DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 九项呼吸道病原体IgM抗体阳性率的检测率 在5142例血清样本中，总共检出呼吸道感染病原体IgM抗体阳性有2252例(总阳性率为43.80%)，其中成人600例(阳性率为11.67%)，儿童1652例(阳性率为32.13%)；此外，九项呼吸道病原体IgM抗体阳性例数及其检出率从高到低依次为：肺炎支原体(MP)、乙型流感病毒(INFB)、肺炎衣原体(CP)、呼吸道合胞病毒(RSV)、副流感病毒І，II，III型(HPIVs)、腺病毒(ADV)、甲型流感病毒(INFA)、Q热立克次体(Cb)，嗜肺军团菌(LP)；其中，MP的检出率最高为34.99%，乙型流感病毒次之，为9.70%，LP没有被检测出，见表1。 Table 1 The positive rate distribution of nine respiratory pathogens IgM antibody detection in 5142 sample 病原体 阳性例数(n) 阳性率(%) ADV 102 1.98 CP 268 5.21 Cb 5 0.09 HPIVs 115 2.24 INFA 32 0.62 INFB 499 9.70 LP 0 0.00 MP 1799 34.99 RSV 256 4.98 混合感染 659 12.82 表1. 5142例样本九种呼吸道病原体IgM抗体检测的阳性率分布 3.2. 不同季节九项呼吸道病原体感染情况分布 在本文中，季节的划分是按一般的气象学对季节进行划分，即每年的3~5月为春季，6~8月为夏季，9~11月为秋季，12月至次年的2月为冬季 [ 7 ]。分别统计不同季节被检患者九种呼吸道病原体IgM抗体阳性例数及其占各自总例数的检出率，见表2。由表2可见，九种呼吸道病原体IgM抗体在不同季节中的阳性率有一定的差异，其中春、冬季的阳性检出率比夏、秋季要高，其检出率由高到低依次为：冬季 > 春季 > 夏季 > 秋季，冬季的阳性检出率为50.48%，是四季中检出率最高的一个季节。此外，夏季与秋季间的阳性没有统计学意义(χ 2 = 1.395， P = 0.238)，春与夏、秋和冬季之间的阳性率有统计学意义(χ 2 = 4.264， 8.934， 13.535， P < 0.05)，冬季与其余三个季节间的阳性率的差异具有显著差异(χ 2 = 13.535， 30.145， 35.014， P < 0.01)。 Table 2 The distribution of nine respiratory pathogens in different season 季节 被检总数(n) 阳性例数(n) 阳性率(%) 春季 1608 705 43.84 夏季 1289 516 40.03 秋季 783 293 37.42 冬季 1462 738 50.48 表2. 不同季节九种呼吸道病原体感染情况分布 3.3. 不同性别九项呼吸道病原体感染情况分布 在5142例血清样本中，男性患者比女性患者多，其中男性患者共检测出阳性例数为1322例(40.30%)；女性患者共检出阳性例数为930例(49.95%)，明显高于男性患者的阳性率，经卡方(χ 2 )检验，呼吸道病原体感染在男女性别间检测出的阳性率有统计学意义(χ 2 = 44.85， P < 0.05)。 3.4. 不同年龄段九项呼吸道病原体感染的检测结果 根据患者年龄段不同，将5142例具有发热、上感、支气管肺炎等呼吸道感染症状的患者分成五个组：0~3岁组、>3~6岁组、>6~14岁组、>14~60岁组和>60岁组，并分别统计不同年龄段组患者九种呼吸道病原体IgM抗体阳性例数及其占各自总例数的检出率，见表3。由表3可看出，3~6岁组的病原体感染阳性率最高，为59.57%；经统计学分析结果发现，0~3岁组与6~14组间的阳性率相比，没有显著差异(χ 2 = 1.34， P = 0.247)，而3~6岁组与其余各组间的阳性率相比，具有统计学意义(χ 2 = 27.52， 6.855， 136.176， 175.076， P < 0.05)。 Table 3 The distribution of nine respiratory pathogens in different age group 年龄(岁) 被检总数(n) 阳性例数(n) 阳性率(%) 0~3 1989 966 48.57 3~6 794 473 59.57 6~14 412 213 51.70 14~60 1391 471 33.86 >60 556 129 23.20 表3. 不同年龄组九种呼吸道病原体感染情况分布
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user: 4. 讨论 近年来，随着经济的发展，人口密度的增大以及抗生素的广泛使用，导致呼吸道病原体感染的发病率趋于上升趋势。呼吸道病原体感染的诊断是以病原体的分离培养和鉴定为金标准，但这种检测方法的操作相对比较繁琐、培养周期长和敏感度低，而间接免疫荧光法(IFA)对九项呼吸道感染病原体IgM抗体检测则具有操作简单、快速、灵敏度高、可同时检测多种病原体等优点，已逐渐被多数检验科室广泛应用 [ 8 ]。本研究采用间接免疫荧光法(IFA)对2017年2019年于本院住院及到门诊检查的5142例呼吸道感染患者血清进行九项呼吸道感染病原体IgM抗体检测并对其结果进行回顾性分析。 通过对5142例呼吸道感染患者血清的九项呼吸道病原体IgM抗体检测结果进行数据分析，总共检出九项呼吸道病原体IgM抗体阳性有2252例，总阳性率为43.80%，虽然比何成禄等人 [ 9 ] 报道的检出率(55.2%)低，但与马联 [ 7 ] 报道的检出率(42.05%)相近，并且比赵丽等人 [ 10 ] 报道的检出率(22.22%)高。此外，研究发现MP的检出率最高为34.99%，乙型流感病毒次之，为9.70%，CP检出率排第三，为5.21%，而LP没有被检测出，这表明呼吸道感染的病原体主要是MP、INFB和CP，同时也说明呼吸道病原体在不同的地区间存在一定的差异，这为临床提供数据参考。 从不同性别方面对九种呼吸道病原体感染情况的检测结果进行分析，发现本地区女性患者的阳性率明显高于男性患者，具有统计学差异(χ 2 = 44.85， P < 0.05)，与薛白等人 [ 11 ] 的呼吸道病原学调查分析结果一致，与李宁霞等人 [ 12 ] 的报道不一致，这可能是不同的地域的差异以及与当地的气候影响有关。此外，不同年龄组患者九种呼吸道病原体IgM抗体阳性检出率不同，0~3岁组与6~14组的阳性检出率相近，分别为48.57%和51.70%，没有显著差异(χ 2 = 1.34， P = 0.247)；而>60阳性率最低，为23.20%；3~6组的阳性率最高，为59.57%，与其余各组相比，具有统计学意义(P < 0.05)，与相关文献 [ 13 ] 报道一致。可能原因是由于3~6岁组大多数是学龄前的患儿，是处于幼儿园时期，他们大多数及大部分时间都是聚集在人口密集的幼儿园进行机体生活，加上他们的机体抵抗力相对较差，这就大大增加了交叉感染的机会，从而造成该学龄段的儿童的呼吸道病原体的感染率有所增加。 通过对不同季节被检患者九种呼吸道病原体IgM抗体检测结果分析发现，不同季节患者的呼吸道病原体感染率存在一定的差异，而本研究显示，冬季的检出率最高，春季次之，秋季最低。可能是由于桂林的冬季气温低、下雨多，人们的户外活动少，抵抗力有所下降，加上呼吸道清楚病原体的能力也有所降低等因素，容易导致呼吸道感染相关的疾病。而春季霉雨天气多、时常发生回潮导致室内室外的空气湿度大，容易滋生细菌，加之气候多变，容易引起感冒等呼吸道疾病。秋季秋高气爽，温度适宜，人们适当地增加户外活动以及体育锻炼、增强体质，增强对疾病的抵抗力，从而有利于减少发生呼吸道病原体的感染率。
