tube
Natural, black and glass filled formulations.
AGENCY APPROVALS OR LISTING : FDA, USP
BASE RESINS TRADE NAMES : Lexan? , Makrolon?
MECHANICAL PROPERTIES:
Specific gravity (ASTM D 792) : 1.20
Tensile strength, Ultimate (ASTM D 638) : 9,000 p.s.i.
Elongation at break (ASTM D 638) : 130%
Tensile modulus (ASTM D 638) : 3.1x10~5 p.s.i.
Rockwell hardness (ASTM D 785) : R118
Impact strength (73° F) (ASTM D 256) (notched) : 17.0 ft-lb/inch
Flexural strength (ASTM D 790) : 14,200 p.s.i.
Flexural modulus (ASTM D 790) : 3.4x 10~5 p.s.i.
Wear factor against steel 40 psi 50fpm : 2500x10~10
Coefficient of friction 40psi 50fpm : 0.38 Dynamic
THERMAL PROPERTIES:
Melting point : 310° F
Heat deflection at 66 psi (ASTM D 648) : 285° F
Heat deflection at 264 psi (ASTM D 648) : 270° F
Maximum serving temperature for short term : 275° F
Maximum serving temperature for long term : 240° F
Thermal conductivity (ASTM C 177) : 1.35 Btu-inch/hr-ft~2- ° F
Specific heat : 0.30 Btu/lb- ° F
Coefficient of linear thermal expansion (ASTM D 696) : 3.7x10~5 Applicable temperature range for thermal expansion : 0-200° F ELECTRICAL PROPERTIES:
Dielectric constant at 60Hz (ASTM D 150) (73° F, 50% RH) : 3.2 Dissipation factor at 60Hz (ASTM D 150) (73° F) : 0.001 Volume resistivity (ASTM D 257) : 10~17 ohm-cm
Dielectric strength (ASTM D 149) : 380 v/MIL MISCELLANEOUS:
Water absorption - 24 hours (ASTM D 570) : 0.15%
Water absorption - saturation (ASTM D 570) : 0.35%
Density (ASTM D 792) : 0.0434 lb/inch~3
Flammability (UL 94) : V-2
Weathering Resistance : Limited resistance (UV Sensitive)
考虑认知参数或多峰随机参数的不确定性分析方法
考虑认知参数或多峰随机参数的不确定性分析方法实际工程问题中广泛存在着与材料特性、几何尺寸、外部载荷和计算模型等有关的各种不确定性。这些不确定性虽然在多数情况下数值比较小,但是耦合在一起可能会使结构性能产生较大的偏差,甚至引发结构失效。 因此,在设计过程中有效度量和控制不确定性对于保证结构的质量和安全具有重要意义。根据产生机理和物理意义的不同,不确定性通常分为随机不确定性和认知不确定性两类。 随机不确定性的分析方法以概率理论为支撑,其理论研究和工程应用均较为成熟。认知不确定性的分析方法一般为非概率理论,如可能性理论、区间分析理论、模糊理论和证据理论等。 在这些理论中,证据理论由于使用更具有弹性的框架描述不确定性并且可以有效处理各种不确定性而备受关注,成为认知不确定性分析的主要工具。虽然基于概率理论的随机不确定性分析和基于证据理论的认知不确定性分析取得了重要进展,但是二者依然存在许多待解决的问题,如前者存在难以处理强非线性问题、难以处理超高维度问题、难以处理多峰随机输入变量以及效率和精度问题等问题,后者存在大规模计算问题、相关性问题、混合不确定性问题以及系统可靠性问题等问题。 伴随着工程中多峰随机参数越来越受到重视,难以处理多峰随机输入变量已成为基于概率理论的随机不确定性分析中的重要问题。而大规模计算问题一直以来是限制基于证据理论的认知不确定性分析在工程实际中得到广泛应用的关键问题。 因此,本文针对两种不确定性分析中的这两种问题开展和完成了如下研究工
作:(1)针对功能函数单调、输入变量均为证据变量的认知不确定性问题,提出了一种基于证据理论的高效认知不确定性分析方法。首先通过矩匹配法将输入证据变量转化为Johnson p-box,实现证据变量的连续化表达;然后基于单调性分析对Johnson p-box和响应的概率分布进行概率边界分析,并由概率边界分析将Johnson p-box的传播问题转化为两次随机不确定性问题;最后结合单变量降维 方法和最大熵方法对不确定性进行高效传播,完成基于证据理论的认知不确定性分析。 (2)针对功能函数不含交互项或只含弱交互项的、涉及多峰分布随机输入变量的不确定性问题,提出了一种基于降维积分的多峰随机不确定性分析方法。首先将最大熵方法由常用的四阶矩约束扩展至n阶矩约束,得到广义最大熵方法; 然后由广义最大熵方法提出最大熵循环;最后结合单变量降维方法由最大熵循环确定响应概率分布收敛时广义最大熵方法的矩约束阶数和求取响应概率分布。 (3)针对功能函数含有强交互项的、涉及多峰分布随机输入变量的不确定性问题,提出了一种基于稀疏网格的多峰随机不确定性分析方法。首先将基于标准矩的求积准则引入稀疏网格数值积分方法当中,用来求取一维高斯积分点。 再结合稀疏网格数值积分方法由最大熵循环确定响应概率分布收敛时广义 最大熵方法的矩约束阶数和求取响应概率分布,从而完成多峰随机不确定性分析。
