DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 问题描述 现有 n 个在零时刻均已到达可随时加工的独立工件 J 1 ， J 2 ， ⋯ ， J n 需要在 m 台需要进行周期维护的机器 M 1 ， M 2 ， ⋯ ， M m 上加工，且在加工过程中不可中断。其中工件 J j 的加工时长为 p j ，权重为 w j ，完工时间为 C j 。所有机器每隔时间单位 T 就需要进行时长为 t 的维护活动，在进行维护活动时不可加工任何工件。目标是给出工件的完工时刻 C j 与权重 w j 乘积之和 ∑ w j C j 最小的调度方案。当 p j > T 时，不存在可行调度方案，故下文中均假设 p j ≤ T ( 1 ≤ j ≤ n ) 。根据三参数表示法 [ 11 ]，上述调度问题可以被表示为 P m ， P M |     | ∑ w j C j 。其中 P m 表示有 m 台平行机可供使用； P M 表示机器需要周期维护； ∑ w j C j 表示目标函数为最小化加权总完工时间。 若将机器 M i 的两个相邻维护之间的时间间隔 T 看作一个时长为 T 的批次，使用 B i ， k 表示机器 M i 的第 k 个批次，则调度问题 P m ， P M |     | ∑ w j C j 的一个可行调度方案 σ 可以被表示为： σ = { B 1 ， 1 ， t ， B 1 ， 2 ， t ， ⋯ ， B 1 ， k 1 ， B 2 ， 1 ， t ， ⋯ ， B 2 ， k 2 ， ⋯ ， B m ， 1 ， t ， B m ， 2 ， t ， ⋯ ， B m ， k m }
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user: 3. 复杂性分析 由于调度问题 1 ， h i | | ∑ w j C j 是NP-难问题 [ 1 ]，根据复杂度理论的归结性可知，具有周期维护的最小化加权总完工时间的调度问题 P m ， P M |     | ∑ w j C j 也是NP-难问题。
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user: 5. 数值实验 下面我们将通过数值实验来比较WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法的性能的相对优劣。各实验的工件的加工时长均为某时间区间 [ 1 ， p max ] 上均匀分布随机生成的正整数，其中 p max 为工件最大加工时长。 5.1. w j p j 为任意一组正数 为考察WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法与最大加工时长 p max 的关系。此数值实验选取了 p max = 20 ， 40 ， 60 ， 80 ， 100 ， n = 400 ， T = 100 ， t = 2 ， m = 2 。工件权重 w i 在区间 [ 1 ， 10 ] 上随机生成。共有5组参数，对不同的参数都随机的生成100个实例。 由图1可以知道，当 n = 400 时，在相同参数下，这4个算法的性能与 p max 的大小呈倒U型，当 p max = 80 时，WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法的性能最好；ROPT算法的性能优于WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法；WSPTBF算法优于WSPTMCT算法及WSPTJCT算法；WSPTMCT算法优于WSPTJCT算法。 图1. 算法性能与最大加工时长 p max 的关系 为考察WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法与工件加工个数 n 的关系。此数值实验选取了 n = 100 ， 200 ， 400 ， 600 ， 800 ， 1000 ， 1500 ， 2000 。 p max = 100 ， T = 100 ， t = 2 ， m = 2 。工件权重在区间 [ 1 ， 10 ] 上根据均匀分布随机生成。共有9组参数，对不同的参数都随机的生成100个实例。 由图2可以知道，在相同参数下：加工个数n越大，WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法的性能越好。 图2. 算法性能与工件加工个数n的关系 相对而言，ROPT算法的性能优于WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法；WSPTBF算法优于WSPTMCT算法及WSPTJCT算法；WSPTMCT算法优于WSPTJCT算法；当 n ≥ 800 时，WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法的性能几乎一致，但WSPTJCT算法的性能始终劣于其他三个算法。 5.2. w j p j 为一组单调不减的正数 由于在现实生产车间中存在以工作时长评估订单的重要性的情况，故在以下实验中假设 w j p j 为一组单调不减的正数，根据WSPT规则可知，工件是根据 p j 由大到小排序的。由WSPTJCT算法、WSPTMCT算法以及WSPTBF算法的步骤1可知，若 w j p j = 1 ( 1 ≤ j ≤ n ) ，步骤1的排序结果也是根据 p j 由大到小排序的。因此， w j p j = 1 ( 1 ≤ j ≤ n ) 是该情况的一个特例。 为考察WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法与最大加工时长 p max 的关系。此数值实验选取了 p max = 20 ， 40 ， 60 ， 80 ， 100 ， T = 100 ， t = 2 ， m = 2 ， n = 400 。共有5组参数，对不同的参数都随机的生成100个实例。 由图3可以知道，当 n = 400 时，在相同参数下，其性能变化与图1相似，但其拐点为60而非80。 为考察WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法与工件加工个数 n 的关系。此数值实验选取了 n = 100 ， 200 ， 400 ， 600 ， 800 ， 1000 ， 1500 ， 2000 ， T = 100 ， t = 2 ， m = 2 ， p max = 100 。共有9组参数，对不同的参数都随机的生成100个实例。 由图4可以知道，在相同参数下其性能变化与图1相似，但存在以下两点不同： (1) 当 n ≤ 400 时，WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法以及ROPT算法的性能变化较快；当 n > 400 时，四个算法性能变化较慢； (2) 相对而言，图4的WSPTJCT算法的性能与其他三个算法的性能差没有图2的大，当 n > 800 时，四个算法性能差别不大，而图2中WSPTJCT算法的性能始终小于其他3个算法。 图3. w j p j 为一组单调不减的正数时，算法性能与最大加工时长 p max 的关系 图4. w j p j 为一组单调不减的正数时，算法性能与工件加工个数n的关系
