人工智能影评(收集5篇)
人工智能影评篇1
关键词：管理智能建筑设计技术评审
中图分类号：C93文献标识码：A
1、前言
自1990年以来，我国智能建筑发展迅速。智能建筑工程已成为建筑工程的重要组成部分，它对整个建筑工程内容的延伸和扩展，对建筑工程先进技术水平的度量以及工程的投资取向，已起到重要的影响作用。随着建筑智能化在不断发展完善，高新技术不断推出，智能控制水平也越来越高。建筑智能化其实质是信息产业的综合应用和体现，其建设过程涉及多个专业领域，是综合的系统工程。在建筑智能化建设中，前期的设计过程，显得十分重要。
智能化系统作为建筑物的“电脑”，设计原则应当是具有设备的先进性，配置的合理性，安全的可靠性和费用的经济性。为了适应加入世界贸易组织（WTO）后呈现的影响，我们应该对以往认真总结回顾，尽可能地化解各种不利因素，规范建筑智能化系统工程的管理。笔者仅以微不足道的工作体会，针对建筑智能化设计过程中的不足之处，从管理角度谈些非常肤浅的认识和对策。
2、建筑智能化设计过程中存在的不足
2.1主观设计倾向
第一种是简单化。例如：设计楼宇自动化系统保证恒湿，没有采用湿度调整设备；第二种是概念化。突出表现在综合布线设计上，不管现状，超规模用线；第三种是形式化。在设计中不分条件，只管堆砌技术形式，结果沦落成摆设。第四种是理想化。所谓理想化设计就是把运行状态静态化，忽视大环境条件和系统运行的动态特性。
2.2重广告轻标准
由于建筑智能化技术覆盖面广，涉及的行业多，所以在工程建设中需要遵循规范，便于业主、设计师、工程师、承包商、供应商，在各阶段用统一的语言交流和运作。可是时常看到有些技术方案，在不同程度上轻视标准。例如，在设计依据中罗列了不少标准文件名，设计内容却不符合标准，或者依据的仍是旧标准。许多方案设计者热衷于厂家的广告，很重视广告跟踪。给出的设计方案富有广告性，大量的篇幅是在为厂家做广告宣传，甚至就是厂家广告宣传的翻版。
2.3缺乏整体把握犹如设备“堆积”
本着“以人为本”的原则，建筑智能化的规划与设计应当是面向功能，为功能的实现而合理配置，并且尽量优化组合。然而有的设计者可能是设备集成商兼商，为了得到更多的经济利益，把“最好”、“最先进”的设备都“堆积”到设计中；或许有的设计者是只从局部考虑，而没有考虑到能否和被设计的的建筑、环境相配合的问题，缺乏从整体上把握“智能化”；有的设计者还以“备份”为由，加大设备数量，实际上所增设备却从来是备而无用
3、设计过程中存在不足的原因
设计者都希望自己的设计，对建筑物日后的运作起到一定的智能化作用。之所以存在如上所述的不足，可能有多方面的原因。
3.1很难全面掌握建筑智能化技术和设计方法
不同建筑物，基于用户档次，应用环境等因素，对设备配置以及运行的要求，皆有不同的需要。必须既要量体裁衣式设计，防止与现实脱节，又要照顾到日后的发展，有冗余地设计，做到恰到好处，切忌“高不成，低不就”。不要盲目追求与国际接轨，向亮点工程看齐，而一味的参考国外，参考高档工程。
设计人员因为很难全面掌握建筑智能化技术和设计方法，或者由于业主往往期望在本系统、本地区等范围内成为亮点，提出过高的需求，而不能正确地进行设计，合理地配置。有时候，设计者对于供应商供货的要求，硬件方面的技术指标没有具体说明，或者重视述说了硬件方面的要求，而疏忽了对其软件方面的要求，致使设计时在总体思路上，或者对于系统日常运作细节的考虑，可能出现这样或那样的问题。
3.2没有及时跟进科技进步
建筑智能化技术是个有始无终的科技进步过程，随着信息产业的发展，随着应用的提高，不断有新技术加入，也会不断地有新的问题产生。设计人员由于工作的忙碌，没有及时跟进，在设计中仍然沿用着过去不知何时的培训。
3.3各子系统设计缺少协调
子系统的设计，通常是在建筑设计院主设计完成后开始的，往往留给各子系统的设计空间相当有限，进而给每个子系统对其他子系统的设计要求和建议带来不便，或者总体设计师没有注意在各子系统设计时对智能化系统的指导，设计上缺少协调。
4、把好设计关的对策
4.1启用建筑智能化顾问公司
如何在当前的技术、经济条件下进行优化，取得最大效果是智能化建筑设计的核心。应选择对建筑智能化技术有经验的建筑设计单位，负责施行以总体设计师为核心的、包含建筑师、各所需专业的一体化和优化设计。应在设计阶段的一开始就启用建筑智能化顾问公司，配合、协调以总体设计师为核心的主设计，协助用户做需求调研并形成报告；向用户介绍智能化系统各专业的设计方案；提供招标需要的技术文件；完善主设计的设计建议书，并且要说明各专业对其他专业的设计建议和特殊要求，形成专业设计之间的衔接。招标文件不应由参加投标的集成商、工程商提供，以利于公平竞争；招标文件不应设置“陷阱”。
4.2技术评审至关重要
工程前期做好对初步设计、详细设计的技术评审，对以后的建设过程至关重要，因为很多事情在工程设计确定之后，要改变就比较复杂。与其在建设过程中要花数倍的精力来修正，倒不如在前期把好设计关，给施工以及竣工验收创造良好的开端，促进工程的良性运作。技术评审要审查设计是否满足技术要求，是工程管理的重要组成部分。技术评审不仅要考虑与设计有关的技术工作，而且还要考虑智能化系统工程的其它方面。技术评审意味着一种“关卡”，这种“关卡”用来确定进入下一阶段的准备就绪状态。
5、技术评审
国内外建筑业采用的工程发包模式有多种，其设计阶段都有初步设计和施工设计之分，有的将施工设计放在招投标之前进行，有的将施工设计放在招投标之后进行。
5.1基本的技术评审
初步设计评审：该评审是在初步设计完成后进行，评审合格表示可以进入招投标阶段，或进入施工设计。初步设计评审不应与评标合并进行，因为投标者有多家，如果不能安排充分的时间，搞突击，就会走马观花。初步设计评审要为每个子系统及其功能上的相关组合进行评审，要对初步设计方案在全系统级的优化进行评审，要研究系统的可靠性、可维性、可用性、安全性和可实施性等等，为进入施工设计尽量提供更多的建议和分析。
施工设计评审：审定施工设计是否符合初步设计和招标书的要求。如果符合，业主和中标施工承包商则可以签署合同，便可以由中标者开始各种所需要的准备工作，为采购和施工作好过渡；如果不符或由于招标后设备选型改变、采纳了优化建议等，中标施工承包商应对施工设计作出修正和深化设计，直至全部相符。
施工设计评审认可的施工设计是具体施工的依据，时间要恰当，评审之后不要过多的变动，对采购和施工准备有不利的影响；进行地过晚，则可能推迟施工进度，整个工程期将拖延。在具体施工之前，应进行施工交底。
5.2技术评审的过程及注意事项
5.2.1评审的准备
评审的准备工作，应由业主技术负责人组织，恰当挑选设计者、专家，以最少的成员组成一个精干的评审小组；评审组的成员应充分地掌握被评审的专业，能胜任被评审专业的评审，以便参审者之间不用在交换意见上花费过多的时间；业主在评审前应准备好议事日程安排、评审项目和成套资料，以免到了评审会上措手不及；成套资料不能过多，如果超过了被评审的范围，不仅导致不必要的资料费用，而且有限的评审时间，也会导致评审质量的损失。
