DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 基于人工磁导体的微带天线RCS减缩方法研究 上述方法在一定程度上达到了微带天线RCS减缩的目的，但是减缩量有限，本节为解决外形技术对RCS缩减的局限性这一问题，从而进一步缩减RCS，提出一种基于AMC的微带天线RCS减缩方法。并通过仿真实验验证了所提方法的有效性。 本文在综合分析比较了圆环AMC、方环AMC、“十”字形AMC之后，对比获得了频带较宽的AMC单元，决定采用圆环AMC和方环AMC进行棋盘式组合，如图16所示。 图16. 棋盘式组合结构图 AMC单元的数量较少时，不能很好的反映出其反射相位特性，但是AMC单元过多会增加成本，加大加工难度，并且在整体目标RCS的降低方面表现较差。本节采用N × N的AMC单元组合成AMC块，N分别取值3、5、7、9，结构如图17所示。AMC单元尺寸为上述最优方环AMC、圆环AMC单元的尺寸。当f = 8 GHz时，其单站RCS减缩对比如图18所示。 图17. N × N规模数AMC块图例俯视图 由图18可知，AMC单元数不同，反射能量情况也不同，整体上来说，AMC单元数越少，反射能量越集中，但对主瓣的抑制效果会变差，RCS的减缩效果不明显，但从图中可以看出，RCS的减缩效果整体上都超过了−10 dB，证明了该设计的有效性。 图18. 不同规模数AMC块单站RCS对比 图19给出了入射波频率分别为6 GHz、10 GHz时，参考天线和加载AMC天线的单站RCS对比。从图中可以看出，加载AMC可以有效的降低微带天线RCS，并且降低效果较为显著，RCS减缩最大可达−23.7 dB，并且加载AMC后，同时实现了带内和带外的减缩。 图19. 不同规模数AMC块单站RCS对比
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user: 5. 总结 本文主要研究了微带天线RCS减缩方法，首先设计了一款常规的微带天线，保证了其工作带宽和增益良好的基础上，对其进行外形处理，例如短路探针加载、贴片小型化等，达到了微带天线RCS减缩的目的，同时保证了天线辐射工作性能。并通过仿真实验验证了通过外形技术降低微带天线RCS的可行性。为进一步降低微带天线的RCS，提出一种加载棋盘式AMC的微带天线，成功实现了在更宽频段的RCS减缩的目的。并且通过实验验证了该方法的可行性和有效性。在未来，为进一步实现微带天线RCS的减缩，我们将研究通过抑制天线各个方向的散射能量，实现目标全方位角的RCS减缩。
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user: 摘 要 在现代室内空间设计过程中，留白技法的应用，要注重结合时代形势发展变化，对传统的留白技法进行创新发展，以提升室内空间设计的效果及质量。留白技法是传统中国画的艺术展现手法，注重对空间美学进行把握和应用，从而实现对艺术的抽象加工，能够有效地增强中国画的艺术感染力，带给人良好的审美体验。在进行室内空间设计过程中对留白技法的应用，要注重对空间美感进行把握，结合色彩的虚实对比，使设计元素进行巧妙地布局，以突出室内空间设计的韵律感和节奏感，增强室内空间设计的整体意境和美感。本文结合留白技法在室内空间设计中的应用方法进行了探究分析，把握留白技法的应用效果及质量，以提升室内空间设计的效果，更好地满足人们的审美需要。 关键词 :留白技法，室内空间设计，意境美 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 随着社会经济的快速发展，人们生活节奏加快，在这样的背景环境下，人们的生活方式及文化体验朝着简约化的方向发展。现阶段，极少主义、简约主义在室内空间设计中得到了广泛地应用，对于建筑设计行业的发展来说，起到了十分重要的影响。在进行室内空间设计过程中，对留白技法的应用，突出了以人为本的发展理念，注重使室内空间设计形成独特的艺术魅力，以突出室内空间设计的人文关怀和意境美感，更好地满足现代人的需要。留白技法在室内空间设计中的应用，要注重对“留白”的艺术渊源做好把握及分析，从而有效地发挥“留白”的功能及作用，以满足现代人的审美需要。
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user: 2. 留白技法概述 留白技法的发展，主要来自于传统中国画的“留白”艺术，并在建筑设计中得到了有效地应用，获得了一定的发展和进步。从字面内容理解来看，艺术语境中的“留白”注重在中国画布局过程中，留下空白之处，使空白之处与中国画的整体形成鲜明对比，以提升中国画的意境美和内涵美。留白技法的应用，注重突出情感和韵律之美，利用有形的线条和无形的空旷形成鲜明对比，以虚实结合的手法，突出艺术审美境界。留白这一技法起源于国画，但也在其他领域得到了一定的发展及应用。如在文学作品当中，通过对留白的应用，带给人无限的想象空间，使人们更好地感受文学作品的内涵，令人回味无穷。 留白技法在建筑空间设计中的应用，注重利用留白技法增强建筑设计的艺术感染力，更好地满足人们精神层次方面的需求。室内空间设计中对留白技法的应用，注重将“素面朝天”和“浓墨重彩”的设计理念进行结合，利用不同装饰空间的空白为元素，在室内空间设计中，设置留白位置，使整体设计风格实现虚实对比，以达到“无形之意，空山人语”的设计目标。
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user: 3. 留白技法在室内空间设计中应用的要点分析 室内空间设计中对留白技法的应用，要注重追根溯源，把握留白技法的特征，从而对留白技法进行科学、有效地应用，以发挥留白技法的功能及作用，使其在空间设计中的美学意境得到有效地发掘。留白技法在室内空间设计中的应用，要注重对美学意境进行挖掘，增强室内空间设计的审美效果，借助于虚实对比的手法，使整个室内空间具有较强的意境和美感。 3.1. 突出虚实对比 留白技法在室内空间设计中应用时，要注重把握实形之型与虚形之式，突出留白之美，增强室内空间设计的审美效果。留白技法在室内空间设计中应用时，结合留白技法在平面空间设计中的应用来看，要注重由平面空间向三维空间进行过渡，架构三维留白，以增强留白技法的形式美，使其美感变得更加丰富。在进行室内空间设计过程中，留白技法的应用，要注重利用有形的造型设计和无形的样式之间形成鲜明对比，实现二者之间的互补和完善，从而构建出虚实结合的形态布局，带给人一种界面美感 [ 1 ]。在这一过程中，要注重对不同属性的装饰元素进行有效利用，通过做好搭配组合，使装饰元素产生界面美感，带给人们更好的审美体验。同时，留白技法虚实对比的把握，要注重对室内空间设计的实际情况做好分析，结合实体造型和预留空白，使实体内容与预留空白形成一种均衡及对称，以达到和谐有序的形式之美。此外，留白技法在空间设计中应用时，要注重对留白技法的特征做好把握，注重对室内装饰元素进行有效利用。