短期关系(共7篇)
短期关系 篇1
1. 成本习性及其分析
成本习性即成本性态,指在一定条件下成本总额的变动与特定业务量之间的依存关系。这里的业务量可以是生产或销售的产品数量,也可以是反映生产工作量的直接人工小时数或机器工作小时数。成本按习性可划分为固定成本、变动成本和混合成本三类。
1.1 固定成本
固定成本,是指其总额在一定时期和一定业务量范围内不随业务量的增减而发生变动的那部分成本。属于固定成本的主要有按直线法计提的折旧费、无形资产摊销、保险费、管理人员工资、办公费等。在一定的范围内,单位固定成本将随产量的增加而逐渐变小。固定成本可进一步细分为约束性固定成本和酌量性固定成本两类:
(1)约束性固定成本,属于企业”经营能力”成本,是企业为维持一定的业务量所必须负担的最低成本,如厂房,机器设备折旧费、长期租赁费等。企业的经营能力一经形成,在短期内很难有重大改变,因而这部分成本具有很大的约束性。
(2)酌量性固定成本,属于企业”经营方针”成本,是企业根据经营方针确定的一定时期(通常为一年)的成本,如广告费、宣传费、开发费、职工培训费等。
应当指出的是,固定成本总额只是在一定时期和业务量的一定范围(通常称为相关范围)内保持不变。
1.2 变动成本
变动成本是指其总额随着业务量成正比例变动的那部分成本。直接材料、直接人工等都属于变动成本,但产品单位成本中的直接材料、直接人工将保持不变。与固定成本相同,所以,变动成本也存在相关范围。
1.3 混合成本
有些成本虽然也随业务量的变动而变动,但不成同比例变动,这类成本介于固定成本与变动成本之间,称为混合成本。混合成本按其与业务量的关系又可分为半变动成本和半固定成本。
(1)半变动成本。它通常有一个初始量,类似于固定成本,在这个初始量的基础上随产量的增长而增长,又类似于变动成本。
(2)半固定成本。这类成本随产量的变化而呈阶梯型增长,产量在一定限度内,这种成本不变,当产量增长到一定限度后,这种成本就跳跃到一个新水平。
总成本习性模型:y=a+bx
其中,y指总成本,a指固定成本,b指单位变动成本,x指业务量。
成本习性的作用:从成本习性来认识和分析成本并将成本重新进行分类,有助于进一步加强成本管理,挖掘内部潜力,并能促使企业搞好经营预测和决策,争取实现最大的经济效益。
2. 成本习性分析及其应用
它主要的概念指的就是指成本总额随着产量的增减而相应变动的的依存关系,通常又称为成本性态。
2.1 成本习性分析具有以下特点
相对性。是指在同一时期内同一成本项目在不同企业之间可能具有不同的性态。
暂时性。同一成本项目在不同时期可能有不同的性态。
可转化性。是指在同一时空条件下,某些成本项目可以在固定成本和变动成本之间实现相互转化。
2.2 成本习性分析作用
从成本习性来认识和分析成本并将成本重新进行分类,有助于进一步加强成本管理挖掘内部潜力,并能促使企业搞好经营决策和决策,争取实现最大的经济效益。成本习性也称为成本性态,指在一定条件下成本总额的变动与特定业务量之间的依存关系。企业的经营目的,就是追求利润最大化,为满足这一根本目标,要想在激烈的市场竞争中立于不败之地,就必须加强企业管理及成本控制,以提高企业竞争能力。通过成本习性分析,可以帮助企业找到降低成本的有效途径和改进管理的有效措施。文章拟探讨其在企业生产成本管理中的应用,因此,要想提高经济效益,就必须区分不同成本的不同性态,分别对待,最大地降低成本。通过成本性态分析,将成本分为变动成本和固定成本两类,对于成本的预测、决策和分析,特别是对于控制成本和寻求降低成本的途径具有重要作用。
3. 短期经营决策
短期经营决策(Short-run Decision)是指企业为有效地组织现在的生产经营活动,合理利用企业特有的经济资源,以期在不远的将来取得最佳的经济效益而进行的决策。短期经营决策分析的决策结果只影响或决定企业一年或一个经营周期的经营实践的方向、方法和策略,侧重于从资金、成本、利润等方面对如何充分利用企业现有资源和经营环境,以取得尽可能大的经济效益。从短期经营决策分析的定义中可以看出,在其他条件不变的情况下,判定某决策方案优劣的主要标志是看该方案能否使企业在一年内获得更多的利润。
短期决策的具体内容较多,概括地说主要包括生产决策、定价决策、和存货决策三大类。
3.1 生产决策
生产决策是指短期内,在生产领域中,对生产什么、生产多少以及如何生产等几个方面的问题做出的决策,具体包括剩生产能力如何运用、亏损产品如何处理、产品是否进一步加工和生产批量的确定等。具体包括:新产品开发的品种决策、亏损产品的决策、是否接受特殊价格追加订货的决策、有关产品是否深加工的决策、零部配件取得方式的决策、生产工艺技术方案的决策和非确定条件下的生产决策等。
3.2 定价决策
定价决策是指短期内企业为实现其定价目标而科学合理地确定商品的最合适价格。定价决策应考虑的因素,侧重从成本因素与供求规律因素分析入手。从市场供给与社会需求的关系出发,合理定价。这种决策所经常采用的方法包括:以成本为导向的定价方法、以需求为导向的定价方法、以特殊情况为导向的定价方法等。
3.3 存货决策
存货决策是指如何把存货的数量控制在最优的水平上以及在什么情况下再订货和每次订购多少数量最经济。是实行零库存快速周转,还是采用充足货源,以减少采购风险,需要在调查研究分析的基础上,结合公司的具体情况,做一可行性规划。具体包括两类决策:存货的控制决策和存货的规划决策。
4. 成本习性分析与短期经营决策的关系
4.1 成本习性的分析与短期经营决策在最终目标的方面是一致的,都是追求利润最大化。
4.2 成本习性分析是短期经营决策的前提,是决定短期经营决策成功与否的关键条件。
4.3 短期经营决策是成本习性分析的目标之一。
短期关系 篇2
在许多技术接受模型中如技术接受模型、创新扩散理论、技术接受和使用的统一理论等, 都把社会规范作为影响新技术采用的核心变量之一进行研究[1][2][3], 这在很大程度上说明了社会规范和新技术间的关系已成为学者研究的方向之一。目前, 科技的作用日益重要, 人们也日益关注新技术的社会价值。但是, 由于新技术本身的特点及其与社会规范间兼容程度的不同会影响到其价值的发挥。为了使社会规范和新技术在短期的相互作用中能够更好的促进生产力的发展, 基于前人的研究成果, 有必要进一步深入研究社会规范与新技术间的短期关系, 使不同地域、国家的社会规范和具体技术间实现兼容, 使新技术在引入、推广和扩散过程中所选择的技术路径、方向适应当前的社会规范。
国内外学者对社会规范和新技术间短期关系的研究已经取得了一定的成果。J0gen J.Leisner[4]分析了不同社会规范中的习俗偏好能够影响新技术的采用;Sandra Soroa-Koμry[5]探讨了社会中流行的错误的社会规范会影响到人们对新技术的正确认知和使用;Sebastian Bamberga[6]指出了社会规范影响社会个体的行为进而影响人们对技术的采用;李云[7]论述了网络技术的出现改变了原有的社会规范。