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user: 5. 结论 呼吸道病原体感染与多方面的因素相关，不同性别、年龄及季节呼吸道的感染率也会存在一定的差异，但临床上主要是以MP感染居多，INFB次之，这可能与性别、年龄、自身抵抗力以及当地气候和抗生素的不合理使用等因素相关。本文通过采用间接免疫荧光法(IFA)能够快速、并可同时检测多种呼吸道感染病原体的种类，为临床医生能够及时地做出准确的诊断、合理指导用药等提供参考依据。
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user: 摘要 随着机器学习技术不断取得突破性进展，越来越多的决策交给复杂自动化的机器学习算法去做。但这些高性能的模型就像黑盒子，缺乏决策逻辑的透明度和可解释性。LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanation)是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的一种XAI (Explainable Artificial Intelligence)方法，对于复杂的黑盒模型，LIME使用可解释性模型(线性模型)对黑盒模型进行局部近似，局部解释复杂模型的决策行为。LIME中使用的线性模型(Ridge回归等)学习能力较弱，不能很好地局部逼近复杂模型。对于复杂树模型(XGB、RF等)本文提出采用可解释性良好的广义加性树模型EBM去近似它们的局部行为，而对于复杂神经网络模型，本文提出利用广义加性神经网络模型GAMINET去局部逼近其局部行为。EBM (Explainable Boosting Machine)和GAMNET (广义加性神经网络模型)均具备可解释性并且拥有更强的学习能力，能更好地逼近复杂机器学习模型。
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user: 1. 引言 随着机器学习和深度学习的不断发展，这些精度高、性能优异的复杂模型、应用场景贯穿我们生活的方方面面。数据导入到模型即可得到预测结果。我们无法知道模型是如何从数据当中捕获知识的。在一些涉及到生命健康、财产安全等较为重要的领域，我们需要对模型的决策进行解释，另外对错误结果的解释也可以反过来指导对模型的调整。因此除了模型的精度之外，模型的可解释性也非常重要。对可解释机器学习的研究有着重要的意义。 近年来，可解释机器学习在科研会议上成为关注热点，可解释机器学习主要是研究如何使黑盒子模型决策更加透明、可信，主要分为两大类：一是内在可解释机器学习，如逻辑回归；二是事后解释方法，如LIME [ 1 ]、SHAP [ 2 ] 等，通过事后辅助的归因解析去对复杂模型进行解释。本文主要在LIME的基础上进行改进，使用近年来新提出的可解释性加性模型去逼近复杂模型，而不是LIME内部使用的简单线性模型，进一步提升LIME解释复杂模型的能力。
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user: 2. 模型及原理介绍 2.1. 机器学习可解释性 机器学习可解释性是指人类对机器学习模型预测结果的理解程度大小。模型可解释性主要回答如何由输入数据得到预测结果的问题，是对输入特征和预测结果之间关系的定性理解。基本的可解释性模型主要有线性回归、浅层决策树、朴素贝叶斯、以及K近邻等。这些模型具备较强的可解释性，但令人觉得遗憾的是和复杂的机器学习模型如集成树模型以及神经网络模型相比，它们的学习能力非常有限，只能解决一些简单的问题。复杂的机器学习模型在许多目标任务上取得了良好的性能，但绝大多数是黑盒子模型，没法说明从输入到输出之间的因果关系。而在一些重要领域如金融、法律、医疗健康等，模型的可解释性非常重要，如风控借贷模型中，对一个被拒绝贷款的客户，我们有必要向其解释拒绝放贷的原因。再如机器学习模型在区分恶性肿瘤和不同类型的良性肿瘤方面是非常准确的，但是我们依然需要专家对诊断结果进行解释，解释为什么一个机器学习模型将某个患者的肿瘤归类为良性或恶性将有助于医生信任和使用机器学习模型来支持他们工作。此外有些场景下，模型的预测结果正确但原因却是错的，故为模型赋予较强的可解释性非常有必要。本小节将利用来自UCI数据库 [ 3 ] 的糖尿病人数据集Diabates和EBM [ 4 ] 模型简单阐述一下模型可解性的必要性。 图1. EBM模型输出的全局特征重要性图 图2. 性别特征和标签分布图 EBM的预测结果达到0.969，但由图1可以看到，性别特征(gender)对最终决策的影响程度排第三，而实际上有关方面的调查显示在糖尿病患者中男女患病率之比接近1:1，因此模型预测结果正确度高但依赖的原因是不对的。对数据集的分布进一步查看发现，性别为女性的样本当中结果为阳性的占绝大多数，而性别为男性的样本中阳性阴性接近1:1 (如图2所示)。故模型决策依据错误是输入数据不合理造成的。因此可解释性是非常有必要的，它可以让我们知道模型做出相应决策的原因，并及时发现模型存在的问题，从而创造更加安全可靠的应用。 2.2. LIME模型 LIME由Marco Ribeiro等人 [ 1 ] 于2016年提出，是帮助我们解释复杂黑盒模型如何做出决策的一个工具。它是一种模型无关的机器学习可解释性方法，适用于解释所有模型包括神经网络、XGBoost、随机森林等。并且可应用于多种类型的数据，包括表格数据、文本数据、图像数据等。LIME主要有三个特点： 1) 只对模型进行局部解释，而不提供整体解释，及局部对每个样本进行解释； 2) 通过局部构建简单的可解释性模型进行预测去对重要特征进行解释； 3) 解释的是当前输入的特征和预测结果之间的关系，而不包含复杂模型训练当中产生的抽象特征。 对于要解释的黑盒模型，取要关注的样本点，在该样本点进行扰动生成新的样本，根据关注样本点的领域范围，选择在领域范围内的样本并用黑盒模型进行预测得到预测值。于是得到一个新的数据集，使用该数据集训练线性模型，得到黑盒模型较好的局部近似，利用可解释的模型可以知道黑盒模型局部的决策行为。 记 x ∈ R d 为要解释的样本，首先选出较为重要的d'维特征，x去掉不重要的分量之后变为 x ′ ∈ R d ′ 。 在x'附近扰动生成新的样本点z'，新样本点构成新的数据集Z'。样本点添加去掉的特征分量之后恢复成样本 z ∈ R d 。定义 π x ( z ) 为扰动前后样本的相似度，其计算公式如下： π x ( z ) = exp ( − D ( x ， z ) 2 σ 2 ) (1) 其中 D ( x ， z ) 为距离公式，不同的样本类型会有不同的定义，当为图像数据时通常为L2范数距离，当为文本数据时通常为余弦相似性。 