纵向数据（精选12篇）
纵向数据 篇1
纵向数据是指在不同时间点上, 对研究对象进行多次重复测量而获取的实验数据。由于每一个研究对象的多次观测间具有自相关性, 而且不同对象间的测量数据, 其分布通常存在差异, 因此纵向数据不满足传统线性模型关于样本独立和分布同质的假设。
对于纵向数据的分析, 主要有时间序列分析[1]、方差分析[2]和混合效应模型[3]等方法。其中时间序列分析方法适合于处理长序列的时间次序数据;方差分析方法适合于处理固定时点的纵向数据, 要求每一个研究对象具有相同数量的观测, 并且观测的时间间隔相同;混合效应模型则可以处理非固定时点的纵向数据, 它使用随机效应描述研究对象间的差异, 能够反映纵向数据的内部结构, 在社会科学、生物、金融[4]等领域得到广泛应用。
尽管混合效应模型的发展取得了很大成功, 但该模型将固定效应和随机效应均设定为线性, 这一假设不能充分描述出数据中各变量的交互关系。针对此问题, 提出了一种新的RE-BET (random effects bayesian estimation tree) 算法, 其基本思想是应用树形算法估计混合模型中的固定效应部分, 应用半参数贝叶斯方法估计模型中的随机效应部分, 以提高模型估值的准确性, 并改善小样本数据的随机效应参数估计问题。
1 混合效应模型
假设某个纵向数据集中包含n个实验对象, 任意编号为i的实验对象的观测记录为ni次, 则混合效应模型可以表示为
式 (1) 中i=1, …, n;Yi=[yi1, yi2, …, yini]T, 为ni×1的模型响应变量;Xi=[xi1, xi2, …, xini]T, 为表示固定效应变量;β=[β1, β2, …, βp]T, 为固定效应;Zi为ni×q矩阵, 表示随机效应变量;ui=[ui1, ui2, …, uin]T, q×1矩阵, 表示对象i的随机效应;εi为ni×1i的误差向量, 为便于计算, 通常假设ui~Nq (0, D) , εi~N (0, σε2Ini) ;实验中所有对象的观测总数量。
混合效应模型的参数估计过程通常采用基于最大似然估计的EM算法来实现[5]:将Yi视为已知的观测数据, 将未知的ui视为缺失数据, 完整的观测数据为 (Yi, ui) , 需要估计的参数为β、D和σε2。在EM算法的E步, 根据当前参数的估计值, 计算完整数据的似然函数期望;在M步, 通过最大化似然函数, 对参数的估计进行更新。通过多次迭代, 使得模型的参数估计逼近真实参数。
在式 (1) 中, 混合效应模型中的固定效应和随机效应与响应变量Yi之间被设定为线性关系, 但在实质上, 这种线性关系的假设是否恰当是未知的。如果将式 (1) 扩展, 可以得到如式 (2) 所示的模型
式 (2) 中, 任意函数f (Xi) 代替了混合效应模型中的固定效应部分Xiβ, 在这个框架下, 很多经典数据挖掘算法都可以用来估计函数f (Xi) , 包括树形算法、广义回归模型, 神经网络、支撑向量机等等, 这种扩展将提高模型发现和描述非线性关系和变量间交互效应的能力, 提高模型的预测性能。在式 (2) 中, 模型的随机效应部分Ziui仍然假定与Yi为线性关系, 使得模型可以反映出不同研究对象之间的差异性。
如前所述, 纵向数据的每一个研究对象i都拥有ni次观测记录, 而不同研究对象之间的观测存在差异性, 混合效应模型将这种差异性表达为随机效应。将式 (2) 变形, 如式 (3) 所示
可以看出, 随机效应Ziui项的存在是必要的, 否则Ziui项将被注入到模型偏差中, 导致Yi的估值的偏差变大。
对于如式 (2) 所表述的非线性混合效应模型, 文献[6]提出了一种MERT (Mixed Effects Regression Tree) 算法, 采用分类回归树 (CART) 对固定效应f (Xi) 进行拟合, 应用基于最大似然的EM算法估计随机效应ui以及εi。文献[7]独立提出了RE-EM (random effects/EM) trees算法, 其思想与MERT算法基本一致, 但采用了基于约束最大似然估计的EM算法对混合线性模型随机效应部分进行参数估计。
MERT和RE-EM trees算法采用EM算法进行参数估计, 其焦点参数的推断依赖于其他未知的参数的点估计, Raudenbush等人[8]证明, 当实验对象数量n较大时, 随着实验数据样本容量增加, 采用EM算法的参数的估值将收敛于参数的真值;但对于小样本数据, 参数估值可能相当不准确。因此, 这两种算法均不能很好地处理研究对象数量n较小时的数据。关于混合效应模型所需的样本容量, 目前尚没有定论, 文献[9]提出了30/30准则, 即要得到较可靠的估计, 数据至少要包括30个研究对象, 每个研究对象包括30个观测值;Menard[10]则建议研究对象数量n>100。
2 RE-BET算法
为了改善混合效应模型在小样本情况下的性能, Seltzer等人[11]应用完全贝叶斯方法对参数进行推断。根据贝叶斯观点, 观测数据是由某些未知参数定义的随机分布产生的, 对于每一个未知参数, 首先要确定先验分布, 然后将观测数据和先验分布联合起来, 产生在这一观测数据下的联合后验分布, 对于具体的未知参数的推断可以通过对其他未知量 (如辅助参数) 的所有可能值取平均数来得到, 贝叶斯方法充分考虑到了参数点估计的不确定性, 使焦点参数的估计更为稳健。
对于形如式 (1) 的模型, 假设已知后验联合分布, 如果要估计参数β, 则需要计算
在实际问题中, 很难得到贝叶斯后验分布的显式表示, 高维数据的数值积分计算也存在困难。文献[11]采用马氏链蒙特卡罗 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 方法成功解决了混合效应模型的参数估计问题。但该方法和EM算法存在同一个瑕疵:为便于计算, 假设随机效应为正态分布, ui~Nq (0, D) 。由于随机效应ui的分布实质上是未知的, 这一假定限制了模型对于现实数据的适应性。
为了改善这一问题, 文献[12]采用半参数贝叶斯方法对混合效应模型进行参数估计, 将随机效应的先验分布从参数分布扩展到非参数的Dirichlet过程分布, 并利用MCMC抽样法推断其后验分布, 以期获得更为稳健的估计结果。文献[13]将半参数混合效应模型应用于绵羊种群的研究。
与文献[6, 7]相比, 本文提出的RE-BET算法借鉴了文献[12]的思想, 在采用非线性混合效应模型框架, 应用树形算法估计模型的固定效应的同时, 应用基于Dirichlet过程分布的半参数贝叶斯方法估计模型的随机效应, 使随机效应的估计不局限于正态分布假设, 更好地适应现实数据。
下面对RE-BET算法中随机效应的估计过程进行说明。
由式 (2) 可知,
首先, 确定各参数的先验分布:
对于σε2, 令σε-2~gamma (a0, λ0) , 其中a0, λ0为gamma分布的形状参数和尺寸参数。
对于随机效应ui, 本文采用Dirichlet过程定义其先验分布。即:
式中随机效应ui的先验分布为G, 其分布为DP (M.G0) 。M为Dirichlet过程的聚集参数, G0为基础分布。本文假设G0=N (0, D) , 其中P (D) ∝constant。
在确定先验分布后, 计算各参数的后验分布
以表示树形算法对式 (2) 中f (Xi) 的估计, σε2后验分布为
随机效应ui的后验分布采用Polya urn构造进行推断。Polya urn构造是Dirichlet过程的一种构造方法, 其基本工作原理是首先从基础分布G0中抽取u1;然后抽取u2, 其中u2将以概率p1等于u1, 或以概率p0=1-p1从分布G0中抽取;当抽取u3时, u3以概率p1等于u1, 以概率p2等于u2, 以概率p0=1- (p1+p2) 从分布G0中抽取;以此类推, 其中概率pi由Dirichlet过程的参数决定。关于Dirichlet过程和Polya urn构造的详细解释请参见文献[14, 15]。
按照Polya urn构造的定义, 可以得到随机效应ui的后验分布如下[13]。
(1) 按照概率
(2) 按照概率
式 (6) 中
按照Polya urn的构造过程, 将具有相同ui的研究对象进行归类, 将形成k个聚类, 0<k<n。定义γ= (γ1, γ2, …, γk) 为聚类的值, 关于D的后验分布, 文献[13]证明:
在得到边际分布的显式表达式后, 使用Gibbs抽样对各参数进行后验估计。
完整的RE-BET算法描述如下。
1) 令m=0, 选择u (0) i、σ2 (0) ε、D (0) 的初始值。
2) 更新
3) 以为响应变量, 以Xi (i=1, …, n) 为预报变量, 采用树形算法, 如CART, 训练树模型, 用于拟合固定效应f (Xi) 。注意在树的训练过程中, 需使用全部数据, 而非只使用本研究对象的观测数据。
4) 根据式 (5) , 从中抽取σ2 (m+1) ε。
5.1) 根据式 (6) , 从中抽取u (m+1) 。
...
