DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 人力资源价值链模型的改进 从上述分析可以得知，一条完整的人力资源价值链应该包含HRM的各个活动内容：包括人力资源的规划、工作设计、胜任力模型的构建、招聘、面试、培训、绩效评估、薪酬管理、职业生涯规划等。 本文在以往研究的基础上，提出了改进的HRVC模型，该模型包含五个环节：价值分析和价值发现是基础和前提；对企业员工进行培训、职业发展规划等从而获得价值增值；充分使用员工的智慧和能力从而创造价值；对员工所创造的价值进行评价；根据员工绩效进行价值分配。这五个环节中，价值分析和发现可能是常规性(比如每年统一招聘一次或两次)，也可能是非常规性的(人才短缺时紧急招聘)；价值增值环节与价值分析类似，也可能是常规或非常规性的；只要企业正常运转，价值创造就会不断进行。价值评价和分配，一般是以月度(季度和年度也会对员工绩效进行评价并分配价值)进行的。基于以上分析，笔者提出的HRVC如图4所示。 改进的HRVC模型包含五个环节：“价值分析和发现”将价值分析(前文中陈树文、邓汉慧、许成等学者均使用过这一概念)和价值发现(尹湘洁在2011年使用了这一词，认为价值发现是HRVC的起点[ 15 ] )两个概念合并成一个概念，是根据企业内外部环境的变化，分析企业人力资源的供求状况，进行人力资源规划；当人力资源出现不平衡——供大于求时，企业就要对已有员工进行分析，对于那些冗余的、对企业价值很小甚至无价值的员工，要果断裁员；或供小于求，要迅速补充员工，即从内外部发现新的人 图3. 基于顾客价值的HRVC模型 图4. 改进的人力资源价值链模型 力资源(招聘、面试和选拔员工)。“价值增值”原本是经济学中的概念，是产出减去投入之后的增量；曹学、翟运开(2007)提出了“人力资本价值增值”的概念，是指对人力资本的投入，可以带来更高的投资收益[ 16 ] ；本文提出的“价值增值”，是指为了让员工本身的技能、素养得到提高，让员工更充分地发挥他们的主动性，进行职业生涯规划和开发，提拔、晋升能为企业创造更大价值的员工，为员工开展培训、采取更合适的激励措施。“价值创造”就是所谓的“物尽其用、人尽其才”，充分利用企业的人力资源、发挥员工的主观能动性，把自己的劳动和智慧转化成产品和服务。“价值评价”是对员工的劳动成果进行绩效考评。“价值分配”是将企业的剩余产出，通过工资、津贴、福利、奖金、股权、分红等形式分配给创造价值的员工。 从图4可以看出，改进的HRVC模型有两个创新点：一是价值链环节更加完善，在传统价值链的基础上增加了“价值分析和发现”、“价值增值”两个环节。二是针对不同员工的人力资源活动，将HRVC分成了三种类型：A类HRVC循环(或小型HRVC循环)是企业已有员工的常规性HRM，即根据员工每个周期(比如月度工作)所创造的价值来评价其绩效，从而进行价值分配，每个周期就这样循环一次；B类HRVC循环(或中型HRVC循环)是给企业现有员工提供晋升机会、提供培训、进行职业生涯开发等，使得其素养和本身的人力资本得以增值，从而为企业创造更大的价值，以此评价绩效并分配劳动成果；C类HRVC循环(或大型HRVC循环)是根据企业发展需要，分析人力资源的供求情况，招聘新员工或对内部员工进行结构性调整、岗位轮换，为其提供学习和培训机会，形成一条完整的HRVC。 这三类HRVC中，C类HRVC循环，其价值环节不仅包含企业内部的活动，还包含企业外部的活动；A类HRVC循环，属于企业内部常规性的活动范围；B类HRVC循环，价值环节也限于企业内部，不同于A类循环的是，它是“非常规性”HR活动。
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user: 4. 企业生命周期各阶段HRVC的分析 笔者以为，企业在生命周期的各阶段，在HRM活动中，其各价值环节的重要性是不一样的。本文将企业生命周期分为四个阶段，以HRVC为横坐标、以各价值环节的相对重要性(每个价值环节，四个阶段对该环节的重要性排序)为纵坐标，得出企业生命周期各阶段的HRVC对比模型，如图5所示。 图5显示：在HRVC的“价值分析和发现”环节，成长期的企业为了获得更大的成长空间，需要招聘大量人才，价值分析和发现最为重要；其次是初创期的企业，需要发现符合创业者需求的人才，构成初始创业团队；再次是成熟期的企业，也需要分析人才供求状况、进行人力资源规划；最后是衰退期的企业，因为自身处于衰退或者蜕变、转型阶段，可能采取的措施是解雇冗余员工、而非招聘员工。 在“价值增值”环节，成熟期的企业因为有了自己成熟的培训体系、职业生涯规划系统以及成熟的晋升机制，相对其他发展阶段的企业，他们在“员工价值增值”方面更成熟、投入更多精力；其次是成长期的企业，需要对新员工进行培训、提升原有员工和管理层的水平，“增值”显得较为重要；再次是初创期的企业，其初创团队也要不断学习、把握行业发展趋势、制定企业战略和规划、为企业文化奠定基调，也在不断“增值”；最后是衰退期的企业，伴随着裁员、解雇冗余人力，其培训规模开始下降。 在“价值创造”环节，成长期的企业由于发展迅猛、员工为企业创造的价值无论是规模还是增速都是最大的；初创期的企业，虽然其规模不大，但是由于人数较少，单个团队成员为企业创造的价值依然是巨大的；成熟期的企业，已进入平稳发展阶段，员工的工作呈现出规范性，其发展速度及员工所创造的价值的增速有限；最后是衰退期的企业，创造的价值总量可能面临下滑窘境。 在“价值评价”环节，成熟企业因为规模巨大、员工数量多，如何考核员工的绩效是一个巨大的工作量，此时的企业经历了长期的探索和发展，拥有更成熟的绩效考评体系，相比其他发展阶段的企业，“评价绩效”最为重要；成长期的企业，为了获得更加稳定的增长，需要合理的绩效考评体系来吸引新员工、同时保留已有员工；衰退期的企业，为了留住核心技术和管理人才(尤其是创新性人才)，也需要合适的绩效考评工具；初创期的企业，员工更多的是因企业共同愿景形成一个团队，企业暂时没有完整的考评方法，“价值评价”环节相对没有其他企业重要。 “价值分配”环节与“价值评价”环节关联性较大，价值分配一般是基于对员工创造价值大小、价值评价结果来确定的，因此这一环节在各发展阶段的企业的重要性与“价值评价”是一致的。 图5. 企业生命周期各阶段的HRVC对比模型 需要注意的是，图5中，不同发展阶段的企业在人力资源价值链各环节的排序，是基于纵向对比而非横向对比，即同一个价值环节在企业不同发展阶段的重要性，不是阐述一个企业HRVC各环节的重要性。另外，在一些价值环节上，某个发展阶段的企业排序比较靠后，这并不意味着该价值环节对本企业就没有意义、不应该受到重视，比如在“价值评价”环节，初创期的企业排序比较靠后，这不能说初创企业就不重视绩效考评，因为绩效考评对任何阶段的企业来说，都是比较重要的。
