DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 实验结果 为了评估本文约简算法的性能，选择5个多标签数据集。在每一个数据集上与其他3种算法进行对比，如表1，其中PRR代表正域约简、MLFRS代表多标签模糊粗糙集属性约简 [ 9 ]、NLDR代表邻域标签依赖度约简 [ 10 ]、CDDR是本文提出的链式依赖度约简，将不同算法的约简数据输入到分类器中。为了比较约简效果，对每个数据集采用统一的约简比，即不同算法约简的数据包含相同数量的属性。同时，计算未约简数据的度量作为参考。根据样本个数将数据集随机分成10等份，每部分80%作为训练集，20%作为测试集，取10次独立实验的平均值作为实验的最终结果。 Table 1 Multi-label data set Date set Type Samples Attributes Label Emotion Numerical 593 72 6 CAL500 Numerical 500 62 174 Yeast Numerical 2417 103 14 Medical Nominal 978 1449 45 Genbase Nominal 662 1185 27 表1. 多标签数据集 Hamming Loss表示测试样本中被误分类的标签在样本所有标签中占的比例。值越小分类能力越强。显然，评价指标与数据集中原始标签的数量密切相关，当数据集中标签数量增加时，其值可能会增加。因此，对于不同的数据集，它是不可比较的。表2的第2列给出了原始数据的Hamming Loss值。第3至第6列中分别是五种算法的简化数据值。从表中可以看出，该算法在数据集CAL500、Yeast、Genbase上的性能明显优于其他算法。而在数据集Medical上与最优算法也仅相差0.004。 Table 2 Hamming los Date set Raw data PRR MLFRS NLDR CDDR Emotion 0.267 0.289 0.272 0.291 0.290 CAL500 0.110 0.138 0.142 0.133 0.130 Yeast 0.213 0.269 0.264 0.292 0.229 Medical 0.011 0.022 0.014 0.019 0.018 Genbase 0.044 0.045 0.047 0.050 0.043 表2. 汉明损失 Table 3 Coverag Date set Raw data PRR MLFRS NLDR CDDR Emotion 2.305 2.206 2.242 2.202 0.207 CAL500 113.1 115.7 132.8 133.7 114.4 Yeast 6.112 7.109 7.168 7.192 6.129 Medical 2.491 3.512 3.478 3.462 3.486 Genbase 0.562 0.656 0.559 0.568 0.556 表3. 覆盖率 Coverage用于考察在样本的类别标签排序序列中，覆盖所有相关标签所需要的搜索深度情况，该指标取值越小性能越优。表3对于Coverage在给定的5个数据集中取得较好的效果，特别是在数据集Yeast上算法CDDR显示出较大的优势，同时在其他2个数据上CDDR的性能与最优算法性能也是非常接近的，没有太多差异。 根据表2、表3可以看出，CDDR与其他多标签属性约简算法相比具有很强的竞争力，其性能优势更明显地验证了基于CDDR的属性约简的有效性。
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user: 5. 总结 本文主要介绍了一种新的基于链分解的多标签约简方法。首先针对不同标签所提供信息的重要程度不同，给出了两种标签排序方法固定标签序列以避免错误信息的传递。其次根据固定的序列将多标签问题分解成链的形式，将分解的链与模糊方法相结合，对于每个子问题重新给出定义。最后在不影响精度的基础上，除去冗余属性进行约简。由实验范围广泛的数据集表明，我们的方法具有高度可比性。 值得注意的是，约简本身是一个不连续优化问题，很多算法不能应用。而CDDR算法又只适用于小型数据集，存在计算复杂度高的问题。对于标签之间的关系本文主要从标签出现次数上进行考虑其相关性，但是标签之间的固有联系是一个比较复杂的问题。未来，我们将继续优化模型，寻求更好的排序方法。同时将更深入地研究如何解决标签间相关性问题。
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user: 摘要 生物炭因超强的吸附性和稳定性在土壤营养状况改善与污染修复等领域得到广泛应用。本文总结了生物炭的制备及改性方法，分析制备材料、制备温度等因素对生物炭性能影响，对并生物炭制备及应用研究进行了展望。
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user: 1. 引言 生物炭(Biochar)利用工农业有机废弃物、污水处理产生的污泥等在一定的温度、氧气条件下，通过合适的工艺方法将有机物干燥裂解成稳定、难溶、富碳的超强吸附性物质。生物炭原材料尺寸的大小会影响到生物炭产率，主要表现为尺寸增大生物炭产量随之增加 [ 1 ]。不同的制备材料与工艺条件影响生物炭的性能，且生物炭的产率、吸附性等特性影响其在土壤环境质量改良、农业温室气体减排以及土壤污染联合修复中作用效能 [ 2 ] [ 3 ]。生物炭作为一种再生可利用材料，在农业、工业以及环境修复领域具有广泛的应用前景，研究生物炭的制备、改性及适用性具有重要意义。
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user: 2. 生物炭制备及改性研究 2.1. 生物炭制备方法分析 生物炭制备主要在限氧及高温环境中，破坏原材料的高分子化学键裂解为较低分子的固体、液体和气体。生物炭制备主要经历干燥、预炭化、炭化和煅烧等阶段 [ 4 ]。在干燥阶段，原材料在温热环境中吸热，水分蒸发流失，但其组成结构和化学组分尚不改变；预炭化热反应阶段，原材料中不稳定组分分解为CO 2 、CO等物质，随着炭化阶段反应温度的不断升高，原材料急剧裂解，并大量释放热能，生成甲醇、CO 2 、CO和CH 4 等液体和气体；最后阶段将木炭进一步煅烧成最终的生物炭 [ 5 ]。 根据生物炭制备过程中热裂解技术的不同，生物炭制备方法主要有炭化法、水热炭化法、气化法和微波热解法等 [ 1 ] [ 6 ]。如表1所示，不同方法制备生物炭的过程中主要受炭化温度、炭化速率、炭化压力、停留时间、催化剂、气象滞留期、生物质种类等因素影响 [ 7 ]。其中，炭化法制备生物炭的产率为10%~35%，与加热温度、速率反应停留时间整体呈反比。