不确定性分析常用的不确定性分析方法有盈亏平衡分析
【基本知识点五】不确定性分析 常用的不确定性分析方法有盈亏平衡分析、敏感性分析、概率分析。 一、盈亏平衡分析 盈亏平衡分析是在一定市场、生产能力及经营管理条件下，通过产品产量、成本、利润相互关系的分析，判断企业对市场需求变化适应能力的一种不确定性分析方法，亦称量本利分析。 在工程经济评价中，这种方法的作用是找出投资项目的盈亏临界点，以判断不确定因素对方案经济效果的影响程度，说明方案实施的风险大小及投资承担风险的能力。 00:0 （一）基本的损益方程式 利润＝销售收入-总成本-销售税金及附加 假设产量等于销售量，并且项目的销售收入与总成本均是产量的线性函数，则式中： 销售收入＝单位售价×销量 总成本＝变动成本+固定成本＝单位变动成本×产量+固定成本 销售税金及附加＝销售收入×销售税金及附加费率 则：B=PQ-C V Q-C F-tQ 式中： B——利润 P——单位产品售价 Q——销售量或生产量 t ——单位产品营业税金及附加 C V——单位产品变动成本 C F——固定成本 00:0 （二）盈亏平衡分析 1、线性盈亏平衡分析的前提条件： （1）生产量等于销售量； （2）生产量变化，单位可变成本不变，从而使总生产成本成为生产量的线性函数； （3）生产量变化，销售单价不变，从而使销售收入成为销售量的线性函数； （4）只生产单一产品；或者生产多种产品，但可以换算为单一产品计算。 00:0 2、项目盈亏平衡点（BEP）的表达形式 （1）用产销量表示的盈亏平衡点BEP（Q） 产量盈亏平衡点＝ （2）用生产能力利用率表示的盈亏平衡点BEP（%） 生产能力利用率表示的盈亏平衡点，是指盈亏平衡点产销量占企业正常产销量的比重。所谓正常产销量，是指达到设计生产能力的产销数量，也可以用销售金额来表示。 BEP（%）=（盈亏平衡点销售量/正常产销量）*100% 换算关系为： BEP（Q）＝BEP（%）×设计生产能力 盈亏平衡点应按项目的正常年份计算，不能按计算期内的平均值计算。 00:0 （3）用销售额表示的盈亏平衡点BEP（S） BEP（S）=单位产品销售价格*年固定总成本/（单位产品销售价格-单位产品可变成本-单位产品销售税金及附加–单位产品增值税）
测量不确定度案例分析
标准不确定度A类评定的实例 【案例】对一等活塞压力计的活塞有效面积检定中，在各种压力下，测得10次活塞有效面积与标准活塞面积之比l(由l的测量结果乘标准活塞面积就得到被检活塞的有效面积)如下： 0.250670 0.250673 0.250670 0.250671 0.250675 0.250671 0.250675 0.250670
0.250673 0.250670 问l 的测量结果及其A 类标准不确定度。 【案例分析】由于n =10, l 的测量结果为l ，计算如下 ∑===n i i .l n l 1250672 01 由贝塞尔公式求单次测量值的实验标准差
()612 100521-=?=--=∑.n l l )l (s n i i 由于测量结果以10次测量值的平均值给出，由测量重 复性导致的测量结果l 的A 类标准不确定度为 6 10630-=?=.)l (u n )l (s A 【案例】对某一几何量进行连续4次测量，得到测量 值：0.250mm 0.236mm 0.213mm 0.220mm ，
求单次测量值的实验标准差。 【案例分析】由于测量次数较少，用极差法求实验标 准差。 )()(i i x u C R x s == 式中， R ——重复测量中最大值与最小值之差； 极差系数c 及自由度ν可查表3-2
表3-2极差系数c及自由度ν 查表得c n=2.06
mm ../mm )..()x (u C R )x (s i i 018006221302500=-=== 2)测量过程的A 类标准不确定度评定 对一个测量过程或计量标准，如果采用核查标准进行长期核查，使测量过程处于统计控制状态，则该测量过程的实验标准偏差为合并样本标准偏差S P 。 若每次核查时测量次数n 相同，每次核查时的样本标
环境系统不确定性分析的理论与发展
环境系统不确定性分析的理论与发展 陈吉宁 清华大学环境科学与工程系 100084 在过去的三十年间，环境建模理论在表象上呈现了两种发展趋势。其一是寻求更加友好的模型使用界面, 包括应用空间定位技术与数据库技术等；其二是新的数学理论、控制理论在环境系统的认识中被不断尝试, 包括专家系统、非线性系统理论、神经网络、灰色理论、大系统理论以及冲突理论等。尽管前者极大地推动了环境模型和数据处理技术的广泛应用，但它并没有带来对环境系统认识的质的变化。相反，环境模型使用的世俗化却使人们易于忽略模型应用的精髓-结 果与内在因果关系的解释，从而带来模型滥用的风险；虽然第二个方面从新的视角去研究环境系统，但目前的研究成果在整体上并没有突破和超越传统的机理模型的认知，这些技术本身的可用性也存在着明显的障碍，因而目前各类环境模型的主体依然是建立在常规自然定律基础上的机理模型，包括复杂的全球气候变化模型、生物圈模型和生态风险模型等。尽管如此，我们今天对环境模型与环境系统的认识已发生了根本性的变革，事实上，在环境系统分析领域的前沿，一直存在着一种内在的驱动力，在探究模型的本质以及模型与系统之间的内在关系。这些非常理论化的工作，导致了对环境模型不确定性问题的普遍性和不可回避性的认识，并由此推动了环境建模理论的发展。 从模拟的角度来看，环境系统无疑是个病态系统。