量化因素（精选九篇）
量化因素 篇1
我国经济的内部平衡也存在明显的失衡状况。内部失衡具体表现为:储蓄率过高, 消费不足;投资过热, 投资效率低;国内有效需求特别是国内消费需求长期不足。
1 我国经济外部失衡的原因分析
1.1 外部因素之汇率对外部失衡的影响分析
在长期内, 外部平衡仍然反映为本国的国际收支平衡。国际收支的长期平衡归根结底取决于本国和外国商品的相对竞争力。我国经济以外延式经济增长为主, 即通过投入大量生产要素, 来带动经济的增长。我国的产业结构以加工业和制造业为主, 这种产业结构使得我国资源消耗严重, 以大量的自然资源换来经济的增长, 却不适合我国经济的可持续发展。我国货币升值可以促进国内资源的节约。
以上的分析都是建立在内外部平衡的长期调节理论基础上的, 短期内, 我国货币的升值对外部失衡的调整却不是非常明显。自从2005年7月汇改以来, 人民币已经累计升值约17%。但是我国的进出口差额却并没有减少, 反而每年大量增加, 外汇储备也以较快速度大量积累。所以说, 在短期内, 人民币的升值无法立即调整外部经济失衡。
尽管如此, 从中长期来看, 人民币升值依然会在调整外部失衡上发挥重要作用。有利于促进我国产业结构升级, 缓解贸易顺差过大的矛盾, 从而有利于我国经济更平稳和持续发展。
1.2 内部因素之消费、投资对外部失衡的影响分析
作为宏观经济学中的两个基础变量, 消费和投资关系的研究在经济学中占有着重要地位, 它们的协调发展对于一国经济有着至关重要的作用。在不考虑资本流动的前提下, 一国国际收支差额等于国民收入减去国内吸收的差额。国际收支平衡意味着国内产出被国内需求全部吸收;国际收支状况很大程度上取决于内需的大小。中国长期的国际收支顺差是由于国内的内需不足所造成的。我国消费需求不足, 投资需求旺盛, 会引起生产要素从消费部门流向投资品生产部门, 消费之后的剩余产品便转化为存货或出口。虽然内需和外需并不是确定的正向或负向关系, 在不同的经济环境下两者表现出来的关系会有所不同。在开放经济下, 如果内需过低会导致外需的大量增加, 内需不足会转化为外部需求。
以下采用协整模型研究对外贸易差额 (XM) 、投资 (I) 、消费 (C) 这三个变量之间的数量关系。
(1) 数据处理。
外部经济变量直接采取中国1990年至2007年的对外贸易差额, 用XM表示, 内部变量指标采用消费和投资指标, 即用最终消费额 (C) 和资本形成额 (I) 来表示, 所有数据均来自CCER中国宏观经济数据。要研究对外贸易差额 (XM) 、投资 (I) 、消费 (C) 三个变量。处理数据:将C处理成实际消费额, 即C1=C/CPI, 然后将XM、I、C1分别取对数。
(2) 平稳性检验。
为了防止伪回归现象发生, 采用ADF检验法对变量LNXM, LNI, LNC1的差分序列进行平稳性检验, 对三个变量进行二阶差分变形后通过了平稳性检验, 所以变量是二阶单整序列, 可以作协整分析。
(3) 协整检验。
由于变量LNXM, LNI, LNC1都是二阶差分平稳序列, 采取EG两步法做协整回归, 检验进出口差额与消费和投资之间是否存在协整关系。首先用OLS法进行回归, 建立如下回归方程:
LNXMt=β0+β1LNIt+β2LNC1t (1)
得出结果如下:
LNXM=0.6711LNI+0.5972LNC1-4.9128 (2)
t: (0.789132) (0.636733) (-1.4504)
模型拟合优 度较高, 且不存在异方差。若变量序列LNXM, LNI, LNC1存在协整关系, 对E做单位根检验, 通过了显著性检验。认为残差序列E为平稳序列, 表明变量之间存在协整关系。协整关系所对应的长期方程为式 (2) 所示, 此方程显示变量LNXM与LNI、LNC1之间具有长期稳定的正向关系, 表示投资和消费对进出口差额具有显著的拉动作用。LNXM与LNI的回归系数在10%的显著性水平下通过了显著性检验, 它示投资和消费都对贸易差额有显著的拉动作用, 投资、消费每增长1%, 进出口贸易差额将分别增长0.6711%和0.5972%, 进口增长相对较快。
2 我国经济内外部失衡的因果关系检验
通过检验两个内需变量与贸易差额之间的Granger因果关系, 以判断是我国内部失衡影响了外部失衡, 还是外部失衡导致了内部失衡, 或者两者同时存在。Granger因果检验结果显示, LNC1和LNI是LNXM的Granger原因, 而LNXM是LNI的Granger原因。这一结论意味着, 我国的消费和投资拉动了贸易差额增长, 而贸易差额的增长又带动了投资的加速增长。
这一结论符合我国目前的国情, 近些年, 我国的经济增长主要是靠投资的增加与出口贸易的飞速增长, 与此同时伴随着消费不足与贸易依存度过高的问题。这个因果检验印证了之前的理论说明, 即国内经济作为内因导致了外部经济的失衡。最终消费和投资以相当高的置信度接受了它们是贸易差额的原因这个假设, 而且贸易顺差也是投资增加的原因, 但是从上表看来, 贸易顺差对消费的影响不大。
3 储蓄、投资对外部失衡的影响的量化分解
3.1 数据与变量
这一部分考察储蓄、投资这两个内部经济变量对进出口差额的影响。其中储蓄是按支出法计算的国民生产总值减去最终消费的剩余部分, 投资采取的是中国的资本形成总额的数据, 经常项目差额采用的是进出口差额指标, 各项数据均来自于CCER中国宏观经济数据库。对我国1990-2007年的进出口差额 (XM) 及储蓄投资差额 (SI) 这两个时间序列进行了ADF单位根检验, XM和SI在经过两次差分后均为平稳。
3.2 协整检验
本部分同样采用EG两步法对变量进行协整分析。变量XM, SI都是二阶差分平稳序列, 按EG两步法做如下的协整回归。用OLS法进行回归, 建立如下回归:XMt=β0+β1SIt (4) , 对XM和SI进行协整回归得
XM=0.164SI-213.788 (5)
t: (10.59228) (3.355025)
对E1做单位根检验, ADF检验结果显示残差序列E1是平稳的, 这表明XM与SI存在协整关系。从方程 (5) 可知, XM随着SI的变化而正向变化, 增加一单位的SI会使得XM增加0.164个单位。这个协整方程表明在中国由于国内储蓄大于国内投资, 多余的储蓄转化为净出口, 这才是导致贸易盈余的国内根本原因, 是国内的储蓄投资关系失衡引起了外部的失衡。
3.3 Granger因果检验
结果显示, XM是SI的Granger原因, SI也是XM的Granger原因, 我国国内储蓄投资差额与进出口差额之间互为因果, 互相影响。由以上Granger因果检验结果可知, 储蓄大于投资是我国贸易大量顺差的内因, 而且我国的进出口贸易差额也对储蓄投资差额造成了影响。
4 结论和相关对策
我国经济的外部失衡是由两方面因素造成的, 即外部因素对外部失衡的影响及内部因素对外部失衡的影响。
(1) 汇率因素在长期内可以对经济失衡造成影响, 并可以通过调整汇率来对经济失衡进行调节。在汇率政策上, 我国应适当扩大汇率波动的幅度, 通过本币持续小幅度升值, 减少或消除过多的国际收支顺差。通过汇率的调节, 来使我国达到经济的内部和外部的平衡。但是短期内变动汇率对经济失衡的影响不大。
(2) 内部经济失衡在很大程度上影响了外部失衡。一方面, 我国消费和投资发展不平衡, 投资相对过快增长而内需不足, 只能依靠出口海外市场消化, 出现了大量的贸易顺差;另一方面, 我国的储蓄大于投资, 使得国内消费不足, 无法合理利用的资源也不得不转化为出口, 也形成了贸易顺差, 从而导致了外部失衡的出现。同样, 外部失衡在一定程度上也影响了内部失衡, 长期的贸易顺差造成的财富效应不自觉地调整了国内的产业结构。
要改变这种情况, 必须实施“扩大内需促进消费”的经济政策, 让消费需求成为经济增长的主要拉动力。需要改善国内收入分配差距过大的状况;完善各种社会保障制度, 改善消费预期, 提高中低收入者的收入和他们的消费倾向;提高农民的收入, 建立健全农村最低生活保障制度。
摘要：利用1992-2009年间的实际数据, 对投资、消费、储蓄等因素对外部经济失衡的影响进行了量化分析。结果表明, 我国经济的外部失衡主要是由经济内部失衡导致的, 我国经济外部失衡的影响因素为:我国的消费 (C) 和投资 (I) 和储蓄投资差额 (SI) 。但是如果从中长期来考虑的话, 汇率因素无疑也会对外部失衡造成影响。
关键词：外部失衡,内部失衡,量化分解
参考文献
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宿舍班级量化个人量化整改方案 篇2
为了进一步的加强宿舍管理，规范住宿生的言行，强化培养学生的良好生活习惯，使宿舍管理水平上档次，更好的为教育教学工作做好服务。特制定班级宿舍量化实施细则。一 扣分项：
1对于吸烟、喝酒、打架、上网，故意破坏公物、未履行正当请假手续夜不归宿等严重违纪行为，每人次扣班级量化分5分。
2对于宿舍打闹、说脏话、串宿舍、乱泼乱倒、乱扔垃圾、嗑瓜子、不按时午休、晚休（说话、听歌、看小说、随意走动等）、厕所内喧哗，宿舍内晾晒衣物、打扑克、下棋、钻窗户等每人次扣班级量化分1分。3对学生个人量化（内务、卫生、纪律）低于80分（不及格）或因严重违纪被勒令停宿的，每人次扣班级量化分5分。
