DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 总结与评述 (一) 草根组织是社区治理的重要参与者 西方国家的社会组织与我国社会组织在发展上存在一定差异，国外的社会组织发展呈现相对的独立性，在发展上也存在着差异化，但合作成为国内外大多数社会组织的普遍选择，通过与政府、公民和其他经济组织的互动中形成特有的自主发展方向。在研究我国政府与社会组织关系时，需要结合我国社会组织发展的实际，探寻具有我国特色的政府与社会组织关系。本文的草根组织是社区中居民自发形成的团体，通常是在社区登记获得活动许可，以满足团体内居民需求为主要目的，通过与社区内各主体互动产生不同的行动逻辑。草根组织的发展迎合了当前社区建设的需要，在打破社区原子化，满足居民多元需求，为建立满足居民需求的多元服务机制提供新的方向，是社区治理中的重要参与者。 (二) 草根组织参与社区治理的发展逻辑 从既有研究上看，对城市社区草根组织的重要性、发展困境及相应对策措施研究相对较多，通过个案陈述城市社区草根组织发展及其成长过程的动态研究还较少，并主要集中于呈现城市社区草根组织发展过程的日常实践，即与社区居委会、与基层政府、与其他社区组织之间的互动，而较少涉及社区草根组织在既有社区环境下参与社区建设的角色定位和行动逻辑的研究。在研究的层次上，针对国家–社会发展的宏观层面，草根组织作为社会力量发展的重要载体，成为基层治理的生力军；在微观层次上，草根组织作为社区治理效能、规则和秩序的建构者，以自主性发展为主要目的，通过与社区其他主体的互动，共同打造社区共同体。 我国的草根组织研究应当立足中国特色社区治理实践，探索符合我国发展实际的社区治理模式。在研究我国草根组织发展时应当认识到：首先，草根组织参与社区治理的过程是在既定的行政环境下的自主发展过程，无法回避党政关系对草根组织的影响；其次，当前草根组织普遍缺乏发展资源，这也是造成其依附性发展的重要原因，在与其他社区行动者的互动中存在着依附、竞争、合作和对抗等关系形态，这需要聚焦不同类型草根组织的成长策略和互动逻辑进行揭示；最后，宏观的国家–社会关系会塑造微观基层政府与社会组织关系的总体样态，同时微观发展中的政府和社会组织行动策略选择又促使国家–社会关系在基层走向多元化发展。因此，有必要在边界更为清晰的微观层次对政府与社会组织关系进行研究，草根组织参与社区治理的行动逻辑是一个合适的“窗口”。
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user: 摘要 使用BICOMB共词分析及SPSS软件，基于知网上276篇核心期刊论文，对有关数学核心素养方面的热点进行可视化分析，研究数学核心素养在国内发展现状。
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user: 1. 引言 我们都知道，大脑指挥我们的四肢，三国时期诸葛亮指挥关羽张飞，而李尚志教授形象地将核心素养比喻成大脑和诸葛亮，核心素养的作用是指挥我们理性地解决学习和工作中的问题 [ 1 ]。数学在我们日常生活中的作用不言而喻，培养学生的数学核心素养有利于学生的终身发展以及适应新时代社会的要求。数感、符号意识、空间观念、几何直观、数据分析观念、运算能力、推理能力、模型思想、应用意识和创新意识为十大数学核心素养。2014年初教育部所发《关于全面深化改革 落实立德树人根本任务的意见》文件中，着重强调立德树人的重要性，指出“培养什么人、怎样培养人”的重要问题，核心素养是指每个人都应该具备的，能够使其终身发展以及适应社会发展需要的必备的能力。数学核心素养就是学生在学习数学过程中应该具备的品质，然而数学核心素养并不是强加在学生课程以外的内容，数学核心素养应该渗透于课堂之中，课堂学习内容之中，体现在师生教与学的过程之中。 在高中阶段，重要的数学核心素养有六条，数学抽象就是从事物的物理性质中抽离出具有一般规律的性质，并用数学语言去描述抽象概念；逻辑推理从一般的事实或命题出发，根据自身逻辑推理出另一命题的思维流程；数学建模是对实际问题进行数学归纳，对具体问题构建出帮助自身解决问题的数学模型；直观抽象是借助几何或空间对事物的变化进行描述；数学运算就是运用已有法则解决数学疑惑；数据分析就是在得到基本数据前提下，挖掘数据间的关系，对有用信息进行严谨分析。那么既然数学核心素养对数学学习有如此重要的作用，如何有效地提高学生数学核心素养成为研究数学的重要课题。各学科对核心素养的研究非常多，本文针对数学学科方面核心素养的研究，探究我国数学核心素养研究的现状，从而探索核心素养研究成熟领域以及不足之处，能够提供在职教师所参考的理论依据，为教师素质发展提供材料支撑。 本论文借助BICOMB和SPSS软件对近五年我国数学核心素养研究热点进行可视化分析，通过绘制知识图谱对我国学生数学核心素养研究进行研究，从而挖掘出数学核心素养研究领域的研究现状、热点主题，并提出适当的建议。
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user: 2. 研究数据及方法 (一) 研究数据来源 本研究数据来源于中国知网(CNKI)数据库，在学术期刊库中的高级检索选择主题为“数学核心素养”，检索时间设定为“2015年~2020年”，来源类别设定为“北大核心”，共搜索到期刊281篇，剔除不符合要求的文献(如与数学非相关论文)，最后确定有效文献276篇。 (二) 研究方法 为了能直观呈现“数学核心素养”的研究现状，借助Bicomb2.0共词分析软件和SPSS23统计软件，进行多维度统计分析。
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user: 4. 总结与展望 4.1. 总结 孔凡哲、史宁中指出“当前新课程改革建构中国学生发展的数学核心素养，必须立足于两个基本出发点：1) 数学核心素养具有典型的数学学科特性，是数学学习所特有的，并且无法通过其他学科学习代替；2) 数学核心素养是中国学生发展核心素质在数学学科的具体化，并与其他学科核心素养一起，对于学生的全面发展与终生可持续发展共同发挥作用。 [ 14 ] ”充分体现了数学核心素养既有自身的独特性，又与其他学科核心素养融会贯通的特点。在知网中搜索主题为“数学核心素养”相关的论文及期刊共有2113篇(学术期刊1686篇，学术论文427篇)，其中核心期刊为276篇、博士论文3篇，由此可见我国对于数学核心素养方面的深入研究仍然相对不足。研究主题不仅可以看出该领域研究的热点，而且能够反映学者们在某一阶段对某个问题的关注。当前关于数学核心素养的论文，对于小学数学教学、数学文化、数学建模等内容有较深入的研究。数学核心素养的研究不应该离开数学学科，就像孔老师和史老师所言，无法被其他学科所替代。也不能丢弃“核心”二字，要让数学核心素养成为每个学生的基本素养。小学是正式学习数学的开端，许多学者认为在小学阶段，应该抓好对小学生数学核心素养的培养。对小学生数学核心素养的要求，更准确来说应该是提高教师数学核心素养的认识，目前部分数学教师们对数学核心素养这一名词仍不清晰。在新课程改革的大背景下，教师从原本课堂中心转变为协助学生学习的引路人，因此教师的责任不单只是传道授业解惑，更重要的是在教学过程中，精心准备教学内容，让数学核心素养渗透于教学内容的每一环节，这无疑是对教师有更高的要求，新时代的教师也面临着更大的挑战。 