DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 研究并揭示少数民族价值观的特点和内涵对构建社会主义和谐社会这一系统工程具有重要意义。对不同文化背景下人们的价值观进行研究，还可以使我们了解不同文化和社会中价值行为的差异和原因。少数民族大学生作为即将步入社会的一个重要群体，对他们人际价值观的研究具有重要意义。 在西方心理学领域中，价值观的研究最早可追溯到1928年，哲学家和心理学家斯普兰格(Eduard Spranger)在其经典著作《Types of Men》中对人格理论的贡献，在该书中他将人分成了六种类型，即：经济的、理论的、社会的、审美的、宗教的、权力的 [ 1 ]。随后美国心理学家奥尔波特(G.W. Allport)和阜农( P.E. Vernon)于1931年在《Study of Values: A Scale for Measuring the Dominant Interests in Personality》一文中，采用了斯普兰格对人的六种分类并制定了一份“价值观研究量表”，这项工作在心理学领域的价值观研究中，具有开创意义。另外一项较具代表性的工作是1961年L.V. Gorden在Heider等人的基础上编制了一份至今仍有较大影响力的“人际价值观量表”(SIV)，该量表将人际价值观分为支持、顺从、认可、独立、慈善和领导等6个方面。 而民族价值观是不同少数民族基于各自的历史文化、生产方式、生活习俗、地理环境等因素所形成的具有地域特色或民族特征的价值观 [ 2 ]。国内学者对少数民族价值观的测量研究往往借助国外已有问卷或自编问卷作为调查工具。例如，赵志毅，陈社育和刘红云采用Rokeach著名的价值观调查量表(Rokeach Values Survey， RVS)对甘南藏族自治州的483名回藏中学生实施调查研究 [ 3 ]；胡文彬通过参考中宣部教育局课题组的调查报告和调查选题，自编了结合调查当地情况的问卷调查表，对云南省孟连傣族拉祜族佤族自治县的560名中学生的价值取向情况进行了调查研究 [ 4 ]；李秋洪通过自编民族经济心理调查问卷，对来自广西壮族自治区的11个少数民族地区的1829名对象进行了与民族经济价值观相关内容的调查研究 [ 5 ]。另外，国内学者们对人际价值观也有许多专门的研究。例如，黄希庭等(1982)对重庆两所大学的大学生的人际价值观进行了研究 [ 6 ]；李儒林和张进辅(2006)采用自编的“大学生人际价值观量表”对重庆等城市的923名大学生人际价值观特征进行了调查、分析，其将量表分为3个主要因子 [ 7 ]；覃智(2009)则对广西民族大学的壮族、瑶族和苗族大学生的人际价值观做了比较详细的研究 [ 8 ]。 正确的人际价值观是构建良好社会心理环境、增强社会凝聚力、巩固民族团结和建立和谐社会的重要前提。好的人际价值观念，对于大学生学习效率的提高和身心的发展等具有重要促进作用。将不同民族文化群体融合在一起研究更能突出不同民族文化的特点。云南省作为全国少数民族集聚最多的省份之一，对该省的少数民族大学生的人际价值观做深入研究，了解其特点和影响因素，把握其发展的趋势，为云南省各高校的大学人际价值观教育提供建议，从而促进和谐校园的构建具有重要意义。本文正是以云南省少数民族大学生的人际价值观作为研究对象，通过运用主成分分析、因素分析等统计方法对覃智所编制的调查问卷进行修订，形成一个信度效度均较高的适用于云南省少数民族大学生人际价值观诊断的量表，并开展相关的研究。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 在正式问卷确定过程中的预试调查主要以云南省云南民族大学的215名少数民族大学作为对象。我们之所以只选择云南民族大学大学，是因为从2017年的最新数据显示中，云南民族大学已招齐56个民族的学生，并且少数民族学生的比例已超过了七成。正式量表的题目分析及信度、效度的检验均以该校少数民族大学生为研究对象，共发放问卷235份，最后收回有效问卷215份。其中男性82人次，女性133人次，一年级41人次，二年级23人次，三年级44人次，四年级87人次，研究生2人次，各个民族的人数及所占的比例如表1所示。 Table 1 Ethnic statistic 民族 人数 比例 民族 人数 比例 民族 人数 比例 阿昌族 6 3.90% 回族 8 5.19% 佤族 8 5.19% 白族 26 16.88% 景颇族 2 1.30% 瑶族 2 1.30% 布朗族 2 1.30% 僳僳族 8 5.19% 彝族 26 16.88% 布依族 2 1.30% 苗族 2 1.30% 藏族 11 7.17% 傣族 24 15.58% 纳西族 8 5.19% 壮族 8 5.19% 哈尼族 9 5.84% 普米族 2 1.30% 表1. 民族统计 2.2. 方法 1) 初始成分的来源：本文主要通过修订覃智所编制的人际价值观量表，并对接其中的成分重新调整命名，以适应云南省少数民族大学生的使用。根据原来的分类，一共分为9个维度，分别为：能力类、外表类、指导帮助类、情感支持类、志趣类、品德类、认可类、性格类和利益类 [ 8 ]。 2) 通过对215大学生的抽样调查重新对上述问卷进行项目分析。并在项目分析中，对不满足以下6个指标中任意一个的题项进行删除：① CR值大于等于3.00；② 题项与总分相关大于等于0.40；③ 题项删除后的α值小于总量表的Cronbach α值；④ 共同性大于等于0.20；⑤ 因素负荷量等于0.45；⑥ 校正的题项与总分相关大于等于0.40。共3个题项被删除，最终量表共包含39个题项。 正式量表的施测和统计分析：以云南省云南民族大学的少数民族大学生作为测试对象。由专业的老师和调查人员对少数民族的学生进行随机施测。最终运用SPSS19.0软件包对数据进行了项目分析，使用主成分分析法对成分提取，直接斜交法对因素进行转轴，并对数据的信度和效度进行了检验。具体项目分析摘要表如表2所示。 Table 2 Summary of interpersonal values scal 题项 极端组比较 题项与总分相关 同质性检验 未达标准指标数 备注 决断值 题项与总分相关 校正题项与总分相关 题项删除后的α值 共同性 因素负荷量 B1 4.421 0.338 0.304 0.953 0.121 0.348 4 删除 B2 10.913 0.6 0.571 0.952 0.362 0.601 0 保留 B3 10.745 0.613 0.588 0.951 0.376 0.614 0 保留 B4 8.383 0.574 0.549 0.952 0.342 0.585 0 保留 B5 7.765 0.553 0.527 0.952 0.322 0.568 0 保留 B6 10.98 0.639 0.604 0.951 0.365 0.604 0 保留 B7 12.594 0.636 0.606 0.951 0.387 0.622 0 保留 B8 15.331 0.708 0.684 0.951 0.483 0.695 0 保留 B9 7.537 0.511 0.483 0.952 0.267 0.517 0 保留 B10 9.674 0.556 0.533 0.952 0.325 0.57 0 保留 B11 8.665 0.525 0.499 0.952 0.282 0.531 0 保留 