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現代商貿服務企業合夥制管理改革與創新

為了解決最 常見 的企業組織 型 態 為的問題，作者任家華應陳炳胡康康 這樣論述：

　　在新經濟時代，人與組織之間的關係和力量對比發生了改變，不同於原先那種金字塔式的層級結構，組織的結構開始變得更加扁平化和網狀化。內部市場化與組織「失控」成為企業管理新常態，大眾創業的時代已經來臨，人才大爭之勢不可阻擋。在「大眾創業、萬眾創新」浪潮下，合夥制已然成為企業創新的源泉。許多擁有共同價值觀、使命感的人為了共同事業走到一起，形成合夥人。合夥制管理幾乎成為創業公司的標配，並成為風險投資者評價的重要因素。與傳統的股權激勵相比，合夥人管理機制除了通過一定的股權和分紅權來綁定人才，更重要的是找到志同道合共同奮鬥的人。這種價值觀的認同和主人翁的精神是非常重要的。經濟的新常態倒逼企業轉型升級，打造

創業平台成為必然趨勢。 　　「合夥」是最古典的組織智慧，具有悠久的歷史，長期以來一直是一種重要的企業組織形式，時至今日又被人們賦予了新的意義，並開始在企業中發揮重要作用，焕發出旺盛的生命力。最近幾年，很多標杆企業都在推行合夥制管理模式，希望變革員工身分，從雇傭與被雇傭的勞資關係轉變為共同創業的合夥關係。這些管理機制不同於法律意義上的傳統合夥制，也不同於股份制下的員工持股或股份合作制。合夥制是組織激勵框架下人力資本相對於物質資本議價能力提升的必然結果，更是公司體制與合夥體制相互交融之後所形成的一種新制度模式。 　　人才在生產要素中的地位越來越高，合夥制成為公司組織模式變革的一個重要方向，而且

很多公司的改革已卓有成效。雖然這些公司的合夥制不盡相同，但制度設計的出發點類似，就是通過與人才合夥，發揮人才的創造力，形成公司的持續創新能力，以迅速回應客戶需求，提升公司營運效率。當然，合夥制管理的改革也將面臨一系列挑戰和風險，深化實踐和創新是判斷這件事的唯一標準。 　　隨著新技術的進一步應用、新的生產模式進一步展開，人力資本越來越稀缺，合夥制的道路將越走越寬。未來不再有公司，只有平台；未來沒有老板，只有創業領袖；未來不再有員工，只有合夥人。在互聯網經濟時代，現代商貿企業的競爭將是知識的競爭。同時，未來資本市場能否逐步放鬆同股同權原則、實施更嚴格的合夥人信息披露制度等也將進一步影響中國合夥制

管理的深入發展。   第一章 合夥制管理總論/ 1 第一節 合夥制管理的產生背景/ 1 一、新經濟促進了人力資本的發展/ 1 二、新經濟時代下的組織重構/ 3 三、新經濟時代下的管理變革/ 5 第二節 合夥制管理的內涵/ 6 一、合夥制管理的含義/ 7 二、合夥制管理的特徵/ 8 三、合夥人的成長模式/ 17 四、如何建立合夥人保障機制/ 22 第三節 合夥制管理的常見運行模式/ 26 一、合夥制管理的治理模式/ 27 二、合夥制管理的激勵模式/ 49 第四節 合夥制成為管理創新的驅動力/ 58 一、合夥制改革驅動企業管理的頂層設計創新/ 59 二、合夥制推動企業治理機制創新/ 59 三、

合夥制推動企業激勵機制創新/ 63 四、合夥制推動商業模式創新/ 71   第二章 合夥制助推現代商貿服務企業管理改革/ 72 第一節 現代商貿服務企業發展的瓶頸/ 72 一、國企改革問題/ 73 二、管理粗放問題/ 73 三、職業經理人制度存在局限性/ 75 四、經營模式相對落後/ 76 五、人才瓶頸問題/ 76 第二節 合夥制與現代商貿服務企業改革/ 78 一、促進混合所有制改革/ 78 二、承接雙創戰略, 推動和保障實體經濟可持續健康發展/ 80 三、企業發展的動力機制改革/ 80 四、強化人力資本價值, 助推價值分配製度改革/ 82 五、企業組織生態改革/ 83   第三章 現代商貿服