数学核心素养的养成，通过学生从数学学习中习得能使学生终身发展的品质的过程中体现。使学生养成对学习数学的兴趣，让学生理解到学习数学的实用性。276篇文献主要分成了四类：① 合理教学方法促进学生数学核心素养的发展；② 数学核心素养的构建与发展；③ 数学核心素养的评价体系；④ 基于核心素养背景下，教师的现状及对其要求。四类研究热点看似各自独立，实则相互联系密不可分，数学核心素养的发展会对数学学业水平方面的出题思路发生一定的改变。对核心期刊作者及作者单位进行分析，有利于了解国内目前对数学核心素养有深入研究的场所，其中不乏国内重点师范类高校。师范类高校从来都是未来教师培养的重要场所，这些高校对数学核心素养研究有利于培养出具有数学核心素养观念的师范生。学生数学核心素养的发展，是数学教学资源的不断整合优化、数学课堂教学改革、数学知识的优化、数学课堂评价合理化、数学思维的深化等多方面综合产生的结果。从数据结果来看，网络上不乏与数学核心素养相关的论文，但与其息息相关的深入研究仍旧不足。直观想象，数学运算，数据分析都是基本功，这三者对学生后续的学习起着重要影响，因此教师要注重基本功的培养。 4.2. 展望 数学核心素养是学生学习需要养成的重要品质，根据以上内容，总结出以下几点建议。 第一，老师需要对数学核心素养有一个清晰认知，教师与学生形成一个教学相长的过程。教师不仅是教书育人的角色，教师也是学生的榜样，数学老师形成数学核心素养潜移默化对学生进行影响。 第二，加强师范生、数学教育专业硕士及博士研究生的培养力度，促使未来教师先对自己形成一个明确定位。加大奖励制度鼓励研究者对数学核心素养有一个更为深入的研究。 第三，教师在研究课例或备教案时，除了设计清晰的教学流程，还应有意识地在教学过程中渗透数学核心素养内容，使教学内容更贴近于现实生活。 第四，开设对于教师数学核心素养培养专题培训，针对不同学历背景、不同地区、不同文化背景，处于不同专业发展层次的教师进行针对性的研究，使理论更好地衔接到现实生活之中。 第五，学者加大对数学核心素养的研究，构建出科学、全面、系统的数学教育框架，促使新课程改革，引导更多新教师投身研究数学核心素养内容之中。
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user: 摘要 背景：近年来，养心汤结合针刺(Yangxin Decoction and Acupuncture) (YXDA)治疗气虚血瘀型胸痹的临床研究有所增加，但效果不一。本研究的目的是探讨YXDA对胸痹气虚血瘀型血脂代谢的影响。方法：我们将收集任何随机对照试验，评估YXDA对CBS-QDBS中BLMB的影响，这些试验来自PUBMED、EMBASE、Cochrane图书馆、PsycINFO、CINAHL、联合和补充医学数据库和中国国家知识基础设施。所有这些数据库都将从最初的时间到现在进行搜索。所有语言限制将被强加。文献选择、信息收集和偏倚风险评估将分别由两位作者独立完成。所有数据分析将使用RevMan 5.3软件进行。结果：本研究将总结文献检索的系统性及其评估研究质量和分析所有相关结果数据的方法。考虑到不一致的结果，本研究将改进现有的关于YXDA对CBS-QDBS中BLMB的影响的证据。结论：本研究将介绍YXDA对CBS-QDBS患者BLMB的最新证据。
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user: 1. 引言 胸痹(中医称为胸痛)是颅内科和急诊科常见的心肌梗死主诉和症状 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，是全球死亡率和发病率的主要原因 [ 5 ] [ 6 ]。美国有800多万次胸痛急诊，其中约30%至80%是由急性冠状动脉综合征(ACS)引起的 [ 7 ] [ 8 ]。它包括ST段抬高心肌梗塞和非ST段抬高心肌梗塞 [ 9 ]。研究报告称，它可能与体液和组织代谢异常有关，如血脂代谢(BLMB) [ 10 ] [ 11 ]。前人研究报道养心汤结合针灸(YXDA)可用于治疗气虚血瘀型CBS (CBS-QDBS) [ 12 ] - [ 23 ]。然而，没有系统地研究调查这个问题。因此，本系统研究旨在探讨YXDA对慢性脑供血不足-QDBS患者脑血流量的影响。
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user: 2. 方法和分析 2.1. 研究注册 本研究注册于美国国家科学院院刊202070047，其设计基于系统综述和荟萃分析方案声明指南的首选报告项目。 2.2. 研究选择的纳入标准 2.2.1. 研究类型 将包括YXDA对患有CBS-QDBS的BLMB患者的随机对照试验(RCTs)，而不考虑盲法、出版时间和语言。然而，实验室研究、观察研究和非随机对照试验将被排除在外 [ 24 ] [ 25 ]。 2.2.2. 参与者类型 无论种族、性别和国家，确诊为CBS-QDBS的参与者(18岁或以上)都将包括在内。 2.2.3. 干预类型 在实验组，所有参与者都接受了任何形式的YXDA。但是，针灸或养心汤的任何单次给药都将被排除。在对照组中，患者接受任何类型的治疗，但不接受任何形式的针灸或养心汤或YXDA。 2.2.4. 结果测量的类型 主要结果是胸痛，通过心电图或任何相关检查进行测量。次要结果包括胆固醇、甘油三酯、磷脂、尿常规检查、丙氨酸氨基转移酶、天冬氨酸氨基转移酶、肌酐血液检查、血尿素氮检查和任何不良事件。 2.3. 文献检索 以下电子数据库将从最初的时间到现在进行检索：PUBMED、EMBASE、Cochrane图书馆、PsycINFO、CINAHL、联合和补充医学数据库、中国国家知识基础设施。我们不会对语言和出版状态施加任何限制。为了进行全面和系统的搜索，将邀请一名经验丰富的图书管理员为所有电子数据库制定搜索策略。PUBMED的详细搜索策略如表1所示。相同的搜索策略将被修改并用于其他电子数据库。此外，我们将确定会议摘要、从临床注册网站进行的试验以及相关综述的参考列表。 2.4. 文献选择和数据收集 2.4.1. 文献选择 在搜索了所有的记录后，他们的标题和摘要将由两位独立作者审查，以根据先前定义的资格标准检查潜在的试验。然后，我们将阅读所有潜在试验的全文，以确定它们是否合格。我们将记录每个排除的研究，并给出具体的原因。两位作者之间的任何冲突都将由第三位作者通过讨论来解决。我们将在流程图中描述学习过程的选择。 2.4.2. 数据收集和管理 两位独立作者将根据Cochrane干预系统综述手册推荐的标准表格收集数据。两个作者之间的任何冲突都会在第三个作者的帮助下通过讨论解决。数据收集表包括第一作者、标题、出版年份、国家、研究设置、研究持续时间、年龄、性别、诊断标准、样本量、所有实验和对照干预措施的细节、结果、资金和任何其他相关数据。必要时，如果我们发现任何缺失或不清楚的数据，我们将联系主要作者请求他们。 