DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 4.1. 高频腧穴及归经探讨 根据对近20年针刺治疗慢性胆囊炎相关文献的筛选、统计，可以发现临床运用频率明显较高，且作为主穴为主的前5位腧穴分别是：阳陵泉、胆囊穴、胆俞、日月、太冲。使用频次较高的腧穴集中于足少阳胆经和足厥阴肝经，且大多位于下肢部。在特定穴的运用上，使用最多的是五输穴及募穴。 1) 阳陵泉：属足少阳胆经的合穴、下合穴，亦是八脉交会穴之“筋会”。该穴皮肤由腓肠外侧皮神经分布 [ 2 ] 。古往今来，阳陵泉多被广泛用于治疗下肢疾病(如痹证、痿证、下肢急性扭伤等)、胆系疾病(胁痛、黄疸、胆囊炎、胆结石等)。《灵枢·邪气脏腑病形》云：“胆病者，善太息，口苦，呕宿汁，心下澹澹，恐人将捕之，隘中阶阶数唾，……取阳陵泉”。《针灸甲乙经》中亦记载：“胁下稽满，呕吐逆，阳陵泉主之”，又“胆胀者，胁下痛胀，口苦好太息，阳陵泉主之”。据报道 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ，电针阳陵泉具有使慢性胆囊炎患者胆囊收缩的针刺效应，可促进胆囊收缩素分泌，胆囊动脉血流速度减慢，阻力指数增加。曹子洋 [ 6 ] 进行针刺阳陵泉的时效规律研究，认为每天针刺2次为宜，且均在饭前针刺为佳，且最佳留针时间为30分钟。 2) 胆囊：属近些年发现的新穴，首载于1959年第8号《中华外科杂志》。该穴皮肤亦由腓肠外侧皮神经分布 [ 2 ] ，现普遍将其归为奇穴范畴。也有医家认为 [ 7 ] ，胆囊位于胆经的循行路线上，在阳陵泉与阳交之间，从位置关系上当属胆经。《素问·缪刺论》有云：“邪客于足少阳之络，令人胁痛不得息”，《素问·奇病论》曰：“口苦者病名为何……病名曰胆瘅。”虽然古代医家及文献对胆囊穴的记载及研究甚少，但其实早在80年代，针刺胆囊穴治疗肝胆系疾患已被广泛应用于临床，疗效肯定 [ 8 ] ，是治疗胆疾患的经验要穴。因此从胆囊的善治病症上来看，与胆经病候具备一定的一致性 [ 7 ] 。现代研究也表明，对急性胆囊炎病人 [ 9 ] ，针刺胆囊穴，多数即刻感觉上腹部放松、右上腹疼痛减轻。徐海云 [ 10 ] 在胆囊穴埋线治疗慢性胆囊炎，经临床观察，配合低脂饮食，多能逆转胆囊壁增厚、胆囊增大等变化，达到治疗胆囊炎的目的，疗效较佳。 3) 胆俞：《针灸甲乙经》云：“胆俞，在第十椎下，两旁各一寸五分”，为胆之背俞穴，属足太阳膀胱经。该穴皮肤由第九、十、十一胸神经后支外侧支分布 [ 2 ] 。背俞穴是脏腑经气输注于背腰部的腧穴，所以当胆囊发生病变时，胆俞穴多有明显压痛。因此按压、针刺胆俞，具有舒理肝胆气机，以达到“通”则不痛的效果 [ 11 ] 。 4) 日月：《针灸甲乙经》云：“日月足太阴少阳之会，胆之募”，该穴皮肤由第六、七、八肋间神经的前皮支重叠分布 [ 2 ] 。日月穴是胆经气机聚集之处，也是离胆腑最近的地方，又为足太阴、少阳之会，故针之可调理肝胆之经气，疏肝利胆。《素问·奇病论》载：“口苦者……此人者，数谋虑不决，故胆虚，气上溢，而口为之苦。治之以胆募、俞。”临床上常将日月配以胆俞穴，取俞募配穴之意。现代研究表明，针刺“日月”穴可使胆囊炎患者胆囊运动功能增强，利于胆汁排泄、炎症恢复 [ 12 ] 。 5) 太冲：《灵枢·九针十二原》：“阴中之少阴肝也，其原出于太冲”。该穴皮肤由桡神经的指背神经与正中神经的指掌侧固有神经双重支配 [ 2 ] 。原穴是脏腑原气经过和留止于四肢部的腧穴，如《灵枢·九针十二原》所载：“五脏有疾也，应出十二原，而原各有所出，明知其原，睹其应，而知五脏之害矣”。太冲作为肝经原穴，具有清肝火、止胁痛的作用，常与阳陵泉、期门、足三里、胆囊穴等相配，疗效确切 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] ，也有报道，针刺太冲缓解胆道口(奥狄氏)括约肌痉挛的作用大于阳陵泉、足三里 [ 16 ] 。 不难看出，在本文所纳入文献的腧穴归经方面，排名前两位是足少阳胆经和足厥阴肝经。“胆者，中精之腑，主藏精汁。”足少阳经属胆络肝，胆腑的生理功能与胆经密切相关。胆汁的疏泄，全赖经脉之气的正常发挥。少阳经气正常，则胆汁疏泄有序反之，经气失和，则会导致胆汁的贮藏、排泄障碍。《灵枢·本脏》云：“肝合胆”。肝经络脉蠡沟合于胆经，胆经络脉光明合于肝经。胆位于肝内，胆汁乃肝经之余气而成。两者一脏一腑表里相属，皆行于胁肋，生理关系密切，病理上亦相互影响，治疗上往往是肝胆同治。《素问·刺热》篇云：“肝热病者……胁满痛……刺足厥阴、少阳。” [ 17 ] 祖国医学多将慢性胆囊炎归于中医“胁痛”、“胆胀”范畴。其中，“胁痛”最早见于《内经》。《灵枢·五邪》云：“邪在肝则两胁中痛”。《景岳全书·胁痛篇》云：“胁痛之病，本属肝胆二经，以二经之脉皆循胁肋故也”。肝居胁下，胆附于肝，其经脉布于两胁，胆有病，往往反映到胁肋部位而发生胁痛。研究认为，本病多因情志不遂，肝气郁滞或饮食失调，脾失健运，湿浊不化，土奎木郁，导致肝胆失疏，气机不畅，胆腑不通，故见胁肋疼痛。若气滞日久，瘀血内阻，或湿郁化热，湿热阻滞肝胆，可使胁痛加重 [ 18 ] 。现代医学对于慢性胆囊炎的中医分型，主要有以下几种 [ 19 ] ：①肝气郁结型；②肝胃不和型；③肝胆瘀滞型；④气滞血瘀型；⑤肝胆湿热型；⑥肝阴不足型。随着现代生活节奏的加快，工作、生活压力的加剧，情志问题日益突出，分型中又以肝气郁结型、肝胆湿热型 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 最为突出，治疗当以清热化湿，疏肝利胆为根本。 4.2. 不足与展望 在文献搜索、筛选过程中，笔者发现针刺治疗慢性胆囊炎的研究大多集中在70~90年代，而近10年的文献相对较少，临床报道形式单一。在80年代曾有大量文献研究表明单独运用耳针或耳体针结合治疗慢性胆囊炎的疗效确切 [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] ，近年也是显有发表。而对于机理研究，多以阳陵泉、期门、肝胆经为主，其中重复、相似的报道亦不少 [ 3 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 20 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] 。有学者 [ 30 ] 曾搜索近60年的临床文献(1950~2011年)，对穴位组方做了统计，认为针刺在治疗胆囊炎的取穴方面纷繁复杂，组方混乱，尚停留在经验层面。陈少宗 [ 31 ] 则认为，针刺治疗慢性胆囊炎，取穴缺乏规范，所涉及的穴位及经脉过多：临床医生是否出现频次最多的治疗效果最好？如何斟酌取穴、如何获得最佳配伍？不仅仅是慢性胆囊炎，这也是针灸治疗学中存在的普遍问题。 笔者认为，临床上针刺综合治疗慢性胆囊炎，相比较西医的手术治疗及保守治疗，其可实施性、有效性确佳，能够明显改善病情，值得在临床作为中医特色疗法的一种适宜技术来推广，为广大患者某福利。而对于如何进行针刺选穴、明确组方规律及进一步的机制探讨问题，尚需临床大样本系统研究来佐证，以阐明针刺技术在临床疗效方面的科学、稳定、可靠性。
