DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 课程内容与教学要求 5.1. 课程内容 由行业、企业和学校三方从食用菌栽培职业岗位所需入手，根据典型工作任务确定教学内容，以典型工作任务为目标，以职业能力为主线，以真实工作环境为依托，以完整的工作过程为行动导向确定课程内容 [ 1 ] [ 2 ] 。主要研究食用菌的形态构造、生长发育规律、栽培技术、加工技术以及病虫害防治，见图1。 图1. 学习情景 5.2. 教学要求 为保证教学过程的顺利实施，对授课教师素质、教学环境、教学文件、教材等做出相应的要求。例如表1： Table 1 Scenario 2 seed production and preservation of edible fung 学习情境名称 情景2：食用菌制种与保藏 子情景2：消毒与灭菌和母种培养基配制及母种接种与培养 学时数 2 学习目标 1) 针对不同的对象能选择出最佳的消毒或灭菌方法。 2) 能熟练配制母种培养基并进行母种的接种与培养。 3) 培养一丝不苟的工作作风。 学习内容 教学方法和建议 1) 物理消毒灭菌 2) 化学消毒与灭菌 3) 母种培养基的配制 4) 母种的接种与培养 1) 建议采用现场教学、多媒体教学等教学方法。 2) 建议学生通过实训来掌握消毒与灭菌、母种培养基制作等技能。 工具与媒体 学生已有基础 教师所需要的执教能力 电脑、投影仪、教材、课件、 课程标准、授课计划、 教案、讲稿、日志等。 已学习过消毒与灭菌的基本原理， 能正确使用衡量器具，会无菌操作。 具有教学组织能力，具备扎实的食用菌理论 基础和实践能力；懂电脑操作、会制作课件； 动手能力强，能熟练消毒与灭菌， 会配制培养基、接种、培养等技能。 表1. 情景2食用菌制种与保藏
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user: 6. 教学评价 为真实客观评价学生的学习态度、知识的掌握程度以及实践操作能力，建议采用多元化评价方法 [ 3 ] ，既重视学习过程，又能突出阶段评价，注重学生的动手能力，理论和实践一体化，激发学生学习热情，建议采用以下评价标准。 考核标准：课程学习的态度(10%)，主要根据学生上课出勤率评价；作业(20%)，按照上交作业次数和作业正确率给予相应的评分；实验、实训(40%)，针对课程实训和教学实习具体操作过程，操作结果给予不同的分数；期末考试成绩(30%)，通过卷面评分获得。见表2。 Table 2 Course assessment criteri 考核 方式 过程考核(项目考核) 70% 期末考核30% (卷面考核) 上课考勤 平时作业 实操考核 10分 20分 40分 30分 考核 实施 由任课教师根据学生 上课表现进行考核 主讲教师根据学生 完成作业情况考核 由主讲教师、实训指导教师 对学生进行项目操作考核 教务处组织实施 考核 标准 根据学生上课出勤率决定。 满勤为10分，缺勤按照缺勤 次数占课程全程教学次数的 百分数扣除相应的分数。 根据学生平时作业完成情况 给分，按照上交作业次数和 作业正确率给予对应的分数。 结合《食用菌栽培》课程实训 和教学实习进行操作，针对 具体操作结果给予不同的分数。 根据卷面评分标准 给予相应的分数。 表2. 课程考核标准 课程标准是课程教学、评价和考核的依据，是加强课程建设和实现专业人才培养目标的保障。专业课程标准能体现专业教学对学生知识与技能、过程与方法、态度与情感等的基本要求，同时明确课程性质、目标、设计思路、内容选择、教学要求、课程资源等要求，通过课程标准的制定和实施，能及时发现在教学过程中存在的问题，并对以后课程标准的修订提出科学的意见及建议。
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user: 摘 要 本文针对保险公司如何预判断客户续保概率这一问题，依托大数据的条件，综合运用反向传播BP神经网络、变权组合等方法对客户精准画像，建立客户续保概率模型。其次，运用神经网络L1正则化提取关键特征作为划分客户类别的依据，实现客户的等级划分。由此，针对不同的客户设计不同的优惠和福利方案，提高客户的续保率。 关键词 :BP神经网络，L1正则化，支持向量机，大数据 Copyright © 2019 by author(s) 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 目前我国车险市场巨大，据统计，我国汽车保险行业的保险收入在3000亿元左右，并以逐年递增的趋势发展。我国在2000年前后经历了两次车险费率改革，但效果并不显著，各大车险公司纷纷通过恶性价格竞争和高成本营销手段赢得市场，导致车险市场急剧恶化，财险公司难以盈利。后来行业协会对整个行业进行调整，规定了行业基线，市场才有所好转。但与此同时，大部分车险费率的制定都主要遵从“从车主义”，导致目前中国车险定价模式单一，车险费率条款、产品同质化严重。“从车主义”费率模式系统整体比较简单，但其局限性也十分突出。根据交通统计资料的数据可知，发生交通意外超九成都是由于驾驶员因素造成 [ 1 ] ，故针对投保顾客的特征进行续保预测具有重要实用意义。 通过近年来数字化和数据挖掘技术的发展，可预见到未来的车险定价模式的转换。转变后的“从人主义”可以通过对驾驶人的驾驶经验、驾驶习惯来制定车险保费，使拥有不同驾驶习惯的驾驶员拥有属于自己独特的定费标准，这更符合保险中的公平互利原则，也使车险保费制度更具有多样性和竞争性。车险定费的“从人主义”需要大量的数据分析，通过对大量已有的客户数据行进分析，对客户的投保类型进行分类，并挖掘出车险客户潜在的投保规则，从而对不用驾驶习惯的投保人制定不同的投保方案。 然而，在中国保险运营研究领域中，目前业界对客户的数据仍然停留在了储存阶段，数据没有经处理分析，也并未具体应用到实际场合，2016年唐俊虎等人 [ 2 ] 曾利用大数据所得的信息，对客户进行星级划分，但其准确率并不理想，同时也缺乏对提取到的客户特征进行说明。
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user: 2. 国内研究现状 目前国内对车险续保概率预测的研究并不多，特别是运用数据挖掘预测车险续保概率的研究。倪琪、刘骅飞、田雪颖(2011)利用某保险公司的车险续保数据，用逐步回归和数据拟合求出了车险保单各因素对续保率的影响因子，讨论了哪些因子对续保率有较大影响 [ 3 ] 。王钧等(2011)运用粗糙集理论(RS)产生规则和灰度关联度法，挖掘出车险保单数据中潜藏的续保规则 [ 4 ] 。本文采用BP神经网络，利用机器学习的方法对客户进行精准画像。