炭化裂解温度在400℃~1300℃之间，且温度越高裂解成炭时间越短。微波热解法是在波长1 mm~100 cm、限氧、400℃~500℃条件下，通过微波加热使原材料升温并裂解，相对可控性好、准备成本低。 2.2. 生物炭改性研究 实际科研、工程应用中，常需通过物理、化学、生化处理对生物炭的性质及吸附性进行改进，优化改变生物炭表面结构特性或外加高吸附性材料，以提高生物炭及其复合物在土壤环境中的应用性能 [ 11 ]。其中，最多最为成熟的化学改性方法利用酸碱中和、氧化还原、高分子材料等对生物炭进行改性，优化其比表面积、增加孔隙度，提高其吸附性能 [ 12 ]。如磷酸试剂可以显著提升生物炭的吸附性能，且环境负面影响小；酸性溶液刻蚀生物炭孔隙结构，减小秸秆生物炭的比表面积和孔隙度。另外，铁、钙等金属离子溶液与生物炭发生氧化还原反应改变其性质。 Table 1 Biochar preparation technology and characteristic analysi 方法 应用特性 炭化 在炭化炉限氧条件下燃烧生物质原料使其裂解形成生物炭、生物油、气体，分低速、中速、快速、闪速热裂解 [ 6 ] 水热炭化 为提高生物质性能的慢速热裂解方法，以水溶液为介质，生物质材料在高温高压条件下裂解生成生物炭，主要包括水解、脱水、脱羧、缩聚、芳构化等阶段。具有能耗低、适用性强等优势，可处理含水量较高生物质 [ 8 ] 气化 高温气化中副反应产生物炭，主要包括干燥、热解、燃烧、混合等阶段。有使用气化剂和不使用气化剂两种方法，生物炭产率为28%~30% [ 9 ] 微波热解 通过微波加热(400℃~500℃)使原材料裂解生成生物炭。微波直接穿透原材料，原材料受热均匀，加热时间短，改善生物炭性质。具有能耗低、可控性高、经济节能等优势 [ 10 ] 表1. 生物炭制备技术及特性分析 近年来，随着纳米技术的迅速发展，研究者通过生物炭基纳米复合材料(Biochar-based Nano-compositive)，引入纳米材料的优势，以对生物炭进行改性，优化比表面积、孔隙体积与表面活性位带点等。研究表明，磁性生物炭大大增加了生物炭在环境修复领域广泛饮用的可能性。如磁性水葫芦生物炭可基本去除水中As，而相同条件下未改性的生物炭的去除率仅为8.9% [ 13 ]。此外，利用金属氧化物、石墨烯、多壁碳纳米管等功能性纳米粒子，通过慢速裂解制备杨木、松木、花生壳以及甘蔗渣等为原料的生物炭，可明显改善生物炭材料，大幅提高生物炭吸附性能 [ 14 ]。
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user: 3. 生物炭性质及其影响因素研究 原材料性质、制备方法、裂解温度、加热速率、停留时间件差异影响，生物炭的碳组分和灰分、比表面积、pH、元素组成和表面官能团等理化性质及孔隙结构方面特性不同，进而影响其最终在环境应用中的效应 [ 15 ]。如表2所示，生物炭的全碳及灰分含量分别在16.5%~83.6%和3.2%~76.2%之间，且木质类生物炭的碳组分在60%~85%，整体较秸秆类和壳核类生物炭的碳组分含量(40%~80%)高 [ 16 ] [ 17 ]。此外，生物炭制备过程中的裂解温度与其碳组分和灰分呈显著正相关，相关系数分别为0.17和0.28，且施用在土壤中可显著增加土壤碳含量，提高碳氮比。 Table 2 Biochar characteristics and influencing factors analysi 参数 特征 影响因素 碳组分和灰分 全碳含量16.5%~83.6%，灰分含量3.2%~76.2%。秸秆 > 木质 原材料性质、裂解温度、加热速率、停留时间 比表面积 比表面积与孔隙度成正比，直接决定其吸附性能 原材料性质、制备方法、炭化温度 pH 生物炭多呈碱性，其pH值变化与热解温度成显著正相关性 原材料类型、制备方法及工艺条件 元素组成 C、H、O含量最高，裂解温度与C、N含量正相关， O、H含量负相关 原材料性质、炭化工艺 表面官能团 影响其pH值，<100℃呈碱性，300℃500℃呈酸性 制备工艺 表2. 生物炭特性及影响因素分析 3.1. 制备温度对生物炭特性的影响 制备生物炭过程中环境温度影响其产率、理化性质、比表面积和孔隙结构等。研究表明，制备温度与生物炭产率间成负相关，一般情况下制备环境温度越高，制备过程中副产物越多，最终生物炭产率越低 [ 18 ]。相反，生物炭的碳组分、灰分、比表面积以及孔隙度与温度呈显著的正相关关系，裂解温度升高时，生物炭中含碳化合物降低，难降解高分子碳增加，进而固定碳含量与灰分提高、挥发性酸性物质含量降低，使生物炭酸性减弱，pH值升高 [ 19 ]。如裂解温度从300℃逐步提高至700℃过程中，生物炭的碳组分含量持续性提高，比表面积不断增大。另外，过高的制备温度也存在一定的负面效应，如降低生物炭的阳离子交换量等。 研究表明，生物炭产量随温度升高而降低，竹生物质植被生物炭时，温度从400℃提升至500℃时因竹生物质中的木质素和半纤维气话，使得生物炭产量较明显的下降，同时也影响生物炭比表面积造成影响 [ 20 ]。麦秆植被生物炭时温度从500℃提升至600℃时产出生物炭的比表面积和孔隙大小均显著降低，即不同原材料下制备生物炭时需进一步探讨最佳的裂解温度 [ 21 ]。 3.2. 制备原材料对生物炭特性的影响 生物炭制备原材料的机构组成及性质决定生物炭的理化性质的表征结构，不同类型材料制备的生物炭孔隙结构、比表面积差异明显，且各种技术方法制备成生物炭的全碳组分和灰分也不尽相同 [ 22 ]。原材料种类及性质直接影响生物炭的产率，总体上从高到低依次为木质 > 秸秆 > 壳核类 > 粪污 > 污泥，污泥、粪污生物炭还可以补充养分，并对生物炭pH值及其对酸性土壤的改良作用具有显著影响；对于比表面积，植物质生物炭 > 动物质生物炭；高温制备的生物炭的疏水性和比表面积明显高于低温。此外，阳离子交换量(CEC)直接决定其对土壤养分改善能力，不同类型的生物炭其CEC差异较大(71 mmol/kg~34 cmol/kg) [ 23 ]。实验研究表明同一原材料在不同制备方法及工艺下生物炭的产率、孔隙度和比表面积差别较大。
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user: 4. 展望 生物炭良好的环境稳定性和广泛的适用性在工农业生产及环境污染修复领域得到广泛应用。生物炭性能与环境修复效应由其制备方法、工艺及优化改性决定，众多研究关注生物炭的制备原材料性质、类型对生物炭产率、性能、应用条件等影响，以及添加其他试剂材料对生物炭进行改性优化，但多处于实验室研究阶段。良好性能生物炭的产业化生产、工程化应用以及标准化管控还有待进一步总结研究。