4值日组对公共区（楼道、楼梯）、水池、洗漱台未打扫扣班级量化分5分，打扫不彻底扣2分
5严禁乱接电线和使用各种电器，一经发现一律没收并扣班级量化5分。6违纪扣班级量化分的个人，次日能找到宿管教师，参加宿管教师组织的宿舍公益劳动。待宿管教师检查合格后，可取消对班级量化的扣分。根据违纪的严重程度，可增加劳动的天数和任务量。非常严重的可停课，屡教不改者可退宿或退学。
二 加分项：1对被评为优秀宿舍的个人，每人次为所在班级加0.2分，涉及人数多、次数多累加。
2值周班对公共区（楼道、楼梯、水池、洗漱台、厕所）的打扫，视其干净程度，为所在班级加1-5分。
十一中学住宿学生个人量化评分标准
本学期对我校住宿学生个人进行量化考评，每个学生基础分为100，从个人内务、卫生、违纪情况三方面进行考核。A内务方面：
1、床铺：军被叠成方形，要求有棱有角，放置于床头外侧，要求统一方向。枕头统一放置在军被右侧。床单铺平、抻平且将床垫、褥子外侧包紧。其余物品一律不许置于床铺之上。床单、被罩及枕巾要求干净，并原则上要求统一样式及颜色（学校配发）。书籍罗列整齐放在空铺上。不符合要求者扣个人量化分2分。物品摆放：
2、脸盆置于铺底远端，洗漱用品置于脸盆内、毛巾折叠整齐置于脸盆内。鞋子每人不超过两双，鞋后根朝外，紧挨脸盆整齐摆放。
暖水瓶统一整齐摆放于储物柜旁平台上。不符合要求者扣个人量化分2分。B卫生方面：
1、地面要求无垃圾、无污迹、污物，无脏水、整洁干净。墙面要求无乱楔钉、乱拉绳线、乱贴乱画乱挂、墙壁、屋顶无蜘蛛网等现象。
门窗要求门窗框上无尘土、污迹，玻璃明亮洁净，无裂损。注意保洁
（学生在生活时间在宿舍无乱泼乱倒脏水，乱扔乱放垃圾现象，保持室内洁净如初。）不符合要求者扣值日生个人量化分2分。
2、值日组对公共区（楼道、楼梯）、水池、洗漱台未打扫扣个人量化分5分，打扫不彻底扣2分 C纪律方面：
1对于吸烟、喝酒、打架、上网，故意破坏公物等严重违纪行为，每人次扣个人量化分10分。
2对于宿舍带手机、打闹、说脏话、串宿舍、乱泼乱倒、乱扔垃圾、嗑瓜子、不按时午休、晚休（说话、听歌、看小说、随意走动等）、宿舍内晾晒衣物、打扑克、下棋、未履行正当请假手续夜不归宿、钻窗户等每人次扣个人量化分2分。二 加分项：
1对被评为“优秀宿舍”的个人，每人加1分。
2值日组对公共区（楼道、楼梯、水池、洗漱台）打扫的干净彻底，每人加1分。3主动参加宿舍的公益劳动，给个人加1分。4有好人好事，拾金不昧行为的给个人量化加1—2分
三
对学生个人量化总分（内务、卫生、纪律）低于80分（不及格）
停课参加宿管科组织的公益劳动。
量化因素 篇3
【关键词】科技经费管理；决策支持系统；定性因素；设计
1.概述
科技经费管理决策支持系统本质上属于决策支持系统（DSS）的分支，其处理对象是科技经费投入和产出的分析。从科技经费管理决策支持系统的构成和设计依据来看，处理知识规则和逻辑判断，涉及到的环节较多，需要对经费使用的细节、目的性、使用效率等进行评估。对于一个通常意义下的科技经费管理决策支持系统而言，一般都包含了表示层、逻辑层和数据知识层三个基本的结构。其中逻辑层需要处理的内容最多，包括模型库、数据发掘和知识库管理等较为复杂的内容。本文就将对逻辑层的内容展开分析，主要分析在数据处理中较为关键的知识表示方法，这类数据属于定性分析（非定量）的内容，而处理方式对决策影响较大，因此有深入研究的必要。
2.知识表示方法
在决策支持系统中，有大量的定量数据，可以直观的给出某项指标的水平，也需要处理一些难以用定量数据来描述的内容。而这些定量和非定量的内容都可以用一种通用的概念——知识来表述，即可进一步的将知识定义为针对一个或一类问题或领域，通过对客观数据的分析和处理所抽象出来的规则集合，或是以特定结构和逻辑组织起来的数据集合。在明确了知识的基础上，便可进一步通过知识工程学的有关理论来进一步研究知识的表示方法，这是在处理决策支持系统时的重要基础。
知识表示方法主要有四类，产生式规则表示法、语义网络表示法、框架表示法和面向对象表示法[2]。本文以科技经费管理决策系统作为研究对象，由于该系统中所包含的内容具有对象类型多样的特点，其中包含较多定性指标，通常的系统设计逻辑不容易处理好这类问题。本文以此为背景，研究以面向对象的表示方法来作为科技经费管理决策支持系统的知识描述方法。
面向对象的知识表示方法所依据的林论基础为面向对象技术（OOKR），面向对象的知识表示是将多种单一的知识表示方法按照面向对象的设计原则组合到一起而形成的混合知识表示形式。面向对象的知识表示方法可以处理结构性知识、过程性知识和面向对象的推理三类较为复杂的知识表示。因此这一知识表示方法能够以较为接近人的认识方式来描述不同的数据，而且能够整合已有的表示方法，在不同的数据之间的融合方面具有明显的优势，加之可以利用对象之间的逻辑推理和协作，对较为复杂的问题能够进行有效的分解求解。
3.科技经费管理系统中的信息处理
3.1 信息类型
科技经费管理决策支持系统需要处理和科研经费的使用和决策相关的信息。从知识表达的角度看，不同类型的信息都可以归为某种知识。在科技经费管理决策支持系统的设计中，需要处理以下三类主要的信息（知识）：（1）科技项目相关信息。这是科技经费管理系统区别于其他类型的决策支持系统重要特征，这些特征性项目信息对于决策具有重要的参考价值。在这些和科技项目有关的信息中，包括科技项目的申报单位、科技项目所要研究的主要内容，以及通过项目的研究可能取得的成果和社会经济效益、项目研究中各个阶段和环节的经费计划使用情况等。对于这些和科技项目有关的信息形式多样，既有定量内容，也有文字描述的定性内容，因此是较为繁琐也较难表述的部分。（2）规则信息。这类信息主要用于描述科技项目的政治、法律法规等外部环境，如对于某些特定的科技项目是否有国家有关政策的支持和扶住、是否有专项资金支持等，通常在进行系统设计时都将这类外部信息作为规则信息处理，归为规则性知识。这类信息多数为逻辑型和定性描述的内容，不便量化，因此采用面向对象的逻辑推理方式进行描述较为方便。（3）评价模型。作为决策支持系统不可缺少的部分，评价模型在科技经费管理决策支持系统中非常重要，评价模型针对在科技项目不同阶段的特点，分别制定相应的评价模型来完成分析和决策，例如在科技项目的申请和审批阶段，就需要利用相应的模型来对科技项目的申请人具备的科研能力以及可能取得的研究成果、申请人所提出的经费合理性做出评价，从而供决策者利用评价结果来做出判断。
3.2 科技项目申报书信息的抽象和处理
对于系统设计者来说，对于某个申报的科技项目的了解，主要来自于项目申报书，且申报书的内容又大多以文字描述，因此对这些文字性的内容进行抽象和分类，提取和项目的有关的管理和决策信息就显得很关键。需要从项目申报书中提取的内容主要包括项目基本信息、项目负责人及项目组情况、项目承办单位情况、关于项目本身研究内容与进度的信息、项目经费预算。这五类信息中，前四类都属于定性描述的内容，最后一项属于定量描述的内容。
对于定性内容，在程序设计时可采用建立不同的类（class）来进行处理，对于上述五类信息，可分别建立起项目类（记录项目的名称、编号等信息）、参与人员类（记录参与人员姓名、职称等）、负责人类（记录项目负责人信息，如负责人所在单位、职称、联系方式等）、承办单位类（记录单位名称）、地址类（记录有关联系人的通讯地址、工作地址等）、账户类（记录和项目有关的资金支付账户）。
4.系统相似项目的匹配分析方式
科技经费管理决策支持系统的重要功能之一就是评估项目的经费预算的合理性，进而做出决策。在这个评估过程中的一个很重要的参考因素就是类似项目的预算情况。通过对比类似项目的经费使用情况，能够对申请项目的经费使用预算做出有益的参考。但两个项目之间的相似性程度是一个模糊概念，跟决策者的经验有关，因此难于采用定量分析的手段。为了解决这个问题，本文尝试采用面向对象的推理方式来做出决策。采用这种方式的步骤如下：
（1）选取匹配指标。这一步是为选定申请项目的控制性指标，作为在数据库中搜索类似项目的标志，如果找到了类似的项目，则调出该项目的决策信息。如果项目比较特殊，没有找到可参考的对象，则返回空值。（2）如果找到了参考项目，则分析和比较本项目和参考项目之间的指标，对项目预算进行评估和建议。在上述两个步骤中，关键是选择合适的指标，在评价项目之间的相似性时，需要利用一定的相似评判方法。通常情况下，计算两个数据之间的相似性需要借助于相似性理论，通过计算相似度来辅助决策。但这一方法还需要对不同相似评价指标之间的权重，要合理的拟定这些权重很困难。因此为了便于分析比较，采用以下方法来比较项目之间的相似性：选取项目类型特征指标，按如下优先级进行排序，项目的关键字、所用技术、应用领域、所属领域、经费数量等因素，通过对数据库中已有项目的遍历对比，来寻找与目标项目接近的项目，当存在某因素交集时记为1，无交集记为0，并做出累加，最后选取总得分最高的项目作为最佳参考项目。在找到接近项目后，调用对比项目的经费使用情况来判断。从理论上讲，应着重研究项目相似度的计算理论，通过对项目间进行全面的相似度分析，可以作为后续课题展开研究。
参考文献
[1]徐伟，王儒敬，杨化峰.基于RuleML的多级知识单元知识表示方法[J].计算机工程与应用，2005，1.