在构建社会规范与新技术间的关系模型时, MkerloG[8]认为声誉是社会规范的一个重要特征, Kaivan Mμnshi认为新技术带给人们的巨大MkerloG模型经济利益是影响新技术采用的关键因素;但是在目前的研究成果中, 大多是研究社会规范对具体新技术的选择关系, 很少有全面系统的分析社会规范与不同类技术间存在的短期关系差异及其差异对现实的指导意义。本文基于Kaivan Mμnshi和kerloG模型构建社会规范与技术间的短期关系模型, 对模型作出假设和建立关系函数, 以经济学的方法量化社会规范与不同类新技术间的关系差异问题, 并详细分析模型中的关系数据代表的现实意义, 为二者关系的进一步研究提供决策依据。
1 社会规范和新技术的特点
新技术是刚发展起来的技术, 具有一定的相对优势如经济上的可获利性、低成本等。在短期内, 社会规范对新技术具有很大程度上的选择力。因为社会规范已内化在社会个体的行为动机中并成为人们作出决策或进行选择的决定性因素, 因此, 在短期内, 社会规范对新技术有着很强的选择力, 而新技术只能对社会规范起到有限的作用。
社会规范具有极强的排他性[9], 任何反社会规范的叛逆行为均有可能遭到其他人的反对, 并被视作异己, 受到社会群体的抵制与排斥。声誉是社会规范的一个典型特征, 它能对人们的行为起到隐性激励的作用, 当社会的信用制度较为健全时[10], 少数经济主体的无信用行为会降低他们的声誉, 遭到人们的排斥甚至招致严厉的惩戒;反之, 人们的信用行为会提高声誉, 融入群体并受到奖励。因此, 社会中的人们很看重自己的声誉。
2 模型的建立
本文模型的建立基于简洁性的考虑, 是对现实关系极度抽象化的结果。
2.1 模型假设
(1) 在商业社会中存在着对某项新技术进行选择的社会规范, 社会规范有两部分构成, ①成本收益函数, ②声誉函数。由于声誉的成分大多来自于人们的社会性和责任感, 以市场追逐利润最大化的尺度来衡量, 就存在了非效率的行为。声誉是社会规范的主要特征, 人们很看重自己的声誉。不过, 声誉对不同技术有不同的约束力。人口中存在一定比例 (μ) 的人赞同这种社会规范 (0〈μ〈1 ) 。
(2) 新技术被分为三类:①社会规范中的声誉对新技术没有约束力。②社会规范中的声誉对新技术有一定约束力。③社会规范对新技术有很强大约束力。新技术和原有技术相比有很强的技术优势。
(3) 社会中每个个体的总效用由两部分组成:①由于消费新技术而基于成本收益计算的利润函数;②基于人性的信念考虑而建立的声誉函数。
(4) 社会中存在个人偏好, 个人偏好总是为实现经济利益的最大化而存在。社会中会存在一部分人坚持个人偏好, 追逐经济利益而破坏现有的社会规范。
(5) 市场中存在均衡, 即市场中的有效需求等于有效供给, 均衡能够使社会中交易的个体达到效用最大化。有效的含义就是在市场中能够实现的交易。
(6) 经济中的个体按照其初始禀赋分为两组:①消费者, 其初始禀赋只有劳动, 并且每个人只有一个单位的劳动, 用K表示;②新技术提供者, 其初始禀赋只有资本, 并且每个新技术提供者只有一个单位的资本, 用L表示, 整个社会中的资本和劳动比例为1。由于市场中的资本和劳动有比例约束, 因此, 在市场均衡中就存在着任何愿意以均衡的配给价格交易的主体, 都有着成功的从事此类交易的均等机会。在配给市场, 需求一方的配给主体能够成功进行交易的概率, 就是有效需求和名义需求的比率。相对应的, 配给者能够在配给市场上进行交易的概率就是有效需求和名义供给的概率。
(7) 社会中的其他因素保持不变, 只有社会规范和新技术保持动态变化。
2.2 具体的函数模型
(1) 一个个体的总效用取决于4个自变量和他的个人偏好。
U=U (T, R, C, B, s)
其中U表示个体的总效用, T表示他对新技术消费的数量, R指他在社会中的声誉, C指他遵守不遵守社会规范的虚拟变量, B代表他相信不相信这一社会规范的虚拟变量, s表示他的个人偏好。
具体一个偏好为s的消费者的效用是
其中mL∈ (-∞, +∞) , nL∈ (0, +∞) , pL∈ (0, +∞) , 当个体遵守社会规范时C的取值为0, 不遵守时取值为1。当个体信仰社会规范时, B的取值为1, 不信仰时取值为0, K是当事人的最佳资源配置。R是当事人的声誉,
一个新技术提供者的效用函数是:U=mK+nKL+pKR, 其中mK∈ (-∞, +∞) , nK∈ (0, +∞) , pK∈ (0, +∞) , L是新技术提供者的最终劳动配置, 意味着每一个新技术提供者具有相同的效用函数。
(2) 声誉函数由两个变量组成, R=R (C, μ) , 一个人的声誉取决于他对社会规范的遵守以及相信该规范的人口比例μ, 信仰的人数越多, 那么不遵守规范所产生的声誉损失就越大。
具体的声誉函数, 一个不遵守社会行为规范的人, 会在那些相信规范的人群中失去声誉。设
R=0, 遵守社会规范,
R=-μr不遵守社会规范。
r是一个正的常量。公式简记为R=-Cμr.
(3) 个人偏好的分布函数:假设s在两个正的参数s0和s1之间服从均匀分布, 偏好的分布函数是G (z) , G (z) 是偏好s≤z的人口比例。
G (z) =1/ (s1-s0) [min (z, s1) -min (z, s0) ] (1)
(4) 对市场交易比率的说明:比率分3个区间, 0<w<1, w=1, w>1.0<w<1区间指的是消费者对技术的需求呈上升趋势, 新技术可以为消费者带来很大的好处, 新技术提供者可以获取非常高的利润, 而且有进一步投资再生产的趋势。w=1意味着有效供给等于有效需求, 技术提供者实现利润正常化, 社会中每个个体的效用最大化。w>1 表示这一新技术的优势正逐步丧失, 技术提供者生产技术时的成本不断增加, 因此, 企业有维持和缩减规模的倾向。
(5) 在市场中交易个体的行为分3部分:①遵守社会规范要求的交易比率 (W) 的行为, 其中进行交易个体的劳动和资本分别以L1和K1表示。②以w≠W进行交易的部分, 劳动和资本分别记为L2和K2;③根本不能进行交易的部分, 劳动和资本分别记为L3和K3。
3.3 社会规范与新技术间短期关系的分析
新技术刚进入社会, 信仰社会规范的人口比例一般是不会改变的, 本模型假设μ不变。在市场中, (1) 由于存在L3和K3的劳动和资本。L1和K1实现有效供给等于有效需求就完全是一种巧合, 对于W而言, 劳动供给几乎总是超过或低于劳动需求 (等于K1/W) , 因此, 必然会出现需求配给和劳动配给。对于一个未实行配给的主体而言, 有效需求将是对上述3种行为结果表示的资本和劳动的名义需求; (2) 对于一个实行配给的主体而言, 有效需求还必须考虑到配给的约束。在以w≠W时, 劳动的有效供给等于其有效需求, 经济就实现了均衡, L2和K2的有效供给和有效需求要考虑以W交易的劳动配给约束。
假设社会中, 存在最低临界水平的交换比率wc, 如果w>wc, 那么新技术提供者就愿意以W来交易自己的单位资本;如果w<wc, 那么新技术提供者将宁愿打破社会规范而以w的交换率来交易单位资本, 这样可以获取更多的利润。以W作为交易率UK1=mk+nk/W, (2)
以w作为交易率UK2=mK+nk/w-pkμr, (3)
假如UK1=UK2, wc=W/ (1+ (pK/nK) μrW) , w=wc (4)
将所有新技术提供者加总起来, 就能得到以W和w交易的劳动名义需求。
L
W?L
L
其中上标ND表示的是名义需求。
劳动的名义供给就是劳动者愿意以某种交换比率提供劳动的数量。以某种交换比率获取的效用的大小决定着劳动者愿意提供的劳动数量。
