DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着房地产行业的不断发展，房价作为房地产行业运行的“晴雨表”逐渐受到人们的关注。房价一方面能够影响国民经济发展，另一方面也会对居民的生活水平产生调节作用，在市场价格体系中占有重要地位。而房价的预测也是近年来人们关注的一个问题，针对房价的合理预测对于房价的调控具有重要意义。 针对房价的预测问题，国内外学者做了很多研究：张荣艳 [ 1 ] 从房地产需求、房地产供给和宏观经济三个方面入手，对房价的影响因素进行了灰色关联度分析。并根据主要因素建立GM(1，4)模型预测了郑州市2017~2021年的房价；高玉明，张仁津 [ 2 ] 使用遗传算法对BP神经网络进行了权值优化，从而建立了基于遗传算法优化的BP神经网络模型对贵阳市2009~2011年的房价进行了预测，得出了比BP神经网络更好的结果；侯普光，乔泽群 [ 3 ] 将小波分析理论和ARMA时间序列模型相结合。利用小波分析对原始数据进行去噪处理，并对处理后的数据进行平稳性检验和参数估计，建立ARIMA模型预测了太原市2001~2012年的房价，结果较为合理，同样将ARIMA模型应用于房价预测并得出较好结果的还有Arvydas Jadevicius和Simon Huston [ 4 ] ；申瑞娜，曹昶，樊重俊 [ 5 ] 使用主成分分析对原始数据进行降维处理，然后建立了支持向量机模型对上海市2013年和2014年的房价进行预测，结果相较于ARIMA模型来说误差较小。除此之外，文献 [ 6 ] - [ 11 ] 也将不同的方法用在房价的预测中，并取得较好结果。 以上研究大致集中在两个方面：一是针对房价数据的时间序列预测，即根据往年的数据序列对未来进行预测。二是通过分析与被预测指标相关的因素，并建立影响因素与被预测指标之间的关系，从而达到预测的目的。但很少有学者将两种方法结合在一起，即同时考虑历史信息和其他因素对房价的影响。 本文从以上两个角度出发，分别建立了基于BP神经网络的预测模型和NAR神经网络预测模型。从影响因素的角度出发，分析可能会对房价产生影响的因素，并通过BP神经网络拟合了多个指标和房价之间的非线性关系。使用GM(1，1)模型对所有的房价指标进行预测，并将预测结果代入BP神经网络，从而得出房价的预测值。另一方面，从时间序列的角度出发，建立NAR神经网络对房价进行预测。最后使用最优加权方法，根据两种模型的预测误差计算出对应的权值，并以加权求和结果作为最终的预测值。这种方法同时考虑到了历史信息和其他因素的影响作用，预测结果较为合理。
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user: 2. 房价影响因素分析及数据选取 房产价格的变化受到很多因素的影响，例如经济发展、国家政策、房产供应与需求等。将影响房价的所有因素考虑进来是不现实的，因此本文在选取指标的时候，既要使所选指标具有代表性，同时还要保证所有指标均可以量化。本文从房产供求关系、社会因素和经济因素三个方面进行考虑，选取房地产开发投资额(A 1 )、商品房销售面积(A 2 )、GDP(A 3 )、城市人均可支配收入(A 4 )、平均地价(A 5 )和年末户籍人口(A 6 )六个指标来衡量房价(A 7 )的变化。 本文以国家统计局公开数据中海口市2007年~2017年的数据和中国地价监测网的数据为基础，探究上述指标与房价之间的关系，并对海口市未来的房价进行预测。本文采集的数据见表1。 Table 1 Haikou City Housing Price and Its Impact Indicators Data from 2007 to 201 年份 A 1 (亿元) A 2 (万平方米) A 3 (亿元) A 4 (元) A 5 (元/) A 6 (万人) A 7 (元/) 2007 59.97 170.46 393.69 12，289 995 152.94 3515.2 2008 76.17 176.29 443.18 14，150 1155 155.82 4533 2009 78.44 191.78 490 15，237 1319 158.27 5344 2010 103.79 209.76 595.1 16，720 2001 160.44 5989.2 2011 144.64 221.8 713.3 19，730 2255 162.39 6634.5 2012 175.66 266.95 818.8 22，331 2876 161.59 6821.2 2013 256.40 338.19 904.64 24，461 3062 163.23 7423 2014 300.47 337.66 1091.7 26，530 3195 165.31 7903 2015 456.39 373.4 1161.96 28，535 3478 164.8 7948 2016 551.29 432.71 1257.67 30，775 3591 167.03 9043 2017 603.25 549.47 1390.4 33，320 3897 171.05 11，989.6 表1. 2007~2017年海口市房价及其影响指标数据
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user: 3. 数据预处理 在BP神经网络的房价预测中，不同指标数据所对应的数量级不同，对房价变化的影响也不相同。为了能够使网络预测结果更加精确，本文在建立预测模型之前需要对原始数据进行归一化处理： x 1 = x 0 − x min x max − x min (1) 其中x 1 和x 0 分别表示处理后的数据和原始数据，x max 和x min 分别表示某一指标数据序列中的最大值和最小值。 图1为2007~2017年海口市房价真实值，从图中可以看出，2010年的房价明显高于相邻省份。为了使模型的预测结果更加准确，排除异常值的干扰，本文将该数据剔除，使用线性规划对缺失数据进行补全，并且在模型预测性能检验时，将插值结果作为房价真实值。 图1. 海口市2007~2017年房价折线图
