DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 资料来源与研究方法 3.1. 资料来源 本文使用郑州、许昌两个地区1961~2014年的地面观测站实测气象资料。所有数据都源于河南省气象局。本文的研究尺度分为四个，分别是月尺度、季节尺度、半年尺度以及年尺度究尺其中月尺度采用每年1~12月数据；季节尺度中，除了1961年的是以2月为春季以外，其余年份以3~5月作为春季，6~8月作为夏季，9~11作为秋季，上一年的12月至次年2月作为冬季；半年尺度是以每年的6月为夏半年，12月为冬半年；年尺度是以每年12月数据为准。 3.2. 研究方法 3.2.1. SPI指数 Mckee于1993年提出，由于不同时间、不同地区降水量变化幅度很大，直接用降水量很难在不同时空尺度上相互比较，而且降水分布是一种偏态分布，不是正态分布，所以在降水分析中，采用г分布概率来描述降水量的变化，然后再经正态标准化求得SPI值。其计算步骤如下 [ 6 ]： 1) 假设某时段降水量为随机变量x，则其г分布的概率密度函数为： f ( x ) = 1 β γ Γ ( γ ) x γ − 1 e − x / β ， x > 0 (1) Γ ( γ ) = ∫ 0 ∞ x γ − 1 e − x d x (2) 其中， β > 0 ， γ > 0 分别为尺度和形状参数，β和γ可用极大似然估计方法求得： γ ^ = 1 + 1 + 4 A / 3 4 A (3) β ^ = x ¯ / γ ^ (4) 其中 A = lg x ¯ − 1 n ∑ i = 1 n lg x i (5) 式中 x i 为降水量资料样本， x ¯ 为降水量多年平均值。 确定概率密度函数中的参数后，对于某一年的降水量x 0 ，可求出随机变量x小于x 0 事件的概率为： P ( x < x 0 ) = ∫ 0 ∞ f ( x ) d x (6) 利用数值积分可以计算用(1)式代入(6)式后的事件概率近似估计值。 2) 降水量为0时的事件概率由下式估计： P ( x = 0 ) = m / n (7) 式中m为降水量为0的样本数，n为总样本数。 3) 对г分布概率进行正太标准化处理，即将(6)、(7)式求得的概率值代入标准化正态分布函数，即： P ( x < x 0 ) = 1 2 π ∫ 0 ∞ e − Z 2 / 2 d x (8) 对(8)式进行近似求解可得： Z = S t − ( c 2 t + c 1 ) t + c 0 ( ( d 3 t + d 2 ) t + d 1 ) t + 1.0 (9) 其中 t = ln 1 P 2 ，P为(6)式或(7)式求得的概率，并当 P > 0.5 时， P = 1.0 − P ， S = 1 ；当 P ≤ 0.5 时， S =1 。 c 0 = 2.515517 ， c 1 = 0.802853 ， c 2 = 0.010328 ， d 1 = 1.432788 ， d 2 = 0.189269 ， d 3 = 0.001308 . 由(9)式求得的Z值也就是此标准化降水指数SPI。 3.2.2. 干旱评价指标 为研究豫中地区1961~2014年干旱的时空分布特征，本文运用干旱发生频率和干旱强度两个指标来进行探讨。具体计算过程如下所示 [ 7 ]： 1) 干旱频率(P i )：根据某站点干旱发生年数计算相应的干旱发生频率，计算公式为： P i = n / N × 100 % (10) 其中，下标i为某站点，N为研究对象总年数，n为该站发生干旱的总年数。为方便研究比较，本文把轻旱(含轻旱以上)发生的年份均记为干旱；中旱(含中旱以上)发生的年份记为中旱；重旱(含重旱以上)发生的年份算为重旱；特旱发生的年份算为特旱。 2) 干旱强度(S ij )：用来评价干旱的严重程度，某个气象站某时段内的干旱强度可通过SPI值反应，计算公式： S i j = | 1 m ∑ i = 1 m S P I i | (11) 其中，i为某站点，j为某年份，m为研究区域内发生干旱的站数，S ij 为发生干旱时SPI的绝对值。具体干旱情况可参考下表(表1)： Table 1 Drought grading of standardized rainfall index [7 序号 SPI值 等级 1 −0.5 < SPI 正常 2 −1.0 < SPI ≤ −0.5 轻旱 3 −1.5 < SPI ≤ −1.0 中旱 4 −2.0 < SPI ≤ −1.5 重旱 5 SPI ≤ −2.0 特旱 表1. 标准化降水指数干旱分级 [ 7 ]
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user: 4. 结果与分析 4.1. 不同时间尺度SPI值表征的干旱特征 通过对数据的分析和处理，结果表明豫中地区在不同的时间尺度(本文以月尺度，季节尺度，半年尺度，年尺度为标准)下其SPI值的波动周期和波动规律存在着明显差异(如下图1所示)。月尺度SPI (简称SPI-1)值波动幅度最为明显，可以反映出短期降水量变化对干旱的影响程度。季节尺度SPI (简称SPI-3)值波动幅度较月尺度SPI值波动幅度平缓，较好的反映出干湿季变化的干旱的影响，其中，1976~1977年、1997~1998年波动幅度最大；半年尺度SPI (简称SPI-6)值波动周期较季节尺度稍长，其中，1967~1968年和1990~1991年波动幅度较大；年尺度SPI (简称SPI-12)值波动幅度最为稳定，可反映出干旱的年际变化特征，1966~1968年、1986~1988、2013年SPI值波动幅度最大。整体而言，时间尺度越小，波动幅度越大，时间尺度越大，SPI值波动幅度呈现出逐渐减小的趋势，即SPI值的波动幅度随时间尺度的增大而减小。各尺度SPI值波动状况反映出豫中各个地区气候干湿变化规律。每个月温度和水分变化状况对SPI-1有影响，因此SPI-1的波动变化状况反映出土壤含水量情况，可因地制宜，因时制宜的对农作物进行排灌。受长时间尺度(季节尺度、半年尺度、年尺度)的温度和水分变化影响的是SPI-3、SPI-6、SPI-12，因此它们能够较好的反映土壤下层含水量，而土壤深层含水量的多少对农作物生长的调节作用有直接影响。 图1. 1961~2014年豫中地区不同时间尺度历年SPI值 1961~2014年豫中地区不同时间尺度历年SPI均值如图2所示。其中，年均SPI-12波动幅度最大，年均SPI-6次之，年均SPI-3变化较为平稳，年均SPI-1最为稳定，即随着时间尺度的增大年均SPI值波动幅度增大。SPI-12反映出的干旱情况与豫中地区历史上发生干旱的时间具有相对一致性，如豫中地区发生干旱的典型年份有1966年(中旱)，1968年(重旱)、1986年(重旱)、1988年(重旱)、1997年(中旱)，2013年(重旱)等。 如图3所示，针对豫东地区1961~2014年平均SPI-12值，利用Mann-Kendall突变检验(简称M-K检验)所得结果。从图中可以看出，uf值先上升再下降再波动上升再下降，且大部分uf值都小于零。