记f为需要解释的复杂模型，g为简单模型，则衡量两个模型之间差异的目标函数如下所示： ξ ( x ) = ∑ z ， z ′ π x ( z ) ( f ( z ) − g ( z ′ ) ) 2 + Ω ( g ) (2) 其中 Ω ( g ) 为模型g的复杂度，当g为线回归模型时，模型复杂度为权重系数不为0的个数。 LIME算法流程如下表1所示： Table 1 Algorithm: LIM 输入：1) 复杂模型f；2) 关注样本x；3) 随机生成的样本数量N。 步骤： 1. 通过特征筛选，初步获取较为重要的d'个特征，得到关注样本的解释版本x'； 2. 在样本x'附近进行随机扰动生成新样本数据z'，z'恢复为和x同维度样本z， 并用复杂模型进行预测获取标签； 3. 对新生成的数据集用线性模型进行拟合。 输出：线性模型权重 表1. LIME算法流程 2.3. EBM EBM于2015年被Rich Caruana等人 [ 4 ] 提出，EBM被应用到医学领域并取得不错的效果。EBM基于广义加性模型GAMs (Generalized additive models)而提出的模型。广义加性模型具有很好的可解释性。像逻辑回归这样的广义线性模型GLMs (Generalized linear models)实际上是广义加性模型的一种特殊形式记 x j 为样本的第j个特征，其中特征个数为p，则广义加性模型的标准形式为： g ( E [ y ] ) = β 0 + ∑ j f j ( x j ) (3) 其中g是连接函数， E ( f j ) = 0 。 EBM在广义加性模型的基础上加入了两个特征的交互项，一种自动搜索选取交叉项方式由Yin Lou等人提出 [ 5 ]，EBM的公式如下所示： g ( E [ y ] ) = μ + ∑ j f j ( x j ) + ∑ i ， j f i ， j ( x i ， x j ) (4) 其中 f j ( x j ) 为岭函数(shape function)， f i ， j ( x i ， x j ) 为交叉项岭函数，对于回归问题EBM使用回归样条(Regression Splines)作为岭函数，对于分类问题EBM采用二叉树或者集成二叉树作为岭函数。最后对每个特征以及筛选出的交叉项对应的岭函数进行线性组合得到预测结果，具体细节以及迭代求解过程请参考文献 [ 5 ]。值得注意的是本文将采用不含交叉项的EBM模型，不含交叉项的EBM模型具有更强的可解释性。是一种传统的广义加性模型。 2.4. GAMINET GAMINET由香港大学教授张爱军于2020年提出 [ 6 ]，GAMINET和EBM的原理架构非常相似，最大的区别是EBM的岭函数采用二叉树或者集成二叉树生成，而GAMINET则采用全连接神经网络，GAMINET每个特征生成一个子网络或者两个特征交叉生成一个子网络，每个子网络对应一个输出，即为岭函数。最后对岭函数加上一层全连接层，基于全连接层得到最终的输出结果。GAMINET的模型表达式为： g ( E [ y ] ) = μ + ∑ j ∈ S 1 f j ( x j ) + ∑ i ， j ∈ S 2 f i ， j ( x i ， x j ) (5) 其中 S 1 为主效应(main effect)构成的集合，主效应即单个特征对应的岭函数， S 2 为交互效应构成的集合，交互效应即为交叉项对应的岭函数。训练时，GAMINET将每个特征输入子网络进行训练，单个特征子网络模块训练完成后，再将残差作为响应变量继续对交叉项子网络模块进行训练。同样，为具备更强的可解释性，本文将采用的不含交叉项的GAMINET模型。
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user: 4. 评价与展望 本文提出了基于机器可解释性方法LIME [ 1 ] 的改进算法，LIME内部采用的是线性模型去逼近复杂模型的局部行为，线性模型结构简单，可解释性强但学习能力弱，拟合效果一般。而本文采用的是较新提出的EBM [ 4 ] 模型和GAMINET [ 6 ] 模型，两种模型均为结构上可解释性模型，具备较强学习能力的同时也具备良好的可解释性，进一步提升了LIME对复杂模型的解释能力。并且经实验发现，基于EBM的改进LIME模型更适合去解释复杂树模型，而基于GAMINET的改进LIME模型则更适合解释神经网络模型。LIME原理简单，适用范围广，可以解释所有的黑盒模型，但LIME在关注点附近进行扰动生成新样本时需要确定邻域范围，不同的邻域范围得到的局部可解释性模型相差可能很大，并且LIME在生成新样本点时，新样本的每个特征分量是基于整个数据集的每列特征单独的分布生成的，没有考虑到特征的交叉性，导致可能生成不大可能出现的样本点，因此还需进一步改进该方法。
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user: 摘要 已承兑汇票保证人为背书人保证，需要在票据背面或粘单上进行保证事项的记载。但《中国人民银行关于印发<支付结算办法>的通知》第三十五条与《中华人民共和国票据法》第四十六条、第四十七条会相冲突。解决的方法就是通过对立法原意进行解释。结合《中国人民银行关于印发<支付结算办法>的通知》第三十五条的立法原意与《中华人民共和国票据法》第四十七条的立法原意进行具体分析，以探寻正确的处理法条冲突的方法。正确的思路是，为背书人保证的保证责任，要大于为承兑人保证的保证责任。因此，应当选择同时符合两个法条立法原意的“背书人作为被保证人”的做法，而不是简单地直接适用《中华人民共和国票据法》第四十七条。
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user: 1. 问题的提出 我国《中国人民银行支付结算办法》(以下简称《支付结算办法》)第三十五条 1 的规定，银行汇票、商业汇票和银行本票的债务可以依法由保证人承担保证责任。保证人必须按照《票据法》的规定在票据上记载保证事项。保证人为出票人、承兑人保证的，应将保证事项记载在票据的正面；保证人为背书人保证的，应将保证事项记载在票据的背面或粘单上。而在《中华人民共和国票据法》(以下简称《票据法》)第四十七条 2 规定，保证人在汇票或者粘单上未记载前条第(三)项的，已承兑的汇票，承兑人为被保证人；未承兑的汇票，出票人为被保证人。而《中华人民共和国票据法》第四十六条 3 第三项，是被保证人的名称。那么，假设如下情形：保证人基于真实意思表示，选择为背书人做保证，背书人为被保证人。然而保证人只在票据上记载了保证事项，却未注明被保证人的名称，而该汇票是被承兑的汇票。那么，根据《票据法》第四十七条的规定，因为票据已被承兑，被保证人应为承兑人。而根据《支付结算办法》第三十五条的规定，保证人已在汇票背面记载保证事项，而保证人又选择背书人作为被保证人，因此按该条规定所得出的结果，就与前面根据《票据法》第四十七条所得出的结论相悖了。那么，在保证人在已被承兑的汇票上记载保证事项并选择背书人作为被保证人的情况下，没能记载被保证人名称的，应当如何确定被保证人？
