2004年11月の記事一覧 | 中日友好交流ーー農業と文化中国と日本

晋商の盛衰から当今中国企業の信用問題を見よう（2）

二、晋商の衰退とその原因票号は中国初の為替、預金、貸し付け業務を専門に扱う近代銀行の雛形である。晋商は票号で当時の中国経済界を支配した。清朝において、国内では社会の余剰富は官僚や地主などに普通銀両として蓄積されていた。蓄積は土地、商業、高利貸しなどに投資され、例えば典当（高利貸しの一種）のようなものがあった。その特徴は動産、不動産を質に貸し付けを行う一種の質屋で、北京などの大都市に資本金１０００両から数万両まで大小様々な規模で存在した。この中には信用が高いことを基礎に、独自の銭票や銀票といった紙幣を発行しているものもあった。また、他にも山西人を中心とした遠隔地間の送金を業務としていた票号があり、一時期では全国２１省に支店４１４店をもつ一大ネットワークを形成していた。官僚の投資により票号は豊富な資金力をもち遠隔地為替送金におけるコスト削減や政情不安による輸送リスクの削減などの手段として１９世紀半ば以後、最盛期を迎えた。しかし後に清朝の崩壊と共に官僚の力が弱まり山西票号は急激に衰退していった。票号は人的信用の連鎖関係によって商業・金融活動を効率よくさせた。これが資本金が少なかった票号が膨大な商品流通を可能にした大きな要因であった。しかし、近代信用システムに不可欠な抵当·担保制度が、票号にはなかった。山西票号のスローガンは「一言で百万元」、すなわち、抵当·担保など一切いらなく、信用のある人の一言で巨額のお金を貸してあげる。信用を土台に規定されていたので信用が一度崩れだすと連鎖的に倒産してしまう点があげられる。というと、法律に基づく近代信用制度の保障がぜんぜんなかったのである。だから、山西票号は新式銀行の発達や国際経済の中国浸透とともに衰退して、優れた信用を持っていた晋商も急激に衰退した。

晋商の盛衰から当今中国企業の信用問題を見よう（１）

晋商は中国の山西省出身の商人・金融業者の総称。紀元前の西周時代、「晋国」がおかれた山西省は「晋」とも呼ばれる。その昔、耕地が少なく人口が多いこの地方では、農業だけでは暮らせなかった。そのため人々は外地へと向かい、商いにいそしむことで生計をたてた。晋の商人「晋商」の始まりである。一、晋商の繁栄とその原因明・清代になると、晋商は活動範囲を国内外へと広げた。明代には塩商を典型とする政商として利益を得ていたが，清代には票号（為替）・銭舗（両替）・炉房（貨幣銭造）・当舖（質屋）の経営など金融業を主とし，その富で官界に影響力をもち，土地に対しても積極的に投資した。山西商人は徒弟制度を通じて同郷性を固守し，組合組織を固め祭祀や取引を共同にして，各地に山西会館を建てて活動の根拠地とした。19世紀後半には全国の為替業務をほとんど独占するほどであって、経済界を支配した。晋商たちはまさしく億万長者として、その名を天下にとどろかせたのである。山西省の平遙城は「十九世紀の中国のウォールストリート」といわれている。晋商の成功要因がいろいろあるが、一番重要なのは晋商の信用だと思われる。１、信用志向の経営理念。企業名誉を大切にする、たとえ欠損しても、企業の名誉を守る。ある晋商は品質の良くないごま油を捨てて、十万元損失した。祖父が何十年前イギリス人と商売した時の債務を、まごがそのイギリス人のまごに返済した。そんなことは晋商の中で珍しくない。１８８８年、上海のあるイギリス銀行の社長が帰国前に次のように言った：「私は２５年間晋商と取引してきたが、騙されたことが一回もない。」２、信用義利の価値観。中国の封建社会の経済政策は「重農抑商」、人々の価値志向は「重名軽利」であったが、山西省の気風は商売を光栄とみなしていた。ところが、晋商は義と利の関係について独特の理解とルールがある。「君子は財を愛し、しかし、財を取りには道がある」、清の晋商喬致庸が「信第一、義第二、利第三」を出張した。晋商は皆関羽様を商業神として奉られていた。関羽は山西省出身、武将として理財にも精通していたため、商人は「財神」すなわち金儲けや商売繁昌の神として信仰している。武将にとっても商人にとっても一番大切なものは信義・信用という点から、商業神としての信仰も厚く奉られている。関羽様に対する信仰は中国本土にとどまらず、次第に世界各地に広がった。信用・信頼・契約を重んじる処から商売の神として祭り上げられる。３、「良商、善商、誠商」の晋商文化。晋商の各企業は厳しいルールをつくり、道徳問題でルール違反して、くびになった人は、ほかの晋商の会社も絶対雇わない。それに、体面を損なって、自分の故郷へ帰ることもできなくなる。また、晋商はどこで商売しても、あそこで晋商の会館をつくり、同業協会などの組織をつくり、地元の公益事業にお金を出した。「大徳恒」「大徳通」という二つの票号を開設して国内外に支店を構えた喬家（総資本は白銀1000万両、現在の価値に換算すると80億元（1元は約15円）にも上ったというから、まさに豪商だったのである）の家訓には「妾を囲ってはならない」「アヘンを吸ってはならない」「賭博をしてはならない」「乱酔してはならない」などの六カ条が明文化されていた。また、私塾を開いて四書・五経や史学、数学、英語などを子弟や嫁たちに教えた。喬家を最も繁栄させた三代目の喬致庸は、いつも書物を手にしていたために「生涯、書生のようだった」と称えられているそうだ。だから、この喬家の繁栄を支えていたのが、厳しい家訓や熱心な教育にあったといわれる。

