DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 在线列表染色概念是由U. Schauz [ 1 ] 和X. Zhu [ 2 ] 于2009年分别提出。在线列表染色概念提出以来，不少学者研究了相关图的在线列表染色。例如，U. Schauz [ 1 ] 证明了平面图是在线5-可选的，M. Han和X. Zhu [ 3 ] 证明了局部平面图是在线5-可选的，M. Han和X. Zhu [ 4 ] 证明了每个平面图是1-缺陷在线(9，2)可选的，等相关性成果。在本文中我们证明了含有至多一个交叉的图是在线5-可选的。 关键词 :列表染色，在线列表染色，交叉数，独立集 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文中所考虑的图都是简单图，即没有环和重边。我们分别用 V ( G ) 和G表示图G的点集和边集。两条边交叉指的是当图G嵌入到平面中时两条边相交不在端点处。当图G嵌入到平面中且每条边至多被相交一次，则我们称是图G的一个好的嵌入。我们用 c r ( G ) 表示图G的一个好的嵌入中的交叉次数。 对于一个图G，给图G的每一个顶点v指定一个颜色列表 L ( v ) 。称j是G的一个L-点染色，是指对每一个点 v ∈ V ( G ) ，都存在一个颜色 φ ( v ) ∈ L ( v ) ，使得若 x y ∈ E ( G ) ，则 φ ( x ) ≠ φ ( y ) 。也称G是L-点可染的。若对任意指定的颜色列表L，使得对每一个 v ∈ V ( G ) 有 | L ( v ) | ≥ k ，G都存在一个L-点染色，则称G是k-列表点可染的，或称G是k-点可选的。G的列表色数或选择数定义为最小的整数k，使得G是k-点可选的，用 χ l ( G ) 表示。图G的列表染色概念是1970年由Vizing [ 5 ] 提出，同时由Erdős，Rubin和Taylor [ 6 ] 独立提出。 定义1：设f是 V ( G ) 到N上的一个映射。图G上的f列表染色游戏定义如下： 1) 该游戏有两位玩家Lister和Painter； 2) 起始时刻，G中的所有点都未染色且任意顶点v有 f ( v ) 个筹码； 3) 在任意一个回合Lister选取图G中未染色顶点集的一个非空子集M，M中的每一个顶点减少一个筹码。Painter从M中选取一个独立集I，I中的顶点被染色； 4) 若某一个回合后，有一个未染色的顶点v没有筹码，则Lister赢得比赛。若某一回合后，所有顶点都染色了，则Painter赢得比赛。 定义2：对于图G上的f在线列表染色游戏，若Painter有一个赢得策略，则称G是在线f可选的。若对于 f ( v ) ≡ k 且G是在线f可选的，则称G是在线k可选的。G的在线列表色数或选择数定义为最小的整数k，使得G是在线k-可选的，用 χ p ( G ) 表示。 在线列表染色概念是由U. Schauz [ 1 ] 和X. Zhu [ 2 ] 于2009年分别提出。由列表染色和在线列表染色定义，我们可得出 χ l ( G ) ≤ χ p ( G ) ，即G的在线列表染色结果比G的列表染色结果要强。但是有时候他们是相等的，例如U. Schauz [ 1 ] 在文章中证明了平面图是在线5-可选的。对于在线列表染色，文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 7 ] - [ 11 ] 等给出了一些结果。
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user: 2. 主要引理 为了证明平面图是在线5-可选的，Uwe Schauz [ 1 ] 证明了一下这个更强的结果： 引理1：令G是一个平面图，F是G的一个面并且 e = x y 是F上的一条边。对于f是 V ( G ) 到N的一个映射且使得： ·对于 v ∈ V ( G ) − V ( F ) ， f ( v ) ≥ 5 ， ·对于 v ∈ V ( F ) − { x ， y } ， f ( v ) ≥ 3 ， · f ( x ) = 1 和 f ( y ) = 1 ，则 G − e 是在线f-可选的。 假设点v是G某的个子图H中的点且在第i步中被Lister选中，但这并不意味着Painter在选出相应独立集时I被选中。这是因为可能当我们在图H中考虑点v时，v被看作一个未被选中的点。这个情况发生是因为v有一个邻点u在另一个子图H中被Painter选中，这样我们说v因为u丢掉一个筹码。设 S ⊆ V ( G ) ， G [ S ] 表示由S诱导出的子图。由引理1我们可得出一个重要的观察结论。 观察1：令G是一个图。f是 V ( G ) 到N的一个映射。令 G ′ = G − S ，并且对于任意 v ∈ V ( G ′ ) 满足 f ′ ( v ) = f ( v ) − | N G ( v ) ∩ S | 。如果 G [ S ] 是在线f-可选的并且 ( G ′ ， f ′ ) 满足引理3.1的条件，那么G是在线f-可选的。 证明：假设在第i步，玩家Lister选出一个未染顶点集 L i 。Painter需要从 L i 中选出一个相应的独立集 I i ，对于独立集 I i 的选择需要一些步骤才能完成。Painter按照以下步骤先后考虑 L i 中的点： 1) Painter从 V ( S ) ∩ L i 中选出一个独立集 I S 。 2) Painter从 V ( G ′ ) ∩ ( L i − I S ) 中选出一个独立集 I G ′ 。 以上两步骤选出的独立集 I S ∪ I G ′ ，即Painter所对应选出的独立集 I i 。接下来我们需要说明按照以上策略是玩家Painter在G的f-在线游戏中的一个赢得策略。我们说对于任意 v ∈ V ( G ) ，v有足够的筹码可用。这是因为如果 v ∈ S ，那么因为 G [ S ] 是在线f-可选的，从而Painter在 G [ S ] 中有一个赢得策略，所以点v有足够的筹码可用。如果 v ∈ V ( G ′ ) ，那么因为 ( G ′ ， f ′ ) 都满足引理3.1的条件，从而Painter在图 G ′ 中有一个赢得策略，所以点v有足够的筹码可用。因此以上策略是玩家Painter的一个赢得策略，G是在线f-可选的。 根据引理1和观察1，我们可以证出下面这个定理。 定理1：若图G满足 c r ( G ) = 1 ，那么G是在线5-选的。 证明：假设G满足 c r ( G ) = 1 。令边 e = x x ′ 和 e ′ = y y ′ 相互交叉。这样我们令 S = { x ， y } ，以及 G ′ = G − S ，并且 f ′ : V ( G ′ ) → N 满足 f ′ ( v ) = f ( v ) − | N G ( v ) ∩ S | 。我们可以很容易验证出 G [ S ] 是在线5-可选的，以及 ( G ′ ， f ′ ) 满足引理1的条件。因此根据观察1，我们得出G是在线5-选的。 在研究含有交叉图的在线染色的过程中，我们发现了一个重要的定理。 定理2：令G是一个满足 c r ( G ) ≤ 1 的图， T = t 1 t 2 t 3 为G中的一个三角形。若f是 V ( G ) 到N的一个映射且使得对于 v ∈ V ( T ) 满足 f ( v ) = 1 ，对于 v ∈ V ( G ) − V ( T ) 满足 f ( v ) = 5 ，那么 G − E ( T ) 是在线f-可选的。
