DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 《红楼梦》“水”概念隐喻的翻译策略 水作为一种自然元素和生命的支撑物质，它不但与自然相互联系，而且似乎从一开始就与人类生活乃至文化史形成了不可分割的关系。它与中国传统文化有着很深的渊源，中国人与世无争，淡薄名利，处事方圆的思想皆来源于水。本文接下来利用自建的小型《红楼梦》“水”隐喻的中文和英文的语料库，通过ROST-CM和PARACONC软件进行进一步分析，同时辅以人工对比，总结出《红楼梦》“水”概念隐喻的翻译策略。 5.1. 软件分析 首先建立小型《红楼梦》“水”隐喻的中文和英文的语料库，然后进行去噪，使用ROST-CM对中文语料进行自动分词，并自动生成词频统计表。同样，也使用PARACONC加载了英文语料，进行自动的词频统计，结果如下(见表3)。 Table 3 Word frequency statistics of Chinese and English corpu English (United States) 中文 Count PCT Word 词 频数 频率 64 5.451% the 宝玉 4 1.716% 41 3.492% a 忽然 3 1.288% 36 3.066% and 顺水 3 1.288% 32 2.726% of 水流 3 1.288% 31 2.641% in 秋水 3 1.288% 28 2.385% her 水性 2 0.858% 24 2.044% to 风流 2 0.858% 表3. 中英文语料词频统计表 由于中英文化差异，英文的词定义为单个的单词。中文的单个词为字，两个字及以上组成的集合叫做词。从表3不难发现，在中文语料中，与水相关的隐喻表达多使用一些复合词来修饰“水”这个中心语。比如“顺水”，“秋水”，“水性”等。而在英文语料中，高频词多为一些结构词来构成相关的隐喻。 5.2. 《红楼梦》“水”概念隐喻的翻译策略 隐喻具有丰富的文化内涵，用新颖而富有创新意义的隐喻表达来增加原文的表现力，这无疑增加了隐喻翻译的难度 [ 7 ] 。根据上下文语境，恰当选择适当的翻译技巧，并使译文为目的语读者所接受，从而达到传播中华文化的目的 [ 8 ] 。通过对识别出的所有有关“水”隐喻的句子进行分析，总结出了以下翻译策略。 5.2.1. 舍弃喻体 舍弃喻体，顾名思义就是在翻译的过程中省掉了原文中的源概念，使译文更加流畅自然。 17) 说起孩子话来也奇怪，他说“女儿是水作的骨肉，男人是泥作的骨肉”。(Y002c125) And he says the strangest things for a child. Girls are made of water， men of mud， he declares. ( Y002c125) 在这个例子中，不难发现汉语与英语完全不同，属于完全不同的语言系统中。女人是水作的骨肉，也就是说，女人的肉体，骨肉也是水作的。也就是说，这里暗含的隐喻有女人是水，女人的骨肉是水两个隐喻。然而，在翻译的时候并没有翻译出“骨肉”这个词，从这个意义上来说，便是舍弃喻体。 5.2.2. 调整喻体 作者在调整喻体的时候，往往会根据不同国家之间的文化差异进行调整。目标与中某个隐喻的喻体喻源域能和源语言中那个隐喻的喻体域源域在映射上基本对应，该隐喻从原语言到目标语的转换就是恰当的。因此，通过分析隐喻相关句子，得出调整喻体有三种方式：转换喻体，拓展隐喻，意译喻体。 18) 不然，就是他和琴妹妹也有了什么不对的地方儿，所以设下这个毒法儿，要把我拉在浑水里，弄一个不清不白的名儿，也未可知？(090c259) Or maybe， because she bears Sister Baoqin some grudge， she's playing this dirty trick to get me into hot water and give me a bad name—that’s possible too. (y090e259) 由于英汉文化的差异，同一个隐喻意象会在两国的读者心中引起不同的联想。在翻译这种隐喻时，应该用目标语中的同一个意象代替。“hot water”是指处于困境的情况。这样便转换了喻体。 19) 我和他“井水不犯河水”怎么就冲了他！( y069c196) I kept clear of her as well water and river water. How could my horoscope clash with hers? ( y069c196) 在例(19)中，除了翻译“井水不犯河水”之外，作者还增添了一句“kept clear of her”来进一步解释这句话，使外国读者即使缺乏中国的文化背景，也能读懂意思。 20) 一个大些的生得十分水秀，宝玉便问：“你叫甚么名字？”(021c092) The elder of the two had a certain delicate charm. “What is your name?” he asked. (Y021c092) 例(20)“生的水秀”并没有直接翻译成带有“water”的词，而是意译成“had a certain delicate charm”，生动传神的表现了人物的绝世样貌。 5.2.3. 直译喻体 直译喻体也是一种隐喻翻译的策略，有时候直接翻译也能达到所需要的语言效果。 21) 宝玉呆了半晌，忽然大笑道：“任凭弱水二千，我只取一瓢饮。”(091c222) Baoyu thought for a while， then burst out laughing. “However much water there is in the stream， one gourdful will suffice me，” was his reply—indicating that， for him， she alone counted. (y091e222) 在示例(21)中，作者将“鲜艳如莲”翻译成“清新如水”，以表达女孩的美丽容貌。“任凭弱水二千，我只取一瓢饮”表示宝玉的忠诚度，它也被直接翻译成目标语。
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user: 6. 结论 综上所述，《红楼梦》中有关“水”的四个主要的概念隐喻为：[人体是水]，[状态是水]，[具有水特征的物体/现象是水]，[功能是水]。在这种“水”隐喻翻译中使用了不同的翻译策略，这有助于表达本书中暗含的隐喻及表达人物的性格和情感。杨宪益版本的《红楼梦》可以说是极具文化艺术价值，给外国读者较好地呈现了这一中华古典名著，更好地传播了中华文化。
