DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 精准扶贫攻坚后期县域金融政策的路径提升 1) 进一步促进县域金融扶贫产品的创新与开发 四川省脱贫攻坚决战战场为大小凉山彝区，不同的区域有着各自不同的发展条件，金融产品的创新与开发要与贫困地区的实际相符合，需要具有较高的适应性与可操作性。创新金融扶贫产品的类型，提升贫困地区金融服务质量。大小凉山彝区少数民族地区，发展民族特色金融扶贫产品，创建“全域旅游与农业规划 + 干部 + 培训 + 金融服务 + 贫困户”模式，围绕少数民族地区特色旅游资源和农业生产特色，实行一乡一策，推出“彝宿贷”、“订单贷”等信贷产品。同时农业发展在贫困县的经济发展起着重要作用，以农产品为依托，支持农业的产业化经营作为信贷扶贫出发点，通过贫困户与企业、贫困户与产业园之间的良性互动，对贫困户的资金需求的有充分的了解，认真分析贫困地区农业发展的特点，对贫困户的信贷额度、还款时间等信息进行充分掌握，有针对性地设计出符合当地农村发展所需要的金融产品。当地政府也好有所作为，加大对扶贫金融机构的支持力度，完善相关的法规制度，为金融机构积极向贫困地区农民发放各种信贷、根据实际需要延长贷款期限、扩大贷款规模减少后顾之忧。 2) 改善金融扶贫条件，加快形成良好信用环境 农村信用体系的建设是县域金融精确扶贫的重要组成部分，将农村信用体系建设作为完善农村金融生态环境、助力金融精确扶贫的基础性工程，充分发挥信用体系在确定救助对象、识别贫困地区经济主体的信用状况、精准安排扶贫资金、准确匹配扶贫信贷资金和贫困地区的融资需求等方面的作用。定期在贫困乡镇开展金融知识普及的讲座，提高贫困户的风险意识和诚信意识。同时，以贷款人信用村镇考核为主要着手点，做好农民信用等级评定工作，及时完善农村个人信用体系建设，提高信用评估的及时性、科学性，加大对重点地区、重点群体的信任联合处罚力度，强化诚信激励和违反诚信的处罚机制，努力打造“一次失信，处处受限”农村信用环境，发挥信用评定对农村经济主体和区域信用环境的功能。通过打造人人守信用的农村信用环境，助力金融脱贫攻坚。 3) 加强金融监管，完善机构设置 金融机构的监管，应该以政府为引导，金融机构为主体，充分将政府引导和协调作用与金融机构的服务作用相结合，降低金融资源在贫困地区流的动成本和信用风险。明确政府的在金融扶贫中的责任，引导金融机构、社会各界在最大限度地发挥效用的情况下向贫困县倾斜金融资源。从资金保障、组织机构、监督考核等方面出台明确的指导和要求。扶贫考核相关部门要组织人员定期与不定期地深入农村，检查金融扶贫资金的运行情况，要在实地考察中及时发现问题，着力加以解决，将问题在未进一步发展时候解决掉。要建立健全金融机构的“个性化”监管机制，对政策性银行、商业银行、小微型金融企业等各类金融机构实行差异化监督管理，将扶贫信贷资金纳入到监督考核中，放宽金融扶贫信贷资金存贷款比例标准。同时，发挥群众的监督作用，在贫困村聘请农民作为监督员监督扶贫资金的使用情况，聘请专家对扶贫成果进行验收和评价。完善金融扶贫监督机制，在公平、公开、透明的监管体制下，切实、可持续地开展贫困区域的金融扶贫工作。 4) 因地制宜，实现金融与产业可持续联动 目前，在剩下的凉山州贫困县，基础条件比较差，在资金、人才、交通、信息、科学技术等方面都处于劣势地位，当地贫困户自谋职业和发展能力较弱，大多从事传统农业、以及养殖业。农业、养殖业等易受自然条件、疾病灾害影响，抗风险能力弱，贫困户的收入不稳定，还款的来源得不到切实有效保障。在脱贫攻坚后期，对于现存的贫困县，要结合当地的各种资源，因地制宜，推动当地产业的可持续发展。金融机构在向企业提供贷款的同时，要给予生产、生活、文化、安全等方面全面、系统的帮助。以规划为先导，通过加大投入、加强社会救助等方式推进基础设施建设，为产业发展创造条件。通过转变经济发展方式、提高补贴力度，吸引高质量的人才到贫困乡镇工作、金融机构与政府以及企业、建立合力构建长效机制等措施，提高贫困县的自我发展能力，是金融扶贫加快向“造血式”转换。 5) 进一步完善互联网扶贫模式，提高消费扶贫水平 凉山彝区地处偏远，交通不便，使得农产品的销售受阻，生产出来的的农副产品不能及时有效地进入市场。互联网作为当下最为流行的销售渠道，能为脱贫攻坚助力，可以提高贫困地区农产品流通和交易的效率，进而增加农民的收入，促进农民尽快地脱贫致富。在贫困县组建以龙头带贫企业为核心，金融机构为龙头企业服务，加快推动带贫企业入驻社会扶贫网电商平台，动员各级机关、企事业单位、党员干部及爱心人士登录社会扶贫网电商平台，选择带贫企业(合作社)产品进行消费购买，帮助贫困户增收。同时，采取电子商务龙头企业和农民的“直采直销模式”和“互联网与促销展销”等网络销售方式，促进贫困地区农产品的销售。同时还要加大资金扶持力度，确保电子商务能够在农村扶贫开发中得以顺利进行，完善贫困地区宽带网络基础设施建设，保证移动网络在贫困地区能够达到全覆盖。通过与电子商务企业和高职院校的合作，积极在农村开展电子商务相关技能的培训，加快农村电子商务人才的培养。结合县域的实际情况基础上，全力推广“互联网+”消费扶贫模式，促进信息技术与消费扶贫的深度融合，实现贫困县摘帽。
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user: 5. 总结 四川省的脱贫攻坚面临最难啃的“硬骨头”，面临深层次、多维度的贫困状况，在结合县域实际情况的接触上，对金融扶贫政策进行调整和升级。将金融创新作为脱贫攻坚后期的重要着力点，将金融安全作为脱贫攻坚后期的重要保障，将金融监管作为脱贫攻坚后期的主要抓手，形成百姓、政府、金融机构、电商平台多位一体的脱贫模式，助力脱贫攻坚。
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user: 摘要 以在沪深A股上市的187家信息技术业上市公司作为研究对象，选择2015~2019年为样本时间段，通过实证分析以探究我国信息技术业上市公司资本结构与企业经营绩效之间的关系。首先，对盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力四个方面的9个指标进行因子分析，根据得出的综合得分值评价公司绩效；然后选择面板数据模型进行回归分析，得到资本结构与经营绩效之间的关系；最后，根据实证分析结果提出相关建议。实证结果表明，我国信息技术业上市公司的资产负债率与经营绩效呈负相关关系；流动负债比率与经营绩效之间呈负相关关系；前十大股东持股比例与经营绩效呈正相关关系。
