DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 模拟样本路径的蒙特卡洛方法 固定时间 0 = t 0 < t 1 < ⋯ < t n ，并令 Δ t i = t i + 1 − t i ， i = 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 。Glasserman (2004) [ 5 ] 给出了模拟带跳的几何布朗扩散过程的方法。 假设Q是一个泊松过程， η 1 ， η 2 ， ⋯ 独立同分布， Q ， W 和 { η 1 ， η 2 ， ⋯ } 相互独立。为了模拟 S t 在时刻 t 1 ， ⋯ ， t n 的值，我们推广(4)式为 S ( t i + 1 ) = S ( t i ) e ( a − 1 2 σ 2 ) Δ t i + σ [ W ( t i + 1 ) − W ( t i ) ] ∏ j = Q ( t i ) + 1 Q ( t i + 1 ) η j ， (5) 若 Q ( t i + 1 ) = Q ( t i ) ，则乘积项 ∏ j = Q ( t i ) + 1 Q ( t i + 1 ) η j = 1 ，即退化为几何布朗运动。令 x ( t ) = log S ( t ) ，则有 x i + 1 = x i + ( a − 1 2 σ 2 ) Δ t i + σ ( W i + 1 − W i ) + ∑ j = Q i + 1 Q i + 1 log η j ， (6) 其中 x i = x ( t i ) ， W i = W ( t i ) ， Q i = Q ( t i ) 。 Merton跳–扩散模型，一般模拟(6)式从时刻 t i 到 t i + 1 的方法有以下步骤： 1) 生成服从标准正态分布的随机变量 Z ( Z ~ N ( 0 ， 1 ) ) ； 2) 生成服从参数为 λ Δ t i 的泊松分布的随机变量Q；如果 Q = 0 ，则令 M = 0 ，并跳到第4步； 3) 按照 η 的分布生成 log η 1 ， log η 2 ， ⋯ ， log η Q ，令 M = log η 1 + log η 2 + ⋯ + log η Q ； 4) 令 x i + 1 = x i + ( a − 1 2 σ 2 ) Δ t i + σ Δ t i Z + M . (7) 这种方法充分依赖于泊松过程的两个性质：一是增量 Q i + 1 − Q i 服从均值为 λ Δ t 的泊松过程；二是具有独立增量，即 Q i + 1 − Q i 与 Q i 独立。作进一步的假设，设 η j 服从对数正态分布 L N ( ν ， σ J 2 ) ，那么 log η j ~ N ( ν ， σ J 2 ) ，则有 ∑ j = 1 n log η j ~ N ( n ν ， n σ J 2 ) = n ν + σ J n N ( 0 ， 1 ) . (8) 则可以替换第3步为 3’) 生成 Z 2 ~ N ( 0 ， 1 ) ，设定 M = ν Q + σ J Q Z 2 。 参考Ait-Sahalia (2002) [ 6 ]，我们模拟Merton跳–扩散模型的路径生成时，选取参数为 a = 0.2 ， σ = 0.3 ， λ = 1 / 3 ， ν = 0 ， σ J = 0.2 ， x 0 = 0 ，我们对该过程进行一次样本路径的模拟，并令 n = 1000 ， Δ t = 1 / 52 ，见图1。 图1. 一次样本路径的模拟实现 而对于Kou跳–扩散模型， log η j 满足伽马分布(实际上是指数分布)，且 log η j 大于零的概率为p，小于零的概率为q。在这种情况下，当泊松随机变量 Q = n 时， log η j 取正值的个数满足参数为n和p的二项分布。因此第3步应改为 3a’) 生成 K ~ b ( Q ， p ) ，其中 b ( Q ， p ) 表示以n和p为参数的二项分布； 3b’) 生成 R 1 ~ G a ( K α 1 ， α 2 ) ， R 2 ~ G a ( ( Q − K ) α 1 ， α 2 ) ，令 M = R 1 − R 2 。 在第3b’步中，若 K = 0 ，则令 R 1 = 0 ；若 K = Q ，则令 R 2 = 0 。在第3a’步中，当 Q = n 时，二项分布K的密度函数为 P ( K = k ) = n ! k ! ( n − k ) ! p k q n − k ，     k = 0 ， 1 ， ⋯ ， n (9)
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user: 4. 跳–扩散模型参数校准的加权极大似然法 Press (1967) [ 7 ] 已经证明，对于Merton跳–扩散模型， x t 的转移概率密度函数是一个独立的泊松过程和一个正态概率密度函数的合成，即为 f M ( x i + 1 | x i ， σ ) = ∑ j = 0 ∞ ( λ Δ t ) j e − λ Δ t j ! ⋅ 1 2 π ( σ 2 Δ t + j σ J 2 ) ⋅ exp { − ( x i + 1 − x i − a Δ t + 1 2 σ 2 Δ t − j ν ) 2 2 ( σ 2 Δ t + j σ J 2 ) } ， (10) 其中j表示发生跳跃的次数。对于 { x i } ， i = 1 ， ⋯ ， n ，可得对数似然函数为 L M e r t o n ( σ ) = log f M ( x 0 ， σ ) + ∑ i = 0 n − 1 log f M ( x i + 1 | x i ， σ ) . (11) 而对于Kou跳–扩散模型， x t 的转移概率密度函数为 f K ( x i + 1 | x i ， σ ) = ∑ j = 0 L L ! j ! ( L − j ) ! p j q L − j 1 2 π ( σ 2 Δ t − j ( Q − K ) α 1 α 2 2 + j K α 1 α 2 2 )     ⋅ exp { − ( x i + 1 − x i − a Δ t + 1 2 σ 2 Δ t + j ( Q − K ) α 1 α 2 − j K α 1 α 2 ) 2 2 ( σ 2 Δ t − j ( Q − K ) α 1 α 2 2 + j K α 1 α 2 2 ) } ， (12) 其中 L = 0 ， 1 ， ⋯ 。