DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 海口市水系概况 2.1. 河流水系 海口市位于东经110˚10'~110˚41'、北纬19˚32'~20˚05'之间，北临琼州海峡，海口市土地面积2304.84 km 2 。海口市河网水系发育较好，水系分布纵横交错(见图1)。海口市主要河流有17条，其中南渡江水系7条。南渡江干流从海口市西南部东山镇流入境内，穿过中部，于北部入海，流经海口市75 km (出海口段从西向东主要分 图1. 海口市水系示意图 流有海甸溪、横沟河、潭览河、迈雅河和道孟河)，支流有鸭程溪、铁炉溪、三十六曲溪、昌旺溪(南面溪)、响水溪和美舍河；独流入海的有9条，分别为演州河、罗雅河、演丰东河、演丰西河、芙蓉河、龙昆沟、五源河、秀英沟和荣山河；另有白石溪流经文昌市境内出海。海口市市域范围内的水系空间分为南渡江干支流水系、长流组团水系、中心城区水系、江东组团水系、东寨港水系5部分。南渡江干支流水系包括南渡江干流、铁炉溪、三十六曲溪、昌旺溪、响水河–龙塘水、鸭程溪等。长流组团水系包含荣山河、五源河、那卜河、那甲河、大潭河、摔马潭等。中心城区包含美舍河、河口溪、板桥溪、龙昆沟、道客沟、大同沟、海甸溪、鸭尾溪–五四路明渠、横沟河、外沙河、电力沟、秀英沟、海关沟等。江东组团水系包含潭览河、迈雅河、道孟河、芙蓉河等。东寨港水系包含演丰西河、演丰东河、罗雅河、演洲河等。 海口市面积大于10 km 2 河流水系的基本特征，如表1所示。 Table 1 Basic characteristics of rivers that area larger than 10 km2 in Haikou cit 分区 河流名称 发源地点 河口 集水面积 河流长度 坡降 (km 2 ) (km) (‰) 南渡江水系 南渡江干流 白沙县 入海口 7033 334 0.72 鸭程溪 黄竹圩 新客村 429 42 0.13 铁炉溪 三门坡镇 美颖村 105 28.7 0.20 三十六曲溪 美银桥 昌目肚 101 32 1.76 昌旺溪 杨南村 蛟龙村 121.6 19.22 1.46 响水河–龙塘水 龙桥镇 南渡江 101 26.4 2.95 长流组团水系 五源河 东城村 儒显村 53.19 27.29 3.63 荣山河 石山镇 入海 86.80 26.50 2.10 那卜河 那卜水库 荣山河 18.80 9.90 5.76 那甲河 西秀镇 荣山河 28.70 17.70 6.03 中心城区水系 美舍河 羊山地区 海甸溪 53.20 22.70 1.90 龙昆沟 秀英区 龙珠湾 19.70 8.00 2.20 西崩潭 海秀镇 龙昆沟 12.20 6.65 7.20 东崩潭 琼山区 龙昆沟 14.40 8.60 3.20 秀英沟 向荣村 入海 10.20 4.55 4.50 江东组团水系 潭览河 江东地区 入海 10.00 7.60 0.07 迈雅河 江东地区 入海 32.80 13.60 0.05 道孟河 江东地区 入海 17.00 10.80 0.11 芙蓉河 长合岭 入海 39.45 20.70 0.94 东寨港水系 演洲河 四六村 东寨港 253 50 1.80 罗雅河 龙发圩 三江农场 51.70 23.40 1.85 演丰东河 岭脚岭 东寨港 76.70 31.50 1.00 演丰西河 龙盘坡 东寨港 53.90 20.30 1.06 表1. 海口市面积大于10 km 2 河流水系的基本特征表 2.2. 湖泊湿地 湖泊湿地是城市水系重要的组成斑块。湖泊湿地之所以被比喻为“城市绿肺”，可以创造出更为宜居的生存环境。海口市主要的河湖水库主要有红城湖、东西湖、金牛岭人工湖和工业水库。红城湖位于琼山市府城镇，集水面积8.20 km 2 ，水面面积0.36 km 2 ，红城湖通过闸门排水进入道客沟；东西湖位于海口公园，水面面积0.10 km 2 ，特殊的地理位置让东西湖成为人群密集的地区；金牛岭人工湖位于龙昆沟的支流西崩潭中游，集水面积2.97 km 2 ，总库容103万m 3 ，水面面积0.2 km 2 ，是市区内休闲娱乐的场所；工业水库位于秀英沟东支流，控制流域面积3.09 km 2 ，库容125万m 3 。海口市主要的两大湿地白水塘和东寨港红树林湿地，其中，白水塘规划湿地公园计划保护面积约5 km 2 ，东寨港国家级自然保护区红树林面积1578.2 hm 2 、滩涂面积1759.4 hm 2 ；东寨港红树林国家湿地公园规划面积10 km 2 。 2.3. 水利工程 海口市现有蓄水工程260座，主要包括中型水库9座，小(一)型水库29座，小(二)型水库91座，塘坝141座，合计集水面积565.1 km 2 ，总库容26612万m 3 ，兴利库容18，857万m 3 ，现状灌溉面积19.88万亩。海口市水库主城区主要有沙坡水库，羊山水库，永庄水库，那卜水库，美涯水库等。永庄水库是城市饮用水源地，集雨面积达到10.53 km 2 ，库容为1015万m 3 ，属于多年调节水库，主要为城乡生活供水。沙坡水库集水面积27.46 km 2 ，库容为1419万m 3 ，属于多年调节水库，沙坡水库现在主要是城市防洪和改善城市水环境。永庄水库与沙坡水库之间有天然排水沟渠，未经整治。羊山水库、美涯水库、那卜水库主要为农业灌溉供水。
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user: 3. 新形势下海口市水系治理存在的主要问题 海口市历来重视对城区河道的治理和整治工作，近10年来，海口中心城区水体污染治理取得了一定的成绩，水质总体上有所改观，大部分水体臭味逐步变淡甚至消失，但是随着城市的发展，新的问题层出不穷，水体仍处于劣V类水质标准 [ 10 ] ，水系破碎程度依然较大。经调查分析，新形势下海口市水系治理主要存在以下几个方面的问题。 1) 城市水面率偏低 海口市水面率约6.32%，同类型南方城市上海水面率8.4%，广州8.99%，武汉11.1%，杭州11.2%，南昌18%。按照《城市水系规划导则》城市分区，海口市属于Ⅱ区，水面率的标准是大于5%，小于10%，虽然水面率达到标准，但与同类型城市相比差距较大，且与海口市城市发展形象不相符合。 2) 水系连通性差 随着城市经济社会发展，河流湖泊被人为侵占，水系的完整性受到破坏，河湖水面面积萎缩，水系连通性变差，水动力减弱加剧河湖淤塞。城市湖泊湿地萎缩，城市之肺功能退化。目前，工业水库大面积被工业用地填埋，只剩小部分水面且污染严重；鸭尾溪由于城市建设截断河道，形成“盲肠”，水体交换减弱，水质恶化，入横沟河口闸附近被填埋严重。由于南渡江防洪堤围的建设，导致长流组团、江东组团河道水体交换被割断，仅纳排附近区域雨(污)水，缺少外来活水补给；加上组团内许多河流、湖泊又处于分隔状态，水体交换速度慢，缺少水体替换、流动。随之城市化进程加快，江东组团和长流组团的原生态水系有被城市建设用地侵占的威胁，水系连通性变差。 3) 部分河流排水功能退化 随着海口城市化进程的加快和城市开发建设中的不规范建设，人为侵占、缩小河道行为时有发生，致使一些河流被阻断为几截，严重破坏了城区河网水系的完整性和水动力特性，造成河道冲刷不力，排水不畅，破坏了生态系统结构。