如借助于实体的造型装饰和虚设的预留空白、动态的光影物件、静默的悬挂陈设等物件，做好均衡、对称、适配的元素取舍，从而突出虚中有实、和谐有序的形式之美，使室内空间设计的美感及审美效果得到有效地增强。 3.2. 把握留白之韵 留白在室内空间设计中的应用，要发挥留白的独特韵味，实现“有声之律”和“无声之韵”，以突出留白设计与室内整体设计的有机结合，增强室内设计的美学效果，带给人们更好地审美体验。在室内空间设计过程中，要对室内动态、静态元素做好结合，把握二者之间的关联性，实现二者的有效衔接。留白手法的应用，要结合对室内空间的律动进行感受，从视觉角度出发，对视觉上的虚实转折进行把握，将空间的波动性和韵味进行融合和展现，以达到“无声胜有声”的设计目的。在留白技法应用时，要结合室内空间设计的整体诉求，注重在情境中进行凝思遐想，借助于留白的实体设计，使室内居住者产生心灵上的震颤和共鸣，突出留白设计的韵律之美。在留白设计时，要把握留白之韵，结合室内空间的动态元素和静态元素，实现二者的紧密结合，以突出留白韵律之美，提升室内空间设计的整体效果及质量 [ 2 ]。 3.3. 注重意境结合 室内空间设计中对留白技法的应用，要从整体协调视角出发，注重将留白的“意”和“境”进行紧密地联系，从而实现具象和意象的有机结合。室内空间留白技法的应用，从意境载体视角来看，注重突出“意象群”，实现整体协调的设计目标。这一过程中，注重将意境之美和现实情境进行结合，对生活中的具象进行抽象，将写实与写意进行完美结合，以实现虚实相照的设计目标。同时，在室内空间设计过程中，要注重对装饰元素的搭配问题做好把握，通过错落有致的搭配，对大小留白进行有效地点缀，实现装饰形象的彼此映衬和对照，以获得空灵简约的留白之美。
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user: 4. 留白技法在室内空间设计中的应用对策分析 留白技法在室内空间设计中应用时，要注重把握留白技法与室内空间设计之间的关联性，通过对繁复的装饰进行简约化处理，实现装饰元素的巧妙布局，以提升室内空间设计之美，更好地满足现代人的审美诉求。在对留白技法应用时，要注重把握空间实际，由整体角度出发，做好细节处理，以提升室内空间设计的审美体验。关于留白技法在室内空间设计中的应用对策，具体可从以下几个方面进行把握： 4.1. 把握色彩留白的张弛有度 室内空间设计中对留白技法的应用，注重对室内设计的色彩进行把握，具有一定的色彩倾向性。室内空间设计色彩的选择，反映了情感塑造和美感表达，注重对色彩进行有效选择，突出了艺术审美执行能力。色彩留白设计，要注重张弛有度，而并非是随意的堆砌 [ 3 ]。这一过程中，室内空间色彩的把握，要以室内空间设计的主题，对色彩元素进行科学、合理的选择，使色彩设计与空间整体布局进行匹配，以提升色彩设计的针对性和科学性。色彩留白要突出色彩倾向这一原则，将色彩与空间走向进行联系，实现色彩与室内空白的有机融合。 4.2. 突出化简为繁的设计理念 在进行室内空间设计过程中，对室内装饰元素的应用，如灯具、墙饰等，要对空间装饰的摆设及应用情况做好把握，避免繁杂拥挤，但也不能显得简陋。这一过程中，要立足于空间设计的整体角度，将装饰做好种类配置，突出主次分明的设计理念，以实现轻重有别的设计目标。这一过程中，要注重突出统一有序的表达效果，对装饰留白进行适度设计，突出室内空间设计的层次感，以提升室内空间的审美情趣。如在对电视背景墙的壁纸选择时，需要对其他墙面的色调做好把握，实现背景墙面设计与整体风格的一致性，达到“淡妆浓抹总相宜”的设计效果。 4.3. 做好布局留白的审美控制 留白技法在室内空间设计中应用，注重突出室内空间的审美效果，这一过程中，要注重做好室内空间的布局留白的控制，以提升审美效果。同时，留白技法在室内空间设计中的应用，要注重对空间主体的审美格局做好把握，根据主人的生活习惯，对留白的空间做好把握，为室内空间的可持续性利用创造有利条件。这一过程中，结合室内空间布局情况，对客厅、房间内的家具做好把握，实现优化组合，以提升室内空间留白设计的效果及质量。在室内空间布局留白过程中，要注重把握极简主义风格，提供丰富的室内空间，并突出留白设计的整体性，提升空间意境美感。
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user: 5. 结束语 综合上述分析来看，留白技法在室内空间设计中的有效应用，要注重对传统艺术形式做好把握，加强留白技法与现代室内空间设计的有机结合，对室内空间设计做好整体性把握，并对细节做好针对性的处理，以提升室内空间设计的效果及质量。室内空间设计中对留白技法的应用，要注重将形式美和意境美进行有机结合，做好留白有“度”，虚实对照，从而带给人们更好的意境美感，以提升室内空间设计效果及质量。
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user: 摘 要 本文结合GARCH模型与加入外生变量的GARCH模型，建立了广义带有外生变量的GARCH模型，本文选取了上证综指和与其时间相对应的纳斯达克综合指数各1642组数据来进行研究纳斯达克综合指数对上证综指的影响，得到两个综指之间的变化规律是相似的，即两个综指模型有相关关系。 关键词 :GARCH模型，波动性，外生变量 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 一直以来，对于金融方向的研究中，一个重要的课题便是对于金融时间序列波动性的研究，因为往往是波动带来风险，风险带来收益。而对于股票市场收益率波动性的研究便是对于研究金融时间序列的波动的重要手段，因为股票的波动象征着股票价格的变化，而股票价格的变化便与整个金融市场息息相关。 对于随机时间序列预测，美国学者George Box和英国统计学家Gwilym Jenkins共同建立了ARMA模型，由于利用时间序列建立的ARMA模型要求序列是平稳的，但是实际上时间序列并不可能全是表现出平稳性，就像单位根过程便是时间序列数据中的非平稳过程；于是建立了一种特殊的描述单位根过程的模型——随机游动模型，Engle于1982年提出了自回归条件异方差模型即ARCH模型，但是对于高阶ARCH效应的时候参数往往不能通过显著性检验，于是就有了广义ARCH模型，即GARCH模型 [ 1 ]，而当GARCH模型不能很好地描述序列的变化的时候，为了提高精度，ARCH模型还有很多的拓展形式(EGARCH，ARCH-M，TARCH，幂ARCH，成分ARCH，非对称成分ARCH)；为了研究虚拟变量对于回归模型的影响，Hamilton和Susmel建立了SWARCH模型；以此来研究加入外生变量对于股票股指的影响 [ 2 ]。 本文旨在建立一个广义的加入外生变量的GARCH模型，以此来进行对于股指变化的研究；