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user: 3. 问题提出 目前业界普遍对数据的挖掘应用不够，缺乏对客户信息的合理充分利用。本文通过运用神经网络对客户信息特征加以提取，提出有效方法以解决以下两个问题： 1) 问题一：对已有的大量车险保户信息进行处理，构建出精准客户画像模型，通过此模型得出影响客户未来续保的相关因子，并给出这类客户的续保概率。 2) 问题二：通过得到的模型，在保证企业一定的盈利下，从影响车险保户续保的几大影响因素出发，为提高车险保户的续保率，制定出对不同类型的车险保户的优惠方案。
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user: 4. 实验思路 4.1. 问题的总体分析 给出客户的精准画像和续保概率是属于分类、预测问题，对于给出优惠方案，是一个约束性最优化问题。基于所得到的车险投保客户数据，运用MATLAB和PYTHON软件，通过神经网络训练，抽离出特征权重，从而对有明显差异的权重为特征进行分类。通过BP神经网络得出的权重表，通过L1正则化进行稀疏化，对相关性强对区间进行合并统计，从而得到针对不同种类客户的优惠方案，见图1所示。 图1. 提高续保概率问题的整体分析 4.2. 问题一解决 通过对数据的预处理，把保户信息数字化并忽略次要数据。将客户信息特征数据分为两种：将数值大小无关联的离散数字数据通过ONE-HOT进行编码，同时把数值大小有关联的连续数字数据信号进行归一化。 传统做法需要通过PCA降维，将关联度大的数据变量合成为相关性小的变量，从而达到减少变量的目的，同时也能得到影响续保权重的排序。本文使用深度学习BP神经网络训练投保用户已预处理过的数据信息，通过一层Dense层便可得到该批客户的影响续保权重的排序和续保概率。通过对比，发现BP神经网络的准确度与速度都高于SVM，于是主要采用BP神经网络所得出的结果。 4.3. 问题二解决 通过已得到的BP神经网络续保概率模型，使用神经网络L1正则化对特性集合进行稀疏处理，找到客户的关键特征，对特征权重中的签单保费和累积续保年进行拟合，再通过Dense层提取签单保费的影响因素，针对不同等级的客户实行不同的费用折扣，从而提高客户的续保率，把低等级保户转化成高等级保户。
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user: 6. 结论与讨论 在通过BP神经网络和传统PCA + SVM做法比较之后，我们采用BP神经网络这一更具准确度和效率的建模工具。将投保客户的各项保单数据通过BP神经网络训练，以续保概率为输出，得到投保客户的精准画像，从中我们可以得影响续保概率的主要影响因子是续保年份，说明客户以往的续保历史将极大程度上影响未来的续保概率。 通过运用神经网络L1正则化、合并有效区间之后，我们可以将投保客户区分成5大类：高收益客户(累计续保1年)，较高收益客户(累计续保2年)，中收益客户(累计续保3年)，低收益客户(累计续保4年)，极低收益客户(其他年份数)。并通过给中受益客户和较高收益客户提供有力度的优惠方案，即可将这两个类别的客户大部分转换成高收益客户，从而提高客户整体的续保概率和企业的盈利水平。根据文献，对于低价值用户，尤其是续保等级也较低、续保难度较高的低价值用户，应适当地舍弃 [ 7 ] 。 由于客户是否续保这一分类标准下的两种样本数量不均衡，在BP神经网络训练的过程中会导致对数量较多的样本过拟合了 [ 8 ] ，而对另外类别的样本欠拟合。本文采取变权组合的方法，在训练过程中，数量少的样本更新权重的占比更大，从而规避上述问题，但并不能完全解决这一现象，需要获取更多的客户投保信息特征的数据样本。 同时，模型的优缺点主要如下： 优点：1) 与传统的统计方法相比，人工神经网络具有许多的优点，常规的影响因素分析方法如线性回归模型、logistic回归模型等往往要求样本服从正态分布，且自变量、因变量之间的关系为线性关系，但在保户的信息数据中可能不满足上述条件。 2) 避免了在建模过程中根据假设所设定的模型函数表达式，扩充了回归建模研究中的函数类型，能揭示保户续保事件中内在的关系。 缺点：本文不能把所有的因素都考虑到模型中去，只能把一些次要的因素忽略，但现实生活中有一些小因素可能对是否续保产生影响。 其次，考虑模型的推广： 1) 模型的横向推广：模型依托大数据背景，当后期数据不断增加时，模型精度能进一步提高 [ 9 ] 。 2) 模型的纵向推广：模型基于多维度的客户信息特征，不论输入多大的特征维度，都能进行稀疏化提取关键影响参数。
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user: 摘 要 作为中国传统村落，十八洞村需要保护好建筑风貌和村落文化。而作为贫困落后地区，要想脱贫致富，实现乡村振兴，十八洞村需要将其最具优势的村落景观和民族文化资源加以开发利用，这无疑又会对传统村落带来一些消极影响。通过对十八洞村的实地考察和问卷调查，全面了解当地居民对于精准扶贫、传统村落的保护与旅游开发的意见，分析传统村落保护与旅游开发存在的问题，并提出相对应的对策措施，认为应在村落保护的前提下进行旅游开发，通过旅游开发提高当地居民的收入，以此来促进村落的保护，使精准扶贫、村落的保护与旅游开发三者平衡发展，最终实现传统村落的可持续发展。 关键词 :精准扶贫，传统村落，保护与开发，十八洞村 Copyright © 2019 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 2013年习总书记到湘西考察后，首次提出“精准扶贫”的战略思想。所谓精准扶贫，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。精准扶贫是新时期党和国家扶贫开发工作的重点，是全面建成小康社会、实现中华民族伟大“中国梦”的关键。我国贫困地区大多是交通不便的偏远山区，这里生态环境优美，传统建筑保存完好，地域民族风情浓郁，广泛分布着大量传统村落。近年来，通过实施精准扶贫，开发传统村落旅游，许多贫困地区的居民摘掉了贫困的帽子，日子越过越红火。但是随着传统村落的开发利用，一些传统村落遭到不同程度的破坏，当地特色的建筑逐渐被现代建筑取代，当地传统文化习俗也在逐渐消亡。 