多层线性模型在经济管理研究中的应用

１７６《商场现代化》２００７年２月（上旬刊）总第４９３期一、前言社会科学的发展在很大程度上依赖于研究方法，尤其是统计方法的进步。

结构方程模型和多层线性模型作为新一代多元统计分析技术已经迅速发展起来，并在社会科学领域得到了广泛的应用。

多层线性模型的出现主要解决了两大类问题：第一类是数据嵌套问题。

在研究中有时会遇到带有层次结构的数据，令研究人员很难界定分析单位。

例如在组织和管理研究中，研究者欲调查工厂的特征对工人生产效率的影响。

在这种背景下，工人和工厂是分属于两个层面的数据，作为个体的工人隶属于工厂，对这两层的数据都需进行测量。

这种情况下，依然采用普通的回归分析方法就只能采用两种方法，将高层变量分解到低层，例如将工厂层指标变量分解到员工层面，并在员工层进行分析，这样会造成在关注个体效应时往往忽视组效应或环境效应，使得在个体层上得到的变量间的相关系数错误，Ⅰ类错误被放大。

这是由于违反了独立观察的基本假设，得到的标准误较小，导致Ｔ检验失效。

另一种方法是集中数据仅在高层进行研究。

例如将工人层数据聚合在一起，在工厂层进行分析。

这样做就会丢失大量重要的个体层面上的数据信息。

另一类是为纵向研究或重复测量研究引入了新的方法。

例如在对不同地区城市近几年房产价格的追踪研究中，研究者可以在近几年间对待考察地区进行多次统计，不同年份的统计数据形成了数据结构的第一层，而城市之间的个体差异就形成了第二层。

随后，可以在第二层中探索不同城市房产价格增长方面的差异。

如为何某些城市房价的增长比其他城市快，是哪些因素起了主导作用？还可以进一步判断发展趋势或结果上的差异是否由个体变量造成。

　目前国内对多层线性的应用研究多集中在教育、心理学领域，在经济管理领域的应用研究国内还甚少。

二、多层线性模型的核心思想多层线性模型主要用来处理具有层次结构特点的数据。

它能够考虑不同层次的随机误差和变量信息，提供正确的标准误差估计；得到更有效的区间估计与更精确的假设检验，以及回归方程中截距和斜率之间的相关关系；可以分析重复测量的数据，探讨以往关于同一问题的不同研究结论是否具有一致性。