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user: 2. 新型广义具有外生变量的GARCH模型的建立 2.1. 多元线性回归模型——ARMA模型 ARMA模型包含两部分即AR(p)、MA(q)模型； (1) AR(p)模型是仅用时间序列 不同滞后项作为解释变量的模型： (1.1) 如上式， 是自回归系数；p为自回归阶数；式(1.1)便是p阶自回归模型； (2) MA(q)模型仅用误差 的不同滞后项作为解释变量的模型： (1.2) 如上式， 是移动平均系数；q为移动平均阶数；式(1.2)便是q阶移动平均模型 [ 3 ]； 由(1) (2)可知 (1.3) 令 ， ，于是，式(1.3)便可以写成 (1.4) 式(1.4)便是ARMA (p，q)模型 [ 1 ]。 2.2. 自回归条件异方差模型——GARCH模型 对于常用的回归模型 ，如果随机扰动项的平方服从AR (q)过程，即 ，其中 是独立同分布的，则称上述模型为自回归条件异方差模型即ARCH模型。 广义ARCH模型——GARCH模型 GARCH模型被称为广义ARCH模型，是在ARCH模型基础上提出的，可以应用的范围更广，GARCH模型通常应用于对回归和自回归模型的随机扰动进行建模，GARCH (p，q)模型的表现形式如下： 2.3. 新型广义具有外生变量的GARCH模型 式(2.1)是ARMA-GARCH (p，q)模型 [ 4 ]；第一个式子是ARMA均值模型，现在我们要做的是在ARMA均值模型上加入一个线性方程 ，这个线性模型用来表示外生变量， 的公式是： ，然后 便变成了 ，所以新型广 义含有外生变量的GARCH模型的表达式如下： (3.1)
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user: 3. 数据来源与实证分析 3.1. 数据来源 本文选取的是从2013年开始到2019年的上证综指和纳斯达克综合指数的日收盘价，日收益率 的计算方法是 ，其中 为日收盘价， 为滞后一日的收盘价。 3.2. 数据描述 图1和图2分别给出纳斯达克综合指数的日收盘价和日收益率的曲线图： 图1. 纳斯达克综合指数日收盘价 图2. 纳斯达克综合指数日收益率 图3和图4分别给出的是上证综指的日收盘价和日收益率的曲线图： 图3. 上证综合指数日收盘价 图4. 上证综合指数日收益率 从图1、图2和图3、图4中我们可以发现，纳斯达克综合指数和上证综指的日收盘价是非平稳的，而经过处理后所选用的对数收益率趋于平稳，这样，我们便可以将对以收盘价的研究改为对以日收益率的研究。
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user: 4. 数据的统计检验 4.1. 收益率的正态性检验 我们以纳斯达克综合指数作为变量来研究纳斯达克综合指数和上证综指之间的关联，那么我们用EVIEWS软件测出上证综指的日收益率序列的正态性检验： 图5. 上证综指的日收益率序列的正态性检验 从图5的检验结果来看，JB值为3518.456，p值为0，检验序列的分布于正态分布无显著差异的原假设，即序列不服从于正态分布。 4.2. 平稳性检验 由图6 ADF检验结果显示，序列为平稳序列。 图6. ADF检验 4.3. 序列自相关检验 图7是序列的自相关图，从图中可以看出，序列存在自相关性。 图7. 上证综指序列的自相关检验结果
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user: 5. GARCH模型的建立 在滞后10阶的检验中，自相关和偏相关在1、4、6阶截尾， 构建ARMA (3，3)模型，如下： Table 1 ARMA (3，3) mode Variable Coefficien... Std.Error t-Statistic Prob. C 0.015984 0.026661 0.599531 0.5489 AR(1) 0.139715 0.031922 4.376760 0.0000 AR(4) 0.861118 0.024721 34.83371 0.0000 AR(6) −0.006711 0.021404 −0.313540 0.7539 MA(1) −0.111201 0.038130 −2.916342 0.0036 MA(4) −0.821925 0.207979 −3.951966 0.0001 MA(6) −0.066874 0.021323 −3.136214 0.0017 SIGMASQ 1.992629 0.044360 44.91946 0.0000 R-squared 0.029084 Mean dependent var 0.015023 Adjusted R-squared 0.024922 S.D.dependent var 1.433028 S.E.of regression 1.415059 Akaike info criterion 3.537763 Sum squared resid 3269.905 Schwarz criterion 3.564103 Log likelihood −2894.734 Hannan-Quinn criter 3.547531 F-statistic 6.988063 Durbin-Watson stat 1.955300 Prob(F-static) 0.000000 Inverted AR Roots 1.00 0.09 0.03 − 0.96i 0.03 + 0.96i −0.09 −0.93 Inverted MA Roots 1.00 −0.03 − 0.93i 0.03 + 0.93i −0.00 − 0.29i −0.00 + 0.29i −0.95 表1. ARMA (3，3)模型 从表1的回归结果来看，变量在AR (6)不显著，因此剔除，构建ARMA (1，1)模型。构建的ARMA (2，3)结果如下： Table 2 ARMA (3，3) mode Variable Coefficien... Std.Error t-Statistic Prob. C 0.015446 0.032642 0.473180 0.6361 AR(1) 0.132176 0.025761 5.130849 0.0000 AR(4) 0.864408 0.025451 33.96309 0.0000 MA(1) −0.102980 0.026670 −3.861254 0.0001 MA(4) −0.825392 0.214554 −3.847018 0.0001 MA(6) −0.071629 0.014447 −4.958038 0.0000 SIGMASQ 1.993658 0.042715 46.67307 0.0000 R-squared 0.028583 Mean dependent var 0.015023 Adjusted R-squared 0.025016 S.D.dependent var 1.433028 S.E.of regression 1.414991 Akaike info criterion 3.536882 Sum squared resid 3271.592 Schwarz criterion 3.559930 Log likelihood −2895.012 Hannan-Quinn criter 3.545430 F-statistic 8.013053 Durbin-Watson stat 1.955693 Prob(F-static) 0.000000 Inverted AR Roots 1.00 0.03 − 0.96i 0.03 − 0.96i −0.93 Inverted MA Roots 1.00 0.03 − 0.93i 0.03 + 0.93i −0.00 − 0.30i −0.00 + 0.30i −0.95 表2. ARMA (3，3)模型 表2即为ARMA (2，3)模型，图8为模型的残差序列自相关图，即ARMA (2，3)模型不存在自相关性。 