DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数据来源与研究方法 3.1. 数据来源与研究思路 本研究区所采用的主要数据包括地形图、行政区划图、遥感影像图、道路分布图及河流分布图。其 图1. 研究区位置图 中在地理空间数据云里获取2000年的Landsat7 ETM遥感影像数据，2009年空间分辨率为30 m × 30 m的DEM数据(http://www.gscloud.cn/)和在Google Earth里获取2017年的卫星影像图，其中影像图的下载均选用7~11月份、云量少、质量较好的影像。数据处理及分析思路如下：首先，在ENVI5.0环境下对以上数据进行转换统一格式和地图配准，经过图像融合增强、拼接裁剪等一系列预处理工作。使用ARCGIS软件对处理后的影像图提取出研究区聚落、道路和河流图层，对预处理后的DEM数据提取出高程和坡度图层。其次，运用景观格局指数模型、核密度模型对聚落斑块进行统计分析，总结牧区聚落空间分布格局。最后，运用ARCGIS软件平台，对海拔、坡度、道路及河流数据进行分级处理分析，然后分别把分级后的栅格数据转换为矢量数据并与聚落矢量数据进行叠加分析，从而获得在不同海拔、坡度、道路及河流上聚落的分布密度和规模。 3.2. 研究方法 3.2.1. 景观格局指数 景观格局通常指一系列大小不同、形状各异的景观体在空间上的结构分布特征，分布方式有三种，分别是聚集型、均匀性和随机性分布。此指数可以定量分析聚落的空间分布和形态特征。基于此本文运用ARCGIS软件平台，采用以上数据源提取的聚落斑块数据，利用景观格局指数来分析研究区聚落分布特点及规模特征。所涉及到的指标公式 [ 25 ] 介绍如下(表1)。 3.2.2. 核密度估计方法(KDE) 核密度估计方法主要通过对每个聚落点进行内插，基于数学方法建立一个平滑的搜索区域，分配不同的权值，从中心点向外，分配的权值逐级递减。该方法可以生成空间递变图，这样可以较直观看出聚落分布密集程度及分布区域。核密度可用于聚落分布密度的测算，数值的大小与聚落分布疏密程度成正比，模型如下 [ 26 ] ： (1) 式中：f(x，y)为位于(x，y)位置上的核密度估计；n为观测数值；h为平滑参数；k为核函数，d i 为(x，y)位置距第i个观测位置的距离。
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user: 5. 结论 本研究基于GIS的空间分析方法，运用景观格局指数、核密度估计(KDE)等模型，对2000~2017年间聚落的分布及空间演变特征进行了分析，并进一步研究了聚落空间布局与地理环境之间的联系。具体结论如下：① 正蓝旗牧区聚落总体上较为集聚。从空间上看，聚落分布呈“南密北疏”的空间区域差异特征。正蓝旗西南部和南部较为密集，依次向北部中间稠密两边逐渐呈现稀疏化分布。② 国家出台的要加大牧区的基础设施建设的战略也为正蓝旗牧区聚落规模在2000~2017年间不断扩大以及聚落密度不断增大起了很大的促进作用。③ 本研究区聚落分布主要影响因素为水文、交通、地形地貌，这些因素对研究区聚落区位的选择起着主导限制作用。不同高程上聚落斑块正态分布特征显著，坡度对研究区聚落分布影响也较明显，聚落主要分布在3˚以下的区域，距河流距离的远近，聚落呈正态分布，随着交通道路缓冲带的增加，居民点数呈现明显递减趋势。④ 本研究通过图表的形式分析，具有直观、形象的特点。对于牧区聚落现状分析具有一定的现实意义。 牧区聚落在不同时期中的影响因素十分复杂，在不同地区甚至在同一区域的不同发展时期，聚落分布的各个影响因素也会出现差异，甚至主导因素也会出现偏差，牧区聚落时空特征不尽相同，因此聚落的空间分布演变表现出区域性和阶段性的不同。正蓝旗北部67%的土地为沙地草原，聚落仅沿道路有零星分布；而南部为低山丘陵，主要植被为草甸草原，适合牧民生产生活集聚区域，整个研究区聚落呈现出南多北少的分布态势，这样的集聚型聚落分布，方便牧民们的生产生活，但由于北部的浑善达克沙地聚落较少，规模也较小，造成了基础设施和服务设施的全覆盖建设很难落实。因此，可适当扩大牧区聚落规模，调整聚落结构，这样做有利于公共设施的全覆盖，也有利于牧民对外交往发展，生产生活的改善。
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user: 摘 要 目前电商直播发展迅速，但国内外对于电商直播的实证研究很少。本文以信息系统成功模型为依据构建了电商直播的评价模型，提出研究假设，引入商品特征，结合信息质量、服务质量、感知价值、用户满意度和用户持续使用，研究电商直播的关键成功因素。通过Web挖掘，直接从淘宝电商直播平台获取了截至2017年3月的212条有效直播数据，结合SPSS和结构方程模型，对研究模型进行实证数据分析，验证了研究假设。与研究假设一致：1) 信息质量对感知价值和用户满意度有显著正向影响；2) 服务质量对用户感知价值有显著正向影响；3) 感知价值对用户满意度与持续使用有显著正向影响；4) 用户满意度对持续使用有显著正向影响。与研究假设不同：1) 商品特征对用户感知价值与用户满意度均无显著影响；2) 服务质量对用户感知价值无显著影响。由此，本文为电商直播平台的发展提出了相关建议。 关键词 :电商直播，信息系统成功模型，实证研究，影响因素 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2016年开始，以淘宝为代表的各种电商直播平台层出不穷。电商直播内容更能精准地满足用户需求，但是相较于秀场直播和游戏直播，这些平台都面临严重的挑战，电商直播的用户数量并不乐观。在理论研究方面，目前国内外对于电商直播的研究十分稀缺，仅有少量文献定性地探索了电商直播的商业模式和发展方向，但对于电商直播的定量研究十分匮乏。因此，本研究建立电商直播的信息系统成功模型(Information System Success Model， ISSM)提出研究假设，通过对淘宝电商直播平台的Web数据挖掘，对研究假设进行验证。在理论上，通过实证研究，丰富了电商直播领域的研究体系；在实践上，为电商直播平台的经营发展提供了指导建议。