总体来看，近54年来，豫中地区uf值整体上在波动中呈现出上升趋势。通过观察图可知，uf值在20世纪60年代中后期突变降低，20世纪80年代则呈现出在波动起伏中突变上升的趋势，突变点分别是1969年、1985年、1993年和2012年。 图2. 1961~2014年豫中地区不同时间尺度历年SPI均值 图3. 1961~2014年豫中地区平均SPI-12序列M-K检验 4.2. 豫中地区干旱空间分布特征 Table 2 Frequency of monthly drought occurrence in center are 郑州 许昌 无旱 68.21% 70.68% 轻旱 16.20% 16.51% 中旱 10.34% 7.25% 重旱 3.70% 3.40% 特旱 1.23% 2.16% 表2. 豫中地区月尺度干旱发生频率 如表2所示，豫中地区月尺度干旱发生频率，许昌轻旱和特旱发生频率高于郑州，郑州中旱和重旱发生频率高于许昌，说明月尺度下，豫中区域内许昌轻旱和特旱更为严重，郑州中旱和重旱更为频发。整体而言，郑州发生干旱的频率略高于许昌。这与短时间尺度的温度和降水变化状况相关性较大。 Table 3 Frequency of drought occurrence at seasonal scale in center are 郑州 许昌 春季 夏季 秋季 冬季 春季 夏季 秋季 冬季 无旱 75.93% 72.22% 66.67% 74.07% 66.67% 66.67% 66.67% 70.37% 轻旱 9.26% 11.11% 16.67% 11.11% 12.96% 14.81% 22.22% 14.81% 中旱 7.41% 7.41% 9.26% 7.41% 18.52% 11.11% 3.70% 9.26% 重旱 3.70% 5.56% 3.70% 5.56% 0% 7.41% 5.56% 3.70% 特旱 3.70% 1.85% 3.70% 1.85% 1.85% 0% 1.85% 1.85% 表3. 豫中地区季节尺度干旱发生频率 如表3所示，豫中地区季节尺度干旱发生频率，整体而言，豫中地区发生秋旱最为严重，夏旱次之。其中郑州秋旱最严重，夏旱次之，许昌春夏秋皆旱。发生秋旱时，郑州特旱、中旱频率高，许昌重旱、轻旱频率高。 Table 4 Frequency of drought occurrence in half-scale in center are 郑州(冬半年) (夏半年) 许昌(冬半年) (夏半年) 无旱 68.52% 68.52% 68.52% 70.37% 轻旱 16.67% 12.96% 11.11% 9.26% 中旱 7.41% 14.81% 12.96% 18.52% 重旱 1.85% 1.85% 5.56% 0% 特旱 5.56% 1.85% 1.85% 1.85% 表4. 豫中地区半年尺度干旱发生频率 如表4所示，豫中地区半年尺度干旱发生频率，郑州冬半年轻旱发生频次最多，重旱最少，夏半年中旱发生频次最多。许昌夏半年发生干旱频率大于冬半年，其中，夏半年与冬半年发生中旱频率最高。 Table 5 Frequency of annual drought occurrence in center are 郑州 许昌 无旱 75.93% 70.37% 轻旱 5.56% 12.96% 中旱 7.41% 5.56% 重旱 9.26% 9.26% 特旱 1.85% 1.85% 表5. 豫中地区年尺度干旱发生频率 如表5所示，豫中地区年尺度干旱发生频率，年尺度下，许昌干旱发生频率大于郑州，许昌轻旱发生频率最高，重旱次之，特旱最少，郑州重旱发生频率最高，中旱次之，特旱最少。整体来说，豫中区域内部干旱程度有北向南递增。
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user: 5. 结论 通过对豫中地区各个站点不同时间尺度SPI值的分析和干旱发生频率的空间特征研究，现得出以下结论： 1) SPI值变化趋势：SPI值的波动幅度随时间尺度的增大呈逐渐减小的趋势。即月尺度波动幅度最大，年尺度波动幅度最小。年均SPI值波动幅度随时间尺度的增大而呈递增的趋势。 2) 干旱发生的时间分布特征：就月尺度而言，SPI值变化幅度最大；季节尺度SPI值波动幅度较月尺度SPI值波动幅度平缓，较好的反映出干湿季变化的干旱的影响，其中，1976~1977年、1997~1998年波动幅度最大；半年尺度SPI值波动周期较季节尺度稍长，其中，1967~1968年和1990~1991年波动幅度较大；年尺度SPI值波动幅度最为稳定，可反映出干旱的年际变化特征，1966~1968年、1986~1988、2013年SPI值波动幅度最大。 3) 干旱发生的空间分布特征：豫中地区与豫北相比，干旱发生强度要小；与豫南相比，干旱发生强度要大，整体而言，豫中干旱发生强度频率较其他区域要小，相对不易发生干旱。区域内部，许昌干旱发生强度大于郑州，即由北向南干旱发生强度呈递增趋势。
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user: 6. 讨论 根据豫中地区近54年干旱时空特征分析结果，秋旱发生最为严重，豫中地区经济发达，工农业耗水量大，由于该区域位于第二、三级阶梯的过渡地带，气候类型上属于北亚热带气候向暖温带气候的过渡地区，致使该区域降水的时间和空间分布不均匀。又因气候变暖气温升高，因此造成秋季干旱严重。从时间尺度来看，豫中地区干旱发生频率逐渐增加。从空间尺度看，区域内部，许昌干旱发生强度大于郑州，豫中地区许昌发生干旱的频率更高，郑州发生干旱的频率更低，由北向南干旱发生强度逐渐增加。近54年来豫中地区降水变率增大，且气候干暖化趋势明显，因此旱灾频发。其原因可从以下三个方面来分析。第一，气候变暖。研究表明 [ 12 ] [ 13 ] ，河南省近半个世纪以来，降水波动幅度大，气候干暖化趋势显著，气温和降水的变化致使旱灾频发。第二，大气环流。行星风系的季节性移动及其强度对黄河中下游地区的干旱有较大影响，而豫中正处于该区域内部。第三，厄尔尼诺。近几十年来，发生厄尔尼诺现象的年份与豫中地区发生干旱的年份有紧密的联系，如豫中地区在1966~1968年发生大范围持续干旱，而1965~1966年也发生了厄尔尼诺事件，这说明干旱发生的可能性在发生厄尔尼诺现象时较大。
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user: 摘 要 目的：探讨橄榄体脑桥小脑萎缩临床特征及诊断。方法：通过对1例橄榄体脑桥小脑萎缩病人的临床表现、诊断进行分析，并进行文献复习。结果：橄榄体脑桥小脑萎缩早期症状可不典型，结合该患者症状及MR“十字征”做出诊断。结论：橄榄体脑桥小脑萎缩误诊率高，预后差，应引起临床医生重视。 关键词 :橄榄体脑桥小脑萎缩，神经系统变性疾病，病例报告 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 橄榄体脑桥小脑萎缩(OPCA)是以小脑性共济失调和脑干损害为主要临床表现的中枢神经系统变性疾病，是多系统萎缩(MSA)亚型之一。OPCA临床表现复杂多样，早期症状常不典型，误诊率高，且治疗方法有限，预后较差。结合近期我科诊治1例OPCA，并文献复习，报告如下。