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user: 1. 引言 长期以来，资本结构与经营绩效的关系一直受到国内外学者的关注，资本结构是否合理直接影响企业的经营绩效。在市场经济条件下，企业资本结构不同，其经营风险也会有差异，在一定程度上会影响企业的经营绩效。因此，在实际生产经营过程中，企业需要对其资本结构进行分析并优化以降低风险，提升企业绩效。 近年来，我国信息技术业高速发展，对劳动生产率的提高和生活质量的改善产生了巨大的积极作用。信息技术业的行业特征表现为投资费用高、周期长、风险高以及回报高，企业的股权融资与债权融资等融资渠道会受到这些行业特征的影响，从而引起综合绩效值的改变。因此，结合信息技术业自身的特点和面对当前的市场环境，探讨我国信息技术业上市公司资本结构与经营绩效的关系，对有效优化其资本结构以提升经营绩效具有重要的现实意义。
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user: 2. 文献综述及研究假设 2.1. 文献综述 1985年，莫迪利安尼(Modigliani)和米勒(Miller)提出了MM理论。在之后的研究中，权衡理论、代理成本理论、信号传递理论以及优序融资理论等资本结构理论相继被提出，给后续相关的研究奠定了坚实的基础 [ 1 ]。在此基础上，在资本结构和企业绩效关系的相关研究方面，国内外学者在深入研究探讨后主要提出了以下3种观点。 1) 资本结构与企业经营绩效具有正相关关系。Narinder Pal Singh和Mahima Bagga (2019)分析了2008~2017年Nifty 50公司的数据，通过四种回归模型进行分析，得出资本结构会正向影响企业的盈利能力的结论 [ 2 ]。李勇(2019)对我国2007~2017年房地产上市公司做两者关系的研究时，发现股权集中度正向影响企业绩效 [ 3 ]。 2) 资本结构与企业经营绩效具有负相关关系。Hajisaaid Alwalid Mohammad Saleh A. (2020)以2009~2018年期间沙特阿拉伯8家从事基础材料行业的公司的财务数据为样本，研究发现提高短期负债比率反而不利于企业绩效的提升 [ 4 ]。高磊(2017)利用上市公司数据进行分析，以风险承担为视角，结论表明两者之间显著负相关 [ 5 ]。 3) 资本结构与企业经营绩效呈非线性相关关系。Gaston Vedasto Mujwahuzi和Crispin John Mbogo (2020)研究了2009~2018年7家加工企业的资本结构对企业绩效的影响，实证结果得到资本结构指标对企业盈利能力指标的影响微弱且在统计上微不足道的结论 [ 6 ]。杨楠(2015)对2002~2013年中国352家上市公司进行研究分析时，使用面板固定效应模型和两步广义矩估计方法，结果发现两者呈非线性相关 [ 7 ]。 综上所述，可以发现国内外学者对在资本结构和企业绩效关系的研究结论还未得到完全一致的结论。在不同行业之间，两者的关系会有所不同。同时，关于信息技术业上市公司的相关分析也并不充分。 2.2. 研究假设 根据国内外学者提出的资本结构与企业绩效关系的以上三种观点，对我国信息技术业上市公司进行进一步的分析并提出研究假设。 1) 负债可以起到减税的作用，适当增加负债，有利于降低成本，提高企业价值。信号传递理论认为，负债的增加带有肯定性意义，可以反映出经营者看好公司未来发展，有利于提升企业价值。优序融资理论说明了当公司需要额外的资金时，会先利用自有资金，但由于公司资金有限，会考虑债务融资，这也是公司发展良好的表现。从目前的现状来看，信息技术业上市公司整体资产负债率不高，没有充分利用财务杠杆效益。根据上面的分析，提出如下假设。 假设1：我国信息技术业上市公司资产负债率与经营绩效正相关。 2) 负债可以分为流动负债和非流动负债。流动负债能解决公司流动性资金不足的问题，但负债偿还压力和财务风险也会随之增加，不利于企业绩效提升。信息技术业上市公司的负债以流动负债为主，且占比较高，故需要承担的风险偏高。因此，提出如下假设。 假设2：我国信息技术业上市公司流动负债比率与经营绩效负相关。 3) 公司股权高度集中时，中小股东利益会受损，对企业经营绩效不利。股权集中度较低时，会出现股东管理不足的情况，企业无法进行高效的运作和发展。若是股权相对集中，存在占比较多的股权被几个股东所拥有，就能互相制约，促进公司获得更好的效益 [ 8 ]。信息技术业上市公司的前十大股东持股比例均超过50%，股权相对集中但不过分集中，能起到互相制约作用。因此，提出如下假设。 假设3：我国信息技术业上市公司前十大股东持股比例与经营绩效正相关。 在接下来的实证分析中，将验证以上所列三个假设是否被接受，并得出实证相关结论，最后提出优化资本结构的相关建议。
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user: 4. 面板数据模型分析 4.1. 模型建立 将综合绩效值Y作为被解释变量，将资产负债率(X 1 )、流动负债比率(X 2 )和前十大股东持股比例(X 3 )作为解释变量，分别选择代表公司成长性的营业收入增长率(X 4 )、成立年限(X 5 )和代表企业研发投入强度的研发投入总额占营业收入比例(X 6 )作为控制变量，建立面板数据线性回归模型。 Y i t = α i t + β i t · X i t + μ i t ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ;       t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T . (6) 式中，i表示第i个公司，公司个数为N；t表示时间是第t年，时长为T；Y it 则为第i个公司在第t年的综合绩效值；α it 是常数项；μ it 是随机误差项；X it 表示各个解释变量和控制变量在第i个公司第t年的值；β it 是各个解释变量和控制变量的系数。 4.2. 模型选择与检验 使用Eviews 8.0软件处理数据，建立面板数据线性回归模型。 1) F检验 F检验主要是判断模型中是否存在固定效应，以此来作为采用混合模型或是固定效应模型的依据。 建立假设：H 0 ：α i = α。模型中不同个体的截距相同(模型为混合模型)。 H 1 ：模型中不同个体的截距项α i 不同(模型为个体固定效应模型)。 Table 6 F test resul 效果检验 统计量 自由度 概率值 Cross-section F 1.398842 (186，742) 0.0013 Cross-section Chi-square 281.050009 186 0.0000 表6. F检验结果 注：若概率值P < 0.05，则拒绝H 0 ，接受H 1 。 F检验结果如表6所示，F检验的p值为0.0013，小于0.05，拒绝原假设，所以应该建立个体固定效应模型。 