以W作为交易率UL1=mL+nLW (8)
以w作为交易率
当UL1〉UL2, 以W作为交易率, 个人偏好为
当UL1<UL2, 以w作为交易率, 个人偏好为
L
L
L
其中,
ZL信仰却不遵守社会规范的个人偏好变量。
ZL=nL (w -W) /pLμr, (14)
指不遵守也不信仰社会规范的个人偏好变量
L
当w<W时, L
由于在w<w1的范围内, L1的名义需求小于名义供给, 以W购买劳动不再受到任何约束的制约。因此, 当w<w1, L1的有效需求就等于有效供给。描述名义需求的 (5) 、 (6) 、 (7) 式也成了描述有效需求的方程。故有:
WL
L
L
以w≠W交易的劳动, 其有效供给L
L
其中,
信仰却不遵守社会规范的个人偏好变量
Zμ=nLw/pLμr (20)
L
L
下面计算不能以W而只能以w交易其劳动的那部分人的偏好。
根本不进行交易的劳动者的效用UL3=mL,
以w交易的劳动者的效用
当UL3<UL2时, 得
因此, 劳动者将认为按照w交易要优于根本不进行交易。偏好介于
对于L
3 数据分析
按照采用新技术时造成声誉损失的大小, 把社会规范分为3类:声誉损失小、声誉损失大、声誉损失非常大;依据 (15) 、 (16) 、 (17) 、 (18) 式把w的取值分为4个区间即0<w<wc, w=wc, wc<w<w1, w1<w;并结合L
3.1 在0<w<wc区间内, w<W, 令L
证明:由 (1) 和 (18) 式得:
K/Lw=μG (zμ) + (1-μ) G (Zμ)
其中, L
为了利于解释关系数据的含义, 把0<w<wc分3个区间进行讨论:0<w<wc≤1, w=1, 1<w<wc。
当市场交易比率在0<w<wc≤1区间时, L
当市场交易比率为w=1时, L
当市场交易比率在1<w<wc区间时, L
3.2 当w=wc时, w<W, 令L
证明:由 (1) 和 (15) 式得出:
即:
这一命题的前提是当w=wc时, 社会中一定存在L
根据已知条件, 当w=wc时, 以W和w进行交易的个体效用相等。为了保证当w=wc时, L
这类技术所涉及的社会规范中要求社会的交易比率必须围绕W进行。只有接近社会规范发展方向的新技术因不会受到声誉的太大阻力而得以发展。反之, 一项新技术可能由于受到声誉的强大的阻力而被淘汰。在既定的历史时期, 社会规范对新技术有很强的选择力, 新技术的经济利益的诱惑力不会使固有的社会规范的发展方向产生太大的变数, 即使有影响作用也是有限的。
3.3 对于wc<w<w1, 令L
证明:由 (1) 、 (17) 、 (18) 式得出:
0= (1-K/LW) {uG (zu) + (1-u) G (Zu) }
其中, L
在wc<w<w1区间, 人们都愿意遵守社会规范。根据交易比率的含义和社会规范中声誉约束力的大小可知在这一区间, 人们都信仰和遵守原有社会规范, 自愿放弃采用新技术。原因有两个: (1) 当wc<w时, 有已知条件知新技术提供者愿意以W来交易自己的单位资本, 遵守现有社会规范, 接受声誉的约束, 不敢违背和破坏现有的社会规范。消费者也会受到声誉的制约。 (2) 当wc<w时, 市场中的交易比率太高, 新技术提供者生产某个技术的成本太大, 市价过高, 消费者不会从消费新技术中获取太多的经济利益, 宁愿放弃新技术, 继而企业也就放弃了技术的再生产, 这时技术的优势不明显, 正处于衰退期。因此, 原有的社会规范得以保持。
3.4 对于w>w1, 不存在均衡
证明:反证法, w>w1, 证明L
有 (10) 、 (11) 知L
故L
对于w>w1, 利用效用函数的约束最大化,
得到:L
L
由 (22) 、 (23) 式知
L
= (1-L
= (1/w-L
≤1/w (1-L
≤1-L
利用 (21) 、 (24) 、 (25) 式, 得到
L
因此, 对于w>w1, 有L
4 结 语
本文建立了社会规范与新技术间的短期关系模型。由模型可知:在社会中有两种技术可以顺利成长:一种是不会造成声誉损失太大的技术, 另一种是技术的经济优势远远大于它给人们造成的声誉损失。对于被社会规范完全排斥的新技术, 我们应尽量减少此类技术的研究。
这个模型对现实具有很大的指导意义, 表现在3个方面: (1) 为了使新技术的社会价值得以充分发挥, 在短期内[11], 应该努力实现新技术与社会规范的兼容, 尽量保证技术的发明和设计立足于现实的需要, 适应当前的环境。 (2) 对于不同地域不同文化间的贸易, 特别是跨国贸易来讲, 要克服混交技术文化问题 (当在某一民族文化背景下产生的技术被转让到一个不同文化背景的国家时, 这项技术必须为适应这个新的技术文化背景而做出必要的修正) , 因为每个国家的社会规范对新技术的声誉约束力是不一样的, 新技术在不同国家不同的发展阶段产生的经济利益也是有差别的。因此, 在短期内, 即新技术的发展方向要适应新技术所处的不同环境, 如果不能改变异域的文化就要适当改变公司技术的发展方向, 以利于实现技术在异域的社会价值。 (3) 对于制定政策的指导意义。国家在既定的社会规范下, 为了能够使技术充分发挥它预期的效果, 有必要在技术的发展方向和资源的供给上给予帮助, 并制定相关的政策推动并保证其与社会规范的兼容。
摘要:基于Kaivan Mμnshi和MkerloG模型, 构建社会规范与新技术间的短期关系模型。分析得出:虽然社会规范和新技术间的关系是相互促进和制约的;但是在短期内, 在既定的社会规范条件下, 两者间相互影响的力度是不平衡的。社会规范对新技术有着很强的选择力, 而新技术对社会规范的作用是有限的。模型中关键因素的相互作用及关系数据的分析为顺利实现技术的社会价值, 提高社会规范与技术的兼容程度提供了实践方法的指导。
关键词:声誉,短期关系,关系数据
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短期关系 篇3
一、处理好平时与集训的关系
训练的时间越多, 就越能提高成绩, 这点大家都很清楚。既然时间不允许, 就逼迫教练员注重训练实效, 充分利用时间。我们都很清楚, 光靠集训是远远不够的, 于是拓展课, 活动课就成了我的主阵地。由于这些时间球队队员并不能全部集中, 便借鉴课堂教学中分解和完整教学方法的做法, 对队员进行分头训练。不同位置, 制定不同的训练方法, 抓好基本技术训练。如中锋练习低位进攻、勾手技术、罚篮。后卫练习掩护、突分和远投。再利用集训的机会, 提高全队的配合, 提高战术运用能力和实战能力。平时训练就是集训的金字塔基座, 基础扎实了, 就会大大缩短了集训的过渡期, 提高了集训的效率。依个人的经验, 学生对于篮球的理解, 需要一段时间消化, 光靠集训, 学生很难理解战术方法和教练的意图。
二、处理好球队与队员的关系
挑选到好的队员是球队成功的一半。球是靠队员去打的, 教练水平再高, 队员能力不够, 是绝对不行的。我挑选队员的标准是:篮球基本技术全面, 有良好的个人技术特长和身体素质;心理素质好, 好胜心强;最重要的是处理球果断, 有良好配合意识。在近几年的时间里, 参加训练的同学不少, 也不乏能力突出的队员, 但由于缺乏团队配合意识, 打球太“独”, 而最终放弃。在平时的训练中, 我很强调运用技术的合理性, 并把我对篮球的一些意识灌输给他们, 使他们在比赛中形成合理运用技战术共识。该传时一定得传, 该投时一定得投, 谁打球随意, 不合理, 技术再好, 也不用。到了一定程度, 打篮球靠的是脑子, 而不是身体。久而久之, 在队伍中形成了良好的球队风格, 队员们在不自觉中接受了我的篮球思想。
