DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 “非学无以广才，非学无以明志”，学习是文明传承之途、人生成长之梯、政党巩固之基、国家兴盛之要。从党的十六大提出“形成学习型社会”，到十七届四中全会将建设学习型政党作为“重大而紧迫的战略任务”，到党的十八大将学习型放在“三型政党”首位，再到党的十九大报告再次彰显学习的重要性，提出要增强学习本领，建设马克思主义学习型政党，推动建设学习大国。全党和全社会的学习问题一直都被党中央摆在突出的位置，正如习近平总书记强调“中国共产党人依靠学习走到今天，也必然要依靠学习走向未来”，构建学习型党组织就是培养组织的核心学习力，将组织打造成为具备应学的动力、能学的毅力、会学的能力的学习型组织。
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user: 2. 责任与担当：“学习”行为及组织系统的内涵解读 2.1. “组织学习力”：系统下学习能力的观照 “学习”是一种古老而永恒的现象，是人类作为万物灵长所独擅的能力，也是人类社会进步的主要动因。学习，自古以来就受到社会的重视，《论语》中孔子便言，“学而时习之，不亦说乎？”。“学”偏重于思想意识的理论领域，侧重于静态地获得知识和技能；“习”偏重于行动实习的实践锻炼，侧重于动态地运用知识和技能。可以认为，学习实质上就是学、思、习、行的总称。 而“学习力”的概念是“学习”这一现象在更专业层次上的延伸，最早由美国系统动力学创始人福瑞斯特于1965年初提出。他运用系统动力学原理非常具体地勾勒出未来企业的组织形态——层次扁平化、组织咨询化、系统开放化，逐步由从属关系转变为工作伙伴关系，不断学习、不断重新调整结构的关系 [ 1 ] 。可见，“学习力”是一个人学习态度、学习能力和终身学习的总和，分为个人学习力和组织学习力。 在福瑞斯特研究的基础上，国内外学者纷纷从管理范畴、各要素之间关系等对此领域展开研究并形成热潮，目前对于何为“组织学习力”还未形成较为统一的概念定论。笔者结合学者们的观点，从方法论意义上对“组织学习力”进行了界定。笔者认为，“组织学习力”是组织为了应对动荡复杂的环境挑战，通过学习和运用“学习”的方法而获得组织行为变化，进而满足自身生存与发展需要的能力。它不仅仅是组织学习动力、毅力、能力等与学习有关要素的综合体现，更是通过“学习”这种行为，提升知识资源转化为知识资本的能力，发挥团队学习的“创造性张力”，产生克服变化阻力、推进正方向发展力的强大力量，这才是“学习力”的本质属性和特征 [ 2 ] 。 2.2. “学习型党组织”：政治视角下的学习系统 早在20世纪70年代初，西方国家提出了“学习型社会”的概念。1965年，联合国教科文组织在巴黎召开的一次会议上，通过了成人教育局负责人蓝格朗的“终身教育提案”，1968年，西方学者赫钦斯在《学习化社会》中对“终身教育”作了进一步分析阐述，1972年，联合国教科文组织提出“创建学习型社会”的号召 [ 3 ] 。在这种研究氛围下，学习逐渐向组织建构的方向延伸。1990年，美国学者彼得·圣吉在《第五项修炼——学习型组织的艺术与实务》中，首次将“学习型组织”理论化、系统化，提出了学习型组织所需要的五项新技术，国内外研究动向开始由组织学习向学习型组织转变，这标志着管理学认识领域的一个重大革命。 国内关于学习型党组织的概念，是学习型组织和党组织概念的结合体。“学习型党组织”是“学习型组织”的下位概念，是应时代而生的，指党组织全体成员在共同目标的指引下，能够树立符合时代要求的学习理念，具备“在工作中学习、在学习中工作”的学习意识，加强“系统思考”、“团队学习”、“不断创新”、“自我超越”的学习能力，进而通过成员的共同努力持续增强基层党组织的创造力、凝聚力和战斗力 [ 4 ] 。学习型党组织拥有全员学习、全面学习、全程学习的理念与机制，是加强中国共产党组织建设、提高党员素质的有效载体。面对新时代、新方位、新使命，党组织通过对这一理念与机制的消化与吸收，持续提高党的执政水平，不断巩固党的执政地位，有效促进国家治理体系和治理能力的现代化，这对党组织各项工作的开展都十分重要。
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user: 3. 冲突与融合：学习型党组织学习力构建的现实要求 3.1. 问题彰显党组织学习力构建的必要性 学习型党组织的建设是一项复杂的系统工程，对创新性和实践性的要求都很高。随着我国全面改革进入深水区和攻坚区，新形势、新问题层出不穷，强化党建工作的引领作用就显得迫在眉睫，这就更需要广大党员积极主动学习各种新知识。与此同时，我们还必须清醒地看到，当前，随着创建学习型党组织的热潮逐步消褪，部分党组织学习情况不容乐观，最初的学习动力、毅力和能力逐渐弱化，学习计划难以真正有效落实，走过场，做表面文章，敷衍了事，这些都与构建学习型党组织的本质要求相背离，直接影响了党员学习力的提升。 首先，学习自主意识薄弱，时代感与互动性弱化。现今，学习型党组织建设大多停留在复制传统的“政党学习教育”层面，主要依靠建立一套外在约束管理机制来保证学习硬指标任务的完成，缺乏与时俱进的学习精神。同时，组织学习形式化、盲目化，集中于自上而下的宣讲灌输且内容单一、教条，形式死板、陈旧，无法满足不同群体党员的学习需求，互动性不强。溯其根源，主要在于内发力匮乏，加之外部激励机制也不健全，从而导致组织学习缺乏吸引力、渗透力，党员学习自主意识薄弱，被“学与不学一个样，学好学坏一个样”的错误心态牵着走，尚未实现由“要我学”向“我要学”真正转变。 其次，学习驱动机制匮乏，短期化与碎片化并存。近年来，很多党组织在创建学习型党组织的过程中，把学习当成一场宣扬政绩的表现活动、时髦词汇或是一项应急活动、短期工作，采取运动式的走过场行为模式，短期化现象风靡。加之党员学习缺乏钻研精神，浅尝辄止，倾向于单纯地追求表面文章和不讲实际的学习效果，人为地将学习目标狭隘化，碎片化现象严重。学习驱动机制匮乏导致广大党员对学习型党组织的建设重视不足，是造成这类“形式主义”问题泛滥的主要因素。 最后，学习创新意识缺失，针对性与实践性不足。学习的最终目的不在于完成学习的过程和任务，而在于对知识的理解、消化和应用，用学习提升解决问题的能力。当前，在学习型党组织创建过程中，不同程度的存在着“不会学习”、“为学习而学习”等不良现象，读死书、死读书，学用脱节，针对性和实践性差，学习创新意识缺失。党员在学习的过程中没有形成问题倒逼意识，不以解决实际问题为指引去有意识地学习，而将学习的成果单纯地定义在读了多少本书，搞了多少次集体学习活动，或者是发表了多少篇理论研究成果，致使学习的创新能力和转化能力不足。 尽管当前学习型党组织的建设问题不断，困境重重，但毋庸置疑的是，这已经掀起了一股全国性的热潮，充分证实了各地各级党组织对建设学习型政党和参与打造学习型社会的认可。用学习指导实践，以学习推动创新，靠学习促进发展，正是学习型党组织存在的内在要求和动力源泉。 3.2. 现实突出党组织学习力构建的可能性 综观全世界的国家、民族、政党发展史，“学习”释放的正能量无处不在。民族的振兴与崛起、国家的繁荣与富强、政党的成熟与睿智，无不因学习而经久不衰；相反，因不重学、不善学而步步沉沦的组织亦成为血的教训。历史告诉世人，重学必兴、轻学必衰是成为“生存”于社会的“适者”的永恒不变之铁律。 