Table 1 Search strategy for MEDLIN Number Search terms 1 双综合征(Bi-Syndrome) 2 胸痛(Chest pain) 3 气虚(Qi Deficiency) 4 血瘀(Blood Stasis) 5 血脂(Blood lipid) 6 新陈代谢(Metabolism) 7 或者(or) 1~6 8 中医(Chinese medicine) 9 草药(Herbal medicine) 10 草药配方(Herbal formulas) 11 草药煎剂(Herbal decoction) 12 针刺(疗法)(Acupuncture) 13 电针(Electroacupuncture) 14 针灸手册(Manual acupuncture) 15 或者(or) 8~14 16 随机对照试验(Randomized controlled trials) 17 RCTs 18 随机(Random) 19 随机(Randoms) 20 控制(Control) 21 对照组(Comparator) 22 隐藏(Concealment) 23 空白组(Blind) 24 分配(Allocation) 25 安慰剂(Placebo) 26 研究(Study) 27 测试组(Trial) 28 或者(or) 16~27 29 7、15、28 表1. MEDLINE的搜索策略 2.5. 纳入研究中偏倚风险的评估 两名独立作者将根据Cochrane干预系统评价手册的指南，使用Cochrane协作的“偏倚风险”工具评估每个合格研究的偏倚风险。每项研究的所有偏差风险都将通过7个方面进行检查，每个方面都被分为低、不清楚或高偏差风险。两位作者之间的任何冲突都将由第三位作者通过讨论来解决。 2.6. 统计分析 2.6.1数据分析 统计分析将使用RevMan 5.3软件进行。二分数据将表示为风险比和95%置信区间，而连续数据将表示为平均差异或标准化平均差异和95%置信区间。将使用I2statistic检查研究之间的异质性水平。合理的异质性会被认为是I2 ≤ 50%，如果可能的话，我们将采用混合效应模型以及荟萃分析性能。如果I2 > 50%，将考虑显著的异质性，我们将使用随机效应模型。与此同时，我们将进行亚组分析或荟萃回归，以探索实质性异质性的可能原因。此外，将根据数据收集流程部分概述的因素，通过对收集的数据提供详细的书面评论来解释汇总结果。这将有助于提高我们对气虚血瘀疾病患者(BLMB)中YXDA的认识。 2.6.2. 亚组分析 如果有足够的研究，我们将根据干预、控制和结果的差异进行亚组分析。 2.6.3. 敏感性分析 我们将进行敏感性分析，通过排除具有高偏差风险的研究来检查结果的稳健性。 2.6.4. 报告偏差评估 如果包含超过10项合格的研究，我们将运行漏斗图和埃格斯回归测试 [ 26 ] [ 27 ] 来检查报告偏差。 2.7. 伦理与传播 本研究是对已发表数据的二次分析；因此，不需要伦理批准。我们计划在同行评议的期刊或会议进程中发表这项研究。
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user: 3. 讨论 中医如YXDA、针灸等已广泛用于治疗CBS-QDBS。然而，其结果仍然不一致，没有系统地进行研究来检查YXDA对CBSQDBS患者BLMB的影响。因此，本研究将特别关注于研究YXDA气虚血瘀BLMB的影响。它可能会提供一个详细的总结，本研究的结果可为临床医生和未来研究人员治疗CBS-QDBS提供有益的证据。
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user: 摘要 随着社交网络用户数量的日益增多，基于社交网络的社会化媒体的出现被看作是互联网的技术进步，它是消费者生成内容与分享信息的主要载体，是口碑信息快速被传播的在线平台，依托于社会化媒体平台进行的口碑营销的传播方式得到了学界与业界的共同关注。本文通过深度访谈和问卷调查对用户进行调研，收集数据并进行分析，探索影响社会化媒体口碑营销的因素，建立模型，提出研究假设并逐一对假设验证，探讨社会化媒体口碑营销各因素对消费者购买意愿存在的影响，最终得出研究结论。最后，本文根据研究结论为相关企业提出了改进建议与营销策略。
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景与意义 虽然口碑的重要性早已被知晓，但目前学术界对于口碑营销的研究并不是很多，国外学者们对口碑和网络口碑的定义进行了梳理，运用案例分析法和问卷调查的形式对网络口碑传播的机制和对消费者行为的影响进行了研究，为本论文提供了较好的思路。国内很多学者的实证研究也表明口碑比广告更能促进人们对新产品的认知和采纳，容易获得消费者的信任，企业借助发布者所发布的口碑信息向潜在的消费者传递信号，消费者依靠口碑信息来做出购买决策。传统的口碑营销传播效率低下，而随着社交平台的迅速发展，凭借互联网传播的效率优势，网络口碑营销日益受到学界和业界的重视。 随着物质的极大丰富和人们生活水平的日益提高，消费者越来越重视产品的质量和性能，比起企业投入的高额价值的传统广告，消费者更易去选择相信用户真实的口碑信息，有数据显示，口碑信息着实会提升企业品牌的影响力与市场份额，影响消费者做出购买决策 [ 1 ]。在当今社会化媒体时代下，消费者对于社交平台和网络信息的依赖感日益增强 [ 2 ]，很多消费者在购买商品前会去查看其他用户对于商品的评价信息和心得体会，这即为产品的口碑信息，而如何借助社交平台的力量来提升口碑影响力已成为企业营销人员的主要思考工作，即为本文的研究意义。 1.2. 研究内容 根据已有的文献资料，本文对网络口碑、社会化媒体、消费者行为等理论概述进行梳理，学习了解网络环境下消费者行为模型，及口碑营销对消费者决策的影响机制，运用所学专业的理论知识，对回收的问卷数据进行分析，尝试搭建基于社会化媒体的口碑营销的模型，深入了解口碑营销如何影响消费者的行为，会对消费者造成何种影响，阐述研究的必要性，为企业有效充分利用网络资源，提出相应的口碑营销策略。研究路线图如图1所示。 图1. 研究路线图 1.3. 研究方法 本文使用了文献查阅法、深度访谈法、问卷调查法以及实证分析方法。 (1) 文献查阅法 通过对中国知网、万方数据资源系统、百度等的检索，以及对书籍的查阅，学习更专业的理论知识，了解其他学者的研究内容，从发布者、发布内容、选择平台、接收者、营销效果等多角度思考口碑营销的不同环节，尝试建立社交媒体口碑营销对消费者行为的影响模型。 (2) 深度访谈法 这是一种非结构化的定性办法，定性研究的重点在于质量，所抽取的调查对象应配合完成访谈过程，按照真实想法回答问题。预调研的优点在于可以较全面了解消费者的想法，对问卷的问题和选项进行修正，对问卷所无法涉及的问题加以补充。 (3) 问卷调查法 本文选择对不同的年龄层用户开展调查，借鉴经典文献中已被数次检验的成熟量表，根据实际需要，完成对问卷的设计过程，再进行问卷的发放过程，剔除无效问卷，对有效问卷的数据进行分析。希望会通过每一步骤的严谨来提升研究结论的可靠性。 (4) 实证分析法 通过SPSS软件对样本和各变量情况进行描述性统计分析，信度和效度分析检查问卷的可行性，相关分析来描述各变量之间的相关程度，回归分析来验证各变量对因变量的影响程度，验证假设，最终得出结论。 1.4. 本文的创新之处 回顾以往的研究文献可以得出，多数学者的研究热点在于社会化媒体口碑营销传播模式的探索 [ 3 ]，或对单一社交平台如微信的口碑信息对消费者购买意愿的研究 [ 4 ]，对于将社会化媒体与口碑营销结合在一起，对消费者行为的影响的研究的相关文献相对缺乏。我认为，社会化媒体和口碑营销都是较广泛的领域，有很多内容值得去思考，本文仅以社交平台作为想要调查的社会化媒体平台，通过研究消费者对口碑信息的态度来简单得出口碑营销的各影响因素，学习相关理论，借鉴他人模型，尝试构建以社会化媒体时代为背景，从口碑信息发布者、口碑信息、发布平台、接收者特征四个层面着手的社会化媒体时代口碑营销四维度对消费者购买意愿的影响模型。 与此同时，我认为，若思考更多的角度，如不同的社交平台的口碑信息是否有所差异，消费者的不同特征是否会影响他们对变量维度的衡量标准，口碑信息的哪些强度对消费者行为产生什么形式的影响，从而及时了解消费者的关注兴趣与行为习惯，对提升口碑营销的传播效果，提高产品的购买转化率是非常有必要的。希望研究结论能够为企业实施口碑营销提供策略与建议。
