DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 有关流动性的资产定价研究大多仅关注系统性流动风险，而忽略了特质流动性风险的影响。本文构造股票特质流动性风险因子，分别使用变量组合法和Fama-MacBeth二阶段截面回归方法检验特质流动性风险因子对中国A股市场股票定价的作用。实证结果显示，在横截面上个股非流动性水平和特质流动性风险对中国股票收益率保持着稳定显著的正向作用，但影响力并不高。同时显示相对美国市场而言，中国股票个股流动性对市场整体流动性变动的敏感度相对较高，个股流动性波动受市场基本面因素的影响更为强烈。 关键词 :特质流动性风险，资产定价，资产组合法，横截面回归 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 流动性风险一直是资产定价研究的核心因素之一，越来越多的实证研究证明了股票流动性对价格具有显著的正向影响。股票的一部分流动性风险来自于自身，称之为特质流动性风险。充分分散化的投资组合中特质流动性风险理论上将被完全分散，因此不影响资产组合预期收益率。但实际交易中完全分散的投资组合难以构造和持续保持，因此特质流动性风险仍然影响组合资产的收益率。而且我们注意到资产的特质流动性风险越大，其未来的流动性水平越是难以预测，因此当投资者急需变现时很可能选择折价出售该资产。但是出售流动性较高的资产又将导致剩余的投资组合在未来面临流动困境，投资者也有可能选择出售流动性较差的资产以保持整个投资组合将来的变现安全。可见即便在完全分散化的投资组合中资产的特质流动性风险仍然有可能影响投资交易行为和资产价格。 已有文献研究围绕流动性或特质风险的资产定价作用展开。Amihud (2002) [ 1 ] 通过1964~1997年NYSE股票数据证明了在横截面或时间序列上，非流动性成本对股票预期收益率具有显著的正向作用，股票的超额收益率有部分源于其非流动性。此外，Chordia (2001) [ 2 ] 、Jones (2002) [ 3 ] 和Bekaert (2007) [ 4 ] 等均证明了资产流动性水平对收益率的显著影响。Acharya和Pedersen (2005) [ 5 ] 证明系统性流动风险显著影响股票定价，并在CAPM模型基础上提出了流动性风险调整的资产定价模型LCAPM。Sadka (2006) [ 6 ] 在Fama-French三因素模型中加入流动性因子，实证检验了流动性因子与资产收益的显著正相关关系。罗登跃等(2005) [ 7 ] 、麦元勋(2006) [ 8 ] 和孔东民(2006) [ 9 ] 均应用LCAPM模型分析了中国市场，发现中国市场存在系统性流动风险溢价，流动性对中国股市的资产定价具有重要影响。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，但未针对个股流动性进行具体研究。史永东(2012) [ 11 ] 对中国A股市场的研究发现特质风险对股票预期超额收益率具有显著的预测作用，两者具有正相关关系。 国内文献研究少有针对特质流动性风险的具体研究，大多只关注股票个股流动性水平和系统性流动性风险，因此研究特质流动性风险的定价作用对资产定价研究具有理论补充意义。同时对投资者合理预期资产收益率、进行流动性风险管理也具有重要的实践意义。本文首先引入合理指标估计中国A股市场的个股非流动性和特质流动性风险水平，进而通过实证研究探讨中国A股市场特质流动性风险对资产定价的影响和作用。
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user: 2. 研究方法与数据说明 2.1. 研究方法 Amihud (2002) [ 1 ] 基于价格冲击测量维度定义了股票个股非流动性指标，指标定义如下： c i d = | r i d | v o l i d (1) 其中 r i d 和 v o l i d 分别表示股票i在第d个交易日的收益率和交易量。资产的非流动性指标 c i d 取值越高代表该资产流动性越差。本文实际计算该指标取值时参照文献方法将 c i d 乘以10 8 以便于数值观察。以月内非流动性指标日均值定义股票月度个股非流动性因子： i l l i q i t = 1 D i t ∗ ∑ d = 1 D i t   c i d (2) 其中 D i t 表示股票i在第t月的有效交易天数。接下来采用“市场模型”时间序列回归拟合个股特质流动性水平： c i d = b 0 i + b 1 i C M d + b 2 i ( R M d − r f d ) + e i d (3) 其中 C M d 是d日市场所有股票的平均“非流动性”， R M d 为当日市场收益率， r f d 为市场无风险收益率，残差项 e i d 即为股票i在第d日的特质流动性。进而定义特质流动性风险因子： i v o l l i q i t = σ ( e i d ) t i l l i q i t (4) Acharya和Pedersen(2005)提出的LCAPM模型用于研究系统性流动性风险对资产定价的影响效果，该模型定义了三类系统性流动性风险因子，分别表示为 β c C ， β r C ， β c R 。本文参照Akbas et al. (2011) [ 12 ] 的改良方法，引入以下(5)~(6)式两个回归方程分别拟合各贝塔值。首先将月内的个股非流动性水平日数据对相应的市场流动性水平变化值和市场超额收益率进行回归： c i d = α i + β c i C Δ C M d + β c i R ( R M d − r f d ) + u i d (5) 接着，将月内的个股超额收益率日数据对相应的市场非流动性水平变化值和市场超额收益率进行回归： r i d − r f d = α i + β r i C Δ C M d + β r i R ( R M d − r f d ) + u i d (6) 通过以上两个回归拟合四个贝塔因子 β r R ， β c C ， β r C ， β c R 。其中 β r R 与CAPM模型贝塔一致，另外三个贝塔则分别表示LCAPM所定义的三类系统性流动风险。 以上定义的个股非流动性因子illiq、特质流动性风险因子ivolliq、以及回归拟合的各贝塔值指标将用于下文实证研究，具体研究将采用资产组合分析和横截面回归方法进行。首先采用双变量资产组合分析检验具有不同水平特质流动性波动率的资产组合之间是否存在显著的收益率差异。其次通过Fama-Macbeth截面回归检验特质流动性波动率与资产收益率的相关关系，判断其定价作用。 2.2. 数据说明与描述性统计 本文选取2006年1月1日至2014年12月31日中国沪深A股市场股票为研究样本，剔除上市不足六个月、月内交易天数少于15天或被ST的当月数据。市场收益率选取沪深300指数收益率，无风险利率选取国债基准利率。