務企業合夥制治理創新與典型案例/ 86 第一節 合夥制治理創新分析 / 86 一、協調了董事會和股東大會之間的矛盾/ 86 二、創業團隊強化了實際控制權 / 87 三、釋放經營決策權/ 88 四、拓展了企業家資源與創新機會/ 89 五、風險投資機構的監督作用得以強化 / 90 六、文化紐帶作用得以凸顯/ 90 七、實現了扁平化管理 / 91 第二節 阿里巴巴集團案例/ 91 一、阿里巴巴案例介紹/ 91 二、阿里巴巴合夥制管理分析/ 94 第三節 韓都衣舍電商集團案例/ 97 一、案例背景/ 97 二、公司層面合夥制管理/ 98 三、合夥人小組制管理/ 99 四、韓都衣舍的經驗與啟示 / 10

3   第四章 現代商貿服務企業合夥制激勵創新與典型案例/ 105 第一節 合夥制激勵創新分析/ 105 一、兼顧長短期激勵/ 105 二、賦能、賦權、賦利, 極大地釋放員工潛能/ 107 第二節 永輝超市案例/ 111 一、案例背景/ 111 二、永輝合夥人制度實施方案簡介/ 112 三、永輝超市合夥人制度的啟示和經驗/ 123 第三節 沃爾瑪案例/ 125 一、案例背景 / 125 二、員工合夥人方案/ 126 三、沃爾瑪公司的經驗與啟示/ 129   第五章 現代商貿服務企業合夥制商業模式創新與典型案例/ 130 第一節 合夥制商業模式創新分析/ 130 一、生態型組織創新/ 130 二

、價值創造流程創新/ 133 三、價值分配機制創新/ 135 第二節 7-ELEVEN 案例/ 137 一、案例背景/ 137 二、7-ELEVEN 的合夥人運行機制/ 138 三、7-ELEVEN 的經驗與啟示/ 141 第三節 阿里健康的藥店合夥人計劃/ 141 一、案例簡介/ 141 二、未來藥店合夥人計劃的內容/ 143 三、未來藥店合夥人計劃的實施/ 144   第六章 現代商貿服務企業合夥制管理的未來趨勢展望/ 147 第一節 平臺型創業合夥人制管理的廣泛應用/ 147 一、基於創業合夥人的平臺型企業將更加開放創新/ 147 二、組織「失控」將成為新常態/ 148 三、人才競爭更加

激烈/ 149 第二節 合夥制管理改革面臨的機遇與風險/ 150 一、合夥制管理改革面臨的機遇/ 150 二、合夥制管理改革面臨的風險/ 151 參考文獻/ 154 附錄/ 162  

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閉鎖性股份有限公司之立法緣起及其運用之探討

為了解決最 常見 的企業組織 型 態 為的問題，作者陳美惠 這樣論述：

目前我國實務上常見的企業組織種類多為獨資、合夥商號、有限公司及股份有限公司。在公司法新增閉鎖性股份有限公司之選擇後，其家數也日益增加(迄今約3,300家)。此外，另有有限合夥之組織型態可供選擇。在眾多之企業組織型態中，股東間如何之合資關係，適合選擇何種型態，實應綜合考量諸多因素後審慎決定。2015年9月閉鎖性股份有限公司專節的施行，使得我國公司法規定中的股份有限公司類型一分為二，藉由閉鎖性公司專節的規定與設計，閉鎖性股份有限公司排除了公司法中對於「非閉鎖性股份有限公司」部分規定的適用，閉鎖性公司在股東股份轉讓限制、出資型態、雙層或多層股權結構設計的特別股及公司債的發行等，都擴大企業自治的範疇

，以期有利新創事業公司與中小企業的經營。閉鎖性公司實施後，引起不少企業的重視，2015年9月修法前的股份有限公司制度是典型的資合組織，股權分散且所有經營分離，佔國內企業公司實際情形比例極低，因為在實務上，雖然我國的股份有限公司高達十幾萬家，其實絶大部份都是家族企業。迫使在公司法股份有限公司中增設「閉鎖性股份有限公司」專節，閉鎖性公司在某一層面是人合性公司，在另一層面又是資合性公司，其設計顛覆了既有資合公司的基礎架構，更提供了企業過去無從想像的自治空間。但因閉鎖性股份有限公司的相關規定，仍有其不少的問題，尤其是以勞務或技術出資的股東，若在未履行其應完成股款繳足義務時，即股份之權利，法條上並未明確

規範如何處理，及發行無票面金額股之公司，未來要公開發行股票時，其每股金額，如何歸為一律等。本研究以閉鎖性公司之立法背景出發，繼而介紹一般股份有限公司與閉鎖性股份有限公司之差異比較，及如何運用閉鎖性公司在新創事業及家族企業傳承的實務案例，進而歸納幾點建議。

