DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与设计 2.1. 实验设计 实验于2019年1月27日至2019年4月2日在广西大学水产养殖教学基地大棚内进行。利用12个45 cm × 32 cm × 30 cm的塑料箱，每箱内铺置约4 cm经充分搅拌混匀的池塘底泥，水深约25 cm。实验用绿狐尾藻、底泥和水样采自广西大学水产教学基地罗非鱼养殖池塘，试验用水和底泥营养物质情况详见表1。实验分为4组，每组设3个平行，分组情况见表2。实验期间改底型微生态制剂和生石灰仅在起始时抛洒一次，改底型微生态制剂购自江西调水人生态环境工程有限公司，按产品说明取5 g/m 2 使用，每个平行洒入0.72 g；生石灰组每平行抛洒28 g [ 14 ]；绿狐尾藻2~3株一起种于箱内四周底泥中，保持种植点的行距相等。采样间隔中向试验箱内添加蒸馏水补充蒸发流失的水分 [ 15 ]。 Table 1 Nutrient content of water and mud samples in simulation experimen 项目 N H 4 + -N (mg/L) N O 2 − -N (mg/L) TP/TPs (mg/L) TN/TNs (mg/L) COD Mn /TCs (mg/L) 供试用水 0.71 0.007 0.13 1.46 15.91 地表水环境质量标准 III类 IV类 V类 供试用泥 1.79 (mg/g) 39.35 (mg/g) 3.95 (mg/g) 表1. 模拟实验供试水样和泥样的营养物质含量 Table 2 Experiment grouping and processin 组别 处理方式 对照组CK 4 cm池塘底泥 绿狐尾藻组H 4 cm池塘底泥，种植15株绿狐尾藻，每株均重5.5 g，株高约27 cm 改底型微生态制剂D 4 cm池塘底泥，底泥改良剂5 g/m 2 生石灰组S 4 cm池塘底泥，生石灰195 g/m 2 表2. 试验分组及处理情况 2.2. 样品采集与分析 实验期间分别于第22 d、44 d、66 d采集水样和泥样，水样采集、运输、保存和管理参照《国家环境保护标准》(HJ493-2009)执行；用管状竹筒分别于实验箱四周采集底质沉积物样品，剔除植物、石头等杂质后，风干研磨过筛 [ 16 ]；实验结束时，每箱随机选取5株绿狐尾藻，用粗滤纸吸干水分测量鲜重，用直尺测量株长 [ 17 ]，随后风干研磨过筛，分装待测。水样、沉积物和植株样品测定项目和方法见表3。分别用温度计(杭新TP600)、溶氧仪(雷磁JPB-607A)和pH计(力辰科技pH-100A)于现场测定水体温度、DO和pH。 2.3. 数据处理和统计分析 实验数据用Office Excel 2018进行处理分析。用SPSS 20.0进行单因素方差分析法(One-Way ANOVA)，比较各组间的差异显著性，P < 0.05表示差异水平显著；利用Office Excel 2018做图。 Table 3 Determination indexes and methods of water， mud and plant sample 测定项目 分析方法 方法来源 水质指标 总氮(TN) 碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法 HJ 636-2012 总磷(TP) 钼酸铵分光光度法 GB11893-1989 氨态氮( N H 4 + -N) 纳氏试剂分光光度法 HJ 535-2009 亚硝酸盐氮( N O 2 − -N) 分光光度法 GB 7493-87 高锰酸盐指数(COD Mn ) 酸性高锰酸钾法 GB11892-89 沉积物指标 总碳(TCs) Vario EL cube元素分析仪 总氮(TNs) Vario EL cube元素分析仪 总磷(TPs) 钼锑抗分光光度法 HJ632-2011 植株指标 全氮(TN) 凯式定氮法 NY/T 2017-2011 全磷(TP) 钼锑抗吸光光度法 NY/T 2017-2011 表3. 水样、泥样和植株样测定指标和方法 绿狐尾藻氮、磷含量采用以下公式计算： A N = Q d × C N × 10 −2 A P = Q d × C P × 10 −2 式中，A N 和A P 分别为单位面积内的植株氮磷含量(kg/m 2 )；Q d 为植株干质量，g/m 2 ；C N 为植株干物质中全氮含量(%)；C P 为植株干物质中全磷含量(%)。
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user: 4. 讨论 4.1. 不同底质改良方式对池塘底质营养物质的影响 池塘底质为化学物质储存地、多种生物栖息地和营养盐循环中心 [ 18 ]，池塘环境变化时，底泥中的营养盐会经各种扰动释放造成污染。实验期间，种植绿狐尾藻后，H组底质中TN和TP含量均为最低，TP显著低于CK组(P < 0.05)；植物的吸收为重要的除磷途径 [ 19 ]，绿狐尾藻种植后可以改变底质吸附磷的能力，减少底泥中颗粒形态磷的悬浮 [ 20 ]，绿狐尾藻在生长过程中也会改变磷的形态 [ 21 ]，这些都促进了底泥中磷的去除。同时，绿狐尾藻生长过程中还可以改变底泥中脱氮微生物的群落结构，使此类微生物间的互作能力加强，达到较好的除氮效果 [ 22 ]。实验后期H组底质中TCs含量显著高于CK组，这与小白菜修复养殖池塘底质营养物的结果相似 [ 2 ]，或是因为根系的生长致分泌物逐渐增加，使底泥中有机碳含量增加。抛洒微生态制剂后，D组的TN和TP实验期间持续低于CK组，可能是富含的菌群和分解因子提高了底泥微生物群落的代谢能力，对底质中的TN、TP有一定去除能力，但TC含量与CK组无显著差异。抛洒生石灰后，S组底泥中TP在实验期间高于CK组，可能与其遇水生成碳酸钙改变了底泥底泥pH值和通气条件，加速了有机质分解有关 [ 23 ]。生石灰会杀灭水中一些细菌和水生生物，导致微生物活性变弱，水生生物死亡后也会释放出体内的氮磷 [ 24 ] [ 25 ]，这可能是S组去除底质营养物质能力较差的原因。 4.2. 不同底质改良方式对水体营养物质的影响 实验期间，绿狐尾藻组(H组)水体的 N H 4 + -N、 N O 2 − -N和TN浓度整体小于其它实验组；生石灰组(S组)的 N O 2 − -N和TP浓度都有显著增加， N H 4 + -N和TN浓度在前中期都要高于其它实验组；微生态制剂组(D组)的营养盐浓度整体介于H组与S组之间，各组的COD Mn 浓度变化趋势一致，H组水中营养盐物质几乎无增加，原因可能是绿狐尾藻通过根系、茎叶吸收水中的营养物质，其复杂的根系也会调节水体微环境，利于微生物的硝化和反硝化作用，有效减少营养物的浓度 [ 26 ]。实验中H组对底质营养物也有较好的去除效果，绿狐尾藻综合修复效果最佳。D组中的底改型微生态制剂中含有专门的修复用特殊菌群，可提高水体细菌优势群落多样性，在微生物转化底泥营养物的同时，也能改善水体环境 [ 27 ]。S组对水质营养物质影响最大，生石灰改善底泥pH值和通气条件后，底泥持续释放出N、P元素，造成水中营养盐浓度增加。生石灰还可杀灭水体的有益菌如硝化细菌，使水体的硝化作用受到抑制 [ 24 ]，影响氨氮的去除，同时被杀灭的水生生物经分解矿化后 [ 25 ]，释放的营养盐也会对水体造成影响。 本实验中，绿狐尾藻对养殖池塘底泥中的氮磷有很好的去除效果，水质的影响最小。可在养殖池塘闲置期种植绿狐尾藻来改良池塘环境。