引入相关股票特征变量，包括公司规模(SIZE)，账面市值比(BM)，过去12个月累计收益率(RET12M)和上月收益率(RET1M)，特质波动率(IVOL)，月度日个股收益率与非流动性协方差(Cov(r， c))，换手率(TURN)。同时依照前文方法计算股票个股非流动性指标illiq、特质流动性风险指标ivolliq、拟合 β r R ， β c C ， β r C ， β c R 。变量描述性统计和相关性分析分别见表1和表2。 表1可见，股票特质流动性风险均值为0.9783，个股非流动性水平均值为0.2985。值得注意的是， β c C 均值3.1389，代表资产流动性与市场整体流动性间存在显著正向关系。 β c R 、 β r C 均值分别为−1.7027和−0.2326，表明当市场收益率降低时，股票流动性成本提高，流动性降低。以上三个贝塔值符号特征与Acharya & Pedersen (2005) [ 5 ] 研究结论一致。 表2可见SIZE和illiq的相关系数−0.04，说明规模较小的公司流动性成本较高，流动性较低。TURN与illiq的相关系数−0.13，说明换手率高的股票流动性较高，但其与ivolliq的相关系数仅为0.18，说明换手率并不能很好地表示股票特质流动性风险。另外，ivolliq与IVOL的相关系数仅为0.15，表明股票的特质流动性风险与特质波动率分别代表了股票收益率中不同类型的未被系统解释的部分。综合表2数据可见，特质流动性风险因子与其他各变量相关度均较低，可以作为独立变量考察其资产定价作用。 Table 1 Descriptive statistics of variable Obs Mean Std. Dev. Min Max P5 P95 ivolliq 199064 0.9783 2.2331 0.1995 306.4002 0.4786 1.9173 illiq 199064 0.2985 2.2769 0.0002 335.8994 0.0072 0.6045 β c C 209393 3.1489 14.7444 −321.4691 1861.0260 0.1217 4.4688 β c R 209393 −1.7027 12.1509 −167.9057 674.6180 −4.0596 0.3649 β r C 209393 −0.2326 0.1020 −5.5732 0.2352 −0.3860 −0.1290 β r R 209393 0.0706 0.0630 −1.3282 1.1601 −0.0177 0.1542 表1. 变量描述性统计表 Table 2 Correlations of variable ivolliq illiq SIZE BM TURN IVOL COV(r， c) RET1M RET12M β c C β c R β r C β r R ivolliq 1 illiq 0.02 1 SIZE −0.01 −0.04 1 BM −0.01 0.41 −0.01 1 TURN 0.18 −0.13 −0.07 −0.12 1 IVOL 0.15 −0.04 −0.04 −0.06 0.39 1 COV(r， c) 0.02 −0.21 0.01 −0.12 0.07 0.14 1 RET1M 0.08 −0.02 0.00 −0.01 0.14 0.08 0.00 1 RET12M 0.029 −0.090 0.03 −0.051 0.10 −0.006 −0.029 −0.02 1 β c C 0.22 0.73 −0.04 0.45 −0.12 −0.04 −0.19 0.00 −0.082 1 β c R 0.24 −0.51 0.03 −0.33 0.11 0.04 0.17 0.01 0.000 −0.52 1 β r C 0.06 0.10 0.12 0.09 −0.34 −0.13 −0.05 0.00 0.064 0.12 −0.08 1 β r R 0.00 0.00 0.01 0.01 −0.04 −0.05 −0.02 0.00 0.055 0.02 −0.02 0.11 1 表2. 变量相关系数表
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user: 3. 双变量组合分析 首先结合特质流动性风险因子与相关特征变量构造多组双变量投资组合，观察组合收益率在组间是否存在显著差异，进而判断特质流动性波动率对资产定价的影响。所选取的6个特征变量分别为市场规模(SIZE)、账面市值比(BM)、换手率(TURN)、动量因子(RET12M)、个股非流动性(ILLIQ)、和特质波动率(IVOL)。以月为横截面单位，将股票数据按照各个特征变量从小到大分为3组，再分别将组内数据按照特质流动性风险从小到大分为5组，比较各组内平均收益率、组间均值差异及t值。结果见表3(a)和表3(b)。 整体来看，分组平均收益率均随着特质流动性风险的增加而递增，且t值显示组间均值差异十分显著，在控制某些变量的组间差异上呈现明显规律性。例如控制BM分组时，P5~P1组间差值从6.8%到4.5%，特质流动性风险的定价作用随着账面市值比的增加而有所减弱。在控制TURN分组下，P5~P1值随着换手率增加而增加，从3.85%到7.66%。在控制IVOL分组下，P5~P1值同样呈逐步增加趋势。这表明当股票换手率和特质风险增加时，特质流动性风险对定价的影响力有所增加。双变量分组比较体现了特质流动性风险增加，股票平均收益随之增加的规律，股票收益率与特质流动性风险呈现显著稳定正相关关系。可见特质流动性风险作为一个区别于其他特征变量的单独变量作用于资产定价。 Table 3 (a) Portfolios based on double-variables (SIZE， BM， TURN); (b) Portfolios based on double-variables (RET12M， ILLIQ， IVOL (b) SIZE BM TURN S1 S2 S3 BM1 BM2 BM3 T1 T2 T3 P1 −0.0031 −0.0034 0.0029 0.0092 −0.0022 −0.0072 −0.0031 −0.0031 0.0049 P2 0.0046 0.0102 0.0167 0.0287 0.0071 0.0005 0.0042 0.0064 0.0243 P3 0.0115 0.0227 0.0310 0.0442 0.0188 0.0076 0.0112 0.0168 0.0453 P4 0.0261 0.0414 0.0478 0.0614 0.0342 0.0187 0.0198 0.0342 0.0664 P5 0.0470 0.0698 0.0657 0.0771 0.0553 0.0378 0.0354 0.0472 0.0814 P5~P1 0.0502 0.0732 0.0628 0.0680 0.0574 0.0450 0.0385 0.0503 0.0765 t值 