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第1,278行： + + + + − 企业与生物的类比不仅在于它们共同的亚线性规模法则，还在于由这些规模法则推导出的关于类似于”频率“和”寿命“的规模法则。前面已经指出，越大的生物体，由于细胞的新陈代谢率提高，活动频率会逐渐下降，而活动时间会相应增加。所以，大象的心率要比老鼠快得多，但比老鼠的寿命长得多。因此，生物体的各种新陈代谢的快慢和维系时间长短都与其规模呈现规模法则。那么，企业有没有相应的规律呢？首先，我们需要找到企业中与生物心跳频率类似的变量。《规模法则》一书第10章发现，企业的资金周转、人员周转都可以看作是企业的某种代谢速率，可以类比为心跳频率。因此，和生物体非常类似，越大的企业，人员更迭和资产周转的速度越慢，而相关的时间，如企业的平均寿命、员工留在企业中的平均时间也会越长。《规模法则》指出，该规律果然可以被实证数据验证，如下图所示。+ 第1,293行：
第1,297行： − − 随着年量增长，生物体面临死亡的风险越高。类似的，我们也可以考察死亡风险如何
→企业的“心跳”与“寿命”
美国上市企业的平均寿命约为10.2年，而半衰期约为8.6年。这意味着大约9年以后，就会有一半的企业“死亡”。
美国上市企业的平均寿命约为10.2年，而半衰期约为8.6年。这意味着大约9年以后，就会有一半的企业“死亡”。
随着年量增长，生物体面临死亡的风险越高。类似的，我们也可以考察死亡风险如何随年龄增长而增加。下图显示，中国企业的死亡率随着年龄的增长呈曲线变化。例如，在30岁时，死亡率仅为[math]1.4 \%[/math]。类比生物学： 这种将死亡率视为年龄(t)函数[math]\lambda(t)[/math]的方法，以及观察到的年龄依赖性趋势，与生物学中研究物种寿命与年龄关系的建模思路是类似的。企业生长方程目前无法预测企业的死亡，但可猜想企业规模越大，平均寿命越长，死亡率越低。
[[文件:中国企业的死亡.jpg|无框|中国企业的死亡]]
==企业的“心跳”与“寿命”==
==企业的“心跳”与“寿命”==
企业与生物的类比不仅在于它们共同的亚线性规模法则，还在于由这些规模法则推导出的关于类似于”频率“和”寿命“的规模法则和类似的死亡风险曲线。前面已经指出，越大的生物体，由于细胞的新陈代谢率提高，活动频率会逐渐下降，而活动时间会相应增加。所以，大象的心率要比老鼠快得多，但比老鼠的寿命长得多。因此，生物体的各种新陈代谢的快慢和维系时间长短都与其规模呈现规模法则。那么，企业有没有相应的规律呢？首先，我们需要找到企业中与生物心跳频率类似的变量。《规模法则》一书第10章发现，企业的资金周转、人员周转都可以看作是企业的某种代谢速率，可以类比为心跳频率。因此，和生物体非常类似，越大的企业，人员更迭和资产周转的速度越慢，而相关的时间，如企业的平均寿命、员工留在企业中的平均时间也会越长。《规模法则》指出，该规律果然可以被实证数据验证，如下图所示。
我们也可以利用类似的关于克莱伯定律如何推导心跳频率和寿命长短的规模法则推导，将企业视作一个水缸模型，只不过水缸里面流动的不是水而是现金。如果我们将净利润与新陈代谢相类比，人员与货币的周转类比为生物体中血液的周转，那么不难推导出，净收入与总资产之间的0.85次幂这一广义的克莱伯定律，导致了企业人员更迭、资产周转速度的近似-0.15次幂（类比为心跳频率），和存活/停留时间的0.15次幂（类比为寿命长短）。
我们也可以利用类似的关于克莱伯定律如何推导心跳频率和寿命长短的规模法则推导，将企业视作一个水缸模型，只不过水缸里面流动的不是水而是现金。如果我们将净利润与新陈代谢相类比，人员与货币的周转类比为生物体中血液的周转，那么不难推导出，净收入与总资产之间的0.85次幂这一广义的克莱伯定律，导致了企业人员更迭、资产周转速度的近似-0.15次幂（类比为心跳频率），和存活/停留时间的0.15次幂（类比为寿命长短）。
= 解释模型 =
= 解释模型 =