传统村落保护与开发日渐受到学者关注，如王云才 [ 1 ] 等(2006)以门头沟区为例探讨了北京西部山区传统村落的保护与旅游开发利用，韦亚(2013) [ 2 ] 以黔西南州望谟布依族村落为例，对布依族传统村落保护与文化生态式的乡村旅游开发进行了研究，张剑文(2016) [ 3 ] 对传统村落保护与旅游开发的PPP模式研究，刘天曌等(2016) [ 4 ] 以张谷英村为例，对传统村落旅游农户感知、态度与行为进行了研究，宋河有(2017) [ 5 ] 对传统村落旅游化保护的风险及其防范进行了研究，黄杰等(2018) [ 6 ] 对少数民族传统村落活化与旅游开发的互动性进行了研究，赵孟莹(2018) [ 7 ] 探讨了旅游开发与传统村落原真性保护的路径，另外还有江志国等(2016) [ 8 ] 从利益主体视角对福建省、刘万柳(2017) [ 9 ] 对湖南省的传统村落保护与利用进行了研究；其次是从不同的战略背景研究传统村落的保护与发展，如周乾松(2013) [ 10 ] 和刘天曌等(2019) [ 11 ] 从新型城镇化的进程中、李金峰等(2018) [ 12 ] 从乡村旅游视野下、刘瑞雪(2006) [ 13 ] 从乡村振兴的背景下分别对传统村落的保护与发展进行了研究。而作为习近平总书记“精准扶贫”战略思想的首倡地，十八洞村近年来也成为学者研究的热点，主要聚焦在精准扶贫上，如刘宗林(2016) [ 14 ] 概括总结了十八洞村合作社精准扶贫的做法，邹欢等(2018) [ 15 ] 、张红艳(2018) [ 16 ] 对十八洞村的乡村旅游发展进行了研究，文理中(2018) [ 17 ] 对十八洞村体育旅游开发模式的研究。 作为中国传统村落，十八洞村需要保护好建筑风貌和村落文化。而作为贫困落后地区，要想脱贫致富，实现乡村振兴，十八洞村需要将其最具优势的村落景观和民族文化资源加以开发利用，这无疑又会对传统村落带来一些消极影响。如何平衡十八洞村开发与保护的关系，实现其可持续发展，是具有现实意义的问题。纵观前述研究，还没有学者从精准扶贫的视角研究十八洞村的保护与旅游开发问题。本文通过实地调研、设计调查问卷以及了解当地状况，全面了解当地居民对于精准扶贫、传统村落的保护与旅游开发的意见，分析传统村落保护与旅游开发存在的问题，并提出相对应的对策措施，能为传统村落的保护与开发以及村落精准扶贫工作提供一些可行性的建议。
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user: 2. 研究区域概况及研究设计 2.1. 十八洞村概况 十八洞村是一个传统的苗家村寨，因村域内的莲台山有由十八个叉洞相连而成的大溶洞而得名，相传为古夜郎国战败后的藏身之所，因此亦称“夜郎十八洞”。十八洞村位于湖南省西部，武陵山脉中段，湘黔渝交界处的湘西土家族苗族自治州花垣县双龙镇西南部，紧临包茂高速G65和国道G209，距G65矮寨互通高速出口和矮寨奇观景区约15 km，距花垣县城约33 km，距州府吉首市约37 km，交通区位条件良好，如图1。全村由梨子寨、竹子寨、飞虫寨、当戎寨4个自然寨组成，人口约939人，是一个纯苗聚居区，因为过去地处偏远山区而且交通闭塞，传统建筑风貌和原生态民族文化保存完好，打苗鼓、接龙、抢狮、过苗年、赶秋节、山歌传情等民俗风情丰富多彩。十八洞村属于高山岩溶地区，为亚热带季风气候，村寨周围群山环绕，植被茂密，地质地貌景观奇特，生态环境优美，村境周边还有莲台山林场、黄马岩、乌龙一线天、背儿山、擎天柱等风景旅游资源点。十八洞村2016年先后被住建部评选为第三批美丽宜居村庄和第四批中国传统村落，2017年入选第二批中国少数民族特色村寨名单，2018年初被批准为国家3A级旅游景区，后又被农业农村部推介为“中国美丽休闲乡村”，被中国生态文化协会授予全国生态文化村称号，2018年被列入中央财政支持范围的中国传统村落名单。 图1. 十八洞村区位及村落景观图 2.2. 研究设计 为了全面了解十八洞村的保护与开发状况，掌握当地居民对精准扶贫、传统村落保护、旅游开发等问题的看法，课题组成员于2018年3月16~18日前往十八洞村进了为期3天的考察和调研，除了实地走访，还向当地村民发放了200份问卷，收回176份，最终获得有效问卷150份，被调查者的人口统计分析如表1。 Table 1 Sample informatio 指标 类别 人数 百分比(%) 性别 男 68 45.33 女 82 54.67 年龄 20岁及以下 13 8.67 20~30岁 47 31.33 31~45岁 33 22 46~60岁 42 28 61岁以上 15 10 文化程度 小学及以下 65 43.33 初中 45 30 高中 10 6.67 中专 15 10 大专 9 6 本科及以上 6 4 家庭年收入 3万元以下 27 18 3万~6万元 55 36.67 6万~10万元 51 34 10万~15万元以上 14 9.33 15万元以上 3 2 表1. 被调查者人口统计分析 由表1可见，从被调查者的年龄来看，年龄在20岁至60岁之间的人数有122人，所占百分比达到81.33%，十八洞村经开发后，就业创业机会增加，对村民的吸引力增强，当地青壮年得到了一定程度的回归。从调查对象的文化程度来看，初中及以下占比达73.33%，而高中至本科所占比例仅为26.67%，随着学历的提高，所占百分比依次递减，表明十八洞村村民整体文化程度较低。在家庭年收入方面，年收入在3万元以上的家庭所占百分比为82%，家庭收入近几年有较大幅度的提高，说明精准扶贫政策的实施，在十八洞村的发展中取得了巨大的成效。
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user: 摘 要 基金仓位是基金投入股市的资金占基金所能运用的资产的比例。它是市场信息的一个反映，代表了投资者对市场的预期，基金仓位的高低可以作为投资者判断股票后市走向的指标。由于公募基金只在每个季度末披露仓位和持仓信息，这就导致了投资者与基金管理人之间的信息不对称性。本文将公募基金的日收益率与中信一级行业指数的日涨跌幅分别作为因变量和自变量，利用二次规划、逐步回归和Lasso回归这三种方法估计中信行业指数的系数，再对系数求和，从而得到基金仓位值。再结合季报公布的真实基金仓位值，比较上述三种方法得出的结果。结果表明逐步回归和Lasso回归这两种方法测算的误差比二次规划法测算的误差小，从而得出这两种方法比二次规划法解决此类问题效果更好。 关键词 :基金仓位，二次规划，逐步回归，Lasso回归 Copyright © 2019 by author(s) 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 基金公司从成立以来，作为专业的投资机构总能被市场关注。基金的持股情况更是一直广泛受到投资者的关注。