DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 文献综述 本章先对研究不同区域航空经济发展现状的文献进行梳理，然后对航空经济发展的内容进行叙述，最后列举了学者们对航空经济发展提出的相关对策。 首先对航空经济发展现状进行研究。根据研究区域的范围，大致可分为国家层面、省级层面和市级层面的研究。基于国家层面的研究，周良毅等(2007)从描述中国航空产业的现状入手，研究了中国航空物流产业发展面临的商机和挑战，认为中国航空物流产业应进行战略性重组 [ 1 ]。Alberto Nucciarelli (2008)等研究了航空业的战略行动和重大战略，对主要战略变革进行了审查，并将信息技术视为确定主要行为者行为的一个关键因素 [ 2 ]。丰延东(2018)分析了构建“一带一路”与长江经济带核心城市对通用航空产业发展产生的作用，“一带一路”与长江经济带互通下通航产业的发展路径，通过构建“重庆、新疆、云南”核心城市积极发展通航产业全产业链，实现通航产业功能互补，区域互通发展 [ 3 ]。基于省级层面的研究，秦海生(2016)运用文献综述法，研究了河南省的航空经济发展现状，发现现阶段存在的问题主要有：航空消费定价太高；航空人才层次较低；航空产业链不完善以及航空发展缺乏特色等问题 [ 4 ]。金树颖等(2013)基于SWOT-PEST矩阵，研究探讨了辽宁省通用航空产业的发展，系统地分析辽宁省通用航空产业的发展所具备的内部优势、劣势和面临的外部机会、威胁，提出了相对应的发展策略 [ 5 ]。基于市级层面的研究，曾刚等(2016)从产业链的视角，分析了天津通用航空产业的现状以及挑战，最后提出促进天津通用航空产业战略发展的3个策略 [ 6 ]。 其次对航空经济发展的内容进行研究。按照研究的内容，大致可以分为三大部分：航空经济的形成研究、航空经济对区域经济发展影响的研究和航空经济发展的要素及其理论研究。有关航空经济形成的研究，刘武君(1999)提出航空城分为广义和狭义两个概念，广义航空城指从生产场所到机场不需要交通转换的城市化地区，其不受空间限制，狭义航空城指以机场为核心的周边城市化地区，包含核心区、中心城区和一般城区三个层面 [ 7 ]。何艳和张瑜(2012)通过对中国24个航空经济区在2003~2009年期间的实证结果进行分析，得出航空经济区发展主要受到某些内外部因素影响的结论，这其中机场流量大小、营运效率高低及产业聚集程度大小是影响其发展的内部因素，而外部因素主要有所在地域的开放程度、经济总量和产业结构等 [ 8 ]。在航空经济对区域经济的发展研究方面，Kasarda (1991)首先分析了航空运输与机场所在城市第二、三产业就业率的相关性，得出航空运输与第二，三产业就业率呈现正相关关系 [ 9 ]。在此基础上，钟山(2009)利用投入产出模型测算首都机场对北京经济的影响，2006年首都机场经济贡献了北京GDP的8.6%，并影响了80万个就业岗位 [ 10 ]。在航空经济的要素及理论研究方面，黄天元(1999)分析了宁波航空经济的区位特征、腹地的经济特征和区域的经济结构，通过实证分析和模拟其发展，得出影响宁波经济发展的主要因素是机场产业缺乏临空指向性，仍处于航空经济发展的初级阶段 [ 11 ]。沈丹阳、曹允春(2013)采用层次分析法测算了北京、上海、广州等地的航空经济区效率 [ 12 ]。在此基础上，马君彦(2017)采用以上方法得出郑州航空港经济的经济效率偏低，其影响原因是投入要素成本高、人才支撑不足、城市基础设施相对滞后以及产业发展不均衡 [ 13 ]。 最后对航空产业发展战略对策进行研究。在航空产业发展战略研究方面，学者们大多基于产业链来展开研究。Johan Kasarda (2006)认为航空经济区的空间发展应该是航空产业廊道、产业集群组成的航空大都市发展模式，并以机场为核心，圈层布局中心机场环、商业服务环、制造配送环、外围环四个同心圈层 [ 14 ]。陈蓓蓓(2013)构建了通用航空产业链，从产业链的角度出发，对通用航空制造、研发相关产业和通用航空运营相关产业两个层次分析法下重要度最大的环节提出发展建议 [ 15 ]。刘德红(2017)以产业竞争力和产业链理论为基础，探究影响我国植保无人机产业链竞争优势的因素，明确了产业发展对策的重点 [ 16 ]。 综上所述，目前我国学者对航空经济方面的研究基于不同的视角，例如人才、产业发展、空间布局、政府责任、组织管理、风险等对航空经济与航空产业发展两大方向进行了研究。这些内容虽然涉及对产业链的研究，但只对现状提出了发展的政策建议，至于具体的产业突破口该如何选择仍存在缺口。本文基于产业链条以及对航空产业“三位一体”的定位，通过对日照市空港经济新区“5+一平台”模式的实践研究进行分析，研究日照航空产业发展突破口选择与产业链设计问题。
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user: 3. 日照空港经济开发区“5+一平台”模式实践研究 当前，国际国内经济形势下滑、实体经济举步维艰、国家土地指标逐步收紧、环保能耗等标准更加严格、亩均效益等指标越来越细化。在新形势下“拼政策、拼土地”等传统的招引思路已经行不通，如何探索新的招引思路、打造新的招引体系、更深刻地理解和完成省里提出的“新旧动能转换”的重大决策，成了摆在园区面前亟待解答的问题。 日照空港经济开发区自2017年12月成立以来，就把创新“双招双引”思路贯穿于整个招引之中，并在招引实践中探索和总结出“5+一平台”模式招商，用平台思维指导建立和运行管委会的招引体系。平台思维，就是要把相关资源链接到一起，让他们发生互动，产生交换，进而产生更多更大的价值，既是一种市场化思维，又是一种开放性思维，也是一种网络思维。“5+一平台”模式，简单来说就是打造“管委会+公司”的实施平台、“管委会+基金”的资本平台、“管委会+研究院”的人才平台、“管委会+商会联谊会”的信息平台和“管委会+代办点”的服务平台，并最终把管委会打造成一个综合性平台。下面我们将一一对“管委会+公司”、“管委会+基金”、“管委会+研究院”、“管委会+商会联谊会”以及“管委会+代办点”这五种模式的实践效果进行分析。 3.1. “管委会+公司”模式 一是“管委会+公司”模式。“管委会+公司”模式就是要把国有企业——“公司”打造成“双招双引”工作的实施平台。之前在招商引资中，政府的定位是相对模糊的——既是政策提供者，又是项目合作方，特别是在推动项目落地时需要政府深度参与，这就与政府的法律定位相冲突。为突出经济管理和企业服务功能，空港经济开发区按照企业化、市场化、集团化理念，创新推进“管委会+公司”模式。管委会成立之初就成立日照空港新区开发投资有限公司、日照空港建设发展有限公司，2019年又成立日照市空港土地发展有限公司。