进入新时代，“学习”在中国的政治生活中体现出了新的内涵和深度。习近平总书记在中央党校建校80周年庆祝大会上的讲话中，从实现“中国梦”的战略高度指出，“好学才能上进。我们的干部要上进，我们的党要上进，我们的国家要上进，我们的民族要上进，就必须大兴学习之风，坚持学习、学习、再学习”。在2014年5月召开的亚信峰会期间，习书记又强调“中国要永远做一个学习大国”的思想观点。面对新时代、新方位、新任务，党的十九大报告明确要求，要弘扬马克思主义学风，用党的创新理论武装头脑，这是对深化学习型党组织建设的新要求，也是党中央对党组织学习力构建的现实呼吁，使学习的战略布局不再局限于一个社会、一种组织，而进一步推进到了国家层面，促进了学习从各个领域、各个层次多位一体、全面推进的新局面的形成。 近年来，全国各地各级党组织积极贯彻落实中共中央办公厅印发的《关于推进学习型党组织建设的意见》精神，扎实有效地推进学习型党组织建设，带动起蓬勃的学习热潮，在制度建设、组织建设和思想建设等方面都取得了一定的进展和成效。在中央，如全国人大、国务院办公厅、国管局等部门积极开展专题讲座、演讲比赛、征文评选等活动，为广大党员干部创造“寓学于乐”的良好氛围；中组部、中央直属机关工委、中央国家机关工委组织开展司局级干部自主选学试点工作，由七所国内名校按照干部实际需求和各校学科优势，拿出“招牌”课程供学员选学，使广大干部在积极参与中实现自我提升。在地方，如江苏省领导干部学习会、浙江省委专题读书会等，每年都会集中一段时间围绕特定主题组织领导干部学习，以加强组织理论武装，推进组织科学发展；被授予“金坛市学习型党组织基层示范点”称号的江苏金坛收费站多年来始终按照学习型党组织建设的要求，坚持在“学”字上下功夫，在“用”字上做文章，在“干”字上见成效，积极以学习促发展，带动了全站各项工作的顺利进行。 可见，各地各部门党组织为满足自身需求，在行之有效的学习途径和丰富多彩的学习形式的探索上都进行了积极尝试并取得了丰硕成果，这有力激发了各级党组织的学习力和创新力。这一“蔚然成风”的态势若能持续有效地进行下去，一个科学理论武装、具有世界眼光、善于把握规律、富有创新精神的学习型党组织必将以全新的姿态呈现在社会大众面前，全党理论水平和实践能力也将得到全面提升。
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user: 5. 结语 学习从来就不是一蹴而就的，学习型党组织建设更是一个长期系统工程，我们只有学会抛弃功利的色彩，不再被形式主义所绑架，才能让学习回归本来的意义。全党要不断增强组织学习动力、坚定组织学习毅力、提高组织学习能力，学习的潜在力量才能得到最大程度的发挥，学习型党组织的建设才能真正的引向深入。
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user: 摘 要 2018年在青海省共和县种植白刺，对白刺的生长发育及气象条件进行分析。结果表明，气温稳定通过10℃后，当≥10℃积温为120.0℃∙d时播种白刺，10日后白刺开始出苗，17日后达到出苗盛期。在出苗期，随着降水和日照时数的增加，白刺出苗期加快。出苗盛期10日后白刺开始展叶，17日后达到展叶盛期。当旬平均气温4.0℃、平均最低气温零下时白刺叶变色始期；当平均气温降至2.0℃以下，平均最低气温降到−4.0℃时，白刺叶变色达到盛期。 关键词 :分析，生长，气象条件，共和地区 Copyright © 2019 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 白刺属蒺藜科多年生落叶旱生或超旱生典型荒漠的野生灌木 [ 1 ] ，抗性强，能够在重盐碱地上生长，抗干旱，有很好的水土保持效果。白刺属全世界有12种，我国有8种，大部分分布在西北干旱、高寒地区及北方盐渍地带 [ 2 ] 。白刺还是荒漠地区植被主要建群树种，其根第发达，根蘖能力强，具有很强的耐寒、抗沙埋、沙割能力，是营造荒漠地带防风固沙的先锋树种，因而具有重要的生态防护价值，其浆果状核果营养丰富，富含各种维生素、氨基酸及锌、锰、硒等各种微量元素，又是罕有的小果类野生优质果品经济类植物，具有较高的经济利用价值，被称为“第三代果树” [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。随着干旱荒漠地区生态环境的退化，作为荒漠地区植被主要建群树种的白刺出现了不同程度的退化，大面积死亡或生长不良、结实率下降或不结实，这一特殊的野生资源面临着严重的威胁 [ 7 ] 。作为我国西北地区的一种重要的固沙植物，白刺及其果实的功能性研究近年受到了人们越来越多的关注。刘庆国在柴达木地区用不同温度的温水浸泡对唐古特白刺的种子进行催芽处理试验，得出用50℃~70℃的温水浸泡唐古特白刺的种子，唐古特白刺的种子的露白时间最短；当水温为50℃时，其出苗率最高；水温在40℃~60℃，唐古特白刺的苗高和主根长最大 [ 8 ] 。李清河等人 [ 9 ] 研究了不同种源白刺幼苗生理生长对水分梯度的响应差异，认为水分影响白刺植株的苗高和最大新枝长等生长量指标。李发鸿等人 [ 10 ] 研究了干旱荒漠区围栏封育对白刺群落生长的影响，得出实施围栏封育后，有利于白刺群落中植物种类的增加和群落的生长及退化种群的恢复。近年来，人们对白刺的开发利用前景进行了大量研究，包括荒漠与盐碱地治理、环境绿化、土壤改良、生态环境改善等生态价值的研究 [ 11 ] ，也涉及了食用、药用等经济价值方面的研究 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 。在更大区域上发展白刺和扩大其栽培范围，将会实现白刺生态效益和经济潜力的更有效发挥。 共和地区海拔高、气候冷凉干燥，昼夜温差大，雨热同季，日照时间长，太阳辐射强，有着适宜白刺生长的得天独厚的气候资源。气候因素是白刺产量品质形成过程中提供必须的能量和物质的自然资源，又是影响白刺生长发育及产量品质形成的重要生态环境，其中光热条件对白刺生长发育的影响是十分显著的。由于共和地区年降水量小于400 mm，乔木树种生态需水量大，发展受限。而灌木耗水量小，适应性强，并且有很强的更新复壮和自然修复能力，因此，作为干旱风沙荒漠区，白刺是恢复植被最好的选择。基于白刺的生态及经济特征，在共和县开展白刺生长气象条件的研究，旨在为扩大白刺种植范围和合理推广白刺提供依据。