图8. ARMA (2，3)模型的残差序列自相关检验 图9为ARCH_LM检验结果，说明构建的自回归模型存在ARCH效应。 图9. ARCH_LM检验 如下，表3是构建的GARCH (1，1)模型结果。模型的AR根均在单位圆内，表明构建的模型是稳健的。 Table 3 GARCH (1，1) mode GARCH = C(7) + C(8) * RESID(−1)^2 + C(9) * GARCH(−1) Variable Coefficien... Std.Error z-Statistic Prob. C 0.022924 0.023941 0.957506 0.3383 AR(1) −0.405982 0.010532 −38.545660 0.0000 AR(4) −0.711142 0.010143 −70.11235 0.0000 MA(1) 0.447706 0.021530 20.79411 0.0000 MA(4) 0.716766 0.009450 75.84843 0.0000 MA(6) −0.051315 0.017636 −2.909747 0.0036 Variance Equation C 0.007187 0.001847 3.890853 0.0001 RESID(−1)^2 0.065276 0.005791 11.27270 0.0000 GARCH(−1) 0.933587 0.005106 182.8359 0.0000 R-squared 0.008351 Mean dependent var 0.015023 Adjusted R-squared 0.005318 S.D.dependent var 1.433028 S.E.of regression 1.429212 Akaike info criterion 3.131509 Sum squared resid 3339.729 Schwarz criterion 3.161142 Log likelihood −2560.403 Hannan-Quinn criter 3.142499 Durbin-Watson stat 1.974143 Inverted AR Roots 0.56−0.64i 0.56 + 0.64i −0.76 + 0.63i −0.76 − 0.63i Inverted MA Roots 0.54 − 0.66i 0.54 + 0.66i 0.27 −0.27 −0.76 + 0.64i −0.76 − 0.64i 表3. GARCH (1，1)模型
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user: 6. 加入X变量的GARCH模型构建 (1) X变量自相关检验 由图10可知：X在4阶和8阶存在自相关。 图10. 纳斯达克综合指数序列的自相关检验 (2) 新的GARCH模型构建 Table 4 New GARCH mode GARCH = C(9) + C(10) * RESID(−1)^2 + C(11) * GARCH(−1) Variable Coefficien... Std.Error z-Statistic Prob. C 0.016098 0.024645 0.653198 0.5136 X(−4) −2.979228 2.419876 −1.231149 0.2183 X(−8) 7.843263 2.739426 2.863104 0.0042 AR(1) −0.694831 0.284043 −2.446214 0.0144 AR(4) 0.003986 0.306994 −0.012985 0.9896 MA(1) 0.722414 0.277123 2.606834 0.0091 MA(4) 0.035556 0.304910 0.116612 0.9072 MA(6) 0.042787 0.024397 −1.753757 0.0795 Variance Equation C 0.006743 0.001702 3.960632 0.0001 RESID(−1)^2 0.063751 0.005774 11.04165 0.0000 GARCH(−1) 0.935288 0.004991 187.3812 0.0000 R-squared 0.017034 Mean dependent var 0.014228 Adjusted R-squared 0.012800 S.D.dependent var 1.433636 S.E.of regression 1.424431 Akaike info criterion 3.131218 Sum squared resid 3297.133 Schwarz criterion 3.167581 Log likelihood −2545.640 Hannan-Quinn criter 3.144707 Durbin-Watson stat 1.939084 Inverted AR Roots 0.09 + 0.14i 0.09 − 0.14i −0.20 −0.68 Inverted MA Roots 0.49 0.23 − 0.49i 0.23 + 0.49i −0.44 + 0.42i −0.44 − 0.42i −0.79 表4. New GARCH模型 (3) LB检验 Table 5 Coefficient equality test of X lag variabl Test Statistic Value df Probability t-statistic −2.832574 1622 0.0047 F-statistic 8.023473 (1.1622) 0.0047 Chi-square 8.023473 1 0.0046 Null Hypothesis: C(2) = C(3) Null Hypothesis Summary: 表5. X滞后变量的系数相等检验 拒绝原假设，即系数不相等。 X滞后变量的系数相等。 Table 6 Coefficient equality test of new GARCH mode Test Statistic Value df Probability F-statistic 5.852527 1 0.0001 Chi-square 23.41011 4 0.0001 Null Hypothesis: C(4) = C(5) = C(6) = C(7) = C(8) Null Hypothesis Summary: 表6. new-GARCH模型系数相等检验 拒绝原假设。 r的GARCH模型系数相等。 由表4~6，由于对r的GARCH模型系数相等的检验中，我们发现实证拒绝原假设，所以得出 是 的原因，即纳斯达克综合指数的日收益率与上证综指日收益率有着密切的联系。