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user: 2. 文献综述 2.1. 电商直播 直播营销是指在现场随着事件的发生和发展，同时制作和播出节目的播出方式，营销活动以直播平台为载体，通过与观众进行互动交流的新型社交方式，达到企业获得品牌的提升或是销量增长的目的 [ 1 ] 。 传统电商平台商品展性形式单一，图文信息对消费者的购物决策不充分，用户无法进行实时的互动、互视交流，缺乏社交行为。电商直播是一种基于电子商务的视频直播方式，它通过融入一定的社交属性，并承载传播商品信息方式，视频的信息维度更丰富，为消费者提供更全面的产品或服务信息。 电商直播将营销和销售在电商领域实现完美结合，通过立体地展现产品或服务，高参与度和强互动性带来真实购物体验，可使直播内容成为商家获取精准用户的重要途径，给店铺带来流量，增加店铺与潜在消费者之间的互动，较大地提升购物体验，促进了用户的有效决策，降低了售前咨询的负担，进而提高用户转化率 [ 2 ] 。 对于电商直播的发展，移动设备的普及和带宽费用的降低是基础，物流和移动支付能力的增强是保障，直播平台以及政策对电商直播的支持起到催化作用。持续内容生成的知识资产和垂直领域的深度直播也将更具生命力；同时，完善的供应链和用户管理系统也是保证“直播 + 电商”模式顺利实现的前提 [ 3 ] 。但是电商直播的营销面向的是广义人群，要根据消费类型、产品定位对普通观众、核心受众做精准细分，做出相应的精确宣传动作 [ 4 ] ，才能获得成功。因此，电商直播的研究需要引入信息系统成功模型。 2.2. 信息系统成功模型 信息系统成功模型是Delone与McLean (1992)提出 [ 5 ] ，简称为D&M模型，包含六个要素：信息质量、系统质量、使用、使用者满意度、个人影响和组织影响。该模型被认为是现代管理信息系统领域最有影响力的理论，指出系统质量、信息质量和服务质量是影响用户满意度的主要因素 [ 6 ] 。Seddon (1997)对D&M模型进行了修改，修改后的信息系统成功模型 [ 7 ] 认为，系统质量和信息质量直接影响感知有用性和用户满意，感知有用性是用户满意的决定性因素，信息系统的成功将给个人、组织乃至整个社会带来净收益。2008年，Wang整合了修正后的D&M模型、Seddon模型以及技术接受模型，提出了修正后的D&M模型 [ 8 ] 包括：信息质量、服务质量、系统质量和用户满意度四个变量，同时又汲取了Seddon模型和技术接受模型中的感知价值和重复使用倾向两个变量。 信息系统成功模型已广泛应用于电子商务研究领域，研究影响电子商务成功的主要因素 [ 9 ] 。
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user: 3. 研究模型与假设 在电商直播研究情境中，基于信息系统成功模型，本文引入商品特征，结合信息质量、服务质量、感知价值、用户满意度以及用户持续使用，作为研究变量，构建电商直播的信息系统成功模型如图1所示。 图1. 研究模型 3.1. 商品特征的影响 商品特征主要表示电商直播平台中商品的特质，诸如直播商品种类、直播商品数量。不同的商品特征导致了营销方式的差异和营销商品的侧重点差异 [ 10 ] 。因此，本文采用直播商品种类和直播商品数量两个指标来衡量直播商品特征。其中，直播商品种类反映了直播商品的内容丰富度；而商品数量则衡量了直播商品的数量丰富度。基于此，本文提出以下研究假设： H1：商品特征正向影响用户感知价值； H2：商品特征正向影响用户满意度。 3.2. 信息质量的影响 信息质量是指信息内容品质，用来衡量直播产出内容的质量，衡量的依据包括内容的准确性、可读性、时效性、模糊性、易读性和不确定性 [ 11 ] 。Delone和Mclean提出的D&M模型提出信息质量正向影响用户满意度 [ 5 ] 。 用户观看电商直播主要是为了获取所需信息，因此电商直播一方面要满足用户需要，提供用户进行消费决策所需信息，另一方面要符合行业内部信息的描述表达方式，使用户易读易懂。 由于电商直播中，直播标题可以满足消费者的搜索习惯，充分表达销售商品的特性，传递店铺希望传达的促销信息。因此，本文用直播标题的文本长度、含有优惠词语的数量和含有品牌词语的数量三个指标来衡量信息质量。其中，合适的文本长度能够保证用户准确高效地获得直播的主要内容；包含折扣、抽奖等优惠性词语的标题可以有效刺激用户的消费心理；包含有品牌词语的标题可以增加信息的易理解性，帮助用户获取直播商品的主要信息。由此，本文提出以下假设： H3：信息质量正向影响用户感知价值； H4：信息质量正向影响用户满意度。 3.3. 服务质量的影响 服务质量是系统的技术支持和服务水平 [ 12 ] ，直接影响到用户对系统的使用以及用户对系统的满意感受。服务质量差距模型指出服务质量的高低取决于服务过程中顾客的期望服务质量与已感知到的服务质量的差距 [ 13 ] 。在信息系统研究中，用户满意度的一个重要的构成要素，是用户的期望值和实际的信息系统服务之间的匹配 [ 5 ] 。 服务质量对电商直播的成功具有重要意义，电商直播服务质量可以理解为在直播服务期望值和感知到的服务之间的差距，结合电商直播的特性，本文用直播时长来衡量服务质量。由此，本文提出以下假设： H5：服务质量正向影响用户感知价值； H6：服务质量正向影响用户满意度。 3.4. 感知价值的影响 感知价值被很多学者认为是企业竞争优势新的来源，影响着企业的竞争力。有学者从实证的角度将感知价值归纳为：希望从产品和服务中得到花钱买到的质量和付出后的全部所得，感知价值影响顾客的消费行为 [ 14 ] 。例如：对产品、服务和风险的感知决定着消费者的购买决策，对品牌形象的感知影响着消费者的购买意向 [ 15 ] 。结合电商直播的特性，本文采用直播观看人数来衡量用户感知价值。基于此，本文提出以下假设： H7：用户感知价值正向影响用户满意度； H8：用户感知价值正向影响用户持续使用倾向。 3.5. 用户满意度的影响 用户满意度指的是用户体验信息系统后所产生的情绪反应 [ 16 ] 。研究表明用户满意度与持续使用信息系统之间的关系是正向的，同时，持续使用也受到用户满意度的影响 [ 17 ] 。结合电商直播的特性，本文用点赞数量来衡量用户满意度。基于此，本文提出以下假设： H9：用户满意度正向影响用户持续使用倾向。 3.5. 持续使用的影响 持续使用指的是用户在使用一次信息系统后，在未来一段时间内想继续使用该信息系统的主观意愿，用户有了持续使用的倾向后，才会产生后续的使用行为，从而该信息系统是成功的 [ 8 ] 。电商直播平台的持续使用倾向是指，在观测时间段内用户产生重复观看同一主播直播的倾向。因此，本文采用主播人气和粉丝数量来衡量用户持续使用倾向。 根据以上研究假设，本文模型中的变量及相应的测量指标汇总，如表1所示。
