DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 总结 作为全合成中广泛使用的方法，芳基C-糖苷化在过去几十年中已成为快速发展的领域，方法涉及糖基阳离子、阴离子、自由基物质和衍生自一系列糖前体的过渡金属络合物，重排和环化也为芳基C-糖苷化提供了替代途径。在芳基C-糖苷化的发展中，由路易斯酸(TMSOTf，BF 3 ∙OEt 2 ，SnCl 4 ，HBF 4 和Sc(OTf) 3 )所催化的反应，更温和有效且具有高度立体选择性，使之具有重要意义。在大多数情况下，立体选择性是底物控制的，但是立体选择性芳基C-糖基化反应的确切机制和基本原理仍未完全了解。许多芳基C-糖基化反应中仍存在使用的条件苛刻和制备糖前体(例如1，2-脱水糖)困难等问题。在这个快速发展的领域中，尽管取得了相当大的进展，但是为了确定控制芳基C-糖基化的立体选择性的基本规则，仍需要不断努力，并且积极寻求高效控制天然产物合成的区域选择性和立体选择性芳基C-糖基化的一般方法，以合成各种结构复杂且具有生物学意义的芳基C-糖苷。
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user: 摘 要 为延长单站小型蒸发量历史资料序列的使用价值，依据射阳站4年平行观测资料采用小型蒸发量线性回归方法和选用气温、湿度及日照时数等气候因子多元线性回归方法估算E-601B型蒸发器蒸发量。试验结果表明两者误差与折算系数方法相当：前者年相对误差−1.4%到+2.6%；后者年相对误差−0.9%到+1.6%。气候要素回归方法由于部分月份的多元方程中有个别因子不能通过0.1水平显著性检验，显示其模拟E-601B型蒸发量的可靠性存疑，可能增大年合成误差，计算繁杂，不建议使用该方法换算E-601B型蒸发量数据。 关键词 :估算E-601B型蒸发量，气候因子，线性回归 Copyright © 2019 by author(s) 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 水由液态或固态转变成气态，逸入大气中的过程称为蒸发。蒸发量是指在一定时段内，水分经蒸发而散布到空中的量，通常用蒸发掉的水层厚度的毫米数表示，我国早期水面蒸发量使用小型蒸发器测定，积累了多年的小型蒸发量观测资料。当前我国气象站 [ 1 ] 和水文站的蒸发观测主要设备是E-601B型蒸发器，它与WMO作为标准站网蒸发器推荐使用的俄罗斯GGI-3000蒸发器 [ 2 ] 的外形尺寸和土壤安装位置一致，比其他蒸发器更接近自然水面蒸发。20 cm口径小型蒸发器由于容积小，金属器壁裸露在空气中，其蒸发量与实际蒸发量相差较大，不能代表实际水面蒸发量，2001年后气象部门仅有北方台站在冬季结冰期使用，南方台站已经停用。现在我国有1000多个水文站、800多个气象台站使用E-601B型蒸发器观测水面蒸发 [ 3 ] 。 目前，我国对于两种蒸发量换算方法的研究已有不少。刘小宁等 [ 4 ] 通过1980~1995年两种蒸发仪器对比观测资料，建立了利用小型蒸发资料计算大型蒸发资料的订正公式；任芝花等 [ 5 ] 将两种蒸发仪器3 a平行对比观测资料进行统计，给出全国31个省市区月年平均折算系数；盛琼等 [ 6 ] 分析小型蒸发器与理论计算的水面蒸发量之间折算系数的分布规律，建立了适用于全国的年平均折算系数与各气象要素的回归模型；刘红霞等 [ 7 ] 也使用气候因子多元线性回归方法估算E-601B型蒸发器蒸发量，从误差角度认为其优于其他估算方法。本文通过研究气候因子多元线性回归方法估算E-601B型蒸发器蒸发量存在的个别气候因子相关可靠性存疑、可能引入较大的年合成误差、计算繁杂等问题，认为气候因子方法实用性差，对其他测站不具普遍代表性。 射阳国家基本气象站1953年建站，自建站到2001年使用小型蒸发器观测蒸发量。为了解换代装备的E-601B型蒸发器观测资料与小型蒸发器历史资料的序列差异，在撤销小型蒸发器水面观测前的1998~2001年对这两种仪器进行了为期4年平行对比观测。 为延长射阳48年小型蒸发器蒸发量资料序列的使用价值，两种资料前后衔接，本文使用平行观测资料结合气候因素使用三种方法研究了两种资料的转换，计算了射阳水面蒸发折算系数，供分析使用小型蒸发量历史资料时参考。
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user: 2. 资料处理和方法 本文使用射阳国家基本站1998~2001年48个月两种蒸发量平行观测资料和相应时段的温度、湿度、风速、日照时数等蒸发相关资料。全部资料均通过OSSMO2004地面气象测报软件自动质量控制内部一致性、时间一致性和气候极值检查，对个别日蒸发量大于相关要素回归模拟量3倍且得不到温度、湿度、风速等数据支持的异常偏大值做缺测处理。人工质控重点处理了日蒸发量缺测数据的订正和同步。4年共有16个日蒸发量原始数据缺测，多因长时间降水或夏半年短时暴雨引起，其中3个月份各有一天两种日蒸发量同日缺测的不处理；9天E-601B型蒸发量和1天小型蒸发量缺测不同步的，用计算值代替。订正方法是：降水时段置零，其他时段用前后日白天或夜间蒸发量内插值与日相关要素回归模拟量的均值代替当日缺测数据。资料处理后同月两种日蒸发量正常天数对应一致，各月两种蒸发量同日缺测的日数不大于一天。 缺测的E-601B型日蒸发量用订正值代替，避免了两种蒸发量同月观测天数不一致对分析研究的影响。4年中缺测大于一天的月份仅有2个，分别是1998年6月三天和1999年6月二天，由于6月是全年蒸发最旺盛的月份之一，同时雨日蒸发量较小，3天蒸发量用合理值代替，与实际雨日蒸发量即使有偏差，对月蒸发量的相对误差影响也很小。另一种常用处理方法是将与9天E-601B型蒸发量缺测不同步的小型蒸发也人为置缺测，这种同步方法丢失了量值相对较大的小型蒸发量信息，并导致不同年份6月的蒸发量观测天数相差两三天，降低了比较性，故没有采用。 本研究用数理统计方法对两种蒸发量进行对比分析，其中一元线性回归和多元线性回归统计数据的计算、检验和图表制作使用EXCEL2007软件，并用SPSS统计软件验证结果的一致性。
