绝对相差(绝对相差怎么计算公式)

摘要：高管-员工薪酬差距是企业人力资本管理中的重要议题。本文从文化视角出发，探讨儒家文化对公司高管-员工薪酬差距的影响，并检验了权力距离在其中的调节作用。

研究发现，儒家文化会加剧高管-员工薪酬差距，且权力距离越大，儒家文化对公司高管-员工薪酬差距的影响越强。进一步研究发现，权力距离较小的公司更容易受到儒家文化的影响。基于中国上市公司数据的经验研究也证实了上述结论。

本文为深入理解儒家文化对企业人力资本管理的影响提供了新的思路和证据，同时也为探究薪酬差距背后的社会、制度和心理因素提供了新思路。

薪酬差距是企业管理中的一个重要议题。在企业人力资本管理中，如何平衡高管与员工之间的薪酬关系是一个关键问题。

然而，高管-员工之间的薪酬差距一直以来都是一个备受争议的话题。自20世纪60年代以来，“薪酬差距过大”一直是经济学领域研究的焦点问题。在许多国家和地区，人们普遍认为高管-员工之间的薪酬差距过大会导致员工离职和企业绩效下降（Keller,1996; Hoover,2000; Fisher,2006）。

在我国，近年来由于人力资本价值在企业价值中的地位不断提高，关注高管-员工之间薪酬差距问题的研究也日益增多。但以往研究主要关注薪酬差距对企业绩效的影响，很少有学者从文化视角探讨这一问题。

本文将在人力资本价值逐渐成为企业核心竞争力的背景下，以儒家文化为代表的传统文化为研究对象，从权力距离视角出发探讨儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响。本文研究结论有助于深入理解儒家文化在我国企业人力资本管理中的作用机理。

已有研究表明，权力距离会影响企业的激励机制。Jensen& Meckling (1990)认为权力距离与薪酬差距呈倒U型关系，即当权力距离较小时，薪酬差距会随着权力距离的增加而扩大；当权力距离较大时，薪酬差距会随着权力距离的增加而缩小。

De Beau& Wallace (1997)认为，在等级制组织中，个人拥有较大的权力会促使他们与其他员工形成较强的利益冲突，从而导致员工薪酬水平更高。因此，组织的权力距离会影响组织中员工的心理需求，进而影响其行为决策。

近年来，随着中国文化软实力的崛起，越来越多的学者开始关注儒家文化对企业管理的影响。如王东旭等（2016）认为儒家文化具有正向调节作用。基于此，本文从文化视角出发探讨儒家文化对公司高管-员工薪酬差距的影响及其作用机制。

本文认为，儒家文化作为一种社会、政治和经济制度安排，其核心是“中庸”和“和合”思想。这种思想强调“不偏狭”“不极端”和“不固执”，并通过家庭伦理、社会规范、等级制度等影响人们的行为决策。

儒家文化中注重的是个体与整体之间和谐共生关系，这与西方文化中强调个体与个体之间冲突对抗关系形成鲜明对比。因此，儒家文化有利于缓解员工间的心理冲突和矛盾。

在此基础上，本文提出假设1:儒家文化会加剧高管-员工薪酬差距；假设2:权力距离是儒家文化影响公司高管-员工薪酬差距的调节机制；假设3:权力距离越小，儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响越大。

本文主要采用回归分析方法，选取2013-2017年中国A股上市公司为研究样本，采用多元回归分析法，实证检验儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响。我们采用的回归模型包括如下：

其中， civ表示第i个公司第j位高管的薪酬与第j位高管在公司中的职位数之比， css表示第i个公司第j位高管的薪酬与第j个高管在公司中的职位数之比， 表示薪酬差距（包括绝对差距和相对差距）， css和 分别表示高管-员工薪酬差距与儒家文化强度（儒家指数）的相关系数。

因变量为公司高管-员工薪酬差距（Person– Employee Difference），包括绝对差距（Difference）和相对差距（Relative Difference）两部分。回归模型中的被解释变量为公司特征变量，包括总资产规模、每股收益、总资产回报率和总负债水平。

本文采用面板数据模型来研究儒家文化对公司高管-员工薪酬差距的影响，将文化分为儒家文化（humanities）、儒家伦理（humanities）和儒家政治（humanities）三个维度，分别计算公司高管-员工薪酬差距（payout ratio）的对数与其四个维度的均值之差。