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user: 4. 模型验证 4.1. 数据获取与处理 论由于淘宝电商直播平台上已积累了一定的数据，本研究直接从淘宝电商直播平台上通过Web挖掘，获取了从截至2017年3月的224条直播数据。原始数据收集后，需要通过以下步骤对原始数据进行预处理：1) 剔除直播人气小于100、粉丝数量大于100，000的记录：该类用户的粉丝数量往往是通过购买网络水军等不正当手段而产生，不具有代表性；2) 剔除直播次数为5次以下的记录；3) 对分类变量用数值替代：平台分为全球现场、美妆、潮搭、母婴、逛吃逛吃、掌柜播和生活家七大板块，分别用数值1~7进行替代；4) 对文本变量进行专业词频统计和文本长度计算处理。数据的描述性统计分析，如表2所示。 由表2，由于主播人气、粉丝数量、观看人数、点赞数量等4项数值变量数值较高，且有一定数量的极端值，因此，对这4项变量首先进行首尾10%的winsorize处理，再对处理后的变量进行对数处理；对其余数值变量进行min-max标准化处理。经过上述处理后，一共去除了12条数据，剩下有效样本数为212条，有效率为95%。 4.2. 信度与效度分析 采用SPSS软件，应用Cronbach’s Alpha系数进行各模型变量的信度检验，均大于临界值0.8；采用KMO (Kaiser-Meyer-Ollum)样本测度指标和巴特赖莱球体检验进行各模型变量的效度检验，均大于临界值0.7，如表3所示。 4.3. 结构方程模型分析 在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型 [ 18 ] 迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。因此，本研究利用AMOS22进行结构方程模型的分析，采用最大似然估计法计算模型的适配情况和路径系数。 采用5个拟合指标：卡方/自由度比值，标准拟合度指标(NFI)、拟合优度指数(GFI)、比较拟合度指标(CFI)和近似均方根残差(RMSEA)，检验模型拟合度，如表4所示，各项指标均达标。 Table 1 Model variables and corresponding variable indexe 一级变量 二级变量 商品特征 1. 直播种类 2. 商品数量 信息质量 1. 直播标题的文本长度 2. 含有优惠词语的数量 3. 含有品牌词语的数量 服务质量 直播时长 感知价值 观看人数 用户满意度 点赞数量 持续使用 1. 主播人气 2. 粉丝数量 表1. 模型变量与对应的变量指标 Table 2 Descriptive statistical analysis of sample 研究变量 极小值 极大值 均值 标准差 直播种类 1 7 3.87 2.04 商品数量 0 160 44.78 29.50 直播标题的文本长度 3 21 12.94 2.98 含有优惠词语的数量 0 2 0.61 0.63 含有品牌词语的数量 0 3 0.52 0.66 直播时长 6 920 344.05 201.03 观看人数 876 77，856 26，609.89 27，157.16 点赞数量 2580 256，190 91，911.34 90，354.93 主播人气 923 495，100 143，739.83 178，318.14 粉丝数量 1302 164，350 55，513.98 59，520.20 表2. 描述性统计分析 Table 3 Reliability test results of model variable 变量 Cronbach’s Alpha KMO测度值 商品特征 0.827 0.783 信息质量 0.913 0.834 服务质量 0.843 0.787 用户感知价值 0.856 0.772 用户满意度 0.911 0.843 持续使用 0.872 0.816 表3. 模型变量的信度检验结果 Table 4 Model fitting inde 拟合指标 卡方/自由度 NFI GFI CFI RMSEA 理性值 <3.0 >0.9 >0.9 >0.9 <0.1 拟合度 1.59 0.931 0.962 0.918 0.069 表4. 模型拟合度指标 研究模型的标准化路径系数图，如图2所示。 由图2，研究模型的路径分析以及假设验证结果，如表5所示。 从表5可以得出，本文构建研究模型时提出的9项研究假设，其中有3项研究假设不成立，其余6项研究假设均成立。
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user: 5. 研究结论与管理启示 5.1. 商品特征对用户感知价值和用户满意度的影响 在电商直播研究中，商品特征可以用商品种类和商品数量两个指标来衡量，与研究假设不一致，商品特征对用户满意度和感知价值均无显著影响。 产生这一现象的原因可能是由于，无论直播平台营销的是美妆、服装、母婴还是其他商品种类，都可以在一定程度上吸引用户观看直播，因此商品种类的差异不会直接影响用户满意度和感知价值。同时，由于直播商品数量过多反而会分散主播精力和用户流量。 因此，建议电商直播平台应将精力放到针对性商品上进行精准营销，更能有效增加用户感知价值和用户满意度。 图2. 研究模型标准化路径系数图 Table 5 Hypothesis tes 因果关系 路径系数 显著性水平 检验结果 H1：商品特征正向影响用户感知价值 −2.241 p > 0.05 不成立 H2：商品特征正向影响用户满意度 −1.307 p > 0.05 不成立 H3：信息质量正向影响用户感知价值 0.131 p < 0.01 ** 成立 H4：信息质量正向影响用户满意度 0.287 p < 0.05 * 成立 H5：服务质量正向影响用户感知价值 0.684 p > 0.05 不成立 H6：服务质量正向影响用户满意度 0.192 p < 0.001 *** 成立 H7：感知价值正向影响用户满意度 0.317 p < 0.01 *** 成立 H8：感知价值正向影响用户持续使用 0.607 p < 0.001 *** 成立 H9：满意度正向影响用户持续使用 0.442 p < 0.001 *** 成立 表5. 假设检验 5.2. 信息质量对用户感知价值和用户满意度的影响 在电商直播研究中，信息质量可以用直播标题的文本长度、含有优惠词语的数量和含有品牌词语的数量三个指标来衡量，与研究假设一致，信息质量对用户感知价值和用户满意度均有显著正向影响。 由于优秀的直播标题可以吸引更多的用户去观看直播，由此增加直播的观看人数，因此，直播前首先要确定好直播的主题，分析观众的兴趣偏好，比如，用户看到什么样的直播主题更有可能会点击进来，同时直播主题文本长度要适合，尽量包含一定数量的优惠词语和品牌词语，能有效地刺激观众的消费心理。除此之外，随着电商直播平台主播数量的增多和电商直播市场的不断发展，电商直播平台内容趋向于同质化，而用户对内容的需求却不断提升。 