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user: 6. 结束语 对于具有周期维护，目标函数为最小化加权总完工时间的平行机调度问题，提出了4个性质，根据性质以及3个工件分配机制提出了4个近似算法，并通过数值实验对4个启发式算法进行了性能分析。结果显示：WSPTJCT算法、WSPTMCT算法、WSPTBF算法、ROPT算法的性能依次增强；相对而言，且各算法的性能与最大加工时长 p max 呈倒U型与加工个数 n 呈正相关。从该结果中我们知道WSPTBF的算法性能比WSPTJCT和WPSTMCT算法好，这提供了一个思路就是将该算法应用于恒速机调度问题中其性能将如何变化，我们下一步将对此展开研究。
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user: 摘要 对2018~2019年度江苏沿海海域5个站位、5个采收期(剪收次数)的条斑紫菜中氨基酸含量及对应的海水氮含量进行了检测，并分析了条斑紫菜中氨基酸的变化规律及其与海水氮含量的相关性。结果表明，5个站位条斑紫菜中的18种氨基酸具有不同程度的差异性，在各个站位间均呈极显著差异的氨基酸有天冬氨酸、丙氨酸、缬氨酸及脯氨酸；5个采收期条斑紫菜中的氨基酸含量总体上是差异显著的(P < 0.05)；其必需氨基酸之和在不同站位间差异不显著(P > 0.05)，在不同采收期间差异极显著(P < 0.01)；总氨基酸含量除12月与2月份之间的无显著差别外，其它采收期之间均有极显著区别(P < 0.01)，12月与4月、1月与3月、1月与4月、2月与4月的条斑紫菜样品中18种氨基酸均呈极显著差异(P < 0.01)。海水中氮盐与条斑紫菜中氨基酸显著相关性的列为总无机氮 > 硝态氮 > 氨态氮。
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user: 1. 前言 条斑紫菜(Phycocalidia yezoensis)为红毛菜科(Bangiaceae)紫菜属(Phycocalidia)植物，是重要的海洋经济藻类，长江以北的江苏南通、盐城、连云港沿海为人工栽培主产区位，产量占全国条斑紫菜总产量的97%以上 [ 1 ]。紫菜中的氨基酸不仅种类齐全，含量丰富，除蛋白质氨基酸外，还含有丰富的游离氨基酸 [ 2 ] [ 3 ]；而且必需氨基酸组成比例符合FAO/WHO (1973年)推荐的理想蛋白质模式，可与蛋、乳等蛋白的营养价值相媲美 [ 4 ] [ 5 ]。 目前，对紫菜氨基酸研究主要集中在氨基酸的组成 [ 6 ] [ 7 ]、游离氨基酸 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]、脂脂肪酸及矿物质的含量 [ 11 ] [ 12 ] 等方面，以及不同采收期不同品系条斑紫菜中氨基酸含量的变化 [ 13 ] [ 14 ]。在不同栽培海区中氨基酸的变化情况报道较少，仅纪明候等 [ 15 ] 对青岛不同海区条斑紫菜进行了氨基酸含量变化的研究，分析认为，紫菜中的氨基酸随着生长周期的不同呈现一定的变化规律，并得出高肥区(总无机氮)条斑紫菜中的总氨基酸高于中肥区和低肥区。本研究采用邻苯二甲醛/9-氯甲酸芴甲酯(OPA/FMOC)柱前衍生反相高效液相色谱法首次对江苏条斑紫菜主产区5个站位及5个不同采收期的条斑紫菜叶状体进行氨基酸分析，采用LACHAT 8500流动注射分析仪，对取样点栽培海区进行总无机氮(硝氮、亚硝氮及氨氮三项之和)测定，以探索不同生境条件下条斑紫菜叶状体氨基酸的组成变化规律，以及氨基酸与栽培海区中氮含量变化的相关性。结果表明条斑紫菜的氨基酸含量与总无机氮的值相关性最大，而其氨基酸含量与总无机氮中硝态氮和氨态氮的组成比例相关性不大。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料 实验所用的条斑紫菜叶状体及栽培区海水样品采自江苏沿海条斑紫菜主产区海门、北渔、环渔、大丰及连云港的5个站位点，依次为站位1至站位5，(图1)；5个不同采收期为：2018年12月、2019年1月、2月、3月及4月，每次样品采集3个平行样品，所采集紫菜叶状体样品的种质均为江苏省海洋水产研究所国家级紫菜种质库提供的Y-9008。样品材料冷藏取回实验室后用灭菌海水洗净、阴干、粉碎后－20℃保存。海水样品经孔径为0.45微米混合纤维素膜过滤后，放入100 ML聚乙烯瓶中冷冻保存，运回实验室进行氮元素的检测。 图1. 样品采集站位示意图 2.2. 材料前处理 叶状体样品材料保鲜带回实验室，−20℃保存。 样品研磨后过0.15 mm孔径筛，准确称取0.1 ± 0.005 g样品于特制的水解管中，缓慢加入8 mL 6 mol/L HCL溶液(其中色氨酸的分析用6 mol/L KOH溶液)，并轻轻转动水解管，保证样品全部在试管底部并湿润，抽真空，10 min后封口，在110℃下水解24 h，切开水解管，用去离子水全部转移到50 mL容量瓶中，定容，过滤后取滤液1 mL置于25 mL小烧杯中，在加有NaOH的真空干燥器中蒸干，加入1 mL pH 2.2的盐酸溶解后，溶液转移到样品瓶中备用。 2.3. 柱前衍生 采用Agilent 1200 HPLC自动进样器，对氨基酸标准品和样品FAA进行OPA-FMOC在线衍生。硼酸缓冲液(pH 10.4) 5 μL，邻苯二甲醛(OPA) 1 μL，洗针，氨基酸标准品或样品液1 μL，混合6次，洗针，9-芴基甲氧羰酰氯(FMOC) 1 μL，洗针，混合6次，衍生。 2.4. 色谱条件 色谱柱：Agilent AA-ODS C18 15 cm × 4.6 mm；柱温：40℃；FLD检测波长：0.00~17.50 min (λEx = 340 nm，λEm = 450 nm)，17.50~26.00 min (λEx = 266 nm，λEm = 305 nm)。流动相A：醋酸钠1.36 g，双蒸水500 μL溶解，加入三乙胺90 μL，1%~2%醋酸调pH至7.20，加入四氢呋喃1.5 μL，混匀；流动相B：醋酸钠1.36 g，双蒸水100 mL溶解，1%~2%的醋酸调pH至7.20，加至乙腈200 mL和甲醇200 mL的混合液中，混匀。 2.5. 定性与分析 以18种氨基酸标准品的保留时间定性；在氨基酸标准品9~90 pmol/μL范围内，以氨基酸浓度为横坐标，色谱峰面积为纵坐标，求得18种氨基酸的线性方程，面积归一化法计算测试样品中氨基酸的含量。 2.6. 海水中氮的分析 海水在采样后经0.45微米的膜过滤后保存，硝态氮，亚硝氮，氨氮经LACHAT 8500流动注射分析仪进行测定，总无机氮(DIN)为硝氮、亚硝氮及氨氮三项之和。 2.7. 数据的分析 采用SPSS 20.0对氨基酸数据进行分析整理。对不同站位、不同采收期条斑紫菜氨基酸数据进行多因素方差分析、相关回归及距离分析等。设显著水平为P < 0.05，极显著P < 0.01。
