DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论与结论 1) 镇江市区在城市面积、人口密度、城市建设用地面积等发展指标、城市市政设施情况和城市绿化情况等方面都要优于周边句容、丹阳、扬中三个地区，城市化水平按从大到小的顺序是：市区 > 丹阳市 > 扬中市 > 句容市。因而可以集中资源优先在市区推广海绵城市的工程项目，在发展过程中逐渐形成“以 Table 2 PPP project of sponge city construction in Zhenjiang in 201 序号 项目名称 投资估算(万元) 一 中央财政专项资金 120，000 (一) LID改造 73，152 (二) 生态修复和引水活水工程 28，348 1 虹桥港生态修复改造工程 2600 2 东圩区引水活水工程 3000 3 征润洲湿地生态系统建设 11，500 4 智慧海绵系统建设 3000 5 征润洲水源地原水 水质安全保障工程 8248 (三) 管网工程 4200 (四) 易涝积水区达标工程 14，300 二 PPP公司投资 138，500 (一) 污水处理厂 23，000 (二) 雨水泵站建设 16，400 1 长江、御桥村雨水泵站建设 7500 2 三摆渡、江南雨水泵站建设 8600 3 改造六摆渡泵站 300 (三) 排口排涝、径流、面源污染治理等综合达标工程 99，100 合计 258，500 表2. 2015年镇江市海绵城市建设PPP项目 点带面”的效果，在统一规划的格局里协调各个地区共同发展、走可持续发展的道路。 2) 从2005年至今，镇江市经过十二年的长足发展，城市化及经济水平在不断上升。与此同时，镇江市生活污水、工业废水产生量也在逐年递增，虽然污水去除量也是逐年上升，但城市污水处理设施发展受限，导致城市污染负荷越来越重。推广海绵城市建设为镇江市走上绿色协调发展提供契机。 3) 近年来镇江市完成了一系列的海绵城市建设项目，但在对旧城区的建设改造过程中，仍需秉持传统工程措施与绿色生态措施并重，先进技术和资金支持并举，双管齐下才能真正推动镇江市的海绵城市建设。 针对以上相关数据的分析，笔者认为在进行镇江市的海绵城市建设上，首先可以通过改变地面铺装材料加大雨水渗透量，减少地表径流；其次可以对承重、防水和坡度合适的屋面，打造绿色屋顶，有利于屋面完成雨水的减排和净化 [ 12 ] ，对于不适用绿色屋顶的屋面，则可以通过排水沟、雨水链等方式收集引导雨水进行贮蓄或下渗，即把大量雨水留下来，经过生物技术净化之后，即可用于冲厕、洗车、绿化灌溉等方面。
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user: 摘 要 实验结果表明：对于镍基碳化硅复合材料，可以采用纳米碳化硅均匀弥散的方式来增强其力学性能和抗辐照性能。本文通过密度泛函理论对该复合材料辐照条件下的氦缺陷形成能和力学性能进行了第一性原理计算，结果表明镍基和碳化硅颗粒界面处更易捕获氦原子，且碳化硅颗粒会改善纯镍的力学性质，进一步分析得到该复合材料力学性质随碳化硅质量分数变化的曲线，研究结果为促进镍基碳化硅复合材料的发展提供理论基础。 关键词 :镍基碳化硅复合材料，第一性原理，氦缺陷形成能，力学性质 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 先进钍基熔盐 [ 1 ] 堆作为唯一的液态燃料堆展示出独特的优点，但其对堆材料的选择也提出了更高的要求。最优备选材料哈氏合金(Hastelloy N) [ 2 ] 具有优异的耐氟化物熔盐腐蚀性能，但存在一定的局限性：1) Hastelloy N合金的最高许用温度为704℃；2) 镍的中子吸收截面大，易与快中子发生 反应生成氦。因此，能应用于先进核反应堆的高抗辐照性能镍基合金的研发得到广泛的关注 [ 3 ] 。 为了满足抗辐照结构材料的需求，上海应用物理研究所借鉴氧化物弥散强化(Oxide Dispersion Strengthened， ODS)铁素体钢中氧化物弥散颗粒加强的方法，制备出纳米碳化硅均匀弥散的镍基碳化硅复合材料。新材料采用结构单一成分的镍为基体，具有优异高温力学性能、耐氟化物熔盐腐蚀性及抗辐照性能的碳化硅为弥散相，并通过实验证明了纯镍中弥散的碳化硅颗粒能有效的抑制辐照过程中氦泡的生长，从而改进了材料的抗氦脆及肿胀性能 [ 4 ] 。为了得到更好的材料性能，杨超等人 [ 5 ] 对其不同碳化硅质量下的力学性能进行了研究，得到了屈服强度、抗张强度和维氏硬度随碳化硅质量分数变化曲线。 实验已经证明纳米颗粒对金属基材料多方面性质起到加强作用 [ 6 ] [ 7 ] ，但对于颗粒增强材料的第一性原理计算较少。本文运用第一性原理方法开展了对镍基碳化硅复合材料的研究，对四个位置掺杂氦原子后氦缺陷形成能计算，得到氦原子分布概率最大的位置；对掺杂氦后的界面键合状况分析，初步解释了纳米碳化硅颗粒在镍基体中的抗氦脆机理。同时，也对材料的力学性质进行了研究，得到了杨氏模量、体积模量、剪切模量对碳化硅质量分数的变化曲线，为寻找镍基碳化硅复合材料的最佳纳米碳化硅颗粒弥散比例提供了线索。另外，本文模型的建立对研究颗粒增强复合材料提供了新方法。
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user: 2. 计算方法和模型 本文所有的计算均采用Materials Studio软件中的CASTEP模块完成。鉴于过渡金属Ni的电子组态为[Ar]4s 2 3d 8 ，C的电子组态为[He]2s 2 2p 2 ，Si的电子组态为[Ne]3s 2 3p 1 ，交换关联能泛函选用局域密度近似(local-density approximation， LDA) [ 8 ] ，赝势场选用超软赝势(ultra-soft pseudopotential， USPP) [ 9 ] 。平面波的截断能为340 eV，布里渊区K点取值为8 × 8 × 1，体系每个原子的总能量收敛值取5.0 × 10 −6 eV，每个原子上的力低于0.01 eV/Å，公差偏移小于5.0 × 10 −4 Å，应力偏差小于0.02 Gpa。 理想镍晶体和理想碳化硅晶体的结构均为面心立方，取两晶体(100面)匹配测试(晶格错配率小于5%)后，建立所需模型。该模型选用2 × 2 × 3碳化硅超胞和2 × 2 × 2镍超胞构建；采用夹层结构表示周期结构；采用固定碳化硅中间层方式表示碳化硅颗粒。经过充分驰豫后的晶格如图1。晶格常数为a = 2.99Å，b = 2.99Å，c = 22.71Å，属于PMM2晶系。周期结构产生两个界面：C-Si-Ni界面为Si原子与Ni原子相邻，如图1下界面；Si-C-Ni界面为C原子与Ni原子相邻，如图1上界面。C-Si-Ni界面间距为1.14 Å，Si-C-Ni界面间距为1.10 Å，界面处存在C-Si-Ni和Si-C-Ni原子链 [ 10 ] ，维系着界面的稳定。