原来城市周边以及城市中心区的水塘、湿地被逐步填埋，自然调蓄能力丧失，板桥溪、红城湖、秀英沟、白水塘等均有不同程度的填埋占压堵塞。主城区内部分河流集水面积小，枯水期上游基本断流；部分河道枯季没有明显的岸线，易受侵占。秀英沟存在河道被填埋侵占现象，河道阻水严重，逢大雨必淹。 4) 河道硬质化破坏生态功能 城市防洪工程、河道整治工程传统上以浆砌块石和砼工程为主体，采用硬化堤岸河底砌护。这些对行洪排水来讲是有利的，但由此带来水土隔离，给自然生态带来严重后果。自然河堤或土坝变成了直立式钢筋混凝土或浆砌块石护岸，河道断面形式单一生硬，造成了水生态、水文化和水景观的严重破坏。这些河道治理模式，破坏了原来河道的综合功能、独特文化遗产和景观，市民无法感受到河道亲水宜人的特性，而且还会因难以清除淤积造成排水不畅，导致一场暴雨就到处积水的弊端。硬质驳岸不仅影响水域水生动、植物的栖息场所，破坏了原有水滨的生态平衡系统，造成水体自净能力下降；而且由于其垂直陡峭、落差大，严重破坏了自然边坡和绿色景观，带来了滨水游憩、休闲活动的安全问题。 5) 河道污染严重致使水环境质量下降 海口市目前水体主要受点源和面源污染的影响，其中城区城市化水平高，点源污染突出；城区以外地区城市化水平较低，水体污染主要来自农村面源污染。针对点源污染突出的问题，海口市主城区实施水环境一期综合整治污水截流并网工程，取得了一定的成效，主城区现状入河(湖)排污口已大大减少，但由于工作不彻底，主城区河流点源污染仍然突出。同时，老城区大部分为雨污合流的排水体制，导致污水管道长期处于满流状态，降雨较大时即产生污水溢流现象，污染受纳水体水质。此外，城区人口密集、道路纵横交错，临河脏乱差现象比较普遍，加之缺乏必要的缓冲处理措施，导致大量污染物随着地表暴雨径流直接排入水体，地表径流污染对水环境也造成一定影响。同时，河沟、湖库中大部分水体受到严重污染，污染严重的水体主要集中在主城区，包括美舍河、秀英沟、龙昆沟、大同沟、电力沟和工业水库、东西湖，上述水体水质均为劣Ⅴ类，水质极差，多项污染因子超标。对于饮用水源，南渡江、永庄水库水质目前能达到Ⅲ类标准，但个别时段总氮、粪大肠菌群等因子出现超标，影响饮用水源水质。 6) 水系管理体制不健全 由于管理制度不健全、责任不明确，缺乏对水系长期有限的监督管理，造成水系被人为占压、填埋，丧失水系应用的功能；涉水事务缺乏统一管理，实际运行中还存在多部门管水的现象，如城市河道属多部门管理，各部门规划层出不穷，以致湖泊多功能未能完全实现，尚需进一步理顺；城市水利设施保护力度不够，闸门泵站等设施利用率不高，缺少日常维护，损耗严重。 7) 水景观和水文化规划建设工作滞后 河道渠化、人工化是现代城市河流的显著特征。河流受到人工干扰后的直接后果就是河流的自然形态消失，取而代之的是浆砌块石和钢筋混泥土硬化堤防，滨水景观的美学功能下降。人水关系疏远，河流的景观功能消失殆尽。同时海口自北宋开埠以来，已有近千年的历史，文化底蕴厚实，但海口水文化宣传不够，挖掘不深。
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user: 4. 结论与建议 本研究深入调查了海口市水系现状，揭示了新形势下海口市水系治理存在的主要问题，主要包括：城市水面率偏低；水系连通性差；部分河流排水功能退化；河道硬质化破坏生态功能；河道污染严重致使水环境质量下降；水系管理体制不健全；水景观和水文化规划建设工作滞后等。 建议在新的治水思路指导下，进一步深入调查海口市水系现状，加强水系规划建设研究，建立合理的水系布局，增加海口市水面率，提高水系联通性、水体流动性、纳污能力和自身修复能力，合理布局河湖岸线利用，提升城市形象，促进城市健康、协调和可持续发展等。
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user: 摘 要 本文针对未来空间寄生武器发展的需要，提出了一种结合壁虎刚毛粘附材料和尺蠖运动形式的仿生粘附尺蠖机器人。本文首先对仿生粘附式尺蠖机器人的机构、电气系统和控制策略进行总体设计，并设计出机器人各电气元件之间的接口关系和半自主的控制策略。设计了粘附吸盘的主体结构和粘附材料结构，并完成了粘附材料的对比选型和粘附力计算。为粘附吸盘设计了3个距离传感器，并完成了基于距离传感器的粘附吸盘和目标表面的位姿解算。采用Deanvit-Hartenberg方法对仿生粘附式尺蠖机器人进行了运动学建模，并进行了机器人的步态规划，设计了机器人的“一字”步态。最后利用Adams软件搭建机器人的虚拟样机模型，对尺蠖机器人的“一字”步态进行了仿真，验证了步态规划结果的准确性。 关键词 :空间武器，仿生，尺蠖机器人，机构建模，运动学，步态规划 Copyright © 2017 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 随着空间技术的迅猛发展，世界各军事大国对于外层空间的争夺日趋激烈，空间飞行器在现代战争中的重要性也日益凸显。以卫星为主体的空间力量在现代战争中起到军事侦察、导航定位、作战指挥通讯等关键作用，且能实施全天候、多方位的作战支援 [ 1 ] 。在未来的空间攻防对抗中，空间武器因其能够快速打击敌方的关键领域而起到重要作用。因此，各国都在积极部署空间军事力量，研制天基武器和空间武器平台 [ 2 ] 。 在当今军事背景下已经出现的空间武器方案有动能撞击器、天基激光器、轨道位置推移器、天基微波干扰器和寄生式空间武器等 [ 3 ] 。寄生式空间武器相比于其他空间武器有成本低、起效快、隐蔽性高等优点，能适应未来空间武器的发展要求。因此，发展能够在非合作目标卫星上吸附、移动、潜伏和破坏的微小型反卫星机器人具有重要的现实意义。反卫星机器人平时需要寄生在敌方卫星上，要求体积和质量尽量小，且对能量的消耗较小。此外，反卫星机器人需要具备在真空零重力环境下对非合作目标卫星进行吸附巡游的能力。 针对以上问题，本文提出一种结合仿壁虎粘附材料和尺蠖运动方式的新型机器人。此种机器人利用仿壁虎粘附材料与空间非合作目标表面间形成的范德华力完成吸附，能够适用于真空环境。运动形式采用自然界尺蠖的运动方式，具有地形适应能力强、质量轻和能耗低等优点，避免了传统四足机器人由于驱动关节多造成的质量高且能耗大等缺点，非常适用于空间无重力环境下的复杂地形移动。
