DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 环保酵素在土壤改良方面的应用 2.1. 环保酵素对土壤污染的改善作用 土壤与农业环境的健康状况广泛受到关注，人们越来越希望使用更加绿色环保的方式进行农业生产。现如今，我国农业生产中始终存在一系列问题，如化肥利用不合理、营养成分失衡等，表现为化肥元素的积累、农药残留、各种重金属和有机污染物的严重污染等 [ 4 ]。目前，许多研究中采用了一些土壤改良的方法，比如工程水利、增加有机肥料的使用等，但是这些方法要么投资过大，要么效果缓慢 [ 5 ]。全国土壤污染调查数据显示，土壤主要受镉、镍、铜、砷、汞、铅、DDT等物质污染，土壤污染总量超过了16.1% [ 6 ]。环保酵素中营养成分浓度较高，有助于提高土壤中有机质、磷、钾、氮等营养物质的丰度；酵素在发酵过程中会产生大量的厌氧菌以及兼性厌氧菌，能够分解转化一些营养成分，增强土壤降解污染物的能力。利用环保酵素作为改良剂的辅助肥料进行土壤改良，或代替化肥、农药或激素性肥料施加于农作物，能提高农作物的产量和品质，提高土壤肥力。 农药残留严重危害着作物质量和食用安全，如何减少农药残留以维持绿色生产是当今生态社会环境的一个重要问题 [ 7 ]，农业生产迫切需要平衡可持续且养分全面的肥料，以减轻化肥、农药或激素性肥料等对农业生态环境的损害，提高肥料的利用率，改善土壤的结构 [ 8 ]。研究表明，使用环保酵素作为降解剂喷洒于田间种植的蔬菜，对毒死蜱、氯氟氰菊酯、百菌清、氯氰菊酯等农药均能产生明显的降解效果 [ 9 ]。环保酵素可减少环境污染，也可添加到洗衣粉等清洁剂中作为家庭清洁的有力帮手 [ 10 ]。 2.2. 环保酵素对土壤肥力的改良作用 土地盐碱化，板结现象严重是土壤问题的主要集中点，造成上述现象的原因之一是土壤中大量元素的缺乏。钾是土壤中含量最高的大量营养元素，也是植物生长中不可或缺的基本营养素 [ 11 ]。但是随着氮磷肥使用量不断增多，高产栽培技术的不断推广，大大提高了粮食的产量，以至于作物需要从土壤中吸取的钾越来越多，导致土壤中钾元素含量逐渐降低。目前在许多地区，土壤中钾的缺乏已经严重限制了农业发展 [ 12 ]。磷元素对于植物的生长及发育非常重要，土壤中的磷主要以HPO3− 4和H2PO2− 4两种形式被植物吸收，而这两种离子在土壤溶液中浓度仅为1.5 μmol/L，对于植物正常生长的需求远远不够，因此在农业生产中磷肥被长期大规模使用 [ 13 ]，不仅增加了土壤中的磷元素向水环境中转移的风险，而且会使土壤处于板结的亚健康状态。与物理和化学方法相比，采用生物系统去除污染物具有成本效益和环境友好性 [ 14 ]。 近年来，人们开始将酵素应用在土壤肥力的改良 [ 15 ]。环保酵素营养成分浓度较高，有助于提高土壤肥力，如有机质、磷、钾、氮等 [ 16 ]。改善土壤质量和减少土壤氮素损失是控制农业非点源污染的有效途径，同时也不会降低粮食产量 [ 17 ]。李方志 [ 11 ] 研究表明，使用环保酵素浇灌土壤可提高土壤中的钾含量，有效钾增加较为明显。环保酵素的使用还有利于增加土壤中有机质和全磷的含量，喷洒在叶片上有助于防止植物遭受病虫害，提高植物的抗病能力 [ 13 ]。表1中总结了环保酵素处理土壤前后几个重要的土壤肥力指标的变化的一些研究。从表格中可以清晰看出，相较于处理前，使用环保酵素处理过的土壤肥力显著增加，使用浓度为1:750的环保酵素液连续处理6~7周效果最好。徐新 [ 18 ] 等研究表明，采用施浇竹叶酵素代替原方法(有机肥料或河水浇灌)进行土壤改良，不仅使经济成本降低，还显著增加了改良处理区土壤的养分含量，促进植物生长。作为废弃物回收再利用的一种环保方式，环保酵素全流程绿色健康，有巨大的发展潜力。环保酵素处理前后土壤肥力指标变化如表1所示。 2.3 环保酵素与土壤微生物多样性 在生态系统土壤功能中，土壤养分分解转化、代谢有机碳和降解污染物的驱动力主要归功于土壤微 Table 1 Soil fertility changes before and after garbage enzyme treatment [ 3 ] [ 11 ] [13 土壤肥力指标 处理前 处理后 增幅率/% 有机质/(g/kg) 31.3 32.9 5.79 全钾/(K， %) 1.68 1.76 5.39 速效钾/(mg/kg) 193.9 242.0 6.06 全磷/(P， %) 0.068 0.070 11.11 速效磷/(mg/kg) 31.8 37.2 13.41 水解性氮/(mg/kg) 105.6 139.3 0.319 表1. 环保酵素处理前后土壤肥力变化 [ 3 ] [ 11 ] [ 13 ] 生物，植物根际微生物是植物中有效养分的储备来源 [ 19 ] [ 20 ]。张立超 [ 21 ] 的研究表明，环保酵素在发酵过程中会产生大量的厌氧菌，能分解和转化某些营养物质，提高降解污染物的能力，提高碳代谢，为植物生长发育过程中的吸收利用创造一个有利的条件。一些重金属元素对植物根系生长有害，很容易在土壤低pH值情况下对植物产生毒性 [ 22 ]，现有的土壤pH值调节方法为硫、磷肥的使用，但经济成本高，且效果一般。环保酵素在自然发酵过程中还会产生乳酸菌(如乳酸杆菌和白串珠菌)和酵母(如毕赤酵母和念珠菌)等益生菌，乳酸菌被普遍认为是安全的减少生物污染的益生菌 [ 23 ]，酵母还可以作为多种重金属(包括Cr、Cu、Cd)的高效生物介质，这主要是因为酵母对金属毒性具有多种耐受机制。环保酵素可去除棕榈油厂废水中90%的油脂、50%的悬浮物和25%的化学需氧量 [ 24 ]。Xuemin Wei等 [ 25 ] 研究发现，单独或联合施用微生物制剂和环保酵素均可使丹参酮积累量增加9.90%~40.45%，Cd吸收量减少5.84%~37.90%。此外，具有高重金属去除能力的微生物属的相对丰度显著增加。因此，微生物制剂和环 图2. 环保酵素菌属种类和丰度分布图 [ 26 ] 保酵素可用于镉污染农田，促进微生物的修复。 对环保酵素进行高通量测序，结果显示酵素中细菌生物多样性比真菌丰富，从门水平上，其中含量最高的为变形菌门与放线菌门，属水平上含量最高的是贪铜菌属 [ 27 ]，表现出对高浓度农药(五氯硝基苯)的耐受性，其耐酸性与耐重金属(As， Cu， Cd)的能力也得到了证实，可一定程度上分解土壤中的重金属离子，表明其对恶劣环境具有修复潜力。此外，菌株对污染土壤的生物强化作用进一步证实了细菌的修复能力，在生物修复过程中促进了土壤微生物的代谢和活性。环保酵素属水平菌群种类与丰度分布见图2所示，proteobacteria：变形菌门Cupriavidus：贪铜菌。