三、处理好训练与比赛的关系
训练应从实战出发。换句话就是注重实战, 多打比赛。由于是短期集训, 训练不可能面面俱到, 训练的重心应倾向于比赛能力的培养。比赛是篮球学习最好的“老师”。和不同的对手, 特别是高水平的对手打比赛则更有效。在赛前集训中, 我尽量多联系了高质量的比赛。通过与不同对手的较量, 积累了比赛经验, 增强身体对抗能力, 特别是提高了技术运用的抗干扰能力, 以及稳定的心理素质。主力阵容和基本打法被逐渐固定下来。许多学校的教练反映, 队员在训练中投篮很准, 传球也很稳定, 但在比赛中就是发挥不出来, 其实就是缺乏高水平比赛锻炼的表现。可以这么说, 比赛是检验技术的唯一标准。这也是我训练的法宝。
四、处理好战术训练与比赛运用的关系
在目前并不系统的训练中, 要想在比赛中打几套全队进攻战术, 其实是很困难的。其一, 队员们的技术能力还不行, 无法在高对抗中保证技术的准确性, 一旦某一个环节出问题, 极有可能导致失误。其二, 队员们的应变能力也不行。战术配合并非一成不变, 队员要根据比赛中出现的情况随机应变, 才能完成有效的战术, 而这种变化相当复杂, 队员们的理解力还达不到这个要求。而在有限的时间里, 将大量的时间花在全队的战术训练上是很划不来的。因此我将更多的时间用在队员们易于接受的两人之间、三人之间的小配合, 临场比赛时让他们注意运用。由于小组合较简单, 变化的方式也不多, 队员们就比较容易在比赛中合理运用, 效果反而比较好。
五、处理好教练与队员的关系
训练中对队员严格要求是对的, 但严厉不等于苛刻。回顾前几年的训练, 由于训练中过分严厉, 导致学生不愿意参加篮球队, 训练的积极性不高。回过头来想想, 有些时候确实很不应当, 学生达不到自己的训练要求, 其实也很正常, 试问自己高中时是不是就是完美无缺?他目前能达到的就是这个水平, 过分要求就是苛刻了。而我要做的不是要他迅速提高他的技战术, 而是将他的能力充分发挥, 合理运用罢了。懂得了这个道理, 果然在讲解, 分析时心平气和多了, 赞许的目光多了, 肯定的话语多了, 这么一来, 学生对训练的兴趣也高多了。同时增强了自信心和对教练的信任感, 反而提高了球队的战斗力。
短期关系 篇4
一、研究思路
本文通过建立教育投资和GDP的向量误差修正模型 (VECM) , 接着采用格兰杰 (Granger-causality) 因果关系法来检验教育投资和经济增长间是否具有因果关系。同时, 通过在向量误差修正 (VECM) 中使用这种检验方法, 从而可以得到长期和短期两方面的检验结果。在进行格兰杰检验之前, 本文探讨了教育投资和经济增长之间存在协整关系。
二、变量及数据的选取
在我国, 教育投入的形式多样, 而政府是我国教育投资的主体。所以, 文本采用财政性教育经费, 能够在一定程度上反映我国公共教育投资水平。本文采用GDP来客观反映我国的经济增长情况, 鉴于数据的可得性和连续性, 本文采用按当年价格计算的GDP值。本文所涉及的数据来源于国家统计年鉴。
三、实证分析
本文采用1990—2009年之间GDP和财政性教育经费作为研究对象, 探讨两者之间的长短期因果关系。
(一) 协整检验
本文对GDP和财政性教育经费取对数, 用变量LNG表示GDP的对数, LNE表示教育经费的对数。1990—2009年, 教育投资和经济增长之间保持稳步增长的趋势, 两者有着相似的运行轨迹。接下来, 本文对1990—2009年之间教育投资和经济增长变量进行协整分析。
第一, 根据协整理论, 在建立协整模型前必须进行序列的单位根检验。根据LNG和LNE的一阶差分和二阶差分的曲线图, 大致上可以判断两者都是二阶平稳的序列。
第二, 用Johansen方法对LNG和LNE两个变量进行协整检验。从如下表中的检验结果可以看出, 在10%的显著性水平下, Johansen协整检验的迹检验和最大特征值检验都表明GDP和教育投资之间存在协整关系。从而在统计上验证了GDP和教育投资之间确实存在长期稳定的关系。
估计的标准化后的协整关系为:
依据标准化后的协整关系系数, 本文进行指数转换, 可以得到GDP与ED之间存在1/0.1586的关系, 则说明从上期来看, 经济每增长1%, 则教育投资增长0.1586%。
(二) VECM
根据以上对两个变量的协整关系检验, 我们发现, 财政性教育经费和经济增长之间存在一个协整关系。因此, 我们可以构建向量误差修正模型 (VECM) 对两者进行短期和长期的Granger因果关系检验。
先确定VAR模型的最优滞后阶数。本文似然比检验 (LR) 、AIC、SC、HQ准则等多种确定向量自回归 (VAR) 滞后阶数。根据准则, 我们确定在VAR中滞后阶数p的值为2, 从而VECM中的滞后阶数为1阶。于是, 我们根据EVIEWS软件的操作, 可以得到的VECM的表达式为:
(三) Granger-causality检验
进一步探讨教育投资增长率与国内生产总值增长率的因果关系。我们给出教育投资和经济发展之间的长短期Granger因果关系检验。本文将针对误差修正项ECM的系数的检验作为长期格兰杰检验, 针对滞后内生变量的系数的检验作为短期格兰杰检验。检验结果如下表所示:
从结果中可以看出, 教育投资和经济增长之间的长期Granger因果关系是双向的;而教育投资和经济增长之间的短期Granger因果关系是单方向的。从短期来看, 经济增长是教育投资发生变化的原因, 教育投资增长率不是国内生产总值增长率的格兰杰原因, 教育投资的增加对经济增长没有显著影响。
四、结论和对策
我们在VECM模型的基础上检验了中国教育投资与经济增长之间的长期、短期因果关系。根据以上的检验结果, 我们可以得到以下结论。
第一, 从长期来看, 教育投资和经济增长间存在双向的长期因果关系。根据前面得到的协整关系, 当教育投资每增加1%时, 经济将会增长6.30517024%。由于教育投资的增加, 教育通过知识演变出知识经济, 促进技术的进步进而促进经济增长。当经济每增长1%时, 教育投资将增加0.1586%, 在经济不断发展的过程中, 教育的投入会不断增加。
第二, 从短期看, 经济增长对教育投资的增加有一定的促进作用, 但是教育投资对经济增长的作用不明显。结合我国的实情, 其原因可能有两个:一是教育投资总量始终偏低。在我国, 教育投资总量虽然逐年递增, 但教育投入水平依然较低, 教育经费短缺的矛盾仍很突出, 集中表现在我国教育投入占GDP的比重显著低于世界平均水平。二是我国教育投资的结构不合理。长期以来, 人们对教育投资问题的关注焦点是教育投资的总量, 忽视了教育投资的结构和教育资源的优化配置。教育投资的结构不合理, 则不仅不能发挥教育资源的应有作用, 反而可能会降低整个经济大系统的运行效率。