日照空港新区开发投资有限公司主要负责园区基础配套建设，重点聚焦航空产业项目的招引、推进、服务工作，采用BT模式建设了日照山太飞机工程项目；日照空港建设发展有限公司主要负责园区路网等基础设施建设，采用PPP模式建设了空港科创中心，搭建产业导入平台；日照空港土地发展有限公司与省、市土发集团共同出资，注册成立合资公司，在全省首创“土地开发+园区运营”的模式，对空港土地进行综合开发，并利用省、市土发集团优势资源，开展资本运营、土地综合整治开发、“双招双引”等多个板块的合作。初步形成三个平台公司各有侧重、相互补位、综合发力的布局，共同承担开发区的基础设施建设、招商引资、资金筹集、项目管理、土地开发运营等职责。公司既受管委会统一领导，又完全按照市场规律运行，自负盈亏。在这样的体制下，各公司成为空港开发区“双招双引”工作的实施平台，方便深度参与项目合作，使平台思维的市场性、开发性得到了有力体现。 3.2. “管委会+基金”模式 二是“管委会+基金”模式。“管委会+基金”模式是把基金及其投资公司作为“双招双引”工作的资本平台。在推进项目的过程中，对于一些科技含量高、成长度高的初创企业，这些企业往往需要扶持一把就能快速发展，政府财政直接扶持不仅财力有限，还涉及繁琐的手续和法律风险。为了破解这一难题，打通这类企业批量落地的渠道，空港经济开发区致力于推进“管委会+基金”，打造项目招引的资本平台。一方面，空港经济开发区积极开展与各基金公司、资本管理公司的合作，目前已与日照市财金集团、上海蒲盛资本等建立战略合作关系；另一方面，空港经济开发区管委会充分利用政府产业引导基金、政府直投基金，对于那些高度符合园区产业规划、成长度极高的企业进行基金直投，扶持和引导企业发展。同时，基金本身也是初创孵化类项目的聚集地，与基金方的合作也包含筛选招引基金入库孵化项目落户园区。通过基金这个平台，不仅使更多的优质项目进入园区招引视野，也疏通了社会资本参与空港经济开发区建设的渠道，为园区项目的发展壮大和招引项目的落地提供了坚实的资本平台。 3.3. “管委会+研究院”模式 三是“管委会+研究院”模式。“管委会+研究院”模式就是借助高校、科研院所与园区共同成立研究院，打造园区“双招双引”的人才平台。高校和科研院所是高端人才聚集区，也是高附加值产业产学转化的聚集区，富集了大批高层次人才、高精尖技术和高端产业。空港经济开发区成立之初，就牵头山太飞机与中国民航大学、锡林郭勒职业学院通用航空学院、日照职业技术学院等成立研究机构和实训基地，柔性引进CCAR-147部技术专家3人。管委会与南京航空航天大学共同组建南航通用航空(日照)研究院，特聘专家教授3名，副教授7名，都是通用航空领域知名专家，与中国商飞、中航工业有多年的产学研合作。通过创立研究院，更精准地把握通用航空产业发展趋势、发现航空产业招引信息，聚集产业高端人才，提升园区在产业内的知名度，并与产业基金和中字头、国字头企业建立直接联系的渠道。 3.4. “管委会+商会联谊会”模式 四是“管委会+商会联谊会”模式。“管委会+商会联谊会”模式就是深挖日照籍在外地商会和在日照的各地商会的平台价值，通过打造“商会空港联谊会”这一平台，汇聚信息流。商会是实现政府与商人、商人与商人、商人与社会之间相互联系的重要纽带，是企业家交流信息和谋求抱团发展的平台，更是开发区管委会获知重要商业信息、认识和接触企业家的重要平台。管委会充分认识到商会的纽带作用，与市工商联、贸促会等共同发起“商会空港联谊会”。依托区位优势，在管委会设立商会联谊活动室，商会会员在乘飞机、高铁往返日照时，或接站商业伙伴时，都可以到联谊活动室小坐。管委会每4个月组织一次“商会进空港”活动，集中展示空港变化、推介空港、对接意向项目、征求会员意见。另外，依托山东(日照)驻杭州商会，设立空港经济开发区(杭州)协同创新中心，聘请了3名商会会员作为空港招商大使，把杭州作为重点招引区域，已签约项目3项。 3.5. “管委会+代办点”模式 五是“管委会+代办点”模式。“管委会+代办点”模式就是利用已有的分平台、代办制，搭建管委会下的服务平台，延伸代办服务，解决服务园区企业业务办理最后一公里的问题。开发区自成立以来，一直把服务落地项目作为改善营商环境的重要一环，为更好地对招引落地的项目进行推进过程中和后期运营过程中的服务，空港经济开发区充分利用东港区现有的财富中心、国贸中心、行政审批大厅等服务点，同时加快建设空港经济开发区科创中心承载的政务服务分中心功能，在落户园区的项目立项、环评、规划、建设等审批环节，协调各有关部门单位开辟“绿色通道”，建立容缺受理、并联审批机制，最大限度压缩审批环节和时间，全面提升服务项目的能力和水平，当好专业“店小二”和“急郎中”，为入驻企业提供项目手续办理以及税务管理等行政管理方面的便利，免去入驻企业和项目在政务管理方面的奔忙，为其提供高质量的贴心服务，提高项目方满意度。另一方面，空港经济开发区依托管委会下设的招商服务中心、经济发展部等部室及人员，大力建设代办员制度，对工作人员进行相关行政业务培训，充分发挥“空港大讲堂”等学习阵地作用，健全“专家讲+部长教+职员谈”学习机制，不断提升专业思维、专业素养和专业能力，以破解园区引进项目手续推进比较困难的问题。只有以建设服务平台的服务意识为企业提供业务办理的便利，才能更好地解放企业生产力，吸引更多更有潜力的项目落地空港经济开发区。
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user: 4. 结论与建议 日照空港经济开发区把创新“双招双引”思路贯穿于整个招引之中，并在招引实践中探索和总结出“5+一平台”模式招商，用平台思维指导建立和运行管委会的招引体系。平台思维，就是要秉持开放、共享理念，以各方利益相关点推动其形成产业聚合和突破，从而产生更大合力和协同价值；是要发挥人的主观能动性，从全局的角度看问题，把可用的资源做成平台，把自身打造成平台，推动事业向前发展，乃至发生量变、质变。管委会把平台思维运用到招引各环节，把平台意识融入到工作各方面。通过打造实施平台、资本平台、人才平台、信息平台与服务平台这五个平台，最终把管委会打造成信息汇集、工作统筹、要素齐备、资源配置的综合性大平台，趟出一条新形势下高质量“双招双引”的示范道路，助力于日照市航空产业园的全面建设。依据空港经济开发区“5+一平台”模式的实践经验，我们提出以下四个战略： 1) 信息化战略 在“一带一路”的指引下实现各国物流信息平台对接，实现信息共享。统筹建设新一代信息基础设施，加强互联网、物联网、云计算、大数据、新一代移动通信等先进信息技术在空港物流领域的应用。建设航空公司、机场货站、联检单位、各类服务商集成的空港智慧公共信息平台，推进多式联运数据共享和交易服务，推广应用监管作业场所信息管理系统，全面实现电子运抵、电子放行，通过自动报文方式申报运输工具及舱单信息。推进航空货运标准化建设和绿色发展，加强移动物联网、5G通信、北斗导航等信息基础设施建设。 2) 产业融合发展战略 推动航空产业与制造、贸易、交通、金融等行业深度融合，提升综合服务能力和产业整体竞争力。鼓励传统方式与新业态融合发展。完善临空经济产业体系，强化临空经济区战略规划的顶层设计，正确处理规模与效率的关系，推进航空港与临空经济区规划建设的高水平联动。