其中，i为公司所属省份，t为控制变量，x为控制变量的固定效应。注：模型（1）中控制了公司规模、资产负债率等变量。

本文采用多元线性回归方法来分析儒家文化与高管-员工薪酬差距之间的关系，结果如表3所示。在模型（1）中，儒家文化与高管-员工薪酬差距之间存在显著的负相关关系（β=-0.344）。

这一结果表明儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响很小，甚至可以忽略不计。在模型（2）、（3）中，儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响表现为显著的正相关关系（β=0.357），说明儒家文化对高管-员工薪酬差距有着显著的影响；

在模型（4）、（5）中，儒家文化与高管-员工薪酬差距之间存在显著的负相关关系（β=-0.347）。这一结果表明儒家文化对高管-员工薪酬差距产生了负向影响，且这种负向影响在权力距离较大的公司中更为明显。

此外，本文还考察了儒家文化对高管-员工薪酬差距的调节作用。结果表明，当权力距离较小时，儒家文化对高管-员工薪酬差距的负向影响会更明显；而当权力距离较大时，这种负向影响则会被削弱。

研究结论如下：

（1）儒家文化会加剧高管-员工薪酬差距，且权力距离越小的公司，儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响越大；

（2）权力距离会削弱儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响，且权力距离越大，儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响越强；

（3）从公司治理和人力资源管理的视角来看，权力距离会削弱儒家文化对高管-员工薪酬差距的影响。

本文研究为深入理解儒家文化与企业人力资本管理提供了新视角，为探究中国企业高管-员工薪酬差距背后的社会、制度和心理因素提供了新思路。

在未来的研究中，可以进一步考虑将儒家文化作为一种调节变量，深入研究儒家文化对薪酬差距影响的异质性和动态性，探讨不同权力距离下儒家文化对高管-员工薪酬差距影响的差异性。同时也可以从权力距离入手，深入探究权力距离在企业人力资本管理中发挥作用的调节作用。

爱因斯坦又对了？研究表明：相差1毫米，时间也会发生膨胀

时间，这个似乎无情的概念，是否对所有人和事物都一视同仁？在过去的千百年里，我们深信着“时间面前人人平等”的理念，每个人都拥有同样的24小时。然而，随着物理学的不断进步，尤其是爱因斯坦相对论的涌现，时间开始显得复杂而令人费解。在相对论的框架下，时间的流逝速度竟然会随着不同的条件而变化。

狭义相对论首次揭示了速度越快，时间流逝越慢的概念。而广义相对论则进一步深化了我们对时间的理解，将引力与时间流逝速度联系起来。

这个理论成为了现代物理学的基石，被验证得如此精确，即便是高度相差一毫米的两个原子钟也能产生1000亿亿分之一秒的时间差。

时间的这种相对性，被科学家命名为“时间膨胀”。一篇顶级科学期刊《自然》的论文更是明确指出，哪怕高度相差仅一毫米，时间膨胀效应也会显现。这一发现再次印证了爱因斯坦多年前的预言，彻底改变了我们对时间的传统认知。

然而，要理解这一理论的演化和影响，我们需要回溯到牛顿时代。

在牛顿的物理学中，时间是绝对的，没有显示出任何相对性。当时的技术无法观测时间膨胀效应，因此牛顿的观点在科学界占据主导地位。

然而，牛顿的理论在解决水星近动问题时首次失效。根据牛顿的普遍引力定律，与实际观测相差43角秒的偏差一直困扰着科学家。这一缺陷正好为爱因斯坦广义相对论提供了机会，该理论于1915年正式完成。它将引力解释为时空的扭曲，质量越大的物体扭曲时空的效应越显著。

在水星的案例中，太阳的引力扭曲了其周围的时空，与牛顿的预测不符，因此只有广义相对论才能解释这一现象。

广义相对论不仅解决了水星的问题，还预言了引力透镜效应、引力波、黑洞、引力以光速传播等现象，并在随后的实验中得到验证。

然而，有人或许会认为时间只是人为创造出来的概念，无法改变现实，就像1+1永远等于2一样。这种看法是错误的。现代社会的方方面面都受到时间膨胀效应的影响。

互联网的基础是通信卫星，而近地轨道上的人造卫星每天都会因速度过快而比地球上的时间快38微秒。如果不用时间膨胀公式来消除这个误差，导航卫星的精度将每过24小时漂移10公里。没有了GPS和北斗卫星导航系统，我们将回到一个世纪前的时代。