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user: 2. 仿生黏附式尺蠖机器人设计 2.1. 仿生粘附式尺蠖机器人机构设计 本仿生粘附式尺蠖机器人的机构设计是基于已有的舵机和控制器等元器件，对尺蠖机器人进行设计。采用三维软件对尺蠖机器人进行三维实体建模，所得的模型整体结构图如图1所示。 图1. 仿生粘附式尺蠖机器人整体结构图 尺蠖机器人的关节由舵机上的舵机轴加上前后舵盘组成，整个机器人有6个关节。靠近控制盒的4个关节的轴线在空间的指向保持平行，靠近吸盘的2个关节的轴线在空间上与另外4个关节保持垂直。整个机器人一共有6个臂杆，每个臂杆由舵机主体和U型转接架、S型转接架三者组成。S转接型架通过螺栓连接到舵机的底部，U型转接架通过螺钉与舵机的前后舵盘相连，最后相邻的S型转接架与U型转接架通过4个螺栓连接。机器人控制盒采用铝合金材料加工而成，其基本尺寸为95 × 65 × 55 mm (长宽高)。在控制盒的两面留有舵机U型转接架的接口，四面留有电缆出口，底部留有电池连接螺栓口和充电线出口。控制盒的内部组成主要包含电池、控制器和无线传输模块、以及各种连接线。粘附吸盘组成部分包括吸盘主体结构件、粘附材料和距离传感器(三个沿径向均布)。吸盘主体结构件用于与底部舵机相连，同时安装三个距离传感器和粘附材料。 如图2所示为设计制造加工得到的仿生粘附式尺蠖机器人实物图。 2.2. 仿生粘附式子尺蠖机器人控制策略设计 根据运动学原理，尺蠖机器人的姿态由6个关节的角度唯一确定。此外，在本文中，对于仿生粘附式尺蠖机器人的控制还涉及到吸盘吸附和脱附状态的控制。综合来讲，对仿生粘附式尺蠖机器人的控制本质上就是对6个舵机转动角度和吸盘粘附材料电压通断的控制。仿生粘附式尺蠖机器人的控制策略如图3所示。 仿生粘附式尺蠖机器人的控制流程如下： 1) 6个距离传感器测得吸盘上三个点与目标平面的距离，6个舵机的绝对码盘测得舵机轴的绝对转角，传送到控制器。 2) 控制器根据距离传感器的数值解算吸盘底部平面与目标平面的姿态和距离关系，根据舵机轴的转角解算尺蠖机器人的姿态。之后根据吸盘与目标平面的关系进行机器人步态的规划，计算出6个舵机和粘附吸盘的控制量，并输送给执行机构。 3) 执行机构接收到控制器的控制指令后，驱动6舵机转动到对应的角度，并控制吸盘的通断状态。 4) 尺蠖机器人完成一个步态，进入下一个步态。 图2. 仿生粘附式尺蠖机器人实物图 图3. 控制策略示意图
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user: 3. 仿生粘附式尺蠖机器人粘附吸盘设计 3.1. 粘附吸盘结构详细设计 吸盘的主体结构包括两部分，一部分是底部的圆柱形结构，一部分是顶部的“三花瓣”结构。如图4所示，主体结构件有一个凹槽，且凹槽的中间有一个圆柱形的突起，用于与机器人的底部舵机的S型转接架连接。吸盘上部的三个花瓣形结构上留有传感器的安装孔，用于与三个传感器相连。此外，底部留有粘附材料附着圆盘，用于与粘附材料的连接。 每一个吸盘的底端装有3个距离传感器，沿径向呈120˚均布。每个传感器通过两个螺栓与吸盘主体结构件连接，传感器的安装朝向指向吸盘的底部。 三个距离传感器可以测得吸盘上的三个点与目标平面的距离。通过对三个距离数据的解算，可以得到地面与当前吸盘底面的夹角和距离。 1) 粘附材料的结构设计 粘附材料的分层结构如图5所示，分为弹性层和刚毛层。弹性层采用的是航天级的橡胶材料，其主要作用是使粘附材料能够随粘附表面发生形变，以适应不平整表面，其次还起到缓冲减震的作用。刚 图4. 控制策略示意图 图5. 粘附材料结构示意图 毛层主要作用为提供吸盘的粘附力。 吸盘的平面结构组成包括外围圆环和中心6 × 6的正方形阵列。内部的每个小方块都是附着于弹性层上的，且方块间存在间隙，此结构能允许小方块发生形变和小范围位移，从而适应不平坦的目标表面。外部圆环为完整的表面，能够对平坦的表面有良好的适应性。 2) 粘附材料的选型 国内外对仿壁虎粘附材料的研究已十分广泛，目前用于制备仿壁虎干性粘附阵列(GSAs阵列)的材料主要有两种：高分子聚合物基GSAs阵列和碳纳米管基GSAs阵列，它们在弹性模量、黏附力方面有不同的表现。参考国内相关文献，归纳得到不同仿壁虎刚毛干性粘附材料的对比表如表1所示。 从表格中可以看出，在各种粘附材料中，粘附力表现比较好的是聚氨酯材料和碳纳米管材料，目前关于这两种材料的仿壁虎刚毛干性粘附阵列的研究也是最成熟的。此外，预压力也是衡量粘附材料好坏的一个重要指标，预压力过大会限制粘附材料的使用范围。碳纳米管所需的预压力较大。而本论文中的仿生粘附式尺蠖机器人电机功率较小，且单独工作，没有外界提供的额外支撑，难以提供较大的预压力。而在太空的微低重力环境下，尺蠖机器人对目标的粘附不需要太大的粘附力。 综上所述，选择基于聚氨酯材料的仿壁虎刚毛干性粘附阵列作为本论文中粘附吸盘的粘附材料是最为合适的。 3.2. 吸盘底部与目标平面的位姿解算 3.2.1. 目标平面姿态的解算 为了解算目标平面和吸盘底部平面的夹角，建立如图6所示坐标系。 坐标原点位于三个传感器的中心点A、B、C所形成的平面上，处于圆盘的中心位置。 Table 1 Comparison table of different gecko-seta-like dry adhesive materia 材料 弹性模量 结构特征 制备方法 预压力 (N/cm 2 ) 法向粘附力(N/cm 2 ) 切向粘附力(N/cm 2 ) 相关文献 聚丙烯(PP) 1 GPa 倾斜阵列 模塑和辊压成型 0.1 ~0 9 [ 4 ] 聚酰亚胺(PI) 3 GPa 大长径比 电子束刻蚀 50 3 — [ 5 ] 聚氨酯(PU) 3 MPa 带有铲状末端的 倾斜阵列 软光刻 12 5 10 [ 6 ] [ 7 ] 碳纳米管 >500 GPa 大长径比 催化化学气相 沉积法 28 ~2.2 ~23 [ 8 ] 表1. 不同仿壁虎刚毛干性粘附材料对比表 图6. 距离传感器坐标示意图 设传感器中心点到圆心O的距离为d = 39.125。由几何关系可以得到A、B、C三点的坐标为： A ( 0 ， d ， 0 ) 、 B ( 3 d / 2 ， − d / 2 ， 0 ) 、 C ( − 3 d / 2 ， − d / 2 ， 0 ) 。如图7所示。 设目标平面上对应的传感器的三个探测点的为 A ′ 、 B ′ 、 C ' ，坐标为 A ′ ( 0 ， d ， h 1 ) 、 B ′ ( 3 d / 2 ， − d / 2 ， h 2 ) 、 C ′ ( − 3 d / 2 ， − d / 2 ， h 3 ) 。 设 A ′ 、 B ′ 、 C ′ 所在的目标平面的平面方程为： x + a y + b z + c = 0 将 A ′ 、 B ′ 、 C ′ 的坐标代入平面方程中，可以解得： { a = 2 ( h 1 − h 2 ) ( h 2 − h 3 ) 3 3 d 2 + 3 3 b = h 3 − h 2 3 d c = 2 ( h 2 − h 1 ) ( h 2 − h 3 ) + 3 h 1 ( h 2 − h 3 ) 3 3 d − 3 3 d 设目标平面与坐标系三个轴的交点分别为X、Y、Z，由几何关系可以求得三个点的坐标为 X ( − c ， 0 ， 0 ) 、 Y ( 0 ， − c / a ， 0 ) 、 Z ( 0 ， 0 ， − c / b ) 。 设目标平面与oyz平面的交线YZ与y轴的夹角为 α ，由几何关系可得 tan α = − ( c / b ) / − ( c / a ) = a / b ， α = arctan ( a / b ) 。由尺蠖机器人的结构示意图可知，靠近吸盘的舵机轴线是与x轴平行的。因此，只要驱动舵机沿着逆时针方向(从x轴方向往原点O看)转动 α 角，便可使目标平面与y轴平行(如图8所示)。 再用同样的方法，可以测算得到此时目标平面与y轴的夹角β。由尺蠖机器人的结构示意图可知，远离吸盘的两个舵机轴线是与y轴平行的。只要驱动任一个舵机沿着顺时针方向(从y轴方向往原点O看)转动β角，便可使得目标平面与oxy平面(即吸盘底部平面)平行，从而为下一步驱动吸盘与目标平面粘附做准备。 3.2.2. 目标平面与吸盘距离的解算 目标平面与吸盘的距离可以定义为吸盘中心点(即坐标原点)与目标平面的距离，也就是坐标原点O到目标平面与z轴交点Z的距离OZ。当用前面的方法计算出目标平面在坐标系中的表达式 x + a y + b z + c = 0 后，令 x = 0 ， y = 0 ，可得目标平面与吸盘的距离： H = O Z = | c / b | (如图9所示)。 图7. 距离传感器各点位置示意图 图8. 一次旋转后目标平面与坐标系位置关系图 图9. 目标平面与吸盘距离示意图