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user: 4. 结论 本文利用密度泛函理论，对镍基碳化硅复合材料的模型构造、氦缺陷形成能、力学性质进行相关求解和计算，并结合现有理论和实验数据对模型现象进行了理论分析。 1) 对材料特定位置缺陷形成能的计算可知，Si-C-Ni界面处氦缺陷形成能最低，能较好的捕获氦原子。 2) 通过对界面处态密度分析和布局分析可知，氦原子会优先与镍原子成键，从而对界面的结合进行破坏。相比Si-C-Ni界面，氦原子对C-Si-Ni界面的键合破坏更严重。 3) 对不同碳化硅质量分数复合材料的力学性质的计算，随着碳化硅质量分数的增加，其体积模量、剪切模量、弹性模量都有先增加后减少的趋势，且其变化趋势与实验所得相关力学性质基本相同，在一定程度上证明了模型的正确性。
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user: 摘 要 本研究通过开展不同排放阶段的柴油机烟度排放水平测试，并统计分析了北京市9100辆不同排放阶段(国三、治理改造车、国四、国五)在用柴油车的加载减速烟度检测数据，研究制定在用国五柴油车加载减速测试的不透光烟度限值定为HSU13 (光吸收系数0.27)；通过对柴油车年检时加载减速测试工况的NO X 进行测试，确定了在用国四、国五柴油车加载减速的NO X 排放限值分别为1300 × 10 −6 和900 × 10 −6 。本文的研究为城市柴油车的烟度和NO X 的排放限值制定提供了依据，对城市高排放车辆的控制具有重要意义。 关键词 :在用柴油车，烟度限值，NO X 限值，加载减速 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 根据环保部出台的《中国机动车环境管理年报》(2017) [ 1 ] 数据，2016年我国机动车颗粒物排放量为53.4万吨，氮氧化物577.8万吨。全国柴油车排放的颗粒物超过汽车排放总量的90%，氮氧化物接近70%，柴油车是大中城市大气污染治理的重点。 北京市的机动车排放成为大气污染的首要来源，占比高达31.1%左右。为了控制北京市的机动车排气污染，改善大气环境质量，北京市已于2010年率先实施《在用柴油车加载减速烟度排放限值及测量》(DB11/121-2010)，该标准规定对在用柴油车采用加载减速法进行烟度环保定期检验，各排放阶段柴油车应达到相应的烟度排放限值，并提出对国四及以上排放标准的柴油车OBD的检查要求，从标准实施开始，有效控制、筛查了高排放柴油车，对北京市在用柴油车污染防治工作起到极大的推动作用 [ 2 ] [ 3 ] 。 为了强化机动车污染防治，北京市在2012年7月全面供应第五阶段汽、柴油；轻型汽油车和公交、环卫、邮政等行业重型柴油车也已于2013年3月实施了第五阶段排放标准。在2015年6月，北京市全面实施重型柴油车国五排放标准，北京市成为全国首个全面实施国五阶段机动车排放标准的城市。截至2016年底，北京市已经存在大量的国四、国五排放标准的柴油车，特别是国五重型柴油车排放标准实施以来，国五柴油车的保有量占比越来越大，但是现行法规中还没有对在用国五柴油车的烟度限值检测限值要求 [ 4 ] 。 同时，国四、国五排放标准的柴油车上普遍使用选择性催化还原SCR系统净化NO X 排放，在《重型汽车排气污染物排放控制系统耐久性要求及试验方法》(GB20890-2007)中对重型汽车的排放控制系统提出型式核准和生产一致性检查要求，但针对国四、国五阶段在用柴油车的SCR系统在使用过程中的性能劣化情况还缺少有效的检测手段。目前，北京市DB11/121-2010标准中仅对国四及以下排放阶段的在用柴油车的烟度限值规定了检测要求，还未提出对国四、国五阶段柴油车的NO X 排放限值和测试方法的要求，无法对NO X 排放超标或者SCR失效的车辆进行检测和筛查 [ 5 ] 。 因此，本文研究如何设定北京市在用国五柴油车的烟度限值以及国四、国五柴油车的NO X 检测限值，为标准的修订提供依据。
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user: 2. 在用国五柴油车烟度限值制定 2.1. 实验室新柴油机烟度水平测试 为制定国五在用柴油车烟度限值，在发动机实验室，按照GB17691-2005的ELR负荷烟度试验流程，对国三、国四和国五重型柴油机重烟度进行了测试，测试的柴油机样本信息，见表1。 不同排放阶段柴油机ELR负荷烟度试验结果，见图1，国三柴油机的烟度光吸收系数均值为0.37 m −1 (HSU15)，国四柴油机烟度均值0.13 m −1 (HSU5)，国五柴油机烟度均值0.09 m −1 (HSU 3)。随着排放阶段升级，柴油机的烟度水平不断降低。在GB17691-2005中要求国五柴油机的ELR负荷烟度限值与国四柴油机的烟度限值一致，而测试国五柴油机的烟度平均值比国四柴油机降低30%左右。 2.2. 在用柴油车烟度排放水平 按照DB11/121-2010中对年检的柴油车进行分类，依次分为：国一柴油车(I类，限值：1.61 m −1 (HSU50))、国二柴油车(II类，限值：1.19 m −1 (HSU40))、国三柴油车(III类，限值：0.80 m −1 (HSU29))、治理改造车(IV类，限值：0.50 m −1 (HSU19))、国四柴油车(V类，限值：0.50 m −1 (HSU19))，共5类，没有对国五柴油车的烟度限值要求。 在用车污染物排放限值制定遵循以技术确定排放限值的原则。根据车型制造和销售时所达到的排放标准水平，同时考虑车辆在正常使用和维修保养情况下排放控制系统的正常劣化，来确定该车型的排放污染物限值。限值制订中按以下原则确定：高污染超标车辆控制在10%~25%之间为目标。 本研究统计分析了北京市9100辆不同排放阶段(国三、治理改造车、国四、国五)柴油车的加载减速烟度检测数据，不透光烟度值(加载减速测试工况最大烟度值)见图2。随着柴油车排放标准升高，不同分位数的烟度值均呈降低趋势，烟度值明显向低值偏移、集中分布，国五柴油车烟度值95%、75%分位数分别为HSU17.0、4.7，比其他柴油车的烟度值明显偏小。 Table 1 New diesel engine inspection informatio 排放标准 样本数 国三 3 国四 5 国五 7 合计 15 表1. 新柴油机检查信息表 图1. 不同排放阶段柴油机ELR烟度值 按不同排放阶段烟度限值计算检测柴油车的合格率，见图3，国五柴油车按国四柴油车烟度限值HSU19计算，见图5。