DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据概述 本文所分析的数据是来自某家商业银行的客户信息 [ 11 ]，共包含80，000条数据，986个变量，其中数值型变量944个，字符型变量42个。数值型变量经整理后，根据含义划分为17组，见表2，字符型变量见表3。 Table 2 Numerical explanatory variabl 变量名称 变量个数 变量具体情况 个人业务基本情况 110 77个连续型，32个离散型，1个取值常数 存款及本外币持有额 91 55个连续型，21个离散型，15个取值常数 柜台业务 112 65个连续型，41个离散型，6个取值常数 网银业务 88 46个连续型，30个离散型，12个取值常数 电话业务 71 24个连续型，25个离散型，22个取值常数 手机银行业务 60 34个连续型，26个离散型 网络银行业务 20 14个连续型，6个离散型 自助设备业务 68 40个连续型，16个离散型，12个取值常数 乐收银POS机业务 48 30个连续型，14个离散型，4个取值常数 本行POS机业务 40 25个连续型，10个离散型，5个取值常数 它行POS机业务 40 27个连续型，10个离散型，3个取值常数 其他业务 22 14个连续型，6个离散型 大额业务 32 4个连续型，4个离散型，24个取值常数 信用卡业务 26 10个连续型，10个离散型，6个取值常数 定期存款业务 20 13个连续型，7个离散型 理财产品业务 33 26个连续型，7个离散型 基金业务 63 49个连续型，12个离散型，2个取值常数 表2. 数值型解释变量 Table 3 Character explanatory variabl 变量名称 变量个数 变量具体情况 客户号 1 8位字符 开户机构 1 4位编码 证件类型 1 4位编码 性别 1 取值1、2 客户价值等级 1 取值A、B、C 职业 1 取值1-5 是否型变量 21 包括是否有欧元账户、是否有澳元账户、是否薪资理财等 持有标志型变量 15 包括持有活期产品标志、持有定期存款标志、个贷标识等 表3. 字符型解释变量
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user: 3. 建模方法 本批数据变量数量庞大，不仅大大增加了计算的负担，而且信息重复导致变量间存在共线性，对后续建立模型分析会造成严重后果。因此，首先对数据预处理，在较完整保留原始变量所含信息的基础上进行降维，同时尽量消除变量间的共线性。 使用SAS软件进行统计分析。把违约状态作为响应变量，取值为1表示可能违约，取值为0表示不会违约，以经过预处理的变量作为指标，划分数据集为训练集和测试集，分别建立Logistic回归模型和随机森林模型。最后，在测试集应用两种模型预测违约可能，用受试者工作特征(receiver operating characteristic curve， ROC)曲线下面积(area under the curve， AUC)和预测准确率比较两种模型的预测效果。 3.1. 数据预处理 3.1.1. 对数值型变量进行分组主成分分析 运用主成分分析法对数值型变量降维，该方法在保证一定方差贡献率的情况下，既能实现降维，还能消除变量间的相关性。但是如果对所有944个变量做主成分分析，会存在两个问题：一、计算损耗巨大，需要对8万条数据求944 × 944的相关系数矩阵，并进行特征根分解，计算量过于庞大；二、可解释性差，每一个主成分都是944个原始变量的线性组合，变量混杂严重，主成分缺乏可解释性。 因此，考虑牺牲一定的变量不相关性，增强主成分的可解释度和计算效率，采用“分组主成分分析”的方法进行变量降维处理。具体来说，由于之前已将944个数值型解释变量根据变量名进行了分组，那么有理由认为不同组的变量之间的相关性较微小，而组内变量的相关性较明显，因此考虑在每个变量分组内进行组内变量的主成分分析，最后选取主成分替代该类别的原始变量，不仅大大降低了计算量和混杂性，而且也容易解释主成分的含义。 3.1.2. 对字符型变量进行筛选 根据变量含义，以及对部分变量使用proc freq做相关性分析，通过删除、整合重编码的方法，对字符型变量进行筛选。 3.2. Logistic回归预测模型 ① 划分数据集、抽样：从80，000个数据中，按照正例数据(可能违约)、负例数据(不会违约) 2:1的比例抽取20，000个数据作为训练集，其余数据作为测试集。② 在训练集上构建Logistic函数：用proc logistic，用class语句将字符型分类变量按照其取值个数编码，设置哑变量，将设置好的哑变量以及主成分作为模型的输入自变量。利用逐步回归的方法选择变量，进出模型的显著性水平分别设置为0.05和0.15。③输出结果：输出模型系数的估计值，以及测试集中每个数据违约概率的估计值。 3.3. 随机森林预测模型 使用proc split以及proc surveyselect构建随机森林。① proc split构造决策树：设置特征选择准则为基尼系数(Gini)，每个内部节点的最大分支树为5，最大深度20，每个叶节点的最小规模为50，目标变量为违约状态，将生成的评分规则输出为外部txt文件。② 划分数据集：按照3:1的比例划分训练集和测试集。③ 抽取变量和样本：使用proc suveryselect为每一棵树随机抽取30个数值型变量、6个字符型变量、约10%负例数据和80%正例数据，利用宏循环反复调用打分文件。④ 构造森林，打分预测：最终构建出随机森林，对测试集进行打分和预测，将所有树输出的预测概率值的平均值，作为最后的预测结果输出。 3.4. 验证模型 对测试集数据，使用SAS官网上提供的rocplot宏包，绘制ROC曲线 [ 12 ]，得到AUC面积；同时可选择最优截断点，由最优截断点预测用户的违约状态，用proc freq得混淆矩阵，进而得到预测准确率。通过AUC面积和预测准确率评价模型预测的优劣。 预 测 准 确 率 = 正 确 预 测 到 的 正 例 数 实 际 正 例 总 数
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user: 5. 讨论 目前商业银行的利润仍主要来自信贷业务，准确及时地预测信用风险，是有效规避损失、保证银行稳健发展的重要前提。建立预测模型时，在采集信用资料阶段，应尽可能全面地考虑可能影响违约状态的因素，如基本信息姓名、性别、证件号码等，交易信息存转款、信用卡、理财产品等。在以往的研究中，往往根据经验选取若干重要指标，这是受数据、技术的限制所致。而在大数据时代，可以广泛地考虑所有可能的指标变量，为预测提供多方面的信息。想要从大数据中挖掘内在规律进行预测，首先需要对纷繁复杂的数据进行预处理。主成分分析法是一种考察多个变量间相关性的多元统计方法 [ 13 ]，从大量原始变量中导出保留原始变量重要信息、又彼此互不相关的少量主成分。但是新生成的主成分往往不易解释，含义模糊。本文首先对原始变量分组，再在组内分别用主成分降维，对于各主成分，从组含义出发解释，保留了主成分的可解释性。在数据预处理的基础上，开展后续工作，建立预测模型。 Logistic回归模型方法简单、训练高效、预测能力较强，由变量系数可知变量的影响程度。