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user: 2. 研究区概况及资料观测 2.1. 研究区概况 共和县隶属青海省海南藏族自治州，地处青藏高原东北角，北靠青海湖，南临黄河，东以日月山与东部农业区为界，西与柴达木毗连，东西长221.5 km，南北宽155.4 km，总面积1.73 × 104 km 2 ，其中陆地面积1.46 × 104 km 2 ，占总面积的84.86%。地形由西北向东南倾斜，平均海拔3200米，拥有农、牧资源，矿藏资源，水资源，地热资源，旅游资源，动植物资源，风、光资源等七大优势资源。县辖4镇7乡，14个社区居委会，99个行政村。总人口13.6万余人，有汉、藏、回、蒙、撒拉族等22个民族，其中藏族占67.6%。全县有可利用草场1876.16万亩，拥有耕地资源46.96万亩，农作物总播种面积达44.4万亩，其中粮食作物播种面积25.45万亩，油料作物播种面积13.69万亩。 2.2. 资料观测 白刺发育期及同期气象资料人工观测所得，时间为2018年5~11月。按照《农业气象观测规范》进行白刺生育期观测，白刺生育期包括播种、出苗、萌动、展叶、开花、果熟、叶变色和落叶期等普遍期。白刺从播种至落叶各生育期间的气温、降水、日照等资料取自共和县气象局观测的同期气象资料。 2.3. 白刺种植地段 在共和县龙羊峡镇龙羊新村和共和县气象局院内种植的白刺植物。 2.4. 种子处理 白刺种子在播种前进行催芽处理。催芽于2018年5月20日进行，先将干燥的白刺种子取出，用60℃~70℃的热水浸泡24~48 h，捞出后与湿沙(种沙比1:3)混拌均匀，堆放在避风向阳处，盖草帘催芽。待有1/3种子露白时，即可进行播种。 2.5. 种植地段处理 在龙羊新村荒山进行点播，每穴点10粒种子，然后覆土拍平拍实。在共和县气象局院内平整土地1亩，深翻耙平后按15~20 cm的行距搂出播种沟，沟深2 cm以内，在沟内每隔10 cm点播10粒种子，然后覆土拍平拍实。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 白刺生长发育期 从表1可见，共和地区白刺播种日期为5月22日， 6 月 1 日 开始出苗，至6月8日达到出苗盛期。6月18日白刺开始展叶，至6月25日达到展叶盛期。叶变色始期为10月16日，10月23日达到叶变色盛期。由于第一年播种，故白刺未出现开花、果熟两个生育期。白刺出现二叶日期为6月16日，二叶时高度只有0.5 cm。6月21日白刺开始出现四叶，高度增至1.0 cm。白刺六叶日期为6月25日，高度1.1 cm。 Table 1 Observation and record of the growth period of Nitraria sibirica in 201 播种日期 出苗始期 出苗盛期 展叶始期 展叶盛期 叶变色始期 叶变色盛期 5月22日 6月1日 6月8日 6月18日 6月25=日 10月16日 10月23日 二叶日期 二叶高度 四叶日期 四叶高度 六叶日期 六叶高度 6月16日 0.5 cm 6月21日 1.0 cm 6月25日 1.1 cm 表1. 2018年白刺生育期观测记录表 3.2. 不同生育时段各气象条件 3.2.1. 气温稳定通过0℃至播种期的气象条件 2018年气温稳定通过0℃的日期为3月13日，气温稳定通过0℃至白刺播种前的平均气温为7.8℃，平均最高气温为15.5℃，平均最低为1.0℃，降水量累计79.6 mm，日照时数累计581.7 h，相对湿度41%，≥0℃积温为546.6℃∙d。气温稳定通过10℃的日期为5月14日，≥10℃积温为120.0℃∙d (表2)。 Table 2 The values of meteorological element before Nitraria sibirica sowin 5 气温℃ 降水量mm 日照时数h 相对湿度% 平均最高气温℃ 平均最低气温℃ ≥0℃积温℃ 值 7.8 79.6 581.7 41 15.5 1.0 546.6 表2. 播种前各气象要素值 3.2.2. 出苗期 共和地区白刺从6月1日开始进入出苗始期，间隔日数为10天。播种至出苗始期间的平均气温为12.5℃，降水量为12.5 mm，日照时数为77.6 h，相对湿度46%，平均最高气温达18.8℃，平均最低气温为6.6℃，≥0℃积温为112.2℃∙d。6月8日白刺进入出苗盛期，从播种至出苗盛期间隔日数为17天。平均气温为12.0℃，较始期偏低0.5℃；降水量为44.9 mm，较始期增多32.4 mm；日照时数增至125.0 h，较始期增加47.4 h；相对湿度为52%，较始期增大6%；平均最高、最低气温与始期相差不大；≥0℃积温增大为192.6℃∙d，较始期增多了80.4℃∙d。白刺出苗始期至盛期间隔日数为7天。在气温保持不变的情况下，随着降水和日照时数的增加，白刺出苗期加快。可见出苗期间的温度高，降水多有利于白刺的生长(表3)。 Table 3 The values of meteorological element in seeding stage of Nitraria sibiric 项目 出苗始期 出苗盛期 始期–盛期 气温℃ 12.5 12.0 11.5 降水量mm 12.5 44.9 32.4 日照时数h 77.6 125.0 47.4 相对湿度% 46 52 60 平均最高气温℃ 18.8 19.0 19.2 平均最低气温℃ 6.6 6.3 5.9 ≥0℃积温℃ 112.2 192.6 80.4 表3. 出苗期气象要素值 3.2.3. 展叶期 共和地区白刺从6月18日开始进入展叶始期，出苗盛期至展叶始期间隔日数为10天。出苗盛期至展叶始期间的平均气温上升为13.6℃，期间降水量较少仅有9.4 mm，日照时数为58.3 h，相对湿度56%，平均最高气温达19.2℃，平均最低气温为8.1℃，≥0℃积温为122.7℃∙d。6月25日白刺进入展叶盛期，从出苗盛期至展叶盛期间隔日数为17天。期间平均气温升高达14.6℃，较展叶始期偏高1.0℃；降水量为21.0 mm，较始期增多11.6 mm；日照时数为91.9 h，较始期增加43.6 h；相对湿度为58%，平均最高、最低气温较始期偏高1.0℃左右；≥0℃积温增大为233.4℃∙d，较始期增多了110.7℃∙d。白刺展叶始期至盛期间隔日数为7天(表4)。 3.2.4. 叶变色期 根据观测，白刺叶变色始期出现在10月16日，10月中旬平均气温已降至4.0℃，降水量24.5 mm，平均最高气温为11.6℃，平均最低气温在0℃以下。到了白刺叶变色盛期，平均气温已降至1.6℃，平均最低气温更是降到−4.4℃ (表5)。 Table 4 The values of meteorological element in leaf development stage of Nitraria sibiric 项目 展叶始期 展叶盛期 始期–盛期 气温℃ 13.6 14.6 15.8 降水量mm 9.4 21.0 11.6 日照时数h 58.3 91.9 33.6 相对湿度% 56 58 60 平均最高气温℃ 19.2 20.0 21.2 平均最低气温℃ 8.1 9.6 11.4 ≥0℃积温℃ 122.7 233.4 110.7 表4. 展叶期气象要素值 Table 5 The values of meteorological element of 10 days in leaf discoloration period of Nitraria sibiric 项目 10月中旬 10月下旬 气温℃ 4.0 1.6 降水量mm 24.5 0.0 日照时数h 68.2 97.2 相对湿度% 71 53 平均最高气温℃ 11.6 10.4 平均最低气温℃ −0.9 −4.4 表5. 叶变色期旬气象要素值