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user: 摘 要 本文对网络舆情分为5大类：从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论，根据不同类型舆论选取其直接影响的商品。根据舆论微博指数确定舆论突发时间，再获取相同时间的商品淘宝指数，运用SPSS曲线回归，通过比较不同曲线的显著性确定舆论微博指数与商品淘宝指数间的关系及具体关系式。最后，我们得到88购物节舆论与女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量的关系。 关键词 :网络舆情分类，SPSS，回归分析，显著性 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 随着计算机技术的日新月异和互联网的快速普及，自媒体的发展可谓乘风破浪。如今微博、微信等为代表的自媒体公众平台己无孔不入，进一步推动了互联网作为网民表达利益诉求和社会关切的重要渠道。“人人都有麦克风”催化网络舆情的生成发酵，自媒体网络舆情时代悄然将至。 2016年1月22日，中国互联网络信息中心，在京发布的第37次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%，超过半数中国人己接触互联网。同时，移动互联网正在塑造一个全新的社会生活形态，随着“互联网＋”的提出，互联网对社会发展的影响空前繁荣。在我们生活中的方方面面都可看到互联网的影子，它给人类带来的进步不容置疑。与此同时，社会突发事件通过互联网传播进而产生衍生影响的情况数不胜数。 我国目前还正处于对突发网络舆情研究的初级阶段，研究理论体系、网民意识素质、立法制度等方面还落后于发达国家水平。但基于我国社会阶级层次、网民知识结构、社会稳定程度以及庞大的人口基数等方面的因素，我国的网络舆情场所较之发达国家有过之而无不及，且造成的衍生影响及网络舆论的影响力同样不可小觑。 当突发事件发生时，政府和传媒公信力的缺失，网民参与意识的不断提高，再加上自媒体亲民、开放的特点及碎片化的信息传播方式，都能推动一件鸡毛蒜皮的小事演化成为全国人民茶余饭后的讨论话题。同时，如今的网上购物可谓风生水起，各种购物网站应运而生，购物形式也是丰富多彩。网购已成为人们必不可少的一种生活方式，很多突发网络舆情都会对某些商品的销售情况有影响 [ 1 ] 。因此我们从实际问题出发，通过分析突发网络舆情，研究网络舆情与商品销量间的关系，方便商家及时掌握消费者的需求。
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user: 2. 网络舆情分类 2.1. 从众舆情(从众、网红、明星同款) 消费者通过网络渠道，获取到他人对于产品的评价、购买意愿或购买行为的信息以及体验感分享之后，改变了自己的产品评价、购买意愿或购买行为，努力与他人保持一致或跟随大众消费产生想要尝试此类产品的心理与现象。比如：某明星代言了某种化妆品或某一网络舆情的衣服，当这种消费行为被认可，评价较高时，其他客户就会效仿。网络舆情的产品，从而引发了一种流行趋势 [ 1 ] 。吴亦凡代言Burberry品牌的销售量就有了很大的变化。在2016年上半年集团利润还低至7200万英镑，自代言起统计到2016年12月31日止，销售收入就达到7.35亿英镑，同比增长22%。 2.2. 客户评论舆情(评价，好评、差评) 发掘引领潜在客户。通过在线客户评论提供导向性信息，以网络舆情的形式由以前的客户向当前的客户提供建议。在线客户评论是指客户在购物网站或者其他评论网站、论坛对某种产品或服务发表的正面或负面的看法，可以根据自己的亲身体验也可以是他人的经历。例如，在购买百乐p500时，淘宝内多家店面均有售卖此款类型的碳素笔，买家可能会根据好评率、店铺评价、月销量决定在哪一个店铺购买。 在线客户评论的质量正在影响消费者的购买意向 [ 1 ] 。通过分析发现，如果评论的内容与产品密切相关、评论的内容真实可靠、评论观点比较中立，并且评论包含了大量有用的信息，这样的评论对于消费者的购买意向的影响越大。也就是说，消费者更倾向于阅读那些高质量的评论，即客观、具体、逻辑性强且能够基于产品的具体特征给出推荐原因的评论。 2.3. 经济舆情(性价比、假日折扣) 客户购买一类心仪的物品时，搜索相关的关键词，淘宝通过数据分析后，向客户推荐搜索相关性高的商品。消费者根据商品价格、规格、优惠力度等条件对商铺进行筛选，而相加比高、优惠力度大的商品往往具有更大的吸引力，例如：双十一、双十二、6.18等各大类折扣节日以及办理会员积分购买商品将享受的独特优惠。 2.4. 社会舆情(气候、地域、政治、突发流感) 1) 根据不同地区的温度、湿度、天气质量情况，在某一时间段推荐某类产品。如：高原地区紫外线辐射强，对于防晒等产品有需求；多雨气候湿润的地区雨伞、内衣裤等商品的需求量更大；北京的冬天由于雾霾会使用3 m口罩；南方地区在梅雨季节对于内衣等用品量的需求增加；在三亚或沿海地区推荐海上用品等等。 2) 由于政治因素，一些恐怖主义极端分子存在着分裂国家的错误思想。这些极端分子制造混乱，令市民处于水深火热之中。例如：港独事件发生之后，港独分子在香港大街上制造混乱，严重影响市民的正常生活，昔日繁华的街道现在几乎没有人逛街购物，对商家的影响是致命的。 3) 猪流感在国内爆发时，猪肉相关产品价格攀升，消毒物品的销售量一度高攀淘宝榜首。 2.5. 文化舆情(文化节日、旅游出行) 庆祝文化节日，需要购买一些相应的礼物或是特色食品。比如：端午节期间，对于粽子、咸蛋黄等食品的购买量将增加。旅游出行时，对于日用品、收纳包、衣物以及防晒或御寒类产品的需求会增加。当到达特色旅游景点时，游客对于旅游纪念品的购买量会增加。
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user: 3. 舆情数据与销售情况数据获取 本文采用Python语言编写数据获取程序，数据来源为第三方(idataapi.cn)微博和小红书API (Application Programming Interfac)接口。程序采用通用的第三方库request库连接API接口。Request是一个采用Apache2 Licensed网络开源协议的HTTP库、基于urllib的Python库。