随排放阶段升高，检测柴油车的合格率呈增加趋势，国五柴油车的合格率为97.0%，合格率太高。显然，这不符合“高污染车辆控制在10%~25%之间为目标”的制定原则。 2.3. 国五柴油车加载减速烟度限值制定 不同排放阶段柴油车的不透光烟度值(工况点最大烟度值)与累计频率的关系，见图4，根据高污染车辆控制在10%~25%之间为目标，国四柴油车烟度值可定为HSU17~19区间，当国四柴油车的烟度限值定为19时，符合超标车辆在10%~25%的控制要求，比较合理；合格率定85%~90%时，国五柴油车烟度值为7~13区间，若将国五柴油车烟度限值定为HSU11，与国四柴油车烟度限值(HSU19)相比降低42%，见图5。 图2. 在用柴油车不透光烟度值分布 图3. 在用柴油车检测合格率 图4. 不透光烟度值与累计频率关系图 图5. 国五柴油车烟度合格率、与国四限值降低率 GB17691-2005规定国五和国四新车柴油机的ELR烟度值为相同限值，而在用国五柴油车限值定为HSU11，比在用国四柴油车降低42%，显然不合理。在用国四柴油车比国三柴油车的烟度限值降低34.5%，若设定国五柴油车的烟度限值为HSU13，国五柴油车合格率为88.5%，比国四柴油车烟度限值降低31.6%，比较合理，符合在用柴油车烟度限值的制定原则。因此，本研究将在用国五柴油车的不透光烟度限值定为HSU13 (光吸收系数：0.27)。
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user: 3. NO X 排放限值制定 本研究按照DB11/121-2010加载减速测试方法，在年检站对38辆国四柴油车开展了NO X 测试，测量100%、90%和80% VelMaxHP (VelMaxHP，最大功率时的车速)三个车速工况(图中简称100%、90%和 80%点)车辆的NO X 排放浓度。 本研究统计了38辆在用国四柴油车100%、90%、80%工况点NO X 排放情况，见图6，其中，61.8%的车辆在80%工况点NO X 浓度最高，23.5%的车辆在100%工况点NO X 浓度最高。统计分析检测车辆在不同工况点的NO X 排放均值，80%工况点NO X 均值最高，为802 × 10 −6 ，90%和100%工况点NO X 均值基本一致，770 × 10 −6 。分析检测车辆NO X 浓度分布分位数，见图7，100%和80%工况点NO X 浓度中位数相对较高，分别为845 × 10 −6 和802 × 10 −6 ；100%和80%工况点的NO X 浓度95%分位数也处于较高水平，分别为1306 × 10 −6 和1413 × 10 −6 。 本研究对在用国四柴油车的NO X 浓度和累计频率进行了统计分析，见图8。由于80%工况点的NO X 浓度值最高，以该工况点的NO X 浓度进行限值划定分析。将合格率定为85%时，80%工况点的NO X 浓度值为1300 × 10 −6 ；若将合格率定为90%时，80%工况点的NO X 浓度值为1400 × 10 −6 ，合格率偏高，不符合限值的制定原则。综上分析，本研究将在用国四柴油车环保定期检测的NO X 排放限值制定为1300 × 10 −6 。依据不同排放阶段限值递减的原则，GB17691-2005中要求的国五柴油机比国四柴油机的ETC循环的NO X 排放限值降低42%，同时参考国五柴油车的烟度限值比国四降低30%左右，确定在用国五柴油车检测NO X 的排放限值为900 × 10 −6 。 图6. 加载减速工况测试点NO X 浓度分布 图7. 不同测试点NO X 浓度分位图 图8. NO X 浓度与累计频率(合格率)关系图
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user: 4. 结论 本研究通过对不同排放阶段的柴油机烟度排放水平测试，并统计分析了北京市9100辆不同排放阶段(国三、治理改造车、国四、国五)在用柴油车的加载减速烟度检测数据，制定了在用国五柴油车的烟度排放限值。同时通过对柴油车年检时加载减速测试工况的NO X 浓度水平进行测试，确定了在用国四、国五柴油车加载减速的NO X 排放限值。本文的研究为城市柴油车的烟度和NO X 的排放限值制定提供了依据，对城市高排放车辆的控制具有重要意义。
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user: 摘 要 硅基集成波导是光电子集成的一个重要平台，硅基集成Mach-Zehnder干涉仪是光滤波器、光开关、光调制器和波导传感器的一种重要形式。本文对硅基集成Mach-Zehnder干涉仪的设计、制备和性能测量进行了研究，通过仿真计算优化了波导耦合光栅的耦合效率，采用电子束直写技术和离子刻蚀技术实现了波导的高精度制备。测试结果显示器件的性能优良，端对端的传输损耗优于−10 dB，干涉仪的干涉输出对比度达到了32 dB，自由频谱范围为2.275 nm。 关键词 :硅基波导，干涉仪，波导光栅耦合器，光谱 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 硅基集成技术在微电子领域得到了深入而广泛的应用，工艺流程与设备已经非常成熟，随着光电子技术的发展，人们提出了将硅基集成技术与光电子技术相结合的思想，采用集成技术可以将光电子功能器件制备在硅基衬底之上，还可以与微电子功能电路集成到一起，获得性能稳定，功能丰富的硅基光电子集成电路。由于硅材料具有很高折射率和良好的透光性能，所以可以在将硅基衬底上实现性能优异的纳米量级的光波导器件 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 集成光波导器件包括滤波器、调制器和光开光等，通过这些器件的组合应用可以实现光通信系统中的光交换、光调制和光信号处理功能 [ 4 ] [ 5 ] 。光波导器的实现形式有多种，Mach-Zehnder干涉仪是一种重要的波导形式，具有形式灵活、工艺实现容易、灵敏度高等优良特性，使用它可以实现光滤波器、光开关和光调制器。从光学功能上分析，Mach-Zehnder干涉仪可以工作在推拉模式，在进行光调谐时不存在相位调制，不会导致光学啁啾，调制速度也不会像光学环形腔器件那样受光子寿命的制约，因此Mach-Zehnder干涉仪是实现快速调谐和高速调制的极佳选择。 除了在光通信领域的应用之外，光波导Mach-Zehnder干涉仪在集成生物与化学传感器领域也有着广泛的应用，不仅可以采用波长和强度检测，还可以采用更先进的信号检测方法，比如差分检测、相位载波检测等。本文将对硅基集成Mach-Zehnder干涉仪的设计、制备和性能测试进行研究。优化设计，采用硅基工艺在SOI基片上制备器件，对器件性能进行测量。