2) H (豪斯曼)检验 H检验主要是判断应该建立固定效应模型还是随机效应模型。 建立假设：H 0 ：个体效应与解释变量不相关(模型为个体随机效应模型)。 H 1 ：个体效应与解释变量相关(模型为个体固定效应模型)。 Table 7 H test resul 检验总结 卡方统计量 卡方统计量自由度 概率值 Cross-section random 15.026423 6 0.0201 表7. H检验结果 注：若概率值P < 0.05，则拒绝H0，接受H1。 根据表7可知，H检验的p值为0.0201，小于0.05，在95%的置信水平下拒绝原假设，所以应该选择个体固定效应模型。 综合F检验和H检验的结果来看，应该选择建立个体固定效应模型。 4.3. 回归分析 运用EViews 8.0软件对187家信息技术业上市公司2015~2019年的数据进行分析，为了使结果更具准确性，使用广义最小二乘法GLS，模型结果如表8所示。 根据表8可知，R 2 的值为0.898630，调整后R 2 的值为0.872400，拟合优度较好。F统计量的值为34.25911，p值为0.000000，小于 0.01，即在1%的显著性水平下总体为显著。DW的值为2.179121，在2附近，说明模型中的随机误差项不存在自相关。 根据表8进一步可知，我国信息技术业上市公司资本结构与经营绩效关系的研究结果如下。 1) 资产负债率(X 1 )：回归系数−2.245032，其t统计量是−31.29561，相关p值是0.0000，说明资产负债率与经营绩效负相关。因此驳回假设1，即拒绝了我国信息技术业上市公司资产负债率与经营绩效正 Table 8 Analysis of individual fixed effects model result 变量 回归系数 系数标准差 t统计量 概率值 C 1.927936 *** 0.233577 8.253953 0.0000 X 1 −2.245032 *** 0.071736 −31.29561 0.0000 X 2 −0.829263 *** 0.061769 −13.42526 0.0000 X 3 0.313181 *** 0.096374 3.249650 0.0012 X 4 0.169044 *** 0.017660 9.571886 0.0000 X 5 −0.041716 *** 0.004332 −9.629538 0.0000 X 6 0.057363 *** 0.012973 4.421916 0.0000 加权统计量 R-squared 0.898630 Mean dependent var 4.911160 Adjusted R-squared 0.872400 S.D. dependent var 4.463310 S.E. of regression 0.890110 Sum squared resid 587.8837 F-statistic 34.25911 *** Durbin-Watson stat 2.179121 Prob(F-statistic) 0.000000 表8. 个体固定效应模型结果分析 注：“ * ”“ ** ”“ *** ”分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。 相关这一假设。 2) 流动负债比率(X 2 )：回归系数−0.829263，其t统计量是−13.42526，相关p值是0.0000，说明流动负债比率与经营绩效负相关。因此，假设2被接受，即接受了我国信息技术业上市公司流动负债比率与经营绩效负相关这一假设。 3) 前十大股东持股比例(X 3 )：回归系数0.313181，其t统计量是3.249650，相关p值是0.0012，说明前十大股东持股比例与经营绩效正相关。因此，可以接受假设3，即接受了我国信息技术业上市公司流动负债比率与经营绩效正相关这一假设。 4.4. 结果分析 在资本结构方面，资产负债率对企业绩效表现为负向影响。资本市场的发展不完善，我国投资主体缺位以及法律监管薄弱，导致信息技术业上市公司股权融资发放的红利比债权融资支付的利息少，所以企业权益资本成本反而小于了债务资本成本。另外，如果资产负债率的增加使财务风险超过财务杠杆效益，经营绩效反而会降低，因此信息技术业上市公司会偏好权益融资而不是债权融资。 在债权结构方面，流动负债比率对企业绩效有负向影响。结合信息技术业流动负债率和长期负债率现状来看，可以发现该行业的流动负债率保持在极高的水平，偿债压力较大。信息技术企业的特点包括轻资产、项目周期长，流动负债能解决当前的债务问题，但也会带给企业很大的流动性风险和财务压力，依赖流动负债并不能提高企业绩效。 在股权结构方面，前十大股东持股比例对企业绩效存在正向影响。保持一定的股权集中度有利于信息技术企业的发展。根据委托代理理论，股权集中对大股东履行监督职责有激励作用，这有利于代理成本的降低和企业决策效率的提高，有利于绩效提升。 另外，在个体固定效应模型结果中可知营业收入增长率和研发投入总额占营业收入比例分别对企业绩效有正向影响，而公司成立年限则表现为负向影响。公司的营业收入增长越快，企业绩效相应也会得到提高。其原因在于近年来信息技术业被纳入“十三五”重点发展产业的行列中，国家出台一系列政策鼓励新兴产业的发展，这有利于新成立的公司快速发展，也意味着成立多年的公司面临着越来越多的竞争对手，发展压力日益增大。技术创新对信息技术业的发展至关重要，一项研发成果的实现会为企业带来巨额利润，因此，研发投入强度的增强对企业具有重要意义。
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user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 以我国信息技术业上市公司为研究对象，运用SPSS 24.0软件对187家信息技术业上市公司2015~2019年连续五年的样本数据进行因子分析得出企业的综合财务绩效，并将其与资本结构进行回归分析，最后得到了两者之间关系的结论。1) 我国信息技术行业上市公司资产负债率与经营绩效负相关。增加过多的负债导致财务风险过大，财务风险的增加一旦超过了财务杠杆所能带来的利益时，随着资产负债率的增加，企业绩效反而降低。我国信息技术业上市公司债权结构与经营绩效负相关。2) 我国信息技术业上市公司的流动负债率达到了89%，依赖度高，存在过大的财务风险，对于企业绩效优化不利。3) 我国信息技术业上市公司的股权结构与经营绩效正相关。在2015~2019连续五年里，我国信息技术业上市公司股权相对集中，但不是过度集中，这一状态使能提高股东们的积极性，促使股东参与到公司的经营和监督之中，有利于绩效提升。 同时也发现，我国信息技术业上市公司营业收入增长率和研发收入强度与企业绩效呈正相关，而公司成立年限则表现为负相关。各公司要随着成立年限的增长不断去提升自己的综合实力，在关注营业收入增长率的同时也不能忽视技术创新，由技术创新而获得的研发成果，对促进企业经营绩效的增长意义重大。 5.2. 对策建议 1) 适当降低负债率。我国信息技术行业35%左右的资产负债率水平远低于全体行业平均水平，但由于行业特征的影响，信息技术业保持低负债率更有利于该行业的发展。当负债增加带来的财务风险超出财务杠杆所带来的效益时，会企业绩效会造成损害，因此，可以适当降低负债率。 2) 适当降低流动负债比率。实证结果表明，流动负债比率的提高阻碍经营绩效的改善，影响是负向的。流动负债会带给公司财务风险和偿债压力，因此，可以适当降低流动负债比例，提高长期负债比例，加强债务结构的稳定性。 3) 优化股权结构。股权分散影响公司监管水平。因此，若股权能相对集中，有利于提高股东监管的积极性，继而提升企业绩效。