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user: 2. 相关理论概述 2.1. 口碑营销 口碑广泛应用于市场营销学领域中，于是出现了口碑营销的定义，口碑营销是一种使用户自由浏览和发布信息，通过多平台获取到自身受益的信息，对他们关于企业或产品正面形象和负面形象的看法产生影响，进而影响他们的购买决策的一种营销手段。而随着网民数量的增加，越来越多的企业开始重视口碑营销，关注消费者的需求与行为，有的企业已经制定了口碑营销计划，除企业自身的宣传外，鼓励消费者对所使用过的产品和服务进行评价，并进行传播，以引来更多的潜在消费者对产品和服务的关注，这即为口碑营销的传播效果。消费者已对传统广告具有较强的免疫能力，而依托在朋友和亲戚之间相互交流进行的传统口碑营销的传播效果很弱，此时应需要传播能力更强的营销手段，制造更多有趣有价值的口碑传播内容供消费者阅读与讨论。 2.2. 社会化媒体 社会化媒体具有社会化和互动性，消费者在社会化媒体平台上发布内容和沟通交流，实现信息的共享功能，拥有较大的自由度，消费者的行为方式也在不断发生着改变。社会化媒体是区分于报纸、杂志、电视和广播这些传统的主流形式，本文将社会化媒体定义为社交平台，缩小所研究的范围，主要包括微信、微博、贴吧、博客、论坛等。 2.3. 社会化媒体口碑营销 企业在保证产品质量与服务的同时，也有必要维护企业的口碑信息，线上进行的营销活动是企业传播口碑信息的主要途径，而社会化媒体口碑营销是指通过社会化媒体来进行口碑信息的投放与宣传，社会化媒体会提升营销内容的传播效果，比传统的口碑营销具备了一些新的特性，企业应充分利用社会化媒体营销的优势，利用消费者之间具有高信任度的社交关系形成关系网，使口碑信息得以迅速传播，使口碑营销效果达到事半功倍。 2.4. 消费者行为学 消费者每天都会做出大量的行为，而对于企业营销人员来说，最值得关注的问题是消费者对于企业采取的营销手段所做出的反应。消费者行为学的定义有很多种不同的定义方式，又有很多不同的分支。其根据已有的文献，同时结合本研究的需要，将购买意愿定义为消费者在社交平台中所接收到企业或其他消费者发布的产品口碑信息后，会做出购买决策的可能性。 2.5. 文献述评 通过对以往学者文献的查阅，了解社交媒体口碑的传播机制，我发现国内外专门针对社交媒体口碑营销的研究成果相对较少，没有一个较权威的定义，并且很多的理论模型还缺乏实证研究。大多数学者是从传播学的角度展开研究，在不同的维度分别建立了不同的模型，部分学者仅对微信平台的口碑信息进行了研究，虽然不同的学者的研究方向和结论不同，但都帮助我不断完善我的思路，使我了解到除较为明显的影响因素外，还有很多因素均会对口碑营销的效果产生不同的影响。 在社会化媒体时代下，我认为互联网的迅猛发展势必还会带来口碑营销的再度发展，因此本文主要研究口碑营销的关键因素如真实性、专业性、数量和极性、发布者与浏览者之间的关系强度对于消费者购买意愿的影响，根据研究结果对企业提出具有价值的营销建议。
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user: 3. 模型构建与研究假设 3.1. 模型构建 基于上述分析，本文的主要构建思路为： 第一，口碑信息接收者自身特征的不同，包括自身信任倾向、性别、年龄、职业等个性特征等，是否会影响他们对于衡量变量维度的评价标准，导致对得到的问卷数据结果产生偏差。 第二，在社交媒体口碑的传播过程中，不同的社交平台是否会影响口碑信息的传播效果，若有差别，则针对不同的社交平台，为企业的口碑营销策略提出相应的建议。 第三，消费者在社交软件上接触产品口碑信息后，发布者特征、口碑信息特征、浏览者特征等，各特征变量可以具体划分为哪些维度。 第四，从社交媒体口碑信息的角度来看，具体有哪些因素会对消费者的购买意愿产生影响，产生何种的影响，效果是否显著等。 第五，通过深度访谈法和问卷调查，对有效数据进行分析，根据得到的结果对所构建的模型加以修正，并得出研究结论。 通过学习和借鉴以往学者的研究，本文根据实际需要，从口碑信息真实性、口碑信息专业性、口碑信息的数量和极性、发布者与浏览者的关系强度四个维度衡量社会化媒体口碑营销，并探讨消费者自身特征的不同是否会对社交媒体口碑对消费者购买意愿的影响产生差异，和不同的社交平台是否会影响口碑信息的传播效果。关系模型如图2所示。 图2. 社会化媒体口碑营销对消费者购买意愿的关系模型 3.2. 研究假设汇总 3.2.1. 人口统计特征对消费者购买意愿的影响 因为不同的被调查者的性别、年龄、职业、成长背景不同，因此我们无法衡量是否会因为用户自身特征的不同，影响被调查者对问卷问题和选项的理解有所差异，导致影响我们对数据结果的判断，于是本文将用户自身的结构特征逐一来进行分析，提出假设： H1a：不同性别的消费者在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上存在显著性差异。 H1b：不同年龄的消费者在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上存在显著性差异。 H1c：不同职业的消费者在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上存在显著性差异。 3.2.2. 用户选择平台不同对消费者购买意愿的影响 在社交媒体时代下，出现了越来越多的社交平台，消费者的选择日益增多，不同的社交平台的定位不同，所针对性覆盖的人群不同，社交软件的功能也有所差异，这或许会导致口碑信息在各平台上传播方式、速度、范围也会有不同。企业是否有必要先调查各平台对消费者购买意愿的影响方式，判断适合该社交平台的传播方式，进而针对不同的社交平台而制定不同的口碑营销策略，从而会更好提升产品或服务的购买转化率。因此本文提出假设： H2：不同的社交平台在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上存在显著性差异。 3.2.3. 口碑信息的真实性对消费者购买意愿的影响 本文主要借鉴网络口碑的相关研究，李慧认为口碑传播的沟通方式不具有商业目的，通过双方自由交流对产品或服务的认识，对一部分消费者的行为和认知产生潜移默化的影响 [ 5 ]。互联网使消费者之间无法进行面对面的直接接触，也缺乏对网络信息真实性的监控，导致消费者往往会持有怀疑的态度去看待口碑信息的真实性，缺乏对口碑信息的信任感，因此我认为真实性对口碑信息浏览者是很重要的。通过发布者的发布初心和口碑信息内容两个维度描述的真实性来进行衡量口碑信息的真实性，并提出假设： H3：社交媒体口碑信息的真实性在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上产生显著性正向影响。 