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user: 摘要 本研究通过对国内外目前富硒产业及高端保健型枸杞产业的调研及市场需求分析评估，引进国内外现有不同形态、不同施用方式的硒源补硒产品及富硒手段，开展富硒枸杞相关的研究与示范工作。完善栽培环境的土壤调控技术与不同硒源产品引进及筛选工作；建立富硒枸杞种植关键技术指标；通过优质安全硒源产品的引进及配套栽培技术的研发，控制枸杞在膨果过程中安全的硒增量，达到富硒生产目的。
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user: 1. 引言 硒的植物转化通常采用土壤施硒肥和叶面喷施硒溶液两种方法使无机硒在植物体内转化为有机硒；目前，国内的富硒枸杞只要有三种来源：一是在富硒区产出；二是叶面喷施无机硒溶液；三是通过土壤根施硒肥使无机硒在枸杞内转化为有机硒，目前这种方法尚处于研究示范阶段，总体上看，通过根部施环境友好型硒肥生产富有机硒枸杞的技术的应用尚处于起步阶段，技术标准化和生产专业化将成为该项技术今后发展的方向。 本实验针对宁夏中卫地区枸杞种植区枸杞富硒栽培技术开展不同的硒源产品对比试验：施用基肥–利用硒矿粉在种植时与所用基肥按比例混匀，一同撒施 [ 1 ]；或直接采用富硒复混肥。施用叶面肥在不同生长期，用不同浓度对植物进行叶面喷施，并且对不同施用方式的富硒效果及投入成本进行分析，以期过得适宜于规模化生产的富硒枸杞栽培技术。
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user: 2. 材料与方法 试验地点：试验地位于中卫市沙坡头区镇罗镇万亩果园“乌玛枸杞产业园”生产基地。 试验材料：供试枸杞品种材料为宁杞7号、茂原康富硒有机肥(氮磷钾 ≥ 25%，Se 440~4440微克/千克)、绿可邦有机富硒液(Se ≥ 5 g/L)、硒矿粉。 试验方法：本实验设置以下三种不同的枸杞富硒方法。 方法一：以硒矿粉配合有机肥(氮磷钾 ≥ 18%，有机质 ≥ 32%)作为枸杞基肥一次性施入 [ 2 ]，施入区域为枸杞根系30 cm~40 cm处； 方法二：茂原康富硒有机肥作为春季基肥及中后期追肥进行施入，施入区域为枸杞根系30 cm~40 cm处； 方法三：绿可邦有机富硒肥作为枸杞中后期叶面肥进行喷施补充，喷施部位为枸杞植株中上部冠层叶片。 基肥施入期于2019年4月5日在基肥处理区按照硒矿粉与腐熟牛粪按照硒矿粉400公斤/亩、腐熟牛粪2000公斤/亩施入量。在枸杞植株根系周边开挖环形沟，施入地表25 cm以下。硒矿粉处理每年施入一次。茂原康富硒有机肥作为基肥施入量为1500公斤/亩施入量。施入方式施入时间同上。 追肥施入期于枸杞初花期施入，施入方式同上，施入量为1500公斤/亩。 叶面喷施于枸杞植株叶片生长茂盛期(大约6月上中旬)进行；绿可邦有机富硒肥稀释液全株喷施，将可邦有机富硒肥稀释500倍，叶面喷施。整个生长期喷施2~3次。每次间隔10~15天，枸杞宜于盛果期和果实膨大期。 田间管理栽植的菌木萌芽后，将主干基茎以上30 cm (分枝带)以下的萌芽剪除，分枝带以上选留生长不同方向并有3个~5个间距的侧芽或侧枝3条~5条作为形或小树冠的骨干枝(树冠的第一层冠)，于株高50 cm~60 cm处剪顶。5月下旬至7月下旬，每间隔15天剪除主干分枝带以下的前条，将分枝带以上所留侧枝于枝长20 cm处短剪，促其萌发二次结果枝；侧枝上向上生长的壮枝(中间枝)选留靠主干的不同方向的枝条2条~3条(每条间隔10 cm)作为小树冠的主枝，于30 cm处剪顶，促发分枝结果。开春枸杞植株抽芽后，视植株长势给全园追施氮肥1~2次，进行中耕松土、除草，开花前每亩追施复合肥20~30 kg。灌溉以“见干见湿”为原则。 在达到商品成熟时，每小区随机取枸杞叶片50克，枸杞头茬果中茬果、末茬果各100克进行硒含量测定。按小区测实际产量，记总产。 采用DPS 7.05软件进行数据分析，并用Duncan氏新复极差法进行各处理间的差异显著性检验。
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user: 3. 结果与分析 根据图1变化趋势可知，对于三种不同硒源施用处理方式而言，在枸杞生长期内叶片、头茬、中茬、末茬枸杞果实的硒含量都有增加的趋势。而且三种处理对于叶片的硒含量增加量达到110%以上，较枸杞果实增加幅度更为明显。三种处理中富硒有机肥对于硒含量增加的贡献率尤为显著，尤其在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值超过150%；其次为有机富硒液在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值为131%；在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值为104%。而且有机富硒液对于枸杞植株叶片硒含量的增加更为明显。其中，有机富硒液和富硒有机肥两种硒源产品对于枸杞叶片及鲜果硒含量的增加较为明显，这与该种硒源产品中活化硒以及产品生物组分有密切关系，硒源肥料不仅可以提供活化硒源，而且可以通过产品中生物组分将固化硒转化为活化硒源为枸杞植株提供。而硒矿粉本身硒元素基本全部为固化硒源，虽然与有机肥配合施用，但是达不到硒源活化的目的，所以造成枸杞叶片及鲜果硒含量较低的试验结果。 图1. 硒源不同施用方式对比试验变化趋势图