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user: 4. 问题分析 根据分析，我们发现商品的销售量与价格、信誉、服务质量和客户评论有很大关系，因此通常情况下，并不会受网络舆论的很大的影响。但是，当一个网络舆论的讨论量突然上升较多时，则会对某些商品的销售情况产生较大影响，例如，最近关于电影哪吒之魔童降世的舆论话题讨论量突然上升，相应的哪吒发箍、哪吒发夹等商品的销售情况都出现较大涨幅，其中哪吒发箍的搜索趋势增长373%，搜索指数也是其他发饰商品的几倍，哪吒发箍和哪吒发夹分别占据发饰、头饰商品类新词搜索榜第2、4位(见图1)。 图1. 哪吒发饰微博指数 本文主要研究突发舆论对其对应商品的销售情况的影响。首先定义，当一个舆论当天的讨论量较前一天相比增长120%以上时为突发舆论，且舆论突发的时间段为从增长超过120%的日期到与讨论量最高日期相比下降超过60%的日期，即我们所讨论的是商品在舆论突发时间段的销售情况。 我们用微博讨论微指数(以下简称微博指数)来表示舆论的讨论情况，用淘宝指数 [ 2 ] 来表示商品的销售情况(淘宝指数指根据淘宝集市和天猫里所有行业的成交量计算而成的一个综合素质，指数越高表示淘宝市场的采购量越多，销售情况越好)。 经过对过去一段时间商品销售情况的观察，大部分商品的销量都会在网络购物节出现大幅度上升，所以我们将网络购物节作为影响商品的一类舆论来分析其对不同类商品销售情况的影响，其他时间段，则分别考虑不同舆论对不同商品销售情况的影响。 对于网络购物节舆论，首先收集网络购物节舆论微博数据和网络上受购物节影响的商品大类的淘宝指数，进而确定舆论突发时间段。对突发时间段的微博指数与淘宝指数用SPSS作曲线回归，通过比较不同曲线的显著性来确定购物节舆论对不同类商品的曲线关系与具体关系式。 对于其他时间段的网络舆论，首先根据收集的数据通过折线图来确定某一个舆论的突发时间段和其直接影响的商品，收集其影响商品在突发时间段的淘宝指数。通过观察估计其之间可能的曲线关系，运用SPSS软件对这几种可能的关系进行曲线回归，分析不同曲线的回归结果。最后，通过比较显著性来确定此舆论微博指数与对应商品淘宝指数的关系并得到最终关系式。
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user: 5. 模型建立 首先利用微博指数和淘宝指数绘制对应事件的关系折线图，得到网络舆情突发变化时间段并分析微博指数和淘宝指数之间的相关性。然后，通过建立曲线回归分析模型，以淘宝指数做因变量，微博指数为变量，分别对其进行线性、二次以及指数曲线的回归分析 [ 3 ] [ 4 ] ，运用SPSS软件进行曲线回归，判断得到舆论关键词与对应主要影响商品之间的数据关系，分析结果中的参数估计量进行总结概括。 5.1. 曲线回归分析模型 5.1.1. 一次线性回归模型 y = β 0 + β 1 ⋅ x + ε 其中， β 0 ， β 1 为回归系数， ε 为随机误差项。假设 ε ~ N ( 0 ， σ ) ，则随机变量 y ~ N ( β 0 + β 1 x ， σ ) 。对y和x进行了n次独立观测，得到n对观测值 ( y i ， x i ) ，均满足 y i = β 0 + β 1 ⋅ x i + ε i 。 5.1.2. 二次线性回归模型 y = β 0 + β 1 ⋅ x + β 2 ⋅ x 2 + ε 其中， β 0 ， β 1 ， β 2 为回归系数， ε 为随机误差项。假设 ε ~ N ( 0 ， σ ) ，则随机变量 y ~ N ( β 0 + β 1 x + β 2 x 2 ， σ ) 。对y和x进行n次独立观测，得到n对观测值 ( y i ， x i ) ，均满足 y i = β 0 + β 1 ⋅ x i + β 2 ⋅ x i 2 + ε i 。 5.1.3. 指数回归模型 y = β 0 ⋅ e β 1 x + ε 其中， β 0 ， β 1 为回归系数， ε 为随机误差项。假设 ε ~ N ( 0 ， σ ) ，则随机变量 y ~ N ( β 0 e β 1 x ， σ ) 。对y和x进行n次独立观测，得到n对观测值 ( y i ， x i ) ，均满足 y = β 0 ⋅ e β 1 x + ε 。 5.2. 最小二乘法估计 5.2.1. 一次线性回归模型 用最小二乘法估计 β 0 ， β 1 的值，即取 β 0 ， β 1 的一组估计值 β ^ 0 ， β ^ 1 ，使 y i 与 y ^ i 的误差平方和达到 最小。记 Q ( β 0 ， β 1 ) = ∑ i = 1 n ( y i − β 0 − β 1 x i ) 2 ，则 Q ( β ^ 0 ， β ^ 1 ) = min β 0 ， β 1 Q ( β 0 ， β 1 ) = ∑ i = 1 n ( y i − β ^ 0 − β ^ 1 x i ) 2 Q ( β 0 ， β 1 ) 关于 β 0 ， β 1 可微，则有多元函数存在极值的必要条件得： ∂ Q ∂ β 0 = − 2 ∑ i = 1 n ( y i − β 0 − β 1 x i ) = 0 ， ∂ Q ∂ β 1 = − 2 ∑ i = 1 n x i ( y i − β 0 − β 1 x i ) = 0 求解后得到： { β ^ 1 = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 β ^ 0 = y ¯ − β ^ 1 x ¯ 称 β ^ 0 ， β ^ 1 分别为 β 0 ， β 1 的最小二乘法估计 [ 5 ] ，其中， x ¯ ， y ¯ 分别为 x i 与 y i 的样本均值，即 x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ， y ¯ = 1 n ∑ i = 1 n y i . 5.2.2. 二次非线性回归模型 取 β 0 ， β 1 ， β 2 的一组估计值 β ^ 0 ， β ^ 1 ， β ^ 2 ，使得 y i 与 y ^ i 的误差平方和达到最小。 利用换元法，令 z i = x i 2 ，二次非线性方程转化为一次线性方程 y = β 0 + β 1 x i + β 2 z i + ε 。再利用一次线性回归模型进行求解，得到的 β ^ 0 ， β ^ 1 ， 为 β 0 ， β 1 ， β 2 的最小二乘法估计 [ 5 ] 。 5.2.3. 指数回归模型 取 β 0 ， β 1 的一组估计值 β ^ 0 ， β ^ 1 ，使得 y i 与 y ^ i 的误差平方和达到最小。对 y = β 0 ⋅ e β 1 x + ε 两边同时取对数，近似得到 ln y = ln β 0 + β 1 x i 。指数非线性方程转化为一次线性方程。利用一次线性回归模型进行求解，得到的 β ^ 0 ， β ^ 1 为 β 0 ， β 1 的最小二乘法估计 [ 4 ] 。 5.3. 显著性检验 假设 H 0 : β 1 = 0 ， H 1 : β 1 ≠ 0 。若假设 H 0 成立，则有 y i = β 0 + ε 。假设检验水平为 ∂ 。利用最小二乘法拟合得到： β ^ 1 = 0 ， β ^ 0 = y ¯ ，故对任意i均有 y ^ i = y ¯ 成立。 令 S S E = ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 ， S S T = ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 ， S S R = S S T − S S E = ∑ i = 1 n ( y i − y ¯ ) 2 − ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 。 则有 S S E / σ 2 ~ χ 2 ( n − 2 ) ， S S R / σ 2 ~ χ 2 ( 1 ) ，且 S S E / σ 2 与 S S T / σ 2 是独立的随机变量。构造F检验统计量： F = S S R / 1 S S E / ( n − 2 ) ~ F ( 1 ， n − 2 ) 。 若 F ≤ F ∂ ( 1 ， n − 2 ) ，则肯定假设 H 0 ，此时认为 β 1 显著为0；若 F ≤ F ∂ ( 1 ， n − 2 ) ，则否定假设 H 0 ，肯定假设 H 1 ，此时认为 β 1 显著不为0。