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user: 4. 结论 1) 月蒸发量转换方法评估：使用小型蒸发回归估算E-601B型蒸发量相对误差−10%到+15%；若强置截距为零，计算得出射阳站年折算系数0.613，使用折算系数订正E-601B型蒸发量相对误差−10%到+6%；使用多气候要素回归估算E-601B型蒸发量相对误差−9%到+10%。三种方法估算误差相当，但折算系数订正方法由于经过气候平均，只适用订正各月平均蒸发量；若需要估算特定年份的某月蒸发量建议使用小型蒸发单回归；多气候要素回归方法不仅计算繁杂，而且其极端最高温度或饱和差因子未能通过多元回归方程的0.1水平的显著性检验，导致相关月份模拟值可靠性存疑，应用上应避免。 2) 年蒸发量转换方法评估：使用小型蒸发回归估算E-601B型年蒸发量相对误差−1.4%到+2.5%；使用多气候要素回归估算E-601B型蒸发量相对误差−0.9%到+1.6%；使用折算系数订正E-601B型蒸发量相对误差−0.9%到+1.2%；若折算系数先经年平均最高温度因子线性回归，再订正年蒸发量，相对误差在0.3%以内。四种方法估算误差均符合应用要求。因此，建议使用折算系数订正方法转换年平均蒸发量，用小型蒸发回归方法估算特定年份的蒸发量，而多气候要素回归方法因月蒸发量模拟不够可靠，可能带来较大的年合成误差。 3) 关于折算系数先经年平均最高温度单因子线性回归再订正特定年份蒸发量，在用临近站4年气象资料检验时，仅是敏感因子之一，代表性不强，射阳站误差小可能存在4年小样本的偶然因素。 因此，使用小型蒸发量线性回归方法可以将建站至1997年小型蒸发器各年月蒸发资料进行换算，得到多年完整的单站E-601B型蒸发量资料；若需求取多年气候均值应使用折算系数订正方法。不建议采用多元线性回归方法对气象要素的异常变化进行补充订正，因其个别气候因子不能通过多元方程的0.1水平显著性检验，可能引入较大的年合成误差，偏离实际蒸发；同时各月使用不同的气候因子，计算繁杂，实用性差，对其他站不具普遍代表性。
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user: 摘 要 本文用云南133个气象站自其建站以来近70年的逐日降水资料，分析了云南省极端最大日雨量的时空分布特征，在此基础上根据耿贝尔I型极值分布模型，对云南省各气象站自其建站以来的极端最大日降水的重现期进行了估算，并分析了不同重现期内各气象站可能出现的极端最大日降水量值。结果表明：云南省极端最大日雨量的空间分布极不均匀，分别在滇西北、滇东北、滇东及滇西南至滇南等地区存在日最大雨量值超过200 mm的分布中心；截止到2017年，云南极端最大日雨量值为250.1 mm (普洱的江城)；近70年来全省暴雨大雨以上量级的强降水频次呈现增长态势，且干季强降水频次的增长尤为明显；不同重现期下云南极端最大日雨量的估算结果显示，局部地区百年一遇的极端最大日雨量值可超过320 mm，且强降水区域呈现扩大趋势。 关键词 :极值分布，重现周期，耿贝尔分布函数 Copyright © 2019 by author(s) 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 近年来，全球性气候异常背景下云南省的持续高温(低温)、干旱、暴雨等极端气候事件呈现频发多发势态。与极端低温密切相关的大范围强寒潮、低温冷害、冰冻雨雪等灾害和由极端暴雨引发的洪涝、城市渍涝、山洪地质灾害等气象灾害及气象衍生灾害，在造成巨大经济财产损失的同时，也严重威胁人民生命财产安全及交通、水利、电力等设施安全。 研究气候异常背景下极端降水事件发生过程中可能出现的日极端最大降水量、强降水过程累积雨量、区域性或全流域性平均降水量及其时空分布特征和变化规律，对包括暴雨、洪涝、城市渍涝、山洪地质灾害在内各类气象灾害及气象衍生灾害的实时监测、及时预警、准确预报及科学有效的综合防御等，均具有重要的科学意义和实用价值。而极端最大日降水量的重现周期是科学做好各类重大工程设计、产业规划与布局的重要参考指标 [ 1 ] - [ 6 ] 。 云南省特殊的地理位置(地处青藏高原东南、西南毗邻孟加拉湾、东南接壤中南半岛)和复杂的地形地貌(海拔高差达6000多米、高山峡谷交错)造就了云南多样化的气候类型。从云南省各气象站近70年的降水观测资料分析看，境内雨量丰沛地区的年雨量超过3000 mm，而金沙江河谷、元江河谷等干热河谷局部地区年雨量较少的年份仅300~400 mm，两者间相差10倍之多；干热河谷地区少雨年份的年雨量仅相当于多雨地区强降水过程中的极端日雨量。如此巨大的降水量级差异及时空差异，更加突显出对云南极端雨量估算的重要性，同时又是对分析评估技术方法的巨大挑战。 在复杂天气系统影响下，极端降水量的分布特征及其重现周期等科学问题及其应用的研究工作在国内外已有所开展 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，尤其是与极端降水关系密切的流域面雨量、最大可能降水量(PMP)、最大可能洪水(PMF)等在水利、水电等工程的设计、论证及建设中已广泛应用 [ 7 ] - [ 14 ] ，但这些研究多数仍基于对有限观测资料的统计分析。 受观测资料年限、分析技术等的局限，除因各大江河水电开发等设计与论证中对相关流域的极端降水事件开展过零散研究外，对云南全省性、长时间序列的极端降水事件的时空分布特征、变化趋势及其重现周期等问题所开展的系统化、综合性的分析工作尚不多见。随着云南省经济社会的持续发展，现代产业规划与布局、资源开发、城乡规划等，均需要对云南及周边地区极端降水事件及其重现期等进行客观评估，从而为综合决策提供科学依据。
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user: 4. 结论 通过对云南各气象站近70年逐日雨量极大值及其时空分布规律、重现期的分析以及不同重现期内可能出现的极端最大日降水量的估算，初步得到如下结论： 1) 云南极端最大日雨量存在明显空间分布不均匀，分别在滇西北、滇东北、滇东及滇南存在几个大值中心，其中心附近日雨量极值超过200 mm；气象站已观测到的极端最大日雨量达250.1 mm (普洱市江城站)，而滇西北迪庆州大部地区极端最大日雨量在80 mm左右，两者间的差距在3倍以上。 2) 云南极端最大日雨量与云南省多年平均年雨量的空间分布趋势并非完全一致。在滇西北丽江市东部、滇东北昭通市东北部、滇东曲靖南部等年雨量并不太大的地区，却出现了其极端最大日降水量的大值分布区，表明极端日最大降水事件未必只发生在年雨量丰沛的地区。 3) 云南强降水的年站次存在明显的年际变化特征，即上世纪的60年代和80年代为相对小值期，70年代和90年代为相对大值期；且强降水年站次略呈增加趋势。 4) 对云南全省干季(10月~次年4月)强降水站次与全年站次的百分比的分析表明，近年来云南干季强降水总体呈现增加趋势，这再次提醒我们即便在干季也应注意防范。 5) 对不同重现期内可能出现的极端最大日雨量的计算结果表明，云南100年一遇的极端最大日雨量超过200 mm的区域中心与目前的极值中心分布趋势相近，但降水量及分布区域均呈增大态势；滇南部分站点200年一遇的极端日雨量甚至突破320 mm。