5.n) 根据式 (6) , 从中抽取un (m+1) 。
6) 根据式 (7) , 从中抽取D (m+1) 。
7) 令m=m+1, 回到第 (2) 步。不断重复这一过程, 直至生成的马氏链收敛到平稳分布。然后, 将生成链前面的m-1次数据作为预烧数据, 舍弃不用, 后面的m次迭代的数值保存下来作为各参数的后验样本。
按照Dirichlet过程的定义, 聚集参数M反映了对于E (G) =G0的先验信任, 当M→", G→G0。对于聚集参数M的选择, 可以依据先验信任程度人为设定, Pretorius[13]将M认为是随机变量, 令M~gamma (c0, d0) , 其中c0, d0为gamma分布的形状参数和尺寸参数, 并推导了M的后验分布公式, 详细说明请参见文献[13]。
3 数据实验
为了检验RE-BET算法的有效性, 将其应用于金属材料在自然环境的腐蚀预测研究, 所使用的数据选自青岛、舟山、榆林、厦门四地的海水腐蚀实验数据, 数据包含了以1、2、4、8、16 (10) 年为周期对15种牌号 (详见表1) 的低合金钢和碳钢在不同自然环境下的实验测量记录。数据记录有部分缺失, 每种牌号的材料分别有3~5条记录, 数据集样本容量为86个。随机抽取其中70个样本作为训练集, 其余作为检验集。
定义用于模型固定效应的变量 (Xi) 共8个, 为实验区 (Region, 全浸、潮差、飞溅) 、暴露时间 (Time, 年) 、平均温度 (Temperature, ℃) 、溶解氧 (mol·L-1) 、盐度 (Salt, g·L-1) 、p H值、流速 (mm·s-1) 、生物附着物 (%) ;用于模型随机效应的变量 (Zi) 共二个, 为暴露时间 (年) 和截距;模型的输出为试件的海水腐蚀速率 (μm·a-1) 。通过设置Zi, 考察不同牌号试件的海水腐蚀速率发展是否存在随机效应, 如何发挥影响。
由于缺少明确的先验信息, 对各参数采用了相对平坦的先验分布:令a0=1, λ0=0.001;M为聚集参数, 令M等于0.5、10、10 000以及采用文献[13]算法的估计值, 计算M估计值时设置c0=1, d0=0.001。
在实验中, RE-BET算法的Gibbs抽样过程运行10 000次, 将前5 000次迭代作为预烧期去掉, 对于后面的5 000次迭代, 每间隔5次抽取样本, 以消除相关性, 得到后验样本总数为1 000个, 在此样本基础上对各参数进行估计。采用Geweke等人[16]的方法检验马氏链的收敛性。如图1的“RE-BET”图所示, 各估计参数的Geweke值均在 (-1.96, 1.96) 范围之内, 可以认为马氏链收敛性是可以接受的。图2是关于腐蚀率模型的RE-BET树。
从图2中可以看出, 试验区、暴露时间、海水平均温度和盐度是低合金钢和碳钢在海水中腐蚀率的主要影响因素。表2报告了不同M值的截距和暴露时间变量的随机效应参数估计。
从表2可以看出, M=0.5时, 随机效应截距的方差为6 095.37, 暴露时间斜率的方差为26.24;M=10时, 这二个值为45 427.31和192.13;M=10 000时, 这二个值为49 093.90和206.16;M为估计值时, 这二个值为30 513.52和129.284。不同牌号材料的随机效应参数存在着明显的差异。因此对于本文的实验数据, 随机效应项的设置对于合理描述数据结构是有益的。
按照Dirichlet过程的定义, 较小的M值反映了对于基础分布的低信任度, 反之, 随着M值的增大, 随机效应将接近基础分布。在本文中, 按照文献[13]的方法, M的估计值为2.027, 反映了随机效应的估计分布与基础分布 (正态分布) 有较大的偏离。图3以15Mn Ti为例, 报告了随机效应密度函数估计的结果, 可以看出, 不同的M值, 对随机效应分布的估计影响很大。
图4报告了RE-BET算法在海水腐蚀数据集训练模型的时间。由于数据样本较小, CART训练和Gibbs抽样运行均较快, 迭代10 000次的时间为70.24 s。
CART算法可以用较小的运算代价训练可解释的模型, 在模型训练过程中同步完成预报变量的选择, 对于现实数据具有良好的包容性, 但该算法的预测结果具有较高的方差, 是一种不稳定的算法[17]。为改善这一问题, Friedman等人[18]提出了梯度提升机 (gradient boosting machine, GBM) 算法, 以分类回归树 (CART) 为基函数, 在提升过程中进行模型集成。
在RE-BET算法的基础上, 尝试应用GBM算法估计模型的固定效应部分, 为便于描述, 记为RE-BEBT算法。由于GBM模型通常需集成数千乃至数万个基函数, 如果结合Gibbs抽样过程, 计算所需要的时间十分庞大, 因此RE-BEBT算法借鉴文献[8]中的策略, 采用“one-step”的方式来实现计算。即在RE-BET算法的第 (3) 步中, 仅完成一次基于GBM的固定效应估计, 然后通过Gibbs抽样进行随机效应的估计, 固定效应估计不再进行迭代。
RE-BEBT算法的随机效应部分计算过程与RE-BET算法相同, 其固定效应部分的估计采用GBM算法, 该算法将输入变量与响应变量的累积相关性作为该输入变量的重要性指标, 结果见表3。
从表3可以看出, 暴露时间、试验区、平均温度和盐度是低合金钢和碳钢在海水中腐蚀率的主要影响因素。这与RE-BET算法的结果是一致的。通过计算偏依赖函数, GBM算法可以探索输入变量与响应变量之间的关系。图5报告了暴露时间、试验区等四个海水腐蚀主要影响因素的偏依赖函数。可以看出, RE-BEBT模型能够发现随暴露时间延长腐蚀率逐渐降低、飞溅区腐蚀率较高等规律[18]。
为了检验RE-BET算法的性能, 应用不含随机效应项的CART和GBM、MERT、REEM以及基于半参数贝叶斯方法的混合效应模型共5种算法在同样的数据集上训练模型并进行比较, 采用的模型性能指标为绝对预测偏差的均值mape (mean of absolute prediction error) , 定义为
式中m为数据集的样本容量, yi-yi*是实际值和模型预报值的偏差。
作为对比的算法, CART采用R程序 (3.1.1版) 的rpart包、GBM采用gbm包、REEM采用RE-EMtree包、贝叶斯混合线性模型采用DPpackage包。
海水腐蚀试验数据集中包含了定性变量和定量变量, MERT算法和本文提出的RE-BET等算法采用树形算法拟合模型的固定效应部分, 可以方便地处理这类混合数据。半参数贝叶斯方法估计混合线性模型参数时, 无法直接处理定性变量, 采用设置哑变量的方式进行处理, 其Geweke指标与RE-BEBT的Geweke指标一同报告于图1中, 各马氏链基本收敛。各算法的mape结果如表4所示。
从表4可以看出, MERT和REEM所训练模型在训练集中的mape指标低, 但在测试集的mape指标高, 表现出了较弱的泛化能力, 这可能是由于算法对于小样本数据处理的不适性造成的。在测试集上, RE-BET算法的mape指标比不含随机效应的CART模型减少了8.6%, 比基于半参数贝叶斯方法的混合效应模型减少了30.3%, 比REEM模型减少了22.8%, 比MERT模型减少了25.67%。而RE-BEBT模型在比较中表现出的性能最好, 其mape指标比不含随机效应的GBM模型减少了7.3%。
实验表明, 本文提出的RE-BET和RE-BEBT能够准确的描述和预测材料在海水中的腐蚀率, 模型具有较好的可解释性;通过与其他算法对比, 这二种算法表现出较好的性能, 在处理小样本纵向数据方面, 具有一定的优势。
4 结论
提出一种基于树形算法和贝叶斯估计的RE-BET算法:采用树形算法估计混合效应模型的固定效应;采用基于Dirichlet过程先验的贝叶斯方法估计混合效应模型的随机效应, 相对于传统的混合效应模型, 在现实数据分析中具有较好的灵活性和适应性。RE-BET及RE-BEBT算法可以合理描述纵向数据的结构, 性能优于不含随机效应的CART、GBM等算法, 比REEM、MERT等算法更适合小样本纵向数据的分析。将RE-BET算法应用于自然环境的腐蚀预测及类似领域是可行的。
摘要：混合效应模型是分析纵向数据的有效方法, 但模型的线性结构限制了其适应现实数据的能力。提出了一种RE-BET算法及其变形的RE-BEBT算法, 采用树形方法估计混合效应模型的固定效应, 可以自动选择重要变量, 能更好地发现和描述变量间关系;采用基于Dirichlet过程先验的贝叶斯方法估计混合效应模型的随机效应, 使模型可以适用于小样本数据。以低合金钢和碳钢的海水腐蚀数据为例, 通过与实验数据和其他算法的计算结果对比分析, 验证了RE-BET算法可行性和有效性。
关键词：纵向数据,Dirichlet过程,树形方法,腐蚀数据,贝叶斯
纵向数据 篇2
1、松散的联盟缺乏约束力。联盟的成员主体之间是平等了，除了在群情高昂的联盟成立伊始，除了作为发起人或带头大哥的“盟主”能短时间内号令联盟成员外，各成员基本上是各行其是;
2、竞争大于合作。利益的冲突是导致药店联盟“联而不盟”的主要症结。作为药店联盟的成员，在联合采购，管理输出等方面有着共同的合作需要。但作为药品零售主体，他们之间更多的是竞争关系。现在的联盟是以一定地域之内(通常是一个省)的若干单体药店或中小连锁结成联盟。这些联盟成员与其说有强烈的合作、抱团取暖的合作需求，倒不如说各药店之间有更多的市场竞争的现实更为贴切。首先是同属联盟成员的连锁药店，各自所辖的门店相互交叉、并肩而行是极大概率事件;其次是属于同一商圈，那种门对门、户对户的单体药店成员。他们之间的关系主要体现为较劲、抢客的竞争关系。在这种情况之下，联盟之内的同床异梦就不可避免。
由于存在诸多先天不足的客观要素，导致在信息共享、市场秩序的维护等方面都无法通力合作，
既然“横向联盟”容易导致联盟内部的“同床异梦”，那么不妨尝试“纵向结盟”。
通过“纵向结盟”，可能将产、供、销等产业链上的各个环节拴在一起，将医药工业企业、医药流通企业、医药零售企业结合起来，组成较为稳固的产业链纵向联盟。以克服横向联盟的先天缺陷。
1、这种纵向联盟之间没有明显的利益冲突。社会与市场分别赋予了工业企业、商业企业、零售企业以生产、配送、零售的不同市场职能，这些职能是互补的，而且是作为共生体而存在。