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user: 2. 病例报告 患者，女性，61岁。患者10月前无明显诱因出现行走不稳，下肢无力，伴头晕，逐渐出现言语不清，行动迟缓，不能完成写字等精细动作。5天前行走不稳、言语不清加重。既往：高血压10余年；脑梗死病史5年，未遗留后遗症。无吸烟饮酒史。无家族史。查体：T：36.5℃，P：76次/分，R：16次/分，BP (卧位)：169/98 mmHg，BP (立位)：142/85 mmHg，神志清，面部表情僵硬，构音障碍，对答切题，计算力、定向力可，深浅感觉正常，双侧轮替试验阳性，指鼻试验欠稳准，四肢肌力5级，肌张力正常，腱反射活跃，Babinski征、Chaddock征、Oppenheim征阴性。患者血常规、血凝、生化、传染标志物等未见明显异常。颅脑CT：双侧幕上脑白质脱髓鞘。颅脑MRI (如图1，图2)：多发腔隙性软化灶(双侧放射冠基底节、丘脑)；脑桥、小脑、延髓萎缩。头颈部CTA：头臂干分叉处及双侧颈内动脉粥样硬化。肌电图：未见明显异常。临床诊断：橄榄体脑桥小脑萎缩 脑梗死 高血压。入院后给予抗血小板、降压、改善循环等对症治疗，症状未见明显好转，住院7天后出院。 图1. 脑桥、小脑萎缩(箭头处) 图2. T2像可见脑桥“十字征”(箭头处)
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user: 3. 讨论 橄榄体脑桥小脑萎缩(OPCA)是一种原因不明的中枢神经系统变性疾病，属于多系统萎缩(MSA) 3个亚型之一，也称为MSA-P型。该病1891年由Menzel最早报道，1900年由Dejerine、Thomas首次命名。OPCA的病理改变主要表现为小脑、脑桥、下橄榄核萎缩，神经细胞减少和胶原细胞增生、脊髓后束、皮质脊髓束、脊髓小脑束和橄榄脊髓束变性 [ 1 ] 。病理诊断的特异性标志是胶质细胞和神经细胞胞浆内及核内的包涵体 [ 2 ] 。 OPCA可分为两种类型：1) 家族型，青中年起病(多<30岁)，多为常染色体显性遗传；2) 散发型，多中老年起病(多>50岁)。本例患者无家族史，60岁以后发病，为散发型。OPCA以小脑性共济失调和脑干损害为主要表现，可伴有帕金森病症状、自主神经功能障碍、锥体束征等，起病隐匿，临床症状复杂多样。早期多为小脑功能障碍，如站立不稳、左右摇摆、共济失调、头晕、眼震、构音障碍等。杜文津等 [ 3 ] 研究152例OPCA患者中，小脑症状占首发症状的64.3%、所有症状体征的50.6%。行走步态不稳最常见，常伴有小脑性构音障碍及眼球运动障碍。OPCA患者可出现帕金森病运动症状，如行动迟缓，宽基底步态，面部表情减少，精细动作不能完成等。OPCA多伴有自主神经功能障碍，如直立性低血压、弛缓性膀胱(尿失禁或潴留)、性功能障碍及出汗障碍等 [ 4 ] 。有研究 [ 5 ] 表明无论是否以锥体外系或小脑受累为主要临床表现，自主神经症状总是在之前或与之同时出现。早期的肛门括约肌肌电图及脑干诱发电位有利于本病的诊断 [ 6 ] 。本例患者以小脑功能障碍起病，表现为行走不稳、下肢无力，伴头晕，逐渐出现言语不清、表情僵硬、精细动作不能完成等症状，伴体位性低血压，查体见构音障碍、轮替试验及指鼻试验阳性，符合OPCA的临床表现。 OPCA诊断金标准仍为病理诊断，目前难以活体取材，因此其他辅助检查更具意义。其中颅脑MRI对后循环成像清晰、分辨率高、无创、便于随访，在OPCA诊断上具有重要价值。有研究 [ 7 ] 报道37例OPCA患者MRI，34例(92%)可见小脑萎缩，23例(72%)可见脑干萎缩，10例(28%)可见额、顶叶萎缩。可见MRI对OPCA患者小脑、脑干病变部位发现率较高。OPCA头颅MRI 主要征象有：① 脑干萎缩、形态变细，尤以脑桥腹侧变平、前后径缩小更明显；② 小脑萎缩，半球小叶沟、裂增宽加深，呈“枯树枝状”；③ 脑池及脑室扩大，以桥前池增宽最为明显；④ 脑实质一般无异常信号；⑤ 晚期T2WI上可出现脑桥的十字形高信号影即“十字征”，被认为对OPCA的诊断有决定性意义 [ 8 ] 。Savoiardo等 [ 9 ] 首先报道“十字征”，认为其产生机制是脑桥核及桥横纤维变性，胶质增生致含水量增加，而由齿状核发出的构成小脑上脚的纤维和椎体束未受损害。本例患者颅脑MRI可见脑桥、小脑体积缩小、脑沟增宽，T2WI上脑桥内见“十字征”，脑室、脑池、脑沟增宽，符合OPCA影像学特征。Horimoto等 [ 10 ] 把“十字征”的演变过程分为6期：0期为正常；I期为脑桥开始出现垂直的高信号影；II期为出现清晰的垂直的高信号影；III期为继垂直线后开始出现水平高信号影；IV期为清晰的垂直线和水平线同时出现；V期为水平线前方的脑桥腹侧出现高信号，或脑桥基底部萎缩引起腹侧脑桥体积缩小。有报道42例OPCA，观察发现16例OPCA患者在起病的2~3年内均逐渐出现垂直的高信号影(I期)；5年内71%的患者出现“十字征”(IV期)；7年内所有患者达V期。本例患者MRI垂直线和水平线清晰，且腹侧脑桥体积缩小，按照Horimoto分期达Ⅴ期。但也有文献 [ 11 ] 报道，在MSA的其他两型：黑质纹状体变性(SND)和Shy-Drage综合征(SDS)中也有“十字征”类似征象。 OPCA目前尚无特效疗法，以对症治疗为主。多数预后不良，过半数患者在出现运动症状5年内瘫痪，平均生存时间6年左右，仅20%患者病程超过12年。患者晚期活动受限，需长期卧床，主要死因多为肺部感染、泌尿系感染、褥疮、深静脉血栓等。 OPCA早期诊断困难，易与帕金森病等混淆，有文献 [ 12 ] 报道误诊率高达55%。早期单纯小脑症状时，难与其他特发性小脑共济失调相鉴别，如有4年内出现自主神经功能障碍或帕金森样症状有助于提示诊断 [ 13 ] 。本例患者于外院诊断为脑梗死，对症治疗后未见好转。本文通过分析1例OPCA患者病例，并结合文献复习，以期提高临床医生对此病的认识。
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user: 申明 该病例报道获得病人家属知情同意。