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user: 5. 结论与启示 本文在以往人力资源价值链管理的基础上，进行了两点创新和改进：一是完善了HRVC的环节，并针对企业的不同员工或潜在员工，定义了三种不同环节的价值链；二是根据企业发展阶段的不同，针对HRVC各价值环节的相对重要性，设计出四条不同的HRVC。 本文的分析方法是定性和理论阐释，存在的主要不足和缺陷是没有案例和实证来验证；另外，文章中很多概念是笔者自己构造的，比如“A类HRVC循环”、“B类HRVC循环”、“C类HRVC循环”(或“小型HRVC循环”、“中型HRVC循环”、“大型HRVC循环”)，还有以企业生命周期为基础的HRVC对比模型，这些概念是否能够得到学术界和企业界公认，还不得而知。 未来的研究方向包括：三种类型的HRVC循环分别对企业绩效、企业成长，尤其是对企业可持续性发展的影响程度有何差异；不同类型的HRVC循环，与员工的组织承诺、心理所有权的关系；不同发展阶段的企业，其HRVC在价值环节的数量上有何差异；不同的行业，在同一发展阶段，其HRVC是否存在差异等。 企业的管理者尤其是人力资源的高层主管部门，在实际工作中，应针对不同类型(常规性、“非常规性”、潜在的)员工，开展不同的人力资源管理活动。正确判断企业当前的发展阶段，在HRVC各价值环节中，要有所侧重，保证企业可持续、健康、长远发展，并在企业进行转型升级的过程中，提供有效的人力资源保障。
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user: 摘 要 [目的]分析广州市登革热疫情时空扩散趋势，为防治提供依据。[方法]选择广州市7大核心区县为研究对象。以天为单位，对2014年上报的登革热病例进行整理。采用多项式拟合方法，对每个区县的登革热发展趋势进行趋势拟合，再利用1阶求导与2阶求导，分别获取该区县发展趋势中的转折点、突变点。最后采用Spearman相关性分析方法，分析登革热发展趋势中的影响因素及各关键趋势节点之间的相互关系。[创新]时间上以天为单位，对2014年的广州市每天的登革热病例数据进行整理；空间上精确定位每一例登革热病例，分析结果更准确；结合数学上的趋势拟合与导数分析方法，对登革热扩散趋势进行分析，能够探究登革热疫情的生命周期以及扩散规律。[结果]登革热的发展共经历偶然出现、初期发展、疫情爆发以及疫情消亡等四个阶段；登革热初期发展阶段的开始时刻、开始时刻数量、突变时刻、突变时刻数量、转折时刻、转折时刻数量彼此间存在显著相关性；人口密度对登革热总量有显著影响，二者间的相关性高达0.893。[结论]广州市登革热的扩散具有明显的季节性；登革热的传播具有区域性；登革热初期发展阶段开始时刻越早，爆发的破坏力越强；登革热与人口密度具备明显的相关关系。 关键词 :登革热，时空扩散，趋势拟合方法，影响因素
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user: 1. 引言 登革热(Dengue Fever， DF)是由登革1、2、3和4型病毒引起的传染病，主要通过伊蚊传播，广泛流行于全球热带和亚热带的100多个国家和地区，尤其是东南亚地区流行较为严重 [ 1 ] 。1949年到1977年，登革热在中国鲜有发生，仅在云南省与北京市有过登革热病例的报道。此后，在1978年，广东省佛山市发生了登革4型引起的登革热流行，1979年中山市出现了登革1型引发的登革热流行。21世纪以来，广东省几乎每年均有登革热病例的发生，并且病例数量呈现明显上升趋势 [ 2 ] 。2014年，广东省广州市爆发了十年来最重的登革热疫情，累计报告病例36，934例。 研究登革热疫情的发生、扩散，发现其时空扩散趋势是控制疫情的有效方法，也是目前登革热疫情控制研究研究重点和热点。国内外有关登革热疫情时空扩散趋势研究的方法，主要从病理学、流行病学、统计分析等角度出发进行探索。如国外Cory W. Morin [ 3 ] 等通过统计学方法分析气候对登革热病毒生态学的主要影响，并且确定气候与登革热传播之间的关联关系；国内方面张海林 [ 4 ] 等对登革热病原学、血清学和蚊媒资料进行整理分析，研究登革热的流行病学特征；而王怡东 [ 5 ] 等则从统计学角度出发，在一部分假设条件的前提下，运用偏微分方程理论对登革热的传染病模型进行研究。 本研究以2014年广州市登革热疫情发生、扩散、控制、消亡阶段的时空疫情数据为基础，采用趋势拟合方法，确定广州市中心各区县的登革热时空扩散趋势，并且采用一阶导数、二阶导数方法，确定登革热变化趋势中的变化最剧烈时间点(突变点)、爆发转折点(爆发阶段与疫情消亡阶段的交界点)。分析影响登革热发展变化的因素及登革热发展的各个阶段之间的相关关系。
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user: 2. 研究区域与数据 2.1. 研究区域概况 广州市位于22˚26'~23˚56'N，112˚57'~114˚03'E，属典型的南亚热带季风气候，温暖多雨、温差较小，年平均气温为22.8℃，平均年降水量在1800毫米左右；地势东北高、西南低，北部和东北部是山区，南部是珠三角冲击平原，是广东省政治、经济和文化中心[ 6 ] 。 研究区位于东经113˚8'42~113˚35'50，北纬23˚1'52~23˚26'6，包含了白云区、海珠区、越秀区、荔湾区、天河区、黄埔区、萝岗区共7个区县(以下简称主城区)。2014年，广东省爆发了感染登革热病例的疫情，此次疫情广州市受灾最为严重。截至2014年11月，广州市累计报告登革热病例达36，934例，其中主城区7个区县累计报告病例31，981例，占全广州市的86.6%。因此取白云区等7个区县作为分析登革热时空扩散趋势的研究对象(见图1)。 2.2. 研究数据 2.2.1. 研究区人口数据 研究区人口数据来源于广州市2014年统计年鉴，人口数据统计表如表1所示。 2.2.2. 研究区病例数据 登革热病例数据为广东省疾病预防控制中心所提供的2014年全广州市登革热病例数据，时间从2014年1月1日到2014年11月11日。从登革热数据中可以发现，广州市登革热病例主要集中在人口密度高商业发达的主城区，包括白云区、海珠区、越秀区、荔湾区、天河区、黄埔区、萝岗区等7个区县。主城区累计报告的病例占全广州市的86.6%。因此选取白云区等7个区县作为研究对象，对登革热疫情的发展变化趋势及其影响因子进行分析研究，疫情统计数据表如表2所示，将登革热病例数据进行空间化处理，生成登革热疫情分布图(见图2)。 