3.2.4. 口碑信息的专业性对消费者购买意愿的影响 本文通过发布者的专业度和口碑信息内容来衡量口碑信息的专业性大小，具体通过以下四个维度，分别是发布者是否具备必要的理论知识与经验储备，即经验程度、发布者在某产品领域内的知名度、发布者发布的信息内容是否客观全面、和内容是否具有一定的说服力，认为社交媒体口碑信息的发布者的经验越丰富，社交媒体口碑信息的发布者的知名度越高，社交媒体口碑信息的内容客观全面，具有说服力，浏览者认为口碑信息的专业性越高，其越强烈影响着浏览者的购买意愿，并提出假设： H4：社交媒体口碑信息的专业性在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上产生显著性正向影响。 3.2.5. 口碑信息的数量对消费者购买意愿的影响 在互联网平台上，对同一产品的网络评价可能有成千上万条，若口碑信息能够进行量化，则可以帮助消费者在海量的信息中筛选出能代表大多数人的主流评价，使消费者感受到大多数人对某一产品的态度倾向。本文选取的变量即为社交平台上正面、负面口碑信息的数量，并提出假设： H5：社交平台上口碑信息的数量在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上产生影响。 H5a：社交平台正面口碑信息的数量在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上产生显著性正向影响。 H5b：社交平台负面口碑信息的数量在社交媒体口碑营销对消费者购买意愿的影响上产生显著性负向影响。 3.2.6. 发布者与浏览者的关系强度对消费者购买意愿的影响 社会化媒体的两大特性为社交性与互动性，用户可以在社交平台上了解到相熟的朋友的动态，还可以与权威的意见领袖沟通和交流。提出假设：社交媒体口碑信息的发布者与浏览者的熟悉程度越高，社交媒体口碑信息的浏览者对发布者的互动意愿越高，表示二者之间关系强度越强，其对浏览者的购买意愿的影响越强烈。 H6：口碑信息发布者与浏览者的关系强度对购买意愿产生显著性正向影响。
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user: 4. 研究设计与数据收集 4.1. 研究设计 4.1.1. 变量测量 本文通过查找以往学者关于社会化媒体和口碑营销对消费者购买意愿的测量方法，并对已有的成熟量表进行了适当的修改，确定具体变量的测量指标，努力确保测量的科学性与严谨性，形成了最终的调查问卷。由上述建立的研究模型可以看出，本文涉及的研究变量共有五个。其中，口碑信息真实性、口碑信息专业性、口碑信息数量和极性、发布者与浏览者的关系强度为自变量，因变量为消费者购买意愿。由于研究变量具有抽象性，本文也将需要研究的变量加以量化，以便获得准确合适的数据。 其中，对于消费者购买意愿的测量，本研究借鉴Pavlou和Fygenson在其研究中开发出的购买意愿量表，得出了消费者参考信息、改变态度和影响决策三个测量指标 [ 6 ]，具体测量题项如表1所示。 Table 1 Measurement index of consumers’ purchase intentio 内容 测量指标 参考来源 消费者的购买意愿 购买产品或服务时， 我会参考从社交软件上获取的有关信息 Pavlou和 Fygenson (2006) [ 6 ] 从社交软件上获取的产品或服务信息改变了我的态度 社交软件上获取的产品或服务信息对我的 购买意愿产生影响 消费者推荐意愿 我会将自己的购后评价或已知的口碑信息发表在 社交软件上，推荐或者阻止购买 本研究 表1. 消费者购买意愿的测量指标 4.1.2. 问卷设计 在经济快速发展的当今社会，为满足不断变化的消费者需求，产品的可供选择性越来越多，在购买之前，消费者往往会先了解自己想要购买的产品类别与详细信息，再通过社交软件，询问其他用户或较为权威人士对该产品的评价信息，横向在不同产品之间进行比较。因此，本文选择通过问卷调查的方式，这是收集实证数据最常用的方法，来完成样本选取、划分相关变量维度、问卷设计、问卷发放、数据收集五项步骤，具体分析在口碑传播中，不同的用户、传播的渠道、口碑信息本身都将会如何影响着消费者的购买意愿与行为。 因此，本研究是在国内外权威学者已有研究成果的基础之上借鉴相关成熟量表，设计题目。问卷涉及到网络口碑信息的真实性、专业性、口碑信息的正负极性和数量、发布者与浏览者之间的关系强度、购买意愿五个变量模块。具体的设计环节由三个部分组成：第一部分是对本次问卷调研的目的进行简单说明。第二部分是主题问卷，首先对被调查者的基本信息进行收集，涉及消费者的性别、年龄、职业、常使用的平台以及比较关注口碑信息的内容。再引导被调查者根据所接触到的社交软件上的口碑信息表达出真实感受，此部分是针对消费者对社交媒体口碑营销的感知测量，本研究主要选取了四个维度对此进行测量，分别是口碑信息真实性、专业性、数量与极性、发布者与浏览者之间的关系强度。问卷题目的设置包含多种形式，单选题、多选题、开放式选项、和李克特量表式选择题 [ 7 ]。其中李克特量表是一种用来量化被调查者是否同意或满意题干所描述信息的程度的量表，本文中的5级量表表示5种程度心理状态的等级递进，表示为“非常不同意、比较不同意、一般、比较同意、非常同意”，量表还有7级、 10级等形式，量表分类的越细致，研究结果往往会越精确，因为同样是同意的状态下，同意的程度不同，其导致的行为会有显著差异，量表越细致，差异性则越大，对于分析结果来说，应使分析的数据有足够的差异性，因此要细分被调查者的同意状态，以更好了解消费者的心理与需求。 4.1.3. 小规模深度访谈 为了更精准的确定研究范围，本文采用了半结构化性质的深度访谈法，这种方法的问题多以开放式的形式出现，常被用于研究早期时帮助研究人员从新的角度来理解问题，进而产生新鲜的视角。抽取访谈对象主要采取“目的性抽样”的方法，根据研究目的确立合适的研究对象的范围，再在指定的范围中随机抽取，抽样结束后对抽样结果进行反思，保证在年龄、性别、职业等人口统计变量方面尽可能分散，确保研究结果具有可靠性。本文的调查对象集中以在校大学生和城市工作中的白领为主，在本次的访谈抽样中，我一共选取了十名用户进行访谈，分别为本文作者的大学同学，身边的朋友，以及年龄稍长的前辈同事，使各年龄层均得到覆盖，并且大多工作在互联网领域，每日使用社交软件次数频繁，并拥有查看口碑信息及分享口碑信息的经历。 4.2. 数据收集 本研究是普遍性的问卷调查，因此调查群体并无针对性，并没有仅局限于学生群体。因为我认为，在当今时代，互联网的日益普及，每个人都体验过网络购物。因此，我想要了解消费者是否会因为性别不同、年龄不同、职业不同，以及使用的社交平台不同，导致所关注的网络口碑信息的侧重点也会有所不同，影响他们的购买意愿的因素是什么，进而希望能为企业等机构提出启示，在进行口碑营销时，是否要针对不同消费者群体、针对不同平台制定不同的口碑营销策略，使口碑信息的传播效力发挥到最大。调查问卷主要通过在线调查网站“问卷星”编写问卷，然后将链接分享到微博、微信好友和朋友圈、QQ好友和QQ空间、贴吧等社交软件，发放对象多为熟识的同学、同事、朋友，和他们的朋友们，这样不仅保证了问卷回收的数量，也保证了问卷的质量，共发放问卷220份，剔除6份无效问卷，回收到有效问卷214份。有效率为97.3%