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user: 摘 要 跨境电商的发展大力地促进了跨境物流由传统大批量、少批次的物流运输模式转变为少品种、多批次的，更趋于个性化与专业化的物流服务模式，可以加强顾客的购买体验，提高整体物流的效率。但是，与此同时，对跨境物流过程中的仓储、运输、配送等多个环节要求更高，如何完美地实现物流中的7R，更高效、更准确地将客户所需的产品送到目的地，同时有效地控制成本，成为了目前很多企业的症结所在。跨境电子商物不同于国内电子商务，物流环节更多，运输时间更长，从而导致跨境电商物流成本居高不下，服务效率得不到提高，对于国内从事跨境电商的企业来说成本一直是问题所在。本文通过对A公司在速卖通平台的跨境电子商务业务为基础，分析A公司目前的跨境电子商务经营情况，通过德尔菲法与层次分析法结合分析出最适合从北京运往第三方海外仓的运输方式与作业成本法结合确定运输方式与成本，使产品定价更有依据。 关键词 :跨境电子商务，物流运输成本，层次分析法，控制成本 Copyright © 2019 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. 导论 1.1. 研究背景 随着信息化的出现和发展，电子商务这一经营活动形式也开始出现，电商企业主要是通过互联网等多种电子工具在全球范围内进行贸易交易，从而打破了传统贸易交易的空间局限和时间局限等，是一种新型的行业类型 [ 1 ] 。近年来随着消费者购买力的提升，对于日常生活品质都有了更高的要求，国内外市场对于海外商品的需求量变得越来越大，许多人纷纷加入了“蚂蚁搬家”模式的销售行为，也就是通俗的代沟和海淘，但是供不应求，从而形成了跨境电子商务的贸易方式，也有效地促进了进出口贸易的发展 [ 2 ] 。 国际物流是一个非常丰富的专业领域，跨境电子商务平台的产生，使得买卖双方可以越过中间环节直接进行交易，如图1，小微企业甚至是单独的个人都可以参与到国际贸易中来，实现跨境电商一站到底式交付式的跨境物流，促进了跨境电子商务网络零售的发展。目前我国跨境出口物流存在的主要问题，包括物流成本高、运输及配送周期长、信息系统不健全、逆向物流功能缺失、清关障碍及汇率风险等 [ 3 ] 。 1.2. 研究意义和目的 A公司在速卖通平台的业务主要是针对于服装销售，从事产品的原材料采购、生产、加工以及销售整个流程。2014年加入速卖通平台并入驻精品馆，拓展海外市场，起初凭借产品质量高、款式新颖、价格低廉吸引了大批海外用户。 图1. 国际物流常规流程图 本文通过A公司在电子商务平台的经营为对象，对其线上物流模板进行整合，同时根据公司发展战略，对于第三方海外仓开展后如何选择合理的运输模式，最终合理地对线上产品定价进行分析。希望能够通过本文的分析研究，有效地控制A公司物流运输过程中的成本。 1.3. 文献综述 国内很多学者都对跨境物流所面临的问题以及国际物流成本控制提出过建议，其中包括：建立物流信息系统、自建物流、完善政策等。徐馥(2017)提出跨境电子商务物流所面临的困境有：物流成本相较国内高、贸易壁垒不可避免、地缘政治危机影响跨境电商运输、运输周期长、汇率波动的影响、售后服务跟不上等 [ 4 ] 。徐利枝(2012)等人提出运输成本以及效率对出口贸易的影响，分析研究表明公路铁路运输成本与港口效率是影响贸易扩展的主要因素，通过贸易引力模型，对影响因素进行改变和控制分析 [ 5 ] 。 但是细化对于物流成本的控制研究相对较少。屈航(2018)在针对物流企业成本控制存在的问题及对策中提出管理者在选择运输方式时，必须分析各种运输方式的经济性，根据企业自身的运输能力和客户的要求，再做运输决策，选出最合理的运输方式。在决策时，应先明确各种交通运输方式的优缺点。同时，在运输服务与运输成本之间、运输成本与其它物流成本之间存在着“效益背反”效应，如果太过降低运输成本，而让货物在仓库堆积太久，仓储成本就会增加，即在选择运输方式时，不能只看运输成本的多少。选择好运输方式后应规划好运输路线，提高运输经济效益。主要方法有德尔菲法、层次分析法、作业成本法等。张苇苇(2015)作业成本法在电商企业物流成本中的应用中提到，应用作业成本法来建立成本核算系统，以此来达到提高企业经营效率的目的 [ 6 ] 。本文就A公司的现状，利用层次分析法和作业成本法，先建立模型，进行分析整理，再通过层次分析法综合考量确定最佳的运输方式，最后采用作业成本法，将成本细分均摊到每件商品上，作为线上产品定价的依据。通过合理的规划和控制物流成本，使A公司在降低成本的同时保证质量，提高企业竞争力。
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user: 2. 物流运输成本分析与模型的建立 降低物流成本首先要分析出影响物流成本的原因，归纳出主要的影响因素，选择合理的模式规避有可能增加成本的环节，从而有效的相对控制物理成本浮动。利用德尔菲法、层次分析法、作业成本法三种方法结合建立模型，筛选出适合A公司将商品批量的从国内运往海外仓的物流运输方式，计算出单个商品的物流成本。该模型利用德尔菲法与层次分析法进行指标的筛选与各项指标权重的确定，计算权重获得总得分，选择出最佳运输方式。确定运输方式后根据作业成本法进行运输成本核算，确定出商品的单位运输成本，为线上定价提供依据。 1) 德尔菲法。如图2，专家调查法之一，定性预测方法，采用匿名的方式征求专家的意见，专家之间不进行任何直接或间接的联系，由工作人员对专家的意见进行反复归纳、统计和分析 [ 7 ] 。 图2. 德尔菲法流程 2) 层次分析法。基本思路：设定一个总目标，问题分解，按照要素间的相互关联以及上下层关系，要素按不同层次组合，形成多层结构模型 [ 8 ] 。经过多次检验、调整 [ 9 ] 。层次分析法的分析如下： ① 建立递阶层次结构模型，具体如图3。 图3. 递阶层次分析结构模型 ② 构造出各层次中的所有判断矩阵。重要性系数的数字含义如表1。 Table 1 The numerical meaning of the importance coefficien 重要性系数 含义 1 两元素相比，前者与后者重要性相同 3 两元素相比，前者比后者稍微重要 5 两元素相比，前者比后者比较重要 7 两元素相比，前者比后者非常重要 9 两元素相比，前者比后者极度重要 2; 4; 6; 8; 介于上述相邻两元素判断的中间 倒数 若A对B的重要性为C，则B对A的重要性为1/C 表1. 重要性系数的数字含义 ③ 权重向量W的计算方法。采用幂法迭代计算，求出判断矩阵A的最大特征向量。 任取n维归一化初始正向量 W ( 0 ) = ( W 1 ( 0 ) ， W 2 ( 0 ) ， ⋯ ， W n ( 0 ) ) T 。 ④ 计算 W ˜ ( k + 1 ) = A K ( K ) ， k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ 。 (2-1) ⑤ 归一化 W ˜ ( k + 1 ) ，即计算 W ( k + 1 ) = W ˜ ( k + 1 ) / ∑ i = 1 n W ˜ i ( k + 1 ) 。 (2-2) ⑥ 精度检查。对于预先给定的 ε ，当 | W i ( k + 1 ) − W i ( k ) | < ε ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 时， W ( k + 1 ) 即为所求的特征向量，继续往下计算最大特征值；否则返回④。 ⑦ 计算最大特征值。 λ max = 1 n ∑ i = 1 n W ˜ ( k + 1 ) W i ( k ) (2-3) ⑧ 一致性检验，为保证数据的合理性需要对数据进行一致性分析。 一致性指标CI的计算公式： C I = λ max − n n − 1 (2-4) 若CI = 0则B一致，CI越大，B的不一致程度越大。 引入随机一致性指标-RI，具体如表2。 Table 2 Random Consistency Indicator R n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0 0 0.58 0.69 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 表2. 随机一致性指标RI 一致性比率CR (用于确定B不一致的允许范围) C R = C I R I (2-5) 当CR < 0.1时，B的不一致程度在允许范围内。此时B的特征向量为权重向量。 3) 作业成本法(Activity based costing)：作业动态追踪记录，间接成本精准分配方法。具体的流程如图4。 由流程图可以看出，作业成本法应用四个方面。 ① 分析和确定资源。 ② 分析和确定作业。 ③ 确定资源动因分配。 a) 确定资源动因分配率α：α i 表示某项资源动因分配率；M i 表示某项资产耗费；N i 表示该项资产耗费的动因量。 a i = M i N i (2-6) 图4. 动因视角下作业成本法的分析流程 b) 确定资源动因分配率以后便可以确定各个作业所消耗的资源X i ，X i 表示某项作业应分配的资源；N i 表示该项资产耗费的动因量；α i 表示某项资源动因分配率。 X i = N i × α i (2-7) c) 某项资源的总耗费X： X = ∑ i = i n X i (2-8) ④ 作业动因分配。 a) 作业动因分配率β： β i ——作业动因分配率； Q i ——作业成本； P i ——作业成本动因量。 β i = Q i P i (2-9) b) 确定作业成本动因分配以后便可以确定各项作业所消耗的成本 Y i 。 Y i = P i × β i (2-10) c) 某作业中心的作业成本Y： Y = ∑ i = 1 n Y i (2-11)
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user: 3. A公司跨境电子商务物流现状分析 3.1. A公司简介 A公司是一家集服装研发、设计、生产、国际贸易以及产业投资为一体的综合型企业。起初主要客户为国内女性，主要针对年轻群体，以实体店的形式销售服装。在这个跨境电子商务平台盛行的时期，A公司希望把握住机会，将自主品牌打造得更好，拓展市场吸引更多的国外客户，不仅仅是在服装设计以及细节的把控，更希望能够大幅度的提高服务质量，将自有品牌打造得更完美。 2012年加入速卖通平台，严格把控服装的生产，致力于设计更符合外国人身材和特征的服装，凭借价格低廉、质量和优质设计很快吸引了大批客户。但是由于近年来电商平台的兴起和跨境贸易的发展，更多的企业加入了速卖通平台，竞争压力越来越大。 3.2. SWOT分析 首先对A企业进行SWOT分析，通过对企业内部和外部的综合分析，得到目前公司发展的优势和劣势所在，能够使公司的调整更加准确，更有针对性的解决目前存在的问题，建立长期战略目标 [ 10 ] 。 内部因素：Strengths和Weakness，对于A公司来说，内部的优势和弱点随着平台的经营突出的越来越明显。A公司起初入住速卖通平台，走“高端平价”路线，上线所有产品全球范围包邮，对于一些订单量稀少且偏远国家为了店铺等级评价甚至采用收费更高的快递服务，例如DHL。没有自营物流，全部依赖平台所提供的服务，导致物流相关的差评数量较多，而且没有主动权，当发生纠纷时不占优势，平台可能会支持买家直接办理退款和索赔，所以物流的合理设置成为了首要弱点。 外部因素：Opportunities和Threats，机会和威胁对于企业的发展是并存的。早在2014年A企业就入住了速卖通平台，在平台经营的几年时间积累了不少买主，所以大力发展跨境业务成为了A公司发展的重大机会。大面积的全球包邮以及没有合理的物流方案规划很可能导致利润的减少和亏本情况的发生。 在跨境电子商务过程中，还有一个模块的成本控制尤为重要，就是物流成本部分。通过线上物流方式的规划和合理使用，高效的提高物流服务质量，带给顾客更好的服务体验使A企业的品牌口碑的到提升。 与此同时，综合上述分析以及对于近半年来差评的分析，A公司还准备开展海外仓的使用，准备利用海外仓，提高部分国家和地区的物流效率的客户体验。 3.3. A公司出口业务物流运输成本 目前A公司的出口销售全部使用的平台提供的物流，常用的分为标准物流、经济物流、专线物流以及一些商业快递例如DHL、UPS等。主要是集货的方式运输，客人下单后由企业将快递包裹寄往每个物流的集货中心，等集货中心收集够一定量的快递时统一发往各个目的地。大模块的划分，物流成本分为国内段和国际段两部分，国内段可以通过长期合作的方式将物流成本稳定在一定价格上，而国际段物流就是卖家通过后台的物流模板设置，平台会对每一笔交易计提佣金。 平台上的物流模式选用 目前A公司在平台上使用的物流模式单一，全部采用邮政小包，虽然避免了由于产品增加导致的多次调整，但是由于这样粗略的方式，导致物流时效过长，一般为60天，丢包率高、非挂号小包不能全程跟踪，使客户购买的意愿大大降低。经过后期细分的计算，会发现有更多合适的物流服务，时效更快且费用更低。
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user: 5. 结论与展望 跨境电子商务的发展给国际物流带来了巨大的发展空间也带来了很多的挑战，在诸多企业不断加入 Table 1 3 Logistics transportation operation costs for four product 作业 作业成本 作业分配率 裙装 上衣 裤子 配饰 消耗动因数 金额 消耗动因数 金额 消耗动因数 金额 消耗动因数 金额 运输 19683 27.4 265 5881 131 4428.8 121 4428.8 181 4954.4 管理 22，822.8 11.41 750 6846 420 5134.5 430 5134.5 400 5705 通讯 1379.4 22.99 22.5 413.82 12 310.37 13.5 310.37 11.5 344.65 财务 1261.8 21.03 18 378.54 13.5 283.91 13.5 283.91 15 315.25 合计 45，147 - 13，519.36 - 10，157.58 - 10，157.58 11，319.3 平均/件 - 24.53 - 18.5 - 18.7 11.3 表13. 四种产品的物流运输作业成本 这个行业的同时，竞争力也越来越大 [ 14 ] 。针对跨境电子商务的发展变化，国家也在积极响应并建立针对跨境电子商务物流的自动化、信息化所必须的基础信息制度 [ 14 ] 。 本文以层次分析法为基础，确定最佳运输方式，能够尽量满足目前企业的需求，简要地从作业成本分析法对物流过程中发生的成本进行细分，使不同产品的物流成本也体现有所不同，使最后产品定价更加科学化。 就目前A企业的战略选择来看，已经准备开展第三方海外仓的服务，A公司在交易前就可以将商品大量、充足地储存到境外仓库，从而避免跨境物流报关、报检、跨境物流运输等环节意外风险的发生，确保物流的时效性，促进中国跨境电商品牌化建设和开拓海外市场 [ 15 ] 。 A公司要想建立科学的成本控制制度，需要研究和完善的地方还有很多。在今后的发展中，采用科学高效的方法开展物流成本控制工作，灵活运用市场资源和政府政策，在政策的指引下合理优化成本控制。