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user: 摘要 2019年下半年以来，由于政府补贴大幅降低，充电设施不足等问题，导致国内新能源汽车销量增速放缓。为解决这一问题，换电模式开始受到关注，但换电站前期建设成本太高使得换电模式发展困难。因此考虑引入PPP模式，即政府引导新能源汽车企业与电池企业合作进行换电站的建设和运营。为了分析在这个模式下各群体的合作意愿，本文建立了一个三方演化博弈模型，计算和分析了在不同情形下的演化稳定策略，得出各群体都倾向于合作的情形是存在的，并讨论了几个影响合作行为的关键因素。结果表明：政府补贴、换电成本、当前模式的利润、电价、充电时长和换电风险会影响演化稳定策略向三方合作演化。
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user: 1. 引言 为缓解环境和能源问题带来的压力，我国不但鼓励利用新能源技术，而且对电动汽车技术开展了大量的研究与应用 [ 1 ]。新能源汽车最关键的三个因素为动力性、续航里程和经济性。其中续航能力是新能源汽车的最大问题，尤其在冬天，动力电池受温度影响较大，新能源汽车的续航能力会大幅度降低 [ 2 ]。基于现阶段技术研发程度，动力电池的性能提升空间较小 [ 3 ]。另一种策略是换电模式。2019年6月，国家发改委发布《推动重点消费品更新升级畅通资源循环利用实施方案(2019~2020年)》，明确提到“换电”、“车电分离”等概念。2020年4月，四部委发布《关于完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》，特别强调，“换电车辆”不受补贴前售价30万元的限制。期间，工信部多次召开座谈会，进一步推动换电标准的统一、换电商业模式的创新，换电模式正式迎来转机 [ 4 ]。换电模式具有降低购车成本、提高补能效率两大优势 [ 5 ]，但也存在换电站建设前期投入高、电池标准化程度低、融资需求较大，回报周期较长等问题 [ 6 ]。为了能在有限的财政预算下，实现公共利益的最大化，引入PPP (Public-Private-Partnership)模式。应用PPP模式不仅可以降低社会资本投资公共服务事业的风险，更能促进公共产品质量的提高 [ 7 ]。由于利益纠葛和整车企业的不配合，各参与方合作发展换电模式有较大的难度 [ 8 ]。本文运用演化博弈理论来分析新能源汽车企业、电池企业和电动汽车用户三方的行为策略。通过建立演化博弈模型，分析各利益相关者的合作意愿以及稳定性条件，并对关键影响因素进行仿真分析，研究结果可为新能源汽车换电模式的发展提供参考。
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user: 2. 文献综述 2.1. 换电模式 自2019年下半年以来，国内新能源汽车销量增速放缓，补贴大幅度退出导致制造成本难以消化，新能源汽车销售价格仍然偏高，同时由于充电基础设施效率不足、自有停车位欠缺、电网配合扩容难度较大等导致充电桩建设不及预期，使用便利性大打折扣。电池是新能源汽车最核心的技术，是决定新能源汽车能否在未来取代传统燃油车的关键 [ 9 ]，而电池技术的安全性、可靠性、稳定性不足以及产品循环寿命不长等问题制约了产业的发展 [ 2 ] [ 3 ]。在此背景下，车电分离开始受到关注。国外Better Place公司试图构建全球统一的换电电池标准，并联合全球的汽车厂商、电力供应商制定统一标准，但由于电池行业标准短期内统一难度大，Better Placed的电池标准化目标没有实现 [ 10 ]。我国自2008年起就已经开始在纯电动客车领域开展换电模式的推广，但受限当时政策环境、技术水平、成本因素和市场规模，换电模式并没有大规模推广 [ 8 ]。刘春辉等通过对换电模式的SWOT分析，认为在未来会有越来越多的企业加入到换电模式建设中 [ 4 ]。本文中的换电模式是指集中充电统一配送模式，该模式的优点在于电网的集中控制，削峰填谷作用明显 [ 11 ]，另外配送站因无电网接入选址自由，方便用户，而且集中型充电站采用恒温恒湿慢充，提高了动力电池循环寿命和安全性 [ 12 ]。但王佳也提出此模式存在建设成本偏高等不足 [ 8 ]。所以，本文考虑通过促进新能源整车企业和电池企业合作，来进行前期换电站的建设。 2.2. PPP模式 PPP模式可分为合同承包、特许经营和私有化三大类，按照BDO、BOT、BOO、BBO等模式运营。我国已经在很多领域尤其是能源、交通领域推广应用PPP模式。帅翔宇通过对PPP模式在新能源汽车充电基础设施产业的应用分析，得出在新能源汽车基础设施建设中，PPP模式有很强的优越性 [ 7 ]。王琨等通过对三个处于执行阶段的充电基础设施PPP项目的研究，发现降低成本、提高回报率需求对建设运营方案有很大的影响 [ 13 ]。蔡竞仪通过PPP+EPC模式在光伏发电项目的研究，得出此模式在光伏发电项目中是利大于弊的 [ 14 ]。综上所述，在新能源基础设施建设中，使用PPP模式是可行的。 2.3. 演化博弈 演化博弈的思想起源于达尔文的生物进化理论和拉玛克的遗传基因理论，将有限理性的博弈群体作为研究对象，得到复制动态方程和演化稳定策略。复制动态方程描述的是某种策略在种群中的增长率，表示为适应值与平均适应值之差的一个微分方程。根据复制者动态方程，可以得到种群之间的相互转化及其行为的动态调整 [ 15 ] [ 16 ]。本文将通过演化博弈模型和数值仿真的方法 [ 17 ]，分析新能源汽车企业、电池企业和新能源汽车车主三方的行为策略，并对影响合作行为的关键因素进行详细讨论。