从登革热变化趋势图中(图3)可以发现，登革热的发展变化趋势共经历了4个阶段，分别是：从1月到6月的偶然出现阶段：在该阶段中登革热病例具有出现次数稀少，相邻两个病例出现的时间间隔长，病例具有随机分布的特点；6月到7月的初期发展阶段：该阶段中每天新增登革热病例数有限，整体呈现缓慢增长趋势；7月到10月的疫情爆发阶段：该阶段中新增登革热病例开始急剧增加，疫情全面爆发；10月到12月的疫情消亡阶段：该阶段在人工的干预下，每天新增病例呈现减少，总体呈现消亡趋势。 1) 偶然出现阶段 偶然出现阶段，在指登革热病例出现次数稀少，相邻两个病例出现的时间间隔长，病例具有随机分布的特点的阶段。 2) 初期发展阶段及其开始时刻 一般认为，登革热的潜伏期为5~7天，因此本文以7天(即一周)为临界线，对登革热初期发展阶段给出如下定义：登革热初期发展阶段是指在同一区县内，在小于或者等于7天的时间内，开始连续出现登革热病例的阶段。按照该定义，对主城区等7个区县数据进行整理，可以确定登革热初期发展阶段的开始时间表及其与该区县登革热总量之间的关系(表3)。 从图4中可以发现，各区县登革热初始发展阶段的开始时间与登革热病例总量呈现明显的负相关关系，即初始发展阶段的开始时间越早，登革热爆发的严重程度越高。 图1. 研究区域 图2. 登革热疫情分布图 图3. 登革热变化趋势图 图4. 登革热病例总量与初期发展阶段开始时间关系图 Table 1 Population statistical tabl 地区 白云区 萝岗区 黄埔区 海珠区 荔湾区 越秀区 天河区 数量(万人) 225.2 38.67 46.47 157.58 89.31 114.95 144.66 表1. 人口统计数据表 Table 2 DF cases statistical tabl 地区 白云区 萝岗区 黄埔区 海珠区 荔湾区 越秀区 天河区 数量 11662 387 1388 5981 4220 4975 3368 表2. 疫情统计数据表 Table 3 The start time of DF development stag 区县 白云区 萝岗区 黄埔区 海珠区 荔湾区 越秀区 天河区 时间 2014/7/9 2014/8/15 2014/8/19 2014/7/12 2014/7/26 2014/6/16 2014/7/29 病例总量 11662 387 1388 5981 4220 4975 3368 表3. 登革热初期发展阶段开始时间表 3) 疫情爆发阶段及其突变时刻 登革热全面爆发阶段是指在无人工干预的前提下，受温度与降雨等气候条件的影响，登革热病例呈现快速增长的阶段。以白云区为例，从图5中可以看出，在2014年7月31号到2014年9月30号之间登革热呈现出明显的增长趋势，且在全面爆发阶段的后半阶段，病例发展变化趋势显著。 登革热发展变化的突变时刻，是指在整个登革热疫情爆发阶段中，登革热病例数量增长的加速度最大的时间节点。突变时刻，是表示登革热增长变化最为迅速的时刻。从突变时刻起，登革热疫情开始全面爆发。 4) 疫情消亡阶段及其转折点 疫情消亡阶段是指在人工干预及环境影响下，每天新增病例呈现减少，总体呈现消亡趋势的阶段。以白云区为例，从图6中可以看出，在2014年10月1号之后登革热呈现出明显的下降趋势。 转折点是指登革热疫情全面爆发阶段与疫情消亡阶段的接触时间点，表明登革热病例开始逐步减少。
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user: 3. 研究方法 3.1. 研究方法流程图 研究方法流程图，如图7所示。 3.2. 趋势拟合 拟合是逼近数据的基本方法，其中最常用的是最小二乘法拟合。最小二乘法的基本思想是对一组给定的数据 ，设计和确定一个函数模型，即 ，使得函数 在某种误差函数标准下与左右数据点 之间的距离最近，即寻求一个最佳拟合函数。最小误差原则保证了 和 之间距离的平方和最小 [ 7 ] 。 登革热的变化趋势是非线性，因此本文利用最小二乘法，采用多项式拟合来确定登革热的变化趋势。随着拟合多项式次数的增大， 会迅速减小，当多项式次数减小到第 次时， 的变化量趋于稳定，则此时确定 次多项式为登革热的最佳拟合曲线，如图8所示。 3.3. 一阶导数 一阶导数，是表征函数变化率的数学量。在几何上，可以用来表示一条连续变化的曲线在某一点上切线的斜率。 设函数 在点 的某个邻域内有定义，当自变量 在 处取得增量 (点 仍在该邻域内)时，相应的函数取得增量 ；如果 与 之比当 时的极限存在，则称函数 在点 处可导，并称这个极限为函数 在点 处的导数，记为 [ 8 ] ，即 3.4. 二阶导数 二阶导数，是原函数导数的导数，即对原函数进行二次求导，它描述的是切线斜率变化的速度，表示一阶导数的变化率 [ 9 ] 。 在物理学上，速度 是位置函数 表示对时间 的一阶导数，即 或 ; 则加速度可表示为： 或 ; 图5. 疫情爆发阶段趋势图 图6. 疫情消亡阶段趋势图 图7. 研究方法流程 图8. RMSE变化趋势曲线 3.5. Spearman相关检验 Spearman相关从两个变量之间的同步性来检验变量之间的相关性，对于 对观察数据 ，按照每个变量的 个数据的大小次数，分别由小到大编上等级(秩)，对于重复数据则取平均等级，再检验两个变量的等级或秩之间的相关性。其结果在 之间，相关系数 为正，则表示正相关； 为负，则表示负相关； 为零，则表示零相关。其公式定义如下 [ 10 ] [ 11 ] ： 上式中： 为相关系数， 为样本量， 为变量 的秩次， 为变量 的秩次。
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user: 4. 结果 利用趋势拟合方法确定白云区等7个区县的登革热变化趋势变化曲线，并采用一阶导数、二阶导数方法，确定登革热疫情变化的临界点，分析整理结果如登革热疫情变化时间点所示(见表4)。 对登革热变化趋势中的各个重要临界点的登革热病例数量进行整理，结果如趋势节点病例总量表所示(见表5)。 令初期发展阶段的开始时刻的时间为1，对突变时刻及转折时刻的日期作数量化(如：白云区的初始阶段开始时刻为2014/7/9，则白云区疫情爆发阶段突变时刻经过数量化后为：2014/9/12~2014/7/9 + 1 = 66。即白云区从初始发展阶段开始时刻起，到达疫情爆发阶段突变时刻，共需经历66天)。分析登革热病例总量与变化趋势结点以及影响因素的关系(见表6)。 为进一步探究登革热发展趋势中的重要临界点之间的关系以及人口因素对登革热发展变化的影响，采用Spearman相关性分析方法进行研究，确定它们之间的相关关系，分析结果如Spearman相关关系表所示(见表7)。 为确定登革热发展变化的各个重要临界点及其数量之间的关系，以及人口因素对登革热发展变化趋势的影响，采用折线图方法，对结果进行直观展示。结果如趋势节点及其数量相关关系图(见图9)、人口与趋势节点及其数量关系图(见图10)所示。