因此，建议电商直播平台在注重标题的基础上，鼓励主播向用户提供精心制作的原创性内容，高质量、有文化内涵和思想深度的内容才是吸引用户的关键。 5.3. 服务质量对用户满意度与用户感知价值的影响 在电商直播研究中，服务质量可以用直播时长来衡量，与研究假设一致，服务质量对用户满意度有正向影响；但与研究假设不一致，服务质量对用户感知价值无显著影响。长时间的直播虽然可以提高用户满意度，为观众提供足够的时间进行多次点赞，但是却不会影响用户的感知价值，这是因为当前电商直播平台运作方式单一，基本都是通过秒杀抽奖和折扣红包等方式来博取观众的关注。 因此，建议电商直播平台要注重将服务方式的创新融入到直播过程中。首先，应用技术创新提升用户感知价值，比如，通过增加直播过程中的交互元素，增设多样化的营销方式，给用户带来智能化体验。其次，将主播和店铺的产业价值链相结合，充分结合主播的明星化效应和店铺的企业化效应，实现店铺粉丝与主播粉丝的相互转化，激活店铺品牌价值和粉丝经济的价值。 5.4. 用户感知价值、用户满意度对持续使用的影响 在电商直播研究中，用户感知价值用直播观看人数来衡量，用户满意度用点赞数量来衡量，用户持续使用用主播人气和粉丝数量二个指标来衡量，与研究假设一致，感知价值对用户满意度与持续使用时间均有显著的正向影响。 直播是一种小部落小中心的社群模式，代表不同特征的主播们粘合不同特征的人群，适合社群经济和粉丝经济的人群组织模式，其效率远远超过微信群。直播平台能针对不同层次用户的需求，推出高质量、原创性、专业化的内容资源，并加强品牌产品的打造，增加用户消费欲望和潜力，从而极大地提高用户流量的吸附力和粘合力。 因此，建议电商直播平台应对用户进行精细化和个性化分类，针对不同用户的需求进行个性化的推荐，以精准地吸引用并留住用户。
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user: 6. 研究总结与展望 直播作为一种新兴的电子商务营销模式，将内容电商的活动范围从传统的文字图片延伸至视频领域，实时交流与交易支付相结合的形式使得整个消费过程呈现出许多新的特点。本文基于电商直播平台的Web数据挖掘，从商品特征、信息质量、服务质量、用户感知价值、用户满意度和持续使用六个方面，对电商直播的信息系统成功模型进行了实证研究，丰富了信息系统成功模型在电商直播领域中的应用。 如何充分考虑网络水军行为对电商直播所造成的影响，如何综合分析更多影响因素，比如，直播内容的丰富度和主播对于用户的吸引力，以及如何为研究变量确定适合Web挖掘的客观而全面的测量指标，是有待进一步探讨的问题。此外，在电商直播迅猛发展的同时，其主播的个人修养也是参差不齐，直播质量难以得到保证，如何通过对主播进行专业培训，提高电商直播质量以赢得用户的信任是也是值得进一步研究的问题。
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user: 我国商业银行互联网金融创新能力评价分析
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user: 摘 要 随着信息技术的发展，互联网金融创新成为我国商业银行改革的必经之路。本文以建设银行为典型样本对我国商业银行的互联网金融创新能力进行实证分析。首先，本文构建了由联网金融业务创新、科技应用创新、人力资源创新、风险管理创新等四大类指标组成的中国银行互联网金融创兴能力评价体系。其次，采用因子分析法对建设银行的互联网金融创新能力进行实证检验，并以工商银行和招商银行作为比较对象进行了分析。实证结果发现，建设银行的互联网金融创新综合能力与工商银行基本持平，并优于招商银行，但三家银行的四大分类指标表现各异。最后，本文提出我国商业银行应当从科技、人才、服务和产品以及风险管理四个方面来提高互联网金融创新能力。 关键词 :互联网金融创新能力，因子分析法，建设银行 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 自2006年以来我国商业银行的发展速度迅猛，但是在遭遇了2008年的金融危机以及近年来的新兴互联网产业的冲击，依靠利差为生的传统经营模式已经面临挑战，而如何走出商业银行发展的瓶颈，让商业银行再创辉煌，创新作为发展的驱动力必不可少。同时，由于我国和国外的经济环境不同，政府对商业银行的监管以及技术限制等方面都各不相同，更意味着我国不能照搬照抄国外的商业银行发展的模式，而应该结合我国的实际情况，制定出适合我国商业银行发展的模式。对我国商业银行的互联网金融创新能力研究是基于互联网发展这一趋势而对商业银行创新能力做的一系列的研究，对经济与社会发展都有非常重要的意义。本文在研究我国互联网金融创新能力的指标，并进行实证分析，这一方面有利于我国商业银行在互联网发展的浪潮中迎难而上，以摆脱被淘汰的命运，另一方面有利于我国商业银行能够更好适应世界发展的浪潮，积极主动的提高自身的竞争力。
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user: 2. 商业银行互联网金融创新能力概述 金融创新的具体含义，学界有不同的观点。Ian Akam (2012) [ 1 ] 认为，金融创新内容可以概括分为三类：一是信息创新；二是以科技为依托的产品和服务创新；三是风险管理创新。Akhavein et al. (2001) [ 2 ] 认为金融创新包括创新产品、创新服务、创新流程和创新组织形式。对于商业银行来说，可以概括为三个方面：一是产品与服务创新；二是管理与技术创新；三是体制与机制创新。唐双宁(2007) [ 3 ] 将“金融创新”概念划分为广义和狭义两类。广义的金融创新是指一切发生在金融领域的创新活动；狭义的金融创新主要指金融产品的创新。马彦琪(2013) [ 4 ] 给出金融创新的含义是：为了实现金融资产的流动性、安全性、盈利性，以市场为导向，信息技术为动力、以利润最大化为目标，使用新观念新技术和新方法，去改变金融体系里要素的配合，进而推出新的工具和制度，形成一个更高效率的资金运营方式的过程。 目前，学者们对互联网金融创新的含义也没有给出确切的解释。谢平(2001) [ 5 ] 曾提出互联网金融的定义以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络，搜索引擎以及云计算等，将会对人类金融模式产生根本影响，可能出现既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种金融模式，即互联网金融模式。