DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 文献综述 唐莉(2013) [ 1 ] 分析了影响房价变动的因素，通过分别建立我国房地产市场的供给与需求两个模型，以此得出房地产市场的均衡价格模型，并运用EVIEWS软件进行LS分析对导出的模型进行修正和检验。发现当前影响我国房地产的主要因素有商品房竣工面积和城镇居民人均可支配收入，并且后者的影响程度大于前者。分析结果得出，若我国经济持续稳定发展，经济改革逐步深化，我国房地产的发展前景还是十分可观的。吴波(2010) [ 2 ] 通过计量分析我国房价高速增长的原因得出：城镇居民家庭人均可支配收入不是房价增长的主要原因，经济适用房对抑制房价过快增长具有显著作用，并且给出政策建议，增加居民收入当然影响程度很薄弱，同时大力发展经济适用房制定住房标准和购房标准。吴兰徳(2016) [ 3 ] 分析在其它城市房价快速下滑时北京房价却保持增长的原因。通过选取商品房销售额、房地产投资增速、城镇化率指标和商品房价格。以此得出由于北京在各个方面的优势吸引了更多的外来人口为房地产产业带来更大的发展潜力。同时对高速发展的北京房价提出了建议，促进城乡与区域之间的均衡协调发展。 彭鸿斌(2010) [ 4 ] 通过对北京房价影响因素分析，探讨北京市场是否存在泡沫。运用了系统分析方法、文献研究与实地调查相结合、实证研究与规范研究相结合、定性定量方法结合和其他研究方法。得出结果供给不足不对北京房价持续上涨造成影响，成为了投资盛行的金融市场。李天宇(2015) [ 5 ] 由于房地产价格高速增长，研究是否间接说明了房地产行业产生泡沫。以分析北京市的情况并对房地产行业提出政策建议。通过定量分析得出人们收入增长房地产价格也会提高；贷款利率提高，房地产价格会下降。同时当房屋租金波动不大而房价迅猛增长，可以得出房价虚高。研究表明了北京市房地产投机度高存在比较严重的泡沫现象。政府可以改善利率政策，建立合理的税收政策同时规范住房市场。袁一正(2011) [ 6 ] 通过分析北京市房价与地价的相互关系，具体内容有理论分析和发展回顾与预测。通过Granger分析得出：在短期(一年内)房价是地价原因而地价不是房价的原因，然而，在长期两者没有明显的因果关系。 初蕾(2009) [ 7 ] 通过定性分析和定量分析的结合方法，研究什么因素影响房地产价格和如何影响。通过定性分析发现影响房地产需求的因素包括：消费者预期、人口数量、收入水平及社会安定情况；影响房地产供给的因素包括：房地产开放投资规模、成本因素及竣工面积；影响房地产的其他因素包括：国民经济发展水平、利率因素、金融机构贷款余额及政策因素。定量分析中在需求角度上，人均可支配收入影响最大且呈显著正相关，其次是年销售面积因素；在供给角度上，建安成本的影响程度较大且呈显著正相关；在其他因素上，国民生产总值对住宅价格有显著正相关的关系。方震寰(2009) [ 8 ] 通过住宅价格因素影响，采用定性定量两种方法，分析人口因素对于房价影响的成果。研究结论得出：人口受教育程度对住宅价格的决定作用异常明显；家庭购买仍旧是住宅消费的主要方式其影响还将逐渐增大；人口数量对房价的影响在部分地区呈现负效应。在未来一段时间内促进北京住宅价格上涨的因素会是人口因素。 文献得出，影响房价的因素在人均收入、人口和住房面积上，可以通过寻找数据进行建模分析。
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user: 3. 研究方法 本文以“对影响北京市房价的重要因素的实证分析”为研究主题，运用EVIEWS软件建立模型，同时进行检验与修正。 3.1. 研究思路 本文以定性分析与定量分析两种方法，选取参考文献中多次出现影响房价的因素如：年末常住人口、人均生产总值和住房竣工面积，进行建模、检验与修正。研究以上因素对房价的影响是否显著，分析各项因素的正负相关性。以实证分析为主，理论分析为辅。 3.1.1. 模型建立 通过观察数据，根据收集的2000年至2015年北京的统计数据，建立模型。其模型表达式为： 其中，Y t 为北京市历年的房价，X 1 为历年的人均生产总值，X 2 为历年的住房竣工面积，X 3 为历年的年末常住人口(万人)。K 1 K 2 K 3 分别表示各个变量对房价变化的权数，γ为随机误差项。 3.1.2. 模型经济意义 以模型数据为基础，分析人均生产总值、住房竣工面积和年末常住人口分别对房价的影响。模型将解释以上三个因素对房价的影响程度和正负相关性。再通过各个因素的数据经济意义进行解释为什么以上三个因素会对房价产生影响。
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user: 4. 经济指标与数据收集 4.1. 经济指标解释 4.1.1. 人均生产总值 人均生产总值是影响房价走势的重要因素。人均生产总值 ＝ 总产出(gdp总额)/总人口。代表该区域人民的生产能力，是重要的宏观经济指标之一，人均生产总值数值越高，表示人民收入越高，生活水平越高，购买力就越强。在理论上来说，人均生产总值与房屋价格呈正相关关系。 4.1.2. 住宅房屋竣工面积 房屋竣工面积是，达到入住和使用条件，经验收鉴定合格(或达到竣工验收标准)，可正式移交使用的房屋建筑面积总和。它是反映建筑生产成果的一项重要指标，也是评价基建投资收益的依据。 4.1.3. 年末常住人口 年末常住人口实际上也代表了当地的消费购买力，北京市人口多，购买力强，拉动了房价的上涨。根据图一整理，北京市年末常住人口平均每年会增加60万，相当于增加一个中等规模的城市，由此带来的潜在刚性需求，北京房价可降的预期不会太大。虽然有很多因素决定一个城市的价格，但人口是最重要的因素之一。相关报告研究发现，房价排名与城市人口存在相对紧密的关系。图1中，北京市房地产 价格随年末常住人口的上升而上升，常住人口的数量与房价存在明显的正向关系。 4.2. 收集数据 收集到如表1所示的从2000年到2015年的房价、人均生产总值、住宅房屋竣工面积和年末常住人口的数据。
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user: 5. 模型检验 5.1. 得出多元线性回归方程 通过EVIEWS软件对所用数据进行分析得出线性回归方程。 图1. 2000年~2015年房价与年末常住人口的关系 Table 1 System resulting data of standard experimen 年份 房价 人均生产总值 住宅房屋竣工面积 年末常住人口(万人) 2000 4557 111.8 1499.7 1364 2001 4716 111.7 1804.9 1385 2002 4467 111.5 2189.6 1423 2003 4456 111 2320.4 1456 2004 4747.14 114.1 2858.76 1493 2005 6162.13 111.8 3223.02 1538 2006 7375.41 112 2582.84 1601 2007 10661.24 114.5 2397.48 1676 2008 11648 109.1 1871.07 1771 2009 13224 110.2 2369.59 1860 2010 17151 110.3 2263.5 1962 2011 15517.9 108.1 2121.77 2019 2012 16553.48 107.7 1983.2 2069 2013 17854 107.7 2154.78 2115 2014 18499 107.3 2523.64 2152 2015 22300 106.9 1879.08 2171 表1. 