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user: 5. 仿真分析 5.1. 数据和参数 以蔚来汽车建设换电站的成本为例，换电站电池储备为13块，设备成本大约为400万元，按贴现率5%计算得每年的成本约为33万元。土地租赁费用大约每年30万元。换电站每年的维护成本包括人力成本在内大约30万元。市场上动力电池的功率不一，这里按60 kw/h计算。按高峰用电和低谷用电分别计算电费。换电站在用电低谷时统一充电，电价为0.45元/度，高峰电价为0.9元/度。采用慢充的充电方式，充电时长大约为6小时。一个换电站每天的换电次数按60次计算。目前在售的新能源汽车配备的两种锂电池分别为：三元锂电池和磷酸铁锂电池，三元锂电池的寿命大约是1200次充放循环，而磷酸铁锂的循环次数，则是2000次。假设充一次电新能源汽车能行驶300 km，则寿命可以到几十万公里左右，但决定电池寿命的因素还有很多，按照正常一年行驶一到两万公里来计算，一辆电动汽车可以行驶十年以上。换电站的使用时间按设备折旧和技术更新换代为使用年限，大约为20年。电池的生产成本大约为6万元，直接购买电池的价格为8万元。电动汽车的成本中“三电”即电池、电机、电控的成本占比要达到50%~60%，而电池成本占到了“三电”成本的70%。整车企业与电池企业合作时，造车成本较低，记为13万元/辆，而不合作时的成本较高，大约为15万元/辆。固定资产的回收价值统一为5%，因此一块电池最终回收价值通常为成本的5%，即3000元，按贴现率5%算得一块电池每年的回收价值为388.2元，假设每年能回收125块电池，则回收价值约为5万元。在PPP模式下，为了促进三方达成合作，政府对三方的补贴记为G 1 = 200万元，G 2 = 150万元，G 3 = 50万元。 x ， y ， z 的初值都设置为0.1。基于以上假设，得到各参数的数值如表3所示。 Table 3 Value of each paramete C 11 C 2 C 3 C 4 C 5 M 1 M 2 K 1 K 2 K 3 Ei 1 T Ei 2 T 35 80 30 190 170 30 2 300 180 105 50 100 B 1 L 1 L 2 r V 1 V 2 R F 1 F 2 F 3 G 1 G 2 G 3 α 5 20 10 5% 20 30 50 15 25 20 200 200 100 0.6 表3. 各参数的取值 5.2. 演化结果 基于以上的参数设置，得到演化过程如下图所示。 当在政府补贴力度较大时，各方均有较大收益，合作意愿较强，且车企和车主更早达到1，演化轨迹收敛到ESS (1， 1， 1)；当 G 3 = 0 ， i 2 = 0.45 ， T = 50 ， R = 20 ， V 1 = 30 ， V 2 = 20 时，演化轨迹收敛到ESS (1， 1， 0)：快充技术的发展，充电时长缩短使得换电模式没有显著的优势，且价格较高，车主将会选择充电。但车企和电企因为节约成本，提高市场竞争力，会选择继续合作；当 K 3 = 150 ， G 2 = 0 时，演化轨迹收敛到ESS (1， 0， 1)：当政府不对电池企业进行补贴时，电企的合作意愿降低，且电池企业将电池直接售卖给整车企业的利润较大时，合作意愿进一步降低；当 G 2 = G 3 = 0 ， K 3 = 150 ， i 2 = 0.45 ， T = 50 ， R = 20 ， V 1 = 30 ， V 2 = 20 时，演化轨迹收敛到ESS (1， 0， 0)：政府不对电企和车主进行补贴时，双方合作意愿降低。演化轨迹如下图3所示。 图3. ESS (1， 1， 1)、(1， 1， 0)、(1， 0， 1)、(1， 0， 0)的演化轨迹 当 G 1 = 0 ， K 1 = 200 ， K 3 = 80 时，演化轨迹收敛到ESS (0， 1， 1)：车企在政府不补贴时换电模式的净收益较小，此时，车企的合作意愿先上升然后下降；当 G 1 = G 3 = 0 ， K 1 = 200 ， K 3 = 80 ， V 1 = 30 ， V 2 = 20 ， i 2 = 0.45 ， T = 50 ， R = 20 时，演化轨迹收敛到ESS (0， 1， 0)：车企和车主都因为收益较低会退出合作；当 G 1 = G 2 = G 3 = 0 ， K 1 = 200 ， K 2 = 300 ， R = 20 ， i 2 = 0.45 ， T = 50 ， V 1 = 30 ， V 2 = 20 时，演化轨迹收敛到ESS (0， 0， 0)：取消补贴后，三方合作意愿降低；当 G 1 = G 2 = 0 ， K 1 = 200 ， K 2 = 300 时，演化轨迹收敛到ESS (0， 0， 1)：只有车主因为换电的收益大于充电会趋向于合作，车企和电企趋向于不合作。演化轨迹如下图4所示。 图4. ESS (0， 1， 1)、(0， 1， 0)、(0， 0， 0)、(0， 0， 1)的演化轨迹 5.3. 初值和参数的影响 对 x ， y ， z 取不同的初始值，其他参数跟表1保持相同，得到初始值不一样时ESS相同，但到达1的时间不同。具体演化轨迹如下图5所示。 图5. (x， y， z) = (0.01， 0.01， 0.01)、(x， y， z) = (0.7， 0.8， 0.9)的演化轨迹 ESS (0， 1， 1)的敏感性分析如图6所示：分析参数G 1 ，K 1 对车企行为策略的影响，并控制参数使得车企的行为策略由不合作向合作演化。ESS (0， 1， 1)可以通过调整参数G 1 和K 1 来向ESS (1， 1， 1)转变，政府补贴G 1 对车企激励作用明显，不补贴时，由于前期成本较高，车企最终会选择不合作。换电模式的市场竞争力K 1 较大时，即使政府不补贴，车企也会选择合作。 图6. (0， 1， 1)的敏感性分析 ESS (1， 0， 1)的敏感性分析如图7所示：分析参数G 2 和K 3 对电企行为策略的影响，并控制参数使得电企的行为策略由不合作向合作演化。政府补贴较小或不补贴时，电企合作积极性不高。在补贴较少时，电企将电池卖给整车企业的利润K 3 较小时，电企的合作积极性较高，随着K 3 的更大，合作意愿逐步降低。 图7. (1， 0， 1)的敏感性分析 ESS (1， 1， 0)的敏感性分析如图8所示：分析参数G 3 ，i 2 ，T，R对车主行为策略的影响，并控制参数使得车主的行为策略由不合作向合作演化。政府的补贴影响车主的合作积极性，补贴越高，积极性越强。在补贴较低时，随着自主充电的电费升高，车主的合作意愿增强。充电时长越长，意味着车主的等待时间越长，为缓解充电焦虑，车主的合作意愿也会增加。换电模式带来的直接收益与车主合作意愿呈正比。 图8. (1， 1， 0)的敏感性分析 图9. ESS的演变 综上，受参数影响的ESS的演变过程如图9所示：可调整G 1 ，K 1 ，使ESS (0， 1， 1)演变为ESS (1， 1， 1)；调整G 2 ，K 3 使ESS (1， 0， 1)演变为ESS (1， 1， 1)；调整G 3 ，i 2 ，T，R使ESS (1， 1， 0)演变为ESS (1， 1， 1)。