3.9860 4.7686 3.9878 3.7636 4.3516 4.1202 3.6583 3.8914 4.3001 RET12M ILLIQ IVOL R1 R2 R3 IL1 IL2 IL3 IV1 IV2 IV3 P1 0.0020 0.0000 −0.0071 0.0000 −0.0035 0.0001 −0.0194 −0.0030 0.0406 P2 0.0116 0.0097 0.0092 0.0156 0.0073 0.0074 −0.0151 0.0045 0.0620 P3 0.0208 0.0222 0.0214 0.0326 0.0212 0.0150 −0.0112 0.0118 0.0790 P4 0.0365 0.0399 0.0381 0.0493 0.0373 0.0283 −0.0069 0.0215 0.0950 P5 0.0680 0.0683 0.0505 0.0625 0.0623 0.0555 −0.0003 0.0251 0.1084 P5~P1 0.0660 0.0683 0.0576 0.0625 0.0658 0.0554 0.0191 0.0281 0.0678 t值 4.4826 4.8745 3.8171 4.2849 4.6503 3.8944 3.4201 3.3294 3.5134 表3. (a) 双变量组合法分组(规模、账面市值比、换手率)结果；(b) 双变量组合法分组(动量因子、个股非流动性、特质波动率)结果
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user: 4. 横截面回归分析 前文通过资产组合分析显示了特质流动性风险与资产收益率的相关关系，本节进一步采用Fama-MacBeth二阶段截面回归方法，具体采用以下模型(7)~(9)式回归模型检验特质流动性风险因子对资产超额收益率的影响及显著性。 r i t + 1 − r f = r 0 + r 1 i l l i q i t + r 2 β r i t R + r 3 β c i t C + r 4 β r i t C + r 5 β c i t R + ε i t + 1 (7) r i t + 1 − r f = r 0 + r 1 i l l i q i t + r 2 β r i t R + r 3 β c i t C + r 4 β r i t C + r 5 β c i t R + r 6 C o v t ( r i t + 1 ， c i t + 1 ) + r 7 I V O L i t + r 8 i v o l l i q i t + ε i t + 1 (8) r i t + 1 − r f = r 0 + r 1 i l l i q i t + r 2 β r i t R + r 3 β c i t C + r 4 β r i t C + r 5 β c i t R + r 6 C o v t ( r i t + 1 ， c i t + 1 ) + r 7 I V O L i t + r 8 i v o l l i q i t + r 9 S I Z E i t + r 10 T U R N i t + r 11 B M i t + r 12 R E T 12 M i t + ε i t + 1 (9) (7)式参照Acharya & Pedersen (2005) [ 5 ] 模型并引入个股非流动性因子illiq。(8)式进一步引入特质流动性风险因子ivolliq，检验在考虑了系统性流动风险后，特质流动性风险对资产定价的作用。(8)式同时也考虑了Cov(r， c)和特质风险IVOL因子的定价作用。(9)式则补充更多股票特征变量，检验特质流动性风险定价作用的变化。回归结果见表4。 表4显示模型(7)中个股非流动性因子回归系数为0.0044，t值2.25，说明非流动性因子和股票超额收益率具有显著的正向关系。在引入了个股非流动性因子后，三个代表系统性流动风险的贝塔值系数均不显著，这与文献Akbas et al. (2011) [ 12 ] 研究结果结果一致。模型(8)回归结果显示特质流动性风险因子的 Table 4 Result of Fama-Macbeth regressio (7) (8) (9) Coef. t Coef. t Coef. t _cons 0.0123 1.5100 −0.0736 −11.9100 −0.2249 −5.7600 β r R 0.0001 0.7800 −0.0001 −1.1100 0.0000 0.0200 β c C 0.0000 0.3400 −0.0002 −2.5900 −0.0003 −4.4100 β r C −0.0553 −1.2000 0.0659 2.6600 0.0233 1.1300 β c R −0.0124 −0.2500 0.0405 2.8600 0.0276 2.3300 illiq 0.0044 2.2500 0.0090 5.5500 0.0100 5.1400 Cov(r， c) 2.4554 9.8000 2.7269 8.9800 IVOL 4.5802 21.3800 5.0789 23.0500 ivolliq 0.0034 3.0600 0.0054 4.5000 SIZE 0.0140 3.8800 BM −0.0011 −0.3600 TURN −0.0124 −2.3600 RET12M −0.0194 −7.2000 F 2.0400 85.9800 83.9500 Prob > F 0.0782 0.0000 0.0000 R-squared 0.0465 0.2434 0.3094 表4. Fama-Macbeth横截面回归结果 系数为0.0034，t值为3.06，说明特质流动性风险与资产定价具有显著正相关关系。同时三类系统性流动风险因子、个股非流动性因子、Cov(r， c)和特质风险均表现出显著的定价作用。模型(9)进一步回归结果可见，特质流动性风险因子的回归系数为0.0054，t值为4.5，在99%的置信水平上特质流动性风险对股票收益率的正向作用是显著的。另外， β c C 、 β c R 、illiq、Cov(r， c) 、IVOL、BM、TURN及RET12M等股票特征变量均显示了显著的定价作用，其中特质风险因子IVOL的回归系数最大也最为显著。 综上结果可见，尽管某些变量在不同的模型回归中其显著性发生了变化，但是个股流动性水平和特质流动性风险始终保持着很高的显著性。个股流动性水平越差、特质流动性风险越高，股票收益率越高，这符合股票流动性溢价理论。结果同时显示，特质流动性风险回归系数绝对值相对较低，说明它对资产定价的影响力并不高。而且在引入更多的特征变量后，市场超额收益率因子的解释作用也同样被削弱。 将本文实证结果与Akbas et al. (2011) [ 12 ] 对美国市场的研究结果进行比较，可发现特质流动性风险在中美两国股市定价作用上的异同。首先，本文研究显示在中国股市，特质流动性风险虽然对资产定价具有显著的影响作用，但其影响力并不高，这与文献对对美国股票市场的研究结论一致。但在系统性流动风险的定价作用方面中美市场具有一定的差异。本文研究显示引入更多特征变量回归时，代表三类系统性流动风险的贝塔因子系数具备了一定的显著性，但文献对美国市场数据的实证研究结果显示该类因子系数均不显著。这说明，目前我国投资者预期未来收益率时，系统性流动性风险仍然是十分重要的考虑因素，投资者更多地关注于影响基本面流动性的因素。具体到个股流动性对市场流动性变化的敏感性指标 β c C 的统计也证实这一点，基于本文数据统计中国市场 β c C 均值为3.1489，文献对美国市场数据统计显示均值仅为0.4700，说明中国市场资产流动性对市场流动性变动的敏感程度更高，资产流动性会受到与市场流动性有关的基本面因素的强烈影响，例如宏观经济运行周期、股票市场的法律法规、税率高低等。