由于基金仓位数据公布比较少，一般只会在每一季度结束后才会公布当季基金仓位，所以存在一定的滞后性。对投资者来说，仓位数据无法作为判断市场情绪的参考。因此，如果能提前给出基金仓位的测算，投资者就能做出更好的投资决策。 国外对于基金仓位问题的研究比较早，比如投资组合理论 [ 1 ] ，资本资产定价模型 [ 2 ] 、Fama五因子模型 [ 3 ] 。目前，国内杨艳军 [ 4 ] 通过行业因子收益和规模因子收益对基金的收益进行了解释，使用多因素优化方法建立了基金仓位配置模型。何青峰 [ 5 ] 通过最优化法，选取了行业因子和规模因子对基金收益进行绩效分。马永谙 [ 6 ] 认为国内的基金仓位估算模型已经经历了四个阶段，对比分析了每一代模型在算法上和误差上的不同之处，并认为，通过引入神经网络、因子分析、最优化等方法，基金仓位测算的精准性会逐步提高，模型将更加完善。海琴 [ 7 ] 运用BP神经网络构建基金仓位的测算模型，选取单只基金“华夏成长证券投资基金”收益率时间序列作为研究数据，证实了模型的有效性。曲荣华 [ 8 ] 为了解决指数间的共线性问题，对每个指数分别进行简单线性回归得到各自的系数，再通过最优化处理得到系数前的比重，最后对各系数按比重加权求和得到仓位估计值。目前已有的研究主要是通过最优化法来解决变量间的多重共线性的问题，本文在二次规划法的基础上引入逐步回归法和Lasso回归法，通过剔除有共线性影响的变量来实现对基金仓位更准确的测算。
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user: 2. 数据及符号说明 2.1. 数据说明 本文的数据来源于wind金融终端。选择投资类型为普通股票型和偏股混合型的基金，时间为2018年1月1日到2018年12月31日，剔除2018年之后成立的基金以及正处于清盘期或者建仓期的基金。根据获取的2018年四个季度的基金净值数据计算日收益率作为因变量，根据四个季度的中信29个一级行业指数每个交易日的收盘价数据计算日收益率作为自变量，通过建立变量间的回归模型实现对基金仓位的测算。 2.2. 符号说明 表1给出了本文涉及到的相关符号的解释说明。 Table 1 Symbolic explanatio 符号 释义 T 回归时间窗口的长度(本文T为一个季度) N 行业指数的个数 R i，t 第i个行业指数第t日的收益率 R f，t 单只基金在第t日的收益率 γ i 单只基金投资于指数i的股票资产比例 γ d 单只基金投资于各指数的股票资产比例总和下限 γ u 单只基金投资于各指数的股票资产比例总和上限 ε 模型拟合的残差项 λ Lasso回归的惩罚系数 表1. 符号说明
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user: 3. 多元线性回归模型 以基金的日收益率作为因变量，分别对中信一级行业指数以季度为周期进行回归，模型为： R f ， t = γ 1 R 1 ， t + γ 2 R 2 ， t + ⋯ + γ N R N ， t + ε 对得到的系数 γ i ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 进行求和即为测算的基金仓位。这里多元线性回归模型是作为下面要介绍的二次规划、逐步回归和Lasso回归这三种模型的理论基础。
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user: 4. 二次规划 二次规划模型可以通过多元线性回归模型转化得到，它的本质就是带约束的线性回归。优化目标是使回归模型的均方误差最小。即 min γ 1 2 T ∑ t = 1 T ( ∑ t = 1 T γ i R i ， t − R f ， t ) 2 由于基金投资于单个指数的股票资产比例是在(0，1)之间，并且证监会对公募基金仓位有一定的范围限制，因此可以得出系数的约束条件，如下所示： γ d ≤ ∑ i = 1 N γ N ≤ γ u 0 ≤ γ i ≤ 1 ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 分别对每只基金进行二次规划模拟系数，并计算每只基金对应模型的R 2 值。选择R 2 大于0.5的模型对系数进行求和，得到对应基金的仓位值。图1和图2分别给出了用二次规划法测算的偏股混合型和普通股票型的基金仓位与季报公布的实际基金仓位值的误差分布。 从四个季度仓位测算的误差分布来看，二次规划法测算的误差大部分分布在(5%， 15%)区间。因为基金仓位在短时间内变动本身不会太大，所以如果模型测算的误差达到5%以上说明测算效果不好。 从结果来看，由于二次规划法在测算系数时没有考虑自变量的多重共线性(即行业指数间的多重共线性)，所以产生了较大误差。图3是中信29个一级行业指数间的相关系数热图： 图1. 偏股混合型基金误差分布 图2. 普通股票型基金误差分布 图3. 行业指数相关系数 从图3中可以看出行业指数之间存在较大的相关性，所以对仓位进行测算时需要解决多重共线性的问题，因此在二次规划法的模型基础上引入了改进的模型。
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user: 5. 改进的模型 为了降低行业指数之间的多重共线性，下面采用逐步回归法和Lasso回归法来拟合基金日收益率与行业指数日涨跌幅之间的回归模型。 5.1. 逐步回归 逐步回归基本思想是有进有出，每次引入或剔除自变量，都对原模型和新模型进行F检验。如果新自变量的引入能够显著提升模型的解释能力，那么引入该自变量；如果原自变量的剔除不会显著降低模型的解释能力，那么剔除该自变量。直到不再有变量被选入或剔除为止，保证最后所得的回归子集是最优子集。通过对行业指数与单只基金的相关系数从大到小排序，依次引入模型。当p值小于0.05则保留变量，否则剔除该变量。 在逐步回归的过程中，逐渐剔除掉共线性较强的成份(行业指数)，保留相对独立的成份，假设基金只在这些成份上进行配置，将这些成份的回归系数加总得到基金仓位预测值。 逐步回归的模型得到的R 2 值均大于0.9，保留下来的变量系数也通过显著性检验。图1和图2分别给出了用逐步回归法测算的偏股混合型基金和普通股票型基金误差的分布。可以看出此方法下模型误差在(−5%， 5%)区间的数量增加，而在(5%， 15%)区间的误差数量明显减少，说明逐步回归的结果相对于二次规划法的结果误差小。 表2给出易方达国防军工这只基金通过逐步回归法得到的系数值，可以看出该基金在国防军工行业上的投资占比明显大于其他行业，属于行业配置较为集中的基金。