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user: 摘要 我国作为一个粮食种植大国，对粮食产量预测问题进行研究尤为重要。尽管我国的粮食产量每年都在稳定增长，但影响粮食产量变化的因素依然存在，例如：粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用折纯量和从业人数等等，具有极其复杂的非线性关系。为了提高粮食产量的预测精度，通过BP神经网络和GRNN (广义回归神经网络)两种方法对比，并根据影响预测粮食产量变化的五种因素，分析神经网络模型、学习方法和网络结构等，对神经网络的参数进行优化，建立粮食产量的预测模型来精确预测粮食产量。本文在国家统计局统计1995~2019年全国粮食总产量及影响因素等数据基础上，建立BP神经网络与GRNN的仿真模型。预测结果表明：相对于BP神经网络，GRNN预测精度更高，速度更快，模型更稳定，可以很好地用于粮食生产预测。
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user: 1. 引言 在如今社会的高速发展中，每个人都与粮食有着不可分割的联系，同时粮食对于我国社会稳定、经济发展具有重要作用，所以准确地预测出粮食产量，为政府提供科学的数据依据，也是整个国家安全系统的重要一部分，同样关系着国民经济的发展。而对于粮食来说，预测产量避免出现市场供应不足等现象则尤为重要。而我国的一些研究学者对粮食产量预测有了一定的成果，例如邓聚龙提出了灰色系统理论模型 [ 1 ]；苏涛等人研究了遥感预测法 [ 2 ]；高倩倩等人对回归分析法进行了深入研究 [ 3 ]；郑勇等人提出了LSTM神经网络的多维时间预测方法 [ 4 ]，避免了梯度消失问题，预测效果好。 在农业生产中，影响粮食产量包含各种因素，其中影响较大的五种因素为粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用折纯量和从业人数。本文依据国家统计局所统计的近25年的数据来进行实验设计与分析，进一步研究BP神经网络与GRNN神经网络，并建立产量预测模型。
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user: 2. 神经网络 2.1. 神经网络概述 神经网络系统是运用现代的工程科学技术来模拟人类大脑的神经结构和原理，由人工造就的一种类似神经元的多输入单输出的非线性处理信息的网络系统，也称为人工神经网络系统(Artificial Neural Network， ANN) [ 5 ]。神经网络基本上不依赖于模型控制方法，它具有较强的自适应能力、学习能力和非线性映射能力，可以根据外界的数据来优化网络构成，因此广泛用于模式识别、函数逼近、经济预测等领域。 2.2. BP神经网络 关于神经网络的结构，一般是按照其连接方式来分类 [ 6 ]：一是层状，二是网状，它们之间的区别主要看是否可以双向联系。BP神经网络最大的优点是可以通过自身的学习算法，调整权系数，找到一个最优预测规律下，使其具有逼近任意非线性函数的能力。 Rumelhart等人提出误差反向传递学习算法 [ 7 ]，即BP算法，因其包含三层网络结构，一般称为三层前馈网，如图1所示。在正向传递过程中，输入信息从输入层经过隐含层进行逐层处理，最后传向输出层。如果输出层得到的输出值不是所期望的，则进行反向传递，将误差信号沿原通道返回，通过修正各层神经元的权值，尽可能的消除误差信号。 图1. BP神经网络结构 2.3. GRNN神经网络 广义回归神经网络(GRNN， Generalized Regression Neural Network) [ 8 ] 是建立在数理统计基础上的径向基函数网络，其理论基础是非线性回归分析。与BP神经网络相比的区别在于，GRNN是利用激活神经元来逼近函数。广义回归神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度，在逼近函数方面有很强的优势，同时还具有一定的容错量和鲁棒性，样本数据较少时，预测效果很好，适用于处理不稳定的数据。GRNN在结构上由四层结构构成，分别为输入层、模式层、求和层和输出层，网络结构如图2所示。 图2. GRNN神经网络结构 输入层神经元的数目等于学习样本中输入向量的维数，直接将输入变量传递给模式层，模式层的神经元数目等于学习样本的数目n，求和层中使用两种类型神经元进行求和，输出层中的神经元数目等于学习样本中输出向量的维数k，各神经元将求和层的输出相除，经过j的输出对应估计结果Y(x)的第j个元素。 1) 输入层 输入层的主要作用是将影响粮食产量预测的五个主要因素的数据直接传递到模式层，输入层的神经元个数即为样本数据的维数，其结构是神经元并行排列。 2) 模式层 模式层神经元的传递函数为： p i = exp [ − ( X − X i ) T ( X − X i ) 2 σ 2 ] (1) 式中，X为输入的模型样本，X i 代表第i个神经元对应的训练样本，σ为高斯函数的宽带系数，在这里代表函数的平滑因子，P为随机变量x的维度。 3) 求和层 求和层一般有两种形式进行求和，一种的计算公式为： ∑ n exp [ − ( X − X i ) T ( X − X i ) 2 σ 2 ] (2) 另一种求和公式为： ∑ n Y i exp [ ( X − X i ) T ( X − X i ) 2 σ 2 ] (3) 求和层的第i个神经元与求和层第j个神经元对应的加权系数是第i个样本输入向量Y(i)的第j个因子。其激活函数公式为： S N j = ∑ i = 1 n y i j P i       j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k (4) 4) 输出层 输出层节点的个数和粮食产量预测样本数据的输出数据集的维数k是相同的，Y(x)代表输出层的第j个元素的输出是由各个神经元除去求和层对应的第j个神经元的输出值求得，公式如下： y i = S N j S D       j = 1 ， 2 ， ⋯ ， k (5)