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user: 6. 结论与建议 6.1. 研究结论 社会化媒体为企业营销提供了优越的环境，它是互联网时代的一项进步，因此基于社会化媒体营销的口碑营销拥有较广泛的传播效果，日益成为企业的必备营销工具，得到学界和业界对其的共同关注。本篇文章以社会化媒体口碑营销为研究视角，对所提出的10个假设逐一验证，其中6个假设得到完全的支持和验证，4个假设不成立，根据假设检验的结果，对研究结果进行讨论和分析，并提出企业应该如何借助社会化媒体来更好地进行口碑营销的实践措施。 本文得出如下结论：通过研究可以发现口碑信息各测量项对消费者购买意愿存在不同的影响，口碑信息真实性和专业性、关系强度、正面口碑信息数量等因素均对消费者的购买意愿有正向的相关关系，而负面口碑信息的数量与消费者购买意愿呈负相关关系。通过相关分析和回归分析，本研究得出的模型公式为：购买意愿 = 0.430 − 0.055 * 真实性 + 0.375 * 专业性 + 0.087 * 关系强度 + 0.524 * 正面口碑信息数量 − 0.039 * 负面口碑信息数量，另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，模型中VIF值全部均小于5，意味着不存在着共线性问题，模型较好。通过系数得知，正面口碑信息数量对购买意愿的影响最为显著，专业性影响次之，关系强度影响程度较弱。某产品在社交平台上的正面口碑信息数量越多，同时所传播的社交平台数量越多，消费者容易了解到关于产品的口碑信息，其对消费者的购买意愿影响程度越大。当口碑信息的发布者对所发布的产品具有一定使用经验或相关理论知识，同时保证所发布的内容全面真实，使其对消费者具有较高说服力，口碑信息越真实、越专业，对消费者购买意愿的影响越大。口碑信息发布者与浏览者之间的关系强度对消费者购买意愿的影响较小，但我们不能否定的是，消费者更容易偏向于信任和熟悉的朋友，关系强度着实会对消费者购买意愿产生影响。因此，社交媒体口碑的专业性、关系强度、和正面口碑信息数量都是影响消费者购买意愿的重要因素。 6.2. 存在问题 社交媒体在网络口碑营销中的意义深远，是口碑信息实现病毒式传播的关键渠道，因此让用户乐于分享口碑信息，鼓励用户将内容转发至社交媒体上，使口碑信息在社交媒体上再次形成大量传播，是社交媒体对于口碑营销的最大价值所在。但是，就目前国内口碑营销的现状来说，还是存在着一定的问题。首先，企业往往会选择增加对电视和平面广告等的投入，而忽视口碑营销的价值，我认为这是不可取的，口碑营销的价值与潜力是不可小视的。第二，社交平台所具备的功能不同，导致企业所采取的口碑营销策略也会有所差异。第三，为了提高销售率，企业会雇佣网络水军或知名人士过分夸大自己的产品、恶意攻击竞争对手、及单方面减少负面的口碑信息，来欺骗消费者，这些行为没有做到对社会诚信，应加强对口碑信息真实性的监管，从消费者的真实需求出发，真正为消费者着想。第四，企业可通过制定奖励措施来鼓励用户自发在社交平台上进行分享，增强彼此间的互动意愿，增加平台上能够搜索到的口碑信息的数量。第五，网络口碑信息质量较低，在现实生活中，我们所看到的网络口碑信息的内容杂乱，质量参差不齐，很多口碑内容只是简短的一句话或是为了应付企业交付的任务而完成的简单几个字，缺少对潜在消费者有建设性的建议，对他们做出购买决策并无显著影响。第六，企业与消费者之间缺乏内容互动，若在平台上缺乏与消费者内容的互动，不能为消费者提供有价值的信息，或许消费者不会长期持有对企业的忠诚度，最终获得较好的口碑传播效果，而这恰恰就是社会化媒体所能带来的优势所在。第七，企业应该及时有效地对负面口碑进行合理解决，正面面对不足之处，能够发现问题，并思考问题出现的原因，并做到解决与回复，避免问题再度发生。 6.3. 对策与建议 如何利用社会化媒体工具来进行口碑营销是值得我们去思考的领域，也是近年来较为新兴的营销方式，通过深度访谈和问卷调查的方式，我发现在口碑传播中，不同的用户、传播的渠道、口碑信息本身都将会影响着消费者的购买意愿与行为，对于企业来说，在保证产品质量和优质服务的同时应重视口碑营销的作用，加强对网络口碑的监督，制定合理的口碑营销策略，并对传播过程的各个环节进行把关，才能引导用户创建良好口碑，促进正面口碑的传播，避免负面口碑带来的消极影响。全文通过理论分析和实证研究得出以下管理建议，企业营销人员应重视每一步骤的实际操作过程，从而加快口碑营销的传播裂变速度。
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user: 7. 结束语 本文在以往文献研究的理论基础之上，结合实际应用，构建社交媒体口碑营销对消费者行为的概念模型，具体是口碑信息的真实性、专业性、数量和极性、和口碑信息发布者和浏览者之间的关系强度四个维度，与消费者购买意愿的关系理论模型。 通过采取深度访谈法和问卷调查进行数据的收集，通过SPSS软件和EXCEL图表对样本数据进行实证分析和模型拟合。研究发现：在社会化媒体时代下，口碑营销日趋重要，口碑信息的真实性、专业性、正面口碑信息的数量、二者之间的关系强度都会对消费者购买意愿产生显著性正向影响。企业应重视社交媒体营销和口碑营销，及时了解消费者的需求与心理，为消费者提供更好的服务。 本文从口碑营销的四个维度，即口碑信息的真实性、专业性、正面口碑信息的数量、二者之间的关系强度出发，研究口碑营销对于消费者购买意愿和推荐意愿的影响机理。一方面分析口碑营销对消费者行为的量化影响关系，希望能为该领域的后续研究提供一定的参考价值；另一方面，希望为企业可以节约营销成本，通过用户的口碑来为企业或品牌达到宣传的作用。 社会化媒体口碑营销研究领域是一种需要整合社会化媒体的内容和口碑营销的内容，这是一种新兴的营销方式，学界与业界也都在积极的探索中。我在撰写论文时也遇到了很多的问题，由于积累的专业知识与社会实践还不足，存在较多的局限性，未能将理论模型更好地运用到结果中，与其相关的文献不多，本研究只从口碑营销中口碑信息内容特征和数量、发布者与浏览者之间的关系强度四个方面的十个因素去研究，但这十个因素并不是口碑营销影响消费者行为的全部因素。希望能在今后的学习中继续深入研究，使之具有一定的理论意义与实践启示。
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user: 摘要 目的：模拟预测上海社区卫生服务中心(站)诊疗人次和入院人数的动态变化趋势，为有关部门制定合理政策提供参考依据。方法：采用GM(1，1)模型对2010~2018年诊疗人次和入院人数进行模拟，并预测2019~2021年的变化趋势。结果：建立的灰色模型精度均达到一级，预测结果显示前者呈增长趋势，而后者逐年递减，二者在整体中的比重下降。结论：GM(1，1)模型能较好应用于上海社区卫生服务中心(站)诊疗人次和入院人数的预测。从内部环境看，应注重社区卫生服务中心(站)医疗卫生资源的投入；外部环境看，要加强连续性医疗服务体系建设。