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user: 4. 讨论与结论 通过上述对实验中宁杞七号枸杞品种进行的硒矿粉配合有机肥基肥施入方式、富硒有机肥作为基肥与后期追肥施入方式、有机富硒液叶面喷施三种处理和以常规种植管理作为对照开展的相关试验研究工作总结得出：三种处理中富硒有机肥对于硒含量增加的贡献率尤为显著，尤其在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值超过150%；其次为有机富硒液在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值为131%；在枸杞头茬、中茬、末茬果实中含量增加均值为104%。而且有机富硒液对于枸杞植株叶片硒含量的增加更为明显。其中，有机富硒液和富硒有机肥两种硒源产品对于枸杞叶片及鲜果硒含量的增加较为明显，这与该种硒源产品中活化硒以及产品生物组分有密切关系，硒源肥料不仅可以提供活化硒源，而且可以通过产品中生物组分将固化硒转化为活化硒源为枸杞植株提供。 三种硒源产品对枸杞果实的硒含量提升都有不同的促进作用，由于硒矿粉主要以单一无机硒为主，虽然与有机肥配合施用，但是转化过程中缺乏生物活化的促进作用，导致固化硒源转化为有机硒源水平较低，导致大部分无机硒不能够有效活化并被枸杞植株吸收，造成枸杞叶片及果实中有效硒含量较低，在本实验中对宁杞七号枸杞果实内有机硒转化的贡献率不及有机富硒液；而有机富硒液虽然能够为枸杞植株提供有机转化所需的硒源与有机类代谢物质，但是施入方式较为受限，叶片并不是矿质元素吸收的主要途径，而本施用方式主要以叶面吸收为主，所以该种富硒方式对提升枸杞果实有机硒含量不及富硒有机肥作为基肥、追肥对枸杞根部多次施入方式；作为富硒有机肥作为基肥、追肥对枸杞根部多次施入方式，不仅能够利用枸杞根系较强的矿质元素吸收能力，而且该种硒源配合肥料中微生物种群，可以有效的提升活化硒含量，从而有效提升植株有机硒吸收量。
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user: 摘要 中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source， CSNS)漂移管直线加速器(Drift Tube Linac， DTL)由4台9米长腔筒、161台漂移管及其他高频部件构成，负责把负H离子由3 MeV加速到80 MeV。漂移管外壳采用全无氧铜电子束焊接而成，壳内有独立的不锈钢水套，外壳和水套采用间隙装配，其间有约0.2 mm间隙填充环氧介质。外壳的高频热功率约200 W，为了降低外壳温度及减小失谐量，冷却十分重要，外壳靠水套冷却，冷却效果不仅与0.2 mm间隙介质的导热系数有关，还与水套的冷却换热系数有关。利用3D软件Workbench仿真分析间隙介质导热系数和水套冷却换热系数对漂移管外壳温度的影响，间隙介质的导热系数大于0.1 W∙m −1 ∙℃ −1 时，冷却效果较好且外壳温度随介质导热系数变化不大，介质导热系数小于0.1 W∙m −1 ∙℃ −1 时，随着导热系数的减小，外壳的温度会急剧升高，因此选择导热系数在0.2 W∙m −1 ∙℃ −1 以上的环氧树脂填充间隙，另外，为了达到较好的冷却效果，水套中的冷却水应该处于湍流状态，流量应大于1.8 L/min，冷却换热系数大于5500 W∙m −2 ∙℃ −1 ，漂移管实际运行中水套流量选择4 L/min，冷却换热系数约为10，000 W∙m −2 ∙℃ −1 ，外壳温度较低，失谐量较小，运行具有较高的可靠性和稳定性。
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user: 1. 引言 中国散裂中子源(China Spallation Neutron Source， CSNS)是国家为解决重大科技前沿、国家战略需求中的战略性、基础性和前瞻性科技问题，谋求重大突破而投资建设的大型研究设施 [ 1 ] [ 2 ]。CSNS是由一台负H直线加速器、一台快循环同步加速器、一个靶站和三台谱仪构成。加速器离子源产生负H离子束流，通过射频四极加速器聚束和加速后，由漂移管直线加速器把束流能量进一步提高到80 MeV，负H离子经剥离成质子后注入到一台快循环同步加速器中并加速到1.6 GeV，质子打靶产生中子经过慢化并引向谱仪供用户开展实验 [ 3 ] [ 4 ]。其中，漂移管直线加速器(Drift Tube Linac， DTL)负责把负H离子由3 MeV加速到80 MeV，其内部结构如图1所示，DTL总长度约36米，由4节物理腔、161台漂移管、4台功率耦合器、56台调谐器、133台耦合杆构成 [ 5 ]，另外DTL配有一套复杂的水冷系统用来冷却其高频部件，一套真空系统来维持加速器的高真空度。 图1. 漂移管直线加速器实物图 漂移管是DTL的核心部件，由一台电四极聚焦磁铁和外壳构成，漂移管的外壳结构如图2所示，包括支撑杆、两个端盖和芯管，外壳采用全无氧铜材质，通过电子束焊接成型 [ 6 ]。外壳由一个独立不锈钢水套冷却，水套与端盖采用间隙配合工艺，其间有约0.2 mm的间隙，间隙通过真空浇注填充环氧树脂，增强导热性。 图2. 漂移管外壳结构
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user: 2. 影响漂移管外壳温度因素分析 漂移管工作在占空比为1.625%的脉冲功率下，外壳的高频发热平均功率约为两百瓦 [ 7 ]，靠不锈钢水套冷却。水套与无氧铜外壳采用间隙装配，间隙要填充材料以起到固定和增大导热作用。间隙材料的导热系数对外壳温度有很大影响，如图3所示，当导热系数小于0.1 W∙m −1 ∙℃ −1 时，漂移管外壳温度较高且随着导热系数的减小外壳温度会迅速升高，当导热系数大于0.1 W∙m −1 ∙℃ −1 时，漂移管外壳冷却效果较好，外壳温度较低且温度随着导热系数的变化变化很小。因此，漂移管选择导热系数大于0.2 W∙m −1 ∙℃ −1 的环氧树脂填充间隙，冷却效果好且有较好的固定作用。 图3. 漂移管外壳温度随间隙材料导热系数的变化 漂移管外壳温度还受水套冷却换热系数的影响，如图4所示，冷却换热系数对壳体温度的影响与间隙导热系数对壳体温度的影响趋势相似，在低值区影响较大，整体看冷却换热系数对壳体温度的影响较弱些。水套冷却管道为并联的3路3 mm × 5 mm的矩形管道，为了达到较好的冷却效果，水套中的冷却水应该处于湍流状态，对应总流量应大于1.8 L/min，冷却换热系数大于5500 W∙m −2 ∙℃ −1 ，从图4可以看到，冷却换热系数在5500 W∙m −2 ∙℃ −1 以上时，壳体冷却效果很好。另外，漂移管实际运行中水套流量选择4 L/min，冷却换热系数约为10，000 W∙m −2 ∙℃ −1 湍流状态，有充足的冗余来保证漂移管运行的稳定。 图4. 漂移管外壳温度随冷却换热系数的变化
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user: 3. 漂移管外壳温度 利用3D软件Workbench仿真分析了外壳温度 [ 8 ]，如图5所示，外壳最高温度45℃，由于仿真模拟只考虑了水套的冷却作用，忽略了壳体的热辐射以及其它结构的传导热，实际外壳的温度要小于仿真计算结果，漂移管外壳冷却良好，失谐量较小。 图5. 漂移管外壳温度 随着DTL漂移管的长期运行，少量低能段漂移管出现由于水套冷却管道堵塞而导致的不同程度的流量下降，流量由4 L/min下降到最低1.5 L/min，冷却水处在接近湍流的中间状态，冷却换热系数约为4800 W∙m −2 ∙℃ −1 ，由于低能段漂移管外壳高频发热功率也相对小一些 [ 7 ]，漂移管外壳的温度不会太高而增大失谐量进而影响DTL运行。另外，有一台漂移管的间隙导热系数严重下降 [ 9 ]，预估已经降到0.05 W∙m −1 ∙℃ −1 以下，漂移管外壳温度达到100℃以上，失谐量较大，一定程度上影响了漂移管的运行，待进一步分析解决。