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user: 4. 使用BP神经网络预测房价 4.1. BP神经网络模型的建立 BP神经网络是一种典型的多层前馈神经网络，该网络在训练过程中首先从输入层输入数据，通过信号在隐含层神经元中传播，最终从输出层神经元输出结果。输出结果后根据输出值与真实值的误差进行反向传播，对各神经元的权值进行修正。由此可见，BP神经网络能够根据预测结果的误差对网络参数进行自我修正，具有非常良好的非线性映射能力，能够有效拟合出影响因素与房价之间的关系。 本文所建立的BP神经网络输入层节点数为6，对应房价影响因素的六个指标；输出层节点为1，对应房价。除此以外，网络的其余参数设置如下：网络训练目标误差等于10 −10 ，学习率设置为0.1，最大训练步数为10，000，隐含层传递函数和输出层传递函数分别为tansig函数和purelin函数。网络的训练函数设置为梯度下降函数traingd。 对于BP网络隐藏层的选取，由于目前还没有较为完善的理论，因此本文在这里以一个经验公式作为参考： m = n + 1 + a (2) 其中m表示隐藏层节点数，n表示输入层节点数，a表示[1，12]之间的正整数。根据公式(2)和本文所选房价影响指标，隐藏层节点数的取值范围取为[3，15]。为了能够找出隐藏层节点的最优值，本文对每一种情况进行模拟，使用2007~2017年的数据对网络进行训练，训练集、验证集和测试集的比例为7:2:2。训练结束后，再次对所有数据进行仿真，并选取仿真结果误差最小的情况来决定网络的结构。为了能够衡量预测结果的准确度，选取均方误差作为预测性能评价指标： M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( s i 1 − s i 0 ) 2 (3) 其中表n示被预测数据的个数， s i 1 和 s i 0 分别表示预测值和真实值。 考虑到神经网络初始权值的随机性可能会对结果造成一定的影响，每种情况重复进行5次模拟，并以这5次模拟的均方误差值的均值作为最后结果。计算结果见表2和图2。 Table 2 Comparison of BP Network Prediction Performances with Different Number of Hidden Layer Node 隐藏层节点数 均方误差计算结果 3 148847.86 4 105693.77 5 83467.59 6 117866.06 7 199695.86 8 537962.22 9 234702.03 10 196106.28 11 54422.03 12 258791.26 13 51802.95 14 154915.31 15 84857.88 表2. 不同隐藏层节点数的BP网络预测性能比较 图2. 不同隐藏层节点数的BP网络预测性能折线图 从结果中可以看出，当隐藏层节点数等于13的时候，对应均方误差最小值为51802.95。因此本文将神经网络隐藏层节点数设置为13。 4.2. 利用BP神经网络进行预测 按照4.1所述将神经网络结构设置好之后，利用海口市2007~2017年的数据对网络进行训练，其中训练集、验证集和测试集的比例为7:2:2。本文进行多次测试后选择出预测效果较好的一次作为网络的最终预测结果(见表3)。 Table 3 BP neural network training result 年份 房价真实值(元/) 房价预测值(元/) 误差(%) 2007 3515.72 4485.19 27.575 2008 4533 4534.46 0.032 2009 5344 5342.58 −0.027 2010 5989.28 6081.50 1.540 2011 6634.56 6633.92 −0.010 2012 6821.26 6976.44 2.275 2013 7423 7257.81 −2.225 2014 7903 7905.79 0.035 2015 7948 7942.38 −0.071 2016 9043 9047.81 0.053 2017 11，989.55 11，988.09 −0.012 表3. BP神经网络训练结果 从表3中可以看出，误差最大的年份为2007年的27.575%。其余年份的预测误差均在3%以内，最小值可达0.01%。所以从预测结果来看，BP神经网络能够较为合理地对海口市的房价进行预测，结果具有一定的参考价值。 接下来，本文使用灰色GM(1，1)模型对2018~2022年所有的房价影响指标进行预测。灰色预测通过从少量的、信息不完全的数据中寻找规律，并建立灰色微分方程，最终对事物未来的发展进行预测。考虑到本文所使用的各项指标数据均为2007年至2017年，包含数据量较少，因此适合使用灰色模型进行预测。 使用GM(1，1)模型进行预测时，首先需要对原始数据进行一次累加操作得到新序列： t ( 0 ) = ( t ( 0 ) ( 1 ) ， t ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， t ( 0 ) ( n ) ) (4) t ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 1 k t ( 0 ) ( i ) (5) 其中t (0) 和t (1) 分别表示原始数据和经过一次累加后的数据。根据一次累加数据，建立GM(1，1)的白化模型： d x ( 1 ) d k + a x ( 1 ) = b (6) 其中a表示“发展系数”，b表示“灰作用量”。通过对白化方程的变形推导，得出方程的结果，再对结果进行一次累减得出最终的预测值。 使用GM(1，1)模型对房价影响指标进行预测时，为了能够使预测结果更加准确，采用滚动预测的方法，即先使用原始数据完成未来一年内的预测，将预测值加入到原始数据序列里形成新的序列，使用新的数据序列完成下一年的预测，以此类推。最后将灰色预测结果代入训练好的BP神经网络中计算出2018~2022年的海口市房价预测值。
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user: 5. 使用NAR神经网络预测房价 5.1. NAR神经网络预测模型的建立 NAR神经网络是一种具有延时记忆和反馈功能的动态神经网络，能够根据历史数据对未来进行预测。由于NAR神经网络的输入值为被预测指标前一次或前几次的历史数据，因此可以用于系统输入未知的时间序列预测中。 本文将NAR神经网络应用于海口市房价走势的预测中。网络相关参数设置如下：目标误差为10 −10 ，最大迭代次数为2000。为了提高网络的训练速度，本文采用trainlm训练函数对网络进行训练。 对于NAR网络延迟阶数和隐藏层节点数的选取，本文同样采用试验的方法，并以预测结果的均方误差作为依据来确定网络结构。延时阶数的取值范围为1:2至1:6，隐藏层节点数的取值范围为1至10。每种情况同样重复进行5次试验，以均方误差的平均值作为最后结果，每一种参数设置的检验结果见表4。同时绘制出均方误差折线图(见图3)。 Table 4 NAR neural network prediction performance with different parameter setting 隐藏层节点数 延时阶数为1:2 延时阶数为1:3 延时阶数为1:4 延时阶数为1:5 延时阶数为1:6 1 412，816.84 1，711，314.41 2，142，368.91 3，029，573.65 2，291，175.09 2 583，038.33 1，163，135.70 1，322，083.79 978，957.16 1，785，630.09 3 1，052，999.37 433，136.75 1，120，002.94 2，874，277.21 746，291.09 4 597，078.54 31，941.87 577，148.75 1，361，644.58 1，043，650.06 5 2，134，515.92 155，275.92 352，094.65 707，018.62 1，340，981.25 6 1，155，516.08 6，441，306.01 2，754，042.26 1，314，337.48 518，486.72 7 1，479，148.93 291，768.31 489，330.12 875，432.42 706，411.40 8 1，531，954.74 794，630.83 291，162.93 1，633，335.34 1，221，448.90 9 561，602.14 217，386.48 1，512，196.47 3，988，283.61 1，490，414.25 10 720，542.41 815，551.49 429，679.58 802，904.96 2，415，277.47 表4. 