5.2.2评审的进行
应当保证评审组充分地审查所有的项目，并提供协调过的评论和指导；应当鼓励所有参审者采取坦率、公正和客观的态度，参审者之间应当通力协作；通过对问题正当地提出疑问，来找出设计的缺陷。
5.2.3评审的结束
应公布技术评审备忘录，备忘录应确认技术评审的记录汇编及更改项目，认可技术评审已完成。备忘录应包括会议中提出的重要评论、结论、决策和建议的概述及理由。
5.2.4评审的注意事项
要从“关卡”出发确定评审方针、议事日程、参加人员等各种评审活动；
应由总设计师负责制定技术评审计划概要和评审进度，并由业主认可；
应当给子系统设计者参加评审的机会，便于对各子系统进行正确的评审；
要有施工保障方面的职能部门（例如，基建处、供应处）参与评审；
物业管理部门，也应参加系统的设计审核，看看是否符合使用需要；
只要有可能，在技术评审中应当采用计算机辅助分析方法；
不能企图采用简易方法完成优良的技术评审，充足的时间、合适的评审范围、高素质的参审人员，对评审工作的成功起重大作用。并且，最好要指定每个项目的负责人。
6、结语
更广泛、更充分的市场机遇，更激烈、更残酷的国内外竞争，要求建筑智能化系统工程要管理创新，才能持续不断地适应。我国智能建筑近几年已取得了长足的进步，智能建筑市场逐步兴旺，相应的产业也在发展，相关政策措施和标准规范逐步颁布实施，工程建设也逐步规范运作。相信在政府相关部门的管理下，充分发挥同行工程技术人员的聪明才智，虚心学习国外同行的先进技术和管理经验，高度重视智能化系统建设的设计、施工和管理工作，中国的智能化建设必将走在世界的前列。
参考文献：
[1]牛志明现代项目管理在建筑智能化系统工程中的应用研究[D]．北京：华北电力大学，2007．
[2]周文亚现代建筑的智能化[J]．科技信息(科学教研),2007(16)．
[3]施顺英建筑智能化系统设计深度的思考[J]．建筑电气,2007(8)．
人工智能影评篇2
关键词:知识经济;管理会计;智力资本;价值评估
知识经济时代,企业间的竞争核心发生了根本性的转移,作为企业竞争优势的核心资源的智力资本已逐渐地引入企业的管理战略之中,并已被广泛地应用。在现代经济社会中,有关智力资本领域的研究和发展同样给现代会计研究带来了新的挑战和机遇,它天生的活力和创新价值不仅冲击了传统的会计模式,并且作为管理会计中一个新要素拓展了会计学研究领域和方向。
一、知识经济下,智力资本是企业价值的核心资源
“知识经济是建立在知识和经验的生产、分配和使用上的经济”,是指以高技术产业为第一产业支柱,以智力资源为首要依托的可持续发展的经济。在知识经济中,企业的价值根本不再直接取决于物质资源、货币资本和硬件设备的数量、规模等,而是依赖于人才的智慧积累和创新,从而达到知识的转化和智力资本价值的实现。
在知识经济中,智力资本是相对于传统的物质资本而言的,它是一种潜在的、无形的、动态的、能够带来企业价值增值的非物质资源。有关智力资本的定义,先从二个智力资本等式来认识(智力资本=市场价值-帐面价值,企业=无形资产+智力资本),这能体现智力资本存在及能被界定和价值量化的本质。瑞典第一大保险和金融服务公司是这样定义智力资本的:它是企业所拥有的对企业市场竞争力做出贡献的专业知识、应用经验、组织技术、客户关系和职业技巧及跨文化技能等企业的集体知识。着名学者圣特。昂格提出,企业的智力资本,是企业在价值创造过程中借以获取超额收益的各种知识资源的有机综合体,是企业取得持续竞争优势的源泉。一般地除知识产权资本外还包括人力资本、市场关系(顾客)资本、组织结构资本三个延伸部分,智力资本正是通过其各组成部分的相互作用和共同整合推动企业发展,成为创造和实现企业价值的核心资源。
在知识经济中,企业对智力资本的需求越来越大,相对于财务资本,智力资本在企业价值增值的贡献中所占比例更大。按照新古典经济学的稀缺理论,智力资本应该获得与财务资本共同参与分离企业剩余控制权和索取权的平等地位。随着信息技术的革命,财务资本投资者总是以风险最小化原则进行投资转换,不断减少承担的风险;而智力资本所有者由于智力资本的专用性则日渐成为企业风险的承担者。在企业经营管理中,两种资本的所有者间还存在着委托———关系,作为委托方的财务资本投资者控制人的最佳契约就是让智力资本所有者拥有企业的部分剩余控制权。因而,企业的所有制结构也就自然地从“财务资本雇佣智力资本”的方式转变为“智力资本与财务资本相合作”的方式。
由此可以说,智力资本即知识和智慧,将是企业发展和经济增长的原动力,而作为智力资本载体的人才取代了资金成为这个时代最稀缺的资源,将成为发展知识经济不可缺少的最基本因素。美国微软公司、英特尔公司、网景公司的发展奇迹,充分说明了人的智慧和创新在现代经济社会中的核心作用与价值体现。
二、人力资本是管理会计中崭新的、能动的要素
管理会计是为企业的内部信息使用者提供管理决策有用信息需要的会计。由于传统的成本性经营模式,相应地传统管理会计通常是以成本预算和控制为工具,强调以“利润最大化”为目标,仅运用企业内部已发生的财会数据和事件进行分析、提供决策信息,这种传统的管理会计模式很大程度上已不能有效地提高会计信息质量,满足企业管理决策的要求。20世纪80年代以来,战略管理理念应用于管理会计的理论实践,使管理会计冲破了财务会计信息支持的局限,充分结合和利用了企业内部和外部、财务与非财务的信息,提高了会计信息的管理价值。
在知识经济时代,智力资本作为真正反映企业价值的核心资产,以其流动性和自我增值积累的资本特性,充分发挥了人才或是人力资源在企业经济活动中创造价值的作用。因而对于一个企业来说,有效地管理企业的智力资本更有助于反映企业的真实价值,有效地管理企业智力资本就要做到对智力资本的有效量化评估。企业的智力资本对企业的贡献,在通过一系列行为和活动后,转化为以资金形态存在的财务资本,最终体现为企业的利润。这为人才的智力资本的量化评估提供了理论基础。尽管智力资本的价值创造能力不容置疑,也存在被量化评估可行性的理论基础,但在实际操作中,智力资本中诸如客户关系、企业商誉等细分项目,由于其主观性而难以简单地将其价值划入资产负债表中。传统会计报表模式对资产价值数据化的客观要求,不适合智力资本的价值特性。因而,智力资本的引入将打破传统会计的核算模式。
现代管理会计要求其核算方法重视反映企业价值的创造形式、创造价值的人及相应的过程。智力资本作为企业价值的核心资源,为管理会计的研究提供了新的发展方向。作为管理会计新要素,智力资本不仅应能够反映企业智力资本的存量和流量,还应反映智力资本的转换形式和应运趋势,所提供的智力资本的管理信息就必须是灵活、多样化的,包括数量与质量信息,财务与非财务信息,静态与动态信息,物质化与精神化信息等等(余绪婴,1998)。以智力资本为核心的管理会计是一个复杂的企业信息支持系统,将会对企业的决策、计划、控制产生深刻的影响。