第三, 从VECM模型中可以看出, 误差修正项对经济增长的影响系数为-0.238205, 说明模型误差修正系数具有反向修正机制, 可知经济增长变动受到协整方程的约束, 对长期均衡关系的偏离会在下一期得到修正。误差修正项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。这种关系说明, 经济增长自身有着自动向均衡水平调整的趋势, 而且两者之间的这种长期均衡机制进行自动调节的力度比较大;误差修正项对教育投资的影响系数为0.005959, 总投资对经济增长的偏离对投资的影响是正向的, 说明总投资正向依赖于经济增长的变化。
通过以上分析, 我们认为, 我国政府在注意增加教育投资的同时, 应增强教育投资的立法力度, 不断优化教育投资结构。政府应该充分发挥我国教育投资在推动经济增长中的积极作用, 对教育投资的结构和教育资源的使用效率问题给予更高程度的关注。
摘要:在探讨教育投资与经济增长的关系时, 首先检验教育投资和增长之间的协整关系, 然后建立向量误差修正 (VECM) 模型, 在所建立的VECM模型内利用Granger-causality因果关系方法来检验两者之间的因果关系。计量结果显示:在长期内, 两者存在双向因果关系, 但是短期内只存在单项因果关系。为了充分发挥教育投资和经济增长的相互促进作用, 政府应该充分发挥经济增长对教育投资的拉动作用, 对教育投资的结构和教育资源的使用效率问题给予更高程度的关注。
关键词:协整检验,格兰杰因果检验,VECM,教育投资,经济增长
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短期关系 篇5
多种内科危重症都经历全身炎症反应综合征(systematic inflammatory response syndrome,SIRS)这一共同的病理生理过程,即感染或非感染因素刺激宿主免疫系统,释放体液和细胞介质,发生炎症过度反应,其继续发展易引发多器官功能衰竭和死亡。老年SIRS的发病率高、病情重且死亡率高[1],建立和完善SIRS患者不良预后预测指标对于提高其救治成功率至关重要。目前,临床常用急性生理和慢性健康评分系统(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation,APACHE)评价SIRS患者的病情严重程度和作为预测其死亡的预警指标[2]。应激性高血糖在SIRS中的发生率在50%以上[3],是SIRS最常见且最显著的代谢紊乱。然而,APACHE仅由急性生理学功能评分、年龄及慢性健康状况评分3部分指标体系组成,不包括糖代谢紊乱指标。近年来,高血糖对危重症患者预后的影响受到极大关注,关于血糖波动或变异对预测危重症存活/死亡价值的研究也初露端倪,但迄今国内外对血糖水平及波动预测老年SIRS患者存活/死亡价值的相关研究尚缺乏,使得临床医师在用血糖参数预测老年SIRS患者的预后并调控血糖时无确定的模式可循,难以确切评估。
有鉴于此,本研究通过对老年SIRS患者临床资料的总结,用COX风险回归模型分析影响老年SIRS患者存活的相关因素,探讨血糖波动及其控制时点在预测老年SIRS存活/死亡中的价值,旨在补充APACHE指标系统之外SIRS患者的预后判断标准,并为指导临床危重症血糖监测和调控提供依据。
1 对象与方法
1.1 对象
152例符合现行SIRS诊断标准的老年住院SIRS患者,年龄(77.03±7.21)岁(第一部分)和(78.05±6.65)岁(第二部分),每1~4 h测1次指尖血糖。SIRS诊断采用2001年美国胸科医师协会的标准[4]:(1)发热或低温(T≥38℃或T<36℃),(2)心率≥90次/min,(3)呼吸频率>20次/min或Pa CO2<32 mm Hg,(4)外周血白细胞计数>12×109/L或<4×109/L或未成熟粒细胞>0.1(除外化疗、白血病等),每项均各为1分,当分值≥2时,诊断为SIRS。一般资料见表1。
1.2 方法
1.2.1 研究步骤
第一部分:单因素分析诊断SIRS当天(d0)血糖标准差对患者生存率的影响。第二部分:COX回归分析d0标准差等因素对患者生存率的影响。可能影响患者生存的危险因素共5个:性别、年龄、APACHEⅡ分值、d0血糖标准差、血糖标准差控制时点。血糖标准差控制时点:指血糖波动值控制的时间。具体赋值为:若d3控制在血糖标准差≤2 mmo L/L赋值为1,以此类推d7为2,d15为3,未控制赋值为4。见表2。
1.2.2 统计学分析
首先单因素分析d0血糖标准差对患者31 d生存率的影响,然后对d0血糖标准差、控制时点及APACHEⅡ评分值等因素对患者31d生存率的影响采用COX风险比例模型进行多因素分析。定量数据以均数±标准差表示。
2 结果
2.1 诊断SIRS当天3个层次血糖波动值对生存率的影响。
3个层次血糖标准差的生存曲线见图2。
图2示:诊断SIRS当天血糖标准差越高者其31 d生存率越低,血糖标准差>4 mmo L/L组的仅11.5%生存,0~2 mmo L/L组75.0%生存,2~4mmo L/L组43.3%生存。
2.2 多因素的COX风险比例模型
将X3、X4及X5进行多因素COX回归分析,结果如表3显示:诊断SIRS当天血糖标准差、血糖标准差控制时点及APACHEⅡ评分值是影响生存的危险因素,且回归系数是正值,表示该因素每增加1个等级,其死亡危险度增加RR倍。
2.3 风险函数方程
由分析结果,得出t时刻的死亡风险函数方程:H(t)=h0(t)exp(0.194d0血糖标准差+0.314血糖标准差控制时点+0.217 APACHEⅡ评分)。
3 讨论
COX回归模型分析及风险函数方程显示,性别、年龄因素与危重症患者短期死亡率无明显相关,APACHE评分系统与危重症患者的短期死亡率相关。APACHE评分系统是一种评定各类危重疾病患者病情严重程度及预测预后的较为全面的评分体系。周国鹏等[2]对75岁以上老年危重症的研究显示,APACHEⅡ评分系统对老年患者预后判断的灵敏度及特异度分别为66.7%和90.9%,阳性及阴性预测值分别为72.7%和88.2%。此结果提示,还有APACHE指标系统外未确定的预警指标影响其预后,若APACHEⅡ评分系统和其他预警指标联合应用,可设想其预测效果更好。
全身炎症反应综合征诊断成立时及治疗过程中血糖水平对患者死亡的预测价值近年受到关注。血糖波动或变异对预测危重症存活/死亡的价值近年亦有零星研究[5]。本研究发现,诊断SIRS当天血糖波动越大则31 d生存率越低,血糖标准差>4mmo L/L组的31 d生存率最低仅11.5%,2~4mmo L/L组43.3%生存,0~2 mmo L/L组75.0%生存,血糖波动最大者短期生存率仅为波动最小者的约1/7;COX回归模型分析及风险函数方程亦显示,诊断SIRS当天血糖标准差是老年危重症患者短期死亡的预测因素,其相对危险度1.214,95%可信区间为1.082~1.363。提示在老年危重症中,应多点监测血糖评估其变异性,以尽早发现并控制其波动,这对改善其短期预后十分重要。建议将诊断当天血糖标准差4 mmol/L作为预测老年内科危重症短期死亡的临界值。
(α=0.05逐步法)