不同参数设置的NAR神经网络预测性能 图3. 不同参数设置的NAR网络预测性能折线图 从试验结果中可以看出，当延时阶数等于1:3，隐藏层节点数等于4的时候，网络具有最小均方误差，等于31，941.87。因此本文将NAR神经网络的延时阶数定为1:3，隐藏层节点数设置为4。 5.2. NAR神经网络的训练和预测 按照5.1中的参数设置确定网络结构后，将海口市2007~2017年的房价数据代入网络进行训练。其中网络训练集、验证集与测试集的比例为7:2:2。NAR网络训练误差图见表5和图4。 Table 5 NAR neural network training result 年份 房价真实值(元/) 房价预测值(元/) 误差(%) 2010 5989.28 5973.05 −0.271 2011 6634.56 6620.24 −0.216 2012 6821.26 6847.94 0.391 2013 7423.00 7432.37 0.126 2014 7903.00 7493.26 −5.185 2015 7948.00 7946.42 −0.020 2016 9043.00 9048.40 0.060 2017 11989.55 11979.58 −0.083 表5. NAR神经网络训练结果 图4. NAR网络训练误差 从表5和图4可以看出，NAR神经网络的预测误差均较低，总体预测效果较好。与BP神经网络预测结果相比，NAR神经网络的预测误差更稳定。因此，NAR神经网络可以用于房价的预测中。 图5表示NAR神经网络的误差自相关图。模型预测误差的自相关性是用来衡量模型预测结果的重要 图5. 误差自相关图 指标，对于一个理想的预测模型来说，其结果的自相关性应当是在时间间隔等于0的时候自相关性最大，其余情况均为0。但是事实上模型的预测结果不可能完全没有误差，因此当其余情况的自相关性在95%的置信区间内的时候认为模型的预测性能良好。从图5中可以看出，除了0时间间隔以外，其他情况的自相关性均在置信区间内，因此NAR神经网络的预测结果较为可靠。
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user: 6. 基于最优加权法的预测结果优化 组合预测是指将多种预测方法的预测结果组合到一起，从而对预测结果的精度提高的方法。最优加权组合预测法是以多个单一预测方法结果的加权和的误差总和为依据，对每种预测方法计算对应权值，使得组合后的预测结果误差最小的方法。目前已有学者将最优加权组合预测法应用到房价的预测中，如参考文献 [ 12 ] 。 最优加权法首先计算每一种预测方法在每一时刻的预测误差，假设使用第i中预测方法对t时刻的数据进行预测，预测结果为d it ，以d t 表示t时刻的真实值，则t时刻每一种模型的预测误差和加权后的预测误差如下： e i t = d i t − d t (7) e t = ∑ i w i e i t = ∑ i w i ( d i t − d t ) (8) 要想使得组合模型的预测误差达到最小，就要通过对权值进行调整，从而使所有时刻预测结果的误差平方和达到最小。因此，以预测结果的误差平方和为目标函数，建立非线性规划模型： min       ∑ t ( ∑ i w i ( d i t − d t ) ) 2 s . t .         ∑ i w i = 1 ，   w i ≥ 0 (9) 根据以上规划模型便可以求出当预测误差最小时，每种预测模型所对应的权值。本文以BP神经网络和NAR神经网络的预测结果为基础，计算两种预测模型对应的权值。考虑到NAR神经网络的延时阶数为1:3，仅能对2010~2017年的房价进行预测，本文仅根据预测模型在2010~2017年的预测结果进行计算。最终计算得出BP神经网络对应权值等于0.7385，NAR神经网络对应权值为0.2615。使用计算出的权值对两种模型的计算结果进行优化，并与单一模型的预测误差进行对比(见表6，表7和图6)。 Table 6 Combined model results and error compariso 年份 房价真实值(元/) 组合预测值(元/) 最优加权预测误差(%) BP网络预测误差(%) NAR网络预测误差(%) 2010 5989.28 6053.14 −0.466 1.540 −0.271 2011 6634.56 6630.34 −0.054 −0.010 −0.216 2012 6821.26 6942.83 −0.482 2.275 0.391 2013 7423.00 7303.45 0.629 −2.225 0.126 2014 7903.00 7797.91 −1.365 0.035 −5.185 2015 7948.00 7943.43 0.013 −0.071 −0.020 2016 9043.00 9047.97 0.002 0.053 0.060 2017 11989.55 11985.86 −0.019 −0.012 −0.083 表6. 组合模型结果和误差对比 Table 7 Average error of three prediction model 最优加权预测误差(%) BP网络预测误差(%) NAR网络预测误差(%) 0.38 0.78 0.79 表7. 三种预测模型平均误差 图6. 三种模型预测误差对比 从预测结果中可以看出，组合预测模型的平均误差比BP神经网络和NAR神经网络单独预测的误差更小，各年份的预测误差率比单一模型更稳定。因此基于最优加权法的组合预测模型能够对单一模型的预测结果进行优化。将BP网络和NAR网络在2018~2022年的房价预测结果代入组合模型中，得出最终房价预测值(见表8)： Table 8 Combined model prediction resul 年份 房价预测值(元/) 2018 13234.79 2019 14195.40 2020 14789.28 2021 15899.43 2022 17329.10 表8. 组合模型预测结果
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user: 7. 结论 从2010~2017年的预测结果可以看出，基于最优加权的组合预测模型的平均预测误差为0.38%，小于BP神经网络的0.78%和NAR神经网络的0.79%。从预测误差折线图可以看出，两种预测模型经过加权组合后，误差更加稳定。综上所述，组合预测模型综合考虑了房价走势和影响因素对未来房价变化的影响，因此能够做出更加准确的预测，并且能够在一定程度上抑制单一模型预测误差的波动，使结果更加稳定。
