DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 我国过去经济的发展多呈现资源消耗多和污染物排放多的特点，多数地区均存在过多关注经济增长速度，而忽视了经济增长的可持续性，出现了牺牲环境而过分追求经济发展速度的问题。近年来，我国积极寻求经济增长和环境保护的双向发展，在“十三五”规划及十九大中均明确指出，保护环境应该从控制总量转向管理环境质量，在整个国家中改善环境的质量并坚持发展绿色经济，这也是顺应创新、协调、绿色、开放、共享的五大发展理念的必然要求。人力资本作为核心资源，是先进生产力的创造者；技术创新作为经济发展支撑力，是经济高质量增长的根本源泉。因此，研究人力资本、技术创新能力和绿色经济增长的关系，并了解人力资本、技术创新能力对绿色经济增长的影响，对于国家调控宏观经济政策、保持我国经济增长的绿色可持续发展具有重要的现实意义。而国内外研究大多聚焦于研究人力资本、技术创新与经济增长三者中任意两者之间的关系，且较少将绿色经济理念引入经济增长问题。本文在借鉴现有相关文献的基础上，探究人力资本、技术创新能力与绿色经济增长三者之间的相互作用，从而完善绿色经济相关理论的研究并针对现状对企业发展提出合理建议，为政府制定发展绿色经济的政策提供参考，达到促进我国绿色经济增长的目的。
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user: 3. 研究设计 3.1. 研究方法 本研究采用VAR模型的理论和相关研究方法，探讨人力资本、技术创新能力与绿色经济增长之间的关系。VAR模型是对多个相关经济指标进行处理、分析与预测的有效工具，采用一种非结构性方法把经济系统的每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后期值的函数来构造模型，摆脱了经济理论局限性与内生变量参数估计困难的制约，常用VAR模型分析与预测时间序列经济系统，分析随机扰动项对经济系统的动态冲击，测度每一冲击对经济变量变化的影响程度。 VAR (p)模型的数学表达式如下： 上式中， y t 是k维内生变量列向量， x t 是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数(年份序数)， φ 1 ， φ 2 ， ⋯ ， φ p 和H分别是k × k维和k × d维的待估计系数矩阵， ε t 是k维随机扰动列向量。在建立VAR模型时，有两个步骤十分重要，一是确定内生变量个数k，即哪些变量是相互影响的，二是确定合适的滞后阶数p以确保模型包含所有的内生变量与恰当反应经济变量间的动态关系。 所使用的计量经济方法主要有： 1) 根据ADF检验的方法对时间序列上的数据进行单位根检验，确定其是否为单整序列； 2) 构建VAR模型，并对其稳定性和残差项进行分析，以保证实证模型结果的有效性，初步确定人力资本、技术创新能力与绿色经济增长之间的关系； 3) 基于VAR模型，采用格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等多种计量经济模型，分别考察不同滞后长度下的格兰杰因果关系情况，并从短期和长期两个维度开展研究，分析随机扰动项一个标准差的冲击对其他内生变量当期和未来的影响，同时预测内生变量对于冲击产生的贡献度。 3.2. 变量选取及数据来源 本文通过阅读相关文献并结合数据的可获取性与处理方法的可行性确定了衡量人力资本、技术创新能力及绿色经济增长这三个变量的指标和方法。 1) 人力资本。常用的人力资本指标的界定和度量方法大致有三种：教育投入经费法、学历指数法、教育年限法。综合这三种方法的优缺点，本研究参考杨文举的计算方法从教育年限层面对全国的人力资本水平进行评估 [ 31 ] 。其中：i表示30个省份(西藏因部分数据缺失而未纳入分析)；j表示6种受教育层次，依次为文盲、扫盲班、小学、初中、高中、大学及以上； H i t 表示第i省t年的人均受教育年限； e d u i ， j t 表示i省t年第j种受教育层次所对应的受教育年限，6种受教育层次的受教育年限依次按照0、1、6、9、12、16进行计算； p i ， j t 表示第i省t年第j种受教育层次人口数量。衡量人力资本的公式如下： H i t = ∑ j = 1 6 e d u i ， j t × p i ， j t ∑ j = 1 6 p i ， j t ( i = 1 ， ⋯ ， 30 ; j = 1 ， ⋯ ， 6 ) 2) 技术创新能力。结合对技术创新能力的认识即将技术创新构思转化为新产品或新服务的综合能力，本研究从技术创新投入能力、技术创新产出能力以及技术扩散能力三个方面构建包含R & D经费支出、高新技术产业新产品销售收入、外商直接投资3个指标的技术创新能力评价指标体系，如表1。 Table 1 Evaluation index system of technological innovation capabilit 综合指标 一级指标 二级指标 单位 技术创新能力 技术创新投入能力 R&D经费支出 亿元 技术创新产出能力 高技术产业新产品销售收入 万元 技术扩散能力 外商直接投资 亿美元 表1. 技术创新能力评价指标体系 3) 绿色经济增长。根据联合国设计的环境与经济核算体系(SEEA)，用传统GDP减掉因经济活动而带来的资源耗减成本与环境降级成本，可得绿色GDP值。本研究具体利用以下公式对我国绿色GDP进行核算：绿色GDP = 传统GDP − 资源耗减成本 − 环境降级损失成本 + 资源环境改善收益。如表2。 Table 2 Green GDP accounting index syste 综合指标 一级指标 二级指标 计算公式 绿色GDP核算 资源耗减成本 耕地资源耗减成本 减少耕地面积 × 每单位耕地生产的农业产值 水资源耗减成本 能源耗减成本 环境降级损失成本 环境污染价值估算 废弃物排放量 × 单位废弃物治理费用 环境保护支出估算 自然灾害价值估算 资源环境改善收益 三废综合利用产品产值 表2. 绿色GDP核算指标体系 利用如上方法，我们搜集了2002~2016年15年的全国数据，数据的获取主要来自《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《国土资源公报》。