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user: 摘 要 对山东理工大学经济学院的300余名学生进行了问卷调查，问卷的设计主要从四个总的方面展开：课前预习情况、课堂学习情况、课后学习与作业情况以及考前复习情况，最终得到了259个有效数据。对问卷每个选项赋予数值，导入SPSS进行因子分析，然后将期末成绩分为优秀、良好、及格、不及格四个层次进行有序逻辑回归分析，对大学生数学成绩与学生平时学习情况之间的相关性进行分析研究。 关键词 :大学数学，平时学习情况，因子分析，有序逻辑回归分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 目前，国内外对于大学生学习成绩的研究主要集中在学习成绩与影响因素之间的调查分析上，如张志红和耿兴芳 [ 1 ] 对学习态度对大学生学习成绩的影响进行了实证分析；哈尔滨理工大学和哈尔滨师范大学 [ 2 ] 运用主成分分析在对大学生学习成绩影响因素的相关性分析中得出第一主成分是学生的学习态度和兴趣；孔慧华和潘晋孝 [ 3 ] 运用主成分分析和聚类分析对学生学习成绩进行了研究；2009年的教育探索 [ 4 ] 中探究了非智力因素对学生成绩的影响。在大学校园特殊的学习环境下学生平时的学习情况成为影响学习成绩高低的主要原因之一。我们以山东理工大学财管、市销和金融三个专业的学生为调查对象，设计调查问卷，共收回问卷308份，最终得到有效问卷239份。
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user: 2. 数学成绩与平时学习情况的因子分析 取每个选项得分的中间值为学生所选的每个问题答案的最终得分，将数据导入SPSS中，进行因子分析，将数据进行描述、提取、旋转和得分。 Table 1 KMO and Bartlett tes KMO取样适切性量数。 0.879 巴特利特球形度检验 近似卡方 1641.482 自由度 190 显著性 0.000 表1. KMO和巴特利特检验 由表1可以得出数据的近似卡方为1641.482，显著性趋近于0 (假设显著性水平为0.05)，由于该数据显著性水平小于0.05，故拒绝原假设，即认为相关性系数矩阵与单位阵有显著差异。另外，KMO为0.879 > 0.7，因此适合做因子分析。 所有变量的提取度都没有达到76%，因此这些变量的信息丢失较多，尤其是课前预习程度和做往届试题这两个变量的信息丢失严重。因此，本次因子提取的总体效果不理想。首次提取出的7个变量累计贡献率为67.528%，小于75%，因此对变量进行第二次提取。 图1. 碎石图 由图1显示，前9个因子的特征值大于1，第10个以后的因子特征值较小，对原有变量的贡献率较小，剔除一个因子后，累计方差贡献率达到了75.641%，因此提取9个因子是合适的。从旋转后的成分矩阵表中可以得出：前7个变量可以用第一个因子解释，第8~10个变量可以用第二个因子解释，第11、12个变量可以用第三个因子解释，第13、14个变量可以用第四个因子解释，第15、16个变量可以用第五个因子解释，第六个因子解释了第17个变量，第18个变量用第七个因子解释，第19个变量用第八个因子解释，第20个变量用第九个因子解释。 根据成分得分系数矩阵计算各因子主得分： F1 = 0.165 * 文理科 + 0.119 * 高考数学成绩 + 0.243 * 听课认真程度 − 0.030 * 学习时间 − 0.037 *做往届试题 − 0.190 * 参加模拟考试 − 0.051 * 整理笔记 − 0.005 * 错题整理 − 0.150 * 自觉做作业 − 0.035 * 保存作业 − 0.032 * 作业自我批改情况 + 0.070 * 作业认真情况 + 0.041 * 作业独立情况 + 0.030 * 课后复习情况 + 0.256 * 玩手机情况 + 0.275 * 回答问题跟上思路 + 0.108 * 课堂纪律遵守情况 + 0.062 * 课前预习情况 + 0.244 * 课堂内容理解程度 − 0.096 * 考研计划 依次计算F2~F9，可以看出：考前学习时间并不能直接影响学生期末成绩，我们不能说平时学习努力的学生成绩一定比平时只顾贪玩的学生成绩好。
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user: 3. 数学成绩与平时学习情况的有序逻辑回归分析 首先，抽取数据中金融专业的有效数据，将数据里的期末数学成绩按照以下标准分为四个层次：成绩在90分以上的为优秀，记为1；成绩在70~90分为良好，记为2；成绩在60~69分为及格，记为3；成绩在60分以下的为不及格，记为4。将期末数学成绩设为因变量，高考数学成绩设为协变量，将文理科、考研计划、课前预习情况、听课认真程度、课堂内容理解程度、课堂纪律遵守情况、回答问题跟上思路、玩手机情况、课后复习情况、作业认真情况、作业独立情况、作业自我批改情况、自觉做作业、保存作业、错题整理、整理笔记、参加模拟考试、做往届试题、学习时间设为因子。 Table 2 Parallel line tes 模型 −2对数似然 卡方 自由度 显著性 原假设 64.650 常规 0.000 b 64.650 90 0.980 表2. 平行线检验表 原假设指出，位置参数(斜率系数)在各个响应类别中相同。a. 关联函数：分对数。b. 对数似然值实际为零。数据中可能存在完全分隔。不存在最大似然估算值。 由表2显示，p值0.98 > 0.05，故不拒绝原假设，即认为假设成立，因此可以使用多重有序逻辑回归。 根据似然比检验结果表显示：该检验的原假设为所有纳入自变量的系数为0，而表中最终显著性为0 < 0.05，这说明了至少有一个变量系数不为0，并且具有统计学显著性，使得模型整体具有意义。拟合优度检验提供了Pearson卡方和偏差卡方两个检验的检验结果，显著性值越大说明拟合程度越好，在检验结果表中显著性均为1，说明拟合程度高。 