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user: 摘 要 为缓解水资源短缺，发挥区域耕地资源优势，国家在东北四省区推行了“节水增粮行动”。但开展以地下水为主要水源的大范围的膜下滴灌将对区域的土壤、社会、生态和水环境产生何种影响，是社会普遍关注的热点问题。本文结合国家的“节水增粮行动”，应用可变模糊集合理论，以辽宁省建平县昌隆示范区为例，对水、土壤、社会和生态环境进行了综合评价。结果表明，由于膜下滴灌会降低农药和化肥使用量，降低对土壤和水环境的污染，较原来管灌对农业生态环境影响降低1级，但需要覆膜，地膜回收率最高可达到90%左右，从长期看，随着地膜使用量的增加，残留量也将随之增加，具体影响仍需长期定位观测。 关键词 :节水增粮，可变模糊集，农业生态环境 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为充分发挥东北四省区水土资源优势，2012年起国家在东北四省区开展了“节水增粮行动”，拟用5年时间，花费380亿元，发展3800万亩的节水灌溉面积，增加粮食产量。辽宁省共有38个县600万亩耕地实施该项目。建平县位于辽宁省的朝阳市西南部，是辽宁省的粮食重点县，耕地面积235万亩，节水增粮面积共计65.5万亩。建平县耕地资源丰富，日照时间长，属于我国的黄金玉米种植区。但建平县水资源相对短缺，多年平均降水量487 mm，属于辽宁省的贫水区，高效节水灌溉将是缓解地区水资源短缺，发挥资源优势的重要手段。但大范围开展以地下水为主要水源的膜下滴灌将对区域的土壤、社会、生态和水环境产生何种影响，是社会普遍关注的热点问题。本文紧密结合“节水增粮行动”，选取建平县的昌隆示范区作为研究对象，对高效节水技术大面积推广对农业生态环境产生的影响进行综合评估，旨在为科学利用水土资源优势增加粮食产量提供科学依据。 由于农业生态环境是一个复杂的系统 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，其评价指标体系应覆盖农业生态环境的主要方面，且能够有效反应农业生态环境质量，因此，本研究依据指标选取的完备性、主导性、相对独立性和可操作性等原则，结合数据的可获取性，建立多层多指标评价体系，对昌隆示范区的农业生态环境进行综合评价。农业生态环境是一个由众多因素共同影响的结果，因而农业生态环境的评价具有指标多、概念模糊的特点，针对这些特点，本研究的研究将大连理工大学陈守煜教授创立的可变模糊集合 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 应用于农业生态环境的评价中。
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user: 2. 可变模糊集合简介 可变模糊集合是陈守煜教授在以相对隶属度的概念与定义为核心的工程模糊集理论的基础上建立起来的，是一个比较系统的可变模糊集体系。该理论较好地解决了模糊数学分类法在处理区间形式的分类标准时，将其简化成点值形式而影响分类可靠性的问题；同时，由于选取多组模型参数进行分类研究，也提高了评价结果的可靠性。 根据模糊可变集合定义， [ c ， a ] 与 [ b ， d ] 均为其排斥域，即 μ A ¨ ( u ) < μ A ¨ c ( u ) 区间(图1)。设M为吸引(为主)域区间 [ a ， b ] 中 μ A ¨ ( u ) = 1 的点值，M不一定是区间 [ a ， b ] 的中点值。x为X区间内的任意点的量值，则x落入M点左侧时的相对差异函数模型可为： { D A ¨ ( u ) = ( x − a M − a ) β ;   x ∈ [ a ， M ] D A ¨ ( u ) = − ( x − a c − a ) β ;   x ∈ [ c ， a ] (1) 则x落入M点右侧时的相对差异函数模型可为： { D A ¨ ( u ) = ( x − b M − b ) β ;   x ∈ [ M ， b ] D A ¨ ( u ) = − ( x − b d − b ) β ;   x ∈ [ b ， d ] (2) 为了得到各指标的综合相对隶属度，应用公式(3)模糊可变评价模型： u h = 1 1 + { ∑ i = 1 m [ w i ( 1 − μ h ( u i j ) ) ] p ∑ i = 1 m ( w i μ h ( u i j ) ) p } α / p (3) 式中： u h 为综合优属度； w i 为指标权重；m为评价指标数； 通常情况下模型(9)中a和p有4种组合形式，即： { α = 1 p = 1 ;     { α = 1 p = 2 ;     { α = 2 p = 2 ;     { α = 2 p = 2 . v A ˜ ( u ) = ( u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u h ) (4) 根据模糊概念在分级条件下最大隶属度原则的不适用原理，应用级别特征值公式(5)计算样本j的级别特征值： H j = ( 1 2 ⋯ c ) ⋅ v A ˜ ( u ) h T (5) 式中：h为级别序号， 。 最后，根据 H j 值确定最终的农业生态环境系统评价级别 [ 8 ] ，级别变量取值范围如表1所示。
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user: 4. 小结 1) 建立农业生态环境评价指标体系，基于可变模糊集合评价模型，对膜下滴灌、管灌和雨养农业条件下的农业生态环境进行了综合评价，结果表明，采用膜下滴灌方式后，农业生态环境影响降低了1级，由原来中度影响降为较低影响。 2) 由于膜下滴灌会降低农药和化肥使用量，降低对土壤和水环境的污染，因此，膜下滴灌是增加农民收益、提高产量、保护农业生态环境的较好的灌溉方式。 3) 膜下滴灌是在覆膜配合条件下采取滴灌，目前地膜回收过程中，大片的地膜依靠机械回收，碎片主要依靠人工拾取，回收率最高可能达到90%左右，从长期看，随着地膜使用量的增加，残留量也将随之增加，具体影响尚需长期定位观测，以进行进一步评价。