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user: 2. 分析立法原意 在对于法条进行文义解释而得出了相矛盾的结论后，就不得不进行对法条目的解释的工作。在这种情况下，重要的并不是传统的语言习惯或对概念界定的种种限制，而是立法意图 [ 1 ]。进行目的解释，意味着需要分析法条的立法原意。 (一) 《支付结算办法》第三十五条立法原意 《支付结算办法》第三十五条的立法原意，是尊重保证人的真实意思，体现意思自治原则。意思自治，就是要私法领域内，人们得以依据自己的意愿，决定自己的事务以及确定彼此之间的关系 [ 2 ]。因此要让保证人自己选择其所要保证的被保证人并尊重他的选择。 (二) 《票据法》第四十七条立法原意 《票据法》第四十七条的立法原意，是敦促保证人尽其注意义务，在票据上明确记载第四十六条所规定的事项。若保证人未明确记载，则需承担不利后果。对于不利后果，大致存在着两种解读，一种是与当事人的真实意思相反的结果才算不利后果，其能起到“惩罚”的目的，而另一种解读是，从最客观的角度来看，对当事人最不利的，客观上惩罚最重的结果，才算不利后果。笔者认为，应当选取后一种解读，因为本案例中，是《支付结算办法》第三十五条与《票据法》第四十七条相矛盾，但仍应最大程度地考虑到两个法条的立法原意，而前者的立法原意是保护当事人意思自治，因此不应采用第一种解读，否则《支付结算办法》的规定就没有意义。综上，《票据法》第四十七条的立法原意应被理解为当保证人未明确记载四十六条所列事项时，选用客观上对保证人最为不利的后果。
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user: 3. 《票据法》第四十七条“不利后果”具体分析 前文已述，《票据法》第四十七条的立法原意是使有记载过错的保证人承担客观上最严重的不利后果。而在汇票保证的情形下哪种后果才是不利后果的判断，对探寻该矛盾的解决办法有着决定性的作用。根据法条的矛盾可以得知，当前仅有两种情形：保证人为背书人保证，保证人为承兑人保证。 首先，根据票据法六十一条第二款的规定，汇票到期日前，汇票被拒绝承兑的，持票人可以行使追索权。接着根据《票据法》第六十八条的规定，持票人可以不按照汇票债务人的先后顺序，对其中任何一人、数人或者全体行使追索权。故若承兑人拒绝承兑，持票人可以向背书人或承兑人行使追索权。当票据保证人承担保证责任，向持票人付款后，保证人的保证债务消灭。被保证人对持票人负担的主债务也消灭，与此同时保证人可以享有追索权，其追索权的内容是保证人可对被保证人及其前手享有追索权。结合《票据法》第六十九条的规定，持票人为背书人的，对其后手无追索权。那么，如果被保证人是背书人，则保证人不能向承兑人和该背书人的所有后手追索，只能向该背书人及其所有前手追索。如果被保证人是承兑人，则没有后手，保证人行使再追索权的对象是承兑人、背书人、出票人。 因此，作为背书人的保证人，其可追索的范围，小于作为承兑人的保证人可追索的范围，因此前者的保证责任重于后者。
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user: 4. 矛盾情形的解决思路 (一) 明确此情况下真实意思保护的必要性 首先要明确，在此种情况下，有保护保证人真实意思的必要性。因为，虽然保证人在记载保证事项时，未明确记载被保证人姓名，但其却是在汇票背面进行记载，而在汇票背面进行记载的情形只有一种，即保证人为背书人做保证的情形。“在背面记载”是外人可见的，并可以此推导出保证人的真实意思的，故应当对该意思自治进行尊重。而如果是其他情形，此举一例，若汇票已被承兑，保证人为出票人做保证的，在正面记载了保证事项，但未明确记载被保证人姓名，此时按《票据法》第四十七条的规则是承兑人作为被保证人。在这种情况下同样出现了矛盾情形，然而在此种情形下并不需要对其“为出票人做保证”的真实意思进行保护，因为无论是为出票人做保证，还是为承兑人做保证，都是在汇票正面进行记载，若保证人没有明确记载被保证人的姓名，外人根本无法判断其真实意思到底是替出票人还是承兑人做保证。因此，在这种情形下，保证人的真实意思由于无法得知的原因，就不用再受保护。 (二) 结合双法条的立法原意得出结论 结合两个条文的立法目的，按《支付结算办法》第三十五条，在保证人在汇票背面进行保证记载时，其真实意思表示为背书人为被保证人。而按照《票据法》第四十七条的规定，应当使未明确记载有关事项的保证人承担客观上最重的责任。而根据前述分析，作为背书人保证人的保证责任相对于作为承兑人保证人更重，因此如果认定被保证人为背书人，既符合《支付结算办法》第三十五条所体现的尊重意思自治的精神，又符合《票据法》第四十七条要求保证人承担最重责任的要求。因此，在保证人于承兑汇票背面记载保证事项却未记载被保证人姓名的情形，应当认定被保证人为背书人。
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user: 5. 具体立法建议 根据对立法原意进行解释，可以对该问题进行较为合理的解决。然而由于法条的表述原因，在实务中仍会出现遇到此种情况直接援引《票据法》第四十七条将被保证人认定为承兑人的错误情形出现，因此需要出台相关的司法解释，或对法律条文进行修改。 (一) 明确修法对象 首首先，要明确修法对象。就法律条文的修改而言，直接修改《支付结算办法》第三十五条的做法并不合适。因为此条法条是对保证人真实意思的一种承认。与《票据法》第四十七条相比，其更像是一种“原则”性的法条，而后者是在前者的基础上，面对特定的情况(如保证人为明确记载被保证人姓名)进行特定的处理。因此，对后者进行适当的修改更为合理。 (二) 将保证人在背面记载的情况作为例外情形 具体而言，可将保证人在背面记载的情况作为例外情形，将《票据法》第四十七条第一款修改为“保证人在汇票或者粘单上未记载前条第(三)项的，已承兑的汇票，承兑人为被保证人，未承兑的汇票，出票人为被保证人。若保证人将保证事项记载在票据的背面或粘单上的，背书人为被保证人。”如此修改，即能解决在已承兑汇票保证人为背书人保证，而在票据背面或粘单上进行保证事项的记载时的法律适用冲突问题。
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user: 摘要 信用评分模型是商业银行贷前审批的重要应用模型，它通过提前识别出高风险客户来降低银行遭受信贷违约和欺诈的风险。Logistic回归模型作为最广泛使用的信用评分模型，对于信贷数据样本不平衡的特点较为敏感，若不改善样本不平衡问题，将会使模型的分类性能欠佳。为此，本文结合Logistic回归原理，提出了考虑变量重要性来合成辅助样本的改进SMOTE过采样算法(FW_SMOTE)，通过与传统SMOTE、一些经典的改进SMOTE算法，如Borderline-SMOTE和ADASYN做实验对比，发现FW_SMOTE过采样算法使Logistic回归信用评分模型的效果有所改善，具有一定的应用价值。