大失敗

一、生活面の失敗例――VTRの購買１９９４年、私の家は２５００元でVTR（ビデオ∙テープ∙レコーダー）を買った。大体二年間くらい使ったが、１９９６年から、VCD（Video CD）がだんだん普及して、２０００年からDVDが普及してきた。今中国では、VCDの価格は約２００元、DVDの価格は約１０００元しかない。おまけに、今中国の市場では、ビデオ∙テープはほとんど売っていない。もし私がその翌年の１９９５年に３５００元でVCD（Video CD）を買えば、今でも使える。しかし、１９９４年に２５００元で買ったビデオ∙テープ∙レコーダーは二、三年だけよく使って、今はごみになった。だから、１９９４年にビデオ∙テープ∙レコーダーを買ったのは大失敗だ思う。二、中国の画像記録∙再生機器市場の変わり中国の画像記録∙再生機器市場は日本とだいぶ違っている。VTRの普及段階がなかったのである。経済発展が遅れていたので、１９９０年代の前半まで、大部分の中国の家庭はVTRを買わなかった。１９９０年代の後半から、普通の中国家庭もようやくそういう経済的な余裕があるようになったが、VCD（Video CD）が画像記録∙再生機器市場に登場した。消費者が品質や価格などいろいろな方面を比較した結果、VCD （Video CD）とその後のDVD が選択されたが、VTRは中国市場でさらに発展する余地がなくなった。三、投資の失敗例――「中国華録」と日本松下のVTR共同投資１９９４年中国華録電子有限公司と日本の松下電器産業株式会社はそれぞれ５０％出資して、中国大連で合弁会社「中国華録∙松下電子公司」を設立した。中国最初のVTR産業が誕生した。しかし、デジタルの画像記録∙再生技術の飛躍的な発展と中国の特別な市場発展状況により、誕生したばかりの中国VTR産業は発展した空間がほとんどなかった、合弁会社の売上も低かった。１９９９年にデジタル製品の生産に転換した時点まで、５年連続の赤字で大失敗したわけだ。これは中国の画像記録∙再生機器市場の発展趨勢についての予測の失敗より、むしろ画像記録∙再生のデジタル技術発展の予測の失敗だと思われる。