但不可否认，Logistic回归也存在以下不足：预测结果对变量间的共线性敏感；需要设置很多哑变量，增加了变量维数和计算复杂度；逐步回归选择变量时，数据规模需有所控制，否则在有限的计算机内存下可能不收敛；对于银行的信用评估业务，如果拒绝贷款申请，需要给出一个准确的理由，让客户知道被拒绝的具体原因，虽然Logistic回归的系数有一定意义，但被拒绝或被接受的理由仍然不明确。而随机森林作为一种集成思想机器学习模型，不受变量间共线性的影响，无需设置哑变量，在特征选择标准方法为GINI系数时，对字符型变量和数值型变量都可以分析。最重要的是，树方法流程图的形式，可以为客户提供直观易懂的理由说明。 本文建立了Logistic回归预测模型和随机森林预测模型，比较了两种模型对银行信用风险的预测效果。结果显示，Logistic回归模型AUC = 0.847，预测准确率为75%；随机森林模型AUC = 0.848，预测准确率为85%。随机森林预测模型的曲线下面积略优于Logistic回归预测模型，二者区别不大，而其预测准确率明显更优。 Logistic回归输出结果显示，对预测概率正向影响最大的变量依次为高信用卡级别、职业取值3/5、客户价值等级B、个人业务基本情况、存款及本外币持有额，对预测概率负向影响最大的变量依次为低信用卡级别、客户价值等级AC、职业取值1/2/4、信用卡业务。随机森林模型变量重要性分析中，排名前五的变量依次为个人业务基本情况、客户价值等级、存款及本外币持有额、大额业务、柜台业务。两种模型的分析结果相似，说明模型较稳定，预测结果可靠。结果提示，客户的信用卡级别、职业、客户价值等级、个人业务基本情况、存款及本外币持有额对违约风险影响较大。
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user: 6. 结论 综上所述，随机森林模型对信用风险的预测效果较好，实际应用中，可以作为Logistic回归预测模型的有益补充，充分发挥两种模型的优越性。银行在预测信用风险时，在众多基本信息及交易信息中，应该着重注意信用卡级别、职业、客户价值等级、个人业务基本情况、存款及本外币持有额的状况，如发现这些指标异常，应尽早采取相应的干预措施，规避信用违约可能带来的损失。
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user: 摘 要 农业众筹在我国的发展并不顺利，参与者数量较少。为了深入了解农业众筹参与意愿的影响因素，本文利用Logit模型，从个人特征因素、外部环境因素、众筹回报因素、众筹风险因素四个方面进行回归分析，发现投资者对农业众筹的认知程度、用于投资的金额、实际参与农业众筹状况、获得高品质的农产品、获得线下采摘体验对农业众筹参与意愿产生正向影响。随后采用K均值聚类分析法将受访者按农业众筹认知程度进行分类，并使用交叉分析法探究投资者的参与意愿与投资行为。基于研究结果，提出了相关对策建议。 关键词 :农业众筹，参与意愿，农业众筹投资者 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 众筹是一种具有公开性和广泛性的融资方式，通过互联网筹集资金以完成特定项目，且能给投资者带来实物或股权回报 [ 1 ]。众筹单笔筹资金额小、筹资方式灵活，可高度利用社会闲散资金 [ 2 ]，帮助企业快速取得资金，为企业的发展提供支持。众筹覆盖范围较广，在多个领域皆有应用，其在农业中的应用也越来越广泛。农业众筹是指在传统的农业生产过程中，发起人通过众筹平台发布农业项目，向大众筹集资金且给予投资者某种回报的新型融资方式 [ 3 ]。农业众筹是农业与互联网金融结合的产物，是农业产业链重铸的过程 [ 4 ]。近年来，我国农业中小型企业由于贷款额度小、缺乏有效担保、经营风险大，使得融资金额受限，严重制约了企业的发展 [ 5 ]。现在，有越来越多的农业经营者试图通过众筹来筹集资金，但农业众筹这一新型投融资渠道在我国尚处于起步阶段，参与人数虽然整体上有所增长，却远不能满足筹资者的资金需求。 现有文献从多个角度对农业众筹的参与意愿及影响因素进行了探讨。王伟等(2016)基于Kickstarter平台的数据分析，认为项目发起人的语言风格会影响投资者对项目前景的感知，从而影响投资意愿 [ 6 ]。荣娅(2016)通过调研发现，社会公众对农业众筹缺乏基本认知；农产品的健康程度、项目的透明度和有保障的回报率是影响公众信心的重要因素 [ 7 ]。张语(2018)通过发放调查问卷分析了投资者对农业众筹的敏感因素及参与意愿，发现大多数投资者将农业众筹作为一项投资项目，其投资行为更加理性，且满意程度影响后续投资行为 [ 8 ]。史莹娟等(2017)认为，我国公众对农业众筹的了解少，消费行为受到传统观念与习惯的约束；农产品生长周期长、不易储存、受气候灾害和抵抗虫灾的能力弱导致农业众筹的风险进一步加大；信息不对称使投资者对农业众筹缺乏信任 [ 9 ]。武雅敏等(2018)基于互动性视角，对互动感知、信任和农业众筹的参与意愿进行实证研究，发现产品互动对农业众筹意愿的影响作用突出，并且信任起关键的中介作用 [ 10 ]。刘思成等(2019)通过发放问卷的方式对影响消费者参与产品型众筹的影响因素进行研究，发现价格合适和质量高的农产品是吸引投资者的最重要因素，仅靠扶贫的宣传无法打动投资者 [ 11 ]。综上，已有文献通过发放调查问卷的方式对农业众筹的参与意愿进行研究，但多数文献研究时间较早，且研究方法较为单一。本文将聚焦我国农业众筹的需求端，通过发放调查问卷了解公众对农业众筹的认知程度，深入探讨农业众筹参与意愿的影响因素，并在此基础上提出相应的对策建议。
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user: 2. 研究假设、数据和实证模型 2.1. 研究假设 2.1.1. 基于社会认知理论的假设 社会认知理论以三元交互决定论的人性假说为理论基础，并假设人具有主体性能力或意向能力，能够进行自我反思与调节，并积极塑造环境。该理论认为人的行为、人的内部因素与外部因素存在连续不断的交互行为，内部因素与外部因素对人的行为产生影响。基于此，本文认为投资者个人特征因素、外部政策因素会对农业众筹参与意愿产生影响。 首先，认知水平会影响公众的行为方式。在农业众筹中，不了解众筹的投资者往往不会轻易尝试，而了解众筹流程的投资者更容易参与农业众筹项目。其次，年轻的投资者、投资金额较大的投资者更容易接受新事物，并且更有能力参与农业众筹项目。曾经实际参与过农业众筹的投资者，对农业众筹项目的运作流程、项目回报及项目风险更了解，因此更有可能再次参与。最后，由于投资活动存在信用风险，完善的法律环境、有政府扶持的众筹平台会增加投资信心，增强投资者参与农业众筹的意愿。 因此，基于社会认知理论，本文提出以下假设： 假设1：投资者年龄对农业众筹参与意愿有负向影响。 假设2：农业众筹的认知程度对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设3：用于投资的金额对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设4：参加过农业众筹项目对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设5：政府对众筹平台的扶持对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设6：完善的法律监管政策对农业众筹参与意愿有正向影响。 