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user: 5. 结论与对策建议 5.1. 结论 技术创新投入能力、技术创新产出能力、技术扩散能力与人力资本之间未能形成良好的互动关系。技术创新投入能力、技术创新产出能力和技术扩散能力对提升人力资本水平有一定的促进作用，而人力资本对这三个变量并未表现出明显的作用。在某种程度上，一个国家的技术创新能力强会对劳动密集型产业产生一定的冲击，使那些可替代性较强的从业人员被迫失业，进而会提升国民对知识重要性的认识，选择接受更高的教育，促进我国人力资本水平的提升。人力资本是技术创新活动的重要因素，理论上能促进技术创新能力的提升，但并不能从实际数据中明确分析得出该结论。尽管我国的人力资本水平在逐步提升，知识水平也在不断提高，但国民的技术创新意识和创新能力并不能满足时代的要求，还有待进一步提高，如何将知识有效转化为技术创新成果是目前亟需解决的一大难题。 技术创新投入能力、技术创新产出能力、技术扩散能力与绿色经济增长之间没有形成良好的相互作用关系。技术扩散能力对绿色经济增长有促进作用，绿色经济增长对技术创新投入能力有促进作用，但技术创新产出能力与绿色经济增长之间没有显著关系。随着社会发展与经济增长，我们开始增加对技术创新能力的重视程度。经济增长为技术创新带来了资金支持，因此多数企业增加了对内部R & D经费的投入，表明技术创新投入能力的显著提高。技术扩散能力一方面促进国内已有技术的传播与应用，另一方面带来了外商直接投资，这些国内外创新技术的广泛应用，影响工业企业的生产、运输与销售方法由原来的粗放式向集约式转变，致使企业能在发展经济的同时关注环境保护，进而促进我国的绿色经济增长。而技术创新产出能力尽管有所提高，促进了高新技术产业销售收入的提高，但由于存在较大的技术创新投入，致使企业的投资回报需要长期回收且在短期没有显著效果，从而对绿色经济增长没有显著影响。因此，企业如何缩短技术创新的投资回报期，尽快促进绿色经济增长是需要关注的问题。 通过数据分析我们得到人力资本和绿色经济增长并没有显著的相关关系，得到这个反常的结论可能与数据的范围有关，因为我们搜集的是全国的数据，全国各个地区人力资本水平并不一致，而为绿色经济增长做出较大贡献的区域往往是人力资本水平较高的区域，人力资本水平较低的区域对绿色经济增长可能没有促进作用，甚至由于重工业等带来的污染对绿色经济增长产生负面的影响，致使在全国范围内的人力资本对绿色经济增长并没有显著的促进作用。同时人力资本水平的提升是一个长期的过程，它与教育水平息息相关，教育投入的回报在短时间内并不能完全以绿色经济增长的形式呈现，绿色经济增长既包含了国家经济状况又反映着国家环境状况，从目前的数据分析结果来看，人力资本的提升对国家环境状况的改善并不显著。 5.2. 对策建议 转变高校教育模式实现校企合作来培养高端人才。人力资本对绿色经济增长没有显著促进作用，其原因之一是多数高校对人才的培养主要关注理论学习与研究，而与企业社会实践脱离，这样使高校毕业人才进入企业之后难以很快发挥作用而造成效用延迟。高校应该建立健全的与企业合作共同培养人才的机制，如设立模拟企业真实运营课程、增加企业实践实习课程、引进企业专业人员进入校园授课等形式。通过这种机制培养的人才不仅有专业知识，同时也能与市场有很好的融合性，有利于知识产品向实践成果的转化，真正将知识转化为生产力，从而促进市场经济发展。同时高校在培养人才时应重视学生绿色理念的培养，如开设环保设计大赛、环保知识讲座等课外课程，这样当人才进入市场会有潜意识的绿色发展理念，进而促进绿色经济增长。 提高技术创新型企业的资金回报率与周转率来促进绿色经济增长。绿色经济增长能促进技术创新投入能力的提高，而技术创新投入能力与技术创新产出能力对绿色经济增长没有显著作用，原因之一在于实行技术创新型的企业在创新阶段需要大量的资金投入，而之后较低的资金回报率与资金周转率却限制了企业的盈利能力，从而限制市场经济增长。从国家层面来讲，要加大对企业技术创新的支持力度，如建设面向企业的技术创新服务平台、提供科研技术支持来提高企业技术创新的成功度与产出能力，从而提高资金回报率；建立并完善支持中小企业发展的投融资体系来加大对其技术创新的财政支持力度，从而提高中小型企业的资金流转率。从企业角度而言，国家的政策支持与资金支持提供了有利的外部环境，企业内部要增加R & D经费投入，完善技术进步与人力资本互促机制，通过培养机制提高企业内部科研人员知识技能水平与绿色理念，提高自身技术创新投入资金的回报率与周转率来促进绿色经济增长。 提高技术扩散能力来促进绿色经济增长。外商直接投资作为国际技术扩散的一个重要途径对企业提高技术扩散能力有重要影响，而外商直接投资对于绿色经济增长的作用主要依赖于吸收能力。从国家层面而言，一方面建立健全相关法律法规来促进企业加强与国际之间的技术交流，消化吸收国外的先进技术；另一方面加强基础设施建设，为技术吸收能力提供必要的基础性条件，这里的基础设施不仅包括道路交通与邮政系统，更重要的是移动通讯、互联网与光通讯等现代化的信息基础设施。从企业内部而言，人力资本是技术吸收能力重要的决定因素，企业应建立健全内部技术人员培养机制重视培养员工对新技术新事物的理解与吸收能力；同时构建良好的人才创新及服务环境吸收外部优秀人才来提高企业技术吸收能力。以此促进技术扩散能力的提高实现国内企业的技术进步，进而提高绿色经济增长。
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user: 摘 要 文章通过野外调查和资料分析，研究了矿区地质特征，分析矿体地质特征及矿床开采技术条件，采用水平投影法估算矿区内资源/储量，利用垂直剖面法估算了公路压覆范围内的资源量，为矿山采矿证的延续提供了储量依据。 关键词 :叶蜡石，矿体特征，资源/储量，压覆矿产 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2014年7月，国务院第653号文对《矿产资源开采登记管理办法》进行修订，其中第四条规定“采矿权申请人在提出采矿权申请前，应当根据经批准的地质勘查储量报告，向登记管理机关申请划定矿区范围”，2015年9月至11月北京市地质矿产勘查开发总公司对矿区进行了资源储量核实工作，完成1:2000地形地质图的修测、编制1:2000勘探线剖面、编录掌子面等，通过取样化验分析圈定了矿体。本文通过野外踏勘和资料分析，对矿区的资源储量进行了核实，并估算公路压覆范围内的资源量，为矿山企业办理采矿证延续提供地质依据。
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user: 2. 矿区地质 2.1. 地层 矿区内出露地层主要有石炭系–二叠系山西组、二叠系石盒子组、二叠系–三叠系双泉组、侏罗系南大岭组和第四系。 2.2. 构造 区内褶皱构造为向斜，为中生代燕山运动形成的褶皱 [ 1 ] ，矿区位于向斜的南翼。其轴向为NE70˚左右。 2.2.1. 断裂构造 区内发育2条断层，正断层(F1)走向呈东西向，该断层将叶蜡石矿层错断分为南北两个矿体。正断层(F2)走向呈北北西向，将叶蜡石矿北矿体(K1)错断。 2.2.2. 岩浆岩 矿区内岩浆岩较发育，岩性为侏罗系底部气孔–杏仁状玄武安山岩和一些酸性脉岩 [ 2 ] 。