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user: 3. 环保酵素在农业生产与环境治理方面的应用 3.1. 环保酵素对作物生长的影响 高亮等 [ 28 ] 研究发现，利用酵素或酵素与微量元素硒或锌相配合，有利于促进绿豆芽生产，提高绿豆芽的产量，防止生产、储存和运输过程中变质，提高绿豆芽中可溶性糖和可溶性蛋白质的含量，降低多酚的含量。以浓度为1:200来处理绿豆可得到最佳效果，豆芽品性优质，投入产量比最高，可达1:12.3，酵素处理后的豆芽生物产量较清水对照高5.6%。如果需要种植培育一些含硒 [ 29 ]、锌 [ 30 ] 等的特色豆芽，使用酵素配合硒、锌等元素，也能获得良好的效果。普燕爽等 [ 3 ] 研究发现，朝天椒在环保酵素区的长势、土壤中有效磷、水解氮的含量均优于空白浇水区。沈奕 [ 31 ] 的研究表明与单独施加生物炭和传统土壤栽培相比，使用复合酵素更能促进番茄植株的生长发育，维生素C含量较对照作物区提高了88.59%，并使物候期提前。李金枝等 [ 10 ] 在研究环保酵素对铜钱草的生长影响中发现，利用酵素作为水培营养素对种植区进行处理，植物鲜重的增加更为明显，而且长出了新的小铜钱草，比较明显地促进茎长。 韦文芳 [ 9 ] 等研究表明，环保酵素可以在一定程度上降解农作物上的农药，也可以作为抑制病虫害的抑制剂；还可作为叶面肥，喷洒到蔬菜等作物的叶表面，不仅不会造成二次污染，还可以减少病虫害的发生，提高蔬菜的产量和品质，环保性和可行性比较强，既能够保证蔬菜等产品的质量安全，又可以净化美化农业环境。覃叶欣 [ 32 ] 研究表明，将环保酵素施用于接种了枯萎病菌的西瓜苗上，4周后发现，施用酵素植株的发病率显著低于未施酵素植株，说明环保酵素可在一定程度上提高植株的抗病性。 吲哚乙酸是植物天然生长素，可作为在植物界分布最广的评价植物生长效益的基本营养素 [ 33 ]。铁元素是微生物合成细胞色素和酶类的必要元素，铁载体主要存在于根际微生物中，具有提高植物的抗逆性、增加作物产量和抑制根际有害菌群等作用 [ 34 ]。周伟等 [ 35 ] 对环保酵素中的生长素和铁载体进行测定，结果显示几种酵素中的吲哚乙酸含量较高，达到了生物菌肥的范围(2.5~50 mg/L)，几种酵素的平均铁载体含量也较高，达到了27.2 mg/L，说明环保酵素对作物的生长发育和产量具有较好的促进作用。 3.2. 酵素菌肥的应用 酵素菌技术是20世纪40年代国外发展起来的一项技术 [ 36 ]，随之开发出一种高效的新型生物肥料——酵素菌肥，富含有机质和微生物，以及微生物的代谢物和多种矿质营养素，作为肥料，不仅可以使农作物拥有优质的产量，而且有利于生态环境 [ 37 ]。 刘治权等 [ 36 ] 研究表明，新型肥料酵素菌肥能够激活土壤中的有益微生物，能分解钾元素、释放磷元素、固定氮元素，降低土壤污染，提高作物产量和品质，是农业中性能较好的生物有机肥料。黄涛等 [ 37 ] 研究表明，酵素菌肥施用后，在不同程度上提高有机水稻的重要质量参数(总氨基酸、Mg/K、Mg/N等)；宛彩云 [ 38 ] 研究发现，配合使用化肥和酵素生物有机肥可以使玉米植物的产量显著提高，改善玉米的营养品质，特别是能够增加玉米的蛋白质和脂肪含量。刘学静 [ 39 ] 研究表明，酵素有机肥发酵能力和好气性比较强，能产生几十种高活性酶，如糖化酶、纤维分解酶、尿素分解酶等，在利用酵素菌肥作为改善辣椒品质研究的基础肥料时发现，在土壤中施加后，酵素菌肥为土壤微生物提供了充足的碳源，改善根际微生物的环境，增强其活性，相当于间接促进了辣椒根对营养物质的吸收，从而使茎粗增加，茎粗的增加为果实数量、果实重量和果实直径的增加奠定了基础。酵素生物有机肥的使用有效地促进了辣椒的健康生长，提高了辣椒的蛋白质含量和VC含量，提高了作物的品质。 3.3. 环保酵素与生态环境改善 由于蔬菜和水果产量较高，且缺乏适当的保存和运输措施，每天都会产生大量的废弃物。Ariunbaatar等 [ 40 ] 研究指出，到2025年，食物垃圾的产生将增加44%，有机固体废物的管理将成为全球的一个重大问题。传统的有机固体废弃物处理方式最终降解产生二氧化碳和甲烷，对生物造成了严重的环境污染和健康风险问题，从环境的角度来看，迫切需要发展适当的废物管理技术来利用有机废物，并尽量减少有机废物造成的污染问题。酶可以通过改进生物修复工艺，回收有价值的资源，对实现不同部门有机固体废物的零排放起到了重要作用 [ 41 ]。但是由于生产和纯化成本高，目前用于环境应用的酶非常昂贵。近年来，研究人员通过发酵果蔬废弃物生产的环保酵素是一种混合的天然水解酶，是酶的一种很好的替代品，比昂贵的单一酶性能更好 [ 42 ]。环保酵素在适宜的环境条件下，能在较短的时间内达到较高的降解程度。 3.3.1. 处理活性污泥提高产氢率 Arun， C等 [ 43 ] 研究了经环保酵素分批厌氧消化的预处理活性污泥同时累积产氢，并与原污泥进行了超声预处理联合产氢的比较。这项研究有助于实现一种生态友好的可持续的方法来利用污泥的生物制氢。环保酵素污泥增溶处理工艺可以有效地与超声污泥预处理工艺相结合，以可持续的方式从厌氧消化活性污泥中产生更多的生物氢。利用环保酵素在超声波处理或不处理的情况下，对乳品废水活性污泥进行优化，以提高生物制氢效果的研究尚未见报道。因此，目前研究的主要目标是：1) 研究优化后环保酵素的用量对污泥增溶的影响；2) 使用统计工具来确定最优条件改善污泥过程。 3.3.2. 环保酵素处理城市垃圾渗滤液 Aishwarya Rani等 [ 44 ] 研究表明，垃圾渗滤液是氨、有机化合物、无机化合物、天然和合成配体、异种生物、仇外有机物、生物有机体、有毒和重金属等多种污染物的混合产物。环保酵素廉价、简单，将环保酵素的使用从生活废水领域扩大到城市垃圾渗滤液的处理，环保酵素处理28天后，废液浓度明显降低，说明这种方法是可行的渗滤液处理方法。进一步的研究可以通过改变环保酵素的暴露时间和混合比例来提供更加有效的结果。
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user: 4. 结论 环保酵素制作工艺简单原材料易获取，营养成分浓度较高，应用于土壤改良中有助于提高土壤中有机质、磷、钾、氮等营养物质的丰度，环保酵素发酵过程中产生大量的变形菌与放线菌，能够分解转化一些营养成分，增强土壤抗击恶劣环境的能力。环保酵素可作为肥料促进作物的生长发育，减少病虫害的发生，提高蔬菜品质，促进植物健康生长。可作为降解酶处理废弃物、垃圾渗滤液及活性污泥，达到改善环境的目的。
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user: 5. 展望 由于植物环保酵素在制作过程中易受到发酵体系、微生物、杂菌污染以及季节等环境条件的影响，所以很难控制产品的质量，使酵素的开发利用受到影响 [ 45 ]。所以降低酵素的成本、控制发酵的条件得到高品质的酵素产品是仍需解决的问题。 环保酵素可增加土壤肥力和微生物的丰度，但环保酵素进入土壤后，其中丰富的营养成分与菌类系统是如何协同土壤已有微生物，从而促进有效养分的融合与释放的，又是与土壤关键微生物中的哪些基因相互作用的，参与了哪些代谢途径的研究未见报道，可作为将来研究的方向之一。 作为酵素在土壤中与植物的首要接触点，环保酵素可能与植物根系以及根际微生物产生相互作用。推测环保酵素中的益生菌与根际微生物产生互作，但由于菌群数量庞大基因组信息复杂，其内在机制尚不清楚。现有研究报道，将环保酵素喷洒于植物叶片上，可促进植物叶片的光合作用，提高植物品质，还可防止叶片遭受病虫害。但此研究仅仅停留在应用方面，其理论研究内在机理未见报道尚不明确，比如，环保酵素中的哪些营养成分或离子参与了相互作用?又或者改变了哪些基因的丰度?其分子生物学机制可作为今后研究的方向。 环保酵素还有很多除改善生态环境以外的功能，比如作为化妆品、食品或保健品甚至药品中，广泛的用途使得环保酵素有很大的市场，在此对环保酵素在土壤改良、农业生产与环境治理方面的应用作归纳总结，可为今后农业生态环境的改善方面的科学研究提供参考。