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user: 摘 要 本文为进一步提高频谱资源的利用率，解决LTE系统中下行传输过程中比例公平算法下未被调度的用户问题，提出将认知技术融入比例公平调度算法中，因此，这些未被调度的用户就具有发现“频谱空洞”并合理利用的能力，从而有效的利用频谱资源，同时提高系统的吞吐量。其次，由于认知用户(secondary user， SU)不仅要具有认知能力还要具有可重构性这一特性，即当主用户(primary user， PU)占用频谱时认知用户该做出怎样的反应，继续等待还是寻找新的子载波，针对这一问题，本文讨论了两种情况下的时延并给出判决依据。 关键词 :认知无线电，比例公平算法，时延，吞吐量 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 目前通信业务的需求快速增长，频谱资源匮乏，然而，有些频带大部分时间是没有用户使用的，一些频带也只是偶尔会被使用，而剩余频带的使用则存在激烈的竞争。因此，如何能够在不同时空充分的利用空闲频带，提高利用率，成为人们非常关注的问题。认知无线电的提出为提高频谱利用率提供了新的方法。它的核心思想就是感知“频谱空洞”(已经分配给某用户而其在某一时间段却未使用的频谱资源)并且合理的利用。过去对认知无线电的研究主要局限在认知无线电本身。研究它的传输协议 [ 1 ] ，研究该系统下主用户和认知用户的吞吐量问题 [ 2 ] [ 3 ] 。目前的研究主要集中在如何使认知用户和主用户采用协作的方式进行数据传输。比如文献 [ 4 ] 提出将认知无线电网络中的主用户和认知用户采取合作的方式，也就是说认知用户作为主用户的中继进行数据传输，来达到网络效率的最大化。随着对认知无线越来越深入的研究，近几年人们逐渐开始将认知技术应用到其它网络中，文献 [ 5 ] 就将认知技术应用到传感器网络中，研究系统的拥塞问题，从而达到提高服务质量和实时性的可靠应用的目的。此外，有效的资源分配方法也是解决频谱资源匮乏的一种有效途径。文献 [ 6 ] 研究了比例公平调度算法，它是兼顾系统性能和用户公平性的一种有效的资源分配方法。这种算法虽然是一种有效的折中算法，但也存在一定的不足，即未考虑未被调度的用户。另外，当一级用户到来时认知用户必须撤出，撤出以后认知用户该如何选择即如何重构问题也是必须考虑的一个问题。文献 [ 7 ] 仅给出了信道可用时间大于认知用户的传输时间时信道的分配方法，却未考虑信道可用时间小于认知用户的传输时间时的信道分配问题，这样就造成了一定的资源浪费。 本文在解决未被调度用户的问题上，提出将认知技术融入比例公平调度算法。这样未被调度的用户即可感知“频谱空洞”，利用主用户未使用的空闲频谱进行数据传输。来实现最大的资源利用效率。此外，本文还考虑了信道可用时间小于认知用户传输时间的问题，提出一种新的判决方法，解决认知用户该如何重构的问题。这种判决方法能有效减小系统时延，提高系统的效率。
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user: 2. 比例公平调度算法 比例公平调度算法是提供公平和整个系统吞吐量之间的一种折中算法，当用户需要传输信息时，就会向基站发送一个请求数据速率，然后基站就跟踪用户在窗口大小长度为 t c 的每一个资源块n的移动平均吞吐量，在时隙t，比例公平调度就会给在第t个时隙和第n个资源块中满足下面式子的用户一个最大优先权 [ 6 ] ： M ∗ = arg max n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N R m ， n ( t ) T m ， n ( t ) (1) 其中 R m ， n ( t ) ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，是在第t个传输时间间隔第m个用户在第n个资源块的瞬时速率。 T m ， n ( t ) 是用户m在每个资源块n在t时隙的窗口长度为 t c 的移动平均吞吐量。 第m个用户在第n个子载波的瞬时速率可以通过以下式子得到： R m ， n ( t ) = B / N log 2 ( 1 + S N R ) (2) 这里 R m ， n ( t ) 是第m个用户在第t个时隙的传输速率，B是总带宽N是子载波的个数。SNR为信噪比其表达式如下： S N R m ， n ( t ) = S m ， n ( t ) H m ， n ( t ) N 0 B / N (3) 这里 S m ， n ( t ) ， H m ， n ( t ) 分别是第t个传输时间间隔的传输功率和信道增益， N 0 是加性高斯白噪声的功率谱密度，B是总带宽，N是子载波的个数。 平均吞吐量可以用指数加权的低通滤波器更新： T m ， n ( t + 1 ) = { ( 1 - 1 t c ) T m ， n ( t ) + 1 t c R m ， n ( t ) 用 户 在     t     时 刻 被 调 度 ( 1 − 1 t c ) T m ， n ( t )     用 户 在     t     时 刻 未 被 调 度 (4) 这里 t c 是窗口大小长度。
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user: 3. 加入认知无线电技术的新比例公平调度算法 与以往的比例公平算法所不同的是，此算法主要针对比例公平调度算法中未被调度的用户。新算法的步骤如下： 1) 根据请求的数据速率 R m ， n ( t ) 得到信道质量信息 2) 在每个资源块中找到 R m ， n ( t ) / T m ， n ( t ) 的最大值和它的相应用户 3) 调度这个用户 4) 直到下一个用户在此资源块中满足2)此用户将没有权限被调度 5) 在这些资源块中调度那些用户 6) 认知用户感知频谱空洞 7) 将感知到的自由子载波分配给认知用户 8) 重复这个循环 本文假设认知用户感知到的自由子载波都是正确的，即不存在漏检错检的情况。则t时刻认知用户r在 子载波k的吞吐量为： C r ， k ( t ) = Δ f log 2 ( 1 + S N R r ， k ( t ) ) (5) 其中 Δ f 为认知用户接入的自由子载波的带宽， S N R r ， k ( t ) 为t时刻认知用户r在子载波k上的信噪比。结合公式(5)最终认知用户在t时刻的总的吞吐量可以表示为： T r ( t ) = ∑ r ∑ k θ r ， k C r ， k ( t ) (6) 用 θ r ， k = 1 表示子载波k被认知用户r占用， θ r ， k = 0 表示子载波k未被认知用户r占用，同理，用 θ m ， n = 1 表示第n个资源块被用户m占用， θ m ， n = 0 表示第n个资源块未被用户m占用。结合公式(1)~(5)加入认知技术后 t + 1 时刻系统的吞吐量表示为： T ( t + 1 ) = ∑ m ∑ n θ m ， n [ ( 1 − 1 t c ) T m ， n ( t ) + 1 t c R m ， n ( t ) ] + ∑ r ∑ k θ r ， k C r ， k ( t + 1 ) (7) 根据文献 [ 6 ] ，未加入认知技术则 t + 1 时刻系统的吞吐量表示为： T ( t + 1 ) = ∑ m ∑ n θ m ， n [ ( 1 − 1 t c ) T m ， n ( t ) + 1 t c R m ， n ( t ) ] (8) 这里 θ r ， k ， θ m ， n 取值为0或1，由公式(7)和(8)的对比可以看出只要有认知用户成功接入自由子载波，该算法下的系统吞吐量就会有所提高。