[2]贺玲，吴玲达，鲁汉榕.一种可用于基于内容智能检索的知识表示方式[J].计算机工程与应用，2000，35（1）：1-4.
量化因素 篇4
(一) 就业质量是一个主客观相结合的范畴
在就业质量的基本概念上, 国内学者已经形成了比较一致的意见, 普遍认可的就业质量概念是:反映整个就业过程中劳动者与生产资料结合并取得报酬或收入的具体状况之优劣程度的综合性范畴 (刘素华, 2005) 。剖析该概念表述可以发现, “劳动者与生产资料结合并取得报酬或收入的具体状况”显然是一个客观存在, 而“具体状况之优劣程度”则难以排除主观判断的成分。因此就业质量是一个主客观相结合的综合性范畴, 劳动者个体对就业状况的主观满意程度在就业质量内涵中不可或缺。
(二) 就业质量是一个涵盖宏微观层次的范畴
在就业质量内容的层次界定上, 多数学者是在纯微观层面上使用就业质量这一范畴的, 即重点关注与劳动者个体就业状况相关的内容要素。如张桂宁 (2007) 认为就业质量包括了一切与就业者个人工作状况相关的要素, 具体来说可分为以下8个方面:工作性质、工作条件、工作安全、尊严、福利、培训可能性、平等参与、晋升机会等。魏明凯、房保安 (2006) 则将就业质量的内容划分为4个方面:工作质量 (包括工资水平, 工作时间, 劳动强度, 劳动安全等) 、就业稳定性、劳资关系、福利和社会保障状况;李军峰 (2006) 指出就业质量的内涵分为工作性质、工作条件、稳定与安全、个人尊重、健康与福利、社会保障、职业发展、劳资关系、机会平等9个层次。可以说, 以上学者对就业质量具体内容的划分虽然大同小异, 但一个基本的关注点却是相同的, 他们都是在微观层面上关注与劳动者个体工作状况相关的内容要素。
除此以外, 也有少数学者认为就业质量不仅可以从微观角度理解, 而且可以从宏观角度探讨。刘素华 (2005) 指出, 当谈到某个范围如国家、地区或行业的就业质量时, 就业质量指的就是该范围内劳动者整体的工作状况的优劣程度, 一般用反映该范围内劳动者工作状况的各要素的统计数据, 如社会保险参保率、劳动合同签约率、平均工资等来表示。周平 (2005) 也指出就业质量一方面反映在政府促进和市场引导下社会充分或较充分就业的水平, 另一方面反映就业促进社会经济发展的作用, 其宏观涵义不可忽视。程蹊 (2003) 指出就业质量的层次可从就业环境、生产效率、经济生活3方面来界定, 着眼点是劳动者与经济增长的关系, 这就将就业质量的微观表现与宏观表现有机结合起来了, 突出了就业质量的宏观层面内涵。因此, 就业质量是一个涵盖宏微观层次的范畴。
(三) 收入或报酬是就业质量的内容核心
首先, 在就业质量的概念描述中, 劳动者所获得的收入或报酬状况作为就业状况多因素中的一个构成方面被突出显示和强调;其次, 在就业质量的内容维度划分中, 各研究者不约而同地将工资水平列为第1位因素;再次, 在众多研究者构建的就业质量衡量指标和评价体系中, 工资水平作为劳动者个体就业质量的一个衡量指标被赋予了相对较大的权重。因此, 在就业状况之优劣程度的众多因素中, 收入或报酬绝对是一个核心的、起决定作用的构成要素。但是, 收入或报酬水平的高低与就业质量的高低并不一定成正比, 两者的对应关系可以这样描述:收入或报酬水平高, 就业质量不一定高;收入或报酬水平低, 则就业质量一定低。
(四) 就业质量不等同于体面劳动
体面劳动 (decentwork) 是为了应对全球化给劳动领域带来的挑战而提出的, ILO把它定义为:“促进男女在自由、公平、安全和具备人格尊严的条件下获得体面的、生产性的可持续工作机会。”体面劳动被普遍认为是就业质量概念的基础。刘素华 (2005) 探讨了就业质量与体面劳动的联系与区别, 她认为:从广义上说, “体面劳动”涵盖了就业数量和就业质量两方面的内容, 在“体面劳动”的11项指标中, 除第1项“就业机会”和第11项“经济和社会因素”之外, 其余9项内容都是反映就业质量的。从狭义上说, “体面劳动”主要反映的是就业质量的状况, “体面劳动”的程度就是就业质量的水平, 体面的劳动就是高质量的就业。对于这两者的关系, 本文认为就业质量是一个中性词, 既可以有低质量的就业, 也可以有高质量的就业;而体面劳动则是一个反映较高质量就业状态的褒义词, 是就业质量调控所要追求和实现的政策目标。
二、关于就业质量的衡量指标和评价体系
(一) 关于构建我国就业质量量化评价体系的角度与方法
在如何评价就业质量问题上, 李全林 (2005) 指出就业质量应包括就业层次 (客观性指标) 和毕业生的主体指标 (如满意程度等) 两大方面的内容;周平 (2005) 指出就业质量应从3个方面的指标加以体现, 即就业人员的质量、就业岗位的质量和就业工作的质量。秦建国 (2007) 提出就业质量指标体系的建构应当从4个角度入手:就业前的主客观前提指标;就业岗位质量指标;就业满意度指标;就业宏观表现指标。刘素华 (2005) 提出了建立我国就业质量量化评价体系的步骤与方法, 并给出了企业层面的就业质量评价标准。柯羽 (2007) 详细阐述了就业质量评价指标的权重确定方法———层次分析法。
(二) 关于我国就业质量量化评价体系的具体内容
徐清 (2005) 、张桂宁 (2007) 等设计了对各个劳动者群体具有一定普适性的就业质量评价指标体系。他们在评价要素的选择和各指标的权重分配上大同小异, 共同的特点是涵盖了影响劳动者个体就业状况的主要要素, 同时给予劳动报酬以相对较大权重。杨何清 (2007) 、程惠娜 (2007) 、史淑姚 (2006) 、于任财 (2007) 等则专门针对高校毕业生群体, 对毕业生就业质量的衡量指标和评价体系进行了初步研究。
刘素华 (2005) 提出了衡量企业整体就业质量的指标体系, 包括4个一级评价要素 (聘用条件、工作环境、劳动关系和社会保障) 和17个二级评价要素。其中, 聘用条件可以分为工作时间、劳动报酬、工作稳定性、职工培训4个二级评价要素;工作环境可以分为物理环境、安全环境、心理环境3个二级评价要素;劳动关系可以分为劳动合同、民主管理、工会组织、平等协商和集体合同、社会对话5个二级评价要素;社会保障可以分为养老保险、医疗保险、工伤保险、失业保险、生育保险5个二级评价要素。这一指标体系是相对比较全面的, 尤其是将工作的心理环境纳入其中, 这一点在劳动者就业质量的评价指标设计中基本没有涉及。
(三) 就业质量量化评价指标选择的缺陷
在分析就业质量基本内涵时我们曾经指出:就业质量是主客观相结合、涵盖宏微观的理论范畴。这一基本内涵决定了就业质量的评价指标也应当是主客观指标相结合、宏微观指标相结合。然而, 大多数研究者设计的指标体系显示, 在主客观指标之中他们更倾向于以客观指标为主, 在宏微观指标之中更倾向于以微观指标为主, 以至于对就业质量的评价一方面缺乏劳动者的主观感受, 另一方面无法体现就业质量的宏观表现。这种倾向可能是出于量化评价要具有良好的可比性、指标值数据获取要具有最佳的可行性的考虑。
三、关于就业质量的影响因素
就业质量是一个相对独立同时又受到各方面因素影响的变量。哪些因素影响着就业质量的水平, 它们对就业质量产生影响的机理如何, 是就业质量研究中的一个重要问题。现有文献对就业质量的影响因素研究主要集中在全球化、劳动关系、劳动者个体因素、毕业生所在学校的特征等方面。
(一) 宏观层面的影响因素:全球化
刘素华 (2007) 探讨了全球化对我国就业质量的影响机理, 指出全球化通过强化资本、弱化劳动, 使传统的劳资力量对比的平衡格局被打破, 导致劳动者的就业质量下降。
(二) 中观层面的影响因素:劳动关系、学校特征
张桂宁 (2007) 从劳动者、资方以及政府的协调作用方面论证了劳资关系对就业质量的影响。实际上, 劳资关系到底是就业质量的一个影响因素, 还是就业质量内容的一个构成要素, 仍然有待商榷。
周少斌 (2008) 从高职院校的综合实力和影响力、专业设置状况、专业人才培养特色、高职毕业生的综合素质、工学结合紧密程度、就业指导和服务的有效性等方面对影响高职毕业生就业质量的校方因素进行了分析。
(三) 个体层面的影响因素:社会资本、性别、家庭背景、人力资本、就业能力
叶金珠 (2006) 探讨了劳动者个体所拥有的社会资本对就业质量的影响, 得出的结论基本是正向相关的。李军峰 (2003) 利用相关的调查数据, 从多个维度对我国男女职工的就业质量作了定量比较, 得出了女性职工的就业质量低于男性的结论, 并指出这种差别是由男女教育程度的差别、社会性别观念的影响、劳动力市场中的性别歧视等多种因素引起的。李颖 (2005) 探讨了大学生本身的就业能力对就业质量的影响。
(四) 影响因素研究的空白:企业或工作场所的特征
劳动者与生产资料相结合的就业行为必然发生在企业或工作场所内部, 因此, 企业或工作场所的某些特征必然对就业质量的好坏产生直接影响。例如, 企业所属行业性质的不同、劳动保护和安全生产投资的力度不同必然意味着工作场所的物理环境存在差别, 因而对劳动者的身心健康产生影响;工作场所的软环境如企业的文化价值观、人力资源管理理念、薪酬策略等影响着劳动者的收入或报酬水平、工作稳定性、民主参与乃至职业发展前景。因此, 这些因素都应该纳入到就业质量的影响因素体系中来加以考虑。然而目前为止, 我国对这些企业或工作场所特征的研究还属空白。