参数估算值表显示：阈值对应的期末数学成绩 = 1，2，3，三个估计值分别表示在本次分析中拆分的三个二元逻辑回归常数项。位置中变量所对应的参数估计值为自变量的估计值。其中，除高考数学成绩外，其他变量为多分类，在分析中被拆分成了多个哑变量。比如：课前预习情况被拆分成了课前预习情况 = 30、45、70、88这四个哑变量，分别于课前预习情况 = 98来进行比较。课前预习情况 = 70的估算值为−0.625表示，课前预习情况 = 98的那些学生期末数学成绩比课前预习情况 = 70那些学生成绩高一个等级的可能性 = exp (−0.625) = 0.535倍，其他系数解释相同。因此可以看出：课前预习情况越好的学生，期末考试成绩越高。 综上可得：期末数学成绩与高考数学成绩、文理科及是否有考研计划之间并没有直接关系；课前预习情况要适当，过于深入反而会影响上课听讲认真程度；上课认真听讲、遵守课堂纪律、紧跟教师思路都会对期末成绩有影响，做得越好的学生成绩越优秀；上课玩手机过于频繁的学生期末成绩比上课几乎不玩手机的学生期末成绩低一个等级的可能性是exp (−4.328) = 0.013倍；而课后作业完成情况、批改情况、保留情况都不直接影响期末数学成绩；在考前付出时间比平时学习时间越多的学生往往是平时学习情况越差的学生，这些学生虽然平时没有做好课前预习、上课没有认真听讲，但考前往往付出比平时学习时间多2、3倍的时间，通过临时抱佛脚也能取得不错的成绩。
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user: 4. 结论 大学生数学成绩与平时学习情况之间具有相关性，做好课前预习的学生上课听讲情况更好，更能跟上教师的讲课进度和思路；上课认真听讲的学生比上课只顾低头玩手机的学生掌握知识更牢固；课后做到认真完成作业、及时巩固老师课上所讲内容的学生比考试前临时抱佛脚的学生成绩更高。班干部应配合教师督促班级学生认真听讲，可以在上课时挂手机袋让学生上交手机；学生应分清主次，首要任务就是学习，上课时认真听讲紧跟教师思路、课后独立完成作业、及时复习上课学习的内容，调整自己的心态。
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user: 摘 要 随着互联网的发展，大学生成为网络购物的主力军。因此，对大学生网络购物的相关因素进行调查分析，有利于我们研究大学生的哪些特点和网络购物有关以及网络购物对大学生的影响，从而为大学生的生活和学习提出建设性的意见。本文首先通过阅读大量和网络购物相关的文献，主要提取出三个主要的因素进行调查：大学生的个体特性变量、网络购物变量、成绩因素变量。然后，通过调查问卷的方式收集了和大学生购物相关的因素的数据，并通过聚类分析对变量进行简单的归类，通过因子分析找到所选变量的潜在关系，然后通过典型相关分析研究出网络购物和学习成绩之间确实存在相关关系。本文得出结论：1) 大学生个人特征中的生源地、专业、年级和网络购物的单次交易额、平均每个月的网络购物次数、网购的年限之间存在着相关关系；2) 网络购物的平均每个月购物的次数、网购年限、单次交易额和大学生的学习成绩存在着相关关系。最后，结合调查分析结果，对大学生个人的学习安排和学校的活动、自习时间安排提出了建议，并总结了此次研究的不足并对后面的研究做出了展望。 关键词 :大学生，网络购物，典型相关分析，因子分析 Copyright © 2019 by author(s) 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 随着互联网的发展与手机普及率的上升，网络购物作为一种新兴的购物方式，已经极大地影响着人们的生活方式，成为了人们生活不可分割的一部分，由于网络购物极大地方便了我们的生活，所以近些年来网民的规模持续扩大，网购群体不断壮大，尤其是对于知识结构完整的大学生群体。 据中国互联网信息中心(CNNIC)发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》中的数据显示：截至2018年12月，我国网络购物用户规模达6.10亿，较2017年底增长14.4%，占网民整体比例达73.6%。手机网络购物用户规模达5.92亿，较2017年底增长17.1%，使用比例达72.5%。由此可见互联网发展的迅速，移动端购物的兴起，大大的改变着我们的生活方式(如图1)。 图1. 2017.12~2018.12网络购物/手机网络购物用户规模及使用率 2018年，商品交易类应用持续高速增长，网络购物用户规模高速增长，可见电子商务的持续发展大大地影响着网民的生活(如图2，摘自第43次《中国互联网发展状况统计报告》)。在中国众多网民中，10~39岁的网民占比最高，占整体的67.8%，其中20~29岁的网民占比最高，达26.8%；在校大学生正处于这个年龄阶段。从职业的角度来看：学生所占比例为25.4%，处于第一位。因此，可以很明显看出大学生正是网上购物的最主要的力量。大学生的消费方式受到自身的一些特点影响，因此研究大学生网络购物的相关因素就非常有意义。 图2. 中国网民年龄结构
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user: 2. 研究内容及研究方法、研究对象 2.1. 研究内容 本文的主要研究内容： 1) 分析大学生的专业、年级、生源地与网络购物之间的相关关系，研究学习成绩与网络购物之间的关系。 2) 从大学生个人特征、学习成绩、环境因素这三个方面下的具体因素对大学生网络购物频率的影响。本文通过典型相关分析研究学习成绩和网络购物之间的关系。 2.2. 研究方法 通过阅读大量的文献，初步确定了大学生网络购物的影响因素，最终设计了《大学生网络购物相关因素调查问卷》，通过微信、qq空间等网络平台进行发放，客观科学的收集了大学生网络购物的相关因素指标。 本文主要用SPSS20.0和SAS软件对有效的数据进行处理。 2.3. 研究对象 这次调查选取的是天津工业大学在校大学生，通过发放调查问卷的形式，收集大学生网络购物行为的因素指标，寻找出相关的影响因素。