对于 { x i } ， i = 1 ， ⋯ ， n ，可得对数似然函数为 L K o u ( σ ) = log f K ( x 0 ， σ ) + ∑ i = 0 n − 1 log f K ( x i + 1 | x i ， σ ) . (13) 由于当观察次数足够多时，似然函数中第一项 log f ( x 0 ， σ ) 的权重很小，因此在实际的估计过程中往往省略。求似然函数 L ( σ ) 的最大化，即可得到参数的估计值。对于j的取值，Ball和Torous (1985) [ 8 ] 发现：在 j = 10 处截断可以得到精确的极大似然估计量。 由于在实际情况中，我们获取的时间序列数据都包含着观测误差和市场噪音，因此我们假设股票的市场观测值 S i M 与模型所得价格 之间存在一定的高斯误差，即 S ( t i ， σ ) = S i M + u i ，     i = 0 ， 1 ， … ， n (14) 其中 S ( t i ， σ ) 是在参数 σ 已知的条件下，通过模拟路径生成的值， u i ~ N ( 0 ， ϕ i ) ， ϕ i 是已知的。 因此，为了使得估计得到的参数能更好地拟合市场的动态过程，构造如下权重函数 g ( x i + 1 | x i ， σ ) = 1 2 π ϕ i + 1 ⋅ exp { − ( S i + 1 − S i + 1 M ) 2 2 ϕ i + 1 } ，     i = 0 ， 1 ， ⋯ ， n − 1 (15) 综合(11)和(15)式，并省略常数项，我们得到Merton跳–扩散模型的加权对数似然函数为 F M e r t o n ( σ ) = ∑ i = 0 n − 1 log f M ( x i + 1 | x i ， σ ) ⋅ g ( x i + 1 | x i ， σ ) = ∑ i = 0 n − 1 log { ∑ j = 0 ∞ ( λ Δ t ) j e − λ Δ t j ! ⋅ 1 2 π ( σ 2 Δ t + j σ J 2 ) ⋅ exp { − ( x i + 1 − x i − a Δ t + 1 2 σ 2 Δ t − j ν ) 2 2 ( σ 2 Δ t + j σ J 2 ) } }         ⋅ 1 2 π ϕ i + 1 ⋅ exp { − ( S i + 1 − S i + 1 M ) 2 2 ϕ i + 1 } . (16) 综合(13)和(15)式，并省略常数项，我们得到Kou跳–扩散模型的加权对数似然函数为 F K o u ( σ ) = ∑ i = 0 n − 1 log f K ( x i + 1 | x i ， σ ) ⋅ g ( x i + 1 | x i ， σ ) = ∑ i = 0 n − 1 log { ∑ j = 0 L L ! j ! ( L − j ) ! p j q L − j 1 2 π ( σ 2 Δ t − j ( Q − K ) α 1 α 2 2 + j K α 1 α 2 2 ) }         ⋅ exp { − ( x i + 1 − x i − a Δ t + 1 2 σ 2 Δ t + j ( Q − K ) α 1 α 2 − j K α 1 α 2 ) 2 2 ( σ 2 Δ t − j ( Q − K ) α 1 α 2 2 + j K α 1 α 2 2 ) }         ⋅ 1 2 π ϕ i + 1 ⋅ exp { − ( S i + 1 − S i + 1 M ) 2 2 ϕ i + 1 } . (17) 通过求解 F ( σ ) 的最大化( F ( σ ) 表示 F M e r t o n ( σ ) 和 F K o u ( σ ) )，便可以得到参数 σ 的估计，即 σ * = arg max F ( σ ) . (18) 从 F ( σ ) 的表达式可以看出，加入权重函数(15)的目的是对于能够较好拟合市场期权价格的点，赋予的权重大一些，而对于那些与市场期权价格观测值差距较大的点，则赋予的权重要小一些。
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user: 5. 数值实验 下面给出算法的具体过程。 首先由第三节的算法步骤生成一条样本路径，即生成 x i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 的值，同时算得 S i 和 S i M 的值，然后通过线性搜索的方法求解(18)式，并得到参数 σ ^ 的估计值。由于生成 x i 和 S i M 时都有随机项的存在，因此我们引入蒙特卡洛方法进行H次模拟，最终得到 σ 的平均估计值 σ ¯ ，并定义均方根误差为 RMSE ( σ ) = ∑ i = 1 H ( σ ^ i − σ 0 ) 2 / H ， 其中 σ ^ i 为校准所得到的数值解。 对于Merton跳–扩散模型，我们选取参数 a = 0.2 ， λ = 1 3 ， ν = 0 ， σ J = 0.2 ， x 0 = 0 ，选取等距的离散时间点，令 Δ t = 0.01 ，并假设参数 σ 的真实值为 σ 0 = 0.3 。 从表1可以看出，当 ϕ = 10 − 3 S 时，波动率估计值 σ ^ 的平均值 σ ¯ 在 n = 10 时得到的波动率估计值的均值有一定的误差，并且均方根误差(RMSE)较大，而在 n = 50 ， 100 ， 200 三种情况下都能得到较好的估计，其中n表示模拟生成路径上点的个数。在这四种情况下，波动率估计值的均方根误差(RMSE)会随着n的增大而减小，并且减小到一定程度后，就只会缓慢减小。这表明随着路径上点的个数的增加，我们估计得到的波动率的值更稳定趋于真实值，但增加到一定程度，效果就会减慢。 表2表明，当 n = 100 时，在 ϕ = 10 − 2 S ， 10 − 3 S ， 10 − 4 S 三种情况下波动率估计值 σ ^ 的平均值 σ ¯ 与均方根误差的数值结果。实验结果表明，三种情况下得到的均值和均方根误差相差不大，都能得到较好的估计，且均方根误差都较小。 Table 1 The mean and root mean square error of volatility calibration under Merton jump-diffusion model with different ϕ = 10 − 3 S n 10 50 100 200 σ Mean 0.3125 0.2967 0.3027 0.2980 RMSE 0.0787 0.0342 0.0238 0.0161 表1. 