马彦琪(2013) [ 4 ] 表示对于商业银行创新能力的评价指标，学者们还是有许多共识，这些共性的评价指标主要包括以下几类：创新的企业文化；员工的创新能力；新技术和新设备的使用；企业资金实力；创新监管；创新观点的开发能力；企业在行业内的领导能力；创新活动组合管理。这些因素可以从不同方面揭示企业的创新能力，通过衡量可以定量分析影响企业创新能力的关键因素的大小。 综合以上学者的观点，本文暂且将互联网金融创新能力理解成：在互联网时代，借助互联网平台和互联网技术，为了实现金融资产最大价值和追求行业的最大利润，从新技术、新制度、新工具、新业务等方面进行金融要素的重新整合的一种能力。 互联网金融创新对于金融行业的发展尤为重要，银行业作为金融行业的重要角色，其进行互联网金融创新势在必行。目前，我国商业银行的互联网创新能力参差不齐，就国有商业银行来说，建设银行、中国银行和工商银行相对比较推陈出新，有自己的特色互联网业务，就股份制银行来说，近年来，股份制银行结合人才培养方式和技术优势，紧追国有商业银行的步伐赶上互联网浪潮。然而，如果对商业银行互联网金融创新，只是仅仅对商业银行进行简单互联网创新能力优势和劣势的分析，没有数据和数理模式的支撑是无法真正找到商业银行最紧迫的问题并给出建议的。因此，本文将商业银行作为研究对象，结合因子分析法进行具体实证分析，给出具体建议。
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user: 3. 建设银行互联网金融创新现状 在我国16家上市的商业银行中，本文选择建设银行作为商业银行互联网金融创新的研究对象，具体原因如下：其一是建设银行作为国有五大商业银行之一，其历史悠久，运营模式成熟，创新能力与时俱进，财务数据来源广且全面，有助于更好的分析商业银行互联网金融创新能力。其二，建设银行于2012年首创了“善融商务”，在打开了商业银行互联网金融创新的大门。 目前建设银行进行互联网金融创新的模式主要有两种：一是利用互联网技术作为工具和渠道创新金融工具，二是利用互联网技术创新商业模式。具体而言又表现为电子银行业务的发展、与电商平台合作发展以及网上银行信贷业务发展现状。 3.1. 电子银行发展现状 2011年建设银行的电子银行业务收入已经达到42.46亿元，比上年增长了将近50个百分点。在此期间，建设银行拓展网上银行的服务范围，并大力推广短信金融和手机银行等服务；同时，鼓励客户使用电子渠道，网上银行客户数已超过8000万户。由图1可知建设银行电子银行业务收入逐年增加，但是增长率却很不稳定。于2015年，电子银行主渠道作用进一步凸显，电子银行业务收入达66.84亿元，增幅4.32%，非柜面渠道交易占比95.58%，较上年提升7.55个百分点；建设银行电子银行和自助渠道账务性交易量逐年上升，并且增长率也逐年递增。同年，建设银行的个人网上银行、手机银行、微信银行用户数均居同业首位。于2015年末，建设行的电话银行客户数达2.06亿户，其中签约客户数达到1.38亿户。客户自助服务占比达到80.74%，人工接通率提升13.02%，智能客服业务量增长100.49%。 3.2. 电子商务平台发展现状 2012年6月28日，建设银行正式对外推出电子商务金融服务平台“善融商务”，该平台主要致力于为企业和个人提供专业化的电子商务服务和金融支持服务。2012年末，“善融商务”会员数超过百万，入驻商户数目过万；企业商城累计成交35亿元，商户融资近10亿元，公司机构客户增长20.15%。近年来，建设银行“善融商务”累计成交金额和活跃商户数一直呈上升趋势(见表1)，其主要原因是建设银行持续优化丰富“善融商务”电子商务平台，提升客户体验的原则。从2013至2015年建设银行已经实现了个人商城完成首页改版，进一步突出“精专特优”品类和优质商户；推出“分期优选”频道，实现了龙卡商城和善融个人商城的全面融合。企业商城重点发展优质商户，开展行业深耕工作；推出采购询价功能，推广信用卡积分直接购物功能和差旅机票购买服务，引入微软官方旗舰店入驻，开展联合营销，实现快速发展。 3.3. 网上银行信贷业务发展现状 2012年，建设银行全年共发行60期网上银行专享理财产品。建立了“房e通”房产自主交易融资服务平台，为客户提供房屋买卖及贷款的“一条龙”综合服务，实现了个人贷款电子渠道新突破。同时推出了“善融商务”个人小额贷款和善融商务个人权利质押贷款。2011年以来建设银行手机银行、个人网银以及企业网银的客户数逐年增加，并按递增的趋势增加(见图2)。 图1. 2011~2015年建设银行电子银行业务收入及增长率 Table 1 Accumulated trading volume and the number of active merchants of CCB’s good financial business between 2012-201 年份 累计成交金额(亿元) 活跃商户数(家) 2012年 35 >10，000 2013年 277.82 8297 2014年 462.79 14500 2015年 670.99 11087 表1. 2012~2015年建设银行“善融商务”累计成交金额及活跃商户数 图2. 2011~2015年建设银行手机银行、个人网银以及企业网银的客户数 从以上大量图表数据和分析可以看出，建设银行自从2012年开创了“善融商务”以后，在电子银行业务、电子商务以及网上银行信贷业务三方面的业绩都有明显增加，同时建设银行与时俱进的互联网金融创新也给其带来了巨大的利润。但其增长的幅度却呈现不稳定的上下波动或者逐年走低的趋势，因此接下来将对建设银行互联网金融创新能力作进一步的分析。
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user: 4. 商业银行互联网金融创新能力评价指标体系的构建 目前，学术界研究银行金融创新和银行核心竞争力的成果相对比较丰富，但是在互联网大背景下研究银行金融创新能力的分析和研究还相对较少，因此本文将尝试构建我国商业银行互联网金融创新能力的评级体系，相对直观和清晰的帮助商业银行认识到自身的能力，并根据相关的分析，提出商业银行不断提高商业银行的行业竞争力的政策建议。下面，本文将依据科学性、系统性、针对性、可操作性四个原则，来构建商业银行互联网金融创新能力评价指标体系。 国内相关的文献研究发现(肖科和夏婷，2006；喻平和李敏，2007；秦宝宝，2014) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 目前我国商业银行创新的手段依然停留在很低的层次上，一是自主性创新少，仿效别人的产品和服务较多。二是创新产品技术含量低，产品过于简单化。