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user: 7. 结论 本文主要研究微博舆论指数与商品淘宝指数间的关系，并通过此关系对商品在突发舆情下的销量进行预测。我们将舆论分为从众舆论、客户评论舆论、经济舆论、社会舆论以及文化舆论。通过建立两组指数的回归模型得到两组数据间的关系，得到购物节微博舆论指数与女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量淘宝指数呈线性关系，对数码、电脑销量无显著影响；香港事件微博指数与国旗销量的淘宝指数呈指数和二次函数关系，炫雅舆论对炫雅风商品销量的淘宝指数呈线性关系。因此，商家可以利用此关系，在舆论突发时，对自家商品的销量进行预测，适当地进行进货补货措施，防止供不应求和货物堆积的现象发生。
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user: 摘 要 采取双元孝道量表和父母教养方式量表(EMBU)对中学生及其父母进行调查，收集到455份亲子的配对数据，旨在验证孝道的代际传递以及教养方式在代际传递中的中介作用。结果发现：1) 双元孝道在父母与子女之间存在代际传递效应，且不同类型的孝道代际传递分化效应显著；2) 在互惠型孝道的传递中，父亲“惩罚、严厉”维度，母亲“拒绝否认”维度以及“过度干涉、过度保护”维度存在显著的中介效应；3) 在抚养方式代际差异检验中，除母亲维度中“情感温暖、理解”、“拒绝、否认”以及“惩罚、严厉”外，其余父母亲6个指标均有显著的差异出现，说明父母亲教养方式在当代有所变化，研究者基于教养方式的代际变迁做出对于孝道代际传递的动态性建构假设。 关键词 :代际传递，双元孝道，孝道代际传递，父母教养方式 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，代际传递这一新颖独特的视角或方法备受研究者们瞩目，其机制类似于发展心理学研究中的纵向研究设计，可以在一定程度上借助在时间维度上的连续性和传递性，从而揭示某种心理现象的发展规律与内在机制。处于代际传递的思路下，很多心理现象和行为都会展现出不一样的内外部表现和高度。实质上，代际性的研究是一种相互作用的、通过时间维度相联系的新颖思考方式。这种方法能够带来更多信息与思考，从而格外具有魅力，兴起了一股“代际”思维与研究方式的浪潮。 “孝道”是最具有中国特色并且贯穿古今的文化设计(张立鹏，2012)，近些年孝道研究领域比较认可的模型就是“双元孝道模型”，该模型把国人的孝顺观念分为“互惠性”与“权威性”这两种在认知、情感和行为的价值观和行为观上显著分化差异的孝道种类(Yeh & Bedford， 2003)。权威型孝道崇尚我国古代传统孝道价值观中的“崇长尊亲”方面，可以提及的是“权威性孝道”，与戴安娜·鲍姆林德提出的独裁型父母教养方式在内涵上更为相近(Baumrind， 1971)；而相互型孝道则和权威型孝道相反，相互型孝顺模式更注重心灵上、情感上的关注和爱，其信念运作所依据的原则比较倾向于平等互惠，崇尚传统正统价值观的“报”及“亲亲”的思想(李启明等，2016)。随后，叶光辉(2009)、黄光国(2009)等人分别从不同角度对双元孝道的内涵进行了诊释。双元孝道模型用孝道信念强度组合解决了先前研究孝道时对于孝与非孝的标准厘定不清的问题，并用两种功能不同的孝道信念更好的解释了孝道心理的运作机制。在相关的实证研究中，其理论模型和测量工具的信、效度上也持续得到了较好的验证(叶光辉，2009)。本研究就是基于这一模型所展开的。 “孝道”往往是个体站在“子女”的社会角色角度下，指向“父母双亲”的，一种认知、情感和行为的价值观和行为观的统一体。因此，“家庭”对于孝道的代际传递的影响是最为直接、强烈的。而在家庭这一微系统中，父母对子女最直接的影响方式便是父母的教养方式。在现代，父母的教养方式和往日早已千差万别。早期一个家庭中可能会有很多孩子，父母精力有限，并且当时忙于生计，很多孩子并没有得到父母的关注，情感交流欠缺。衣食住行是父母提供给孩子的唯一保障，但对于心理上的诉求，孩子很难得到父母的回应。随着社会发展，人们的观念逐渐发生变化，在长辈与孩子的良好沟通和平等相处中，子女在父母处能得到关心，同时也会在晚辈的脑海中产生一种不同于以往的“爱与尊重”感。总之，由于新时代的变迁，父母的教养方式发生了一定的变化。 本研究旨在基于代际传递的视角上，以中学生及其父母为对象，采取亲子配对问卷调查的方法，探讨父母的教养方式和孝道代际传递之间的关系，验证与探讨孝道的代际传递效应，并考查教养方式在代际传递中的中介作用，纵向对比家庭教养方式相比以往在当代的新变化，并据此解释其对孝道代际传承的作用。因此有着较为重要的理论与实践意义。
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 调查地点为浙江省温州市、台州市、湖州市和金华市的7所中学，抽取了575名中学生及其父母一方参与调查。调查共收回455份样本资料，整理后得到433份有效样本资料，问卷有效率达到95.2%。接受调查的被试中，父亲139人，母亲280人，未填写该信息的14人；父母年龄从30岁到60岁，父母年岁均值为42.82岁(SD = 4.72)；男性子女148名，女性子女282名，未填写该项的3人；子女年龄从12岁到19岁，子女年岁均值为15.56岁(SD = 1.50)。 2.2. 程序和步骤 由于时间，精力，人员等种种限制，无法采取入户调查的方式收集数据。为了保证数据的严谨性，研究者对于问卷的发放和回收进行了深入的思考，尽力控制无关因素的干扰。研究者实验步骤如下： 第一步(收集父母方数据)：给某个班的学生发一个信封，信封里面包含三件东西：一张保密书和对问卷及意图的简单描述；一张双元孝道量表；一张父母教养方式量表(其中对于两个问卷中的敏感词进行优化或者中性化，以减少不适感)；信封由子女带回交给父母；父母一方在填写完成后，密封信封，并交给子女带回学校。 