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user: 5. 结论 本文应用变量组合分析及Fama-MacBeth截面回归实证研究中国股市特质流动性风险对资产定价的作用。变量组合法分析发现特质流动性波动率高的组别收益率明显高于特质流动性低的组别，且保持稳定的显著性。横截面回归结果同样显示个股流动性水平和特质流动性风险对资产定价的影响作用具有稳定的显著性，个股流动性水平越低或者特质流动性风险越高，股票收益率越高。但是，特质流动性风险的回归系数绝对值相对低，说明它对资产定价的影响力并不大。 对中美两国股票市场研究结果进行比较，本文发现两国股票的特质流动性风险在横截面上对资产收益率都具有显著的正向作用，相对而言中国股票流动性对市场系统性流动性变动的敏感程度更高。虽然中国A股市场存在着明显的特质流动性风险溢价，但总体而言投资者依然对系统性流动风险的关注更多。
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user: 摘 要 黔南部地区洪水灾害严重且频繁，研究部分线性矩在该区洪水频率分析中的应用，为该区的水利防洪工程设计建设提供可靠的理论依据。本文在介绍部分线性矩原理的基础上，选取黔南部八茂、高车、惠水、贵阳、荔波、草坪头及把本7个水文站的洪峰流量资料，选用广义极值分布，将部分线性矩应用于黔南部地区洪水序列参数估计中，计算设计洪水值，并拟合洪水频率曲线，利用累积相对偏差平方和评价所得洪水频率曲线对洪峰序列的拟合效果，并与普通线性矩法的拟合成果进行比较分析。利用部分线性矩和普通线性矩对黔南部地区7个水文站洪水进行的分析表明：除了高车和草坪头站外，随着删失值F 0 的增大，设计值的相对偏差值越小，说明部分线性矩法对高尾部经验点据拟合效果更好，提高了大重现期设计值估算精度。因此，是一种合理有效的洪水频率分析参数估计方法，可用于黔南部地区的洪水频率计算。 关键词 :洪水频率分析，广义极值分布，参数估计，部分线性矩 Copyright © 2018 by author 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 洪水因暴雨形成，且陡坡流急，植被不足，每遇暴雨，即形成暴涨暴落的陡峻洪峰，易使两岸村镇、城市及人民生命财产毁于一旦 [ 1 ] 。黔南部地区洪水灾害严重且频繁，修建水库和堤防等水利工程是必要的防洪措施。而推求设计洪水是防洪规划和建设的依据 [ 2 ] [ 3 ] 。在水利工程中，往往需要推求大重现期的洪水设计值，而设计值可靠与否，会直接影响到工程的安危 [ 4 ] [ 5 ] 。目前，常用的参数估计方法有矩法、适线法、权函数法、概率权重矩法、线性矩法等，这些方法的估计精度及拟合效果优劣各异 [ 6 ] [ 7 ] 。矩法有较大的估计偏差，尤其是对Cs的估计；概率权重矩法具有良好的不偏性，但对于Cs的抽样误差较大，尤其是短序列；权函数法提高了Cs的估计精度，但是权函数属于单参数估计，不能解决均值，特别是Cv的估计精度问题；国内通常采用适线法，其中适线法可灵活调整参数，但主观任意性较大，结果因人而异；这些方法在一定程度上改善了估计精度，但对于大洪水段设计值拟合效果稍差 [ 8 ] 。因此，20世纪90年代，Bhattarai [ 9 ] [ 10 ] 建议使用部分线性矩(Partial L-Moments)来拟合分布，对于长序列洪水，该法以截取频率分布拟合大流量值，效果良好，使外延的大重现期设计洪水值精度得到提高，且借助于计算机，容易实现计算过程。 本文选用黔南部地区7个水文站洪峰流量序列为例，以部分线性矩法和线性矩进行洪水频率曲线拟合，进而评价所得洪水频率曲线对序列拟合效果及设计值误差，以期为该区水利建设提供计算依据。
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user: 2. 部分线性矩 部分线性矩是用于估计删失样本的参数估计方法。给定一个排序样本 x 1 ≤ x 2 ≤ ⋯ ≤ x n ，对于低删失，前4阶部分线性矩分别为 λ ′ 1 = 1 C n 1 ∑ i = 1 n x ( i ) * (1) λ ′ 2 = 1 2 1 C n 2 ∑ i = 1 n ( C i − 1 1 − C n − i 1 ) x ( i ) * (2) λ ′ 3 ​ ​ ​ ​ ​ ​ = 1 3 1 C n 3 ∑ i = 1 n ( C i − 1 2 − 2 C i − 1 1 C n − i 1 + C n − i 2 ) x ( i ) * (3) λ ′ 4 = 1 4 1 C n 4 ∑ i = 1 n ( C i − 1 3 − 3 C i − 1 2 C n − i 1 + 3 C i − 1 1 C n − i 2 − C n − i 3 ) x ( i ) * (4) 其中， x ( i ) * = { 0               x ( i ) ≤ x 0 x ( i )             x ( i ) > x 0 (5) C n i = n ! i ! ( n − i ) ! (6) 式中： x 0 为低删失门限值。