不同n下，Merton跳–扩散模型波动率校准均值及均方根误差 Table 2 The mean and root mean square error of volatility calibration under Merton jump-diffusion model with different n = 100 ϕ ϕ = 10 − 2 S ϕ = 10 − 3 S ϕ = 10 − 4 S σ Mean 0.3048 0.3027 0.2978 RMSE 0.0241 0.0238 0.0219 表2. 不同f下，Merton跳–扩散模型波动率校准均值及均方根误差 对于Kou跳–扩散模型，我们选取参数 a = 0.2 ， λ = 1 3 ， α 1 = 3.0456 ， α 2 = 3.0775 ， p = 0.3445 ， x 0 = 0 ，选取等距的离散时间点，令 Δ t = 0.01 ，并假设参数 σ 的真实值为 σ 0 = 0.3 。 从表3可以看出，当 ϕ = 10 − 3 S 时，波动率估计值 σ ^ 的平均值 σ ¯ 在 n = 10 时，得到的估计会有一定的误差，并且均方根误差(RMSE)较大，而当 n = 50 ， 100 ， 200 时，能得到波动率 σ 的较好估计，且其均方根误差(RMSE)会随着n的增大而减小，并且减小到一定程度后，就只会缓慢减小。这表明随着路径上点的个数的增加，我们估计得到的波动率的值更稳定趋于真实值，但增加到一定程度，效果就会减慢。 Table 3 The mean and root mean square error of volatility calibration under Kou jump-diffusion model with different ϕ = 10 − 3 S n 10 50 100 200 σ Mean 0.2881 0.2997 0.2985 0.3012 RMSE 0.0682 0.0298 0.0246 0.0242 表3. 不同n下，Kou跳–扩散模型波动率校准均值及均方根误差 表4表明，当 n = 100 时，在 ϕ = 10 − 2 S ， 10 − 3 S ， 10 − 4 S 三种情况下波动率估计值 σ ^ 的平均值 σ ¯ 与均方根误差的数值结果。实验结果表明，三种情况下得到的均值和均方根误差相差不大，都能得到较好的估计，并且每次的估计值基本都稳定在真值附近。 Table 4 The mean and root mean square error of volatility calibration under Kou jump-diffusion model with different n = 100 ϕ ϕ = 10 − 2 S ϕ = 10 − 3 S ϕ = 10 − 4 S σ Mean 0.3021 0.2985 0.3013 RMSE 0.0250 0.0246 0.0238 表4. 不同f下，Kou跳–扩散模型波动率校准均值及均方根误差 我们对Merton跳–扩散模型和Kou跳–扩散模型波动率校准进行比较。表5表示在其余参数相同的情况下，当 n = 10 ， 50 ， 100 ， 200 时的计算结果。可以看出，当n较小时，两种模型得到的估计值都会有一定的偏差，并且Kou模型得到的结果要比Merton模型得到的更精确且稳定一些，而随着n的增加，两种模型都能得到比较精确且稳定的估计值，且n较大时，Merton模型得到的估计值更稳定一些。对于我们所举的数值算例，若路径上的点较少时，我们使用Kou跳–扩散模型进行波动率的校准，而当路径上的点较多时，我们采用Merton模型进行校准。 Table 5 The comparison of volatility calibration between Merton jump-diffusion model and Kou jump-diffusion mode ϕ = 10 − 3 S n 10 50 100 200 Merton Mean 0.3125 0.2967 0.3027 0.2980 RMSE 0.0787 0.0342 0.0238 0.0161 Kou Mean 0.2881 0.2997 0.2985 0.3012 RMSE 0.0682 0.0298 0.0246 0.0242 表5. Merton跳–扩散模型和Kou跳–扩散模型波动率校准的比较
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user: 6. 结论 本文中，我们讨论了Merton跳–扩散模型和Kou跳–扩散模型参数校准问题的极大似然法。首先用蒙特卡洛罗法模拟股票价格路径的生成，然后找到生成的路径的转移概率密度函数，并建立对数似然函数。令跳–扩散模型的股票市场价格与模型价格之间的误差为高斯误差，并构造权重函数，通过线性搜索的方法求解加权极大似然函数的最大化，从而得到波动率的校准。最后给出数值模拟实验，实验结果表明了该算法的有效性和可行性。
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user: 摘 要 高校本科生进入党支部的程序十分严格，往往会经过班级讨论、学生党支部讨论、老师党支部讨论等步骤，但具体的选拔要求尚不明晰。为给更多渴望向党组织看齐的入党积极分子以及群众提供明确的指标，本研究在综合相关文献的基础上，进行了BEI行为事件访谈、编码、编制初步《本科生党支部成员胜任特征自评问卷》等步骤，并将问卷结果进行探索性因素分析、项目分析、信度分析、效度分析，由此制成最终问卷进行施测，在效度分析后成功建立了胜任力特征模型。结果表明，高校本科生党支部成员胜任力特征模型包含两个因子，即成就导向与自我认知。其中，成就导向包括积极主动、责任感、执行能力、自警、挑战五个特征，自我认知包括理论素养、自我控制、自我反思三个特征。 关键词 :本科生，党支部成员，胜任力特征 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 上世纪七十年代初，McClelland在其论文中提到了“胜任力”的概念，即真正影响工作绩效的行为特征与个人条件，并在这之后，设计了行为事件访谈法来研究胜任力特征 [ 1 ]。从此学术界就从胜任力有关的各个方面展开了广泛探讨。其中，在胜任力的概念方面，较为详细的一种表述是与参照效标有因果关系的个体潜在的基本特质，如动机、特质、自我概念、态度或价值观、知识或技能等能被可靠测量或计数的，并且能区分高绩效和一般绩效的个体特征 [ 2 ]。在胜任力的模型上，比较成熟的主要有冰山模型、洋葱模型、胜任力词典；其构建的方法有行为事件访谈法、职能分析法、情景法、绩效法、问卷调查法、专家小组讨论法、多维度法、文献研评法、观察法等 [ 3 ]。 高校党建工作是我国高等教育事业发展中的一项重要的工作，也是全国党建工作的重要组成部分 [ 4 ]。因此其对于本科生党支部成员的选拔也极为严格，分别要经过班级竞选、学生党支部讨论大会、老师党支部讨论大会等多个步骤。虽然汇聚多方意见，但具体成为党支部一员的要求尚不明晰，由此带来了诸多困惑。同时，国内关于本科生党支部成员的分析成果还不够丰硕，因此本研究旨在建构高校本科生党支部成员胜任力特征模型，为渴望并积极向党组织靠齐的入党积极分子提供一定方向上的帮助。