2、纵向连盟成员在结盟后可以各取所需，利益互补。首先，工业企业在市场覆盖、终端推荐、市场秩序等方面最为关注，而且很多事情自己本身无法主导必须假手于零售药店;其次，商业企业更关注于，配送规模、渠道增值、上下游供应链的稳定;再次，对于零售药店而言，关注药品的毛利空间、质量的可靠性、客流量等要素。如果有一个稳定的纵向联盟，可以同时解决供应链三方的各自诉求。
纵向的结盟其实在医药行业也并非新鲜事物。只是在药店联盟的高调氛围下，这种纵向结盟的实践被掩盖和忽略了。当然，有机会和筹码参与这种纵向供应联盟的，非大中型连锁药店和药店联盟莫属，否则无法获得游供应商的青睐。
鸡蛋纵向通风技巧 篇3
鸡舍纵向通风，就是将排气风机全部集中在鸡舍一端的山墙或山墙附近的两侧墙上(即污道端)，进气口则设在风机对面一端的山墙上或其附近的两侧纵墙上(即净道端)，以保证舍内风的流向趋于定向化。即气流沿鸡舍纵轴方向均匀地从鸡舍一端进入另一端排出。
一、鸡舍采用纵向通风有许多优点一是促进鸡群生产的稳定增产。据试验，采用纵向通风较横向通风每只鸡一个产蛋全程可增产0.5－1公斤。二是节约用电。纵向通风采用大型轴流风机。安装台教少，减少了风机维修量，一般可节约用电40－50％。三是鸡舍内小气候得到改善。纵向通风的鸡舍小气候均匀，杜绝了横向通风时冬季迎风侧蛋鸡产蛋率低；夏季背风侧(排风侧)蛋鸡产蛋少、死亡率高的现象。四是杜绝了鸡舍间的相互干扰。降低了鸡舍内的噪音。纵向通风鸡舍之间没有相互干扰。有利于卫生防疫。据测定，由横向通风改为纵向通风后，噪音由85分贝降至48分贝。五是有害气体和灰尘浓度大大降低。据测定，有害气体浓度降低3倍以上，空气中细菌数降低16倍，灰尘降低3倍。六是有效地降低舍内温度，炎热季节可降低舍内温度1－2℃。
二、实行鸡舍纵向通风必须注意一是排气风机要集中布置在鸡舍的污道区，风机之间的距离不少于0.5米，以防止在吸风一侧抽气风机的吸风面积不够而造成“抢风”。二是排风气机必须选用大中型农牧业专用轴流风机。进气口面积必须大于排气口面积。一般为2：1，为保证通风效果，除进气口外，其余门窗一律密封。使用风机前，先打开进气口再行启动，喂料时停止开风机，以防把料抽走。
纵向数据 篇4
山东电力集团公司(以下简称“集团公司”)自贯彻实施国家电网公司信息化SG186工程以来,在ERP系统项目主数据管理方面,按照国家电网公司要求,已完成基建业务主数据的统一规范工作,实现了项目编码、工作分解结构(WBS,Work Breakdown Structure)编码及架构主数据的标准化。国家电网公司为全面增强对信息系统的管控能力,强化信息化标准的制定和执行,提高项目管理的信息系统标准化数据准备到总部或集团公司数据中心ODS中,调用DXP接入服务Web Service进行数据交换,从而实现国家电网公司总部SG-MDM自动分发项目分类主数据、项目模板主数据、项目主数据状态到集团公司ERP系统,ERP系统反馈主数据同步结果、主数据抽取指令检查数据结果到SG-MDM(见图1)。程度,组织开发了主数据管理应用系统(SG-MDM,SG-Master Data Management),要求网省公司根据《项目主数据纵向数据交换规范》完成ERP系统接入SG-MDM,实现项目分类等主数据的标准的自动分发功能,满足国家电网公司主数据标准统一管理的需求。
集团公司ERP办公室项目组根据国家电网公司有关文件要求开展项目主数据接入工作。ERP系统与SG-MDM间采用纵向级联技术,利用数据交换平台(DXP,Data Exchange Platform)进行数据交换。交换业务数据前,SG-MDM、ERP系统将各自业务数据准备到总部或集团公司数据中心ODS中,调用DXP接入服务Web Service进行数据交换,从而实现国家电网公司总部SG-MDM自动分发项目分类主数据、项目模板主数据、项目主数据状态到集团公司ERP系统,ERP系统反馈主数据同步结果、主数据抽取指令检查数据结果到SG-MDM(见图1)。
1 实现方法
1.1 集团公司ERP系统项目主数据接入环境准备
1.1.1 DXP环境准备
1)提供DXP应用服务器IP地址;
2)提供开发程序使用的JMS消息队列名称及端口号;
3)提供数据传输地址;
4)提供监听JMS消息的地址及用户名、密码。
1.1.2 ODS环境准备
1)提供ODS数据库连接IP地址及端口号;
2)创建项目主数据接入服务登录ODS的用户名及密码;
3)配置项目主数据接入用户的SID(Security Identifiers)。
1.2 ERP系统开发配置实现交互信息的接收、处理与发送
1.2.1 开发配置ERP系统相关接口程序
根据项目主数据接入的内容,ABAP主要开发了项目主数据(项目分类、项目模板)数据同步、项目主数据状态同步、同步结果反馈、接收抽取指令及抽取数据反馈等接口程序。
1.2.2 集团公司ERP系统接收SG-MDM数据
SG-MDM分发项目分类、项目模板、主数据状态等项目主数据及校验数据质量的抽取指令等数据到总部ODS交换表中,调用总部DXP接口,触发数据交换,把数据从总部ODS交换到集团公司ODS中,同时通过DXP发送JMS通知消息。
集团公司ERP系统以SAP中间件XI(Exchange Infrastructure)作为集团公司SAP系统与其他信息系统间数据、流程交互的平台。XI通过监听集团公司DXP的JMS消息队列,判断集团公司ODS有无收到SG-MDM下发的新数据。当监听到JMS队列里的消息变化后,通过配置的XI通道“CC-JMSDXPSend-PS-JHY”,将JMS消息队列中的XML格式的消息指令发送到在SAP ECC中开发的“调度RFC”并解析,获取SG-MDM下发新数据的ODS表号,触发对应接口的RFC函数。各RFC函数根据“调度RFC”解析出来的表号,到ODS数据库对应的表中读取下发的新数据,保存到SAP ECC系统中的用户定制中间表中。
1.2.3 集团公司ERP系统处理SG-MDM分发的数据
ERP系统项目主数据接口程序发现分发到集团公司ODS中的主数据与本地数据的对比结果有差异时(比较主数据的版本号大小),将分发的主数据存放到ERP系统用户定制中间表中(当收到多条完全一致的主数据时,主数据接口将不再重复写入中间表),并将“项目主数据更新已接收,请及时处理”的通知发送到SAP SBWP-工作台的收件箱中,通知相关业务人员。
业务人员通过开发的SAP ECC前台功能,查询新接收的项目主数据并判断是否有必要更新到ERP系统中。若该主数据属于集团公司业务管辖范围,则操作SAP ECC系统前台界面,对主数据进行相应的新增、更新、删除等操作,将项目主数据更新到ERP系统中。
1.2.4 集团公司ERP系统向SG-MDM反馈数据
集团公司ERP系统向SG-MDM反馈的信息包括分发项目主数据同步处理结果和项目主数据状态同步处理结果,以及根据SG-MDM分发的项目主数据抽取指令,从本地抽取主数据相关指令数据反馈给SG-MDM。
1)反馈项目主数据、项目主数据状态同步结果。ERP系统成功地从集团公司ODS取得SG-MDM分发的项目主数据,存入SAP ECC中间表后,系统在“主数据同步反馈自建表”中自动生成数据同步反馈记录。“项目主数据、项目主数据状态同步”接口调用“同步结果反馈”接口,将主数据同步反馈自建表内容写入集团公司ODS对应表,并调用DXP发布的Web Service触发数据交换,反馈接收成功消息。
SG-MDM通过监听总部DXP JMS消息队列,得知有新的数据送达后,主动从总部ODS中读取集团公司ERP系统反馈的项目主数据、主数据状态同步结果,对数据进行相关的存储和分析处理。
2)发送抽取指令反馈数据。ERP系统接收到总部SG-MDM分发的数据抽取指令并存放到SAP ECC中间表后,根据指令中的逻辑表达式抽取系统中的相关指令数据。数据抽取接口将相关指令数据写入集团公司数据中心ODS相应表中。同时,SAP ECC通过调用集团公司DXP提供的Web Service将写入的ODS表号消息上传至DXP,发送JMS消息。
SG-MDM通过监听总部DXP JMS消息队列,得知有新的数据送达之后,主动从总部ODS中取得ERP系统发送的抽取指令提取的数据,对数据进行相关的存储和分析处理。
2 实施过程中出现的主要问题及解决方法
在集团公司ERP系统与国家电网公司总部SG-MDM主数据贯通的调试过程中,出现问题较多的是根据下发的抽取指令提取本地数据进行反馈的环节。主要有以下几方面:
1)当一条抽取指令对应多条指令数据时,ERP系统发送数据、数据接收反馈成功,但SG-MDM收到的数据不完整。
解决方案:ERP系统为每一条记录生成唯一的GUID。
当一条抽取指令对应ODS中多条记录时,因ODS数据表不提供ID编号,致使回写ODS反馈表时,多条记录共用一个数据抽取指令原有的ID编号,数据读取时却只能正确识别一条编号记录。因此,修改程序,使每条记录必需对应唯一的ID,即调用Oracle的标准ID生成函数systemgui为每一条记录产生唯一的GUID。回写ODS时调用SYS_GUID()函数生成ODS必需的GUID字段。
2)SG-MDM同一天发送多条抽取指令时,ERP系统出现同一指令反馈多次的情况。
解决方案:在程序中增加抽取指令是否已执行验证。
根据国家电网公司下发的标准,ERP系统从ODS数据中心抽取指令表中读取指令是以年月日为判断条件的,没考虑具体时间段判断。ERP系统通过监听JMS通知队列,判别出抽取指令已到达后,主动从集团公司数据中心ODS取得抽取指令。当SG-MDM同一天发送多条抽取指令时,ERP系统每接收到一条JMS消息,都会从ODS抽取指令表读取同一日期所有指令,因而造成重复提取反馈。因此在“主数据同步指令数据抽取”接口程序中加入抽取指令是否已执行的验证,对抽取指令进行检查,如果抽取指令已经存在于指令中间表中,则表示该条指令已经处理过,不再处理;否则进行处理,按照抽取指令进行数据抽取并反馈。
3)ERP系统执行抽取指令未能抽取到相应的数据时,SG-MDM接收的反馈不正确。
当ERP系统执行SG-MDM下发的抽取指令,未能从系统中提取到相应指令数据时,原开发程序不向ODS相应反馈表中写任何数据,此时SG-MDM调用ODS相应数据表内容就不正确。所以,修改空记录回写程序,即使本次运行无符合条件数据,也要将空的结果集返回给ODS。
解决方案:增加内容为空的记录写入ODS相应“SAP主数据抽取数据表”进行反馈。反馈信息中具体数据为‘N/A’,“MD-COUNT”字段为0,“BATCHIN-DEX”字段为“1/1”。
4)当抽取指令是以时间段为条件进行抽取时,抽取结果有误。
解决方案:修改数据抽取时间段逻辑。