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user: 2. 理论分析与设计 集成波导型Mach-Zehnder干涉仪由两个3 dB耦合器和两个干涉臂组成，原理图如图1(a)所示，图中1为激光器，2和3为3 dB耦合器，4和5为干涉臂，6为探测器，7为系统控制与数据记录用计算机。激光通过偏振态调整之后，输入到第一个3 dB耦合器，经过两个干涉臂传输，在第二个3 dB耦合器的输出端干涉。干涉输出光强可表示为 图1. (a) Mach-Zehnder干涉仪原理图；(b) 波导光栅耦合器的结构示意图 I = 1 2 ( I 1 + I 2 + 2 I 1 I 2 cos ϕ ) ， (1) 其中， I 1 和 I 2 为第一个和第二个干涉臂中的光强； ϕ 为两干涉臂之间的相位差。由上式可知， I 1 I 2 可表示为 I 1 I 2 = 1 2 ( I max − I min ) ， (2) 其中， I max 和 I min 分别为干涉输出的最大和最小光强。 若一个角频率为 ω 的调制信号施加在其中的一个干涉臂上并使得干涉臂中的相位被调制，干涉输出将会发生改变。假设产生的相移变化为 Δ ϕ ，当调制度较小时，根据(1)式调制光强可以表达为 I m = I m 0 sin ω t = − I 1 I 2 sin ϕ × Δ ϕ ， (3) 其中，I m0 为调制光强幅度。可以看出，输出光强度幅度与相移变化 Δ ϕ 成正比，为了使得I m0 最大，通常将干涉仪设置在正交偏置，即将 ϕ 设置为 π / 2 ，在实际应用中，可以通过设置两个干涉臂之间的长度差来实现正交偏置。 本文采用光栅耦合器实现光的耦合 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，在器件的输入输出位置分别制备耦合光栅，通过在光栅上方垂直放置光纤即可实现光的耦合，无需对基片进行切割。波导光栅耦合器为在波导上制备的一组一定周期的条形硅，光栅耦合器的尺寸通常在十几个微米量级，因此可以大幅可以提高基片上波导器件的集成度。光栅耦合器可以制作在基片上的任何位置，所以可以在任何需要测试的位置进行光的耦合，从而提供了一种灵活的片上测试技术。光栅耦合器的结构如图1(b)所示，硅和二氧化硅的折射率分别为3.45和1.45，波长 λ 为1550 nm。 基于光路可逆原理，输入和输出光栅耦合器是完全一样的，因此为简单起见，本文只计算光从波导经光栅耦合器耦合到光纤中的效率，通过仿真优化光栅耦合器的参数。采用时域有限差分法计算不同光栅周期和光栅刻蚀深度时的耦合效率，首先计算波导的基模，然后将其作为输入光，计算波导光栅耦合器中的光场强度分布，最后在光栅上方做重叠积分得到耦合光强度。仿真结果如图2所示，可以看出，当光栅周期为630 nm，光栅刻蚀深度为100 nm时，耦合效率最大，达到了62.8%。图2(a)中在周期为735 nm处出现了第二个峰值，耦合效率约为40%，这一峰值来源于波导衬底埋入层的反射，光在埋入层中的来回反射导致谐振增强，使得在该处产生了一个较弱的峰值。 图2. (a) 耦合效率与光栅周期的关系；(b) 耦合效率与光栅刻蚀深度的关系
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user: 3. 器件制备 选用SOI基片来制备器件，SOI基片的二氧化硅埋入层厚度为5 μm，顶层硅厚度为200 nm。器件制备工艺过程如下：首先在清洁后的SOI基片上氧化生成100 nm的二氧化硅作为后续硅刻蚀工艺中的掩膜层；采用电子束直写技术在电子束光刻胶上描写出波导图案；采用反应离子刻蚀技术(RIE)在二氧化硅掩膜层上刻蚀出波导图案作为掩膜版，去除光刻胶；采用感应耦合等离子体技术(ICP)刻蚀硅层，形成直波导部分；重复上面的工艺，并进行掩膜对准，制作出耦合光栅部分，完成整个器件的制备。根据仿真结果并结合实验优化情况，光栅周期取为630 nm，光栅刻蚀深度取为100 nm，光栅刻槽宽度取为350 nm。 器件的显微图如图3所示，图3(a)为干涉仪的光学显微图片，图3(b)为干涉仪的Y型耦合区的SEM显微图，图3(c)为干涉仪的光栅耦合器的SEM图，结果显示制作是成功的，实现了设计的波导参数，干涉仪两臂之间的长度差ΔL为400 μm。
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user: 4. 干涉仪的光谱测量 通过搭建的垂直耦合光路测试系统，对系统进行测量，两根耦合光纤以与垂直方向成8˚角的形式置于耦合光栅的上方，输入光纤为保偏光纤，输出光纤为普通光纤，光纤端面通过光纤切割刀进行切割，良好的端面有利于提高耦合效果。通过旋转保偏光纤的角度实现TE模式输入，调节微调平台移动光纤实现最佳光耦合，光栅表面与光纤端面之间的距离通常在50 μm左右。波长可调激光器的光输入到保偏光纤中，输出光纤的光连接到探测器，通过实验室自己开发的Labview程序控制激光器与探测器，实现波长扫描和光功率记录，波长扫描范围为40 nm，扫描间隔为1 pm。测量所得光谱如图4所示。可以看出干涉仪干涉输出对比度达到了32 dB，自由频谱范围(FSR-Free Spectrum Rang)为2.275 nm。器件端到端的传输损耗为−10 dB，实现了低损耗传输。FSR可以表示为FSR = λ 2 /(N eff ∙ΔL) [ 9 ] ，根据此公式可以估算出有效折射率N eff 为2.6114。图4中显示的光谱具有很好的滤波特性，因此该Mach-Zehnder干涉仪可以作为滤波器使用，用于波长控制和光谱分析处理。如果对硅材料进行掺杂，则可以实现对折射率的调谐，这样便可以得到可调谐滤波器或光调制器，作为调制器工作时，通常将工作点设置在图中极大值与极小值之间的中点，获得最佳调制。
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user: 5. 总结 本文对硅基集成Mach-Zehnder干涉仪进行了研究，干涉仪在SOI基片上制备，采用波导光栅耦合器 图3. Mach-Zehnder干涉仪显微图 图4. Mach-Zehnder干涉仪的光谱图 实现光的输入和输出。采用时域有限差分法对耦合光栅进行了设计和优化，获得了62.8%的耦合效率，采用电子束刻写和离子刻蚀技术制备波导，实现方便快捷的波导图案直写和高精度制备。SEM检测和光谱测量显示，本文的设计方法和制备工艺实现了性能优异的硅基集成Mach-Zehnder干涉仪，干涉仪的干涉输出对比度达到了32 dB，自由频谱范围为2.275 nm。