标准试验系统结果数据 数据来源：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103 由于数据的数值单位过大，所以采取LN的形式进行建模。 根据最小二乘法原理，通过表2所示，得出式一函数估计： (1) 5.2. 拟合优度检验 拟合优度检验主要检验模型对各个样本拟合程度，衡量预期值与现实所得的实际值的差距。通过可决系数R 2 来判断，R 2 越接近于1说明样本拟合程度越好。 由分析数据可知，样本决定系数R 2 = 0.982428，调整后的可绝系数为0.978035，二者数值都接近于1，说明模型对样本拟合度好，可以得知超过98%的房价可以由(1)得出。 5.3. T检验 T检验主要检验各个样本对房价是否具有显著影响。通过模型中的t检验值判断。另外，通过t值的正负可以判断样本对房价的影响呈正相关还是负相关。 假设H 0 :β j = 0 (j = 1、2、3、4)，α = 0.005，自由度n − k = 12，根据T分布表可以得出以得出tα /2 (n − k) = 2.179。根据数据可以得出，X 1 、X 3 的t值均大于零，所以可以说明X 1 、X 3 的T检验显著，而X 2 的t值小于零所以未通过T检验，说明住房竣工面积对房价的影响呈负相关。 另一方面，通过数据可以看出X 1 X 2 X 3 的t值绝对值均大于0.05说明人均生产总值、住房竣工面积和年末常住人口对房价均有显著影响。 5.4. F检验 F检验可以检测所有样本共同对房价是否有影响，通过自由度选取F检验分布表中的数据判断是否大于检验结果中的F值。若大于，说明有显著影响；小于则反之。 假设H 0 : J = 0 (j = 1、2、3、4)， = 0.005，自由度n − k = 12，k − 1 = 3，查询F分布表可以得出Fα(3，12) = 3.49。由分布表可知F = 223.6376，远大于Fα(3，12) = 3.49，所以F值足够显著。说明X 1 X 2 X 3 共同对Y t 有显著影响，根据之前的拟合优度检验也说明了这一点。 Table 2 Multiple linear regression equatio Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C −48.68784 11.18241 −4.353967 0.0009 LNX1 6.443661 2.141461 3.009003 0.0109 LNX2 −0.450602 0.146038 −3.085574 0.0094 LNX3 4.160137 0.255813 16.26238 0.0000 R-squared 0.982428 Mean dependent var 9.165986 Adjusted R-squared 0.978035 S.D. dependent var 0.607581 S.E. of regression 0.090047 Akaike info criterion −1.764662 Sum squared resid 0.097301 Schwarz criterion −1.571515 Log likelihood 18.11730 Hannan-Quinn criter. −1.754771 F-statistic 223.6376 Durbin-Watson stat 1.703837 Prob(F-statistic) 0.000000 表2. 多元线性回归方程 5.5. 自相关检验 自相关检验主要判断随机误差项是否存在序列相关。通过模型数据中的DW值与DW检验分布表中的数据相对比。若DW值大于接近于2则不存在一阶自相关，或者当d U < DW < d L 时不存在自相关。 证明不存在一阶自相关不能证明不存在二阶自相关，所以要通过LM检验检测是否存在二阶自相关。LM检验中得出的p值若远大于0.05，则证明不存在二阶自相关。 根据分析数据可以得出DW = 1.652867查询DW检验分布表可知d L = 0.95，d U = 1.54，可知，DW值接近于2，所以不存在一阶自相关。 因此，进行二阶自相关的检验，用EVIEWS软件得出如下： 如表3所示的检验数据可以得出所对应的p值为0.8740远远大于0.05，所以，此函数模型不存在二阶自相关性。
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user: 6. 分析结果解释 由EVIEWS软件所得出的(1)，可以表明三组变量中两组变量显著，并且三组数据中不存在序列相关性。因此，人均生产总值、住房竣工面积和年末常住人口共同对房价有显著的影响。但是，根据分析数据发现，住宅房屋竣工面积对房价的影响呈负相关。 6.1. 住宅房屋竣工面积与房价呈负相关可能原因 在其它因素不变或影响不大的时候，住宅房屋竣工面积与房价呈负相关：当竣工面积减少时，供给减少以致于房价上涨；当竣工面积增多时，供给增加以致于房屋积压造成房价下跌。 根据图2可见在05年~08年竣工面积减少时期，与房价呈明显负相关关系，与预期一致，而在其他 Table 3 Two order autocorrelation tes Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.136502 Prob. F(2，10) 0.8740 Obs*R-squared 0.425200 Prob. Chi-Square(2) 0.8085 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.79657 14.60492 0.123038 0.9045 LNX1 −0.375049 2.851632 −0.131521 0.8980 LNX2 0.032062 0.199695 0.160556 0.8756 LNX3 −0.037501 0.327060 −0.114661 0.9110 RESID(-1) 0.178904 0.356057 0.502458 0.6262 RESID(-2) −0.030103 0.371836 −0.080958 0.9371 R-squared 0.026575 Mean dependent var −3.33E-15 Adjusted R-squared −0.460138 S.D. dependent var 0.080540 S.E. of regression 0.97322 Akaike info criterion −1.541596 Sum squared resid 0.094715 Schwarz criterion −1.251876 Log likelihood 18.33277 Hannan-Quinn criter. −1.526760 F-statistic 0.054601 Durbin-Watson stat 1.962646 Prob(F-statistic) 0.997498 表3. 二阶自相关检验 图2. 2000年~2015年房价与住宅房屋竣工面积的关系 期间，两者没有明显的负相关关系，很可能是供给虽然增长了，但增长速度跟不上需求增长的程度。