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user: 3. 粮食产量预测模型建立 3.1. 数据收集和数据归一化处理 在进行实验之前，先进行数据收集，本文中影响粮食产量预测的五种因素的近25年的具体数据通过查询国家统计局得出，包括粮食播种面积(千公顷) X 1 、有效灌溉面积(千公顷) X 2 、受灾面积(千公顷) X 3 、农用化肥施用折纯量(万吨) X 4 和从业人数(万人) X 5 。将粮食产量(万吨) Y作为神经网络模型的输出。实验中将1995~2014年粮食产量数据作为训练样本，分别训练BP神经网络和GRNN神经网络，得到相对准确的模型，再应用训练好的模型预测2015~2019年的粮食产量，由国家统计局得出近五年的五种影响参数和粮食产量如表1所示，并与实际产量对比，观察两个神经网络的预测结果。 数据的归一化 [ 9 ] 是神经网络预测前对数据进行处理的一种常用方法，通常将所有数据转化为[0，1]之间的数，目的是消除掉各维数间数量级的差别，避免因为输入层数量级差别较大影响神经网络预测结果的准确性。归一化方法采用的函数形式为： x k = ( x k − x min ) / ( x max − x min ) (6) Table 1 Model test set for grain production predictio X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 Y 2015 118，962.81 65，872.64 21，770 6022.6 27，035.25 66，060.27 2016 119，230.06 67，140.62 26，221 5984.41 27，036.25 66，043.51 2017 117，989.06 67，815.57 18，478 5859.41 27，037.25 66，160.72 2018 117，038.21 68，271.64 20，814 5653.42 27，038.25 65，789.22 2019 118，164.75 64，544.53 18，068 5725.35 27，039.25 66，384 表1. 粮食产量预测模型测试集 3.2. BP神经网络模型建立 BP神经网络模型通过三层网络结构对1995~2014年的粮食产量样本进行训练，输入层x和输出层y的节点数都为1，根据公式： q = x + y + a (7) 确定隐含层的节点数q为5，式中：a为10以内的整数。学习率参数为0.01，训练次数10，000，训练目标为0.001，动量系数初始值在[0， 1]区间上选取随机数。 3.3. GRNN神经网络模型建立 相比于BP神经网络，GRNN神经网络具有需要确定的参数较少，网络对样本数目要求不高的优势，其中扩展速度spread参数对模型的性能影响相对较大。扩展速度越小，函数的线性逼近能力越强，但是数值过小的话，会出现函数逼近曲线不平滑的现象，所以扩展速度的选取必须要合理。 为了寻找最适合粮食产量预测的GRNN神经网络，选择交叉验证的划分方法不断训练得到最优的扩展速度。需要把总体样本量分为k个模块，其中一个模块单独作为验证样本，该模块用于训练样本集，重复交叉验证每个衍生小样本，k次的结果进行平均求值，最终得到一个估测值。每次训练样本和随机产生的子样本不断循环训练且每一次得到的结果都会再验证一遍。经过试验对比，选取扩展速度spread为0.1时训练数据的预测效果良好。
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user: 4. 仿真实验与结果分析 仿真实验中，通过MATLAB软件 [ 10 ] 进行编程实现BP神经网络预测和GRNN神经网络预测模型的建立并进行仿真实验研究。实验中将1995~2014年粮食产量数据作为训练样本，进行神经网络模型的自我学习能力。 图3. BP神经网络训练样本结果 图4. GRNN训练样本结果 BP神经网络训练样本结果如图3所示，可以看出训练模型的结果与实际粮食产量有一定的偏差。图4为GRNN神经网络训练样本的结果。通过两种神经网络训练结果中可以看出，GRNN预测基本吻合实际值，强于BP神经网络对训练样本数据的预测能力。 分别用训练好的BP神经网络模型和GRNN神经网络模型对2015~2019年的近五年粮食产量进行预测，两种模型的测试样本结果对比如图5所示。 图5. BP与GRNN测试样本结果对比 由图5可知，GRNN神经网络模型的预测粮食产量能力较好，预测值与实际值偏差较小，相比于BP神经网络的预测值更趋向于粮食产量的实际值，对粮食产量预测更加精确。
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user: 5. 结语 本篇文章为了研究更加精确预测粮食产量的问题，通过建立BP神经网络和GRNN神经网络模型进行研究，在仿真实验结果中发现GRNN具有更加精准的预测能力。因其具有精度高、误差小和所需样本数目要求不高等优点，可以很好地在实际应用中用于粮食产量预测。这对提高粮食产量的预测能力，保证粮食稳定有一定的参考意义。
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user: 摘要 基于2008~2019年山东省16地级市、2014年与2018年山东省88个县域人口、经济等数据，从不同尺度分析山东省整体的人口规模变化、人口–经济的空间结构指数变化，并根据山东省多中心格局稳定，同时伴有青岛、济南双中心更突出、其它地级市状态没有较大变化的统计结果，进一步分析县域尺度下，人口、经济等因素对人口–经济空间结构指数的空间计量关系。结果显示：产业结构水平、金融发展规模对空间结构指数有显著直接正效应；而社会保障水平则有显著负效应；经济发展水平、产业结构水平对邻近县域的空间结构指数产生显著负的空间溢出效应；政府行政管理效率、社会保障水平对邻近县域的空间结构指数有显著正的空间溢出效应。
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user: 1. 引言 人口与经济发展的不均衡、不协调是影响我国区域经济可持续发展的关键问题之一。在城镇化快速发展的同时，人口、经济也越来越向经济繁荣区域集聚，加剧了人口、经济的空间差异性，这也对政策制定者提出新的挑战。要部分解决这一问题，必须正确分析人口、经济发展的空间差异性。 近年来，虽然面临国际环境变化、国内经济下行有较大压力的诸多问题，我国经济规模仍然在不断扩大。区域经济的空间不均衡成为我国经济可持续发展的隐忧之一，目前的现状是人口、经济的空间差距并没有呈现一致的缩小趋势，反而伴随各种不同程度和方面的差距加大：城乡人力资本的差距逐步拉大、中央和地方政府采取的不同竞争中性政策加大了区域经济发展的差距，数字经济差距呈现稳定的“东强西弱、南强北弱”、中国旅游经济增长质量仍然具有明显的空间差距等，也有发现基本公共服务均等化能显著增加地区的经济增长差异等 [ 1 ] - [ 8 ]。因此，人口、区域经济发展不协调问题一直是学术界研究的热点问题之一。 