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user: 摘 要 2015年至2018年以来，中央连续四年下达1号文件部署解决农村一二三产业融合发展问题。自2010年黑龙江省粮食总产量实现1000亿斤的历史性突破之后，2017年黑龙江省粮食总产量达到1203.76亿斤，连续七年居全国首位，实现“十四连丰”。但是黑龙江省农业产业结构不合理、农业基础设施不完善、农业产业化程度低等问题严重阻碍了黑龙江省农村一二三产业融合发展和农业现代化进程。本文运用区域经济学原理全面分析了黑龙江省农业产业结构优劣状况和和农业产业竞争力，对黑龙江省优化调整农业产业结构和融合发展提出了建议。 关键词 :农业产业结构，产业结构调整，产业融合，一、二、三产业，农业现代化 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在我国经济发展进入新常态这一大时代背景下，中共中央提出了我国农村一二三产业融合发展的战略。从2015~2018年，连续四年的中央1号文件相继在农业产业链延伸、种养加一体化发展、建设一二三产深度融合特色乡镇和农村一二三产业融合发展体系等方面做出了具体部署 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 2016年国务院办公厅下发了《国务院办公厅关于推进农村一二三产业融合发展的指导意见》，强调“推进农村一二三产业融合发展是拓宽农民增收渠道、构建现代农业产业体系的重要举措，是加快转变农业发展方式、探索中国特色农业现代化道路的必然要求” [ 5 ] 。2016年3月在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中农村产业融合发展被列为农业现代化的八大工程之一，提出“推进农业产业链和价值链建设，建立多形式利益联结机制，培育融合主体、创新融合方式，拓宽农民增收渠道，更多分享增值收益 [ 6 ] 。”2016年10月《全国农业现代化规划(2016~2020)》对推进农村一二三产业融合发展在农产品生产与加工、农产品市场流通体系、发展农业新兴业态、拓展农业多种功能和创新农村一二三产业融合机制等方面进行了具体部署 [ 7 ] 。 黑龙江省从建国初期年产粮食100亿斤到2010年粮食年产突破1000亿斤，实现了历史性的突破。2017年，黑龙江省粮食总产量达到1204亿公斤，实现“十四连丰”，连续七年居全国首位。但是，制约黑龙江省农业生产发展的问题也越来越突出，主要表现在： 第一，农业产业结构不合理。粮食作物种植面积占比较大，没有充分发挥畜牧业和水产养殖业的比较优势。粮食作物中又以玉米规模最大。2016年全省粮食作物种植面积达到2.1亿亩，其中玉米达到9666.3万亩，占比46%。畜牧、水产、特色种植业(蔬菜、鲜食玉米、食用菌、杂粮杂豆等特色作物种)基地比较分散，没有形成本地优势特色产业区域。 第二，农业基础设施仍需加强。水利基础设施数量不足、分布不均衡，灌溉设施建设滞后，农业生产“靠天吃饭”的现象没有彻底改变。畜禽污染防治设施建设不足，畜禽粪污资源化利用出口不畅。渔业基础设施差，池塘老化淤积面积已占池塘总面积的46.2％；水产品冷冻、冷藏、冷链运输、加工等能力不足。水稻、蔬菜等育苗生产设施数量仍有缺口，生产设施建设标准化、集约化程度较低，综合开发和利用不到位，设施生产对作物产量和品质提升、生产方式和技术模式创新的支撑、促进作用发挥的不够充分。 第三，农业产业化程度低。农业新型经营组织生产规模小，龙头企业与种植户和养殖户之间没有建立起稳定有效的利益联结机制，利益均沾、风险共担的合作机制还没有完全建立，土地流转成本高，全产业链项目少，农户生产组织化程度低，缺乏抵御市场风险的能力。农业社会化服务体系建设滞后，与发展现代农业的需要有很大差距。 黑龙江省的农业产业结构严重阻碍了黑龙江省农村一二三产业融合发展和农业现代化进程。为确定黑龙江省农业产业结构调整原则和发展方向，本文运用区域经济学原理全面分析了黑龙江省农业产业结构优劣和竞争力。 采用区域经济学的位移分析法研究黑龙江省农业产业结构问题，模型如下： 选取2007~2016年共十年为基期和报告期。2007年用0表示，2016年用t表示；j表示黑龙江省各市(区)；i表示农业产业，即农林牧渔业；APV表示农业产值，ACDL表示农业产业融合发展水平。 则： A P V j = ∑ i A P V i j (1) A P V i = ∑ j A P V i j (2) A P V j = ∑ i ∑ j A P V i j (3) 各市(区)农林牧渔业产值份额为： S i j = A P V i j / A P V j (4) 各市(区)农林牧渔业产值总位移： Sa = A P V j t − ( A P V t A P V 0 ) × A P V i j o (5) 各市(区)农林牧渔业产值差异位移： Sd = ∑ i [ A P V i j t − ( A P V i t A P V i 0 ) × A P V i j 0 ] (6) 各市(区)农林牧渔业产值均衡位移： Sp = ∑ i [ ( A P V i t A P V i 0 ) − ( A P V t A P V 0 ) ] × A P V i j 0 (7) 各市(区)农业产业融合水平： (8) ACDL-农业产业融合水平；VPI-一产增加值；GDP-总产值。 ACDL < 2%——融合程度好；1% < ACDL < 10%——融合程度一般；10% < ACDL——融合程度差。
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user: 2. 黑龙江省2007~2016年农林牧渔业产业结构变动趋势分析 根据表1和表2统计计算结果，2007~2016年十年间黑龙江省农林牧渔业生产结构变动趋势如下： Table 2 Analysis on the proportion of national agricultural， forestry， animal husbandry and fishery output in total output value from 2007 to 2016 (RMB 100 million， % 年度 2007年 2016年 项目 农业 总产值 农业 比重 林业 比重 牧业 比重 渔业 比重 农业 总产值 农业 比重 林业 比重 牧业 比重 渔业 比重 全国 47104 52.4 3.9 34.2 9.5 106093 56.6 4.4 28.3 10.7 表2. 2007~2016年全国农林牧渔业产值占总产值份额分析(亿元，%) 数据来源：2008中国农村统计年鉴 [ 10 ] ；2017中国农村统计年鉴；农业总产值不包含农林牧渔服务业产值 [ 11 ] 。 2.1. 种植业变化情况 黑龙江省2007~2016年十年间种植业在农业总产值中的比重变化不明显，由2007年的61.93%下降到2016年的60.49%，仅下降了1.44%。全国2007~2016年十年间种植业在农业总产值中的比重呈缓慢上升趋势，由2007年的52.4%上升到2016年的56.6%，十年间仅上升了4.2%。 黑龙江省2007-2016年十年间种植业产值比重增幅最大的是大兴安岭，其次是农垦总局。大兴安岭由2007年的32.66%上升到2016年的55.01%，上升了22.35%，是全国平均水平的5.3倍。农垦总局由2007年的72.74%上升到2016年的83.43%，上升了10.69%，是全国平均水平的2.5倍。 黑龙江省2007~2016年十年间种植业产值比重降幅最多的是七台河市，其次是鸡西市。七台河市由2007年的62.44%下降到2016年的49.04%，下降了13.4%。