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user: 4. 白刺生长期各旬新枝长、茎粗、冠幅的测量 从表6可见，白刺新枝长度从7月20日的10.6 cm生长到 9 月 30 日 的28.0 cm，72天间增长了17.4 cm。其中在8月上中旬期间生长最快，根据气象观测数据，8月上、中旬降水量分别为54.3 mm和43.9 mm，较其他各旬降水偏多，较多年值分别偏多2.5倍和1.8倍。白刺茎粗只增长了0.8 cm，增长较慢。白刺冠幅从2.8 cm增长到10.7 cm，增长幅度较快。其中在7月中旬至8月上旬间增长幅度最大，共增长了5.4 cm。 Table 6 Data of new branch length， stem diameter and crown width of Nitraria sibirica in each ten-day perio 7月20日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 7月31日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 1 13 1.1 3 1 15.3 1.4 5 2 8 0.8 3 2 11.1 1.2 4.6 3 11 1.1 3 3 16.4 1.5 6.5 4 10 1 2 4 14.4 1.1 4.6 5 11 1.2 3 5 13.6 1.3 6.9 平均 10.6 1.0 2.8 平均 14.2 1.3 5.5 8月10日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 8月20日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 1 16.8 1.4 5.7 1 19.1 1.5 7 2 17.3 1.2 9.5 2 23.4 1.2 9.5 3 24.3 1.3 9.8 3 28.2 1.3 11 4 17.6 1.1 7.1 4 21.1 1.2 7.2 5 13.6 1.3 8.7 5 17.6 1.5 9.3 平均 17.9 1.3 8.2 平均 21.9 1.3 8.8 8月31日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 9月10日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 1 20.5 1.7 7.2 1 21.6 1.8 9.8 2 32.8 1.3 9.6 2 36 1.4 11.4 3 28.9 1.5 13 3 29.1 1.9 13 4 24.1 1.2 7.5 4 27.7 1.4 7.5 5 20.1 1.6 9.5 5 20.8 1.7 10.5 平均 25.3 1.5 9.4 平均 27.0 1.6 10.4 9月20日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 9月30日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 1 21.8 1.8 9.8 1 21.9 1.9 9.8 2 37 1.5 11.4 2 37.2 1.5 11.4 3 30.1 1.9 13.5 3 30.3 2 13.7 4 28.7 1.4 7.5 4 28.7 1.4 7.5 5 21.9 1.8 10.7 5 22 1.9 11 平均 27.9 1.7 10.6 平均 28.0 1.7 10.7 10月10日 样本 新枝长(cm) 茎粗(cm) 冠幅(cm) 1 21.9 1.9 9.7 2 37.2 1.5 11.4 3 30.4 2 13.5 4 28.7 1.5 7.2 5 22 1.9 11 平均 28.0 1.8 10.6 表6. 各旬白刺新枝长、茎粗、冠幅的数据
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user: 5. 结论 1) 白刺种子在播种前进行催芽处理，用60℃~70℃的热水浸泡24~48 h，捞出后与湿沙(种沙比1:3)混拌均匀，堆放在避风向阳处，盖草帘催芽。待有1/3种子露白时，即可进行播种。 2) 气温稳定通过10℃后，当≥10℃积温为120.0℃∙d播种白刺，10日白刺开始出苗，17日后达到出苗盛期。在出苗期，随着降水和日照时数的增加，白刺出苗期加快。出苗盛期10日后白刺开始展叶，17日后达到展叶盛期。当旬平均气温4.0℃、平均最低气温零下时白刺叶变色始期；当平均气温降至2.0℃以下，平均最低气温降到−4.0℃时，白刺叶变色达到盛期。 3) 2018年白刺种植，由于白刺生长季气温偏高、降水量偏多，白刺新枝长度达28.0 cm。由于8月上、中旬降水量较多年值分别偏多2.5倍和1.8倍，导致白刺新枝长增长最快。白刺茎粗长度为1.8 cm，7月下旬和8月下旬增长较快，其他时间增长较慢。白刺冠幅从最高达10.7 cm，以7月下旬和8月上旬增长幅度较快。
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user: 摘 要 人口问题是一个巨大的问题，这关系到社会的方方面面。本文针对云南省人口当期受前期影响大，且增长呈现出接近线性方式的特点，建立了ARIMA模型和线性模型，以均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为精度评价指标，最终得出ARIMA模型精度最高的结论。并以此模型对云南省未来5年的人口数量进行预测，得出云南省人口将会稳定增长的结论。 关键词 :人口模型，线性模型，ARIMA模型，精度评价 Copyright © 2019 by author(s) 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 人口问题是一个巨大的社会性问题，一个地区人口的发展会影响到该地区的社会、经济和环境资源等各个方面，因此，对人口的有效预测能为将来制定合理的发展方案提供有力依据。 云南省是人口大省，作为国家东南亚和南亚开放的门户，在一带一路的国家战略带来的机遇下，对云南省人口的有效的预测能为其制定合理的发展方案提供有力依据，因此，建立一个精度高的云南省人口数量模型就显得尤为重要了。 预测人口应该结合人口的发展特点来进行，由于人口数量当前受前期影响较为大，而通过简单分析能得出云南省近45年来人口呈现接近线性方式增长的结论。结合这些特点，本文旨在通过构建一元线性模型和ARIMA模型来对云南省人口数量模型进行拟合，并从中选取精度最高的模型作为云南省人口数量模型，以此来预测云南省的人口数量的发展。