随着研究的不断深入与扩展，研究人口、经济发展特征的空间指标、模型、方法有很多，其中位序规模指数、首位度是人们经常用到的两个指标 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，空间计量模型也是应用较丰富的模型 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。研究内容则主要涉及各市旅游经济发展的不均衡时空演变 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]，或者研究交通建设对区域经济的影响问题 [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]，也有学者从产业结构等方面研究制造业集聚对区域经济的空间溢出效应 [ 24 ]。而研究尺度大多涵盖省或市级区域，而以县域尺度进行的研究主要涉及县级行政区域手机、高速公路等信息流、物质流等的空间网络机制 [ 25 ]，也有直接研究县域经济、人口相关的差异性指标 [ 26 ]，或者分析要素空间集聚现状等 [ 27 ] 的研究。 以上的研究内容大都单独考虑空间指标或者空间计量模型，或者分别研究不同尺度下的区域经济或人口问题，很少有同时考虑两方面并整合不同尺度数据进行空间计量建模的研究结果。同时，不同尺度下人口、经济等的空间结构指数是否有趋同性，又或者差异性体现在什么地方，以及影响空间结构指数的影响因素有哪些，仍然属于具有重要应用价值的问题。 山东省作为2020年经济总量排名第三、常住人口数量排名第二的大省，其经济发展始终存在东西地区差距的这一现状并没有得到根本的改善，首位城市集聚效应显著的突出，鲁东地区经济发展效率较高，而中小城市尤其是鲁西、鲁中地区则滞后发展 [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]。分析山东省地级市、县域等不同尺度的人口、经济空间结构指数，能够为改善山东省经济发展不协调现状提供有效而合理的理论与实证基础。 因此，本文针对地级市、县域不同尺度下人口、经济等数据，以2008~2019年的山东省16地级市的统计数据、2014与2018年山东省88个县域人口、经济、教育等的数据为基础，计算其不同尺度下的位序规模指数、人口–经济空间结构指数的时空演化特征。并在此基础上，进一步运用空间杜宾模型，比较分析不同年份的山东省县域人口–经济空间结构指数对县域经济、社会等不同因素的空间滞后与空间溢出效应，以期为进一步解决我国不同尺度区域的空间结构变化研究提供不同角度的有力补充，为山东省区域发展不协调问题提供有价值的科学依据。
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user: 2. 研究方法与数据来源 2.1. 研究方法 1) 位序规模指数 如下定义的位序规模指数D能够刻画城市规模的分布差异： p r = p 1 r D (1) 其中 p r 表示区域内第r位城市的人口或经济数量， p 1 是最大城市人口或经济数量，r为从大到小排序的城市序号。D的绝对值小于1，表明城市间规模差距较小，服从多中心结构；如果大于1，表明核心城市突出，服从单中心分布；如果等于1，则城市规模服从齐普夫法则。 2) 人口–经济首位度指数 首位度是刻画城市规模分布的常用指标，关于首位度的研究逐渐出现了从人口到经济等不同内容、从单指标到复合指标等不同计算方法的深入研究。为了考察山东省16地级市的空间结构指数变化，本文根据文献 [ 31 ] 中首位度的定义及计算步骤，计算山东省16地级市的人口–经济首位度指数： 利用Z得分的方法标准化处理经济(人口)数据；计算标准化处理后的16地级市经济(人口)指标占山东省经济(人口)总量的比重： Z i j = x ¯ i j ∑ i = 1 m x ¯ i j 其中 x ¯ i j 为第i个城市第j项指标的标准化数据， 1 ≤ i ≤ m ， 1 ≤ j ≤ n ； 利用信息熵计算权重： W j = 1 + 1 ln m ∑ i = 1 m Z i j ln Z i j ∑ j = 1 n ( 1 + 1 ln m ∑ i = 1 m Z i j ln Z i j ) ; 加权法计算山东省第i个城市的经济–人口首位度指数 S i 和研究区域城市首位度综合得分S： S i = ∑ j = 1 n x ¯ i j ⋅ W j S = ∑ i = 1 m S i × 100 3) 空间杜宾模型 通过MATLAB软件中的Walds检验和对数后验概率模型判定，对于3、4、5、6个最近邻的空间计量模型来说，空间杜宾模型(SDM)不能退化成空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SAR)，这说明对于山东省县域人口–经济空间结构指数而言，空间杜宾模型更适合。 因此，文章构造如下的空间杜宾模型(SDM)： y i = ρ ∑ j = 1 n w i j y i + c i + β x i + θ ∑ j = 1 n w i j x i + μ i + ε i (2) 其中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， n = 16 。 ρ 和 θ 表示空间滞后系数， c i 是常数项， w i j 为空间权重矩阵，反映山东省88个县域的空间邻接关系， μ i 代表个体特征，表示不同县域的异质性， ε i 代表随机扰动项。 4) 空间效应分解 由(2)可知，空间杜宾模型同时引入了被解释变量和解释变量的空间滞后项，意味着某地区的解释变量除了影响自身区域的被解释变量，还会影响到周边地区的被解释变量，因此还要借用下面借助LeSage等的方法，针对空间杜宾模型(SDM) (2)，分析解释变量与被解释变量的直接效应和间接效应 [ 31 ]。其中，直接效应表示被解释变量对本地区造成的平均影响，间接效应表示被解释变量对相邻地区造成的平均影响，即溢出效应。 2.2. 数据来源 本文研究不同尺度下的空间结构变化问题，因此研究区域包括山东省16地级市(济南市和莱芜市的相关数据进行了合并)和88个县域(没有包括市辖区)数据，数据来源来自2008~2019年《山东省统计年鉴》，并根据数据可得性与可比性，选择了2014，2018年的《中国县市社会经济统计年鉴》相关数据为基础数据。