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user: 6. 结论 根据演化博弈理论的分析，要利用PPP模式促进新能源汽车换电模式的发展，若满足以下条件，PPP模式很可能会成功： 1) 新能源整车企业在政府补贴后的净收益大于当前模式下的利润。 2) 电池企业在政府补贴后进行换电模式的净收入大于将电池直接售卖给整车企业的利润。 3) 车主在政府补贴后换电模式的风险小于充电模式的风险，且所付出的电池租用费和补能费低于自行充电的费用。 如果在实践中提出PPP模式，所有参与者将被潜在里利润吸引而进行合作，并且合作行为在市场上是稳定的。ESS仅受满足稳定性条件的参数值的影响。初始值越大，演化轨迹到达ESS (1， 1， 1)的速度越快。 1) 当电企和车主愿意合作，而车企不愿意合作。政府的适当补贴和降低成本以此来增大市场竞争力可以吸引车企合作。 2) 当车企和车主愿意合作，而电企不愿意合作。政府的适当补贴和降低工业用电的电价可以吸引电企合作。 3) 当车企和电企愿意合作，而车主不愿意合作。政府的适当补贴和提高自主充电的收费以及控制换电模式的风险可以吸引车主合作。
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user: 致 谢 感谢国家自然科学基金项目：高维复杂数据分析中的贝叶斯随机桥惩罚回归：理论、方法及应用(12061065)；随机动态死亡率模型的统计性质及应用研究(12061066)的资助。
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user: 摘要 文章分析了Cahn-Hilliard方程的能量不变二次化法的能量稳定性。首先分析了Cahn-Hilliard方程是满足能量耗散，即能量随时间的推移呈衰减趋势，并且这种随时间衰减的性质能得到保持。其次，对定义的自由能被积函数变换成新的二次函数，即能量不变二次化法同样验证了它的能量衰减性质，并给出了Cahn-Hilliard方程能量不变二次化法的能量稳定性。结果表明，该数值格式是无条件稳定，即能量稳定性与时间步长是无关的。最后我们基于有限元方法给出了一个数值算例，来有效的模拟Cahn-Hilliard方程相位变化情况。
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user: 1. 引言 Cahn-Hilliard方程最初是由Cahn和Hilliard在文献 [ 1 ] 中介绍，用以描述熔融合金中复杂的相分离和粗化现象，该合金被淬灭到只有两个不同的浓度相可以稳定存在的温度。随着理论的发展，对Cahn-Hilliard方程的研究也受到众多学者追捧，Cahn-Hilliard方程在流体力学中具有重要应用，并被许多学者广泛研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。Cahn-Hilliard相场方程经常用来描述油水相分离的行为，在工业上有着重要的应用。在不同的研究领域Cahn-Hilliard方程的模型也各有不同，本文要研究的Cahn-Hilliard方程模型如下 [ 6 ] [ 7 ]： { ∂ u ∂ t + Δ ( ε Δ u − f ( u ) ) = 0 ， ( x ， t ) ∈ Ω x ( 0 ， T ] ∂ u ∂ n = ∂ ( f ( u ) − ε Δ u ) ∂ n = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， x ∈ ∂ Ω . (1) 在方程中u表示混合物的浓度， ε 是一个与界面厚有关的参数( ε > 0 )，n为边界 ∂ Ω 上的外法向量，其中f是光滑函数F的导数。特别地，取 f ( u ) = u ( u 2 − 1 ) ， F ( u ) = 1 4 ( u 2 − 1 ) 2 其中f需要满足：存在常数L，使得 max u ∈ R | f ′ ( u ) | ≤ L Cahn-Hilliard方程它有一个重要的性质就是可以做Liapunov能量函数 [ 1 ] E ( u ) = ∫ Ω ( ε 2 | ∇ u | 2 + F ( u ) ) d x E ( u ) 称作自由能泛函，它能准确的表述混合物的自由能。
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user: 2. Cahn-Hilliard方程的能量耗散性 2.1. 能量耗散 本文要研究的稳定性Cahn-Hilliard方程能量稳定的 [ 8 ]，给出下面的引理 引理1 Cahn-Hilliard方程定义的自由能 E ( u ) 满足下面的定律 ∂ ∂ t E ( u ( t ) ) = − ∫ Ω | ∇ ( ε Δ u − f ( u ) ) | 2 d x ≤ 0 即Cahn-Hilliard方程是满足能量耗散的。 证明 取 ϑ 与(1)式的第一个式子做内积，有 ( u t ， ϑ ) = ( Δ ( f ( u ) − ε Δ u ) u ， ϑ ) 式中 u t = ∂ u ∂ t ， ( ⋅ ， ⋅ ) 表示内积。取 ϑ = f ( u ) − ε Δ u ( u ( t ) ， f ( u ) − ε Δ u ) = ( Δ ( f ( u ) − ε Δ u ) ， f ( u ) − ε Δ u ) 由格林公式以及边界条件可得 ε ( ∇ u t ， ∇ u ) + ( u t ， f ( u ) ) = − ( ∇ ( f ( u ) − ε Δ u ) ， ∇ ( f ( u ) − ε Δ u ) 即 d d t ∫ Ω ε 2 | ∇ u | 2 d x + d d t ∫ Ω F ( u ) d x = − ∫ Ω | ∇ ( f ( u ) − ε Δ u ) | 2 d x ≤ 0 d d t E ( u ( t ) ) = − ∫ Ω | ∇ ( f ( u ) − ε Δ u ) | 2 d x ≤ 0 证毕。 2.2. 能量不变二化法 为了构造线性数值格式，我们令(1)式中 f ( u ) − ε Δ u = ω 的，Cahn-Hilliard方程变形为 [ 9 ] { ∂ u ∂ t − Δ ω = 0 ， f ( u ) − ε Δ u = ω ( x ， t ) ∈ x ( 0 ， T ] ∂ u ∂ n = ∂ ω ∂ n = 0 ， x ∈ ∂ Ω ， u ( x ， 0 ) = u 0 ( x ) ， x ∈ ∂ Ω . (2) 接下来我们采用能量不变二化法来分析变换后是否满足能量耗散规律。 