第二步(收集子女方数据)：在班主任老师的陪同下，给带信封的子女发放双元孝道量表和教养方式量表，填写完成后，在回收问卷时当场用订书机订死两份数据，完成子女和父母数据的配对并当场回收所有问卷。 2.3. 被试调查工具 双元孝道量表：亲子均使用李启明在2014年修订的双元孝道量表。包括权威的孝道和相互的孝道两个维度，每个维度包括8道题目，总计16道题目，并采用6点计分。在本研究中，父母一方双元孝道总量表的α值为0.827；权威型孝道分量表的α值为0.887；互惠型孝道分量表的α值为0.723，信度良好；子女一方双元孝道总量表的α值为0.827；权威型孝道分量表的α值为0.885；互惠型孝道分量表的α值为0.743，信度良好。 父母教养方式量表：亲子均使用岳冬梅等在1993年改进与修改的双亲抚养方式评价量表(EMBU)。包括父亲和母亲抚养方式两个分量表，共66道题。本研究绝大多数被试为家庭中的独生子女，因此删除“偏爱”这一因子。因此，父亲方面由58道题构成，涵盖5个维度；母亲方面由57个题目构成，涵盖4个维度。问卷采用4点计分方式。另外，在4个选项之外还加入了“题目不适”，提高问卷兼容性。在本研究中，父母一方双亲抚养方式评价总量表的α值为0.936，父亲抚养方式分量表的α值为0.877，母亲抚养方式分量表的α值为0.846，信度良好；子女一方双亲抚养方式评价总量表的α值为0.894，父亲教养方式分量表的α值为0.838，母亲抚养方式分量表的α值为0.825，信度良好。 应特别注意的是，在本研究中，父母与子女的问卷均为相同问卷。父母的双元孝道量表测量的是父母自身具有的孝道，父母教养方式量表测量的是父母自身所受到的教养方式(自评性质，反应爷奶辈对父母辈的抚养方式)；同理，子女的双元孝道量表测量的是子女自身具有的孝道，子女教养方式量表测量的是子女自身所受到的教养方式(自评性质，反应父母辈对子女辈的抚养方式)。 2.4. 数据处理 数据采用SPSS 22.0进行一般描述性统计、相关分析、和多元逐步回归，模型使用AMOS 17.0建构。
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user: 3. 研究结果 3.1. 双元孝道各维度的描述统计和相关分析 根据父母及子女双元孝道配对问卷调查结果，合成父母和子女孝道量表各个维度得分，各维度得分均值、标准差统计及维度间相关系数矩阵见表1。从表中数据可知，子女权威型孝道与父母权威型孝道呈显著正相关(p = 0.160)；子女的互惠型孝道与父母的互惠型孝道亦呈显著正相关(p = 0.257)。 Table 1 Correlation coefficient matrix of each dimension score of dual filial piet 均值 标准差 1 2 3 4 父母孝道 1 权威性孝道 5.41 0.558 1 2 互惠性孝道 3.78 0.698 0.415** 1 子女孝道 3 权威性孝道 5.3 0.591 0.160** −0.016 1 4 互惠性孝道 3.38 0.681 0.023 0.257** 0.336** 1 表1. 双元孝道各维度得分相关系数矩阵 3.2. 双元孝道代际传递的直接效应检验 研究采用多元回归分析方法，分析父母双元孝道对子女双元孝道的直接预测作用，结果见表2，其中，父母年龄、父母性别、子女年龄、子女性别为控制变量。由表中数据可知，父母权威型孝道对子女权威型孝道有正向的预测作用，父母互惠型孝道对子女权威型孝道有负向的预测作用；在子女互惠型孝道中，父母权威型孝道及互惠型孝道分别有着显著的负向、正向影响。 3.3. 教养方式的代际差异分析 表3给出了父母教养方式得分与子女教养方式得分的配对样本T检验结果，由表中数据可知，除母亲维度中“情感温暖、理解”、“拒绝、否认”以及“惩罚、严厉”外，其余6个维度指标均存在显著的差异。具体表现为：父亲维度中，拒绝、否认指标父母得分低于子女得分，其余四项指标父亲得分高于子女得分；母亲维度中，过干涉、过保护指标父母得分低于子女得分。 3.4. 父母教养方式对双元孝道代际传递模型的中介效应检验 表2的数据结果表明，在双元孝道的代际传递中，二者之间直接存在显著的线性关系，而教养方式各维度可能在其中起到中介作用。故将教养方式各个维度作为中介变量依次放入模型，分析是否存在中介效应，各回归系数具体计算结果见表4。由表中数据可知，权威型孝道在教养方式各个维度上均不存在显著的中介效应，而在互惠型孝道的传递中，父亲惩罚、严厉维度、母亲拒绝否认维度以及过干涉、过保护维度存在显著的中介效应。 Table 2 Regression Analysis of parents’ dual filial piety to children’s dual filial piet 变量 子女权威型孝道 子女互惠型孝道 第一步 第二步 第一步 第二步 B SE β B SE β B SE β B SE β 控制变量 父母年龄 0.003 0.006 0.024 0.005 0.006 0.038 0.003 0.007 −0.024 0.007 0.007 −0.049 父母性别 −0.137 0.062 0.114* 0.095 0.062 −0.079 0.026 0.072 −0.018 0.072 0.07 −0.05 子女年龄 −0.026 0.02 −0.068 0.026 0.019 −0.07 0.057 0.023 0.127* 0.047 0.022 −0.105* 子女性别 −0.03 0.061 −0.025 0.057 0.061 −0.047 0.21 0.072 0.147** 0.216 0.069 0.151** 自变量 父母权威型 孝道 0.282 0.06 0.258*** 0.136 0.068 −0.105* 父母互惠型孝道 0.102 0.046 −0.123* 0.302 0.052 0.308*** R 2 0.019 0.072 0.046 0.122 F 1.882 4.319*** 4.752** 9.155*** 表2. 父母双元孝道对子女双元孝道的回归分析 Table 3 Analysis results of differences in parenting style method 维度 父母得分–子女得分 均值差 标准差 t 自由度 p 父亲维度 情感温暖、理解 0.072 0.745 2.004 429 0.046 拒绝、否认 −0.528 0.835 −13.111 429 0 惩罚、严厉 0.117 0.873 2.763 428 0.006 过分干涉 0.076 0.772 2.045 428 0.041 过度保护 0.182 0.82 4.586 428 0 母亲维度 情感温暖、理解 −0.009 0.782 −0.23 431 0.818 拒绝、否认 0.077 0.861 1.865 429 0.063 过干涉、过保护 −0.141 0.734 −3.992 431 0 惩罚、严厉 0.042 0.88 0.986 429 0.325 表3. 