例如,抽取指令是:抽取2010/03/01 08:00:00至2010/09/06 00:00:00之间分发的数据。原逻辑是抽取满足以下2个条件的数据:日期为2010/03/01-2010/09/06,时间为08:00:00-00:00:00。结果无法抽取到数据。
因此,修改为以下逻辑,即抽取满足以下任一条件的数据:当数据日期=2010/03/01时,时间>=08:00:00;当数据日期=2010/09/06时,时间<=00:00:00。
当数据日期介于2010/03/01与2010/09/06之间时,抽取结果正确。
3 实施效果
通过集团公司ERP系统与国家电网公司总部SG-MDM项目主数据纵向贯通的实施,实现了国家电网公司总部SG-MDM对项目分类、项目模板、项目主数据状态等主数据标准的自动分发功能,以及集团公司ERP系统对国家电网公司分发的项目主数据的接收、处理结果的反馈功能。达到了国家电网公司总部SG-MDM与集团公司ERP系统两级项目主数据通过DXP纵向数据交换平台纵向贯通的目的。
同时,总结出以下注意事项,供今后实施同类项目时参考。
1)数据中心ODS的数据表中,若每条记录不会自动产生ID编号,ERP系统向ODS数据表写数据时,每条记录信息必须包括唯一的ID编号,以保证ERP系统向数据中ODS写入数据的正确性。
2)若根据要求,ERP系统从数据中心ODS读取反馈数据的时间条件是年月日,则在ERP系统侧增加读取数据是否重复的判断功能,保证反馈数据的正确性。
3)ERP系统向SG-MDM正确传输空记录的方法是,在ODS数据表中创建一条无主数据内容的记录,其中具体数据为‘N/A’,“MDCOUNT”字段为0,“BATCH-INDEX”字段为“1/1”,保证回写数据的完整性。
4)时间段的判断逻辑为:(ZPSCJRQ>开始日期AND ZP-SCJRQ<结束日期)OR(ZPSCJSJ>=开始时间AND ZPSCJRQ=开始日期)OR(ZPSCJSJ<=结束时间AND ZPSCJRQ=结束日期)。
4 结语
纵向快速移动训练教案 篇5
训练目的：使学生掌握眼球纵向移动的方法，提高阅读时的注意力，和加快阅读的速度。
训练方法：
①眼睛睁大，口闭拢。眼晴离训练图约30～40厘米。
②自我暗示：头不动，眼球动。
③头部保持不动，眼球进行扫视移动，时间为30秒，按箭头的.指向依次经过从上到下的10个圆点记为一次，按照方法反复练习。
④进过训练，使学生的眼球移动速度逐渐加快，集中注意力，提高阅读速度。
训练项目：8字快速移动训练
训练目的：使学生掌握眼球8字移动的方法，提高阅读时的注意力，和加快阅读的速度。
训练方法：
眼睛睁大，口闭拢。眼晴离训练图约30～40厘米。
自我暗示：头不动，眼球动。
头部保持不动，眼球进行扫视移动，时间为30秒，按箭头的指向依次经过从上到下的4个圆点记为一次，按照方法反复练习。
“纵向进步”才是创新 篇6
几乎所有伟大的创业家和投资家都一致认为，创业者和创新者应首先具备的、最重要的素质是一种充满激情的理想主义精神。美国红杉资本资深合伙人莫瑞茨曾如此描述他心目中创业家最重要的素质：“清楚的思想，与人清楚沟通的能力，心目中伟大的愿景，他坚信自己踏上了值得毕生为之奋斗的伟大征程。这是所有伟大创业家所具备的最典型的共同特征，他们创造了人类历史上令人惊叹的公司。”
硅谷著名创业家和投资家彼得·蒂尔更是将理想主义精神强调到近乎极端的程度。对于创业者和创新者的精神世界和现实生活，蒂尔具有独特的感受和理性认知，他深知他们是人类社会中一个不平凡甚至“怪异”的少数群体。创业家和创新者极富个性、各呈异彩，却有一个惊人的共同点，那就是雄心或野心。他们坚信自己能够创造全新的科技、产品、服务和商业模式，坚信自己能够引爆革命性和划时代的变革，坚信自己能够改变世界，改变人类生活。如果说有史以來的伟大创业家和创新者有一个共同的基因，这个基因就是雄心和野心，就是豪情和斗志，就是改变世界改变人类的梦想和理想。
正是基于这个认识，蒂尔对当今美国和世界的创新和创业表达了强烈的批评、抱怨或不满。他认为绝大多数创新者和创业家已经失去了伟大的雄心和梦想，视野过于狭窄，愿景过于谨慎，所做的事情只不过是重复别人已经和正在做的事情，而不是立志引爆真正革命性的变革，超越同侪，超越时代。蒂尔批评当今绝大多数创业家和创新者不是试图重新发明车轮或颠覆车轮，而只不过是努力让现有车轮跑得更快一点儿。他们不是立志去解决真正困扰人类的重大课题或难题，而只不过是发明几个新的游戏、新的APP。蒂尔心目中创业和创新的当代英雄是谁呢？是马斯克。他认为只有马斯克构想的特斯拉汽车和太空探索工程才是真正意义上的创新和创业，而绝大多数自诩为创新和创业的人只不过是模仿和抄袭，重复那些几乎所有人都能做的事。
从创业和创新者的“雄心”出发，蒂尔将其分为两大类：一类是“横向进步”，一类是“纵向进步”。所谓横向进步，主要就是模仿和抄袭，只能算作创业;纵向进步才是真正的超越和创新。他认为当今世界绝大多数所谓的创新和创业都是横向进步，也就是将已有的科技、产品、服务和商业模式照搬或引进到其他地方。另一方面，他认为新兴市场国家的发展或所谓经济全球化，主要是横向进步。蒂尔心目中真正重要的创新是纵向进步，他心目中渴望类似阿波罗载人登月工程和曼哈顿计划那样富有想象力和创造力的创新项目。
借用蒂尔的一句话说，“纵向进步的超越和创新，才是真正的创业和创新”。
纵向数据 篇7
国内外关于农业产业链纵向协作的研究成果丰富,特别是对农户选择纵向协作模式的行为及其影响因素的研究从种植业、林业到畜牧业、从农户视角到企业视角、从普通农产品到高附加值农产品、从理论探讨到应用研究、从定性分析到定性与定量结合分析等均有覆盖,为开展在农业产业链纵向协作领域的学术研究打下很好的基础。Hobbs[1]根据英国苏格兰东北部100户肉牛养殖户调研数据实证分析了交易成本对纵向协作的影响。江波和吴秀敏[2]认为产业链管理的战略目的是建立整体优势的纵向协作,资产专用性、不确定性和交易的频率均影响农户对纵向协作形式的选择,其中资产专用性影响最大。周曙东和戴迎春[3]以江苏省生猪产业为例,对养殖户采用合同生产方式的意愿进行了实证分析。孙艳华[4]通过分析江苏省431户养殖户调查数据发现,当假定农户可以自由选择垂直协作形式时,其生产合同形式选择意愿最高,其次是合作社。户主自主权、卖鸡次数、家庭纯收入、与鸡贩子关系等因素对养鸡户选择生产合同和合作社模式具有负影响,养殖规模、专门养鸡人数、卖鸡难度、非农收入、与贷款者关系、风险态度等对生产合同和合作社选择具有正影响。应瑞瑶和王渝[5]、姚文和祁春节[6]分别论证了交易成本对养猪户和茶农垂直协作模式选择意愿的影响。唐琼琼[7]的研究表明,影响菇农选择协作方式的主要因素是生产经营特征和交易特征,包括销售难易、省内市场了解度、销售价格公平度、运输困难度以及货款结算方式。乔娟和宁攸凉[8]将交易成本划分为信息成本、谈判成本和监测成本,通过建立多元Logit模型论证,结果表明节约交易成本是养猪场户选择紧密契约的重要诱因。程燕[9]研究中国啤酒大麦产业纵向协作,Logit模型结果表明文化程度、家庭务农人数、啤麦收入占家庭收入比重、啤麦播种面积、价格有保证、付款有保证、收购者声誉七个因素对麦农与麦芽企业的纵向协作意愿是显著的正影响,而来自收购商的信息对农户与企业的纵向协作意愿有显著的负影响。吴学兵等[10]研究结果表明,养殖规模、户主身份及风险偏好、对疾病防控的难易程度、是否拥有固定关系客户、市场价格波动程度及户主对市场信息掌握程度等因素显著影响养猪场(户)纵向协作形式选择。应瑞瑶等[11]、刘增金等[12]运用纵向协作理论分别对农户清洁生产关键点、生猪养殖场(户)参与猪肉可追溯体系意愿等进行了研究。就羊绒产业而言,运用纵向协作理论工具对羊绒产业进行系统研究目前还处空白阶段。由此可见,对我国羊绒产业链纵向协作问题进行较为深入的分析探讨显得尤为重要和紧迫。因此,本文基于纵向协作理论假说,利用内蒙古、山西96户农牧户问卷调查数据,通过构建多元Logistic模型,分析农牧户产业链纵向协作模式,探讨其选择意愿及影响因素,研究影响农牧户纵向协作模式选择意愿的因素,旨在为促进羊绒产业链发展和纵向协作程度的政策制定提供相关理论参考依据。
1 理论模型与研究假说
1.1 理论模型
从经济学角度看,基于“理性经济人”的假定,农牧户追求的是,在既定约束条件下,期望效用最大化。因此,农牧户选择某种垂直协作模式主要取决于他选择该种模式得到的期望效用与其他模式能得到的期望效用的比较。只有选择的该种纵向协作模式的期望效用高于其他垂直协作模式的期望效用时,农牧户才会选择该种垂直协作模式。
农牧户面临k种纵向协作模式选择时,第i个农牧户选择第j种纵向协作模式时获得的效用可以表示为:
如果农牧户选择了模式j,那么有理由认定其获得的效用高于其他任何选择。因此,可以从概率意义上研究不同选择的效用比较,即确定选项j对应的效用大于其他选项对应的效用的可能性:
与其他纵向协作模式相比,农牧户是否选择该种纵向协作模式的期望效用受农牧户个人特征、家庭特征、生产经营特征及交易成本特征等因素影响。
1.2 研究假说
基于国内外相关研究成果和经济理论基础,结合中国羊绒产业链纵向协作模式,针对影响农牧户纵向协作模式选择意愿的因素,主要有6个方面。
1)个人特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。郭红东和蒋文华[13]的研究证实户主的文化程度对农户参与合同生产等纵向协作模式具有显著性影响。本文选择户主年龄和受教育程度两个指标进行分析。养殖户年龄越大,接受新事物的能力越低,参与合作社、合同等新型纵向协作模式的可能性越小;受教育程度越高,对合作社、协会、书面合同等的认知度越高,选择合作社、合同等紧密型纵向协作模式的可能性越大。
2)风险特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。Kliebenstein和Lawrence[14]研究证实农户使用合同型纵向协作模式的主要目的在于减少风险。可见,农户的风险承受能力也会影响纵向模式的选择意愿。厌恶风险的农牧户风险承受能力最低,偏好风险的农牧户风险承受能力最高。风险承受能力越高,越有可能选择风险较大的市场交易模式。
3)家庭特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。Duval和Biere[15]研究结果显示,农业收入、非农就业显著影响了小麦生产者选择合同生产的行为。本文选择家庭特征变量中的家庭纯收入和兼业化程度两个指标来分析。家庭纯收入较高农牧户,风险承受力较强,因此,选择风险较大的市场交易模式的概率较大。同理,兼业化程度越高,选择市场交易的概率越大。