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user: 4. 对认知用户的管理 在新算法的基础上实现对认知用户的管理，所说的对认知用户的管理也就是当认知用户从一级用户的子载波上撤出之后是快速寻找新的可用频谱还是继续等待，等待着该频谱再一次变成空闲状态继续进行数据传输。具体过程如下图所示。 图1(a)中表达的意思为，当SU传输过程中PU到达，SU用户立即撤出，等待PU传输完数据之后，继续在原子载波上传输剩余的数据。图1(b)中表达的意思为，当PU占用该子载波时，SU立即撤出，寻找新的子载波，然后在新的子载波上重新传输所有的数据。假设PU和SU用户的一个数据包大小分别为 L P U 、 L S U ，传输速率分别为 C P U 、 C S U 。则在图1(a)的情况下，SU用户成功传输一个数据包所需的时间(忽略切换时间)为 T S = k p L P U / C P U + L S U / C S U ，这里 k p 表示主用户到达的次数。假设SU在 ( 0 ， L S U / C S U ) 传输过 图1. SU数据传输示意图 程中，PU在 ( 0 ， L S U / C S U ) 时间段上任意时刻到达服从均匀分布，则在图3(b)情况下，在CSMA/CA机制中，当一个认知节点有数据包要发送时，它会在 [ 0 ， B T min ] 范围选择一个随机双退避时间 B T ，这里 B T min 为最小退避时间，当退避尝试第i次时，会从具有连续均匀分布的 [ 0 ， 2 i B T min ] 范围选择一个随机退避时间，退避时间表示为 D O P = ∑ i = 0 k − 1 P b i B T i ，这里 B T i 是一个随机变量，并且 B T i ∼ U ( 0 ， 2 i B T min ) ， P b 是在载波感知中感知信道忙的概率即退避概率，K为最大退避次数。则SU用户成功传输一个数据包所需的时间表示为 T C = L S U / 2 C S U + D O P + L S U / C S U 。
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user: 5. 数值分析 在这一部分将分别展示，加入认知技术前后系统吞吐量的变化和不同 k p 下 T S 的值，不同退避概率下SU用户传输一个数据包所用时间 T C 与退避次数k之间的关系，比较 T S 与 T C 的大小关系，从而给出当认知用户面临重构问题时的判决依据。在以下分析中取 L P U = 60   bytes ， C P U = 60   kbps ， L S U = 30   bytes ， C S U = 30   kbps ， B = 5   MHz ， N = 300 ， Δ f = 2.5 × 10 3 Hz 。 图2描述了未加入认知技术不同一级用户数m下吞吐量T与 S N R m ， n 的关系，从图中可以看出随着用户数的增加系统吞吐量增大，当用户数一定时，信噪比 S N R m ， n 越大系统的吞吐量也越大，说明信道质量越好系统的性能就越好。 图3描述了在加入认知技术之后系统吞吐量的变化，从图中可以看出在一级用户m一定的情况下，加入认知技术使未被调度的用户成为认知用户，感知“频谱空洞”利用其进行数据传输，显然，随着认知用户数目的增加系统的吞吐量也有所增加。 从图2中可以看出未加入认知技术的情况下，在主用户数为5个的时候系统的吞吐量为0.3左右，在图3中加入认知技术后同样在主用户为5个的时候，当有一个认知用户成功接入自由子载波时，系统的吞吐量为0.4左右。从图2与图3的对比中也可以看出在主用户数一定的情况下，当认知用户成功接入子载波的数目越多系统的吞吐量就越大，因此，说明只要有认知用户成功的接入子载波在加入认知技术之后的新算法下系统吞吐量就会有所提高。 图4中展示了不同P b 下退避次数k与 T C 的关系，同时也展示了当 k p 分别为1和2时 T S 的大小，从 图2. 不同 S N R m ， n 下吞吐量T与用户数m的关系曲线 图3. 不同m下系统吞吐量T与r的关系曲线( S N R m ， n = 40 ， S N R r ， k = 20 ) 图4. 不同P b 下退避次数k与T C 的关系曲线 图中可以看出 T C 随退避次数k的增加而增加，说明退避次数越多等待的时间越长。当退避次数k一定时，退避概率越大 T C 就越大。还可看出，当 k p = 1 时， T S 的值始终在 T C 之下，说明当认知用户在进行数据传输时，在主用户到达一次的情况下，认知用户只需等待该子载波变为空闲进行数据传输就可以获得较小的时延，无需重新寻找新的子载波。当 k p = 2 时，可以看出 T S 的值始终在 T C 之上，说明当认知用户进行数据传输时如果主用户两次到达则认知用户需重新寻找新的子载波进行数据传输，以减小系统时延。在实际中可以监测主用户到达的频率，为认知用户的两种重构方案提供一定的参考。
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user: 6. 结束语 本文为了进一步提高系统的吞吐量，提出将认知无线电技术融入比例公平调度算法中，得出新算法下系统吞吐量的表达式，这样既保证了用户的公平性，又使系统的吞吐量得以提高，这一点在数值分析中也得以验证。同时，又考虑了对认知用户的管理问题即认知用户如何重构的问题，在文章中给出了两种重构方案，并计算两种方案下的时延。最后，通过数值分析得出结论，在认知用户进行数据传输时，如果主用户只到达一次，那么，为减小系统时延，认知用户只需等待主用户传输完数据，即等待该子载波再次空闲时进行数据传输即可，否则，则需重新寻找新的子载波进行数据传输。
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user: 资助信息 国家自然科学基金项目资助(61663024)。
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user: 摘 要 旅游活动与文化交流，离不开语言文化的建设。由于诸多原因，涉及中外语言文化的解读与翻译存在不少问题。随着全球化和“一带一路”倡议的推进，随着旅游业迅速发展，旅游业的基础建设刻不容缓。本文仅从旅游语言文化基础的角度作一简要阐述，并对旅游文化名录体系的建立提出思考。 关键词 :旅游，语言文化，曲解，一带一路，名录 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 中外旅游与交流，离不开语言文化的建设。在介绍中国时，不免要涉及自然与人文方面的话题，譬如：说“丝路”，游中国，不能不去“天府之国”——蜀地走一趟。游客自然会问“蜀”是什么意思？背后有什么典故？怎么将其含义译为外文？ 然而由于诸多原因，涉及中外语言文化的解读与翻译存在不少问题。有人或许会说，现在已有人工翻译和机器翻译甚至互联网。一切都变得简单了。事实果真如此吗？