更进一步看，如果人类文明掌握了可控核聚变技术，制造出了准相对论飞船，即以百分之二十光速飞行的飞船，飞船上的人将受到时间膨胀效应的影响，相对地球上的人会变老得更慢。

在极端情况下，如果这艘飞船靠近拥有极端引力的黑洞，时间膨胀效应将与黑洞的引力相互作用，导致飞船内的时间流逝速度大幅减慢，甚至趋于静止。如果这艘飞船返回地球，地球上的时间将会过去千百年，具体的年数取决于飞船的速度和黑洞的引力强度。

时间，这个曾经看似稳定不变的概念，如今在现代科学的光芒下，显得复杂而神奇。爱因斯坦的相对论颠覆了我们的认知，揭示了时间的相对性，改变了我们对世界和宇宙的理解。

根据公平性衡量标准，判断敏感属性，充分利用公平树分类器学习

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文丨见过世面的big龙

编辑丨见过世面的big龙

自动化数据驱动决策中处理敏感数据，提出了结合分类性能和公平性的混合树优化标准。一个重要的问题是学习对类别标签具有高性能的预测变量，同时最大限度地减少由偏见数据引起的对任何敏感属性的歧视。

虽然无阈值是衡量分类模型性能的标准，但当前的公平树分类方法主要针对公平性度量上的固定阈值进行优化。结合了无阈值强强决策树准则的复合决策树准则，人口统计的等效性很容易作为一个整体应用。

利用多个敏感属性，这些属性的值可能是多类别的，并且可以根据不可避免的性能公平权衡进行调整。机器学习算法在分类中的应用已在众多领域中变得无处不在，对自动化决策的高度依赖引起了对模型歧视的担忧。

亚马逊的自动招聘工具报告了偏见，其中女性的得分不公平地较低。模特是根据大多数男性提交的简历进行培训的，使女性处于不利地位。为了防止历史偏见的建模，开发具有公平意识的方法至关重要。

公平的分类模型有两个目标，根据未见过的观察结果做出适当的类别预测，确保这些类别预测尽可能独立于敏感属性。性能与公平性的权衡是不可避免的情况，算法的公平性越低，其预测能力就越大，反之亦然。

分类模型是可调整的，以满足最终用户的法律和社会需求。公平分类器最常见的学习方法是联合优化分类性能度量和公平性度量，人口平等公平性措施都依赖于阈值。考虑具有连续输出的分类模型，必须设置决策阈值来生成这些度量所依赖的类预测。

只有在特定阈值下才能确保公平，为了克服这一限制，独立于阈值的公平措施被称为强人口平等。它仅仅考虑了逻辑回归分类器的实现，通过整个可能决策阈值范围内的公平性来扩展上述人口平等。

基于树的算法仍然被认为是最先进的解决方案，基于树的方法的流行主要是由于它们在用作集成时不会过度拟合，需要很少的数据预处理。处理混合数据类型和缺失，过去关于树标准的工作在阈值相关的公平性方面显示出了积极的结果。

公平分割标准法允许公平的树分类器学习，公平树分类器学习算法同时优化阈值无关的分类性能和阈值无关的强人口统计奇偶性。处理各种多类别敏感属性，通过尊重学习过程中的性能与公平权衡扩展到集成方法。

其中标记的数据集对于一个或多个敏感属性存在本质偏差，这些属性的值可能是二元或多类别的。从有偏差的数据中学习一个公平的预测模型，以便未来的预测独立于敏感属性，模型性能和公平性的定义不依赖于根据输出设置的决策阈值。

由于性能和公平性之间的权衡没有唯一的解决方案，因此公平模型在这方面也必须是可调的。考虑两个类的数据集，假设存在单个二进制敏感属性的情况。底层变量分布分别表示特征空间和敏感属性，样本是从中抽取的。

公平学习算法的目标是学习条件分布，相当于从数据中学习映射函数，表示模型输出的目标是强大的人口平价条件，同时最大化传统的阈值无关分类性能磷。强大的人口均等性与相应的最大预测性能之间的折衷也必须是可调的。