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user: 7. 结论与建议 本文主要运用了加入外生变量的GARCH模型来对上证综指和纳斯达克综合指数之间的日收益率的波动来研究两种综合指数是否具有一定的联系，实证研究表明，两种综合指数之间具有很高的契合度，所以说两种综指之间具有联系。GARCH模型中 中的 是自回归模型，新型GARCH模型的建立是在 的基础上加上一个符合自回归模型的变量，以此来组建一个新模型，根据新模型中系数是否相等来判断，变量和原量之间是否有关。 本文的模型建立可以在加入一个符合自回归模型的变量的基础上改为加入含有二阶项的变量，由于本文选取的数据不符合二阶模型，所以在此提出一个想法，可以建立更好更广义的GARCH模型。
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user: 摘 要 全要素生产率不仅反映经济增长的效率，还反映了经济增长的质量。随着我国经济进入新常态，提高经济增长质量势在必行，全要素生产率是恰当的指标。本文运用前沿生产函数法测度了1979~2018年的全要素生产率增长以及对经济增长的贡献。研究结果是：1) 1979~2018年间，全要素生产率增长对经济增长的贡献达到了42.67%，中国经济呈现资本和科技双轮驱动的特征；2) 改革开放初期和中期，全要素生产率增长迅速，技术进步是经济增长的重要源泉，2008年以后中国经济呈现投资驱动特征；3) 2008年以后，全要素生产率的下降源于投资过快增长，投资质量下降和制度创新不足。中国需要改善投资结构，提高投资质量，提高自主创新能力，提高全要素生产率对经济增长的贡献。 关键词 :前沿生产函数，增长源泉，全要素生产率 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. 引言与文献综述 中国的改革开放，已经走过40个年头了。经过30多年的高速发展，2010年以来中国经济进入新常态，经济进入中高速增长时期，2017年和2018年分别是6.80%和6.60%。党的十九大报告提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段——，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率……”，因此测度全要素生产率增长情况以及对经济增长的贡献是至关重要的。 2009年，联合国统计委员会公布了新的国民经济核算标准(SNA2008)，在SNA1993的基础上将“无形固定资产”更名为“知识产权产品”，Research and Development (R&D)放在知识产权产品的子目录中，并放在固定资本形成下。这表明在国民经济核算中，R&D投入将作为投资来对待，而不是中间消耗。为了与国际接轨，更准确地核算国内生产总值(GDP)，2017年的《中国统计年鉴》也将研发支出作为固定资本形成处理，并修订了GDP的历史数据。本文根据调整过的数据，重新分析近40年来的中国全要素生产率增长及经济增长源泉。 李平等 [ 1 ] 运用纯要素生产率法和索洛余值法分别测算了1978~2010年中国生产率变化及其对经济增长的贡献率，全要素生产率分别为4.18%和4.11%，相应贡献率分别是40.81%和40.09%，并且2000~2010年中国生产率增长呈下降趋势，出现高资本投入、低生产率的现象。董敏杰和梁泳梅 [ 2 ] 的研究结果显示，1978~2010年全要素生产率、劳动与资本对中国经济增长的贡献份额分别约为10.9%、3.7%和85.4%。范志勇等 [ 3 ] 采用指数核算法分析了1981年以来的全要素生产率贡献情况，1981~1990年、1991~2000年、2000~2010年全要素生产率变化对经济增长的贡献分别是26.6%、38%和36.9%。叶宗裕 [ 4 ] 采用C-D生产函数分析了1978~2010年的全要素生产率，研究结果是全要素生产率年均增长是4.1%，对经济增长的贡献是41.4%，高于其他文献的计算结果。 蔡跃洲和张钧南 [ 5 ] 运用增长核算法得到，1977~2012年期间，全要素生产率年均增长3.57%，对中国经济增长的平均贡献为38.3%。曾光等 [ 6 ] 采用索洛余值法，计算了1953~2013年期间的全要素生产率，研究结果是科学技术进步对经济增长的贡献率达到39.22%，1953~1978年、1978~1992年、1992~2000年、2000~2008年、2008~2013年全要素生产率的贡献率分别是是28.4%、41.7%、52.9%、36%和26.9%。郑世林等 [ 7 ] 采取包含人力资本的索洛余值法测算了1953~2013年的全要素生产率，发现1953~1977年全要素生产率变化对经济增长的贡献是负值，这与大多研究结果相同，1978~2013年全要素生产率年均增长2.39%，对经济增长的贡献是24.46%，主要是2008年的金融危机后，中国经济“粗放特征”明显加快。余泳泽 [ 8 ] 采用超越对数生产函数，测算1978~2012年全要素生产率变化对经济增长的贡献只有10%~20%。该结果明显低于其他文献的测算结果。 蔡跃洲和付一夫 [ 9 ] 认为1978~2014年间全要素生产率增长对GDP增长平均贡献是39.4%，2000年以前全要素生产率增长贡献波动较大；2005年以后则呈明显的下降趋势。肖宏伟和王庆华 [ 10 ] 采用计量经济模型计算得到，1978~2015年全要素生产率年均增长4.11%，对经济增长的贡献是40.52%，与蔡跃洲和付一夫 [ 9 ] 的结果接近。张豪等 [ 11 ] 运用随机前沿超越对数生产函数，计算得到1978~2015年全要素生产率年均增长是2.6%，对经济增长的贡献只有19.95%，1953~2015年的贡献是负值，此结果低于同期的其他研究结果。 从以上的研究结果综述中，改革开放初期和中期的结论比较一致，后期的结论差异较大，尤其是2008年以后的结论差异更是大，其差异产生的原因主要是采取系列数据不同，计算的参数不同，对概念的理解有差异，例如若资本投入数据是采用由投资数据利用永续盘存法得到时，产出与投入之间会存在着一定的时间差。