因此用逐步回归法测算的结果比较符合实际，但对于行业配置比较分散的基金则估计效果就不太理想。 Table 2 Estimation coefficien 20180331 20180630 20180930 20181231 国防军工 67.00% 72.71% 69.81% 69.61% 电子 34.00% 48.15% 33.49% 0 计算机 0 0 13.40% 33.45% 通信 −23.33% 0 −25.66% 0 机械 42.76% −21.05% 0 0 汽车 17.95% −20.32% −46.00% −39.79% 综合 10.34% 0 −33.80% −20.33% … 表2. 估算系数 5.2. Lasso回归 Lasso回归是引入L1正则化项的线性回归，是多元线性回归的有偏估计，适用于共线性数据，它可以通过将系数进行压缩直到零从而达到剔除部分自变量的目的。Lasso回归的结果对正则化系数λ取值敏感。实际使用过程中，需要通过交叉验证的方法选择合适的λ值。 以K折交叉验证为例，将样本随机分成K份，每次取K-1份作为训练样本拟合Lasso回归模型，计算该模型在剩余1份验证样本的均方误差；重复K次，得到该模型在K组验证样本的均方误差均值。对一定范围内可能的λ值进行遍历，选择验证样本均方误差均值最小的λ值，作为最终的Lasso回归正则化系数。Lasso回归的损失函数为： J ( γ ) = 1 2 T ∑ t = 1 T ( ∑ i = 1 N γ i R i ， t − R f ， t ) 2 + λ ∑ i = 1 N | γ i | 这里根据交叉验证结果得出惩罚系数λ = 0.1时Lasso回归得到的样本均方误差最小，且回归的R 2 值均在0.9以上。 图1和图2分别给出了用Lasso回归法测算的偏股混合型基金和普通股票型基金的误差分布。该模型得出的误差分布与逐步回归的误差分布相似，比二次规划法的误差小，说明这两种方法在此问题上得到的验证结果都优于二次规划法的结果。 图4和图5是根据对时间进行滚动得到的求和仓位再加权平均与实际平均仓位的对比图。因为基金仓位只在每一季度末的季报公布，所以2018年只有四个季度末的数据。 图4. 偏股混合型基金仓位对比 图5. 普通股票型基金仓位对比 图4和图5折线图与实际仓位值对比可以看出Lasso回归测算的基金的平均仓位非常接近真实值。
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user: 6. 模型结果对比 表3给出了这三种方法测算的平均仓位与实际四个季度报告公布的平均仓位的绝对误差数据，从表中可以看出逐步回归和Lasso回归的误差相比二次规划法的误差要小，误差基本都在0到5%之间。说明逐步回归和Lasso回归测算的结果对于判断市场基金平均仓位走势有比较大的参考价值。 综合来看，这三种方法都可以测算出公募基金的仓位。二次规划法可以得到基金在每个指数上的投资比例，但是这种方法面临的一个问题是自变量之间的多重共线性。逐步回归法通过逐步筛选变量能够降低多重共线性，它对于行业配置比较集中的基金的仓位的测算效果比较好，但是对于行业配置分散的基金仓位的测算效果就不太理想。Lasso回归通过对系数加入惩罚项，避免估计值过大影响效果，并且通 Table 3 Error comparison of average positio 截面日 20180331 20180630 20180930 20181231 仓位及 误差(%) 估算 仓位 真实 仓位 误差 估算 仓位 真实 仓位 误差 估算 仓位 真实 仓位 误差 估算 仓位 真实 仓位 误差 二次 规划 偏股 95.15 84.67 10.48 91.77 80.80 10.97 90.49 80.56 9.93 83.32 77.01 6.31 普通 93.79 84.38 9.41 95.09 86.08 9.01 92.77 85.26 7.51 89.22 84.67 4.55 逐步 回归 偏股 87.07 83.15 3.92 85.90 80.80 5.1 83.56 80.56 3 80.55 77.01 3.54 普通 91.77 86.36 5.41 87.56 86.08 1.48 85.49 85.26 0.23 84.41 84.67 -0.26 Lasso回归 偏股 87.76 83.57 4.19 85.69 80.80 4.89 85.51 80.56 4.95 80.11 77.01 3.1 普通 89.91 86.51 3.4 89.12 86.08 3.04 87.41 85.26 2.15 84.81 84.67 0.14 表3. 平均仓位误差对比 过绝对值压缩来剔除变量，降低多重共线性，但是这种方法剔除变量是完全基于数据的基础上进行的，并没有涉及单个基金实际持仓信息，从而有可能剔除关键变量。 这三种模型都是通过建立基金日收益率与指数日涨跌幅的回归模型，从而可以测算基金的仓位。从绝对误差角度来看，逐步回归和Lasso回归测算结果的误差比二次规划法测算的误差都小，所以如果想要估算单只基金的仓位变动情况或者预判整个后市的动向变化，采用逐步回归和Lasso回归效果会更好。当涉及行业配置比较集中的基金仓位的测算时，用逐步回归法得到的结果会更符合实际预期。对行业配置分散的基金进行仓位测算时可以用Lasso回归。
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user: 7. 结论 为了避免被投资者或者竞争者摸清自身的投资策略，基金经理可能会在季末进行临时调仓而达到“粉饰”季报的目的，或者基金经理更换人选导致投资风格大变都会影响模型的估计效果。但模型整体误差近似呈现正态分布，所以在计算平均误差的时候可以通过增加参与测算的基金的数量来降低误差。 目前已有的资料中关于基金仓位的研究比较少，原因在于基金净值和持仓相关的信息可获取的非常少，对于研究的开展比较困难。本文主要就是基于二次规划法、逐步回归以及Lasso回归这三种方法根据可获得的公募基金的净值数据来测算基金的仓位。根据仓位的变动趋势来判断后市动向从而作出相应的投资决策。在后续研究中，可以增加时间跨度、数据量，再结合基金持仓方面的信息进一步优化方法。