参考文献
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量化因素 篇5
“华富量子生命力基金自2011年成立以来，一直处于较弱的市场环境中，期间也有阶段性的比较好的表现，但总体来说没有给持有人带来正收益，深表歉意。公司看到了这一点，也一直在努力改变，今年三季度增聘了基金经理，改善了持股结构，逐步调整量化策略，以求找到更适应现阶段市场的量化模型，为持有人带来收益。”面对《投资者报》记者关于华富量子生命力基金业绩的质疑，华富基金公司的相关负责人表示了诚恳的歉意。
据Wind数据，截至今年12月3日，华富量子生命力基金经理朱蓓以负27%的任职总回报在244位同类基金经理中位居232名，另一位基金经理孔庆卿以负7%的任职总回报在357位同类基金经理中位居347名。
量化模型发掘大把牛股 分散投资业绩贡献打折
据了解，与传统的定性投资不同，华富量子生命力基金严格采用量化投资策略进行“择时”与“选股”的操作。其数量化投资策略由于借助高效的计算机系统对市场进行全方位的地毯式扫描，进而构建系统化的投资组合，并且遵守严格的投资纪律，因此可以弥补由于人的精力不足而造成的选择范围局限，最大限度扩大投资视野，并在第一时间发掘新的投资机会。
从实际效果来看，华富量子生命力也确实发掘了众多的大牛股。据Wind数据，从年初至今（11月22日），华富量子生命力第三季度末的十大重仓股中，浙报传媒（上涨176%）、上海钢联（上涨264%）、爱施德（上涨272%）、海越股份（上涨108%）、太极股份（上涨141%）5只股票涨幅均已翻番，然而，华富量子生命力的业绩回报却没有因为这些牛股而遥遥领先。
对此，华富基金相关负责人回答说：“量化投资是借助计算机系统，运用程序化的计算机模型进行全市场数据分析，用模型结论指导投资的一种投资方式。根据基金契约，华富量子生命力基金是一个运用量化模型指导投资的产品。每个模型对不同的市场环境都有不同的适应性，因为其分析基础是各种市场公开数据，所以从一般规律来看，量化投资的产品在震荡向上以及牛市行情中表现比较出挑，而在熊市行情中则普遍弱于市场。同时，量化投资产品持股分散度比较高，单个股票的占比都不高，从正面来看，是有效规避了风险，但同时个股涨幅对基金净值的贡献率也就相应降低了。”
量化投资成熟运用于国内A股还需时间
华富量子生命力基金的基金经理朱蓓，上海交通大学安泰管理学院硕士研究生，曾担任平安资产管理公司量化投资部助理投资经理。多年证券投资研究、保险公司投资从业经历。现任华富基金金融工程研究员、产品经理，华富量子生命力、华富中证100、华富中小板基金经理。
对于华富量子生命力目前的业绩不大理想。华富基金公司相关负责人解释说：“华富量子生命力基金自2011年成立以来，一直处于较弱的市场环境中，虽然期间也有阶段性的比较好的表现，但总体来说没有给持有人带来正收益，深表歉意。公司看到了这一点，也一直在努力改变，今年三季度增聘了基金经理，改善了持股结构，逐步调整量化策略，以求找到更适应现阶段市场的量化模型，为持有人带来收益。”参考华富基金旗下的其他基金业绩情况，今年以来的确收益不错，海通证券统计前三季度权益类基金综合净值增长率达38.07%，在所有基金公司中排名第五，说明华富基金对股票主动管理的能力还是可圈可点的。
这位负责人称：“量化投资在国内市场还处于初级阶段，应用国外成熟的量化策略操作于国内市场，也要有一个逐步适应调整的过程。但从长期来看，未来中国经济向好，大盘逐步回暖的大趋势下，量化投资的未来还是可以期待的。”
朱蓓也在季报里诚恳地说：“三季度，量子生命力在符合量化模型的基础上，对传媒等板块做了一定的主动投资，取得了不错的效果。操作中，我们遵循量化投资理念，加强了对成长股的研究，不断优化我们的投资组合。”■
量化因素 篇6
一、国内外研究现状
就国外的研究现状而言, 多集中于管理科学方法的研究, 这种方法的应用主要关注于成本收益分析、生命周期分析、多目标优化等方面, 其中又以废弃物回收网络规划方面的研究居多。其中Louwersetal (1999) 提出了一个收集、处理废旧地毯并再分销的选址-分配模型;Fleischmannetal (2001) 提出了一个考虑逆向物流的一般的MILP工厂选址模型。就国内的研究现状而言, 自1979年城建部门正式接管城市环境卫生工作以来, 中国对垃圾管理问题的研究由此开始。在首卷《中国城市建设年鉴 (1986~1987) 》中总结了1949~1986年底中国垃圾管理的发展历程。1989年出版的《国外城市废弃物处理》一书中就十分强调立法与经济政策在垃圾管理中的重要性, 认识到可以通过补助金、减免税收、奖金等手段鼓励垃圾分类收集和物质的综合利用, 提高垃圾管理的效率。
总体上看, 国外学者更注重垃圾减量和回收的管理经济政策的研究, 而国内在垃圾管理方面所涉及的研究范围也日益广泛, 包括中国城市生活垃圾现状与污染控制对策, 中国垃圾管理体制与市场化改革, 垃圾资源回收体系的建立和完善, 再生资源利用产业的发展, 以及垃圾处理技术政策和垃圾处理产业化等众多方面。
二、建立递阶层次结构
问题的层次结构共分为三层:第一层为目标层 (O) , 即垃圾减量分类的效果;第二层为准则Ⅰ层 (C (1) ) , 即评价指标, 共有四个因素, 分别为居民知晓率, 参与率, 垃圾投放准确率和资源回收率, 依次标记为Ci (1) (i=1, 2, 3, 4) ;第三层为准则Ⅱ层 (C (2) ) , 即影响因素, 共有八个因素, 分别为社会宣传, 督导, 激励, 家庭收入水平, 户籍类型, 受教育水平, 家庭结构和其他因素。其中前三种属社会因素, 后四种属个体因素, 其他因素包括未考虑到的社会因素和个体因素的总称, 依次标记为:Ci (1) (i=1, 2, …, 8) 。建立量化模型层次结构如图1所示。
三、模型求解
(一) 确定准则层Ⅰ (C (1) ) 对目标层 (O) 的权重
对天景花园的工作经验和工作总结等相关资料进行汇总和分析, 考虑到资料和数据的搜集程度, 对参与率、知晓率、资源回收率和投放准确率在目标层中所起的作用进行评价, 进行专家打分, 构造出成对比较矩阵A, 元素个数为n (1) =4, 有
即A表示在垃圾减量分类活动中, 知晓率 (C1 (1) ) , 参与率 (C2 (1) ) , 资源回收率 (C3 (1) ) , 投放准确率 (C4 (1) ) 的相对重要程度。求得的最大特征值为, 及相应的特征向量, 并对特征向量做归一化得
根据随机一次性指标对照表, 得RI (1) =0.90
计算一致性指标:
和一致性比率指标:
由CR (1) <0.1说明对比矩阵通过一致性检验, 即比较矩阵的一致性是可以接受的, W1可以作为权重向量。则式 (1) 表示, 准则Ⅰ层中, 参与率、知晓率、资源回收率和投放准确率对目标层的权重分别为0.0541, 0.1053, 0.3025, 0.5381。
(二) 确定准则层II (C (2) ) 对准则层I (C (1) ) 的权重W2
根据问题的条件和模型的假设, 专家对于各项因素对指标的影响程度的评价是客观和准确的。构造准则层 (C (2) ) 对准则层I (Ci (1) (i=1, 2, 3, 4) ) 的比较矩阵:Bk= (bij) 8×8 (i=1, 2, 3, 4)
其中 , (k=1, 2, 3, 4;i, j=1, 2, …, 8) , 表示准则Ⅱ层 (Ci (2) ) 中各因素对知晓率的相对影响的重要程度, B2表示准则Ⅱ层 (Ci (2) ) 中各因素对参与率的相对影响的重要程度, B3表示准则Ⅱ层 (Ci (2) ) 中各因素对资源回收率的相对影响的重要程度, B4表示准则Ⅱ层 (Ci (2) ) 中各因素对投放准确率的相对影响的重要程度。
按照上述层次分析法基本原理对Bi (i=1, 2, 3, 4) 判别矩阵求取最大特征值及其归一化特征向量, 并进行一致性检验。
(3) 随机一致性指标:由表二 (n (2) =8) 得RIi (2) =1.41;
得到准则层II对准则层I中所有判断矩阵计算数据见表1。
由于CRi (2) <0.10, 则各对比矩阵通过一致性检验, W1 (2) 均可作为权重向量。
备注:W1 (2) = (0.0189 0.3082 0.1642 0.0330 0.0272 0.0661 0.2532 0.1291) TW2 (2) = (0.0266 0.2431 0.2917 0.1190 0.1038 0.0862 0.0846 0.0450) TW3 (2) = (0.0190 0.2264 0.3006 0.1205 0.0480 0.0314 0.1802 0.0740) TW4 (2) = (0.0275 0.2088 0.3498 0.0968 0.0547 0.0307 0.1224 0.1093) T