鸡西市由2007年的67.01%下降到2016年的55.75%，下降了11.35%。 2.2. 林业变化情况 黑龙江省2007~2016年十年间林业在农业总产值中的比重变幅不大，由2007年的4.68%下降到2016年的3.09%，仅下降了1.59%。同期全国林业产值比重由2007年的3.9%上升到2016年的4.4%，仅增加0.5%。 黑龙江省2007~2016年十年间林业产值增幅最大的是七台河市，其次是黑河市。七台河市由2007年的4.23%上升到2016年的8.14%，上升了3.91%。黑河市由2007年的5.2%上升到2016年的7.97%，上升了2.77%。 黑龙江省2007~2016年十年间林业产值比重降幅最大的是大兴安岭，其次是鹤岗。大兴安岭由2007年的56.37%下降到2016年的29.73%，下降幅度高达26.63%。鹤岗市由2007年的13.93%下降达2016年的3.62%，下降幅度10.31%。 2.3. 牧业变化情况 黑龙江省2007~2016年十年间牧业在农业总产值中的比重增长缓慢，由2007年的32.11%上升到2016年的34.33%，上升了2.22%。同期全国牧业产值比重由2007年的34.2%下降到2016年的28.3%，下降了5.9%。 黑龙江省2007~2016年十年间牧业产值增幅最大的是齐齐哈尔市，其次是鸡西市。齐齐哈尔市由2007年的35.04%上升到2016年的45.47%，上升了10.44%。鸡西市由2007年的21.58%上升到2016年的31.46%，上升了9.88%。 黑龙江省2007~2016年十年间牧业产值比重降幅最大的是农垦总局，其次是双鸭山市。农垦总局由2007年的26.23%下降到2016年的14.88%，下降幅度高达11.35%。双鸭山市由2007年的35.69%下降达2016年的32.45%，下降幅度3.23%。 2.4. 渔业变化情况 黑龙江省2007~2016年十年间渔业在农业总产值中的比重变幅不大，由2007年的1.28%上升到2016年的2.1%，增幅仅1.59%。同期全国渔业产值比重由2007年的9.5%上升到2016年的10.7%，仅增加1.2%。 黑龙江省2007~2016年十年间渔业产值增幅最大的是鸡西市，其次是佳木斯市。鸡西市由2007年的2.65%上升到2016年的5.03%，上升了2.38%。佳木斯市由2007年的2.13%上升到2016年的4.45%，上升了2.32%。 黑龙江省2007~2016年十年间渔业产值比重降幅最大的是伊春市，其次是绥化。伊春市由2007年的0.9%下降到2016年的0.35%，下降幅度0.55%。绥化市由2007年的 2.32%下降达2016年的2.14%，下降幅度0.18%。
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user: 3. 黑龙江省农业产业结构内涵分析 根据2007~2016年十年间黑龙江省农业统计资料，计算出全省各市区在十年期间农林牧渔业四类产业结构的总位移、差异位移和均衡位移，结果见表3。根据总位移、差异位移和均衡位移数值情况判断各市(区)产业结构调整方向。 Table 3 From 2007 to 2016， agricultural production structure SA， SD and SP sequencing were conducted in all cities and counties of Heilongjiang provinc 市县 总位移(S A ) 市县 差异位移(S D ) 市县 均衡位移(S P ) 绥化 1257326.75 哈尔滨 5610778.25 七台河 −323920.32 佳木斯 995886.07 农垦总局 4894234.43 鹤岗 −342848.19 大庆 844354.31 绥化 4890797.58 大兴安岭 −475964.49 牡丹江 606175.02 佳木斯 3222888.02 双鸭山 −908363.57 黑河 605648.59 牡丹江 2643474.68 伊春 −984874.47 大兴安岭 114132.16 齐齐哈尔 2574203.99 大庆 −1128708.59 鸡西 −20952.04 黑河 2079518.11 鸡西 −1154488.91 鹤岗 −109615.80 大庆 1973062.90 黑河 −1473869.52 七台河 −146560.43 鸡西 1133536.87 牡丹江 −2037299.66 伊春 −308075.76 伊春 676798.71 佳木斯 −2227001.95 双鸭山 −413785.91 大兴安岭 590096.65 齐齐哈尔 −3459768.21 哈尔滨 −843089.73 双鸭山 494577.65 绥化 −3633470.83 齐齐哈尔 −885564.22 鹤岗 233232.39 哈尔滨 −6453867.98 农垦总局 −1695879.02 七台河 177359.89 农垦总局 −6590113.45 表3. 2007~2016年黑龙江省各市县农业生产结构S A 、S D 、S P 排序 3.1. 总位移分析 2007~2016年，绥化、佳木斯、大庆、牡丹江、黑河、大兴安岭6个市(区)的总位移为正，表明这些市(区)的农业总产值增长速度比全省平均水平要快。鸡西、鹤岗、七台河、伊春、双鸭山、哈尔滨、齐齐哈尔、农垦总局8个市(局)的总位移为负，表明这些市(局)的农业总产值增长水平要慢于全省平均水平。 3.2. 差异位移分析 2007~2016年差异位移较大的绥化、佳木斯、牡丹江和黑河，其总位移数值也较大；差异位移较小的七台河、鹤岗、双鸭山、伊春、大兴安岭和鸡西，其总位移数值也较小。说明绥化、佳木斯、牡丹江和黑河农业总产值增长快于全省平均增长水平，主要原因是这些地区充分发挥了本地的农业资源比较优势。七台河、鹤岗、双鸭山、伊春、鸡西和大兴安岭农业总产值增长水平慢于全省平均增长水平，说明这些地区没有充分发挥或者改造利用当地的农业资源比较优势。 3.3. 均衡位移分析 2007~2016年七台河、鹤岗、大兴安岭、伊春、双鸭山均衡位移值较高，但是总位移数值较低。表明在这些地区，产业发展速度与地区发展速度成正比。但是由于这些地区未能抓住机遇很好地改善或发挥当地比较优势产业，导致农业总产值增长缓慢。 但是由于这些地区未能很好地改善或发挥当地比较优势产业，导致农业总产值增长缓慢。 2007~2016年绥化、佳木斯、牡丹江、黑河均衡位移值比较低，总位移值比较高。表明在全省发展比较快的产业，在这些地区发展比较缓慢，但由于这些地区较好地利用了当地农业资源比较优势，改善了农业生产条件，农业总产值增长还是比较快。 2007~2016年哈尔滨、齐齐哈尔、农垦总局均衡位移数值较低，同时总位移数值也比较低。表明在全省发展比较快的产业，却在这些地区发展缓慢，同时这些地区也没有充分发挥当地的农业产业比较优势，总产值增长较慢。 3.4. 产业结构调整综合分析 根据总位移、差异位移和均衡位移数值的正负情况，黑龙江省十四个地市可以划分为两组，见表4。 