2.1.2. 基于社区收益理论的假设 社会交换理论认为人的社会交往可看作是一个交换的过程，投资方希望付出的代价能够获得尽可能多的回报。回报的类型是多样的，除了钱财的回报，还可以是服务、信息或精神上的回报。众筹本质上是一种社会融资行为，目前，我国农业众筹项目的回报形式以农产品回报、现金回报和线下采摘体验回报为主。不同的投资者对回报类型的偏好不同，多种回报方式能够吸引更多的投资者。 基于社区收益理论，本文提出以下假设： 假设7：可获得高品质的农产品对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设8：可获得现金回报对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设9：可获得线下采摘体验对农业众筹参与意愿有正向影响。 2.1.3. 基于信息不对称理论的假设 信息不对称是指在经济活动中各参与方掌握的信息量不同而导致不平等交易的一种现象。在农业众筹中，参与方主要由项目发起人(筹资者)、投资者和众筹平台构成。近年来，众筹平台跑路事件频发，投资者在选择众筹平台时对平台声誉尤为看重，口碑好的平台更能吸引投资者参与农业众筹。在投资活动中，更公开透明的项目流程可以披露更多的信息，减少双方的信息不对称，增加投资者参与意愿。最后，由于项目周期越长，面临的风险就越大，因此众筹项目周期会影响农业众筹的参与意愿。 基于信息不对称理论，本文提出以下假设： 假设10：众筹平台声誉对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设11：项目流程公开透明对农业众筹参与意愿有正向影响。 假设12：众筹项目周期对农业众筹参与意愿有负向影响。 2.2. 实证模型 本文的被解释变量为二值分类变量，因此，选用二值因变量模型Logit模型对参与农业众筹意愿的影响因素进行实证分析，模型如下： y i = β X i + μ i 其中，被解释变量 为是否愿意参与农业众筹， X i 为参与农业众筹意愿的影响因素向量集， β 为变量回归系数， μ i 为随机误差项。 本文的被解释变量为投资者参与农业众筹项目的意愿。该变量来自调查问卷中的单选题“您是否愿意参与农业众筹项目”，愿意参与变量值为1，不愿意参与变量值为0。 基于以上理论基础的梳理，本文解释变量的分类、名称及含义如表1所示。 Table 1 Explanatory variables and their explanatio 变量分类 变量名称 变量符号 变量含义 个人特征因素 年龄 age 20岁以下为1，20~35岁为2，36~50岁为3，51~65岁为4，66岁及以上为5。 农业众筹认知情况 cognition 为受访者8项农业众筹认知指标的均值，均值不影响指标性质，非常不认同、不认同、一般、认同、非常认同分别设置1~5分分数值。 月投资额 investment 未投资为1，500以下为2，500~2000为3，2000~5000为4，5000~10，000为5，1万以上为6。 农业众筹参与情况 participation 实际参与农业众筹的次数，从未参与过为0，参与过1-2次为1，3-5次为2，6-8次为3，9次以上为4。 外部政策因素 政府政策扶持 government 政府扶持众筹平台重要性从1-5分别为非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要。 法律监管完善 regulation 认为法律监管重要为1，否则为0。 众筹回报因素 高品质农产品 products 希望获得农产品为1，否则为0。 现金收益 coupon 希望获得回购收益为1，否则为0。 线下种养殖体验 experience 希望获得线下种养殖体验为1，否则为0。 众筹风险因素 众筹平台声誉 popularity 众筹平台声誉重要性从1~5分别为非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要。 众筹项目周期 period 项目周期重要性从1~5分别为非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要。 项目流程公开透明 transparency 项目流程公开透明重要性从1~5分别为非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要。 表1. 解释变量及含义 其中，“农业众筹认知情况”的问卷结果显示，有31.02%的人对农业众筹了解或非常了解，30.69%的受访者表示只了解众筹的基本概念，有11.22%的受访者从未听说过农业众筹。由于受访者对自身的认知评价存在较强的主观性，为了进一步量化受访者对农业众筹的认知状况，本文选取了8个农业众筹的特点，作为衡量受访者对农业众筹认知程度的指标，由受访者对8项指标的认知情况进行打分，用8项指标的平均分来衡量受访者对农业众筹的认知水平，具体指标及内容如表2所示。 Table 2 Interviewees’ cognition of various indicators of agricultural crowdfundin N = 303 位次 均值 标准差 帮助农民解决农产品滞销问题 1 3.98 1.05 农产品回购获得现金回报 2 3.93 1.00 项目筹资成功后开始种养殖 3 3.92 1.17 自然因素会造成回报损失 4 3.90 1.16 产品收获后可快速配送给投资者 5 3.89 1.03 按比例得到项目收益 6 3.82 1.09 获得优质的农产品 7 3.8 1.02 投资门槛低 8 3.77 1.04 表2. 受访者对农业众筹各项指标的认知 注：1~5代表公众对农业众筹各项指标的认知程度，1表示完全不认同，2表示不认同，3表示一般，4表示认同，5表示非常认同。数值越高，表示了解程度越高；数值越低，表示了解程度越低。 2.3. 数据来源及样本特征 为了解投资者对农业众筹的参与意愿，本研究以问卷调查的方式收集相关信息。调查问卷通过“问卷星”平台发放，共收回问卷377份，其中有效问卷303份。 对有效问卷基本信息的初步统计显示，男性样本163份，女性样本140份；受访者年龄集中于20~35岁，共有155人，占比51.16%；受访者的居住地区集中于一线城市市区和二线城市市区，三线城市市区、县级市、县城、村镇等占比较小。样本受访者的收入情况基本服从正态分布。可以看出，样本受访者基本代表了当前农业众筹的目标客户群体。