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user: 5. 讨论 5.1. 登革热生命周期规律 研究结果表明，白云区等7个区县的登革热发展共经历了4个阶段，分别是：1~6月的偶然出现阶 Table 4 Node time of DF tren 区县 初始发展阶段开始时刻 疫情爆发阶段突变时刻 登革热疫情转折时刻 白云区 2014/7/9 2014/9/12 2014/10/3 萝岗区 2014/8/15 2014/9/7 2014/10/8 黄埔区 2014/8/19 2014/9/14 2014/10/4 海珠区 2014/7/12 2014/9/7 2014/9/30 荔湾区 2014/7/26 2014/9/11 2014/10/2 越秀区 2014/6/16 2014/9/9 2014/10/1 天河区 2014/7/29 2014/9/13 2014/9/30 表4. 登革热疫情变化时间点 Table 5 Total case of trend node tim 区县 初始发展阶段开始时刻 疫情爆发阶段突变时刻 登革热疫情转折时刻 2014年病例总量 白云区 8 829 6226 11662 萝岗区 2 9 203 387 黄埔区 1 148 1128 1388 海珠区 6 507 3127 5981 荔湾区 2 524 2267 4220 越秀区 2 1092 3131 4975 天河区 1 424 1828 3368 表5. 各个时间点的病例总量 Table 6 The relationship between DF cases and critical factor Spearman相关系数 显著性 人口数量 0.893 ** 0.007 开始时刻总数量 0.767 ** 0.044 疫情爆发阶段突变时刻 0.893 ** 0.007 突变时刻总数量 0.821 * 0.023 登革热疫情转折时刻 0.857 * 0.014 转折时刻总数量 0.964 ** 0.000 表6. 登革热病例总量与各影响因子之间的关系 段；6~7月的初期发展阶段；7~10月的疫情爆发阶段；10月以后的疫情消亡阶段。该结论与毛祥华 [ 2 ] 对广东省登革热病例流行区间三间分布的划分一致。 广州市属于亚热带季风气候，平均年降水量在1800毫米左右，年平均气温在21.5℃~22.2℃之间。夏季高温多雨，闷热潮湿 [ 12 ] ，这给登革热的传播媒介(伊蚊)提供了良好的孽生环境，直接影响伊蚊生长繁殖及病毒在蚊体内的复制 [ 13 ] [ 14 ] 。有研究表明，在夏季气温高降雨多时，蚊虫密度会随孽生地数量增加而急剧上升，促使流行区病发率直线上升 [ 13 ] 。因此，在夏季应及时清理周边环境的中积聚的雨水，防止伊蚊的滋生。 Table 7 Spearman correlation tabl 总体数量 开始时刻数量 突变时刻 突变时刻数量 转折时刻 转折时刻数量 人口 总体 数量 系数 1 0.767 * 0.893 ** 0.821 * 0.857 * 0.964 ** 0.893 ** 显著性 0.044 0.007 0.023 0.014 0.000 0.007 开始时刻数量 系数 0.767 * 1 0.580 0.505 0.674 0.692 0.580 显著性 0.044 0.172 0.247 0.097 0.085 0.172 突变 时刻 系数 0.893 ** 0.580 1 0.964 ** 0.964 ** 0.964 ** 0.714 显著性 0.007 0.172 0.000 0.000 0.000 0.071 突变时刻数量 系数 0.821 * 0.505 0.964 ** 1 0.929 ** 0.929 ** 0.607 显著性 0.023 0.247 0.000 0.003 0.003 0.148 转折 时刻 系数 0.857 * 0.674 0.964 ** 0.929 ** 1 0.929 ** 0.679 显著性 0.014 0.097 0.000 0.003 0.003 0.094 转折时刻数量 系数 0.964 ** 0.692 0.964 ** 0.929 ** 0.929 ** 1 0.821 * 显著性 0.000 0.085 0.000 0.003 0.003 0.023 人口 系数 0.893 * 0.580 0.714 0.607 0.679 0.821 * 1 显著性 0.007 0.172 0.071 0.148 0.094 0.023 表7. Spearman相关关系表 图9. 各时间节点及其数量相关关系图 5.2. 登革热的区域传播规律 研究结果表明，白云区等7个区县的登革热突变时刻均处于9月上旬，登革热疫情的转折时刻基本处在10月上旬。这与毛祥华 [ 2 ] 等广东省登革热爆发的高峰期处于8~10月保持一致。因此表明登革热的流行与爆发存在着区域效应，登革热疫情会受到周边地区登革热疫情的影响，所以在加强对登革热的防控时，应该随时考虑周边城区对本地的影响。 5.3. 登革热时空扩散规律 研究表明，登革热病例总量与传播趋势中各关键时间节点以及该节点的登革热病例数量呈现明显的正相关关系。从表5、表6以及图9中可以发现，登革热病例总量与初期发展阶段开始时刻数量、突变 图10.人口与各时间节点及其数量关系图 时刻、突变时刻数量、转折时刻以及转折时刻数量均呈现出明显的正相关关系，并且其显著性均小于0.05，具备统计学意义。 由此可见，登革热的初期发展阶段开始时刻数量越大，登革热发展到达突变时刻以及转折时刻所需经历的时间就越长，但是同时登革热发展到达突变时刻以及转折时刻(峰值)时的严重程度也就越强，爆发的严重程度越大。因此在针对登革热疫情进行防控时，应该重视登革热变化趋势的前期阶段，对每个出现的登革热病例进行有效隔离，控制登革热的蔓延传播趋势。 5.4. 登革热爆发扩散影响因素 研究表明，人口总量对登革热的发展趋势具有显著的影响。从表7与图10中可以发现，地区登革热初期发展阶段的开始时刻出现的时间节点与当地的人口总量呈现明显的负相关关系，即：地区人口总量越大，则登革热初期发展阶段开始时刻会越早。 另一方面，人口数量也与登革热发展趋势中的突变时刻、转折时刻、开始时刻数量、突变时刻数量、转折时刻数量呈现大体相同的趋势。 登革热病例总量与人口的相关程度高达0.893，且具备统计学意义。表明人口密度的大小对登革热传播具备显著影响。人口密度越高，易感者也愈多，既增加了传播机会，又增加带病毒者，因此发病率也愈高[ 12 ] [ 15 ] ，因此在登革热防控过程中应当重点监控人员密集地区。