Table 4 Grouping of total displacement， differential displacement and equilibrium displacemen 分组 S A S D S P 分组市区名称 第一组 + + − 绥化、佳木斯、大庆、牡丹江、黑河、大兴安岭 第二组 − + − 鸡西、鹤岗、七台河、伊春、双鸭山、哈尔滨、齐齐哈尔、农垦总局 表4. 总位移、差异位移、均衡位移分组 第一组的绥化、佳木斯、大庆、牡丹江、黑河和大兴安岭总位移、差异位移为正，但均衡位移为负。表明这些市(区)在2007~2016年十年期间农业产业结构具备如下特点： 这些市(区)农业总产值增长速度明显快于全省平均水平；这些市(区)农业总产值增长速度较快主要取决于充分发挥了本地农业比较优势产业；但是，在全省发展比较快的产业在这些市(区)发展较慢。今后这些地区应该继续以充分挖掘本地比较优势资源为主线，同时把在全省发展较快的优势产业转化为具有当地特色的优势产业，促进农业生产综合发展。 第二组的鸡西、鹤岗、七台河、伊春、双鸭山、哈尔滨、齐齐哈尔和农垦总局的总位移为负、差异位移为正，均衡位移为负。表明这些市(区)在2007~2016年十年期间农业产业结构具备如下特点： 这些市(区)农业总产值增长速度明显慢于全国平均水平；这些市(区)农业总产值增长主要取决于发挥了本地农业比较优势产业；在全省发展比较快的产业在这些市(区)发展较慢。这些区域的农业产业结构应该要大规模优化和调整，在继续深挖当地比较优势产业的同时大力发展全省发展较快的产业。
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user: 5. 黑龙江省农业产业结构调整建议 5.1. 发挥区域比较优势，优化种植业布局结构 坚持市场需求导向和农民传统种植习惯相结合，加快构建粮经饲协调发展的三元种植结构。创建特色农产品优势区，大力发展有明显供给优势的蔬菜、鲜食玉米、食用菌、马铃薯等高效高值经济作物和富硒等特色农产品、高端绿色有机食品、私人定制化农产品。玉米产业带重点分布在松嫩平原第一、二、三积温带的市(区、县)；水稻产业带重点分布在嫩江、松花江沿岸和三江平原的市(区、县)和农垦管理局所属农场；大豆产业带重点分布在大小兴安岭沿麓的三积温带下限和四、五积温带的市(区、县)和农垦管理局所属农场；杂粮杂豆产业带重点分布在干旱半干旱的大庆、齐齐哈尔、黑河等地区；马铃薯产业带重点分布在齐齐哈尔、哈尔滨、绥化、黑河等地区。 5.2. 发挥地理区位优势，提高养殖业规模和质量 我省地处北纬43˚~53˚之间，地理区位独特，与世界畜牧业发达国家美国、加拿大等处于同一纬度，四季分明，被誉为世界“黄金奶牛带”，具备发展畜牧产业的先天基础条件。要发挥区位优势，着力打造优质奶源和肉源基地，建设生态循环型国家级生猪产业、肉牛产业、现代奶业和肉鸡产业示范园区，重点发展生态循环型奶牛业。实行种养一体，粮牧结合，重点发展生态循环型现代养殖和种植业。 根据不同水生态资源禀赋和现有基础，共同构建区域分工合理、各地区特色鲜明、产业链条完整的高寒地区优势渔业产业带。一是以鲟鱼、鳇鱼、黑龙江野鲤、细鳞和哲罗鲑等特色鱼类为主要养殖品种的黑龙江流域渔业产业带；二是以方正银鲫、黄颡鱼、松浦鲤、鲶、鳌花、泥鳅等为主要养殖品种的松花江流域渔业产业带；三是以鲢鱼、鳙鱼、大银鱼、河蟹、泥鳅等名优鱼类为主要养殖品种的嫩江流域渔业产业带；四是以虹鳟、金鳟、哲罗鲑、细鳞等冷水鱼类为主要养殖品种的牡丹江、绥芬河流域渔业产业带；五是以鲟鱼、鳇鱼、兴凯湖大白鱼、乌苏里鮠、黑龙江野鲤等名特鱼类为主要养殖品种的乌苏里江流域渔业产业带。 5.3. 建设现代农业产业化龙头企业，促进农业产业融合发展 优先培育发展大米、大豆、玉米、乳业、肉业、种业等产业化龙头企业，以龙头企业为核心带动农村一二三产业融合发展，提高农民纯收入。使龙头企业不断扩大产业规模，产业区域集中度整体提升。推进以股权融合为主，构建龙头企业、基地以及农户利益和风险联结的机制，重塑农产品全产业链，打造一批国内领军的产业化龙头企业。政府对龙头企业实行优惠鼓励政策，在高层次人才引进、招商引资和建立农业经营体系方面推出配套支持政策。重点培育龙头企业资本运作能力。对于中小型国有企业可实行参股经营、参股不经营等多种经营形式。 5.4. 提高产业园区孵化能力，发挥园区示范带头作用 政府部门集中整合涉农资金，重点支持建设“农业创业园”、“农业科技园”和“农业产业园”，为农产品种植、加工、配送和服务提供支撑。引导农产品加工企业和项目进入绿色食品产业园区，培育一批循环型、低碳型产业集群和示范性生态食品工业园区。 5.5. 以科技、物流和金融为纽带，提高农业产业融合度 实施科技创新引领，强化科技创新驱动力，打造一批发挥农业资源优势、产前产中和产后配套的集群产业，实现由粮食供应向农业全产业链的跨越，形成不同层次的，集高附加值农产品和休闲旅游于一体的农产品经营体系。健全农产品贸易流通体系，发展现代物流方式，大力发展冷链物流，加强跨境物流、国际物流体系和对俄国际物流枢纽基地建设。探索“金融 + 产业 + 基地”机制与模式，建设服务型金融平台，从而实现共享投融资信息资源，激发各类金融组织良性竞争，降低农产品整体金融交易成本。
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user: 摘 要 相较于传统消费市场，电子商务市场提供了新的消费模式。为了探究和应用线上消费者心理距离与决策行为的变化，本文基于最大熵原理构建了线上消费者心理距离与其消费决策之间的定量关系模型，利用302份调研数据进行验证。结果显示，消费决策与心理距离对决策行为有负面影响。其中，心理距离的三个组成维度中，时间距离维度对消费决策的影响最大，其次是社会距离维度，最后是空间距离维度。这个结论，有助于商家预测出在线消费者的消费决策行为，并为电子商务精准营销提供思路、方法和策略。 关键词 :心理距离，决策行为，最大熵原理，线上消费者，电子商务市场 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在传统市场中研究消费者的消费行为时，心理距离一直起着重要的作用。然而，在电子商务时代，其重要性受到质疑。一种普遍的观点认为“伴随着电子商务时代物流能力的巨大提升，空间距离(心理距离的一个组成维度)已经消亡，消费的做决策行为不再受其影响” [ 1 ] [ 2 ]。对此，有学者对此持否定观点，他们通过实证研究指出，在电子商务时代传统的心理距离仍然在发挥作用，空间距离的作用并没有消亡 [ 3 ] ，相较而言，变化的是心理距离的组成成分和作用形式 [ 4 ]。对心理距离的研究，意义之一体现在其对消费决策的影响上。通常来说，心理距离的大小可在一定程度上反映出消费者做决策的难易程度。心理距离越小，消费者越容易做出消费决策，反之，则越不容易做出消费决策 [ 5 ] - [ 12 ]。 最近，经济学家们对电子商务环境下消费者的心理距离进行了广泛而深入的研究，他们发现心理距离的确出现了一些新的特征和属性，但旧有的属性内容依然存在。