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user: 摘 要 首先，本文基于相关研究，分析国内外“互联网+数据”背景下医疗信息共享平台发展的现状，归纳医疗信息共享平台的构成因素，从而构建出能够充分发挥医疗信息效益的生态系统共享平台模型。其次，基于公共服务视角，运用生态系统论的方法，构建以政府为主导、医疗机构为主体、科研机构为先导和个人积极参与的医疗信息生态系统共享平台。最终，根据医疗信息在生态系统共享平台中流转的位置，将共享平台模型分为数据原始层，数据生成层，数据加工处理层，数据效益层，由此构建出我国医疗信息生态系统共享平台的模型，对于提高医疗服务过程具有重要意义。 关键词 :大数据，互联网，医疗信息共享平台，运行机制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在2016年的全国卫生与健康大会上，习近平提出：“没有全民健康，就没有全面小康，以及优化健康服务，全方位保障人民健康的重要战略。” [ 1 ] ，同时，随着区域经济一体化的不断推进，各行各业之间的联系日益密切，在行业交流发展的过程中产生了大量的信息化数据。尤其是以互联网为载体的云计算平台、大数据以及移动互联信息技术的蓬勃发展，为传统产业的优化升级带来了新的机遇和挑战。同时，国外学者麦肯锡最早提出“大数据”这一概念，并且认为“大数据时代”已经到来 [ 2 ] 。 医疗卫生事业作为关系全国居民健康生活和生命安全的保证，在改革发展过程中不断汲取互联网信息技术带来的便利性和快捷性，逐渐形成了现代信息技术深入影响的新型产业。大数据背景下，政府、医院、企业、个人如何利用互联网信息技术有效整合、互通获取医疗信息资源，将分散的数据整合，并且进行医疗大数据的共享，以提高数据的效益，充分挖掘数据资源潜藏的价值；同时，如何在保障个人隐私的前提下，构建可持续性的医疗信息共享平台来共享个体的医疗健康数据，从而提高医院诊疗效率和居民的满意感值得我们探讨。鉴于此，运用文献分析方法透析国内外医疗信息共享平台的研究现状和意义，分析构建政府、医院和社会多方参与的健康医疗信息共享平台的必要性，为新形势下的医疗改革提出针对性意见，推动区域医疗卫生事业的发展，提高全民健康指数。
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user: 2. 研究背景 全球著名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”概念，而在国外的摩根斯坦利报告中指出2013年大数据迅速发展，尤其是在医疗行业。现阶段，国外学者所认同的医疗大数据主要是指在临床医疗过中产生的大数据，主要来源于电子健康病例，医疗研究，公共健康管理等领域 [ 3 ] 。 国外对于医疗行业的大数据研究已形成相对成熟的体系，并且围绕大数据背景下的健康数据展开互通共享平台的构建。在宏观研究领域，2009年加拿大政府主导构建的Healthy inforway项目对于完善本国医疗机制发挥了重要作用，同时，电子注册医疗的大数据管理能够在不同省份之间实现联合操作，共享信息的隐私和安全已经得到有效保障。而早在2004年，美国前领导人布什提出关于“全美医疗信息网”战略计划，此计划的主要目的是将区域内的医疗卫生单位有效结合，从而更加方便的共享区域之间的卫生信息，经过有关部门的协调，最终构建能够安全共享临床医疗信息，个人健康记录仪和公共卫生信息的网络系统。在微观研究领域，一些学者也开展一系列针对性的研究，Qin Yao，Yu Tian等在分析大数据的特点上提出一种基于Hadoop的一个实际案例的医疗大数据处理系统，该系统能够智能处理医疗大数据，并揭示了医院信息系统用户行为的一些特点，进一步研究了不同的医院信息系统所产生的各种数据的用户行为 [ 4 ] 。Changjun Jiang等介绍了大数据的发展现状和研究的意义，并且探讨了大数据资源服务平台的体系结构 [ 5 ] 。Jihe Wang等学者提出了一种基于概率的带宽模型在远程医疗云系统，提高医疗大数据在传播过程中的速度和准确性 [ 6 ] 。 近几年国内也开展了相关研究，并取得一定成绩。比较成体系化的实践包括：上海市申康医院主导的“医联工程”是我国范围最大的联网医院临床共享系统，同时也是我国最大的医疗档案信息库；除此之外，湖北省政府主导的医疗远程医学平台，中南大学主导的“湘雅临床大数据系统建设项目”都是大型的医疗信息共享平台构建最新研究成果 [ 7 ] 。伴随着科学技术不断推进发展，2016年，科技部公布的国家重点专项研究项目“精准医疗研究”上升为国家战略，而“精准医疗研究”项目中的“精准医学大数据管理和共享技术平台”将作为国家独一无二的精准医学大数据平台，通过构建全面、立体化的数据平台，从而组织和汇聚跨机构、跨部门的医学大数据，建设支撑我国精准医学研究的大数据平台。由此可见，目前，政府部门高度重视医疗卫生事业的发展，尤其是在“互联网+”上升为国家层面战略之后，有关部门提出了促进医疗健康大数据发展的政策。2014年，卫计委信息办副主任高燕捷在第四届“中国智慧城市大会”上提出要求，要凭借大数据的优势带动健康服务业发展，推动智慧医疗、智慧城市快速发展 [ 8 ] ；2015年，国务院发布的《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中明确指出要在公共服务大数据项目中构建医疗健康服务大数据 [ 9 ] ；同时，国内学者也从不同角度开展了关于大数据健康信息服务平台的相关研究，有关学者研究主要集中在以下几个方面；张国明和陈安琪详细介绍了区域平台中医疗健康大数据来源、类型等内容，并且基于构建的区域健康信息服务平台，指出健康信息服务平台构成的主要因素。同时，初步探索了医疗数据的挖掘 [ 10 ] ；在此基础上，相关学者进一步研究大数据服务平台的构建；郭瑛针对区域性医疗资源分配不均匀，医疗信息沟通不畅等问题，以青海省为例提出建立青海省医疗档案信息共享服务机制对策 [ 6 ] ；李文源、廖生等运用实证研究的方法，深入分析了如何加强区域医疗信息资源共享，并设计出提升健康服务的新型模式 [ 11 ] 。 通过分析相关文献发现，针对医疗健康大数据的研究，我国医疗事业已取得一定进展，但是和国外先进国家相比，我国学者的研究还处于初级阶段，只是针对医疗健康大数据概念的界定、数据的收集以及平台初建等方面进行探讨，没有形成一个标准化、可复制的医疗健康大数据互通平台模型。近几年，医疗健康意识不断深入人心，传统医疗服务体制中的弊端也得到一定程度上的改善，但是由于我国经济发展不平衡、医疗资源分配不均的问题过于严重，医疗改革的进程缓慢，医患矛盾日益严重，因此，在很大程度上而言医疗改革没有达到预期效果 [ 12 ] 。在此背景下，借助互联网信息技术、大数据资源，构建以政府为主导，医疗机构为主体，科研企事业单位为先导，以居民积极参与的医疗信息共享平台具有重要现实意义。
