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关于责任现象学双组合公式的特征值赋值解读关于责任现象学双组合公式的特征值赋值解读 核心：
责任特征值两个矢量特征包含：方向特征值，大小特征值。方向特征值（-1，0，+1），大小特征值（0～N）。Ra+Rb=方向特征值的集合。这个是关键。
关于责任现象学双组合的特征值赋值的问题，我们首先来说明责任理论中的责任动力学与责任现象学的区别。责任动力学是建构责任理论的基石，责任现象学是责任理论的外在一切表现的数字符号与逻辑表达式、公式的内在统一。
首先来认识广义责任的定义：责任本质上是人的一切社会行动在社会关系中的评价总和。这是一个典型的用集合法定义的名词概念。比如，马克思总结的广义人的概念：人是一切社会关系的总和。
根据广义责任定义中的集合，我们可以得出责任集合的四个元素｛人，社会行动，社会关系，评价｝。
责任矩阵模型的构建是基于广义责任定义发展出来的，社会行动与社会关系衍生出两个责任力量维度：社会行动根据人在责任中存在责任主客体转换的机制，衍生出责任驱动力维度，这个维度（X轴）属于责任动力系统；社会关系与评价衍生出责任约束力维度，这个维度（Y轴）属于责任静力系统。
责任的评价采用高低阶的假设法，也就是说任何责任评价，不管定性的还是定量的评价，都可以采用最简单的责任高低阶评价法。比如法律只存在对错之分；业绩可以ABCDE，也可以百分比，还可以优中差，但不管如何评价最终我们都可以列入高阶与低阶的强制分布区间。
采用责任高低阶评价法的最大优势在于，可以运用数字符号化的集合表达式，责任（低价，高阶）=R（L，H）。因此，责任高低阶集合数字符号表达式R（L，H）可以说是责任现象学对当下责任理论的最大贡献。
有了R（L，H）数字符号表达式，我们就可以对任何责任评价的词汇与现象进行数字符号化处理。比如，出勤（旷工/迟到，按时）的责任高低阶数字符号表达式为：出勤R=（旷工/迟到L，按时H），业绩R=（差L，好H）。
回到责任矩阵，通过上述复杂的假设与推导转换，我们得出四种责任基本单位以及高低阶数学特征值：角色责任R1（-1，0），能力责任R2（L，N），义务责任R3（0，+1），原因责任R4（C/c）。
有了责任微观层面的四个单位与高低阶结构，我们就可以统一责任，也就是可以总结出责任的总公式：
责任R=角色责任R1（-1，0）+能力责任R2（L，N）+义务责任R3（0，+1）+原因责任R4（C/c）=1
这里的“1”是表示责任的总和，是数学自然科学中整体结构的意思。无论责任外在表现形式多么千变万化，终归是可以被这四种责任的高低阶全部评价。
现在我们来简单说明责任特征值的数字（-1，0，N，+1），责任特征值的数字是以社会科学为前提，责任数字特征值“-1”表示违反正式的法律，具有惩罚的责任评价含义；责任数字特征值“0”表示满足了责任客体评价诉求（显性条件下R1（0），表示0违反）或责任主体没有做（隐性条件下，R3（0），0作为）；责任特征值“N”表示可以从大于0到无穷大的评价结果；责任数字特征值“+1”表示隐性条件下的有“增值”的作为。
现在我们明白了，责任理论中存在两类数字，第一种数字“1”是表示责任总公式的数学整体性；第二种数字集合（-1，0，N，+1）表示责任的社会评价属性。
我们现实中的责任最常见的一种是单一责任现象，也叫单R现象。比如迟到了、打架斗殴就是R1（-1），业绩好就是R2（N），助人为乐就是R3（+1），有奉献精神就是R4（C）。
还有一种最常见的责任现象就是Ra（L，H）+Rb（L，H）=（-1，0，+1）的责任组合现象，我们称为责任现象公式。比如，好心办坏事，这类责任现象可以用责任公式表达：R3（+1）+R1（-1）=-1。
那么很多人会问，为什么责任公式等号后面不是“1”而是“-1”、“0”或“+1”呢？这个是因为“1”在责任现象学里面代表的是数学、自然科学的整体性，而“-1”，“0”，“+1”代表的是责任的社会价值的评价性，根据责任公式中的责任高阶与高阶、高阶与低阶、低阶与低阶的三个特性我们描述出：
1，Ra（H）+Rb（H）=+1，这个责任公式“+1”特征值代表双高组合的社会责任额外增值的特性；
2，Ra（H）+Rb（L）=0，这个责任公式“0”特征值代表一高一低组合等于0，一功一过等于零的社会价值特性；
3，Ra（L）+Rb（L）=-1/0，这个责任公式“-1”特征值代表责任双低组合的社会特性，其中R1（-1）+任何三种都是等于-1，其他三种责任低阶组合都是等于0的社会评价属性。
这就是责任数学数字“1”与责任特征值数字（-1，0，N，+1）的本质区别，前者代表责任自然科学的整体性，后者代表责任的社会科学的人文评价特征性。