特别地，电子商务环境下心理距离旧有的消费行为标识功能仍然存在，即消费者与商家之间的心理距离越小，就意味着交易越容易实现。Benedicktus [ 5 ] 通过统计分析有实体店的网店交易量与消费者心理距离之间存在的相关性，证实了这一论断。Kim等人 [ 6 ] 则通过实证研究发现，在线消费者的时间距离和社会距离(心理距离的两个组成维度)之间交互影响起作用，而并非各维度独立起作用。当时间距离和社会距离较接近，低解释水平价值因素对消费者评价影响相较于时间距离和社会距离较远时的高解释水平价值因素对消费者评价的影响要大。进一步地，Huang等人 [ 8 ] 通过统计分析在线消费者对餐厅的评论数据，发现各维度心理距离对解释水平和在线评论均有影响，且各维度之间存在着交互影响，具体表现为，一个维度对解释水平和在线评论的影响会促进另一个维度对解释水平和在线评论的影响。 为了更好地运用电子商务时代的心理距离内在规律特性服务于电子商务的健康发展，人们对心理距离的变化规律和测量方法进行了研究。例如，为了研究在线共同体验者心理距离增大的规律，Lim等人 [ 13 ] 建立了心理距离与共同体验间的关系模型，实证研究了共同体验者心理距离的变化规律及其影响因素。为了统一电子商务环境下消费者心理距离的测度方法，黄等人 [ 14 ] 以解释水平理论为基础系统分析了电子商务环境下消费者心理距离的组成维度，通过整合以往心理距离的测量方法，构建了新的心理距离测度指标体系，给出了完整的距离指数。同年，Wang等人 [ 15 ] 改进了Huang等人提出了在线消费者心理距离的测度公式，并实证研究了消费者在书籍，电子产品等消费品上与不同B2C零售商之间的心理距离。结果表明，不同物品，消费者与商家之间的心理距离不同。 然而，以上的研究内容几乎都只是定性地讨论了电子商务环境下在线消费者的心理距离的相关课题。从在线消费者心理距离对消费决策的影响，心理距离各组成维度间的相互作用，心理距离变化影响因素分析到心理距离测度方法的系统研究，均未深刻揭示出电子商务时代心理距离的性质和特点，因而也无法为电子商家制定更佳的营销策略提供切实可靠的指导。为此，本文建立了一个关于在线消费者心理距离和消费决策间的关系式。运用这个关系式，我们能较为准确地测算出消费者与商家间的心理距离，据此预测出在线消费者的决策行为。这使商家能够预知消费者消费决策，从而使制定出更具针对性的营销策略成为了可能。 本文的内容组织如下。第二部分简要回顾了模型的理论基础最大熵原理；第三部分是模型建立主体部分，建立了消费决策和心理距离之间的关系模型；第四部分对模型进行了验证分析；第五部分总结了全文，并指出本文工作面临的挑战。
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user: 2. 熵与最大熵原理 熵是由玻尔兹曼在研究热力学问题时首次提出的用于度量一个系统的不确定性的重要概念 [ 16 ] ，与事件发生的概率有紧密的联系，可由如下表达式简单表示， S = k log W ， (2.1) 式(2.1)所表达的意思是指，宏观状态的熵S等于该状态发生概率的对数与玻尔兹曼常数k的乘积。至今，熵理论已普遍应用于各种有序的和无序的数量变化和现象迁移方面的研究 [ 17 ] - [ 22 ]。 上世纪五十年代，Shannon [ 23 ] 在系统研究前人工作的基础上，创造性的提出了用于度量带噪信道中通信信息损失量的熵概念——Shannon信息熵，该名称由冯诺依曼建议使用，此后一直沿用至今。信息熵比热力学熵更具有广泛的含义，可与许多现实事物紧密联系起来。如下就是信息熵和广义熵之间存在的一个经典关系式： H = − K ∑ i P i ln P i     . (2.2) 式(2.2)中H是指系统的Shannon熵，K是一个常数，与系统自身相关， P i 表示在该系统中状态i出现的概率 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]。 基于Shannon信息熵的发现，Jaynes [ 27 ] 提出了最大熵原理，此进一步拓展了信息熵的应用范围。其主要思想是，对一个系统增加一些约束条件后，或者当该系统的信息不完备时，可以用熵最大来度量该系统所处的性态。最大熵原理是一种具有学科交叉性质的模型建立方法，可运用于构建和求解些概率系统问题，加之其与贝叶斯方法往往在分析问题时表现相似或相近的结果，现已成为人们进行统计推断的重要工具。 通常而言，一个系统的信息熵最大意味着该系统处于最混乱、最不稳定的状态，而这恰好与现实世界中真实的系统所处的状态吻合，非常高精度的诠释了当前系统的性态。现实中的不确定性有两种来源，一种源于概率不确定性现象，另一种则源于确定性现象。在线消费者购买决策行为中的不确定性是个概率事件，购买和不购买属于概率性行为，然而在消费决策之前，电商事先无法知道具体的购买行为；即使对于确定性现象，事件结果也是既定的非概率事件，具体结果是什么，仍然事先无法得知。最大熵原理描述的是概率不确定性现象。需要指出的是，这里的概率是从主观解释的角度而言的，与通常所说的以一个事件发生的频率作为发生概率表示的客观解释不同。主观解释的概率观点认为概率分布是一种知识表达，可进行独立观察。 信息熵的类型由随机变量的类型决定，按随机变量类型划分，最大信息熵有两种类型，一种是离散型的，另一种是连续型的 [ 23 ] [ 28 ] [ 29 ] ： 1) 离散型 设X是一个离散型随机变量，其可能的取值及其对应的取值概率分别为 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n 和 p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n ，那么Shannon信息熵可以表示成 H = − ∑ i = 1 n p i ln p i . (2.3) 其约束条件为 ∑ i = 1 n p i = 1 ，   p i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n   . (2.4) 若随机变量X的期望E已知，则约束条件(2.4)将重新变成为 ∑ i = 1 n p i = 1 ， p i ≥ 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n   ; ∑ i = 1 n p i x i = E . (2.5) 2) 连续型 当X为连续型随机变量时，设其概率密度函数为 f ( x ) ，那么 Shannon信息熵式(2.3)将表示成 H = − ∫ f ( x ) ln f ( x ) d ( x ) . (2.6) 其约束条件为 H = ∫ f ( x ) d ( x ) = 1 ，   ( f ( x ) ≥ 0 ) . (2.7) 如果随机变量X的期望E已知，则约束条件(2.7)将改写成如下形式， ∫ f ( x ) d x = 1   ; ∫ x f ( x ) d x = E . (2.8) 值得指出的是，以上不同的约束条件式(2.4)，(2.5)，(2.7)，(2.8)会对应不同的拉格朗日函数表达式(这里的格朗日函数由目标函数、约束条件和朗格朗日乘子综合构成)，从而会分别得到不同的模型结果。例如，随机变量的一阶原点矩已知而二阶原点矩未知时，模型结果呈指数分布形式，而当随机变量的二阶原点矩已知而一阶原点矩未知时，模型结果则呈正态分布形式。读者欲了解更多关于模型的细节，请参阅 [ 30 ] [ 31 ]。