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user: 4. 实例应用 本文选取黔南部7个水文测站的年最大流量资料，经还原处理，资料满足一致性要求，研究GEV分布部分线性矩法应用于洪水序列拟合的效果，资料长度见表2。 4.1. 绘制频率曲线 计算不同F0下各站年最大洪峰流量序列GEV分布参数估计值，由式(8)计算洪水设计值，并绘制理论频率曲线拟合图，如图1所示。 由图1看出，7个测站普通线性矩法(F 0 = 0.0)对低尾部经验点据拟合结果较好，随着F 0 值的增大，洪水频率曲线对低尾部经验点据拟合结果变差，高尾部经验点据拟合结果得到显著改善，这表明部分线性矩法对高尾部洪水值拟合效果好。 4.2. 拟合效果分析 采用累积相对偏差平方和δ对上述拟合结果进行定量分析。式(32)为P = 50%~98%时，对应实测值与设计值累积偏差平方和的计算公式。 δ = ∑ i = i | P = 50 % i | P = 98 % ( x i − x ^ i x i ) 2 (32) 式中： x i 为实测值； x ^ i 为设计值。计算结果如表2所示。 由表2可得出，与普通线性矩(F 0 = 0.0)相比较，部分线性矩的设计值偏小。此外，除了高车和草坪头站， Table 2 Lengths of annual maximum flows and comparison of quantile errors using different F 站名 资料长度 F 0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 八茂站 54 0.0340 0.0302 0.0256 0.0216 0.0189 0.0172 高车站 53 0.0006 0.0006 0.0005 0.0001 0.0000 0.0004 惠水站 54 0.0003 0.0003 0.0001 0.0000 0.0000 0.0001 贵阳站 50 0.0045 0.0046 0.0039 0.0030 0.0024 0.0025 荔波站 52 0.0014 0.0012 0.0010 0.0005 0.0001 0.0002 草坪头 54 0.0041 0.0039 0.0035 0.0032 0.0032 0.0044 把本站 53 0.0966 0.1092 0.1166 0.1007 0.1005 0.0843 表2. 不同F 0 下各站资料长度和设计值误差比较 图1. 黔南部地区测站洪峰流量频率曲线图 其它5站随着F 0 的增大，高尾部设计值计算偏差越小，即频率曲线与高尾部(P > 50%)经验点据越来越接近，提高了设计值估算精度，这与图1拟合曲线结果相一致。而高车和草坪头站，在F 0 ≤ 0.4时，高尾部经验点据拟合效果与其它6站变化趋势相同，但F 0 = 0.5时，设计值估算偏差变大，说明并非F 0 越大越好，即并非截掉小洪水值越多越好，而是选择合适的F 0 值，可提高设计值估算精度。因此，通过增大F 0 值的方式来拟合高尾部洪水值是可行的，提高了该区设计值估算精度。
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user: 5. 结论 本文以黔南部地区7个水文测站的年最大洪峰流量序列为例，以部分线性矩法对洪峰序列进行参数估计，评价其拟合效果及设计值的偏差。结果表明，部分线性矩法通过增大F 0 值的方式来拟合高尾部洪水值是可行的，且随着F 0 的增大，高尾部设计值计算偏差越小，可为研究区防洪工程建设提供理论依据。但并非F 0 越大越好，应选择合适的F 0 值，可提高设计值估算精度。但部分线性矩法还存在一定的问题，由于P-III型分布的逆函数无法表达为显式函数，推导P-III型分布参数与部分线性矩法的关系式存在较大的困难。因此，在今后的研究中，应重点研究部分线性矩法在P-III型分布参数估计中的应用研究。
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user: 摘 要 偏头痛是临床致残率较高的疾病。本文对2008年到2018年针刺少阳经腧穴治疗偏头痛的临床研究进行归纳总结，为进一步研究偏头痛提供较详细的循证依据。通过查阅相关文献，本文从针刺少阳经穴治疗偏头痛的临床疗效，进行分析汇总。结果显示，针刺少阳经腧穴治疗偏头痛疗效确切，经脉使用频率以足少阳胆经、手少阳三焦经为最高，穴位使用频率则以外关、阳陵泉、丘墟、风池、角孙等为高。同时，本文从脑血流、血浆血管活性物质以及磁共振脑区功能的连接等方面探讨针刺治疗偏头痛的机制。今后需要更多大样本、高质量、多中心的临床随机对照试验，以验证针刺治疗偏头痛的临床疗效，明确其作用机制。 关键词 :偏头痛，少阳经，针刺，综述 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 偏头痛是最常见的神经系统疾病之一，已成为全球第三大高发病率疾病 [ 1 ] ，第七大致残性疾病 [ 2 ] 。流行病学调查显示，只有65.2%偏头痛患者得到确诊与治疗 [ 3 ] ，大量的偏头痛患者病情呈慢性化。Lancet 2016全球疾病负担研究发现偏头痛是导致全球健康寿命损失年(Years Lived with Disability， YLD)的第二位疾病 [ 4 ] 。 偏头痛累及部位多在颞、额、眼眶等足少阳胆经、手少阳三焦经循行区域，从上述经络循行部位可看出偏头痛属手、足少阳经病范畴，正如张从正在《儒门事亲》中所言：“额角上痛，俗呼为偏头痛者，是少阳经也”。针灸治疗偏头痛疗效肯定，安全可靠 [ 5 ] ，是针灸治疗的优势病种之一。世界卫生组织(WHO)将偏头痛列入针灸治疗推荐疾病谱。2011年中华医学会发布了中国偏头痛诊断治疗指南，国家中医药管理局十一五临床重点专科发布了头痛(偏头痛)的中医针灸临床路径和诊疗方案；中国针灸学会则发布了《偏头痛针灸临床实现指南》，规范了偏头痛针灸临床研究。近期发表于JAMA的一项随机对照试验(RCT)显示针刺可以降低无先兆偏头痛复发率，延长复发间隔 [ 6 ] ，进一步肯定了针刺治疗偏头痛临床疗效。 针刺治疗偏头痛疗效的关键因素是诊断与辨别症候属性 [ 7 ] 。现代文献通过数据挖掘，总结针刺治疗偏头痛的临床研究文献的用穴规律，分析结果表示，用穴主要集中在手足少阳经，占50%以上 [ 8 ] [ 9 ] 。 本文通过检索2008年到2018年Pubmed、Medline、Cochrane、中国知网(CNKI)、万方、中文科技期刊(VIP)数据库针刺治疗少阳经偏头痛相关临床研究，中文检索关键词为“针刺+偏头痛”、“针刺+少阳经偏头痛”，英文检索关键词为“Acupuncture + Migraine”、“Shaoyang Migraine”。剔除不规范和重复的文献，共纳入98篇临床文献，对针刺少阳经腧穴治疗偏头痛的临床研究概况进行简要综述，为临床治疗偏头痛提供客观依据与临床指导。