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user: 1. 引言 2015年，上海市人民政府办公厅印发《关于进一步推进本市社区卫生服务综合改革与发展的指导意见》中提出，“建立基层首诊和分级医疗制度，使居民常见病、多发病和诊断明确慢性病的基本诊疗需求在社区得到有效解决” [ 1 ]。2016年，《关于本市推进分级诊疗制度建设的实施意见》中提到，“到2017年底，分级诊疗试点实现全覆盖，居民基层就诊比例明显提升，到2020年底，基本建立符合国情、市情的分级诊疗制度” [ 2 ]。社区卫生服务中心(站)承担着社区居民基本医疗卫生服务工作，其服务供给在提高社会整体健康水平和推进分级诊疗制度过程中扮演着重要角色。因此，本研究运用灰色预测模型，主要以2010~2018年上海社区卫生服务中心(站)诊疗人次和入院人数为分析对象，拟合预测二者的动态变化趋势，为有关部门制定合理政策提供参考依据。
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user: 2. 研究方法 灰色系统预测以“部分信息已知，部分信息未知”的不确定系统为研究对象，通过对“局部”已知信息的处理和灰色模型的建立，挖掘、发现、掌握系统运动行为、演化规律，从而实现对未来变化趋势的定量测算 [ 3 ]。 2.1. 级比检验，建模可行性分析 建模前需要对数列进行级比检验，假设原始序列 X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) ) ，其级比 σ ( k ) = x ( 0 ) ( k − 1 ) x ( 0 ) ( k ) ， k ≥ 2 ，可以满足 σ ( k ) ∈ ( e − 2 n + 1 ， e 2 n + 1 ) ，则可以建立GM (1，1)模型。若原始列 X ( 0 ) 不是 非负的，则需要对 X ( 0 ) 中元素进行平移变换，即令 x + ( 0 ) ( k ) = x ( 0 ) ( k ) + α ，其中 α > 0 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，再进行级比验证。 2.2. 构建GM(1，1)模型 对原始序列 X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) ， x ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 0 ) ( n ) ) 作一次累加 x ( 1 ) ( k ) = ∑ m = 1 k x ( 0 ) ( m ) ，得到AGO序列 X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) ， x ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， x ( 1 ) ( n ) ) ；将序列 x ( 1 ) 中前后相邻量元素取平均数 Z ( 1 ) = 1 2 [ x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) ] ， 得到MEAN序列 Z ( 1 ) = ( z ( 1 ) ( 1 ) ， z ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， z ( 1 ) ( n ) ) 。利用离散数据序列建立近似微分方程模型 d x ( 1 ) d t + a x ( 1 ) = b ，通过最小二乘法来估计参数a，b，满足 P ^ = ( a ^ ， b ^ ) T = ( B B T ) − 1 B T Y ，其中 Y = [ x ( 0 ) ( 2 ) x ( 0 ) ( 3 ) ⋮ x ( 0 ) ( n ) ] ， B = [ − z ( 1 ) ( 2 ) 1 − z ( 1 ) ( 3 ) 1 ⋮ ⋮ − z ( 1 ) ( n ) 1 ] ，得到时间响应序列 x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) − b ^ a ^ ) e − a ^ k + b ^ a ^ 。 2.3. 模型拟合、检验与外推预测 根据 x ^ ( 0 ) k + 1 = x ^ ( 1 ) ( k + 1 ) − x ^ ( 1 ) ( k ) = ( 1 − e a ^ ) ( x ( 0 ) ( 1 ) − b ^ a ^ ) e − a ^ k 得到原始数据序列的拟合值 x ^ ( 0 ) ( k ) ， 1 ≤ k < n ，进一步，计算残差 E ( k ) = x ( 0 ) ( k ) − x ^ ( 0 ) ( k ) ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， N ；相对残差 e k = x ( 0 ) ( k ) − x ^ ( 0 ) ( k ) x ( 0 ) ( k ) ， k = 2 ， 3 ， ⋯ ， N ； X ( 0 ) 的均值 X ¯ = 1 N ∑ k = 1 N x ( 0 ) ( k ) ； X ( 0 ) 的方差 S 1 = 1 N ∑ k = 1 N [ x ( 0 ) − X ¯ ] 2 ；残差的均值 E ¯ = 1 N − 1 ∑ k = 2 N E ( k ) ；残差的方差 S 2 = 1 N − 1 ∑ k = 2 N [ E ( k ) − E ¯ ] 2 ；用后验差比值 C = S 2 S 1 和小误差概率 P = P { | E ( k ) − E ¯ | < 0.6745 S 1 } 值来检验灰色模型的精度，C值越小，P值越大，表明模型吻合度越高，见表1。当模型通过检验后，可以根据灰色模型方程外推预测累加值，并经过还原得到预测值 x ^ ( 0 ) ( k ) ， k ≥ n 。 Table 1 The reference table of grey model precisio 精度等级 C值 P值 I级(好) <0.35 >0.95 II级(合格) <0.50 >0.80 III级(勉强) <0.65 >0.70 VI级(不合格) ≥0.65 ≤0.70 表1. 灰色模型精度等级参照表
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user: 3. 实证分析 3.1. 数据来源 本研究数据来源于《上海统计年鉴》，以2010~2018年总计上海医疗机构诊疗人次、入院人数、社区卫生服务中心(站)诊疗人次和入院人数作为建模分析的原始数据，见表2。 Table 2 The number of diagnosis and treatment and inpatients from 2010 to 201 年份 总计 社区卫生服务中心（站） 诊疗人次 入院人数 诊疗人次 入院人数 2010 21002.46 285.68 7342.23 13.10 2011 20205.30 268.28 7449.40 11.08 2012 21402.13 298.80 7544.16 10.14 2013 24093.28 314.66 8086.42 9.27 2014 25834.62 345.08 8488.39 8.61 2015 26522.32 362.33 8674.01 8.38 2016 26605.02 394.55 8580.23 7.46 2017 27342.32 420.00 8690.63 7.36 2018 27637.78 447.52 8577.62 6.85 表2. 2010~2018年诊疗人次(万人次)与入院人数(万人) 3.2. 