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user: 3. 矿体地质特征 3.1. 矿体赋存层位及顶底板围岩特征 矿体赋存在二叠系石盒子组中上部地层中，底板为紫红色粉砂质泥岩，厚度不稳定，西部较厚东部较薄；顶板为浅黄白或浅灰白色厚层粘土岩，有时相变为紫红色粘土质粉砂岩，与矿体呈渐变过渡关系。 3.2. 矿体空间分布特征 矿体被F1正断层截切，其上部(北)矿体(K1)位于矿业权平面范围内，矿体地表出露高程为640~740 m，呈东西向连续出露于半山坡上，在矿业权平面范围内最深处可达555 m。 3.3. 矿体形态、产状特征 矿体呈层状、似层状透镜状，矿体东西长约1600 m，根据矿体产状特征将其分成东、中、西段三部分：矿体东段倾向为330˚~350˚，平均倾角为14˚；矿体中段倾向为30˚~50˚，平均倾角为10˚；矿体西段倾向为340˚~350˚，平均倾角为19˚。 矿体厚度变化较为明显，有由西向东逐渐变薄的特征，西端一带最厚可达6.65 m，包括夹石厚度可达15 m左右，中部各采空区的统计厚度由西向东依次变薄，平均厚度为1.78 m，东端矿体厚度只有约0.75 m。 3.4. 矿石质量 3.4.1. 矿石物质组成 叶蜡石矿石为黄白色或浅土黄色，微细粒土状结构，致密块状构造 [ 3 ] 。主要矿物成分为叶蜡石，其含量 > 90%，其次含有少量石英、玉髓、高岭石和含铁矿物。 3.4.2. 矿石化学成分 矿石中主要成分以SiO 2 为主，Al 2 O 3 次之，Al 2 O 3 含量大都大于30%，最高为37.6%，CaO、MgO和Fe 2 O 3 含量很低。 3.4.3. 矿石结构构造 矿石为黄白色块状矿石，呈微细粒土状结构，致密块状构造。
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user: 4. 矿床开采技术条件 4.1. 水文地质 4.1.1. 矿区水文地质概况 矿区属中高山区，矿体出露在650~700 m的山腰附近，远高于当地侵蚀基准面标高(250 m)，矿区内无地表水体分布，沟谷内仅在雨季有短暂性地表径流，降水沿地势由高向低向矿区外排泄。 4.1.2. 含水层水文地质特征 矿区内的含水地层主要为石盒子组砂岩。近年来，由于区域降雨量减少，泉水基本干枯。 地下水主要接受大气降水入渗及地下水侧向径流补给，因地形陡峭，大气降雨绝大部分成为地表洪流向矿区外排泄，含水层基岩补给条件差。第四系孔隙水不发育，对矿区影响不大。 4.2. 工程地质 矿体顶板岩性主要为粘土岩、粘土质粉砂岩及细砂岩，底板围岩为细砂岩和粉砂质泥岩。新鲜岩石较致密，抗折、抗剪性能较强，在矿体与顶底板围岩过渡地带及构造破碎带附近，岩石较松散，抗压、抗剪能力差，在外力作用下极易碎裂产生落石。
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user: 5. 资源储量估算 5.1. 勘查类型划分 矿区内K1矿体东西长约1600 m，倾向延伸可达880 m，矿体形态呈层状、似层状，夹石较少，矿体平均厚度为2.20 m，根据《高岭土、膨润土、耐火粘土矿产地质勘查规范(DZ/T 0206-2002)》，本矿区勘查类型为第II勘查类型。 5.2. 资源/储量估算方法选择 矿体层状、似层状赋存在石盒子组地层中，矿层层位稳定，沿走向和倾向连续性好，矿石品位变化较稳定，矿体厚度由西向东逐渐变薄，虽有变化但总体看属于较稳定型，矿体产状变化小，总体产状平缓，小于25˚，地表工程较系统控制了矿体长度和厚度变化特征及地下坑道、采空区对矿体深部变化特征的控制，因此选用水平投影法估算资源/储量。 5.3. 资源/储量估算公式选择 利用Mapgis软件计算各块段的水平投影面积(S′)，通过矿体倾角转换成真面积(S)，然后用块段的平均厚度(H)、面积(S)和矿石平均体重(d)三者的乘积即为块段资源/储量(Q)。 资源/储量估算公式如下： Q = ( S ′ / cos α ) × H × d 式中：Q—矿石量(单位：kt) S′—块段水平投影面积(单位：km 2 ) α—块段矿体的平均倾角(单位：˚) H—块段矿体平均厚度(单位：m) d—矿石平均密度(体重)(单位：T/m 3 ) 5.4. 道路压覆矿产范围确定 依据国家煤炭工业局2000年颁发的《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程》建筑物保护矿柱留设要求，确定建设用地的保护等级为III级，以此确定维护带边界，岩石移动角采用：矿层上山方向岩层移动角(平行)，δ = γ = 74˚，矿层下山方向岩层移动角(平行)，β = 70˚ − 0.6α，矿体倾角α依据勘探线剖面确定，用垂直剖面法圈定建设用地保护煤柱边界。 Table 1 Table of estimated reserves/reserves of K1 ore bodies in pyrophyllite or 资源类别 块段编号 投影面积 (km 2 ) 平均角度 (˚) 斜面积 (km 2 ) 平均厚度 (m) 体重 (t/m 3 ) 矿石资源量 (kt) 111b 1 0.35 25 0.39 2.82 2.84 3.12 2 10.89 8 11.00 3.65 114.03 3 25.96 7 26.15 2.10 155.96 122b 1 21.13 20 22.49 3.66 2.84 233.77 2 3.77 10 3.83 2.16 23.49 3 3.71 7 3.74 2.36 25.07 4 8.69 8 8.78 4.31 107.47 5 42.67 20 45.41 1.77 228.27 6 54.57 9 55.25 2.13 334.22 331 ① 1.24 7 1.25 2.15 2.84 7.63 332 ① 37.74 9 38.21 2.21 2.84 239.82 333 1 12.86 25 14.19 2.81 2.84 113.24 2 15.94 25 17.59 2.81 140.38 ① 16.26 25 17.94 2.81 143.17 表1. 叶蜡石矿K1矿体保有资源/储量估算结果表 注：块段编号为①的资源量为公路压覆范围内资源量。 5.5. 资源/储量估算结果 矿山勘查程度为详查，勘查类型属第II勘查类型，按网度控制间距，资源/储量类型为(111b)、(122b)和(333)，结合《中国矿业权评估师协会矿业权评估准则——指导意见CMV13051-2007固体矿产资源储量类型的确定》，其压覆范围内的资源量为内蕴经济的资源量 [ 4 ] ，采矿权范围内保有资源/储量1869.64千吨，其中公路压覆范围内资源量390.62千吨，详见表1。
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user: 6. 结论 通过野外调查和资料分析，并对矿山开采过程中形成的资料进行评价，矿区地质构造和矿体地质特征基本查明，矿体位置形态、分布及构造特征无变化，矿山开采技术条件变化不大，矿床开采技术条件属于以工程地质问题为主的中等型，采样、化验分析及各项地质工作均符合要求，采用水平投影法估算采矿权内的保有资源/储量为1869.64千吨，采用垂直剖面法圈定公路压覆范围的资源量为390.62千吨。