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user: 4. 结论与政策建议 本文的实证分析结果显示，投资者对农业众筹的认知程度、用于投资的金额、实际参与农业众筹状况、获得高品质的农产品、获得线下采摘体验对农业众筹参与意愿有正向影响。通过K均值聚类分析法研究发现，对农业众筹了解程度高的投资者更愿意购买价格高的优质农产品、愿意接受网上购买生鲜产品、愿意投资农业众筹项目的金额更高、能够接受的项目周期更长。 基于以上研究结果，本文提出如下对策建议。 4.1. 加大农业众筹推广力度 由上述分析结果可知，投资者的认知程度会影响农业众筹的参与意愿。农业众筹项目应加大推广力度，众筹平台和项目发起人需相互配合，扩大项目投资者群体，提升农业众筹的知名度和接受度。首先，农业众筹平台可采取“广告 + 合作 + 科普”的推广模式，即在微博、微信、电视广告、搜索引擎上进行广告宣传，同时加强与社交平台、购物平台的合作，向潜在投资者推送众筹项目链接，并撰写农业众筹科普类文章，以提高公众对农业众筹的认知程度和影响力。其次，平台可设置奖项鼓励众筹项目投资者将众筹平台推荐给他人，由于投资者存在从众心理，当农业众筹参与人数较多时会吸引更多的投资者前来参与。 4.2. 加强农业众筹项目创新 研究结果表明，农产品回报与线下采摘体验更能吸引投资者参与农业众筹。农产品采摘式回报的创新吸引了不少潜在的投资者参与，在此过程中，不仅能够使投资者切身体验农产品的生长环境和田园风光，同时也能够带动周边产业的发展。点筹网作为我国农业众筹垂直类平台的典范，近年来一直不断创新众筹模式，自去年土地流转众筹大获成功之后，今年推出的“幼崽竞猜”项目同样吸引了不少投资者。众筹项目的创新，不只体现在众筹平台中，项目发起人同样可以发挥主观能动性，设置更合理、更丰富的回报方式，吸引投资者投资。 4.3. 实现农业众筹精准营销 曾经参与过农业众筹项目、有投资习惯的投资者参与农业众筹的意愿更加强烈。因此，众筹平台应该利用云计算和大数据等科技手段，识别出农业众筹的潜在投资群体。例如，对已在众筹平台投资过项目的投资者，平台可根据投资者回报偏好推荐其他投资项目；寻找经常在网上购物平台购买优质农产品的消费者，向其推荐农产品众筹项目；对于在搜索引擎中搜索农家乐采摘的投资者，推荐提供线下采摘回报的众筹项目等。通过精准营销手段，让更多的消费者与投资者认识、了解农业众筹，迎合其投资偏好和消费行为，让潜在项目投资者真正参与到农业众筹项目中。
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user: 摘 要 本文根据2010~2018年包括苏州市在内的江浙24个地市的面板数据进行社会保障水平区域差异和影响因素的实证分析。本文通过主成分分析法与聚类分析法交叉验证，得出各地市社会保障水平差异情况，并将其分为4类。从分类中选出最具代表性的地区进行灰色关联分析得出地区社会保障水平的主要影响因素包括地区生产总值、参加各类社会保险人数、人均可支配收入等，且具有明显的区域差异性，其中苏州市社会保障水平与参加养老保险人数关系最为密切。最后通过ARMA模型对苏州市的社会保障发展进行预测。 关键词 :社会保障水平，区域差异，主成分分析，聚类分析，灰色关联，ARMA模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 健全的社会保障支出体系是维持社会稳定的必要手段，对于社会稳定起到至关重要的作用，因此分析现有社会保障水平的合理性可以有效完善现有社会保障体系，从而促进社会保障体系的健康发展。 王玉风(2010)通过建立一套综合评价社会保障水平的指标体系，对我国社会保障水平区域差异的原因进行了研究，最后分析产生的结果，为我国不同区域设计了相应的社会保障发展对策 [ 1 ]。唐文浩(2016)通过收集统计年鉴上的数据作为样本，并且应用聚类、因子等分析方法，选用合理科学的评价指标，对其中影响较大的指标因子进行分析描述 [ 2 ]。赵峰、李清章(2018)通过构建社会保障综合评价指标体系，采用因子分析法对我国社会保障水平的区域差异化进行综合评价研究，全面衡量我国社会保障水平的省份差异 [ 3 ]。刘晓凤(2009)认为社会保障支出的分析和预测是有关部门制定合理的社会保障支出政策和社会保障支出预算、强化社会保障支出监督管理的有效途径，因此可以基于时间序列分析方法建立的社会保障支出预测模型 [ 4 ]。 综合上述研究成果可知，目前已有的相关研究方向主要集中于全国社会保障总体水平分析、地区间社会保障水平差异分析及其影响因素分析，相比较而言，研究地市区域社会保障水平差异的文献较少，而针对某一地市进行深入分析的文献寥寥无几。对于社会保障水平普遍的研究方法是从社会学角度剖析国民经济水平、财政与社会保障水平的关系，而从经济学角度评价社会保障水平并探讨其影响因素的文献较少。因此，本文引入计量经济学的理论和方法，从经济学和社会学多角度分析江浙沪社会保障水平区域差异及其影响因素，为提升社会保障水平提供借鉴。
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user: 3. 社会保障水平影响因素 通过主成分分析法与聚类分析法交叉验证，本文将地市分为3类，并从中选出代表性城市——苏州市、常州市、衢州市，采用灰色关联分析法分析影响其社会保障水平的主要因素 [ 7 ]。 社会保障水平是社会保障制度的重要内容，关系到经济社会的稳定持续发展。而社会保障支出是社会保障体系中直观且重要的因素，因此本文将社会保障支出作为社会保障水平的量化表征。 首先，将社保支出作为参考数列(又称母序列)，把其他变量作为比较数列(又称子序列)，并对数据进行均值化处理以消除量纲影响，然后根据下列公式计算母序列与子序列之间的关联系数 [ 8 ]： ξ t ( k ) = min t ( Δ t ( min ) ) + ζ max t ( Δ t ( max ) ) | x 0 ( k ) − x t ( k ) | + ζ max t ( Δ t ( max ) ) 其中， ξ t ( k ) 是第k个时刻比较曲线 x t 与参考曲线 x 0 的相对差值，称为 x t 对 x 0 在k时刻的关联系数， 是分辨系数，本文取 ζ = 0.5 。 最后，对关联系数取等权重求综合关联度： r i = 1 N ∑ k = 1 N ξ t ( k ) 其中 r i 为第i项参考因子与比较数列间的关联度。对 r i 进行排序，根据其大小，可以得到指标间的密切程度排序，即影响因素重要性排序。 通过计算，得到苏州市社会保障水平影响因素的排序如表7所示： Table 7 The result of Grey correlation analysi 原始指标 关联度r i 排名 参加养老保险人数(万人) 0.722472 1 参加医疗保险人数(万人) 0.70312 2 地区财政总支出(亿元) 0.694293 3 农村居民可支配收入(元) 0.686009 4 城镇居民可支配收入(元) 0.679105 5 参加失业保险人数(万人) 0.674248 6 参加生育保险人数(万人) 0.670146 7 GDP增长率(%) 0.66979 8 人均社会保障支出 0.64925 9 地区社会保障支出/地区生产总值 0.644409 10 参加工伤保险人数(万人) 0.637521 11 地区社会保障支出/地区财政支出 0.637329 12 地区生产总值(GDP)(亿元) 0.6179 13 城镇登记失业率(%) 0.602786 14 最低生活保障人数(万人) 0.59475 15 居民消费价格指数(CPI) 0.578971 16 总人口(万人) 0.577625 17 零售物价指数(RPI) 0.572266 18 表7. 