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user: 1. 引言 信用卡是当今非现金信贷消费支付的重要手段之一。由于信用风险和欺诈风险的存在，信用卡违约支付行为屡见不鲜，为商业银行的经营带来不利影响。因此，在信用审批阶段，构建有效的信用评分模型来对高风险客户进行提前识别至关重要。 目前对于信用评分模型的构建已经具有一定的研究基础。随着人工智能时代的到来，决策树、Logistic回归、xgboost等机器学习模型在金融风控中逐渐广泛使用。而Logistic回归模型由于可解释性高、泛化性能较好，是信用评分较广泛使用的模型。但由于信用评分数据通常具有高风险样本较少的样本不平衡特点，而Logistic回归模型的损失函数是考虑了所有训练样本分类结果的似然函数，若不做处理将会使得模型对高风险样本错判率提高，因此需要寻求有效的适合Logistic回归信用评分模型的不平衡样本处理方法。 当前对于不平衡样本的处理，主要可以分为两种，一种是数据层面的欠采样、过采样算法，另一种是分类算法层面的代价敏感学习方法、一分类、集成算法等。分类算法层面的不平衡样本一般难度较大，相比起数据层面的处理复杂度更高。在数据层面的处理算法中，欠采样是通过筛选多数类样本来使总体样本达到平衡，但会损失多数类样本的部分信息，导致多数类样本的分类准确率下降。而过采样是通过扩增少数类样本来改善样本不平衡，可以保留样本更多信息，同时增加样本多样性 [ 1 ]。而SMOTE是比较经典的一种过采样方法。它通过在原始少数类样本与其一个随机同类近邻样本之间进行插值来产生新样本 [ 2 ]，但同时也存在产生噪声样本的问题。传统SMOTE算法虽然相比简单随机过采样更能增加样本的多样性，但由于无论是根样本或辅助样本的选取均是一定条件下简单随机抽取的，因此SMOTE算法衍生出的样本的多样性其实具有较大的随机性。若抽取的根样本或其辅助样本代表性不足，或处于两类样本的边界，则衍生出来的样本的噪音特性可能多于有效特性，反而会为分类器的学习带来干扰 [ 3 ]。 在SMOTE改进的研究中，关于根样本与辅助样本的选取，前人提出过不少经典的优化算法。Han等 [ 4 ] 认为处于分类边界的样本对于分类具有更大的重要性，提出只对位于边界但非噪声的少数类样本进行SMOTE衍生的Borderline-SMOTE算法。HE Haibo等 [ 5 ] 在2008年提出ADASYN算法，根据原始少数类样本的分布特点，认为k近邻中异类样本占比越大的少数类样本是越难学习的样本，以其作为根样本时也需要合成越多的新样本。ZHU Tuanfai等 [ 6 ] 在2017年提出了SMOM算法，根据过泛化风险的大小，赋予根样本的k近邻同类样本不同的选择权重，权重越大代表该样本被选为辅助样本的概率越大，从而改善过泛化问题。Li等 [ 7 ] 在2015年提出结合Lasso方法筛选重要变量集合，为集合中的变量赋予权重值为2，其他变量权重值为1，然后对进行变量赋权后的不平衡样本集进行传统SMOTE过采样。 之前的学者关于SMOTE算法改进主要存在两个问题，一个是多数基于对样本分类的普适性认识进行改进，而较少从某个分类器的原理特点出发进行针对性优化；另一个是在关于辅助样本选取的改进上，虽然有赋予样本变量不同权重的尝试 [ 7 ]，但基本没有从根据变量权重将多个近邻样本加权合成一个辅助样本的角度切入进行尝试和改进。 为此，本文以Kaggle德国信用卡风险样本为实验数据，结合Logistic回归模型的原理特点，提出一种考虑变量重要性来合成辅助样本的SMOTE过采样方法，针对性改善Logistic回归信用评分模型构建过程中受到样本不平衡问题的影响，最后基于实验数据与传统的SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN在Logistic回归信用评分模型上进行对比分析。
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user: 2. 相关算法 2.1. Logistic回归分类算法 Logistic回归模型 [ 8 ] 是对数线性模型，常用于解决二分类或多分类问题，Logistic回归的函数形式为 P ( y = 1 | x ) = sigmod ( β 0 + β 1 T x ) = e β 0 + β 1 T x 1 + e β 0 + β 1 T x Sigmod映射函数不改变自变量与函数值的线性相关的正负方向，因此Logistic回归的系数能直观体现自变量对输出概率值的影响程度。 Logistic回归函数的参数估计方法采用极大似然估计法来进行参数估计，估计步骤如下： Step1：将Y的概率函数改写为 P ( Y | x ) = P Y ( 1 − P ) 1 − Y ，   Y = 0 ， 1 Step2：得到似然函数 L = ∏ P ( y i | x i ) = ∏ P y i ( 1 − P ) 1 − y i Step3：对L取自然对数并对 β 0 和 β 求偏导，使偏导为0，求解出极大似然估计量 β ^ 0 和 β ^ 。 2.2. SMOTE过采样算法 SMOTE算法是Chawla等 [ 2 ] 在2002年提出的一种对不平衡数据进行预处理的方法，区别于随机过采样，SMOTE是基于少数类样本的k近邻同类样本的线性插值过采样方法，而并非简单复制原始少数类样本，一定程度上使样本的类分布更均衡，减少分类器过拟合的风险。具体的SMOTE过采样算法如下： 输入：少数类样本集 X 1 ，采样倍数N，近邻个数k。 输出：合成的新少数类样本 X n e w 集。 Step1：从 X 1 中随机抽取少数类样本 { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x T } 。 Step2：对于 { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x T } 中每一个样本 x i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， T ，计算 x i 在 X 1 − { x i } 的k近邻样本，并将其放进集合 X i k 中。 Step3：根据采样倍率N，从 X i k 中随机抽取若干近邻样本 x i j ，取[0， 1]之间的随机数r，令新样本为 x n e w = x i + r × ( x i j − x i ) Step4：将 x n e w 加入 X n e w 。
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user: 4. 实验过程与结果分析 本实验将对Logistic回归信用评分模型的分类效果进行验证与对比分析。 4.1. 实验数据处理 实验环境为用Anaconda搭建的Python编译环境，使用编译器为Spyder，使用编译语言为python3.6。实验数据来自Kaggle平台公开的德国信用卡风险数据集，含有高风险样本300个，低风险样本700个，包括类别标签一共10个变量，数据属性与缺失情况如表2。 为保证模型精度，对连续数值型变量不做分箱，字符串型变量中，除类别标签Risk以外，均以负样本占比最大化为原则做分箱和WOE编码，类别标签转换为0~1变量，高风险样本标签值为1，低风险样本标签值为0。对于缺失值，将在分箱时单独作为一种取值处理。 Table 2 Variable attributes and missing situatio 变量名 变量属性 缺失情况 Age Int64 0 Sex Object 0 Job Int64 0 Housing Object 0 Saving accounts Object 183 Checking account Object 394 Credit amount Int64 0 Duration Int64 0 Purpose Object 0 Risk (类别标签) Object 0 表2. 