三是创新的专业人才相对不足。四是商业银行在风险管理方面还存在很多问题。因此，在综合借鉴马彦琪(2013) [ 4 ] 、司彩丽(2010) [ 9 ] 、马靖宁(2015) [ 10 ] 成果的基础上，本文认为商业银行的金融创新可按照创新对象进行分类，具体分为互联网金融人力资源创新指标、互联网金融科技应用创新指标、互联网金融业务创新指标以及互联网金融风险管理创新指标四个一级指标，并细化成九个二级指标。 第一，互联网金融人力资源创新指标Y1。在任何时代，人才都是企业创新的重要源泉。只有高层次复合型人才才能为商业银行带来金融创新的成果。由于商业银行的特殊企业性质，互联网金融创新能力的高低最直观的反映就是在人均净利润上，因此将人均净利润作为二级指标X1。同时为反应人力资源的水平，将本科及以上学历占比作为二级指标X2。因此，两个指标代表了商业银行的人力资源创新能力。 第二，互联网金融科技应用创新指标Y2。在互联网金融发展的时代，一个企业的科技创新能力决定了它发展的前景，商业银行作为一个传统行业，想要在科技浪潮中乘风破浪必须提高自身的互联网金融创新水平。考虑到各家银行年报中数据的可收集性，建设银行选取了二级指标电子银行与柜面交易量之比X3、电子银行业务收入X4、理财产品业务收入X5。工商银行选取了电子银行渠道办理业务比例X3、电子银行业务收入X4、电子银行业务笔数占全行业务笔数X5。招商银行选取了零售电子渠道综合柜面替代率X3、公司电子渠道综合柜面替代率X4、网上企业银行交易结算替代率X5。三个商业银行的指标代表了商业银行互联网金融科技应用创新能力。 第三，互联网金融业务创新指标Y3。我国商业银行的业务创新主要表现在中间业务上，但是由于我国中间业务发展比较晚，各家商业银行中间业务的发展参差不齐，在互联网的浪潮下，其它第三方大量抢占市场面额，因此将手续费及佣金净收入X6、手续费及佣金净收入对营业收入比率X7作为二级指标。这两个指标代表了商业银行互联网金融业务创新能力。 第四，互联网金融风险管理创新指标Y4。风险和收益并存，在互联网时代，风险管理依然不容忽视。随着业务和科技等不断创新，很多不良贷款率的上升和流动性风险也接踵而至，因此，将流动性比率X8和不良贷款率X9作为二级指标。 对四个一级指标进行分析和量化，并选出与其相匹配的二级指标，从而构建出整个商业银行互联网金融创新能力的分析体系，如表2所示。
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user: 6. 提升我国商业银行互联网金融创新能力的政策建议 本文以建设银行为典型样本，以工商银行和招商银行作为参照样本，研究了我国商业银行互联网金融创新能力，通过实证研究的比较可知，我国商业银行在互联网金融科技应用创新、互联网金融人力资源创新、互联网金融业务创新、互联网金融风险管理创新四个方面参差不齐，因此为提高我国商业银行的市场竞争能力，本文将就建设银行从这四方面给出相应的政策建议。 6.1. 加强互联网科技创新 以建设银行的“善融商务”平台为例，该平台虽然在同银行业中具有独特的优势，但是其与天猫、京东等同类的传统电商平台相比，仍然存在很多问题。首先，其发展方向为信用卡分期、消费信贷及有信贷需求的供应商，与其他电商的发展方向不同，建设银行无自己的物流系统导致售后服务滞后，无法充分利用大数据确定客户的喜好以及IP地址配货，“善融商务”的客服系统滞后，无法及时为客户答疑解惑等。因此，建设银行在“善融商务”的页面设计上美观，布局合理，产品分类层次分明；借鉴和利用前沿科技宣传“善融商务”平台，利用大数据搜索推荐商品，使商城更加便民化；同时可以开发手机客户端，简单银行业务在线办理，便于用户操作；将传统银行业务互联网化，和其他大型电商或者品牌合作，合力创新互联网金融科技。 6.2. 注重互联网金融人才培养 建设银行目前人力资源结构年轻化，导致互联网技术后备人才不足；选拔要求相对单一，无法调动员工积极性；年轻工作人员流失现象愈演愈烈，导致人力资源成本上升。建设银行首先要合理安排人力资源结构，积极引进高精尖的互联网技术人才，要打造高素质人才队伍；建设银行要积极秉承公开、平等、竞争、择优的人才选拔机制，从各个层次来考核员工，晋升复合型人才；要建立适应互联网时代金融创新的薪酬制度、培训计划以及资源战略，从而满足员工的需求，同时加强本行工作人员关于互联网金融的专业素质；除此之外，商业银行要实现员工和银行共同成长，针对不同的职业生涯发展阶段，为员工量身打造职业生涯发展方案，从而留住复合型人才。 6.3. 加快互联网金融产品和服务创新 近年来，建设银行的互联网产品已经更新换代了很多，根据不同客户需求推出了“芭比卡”、信用卡在线开卡、海底捞消费满200元减60元、优质规划和悦享生活等互联网金融产品和服务。但是差异化才是商业银行获取市场份额、持续发展的法宝。因此，建设银行应该以客户为中心，借助互联网技术了解客户需求，并根据客户需求积极与相关的企业或者电商合作推出惠民便民的互联网金融产品；借助“善融商务”平台独特的金融服务优势，从客户优先选择银行系电商的金融、汽车、家具等产品入手；创新还款方式和延伸投资理财类的金融服务，积极与基金公司和担保公司合作，推出新型的基金产品；积极响应国家方针政策进行互联网金融创新，结合一带一路开辟新的市场，结合扶贫攻坚打造企业形象。 6.4. 完善互联网金融创新风险管理 互联网金融的风险主要表现在风险的最小化和收益的最大化，风险控制和风险管理是一个商业银行发展的重要保障，因此，建设银行互联网创新风险管理迫在眉睫。首先，要对建设银行互联网金融进行事前风险评估、事中风险观测以及事后的监测预警；同时要区别银行业务与非银行业务，最好通过相关交易合约使客户和银行的责任声明，以免导致电子商务纠纷，从而确保两种交易的自主性；建立和完善投诉机制，一方面维护了用户的权益，另一方面也规范了建设银行的风险管理；对于企业入驻“善融商务”平台，要列出详细的合约以及毁约责任，减少违约成本。