充分发挥航空产业的引擎作用，加快形成航空产业与临空经济区之间相互促进、相互提升的共生发展态势，推动民航业与区域经济深度融合发展。 3) 人才战略 与公司和研究院合作，更精准地把握通用航空产业发展趋势、发现航空产业招引信息，聚集产业高端人才，提升园区在产业内的知名度，并与产业基金和中字头、国字头企业建立直接联系的渠道。对工作人员进行相关行政业务培训，充分发挥“空港大讲堂”等学习阵地作用，健全“专家讲+部长教+职员谈”学习机制，不断提升专业思维、专业素养和专业能力。 加强与国内知名航空科研院所、高校的战略合作。依托省内重点高校，建设航空服务人才培训基地和航空领域行业智库。鼓励相关院校结合空港产业发展需求及时调整课程设置和教学计划，与企业开展订单式培养，大力发展职业教育。充分发挥行业协会作用，加强航空人才培训，提供决策咨询、行业政策、规范标准、市场信息等服务。 4) 金融创新战略 积极搭建平台，引入更多金融工具，增加政府角色和功能，实现项目、基金、政府、国企四方甚至民间资本、民企等多方共赢。在传统的园区发展中，常见项目–政府两方的合作模式，政府发挥的职能非常有限。随着当前资本对项目建设和成长的影响越来越大，需要政府更会、更多地运用金融工具。 当前很多政府与园区设立产业引导基金，这是政府尝试职能转型和优化服务的举措，但是落实到项目上，往往存在手续繁琐、要求苛刻、时效不强等问题，直接原因是引导基金的官方性质使得项目论证人员更加保守，引导基金机制并不完善。解决这一问题需要引入更丰富的投资主体作为合作伙伴，常规方式如引入商业基金管理公司开展融资租赁和商业保理投资基金等；正在探索的方式是引入综合金融服务商，在综合金融服务这一领域，中国平安已经有了非常丰富的探索实践，如KYB小企业数字金融服务、县域小微企业互助授信等新型金融工具和模式。
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user: 摘 要 复杂疾病的发展需要经历三种状态：正常状态、前疾病状态和疾病状态。此外，生物网络的正常状态与疾病状态之间存在着很大的差异。如果能获得网络在不同状态下的特征，便可以达到疾病预警的目的。在本研究中，我们提出一个算法学习网络在不同状态下的特征，从而判断个体状态。我们将该方法应用到真实数据集肺鳞状细胞癌，从而验证了该方法的有效性。 关键词 :相对熵得分(RES)，网络特征，疾病诊断 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的发展，人们对生活的方方面面提出了越来越多的要求，包括生活质量、身体健康等。近年来，生物医学越来越受到人们的重视，随之而来的是相关理论研究的蓬勃发展。相关研究表明，病情恶化不一定是平稳的，而是突然的 [ 1 ]。这意味着在病情转变之前，存在一个临界状态。一般来说，从健康状态发展到疾病状态要经历以下三个阶段：正常状态、疾病前状态(或临界状态)和疾病状态。正常状态是一个稳定状态，代表一个相对健康的阶段。疾病前状态通常定义为在达到临界点之前的正常状态的极限 [ 1 ]。众所周知，用网络或边生物标志物来刻画疾病是一种比较科学而且令人信服的方法，但是要获得个体分子之间的边或相关性是很困难的。因此边生物标志物应运而生 [ 2 ]。 很多复杂疾病的治愈率低或治疗后生活质量差，一部分是由于疾病本身较难治愈，而更多的是由于发现的不及时从而错过最佳治疗时间而变得难以治愈。因此，如果能提前捕捉到疾病的信号，就可以提升病人的生活质量，甚至挽救病人的生命。复杂疾病的网络在正常状态和疾病状态下具有很大的差别，这意味着不同状态的网络所具有的特征不尽相同。这为探测疾病信号提供了可能。在本文中，我们提出一个称为相对熵得分(RES)的指标。根据样本的RES值，确定样本所处的状态，从而给出不同的建议。如果一个人处于疾病状态，手术是一个合理的建议；反之，建议服药或注射治疗。
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user: 2. 方法 2.1. 理论基础 给定多个正常样本(m个样本)和疾病样本(n个样本)，带有k个基因的基因表达数据可以表示为图1(A)所示的数据矩阵表达，其中有k个基因，对照组和疾病组的样本大小分别为 和 。设 x i ∈ R m 和 y i ∈ R n 分别表示对照组和疾病组第i个基因的表达向量，即 x i j 为对照组第i个基因的第j个样本表达， y i j 为疾病组第i个基因的第j个基因表达。 每个基因对的特征RES_N和RES_D如图1(B)所示进行构造。基因对u和v左侧正常状态的行向量与基因对v和u左侧正常状态的行向量之和的一半即为正常状态下的基因对u和v的相对熵得分，即RES_N；同理，基因对u和v右侧疾病状态的行向量和基因对v和u右侧疾病状态的行向量之和的一半是在疾病状态下基因对u和v的相对熵得分，即RES_D。 2.2. 算法 以下为学习网络的特征的步骤： l 选择差异表达基因 人体内众多基因中只有一部分对本研究起着关键作用，而另一些对我们的研究影响甚微。因此，我们只需要选择差异表达基因。 图1. 节点特征和边特征的数据矩阵。(A) k个基因的基因表达数据，其中m个样本为正常状态，n个样本为疾病状态。(B) 基因对u和v的边的特征数据矩阵，其目的是寻找基因对u和v的相对熵得分，每列为一个样本。正常状态下，基因对u和v左侧的行向量与基因对v和u左侧的行向量之和的一半即为正常状态下的基因对u和v的相对熵得分，即RES_N；同理，疾病状态下，基因对u和v右边的行向量和基因对v和u右边疾病状态的行向量之和的一半是基因对u和v对疾病状态的相对熵得分，即RES_D。(C) 当对一个样本进行诊断时，利用样本过去和现在的相对熵得分来判断此时的身体状态 l 选择差异相关基因对 在研究由边连接而成的网络时，通常用PCC (皮尔逊相关系数)来表征两个基因之间的相关性。差异边定义如下： { 〈 i ， j 〉 | | r i j N − r i j D | > δ } (1) 其中，i和j分别代表研究中的基因i和基因j。当 | r i j N − r i j D | > δ ，基因i和基因j之间存在差异边，反之则不存在。 r i j N 和 r i j D 分别代表基因i和基因j在正常状态和疾病状态下的PCC。在本研究中，肺鳞状细胞癌(LUSC)的阈值 δ 分别为1.97。 l 计算相对熵得分(RES) 对于被挑选出来的差异边，计算相对熵得分，为下一步的研究做准备。