变量属性与缺失情况 4.2. 归一化后的变量权重 由图1可以发现，9个变量在Logistic回归模型的重要性有较大的差异，其中变量Duration的重要性最高，因此在FW_SMOTE的过采样中，在Duration维度上与根样本越接近的近邻样本将会分得越大的权重，而最后合成的新样本在重要性越大的变量维度的表现将与原始少数类样本越相似，相比传统SMOTE更能反映原始少数类样本的在重要变量上的取值特点。 图1. 一次预训练得出的变量权重展示 4.3. 实验结果 为减少结果受数据集划分差异的影响，本文实验采用五折交叉验证，表3是取定近邻数 为6的五折交叉验证的结果。 Table 3 Five fold cross test result Logistic SMOTE_Logistic FW_SMOTE_Logistic Borderline-SMOTE_ Logistic ADASYN_Logistic 训练集 测试集 训练集 测试集 训练集 测试集 训练集 测试集 训练集 测试集 准确率 74.47% 73.00% 73.12% 68.30% 72.50% 68.90% 72.05% 68.40% 70.17% 67.50% 高风险样本召回率 40.55% 40.97% 77.11% 72.42% 77.01% 75.45% 77.07% 74.81% 73.72% 75.00% F_score (β = 1) 0.4763 0.5779 0.5927 0.5873 0.5807 F_score (β = 2) 0.4340 0.6576 0.6802 0.6743 0.6717 表3. 五折交叉检验结果 从表3中的测试集表现可以看出，本文提出的FW_SMOTE_Logistic模型在高风险样本召回率和F_score上比不做过采样的Logistic回归模型有明显提高，有效改善了Logistic回归对于样本不平衡敏感的问题，对比基于经典SMOTE、BorderlineSMOTE和ADASYN的Logistic回归模型，FW_SMOTE_Logistic效果也更好一点，而且训练集和测试集的表现相差不超过5%，过拟合风险较小。为进一步验证本文FW_SMOTE_Logistic模型在实验数据上的适用性和稳定性，将进行稳健性检验。 4.4. 稳健性检验 通过修改FW_SMOTE、经典SMOTE、BorderlineSMOTE和ADASYN算法的近邻数k，观察五折交叉验证下的召回率、F 2 值评价指标表现： 由稳健性检验结果图2和图3可以看出，基于当前的实验数据，FW_SMOTE对Logistic回归信用评分模型的改善比其余三种经典改进SMOTE算法略优，说明其过采样性能在Logistic回归信用评分模型应用上与传统的SMOTE、Borderline-SMOTE和ADASYN算法有较高的可比性，在Logistic回归信用评分模型改善样本不平衡问题上具有一定应用价值。 由于本文只选取了德国信用卡数据集作为实验数据，FW_SMOTE算法表现评估还是有一定的数据局限性。但对不同数据集的模型构建本来就没有固定最优的模型或算法一说，针对不同的数据集应尝试几 图2. 不同近邻数下测试集高风险样本召回率 图3. 不同近邻数下测试集F 2 值 种算法择优使用。本文提出的FW_SMOTE算法，旨在为Logistic回归信用评分模型在解决样本不平衡问题提供多一种有一定合理性和参考价值的过采样方法。
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user: 5. 结论 Logistic回归信用评分模型是构建信用评分模型广泛使用的模型，但由于信用风险数据集一般具有高风险样本较少的特点，若不改善样本不平衡问题，将会导致Logistic回归模型对于高风险样本的分类性能欠佳。而本文提出的FW_SMOTE过采样方法，结合Logistic回归的原理特点，在辅助样本选择上考虑了变量重要性来进行加权合成。基于本文实验数据对比发现，FW_SMOTE在Logistic回归信用评分模型上的应用性能比SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN有所提升，具有一定的应用价值，同时实验结果也存在一定数据局限性。
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user: 摘要 在“健康中国”和“体育强国”背景下，体育公共服务均等化实践被提上日程，在“十四五”发展时期，陕西省正积极推进体育公共服务均等化路径建设。本选题以陕西省体育公共服务均等化作为研究主体，结合陕西省体育公共服务的实际情况进行调查，从经费投入、场地设施以及居民反馈等多角度切入，全面了解该地区体育公共服务均等化的实践效果，完成对问题的精准定位。通过研究，发现陕西省体育公共服务机构协调不足、体育公共服务居民参与满意度低、体育公共服务设施建设使用效率偏低、体育公共服务财政绩效评估有限等问题，导致陕西省体育公共服务处于非均等化的发展状态，城乡差距被逐步放大。为协调好这一问题，要尝试搭建针对现存问题的政策方案，让陕西省体育公共服务达成均等化的发展目标，完成路径筛选。陕西省体育公共服务的长远发展需要均等化路径的支撑，针对问题提出可行策略与建议，为均等化路径的实施打好基础。
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user: 1. 引言 “健康中国”的战略框架中，强调通过“全民健身”来达成“全民健康”，促进人的全面发展。作为达成该目标的主要服务模式，体育公共服务的均等化实践显得尤为重要。近年来，围绕“全民健身”和“全民健康”的相关政策层出不穷，2011年《体育事业发展“十二五”规划》颁布，围绕公共体育服务体系的建设被提上日程。2014年《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》颁布，全民健身上升为国家战略，提出全民推进公共体育服务建设的具体方案。2016年《体育发展“十三五”规划》、同年8月的《健康中国2030》战略、10月《“健康中国2030”规划纲要》的颁布与实施，都使得体育的影响力进一步的提升，各地区也积极结合地方实际，制定围绕“全民健康”的推进方案 [ 1 ]。在党的十八届三中全会中提到，2020年初步实现基本公共服务的均等化，围绕陕西省体育公共服务均等化的现状展开深度研究，探索均等化的发展路径。