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user: 摘 要 异噻唑环是一种不同于苯环的芳香类杂环，本文通过合成3，4-二氯异噻唑和3，5-二氯甲苯两类衍生物，并对它们的紫外–可见光谱进行对比分析，比较其吸收波长的特征，探究其紫外吸收波长因结构功能基团的改变而产生的变化，进一步地分析探索这类具有农药功能异环芳香类衍生物的结构与性质。 关键词 :3，4-二氯异噻唑衍生物，3，5-二氯甲苯衍生物，紫外–可见光谱对比，结构与性质 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 异噻唑(Isothiazole)是1，3-噻唑的异构体，是含有一个硫原子和一个氮原子的五元杂环化合物 [ 1 ]，氮原子与硫原子相连形成的σ键易于断裂，各提供两个电子在p轨道上，环内的碳原子以sp 2 轨道方式杂化成环，形成一个含有大π键的五中心六电子的芳香体系。异噻唑环上各原子之间的键长有一定程度的平均化，但不像苯环那样完全平均化，因此异噻唑具有一定的不饱和性及环不稳定性，并且，其芳香性明显比苯环差 [ 2 ]。 异噻唑衍生物具有广谱性，有些具有较好的抗癌 [ 3 ]、抗病毒 [ 4 ] 等活性，现已广泛地应用于新型医药的开发。在农药领域，其除了可用作植物激活剂 [ 5 ] 外，还有杀菌 [ 6 ]、抗病毒 [ 7 ]、除草和杀虫 [ 8 ] 等活性，异噻唑衍生物已成为各大公司和医药行业关注和投资的主要趋向之一。 紫外–可见光谱是利用物质的分子或离子对紫外可见光的吸收及吸收程度所产生的光谱图对物质的组成、含量和结构进行分析、测定、推断。本文通过使用紫外–可见光谱分析3，4-二氯异噻唑和3，5-二氯甲苯两类衍生物紫外吸收峰的特征，进一步地探究这类异环芳香类衍生物化合物的结构与性质。
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user: 2. 试验部分 2.1. 主要仪器 日本岛津UV-2600紫外可见分光光度计。 2.2. 主要试剂 实验室所用水均为纯水设备系统制取的去离子水。实验中用到的常规有机试剂如四氢呋喃等在使用前均需要进一步纯化除水除氧，其他溶剂如乙酸乙酯、二甲基亚砜、N’N-二甲基甲酰胺等均为分析纯，从南京化学试剂有限公司购买，未作进一步纯化处理，可以直接使用。氢氧化钠(97%)，氯化亚砜(1.0 mol/L in Thionyl chloride)，三乙胺(99.5%)，3-氯苯胺(99 %)，2-氯苯胺(98%)，2，6-二异丙基苯胺(92%)，2，4，6-三甲基苯胺(98%)，购于阿拉丁试剂有限公司。 2.3. 样品制备 在氢氧化钠的水溶液中缓慢加入3，4-二氯异噻唑-5-甲腈后，加热回流6小时，期间用TLC检测反应完全。反应结束，冷却至室温，加入盐酸调节其pH值，有米白色固体析出。减压抽滤，水洗滤出物并干燥得米白色粉末。滤液用乙酸乙酯萃取，有机相减压浓缩得米白色粉末。将两步得到的米白色粉末用去离子水重结晶，趁热过滤，冷却后析出类白色粉末即3，4-二氯异噻唑-5-甲酸。 室温下用恒压滴液漏斗逐滴滴加氯化亚砜至3，4-二氯异噻唑-5-甲酸后，再加入N’N-二甲基甲酰胺，期间剧烈搅拌至反应物全部溶解，加热回流2小时。TLC检测3，4-二氯异噻唑-5-甲酸反应完全后，停止反应，将反应体系冷却到室温后减压浓缩，得到淡黄色粉末3，4-二氯异噻唑-5-甲酰氯。 调节反应温度为5℃~10℃，在氮气保护下向3，4-二氯异噻唑-5-甲酰氯中逐滴加入含有胺类化合物的无水四氢呋喃/三乙胺溶液，温热至室温后搅拌2小时。TLC检测胺类化合物反应完全后，停止反应。将混合物减压浓缩，在残余物中加入大量去离子水并搅拌1小时，过滤，滤出物用乙酸乙酯洗涤并干燥得到目标产物。滤液用乙酸乙酯萃取，有机相用无水硫酸钠干燥并浓缩，在浓缩液中边搅拌边逐滴滴加适量石油醚，静置后析出大量固体，过滤得到产物后用乙酸乙酯洗涤并干燥，得目标产物。 与之相似，3，5-二氯苯基衍生物也使用与以上相同的方法合成。 2.4. 样品的紫外光谱测试 采用日本岛津UV-2600紫外–可见分光光谱仪对样品进行紫外测试，测试前用适量乙腈将样品溶解，待用。取一定量溶解后的样品，待仪器运行稳定后，以乙腈作为空白样，再对样品进行紫外测试。
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user: 3. 结果与分析 从图1中我们可清晰的看出，在相同的浓度下，3，4-二氯异噻唑-5-甲腈的最大吸收波长在257 nm，且吸收峰宽而强。可能是由于π电子处在离域的分子轨道上。与定域轨道相比，占有电子的成键轨道的最高能级与未占有电子的反将轨道的最低能量差减小，使π→π * 跃迁所需的能量减少，五元环电子离域的π键作用很强，与氯相作用，因而使其吸收峰为宽峰。3，4-二氯异噻唑-5-甲酸的最大吸收波长在307 nm，由于羧基为生色团，具有助色效应 [ 9 ]，导致最大吸收波长较3，4-二氯异噻唑-5-甲腈发生红移，红移54 nm，且变成窄峰，相对强度明显减弱。 图1. 3，4-二氯异噻唑-5-甲腈(1)与3，4-二氯异噻唑-5-甲酸(2)的UV谱图 由图2可知，在相同的浓度下，3，4-二氯异噻唑-5-甲腈的最大吸收峰为257 nm，吸收峰宽而强，是K吸收带的特征峰。3，5-二氯苯甲腈的最大吸收峰为297 nm，吸收峰窄而弱，由于苯环内共轭基团引起共轭效应，使其较3，4-二氯异噻唑-5-甲腈发生明显的红移。3，4-二氯异噻唑-5-甲酸的最大吸收峰为307 nm，且吸收较强，而3，5-二氯苯甲酸的最大吸收峰为289 nm，有两个相距较近的尖峰，但吸收较为低弱。与3，4-二氯异噻唑-5-甲酸相比发生了红移。对比分析可知，由于苯环的共轭效应使电子离域到两个氯原子之间，使得3，4-二氯异噻唑环衍生物的吸光度比3，5-二氯苯环衍生物的吸收强度明显增强，而同样带有腈基基团的3，4-二氯异噻唑-5-甲腈比3，5-二氯苯甲腈的吸收谱带宽，则是因为异噻唑环内共轭的两个不饱和键与环外的腈基发生相互作用而导致。 图2. 3，4-二氯异噻唑-5-甲腈(1)与3，5-二氯苯甲腈(2)的UV谱图(左)；3，4-二氯异噻唑-5-甲酸(3)与3，5-二氯苯甲酸(4)的UV谱图(右) 由图3可知，在相同的浓度下，3，4-二氯-N-(2，6-二异丙基苯基)异噻唑-5-甲酰胺和3，4-二氯-N-(2，4，6-三甲基苯基)异噻唑-5-甲酰胺均有两个较强的吸收峰，且最大吸收波长分别在291 nm、411 nm和257 nm、411 nm处，由于甲基的存在，含有n→σ * 的吸收谱带，且化合物中引入的苯环、酰胺均为生色基团，使得取代苯的吸收谱带进行红移。