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user: 摘 要 高速列车谱系化数据仓库是面向主题的、集成的、时变的、相对稳定的，并集合了高速列车空间数据和非空间数据。如今的高速列车谱系化研制平台已经在谱系化理论的基础上，构建了虚拟可视化、快速工艺文件生成等八项子系统为核心的一体化平台。高速列车谱系化数据管理平台是该一体化平台流畅、高效运行的基础。本文基于高速列车谱系化相关理论研究，设计并构建了高速列车谱系化数据管理平台。系统阐述了平台的整体架构、模块组成以及各个模块的功能，界面和用途，为高速列车谱系化平台的运行和管理提供了基础支撑。 关键词 :高速列车，谱系化，数据仓库，数据管理 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. 前言 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定而随时间不断变化、用来支持管理人员决策的数据集合。它是近年来为联机分析处理(OLAP， Online Analytical Processing)、数据挖掘等处理提供海量数据存储、数据组织的容器和解决数据集成问题的关键技术。 经历引进消化吸收再创新之后，我国高速铁路已经在“四纵四横”的基础上，建成了具有中国特色的高速铁道网络 [ 1 ]。在一带一路的倡导下，我国在现有高速动车组研制平台的基础上，构建了需求多样化，设计一体化，技术体系可定制化，标准体型国际化的高速动车组设计制造平台 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。 高速列车谱系化数据仓库是面向主题的、集成的、时变的、相对稳定的，并集合了高速列车空间数据和非空间数据 [ 5 ] [ 6 ]，它可以将多个异种的、自治的、分布的信息源有机的组织起来，并提供对空间数据和非空间数据简便、有效的访问，为决策分析提供数据 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。谱系化的研究最早开始于60至70年代，Sutherland在系统中提出利用约束作为辅助手段生成零件，但缺少约束定义和修改几何模型，因此，模型的修改为一个单行过程，当模型生成之后约束无法反过来限制模型随谱系化理论不断完善，因此谱系化方法广泛运用于实践中。 目前，谱系化理论研究主要代表有两个：1) Jae Yeol Lee提出的利用图表示的基于知识的几何推理法；2) Xiao Shan Gao提出的约束传播法。国内这几年来对谱系化建模的研究也逐渐成熟，此类方法多利用软件的二次开发功能，实现对三维几何模型的简单化生成。中南大学的周咏翔、谭灿枚等以基于编程环境下的二次开发，结合数据库技术，对货车转向架进行了谱系化设计系统的开发。中北大学的史丽娱等提到在软件中建模时，要对零件模型的几何约束和尺寸约束进行定义。随着高速列车快速发展，谱系化理论成为解决高速列车设计中需求多样化重要的工具。 文献 [ 11 ] 已经对高速列车谱系化数据仓库系统研究进行了系统的阐述，本文基于高速列车谱系化相关理论研究和数据仓库系统的研究，设计并构建了高速列车谱系化数据管理平台。文章系统阐述了平台的整体架构、模块组成以及各个模块的功能，界面和用途，为高速列车谱系化平台的运行和管理提供了基础支撑。
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user: 2. 高速列车谱系化数据管理平台架构 高速列车数据内容繁杂、涉及领域广泛、数据量庞大，目前仍是以分散、多源、异构、语义不一致等存在，没有达到为决策支持提供有效数据源的水平，因此结合谱系化高速列车平台采用数据仓库技术、面向对象思想、空间数据库等关键技术将现有的多域高速列车数据有机地集成起来，并发挥其应有的共享作用，进行相应的OLAP分析和数据挖掘等处理，最终以友好的管理界面显示给数据管理者。为此需要开发相应的数据管理平台用以支持高速列车谱系化一体化设计平台。 数据管理平台的基本架构如图1所示，主要包括数据管理可视化界面和数据管理功能模块，功能模块包括需求数据管理模块、需求元模型数据管理模块、产品结构树数据管理模块、产品元模型管理模块、映射规则数据管理模块、指标体系数据管理模块、产品生命周期数据管理模块等。数据管理者通过可视化管理界面操作各功能模块，实现对各类数据的管理操作，包括数据的新增项目、数据的录入、错误数据清理、数据备份等管理和维护工作。 图1. 数据管理平台的基本架构 这些功能模块的所有操作都通过接口直接影响数据仓库中的基础数据，包括设计、生产以及产品整个生命周期相关的基础数据，这些数据是谱系化一体化平台功能模块的基础，支撑整个一体化平台的运作。服务与谱系化平台的最终用户，如设计师、生成人员、试验人员等。 数据安全对于企业尤其重要性，因此数据管理者需要有足够的权限才可进行管理操作。
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user: 3. 高速列车谱系化数据仓库接口需求 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定而随时间不断变化、用来支持管理人员决策的数据集合。同时数据仓库也是联机分析处理(OLAP， Online Analytical Processing)、数据挖掘等处理提供海量数据存储、数据组织的容器和解决数据集成问题的关键技术。由于数据仓库是数据管理平台的操作对象，因此需要具有友好的、完整的接口。 数据仓库系统的一般体系结构如图2所示。 图2. 数据仓库系统的一般体系结构 数据仓库系统的体系结构一般包括四个部分： 1) 底层多种数据源，一般情况下，这些数据源可以是关系数据库或其他如平面文件、XML文档等在内的数据类型。 2) 各种数据源通过ETL (Extract-Transform-Load)，即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)。谱系化高速列车数据源众多，ETL是保证数据一致性，实现跨多平台、多系统整合数据库，最大可能提高数据质量的关键技术。ETL按照统一的规则从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗和转换，其间可能还要进行过滤(Filtering)、汇总(Summary)，或与其它数据源的信息合并(Merging)，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中，是数据仓库实施成败的关键。 