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user: 3. 陕西省体育公共服务均等化存在的问题 对陕西省体育公共服务均等化的实施现状进行调查，发现在目前的实施过程中还存在一些显著问题。结合调查结果，发现当前城乡居民对于体育公共服务的满意度低，并且一些公共服务设施的使用效率不高。进一步结合现有文献资料和实践成果，完成对内容的深度剖析，对体育公共服务均等化存在的问题具体明确。 3.1. 陕西省体育公共服务机构协调不足 体育事业的漫长历史进程中，“举国体制”依旧对体育事业的发展有所影响，陕西省截止到目前虽然在不断尝试体育公共服务均等化，但收效甚微，理想的组织架构与运行方式并未形成，服务机构的协调性有所不足，表现如下： 其一，体育公共服务组织的内部行政色彩浓厚。政府体育管理系统以及政府非体育管理系统，采取的管理模式都是自上而下，层层下放的管理结构框架。国家体育总局仍处于管理系统当中的最高位置，管理方式并未发生根本性的改变，导致一些社会力量很难融入其中。且大量的社会体育组织，如体育总会、单项协会等等，这些组织内部职责不够明确，侧重点把握不够准确，无法持续为体育公共服务均等化提供支持 [ 10 ]。 其二，市场与社会第三部门缺位。受制于传统管理体制的限制与影响，体育公共服务均等化的实践依旧会受到政府部门的制约，资源供给层面存在垄断、高壁垒的情况，市场以及社会第三部门很难有效补充到体育公共服务当中来，并成为供给主体。市场与社会第三部门的缺位，使得体育公共服务机构的协调性不足。 3.2. 陕西省体育公共服务居民参与满意度低 陕西省近年来在积极推进“全民健身”运动的开展，并推进体育基础设施的完善与优化，各类体育赛事、体育活动积极展开，相应“健康中国”战略目标提出的新要求。从大环境出发，陕西省体育公共服务环境在不断改善，但均等化的调查却发现，目前距离均等化的目标还有很长一段路，主要是城乡居民对于体育参与的满意度并不高。 其一，供需矛盾问题存在。体育公共服务的侧重点是服务广大群众，但目前广大群众对体育锻炼的需求不断提升，体育公共服务环境的整体情况虽然在改善，但由于供给内容与群众的需求之间的矛盾存在，导致供需陷入困境。如在体育公共器材的设置与安装方面，并未考虑到群众的需要，意见传递与反馈不畅，导致供需矛盾问题出现，无法满足社会公众的需要。 其二，公共体育活动的需求差异较大。公共体育活动作为体育公共服务的主要途径之一，一些马拉松赛事、登山运动等等，但城乡差异的存在，使得体育活动的开展不具备普适性，很难成功吸引广大群众积极参与其中，并未结合城乡差异做出对体育公共服务活动的调整与优化。 结合调查结果与具体内容，陕西省体育公共服务的均等化实践中，群众的满意度偏低，也侧面表现出陕西省体育公共服务陷入困境。 3.3. 陕西省体育公共服务设施使用效率偏低 体育公共服务设施建设是体育公共服务均等化的主要支撑，近年来，陕西省在积极推进体育基础设施建设，目的是不断优化城乡体育设施的基础环境，让城乡居民的体育活动空间得到进一步的拓展。但从调查结果来看，陕西省体育公共服务设施的使用效率低下。 从城市的体育公共服务设施的使用情况看，大部分城市群众对体育权利的认知更充分，自然对基础设施的要求也明显提升，但在推进“全民健身”的运动中，为了快速推进体育公共服务设施的完善，社区范围内积极建设公共健身场所，但由于场地器械的单一、重复问题，导致城市群众的锻炼需要无法得到满足，同质化现象的普遍存在，导致体育公共服务设施的使用效率偏低，群众的参与体验感大打折扣。从农村地区的体育公共服务设施情况看，由于基础设施的补充与完善正处于快速推进中，设施不够完善，自然在使用效率方面偏低。 3.4. 陕西省体育公共服务财政绩效评估有限 陕西省体育公共服务的推进，财政预算和体育彩票公益是主要资金来源。在在财政绩效评估方面做得并不好，表现为：一是用于体育公共服务财政投入的总量较少，陕西省内用于体育公共服务方面的资金目前无法适应体育公共服务均等化的发展目标，经费投入的整体比例不高，远远低于欧洲国家。且仅仅依靠政府部门的财政投入，导致政府部门的压力较大，投入力度始终无法得到根本性的提升与增长，社会资金的引入十分有限；二是体育彩票公益金民生性不强。虽然体育彩票作为体育事业发展的关键性支撑资金，但应用到群众体育方面的资金所占比例十分有限，导致操作层面存在显著问题 [ 11 ]。
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user: 4. 陕西省体育公共服务均等化探索：模式与路径 陕西省体育公共服务均等化的实践中，目前还存在一定的现实问题。为妥善处理好体育公共服务的均等化，为陕西省体育公共服务框架的搭建提供保障，还需要不断去探索体育公共服务的均等化实践路径，做好路径选择，处理好现实问题，响应“健康中国”的战略目标。 4.1. 构建多元社会公共体育服务组织 体育公共服务均等化的实践，需要体育服务组织的支撑，政府的作用毋庸置疑，但体育服务组织的完善依旧十分重要。陕西省多元社会公共体育服务组织的构建，需要发挥多元合力。 一是强化政府的统筹与管理。政府的政策与机制直接影响体育公共服务的方向与性质，要协调好政府在体育公共服务框架中的作用与应具备的职责。要结合政策方向，结合省内实际做好政策的协调，规避“政绩观”，树立以人民群众为核心的体育公共服务意识，目的是加快群众体育的快速发展。以政策支持、制度保障、资源倾斜的工作为重点，指引体育公共服务进程，让研究侧重点更明确。 二是保持供给主体的多元化。从当前陕西省的实际情况出发，体育公共服务多是以政府财政支出为主，导致政府财政压力增加。为此，适当赋予社会部门更多参与空间，吸引更多主体进入。如服务性和公益性层面，尝试与社会组织开展合作，共同塑造双赢局面。 三是政府体育公共服务平台的不断完善。陕西省要加强对服务平台的建设，积极推进服务平台的发展和进步，以多元服务平台的搭建，展现和传递体育公共服务相关信息，为广大群众获得信息打好基础。 4.2. 打造多元、普适的公共体育活动 在体育公共服务的基本框架中，多元、普适的公共体育活动的作用毋庸置疑。品牌效应已经开始发挥作用，要打造多元的体育活动形式，吸引更多人主动参与，展现出陕西省体育公共服务的独特魅力。打造多元、普适的公共体育活动，成为陕西省体育公共服务均等化的主要实现方式。 一是要打造具有品牌优势的公共体育活动项目。陕西省要积极利用本地区的文化底蕴，打造拥有品牌独特性的体育活动项目，如国际马拉松赛事等等，目的是吸引大量群众参与其中。且与此同时，根据省内各地市的基本特点，制定不同的体育活动项目，让群众获得良好的参与体育活动的空间，以品牌号召力和体育公共服务平台的感染力、影响力，让体育公共服务环境得到改善。 二是要开展惠及全民的群众体育活动。在“全民健康”的基本要求下，广大城乡居民都能积极参与到体育活动中，是体育公共服务均等化的主要目标，也是检验均等化目标是否达成的关键依据。城市的体育活动、乡村的体育活动都不可或缺，要做好统筹协调，让各地区主管部门发挥作用，既要提供支持，也要适当给予地方空间。 4.3. 增强体育公共设施均衡使用与建设 陕西省体育公共设施的供给情况看，城市环境下的基础设施相对完善，但在农村地区体育公共设施的建设还不够完善。为此，增强体育公共设施的均衡使用与建设显得尤为重要。 其一，优化体育公共设施环境。体育公共服务设施的基础环境如何会直接影响服务效果，但为了达成体育公共服务的均等化发展，城乡基础体育设施的兴建显得尤为重要。城市的体育基础设施侧重点放在体育场馆等高端体育设施的兴建层面，乡村地区的基础体育环境更要强化体育器材设施的保障。搭建层次性、针对性的体育公共设施补充框架，尤为重要。 其二，贯彻落实体育公共服务举措。体育公共服务举措是达成服务均等化的主要途径之一，这里提到的服务举措包括体育指导、体质监测等相关工作的推进与落实。营造优质的体育公共服务空间与环境，对达成服务均等化目标有重要作用。 其三，体育场馆设施的科学规划。从调查当中已经全面了解到目前陕西省体育公共服务设施的均衡使用与建设不够理想，积极推动体育场馆设施的科学布置与安排，协调好体育资源的使用率，为打造“15分钟健身圈”提供资源支持。 4.4. 完善公共体育服务财政结构 陕西省体育公共服务的发展要以经济发展为基础，投入必要的人力、物力及财力。而对于体育公共服务的长远发展而言，财政结构的优化显得尤为重要。陕西省要结合地方实际，做好财政结构的重构与妥善安排。 一是树立公共财政观念。在体育公共服务的推进中，均等化目标的实现还需要公共财政观念来提供支持，将其落实到行政工作当中，在严谨、科学的工作环境中，确保体育事业的财政投入的规范化与标准化。 二是调整支出结构。充分结合陕西省内的实际情况，量化政府体育职能。结合广大群众的体育需求做出有效调整，让财政公共性的特征更明确，着力去解决体育事业公共财政缺失的问题。 三是拓宽经费来源渠道。目前陕西省体育公共服务的均等化实践依旧是依靠财政投入，经费来源相对单一。体育公共服务的长远发展，仅依靠财政投入很难达成均等化的目标。为此，要吸引更多社会主体参与其中，通过社会力量来保证财政投入的有效性与完整性，为达成均等化目标探索新途径。