引理2 Cahn-Hilliard方程采用能量不变二化法后定义的自由能 E ( u ， δ ) 满足下面的定律 ∂ ∂ t E ( u ， δ ( u ) ) ≤ 0 即Cahn-Hilliard方程采用能量不变二化法也是满足能量耗散的。 证明 为了采用能量不变二化法，我们作以下标记： δ ( u ) = F ( u ) + β ， g ( u ) = 2 d d u δ ( u ) = f ( u ) F ( u ) + β 则(2)式变形为 { u t = Δ ω ， ω = − ε Δ u + δ ( u ) g ( u ) ， δ t = 1 2 g ( u ) u t . (3) 用(3)式中三个式子分别与 ω 、 u t 、 2 δ 作内积可得 d d t E ( u ， δ ) = − ∫ Ω | ∇ ω | 2 d x ≤ 0 ， 所以我们采用能量不变二分法满足能量耗散，其中 E ( u ， δ ) = ∫ Ω ( ε 2 | ∇ u | 2 + δ 2 ) d x ，这里的 E ( u ， δ ) 和 E ( u ) 是等价的。
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user: 3. 稳定性分析 利用格林公式和边界条件，很容易得到Cahn-Hilliard方程的变分形式 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 为：求 ( u ， ω ) ∈ H 1 ( Ω ) × H 1 ( Ω ) ，使得下面的式子成立 { ( u t ， v ) + ( ∇ ω ， ∇ u ) = 0 ， ∀ v ∈ H 1 ( Ω ) ε ( ∇ u ， ∇ ψ ) + ( g ( u ) δ ( u ) ， ψ ) = ( ω ， ψ ) ， ∀ ψ ∈ H 1 ( Ω ) 针对上面的变分形式，构造时间方向的半离散格式 { 1 τ ( u n + 1 − u n ， v ) + ( ∇ ω n + 1 ， ∇ u ) = 0 ， ε ( ∇ u n + 1 ， ∇ ψ ) + ( g ( u n + 1 ) δ n + 2 + δ n 2 ， ψ ) = ( ω n + 1 ， ψ ) . (4) 其中τ为时间步长，且该格式满足下面的能量估计式成立： 定理 (能量稳定性)方程(4)的解满足下面的能量稳定，即 E ( u n + 1 ， δ n + 1 ) − E ( u n ， δ n ) = − τ ‖ ∇ ω n + 1 ‖ 2 − ε 2 ‖ ∇ ( u n + 1 − u n ) ‖ 2 其中， E ( u n ， δ n ) = ε 2 ‖ ∇ u n ‖ 2 + 1 2 ( ‖ δ n + 1 ‖ 2 + ‖ δ n ‖ 2 ) 证明 在(4)式中取 v = τ ω n + 1 ， ψ = u n + 1 − u n 有 { ( u n + 1 − u n ， ω n + 1 ) + τ ‖ ∇ ω n + 1 ‖ 2 = 0 ， ε 2 ( ‖ ∇ u n + 1 ‖ 2 − ‖ ∇ u n ‖ 2 + ‖ ∇ ( u n + 1 − u n ) ‖ 2 ) + ( g ( u n + 1 ) δ n + 2 + δ n 2 ， u n + 1 − u n ) = ( ω n + 1 ， u n + 1 − u n ) (5) 再把方程(3)中的第三式与 2 τ ( δ n + 2 + δ n ) 作内积可得 ‖ δ n + 2 ‖ 2 − ‖ δ n ‖ 2 = ( g ( u n + 1 ) ( u n + 1 − u n ) 2 ， δ n + 2 + δ n ) (6) 综合(5)、(6)两式有 τ ‖ ∇ ω n + 1 ‖ 2 + ε 2 ( ‖ ∇ u n + 1 ‖ 2 − ‖ ∇ u n ‖ 2 + ‖ ∇ ( u n + 1 − u n ) ‖ 2 ) + ‖ δ n + 2 ‖ 2 − ‖ δ n ‖ 2 = 0 整理可得该定理的结果。 证毕。
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user: 4. 数值实验 为了能够有效观测Cahn-Hilliard方程相场模型的相位变化情况，采用混合有限元方法给出一个数值算例，选取精确解为 u = e − t sin 2 ( π x ) sin 2 ( π y ) ， δ ( u ) = 1 2 ( u 2 − 1 ) 计算区域为方形区域 Ω = ( 0 ， 1 ) 2 ，其中网格尺寸选择1/64， τ = 1.0 e − 6 。 图1描绘了在 ε = 0.01 时，T = 1。0e−5，T = 1。0e−4，T = 1。0e−3，T = 1。0e−2时的相位变化图。 图2描绘了在 ε = 0.1 时，T = 1。0e−5，T = 1。0e−4，T = 1。0e−3，T = 1。0e−2时的相位变化图。 图1. 当ε = 0.01时， 数值解u在不同时刻的变化图像 图2. 当ε = 0.01时，数值解u在不同时刻的变化图像 从上面两图可以看到，所构造的数值算例有效的模拟了Cahn-Hilliard方程的相位变化过程，起初两种物质任意分布，随着时间的推移，两种物质逐渐趋于缓和，最后到达一种稳定状态。 比较图1和图2可以发现，当ε取不同值时，对两种物质的反应速率有很大影响，ε越小反应越剧烈，反应速率越快，相当于起到了催化剂的作用。
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user: 摘要 目的：文章旨在探索应用统计学方法分析医院中药房在中药饮片调剂剂量误差方面存在的问题及其影响因素。方法：从不同角度分别采取卡方检验、方差分析、t检验及Logistic回归模型进行统计分析。结果：剂量误差受剂数、性别、工龄等因素影响。对于分剂量均匀度，处方剂数过多和男性是危险因素，工龄是保护因素。结论：研究发现，通过各类统计学方法的综合运用，能够有效识别中药饮片调剂剂量误差方面存在的问题及其原因，以便为进一步改进调剂质量奠定基础。