三、智力资本的评估
对智力资本的量化评估是从工业经济时代向知识经济时代转变的一个重要“里程碑”(冯之浚,1998)。以资本为核心的管理会计的目标就是会计模式量化智力资本的价值,在企业管理中,提供智力资本的各种信息,提高智力资本管理质量,考核和评价智力资本的投资效果,以及企业利用智力资本创造价值的能力和效率。
(一)智力资本的评估模型———导航仪模型(Skandia对智力资本量化评估的最早实践是瑞典SkandiaAFS公司。1991年,该公司以客户、财务、流程、人力因素、更新与发展五方面为重点,对其智力资本进行了分析与评估,形成了智力资本评估和管理模型(图1),在实践中逐渐建立了较为完善的智力资本理论体系和指标体系,并通过智力资评价发现现存的问题,促进今后长远的发展。Navigator)
这种用于智力资本评估的导航仪模型是以企业价值增值为导向,设置一系列的指标来考核量化智力资本,揭示智力资本战略的、长远的影响。作为一种真正可行的智力资本量化评估系统,导航仪不仅反映了智力资本的存量,更重要的是能提供智力资本的价值转换、增值及其原因,并能实施有效的监测功能。SkandiaNavigator模型的建立是智力资本量化评估研究领域的一个重要里程碑。
(二)智力资本的评估方法———价值逆向推导法
智力资本在企业中创造的价值最终必然会经历实物(货币)形态来体现,它与财务资本间的相互转化关系就形成了更广义的资金循环流动。资金流入智力资本的过程是财务资本转化为智力资本的过程,而智力资本的产出是资金流入企业,从而以财务资本形态存在的过程。一项新技术可以转化成新产品,进而给公司带来收益,顾客满意度、员工素质等因素最终影响到企业收入或成本,并最终在相关财务指标中反映出来。因此,对智力资本的全面评价应包含财务部分的内容,可借助部分财务指标实现智力资本的量化评价。
企业的价值(这里主要是指企业的帐面价值)是由企业的不同工作项目或领域所创造的,这些项目在一定程度上与企业的智力资本存在着复杂的相应的因果关系价值链,其中有直接的影响,也有间接的影响,有单个的作用,也有共同的作用。因此,企业可以通过以其价值的货币形式来反映各个项目承载的价值及相应的比重,并根据自身发展的特点和需要,选择其中的关键性项目以建立与智力资本的对应评估关系,进而可由此逆向推导出智力资本的价值指数及其各部分的价值指数。
具体可以设计为,首先结合关键工作项目(KeyWorkProject)在企业发展战略中重要程度给予不同的经验权数或系数标准。关键项目受智力资本各构成部分直接影响(80%以上影响比例,影响比例的测算是依据当年各关键项目所涉及的人员的层次、数量、工作性质等因素)100%归入具体智力资本中;受间接影响的(35%—80%影响比例),分别以受影响比例归入相应的智力资本,最后计算智力资本各构成部分的价值指数和总的价值指数。如:某企业的企业价值中的93%与智力资本有一定程度的关联,假定由四个关键工作项目分别按2.6、3.4、1.3、2.0的比例承载这部分企业价值,并按关键工作项目在企业发展战略中重要程度分别给予1.44、1.0、1.7、2.1的权数(图2),则各关键项目受智力资本影响程度测算如下:
人力资本价值指数=3.41.04.1+1.31.710+2.02.13.6=51.16
市场关系资本价值指数=2.61.446.0+2.02.14.4=40.94
组织结构资本价值指数=2.61.443.5=13.10
智力资本价值指数=51.16+40.94+13.10=105.20
人工智能影评篇3
[关键词]喂养方式;智力发展商;婴儿
[中图分类号]R174[文献标识码]A[文章编号]1673-9701(2010)01-154-02
婴儿期是儿童生长发育最关键的时期,其智能发育速度在人的一生中也是最快的。研究表明,不同的喂养方式对婴儿体格生长、生理机能、抗病能力等多个方面都有不同程度的影响[1,2]。本文对2007年6月~2008年12月我院儿保科系统管理的860名婴儿进行回顾性研究,采用修订版的贝利婴儿发展量表测量婴儿的智能发展水平,以探讨不同喂养方式对婴儿智能发育的作用和影响。
1对象和方法
1.1对象
选择2007年6月~2008年12月我院儿保科系统管理的月龄范围在4～12个月的健康婴儿860例。对以上婴儿的母亲就喂养方式进行回顾性问卷调查。根据喂养方式调查结果分为三组:①母乳喂养组:出生后4个月内,除母乳外未喂过其他液体或固体食物;②混合喂养组:出生4个月内除母乳外,还给婴儿添加其他饮料或母乳代乳品;③人工喂养组:出生后4个月无母乳,完全喂养母乳代乳品或其他食物。
1.2智能发育测量
各组婴儿满12个月时进行智能发育的评价。采用中国城市修订版的贝利婴儿发展量表计算婴儿智力发展指数(mentaldevelopmentindex,MDI)和运动发展指数(psychomotordevelopmentindex,PDI)以衡量婴幼儿的智力发展水平[3]。
1.3统计学分析
多组间计量资料的比较采用单因素方差分析,数据统计分析采用SPSS13.0软件,P
2结果
纳入调查研究的婴儿860例,其中返回有效调查827例,母乳喂养343例,占41.5%;混合喂养357例,占43.2%;人工喂养127例,占15.3%。三种不同的喂养方式对MDI有显著影响(P
3讨论
尽管我国一直大力提倡母乳喂养,但是随着妇女职业化程度逐渐增高,生活、工作节奏加快,使用代乳品的现象逐渐增多,我国的母乳喂养率呈下降趋势。母乳喂养具有很多优点:母乳所含的氨基乙磺酸、不饱和必需脂肪酸对婴儿脑发育尤为重要;乳清蛋白营养价值高,在胃内乳凝块小,易于消化吸收;乳糖含量高,酵解产酸能抑制大肠杆菌的生长,分解出的半乳糖也有利于婴儿大脑发育;维生素、矿物质、各种酶含量充足,能满足婴儿生长的需要[4]。母乳不仅提供小儿丰富的营养,而且促进母子间的亲善关系,有利于儿童身心健康。大力提倡母乳喂养,对于促进婴儿的身心发育都有重要的意义。
贝利婴儿发展量表(BSID)由N.Bayley1969年编制,用于评定2～30个月婴幼儿心理发展,包括智力量表、运动量表和行为记录3个部分。其中智力量表与运动量表用于评定儿童的智力和运动能力的发展水平,是目前国外广泛应用的发展量表之一。国内易受蓉修订了中国城市常模。本研究采用修订的中国城市常模计算MDI和PDI以衡量婴幼儿的智力发展水平[3]和评价三种不同的喂养方式对婴儿智力发育的影响。本研究结果表明,三种不同的喂养方式对MDI和PDI评分均有显著影响(P
[参考文献]
[1]王雁.不同喂养方式对婴儿体格发育的影响[J].中国妇幼保健,2008,23(13):1817-1818.
[2]崔立华,方利文,王临虹.喂养方式与婴幼儿健康研究[J].中国妇幼健康研究,2008,19(2):151-153.
[3]易受蓉.贝利婴幼儿发展量表手册(中国城市修订版)[M].长沙:湖南医科大学出版社,1992:25-37.