而3，5-二氯-N-(2，6-二异丙基苯基)苯甲酰胺和3，5-二氯-N-(2，4，6-三甲基苯基)苯甲酰胺的吸收峰均为单峰，最大吸收波长分别在287 nm和289 nm处，可能是由于3，5-二氯-N-(2，6-二异丙基苯基)苯甲酰胺的空间位阻较大，共轭程度降低，吸收峰短移，吸收强度降低。 图3. 3，4-二氯-N-(2，6-二异丙基苯基)异噻唑-5-甲酰胺(1)和3，4-二氯-N-(2，4，6-三甲基苯基)异噻唑-5-甲酰胺(2)的UV谱图(左)；3，5-二氯-N-(2，6-二异丙基苯基)苯甲酰胺(3)和3，5-二氯-N-(2，4，6-三甲基苯基)苯甲酰胺(4)的UV谱图(右) 由图4可知，在相同的浓度下，3，4-二氯-N-(3-氯苯基)异噻唑-5-甲酰胺和3，4-二氯-N-(2-氯苯基)异噻唑-5-甲酰胺的最大吸收波长均为263 nm，吸收强度宽而强，且在382 nm处也均有较弱的吸收峰，此应为苯环的特征谱带。而3，5-二氯-N-(3-氯苯基)苯甲酰胺和3，5-二氯-N-(2-氯苯基)苯甲酰胺的最大吸收波长均为289 nm。 图4. 3，4-二氯-N-(3-氯苯基)异噻唑-5-甲酰胺(1)和3，4-二氯-N-(2-氯苯基)异噻唑-5-甲酰胺(2)的UV谱图(左)；3，5-二氯-N-(3-氯苯基)苯甲酰胺(3)和3，5-二氯-N-(2-氯苯基)苯甲酰胺(4)的UV谱图(右)
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user: 4. 结论 综上所述，3，4-二氯异噻唑衍生物的π→π * 吸收峰较宽，且吸收强度较大，可能是由于异噻唑环内共轭体系与杂原子共同形成了一个大π键，又与相邻取代位的两个氯共同作用，两个氯对氮原子和硫原子的作用力均不同导致两个吸收峰较近无法分开形成一个大而宽的吸收谱带；而3，5-二氯甲苯衍生物的吸收峰相对是窄而弱的，可能是由于苯环分子内是一个均匀的大π键，间位上的取代基氯原子对整个分子的作用力相同，因而其紫外可见吸收光谱只显示一个窄而弱的吸收谱带。含异噻唑环的衍生物在紫外可见光谱中都具有强而宽的吸收峰，与之相比，含苯环的衍生物在紫外可见光谱中的吸收峰是窄而弱的。通过对两种系列化合物紫外可见光谱的对比分析，说明异噻唑环衍生物具有强的宽范围光相互作用，这对其杀菌效果具有明显光响应效应。
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user: 摘 要 煤炭是我国目前的主要能源，煤炭价格指数是煤炭价格现状的重要呈现。对煤炭价格指数的预测可以帮助企业计划生产、国家调整政策。本文通过ARIMAX模型进行预测发现，WTI对我国煤炭价格指数有显著影响，当没有突发事件发生时，2020年初煤炭价格指数可能会出现小幅上涨。与ARIMA模型拟合对比显示，ARIMA模型和ARIMAX模型均能对我国煤炭价格指数进行良好的预测，但ARIMAX模型优于ARIMA模型。 关键词 :煤炭价格指数，ARIMAX模型，ARIMA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 我国是煤炭大国，目前煤炭消费是我国主要的能源消费。据统计，2019年我国能源消费中，煤炭消费量约39.4亿吨，占比57.7%，超过半数 [ 1 ]。作为最经济可靠的能源，在可预见的未来，煤炭在我国能源结构中的地位不会发生较大改变。 煤炭价格指数反映了煤炭市场的供需关系，展示了煤炭价格波动的真实情况，其变化发展不仅影响着煤炭的开采与挖掘，对全国各行各业的生产经营都起着十分重要的作用。通过对煤炭价格指数的预测，可以降低生产者的风险，也可以帮助国家在宏观调控上制定政策、采取措施，使我国经济保持稳定持续的发展。 中国煤炭价格指数(China Coal Price Index，简称CCPI)是一种可以全面、客观、及时地描述全国以及各区域、各品种煤炭市场价格变化的数据，它创建于2006年，以2006年1月1日为基期(100点)，在“中国煤炭市场网”按周发布。 申万(2014) [ 2 ] 等通过对澳大利亚煤炭价格和迪拜石油价格进行回归分析，证实石油价格与煤炭价格存在正相关关系。王延伟、景晓真(2016) [ 3 ] 采用灰色综合评价法对我国煤炭价格进行研究，发现其受经济发展影响大。王帮俊、朱超群(2017) [ 4 ] 对环渤海动力煤价格进行短期分析，建立ARIMA模型，得到了良好的预测结果。张同功、赵德志(2018) [ 5 ] 对秦皇岛煤炭价格运用逐步回归法发现，对煤炭价格影响较大的是煤炭产量、煤炭进出口量和国际石油价格等。赵修茗、张甜、邹绍辉(2020) [ 6 ] 对我国煤炭价格指数等交易数据构建VAR模型，发现我国煤炭经济变动与动力煤期货价格呈均衡关系。 煤炭价格指数受多种因素影响，国际原油价格、原煤产量、原煤进口量、煤炭销量等都会影响其波动，但由于ARIMAX模型要求输入变量为平稳时间序列，通过检验，本文最终选取美国西德克萨斯轻质原油(West Texas Intermediate，简称WTI)价格为ARIMAX模型的输入变量。 使用求和自回归移动平均模型(ARIMA)和传递函数模型(ARIMAX)对2013~2019年我国煤炭价格指数和WTI价格周数据进行分析，研究两种模型在分析我国煤炭价格指数方面的优劣性，并使用两种方法分别对CCPI进行短期预测。
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user: 2. 模型理论 2.1. ARIMA模型简介 求和自回归移动平均(ARIMA)模型是在进行一元时间序列分析时的经典模型。其结构为： { Φ ( B ) ∇ d x t = Θ ( B ) ε t E ( ε t ) = 0 ，     V a r ( ε t ) = σ ε 2 ，     E ( ε t ε s ) = 0 ，     s ≠ t E ( ε t x s ) = 0 ，     ∀ s < t 式中， ∇ d = ( 1 − B ) d ； Φ ( B ) = 1 − ϕ 1 B − ϕ 2 B 2 − ⋯ − ϕ p B p ，为平稳可逆ARMA(p，q)模型的自回归系数多项式； ，为平稳可逆ARMA(p，q)模型的移动平滑系数多项式。 通过差分将非平稳时间序列转化为平稳，可以解决绝大多数单变量时间序列的分析问题；但因为很多时间序列的变化都会受到其他序列的影响，若仅考虑自身过去对现在的影响，得出的模型可能并不精确，这就涉及多元时间序列分析。 2.2. ARIMAX模型简介 带有输入序列的ARIMA模型称为传递函数(ARIMAX)模型，可以对多元时间序列进行分析。传递函数模型基于假定：输入序列x t 、输出序列y t 均为零均值平稳时间序列。若序列不平稳，可以通过差分运算或方差齐性变换使其平稳，非零均值序列可通过序列中心变换使序列均值变为零。 