4)生产经营特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。根据周曙东和戴迎春[3]的研究,养殖规模对生猪养殖户垂直协作形式选择具有正向影响。一般来说,在相同资源禀赋的条件下,养殖规模越大,固定资产投资越多,面临的风险越高,农牧户越倾向于选择能够规避风险的产业链纵向协作模式。此外,随着养殖年限的增加,农牧户养殖经验越丰富,应对生产经营风险的能力更强大,因此,市场交易模式的选择概率更大。
5)交易成本特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。国外学者Hobbs[1]相关研究表明,交易成本主要包括交易前的信息成本、交易中的协商谈判成本和交易后的监督成本等。信息成本越高,农牧户越倾向于选择信息不对称性越弱的合作社、合同型纵向协作模式;协商谈判成本越高,农牧户越倾向于无需讨价还价的合同型纵向协作模式;监督成本越高,农牧户越倾向于选择付款及时有保证的纵向协作模式。
6)人际关系特征对绒山羊养殖户纵向协作模式选择意愿有影响。孙艳华[4]的研究结果表明,与鸡贩子的关系和贷款者的关系对农户垂直协作选择医院影响显著,吴学兵等[10]的研究也显示,是否拥有固定关系客户显著影响养殖场(户)纵向协作形式选择。考虑到农牧户间的协作效应(如农牧户为了节约交易成本,有可能把羊绒直接卖给自己的亲戚朋友或熟悉的羊绒商贩等),农牧户对收购商贩是熟人或亲戚的重视程度也有可能影响到农牧户纵向协作模式的选择意愿。家庭成员中有人担任过或正在担任村或村以上干部与普通农户相比,更容易获得有关政府扶持政策等方面的信息,且具有更大的人际关系优势,从而影响到农牧户羊绒产业链纵向协作模式的选择意愿。
2 研究方法
2.1 数据来源
本研究的农牧户数据来自国家绒毛用羊产业技术体系产业经济研究团队2014年对内蒙古和山西绒山羊养殖农牧户进行的问卷调查。内蒙古和山西是我国主要的羊绒产区,其中内蒙古是我国最大羊绒主产区,2013年两省区羊绒产量分别达到7 901t和787.20 t,两省区的羊绒总产量占全国羊绒总产量的47.96%,仅内蒙古羊绒产量就占全国羊绒总产量的43.62%。山西省地处太行山脉,以山区居多,适宜养殖绒山羊,近年来,该省绒山羊产业发展较快。因此,被调查省区羊绒产业发展情况能够代表目前中国羊绒产业的基本情况。
为了客观地反映被调查省区羊绒产业现状,在每个省区选择绒山羊养殖较为集中的县(旗),具体包括内蒙古的鄂托克前旗和鄂托克旗、山西的隰县和兴县,在每个县(旗)选取2个乡(镇、苏木),每个乡选取1-2个村(嘎查),在每个村(嘎查)根据绒山羊养殖情况选取样本农牧户15户。调研过程中,采用逐一入户调查的方式,受访农牧户都是户主,因而调查结果具有较高的科学性和可信度。本次调研合计回收101份调查问卷,剔除纵向协作意愿不明确的5份问卷,有效样本率为95.05%。
2.2 模型构建
当解释变量是离散的,对于三级及以上类别且类别之间无序次关系的,可以用多元Logistic模型[16]。因此,本研究采用多元Logistic模型来分析农牧户纵向协作模式选择意愿影响因素。其数学表达式为:
式中:Pij表示第i个农牧户选择j种垂直协作方式的概率。xi与βj均为k+1维向量,即:
根据农业产业链纵向协作模式发展实际,本研究只考察农牧户面对三种纵向协作模式(市场交易、合作社、契约协议)选择其一的概率,分别用Pia,Pib,Pic表示,并分析影响因素。
为消除模型中的不确定性,本研究以“市场交易”为参照系,将选择市场交易的概率作为对照选择,进行标准化,即令βj=(0,0,0,…,0),则:
从性质上看,最大似然法能够保证得到具有一致性的参数估计结果及其统计量,因而是更为可取的模型估计方法[17]。故采用最大似然估计方法可以找出影响系数的方向和程度。
本研究运用Stata12.0统计分析软件对样本数据进行多元Logistic回归处理。
2.3 变量确定
已有相关研究表明,影响农牧户纵向协作模式选择意愿的因素有很多,本研究根据前文所提出的研究假设,主要从个人特征、风险特征、家庭特征、生产经营特征、交易成本特征、人际关系特征等角度来确定可能影响农牧户纵向协作模式选择意愿的解释变量(表1)。
3 结果与分析
3.1 描述性统计分析
纵向协作模式中选择意愿最高的是书面合同模式,有34.65%的农牧户认为与加工企业建立纵向协作关系有利于确保羊绒销源、稳定羊绒收入,因此他们愿意选择与加工企业签订书面合同的方式销售羊绒(表2)。位居第二的是合作社模式,29.70%的农牧户有意愿选择该纵向协作模式。农牧户表示自己个体的养殖规模不大且资金实力较弱,选择合作社模式参与纵向协作,有利于将分散的小规模养殖集中起来,提高组织化程度和集体议价能力。此外,合作社还能为个人贷款提供信贷担保。虽然目前市场交易模式仍是中国羊绒产业链纵向协作最主要的模式,但农牧户的选择意愿并不强烈,农牧户比例仅为13.86%。这可能是由于市场交易模式中存在严重的信息不对称,羊绒贸易商压级压价现象较为普遍,而农牧户获取羊绒市场信息的能力较弱,因此在交易中处于弱势,收益无法保障。还有4.95%的农牧户没有特定的选择意愿,具体采取哪一种模式要视实际情况中给出的价格来定。
3.2 纵向协作模式选择意愿影响因素分析
从模型估计结果可以看出,在模型1的解释变量中,年龄、养殖年限和家庭成员是否担任村干部对因变量的影响显著(表3)。在模型2的解释变量中,兼业化程度、养殖年限、信息可获得性以及收购者是熟人或亲戚的重要性对因变量的影响显著。
个人特征变量中年龄对农牧户选择合作社型羊绒产业链纵向协作模式有显著的负向影响,对于契约协议模式的选择没有影响。模型1的结果表明,年龄在10%置信水平下显著,作用方向为负向影响,与预期结果方向一致。即相对于市场交易模式,户主年龄越大,选择参与合作社模式的可能性越低。这可能是因为养殖户年龄越大,养殖观念越传统守旧,接受新事物的能力越低,因此参与合作社型纵向协作模式的可能性越小。而年龄对于契约协议模式的选择意愿没有影响,但从作用方向看,也呈负向影响。
家庭特征中兼业化程度对农牧户选择契约协议型羊绒产业链纵向协作模式有显著的负向影响,对于合作社模式的选择没有影响。模型2的估计显示,兼业化程度的变量通过10%置信水平,其系数为负,与理论预测的影响方向吻合。与市场交易模式相比,农牧户兼业化程度越高,农牧户选择契约协议模式的可能性越小。这可能是因为农牧户兼业化程度越高,风险承受力较强,因此,选择风险较大的市场交易模式的概率较大。
生产经营特征中养殖年限对农牧户选择纵向协作模式有显著地负向影响。模型1的估计结果显示,养殖年限变量通过了10%置信水平的检验,系数为负,与理论预期一致。模型2的估计结果显示,养殖年限变量通过了5%统计水平的显著性检验,影响方向也与预期一致,对农牧户选择契约协议具有负向影响。与市场交易模式相比,农牧户绒山羊养殖年限越长,选择合作社模式或契约协议模式的可能性越小。对此可能的解释是,养殖年限越长,农牧户年龄越大,养殖观念越保守,因此,采用合作社或契约协议等新型纵向协作模式可能性就越小。
注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的置信水平。
交易成本特征中信息可获得性对农牧户选择契约协议型羊绒产业链纵向协作模式有显著的负向影响,对于合作社模式的选择没有影响。模型2的估计结果显示,信息可获得性变量通过了1%统计水平的显著性检验,系数为负。与市场交易模式相比,农牧户获取羊绒价格及其市场供求信息越容易,农牧户选择契约协议模式的可能性越小。这与理论预期的影响方向相符。这主要是因为,农牧户获取羊绒价格及其市场供求信息越容易,信息搜寻成本越低,根据交易成本理论可知,农牧户选择交易自由的市场交易模式的概率越大。
人际关系特征中家庭成员是否担任村干部对农牧户选择合作社型羊绒产业链纵向协作模式有显著的正向影响,对于契约协议模式的选择没有影响;收购者是熟人或亲戚的重要性对农牧户选择契约协议型羊绒产业链纵向协作模式有显著的正向影响,对于合作社模式的选择没有影响。模型1结果表明,变量“家庭成员是否担任村干部”通过显著性检验统计量在5%的水平,其系数为正,与理论预测的影响方向相一致。与市场交易模式相比,家庭成员中有人担任过或者正在担任村或村以上干部的农牧户更倾向于选择合作社模式。这可能是因为,合作社一般由村委会带头或养殖大户带动成立,家庭成员中有人担任过或者正在担任村或村以上干部的农牧户与没有人担任村干部的农牧户相比,和村委会或养殖大户关系更为熟络,人际资源掌握更丰富,因此,参与合作社模式的可能性更高。模型2结果表明,变量“收购者是熟人或亲戚重要性”在统计量5%的水平下显著,其影响方向为正,同理论预期相一致。与市场交易模式相比,认为收购者是熟人或亲戚越重要的农牧户,选择契约协议模式的可能性越高。对此可能的解释是,收购者是熟人或亲戚,契约协议履约的可能性更大,因此,农牧户认为收购者是熟人或亲戚越重要,选择契约协议模式概率越高。
4 结论与政策建议
4.1 结论
书面合同模式是目前农牧户选择意愿最高的一种纵向协作模式,有34.65%的农牧户愿意选择与加工企业签订书面合同的方式销售羊绒。位居第二的是合作社模式,29.70%的农牧户有愿意选择此模式。与市场交易模式相比,年龄、养殖年限对农牧户选择合作社模式有负向显著影响,家庭成员是否担任村干部有显著的正向影响,兼业化程度、养殖年限、信息可获得性对选择契约协议模式有显著的负向影响,收购者是熟人或亲戚的重要性对选择契约协议模式有显著的正向影响。
结合中国羊绒产业发展的实际情况,为促进羊绒产业链发展,一方面要加强绒山羊养殖户与羊绒加工企业的纵向协作,促进合同型、合作社型乃至纵向一体化型等纵向协作模式的发展,逐步发展二者成为真正的利益共同体;另一方面要完善政府对龙头企业、合作社等产业链相关主体的扶持政策,引导农牧户选择组织效率更高的纵向协作模式。
4.2 政策建议
第一,针对农牧户对书面合同和合作社有较强的选择意愿,而实际生产中书面合同较为缺乏、合作社组织较为羸弱的问题,一方面政府应通过贷款优惠、税收减免、技术服务等支持政策,扶持合作社发展,并通过典型示范带动、经验交流探讨、参观学习效仿等方式,促其朝良性化、常态化、纵向协作紧密化方向发展;另一方面,支持、鼓励加工企业寻求养殖基地,根据“企业-基地-养殖户”的利益联结机制促进企业与养殖户纵向协作,加深加工企业与产业源头的联系。此外,针对大多数农牧户对书面合同模式较为陌生的现实,建议政府加大对书面合同型纵向协作模式在优势产区的宣传,引导农牧户参与书面合同型纵向协作。