[4]金汉珍,黄德珉,官希吉.实用新生儿学[M].第3版.北京:人民卫生出版社,2003:75-86.
人工智能影评篇4
关键词情绪智力；工作绩效；中介变量；调节变量
分类号B849：C93
1990年，“情绪智力”概念由Salovey和Mayer正式提出。1995年，Goleman的著作《Emotionalintligence：WhyitCallmattermorethanIQ》使得情绪智力概念在全世界得到广泛传播。自此之后，情绪智力与工作绩效的关系就成为了工业与组织心理学领域的一个重要研究课题。基于情绪智力的不同理论模型，采用情绪智力的不同测验方法和测验工具，研究者针对情绪智力与工作绩效的关系开展了大量研究，积累了丰硕的研究成果。在实践应用领域，为了帮助员工更好地适应工作岗位、表现出良好的工作绩效，管理者在员工招募和培训等环节也广泛应用了情绪智力与工作绩效关系的相关理论和研究成果。
然而，由于多方面原因，有关情绪智力与工作绩效关系的研究也存在着一些问题和不足。这一方面阻碍了相关心理学研究的进一步发展，另一方面也制约了情绪智力在工业与组织领域的实践应用。通过对相关研究文献的系统回顾与梳理，本文首先简要介绍了情绪智力与工作绩效关系的研究现状，然后系统分析了现有研究所存在的问题与不足，并详细阐述了造成这些问题与不足的多方面原因，最后指出了未来研究可能的发展方向，供研究者参考。
1情绪智力与工作绩效关系的研究现状
关于工作绩效(jobperformance)的定义，工业与组织心理学领域主要存在着三种观点，分别是工作绩效的结果观、行为观和综合观。结果观倾向于把工作绩效定义为与组织目标实现相关的结果，如产出、关键成果领域、指标、目标、生产率、标准等，代表人物包括Bemardino。Beatty,Kane，Jerry和Maycunich等；行为观倾向于把工作绩效界定为与组织目标实现直接或间接相关的行为，代表人物包括Murphy，Campbell，Borman，Motowidlo，Rotundo和Sackett等；综合观认为工作绩效不仅包括行为和结果，甚至还包括能力、态度、适应性等，代表人物包括Woodruffe，Michael，Angela，Pulakos，Arad，Donovan，Plamondon，Paul和Jane等(韩翼，2006；王弘钰，2010)。本文采用的是工作绩效的综合观，将其定义为与组织目标实现相关的行为与结果的统一体。
关于情绪智力与工作绩效的关系，现有研究结论主要可以归结为以下三个方面。
1.1情绪智力与工作绩效的直接关系
首先，大量实证研究已经证实，情绪智力与不同工作领域――如公司职员(童佳瑾，王垒，解雪，2008；张剑，唐中正，岳红，2008；Kerr,Garvin，Heaton，＆Boyle，2006；Lopes，Grewal，Kadis，Gall，＆Salovey，2006；Semadar，Robins，&Ferris，2006：Sy,Tram，&O'Hara，2006)、政府雇员(Rosete&Ciarrochi，2005；Wong&Law，2002)、公关与销售人员(Baehman，Stain，Campell，＆Sitarenios，2000；Rozell，Pettjohn，&ParkeL2006)、心理咨询人员(Malouff＆SchuRe，1998)、舞蹈演员(Petrides，Niven，＆Mouskounfi，2006)等――和不同工作层级――如普通工作人员和管理者(吴维库，关鑫，胡伟科，2011；杨慧芳，顾建平，2007；余琼，袁登华，2008；张辉华，李爱梅，凌文辁，徐波，2009；Kerretal.，2006；Rosete＆Ciarrochi，2005；Semadaretal.，2006)――的工作绩效都有密切关系，更高水平的情绪智力与更高水平的工作绩效相关。其次，还有一些研究显示，在控制一般心理能力和人格变量之后，情绪智力对于工作绩效仍然具有预测能力(递增预测效度)(Lopesetal.，2006；Lopes，SMoveBCote，＆Beers，2005；Offerman，Bailey,Vasilopoulos，Seal，＆Sass，2004；sy，C6td，＆Saavedra，2005)。最后，在单独的实证研究积累到一定程度之后，元分析研究结果也证实，情绪智力与工作绩效之间存在着积极关系。
1.2情绪智力与工作绩效之间可能的中介变量
大量研究显示，情绪智力与一些虽然不是工作绩效的直接测量指标但同时又对于工作绩效非常重要的变量之间存在相关，这些变量有可能是情绪智力与工作绩效之间的中介变量。首先，情绪智力与社会关系质量存在关联。高情绪智力者具有更高的人际敏感性，能够更好地处理人际交往中的问题，从而能够保持更好的人际关系、获得更多的社会支持。其次，情绪智力与个体健康状况(包括心理健康、生理健康和心身健康)密切相关。更高的情绪智力与更高的乐观水平、更高的工作生活质量、更高的心理健康水平、更低水平的抑郁、社会焦虑知觉、症状报告和心理社会压力以及更少的不良生活习惯相关。再次，情绪智力与个体的压力应对密切相关。在压力情境中，情绪智力相关能力是一种重要的个人资源，有助于促进对压力环境的挑战性而非威胁性评价，引发主动而非逃避的应对策略，从而改善压力应对过程，减轻工作与生活压力。最后，情绪智力与个体的工作生活满意度密切相关，更高的情绪智力与更高水平的工作生活满意度相关联。
1.3情绪智力与工作绩效之间可能的调节变量
研究者发现，情绪智力与工作绩效之间的关系很有可能会随着工作、情境、测量方法和参与者的变化而发生相应变化，这些变量有可能是情绪智力与工作绩效之间的调节变量。首先，工作性质可能影响情绪智力与工作绩效的关系。在包含大量社会交往、对情绪劳动有很高要求、需要应对很大压力的工作中，情绪智力对于工作绩效的预测能力更强。其次，某些人格特质(如内外倾)可能影响情绪智力与工作绩效的关系，外向型领导者从情绪智力中获益最多(Rubin，Munz，&Bommer，2005)。再次，认知能力可能影响情绪智力与工作绩效的关系。在不同认知能力水平群体中，情绪智力与工作绩效的关系模式存在差异(c6t6＆Miners，2006；Ferris，witt，＆Hochwarter,2001)。最后，测量方法可能影响
情绪智力与工作绩效的关系。当情绪智力与工作绩效的评价都来自于同一来源时(如都是自评)，二者之间的相关最高(HalTOS＆Cmdd，2010b)。
2情绪智力与工作绩效关系相关研究的问题和不足
对于有关情绪智力与工作绩效关系的研究结论，由于相关研究存在的问题和不足，我们应该保持非常谨慎的态度。归结起来，现有研究存在以下几方面的问题和不足。
其一，直接探讨情绪智力与工作绩效关系的研究还相对较少，发表在高质量的同行评阅期刊上的相关研究就更少。当Joseph和Newman(2010)用情绪智力作为关键词在PsyINFO中进行检索时，他们只找到22篇关于隋绪智力与工作绩效的研究。
其二，尽管大量研究显示情绪智力与工作绩效存在积极关系，但是仍然有研究没有发现二者之间的关系，特别是没有发现情绪智力对于工作绩效的递增预测效度。Weinberger(2002)研究了情绪智力与变革型领导的关系，结果发现二者之间没有显著相关。Harms和Cred6(2010a)通过元分析研究发现：对于总体情绪智力相关矩阵，情绪智力几乎不能解释工作绩效任何额外(递增)的变异；对于基于情绪智力能力模型的相关矩阵，情绪智力同样几乎不能解释工作绩效任何额外(递增)的变异；而对于基于情绪智力特质模型的相关矩阵，情绪智力也只能够解释工作绩效少量的额外(递增)变异。