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user: 7. 政策建议 根据(1)和对模型所作出的解释，本文提出了以下几种建议。 首先，政府应需调整有效手段及政策，引导调控住宅建设投资的规模和方向，尽量可以使各个阶层的人都能满足住宅需求，尽量减少贫富差距。改善税收政策，提高对开发商的贷款条件，对建筑公司用贷款垫款资行为进行限制。同时，提高利率打击市场投机行为，提高贷款首付比例，控制多套住房贷款，提高房地产信贷的门槛。 其次，依据当地现实状况确定房屋建筑面积，争取在适当的情况下建设出适合当地人民居住的房屋面积，同时也要考虑外地居民到当地移居购买房屋的情况。不要一味的追求奢侈，多考虑实际情况，或许可以控制房价的飞速增长。 最后，未来北京的常住人口仍有一定的增量空间，但建设用地的空间已经很小，应采取适当的人口流入控制措施，将人口控制在一定的规模内，把控制人口规模作为长期调控目标，推出相关制度为居民提供更适宜居住、生活、工作的环境。
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user: 8. 局限性 由于选取北京市为代表，无法代表多数房价增长的城市。选取的经济指数如年末常住人口，无法代表其他城市居民来京购买房产投资或居住所用的人民，所以此经济指数对实验结果有一定的局限性。因此，此模型可能无法检验其他房价增长的城市。
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user: 9. 结语 房屋是人们最依靠的财务资源，人们会因为房价过高而无法买到住宅而担忧。人们的压力由于住房问题而变得越来越大，会经常抱怨劳累了一辈子却无法购得心仪的住房，也因此而难过。政府一方面应该控制房价的急速增长，防止经济泡沫和信贷危机，另一方面也应该努力安抚老百姓，为人民的住房问题带来一些便利条件。但是，目前的年轻人也愿意选择租房生活减少了信贷的压力和房价的压力，所以政府也应该对租房方面做出一些优惠政策。房屋是人们不可缺少的财务，人们会因为有了住房而拥有安全感，因此，控制房价改善政策是有利于缓解人们压力的重要因素。
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user: 摘 要 本文首先运用统计学原理对厦门市2016年全年每日影响PM2.5浓度的因素进行整体分析，并且利用统计软件检验其是否具有相关性，然后采用多元线性回归分析的方法构建合理的数学模型，预测厦门市2017年1月和2月的PM2.5的浓度，最后结合预测结果提出了合理建议。 关键词 :PM2.5，多元线性回归分析，空气质量指数AQI，SPASS Copyright © 2017 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 我国在经济迅速发展的今天，许多环境问题相继而生，因此，进行环境治理势在必行。肖建能 [ 1 ] 结合厦门市土地利用分类专题图和主要重工业企业分布图进行厦门市环境空气质量状况污染源的分析。赵晨曦 [ 2 ] 和吴建南 [ 3 ] 通过对PM2.5的研究，分析 PM2.5与植被和雾霾的影响。本课题对厦门市往年空气中的PM2.5浓度进行研究和预测，以便于提前采取有效措施控制PM2.5的浓度，这可以为城市规划师和环保局治理空气中的污染成分提供依据。 厦门市未来PM2.5的浓度与其它空气质量检测指标PM10、NO 2 、SO 2 、CO、O 3 等因素相关，对以上指标做出合理的分析能够帮助我们准确预测PM2.5的浓度，更好地对厦门的空气质量进行改善。本文主要解决了以下几个问题： 1) 分析厦门市2016年AQI里的6个基本监测指标的相关性； 2) PM2.5的浓度变化受其他5个指标影响的显著性，建立回归模型，求出PM2.5与各变量的相关系数； 3) 利用搜集到的数据，以及对李子奈 [ 4 ] 、何晓群 [ 5 ] 和杨云 [ 6 ] 相关著作的研究，建立回归模型，对2017年前两个月PM2.5的浓度做线性回归进而完成预测。
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user: 2. 数据的收集和处理 为了分析和预测出厦门市PM2.5的浓度，我们从天气后报网和厦门市环保局收集到2016年厦门市空气质量指数和影响PM2.5浓度的其他指标的浓度日均值。利用日均值数据求出月均值如表1。 为了让结果更加直观的呈现出来，我们对PM2.5的月均值数据做了折线图，如图1。以便于进行整体上的初步分析，观察是否能寻找数据中隐藏的规律。由以下的图1容易发现的是其浓度在月份之间的变化范围很大，有明显的季节性变化。 厦门2016年PM2.5浓度的变化为5~10月浓度较低，3月登顶为40 μg/m 3 ，几近年均值的1.5倍，3~6月急剧下降，6月达最低16 μg/m 3 ，低于年均线。6~10月浓度均值相对较低且相差幅度小，全年PM2.5浓度没有明显变化势头，而是受季节影响，夏秋低，春冬高。
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user: 3. PM2.5浓度影响因素的相关性分析 从图1中可知3月PM2.5的浓度全年最高6月最低，我们就对3月和6月的数据进行分析和研究。为了检验这些因素是否能与PM2.5建立线性回归模型，根据相关分析方法判断这些因素与PM2.5的浓度值是否具有相关性。首先采用皮尔逊相关系数法来检验变量的相关性，运用软件SPSS容易获得3月份6个监测指标的相关系数的数据如表2。 由表2可知，3月PM2.5与空气质量指数AQI具有很强的相关性，且各指标中PM2.5乃威胁空气质量的重大因素，其相关系数达0.996，PM2.5与PM10、NO 2 、SO 2 之间明显有着强相关性，而对于臭氧 Table 1 2016 Air Quality Index and Monthly Mean of 6 Indicators (μg/m3 年月 AQI PM2.5 PM10 NO 2 SO 2 CO O 3 2016/1 48.35 31.55 47.71 29.42 7.35 0.721 35.97 2016/2 48.07 30.86 46.86 20.62 5.31 0.5952 45.34 2016/3 58.84 40.42 55.61 31.9 8.87 0.7477 52.71 2016/4 52.47 33.53 53.67 31.03 8.9 0.68 49.4 2016/5 44.94 25.58 43.68 20.71 7.52 0.5452 54.39 2016/6 34.17 16.1 32.37 15.07 6.97 0.433 36.17 2016/7 38.65 18.23 37.1 17.39 8.1 0.4161 43.52 2016/8 43.06 22.19 40.65 26 10.16 0.5374 59.65 2016/9 42.4 20.67 37.5 24.13 7.8 0.5937 69.53 2016/10 41.26 19.97 37.84 24.19 7.81 0.5245 54.77 2016/11 52.97 31.3 55.23 30.5 9.77 0.592 52.67 2016/12 57.9 36.52 63 35.61 11.71 0.6571 54.39 表1. 