我们在运用传统的线性回归模型分析和解决问题时，必须保证所需的数据符合四个基本假设：变量间存在直线关系，变量总体上服从正态分布，方差齐性，个体间随机误差相互独立。

只有在这些条件下，传统的回归系数的估计才是有效估计，检验才是精确检验。

但当数据带有层次特征时，不再满足基本假设的后两条，即方差齐性，个体间随机误差相互独立。

例如，不同工厂的工人可以假设相互独立，但是同一工厂的工人由于受相同工厂变量的影响，很难保证相互独立。

此时随机误差有两部分构成，一部分是工人个体间差异，另一部分是工厂之间的差异。

由此可见传统的回归分析方法不再适用。

为了满足四条基本假设，必须将带有层次特征的数据分开在每一层上分析讨论。

分层以后，第一水平个体间的测量误差相互独立，第二水平工厂带来的误差在不同工厂之间相互独立。

这也就是多层线性模型的核心思想。

通过在不同数据层次上分别设立模型，高层变量通过对低层方程的截距和变量施加影响，从而达到相互联系的目的。

从这个意义上讲，也有人将其称为“回归的回归”，但它与普通的“回归的回归”在参数估计和验证方法上有很大的区别。

多层线性模型使用的参数估计方法主要有迭代广义最小二乘法（ＩＧＬＳ）、限制性的广义最小二乘估计（ＲＩＧＬＳ）和马尔科夫链蒙特卡罗法。

除此之外还有期望最小二乘法（ＥＧＬＳ），广义估计方程法（ＧＥＥ），经验贝叶斯估计等（ＭＣＭＣ）。

这些方法在正态性假设成立，样本容量较大时，得到参数的一致有效的估计。

而大多数线性分析依靠的是普通最小二乘估计。

三、多层线性模型在国内外经济管理研究中的应用Ｃｏｈｅｎ运用多层线性模型（ＨＬＭ）在美国劳动力市场进行劳动报酬研究。

Ｃｏｈｅｎ在对“种族，阶级和劳动力市场”的研究中，关注到了美国大都市的白人工人阶级和种族构成的问题。

他的研究，否认了那种认为种族歧视在当代的美国越来越淡化的主流理论，并指出了在黑人聚集区，不论是黑种男性还是女性工人的劳动报酬都比白人明显要少。

并且对于收入不平等来说，种族影响要远远大于阶级影响。

此外，Ｃｏｈｅｎ与Ｈｕｆｆｍａｎ关于美国劳动力市场的两个研究报告，分别针对妇女劳动报酬的贬值和劳动报酬体现出的种族歧视，利用ＨＬＭ方法进行了非常认真和客观的分析。