其三，即使是对于情绪智力与工作绩效关系的积极研究结论，我们同样应该谨慎对待。首先，这些关系都只有中等强度，当认知能力和或人格特质的影响被分离之后更是如此。其次，一些研究用的是学生样本，得到的结果可能与真实工作情境存在差异；在现场研究中，工作绩效通常是由上级评定的，而这并不一定是真实绩效的可靠或有效指标；上级评定是“成功”的良好指标，但是其与真实绩效之间的关系尚不明确(Chemiss，2010a.2010b)。最后，在发现积极关系的研究中，也包含了混淆的或不一致的研究结果。例如，在同一项研究中，情绪智力的某些维度可以预测工作绩效，而其他维度则不能，情绪智力可以预测工作绩效的某些指标，但却不能同时预测工作绩效的另外一些指标；在一项研究中，情绪智力的某个维度可以预测工作绩效，而在另一项研究中，预测工作绩效同一指标的却变成了情绪智力的另一个维度。
3现有研究所存在问题和不足的原因分析
3.1情绪智力的不同理论存在分歧和对立
情绪智力领域存在着包括能力模型(Mayer，Salovey,＆Caruso，2000)、混合模型(mixedmodel)(Bar-On，2006)、胜任特征模型(competencemodel)(Goleman，2001)和特质模型(traitmodel)(Petrides＆Furnham，2001)在内的诸多理论模型。这些理论模型之间存在着很多分歧甚至对立。
首先，情绪智力的定义存在争议。总共有五种不同的观点：其一，认为情绪智力是一种类似于分析性智力(analyticalintelligence)的智力(intelligence)(Mayeretal.，2000)。其二，认为情绪智力是一系列人格特质(trait)(etildes＆Furnham，2001)。其三，认为情绪智力是一系列与工作场所的杰出绩效相关联的情绪与社会胜任特征(competence)(Goleman，2001)。其四，认为情绪智力是个体知觉情绪、表达情绪、运用情绪促进推理以及管理自我与他人情绪的相关技能(skill)(Palmer,Gignac，Ekermans，＆Stough，2008)。其五，认为情绪智力是一系列帮助人们适应生活中的社会与情绪需要的技能(skill)和特质(trait)(Bar-On，2006)。
其次，关于情绪智力概念所包含的内容范围存在争议。情绪智力领域存在着两种相互对立的观点。一种观点把情绪智力严格限定为知觉、理解与运用情绪信息的能力(Mayeretal.，2000)，而另一种观点认为情绪智力包括了与成功相关的、没有被IQ所测量的几乎每一个方面(Bat-On，2006；Goleman，2001)。如此一来，尽管情绪智力的一些理论模型只包括四个方面(Mayeretal.，2000)．，其他一些理论模型则可能包含二十甚至更多个方面(cooper＆Sawa，1997)。
最后，理论的分歧在实证研究中也有所体现。Brackett和Mayer(2003)发现，情绪智力的能力模型与特质模型之间的相关只有0.21。vanRooy，Viswesvaran和Pluta(2005)发现，情绪智力的能力．模型与特质模型之间的相关只有0.14。这么低的相关似乎意味着能力模型和特质模型测量的不是同一个概念，情绪智力概念存在着变得没有意义的危险。
3.2情绪智力的现有测验工具存在问题
3.2.1情绪智力测验的基本模式
基于不同的理论模型，工业与组织心理学领域存在着大量不同的情绪智力测验工具。Ashkanasy和Daus(2005)提出了一个很有说服力的观点，把情绪智力测验划分为三种基本模式。模式1遵循Mayer等人(2000)的情绪智力能力模型，采用的测量工具是Mayer-Salovey-CarusoEmotionalIntelligenceTest(MSCEIT：Mayer,Salovey,Caruso，＆Sitarenios，2002)。模式2遵循的也是Mayer等人(2000)的情绪智力能力模型，但是其采用的测量工具是自陈或他评测验(WorkgroupEmotionalInteHigenceProfile(wEIP)：Jordanetal2002；SwinbumeUniversityEmotionalIntelligenceTest(SUEIT)：Palmer&Smugh．2001；Wong＆LawEmotionalIntelligenceScale(WLEIS)：Wong＆Law，2002)。模式3遵循的是情绪智力的混合模型(也包括胜任特征模型和特质模型，这两种模型有时也被研究者统称为混合模型)，采用的测量工具是自陈或他评测验(EmotionalQuotientInventory(EQ-i)：Bar-On，1999；
EmotionalCompetenceInventory
360(ECI-360)：Boyatzis，Goleman，＆Rhee，2000；TraitEmotionalIntelligenceQuestionnaire(TEIQue)：Petrides，2001)。
3.2.2能力测验(MSCEIT)存在的问题
实证研究已经发现，情绪智力现有测验工具
(包括能力测验和自陈测验)都存在一定的问题。关于情绪智力的能力测验(abilitytest)或表现测验(performancetest)，即MSCEIt研究者提出了以下几方面问题。首先，MSCEIT的构念效度(constructvalidity)存在问题。Robert，Zeidner和Matthews(2007)曾经指出，关于MSCEIT的所有证据都证实了一个三因素模型，而迄今为止没有任何证据支持情绪促进思维(assimilatingemotioninmought]这个因子的存在。
其次，MSCEIT的计分方法存在问题。MSCEIT提供了两种计分方法：多数人一致评分与专家一致评分(chemiss，2010a)。多数人一致性评分方法将个体的项目反应与常模群体的项目反应进行对照。与常模群体的反应越接近的反应得到的分数越高。例如，如果常模群体中有70％的人选择了某个题目的A选项，那么在该题目上选择A选项的个体就会得到0.70分。专家一致性评分方法与之类似，21位情绪专家组成专家小组，共同决定每个题目的每个选项所对应的分数。例如，如果有18位专家选择D选项作为某个题目的正确答案，那么在该题目上选择D选项的个体就会得到0.86分(18除以21)。Murphy(2006)指出，“当一个人关于某个情绪问题的观点与专家或同时参与测验的大多数人不一致时，我们并不能确定究竟是他的能力低下，还是他仅仅是采用了一种新的(也可能是更好的)思维方式”。
再次，MSCEIT更像是在测量情绪知识而不是情绪能力，而知识测验并不能提供对于个人的实际能力的良好测量(Brody,2005；Chemiss，2010a]。Palmer(2007)曾经指出，除了对于知觉他人情绪的个体能力的测量之外，MSCEIT在更大程度上测量的是情绪知识方面的个体差异。因此，在工作领域中，情绪智力能力测验的分数并不必然等同于雇员实际拥有的情绪能力。换句话说，有些人可能拥有高水平的情绪知识，但却不具备在日常生活中应用这些知识的能力或必需的经验。例如，一个管理者所拥有的关于如何激励下属的知识与理论并不能保证他具备有效运用这些知识与理论的能力或技能。