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user: 摘 要 本文在简要介绍《地下水质量标准》更新变化的基础上，详细探讨了最新版《地下水质量标准》、《地表水环境质量标准》、《生活饮用水卫生标准》及《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》等水质标准中的指标设置差异，分析了基于人体健康指标限值的异同，最后简单讨论了新旧《地下水质量标准》修订指标Ⅲ类限值的变化情况。随着水污染特征及水环境管理需求的变化以及水质基准研究的不断深入与成熟，我国水质标准体系将更加完善合理。 关键词 :地下水质量标准，水质标准，人体健康 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 《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)代替已实施24年的《地下水质量标准》(GB/T14848-1993)于 2018 年 5 月 1 日 正式实施。该标准规定了地下水质量分类、指标及限值，地下水质量调查与监测，地下水质量评价等内容 [ 1 ] 。与替代前标准相比，新标准将地下水质量指标划分为常规指标和非常规指标，并根据物理化学等性质做了进一步细分，包括感官性状及一般化学指标、无机及有机毒理学指标、放射性指标等。水质指标总数由39项增加至93项，其中有机污染指标增加了47项，部分延续指标限值进行了修订。该标准的实施将为地下水质量调查、监测、评价与管理提供更加有效的技术支撑。新标准所涵盖的水质指标与现行《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)、《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)等标准水质指标间的关联性更加紧密，与国外相关水质标准的可比性大大增强 [ 2 ] [ 3 ] ，进一步理顺了地下水源水与饮用水间浓度限值的合理性。期望通过对最新版《地下水质量标准》与《地表水环境质量标准》、《生活饮用水卫生标准》及《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》(GB8537-2018)等水质标准中指标设置及基于人体健康指标限值的异同进行分析探讨，加深对相关水质标准的理解及修订必要性的认识，并在实际工作中用好相关标准开展准确的水质状况及其变化分析。
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user: 2. 与《生活饮用水卫生标准》的异同 《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)参照《生活饮用水卫生标准》(GB5749-2006)，将地下水质量指标划分为常规指标和非常规指标 [ 1 ] [ 4 ] ，两标准所设置指标间的关联性大大增强。其中，GB5749-2006于 2007 年 7 月 1 日 开始正式实施，设置指标106项 [ 4 ] 。而GB/T14848-2017的93项水质指标中，80项与GB5749-2006相同，占指标总数的86.0%。其中GB/T14848-2017中的克百威、邻二氯苯、对二氯苯分别与GB5749-2006中的呋喃丹、1，2-二氯苯、1，4-二氯苯为同一有机污染物的不同表述。 2.1. GB/T14848-2017独有指标 GB/T14848-2017中未包含在GB5749-2006中的指标共13个，表1给出了这13个指标的名称及其简要信息。 Table 1 Indexes in GB/T 14848-2017 that not included in GB 5749-200 序号 指标 备注 1 亚硝酸盐 GB5749-2006中附录表A.1水质参考指标 2 碘化物 GB/T14848-1993延续指标 [ 5 ] 3 钴 GB/T14848-1993延续指标 [ 5 ] 4 1，1，2-三氯乙烷 与两标准中的1，1，1-三氯乙烷为官能团位置异构体 5 1，2-二氯丙烷 与两标准中的1，2-二氯乙烷为同系物 6 2，4-二硝基甲苯 GB3838-2002中指标 7 2，6-二硝基甲苯 两标准中2，4-二硝基甲苯的官能团位置异构体，二者混合物可为工业原料。2B类致癌物 [ 6 ] 8 萘 2B类致癌物 [ 6 ] 9 蒽 3类致癌物 [ 6 ] 10 荧蒽 3类致癌物 [ 6 ] 11 苯并(b)荧蒽 2B类致癌物 [ 6 ] 12 多氯联苯(总量) GB5749-2006中附录表A.1水质参考指标 13 涕灭威 3类致癌物 [ 6 ] 表1. GB/T 14848-2017中未包含在GB 5749-2006中的指标 由表1可以看出，GB/T14848-2017独有指标主要分为四类：一是GB/T14848-1993的延续指标或者是GB5749-2006附录中表A.1水质参考指标，如碘化物和钴以及亚硝酸盐和多氯联苯(总量)；二是其他相关水质标准中存在的具有环境健康风险的相关指标，如2，4-二硝基甲苯；三是相关指标的官能团位置异构体或同系物，如1，1，2-三氯乙烷、2，6-二硝基甲苯和1，2-二氯丙烷；四是具有一定环境健康致癌风险的新型环境污染物，如萘、蒽、荧蒽、苯并(b)荧蒽和涕灭威。其中除第一类情况外，其他指标的增加除了考虑已包含指标的同系物、同分异构体等性质相似，经常同时出现的有机污染物外，亦综合考虑了近年来地下水环境污染状况调查的相关结果 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 以及相应的环境健康风险。 2.2. GB5749-2006独有指标 GB5749-2006中未包含在GB/T14848-2017中的指标共计26个，表2给出了这26个指标的名称及其简要信息。 Table 2 Indexes in GB 5749-2006 that not included in GB/T 14848-201 序号 指标 备注 1 耐热大肠菌群、大肠埃希氏菌 与总大肠菌群指标相似，同为粪便污染指标菌 2 贾第鞭毛虫、隐孢子虫 引起以腹泻为主要临床表现的原虫病的原虫类寄生虫 3 溴酸盐、甲醛、亚氯酸盐、氯化氰、 一氯二溴甲烷、二氯一溴甲烷、二氯乙酸、 三卤甲烷、三氯乙酸、三氯乙醛 消毒副产物 4 氯酸盐、氯气及游离氯制剂(游离氯)、 一氯胺(总氯)、臭氧、二氧化氯 消毒剂指标 5 对硫磷 GB3838-2002中指标，有机磷类农药，2B类致癌物 [ 6 ] 6 灭草松 除草剂，原药低毒 7 溴氰菊酯 GB3838-2002中指标，菊酯类杀虫剂，3类致癌物 [ 6 ] 8 六氯丁二烯 GB3838-2002中指标，3类致癌物 [ 6 ] 9 丙烯酰胺 GB3838-2002中指标，2类致癌物 [ 6 ] 10 环氧氯丙烷 GB3838-2002中指标， 2A 类致癌物 [ 6 ] 11 微囊藻毒素-LR GB3838-2002中指标，2B类致癌物 [ 6 ] 表2. GB5749-2006中未包含在GB/T 14848-2017中的指标 从表2可以看出，GB5749-2006独有指标主要分为三类：一是病源微生物类指标，由于生活饮用水直接关系居民健康，指标设置充分考虑到与健康直接相关的病源微生物类，如耐热大肠菌群、大肠埃希氏菌、贾第鞭毛虫和隐孢子虫；二是由于饮用水生产活动而出现的消毒剂指标和消毒副产物，如二氧化氯、臭氧、三氯乙醛等；三是其他未包含的有机污染物指标。