由于环境系统本身所具有的空间多样性、时间动态性以及表征水平上的多重性，导致观测数据和系统认知上的双重局限性，使对它的认识始终存在着显著的不确定性。尽管在过去的二十年间，环境系统的观测数据在微观和宏观上均得到了极大的丰富，但我们在关键或适合数学描述水平上的观测数据仍远远不足，我们仍缺乏有效的工具去转化大量的表象观测数据（如遥感数据）使其成为认识系统的深层信息。因为我们一直相信复杂的模型结构将会最终减少模型的误差，基于经典的物理、化学和生物定律建立的环境机理模型因而变得越来越复杂，宏观集成趋于全面而微观描述则趋于细腻。但是，与此同时我们却无法逃避这样一个规律，模型复杂性所导致的模型参数的增加强化了参数的不可识别性，从而增大了参数的不确定性。由于环境模型的非线性性，参数不确定性的增加往往带来模型预测误差更为显著的增加。即使在并不十分复杂的地表水质模型中，研究表明参数的误差可高达1000%，而预测误差则可达700-2000%。显然，模型的复杂化并不能解决模型的不确定性，认识环境模型不确定性的广泛存在并在不确定性中寻求环境系统的内在规律因而成为近三十年来对环境系统认识与预测的重大科学问题所在，成为环境模型理论发展的主要推动力。在今天的环境系统模拟中，忽视不确定性分析将使模型的结果被认为缺乏客观性和科学性，甚至具有欺骗性的嫌疑。 自从O‘Neill 七十年代初提出模型的不确定性思想之后，这一领域的研究即引起了不同背景研究人员的广泛兴趣，从而推动了对过程辨识理论、滤波理论、时间序列分析以及灵敏度分析等方法在环境系统中应用的探讨与融合，并产生了不确定性分析的可行工具。事实上，至八十年代初，在建模理论的思想前沿，对不确定性的探讨已经成为模型开发和应用的核心内容之一，这一 点在地表水质模拟中尤为突出，包括著名的区域灵敏度方法的提出，构架了不确定性分析的基本思想框架。Beck 在随后的研究中进一步完善了这一框架，进而形成了今天环境系统不确定性分析的理论体系。不确定性分析的应用领域也从最初的河流水质与湖泊富营养化，扩展到环境政策的制定、空气质量（如酸雨）的控制和生态风险评价等方面。 理论上，模型的不确定性来自两个方面，即对系统认识的缺陷和系统观测数据的不完善。前者导致了模型结构的不确定性，而后者产生了模型参数的不确定性。在模型的实际应用中，很难区别模型的不确定性是产生于结构还是参数误差。一般地，在模型的率定中参数的不确定性不可避免地反映部分模型结构的不确定性。正是因为如此，机理模型的参数在本质上并不完全代表模型概化时的物理意义；同样，现场独立测定的参数直接带入未率定的模型中时， 往往带来较大的预测h t t p ://w w w .c h i n a c i t y w a t e r .o r g 中国城镇水网
环境不确定性分析
环境不确定性分析 [编辑] 环境不确定性的涵义 有许多环境因素会对企业产生影响，其影响可能并不明显。企业必须面对这一现实并处理好环境不确定性，方能保持其高效率。 不确定性意指在没有获得足够的、有关环境因素的信息情况下必须做出决策，而决策人很难估计外部环境变化。 环境不确定性增加了企业各种战略失败的风险，使企业很难计算与各种战略选择方案有关的成本和概率。 企业试图通过分析使某些不确定因素有一定的参考价值，力求将许多环境影响减少到使人们能够理解和可操作的程度。下面将介绍环境不确定性是如何进行分类的，并分析企业各种可能的对策以削减某些不确定因素的负作用。 显然，企业面临的环境不尽相同，不同环境所呈现出的不确定性也有高低之分。这些不确定程度可以由下面两个特性来划分： [编辑] 环境不确定程度两个特性
美国学者邓肯认为，应该从两个维度来确定企业所面临的环境不确定性：一是企业所面临环境的动态性，二是企业所面临环境的复杂性。 ①环境简单或复杂的程度；复杂性程度可用组织环境中的要素数量和种类来表示。在一个复杂性环境中,有多个外部因素对组织产生影响。通常外部因素越少,环境复杂性越低,不确定性越小。 ②事件的稳定或不稳（即动态）程度。即组织环境中的变动是稳定的还是不稳定的。它不仅取决于环境中各构成因素是否发生变化,而且还与这种变化的可预见性有关。 环境条件越多变和越复杂，环境的不确定性越大。环境条件的多变性意指变化的速度和频率。 1. 简单与复杂程度 简单与复杂程度意指那些与企业经营有关的外部因素的数量和不相同性。在一些复杂的环境情况下，许多种类不同的外部因素对企业产生牵制和影响。复杂程度可能来自企业面临的环境因素的多样性(例如在不同国家经营的跨国公司），也可能来自处理环境影响所需的知识多寡（例如对一家航天公司的要求）。 下面是我们选择的两家企业： (1) 简单环境——油漆商店 有一定实际重要性的外部环境因素不过是一些竞争对手、供应商和客户。政府监管是极少的，风俗上的变化对油漆商店的影响也是微乎其微的。 (2) 复杂环境——大学 大学往往横跨不少技术领域，是文化和价值交流的融汇点。大学与政府和赞助机构、专业和科研组织、校友会、家长基金会、公司等相互影响，形成了为数众多的外部因素和复杂的环境。 2. 稳定与不稳定程度 稳定与不稳程度是指外部环境变化的速度。某些外部环境因素变化速度明显超过其他因素。 一般来说，计算机公司处在极不稳定或称多变的环境中。而许多政府部门则处在比较稳定的环境中（见下图）。
基于不确定性变量的分类和设计目标函数的形式
AN OPTIMIZATION APPROACH FOR PROCESS ENGINEERING PROBLEMS UNDER UNCERTAINTY 1. Mathematical formulation 基于不确定性变量的分类和设计目标函数的形式，不确定性参数θ 可以分为决定性的不确定性参数 (deterministic) d θ，和随机性的不确定性参数 (stochastic) s θ ，设计问题表达如下： 上式中T 表示参数集合，)(s J θ 是概率分布函数。在参数集合T 中，决定性的不确定性参数d θ 可以进一步表示成多周期或多情境的形式 (periods/scenarios), P p p ,...,1,=。因此原问题转化为如下多周期问题： 上式中p w 表示周期p 的权重因子。随机性的不确定性参数s θ 将出现在两级随机规划的表达当中。因此原问题可以进一步转化为如下形式：