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user: 2. 高校本科生胜任力党支部成员胜任力特征模型 2.1. 概念界定 本研究就胜任力概念，将被试分为两组，一组为优秀组，即绩优组；一组为普通组，即绩平组。其中绩优组指进入了学院学生党支部的成员，包含预备党员与党员，绩平组为有被选拔为发展对象机会却未选上的入党积极分子。 2.2. 行为事件访谈 行为事件访谈法是一种开放式的行为回顾式探查技术，是揭示胜任特征的主要途径 [ 5 ]。访谈内容主要是让被试回忆过去最成功与最失败的事情，并且要求回忆内容应包含情境、目的、行动、结果。 此次研究共选取了湖北大学教育学院6名党支部成员为绩优组，并随机选取6名满足成为发展对象时间要求的入党积极分子为绩平组。考虑到入党的性质，本次访谈要求访谈对象回忆在过去的1~2年里，从选择入党开始，在靠近党组织的道路上，自己最为成功的2件事与最为失败的两件事。访谈前事先告知访谈对象将会进行手机录音，在征求其同意之后严格按照访谈提纲进行访谈。 2.3. 编码 研究者查阅之前的相关文献，汇总了一系列特征。并据此对访谈稿进行特征提取。分别计算绩平组与绩优组的特征频次，进行对比、删减，讨论有争议的特征，初步得出包括积极主动、自信、责任感等在内的20个鉴别性特征。后研究者又邀请了3名党支部书记作为资深对象进行特征评价，频次为1~3，最终提炼出了15条胜任特征条目。分别是：积极主动(3)，奉献、服务精神(3)，压力应对能力(1)，自我实现动机(3)，成就导向(2)，自警(1)，责任感(3)，专业知识(2)，凝聚人心能力(1)，党性坚定(3)，见贤思齐(2)，组织协调能力(1)，作为学生、党员自我认知(3)，人际理解能力(2)，组织纪律性(1)。 2.4. 问卷编制与发放 依照特征条目表，将频次不小于2的特征词编制两道题目，将频次为1的特征词编制三道题目。最终形成初步的《本科生党支部成员自评问卷》。选取湖北大学教育学院本科生党支部成员34名，依托问卷星平台发放电子版问卷，回收问卷34份，其中有效问卷31份。
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user: 3. 结果 3.1. 项目分析 3.1.1. 区分度检验 先对有效的31份数据进行项目的区分度检验，首先按照问卷总分进行降序排列，将测验的受测者分为高分组(前27%)和低分组(后27%)，采用独立样本t检验的方法求出高低分组在每个题项上的差异显著性，并将t值未达到显著性的题目删除，数据分析结果表明第6题的独立样本t检验水平不显著，因此将此题删除，剩下33个题目。 3.1.2. 题总相关分析 对剩余题目得分与总分之间进行相关分析，删掉结果不显著的题目，剩余33个题目。并且，对成绩和总分进行相关分析，结果不显著。对剩余的题目(33个)进行探索性因素分析。 3.2. 探索性因素分析(EFA) 本研究首先对样本数据进行KMO检验，以确保研究变量之间存在一定的相关性，这是做探索性因素分析的前提。研究者一般通过SPSS数据分析工具得到的KMO值进行衡量，KMO统计量的取值在0~1之间，KMO越接近1，说明变量之间的相关性越强，越适合做因素分析并且KMO值在0.5以下则不适合做因素分析。本研究得到的KMO值为0.656，说明适合做因素分析。 对本研究中的33个题目进行探索性因素分析。在因素分析的过程中，删除题目时，按照一定的原则进行删除：1) 删除某因子下题目数小于3的题目；2) 删除在两个及以上的因子上的负荷值接近的题目；3) 删除因子负荷值小于0.5的题目。按照上述规则删除完毕以后，剩余16个题目，并最终提取出4个因子，分别命名为成就导向，入党动机，自我认知，党性修养。四个因子累计解释的总方差为72.798%，其中因子1解释了19.33%，因子2解释了18.73%，因子3解释了18.287%，因子4解释了16.446%。量表的因子及因子负荷如表1。 Table 1 Questionnaire items and their factor load 题号 成份 成就导向 入党动机 自我认知 党性修养 t13 0.841 t25 0.788 t4 0.706 t33 0.664 t19 0.512 t10 0.878 t11 0.810 t12 0.677 t1 0.591 t29 0.789 t22 0.757 t32 0.691 t7 0.594 t16 0.875 t17 0.800 t18 0.788 表1. 问卷各项目及其因素负荷 3.3. 信度检验 信度是指测量结果的稳定性或一致性程度，信度的估计完全采用统计方法。本研究采用内部一致性系数(Cronbacha系数)和分半信度来评估本科生党支部成员胜任特征自评问卷的信度。结果如表2。 Table 2 Reliability of the self-assessment questionnaire for the competency characteristics of undergraduate Party branch member 各因子对应的分量表 Cronbacha系数 分半信度 1 0.828 0.868 2 0.867 0.845 3 0.784 0.745 4 0.800 0.835 总量表 0.898 0.901 表2. 本科生党支部成员胜任特征自评问卷信度 由上，优秀党员胜任特征自评问卷的内部一致性系数为0.898，分半信度为0.901，各分量表的系数都在0.7以上，具有较好的信度。 3.4. 效度检验 效度是指一个测验或量表实际能测出其所要测量的心理特质的程度。效度分为三种类型：内容效度，结构效度，效标效度。 3.4.1. 