3) 经过ETL处理的数据进入企业级数据仓库，企业相关部门，如设计、制造、试验等可以通过数据集市(Data marts)，建立满足特定需求的数据存储，形成一个小型的部门级数据仓库。 4) 对数据仓库或数据集市应用多种数据处理技术，如查询分析、报表分析、OLAP和数据挖掘，以多维度方式查询和分析数据，通过钻取、旋转、切片等操作将结果表现为综合性的决策信息，有效地支持大规模数据分析及统计计算，并以一种直观且易懂的形式提供给决策人员，对决策提供参考和支持。 谱系化高速列车数据仓库包含的基础数据库有需求数据库、需求元模型数据库、产品结构树数据库、产品元模型数据库、高速列车映射规则数据库、高速列车指标体系数据库、配置规则数据库和生命周期数据库等。这些数据库与数据管理平台的功能模块相对应，如图3所示。 数据管理平台需要对这些数据库进行管理和维护，因此数据仓库系统需求具备以下接口和功能，便于数据管理平台对数据库进行操作： 1) 数据导入接口。 谱系化高速列车数据仓库的数据信息来源于谱系化高速列车在设计、制造、试验、运行、检修、维护等涉及高速列车全生命周期各环节中且在承载、走行、动力及其它组份模块等各组份模块中产生的海量数据，这些数据需按照相应的接口，以XML中性文件的形式导入到数据仓库中，并以标准化的方式进行存储。 图3. 数据仓库与数据管理平台接口对应关系及接口需求 2) 数据管理接口。 数据信息导入之后，用户可以从多方面对数据进行管理，主要包括设置数据信息、决策环节和分析模型，以及设置高速列车及其组份模块的实例对象与元模型的映射规则。 3) 常规利用接口。 系统需要为数据资源的利用实现部分常规利用功能，主要包括数据信息的浏览、查询和图形显示等；并在此基础上集成部分数据挖掘方法如聚类算法、多元线性回归算法等方法。 4) 数据资源导出接口。 若用户需对数据信息进行深入利用，可将其导出到其他分析工具。系统需要依据用户使用的主要分析软件的数据标准编制相应的信息接口，便于将信息资源按特定格式导出，如Excel文件或CSV文件。 5) 支持多用户网络操作并具备权限设置。 为了让系统使用用户有效地获取和利用信息资源，系统用户应可同时通过网络进行数据信息利用；同时系统用户只能访问具有权限的数据资源和分析模型。
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user: 4. 数据管理平台模块功能及界面设计 4.1. 需求数据管理模块 需求数据管理模块主要是对高速列车相关的需求数据进行构建和处理，具体的界面如图4所示。需求数据管理界面是用列表显示的所录入的需求数据名称字典列表。 在需求名称构建完成的基础上，对需求数据进行属性化的分类，包括全面质量控制(TQC)需求、主体需求、关键需求和旅客需求等。同时对需求数据进行初始信息的录入，包括了需求的初始值、单位、值类型等。将构建好的属性化的需求数据通过相应的可视化方式进行表达，包括了树形式以及列表形式的显示等。并且可以对需求属性、需求数据等进行添加、修改、删除以及更新等操作。如图5所示。 4.2. 需求元模型数据管理模块 需求元模型管理主要的功能是将构建好的需求数据与需求结构树进行关联，将需求数据进行结构化分解得到相应的高速列车需求元模型。然后通过一定的计算机显示方法对需求元模型数据进行可视化的展示，包括了基于结构树的树状形式显示以及数据列表的显示等。主要功能包括需求名称字典管理、需求数据全集管理、需求元模型构建等。通过结构树中的结构查看出与之相关的所有需求数据信息。对于动车组而言需求元模型主要包括走行组份、动力组份、承载组份和其他组份，每个组份都会按照TQC需求、主体需求、关键需求以及旅客需求等分类。通过选择需求全集的节点，如选择组成新设计动车组的需求全集。 图4. 需求数据名称字典列表界面 图5. 需求数据全集可视化列表界面 在构建好需求元模型的需求结构节点，对其进行树状以及列表形式的显示。点击编码、名称、匹配类型等列表名，可以对需求数据列表进行修改、删除等动态管理操作。提供包括对需求数据进行添加、修改、删除以及更新等操作，具体的软件界面如图6所示。 图6. 需求元模型可视化界面 需求元模型应保证需求库的完备性，因此元模型管理模块可以方便实现需求元模型的扩展，同时在增加新需求元模型时可以进行需求冲突或包含关系验证，避免需求项之间的矛盾或冗余。 4.3. 产品结构树数据管理模块 产品结构树数据管理模块包含三个主要功能，产品结构层级管理、产品结构名称管理和产品结构全集。针对现有的高速列车实例进行分析，收集和归纳出相关的产品结构层级和名称，保证此类数据的唯一性，将这些结构数据作为字典进行管理并约束后续的与之相关的各类数据。基于产品结构层级和名称构建出产品结构树的全集，并提供结构树数据的添加、修改、删除、查询等动态管理操作。 产品结构树按照不同层级划分，包括列车级、车辆级、组份级、部件级、子部件级和零件级。产品结构树不同层级之间是包含和隶属关系。点击绿色新增按钮，即进入到结构层级的增加界面，提供给用户适时增加产品结构层级名称信息的功能，点击某一个产品层级名称编辑按钮，在此可以对此产品数据名称进行重新填写。 产品结构名称是为了统一产品或部件在整个设计、生产和运用过程中的名称。在主界面中点击产品结构名称管理按钮，即进入到产品结构名称管理界面。每个名称都有特定的编号、所属层级和在所属层级中的序号。 高速动车组产品包含的所有组份、部件、子部件和零件构成了产品结构全集。在进入产品结构全集界面后，可以看到一个高速列车产品的产品结构树，选定某一项后可以调整其包含和隶属关系。针对一个具体的产品，如果要增加一个子部件，如二系垂向减振器。可以首先在产品结构名称管理中增加一项二系垂向减振器，设置其层级为子部件级。在产品结构全集中将其挂靠到二系悬挂部件级项目下。 4.4. 产品元模型数据管理模块 产品元模型数据管理模块包含三部分，产品数据项名称管理、产品数据项全集和产品元模型构建。进入产品数据名称管理界面后，首先所看到的就是用列表显示的所录入的产品数据名称字典列表。可以进行增加新数据项或编辑和修改已有数据项。 在产品数据名称构建完成的基础上，对产品数据进行属性化的分类，同时对产品数据进行初始信息的录入，包括了产品的初始值、单位、值类型等。将构建好的属性化的产品数据通过相应的可视化方式进行表达，包括了树形式以及列表形式的显示等。并且可以对产品属性、产品数据等进行添加、修改、删除以及更新等操作。 将构建好的产品数据与产品结构树进行关联，将产品数据进行结构化分解得到相应的高速列车产品元模型。然后通过一定的计算机显示方法对产品元模型数据进行可视化的展示，包括了基于结构树的树状形式显示以及数据列表的显示等。通过结构树中的结构查看出与之相关的所有产品数据信息。提供包括对产品数据进行添加、修改、删除以及更新等操作。 4.5. 映射规则数据管理模块 映射规则是从需求到技术指标自动转化的核心，通过映射规则将描述性的、模糊的需求转化成可实施的、具体的和可实现的技术指标，作为产品设计的约束边界。映射关系的类型分为一对一映射、一对多映射、多对一映射和多对多映射等。 