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user: 2. 文献综述 人口问题是一个世界性问题，这影响到社会的方方面面，从而对人口的有效预测也就成了一个非常重要的问题。田飞 [ 1 ] 对人口预测的方法体系进行的研究，总结出人口预测模型发展的历程：较早期的模型有指数增长模型、Logistic模型和线性回归模型，随着模糊数学和统计学的发展出现了灰色系统GM (1，1)模型和时间序列模型，而生物医学和计算机的发展为此带来了神经网络算法 [ 2 ] ，这些算法各有优缺点，在模型的选取上应该结合不同数据的特点选择合适的模型。 人口的预测模型应结合当地人口发展的特点来选取。云南省的人口特点除了包含当期人口规模受前期人口影响较大这个几乎所有人口都有的特点以外，还呈现接近线性方式增长的特点，第一个适用于ARIMA模型，第二个适用于线性趋势模型。这两个模型应该都十分广泛，其中第二个模型就是普通的以时间序号为自变量的一元线性模型，易于理解不做过多介绍。 时间序列模型在分析前期对当期有影响的数据时具有非常广泛的应用。如李子奈等 [ 3 ] 使用时间序列模型分析和预测了我国的通货膨胀情况，结果表明时间序列模型的精度高。张松林等 [ 4 ] 使用时间序列模型分析我国的城市化水平，并给出高精确度的预测结果；唐毅 [ 5 ] 在传统时间序列模型的基础上，从样本序列的动态选取及模型识别两方面进行优化，提出了一种能动态调整模型参数的改进时间序列模型。而在近两年的研究中，时间序列的应用有了更广泛的实际应用，如王莉等 [ 6 ] 使用时间序列模型结合残差控制图分析了兰州市的空气质量指数，证实了将时间序列模型与残差控制图结合预测监控大气污染的有效性。刘自强等 [ 7 ] 运用关键词群分析、社会网络分析和时间序列模型分析预测其研究热点的发展趋势，结果表明该方法的有效性。这也进一步表明了传统的时间序列模型与新方法的结合能有效克服传统时间序列模型缺陷，有效解决时代发展的新问题。 云南省人口发展当前受前期影响大，且呈现接近线性方式增长。正是基于以上分析，我们分别使用ARIMA模型和线性模型来对云南省人口数量模型进行拟合，并从中选取精度最高的模型作为云南省人口数量模型，以此来预测云南省的人口数量的发展。
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user: 3. 理论知识 3.1. 趋势拟合法——线性模型 [ 8 ] 趋势拟合法用于拟合具有趋势项的数据，把时间作为自变量，相应的序列观察值作为因变量，建立序列值随时间变化的回归模型的方法。而当数据呈现线性或接近线性方式增长时，使用线性模型来拟合即可。此时模型表达式为： { x t = a + b t + I t E ( I t ) = 0 ， V a r ( I t ) = δ 2 其中 { I t } 为随机波动， T t = a + b t 为消除随机波动的影响之后该序列的长期趋势。 3.2. ARIMA模型 [ 9 ] 具有如下结构的模型称为求和自回归移动平均模型，简记为 A R I M A ( p ， d ， q ) 模型： { Φ ( B ) ∇ d x t = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = δ ε 2 ， E ( ε t ε s ) = 0 ， s ≠ t E ( x s ε t ) = 0 ， ∀ s ≠ t 式中， ∇ d = ( 1 − B ) d ; Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ⋯ − ϕ p B p ，为平稳可逆 A R M A ( p ， q ) 模型的自回归系数多项式； Θ ( B ) = 1 − θ 1 B − ⋯ − θ q B q ，为平稳可逆 A R M A ( p ， q ) 模型的移动平滑系数多项式。 3.3. 精确度评价 本文使用 ( x 1 ， x 2 ， ⋯ x n ) 表示实际值， ( x 1 ， x 2 ， ⋯ x n ) 表示实际值表示预测值，n为样本数。 1) 均方误差(RMSE)： R M S E = ( 1 n ∑ i = 1 n ( x i − x i ^ ) 2 ) 1 / 2 2) 平均绝对百分比误差(MAPE)： M A P E = 1 n ∑ i = 1 n | x i − x i ^ x i | × 100 % 显然，均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)越小，说明模型预测精确度越高，误差越小，模型拟合效果也就越好。
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user: 4. 模型构建 本文使用R语言 [ 10 ] 进行模型的构建。本文选取1973年至2017年共45年的云南人口数量数据(本数据来源于《云南省统计年鉴》，单位为万，用x表示)，画出其趋势图见图1。 从图1可得出，云南省人口数量一直呈现递增的趋势，且增长趋势接近线性趋势，从而使用趋势拟合法中的线性模型来进行拟合。 图1. 云南省历年人口趋势图 4.1. 趋势拟合法——线性模型 1) 模型拟合 此模型是时间作为自变量，相应观察值作为因变量的一元线性模型，得出模型拟合结果(t表示作为自变量的时间)： x = 2820.9909 + 47.5129 t (1) F = 3396 ， R 2 = 0.9872 2) 模型检验 模型(1)的 p = 2.2 × 10 − 16 ；常数项的 p = 2 × 10 − 16 ；系数t的 p = 2 × 10 − 16 ，此三者均小于显著性水平 α = 0.05 ，表示模型(1)及其系数t均显著，模型(1)合理。 3) 精度评价 依据模型(1)可以计算通过此模型得出的云南省1973年至2015年人口数量的估计值，RMSE和MAPE，得： R M S E = 69.44 ， M A P E = 1.46 % 4.2. ARIMA模型 [ 8 ] 1) 数据预处理 通过图1中显示的人口数量递增趋势可知x为非平稳序列，我们对其进行逐步差分，并对逐步差分的结果进行DF检验，以判断逐步差分后序列的平稳性。 一阶差分 P = 0.5289 ；二阶差分 P = 0.01 ，则二阶差分后序列(用x 1 表示)能通过平稳性检验，本文选用差分两次的序列来拟合ARIMA模型。 2) 模型拟合 我们这里画出x 1 的自相关和偏自相关图，以判断ARIMA模型中的自回归和移动平均的阶数。该图见图2。 从图2可以看出，1期的ACF值在二倍标准差之外；5期的ACF值在刚好等于二倍标准差；1期的PACF值在二倍标准差之外，从而我们尝试拟合包含一阶自回归、一阶移动平均和一阶自回归、五阶移动平均的ARIMA模型。 图2. x 1 的自相关和偏自相关图 我们拟合的这两种模型的AIC值分别为315.41和315.82，以AIC值最小准则选取一阶自回归、一阶移动平均的ARIMA模型较为合理。从而拟合的模型为： x t = 0.0731 x t − 1 + ε t − 0.5731 ε t − 1 (2) 3) 模型检验 我们这里对模型(2)进行纯随机性检验，6期和12期检验结果的P值分别为0.3365和0.1915，此二者均大于显著性水平 α = 0.05 ，表明模型(2)通过残差的随机性检验，模型(2)是合理的。 4)精度评价 依据模型(2)可以计算通过此模型得出的云南省1973年至2015年人口数量的估计值，并以此计算RMSE和MAPE，得： R M S E = 8.62 ， M A P E = 0.15 % 4.3. 模型比较 我们以均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评价，模型精确度的指标，此二者值越小说明模型拟合效果越好。模型(1)和模型(2)的精度比较见表1。 Table 1 Precision comparisons of Model (1) and Model (2 RMSE MAPE 模型(1) 模型(2) 模型(1) 模型(2) 69.44 8.62 1.46% 0.15% 表1. 模型(1)和模型(2)的精度比较表 从表1可以看出，ARIMA模型的RMSE值和MAPE值两个指标都比线性模型的小，这表明ARIMA模型精度都大于线性模型，从而我们选取模型(2)作为云南省人口数量的预测模型。