上式描述了一个两级的设计策略，当第一级的设计变量被确定后，第二级的设计目标就是确定一组最优的控制变量 p z ，相对应于每一种可能出现的不确定性参数情况 d θ 和s θ。上式的数学结构可以用如下的块三角的图型表示，从中可以看出设计变量 d 和不确定性参数 s θ是出现在第一级的变量。这种数学结构可以用特殊的分解算法来求解。 求解过程首先将设计变量 d 固定在 d ，解如下可行子问题：
θ离散为有限个积分以上可行子问题的求解结果将随机性的不确定性参数 s θ，因此优化问题的数学结构转化为下图的形式： 点q s 上图表明，原优化问题可以分解为多个子问题，然后单独求解，优化子问题的表达式如下： 求优化子问题的期望值，将结果设为原问题的下边界：
第12讲：不确定性分析(二)
二、敏感性分析 敏感性分析是预测项目主要不确定因素的变化对项目评价指标（如内部收益率、净现值等）的影响，从中找出敏感因素，确定评价指标对该因素的敏感程度和项目对其变化的承受能力的一种不确定性分析方法。敏感性分析有单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。通常只要去进行单因素敏感性分析。 【教材第一章案例九】 背景： 某投资项目的设计生产能力为年产10万台某种设备，主要经济参数的估算值为：初始投资额为1200万元，预计产品价格为40元／台，年经营成本170万元，运营年限10年，运营期末残值为100万元，基准收益率为12%，现值系数见表1-25。 表1-25 现值系数表 【问题】 1.以财务净现值为分析对象，就项目的投资额、产品价格和年经营成本等因素进行敏感性分析。 2.绘制财务净现值随投资、产品价格和年经营成本等因素的敏感性曲线图。 3.保证项目可行的前提下，计算该产品价格下浮临界百分比。 分析要点： 本案例属于不确定性分析的另一种方法——敏感性分析的案例，它较为全面地考核了有关项目的投资额、单位产品价格和年经营成本发生变化时，项目投资效果变化情况分析的内容。本案例主要解决以下两个问题： 1.掌握各因素变化对财务评价指标影响的计算方法，并找出其中最敏感的因素： 2.利用平面直角坐标系描述投资额、单位产品价格和年经营成本等影响因素对财务评价指标影响的敏感程度。 【参考答案】 问题1： 1.计算初始条件下项目的净现值： NPV0 =-1200+(40×10-170) (P/A,12%,10)+100(P/F,12%,10) = -1200+230×5.6502+100×0.3220 = -1200+1299.55+32.20= 131.75（万元） 2.分别对投资额、单位产品价格和年经营成本，在初始值的基础上按照±10%、±20%的幅度变动，逐一计算出相应的净现值。 (1)投资额在±10%、±20%范围内变动
环境不确定性的管理会计对策.doc
环境不确定性的管理会计对策- ［摘要］随着我国社会经济的飞速发展，许多行业都发生了翻天覆地的变化，会计行业也不例外。尤其是近年来随着企业间竞争日益激烈，管理会计人员为了适应企业经营管理的需要，不得不采用一些专门的方式来提高管理会计的工作质量和效率。但是，无论是企业发展还是管理会计的正常开展，都会在一定程度上受到复杂环境的影响。基于此，本文将以环境不确定性为出发点，详细介绍基于环境不确定性的管理会计对策，希望能够为各大企业管理会计部门提供一些可行性建议，进而促进其不断提高工作质量和工作效率。 ［关键词］环境；不确定性；管理会计 0引言 对于一个企业来说，无论是制定发展战略、进行企业管理，还是提高自身的核心竞争力，都离不开对环境因素的综合分析与评价。尤其是在近年来，经济全球化的发展趋势不仅给企业带来了前所未有的发展机遇，还带来了极大的挑战，如果企业不能积极迎接挑战，不能在错综复杂的竞争环境中赢得先机，就很容易走向衰败。同样，在管理会计工作的过程中，工作人员决不能将环境因素所带来的影响忽略不计，而是应该立足于企业发展的具体需求，将环境变化的有益之处为己所用，只有这样，企业才能实现可持续发展，才能在激烈的竞争中立于不败之地。 1管理会计综述 1.1管理会计的概念 具体来说，管理会计指的是企业组织围绕信息支持系统和管理控制系统而进行的一系列管理工作，其目的是提高企业的价值
以及提高企业的经济效益。具体来说，会计人员通过一系列的专门方法，利用财务会计提供的资料及其他资料进行加工、整理，使企业各级管理人员能据此对日常发生的各项经济活动进行规划与控制，并帮助决策者进行决策。而从实际情况来看，管理会计工作很容易受到环境的影响，尤其是在一些不确定性较高的环境之内，不仅无法做好管理会计工作，也使企业发展受到制约。 1.2管理会计的工作职能 从大多数企业的实际管理会计工作情况来看，管理会计的工作职能可以归纳为解析过去、控制现在以及统筹未来三个方面。首先，管理会计人员应对企业以往发展过程中的各项资料进行统一、全面的加工和整理，从而形成一套系统的指标体系，为日后的控制工作提供数据支持。其次，管理会计人员应借助完善的管理制度及时对工作过程中出现的偏差进行修正，确保企业的经营活动始终保持在一个正常的轨迹上。最后，管理会计人员应根据企业的发展现状和市场的具体需求不断调整企业的发展目标，进而制订一套循序渐进的企业发展方案，在最大程度上防止企业误入歧途。 2环境不确定性综述 2.1环境不确定性产生的原因 笔者通过实际调查发现，企业的环境不确定性不是由企业自身决定的，而是由环境因素的复杂程度以及企业发展战略的变动决定的。一方面，随着经济全球化进程的明显加快，企业的发展速度较以往也有了很大提高，再加上企业为了适应日益激烈的竞争环境而不断进行创新。这就增加了企业内部的复杂性，因此企业内部便需要设立较多的职位。由于大多数企业不具备完善的运营管理机制，导致各部门工作难以实现默契。另一方面，由于管
第一题 综述项目的不确定性分析