基因对u和v在正常状态下的相关性为 H ( u ， v ) = ∑ l = 1 m H 〈 u ， v 〉 ( x v ， x u l ) (2) 其中 H ( x v ， x u l ) = p ( x v 1 ) ∗ log ( p ( x v 1 ) p ( x v l ) ) + p ( x v 2 ) ∗ log ( p ( x v 2 ) p ( x v l ) ) + ⋯ + p ( x v m ) ∗ log ( p ( x v m ) p ( x v l ) ) (3) 因此，基因对v和u在正常状态的相关性为 H ( v ， u ) = ∑ p = 1 n H 〈 v ， u 〉 ( x u ， x v p ) (4) 显然，基因对u和v在疾病状态下的相关性为 H ( u ， v ) = ∑ l = 1 m H 〈 u ， v 〉 ( y v ， y u l ) (5) 因此，基因对v和u在正常状态的相关性为 H ( v ， u ) = ∑ p = 1 n H 〈 v ， u 〉 ( x u ， x v p ) (6) 而且 RES_N = 1 2 ∗ ( ∑ l = 1 m H 〈 u ， v 〉 ( x v ， x u l ) + ∑ p = 1 n H 〈 v ， u 〉 ( x u ， x v p ) ) (7) 代表了边 〈 u ， v 〉 在正常状态下的相对熵得分。 RES_D = 1 2 ∗ ( ∑ l = 1 m H 〈 u ， v 〉 ( y v ， y u l ) + ∑ p = 1 n H 〈 v ， u 〉 ( y u ， y v p ) ) (8) 代表了边 〈 u ， v 〉 在疾病状态下的相对熵得分。 2.3. 真实数据集的数据存取与处理 肺鳞状细胞癌(LUSC)数据集来自TCGA数据库(http://cancergenome.nih.gov)。LUSC数据集有178个疾病样本。在临床上，肺鳞状细胞癌分为7期(IA、IB、IIA、IIB、IIIA、IIIB、IV)，即有6种划分方式。例如，分为对照期(包括临床IA、IB、IIA期)和疾病期(包括临床IIB、IIIA、IIIB、IV期)。我们将该算法应用于数据集。 首先，挑选具有差异表达的基因(LUSC挑选了70个基因)。这些基因之间通过边(即相关性)进行连接。 接下来，选择有显著相关性的基因对，得到差异网络，其性能在不同的状态下有显著的差异。 紧接着，通过上述算法计算出各自状态下的相对熵得分。 最后，观察网络在不同状态下呈现出的差异，研究其各自的特点。
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user: 3. 结果 肺鳞状细胞癌是一种非小细胞肺癌，起源于肺气道中的鳞状细胞，因为薄而扁平的细胞在显微镜下看起来像鱼鳞，所以被称为肺鳞状细胞癌 [ 3 ] [ 4 ]。 对于LUSC数据集，临床上分为七个阶段(IA， IB， IIA， IIB， IIIA， IIIB， IV)，共178个样本。所以，对于控制组和疾病组的样本数据，一共有六种划分方式。在每种划分方式下，我们应用上述算法得到结果如图2所示。显然，对于相对熵得分的方法来说，第三种划分方式下得到的效果最好(p = 0.042)，而基因表达的方法在最后一种划分方式下的效果最好，p = 0.021。 显然，基因表达的方法的结果与相对熵得分的方法的结果存在很大的差异，基因表达的存活曲线在最后一种划分方式表现良好(p = 0.021)，而相对熵得分的存活曲线在第三种划分方式下表现良好(p = 0.042)。LUSC的最后一种划分方式为：IA、IB、IIA、IIB、IIIA、IIIB和IV。LUSC的第三种划分方式是：IA，IB，IIA和IIB，IIIA，IIIB，IV。通过查询大量的资料，我们发现相对熵得分的结果更加合理。理由如下： l I期和II期癌症的生存率和治愈率都很高。 l III期癌症在某些情况下可以治愈。 l IV期复发癌几乎无法治愈。治疗的目的是延长和提高生活质量 [ 5 ]。 通过相关的文献我们发现相对熵得分的结果更符合临床实验。 之后，在第三种划分方式下，我们将这些样本的相对熵得分放入分类器中，结果如图3所示，这种划分方式下得到的平均auc为0.9768532。然而，将基因表达放入同一分类器，结果却大相径庭，通过基因表达的方法得到的平均auc仅为0.5658102。 图2. LUSC数据集上基因表达和相对熵得分结果的比较。178个样本，7个阶段，6种划分方式。不同划分方式下的生存分析如图2所示。显然，第三种划分方式最符合我们的期望 图3. 第三种划分方式下的分类结果。RES平均auc为0.9768532，基因表达得到的平均auc只有0.5658102 为了演示LUSC差异网络的演化，图4分别显示了正常状态和疾病状态的网络。显然，这两个网络之间存在着非常显著的差异。 图4. LUSC差异网络的动力学演化。分别显示了在正常状态和疾病状态下的网络差异
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user: 4. 讨论 相比于临床上将疾病的发展划分为多个阶段，本文提出的方法为大多数人而言提供了更多的便利。毕竟大多数人真正关心的是身体的健康与否。在这项工作中，我们提出了一个区分正常状态和疾病状态的算法。通过两个实际数据集验证了该方法的有效性。 这种方法有以下几个优点： 首先，该方法依赖于生物网络，结果是可令人信赖的。 其次，它具有较高的实用性，能很好地适应复杂的生物系统。 第三，它可以提前探测到疾病信号，从而达到疾病预警的目的。 最后，虽然该算法在某些方面取得了一定的进展，但算法的灵敏度和准确度仍有提高的空间。
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user: 摘 要 区域发展测度研究是定量评价区域发展水平及差异重要方法。本文以成渝城市群内四川地级市和重庆区县为研究单元，从经济发展水平、城镇化水平、居民生活水平、交通设施水平、公共福祉6个维度选择15个指标，构建了成渝城市群区域发展综合评价指标体系。采用序排列多边形面积法，对成渝城市群区域发展水平进行多维度综合测度评价，在此基础上，引入协调度模型，对多维系统内部协调性进行定量分析。研究结果表明：成渝城市群综合测度得分偏度系数为4.34，研究区区域发展水平在存在显著差异，在空间格局上呈现出以成都市和重庆主城为核心，川北地区的宜宾市和川南地区的绵阳、德阳、南充为次中心的空间发展格局。在其经济发展水平维度上，测度得分偏度系数为3.92，说明研究区区域经济发展程度具有显著差异；城镇化水平和居民生活水平维度得分偏度系数分别为1.26和1.92，说明研究区内的城镇化水平和居民生活水平差异不明显。就协调度而言，成渝城市群总体水平较低，有濒临失调类型1个、轻度失调类型5个、中度失调类型有14个、重度失调类型10个、极度失调类型6个。成都市和重庆主城分别属于濒临失调和轻度失调，协调度水平有待提高。 关键词 :区域多维发展，综合测度，协调度，区域发展水平，成渝城市群 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 目前我国区域发展水平存在显著差异。2015年我国东部地区北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南10省生产总值为372，983亿元占全国比重51.6%，而西部12省市生产总值仅占全国GDP的20.1%，东部地区生产总值是西部地区的2.5倍 [ 1 ]，东西部区域差异明显。