当年度投资总额、投资结构在不同时段变化较大时，会导致年度投资产生效益的时间存在较大差异，会对全要素生产率的结果产生影响。而中国恰恰存在着年度间的投资总额、投资结构经常发生较大波动的情况。 最后，研究中国改革开放以后全要素生产率增长率的趋势，对于理解中国经济存在的问题，改进中国经济增长的质量，转变经济发展方式，具有很强的现实意义。全要素生产率作为一个内涵含混的概念和指标在经济理论和政策的研究中都具有很大局限性。除了产出、要素投入、技术进步外，制度变迁、政策的变化、分析期的差异等也都会影响到“余值”。在中国这样正在经历体制改革的国家，制度因素对“余值”的影响不容忽视，另外，中国的城乡差别、地区差别、收入差别也比较大，仅靠一个平均化的全要素生产率指标是难以很好地描述中国经济的绩效。因而，对全要素生产率指标的重要性不应过度夸大。我们在使用全要素生产率作经济分析、政策分析时应对此有清醒的认识 [ 12 ]。在新常态下，应该更关注全要素生产率对经济增长的贡献。 本文测度了1979~2018年的全要素生产率及其对经济增长的贡献，相比较已有的文献测度结果 [ 1 ] - [ 11 ]，本文结果比较合理：一是采用方法更合适；二是数据处理更适当，劳动投入采取年中人数，折旧率根据投入产出表的数据计算得到，更符合实际情况；三是数据采取最新修订的数据。
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user: 2. 生产率测算方法和投入指标的选择 2.1. 生产率测算方法 测算全要素生产率及其对经济增长的方法，常用的包括增长核算法(索洛余值法)、C-D生产函数、超越对数生产函数，但投入要素只有资本和劳动时，超越对数生产函数与增长核算法相同。本文使用乔根森等 [ 13 ] 提出的前沿生产函数测算中国全要素生产率和各要素的贡献率。设v T 是全要素生产率增长率，定义： (1) 公式(1)中， 是增加值增长率， 是资本投入增长率， 是劳动投入增长率， 和 是资本和劳动的产出占总产出的平均比重，方程假设要素投入规模报酬不变，即 。增加值中资本和劳动的份额定义为： 两期平均份额比重定义为： 定义以份额为权重的资本投入和劳动投入的增长率为其对产出的贡献。 根据历年《中国统计年鉴》地区生产总值收入法构成项目的数据计算得到。 公式(1)与增长核算法、C-D生产函数相比较，后者资本和劳动的系数用基期，本文是用相邻两年的平均数，这样不仅考虑了基期的影响，也考虑了计算期的影响，符合实际情况。 2.2. 各指标的选择确定 本文投入产出数据包括三个指标，即经济总量GDP、资本存量和劳动投入。 经济总量GDP，平减为1978年价。劳动投入采用年中就业人数。 资本存量用永续盘存法计算得到，投资流量用固定资本形成额；1979~1990年的价格指数根据《中国国内生产总值核算历史资料1952-2004》推算得到；对于1978~1986年的折旧率，采取官方数据，1987~2015年的折旧率利用徐杰等 [ 14 ] 的方法计算，2016~2018年的折旧率参考2015年的数据；初始资本存量用增长率法计算得到。 2.3. 测算周期说明 因为经济增长是波动的，计算每年的全要素生产率以及各因素对经济增长的贡献率，当投入保持均衡增长的情况下，在经济快速增长的年份，全要素生产率的贡献将较高，在经济增长较慢的情况下，全要素生产率的贡献会较低，但并非是技术进步慢。因此在计算科技进步的贡献时，一般选择多年的平均值，从而减弱经济增长波动带来的影响，以能更准确的反映科技进步的贡献情况。为了能准确的反映科技进步的贡献情况，一般根据经济增长情况来选择周期的长短，比如从谷底到谷底，或从峰顶到峰顶，或者是从一个周期的中间部分到另一个周期的中间，或者干脆按照国家五年计划来划分周期。本文根据经济增长情况，将1979~2018年划分为四个周期，第一个周期是1979~1984年，第二个周期是1985~1992年，第三个周期是1993~2007年，第四个周期是2008年至今(尚未完成)。鉴于中国的经济周期与宏观经济调控政策有较大的关联，按经济周期划分测算的全要素生产率变化率及其贡献率，也包含了政策因素的影响 [ 1 ]。
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user: 4. 结论 根据以上分析，可以得出以下结论： 第一，改革开放以来，中国生产率变化与经济增长变化趋势一致，技术进步是经济增长的重要源泉之一。1979~2018年间，全要素生产率增长对经济增长的贡献达到了42.67%，美国1947~1985年38年生产率增长对经济增长的贡献是21.60%，日本1960~1985年25年生产率增长对经济增长的贡献是28.65%，高于美国和日本的贡献。美国经济“黄金时期”1960~1966年间，生产率的贡献是37.9%，日本经济高增长1980~1985年间，生产率的贡献是51.15% [ 17 ]，中国1993~2007年间生产率的贡献是50.37%，高于美国黄金期间的贡献，接近日本经济高速时的贡献。 第二，21世纪以来中国生产率的下降，究其原因是投资过快导致生产率下降。改革初期处于短缺时代，为了满足市场需求，许多行业投资热情高涨，固定资产投资增长率居高不下，1982年和1984年的投资增长率分别是25.55%和24.75%，高投资为经济发展积累了大量资本；随着开放政策的进一步实施，中国劳动密集型的加工贸易发展迅速，经过10余年的发展，中国的资本市场资金不再是稀缺资源。但是，进入21世纪以来，中国仍然是处于高投资状态，一方面是因为大环境使然，世界金融危机迫使中国政府实施经济刺激计划，使经济走出低谷；另一方面，大部分中国的企业家缺乏对市场的充分了解，缺乏长远的眼光，满足现状，重复建设、技术含量低的加工厂大量存在，降低了经济增长的质量。 第三，生产率下降还因为制度创新不足。中国作为转轨国家，社会稳定、制度变迁、结构调整都会影响经济的增长。目前，随着改革的深入，制度改革难度加大，农村制度改革、金融制度改革等没有可借鉴的，也没有范例可循，难以深入，缺乏有效措施解决深层次的问题，影响了技术效率的提高，进而影响了经济的增长率，阻碍了生产率的提高。 当前，我国经济发展已由过去的高速增长阶段向高质量发展阶段迈进，提高经济增长质量是经济发展的必有之路，对此应该做到如下几点：一是持续推进体制机制改革，充分发挥市场在资源配置中的作用，推动生产要素的重新配置，提高企业的经济效益。二是提高投资质量，改善投资结构，加强产业指导，减少和避免重复建设，发挥市场机制的调节作用。三是提高研发投入，重视基础研究和应用研究，提高自主创新能力。中美贸易摩擦、华为事件、中兴事件更是体现了自主创新的重要性。鼓励企业的创新活动，为企业的创新活动提供必要的财税优惠政策。在经济新常态下，更应该关注全要素生产率对经济增长的贡献。