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user: 4. 总结与展望 介绍了中国散裂中子源的漂移管直线加速器及漂移管外壳结构，仿真分析了影响漂移管外壳温度的两个因素间隙材料导热系数和水套冷却换热系数。间隙材料导热系数应大于0.1 W∙m −1 ∙℃ −1 ，水套冷却水流量应大于1.8 L/min，即冷却换热系数大于5500 W∙m −2 ∙℃ −1 ，漂移管外壳可较好地被冷却。漂移管实际选择了导热系数大于0.2 W∙m −1 ∙℃ −1 的环氧树脂作为间隙材料，水套冷却流量4 L/min，有良好的冷却且充足的冗余保证漂移管稳定运行，仿真计算漂移管外壳运行温度45℃。另外，对于一些随着长期运行外壳冷却变差的漂移管，本文提供了研究分析的方法和解决问题的指导。
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user: 摘要 目的：调查支援武汉的医护人员对新型冠状病毒肺炎危险性的认知与创伤后应激水平；分析两者的相关性以及影响因素。方法：采用便利抽样法，应用一般资料调查表、支援期间危险认知量表、隔离期间危险认知量表、事件冲击量表–修订版对110名参与支援武汉、并且处于14天隔离期的一线医护人员进行调查；统计学方法包括描述性分析、单因素方差分析、相关性分析、多元逐步回归分析。结果：医护人员支援期间的危险认知得分为3.40 ± 0.57，隔离期间的危险认知得分为3.03 ± 0.85，创伤后应激水平得分为2.28 ± 0.74；已婚已育的医护人员支援期间危险认知水平更高；危险认知水平和创伤后应激水平呈正相关；隔离期间的危险认知能正向预测创伤后应激水平。结论：医护人员对新型冠状病毒肺炎危险性的认知较高；但是几乎所有的医护人员表示因为想帮助COVID-19患者，所以选择接受这一些危险；社会需要关注医护人员的创伤后应激综合症，为他们提供一定的心理支持。
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user: 1. 引言 创伤后应激综合症(Posttraumatic stress symptoms， PTSS)是指在经历了一些创伤性的事件之后，个体出现的侵入、回避、高唤醒等症状 [ 1 ]。医护人员在经历了传染性疾病之后，如2003年爆发流行的SARS，容易出现PTSS，这一些症状甚至持续到SARS结束后的3年 [ 2 ]。PTSS的危险因素包括事件的危险性高、急性情绪反应、隔离等 [ 3 ]。2019年爆发的新型冠状病毒肺炎(Corona virus disease 2019， COVID-19)和SARS都具有传播途径多样、潜伏期长、致死率较高等特点 [ 4 ] [ 5 ]。医护人员不仅需要直接暴露在危险因素下，而且需要承受高强度的工作量、接受隔离观察。研究显示，抗击COVID-19的医护人员容易出现焦虑、抑郁、恐惧等情绪反应 [ 6 ] [ 7 ]。虽然有质性研究显示，支援武汉医护人员会出现PTSS，表现为不受控制地回想起当时的画面 [ 8 ]。但是，还需要进一步对医护人员PTSS水平进行横断面调查。对SARS的研究显示，医护人员的危险认知在暴露水平和PTSS之间起一定的中介作用，既医护人员对SARS的危险性的评价会影响PTSS [ 3 ]。因此，我们在调查医护人员PTSS的基础上，探索医护人员对COVID-19的危险认知，以及两者之间的关系，为从认知层面对医护人员进行心理干预提供一定参考。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 采用便利抽样法，选取江西省支援武汉的110名一线医护人员，收回问卷90份，剔除无效问卷3份，有效问卷87份，有效应答率为81%。纳入标准：支援武汉的一线医护人员；和COVID-19确诊患者直接接触；返回江西并且接受14天的隔离观察；知情同意，自愿参加。 2.2. 方法 2.2.1. 调查工具 1) 一般资料问卷 在回顾文献和咨询专家的基础上，制定可能会影响医护人员危险认知和创伤后应激综合症的一般资料调查表。内容主要包括年龄，性别，工作年限，职位，职称，婚育状况，每天工作时间，每天和COVID-19的接触时间，支援武汉的天数。 2) 支援期间危险认知量表 该量表用于测量医护人员对2003年SARS危险性的认知 [ 2 ] [ 5 ]。本研究中，该量表用于测量医护人员在武汉支援期间的对COVID-19的危险认知。支援武汉医护人员需要接受隔离、远离家人，因此，将第8、9个条目(“我的家人和朋友担心我会传染COVID-19给他们”，“人们因为我的工作而对我的家人保持疏远”)删除，更换为“我非常担心自己出现咳嗽、发热等症状”，“我的家人总是担心我会被感染”。7个条目内容如下，“我觉得工作增加了我的危险”，“我感觉比平时工作压力更大”，“我担心自己感染COVID-19”，“对于减少被感染的危险，我能做的太少”，“如果我感染了COVID-19，我将很难存活”，“因为COVID-19，我想过改行”，“我担心将COVID-19传染给他人”。危险认知包括事件对自己的危险、对他人的危险、对危险的接受程度三个部分 [ 9 ]。因此，本量表的第10个条目为“我想帮助COVID-19患者，所以选择接受这一些危险”。得分采用Likert-5级计分，前9个条目得分越高，说明支援期间的危险认知水平越高。第10个条目得分越高，说明医护人员利他主义水平越高。本研究中，该量表的内部一致性为0.80。 3) 隔离期间危险认知量表 Wuping等 [ 2 ] 对AIDS恐惧量表进行改编，将它用于测量医护人员对SARS的恐惧感，该量表的内部一致性为0.70。本研究中，该量表用于测量医护人员回江西进行隔离期间对COVID-19的危险认知。量表包含3个条目，“想关于COVID-19的事情让我焦虑”，“想起COVID-19的危险让我感觉紧张”，“我很担心再次爆发像COVID-19这样的呼吸道传染性疾病”。量表采用Likert-5级计分，1为“一点也没有”，2为“很少有”，3为“偶尔有”，4为“常常有”，5为“总是有”，得分越高，说明对COVID-19的危险认知越高。本次研究中，该量表的内部一致性为0.83。 4) 事件冲击量表–修订版(IES-R) IES-R是由Weiss和Marmar于1997年对Horowitz的事件影响量表(Impact of Events IES)进行修订后完成的，包括回避、侵袭、高唤醒3个维度，共22个条目。该量表采用Likert-5级计分，0为“一点也没有”，1为“很少出现”，2为“偶尔出现”，3为“常常出现”，4为“总是出现” [ 10 ]。黄国平等 [ 11 ] 和郭素然等 [ 12 ] 将其翻译为中文版，量表具有良好的信效度。本研究中该量表被用来测量经历了抗击COVID-19医护人员在返回江西隔离期间的PTSS水平。量表总得分范围为0~88，本研究中采用总分35分为阳性组和阴性组。该量表的内部一致性为0.96，回避(0.90)，侵袭(0.90)，高唤醒(0.90)。 2.2.2. 调查方法 联系武汉支援医护人员的负责人，说明本次调查研究的目的，取得其同意。采用“问卷星”收集资料，每个选项均设置为必答选项，问卷指导语说明本研究的目的、填写方法、意义。调查人员在10分钟内独立填写并且提交问卷。本次调查共有87名临床一线医护人员提交问卷，问卷均有效。 2.2.3. 统计学处理 采用SPSS 22.0统计软件对数据进行分析，计数资料采用频数和百分比表示，计量资料采用均数 ± 标准差表示，两组间比较采用独立样本t检验，多组间比较采用单因素方差分析；其它统计学方法包括Person相关性分析，多元线性回归分析。检验水准取α = 0.05。