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user: 2. 针刺少阳经穴治疗偏头痛的临床研究分析 2.1. 针灸干预偏头痛发作期腧穴规律 偏头痛发作期的治疗要点主要是缓解疼痛。刘未艾 [ 10 ] 和刘密等 [ 11 ] 采用针刺少阳经的角孙、风池、外关、阳陵泉、丘墟穴治疗发作期的偏头痛，与非经非穴组进行对比，结果显示针刺少阳经穴位的VAS (Visual Analogue Scale/Score视觉模拟评分法)评分明显降低。刘昭等 [ 12 ] 类似的研究结果显示VAS评分24h完全缓解率明显提高。张慧等 [ 13 ] 电针风池、外关、率谷、阳陵泉，NRS (Numericrating Scales疼痛数字评分法)评分镇痛即时有效率为87.3%，治疗组显著优于对照组电针后24h偏头痛复发率为12.70%。贾春生等 [ 14 ] 采用电针足少阳经丘墟穴治疗，自拟疼痛评分有效率70.3%，针刺治疗实验组效果更好。李芳玲 [ 15 ] 等采用随机对照试验观察针刺少阳经穴和颈肩部走罐治疗偏头痛的临床疗效，治疗组针刺少阳经丝竹空、率谷、外关、足临泣，配合走罐；对照组予口服盐酸氟桂利嗪胶囊，治疗1个月后，治疗组VAS评分及MIDAS (Migraine Disability Assessment)评分明显下降，总有效率93.8%，表明治疗组疗效优于对照组。彭玉琳 [ 16 ] 等采用简单随机对照观察无先兆偏头痛患者64例，治疗组取双侧电针少阳经腧穴丘墟、风池、外关、阳陵泉；对照组口服盐酸氟桂利嗪胶囊，通过尼莫地评积分法计算，治疗组VAS评分明显降低，有效率为90.63%，头痛生活品质问卷评分(MSQ)明显改善。姚金等 [ 17 ] 针刺少阳经双侧风池、率谷、外关、阳陵泉穴治疗偏头痛，与非经非穴组进行对比，针刺少阳经治疗组MSQ积分明显好转，抑郁情绪明显改善，偏头痛发作天数显著减少。也有类似的临床研究 [ 18 ] [ 19 ] 参照《中药新药临床研究指导原则》通过头痛积分计算有效率，针刺少阳经腧穴，结果显示总有效率为86.67%~95.24%。 2.2. 针灸干预偏头痛间歇期腧穴规律 偏头痛缓解期的治疗目的是减轻发作程度、降低发作频率、延长发作的时间间隔、改善患者生活质量等。两项相似的RCT研究 [ 20 ] [ 21 ] 采用针刺足少阳胆经的双侧阳陵泉、角孙、丘墟、外关治疗间歇期偏头痛，与非经非穴对照组比较，患者头痛程度显著减轻。 代义等 [ 22 ] 针刺少阳经腧穴风池、外关、阳陵泉、丘墟治疗间歇期偏头痛，积分采用尼莫地平评分法计算总有效率，结果为93.33%。治疗组发作次数及头痛程度、头痛特续时间、伴随症状明显改善。 陈慧敏 [ 23 ] 、冶尕西 [ 24 ] 和王俊等 [ 25 ] 采用针刺少阳经穴治疗间歇期偏头痛，主要取穴为外关、阳陵泉、丘墟等，均参照《中药新药临床研究指导原则》计算有效率为80.00%~93.3%，表明少阳经腧穴治疗偏头痛能减少疼痛程度、发作次数、头痛发作持续时间及改善伴随症状。 2.3. 针灸治疗偏头痛的腧穴配伍规律 从本研究纳入的98篇临床文献中归纳出偏头痛临床常用经脉使用频率，以足少阳胆经(65次)、手少阳三焦经(38次)为最高，其他经脉使用频率依次为经外奇穴(3次)、足阳明胃经(2次)、手阳明大肠经(2次)、足厥阴肝经(2次)、督脉(1次)、足厥阴肝经(1次)，详见图1。穴位使用频率则以外关(25次)、阳陵泉(22次)、丘墟(20次)为最高、其他穴位使用频率依次为风池(15次)、角孙(11次)、率谷(6次)太阳(3次)、足临泣(3次)、头维(2次)、丝竹空(2次)、太冲(2次)、合谷(2次)、百会(1次)、三阴交(1次)，详见图2。 针刺偏头痛穴位配伍主要表现为少阳同名经配伍，其他配伍为足少阳胆经与经外奇穴，以及四关穴等。主要配伍组合阳陵泉，角孙，丘墟，外关(8次)为最高，详见表1。 纵观本文所纳入的98篇文献，偏头痛最常用取少阳经腧穴主要为外关穴、阳陵泉穴、丘墟穴、风池穴、角孙穴，以上诸穴均在临床上有着广泛应用，在发作期和间歇期穴位的选择与出现的频次基本相似。显示出偏头痛的治疗以少阳经脉的选穴配伍密切相关，与其他证候因素相关性较小。详见图3。因此，针刺偏头痛腧穴配伍选择具有相对的特异性。如外关，属手少阳三焦经，是八脉交会穴之一，通于阳维 图1. 针刺治疗偏头痛经脉使用频率 图2. 针刺治疗偏头痛穴位使用频率 Table 1 Adjunct acupoints on Shaoyang channel in treatment grou 配穴(频次) 手足少阳同名经配伍 阳陵泉，角孙，丘墟，外关(8) 风池，外关，阳陵泉，丘墟(4) 风池，角孙，外关，阳陵泉，丘墟(3) 风池，外关，阳陵泉(2) 阳陵泉，外关，丘墟(2) 风池，外关，率谷，阳陵泉(2) 风池，外关(1) 丝竹空，率谷，外关，足临泣(1) 胆经与经外奇穴配伍 风池，太阳(1) 少阳经与其他经脉配伍 头维，风池，率谷，外关，阳陵泉，太冲(1) 百会，头维，率谷，太阳，风池，合谷，三阴交(1) 丝竹空、率谷、风池、太阳、合谷、太冲、外关、阳陵泉、足临泣(1) 表1. 治疗组少阳经配穴治疗偏头痛 图3. 少阳经腧穴针刺治疗偏头痛主要取穴位频率 脉(是奇经八脉之一，阳维脉联络各阳经，与阴维脉共同起溢蓄气血的作用)，不但联络手厥阴经，还联络各部经脉气血，调理三焦，具有疏风散邪、发表解热、理气活血、疏风止痛之功。阳陵泉，足少阳胆经之合穴，具有疏肝理气、利胆和胃之功，可改善偏头痛恶心呕吐等伴随症状，又为胆经之下合穴和八会穴之筋会，可舒筋通络，达到行气止痛的目的。丘墟，足少阳胆经原穴，《灵枢·九针十二原》记载“五脏有疾也，当取十二原”，针刺原穴有调整相应脏腑功能的作用，同时通达三焦原气，护正御邪。风池，属足少阳胆经，手足少阳与阳维之会，为风邪蓄积之所，具有祛风解表、通达醒目、宣通经气、调和气血之功，为治疗头痛之要穴。角孙，属手少阳三焦经，是手太阳小肠经与手足少阳三焦经的交会穴之一。出《黄帝内经灵枢·寒热病》，为气血物质为天之天部的水湿之气，具有散热冷降，吸湿降浊。
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user: 3. 针刺少阳经治疗偏头痛的临床机制研究 3.1. 针刺对偏头痛患者脑血流的影响 江建忠等 [ 26 ] 研究分析，偏头痛发作时可引起颅内血流动力学改变，脑血管的不规则收缩、扩张，使血液正常层流改为涡流、湍流状态，偏头痛患者的脑血流改变及脑血管的扩张、过度收缩等导致偏头痛临床发作。研究显示脑血管收缩引起视觉先兆症状，进一步发展后脑血管相应扩张，进而导致血管波动并引起偏头痛。偏头痛发作时，采用头颅多普勒超声(TCD)观察到脑血流速度增快或减慢、血流速度不稳定、血流速度两侧不对称等各种表现；血流量增加，特别是局部血管舒张及大脑血流量差大。观察偏头痛患者非发作时血流特征发现其脑血管收缩较正常人增大并且血流速度增加。针刺能有效调节血管流速，起到良性双向调节作用 [ 27 ] 。 韩鹏 [ 28 ] 等试验组选取针刺百会、头维、率谷、太阳、风池、合谷、三阴交治疗偏头痛，对照组口服尼莫地平片，结果表明两组对患者颅内主要动脉血流值(Vm)均有改善，参照《中药新药临床研究指导原则》，试验组总有效率为95.24%，对照组总有效率为88.89%，表明针刺组临床疗效优于对照组(P < 0.05)。林海波 [ 29 ] 等选取角孙、外关、阳陵泉、丘墟进行针刺，对照组选取非经非穴，治疗4周后亦参照上述标准计算有效率，结果显示试验组总有效率为80%，对照组总有效率为37.93%，治疗组显著优于对照组(P < 0.01)。另外，治疗组的颅内主要动脉收缩期最大血流速度峰值(Vp)相比对照组也显著改善。 