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user: 4. 讨论 4.1. 条斑紫菜中氨基酸的变化规律 曾繁杰等 [ 16 ] 利用氨基酸自动分析仪对不同采收期的紫菜的氨基酸进行测定后发现，条斑紫菜和坛紫菜在不同的采收时间和剪收次数的条件下，其干紫菜中氨基酸总量为33~40克，认为其差别不明显。本文同样对紫菜进行盐酸水解后，利用液相色谱对紫菜中各种氨基酸进行测定，总氨基酸测定的结果与之相似(28.69~42.68 g)，但本文通过SPSS 20.0软件对不同采收期的条斑紫菜中紫菜的氨基酸进行分析后发现，总氨基酸含量除12月与2月份之间的无显著差别，其它采收期之间(剪收次数)均有极显著区别。其中，天冬氨酸、丙氨酸、缬氨酸及脯氨酸在各个站位间均极显著差异，而色氨酸在10组站位间的比较中，有6组差异不显著，表明前者4种氨基酸对于站位较为敏感，很容易受到周围环境的影响，色氨酸的合成则相对其他氨基酸稳定。在不同的采收期中，天冬氨酸、丝氨酸、精氨酸、脯氨酸在各个采收期间差异均极显著，表明以上4种氨基酸在不同的采收期中变化幅度较大。综合站位及采收期两种因素，发现天冬氨酸和脯氨酸是18种氨基酸中变化敏感的两种氨基酸。另外，条斑紫基中的必需氨基酸符合FAO制定的人类必需氨基酸的理想模式，因此条斑紫菜具有较高的营养价值，本实验中对不同站位、不同采收期条斑紫菜的必需氨基酸分析，发现其含量占总含量的34.2%~37.4%，其比例呈现较高的稳定性，表明条斑紫菜的营养价值的稳定性较高。条斑紫菜中的必需氨基酸之和分别在各个站位间和采收期中呈现不显著(P > 0.05)和极显著差异(P < 0.01)，而必需氨基酸占总氨基酸的比例却表现为不同站位间极显著差异(P < 0.01)，不同采收期不显著(P > 0.05)的特点，这个结论与曾繁杰等 [ 16 ] 认为的比例与养殖地区、采收季节无关的观点有些不同。 4.2. 氨基酸变化与不同氮源之间的关系 营养盐对藻类的采收至关重要，其中的氮盐是营养盐中最重要且需要最多者 [ 17 ] [ 18 ]。Young等 [ 19 ] 分析了不同组氮源分别对坛紫菜生长的影响，认为硝酸态氮组较之氨态和亚硝态氮的生长效果要好，这一点和Iwasaki [ 20 ] 在1967年及Chapman [ 21 ] 等在1977年的研究结果相符合，本文对氮源的相关分析中也得到了一致的结论。在海洋环境中，氮盐的种类较多，包括有机氮、无机氮，其中有机氮包括尿素和数种氨基酸，Iwasaki [ 20 ] 发现甘紫菜(Phycocalidia tenera)的丝状体不但能利用硝酸盐，还能利用一些有机氮，多种形式的氮盐共同促进紫菜的生长。本文从总无机氮、硝态氮及氨态氮与氨基酸的相关性系数(P值)分析，与氨基酸的相关性排列为总无机氮 > 硝态氮 > 氨态氮。纪明候等 [ 15 ] 对青岛三个不同氮含量的海区进行了条斑紫菜的氨基酸含量研究，认为条斑紫菜的总氨基酸及其他几种氨基酸如天冬氨酸、亮氨酸等氨基酸的含量变化与总氮含量的变化相一致。需要指出的是，纪明候等的研究实验海区以氨态氮的含量为主，硝态氮的含量较低，而本实验选取的各个站位海水中的硝态氮却明显高于氨态氮，也得出也与前者一致的结论，由此表明条斑紫菜的氨基酸含量与总无机氮的值相关性最大，而其氨基酸含量与总无机氮中硝态氮和氨态氮的组成比例相关性不大。 4.3. 合理规划紫菜适宜栽培区 条斑紫菜产业在江苏从70年代发展至今，已形成了一个栽培面积达62.2万亩，从业人员约15万人，年总产值达200亿规模的行业(省紫菜协会，2021)。尤其在连云港地区，栽培面积和密度的快速增长，导致总产量上升的同时，紫菜的品质却大打折扣。氨基酸含量是体现紫菜品质与风味的重要因素，已有研究表明紫菜中的氨基酸总量受到风浪、潮流和海水中营养物质等的影响。本研究也证明紫菜必需氨基酸的占比与其养殖海区位置有着密切关系。因而在紫菜栽培区的规划中，海区的营养盐含量与来源、海水潮流方向和海水的交换量，都是保证高品质紫菜生产的重要因素。
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user: 摘要 本文是《中国企业财务危机预警模型研究》的继续，作者利用2020年中国A股市场上市企业的财务数据，检测到模型的准确率达到80%，再次证明了模型的有效性。随后，运用该模型，对2020年企业财务风险的变动状况进行了分析，发现疫情的确给大部分企业的财务状况带来了负面影响，并进而给出了不同行业企业发生财务危机的概率。最后，对2021年中国上市公司的财务风险进行了预测。
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user: 1. 引言 本文是任红之中国企业财务危机预警模型研究 [ 1 ] 的继续。中国企业财务危机预警模型(以下简称“任红模型”)是在借鉴美国爱德华·阿特曼的Z-score模型 [ 2 ] [ 3 ]，国内周首华 [ 4 ]、陈静 [ 5 ]、吴世农等 [ 6 ] 相关研究成果的基础上，于2020年初构建的。该模型经过多次检验，无论是针对在2015年~2019年被特别处理的样本公司，还是将样本扩大到所有上市企业，模型均显示出了80%以上的准确率，说明该模型有较高的可信性和有效性。而在刚刚过去的2020年，全世界经历了新冠疫情的严重打击，经济秩序遭受史无前例的冲击。在这样特殊的背景下，本文继续利用任红模型，对中国上市企业的财务健康状况进行讨论。 本文继续将被特别处理(ST)的公司作为具有财务危机的样本，利用其财务数据来核验模型的准确性。截至2021年5月，基于万得数据库，中国A股市场有4326家上市企业，其中，417家企业的财务数据缺乏任红模型必需的自变量数据。在将这一部分企业剔除之后，剩下3847家上市公司，本文将之作为样本公司来进行检验，样本中包含了202个ST企业和3645个非ST企业。 任红基于中国A股市场上2015~2019年ST和非ST企业相关财务数据，构建了基于logistic回归的企业财务危机预警模型，这是一个适用于中国、且准确率较高的财务危机预警模型。通过任红模型，只需要收集企业的营运资本/总资产、留存收益/总资产、总资产报酬率、每股净资产四个财务指标，就能预测企业的财务健康状况。 任红的中国企业财务危机预警模型的公式和判别规则，即ST概率为： P ( S T ) = exp ( x b ) 1 + exp ( x b ) 其中， x b = 0.53458 − 0.01196 X 1 − 0.02213 X 2 − 0.15336 X 3 − 0.09663 X 4 X 1 = 营运资本/总资产 X 2 = 留存收益/总资产 X 3 = 总资产报酬率 X 4 = 每股净资产 任红模型的判断原理为：当P值大于0.5时，该公司为ST企业，公司处于财务危机；若P值小于0.5，则为非ST企业，公司财务健康。 