1) 映射规则输入输出 映射规则是以需求作为输入，以技术指标作为输出的。在添加映射规则的界面中，提供给用户勾选需求数据作为输入，并填写信息。要添加技术指标输出，进入到映射规则技术指标添加界面，用户勾选技术指标数据作为输出项，并填写信息。 2) 映射规则表达 映射规则的类型分为直接映射、函数映射和知识映射。直接映射和函数映射相对简单，知识映射往往包含设计人员的经验知识。因此映射规则本质上是将设计人员的经验固化到数据管理平台的过程。映射规则会采用不同的标签按照前述的三种类型进行分类显示。在映射规则构建完成的基础上，将其通过列表形式进行表达，能够清晰的表示出映射规则信息包括了输入输出项，以及规则的本身信息。结合产品结构树，可以方便的通过结构树中的结构查看出与之相关的所有映射规则信息。对映射规则数据、以及数据中输入输出项、规则信息等进行添加、修改、删除以及更新等操作。 4.6. 配置规则管理模块 配置规则管理包括模板级选配参数管理、实例级选配参数管理、权重配置、选配参数赋值规则构建和选配参数赋值规则管理等。 模板级选配参数管理是对产品结构树全集进行配置，选中其中的某个产品结构节点后，显示出其相关的产品元模型数据信息，在此基础上可以进行选配参数的勾选，同时可以对选配参数的信息进行编辑，包括了重要性，选配的原则等。 实例级选配参数管理是对项目实例的全集进行配置，选中某个项目中的某个产品结构节点后，可以对其相关的实例级别的产品元模型的参数进行选配。 根据选配参数管理确定好选配参数后，对其进行赋值规则的构建，将选配参数作为目标参数，通过与其有关联的其他产品数据对其进行赋值。并对赋值规则的信息进行填写，包括了编码、名称，输入项等信息。并且对选配参数赋值规则进行增加、删除、修改功能。 4.7. 生命周期数据管理模块 为了是动车组设计形成闭环，实现可持续的优化迭代，需要掌握产品从生产完成和实际运用、维护等所有过程监测到的数据。包括台架试验数据、滚振试验数据、模态试验数据、线路跟踪试验数据、车轮踏面演化数据、故障数据、维修数据等等。
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user: 5. 结论 本文对高速列车谱系化数据仓库系统研究进行了阐述，对其中的谱系化数据管理平台的系统架构进行了阐述和说明，对高速列车谱系化数据仓库接口需求进行论述，并提出了满足需求的数据管理平台功能模块，分别说明了其中的各个模块的功能，界面和用途。高速列车谱系化数据管理平台的研究、设计与开发，为高速列车谱系化平台的运行和管理提供了基础支撑。
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user: 摘 要 采用多分辨率体绘制是解决海量数据体绘制的一种有效方法，但是基于信息熵的多分辨率体绘制在解决信噪比低、细微结构复杂的物探领域内体数据时存在较大的缺陷。而数据的张量近似是通过高阶奇异值分解提取数据的特征基，并通过特征基的线性组合来近似包含细微结构的低信噪比体数据。因此可以在保证数据压缩率的情况下，保留数据的细微构造信息。本文针对基于张量近似的多分辨率体绘制中秩的选取问题开展研究，低秩实现了高的数据压缩，但峰值信噪比低；高秩实现了较好的绘制效果，但数据压缩率低。本文提出了一种张量近似中最佳秩的选取算法。其基本思想是在高秩分解的基础上，通过二分搜索选取满足误差门限的最佳秩。并且，数据分块处理，不同分块采用不同秩，实现了在满足数据压缩率的情况下，保证有较好的绘制效果。通过仿真结果表明，相比于统一秩的高秩分解而言，提升了数据压缩率，而整体绘制效果基本与高秩分解相当；相比于统一秩的中低秩分解而言，在增加少量的压缩率的情况下，提升了绘制效果。 关键词 :体绘制，海量数据，多分辨率，秩截断，张量近似 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 当前，基于GPU加速的直接体绘制技术 [ 1 ] 已经成为交互处理体数据的标准方法。相比于传统表面绘制，体绘制技术可以反映物体的内部结构。因此能够被广泛应用于许多领域中，例如：医学领域、流体物理领域、气象领域、地质勘探领域等等。 尽管近几年图形硬件设备发展迅速，但是GPU存储空间的限制，依然是制约体绘制技术发展的主要瓶颈 [ 1 ] 。在这种情况下，产生了多分辨率体绘制技术。多分辨率体绘制技术是通过将数据体划分为不同的分块，每一个分块赋予不同的分辨率来实现压缩数据量和减少绘制点数。每个分块的分辨率又被称为分块的LOD (level of detail， 细节水平)。因此，多分辨率技术的关键即为如何确定每一个分块的细节水平。 近年来常用的多分辨率的数据组织形式有两种：基于统一划分的形式和基于层次划分的形式。 Ljung P等 [ 2 ] 提出了基于统一划分的多分辨率体绘制技术。在统一划分中，每个分块各自独立地确定自己的分辨率，分块与分块之间互不影响。Ljung等 [ 3 ] 提出了基于CIELUV (CIE 1976 (L*， u*， v*) color space)空间的误差准则。并且在分块细节水平选择时，引入了传递函数的信息，以此来优化绘制效果。梁荣华等 [ 4 ] 提出了基于信息熵的分块细节水平选择方法，并能够自适应的优化用户设定的阈值，以提高绘制效果。 Boada I [ 5 ] 等首先提出了基于八叉树的多分辨率数据表示。用一颗八叉树来表示整个三维数据体。每一个节点代表一个分块。将空间中8个相邻的分块重采样成一个相同大小的分块，即构成了这8个分块的父分块。父分块对应八叉树中，这个8个分块所对应节点的父节点。因此，每个分块的点数相同，但其所代表的空间中的实际大小不同。通过对八叉树的遍历，能够很容易地实现对每个分块的随机访问。八叉树多分辨率的很多研究集中在，如何在硬件的限制下确定每一个节点的误差。砖块与视点的距离，感兴趣的区域和块内部数据的同质性以及近似后的误差 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 通常被用来确定一个分块的细节水平。Guthe和Straber [ 9 ] 提出了一种对失真误差的保守估计方法。他们将误差定义为最大的RGB误差和最大的不透明度误差的和。Ljung [ 10 ] 用简化的1维直方图去近似每个分块和它原始分块的均方误差。 张量近似 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 是用高阶奇异值分解等工具来实现对体数据的近似，其可以被看做是主成成分分析在高维数据中的推广。目前主流的张量近似技术是将一个体数据表示成一系列秩1张量的和或者是一个核心张量和三个因子矩阵的乘积。前者被称为CP (canonical decomposition)分解，后者被称为Tucker分解。被常用于体绘制中的是Tucker分解，因为其每一个因子矩阵就代表了原始数据的每一个方向上的结构特征，因而Tucker分解能够产生具有三维数据特征的基，对于特征提取有十分重要的作用。