B12 7.74 0.486 0.461 0.952 0.256 0.506 0 保留 B13 8.171 0.489 0.461 0.952 0.256 0.506 0 保留 B14 7.675 0.501 0.478 0.952 0.279 0.528 0 保留 B15 14.347 0.663 0.633 0.951 0.424 0.651 0 保留 B16 −6.727 −0.428 −0.458 0.957 0.243 −0.493 1 删除 B17 8.19 0.556 0.531 0.952 0.329 0.574 0 保留 B18 12.939 0.664 0.641 0.951 0.449 0.67 0 保留 B19 9.699 0.628 0.609 0.952 0.43 0.655 0 保留 B20 8.921 0.604 0.583 0.952 0.401 0.633 0 保留 B21 17.135 0.739 0.714 0.951 0.516 0.718 0 保留 B22 12.322 0.636 0.597 0.952 0.362 0.602 0 保留 B23 15.571 0.727 0.7 0.951 0.487 0.698 0 保留 B24 7.75 0.516 0.49 0.952 0.274 0.524 0 保留 B25 9.344 0.601 0.579 0.952 0.365 0.604 0 保留 B26 14.203 0.701 0.679 0.951 0.497 0.705 0 保留 B27 11.564 0.67 0.648 0.951 0.46 0.678 0 保留 B28 17.764 0.742 0.72 0.951 0.543 0.737 0 保留 B29 11.068 0.686 0.664 0.951 0.49 0.7 0 保留 B30 11.417 0.707 0.687 0.951 0.503 0.709 0 保留 B31 5.124 0.385 0.358 0.953 0.158 0.398 1 删除 B32 8.913 0.535 0.507 0.952 0.295 0.543 0 保留 B33 16.073 0.725 0.7 0.951 0.49 0.7 0 保留 B34 19.911 0.768 0.743 0.95 0.551 0.742 0 保留 B35 12.249 0.675 0.65 0.951 0.466 0.683 0 保留 B36 11.266 0.706 0.685 0.951 0.494 0.703 0 保留 B37 12.062 0.676 0.652 0.951 0.454 0.674 0 保留 B38 9.555 0.594 0.568 0.952 0.951 0.454 0 保留 B39 9.867 0.614 0.59 0.951 0.37 0.608 0 保留 B40 8.024 0.498 0.474 0.952 0.257 0.507 0 保留 B41 8.652 0.551 0.527 0.952 0.327 0.572 0 保留 B42 7.459 0.527 0.501 0.952 0.293 0.542 0 保留 判标准则 ≧3 ≧0.4 ≧0.4 ≦0.953 ≧0.2 ≧0.45 表2. “人际价值观量表”项目分析摘要表
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user: 4. 一些讨论 本次研究首先对覃智所编制的“人际价值观量表”进行量表的项目分析、因素分析之后形成适合于云南省少数民族大学生人际价值观调查分析的量表，然后独立样本t检验分析云南省少数民族大学生和汉族学生之间在该量表各个维度上的看法差异。得出云南省少数民族大学生与汉族大学生在人际价值观上，在“外表及利益”和“性格”这两方面，以及总量表上均存在显著的差异，而在其它方面没有显著差异。此外，从上述的各项指标中也可以看到该量表具有甚佳的信度和效度，其可作为云南省少数民族大学生人际价值观研究的一个有力工具，相信该量表的修订将进一步对少数民族大学生人际价值观的研究具有一定的推动作用。
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user: 摘要 在中国经济高速发展的历程中，地方政府竞争对环境污染的影响日渐凸显，这为研究中国特色自主创新道路下的环境治理问题提供了崭新而重要的视角。本文以我国2011~2018年上市公司为样本，采用手工搜集的企业环保投入数据，探讨其对企业环保投资的影响以及作用机理。实证结果显示，地方政府竞争对企业环保投入有抑制作用，环境规制在二者关系中起到部分遮掩效应，且该作用兼具时滞效应与当期效应。进一步研究发现，不同性质的企业在环保投入方面存在差异。上述结果在考虑内生性问题以及稳健性检验后依然成立，为地方政府抑制企业环保投入提供了实证依据，也对环境规制的治理机制具有重要启示。
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user: 1. 引言 伴随着中国经济持续高速地增长，环境污染带来的诸多负面问题也日益凸显。耶鲁大学最新发布的《环境绩效指数报告(2020)》指出，中国的环境绩效指数在180个国家中排名120位，快速的工业化与城市化进程导致了中国50%以上人口暴露在不安全的空气环境中，20%的人口死亡与空气质量有着直接或间接的关系，大气污染是影响中国公众健康的第三大危险因素。为此，习近平总书记多次提出了“宁要绿水青山，不要金山银山”的生态治理与绿色发展理念。然而，中央绿色发展理念能否切实转化为地方环境质量的改善，取决于作为污染主体的企业和监管主体的地方政府面对中央环保政策时的回应策略。 过去我国为了发展经济，通常采用不可持续的粗放发展模式，导致一系列高能耗、高污染的环境问题。环境规制越高，即环保标准越高，企业为了满足环境规制要求，对环保设施、环保研发以及排污税缴纳等方面的企业环保投入越多，即企业环保投入随着环境规制的提高而增加(王云，2017) [ 1 ]。已有文献已经注意到，地方政府的竞争行为对环境规制的全面实施现象具有很强的解释力，并且从地方政府行为角度衍生了一系列描述环境规制非完全执行的概念名词，如选择性执行、象征性执行、消极执行(陈家建，张琼文，2015) [ 2 ] 和政策执行偏差等 [ 2 ]。 相对于国外，国内对地方政府竞争的研究起步较晚，经历了从分权逐步深化到区域间竞争的过程 [ 3 ]。傅强，马青(2016)在研究地方政府竞争与环境规制关系时以地方政府为研究对象，说明样本期间内地方政府竞争程度可推动环境进行有效规制 [ 4 ]。在地方政府竞争与环境规制的关系研究中，本文以地方政府为研究对象，说明样本期内地方政府竞争的程度能够促进环境规制的有效进行。其次，在地方政府竞争的背景下，地方政府环境规制水平的设定是对周边省市环境规制行为和变化的“模仿”或“差异化”的战略反应 [ 5 ]。一个地区环境质量的改善和保持在很大程度上取决于当地企业的环境绩效。最新发布的《中国环境公报》指出，企业的逐利性质往往使其只注重短期经济效益而忽视长期环境效益，因而缺乏投资环保、实现长期清洁生产的动力(Orsato， 2006) [ 6 ]。有关中国环境政策的实证研究，现有文献主要集中于对立法或执法的探讨(包群，邵敏，2013；李永友，沈坤荣，2008) [ 7 ] [ 8 ]。 