在西部地区内各省市也存在显著差异，四川省的生产总值是青海省的12倍。GDP指标可以定量衡量区域之间经济发展水平的差异，但是不能全面反映区域发展水平。现今区域发展影响因素更加多元化 [ 2 ]，定量评价区域内差异需要多角度入手，综合与多维测度评价以多维度、多要素、多指标 [ 3 ] [ 4 ] 为特点，定量的测度区域发展水平，为区域进一步发展提供理论支撑 [ 5 ]。 早期的研究工作中常见利用单指标比如人均GDP等，对区域差异进行研究。如张建伟等人对1985到2012年间中国GDP偏离度的时空差异进行研究 [ 6 ]。潘竟虎对中国地级市GDP含金量的空间格局和趋势、空间异质性和相关性进行研究 [ 7 ]。杜茂华、杨刚利用锡尔系数和基尼系数对重庆城乡发展差异进行分析 [ 8 ]。芦惠等利用差异系数进行国内区域经济差异与极化的时空分析 [ 9 ]。Charnes、Cooper、Rhodes提出经济活动中的绩效评价指标DEA [ 10 ]，在区域研究中广泛应用 [ 11 ] [ 12 ]。姜彩楼、徐康宁、朱琴利用malmquist指数对我国52个高新区进行绩效的时空演化和溢出效应研究 [ 13 ]。随着研究工作的深入，在国内外研究中，区域差异研究呈现出单指标转向多要素、多维度的综合测度的趋势 [ 14 ] [ 15 ]。Deutsch，Silber利用信息论法对区域贫困问题进行多维测度 [ 16 ]。徐勇、段建、徐小任以多维测度为内涵，应用区域多维发展综合测度方法，使用多面体法、多边形法、向量和法、加权求和法等综合测度定量模型，测度出中国区域发展状况，同时验证了四种综合测度定量模型的等效性以及单一指标的局限性 [ 17 ]。此外，部分学者开始引入协调性模型对区域发展差异定量研究 [ 18 ]，测度区域发展的协调度及空间差异 [ 19 ]。刘兆德、刘聪、刘强在多指标综合测度的基础上引入发展协调度，研究中国地级及以上城市区域综合发展水平及其类型，对区域发展的协调性进行空间格局分析，深入探讨子系统之间的协调关系 [ 20 ]。李影影，黄琪，曹卫东通过构建综合评价指标对泛长三角地区城市效益和规模进行耦合协调度分析，给出促进城市规模与效益协调的发展建议 [ 21 ]。江孝君等人基于综合指标测度以及耦合协调性模型，分析中国经济社会协调发展水平的空间分异特征 [ 22 ]。 上述研究工作在区域多维测度指标体系的构建中取得了丰硕的成果，构建了比较完善的综合测度体系，并且在区域综合发展水平测算中，运用了多种测度算法和模型。但是，在多维测度区域综合发展水平的基础上引入协调性模型，对区域综合与多维发展协调程度进行定量研究工作并不多见，本研究结合使用综合测度模型与协调度模型对区域发展差异进行定量研究，尝试分析了在多维度系统中区域耦合协调性的特点。此外，多维综合测度研究的空间尺度范围相对较大，多数研究在全国尺度上来开展工作，因而较难突出小范围区域内研究单元的主体特征。本次研究着眼于区域尺度，以成渝城市群研究区，力求在更小尺度上精细分析区域格局差异。成渝城市群位于全国“两横三纵”城市化战略格局中，是带动西部地区发展的重要增长极，因此对该区域进行综合与定量测度及协调性分析具有重要的现实意义。
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user: 2. 指标与方法 2.1. 测度指标与研究数据 本研究遵循科学性、地域性、可行性的原则，建立经济发展水平、居民生活水平、基础设施水平、公共福祉、城镇化水平5个多维层，并且细化为15个指标层，建立区域综合与多维发展测度指标体系(表1)。 研究范围包括2016年国家发展与改革委员会印发的《成渝城市群发展规划》中，对成渝城市群发展空间的界定。包括四川省的15个市，重庆市38个区(县)，其中将重庆市主城九区看做一个研究单元。文中的指标数据来自于《重庆2016年统计年鉴》、《四川省2016年统计年鉴》。 Table 1 Comprehensive and multidimensional measurement index syste 目标 多维层 指标层 单位 综合与多维发展测度指标体系 经济发展水平(E) 人均GDP 元/人 人均固定资产投资 元/人 人均工业产值 元/人 进出口总值 万美元 金融机构人民币存款余额 万元 综合与多维发展测度指标体系 城镇化水平(U) 人口城镇化率 % 非农产值比 % 居民生活水平(S) 人均社会消费品零售额 元 城镇居民可支配性收入 元 农村居民可支配性收入 元 交通设施水平(T) 公路交通便捷度指数 / 铁路空运交通便捷度指数 / 公共福祉(P) 人均公共财政支出 元 医疗卫生和计划生育支出 元 教育支出 元 表1. 综合与多维测度指标体系 注：非农产值比是第二产业与第三产业之和在GDP中的比重。铁路空运交通便捷度指数采用赋分法，对每个城市的铁路和机场进行计分：普通铁路计2分，高速铁路4分，支线机场3分，国际机场5分。公路交通便捷度指数采用加权求和法：对每个城市的公路里程进行加权计算，普通公路计取权重为1，高速公路取权重为3。 2.2. 测度方法 2.2.1. 多边形面积法 本次研究采用序排列多边形法 [ 23 ]，以某固定点为原点，以线段长度为指标值，由原点出发延伸多条线线段，形成一个多边形。通过计算该多边形面积，计算综合指标的值。利用6个多维层，以O为原点，以OE经济发展水平、OU城镇化水平、OS居民生活水平、OT交通设施水平，OP公共福祉构成六角形，α为它们之间的夹角，为360˚/5 = 120˚。这个六面体的面积SEUSTP即为所求区域综合发展的测度值。 S E U S T P = 1 2 sin α ( a E × a U + a U × a S + a S × a T + a T × a P + a P × a E ) (1) 公式中，ae为经济发展水平多维层熵值法得分，au为城镇化水平多维层多维层熵值法得分，as居民生活水平多维层熵值法得分，at为交通多维层多维层熵值法得分，ap为公共福祉多维层多维层熵值法得分 [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]。 2.2.2. 协调度 本文引入耦合协调度模型，对多维层系统之间的协调程度进行评价。协调度是度量系统协同效应的测度指标，表达出子系统在发展过程中和谐一致的程度 [ 27 ]。利用协调度数据，可以对成渝城市群多对系统综合发展度水平测度，可以判断出多维度间存在的作用关系。 C = [ Π j a j 1 m ( ∑ j a j ) m ] 1 k (2) 其中C为耦合度，k为调整系数，m为系统个数，为多维子系统得分 [ 28 ]。该系统规定当C值最大时，系统协调性最大，在一定的综合发展水平条件下，aj和为固定值，只有当ae = au = as = at = ap时，aj乘积取最大值，即T取最大值。该系统说明，只有当多维度系统达到相对程度上的相等，其系统的协调性取最大值。 由于耦合度只能反映多维系统间的耦合程度，当某个研究单元的多维系统分值都相对较低的时候，其耦合度的值可能偏高。为此引入协调度模型，反映协调度程度的高低。 D = C * Q (3) 其中D为总体协调度，C为耦合度得分，Q为区域综合发展熵值法得分 [ 29 ]。该模型将区域综合水平得分，与区域耦合度得分看作同等权重进行计算，反映出区域协调度水平。