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user: 摘 要 本文通过对黄豆和黑芸豆蛋白的甲基化与去酰胺化的改性处理，研究了黄豆和黑芸豆蛋白官能团改性后对高岭土悬浮液和淀粉废水的絮凝作用。研究表明，甲基化改性黄豆蛋白可使高岭土悬浮液透光率下降11.99%，而甲基化改性黑芸豆蛋白则使高岭土悬浮液透光率上升3.28%；去酰胺化改性的这两种蛋白可使高岭土悬浮液透光率上升28.74%和18.53%。甲基化改性黄豆和黑芸豆蛋白可使淀粉废水透光率上升9.35%和2.18%；去酰胺化改性的这两种蛋白可使淀粉废水透光率上升21.19%和18.73%。去酰胺化改性黄豆和黑芸豆蛋白絮凝效果优于甲基化改性黄豆和黑芸豆蛋白絮凝效果。 关键词 :黄豆蛋白，黑芸豆蛋白，甲基化，去酰胺化，絮凝作用 Copyright © 2019 by author(s) 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，絮凝剂的品种众多，其发展方向也由低分子到高分子，由单一到复合，但总的发展是趋向于实用廉价以及高效无毒的。各种絮凝剂有各自的特点：其中无机絮凝剂存在用量大、稳定性差、絮体小、浮渣量大、后处理困难以及残留有毒副作用的金属离子等缺点；有机合成高分子絮凝剂存在价格昂贵、难降解或其残留单体有毒副作用等缺点；微生物絮凝剂培养基价格高，絮凝剂提纯费用大、产量低，絮凝能力有限决定了其生产成本过高，经济上缺乏市场竞争力。而天然高分子絮凝剂因具有来源广、价廉、可再生、易生物降解、无毒、使用方便等优势越来越受到重视 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。 由于谷物含蛋白量低并且氨基酸含量不均衡，要满足人体所需的蛋白含量很困难，更影响婴幼儿的成长发育和成人的身体健康。因此，大豆蛋白比其它食物蛋白更有价值，其优势体现在产品上具有乳化性、粘合性和交织纤维性，大豆蛋白正是由于这些结构特性、高营养性和低价格受到越来越多的欢迎 [ 4 ] 。我国黄豆和芸豆蛋白资源丰富，如何深度地开发利用黄豆和芸豆蛋白，近年来成为了一个人们研究植物蛋白的重要课题。 蛋白质的生物活性是由其特定的化学结构和空间结构决定的，空间结构的微小变化可能都会引起蛋白质生物活性的改变。改变蛋白质的化学结构可通过化学修饰使其空间结构发生变化从而导致自身生物活性及功能的改变，例如通过引入或除去化学基团，使蛋白质共价结构发生改变 [ 5 ] 。通常蛋白的改性部位有酰胺键、氨基、羧基、羟基和巯基等。蛋白质的酰胺化剂一般有酸酐、酰氯、酯转移剂等氨基酰化剂 [ 6 ] 。其中豆类蛋白最常见的改性方法是去酰胺化，其机理为蛋白质分子中的羰基上O − 和H + 直接发生质子化作用，生成羧酸根离子。由于去酰胺形成羧酸根离子，引起氢键的减少和静电排斥的增加，导致蛋白质的空间构象发生变化，从而增加蛋白质的溶解度，有利于功能特性的提高 [ 7 ] 。经化学改性后的蛋白，被广泛应用于实际生活，絮凝即为常见一种。所谓絮凝过程就是向待处理水中加入一定絮凝剂，使水中胶体体系在所加絮凝剂作用下，相互接触、碰撞脱稳而凝聚成一定粒径聚集体，脱稳聚集体又进一步碰撞、化学粘结、网捕卷扫、共同沉淀等作用而聚集成絮体，最终借助重力作用而沉淀以达到固液分离目的 [ 8 ] 。 20世纪70年代以后，天然高分子絮凝剂的研究开发备受关注。三十多年来的发展，已经出现了大量性能、用途不同的天然高分子絮凝剂，例如有淀粉类、壳聚糖类、木质素类、植物胶类、蛋白质类、微生物类等，并且部分天然高分子絮凝剂已经被应用到废水处理领域中 [ 9 ] 。 我国淀粉生产工艺相对落后，资源的利用率较低，淀粉工业在生产过程中废水排放量大，而且都是含大量淀粉、脂肪等有机物的髙浓度有机废水，进入水体后迅速消耗水中的溶解氧而影响鱼类和其他水生动物的生存，同时废水中悬浮物易在厌氧条件下分解产生臭气，恶化水质。因此改性豆类蛋白对淀粉废水的絮凝作用研究具有一定现实意义，使淀粉废水处理工艺的效率以及成本问题得到进一步解决，并且处理后的淀粉废水也可作为饲料等方式直接回收利用。 本课题拟对黄豆和黑芸豆蛋白官能团经甲基化和去酰胺化修饰改性后，通过分别测定改性蛋白对高岭土悬浮液和淀粉废水的透光率，即透过透明或半透明体的光通量与其入射光通量的百分率，研究其是否具有絮凝效果。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验仪器设备与试剂材料 紫外/可见分光光度计(V-1800型)、真空干燥箱(ZK-82A)、离心沉淀器(800型)、恒温加热磁力搅拌器(DF-101S型)、豆浆机、电子天平。 氢氧化钠、浓盐酸、氨水、甲醇、乙醇、黄豆和黑芸豆(原产地甘肃)、高岭土、淀粉废水。 2.2. 黄豆和黑芸豆蛋白的制备 分别称取黄豆和黑芸豆各50.0 g，按豆水1:10的比例加水，室温下浸泡12 h后打碎，用氢氧化钠溶液调溶液pH至8~10，搅拌0.5 h。将黄豆豆浆装入离心机中3000 r/min离心15 min，取其上清液，用0.1 mol/L的盐酸溶液将其pH调至4~6，静置1 h后装入离心机中3000 r/min离心15 min，沉淀即为黄豆蛋白沉淀 [ 10 ] 。将黑芸豆豆浆装入离心机中2000 r/min离心20 min，取其上清液，用0.1 mol/L 的盐酸溶液将其pH调至4~6，静置1 h后装入离心机中2000 r/min离心20 min，沉淀即为黑芸豆蛋白沉淀 [ 10 ] [ 11 ] 。 2.3. 黄豆和黑芸豆蛋白甲基化 将制取的黄豆和黑芸豆蛋白溶液分别溶解在0.001 mol/L的氢氧化钠溶液中，加入少量0.1 mol/L的盐酸溶液进行沉淀，待到pH值接近4.5时停止加入。通过离心与液相分离，分离出来的沉淀用甲醇溶液清洗两次，然后在400 mL含有0.1 mol/L盐酸溶液的甲醇溶液中于室温下搅拌24 h形成悬浮液。将悬浮液与5%的氨溶液中和，甲基化的黄豆蛋白在 3000 r/min的离心作用下离心10 min，甲基化的黑芸豆蛋白在2500 r/min的离心作用下离心15 min [ 12 ] 。 2.4. 黄豆和黑芸豆蛋白去酰胺化 各将150 mL黄豆蛋白和黑芸豆蛋白分别分散在300 mL 0.1 mol/L的盐酸溶液中，于室温下搅拌24 h，在2500 r/min的离心作用下离心15 min [ 7 ] ，沉淀即为去酰胺化的黄豆蛋白和黑芸豆蛋白。 2.5. 絮凝效果测定 称取0.6 g的高岭土于200 mL的蒸馏水中，制成悬浮液，加入微量的0.1 mol/L的盐酸溶液或氢氧化钠溶液。再加入一定量的絮凝剂，在450 rpm下快速搅拌3 min，继续在150 rmp下缓慢搅拌1 min，搅拌结束后沉降1 min。在液面下5 cm处吸取3 mL悬浮液，于700 nm处测定其透光率 [ 12 ] 。 设定几组实验组合，如下： 1) 称取一份高岭土放入烧杯1中，加入200 mL超纯水，设置三组平行样，测定其透光率。 