企业所有投资决策，包括生产技术的选择、污染治理设备的购置、投资资本的配置等，都会受到环境管制强度的影响(Gray and Shadbegian， 1998; Farzin and Kort， 2000)，这是因为从一般意义上讲企业的生产经营活动具有行业和地区差异性，他们通常面临着不同的法律环境与政府干预。Leiter et al. (2011)认为，有三种假说可以解释环境管制对企业投资决策的影响，即污染天堂假说、要素禀赋假说与波特假说 [ 9 ]。污染天堂假说认为，为避免较高的环境遵守成本，企业倾向于将生产经营活动选择在环境标准较低的国家或地区。这是因为，严格的环境管制会增加企业生产成本、延迟企业投资，从而导致竞争力的丧失(Arouri et al.， 2012)。显然，该假说认为环境规制对企业投资具有负面影响。要素禀赋假说认为，资源的丰富可以提高企业生产的可能性。只要要素禀赋优势高于相应的环境遵从成本，企业能够从大量的投入要素中获得收益，就可以接受严格的环境规制。这也就是说，当环境规制的成本低于环境规制的禀赋收益时，严格的环境规制能够刺激企业活动，对企业投资决策产生积极影响；反之，如果环境规制的成本相对较高，甚至环境规制带来的禀赋收益也无法弥补环境合规的成本，企业就没有投资的积极性，环境规制也会对企业的投资产生负面影响。波特假说认为，制定适当合理的环境政策可以促进企业增加清洁技术的创新和应用，而技术创新离不开投资。企业的投资行为不仅可以加强技术创新，而且可以降低遵守环境法规的成本，加强资源的有效利用，进而提高企业的产业竞争力。以上三种假说虽未就环境管制如何影响企业投资行为达成一致的结论，但都表明环境遵守成本、环境标准严格度、环境管制强度等会对企业投资行为产生重要而复杂的影响。 环保投资作为企业的一种特殊投资方式，追求的是包括经济效益、环境效益与社会效益在内的综合效益，但结果往往是环境效益和社会效益大于经济效益(彭峰和李本东，2005)。企业环保投资不仅难以为企业带来直接的经济流入，而且需要企业花费大量资金去购置环保设施和开展环保技术革新，这使得企业没有积极开展环境治理与环保投资的意愿(Orsato， 2006) [ 7 ]。唐国平和李龙会(2013) [ 10 ] 研究也发现，当前我国上市公司的大股东和管理层在环保投资决策方面表现出“合谋”倾向，他们普遍缺乏环境治理与环保投资的积极性。显然，如果没有政府的环境管制政策与经济激励措施，排污企业通常不会主动地进行污染治理(原毅军和耿殿贺，2010)。即使部分企业自愿进行环保投资，也往往出于降低环境遵守成本的目的(Maxwell and Decker， 2006)。因此，政府的环境治理政策和力度应充分发挥强化和规范企业环保投资行为的作用。环境规制政策是政府约束和控制企业污染排放和环境治理行为的制度安排，也是影响企业环境决策过程的最重要因素。近年来，随着我国新的环境政策法规的出台和实施，企业面临着越来越严格的环境控制和行业监管，这无疑成为企业面临的挑战。 近年来虽然中国各级政府为此出台了一系列旨在改善环境状况的法律法规，建立和制定了较为完备的环境制度和政策，但对环境问题的治理仍难以奏效。地方政府竞争以GDP增长作为唯一考核指标，弱化环境保护和环境规制，忽视环保投入(傅强，马青，2016) [ 4 ]。随着生态环境日益恶化，环境保护意识才逐渐觉醒，在科学发展观理念的指引下，中国的发展政策导向中开始出现“生态文明”的因素，各地开始将环境质量改善状况纳入政绩考核体系，地方政府展开多核心竞争(李胜兰，初善冰，2014) [ 11 ]，环境规制的制定和环保政策的执行不仅要为经济发展留有适当空间更要以生态环境的持续改善为终极目标，环保投入也被各个地方政府写入环境规制当中 [ 11 ]。在执政理念的转变过程中，地方政府竞争通过环境规制的改变对企业环保投入有怎样的影响？值得进一步研究。
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user: 3. 数据构建与模型设定 3.1. 研究样本与数据来源 本文以2011~2018年沪深A股重工业污染行业上市公司为初始研究样本。样本起始时间为2011年的原因在于，从2010年以上后上述上市公司才开始披露环保投资的相关信息。按照以下原则，我们对初始样本做如下处理：1) 剔除带有ST、*ST的样本上市公司；2) 剔除资产负债率大于1等数据异常的上市公司；3) 剔除关键数据缺失的上市公司。经过以上样本处理，本文最终共获得1088家公司样本。为减少样本异常值对模型估计结果的以下，本文对所有连续变量做上下1%分位数的Winsorize处理。 本文的数据主要来源于以下途径：1) 企业环保投资数据来自企业社会责任报告、可持续发展报告和环境报告书；2) 环境规制强度来自公众环境研究中心开发的“城市污染源监管信息公开指数”(PITI指数)；3) 企业规模、资产负债率等企业特征数据来自CSMAR数据库；4) 地区市场化水平数据来自樊纲和王小鲁编制的各省(直辖市、自治区)市场化指数。 3.2. 变量定义和度量 主要变量与定义如下表1： Table 1 Main variables and definition 变量类型 变量名称 变量符号 变量定义 被解释变量 企业环保投资规模 EPI 企业环保投资额/资产总额 * 100% 解释变量 地方政府竞争 GC 税收收入占GDP的比重取自然对数 企业性质 Soe 虚拟变量，最终实际控制人为国家赋值为1，否则为0 控制变量 公司规模 Size 期末总资产自然对数 净资产收益率 Roa 企业净利润与净资产的比值 市场化水平 Market 取自樊纲和王小鲁构建的各省(市、区)市场化指数值 科技投入 Kxzc_ln 取企业科技年投入自然对数 企业年龄 Age 公司已上市的年份数 股权集中度 Shcr1 第一大股东持股数/总股数 表1. 主要变量与定义 3.2.1. 被解释变量：企业环保投资(EPI) 借鉴杨旭东(2020)的做法，本文使用环保投资额占资产总额的比值(%)来表征企业的环保投资水平。环保投资数据主要来自上市公司企业社会责任报告中环境和可持续发展部分中，为企业在建工程和管理费用中关于环保的支出。其中，建工程科目的环保支出包括废水废气治理、节能节水节电、脱硫脱硝脱氮除尘、垃圾处理、余热回收与利用、监测系统等资本化支出；管理费用中关于环保的支出包括排污费、绿化费等费用化支出。 3.2.2. 解释变量：地方政府竞争(GC) 借鉴刘洁(2013)的做法，本文使用各个省份税收收入占GDP比重来表征地方政府税收竞争。地方政府竞争是指某个区域内部不同经济体的政府通过税收、财政支出、环境政策等手段，吸引资本与劳动力等流动性要素进入，以增强经济体自身竞争优势的行为(周业安等，2004)。根据以上理论分析，区域税收竞争对环境的影响主要体现在税负和环境政策的收紧上。目前，国内有关税收竞争的文献大多以税收收入占GDP的比重作为衡量税负或税率的指标。因此，本文采用目前主流的指标来衡量地方政府税收竞争除了标准税负水平外，还采用环境政策指标来衡量地方政府税收竞争对环境的影响。这是对税收竞争环境效应的更全面的衡量，同时也考虑了税收竞争的直接和间接效应。 3.2.3. 控制变量 借鉴唐国平(2013) [ 10 ]；胡珺，汤泰劼，宋献中(2019) [ 38 ]，马文超，唐勇军(2018) [ 39 ] 的做法，本文控制了如下控制变量 [ 38 ] [ 40 ]。 