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user: 3. 山东省人口、经济的空间指数特征 3.1. 山东省整体多中心程度变化 利用MATLAB软件，根据(1)式计算得出的山东省城镇人口的位序规模指数结果(见表1)可知，2006~2016山东省城镇人口位序规模指数绝对值均小于1，显示山东省的人口规模呈现多中心结构，变化趋势从2007到2013年的下降转变为从2013到2018年的大致上升趋势，这说明最近几年山东省人口规模多中心程度呈现先增加后减少趋势。 Table 1 The rank-size index of the urban population in Shandong Provinc 时间 位序规模指数D 拟合优度R 2 显著性F值 P值 2007 0.612539 0.892873 116.686 3.56E−08 2008 0.608405 0.911701 144.5518 9.13E−09 2009 0.599977 0.923629 169.3148 3.29E−09 2010 0.595945 0.936214 205.4826 9.26E−10 2011 0.582292 0.949073 260.9025 1.9E−10 2012 0.573179 0.950984 271.6212 1.46E−10 2013 0.565936 0.954356 292.7217 8.82E−11 2014 0.57158 0.958705 325.0231 4.37E−11 2015 0.57887 0.956351 306.7409 6.45E−11 2016 0.585099 0.958528 323.5736 4.5E−11 2017 0.588369 0.968244 426.8571 6.92E−12 2018 0.600354 0.971832 483.0131 2.98E−12 表1. 山东省16地级市户籍人口的位序规模指数 基于位序规模法则只能反映全局的多中心程度，无法刻画局部的多中心程度，下面计算16地级市的人口–经济首位度指数，作为本文的空间结构指数。 3.2. 山东省地级市空间结构指数变化 由首位度指数变化(图1)可知，山东省16地级市的多中心结构清晰可见:青岛、济南的中心地位突出，青岛排名一直稳居全省第一位，核心城市地位突出，并且青岛的空间结构指数持续递增，济南也是递增趋势但递增速度小于青岛的递增速度；东营和日照处于最低一类别，其他城市的空间结构指数变化程度不大。 由图2可知，山东省16地级市的空间结构指数的标准差大致出现增大趋势，说明山东省地级市尺度下的空间结构指数差距在增大，也就是从地级市尺度来看，青岛、济南的中心地位的愈加突出，与其他城市的稳定状态，造成山东省整体人口-经济多中心程度的逐年减少现状。 图1. 山东省16地级市空间结构指数的变化情况 图2. 山东省空间结构指数的标准差变化 3.3. 山东县域空间结构指数变化 由图3可以看出，山东88个县域的人口–经济结构指数的空间变化趋势没有太大的变化，但是从时间上来看，则能看出2017年的结构指数要小于2013年的空间结构指数。因此，到底什么因素能影响到空间结构指数是值得进一步研究的问题。
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user: 5. 主要结论与建议 通过对山东省2007~2018年16地级市、88个县域的人口、经济空间差异及空间相关关系建模分析，可以得出如下结论： 1) 2007~2018年，山东省16地级市的位序规模指数始终小于1，也就是多中心趋势明显，但是人口–经济空间结构指数差异出现大幅度增长，青岛、济南双中心格局明显，但其他城市的中心地位并没有得到较大程度的改善，也即山东省人口–经济的空间分布格局并没有出现明显改变。 从省级尺度来看，山东省的人口规模一直呈现多中心结构，且最近几年的人口规模多中心程度呈现增加又减少趋势；从市级尺度来看，山东省16地级市的多中心布局明显：青岛的中心地位始终突出且居于全省首位，济南的中心地位逐渐突出并趋于稳定，其他城市地位稳定；16地级市的经济–人口首位度指数差距在逐年增大，说明青岛、济南多中心程度的稳固增加趋势。 从县域尺度来看，山东省县域空间结构指数存在显著的空间溢出效应；县域政府行政管理效率的提高对自身空间结构指数的提高有稳定且显著的正面影响，但是最近几年出现政府行政管理效率下降的迹象；县域产业结构水平的提高从显著增加县域空间结构指数变成不显著地增加县域空间结构指数；而山东县域社会保障水平的提高能够显著降低县域的空间结构指数，但是2017年该突出降低效应明显减少；2013年县域金融发展规模的提升能够显著增加县域空间结构指数，但是2017年该增加效应有所降低；县域教育发展水平的提高会提高山东县域的空间结构指数，但是效果均不显著。 2) 从直接效应来看：提高产业结构升级水平、促进金融发展规模能够促进该地区的空间结构指数的提高；而提升县域社会保障水平能够显著降低本地区的空间结构指数；另外县域产业结构水平的提升在2013年能够显著地增加该地区的空间结构指数，但到了2017年则减少区域差异的效果不显著。 3) 从间接效应来看：县域经济发展水平的增加对周边地区的空间结构指数从显著的正向溢出效应转变到显著的负向溢出效应，即本地区经济发展水平的提高会显著促进周边地区的空间结构指数变成不显著地抑制周边地区的空间结构指数；县域产业结构水平的提升对周边县域空间结构指数有负向溢出效应，但存在从显著影响到不显著影响的变化；县域政府行政管理效率的提升从对周边地区的空间结构指数有正的显著溢出效应，到不显著的正向溢出效应转变；县域社会保障水平的提升从不显著到显著的影响周边县域的空间结构指数。 根据以上结论，可以给出如下建议：加强县域地方政府行政管理效率、提升县域产业结构水平、提高县域社会保障水平、增加金融发展规模都能有效提高薄弱地区的空间结构指数，也应进一步加强县域教育发展水平，从而促进地方空间结构指数的增加，减少区域人口–经济差距。
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user: 摘要 李碧华的小说《青蛇》是对《白蛇传》的故事新编，相对于传说中的青蛇作为配角形象塑造较为单薄扁平的特点，李碧华对青蛇形象的塑造颇有颠覆性意义。青蛇成为了叙述者和主角，颠覆了传统叙事文本中的忠诚不二的、扁平的丫头形象，被塑造成反叛、情欲化、具有现代意义的女性形象，实现了“配角主角化”的翻盘。李碧华重塑青蛇形象，非常鲜明地表达了作者对这一传统角色的女性主义观照，从女性视角凸显青蛇的女性主体意识，彰显当代女性价值观。