教养方式差异分析结果 Table 4 Test of the mediating effect of parenting style on the intergenerational transmission model of dual filial piet 维度 中介变量 对子女权威型孝道回归系数 对子女互惠型孝道回归系数 对中介变量回归系数 父母权威型孝道 父母互惠型孝道 教养方式 父母权威型孝道 父母互惠型孝道 教养方式 父母权威型孝道 父母互惠型孝道 父亲 M1 0.121* −0.057 0.170*** −0.094 0.234*** 0.096* 0.058 −0.056 M2 0.131* −0.067 −0.007 −0.09 0.226*** 0.063 0.019 0.039 M3 0.125* −0.055 −0.104 −0.088 0.227*** 0.012 −0.063 0.117* M4 0.13* −0.062 −0.081 −0.088 0.223*** 0.098* −0.013 0.056 M5 0.127* −0.054 −0.134** −0.088 0.227*** 0.022 −0.03 0.098 母亲 M6 0.119* −0.054 0.163** −0.098 0.237*** 0.113* 0.076 −0.077 M7 0.142** −0.027 −0.355*** −0.086 0.241*** −0.110** 0.03 0.114* M8 0.134** −0.056 −0.085 −0.091 0.222*** 0.051 0.034 0.125* M9 0.131** −0.056 −0.163** −0.089 0.231*** −0.028 −0.004 0.068 表4. 父母教养方式对双元孝道代际传递模型的中介效应检验 *M1~M5分别依次为：父亲“情感温暖、理解”，“拒绝、否认”，“惩罚、严厉”，“过分干涉”，“过度保护”。*M6~M9分别依次为：母亲“情感温暖、理解”，“拒绝、否认”，“过分干涉、过分保护”，“惩罚、严厉”。
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user: 5. 结论 通过对中学生及其父母的双元孝道和教养方式调查，本研究发现，在当代中学生群体中存在孝道的代际传递，且教养方式在孝道的代际传递中起着重要的中介作用。同时，当代父母的教养方式在一些维度上发生了变化，从而对孝道的代际传递产生一定的动态影响。
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user: 摘 要 当前，国内外先进制造企业正在积极开展智能工厂的示范建设。然而在建设过程中欠缺关于智能工厂的规范化标准体系，以及公认的智能工厂体系架构参考模型的指导。本文依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》，结合轨道交通行业电子制造工厂的共性特征以及对智能化工厂的共性需求，对该领域智能化工厂进行了规范定义，建立具有行业普适性的智能工厂体系架构参考模型，用于指导智能化工厂的规划、建设和评价。 关键词 :智能工厂，信息流，通用参考模型，信息系统 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 轨道交通行业业务范围广泛，其下属电子制造领域是新一代信息技术领域重要的子行业之一，广泛应用于国民经济各个方面。电子制造相比传统离散制造工业，其制造工艺过程相对复杂，原材料及零器件品种多，来源及物料特性多样 [ 1 ]。目前，国内的电子制造企业虽已经历几十年的高速发展，但和国际领先企业相比，国内企业普遍存在产品创新能力不足、生产效率不高、产品质量欠缺等问题，迫切需要通过引入智能制造技术，实现创新产品设计、优化生产过程、提升产品服务等核心目标。 尽管国内外先进制造企业正在积极开展智能工厂的示范建设，但针对智能制造的理解五花八门，提法也各不相同。有企业2.0、智能制造、智慧制造、智能工厂1.0、绿色工厂、工业4.0、CPS系统、可持续制造等，都是从某一个方面对下一代制造范式进行定义和讨论。德国电工电子与信息技术标准化委员会(DKE)提出了Reference Architecture Model for Industry 4.0 (RAMI4.0)模型，美国国家标准与技术研究院NIST提出了Smart Manufacturing System (SMS)体系架构，我国国家标准化管理委员会发布了《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》，提出了智能制造系统架构 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。上述体系架构模型的目标对象是智能制造系统，其范围大，普适性广，偏于宏观，无法具体到特定行业的智能化工厂层面，目前还缺乏指导性的体系架构模型标准，没能对智能化工厂的内涵特征、体系架构、功能框架、信息流模型等进行清晰描述，缺乏公认的智能工厂体系架构参考模型，缺乏对智能工厂边界范围的明确界定，缺乏对智能工厂构成和数据流的清晰描述。上述现状在一定程度上阻碍了智能工厂的规划、建设、评价与复制推广。 在这样的背景下，本文依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》 [ 2 ]，紧密结合轨道交通行业的共性特征以及对智能化工厂的共性需求，对该行业智能化工厂进行了规范定义，建立具有行业普适性的智能工厂体系架构参考模型，用于指导智能化工厂的规划、建设和评价。