2016年空气质量指数及6项指标的月均值(μg/m 3 ) Table 2 Pearson correlation coefficients for each indicator in Marc AQI指数 PM2.5 PM10 NO 2 SO 2 CO O 3 AQI指数 1 0.996 0.975 0.567 0.809 0.185 0.173 PM2.5 0.996 1 0.969 0.597 0.81 0.229 0.137 PM10 0.975 0.969 1 0.527 0.835 0.049 0.259 NO 2 0.567 0.597 0.527 1 0.712 0.559 −0.546 SO 2 0.809 0.81 0.835 0.712 1 0.198 −0.021 CO 0.185 0.229 0.049 0.559 0.198 1 −0.607 O 3 0.173 0.137 0.259 −0.546 −0.21 −0.607 1 表2. 3月份各指标的Pearson相关系数 图1. PM2.5浓度的月均值变化线图(μg/m 3 ) 和CO则相关性非常弱，不同的污染物浓度之间的相关性分析可以作为构建PM2.5浓度的预测模型提供有力的理论支撑。 基于2016年6月份的污染物浓度监测数据进行分析，运用软件SPSS容易获得6个监测指标的相关系数的数据如表3。 由表3可以看出，6月份PM10成为AQI的主要影响成分，PM2.5与每个指标都具有强相关性，与表2所分析出的内容产生了一定的矛盾。由此，受季节性变化和诸多未知因素的共同影响，PM2.5浓度在月份之间的波动范围甚大，单纯对某一月份进行分析会造成很大的误差。 为了减少外界因素对结果造成的误差，我们不采用某些月份来研究，而是基于2016年366天的污染物浓度监测数据进行分析，用软件SPSS得6个监测指标的相关系数如表4。 由表4可以看出，除了O 3 与PM2.5的相关性不算太强以外，PM2.5与其他指标都显示有强相关性。 为了提高相关分析结果的准确性，本文接下来运用另一种分析方法——方差分析。从观测变量的方差着手，研讨各种控制变量中多少变量是对观测变量起到明显作用的变量。运用SPSS软件可以得出如图2所示的几个单因素方差分析表的缩略图。 由图2可以得出以下结论：PM2.5与PM10、NO 2 、SO 2 、CO和O 3 方差分析的P值均小于系统设定0.05的显著性水平，表明以上因素对厦门市大气中PM2.5浓度值的变化存在显著性，所研究变量的相关性检验通过。
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user: 5. PM2.5浓度的预测 本论文最重要的目的就是预测PM2.5的浓度，利用已有数据和已经建立的模型，预测2017年1月~2月的PM2.5浓度，结果如下： 由表11可知PM2.5的预测值与真实值，可能有几个稍有偏离的数据，整体上不会有太大区别，为保证模型和方法的合理性，并且更直观地对两者进行比较，我们通过线性拟合来判读计算出的数据是否正确、合理。 由图4可见拟合效果还算不错，预测值与实测值的数据相对统一，预测值为峰值时实际值也几乎达到峰值，说明预测结果与实际值的变化趋势相类似，故也又深入一层检验本文运用模型的准确性，对现今大气中PM2.5的预测具备极好的实践意义。
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user: 6. 结论 从2017年1月和2月厦门市PM2.5浓度的预测值中可以看出其浓度并未呈现稳定的上升还是降低的趋势，一样随着季节的变化在波动，可知 PM2.5浓度的变化是一个非平稳的具有周期变化的时间序列。但是厦门的地理位置优越，空气质量的级别都属优良，不会影响到人类的正常户外活动。但PM2.5是严重影响空气质量的成分，对PM2.5的预测对于空气治理和人类的健康生活都具有很大的促进作用。PM2.5的治理除了控制相关影响因素的浓度以外，最大的治理方式就是控制其污染源，而PM2.5的来源主要是机动车的直接和间接排放、煤炭的污染、工业的喷涂、城市的扬尘污染、农村的秸秆焚烧、还有燃料的燃烧等人为活动。对于其治理有如下几个意见： 1) 积极响应国家“去产能”的号召，淘汰掉落后的产能。 2) 推动各产业的结构化调整和技术创新，对扬尘和工业污染进行综合治理。 3) 严格施行单双号车限行制度，增加大排气量车购置税，控制机动车尾气排放。 4) 对厦门不同区域的植被结构进行不同设置，合理高效地利用生态绿化消除PM2.5. 5) 根据不同阶段的气候特征对PM2.5采取不同的治理措施。
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user: 摘 要 针对智能变电站继电保护运行信息日益增多的趋势，为了对其状态做出准确的评估，提出一种基于综合权重与秩和比法的状态评估方法。首先分析继电保护状态评估流程和建立评估指标体系，利用乘法组合法将层次分析法确定的主观权重和变异系数法确定的客观权重相结合，得到最终的综合权重。其次通过引入秩和比法与综合权重相结合，构成加权秩和比，对继电保护装置状态进行综合评估分档。最后以某220 kV变电站各典型间隔的继电保护为例，通过对评估结果进行最佳分档一致性检验，验证了所提方法的合理性和可行性。 关键词 :智能变电站，继电保护，状态评估，变异系数法，加权秩和比，层次分析法，综合权重 Copyright © 2017 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 随着智能变电站在我国投运数量的日益增多，作为变电站二次系统核心设备的继电保护，其运行维护量急剧上升。为了解决检修不足或检修过度带来的设备受损等问题，继电保护状态检修的研究已越来越重视，而状态评估是设备状态检修的重要基础。 目前继电保护状态评估的方法有故障树分析法、马尔可夫法、模糊综合评判法等 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。文献 [ 6 ] 运用模糊数学对在线和离线检测数据进行处理，再据此对设备状态进行评估，但由专家界定保护状态区间的量值，人为影响因素过高，客观性不足。文献 [ 7 ] 基于模糊综合评判对继电保护状态做出量化评估，但评估指标权重纯粹基于主观自定义，评估结果离散度较高，且模糊隶属函数的选取较为简单，影响了评估结果的准确性。