实际应用的传递函数模型为： Y t = Ω ( B ) B b E ( B ) X t + Θ ( B ) Φ ( B ) a t 其中， Ω ( B ) = ω 0 − ω 1 B − ω 2 B 2 − ⋯ − ω s B s ， ω 0 ≠ 1 ， E ( B ) = 1 − ε 1 B − ε 2 B 2 − ⋯ − ε r B r 。 2.3. ARIMAX建模步骤 ① 对x t 、y t 进行平稳性检验和纯随机性检验：若不平稳，可通过取对数、求差分等方法使其平稳。 ② 预白噪化输入序列x t ：对x t 进行ARMA建模，得到 Φ x ( B ) x t = Θ x ( B ) α t ，即 α t = Φ x ( B ) Θ x ( B ) x t ，此时 α t 为白噪声序列。 ③ 预白噪化输出序列y t ：令 β t = Φ x ( B ) Θ x ( B ) y t 。 ④ 估计脉冲响应函数 v ^ k ：计算 α t 和 β t 的互相关系数 ，脉冲响应函数 v ^ k = σ β σ α ρ ^ α β ( k ) 。 ⑤ 初步判定传递函数模式：识别延迟参数b，衰减参数r和参数s，基于 v ( B ) = Ω ( B ) E ( B ) B b 估计参数 ε ^ j ， ω ^ j ，从而得到传递函数的估计： v ^ ( B ) = w ^ ( B ) δ ^ ( B ) B b 。 ⑥ 估计噪声序列： η ^ t = y t − v ^ ( B ) x t = y t − Ω ( B ) E ( B ) B b x t 。 ⑦ 噪声序列ARMA建模：对噪声序列 构建ARMA模型： Φ η ^ ( B ) η ^ t = Θ η ^ ( B ) a t ，即 ，进而得到传递函数模型： y t = w ^ ( B ) δ ^ ( B ) B b x t + Θ η ^ ( B ) Φ η ^ ( B ) a t 。 ⑧ 参数估计：基于以上过程所得相应延迟阶数，对传递函数模型： y t = w ( B ) δ ( B ) B b x t + Θ η ^ ( B ) Φ η ^ ( B ) a t 所有未知参数重新进行最大似然估计。 ⑨ 模型检验：1) 残差序列 a t 纯随机性 Q L B 检验；2) 残差序列 a t 与输入序列 x t 纯随机性 Q L B 检验。
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user: 3. 实例分析 虽然Eviews软件可以实现ARIMAX模型建模的部分步骤，但相较之下，SAS软件能程序化实现整个建模过程，所以本文选用了SAS软件进行实现。 3.1. 数据选择 本文选用2013年1月至2019年12月CCPI和WTI价格进行分析。所用WTI价格来源于美国能源信息网站，CCPI来源于wind数据库。数据时序图如图1所示，CCPI均值为150.2761，标准差为14.0821，最高值出现在2013年1月3日为171.1，最低值出现在2015年11月13日为124.7。 图1. CCPI与WTI价格时序图 3.2. 数据检验 由图1可知WTI价格和我国煤炭价格指数均为非平稳时间序列。分别对其进行一阶差分，得到的差分后序列时序图如图2、图3所示。 图2. 差分后WTI价格时序图 图3. 差分后CCPI时序图 由图2、图3可初步判别两数据差分后为平稳序列。进一步通过单位根检验证实了此结论。 二者的白噪声检验结果显示两序列均为非白噪声序列，可以进行建模。记差分后WTI价格序列为x，差分后CCPI序列为y。 3.3. 建立模型 首先，对 y t 进行预白造化处理，通过AIC准则对比最小信息量结果，得到最优模型AR(1)，去掉不显著的常数项后拟合结果为 x t = ( 1 + 0.2996 B ) a t ； a t ~ i i d N ( 0 ， σ ε 2 ) 。 预白噪化CCPI差分序列 y t 得到序列 y ˜ t ： y ˜ t = 1 1 + 0.2996 B y t 。 计算 a t 与 y ˜ t 的互相关系数 ρ a t y ˜ t ( k ) ，结果见图4，基于该互相关系数初步判定脉冲响应函数的相关参数：b = 1，r = 1，s = 0。 图4. 输入输出预白造化后序列的互相关函数 估计结果常数项不显著，去掉常数项后，各个参数显著，估计结果如表1所示。 Table 1 Parameter estimatio 参数 估计 标准误差 t值 近似Pr > |t| 滞后 变量 位移 NUM1 0.0119 0.0260 0.46 0.0137 0 wti 0 NUM1，1 -0.0180 0.0279 −0.65 <0.0001 1 wti 0 DEN1，1 -0.6066 1.4986 −0.40 <0.0001 1 wti 0 表1. 参数估计 基于参数估计结果，脉冲响应函数的估计结果为： v ^ ( B ) = 0.0119 B + 0.0.0180 B 2 1 − 0.7904 B 对噪声序列 η t = y t − ( 0.0119 B + 0.0.0180 B 2 1 − 0.7904 B ) x t 尝试ARMA(2，0)模型进行参数估计，结果如表2所示。 Table 2 Parameter estimatio 参数 估计 标准误差 t值 近似Pr > |t| 滞后 变量 位移 AR1，1 0.5520 0.0533 10.35 <0.0001 1 ccpi 0 AR1，2 0.1578 0.0533 2.96 0.0033 2 ccpi 0 NUM1 0.0241 0.0185 1.30 0.1931 0 wti 0 NUM1，1 -0.0298 0.0199 −1.49 0.1361 1 wti 0 DEN1，1 -0.4971 0.6768 −0.73 0.0631 1 wti 0 表2. 参数估计 参数通过了参数显著性检验，得到最终传递函数模型： y t = ( 0.0242 B + 0.02986 B 2 1 + 0.4971 B ) x t + ( 1 1 − 0.5521 B + 0.1578 B 2 ) ε t 该估计结果中的参数都通过了显著性检验，模型残差通过了白噪声检验，但模型残差与输入变量之间仍存留一定相关性，对该模型的预测精度有一定影响。 可以看出，输入变量WTI价格对滞后1期CCPI有显著影响，随着时间的发展，当期国际原油价格对滞后期煤炭价格指数的影响将变得越来越小。 3.4. 预测 通过以上模型拟合，对我国2019年12月至2020年2月煤炭价格指数进行预测，预测结果如表3。 