實戰機器學習：使用Spark

為了解決最 常見 的企業組織 型 態 為的問題，作者Rajdeep DuaManpreet Singh GhotraNick Pentreath 這樣論述：

　　學習熱門的機器學習演算法 　　本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 　　打造可以應用於工作中的機器學習程式 　　弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之

時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 　　本書將帶您 　　．實際動手嘗試最新版的Spark ML 　　．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 　　．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 　　．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 　　．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 　　．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力   作者簡介 Rajdeep Dua 　　曾服務於Google的大數據工具推廣團隊，如BigQuery；

曾在VMware公司的開發人員技術傳播小組工作，致力於大數據平台Greenplum，也與Spark移植團隊緊密合作，加入功能集合，把Spark移植到VMware的公開雲和私有雲平台。 Manpreet Singh Ghotra 　　目前任職Salesforce，致力於以Apache Spark來開發一套機器學習平台；使用Apache Spark與機器學習技術，打造情緒分析器。曾任職於世界最大線上零售商之一的機器學習部門，使用Apache Mahout研究運送時間的計算，以及R推薦系統。 Nick Pentreath   　　擁有財務金融、機器學習、軟體開發的背景，曾任職於Goldman

Sachs企業，線上廣告刊登目標新創公司的研究科學家、倫敦Cognitive Match有限公司、並且在非洲最大的社群網路Mxit，領導資料科學與分析團隊。 第1章｜與Spark一起奔跑 介紹如何為Spark框架設置本地端的開發環境，以及如何使用Amazon EC2在雲端上建立Spark叢集。將以一支簡單的Spark應用程式作為範例，使用Scala、Java與Python語言實作，介紹Spark的程式設計模型與API。 第2章｜機器學習需要的數學知識 本章提供機器學習領域所需要的數學基礎，了解數學與各項技術，非常重要，方能深入搞懂演算法的裡裡外外，得到最佳結果。 第3章

｜設計機器學習系統 以真實世界的使用案例作為範本，介紹機器學習系統的設計過程，將會以這個頗富教學意味的例子，採用Spark來設計智慧型系統的高階架構。 第4章｜Spark取得資料並進行處理準備 詳細介紹如何取得用於機器學習系統的資料，特別是各種免費的公開資源，將會學習如何對原始資料進行處理並清理，轉換成或可用於機器學習模型的特徵，運用各種工具、程式庫、以及Spark的功能。 第5章｜使用Spark建構推薦引擎 以協同過濾方式來建立一套推薦模型，可用於推薦項目給某客戶，根據給定項目產生出相似物品的清單；衡量推薦模型表現能力的標準指標和評估法，也會在此章介紹。 第6章｜使用Spark建構分類

模型 詳細介紹如何建立二元分類模型，以及如何利用標準的表現能力評估指標、用來評估分類任務。 第7章｜使用Spark建構迴歸模型 示範如何建立迴歸模型，延續自第6章所建立的分類模型。迴歸模型表現能力的評估指標，也會詳細說明。 第8章｜使用Spark建構分群模型 探索如何建立分群模型、以及使用相關的評估方法，你將學會如何分析產生出來的群，並且加以視覺化。 第9章｜Spark與維度縮減 說明如何從資料抽取出底層結構，並且降低維度。本章將介紹一些常見的維度縮減技術，說明如何運用並分析，內容將介紹如何使用處理後得到的資料表現形式，作為輸入餵給別的機器學習模型。 第10章｜Spark與進階文字處理

介紹處理大規模文字資料的作法，包括從文字資料萃取出特徵，以及處理非常大維度的文字特徵。 第11章｜Spark串流程式庫與即時機器學習 介紹Spark串流程式庫如何用於線上與漸進式學習方法。 第12章｜Spark ML的工作流程API 以DataFrames為基礎，在其上提供一致性的API，幫助我們建立與調校機器學習工作流程。 序 　　近年來，被收集、儲存、分析的資料數量，呈現爆炸性成長，特別是與網站和行動裝置相關的活動，以及經由感測器網路取得、來自真實世界的資料；大規模的資料儲存、處理、分析與模型建立，在過去只有Google、Yahoo!、Facebook、Twitter與Sale

sforce這類大型機構使用，然而隨著時間演進，許多組織也開始要面對大數據，面對如何處理巨量資料的挑戰。 　　資料越來越多，成長速度越來越快，關於如何處理大數據的艱困挑戰，Google、Yahoo!、Faceboo之類的企業組織，都提出相對應的開源技術，藉由把資料儲存與運算的功能，分散到電腦叢集之中，降低處理海量資料的難度。 　　其中最被廣為採用的技術是Apache Hadoop，能夠輕易且廉價地儲存大規模資料（經由Hadoop分散式檔案系統，也就是HDFS），並且在這些資料上進行運算（經由Hadoop MapReduce這套框架，在電腦叢集中的諸多節點上，以平行方式進行運算任務）。 　