2) 称取四份高岭土分别放入烧杯1、烧杯2、烧杯3、烧杯4中，各加入200 mL超纯水，向烧杯1中加入甲基化黄豆蛋白，向烧杯2中加入甲基化黑芸豆蛋白，向烧杯3中加入去酰胺化黄豆蛋白，再向烧杯4中加入去酰胺化黑芸豆蛋白，各设置三组平行样，分别测定其透光率。 3) 量取一份200 mL淀粉废水于烧杯1中，测定其透光率。 4) 量取四份200 mL淀粉废水于烧杯1、烧杯2、烧杯3和烧杯4中，向烧杯1中加入甲基化黄豆蛋白向烧杯2中加入甲基化黑芸豆蛋白，向烧杯3中加入去酰胺化黄豆蛋白，再向烧杯4中加入去酰胺化黑芸豆蛋白，各设置三组平行样，分别测定其透光率。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 高岭土悬浮液与加入甲基化黄豆和黑芸豆蛋白后透光率比较 从表1中可以看到加入甲基化黄豆蛋白后高岭土悬浮液的透光率在同一时间段远低于高岭土悬浮液的透光率，而加入甲基化黑芸豆蛋白后高岭土悬浮液的透光率在同一时间段略高于高岭土悬浮液的透光率。从而可以得出结论，在相同条件，在无其他物质加入下，加入甲基化黄豆蛋白的高岭土絮凝效果不好，反而下降，而加入甲基化黑芸豆蛋白也未能使高岭土悬浮液透光率明显增大。 Table 1 Comparison of transmittance of methylated protein in kaolin suspensio 时间/min 透光率/% 空白 甲基化黄豆蛋白 甲基化黑芸豆蛋白 平均值 平均值 平均值 1 2.14 ± 0.10 0.23 ± 0.02 1.29 ± 0.40 2 2.98 ± 0.04 0.24 ± 0.02 4.08 ± 0.37 3 4.35 ± 0.19 0.26 ± 0.01 6.72 ± 0.96 4 6.13 ± 0.16 0.26 ± 0.02 10.71 ± 0.93 5 8.43 ± 0.07 0.27 ± 0.02 12.54 ± 0.97 6 11.23 ± 0.33 0.28 ± 0.02 14.40 ± 0.50 7 12.29 ± 0.50 0.30 ± 0.01 15.57 ± 0.72 表1. 甲基化蛋白对高岭土悬浮液透光率的比较 3.2. 高岭土悬浮液与加入去酰胺化黄豆和黑芸豆蛋白后透光率比较 从表2中可以看到加入去酰胺化黄豆和黑芸豆蛋白后高岭土悬浮液的透光率增大明显，并且有继续增大的趋势。从而可以得出结论，在相同条件，再无其他物质加入下，引起透光率增大的原因就是加入了去酰胺化黄豆和黑芸豆蛋白。 Table 2 Comparison of transmittance of deamidated protein in kaolin suspensio 时间/min 透光率/% 空白 去酰胺化黄豆蛋白 去酰胺化黑芸豆蛋白 平均值 平均值 平均值 1 2.14 ± 0.10 0.72 ± 0.06 0.38 ± 0.07 2 2.98 ± 0.04 8.78 ± 1.34 6.00 ± 0.56 3 4.35 ± 0.19 28.49 ± 4.49 13.27 ± 1.22 4 6.13 ± 0.16 35.50 ± 3.72 21.84 ± 0.92 5 8.43 ± 0.07 38.32 ± 4.44 26.25 ± 1.20 6 11.23 ± 0.33 40.72 ± 5.13 28.96 ± 1.54 7 12.29 ± 0.50 41.03 ± 5.19 30.82 ± 0.99 表2. 去酰胺化蛋白对高岭土悬浮液透光率的比较 3.3. 淀粉废水与加入甲基化黄豆和黑芸豆蛋白透光率比较 从表3中未能明显看到加入甲基化黄豆和黑芸豆蛋白后淀粉废水悬浮液的透光率有明显增长，反而加入甲基化黑芸豆蛋白后淀粉废水悬浮液的透光率还有所降低。 Table 3 Comparison of transmittance of methylated protein to starch wastewate 时间/min 透光率/% 空白 甲基化黄豆蛋白 甲基化黑芸豆蛋白 平均值 平均值 1 1.34 1.69 ± 0.02 0.45 ± 0.10 2 1.34 1.70 ± 0.01 0.45 ± 0.10 3 1.36 1.72 ± 0.02 0.46 ± 0.10 4 1.38 1.73 ± 0.02 0.50 ± 0.10 5 1.43 1.74 ± 0.02 0.52 ± 0.12 6 1.43 1.76 ± 0.01 0.55 ± 0.11 7 1.45 1.77 ± 0.01 0.59 ± 0.11 表3. 甲基化蛋白对淀粉废水透光率的比较 注： * 淀粉废水放置两天后透光率达到8.05%。 ** 将加入甲基化黄豆蛋白的淀粉废水放置两天后透光率最大达到17.40%。 *** 将加入甲基化黑芸豆蛋白的淀粉废水放置两天后透光率最大达到10.23%。 将两者在阴暗处放置两天后，取其上层溶液进行透光率测量，发现淀粉废水的透光率由最初的1.45%达到了8.05%。加入甲基化黄豆蛋白的淀粉废水透光率从1.77%达到17.40%，而加入甲基化黑芸豆蛋白的淀粉废水透光率从0.59%达到10.23%。从而可以得出结论，在相同条件，再无其他物质加入下，加入甲基化黄豆和黑芸豆蛋白未能使淀粉废水透光率明显增大。 3.4. 淀粉废水与加入去酰胺化黄豆蛋白和黑芸豆蛋白透光率比较 从表4中未能明显看到淀粉废水悬浮液的透光率有明显增长，反而加入去酰胺化黄豆和黑芸豆蛋白后淀粉废水悬浮液的透光率还有所降低，但溶液中有明显的悬浮物质出现，并出现沉降现象。 Table 4 Comparison of transmittance of deamidated protein to starch wastewate 时间/min 透光率/% 空白 去酰胺化黄豆蛋白 去酰胺化黑芸豆蛋白 平均值 平均值 1 1.34 0.35 ± 0.03 0.32 ± 0.05 2 1.34 0.36 ± 0.01 0.32 ± 0.05 3 1.36 0.39 ± 0.01 0.34 ± 0.05 4 1.38 0.42 ± 0.02 0.36 ± 0.05 5 1.43 0.46 ± 0.01 0.40 ± 0.07 6 1.43 0.52 ± 0.01 0.44 ± 0.08 7 1.45 0.58 ± 0.02 0.49 ± 0.10 表4. 去酰胺化蛋白对淀粉废水透光率的比较 注： * 淀粉废水放置两天后透光率达到8.05%。 ** 将加入去酰胺化黄豆蛋白的淀粉废水放置两天透光率最大达到29.24%。 *** 将加入去酰胺化黑芸豆蛋白的淀粉废水放置两天透光率最大达到26.78%。 将两者在阴暗处放置两天后，取其上层溶液进行透光率测量，发现淀粉废水的透光率由最初的1.45%达到了8.05%。加入去酰胺化黄豆蛋白的淀粉废水透光率从0.58%达到29.24%，而加入去酰胺化黑芸豆蛋白的淀粉废水透光率从0.49%达到26.78%，有了非常明显的提升。从而可以得出结论，在相同条件，再无其他物质加入下，引起透光率增大的原因就是加入了去酰胺化黄豆和黑芸豆蛋白。