第二,针对年龄、养殖年限对农牧户选择合作社模式,兼业化程度、养殖年限、信息可获得性对选择契约协议模式有显著的负向影响,而当前从事绒山羊养殖的农牧户年龄普遍偏大、受教育程度偏低,导致养殖观念较为传统落后,对合作社和契约协议纵向协作模式接受程度与参与积极性不高等问题。建议政府加强宣传教育,通过开展专题讲座等方式逐步改变农牧户传统观念,使其通过加入合作社、协会或者与加工企业签订契约协议参与到产业链纵向协作中来。此外,目前羊绒产业生产规模小、经营分散的状况,不仅增加了农牧户生产销售风险,无形中也增加了交易成本,对开展产业链纵向协作不利。政府应继续扶持标准化规模养殖场发展,鼓励养殖基础好、积极性高的农牧户创建标准化、规模化示范场,引导规模养殖场参与纵向协作。
第三,针对家庭成员是否担任村干部对农牧户选择合作社模式、收购者是熟人或亲戚的重要性对选择契约协议模式有显著的正向影响,而目前羊绒产区存在合作社投入力度不足、加工企业违约现象较为普遍等问题。政府应引导村委会牵头成立合作社或协会,充分发挥乡村干部的组织协调作用,逐步提高农牧户的合作意识;同时加强对加工企业、合作社违约行为的监管,制定约束其行为的相关规章制度,增加其违约风险,使其能自觉履约,强化农牧户对契约协议模式的信心。
摘要：产业链纵向协作有利于优化资源配置,降低交易费用,提高整链效益。目前,我国农业产业链纵向协作已经形成了市场交易模式、契约协议模式、合作社模式、纵向一体化模式等多种模式。基于纵向协作理论假说,利用内蒙古、山西养羊户调研数据,运用多元选择模型,分析农牧户产业链纵向协作模式,探讨其选择意愿及影响因素。结果表明,农牧户纵向协作模式选择意愿最高的是书面合同模式,所占比例为34.65%。与市场交易模式相比,年龄、养殖年限对农牧户选择合作社模式有负向显著影响,家庭成员是否担任村干部有显著的正向影响,兼业化程度、养殖年限、信息可获得性对选择契约协议模式有显著的负向影响,收购者是熟人或亲戚的重要性对选择契约协议模式有显著的正向影响。研究表明,年龄、养殖年限、兼业化程度、信息可获得性、家庭成员是否担任村干部以及收购者是熟人或亲戚的重要性等因素显著影响农牧户纵向协作模式选择意愿。为此,建议政府通过扶持合作社发展、鼓励加工企业养殖基地建设、加强宣传教育、引导村委会牵头成立合作社或协会以及加强对加工企业、合作社等违约行为监管等方式提高农牧户参与纵向协作的积极性。
纵向数据 篇8
关键词：经济增长,空间关联性,Moran’s I指数,纵向阶段性,横向差异性
一、经济活动空间关联性的统计分析方法:Moran’s I指数
经济活动空间关联性的统计分析逐步受到应有的关注[1~8]。空间统计探索检验方法包括空间直方图、盒子图、分位数图和系列空间自相关指标。最常用的空间自相关指标是Moran指数(Moran,1950)和G系数(Ord&Getis,1995),这里具体只介绍前者。用Moran’s I度量目标变量的空间相关性分为全局指标(global Moran’s I)和局部指标(local Moran’s I),前者用于验证整个研究区域某一要素的空间模式,后者用于分析整个大区域中,局部小区域单元上的某种现象或属性值与相邻局部小区域单元上同一现象或属性值的相关程度。Global Moran’s I的定义是:
Local Moran’s I的定义是:
其中,n是空间单元总数,xi,xj为目标变量x在地区i和j的观测值,x是变量x的平均值。wi j是二元相邻权重矩阵的元素,当地区i和j边界相连接时,wi j的值为1,否则即为0。由I和Ii的公式及二者的关系可知,Local Moran’s I所测量的内容与Global Moran’s I类似,都是变量x在地区i和j的空间相关性。I和Ii的取值在-1~1之间[5]。
Global Moran’s I的统计意义:若各地区间变量x对应的经济行为是空间正相关的,则I的数值应当较大;若负相关则较小。当目标区域数据在空间区位上相似的同时也有相似的属性值时,空间模式整体上就显示出正的空间自相关性且有聚集现象;而当在空间上邻接的目标区域数据不同寻常地具有不相似的属性值时,就呈现为负的空间自相关性;零空间自相关性出现在当属性值的分布与区位数据的分布相互独立的情况。
Local Moran’s I的统计意义:当Ii=0时,表明地区i的属性值xi与所有相邻地区j的属性值xj不相关,地区i的目标变量x对应的经济行为不受相邻地区影响,不存在空间依赖性;当为Ii正值时,表明地区i的属性值xi与所有相邻地区j的属性值xj是正相关关系,有相似的属性;当Ii为负值时,表明地区i的属性值xi与所有相邻地区j的属性值xj是负相关关系。
值得注意的是Local Moran’s I值的总和与Global Moran’s I有一个倍数(r)关系:I=r×Σni=1Ii。Global Moran’s I能描述经济变量整体的空间自相关模式,但不能反映具体各地区的空间依赖情况,或与整体模式不同的地区,而Local Moran’s I为分析各地区的情况提供了信息。另外,标准化的经济变量与空间滞后经济变量的Local Moran散点图(四个象限)还能够显示不同的局部空间关联性。一般地,在空间经济计量建模之前需要检验判断地区间的空间相关存在与否,主要的检验方法包括Moran’s I检验、最大似然LM-Error检验及最大似然LM-Lag检验等空间效应检验来进行(Anselin1988)[9~10]。
二、指标选择、数据来源与Moran’s I指数
为了用Moran’s I指数区域经济增长的自相关性,这里从省级市区和地级市区两个层面选择经济增长指标。省级市区经济增长的指标包括1978—2007年国内生产总值GDP、第三产业国内生产总值GDP3和人均国内生产总值GDPP,地级市区经济增长的指标包括2000—2006年人均国内生产总值GDPP和人均国内生产总值的自然对数Ln GDPP。数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编1949—2004》、《中国统计年鉴2006—2008》和《中国区域经济统计年鉴2001—2007》。Moran’s I指数用Geoda095i空间统计软件进行计算,空间权重矩阵选取一阶的空间邻近权重(Contiguity Weight)矩阵。
(一)1978—2007年省级市区经济增长的Moran’s I指数
1978—2007年省级市区GDP、GDP3和GDPP的Moran’s I指数分别用GDP_MI、GDP3_MI和GDPP_MI表示,计算结果如表1所示,趋势变化如图1所示。表1中的Moran’s I指数如果在区间[0.10,0.20]、[0.20,0.40]和[0.40,0.50],统计显著性检验就分别达到0.10、0.05、0.01的水平。
(二)2000—2006年地级市区经济增长的Moran’s I指数
2000—2006年地级市区人均国内生产总值GDPP和人均国内生产总值自然对数Ln GDPP的Moran’s I指数可进行全国整体与分地带的计算。其中,考虑到行政区划的变动,地级市区的样本数分别为:全国31省市区336个,东北3省36个,东部10省市87个,中部6省82个,西部12省区131个。Moran’s I指数的计算结果如表2所示。
三、区域经济增长的空间关联性分析
区域分工演进推动了经济活动的区域聚集和空间关联,对这一过程的深入理解可以从区域经济增长的空间自相关性方面进行定量分析。
改革开放三十年来,中国省级市区经济增长的Moran’s I指数明显表现了变化的阶段性。Moran’s I指数GDP_MI、GDP3_MI和GDPP_MI都有长期增大和短期波动的现象,从图1可以直观地看到比较短的和比较长的波动周期,如果按照三个阶段划分,那么可以表现为1978—1991年、1991—2003年和2003—2007年这三个较长的波动周期。回顾几十年的历程,这与重大的经济发展战略与政策的实施基本一致。例如,在20世纪90年代开始推进社会主义市场化进程、深化城市改革,在新世纪初全面推进区域统筹协调发展、加入世界贸易组织推进经济国际化。当然,其中也能够折射国际政治、经济形势变动的影响。值得注意的是,Moran’s I指数GDP_MI、GDP3_MI的变动基本上是同步的,而且1995—2003年间GDP3_MI大于GDP_MI。GDPP_MI的长期增大趋势最为明显,1986年首次赶上GDP3_MI,在1986—1995年间紧跟GDP3_MI,到了1996—2003年间有一个高位回落和上升的过程,最终在2004年明显超过GDP_MI、GDP3_MI两者。
在加入WTO过渡期,中国地级市区经济增长的Moran’s I指数既表现了一定的纵向变化,又表现了明显的横向差异。这里Moran’s I指数的纵向变化(普遍增大)是非常明显的,恕不赘述。下面就Moran’s I指数的横向差异予以简要分析。虽然Moran’s I指数的计算受到样本大小的影响,但是从地级市区样本大小相近的东部10省市(87个)和中部6省(82个)两大地带来看,人均国内生产总值GDPP和人均国内生产总值自然对数Ln GDPP的Moran’s I指数都是东部10省市远远大于中部6省。而且,尽管西部12省区有131个地级市区,对应经济增长指标的Moran’s I指数都比东部10省市的要小一些。另外,东北3省36个地级市区经济增长指标的Moran’s I指数除了Ln GDPP在2003—2005年大于中部6省以外,其余情况的Moran’s I指数横向来看都是最小的,这恰好显示了用Moran’s I指数测度经济活动空间关联性的优越性和局限性。总之,经济发达的地带经济增长的空间关联性明显要强于经济欠发达的地带。
基于以上分析可以看出,深入进行区域经济活动空间关联性的定量分析,既能够为时空特征整合的经济统计建模提供方法支持,又能够为全面推进区域经济协调发展、协同演进提供决策的数据支持,具有一定的理论意义和实践价值。
参考文献
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[9]Anselin L.Spatial econometrics:methods and models[M].Dordrecht,Kluwer Academic Publishers,1988:1-13.