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user: 摘 要 以省级行政区域(含省、自治区、直辖市)为研究单元，采用人均GDP为测度指标，运用ESDA的方法对2000年至2016年全国省级行政区经济差异的时空格局进行分析，认为我国省际经济具有显著的空间自相关，区域经济差异呈现先扩大后放缓的趋势。在局部差异方面，“高–高”类型的省级行政区主要集中在北京、天津、江苏、上海、浙江等东部沿海地区，“低–低”类型的省级行政区主要集中在新疆、西藏、青海、四川、贵州、云南、甘肃等西北西南内陆地区。经济热点区域在空间分布上仍以北京、天津、江苏、上海、浙江等东部沿海地区最为活跃。然后，从经济发展基础、经济发展区位、空间邻近效应分析影响我国区域经济差异的原因，并结合空间特征提出相应建议。 关键词 :省际经济，空间自相关，经济热点 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 改革开放三十年来，中国经济飞速发展，取得了令世界瞩目的成绩。但我们仍要关注到中国经济目前所潜藏的隐患——区域经济发展失衡。区域经济发展的失衡不仅与社会主义共同富裕的本质相悖，而且可能危害到整体经济的快速稳定增长与社会的和谐发展 [ 1 ]。 陈培阳，朱喜钢 [ 2 ] 采用变异系数、泰尔指数、Moran’s I、尺度方差从4个空间尺度对中国区域经济差异进行差异测度和多尺度比较研究，同时运用空间自相关和热点分析进一步揭示了不同尺度中国区域经济差异的空间格局演变趋势，认为中国区域经济差异在4个尺度上均表现为差异增大的演变趋势，并且空间尺度越小，区域经济差异越大，经济发展的空间集聚特征也越显著。 沈开艳，陈建华 [ 3 ] 认为进入21世纪以来，中国东部、东北部、中部和西部地区经济发展具有趋同倾向，中部与西部地区经济增长率超过了东部和东北部地区，中国区域经济发展差异系数呈现缩小态势，西部地区内部经济发展差异也趋于缩小。 马颖忆，陆玉麒 [ 4 ] 变异系数和锡尔指数对中国1978~2008年的区域差异水平进行定量测度，认为中国全国范围内区域经济绝对差异不断拉大，相对差异有所缩小。 ESDA (Exploratory Spatial Data Analysis，空间探索性分析)探索性空间数据分析是SDA技术的一种，它以空间关联性测度为核心，是描述与揭示研究对象的空间分布，发现奇异观测值，分析其空间联系、簇聚以及其他异质性的空间分析方法 [ 5 ]。ESDA强调发现空间数据的分布模式，注重数据的空间依赖性(Spatial Dependence)与空间异质性(Spatial Het-erogeneity)的可视现象，其本质为一系列空间数据分析方法和技术的集合，便于揭示研究对象之间的空间联系及其相互作用的机制 [ 6 ]。本文以全国省级行政区为研究区域，使用各省级行政区人均GDP来反映各省级行政区的经济水平，通过ESDA方法发现我国各省级行政区经济的差异，并且分析导致这种经济差异的原因，以求为我国以后的经济发展提供理论依据。
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user: 2. 研究方法 2.1. 全局空间自相关 全局空间自相关反映属性值在整个研究区域的空间相关性的总体态势，用来解释属性值在整个研究区域的空间分布形态，通常运用Global Moran’s I统计量进行估计，从而获得整体空间的依赖和差异程度 [ 7 ]。全局Moran’s I取值范围为−1~1，正值表示该事物的属性值分布在空间上具有正相关性，且值越趋于1，正相关性越强，属性聚集程度越高；负值表示该事物的属性值分布在空间上具有负相关性，且值越趋于−1，负相关性越强，属性离散程度越高；0值表示空间事物的该属性值不存在空间相关，即空间随机分布。计算公式如下： (1) (1)式中，n为格数据数目，在本文中，代表全国省级行政区级行政区个数； 和 分别为空间对象在第i和第j两点的属性值，在本文中，代表i省级行政区和j省级行政区的平均GDP； 为空间权重矩阵。 2.2. 局部空间自相关 全局空间自相关反映属性值在整个研究区域的空间相关性的总体态势。因此，若分析每个空间对象属性在“局部(一般为相邻)”的相关性质，需要引入局部空间自相关，一般使用局域Moran’s I方法来发现局域空间是否存在空间自相关性。计算公式如下： (2) (2)式中， 为 的离散方差； 为均值； 为权重矩阵。 2.3. 热点分析 可以进一步测度局部空间自相关的特征，用以识别不同空间区域的高值簇与低值簇，即热点区与冷点区的空间分布，计算公式如下： (3) 为了便于比较和分析，本文对 进行标准化处理，即： (4) (3) (4)式中， 和 分别是 的数学期望值和变异系数， 是空间权重。如果 为正且显著，表明位置i周围的值相对较高(高于均值)，属高值空间集聚(热点区)；反之，为负且显著，则说明位置i周围的值低于均值，属于低值空集聚(冷点区)。
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user: 3. 结果分析 3.1. 全局空间自相关 本文的空间分析尺度为我国31个省级行政区级(含省、自治区、直辖市)行政区划单元。地理空间数据来源于GADM maps and data (www.gadm.org)，分析变量选取人均GDP (现价)，其来源于中华人民共和国国家统计局国家数据(http://data.stats.gov.cn/)。使用GeoDa软件计算了2000至2016年中国各省级行政区人均GDP的Global Moran’s I估计值和Monte Carlo显著性检验结果，本文选择运行999次，由表可得，P值远小于0.05，这表明在95%的置信度下空间自相关是显著的。此外，还可以看出，每年的Z值均大于1.96，说明中国各省级行政区每年人均GDP之间存在显著的空间相关性。 Table 1 Global Moran’s I and its significance test result 年份 Global Moran’s I Z值 P值 2000 0.379 3.95 0.003 2001 0.381 3.96 0.003 2002 0.388 4.00 0.003 2003 0.412 4.15 0.003 2004 0.42 4.20 0.003 2005 0.437 4.29 0.003 2006 0.444 4.32 0.003 2007 0.44 4.21 0.003 2008 0.447 4.17 0.003 2009 0.448 4.15 0.002 2010 0.457 4.20 0.001 2011 0.452 4.14 0.001 2012 0.439 4.02 0.001 2013 0.429 3.95 0.001 2014 0.412 3.82 0.001 2015 0.412 3.85 0.002 2016 0.425 3.99 0.002 表1. Global Moran’s I及其显著性检验结果 图1. 