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user: 5. 结语 综上所述，以陕西省体育公共服务的均等化作为研究对象，从调查结果来看，陕西省体育公共服务的均等化目标并未完全达成，城乡地区的体育公共服务依旧存在显著矛盾，城乡差异的存在导致均等化流于形式。要结合调查结果完成对均等化问题的系统分析，提出解决方案，搭建陕西省体育公共服务的完整框架，推动陕西省体育事业的发展。
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user: 课题信息 陕西省体育公共服务均等化路径选择研究，2020Z263，陕西省社会科学界联合会。
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user: 摘要 企业创新是国家创新的重要组成环节，但现有文献少有自最低工资标准出发，探究促使企业研发的关键因素。基于2012~2018年的上市公司面板数据，本文检验了最低工资标准对企业研发的影响机制，实证结果表明：最低工资标准上调显著抑制了企业研发投入，且这一现象对股权集中度、成长性、员工规模、存续年限相对较高的企业影响更为显著，而企业资产规模则有促进企业研发的倾向。
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user: 1. 引言 自改革开放以来，中国经济蓬勃发展，实现了历史上从未有过的高效且长期的经济增长，经济规模从1978年的3679亿元人民币飙升至2019年的990，865亿元人民币，国内生产总值年均增长9.8%，在经济总量的不断攀升中依旧保持稳定的增长，于2010年成为世界第二大经济体，经济总量占世界经济比重从1978年的1.8%上升到2019年的超过16%，人民生活水平从缺衣少食到总体小康，经济增长将我国的现代化建设推向新的发展阶段。 而带动经济迅猛发展的要素之一是价格低廉、供给充足的劳动力资源持续投入，近9亿的劳动力规模异常庞大，特别是来自我国中西部地区劳动力源源不断地向东部沿海城市输出，形成中国奇迹的坚实基础 [ 1 ]。故为有效保障我国职工合法权益、稳步提高劳动力供给质量，我国于1994年正式实行最低工资保障制度，自2004年颁布《最低工资规定》至今，我国最低工资标准持续上调，从不足500元到2018年底的均超过1400元，为保障职工的劳动权益与合法利益领域做出了积极的贡献，也有利于区域经济快速稳定地发展。政策的演变激发了学术界与政治界关于最低工资经济效应的探讨，尤其是就业、工资与收入三方面的研究。就企业而言，最低工资的制定及后续上涨意味着劳动力成本的提升，不免使得企业运转成本加重 [ 2 ]。出于目标盈利最大化的考量，在执行国家政策的前提下，企业需要找寻其他途径规避成本冲击，而加大内部研发以改进自身生产率被视为降低运转成本的一般举措，但企业不一定会采用该项措施，因为劳动力成本的上升对企业创新同时存在挤出效应 [ 3 ]，即劳动力成本上升使研发预期收入不显著时，企业倾向于对外购买成熟的新型技术或设备，从而降低本身研发倾向 [ 4 ]。 那么最低工资标准的制定是否对企业提高研发优先度存在影响？若存在影响，在区域发展不均衡的中国，这种影响有没有地区的差异性？差异化的严重程度如何？这些亟待解决的问题不光是现实问题，也是战略问题。作为现实问题，最低工资标准制定的合理性与地区执行规定的差异化需要得到确切依据的支撑。作为战略问题，企业自主创新归于国家创新驱动发展战略之中，对企业研发的影响机制探究有利于国家创新战略的推进。故基于实证研究的脉络，研究区域间最低工资标准对企业研发投入的影响，对地方规定的优化与国家战略的推进，有着较为重要的理论意义与现实意义。
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user: 2. 理论基础与研究假设 一般来说，我们认为最低工资的制定与上涨会直接影响到企业用人成本的提高 [ 5 ]，一是因为最低工资制度的确立是政府对社会发出的一个保障劳工权益的信号 [ 6 ]，于制度层面建立起提高劳动力工资水平和提供基础福利的长效保障机制，二是令社会劳动力观念产生正向偏移，形成重视职工、重视劳动的整体风气，进而全面提高劳动力使用的成本。 面对用工成本增加这一既定事实，企业基于达成盈利最大化的自身性质，势必采取相应措施减轻、抵消或转移经营压力，挤占企业研发资金便是其中重要一环 [ 7 ]。一是因为企业研发主要依靠内部资金供给，相较于其他投入易削减开支。二是因为企业研发在企业内部运营中属于短期收益不明显项目，且其长期收益不稳定，不是依据详细蓝图进行产品的更新迭代，而是以模糊不清、指标不健全的目的为导向，前期投入大量的人力、物力开展研发工作，并不一定为企业带来预期中的收益，高风险收益存疑的项目在急需缩减企业运营成本的时期被削减开支是常规操作 [ 8 ]。三是企业在启动研发工程时，为规避可能的核心知识泄露，将有限度地对外界公布自身研发进度及成果，不利于外界资本对企业研发项目的评估，企业研发的对外融资难度无形中增大。故最低工资制度的确立及上浮将倒逼企业重新分配自身资金用度，挤出效应导致研发项目额度被削减。 但另一方面，最低工资制度的确立及上浮也将促使企业做出加大研发投入的决定。一是最低工资的上调导致同等的薪酬前提下企业会优先聘用职业技能层级更高的员工 [ 9 ]，企业的决策变化激励求职人员提升自身职业水平，降低自我淘汰风险，企业的研发正需要有创新精神和进步欲的员工，故有员工素质的提升使得企业研发效率提高 [ 10 ]。二是企业为应对用工成本的上升，改善生产所需人力资源，提高工作效率同为有效手段，人力资源的优化改善有利于企业的研发工作。三是生产要素间可实现一定程度的替代，企业增大研发强度视作技术要素投入增强，可替代劳动力要素 [ 11 ]。 总之，最低工资标准的上浮是增加还是挤出企业研发投入呢？现有文献结论不一，未能明确最低工资标准对企业研发的影响机理。但根据中国现状可知，一方面中国人口整体素质不断提高，老龄化问题严重，但出生率相对不足，带来的是人口红利逐步消失，现实逼迫中国企业自劳动密集型向知识密集型、资金密集型转变 [ 12 ]，另一方面中国经济体量不断增大，市场体制进一步完善，企业想在愈发激烈的市场竞争中脱颖而出，需要依托研发生产高质量的产品和服务。故本文提出如下研究假设： 最低工资标准上浮正向影响企业研发。