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user: 2. 智能工厂内涵 轨道交通行业电子制造智能化工厂的体系架构如图1所示，它是智能制造体系的子集，从工厂结构、产品生命周期和智能功能三个维度进行描述 [ 2 ]。 图1. 轨道交通行业电子制造智能工厂体系架构 [ 2 ] 2.1. 智能工厂组成 从工厂结构角度，轨道交通行业电子制造智能工厂包括： 数字化精密加工车间； 板级电路智能微组装车间； 整机/单元智能组装车间； 智能仓储与物流等。 从数字化、自动化、智能化设备角度，轨道交通行业电子制造智能工厂包括： 生产装备，如CNC、工业机器人、智能制造单元、智能生产线等； 物流装备，如立体仓库、智能物料柜、AGV等； 检测与试验装备； 感知与监测装置。 从仓储物流角度，轨道交通行业电子制造智能工厂涵盖： 企业级智能物流中心； 车间级智能仓库； 产线级智能缓冲库。 从生命周期角度，轨道交通行业电子制造智能工厂涵盖： 产品设计，如结构设计、电路设计、仿真优化等； 工艺规划与详细设计，如工艺流程、MBD、机加工艺设计、装配工艺设计等； 物料管理，如物料计划、物料盘点、物料存储与配送； 制造过程，如计划排程、在制品跟踪、在线检测与调试、质量管理等； 产品试验，如工序检验和出厂检验，一般特性检验、力学性能检验、热学性能检验、电气性能检验等。 2.2. 智能工厂功能特征 从智能功能角度，轨道交通行业电子制造智能工厂具有下列特征 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ： 1) 泛在感知，三网集成 利用RFID、激光扫描器、仪器仪表等先进感知设备，按约定的协议，构建面向工厂的制造物联网，并与服务网络和信息网络集成融合，实现信息流畅。 2) 知识驱动，智能决策 从制造大数据中挖掘知识，以知识驱动生产管控和仿真优化，实现决策智能化，服务于质量提升、计划调度、维护保障等生产活动。 3) 自动执行，精益生产 利用智能加工装备、自动生产线、机器人、智能仓储装备等制造执行终端，实现高精度、高效率、高安全保障、低消耗、低管理费用的精益生产和环境友好型生产。 4) 智能服务，友好交互 面向不同用户开发便携友好的交互平台，针对不同应用服务需求，对分散资源进行智能匹配，实现优质、高效的企业服务。 5) 自主评估，应急预警 对智能工厂健康状态、工业网络安全防护、生产安全进行自主评估，实现评估、预警、应急系统一体化集成，避免生产故障、操作失误及网络瘫痪带来的经济损失。
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user: 3. 智能工厂体系架构参考模型 文献 [ 8 ] 提出了基于资源域、服务域和组织域的智能工厂参考模型，该模型与近年关于智能工厂关键技术的研究内容相映射。本文在此基础上，丰富和细化了相关模型，详细内容如下。 3.1. 智能工厂组成域参考模型 如图2所示，按照工厂中不同智能功能的实现维度，轨道交通行业电子制造智能工厂体系架构的组成包含资源域、信息域和服务域等三部分。 图2. 智能工厂组成域参考模型 具体而言，资源域指人、设备、物料等实体制造资源；信息域指围绕产品生命周期，在设计、制造、测试、运维等各阶段产生的数据、模型、经验、知识等；服务域包含服务平台、服务内容和服务规范，如支持企业运行管理、设计开发管理、制造运行管理等的软件平台、服务内容和规范。各组成域之间以及内部均存在复杂的耦合关系，生产流程中各个环节均可以视作由各组成域中的部分映射关系组成。 轨道交通行业电子制造智能工厂体系架构组成域之间的映射关系说明如下： 1) 包含关系 指父域与子域之间的单向关系，如资源域“包含”人员域、设备域和物料域等； 2) 支持关系 指组成域之间的单向(或双向)关系，如资源域“支持”服务域，服务域与信息域双向支持； 3) 受限关系 指组成域之间的单向限制关系，如服务域“受限”资源域和信息域，信息域“受限”资源域。 3.2. 智能工厂资源域参考模型 图3给出了资源域及其映射关系参考模型。资源域由人员域、设备域、物料域等实体资源域组成。 图3. 智能工厂资源域参考模型 人员域包括：运行管理人员、设计开发人员、生产制造人员等； 物料域按照大类可以分为：原料库、成品/半成品库、其他物料库等； 设备域包括：精密加工设备域、微组装设备域、整机/单元组装设备域，以及制造物联设备域和仓储物流设备域。 在逻辑上除了定义了上述相关实体资源对象之外，对象之间存在着不同的映射关系。除“包含”映射关系之外，上节定义的“支持”和“受限”关系在资源域之间有更明确的映射含义： 1) 互联关系 制造物联设备域“支持”人员域、其他设备域、物料域之间的互联互通，反之，人–机–料–法–环的互联互通“受限”于制造物联设备域； 2) 物流关系 仓储物流设备域“支持”物料域、其他生产设备域之间的物料存储与配送，反之，物料存储与配送“受限”于仓储物流设备域； 3) 组装关系 精密加工设备域、微组装设备域“支持”模块组装设备域的组装生产，反之，组装生产“受限”于精密加工设备域、微组装设备域，如产能、效率的匹配。 3.3. 智能工厂信息域参考模型 如图4所示，按照产品生命周期，信息域分为设计信息域、制造信息域、测试信息域等组成。 该维度体现信息物理系统的概念，制造资源作为物理实体，通过系统集成、互联互通和信息融合，映射成虚拟对象，决策层针对虚拟对象的控制指令，来操纵物理实体的实际工作。 图4. 智能工厂信息域参考模型 1) 设计信息 电子器件可以分为产品整机、单元、零件及PCB板三个层级，设计信息域包括几何信息、仿真信息、工艺信息等。 2) 制造信息 制造信息域包括资源信息、生产管理信息和在制品数据包，其中资源信息包括制造资源编码及其属性静态信息，以及与时间、空间、顺序关联的动态信息，如设备运行状态信息；生产管理信息指计划排程信息、物流调度信息、产线控制信息等；在制品数据包，指按照工艺过程，记录其从原料开始到成品/半成品所有制造过程的关联信息。 3) 测试信息 测试信息包括整机/单元测试性息、PCBA测试信息、机械零件测试信息等。 3.4. 智能工厂服务域参考模型 智能工厂各种生产活动定义为智能工厂服务域，通过信息网络与服务网络的融合最大程度地降低工厂各资源之间的耦合程度，优化企业资源配置、提升生产效率和产品质量。本项目将服务域分解为服务平台域、服务内容域和服务规范域，如图5所示。 图5. 智能工厂服务域参考模型 其中，服务平台域指智能工厂信息系统，包括PDM、ERP、MES、APS等；服务活动域指按照智能工厂智能功能要求的生产活动，包括数字化设计、数字化工艺、生产监控、仿真优化、计划排程、物流调度等；服务规范域指围绕核心服务，均需遵循的服务流程和相关国际标准、行业标准和企业规范，包括：信息通信协议、生产操作规范、质量管理规范、库存管理规范、安全生产规范等。 服务域内部映射关系如下： 1) 支持关系 服务规范域“支持”服务平台域和服务内容域； 2) 受限关系 服务平台域和服务内容域“受限”服务规范域； 3) 匹配关系 指服务内容与服务平台之间的单向关系，即服务平台为生产活动“匹配”合适的服务内容； 4) 发布关系 指服务平台与服务内容之间的单向关系，即服务单向“发布”服务提供者的服务信息。
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user: 4. 结论 目前智能工厂还缺乏指导性的体系架构模型标准，缺乏公认的智能工厂体系架构参考模型，缺乏对智能工厂边界范围的明确界定，缺乏对智能工厂构成和数据流的清晰描述。因此，本文依据《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》，紧密结合轨道交通行业电子制造工厂的共性特征以及对智能化工厂的共性需求，对该领域智能化工厂进行了规范定义，建立具有行业普适性的智能工厂体系架构参考模型，用于指导智能化工厂的规划、建设和评价。