中国各省级行政区人均GDP的Global Moran’s I趋势图 由表1和图1可以看出：从2000年到2016年间，Global Moran’s I值都大于0，说明中国各省级行政区每年人均GDP之间存在显著的空间正相关性。Global Moran’s I值越大，属性的空间正相关性越大，具体而言空间分布对中国各省级行政区每年人均GDP的影响越大。由图2可发现，Global Moran's I值在研究期间总体趋势可以分为两个部分，第一部分为2000年到2010年，Global Moran’s I值由0.379增加到0.457，说明空间位置对我国不同省级行政区经济的影响程度在增大。结合我国实际情况，不难得到以下结论：空间位置优越的东部沿海地区和空间位置较差的西北内陆地区的经济差异逐渐变大，在此期间，我国东西部发展不平衡问题越发严重。第二部分为2011年到2016年，在此期间，Global Moran's I值由0.457降到0.452，其中在2014年达到最低点：0.412，说明这段时期内，空间分布对中国各省级行政区每年人均GDP的影响在逐渐减弱，我国各省级行政区人均GDP空间集聚现象减弱：即中国省级行政区域经济差异放缓。由图1可知2010年的省级行政区际人均GDP的Global Moran’s I达到最大值，然后慢慢减小。分析其原因，可能是因为2011年作为我国第“十二五”规划的开端，我国重视区域协调发展，大力支持西部经济发展，开始缩小东西部差距。 3.2. 局部空间自相关 在Geoda软件的帮助下计算2000年至2016年中国各省级行政区人均GDP的LISA，得到局部Moran散点图(例如图2中国各省级行政区2016年Moran散点图)，并检查不同省级行政区份所在的象限位置，确定每一个省级行政区的空间相关性类型。局部Moran散点图不同象限代表的相关性不同，第一象限代表高高(HH)关联，表明该区域及其周围区域为高值；第二象限代表低高(LH)相关，表明该区域值低，周围区域值高；第三象限代表低低(LL)相关，表明该区域及其周围区域为低值；第四象限代表高低(HL)相关，表明该区域值高，周围区域值低，落点在第一象限和第三象限的研究区域为空间正相关，落点在第二象限和第四象限的为空间负相关。 图2. 中国各省级行政区2016年Moran散点图 可以发现，我国大部分省级行政区份分布于第一三象限，表现出局部空间正相关。其中高高关联为北京、天津、江苏、浙江、上海等东部沿海地区，低低关联为新疆、西藏、青海、四川、云南等广大西部地区，富裕省级行政区和贫困省级行政区在空间上分布较聚集。 使用同样方法，获取2000年、2005年和2010年中国各省级行政区LISA聚类图。 图3. 中国各省级行政区2016年LISA聚类图 图4. 中国各省级行政区2000年LISA聚类图 图5. 中国各省级行政区2005年LISA聚类图 图6. 中国各省级行政区2010年LISA聚类图 综合图3~6，从时间轴上来看，自2000年到2016年，我国低低关联由中部逐渐向西部转移：由2000年的新疆、四川、云南、贵州、重庆、湖北、陕西变为2016年的新疆、青海、西藏、四川、云南。我国省级行政区际经济差异的空间分布主要为HH和LL型聚集分布，具有明显的区域集聚特征。表明我国大部分省级行政区与其四周省级行政区具有较强的相互影响和联系，并且表明我国区域经济贫富两极分化严重。 3.3. 热点分析 利用GeoDa软件计算中国各省级行政区不同年度人均GDP的局部空间关联指数Getis-Ord ，获得我国省级行政区际经济热点区域演化图(图7~9)。 图7. 中国2005年省际经济热点图 图8. 中国2010年省际经济热点图 图9. 中国2016年省际经济热点图 由图8中国2000年省际经济热点图可知，在2005年，我国经济热点为北京、天津、江苏、上海、浙江等东部沿海省级行政区，而中部的陕西、四川、贵州、云南则处于经济冷点区。随着时间的推移，我国经济热点区基本保持不变，而经济冷点则由中部一直向西移，到2016年，经济冷点区域为新疆、青海、西藏、云南、四川、贵州。受西北内陆历史基础及区位制约，我国东西部经济差异一直存在，极化严重。
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user: 4. 结论及建议 本文通过使用ESDA方法，对我国2000至2016年省际经济差异结合时间与空间进行分析。得到如下结论：1) 我国各省级行政区经济发展水平具有较大的差异，虽然2011至2016年极化速度放缓，但我国东西部地区贫富差异仍然巨大。2) 我国各省级行政区经济具有空间正相关关联，且这种关联性在2000~2010年加强，2011~2016年略微减弱，总体来言，我国各省级行政区经济关联密切。3) 我国各省级行政区经济具有明显的空间集聚特点，并逐渐演变为“HH”和“LL”的空间分布格局。“HH”的聚集范围为北京、天津、江苏、上海、浙江等东部沿海地区，“LL”的聚集范围为新疆、青海、西藏、云南、四川、贵州等西部内陆区域。4) 在经济热点的空间分布上，与上述结果相似，东部沿海各省级行政区为经济热点，且基本保持不变，经济冷点由中部一直向西部转移。 为了减缓差异扩大的趋势，推动我国整体区域经济协调发展，促进区域经济协调发展，突出如下几条建议：合理解决生产要素流动的体制缺陷和政策障碍，各地区之间要相互开放，努力打破行政分割，消除地区封锁，共同发展市场基础设施，鼓励地区间商品、资金、人才和技术的合理流动，逐步形成区域共同市场；积极开展多领域的跨行政区区域经济合作，在西部大开发背景下，区域合作主要针对东西合作而论，包括资源、产业、资产、教育交流和人才培养合作等领域的多样化合作；中央政府注重采取措施加快欠发达区域的经济发展；优先发展重点地域和优势产业，以城市化促进区域经济一体化协调发展。
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user: 摘 要 目的：探讨养阴扶正汤调控Lewis肺癌荷瘤鼠T细胞耗竭的机制。方法：应用免疫磁珠法筛选出PD-L1 + Lewis肺癌细胞系，分别构建PD-L1 + Lewis及Lewis肺癌荷瘤鼠模型。造模成功后，将PD-L1 + Lewis及Lewis肺癌荷瘤鼠按随机数字表法分组，分为模型组、PD-L1抑制剂组(阿特珠单抗)、养阴扶正汤组、联合组(养阴扶正汤 + 阿特珠单抗)。药物干预10天后，利用ELISA检测各组脾脏淋巴细胞分泌IL-2、IFN-γ、IL-10、TGF-β的水平。结果：PD-L1 + Lewis及Lewis肺癌荷瘤鼠养阴扶正汤治疗组脾淋巴细胞分泌IL-2、IFN-γ水平均增高(P < 0.05)，分泌IL-10、TGF-β水平均降低(P < 0.05)。结论：养阴扶正汤能逆转T细胞耗竭状态，有望成为有效逆转PD-1 + T细胞耗竭的中药方剂。 关键词 :T细胞耗竭，养阴扶正汤，细胞因子，肺癌 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/