Table 3 Forecast of China’s coal price inde 日期 预测 标准误差 95% 置信限 2019.12.20 144.6013 0.8813 142.8740 146.3286 2019.12.27 145.6002 1.3540 142.9465 148.2540 2020.01.03 146.7272 1.8795 143.0435 150.4109 2020.01.10 147.7315 2.4778 142.8750 152.5879 2020.01.17 148.5232 3.1224 142.4035 154.6429 2020.01.24 149.0502 3.7768 141.6478 156.4525 2020.01.31 148.0458 4.5114 139.2037 156.8880 2020.02.07 148.2110 5.0625 138.2887 158.1330 2020.02.14 148.3359 5.5864 137.3868 159.2850 表3. 我国煤炭价格指数预测 结果显示，我国煤炭价格指数在2019年末和2020年初有递增趋势，且浮动不大。这可能是因为进入冬季，天气寒冷，供暖消耗大量煤炭，所以导致价格上涨。 3.5. 对比结论 通过以上模型拟合，可以看出，国际原油价格对我国煤炭价格指数有十分重要的影响。输入变量为国际原油价格时，可以使用ARIMAX模型对CCPI进行预测。 使用ARIMA模型和ARIMAX模型的预测效果图如图5、图6所示，可见两方法的拟合效果均良好。 图5. 基于ARIMA模型的CCPI预测 图6. 基于ARIMAX模型的CCPI预测 将两模型的检验结果对比，对比结果如表4所示。相比之下，ARIMAX模型的标准误差较小，不同准则下的最小信息量也较小，整体优于ARIMA模型。 Table 4 ARIMA and ARIMAX model test result ARIMAX模型 ARIMA模型 标准误差估计 0.74026 0.74116 AIC 804.952 820.242 表4. ARIMA与ARIMAX模型检验结果对比
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user: 4. 小结 4.1. 结论 分别使用ARIMA模型和ARIMAX模型对我国煤炭价格指数预测的过程中发现，两种预测方法均能得到较好的拟合效果，且ARIMAX模型的结果优于ARIMA模型。 WTI对我国煤炭价格指数有显著影响。在我国能源结构中，煤炭和石油是主要消费的一次能源，二者互为替代品，当其中一种价格上升时，对另一种的需求就会增大，从而也就带动了另一种价格的上涨。 但是由于ARIMAX模型对输入变量的平稳性有较高要求，所以当其无法满足时也可使用ARIMA模型。ARIMAX模型作为一种限制条件较多的模型，应用受到很大的限制，但其结果十分可靠。使用更多解释变量的ARIMAX模型可能会得到更好的预测效果。 4.2. 不足与展望 我国煤炭价格指数受诸多因素影响，本文主要研究了CCPI与WTI价格之间的关系，还可以尝试寻找其他平稳或差分平稳时间序列对CCPI进行ARIMAX模型建模。 现有模型普遍在短期预测时效果较好，后续需根据实际情况对模型进行检验与调整。 虽然通过ARIMA模型和ARIMAX模型均得到了较好的拟合效果，且二者预测结果较为一致，但对于突发事件的影响是无法预测的。如受今年新冠肺炎的影响，物流收阻，人员流动受限，CCPI的上涨趋势可能也会受到影响。 随着经济全球化趋势不断发展，国内外联系日趋紧密，我国煤炭市场与国际原油市场的关联将日益增加，相关企业与国家在进行决策时都应考虑国际原油价格的长远影响。
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user: 摘 要 公民的政治参与一直都是民主政治制度的重要问题，本文使用2015年中国综合社会调查(CGSS)的数据，通过Probit模型考察阶层认同对政治参与的影响，并分析其内在机制，另外还使用了多种回归模型检验结果的稳健性。研究结果表明，公民对自我所在阶层的评价显著影响政治参与行为；在此过程中的内在影响机制是阶层认同能够通过提升政府信任，从而对政治参与产生显著性的正向影响。并且，公共服务资源普惠性程度可以加强阶层认同对政治参与的影响。 关键词 :阶层认同，政治参与，政府信任，公共服务，普惠性 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 民主兼具宏观政治结构与微观治理实践双重架构，相对于难以度量的宏观层面，学术界倾向于将微观层面的政治参与作为民主政治制度的重要形式 [ 1 ]。一方面，政治参与作为一种权利的存在，卢梭认为其意指每位公民参与到决策过程中，决策中产生的公意即人民主权的本质 [ 2 ]。另一方面，政治参与作为权力的运用，是权力再分配的一种表征 [ 3 ]，有助于将政治经济活动中无法掌握权力的民众的意见列入考虑，并在政治参与过程中对政府人员或政策选择产生重要影响 [ 4 ]。可见，公民政治参与是现代民主的核心问题之一 [ 5 ]，也是国家民主政治建设的重要内容，但是每一个人的行为都不可避免地受到自身所具有的内在因素的影响，应在国家制度背景下，将外部环境与个体特征相结合，着重考察个体阶层认同对政治参与的影响，以便以更加微观的视角探索公民政治参与的动力。
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user: 2. 文献综述与问题的提出 目前，学界对影响政治参与的关键因素进行了诸多探讨，主要侧重于从个体特征、个体主观感知、个体社会性因素、环境因素等方面研究政治参与的影响因素。1) 个体特征因素。Verba认为社会经济地位决定了投票者在美国民主政治中的行为倾向 [ 6 ]。与社会经济地位相关的社会阶层与教育史对政治参与起着至关重要的作用，但此观点会因种族和性别的不同而出现较小的差异 [ 7 ]。同时，年龄，个人收入，政治面貌，户籍等个体特征对政治参与行为具有显著的预测性作用已得到验证 [ 8 ]。除这些基本的个体特征之外，Sotirovic还发现人们的交流方式会调节个体价值观，促使人们反思与整合各类信息，以便更好地理解政治事件，由此为政治参与提供更好的认知基础 [ 9 ]。2) 个人主观感知因素。其中阶层位置在政治领域发挥着重要的作用。理论上而言，阶层位置可划分为主观阶层位置与客观阶层位置。客观阶层位置多表现为社会阶层或社会地位，它对政治参与的影响在个体特征因素探讨中已得到验证。同时，有研究表明，虽然一些固有因素决定了人们的客观阶层地位，但人们会受到其社会经历因素的影响而产生不同的社会政治态度，因此，相较于客观阶层位置，基于社会经历因素的主观阶层认同更直接关联于社会政治态度 [ 10 ]。并且主观阶层认同使人们以自身为视角来审视其所属阶层，从而对人们的社会态度和群体价值观产生影响。此外，公民认为其政治行为对政治过程能够产生影响力的感觉或者信念会显著影响人们的政治参与行为，即政治效能感也被认为是影响政治参与的重要因素 [ 11 ]。3) 个体社会性因素。不仅包括个体所进行的社会交往，所参与的社团活动以及所拥有的社会信任 [ 12 ]，还包括个体所拥有的家庭文化资本与规范性支持 [ 13 ]。4) 环境因素。主要指政策环境，例如美国的移民政策可能会对生活在混合家庭中的美国公民的投票行为产生影响 [ 14 ]，我国的户籍制度制约了以农民工为主体的非本地户籍常住人口的公共参与 [ 15 ]。此外，一些公众参与机制的实施对外部参与行为同样具有重要意义 [ 16 ]。 已有研究为本文的研究奠定了重要的理论基础，但同时也能够发现，主观阶层位置与政治态度之间的关系研究较多，而与直接的政治参与行为之间的关系研究相对较少。那么，主观阶层认同是否会促进公民的政治参与行为？在此过程中，会受到哪些机制的内在影响？这些问题的解答对于进一步探寻具有不同主观认同的人群政治参与行为具有重要意义。