2020年新冠疫情席卷全球，给社会带来巨大风险隐患和多方面不确定性，在这种情况之下，本文再次核验任红模型的准确性：ST组由202个实际被宣布特别处理的企业组成，余下的3645家正常运转的企业作为非ST组。对于ST组，P值大于0.5，模型有效；在非ST组中，P值小于0.5，被认为模型有效。对于ST组，2020年四个季度模型的判别结果如表1所示。 Table 1 Modeling results vs. Special Treated Companie 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 预测为ST 175 173 165 158 实际ST 202 202 202 202 模型准确率 86.63% 85.64% 81.68% 78.22% 表1. 任红模型判断ST与实际ST情况 根据2020年的财务数据，在202家ST企业中，第一季度到第四季度分别有175家、173家、165家、158家企业P值超过了0.5，被模型认定为具有财务危机。前三个季度模型的准确率均在80%以上，第四季度模型准确率为78.22%。 对于非ST组，测算结果如表2。可以看出，从第一季度到第四季度，模型比较准确地区分出了财务状况正常的企业，模型的准确度均在85%以上。 Table 2 Modeling results vs. Non-Special Treated Companie 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 预测为非ST 3126 3170 3259 3147 实际非ST 3645 3645 3645 3645 模型准确率 85.76% 86.97% 89.41% 86.34% 表2. 任红模型判断非ST与实际非ST情况 通过对2020年四个季度的测算，可以看出，不管是对ST组还是非ST组，模型的准确性都较高且保持稳定，模型能够区分具有财务危机的企业与财务状况健康的企业。
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user: 2. 上市公司整体财务状况 2020年新冠肺炎疫情使中国经济陷入了衰退，这期间，企业面对着消费严重不足，复工复产速度慢，供应链断裂等难题，这些问题反映到企业财务上，突出表现为债务负担陡然增加，许多企业出现流动性困难等财务危机。而从第二季度开始，中国采取了一系列积极有效的疫情防控措施，经济稳定恢复，大部分企业的财务状况也逐渐从第一季度的重重阴霾中走出来。 本文继续使用K值来衡量企业财务风险的变动程度，定义如下： K = P 1 / P 0 ∗ 100 % 其中，P1代表企业在某个时间点的P值，这是需要判断财务风险变动程度的时间点；而P0代表企业在另一个时间点的P值，这是对照的时间点。P值越大，意味着企业的财务风险越严重。当P1 > P0，此时K值大于100%，可以判断，企业的财务风险增大了；而当P1 < P0，K值小于100%时，企业的财务状况好转。 2020年1季度企业财务状况变动为了判断疫情对企业财务状况的冲击，我们使用2020年1季度数据和2019年度数据进行对比。2019年还没有受到新冠肺炎疫情影响，而2020年1季度是疫情刚刚开始，对经济影响最严重的时候。结果如表3。 Table 3 Companies under more financial distress 1Q 2020 vs. 4Q 201 变动程度 企业数量 所占比率 K ≤ 100% 467 12.14% 100% < K ≤ 200% 1884 48.97% 200% < K ≤ 500% 1056 27.45% K > 500% 440 11.44% 表3. 上市公司财务风险变动情况(2020年1季度相对于2019年4季度) 图1. 上市公司财务风险变动情况图(2020年1季度相对于2019年4季度) 根据2020年第一季度P值和2019年年度P值所计算出来的K值，可以发现(图1)： · 在3847家A股市场上市企业中，只有12.14%企业的K值小于100%，这部分企业财务状况和2019年相比没有变得更差； · 余下的87.86%企业的P值都增加了，这反映出A股市场上，绝大部分上市企业的财务状况相比于2019年底都明显恶化。 · 在财务风险增大的企业中，有1884家企业P值是2019年年底的1倍多，占比48.97%； · 有1056家企业财务风险是2019年底的2-5倍，所占比率为27.45%； · 更有440家企业，其面临的财务风险至少是2019年底的五倍，占比11.44%。 为了更好地理解新冠肺炎疫情对企业财务状况的影响，我们选取2019年A股市场上数据完整的3590家上市企业，按照同样的方法，计算出他们在2019年第四季度和2019年第一季度的P值以及K值，结果显示： 相比2019年第一季度，2019年第四季度只有16.7%的企业财务风险呈现出增大的趋势，另外83.3%的企业财务状况都比较稳定。由此可以看出，2020年第一季度新冠肺炎疫情的爆发，的确给上市企业带来了严重的影响，大部分企业的财务状况都明显恶化了。 2020年4季度企业财务状况变动在第一季度疫情猝不及防爆发之后，中国采取了一系列积极有效的防控措施，经济状况也开始了逐渐复苏、好转。为了观察企业财务状况的变化，我们对2020年第四季度和2020年第一季度的数据做一比较，结果如表4所示。 Table 4 Companies under financial distress 4Q 2020 vs. 1Q 202 变动程度 企业数量 所占比率 K > 100% 638 16.58% K ≤ 100% 3208 83.39% 表4. 上市公司财务风险变动情况(2020年4季度相对于2020年1季度) 可以看出，在2020年底，中国有83.39%的上市公司K值小于1，企业的财务状况相比2020年第一季度好转了；只有16.58%的上市公司，企业的财务状况是在进一步恶化。这部分企业财务状况继续恶化的原因，值得公司自己及监管机构予以关注。