最后，关于情绪智力的能力模型，有越来越多的证据显示测量方法的影响超过了测量模型。具体而言，基于能力模型的情绪智力自陈测验与基于混合模型的情绪智力自陈测验之间的相关高于前者与其他能力测验的相关。这得到了元分析研究的证实，在不同的情绪智力测验之间，测验方法的相关高于测量模型的相关(Joseph＆Newman，2010)。
3.2.3自陈测验存在的问题
关于情绪智力的自陈测验，研究者主要提出了两个方面的问题。首先，自陈测验的构念效度存在问题，这方面的证据主要来自于新近发表的两篇元分析研究。Joseph和Newman(2010)发现，与情绪智力的能力测验(MSCEIT)和基于情绪智力混合模型的自陈测验相比，基于情绪智力能力模型的自陈测验与情绪智力能力测验(MSCEIT)的相关更低。另外，情绪智力能力测验(MSCEIT)与认知能力的相关为0.28，但基于情绪智力能力模型的自陈测验则与认知能力没有相关。Harms和Crede(2010b)发现，情绪智力的自我评定与他人评定的一致性很低(r=0.16)。
其次，研究者认为，人们对自身能力的评价往往不准确；当人们在其要评价的能力方面本身就很差的情况下，他们的自评能力的准确性就更成问题了。大量研究一致发现，人们在评价自身能力时存在偏差(Dunning，Heath，＆Suls，2004)。这种现象同样也存在于情绪智力领域：有将近80％的人相信自己的情绪智力处于整个人群的前50％(Brackettetal.，2006)。尤其难以解释的是，情绪能力很低的人如何能够确定他们的情绪能力很低。Chemiss(2010a)也认为，人们对自身能力的判断往往并不准确，当这些能力被高度看重时更是如此。在关于情绪知觉与理解的测验中，这个局限显得尤为突出。人们越是缺乏这些方面的能力，他们对于这些能力的判断的准确性就越是令人怀疑。例如，我们可以想象，一个在愤怒管理问题上无能为力的人，很可能会在自陈问卷上表示自己几乎不会被困扰自己的事情所激怒。
3.3情绪智力与工作绩效之间可能并非直接的正向线性关系
首先，情绪智力与工作绩效的关系可能并不是线性的。更有吸引力的一种可能性是，情绪智力与工作绩效之间可能是曲线关系，至少对于情绪智力的某些方面以及某些特定的情境来说情况确实如此。例如，凭直觉我们就能知道，太低的情绪意识可能削弱与他人交往的能力，但是太高的情绪意识可能也会导致一些问题(Jordan，Dasborough，Daus，&Ashkanasy,2010)。例如，Antonakis等人(2009)在领导情境中发现了“情绪的诅咒(t11ecurseofemotion)”的影子，在一个需要保持头脑清醒的挑战性情境中，领导者对于维持愉快情绪的过度关心可能导致领导效能低下。因为高情绪智力的领导者可能倾向于去避免可能给领导者本人及其下属带来消极情绪的挑战性情境(如提供纠正性的反馈或实施必要的惩罚措施)。与之类似，对于情绪智力的情绪管理成分而言，Blagden和Craske(1996)发现，过度的反思会导致个体更多地体验消极情感。因此，过多的情绪意识与情绪管理也可能像过少的情绪意识与情绪管理一样对我们产生负面影响，这取决于具体的情境与任务。这有点类似于关于动机与效率关系的著名的耶克斯．多德森定律(Yerkes-DodsonLaw)。
其次，情绪智力与工作绩效的关系可能并不总是正向的。Ashkanasy和Dasborou曲提出了这样一种观点，情绪智力的积极作用可能主要体现于包含压力或社会交往的情境中，在某些情境中情绪智力也可能存在着“阴暗面(darkside)'’(Antonakisetal.，2009)。例如，Dasborou曲和Ashkanasy(2002)指出，在某些特定的领导情境下，领导者有可能利用自己的情绪智力能力来实现一些消极的、自我服务的意图。部分实证研究也发现，在某些情境中，低情绪智力甚至对我们有益。DerFoo，Elfenbein，Tan和Aik(2004)发现，低情绪智力有助于在谈判任务中取得更好的结果。Shiv，Loewenstein，Bechara，Damasio和Damasio(2005)发现，在投资决策过程中，在情绪加工方面存在神经缺陷的投资者做出的决策优于那些没有类似缺陷的投资者。
最后，情绪智力与工作绩效之间的关系可能并不总是直接关系。如前所述，情绪智力与工作绩效之间的关系可能受到社会关系质量、健康状
况、压力应对和工作生活满意度等中介变量和工作性质、人格特质、认知能力和测量方法等调节变量的影响。
3.4对情绪智力与工作绩效关系的探讨没有深入到维度水平
正如Cherniss(2010a)所指出的那样，探讨情绪智力对于工作绩效的预测能力的大量研究，总是会忽略情绪智力(预测源)的不同成分之间的区别以及工作绩效(效标)的不同类型或维度之间的区别。相反，研究者通常采用的是一个总体的情绪智力测验和一个总体的工作绩效测验。这样做就意味着情绪智力的所有成分(不论基于何种理论模型)与工作绩效的所有维度之间的关系是相同或相似的。这样的做法显然会影响研究结果的准确性。
4情绪智力与工作绩效关系研究的未来发展方向
4.1对情绪智力现有理论模型进行整合
情绪智力研究领域存在着以能力模型、特质模型、混合模型和胜任特征模型为代表的诸多理论模型。最初，研究者把情绪智力理论划分为能力模型和混合模型(包括Bar-On的混合模型和Goleman的胜任特征模型)两大流派。后来，研究者又把情绪智力理论划分为能力模型和特质模型(包括Bar-On的混合模型、Goleman的胜任特征模型和Petrides的特质模型)两大流派(Wood，Parker，&Keefer,2009)。在本文接下来的论述中所说的特质模型指的都是这个广义的特质模型。
从本文3.1部分的论述中我们可以看出，关于“情绪智力是什么”和“情绪智力应该包含哪些内容”这两个基本问题，能力模型和特质模型存在着严重的分歧与对立。这一方面给情绪智力概念的批评者提供了机会，另一方面也可能让初次涉足情绪智力领域的研究者和工业与组织心理学领域的实践工作者莫衷一是，妨碍情绪智力理论研究与实践应用的发展。因此，未来研究有必要对情绪智力的不同理论模型进行整合。
仔细分析相关研究文献，我们可以发现，情绪智力现有理论模型的整合存在着理论和方法学基础。首先，关于“情绪智力是什么”的大量不同观点与实证研究成果，提出了一个关于其科学合理性的真实问题(chemiss，2010b)。换句话说，情绪智力应该是一个真实存在的概念。其次，这些不同的理论模型中包含着共同的要素，那就是对情绪的感知、理解和运用。一些研究者已经指出，情绪智力的不同理论模型之间应该是互补关系而不是对立关系，它们都是适应性情绪功能的重要维度(Schutteetal.，2009)。最后，能力模型与特质模型之间的低相关，其原因很可能不是由于它们测量的是不同的概念，而是由于它们采用了不同的测量方法。具体而言，能力模型通常采用的是表现测验(performancetes0(如MSCEIT)，而特质模型通常采用的是自陈测验(self-reporttest)(如EQ-i)。Cronbach(1960)将心理测验分为最高表现测验(maximalperformancetest)和典型表现测验(typicalperformancetest)两大类。根据这种分类方法，基于能力模型的表现测验属于最高表现测验，而基于特质模型的自陈测验则属于典型表现测验。相关研究已经证实，针对同一概念的最高表现测验和典型表现测验之间的相关不高。如此一来，情绪智力能力模型与特质模型之间相对较低的相关就不仅是正常的，而且是我们所希望看到的。