友人の論文（１）

The Theoretical Defects in DRIS andthe Restructuring of a new ApproachLI Jian and LI Mei-gui(The Fruit Station of the Department of Agriculture of Fujian，Fuzhou 350003,P.R.China)Abstract: There are two kinds of theoretical defects export in the Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS): the distribution of nutrient elements ratios with two normal distribution appears an abnormal distribution of positive skewness; there is a blind diagnostic area by DRIS on the occasion of the nutrient elements with equal ratios but without equal quantity. In the light of the quadratic form theory of multidimensional normal distribution and the view of balance of equal probability, the Balance Diagnosis and Recommendation Integrated System (BDRIS) was developed in this paper, which is superior to DRIS and its diagnosis method is unified to critical value diagnosis. When the correlation matrix of nutrient elements R = I（identity matrix）, i.e., the effects of elements antagonism is disregarded, BDRIS will be simplified into the critical value diagnosis. In addition, the diagnosis program written in SAS language was also provided in this paper.Key words: Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS), Balance Diagnosis and Recommendation Integrated System (BDRIS), Ponkan, balance of equal probability In consideration of the insufficiency of the nutrient critical value diagnosis of crop leaves and in the light of the crop nutrient balance, the Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) [1] was developed by Beaufils in 1973. It has been the only crop nutrient balance diagnosis method widely used till now, and there have been quite a few articles and reviews on the application of DRIS [2 - 5]. The algebraic sum of DRIS indices is zero, so there is at least an element being deficient or excessive by DRIS. It is difficult to judge whether the nutrient element is deficient or excessive. In order to solve this problem, the dry matter (DM) was subsumed into DRIS and a modified method (M-DRIS) [6 - 7] was developed by Walworh in 1984. It judged an element that is deficient or excessive by DM indices. To simply the calculations , the Deviation from Optimum Percentage (DOP) [7 - 8] was developed by Montaněs in 1993. The method is simple but the diagnosis to the elements in the method is independent. There is not essential difference between DOP and the critical value diagnosis. Therefore, DRIS and M-DRIS are only the integrated diagnosis methods for the crop nutrient. The chi-square ( χ2 ) test of elements ratios was conducted and the diagnosis parameters of DRIS — f（A/B） [1, 9 - 10] was calculated according to the normal theory by Beaufils and Sumner. However, in the studies of Ponkan nutrient indices by DRIS, two distributions of the nutrient elements ratios with approximately normal distribution presented the significant positive skewness, and it was easy to result in the loss of diagnosis information and formed a special blind area when using the elements ratios method. The finding puts a doubt on the reliability of DRIS, and a new method of crop balance nutrient diagnosis remedied the defects of DRIS was tried to be developed.In addition to analyzing and pointing out the theoretical defects of DRIS, the shackles of the elements ratios method were threw, and the studies on the actual distribution law of the nutrient of Ponkan leaves were conducted by means of multidimensional normal theory, and the concept of equal probability balance status of nutrient elements was proposed, a mode of diagnosis that is superior to DRIS was developed, the difficult issue that the two methods (balance diagnosis and critical diagnosis) can not unify was solved, the relationship between elements antagonism and crop nutrient balance was explained, so as a more available method for crop nutrient balance diagnosis was proved in this paper.1 Material and Methods1.1 Sources of Data1.1.1 Data of the nutrient elements of citrus leaves Data were selected from the analysis of 448 leaves (Citrus reticulate Blance c.v. Ponkan) sampled from Ponkan orchards (area ≥ 3.5 hm2) on red soil hilly land in 15 citrus producing counties (cities) such as Yongchun and so on in Fujian during 1996 — 2000. The sampling time, sampling method and the analysis of leaves were referred to reference [4]. The number of sample trees for each sample leaf ≥ 25. The leaf samples were analyzed by Fujian Research Institute of Subtropical Plants at Xiamen.1.1.2 Quantification of the yield grade of the citrus orchards The unified quantification of the yield grade (G) of the sampled citrus orchards was conducted referring to reference [11].1.2 Data AnalysisSAS 6.12 (Statistical Analysis System) was adopted for the analysis of data [12].2 Results2.1 Analysis of the Theoretical Defects of DRISThe data of samples were divided into