多种公平性衡量标准，可将其分类为阈值相关和阈值无关。三种最普遍的阈值相关衡量标准是人口均等，机会均等以及均等赔率，人口统计平等是每个敏感群体的候选人应以同等比例获得积极结果的条件。

作为一种公平性衡量标准，它被定义为具有正敏感属性值与实例之间的绝对差具有负敏感属性值。机会均等的条件说明了每个敏感群体内的预测可靠性，作为公平性衡量标准，它是通过取正负敏感值组成的实例组的真阳性率之间的绝对差来计算的。

均衡赔率条件扩展了先前的定义，还纳入了敏感组中预测的不可靠性。尽管计算上有所不同，但这三种度量至少有一个共同点，分类模型的输出必须是二进制的，必须在引起类别预测的连续输出上设置决策阈值。

由于依赖于阈值，这些公平性度量仅限于对产生类别预测的特定阈值完全可靠，不能保证不同阈值的公平性。学习的分类器仅限于优化公平性度量的决策阈值，因为实际应用中决策阈值是不稳定的并且取决于特定领域的要求。

阈值相关的人口均等的概念已扩展到阈值无关的情况，称为强人口均等条件。公平性度量考虑连续模型输出，相对于敏感组，强人口平等条件考虑输出排序，当敏感群体通过分数无法区分时满足。

基于树的架构，逻辑回归情况下强人口平等的实施，无法学习最先进的非线性模型，直接针对强大的人口平等条件进行优化。设置没有涉及也不支持流数据，关注非审查数据专注于将强大的人口平等的实施扩展到非线性模型。

树学习算法的一个明显优点是它们可以用任何任意的选择标准来设计。该标准不必是可微的，只要它在计算上易于处理即可。树框架相对于其他架构的第二个优势是它们在不同领域内经过验证的性能，使它们成为分类问题的最先进的解决方案。

学习公平感知树分类器的实践与用于构造树结构的标准，审查设置其中的类别标签无法直接获得。本质上与假设类标签可用性的情况不同，公平分类设置基于使用流数据不断更新的在线组件分类器。

通过传统分类中的信息增益概念扩展到敏感属性来解决公平分类问题，给定数据分割被评估为相对于类标签的信息增益。其中分别表示相对于类标签和敏感属性的熵，表示由评估中的。两个信息增益合并以产生三个不同的复合分割标准，每个标准使用不同的运算符。

构建树后加入了叶子重新标记步骤，其中分配为类标签预测的终端叶节点被重新分配相反的类标签预测。此步骤旨在最大限度地减少分类器的歧视，同时最大限度地减少节点重新标记带来的准确性损失。

对于单个树，参数能够很好地调整性能与公平性的权衡。权衡曲线的形状取决于生成复合公平标准时使用的算子方法，根据分割标准描述的方法存在一些局限性，开发构建流程时只考虑了阈值相关的公平性，没有评估集成能力。

人口平等衡量标准针对强大的人口统计平等进行优化，性能公平权衡方面是可调的，同时解决多个多类别敏感属性。复合分割标准包含一个可调参数，以实现分类性能和公平性之间的权衡。

为了实现公平树学习器的目标，提出的复合分割标准必须将强大的人口统计指标与传统的阈值无关分类性能指标结合起来。树构建过程中缺乏的直接度量，它只考虑同样具有良好的可分离性。

计算分割评估所需值具有两个敏感属性，属于节点的实例被分配其各自的正类概率作为分数。通过使用基准公平数据集与其他公平分割标准进行比较，方法不适合多变量也不适合类别值敏感属性，关注单个二进制敏感属性情况。

对于树构建，一个简单的解决方案是考虑该节点中正类标签实例的比例。节点中正类样本数与该节点中样本总数之间的比率。每次分割评估和实例分数更新时，都会作为分割标准。传统上高分与正类标签相关，通过计算所有弱学习者轻松实现装袋集成。

阈值相关方式测量分类性能和公平性，分类性能和强大的人口统计平等性指标。分类性能是通过跨类标签的精度和召回率的调和平均值的未加权平均值来衡量的，并且通过人口统计奇偶性来衡量公平性。

为了关联阈值相关和阈值无关的人口统计奇偶性，每个决策阈值测量皮尔逊相关系数，人口均等行为是否转移到人口均等行为。对于每个数据集配置，应用相同的十倍交叉验证，并记录平均值和标准差以确保性能和公平性。