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user: 5. 模型预测 我们得出的云南省人口预测模型为： x t = 0.0731 x t − 1 + ε t − 0.5731 ε t − 1 (2) 使用R语言对模型(2)对云南省今后5年的人口数据进行预测，得出的预测值及其95%置信区间间表2。 Table 2 Population forecast value table of Yunnan Province in the next five year 年份 预测值(万) 95%置信区间 2018 4828.7 (4811.447， 4845.958) 2019 4857.38 (4826.277， 4888.49) 2020 4886.06 (4840.07， 4932.055) 2021 4914.74 (4852.573， 4976.91) 2022 4943.42 (4863.782， 5023.059) 表2. 云南省今后5年人口数量预测值表 我们这里计算真实的云南省2013年~2017年人口增长率为22.6，预测的2018年~2022年的人口增长率为22.944，此二者值非常接近。这说明云南省未来五年的人口将会基本保持目前速度。
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user: 6. 结论 本文根据云南省人口当期受前期影响大，且增长呈现接近线性趋势的特点分别构建了ARIMA模型和线性模型，以均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评价精度的指标，结果表明ARIMA模型的精度最高，最终选取ARIMA模型作为云南省人口数量模型。 本文以ARIMA模型预测云南省未来五年的人口数量，预测结果表明云南省未来五年人口将保持稳定增长，且预测未来五年(2018~2022年段)人口数量曲线的斜率与2013~2017年段曲线斜率非常接近，这说明增长速度与目前增长速度基本相同。
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user: 摘 要 随着我国核电事业的发展，核电站对环境的影响也越来越受到重视，除核电站特有的放射性释放外，各审管部门也加强了对于常规污染物的审管力度，其中最受关注的是核电站废水中的硼排放。压水堆核电站排放废液中所含的硼并没有被活化，不带有放射性，因此不会对人体产生放射性辐照危害。饮用水标准不适用于核电站废液排放，但是对于内陆核电站，废水受纳水体往往兼做灌溉水水源，必须考虑到硼对环境和公众的影响。本文通过调研了水中硼的去除的通用技术，并通过试验研究验证部分技术的去除效果。 关键词 :核电站，含硼放射性废水，处理技术，试验研究 Copyright © 2019 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. 概述 [ 1 ] [ 2 ] 硼(B)是一种重要的非金属元素，为第二周期第ⅢA族元素，硼的应用极其广泛，工业上主要利用硼化合物制造绝缘玻璃纤维材料、硼硅酸盐玻璃和清洁剂。在压水堆核电站中，硼用于反应性的化学补偿控制，即在压水堆核电站运行的过程中，通过向反应堆添加硼酸来控制反应性，当换料或检修时也会向堆芯注入大量硼酸溶液保证安全性。硼有5种同位素，分别是8B、 10 B、 11 B、 12 B、 13 B，应用于核电站中的硼是 10 B，因为它的中子吸收截面最大。核电站产生的含硼废液主要来自反应堆冷却剂流出液，通过废液处理系统处理后，最终随核电站含放射性核素的废液一起排入环境。 作为一种重要的化学元素，硼及其化合物对于工农业生产以及动植物的生长繁育均具有重要的作用，能促进碳水化合物的运输和代谢、促进半纤维及其有关细胞壁物质的合成、促进细胞伸长和分裂、促进叶绿体结构和基粒形成。但过量的补充硼又会对机体产生危害。对于人类而言，硼的摄入量过高会引起恶心、头痛、腹泻、肾损伤，甚至循环衰竭而导致死亡。
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user: 2. 水中硼的通用去除技术 [ 3 ] 水中除硼的主要方法包括：絮凝–沉淀法、吸附法、萃取法、膜法、离子交换法等。 2.1. 絮凝–沉淀法 1) 加碱沉淀法 在弱碱条件下，硼与金属氧化物反应生成难溶的硼酸盐沉淀。常用的絮凝剂有碱式氯化铝、氢氧化钙等。有报道用活性氧化镁和石灰乳来沉淀卤水中的硼。以石灰乳沉淀硼为例，将原卤水浓缩，在浓缩液中加入一定量的石灰乳，便可得到硼酸钙产物CaO∙B 2 O 3 ∙6H 2 O。反应主要受温度、氧化钙的质量、用量及pH值的影响。 2) 加酸沉淀法 主要原理是利用硼酸在无机酸中溶解度小的特点来提取硼。在溶液中加入盐酸或者硫酸，将硼转化为溶解度较小的硼酸，从而分离出硼。通常物料中所含B 2 O 3 的浓度达到2%~3%时，便可使用这种方法。 2.2. 吸附法 1) 氧化物吸附法 天然矿石，例如蒙脱石、高岭土、针铁矿、粘土矿以及煤灰等物质对硼有一定的吸附作用。无论是天然矿石还是煤灰，它们主要的成分都是氧化钙、氧化镁、氧化铁、氧化铝等金属氧化物。使用氧化物法吸附法的溶液中含硼量必须较高才能有较好的去除效果。 2) 天然物质吸附法 自然界中的纤维素、活性炭及其改性物、凝胶及无机大孔材料等均对硼有一定的吸附效果。其中纤维素是一种天然的多羟基化合物，属于天然高分子化合物，其分子结构中含有多-OH基团。纤维素物质主要成分之一是脱水葡萄糖聚合物，即由葡萄糖残基组成、以纤维二糖为基本联结单位的天然高分子化合物。棉花是唯一天然的纯净纤维素材料，纤维素含量高达95%~97%，经过脱脂处理后是很好的吸附材料。 2.3. 萃取法 萃取法的原理是利用含有邻二羟基，且与水不相溶的有机试剂作为萃取剂与硼酸溶液混合。由于硼酸可与有机试剂中的多羟基官能团反应生成络合物而被萃取到有机相，进而达到与水相中的其它离子分离的目的。其中化合物在两种溶剂中的分配系数差别越大，分离效果越好。寻找低毒性、选择性高的萃取剂是该方法的研究重点所在。 2.4. 膜法 1) 反渗透法 反渗透的分离过程是利用反渗透膜选择性地透过溶剂(通常是水)而截留离子物质的性质，以膜两侧的静压差为推动力，克服溶剂的渗透压，使溶剂通过反渗透膜而实现对液体混合物进行分离的膜过程。基于硼自身的性质缺陷，研究人员不断地改变测试条件及增加反渗透级数来脱除海水中的硼。在改变测试条件方面，主要是改变进水的pH值、离子强度、操作压力及产水流量等。 2) 电渗析法 电渗析法是一种很有效的脱硼方法，研究人员也做了大量的实验。虽然现阶段电渗析法除硼在实际应用中的实例很少，但除硼效果确是毋庸置疑的。电渗析是在直流电场作用下，离子通过选择性交换膜发生迁移，进而对离子进行分离的一种方法，属于物理化学分离法。 2.5. 离子交换法 利用硼选择性离子交换树脂的活性基团与水中的硼发生交换反应，可迅速高效地去除水中的硼，其在饮用水、含硼废水、海水淡化等除硼领域已展现出良好的处理效果和广泛的应用前景。硼选择性离子交换树脂的除硼效果主要受水中其他离子种类和浓度、树脂粒径等因素的影响。