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user: 3. 信息共享平台主客体分析 3.1. 信息共享平台的客体分析 医疗信息共享平台是互联网技术和医疗事业的紧密结合，同时也融入大量软件技术和信息服务内容的新型服务平台。于挺学者从提高健康服务信息平台效能的角度，构建出基于数据来源主体、平台运营主体、信息需求主体的模型 [ 13 ] ，并且初步探索医疗数据的重要来源。基本概念角度分析，医疗健康大数据不是无规律、无结构的单一数据，而是经过采集、整理的数据库，它是与所有医疗和生命健康相关的以及病人在接受到医疗服务之前产生数据的集合 [ 12 ] 。就目前而言，医疗健康大数据主要分为以下几种： 1) 医院医疗数据 经济的快速发展也推动我国医疗卫生机构的较快发展，据统计，2013年~2016年我国医疗卫生机构总量将达到100万左右，增长趋势图如下图1所示。 由此可见，近几年全国医疗卫生机构以较快的速度发展，而县级以上正规医院汇聚了当地主要的医疗资源，成为一个地区居民健康诊断的主要场所，因此也成为了医疗健康大数据产生的重要场所。经过调研统计，医院内的数据主要产生于患者的临床诊治、医生的科研管理工作等，医疗数据的产生贯穿于患者的整个治疗过程，每一个检查或者治疗环节都会产生不同数据，主要包括门诊记录、住院记录、医疗设备检查记录、用药记录等 [ 13 ] 。不同患者、不同检查流程将会产生大量医疗数据，如果沿用早期纸质化的方式进行各种数据的记录，产生的主要问题包括纸张的浪费，医疗效率低，数据保存时间和空间狭小等。随着互联网信息技术和大数据储存技术的发展，医院原有HIS系统，放射信息系统(RIS)将以电子数据形式进行存储。 2) 公共卫生大数据 公共卫生大数据是在互联网、电子商务、社交网络迅速发展的基础上形成的公共资源，主要是在人群社会活动中产生的非结构公共卫生信息。公共卫生大数据的主要特征是动态性、海量性、碎片化，因此，区域性的公共卫生信息监测机制的建设是搜集大量医疗卫生信息自愿的重要渠道，其中一个地区传染病的实时监测是公共卫生大数据库建设的最新资料来源[ 14 ]。一个地区的卫生防御部门应该根据监测机制的数据进行分析，及时发现问题、解决问题，建立用科学、合理、有效的预防机制，通过公共卫生大数据的合理利用，不仅增强了地区疾病预测能力和防控能力，也减少了居民因为传染病而带来的巨大资源浪费。 3) 健康设备大数据和医疗设备研究机构 随着互联网信息技术的普及化和医疗卫生技术的进步，各种便携式医疗设备逐渐被普通民众接受和使用。居民可以购买先进的、具备自动上传数据信息的医疗设备，随时可以穿戴设备进行身体健康的检测，可以使个人血压、心率等身体健康指标直接上传监测中心，如果个人数据符合健康指标，数据将自动保存记录，保存的数据将上传医疗设备研究机构；如果监测数据不符合健康指标标准，医疗设备将发出警告，提示个人进行进一步的检查和治疗 [ 14 ] 。2014年，一款关于数据疾病监控的云服务产品问世，该设备主要的目标群体是中老年人和孕妇，通过设备将测量的数据进行转化、上传分析，保存分析结果，最终达到可以科学合理的运用标准化的数据资源。因此，个人监测大数据的搜集，对于医疗设备研究机构和医学研究都非常重要，不仅有助于医疗防控部门监测，也有助于居民及时发现身体问题，进行有效 图1. 2013~2016年上半年全国医疗卫生机构总量 治疗，进而推动医疗健康管理的改进。 3.2. 信息共享平台主体 医疗健康大数据服务平台是一个关系千家万户健康的服务平台，仅仅依靠医院或者政府的力量难以建设可持续化、开放化和让居民满意的医疗健康大数据服务平台。因此，构建完善的、统一协调的服务平台模型需要发挥政府的主导作用、医院的中心作用，企业的主力作用，社会各相关机构的协调配合作。 从产品的分类来说，医疗健康服务平台的构建属于公共产品范畴。同时，医疗健康大数据从建设和使用而言也属于公共产品的范畴。根据新公共管理理论，政府在公共服务中的角色是服务而不是掌舵，政府要发挥医疗健康服务平台中的主导作用，积极主动根据市场变化、制定相关的政策；在医疗健康大数据的基础设施建设、数据标准化、患者个人隐私保护方面加大投入力度。因此，在建设医疗健康大数据的过程中，政府部门是不可或缺的要素之一。 就目前而言，我国经济发展已经取得一定成就，但是经济发展不协调、不平衡的问题依旧严重，人均收入还处于较低水平，落后地区的基本需求还没有得到解决。因此，就全国而言，居民对于医疗资源的需求量呈现持续增长的趋势。据统计，到2015年5月底，全国医疗卫生机构数达98万个左右，医疗卫生机构数量和就医人数的增加带来的是医疗数据的爆炸式增长，同时，区域间的医院也需要一个能够整合患者诊断结果的数据库，数据库的建设将有助于区域医疗卫生机构之间的合作，提高医院的办事效率和病人的满意度。因此，医院成为产生医疗健康大数据的主要场所，居民的就诊记录成为医疗健康大数据产生的重要源头之一 [ 15 ] 。医疗健康服务平台的构建是一项复杂的系统工程，从健康大数据的收集、转化、整理、储存到研究机构的使用，需要有相关部门协助服务平台提供政策、技术、人才、资金、等方面的支持，医疗健康大数据服务平台的有效运转需要多方主体合作 [ 16 ] 。通过理论分析和现实情况的分析，医疗健康大数据服务平台中涉及的主体主要包括政府相关部门，医院和相关的医疗机构，高等院校的医学部门，科研机构以及个人等。
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user: 5. 结语 在政府部门主导下构建地区性、联动性、层级性的医疗信息共享平台推动区域医疗事业快速发展，有利于加强各地区医疗卫生机构之间的联系，为实现多地区医疗信息的沟通提供平台，为实现医疗大数据信息资源的共享，增强地区疾病防控能力构建保障网。同时，居民可以借助先进网络技术，满足知晓医疗信息的知情权和安全权。由此可见，互联网背景下的云计算和大数据的发展，不断推动着传统产业的不断优化升级，从而能够更好服务于民众，实现地区健康事业安全发展。