大量实验验证了Tucker模型比CP模型在大多数三维可视化中有更好地性能和效果，更具有实用性。Tucker分解的数据压缩通过秩截断来实现。Susanne K. Suter [ 12 ] 等证明了秩截断张量近似与离散小波变换相比，在相同数量的系数下，更能够捕获到数据体任意方向上的三维特征。因此，张量近似能够很好应用于体数据的压缩和特征提取当中。 但是，秩截断技术中，一个关键的问题是如何选取张量分解的秩。如果选取的秩太大，会直接影响数据的压缩率和噪声的过滤；如果选取的秩太小，又可能会导致表征数据的基向量的个数不足，信息量不够，近似误差太大。同时，对于一个三维数据体来说，其微结构特征可能呈区域状分布。这就意味着，对于不同的分块来说，其蕴含的结构特征的多少可能差别很大。如果对所有分块用相同的基向量个数，即统一大小的秩，则对有些分块来说，可能会导致误差过大；对另外一些分块来说，可能会造成不必要的压缩率损失。因此，我们需要对每一个分块赋予其最合适的秩。因此，本文提出一种能够自适应地为每一个分块寻找最佳秩的方法。
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user: 2. 高阶张量近似原理 张量近似是一种基于高阶奇异值分解(HOSVD) [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 的一种数据近似算法。目前常用的三阶张量近似主要有两种方式：Tucker模型和CP模型。由于Tucker模型产生的三个因子矩阵恰好和三维体数据的三个维度有关，再加上大量文献 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 已经证明了Tucker模型比CP模型在体绘制中具有更好的表现。因此，本文所选用的张量近似模型为Tucker模型。 张量分解其实可以看作是矩阵奇异值分解在更高维度上的推广。如图1所示，基于Tucker模型的3阶张量分解能够将一个3阶张量分解为一个核心张量和3个因子矩阵。 对于一个n阶的张量A，其维度为 I 1 × I 2 × ⋯ × I n ，我们可以将其用一个核心张量B和n个因子矩阵 U ( 1 ) ， U ( 2 ) ， ⋯ ， U ( n ) 的TTM [ 10 ] 乘积来表示，其中核心张量B的维度为 R 1 × R 2 × ⋯ × R n ，因子矩阵 U ( i ) ( 1 ≤ i ≤ n ) 的大小为 I i × R i ： A ≈ B × 1 U ( 1 ) × 2 U ( 2 ) × 3 ⋯ × n U ( n ) (1) 其中， ( R 1 ， R 2 ， ⋯ ， R n ) 称为Tucker分解的秩，上述的过程我们称为对张量A的秩 ( R 1 ， R 2 ， ⋯ ， R n ) 分解。因子矩阵U (n) 的大小为 I n × R n ，其行数I n 代表原始数据体I n 方向上点的个数，即数据体在方向n上的基的维数，其列数R n 代表该方向上的基的个数。其每一列r，则表示数据体在方向n上的一个基。因此， 图1. 基于Tucker模型的张量分解 整个因子矩阵U (n) 组成了数据在方向n上的一组基。
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user: 3. 秩截断技术分析 从前面可知，因子矩阵的列数代表了基的个数，即该方向信息量的大小，基的个数越多，信息量越大，重构越精确。并且越前面的列，所包含的信息越重要，越能反应出数据体的结构特征；对应的，越后面的列，越能反应数据体的细节 [ 16 ] 。因此，为了凸显数据体的结构特征，同时增加压缩率，我们可以进行秩截断，即选取因子矩阵的前r列构成的子矩阵作为新的因子矩阵，同时，选取核心张量中对应的子块作为新的核心张量。由这样的子因子矩阵和子核心张量重构出的数据体，能够忽略掉部分无关紧要的细节特征，同时最大程度的凸显结构特征，如图2所示：秩由(R 1 ， R 2 ， R 3 ) 截断为(K 1 ， K 2 ， K 3 ) 。 图2. 张量近似秩截断 张量重构的过程相比于张量分解就简单得多，只需要根据式(1)将核心张量B和因子矩阵 U ( 1 ) ， U ( 2 ) ， ⋯ ， U ( n ) 依次作TTM乘积，就能够重构出原始张量的近似值。 目前，秩截断技术的主要限制是，统一秩分解会导致某些分块误差过大，而另一些分块压缩率不足 [ 17 ] [ 18 ] 。我们用峰值信噪比(PSNR)来表示处理后的数据和原始数据的差异大小，PSNR的定义如式(2)，(3)所示： MSE = ∑ n = 0 N ( a n − b n ) 2 N (2) PSNR = 10 × log 10 K 2 MSE (3) 其中，N为数据的总点数，a n ，b n 分别表示某一数据点经过处理前后的值，K表示数据体的变化范围。据此，可以得到对某一地震数据进行秩截断后，峰值信噪比大小如表1所示。 Table 1 PSNR and compression rati 秩(16， 16， 16)分解 秩(8， 8， 8)分解 秩(4， 4， 4)分解 PSNR (db) 29.55 25.76 24.49 压缩率(%) 17.19 3.9 1.37 表1. PSNR与压缩率 可见，高秩分解具有高峰值信噪比，但压缩率不足，低秩分解具有理想的压缩率，但峰值信噪比低。所以，如果对所有分块用统一大小的秩，则对有些分块来说，可能会导致误差过大；对另外一些分块来说，可能会造成不必要的压缩率损失。因此，我们需要对每一个分块赋予其最合适的秩。
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user: 4. 最佳秩选取算法 为了为每个分块寻找其最佳大小的秩，在保证其最终的绘制效果的基础之上尽可能多的压缩数据，我们从一个初始大小的秩开始，进行二分搜索，直到找到一个最佳的秩，即恰好满足误差门限的秩。 我们首先对分块数据进行初始的高秩分解。在初始的高秩分解的基础上，我们从设定好的初始秩开始，对张量分解的秩进行二分查找，从中找到该分块数据的最佳秩大小。 寻找分块的最佳秩的过程，是一个试探的过程。当然，我们可以通过从低到高遍历来找到最佳的秩。但是，当秩的个数很大时，这种搜索方式的效率太低。对于一个分块数据来说，最佳的秩大小即为刚好满足误差门限的秩。这就意味着，大小比最佳秩大的秩，其重构误差必然小于误差门限；大小比最佳秩小的秩，其重构误差必然大于误差门限。利用这一特性，我们可以采用二分搜索的思想来提高寻找最佳秩过程的效率。 图3展示了二分搜索最佳秩的流程。假设我们要从r 1 到r n 中，寻找最佳大小的秩。我们首先判断r 1 的重构误差是否小于误差门限。如果小于，则二分搜索结束，最佳秩为r 1 ；否则，取r 1 和r n 的中点(r 1 + r n )/2作为下一个要判断的秩。