课堂的纵向提问 篇9
思维的出发点与问题之间是由浅入深、由易至难、由因到果的叫顺向提问。例如, 初读课文, 有哪些词语你不理解? (扫清理解的障碍) ———再读课文, 你认为哪些词句最能表现……? (从语言文字入手理解内容) ———你能用一句话说说课文写了什么? (整体理解、概括课文) 著名特级教师于永正在指导学生观察、描述人物外貌, 并以自己为例写《于老师印象记》时, 由于是借班上课, 他针对学生对他充满好奇的心理提问:“你们想了解什么?想问老师什么?”顺应学生思维发展, 引向观察、描述人物外貌的学习目标。
2. 反问
思维的出发点与问题之间是由果到因的叫反问。针对学生的回答或思维现状反问。例如, 你怎么知道……?请你说说为什么这样认为?特级教师李吉林在教学《麻雀》时, 引导学生分析句子“他不能安然地站在高高的没有危险的树枝上”。“老麻雀站的是高高的、没有危险的树上, 既然是没有危险, 又为什么不能安然地站在树上?”通过这样一问, 把之所以得出这样结果的原因连结起来, 搞清楚问题的来龙去脉。正话反问的功能在于培养学生的批判性思维和逆向思维。例如, “猫的表现这样古怪, 作者好像不太喜欢这只猫吧?”这种提问易引起学生讨论, 教师从中发现问题, 导向目标。
纵向垄断协议解析 篇10
“进行同一种贸易活动的人们甚至为了娱乐或消遣也很少聚集在一起, 但他们聚会的结果, 往往不是阴谋对付公众便是筹划抬高价格。”
亚当·斯密在《国富论》中的上述经典描述正是属于反垄断法中的垄断协议的情形。垄断协议即卡特尔, 也称为联合限制竞争行为, 禁止联合限制竞争制度是各国反垄断法三大基本实体制度之一。由于联合限制竞争行为的反竞争性质非常明显, 因此禁止联合限制竞争行为制度一般是反垄断法中最受关注、制裁也最严厉的部分。
垄断协议是两个或两个以上企业, 订立旨在妨碍、扭曲、限制竞争或贸易协议、安排、共谋、默契、协同行动等, 相互约束各自的经济活动, 形成联合力量, 对局外企业或中小企业的经济活动加以约束, 从而限制生产和投资、固定价格、瓜分市场等。它从市场行为上导致消灭或减少竞争。大多数国家将垄断协议作为最严重的竞争违法行为。
所谓联合限制竞争行为, 就是指两个或两个以上的企业, 采取协议或默契等形式, 共同对特定市场的竞争加以限制的行为。相对于垄断状态而言, 联合限制竞争属于垄断行为;相对于滥用市场支配地位和企业集中等结构性垄断行为而言, 联合限制竞争属于非结构性垄断行为;相对于滥用市场支配地位在多数情况下由单个企业所实施, 联合限制竞争则总是由双方或多方所实施, 因此它又被称为共同行为或联合行为。
垄断协议的分类
垄断协议可以从不同的角度加以分类。从参与联合限制竞争的企业之间的相互关系来看, 它可以分为横向垄断协议和纵向垄断协议。从联合限制竞争的内容来看, 它可以分为价格型垄断协议和非价格型垄断协议。其中横向垄断协议和纵向垄断协议是基本的分类。
横向垄断协议是指两个或两个以上因生产或销售同一类型产品或提供同一类服务而处于相互直接竞争中的企业, 通过共谋而实施的限制竞争行为。《反垄断法》第13条规定的即为横向垄断协议。
纵向垄断协议是指两个或两个以上在同一产业中处于不同阶段而有买卖关系的企业, 通过共谋而实施的限制竞争行为。其主要类型有维持转售价格、搭售、独家经营、独占地区以及其他限制交易方营业自由的行为。纵向垄断协议规定在《反垄断法》第14条。与横向垄断协议不同, 纵向垄断协议不是发生在直接竞争者之间, 它一般是非竞争者之间达成的协议, 对于生产的社会化、经济的协调发展具有一定的积极意义, 如保证产品或服务质量、企业声誉以及消费者安全, 消除免费搭车现象, 促进售后服务, 增强不同品牌的同类商品间的竞争等, 它对竞争的危害相对于横向限制来说较小, 因而它在各国受到的管制程度也较小, 往往要区分不同的类型而分别对待。一般说来, 对大多数纵向垄断协议是采取合理性的具体分析方法的, 它们获得豁免的可能性也比较大。
现实经济生活中, 横向垄断协议的违法性较为明显, 企业在经营中一般均会注意尽量予以避免。对于纵向垄断协议, 由于大多体现为上下游企业之间关于转售价格的约定, 而很多企业为了达成市场销售目标或维护统一的销售政策, 与分销商约定转售价格是常见的经营行为。根据我们对反垄断法的理解和处理实际争议问题的经验, 对纵向垄断协议进行以下解析, 希望能够对企业遵循反垄断法有所助益。
纵向垄断协议概述
在实践中, 纵向垄断协议主要是指经营者限定交易相对人转售价格的协议。《反垄断法》生效之前, 适用的法规是国家发展和改革委员会2003年6月18日颁布、自2003年11月1日起施行的《制止价格垄断行为暂行规定》。
《制止价格垄断行为暂行规定》第5条规定:“经营者不得凭借市场支配地位, 在向经销商提供商品时强制限定其转售价格。”其中“限定其转售价格”包括固定转售价格、限定最低转售价格和限定最高转售价格三种情况。
《反垄断法》第14条规定:“禁止经营者与交易相对人达成下列垄断协议:
(一) 固定向第三人转售商品的价格;
(二) 限定向第三人转售商品的最低价格”。
8月1日之前制定的反垄断法实施细则将会对其中的相关问题进行具体规定。
今年8月1日前, 有效法律规定是《制止价格垄断行为暂行规定》第5条。根据该条规定, 只有具备市场支配地位的经营者实施的限定转售价格行为才构成违法, “限定其转售价格”包括固定转售价格、限定最低转售价格和限定最高转售价格三种情况。其构成要件包括:
(1) 经营者具备市场支配地位;
(2) 交易对象为经销商;
(3) 实施固定转售价格、限定最低转售价格和限定最高转售价格三种行为之一。
今年8月1日后, 有效法律规定是《反垄断法》第14条。根据该条规定, 实施限定转售价格行为不以经营者是否具有市场支配地位为前提, 限定转售价格包括固定转售价格和限定最低转售价格两种, 限定最高转售价格不再构成违法行为。《制止价格垄断行为暂行规定》第5条因与《反垄断法》第14条规定不一致, 根据《立法法》有关法规效力等级的规定, 今年8月1日后以《反垄断法》第14条规定为准。根据《反垄断法》第14条及适用合理原则的反垄断法原理, 其构成要件包括:
(1) 交易对象为交易相对人 (包括经销商在内) ;
(2) 实施固定转售价格、限定最低转售价格两种行为之一;
(3) 客观上造成了排除、限制市场竞争的影响。
《反垄断法》第十四条解析
去年8月30日颁布、将于今年8月1日实施的《反垄断法》第十四条是关于纵向垄断协议的规定。
第十四条禁止经营者与交易相对人达成下列垄断协议:
(一) 固定向第三人转售商品的价格;
(二) 限定向第三人转售商品的最低价格;
(三) 国务院反垄断执法机构认定的其他垄断协议。
纵向协议是指在生产或者销售过程中处于不同阶段的经营者之间 (如生产商与批发商之间、批发商与零售商之间等) 达成的协议。由于纵向协议的经营者之间多数为不具有竞争关系的上下游经营者, 《反垄断法》第十四条对纵向垄断协议界定为经营者与交易相对人之间达成的排除、限制竞争的协议。
相互之间没有竞争关系的经营者之间的纵向协议, 除少数涉及价格的协议外, 多数不会排除、限制竞争, 因而不属于反垄断法所规制的垄断协议。比如, 生产商与销售商签订的在一定区域内的独家销售协议, 其排除了在该区域其他销售商销售该生产商生产的该种商品的行为, 实际上排除了品牌内的竞争;但另一方面, 该协议并不能排除其他生产商与其他销售商签订独家销售协议, 因此, 独家销售协议虽然排除了品牌内的竞争, 但没有排除甚至加剧了品牌间的竞争, 并最终使消费者受益。考虑到多数纵向协议对竞争的危害不向横向协议那么直接或者明显, 实践中许多国家对其采取合理分析原则。但是, 对涉及价格内容的纵向协议, 多数情况下采取本身违法原则。涉及价格内容的纵向协议主要包括:
1.固定向第三人转售商品的价格。固定转售商品价格协议, 与横向垄断协议中的固定价格协议一样, 是最为严重的反竞争行为。
2.限定向第三人转售商品的最高价格或者最低价格。限制最高转售价格, 即限制了销售商的涨价幅度, 有利于保护消费者利益。同时, 也可以使销售商在最高限价和批发价或者出厂价之间竞争。因此, 许多国家对其采取合理分析原则, 通过分析该协议是否排除、限制竞争而判断是否属于垄断协议。而限制最低转售价格, 不利于保护消费者利益, 因此, 许多国家对其采取本身违法原则, 将其作为反垄断法规制的对象。
《反垄断法》第十四条只对涉及价格的纵向垄断协议类型作了规定, 即固定向第三人转售商品的价格和限定向第三人转售商品的最低价格。同时, 考虑到实践中情况非常复杂, 本条第 (三) 项规定了兜底条款, 即授权国务院反垄断执法机构可以对本条列举之外的纵向协议是否属于本法规定的垄断协议作出认定。对此, 将可能在未来有关反垄断法实施细则中予以确定。
纵向垄断协议的豁免
垄断协议的豁免, 是指经营者之间的协议、决议或者其他协同行为, 虽然有排除、限制竞争的影响, 但该类协议在其他方面所带来的好处要大于其对竞争的不利影响, 因此法律规定对其豁免, 即排除适用反垄断法的规定。豁免制度是利益衡量的结果, 即从经济效果和对限制竞争的影响进行利益对比, 在“利大于弊”时, 对该垄断协议排除适用反垄断法。
纵向限制竞争协议对于市场交易和经济发展还是具有其明显的积极意义的。首先, 这种协议更加有利于推动企业进入市场, 尤其是在推动企业进入外国市场方面。如果一个国家的商品或者服务要进入另一个国家的市场, 生产商一般需要花费比进入国内市场更大的投资, 包括支付克服一些国际贸易中存在之风险的花费, 等等。而生产商通过和销售商订立纵向限制竞争协议则可以为企业进入外国市场提供一定的保障, 减少进入市场的成本。其次, 这种协议可以减少生产商和销售商的成本。生产商在一定地域内给个别销售商独家销售产品的权利, 使该企业努力推销这种商品, 尽量减少商品的运输成本和交易成本, 防止了其他销售商搭便车的行为, 这样对生产商、销售商和消费者各方都是有利的。再次, 能够实现转售价格的稳定, 客观上保护了消费者的利益。纵向限制竞争协议的一种重要表现形式为供应商对销售商的转售价格进行限制, 这种纵向的价格限制协议有利于防止价格在销售过程中的过分抬高或暴涨, 对稳定市场秩序、保护消费者利益都是有力的。最后, 纵向限制竞争协议有助于提高商品的售前、售后服务和相关服务的质量。所以, 中国也规定了对纵向垄断协议的豁免制度。
《反垄断法》第十五条规定对以下垄断协议予以豁免:
1.为改进技术、研究开发新产品的。改进技术、研究开发新产品, 可以提高生产率, 有利于经济发展和消费者利益, 所以本项规定为上述目的达成的垄断协议可以豁免。
2.为提高产品质量、降低成本、增进效率, 统一产品规格、标准或者实行专业化分工的。统一产品的规格、标准, 主要是指经营者对各种原材料、半成品或者成品在性能、规格、质量、等级等方面规定统一要求, 使商品之间具有可替代性和兼容性;实行专业化分工, 是指经营者发挥各自专长, 分工协作, 使他们从生产多种商品的全能型企业转变为专门化企业, 由此实现经济合理化。
3.为提高中小经营者经营效率, 增强中小经营者竞争力的。相对于大企业, 中小企业处于弱势, 在竞争中处于不利地位。