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user: 摘 要 手动求解魔方方法很多，分层方法、棱方法、桥式方法、角方法、CFOOP方法、CFOP方法、笑面虎方法。计算机复原魔方的穷举搜索法要求获知魔方的所有状态，计算量巨大，算法效率低。本文研究了计算机复原三阶魔方的按层求解算法，首先建立数学模型，对魔方进行分层、判断继而用循环模式复原每一层方块；在此基础上设计了每一层复原算法的流程图，图例演示结果说明本文算法是可行的。 关键词 :魔方，层次法，流程图，数学模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 魔方又叫鲁比克方块，于1974年匈牙利布达佩斯建筑学院鲁比克教授发明。它是一个由26个小方块连结在一起组成的大立方体 [ 1 ] 。小方块分为3类：6个中心块(只有一个颜色面，决定了魔方表面的颜色)、8个角块(3个颜色面)和12个边缘块(2个颜色面)，中心块绕着本身旋转，角块和边缘块绕着中心块旋转。魔方有6种水平方向转动( )、6种垂直方向转动( )、前表面有顺时针和逆时针2种转动( ) [ 2 ] 。小方块有3种状态：归位、定向、复原。归位是指小方块的位置不正确，需翻转到合适位置；定向是指小方块位置已正确，但其各表面颜色指向不对；复原是指小方块的位置及其各表面颜色指向都正确。 魔方手动求解方法很多，分层方法、棱方法、桥式方法、角方法、CFOOP方法、CFOP方法、笑面虎方法等。其中，CFOP方法是世界上使用最广泛的快速复原魔方方法。此方法使用了119个公式，分4个步骤复原魔方 [ 3 ] 。计算机求解魔方，就是用编程方法，让计算机复原任意一种打乱状态的魔方。计算机求解魔方有两种方法：穷举法和层次法。穷举搜索法 [ 4 ] 需要解决三个难题：如何用公式描述魔方状态、魔方状态的存储、魔方状态和魔方的操作对应。由于魔方状态千变万化，穷举搜索法求解效率极低。 本文分析计算机求解魔方的经典算法：层次法。该复原方法 [ 5 ] 包含七个步骤：第一步，形成上层十字，任选一面，归位四个角块的位置和颜色；第二步，把上层四个边缘块的位置和颜色归位；第三步，归位中层四个边缘块的位置和颜色；第四步，下层形成十字，把下层四个角块的位置归位；第五步，归位下层四个角块的颜色；第六步，把下层四个边缘块的位置归位；第七步，把下层四个边缘块的颜色归位。本文设计实现了这七个步骤的算法流程，并用图例详细解释每一步复原过程。
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user: 2. 建立数学模型 首先建立图1所示的三维坐标：每个小方块用其右前上角的坐标表示，小方块的面颜色用垂直于该面的坐标轴表示，即每个小方块用四元组表示，如图1上表面为蓝色的角块，表示为(3， 3， 3， z)。魔方的前后左右上下各个面分别用front、behind、left、right、upper、bottom表示。一连串拧转魔方的操作是通过若干次(upper或bottom面)水平方向左右转动90度、(left或right面)垂直方向上下转动90度、front面顺时针或逆时针转动90度实现。如串操作 表示，魔方front面首先顺时针转动90度、bottom面水平向右转动90度、front面逆时针转动90度、right面垂直向上转动90度这四个动作。
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user: 3. 求解算法框图设计 完整求解算法框架如下所示： Input：待复原的魔方 Output：已复原的魔方 1 Stage 1：上层小方块复原 2 上层角块复原，算法1流程 3 上层边缘块复原，算法2流程 4 Stage 2：中层小方块复原 5 中层边缘块复原，算法3流程 6 Stage 3：下层小方块复原 7 下层角块归位，算法4流程 8 下层角块定向，算法5流程 9 下层边缘块归位，算法6流程 10 下层边缘块定向，算法7流程 11 Result：魔方复原 3.1. 魔方上层复原 魔方上层复原就是使这一层所有小方块的上表面颜色与中心块颜色一致，同时，同一侧面的各个小方块颜色也要一致。魔方初始状态如图1所示，魔方整体向左旋转90度，之后寻找和角块(3， 1， 3)一样的目标角块(3个颜色面，一面为蓝色，一面为(3， 1， 3， x)的颜色)，使角块目标处于图2(a)标示的位置(黑色编号所示位置)，执行算法1 (图3所示)流程，上层角块复原(图2(b)所示)。在本文所示的算法流程图中，例如图3，Switch (3， 1， 3， x)表示位于x轴上3位置、y轴上1位置、z轴上3位置的小方格，面的颜色为垂直于x轴的面颜色；Case (3， 3， 1， y)表示位于x轴上3位置、y轴上3位置、z轴上1位置的小方格，面的颜色为垂直于y轴的面颜色。算法1中 分支表示若图2(a)中所示的编号①标记的方块，且面颜色为y轴指向的面颜色(红色)与Switch (3， 1， 3， x)指向的面颜色一致，就执行系列拧转操作( )，则(3， 3， 3)角块复原。魔方整体向右再次旋转90度，若此时转到(3， 3， 3)位置的角块已复原，则上层角块复原完毕。 图1. 魔方各个小方块的坐标 图2. 上层复原状态图及目标图。(a) 算法1状态图，(b) 算法1目标图，(c) 算法2状态图，(d) 算法2目标图 图3. 算法1流程图 寻找目标边缘块(两个颜色面，一面为蓝色，一面为(3， 1， 3， x)的颜色)，旋转中层及底层，使目标边缘块位于图2(c)标示出的位置(黑色编号所示位置)，执行算法2 (图4所示)流程，上层边缘块复原，结果如图2(d)所示。 图4. 算法2流程图 3.2. 魔方中层复原 在算法2目标图(图3(d)所示)基础上，旋转魔方中层，使中层中间方块颜色(3， 2， 2， x)与顶层方块侧面颜色(3， 2， 3， x)一致；旋转魔方下层，得到图5(a)状态，执行算法3 (图6所示)流程，将中层边缘块复原(图5(b)所示)。 图5. 中层复原状态图及目标图。(a) 算法3状态图，(b) 算法3目标图 图6. 算法3流程图 3.3. 魔方下层复原 第一步复原四个角块，第二步复原四个边缘块。将算法3的目标图翻转，下层翻转到上层，蓝色面翻到底面，白色面翻到左侧，利用算法4 (图7所示)流程归位四个角块。该流程将图8(a)中②或③编号位置上为红绿白三色的角块转到①编号位置，即(3， 3， 3)位置。 图7. 算法4流程图 图8. 下层角块归位状态图及目标图。(a) 算法4状态图，(b) 算法4目标图 角块归位后，还需定向操作。无论这四个角块是否出现图9(a)所示的三种情况，都执行算法5 (图10所示)流程。执行算法5流程时，需要轮流操作9(a)所示的三种情况，直至四个角块全部复原(见图9(b)所示)，算法5结束。 图9. 下层角块定向状态图及目标图。(a) 算法5状态图，(b) 算法5目标图 图10. 算法5流程图 魔方下层复原的第二步：复原四个边缘块。若算法5执行完毕，目标图中没有如图11所示的归位边缘块，先执行一次算法6 (图12所示)，之后将归位的边缘块所在的面转到前面；然后继续执行算法6流程，直到四个边缘块全部归位。 图11. 下层边缘块归位状态及目标图。(a) 算法6状态图，(b) 算法6目标图 图12. 算法6流程图 下面完成四个边缘块定向。算法6流程结束时，至少有两个边缘块定向，结果会出现图13所示的两种情况。执行算法7 (图14所示)流程，将剩下的两个边缘块定向，至此，魔方复原成功。 图13. 算法7初始状态 图14. 算法7流程图