若(r 1 + r n )/2的重构误差小于门限值，则说明最佳秩在r 1 到(r 1 + r n )/2之间，则取r 1 到(r 1 + r n )/2的中点为下一个要判断的秩，继续上述过程；若(r 1 + r n )/2的重构误差大于门限值，则说明最佳秩在(r 1 + r n )/2到r n 之间，则取(r 1 + r n )/2到r n 的中点为下一个要判断的秩，继续上述过程。搜索的结束条件为不能继续对两个端点进行二分取值。当结束条件满足时：如果当前秩的误差小于门限值，则当前秩为最佳秩；如果当前秩的误差大于门限值，则最佳秩为当前秩加1。 因此，我们将从r 1 到r n 中搜索最佳秩的算法步骤归纳如下： 第一步：当前秩R = r 1 ，起点R s = r 1 ，终点R e = r n ； 第二步：对分块做秩R截断，计算重构误差； 第三步：若误差小于门限值，跳到步骤4；若误差大于门限值，跳到步骤5； 第四步：若R − R s < 2，输出R，算法结束；否则，R e = R，R = (R s + R e )/2，跳到步骤2； 第五步：若R e − R < 2，输出R +1，算法结束；否则，R s = R，R = (R s + R e )/2；跳到第二步； 如果在二分查找的每一次比较中都进行完整的张量分解和重构的话，对每一个块的秩选取会耗费大量不必要的时间。张量重构的过程很快，因此不需要做额外处理。对于张量分解，我们采用因子矩阵和 图3. 二分搜索最佳秩流程 核心张量秩截断的方式来替代对每一次秩试探所做的张量分解。如图3所示，根据因子矩阵的特性，越前面的列代表了该方向越重要的基，越后面的列对数据的贡献越小。因此，我们可以对因子矩阵的列和其对应的核心张量作截断，来达到减小秩的目的。根据上一节介绍的秩截断原理，对U (1) ，U (2) 和U (3) 秩 截断后，得到新的低秩因子矩阵 U k 1 ( 1 ) ， U k 2 ( 2 ) 和 U k 3 ( 3 ) ，以及对应的核心张量 B k 1k2k3 。于是我们将高秩分解(R 1 ， R 2 ， R 3 ) 截断成了低秩分解(K 1 ， K 2 ， K 3 ) 。 因此，我们的自适应秩选择过程从一个初始的高秩分解开始。从实践中，我们得到R = I/2无论从近似效果和压缩率来说，都是比较好的张量分解的秩的选择，因此我们也将它作为自适应秩选择的初始的高秩分解的秩。由于我们的分块大小一般设置为32，因此，我们初始时对块做秩16分解。另外，我们还需要设定秩截断的初始秩大小。在对地震数据的张量近似实验中，我们发现当R = 4时，因此，我们设定秩截断的初始秩大小为R = 4。 误差的计算可以根据实际的需要选择合适的标准。本文采用的是矩阵的Frobenius范数作为重构误差的标准： e = ‖ A − A ˜ ‖ F ‖ A ‖ F (4) 其中，e代表重构后的归一化误差，A代表原始张量， A ˜ 代表重构后的近似张量，对大小为M×N的矩阵B做 ‖     ‖ F 运算定义为： ‖ B ‖ F = ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N b i j 2 (5)
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user: 5. 仿真分析 在最佳秩选取的仿真中，在各个方向上我们采用相同的秩。搜索的初始秩为4，最高秩为16。为了验证本文的方法确实能够实现自适应地分块秩截断，在仿真过程中，我们记录了不同误差门限下每个秩大小下包含的分块数目。为了方便，我们只设置了4个不同的分块秩等级，分别为4，8，12和16。如表2所示，本文的方法确实能够实现分块最佳秩选取，并且误差门限越高，整体的分块秩大小越低，压缩效果也就越高。图5展示了不同误差门限值下的分块最佳秩选取效果图。从图4中可以看出，随着误差门限的增大，最佳秩选取后的整体绘制效果开始逐渐变差。 Table 2 Blocks distribution under different threshold by ran 4 × 4 × 4 8 × 8 × 8 12 × 12 × 12 16 × 16 × 16 T e = T p = 0.1 528 15 16 5161 T e = T p = 0.2 536 463 2233 2488 T e = T p = 0.3 746 4440 534 0 T e = T p = 0.4 2416 3303 1 0 表2. 不同误差门限下的秩对应分块个数分布 图4. 不同门限值的最佳秩选取效果图 为了对比本文的最佳秩选取算法与统一秩张量分解的性能差异，我们记录了它们各自的压缩率和预处理时间，为了使不同大小的秩的分块数近似满足正态分布的特点，我们选取T e = T p = 0.25作为秩截断的误差门限，如表3所示。在压缩率方面，误差门限为T e = T p = 0.25的最佳秩选取的压缩率远远优于统一的秩(16， 16， 16)分解，而比统一的秩(8， 8， 8)和秩(4， 4， 4)分解稍差。在预处理时间方面，误差门限为T e = T p = 0.25的最佳秩选取比统一秩(16， 16， 16)分解多不到20%，比统一秩(8， 8， 8)和秩(4， 4， 4)分解多60%左右。 同时，本文还对比了最佳秩选取和统一秩分解的效果差异，如图5所示。可以看出，误差门限为T e = T p = 0.25的最佳秩选取张量分解的整体绘制效果不逊于统一秩(16， 16， 16)分解，甚至在某些微结构特征的表现上还要优于统一秩(16， 16， 16)分解。而统一秩(8， 8， 8)分解和统一秩(4， 4， 4)分解的绘制效果则明显不如最佳秩选取。 Table 3 Comparison between optimal rank and unified ran 性能参数 最佳秩选取T e = T p = 0.25 秩(16， 16， 16)分解 秩(8， 8， 8)分解 秩(4， 4， 4)分解 压缩率(%) 6.7 17.19 3.9 1.37 预处理时间(分) 32.7 21.5 15.2 14.9 表3. 最佳秩选取和统一秩分解性能对比 图5. 最佳秩选取和统一秩张量分解效果对比 由此，我们可以得出结论：最佳秩选取相比与统一秩的高秩分解来说，牺牲了少量的预处理效率，换来了出色的压缩率提升，而且其整体绘制效果丝毫不逊于高秩分解，而且在某些微结构特征的表现方面还要优于高秩分解。而相比于统一秩的中低秩分解来说，最佳秩选取以少量的压缩率和不多的预处理效率为代价，获得了出色的绘制效果提升。
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user: 6. 结束语 针对基于张量近似的多分辨率体绘制方法中，张量分解时秩选取的问题，本文提出了一种能够自适应地为每一个分块寻找最佳秩的方法。该方法可以在牺牲了少量的预处理效率的情况下，得以大幅提升压缩率，并且能够得到不逊于高秩分解的整体绘制效果，而且在某些微结构特征的表现方面还要优于高秩分解。对于本文方法所带来的预处理时间上的牺牲，可以采用并行计算、多线程计算、GPU加速等方法来提高本文方法的预处理时间。