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user: 4. 小结和讨论 4.1. 医护人员危险认知和创伤后应激水平现状分析 医护人员对传染性疾病的危险认知主要包括被感染的危险、传染给他人的危险、隔离的孤独感、对危险的接受程度 [ 13 ]。本研究中，医护人员在武汉抗击疫情期间，感觉工作中的压力增大，担心自己感染COVID-19，担心将COVID-19传染给他人，需要接受自我隔离，但是，几乎所有的医护人员都表示为了帮助COVID-19患者，选择接受这一些危险。以往对医护人员的质性研究发现，他们都面临这一些危险，害怕被感染，关注自身是否出现发热和咳嗽，但是，都选择接受危险 [ 8 ] [ 14 ]。在返回江西进行隔离期间，医护人员对COVID-19还存在较高的恐惧，她们回想起抗击COVID-19的经历时，还会感觉紧张，同时，非常害怕再次发生像COVID-19这样的疾病。本次研究中，PTSS阳性检出率为80%，这说明80%的医护人员都发生了不同程度的PTSS。关于抗击COVID-19的画面会不断地出现在医护人员脑中，类似的画面会激起医护人员想起当时的画面，避免让自己心烦意乱，这一些侵入、回避和高唤醒的症状出现在大部分医护人员中。这和葛静等 [ 8 ] 对广东省护士的质性研究结果一致，他们会不可避免地想起当时的画面。 4.2. 危险认知和创伤后应激水平的影响因素 本研究中，在方舱医院的医护人员的PTSS得分更高，差异具有统计学意义(P < 0.05)，这可能是因为方舱医院条件没有重症病房和ICU完善，其具体原因还需要进一步探索。婚育状况会影响医护人员对疫情期间的危险评价，已婚已育的医护人员对疫情期间的危险认知得分更高，这可能是因为家庭有小孩，牵挂更多。本研究中，年龄、性别、和COVID-19确诊患者接触时长等人口学因素对危险认知和创伤后应激水平的影响没有统计学差异。这可能是因为抗击COVID-19的工作对医护人员的冲击都较大，几乎所有的医护人员都认为COVID-19增加了工作中的危险，经历了一些创伤性的画面，并且，为了帮助COVID-19确诊患者，她们都选择接受这一些危险。这和袁慧等 [ 6 ] 的研究结果不一致，女性患者的恐惧心理更高，中年资医护人员的抑郁症状更高。 4.3. 危险认知、创伤后应激水平之间的关系 本研究中，医护人员的危险认知水平和PTSS水平之间呈正相关，而且隔离期间的危险认知能正向预测创伤后应激障碍。医护人员的危险认知在传染性疾病危险暴露和PTSS之间起部分中介作用，这说明危险认知会影响医护人员的PTSS水平 [ 2 ]。医护人员越害怕自己会感染上COVID-19，在隔离期间想起COVID-19的画面时，就越感觉恐惧，害怕再次发生COVID-19类似的疾病。虽然支援期间的危险认知不能正向预测隔离期间的PTSS，但是隔离期间的危险认知同样能反应对COVID-19的恐惧，而这种恐惧能预测医护人员的PTSS。因此，管理者需要重视调查隔离期间医护人员的危险认知，从改变危险认知的角度出发，对创伤后应激障碍进行提前心理干预。 4.4. 小结 许多研究关注医护人员在一线抗击疫情期间的心理状态，包括焦虑、抑郁等。但是，比较少的研究关注医护人员对COVID-19的危险性认识和PTSS。本研究结果显示，在返回江西隔离期间，医护人员的PTSS水平较高，她们认为不仅在抗击COVID-19期间以及隔离期间，COVID-19都存在很大威胁，这一认知改变可能会影响其以后的行为方式，例如，会特别注重呼吸道传染性疾病的防护。本研究结果虽然显示危险认知和PTSS之间呈正相关，隔离期间的危险认知能正向预测PTSS，但是，未来还需要进一步探索如何从医护人员的认知层面对其进行心理干预，以减轻其PTSS。此外，本研究的对象全部来自于江西，因此，未来需要进一步扩大样本量。
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user: 摘要 金融科技改变了传统金融行业业务模式，然而目前研究主要关注特定的金融技术领域，缺少对金融科技的整体行业发展的系统性分析。因此，为了了解此发展，本研究对近年来金融科技的相关文献进行综述，梳理学者观点。本文回顾了2018年至2021年3月间SSCI核心合集国际期刊中金融科技的相关文献，将其分为“技术、服务、创新、使用意图、监管和金融包容性”六大类。接着，通过分析金融科技在不同领域的现状和发展趋势，归纳整理了金融科技在现代经济社会中的影响与作用。并且，本文关注了中国学者的研究领域，探讨了学者在六个方面研究的不同的侧重点。最后，本文进一步提出对金融科技的未来研究展望，旨在为学者们提供参考性建议和研究方向。
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user: 1. 引言 随着互联网技术等信息技术的不断更迭，金融科技的发展速度也在加快。正如我们所感受到的，金融科技明显改变着我们进行金融交易和使用金融服务的方式，例如，在线金融科技支付服务的使用 [ 1 ]。然而，并不那么明显的是，金融科技也在潜移默化地开始改变金融参与者们的思维模式，发展方式以及实施方案等。金融科技现象的普遍化和多样化，促使我们在信息技术和金融的交叉领域中，重新塑造对金融系统的理解。 金融科技影响金融市场中的微观主体的行为和决策，并对宏观局势产生新的效果，推动整个金融系统的创新发展。2019年，主要银行业金融机构科技投入占营业收入的比例普遍超过2.5%，未来这一比重还将持续不断提升。在人才储备方面，2019年金融科技人才同比增加超过50% [ 2 ]。而在2020年的疫情期间，金融科技一方面为大众群体提供无接触交易方式，满足人们的日常消费，促进数字支付服务的发展；另一方面，为中小企业借贷提供支持，小微贷款可得率上升，激发生产活力，推动经济逐渐复苏。根据《金融科技(FinTech)发展规划(2019~2021年)》，金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展增值提效 [ 3 ]。