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user: 声明 工厂结构：即智能化工厂系统的层级结构； 产品生命周期：即以产品为中心的一系列相互联系的价值创造活动组成的链式集合； 智能功能：即通过资源要素互联互通，进行信息融合，最终实现智能决策支持活动。 注1：智能制造体系来自《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》。 注2：和智能制造体系相比，该“工厂结构”维度不包含“协同”层级，因为该层级超越了工厂的范围。 注3：和智能制造体系相比，该“产品生命周期”维度不包含“销售”和“服务”环节，即聚焦于工厂内部的产品价值流活动。 注4：和智能制造体系相比，该“智能功能”维度不包含“新兴业态”环节，因为它超出了工厂范围。
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user: 摘 要 提出了一个比较评价量有效性的标准，得到了最优标准评价量的结果，结合因子分析模型，构造了上市公司投资价值评价的一种新方法，利用这个评价方法，对于QFII概念股的投资价值进行了评价，最后给出了结论。 关键词 :最优标准评价量，信息损失比，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 对于上市公司的投资价值进行科学的评价是价值投资的基础。虽然公司的财务指标能够全面的反映出股票的投资价值，但是财务指标众多，并且之间存在一定的相关关系，因此需要运用统计分析方法进行降维处理，用少数的几个因子来概括众多的财务指标所包含的信息，然后利用这些因子来对投资价值作出评价。 设上市公司的财务指标有m个，记为 X 1 ， ⋯ ， X m ，它们是评价体系中的一级指标。为了构造上市公司投资价值的评价体系，首先要根据一级指标概括产生出数目小于m的二级指标，确定每一个二级指标与一级指标之间的对应关系，并且对于各个二级指标的性质作出刻画；其次，要建立度量二级指标的数学模型，由此能够计算每一个上市公司在各个二级指标上的得分，这些得分反映了每一个上市公司在各个二级指标上的表现；最后，根据二级指标上的得分计算每一个上市公司的投资价值的综合评价值。 根据一级指标来概括产生出二级指标，实际上就是按照某种原则对于一级指标进行分类。实践中有主观法和客观法两类，主观法是基于一级指标的属性特征进行分类并且确定二级指标的性质，一般是由专家根据其丰富的专业知识和经验来制定的；客观法是完全基于一级指标的观察数据，利用数学方法，找出变化方向高度一致、或者相关性高的指标组，每一个这样的指标组产生一个二级指标，常用的数学方法是因子分析法。 每一个二级指标都是不可观察的，统计中称为潜变量。潜变量是无法直接测量的，需要用数学工具进行间接测度。令P表示二级指标的潜在的测度值，假设 X 1 ， ⋯ ， X p 是此二级指标对应的p个一级指标，则定义此二级指标的测度P为 P = ω 1 X 1 + ω 2 X 2 + ⋯ + ω p X p (1.1) 其中权重 ω i ≥ 0 。 定义1.1 假设一个二级指标是由一级指标 X 1 ， ⋯ ， X p 所决定的，则称由公式(1.1)确定的P为该二级指 标的评价量。当权重 ω i 满足 ∑ i = 1 p ω i 2 = 1 时，则称此评价量为标准评价量。 如何科学合理地确定权重 ω i ， i = 1 ， ⋯ ， p ，是对二级指标定量测度的一个关键问题。在相关的研究文献中，我们发现主要有四种定权方法：基于层次分析法的定权 [ 1 ] 、基于因子分析模型的定权 [ 2 ] 、基于结构方程模型的定权 [ 3 ] 、熵权法 [ 4 ] 。四种定权方法在数学上都有一定的合理性，但是哪一种定权方法更好呢？这就需要建立评价量(1.1)的优良性的评价标准。 决定P的是p个一级指标 X 1 ， ⋯ ， X p ，它是p维变量，而评价量(1.1)是 X 1 ， ⋯ ， X p 的一个线性组合，实际上是一维变量，所以公式(1.1)是把p维变量上的问题简化为一维变量的事情了，降维的过程必然或多或少地损失了原始数据的信息，若评价量(1.1)损失的 X 1 ， ⋯ ， X p 的信息越少，则评价的误差就应该越小，评价的效果就越好。按照这个意义，我们给出评价量(1.1)的有效性的评价标准。 定义1.2 令 P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) 表示权重为 { ω 1 ， ⋯ ， ω p } 的评价量(1.1)， I ( X 1 ， ⋯ ， X p ) 表示 X 1 ， ⋯ ， X p 的信息量的度量值， I P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) 表示评价量 P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) 的信息量的度量值。对于两个评价量 P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) 和 P ( ω ′ 1 ， ⋯ ， ω ′ p ) ，如果 I ( X 1 ， ⋯ ， X p ) − I P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) < I ( X 1 ， ⋯ ， X p ) − I P ( ω ′ 1 ， ⋯ ， ω ′ p ) 或者等价的， I P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) > I P ( ω ′ 1 ， ⋯ ， ω ′ p ) 则称 P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) 的评价较 P ( ω ′ 1 ， ⋯ ， ω ′ p ) 有效。 定义1.3 如果存在评价量 P ( ω 1 0 ， ⋯ ， ω p 0 ) ，满足 I P ( ω 1 0 ， ⋯ ， ω p 0 ) = max { ω 1 ， ⋯ ， ω p } { I P ( ω 1 ， ⋯ ， ω p ) } 则称 P ( ω 1 0 ， ⋯ ， ω p 0 ) 为最优评价量。 本文的后面是这样安排的，在第二节，我们证明了最优标准评价量是存在的，其权重为 X 1 ， ⋯ ， X p 的协方差阵的最大特征值所对应的标准特征向量，然后结合因子分析法构造了上市公司的投资价值的评价模型；在第三节，我们利用所构造的评价模型，对于证券市场上的QFII概念股的投资价值进行实证分析；最后给出结论。