郑晖等 [ 30 ] 选少阳经穴风池、外关、阳陵泉、丘墟，电针治疗，结果显示左侧大脑中动脉(L-MCA)的平均血流速度降低。陈慧敏等 [ 31 ] 针刺少阳经腧穴能明显改善偏头痛患者脑动脉的血供，起到双向调节的作用，从而减轻甚至消除偏头痛症状。李学智等 [ 32 ] [ 33 ] 认为针刺少阳经穴协调了脑内能量代谢，使其再分配，从而起效，并进一步通过PET-CT研究发现，针刺少阳经穴对慢性偏头痛患者的镇痛作用的可能靶点是脑桥、脑岛、额叶前部等脑区，针刺后引起双侧颞区脑代谢减低的转变可能是针刺足少阳经穴治疗偏头痛的机制之一。 3.2. 针刺对偏头痛患者血浆血管活性物质的影响 偏头痛是一组遗传异质性高的复杂性遗传疾病，是通过基因与基因、基因与环境交互作用所致 [ 34 ] 。偏头痛易感基因多态性主要集中在神经递质、血管因子、离子通道、炎性因子等相关基因。主要包括β－内啡肽 [ 35 ] 五羟色胺(5-Hydroxytryptamine， 5-HT) [ 36 ] 血管紧张素转换酶(Angiotensin Converting Enzyme， ACE) [ 37 ] 、一氧化氮(NO) [ 30 ] 、降钙素基因相关肽(Calcitonin Gene Related Peptide， CGRP) [ 38 ] 、雌激素受体基因(Estrogen receptor 1， ESR1) [ 39 ] 。多项研究提示针刺治疗偏头痛的效应机制与血浆中5-HT水平有关。JIA Chun-Sheng [ 40 ] 试验组选取少阳经的丘墟穴，对照组选取天枢穴治疗偏头痛，结果显示5-HT值含量试验组高与对照组(P < 0.01)。艾民 [ 41 ] 选取少阳经的风池穴配太阳穴治疗偏头痛，与尼莫地平对照组对比，结果亦显示针刺组血浆5-HT值含量高于药物组(P < 0.05)。研究提示通过针刺调控5-HT含量水平能明显改善偏头痛。 3.3. 针刺偏头痛的fMRI机制 近年来，神经影像学技术发展，功能磁共振成像技术(Functional Magnetic Resonance Imaging， fMRI)已被广泛应用于偏头痛研究，主要集中在偏头痛的疾病机制、静息态脑功能网络异常以及中医针刺干预等多个角度，已逐渐成为研究的热点。 梁瑞华等 [ 20 ] 针刺少阳经腧穴治疗组后，治疗组比对照组，中脑导水管周围灰质(PAG)区NAA/Cr升高，P = 0.038，(P < 0.05)。黄永等 [ 42 ] 采用少阳经同名经穴配伍——外关配伍阳陵泉，显示左侧顶叶、左侧枕叶和双侧基底节区被激活，配伍两个穴位能集中且高强度地激活右侧小脑。梁瑞华等 [ 43 ] 研究发现慢性偏头痛患者针刺少阳经腧穴后头痛程度减轻，VAS评分下降及PAG区存在神经元代谢活化可能，改善临床头痛症状，改善慢性偏头痛病人PAG区神经元代谢，逆转PAG异常减弱的疼痛预制功能。刘宏伟等 [ 44 ] 针刺少阳经腧穴足临泣后(与HC相比)，偏头痛患者左侧海马旁回、双侧扣带回、左侧角回之间的功能连接增高。上述显示的脑区存在痛觉传导通路、躯体感觉皮层、疼痛矩阵等，提示了针刺足临泣穴可调节中枢性疼痛的感觉调制。 功能fMRI研究结果证实，无先兆偏头痛患者针刺太冲穴的即刻针刺效应明显强于健康受试者，这为针刺“调其偏性”的效应机制提供了数据支持。Zhang等 [ 45 ] 取丝竹空、率谷、风池、太阳、合谷、太冲、外关、阳陵泉、足临泣针刺治疗偏头痛，应用独立成分分析法发现，在给予无先兆偏头痛患者4周针刺治疗后，患者在默认模式网络内的相关脑区的功能连接度显著升高，而与健康受试者相比仍有减低，但减低的程度明显变小。Zhao等 [ 46 ] 对80例无先兆偏头痛患者给予8周的针刺治疗，与安慰针刺组相比，长期针刺疗法引起更广泛更明显的脑反应，且大多脑区与疼痛矩阵、默认网络、疼痛处理的认知组分重合。Li等 [ 47 ] 用更大的样本量给予无先兆偏头痛患者4周的针刺治疗，取阳陵泉、丘墟、外关。发现针刺前与健康人相比，PAG与前扣带皮层吻侧、内侧前额叶皮层的功能连接度降低，经过4周的治疗后上述降低的功能连接度明显增强。高玉杰 [ 48 ] 选少阳经外关、阳陵泉、丘墟治疗，对针刺后一定时期的偏头痛患者行静息态功能磁共振研究，得出针刺少阳经穴对扣带回、杏仁核和前额叶的动态调节可能是针刺治疗偏头痛的中枢机制之一。针刺治疗具有累加和持续效应；针刺治疗对无先兆偏头痛患者脑功能网络层面的特异性调节作用印证了经穴特异性的存在。
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user: 4. 讨论 偏头痛属中医学“偏头风”、“脑风”、“头痛”等范围。《黄帝内经》首次记载了“头风”病名。中医学理论认为，偏头痛属于少阳经脉病症，以疏经通络为治疗原则。根据“经络所过，主治所及”和“通则不痛，痛则不通”学说，治疗上多以调和气血、通络止痛为基本原则。通过分析，少阳经腧穴治疗偏头痛疗效确切，选取手足少阳经穴治疗偏头痛，能起到疏通少阳经气，达到“通而不痛”的目的，充分反映了方证对应，腧穴配伍的相对特异性规律。 刘岗青等 [ 49 ] 的研究针对偏头痛针刺治疗方案时间因素进行分析。此外临床研究表明，针刺治疗可以调节神经功能、缓解或消除脑血管的痉挛状态，使脑组织的微循环得到改善，从而达到止痛的效果 [ 50 ] 。目前对偏头痛患者脑功能网络的特征性变化方面的研究还是缺乏相对成熟的成果，但学者已经开始意识到特征性变化的研究意义，并开始将其与临床干预措施相结合。基于干预程序单一、干扰因素少、易于进行对照等优点，中医针刺首先成为学者研究的干预措施之一。研究已经初步证实针刺干预对偏头痛患者的脑功能网络具有明显的调整作用。 上述诸多研究结果表明，针刺少阳经腧穴治疗偏头痛，无论是单纯疗效观察，还是与非经非穴、其他经穴、西药治疗相比，都有确实疗效，且较之其他治疗方法具有费用低、副作用少等优势。但目前针刺治疗偏头痛的临床研究仍存在一些问题：1) 针刺治疗偏头痛的临床研究中，未能严格区分偏头痛不同亚型，中医症候分型欠统一。辩证选穴配伍、疗程长短、临床疗效的评价终止时间等不一致。2) 治疗后观察时间与随访时间不统一。3) 观察指标不相同。4) 研究过少，缺乏大样本的临床随机对照试验。5) 随访时间较短，不利于偏头痛这类慢性易反复发作疾病的远期疗效的评价。 综上所述，针刺少阳经穴治疗偏头痛疗效确切，少阳经经穴是针刺治疗偏头痛的主要穴位，但其机制目前尚不明确，今后需要更多大样本、高质量、多中心的临床随机对照试验，明确针灸治疗偏头痛的机制，为针灸在该疾病的应用提供有力的临床依据与循证基础。