内容效度 内容效度用来评估测验题目是否充分代表了所要测量的内容范围，本研究通过专家判断法(邀请资深对象对本研究的变量进行了评估)和统计分析法(分半信度 = 0.901)的评估，表明本研究具有良好的内容效度。 3.4.2. 结构效度 结构效度是指测验能测量某研究的理论构想或特质的程度。本次研究，采用结构效度来检验所提出的因子是否有效代表本科生党支部成员的优秀特质。效度检验结果如表3。 Table 3 Validity of the self-assessment questionnaire for the competency characteristics of undergraduate Party branch member 因子1 因子2 因子3 因子4 总分 因子1 皮尔逊相关性 1 0.554 ** 0.502 ** 0.306 0.726 ** 因子2 皮尔逊相关性 1 0.607 ** 0.448 * 0.826 ** 因子3 皮尔逊相关性 1 0.453 * 0.864 ** 因子4 皮尔逊相关性 1 0.614 ** 总分 皮尔逊相关性 1 表3. 本科生党支部成员胜任特征自评问卷效度 注： * 表示0.05显著水平， ** 表示0.01显著水平。 各分量表和总分之间呈现中等程度的相关，各个分量表之间的相关系数在0.306～0.607，因子2与因子3之间存在中等程度的相关，这可能是因子2与因子3之间不够独立。总体看，该问卷具有一定的结构效度。 3.4.3. 交叉效度 本次问卷发放采用电子版，共收集到40份数据，有效数据为32份。采用独立样本t检验进行两个组的差异性检验。结果如表4。 Table 4 Difference in the competency factor scores between the excellent group and the performance grou 绩优组 (N = 16) 绩平组 (N = 16) t p Mean SD Mean SD 因子1 22.81 2.26 19.56 2.42 3.927 0.000 *** 因子2 15.94 1.53 14.94 1.65 1.779 0.085 因子3 16.88 1.41 15.81 1.38 2.158 0.039* 因子4 12.25 1.13 11.69 1.14 1.406 0.17 总分 67.88 4.78 62.00 5.11 3.355 0.002** 表4. 绩优组和绩平组在胜任力特征上的差异 注： * 表示0.05显著水平， ** 表示0.01显著水平。 由表4，因子4在两组上的差异不显著，因子2呈现边缘显著，因子1和因子3都显著，总分也显著。总体来说，该模型还是存在一定的缺陷，但是因子1具有显著的区分度。
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user: 4. 讨论 本研究通过文献汇总、访谈、资深对象评价等步骤提取了15个胜任力特征，并据此自编《本科生党支部成员自评问卷》。在经过数据分析后，又根据分析结果编制问卷且进行效度检验，最终建构了本科生党支部成员胜任力特征模型。该模型包含成就导向与自我认知两个因子，囊括了积极主动、责任感、执行能力、自警、挑战、理论素养、自我控制、自我反思这八个鉴别性特征。模型如图1，模型特征分析如下。 图1. 本科生党支部成员胜任力特征模型 4.1. 理论素养 理论素养是区分党支部成员与入党积极分子较为基本的特征。它是指坚定自我正确的入党动机，对于党的相关理论知识的掌握以及理论精神的学习。对于党支部的成员来说，理论知识的学习是必不可少的，而理论中体现的精神则需要不断的发现与遵从，这是将理论运用于实践的良好途径，也是个人自然形成的理论素养。 4.2. 自我控制 自我控制指的是个体能够觉察自己的心理与行为存在的不协调，并且能够很好的调节这种冲突。控制的方面既有自我的不良情绪，也有个人不理智的冲动行为，这也是一种较强自制力的彰显。党支部成员一般在面对工作和学习中的挫折时，都能够控制自己的情绪和心态，冷静应对，以期达到最好的结果。 4.3. 自我反思 自我反思指的是个体回顾过去的言行举止以及思想认识，分析其中的不当之处以及能够继续保持的行为并吸取经验。个体需要对自我的思想和行为有比较清晰的了解和评价，进而不断提升自己。身为党支部的成员，更需要撰写思想汇报、开展批评与自我批评大会等来进行回顾与反思，可以说，这已经成为了一种习惯，也是一种促进自我进步的行为。无论是好的方面还是不好的方面，只有通过反思才能汲取经验。 4.4. 积极主动 积极主动是从两方面体现。一方面是指在学习党组织的知识和活动时，能够积极主动的去了解相关的知识，各位优秀党员的相关事迹等来提升自我思想，做到与时俱进；另一方面是指在行为上，积极主动找事做。对于党支部成员而言，生活中遇到他人有困难的时候，应积极主动上前助人，奉献自我，服务人民；参与团体活动或被赋予任务时，要饱含热情，主动认领，积极完成，不拖沓、不延时。 4.5. 责任感 责任感是指能始终谨记个人身上的职责。在完成任务的时候，可以做到有始有终，并且在事情出现失误的时候，能够主动去承担相应的责任。作为党支部的一员，本身就有两种责任。一种是大学生的责任，国家的未来扛在肩上，当代大学生应该释放自己蓬勃的青春，努力思考、积极创造，彰显当代中国大学生的风采；另一种是党支部成员的责任，既要履行自己党员的责任与义务，也应为身边人树立榜样。同时也要做好个人其它社会角色该做的事情，始终坚守自我身上的责任。 4.6. 执行能力 执行能力指的是个体能够很好的完成既定的目标的能力，党支部成员则表现为在面对繁多的任务时也能够保持冷静，寻找对策来应对，以更好的达到组织安排的目标。一个任务或一句指令下达后，能够保证又快又好的完成。面对多件事情，能够沉着冷静、有条不紊、灵活应变，并贯彻到底的执行任务。 4.7. 自警 自警是指作为党的一份子，能够经常提醒自己牢记党的相关的规章制度，遵守道德规范，时刻不忘自己的身份，奉献自我。刘少奇同志在1939年发表的《论共产党员的修养》中提到的“慎独”是党员个性品质的一个重要内容 [ 6 ]。这其中也包含了自警的意思，即无论在哪种场合，都应做到言行规范，警惕自己不良的想法或行为。 4.8. 挑战 挑战是指为了提升个人的能力，愿意去做一些高于个体现有能力的事情，通过高质量的完成度，自己得到锻炼和进步，进而获得成就感。党支部成员更愿意去不断挑战自我，而不是安于现状，待在“舒适圈”。这是一种进取心，表现为对知识的渴求、对任务的执着。作为本科生党支部的一员，不畏惧不退缩。既要提升自我理论知识水平，并不断尝试将理论运用于实践中，也应学会迎难而上，磨练自我坚韧品质。