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user: 1. 引言 1.1. 文献综述 李碧华的《青蛇》完成于1986年的香港，是对《白蛇传》的故事新编。小说以青蛇为叙述者，用俏皮和无厘头的口吻讲述了青蛇在经历了世间爱情和背叛过后的人生体悟。青蛇误食七情六欲丸而情窦初开，因嫉妒白蛇与许仙相爱做了第三者，但却在最后发现了男性的自私贪婪以及爱情的虚幻，对女性的悲剧命运有所反思。青蛇的反叛性心理更多代表了现代女性意识，相对以往的青蛇形象更饱满，也是对传统青蛇形象的重塑。 李碧华对青蛇形象的重塑是对传统男性创作的反叛，此时青蛇进入了女性话语体系中，颠覆了男性视角下的过于伦理化的蛇妖形象。本文力图以此为切入点，通过对小说《青蛇》与其他历史文本的对读比较，挖掘作者李碧华如何完成对青蛇的重塑。本课题对感受李碧华的女性主义创作观，重新审视和认知青蛇形象，体会其中的审美价值，突出小说的文学创新意义具有重要价值和作用。 总体而言，学界关于李碧华青蛇形象的研究分为从女性主义视角解读和青蛇形象在不同文本中的流变两个维度。大部分学者对李碧华《青蛇》的研究则多从女性意识和女性主义视角出发，从青蛇对传统男性霸权的反叛展开分析。例如张衡从女性意识的角度对李碧华《青蛇》中女性形象的重塑做了研究，认为李碧华发掘了被掩盖的小青形象和被理想化的白素贞形象，灌注了现代都市女性意识，试图打破男权中心文化中的“想象女性”的女性异化形象，在解构中重塑了女性形象 [ 1 ]；韩旭东以青蛇为研究对象，以女性主义批评为方法论，挖掘作者在青蛇身上赋予的女性主义色彩，并探寻该种书写策略的成因，通过这部作品来反观香港女性文学创作的另一种可能性 [ 2 ]；严虹从颠覆与重构的角度评论了《青蛇》对现代女性心理情感的书写，认为它是以一个现代女性主义者的角度讲述一个爱情故事，颠覆了传统故事的主旨，重构了一个复杂而多义的文本，深刻探讨了现代女性心理 [ 3 ]。 另一类研究则对青蛇形象在不同文本中的流变进行了简单梳理，例如候春慧则是从白蛇故事在小说、戏剧、影视等方面整体重编的过程，对李碧华《青蛇》的故事新编及叙事策略展开研究，管窥这一传说在人物重塑、文化意义和价值判断上是如何完成现代流变的 [ 4 ]；张万丽则突出描写了青蛇的情欲，追寻和探究古代青蛇形象的延续和转变，其次，在包括影像资料和文本资料的分析中，对当代的青蛇形象进行梳理和阐释 [ 5 ]；白杨和杜未未从《白蛇传》定型与改写中的青蛇原型擅变展开研究，剖析了《青蛇》等“故事新编”中的青蛇形象 [ 6 ]。 还有一类是从女性主义与社会政治学观点结合的角度展开的研究，例如聂焱从李碧华小说中的女性形象和家国意识结合的角度做了研究，以《青蛇》等三部小说为重点，解读女性意识和女性形象，同时试图探索女性所象征的“九七”前后的香港的命运及香港人自认为边缘人怀旧又无奈的复杂心态 [ 7 ]。 1.2. 研究框架和思路 在此研究基础上，受张衡从女孩、女人、女神的角度剖析青蛇和白蛇形象的启发，笔者认为青蛇形象可以从“蛇”的本体开始讨论，除了从女孩到女人的性格进展，还能继续补充青蛇的兽性和动物性的一面来更多面地看待其成长历程，从兽性、人性、妖性的结合进行探讨；作为主角的青蛇由蛇——人——女人的发展历程也可以完整地展现其复杂的性格特点。与此同时，受高艳芳和焦丽君学者的启发，本文也采用历史性视角，在青蛇演变史方面进行梳理和研究 [ 8 ] [ 9 ]，研究不同文本下青蛇形象的流变，如此可以从横向的个体性格上和纵向的时间变化上整体剖析青蛇形象的重塑。最后本文将探讨青蛇成为叛逆女性后被作者赋予激进的女权意识，例如正视情欲是女性的正当需求、以同性恋对抗异性婚恋两个方面，并总结青蛇形象重塑的意义。 在本次研究中，笔者进行了大量文献搜集，对国内研究进行了解，并采取文本细读、比较研究的方法，结合相关女性主义理论，从青蛇配角到主角身份的转变、青蛇形象的丰满立体化，以及女性同盟对抗男权意识三个角度对李碧华对青蛇形象的重塑及其意义展开研究。
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user: 2. 从配角到主角：青蛇演变史 对比而言，传统《白蛇传》中塑造的青蛇则是以人性正面色彩的彰显更为突出，她对素贞忠心不二，也是一个传统伦理道德约束下类型化的忠仆形象，形象也较为扁平。为了对青蛇形象的重塑有纵向的深入了解，笔者也对《白蛇传》的发展做了初步的考证，对其中的青蛇的出现和人物角色身份定位做了溯源。 首先，“青蛇形象最早是在文本和民间的口头流传中被孕育出来的……只是一些雏形或者对后期形象发生发展起到一定作用的相关形象，而这种追溯，可从唐代传奇《李黄》起” [ 10 ]。《太平广记·李黄》被普遍认为是白蛇故事较正式的文本记载和发端，青白在此文中是毫无人性、没有具体定位的妖，其中关于小青原型的描写是：“青服老女，白衣之姨也”( [ 11 ]， p. 436)，此时小青是白蛇的姨母。 其次，在明清又有了很多与白蛇相关的衍生故事。在《湖壖杂记雷峰塔》( [ 11 ]， p. 438)中，小青的原型是一条青鱼精，是白蛇的丫鬟；之后的《西湖游览志》、《小窗日记》( [ 11 ]， p. 438)也同时提到了白蛇、青鱼两怪；《花朝生笔记》( [ 11 ]， p. 440)中的婢女有了“秋鸿”这个姓名，也有了对白。 “明代洪楩的收录的宋话本《西湖三塔记》大约就是《白娘子永镇雷峰塔》等文的蓝本”( [ 11 ]， p. 440)。白蛇身边出现了乌鸡精“卯奴”和而“皂衣婆婆”獭精两个仆奴角色，此处的“皂衣婆婆”和“卯奴”的结合则可以看作青蛇的原型，“卯奴”也被称作白娘娘的“女儿”。 而明代冯梦龙的《白娘子永镇雷峰塔》 [ 12 ] 被普遍认为是最早的完整白蛇传说。文中的“青青”是一条青鱼精，也在结尾被收服，具有警世意义，这也是白蛇传的雏形；在此之后，从戏曲方面看，许仙、法海几个主人公都已完备，婢女也有了“小青”这个姓名。“《双断桥》以及方培成的《雷峰塔传奇》、《白蛇宝卷》、《义妖传》中的小青或青青都演变为蛇精形象” [ 9 ]；在方成培的《雷峰塔传奇》中，婢女首次有了“青儿”的称呼 [ 10 ]；在平剧戏目《双断桥》 [ 13 ] 中：“适许仙受法海金钵至，小青见之，怒甚，欲挥剑斩之”，小青拥有了更多性格面的展现，面对法海时正义感显露。而《义妖传》弹词又是白蛇传说中最详细的一种( [ 11 ]， p. 443)，小青在里面是青蛇精，和白蛇一样有了更多正面性和伦理化色彩。 由此归纳可以看出，小青的角色身份从白蛇的姨母、奴仆再到女儿、丫鬟，最后演变为姐妹，也从未知精怪发展到青鱼精、乌鸡精或獭精再到青蛇精。与此同时她的姓名也是从无到有的，从“青服老女”到“皂衣婆婆”或“卯奴”，再到“青青”、“青儿”，最后是“小青”。 从人物的功能性来谈，最初的小青只是作者一笔带过的角色，是主角的陪衬，单纯烘托白蛇又或助纣为虐，作者所用的笔墨甚少；接着小青成为了帮助白蛇许仙情缘牵线的功能性人物，例如红娘或者好姐妹，最后才被塑造成与白蛇平分秋色的，甚至是贯穿全文情节的主角。在白蛇传说的演变中，小青从几乎无性格的展现到性格扁平的恶毒精怪和帮凶，再到逐渐有了人性，帮助白蛇和许仙爱情时伦理化、正面化的形象；但在近代的大众白蛇传说中，她也只是一个传统伦理道德规范下的忠仆义妖，人性的展现比较单薄。综上所述，从纵向来看，小青由身份、地位、形象、性格的模糊到渐渐成型有一个的过程，也是作为其配角的形象的体现。 而李碧华笔下的青蛇则从配角被塑造成了主角，同时也不仅仅是主角，而是小说的叙述者。