关于情绪智力理论的整合途径，只有极少数研究者进行了初步的尝试，提出了一些可能的思路。第一种思路是把能力模型代表的个体特征看作情绪智力，把特质模型代表的个体特征看作情绪与社会胜任特征；前者是后者的基础，后者是前者的具体表现。这里的情绪智力指的是情绪知觉、推理与管理的基本能力，而情绪与社会胜任特征指的是那些与情绪智力存在清晰关联的、有助于在大多数岗位上取得良好绩效的胜任特征，包括社会技能、人格特质、动机、兴趣、目标、价值观、归因风格和生活叙事等(cherniss，2010a，2010b)。第二种思路是“从效标出发”，反过来构建情绪智力的理论体系。具体做法是：第一步，仔细地寻找与情绪以及情绪相关过程关系最为密切、最有可能被其预测的那些工作场所的现象与结果，也就是选择效标；第二步，准确地界定效标并确定其具体维度；第三步，寻找最有助于解释或说明感兴趣效标的特定维度的预测变量，构筑情绪智力的结构体系(Kaplan，Cortina，＆Ruark，2010)。第三种思路是综合运用内容分析(contentanalysis)与因素分析，确定情绪智力的结构体系。首先通过内容分析，初步确定情绪智力的共同性维度：(1)确定一个标准，用以判断哪些维度是构成情绪智力概念的共同性维度；(2)系统比较关于情绪智力概念及其相关概念的不同理论模型及其测验工具所包含的具体内容；(3)根据预先设定的判断共同性维度的标准和系统比较分析的结果，确定情绪智力概念的共同性维度。然后在此基础上进行因素分析，根据因素分析的结果最终确定情绪智力的结构体系(Palmeretal.，2008)。
以上我们介绍了整合情绪智力理论的三种可能途径，供研究者参考。但是我们也必须指出，这三种方法目前都还处于起步阶段，还存在着很多的问题，还远没有发展成熟。这三种途径是否能够实现情绪智力理论的整合?它们各自存在什么问题?是否存在着其他更好的途径?整合后的情绪智力理论模型应该是什么样的?这些问题都有待未来研究予以澄清。
4.2借鉴新的测验范式，编制新的测验工具
情绪智力的现有测验工具都存在着各自的问题。要想推动情绪智力与工作绩效关系的研究继续向前发展，一方面可以对现有测验工具进行改进和完善，另外一种很重要的途径就是借鉴心理测量学领域的新的测验范式，编制出信效度更好的新的情绪智力测验工具。
根据有关研究，情境判断测验(situationalJudgmentTest，SJT)可能是一个可以借鉴的有用范式。SJT是一种测验方式，它给被试设置一个问题情境，并提供解决这一问题的几个可能的行为反应，让被试进行判断、评价或选择，然后根据被试的作答表现进行评分，并推论其解决问题的能力(Lievens，Peeters，＆Schollaert，2008)。首先，SJT的性质适用于测量情绪智力。SJT是一种更为情境化(更具生态效度)的方法(Lievens＆Chan，2005)，更有可能测量到真实的情绪能力，而不再是情绪知识，而后者正是现有情绪智力能力测验的一个重大不足(Brody,2005；Cherniss，2010a)。另外，因为SJT具有情境化、半投射化特点，相比自陈测验，其测验结果受到社会称许性影响的程度会大大降低。其次，运用SJT测量情绪智力的早期尝试得到了积极的结果(Freudenthaler＆
NeubaueL2007；MacCann&Robe,s．2008；McDaniel，Hartman，Whetzel，＆Grubb，2007)。最后，SJT可能降低情绪智力测验在不同人群之间的项目功能差异(DifferentialItemFunetioning.DIF)，提高测验公平性(Nguyen，Biderman，＆McDaniel，2005)。这对于在选拔情境中应用情绪智力测验尤为重要。
此外，情绪智力测量可借鉴的测验范式还包括内隐联想测验(implicitassociationtests)、条件推理范式(conditionalreasoningparadigm)(Orchardetal.，2009)、委托人一人范式(principal-agentparadigm)(Huber．Ariely,＆Fischer,2002)和情感预报范式(affectiveforecastingparadigm)(Hsee&Hastie，2006)。
4.3综合考虑中介变量和调节变量等因素对情绪智力与工作绩效关系的影响
情绪智力与工作绩效之间可能是曲线关系而不是线性关系，情绪智力与工作绩效之间的关系也并不总是正向的，二者之间的关系会受到诸多中介变量和调节变量的影响。换句话说，随着工作性质、任务情境、绩效测量和样本群体的变化，情绪智力与工作绩效的关系模式也可能随之发生改变。因此，对于情绪智力与工作绩效的关系模式，研究者不能一概而论，应该具体问题具体分析，应该综合考虑中介变量和调节变量等因素的影响。中介变量用以阐述情绪智力与工作绩效存在某种特定关系的内在作用机制，调节变量用以说明情绪智力对工作绩效预测效度的变化范围和发挥作用的具体条件。
具体而言，未来研究应该致力于回答下列问题：(I)情绪智力与工作绩效之间是线性关系还是曲线关系?在什么情况下，二者之间是线性关系?在什么情况下，二者之间是曲线关系?(2)情绪智力的哪些维度与工作绩效之间是线性关系，哪些维度与工作绩效之间是曲线关系?(3)在什么情况下，情绪智力与工作绩效之间是负向关系?在这种情况下，该如何限制情绪智力对于工作绩效的负面影响?(4)社会关系质量、健康状况、压力应对和工作生活满意度等变量是不是情绪智力与工作绩效之间的中介变量?是否还存在其他的中介变量?(5)工作性质、人格特质、认知能力和测量方法等变量是不是影响情绪智力与工作绩效关系的调节变量?是否还存在其他的调节变量?(6)众多中介变量与调节变量之间是否存在交互作用?4．4
深入到维度水平上探讨情绪智力与工作绩
效的关系
人工智能影评篇5
摘要：进入知识经济时代，智力资本作为独立资本形式逐渐被引入企业的战略经营管理，成为企业价值的核心资源。在现代管理会计中，智力资本的量化评估将进一步增强其为企业利益主体提供有效全面的信息支持职能。因此，本文利用智力资本与财务资本的价值循环关系，提出价值逆向推导法来评估智力资本。
关键词：知识经济；管理会计；智力资本；价值评估
知识经济时代，企业间的竞争核心发生了根本性的转移，作为企业竞争优势的核心资源的智力资本已逐渐地引入企业的管理战略之中，并已被广泛地应用。在现代经济社会中，有关智力资本领域的研究和发展同样给现代会计研究带来了新的挑战和机遇，它天生的活力和创新价值不仅冲击了传统的会计模式，并且作为管理会计中一个新要素拓展了会计学研究领域和方向。
一、知识经济下，智力资本是企业价值的核心资源
“知识经济是建立在知识和经验的生产、分配和使用上的经济”，是指以高技术产业为第一产业支柱，以智力资源为首要依托的可持续发展的经济。在知识经济中，企业的价值根本不再直接取决于物质资源、货币资本和硬件设备的数量、规模等，而是依赖于人才的智慧积累和创新，从而达到知识的转化和智力资本价值的实现。