其中，第一和第二类指标未包含情况合理清楚，第三类指标未包含情况原因复杂，受污染来源、有机物可降解性、地下水污染状况调查以及GB5749-2006适用性等的共同影响。随着社会的进步及水环境污染特征的变化，我国水质标准指标体系将会不断健全完善 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。其中，GB5749-2006发布时间已超过十一年，新标准的修订更新也已经国家卫生健康委员会正式立项启动 [ 15 ] [ 16 ] 。 2.3. 指标限值的异同 依据我国地下水环境质量状况和人体健康风险，参照不同用水质量要求，地下水水质分为五类，其中III类地下水化学组分含量中等，以GB5749-2006为依据，主要适用于集中式生活饮用水水源及工农业用水 [ 1 ] 。为进一步探讨基于人体健康的指标限值差异，将GB/T14848-2017 III类水质限值与GB5749-2006指标限值进行比较，发现80项相同指标中，仅3项指标存在一定差异(表3)，其余76项指标限值完全一致。这表明，符合III类水质要求的地下水不仅是生活饮用水的水源，在总大肠菌群未检出的情况下，还具有直接作为生活饮用水的很大可能性。 Table 3 Differences of index limit values between GB/T14848-2017 III class and GB5749-200 指标 GB/T14848-2017 III类 GB5749-2006 浑浊度/NTU 3 1 水源与净化技术条件限制时为3 总大肠菌群/(MPN/100 mL或CFU/100 mL) 3 不得检出 硝酸盐(以氮计)/(mg/L) 20 10 地下水源限制时为20 表3. GB/T14848-2017 III类与GB5749-2006指标限值差异
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user: 4. 与《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》的异同 饮用天然矿泉水指从地下深处自然涌出的或经钻井采集的，含有一定量的矿物质、微量元素或其他成分，在一定区域未受污染并采取预防措施避免污染的水；在通常情况下，其化学成分、流量、水温等动态指标在天然周期波动范围内相对稳定 [ 26 ] 。最新版《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》(GB8537-2018)于 2018 年 6 月 21 日 正式发布。虽同为地下水，但由于预设条件、保护范围和利用目标等不同，GB8537-2018与GB/T14848-2017间亦存在着一定的差异。 4.1. 共同指标及限值差异 GB/T14848-2017共93项水质指标，GB8537-2018共38项水质指标，二者相同指标为24项，其中的锑、铜、钡、镍、银、挥发酚、阴离子合成洗涤剂、铅、汞和砷等10项指标基于人体健康的指标限值相同，其他14项指标限值则存在一定差异(表7)。 Table 7 Differences of index limit values between GB8537-2018 and III class of GB/T14848-2017 (unit: mg/L 指标 GB8537-2018 GB/T14848-2017 III类 色度/度 10(不得呈现其他异色) 15 浑浊度/NTU 1 3 锌 ≥0.2 *1 1.00 硒 ≥0.01 *1 ， 0.05 0.01 溶解性总固体 ≥1000 *1 1000 锰 0.4 0.10 氟化物 1.5 *2 1.0 耗氧量 2.0 3.0 氰化物 0.010 0.05 总β放射性/(Bq/L) 1.50 1.0 镉 0.003 *3 0.005 亚硝酸盐 0.1(以 NO 2 − 计) *3 1.00(以N *4 计) 硝酸盐 45(以 NO 3 − 计) *3 20.0(以N *5 计) 大肠菌群 0 3.0 表7. GB8537-2018与GB/T14848-2017 III类限值差异(单位：mg/L) *1：界限指标。界限指标共7项，应有一项(或一项以上)符合不低于最低限值要求。 *2：当氟含量大于1.0 mg/L时，应标注“含氟”字样。 *3：污染物限量来自《食品安全国家标准　食品中污染物限量》(GB2762-2017)。 *4： N / NO 2 − 的分子量之比为0.3，即GB 8537-2018亚硝酸盐以N计，限值为0.03。 *5： N / NO 3 − 的分子量之比为0.23，GB 8537-2018硝酸盐以N计，限值为10。 从表7可以看出，除3个界限指标外，色度、浑浊度、耗氧量、氰化物、镉、亚硝酸盐、硝酸盐和大肠菌群等8项水质指标GB8537-2018的标准限值更严。这些指标中的色度和浑浊度为感官要求，其余污染物指标环境健康危害性要高于其他指标，且一定程度上能反映水体受外界污染大小；锰、氟化物和总β放射性等3项指标GB8537-2018的标准限值相对较松，这三项指标大小多受水体所处地质状况影响。考虑到锰和氟化物的环境健康效应，建议锰和氟化物含量超过一定大小时均应有所标注 [ 26 ] ，给消费者更多的知情权。 4.2. GB 8537-2018独有指标 表8给出了GB8537-2018中未包含在GB/T14848-2017中的指标名称及其粗略分类信息。 Table 8 Indexes in GB8537-2018 that not included in GB/T14848-201 指标 备注 滋味、气味，状态 感官要求 锂，锶，偏硅酸，游离二氧化碳 界限指标 总铬 地下水多处缺氧状态，六价铬形态不易存在 溴酸盐，硼酸盐，矿物油， 226 Ra放射性 大小多受地质因素影响 粪链球菌，铜绿假单胞菌，产气荚膜梭菌 病原微生物 表8. GB8537-2018中未包含在GB/T14848-2017中的指标 从表8可以看出，GB8537-2018的独有指标多与饮用天然矿泉水水源水的自然属性及作为食品安全必须考虑的直接饮用属性密切相关。