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user: 3. 结果分析 3.1. 基于多边形法的成渝城市群综合测度分析 如图1，基于多边形法，对成渝城市群进行综合得分的测算，利用自然断点法将成渝城市群综合得分划分为高水平、较高水平、一般水平、较低水平、低水平五个等级。成渝城市群平均得分为0.1382，得分区间在[0.0195， 0.8370]，标准差为0.1656，偏度系数为4.3422，峰度系数为18.9178，远大于正态分布值3.0000，区域综合发展水平存在显著不均衡。其中高水平综合测度得分区域包括重庆主城以及成都市，其中成都市的得分为0.0537，重庆主城的得分为0.0343，分别是平均值的3.88倍和2.48倍，区域发展优势明显。较高水平区域包括在成都市北部呈片状分布的绵阳市、德阳市、南充市、达州市，川南的宜宾市，以及涪陵区。一般水平测度区域在成渝城市群的中部集中连片分布，包括乐山市、眉山市、自贡市、泸州市、达州、涪陵区、永川区、江津区、璧山区、广安市、长寿区、万州区、遂宁市共13个研究单元。较低水平测度区域空间分布总体比较离散，包括荣昌区、合川区、大足区、铜梁区、綦江区、雅安市、黔江区共7个研究单元。低水平区域主要分布于成渝城市群东部，包括渝东北的云阳县、梁平县、丰都县、忠县、开县、垫江，以及重庆西部的潼南区，南川区，共8个研究单元。 图1. 成渝城市群综合测度得分图 3.2. 多维测度分析 根据经济发展水平、城镇化水平、居民生活水平、交通设施水平、公共福祉5个多维层系统的得分，依据自然断点法将成渝城市群中划分为高水平、较高水平、一般水平、较低水平、低水平五个等级进行制图(图2)。 图2. (a) 经济发展水平测度得分图；(b) 城镇化水平测度得分图；(c) 居民生活水平测度得分图；(d) 交通设施水平测度得分图；(e) 公共福祉测度得分图 经济发展水平得分在[0.0005， 0.4281]区间，平均值为0.0490，标准差为0.0870，偏度系数为3.9184，峰度系数为14.8539。成渝城市群在经济发展水平分布上存在较大差异，高水平的重庆主城、成都市占总分的44%。平均值以上的地区仅有重庆主城、成都市、璧山区、涪陵区、德阳市，它们6个单元的得分占总分的50%。得分较高水平的区域紧靠重庆主城与成都市分布。一般水平区域片状分布在成渝城市群南部，在渝东北地区有零星分布。低水平区域位于渝东北的开县、云阳、丰都县。 城镇化水平得分在[0.0022， 0538]区间，平均值为0.0172，标准差为0.0112，偏度系数为1.2562，峰度系数为2.0096，接近均匀分布的峰度系数值1.8000。高水平的重庆主城、成都市得分占总分的15%。城镇化得分差异较小，总体分布较为均衡。相对得分较高地区主要呈团块状分布在重庆主城与周边地区，川南地区的泸州、自贡、乐山和渝西地区得分在一般水平。 居民生活水平得分在[0.0005， 0.0520]区间，平均值为0.0175，标准差为0.0104，偏度系数为1.9174，峰度系数为5.0830接近正态分布的峰度系数值3.000。居民生活水平差异较小，相对较均衡。高水平的重庆主城、成都市得分占总分的16%。较高水平区域主要沿高水平区的重庆主城、成都周边区域分布。一般水平地区在川南地区集中连片分布，重庆地区除万州以外均分布于高水平地区或较高水平地区的外围地带。较低水平区域除自贡外均分布于成渝城市群边缘地带。低水平区域集中于渝东北。 交通设施得分在[0.0024， 0.1374]区间，平均值为0.0229，标准差为0.0252，偏度系数为3.1515，峰度系数为12.2667。交通设施水平存在一定差异。成都市是唯一的高水平区域占总分的21%。较高水平地区呈片状连续分布与成渝城市群的南端和北端。较低水平地区连续，均匀分布于四川省的其他地区。低水平地区均匀分布在重庆地区。交通设施呈现出明显的省际差异，四川省整体水平优于重庆市。 公共福祉水平得分在[0.0002， 0.2419]区间，平均值为0.0316，标准差为0.0462，偏度系数为3.0165，峰度系数为11.7715。地区间差异相对较大。成都市成为唯一的高水平地区占总分的17%。较高水平地区包括重庆主城、绵阳、达州、南充。一般水平地区大片均匀分布于四川中部和南部。较低水平区域分布于四川省的自贡、雅安，在重庆市内离散分布。低水平地区主要分布在重庆主城周边以及黔江和忠县。 3.3. 协调性类型划分 依据协调性的得分，按照相关研究的划分标准 [ 30 ]，研究区缺失良好协调、中级协调、初级协调、勉强协调，如表2，全部研究单位依据协调度数值划分为：濒临失调[0.4000， 0.4999]、轻度失调[0.3000， 0.3999]、中度失调[0.2000， 0.2999]、严重失调[0.1000， 0.1999]、极度失调[0.0000， 0.0999]共五个类型。 Table 2 Classification and ranking of coordination degree of Chengdu Chongqing Urban Agglomeratio 协调程度 协调度数值 城市 濒临失调 0.4000~0.4999 成都市 轻度失调 0.3000~0.3999 重庆主城、乐山市、德阳市、绵阳市、万州区 中度失调 0.2000~0.2999 涪陵区、自贡市、遂宁市、宜宾市、泸州市、眉山市、内江市、合川区、雅安市、江津区、永川区、綦江区、广安市、开县 严重失调 0.1000~0.1999 资阳市、梁平县、忠县、大足区、长寿区、丰都县、潼南区、垫江县、南充市、达州市 极度失调 0.0000~0.0999 黔江区、荣昌区、璧山区、铜梁区、南川区、云阳县 表2. 成渝城市群协调程度分类排序 如图3，在协调度中得分最高的为成都市，但是得分仅为0.4046，属于濒临失调型。重庆主城仅次于成都市得分为0.3420，属于轻度失调型。其余研究单元分属于轻度失调、中度失调、严重失调、极度失调。说明在成渝城市群总体协调发展水平较低。 在轻度失调类型中有重庆主城、乐山市、德阳市、绵阳市、万州区共5个研究单元，其中重庆主城综合测度值为0.0343属于高水平轻度失调类型，说明重庆市综合发展水平较高，但是部分维度指标未能全面协调发展，比如公共福祉维度落后于经济发展维度。川西的德阳市、绵阳市属于较高水平轻度失调类型，川南的乐山市与渝东北的万州区属于一般水平轻度失调类型。 图3. 成渝城市群协调性类型图 在中度失调类型中，共有14个研究单元。