项目的不确定性分析 不确定性分析（uncertainty analysis ）是指对决策方案受到各种事前无法控制的外部因素变化与影响所进行的研究和估计。它是决策分析中常用的一种方法。通过该分析可以尽量弄清和减少不确定性因素对经济效益的影响，预测项目投资对某些不可预见的政治与经济风险的抗冲击能力，从而证明项目投资的可靠性和稳定性，避免投产后不能获得预期的利润和收益，以致使企业亏损。 简介 由于不确定因素变化对项目投资效益影响程度的分析与计算。通过该分析可以尽量弄清和减少不确定性因素对经济效益的影响，预测项目投资对某些不可预见的政治与经济风险的抗冲击能力，从而证明项目投资的可靠性和稳定性，避免投产后不能获得预期的利润和收益，以致使企业亏损。不确定性分析所作出的比较可靠、接近客观实际的估计或预测，将对决策者和未来的经营者具有十分重要的参考价值。通常不确定性分析可分为：一、盈亏平衡分析，二、敏感性分析和三、概率分析。 一、盈亏平衡分析 它是根据项目正常生产年份的产品产量（销售量）、固定成本、可变成本、税金等，研究建设项目产量、成本、利润之间变化与平衡关系的方法。当项目的收益与成本相等时，即为盈亏平衡点（BEP）。 盈亏平衡分析是通过盈亏平衡点（BEP）分析项目成本与收益的平衡关系的一种方法。各种不确定因素（如投资、成本、销售量、产品价格、项目寿命期等）的变化会影响投资方案的经济效果，当这些因素的变化达到某一临界值时，就会影响方案的取舍。盈亏平衡分析的目的就是找出这种临界值，即盈亏平衡点(BEP)，判断投资方案对不确定因素变化的承受能力，为决策提供依据。 定义 盈亏平衡分析又称保本点分析或本量利分析法，是根据产品的业务量（产量或销量）、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析，用来预测利润，控制成本，判断经营状况的一种数学分析方法。一般说来，企业收入=成本+利润，如果利润为零，则有收入=成本=固定成本+变动成本，而收入=销售量×价格，变动成本=单位变动成本×销售量，这样由销售量×价格=固定成本+单位变动成本×销售量，可以推导出盈亏平衡点的计算公式为：盈亏平衡点(销售量)=固定成本/每计量单位的贡献差数企业利润是销售收入扣除成本后的余额；销售收入是产品销售量与销售单价的乘积；产品成本包括工厂成本和销售费用在内的总成本，分为固定成本和变动成本。 盈亏平衡分析作用
不确定性分析与风险分析
2017年全国造价工程师执业资格考试考前培训 建设工程造价案例分析1V1课堂(4) 不确定性分析与风险分析 【基本知识点一】不确定性分析 常用的不确定性分析方法有盈亏平衡分析、敏感性分析、概率分析。（教材涉及例题：第一章：案例八、九。） 一、盈亏平衡分析 这种方法的作用是找出投资项目的盈亏临界点，以判断不确定因素对方案经济效果的影响程度，说明方案实施的风险大小及投资承担风险的能力。项目盈亏平衡点(BEP)的表达形式： 【案例八】 背景： 某新建项目正常年份的设计生产能力为100万件某产品，年固定成本为580万元，每件产品销售价预计60元，销售税金及附加税率为6%，单位产品的可变成本估算额40元。 问题： 1．对项目进行盈亏平衡分析，计算项目的产量盈亏平衡点和单价盈亏平衡点。 2．在市场销售良好情况下，正常生产年份的最大可能盈利额多少？ 3．在市场销售不良情况下，企业欲保证年利润120万元的年产量应为多少？ 4．在市场销售不良情况下，企业将产品的市场价格由60元降低10%销售，则欲保证年利润60万元的年产量应为多少？
5．从盈亏平衡分析角度，判断该项目的可行性。 分析要点： 在建设项目的经济评价中，所研究的问题都是发生于未来，所引用的数据也都来源于预测和估计，从而使经济评价不可避免地带有不确定性。因此，对于大中型建设项目除进行财务评价外，一般还需进行不确定性分析。盈亏平衡分析是项目不确定性分析中常用的一种方法。 盈亏平衡分析的基本公式： 产量盈亏平衡点=固定成本/[产品单价（1-销售税及附加税率）-单位产品可变成本] 单价盈亏平衡点=[固定成本+设计生产能力×可变成本]/设计生产能力（1-销售税及附加税率）答案: 问题1： 解：项目产量盈亏平衡点和单价盈亏平衡点计算如下： 产量盈亏平衡点=580/[60(1-6%)-40]=35.37（万件） 单价盈亏平衡点=[580+100×40]/[100×(1-6%)]=48.72（元／件） 问题2： 解：在市场销售良好情况下，正常年份最大可能盈利额为： 最大可能盈利额R=正常年份总收益额-正常年份总成本 R=设计能力×[单价×（1-销售税金及附加税率）]-（固定成本+设计能力×单位可变成本） =100×60×(1-6%)-(580+100×40)=1060（万元） 问题3： 解：在市场销售不良情况下，每年欲获120万元利润的最低年产量为： 产量=(利润+固定成本)/[产品单价（1-销售税及附加税率）-单位产品可变成本] =(120+580)/[60×(1-6%)-40]=42.68（万件） 问题4： 解：在市场销售不良情况下，为了促销，产品的市场价格由60元降低10%时，还要维持每年60万元利润额的年产量应为： 产量=(60+580)/[54(1-6%)-40] =59.48（万件） 问题5： 解：根据上述计算结果分析如下： 1．本项目产量盈亏平衡点35.37万件，而项目的设计生产能力为100万件，远大于盈亏平衡产量，
基于GLUE方法的HSPF模型参数不确定性研究