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user: 5. 结论 本研究以查阅的文献为基础，通过不断的汇总特征，并在这个过程中穿插使用了观察法、访谈法、问卷法等，建构了高校本科生党支部成员胜任力特征模型。该模型包含了成就导向与自我认知两个因素，其中有积极主动、责任感、执行能力、自警、挑战、理论素养、自我控制、自我反思八个胜任力特征。该模型能较好地体现出本科生党支部成员的日常行为、遇事态度等方面，对于渴望进入党支部、全心全意为人民服务的本科生入党积极分子乃至群众都有一定的借鉴意义。
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user: 6. 研究不足与展望 本研究仍有需要改进的地方。一方面，就被试来说，访谈仅选取了12人，每次发放问卷30人左右，数量较少；且被试来源不够普及，生态效度仍有待提高。另一方面，由于最初的特征均来自访谈稿，可见访谈过程的重要性。但不同的访谈对象由不同的研究者进行访谈，存在的个体差异也可能导致访谈内容细节上的不同，也因此给特征的提取过程带来了一些困难。希望之后的研究者能够在细节的把控上更加严谨，同时尽可能多地寻找不同高校的被试。
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user: 摘 要 微信已成为我国突发公共事件重要的舆论场，微信谣言作为舆情的一部分，对它的传播特征探析具有一定的现实意义。本文聚焦新型冠状病毒肺炎疫情中的微信谣言，发现其呈现出传播形式多样，图像化传播明显；传播类型多种，互动式传播效果强；传播内容本地化，伪装权威化；传播私密性高，辟谣难度较大的特征。 关键词 :突发公共事件，微信，谣言 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 微信作为以强关系为纽带的社交平台，其独特的“圈子”传播模式在突发公共事件中的消息传递、舆论发酵等方面扮演着重要角色。截至2019年第三季度，全球范围内微信和WeChat (微信国际版)的合并月活跃账号数量达11.51亿 [ 1 ]。作为迅速崛起的社交工具，微信凭借其巨大的用户数量、实时的传播速度、强效的互动功能等优势，业已成为当今中国最重要的移动舆情场域之一。而谣言作为一种社会舆论，借助微信的温床得到进一步传播。有学者指出谣言的主力平台经历了“口头传播–手机短信–网络论坛–微博–微信”的多次转移 [ 2 ]。此次新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称“新冠肺炎”)作为典型的突发公共事件，波及广、影响大，谣言数量多，微信舆论场也呈现多方博弈。 谣言，世界最古老的传媒。如卡普费雷所言，不论是我们社会生活的哪一个领域，谣言无处不在 [ 3 ]。现今，谣言搭载着微信的“顺风车”便利地进入公众的视野。微信的出现，打通了线上线下的熟人圈子，满足了公众在圈子内即时发送文字、图片、语音和视频的需求。而突发公共事件的突发性、不确定性，以及危害性，能迅速对社会产生冲击力，使得公众关注力聚焦于此，借助微信传播信息、表达意见变得愈发频繁。面对突发公共事件中模糊的情境和信息背景，加之公众在关乎自己切身利益的事件时总是进行风险的积极感知，公众焦虑、恐慌情绪与敏感的神经立刻被触发，一点风吹草动都能引起极大的关注。谣言作为对突发公共事件不确定性消除的一种尝试，在公众危机心理的映射下通过微信大肆传播。本文聚焦新冠肺炎疫情中的微信谣言，旨在探究突发公共事件中微信谣言的传播特征。
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user: 2. 突发公共事件中微信谣言传播特征 2.1. 发发公共事件中微信谣言传播形式多样，图像化传播明显 突发公共事件中微信谣言的传播形式多样，它不再局限于传统媒体时代单一的文字传播，也在经历图像化转型，图片、短视频搭借新媒体平台成为了常见的传播形式。微信即时发送文字、图片、语音和视频的功能为微信谣言的图像化传播提供了可能，“有图有真相”，图文组合的包装形式使微信谣言变得异常“逼真”。 视觉在五感中占据着重要地位，谣言的图像化传播指谣言文本中含有图片或视频的传播形式，通过图文并茂的传播形式更易使微信谣言达到最佳的传播效果。另一方面，图像处理技术越发成熟，且操作难度小，也为微信谣言的炮制提供了路径。突发公共事件中，微信谣言以图片、视频的传播形式呈现，直观明了，图像视觉冲击力强，对事件“全貌”还原度高，为公众营造了一种“在场感”，说服力较单独的文字表达强，更易被公众接受。新冠肺炎疫情期间，谣言发布者利用微信平台，以“视频/图片+文字”的形式包装谣言，如“天津王顶堤批发市场检出十几个新冠病毒携带者”、“北京地铁为防疫卸掉座椅”、“北京五棵松某商场沦陷”等谣言在微信群或朋友圈传播时，公共场所的现场视频或图片并附上文字解说，给微信群里的其他公众营造一种现场播报的感觉，张冠李戴、断章取义，混淆了真假。常言道“耳听为虚，眼见为实”，微信谣言以“视频/图片+文字”的形式更多方位的呈现事件进展，图片和视频内容丰富且感染力强，容易引发情绪共鸣，进而影响公众的理性判断。 2.2. 突发公共事件中微信谣言传播类型多种，互动式传播效果强 突发公共事件中微信谣言传播类型多样，一对一谣言分享的人际传播、微信群中谣言转发的群体传播以及微信公众号的大众传播，使得公众受到了谣言的多重“轰炸”。新冠肺炎疫情的突发，打破了公众日常生活的平衡，疫情前期，口罩、酒精等医用物资缺口大，小区封闭管理，走哪里都需要体温测量，出示健康码，公众焦虑、害怕、恐慌的情绪丛生，此时公众对信息的渴求非常紧迫，谣言也便顺势而上。微信紧密且稳定的圈群结构，使得信息的传播渠道通畅且集中，实现了对突发公共事件的快速聚焦。在新冠肺炎疫情期间，部分公众秉承着关心好友并善意提醒的心理，快速的将未经核实的谣言转发到微信群或是朋友圈中，比如“用生理盐水洗鼻子可预防新冠病毒”、“用56度的热水洗澡能对抗病毒”、“含姜片可以预防新冠病毒”、“吃大蒜可以杀灭新冠病毒”、“在人中涂风油精可以预防感染”、“吸烟就能预防病毒”等一系列“解决方案型”的谣言。谣言传播在某种程度上已经成为民众自发寻求问题解决对策的方式之一 [ 4 ]，这类谣言得到了公众无意识的广泛传播。由于微信中的社交圈子处于紧密连接的状态，不管是一对一的人际传播，还是分享微信群的群体传播，疫情谣言的抵达率都较之微博等其他平台高，传播效果强。