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user: 3. 分析框架与研究假设 阿伦特认为，政治参与的实现有赖于公民积极主动地从关注个人的“私人领域”超越进入公共属性的“公共领域”，这一跨越是实现政治参与的必要条件 [ 17 ]。在这一跨越过程中，整体环境因素与私人领域所内涵的个人主观感知，以及公私领域过渡地带所潜在存在的个体环境认知对公民个体介入公共领域后的政治参与起着重要的作用。分析框架如图1所示。在已有的研究中，张海东与邓美玲指出，与主观社会认同为中下层及下层的受访者相比，主观认同为中层与中上层的受访者社会安全感知更高，并且中层与中上层的不平等意识更弱 [ 18 ]，诸如此类的调查结果表明不同阶层之间在政治态度上会存在明显的差异。李升认为，主观阶层认同为中层的人群更容易产生积极稳定的政治态度。换言之，在阶层认同中，人们一旦认为自身所属中层，便很难对社会、对政府等产生消极或反对态度，具有一定程度的社会稳定性特征 [ 10 ]。同时，态度–行为的逻辑框架已得到证实，政治态度与政治行为密切相关 [ 19 ]。在不同阶层认同产生不同政治态度已经得到验证的情况下，阶层认同的差异是否也会引起政治参与的差异？ 图1. 分析框架 在对2015年CGSS调查数据的样本进行处理之后发现，认为自身阶层地位在1~3级(低层)的受访者政治参与比例约为44.32%，认为自身所属阶层在4~6级(中层)的受访者政治参与的比例约为46.80%，对自身阶层评价在7~10级(高层)的受访者政治参与的比例约为48.89%，这在一定程度上说明了公民的阶层认同感知与公民政治参与之间可能存在正向相关关系。由此，得到本文的假设1。 假设1：公民阶层认同对公民政治参与有显著的正向影响。 同时，在公共领域与私人领域的过渡地带，公民会受到复杂环境与个人主观感知以及个体特征的多重影响，信任关系是公民在一个新的复杂领域空间将态度转换为行为的必要条件。信任作为一种个体主观感知，以其感知对象的不同，可分为政府信任与社会信任。受我国特定的政治体制及其所带来的“压力型”地方治理机制的影响，对乡镇政府的信任程度成为决定村民政治参与行为的重要因素 [ 20 ]。同时，与政府信任紧密相关的政务绩效认同、政府信息获取满意度对公民非制度性政治参与具有不可忽视的影响 [ 21 ]。许伟经过实证研究证明，主观性社会阶级水平对政府信任会产生显著性影响，具有不同阶层认同的居民对政府的信任程度会有所不同 [ 22 ]。因此，本文提出假设2。 假设2：阶层认同通过增强公民政府信任程度从而促进公民政治参与水平。
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user: 4. 研究设计 4.1. 数据来源 中国综合社会调查(Chinese General Social Survey， CGSS)是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目，开始于2003年，对包括社会、社区、家庭、个人等多个层次的数据进行系统、全面的收集。本文使用2015年CGSS的调查数据，此次调查共收集有效问卷10，968份，覆盖全国28个省/市/自治区的478村居。作为我国目前研究社会问题的权威数据来源，CGSS调查数据为众多研究提供了重要的数据基础。 4.2. 变量定义 因变量。因变量为公民政治参与。虽然有学者在研究中国的政治参与行为时，将其划分为三类：投票参与、自愿参与和混合参与 [ 23 ]，但从实际上而言，投票仍然是公众最普遍的一种参与政治的方式 [ 24 ]。结合2015年CGSS调查问卷中设定的问题，选取“A44上次居委会选举/村委会选举，您是否参加了投票？”来对公民政治参与行为进行衡量。此变量为二分变量，将参加投票选举赋值为1，没有参加投票选举赋值为0。 自变量。自变量为阶层认同。本研究通过CGSS2015年调查问卷中“A43.1您认为您自己目前处于社会的哪个等级上？”来衡量，最高10分代表最顶层，最低1分代表最底层，依次赋值1~10分。 控制变量。主要涉及两方面的变量：其一是可能会影响阶层认同的其他变量。包括绝对收入水平、相对收入水平、社会支持。绝对收入水平往往是影响个体阶层认同的直接因素，本文选取“A62您家2014年全年家庭总收入是多少？”去除极端特殊值，并对其取对数来衡量。相对收入水平比之于绝对收入水平更加强调个人主观感知以及与他人的横向对比，本研究选取“A64您家的家庭经济状况在所在地属于哪一档？”来衡量，选项为远低于平均水平、低于平均水平、平均水平、高于平均水平、远高于平均水平五个等级，依次赋值1~5分。个体在社会生活中所能够得到的社会支持是影响公民阶层认同的重要社会性因素。结合肖水源在1986年设计的社会支持评定量表(SSRS) [ 25 ]，本研究首先选取“A31a请问您与邻居进行社交娱乐的频繁程度？”、“A31b请问您与其他朋友进行社交娱乐活动的频繁程度？”、“A30.6过去一年，您是否经常在空闲时间与不住在一起的亲戚聚会？”以及“A63您家目前住在一起的通常有几个人？”来分别衡量受访者可能得到的来自邻居、朋友、亲戚以及家庭的支持。其中对A31a与A31b选项中的从来不、一年1次或更少、一年几次、大约一个月1次、一个月几次、一周1到2次、几乎每天分别赋值1~7分。对A30.6选项中的从不、一年数次或更少、一月数次、一周数次、每天对应赋值1~5分。A63则用原始数据减去本人，即减1得到可能获取的家庭支持。其次分别剔除其中的缺失值与极端值，使来自邻居、朋友、亲戚与家庭的社会支持同时存在，最后取四者的均值得到最终的社会支持评定分数。其二为受访者的个体特征因素，包括性别、年龄、教育程度、户籍、政治面貌、身体健康状况。其中，年龄变量遵循我国重要历史节点，将1949年之前出生的受访者赋值为1，1949年至1977年出生的受访者赋值为2，1978年至1989年间出生的受访者赋值为3，1990年及之后出生的受访者赋值为4。 中介变量。中介变量为政府信任。由于2015年的调查问卷中并没有直接问及有关受访者政府信任的问题，本研究选取F24中的第5项“对各类党政公职人员清廉程度的总体评价如何？”来衡量受访者对政府的信任程度，将选项中的普遍非常腐败、多数比较腐败、差不多一半廉洁、多数比较廉洁、普遍非常廉洁分别对应于对政府非常不信任、比较不信任、一般、比较信任、非常信任，并赋值1~5分。主要变量定义如表1所示。 Table 1 Definition of main variable 变量 变量符号 变量定义 政治参与 partici 上次居委会选举/村委会选举，是否参加了投票。