灰色关联分析结果 这表明苏州市的社保支出与参加养老保险的人数关联最为密切，苏州社会保障重视老龄化问题 [ 9 ]，对于老龄化问题有较为前瞻的应对措施；苏州社保支出的优点是与财政支出变化关联较为密切；缺点则是与地区生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)和零售物价指数(RPI)变化关联度较低。 同理计算出常州市，衢州市社会保障水平影响因素的排序，并且与苏州市的计算结果一起选取主要的六个因素，列表(表8)对比如下： Table 8 Main influencing factors of social security level in the three citie 苏州市 常州市 衢州市 参加养老保险人数 地区生产总值(GDP) 人均社会保障支出 参加医疗保险人数 城市人均可支配收入 财政总支出 财政总支出 财政总支出 参加养老保险人数 农村人均可支配收入 参加生育保险人数 农村人均可支配收入 城市人均可支配收入 农村人均可支配收入 最低生活保障人数 参加失业保险人数 地区社会保障支出/地区财政支出 参加失业保险人数 表8. 三市社会保障水平主要影响因素 由表8知，影响三市社会保障水平的共同因素有财政总支出、农村人均可支配收入，即这三个城市的社保水平都与财政总支出和农村人均可支配收入有关。财政总支出的变化会直接影响社保支出的数额，因此提高财政总支出的水平才能“把蛋糕做大”，才能提高社保水平“把蛋糕分好”；而农村人均可支配收入与社保水平的关联则显示了我国在发展建设的同时兼顾了城市和农村避免了城市与农村的差距扩大，统筹兼顾，使农村人民也能够享受经济发展带来的福利。
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user: 4. 苏州市社会保障水平预测 社会保障支出是社会保障水平的量化表征，精准有效的社会保障支出预测为社会保障发展规划提供充分的理论依据。传统的经验分析预测或简单的计量经济分析预测法，如相关分析、回归分析等，这些方法不能很好地消除经济变量之间的相关因素影响和经济现象内部自相关因素影响，影响了准确、有效地分析预测。因此，需要运用时间序列分析方法建立模型，以消除各种因素的不利影响，对社会保障支出做出有效预测 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 出于对数据的充分性和可获得性的综合考虑，将原有的2010~2018年社会保障支出序列扩展为2002~2018年社会保障支出序列，用SSL表示，其中2002~2006年的数据采用抚恤和社会福利救济费与社会保障补助支出之和作为社会保障支出，2004、2005、2008年社会保障支出数据缺失，运用SPSS填补缺失值。SSL序列的时序图如图1所示，该时序图向右上方倾斜，说明存在一定的增长趋势，直观上显著非平稳。为证实该序列非平稳，进一步考察其相关图和ADF检验，检验结果如图2，表9所示，自相关系数呈周期衰减到零的速度非常缓慢，而ADF统计量检验结果小于EViews给出的显著性水平为1%~10%的ADF临界值，因此可以确认SSL序列为非平稳序列。现对其对数序列进行ADF检验，检验结果如表10所示，检验的p值均小于0.05，可知SSL的对数序列是平稳序列，再对其进行纯随机性检验，检验结果如图3所示，检验的p值均小于0.05，表明对数序列为非白噪声序列，可以对其进行建模。 图1. SSL序列时序图 图2. SSL序列自相关和偏相关图 Table 9 ADF test of SSL sequenc t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −2.125567 0.4945 Test critical values: 1% level −4.667883 5% level −3.733200 10% level −3.310349 表9. SSL序列的ADF检验 Table 1 0 ADF test of the logarithmic sequenc t-Statistic Prob. * Augmented Dickey-Fuller test statistic −5.631584 0.0006 Test critical values: 1% level −4.004425 5% level −3.098896 10% level −2.690439 表10. SSL对数序列ADF检验 图3. SSL对数序列自相关和偏相关图 经过反复尝试及拟合，对取不同阶数的ARMA模型AIC或SC值比较，ARMA(1，1)模型的AIC和SC值最小，故模型的阶数确定为ARMA(1，1)，模型检验结果如表11、图4所示，参数t检验的p值均小于0.05，说明结果显著，系数均不为0，残差的Q-Stat检验p值显示，残差序列不存在自相关，是白噪声序列，因此模型ARMA(1，1)合适。 模型方程如下： Z t = 5.581502 + 0.871609 Z t − 1 + ε t − 0.931419 ε t − 1 其中， Z t = ln S S L t ， ε t 为随机干扰， R 2 = 0.991733 。 Table 1 1 Significance test of ARMA(1，1) model parameter Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.581502 0.123925 45.03939 <0.0001 AR(1) 0.871609 0.010930 79.74654 <0.0001 MA(1) −0.931419 0.182017 −5.117219 0.0002 表11. ARMA(1，1)模型参数显著性检验 图4. ARMA(1，1)模型残差白噪声检验 最后利用建立的ARMA(1，1)模型对苏州社会保障支出进行预测，分两部分进行，一是对截止到2018年已有数据进行静态预测，图5为预测走势图；二是对2019~2022年数据进行动态预测，具体预测数据如表12所示。 图5. 苏州市社会保障支出实际值与预测值走势图 Table 1 2 Forecast of social security expenditure in Suzhou from 2019 to 202 年份 预测值(亿元) 实际值(亿元) 相对误差(%) 2018 177.1048 185.4606 −4.5054 2019 186.0382 2020 194.7275 2021 202.6316 2022 209.7821 表12. 2019~2022年苏州市社会保障支出预测