渝东的涪陵区、川南的宜宾市属于较高水平中度失调，一般水平中度失调类型包括：川南地区的自贡市、泸州市、眉山市、内江市，川中的遂宁市，川北的广安市以及重庆西南部地区的江津区、永川区共8个研究单元。合川区、綦江区、雅安市属于较低水平中度失调。中度失调区在成渝城市群南部大规模集中连片分布包括川南地区的自贡、内江、泸州、宜宾以及雅安市、眉山市和重庆西南地区的永川区、江津区、綦江区。 在严重失调类型中，共有10个研究单元，集中分布于渝东北和川东北地区，以及资阳市、潼南区、大足区。其中，川东北的南充市、达州市为较高水平严重失调型，资阳市、长寿区为一般水平严重失调型，大足区为较低水平严重失调型，渝东北的梁平县、忠县、丰都县、垫江县和潼南区为低水平严重失调型。 共有6个研究研究单元为极度失调类型，在重庆地区中离散分布。其中，璧山区综合得分最高为一般水平极度失调型；黔江区、荣昌区、铜梁区为较低水平极度失调型；云阳县、南川区为低水平极度失调型，说明其综合发展水平较低，且各个维度发展水平差异显著。
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user: 4. 讨论与结论 本文通过多维与综合测度分析，得到以下结论： (1) 成渝城市群区域发展综合测度得分相对较低，偏度系数为4.3，说明区域发展存在不均衡的现象。成渝城市群区域发展综合测度中明显存在以重庆主城和成都市为双核心，川南地区绵阳、德阳、南充与川北地区宜宾为次中心的发展格局。 (2) 经济发展水平测度得分峰度系数为14.9，交通设施水平测度得分峰度系数为12.3，公共福祉测度得分测度得分峰度系数为11.8表明成渝城市群内部在这三个发展维度上存在显著差异；城镇化水平得分峰度系数为2.0，居民生活水平得分峰度系数为5.0，说明成渝城市群内部在此两个维度上差异较小。 (3) 成渝城市群总体协调发展水平较低，缺失良好协调、中级协调、初级协调、勉强协调类型，其中濒临失调类型1个、轻度失调类型5个、中度失调类型有14个、重度失调类型10个、极度失调类型6个。成都市和重庆主城分别属于濒临失调和轻度失调，说明虽然其综合发展水平较高，但多维层的发展存在不协调现象。在空间上，协调度得分较高的濒临失调区、轻度失调区主要分布于研究区西部和重庆主城及万州区，协调度得分较低的严重失调区和极度失调区主要分布于成渝城市群东北部。 结合本次研究可对，未来成渝发展提出以下建议： (1) 成都市和重庆主城在成渝城市群区域发展较好，充分发挥目前重庆主城和成都市的增长极作用，将带动周边地区共同发展。成渝城市群中各地区经济发展发展、交通设施和公共福祉仍存在较大差异，在规划中应当以经济产业为导向，统筹区域基础设施建设，加强成渝城市群在经济上的互动性，交通上的可达性，构建和谐的城市群发展格局。 (2) 在成渝城市群发展中不仅要以经济建设，产业集群为重点，更要实现多维度的协调。在城市群协调发展中，打破行政壁垒，促进在公共事务的协调机制，共同实现区域资源的流动，交通上的互联互通。此外，重视区域内的地域差异，实现可持续的城市群发展。
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user: 摘 要 低碳技术创新是应对温室效应的有效措施之一，探究技术创新对碳排放的作用机制具有重要的现实意义。本文基于2004~2016中国省级面板数据，通过中介效应检验方法，研究了低碳技术创新、能源消费结构和碳强度三者的关系；并结合我国东、中、西三个地区的特点分析各地区能源消费结构的中介效应。通过研究发现：能源消费结构具有显著的中介效应，技术创新对碳强度的抑制效应有37.59%是通过优化能源消费结构实现。基于EKC假说与实证结果发现我国当前经济水平尚未到达“拐点”，存在环境规制的“绿色悖论”。通过分区域研究发现在我国东部，能源消费结构具有显著的中介作用，技术创新对碳强度有显著的抑制效用、且东部地区经济水平已经达到EKC假说中的“拐点”在中、西部地区能源消费结构的中介效应不显著，并且技术创新也无法有效抑制当地碳排放。 关键词 :低碳技术，创新能源，消费结构，中介效应，碳强度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 近年来，二氧化碳排放引起的气候变暖已经成为全球面对的挑战，我国作为当今最大的发展中国家同时也是碳排放量第一的国家，推行低碳减排政策是义不容辞的责任。当前我国正处于经济转型及生态环境治理的关键时期，2009年我国曾承诺到2020年实现碳强度下降40%~45%的目标，在严峻的减排挑战下，我国政府积极寻求有效的减排方式。综合以往研究：技术创新是解决气候变化(促进低碳减排)的重要手段 [ 1 ]。本文从低碳技术创新的角度出发，综合考虑影响碳排放的各种因素，通过中介效应检验方法研究技术进步对碳强度的影响机制，并进一步分析我国技术创新对碳强度的区域影响特征。从而推动能源消费结构优化，对制定区域减排政策具有一定的现实意义。
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user: 2. 文献综述 2.1. 技术创新与碳排放 影响碳排放的因素一直是学术界研究热点，目前已经确定的影响因素有经济增长、产业结构、技术创新、能源消费结构等 [ 2 ]。虽然当前学术界普遍认为技术创新是应对气候变暖的有效手段，但是对其具体的作用机制仍然存在争议。部分研究认为：技术创新能够有效降低碳强度，发挥最大的减排效用。王道平等 [ 3 ] 基于1992~2012年71个国家或地区的专利统计数据，结合收入水平从全球视角检验了低碳技术创新对碳排放的影响，发现低碳技术创新具有提升能源效率和抑制碳强度的作用，并且在高收入地区，技术创新对碳排放的抑制作用更显著。鄢哲明等 [ 4 ] 通过测算1992~2012年全球15个经济体的低碳技术创新水平证实无论是低碳技术创新，还是细分的清洁技术创新和灰色技术创新，都具有直接且显著的碳强度抑制效应。彭永涛等 [ 5 ] 基于EPO和USPTO颁布的CPC-Y02专利分类体系以及Incopat专利检索数据库，分析了中国低碳技术创新特征，认为中国低碳技术创新呈现区域分布不均衡状态，创新专利未有效向企业转移且创新应用领域单一的特点。张鸿武等 [ 6 ] 采用1998~2013年中国36个工业行业面板数据，使用环境效应分解模型与拉氏指数和帕氏指数直接测算法，分析了技术进步和结构调整在中国工业减排中的作用，结果证实技术进步在工业减排中起主导作用。 2.2. 技术创新与能源消费结构 从低碳技术创新的功能角度，可以分为绿色技术和灰色技术 [ 7 ]。其中绿色技术创新偏向于零碳领域，而灰色技术创新偏向于提高能源利用效率。技术创新通过研发清洁能源和提高能源效率来优化能源消费结构(沈莲花等)采用向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数和方差分解等统计方法，研究产业结构升级、技术进步与安徽省能源效率间的动态关系，结果认为短期内技术进步对能源消费呈抑制效应，长期来看技术进步能够显著提高能源效率 [ 8 ]。