多层线性模型在经济管理研究中的应用孙 婷 李新春 中国矿业大学管理学院［摘 要］　目前国内对多层线性的应用研究多集中在教育、心理学领域。

本文分析了多层线性的核心思想及其在经济管理研究中应用的可行性，总结ＨＬＭ在我国的应用。

［关键词］　多层线性模型（ＨＬＭ） 经济管理研究 回归分析１７７《商场现代化》２００７年２月（上旬刊）总第４９３期国内对于ＨＬＭ的研究和应用还刚刚起步。

从收集的现有资料看，实证研究多集中在教育、心理学领域。

这与教育、心理学研究领域内的数据有显著的层次特性有相关。

国内应用ＨＬＭ在经济管理领域内进行实证分析的研究成果较少，笔者只查阅到一篇论文《高等学校工资增长趋势研究》。

文中利用ＨＬＭ的两层发展模型分析了１９９７年～２００２年某高校教职工工资增长的个体差异及影响教职工工资多少和增长速度的因素。

四、ＨＬＭ应用的总结（１）多层次线性模型虽然整体上是一种新的方法，但同时也是原有统计方法的迭加，所包含的常规统计方法的原理并没有被推翻。

模型的二层或者更高层依然要做回归，ＨＬＭ是多层回归，采用迭代的方式，应用条件更苛刻，所需数据量很大。

《分层线性模型》的作者Ｂｒｙｋ和Ｒａｕｄｅｎｂｕｓｈ发现，“１６０个学校且每个学校约６０个学生，……数据仅可以支持３个随机系数再加上１个随机截距的估计”。

当每个学校的学生数增加时，自变量也还可以增加。

如果利用ＨＬＭ进行纵向追踪研究，至少需要三次以上的数据。

数据过少无法做出不同观测对象的发展曲线，而这恰恰是核心部分。

观测的次数越多，多层线性分析的结果就越可靠。

国内研究数据的获取较为困难，大部分学者的研究主要依赖统计年鉴上获得的数据。

可得到的数据种类很少，同时数据的准确性和及时性较低。

因此，目前国内利用ＨＬＭ进行实证研究的较少。

（２）ＨＬＭ软件没有中文版，对软件的使用说明国内甚少。

因此，对于软件的使用，国内学者一直处于摸索阶段。

比如说老版本的ＨＬＭ（＜６．０）不能读取新版本ｓｐｓｓ（＞１１．０）生成的．ｓａｖ数据格式。

而只能降低ＳＰＳＳ版本或者升级ＨＬＭ版本到６．０以上。

这些使用中遇到的问题只能慢慢摸索，这也对国内学者研究多层线性的应用研究产生了阻碍。

参考文献：［１］蔡永红 姜勤德：统计在社会科学领域应用的新进展及反思［Ｊ］．统计研究，２００６（２）［２］Ｐｈｉｌｉｐ　Ｎ．　Ｃｏｈｅｎ　ａｎｄ　Ｍａｔｔ　Ｌ．Ｈｕｆｆｍａｎ．　Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ，　Ｊｏｂｓ，ａｎｄ　ＬａｂｏｒＭａｒｋｅｔｓ：　Ｔｈｅ　Ｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｗｏｍｅｎ＇ｓ　Ｗｏｒｋ　（Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｒｅｐｏｒｔ）．　２００２［３］李小松等译：多水平分析模型［Ｍ］．四川科学技术出版社，２０００［４］张雷等：多层线性模型应用［Ｍ］．教育科学出版社，２００３［５］盖笑松 张向葵：多层线性模型在纵向研究中的运用［Ｊ］．心理科学２００５，２８（２）［６］刘红云 孟庆茂：教师背景变量对教师教学效果影响的多层线性分析［Ｊ］．心理发展与教育．２００２（４）［７］葛建军：社会科学研究中得分层数据问题［Ｊ］．内蒙古社会科学，２００４（５）［８］Ｄｏｒｉｓ　Ｒ．　Ｅｎｅｗｉｓｌ，ｅｔｅ．．Ｔｈｅ　Ｇｅｎｄｅｒ　Ｇａｐ　ｉｎ　Ｍａｔｈ：Ｉｔｓ　Ｐｏｓｓｉｂｌｅ　Ｏｒｉｎｉｎｓｉｎ　Ｎｅｉｎｈｂｏｒｈｏｏｄ　［９］　Ｅｆｆｅｃｔｓ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｓｏｃｉｏｌｏｎｉｃａｌ　Ｒｅｖｉｅｗ，Ｖｏｌ．５９，Ｎｏ．６，Ｄｅｃ．，１９９４一、引言近年来在知识服务的实践过程中却存在着一种观念上的误区：认为凡是知识化就是要突出提倡个性化服务，甚至有人从知识创新的角度出发，强调“图书馆更多地是提供定制化的产品而不是标准化的产品服务，为用户社会活动和经济行为提供策略服务和战略战术服务”。

个性化服务本身无可厚非，但拿服务的个性化来回避甚至反对服务过程的标准化之势是令人担心的，在现实中也是缺乏操作性的。

二、知识服务的内涵及特点所谓知识服务，是指从各种显性和隐性信息资源中针对人们的需要，将知识提炼出来的过程。

它是以资源建设为基础的信息服务的高级阶段，它与知识型制造业共同构成知识经济的主体，是知识产业的一部分，但又超出知识产业本身，为其他所有的产业提供支持；它是从物质经济向知识经济转变过程中所面临的不可回避的问题，是发展知识经济和实现知识创新的迫切需求；它不仅是对知识信息的收集存储与传递进行机构性的服务，而且把握知识间的相互关系，逻辑性地创造出新的知识去满足社会经济发展的需要引。

知识服务之所以引起如此巨大的关注，关键在于其全新的优势，具体体现在鲜明的个性化、更趋高端的专业化、创新增值性以及基于网络和专家系统的高智化。

在服务流程上知识服务具有以下特点：（１）信息搜寻。

知识服务机构利用自己的网站或各种公关活动与用户建立友好、信任的关系，搜寻他们的显性和隐性需求信息，并建立专门的数据库。

（２）信息分析和整合。

知识服务专家对收集的相关需求信息进行筛选分类、分析和整理等粗加工，形成可供知识化的有用信息。

（３）信息的知识化。

知识服务专家以信息分析和整理后的有用信息为基础，结合其专业知识和已有经验，将成点状分布的信息节点整合成能够直接应用的结构化、条理化和系统化的专业知识。

（４）知识应用。

知识服务专家根据服务对象的特点和要求，设计制作高度个性化的知识服务产品（即解决问题的方案），并帮助服务对象实现知识的应用和创新。

（５）知识服务反馈。

用户根据新知识与实际需求的结合情况，向知识服务机构反馈新知识的使用情况，指出其存在的不足和缺陷。

知识服务机构根据服务对象反馈的信息，修正、完善或重新设计知识服务产品的功能，以提高原有产品的服务效果。

从上述介绍可以看出：首先，知识服务本身并不排斥标准化，相反，标准化应该是知识服务过程中 流程标准化研究王 霞 郑州轻工业学院［摘 要］　通过分析知识服务与标准化的关系，总结了目前知识服务过程中存在的与标准化有关的问题，并针对这些问题，提出了知识服务的标准化建设过程中的一些建议。

［关键词］　知识服务 流程标 标准化。