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user: 5. 结论 长三角地区的社会保障体系随着经济的发展正不断地改进，以适应新时代中国特色社会主义的要求。社会保障水平与经济发展情况存在着一定的关系。由分析可知江苏省各市在社会保障方面存在较明显的差异，而浙江省各市在社会保障方面发展较为平均。 苏州市在江苏省中的经济排名靠前，其社保水平也名列前茅，苏州市的社会保障情况与其他地市大体相当但也有不同：虽然影响各地市社会保障水平的主要指标有所区别，但财政总支出、农村人均可支配收入对于各地市的社会保障水平均有较为重要的影响；苏州市存在向老龄化城市发展的趋势，因此苏州市的社会保障相较于其他地市应更注重于养老保险方面；但是地区生产总值、居民消费价格指数和零售物价指数对苏州市的社会保障水平的影响较小，这样可能会使得政府在给与人民保障的同时没有充分考虑到物价水平的变化而导致社会保障的力度不够而不能充分保障人民生活所需。 因此对苏州市未来的社会保障制度提出以下几点建议： 1) 社会经济的增长是社会保障制度不断完善和提高的物质前提和保障，社会保障支出和经济发展水平两者应该挂钩，相互促进、发展。在2018年《关于建立城乡居民基本养老保险待遇确定和基础养老金正常调整机制的指导意见》中就明确今后每年根据职工工资上涨情况及国内物价的变动情况，适时调整退休人员的养老金。对此可以考虑将对象从退休人员扩大到所有社会保障对象。 2) 对社会保障制度的设计能够让更多公民参与进来、开门纳言、听取广泛意见，真正做到取之于民，用之于民。 3) 对于苏州市老龄化现象日益明显的情况，需要更加重视养老保险等一系列养老方面的社保制度。为实现老年人老有所依，老有所养，党的十九大提出“按照兜底线、织密网、建机制”的要求，全面建成多层次社会保障体系，并明确新任务和新要求，就是在保障项目上，坚持以社会保险为核心，社会福利、社会救助、社会优抚等制度不断发展和完善；在责任主体上，坚持以政府为主体，积极发挥市场作用；在形式上，将社会保险、补充保险和商业保险相衔接，构建基本养老保险、职业(企业)年金与个人储蓄、商业保险相衔接的养老保险体系，以及基本医疗保险、补充医疗保险、大病保险、商业健康保险为内容的医疗保险，以满足人民群众多层次的保障需求 [ 14 ]。
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user: 摘 要 远海岛礁建设对我国海洋战略部署和海洋资源开发具有重要意义，但是随着工程建设及维护管理工作的不断深入，伴随其产生的生态环境问题日益突显，迫切需要提出科学合理的应对和解决措施，以构建新的生态系统，维持岛礁生态平衡，兼顾社会效益、军事效益、经济效益和环境效益，从而推进岛礁生态文明建设，提高远海岛礁综合保障能力。 关键词 :远海岛礁，工程建设，生态环境，应对措施 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 南沙岛礁在建设之初就树立了“岛礁基础设施建设和环境保护、生态修复同步推进”的理念 [ 1 ]，因此，在岛礁工程建设前，就对全局性生态环境做出了统筹规划，而随着工程建设的不断深入，生态系统破坏、生态环境污染、官兵环保意识不强等问题仍然制约着岛礁的建设发展。以南海岛礁生态环境安全为基础，分析远海岛礁环境问题产生的来源，有助于采取有效应对措施，构建修复新的生态环境保护系统。
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user: 2. 岛礁建设对生态环境影响 于丽丽 [ 2 ] 在研究水利工程对生态环境造成的影响中，指出水利工程建设会改变河底含沙量、河流流速、水温等水生动植物的生存环境，导致水体生物多样性发生变化，破坏了原有的生态系统。岛礁工程建设同样如此，由于人为的吹填陆域，如果不坚持“保护性开发” [ 3 ] 的建设理念，将对岛礁周围生态环境造成不可逆转的破坏。 2.1. 生态系统破坏 2.1.1. 水土资源流失 岛礁建设过程中施工取土可能产生水土资源的流失，其弃土弃渣如不稳固压实、妥善安置，将对周边大气、土壤、水资源等环境要素产生破坏。 水源保护区范围内如使用杀虫剂、清洁剂等有毒有害化学物质，将对水源造成污染，严重者发生水源污染事件。地下水源的涵养更为重要，过度开发引致的土壤荒漠化，会减少降水入渗量，造成地下淡水资源流失。 2.1.2. 树木植被毁坏 岛礁建设规划中为保障战斗力有效发挥，必定设置不同的功能区域，那么对自然环境的改造是必然的，包括大量的植被破坏与重建。尤其是护岸植物的损毁，增加了海洋沿岸台风灾害的风险性。 岛礁环境特殊，盐碱度高，温湿度高，风浪巨大，原生植被一旦破坏，修复与重建都是需要科学甄别和筛选的，考虑其成活率、成长周期与合理搭配问题，在短时间内完全恢复绿色稳定的生态系统并不容易。 2.1.3. 海洋生物紊乱 岛礁陆域填筑工程、护岸工程及其他建筑工程都会对海洋生态系统带来干扰，包括鱼类、珊瑚、砗磲、海参、海藻、海草等海洋生物栖息环境的更改、珍惜濒危或特有物种的生长繁殖、以海洋生物为食的其他动物的迁徙等，都将对海洋生态系统造成一定程度上的影响。 2.1.4. 外来物种入侵 由于人为因素的介入导致部分本不属于岛礁的外来物种进入岛礁生态系统，如蚊虫、鼠害、植物种子、孢子细菌等，这些外来物种的入侵可能因为没有天敌造成食物链无法闭合，破坏生态系统的自然性和完整性，危害生物多样性、影响遗传多样性的物种，导致生态系统紊乱，同时对人类活动造成影响。 2.2. 生态环境污染 2.2.1. 水环境污染 随着岛礁工程建设进度的持续推进，岛礁官兵和施工人员不断增加，所产生的生活污水、含油污水、医疗废水等总量日益增多，但是岛礁污水管网系统正在建设开发中，如未经处理直接排海将对海洋环境造成污染，进而影响地表水和地下水等水体环境。 2.2.2. 固废环境污染 人类活动中产生的固废垃圾来自物资补给包装、生产生活、厨余等方面，如不施行分类管理和妥善处置，将增大垃圾的危害面积，造成蚊虫和细菌滋生，甚至产生疫情。在台风和雨水的打击下，还可能污染土壤和地下水。 2.2.3. 大气环境污染 工程建设产生的大气污染物包括悬浮颗粒物、碳氧化物、甲醛等，垃圾焚烧产生的烟气包括氮氧化物、硫化物、碳氢化物等，大量吸入对官兵身体健康损害较大，对周边环境和生态系统的影响也较大。 2.2.4. 声光环境污染 远海岛礁具有高温、高湿、高盐、高辐射的环境特点 [ 4 ]，加之工程建设产生的噪音，对于长期在岛礁生活和工作的官兵和居民，高频噪音和强紫外线的照射已经成为影响身心健康的一种污染源，包括对人体的听力、视力、皮肤、情绪等影响，甚至产生失眠、食欲下降、情绪低落、身体乏力等类似神经衰弱的症状。
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user: 3. 人员素质对生态环境影响 3.1. 环保专业人员能力水平不足 为了开展岛礁环境管理工作，目前各岛礁都建有环保相关设施设备，包括生活污水系统、油污水处理系统、固废打包机、垃圾焚烧炉、餐厨垃圾处理设备、绿化养护管理设备、环境监测仪器设备等。这些环保绿化设施设备的日常操作维护保养都需要专人负责，这些工作专业技术性强，对工作人员的技术要求高，而目前岛礁官兵基本没有接受过相关的专业技术培训，依赖厂家和地方人员进行维护管理，一旦发生损坏和其他问题，自行处理难度高，需要从大陆调配人员和设备维修所耗的时间较长。 3.2. 其他从业者环保意识不够 岛礁管理和工作人员来自各行各业，其环保意识水平参差不齐，少部分人存在环保宣传不到位、环保知识不了解、环保意识不强等客观问题。这些问题的存在影响了岛礁生态环境的维持和保护，例如入岛前的个人一次性用品和包装品的携带，将造成大量固废产生；运输上岛的种植土、植物种子和建筑材料等，将可能携带病虫害和入侵生物；岛礁工作生活中不注意绿色环保低碳的行为习惯，如垃圾的胡乱存放，不分类回收处理不但会增加固废的体积，增加处理的成本，还延长了处理的时间周期，加大了滋生细菌、污染周遭环境的风险。