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user: 3. 新冠疫情对各行业财务状况的影响 3.1. 各一级行业企业的财务状况 按照GICS标准，万得数据库将上市公司分为11个大行业，分别是电信服务、金融、医疗保健、房地产、信息技术、工业、材料、能源、公用事业、日常消费和可选消费行业。我们首先对各个行业的企业和ST企业数量进行统计，并计算出各行业发生ST事件的概率，再将各个行业ST的概率排序，如图2。 图2. WIND一级行业各行业ST情况 各个行业具体的ST企业数量和占比情况如表5。 Table 5 Account of ST companies across GICS industry sectors (2020 行业 企业数量 ST企业数量 所占比率 电信服务 5 0 0.00% 金融 28 1 3.57% 医疗保健 349 13 3.72% 信息技术 717 27 3.77% 房地产 123 5 4.07% 工业 1016 49 4.82% 材料 598 34 5.69% 能源 78 5 6.41% 公用事业 115 8 6.96% 日常消费 212 15 7.08% 可选消费 606 45 7.43% 表5. 中国一级行业ST情况统计(2020年) 数据来源：WIND数据库。 在一级行业中，可选消费、日常消费和公用事业是发生ST几率最高的三个行业。公用事业行业共有115家企业，8家企业发生了ST，所占比率为6.96%；日常消费212家企业中，有15家被特别处理，占比7.08%；可选消费行业，ST事件占比最高，达到了7.43%，606家企业中有45家被ST。2020年新冠疫情的爆发，对各行业造成的冲击由此可见。 3.2. 二级行业企业的财务健康状况 Wind共有24个二级行业，本文选取的样本数据共涉及到其中22个行业。我们对各个二级行业发生ST的情况进行统计，并按照财务危机发生概率从低到高的顺序进行排列，结果如表6。 Table 6 Account of ST companies across industry sub-sectors (2020 二级行业 一级行业 企业数量 ST企业数量 所占比率 电信服务II 电信服务 5 0 0.00% 家庭与个人用品 日常消费 13 0 0.00% 商业和专业服务 工业 102 2 1.96% 制药、生物科技与生命科学 医疗保健 267 8 3.00% 技术硬件与设备 信息技术 378 12 3.17% 半导体与半导体生产设备 信息技术 93 3 3.23% 多元金融 金融 28 1 3.57% 运输 工业 111 4 3.60% 消费者服务II 可选消费 51 2 3.92% 食品与主要用品零售II 日常消费 25 1 4.00% 房地产II 房地产 122 5 4.10% 汽车与汽车零部件 可选消费 175 8 4.57% 软件与服务 信息技术 246 12 4.88% 资本货物 工业 804 43 5.35% 材料II 材料 599 34 5.68% 医疗保健设备与服务 医疗保健 82 5 6.10% 媒体II 可选消费 95 6 6.32% 能源II 能源 78 5 6.41% 公用事业II 公用事业 115 8 6.96% 食品、饮料与烟草 日常消费 175 14 8.00% 零售业 可选消费 69 7 10.14% 耐用消费品与服装 可选消费 214 22 10.28% 表6. WIND二级行业财务风险情况(2020年) 数据来源：WIND数据库。 从表6可以看到，家庭与个人用品行业、电信服务两个行业在2020年都没有出现被特别处理的企业，发生财务危机的概率最低。显然，这是行业属性决定的，家庭与个人用品是居民必不可少的消费，消费需求变化小，不管发生什么情况，该行业都能正常运营。而对电信服务行业来说，疫情期间在线办公、在线教育等线上活动的增加，反而给行业带来了新的机遇，促进了行业的发展与进步。 从表6还能够发现，ST发生率最高的五个二级行业是：耐用消费品与服装，零售业，食品、饮料与烟草，公用事业，能源。其中，零售业、耐用消费品与服装都归属于可选消费行业。 3.3. 可选消费行业企业的财务危机 消费类行业可分为可选消费和日常消费两大板块。可选消费对于消费者来说，属于日常生活中可选择弹性较大的消费品，且居民对可选消费产品的需求，容易随着经济或者行业的周期波动而波动。由于疫情给经济秩序带来了巨大冲击，居民的收入水平在一定程度上受到影响，在这样的情况下，人们可能选择中止消费，或者将有关消费延后。 新型冠状病毒肺炎疫情的爆发和迅速蔓延，对可选消费行业供需两端都带来了巨大的影响。疫情开始在春节假期这一重要时间节点，而这一时点，本是零售业、旅游业等发展的重要时期，却因为疫情销售情况一落千丈，甚至出现了营业停滞的状况。各级政府严格控制人员聚集，居民出于健康考虑不愿出门，这些因素都对消费需求起到了抑制作用。而在供给端，相关企业停工停产，假期过后工人无法按时复工，企业的生产经营计划被严重打乱，面对着不能按时交货、供应链和资金链断裂等压力。因此，新冠疫情对可选消费行业冲击最大。从表6可见，归属于可选消费行业的零售业、耐用消费品与服装行业，有29家企业被特别处理，占全部ST企业的比例超过1/5，是实实在在受新冠疫情影响最大的细分行业。
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user: 4. 2021年上市企业财务状况预测 根据最新公布的2021年1季报，我们选取A股市场上数据完整的4192家企业，利用任红模型，对2021年可能发生财务危机的上市企业进行预测，结果如表7。 Table 7 Forecasting of ST companies in 202 数量 比例 预测为ST企业 671 16.007% 预测为非ST企业 3521 83.993% 总数 4192 100.000% 表7. 2021年企业财务状况预测 根据测算，在4192家企业中，有671家企业的P值大于0.5，被认为处于财务危机状态，极有可能会被特别处理；而其他3521家企业，P值不超过0.5，属于经营正常、财务健康。 我们再对P值超过0.5的企业所处的一级行业进行统计，结果如图3，发现：工业、可选消费和信息技术行业P值超过0.5的企业最多，这些企业发生财务危机的信号很强。而根据实际情况，在所分析的样本企业中，目前仅有212家企业处于实际ST的状态。这说明，还有相当一部分企业财务状况已经比较危险，处于即将被特别处理的边缘。对于这些企业，应该尽快采取适当的措施，避免危机的发生。 图3. 2021年财务危机预警企业(P值超0.5)的行业分布
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user: 5. 结语 我们运用任红在2020年初构建的中国企业财务危机预警模型，利用2020年年报与2021年一季报数据，对中国上市企业的财务健康状况做了全景式的透视。基本结论如下： · 根据2020年上市企业的财务数据，运用任红模型来区分财务状况正常的企业和有财务风险的企业，发现模型能够以80%以上的准确率辨识ST企业和非ST企业，任红模型的准确率再次得到了验证。这再次证明，任红建立的基于logistic回归的中国企业财务危机预警模型，具有较高的准确度和适用性。 · 通过模型计算发现，新冠肺炎疫情对我国企业财务风险的影响是非常显著的：在疫情爆发的2020年第一季度，统计样本中87%企业的财务风险较疫情前增大了；在疫情得到控制，经济逐渐恢复之后，企业的财务风险也呈现出减小的趋势；但是，企业要完全恢复，仍然需要较长一段时间。 · 在百年一遇的疫情冲击之下，各行业企业所受的影响差别较大。其中，可选消费行业受疫情影响发生财务危机的概率最大，而电信服务、日常消费等行业，受疫情影响发生财务危机的概率最小。其他行业则由于信息化程度、产业属性等原因，均受到不同程度的冲击。 · 通过企业财务危机预警系统，一方面可以及早发现企业面临的财务风险，从而优化企业的管理，为微观主体的企业决策提供支持；另一方面，政府监管机构及宏观经济决策部门，也可以利用系统提供的企业财务危机预警信息与信号，发现经济运行潜在的问题，制定或调整相关的经济政策，从而助力实现宏观经济的稳定运行。