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user: 6. 结论 在总体上对仿生粘附式尺蠖机器人进行了设计，设计内容包括机构设计、质量校验、电气系统设计和控制策略设计，从而搭建了机器人的物理模型。在机构设计上详细设计了机器人关节、吸盘等零件的结构，并完成了机器人1:1模型的装配；在电气系统设计上设计了各个接口之间的协议和通讯关系；在控制策略设计上设计了半自主的闭环控制策略。 在仿生粘附式子尺蠖机器人总体设计的基础上，对机器人的粘附吸盘进行详细设计，设计了“三花瓣”形的粘附吸盘和对称安装的距离传感器，并在对比各种粘附材料性能的基础上选择了聚氨酯粘附阵列作为粘附材料。在此基础上详细研究了吸盘地面与目标平面的位姿解算，探明了距离传感器测量位姿的原理。 完成了仿生粘附式尺蠖机器人的运动学建模。通过采用D-H齐次变换法，在建立机器人坐标系的基础上推导得到运动学方程，并对逆运动学问题进行了分析和求解，证明了尺蠖机器人的多解问题。 在运动学建模的基础上，进行仿生粘附式尺蠖机器人的简单步态规划。引入相关约束，设计了尺蠖机器人的“一字”步态，并在Adams软件中完成了动画仿真，验证了步态规划结果的正确性。 另外，本文中也存在许多不足之处。如电气系统设计和控制策略设计不够详细，与实际工程运用还有一定差距。在粘附材料的选型设计上，只是对粘附材料性能进行对比，未进行粘附材料力学模型的分析。此外，对于粘附材料的控制机理也未进行深入研究。最后，在实际的太空环境中，寄生式空间武器的活动目标不可能是完全平整的目标表面，单纯进行“一字”步态的步态规划只是起步，还需对复杂的行走步态进行深入研究。
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user: 基金资助 一院高校联合创新基金资助(CALT201601)。
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user: 摘 要 本文根据水文数据的特点探讨了水文大数据标准化方法，探索数据预处理、数据索引、数据高效存储等水文大数据共享平台关键技术；利用Hadoop对多源异构数据的海量存储能力及高速计算能力，研究基于MapReduce的水文大数据分布式数据处理模型，设计和实现水文大数据共享平台，为水利及跨行业跨部门的信息共享、空间集成，以及跨学科的可持续发展研究提供技术支撑。 关键词 :大数据，水文数据共享，分布式文件系统，分布式数据库 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 数据共享作为科技创新的原动力之一，已受到科学家乃至社会公众的广泛关注。美国的科学数据共享工作始于20世纪80年代，1990年，美国航空航天局(NASA)着手建设“分布式最活跃数据档案中心群(DAACs， Distributed Active Archive Centers)”，DAACs由9个数据中心构成，水循环数据中心MSFC也在其中。1999年，DAACs为了扩大其服务的领域，建立起DAAC联盟(DAACs Alliance)，全球水文研究中心也加入到这个联盟。在欧洲，欧洲环境总署(EEA， European Environment Agency)负责研究水利科学数据共享方面的工作，欧洲水主题中心(ETC WTR， European Topic Center on Water)协助EEA的日常工作，发布相关水信息 [ 1 ] 。 2001年，我国开始实施科学数据共享工程，并启动了基础性工作专项资金项目“气象资料共享系统建设”，标志着我国科学数据共享迈入了试点建设阶段 [ 2 ] 。2002年底，科技部又启动了5个科学数据中心，即测绘科学数据共享服务中心、水文信息共享服务中心、地震科学数据共享中心、林业科学数据中心、农业科学数据中心。当前，我国水文数据共享虽然取得了一定进展，但总体上还存在很多问题，可归纳为以下几点：1) 共享机制与标准不够健全。机制与标准是水文大数据共享的基础，目前水文信息汇集方面已有成熟的标准，但水文大数据交换与共享方面的标准还很少；2) 同一机构多类数据存储分散。例如，在某县市水利局中，可能同时存在实时雨水情数据库、基础水文数据库、地下水项目数据库、山洪灾害防治项目数据库和国家水资源能力监控数据库等，这样造成数据的分散存储，不利于后期数据库的扩充和整合，也不利于海量水文数据的分析；3) 不同机构数据存储冗余。例如，水利部水文局与各流域水文局、各省水文局里存储了相当一部分相似的数据。数据的冗余存储导致信息的不一致性，阻碍了数据共享；4) 数据存储能力有限。采用传统方式存储海量水文数据对硬件配置要求非常高，即便硬件性能的发展非常快，也赶不上数据增长的需求。如何实现资源和计算能力的分布式共享以及如何应对当前数据量高速增长的势头，也是水文数据管理、数据处理领域亟待解决的问题。 大数据时代的信息运行模式正在改变人们的工作方式和学习方式，为未来的世界认知和交流方式提供全新的运行环境。国家“十三五”规划建议提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。大数据已经成为一种重要的国家战略资源，拥有数据才能拥有话语权。近几年国内外针对水利大数据的研究刚刚起步，取得了一些研究成果，主要集中在水利大数据特征和内涵、水利大数据存储和共享、水利大数据挖掘等方面 [ 3 ] 。莫荣强等2013年构造了水利大数据中心基础架构，并实现了基于混合云的水利大数据存储和管理 [ 4 ] ；Ai和Yue 2014年构建了多源异构数据动态配置的水利大数据平台 [ 5 ] ；冯吉平等2014年将大数据技术应用于送料流域水环境管理 [ 6 ] ；Chalh等在2015年构建了一套基于大数据的开放水资源管理平台 [ 7 ] ；Li等2016年基于POT的大数据分析方法来预测洪水 [ 8 ] ；孙欣欣2016年采用大数据分析技术研究城市突发水涝灾害 [ 9 ] 。 水利部2017年印发的《关于推进水利大数据发展的指导意见》中，要求整合现有各种基础数据、动态监测和监督数据，汇聚其他行业数据和社会监督数据，为全面推行河长制提供有效的数据支撑，因此，加快水利大数据相关研究迫在眉睫。本文根据水文数据的特点探讨水文大数据标准化方法和水文大数据共享平台关键技术，并在此基础上设计和实现水文大数据共享平台系统。