high-yield group and low-yield group according to the mean (ＥG/n=2.9) of the yield grade G of the sampling orchards. In order to make the nutrient elements of the high-yield group present ideal normality, 3% abnormal data was deleted in this paper. The normal tests of nutrient elements and their ratios of the high-yield group were carried out with proc univariate. The results showed that the probability of the normal test (Prob. > W) ≥0.152 of the macro-elements N, P, K, Ca and Mg, while the microelements Cu, Zn, Fe, Mn and B trend extremely significant abnormal positive skewness as the application of the pesticide or trace fertilizer (Table 1). Therefore, only the macro-elements were studied in this paper.2.1.1 The Probability Distribution of the Nutrient Elements Ratios The results from Table 1 also showed that all 20 items of elements ratios appeared the distribution of positive skewness (Skewness > 0), and 16 items of elements ratios are refused by the probability test of normality. Inevitably, the normal distribution of macro-elements ratios of crop leaves by Beaufils and Sumner [1,9] was put a doubt. In order to verify this doubt in theory, the general distribution p (z) of the two-dimensional normal random variable ratios z was derived in this paper (Deduction 1). The eq. (1-2), an abnormal hyperfunction was derived from p (z) in the eq. (1-1). In the function, only B* is a linear term:B=z(aσ22 - rbσ1σ2) –raσ1σ2 + bσ12When aσ22 - rbσ1σ2 ＞ 0 or （σ2/b）/(σ1/a)＞ r, i.e., when the cv ratios of two random normal variables > r, slope of B* > 0, which had a positive skewness influence on p (z). As –1 < r < 1, the condition of (σ2/b)/ (σ1/a)＞r was apt to be met, so the distribution of elements ratios tended to be positive skewness. When a = b = 0 in eq. (1-2), p(z) presented Cauchy distribution ( eq. ( 1-3 ) ), and its distribution function did not converge. In addition, according to the z = xj/xi (Fig. 1), the contour lines and equidistant lines of z were a variety of straight lines on the plane xixj, and will concentrate rapidly with the increase of z. It meant that the projection of equal ratio straight line of the mean（Ｅxi/xj）/n of elements ratios passing the point O on the plane xixj was not equidistant on the axis z, the upper side being larger than the lower one. Thus, the geometric drawing gave a visual explanation of the reason of the positive skewness distribution of element ratios. Based on the above analysis, it did not have any biological connotation that the significance of the variance ratio SA/SB between the low-yield orchard and high-yield orchard [1,9] as the foundation in selecting direct or inverse ratios of elements by DRIS. It is actually the result of nonlinear transformation, which was even apt to cause confusion in the selection and unification of DRIS diagnostic parameters. For example, there are C52＝10 combinations for 5 macro-elements, there are two selections with direct ratio or inverse ratio in each combination, so there are 210 = 1024 selections in diagnosis parameter.2.1.2 Blind Area in the Diagnosis of Nutrient Element Ratios As DRIS used element ratios as the indices in measuring the crop nutrient balance, the diagnosis results would be completely the same when nutrient elements change in proportion. But do they have the same physiological meanings? To make it clarified, an equal ratio sieve was set up according to the diagnostic parameters in Table 1 and the samples with approximate element ratios in pairs without replication were sieved out. The correlation analysis (Table 2) between the DRIS integrated balance indices (mean square root of DRIS indices) and yield grade of the sample groups were carried out. The results showed that the correlations between the DRIS integrated balance indices and yield grade G appeared to change from the extremely significant correlation to non-correlation no matter whether the data used for screening had been standardized with the decrease of threshold value min, i.e., with the sample element ratios becoming approximate. There was a blind area of diagnosis in this condition. In views of that, the nutrient physiological conditions of crops are not completely the same in correspondence to the level of nutrient elements with equal proportion but without equal quantity, and DRIS is not sensitive to these changes in this situation. It is another theoretical defect in DRIS. There was a 22% — 31% of the rate of wrong diagnosis based on the data in this study by DRIS if the ratio of threshold value min to r (W > Prob. ≥ 0.1) in Table 2, i.e., the ratio of numbers of sample of DRIS balance indices without correlation with yield grade G to total numbers of sample (98/448,137/448) are taken as the rate of wrong diagnosis, which is compatible with the 10% — 31% of the rate of wrong diagnosis by DRIS reported in the reference [10].