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user: 4. 应对措施 针对岛礁工程建设过程中可能引发的环境问题，我国依照《海洋法公约》第121条第2款中关于岛屿的“人类居住和其自身的经济生活”标准，对南海岛礁进行保护性开发，倾向于对经济潜力的发掘，改善人类居住的环境，提高其维持人类居住的能力 [ 5 ]。美国作为一个陆地资源丰富，经济科技发达的国家，岛礁作为其附属领土实际上开发力度不是很大，没有过分开发海岛，而是以保护为首要原则，将岛礁开发规划到岛礁自然环境的演变中去 [ 6 ]。 4.1. 科技创新，开发因地制宜的技术 岛礁开发建设以来，我国已经投入了大量的人力物力财力，在技术创新上也频频创造世界奇迹，但是在环保问题中，没有攻破的技术难题仍然存在，比如岛礁垃圾填埋安全问题等，都是需要经过环境影响评价来预测和分析才能真正实施。 目前亟需通过科技创新，开发因地制宜的环保技术，来实现岛礁垃圾填埋的安全技术指导。想要实现技术创新，就要联合军地的环保科研团队，在完成岛礁环境本底调查的基础上，研究新型的环保技术，通过小试后投产使用，解决岛礁实际问题。 4.2. 加强培训，提高岗位履职能力 目前岛礁官兵主要是通过设备厂家培训或者以老带新的方式来学习岗位工作内容，其专业技术水平不能完全满足其岗位履职需要，尤其是给排水系统、生活垃圾处理处置系统、绿化管理系统、环境监测系统等站点岗位。 针对目前这种情况，建议增加军内外环保技术培训次数，可以开设专门针对岛礁的供水、污水、固废、绿化、环保相关培训班，也可以聘请专家赴岛礁为部队服务开展现场教学，针对性强，与实际工作岗位结合紧密，对提高官兵的岗位履职能力有很大帮助。 4.3. 注重管理，构建生态环境安全监督管理体系 4.3.1. 制定相关法规制度 法律法规制度是构建监测管理体系的重要抓手，监管人员可以根据法规制度实施奖惩，规范环境安全监督管理，促进岛礁建设过程中生态系统平稳过渡，让生态环境安全的监管有规可查、有法可依、有章可循，确保无重大环境污染事件发生。 目前南沙岛礁及相关地区需要制定的标准法规可能包括：污染物排放管理地方标准和法规、监测体制管理制度、监测业务管理制度、监测技术管理制度、监测信息管理制度、监测人才管理制度、行政后勤管理制度等一系列的环境监督需要配备的管理制度，是岛礁建设环境保护方面的立法空白补充和修改 [ 7 ]。 4.3.2. 抓好政策执行力度 环境相关法律规章制度的执行力度是践行环境安全能否实现的手段，应通过管理力度的加强、激励机制的完善和监督机制的强化等不断提升政策执行力。 加强环境管理力度，要按照决策规律，遵循合法正当的决策程序，提高决策的科学性和政策的明晰性。决策管理应根据实际情况，广泛听取意见，充分调研，通过多种渠道和形式科学民主的管理，明确管理目标和执行标准，提高政策的明晰性。 适当的奖励能够增加对岗位工作的积极性这是毋庸置疑的，因此可以通过有效的激励机制来提升政策执行力。激励种类可以包括个人和团队，也可以包括荣誉和物质，比如设置环保先进个人、先进单位，计入年终考评重要的一项指标等方法，可以有效发动全体人员为保护岛礁环境做努力。 规范政策执行的监督机制，是提升政策执行力的有效手段，包括加大相应的责任追究和惩罚力度，明确发生环境污染事故的等级划分和相应的担责情况，让机会主义、侥幸心里的自利行为无可遁形。如果奖励是一种拉力，那么惩罚是一种推力，两者合力可以倍增政策的执行力 [ 8 ]。 4.3.3. 提高官兵业务素质 官兵业务素质的提高是环境安全管理的主要抓手，政策的执行离不开官兵的岗位履职情况，业务素质不够，一切政策法规的执行力度都将大打折扣。 目前经过调研得知，岛礁官兵的实际工作岗位与所学专业不符的情况较多，其业务素质需要经过培训、学习、考核等手段方法提高，可以聘请厂家、地方院校、部队等部门和单位的环保专家和学者上岛教学演示训练，或者将需要培训的官兵集中在一起培训，还可以通过远程视频、慕课等学习形式提高业务素质，年终集中考核一次，激励官兵的学习热情。 4.3.4. 做好宣传教育工作 生态环境安全的保障不是靠一个人、一个部门、一个单位就能实现，而是需要靠全体官兵的集体努力，因此平时的环保意识的培养也非常重要，是构建和谐安全生态环境的基础。宣传教育手段包括张贴环保宣传画报、开展环境相关知识讲座、设置环保相关集体活动等，在提高全体官兵环保意识的同时，注重环保相关内容的学习和平时生活习惯的养成。
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user: 5. 结语 生态岛礁建设是海洋生态文明建设的一部分，它既是缓解海岛地区环境资源压力，促进社会经济持续发展的需要，也是我国海洋生态安全、国防安全和权益维护的需要 [ 9 ]。远海岛礁的开发建设是功在当代、利在千秋的丰功伟绩，要牢固树立生态文明理念，建设前加强全局性生态环境保护规划，建设中坚持全过程生态环境保护举措，建设后构建闭合型生态环境保护系统，充分认识维护生态安全对于国家总体安全和提高部队战斗力的重大意义 [ 10 ]。
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user: 摘 要 本文对土壤环境监测中质量保证与质量控制工作的重要性和主要内容进行介绍，分析了该工作目前存在的主要问题，并提出了改进方法，为我国土壤环境监测的质量保证与质量控制工作提供参考，为管理部门更加全面地了解土壤污染状况，做出有针对性的污染防治决策提供技术支持。 关键词 :土壤，环境监测，误差，质量保证 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 土壤是生物生存和人类社会可持续发展的重要物质基础。近几十年，我国工业、矿业、农业的粗放式发展导致土壤环境不断恶化，土壤中有害物质逐渐增加，已超过土壤本身的自净能力，它们通过农作物、地表水及地下水威胁着生态环境、食品安全及公众健康，阻碍社会经济的可持续发展 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。一直以来，我国对土壤环境污染不够重视，导致基础调查薄弱，资料缺乏。2016年，国家正式发布《土壤污染防治行动计划》，全面开始进行土壤环境质量调查。土壤环境监测点位多，覆盖面广，参与人员多，项目繁杂，耗时长，为保证监测数据的代表性、准确性、精密性、可比性及完整性，质量保证和质量控制工作非常重要 [ 4 ] [ 5 ]。