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user: 4. 结束语 魔方设计更好地理解了三维空间的各种运动。对于计算机求解，要求具有一定的智能判断能力；在对魔方状态进行判断后，根据算法设定，匹配最佳操作。本文研究的对象是三阶魔方，图例结果说明，本文算法适用于打乱状态的三阶魔方，算法设计是可行的。文献 [ 6 ] 利用android手机中的DroidCam软件和LabVIEW软件实现魔方复原。文献 [ 7 ] 从分析的角度给出了基于Arduino电子平台的一种魔方复原方案。而本文的研究工作旨在Visual studio 2010开发环境下编程实现三阶魔方复原，并结合OpenGL提供的强大三维绘图功能，开发一款3D虚拟魔方软件，处理Windows输入消息，通过操作键盘复原魔方。
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user: 摘 要 针对数据采集过程中作战环境数据项名称近似而不易区分、种类繁多且不易汇总的问题，本文以作战环境中经常出现的四类数据项—环境文件、环境数据、自然环境、集结地域为例，运用SOM神经网络对重复的数据项名称进行归类，并通过实例进行了验证，结果证明环境文件、环境数据、自然环境属于一类，而集结地域属于另一类。 关键词 :SOM神经网络，重复，作战环境，数据项，归类 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 武器系统作战运用数据主要包括各级指挥员对所属部(分)队的武器装备在作战中的指挥、控制与使用过程中产生、需要或关联的数据 [ 1 ] 。 武器系统在操作训练或实战演习过程中，会根据作战流程产生海量的作战运用数据，而作战运用数据的产生离不开相应的作战环境支撑，即不同的作战环境会产生不同数值的作战运用数据，因此在采集武器系统海量作战运用数据的过程中，必须要注明具体的作战环境，才能使得作战运用数据具有参考价值。但是目前部(分)队对积累的大量的各种作战环境数还停留在简单的人工记录、查询、统计和备份阶段，导致作战环境数据项名称容易重复或语义近似等问题，制约了采集数据的高效应用，数据利用率不高。解决此类问题首先就是要对大量的作战环境数据项进行系统分析和聚类梳理，以便为后续利用计算机等自动化设备进行数据处理和运用奠定基础。本文则尝试利用SOM神经网络 [ 2 ] 对作战环境数据项进行归类。
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user: 2. SOM神经网络的本质和特点 SOM (SOM， Self Organizing Feature Map)神经网络由一系列神经元组成网络节点，总共分为两层，即两者之间形成全连接的输入层和竞争层，其中，竞争层为二维平面阵列。SOM网络具有自组织、自学习的特点 [ 2 ] ，其网络结构如图1所示。 图1. SOM神经网络的一般结构组成 SOM神经网络具有相应的功能模块，共同完成自组织、自学习的过程 [ 3 ] ，即： 1) 处理模块。用于输入信号或某类自变量，形成完成相应判断功能的“判断函数”。 2) 选择比较模块。通过比较，选择某处理模块，该处理模块具有最大函数输出值。 3) 局部互联功能。通过局部互联，能同时激励某处理模块及其最邻近的处理模块。 4) 修正调整模块。用于修正或调整某处理模块的相应参数，提高特殊条件下的“容纳性”和“适应性”。 当学习开始后，竞争层中的神经元会逐一分辨出输入层里的神经元节点(前提是与其相邻近)，同时获胜神经元的权值向量和其邻近神经元的权值向量会按照某种函数进行更新。通过网络的自组织、自学习训练，权值向量就会按照某种方式变得有规律可循，即前一次的权值向量更新结果作为下一次更新前的网络输入向量。如果某一节点位置发生变化，借助权值向量更新的作用，此变化将影响到该神经元的邻近神经元。一旦学习过程结束，就可以建立起一种最优的神经元节点布局，该布局里的每个权值向量都位于聚类中心，即完成了一次数据聚类任务 [ 3 ] [ 4 ] 。
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user: 3. 作战环境数据项归类 作战环境类数据资源是海量的，因此在梳理分类过程中，可能遇到不同单位，或者虽然 同一单位，但由于不同指挥员在不同时间和地点或者因为记录风格不同造成数据项名称重复或近似，导致种类繁多而不易归类，不利于数据资源的高效利用 [ 5 ] - [ 10 ] 。 比如，环境文件、环境数据、自然环境是属于同一类，而集结地域属于其它类，因此在实际梳理分类的基础上，环境文件、环境数据、自然环境应该合并为一类。这里利用SOM神经网络算法实现聚类。 3.1. 建立模型 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 本案例给出了一个含有4个待聚类样本的数据集。每个样本有4个特征，分别为每个汉字四小部分的笔画数，如图2所示，归一化后的数据样本为： T 1 ， p 1 − 0.2 ; T 1 ， p 2 − 0.3 ; T 1 ， p 3 − 0.2 ; T 1 ， p 4 − 0.3 ; T 2 ， p 1 − 0.14 ; T 2 ， p 2 − 0.07 ; T 2 ， p 3 − 0.36 ; T 2 ， p 4 − 0.43 ; T 3 ， p 1 − 0.3 ; T 3 ， p 2 − 0.2 ; T 3 ， p 3 − 0.3 ; T 3 ， p 4 − 0.2 ; T 4 ， p 1 − 0.11 ; T 4 ， p 2 − 0.22 ; T 4 ， p 3 − 0.33 ; T 4 ， p 4 − 0.33. 图2. 文字切分 应用SOM神经网络聚类的步骤 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] ： 1) 选取其中 m 个输入神经元，并将该 m 个输入神经元到输出神经元的连接赋予较小的随机数权值。选取输出神经元 n 个“邻近神经元”集合 S n 。其中， S n ( t ) 表示时刻 t 的神经元 n 的“邻近神经元”的集合。随着学习的深入，集合会不断缩小。结合本例，即为选取数据样本。 2) 将 X = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， x m ) T 作为输入向量输入给输入层。即对数据样本进行学习，学习结束后，对具有最大输出的神经元标以该数据项名称的记号，并将待检样本作为新一轮输入向量输入到SOM神经网络中。 3) 计算映射层的权值向量和输入向量的欧式距离。