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user: 2. 旅游与地理语言文化的问题 譬如蚕丝，大多说丝绸源于中国，那蚕丝源于中国的哪个地方？丝织来自哪些中国人的祖先之手？“蜀”(shŭ)字无疑给了我们一个历史的记录和明证。 “蜀”字从“虫”，是指这里的人或物是“虫”吗？就像南方蛮从“虫”，东南闽越从“虫”，北方狄从“犬”，北方貉(貊hao)从“豸”[zhì]，西羌从“羊”吗？[貉的读音有ge、he、hao、mo等，其形成原因复杂]。 读《Arya说文》 [ 1 ] 可知：原来，“蜀”是一种中华国宝，即蚕虫[silkworm]。东汉许慎在《说文解字》里解释道：“蜀者，蚕虫也。” [ 2 ] 唐代诗人李白《蜀道难》里便有“噫吁嚱，危乎高哉！蜀道之难，难于上青天！蚕丛及鱼凫，开国何茫然”的诗句。可以自信地说：蜀地先民至少是最早养蚕缫丝的人群之一。这一史实通过专用汉字“蜀”记录了下来，进而以族民、地名的形式传承至今。 另一方面，古代丝织业和纺织业的发展后来反过来带动了古代中国的造纸术和印刷术的产生。这不只是一个简单的旅游地理学或字源学问题。 类似的问题还有不少。“中国”为什么叫“中-国”？对这个议题，人们往往能够侃侃而谈。然而，人们忽略了一个重要的理据——因为亚欧大陆的地理中心就在“中国”，两千多年前，中国就在此有效行驶主权[西汉宣帝神爵二年(前60)置“西域都护”，为驻守西域地区设置最高长官，旨在控制西域各国]，其历史作用在于：1) 为汉朝和西域(今新疆一带)的发展提供了生存空间；2) 为丝绸之路上的贸易和交流提供了保护；3) 迫使匈奴出走西方，中北欧日耳曼蛮族开始分化，导致西罗马帝国解体，才有后来的英吉利、法兰西、尼德兰、德意志、俄罗斯、美利坚等民族的形成。换言之，汉和中国的形成奠定了后来乃至今日世界之基本格局。 所以，“中国”堪称“中-国”而china的本意并无“中-国”之意。看似一个个简单的地理问题，背后却关系着国家的历史、文化、地理、经济、主权乃至现实的“文明的冲突”。这也不是一个简单的旅游地理学问题。实际上，它涉及到人类文明的“故事”该如何讲述的问题，亦即“话语权”问题。
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user: 3. 旅游与国宝语言文化的问题 数千年来，中华民族的祖先们在这片大地上创造了灿烂的文化，对人类文明做出了杰出贡献，留下了无数珍宝。然而，今天的世人又知多少？ 例如，银杏[又叫“白果”]，是来自中生代的稀有树种，在地球上有3.45亿年历史，幸存于中国并受中华民族的祖先长期栽培，后来成为天府之国—成都的市树。国人指着参天大树，向外宾介绍道：这是我们中华的国宝gingko [ginkgo (银杏)，apricot (白果)]。然而，外宾随后翻看词典 [ 3 ] [ 4 ] ，看到的结果可能是： 词典或没有收录该词条[gingko，ginkgo等]；或收录有，但没有注明该词的语源与理据；或注明：“a tree native to East Asia”[此树原产于东亚]，“Origin：Japanese [来源：日本语] (ぎんきょう，ginkyo)”；或注明：“From Japanese銀杏，from Chinese 銀杏(yínxìng)”[来自日本语与中文]。 而中外词典里对apricot [白果]、almond [杏]等词条对其原产地和词源解释则更纷繁复杂，且几乎不涉及中国。 这是怎么回事？世人为什么称“银杏”为“gingko”而非“yin-xing”？这也不只是一个简单的植物学术语问题。 读《Arya说文》等可知 [ 1 ] ： 1 原来，“银”从金，艮声[gèn]，闽南话读gin；“杏”从木，可省声[ko]。因此，“银杏”在古代读着gen-ko，或gin-ko，而在日语中读成“银”[ぎん(gin)]、“杏”[こう(kō)，きょう(kyō)]，音译成英语便是gin(g)ko。 上述事例，不胜枚举。每一件国宝，每一个字词，都有一段历史，都是一个文化现象，都是我们祖先开创其辉煌文明的物证。
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user: 4. 旅游与舌尖上语言文化的问题 众所周知，旅游活动有六要素：吃、住、行、游、购、娱。与海内外游客共享美食，不得不聊到舌尖上的中国。 读万卷书，行万里路；走遍天涯，吃尽美食。可否知道食物或食器之源，如何向海内外朋友解读上述美食或食材？ [ 1 ] [ 2 ] 2 桃[táo]，桃子、桃树，有辞典这样记述：peach， a small Chinese tree (Prunus persica)：一种中国树木；persic oil = 桃仁油。桃仁可以制油；From Old French [a peach]，from Latin persica [peach tree]，ultimately from Persicus [Persian]：它来自法国，来自拉丁语“波斯”，最终来自波斯语。 为什么会是这样？ 这是因为，正是波斯人将中国桃子和桃树传到了西方。所以，西方人就称呼它是“波斯(果)”。这就像阿拉伯人将“印度数字”传到西方，所以西方称之为“Arabic numerals”[阿拉伯数字]。[按：关于印度数字与中国数字的关系，另外讨论]原来，是当年中国的西邻——波斯，使中国“桃李满天下”。 Lí梨 = pear: a widely cultivated tree (Pyrus communis) in the rose family. The fruit of this tree. [Middle English pere， from Old English peru， a fruit of the pear tree， ultimately from Vulgar Latin pira， akin to Greek apion， pear (both Greek and Latin being borrowed from the same unknown source)。其实，汉字“梨”确切地记录了其语源，它是中国自古以来就有的一种广泛种植的水果，但西方人对其确切语源并不清楚。从“桃”[peach]与波斯的关系，是否可以推导，“梨”[pear]也是由于波斯人[Persian]传播了中国“梨”[li]而被称为“pear”的呢？ “酱油”[jiàng yóu] = soy: a salty brown liquid condiment made by fermenting soybeans in brine. from Japanese shou， from Chinese jiàng yóu [soy sauce]. 源自日语“shou”，源于中文“jiàng yóu”。为什么如此呢？因为：“酱油”[soy]是用“shū菽[soy， soybean]”——也就是“豆子”做的，所以称为“soy”。《说文解字》解释道：“尗[菽]，豆也。” [ 2 ] 也就是说soy表示“尗”[菽、豆子]和“酱油”，源于中国。西方的辞典对此也模棱两可：说它源自日本，又源自中国。 “咸卤”[粤闽吴语hælu]，xián咸，lŭ卤 = halo-[hæləu]， sal-， from Greek hals， hal-[salt， sea]。也就是说，汉语“咸卤”[粤、闽、吴语以及江淮话hælu]即咸[xián]，卤[lŭ]，与印欧语halo-竟然互训！ 类似的词语还不少。至于食用器具，如瓷器[china]，酹拜[lèibài，洒酒祭拜，英语为libate]等，就更不用说了。 享受中华美食，勿忘其源，勿忘我们祖先将野生动植物“家畜”、“庄稼”化的历程。同样，解读外语词汇如cultivate [耕种、开化、教化]；culture [开化、文明]；civilize [kei-，couch， household，即家室，家养，“斯文”化]等外语词的词源，也很有趣味。