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user: 6. 结论 1) 登革热的流行发展趋势具有明显的季节性，夏季高温多雨，容易引发登革热的流行爆发； 2) 登革热的流行趋势具备明显的区域性，不同时间出现登革热病例的地区，受相邻区域的影响，会在大致相同的时间段内进入爆发高峰期； 3) 登革热的扩散规律如下：地区进入初期发展阶段的时间越早，则突变时刻以及转折时刻所需经历的时间越长，爆发的严重程度越大。 人口密度对登革热传播具有显著的影响。
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user: 摘 要 极涡是北极中上层对流层和平流层大气的持续性大尺度气旋性环流。作为重要的极地天气系统，极涡的变化直接影响低层大气环流，从而影响副极地乃至包括我国在内的中纬度地区的天气情况，我国冬季寒潮与极涡活动更是密切相关。因此，极涡的研究对我国冬季天气诊断具有重要意义。本文选取2013年1月、2014年1月的北半球500 hPa高空天气分析图作为主要资料，通过分析、比对两个时期北半球极涡变化情况以及其所对应的我国冬季天气情况，讨论北半球极涡变化对我国冬季寒潮的影响，并得出结论：相对持续而稳定的极涡，其面积与强度通常呈正相关，而在亚洲高纬地区维持一个稳定的极涡系统，对于我国的冬季天气具有良好的指示意义。 关键词 :极涡，特征变化，寒潮
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user: 1. 引言 极涡是北极中上层对流层和平流层大气的持续性大尺度气旋性环流，它的活动和变化控制着泛极地半永久性活动中心和副极地短时间尺度的气旋活动。作为重要的极地天气系统，极涡的变化直接关系到北极大气、海洋、海冰和生态环境，影响低层大气环流，从而影响副极地乃至中纬度天气[ 1 ] 。 极涡的面积、强度和位置的变化，对整个半球乃至全球的大气环流及天气气候变化有着重要影响[ 2 ] 。我国冬季天气情况更是与极涡的变化密切相关。据统计，全国(160站平均)年平均气温以及冬季(12月及次年1、2月)气温与同期北极极涡面积呈很强的负相关，若北半球极涡面积减小，则我国平均气温一般上升[ 3 ] 。 研究表明，影响我国的冷空气最终都可追溯到北冰洋及其附近地区，而北极极涡作为重要的极地天气系统，更直接影响着我国冬季天气情况，特别是寒潮天气过程。因此，对北极极涡的研究，有利于我们认识寒潮，分析总结极涡的时空特征和研究涡异常变化的影响，对于我军了解掌握我国冬季寒潮的成因和变化规律，从而更好地应用于军事行动的实施具有重要意义。 本文通过分析北半球2013年和2014年冬季极涡面积、强度的变化趋势，总结极涡发展变化的规律和特点，结合同期我国寒潮情况，探究北半球冬季极涡变化对我国寒潮的影响。 国外对于极涡的特征研究主要始于上世纪70年代，利用面积器等方法在天气图上来测量极涡大小，分析多年期间极涡大小及位置的变化，发现极涡大小有变化，有些学者进而讨论了极涡大小变化及中心位移的气候特征。 我国气象学家从上世纪80年代开始也对极涡的气候特征作了一定研究，计算了一些年份的极涡面积指数和强度指数变化，并分析了它们的气候特征。卞林根等(1996)计算了南半球各区500 hPa极涡面积指数和强度指数，并分析了海冰与极涡指数的时空特征及相互关系，其结果表明不同区域极涡的气候特征和年际变化的差异十分显著[ 4 ] 。
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user: 2. 2013年1月和2014年1月极涡分析 2.1. 选取资料 根据具体情况及研究需要，并考虑了资料的代表性和典型性，选用2013年1月份、2014年1月份的北半球极地500 hPa高空气象分析图作为主要资料，如图1所示。 如图2所示，只有在红圈(70˚N)以内的区域中形成并发展的气旋式低压(蓝色标出处)才是本文的研究 图1. 2013年1月4日12时北半球上空500 hPa高度气象分析图 图2. 2013年1月4日12时auxn50极涡示例图 对象。 2.2. 研究方法 由于本文需要研究的是极涡的面积和强度的变化趋势和规律，在取得极涡面积、强度时无须细究数值上的精度，且在方法选取上，能够良好体现出极涡在面积和强度上的变化趋势即可。 在分析极涡面积问题时，我们用500 hPa高空分析图上极涡的范围大小来表示极涡面积，而对于天气图上极涡范围大小的取得，本文采用较为简单的几何计算方法，具体如下：1) 找出500 hpa天气图上极涡的位置并通过最外围一条闭合等压线确定范围；2) 选取极涡范围内过低压中心的最长线段并记下线段两端的坐标(x 1 ， y 1 )、(x 2 ， y 2 )；3) 得到这两点的坐标，我们可以轻易求出两点距离D，通过这个距离D来表示极涡的范围大小，我们不妨将其定义为范围指数D，单位为像素。通过D值的大小变化来反映极涡面积的变化，其计算式为： (3) 对于500 hpa天气图上极涡强度的取得，此处以极涡低压中心的气压值来体现极涡强度，在此将极涡中心气压值定义为强度指数P，单位为位势米。强度指数P越小，表示极涡强度越强。 2.3. 数据计算 根据上节所述方法，将2013年1月、2014年1月两个时间段的极涡情况进行数据统计并整理分析。在文中只选取持续发展、移动，并最终影响我国气候的极涡进行研究，且当极涡不再对我国天气施加影响时，便不再对其继续讨论。根据资料对相关数据进行统计整理后形成表1。 表1为2013年1月份影响我国的极涡情况的分析数据。仅就1月份进行讨论，通过表1我们可以看到，在这段时间里，最终影响我国天气的极涡只有一个，且在这个月的大部分时间中，这个极涡持续地发展、增强，并对我国天气施加影响，是一个稳定的极涡系统。 表2为2014年1月份影响我国的极涡情况的分析数据。从表2中我们可以看出，2014年的极涡系统很不稳定，在1月份先后生成的极涡一共有三个，但均未能对我国天气情况施加持续的影响。 