　然而，MapReduce有幾項致命的缺點，包括啟動任務的花費太高、必須把中間資料與運算結果儲存到磁碟，這兩點導致Hadoop不適合用於迭代形式或低延遲的使用案例。Apache Spark是套分散式運算的框架，特別針對低延遲任務而全新設計，會把中間資料與結果儲存在記憶體裡，因此可避開Hadoop的許多重大缺點。Spark提供了乾淨且易於了解的函數式API，供開發人員撰寫應用程式，而且與Hadoop生態系統完全相容。 　　不僅如此，Spark還為Scala、Java、Python與R語言提供了原生API。Scala與Python的API，分別允許我們充分利用Scala與Python的長處與優勢

，直接用於Spark應用程式之內，包括即時互動探索形式的直譯器。Spark本身現在開始提供分散式機器學習和資料探勘的工具箱（Spark 1.6版的MLlib、2.0版的ML），並且投入大量人力資源進行開發，對於許多常見的機器學習任務來說，已經擁有高品質、可規模擴展、效率高的演算法，本書將會深入介紹。 　　把機器學習技術、套用到巨量資料身上，難度相當高，主因是大部分知名的機器學習演算法，都沒有考量平行架構。就許多情況而言，設計平行演算法絕非簡單的事情，一般來說，機器學習模型在本質上屬於迭代處理形式，因此使得吾人樂於採用Spark。在平行運算領域，雖然存在著眾多競爭的開發框架，在這當中，Spar

k是少數幾個之一能夠結合速度、規模擴展性、在記憶體中進行處理、容錯能力、以及程式設計的容易性，並且提供有彈性、表達能力強的優質API設計。 　　本書將會聚焦在機器學習技術的真實運用案例，雖然可能會在某些篇幅，短暫深入介紹機器學習演算法的理論面向，以及所需要的數學知識，但本書主要還是採用實務可行的教學法，把重心放在範例與實際的程式碼，闡釋如何充分運用Spark與MLlib的功能特色，以及其他知名免費的機器學習與資料分析套件，建構出有用的機器學習系統。

日商進入台灣市場之市場進入策略研究－以台灣睛姿股份有限公司為例

為了解決最 常見 的企業組織 型 態 為的問題，作者玉置一真 這樣論述：

　　日本將在2020年舉辦東京奧運，為此日本不管在文化、商業、娛樂方面皆積極推動國際化。以拓展海外事業為目標的日商公司也與日俱增。調查數據顯示，日商的海外據點在2005年時為35,134處，在2017年時已增為75,531處。在此之中，台灣被視為重要據點。其原因除了近年來觀光及學術交流增加外，更重要的是台灣被認定是營業收益相對高的市場。根據2018年的調查，於台灣設點的69間日商零售業之中，91.3%有盈餘。這數字顯著高於日商在其他海外市場的營收。雖然台灣可以為日商帶來營收成長，然而也有日商在台灣受到企業及市場波動而被迫撤離。普遍常見的原因是，日商只是將在日本的經營模式原封不動地帶到台灣，卻

無法配合當地的文化及制度以調整。　　外商進入台灣的市場進入策略不盡相同。例如，連鎖便利商店統一超商為美商和統一企業簽訂合約，新光三越百貨為日本的三越百貨與台灣的新光集團以合資公司方式成立。每種市場進入策略皆有其優缺點，而大多數日商選擇在當地尋找合作夥伴，以求在地化。相反地，比較少見日商直接成立子公司的案例。　　因此，本論文將以直接在台灣設立子公司，以進行研發、販售眼鏡的日商JINS為例，探討其在台灣的市場進入策略。其中，本論文將特別針對以下三點進行論述: (1)進入市場時會遇到哪些難題？(2)面對當地文化及制度差異，以何種經營方式去應對？(3)如何劃分子公司與總公司的關係及決定權？ 然而，由於

JINS 台灣直至2019年為止，其營運資料尚未合併至日本母公司的財報中，使得公開資訊相對稀少。因此本次研究透過採訪JINS台灣總經理，實際向內部人員收集資料。另外，也參考現有的相似研究資料，進行初級資料和次級資料的比較。　　期許本研究能提供今後日商及其他外商，未來進入台灣市場策略參考。