近年来有令人信服的证据显示,高血糖不仅仅是危重症的标志物,在某些情况下,积极治疗高血糖有可能改善患者的临床转归。老年内科危重症患者血糖参数对其短期死亡率的影响十分显著,相对于平均血糖,血糖的波动对老年危重症患者短期死亡的预测价值更大[5]。波动性高血糖可能通过以下机制促进危重症的发展:(1)凋亡学说:波动性高血糖可增加蛋白激酶C的表达,改变丝裂原活化蛋白激酶通路,然后上调细胞间黏附分子-1和血管细胞黏附分子-1的表达,促使细胞凋亡及DNA的氧化损伤[6,7]。(2)炎症学说。(3)氧化应激学说:MONNIER等[8]研究认为波动性高血糖比持续性高血糖更能促进氧化应激而致细胞损伤。(4)内皮细胞损伤:波动性高血糖对内皮细胞的损伤比持续性高血糖更严重[9]。本研究显示,诊断当天血糖波动越大、控制越晚,预后越差。血糖标准差控制时点是老年危重症患者短期死亡的预测因素,其相对危险度1.369,95%可信区间为1.049~1.787,预测价值大于血糖标准差(1.369 vs 1.214)说明血糖波动的控制时间较之单纯控制血糖波动更为重要。
至于老年危重症患者血糖波动控制的理想水平以及具体血糖波动的计算参数,迄今尚无公认标准。因此提出以下建议:(1)可用诊断当天血糖波动值和血糖波动值控制时点两个参数补充APACHEⅡ值来作为预测危重症患者短期死亡风险的预后判断指标;(2)老年危重症患者应多点监测血糖评估其变异性,以尽早发现并控制其波动;(3)以诊断当天血糖标准差4 mmol/L为预测老年内科危重症患者短期死亡的临界值;(4)可将7 d内是否控制血糖作为预测老年内科危重症短期死亡的临界值,将3 d内控制血糖作为有效减少老年内科危重症患者短期死亡危险的指标。笔者正进行一系列前瞻性研究,以观察用新的血糖调控方法是否可在将老年危重症血糖波动严格控制在理想范围的同时,不显著增加其低血糖发生率等,以期更大程度地改善老年危重症的预后。
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短期关系 篇6
1资料与方法
1.1研究对象
本研究是一项前瞻性队列研究,研究对象来自从2012年6月 -2013年5月在鞍山长大医院住院治疗的缺血性脑卒中患者。纳入标准:1年龄≥18岁;2CT或MRI确认为缺血性脑卒中;3发病48 h内;4签署知情同意书。排除标准:1有严重心衰、心肌梗死、不稳定心绞痛、主动脉壁狭窄(夹层形成)的患者;2无法随访的患者;3深度昏迷的患者。本研究共收集了350名急性缺血性脑卒中患者,其中有肝肾疾病和恶性肿瘤患者17人,最后纳入333例缺血性脑卒中患者。这项研究通过了苏州大学和鞍山长大医院伦理委员会的审批,所有参与者签署知情同意书。
1.2基线资料收集
对符合纳入标准的缺血性脑卒中患者进行面对面地问卷调查,获得人口统计学特征(性别、年龄)、 生活方式因素(吸烟、饮酒)、疾病史(高血压、高血脂、糖尿病、冠心病以及其他心血管病)和从发病到入院时间等信息,测量身高、体重、腰围和血压,并进行详细的神经系统检查。血压测量使用台式汞柱式血压计,采用国家标准化法[16],进行3次测量取平均值。身高体重指数(BMI)= 体重(kg)÷身高2(m2)。采用美国国立卫生院卒中评分(the National Institutes of Health Stroke Scale Score,NIHSS),范围0~42,分值越高表示神经损伤越严重,该评分量表在中国人群具有公认的信度和效度[17]。血清ALB、GLB、空腹血糖(FBG)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C) 和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 等生化指标的测定均由医院检验科采用全自动生化分析仪进行检测。
1.3随访
所有研究对象经过系统治疗后好转出院,在发病3个月时对研究对象进行随访。随访主要通过患者来院复查,对不愿意或无法来院复查者则进行电话随访,详细询问患者目前的生活状况和疾病资料。 本研究的主要结局是3个月内的死亡或残疾。残疾定义为3个月随访时m RS在3~5分。mRS评分范围为0~6,0代表没有症状,5代表严重残疾(如卧床不起、失禁、需要一直护理或照看),6代表死亡[18],次要结局为3个月内的心血管事件(血管死亡、脑卒中、非致死心肌梗死、住院治疗的心绞痛、住院治疗的充血性心衰、住院治疗的外周动脉疾病和肺栓塞)。
1.4统计学分析
将调查对象按照3个月随访主要结局分为两组,即m RS≥3组和m RS<3组,描述其一般特征。连续性变量且正态分布的资料用均数±标准差(±s) 表示,组间比较采用t检验;非正态分布的资料采用中位数(四分位间距)表示,组间比较用秩和检验。计数资料组间比较采用 χ2检验。按照ALB和GLB三分位将调查对象从低到高分为3个水平,以死亡或残疾为应变量,采用Logistic回归模型来分析ALB和GLB与卒中后神经功能恢复的关系,分别以ALB和GLB的最高分位作为参比,计算其余各组O ^R值及其95%CI;以卒中再发、心血管事件为应变量,采用Cox比例风险模型分析来分析ALB和GLB与卒中后心血管事件及卒中再发的关系,分别以ALB和GLB的最高分位作为参比,计算其余各组的HR值及其95%CI。将分组变量直接带入回归模型,观察卒中后死亡或残疾、心血管事件、卒中再发的危险性与ALB和GLB水平的剂量 - 反应关系。此外,为了观察ALB和GLB与缺血性脑卒中预后的独立关系,本研究还调整了年龄、性别、BMI、FPG、TC、 LDL-C、入院NIHSS评分、吸烟、饮酒、发病到入院时间、收缩压和脑卒中亚型,这些因素被报道与卒中预后有关或者在不同预后组间有差别。统计学分析采用SAS统计软件,双侧P <0.05为差异有统计学意义。
2结果
2.1基线特征
经过3个月的随访,有7人失访,最后纳入分析326人。发现死亡或残疾者62(19.02%)例,其中死亡7例,心血管事件20(6.13%)例,包括17例卒中再发、以及肺栓塞、心力衰竭和心肌梗死各1例,平均年龄(61.91±10.10)岁,其中男213(65.34%)人, 入院NIHSS评分中位 数为5, 吸烟者有154 (47.24%)人,饮酒者有130(39.88%)人,患高血压的有247(75.77%) 人,38(11.69%) 人有高血脂,53 (16.26%)人有糖尿病,40(12.31%)人有冠心病。本研究队 列的谷丙 转氨酶中 位数为17.00 u/L (12.10~24.00)、 谷草转氨 酶中位数 为19.00 u/L (16.00~26.00) 以及肌酐 中位数为69.35μmo I/L (57.50~82.10),肝肾功能都正常。两组的平均年龄、 入院NIHSS评分、ALB水平以及脑卒中亚型存在显著差异,其中m RS<3组的年龄、入院NIHSS评分明显低于m RS≥3组,而ALB水平显著高于m RS≥3组。两组的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、性别、高血压、高血脂、糖尿病以及冠心病的患病率、BMI、TC、 TG、LDL-C、HDL-C、治疗措施以及吸烟和饮酒差异没有统计学意义(P >0.05)。见表1。
2.2入院血清ALB与GLB水平和3个月随访结局关系
2.2.1 3个月随访死亡或残疾和入院ALB和GLB水平的关系由于ALB和GLB都具有抗炎、神经保护等功能,考虑到有可能对缺血性脑卒中预后有交互作用,做ALB×GLB的相乘交互作用,未发现两者之间有交互作用(P =0.360)。