文献 [ 8 ] [ 9 ] 基于马尔可夫法对继电保护做可靠性分析，考虑了装置的各种运行状态，但没有实现对装置自检信息的全面、综合利用，部分参数在实际应用中较难获得，其实用性受到限制。 变异系数法(variation coefficient method， VCM)是一种利用被评价对象指标的变异程度确定指标权重的客观方法，可实现被评价对象各指标的动态赋权，更能反映被评价对象的差距 [ 10 ] 。秩和比法(rank sum ratio， RSR)是融合了参数分析的一种方法，对指标的选择无特殊要求，计算用的数值是秩次，能够消除异常值的干扰，计算结果既可以直接排序也可以分档排序，已在多指标综合评估、统计预测等方面得到广泛的应用。目前，引入VCM确定综合权重与基于RSR法结合在继电保护状态评估方面的研究还未见报道。 综上分析，本文通过分析继电保护状态评估流程，根据选取指标遵循的原则，将评估指标分为内部指标和外部指标两大类；为了使主客观确定权重的优势互补，得到更加合理的指标权重，将层次分析法(analytic hierarchy process， AHP)确定的主观权重与VCM确定的客观权重相结合，用乘法组合法得到综合权重；鉴于RSR法在多指标综合评估方面的优点，本文尝试将其与综合权重相结合，形成加权RSR，用于继电保护状态评估中；最后，通过算例对本文所提方法进行了验证。
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user: 2. 继电保护状态评估流程和指标体系 2.1. 继电保护状态评估流程 继电保护状态评估对象是以智能变电站各间隔的保护装置，其自带的智能诊断和通信等功能，为评估所需信息的获取提供了技术支持 [ 6 ] 。本文通过选取装置的典型指标，获取其在线监测或离线信息，对其状态做出评估，整个流程如图1所示。 2.2. 继电保护状态评估指标的确立 为使评估指标具有客观性和可操作性，本文将对保护状态有重要影响的指标分内部指标和外部指标。内部指标考虑装置自身行为，着重反映装置内在品质，由文献 [ 7 ] 中的方法和统计得到；外部指标反映外界因素对装置的影响，由统计得到，且检修成本主要由检修付出的人力、设备和停电对用户造成的影响所组成。整体评估指标体系如图2所示。
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user: 3. 状态评估指标权重的确定 目前确定指标权重的方法主要有主观赋权和客观赋权，前者由专业领域中的专家根据经验主观判断得到，适合定性的模糊指标，但该方法易受决策者知识结构和个人经验的影响；后者是根据指标数据差异程度提供的信息确定，能有效避免主观因素的影响，但结果可能与专家的认识相悖 [ 11 ] 。为了更准确地得到各个指标的权重，本文将AHP和VCM相结合得到各指标的综合权重。 3.1. AHP确定主观权重 AHP是一种利用定性分析与定量分析相结合的多目标决策方法，具有简洁性和系统性等方面的优点 [ 12 ] 。在求解各指标权重时，AHP利用判断矩阵通过两两比较的方式确定各指标的相对权重，并检验判断矩阵的一致性指标来保证数据的可信度。AHP求解指标权重的详细过程可参考文献 [ 13 ] 。 3.2. VCM确定客观权重 VCM基本原理是指标的变异程度越大，说明其在评价对象中的重要程度越高，应赋予较大的权重，反之应赋予较小的权重。本文利用VCM确定指标客观权重的方法可参考文献 [ 10 ] 。 3.3. 综合权重的确定 参考已有的多种主客观权重确定方法，本文采用乘法合成法得到各指标的综合权重 [ 14 ] 。 令AHP得到的权重向量为 ，VCM得到的权重向量为 ，则乘法合成法得到的第 个指标权重的计算公式为： (1) 则各个指标的综合权重向量为 。
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user: 4. 基于加权秩和比法的状态评估 4.1. RSR法基本原理 RSR法是统计学家田凤调教授提出的一种综合评价方法。该法利用RSR进行统计分析，其原理是在 图1. 继电保护状态评估流程 图2. 继电保护状态评估指标体系 一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得RSR，运用参数统计分析RSR的分布，对RSR值直接排序或分档，得到各对象的评估状态。 4.2. 状态评估过程 基于加权秩和比的评估过程如下 [ 15 ] ： 1) 编秩：将n个评价对象的m个指标列成n行m列的原始数据表，编出每个指标各评价对象的秩；高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数据相同者编平均秩。 2) 计算加权RSR：当各指标的权重不同时，第 个评价对象的加权RSR计算公式为： (2) 式中： 为第i行第j列元素的秩。 3) 计算概率单位：将 值由小到大排成一列，相同值作为一组，编制 频率分布表，列出各组频数 ，计算各组累计频数 ；确定各组 的秩次 和平均秩次 ，则累计频率 ；用标准正态离差 得 对应的概率单位Probit。 4) 计算直线回归方程：以 对应的Probit为自变量， 值为因变量，计算直线回归方程 。 5) 分档排序：根据 值对各对象进行分档，即得到各对象的评估状态，最佳分档应是各档方差一致、相差具有显著性，一般分3~5档。
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user: 6. 结论 本文在分析继电保护状态评估流程和选取评估指标的基础上，提出了一种基于综合权重与秩和比法的继电保护状态评估新方法。该方法将VCM应用于确定评估指标综合权重中，弥补了主观确定权重的局限；利用秩和比法与综合权重相结合，形成加权秩和比对继电保护状态进行评估，使结果更具客观性；通过对算例评估分档结果的一致性检验，证实了其得到的评估结果更具有说服力。本文所提方法为智能变电站继电保护做出准确的状态评估提供了新思路，同时也为其他二次设备的状态评估提供了借鉴，促进了二次设备状态检修技术水平的发展。
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user: 摘 要 为发挥智能电网的巨大优势，简便有效的动态无功功率补偿至关重要。无辅助电源的三相H桥级联SVG以其优越的性能成为无功补偿的首选装置。本文对其控制原理做了详细解析，设计了较为实用的直流侧电压和交流侧电流双闭环的矢量控制系统，并深入浅出地描述无功电流的动态补偿过程。仿真结果证明：此系统可根据电网的无功补偿需求，对输出无功电流实现无静差调节，其稳态和动态性能均能符合要求。 关键词 :静止无功发生器，H桥级联，无辅助电源，矢量控制，MATLAB仿真 Copyright © 2017 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 随着社会经济的发展，电能的需求量也在不断上升，电力企业电网的智能化势在必行 [ 1 ] 。新的智能电网可以有效改善电网质量，降低损耗，并能提高电源利用率，提供更多容量的电能 [ 2 ] 。为了保证其优势的充分发挥，需要更加强大可靠的无功补偿系统。 静止无功发生器(SVG)是目前技术最先进的动态无功补偿装置 [ 3 ] 。在它的诸多主电路拓扑结构中，H桥级联多电平结构因其易于模块化、谐波小和可靠性高等优点，更是在无功补偿领域获得了广泛应用 [ 4 ] 。 然而，成熟的SVG产品装置多为国外进口，无论硬件电路还是控制软件。为此，本文对无辅助电源的三相H桥级联SVG的控制系统进行深入研究，旨在为促进实现SVG的国产化做些力所能及的工作。 从有无辅助电源的区别出发，指出控制的要点在于保证直流电容侧电压稳定可控，在此基础上设计出电压电流双闭环的矢量控制系统，以实现动态无功补偿。并对设计的控制系统的稳态和动态性能进行了仿真验证。