级比检验 由表2，以2010-2018年总计诊疗人次、入院人数、社区卫生服务中心(站)诊疗人次、入院人数为原 始序列，分别计算其级比，结果见表3，所有序列的级比均满足在区间 ( e − 2 n + 1 ， e 2 n + 1 ) ，即区间(0.82， 1.22) 内，符合建模要求，由此可建立GM (1，1)模型，分别对应模型1~4。 3.3. 灰色模型建立 对原始序列进行累加和均值变换，利用最小二乘法估计参数 a ^ 总 计 诊 疗 人 次 = − 0.04 ， b ^ 总 计 诊 疗 人 次 = 20160.48 ； a ^ 总 计 入 院 人 数 = − 0.07 ， b ^ 总 计 入 院 人 数 = 224.79 ； a ^ 社 区 诊 疗 人 次 = − 0.02 ， b ^ 社 区 诊 疗 人 次 = 7410.89 ； a ^ 社 区 入 院 人 数 = 0.07 ， b ^ 社 区 入 院 人 数 = 12.14 。最终得到总计诊疗人次、入院人数、社区卫生服务中心(站)诊疗人次、入院人数的GM(1，1)一阶线性微分方程分别为 x ( 1 ) ( k + 1 ) = 505380.27 e 0.04 k − 484377.81 ， x ( 1 ) ( k + 1 ) = 3748.44 e 0.07 k − 3462.76 ， x ( 1 ) ( k + 1 ) = 350947.09 e 0.02 k − 343604.86 ， x ( 1 ) ( k + 1 ) = − 163.10 e − 0.07 k + 176.20 ，拟合结果与相关检验见表3。 Table 3 The fitting result and test of mode 年份 K 模型1 (总计诊疗人次) 模型2 (总计入院人数) 模型3 (社区诊疗人次) 模型4 (社区入院人数) 预测值 相对误差 级比 预测值 相对误差 级比 预测值 相对误差 级比 预测值 相对误差 级比 2010 0 21002.46 0.0000 285.68 0.0000 7342.23 0.0000 13.10 0.0000 2011 1 21478.52 −0.0630 1.04 274.57 −0.0235 1.06 7651.47 −0.0271 0.99 10.86 0.0199 1.18 2012 2 22391.35 −0.0462 0.94 294.68 0.0138 0.90 7818.29 −0.0363 0.99 10.14 0.0004 1.09 2013 3 23342.97 0.0311 0.89 316.27 −0.0051 0.95 7988.75 0.0121 0.93 9.46 −0.0207 1.09 2014 4 24335.04 0.0580 0.93 339.44 0.0164 0.91 8162.92 0.0383 0.95 8.83 −0.0257 1.08 2015 5 25369.27 0.0435 0.97 364.30 −0.0054 0.95 8340.89 0.0384 0.98 8.24 0.0163 1.03 2016 6 26447.46 0.0059 1.00 390.98 0.0090 0.92 8522.74 0.0067 1.01 7.69 −0.0314 1.12 2017 7 27571.47 −0.0084 0.97 419.62 0.0009 0.94 8708.56 −0.0021 0.99 7.18 0.0241 1.01 2018 8 28743.25 −0.0400 0.99 450.36 −0.0063 0.94 8898.42 −0.0374 1.01 6.70 0.0213 1.07 表3. 模型拟合结果与检验 3.4. 模型检验与外推预测 检验灰色预测模型的C值和P值，模型1中，C = 0.1171，P = 1；模型2中，C = 0.0037，P = 1；模型3 中，C = 0.1752，P = 1；模型4中，C = 0.0080，P = 1。结合表1可知，四个模型精度均为一级，可以进行外推预测。预测近三年总计上海医疗机构诊疗人次(万人次)依次为29964.83、31238.33、32565.95；入院人数(万人)依次为483.35、518.75、556.75；社区卫生服务中心(站)诊疗人次(万人次)依次为9092.43、9290.67、9493.22；入院人数(万人)依次为6.26、5.84、5.45。
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user: 4. 讨论 GM (1，1)模型作为最常用的灰色预测模型，具有样本规模要求低、计算量小和预测精度高等优点，对于中短期、甚至长期预测都有较好适用性。在医疗卫生领域，被广泛应用于门诊量、疾病发病率、死亡率、卫生人力和医疗费用的预测等，均表现出较好的预测水平 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。本研究对总计上海医疗机构诊疗人次、入院人数、社区卫生服务中心诊疗人次和入院人数拟合预测，C值和P值均达到建模要求，说明灰色模型可应用于该领域预测。 总体上，预测未来三年上海社区卫生服务中心(站)诊疗人次上升、入院人数呈递减趋势。社区诊疗服务量不断增长，说明了医改政策实施以来，社区卫生服务中心(站)得到了进一步发展，不断适应和满足人民群众对基本医疗服务的需求。进一步分析发现，社区诊疗量和入院人数分别在总量中的比重下降，前者从2010年的34.96%下降为2018年的31.04%，后者从4.59%下降为1.53%，并且预测未来三年该比重将继续下降，反映出患者对基层医疗卫生服务长期以来形成的“水平低、态度差、不信任”观念并未完全改善，依然会优先选择大医院或专业机构，有序就医格局并未形成。除了不信任外，基层医疗资源不足是关键。2018年，社区卫生服务中心(站)提供的诊疗量是医院的51.91% [ 9 ]，其卫生技术人员数却是医院的21.09%，社区卫生服务中心(站)人力相对不足，服务质量就难以保证。此外，各级医疗卫生机构协作缺失也是重要的外部因素。多组织协作与医疗服务的连续性对于消除医疗不确定性以改善医疗服务质量有着关键作用 [ 10 ]，而现实中，资源多集中于高级别医院。2018年上海医院诊疗人次和入院人数比2017年分别增加480.95万人次和28.29万人，社区卫生服务中心(站)则减少113.01万人次和0.51万人 [ 9 ]，竞争中，社区卫生服务中心(站)进一步处于困境。因此，从内部环境看，应注重社区卫生服务中心(站)医疗卫生资源投入，尤其是全科医生的培养，强化基层，此外，通过家庭医生签约，引导居民有序就医；从外部环境看，要加强连续性医疗服务体系建设，明确社区卫生服务中心功能定位，推进分级诊疗制度落实。
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user: 摘要 乘法器的等价性验证目前仍是大规模算术集成电路设计领域内的一大难题。本文利用逻辑门与多项式之间的对应关系，构建了乘法器的代数模型，将乘法器等价性验证问题转化成理想成员判定问题，然后再用计算机代数系统中的Gröbner基方法进行求解。提出了一种对乘法器结构进行切片后再采用增量式验证的新方法。在Linux平台上的计算机代数系统Mathematica上所做的实验结果也表明了该方法的有效性。