(三) 确定准则层 (C (2) ) 对目标层 (O) 的组合权重W
由于准则层 (C (1) ) 对目标层 (O) 的权重W1和准则层 (C (2) ) 对准则层 (C (1) ) 的权重W2, 于是准则层 (C (2) ) 对目标层 (O) 的组合权重W为
(四) 组合一致性检验
五、结论分析
根据模型求解得到W1, 这表示在准则Ⅰ层中, 参与率、知晓率、资源回收率和投放准确率对目标层的权重分别为0.0541, 0.1053.0.3025, 0.5381, 即垃圾投放准确率对目标层的影响程度最为重要。
根据模型求解得到, 这表示在准则Ⅱ层中, 其他因素, 宣传、督导、激励、家庭收入水平、户籍类型、居民受教育程度以及家庭结构对目标层的权重分别是0.0246, 0.2236, 0.3185, 0.1036, 0.0591, 0.0411, 0.1387, 0.0907。
从分析结果可知:为了保证垃圾减量分类的效果, 首先应提高垃圾投放准确率, 因为它对垃圾减量分类效果的影响最为重要, 所占比重为53.81%。其次应加强社会督导和广告宣传, 它们对垃圾减量分类效果的影响程度分别为31.85%和22.36%, 明显高于其他影响因素。第三, 应提高居民的受教育水平, 它对垃圾减量分类效果的影响程度为13.87%, 仅次于督导和宣传。
天景花园采用定时定点集中投放垃圾, 阳光花园采用楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾, 由于定时定点集中投放方式便于督导, 所以天景花园的试点效果要明显好于阳光花园。
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量化因素 篇7
垃圾焚烧发电工程是城市重要的基础设施。随着社会进步,垃圾焚烧发电工程的建设力度得到提升,在“十二五”全国城镇生活垃圾无害化处理设施建设规划中就明确:“到2015年,全国城镇生活垃圾焚烧处理设施能力达到无害化处理总能力的35%以上,其中东部地区达到48%以上”[1]。按照市政行业建设项目设计规模划分,垃圾焚烧发电工程属于大型建设项目。通过EPC方式实施大型建设项目,在实践中是工程参与方推崇的项目管理模式。根据国内法律法规要求,EPC方式需要通过招标确定,招标文件由招标人或其委托的招标代理机构编制。
招标文件的编制中,评分量化因素是体现招标人意图、选择适当投标人的主要方式。目前国家有关部门虽然颁布了部分标准招标示范文件,但尚未形成明确的EPC评分量化因素细则与权重。同时垃圾焚烧发电工程具有地域性、专业性和协同性特点,实践中更需要规整的EPC评分量化因素。通过检索发现,目前有关招标的研究主要集中在招标工程文档的管理、招标流程的研究、某一种招标管理模式的研究、政府采购及招标管理的研究等[2],尚无垃圾焚烧发电工程EPC招标评分量化因素研究。
本文以投资8.2亿的泸州市垃圾焚烧发电工程E PC招标实践为例,以招标评分量化因素为研究对象,通过制定定性、定量的评分量化因素,使得垃圾焚烧发电工程EPC招标得以成功实践。
1 垃圾焚烧发电工程EPC招标现状
1.1 垃圾焚烧发电工程建设内容和要求
垃圾焚烧发电工程是城市垃圾无害化处理的主要方式,建设内容包含自垃圾进厂接收到完成处置,以及固相、气相、液相、噪声等二次污染物控制的全面工程技术范围。具体包括了接收储存与进料系统、焚烧系统、烟气净化系统、垃圾热能利用系统、灰渣处理系统、消防、给排水及污水处理系统、采暖通风及空调系统、物流输送及计量系统、启停炉辅助燃烧系统、压缩空气系统及化验、维修等其他辅助系统,以及配套的建(构)筑物和必要的公用辅助工程[3]。全厂的建设需要根据厂址所在区域的自然条件,考虑生产、运输、环境保护、职业健康与劳动安全、职工生活,以及电力、通信、燃气、热力、给水、排水、污水处理、防洪、排涝等因素,综合分析比较后确定。
1.2 垃圾焚烧发电工程EPC包含的内容
《建设项目工程总承包管理规范》GB/T50358—2005规定,EPC是指工程总承包企业受业主委托,按照合同约定对工程建设项目的设计、采购、施工、试运行等实行全过程或若干阶段的承包。通过招标文件或合同约定,EPC总承包商还承担勘察、调试和试车、缺陷修复、技术服务及项目协调等工作,最终向业主提供一个满足功能要求、具备使用条件的工程项目。垃圾焚烧发电领域通常还要求投标人承担工程厂址红线内验收、移交、性能测试、操作人员培训和维修手册编制,协助发包人与电力公司(电力监理)间的协调,并在质量保证期内对上述工作中表现出的任何缺陷进行修复和维护。
1.3 垃圾焚烧发电工程EPC招标现状
国家发改委等九部委联合发布了《标准建设施工总承包招标文件》(发改法规[2011]3018号),自2012年5月1日起实施;住房和城乡建设部、工商总局联合发布《建设项目工程总承包合同示范文本GF-2011-0216》(建市[2011]139号),自2011年11月1日起试行;同时国际咨询工程师联合会、中国工程咨询协会出版了《设计采购施工EPC/交钥匙工程合同条件》,已在工程实践中长期运用,具有实践指导作用。全国范围内垃圾焚烧发电工程EPC招标也在稳步推进,但由于我国的工程体系基本是在前苏联工程体系的基础上发展形成,故对招投标阶段的策划准备不足,致使总承包商会利用EPC招标文件的漏洞,在工程实施时进行索赔,无法实现通过招标实现总价包干的目的[4]。
2 垃圾焚烧发电工程EPC招标重点关注的内容
2.1 工程风险控制与管理
垃圾焚烧发电工程是整个环境卫生工程中技术与管理集大成者,工程涉及服务范围、责任和风险都很大。垃圾焚烧发电工程EPC的本意是招标范围内可预计的风险由承包人承担。通过EPC,发包人选择优秀的承包人,实现招标范围内工程质量、进度、造价、安全等风险的全部控制,将发包人明示及成熟承包人应当预计的风险全部交由承包人承担。其中重点是工作界面、变更与合同价格风险。
2.2 特定的技术要求
功能描述书是EPC招标文件中核心的部分。招标人根据实际需要将工程特定要求在功能描述书中进行明确。特定技术要求如下。
1)投标人必须满足工程的建设规模、主要指标、主要建设阶段及内容、主要设备及工艺技术要求、承包人实施方案要求、调试、竣工试验、试运行及竣工验收、工程项目管理规定、技术服务及人员培训、缺陷责任期服务要求以及投标报价的要求和投标报价包含的风险范围等规定。
2)在技术方面还必须遵循国家的相关法律标准和项目审批文件要求。
3)即使发包人未述及或未规定的事项,但为法律或强制性标准规定或整厂功能所需,皆为投标人的责任。
4)若投标人中标后对发包人的某些技术条款或技术指标有不同建议,在不违背技术要求总体原则、不降低建厂标准、不影响工程质量、不降低垃圾处置目标和环保标准的前提下,可与招标人协商议定优化。
5)以垃圾处理量、上网电量和烟气排放指标作为竞争性指标。承包人应根据自己所选技术、工艺、设备和运营能力等作出垃圾处理量、上网电量和烟气排放指标实际能力的慎重承诺。承包人投标时的承诺值将接受6个月稳定运营期的测定和考核,若未能达到,属承包人违约[5]。
2.3 配套的工程控制措施
配套的工程控制措施是招标人在招标文件列示的工程管理方案。分为:①分包:承包人必须将拟分包的专业工程报经发包人审批同意后,才允许进行专业分包,否则视为承包人违约,对承包人未经批准擅自分包的该专业工程费用,发包人将采取全部不予确认的方式追究承包人的违约责任;②设备监造:对重要的设备实行监造;③拟选名单:在投标报价时,投标人提交3家及以上设备的拟选名单;④调试:调试工作分为单机试运、分系统试运、整套启动试运三个阶段。只有在单体调校和单机试运全部合格后,才能进入分系统试运。只有在分部试运全部完成,并达到整套启动前应具备的基本条件后,才能进行整套启动试运阶段。调试同时也是总承包合同中的竣工试验,投标人应根据要求编制详细的项目调试方案;⑤稳定性运行:承包人应编制并实施项目的稳定性运行(竣工后性能测试)方案,顺利达到竣工后性能测试的检验和验收。稳定性运行时间为初步验收合格后6个月;⑥其他:按国家标准建立HSE(健康、安全与环境管理体系);沟通计划:双方组建包含各专业人员的至少5人的协调委员会;对项目业主人员的操作培训:EPC承包人应确保培训人员熟练掌握项目工厂的运行操作、维护和检修;保险:投标人除建筑安装工程一切险、第三者保险外等的恰当保险;监督:全过程跟踪审计;发包人将委派工程师、监理、第三方设计院对承包人具体工作进行管理和监督,并配合审计部门跟踪审计工作。承包人必须无条件配合审计部门及其委托的跟踪审计单位的跟踪审计工作和发包人及其委托工程师、监理、第三方设计院的管理和监督工作。
3 焚烧发电工程EPC招标评分量化因素设定
评分量化因素分为4个部分,分别为技术方案,实施方案,竞争指标和商务指标,每部分评分均为100分。权重设定为技术方案0.3,实施方案0.1,竞争指标0.2,商务指标0.4。
3.1 技术方案评分细则(见表1)
3.2 实施方案评分细则(见表2)