在知识经济中，智力资本是相对于传统的物质资本而言的，它是一种潜在的、无形的、动态的、能够带来企业价值增值的非物质资源。有关智力资本的定义，先从二个智力资本等式来认识（智力资本=市场价值-帐面价值，企业=无形资产+智力资本），这能体现智力资本存在及能被界定和价值量化的本质。瑞典第一大保险和金融服务公司是这样定义智力资本的：它是企业所拥有的对企业市场竞争力做出贡献的专业知识、应用经验、组织技术、客户关系和职业技巧及跨文化技能等企业的集体知识。著名学者圣特。昂格提出，企业的智力资本，是企业在价值创造过程中借以获取超额收益的各种知识资源的有机综合体，是企业取得持续竞争优势的源泉。一般地除知识产权资本外还包括人力资本、市场关系（顾客）资本、组织结构资本三个延伸部分，智力资本正是通过其各组成部分的相互作用和共同整合推动企业发展，成为创造和实现企业价值的核心资源。
在知识经济中，企业对智力资本的需求越来越大，相对于财务资本，智力资本在企业价值增值的贡献中所占比例更大。按照新古典经济学的稀缺理论，智力资本应该获得与财务资本共同参与分离企业剩余控制权和索取权的平等地位。随着信息技术的革命，财务资本投资者总是以风险最小化原则进行投资转换，不断减少承担的风险；而智力资本所有者由于智力资本的专用性则日渐成为企业风险的承担者。在企业经营管理中，两种资本的所有者间还存在着委托———关系，作为委托方的财务资本投资者控制人的最佳契约就是让智力资本所有者拥有企业的部分剩余控制权。因而，企业的所有制结构也就自然地从“财务资本雇佣智力资本”的方式转变为“智力资本与财务资本相合作”的方式。
由此可以说，智力资本即知识和智慧，将是企业发展和经济增长的原动力，而作为智力资本载体的人才取代了资金成为这个时代最稀缺的资源，将成为发展知识经济不可缺少的最基本因素。美国微软公司、英特尔公司、网景公司的发展奇迹，充分说明了人的智慧和创新在现代经济社会中的核心作用与价值体现。
二、人力资本是管理会计中崭新的、能动的要素
管理会计是为企业的内部信息使用者提供管理决策有用信息需要的会计。由于传统的成本性经营模式，相应地传统管理会计通常是以成本预算和控制为工具，强调以“利润最大化”为目标，仅运用企业内部已发生的财会数据和事件进行分析、提供决策信息，这种传统的管理会计模式很大程度上已不能有效地提高会计信息质量，满足企业管理决策的要求。20世纪80年代以来，战略管理理念应用于管理会计的理论实践，使管理会计冲破了财务会计信息支持的局限，充分结合和利用了企业内部和外部、财务与非财务的信息，提高了会计信息的管理价值。
在知识经济时代，智力资本作为真正反映企业价值的核心资产，以其流动性和自我增值积累的资本特性，充分发挥了人才或是人力资源在企业经济活动中创造价值的作用。因而对于一个企业来说，有效地管理企业的智力资本更有助于反映企业的真实价值，有效地管理企业智力资本就要做到对智力资本的有效量化评估。企业的智力资本对企业的贡献，在通过一系列行为和活动后，转化为以资金形态存在的财务资本，最终体现为企业的利润。这为人才的智力资本的量化评估提供了理论基础。尽管智力资本的价值创造能力不容置疑，也存在被量化评估可行性的理论基础，但在实际操作中，智力资本中诸如客户关系、企业商誉等细分项目，由于其主观性而难以简单地将其价值划入资产负债表中。传统会计报表模式对资产价值数据化的客观要求，不适合智力资本的价值特性。因而，智力资本的引入将打破传统会计的核算模式。
现代管理会计要求其核算方法重视反映企业价值的创造形式、创造价值的人及相应的过程。智力资本作为企业价值的核心资源，为管理会计的研究提供了新的发展方向。作为管理会计新要素，智力资本不仅应能够反映企业智力资本的存量和流量，还应反映智力资本的转换形式和应运趋势，所提供的智力资本的管理信息就必须是灵活、多样化的，包括数量与质量信息，财务与非财务信息，静态与动态信息，物质化与精神化信息等等（余绪婴，1998）。以智力资本为核心的管理会计是一个复杂的企业信息支持系统，将会对企业的决策、计划、控制产生深刻的影响。
三、智力资本的评估
对智力资本的量化评估是从工业经济时代向知识经济时代转变的一个重要“里程碑”（冯之浚，1998）。以资本为核心的管理会计的目标就是会计模式量化智力资本的价值，在企业管理中，提供智力资本的各种信息，提高智力资本管理质量，考核和评价智力资本的投资效果，以及企业利用智力资本创造价值的能力和效率。（一）智力资本的评估模型———导航仪模型（Skandia对智力资本量化评估的最早实践是瑞典SkandiaAFS公司。1991年，该公司以客户、财务、流程、人力因素、更新与发展五方面为重点，对其智力资本进行了分析与评估，形成了智力资本评估和管理模型（图1），在实践中逐渐建立了较为完善的智力资本理论体系和指标体系，并通过智力资评价发现现存的问题，促进今后长远的发展。Navigator）
这种用于智力资本评估的导航仪模型是以企业价值增值为导向，设置一系列的指标来考核量化智力资本，揭示智力资本战略的、长远的影响。作为一种真正可行的智力资本量化评估系统，导航仪不仅反映了智力资本的存量，更重要的是能提供智力资本的价值转换、增值及其原因，并能实施有效的监测功能。SkandiaNavigator模型的建立是智力资本量化评估研究领域的一个重要里程碑。
（二）智力资本的评估方法———价值逆向推导法
智力资本在企业中创造的价值最终必然会经历实物（货币）形态来体现，它与财务资本间的相互转化关系就形成了更广义的资金循环流动。资金流入智力资本的过程是财务资本转化为智力资本的过程，而智力资本的产出是资金流入企业，从而以财务资本形态存在的过程。一项新技术可以转化成新产品，进而给公司带来收益，顾客满意度、员工素质等因素最终影响到企业收入或成本，并最终在相关财务指标中反映出来。因此，对智力资本的全面评价应包含财务部分的内容，可借助部分财务指标实现智力资本的量化评价。
企业的价值（这里主要是指企业的帐面价值）是由企业的不同工作项目或领域所创造的，这些项目在一定程度上与企业的智力资本存在着复杂的相应的因果关系价值链，其中有直接的影响，也有间接的影响，有单个的作用，也有共同的作用。因此，企业可以通过以其价值的货币形式来反映各个项目承载的价值及相应的比重，并根据自身发展的特点和需要，选择其中的关键性项目以建立与智力资本的对应评估关系，进而可由此逆向推导出智力资本的价值指数及其各部分的价值指数。
具体可以设计为，首先结合关键工作项目（KeyWorkProject）在企业发展战略中重要程度给予不同的经验权数或系数标准。关键项目受智力资本各构成部分直接影响（80%以上影响比例，影响比例的测算是依据当年各关键项目所涉及的人员的层次、数量、工作性质等因素）100%归入具体智力资本中；受间接影响的（35%—80%影响比例），分别以受影响比例归入相应的智力资本，最后计算智力资本各构成部分的价值指数和总的价值指数。如：某企业的企业价值中的93%与智力资本有一定程度的关联，假定由四个关键工作项目分别按2.6、3.4、1.3、2.0的比例承载这部分企业价值，并按关键工作项目在企业发展战略中重要程度分别给予1.44、1.0、1.7、2.1的权数（图2），则各关键项目受智力资本影响程度测算如下：
人力资本价值指数=3.41.04.1+1.31.710+2.02.13.6=51.16
市场关系资本价值指数=2.61.446.0+2.02.14.4=40.94
组织结构资本价值指数=2.61.443.5=13.10
智力资本价值指数=51.16+40.94+13.10=105.20
则可以说，相对于该企业帐面财务价值，105.20的智力资本价值指标是相当的。