1) 公司规模(Size)，本文使用企业总资产规模的自然对数来表征。企业规模越大，企业越有能力展开环保投资活动，企业社会责任更强，对投资环境治理问题的能力更稳定。 2) 净资产收益率(Roa)，本文用净利润与净资产之比来表示。净资产收益率又称股东权益收益率，是公司税后利润除以净资产的百分比，反映股东权益的收入水平，衡量公司利用自有资本的效率。指标值越高，投资回报率越高，环保投资越有保障。 3) 科技投入(Kxzc_ln)，由每年科技投入的自然对数表示。科技投入既包括政府对企业的直接科技支持，也包括政府对其他公共研究部门(如科研机构、高校)的科技投入。政府通过对科研机构和高校的科技投入形成科研成果，并不断将科研成果转移给企业。 4) 企业年龄(Age)，用公司已上市的年份数来表征，公司已上市年份越久，企业社会责任越大。(唐国平，李龙会，吴德军，2013) [ 10 ]。 5) 股权集中度(Shcr1)，股权集中度是衡量股权集中程度和股权分散程度的一个定量指标，是通过各股东持股比例的不同来体现的。股权集中度是衡量公司股权分布的主要指标，也是衡量公司稳定性的重要指标。竞争力越强，企业的市场价值就越高。市值越高，就会吸引很多投资者，从而降低股权集中度。(马文超，唐勇军，2018) [ 39 ]。 3.3. 模型设定 为了考察地方政府竞争与企业环保投入之间的关系，我们设定如下模型(1)： EPI = α 0 + β 1 GC + β 2 Soe + β 3 Size + β 4 Roa + β 5 Kxzc _ ln + β 6 Age + β 7 Shcr1 + ε (行业效应、年份效应) 其中， α 0 为常数项，EPI企业环保投资规模，GC地方政府竞争，Soe企业性质，Size公司规模，Roa净资产收益率，Kxzc_ln科技投入，Age企业年龄，Shcr1股权集中度为各自变量待估系，数 ε 为随机误差项。根据理论预期，地方政府竞争指标的估计系数应显著为正。
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user: 5. 研究结论与启示 本文以中国资本市场的实证数据为基础，试图探讨地方政府竞争、政府环境规制与企业环保投资行为之间的关系。结果表明：我国上市公司环保投资总量普遍不足；地方政府竞争与企业环保投资规模呈负相关，这说明地方政府竞争抑制了企业的环保投资行为，东部地区的企业比中西部地区的企业更为活跃。本文的研究有助于人们更好地了解企业环保投资的现状、明确政府环境管制的有效性和为政府完善环保市场运作机制等提供经验证据与新的思考。 本文的主要贡献体现在以下方面：第一，与以往成果集中在政府层面研究环保投资不同，本文选择企业主体研究其环保投资行为，既拓展了环保投资研究的视野，又丰富了环境管理会计方面的学术文献；第二，国内外关于环境管制与环保投资之间关系的现有研究成果主要体现在环境管制对国家或行业投资或企业总投资的影响方面，而本文探讨的是政府竞争如何影响微观层面的企业环保投资行为。 根据研究结论，本文提出以下政策建议：第一是政府环保部门不仅要完善环境政策和相关法律制度，还要加强环境监管和行业监管的落实，严格执行环境政策，形成环境保护合力。一方面，地方政府在执行环境政策过程中要严格控制环境保护，在招商引资和项目审批中严格执行相关标准，不引进不合格项目；另一方面，地方政府要推进环境信息公开，公开环境审批、环境监管和环境处罚结果，接受社会监督。第二是要有效解决环保投入不足的问题，一方面企业要提高环保意识，加大环保投入，把社会责任意识提高到战略高度，在企业文化中倡导绿色、环保、低碳的发展理念，通过财税政策鼓励企业采用技术创新、清洁生产等手段，发展循环经济，另一方面需要政府完善市场化的环境政策通过建立健全环保投资市场机制，促进环保投资者多元化和环保经营管理市场化。通过研究发现，地方政府的竞争降低了环境规制的执行力，导致环保投入的积极性不足。
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user: 摘要 为分析在用汽油车排放污染物超标的原因，统计分析北京市14，954条在用汽油车ASM工况排放检测数据分析，研究不同排放阶段车辆不同基准质量超标情况和不同污染物的超标类型及原因。结果表明：国三、国四轻型汽油车随着基准质量的增加，超标率降低，呈负相关关系；轻型汽油车NOx超标导致排放不合格的比例最高，HC超标的比例最低，CO超标的比例介于两者之间，重型汽油车以NOx超标为主。
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user: 1. 引言 2019年全国汽油车一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)、氮氧化物(NOx)排放量分别为557.6万吨、132.8万吨、30.3万吨，占汽车排放总量的80.3%、77.5%、4.9% [ 1 ]。控制汽车排气污染物主要从两方面入手：一是制定更严格可行的新车排放法规，提升汽车排放污染控制技术，开发新能源汽车，降低新生产车辆的排放污染，从源头上做好汽车节能减排 [ 2 ]；二是对在用车辆严格执行在用车检测维护(I/M， Inspection and Maintenance Program)制度，通过对在用车进行定期和不定期的排放检测、监督抽测，并对不达标车辆进行强制维护，使车辆处于良好运行状态，从而减少污染物排放 [ 3 ]。 考虑到污染物超标原因及超标特征不明确的情况，会导致盲目治理和过渡维修，制约I/M制度的有效开展 [ 4 ]。故本文通过北京市在用汽油车排气污染物超标因素分析，提出对在用车维护的建议。
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user: 2. 在用汽油车排放检测方法简介 我国新车一直采用等同于欧盟法规的排放测试循环，沿用欧盟的排放体系，在用车排放检测方法基本沿用美国的排放体系。美国在用汽油车排放污染物检测方法主要有：瞬态工况法(IM240)、稳态工况法(ASM， Acceleration Simulation Mode Test)和简易瞬态工况法(VMAS， Vehicle Mass Analysis System) IM240瞬态工况法从美国新车排放试验规程FTP曲线衍生而来，试验设备工作原理一致与FTP试验设备一致，设备费用昂贵，维护比较复杂，检测时间较长，对检测人员有较高的要求 [ 2 ]。 ASM工况法是指车辆预热到规定热状态，然后加速到规定速度 [ 5 ]，利用底盘测功机模拟道路行驶阻力 [ 6 ]，通过特点工况曲线，测得HC、NOx和CO的浓度。此方法的特点是仪器的成本和使用维护费用不太高，可用于识别NOx排放高的车辆 [ 7 ]。 故我国在用汽油车排气污染物检测主要采用稳态工况法和简易瞬态工况法。ASM和VAMS都是美国环保局认可的、可筛选出高排放车的在用车检测方法，两种方法的采样系统和分析原理基本一致，ASM设备及维护费用较低，如下表1所示。 GB18285-2018标准编制组统计分析了我国31个省、市、自治区共4317万次环保检测数据，发现不同检测方法的合格率如图1所示。可以看出双怠速法的合格率最高约91.5%，其次是VMAS法的合格率约89.8%，对高排放车辆的识别率为10.2%；ASM工况法的合格率最低为85.9%，对高排放车的识别率为14.1% [ 8 ] [ 9 ]。 Table 1 The comparison of VAMS and AS 项目 ASM IM240 VMAS 采样系统 五气分析仪 CVS 五气分析仪 + 气体流量计 采样原理 NDIR + 电化学法 NDIR+ FID + CLD NDIR + 电化学法 设备、维护费 低 高 中高 测量结果单位 %或10 −6 g/km g/km 表1. 简易工况法和瞬态工况法对比 图1. 不同检测方法的合格率 [ 8 ] [ 9 ] 简易工况法的主要目的是用来识别高排放在用车，无论采用哪种方法，对高污染车辆的识别率主要取决于所制定的排放限值 [ 10 ]，北京市在用汽油车排放污染物检测采用稳态工况法，通过严格的限值，能有效识别高排放车辆。