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user: 3. 大学生网络购物行为的相关研究 通过对相关文献的查阅发现，针对大学生网络购物的相关研究的方向主要偏向于网络购物信任影响因素以及大学生网络购物行为和满意度的影响因素的研究。查金祥(2006)等基于预期不确认理论和服务质量衡量理论，建立了一个购物网站服务质量、顾客期望与网络顾客满意度之间关系的结构模型，研究了网站的各方面因素是否会对顾客的满意度产生影响 [ 1 ] 。大多是从经销商的角度去研究消费者的行为：Seock Y (2008)等调查了大学生的购物取向，并检查了他们的购物方向之间的关系，搜索了在线服装产品的信息和购买以及男女学生之间的差异，结果显示，参与者的购物方向与他们在线搜索服装项目信息和购买服务项目显着相关。此外，男性和女性参与者在购物方向，在线信息搜索和购买体验方面表现出显著差异，从而为经销商做出营销策略提供了建议 [ 2 ] 。Jadhav V等(2016)考虑到大学生网络使用和网上购物的增加，本次定性研究的目的是探讨影响孟买文学评论中大学生网上购买行为的因素 [ 3 ] 。张婷婷(2016)研究商家如何获得消费者的信任，消费者对商家的信任被什么因素所影响，从而以大学生为研究对象，通过问卷调查和统计分析方法对大学生网络购物信任影响因素进行探索 [ 4 ] ；冯亮(2017)等对有网购经历的567位在校大学生的实证调查，从网购经历时限、网购产生原因、网购渠道与频率等九个方面对大学生网购的特征展开分析 [ 5 ] 。王思雨、杨颜羽等研究了大学生网络购物动机以及影响因素，从而为实体零售提出了建设性的意见 [ 6 ] ；冯燕(2011)运用SPSS软件分析了网络口碑的效价、数量、内容质量和视觉线索与网络行为之间的关键影响因素，分析出大学生的感知有用对网购意向的作用更大，并且为商家提出了建议 [ 7 ] ；陈广明(2014)调查研究了大学生网购消费群体在网购的时候满意度的影响因素，应用了CSD加权平均法，构建了数学模型，并为网商在提升消费者的满意度方面提供了策略支持 [ 8 ] ；也有学者逐渐从大学生的角度进行研究，从而为大学生网络购物做出引导：郑梅钦(2013)通过研究大学生网购时间、目的、心理及行为而判断大学生是否网购成瘾，分析大学生网购成瘾因素，总结出成瘾的过程，最后给出了应对策略 [ 9 ] 。陈治(2013)等通过问卷调查，获得了大学生网购三大影响因素(网络购物特点、商品因素、个人情感因素)的数据信息，利用层次分析法、Logistic回归模型、方差分析等方法结合所调查样本特征变量对大学生网购冲动行为的影响因素进行研究，结论表明，商品因素及浏览网络时间会显著影响大学生网购冲动行为。从而建议大学生应进行自我控制，适量适时进行网络购物 [ 10 ] 。
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user: 4. 大学生网络购物相关因素的调查方案与数据搜集 4.1. 大学生网络购物相关因素的设定 4.1.1. 个人特征因素 阅读大量的文献，研究大学生网络购物的相关因素，总结出大学生的个人基本特征包括大学生的年级、专业、生源地、月生活费以及大学生在学校的任职情况。 4.1.2. 网络购物特征因素 在大量的文献中可以找到研究大学生的网络购物时大都是通过研究大学生网络购物的频率、网购年限、网购理由、资金来源等因素综合分析大学生的偏好和选择。本文主要是探讨大学生的网络购物的频率，浏览网站的频率以及网络购物的时间段等与大学生的成绩方面的因素的相关关系。 4.1.3. 学习成绩因素 针对学习成绩因素的选取，我查找了大量的文献，主要是确定能够评估学习成绩的因素，鉴于学生对于各科成绩的具体分数应该无法准确记忆，所以选择了专业排名，能够准确的反映综合成绩，同时通过调查四六级的通过率来评估学习成绩，后期通过相关分析来检验这些因素是否相关。 4.2. 调查问卷设计 4.2.1. 调查问卷的结构设计 调查问卷是研究群体行为的一个有力的工具，通过对定性问题的转述，进行大量相关问题的收集，然后进行量化，可以达到定量研究的目的。本文在前人研究的基础上，设计了一套全新的调查问卷。本次调查问卷主要从大学生个人情况、网购特征、学习成绩三个方面进行调查。 1) 大学生的基本情况。个人情况中包括的指标有年级、专业、性别、任职情况、家庭背景、生源地、月生活费； 2) 网购特征主要从网购时段、平均每个月网购次数、网购年限、单次交易额等指标进行调查； 3) 学习成绩主要从专业排名、四六级成绩、平均每天的学习、自习时间等进行调查。 4.2.2. 问卷量表 本文结合国内相关文献中的相同变量或相关变量的测量量表，如表1，设计出了本次调查研究问卷调查量表，共有3个变量涉及24个问题。 Table 1 Questionnaire scal 研究变量 变量测量 参考文献 大学生自身 人口统计因素 您的性别 Pereay [ 11 ] ； 尹世久 [ 11 ] 等 您的年级 您的专业 您的每月生活支出 其他因素 您的生源地 自增 您的任职情况 自增 网上购物特征 您的网购时段 魏源 [ 12 ] 您平均每个月网上购物的次数 您的网购年限 您的平均单次交易额 网络购物特征 您的网购理由 自增 您的主要网购渠道 您平时购买商品最多的是 您的资金主要来源 您网购问题中的处理方式 成绩 学习因素 您的专业排名 自增 您的四六级成绩 您平均每天自习的时间 您的上课出勤率 您平均每天的课程 其他因素 您的兼职和社团活动时间 自增 您的其他上网时间 表1. 问卷量表
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user: 6. 结论与对策建议 6.1. 结论 6.1.1. 大学生自身因素与网络购物 大学生自身的背景因素和大学生的网络购物情况有一定的相关关系。其中个人特征的生源地、专业、年级被证实和网络购物的单次交易额、网购时间段、平均每月的网购次数之间存在着相关关系：大学生的生源地与网购的单次交易额之间存在着相关关系，沿海地区的学生比起东北地区的学生的单次交易额会更高一点，这和沿海地区的经济发展比较相关；大学生的专业不同，所集中的网购时间段也不同，其中理工科的学生大多集中在晚上的时间段；大学生的年级不同，平均每个月的网购次数也会不一样，这可能和大学生刚进入大学时刚接触网络购物，对学校以及周围的同学都不是很熟悉，所以在网络购物的方面就会相对关注较少，随着年级的增加，有越来越多的需求，同时越来越注意自己的形象，相对的课程量也在慢慢减少，自己也能很好地应对学习问题，所以网购的次数也会相对的增多。 6.1.2. 大学生网购因素与成绩因素 探讨了大学生的网购因素和学习成绩因素之间关系，用典型相关分析证实了网购年限和网购次数越高的学生，对成绩会产生负面影响。分析出网购次数、网购年限、单次交易额和专业成绩、四级成绩、六级成绩之间具有相关性。 6.2. 对策建议 大学生应该理性购物，合理安排网络购物时间；学校应该丰富校园活动，开展适量的自习时间，对学生的学习时间安排进行一定的指导；网络零售商在营销的过程应该规范自己，不要用各种营销手段蛊惑大学生群体。