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user: 摘要 商誉产生于企业并购时资产评估产生的溢价。当企业的经营状况恶化，商誉就会发生大幅减值，从而放大公司股票的市场风险。而会计信息可比性则反映了企业的资产是否合理地被估计与计量，由此可以对商誉过度溢价产生抑制作用，从而降低商誉减值的程度。因此，本文对会计信息可比性对资产评估的正向影响能否反映在商誉评估中进行了实证分析。本文以2016~2019年沪深A股文化、体育与娱乐行业的上市公司为研究样本，研究会计信息可比性与商誉的关系。此外，本文还加入内部控制作为调节变量来进行检测。研究发现，会计信息可比性对商誉净值有显著的降低作用，且内部控制的调节作用显著。这一研究结论为商誉减值的产生机理提供了新的研究思路。
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user: 1. 引言 商誉产生于企业的溢价并购中，作为对被并购企业的预期未来超额收益计入资产负债表。但商誉具有附着性，其与企业的经营状况联系紧密，因此企业计提商誉减值往往意味着对未来经营状况预期的下调，同时也会减少公司当期净利润，从而向市场传递更不利于公司的信息，导致市场风险上升。如图1所示，根据东方财富网整理的信息可以看到，在2018年，A股上市公司集中发生了商誉的大幅减值。对此，林爱梅与杨丹(2021)的研究认为是由于2015年并购规模大幅增长，且业绩承诺期一般在3~4年，2018~2019年大量并购案业绩承诺期到期，并购标的业绩不达标就会使得商誉减值 [ 1 ]。作为最大的新兴资本市场，中国的并购案无论是在数量上还是在规模上都增速可观，因此并购商誉的研究仍需深入发展，尤其在如文化、体育与娱乐业的轻资产行业。例如，谢荃与符祎明(2020)的研究指出，由于实体资产占总资产比重小，商誉减值披露造成的金融风险更为显著 [ 2 ]。 图1. A股商誉与商誉减值变动趋势 作为会计信息质量的重要属性之一，会计信息可比性的提高能够减少信息不对称，使得利益相关者在通过对资本市场的会计信息的比对中获得更准确的判断。例如，聂萍与周欣(2019)的研究显示，会计信息可比性与资产误定价有着显著的负相关关系，体现了会计信息可比性在降低经营风险、提高资产披露真实性方面的积极影响 [ 3 ]。雷啸与唐雪松(2019)的研究指出，会计信息可比性高和高管薪酬–业绩敏感度有显著的正相关关系，能约束高管的自利行为，提升薪酬对高管的激励效率，还能够降低企业对成本粘性 [ 4 ]。由此可以判断，当公司的会计信息可比性越高，其并购时商誉的过度溢价情况会越低，因此降低并购后的商誉减值。正如陈耿与严彩红(2020)的研究发现，由于商誉来源于并购产生的溢价，其规模会由于管理层代理冲突增大，因此商誉的产生涉及到管理层在并购中体现的自利短视与资产高估的问题 [ 5 ]。 胥朝阳与刘睿智(2014)指出，随着会计信息可比性的提高，应计盈余管理向真实盈余管理转变越明显，在股权集中度高、信息披露规范和监管环境趋紧的情况下，这种转变受到了一定的抑制 [ 6 ]。且唐雪松、蒋心怡与雷啸(2019)的研究表明，会计信息可比性对缓解信息不对称的负面作用，抑制高管在成本管理中的自利行为有着更为显著的影响 [ 7 ]。这就说明，内部控制对于会计信息质量有显著影响。而谭燕、徐玉琳、赵旭雯与蒋华林(2020)的实证研究发现，在实施商誉减值测试时，从内控角度来看，高管权力越小，应予减值的商誉实施减值的可能性和比例越高 [ 8 ]。此外，宋佳宁与高闯(2021)的研究也发现，实际控制人所有权的增加，也就是通过提升内控强度来降低委托代理矛盾，也能有效减少超额商誉的确认和确认后的减值发生 [ 9 ]。张新民、卿琛与杨道广(2020)的研究则指出商誉减值的披露会引起负面市场反应，而高质量的内部控制能有效缓解这种市场反应 [ 10 ]。因此，根据以上研究可以推断，内部控制会对会计信息可比性与商誉减值的关系产生一定的调节作用。 因此，本文将通过实证的方法检验会计信息可比性对能否抑制商誉的产生及高估，并加入内部控制作为调节因素进行分析。本文的贡献在于提供了会计信息可比性对企业商誉的实证证据，在并购活动日益频繁的当下为关注企业资产风险的各方提供可供参考的思考方向。
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user: 2. 研究假设及研究设计 2.1. 研究假设 如前文所述，提高会计信息可比性能够减少信息不对称，使得会计信息更准确，从而提高资产披露真实性及降低经营风险，使得资产误定价的发生几率更低。由此可以判断，当公司的会计信息可比性越高，其并购时商誉的过度溢价情况会越低，因此降低并购后的商誉减值。因此本文第一个假设为： H1：会计信息可比性越高，产生的净商誉越少。 由于高质量的内部控制能有效缓解盈余管理，提升会计信息可比性(胥朝阳与刘睿智，2014)。并且，商誉减值的披露会引起负面市场反应，内控的提高有效减少超额商誉的确认和确认后的减值发生。因此，内部控制会对会计信息可比性与商誉减值的关系产生一定的调节作用。由此本文拟对内部控制之于会计信息可比性对商誉的调节作用进行探究，提出第二个假设： H2：内部控制质量对会计信息可比性影响的商誉产生负向调节作用。 2.2. 模型设计 为验证本文假设一，建立模型(1)以检验会计信息可比性对并购溢价的影响。根据假设1，系数预期显著为负，具体见模型(1)： G W = β 0 + β 1 C o m p a c c + β 2 I C Q + β 3 S I Z E + β 4 E Q E + β 5 C A + β 6 P E + β 7 L E V + ε (1) 其中Compacc为会计信息可比性；ICQ为修正后内部控制质量指数，为主变量。 G W = β 0 + β 1 C o m p a c c + β 2 I C Q + β 1 ∗ β 2 C o m p a c c × I C Q + β 3 C A + β 4 L E V + β 5 P E + β 6 E Q E + β 7 S I Z E + ε (2) 模型(2)中加入会计信息可比性(Compacc)与内部控制质量(ICQ)的交乘项(Compacc*ICQ)验证假设二中内部控制如何影响会计信息可比性对并购商誉的作用。 2.3. 变量定义 2.3.1. 解释变量 本文的主要探索自变量为会计信息可比性(Compacc)及内控指数(ICQ)。 本文的内控指数采用迪博内部控制指数。 本文的会计信息可比性根据胥朝阳与刘睿智(2014)与De Franco， Kothari， & Verdi (2011) [ 11 ] 的研究。