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user: 3. 轻型汽油车超标原因分析 课题组收集了北京市共14，371条轻型汽油车ASM工况排放检测数据，截止2019年初，北京市国五及以上排放阶段在用轻型汽油车已占汽油车保有量约51%，国三汽油车检测比例和数量较少。不同排放阶段检测数据量如表2所示，下文将分别从基准质量和排放污染物两个方面，分析污染物超标的原因及解决方案。 Table 2 The number of light-duty gasoline vehicles teste 检测量 国三 国四 国五 RM < 1305 40 68 480 1305 ≤ RM < 1760 98 3192 10，118 1760 ≤ RM 42 50 283 表2. 轻型汽油车检测量 3.1. 不同基准质量对超标率的影响 对不同排放阶段不同基准质量车辆的超标率分析，如下图2所示，对国三、国四车辆，基准质量小于1305 kg的车辆超标率最高，随着基准质量的增加，超标率逐渐降低；对国五车辆，基准质量在1305~1760 kg之间的车辆，超标率最高，基准小于1305 kg的车辆超标率最低。 图2. 不同基准质量车辆超标率 基准质量对国三、国四车辆的有明显的影响，随着基准质量的增加，超标率降低，呈负相关关系；但是对国五车辆，基准质量在1305~1760 kg之间的车辆超标率最高，超标率与基准质量不逞负相关。考虑国四、国五基准质量在1305~1760 kg之间的车辆检测量远多于其他两类车辆，故不能排除检测量对超标率的影响，需要数据量支持。 3.2. 不同污染物对超标率的影响 3.2.1. 单项污染物超标分析 筛选只有单项污染物超标的车辆，分析不同排放阶段车辆的超标原因，如图3所示，统计了不同排放阶段车辆，单项污染物超标比例。可以看出，不同排放阶段车辆，NOx超标导致排放不合格的比例最高，HC超标的比例最低，CO超标的比例介于两者之间，且随着排放阶段的升高，NOx和HC超标的比例呈降低趋势，CO的超标的比例呈升高的趋势。 初步分析原因CO的生成是燃烧过程中缺氧导致，HC生成是燃料未完全燃烧导致，NOx的生成机理是高温富氧，ASM工况下，发动机燃烧效率高，温度较高，同时为了提高燃油经济性，混合气浓度偏稀，氧含量较高，满足NOx生产条件 [ 4 ]，故NOx超标是轻型汽油车ASM工况下的主要超标污染物。要降低NOx排放，主要使用EGR技术，降低温度，同时通过经过三元催化器(TWC)作用进一步降低NOx。从图3中可以看出，随着车辆排放阶段的上升，车辆排放控制技术升级，NOx超标情况逐级降低。 图3. 不同污染物的超标比例 3.2.2. 两项污染物超标分析 筛选出两种污染物超标的车辆，统计不同排放阶段车辆，两项污染物超标的数量，国三车辆均为单项污染物超标，故不在本次分析内。如下图4所示，可以看出，国四车辆CO + HC污染物组合超标车辆最多，其次是CO + NOx污染物组合，超标最少的污染物组合是HC + NO；国五车辆CO + NOx污染物组合超标车辆最多，其次是CO + HC污染物组合，超标最少的污染物组合是HC + NO。 图4. 不同污染物的超标数量 HC + NOx同时超标可能原因是混合气浓度较稀，气缸积碳；CO + HC同时超标，可能因为是混合气浓度较浓，供氧不足，气缸磨损、缸压下降；CO + NOx超标同时超标可能是三元催化器(TWC)失效导致。 3.2.3. 三项污染物超标分析 三项污染物全超标的车数量如下图5所示，国三车0辆，国四车34辆，国五车58辆，且超标车辆基准质量均在1305~1760 kg之间。三项污染物都超标原因可能是三元催化器(TWC)和氧传感器失效，气缸磨损且存在积碳等。 图5. 不同排放阶段车辆的超标量
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user: 4. 重型汽油车超标数据分析 课题组收集了北京市共574条重型汽油车ASM工况排放检测数据，重型汽油车分为I类重型汽油车(2000.1.1以前登记注册)、II类重型汽油车(2000.1.1-2004.8.31登记注册)和III类重型汽油车(2004.9.1以后登记注册)共三类，不同类型重型汽油车检测数量见下表3，因北京市的排放标准升级较严格，重型汽油车检测数量较少。 Table 3 The number of heavy-duty gasoline vehicles teste 类型 检测数量 I类重型汽油车 40 II类重型汽油车 199 III类重型汽油车 335 表3. 重型汽油车检测量 针对单项污染物，分析重型汽油车不同污染物的超标比例如下图6所示，I类重型汽油车全都是NOx超标；II类重型汽油车以NOx超标为主，其次是CO超标，没有HC超标的车辆；III类重型汽油车也全都是NOx超标。可以发现，重型汽油车的主要超标原因是NOx。由于重型汽油车检测数据较少，现有数据中没有出现两种或多种污染物同时超标的情况。 图6. 不同污染物的超标比例
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user: 5. 结论 本文经对北京市14，371条轻型汽油车、574条重型汽油车ASM工况排放检测数据分析，得出如下结论： 1) 对轻型汽油车，国三、国四车辆随着基准质量的增加，超标率降低，呈负相关关系；国五车辆，基准质量在1305~1760 kg之间的车辆超标率最高，超标率与基准质量不逞负相关； 2) 对不同排放阶段轻型汽油车，单项污染物超标情况中，NOx超标导致排放不合格的比例最高，HC超标的比例最低，CO超标的比例介于两者之间，且随着排放阶段的升高，NOx和HC超标的比例呈降低趋势，CO的超标的比例呈升高的趋势。对不同类型重型汽油车污染物超标都以NOx超标为主。
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user: 摘要 本文对2015年~2019年南通濠河5个监测断面的监测数据(BOD、COD、DO、氨氮、总磷)进行监测，并通过内梅罗指数法，对濠河水水质了进行评价，预测其污染变化趋势，分析结果显示跃南桥、中医院和文峰饭店断面水质有向黑臭水体发现发展的趋势。