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user: 2. 水文数据特性 水文数据是指水文的实测资料，即通过水文测验所收集的各种水文要素的原始记录，广义的水文数据还应包括水文年鉴、水文统计值、水文图集及水文调查资料等。仅水利行业与水文数据相关的数据库就包括了实时雨水情数据库 [ 10 ] 、基础水文数据库 [ 11 ] 和水质数据库 [ 12 ] ，几乎覆盖了水文部门的主要业务数据。水文数据因其特性具有总量大、种类多、增速快和价值高的特点： 数据总量大：水文数据为一系列的时间序列数据，且覆盖全国各大流域及行政区划的大、中、小河流流经的区域，以测站为单位进行数据采集，具有海量数据的特性。 数据种类多：目前有实时雨水情数据库、基础水文数据库和水质数据库三类数据库覆盖了水文部门的主要业务数据。其中实时雨水情数据包含存储降水、蒸发、河道、水库、闸坝、泵站、潮汐、沙情、冰情、地下水、墒情、特殊水情、水文预报等13大类数据；基础水文数据包括降水、蒸发及蒸发辅助项目、水位、流量(水量)、泥沙、水温、冰凌、潮汐、测站属性以及其他等十类数据；水质数据库包括了大气降水、地表水以及地下水等各类水体中的水质监测信息。除此之外水文大数据还应包含地理信息数据、遥感数据和社会经济指标等多源异构数据，具有数据种类多的特性。 数据增速快：早在2007年，全国分布在7大流域、31个省和125个水情分中心的基本测站已达到数万 [ 13 ] ，实时水文信息，非汛期每天至少更新1次，汛期每天更新4~8次，部分站点甚至每半小时更新一次，数据更新频率高，仅每天更新的水情数据可达到数十万条。 数据价值高：水文数据作为水文行业资源性产品，其价值是隐藏而非显性的，随着水文数据规模的扩增，通过数据挖掘和知识发现，其潜在价值将会越来越大；水文学科是地学的一个重要分支，水文数据是研究区域或全球水循环过程的重要基础，因此其数据的完整性和代表性在水文科学研究中具有重要意义。 目前水文数据主要是以表格的形式存储于诸如Oracle、SQL Server等关系型数据库中。水文测站的更新频率非常高，几乎每小时都有实时数据更新，产生数据表过大，检索速度慢，甚至超过数据库容量上限等问题。常用的解决手段有两种：一是将历史数据单独存储备份，但产生检索困难的问题；二是将中间数据舍弃，仅保留测站日数据，但又有历史水文信息缺失的问题。这样一来对水文数据后续的分析和应用产生了重大影响。 大数据是指对数据规模大、结构复杂度高、关联度强的数据集进行处理与应用的信息技术。领域内对于大数据的概念众说纷纭，未能统一，主要通过“4V”特性来表征，即：巨量性(Volume)，存储空间大，计算量大；多样性(Variety)，来源多，种类多，格式多；时效性(Velocity)，增长速度快，处理速度要求快且高时效；实用性(Value)，数据中包含着有实用价值的信息。大数据技术的更新换代可谓日新月异，相关技术可成为数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。因此，水文数据的存储模式由传统关系型数据库向大数据转变是水利行业顺应时代发展的必然趋势。
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user: 3. 水文大数据标准化设计 3.1. 水文大数据分类 针对大数据本身和各个行业的大数据模型或标准研究开始较晚，直到2015年才发布了首个大数据国际标准《ITU-T Y.3600基于云计算的大数据需求与能力标准》，回答了大数据的定义、特征、生态系统、功能需求等基本问题。水文行业内大数据模型或标准至今仍未出现，而水文大数据共享机制研究的核心是水文大数据标准化。 水文是自然界中水的变化、运动等的各种现象，一般指自然界水的时空分布、变化规律。因此水文数据必备的元素包括时间、空间和业务信息。目前我国水文行业数据种类繁多，主要包括实时雨水情数据、基础水文数据和水质数据等，除此之外还包括水文测验数据、水质采样数据、水资源数据库、山洪灾害监测数据等。水文数据所涉及的特征主要包括降水、蒸发、径流(水位、流量、流速)、泥沙含量、水质、土壤含水量等。根据目前水文行业数据的特点，监测数据需要长期进行，具有海量大数据特征。本文选取了Apache开源软件基金会发布的HDFS和HBase存储水文大数据集，对各类水文海量数据集进行分析、归类和总结，实现水文大数据集存储。 3.2. 水文大数据集存储 水文大数据集是指更新十分频繁，且数据量为海量数据，包括结构化数据和非结构化数据两类。其中结构化数据主要包括目前存储于关系型数据库中的水文业务数据，如降雨量表、河道水清表和水库水情表等，此类数据存储于Hbase中；而非结构化数据是指其字段长度可变，且每个字段的记录又可由可重复或不可重复的子字段构成的数据，可处理的数据包括文本、图像、声音和视频等，非结构化水文大数据集主要包含各类报告、实景图片、实景音频视频等数据，此类数据可直接存储于HDFS中。 HDFS (Hadoop Distributed File System)是被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，是一个能提供高吞吐量数据访问的高度容错性系统，具有高容错性、适合大数据处理、流式文件写入和可部署于低廉的分布式硬件系统之上等特点。HBase是构建在HDFS上的分布式列存储非关系型数据库模型，具备存储结构化和半结构化数据的优势，支持随机读写超大规模数据集，具备高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的特性。
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user: 4. 水文大数据共享平台设计 4.1. 平台架构 水文大数据共享平台建设内容可分为基础设施、数据资源、信息组织平台和保障环境。其中：基础设施建设包括硬件、网络和机房的建设；数据资源建设是数据共享平台建设的重点内容之一，包括数据资源的规划和组织，信息资源目录、元数据体系的建立，若干主题和专用数据库的建设；信息组织平台建设包括目录服务、信息资源门户服务、信息组织与管理服务和信息交换等部分，实现数据共享平台的信息共享与综合开发等支撑功能；保障环境建设包括安全、容灾备份、技术标准、日常管理制度等的建设，其框架示意图如图1所示。 4.2. 平台功能 水文大数据共享平台提供了资源管理、基础服务、应用支撑等不同层面的服务，建立了一个合理、开放和标准、统一的应用支撑平台，为跨地域、部门、平台的不同应用系统，不同数据之间的互联互通，以及实现“松耦合”结构的应用和数据集成奠定基础。平台主要功能应用包括：数据管理、目录服务、数据服务、扩展服务和系统管理等功能，其功能结构图如图2所示。 1) 数据管理：数据管理包括数据汇交、数据存储和数据更新等三类的功能。数据汇交包含数据的审查、发布和管理功能；数据存储提供对数据实体的入库功能，包括数据抽取、转换与装载；数据更新功能对数据进行实时更新。 2) 数据服务：数据服务是在目录服务基础上的深入，主要是通过全文检索、动态图形检索等技术对各种空间、非空间数据以及结构化、非结构化数据提供浏览、查询和下载等多种功能。 3) 目录服务：目录服务是以水文大数据索引为核心查询服务，根据水文元数据标准为依据，通过水文大数据索引将信息以动态分类的形式展现给用户。 图1. 水文大数据平台架构 图2. 水文大数据平台功能图 4) 扩展服务：扩展服务是一种高级服务，提供数据挖掘、专题服务和其他服务等功能。 5) 系统管理：提供与水文大数据共享平台运行管理相关的功能，如用户管理、安全管理和运行监控等。