Table 1 Polar vortex analysis in Jan 201 日期 D/像素 P/位势米 中心个数 备注 2013.1.3 126.1428 5100 1 生成 2013.1.4 100.2397 5040 1 2013.1.5 107.5174 4980 1 2013.1.6 105.2093 4980 1 2013.1.7 104.8094 4980 1 稳定并开始发展 2013.1.8 118.9622 4980 1 2013.1.9 164.4019 4920 1 2013.1.10 131.7953 4860 1 2013.1.11 199.0226 4860 1 2013.1.12 366.3072 4800 1 2013.1.13 305.0983 4860 1 2013.1.14 341.7601 4860 1 中心离开极区 2013.1.15 372.7586 4860 1 继续南移 2013.1.16 393.3955 4920 1 2013.1.17 294.6082 4980 2 开始分裂 2013.1.18 316.4806 4980 2 2013.1.19 326.1855 4980 2 2013.1.20 314.2499 4980 2 2013.1.21 137.4409 5040 1 完全分裂 2013.1.22 217.0369 5100 1 2013.1.23 447.6159 5040 3 与其他低压相互影响 2013.1.24 263.2299 4980 1 2013.1.25 236.4001 4980 1 2013.1.26 远离我国 表1. 2013年1月份影响我国极涡情况分析 Table 2 Polar vortex analysis in Jan 201 日期 D/像素 P/位势米 中心个数 D/像素 P/位势米 中心个数 备注 2014.1.1 167.26 4980 1 2014.1.2 111.36 4980 1 2014.1.3 273.18 4980 1 2014.1.4 266.09 4920 1 中心离开极区 2014.1.5 172.80 4920 1 2014.1.6 135.59 4920 1 2014.1.7 176.28 4980 1 2014.1.8 348.63 4980 2 143.84 5100 1 开始分裂 2014.1.9 372.98 4980 1 209.60 5040 1 分裂为两个极涡 2014.1.10 155.42 4980 1 第一个极涡瓦解 2014.1.11 128.89 5040 1 2014.1.12 127.40 5040 1 2014.1.13 155.46 5040 1 2014.1.14 82.46 5100 1 2014.1.15 第二个极涡瓦解 2014.1.16 2014.1.17 2014.1.18 66.21 5100 1 新的极涡生成 2014.1.19 176.82 5040 1 2014.1.20 339.20 5040 1 2014.1.21 194.43 4980 1 中心离开极区 2014.1.22 210.01 4980 1 2014.1.23 129.81 4980 1 开始影响我国东北地区 2014.1.24 137.32 4980 1 2014.1.25 380.85 4980 2 与另一低压系统相遇 2014.1.26 442.45 4980 3 2014.1.27 689.19 4980 3 2014.1.28 485.00 4980 3 2014.1.29 472.95 4920 2 2014.1.30 334.05 4860 1 得到加强并脱离其他系统 2014.1.31 远离我国 表2. 2014年1月份影响我国极涡情况分析
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user: 3. 数据分析 通过气象资料，我们已知2012下半年到2013年的冬季期间影响我国的寒潮数量、强度均与往年相当，我国的大部分地区持续低温，冬季天气情况总体正常。根据表1数据与我国这一冬季天气情况可以很好地契合。中央气象局科学研究所在普查1962~1971年的历史天气图后发现，所有中等以上强度的大范围持续低温都是出现在北半球对流层中、上部，极涡发生一次断裂分为两个中心，即形成偶极型环流[ 5 ] 。从表1我们可以看出，2013年1月份的极涡与这一点完全吻合。2013年1月500 hPa天气图显示了这一时期极涡的发展情况。极涡在极地形成后(1月3日)，先以顺时针方向绕北极移动并得到发展、增强(7日)，移至欧亚大陆高纬位置后离开极地并继续南移(14日)，在进入西伯利亚地区后开始分裂(17日)，而后彻底分裂为两个中心(21日)，主极涡位于亚洲北部(60˚N以南)，且中心位置不再快速变化，对包括我国在内的亚洲地区持续施加影响(25日)。我们知道，在这一条件下，我国易有寒潮发生(3.2.1节)。在亚洲高纬上空如果稳定维持一个强大的极涡，对我国寒潮情况具有很好的指示意义。表1的数据很好地印证了这些结论。 气象资料显示，2013年末到2014年初我国冬季天气情况较为异常，寒潮数量较往年要少，且普遍强度较弱，持续时间较短，导致这个冬季我国大部分地区温度比往年偏高。这一异常情况在表2数据中依然可以得到验证。这个月先后出现了3个极涡，第一个极涡在发展数日之后离开极地(1月4日)，而后开始分裂(8日)，但彻底分裂为两个系统后，两个极涡迅速减弱，仅持续了几天的时间就完全消亡了(1月10日、15日)。 1 月 18 日 极区生成第三个极涡，这个极涡系统虽比较稳定，在离开极区后继续南移(21日)，并进入亚洲高纬地区，但并未分裂而是与其他低压相遇并结合，虽然最终得到加强并单独脱离出来，但中心位置变化迅速，很快远离我国(31日)，未能对我国产生持续的影响。 图3是根据表1中数据形成的关于2013年1月份极涡情况的折线图。从图3中我们可以看到，范围指数D与强度指数P二者之间大体上呈负相关。前文提到，由于极涡在500 hPa上表现为低压，强度指数P越低表示强度越大。因此范围指数D与强度指数P之间的负相关关系其实就是极涡范围与强度的正相关。此外，从图3中我们也能看到，二者的变化基本上是同步的。即范围增大(或减小)时，强度也增强(或减弱)。 图4是根据表2中数据形成的关于2014年1月份极涡情况的折线图。从图4中我们可以看到2014年1月份先后出现的这三个极涡，只有第二个的范围指数D与强度指数P之间体现出一定的负相关，但相关性不强(图4(b))，另外两个极涡(图4(a)， 图4(c))的范围与强度之间没有明显的相关性。结合这三个极涡的发展情况，我们可以推断这与其未能持续、稳定地控制和影响我国天气有关，即只有保持范围与强度之间较好的相关性，极涡才能稳定发展并持续存在。 图3. 2013年1月份极涡范围指数、强度指数变化趋势 图4. 2014年1月份极涡范围指数、强度指数变化趋势 500 hPa北极极涡的面积和强度之间存在正相关性，根据1958~2006年共49年的极涡变化情况论证了极涡的面积指数与强度指数大体呈反位相变化(前面提到对低、高值系统，分别以负、正值来给出极涡的强度，由于极涡强度为负值，故极涡面积指数与强度指数的反向位变化实质上是二者呈正相关) [ 6 ] [ 7 ] 。通过探究极涡与海冰的关系也得出了类似的结论[ 8 ] 。北半球极涡强度指数、面积指数和中心强度指数存在相关性[ 9 ] 。为了分析不同指数的相互关系，给出了冬季极涡面积指数和中心强度指数时间序列之间的相关系数。结果显示，正常情况下，冬季极涡面积指数与中心强度指数存在明显的正相关，相关系数为0.33，达到了99%信度。这说明冬季极涡面积指数和中心强度指数有较好的相关性。