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user: 1. 引言 南通濠河水自上世纪70年代开始，由于缺乏整体规划和严格管理，河水黑臭不堪。从1985年开始，南通市历届政府把治理濠河水质列为重要的生态环境任务，取得了显著的成效，但是还存在一些问题 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。黑臭水体的指标是溶解氧、臭阈值、透明度和色度四个指标进行水体质量考量，其中有一项不达标就可称为黑臭水体 [ 4 ]。根据国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》 [ 5 ] 要求，扎实推进水污染防治、水生态修复、水资源保护，持续加强长江口用水保护，本研究对2015~2019年濠河水质的监测数据进行分析，并利用内梅罗方法计算得到有黑臭水体趋势的断面。
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user: 2. 研究区概括 如图1，濠河水域水体流向是从北向南，北起通吕运河，南接长江。濠河沿岸有很多文化区、商务区、休闲区。采样点考虑濠河流域的自然情况和社会情况，人流量大，存在众多的污染源，故生活污染和工业污染都较大的河段，共布设采样点5个，即跃南桥、和平桥、北濠桥、中医院、文峰饭店。 图1. 监测点周围概况图 跃南桥位于交通拥挤的街道处，湖面宽阔，水质较清，无任何标示，此点为濠河水排放口；和平桥点河面叫窄，水浑浊，与市民广场接壤，无任何标示；北濠桥点河面宽度大，交通拥挤，河岸上为学校、饭店以及居民区，水呈现浑浊现象；中医院点河面宽敞，岸边树木茂盛，岸边集聚小区及医院，河水浑浊；文峰公园点在文峰饭店内，河边有水草，河水浑浊，流向自北向南 [ 6 ]。
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user: 3. 各断面监测指标含量分布情况 通过对监测数据进行统计分析，水中的溶解氧(DO)、化学需氧量(COD)、总磷(P)、氨氮(NH 3 )、生化需氧量(BOD)含量的分布情况如下。 3.1. 溶解氧含量分布情况 根据图2可以看出：和平桥监测点和北濠桥监测点的溶解氧含量均超过了地表水环控质量标准(GB3838-2002)三类水标准(5 mg/L)；越南桥、中医院、文峰饭店点的溶解氧含量未达到三类水标准值范围。经过绿之翼小分队对这两个监测点周边的现场情况调查研究后发现周边有大量的生活区、商业区。生活废水排到水体中有机物、无机物大量增加、藻类植物快速繁殖，水体中溶解氧含量受到影响，需要政府有关环保部门引起重视，制定相应法规、改善管道等相应措施。 图2. 2015~2019年濠河溶解氧含量变化趋势图 3.2. COD含量分布情况 从图3可以看出，文峰饭店点化学需氧量含量达到国家地表水环境质量标准(GB3838-2002)三类水标准(20 mg/L)，情况良好；北濠桥、中医院、和平桥、跃南桥四处监测点化学需氧量含量在不同时刻大袋地表水质量标准中三类水，但却不稳定。根据现场调查，周边有居民地、饭店、工厂等场所，是交通要道。污水排放受到工厂订单、客流量影响。 图3. 2015~2019年濠河化学需氧量含量变化趋势图 3.3. 总磷含量分布情况 根据图4可以显示出，跃南桥、和平桥、中医院、北濠桥、文峰饭店五个监测点的总磷含量均不好，和平桥、文峰饭店监测点最为严重。经过查阅资料与实地走访，南通轻工业防止印染行业发展快速，属于全国领先地位，这一行业的工业废水以及生活污水中常含有大量的磷，是造成磷含量超标的主要原因。 图4. 2015~2019年濠河水中总磷含量变化趋势图 3.4. 氨氮含量分布情况 从图5中显示可以看出，文峰饭店监测点达到国家地表水环境质量标准(GB3838-2008)中三类水标准(1 mg/L)；跃南桥、和平桥、中医院、北濠桥四个监测点的氨氮含量均超过三类水限值，氨氮含量过高因此处人流密集，生活污水、工业污水排放量高。 图5. 2015~2019年濠河氨氮含量变化趋势图 3.5. 生化需氧量含量分布情况 生化需氧量是评价水体是否受到有机等需氧污染污染的一个重要的综合指标，常用五日需氧量。图6中显示，跃南桥、和平桥、中医院、北濠桥、文峰饭店五个采样点均未达到国家地表水环境质量标准(GB3838-2008)中三类水标准(4 mg/L)。 图6. 2015~2019年濠河生化需氧量含量变化趋势图
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user: 4. 濠河水环境质量现状评价 利用内梅罗指数评价法进行水质评价。得到各个监测点的评价结果。 Table 1 Water quality evaluation results of each monitoring sectio 类别 年份 跃南桥 和平桥 北濠桥 中医院 文峰饭店 内梅罗指数 水质 级别 内梅罗 指数 水质 级别 内梅罗指数 水质 级别 内梅罗指数 水质 级别 内梅罗指数 水质 级别 2015 0.91 III类 1.59 IV类 0.72 II类 0.73 II类 2.60 IV类 2016 2.05 IV类 0.91 III类 0.84 III类 1.99 IV类 0.99 III类 2017 2.58 IV类 0.60 II类 0.48 I类 2.13 IV类 2.04 IV类 2018 3.24 IV类 0.74 III类 0.88 III类 1.16 IV类 0.74 III类 2019 1.26 IV类 0.83 III类 0.50 I类 1.43 IV类 2.20 IV类 表1. 各监测断面水质评价结果 从表1中可以看出，跃南桥断面只有2015年水质级别为III类，从2016年到2019年水质级别都是IV类，但是通过内梅罗指数计算得知，2019年水质有了改善；和平桥断面2015年水质级别为IV类，但是从2016年到2019年水质改善很多，水质级别级别都在III类；北濠河断面2015年水质级别II类，为在2017和2019年达到了I类，在2016和2018年水质级别是III类；中医院断面只有2015年水质级别II类，其他年份的级别IV类；文峰饭店断面2015年和2018年水质级别为III类，2016和2019年水质级别为IV类。
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user: 5. 结论 1) 通过对濠河监测数据进行计算得知，水质未达到国家地表水环境质量Ⅲ类水标准，居民区与娱乐场所采样点污染状况尤为严重。主要超标污染物为氨氮、总磷、溶解氧、COD、BOD等。 2) 5个监测断面中跃南桥、中医院和文峰饭店断面水质最差，如果不加强管理的话，有向黑臭水体发展的方向。
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user: 摘要 本文给出了紧致度量空间上自由半群作用的拓扑r压的定义，并给出了它的一些性质。通过斜积变换为介质，我们可以得到以下两个主要结果。1) 将拓扑r压的极限推广到自由半群作用( r → 0 )。2) 假设 f i ， i = 0 ， 1 ， ⋯ ， m − 1 是紧致度量空间上的同胚，则对于任意连续函数，我们证明了 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 的拓扑压等于 f 0 − 1 ， ⋯ ， f m − 1 − 1 的拓扑压。