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user: 5. GB/T14848修订指标变化 GB/T14848-2017代替GB/T14848-1993，除增加了54项指标外，39项延续指标中的部分指标亦进行了限值修订。表9主要将基于人体健康的指标III类水质限值修订情况进行了小结概括。 39项延续指标的Ⅲ类限值变化状况分为三类。其中，27项修订指标限值未变，占修订指标总数的69.2%；7项修订指标限值减小，占17.9%；5项修订指标限值增大，占12.8%。上述状况一方面说明基于环境健康的水质基准研究得到不断深入与成熟 [ 24 ] [ 25 ] ，研究成果得到了应用；另一方面也说明，GB/T14848-2017 III类水质限值更多回归生活饮用水的水源水属性，具备直接饮用水属性的饮用天然矿泉水 [ 26 ] 从食品安全角度出发单独设立有相应的评价标准。 Table 9 Revised comparison of Class III limit values of GB/T 14848. Year is the year in which standards are issued and implemented (unit: mg/L 序号 指标 2017 1993 1 氨氮 0.50 0.2 2 亚硝酸盐(以N计) 1.00 0.02 3 碘化物 0.08 0.2 4 砷 0.01 0.05 5 镉 0.005 0.01 6 铅 0.01 0.05 7 总α放射性 0.5 0.1 8 铍 0.002 0.0002 9 钡 0.70 1.0 10 镍 0.02 0.05 11 钼 0.07 0.1 12 总大肠菌群 3.0 (MPN/100mL) 3.0 (个/L) 表9. GB/T 14848 III类限值修订对比表。年份为标准发布实施年份(单位：mg/L)
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user: 6. 结论 随着水污染特征及水环境管理需求的变化以及水质基准研究的不断深入与成熟，作为其应用成果之一的我国水质标准体系正处于逐步完善合理阶段。其中，《地下水质量标准》、《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》是近两年新近发布的更新替代水质标准，“国家环境保护标准‘十三五’发展规划”中已明确《海水水质标准》计划于2020年修订发布，《地表水环境质量标准》、《农田灌溉水质标准》和《渔业水质标准》则计划于“十四五”期间修订发布，国家卫生健康委员会也已正式立项启动《生活饮用水卫生标准》的修订工作。通过详细探讨最新修订的《地下水质量标准》与最新版《地表水环境质量标准》、《生活饮用水卫生标准》及《食品安全国家标准 饮用天然矿泉水》等水质标准中的指标设置差异及基于人体健康指标限值的异同，发现修订更新后的水质标准在指标分类、设置、限值等方面更加符合环境现状及生态环境与健康的管理需求。
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user: 摘 要 通信行业是保障现代社会经济正常发展以及现代社会生活正常运转的基石，然而由于行业中许多中小微企业的资金流问题，极大限制了整个通讯行业的发展。本文以中国电信甜橙金融为例研究智慧供应链金融在通信行业中的应用，以求带动整个通讯行业的发展，为其注入新的活力。 关键词 :供应链金融，通信行业，中国电信，甜橙金融 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. 供应链金融发展历程 1.1. 起源—行业供应链 基于企业提高生产效率、扩大生产规模的需求，供应链的概念由此被提出。供应链使得采购、生产、加工、销售实现一体化流程，最后通过销售网络把产品送到消费者手中，将制造企业、生产企业、加工企业、销售企业、消费者连为一体，加强了企业间的互通协作以及关联程度，使企业间从原有点对点对接，转变为一体化流程的全方位对接。供应链的提出，在很大程度上提高了企业效率、降低了其成本，但是，由于核心企业规模、资金、信用等多方面处于优势地位，因此在很大程度上主导分配上下游的贸易条件，如交货期、价格、账期等，导致供应链上处于弱势的小微企业面临资金不足难题 [ 1 ] ，致使整个供应链失衡。在这种失衡下，基于行业供应链中小微企业资金流问题，力求从供应链中的物流、信息流和资金流三流入手，以优化供应链内的资金流，提高其周转效率和盈利能力，从而最终为整个供应链赋能，提高整个产业链的竞争力，创造更大的价值，实现多方共赢。在此背景下，供应链金融应运而生。 1.2. 发展—供应链金融1.0至3.0模式 在供应链基础之上，供应链金融应运而生。“互联网+”概念在我国推行后，供应链金融在我国得到广泛运用，国内外学者也做了大量研究。供应链金融模式不断顺应时代发展，不断进步：1.0模式是以商业银行为供应链金融主体、银行与供应链参与各方之间点对线的模式，可以说是“1 + N”模式；2.0模式的变革主要体现在供应链金融服务方的改变，它由最初的商业银行转变为供应链中物流企业、生产企业或者其他金融机构等各个参与方；3.0模式又称为互联网供应链金融，它的不同之处在于顺应互联网大数据时代，结合物联网、云计算等高新技术实现线上供应链金融。另外，担任服务的企业方也发生改变，组织供应链运营的同时搭建了供应链平台。 1.3. 出新—供应链金融4.0模式 继3.0模式后，2018年9月，深圳尚融公司CEO首次提出供应链金融4.0模式(供应链金融发展历程如图1所示)，其更加符合如今大数字化时代，也更加迎合企业需求，可谓质的飞跃。供应链金融4.0模式又可称为“显性供应链金融”。供应链金融4.0模式与1.0到3.0模式在本质上有着明显的不同，它借助建立的跨行业、跨部门、跨区域的供应链金融平台，以解决小微企业难融资、融资成本高为基本愿景，以打造供应链金融生态圈为最终目标。新的平台在功能上更加综合、更加多元化，比如批量集中生产功能、个性高效经营管理功能、线上低成本大额融资功能等；在环节联系上更加紧密，如将进出口、缴纳税、官方商检、物流运输、仓储保管、以需定产采购、生产加工、订单配送等环节串为一体，全面打造行业核心竞争力；在行业集成上也有了较大突破，将制造加工业、信息技术业、金融业等多行业融合，创建跨产业一体化；在群体连接上更加全面，致力于整合包括高新技术企业、行业供应链核心企业、供应链金融平台、物流企业、服务企业、商贸园区、第三方支付平台和相关金融机构等的价值链。新的模式以流动资产变现快、变现简单的特点为基础，基于其较强的流动性，创新金融防风险模式，并打造个性化产品，提供基本融资服务和各种衍生金融产品。 与3.0模式相同的是二者皆通过传递核心企业的商业信用，最终来真正解决其资金周转困难企业的资金流问题。但是，供应链金融4.0模式更加注重打造产融结合的金融生态系统，在更大程度上反映了工业和金融一体化的生态学，它为行业提供供应链融资的同时，也提供了各种金融衍生服务的新的金融服务，并且整合和重塑了产业链，实现价值链双向流动。可以说供应链金融4.0模式通过打造智慧供应链金融平台实现与政府机构、行业协会、产业资本等各方互联的“N + N”生态圈模式，促进供应链金融的产融结合以及金融生态圈的优化和升级。 图1. 供应链金融发展历程