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user: 5. 水文大数据共享平台实现 水文大数据共享平台采用分布式的部署，需充分发挥各主机的性能，其实现主要包括数据服务器的物理部署、应用服务器的物理部署和开发语言框架与实现三部分。 5.1. 数据服务器的物理部署 本平台采用8台主机组成的分布式物理部署测试环境，分别命名为master和slaver01-slaver07，在这些机器中分别安装HDFS、HBase、MapReduce2、Spark2、YARN和Zookeeper等，集群部署如图3和表1所示。 所有节点启动后，设置负载均衡的工作模式，将各节点配置为HDFS、HBase、MapReduce2、Spark2、YARN和Zookeeper的相应功能节点，部署结构如表1所示。 若在本平台在今后的使用中需扩充性能，直接在本网段局域网内接入新的主机，修改配置文件即可，无需重启集群中所有机器。 5.2. 应用服务器的物理部署 应用层服务器采用Tomcat发布网站，并采用Nginx反向代理技术提高网站性能，从而应对海量水文数据下载的并发请求。应用层主要结构如图4所示，Nginx VIP1和Nginx VIP2作为服务发布的主节点，安装Nginx反向代理，共享同一个虚拟网络地址对外提供水文数据服务；application1-application5为应用服务器，均安装Tomcat来发布网站服务器程序。 具体实现为：在Nginx VIP1和Nginx VIP2上分别部署Nginx消息分发器，分别将前端业务消息负载均衡转发到application1-application5的Tomcat上；此外在Nginx VIP1和Nginx VIP2上分别部署虚拟网络地址管理软件，配置两台主机的共享虚拟网络地址，将Nginx VIP1设置为主节点，Nginx VIP2设置为备用节点，当Nginx VIP1发生故障时，将虚拟IP地址切换到Nginx VIP2上。在每一台应用服务器中安装Tomcat，并部署相同的网 图3. 数据服务器集群部署结构 Table 1 Assignment of Hadoop node 主机名 master slaver07 slaver01-slaver06 HDFS节点分配 NameNode SNameNode DataNode DataNode DataNode HBase节点分配 Hmaster RegionServer RegionServer RegionServer Spark节点分配 Driver Worker Worker Worker MapReduce节点分配 JobTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker YARN节点分配 ResourceManager NodeManager NodeManager Zookeeper节点分配 Server Client Client 表1. Hadoop平台的节点分配 站客户端程序，同时连接数据服务器集群，获取数据。 5.3. 开发语言框架与实现 水文大数据共享平台实现了数据管理、数据浏览、目录服务、扩展服务和系统服务等功能。后台主要采用Spring MVC框架和JAVA语言，前端主要采用Bootstrap框架和Javascript语言开发。 1) Spring MVC Spring MVC框架通过实现Model-View-Controller模式来很好地将数据、业务与视图分离，管理程序开发中众多对象，其主要思路如图5所示。其中模型(Model)是指数据模型，即所要展示的数据，包括数据和行为，提供了模型数据查询和模型数据状态更新等功能。视图(View)负责进行模型展示，也就是与最终客户直接交互的界面。控制器(Controller)通过接收用户请求，委托给模型进行处理，处理完毕后将返回的模型数据返回给视图，由视图负责展示。这样的实现将模型和视图分离，将控制器中的逻辑控制与功能处理分离，将控制器中的视图选择和具体视图技术分离，从而使视图层只包含展现的web页面内容，不包含其他逻辑功能，保证整体架构的精炼和明确。 图4. 应用层集群部署结构 图5. Spring MVC设计思想 2) Bootstrap Bootstrap是基于HTML、CSS和JavaScript的框架，可以快速搭建漂亮的前端框架，并且可开发全响应式网页，可自适应于各种客户端和浏览设备，如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑和手机等，为开发人员创建接口提供了一个简洁统一的解决方案，包含功能强大的内置组件，易于定制，并且完全开源。
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user: 6. 结语 本文根据水文数据的特点探讨了水文大数据标准化方法，介绍了数据预处理、数据索引、数据高效存储等水文大数据共享平台关键技术，并在此基础上设计和实现了水文大数据共享平台，为水利及跨行业跨部门的信息共享、空间集成，以及跨学科的可持续发展研究提供技术支撑。 随着水文数据量的不断增大，数据类型不断扩展，各行业用户需求不断增多，多源异构海量水文信息的集成共享日趋重要，水文大数据共享平台实现了水文大数据资源的集中统一、安全可靠的存储和管理，构建了统一的信息接入标准和共享机制，建立了业务支撑环境和数据交换共享体系，为水文行业大数据共享集成提供了规范化、标准化的模式。随着水文大数据研究的不断深入，更多问题需要解决，笔者认为可从以下几个方面入手。 1) 大数据共享在生产环境中的应用 在实际生产中，参与数据共享的机构包括中央、流域、省级、地市的水文和防汛抗旱部门，大型水利工程管理单位等，都需要做到监测资料的实时共享。如何在实际生产环境中应用水文大数据共享平台也是将来需要研究的方向之一。 水文数据是国家重要的战略数据资源，因此水文大数据共享平台在实际生产环境中必须考虑数据共享安全设计。结合我国当前政务网布局结构和平台部署的网络环境，研究合适的数据共享安全机制是水文大数据共享平台在实际生产环境中应用的研究方向之一。 2) 数据服务接口的研究 通过服务接口的方式对外发布水文大数据是目前最理想的数据共享方式。如何定义服务功能，如何划分服务功能边界，如何合理地建立数据服务相互之间的关系，都是需要解决的问题，均可作为水文大数据共享平台近期研究方向。 3) 多源异构大数据融合 水文学及水资源学科与大气科学、环境科学、生态科学、信息科学、经济学、管理学、社会学和遥测技术等关系日益密切，学科交叉发展现象明显，并逐渐拓展为对广泛的资源、环境与生态问题研究的支撑 [ 14 ] 。如此趋势之下，水文大数据平台研究需要融合更多来源的异构数据，研究其特性和数据之间的相互联系，探讨多学科数据融合的大数据存储模式。 4) 水文大数据机器学习 建立水文大数据平台不仅是为了数据查询与共享，更重要的是为机器学习提供平台基础。大数据机器学习包括回归、聚类、降维、朴素贝叶斯、决策树、神经网络、支持向量机、深度学习等算法。Foster和Tom提出了基于数据的科学和其与数据驱动决策支持和大数据之间的关系 [ 15 ] 。大数据机器学习是通过对数据的归纳、挖掘和深度学习发现水文规律，而不是传统水文学通过演绎反映水文过程，是另外一种深入大自然、了解大自然规律可行的方式。所以对于水文大数据平台更深入的研究需从机器学习算法入手，扩充水文大数据平台的应用范围，从而解决更多的水文学问题。