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user: 1. 引言 Adler等人 [ 1 ] 引入拓扑熵来描述系统的复杂性，它同时是拓扑共轭的不变量。后来Bowen [ 2 ] 利用生成集和分离集定义了度量空间上一致连续映射的拓扑熵，并证明了对于紧致度量空间，他们与Adler等人定义的拓扑熵一致。拓扑压作为拓扑熵的自然推广，是动力系统的重要的概念。Ruelle [ 3 ] 首先引入可扩动力系统上的可加势函数的拓扑压的概念。Walters [ 4 ] [ 5 ] 随后将这一概念扩展到紧致空间上的连续变换。由于拓扑压在动力系统中有着重要的作用，一些研究者试图找到一些适用于其他系统的拓扑压的推广(见 [ 6 ] - [ 14 ] )。 1980年，Feldman [ 15 ] 对于 ℤ 和 ℝ n 之间的相互作用引入了r熵的概念。在此基础上，引入了连续映射的拓扑r熵和测度r熵的概念。 设 ( X ， d ) 是紧致度量空间，f是X连续自映射。对于有限集合A，我们用 C a r d   A 表示A的基数。对于 x ∈ X ， n ≥ 0 ， ε > 0 ， 0 < r < 1 ， φ ∈ C ( X ， ℝ ) ，有 B ( x ， n ， ε ， r ， f ) = { y ∈ X : 1 n C a r d { 0 ≤ i ≤ n − 1 : d ( f i x ， f i y ) < ε } > 1 − r } 如果对于任意 x ∈ X ，存在 y ∈ F ，使得 x ∈ B ( y ， n ， ε ， r ， f ) ，则称F为X的 ( n ， ε ， r ， f ) 生成集。 用 r n ( f ， ε ， r ) 表示X的任何 ( n ， ε ， r ， f ) 生成集的最小基数。Ren等人在文 [ 16 ] 中定义 h r ( f ， ε ) = lim sup n → ∞ 1 n log r n ( f ， ε ， r ) ， 和 h r ( f ) = lim ε → 0 h r ( f ， ε ) h r ( f ) 叫做f的拓扑r熵。 定理1.1：( [ 16 ] ， Corollary 2.5)设 ( X ， d ) 是度量为d的紧致度量空间， f : X → X 是一个连续映射。则有 lim r → 0 h r ( f ) = h ( f ) 其中 h ( f ) 为f的拓扑r压。 Zhu等人 [ 17 ] 引入了紧致度量空间上自由半群作用的拓扑r熵的概念，并证明了： 定理1.2：( [ 17 ] ， Theorem 1.1)设 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的连续自映射。则有 lim r → 0 h r ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ) = h ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ) ， 其中 h ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ) 定义为 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 的拓扑熵； h r ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ) 定义为 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 的拓扑r熵( [ 17 ]，定义3.1)。 在文 [ 18 ] 中，Chen进一步介绍了紧致度量空间中拓扑r压的概念，并给出了相关的性质。 对于 φ ∈ C ( X ， ℝ ) ，有 Q n ( f ， φ ， ε ， r ) = inf { ∑ x ∈ F e ( S n φ ) ( x ) : F   是   X   的 ( n ， ε ， r ， f ) 张 成 集 } . 在文 [ 18 ] 中，Chen定义了 P r ( f ， φ ) = lim ε → 0 lim sup n → ∞ 1 n log Q n ( f ， φ ， ε ， r ) ， P r ( f ， φ ) 叫做f的拓扑r压。 定理1.3：( [ 18 ] ， Corollary 3.2.2)设 f : X → X 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的一个连续映射，且 φ ∈ C ( X ， ℝ ) ，则有 lim r → 0 P r ( f ， φ ) = P ( f ， φ ) ， 其中 P ( f ， φ ) 定义为f的拓扑压。 在上述结果的基础上，我们引入了自由半群作用的拓扑r压的概念，并给出了这个概念的一些性质。本文的主要结果是以下两个定理。 定理1.4：设 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的连续自映射，且 φ ∈ C ( X ， ℝ ) ，则有 lim r → 0 P r ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) = P ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) ， 其中 P ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) 表示 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 的拓扑压； P r ( f 0 ， f 1 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) 表示 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 的拓扑r压。 定理1.5：设 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的连续自映射，且 φ ∈ C ( X ， ℝ ) ，则有 P ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) = P ( f 0 − 1 ， ⋯ ， f m − 1 − 1 ， φ ) . 本文概要如下。在第二章，我们作一些初步的介绍。在第三章中，我们给出了自由半群作用的拓扑r压的定义，并给出了它们的一些性质。在第四章中，我们给出定理1.4的证明。在第五章，我们给出定理1.5的证明。