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user: 2. H桥级联SVG的主电路 2.1. 带辅助电源的H桥级联SVG 早期的三相H桥级联SVG，每个H桥的直流侧均带一个相互隔离的直流电源 [ 5 ] ，这种SVG的主电路如图1所示。交流电源e f 和二极管单相不控整流桥组成辅助直流电源，经电容滤波得到稳定的直流电压u d 。由四只全控器件V 1 ~V 4 组成的逆变桥，即为H桥。H桥工作在正弦波脉宽调制状态，令调制电路的交流正弦参考信号u r 与交流电源侧的电压e同频率、同相位，使得H桥交流侧电压u PN 的基波分量u PN1 也与e同频同相。若忽略交流电源回路的电阻，则交流电源回路电压平衡方程为 (1) 式中，L为交流电源回路的总电感，包括电源回路的等效电感和外串电抗器电感。 工频下，电源e幅值稳定，而u PN1 的幅值 可以改变。当 ， ；当 ，i比电源e的相位滞后90˚，为感性；当 ，i比电源e的相位超前90˚，为容性。 由上所述，改变H桥的u r 幅值大小，就可以改变网侧交流电流i的幅值和相位，为电网提供容性或感性无功补偿电流，控制原理简单、清晰。然而，由于直流辅助电源的存在，使得这种SVG主电路很复杂，体积大，造价高，所以并不实用。现在多采用无辅助电源的H桥级联SVG [ 6 ] 。 2.2. 无辅助电源的H桥的直流电压控制及级联SVG主电路 图1中，如果去掉辅助电源，可否保证H桥逆变器的正常工作呢？其实只要能保证电容C两端电压u d 稳定，就相当于提供了一个稳定的直流电压源，完全可以脱离专门的辅助电源。 设H桥与电容C之间的通道电流为i c ，则i c 必为交流电流，其频率为调制电路的载波频率。若i c 的平均值为0，说明u d 的平均值不变；若i c 的平均值为正或负极性，说明u d 的平均值增大或减小。而i c 的平均值就是网侧电流i的有功分量，显然合理控制它就可以控制H桥直流侧电压u d 的大小。因此，可增加直流电压u d 闭环控制来达到使u d 稳定的目标，从而实现无辅助电源的H桥级联SVG的控制功能。 三相无辅助电源的H桥级联SVG主电路如图2所示。 图1. 基于H桥的单相SVG主电路结构 图2. 三相无辅助电源的H桥级联SVG主电路 每相H桥串联的级数n取决于全控器件和网侧电源的额定电压 [ 7 ] 。
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user: 3. 控制系统的结构与理论分析 3.1. 控制系统的结构 无辅助电源的H桥级联SVG控制系统的结构如图3所示。H A 1 、H A 2 、……、H An 为A相的n个H桥，U gA 1 、U gA 2 、……、U gAn 是A相相应H桥的脉宽调制信号，其正弦参考信号U ra 是通过坐标变换得到的。三角载波信号U t 1 、U t 2 、……、U tn 之间的相位差为2π/n，采用载波移相调制可减小调制电压u PN 的谐波分量，从而也可减小网侧电流的谐波分量。 本系统采用矢量控制方案。首先通过电流传感器检测网侧三相交流电流i A 、i B 、i C ，经坐标变换C 3S/2r 得到网侧电流i的有功分量i d 、无功分量i q 。 (2) 图3. 基于H桥的单相SVG主电路结构 上式中，需要用到θ角。θ角的物理概念是：三相交流电源合成的空间矢量u相对于A轴(A相电源的发电机A相绕组轴线)的空间位置角 [ 8 ] 。它是A相电源电压 的相位角 ，从0到2π不停地周期性变化。通过同步电路得到的正半周起始点，经过软件锁相环程序得到时变量θ角。有了θ角，就可以使逆变器的三相调制电压U PA 、U PB 、U PC 的基波分量与电网电压同步。 如前文所述，须采用ud闭环控制结构以稳定H桥的直流电压ud。检测其中一个H桥的直流侧电压ud作为电压环的反馈信号， 为其期望值，电压调节器AUR的输出量即为网侧电流的有功分量期望值 。 有功电流id也采用闭环控制，电流调节器ACR的输出作为调制电压的空间矢量U P 的d轴分量的期望值 。SVG的功能就是要为电网提供容性或感性的无功电流 [ 9 ] ， 由电网的实际无功需求决定。对无功电流iq的控制仍然采用闭环控制，电流调节器ACR的输出作为U P 的q轴分量的期望值 。两个ACR均采用PI调节器，可获得无静差调节。 根据 、 ，经坐标变换C2r/3s，得到调制电压Up在三相静止坐标系中的期望值 、 、 。 (3) 、 、 为正弦交流量，即脉宽调制电路的正弦参考信号，这样就实现了在u d 稳定的基础上控制网侧无功电流i q 。 3.2. 有功电流i d 的调节过程 当H桥直流侧电压稳定时，即 时， ，在电流调节器ACR的调节下，i d = 0。当 时， ，经电流环的调节，使 ，在H桥的直流侧，i c 的平均值为正极性，u d 的平均值增加，直到 。当 时， ，经电流环的调节，使 ，i c 的平均值为负极性，u d 的平均值减小，直到 。 3.3. 无功电流i q 的调节过程 当 为正极性时，经无功电流环的调节，使i q 亦为正极性，ACR对 进行无静差调节，使 。此时，i q 比电源电压矢量u超前90˚，亦即三相网侧电流i A 、i B 、i C 分别比电源电压u A 、u B 、u C 超前90˚。当 时，经过ACR的调节，使 增加，经坐标变换，改变了三相调制电压的期望值 、 、 乃至实际值u PA 、u PB 、u PC 的幅值与相位，最终改变了网侧无功电流i q 的大小，使i q 增加，直到 。 在 为负极性时，经无功电流环的调节，使i q 亦为负极性，最终使 。i q 为负极性，表示网侧交流电流的无功分量为感性，i q 比电源电压空间矢量u滞后90˚。亦即三相网侧电流i A 、i B 、i C 分别比电源电压u A 、u B 、u C 滞后90˚。 4. 仿真结果与分析 用MATLAB的SIMULINK搭建图3所示的H桥串联无功发生器矢量控制系统，验证其能能否正确工作。 4.1. 仿真系统与参数 根据图2、图3设计出电路与数学模型结合的仿真系统。系统主要参数设为：根据煤矿电网的电压等级，三相电源相电压有效值取2000 V，每相三组H桥串联，输入滤波电感L取2 mH，H桥直流侧电容为取1000 uF，直流电压U d 的期望值取1200 V。因为系统启动时存在对直流侧电容充电的过程，此时易产生较大的有功电流，所以串联限流电阻R = 10Ω，同时投入驱动脉冲，0.3秒后切除电阻R。无功电流期望值 ，即需要补偿容性电流。 4.2. 仿真内容及结果 仿真波形如图4所示。