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user: 摘 要 运用DEA-Malmquist非参数法对2003~2013年中国A股上市的136互联网公司以及45家美国中概股2011~2014年的全要素生产率分别进行了多层次的分析和对比研究。首先测算了TFP的变动值，然后将全要素生产率分解为技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率，测算了各个分解因素的变动情况。A股互联网上市公司近几年全要素生产率增长率明显呈递增趋势，虽然整体TFP均值呈现负增长，但在2003~2013年间不同年度各公司的全要素生产率增长率存在较大的差异性；美国中概股公司的规模效率是TFP增长的主要正向驱动因素，具有“成长期”特点。对比A股和美股上市公司发现，二者全要素生产率测算结果差别存在但不大，美股的TFP增长和技术进步增长均低于A股，说明其资源配置效率相对低于A股表现，但美股公司的规模经济效应明显。 关键词 :互联网经济，A股上市公司，美国上市中国概念股，全要素生产率 Copyright © 2017 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 我国互联网产业发展至今已有20年，互联网信息技术不断地普及，渗透到人们生活的各个领域。随着互联网技术的不断发展，不仅带动了信息技术产业的发展，同时也影响到传统行业生产率的提高。互联网产业日益成为经济增长、产业转型及国际经济发展的动力源泉，更是推动经济社会运行方式和人们衣食住行的各个方面发生巨大改变。中国互联网络信息中心(CNNIC)统计显示，截至2016年6月我国网民总规模达7.1亿，互联网普及率51.7%，手机网民规模达6.56亿，手机网民占总体网民比例到92.5%，域名总数增至3698个。国际电信联盟最新发布的《衡量信息社会发展报告(2015)》显示，全球信息社会持续演进和发展，互联网的用户数量迅速增长，已超过全球人口的40%。《2015年政府工作报告》提出了“制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场”的国家战略，明确了互联网在中国经济中的新位置和新布局，即“互联网+”时代。互联网企业，无疑也是中国新常态下经济结构转型升级的强劲动力，在政策支持的大背景下，“互联网+”的热度急剧升温，产业和资本正席卷A股市场。 根据国家统计局统计公报，2015年全年国内生产总值676708亿元，按可比价格计算，比上年增长6.9%，是1990年以来GDP增长率最低的一个年份。从2007年的14.16%的经济增长率，中国经济随后呈现一路下滑的趋势直到2015年的6.9%。从产业经济角度来看，第一产业增加值60863亿元，比上年增长3.9%；第二产业增加值274278亿元，增长6.0%；第三产业增加值341567亿元，增长8.3%，可以看到第一和第二产业的产业增长率不高，拉低了我国经济增长的速度。如何改变我国传统产业的生产效率低、管理效率低的现状是关系提高我国经济增长数量和质量的一个关键问题。而在中国经济整体下行的时候互联网经济却异军突起实现高速发展，2007年网络经济整体规模达3850.4亿元，同比上升54.1%，随后一直保持较为稳定增速，2015年中国网络经济营收规模首次突破1.1万亿，为11218.7亿元，年增长率为47.3%，一直领先于其他行业；2015年网络经济占GDP的比重为1.7%，而在2011年该占比仅为0.5%，网络经济在国内生产总值中占比日益提升，并且仍有较大的增长空间。由此可见，互联网产业是新常态下中国经济的主要增加点，它与其他产业的广泛融合，既可以带动其他产业的技术进步，实现产业生产效率的提升，又可以拉动经济增长。 互联网产业作为高新技术产业，单靠资源的消耗拉动生产是不可持续的，如何降低互联网产业发展对资源投入的依赖而提高生产效率，如何实现长期可持续增长以提高互联网经济的增长的质量是其未来发展的一个重要问题，而这与资源的配置及其利用效率、全要素生产率的增长是有着十分密切的关系的。同时在探究互联网产业生产率的过程中解答以下系列问题：互联网企业发展的主要驱动因素是什么？互联网企业的全要素生产率具有怎样的发展规律？其对经济增长的贡献究竟是依靠资源的投入还是效率的提升？其技术创新和技术进步究竟发挥着怎样的作用？探索和回答这些关键问题，对国家未来互联网企业的发展和扶植政策设计具有非常重要的现实意义。本文以A股上市的136家互联网企业，和45家美国中概股企业为研究对象，以中国互联网产业为研究对象，选取不同发展程度的互联网企业作为样本数据实证研究了Internet产业的全要素生产率，比较A股上市和美国上市的总投入和总产出的情况及其生产效率，并根据相关分析结果提出提高生产效率的改进措施，为国家制定前瞻性的互联网企业支持政策体系提供科学依据。 本文其余部分的内容安排如下：第二部分是文献回顾；第三部分是数据与模型设计与分析；第四部分是实证研究和结果的分析；第五部分是本文的研究结论与启示。
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user: 4. A股互联网上市公司Malquist生产率指数测算与分析 针对A股上市公司生产率的研究选取的样本主要来源于我国沪深证券交易所上市的互联网企业，截止到2013年12月，万德数据库中关于A股上市的信息传输、软件和服务类的互联网公司总共有136家，考察了2003年到2013年间的财务数据。依照本次研究DEA模型要求，所选定的指标能够客观反映投入变化对于产出的影响，并能够反映本次评价的目的和内容。所以选择投入指标上，选取三个最基本的投入要素：年末总资产，即企业年末资产的价值总和，包括固定资产与流动资产；劳动人数，即每年年末的在册职工人数；营业总成本一定程度上决定企业利润的多少；除此之外，为了避免有的公司粉饰财务报表的情况，列入管理费用作为第四项投入要素。产出指标上包括：净利润，反映企业的总体盈利状况；营业总收入，与投入指标营业总成本相对应。 本文对2003~2013年A股上市的136家互联网企业的全要素生产率变化进行测算，计算结果见表1。下面分别对全要素生产率变化、技术效率变化以及技术进步的结果进行分析，并探讨产生结果的原因。 (一) 全要素生产率变化(TFP) 根据表1所示，从136家A股上市互联网企业整体看，其Malmquist TFP指数年平均值为0.989，表明十年间TFP的年均增长率为−1.1%，其中，2004~2005和2007~2008年为正增长，且2007~2008年增长率达到6.1%。据此判断，从整体上来看中国互联网A股上市公司存在着轻微的技术倒退，说明现阶段中国互联网经济的增长并不是来源于生产率的增长，依照经济增长理论，说明我国的互联网经济的发展主要靠的是资源投入。