参加赋值为1，否则为0 阶层认同 CI 分为十个层次，1到10层级不断提高 政府信任 GT 对各类党政公职人员清廉程度的总体评价，赋值为1-5，政府信任度逐渐提高 相对收入 lnincome 2014年全年家庭总收入的对数 绝对收入 reincome 家庭经济状况所属档次，赋值为1~5，相对收入感知逐渐上升 社会支持 ss 能够得到的来自邻居、朋友、亲戚以及家庭的社会支持的均值 性别 gen 受访者性别，男性赋值为1，女性赋值为0 年龄 age 受访者出生年份，赋值为1-4，数值越大出生年份越晚，年龄越小 受教育程度 edu 目前最高教育程度，赋值为1~4，受教育程度逐渐上升 政治面貌 pol 中共党员赋值为1，其他赋值为0 健康状况 Health 受访者目前的身体健康状况，赋值为1~5，数值越大，身体健康状况越好 户籍 HR 户籍状况，城市赋值为1，农村赋值为0 表1. 主要变量定义 4.3. 模型构建 围绕本文的研究主题与前文所作出的研究假设，本文采用Baron和Kenny在1986年提出的逐步法设定中介效应模型 [ 26 ]。 P o l i t i c a l P a r t i c i p a t i o n = α 1 + α 2 C l a s s I d e n t i t y + α 3 C o n t r o l + e 1 (1) G T = b 1 + b 2 C l a s s I d e n t i t y + b 3 C o n t r o l + e 2 (2) P o l i t i c a l P a r t i c i p a t i o n = c 1 + c 2 C l a s s I d e n t i t y + c 3 G T + c 4 C o n t r o l + e 3 (3) 其中，被解释变量Political Participation表示政治参与；解释变量Class Identity表示阶层认同；中介变量GT表示政府信任；Control为本文加入的特体特征因素以及一系列可能影响政治参与的控制变量 ；e 1 、e 2 、e 3 代表随机误差项。另外，对中介效应的检验采用逐步检验回归系数的方法，主要包括以下步骤：首先，检验方程(1)中阶层认同对政治参与的总效应，即检验回归系数a 2 是否显著，若检验结果显著，则继续下一步的检验，否则停止检验。其次，检验方程(2)中的回归系数b 2 是否显著，若检验结果显著，则继续下一步的检验，否则停止检验。最后，检验方程(3)中的回归系数c 3 是否显著，若检验结果不显著，则表明政府信任在阶层认同与政治参与之间没有发挥中介作用；若检验结果为回归系数c 3 显著，但c 2 不显著，则表明政府信任在阶层认同与政治参与之间发挥完全中介作用；若检验结果为回归系数c 3 显著，同时c 2 也显著，且系数c 2 小于系数c 3 ，则表明政府信任在阶层认同与政治参与之间起部分中介作用。
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user: 6. 结论与启示 6.1. 结论 本文利用CGSS权威数据，使用不同的模型与方法实证分析了阶层认同对政治参与的影响及其内在机制，得出如下结论： 阶层认同显著影响政治参与行为。阶层认同在1%的水平上显著正向影响政治参与，受访者的阶层认同度越高，政治参与行为越可能发生。 政府信任在阶层认同与政治参与之间发挥完全中介效应。政府信任在1%水平上显著影响政治参与行为的同时，阶层认同并不对政治参与产生显著影响，阶层认同感知通过提高受访者对政府的信任程度间接促进受访者的政治参与行为。 公共服务资源普惠性程度的满意度在阶层认同与政治参与的正向影响中发挥调节作用。在对公共服务资源的充足程度、均衡程度、便利程度与普惠性程度的满意度之间，只有公共服务资源普惠性程度的满意度与阶层认同的交乘项系数始终为正，并在5%水平上显著。受访者对公共服务资源普惠性所具有的高满意度，增强了阶层认同对政治参与的正向影响。 6.2. 启示 政治参与行为受阶层认同的影响，其中政府信任与公共服务资源普惠性程度的满意度分别发挥中介与调节作用。为进一步促进公民参与政治生活，保障社会良性运转，应营造良好的社会资本环境以增强个体的社会性支持、缩小发展差距以提高政府信任、重视公共服务供给以提升普惠性程度。 营造良好的社会资本环境，增强个体社会性支持。提高公民对自我所在阶层的评价可以有效激发公民的政治参与行为，在影响公民自我阶层的评价中，个体所获得的社会性支持是关键因素，其实质类似于社会网络中所形成的关系型社会资本，而非契约型社会资本 [ 28 ]。城市属于“生人”社会，相对于农村“熟人”社会，城市中的关系型社会资本较为薄弱，进而城市中的政治参与程度低于农村地区的政治参与程度，所以应重点在城市社区中营造社会资本，使个体获得更多的社会支持。1) 国家宏观层面。一方面大力弘扬家庭亲情价值，鼓励形成良好家庭文化，首先促使在家庭这一基本细胞之内形成互信、和谐氛围；另一方面应强化诚信意识的宣传与培养，政府有关部门可利用政策引导公民强化诚信意识，完善失信处罚清单，以制度的形式确立诚信规范，增加人们之间的信任程度。2) 社区微观层面。一方面应开展形式多样的社区活动，邀请社区成员走出家门，认识邻里，增强社区成员之间的联系。另一方面要积极培育社区社会组织，例如文化娱乐类社会组织，不仅能够丰富居民的精神文化生活，还有利于拉近居民之间的距离；社区服务类社会组织，不仅能够打造良好的社区环境，还有利于形成乐于奉献的良好风尚；纠纷调解类社会组织不仅能够减少社区矛盾，促进邻里和谐，还有利于提高对社区的归属感。诸如此类的社会组织有效地增强了社区中的关系型社会资本，提升个体社会性支持，激发政治参与的热情。 缩小发展差距，提高政府信任。相对于纵向的改变，公民对横向身份对比的感知更为强烈，影响到公民对自身所属阶层的评价，应在发展中更加强调公平，缩小发展差距，提高民众对政府的信任程度。1) 缩小东中西部发展差距，给予中部与西部地区更多的政策倾斜，使资金、技术、人才回流中西部地区；合理有效地开发中西部优质自然资源，因地制宜地通过市场机制将资源转换为资本；进一步搭建东部与中西部之间的结对帮扶，在东部供给不足与西部产出过剩之间建立联结机制，实现优势互补。2) 缩小城乡差距，提高农业人口生活水平。进一步完善农村基础设施，打通乡村发展的“最后一公里”。同时加快完善社会保障体系，减轻农民生活负担，提高农民对政府的认可与信任。 重视公共服务供给，提升普惠性程度。以通过增强公民对公共服务资源普惠性程度的满意度来增加阶层认同对政治参与的影响，应多方面满足人民日益增长的物质与精神文化需求。1) 物质层面。逐渐建立与完善普惠性的保险制度，普惠性福利制度体系、普惠性金融体系等；进一步完善各村、社基础设施，扩大覆盖面，让更多民众享受发展成果。2) 精神文化层面。稳定有序地推进普惠性学前教育的发展，切实保障学龄儿童受教育权利；扩大公共文化服务覆盖范围，包括公共图书馆、公共科技馆、公共法律服务等，进一步培养公民公共精神。