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user: 摘 要 本文基于综合效益路径研究的视角，以高新技术产业集群为研究对象，对高新技术产业集群实现其聚集综合效益主要因素的影响机制进行研究。本文结合高新技术产业集群在推进技术创新和改变产业升级发展模式的理论基础、现实优势之下，构建起高新技术产业集群实现综合效益的理论模型，并用我国31个省、自治区、直辖市的面板数据来对模型进行假设检验，总结出高新技术产业集群实现综合效益的三条发展路径：技术创新驱动、产业结构升级、环境规制适应性；此外将环境规制作为调节变量引入研究中，探索性的分析了环境规制的强度对高新技术产业集群综合效益的调节效应，为高新技术集群的发展战略和高新技术企业的生产行为提供新的思路。 关键词 :环境规制，高新技术产业集群，技术创新，产业升级，综合效益 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 高新技术产业集群因其调整区域产业经济结构及促使消费者向高技术、高附加值转移的供给侧改革上的双重优势而备受全世界学术界的瞩目。然而，通过其在不同区域内集聚程度和创新表现的相关研究中，我们很容易发现：由于在长久形成的固有体制机制中容易形成僵化的内部系统和创新动力不足的疲软状态，高新技术产业集群如果在集聚过程中不能够实现持续的、有价值的创新与升级，那么整个集群就会由于集群内创新的粘性降低而走向衰落进而逐渐丧失竞争能力直至消亡。 现如今，环境问题已然成为了经济绿色可持续发展和产业合理可协调发展的关键性规制约束条件。那么，在资源有限开发、环保惩治等环境规制的约束条件下；在劳动力成本遭遇瓶颈、集群创新发展模式理论停滞的大背景下，寻求环境规制下高新技术产业集群综合效益的路径研究不仅可以探索高新技术产业集群在实现其价值过程中的关键路径，还可以为处于不同环境规制下高新技术产业集群的战略选择提供不同的思路来实现其通过持续不断的创新和产业升级向新的高价值链条攀升。 回顾我国学术界在高新技术产业集群创新绩效和各区域典型集群发展模式与路径研究的已有成果，学者们多从集群本身的资源禀赋、创新投入、知识组织网络等单一视角来研究某一因素对高新技术产业集群创新绩效的影响机制。因此，本文在前人研究的基础上，从系统的角度来探究实现高新技术产业集群综合效益在环境规制约束条件下实现的路径与方式，为高新技术产业集群的理论研究提供新的视角，使其能在集聚过程中从系统性的角度来综合考量选择适合本区域环境规制的发展路径。
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user: 2. 文献研究综述 国内外文献大多从价值链、生产网络化角度进行制造业产业聚集对经济增长直接或间接的影响研究，间接因素主要包含知识网络、技术创新、产业升级以及环境规制等。研究现状如下： 环境规制方面，产业经济学的相关理论认为：环境规制一旦被执法者们强制执行，就会在生产排污、材质选择等多方面来限制企业的生产经营活动和企业的绩效。但是，企业源于追求利益最大化的逐利本质，一定会促使企业向清洁性的产业偏离，进而使整个区域内的集群产业结构向环境规制较弱的产业调整。因此对于这部分的研究，学者们主要探讨的是环境规制与产业间相互调整和转移之间的作用关系，进而调整产业结构向更高的价值链攀升。典型的便是“污染避难所假说”，假说提出环境规制会加速技术创新，而学者们都趋向于将环境规制程度用治污成本和费用来度量。Jaffe [ 1 ] 研究发现环境规制的滞后效应对企业技术研发的支出有非常显著的影响。Fischer和张中元 [ 2 ] 研究发现环境对技术溢出效应有显著的影响，并且通过技术溢出效应的中介效应进而对企业的创新绩效有显著的影响。Costantini [ 3 ] 则认为改进环境绩效对提升区域间的技术溢出有显著的帮助，而行业的创新也可以正向强化区域环境的空间集聚效应。我国学者陈晓红 [ 4 ] 、梅国平 [ 5 ] 、李眺 [ 6 ] 等人均通过一系列实证分析表明了环境规制对促进产业结构调整和升级具有显著的效果。而齐亚伟 [ 7 ] 、江珂 [ 8 ] 等学者也通过面板数据实证分析了环境规制对中国三类技术创新能力有显著的影响。 通过以上陈述，我们发现当前关于环境规制与企业的研究大多倾向于其对产业结构升级和创新的直接作用，对于环境规制的调节作用还未有太多研究。 高新技术产业集群效益路径方面，国外学者对于研究产业聚集与经济增长关系主要遵循两条路径。第一条路径主要研究的是产业集聚与创新之间的联系，并在此基础上同时验证了经济增长到底受创新影响有多大，进而得出产业聚集对经济增长的作用。第二条路径研究的是在产业集聚下，提高创新能力与产业升级之间的联系，来说明产业聚集对于经济增长是有利的。这类研究大多是将企业个体当作主体的实证研究，有关文献不多。 国内学者基于上述国外有关理论研究，对此进行了更深刻入的研究。胡彩梅 [ 9 ] 、曹玉平 [ 10 ] 等学者分别通过面板数据，证明了产业聚集有利于技术创新。王文涛 [ 11 ] 等研究了医药制造企业创新与价值链升级的互动关系，指出了创新对企业实施价值链上的升级并增加其盈利能力有促进作用。姜劲和孙延明 [ 12 ] 应用实证研究得出，外部社会资本可以使企业研发和创新能力得到增强，进而有利于产业升级。蒋雪梅 [ 13 ] 基于我国通信制造业升级机理和实证研究得出，我国为了加快通信制造业的产业升级，须得加大创新投入。张辉 [ 14 ] 基于全球价值链理论，研究了不一样产业集聚的治理模式对产业升级有不同的影响。梁琦 [ 15 ] 等基于分工理论，深入研究了产业集聚与经济增长的联系，提出产业集聚有利于经济增长，并有助于提升生产效率和产业升级。Harris [ 16 ] 、干春晖 [ 17 ] 等人从产业影响因素角度论证产业结构的优化升级，以及产业结构升级对经济增长和波动的影响。
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user: 3. 假设提出 3.1. 变量对综合效益的作用 H1：高新技术产业集群对区域技术创新水平有正向影响。 H2：高新技术产业集群对区域产业结构升级有正向影响。 H3：高新技术产业集聚对高新技术产业集群综合效益有正向影响。 H4：区域技术创新对区域产业结构升级有正向影响。 H5：区域技术创新对高新技术产业集群综合效益有正向影响。 H6：区域产业结构升级高新技术产业集群综合效益有正向影响。 3.2. 中介变量的中介效应 H7：区域技术创新在高新技术产业集群促进产业结构升级中发挥中介效应。 H8：区域技术创新在高新技术产业集群促进综合效益过程中发挥中介效应。 H9：产业结构升级在高新技术产业集群促进综合效益过程中发挥中介效应。 3.3. 环境规制的调节效应 H10：环境规制对高新技术产业集聚度对综合绩效的影响的调节作用。 H11：环境规制对技术创新对综合绩效的影响的调节作用。 H12：环境规制对产业结构升级对综合绩效的影响的调节作用。 3.4. 高新技术产业集群综合效益路径理论模型 根据以上假设及阅读过的文献，笔者塑造模型如图1。 图1. 高新技术产业集群综合效益路径理论模型