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user: 3. 硼去除试验研究 本文选用的方法主要是絮凝–沉淀法、吸附法、离子交换法和反渗透法。 3.1. 试验介质 选取试验介质包括：离子交换材料有罗门哈斯阴树脂、IRN 78阴树脂、LSC-800螯合树脂；絮凝沉淀材料有氢氧化钙、碱式氯化铝、碱式氯化铝 + 氢氧化钙、氧化钙；吸附材料有活性炭和脱脂棉，反渗透膜有东丽反渗透膜和陶氏反渗透膜。 3.2. 试验过程 配制含有5 mg/L硼酸(H 3 BO 3 )的溶液1 m 3 ，将罗门哈斯阴树脂和IRN 78阴树脂以及LSC-800螯合树脂进行对比试验，分别取该树脂5 g置于500 mL烧杯中，加入分别400 mL硼酸(H 3 BO 3 )原液试验。加入氢氧化钠调节PH值至碱性，考察不同树脂对硼的去除效果。在烧杯中，使用含有硼酸的原水进行试验。采用的絮凝沉淀剂为氢氧化钙、碱式氯化铝、碱式氯化铝 + 氢氧化钙、氧化钙，吸附剂为活性炭和脱脂棉。分别取各絮凝剂1 g置于500 mL烧杯中，加入分别400 mL硼酸(H 3 BO 3 )原液试验。加入氢氧化钠调节PH值至碱性，考察不同絮凝剂对硼的去除效果。 膜技术试验装置设计产水量：200 L/h，设置有保安过滤器、一级泵、一级反渗透膜、一级罐、二级泵、二级反渗透膜、流量计，压力计、压差计、电控箱以及连接管道和阀门等组成。装备电源220 V。试验流程如图1。 图1. 反渗透膜试验装置 3.3. 试验结果及分析 如表1。 Table 1 Experimental results of Boron removal from various resin material LSC800树脂 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 4070 3880 1.0490 0.0467 罗门哈斯阴树脂 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 2360 1.5763 0.3656 IRN78树脂 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 2970 1.2525 0.2016 表1. 各树脂材料除硼的试验结果 从上表可以看出，LSC800树脂、罗门哈斯阴树脂和IRN78树脂处理后，溶液中的硼减少不明显，对硼的去除几乎没有效果。 根据表2数据可以看出，各絮凝沉淀剂和吸附材料对硼的去除效果均不显著，相对来说，絮凝沉淀剂碱式氯化铝 + 氢氧化钙的混合物对硼的DF值为2，吸附率可以达到50.54%，可以选择此类药剂作为硼的预处理材料。 Table 2 Experimental results of boron removal by flocculating precipitators and adsorption material 氢氧化钙 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 2700 1.3778 0.2742 碱式氯化铝 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 7880 0.4721 −1.1183 碱式氯化铝 + 氢氧化钙 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 1840 2.0217 0.5054 氧化钙 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 2840 1.3099 0.2366 活性炭 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 3050 1.2197 0.1801 脱脂棉 原水浓度 样品浓度 DF值 吸附率 3720 3660 1.0164 0.0161 表2. 各絮凝沉淀剂和吸附材料除硼的试验结果 从表3可以看出，东丽反渗透膜对硼的总DF值约为2，去除率不高。 Table 3 Experimental results of boron removal by Toray reverse osmosis membran 硼测试结果ug/L DF 原液 一级膜净水 一级膜浓水 二级膜净水 二级膜浓水 一级膜DF 二级膜DF 总DF 2120 1470 2990 967 1710 1.442 1.520 2.19 2120 1510 2960 888 1700 1.403 1.700 2.39 2120 1520 2800 933 1810 1.394 1.629 2.27 2120 1480 3160 948 1790 1.432 1.561 2.24 2120 1460 2970 930 1710 1.452 1.569 2.28 表3. 东丽反渗透膜去除硼试验结果 从表4可以看出，陶氏反渗透膜对硼的去除效果与东丽反渗透膜相当，总DF值约为2，去除率不高。 Table 4 Experimental results of Boron removal by Dow reverse osmosis membran 硼测试结果ug/L DF 原液 一级膜净水 一级膜浓水 二级膜净水 二级膜浓水 一级膜DF 二级膜DF 总DF 2460 1590 2900 1220 1830 1.547 1.303 2.02 2460 1660 2600 1160 1800 1.481 1.431 2.12 2460 1630 2910 1090 1890 1.509 1.495 2.26 2460 1540 2670 1040 1970 1.597 1.481 2.37 2460 1640 2970 1160 1790 1.5 1.413 2.12 表4. 陶氏反渗透膜去除硼试验结果 根据本文的试验研究，LSC800树脂、罗门哈斯阴树脂、IRN78树脂、各絮凝沉淀剂、吸附材料、陶氏反渗透膜和东丽反渗透膜对硼的去除效果均不显著，但根据试验结果，絮凝沉淀剂碱式氯化铝 + 氢氧化钙的混合物和东丽反渗透膜或陶氏反渗透膜作为预处理手段。
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user: 4. 结束语 核电站主冷却剂流出液中硼浓度约为0~2700 mg/kg，也应处理后才能排放。目前美国大部分核电站均对硼的排放进行监测和记录，有的核电站还制定了硼排放指标，如美国印地安角核电站，其放射性废水经处理后排入哈德逊河，硼排放指标为小于1 mg/kg。虽然GB 8978-1996《污水综合排放标准》中对硼的排放限值没有规定，但从便于废液处理系统的标准化设计、减少因将来国家污水硼排放标准制定后带来的设计改进问题，同时也从审管的角度出发，建议在国家标准制定前，设计单位至少应按5 mg/kg硼排放限值进行废液处理系统的设计。对于大浓度含硼量的废液，可以采用本文推荐的絮凝沉淀剂碱式氯化铝 + 氢氧化钙的混合物和东丽反渗透膜或陶氏反渗透膜作为预处理手段，以降低后期进一步处理的成本。