基于GLUE方法的HSPF模型参数不确定性研究 程晓光1,2，张静1,2,*，宫辉力1,2 1城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地，首都师范大学，北京 100048 2三维信息获取与应用教育部重点实验室, 首都师范大学，北京 100048 摘要：选取北京妫水河流域2006-2008年月径流数据建立该研究区HSPF水文模型，并选用GLUE方法分析模型参数不确定性。通过Monte-Carlo随机采样得到30000组参数组合，分析参数与似然值散点图，把参数分为敏感参数（LZSN、AGWRC）、区域敏感参数（BASETP）和不敏感参数（AGWETP、INFILT、CEPSC、DEEPFR、UZSN、INTFW、IRC）。针对比较敏感的参数LZSN、AGWRC和BASETP分析其相关性，发现LZSN和AGWRC相关性较强。模型存在大量“异参同效”现象，表明影响结果的是参数组合而不是单一参数。进一步计算90%置信度下的不确定性范围，发现不确定性范围与径流大小密切相关，径流愈大其不确定性范围愈大，反之亦然。本文对参数不确定的分析研究可为HSPF模型在区域尺度水文预测等提供参考和依据。 关键词：GLUE方法，HSPF模型，不确定性分析，异参同效； 1、引言 传统的参数识别主要基于优化思想的参数识别思路，旨在发现一个最优参数组合反映研究区的水文过程，但由于水文系统的复杂性、参数间的相关性等问题，水文模型中会出现“异参同效”现象，从而导致水文模拟和预测过程的不确定性[1-3]。目前，关于这种不确定性的定量描述及其对水文预报不确定性的影响评价，在国内外已成为研究热点[3]。 目前，分析水文模型参数不确定性的方法众多，主要有GLUE（Generalized likelihood uncertainty analysis）方法、经典贝叶斯法、SUFI方法等，其中GLUE方法简单、易行、有效[4]。 GLUE方法由Beven（1992）年提出，代表了水文模型不确定性研究领域的最新进展[5]。已被国内外水文学家应用于几种流域水文模型和很多流域之中[6]。Christine E. McMichael[7]等(2006)将该方法应用于美国加利福尼亚流域，分析MIKESHE模型参数不确定性；Hua Xie[8]等（2013）应用该方法对比分析SWAT模型和HSPF模型在伊利诺斯河流域的不确定性；刘丽芳[9]等（2013）将GLUE方法应用于HIMS模型，探讨澳大利亚3个流域的不确定性，对无资料区水文预报具有重要意义；此外该方法还应用于TOPMODEL、HIMS、新安江等模型。相比较而言，目前关于HSPF水文模型的不确定性研究还不深入，有待进一步研究。 本文建立北京市延庆县妫水河流域的HSPF模型，选取该区东大桥水文站2006至2008年月径流数据，运行GLUE方法，研究该模型参数的不确定问题，分析模型参数的敏感性、参数间相关性、“异参同效”现象及模型预报的不确定性范围，为HSPF模型在该区水文预测等提供参考和依据。 1收稿日期： 基金项目：国家自然科学基金（40901026），北京市科技新星项目（2010B046） 作者简介：程晓光（1988年-），女，河南，硕士研究生，主要从事GIS、RS在水资源中的应用研究，Email: chengxiaoguang1111@https://www.wendangku.net/doc/a215741023.html, *通讯作者：张静，Email: maggie2008zj@https://www.wendangku.net/doc/a215741023.html,
不确定性分析方法
基于数学的不确定理论方法 综述： 不确定性是人们认识世界的局限性导致的，它是人们根据现有知识的基础上对世界以及事物的看法、决定。由于认识的局限性，就会导致对事物的看法存在不可预知性。不确定性存在于生活的方方面面，大到人文系统，小到零件检测，如何更加准确的了解事物，不确定理论的发展起了重要的作用。不确定性理论就是为了能够在现有知识的基础上来找出其规律，以求得到更合适的方法解决问题的途径。不确定性理论用于数据融合中，有效的促进了信息融合理论的发展，相反，同样也促进了不确定性理论的发展。 自从上世纪统计力学的发展，不确定性理论随之出现并得到了学者重视。曾经较长一段时间认为概率论为处理不确定信息的唯一方法和理论，但是随着应用的加深和人们对不确定性信息处理的更高要求，概率论在很多方面表现出它的局限性和不可描述性。最近的几十年来，随着研究的深入，处理不确定信息方法也取得了较大的发展，主要有Zadeh的模糊集对经典集合论的推广，Choquet在容度理论中的单调测度论对经典测度论的推广等。研究的成果不仅涉及到数学、物理等基础性理论，还拓展到了信息学科、航天技术等高科技领域。基于不确定性智能芯片的开发是不确定性理论发展的见证，在工业领域已大量应用。 对于不确定性理论的研究，首先应该了解不确定测度(Uncertainty Measure)和不确定度(Measure of Uncertainty)的区别。不确定测度是对
事物本身不确定程度的描述，而不确定度是对不确定度的度量。比如：一杯水加糖的概率是1/2和有1/2的概率这杯水加了糖，这个性质是不一样的，它反映了不确定测度和不确定度的关系。不确定度的度量主要有熵的方法，如Information Shannon就提供了一个数量上的量度，即为一种典型的不确定度的度量。 为了能够很好地解释各种不确定性理论，对不确定性理论进行分类也是众多学者比较关注的问题。从理论基础上讲不确定性理论分两大类：一类是基于数学的，另一类是基于逻辑学的，本章只介绍基于数学的一类不确定性理论，包括Bayes概率论、可能性理论,Dempster-Shafer理论，以使更好的了解不确定性问题。 不确定性形式繁多，分类方法也多种多样。Klir认为不确定性由三种基本形式组成，即把不确定性分为模糊性(Fuzzy)和多义性(Ambiguity),而多义性又可以分为非特异性(Nonspecificity)和冲突(Conflict)。另外一些学者把多义性分成另两种类型:非特异性和随机性(Randomness)，冲突和随机性是处理同一种类型的不确定性的两种解释。而多义性与模糊性的根本区别在于多义性是统计意义上的不确定性，而模糊性是针对集合的边界而言。对应这些类型的不确定性，不同的不确定性理论所能处理的不确定性的种类不一样。模糊集是处理模糊性的理论，概率论只涉及到事件之间的冲突；可能性理沦表示出事件的非特异性，而证据理论描述了非特异性和冲突。 1、Bayes概率 Bayes概率论的提出打破了原有不确定性理论的基础，从数学角
供应链管理中的不确定性分析