且在微信群内，基于对现实好友的信任心理，对谣言过滤度低，易轻信谣言，甚至造成“二手传播”。另一方面看，亲友群、师生群、老乡群、闺蜜群、同事群、兴趣群等各类群组，以情感或是利益，或是兴趣的关系维系存在，群体压力始终存在，个体在群体压力下有时难以进行理性判断，从而盲信圈中谣言。 疫情期间，现实中的见面聚餐被微信群中的信息交流取代，微信群中成员互动频率和强度也在不断提升，谣言的到达质量更高。群内的互动式传播提供给微信群成员情感共在、意见共在的表达空间，更易获取公众依赖和信任，借此谣言也在圈内成员中实现同步接收。此外，微信好友的现实关系也可能造成谣言在线下的人际交流中再次被提及和讨论。 2.3. 突发公共事件中微信谣言传播内容本地化，谣言伪装权威化 从微信谣言内容来看，谣言实现了内容的本地化演变，并且一些谣言被伪装得权威化，借用专家的口吻来警示公众，混淆视听。疫情谣言在传播的过程中并非一成不变，也被“有心人”精心加工，成为了发生在公众身边的事，试图提高谣言的可信性和关注度。如武汉封城后，关于各地即将封城的谣言甚嚣尘上。“我市X点开始封城”、“XX高速封闭”等各地封城谣言袭来，图文并茂，造成极大的社会恐慌。这类谣言负面影响极大，它贩卖焦虑，消费公众情绪，混乱社会秩序。“飞机喷洒消毒药水”的微信谣言亦是，该谣言伴随着各地的微信群衍生出了各个城市或者地区的版本。疫情来袭，城市消毒是紧迫要做的事情，这样的谣言贴合公众的认知，容易得到大量传播。再如“@所有人紧急通知：XXX地出现新冠肺炎病例”的微信谣言，基于对新冠肺炎病毒传播途径的担忧，公众对微信群中身边“出现确诊病例”的地区预警性质谣言，在衡量信与不信后果后，更多的秉持着宁信其有的心理去接受它。可以看到，当疫情谣言抵达不同城市时，它实现了本地化重构，与朋友圈和微信群中谣言接收者的认知更为接近。正是通过地缘扩散到本地重构，谣言得以越传越远，越传越“真” [ 5 ]。 部分微信谣言能大肆传播还在于其权威化的伪装，强调来自专家的信息源，增加了谣言的影响力。疫情的突发，缺乏传染病知识的公众只能依赖钟南山、李兰娟院士等权威医学专家的知识输出，由此部分造谣者打着专家学者的名义，出现了诸如“钟南山院士建议盐水漱口防病毒”、“饮高度酒能够对抗新型冠状病毒”的谣言。普通公众焦虑担忧的心理，加之缺乏专业医学知识，对权威极度信任和所需信息的缺位，使得这样的谣言得以流散开来。“白岩松26日晚邀请钟南山院士在《新闻1 + 1》中介绍疫情”、“钟南山空降北京”的谣言亦然，借助专业人士的社会权威，提高了话语的可信度和说服力。 2.4. 突发公共事件中微信谣言传播私密性高，辟谣难度较大 微信的信息流通局限于“好友”之间，成为微信好友须双方认可添加，陌生人无法进入这个圈子，相较于其他社交媒体，微信信息的传播更具私密性。这种私密性高的特征使公众的意见表达更多地向微信舆论场转移，同时微信的私密性也鼓励了表达的随意性，一定程度上削弱了公众的责任意识。在微信信息的流动中，微信好友间的即时互动是在一个相对封闭的空间内完成的，不同的圈子需要经过某种关系链的链接才能打通，这种半闭合式的传播环境加大了辟谣的难度。公众号的辟谣推送也大多在订阅了该公号的群体中传播，辟谣影响力有限。微信私密的传播环境，导致了辟谣难度较微博这类更为开放的社交平台大。
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user: 3. 结语 突发公共事件中的微信谣言抓住了公众的痛点和关注点，抓住了信息的“真空”地带，在朋友圈微信群中广泛传播。作为一种复杂社会现象的谣言，其本质与社会有关，合理的解释和疏导，营造健康的舆论环境和信息环境是必要的。
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user: 摘 要 图G的一个正常k-全染色是指一个映射 φ : V ( G ) ∪ E ( G ) → { 1 ， 2 ， ⋯ ， k } ，使得 V ( G ) ∪ E ( G ) 中任意两个相邻的或相关联的元素染不同颜色。令C φ (v)表示点v的颜色与v的关联边的颜色组成的集合。如果满足对任意一条边 u v ∈ E ( G ) 都有 和 | C φ ( v ) \ C φ ( u ) | ≥ 1 ，则称φ是k-严格邻点可区别的。图G的严格邻点可区别全色数是使G是k-严格邻点可区别全可染的最小正整数k，用χ snt (G)表示。本文证明了每个子立方图满足 χ s n t ( G ) ≤ 6 。 关键词 :严格邻点可区别全染色，严格邻点可区别全色数，子立方图 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 本文只考虑有限简单图，设G是一个点集为V(G)，边集为E(G)的图，它的最大度，最小度分别为Δ(G)，δ(G)。当点v的度是k时，称为k-点。令N G (v)代表与v相邻的点集。很容易得到对简单图G中的任一点v，有 d G ( v ) = | N G ( v ) | 。在不会混淆的情况下，Δ(G)，δ(G)，d G (v)和N G (v)分别可以写成Δ，δ，d(v)和N(v)。令P n 和C n 分别表示阶为n的路和阶为n的圈。如果图G的每个点的度都是一个固定的常数k，则称G是k-正则的。一个图G如果是3-正则的，则称为立方图；如果满足 Δ ( G ) ≤ 3 ，则称为子立方图。图G如果满足 δ ( G ) ≥ 2 ，则称G为正常的。 图G的一个正常k-全染色是指一个映射 φ : V ( G ) ∪ E ( G ) → { 1 ， 2 ， ⋯ ， k } ，使得对任意两个相邻的或相关联的元素 z 1 ， z 2 ∈ V ( G ) ∪ E ( G ) ，有 φ ( z 1 ) ≠ φ ( z 2 ) 。设 C φ ( v ) = { φ ( v } ∪ { φ ( e ) : e ∈ E G ( v ) } 。如果对任意一对相邻的点u和v，有 C φ ( u ) ≠ C φ ( v ) ，我们把φ称为邻点可区别的。图G的邻点可区别全色数X at (G)是使G有一个k-邻点可区别全染色的最小正整数k。此外，如果对任意一对相邻的点u和V，有 | C φ ( u ) \ C φ ( v ) | ≥ 1 和 | C φ ( v ) \ C φ ( u ) | ≥ 1 ，我们称φ为严格邻点可区别的。图G的严格邻点可区别全色数χ at (G)是使G有一个k-严格邻点可区别全染色的最小正整数k。 