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user: 3. 心理距离与决策行为关系模型构建 为了将复杂的现实问题化简转变成可建模问题，从而建立具有一定理论和现实意义的数学模型，我们先给出如下两个假设： 假设1：总购买量和总访问量都由心理距离唯一决定，不受其他因素和位置差异的影响，即当心理距离的大小一样，则对应的总购买量和总访问量就一样。 备注1：前人的研究结果表明，在收入等要素相一致的条件下，心理距离的大小能以较高的可信度反映出消费者做消费决策的难易，心理距离越小越容易做出消费决策，而心理距离越大越不容易做出消费决策。所以，在不考虑收入等要素的情况下，我们提出了假设1 [ 5 ] - [ 12 ]。 假设2：总购买量和总访问量满足可数可加性，即指总购买量等于各部分购买量之和。 备注2：假设2是基于数学加法原理的假设。一个简单的例子如是，一条绳子的重量等于将其分割成n段后的各段绳子重量之和。然而假设2的内容并非这么直观易解，它假设在一个平面上分散在各点的购买量，访问量之和分别等于总购买量和总访问量。 下面是模型建立的详细内容。为书写方便，从本部分开始，我们假设心理距离X是一个取值在一个给定的范围内的非负随机变量， p ( x ) 表示随机变量X取长度x时的网站访问量， p ′ ( x ) 是取长度x时的购买量。由心理距离的概念及其对消费决策的作用知， p ( x ) 和 p ′ ( x ) 是关于心理距离的单调函数，这与建立城市人口分布模型的条件相似 [ 32 ] [ 33 ] ，因此本文运用相似的方法建立模型。这里，我们仅考虑 p ( x ) 是单调减函数的情形(事实亦如此，心理距离越大消费者越不容做出消费决策，也即对应网站访问量减少)。需要指出的是，本文建模所采用的方法对单调递增函数同样适用，对于这种情形只需将原函数 p ( x ) 取相反函数 − p ( x ) 来进行表示即可。 受Clark关于城市人口密度建模的启发 [ 32 ] [ 33 ] ，我们考虑在一个半径任意大的圆面上用 p ( r ) 表示距离圆心为r的网站访问量(这里还可以将 p ( r ) 理解成距圆心r远处的网站访问量密度)。从圆心画一条足够长的线段便将其分割成足够短的 n + 1 段，将每一段的网站访问量对应的记为 p i ， 此时若将总网站访问量记为P，则有 P = ∑ i = 0 n p i ， p i = p ( i ) 。将网站总访问量的P状态数在该线段上表示成 一个有序分割问题，则得如下形式， W = ( P p 0 ， p 1 ， ⋯ ， p n ) = P ! / ∏ i = 0 n p i ! . (3.1) 由此即有此线段上的网站访问量信息熵表大式， H = ln W = ln P !   − ∑ i = 0 n ln p i ! . (3.2) 其约束条件表示为 ∑ i = 0 n p i = P ; (3.3) ∑ i 2 π i p i = P 0 ， (3.4) 这里 P 0 表示总网站访问量，现实中其值可在网站后台查询得到。 为便于运用最大熵原理求解式(3.2)，建立如下的Lagrange函数， L ( p i ) = ln P !   − ∑ i = 0 n ln p i ! + λ 1 ( P − ∑ i = 0 n p i ) + λ 2 ( P 0 − ∑ i = 0 n 2 π i p i ) . (3.5) 这里 λ 1 和 λ 2 是相互独立的Lagrangian常数，对充分大的P和 p i ，运用Stirling公式 ∂ ln N ! ∂ N ≈ ln N 和运用极值条件 ∂ L ( p i ) ∂ p i = 0 ，由式(3.5)得 p i = e − λ 1 ⋅ e − 2 π i λ 2 . (3.6) 考虑随机变量为连续型变量的情形，分别用r和 p ( r ) 替换i和 p ( i ) ，将式(3.6)带入到式(3.4)中转化成如下的积分式， ∫ 0 R 2 π r e − λ 1 ⋅ e − 2 π r λ 2 d r = P 0 . (3.7) 对充分大的圆半径R，运用L’Hospital法则进行化简，并结合式(3.6)得， p ( r ) = 2 π λ 2 2 P 0 e − 2 π r λ 2 . (3.8) 此时取 r = 0 ，得对应的网站总访问量 ρ 0 = 2 π λ 2 2 P 0 (3.9) 据此，设 r 0 为特征半径，定义： ρ 0 = P 0 2 π r 0 2 . (3.10) 此表示在距圆心为 r 0 的区域内的网站访问量为网站总访问量的一半。结合式(3.8)，(3.9)和(3.10)即得， p ( r ) = ρ 0 e − r / r 0 . (3.11) 注意到心理距离的长度与各构成维度间满足如下的关系式 [ 15 ] ： P D = α T D + β S s o c i a l D + γ S s p a t i a l D ， (3.12) 这里 P D ， T D ， S s o c i a l D ， S s p a t i a l D 分别表示心理距离，时间距离，社会距离，空间距离， α ， β ， γ 分别代表各维度对应的权值。关于心理距离各维度的具体定义可参阅 [ 15 ]。用 r ， x ， y ， z 分别表示 P D ， T D ， S s o c i a l D ， S s p a t i a l D 。 结合式(3.11)和式(3.12)，我们得到如下的关于网站访问量和心理距离长度的关系式， p ( x ， y ， z ) = ρ 0 e − ( α x + β δ y + γ z ) / r 0 . (3.13) 同理，用 p ′ ( x ) 替换 p ( x ) ，并进行类似计算和推到，又得和式(3.11)。 相似的结果， (3.14) 进一步地，进行同上述替换一样的有限步替换，最终我们又可得到如下的消费量和心理距离间的关系式， p ′ ( x ， y ， z ) = ρ ′ 0 e − ( α ′ x + β ′ y + γ ′ z ) / r 0 . (3.15) 结合式(3.13)和式(3.15)，我们得到如下的关于消费率和心理距离间的关系式， υ = p ′ ( x ， y ， z ) p ( x ， y ， z ) = ρ ′ 0 / ρ ⋅ e ( ( α − α ′ ) x + ( β − β ′ ) y + ( γ − γ ′ ) z ) / r 0 (3.16) 此式表明在线消费者的消费决策与心理距离间的关系可用清晰的数学关系式来表征。 备注3：式(3.7)中积分下限为0仅仅出于方便数学表达的考虑。在实际计算中，积分下限可根据具体情况取任意大的正数。