供应链管理中的不确定性分析 从供应链整体的角度看，供应链上的库存无非有两种，一种是生产制造过程中的库存，一种是物流过程中的库存。库存存在的客观原因是为了应付各种各样的不确定性，保持供应链系统的正常性和稳定性，但库存也同时产生和掩盖了管理中的问题。 (1)供应链上的不确定性表现形式 供应链上的不确定性表现形式有两种：①衔接不确定性(Uncertainty of Interface)。企业之间（或部门之间）不确定性，可以说是供应链的衔接不确定性，这种衔接的不确定性主要表现在合作性上。为了消除衔接不确定性，需要增加企业之间或部门之间的合作性。②运作不确定性(Uncertainty of Operation)。系统运行不稳定是组织内部缺乏有效的控制机制所致，控制失效是组织管理不稳定和不确定性的根源。为了消除运行中的不确定性需要增加组织的控制，提高系统的可靠性。 (2)供应链上不确定性的来源 供应链上的不确定性的来源主要有三个方面：供应者不确定性，生产者不确定性，顾客不确定性。不同的原因造成的不确定性表现形式各不相同。 供应商的不确定性主要表现在提前期的不确定性、订货量的不确定性等方面。供应者不确定的原因是多方面的，比如，供应商的生产系统发生故障延迟生产，供应商的供应商的延迟，意外的交通事故导致的运输延迟等等。 生产者不确定性主要缘于制造商本身的生产系统的可靠性、机器的故障、计划执行的偏差等。造成生产者生产过程中在制品的库存的原因也表现在其对需求的处理方式上。生产计划是一种根据当前的生产系统的状态和未来情况做出的对生产过程的模拟，用计划的形式表达模拟的结果，用计划来驱动生产的管理方法。但是生产过程的复杂性使生产计划并不能精确地反映企业的实际生产条件和预测生产环境的改变，不可避免地造成计划与实际执行的偏差：生产控制的有效措施能够对生产的偏差给以一定的修补，但是生产控制必须建立在对生产信息的实时采集与处理上，使信息及时、准确、快速地转化为生产控制的有效信息。 顾客不确定性原因主要有：需求预测的偏差、购买力的波动、从众心理和个性特征等。通常的需求预测的方法都有一定的模式或假设条件，假设需求按照一定的规律运行或表现一定的规律特征。但是任何需求预测方法都存在这样或那样的缺陷而无法确切地预测需求的波动和顾客心理性反应。在供应链中，不同的节点企业相互之间的需求预测的偏差进一步加剧了供应链的放大效应及信息的扭曲。 (3)供应链上的不确定性的原因 供应链上的不确定性的原因主要有以下方面：
水文系统不确定性分析方法综述
《水资源系统优化规划与管理》 课程论文 学院： 专业： 姓名： 学号： 任课教师： 2017年1月3日
水文系统不确定性分析方法综述 杨金孟 （山东农业大学水利土木工程学院山东泰安271018 ） 摘要：水文系统是一个复杂的系统，包含了很多不确定性因素，增加了精确模拟和预测水文过程的困难。为了提高计算结果的可靠性，水文系统的不确定性分析已成为当前研究的热点。本文对水文系统不确定性分析方法及应用研究进展进行了分类综述，介绍了它们的基本概念、原理和应用现状，并对值得进一步研究的问题进行了展望。 关键词：水文系统；不确定性分析；方法综述 A Summary on Uncertainty Analysis Methods of Hydrological System Y ANG Jinmeng （College of W ater Conservancy and Civil Engineering，Shandong Agricultural University ，Taian 271018）Abstract: Hydrological system is a complex system with many uncertain factors. These factors are not conductive to the accurate simulation and prediction of hydrological processes. Thus more and more people focus on the uncertainty analysis methods for the hydrological systems to improve the reliability of calculations. In this paper, we summarized the researches and the applications of the uncertainty analysis methods for hydrological systems. Based on the review, we introduced their basic concepts, principles and status of applications and prospected the issues worthy of further research. Keywords: hydrological system; uncertainty analysis; methods summary 1 引言 水文系统研究的基本内容为水在自然界里的运动、变化过程和分布规律，通常以流域或区域作为研究对象，涉及到降雨、蒸散发、地表径流、地下水运动变化及连接地表水和地下水的土壤水的状况等。水文系统的复杂性使得不确定性分析贯穿水循环研究过程的始终，从水文过程监测数据的获取、分析和处理，水文模型的开发、应用等，都伴随自然或人为的不确定性因素。由于水文系统数据本身固有的模糊性和变异性，加之技术和人为因素，使得数据处理具有不确定性，主要表现在正确与错误并存、信息与“噪声”并存以及正常与异常并存，使得对数据分析产生的结论不精确或不可信。 模型是水文系统研究的重要手段，由于多数模型带有明显的主观假设，且参数只能通过实测资料和参数优选得到，在模型结构的选择、参数的率定、方法的优选、目标函数的确定等方面均存在不确定性。因而，不确定性分析在水文系统研究和应用中就显得尤为重要。第23届国际地球物理和大地测量大会上，国际水文科学协会(IAHS)明确提出应减少水文预报中的不确定性，探索水文模拟的新方法，实现水文理论的重大突破。1996年9月由联合国教科文组织开了第三届国际研讨会。会议的主题是：水资源系统的风险、可靠性、不确定性和稳健性；重心是研讨风险、可靠性、不确定性等问题的新途径和未来研究应用的展望。我国1994年在武汉召开了《全国首届水文水资源与水环境科学不确定性研究新理论、新方法学术讨论会》。会后出版了会议论文专著《现代水科学不确定性研究与进展》。近年来，水文系统不确定性研究取得丰硕的成果。本文就水文系统不确定性分析方法简要综述。 2 不确定性分析方法及应用分类