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user: 摘 要 电话销售模式是当今保险行业的重要销售渠道之一，经过在我国多年的发展，保险电销模式充分展现了其自身的特点。本文将基于对电话销售的优缺点的分析，研究保险电话营销这一渠道的现状和未来挑战，并探讨它与网络销售相结合的未来发展新模式。通过对三家保险公司和一家保险中介机构的电销业务员进行的问卷调查和数据分析，一方面，我们总结出电销渠道高效便利的优势；另一方面，我们从从业人员这一角度出发，概括由于从业人员各方面的不足带来的电销渠道的局限性。虽然有诸多局限，电销渠道一定时间内仍是保险销售的重要渠道，在未来将会与网络营销齐头并进，以不同产品销售渠道分化的模式共存。 关键词 :保险，电话销售，网络销售 Copyright © 2017 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 2015年，全国保费收入24，282.52亿元，同比增长20%。其中，产险公司原保险保费收入8423.26亿元，同比增长11.65%；寿险公司原保险保费收入15，859.13亿元，同比增长24.97% (中国保监会统计)。可见增长势头保持强劲。 保险电话营销(简称“电销”)以电话为主要沟通手段，通过专用营销号码，以保险公司名义与客户直接联系，并运用公司自动化信息管理技术和专业化运行平台，完成保险产品的推介、咨询、报价、以及保单条件确认等主要营销过程的业务 [ 1 ] 。相对于传统的面对面销售方式，电销有灵活、覆盖面广和成本较低的特点。 随着电话保险、互联网保险的快速兴起，传统保险销售渠道的压力已经体现。据中国保险协会统计，至2015年6月末，全国开展寿险电销业务的人身险公司共有33家。其中，中资20家，外资13家；开展电话销售财产保险业务的产险公司共30家公司。以车险为例，2015年上半年，全行业电话销售渠道实现车险保费收入438.55亿元，同比增长1.49%，占车险业务的比例为14.65%，同比下降1.48个百分点。伴随商车改革地区的逐步扩大，渠道价差缩小将进一步加剧电销渠道的萎缩。以集中平台为主的电销运营模式，将面临更多挑战。
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user: 2. 研究方法、对象和过程 为研究保险电话营销的现状和未来挑战，我们对三家保险公司和一家保险中介机构的电销业务员进行了问卷调查，共发出电子问卷140份，回收65份，有效问卷53份。根据调查结果对数据进行描述性分析，对保险行业电话销售渠道的现状进行分析，对电话营销这一销售方式的优缺点进行总结归纳，并展望其与整个保险行业未来以互联网销售渠道为新生主力的多渠道销售的发展趋势。 2.1. 研究对象 本次调查的对象为三家保险公司和一家保险中介机构的负责电话销售保险业务的员工，发放电子问卷共140份，回收问卷65份，其中有效问卷为53份，问卷回收的有效率为81.5%。 2.2. 研究工具 现有的与电话营销相关度量表和调查问卷较少，本文没有直接采用现有的量表进行测量，而是依据以往关于电话营销优缺点的分析，提取出被学者认同的、对我国企业当前电话营销有影响的因素。提取后结合访谈验证的形式，撰写出本次调查的问卷，并本次测验以数量为30的样本对该量表进行了试测，信度为0.783，符合信度要求。 2.3. 问卷调查过程 本次问卷调查主要采取线上填写电子问卷的方式，在线上向调查对象说明本次调查的目的，并提供填写调查问卷的链接。网络问卷的形式更好地提高了回收问卷的速度，降低无效问卷的比率，相对传统的纸质问卷更加绿色环保，整体效率也更高。共发出电子问卷140份，回收65份，有效问卷53份。 2.4. 统计过程 采用EXCEL和SPSS20.0统计软件对回收的有效问卷数据进行处理。
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user: 3. 数据分析和讨论 3.1. 电销便捷高效，仍是保险营销的重要渠道 电话销售作为保险业务的一个新兴渠道，一直在争议中发展壮大，已经成为银行代销、直营、专业代理的重要补充。调查数据显示，仅有20.75%人认为电话营销方式对业务没有贡献，不能提高保险销量，而近80%的人认为电话营销对保险销售有较大帮助。其中占最大比重的是“缩短简化了投保、承保等环节”，占64.15%，“解决地域限制，节省时间等支出”占56.6%，“提高经营效率”占54.72%。具体见表1。 电销在效率上是最好的体现。传统的上门拜访销售，每人每天的拜访量最多为6次，而通过保险公司电销中心的呼出量每人每天在60次以上的，合计占72.4%，每天超过150次的，占13.21% (具体见表2)。可见，通过电销渠道接触的客户数量远高于通过传统渠道的，接到保单机会也大幅提高，在人力资源成本不断增加的背景下，电销渠道的效率远高于传统销售模式，不仅缩减了时间成本，同时解决了营销人员数量不足的问题，确保保费的持续增加。 除了呼出电话外，电销中心还是联系和沟通客户的重要渠道，有63%的业务员每天都能接到客户对保险产品的咨询电话。其中每天1~5次的占38%，甚至有11.54%的业务员，每天接电量达到20~30次。具体见表3。 Table 1 The proportion of telemarketin 序号 题项 人数 占比 1 对保险销售毫无贡献 11 20.75% 2 缩短和简化了投保、承保、缴费等环节 34 64.15% 3 提高经营效率 29 54.72% 4 节省柜台员工空等时产生的费用 25 47.17% 5 解决了地域限制节省时间、体力、支出 30 56.6% 6 不确定 1 1.89% 表1. 电话营销对保险销售的贡献度(多选) Table 2 The number of outbound calls an employee makes per day on averag 呼出电话次数 计数 比例 小于20 2 3.77% 20~40 4 7.55% 40~60 6 12.28% 60~80 16 30.19% 80~100 9 17.91% 100~120 3 5.66% 120~150 5 9.43% 大于150 8 13.21% 表2. 业务员每天平均呼出电话数量 Table 3 The number of inbound calls an employee receives per day on averag 来电次数 0 1~5 5~10 10~15 15~20 20~30 不确定 人数 18 20 4 2 1 6 1 占比 34.62% 38.46% 7.69% 3.85% 1.92% 11.54% 1.92% 表3. 业务员每天接到呼入电话统计表 3.2. 电销团队流动性高，业务员成长空间有限 保险电话营销业务员流动性很高，调查显示，75%的电销业务员从事这个行业的时间都在一年以下，能够从事保险电销行业五年以上的人员比例仅为0.19% (具体见表4)。