3.3 竞争指标评分细则(见表3)
3.4 商务指标评分细则(见表4)
4 结语
本文以泸州市垃圾焚烧发电工程EPC招标评分量化因素实践经验为例,设定了垃圾焚烧发电工程EPC招标评分量化因素。这些评分量化因素规则的设定,取得以下效果:①在技术评分环节将不合格的投标人淘汰出局;②让投标人以技术分换取相应的商务分,保证项目的技术先进性;③合理评价投标人投标价格的商务分;④防止投标人“围标”,给予各投标人公平、公正的评分。
摘要：垃圾焚烧发电工程是环境卫生行业大型工程设施项目,国内目前尚无政府投资的垃圾焚烧发电工程采用EPC方式招标确定承包人工程实例。以四川省泸州市垃圾焚烧发电工程EPC招标实践为例,以招标评分量化因素为研究对象,通过制定定性、定量的评分量化因素,使得垃圾焚烧发电工程EPC招标得以成功实践。
关键词：垃圾焚烧发电工程,EPC,招标,量化因素
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量化因素 篇8
1 理工科高校技术转移产出以及投入资源现状分析
1.1 理工类高校技术转移的发展状况
理工科高校作为高校科技创新中的生力军,其强劲的科技实力和充沛的科研资源使得其在技术转移方面扮演着重要的角色。有关数据表明,2006—2010这5年间,理工科高校的专利申请量、专利授权量以及专利合同金额都占整个高校的70%以上,而理工科高校的研发机构的数量以及研发拨入科技经费都要远远超于高校平均水平。而众所周知的清华紫光、清华同方、上海交大昂立等企业都是理工科高校走技术转移道路的产物。另外,不少的理工科高校依据自身要求都建立了相应的技术转移中心,为实现自身技术转移和科技成果转化提供了更好的平台。
近几年来,理工科高校的技术转移产出发展较快(如图1所示),2007—2010年这四年间,专利申请量、专利授权量以及专利合同金额都呈现出迅猛增长的态势。到2010年,专利申请量、专利授权量以及专利合同金额分别由2007年的12838、5858和16648万元增长到30505、13869和46470万元,其中专利申请量翻了2.38倍,专利授权量翻了2.36倍,专利合同金额翻了2.79倍。这一系列数据表明,在市场化程度越来越高的当今年代,高校充分认识到了连接市场的重要性,不断加强其与市场接壤和交流的程度,也从侧面反映了中国理工科高校技术转移能力和科技创新能力的进一步加强。与此同时,作为技术转移源头的资源投入在这四年间也得到了较快的发展(如图2所示)。从线性图上可以看出,研发全时人员数、拨入科技经费、研发机构以及研究与发展项目数量都处于正的增长趋势,尤以研究与发展项目的增长最为明显,由2007年的7849上升到2010年的11360,上升幅度较大。这一系列资源投入的增长充分说明了国家对理工科高校技术转移的重视程度在不断加深,政府、企业以及高校本身已认识到理工科高校技术转移在整个市场经济发展过程中的重要性。
1.2 理工高校技术转移目前所存在的问题
虽然理工科高校技术转移得到了较快的发展,但发展过程中显露的诸多矛盾和问题还亟需引起重视和得到解决,具体有以下几方面。
(1)技术转移效率低
据2010 年科技部统计,理工科高校承担的各类课题经费共有460. 9 亿元, 在2010 年全国登记的64718项科技成果中,理工科院校完成成果14938项, 占23.1% 。表面上看,理工科院校科技成果的产量并不低,但其转化的效率却远远不足。我国大学科研成果丰硕, 但完全具备原理上的合理性、实验上的可靠性、操作上的可行性、造价预算上的经济性和社会上的相容性的项目不多,尤其是不具备后三个特性[1,1,1,1,1,1,1,1,1]。目前,理工科高校虽然取得累累硕果,但是科技成果的转化率只有10%左右,远远落后于欧美等发达国家的60%—80%[2]。
(2)资源投入的增长较为缓慢,无法满足高校快速发展的技术转移的需要
2010年我国大学R&D经费支出为322.6亿元,不足研发机构R&D经费支出的一半,但作为主要研究成果产出指标的发明专利数和重大科技成果数却超过研发机构对比图1和图2便可看出,资源投入的增长幅度是远远小于技术转移产出的增长幅度的,而其中,尤以拨入科技经费的最为缓慢,究其原因,是在资源投入的结构体系中,政府一直发挥着主导作用。高等学校的R&D活动绝大部分依赖于政府的资助。近年来, 高等学校R&D经费的来源结构已经发生了明显的变化并形成新的多元化格局,但政府对R&D 的资助仍保持在50% — 60%。[3]而由于近几年来,高校数量不断上升,其他类别的院校科研技术水平的不断提高,因此政府对理工科高校资金的拨入并没有多大的增长。这也反映了企业及其他性质的资源投入还明显不足,高校与企业之间关于技术转移的链接体系还不够完善。
(3)大学技术转移机构服务功能较弱
大学技术转移机构作为大学和企业之间的桥梁, 在实现技术由大学向企业转移方面应具有积极的推动作用。[4]但近几年的实践表明,我国大学技术转移中心的作用似乎还有待进一步提高。据中国科学技术促进发展研究中心2006 年对包括中科院三个分院在内的10个国家技术转移中心网站进行的调查,网站的技术信息量少,且信息较陈旧, 三个大学国家技术转移中心尚未建立网站。[5]而迄今为止,设立了技术转移中心的大学也寥寥无几。技术转移中心最大的问题在于过度官僚化,该中心的设立并没有将现高校所具有的行政性所隔离开来,不能做到与市场充分接轨的程度。
(4)高校创新并没有与市场需要完全结合起来
我国高校的专利申请量、专利授权量和专利合同金额正处于高速增长阶段。但是,我国高校专利申请率和授权率的双增长却没有有效带动科技产业化。以专利有效维持年份为例, 企业有效专利已维持年限主要分布在3～8 年, 高校主要分布在2～4 年, 表明高校创新与市场联系的紧密程度不高。以专利实施许可合同备案登记为例,2007 年几乎没有高校为让与人的备案登记,2008 年备案登记的1600 余件合同中,让与人为高校的不足百件,2009 年虽然有大比例增长, 但所占比例与高校持有有效专利量比还是很少。
2 模型的建立及分析
2.1 数据搜集
由于教育部直属高等学校的相关数据较为完整,并考虑到研究的针对性,本文选择了前50所理工科学校作为研究对象。为了研究各学校所在的区域环境差别,选择的学校分布在我国15个省份和直辖市,包括:北京、上海、重庆、天津、辽宁、安徽、湖北、江苏、浙江、广东、陕西、四川、山东、湖南、黑龙江,其中43所隶属于“211工程”学校。本文搜集了各学校2006—2010这5年的相关数据,并以这5年里各学校数据的平均值作为研究数据。这样既充分考虑了数据的时效性和近几年来高校频繁地重组和兼并所带来的影响,又能避免开来因某一特定年份出现异常数据对分析结果的不利影响。
2.2 变量说明
(1)自变量
研发经费。研发经费按其来源分解成3个不同的来源: 政府研发投入、企事业单位投入和其他来源投入。
研发人力资源。研发人力资源主要通过研发全时人员数来进行测度。研发人员是高校技术创新的主体,是高校进行技术转移产出的保障。
研发机构。研发机构作为高校科技研究的中心,是高校进行技术转移的载体,是高校科技创新不可或缺的资源。
研究与发展项目。我国自1981年建立科学基金制度以来。已经形成了多层次的科学基金体系。
综上所述,文章将以政府研发投入、企事业单位投入、其他来源投入、研发全时人员数、研发机构数以及研究与发展项目数为自变量,来探讨它们对理工科高校技术转移的影响程度。
(2)因变量
专利申请。专利的申请也是高校进行技术转移的先决条件,体现了理工科高校对技术转移的重视程度。
专利授权。专利的授权,实质上就代表了科研成果的彻底保护。[6]专利的授权量直接决定了理工科高校可用于技术转移的科研创新的数量,是高校连接市场的钥匙,是高校技术转移水平的重要体现。
专利合同金额。当专利转变为合同时,高校技术转移才算彻底完成了。作为高校技术转移产出的最重要组成部分,专利合同直接代表了一个高校技术转移产出的能力。而合同金额的多少,不仅仅是合同数量的体现,也是合同质量的体现,因而对其的研究具有很强的代表性。
因此,我们对大学技术转移产出的研究由3个指标组成,分别是专利申请量,专利授权量以及专利合同金额,它们构成研究的因变量。
2.3 模型建立
笔者对任意自变量和因变量两者之间所建立的线性图显示,自变量和因变量之间的线性相关程度较高。根据以上指标,本文建立资源因素与理工科高校技术转移产出之间的线性模型
其中,Yi代表因变量,Y1代表专利申请量,Y2代表专利授权量,Y3代表专利合同金额数;X1代表政府研发投入,X1t代表企事业单位投入,X1t代表其他来源投入,X1t为研发全时人员数,X1t为研发机构数,X1t为研究与发展项目数;t代表各学校,β0代表常数项。
2.4 数据分析
为了考察上述代表资源投入的6个变量与3个代表技术转移产出的3个因变量之间的关系,我们采用用Eviews 5.1对面板数据进行建模和回归, 通过Hausman 检验,确定应该采用固定效应模型进行估计。
为了数据的可靠性和对模型的适用性,先将所选用的数据进行统计性处理(如表1所示)。