ALB高中低3组发生死亡或残疾的例数分别为13(20.97%)、18(29.03%)和31(50.00%)。和高分位组相比,未调整前,中低分位组的死亡或残疾的危险性分别是高分位组的1.48倍(P =0.321)和3.04 (P =0.002)倍,多因素调整后,随着ALB水平的降低,死亡或残疾危险性有增加趋势(P =0.010),GLB中低水平组发生死亡或残疾的危险性和高水平组相比差别没有统计学意义(P >0.05)。见表2。
2.2.2三个月随访心血管事件、卒中再发与入院ALB和GLB水平的关系3个月随访时,共发生了20例心血管事件,其中包括17例卒中再发。多因素调整后,ALB中低位卒中再发危险性分别是高位组的1.43倍和1.96倍,心血管事件发生的危险性分别是高位组的1.13倍和1.95倍,O ^R值均没有统计学意义(P >0.05)。
以GLB的最高分位为参比,多因素调整后, GLB中低分位组的卒中再发危险性分别是高位组的5.95倍(P =0.060)和6.94倍(P =0.041),发现随着GLB水平降低,卒中再发危险性增高(趋势检验P =0.050)。同样在多因素调整后,GLB中低位组发生心血管事件的危险性分别是高位组的4.27倍(P =0.077)和4.67倍(P =0.060)。随着GLB水平的降低,心血管事件危险性有增加趋势,但趋势检验无统计学意义(趋势检验P =0.077)。
[例(%), ± s]
注:†调整因素:年龄、性别、BMI、空腹血糖、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、入院 NIHSS 评分、吸烟、饮酒、发病到入院时间、收缩压和脑卒中亚型
注:调整因素:年龄、性别、BMI、空腹血糖、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、入院 NIHSS 评分、吸烟、饮酒、发病到入院时间、收缩压和脑卒中亚型
3讨论
缺血性脑卒中急性期血清ALB和GLB水平与预后有关,低ALB水平可增加脑卒中后死亡或残疾的危险性,低GLB水平增加卒中再发风险。死亡或残疾组的ALB水平显著降低,随着ALB水平的降低,死亡或残疾发生的危险性有增加趋势;随着GLB水平的降低,卒中再发的危险性逐渐增加。此外,本研究在分析中调整了入院NIHSS评分,提示, ALB和GLB与缺血性脑卒中预后的关系独立于入院时的神经功能缺损严重程度。
ALB与缺血性脑卒中预后已被一些临床观察性研究证实[13,19,20,21,22,23],提示ALB在不同的人群中可预示脑卒中预后,低ALB水平是卒中后死亡或残疾的独立危险因素。与这些研究不同,本研究除了分析ALB与死亡或残疾的关系,还分析了ALB与缺血性脑卒中患者卒中再发及心血管事件的关系,但是笔者未发现ALB与卒中后心血管事件的相关性。国外有研究[24]显示低ALB水平可以增加内皮一氧化氮水平但降低血管一氧化氮的活性,从而影响血管内皮功能,提示ALB可能与心血管事件有关系但仍需进一步验证。GRIMM等[25]的回顾性队列研究发现低ALB可增加住院患者的心血管病和死亡风险。目前尚未见关于ALB与缺血性脑卒中患者病后心血管事件相关性的研究报道。有研究显示低ALB水平可增加肾脏病终末期患者的心血管事件的发生和死亡的危险性[26,27],为了排除肾脏疾病对ALB与缺血性卒中预后的影响,本研究排除了肾功能不全的患者,但没有发现ALB和缺血性脑卒中后心血管事件发生的关系。ALB水平和卒中再发及心血管事件的关系仍需要更大样本量的队列研究证实。
动脉粥样硬化在缺血性脑卒中发病机制中起重要作用,有研究显示其是卒中再发及心血管事件的独立危险因素[15]。基础性研究显示GLB有抗动脉粥样硬化的功能[28],如 γGLB,可以阻碍动脉粥样硬化过程。NICOLETTI等[14]研究发现对敲除载脂蛋白E基因的小鼠静脉注射免疫GLB可以抑制动脉粥样硬化的脂纹期和斑块期。即使在动脉粥样硬化的后期,用免疫GLB治疗,依然可以抑制脂纹期被激活的免疫细胞带来的损伤,提示免疫GLB可以预防动脉粥样硬化[29]。这些研究结果提示GLB水平低可能与卒中后心血管事件发生有关。但是截至目前尚无人群研究报道,本研究首次在无肝肾疾病的缺血性脑卒中患者中观察血清GLB水平与病后神经功能损伤和心血管事件的关系。发现随着GLB水平降低,卒中再发的危险性呈现显著的升高趋势,而心血管事件发生的危险性有增高趋势但不明显。此外,动物实验研究[9]显示免疫GLB可以抑制多种炎性成分、 减少炎性细胞活性和抑制过多白细胞进入脑组织, 从而起到神经保护的作用,提示血清GLB水平可能与脑卒中后神经功能损伤有关。但是本研究未发现GLB水平与脑卒中后残疾的关系,还需要更大样本的队列研究来验证血清GLB水平与缺血性脑卒中后神经功能损伤的关系。
本研究提示急性期缺血性脑卒中患者白蛋白和球蛋白低均可导致不良预后,若能对急性期缺血性脑卒中患者中白蛋白和球蛋白进行监测和干预的话,可能会改善其预后。急性缺血性脑卒中动物实验研究显示静脉注射ALB可以改善神经功能,降低脑梗塞面积[10,11,12]。临床观察研究也发现较高的ALB水平预示着较好的神经功能恢复[13]。但在人群中的临床干预试验仅有高白蛋白治疗急性脑卒中(ALIAS)研究[30],该研究显示在急性缺血性脑卒中发生5小时内,给予白蛋白治疗并未改善脑卒中患者的神经功能。目前还没有给予球蛋白治疗急性缺血性脑卒中的临床干预研究。
本研究是一项前瞻性队列研究,能够很好地阐释急性期血清ALB和GLB与缺血性脑卒中预后的因果关系。在纳入研究对象时,本研究排除了有肝肾疾病的患者,所有研究对象的血清ALB和GLB水平均在正常范围内,从而消除了肝肾功能异常对ALB及GLB与缺血性脑卒中预后关系的影响。本研究的主要研究结局是病后3个月时死亡或残疾,即神经功能损伤是关注的重点。因此,本研究排除了深度昏迷的患者,这有可能导致入选的对象病情偏轻, 可能是病后心血管事件发生较少的原因,为了研究ALB和GLB与缺血性脑卒中病后心血管事件的关系,还需要扩大样本量。
短期关系 篇7
关键词:心肌梗死,心力衰竭,预后
目前有学者在动物实验中观察到骨膜蛋白 (PN) 参与急性心肌梗死 (AMI) 后心肌纤维化以及心室重构的调节, 从而影响心功能[1]。但关于人血浆PN水平与急性ST段抬高性心肌梗死 (STEAMI) 患者心功能的关系及对其短期预后的影响研究甚少。因此本文将通过测定STEAMI患者以及胸痛但冠状动脉造影正常 (非冠心病) 患者血浆PN水平, 探讨两组PN水平是否存在明显差异。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取我院心内科病房2014-05~2014-09住院确诊STEAMI的患者50例为观察组 (男40例, 女10例, 平均年龄 (59.80±11.46) 岁) 纳入观察组STEAMI诊断标准[5]如下: (1) 具有胸痛的临床表现; (2) 心电图改变, 包括:在至少2个相邻导联J点新的ST段抬高, 在导联V2~V3男性≥2mm (0.2V) 或女性≥1.5mm (0.15m V) , 和或其它相邻胸部导联或肢体导联≥1mm (0.1m V) ;新发的或者预测为新发的左束支传导阻滞; (3) 有心肌坏死标志物的升高, 提示心肌坏死, 特别是肌钙蛋白I (c Tn I) 或肌钙蛋白T (c Tn T) 的升高。排除标准:既往患急性心肌梗死, 既往有心功能不全病史, 精神病患者。所有STEA-MI患者接受经皮冠状动脉介入血运重建和标准化药物治疗。另外, 将36例胸痛但非冠心病患者作为对照组 (男22例, 女14例, 平均年龄 (57.14±10.59) 岁, 两组患者年龄、性别无统计学差异
