我们都知道市场是由不同主体所构成的，这其中大致可以分为政府主体和市场主体。相对于政府主体来说，市场主体更加直接影响市场，政府主体则可以通过施加政策来影响市场主体的行为，进而影响市场。但不管是哪种方式，最终都是由企业主体来作出行为进而影响整个市场的特性。

具体而言，假设一个市场中有三个企业，且它们分别在三个维度上有着自己的特性（当然这些特性的加总也会构成整个市场的特性）。我们可以将这个市场用一个矩阵来表示，例如：

    1 2 3

    2 3 5

    3 4 5

    当然每个维度（也就是矩阵中的行向量）可以代表不同的特性，包括年龄，规模，技术能力等。若我们根据想要探讨的问题而选取某几个特性，则这个矩阵实质上可以被确定下来，就如上面所示的那样。

    列阵之间可以是线性相关的，但这和数学中的线性相关不同，这里更加看重的是数值大小本身，因为企业与企业之间的特性很明显会不同。但矩阵的秩却对政府政策有一定的意义。

    为了问题的简化，假设第一行代表了企业的规模，第二行代表了企业的技术能力，而第三行代表了企业的出口选择。我们尽量保证选取的这三个特性之间没有相关性，这样市场的矩阵的行向量之间就没有线性相关的关系。

    接下来则是问题的重点。由于市场有时会受到政府的干涉，即政府有时会改变政策。例如政府会增加出口税，进而企业的出口会减少。值得注意的是，政府的政策有时会改变整个行业的某种特性，有时又会针对某些企业。因此，政府的政策有时会作为向量左乘市场这个矩阵，有时会右乘这个矩阵。无论哪种，最终得到的结果（也是一个向量）都是一个综合的市场特性。

    前面提到过，矩阵的秩对政府政策有一定的影响。这种影响可能通过列向量或者行向量之间的线性相关来反映。具体则是，当企业与企业之间具有某种程度的相似时，政府可以通过政策对某一个企业的影响来预测对另一个企业的影响。而企业的特征，也就是行向量，也同样如此。

    最后需要解决的问题是如何得到这个市场矩阵以及政府政策的向量。首先，市场矩阵需要企业层面的数据，而且是大量的数据，当然可以将某些企业进行归类，这样可以用一个较小维度的矩阵来解决问题。然后对于政府政策的向量而言，这个向量则完全取决于政府自己的判断。由于政策是笼统的，因此难以将对每个企业的影响都分离出来，或者是对市场中的某个特性。而且更重要的是，与市场客观的数据不同，政府的政策是一种可能的影响，因此其值是对未来可能的一种预期。因此政府的政策很难被测算出来，且不是稳定的向量。

    目前所讲的都是笔者所思考的一些基础的东西，当然笔者也思考了一些其他的东西，但目前还未有一个较为强力的数学支撑。例如特征值在这之间扮演了哪种角色等。

    下次会带来些不一样的。