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user: 2. 土壤环境监测中质量保证工作的重要性 土壤污染指人类活动向土壤中引入有害物质，土壤污染非常复杂，污染物在水平和垂直方向的分布不均匀，时间、空间变化规律也很难寻找。另外，土壤环境监测环节很多，从布点、采样到分析和评价，涉及的人员众多，步骤繁琐，因此，土壤环境监测具有很大的不确定性。许多人只关注土壤污染监测的统计结果，而忽视了监测本身的统一性及一致性。土壤环境监测是一项长期的工作，数据的偏差通常随时间无规律地变化，如果没有对人为误差的严格控制，可能会导致做出错误的判断。 数据的代表性及一致性是研究比较的前提，为了保证土壤环境监测的一致性和代表性，需要建立一套评估监测数据的体系，对数据时间、空间分布、使用方法及方法溯源建立标准，通过对监测数据的内容、来源、质量、结构等进行说明与判定，定量土壤监测的不确定性，对土壤环境监测实行质量保证。该工作使土壤环境监测的统计结果与真实环境变化相符，从而获得正确的结论与变化趋势 [ 6 ]。另外，土壤环境监测质量控制体系是土壤监测的管理指导，它明确规定了各个步骤的管理标准，据此对现有工作进行调整，可以提高土壤环境监测的管理水平 [ 7 ] [ 8 ]。
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user: 3. 土壤环境监测中质量保证工作的主要内容 土壤环境监测流程长，步骤多，每一环节都可能对最终结果产生影响。如果没有相应的质控措施，很可能造成监测误差。土壤环境监测可以分成布点、采样、制样、分析和数据处理及报告审核几个部分，现将各部分引起误差的因素、质控要求及措施归纳列于表1 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。通过对各部分可能产生误差的因素进行识别，并针对性地采取质量控制措施，可以有效地控制监测数据的质量。 Table 1 Factors identification， quality control requirements and specific measures in soil environmental monitorin 监测 环节 误差来源 质控要求 具体措施 采样 布点 各地土壤成分和生态环境多种多样，区域面积大小各异，土地利用差异巨大，执行者对监测任务的精度把握不好 根据监测任务，把监测区域划分成很多监测单元，尽可能缩小相同采样单元内的差异，尽可能地拉大不同采样单元之间的差异，尽可能避免干扰影响，突出采样点位和采样单元的典型性和代表性，避免下述情况：1. 农用地布点避开洼地、坡脚地形，选取地势平缓，土壤条件好、自然状态稳定的位置；工业用地要避开水泥铺设和工业生产车间等位置。2. 水土流失严重、表层土壤被明显破坏的地方不能设采样点。3. 避开排水管网、通信设施、光缆和天然气管道等公共设施。4. 公路和铁路附近至少300米以上才可以布设采样点。5. 刚刚喷洒化肥、农药的地块不宜采样 1. 区域环境土壤样品，如城市土壤、农田土壤和建设用地土壤按照区域大小划分网格，网格节点为采样点。农用地通常以200 m ´ 200 m为一个单元，其中设3~7个采样点；城市土壤设置网格时要考虑功能区；建设项目用地每公顷不少于5个采样点，且总数不少于5个，项目大的还要配合柱状采样。2. 重点区域，污水处理厂、工业企业周边和园区周边、固废处理设施周边监测点依据污染源种类周边布设5~7个点，饮用水源地在水流方向上布设4~5个点。3. 污染事故监测，在事故中心进行表层和分层采样，并以同心圆方式周边布设不少于5个监测点，同时设置背景点2~3个 样品 采集 采样人员经验不足，器具不符合要求，采样顺序等细节不到位 采样人员熟悉土壤采样规范，掌握采样方式，能正确使用GPS定位及航迹保存和导出，采样工具及用品齐全，依据采样点位分布图、地形地貌，结合调查的土壤类型、利用方式，农药使用情况，正确进行土壤样品的采集 采样时先采有机样品，后采无机样品。有机样品可以使用铁铲、不锈钢铲等工具，无机样品使用竹铲、木铲。采样前应清除土壤表面的腐殖质，采样时剔除土壤中的石头、植物根系等杂物，不能斜向挖取土壤，采样点位间注意及时清理采样工具，避免交叉污染，采样结束在现场逐项检查，如现场记录表，样品标签，采样点位图等，如有缺失立即补齐，同时使用相机记录点位周边环境情况。 样品 流转 样品不同、项目不同运输方式，贮存条件都不相同，如相互混淆会造成损失，样品交接过程中也会因人为原因混淆样品，影响结果 流转包括样品运输、保存与交接。运输时针对不同样品采取不同容器和保护，以免样品沾污；对不同性质的样品，根据其中分析项目不同，保存条件不一样。样品交接需要采样人与制样人按照交接规范进行。 对光敏感的样品可采用避光器皿保存、包装；挥发性及易分解的样品采用可密封的聚乙烯或玻璃容器低温保存，全程控温。有机物样品采用棕色玻璃瓶保存。样品交接时相关人员对样品进行清点核对，并在清点无误后在交接单上签字。保存环节根据样品不同性质区别对待，挥发性有机物的样品在4℃冷藏箱中进行保存。样品保存区周围不得出现有干扰性的物质，以免受到影响。预留样品在样品库中登记造册，入库、领用及清理都要有记录。 样品 制备 土壤样品种类不同，制备环境、制备时人员、材料和工具及操作均会引起误差 样品制备环境风干和研磨室分别设置，制样工具也要避免污染，样品避免混淆，制样人员具有制备资质。 风干室整洁，通风良好，无尘，无其他挥发性化学物质存在，样品避光保存，制备样品要求两人以上；过筛、磨样及辅助制样工具齐全，分装容器材质规格符合要求，如开始制备时使用白色搪瓷盘及木盘，将土样摊成2~3 cm薄层，过1 mm、0.25 mm等尼龙筛后，用玛瑙研磨机及研体磨样，且每次制样完成后制样工具清洗干净。制样流程按照干燥、破碎、研磨、筛分、混匀、缩分和装瓶操作规范，样品标签、数量完整，原始记录填写正确、及时，制样后小组人员要自查。 样品 分析 土壤样品基体复杂，检测过程长，容易带入误差 实验室内部从实验人员、测试设备和数据报送方面进行质量控制，关键在于数据准确度、精密度和干扰的控制，还要结合实验室外部质量控制，对分析质量进行全面把控。 实验室内控 精密度控制：每一批样品、每一个项目均要进行20%或以上的平行样品测定，平行双样的误差在允许范围内分析判定合格，否则需要重新测试带平行样品的整批样品，直至合格； 准确度控制：标准物质或质控样品测定，或进行样品的加标回收率实验，加标回收率或质控样(标准物质)测定值必须落在规定范围内，同时分析的精密度达到要求。条件允许的情况下，绘制准确度质控图，对质量自控进行评估。 干扰情况的处理：在实验室发生意外状况，如停电、断水等情况终止实验，待情况恢复后，必须将整个批次样品进行重新测试。 除此以外，实验室内质控还包括空白样品的测试及平行双样的比较、仪器稳定性校核记录、样品检出率等。实验室外部质控：包括定期开展实验室间能力验证比对活动，密码平行样品的发放、统一监控，留样复测等，以检测实验室技术水平和质量控制能力，如果偏差过大，必须查找原因，积极纠正，并再次核实合格为止。 分析人员操作要严谨、规范，仪器使用前必须检查合格，留有记录，并定期校准。 数据 审核 数据审核和报告编写人员的专业素质不够，审核报告时引入误差 监测报告要进行逐级严格审核，以保证数据的准确性，审核人员定期开展培训，不断提高业务水平。 采取质量管理责任制审核报告，严格执行三级审核制度，分工明确，责任到人，层层把关，发现可疑问题积极进行查证，多方面协商解决。报告编制人员通过培训，不断累积工作经验，提升报告水平，建立报告定期审查制度，定期抽查监测报告，核对原始数据及审查情况，减少人为误差。 表1. 土壤环境监测中各环节要素识别、质控要求与具体措施