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user: 摘 要 目的：探索青少年父母和同伴依恋、自尊与社交焦虑的关系，为改善青少年社交焦虑、促进心理健康发展提供理论参考。方法：采用亲密关系经历量表简明版、青少年社交焦虑量表以及自尊量表调查467名青少年父母和同伴依恋特征、自尊水平以及社交焦虑程度。结果：1) 青少年依恋回避、依恋焦虑均与社交焦虑呈显著正相关，与自尊呈显著负相关，社交焦虑与自尊呈显著负相关。2) 自尊在依恋回避与社交焦虑之间起完全中介作用，在依恋焦虑与社交焦虑中起部分中介作用，且自尊对社交焦虑具有反向预测作用。结论：自尊在青少年依恋特征对社交焦虑的影响中起中介作用，青少年高自尊可以缓冲高依恋回避、高依恋焦虑对社会互动的不利影响。 关键词 :依恋关系，社交焦虑，自尊，中介作用 Copyright © 2019 by author(s) 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 青少年时期是个体发展的重要阶段，如何应对日渐复杂的人际关系和社会情境成为青少年要面对的重要挑战，青少年在面对社会情境时更容易表现出退缩和回避行为，并害怕被他人评价(钱佑杰，张进辅，2011)。个体应对社会情境的这些表现均伴随着焦虑情绪，这就是社会焦虑。这些行为均是社会焦虑的主要表现(刘小珍，史梦华，肖彦，温远丽，2017)，社会焦虑会损害青少年的社会适应，使其更多体验到孤独和压抑，若不能及时干预，甚至发展为严重的社会焦虑障碍(Morrison & Heimberg， 2013; 朱海东，刘云艳，陈蔚，2010)。 青少年社交焦虑水平的高低可能与其早期人际经验，特别是依恋经验有关(郭晓薇，2000)。安全依恋个体更可能拥有良好的社交表现和理想的人际关系，因而社会焦虑水平更低。高依恋回避个体通常使用抑制激活策略，轻视依恋需要并拒绝和回避他人的亲密行为，这将导致他人对个体的接纳水平、喜爱程度和评价降低，从而使个体在人际交往中更可能出现社交焦虑(Hummel & Gross， 2001; Riggs & Kaminski， 2010)。而高依恋焦虑个体倾向于使用过渡激活策略，渴望亲近并过分依赖他人，同时因为其负性自我表征而过度担心被他人拒绝和抛弃，这些均可能导致个体在人际交往中更容易出现社交紧张，从而使得个体产生社交焦虑(Riggs & Kaminski， 2010; 魏征新，霍莉钦，2009)。研究发现个体的依恋回避、依恋焦虑程度越高，个体表现出的社交焦虑情绪越严重(戴晓天，2012；McCarty， Boettcher， Lieberman， Russell， & Mosbacher， 2012)。Riggs和Kaminski (2010)研究发现，青少年与父母、同伴的依恋质量能够显著地负向预测社交焦虑。Holland和Roisman (2010)的研究也得到了类似结果，表明不安全依恋可能导致社交焦虑等人际社交障碍和情绪问题的产生。因此，我们认为个体依恋安全水平越高则社会焦虑越低，并提出假设1：青少年依恋焦虑和依恋回避水平对社交焦虑具有正向预测作用。 尽管研究表明依恋与社会焦虑关系密切，但二者关系的机制仍不清楚。自尊可能在依恋和社会焦虑中发挥着重要作用。首先，自尊与依恋密切相关，安全的依恋关系有助于个体形成良好的归属感和把握感，从而有助于个体形成高自尊。自尊是在他人对其社会角色的评价基础上产生的对自我评价的结果(张林，李元元，2009)，是在个体人际互动，特别是与重要他人互动中形成的，他人对个体的态度和评价是其建立自尊的主要依据，特别是重要他人(王争艳，刘迎泽，杨叶，2005)。研究发现依恋焦虑、依恋回避与个体的自尊水平呈显著负相关(何影，张亚林，杨海燕，李丽，张迎黎，2010；朱海东，2008)。同时，自尊与社会焦虑关系密切。社会计量器理论认为自尊反映了个体人际关系的好坏，高自尊个体的人际关系更加积极，因而体验到更少社会焦虑，而低自尊个体则在交往中遭到拒绝或排斥时更容易体验到社会焦虑(张林，曹华英，2011)。研究发现个体的自尊水平越低，社交焦虑水平则越高，且能够有效预测个体社交焦虑的发生(金晓雨，肖晶，崔丽霞，2013；易阳，辛勇，2012)。研究发现自尊确实在亲子依恋和社会焦虑中发挥中介作用(周英，姚荣英，2013)。该类研究将依恋视为一种单一的实体，但个体可能形成不同的依恋关系。青少年时期个体寻求亲密感和情感支持的对象由父母逐渐转移到同伴(Zeifman & Hazan， 1997)，并开始逐渐发展出同伴依恋。青少年同伴依恋在青少年人格发展和社会适应性中均起着重要意义(雷雳，伍亚娜，2009)，研究也发现同伴依恋关系会影响个体的自尊，如青少年和成年期的同伴依恋可显著影响自尊(Arbona & Power， 2003; Laible， Carlo， & Roesch， 2004)。因此，本研究提出假设2：个体亲子和同伴依恋特征均会通过自尊影响社交焦虑。
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user: 2. 对象与方法 2.1. 研究对象 选取杭州市初中和高中学校各一所，以初中和高中学生为调查对象。共发放问卷496份，回收有效问卷472份，回收率为95.1%。其中男生140名，女生332名；初一年级79名，初二年级76名，初三年级54名，高一年级111名，高二年级77名，高三年级75名。 2.2. 研究工具 2.2.1. 儿童亲密关系经历量表简明版(Experiences in Close Relationships Scale-Short Revised Child Version， ECR-SRC) ECR-SRC共包含12个题项，分为依恋焦虑和依恋回避两个维度，其中奇数题测量依恋焦虑，偶数题测量依恋回避。量表采用7点计分，1为“完全不同意”，7为“完全同意”，各维度总分越高表示焦虑或回避程度越高。邓衍鹤等(2017)对其进行了修订，用以分别测量母子依恋和父子依恋，量表在初中生群体中信效度良好，父–子/母–子依恋焦虑和回避维度α系数分别为0.81、0.87，0.82、0.87，重测组内相关系数分别为 0.80、0.92，0.82、0.91 (邓衍鹤，陈云祥，岳艳春，乎唤，黄宇琛，刘翔平，2017)。本研究以父母和亲密朋友为作答对象分别获得个体亲子和同伴依恋焦虑和回避分数。本研究父母和同伴依恋量表的Cronbach’s α分别为0.84、0.82，表明该量表适用于测量青少年的亲子依恋和同伴依恋特征。 2.2.2. 青少年社交焦虑量表(Social Anxiety Scale-Adolescent， SAS-A) 采用朱海东等(2010)人修订的青少年社会焦虑量表，该量表共包含18个题目，分为三个维度：害怕否定评价，指个体对他人对自己消极评价的恐惧以及对预期可能会受到他人消极评价的担忧，共8个题项；陌生情境下的社会回避及苦恼，共6个题项；一般情境下的社交回避及苦恼，共4个题项。该量表各维度内部一致性系数和分半系数均大于0.606，问卷总体内部一致性系数为0.816，分半系数为0.715，表明该量表信度良好。 2.2.3. 自尊量表(Self-Esteem Scale， SES) 采用Rosenberg (1965)编制的自尊量表评定青少年关于自我价值和自我接纳的总体感受的量表(汪向东，王希林，马弘，1999)。该量表包括10个条目组成，采用4级评分，1表示非常不符合，2表示不符合，3表示符合，4表示非常符合，其中3、5、9、10题为反向计分题。总分范围是10~40分，分值越高，表示个体的总体自尊程度越高，即个体的外显自尊水平高。研究表明该量表具有较高的信度和效度，该量表Conbach’a系数为0.88，重测相关系数是0.82。