她敢爱敢恨、敢做敢当，有嫉妒、有爱慕之心，被真真正正的塑造为“常人”，不再只是一种符号。相比白蛇的完美无缺，青蛇的形象更加“接地气”，更具“人性化”的特点，也更能够激起人们的同情和共鸣，在读者心理起到反客为主的作用。 成为主导人物还表现在其行动和功能的变化中，小青的行动串联并影响了整个故事和主要情节，从嫉妒许仙——勾引许仙——姐妹反目——设计素贞——带回仙草——与许仙偷欢——争夺许仙——勾引法海——杀死许仙再到最后救出素贞、继续寻找许仙转世全部情节中，小青都起到了主导作用，也再不是之前那个没有对白和性格的丫头了；“相比近代婚恋型《白蛇传》，青蛇的形象开始摆脱单一的相助者角色，逐渐融合了辅助者、对手，甚至是角色中的‘异类’地位” [ 10 ]。此时她拥有了较为复杂的人物关系网，并与每个角色建立了不确定、不稳定的冲突和关系。“她可以是白蛇的丫鬟、姐妹，甚至情敌、恋人，也可以是许仙的通房大丫头、小妾，甚至情人” [ 10 ]，甚至与法海都产生了一层暧昧关系。由此可见，李碧华笔下的青蛇突破了以往传说中类型化人物的塑造，成为了人物性格复杂而立体的圆形人物，变得更具现代女性气质，实现了从配角到主角的身份转变。
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user: 3. 兽性、人性和妖性的结合 李碧华的《青蛇》在叙事上突破了传统小说的线性叙事结构，也突破了传统《白蛇传》中作为配角的青蛇形象的模糊性、扁平化特性，使其具有了更多的反叛色彩；作为主角的青蛇由蛇——人——女人的发展历程完整地表现了其复杂的性格特点。在从配角主角化的过程中，她的性格可以说是“人性”与“妖性”、“兽性”的复杂交织，也经历了一个从遵从到反叛的过程，这也展现了她作为主角的人格多面性。兽性是欲望的呈现，人性表现为做人的渴望，妖性则是对人世规则的反叛。笔者也将对青蛇分别从兽性、人性和妖性的结合三个角度的反叛性展开论述，挖掘其性格变化的深层内涵。 在《青蛇》中，李碧华以第一人称叙事使小青成为了故事的主角和叙述者，这也使其性格的变化历程可以更为直观、完整得展现出来。在文本中，小青是修炼一千三百多年的蛇妖，因此她的性格中有较多蛇的兽性，而白素贞修炼了近两千年，与“得道成人”的境界更进一步，对人性也有更多的向往和学习，从这一方面来说她更像真正的“人”。兽性是生物最原始、最直接的欲望表达，小青天性不拘、天真自在，无论是初化人形时对人直着身子走太辛苦的抱怨、最大的快乐是吃饱了睡，睡饱了吃的简单，还是对姐姐为何用花香来掩盖腥气涎液( [ 14 ]， p. 4)的不适都体现了作为生物最原始的需求和动物性。 “刚打个呵欠，空中有只苍蝇，自投罗网，长舌一伸，先来个小点。吃过苍蝇，一得意，翻翻白眼，尖锐的长牙又露出来”( [ 14 ]， p. 28)。 这一段描写也可以说是她作为“兽”的“蛇形毕露”之作证。根据马斯洛需求层次理论，人的需求由低到高分为生理需求、安全需求、归属感需求、尊重需求、自我实现五个层次。小青未入世时的需求大部分着眼于吃喝睡的较低层次，在高级需求上还没有过多关注。而在入世之后对爱情的体验和作为女性想求得男性关注和爱慕的心态则是归属感需求和尊重需求层次的反映。需求层次的递进代表了人的低层次需求被满足后，高层次的需要会取代它成为推动行为的主要原因。这也是小青做“人”后的正常心理变化，以及“兽性”被“妖性”和“人性”压制的体现。 未入世之前，小青的世界简单纯粹，她的想法比蛇更深，又比人更浅，与其说她是蛇，不如说她更像一个涉世未深的女孩子，对人生和世界观有自成体系的独到理解，这便是她其兽性和人性交织的一点。 “不。我日夕夜想自己何以与别不同，已经很忙”( [ 14 ]， p. 5)。 “西湖本身也毫无内涵，既不懂思想，又从不汹涌，简直是个白痴”( [ 14 ]， p. 1)。 “人都爱挺身而出，瞎勇敢……这‘脚’！还有十只没用的脚趾，脚趾上还有脚甲，真是小事化大，简单化复杂！”( [ 14 ]， p. 5)。 受白素贞想做“人”的影响，入世之后，小青对人性的探索也经历了一个由好奇到失望的过程。吃下了吕洞宾的七情六欲丸，小青才真正情窦初开、渐渐有了情感和人性。 “我还不是一个女人，我有不可思议的不安定”( [ 14 ]， p. 58)。 可见在小青的心里，也有想当女人的渴望和冲动，随即诞生了她为证明自我魅力、和素贞攀比的“勾引”行为。 妖性是对社会伦理道德规范下的“人”的规则的反叛和对个体本真的坚持。大众视野下的蛇妖被赋予了妖媚多姿却惑人心智的形象。青蛇对许仙、法海的勾引诱惑和直接的欲望表达，是不受人类社会道德规范约束的。相较于白素贞到人间只为了找个平凡男子结婚，学着做一个真正的“女人”，而小青则是出于寂寞相随其来到人世。在人类情感体验的过程中，小青最初因嫉妒和好奇萌发了对爱情和男人的探索欲，因为对白素贞的依赖和崇拜，她也受到了其努力融入人类社会的潜移默化的影响，渐渐地对许仙、法海产生了欲望，也对“做人”的苦乐有了更多评判；但李碧华笔下的青蛇却大胆突破了传统伦理道德对女子的约束，她偷银子、贿赂官员、勾引许仙、背叛姐姐，还利用蛇妖的性感魅力诱惑法海，这些都是其妖性和对社会道德规范的反叛性和无规则意识的体现。 看着素贞爱上了许仙，或出于嫉妒和羡慕，小青自己也难逃情劫，对许仙产生了情感。在许仙背叛了素贞时，她又对人性产生了愤怒和失望，人世的爱情背负了太多枷锁，也充满了欺瞒和背叛。初为“人”，小青俨然不如素贞陷得深。传统伦理道德下的人性包含了理性、伦理束缚和对人世规则的遵从，它要求素贞做一个“三从四德”、“以夫为天”的合格妻子，而又因为“人妖殊途”的规则而要把她置于死地。小青没有像素贞那样“像人”，因此她人性的显露也更具现代性的开放和反叛色彩，较多地听从于内心和感情而不在意规矩，与许仙的“偷情”也更具“妖性”作风，所以她比起素贞所受的伤害也更小。但人性的复杂也是深不可测、难以揣摩的，它的幽暗、善变在青白被许仙背叛时完全显露，姐妹间也有过因情生妒而互相伤害，小青看着怀孕的素贞时，才明白了人世间爱情的痛苦，也认识到了做“女人”的卑微，正如素贞所说的：“人间的规矩，是从一而终”( [ 14 ]， p. 69)。与小青未做“人”时无拘无束的那句：“我不喜欢规矩。最讨厌了：应该这样，不应该那样”( [ 14 ]， p. 59)，形成了鲜明对比。此时小青人格中“人性”和“妖性”的矛盾交缠也达到高潮。 在兽性、人性和妖性的结合中，小青的性格更加丰满和立体化，比起传统文本中的丫头形象也更生动活泼。从兽性到人性、妖性的层层递进以及三者交相融合的过程中，小青也逐渐成长为一个性格鲜明、独具魅力的女性。李碧华想借此塑造的是一个被拉下“神坛”的女性，并且展现女性意识的自我觉醒；如果说素贞是完美无缺的“神”，那么小青就是一个更接地气的“人”，可以让读者从现实生活中每个小人物身上找到她的影子。