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user: 摘 要 对辽宁经济支柱产业—装备制造业的发展研究是关系到其支柱产业优势延存的重要课题。特别是在当下辽宁经济发展受困的关键时期，研究如何通过协同创新进一步促进本省装备制造业的发展，增强这一产业的竞争力，从而更好地服务于辽宁经济社会建设具有深刻的研究意义。本文的研究思路就是在撷取相关经济统计数据的基础之上，运用复合系统协同度模型对本省装备制造业的产学研等子系统进行协同度测定。在进行定量数据分析的基础上归纳辽宁装备制造业在协同创新过程中所存在的问题。并以此为依据，结合装备制造业产业特点，从协同创新机制优化和行动举措建议两方面提出相应对策。以求为本省装备制造业整体竞争力的巩固及提升提供参考。 关键词 :协同创新，辽宁，装备制造业，竞争力 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 装备制造业是一个国家工业崛起的标志。辽宁，作为我国装备制造产业最重要的省份之一，承担着特殊的发展使命。在2014年机械工业信息研究院发布的中国装备制造业区域竞争力评价报告之中，辽宁的装备制造业实力居于全国第六位。位列江苏、山东、广东、浙江、河南五省市之后 [ 1 ] 。辽宁装备制造业的发展取得长足的进步。与此同时，所存在的问题也不容忽视。主要表现在投入的资源利用效率较低；核心技术储量欠缺，行业发展受制于外等。研究如何通过协同创新来解决这一系列问题，以确保创新驱动发展战略的实施，并提升辽宁省装备制造业产业竞争力，进而助推辽宁经济的发展深是具有研究价值。
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user: 2. 协同创新理论简介及理论模型构建 (一) 协同创新理论简介 自上世纪70年代末开始，信息化浪潮席卷全球，行业间的联系日益密切。这一时期，科技技术高度融合。一个显著的特征便是创新成果的取得不再建立在单一学科的基础之上，也不是由单个主体完成的智创行为，而是变成了多主体、众要素参与的集智活动。 我国的协同创新研究始于20世纪90年代。1992年国家经贸委、教育部和中科院联合组织实施的“产学研联合开发工程”被认为是国内研究协同创新的开端 [ 2 ] 。自此之后，众多学者虽从经济学、管理学等不同的专业视角对此进行研究，各有千秋。至今也未能就协同创新的概念达成共识。 虽然定义各有不同，但可归纳出一般特征。即有多个参与主体，且各个主体在资源、能力等方面形成优势互补；强调最终目标的达成；各参与主体的行动均围绕着共同目标的实现而展开 [ 3 ] 。由此可见，协同创新是一种新型的创新组织形式，强调的是多主体众要素的有机协作 [ 4 ] 。 (二) 协同度模型的构建 由协同学知，系统在相变点处的内部变量可分为快、慢驰豫变量两类，慢驰豫变量是决定系统相变进程的根本变量，即系统的序参量。系统由无序走向有序的机理关键在于系统内部序参量之间的协同作用 [ 5 ] 。即系统与系统构成要素在动态发展之中保持一致的程度。它影响着整体系统的特征与输出水平的高低，协调度正是反映这种协同作用的度量。 为了准确测定各参与主体间的协调度。本文借助复合系统协调度模型 [ 6 ] ，构建协同创新评价指标。通过对子系统的有序度进行测定，在此基础上进行数据合成。最终实现对辽宁装备制造业协同创新协同水平的判定。 首先，设定一个复合系统S由m个子系统构成。即有 S = f ( S 1 ⋯ S m ) ，而S j 为S的第j个子系统，j Î [1， 2， 3]，在本文中分别代表产业子系统、研创子系统和政府子系统。在复合系统之中，三者互为影响。而在子系统S j 中，序参量e ij 作为刻画各子系统内部协同度高低的度量指标，取值为 e j 1 ， e j 2 ， ⋯ ， e j n 。并有β ij 与α ij 分别为e ij 取值的下限和上限。定义下式为子系统S j 序参量分量e ji 的系统有序度，即有： u j ( e i j ) = { e i j − β i j α i j − β i j       j = ( 1 ， m ) ; α i j − e i j α i j − β i j       i ∈ ( k 1 + 1 ， n ) ; (1) 且当e ij 取值越大时，u j (e ij )的数值越大，代表着e ij 对子系统的“贡献”越大。因此，可以在此测定序参量变量e i 有序度u j (e ij )的集成对于S j 有序度的总体贡献。 除此之外，还应该注意到子系统的整体效应不但受各序参量数值的大小的影响，各序参量之间的组合方式也会对子系统的产生影响 [ 6 ] 。为简捷起见，本文采用几何平均法进行集成，以此来测定组合方式对于子系统的影响。于此便有： u j ( e j ) = [ ∏ j = 1 m u j ( e i j ) ] m (2) U j (e j )为序参量变量e j 的系统有序度。由上述公式可以看出， u j ( e j ) 的数值越大，则 e j 对系统有序的作用越大，系统的有序的程度也就越好。 然而，假定在初始时点t 0 时子系统S j 参量有序度为 U j 0 ( e j ) ，而当系统运行至t 1 时，子系统S j 的参量有序度顺势变为为 U j 1 ( e j ) ;   j ∈ ( 1 ⋯ m ) 。则有在 t 1 − t 0 时段内，复合系统S的协同度为： C = | ∏ i = 1 n [ u j 1 ( e i ) − u j 0 ( e i ) ] | n (3) 在上述公式之中， u j 1 ( e i ) − u j 0 ( e i ) 代表着子系统S j 的序参量在 t 1 − t 0 时段内有序度的变化。而由数理计算的结果来看，复合系统S的协同度取值范围为 [ − 1 ，   1 ] ，C的取值越大，则代表着系统有序度越高。而仅有在 u j 1 ( e i ) − u j 0 ( e i ) 大于零时，才有各个子系统之间的发展是协调的。否则，则意味着子系统之间未处在较好的协同状态。 因此，该模型可以实现复合系统S相对于基期的各子系统间协同度的考察。
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user: 3. 协同创新复合系统协同度的实证研究 在上文的理论简介及模型建立的基础上，本节将结合相关经济数据对辽宁省装备制造业的协同创新协同度进行测定。 1、数据来源 本文所选数据(见表1)截自《辽宁科技统计年鉴》、《辽宁统计年鉴》。在此基础上，为了消除量纲对计算结果的影响，对所取数据进行标准化处理。标准化结果如表2所示。 为确保本文研究的科学性，结合上文复合系统协同模型原理，而将辽宁装备制造业协同创新系统划分为三个子系统——产业子系统、研创子系统以及政府子系统。在各子系统划分的基础上，遵从可测性、代表性和可得性等原则，为各个子系统依次确定主营业务收入、总利润、R&D内部经费支出等七个度量指标。 2、序参量有序度的确定以及系统协同度的确定 将表2的数据代入公式(1)之中，得到产业子系统S 1 、研创子系统S 2 、政府子系统S 3 序参量有序度，为方便起见，本文将三个子系统的序参量的有序度合并在一表之中。如表3所示。 然后，将表3数据代入公式(2)，得到各子系统的有序度(见表4)。将2012年设定为t 0 ，并将各子系统有序度数据代入公式(3)，得出辽宁装备制造业产学研协同创新系统的协同度C值，具体数值如表4所示。