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user: 4. 结论 经实验研究表明，在相同条件，无其他物质参与的情况下，向高岭土悬浮液以及实验常用淀粉废水中加入去酰胺化改性的黄豆和黑芸豆蛋白，它们的透光率都有很明显的提升，说明引起透光率明显提升的原因就是加入去酰胺化的黄豆和黑芸豆蛋白。而在相同条件，无其他物质参与的情况下，向高岭土悬浮液以及实验常用淀粉废水中加入甲基化改性的黄豆和黑芸豆蛋白，它们的透光率基本没有提升。综合上述实验结论，可以得出经过去酰胺化改性的黄豆和黑芸豆蛋白具有良好的絮凝作用，而经过甲基化改性的黄豆和黑芸豆蛋白不具有一定的絮凝作用。
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user: 摘 要 文章实证分析了各地区产业集聚、人口集聚对环境污染物排放的影响，回归结果显示，第二产业的集聚发展对现阶段我国中、西地区的环境质量改善发挥着“助力”作用，但长期来看，第二产业比重的提高对环境依然是不利的，而第三产业则是更环境友好的经济发展动力。同时，人口的集聚对环境的影响具有显著的倒U型特征，随着经济的发展，人口在城镇的集聚为污染的集中治理和环境质量的进一步提高提供了可能，促进了环境质量的改善。 关键词 :区位熵，城镇化，环境污染 Copyright © 2019 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 2019年3月5日，习近平总书记在参加十三届全国人大二次会议内蒙古代表团审议时强调，“党的十八大以来，我们党关于生态文明建设的思想不断丰富和完善，在‘五位一体’总体布局中，生态文明建设是其中一位，在新时代坚持和发展中国特色社会主义基本方略中，坚持人与自然和谐共生是其中一条基本方略，在新发展理念中，绿色是其中一大理念，在三大攻坚战中，污染防治是其中一大攻坚战。这‘四个一’体现了我们党对生态文明建设在新时代党和国家事业发展中的地位，体现了党对建设生态文明的部署和要求。”生态文明建设必须长抓不懈，绝不能以牺牲生态环境为代价去发展经济。 改革开放四十多年，我国经济快速发展，人民生活水平极大提高。然而富有和发展是需要有物质基础的，中国拥有世界18%的人口，为了让近14亿的人口吃饱穿暖，中国必须大力发展经济，但在实现经济腾飞的过程中，过去粗放型的发展模式让我们付出了极为惨重的资源环境代价。2017年生态环境部公布的数据显示，我国超六成地下水水质为差级、全国338个地级及以上城市中70.7%的城市环境空气质量超标、全国耕地的高等地占比仅为27.4%，生态环境质量堪忧。 与此同时，我国还在走一条压缩型的工业化道路，部分发达国家用二、三百年时间完成的工业化进程，我们可能在半个世纪内就要实现。而在赶超式的工业化进程中，我们消耗了大量以煤炭、石油为代表的化石能源，排放了大量的污染物、影响了生态环境，也遭受到来自国际社会的极大压力。为此，我国在2007年就积极推进低碳经济转型，并在2014年底公开承诺将在2030年前达到碳排放峰值。近年来我国的能源使用效率大幅提高、碳排放强度不断下降、清洁能源在能源使用中的占比快速增长，为减少温室气体排放、缓解全球气候变化做出了积极的贡献。但我国的工业化进程尚未完成，第二产业的发展仍然将不可避免地消耗更多的能源，并带来更多的污染物排放，如何获得经济与环境的双赢局面、找到一条可以实现人与自然和谐共生的美丽中国建设路径是目前亟需学界给予解答的重大课题。
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user: 2. 研究现状 通常认为产业和人口在空间上的集聚将会带来污染物排放的快速增长，从而造成城市和生产集中地的环境质量恶化(Martin等 [ 1 ] ，2011；张天舒等 [ 2 ] ，2013)，但同时产业的集聚也为集中处理污染、提高减排效率带来了机会(陈建军等 [ 3 ] ，2008；师博等 [ 4 ] ，2013)。而这种正的外部性效应是否能够完全抵消集聚造成的环境负外部性、从而为环境质量的提高发挥积极作用，也成为学者们普遍关心的现实问题。 为了厘清集聚效应对环境质量的影响，研究者们分别从不同的角度，以宏微观的数据进行了实证分析。张可等 [ 5 ] (2013)认为产出规模是导致环境污染的主要原因，东部城市因集聚水平较高而造成污染总量较大，Verhoef等 [ 6 ] (2002)对欧洲城市的实证分析结果发现产业集聚与空气污染显著正相关，王兵等 [ 7 ] (2016)以开发区设立进行准自然实验的微观分析也找到了短期内产业集聚会成为环境治理“阻力”的证据。但Baomin等 [ 8 ] (2012)、Berliant等 [ 9 ] (2013)的研究却显示集聚会促进技术进步和经济增长从而缓解环境污染，许和连等 [ 10 ] (2012)、刘习平等 [ 11 ] (2013)、陆铭等 [ 12 ] (2014)都认为产业或人口的集聚有利于环境质量的提高，并且产业集聚的正向环境外部性效应存在显著的区域差异，对东部地区环境污染的改善作用大于中西部地区(李勇刚等 [ 13 ] ，2013)。还有一些学者提出，产业和人口的集聚与环境质量之间并不是线性关系(李筱乐 [ 14 ] ，2014；杨仁发 [ 15 ] ，2015；原毅军等 [ 16 ] ，2015)，且对不同的污染物的影响作用存在明显的差异，如集聚对二氧化硫的影响作用㕵倒U型、而对工业废水与工业粉尘的作用呈现S型(张可等 [ 17 ] ，2015)，而闫逢柱等 [ 18 ] (2011)的研究结果表明，短期内产业集聚发展有利于降低环境污染，但长期内产业集聚发展与环境污染之间不具有必然的因果关系。 从现有的文献来看，学术界对于产业或人口的集聚对环境质量的影响并没有一致的观点，且大部分的研究只关注集聚的其中一部分因素，如经济活动的集聚或人口规模的集聚，同时考察经济与人口的集聚所产生的环境影响的研究较少。但在我国快速的工业化进程中，人口与产业在空间上的集聚通常是同一时间发生的，二者也会同时对生态环境质量产生影响，因此，在考察集聚对环境的净效应时，必须将人口与产业的集聚同时纳入到实证分析中，才能较为客观和清晰的厘清对环境的影响。