每项指标计算了性能和公平性之间的差异，评估差异之前通过使用所有方法中各自度量的最大值和最小值，将性能和公平性度量标准化到相同的值范围内。最先进的性能被部署为装袋集成，样本的最终分类分数是所有不同树的平均。

计算人口统计奇偶性的决策阈值表示数据集配置，单元格描述了给定决策阈值的两个公平性度量之间的皮尔逊相关系数。系数考虑了强大的人口均等性和阈值引起的对应物，针对阈值无关的强人口均等进行优化，大部分会延续到阈值相关的人口均等。

与阈值无关的度量对应于阈值相关的度量，分类性能和公平性的结合上始终表现得更好，允许合适的正交目标点。公平权衡能够实现更高的性能公平差异值，提高模型对所有类别的公平性，同时保持足够的分类性能。

对于二进制敏感属性情况，传统的基线非公平意识方法在公平分割标准方面的工作建立分类性能和公平性的控制测量。基于信息增益的标准树学习算法，公平感知树学习基线免疫组化，每一个都包含后处理叶子重新标记步骤。

结语相关系数的分布并不均匀，每个测试折叠中只有个别实例具有该敏感属性值。较低的相关值和较高的公平性标准差归因于表现出特定属性值的样本频率较低，公平性的分割标准同时优化与阈值无关的分类性别，处理各种多类别敏感属性。

阈值相关公平性度量和阈值无关公平性度量之间的关系变得明确，可视化中的公平性的变化引起的阈值相关和独立的人口统计奇偶性之间的行为有多相似。无论选择的阈值如何，极端决策阈值相关性下降具有统计显着性，保持行为相似是有利的。

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不同体温计测量结果各异，哪种最准确？怎么测温最靠谱？

向上问答|相对收益、绝对收益，分别指什么？

经常看基金经理观点的小伙伴们可能会注意到，在说到自己的投资目标时，有些基金经理追求的是“相对收益”，而另一些基金经理则更追求“绝对收益”，同样是收益，这两者有什么区别呢？

基金的相对收益，又叫超额收益，代表一定时间区间内，基金收益超出业绩比较基准的部分。通俗一点讲，相对收益衡量的是一只基金产品“和别人比”的情况。

一只相对收益做得很好的基金，能够做到在业绩比较基准上涨时，超越基准涨幅，而在基准下跌时，力控回撤，比基准抗跌。

基金的绝对收益是指除去投资的费用后实际收益，如果投资一只基金一年，那这一年基金自身的收益增长率（不含交易费用）就是它的绝对收益。它反映的是一只基金“和自己比”的情况。

从概念可以看出，追求“相对收益”的基金，看中的是自己超越基准或者大盘的能力，如果大盘在某一段时间跌幅10%，而这只基金只跌5%，那它也是成功实现了自己的投资目标；而如果大盘涨幅20%，它只涨了15%，那也说明它离自己的投资目标尚有差距。

而追求“绝对收益”的基金，无论市场是涨是跌，都希望自己尽量争取正收益、最大程度降低风险。

“绝对收益”和“相对收益”没有好坏之分，主要是适合的投资者不同。并且，不同市场行情下，这两类投资策略的产品也会有不同的表现。

采取相对收益策略的基金适合愿意承受一定风险、追求高回报的投资者。在上涨行情下，这类基金力求跑赢指数，具有较强的进攻性。反之，在震荡市中，相对收益基金因为能够容忍亏损，所以，投资收益也可能是负值，投资者若风险偏好较低，投资体验感或许不佳。

采取绝对收益策略的基金会更加适合不愿意承担较大风险、追求正回报的投资者。在震荡市场中，绝对收益基金波动相对小，对于投资者来说可能体验比较好。但在上涨的行情中，这类产品也可能难以紧跟市场节奏，弹性小，收益可能偏低。

大家可以根据自身情况，结合市场情况，选择适合的产品。

风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本材料中的信息或所表达的意见仅供参考，并不构成任何投资建议。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽职的原则管理和运用基金资产，但不保证基金本金不受损失，不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人购买基金时应详细阅读基金的基金合同、招募说明书与基金产品资料概要等法律文件，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，并根据自身的投资目标、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。