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user: 4. 结论 寒潮与极涡活动密切相关，极涡稳定而持久发展会促使寒潮数量和强度增加[ 5 ] 。2012年末到2013年初冬季寒潮数量正常，而2013年末到2014年初我国冬季天气情况较为异常，寒潮数量较往年要少，且普遍强度较弱，持续时间较短，导致在这段时间我国大部分地区温度比往年偏高。 本文选取2013年1月、2014年1月(一月往往是平均气温最低月份，对冬季的气候最具有代表性)的北半球500 hPa高空天气分析图作为主要资料，通过分析、比对两个时期北半球极涡变化情况以及其所对应的我国冬季天气情况，讨论北半球极涡变化对我国冬季寒潮的影响，得出结论： 1) 2013年1月极涡较强，季寒潮数量正常，气温也较为正常；而2014年1月极涡较弱，导致寒潮少，气温偏高。 2) 极涡持久而稳定的发展，与极涡的面积和强度相关性有关。 在北半球冬季，一个稳定发展的极涡，其面积与强度之间存在较好的相关性，面积增大(减小)，其强度也增强(减弱)。反之，若某个极涡在发展过程中，其面积与强度没有体现出明显的相关性，则我们可以推断该极涡将不会稳定地发展并存在，也就不会对我国天气产生持续的影响。 这一结论具有很强的实用性，利用这一结论，我们即可通过分析冬季北半球500 hPa高空分析图上极涡的范围与强度之间的关系，对未来我国寒潮情况进行预测，从而对我国冬季天气诊断提供参考。
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user: 个股特质流动性风险与资产定价
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user: 摘 要 传统观点认为通过充分分散投资，资产的个股特质流动性风险可被完全对冲，因此资产定价研究主要探讨系统流动性风险溢价。然而，最新文献成果验证了美国股票市场个股特质流动性风险与股票价格的显著相关关系，令个股特质流动性风险因子受到学术关注。本文通过横截面分析和时间序列回归研究中国A股市场个股特质流动性风险的定价作用。结果显示中国A股市场特质流动性波动率是相对独立的风险因子且与资产收益率呈显著正相关；经典定价模型加入个股特质流动性风险因子后对中国A股市场的解释力和资产定价效率均得到提高。 关键词 :特质流动性风险，特质流动性波动率，市场模型，资产定价
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user: 1. 引言 流动性风险对资产定价的作用是近年来学术界研究的重点。Chordia等人(2000， 2001) [ 1 ] [ 2 ] 首先提出股票的流动性风险应分为系统流动性风险和个股特质流动性风险，并且实证检验了系统流动性风险对个股特质流动性风险存在显著影响。后续文献研究对股票系统流动性风险进行了多种定义，且验证了系统流动性风险与股票收益率的正相关关系，见Jones (2002) [ 3 ] 、Pastor等(2003) [ 4 ] 和Bekaert等(2007) [ 5 ] 。Acharya和Pedersen (2005) [ 6 ] 则提出一个包含以下三项系统流动性风险的资产定价模型：个股收益率对市场流动性的敏感度、个股流动性对全市场流动性的敏感度、个股流动性对市场收益率的敏感度。他们发现个股收益率与个股非流动性、市场BETA和以上三个代表着系统流动性风险的敏感度因子均呈正相关。国内也有相关研究，宋逢明和谭慧(2005) [ 7 ] 采用2001至2003年间的A股数据实证研究，证明了我国的订单驱动型市场也像外国报价驱动型市场一样有着系统流动性风险。罗登跃等人(2005) [ 8 ] 和麦元勋(2006) [ 9 ] 利用Acharya和Pedersen (2005) [ 6 ] 提出的模型分析了中国市场，他们均发现我国市场存在系统性流动风险溢价，且溢价主要来源于个股收益率对市场流动性的敏感性和个股流动性对市场收益率的敏感性。尹海员和李忠民(2011) [ 10 ] 研究发现中国沪市系统流动性因素不能完全涵盖个股流动性水平，但未对个股特质流动性进行具体研究。 以上文献重点研究系统流动性风险在资产定价中的作用。传统观点认为通过充分分散投资个股特质流动性风险可以被完全对冲，因此不影响个股资产收益率及价格。虽然部分已有研究已经发现了系统流动性风险并不能涵盖所有个股流动性风险水平，但并未就个股特质流动性进行深入探讨。直到Brown等人(2010) [ 11 ] 特别关注了个股特质流动性风险的影响，研究发现投资者选择变现资产时会权衡当前的市场冲击强度和未来的不确定性，+依据所持有资产的特质流动性水平进行决策。风险厌恶的投资者为了避免不可预知的风险，首先选择卖出特质流动性风险高的股票并要求更高的收益率补偿。Akbas等人(2011) [ 12 ] 进而实证研究了特质流动性风险与资产收益率的关系，采用Amihud (2002) [ 13 ] 提出的个股“非流动性指标”，建立“市场模型”构造了特质流动性波动率指标，并利用美国AMEX和NYSE市场1964年至2010年的数据进行实证研究，结果表明美国市场的股票特质流动性风险在横截面上与收益率呈显著稳健的正相关关系。 前沿研究正在突破传统观点的局限，关注个股特质流动性风险这一影响资产定价和投资策略的重要因素。实际投资中，一方面由于个人投资者无法持有充分分散的资产组合，因而组合内的个股特质流动性风险难以完全对冲；另一方面即使是持有充分分散投资的机构投资者，例如共同基金经理人，也会因为突然的大量赎回而面临优先考虑流动性需求的投资决策。在短期市场急剧冲击和变现压力下，个股特质流动性及其风险对资产收益及投资策略的影响尤为凸显。 目前尚未见对中国市场的相关研究，因此本文借鉴最新成果实证研究中国A股市场的特质流动性风险水平及其在资产定价中的作用。本文采用Akbas等人(2011) [ 12 ] 的“市场模型”构造中国A股市场特质流动性波动率因子，考察在A股市场中该因子的独立性；并通过资产组合对比分析和Fama-Macbeth回归，研究股票特质流动性波动率在横截面上与收益率之间的关系。此外，现有文献仅限于在横截面上的相关关系研究，本文还将研究它们在时间序列上的关系，进一步考察特质流动性风险因子对资产定价的贡献。