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user: 摘 要 为了对CAPM模型在中国市场的适用性和有效性进行实证分析，从上证180指数中随机选取50支A股股票，并以2016年1月至2018年1月为研究时间段。在得出各支股票贝塔系数的基础上，进行风险和收益的横截面分析。实证结果表明，CAPM并不能完全适用于现阶段我国的A股市场。CAPM的局限性源于自身条件的限制和中国股市的不成熟。 关键词 :CAPM，实证分析，上证180指数，贝塔系数 Copyright © 2019 by author(s) 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. 文献综述 自从1964年Sharpe (1964) [ 1 ] ，Lintner (1965) [ 2 ] 和Mossin (1966) [ 3 ] 提出资本资产定价模型(CAPM)以来，国外学者就该模型在以美国资本市场为代表的西方成熟资本市场上的适用性问题做了大量实证研究。Black，Jensen和Scholes (1972) [ 4 ] 以及Fama和MacBeth (1973) [ 5 ] 对1969年之前的数据进行检验，发现如CAPM模型所表述，平均股票收益与β系数之间确实存在正相关关系；Clare，Priestly和Thomas (1998) [ 6 ] 在英国股票市场进行检验，证明无法拒绝β系数与其截面平均收益呈正相关的假设。然而80年代以来，不一致的验证结果接踵而至。Reinganum和MarcR (1981) [ 7 ] 以及Lakonishok，Josef和Alan C.Shapiro (1986) [ 8 ] 均研究发现，在70年代以后的数据检验中，平均股票收益与β系数间不存在正相关关系。 我国证券市场起步较晚，二十世纪末才将CAPM模型引进并应用到各个投资决策和金融理论研究。杨朝军和邢靖(1998) [ 9 ] 对沪市股价的表现展开研究，通过对传统CAPM中平均收益和β系数关系进行实证研究以及对影响收益的其他因素做横截面检验得到以下研究结论：沪市的风险和收益关系与模型不相符，除系统风险外还存在其它决定收益的因素。陈浪南和屈文洲(2000) [ 10 ] 对CAPM进行实证检验，将股市划分为上升、下跌和横盘三种市场格局，在每种格局中分别检验β的解释力后得出：1) β系数对市场风险的度量有较为显著的作用，但β的均值以及β对收益率的解释程度在不同市场格局中存在显著差异；2) β系数与股票收益率之间的相关性较不稳定。翟羽(2015) [ 11 ] 以沪市前五批进行股权分置改革的60支股票为样本，对CAPM的适用情况进行实证研究。结果表明：在股权分置改革的背景下，CAPM在沪市具有一定适用性。姜婕(2016) [ 12 ] 从运输行业的28支股票中选取了15支代表股票，发现运输行业的β系数分析出的拟合效果不佳，故可以推测我国股市不是一个有效市场。朱光宇(2017) [ 13 ] 通过总结各方关于CAPM模型及其扩展在我国股市中的适用性实证检验，发现得到的结论众说纷纭，受到公认的、具有影响力的结果很少，目前尚未得出可以推动该领域发展的新理论，因此认为CAPM模型的研究在我国仍处于初级阶段。 综上所述，大多数实证研究表明CAPM模型在中国证券市场上的适用性较低，目前相关研究还处在初级阶段。然而，我国证券市场经过多年的发展，上市公司的规模和市场制度安排等也不断出现调整。因此，有必要通过新数据对CAPM的适用性和有效性进行重新检验，以观察影响我国证券市场的风险因素是否发生显著变化。
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user: 2. CAPM模型介绍和检验方法 20世纪60年代，Sharpe，Lintner和Mossin将马科维茨的均值方差理论延伸成为CAPM模型。CAPM认为投资者是基于均值-方差模型来进行投资的选择。在均值-方差模型中，证券市场存在一条有效前沿线，该线与一条从无风险利率出发的射线相切于某一点。马科维茨将这一切点定义为最佳有效资产组合，将这条线定义为资本市场线，即在所有组合中该点对应的有效投资组合最优。如果按照比例复制一个投资组合，使其与市场组合相同，各个投资者的区别在于其无风险资产和市场组合在其总资产的比例上。因此，市场组合是CAPM模型研究的基础。CAPM将资产收益与市场组合收益间的协方差同市场组合收益方差间的比值定义为该资产的系统风险，其方程表达式为： E ( R i ) = R f + β [ E ( R m ) − R f ] (1) 其中，E(R i )是资产i的期望收益率；R f 指无风险利率；E(R m )为市场组合的期望收益率，它是指所有风险资产组成的投资组合；β表示系统风险，是资产i与市场组合收益间的协方差，即： β = cov ( R i ， R m ) / σ ² R m (2) 拟根据Fama和MacBeth (1973) [ 5 ] 提出的方法，将横截面回归方程与时间序列回归法相结合，进行CAPM实证检验。具体步骤如下：1) 划分时期。将样本数据分成三段进行检验，每个时间段包含若干周。2) 利用第一期的股价数据进行时间序列回归，计算出个股的β系数，记作β i 。3) 将第一期β i 按大小排序分组，构造投资组合，并在第二期对各组合再次进行时间序列回归得到组合的β系数，记作β p 。④将第二期组合的β p 作为自变量，利用第三期的组合周收益率做横截面回归检验CAPM模型。
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user: 3. 样本和数据 CAPM成立的前提是市场有效性且股票的价格应在时间序列上线性不相关。由于2015年6月至2016年1月处于股灾期间，此阶段样本不适合研究，因此选择的研究时间为2016年1月29日至2018年1月29日，每个时间段包含33周。研究对象为上证180指数当中的净收益率排名较优、分布在不同行业的50支股票。选择上证180指数作为市场指数。上证180指数作为一种价值加权指数，符合CAPM中市场组合构造的要求。在样本选取上将周收盘价作为观测值，无风险利率选取上海同业拆借利率。所有数据均来源于“同花顺数据中心”和“国泰安数据中心”。 3.1. 个股收益率 CAPM的实证研究大多选用月收益率，考虑到本次选择的时间段较短，采用月收益率将会导致样本量不足，故以下实证研究的观测值选用股票的周收益率。股票的周收益计算方法为： r i ， t = ( P i ， t − P i ， t − 1 ) / P i ， t − 1 (3) 其中，r i，t 表示第i支股票在第t的周收益率，P i，t 与P i，t −1 分别表示股票在第t周和第 t − 1 周的收盘价。 3.2. 市场收益率 采用上证180指数替代市场投资组合来计算市场收益率，计算公式如下： r m ， t = ( W I t − W I t − 1 ) / W I t − 1 (4) 其中，r m，t 表示第t周的市场收益率， W I t 和 W I t − 1 分别表示第t周和第 t − 1 周的指数。 3.3. 无风险利率 文献中通常以短期国债利率或银行同业拆借利率作为无风险利率，基于样本股票所处的市场环境，本次研究采用上海同业拆借利率代替无风险利率。