(郝新东)通过对比中美能源消费结构特点，认为当前我国能源消费结构转型中，技术替代是关键因素 [ 9 ]。 2.3. 能源消费结构与碳排放 经济的增长需要能源支撑，然而中国当前能源消费结构仍然是以煤炭为主。伴随着中国经济发展进入新常态，优化能源消费结构，降低传统能源消费占比有利于摆脱中国的“煤炭依赖症”，促进经济高质量发展。关于能源消费结构对碳排放的影响目前学术界也做了诸多研究：王勇等 [ 10 ] 基于能源结构优化视角对中国实现碳强度和碳峰值“双控”目标的可行性及最优路径进行分析，发现经济中速发展及减排政策约束下的能源结构调整情景是实现“双控”目标的最优路径。冯宗宪等 [ 11 ] 运用拓展的STIRPAT模型对1995~2016年中国四大地区碳排放驱动因素进行实证探究后发现能源消费结构对碳排放有显著的抑制效用。林伯强等 [ 12 ] 从供需两侧考虑能源需求问题，将二氧化碳作为满足能源需求的一个约束，建立优化模型，发现政府的可再生能源规划对二氧化碳减排具有重要的正面影响，但二氧化碳排放约束改变能源结构导致的能源成本增加，对宏观经济具有一定的负面影响。
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user: 3. 模型设定与变量选取 3.1. 研究方法 中介效应一开始广泛应用于心理学研究，随着中介效应的优点逐渐显现，经济学领域开始使用中介模型。比如(甄红线等)通过设定代理成本作为中介变量研究了两类代理成本在终极控制权和制度环境与公司绩效之间的不同影响路径 [ 13 ]。苏岚岚等以创业绩效作为中介变量，分析了农民创业能力对创业获得感的影响及其路径 [ 14 ]。 中介效应模型指在研究自变量与因变量的关系时，选取某个能够发挥中介作用的变量作为中介变量，比如考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过影响变量M而对Y产生影响，则称M为中介变量。相比于单纯的研究自变量对因变量影响的研究，中介效应能够得到更深入的结果。其具体作用机制如下： 方程(1)表示自变量X对因变量Y的总效应为a，方程(2)为自变量对中介变量M的效应为b，方程(3)的系数d表示在控制了中介变量时自变量对因变量的效应，系数c表示控制自变量后中介变量对因变量的效应。对于单一中介变量的模型，各效应存在a = d + bc的关系。 本文中介效应显著性的检验方法采用逐步检测法：①检验X对Y的总效应即系数a是否显著；②检验系数乘积的显著性(H 0 bc = 0)通过依次检验b和c的系数来间接检验；③区分部分中介还是完全中介，即X能否直接对Y产生影响，若d = 0，此时a = bc为完全中介。 3.2. 模型设定 根据以往针对碳排放的研究基础，低碳技术创新可能通过改善能源消费结构，即降低传统能源消耗来降低碳强度。本文结合中介效应的检验方法，研究低碳技术创新、能源消费结构和碳排放强度的关系，并设置相应控制变量。 计量模型如下 [ 15 ] ： C it = α 0 + α 1 Y 02 it + α 2 X it + e 1 it (1) E it = β 0 + β 1 Y 02 it + β 2 X it + e 2 it (2) C it = γ 0 + γ 1 Y 02 it + γ 2 E it + γ 3 X it + e 3 it (3) Y02为解释变量，表示低碳技术创新水平。能源消费结构(E)为中介变量碳强度(C)为被解释变量。(X)为控制变量包括：对外开放(fdi)城市化(ur)经济发展水平(pgdp)环境规制(er)。i为地区t为时间。 3.3. 变量选取与数据来源 本文以2004~2016年为研究区间，选取我国30个省级行政单位(港澳台和西藏数据缺失而剔除)为考察对象。文中碳排放量采用物料衡算法计算，相关能源消耗数据来自于《中国统计年鉴》，y02数据来自Incopat专利数据库。为消除价格变动影响，以2004年基期对GDP进行处理，外商直接投资、城镇化水平、能源消费等数据均来自于《中国统计年鉴》，在实证过程中做对数化处理。 被解释变量(C)，碳强度：碳强度指单位GDP二氧化碳排放量，碳强度的大小并不代表效率的高低，它一般随着经济增长或技术进步而下降。此外，碳强度还受产业结构、城市化水平等因素影响。2009年我国曾承诺到2020年将碳强度下降40%~45%的一个目标。要得到碳强度的数据首先要对各省碳排放量进行计算，本文选择物料衡算法，公式如下： C = ∑ j 3 C j = ∑ j E j *NCV j *CEF j *COF j * ( 12 44 ) C表示二氧化碳排放量，E j 表示第j类能源消耗量，本文按照《中国统计年鉴》上能源种类进行核算；NCV为能源平均单位发热量；CEF为IPCC公布的碳排放系数，COF为碳氧化因子。 核心解释变量(Y02)，低碳技术创新：技术进步对我国二氧化碳减排有显著的促进作用，同时又有明显的地区差异 [ 16 ]。本文采用2013年美国和英国联合颁布的合作专利分类系统(CPC)中Y02 (改善气候变化的技术)分类申请专利数来衡量低碳创新 [ 17 ]，且仅考虑中国籍人士于中国境内申请的专利数为核算指标。本文以2004年~2016年为研究区间，对各领域技术创新数据加总得到各省市各年创新数据。 中介变量(E)，能源消费结构：本文以煤炭等传统化石能源消费量占能源消费总量的比重来表示能源消费结构。我国长期以来以煤炭等化石能源为主的能源消费结构使得我国二氧化碳和大气污染物的排放量快速上升，目前已跃居世界第一成为全球碳排放最多的国家。一方面通过技术进步提高传统能源的使用效率降低排放，另一方面通过开发清洁能源，降低传统能源占比来降低碳排放。 控制变量(X)：①城市化(ur)选取各省城市人口占总人口比重表示城市化水平。理论上，城市化进程中一方面由于区域人口的增加而增加了能源需求，从而增加了当地二氧化碳排放；另一方面城市化产生的集聚效应会在总体上抑制碳排放的增长。我国当前各区域城市化水平存在很大差异。②经济发展水平(PGDP)，经济增长是导致碳排放的主要因素之一。改革开放以来我国经济取得快速增长，伴随而来的是严重的温室效应和雾霾等负面效应。Grossman & Kruege [ 18 ] 认为环境污染和经济增长之间存在倒U型关系，即经济增长达到某一水平后经济增长会提高环境质量。本文基于2004~2016年各省人均GDP表示经济发展水平。③对外开放：本文以外商直接投资占GDP比重表示对外开放水平。综合以往研究，外商投资存在两种假说，一种是“污染避难所”假说：外商直接投资会通过将高污染企业向东道国转移而恶化其环境 [ 19 ]；另一种是“污染晕轮假说”：外商直接投资会带来先进的技术和治理经验而提高环境质量 [ 20 ]。④环境规制(er)：以环境治理投资占GDP比重表示环境规制强度，强度越高对环境改善作用越大。