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user: 1. 引言 统计学源于应用数学，其主要借助概率论建立数学模型，通过收集所观察的数据，进而进行量化分析、推断和预测，以便透过同质事物的变异性和差异性来揭示事物的内在规律和实质 [ 1 ]，以为相关决策提供参考依据。它已被广泛应用在在各学科之上，特别在医药学科学试验研究中的应用尤为突出，但在指导社会实践尤其在医院药事管理 [ 2 ] 中的应用尚处于起步阶段。本文旨在尝试应用各类统计学方法汇总医院中药房在日常的中药饮片调剂管理中与剂量误差相关的数据，并经过统计分析后，识别出其中存在的问题 [ 3 ] 及其原因，以便更科学的管理中药调剂质量，从而提高患者服用疗效 [ 4 ] 和安全性 [ 5 ]。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 随机选取3名中药调剂员(以下分别简称A、B、C)，随机抽取分剂量包装中药或代煎药，用电子秤称重校对。文中所谓“误差”，指假定每次称量中药100.00 g，再与所计算“相对误差”乘积后所得同义转换 [ 6 ] 值。代煎药仅称取总重量，非代煎药除称取总重外，还对分剂量包装逐个称量。详见表1。 Table 1 Basic information of sample 调剂员基本信息 样本量(单位：个) 分剂量包装样本量(非代煎) 需称取总重量样本量 调剂员 性别 工龄(单位：年) 8剂及以上 7剂及以下 合计 代煎药 非带煎药 A 男 8 135 99 234 48 94 B 女 3 90 136 226 C 男 1 88 154 242 表1. 样本基本情况 2.2. 方法 以下统一采用SPSS23.0进行数据统计。 2.2.1. 分剂量合格率的卡方检验 1) 成组设计行×列表资料的卡方检验 对A、B、C进行分剂量合格率卡方检验。依据《处方管理办法》，实际分帖重量与处方理论帖重的误差在±5%内为合格，否则视为不合格。 2) 成组设计四格表资料的卡方检验 依据《处方管理办法》，处方开具一般不得超7日剂量。剂数过多应不利于分剂量均匀度，故将样本分为8剂及以上和7剂及以下两类。分别对A、B、C以及三者合计的两类样本进行分剂量合格率的卡方检验，以检验剂量过大能否导致分剂量均匀度下降。 2.2.2. 完全随机设计资料的方差分析 对A、B、C所调剂的分剂量误差绝对值样本进行完全随机设计资料的方差分析，以检验其分剂量误差程度情况。 2.2.3. 两独立样本均数的t检验 1) 8剂及以上和7剂及以下样本的t检验 同上，分别对A、B、C及三者合计的两类样本分剂量误差绝对值进行两独立样本均数的t检验。 2) 代煎药与门诊药总剂量误差的t检验 分别对A、B、C及三者合计的代煎药与门诊药总剂量误差进行两独立样本均数的t检验。此处与以上方差分析和t检验的异同点，在于这里是“误差”而非其“绝对值”，以验证门诊药与代煎药总剂量误差均值是否有差异，而非误差程度差异。 2.2.4. Logistic回归分析 采用二分类 Logistic回归模型，将因变量设为“分剂量误差绝对值是否大于5”，自变量设为“处方剂数是否大于等于8剂、性别及工龄”。对性别设哑变量：男性为1、女性为0。
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user: 4. 讨论 4.1. 分剂量误差存在问题及影响因素分析 4.1.1. 分剂量合格率整体偏低 依据调剂质量管理相关规定，分帖准确率不得低于99%，但A、B、C的分剂量合格率均远低于该标准。究其原因，一是现实调剂工作强度过大，日均调剂量远超负荷；二是患者的催促；三是医院为节约运营成本，调剂员配比低；四是制度不健全，岗前培训不规范；五是变“逐剂复戥”为“手工分剂量”。 4.1.2. 工龄、性别对分剂量误差的影响 对于A、B、C的分剂量误差，不论是从卡方检验的定性角度还是从方差分析的定量角度，结论一致，均是A、B的分剂量误差程度无显著差异，且明显低于C，即A、B的分剂量合格率明显高于C或A、B的分剂量误差绝对值的均值明显低于C。据表1数据显示，A、B工龄相对较长，均在3年及以上，调剂技术相对熟练，调剂质量更趋稳定，而C工龄刚满一年。这暗示工作经验可能是影响分剂量准确度的显著因素。另外，A是男性，B是女性，A的工龄远高于B，但A与B的分剂量误差程度却无显著差异，这预示男性可能是危险因素。 4.1.3. 处方剂数过多对分剂量误差的影响 不论是从卡方检验的定性角度还是从t检验的定量角度，对于A、B的8剂及以上和7剂及以下的分剂量误差，均是前者较后者差，即前者的处方分剂量合格率均低于后者，但A差异明显，B差异不显著，或是前者的分剂量误差绝对值均高于后者，但差异均不显著；对于C来说，却是前者优于后者，即前者的处方分剂量合格率高于后者。或是前者的分剂量误差绝对值低于后者。这同时影响了A、B、C数据合并后的检验结果，使得合计样本的前者亦优于后者。究其原因，可能因C的工龄低而致分剂量稳定度差，亦或是受样本量小等的偶然因素影响。考虑A、B的分剂量稳定度较好，则依据A、B的统计结果，或可印证所谓“剂数过多不利于调剂分剂量的均匀度”的实验假设。 4.2. 总剂量误差情况简析 代煎药与门诊药总剂量误差分别为−3.30 g，0.79 g，平均值差值为4.09 g，差异悬殊。究其原因，一是门诊药须患者带回亲自煎煮，其可直接感知由剂量误差引起的满意度 [ 7 ]，这自然引起调剂员的重视，而对代煎药，调剂员或心生懈怠与侥幸；二是缺乏有效的调剂行为约束机制。 4.3. Logistic回归分析 通过回归结果，可以发现，处方剂数过多不利于分剂量均匀度，但因受样本量限制，本文中的自变量“药剂数大于等于8剂”是危险因素，对于因变量“分剂量误差绝对值 > 5%”有一定贡献，但不显著，尚待进一步研究。通常因男性细致程度较女性差，且是显著性危险因素，故男性对于因变量“调剂分剂量误差绝对值 > 5%”有显著贡献。然因工龄是保护因素，其对于因变量“调剂分剂量误差绝对值 < 5%”有显著贡献，即伴随工龄提升，调剂员调剂技术愈加熟练，分剂量均匀度相对越高。 4.4. 小结 统计学方法中的卡方检验从定性角度对中药调剂剂量误差情况进行了诠释，而t检验和方差分析又从定量角度进一步分析验证。通过这两类统计学方法的综合运用，可以更全面客观的对中药调剂剂量误差进行分析并识别出其中所存在问题及可能的潜在原因 [ 8 ]。最后再通过Logistic回归模型，将可转化为统计学数据的潜在原因设置为自变量，即用数据科学分析出所存在问题与潜在影响因素 [ 9 ] 之间的逻辑关系或关联程度，以便为进一步提升配方合格率 [ 10 ]、改进调剂质量及提高临床疗效 [ 11 ] 奠定基础。
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user: 摘要 我国《海商法》采用的是《海牙规则》中的承运人适航义务期间，即“船舶开航前和开航当时”，而《鹿特丹规则》将这一期间扩大到“船舶开航前、开航当时和航程中”。在此次《海商法》修订的背景下，《<海商法>修订征求意见稿》也提出了对承运人适航义务期间的修改建议，一方面不改变国际海上货物运输合同中承运人适航义务期间，另一方面新增国内水路货物运输合同中承运人适航义务期间为“船舶开航前、开航当时和航程中”。