图1则是通过折线图而将表4的数据信息进行更为直观的显示。 Table 1 The raw data of industrial enterprises of equipment manufacturing industry in Liaoning provinc 产业子系统S 1 研创子系统S 2 政府子系统S 3 主营业务收入 (亿元)e 11 总利润 (亿元)e 12 R&D内部经费 支出(万元)e 21 R&D人员 合计(人)e 22 R&D人员全时 当量合计(人年)e 23 政府支持的研究 活动金额(万元)e 31 税收扣减及 免除额(万元)e 32 2012 9546.71 678.22 1，541，960 42，089 26，013 269，186 148，647 2013 15，043.38 930.62 1，573，362 48，627 29，358 283，961 150，806 2014 16，072.19 1016.86 1，599，936 52，253 31，457 258，812 154，715 2015 15，554.42 937.76 1，677，902 56，936 33，795 227，212 144，188 表1. 辽宁省规模以上装备制造业工业企业的原始数据 Table 2 Standardization of order parameter 产业子系统S 1 研创子系统S 2 政府子系统S 3 e 11 e 12 e 21 e 22 e 23 e 31 e 32 2012 −1.715 −1.671 −1.119 −1.454 −1.448 0.451 −0.248 2013 0.376 0.312 −0.495 −0.249 −0.279 1.161 0.320 2014 0.768 0.989 0.033 0.420 0.455 −0.047 1.348 2015 0.571 0.368 1.582 1.283 1.272 −1.564 −1.421 表2. 序参量标准化 Table 3 Industry subsystem S1， research and innovation subsystem S2， government subsystem S3 order parameter order degre 年份 u 1 (e 11 ) u 1 (e 12 ) u 1 (e 1 ) u 2 (e 21 ) u 2 (e 22 ) u 2 (e 23 ) u 2 (e 2 ) u 3 (e 31 ) u 3 (e 32 ) u 3 (e 3 ) 2012 0.095 0.110 0.102 0.220 0.136 0.138 0.161 0.613 0.438 0.518 2013 0.792 0.771 0.781 0.376 0.438 0.430 0.414 0.790 0.580 0.677 2014 0.922 0.996 0.958 0.747 0.605 0.614 0.652 0.488 0.871 0.652 2015 0.860 0.789 0.824 0.895 0.821 0.818 0.844 0.109 0.145 0.128 表3. 产业子系统S 1 、研创子系统S 2 、政府子系统S 3 序参量有序度 Table 4 The order degree of each subsystem and the synergism of the composite syste 年份 2012 2013 2014 2015 子系统1 (产) 0.102 0.781 0.958 0.824 子系统2 (研) 0.161 0.414 0.652 0.844 子系统3 (政) 0.518 0.677 0.652 0.128 系统协同度 0.311 0.384 0.577 表4. 各个子系统的有序度以及复合系统的协同度 图1. 辽宁省装备制造业协调创新系统协同度 如图1所示，从2013到2015年辽宁省装备制造业协同创新的协同度总体是上升的。但协同度较低。即便是协同度水平最高的2015年，也仅为0.577。这也映证了辽宁整体协同创新水平不高这一事实—2015年，辽宁区域创新能力综合指标的排名位居全国第15位 [ 7 ] 。 从各子系统的角度来看，三个子系统表现各有差异。研创子系统的协同度一直处于稳步上升态势，且在2015年达到峰值。这表明，研创子系统是有效的；产业子系统的协同度即便在急剧上升后又有小幅回落，但也维持在较高水平。特别是在2014年，到达最高值。这也间接说明：这一时期，辽宁装备制造业协同创新过程中，产业子系统的效用发挥较为充分；而相较于前二者而言，政府子系统的表现则欠佳。其协同水平于2015年出现暴跌。这一现象在表4的相关数据之中同样有所体现，政府的科研资助资金以及税收扣减优惠金额都在2015年达到近四年最低。政府子系统滞后性较为严重，辽宁装备制造业协同创新的短板效应相对明显。
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user: 4. 辽宁装备制造业协同创新存在的问题 在上文分析的基础上，可将辽宁装备制造业在协同创新方面存在的问题归纳如下： 创新活动中政府作用的发挥不充分。政府子系统有序度较为低下。现阶段辽宁装备制造业协同创新在资金支持包括科研活动专项资金的预算、税收扣减及免除方面的力度有所收缩，这对于本省装备制造业的影响较大。除此之外，在信贷及奖惩之间的政策导向作用不甚明显。政府在资源配置、信息平台搭建及研产间的对接服务也有待提升。 参与主体的积极性遇阻受挫。协同创新的核心问题是风险分担与利益分配的问题。协同创新是多个主体围绕同一目标的达成而联系起来的，但同一目标对于不同主体的激发效用各不相同，并很难达到一致。且每一主体同时有多个目标达成的需要。此外，如何处理风险与收益二者之间的关系，也会影响到主体参与的稳定性。而协同创仍是一种创新活动，存有一定的经济风险。这也严重挫伤主体的参与积极性。 研创与产业间存在着一定的脱节。研创系统的资源投入逐年递增，但产业子系统并未同步增长。就目前而言，协同创新的在辽宁装备制造业中的应用缺乏市场导向而出现研产相脱节。一个较为突出的表现是每年的科技成果很多，但真正转化并产生经济效益的却较为有限。这一方面造成创新资源的浪费；另一方面也加强了企业对创新风险的认知，反过来也压制企业参与的积极性。 科研立项与资助缺乏统筹规划。现有创新活动的开展多是由企业全盘操刀，“引智借智”的协同作用未得到充分体现。科研机构与企业之间“两张皮”式的分化现象也较为突出；科研院所在自身管理体制下侧重于考核项目申报数目和额度，导致共性技术研发重复开展，造成资源浪费 [ 8 ] 。导致创新驱动发展投入大、见效慢。