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user: 5. 旅游与语言文化内涵的问题 语言与文化是旅游的灵魂，而旅游是文化产业的重要组成部分。旅游的过程就是旅游者对旅游资源文化内涵进行体验的过程，也是一种跨文化交流的过程。 以诗文为例。文人墨客在旅途，或观光，或会友，或住宿，每每会触景生情，把酒吟诗或舞文弄墨，如吟诵或临摹李白的《静夜思》：“床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。” 有好奇者提出疑问：在唐代中国，诗人如何看到月光照到床前以至“疑是地上霜”的？据说，首先提出疑问的是中小学生：就唐代中国的房屋结构而言，月光如何能够照到室内“床前”的地上？或，能否从室内“床边”的位置看到“床前”不远处、室外地上的月光？随后，一些中国大学者和百度百科给予了解释：李白诗里的床，不是“卧榻”的意思，而是“井台”、“井栏”的意思。也就是说，李白诗里的月光是映射到室外的“井台”或“井栏”旁的 [ 5 ] 。 为此，《百家讲坛》推出专题栏目《马未都说收藏·家具篇·床前明月》。这个专题栏目里是这样解释的：李白诗中的床，乃至亚洲地区的床起源于“胡床”。而现代人常为中国古代文献中或诗词中的“胡床”或“床”所误；实际上，至迟在唐时，“床”仍然是“胡床”(即马扎，一种坐具) [ 6 ] 。 上述解读，是否正确呢？ 读《Arya说文》可知 [ 1 ] ， 3 “床”chuáng 床[couch]，即牀。《说文解字》解释道：“牀，安身之坐者。从木，爿(亦)声。” [ 2 ] 注意：这里的用词不是简单的“坐具”，而是“安身之坐者”。胡床即马扎能称为“安坐”么？《说文解字》在“榻”词条下又解释道：“榻，牀也。” [ 2 ] “榻[tà]”后来传到朝鲜[탑(thap)]和日本[とう(tō)]以及突厥等地方。 据《辞海》解释：“床[牀]，供人睡卧的用具。如：床铺；床位。《诗经·小雅·斯干》：‘乃生男子，载寝之床。’” [ 7 ] 徐中舒的《汉语大字典》和安福邦等的《故训汇纂》的解释 [ 8 ] [ 9 ] ，在爿部，“牀”字下援引东汉《释名·释牀帐》记载：“人所坐卧曰牀”。另外，不妨察看殷商甲骨文“爿”字，也可发现猴倚木而“休”、鸡衔草木筑“床”、蚕结茧以安身等场景。 现在我们所知道的“床”，在初唐开始有了，即带幔帐床其箱形床架，前沿有装饰，坐垫编制精致，既美观又舒适。而在屏风上绘以山水花草也是一种风格。这是一个“榻”与“床”不分的时代。显然，是先有“爿”后有“床[牀]”，乃至“胡床”、“井床”、“车床”等词，而不是反过来——先是胡人发明“胡床[牀]”，然后传到中原被写着并称呼为“胡床[牀]” 或“胡榻”，继而简化为“爿”。 还可以看出，前面一些人错解“床”的根源在于误解了“窗”，或者说将“床”和“窗”一并误读。马未都说：“李白说的床……古称‘胡床’。唐代的房屋建筑，其门窗是非常小的，月亮是不可能进入室内的。” [ 6 ] 读《Arya说文》可知 [ 1 ] ， 4 “窗”[[chuāng窗，囪，牕；transom，scuttle，window]：天窗，窗户。据《说文解字》的解释：“囪，在墙曰牖，在屋曰囱。窗，或从穴。” [ 2 ] 也就是说：作为中国传统建筑上的通风和采光机关，开在屋顶的叫“窗”，开在墙壁上的叫“牖”。显然，月光是可以从屋顶的天窗进入室内、床前的。此外，门窗或轩榭上的帘或簾，无论是丝质帘子，还是竹制的簾子，都可以穿透月光或目光。或在轩榭内，或在室内门窗旁，月光或目光可以穿过丝帘或竹簾；换言之，床头之人可以看到床前的、室内或室外的、或轩榭内外的、地上的月光，而且比身处井栏或马扎所见到的月光更美。 一篇进入小学课本的名诗，床、窗、月等一些日常事物与字词，竟然遭到如此曲解，不禁令人震惊。 不过，笔者对于马未都在研究上的认真态度还是表示尊重的，只是对那些理据和结论中的牵强附会，实在不敢苟同。 再以中华民族的图腾“龙”为例。我们的祖先是炎黄，我们还是龙的传人：我们的眼睛分单复眼皮，我们的头发是黑色，皮肤是黄色，我们的官方法定语言所属有汉藏语系、阿尔泰语系、印欧语系(如香港的英语、澳门的葡萄牙语)等。比如，西藏的“藏”[bod， jong]是什么意思？现在是亟待加强中国境内不同语言文化之间的沟通和认同的时候了，以增强中华民族的凝聚力，提高中国各地域文化在多样化情况下的统一性，进而防止中国文化被割裂的危险。 无论是周游世界，还是实施“一带一路”倡议，都急需我们中国人进行文化上的准备。比如，“龙”是中华民族的图腾，舞龙舞狮是华人的节庆风俗。而“龙”[龍]字为什么这样读写？如何向外解释“龙”？ 中国人自己或认同别人将中华民族的图腾——龙[龍]说成西方的“dragon”？而“dragon”在西方的解释里是一种可怕或危险的东西。探寻“龙”与成都金沙遗址的太阳神鸟的本源，并将其与域外文化中的“龙凤”和“狮子”进行比较，进而使中华传统文化的诸多方面，通过“一带一路”倡议获得世界上的广泛认同和尊重。这已涉及中华传统文化的复兴与重构的重任，也涉及中外文化融和的大事。
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user: 6. 结语与思考 上述诸多问题，从旅游文化学和旅游业的视角可以归结于一个突出的问题：语言文化亟待规范，也可从国际旅游文化名录体系的建设入手。 众所周知，国际学术界有以拉丁语为基础而建立起的学术用语体系：国际产品与服务业有ISO产品及质量管理标准体系；国际生物医学业、国际财经业等同样有其统一的术语与规范体系；等等。 旅游业是一个跨界——跨业界、跨国界、跨时空的行业，是一个新兴应用型学科及行业，也是一个朝阳产业。它涉猎极其广泛，从食、住、行、游、购、娱等日常事务，到世界各地的历史、人文、名胜古迹、博物馆、名贵物品、珍品收藏、自然与文化遗产等，无所不包。但迄今尚未从世界各国到国际社会建立起广泛而统一的名录体系，包括名称、分类、基础信息、解释、检索、图册、谱系、服务、管理、保护、信息集成等规范，以及与专业名称及标准的对照表。这容易导致大量的歧义、笑话与纷争甚至失误和损失。如果旅游教育工作者或旅游学术界都没有统一的认识，那又如何在旅游行业制定统一的规范？ 以下仅举几个例子来加以说明： 例1：涉及各博物馆内藏品的名录、术语、分类、标准、解释等，如：玉石的名称、分类、标准等。玉石是用“beryl”？还是“jade”？亦或用boulder？各表述有何不同？ 例2：涉及自然和人文遗产的名录、术语、分类、标准、解释等，如：石碑——南京大屠杀纪念碑、人民英雄纪念碑、古罗马遗址中的各种碑石等等，这些石碑，是用stele、cippus表示，还是用monument表示？各表述有何不同？ 例3：各国各地的传统美食、菜名与食材名称、分类、计量等，该如何统一标准？ 例4：涉及旅游景区的说明性或提示性标牌上的中外文字，是否应该有一个标准的国家甚至国际性体系，以免产生误解或笑话。如，中国大陆的旅游景区的警示牌上的中文“带好孩子，小心落水”，其对应的英文是 Take the child， fall into water carefully；还有旅游景区的警示牌上的中文“当心滑跌”、“禁止攀爬以防雷击”，其对应的英文分别是Don’t Fall Down。No Climbing: In Case of Thunderstorm；等等。这类滑稽、不按语法規則的英语翻译在大陆比比皆是！ 名不正，则言不顺；言不顺，则事不成。仓颉作书而天雨粟，鬼夜哭。讲的都是命名与作书的重要性。旅游语言文化的规范与国际旅游文化名录体系的建立，则是旅游教育界与学术界走出迷惘的时刻，也是旅游业新生的开始。