通过对业务员的访谈，究其原因首先是电销行业压力大，收入来源主要靠业务提成，其底薪在1000~1500之间，普遍缺乏保障。其次是电销业务员平均每天打出约80通电话，都是简单的重复性工作，工作状态单一枯燥；第三是电话时时遭遇客户拒绝，甚至是不友好的态度，挫折感强烈。由于缺乏工作目标成就感，同时还面临销售业绩压力，大部分电销人员难以长期胜任这一工作，导致了保险电销行业的高流动性。 3.3. 电话业务员培训有欠缺，专业素质有待提高 保险公司在电销方面都有一套完整的电销话术及标准化用语，可以帮助电销业务员快速与客户展开话题，并适当推荐产品。由于绝大部分电销业务员入职前对电话营销没有基础，甚至毫无了解，岗前培训就尤为重要。但保险公司基于早投入早产出的指导思想，对业务员的培训时间短，内容单一，缺乏实战演练，98.8%的业务员上岗前培训在1个月以下，其中22.64%的销售员仅经过了一到两周的培训，甚至有13.2%的销售员只经过了不到一个星期的专业培训(具体见表5)。 过短的培训时间使得许多业务员缺乏良好的销售技巧，沟通时难以取得客户信任，甚至在遇到客户质疑时，无法合理应对。此外，由于对保险专业知识缺乏深入了解，没有掌握不同险种，不同计费方法等相关知识，业务员无法向顾客提供足够的有用信息，导致交易成功率较低 [ 2 ] 。调查显示，30.19%的销售员只了解他们所负责的险种，对公司其他保险业务毫无了解，50.94%的销售员对其他保险业务的了解仅停留在价格、险种等基本信息上，对赔付条件、赔偿方式和一些特殊信息等细节一无所知(具体见表6)。因此，当客户想要深入除了电销险种外的传统销售险种时，电销业务员无法及时向顾客提供他们想要得到的信息。而由于电销作为新兴渠道，与传统线下渠道形成一定的竞争，因此，当电销业务员在交谈中发现客户的保险需求符合传统销售渠道的产品时，由于销售渠道的相互独立，电销业务员不会主动将客户的需求及时反馈给传统渠道的保险销售员，造成了客户的流失。 Table 4 The average employment time of staff 时间 计数 比例 半年以下 13 24.53% 半年到一年 27 50.94% 一年到两年 2 0.38% 两年到三年 3 0.57% 三年到四年 4 0.75% 四年到五年 3 0.57% 五年以上 1 0.19% 表4. 从事保险电话营销时间 表5. 员工入职培训时间 表6. 业务员对公司其他保险产品和销售赔付等环节的了解程度 3.4. 保险电话营销客户针对性不强 每个保险公司都有自己的客户数据库，而数据库中信息的完整性和准确性是电话营销成功的保障。但是，由于保险行业的特点，客户的准确资料多掌握在业务员手上，在同一保险公司系统内，客户资源并不是完全共享的。此外，公司的数据库并不完整，甚至很多客户的联系方式是有误的。调查显示，电销的数据库来源大部分是通过第三方购买，占比达66.04%，其它部分形式多样，有的是通过广告等方式获取，有的是通过调查问卷获得，有的是通过客户网络搜索历史获得(具体见表7)。由于通过第三方购买获得的客户信息完整性和准确性都很低，一般只有客户的姓名和电话号码，缺乏客户的职业、爱好等背景资料，电话营销无法根据不同客户的不同情况做到有针对性的营销。 表7. 客户信息来源统计(多选) 3.5. 客户信息来源存在灰色地带 根据表7显示，保险公司拥有的电销客户资料大部分通过第三方购买获得。以我们调查的三家保险公司其中一家的车险部为例，该部门曾向车管所、国税局、汽车4s店购买过大量客户资料，根据现行法律规定，以上信息来源渠道都是违法的。随着国家打击信息泄露的力度逐渐加大，保险公司通过灰色渠道获取客户信息的可能性会日益减小。因此，保险电销部门丞需改变原有的客户信息获取方式。 3.6. 消费者对电话营销模式信任度不高 保险电话营销模式进入我国时间不长，许多消费者对这一保险推销模式了解不深，让他们仅凭电话这种沟通方式就接受产品并达成协议比较困难。其次，电话诈骗作为一种常见的诈骗形式在我国屡见不鲜，不少消费者都有过接到诈骗电话甚至上当受骗的经历。因此消费者普遍对电话营销感到难以信任，占比为64.15%，有50.94%的比例让客户当成骚扰电话(具体见表8)。 表8. 妨碍电话销售成功的因素(多选)
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user: 4. 调查结果与讨论 1) 电销仍是保险销售的重要渠道 从数据分析结果可以看出，电话营销有其较难克服的缺点：在从业人员方面，业务员流动性过高，业务水平和专业素质不足；在投保人方面，客户较难得到有针对性的保险推荐，对这一销售渠道感到不信任。同时，这一销售渠道受到传统业务渠道和互联网营销的双重挤压。尽管如此，在未来一段时间内，其便捷高效的特点使其仍会是各保险公司的重要销售渠道。以人保财险广东省分公司为例，近年，不但组建了600人的全省呼出中心，同时也鼓励各市分公司，筹建市级分公司的电销团队，人数在40人至60人之间。以粤西某分公司为例，2015年新组建电销中心，不到20人的团队，当年完成1200万元，2016年的目标定在3000万以上。可见，电销渠道的产出比仍然较高，具有一定的成本优势。 2) 电话营销与网络营销结合是未来发展趋势 随着互联网大数据时代的来临，互联网保险异军突起。根据中国保监会发布的《2014年互联网保险行业发展形势分析》报告，2014年互联网保险累计实现保费收入858.9亿元，同比增长195%，占总保费收入的比例由2013年的1.7%增长至4.2%，并预计在2015年达到6%。网销不仅在保险行业中的规模发展到电销的7倍，发展势头也较电销更看好，增速足足是电销的10倍之多 [ 3 ] 。如今，保险业竞争激烈，产品日趋同质化，保险公司若想突出重围，谋求新的发展，就势必要及时增加销售渠道的选择性 [ 4 ] ，调整销售结构，将电销和网销相互结合。
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user: 5. 结束语 首先，对于保险公司来说，互联网的普及以及年轻一代的互联网购物习惯使得互联网保险的潜在客户群体更大。其次，在大数据环境下，互联网实现了保险交易的虚拟数字化，为保险销售增加了一种直销渠道，省去了向代理人或者电话销售员支付的佣金，大幅度地降低了公司的经营成本。而对于消费者来说，相比起电话销售，互联网保险很大程度上解决了理赔难的问题。客户可以随时在保险网站或APP上查询各类险种的理赔条件和理赔需要准备的相应资料，通过线上咨询解答疑问，简化了理赔的程序，避免消费者因为对理赔条件不清晰和资料准备不齐全等问题而耗费大量时间在申请理赔上 [ 5 ] 。最后，互联网保险减少了保险推销的多层级中间环节，降低了管理成本和产品费率，其投保流程更简洁，保险责任更明确，价格也更为实惠，因此对消费者的吸引力也更大。 互联网保险不仅降低了保险公司的经营成本，还提高了其市场竞争力。现在互联网保险业务收入绝对值高、增速快，但其相对值偏低，在总保费规模中的比重不足6%，这说明我国未来互联网保险市场的潜力十分巨大。互联网金融如日中天，保险企业应该将更多的精力和资金放在“触网”布局上，以培育保险业务全新的增长点，最大程度地激发保险市场的活力，为保险业发展带来全新的机遇和挑战。