这个工作的目的是试图把总体信息对称与TQM状态相联系，达到质量感知和观察质量感知在市场方面的反映。因为信息对称是个复杂现象，需要更多探讨，这篇论文研究的范围是很有限的。这篇论文旨在为质量感知提供系统动态框架、观察质量感知在市场方面的能动因素的变换角色。这个模型的输入是TQM 的现实条件、教育指标和信息繁荣率。市场方面能动因素的价值被检测，它们对质量感知的影响和努力要求加以检测。测试中能动因素的结合价值是00%、30%、60% 和90%。分析对各因素的价值可以进行判断，而量化并不可行。这也进行了一些数据测试和模拟。

    发展中国家以印度为例。Jagadeesh 调查并公布了印度TQM 因素。Jagadeesh 调查并发表了印度1996年的TQM 因素（表2）。为了建模型，所有因素都被转化为0-1的标准， 并一直沿用到2000年。Khanna et al. (2004)下结论说，对一个从中等到较弱的事例中，在印度汽车业要获得成熟的TQM会要求有13年时间。 对于一个印度TQM普遍事例，我们假定一个15年到20年的之间变化的成熟期。成熟价值表现为90%到92%， 这是因为100%的成功其实是很少见的。正如表2所示，成熟期的变化是由于TQM因素的基础有变化。

    从2000年的印度人口报告中提出真实的价值。此模型假定真实的值基于以前的数据计算以一个持续的比率在增长。通过一个矫正因子，这个值会转化为信息对称。此因子被确定从0.2逐步变为0。

    分析

    关键性变量如TQMI和信息不对称，由于能动因素产生的感知，对质量感知和所要求作出的更多努力，都进行分析。分析所用的图形是模拟

表2印度TQM因素和价值，以及所观察到的成熟期

的直接输出。内在的解释性注释标在每个图下面。

    图例2显示了信息对称、不对称和TQMI的状态。在2000年，获得的信息对称是05212, 到2005年 增长到0.814146(斜率为每年1.2%)。2000年，不对称高达0.4788, 到2005年降低到0.1858。从一个大的时间范围看，对称和不对称的行为， 是分别以指数级增长和下降。对称和不对称的行为只在此模型的短期内呈现线性状态。作为一种目标，TQMI 展示的是一条直线（斜率为每年3%)， 一直到2020年，达到92%这个数值。

图例2：信息对称，信息不对称，TOMI

    能动因素引起的感知

    对于能动因素不同的价值，能动因素引起的感知在模拟初始就足够高，但于2005年就下降了（图例3）。对于低一些的能动因素，下降率就会慢一些。对于高一些的能动因素，下降率就会快一些。对于30%的能动因素，能动因素引起的感知为0.1436, 按照每年0.003526的斜率,下降到0.0557; 对于60%的能动因素, 感知为0.2872, 按照每年0.007068的斜率,下降到0.1115; 对于60%的能动因素, 感知为0.4309, 按照每年0.010548的斜率,下降到0.1672。所观察到这种趋势是由于信息对称在能动因素引起的感知方面的作用，它说明了对于低值的信息对称，需用更多的能动因素来增强质量感知，反之亦然。信息对称的崛起也相应地孕育了质量感知，使能动因素的作用显得弱了。