采用国泰安文化、体育与娱乐行业2016~2019年16个季度数据进行计算，将会计信息可比定义为在公司i和j在经济业务相同的情况下生成财务报表的相似度。 第一步：根据i公司在2016~2019年度16个季度的财务报表数据，得到回归模型： E a r n i n g s a t = β + β 1 Re t u r n i t + β 2 N e g i t + β 3 N e g i t ∗ Re t u r n i t + ε (3) 其中Earnings at 为a公司在t季度的净利润与权益市场价值之比，Return at 为a公司t季度股票收益率，虚拟变量Neg at 则是以a公司股票收益率的正负计算：若a公司在t季度股票收益率小于0则Neg取1，否则取0。 第二步：由(3)式估计出公司i对应的每个季度的回归参数 。假定两个公司i，j经济业务相同，分别计算其盈余的期望。 E ( E a r n i n g s ) i t = β 0 i t ^ + β 1 i t ^ Re t u r n i t + β 2 i t ^ N e g i t + β 3 i t ^ N e g i t ∗ Re t u r n i t (4) E ( E a r n i n g s ) j t = β 0 j t ^ + β 1 j t ^ Re t u r n i t + β 2 j t ^ N e g i t + β 3 j t ^ N e g i t ∗ Re t u r n i t (5) 第三步：根据(4)(5)式，计算出公司i与公司j在4年间的会计信息可比性Compacc ijt C o m p a c c i j = − 1 16 × ∑ t − 15 t | E ( E a r n i n g s ) i i t − E ( E a r n i n g s ) i j t | (6) 根据此方法可依次计算出公司i与同行业其他公司在4年间的会计信息可比性，再将这些数值从大到小排列，本文选择最大值作为i公司的会计信息可比性系数Compacc4 it 。以此类推再计算出其余公司的会计信息可比性系数。该值越大表示公司会计信息可比性越高。 2.3.2. 被解释变量 借鉴吴定玉和詹霓(2020) [ 12 ] 的研究，将上市公司公布在资产负债表中的商誉净值(GW)作为并购溢价产生的商誉的代理变量，取10的对数作标准化。 2.3.3. 控制变量 本文在张新民等(2018)研究的基础上，按照三个维度方向选择控制变量：第一个维度是企业的杠杆，选择季度现金资产比(CA)及公司季度杠杆率(LEV)；第二个维度是企业的收益情况，取报表期末市净率(EQE)与市盈率(PE)；第三个维度为企业规模，用公司市值的自然对数(SIZE)。 本文所用变量的汇总如表1所示。
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user: 3. 实证分析 3.1. 数据来源 本文的研究基于我国2016~2019年文化、体育与娱乐业上市公司数据。样本公司的财务数据与相关 Table 1 Variable definitio 变量名 变量解释 GW 公司商誉净值取10的对数 Compacc 会计信息可比性系数 ICQ 迪博数据库中企业内控指数 CA 公司的现金资产比 LEV 杠杆率 PE 市盈率 EQE 本期最后一个交易日的市净率 SIZE 本期最后一个交易日公司市价的自然对数 表1. 变量解释 指标均来自于《深圳国泰安数据库》(CSMAR)，公司内部控制指数数据来自于深圳迪博公司。本文对样本数据中在研究期间缺失相关数据的年份进行剔除；数据前期处理工具为EXCEL与Python，统计软件为STATA。 3.2. 描述性分析 根据表2的描述性统计结果显示，行业内商誉均值小于中位数，且二者接近商誉最大值，说明样本存在明显左偏，有许多公司产生了大额的并购溢价。会计信息可比性的均值为0.193，中位数为0.166即在行业中更多的公司会计信息可比性较低。内部控制均值为608，中位数为654，最小值为0，说明有部分企业存在较差的内部控制。从均值来看，商誉的均值为8.540，最大值为9.740，标准差为1.120，说明行业内多数企业存在高额商誉。总体而言，从商誉和会计信息可比性来看，商誉的主要问题是行业内大部分公司计提了大额商誉，会计信息可比性的主要问题则是大部分公司的会计信息缺乏可比性。 Table 2 Descriptive statistic 样本量 均值 标准差 最大值 中位数 最小值 GW 534 8.540 1.120 9.740 8.870 2.700 Compacc 534 0.193 0.0719 0.410 0.166 0.0920 ICQ 535 608 168 765 654 0 CA 534 0.166 0.113 0.553 0.146 0.0114 LEV 534 4.060 2.700 15.10 3.040 1.340 PE 534 63 99.70 683 30.90 9.470 EQE 534 0.0205 0.159 0.222 0.0380 −0.931 SIZE 534 23.10 0.722 24.50 23.10 21.60 表2. 描述性统计分析 3.3. 多元回归结果分析 3.3.1. 会计信息可比性与商誉净值 表3报告了会计信息可比性系数和净商誉的回归检验结果。其中第一列仅使用了会计信息可比性(Compacc)，作为解释变量的回归结果。可以从回归结果中看到，会计信息可比性(Compacc)的回归系数在(1)(2)列中均为负，且均在1%的显著性水平上显著，说明企业会计信息可比性越高，产生的净商誉越低。从会计信息可比性(Compacc)的回归系数来看，会计信息可比性提高1，净商誉的对数减少1.915，即会计信息可比性越高并购产生的商誉就越小。本实证结果支持了本文的第一个假说。控制变量方面，现金资产比率(CA)越高的企业，由溢价并购产生的商誉就越少；净资产收益率越高的企业(EQE)，由溢价并购产生的商誉就越多。公司总资产规模的自然对数(SIZE)、杠杆率和市净率则对净商誉无显著影响。 3.3.2. 内部控制的调节作用 表3第三列报告了在内部控制的作用下，会计信息可比性引起的商誉变动的回归结果。上文的分析说明了溢价并购产生的原因可能在于会计信息的不可比和内部控制混乱。表3的第三行展示了内部控制(ICQ)与商誉(GW)的交乘项的回归结果。回归结果显示交乘项的回归系数为负，且在5%的显著性水平上显著，表明内部控制对会计信息可比性与商誉的影响没有显著的调节作用，假设2成立。 