通过计算得到一个胜出神经元(胜出神经元具有最小距离)，记为 n ∗ ，与此同时也确定了其邻近神经元。 4) 调整胜出神经元 n ∗ 及其邻近神经元的权值。 Δ ω q n = ω q n ( t + 1 ) − ω q n ( t ) = η ( t ) ( x q ( t ) − ω q n (t)) 式中 0 < η < 1 ，随着时间变化逐渐下降到0。 η ( t ) = 0.2 ( 1 − t 10000 ) 5) 计算 ο k ， ο k = f ( min n ‖ X − W n ‖ ) ，式中 f ( ∗ ) 一般为非线性函数。 6) 如达到聚类要求则学习过程结束；否则从步骤(2)开始，继续网络学习。 3.2. 结果分析 本文使用的SOM神经网络共有36个节点，即6 * 6结构。经过算法的运行和学习过程的模拟，我们得到了不同神经元之间的欧式距离情况，如图3所示： 图3. 不同神经元间的欧式距离 其中36个蓝色节点代表SOM网络神经元，神经元之间连线如果标红，说明神经元直接连接；由36个节点相互构成的具有不同颜色的菱形，不同的颜色表示神经元之间距离的远近程度：当颜色原来越深，说明神经元之间的距离越来越远。比如神经元之间的距离较近时，用黄色表示；当变黑时，说明神经元之间的距离最远。图4中标蓝的神经元为学习过后，竞争胜出的神经元。 图4. 竞争胜出神经元(蓝色) 经过学习，得到的聚类结果如表1所示： Table 1 The clustering results of SOM networ 训练步数 聚类结果 T 1 T 2 T 3 T 4 10 3 2 4 1 30 1 36 3 5 50 1 36 7 24 100 25 36 1 30 200 31 36 1 6 500 6 31 1 36 1000 31 36 1 6 表1. SOM网络聚类结果 当SOM网络的学习步数为10步时，样本集 T 1 ， T 2 ， T 3 ， T 4 中的每一个样本自成一类；当SOM网络的学习步数为30、50、100、200、500、1000步时，样本集 T 1 ， T 2 ， T 3 ， T 4 中的每一个样本同样自成一类，但是种类不一样了，可以看出随着SOM网络的学习步数逐渐增加，样本集中的每一个样本的归类越来越精确。
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user: 4. 结论与说明 一是对于本例，若输出神经元在输出层的位置与某数据项名称样本的位置相同，说明待检样本就是某数据项；若输出神经元在输出层的位置介于很多数据项名称之间，说明这几种数据项名称都有可能，具体取决于欧氏距离的大小。 二是SOM神经网络的算法学习步数影响网络的最终归类性能，本文通过10次学习过程就可以将样本集中的每一个样本完全分开，因此就没有必要增加学习步数了。 三是经过SOM神经网络对作战环境数据的分析归类，该方法比传统人工查询、记录、统计的分类速度更快。后续可以以本文的研究成果为基础，进一步对武器系统其它作战运用数据进行归类、分析和整合，以提高采集数据的利用率和应用效果，为数据采集应用平台的建立和运行奠定坚实基础。
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user: 摘 要 基于熵值法构建我国战略性新兴产业竞争力综合评价体系，利用上市公司数据，从规模水平、管理能力、技术水平、营运能力和盈利能力五个方面测度了我国战略性新兴产业综合竞争力。结果发现，近些年来我国战略性新兴产业竞争力呈不断上升态势，其中科技水平提升和企业规模扩大起到重要的推动作用，但管理效率较低、盈利能力较弱等问题影响了竞争力的进一步提升。因此，持续推进企业加强创新、扩张规模、降低成本、提高效能是未来推动我国战略性新兴产业竞争力提升的政策着力点。 关键词 :战略性新兴产业，企业竞争力，熵值法，综合评价 Copyright © 2018 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国际产业升级和科学技术发展，世界主要国家都将发展战略性新兴产业作为在新一轮科技革命和产业变革中争占经济竞争制高点的重要战略选择。2010年国务院颁布了《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，提出大力发展我国战略性新兴产业，努力抢占世界技术发展前沿。在政策引导下，我国战略新兴产业获得了快速的发展，高端装备制造、航天航空、新能源等产业已具备国际领先水平，产业规模不断扩大，产业竞争力不断提升。但同时必须看到，和世界主要发达国家相比，我国战略性新兴产业整体实力目前依然偏弱，不少企业实际仅是从事产业价值链的加工制造环节，缺乏核心技术和市场品牌，产业国际竞争力总体不高 [ 1 ] 。产业发展的微观基础是企业，企业竞争力的提升是国家战略性新兴产业取得国际竞争优势，迈向世界产业发展高端的重要保证。本文利用我国上市公司数据，通过建立战略性新兴产业竞争力评价指标体系，从规模水平、管理能力、技术水平、营运能力和盈利能力五个方面对我国战略性新兴产业市场竞争力进行综合评价与分析，指出影响企业竞争力的主要因素，进而针对性提出推动我国战略性新兴产业竞争力提升的政策建议。
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user: 2. 战略性新兴产业竞争力评价指标体系的建立 2.1. 建立评价指标体系的原则 影响战略性新兴产业企业竞争力的要素有很多，涉及管理、经营、技术、规模等多个层面，综合评价指标体系应是众多层面要素的有机组合，体现的是内部性与外部性的统一、全面性与选择性的统一、横向与纵向的统一、现实性与指导性的统一。 2.1.1. 内部性与外部性的统一 企业竞争力的高低直接源自于其生产经营业绩的好坏，受到企业内部的管理水平、研发能力、人员状况以及外部的销售经营、市场分布、行业地位等多种因素的综合影响。因此，战略性新兴产业竞争力评价指标的选取既要考虑到其内在关键要素的影响，又要考虑到外部市场显性要素的表现。 2.1.2. 全面性与选择性的统一 企业具有高竞争力的最终表象就是获得高额利润，占据重要市场地位。这关及到企业生产经营的全部过程，因而就要求竞争力评价体系的指标选取要全面涵盖企业生产、管理、市场销售等不同环节。但由于所涉及要素纷繁复杂，系统罗列出全部影响要素不仅难度较大，难以操作，而且也无法突出对企业竞争力起到关键作用的核心要素的影响。因此，指标的选取要有取有舍，选择贡献度较大的关键性指标。 2.1.3. 横向与纵向的统一 指标体系中选取的每一项指标都要具有横向可比性，能够就企业生产经营中的某一方面业绩与不同地区不同企业进行比较。同时，选取的指标应具有纵向可比性，随着时间的推进和企业生产经营的发展，可以通过指标的纵向对比，衡量企业在生产经营某一方面的发展变化状况。 2.1.4. 现实性与指导性的统一 利用客观的数据定量反映企业竞争力的变化状况，是竞争力评价指标体系建立的现实性要求。同时，竞争力评价中不同指标反映出的问题还能够指导企业管理者、政策制定者等相关主体就现有制度体系、管理架构、政策规章等方面存在的问题进行针对性的改进，这是竞争力评价指标体系建立的指导性要求。 