对金融科技的投入程度能在一定程度上反映金融科技行业发展的创新推动力。金融科技对经济社会起着举足轻重的作用。 结合信息技术和金融活动的金融科技从萌芽到逐渐壮大，发展越发全面，也越来越受到从业者和学者的关注 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。近几年，多数学者关注于金融科技的特定影响对象的分析和研究，如，金融科技对监管的影响，金融科技对商业银行的作用等，对于金融科技发展的整体脉络的研究较为空缺。为了了解金融科技如何影响传统金融行业的业务与运营，Eduardo (2019) [ 7 ] 对2018年前38年的金融科技相关文献进行分类整理和总结，在此基础上，本文进一步延续其对金融科技整体态势的研究方向，回顾了2018至2021年3月间的相关文献，并对其以技术、服务、创新、使用意图、监管和金融包容性进行分类整理和分析，延续了对金融科技总体综述的研究。最后，本文基于目前金融科技研究的局限，提出了对未来研究的几点相关建议。
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user: 2. 研究内容和研究方法 本研究使用Web of Science核心合集数据库，以英文金融科技(FinTech， FinTechs)为标题关键词，进行了系统的文献搜索，搜索范围为2018年至2021年3月。本文研究的主要对象为已发表的英文期刊，因为期刊发表前需经过严格的同行评审过程，期刊中的内容及数据有较高的严谨性，质量水平较高。因此，本文以期刊为主要的文献分析的主体。本文基于Eduardo (2019)等人对1980年至2018年2月期间金融科技的文献综述的回顾和研究 [ 7 ]，延续其研究的主要方向，为掌握和研究金融科技发展的最新动态，搜集了从2018年至2021年3月，共发表的210篇期刊。经过筛选，排除先前已包含的文献、会议文献，非英文文献和特刊中的编辑评论，本文研究所包含的文献为196篇。 本文根据年份对文献进行数量分布分析，见表1，从表中数据可以看出，近三年来，学者们对金融科技的关注度提高，相关文献数量总体呈上升趋势。并且，研究金融科技的中国学者越来越多。其中，中国学者发表的文献共计37篇，以第一作者发表了23篇，以通讯作者身份发表了2篇，第一作者和通讯作者均为中国学者的12篇。近年来，中国学者主要集中研究金融科技与服务相结合的领域，还包括金融科技使用区块链、大数据等技术的实证研究，以及创新等。 如表2所示，本文按期刊对文献进行了汇总整理，因所包含期刊种类多，以下列出了发表数量排行前9的期刊。《Sustainability》发表文章数量最多，为10篇；其次是《Environment and Planning A-Economy and Space》、《Industrial Management & Data Systems》和《Journal of Economics and Business》，均为4篇。中国学者在9类期刊中合计发表10篇文章，占2018至2021年3月总发表文章数的26.32%。 Table 1 Quantitative distributions of FinTech related literature from 2018 to March 202 年份 期刊数量 中国学者发表数量 2018 26 0 2019 46 8 2020 96 18 2021 28 11 表1. 2018年至2021年3月金融科技相关文献数量分布 Table 2 Number of FinTech related studies published in each journal from 2018 to March 202 期刊名称 发表数量 中国学者发表数量 《Sustainability》 10 2 《Environment and Planning A-Economy and Space》 4 0 《Industrial Management & Data Systems》 4 2 《Journal of Economics and Business》 4 0 《Small Business Economics》 4 0 《European Journal of Finance》 3 2 《Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience》 3 2 《Progress In Human Geography》 3 0 《Technological Forecasting and Social Change》 3 2 表2. 2018年至2021年3月各期刊发表金融科技相关文献数量
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user: 4. 局限和未来研究方向 第一，本文通过对2018年至2021年3月发表的关于金融科技的文献进行分类和分析。在文献检索方面，本文仅使用英文金融科技(FinTech， FinTechs)为标题关键词，未包含financial technology等相关字词，可能会遗漏某些金融科技相关的论文。建议后续的论文可以加入financial technology为关键字，对文献进行检索，从而更全面了解金融科技相关的文献并发展。 第二，在文献内容方面，我们发现中国学者研究金融科技与服务相结合的领域较多，且主要集中在金融科技的发展、风险以及对传统银行业的影响，而对于使用意图、监管和金融包容性等相关领域的探索较少。因此，学者需重视金融科技相关领域的多方向研究。监管方面，紧密结合时事政策，合理评估金融科技带来的风险和机遇，推动金融监管制度、实施等的实质性创新，从而促进金融、经济的蓬勃发展。 第三，在使用意图方面，可以采用不同的理论模型及变量，跟用户所处环境等影响因素进行分析，探讨用户对金融科技的使用意图，以提高金融科技产品和服务等的使用率。再通过用户使用反馈，进一步提升金融科技的普及率。金融包容性方面，针对小微企业、农民等相对弱势群体的金融排斥情况，研究分析目前中国的情况的类型，可提出相对应的解决方案。 第四，中国学者偏向研究某一类研究对象，较少涉及金融科技参与者间商业模式等的对比和分析，此类研究目前比较空缺。学者可拓展研究中的研究对象进行分析。在金融科技的研究中可以对同一金融科技公司的不同金融活动，整体商业模式创新升级下不同研究对象的行为等进行研究，探讨金融科技各参与者行为的个性和共性，使现有的研究更加全面。并且推动金融科技与现代信息社会各行业的融合，不断优化经济的发展模式和创新手段等。 最后，动态更新金融科技的发展现状和趋势。服务方面，例如，金融信贷领域科技在小额应用广泛，信贷规模增加，若贷款人不能按时到期偿还债务，信用风险增加。严重时，会对金融稳定造成一定的影响。技术方面，网络的安全性对金融科技的实施与发展起重要作用，用户数据的私密性需要得到强有力的保护。以上，学者的研究需要动态监控金融科技的实施，实时跟进其发展，确保经济的平稳运行。