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user: 摘 要 SHIBOR是中国正在培育的货币市场基准利率。本文从基准利率的基本属性出发，从市场性、抗干扰性、政策可调性、定价基准性四个方面，对当前SHIBOR作为中国货币市场基准利率的发展现状进行了分析。 关键词 :SHIBOR，货币市场，基准利率 Copyright © 2017 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 上海银行间同业拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate， SHIBOR)是作为中国货币市场基准利率来培育的，自2007年1月推出以来，SHIBOR的发展状况一直倍受关注。经过整整十年的发展，SHIBOR是否已经具备了必要的基准功能？是否能够承担起作为货币市场基准利率的重任？ 针对这一问题，大部分学者选择从货币市场基准利率的基本属性出发来研究。蒋先玲，苏日娜和孙倩(2012)从可测性、可调性、基础性、相关性和稳定性五个角度检验了SHIBOR作为中国货币市场基准利率的可行性 [ 1 ] ；项卫星和李宏瑾(2014)指出市场代表性和基准性是金融市场基准利率的核心 [ 2 ] ；王晋忠，赵杰强和王茜(2014)采取定量与定性分析相结合的方式，考察了SHIBOR作为基准利率的关键有效属性——市场属性(包括市场性和基础性) [ 3 ] 。本人认为，货币市场基准利率应具备以下四个属性：市场性，抗干扰性，政策可调性，定价基准性。针对这四个属性，本文对SHIBOR的发展状况进行分析。
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user: 2. 市场性检验 市场性，是指基准利率的形成是以市场交易主体的广泛性和交易数量的规模性为基础的。 市场交易主体方面，中国早期同业拆借市场的交易主体主要是商业银行。1998年起，中国人民银行对同业拆借市场进行了改革，同年10月，保险公司进入同业拆借市场；1999年8月，证券公司进入市场；2002年6月，中国外汇交易中心开始为金融机构办理外币拆借业务。2007年颁布的《同业拆借管理办法》又进一步规定，包含信托公司、保险公司等在内的共16类金融机构，均有资格申请进入同业拆借市场，进行无担保同业拆借交易。至此，中国同业拆借市场的交易主体涵盖了所有银行类金融机构和绝大部分非银行金融机构；同时，SHIBOR报价银行团具有信用评级高、定价能力强、交易规模大等共同特征。所有这些，就基本满足了基准利率对交易主体广泛性的要求。 交易规模方面，中国同业拆借市场发展迅猛。就全国银行间同业拆借市场的交易情况来看(见图1)，2004年至2016年，同业拆借成交量总体呈现强劲的增长势头，期间，在2013年和2014年同业拆借成交量一度有所下降，但在2015年又恢复增长。同业拆借市场交易规模的迅速扩张，彰显出中国同业拆借市场参与主体的广泛性和主动性。
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user: 3. 抗干扰性检验 抗干扰性，是指基准利率必须能够应对一些不可预测的意外因素或人为因素，或者受意外因素或人为因素的影响相对较小 [ 4 ] 。稳定性的本质是要求，基准利率作为无风险的资金收益率，尽量减少波动，即基准利率的波动不应过于频繁剧烈，只有这样，中央银行才可以通过相关的货币政策工具的操作，有效地影响基准利率，进而实现其货币政策意图。为检验SHIBOR的抗干扰性，现制成2007年1月至2017年5月各期限SHIBOR的走势图(日利率)，如下所示： 从图2可以看到，10年来SHIBOR发生的最剧烈短期波动，是在2008年秋季到次年年初，各期限利率从2008年9月到2009年1月有一个明显的下降。显然，此次波动主要是由于金融危机这一外部因素，与SHIBOR的自身稳定性无关；反而，SHIBOR各期限利率在短时间内同步快速下降，恰恰表明SHIBOR面对宏观经济环境的突变，能够做出及时灵敏的反应。 图1. 2004~2016年全国银行间同业拆借市场同业拆借交易量走势 图2. 2007年1月~2017年5月各期限SHIBOR走势 根据各期限SHIBOR的日利率，计算出每日利差——波动基点(BP)值，制成图3~10。再按波动基点值划分出四个范围，分别为波动 ， ， ， ，计算各期限SHIBOR的BP波动在这四个范围内的比例，结果如表1。 从图3至图9可以看出，除个别几个时点外，各期限SHIBOR的日波动幅度不算剧烈。从表1可见，期限为1个月(含)以下的品种，波动小于25个基点的时间占比约50%，期限超过一个月的品种波动小于25个基点的时间占比更高。总体来看，虽然短端品种比中长端品种波动要大一些，但SHIBOR各品种的波动程度尚可以接受，SHIBOR整体上表现出较强的抗干扰能力。 图3. 各期限SHIBOR变动示意图：O/N 图4. 各期限SHIBOR变动示意图：1W 图5. 各期限SHIBOR变动示意图：2W 图6. 各期限SHIBOR变动示意图：1M 图7. 各期限SHIBOR变动示意图：3M 图8. 各期限SHIBOR变动示意图：6M 图9. 各期限SHIBOR变动示意图：9M 图10. 各期限SHIBOR变动示意图：1Y Table 1 SHIBOR volatilit O/N 1W 2W 1M 3M 6M 9M 1Y BP <= 25 54.03% 55.65% 50.81% 53.23% 75.00% 84.68% 88.71% 89.52% 25 < BP <= 50 21.77% 13.71% 18.55% 20.16% 14.52% 11.29% 7.26% 6.45% 50 < BP <= 75 9.68% 11.29% 11.29% 8.06% 4.03% 2.42% 3.23% 3.23% BP > 75 14.52% 19.35% 19.35% 18.55% 6.45% 1.61% 0.81% 0.81% 表1. 各期限SHOBOR波动分布
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user: 4. 政策可调性检验 SHIBOR的政策可调性，主要是指央行能否在不影响SHIBOR有效性的前提下，通过相关货币政策工具的操作，将SHIBOR引导至央行认可的目标利率附近，从而实现货币政策对市场的有效传导。 SHIBOR作为中央银行目前主推的货币市场基准利率，与拆借市场、国债回购市场和票据转贴现市场等货币市场子市场的利率密切相关。中央银行运用货币政策工具进行调控时，必然也会对SHIBOR各个期限的利率产生影响 [ 5 ] 。 为考察央行货币政策工具对SHIBOR的可调性，我们从图2选择三处有明显突变的地方，分别为2008年末、2010年末以及2015年初，表2至表7分别比较了这三个时期央行存款准备金率的调整和各期限SHIBOR利率的情况。 2008年末，为更好地应对金融危机，向社会注入流动性，我国采取了宽松的货币政策，不断下调存款准备金率(表2)，与此同时，可以发现各期限SHIBOR利率在这一时期有一个明显的下降(表3)。2011年末央行两个月内连续三次上调存款准备金率(表4)，从表5可以发现，2010年11月至2012年1月各期限SHIBOR利率有一个明显的上升。2015年初央行下调存款准备金率(表6)，这一时期各期限SHIBOR利率明显下降(表7)。 以上表明，央行的货币政策意图与操作对SHIBOR的影响明显，SHIBOR具有良好的政策可调性。