Table 3 Regression result (1) GW (2) GW (3) GW Compacc −1.915*** −1.968*** −2.336*** (0.697) (0.698) (0.713) ICQ 0 0.001 (0) (0.001) Compacc*ICQ 0** (0) CA −0.898* −0.761 −0.783 (0.473) (0.488) (0.486) LEV 0.058*** 0.059*** 0.062*** (0.019) (0.019) (0.019) PE 0 0 0 (0) (0) (0) EQE 1.281*** 1.414*** 1.451*** (0.32) (0.34) (0.339) SIZE −0.046 −0.034 −0.06 (0.068) (0.069) (0.07) _cons 9.844*** 9.542*** 10.186*** (1.581) (1.602) (1.619) Observations 501 501 501 R-squared 0.071 0.073 0.083 表3. 回归分析结果 ***p < 0.01， **p < 0.05， *p < 0.1. 3.4. 稳健性分析 本文主要通过添加控制变量市账比(PB)，并将资产负债(LEV)率结果替换成该比率的倒数(LEV2)，回归结果如表4所示，主变量会计信息可比性(Compacc)与交乘项系数仍然显著，与主检验结果基本无差异。会计信息可比性的系数显著为负，说明会计信息可比性的提高能有效抑制溢价并购；会计信息可比性与内部控制的交乘项系数显著为负，说明内部控制能显著降低会计信息可比性影响下的商誉。综上所述，稳健性分析结果支持主检验模型的发现，模型较为稳定。 Table 4 Robustness test (1) GW (2) GW (3) GW xCompacc −1.915*** −2.32*** −1.968*** (0.697) (0.689) (0.673) xICQ 0.001 −0.001* (0.001) (0) CompaccxICQ 0** (0) CE −0.898* −0.84* −0.805* (0.473) (0.472) (0.474) PE 0 0 0 (0) (0) (0) EQUITYEARING 1.281*** 1.103*** 1.077*** (0.32) (0.332) (0.333) LNmarketprice −0.046 −0.017 0.004 (0.068) (0.068) (0.067) PB −0.069*** −0.075*** (0.019) (0.019) LEVERAGE2 −1.618*** −1.527*** (0.337) (0.336) _cons 9.844*** 10.219*** 9.652*** (1.581) (1.566) (1.552) Observations 501 501 501 R-squared 0.071 0.149 0.14 表4. 稳健性分析 Standard errors are in parentheses， ***p < 0.01， **p < 0.05， *p < 0.1.
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user: 4. 结论 近年来A股上市公司的商誉减值引起的股价动荡使其作为影响金融市场稳定的因素之一受到各界广泛关注。尤其在文化体育娱乐等轻资产行业，由于商誉占资产比重较大，期末业绩披露受到商誉减值影响更为严重。因此本文以2016~2019年A股上市公司的文艺、体育与娱乐行业为样本，实证检验会计信息可比性对并购产生的商誉的影响，并进一步探究内部控制对这种影响是否起到一定作用。研究结果表明，会计信息可比性确实对商誉的计提存在显著抑制作用，且加入内部控制对这种抑制作用的调节作用显著。 在我国会计准则与国际会计准则持续趋同的背景下，我国的并购活动也日趋活跃。商誉作为减值计入当期损益的非流动性资产科目，且在不同行业中存−在程度相差极大的减值风险，其产生机理值得内外部信息使用者关注与重视。会计信息可比性作为衡量会计信息有用性的重要指标之一，在可以切实衡量的情况下能够有效昭示企业存在的资产评估风险，同时也能提示企业由于对并购资产评价不当可能带来的商誉减值，因此该系数值得投资者与监管机构重视。此外，切实提高会计信息可比性也能使得企业降低由于有意或无意的对并购资产的高估而产生的未来商誉减值风险，从而提高公司业绩的稳定性。 本文研究仅限于本期会计信息可比性与商誉净值的研究，并没有对商誉净值变化所受影响是否具有滞后性这一问题进行探讨。且由于目前关于内部控制对会计信息可比性与商誉间的调节关系未有足够多的理论研究，其作用显著与否仍可作进一步研究。
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user: 摘要 本文对宁南山区6个重点小流域坡改梯工程实施后的不同建设年限梯田土壤含水量进行了为期4年的定点跟踪监测与研究。研究结果表明：水平梯田修建过程中土壤结构和土壤理化性状被改变，导致梯田修建初期土壤保水能力降低，与坡耕地土壤含水量相比，1~2年新修梯田不同土层土壤含水量均有所下降，但减少幅度较小；梯田改造种植3~5年后，土壤含水量恢复并高于修建前；5年以上梯田不同土层深度土壤含水量较坡耕地显著提高。
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user: 1. 引言 宁夏南部山区(简称“宁南山区”)主要指固原市全部，吴忠市盐池县、红寺堡区和同心县，中卫市海原县，国土面积37，394 km 2 ，占宁夏国土面积的56.3%。宁南山区海拔1246~2594 m，年平均气温5℃~7℃，无霜期97~158 d，年平均降水量280~650 mm，降水量不仅偏少，而且年际、年内分布极不均匀，地表和地下水资源缺乏，土壤水分蒸发强烈，作物生长极易受干旱威胁，严重的水土流失已成为宁南山区农业发展的主要制约因素 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。水平梯田的建设对改善宁南山区当地生态环境、减少水土流失、稳定粮食产量起到了非常重要的作用，截至2018年底，宁南山区已建设水平梯田35.65万hm 2 ，占宁南山区耕地面积的41.8%。 为了研究坡改梯后不同建设年限梯田土壤含水量变化规律，宁夏水利科学研究院选择国家农发项目宁夏隆德县打食沟项目区的红崖小流域、彭阳县李台项目区的炭洼小流域、固原市原州区上滩项目区的上滩小流域、西吉县腰巴庄项目区的上腰巴庄小流域、同心县下马关项目区的罗家滩小流域和海原县脱烈项目区的曹洼小流域等6个典型小流域作为重点监测流域，开展了各流域不同建设年限梯田土壤含水量的动态监测和研究工作。
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user: 2. 土壤含水量监测方法 在每个重点监测小流域分别选择建设年限为1~2年、3~5年和5年以上的梯田作为监测地类，通过GPS定点取样，每种地类选择3个样点，以坡耕地为对照，在每年4、5、6、7、8、9、10月1日分别取10 cm、30 cm、50 cm、100 cm层土壤，按土壤含水率测定方法进行监测 [ 5 ]。本次土壤含水量采用重量含水量，即水分重量占烘干土重量的百分比，监测与研究工作自2013年开始，至2016年结束，同一个流域同一样点连续跟踪监测4年。 试验数据用Excel软件和SPSS数据统计分析软件处理。