2.2. 评价指标设定的思路 企业能力论认为企业竞争力是企业对其所能掌握资源的整合能力 [ 2 ] 。即企业能够利用资源获取持续利润收入，实现从“生产 → 市场 → 扩大再生产”的持续良性循环的能力，这一能力的内在表现就是企业高效的管理、有效率的生产以及不断扩大的规模，其外在表象就是企业市场占有率和市场影响力的不断提升。同时，战略性新兴产业是“以重大技术突破和重大发展需求为基础”，“知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业” 1 ，具有知识性、创新性、战略性等特征，科技创新在战略性新兴产业发展中占据着尤为重要的地位，产业技术水平的高低根本决定了国家战略性新兴产业国际竞争实力的大小。因此，战略性新兴产业竞争力评价指标的选取既要涵盖扩大再生产中企业内在积极要素累积所形成的竞争力基础的不断强化，更要体现出技术创新在企业竞争实力提升所发挥的关键核心作用。基于以上思路，结合指标选择需遵循的主要原则，我们从规模水平、管理能力、技术水平、营运能力和盈利能力等企业生产经营中的五个关键环节入手，将战略性新兴产业竞争力综合评价指标确定为五类一级指标和14类二级指标，据此展开战略性新兴产业竞争力的评价与分析。 2.3. 评价指标选取及说明 2.3.1. 规模水平指标 规模水平指标用以反映某一时点企业的总体规模。包括营业总收入C 11 和总资产C 12 。这两项指标反映的是企业规模的大小，其数值越高，说明企业规模越大，企业就越有机会从规模效应中获得更多效益而提高企业竞争力。 2.3.2. 管理能力指标 管理能力指标反映了企业在生产经营中对内部生产活动和外部市场经营的管理与协调能力的大小。生产管理能力指数C 21 是管理费用与营业总收入的比值，市场经营能力指数C 22 是销售费用与营业总收入的比值。这两项指标衡量了每单位收入的获得所需支付的管理与销售成本，其值越小，说明企业管理效能越高。 2.3.3. 技术水平指标 技术水平指标包含了研发支出与营业总收入比值C 31 、本科以上员工比例C 32 和总资产中无形资产比重C 33 三项指标。研发支出是企业进行科技研究与技术开发所发生的各项费用支出，这是企业实现技术创新、提升技术水平的重要基础，其值越高，企业实现技术创新而获得竞争优势的机会就越多。企业本科学历员工越多，企业实施新技术、新理念、新方法的学习效果越好，开展技术变革、工艺改进、管理模式改善等活动的成效就会越大。企业无形资产包括专利技术、商标权、著作权以及由企业研发项目形成的技术积累等内容，无形资产的增加说明企业在科技研发、专有技术、市场异质性与产品专属性等方面条件的改善，这将推动企业技术创新能力和市场运营效率的提高，促进企业竞争力的提升。 2.3.4. 营运能力指标 营运能力主要用以反映企业生产经营中资产运营的效率与效益，可以使用流动资产周转率C 41 、存货周转率C 42 、应收账款周转率C 43 和固定资产周转率C 44 表示。其计算方法为：流动资产周转率 = 主营业务收入净额/[(期初流动资产总额 + 期末流动资产总额) ÷ 2]；固定资产周转率 = 销售收入/[(期初固定资产净值 + 期末固定资产净值) ÷ 2]；存货周转率 = 销售成本/[(期初存货余额 + 期末存货余额) ÷ 2]；应收账款周转率 = 销售收入/[(期初应收账款余额 + 期末应收账款余额) ÷ 2]。流动资产周转率和固定资产周转率衡量了企业资产的利用效率，比率越高，说明企业运用掌握资产获得收入能力越强。存货周转率衡量了企业存货资产变现能力，应收账款周转率衡量了企业平均收账期的长短。两者比率越高，说明企业资金周转速度越快，资产流动性越强。 2.3.5. 盈利能力指标 盈利能力用以反映在正常经营状态下企业获取利润的能力，可以从总资产报酬率C 51 、销售毛利率C 52 和单位成本获利能力C 53 三个方面说明。其计算方法为：总资产报酬率 = 一定时期报酬总额/[(期初资产总额 + 期末资产总额) ÷ 2]；销售毛利率 = (销售净收入 – 产品成本)/销售净收入；单位成本获利指数 = 营业总收入/营业总成本。总资产报酬率反映了企业单位资产获取报酬的能力，销售毛利率反映了单位销售收入形成盈利和弥补期间费用的能力，单位成本获利指数衡量了单位成本支出获得收入的能力。三个指标值越高，说明企业获利能力越强。
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user: 3. 战略性新兴产业竞争力综合评价方法 评价指标体系的各项指标都从不同方面反映了企业竞争力的形成，为便于比较，需要利用这些指标对企业整体竞争力进行综合分析与评价。目前，熵值法在分指标综合评价中被广泛使用 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。这种评价方法利用客观数据计算每一指标的权重，消除了主观赋值中的人为因素，是较为常用的综合评价方法 [ 6 ] 。假设有g个企业m年的n项指标，X hij 表示第h个企业第i年第j个指标，那么利用上市公司数据进行熵值法评价的方法步骤如下 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 。 3.1. 样本标准化 首先要对指标进行非负化处理，对于越大越好的指标，使用公式： Y h i j = ( X h i j − min X j ) / ( max X j − min X j ) ，对于越小越好的指标，使用公式： Y h i j = ( max X j − X h i j ) / ( max X j − min X j ) 。然后使用Z-score法对数据进行标准化转换，公式为： Y ′ h i j = ( Y h i j − Y ¯ j ) / σ j ，其中， Y j ， σ j 分别为j指标的均值与标准差。最后，为消除取对数有负数的影响，再对数据进行平移，公式为： Z h i j = Y ′ h i j − int ( min Y ′ j ) 。 3.2. 确定各项指标的权重值与综合评价值 根据计算出的Z值，按下列步骤计算各指标在总体评价中的权重与综合评价值。 第一步，指标同度量化。即计算不同公司各年j指标的Z值占总体j指标Z值的比重： P h i j = Z h i j / ∑ i = 1 m ∑ h = 1 g Z h i j 第二步，计算分指标熵值： E j = − ∑ i = 1 m ∑ h = 1 g P h i j × ln ( P h i j ) / ln (gm) 第三步，计算分指标的差异系数： D j = 1 − E j 第四步，计算分指标的权重： S j = D j / ∑ j = 1 n D j 第五步，计算每个公司不同年度各指标综合评价值： G h i j = Z h i j × S j 根据熵值的可叠加性质，可以计算出战略性新兴产业上市公司在不同年份总体综合评价值和分指标年度综合评价值。