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user: 摘要 信贷资产证券化作为一种金融创新工具，影响银行信用风险水平。在资产证券化业务规模不断扩大的背景下，本文基于动态面板SYS-GMM估计模型，选取了27家中国上市商业银行2012~2019年的年度数据作为研究样本，全面考察了信贷资产证券化业务的开展对中国商业银行信用风险的影响，研究发现，商业银行杠杆率与其信用风险呈正相关关系，信贷资产证券化有助于降低银行的信用风险水平，银行可以选择通过“去杠杆”转移信用风险，据此本文提出了资产证券化相关发展建议。
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user: 1. 引言 资产证券化起源于1970年代的美国，在全球金融市场中发挥了重要的作用。2008年年底，美国次贷危机所导致的金融危机引发了投资者对资产证券化的恐惧。中国暂停了资产证券化业务的开展，直到2012年，中国商业银行信贷资产证券化的试点工作重新启动，央行与监管部门也陆续出台了一系列的政策法规。试点工作重启以后，中国的银行业也积极响应了国家的相关政策号召，使资产证券化呈现出良好的发展势头。《2019年资产证券化发展报告》数据显示，2019年全年资产证券化产品发行总额为23，439.41亿元，同比增长17%，年末市场存量相比上年增加36%。2020年中国信贷资产证券化产品发行961单，总金额达到44，762.33亿元。由此可以看出，我国资产证券化业务受新冠肺炎疫情的影响并不大，其规模仍在持续扩大，业务发展前景广阔。 次贷危机之前，人们普遍认为信贷衍生产品的发展有助于银行体系稳定(Duffie， 2008) [ 1 ]。2008年的全球金融危机，美国资产证券化给美国经济及全球金融市场带来了巨大的风险和损失，引起了各界的深刻反思。资产证券化是否过度？信贷资产证券化的开展降低还是增加了信用风险？ Affinito和Tagliaferri (2010)发现资产流动性不足以及不良贷款比率高的银行开展资产证券化业务方面更加积极 [ 2 ]。Jiangli和Pritsker (2008)选用2001~2007年间的银行数据作为样本研究发现，银行发行资产证券化产品降低了银行破产风险并使其获得了更高的利润 [ 3 ]。Elul (2016)也发现具有资产证券化业务的银行往往保持着较低的信用风险水平 [ 4 ]。次贷危机后，部分学者意识到基于资产支持证券的各类金融创新产品是使得银行出现过度的风险敞口的重要因素之一。学者们更加关注研究证券化与金融市场动荡的联系，负面观点成为主流。Carbó-Valverde等(2011)发现发行资产证券化极有可能会在两年后对商业银行的表内贷款质量造成显著的负面影响 [ 5 ]。Casu等人(2013)研究发现，证券化虽然能够使银行拥有规模更大的贷款组合，但是降低了银行资本的流动性 [ 6 ]。Mendonca和Barcelos (2015)认为开展资产证券化不能将信用风险直接转移给其他金融机构，并且银行更有可能选择持有次级贷款而仅对违约风险较低的资产进行证券化 [ 7 ]。 中国资产证券化业务与商业银行的实证研究在2012年后逐渐展开，在资产证券化能否降低中国商业银行信用风险这一问题上尚未形成统一的观点。一方面，有学者认为，商业银行发行资产证券化产品能够降低银行的信用风险。高蓓等(2016)以收益率作为衡量指标，认为资产证券化能够以资产收益率为渠道来确保银行的稳健经营 [ 8 ]。王军生等(2016)表示商业银行能够通过积极的开展证券化业务来提高银行的盈利能力，降低其经营风险 [ 9 ]。潘慧峰和刘曦彤(2017)也认为证券化业务对于改善银行盈利性和流动性有重要作用，有助于降低银行的信用风险水平 [ 10 ]。另一方面，也有学者持有不同观点，进行资产证券化将有可能导致银行的信用风险显著增加。李俊霖(2014)从理论层面同时结合中国具体情况进行分析提出，随着信贷资产证券化业务规模的不断扩大，潜在的风险问题逐渐凸显，最终会增加银行的信用风险承担 [ 11 ]。宋清华、胡世超(2018)研究发现，商业银行积极推进资产证券化业务开展是导致商业银行的信用风险的显著增加的重要原因，并通过信用风险显著提高了银行的系统性风险 [ 12 ]。 与发达金融市场主体相比，中国资产证券化起步相对较晚。中国商业银行推进资产证券化业务过程中，其运行机制和监管措施尚不完善，潜在风险逐渐显现。基于此，本文以中国2012年至2019年27家上市商业银行的年度数据为研究样本，通过动态面板数据模型的SYS-GMM估计，针对商业银行杠杆率与其信用风险的关系、信贷资产证券化的开展能否降低中国商业银行信用风险这些问题进行了实证研究，以期为银行资产证券化提供理论与经验数据支撑，为监管部门加快制定和优化监管措施提供实证支持，推动中国资产证券化市场走向成熟。
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user: 2. 理论分析与研究假说 资产支持证券(Asset Backed securities， ABS)是近年来国际金融市场上发展速度最快、最重要的一种金融创新工具。发起人为了提高资产的流动性，通过打包重组的方式对银行贷款等基础资产进行出售，而投资者则根据自身的风险偏好来合理选择进行投资的资产组合，由此实现收益与风险的再分配。 银行的CLO业务采取的是“发起－分销”模式，将基础资产转化为证券进行销售，得到流动性较强的资产，即大量现金流收入。发售过程中，信用风险从商业银行转移至投资者，债务人的违约行为将由投资人承担损失，从而降低了商业银行的信用风险(王卓然，2020) [ 13 ]。商业银行通过发行信贷资产证券化产品对其表内的不良资产进行打包出售并转移至表外，实现了不良贷款的再融资，使得银行的不良贷款率大大降低(肖崎、郑思源，2018) [ 14 ]。由此可见，若银行持有一定的风险资产，通过发行资产证券化，可有效实现风险资产的转移，降低信用风险。在证券化早期，银行为了以较低的成本来发行资产支持证券，倾向于选择将高质量信贷资产进行打包重组，虽然大幅提高商业银行的信贷增速及其盈利水平，但也会显著增加银行的信用风险(Nadauld & Sherlund， 2011; 胡俊杰，2017) [ 15 ] [ 16 ]。同时，证券化业务的大力推进，会促使银行扩张信贷，放宽贷款标准以及提高风险容忍度，导致基础资产质量下降，使得银行的信用风险上升。但随着中国资产证券化市场的不断完善，银行逐渐倾向于将高风险的资产进行证券化，自留风险较低的资产，发挥证券化转移风险的功能，从而降低银行自身的信用风险。 基于上述分析，本文提出假说1：中国商业银行信贷资产证券业务的开展将显著降低银行的信用风险。 银行杠杆在资产证券化过程中影响银行信用风险敞口。一般来说，资产证券化业务活跃的银行往往持有更多风险资产，虽然在证券化早期，银行可以通过开展此项业务来降低风险，但在中后期，资产证券化将通过杠杆率上升导致银行信用风险增加，不利于银行的稳定。潘慧峰和刘曦彤(2018)通过研究得出，杠杆率随时间的递增而逐步增加。这充分表明了随着中国信贷资产证券化市场的发展，其对商业银行信用风险水平的直接和间接影响必将变得更为显著 [ 10 ]。此外，廖静仪(2019)从银行杠杆率的视角研究发现，高杠杆比率意味着银行所承担的风险水平过高，因此在高杠杆率的基础上进一步开展信贷资产证券化将会导致信用风险增速加快 [ 17 ]。 鉴此，本文提出假说2：商业银行杠杆率与其信用风险呈正相关关系。