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user: 2. 预备知识 2.1. 自由半群作用的拓扑压 设 F m + 为符号 0 ， 1 ， ⋯ ， m − 1 的所有有限词的集合。对于每一个 w ∈ F m + ， | w | 表示w的长度，即w中符号的个数。若 w ， w ′ ∈ F m + ，则定义 w w ′ 为 w ′ 在w的右边写成的词。根据这个合成律 F m + 是一个有m个生成子的自由半群。记 w ≤ w ′ ，如果存在一个词 w ″ 使 w ′ = w ″ w 。 由符号 0 ， 1 ， ⋯ ， m − 1 构成的所有双边无穷序列的集合表示为 Σ m ，即： Σ m = { ω = ( ⋯ ， ω − 1 ， ω 0 ∗ ， ω 1 ， ⋯ ) : ω i = 0 ， 1 ， ⋯ ， m − 1 ， ∀ i ∈ ℤ } . 定义 Σ m 上的度量， d ′ ( ω ， ω ′ ) = 1 / 2 k ，其中 k = inf { | n | : ω n ≠ ω n ′ } 。 显然， Σ m 关于这个度量是紧致的。Bernoulli转移 σ : Σ m → Σ m 是同胚，由下面公式给出， ( σ ω ) i = ω i + 1 . 假设 ω ∈ Σ m ， w ∈ F m + ，a， b为整数，且 a ≤ b 。如果 w = ω a ω a + 1 ⋯ ω b − 1 ω b ，则记 ω | [ a ， b ] = w 。 设X为紧致度量空间，d为X上的度量。 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的连续映射，若 w ∈ F m + ， w = w k w k − 1 ⋯ w 1 ，其中对所有 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， k 有 w i ∈ { 0 ， 1 ， ⋯ ， m − 1 } ，定义 f w = f w k f w k − 1 ⋯ f w 1 。显然，对所有 w ， w ′ ∈ F m + ，有 f w w ′ = f w f w ′ 。 对任意 w ∈ F m + ，定义X上的度量 d w d w ( x 1 ， x 2 ) = max w ′ ≤ w d ( f w ′ ( x 1 ) ， f w ′ ( x 2 ) ) ， ∀ x 1 ， x 2 ∈ X . 显然，如果 w ≤ w ′ ，对两点任意 x 1 ， x 2 ∈ X 有 d w ( x 1 ， x 2 ) ≤ d w ′ ( x 1 ， x 2 ) 。 对任意 w ∈ F m + ， w ′ ≤ w ， φ ∈ C ( X ， ℝ ) ， ( S w φ ) ( x ) 表示 ∑ w ′ ≤ w φ ( f w ′ x ) 。 设 ε > 0 ，E是X的子集，若对任意的 x ， y ∈ E ， x ， y ∈ E ，由 d w ( x ， y ) > ε 则称E是X的 ( w ， ε ， f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ) 分离集。 在文 [ 10 ] 中，Lin等人定义 Q w s ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) = sup { ∑ x ∈ E e ( S w φ ) ( x ) : E   是   X   的 ( w ， ε ， f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ) 分 离 集 } Q n s ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) = 1 m n ∑ | w | = n Q w s ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) . 设 ε > 0 ，F是X的子集，若对任意的 x ∈ F 存在 y ∈ F ，由 d w ( x ， y ) ≤ ε 则称F是X的 ( w ， ε ， f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ) 张成集。 Q w ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) = inf { ∑ x ∈ F e ( S w φ ) ( x ) : F   是   X   的 ( w ， ε ， f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ) 张 成 集 } Q n ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) = 1 m n ∑ | w | = n Q w ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) ， 并利用该公式定义了自由半群作用的拓扑压 P ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) = lim ε → 0 lim sup n → ∞ 1 n log Q n ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) = lim ε → 0 lim sup n → ∞ 1 n log Q n s ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ， ε ) . 注2.1：当 m = 1 ，它与文 [ 4 ] [ 5 ] 定义的拓扑压相一致。有时，为了强调度量d，将拓扑压记作 P d ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) 。 2.2. 斜积变换 设 f 0 ， ⋯ ， f m − 1 是在紧致度量空间 ( X ， d ) 上的连续自映射。设映射 F : Σ m × X → Σ m × X ，我们把有如下形式的映射称为斜积变换， F ( ω ， x ) = ( σ ω ， f ω 0 ( x ) ) ， g ( ω ， x ) = φ ( x ) 其中 ω = ( ⋯ ， ω − 1 ， ω 0 ∗ ， ω 1 ， ⋯ ) ， φ ∈ C ( X ， ℝ ) ， σ 表示Bernoulli转移。若 ω 0 = 0 ，则 f ω 0 表示 f 0 ， ω 0 = 1 ， f ω 0 表示 f 1 ，以此类推。对于 w = i 1 ⋯ i k ∈ F m + ，定义 w ¯ = i k ⋯ i 1 。设 ω = ( ⋯ ， ω − 1 ， ω 0 * ， ω 1 ， ⋯ ) ∈ Σ m ，有 F n ( ω ， x ) = ( σ n ω ， f ω n − 1 f ω n − 2 ⋯ f ω 0 ( x ) ) = ( σ n ω ， f ω | [ 0 ， n − 1 ] ¯ ( x ) ) 将 P ( F ， g ) 表示 ( Σ m × X ， F ) 中F关于g的拓扑压。 在文 [ 10 ] 中，Lin等人证明了下面这个定理 定理1.3：( [ 10 ] ， Theorem 1.1)斜积变换F关于g的拓扑压，满足 P D ( F ， g ) = log m + P d ( f 0 ， ⋯ ， f m − 1 ， φ ) 其中 Σ m × X 上的度量D定义为 D ( ( ω ， x ) ， ( ω ′ ， x ′ ) ) = max { d ′ ( ω ， ω ′ ) ， d ( x ， x ′ ) } 同时 Σ m 上的度量 d ′ 定义为 d ′ ( ω ， ω ′ ) = 1 / 2 k ， k = inf { | n | : ω n ≠ ω ′ n } 。