2005年，张忠辅等人在 [ 1 ] 中首先给出了图的邻点可区别全染色的概念，并且对圈、完全图、完全二部图、扇、轮图和树的邻点可区别全染色展开研究，确定了它们的邻点可区别全色数，并根据特殊图的邻点可区别全色数提出了如下猜想： 猜想1 [ 1 ] 对于阶不少于2的简单连通图G，有 χ a t ( G ) ≤ Δ ( G ) + 3 。 如果猜想1成立，则这个上界是紧的。例如，对于任意正整数 t ≥ 1 ，有 χ a t ( K 2 t + 1 ) = 2 t + 1 + 2 = Δ ( K 2 t + 1 ) + 3 。Chen和Wang分别在 [ 2 ] 和 [ 3 ] [ 4 ] 中证明了 Δ = 3 的连通图满足猜想1。奇数阶的完全图的邻点可区别全色数可以达到猜想1的上界，由于奇数阶的完全图的最大度为偶数，但是对于 Δ = 3 的连通图，上界6是否是紧的这一问题至今仍未解决。Papaioannou和Raftopoulou在 [ 5 ] 中从算法的角度证明了所有的4-正则图G，有 χ a t ( G ) ≤ 7 ，是满足猜想1的。Lu等人在 [ 6 ] 中运用组合零点定理证明了所有 Δ = 4 的连通图G，有 χ a t ( G ) ≤ 7 ，是满足猜想1的。Huang，Wang和Yan在 [ 7 ] 中把 Δ ≥ 3 的图的邻点可区别全色数的上界改进到2Δ(G)。 严格邻点可区别全染色(被命名为Smarandachely邻点可区别全染色)有及以下猜想。 猜想2 对于阶不小于2的简单连通图G，有 χ s n t ( G ) ≤ Δ ( G ) + 3 。 2009年，梁少卫在 [ 8 ] 中证明了 k ≥ 2 的k-正则偶图和k-方体图Q k ，满足猜想2。2011年，卫斌等人在 [ 9 ] 中证明了圈的平方图，满足猜想2。文献 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 中给出了若干类的3-正则图的严格邻点可区别全色数均为5，满足猜想2。2015年，陈妹君等人在 [ 14 ] 中研究了Mycielski图的严格邻点可区别全色数满足猜想2。2019年，李春梅等人在 [ 15 ] 证明了 Δ ≤ 3 的2-连通外平面图满足猜想2。
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user: 摘 要 建立科学稳定的筹资机制是实现居民医保制度可持续发展的必经之路。南昌市于2016年整合建立了城乡居民医保制度，对城镇、农村居民进行统一筹资。该制度的建立有效地增进了社会公平，使医疗保险制度的发展迈上新的台阶，但是，不合理的筹资结构、不适应经济发展水平的筹资水平、参保人群的逆向选择以及缺乏相关法律制度的约束等都在一定程度上限制了南昌市居民医保的可持续发展，背离了社会和谐稳定发展的初衷。本文提出以下几点对策以优化医保筹资机制：明确主体责任、合理分摊筹资比例；将筹资标准与居民、财政收入增长率挂钩；采取“以支定收”的筹资动态调整机制；完善相关法律法规，保障实现稳定筹资机制。 关键词 :城乡居民医保，筹资机制，稳定可持续 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 从1994年启动的“两江试点”到2020年初的《深化医疗保障制度改革意见》的出台，我国医疗保障制度改革已走过20多年的风雨征程。目前我国已初步建立起了覆盖全民的基本医疗保险制度体系，医保制度的发展也随之进入一个新的历史时期——制度优化与体系完善时期。在基本医疗保险建制伊始，筹资水平的科学性不强，为了扩大医保覆盖范围，提高公众参保积极性，政府财政参与了筹资，并成为医保资金的主要来源，各级财政的补助标准逐步提高，导致医保筹资过多依靠财政补贴，这种筹资方式的持续性不强且不稳定。在医保从建制之初过渡到制度优化与体系完善的新历史时期，建立科学、稳定的筹资机制，完善相关法律法规以明确动态增长机制、筹资结构、筹资水平、主体责任等是实现医保制度可持续发展的必由之路。
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user: 2. 南昌市城乡居民医疗保险筹资现状 2.1. 筹资主体及调整机制 南昌市城乡居民医保筹资采取个人缴费、集体补助、政府出资相结合的方式。基金构成：1. 参保居民个人缴纳的医疗保险费；2. 各级政府的补助资金；3. 社会捐助的资金；4. 城乡居民基本医疗保险基金的利息收入；5. 依法纳入的其他资金。《南昌市城乡居民基本医疗保险暂行办法》文件中提到要完善城乡居民医疗保险个人及财政补助缴费的动态调整机制。南昌市医疗保障局协同南昌市财政局根据地区经济发展水平、城乡居民收入状况、基本医疗保险基金收支运营情况和上级政府相关政策规定适时提出调整建议，报市政府批准后执行。 2.2. 筹资水平 近年来，随着地区经济的高速发展，中央和地方财政加大了对城乡居民医保缴费的补助力度，2020年度南昌市居民医保筹资标准为800元，其中居民个人缴费250元，政府财政补贴550元。2016年南昌市城乡居民医疗保险实现筹资统一，意味着年龄不同龄、经济状况不同、地区不同的城镇和农村居民都要按照统一的缴费标准进行缴费。这种筹资方式没有考虑到不同年龄段的不同医疗需求，也忽视了不同地区和不同人群的经济水平，对于经济发达地区的高收入居民来说，他们需要的是更好的健康保障；而对于经济不发达地区的低收入居民来说，他们需要的是更高的报销水平和补偿待遇。然而，过高的医疗支出和受限的报销使居民承担了较高的缴费水平却无法享受居民医保对过高医疗风险费用的分担，这背离了持续提高筹资水平的初心。现行的城乡居民医保筹资水平和居民收入以及经济发展水平并不匹配且不具有可持续性。表1为2016年到2020年南昌市城乡居民基本医疗保险筹资标准。 Table 1 Funding standards of basic medical insurance for urban and rural residents in Nanchan 年份 个人缴费(元) 个人缴费增长率 财政补贴(元) 财政补贴增长率 个人缴费与 财政补贴比例 2016年 150 20% 420 16.7% 1:2.2 2017年 180 20% 450 7.1% 1:2.1 2018年 220 16.7% 490 8.9% 1:2.2 2019年 250 13.6% 520 6.1% 1:2.5 2020年 250 0 550 5.8% 1:2.8 表1. 南昌市城乡居民基本医疗保险筹资标准 数据来源：南昌市人力资源与社会保障局；注：增长率的计算方式为(本年度缴费 − 上年度缴费)/上年度缴费。