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user: 2. 大势所趋—互联网供应链金融在通信行业的可行性分析 2.1. 上下游企业融资难、融资贵 国内通信行业可以说是垄断性行业，中国移动、中国联通、中国电信可以说是此行业的垄断者，公司具有规模大、资金充足、信用良好等特点，但是，其上下游的制造商、承销商有许多属于小微企业，由于其规模有限，再加上应收账款较多导致其资金缺乏，由于金融机构的风险防控以及信用条件导致很多上下游企业“融资难、融资贵”。 2.2. 国家—系列政策支持 由于中小微企业融资对整条供应链发展的限制，国家推出了一系列政策，里求解决该问题。李克强总理讲话中也反复强调要创新管理模式，通过加强“融资担保”等形式破解中小微企业“融资难”问题。2017年10月，国务院办公厅发布了《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》第84号，明确指出：国务院应当积极稳妥地发展供应链金融，发展网上应收账款融资，其他供应链金融模式促进供应链金融服务的实体经济 [ 2 ] 。新产业业态的意见致力于创新经济的基础平台，《国家信息化发展纲要》、《国家创新驱动发展战略》等一系列政策的支持使基于高新技术的智慧供应链金融有着加大的应用空间和发展潜力。 2.3. 先进技术提供保障 如今，可以说是互联网高新技术时代，互联网、云计算、大数据等已经渗透到各行各业，并与其逐渐深入融合，这些高新技术是许多行业创新驱动发展的先驱力量，在很大程度上促进了生产技术的进步和管理经营效率的提高。互联网技术的迅速发展、大数据研究的长足进步、云计算的广泛应用与区块链的重大突破，为基于互联网的互联网供应链金融的搭建创造了坚实的基础(如图2所示)。 图2. 先进技术在供应链金融中的应用 2.4. 核心企业具有信用优势 从信用保证的角度来看，由于通信行业的核心企业资金流充足，信誉好，所以核心企业与供应商的历史交易数据可以有效的帮助供应商树立“信用”，从而提高供应商的可信度。从交易真实性的角度来看，由核心企业进行账单确认能保证交易真实性，从而将风险控制在金融机构要求范围内，把“应收账款”和“应付账款”转化为一种有效“担保”，便可以解决中小微企业由于达不到金融机构风险控制标准导致的融资难问题。 2.5. 共享理念为主流 共赢经济的发展使得原本相对孤立的企业之间的联系越来越紧密。拥有长远眼光的企业开始意识到，长期生存力的保存，需要依赖互惠共赢来维系。双赢的局面不仅是互利的，而且也不损害第三方(个人、整体、环境)的利益。即使是第三方也能从中受益。双赢思维凸显了现代社会的价值追求，是单向思维向多向思维的发展和丰富，是单向思维的超越。共赢思维是构建和谐社会、和谐通信的理论依据，也是通信行业可持续发展的根基、时代大趋势和潮流。通信行业通过实施互联网供应链金融项目可以推动整个行业的供应链整合，虽然从短浅的经济效益角度来看并没有太多优势，但是从深层次来看，可以实现供应链整体的协同发展与强劲生命力的长久维持，从而达到共赢的效果，最终普惠于民。
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user: 3. 势在必行—互联网供应链金融在通信行业中的应用：以中国电信为例 3.1. 中国电信甜橙金融全新供应链平台介绍 2018年9月12日，中国电信“渠道智赢创新未来(2018~2019)”行动通过媒体正式公布启动，此行动核心板块为金融赋能板块，板块核心产品即甜橙保理。甜橙保理基本目的在于为中国电信产业链上下游企业提供基于产业链交易数据的信用贷款服务，主要基于应收账款转让的保理融资来实现。甜橙保理业务面覆盖非常广泛，约23个省市，它通过接入中国电信终端产业链来实现，联合了聚合支付、橙分期等赋能渠道，力争打造独具特色的极具竞争力的金融科技服务。在服务审批方面，相比而言，通过率较高，约高于行业平均水平2倍以上，将高效率帮助中国电信产业链企业，尤其是通过赋能整条供应链资金流来提升整体价值、享受此平台赋予的便利。甜橙金融全新供应链平台运作流程如下(如图3所示)： 1) 甜橙金融根据行业特点及以企业需求打造个性化、专门化、专业化供应链平台，经由聚合支付、橙分期等赋能渠道提供独具特色的金融科技服务。 2) 供需关系的企业根据需求确定交易关系。买方将供应商信息上传至甜橙金融供应链平台的交易系统。 3) 甜橙平台系统将会根据买方上传的信息向供应商发送邮件邀请或者发送短信提醒，交易关系中的卖方供应商根据自身需求于甜橙平台申请注册。 4) 供需双方通过商谈达成一致后，双方签订协议。双方将交易信息上传至Z平台，如供应商报价、交易量、交易金额、已付和应付款等。 5) 供应商根据合同以及应付款通过甜橙金融平台申请保理，平台通过聚合支付、橙分期等方式提供专门化金融商品和金融服务，以低成本为其融资。 6) 平台会根据合同信息提醒买方付款，买方通过平台支付应付账款，打入供应商账户，供应商根据贷款协议还款。 图3. 甜橙金融全新供应链平台运作流程 3.2. 中国电信甜橙金融平台特点 中国电信金融平台甜橙金融运用借助物联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术，打造了全新供应链金融平台，并提供独具特色的金融产品。相较于其他平台，甜橙金融平台独具特色，具体表现为将永购白带和甜橙保理业务相结合，实现供应链、营销链、物流链、资金链、信息链集成与共享，集在线化、数据化、模式化、品牌化、零售化于一体，加快了流动资金周转率，提高了资金使用效率 [ 3 ] ，一定程度上通过高新技术降低了操作成本，并通过大数据实时更新数据、实现数据实时交互，从而极大程度上减少了借贷风险，大大提升整个供应链价值。在细化产品特性后，可以得出以下四大优势：1) 促进产融结合。平台开通三种支付渠道(支付宝、微信、翼支付)一码支付，方便快捷，使得金融业与通信行业深度融合。2) 有效进行风险防控。甜橙金融借助真实交易中核心企业的信用，使得金融机构高效进行风险防控，大大降低了中小企业融资门槛和融资难度。3) 提升资金利用效率。通过线上审批，这种方式大大节省了人力、物力以及时间，并在一定程度上防范交易作假，以此加快了企业与金融服务提供方的借贷速度，加速供应链物流和资本流运营效率和周转速度，从而实现了整体价值的提升。4) 由于甜橙金融供应链金融产品能够灵活使用，这在很大程度上解决了供应链上企业运作中的账期博弈问题，资金及时高效的到达融资需求的小微企业手中，解决其资金流问题，从而多方共赢，实现整个行业良性运转。
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user: 4. 小结 通讯行业中大量小微企业融资渠道少、数额低、成本高等问题极大限制了行业的发展，要想实现通信行业质的改变，必须致力于解决此问题。如今智慧供应链金融被许多行业运用，其基本立足点便是解决企业融资问题，并取得卓越成效，因此将智慧供应链金融引入通信行业是趋势所需，也是趋势必然。智慧供应链金融利用区块链等技术不可篡改的特性构建信任共识，在保护隐私的基础上传递企业信用，提高信任度，解决融资问题的同时，加大通信行业整个生态圈竞争力，打造通信行业供应链金融生态。