项目不确定性分析
房地产投资不确定性分析 盈亏平衡分析 未来的不确定性因素会改变投资项目的经济效果，这些因素的变化达到某一临届值时，会影响方案的取舍。这些临界值，就是盈亏平衡点。在盈亏平衡点上，开发企业的销售收入扣除经营税金及附加与土地增值税后与总成本相等，既不亏损也不盈利。盈亏平衡分析的目的，就是要找出盈亏平衡点，以判断项目对不确定性因素的承受能力。它主要是通过分析产量、成本与利润之间的关系，以确定保本产销量，即盈亏平衡时的产销量，并预测计划产量可能带来的利润或亏损额，从而为投资决策提供科学依据。 本开发项目的销售面积为X，平均售价是P，P=2.6（万/平方米），该项目总收入 F(X)=P*X 本项目的固定成本为C1,C1=645000(万元)，单位变动成本为C2,项目总成本为 C(X)=C1+C2*X(万元) 当利润作为经济效果指标时，存在 E(X)=F(X)*(1-r)-C(X)=P*X(1-r)-C1-C2*X 当盈亏达到平衡时，E(x)=0, X=377502.4212(M2),此时x为盈亏平衡点时的销量，如图 由上图可见，当销售量x=377502.4212平方米时，项目达到盈亏平衡点，估算本项目销售处377503.4212平方米时刚好收回成本，再往下销售才出现盈利。所以，要保证销售量高于盈亏平衡点，即F(X)曲线在C(X)曲线上方，项目才是赢利的，反之就是亏损。 单变量敏感性分析 本项目的预期利润E(X)=F(X)*(1-r)-C(X)=P*X(1-r)-C1-C2*X =2.6*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =591681.3347（万元） 1、售价变动，其他因素不变时 设售价变动幅度分别为;+20%、+10%、0、-10%、-20%,则预期利润的变动结果为：（1）E(X) =2.6*（1+20%）*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =803708（万元） （2）E(X) =2.6*（1+10%）*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =697694.8721（万元） （3）E(X) =2.6*（1+0）*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =591681.3347（万元） （4）E(X) =2.6*（1-10%）*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =495667.7972（万元） （5）E(X) =2.6*（1-20%）*435764*（1-6.43%）-64500-0.927001863*435764 =397654.2598（万元）
环境不确定性的调节效应
环境不确定性的调节效应 一、环境不确定性的调节效应 不确定性是当前组织外部环境的基本特征,环境不确定性的很多维度(包括:动态性、复杂性、敌对性,包容性、稳定性和异质性等),都有可能对组织的结构、流程和管理决策造成影响。在公司创业导向研究领域,很多研究发现环境不确定性对创业导向的功效可以产生正向的调节效应。其中,Lumpkin和Dess[6]的研究表明,环境动态性正向调节创业导向与销售增长及盈利能力之间的关系,环境敌对性正向调节创业导向与销售增长及销售利润率之间的关系。在非营利组织情境下,Pearce等[12]的研究发现,环境的包容性对非营利组织创业导向的作用效果并不会产生调节效应。近年来,随着政府传统资助的减少以及非营利组织数量的不断增加,我国非营利组织在利益相关群体和社会舆论等方面,面临着更大的不确定性,这就为探讨环境不确定性的调节效应提供了理想的分析情境。综上所述,提出研究假设:假设二:环境不确定性对非营利组织社会创业导向的作用效果有正向的调节效应。 二、研究设计 (一)样本与数据 利用问卷调查的方式,取得实证分析所需要的数据资料,考虑到所选样本的代表性及问卷回收的可行性,选择医疗卫生、教育、社会服务3类非营利组织作为分析对象,取样集中在江西省内进行。采用便利抽样的方法,通过上门拜访、电子邮件发送和邮局寄送等多种途径
发放调查问卷,最终回收的有效问卷中有107份来自上述3种类型的非营利组织。 (二)变量测量 为确保测量工具的信度和效度,本研究尽量采用国内外现有文献中已使用过的量表,并进一步通过对多家非营利组织的实地考察和预试,以评估问卷设计及测量题项在措辞和内容方面的适当性。根据访谈和预测试的结果,对调查问卷做了进一步的完善。所有量表的题项均采用李克特六点评分尺度,其中“1”表示“非常不符合”,“6”表示“非常符合”。借鉴Helm等学者的研究成果,将非营利组织的社会创业导向分为创新性、行动领先和风险承担性三个维度进行测量[8],要求受访者根据组织的实际情况来判断每个题项与组织客观情况的符合程度。综合Camarero、Garrido以及胡杨成等学者的研究,将非营利组织的绩效分解为社会绩效和财务绩效两个维度,要求受访者将组织过去两年来的表现与同行主要的非营利组织进行比较,根据比较结果选择适当的数字来表示其符合程度。参照Dess和Beard的研究,选择5个题项用于测度非营利组织所面临的不确定环境,要求受访者根据组织的实际情况来判断每个题项与组织客观情况的符合程度。为了控制其他因素对社会创业导向和非营利组织绩效间的关系可能产生的影响,选用组织年龄和组织规模(正式员工的数量)两个指标作为控制变量。 三、研究结果 (一)信度和效度分析 对各变量测量工具的效度分析显示,在删除因子负荷系数小于