除此之外需要说明的是，目前国内绩效非常优异的产业领导者，通常选择的是在海外上市，所以根据A股上市公司测算出来的TFP数值一定程度上是低于我国目前互联网产业的真实水平的。 图1是样本企业平均TFP增长率的年变化折线图，如图所示，十年中存在两个极值点，2007年达到最高点，2009年是最低点。根据时间段内折线上升下降的趋势可以大致分为四个时间段，在这四个时期内A股样本公司总体上是下降—上升—下降——上升的趋势变化。在2005年短暂的下滑，随后两年快速上 Table 1 TFP changes and decomposition of Internet companies listed in A stock， 2003~201 时间期间 技术效率变化 (TE) 技术进步 (TP) 纯技术效率变化 (PE) 规模效率变化 (SE) 全要素生产率变化 (TFP) 2004~2005 1.015 1.013 1.022 0.993 1.028 2005~2006 0.959 1.000 0.959 1.000 0.958 2006~2007 0.960 1.021 0.975 0.985 0.981 2007~2008 0.982 1.080 0.995 0.988 1.061 2008~2009 0.881 1.132 0.921 0.956 0.997 2009~2010 0.963 0.945 0.977 0.985 0.909 2010~2011 1.049 0.950 1.036 1.012 0.997 2011~2012 0.909 1.073 0.951 0.955 0.976 2012~2013 0.932 1.069 1.013 0.921 0.997 均值 0.961 1.031 0.983 0.977 0.989 表1. 2003~2013年A股上市互联网企业全要素生产率变化及分解情况 图1. 2004~2013年TFP增长率 升。到了2008年，伴随着全球金融危机的影响，互联网经济也出现直线下降，2010年达到10年来的最低点后，接着稳步回升。这些现象说明A股上市的这些互联网企业发展的稳定性不高，比较容易受到世界大范围经济环境的影响，与世界经济联系紧密，对外开放程度应该较高。 (二) 全要素生产率分解情况 根据Malmquist指数，进一步将TFP变动分解成技术效率和技术进步，以找出它们各自的变动对全要素生产率变动的影响。从全要素生产率分解因素来看，中国A股互联网上市公司全要素生产率主要得益于技术进步水平的提高，其平均增长率为3.1%；而同期技术效率则为负增长，其平均增长率为−3.9%，其中，纯技术效率平均增长率为−1.7%，而规模效率平均增长率为−2.3%。 对于全体A股互联网上市公司来说，2003~2013年，技术效率变化的均值为0.961，除2004和2010年外，其余年份都出现了不同程度的下降，其中2008~2009年技术效率变化最大、下降幅度达到11.9%，这种技术效率的大下滑可能是2008年全球金融危机的经济环境变坏所致；2010年技术效率的提高幅度最大，年度增长率为4.9%，是在2008、2009年互联网泡沫后新一轮发展热潮所带动。 A股上市互联网企业的技术进步的均值为1.031，年均增长率为3.1%，可见技术进步是影响TFP增长的关键因素。除2009和2010年受全球金融危机影响其技术进步值出现负增长外，其它年份技术进步对TFP 增长一直是显著的正贡献，这意味着TE的衡量基准不断提高，说明互联网上市公司作为国家战略新兴行业的先行者，其技术创新是该行业的核心驱动力。 图2描述的是03~13年TFP及其分解因素趋势变化折线图，在2007年之前，三条折线的走向保持一致，也就是在03~07年之间都呈上升趋势，而后技术进步和技术效率表现为相反的走势，也就是在技术进步得到提升的同时，技术效率在下降，技术效率有所增加时“技术进步”反而存在倒退现象。技术虽然一直在进步，但由于存在技术的“适宜性”问题，生产效率也不会高。就此现象作者认为可能的原因是：当技术有了新的创新的时候学习新的技术由于不熟练会有一定的效率损失，而当熟练掌握了该项技术之后一段时间内则缺少了继续创新的动力。 表1中还可以看出规模效率对全要素生产率的增长的贡献均值为0.98，这表明2004~2013年中国A股互联网上市公司并没有受益于规模经济或范围经济，而是来自技术进步率的作用，也就是说我国A股互联网上市公司普遍存在规模不经济，中国A股互联网上市公司是一种过度投资和过度竞争的混合型体制，由于过度的投资和过度的竞争，企业的技术选择显示出资本替代劳动的偏差，使技术路径逐步偏离了要素的自然结构，资本一劳动比率持续上升，加快了资本的深化过程，导致规模报酬小于1。
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user: 6. 结论 通过136家A股上市的互联网公司2003~2013年间的面板数据以及45家美国中概股2011~2014年期间的面板数据，使用DEA-Malmquist指数法对其全要素生产率的变动进行测算，并对全要素生产率变动的驱动因素进行分解，本文得出以下结论： 第一、无论A股还是美股通过非参数Malmquist指数方法测算的全要素生产率的变化均为负值，年均变化为超过1个百分点的负增长，表明现阶段中国互联网产业整体上并不是依靠产业技术效率的提升产出值，现阶段我国互联网经济的增长仍然主要来源于资源的投入。为了互联网经济的可持续发展，新的技术创新体系和扶持政策体系有待建成。 第二、不同年度TFP增长率存在差异，互联网公司的外部感染力更强。2007年是整体TFP增加率最高的年份，而2009年是整体TFP增加率最低的年份，说明2007年受全球互联网泡沫的影响我国互联网企业的生产率也得到提高，而2008年美国次贷危机发展成全球性金融危机，进而导致了中国互联网企业也深受影响生产效率大幅降低，这充分表明中国互联网行业的全球关联性和技术发展同步性。 第三、从测算结果中可以看出，中国互联网公司由于上市地点的差异，技术进步和技术效率的改进对TFP改进的影响程度存在差异，技术进步在A股上市的互联网公司的TFP增长中起主要推动作用，而美国中概股公司TFP的主要驱动要素是规模效率变化。 第四、通过全要素生产率及其分解因素的实证分析结果可以得到，中国上市的互联网公司中，A股互联网企业整体上是处于产业发展阶段的成熟期，而美国中概股整体上是处于成长期。意味着美国中概股中包含的互联网公司一方面要继续扩张销售、业绩和市场，另一方面也要提高产品品质提高竞争能力，获得更多投资者的青睐。对于投资者来说，投资处于成长期的公司可能要比成熟期的公司风险大，但是预期可获得的收入也会更丰厚。 第五、根据测算数据结果按照年度纵向分析可以看出，中国的互联网市场发展阶段同美国的互联网市场发展阶段基本符合。中美互联网的整体气候环境是相通的，中国除商业互联网的起步比美国晚一两年外，A股上市的互联网企业经历的低迷、复苏阶段以及各阶段的起止时间都基本同美国相一致。究其原因，主要在于中国目前最主要的互联网大企业都在美国纳斯达克上市，美国纳斯达克股市的变化在很大程度上主宰了全球包括中国互联网企业和市场，中国互联网企业尚缺乏技术领先性和独立发展能力。