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user: 摘 要 随着全球经济一体化的迅猛发展，国际化成为我国信息服务业发展的方向。文章选取沪深两市93家信息服务业上市公司作为研究对象，采用非平衡面板数据进行分析，研究高层管理团队传记性特征对公司国际化水平的影响。研究结果显示：高层管理团队的平均受教育水平、年龄异质性和任期异质性对公司国际化水平具有显著正向影响，平均年龄、平均任期和受教育水平异质性对公司国际化水平具有显著负向影响。 关键词 :信息服务业上市公司，高层管理团队，传记性特征，国际化水平 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 近几年来，随着行业的不断发展及企业自身的日趋成熟，我国信息服务企业国际化进程不断加快，具体表现为：一是出口额逐年增加，从2012年到2016年信息服务业出口总额由144.5亿美元增加到265亿美元，占当年服务业出口总额比重由7.6%增加到12.7%；二是对外直接投资大幅增长，从2012年至2016年信息服务业对外直接投资由12.4亿美元增加186.6亿美元，年均增幅高达97.5%，占当年全国对外直接投资总量比重从1.4%上升到9.51% [ 1 ] ，信息服务企业已逐渐成为我国企业对外直接投资的重要主体。信息服务企业国际化也表现出了越来越丰富的内涵，已经形成服务产品出口、软件服务外包、国际开发合作、境外融资、跨国并购等多种国际化经营模式。 信息服务企业进入国际市场参与全球竞争，意味着要面临更为复杂和动荡的市场环境，这必然要求企业拥有更高水平的管理团队和更高效率的管理决策。而高层管理团队(Top Management Team，下文简称“TMT”)作为企业在开展国际化经营过程中的重要决策制定者和参与者，对企业战略和绩效有着显著的影响作用 [ 2 ] ，是确保企业国际化战略顺利实施的关键因素。本文拟以我国信息服务业上市公司为研究对象，实证研究高管团队特征对企业国际化发展的影响。
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user: 2. 文献回顾 TMT特征是指团队成员的人口背景和结构特点，主要包括年龄、性别、国籍、任期、受教育水平、专业背景、职业背景、团队规模等，按照其在团队成员之间的差异性和相似性，分为异质性特征和非异质性特征 [ 3 ] 。以往对TMT特征研究更多集中在与企业绩效的关系上，随着企业国际化研究的深入，研究者也开始关注TMT特征对企业国际化的作用过程 [ 4 ] 。 2.1. TMT人口统计学特征与企业国际化研究 Hambrick和Mason在1984年提出的“高层梯队理论”一直是作为研究TMT和企业国际化之间关系的主流理论 [ 5 ] ，该理论认为组织的战略选择和绩效水平在很大程度上取决于企业高层管理人员的管理背景和特征，并指出同质性较高的高层管理团队将有利于彼此间的沟通，在决策讨论过程中更容易达成一致，且有助于加快战略决策的速度 [ 1 ] 。Finkelstein (1990)、Tihanyi (2000)和Carpenter (2004)等人的研究进一步丰富了高层阶梯理论，对企业高管的个人背景和企业战略及绩效间的影响关系提供了充分的实证证据 [ 3 ] [ 6 ] [ 7 ] 。陈守明等(2010)基于高阶理论，以中国制造业931家上市公司为研究样本，研究得出企业家的人口背景特征如教育背景、专业背景等对企业进入国际市场的方式有着重要影响 [ 8 ] 。吕屹(2015)以银行业为对象的研究发现，高层管理团队的个人特征与经历都会对企业国际化战略产生较为明显的影响 [ 9 ] 。程晓鑫(2015)研究认为高层管理团队任期异质性和职业背景异质性越大，企业国际化程度越高 [ 10 ] 。 2.2. TMT胜任力与企业国际化研究 在TMT胜任力的研究中，高层管理人员的国际化经验得到了特殊关注。常用的逻辑模型为将TMT的感知行为作为国际化经验与国际化战略的中介变量，具备不同程度国际化经验的TMT对外部环境有着不同的感知，基于这些感知高管团队会制定相应的公司战略，进而影响公司绩效。Nielsen等(2011)认为TMT的国际化经验越丰富，其对国际市场的掌控力就越强，企业越容易实施国际化战略 [ 11 ] ，我国学者李巍等(2013)的研究得出结论也证实了这一结论 [ 12 ] 。吴剑峰等(2010)以中国上市公司为研究对象进行实证研究，发现国际化经验丰富、受教育程度相对较低的CEO更倾向于采取国际化战略，且外部董事比例对实施国际化战略产生正向影响 [ 13 ] 。许晖等(2010)通过实证研究发现，企业国际化经验作为自变量首先与市场进入模式显著正相关，国际化经验越丰富的企业越容易采取高控制程度的市场进入模式 [ 14 ] 。葛玉辉等(2011)对100多个公司近7年的数据进行研究后，得出TMT跨国经验与全面控制进入模式正相关 [ 15 ] 。 2.3. TMT注意力与企业国际化研究 TMT的注意力行为特征与企业国际化也成为学者们关注的一个研究点。Ocasio (1997)认为企业战略决策的结果主要在于企业TMT的注意力方向，其将注意力放在哪些影响企战略决策因素上将会最终影响企业战略决策的制定，而TMT特征是影响其注意力配置的关键因素，因此注意力成为TMT特征和企业国际化进入战略模式的中介变量 [ 16 ] 。吴建祖等(2015)将注意力基础观与高层梯队理论结合起来，以116家制造业上市公司为样本分析得出，国际化经验丰富、教育程度高的TMT主要注意力会放在外部环境中的机会上，更可能采取完全控制的市场进入模式进行国际化；而年龄大、任期长的TMT的主要注意力主要集中在企业外部环境可能存在的威胁上，倾向于选择共同控制的市场进入模式 [ 17 ] 。 2.4. TMT结构与国际化研究 TMT不是高管个体的简单组合，团队内部存在依存度、断裂带问题。Lau和Murnighan (1998)提出由于多种团队成的相互作用，使团队成员在合作过程中出现内部分歧，形成团队断裂带，常见的是任务相关断裂带和生理特征断裂带 [ 18 ] 。Hambrick (2014)认为关于TMT异质性与战略选择、绩效的关系研究结论存在不一致，其突破口可能就在成员之间结构的影响，在进行关于TMT异质性与战略选择、战略结果以及企业绩效的关系研究中，应该考虑结构依存度的影响 [ 19 ] 。程晓鑫(2015)认为TMT结构依存度是团队特征与企业国际化程度的调节变量，随着高管团队结构依存度的提高，教育背景异质性、职业背景异质性对企业国际化程度的正向影响越强 [ 10 ] 。潘清泉等(2015)研究得出TMT任务断裂带对企业国际化战略的实施具有负作用，而生理特征断裂带对国际化战略的实施具有正向作用，创新能力在生理特征断裂带和国际化战略之间起负向的调节作用 [ 20 ] 。 总体而言，以往对TMT与企业国际化关系的研究还相对较少，且大多没有将行业细分开来考虑。信息服务业作为智力密集轻资产的新兴产业，其市场技术资本以及人力资源等特点与制造业和传统服务业有所不同，而信息服务企业的TMT特征与国际化之间关系也会存在一定差异。这正是本文所要研究的。