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user: 2. 研究方法与数据来源 2.1. 指标定义与研究方法 首先定义个股流动性、个股特质流动性、以及特质流动性波动率风险指标。Amihud (2002) [ 13 ] 提出“非流动性”指标来衡量股票流动性，该指标为个股日收益率的绝对值与其日成交额的比值，表达式如下： (1) 其中 、 和 分别表示第 只股票在第 日的“非流动性”、日收益率(包括分红)和成交额。个股非流动性指标越小代表其流动性越高。 度量月度个股流动性时取月内个股所有交易日的非流动性指标做算术平均： (2) 其中， 代表第 只股票第 月的月度“非流动性”， 是第 只股票第 月的交易日总数。 Akbas等人(2011) [ 12 ] 进而提出了流动性“市场模型”，该模型利用时间序列回归将个股日流动性分解为系统性流动性和特质流动性。其中，决定个股系统性流动性的是整个市场的流动性和超额收益，而不受这两个因素影响的残差项就是个股当日的特质流动性，模型如下： (3) 其中， 是 日市场所有股票的平均“非流动性”， 为当日市场收益率， 为市场无风险收益率，残差项 即为股票 在第 日的特质流动性水平。 对日度特质流动性 按照月度求标准差产生个股的月度特质流动性波动率。横向比较个股时发现流动性绝对值较大的股票更可能有较大的标准差，这样的波动率就不再是特质流动性简单的波动率，而是受到了流动性水平的影响。为了消除这一影响，我们借鉴变异系数的计算方法定义特质流动性波动率为特质流动性标准差除以个股月度流动性绝对值，具体方法如下， (4) 其中， 为第 只股票第 月的特质流动性波动率，作为个股特质流动性风险的代理变量。 是月内日特质流动性的标准差。 本文将采用以上指标，通过横截面和时间序列回归研究中国A股市场个股特质流动性风险对资产定价的作用。实证研究过程首先对中国A股市场相关变量进行描述性统计分析，充分观察中国股市的个股特质流动性风险特征。接下来检验不同特质流动性波动率水平的资产组合之间是否存在显著的收益率差异，并通过Fama-Macbeth截面回归检验特质流动性波动率在同一时期的横截面上与资产收益率的相关关系。最后应用时间序列回归分析，在经典Fama-French三因子模型中引入特质流动性风险因子构建调整四因子定价模型，并将回归参数结果与经典模型进行对比分析，考察个股特质流动性波动率对模型定价效率的改进作用。 2.2. 数据来源 本文选取2006年1月1日到 2013 年 12 月 31 日 上证A股和深证A股所有股票为研究样本。样本包含2597只股票96个月的交易数据，共计3，621，089个日观测值和166，882个月观测值。数据全部来自国泰安CSMAR数据库，其中股票收益率是考虑红利再投资的日收益率或月收益率，无风险收益率采用国债基准收益率，市场收益率采用考虑红利再投资的沪深300日收益率或月收益率。另外考虑到月内回归的准确性，剔除了月度交易日在10天及以下的股票。本文采用统计软件SAS 9.3进行数据处理和分析。
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user: 3. 描述性统计与变量相关性分析 3.1. 特质流动性波动率描述性统计 采用“市场模型”(3)式回归获取2597只A股股票的月度个股特质流动性波动率及其变化率，以便充分观察A股市场特质流动性特征，变量描述性统计见表1。 表1可见，特质流动性波动率的平均值0.64，t值577.84，样本股票特质流动性波动率显著不为零；峰度6.77，偏度1.66，说明其相对于正态分布而言更向均值集中且右偏。观察特质流动性波动率的变化率均值为0； 值为1.50，无法拒绝其均值为0的假设。这说明样本期的96个月内，特质流动性波动率围绕同一个均值运动，并没有发现波动率均值有显著变化趋势。 由于本文定义的特质流动性波动率来自于回归方程的残差项，如果系统流动性是个股流动性的唯一决定因素，本文所定义的特质流动性将成为一个完全随机的残差项，而其与资产定价的关系研究也将没有意义。为了排除这一可能，本文检验特质流动性波动率及其变化率的1到5阶自相关系数。表2结果可知特质流动性波动率有着较为显著的自相关，且自相关系数随着阶数增长而逐渐下降，这说明同一股票有着相对稳定的特质流动性波动率。而特质流动性波动率的变化率存在显著的一阶自相关，可见特质流动性波动率并非完全随机，而是反映股票流动性特质的变量。 3.2. 控制变量相关性分析 实证过程引入非流动性指标、规模因子、账面市值比、盈余价格比、换手率和动量因子作为控制变量和影响因子。描述性统计见表3，其中收益率是月度百分比增长率，平均值2.49%，这是由于沪深300指数自2006年1月4日的开盘价926.56点上涨到2013年12月30日的收盘价2299.46点，共上涨了149.01%。规模因子是将原始以亿元为单位的总市值数据进行对数化处理后的结果。 Table 1 Descriptive statistics of idiosyncratic volatility of liquidit 均值 t值 标准差 偏度 峰度 最大值 最小值 特质流动性波动率 0.64 577.84 0.05 1.66 6.77 1.13 0.51 0.00 1.50 0.02 23.49 705.87 0.75 −0.17 表1. 特质流动性波动率的统计性描述 Table 2 Self-correlation of idiosyncratic volatility of liquidit lag1 lag2 lag3 lag4 lag5 特质流动性波动率 0.074* 0.04* 0.03* 0.02* 0.00 −0.47* −0.01 −0.01 0.00 0.00 表2. 特质流动性波动率自相关系数表 控制变量相关系数见表4。特质流动性波动率与其他控制变量的相关系数普遍较低，这说明本文所构造的特质流动性波动率是一个相对独立的因子，包含着其他因子所不能刻画的特征。而且非流动性指标与特质流动性波动率的相关性仅为−0.01 (Pearson)和−0.10 (Spearman)，可见本文对特质流动性波动率的定义消除了个股流动性水平的影响。另外，非流动性指标与规模因子的相关系数为−0.57 (Pearson)和−0.65 (Spearman)，具有非常显著的负相关性，符合规模越大的公司其流动性越好的假设。而与之相比，换手率和规模因子的相关系数只有0.14 (Pearson)和0.17 (Spearman)，可见换手率不能完整表达流动性的特征，而非流动性指标作为流动性的代理变量则更为恰当。