从表1可以看出, 对理工科学校来说,政府投入的差距并不是很大,这说明政府对待理工科学校的支持幅度并没有多大的偏差。与此不同的是,企事业单位研发投入以及其他来源投入相差较大,这显示在政府投入差距不大的情况下,企事业单位研发投入和其他来源投入已经成为理工科高校资金来源差距的主要原因。另外,从表2.1来看,研发全时人员数以及研发机构和研究发展项目各高校之间的差异并不是很明显,一般都是与该学校的工科专业的多少和实力的大小成正比的。而在技术转移方面,50所理工科高校之间却显示出了较大的差异。在专利申请和专利授权方面,这5年来平均最多的为清华大学,这两项分别为1786.7和1023.7,而最少的为北京工业化工学院,分别为193.4和137.6。而最为明显的是专利合同金额,最少的为0,而最多的有72837.8,而且在所调查的50所大学中,专利合同金额为0的有5所,而且各个高校间专利合同金额跳跃较大,这充分显示出我国部分理工科高校技术转移的结果并不理想。
为了确定各个变量之间的线性相关程度来检验模型的合理性,研究计算了自变量与依变量之间的相关性,用Eviews软件来计算它们之间的pearson系数。另外,由于所设的自变量好因变量较多,考虑多重共线性存在的可能性,因此对自变量之间以及因变量之间的相关程度也进行了计算,结果见表2。从表2可以看出,所有的因变量与每一个自变量都是正相关的,它们的相关系数揭示了线性相关性,在显著水平为0.01的情况下对它们进行拟合优度的检验和显著性检验,可以得到R值都在90%以上,这也可以证明文章采用线性模型对两者之间的关系进行研究是可行的。另外,表2还显示, 自变量以及因变量自身之间的相关度相对较高,可能存在多重共线性。政府研发投入与研究与发展项目的相关系数高达0.853,这说明研究与发展项目的获取和实施主要来自于政府的支持,而这也从侧面反映了政府对理工科高校技术转移产出的投入经常采取课题或科研项目的形式。而由于研发机构对于资金过度依赖的特点,使得高校研发机构设立的数量与研发投入之间的相关程度非常高,研发机构数与三大投入之间的相关系数为别为0.847、0.825以及0.762。而在因变量方面,由于彼此之间存在较强的因果关系,专利申请量的多少一定程度上决定了专利申请量的多少,专利授权量的多少又直接影响着可进行专利合同设立的科研成果的多少,进而影响到专利合同金额的多少,因而三者之间的线性相关程度较高。自变量以及因变量自身之间的高度相关提示数据可能存在多重共线性的风险. 考虑到对模型影响的程度,用最大方差膨胀因子法对其进行进一步的共线性分析,方差膨胀因子越大表示变量之间的多重共线性越严重,结果显示VIF值在6.4左右,鉴于VIF值在0至10之间可以接受, 本研究中数据的多重共线性仍然在容许的范围之内。而对于三个因变量来说,政府研发投入以及研发全时人员数与它们之间的相关程度最高,而其他来源研发投入与它们之间的相关程度最低。
通过上面对因变量和自变量之间Pearson相关系数的分析,可以看出对它们之间的关系进行线性建模是合理的,因而对其进行多重现性回归的计算和分析。对于多重共线性的考虑,在对每一个因变量进行模型的建立时,对其相应的自变量进行了筛选并对筛选后建立的模型方程进行了t检验,建立了最优的逐步回归方程,并对其进行标准化处理,最后得出的结果如表3所示。表3中各模型的每一自变量后的第1个数值为标准化系数B, 括号中的数值为标准差; 最后一项为调整后的决定系数,代表模型的拟合优度。
从表3中可以看出以专利申请、专利授权和专利合同金额为被解释变量所得到的模型,它们的拟合优度均在0.75以上,因此具有很好的解释能力,而且对其各自变量的t检验,其结果也显示,均在0.1的显著水平下显著。
模型1考察的是专利申请和资源因素之间的关系,其拟合优度为0.864,表示模型对专利申请的解释度为86.4%。在考虑了自变量之间可能存在的多重共线性之后,对其进行多次筛选以取得最优模型,最后选取了政府研发投入、企事业单位研发投入以及研发全时人员来作为其解释变量。标准化系数β表示的是各自变量对专利申请的重要程度,从表3可以看出,政府研发投入对专利申请的影响程度最大,其β值为0.757,其次为企事业单位研发投入,其β值为0.543。
模型2使用专利授权数作为依变量, 模型能解释专利授权方差的93.2% (Adjusted =0.782),从中可以看出模型的拟合优度很高。表2.3显示,对专利授权数影响显著的变量为研发全人员、研发机构以及研究与发展项目。在对政府研发投入与研发机构这对相关程度很高的自变量进行相关的计算和检验后,得出研发机构对专利授权的影响更为显著,因而选取了其作为专利授权的解释变量,而且从数据上也可以看出,其对专利授权的解释程度是最高的,为0.763。相比于模型1,可以看出模型2最大的不同在于,资金的投入在这一模型中被剔除,三个对其影响最重要的自变量全都与此无关,而且研发全时人员对其的贡献率与对模型1相比下降了0.118,这说明,影响理工科高校专利授权最重要的因素在于其研发机构的数量以及研究与发展项目的多少,其研发质量与人员及资金的投入关系并不密切。
模型3是对专利合同金额的解释,其拟合优度为0.776。结果显示,企事业单位投入、其他来源投入以及研究与发展项目是对其影响程度最高的三个因素。其中企事业单位研发投入的β值最大,对其影响程度最高。模型3中,在研发投入这一方面,除政府投入外,企事业单位研发投入以及其他来源投入都是专利合同金额的解释变量,其中企事业单位研发投入对专利合同金额影响最大,β值为0.653。出现这种状况并不难理解,这跟专利合同自身的特点是相关的。专利合同的签订必须跟市场联系起来。另外,研究与发展项目的多少与专利合同金额之间也存在较高的相关度,其β值略低于企事业单位研发投入,为0.624。
从表3中的数据对比,可以看出,资源因素对理工科高校技术转移的影响可以分三部分来解释。从源头上看,影响理工科高校科研成果数量的在于政府的支持;从过程看,影响其科研成果质量的在于学校自身所创造的科研文化环境;从结果看,影响其合同金额的在于学校与市场的接轨程度以及企业与学校之间关系的优良程度。
3 结果讨论与分析
3.1 政府研发投入对促进大学技术转移的作用
从表3的结果中可以看出政府投入对技术转移的影响主要体现在专利申请上,而对专利授权以及专利合同金额并没有很显著的影响。这一结果与前人研究所得出的政府资助额度对大学的发明披露、许可收入、许可合同数具有重要的正向影响并不相同。出现这一现象的原因主要在于我国高校的职称评审体制以及科研管理体制。尽管在政策导向和制度强化的影响下,近年来政府资助研发项目的知识产权产出越来越受到重视,但是这种重视在大学系统里主要表现为专利申请的纷纷提出, 而并非以获得专利授权和商业上的利益为主要目的。
3.2 企事业单位研发投入对大学技术转移产出的影响
这一来源的投入对专利申请和专利合同金额都有着较为显著的影响,尤其是对于专利合同金额,是其最重要的影响因素。这体现了近几年来,企业与高校技术创新合作的进一步发展。然而,现如今状态下企业对技术的需求动力还显不足。特别是对于国企来说,由于其产权关系不明确, 以及缺少考核技术进步的有效办法, 导致一些企业领导人在承包期内靠消耗企业原有设备, 片面追求产量产值的短期行为维持生产, 只注重短期效益, 对新技术疑虑重重。[7]另外, 企业、特别是国有企业税负重, 留利水平和折旧率低, 企业普遍缺乏进行技术开发、技术改造的资金。因而,在当今时代,企业有必要加强与高校的科研合作,充分利用双方自由的特点,发挥各自的优势,谋求双方共同的发展。
3.3 关于其他来源的研发经费
与政府投入以及企事业单位投入分别在专利申请和专利合同金额有显著的影响相比,其他来源研发投入仅作为专利合同金额的一个解释变量,而且其β值也较低,对专利合同金额的影响也较小。这一结果的出现并不令人意外,其他研发经费投入主要是指学校从技术转让、咨询、服务、新产品出售等收入中提取的用作科技活动的经费。从中可以看出,其他来源的投入实际上就是学校通过技术转移产出所带来的经济效益并用之于科研创新活动,因而其他来源投入的增加可以从侧面反映了高校技术转移产出的成功和收益,从而对高校进行科技成果转化起到刺激作用,提高技术转移的绩效。无论如何, 比较明确的一点是, 对研发活动的重视会给大学带来更多实际的利益, 比如专利权和通过专利技术的商业化带来的经济收益。[8]
3.4 研发人力资源对于技术转移的影响
虽然研发全时人员数对专利申请和专利授权都有着一定的影响,但是影响程度并不高,其β值分别为0.436和0.318。研发全时人员数作为科研创新的主体,其对于科研创新成果的重要性是不言而喻的,人力资源也从一方面体现了高校科研创新的软实力,因而研发全时人员的数量与专利申请以及专利授权应该有着较为明显的正向关系。但其较低的β值却在提示对于技术转移产出的影响并不像我们所想的那么明显,就其原因有以下几点。首先,对于许多高校来说,科研人员的数量过于冗杂,人员的多少并不与科技创新所需要人员的多少成比例,因而可能出现人多项目少的状况。其次,在许多大学里,对知识产权的保护程度还不够,因而造成科研成果在高校长时间的滞留,没有进行专利的申请。此外,高校的职称评审制度使得许多科研人员只满足于课题以及奖项的申报,对申请专利以及将其转化为商业成果并没有多大的兴趣。最后,虽然有的高校建立相关的技术转移服务中心,但其对自身的职责并不明确,只是满足于专利技术的汇编和公布[9],并没有积极的与市场进行交流,缺乏对市场以及技术和法律相关知识的了解。