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user: 摘 要 目的：研究躯体症状障碍患者认知情绪调节与抑郁、焦虑、躯体化症状的关系。方法：应用认知情绪调节问卷(CERQ-C)、抑郁自评量表(SDS)、焦虑自评量表(SAS)、症状自评量表(SCL-90)对160例躯体症状障碍患者进行测评，运用Pearson相关分析、多元线性回归分析，分析躯体症状障碍患者认知情绪调节与抑郁、焦虑、躯体化症状的相关性。结果：积极认知情绪调节平均(54.24 ± 9.91分)，消极认知情绪调节平均(45.31 ± 6.93分)，抑郁得分平均(44.32 ± 9.31分)，焦虑得分平均(38.43 ± 6.82分)。接受、积极重新评价、理性分析、灾难化、责难他人的调节策略在不同抑郁状态躯体症状障碍患者中的应用情况具有明显的差异(p < 0.01)，接受、积极重新评价、理性分析、灾难化、责难他人的调节策略在不同焦虑状态躯体症状障碍患者中的应用情况具有明显的差异(p < 0.01)，线性回归分析表明认知情绪调节各分量表分别可以解释抑郁总变异量的69.2%、焦虑总变异量的54.4%、躯体化症状总变异量的43.4%。自我责难、积极重新关注、积极重新评价、理性分析、灾难化是能够预测抑郁的主要变量；自我责难、接受、沉思、积极重新关注、积极关注计划、积极重新评价、理性分析、灾难化是能够预测焦虑的主要变量。结论：躯体症状障碍患者情绪调节与抑郁、焦虑、躯体化症状有密切联系，其中自我责难、积极重新评价、灾难化为抑郁、焦虑、躯体化症状共有的主要预测指标。本研究为进一步探讨躯体症状障碍患者的抑郁、焦虑、躯体化症状的形成提供了一定的依据。 关键词 :认知情绪调节，抑郁，焦虑，躯体化症状 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 躯体症状障碍在美国精神障碍诊断和统计手册第5版(DSM-V)中是指患者存在一个或多个躯体症状，个体感到痛苦，日常生活明显受影响。个体存在与症状严重性不相称的想法，对健康或症状存在持续高水平的焦虑。躯体症状障碍在精神与行为障碍分类第10版(ICD-10)中被称为躯体形式障碍。本病发病率较高，绝大多数到综合医院就诊，患者往往被误诊，即使就诊于心理科，患者也会拒绝精神疾患的病人角色，治疗的依从性较差，造成医疗资源的大量浪费(石元洪，童萍，等，2014)。相关研究提示，本病的发生、发展过程与社会心理因素密切相关，患者主动表达内心情感的能力缺乏，躯体化症状可能是患者内心压抑与矛盾冲突的表达方式(孔伶俐，闫珉，等，2015)。患者常伴有焦虑、抑郁症状。关于认知情绪调节对焦虑、抑郁的研究提示，认知情绪调节可预测焦虑、抑郁情绪(贾惠侨，陈海燕，等，2013)。已有的研究较少探讨认知情绪调节与躯体症状相关障碍患者焦虑、抑郁、躯体化症状的关系及较少提出可预测临床症状的主要因素。本研究通过调查分析，探讨认知情绪调节与躯体症状障碍患者焦虑、抑郁、躯体化症状之间的关系，试图发现可以预测患者临床症状的主要认知情绪调节策略，以期为患者临床有效干预提供有针对性、可靠的科学依据。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 对象 以2015年2月-2016年2月在宁夏医科大学总医院门诊就诊、符合美国精神障碍诊断和统计手册第5版(DSM-V)抑郁障碍和躯体症状障碍的诊断标准160例患者为研究对象。其中男性67例，女性93例，年龄(43.3 ± 7.4)岁，平均病程(8 ± 4.3年)。相关检查未发现与症状相符的相关疾病，均知情同意并签订知情同意书。排除器质性精神障碍、酒精、药物依赖及其他精神活性物质所致精神障碍、精神分裂症及双相障碍、妊娠及哺乳期妇女。 2.2. 方法 1、测评工具：1) 认知情绪调节问卷中文版(CERQ-C) (朱熊兆，罗伏生，姚树桥，2007)：CERQ-C共有36个条目，有20个条目反向记分。包括9个分量表：接受、积极重新关注、理性分析、积极重新评价、重新关注计划、自我责难、责难他人、灾难化、沉思。CERQ-C具有良好的信效度。2) 抑郁自评量表(Self-rating Depression Scale， SDS) (王培培，王清馨，2016)：由Zung于1965年编制，能直观的反映抑郁患者的主观感受，测评对象根据最近1周的实际情况自行填写。量表共20个条目，同样分正向评分条目和反向评分条目，采用4级评分制。评判指标为标准总分(标准总分 = 总粗分 × 1.25，取整数部分)，标准总分 < 50为正常，标准总分 ≥ 50表示患者存在抑郁症状。3) 焦虑自评量表(Self-rating Anxiety Scale， SAS) (王培培，王清馨，2016)：由Zung于1971年编制，用于评定焦虑患者的主观症状，测评对象根据最近1周的实际情况自行填写。量表共20个条目，分正向评分条目和反向评分条目，采用4级评分制。评判指标为标准总分(标准总分 = 总粗分 × 1.25，取整数部分)，标准总分 < 50为正常，标准总分 ≥ 50说明患者存在焦虑症状。4) 患者健康问卷躯体症状群量表(Patient Health Questionnaire-15， PHQ-15) (De Vroege， Hoedeman， & Nuyen (2012)是由Spitzer等编制的患者健康问卷(Patient Health Questionnaire， PHQ)中的1个分量表。Kroenke等研究显示PHQ-15具有良好的信度和效度，适用于筛查躯体化障碍和评估躯体症状的严重度。PHQ-15已被翻译成韩语、西班牙语等多种语言，广泛应用医疗机构及科学研究中，PHQ-15为PHQ中针对躯体症状群的1个独立自评分量表。共15个条目，主要询问在过去的4个星期，被各种常见的躯体症状或症状群困扰的程度。根据症状的严重程度分为3级评分：0 (没有困扰)、l (少许困扰)、2 (很多困扰)。总分范围为0~30分，其中，0~4分为无躯体症状；5~9分为轻度躯体症状；10~14分为中度躯体症状；≥15分为重度躯体症状。 2、资料收集：由研究组成员经过统一培训后完成资料收集。收集时间为2015年2月~2016年2月，在资料收集时首先说明目的，在其知情同意后，进行施测。 3、统计学方法 采用运用SPSS21.0软件进行统计分析处。统计学分析采用描述性分析、t检验、Pearson相关分析、线性回归分析。p值均取双侧概率。