1.2 PN标本保存和检测
1.2.1 PN标本保存:
所有研究对象PN标本获得是先经肘静脉采取4m L外周静脉血, 采血后1h内3000rpm离心15min后, 吸取血浆置于无菌肝素管中存放于-40℃冰箱保存。
1.2.2 PN标本检测:
血浆PN水平用双抗体夹心酶联免疫吸附试验 (ELISA) 检测, ELISA试剂盒由武汉优尔生公司提供;严格按照说明书进行操作, 用酶标仪测定吸光度OD值由此计算出PN浓度。
1.3 STEAMI患者随访
观察组患者针对临床终点事件随访6个月, 主要的的临床终点事件包括:心脏性猝死, 非致死性卒中或短暂性脑缺血发作 (TIA) , 不稳定性心绞痛 (Unstable angina, UA) 引起典型的胸痛或因此住院, 再梗死, 心衰 (Ⅱ级及以上的心功能不全, 纽约心脏病学会 (NYHA) 分级标准) 。次要的临床终点事件包括:上述终点事件的复合终点事件 (发生两个或以上的主要临床终点事件) 。
1.4 统计学方法
采用SPSS 19.0和Graph Pad Prism v5.0完成, 计量资料数据以表示, 两组样本组间比较采用t检验, 三组或以上样本组间比较采用单因素方差分析 (ANOVA) , 采用Spearman相关进行相关性分析;计数资料数据以百分率表示, 组间比较采用χ2检验。P<0.05为差异具有统计学意义。
2 结果
2.1 两组患者血浆PN水平分析
STEAMI患者的血浆PN平均水平为 (45.43±40.10) ng/m L。对照组血浆PN的平均水平为 (10.25±11.64) ng/m L。STEAMI患者PN水平明显高于对照组, 差异有显著统计学意义 (F=5.362, P<0.01) 。
2.2 血浆PN水平与STEAMI患者心功能相关参数的关系
我们收集了STEAMI患者心功能相关的数值, 并分析了它们与血浆PN水平的关系。心脏彩超的参数中, 血浆PN水平与左心室射血分数 (LVEF) 呈负相关 (r=-0.342, P<0.05) , 与左心室舒张末内径 (LVEDD) 无相关性 (r=0.178, P>0.05) 。血浆PN水平与心梗后患者Killip分级呈正相关 (r=0.531, P<0.01) 。与心功能KillipⅠ、Ⅱ、Ⅲ级患者相比, 心功能KillipⅣ级患者具有更高的PN水平 (P<0.01) 。血浆PN水平与患者Pro-BNP值没有明显相关性 (r=0.131, P>0.05) 。见表1~2。
2.3 血浆PN水平与不稳定性心绞痛、心衰发生率以及复合临床终点事件发生率
随访6个月后, 患者各终点事件发生情况见表3。根据每个临床终点事件是否发生将骨膜蛋白各自分为两组, 分别采用两两独立样本t检验进行数据分析。结果显示, 血浆PN水平与不稳定性心绞痛、心衰发生率以及复合临床终点事件发生率呈正相关 (P=0.033;P=0.048;P=0.005) , 而与再住院发生率无明显相关性 (P=0.192) 。
注:LVEF:左心室射血分数, LVEDD:左心室舒张末内径。
3 讨论
PN是一个分子量为90 k D的分泌性蛋白, 属成束蛋白家族成员, 具有4个重复的成束蛋白结构域。研究表明, PN在心血管的发育和疾病中具有重要作用[9]。PN在胚胎形成的最早的一段时间表达, 在正常的成年动物心脏中却不能检测到。但是, 当心肌梗死、泵衰竭或压力负荷过重时, 心脏PN和其mR-NA的表达将会明显升高[2]。Wang等[3]对中国人群的基因多态性分析显示PN基因rs3829365与个体的敏感性和心衰的严重程度有关, 表明PN具有在疾病预测和严重程度评估方面的作用。
在本研究中, STEAMI患者PN水平明显高于非冠心病患者, 差异有显著意义, 预示着PN水平的改变在STEAMI患者中存在着某种特殊的临床意义。Zhao等[4]的研究发现, 等待移植的心衰患者的PN-mRNA和蛋白水平高表达, 作为对照组的心脏移植供体的心脏组织PNmRNA水平低表达, 蛋白水平不能测出。在本研究中, 血浆PN水平与LVEF负相关, 表明低左心室收缩功能患者具有更高的循环PN水平。Killip分级代表心梗后急性期左心室功能分级, 而血浆PN水平与心功能Killip分级呈正相关。血浆PN水平与随访6个月后心衰发生率呈正相关。可见, 不管是AMI后急性期心功能状态指标LVEF和Killip分级还是短期心功能预后即随访后心衰的发生率与血浆PN水平的关系, 均提示高骨膜蛋白水平对应较差的心功能状态。血浆PN水平与LVEDD无相关性, 可能与LVEDD在AMI早期并不是反映心功能的敏感指标有关有关。
综上, STEAMI患者急性期血浆PN水平明显升高。STEAMI患者高血浆PN水平可能预示着较差的左心室收缩功能和短期内更容易发生不良预后, 也许血浆PN水平检测可以作为STEAMI患者心功能判定的指标。在我们的实验中, 研究的病例数不够充分, 针对STEAMI患者而言, 随访6个月时间相对较短, 需要将来有长期的针对主要心血管事件和临床预后的观察和研究。我们的实验涉及的病人是STEAMI患者而不包括非ST段抬高性急性心肌梗死 (NSTEA-MI) 以及UA患者, 三者的发病过程都是由于冠状动脉斑块不稳定, 因此将来三者可同时纳入实验, 可进一步观察PN在急性冠脉综合征中的临床意义。
参考文献
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[2]Shimazaki M, Nakamura K, Kii I, et al.Periostin is essential for cardiac healing after acute myocardial infarction[J].J Exp Med, 2008, 205 (2) :295-303
[3]Wang F, Song Y, Jiang Y, et al.Associations among periostin gene polymorphisms, clinical parameters and heart failure:a case-control study in 1104 Chinese individuals[J].J Cardiovasc Med (Hagerstown) , 2011, 12 (7) :469-474
[4]Zhao S, Wu H, Xia W, et al.Periostin expression is upregulated and associated with myocardial fibrosis in human failing hearts[J].J Cardiol, 2014, 63 (5) :373-378
[5]屈露.急性心肌梗死并高血压67例临床分析[J].黑龙江医药科学, 2003, 26 (3) :75