4.为实现节约能源、保护环境、救灾救助等社会公共利益的。节约能源、保护环境、救灾救助等涉及社会公共利益的行为, 有利于社会的持续发展, 有利于人民群众的利益。
5.因经济不景气, 为缓解销售量严重下降或者生产明显过剩的。这主要是针对特定经济时期作的规定。在经济不景气时, 市场会严重供大于求, 造成销售量大幅度下降, 出现生产大量过剩现象。在这种特定情况下, 对经营者达成的限制产量或者销量等垄断协议予以豁免, 有利于避免对社会资源造成巨大损害, 有有利于避免造成大量失业, 有利于经济的恢复。
6.为保障对外贸易和对外经济合作中的正当利益的。对外贸易和对外经济合作主要是指商品的进出口和劳务输出等活动。
7.法律和国务院规定的其他情形。对于其他情形, 有赖于在未来的反垄断法实施细则中予以明确。
对于纵向垄断协议, 大多体现为上下游企业之间关于转售价格的约定, 企业为了达成市场目标或维护统一的销售政策, 互相约定转售价格是常见的经营行业。
相关链接:
反垄断立法12年艰难历程
·1994年, 由商务部负责起草和调研工作, 被列入第八届全国人大常委会立法规划。
·1998年, 再次被列入第九届全国人大常委会立法规划。
·2003年12月, 全国人大常委会又将该法列入十届全国人大立法规划。
·2004年, 国务院将该法列入立法计划。
·2005年2月, 《反垄断法》又一次被全国人大常委会列入立法计划。
·2005年12月, 商务部称《反垄断法》修改审查已获较大进展。
·2006年6月7日, 国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议, 讨论并原则通过《中华人民共和国反垄断法 (草案) 》
·2007年8月30日, 第十届全国人大代表会常务委员会第二十九次会议表决通过了《反垄断法》。
学会纵向展开议论（上） 篇11
议论文的纵向展开议论，一般采用递进式结构。其特点是后一层在前一层的基础上加深论证，论证内容之间环环相扣，构成层层深入的关系。所以议论文的纵向展开议论能体现作者思维的缜密，论证的深度，能使文章更灵活，更具个性化色彩。
技法梳理：
一个话题，应如何纵向展开呢？
最基本的做法是：阐述总论点，分解出几个分论点；再把每个分论点扩展为一个部分，各个分论点、各个部分之间，要有一定的内在联系；把每个分论点细分为几个小论点，每个小论点扩展为一段，各个小论点之间，各个段落之间，也要有一定的内在联系。
这样，全篇议论的逻辑关系便体现出来了，并且相应地形成了议论文的严谨结构和完整体系。
具体有三种操作模式：
一、运用追问法形成三段论式
方法：议论文最基本的思路就是提出问题，分析问题，解决问题，我们若采用这样的思维结构文章，即对所要论述的论题追问“是什么”“为什么”“怎么办”，形成“三段论式”结构，就可以使对问题的剖析如层层剥笋，步步深入。这样的文章结构尤其适合运用于探讨一个需要深入的问题，层层推进，最后探得精髓，文章自然就有了说服力。其模式如下：
引论：（提出论点和论题）
本论：
分论点——回答是什么（概念）
分论点——回答为什么（原因）
分论点——回答怎么办（方法）
结论：（照应全文）
这种结构的“是什么”，即可理解为提出问题，它指明问题的实质和类别，或明确论述的范围，或直接提出中心论点，也可以是对论述对象作必要的解释、说明等；“为什么”，论证目的和原因；“怎么办”，论证方法和途径；“怎么样”，论证效能和结果。一般来说，一篇文章不会同时论述这四个方面的问题，大多是择其一、二作为重点来论述，其他方面简略处理或一笔带过，甚至不提。例如从“为什么”与“怎么办”的角度论述，这两部分可以并重，也可以有所侧重。一般说来，如果道理简单，显而易见，无须详加论证，就可在“怎么办”上多做文章；相反，则可在“为什么”上多花笔墨。
语言标志：层与层之间可用“XX是……”“为什么呢”“怎么办”“该怎么做”“如何做到……”“……会怎样”“有什么好处”等等，表示层间的纵向拓展。
例如《要钻牛角尖》：
1.什么是“钻牛角尖”：对任何事情，哪怕是极细小的事情，都采取认真钻研的态度。（是什么）
2.搞学问“钻牛角尖”才会有所成就，搞科技“钻牛角尖”才会有发明创造。（为什么）
3.“钻牛角尖”要有认真的态度，要有锲而不舍的精神，要掌握科学的方法。（怎么办）
4.发扬“钻牛角尖”精神会多出成果，多造就人才。 （会怎样）
上述四方面都涉及，但可选择一、二方面重点展开论述。
再如“要居安思危”的论证思路：
1.提出观点：我们应懂得居安思危。
2.论证分析。
（1）只有懂得居安思危，我们才能常备不懈。
（举例论证：刘翔/刘璇/比尔盖茨等）
（2）只有懂得居安思危，一个集体才能更有竞争力，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
（举例论证：海尔集团/广州丰田凯美瑞/国美/苏宁）
（3）只有懂得居安思危，国家才能长治久安。
（举例论证：商纣灭亡/《谏太宗十思疏》/《阿房宫赋》/清政府闭关锁国/改革开放）
3.怎么办，总结全文。
写作该文时侧重“为什么”，其下三个分论点由浅入深，从小到大。
也就是说在单独阐述某一方面或两方面时，可利用“分解法”让结构成为“层进式”。
二、运用分解法显示层进式
方法：将中心论点按一定的逻辑顺序分解成几个分论点，然后依次议论。分解方式有：由小到大、由原因到结果、由点到面（也可相反）由简单到复杂、由轻到重、由特殊到一般、由浅入深、由表及里、由具体到抽象；还可由可能性说到必然性等等。文章的各个层次，即各分论点之间应环环相扣，步步深入。
语言标志：各层间过渡可使用表示递进的语言作标志。如“还；也；不但（不仅、不只、不止、不单）……而且（并且、甚至、也、还）；不但不（不但没）……还（反而）；况且；尚且……何况……” “首先、其次、再次、最后”等，从而显示论点之间的递进关系。如：
中心论点：跳出规则的方框
分论点1.跳出规则的方框，可以帮助你登上人生的顶峰。
分论点2.跳出规则的方框，可以推动人类社会进步。
（分论点关系是从小到大）
论题：在困难面前
分论点1.要承认困难，因为困难无处不在，无时不有。
分论点2.要不怕困难，因为困难像弹簧，你强它就弱。
分论点3.要分析研究困难，千方百计地战胜困难。
（分论点关系是由浅入深）
话题：美
分论点1.美可以是天生丽质。（列举各种自然美）
分论点2.美更是自信风度。（体现各种生命状态）
分论点3.美更应是奉献精神。（将观点深化）
（分论点关系是由表及里，再深化）
三、运用挖掘法展开四层次式
方法：一般来说，一种倾向、一个观点的形成都有其历史的原因、当下的原因。探讨挖掘这些原因，即由现象到本质，用新的观点深化对某种社会现象的认识，或抨击时弊，或倡导新风，或提出建议，或阐明事理。行文时，我们可以这样展开：摆出社会现象——分析其危害（或好处）——深挖其产生根源——指出解决问题的办法。这样的深入挖掘，纵向议论，一定能写出有深度的文章来。
语言标志：各层间过渡可运用下列语言作标志：“……现象比比皆是”“有什么危害呢”“有什么好处呢”“究竟是什么原因呢”“如何做到呢”“该怎么做呢”等。
如《由音乐选秀节目泛滥想到的》是这样安排论证结构的：
1.摆现象：近年来音乐选秀节目泛滥。
2.析危害：一味地模仿与盲从，使大多数选秀节目收视惨淡。
3.挖根源：盲目跟风、迷失自我。
4.指办法：坚持自我，才是在现代社会竞争中胜出的唯一出路。
作者由“音乐选秀节目泛滥成灾”这件家喻户晓的事说开去，对社会生产和文化生活中的盲目跟风现象进行了分析并指出其危害，既为人们敲响了警钟，又为迷茫中的人们指明了出路，思路清晰，见解深刻。
这种采用由此及彼，由近及远，由浅入深，由易到难，由特殊到一般，或由一般到特殊的逻辑思路展开论证，把上面的两种论证技巧很好地结合了起来，体现出纵式层进结构。
总之，层进式议论文在结构上可以形成如下通用模式：
引子：运用起兴、名言、诗句、典故等引出论题。
论题：明确提出观点、看法，既承前文又为下文张本。
论证：由小到大、由局部到整体、由浅入深地进行论证，如从自然到人生、由个体到社会、由文学到哲学。
办法：提出实现的措施或解决问题的方法，最好联系现实来谈。
效果：可以展望未来或预测前景，也可以表明态度。
尾声：或呼吁、或劝诫、或警示，或重申论题的意义。
在实际写作中，我们或重点展开“论证”，或详细提出“办法”，或不惜笔墨展望未来，都可借用上面所讲技巧。
学以致用：
一、运用追问法为论题“谈风度”列提纲。
答：
二、运用分解法给论题“谈嫉妒”写三个分论点。
答：
三、运用挖掘法为文章《给爱一点空间》列一四层式结构提纲。
答：
共建和谐纵向人际关系 篇12
在初中生当中，与小王有着类似经历的同学还有不少，出现这样的心理问题，是由于不良的人际关系造成的。在学校里，学生与老师产生矛盾是很正常的，可是，一些同学把这种平常的矛盾人为扩大，认为是很严重的事，进而推断出老师从此不会公平对待自己的结论，结果在心理上造成了难以承受的巨大压力，从而产生逃避、厌学心理。这是非常不可取的。案例中的小王，面对矛盾，他和他的家长没有正视问题、认真思考解决的办法，却选择了逃避，试图通过转学的方式回避矛盾。殊不知，转学并没有解决问题，不仅如此，转学后，小王不得不面对陌生的人际关系，当同样的矛盾再次发生时，他依然没有解决矛盾的能力，结果必然出现行为上的进一步退缩———再次以转学来回避矛盾。这最终导致小王避无可避，惧怕、拒绝上学。
中学阶段的青少年，正处在一个转型期，正在经历由儿童成长为成人的转变。在这段时期，同学们的心理日趋成熟，独立意识逐渐增强，有强烈的“成人感”，越来越感到自己是“大人”了，开始从“听话道德”向“平等道德”过渡，要求从大人的约束中解放出来，强调自主、自由的空间，对老师、家长婆婆妈妈式的说教及过度的关心会产生反感，个别学生甚至会出现顶撞老师的现象，甚至对学校、社会产生反抗情绪。然而，同学们此时的心理还不成熟，还存在着心理发展的另一面———依赖性。随着年龄的增长，同学们想独立，但对一些难以处理的问题还需要父母和老师的帮助或指导，诸如与同学、朋友的关系，学习方式上的困惑等。
在从儿童向成人转变的转型期，同学们的独立意向、主体意识是十分强烈的，但同时又缺乏必要的知识与能力。这一是因为目前学校教育在培养学生的独立能力方面重视不够，二是因为传统的家庭关系中，父母一般也不鼓励子女过早独立。调查表明，有相当部分的家长要求子女“只要能上大学，什么事都可以不管”，所以造成了许多同学生活上的依赖性，出现了“饭来张口，衣来伸手”“只管学习，不管其他”的不正常现象。因此，老师和家长在注重分数、成绩的同时，更应该有意识地培养学生的自立能力，让他们做到自己的事情自己办，逐步消除依赖心理。
学生与老师出现矛盾主要是因为双方的交流不够，老师对学生不了解、不理解、不信任，使学生产生了对抗心理。中学时期，老师仍然是学生心目中公正的代表，他们希望得到来自老师的关心、理解与爱。如果老师缺乏理解、耐心与爱心，不能以热情的态度给予学生指导帮助，反而横加指责，学生则会失望。更有甚者，有些老师对学生缺乏尊敬、贬低学生价值的不良态度，更会给学生的心理造成严重的创伤。中学生，因为心理的不健全，往往会病态地感知这一切，这种情况下，他们的心中会觉得压抑，从而产生消极情绪，导致师生关系日趋紧张。