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user: 3. 研究设计 3.1. 模型的构建 为检验研究假说1和研究假说2，本文构建了如下动态面板模型： C R i ， t = β 0 + β 1 C R i ， t − 1 + β 2 C L O i ， t + β 3 L I Q i ， t + β 4 R O E i ， t + β 5 L N S I Z E i ， t + β 6 L E V i ， t + L O A N i ， t + β 8 M t + ε i ， t (1) 其中，面板的横截面 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 27 ，代表银行个体，时间维度为 t = 2012 ， 2013 ， ⋯ ， 2019 代表年份。 C R i ， t 表示i银行在时间点t信用风险水平， M t 表示时间t的宏观层面控制变量(CPIL， LI)， β 0 表示常数项， ε i ， t 是随机误差项。 本研究使用面板数据进行分析，参考了Mendonca & Barcelos (2015)、郭甦(2017)等人的研究方法 [ 7 ] [ 18 ]。由于上市银行的部分财务指标可能受到信用风险的影响，因此模型中可能存在内生性问题。此外，为了使模型具有动态解释能力，将被解释变量的一阶滞后项作为解释变量引入到回归模型中，同样会导致内生性问题，这也是造成样本量相较于描述性统计有所减少的原因。为了解决内生性问题，本文运用了Arellano和Bond (1991)中的SYS-GMM估计，能够有效减轻内生性和残差的异方差性 [ 19 ]。 3.2. 变量选取与定义 3.2.1. 被解释变量 为了观察中国上市商业银行是否能够通过开展信贷资产证券业务来降低其信用风险，本文参考了郭甦和梁斯(2017)等学者的研究后发现，Ｚ指数作为综合指标能够较好的反映出银行所面临的信用风险，因此本文选择使用z-score值作为衡量银行信用风险的测度指标，z-score值越大，则代表商业银行信用风险越低 [ 18 ]。本文中所采用的是Altman于2000年修订后的Z指数，其计算公式如下： Z = R O A i ， t + C A R i ， t σ ( R O A i ， t ) (2) 其中，ROA为银行资产收益率，CAR为银行资本充足率， (ROA)是银行资产收益率的标准差。实证中选择风险承担Z-score值的对数值以保持数据平稳性。 本文还选取了如下两个变量作为信用风险的测度指标： 1) 不良贷款率，即某一时点不良贷款与总贷款的比值，记为CR1。不良贷款率是最关键的信用监控指标之一，能够较为全面客观地反映银行资产的质量。当该比率较低时，认为银行的资产质量更好，也意味着信用风险越低。 2) 贷款损失准备金率，即贷款损失准备金与总贷款的比值，记为CR2。该比值能够客观的反映商业银行当前的准备金所覆盖贷款组合的比率。当该比值较低时，认为商业银行当前的贷款组合质量更好，也意味着商业银行承担的信用风险越低。 3.2.2. 核心解释变量 与Mendonca和Barcelos (2015)、郭红玉等(2018)、廖静仪(2019)等研究一样，本文选用信贷资产证券化虚拟变量来观察证券化和非证券化商业银行之间的差异 [ 7 ] [ 17 ] [ 20 ]。依据Wind数据库，本文对2012~2019年我国27家上市商业银行CLO (Collateralized Loan Obligation)产品的发行数量进行了统计。同时，选用定性变量作为核心解释变量，因为引入虚拟变量能够正确反应变量之间的关系、提高模型的精确度。最终选择了是否发行过信贷资产证券化这一虚拟变量(CLO)作为商业银行信贷资产证券化的代理变量，当商业银行i在t期内发行CLO的次数大于等于1次时，虚拟变量取值为1，若发行次数少于1次，则取值为0。 3.2.3. 控制变量 为了更加全面的研究银行信贷资产证券化对其信用风险的影响，本文参考了李佳和王晓(2019)的做法，将控制变量分为银行微观层面控制变量和宏观层面控制变量 [ 21 ]。 银行微观层面的指标主要包括流动性比例(LIQ)、净资产收益率(ROE)、银行资产规模(LNSIZE)、杠杆率(LEV)、贷款占比(LOAN)。其中流动性比例为流动资产与存款和短期负债之和的比值，是大多数文献所采用的银行特征变量。净资产收益率为净资产与股东权益的比值，能够衡量银行的盈利能力。以商业银行总资产来表示银行的资产规模，在研究时取对数作为处理对象。本文使用银行总资产与权益资产之比作为衡量银行杠杆率指标，高杠杆率代表着银行所蕴含的风险也较高。此外，贷款占比作为衡量银行信贷规模的指标，同样被选择作为银行的测度指标。 宏观方面选择一年期贷款基准利率(LI)、物价水平增长率(CPIL)作为控制变量。由于一年贷款基准利率(LI)由中国人民银行制定，该指标的变动能够影响银行的流动性以及信贷规模，因此选取一年期贷款基准利率作为宏观层面重要的特征变量之一。 以上变量的定义如表1所示。 Table 1 Description of control variable 变量名称 变量符号 定义 银行层面控制变量 Bank level control 流动性比例 LIQ 流动资产/(存款 + 短期负债) 净资产收益率 ROE 净利润/股东权益 银行资产规模 LNSIZE 总资产的自然对数 杠杆率 LEV 总资产/权益资产 贷款占比 LOAN 总贷款/总资产 宏观层面控制变量 Macro level control 央行利率政策指标 LI 一年期贷款基准利率 通货膨胀率 CPIL 物价水平增长率 表1. 控制变量的描述 3.3. 数据来源 本文数据样本主要来自Wind数据库和Bankscope数据库。截至2020年12月，中国目前有51家上市银行，其中包括6家国有大型银行、9家股份制银行、26家城商行与10家农商行。由于2008年到2012年中国资产证券化业务处于停滞状态，因此本文时间窗口从2012年开始。剔除数据缺失以及未开展过资产证券化业务的上市商业银行，选取了其中的27家上市商业银行，以这27家上市银行的2012年-2019年的面板数据作为研究样本。部分商业银行的个别财务数据缺失，本文根据公开年报手动核算整理了相关指标。本文使用的软件是Stata15。