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user: 摘 要 选取我国11个港口2005~2015年集装箱吞吐量和各地区生产总值这两个指标的面板数据，首先对各个港口集装箱吞吐量与国内生产总值做相关性分析，发现港口集装箱吞吐量与各地区生长总值间存在很强的相关性。然后从三维(个体、时间、指标)角度对港口集装箱吞吐量进行相应分析，运用面板协整方法度量我国主要港口集装箱吞吐量与经济增长之间的协整关系，并对二者关系做格兰杰因果检验，在此基础上揭示了主要港口集装箱吞吐量与经济增长的数量关系。研究表明：长期内，我国主要港口集装箱吞吐量存在显著地域差异，经济增长能带动集装箱吞吐量的增长。 关键词 :集装箱吞吐量，国内生产总值，相关性分析，面板协整，格兰杰检验 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 对于港口集装箱吞吐量与腹地区域经济间的关系，国际上有一些学者对该问题已经进行了研究，Seo Y J， Jin S P [ 1 ] 基于索洛模型研究了韩国港口与区域经济的关系，发现港口吞吐量的增长能够促进区域经济增长。Batista M， Twrdy E [ 2 ] 利用灰色系统模型、时间序列趋势模型等对集装箱吞吐量的增长做了预测。Luo M， Zou G， Gao Y [ 3 ] 利用自回归模型、时间序列模型等六种模型研究了两个相互竞争的港口集装箱吞吐量，并对其进行预测分析。Chai Y， Zha X [ 4 ] 采用两阶段混合港口集装箱吞吐量预测模型，在某一方面弥补了时间序列线性以及非线性特点。吕靖和李晶 [ 5 ] 探讨了港口集装箱吞吐量与腹地经济的关系，发现腹地经济的规模以及经济结构的改变对港口的发展具有非常重要的影响。在分析港口集装箱吞吐量时，有些学者也尝试从二维角度来考虑。比如朱小檬 [ 6 ] 采用时间序列和HP滤波对当地GDP和沿海港口集装箱吞吐量建立关联模型，研究结果发现当地GDP的快速增长在某种程度上能够带动当地集装箱吞吐量的快速增长。 利用面板数据模型可以构造和检验比以往单独使用截面数据或时间序列数据更为真实的行为方程，可以获得更加深入的分析结果。通过国内外的文献综述，发现已有很多文献从二维角度探讨集装箱吞吐量与腹地区域经济间的关系，缺乏从三维角度探讨二者间的关系。鉴于此，本研究构造港口集装箱吞吐量、GDP和时间三维角度构造面板数据，研究全国主要港口吞吐量经济效应，以获得更加深入的分析结果，为港口的成功经营和决策提供相应的依据和指导。
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user: 2. 理论分析 生活中尤其是经济领域，经常会遇到同时具有横截面数据和时间序列的数据，这是一种三维的数据，它包括指标、个体和时间这三个维度，具有这种数据结构的数据称为面板数据。面板数据比单个的时间序列数据和单个的截面数据更能检验和构造准确的行为方程，因此可以对现实生活中存在的问题进行更加深入且切合实际的分析。 面板数据模型形式设定面板数据建立的模型通常有3种，包括混合模型、固定效应模型、随机效应模型。 面板数据模型如果用下面的式子表示： y i t = α + x i t β + μ i t ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ;   t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T 上式中，如果对于任何个体成员，截距项α和 k × 1 维系数向量β都相同，则称该模型为混合模型。 面板数据模型如果用下面的式子表示： y i t = α i + x i t β + μ i t ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ;   t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T 上式中各个体成员的截距项 不同，而 k × 1 维系数向量β相同，故称该模型为固定效应模型。 面板数据模型如果用下面的式子表示： y i t = α i + x i t β i + μ i t ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ;   t = 1 ， 2 ， ⋯ ， T 上式中，如果个体成员允许个体影响用变化的截距项 α i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 来解释的，同时还允许 k × 1 维系数向量 β i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ) 依个体成员的影响，即结构变化。也就是说个体成员既存在个体影响，也存在结构上影响，那么我们就称该模型为随机效应模型又称变系数模型 [ 7 ] 。
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user: 3. 实证研究 3.1. 数据来源与处理 为了研究我国主要港口集装箱吞吐量及各地区生产总值间的关系，本研究选取我国11个主要港口(上海港、深圳港、宁波舟山港、广州港、青岛港、天津港、香港港、大连港、厦门港、营口港、连云港)集装箱吞吐量和对应的12个地区(上海、深圳、宁波市、舟山市、广州、青岛、天津、香港、大连、厦门、营口、连云港)生产总值作为研究对象，选取各地2005~2015年度我国港口集装箱吞吐量(万TEU)和对应地区生产总值(亿元)。相关数据取自《中国统计年鉴》、中国港口集装箱网和中国航运数据库。 为了进行探讨两者之间的关系，首先用R语言画出各港口集装箱吞吐量与对应地区生产总值的散点图，如图1所示。 由散点图1可以看出，随着对各地生产总值的增大，港口集装箱吞吐量也在增加。从港口集装箱吞 图1. 集装箱吞吐量与GDP散点图 吐量对国内生产总值散点图中可见各地呈现上升趋势。可以进行最小二乘虚拟变量估计(LSDV)，即混合回归估计。下一步看各港口集装箱吞吐量与对应地区生产总值的相关系数。 由表1知，各港口集装箱吞吐量与对应地区生产总值的相关系数约为0.9，可以进行最小二乘虚拟变量估计(LSDV)。下面对模型进行White检验，检验模型是否存在异方差，结果如表2。 由表2知，根据检验nR^2为26.03174，Obs*R^2较大，p值为0，小于显著性水平0.05，应拒绝原假设，所以存在异方差，即认为该模型存在异方差，不可以进行最小二乘虚拟变量估计(LSDV)。为便于数据异方差的消除，所有数据均取对数，分别为lnC和lnG用以反映港口集装箱吞吐量与经济增长之间的关系，做lnC对lnG面板数据散点图，如图2所示。 由散点图2可以看出，随着对各地生产总值的增大，港口集装箱吞吐量也在增加。