3.5 研发机构对于技术转移产出的影响
从表3中可以看出,研发机构对专利授权有着很明显的作用,其β值高达0.763,是对专利授权影响程度最高的解释变量。除此之外,研发机构对专利申请也有着一定的影响,但由于政府投入与其高度的线性相关性,笔者在充分考虑了两者对模型的拟合程度以及显著性检验,去除了研发机构这一变量。对科研成果数量的影响,主要是来自于政府投入,研发机构数量的多少,与高校获得政府资助的多少有着直接的关系,因而,它对专利申请量的影响并入政府投入对其的影响。而对于专利授权量的多少来说,研发机构的自身的文化氛围以及科研水平对它的影响最为显著。因此对于理工科来说,在资源较为充足的情况下,需要加紧自身科研文化水平的建设,提升科研文化环境,提高科研成果的质量和效率。
3.6 研究与发展项目与技术转移产出之间的关系
通过研究数据发现,专利授权以及专利合同金额与研究与发展项目都有着较为紧密的联系。随着我国由人力资源大国向人才资源大国和强国的迈进,国家和地方在教学和科学研究的投入越来越大,而高校从中所获得的科研项目也越来越多,科研项目获得量得多少在一定程度上代表了高校科研水平的高低。较一般的科研成果而言,由于是国家或地方政府或企业所直接资助的,对其的重视程度更高,对科研项目的投入更多,所能获得的资源也更多,因而出产的科研成果质量更好。
摘要：以2006—2010年间国内50所理工科高校的统计数据为基础,将资源因素中可以计量的人力、财力投入视为自变量,探讨其与理工科高校专利申请、专利授权和专利合同以及合同金额之间的相关关系以及影响的显著程度。
关键词：理工科高校,可量化资源,技术转移,产出
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量化因素 篇9
1 材料与方法
1.1 仪器与材料
1.1.1 实验动物
选择成年鲁西黄牛一头(巩仪绿源养殖基地),体重约350 kg,无肝脏相关疾病。取新鲜的牛肝脏一叶,厚约6 cm,超声检查肝实质回声均匀。
1.1.2 材料
为使取样线在准确的角度下取值,需制作一张刻度纸。取一张透明塑料纸,比照超声仪显示器工作界面描绘出扇形界面左右缘,并延长成角。使用量角器绘出角分线,再以角分线为中线(0°线)向左侧每隔15°画一分隔线,依次为左15°线、30°线、45°线,然后贴于超声仪显示屏上(图1)。
1.2 方法
采用Siemens Acuson S2000彩色多普勒超声仪,4C1凸阵探头,频率1~4 MHz。将约1 cm厚的耦合剂涂抹于牛离体肝脏表面,探头垂直置于肝脏表面,为保证肝脏不受探头挤压,调整探头与肝包膜轻微接触。为减少操作过程中的手抖动现象,操作者将前臂置于高约20 cm的支架上面,同时,每次采集完100个数据后,休息10 min,以减轻因疲劳引起的探头抖动现象。另外,感兴趣区要避开肝内管系结构及明显的回声不均区。
采集数据时,参照刻度纸上的角度线,先将取样线置于0°~15°线间,感兴趣区分别置于距肝包膜1 cm、2 cm、3 cm、4 cm、5 cm处,每一区域内测值20次,然后将取样线置于15°~30°线间以及30°~45°线间,并重复以上操作,共测值300次。
1.3 统计学方法
采用SPSS 16.0软件,采用两因素析因设计的方差分析探讨角度与深度对剪切波速度的影响以及二者间是否存在交互作用;不同组间剪切波速度比较采用单因素方差分析,方差齐时采用LSD检验,方差不齐时采用Dunnett T3检验,P<0.05表示差异有统计学意义;计算变异系数比较各组间数据的重复性情况,变异系数越小,重复性越好。
2 结果
2.1 感兴趣区深度和取样线角度对剪切波速度的影响
对不同深度和角度下的剪切波速度行两因素析因设计的方差分析,发现角度和深度对剪切波速度影响差异均有统计学意义(F=21.53、18.26,P<0.01),并且二者对剪切波速度的影响具有交互作用(F=4.49,P<0.01)。
2.2 不同取样线角度各感兴趣区深度组剪切波速度的差异
0°~15°间,各深度剪切波速度比较,差异无统计学意义(P>0.05);15°~30°间,1 cm与2 cm、3 cm、4 cm、5 cm比较,3 cm与4 cm、5 cm比较,差异均有统计学意义(P<0.05)(表1);30°~45°间,1 cm与4 cm、2 cm与4 cm、3 cm与4 cm、3 cm与5 cm比较,差异均有统计学意义(P<0.05)(表1)。0°~15°间各深度组剪切波速度变异系数从浅至深依次为0.12、0.14、0.21、0.30、0.33(图2)。
3 讨论
利用VTQ测量感兴趣区剪切波速度,可以无创性地评估感兴趣区的质地软硬情况[5,6,7]。目前,国内外尚无规范化测量剪切波速度的标准,可能影响剪切波速度的因素包括感兴趣区的位置、呼吸运动、心脏大血管搏动、是否进食等[8],有关取样线角度和感兴趣区深度对剪切波速度影响的研究较少。本研究利用牛离体肝脏,在感兴趣区静止、探头尽可能稳定及探头对感兴趣区不构成压力的前提下,测量不同角度、不同深度剪切波速度,进而探讨取样线角度和感兴趣区深度对测量结果的影响。由于使用同一叶牛离体肝脏,并且选择均质的肝实质作为感兴趣区,因此各感兴趣区剪切波速度测值重复性应当较好,组间差异无统计学意义。若组间剪切波速度差异有统计学意义,则说明角度或深度对剪切波速度测量影响明显。
对测量结果行两因素析因设计的方差分析,结果显示角度和深度对剪切波速度的影响差异均有统计学意义,且二者具有交互作用。为探讨角度和深度影响的最小条件,将3个角度下各深度组剪切波速度分别行单因素方差分析。0°~15°间不同深度组的剪切波速度差异无统计学意义,说明此条件下剪切波测值重复性较好,Chang等[9]使用模型研究时,采用垂直取样线,得出相同的结论。而在另外两个角度下,不同深度组剪切波速度测值,部分组间差异有统计学意义,说明剪切波速度测值重复性较差。0°~15°间不同深度组的剪切波速度差异无统计学意义,此结果似乎与深度对剪切波速度有影响的结论相矛盾,其可能原因为前者与后者采用数据条件不同,前者探讨角度和深度对剪切波速度测值的影响时,采用不同深度、不同角度下剪切波速度,此时影响结果的因素除深度外,还有角度因素以及二者的交互作用;后者探讨深度对剪切波速度的影响时,采用0°~15°间各深度剪切波速度测值,此时已经部分规避了角度对剪切波速度的影响以及二者的交互作用,在5 cm之内,深度对剪切波速度的影响反而无显著差异。
计算0°~15°间各深度组的变异系数,发现随着深度增加,变异系数逐渐增大,说明测值随深度增加重复性有变差的趋势,与安力春等[10]的研究结论一致。Chang等[9]研究发现,在4 cm和5 cm深度时重复性较好,此结果与本研究结果不一致,这可能与取样线角度有关,Chang等[9]采用垂直取样线,而本研究中取样线角度则采用0°~15°的范围。
本研究中,每组数据会出现个别测值与均值差别较大,可能与操作者手持探头不自主抖动有关,因此,建议在临床应用时,每个感兴趣区重复测量5次,将差异最小的3个测值的均值作为该处的剪切波速度。
角度和深度均影响剪切波速度,且二者具有交互作用,取样线角度小于15°、深度不超过5 cm时,剪切波测值受影响小,重复性较好,但随深度增加重复性有变差的趋势。本研究因受实验材料的限制,仅探讨了5 cm内剪切波速度的变化情况,而在临床应用中,感兴趣区最深可置于8 cm处,5~8 cm间剪切波速度变化情况尚无实验数据支持,将在以后的研究中逐步完善。
摘要：目的 探讨取样线角度和感兴趣区深度对牛离体肝脏剪切波速度测量的影响。材料与方法 使用牛离体肝脏,在取样线偏离中线0°～15°、15°～30°以及30°～45°条件下,分别将感兴趣区置于肝包膜下1cm、2cm、3cm、4cm、5cm处,测量剪切波速度,比较不同角度和深度下剪切波速度的差异。结果 取样线角度和感兴趣区深度对剪切波速度均有明显影响(F=21.53、18.26,P<0.01),且二者间存在交互作用;在0°～15°间各深度组剪切波速度测值差异无统计学意义(P>0.05),但随深度增加,测值重复性具有变差的趋势;取样线在15°～30°间以及30°～45°时,部分深度组组间差异有统计学意义(P<0.05)。结论 取样线角度和感兴趣区深度对测量剪切波速度均有影响,取样线偏离中线不超过15°、深度不超过5cm时,剪切波速度测值受影响较小。
关键词：超声检查,多普勒,彩色,弹性成像技术,声触诊组织量化技术,肝,体外研究,牛
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