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user: 4. 战略性新兴产业竞争力检验及分析 4.1. 战略性新兴产业的界定及数据来源 虽然2012年国家统计局颁布了《战略性新兴产业分类(2012) (试行)》，详细界定了战略性新兴产业所涉及的细分行业。但到目前为止，我国统计体系中还未正式设立战略性新兴产业条目，因此没有办法从现有的公开统计资料中直接获得战略性新兴产业及细分行业的统计资料。本文沿用孙治宇 [ 10 ] (2017)的做法，选取在我国上海和深圳证券交易所主板、创业板和中小板上市的公司，对照国家发展与改革委员会2013年颁布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》内容，以企业主营业务为重要标准对所有上市公司进行筛选，并对数据缺失和上市时间较短的企业进行剔除，最后遴选出1123家战略性新兴产业企业 2 ，利用熵值法，计算出相关细分指标的权重(表1)和年度综合评价值(表2)。 Table 1 Index weight of competitiveness of strategic emerging industrie 目标 一级指标 二级指标 指标权重 战略性新兴产业竞争力评价指标体系 一、规模水平 1、营业总收入C 11 0.1205 2、总资产C 12 0.1312 二、管理能力 3、管理费用/营业总收入C 21 0.0015 4、销售费用/营业总收入C 22 0.0003 三、技术水平 5、研发支出/营业总收入C 31 0.2547 6、本科以上人员占比C 32 0.0885 7、无形资产/总资产C 33 0.0704 四、营运能力 8、流动资产周转率C 41 0.0742 9、存货周转率C 42 0.0559 10、应收账款周转率C 43 0.0531 11、固定资产周转率C 44 0.1231 表1. 战略性新兴产业竞争力指标权重 Continued Table 2 Comprehensive evaluation of the competitiveness of strategic emerging industrie 年份 2012 2013 2014 2015 2016 2017 一、规模水平 0.23532 0.24025 0.24588 0.25269 0.26276 0.27340 二、管理能力 0.03987 0.03979 0.03979 0.03968 0.03969 0.03965 三、技术水平 0.55818 0.56821 0.56827 0.57530 0.58157 0.58310 四、营运能力 0.38484 0.38584 0.37956 0.37340 0.37723 0.38204 五、盈利能力 0.16205 0.16025 0.16044 0.15995 0.16089 0.15884 综合值G 1.38027 1.39435 1.39392 1.40103 1.42213 1.43703 排名 6 4 5 3 2 1 表2. 战略性新兴产业竞争力综合评价 注：数据为年度各公司综合评价的均值。 4.2. 战略性新兴产业竞争力的总体发展趋势 我国战略性新兴产业上市公司竞争力综合指数均值由2012年的1.380提升至2017年1.437，虽然2014年出现暂时的下降，但总体保持上升趋势，说明我国战略性新兴产业总体竞争力在不断增强。尤其是近几年，呈现出快速增加的态势(图1)。 图1. 竞争力综合评价指数 4.3. 战略性新兴产业竞争力发展状况分析 我国战略性新兴产业竞争力总体不断提升，但同时也存在着一些问题。利用各分类指标评价值的变化情况，可以对我国战略性新兴产业竞争力进行更为深入细致的分析，从而找出应对的策略。 4.3.1. 规模水平 整体上看，涉及的企业总体规模在不断增加。2012年，平均营业总收入为63.1亿元，2017年增加到112.3亿元，增长近2倍。同期平均总资产则由97.4亿元增加到177.6亿元。从权重看，两项指标的权重分别达到了0.1205和0.1312，远高于0.0714的平均权重，说明总体规模增加带来规模效应的不断释放成为企业竞争力提升的重要来源。 4.3.2. 管理能力 管理能力综合值逐年下降，说明企业的管理效率在不断降低。2012年，企业平均管理费用为6.93亿元，2017年达到13.58亿元，年均增长14.41%，高于营业收入12.23%的增速。同期销售费用占营业总收入平均比重也由7.55%上升至8.66%，增速到达15.34%。该两项费用随着企业经营规模的增加和市场的扩大出现增加是正常的现象，但超出收入的增长会造成效益的下降。同时，费用的增加反映的是企业内部运作协调和信息传递的不畅，这将会给企业未来发展带来严重阻碍。 4.3.3. 技术水平 技术水平综合评价值逐年增加，说明我国战略性新兴产业企业的技术水平、研发创新能力呈现不断上升趋势。对比其他指标可以看到，技术水平指标综合评价是所有指标中最高的。这一方面说明我国战略性新兴产业竞争力更多源自于企业技术上的深耕，另一方面说明在竞争日趋激烈的国际背景下，越来越多的企业已经意识到技术创新在市场竞争中的重要性。2012年，平均研发支出占营业总收入的比重为5.01%，2017年达到5.30%，同时，本科以上人员比重也从26.26%上升到30.97%，这些都为企业市场竞争力的提升提供了有力的保障。 4.3.4. 营运能力 营运能力的实质是企业以尽可能少、尽量短的资产占用，创造尽可能多的纯收入。总体看，我国战略性新兴产业企业营运能力呈现U型的波动变化(图2)。2013年达到高点后开始下降，2015年达到最低。此后开始逐步增加，近几年呈快速提升态势。从细分指标看，流动资产周转率和固定资产周转率综合评价值占总评价值比例达到90%以上，但存货周转率与应收账款周转率总评占比小于10%。说明企业在资金周转和资产流动性方面还有待进一步加强。 图2. 营运能力综合评价 4.3.5. 盈利能力 盈利能力是企业实现持续扩大再生产的重要保证。从综合评价值看，我国战略性新兴产业上市公司的盈利能力总体呈下降趋势。从细分指标看，仅企业销售毛利率略有上升，总资产报酬率和单位成本收入指数都出现下降(表3)。与其他指标对比，企业盈利能力均值仅高于管理能力，低于整体均值，说明我国战略性新兴产业企业整体盈利能力仍然偏弱，对企业竞争力的贡献度不高。因此，降低企业经营成本和制度成本，全面提升企业获利能力，是推动我国战略性新兴产业未来发展的重要内容。 Table 3 Comprehensive evaluation of profitabilit 年份 总资产报酬率 销售毛利率 营业总收入/营业总成本 2012 6.59% 28.86% 1.11 2013 5.93% 28.47% 1.08 2014 6.16% 28.70% 1.08 2015 5.41% 29.02% 1.07 2016 5.47% 29.59% 1.08 2017 4.46% 28.99% 1.06 年均增速 −7.52% 0.09% −0.88% 表3. 盈利能力综合评价 数据来源：Wind金融。