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user: 摘 要 装配式综合管廊采用与现浇式综合管廊不同的生产模式，其技术要点、施工技术、施工管理与组织等方面均有显著不同，导致在建设过程中所发生的费用类型与数量也有很大的不同。本文对其社会经济效益进行了全面的分析，提出综合管廊社会经济效益应分为直接建设费用和间接影响费用两方面进行核算，前者主要包括结构建设成本和基坑开挖与支护成本，后者主要包括时间延误成本、额外燃油消耗成本、商业运营成本、污染物排放成本、绿色施工管理成本以及其他成本等；并进一步对相关间接影响成本提出了计算方法；最后以上海2015年交通出行相关统计数据为例，进行了间接影响费用的相关计算，可发现考虑间接影响成本后，装配式综合管廊具有显著的经济优势。 关键词 :装配式综合管廊，社会经济效益，直接成本，间接成本 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 预制装配式综合管廊与现浇式综合管廊相比，拥有许多技术优势，包括：工厂化生产，固体废弃物少；机械化生产，成品质量有保证；生产与安装季节、天气限制性小，可涉水作业；工期较短，降低对社会经济、交通的影响；现场无需模板工作与支模空间，场貌整洁，土方量减少，安全性提高 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。因此推广使用预制装配式综合管廊，对于实现绿色建造，实现节能减排的目标具有重要的意义。 另外，装配式综合管廊与现浇式综合管廊具有不同的生产模式，其技术要点、施工技术、施工管理与组织等方面均有显著不同，导致在建设过程中所发生的费用类型与数量也有很大的不同。从工程实践角度来考虑，预制装配式综合管廊的综合社会经济效益是否具有显著优势，将直接决定其推广应用难度和市场应用前景。 本文首先对现有文献中的装配式综合管廊经济效益分析相关内容进行介绍，然后基于管廊建设的社会影响，提出装配式综合管廊的社会经济效益分析需考虑直接建设费用和间接影响费用两方面，且对两方面费用的组成进行了分析，建议了计算方法。
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user: 2. 装配式综合管廊经济效益分析现状 目前国内已有一些研究人员对装配式综合管廊与现有综合管廊的经济性能进行了对比分析，由于分析的出发点和着眼点不同，得到的结论也有所区别。 薛伟辰 [ 4 ] 等对上海世博会的预制综合管廊的经济性进行了定量化的对比分析研究。该研究以25 m的示范段作为测算对象，对综合管廊现浇和预制装配两种施工方式下的施工工期和土建成本进行了计算。结果表明在施工工期上，现浇式为40天，预制装配式为22天，后者比前者减少了18天；在土建成本测算方面，主要考虑了主体结构建造成本和基坑开挖与支护成本，其中主体结构建造成本上，预制装配式比现浇式贵1.1万元，但是在基坑开挖与支护成本方面则节省2.5万元，主要原因是施工工期缩短减少了拉森钢板桩的租赁费用。 胡君 [ 5 ] 等对晋江市湖光西路现浇式综合管廊和吉首市世纪大道装配式综合管廊工程在经济性方面进了对比分析，主要包括工程工期、工程成本和社会环境效益三方面。在工程工期方面，装配式综合管廊的建造效率是现浇的10倍以上；在工程成本方面，由于两个工程的具体工程情况有显著差异，所以采用了200 m作为标准段通过比例缩尺的方法进行了对比，预制式综合管廊在混凝土、钢筋等用量方面小于现浇，但是防水胶圈和安装费用会显著增加，但是并没有给出具体的费用数值；在社会环境效益方面，预制装配式综合管廊机械化、自动化程度高，工人劳动强度低，并且现场施工可对噪音、粉尘进行有效治理，不会影响周围环境，实现绿色施工，降低单位能耗，减小综合管廊施工对环境和居民生活的影响，但是该方面所产生的效益，并没有给出具体的计算方法。 由以上研究可以看出，关于装配式综合管廊的经济效益分析，现有研究大部分从施工工期、需要人工数量、防水性能、文明施工等方面进行比较，多为定性化的说明，缺乏定量化的比较。另外，目前对于装配式综合管廊社会经济效益的测算，主要关注施工单位可以在施工过程中减少多少建设成本，而并没有从综合管廊建造的整个社会层面去考虑预制装配技术所产生的社会效益。所以对预制装配式综合管廊的社会经济效益评价尚不全面。
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user: 3. 装配式综合管廊建设成本构成 综合管廊工程建设是一个城市规划发展的重大民生工程，对整个城市的正常运行影响巨大。这不仅是指综合管廊建成后的显著优势，同时也是指综合管廊建设过程中会对城市相关功能的正常运行产生直接影响。因此在评估综合管廊的建设成本时，不能仅从建设施工单位着眼，而应该从整个城市的角度来进行计算。基于这一认识，我们认为综合管廊的建设总成本应当包括直接建设成本和间接影响成本两个方面，如图1所示。
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user: 4. 直接建设成本 直接建设成本主要为土建成本，主要包括综合管廊结构建设成本和基坑开挖与支护成本。对于预制装配式综合管廊，结构建设可分为部品的工厂预制、部品的运输与现场施工三个主要部分。 4.1. 部品预制成本 工厂预制主要内容包括钢筋工程、混凝土浇注、养护以及脱模几个主要环节，对于不同形式的装配 图1. 综合管廊建设总成本构成 式管廊，其预制部品的形式有所区别，在工厂预制过程中也有一定的区别。 现阶段研究和应用较多的钢筋混凝土装配式综合管廊，可分为节段预制装配式、分块预制装配式以及叠合装配式3种。其中节段预制装配式和分块预制装配式的预制部件为综合管廊管节或异形部品，其主要工艺流程如图2所示。叠合装配式综合管廊，其预制部品为两种形式的板材，一种为单侧预制板材，另一种为双侧预制板材。其基本生产流程如图3所示。 图2. 综合管廊管节或异形部品预制主要工艺流程 图3. 叠合装配式综合管廊预制部品基本生产流程 从图2和图3可以看到，工厂部品预制费用，主要包括材料费、模具费、人工费、能源消耗费以及设备和模具折旧费等。其中材料费用主要包括混凝土材料、钢材费用；模具费为用于叠合板生产的钢制模具的费用。在叠合板预制工厂中，主要的生产设备和工具包括钢筋绑扎设备、混凝土浇注设备、自动模具流水线、蒸汽养护设备等。通过采用现代化柔性流水线生产工艺，可实现模具集成化、工艺自动化、生产规模化的工业化建造要求。 4.2. 现场装配施工成本 根据装配式综合管廊种类的不同，其现场施工流程有所区别，所涉及到的施工成本包含的内容也不相同。如表1所示，对于节段预制装配式和分块装配式综合管廊，其具体的施工工艺包括：素混凝土垫层施工、预制部品的吊装就位、节点连接与接缝处理、外包防水施工。对于叠合装配式综合管廊，其具体的施工工艺流程包括：素混凝土垫层施工、预制底板吊装就位、底板钢筋绑扎、墙板和顶板吊装就位、现场浇筑混凝土、外包防水施工。 4.3. 基坑开挖与支护成本 基坑开挖与支护的经济成本主要包括土方工程费用和基坑支护工程费用。其中土方工程费用为一次性费用，主要由土方开挖和回填两部分组成，不随工期的长短发生变化，对于现浇和各种装配式综合管廊，该项费用可近似认为相同；基坑支护工程费用主要包括设备租赁费用、材料费用及人工费，该项费用受施工工期影响较大，且单价相对较贵，应根据不同施工工艺按实际情况计算。