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user: 4. 构建变量指标体系 4.1. 高新技术产业集群综合效益体系构建 本文通过整合前人对集群创新产出综合绩效评价指标的研究成果 [ 18 ] ，选取创新产出、产业发展和社会效益三个变量作为本文全面衡量高新技术产业集群就集群本身、产业发展和社会责任三个层面产生效益的一级指标。具体来讲，高新技术产业集群综合效益的一级指标体系主要由创新产出(创新成果转化、创新产品创收等方面)、产业发展(产业总产值、产业效益和出口创汇能等方面)和社会效益(就业方面、环境保护、促进经济增长等方面)三部分构成。 参考大量研究成果的基础上，为了能对变量——高新技术产业集群综合效益的研究更加全面和具体且具有可操作性。本文在一般理论和实际案例分析的基础上，选取了多方面较为典型、科学的、可量化的二级指标体系来构建由创新产出、产业发展、社会效益三个不可量化的一级指标。其中，二级指标分别包括(专利授权数、新产品销售收入占产品销售收入的比重)、(工业总产值、人均创造利润、出口创汇占总收入比重) (人均GDP、上缴税费) 8个可量化的二级指标的高新技术产业集群综合效益指标体系。 详细说明如表1所示。 Table 1 Comprehensive benefit index system of high-tech industrial cluste 一级指标 二级指标 高新技术产业集群 综合效益指标体系(Y) 创新产出(Y 1 ) 专利授权数(Y 11 ) 新产品销售收入占产品销售收入的比重(Y 12 ) 产业发展(Y 2 ) 工业总产值(Y 21 ) 人均创造利润(Y 22 ) 出口创汇占收入比重(Y 23 ) 社会效益(Y 3 ) 人均GDP(Y 31 ) 上缴税费(Y 32 ) 表1. 高新技术产业集群综合效益指标体系表 4.2. 高新技术产业集群测度体系构建 本文参考杨英英 [ 19 ] 的研究成果，将从以下三个一级影响因素入手进行分析：产业支持、环境支持、创新支持，然后从每个一级影响因素中选出具有代表性的、可量化的二级影响因素进行具体分析。其中，集群的产业支持是衡量产业集群发展的基础实力，包括高新技术产业集群企业数、年末从业人员、年末资产总额等；集群的创新支持则是产业集群的关键，决定着该产业的发展方向，包括R & D人员全时当量、R & D经费、R & D项目数等；集群的环境支持是产业持续发展的外在保障，从地方财政支出(科学技术)、教育角度(普通高等学校数)、各项贷款余额(金融机构年末贷款余额)来选取指标，具体如图所示。由于数据R & D 经费、R & D人员全时当量、R & D项目数没有完整数据，但基于指标的重要性原则，选取规模以上工业企业R & D人员全时当量、高新技术企业R & D经费内部支出、规模以上工业企业R & D项目数予以代替。 本文参考以往研究成果的影响因素筛选出了9个既符合本文研究角度又能有数据可循的二级指标。具体如表2所示。 Table 2 Cluster measurement index system of high-tech industrial cluste 一级影响因素 二级影响因素 高新技术产业集群 测度指标体系(A) 产业支持(A 1 ) 企业数(A 11 ) 年末从业人员(A 12 ) 年末资产总额(A 13 ) 创新支持(A 2 ) R & D经费(A 21 ) R & D人员全时当量(A 22 ) R & D项目数(A 23 ) 环境支持(A 3 ) 地方财政支出(A 31 ) 普通高等学校数(A 32 ) 金融机构年末贷款余额(A 33 ) 表2. 高新技术产业集群集聚测度指标体系表 4.3. 环境规制测度的指标体系构建 在前人的研究成果的基础上，本文为了反映政府进行宏观调控的效果，从体现政府的主体性出发，在夏春婉等 [ 20 ] 采用的离散系数权重确定法的基础上加以调整和扩张，采用总和指标量化法来测度环境规制强度将我国的环境规制手段分为三大类：环境建设类指标(包括“三同时”环保项目投资、工业污染治理项目投资、环保系统机构数量)、环境处罚类指标(排污费收入、罚没收入)、环境监督类指标(环境监测业务经费、环境管理业城镇就业人数)。指标评价体系如表3所示。 Table 3 Environmental regulation strength index system framework tabl 一级影响因素 二级影响因素 环境规制强度指标体系(D) 环境规制建设类指标(D1) “三同时”项目环保投资(D11) 工业污染治理项目投资额(D12) 环保系统机构总数(D13) 环境规制处罚类指标(D2) 排污费收入(D21) 罚没收入(D22) 环境规制监察类指标(D3) 环境监测业务经费(D31) 环境管理业城镇就业人数量(D32) 表3. 环境规制强度指标体系架构表 4.4. 构建技术创新能力的指标体系 基于技术创新内涵的分析，我们参考刘中文 [ 21 ] 、姜小冉 [ 22 ] 等构建的指标体系，从技术创新投入能力、技术创新支撑能力、技术创新扩散能力和技术创新产出能力4个方面初步选取了10个评价二级指标组成高新技术产业技术创新能力评价指标体系。 具体指标评价体系如表4所示。 Table 4 Index system of technology innovation ability of high-tech industrial cluste 一级指标 二级指标 技术创新能力指标体系(B) 技术投入能力(B1) R & D活动人员占总体科技人员比例(B 11) 科学技术支出占地方公共财政支出的比重((B12) 研发机构数(B 13) 技术产出能力(B2) 新产品销售收入(B21) 技术收入(B22) 技术扩散能力(B3) 输出技术成交金额(B31) 吸纳技术成交金额(B32) 技术支撑能力(B4) 金融机构数(B41) 教育经费(B42) 高等学校在校学生人数(B43) 表4. 高新技术产业集群技术创新能力指标体系表 4.5. 构建产业结构升级的指标体系 产业结构升级一般从产业结构和工业结构状况两方面选取指标 [ 23 ] 。本文参照国家统计局对产业结构概念的描述，采取其通用的量化指标：劳动生产力、第三产业占比以及第三产业GDP指数来衡量各地域产业结构的发展水平，具体如表5所示。 Table 5 Index system of the upgrading of high-tech industrial structur 一级指标 产业结构升级指标体系(C) 劳动生产率(C 1 ) 第三产业占比(C 2 ) 第三产业GDP指数(C 3 ) 表5. 高新技术产业结构升级指标体系表