港口集装箱吞吐量对国内生产总值取对数后散点图中各地仍呈现上升趋势，并且从散点图可以看出港口集装箱吞吐量与对应地区生成总值取对数后拟合效果更好。 Table 1 Container throughput and GDP related analysis result GDP 吞吐量 GDP 1.000000 0.896193 吞吐量 0.896193 1.000000 表1. 集装箱吞吐量与GDP相关分析结果 Table 2 White test result F统计量 16.17248 Prob. F(2，118) 0.0000 Obs*R-squared 26.03174 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Scaled explained SS 25.64143 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 表2. 怀特检验结果 图2. LnC和LnG散点图 3.2. 面板数据单位根检验 在进行协整分析之前，首要对面板数据进行单位根检验，从而确定面板数据的平稳性 [ 8 ] 。分别对lnC与lnG做面板单位根检验，检验结果如表3所示。 由表3知单位根相同根情形下的单位根检验，这里以LLC检验为代表，LLC检验的原假设为时间序列/截面数据中的各截面序列均具有一个相同单位根，备则假设为各截面序列均没有单位根，即 H 0 : α = 0 ，   H 1 : α < 0 。由表3可以看出，LnC与LnG对应的P值均为0，所以拒绝原假设，说明LnC与LnG各截面序列均没有单位根。对于不同根情形下的单位根检验，这里以ADF-Fisher为代表。由表3可以看出P值几乎均为0，因此两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，此序列是平稳的。 3.3. 面板数据协整分析 从表4检验结果可以看出，我国主要11个港口集装箱吞吐量和对应地区生产总值取对数之后的面板数据之间存在协整关系。 从表5的检验结果也可以看出，我国主要11个港口集装箱吞吐量和对应地区生产总值取对数之后的面板数据之间存在协整关系 [ 9 ] 。 3.4. 面板数据Granger因果检验 由表6可知，如果显著性水平a为0.05，则p值为0.0351小于0.05，拒绝原假设 [ 10 ] ，说明经济增长是港口集装箱吞吐量的Granger原因，经济的增长拉动了港口集装箱吞吐量的增长。 Table 3 Panel data unit root test result 方法 LnC LnG Fisher-ADF检验 50.4506 (0.0005) 49.0402 (0.0008) LLC检验 −9.17565 (0.0000) −10.434 (0.0000) 表3. 面板数据单位根检验结果 Table 4 Johansen panel cointegration test result 原假设 Fisher联合迹统计量(p值) Fisher联合迹λ-max统计量(p值) 0个协整向量 124.0 (0.0000) 82.72 (0.0000) 至少一个协整向量 94.73 0.0000 94.73 (0.0000) 表4. Johansen面板协整检验结果 Table 5 Kao test and Pedroni test result 统计量 p值 加权统计量 p值 面板v统计量 0.830268 0.2032 0.208217 0.4175 面板rho统计量 −0.800409 0.2117 −1.653239 0.0491 面板PP统计量 −2.630698 0.0043 −4.989693 0.0000 面板ADF统计量 −2.978388 0.0014 −3.832941 0.0001 表5. Kao检验和Pedroni检验结果 3.5. 面板数据估计模型选择 模型判定原则。根据F检验结果可判断采用面板数据建立混合模型、固定效应模型还是随机效应模型。 原假设： H 1 : β 1 = β 2 = ⋯ = β N H 2 : α 1 = α 2 = ⋯ = α N ;   β 1 = β 2 = ⋯ = β N 如果接受H 2 ，则选择混合回归模型，如果拒绝H 2 ，则下一步看是否接受H 1 ，如果接受H 1 ，则选择变截距模型，反之，选择变系数模型。 F检验，运用R语言计算F值，F = 33.427，p-value < 2.2e−16，拒绝H 2 ，即拒绝混合回归模型。下面检验是否接受H 1 ，F = −426，780，拒绝H 1 ，故选择随机效应模型。 3.6. 面板数据模型估计结果 根据上述估计模型形式选择结果，采用随机效应模型对存在协整关系地区的港口集装箱吞吐量和经济增长关系进行估计，结果见表7。 从表7中可以看出，经济增长能不同程度地带动各地区港口集装箱吞吐量的增长。首先是营口港、连云港和宁波舟山港，当地经济每增长1%，能够拉动集装箱吞吐量的增长分别为1.42437%、1.10513%和1.02736%；其次是大连港、广州港、青岛港、厦门港、天津港、上海港和深圳港，当地经济每增长1%，能够拉动集装箱吞吐量的增长分别为0.98671%、0.92047%、0.76839%、0.74916%、0.69743%、0.63895%和0.27248%。最后是香港港，当地经济的发展与港口集装箱吞吐量的关系是反向的，之所以出现这种结果是由于香港环境的立法过于严峻、中国大陆的制造业对香港港吞吐量的影响而造成的吞吐量的下降。
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user: 4. 结论 本文从三维角度(个体、时间、指标)研究港口集装箱吞吐量与当地经济增长的关系，通过对这11个港口集装箱吞吐量和各地区生产总值增长的面板协整分析，发现我国主要港口集装箱吞吐量和当地经济经济增长的面板数据之间存在协整关系。然后通过Granger因果检验，发现经济增长是吞吐量增长的Granger原因，说明经济增长能够促进港口集装箱吞吐量的增长。最后建立随机效应模型，研究结果表明 Table 6 Granger causality test result 假设 F统计量 p值 结论 LnC不是LnG Granger原因 2.97023 0.0561 拒绝 LnG不是LC Granger原因 3.47150 0.0351 拒绝 表6. Granger因果检验结果 Table 7 Relationship between container throughput and economic growt 大连港 广州港 连云港 宁波舟山港 青岛港 厦门港 0.98671 0.92047 1.10513 1.02736 0.76839 0.74916 上海港 深圳港 天津港 香港 营口港 0.63895 0.27248 0.69743 −0.34199 1.42437 表7. 集装箱吞吐量和经济增长关系系数 各地港口集装箱吞吐量经济效应出现分异效应。首先是营口港、连云港和宁波舟山港，当地经济增长带动集装箱吞吐量增长系数较敏感；其次是大连港、广州港、青岛港、厦门港、天津港、上海港、深圳港；最后是香港港，当地经济的发展与港口集装箱吞吐量的关系是反向的，这是由于香港环境的立法过于严峻等原因所致。