数据比对（精选12篇）
数据比对 篇1
在实验室工作中, 经常组织多个实验室之间的比对试验, 实验室间的比对试验是确定实验室的检测能力, 保证实验室数据准确、检测结果持续可靠而进行的一项重要试验活动。比对试验数据处理方法有多种, 选择何种合适的方法进行数据归纳、处理、分析, 从而得出正确的比对试验结果是比对试验成败的关键。
1概况
江苏省临海高等级公路南通段长166km, 全线分设11个施工标试验室, 4个监理组试验室和2个业主中心试验室。为了验证各工地试验室检测能力和水平, 在工程开工初期, 由业主统一组织17个工地试验室参与实验室间水泥比对试验。
本次试验考核主要针对水泥标准稠度用水量、凝结时间、安定性 (雷氏法) 、3天胶砂强度等试验项目, 具体按照《水泥标准稠度用水量、凝结时间、安定性检验方法》 (GB/T 1346-2011) 和《水泥胶砂强度检验方法 (ISO法) 》 (GB/T 17671-1999) 进行试验操作。
样品发放按照《标准样品工作导则》 (GB/T 15000.5) 的要求进行制样、混匀, 每个样品重5kg。为保证数据的真实有效, 特制作了两种水泥样品, 随机发放给相关单位, 存在问题是样品1和样品2分别只有9家和8家单位参与检测, 数据量相对偏少。
通过对以上项目的检验, 考察承检机构的仪器设备、操作技能、环境条件的控制和检验工作管理等方面的水平。
2两种比对结果处理方法
目前, 对于比对试验数据处理主要有误差分析法和稳健统计技术处理法两种最基本的方法, 误差分析法是用国家经贸委2002年4月1日实施的《水泥企业质量管理规程》中的水泥试验允许误差来评判各单位的检测能力, 稳健统计技术处理法是采用中国合格评定国家认可委员会《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》 (CNAS-GL02) 检测实验室间能力验证计划的结果处理方法。
2.1误差分析法
按照《水泥企业质量管理规程》规定, 水泥试验允许误差列于表1。表中规定:水泥细度和凝结时间为绝对误差, 如不同实验室间初凝时间在平均值的±20min之内, 认为检测数据可信;标准稠度用水量和抗折抗压强度为相对误差, 如不同实验室间标准稠度用水量检测结果位于检测平均值的±5.0%, 认为检测数据可信。样品1和样品2的检测数据的误差分析结果见表2, 其中A~I为9家检测单位对样品1的检测结果, J~Q为8家检测单位对样品2的检测结果。
备注:标下划线的数字即为误差分析超限结果
由表2可知, 对于A~I为9家检测单位对样品1的检测结果中, 标准稠度用水量、终凝时间、3d抗折强度无超出误差结果;安定性未进行定量分析, 仅作为定性参考;初凝时间, 单位C、F结果超出误差范围, 列为不可信数据 (以下划线标出) ;3d抗压强度9个单位有5个单位超出, 列为不可信数据。
对于J~Q为8家检测单位对样品2的检测结果中, 标准稠度用水量、3d抗折强度无超出误差结果;安定性未进行定量分析, 仅作为定性参考;初凝时间, 单位K、N结果超出误差范围, 列为不可信数据;终凝时间, 单位P结果超出误差范围, 列为不可信数据;3d抗压强度单位K结果超出误差范围, 列为不可信数据。
2.2稳健统计技术处理法
《能力验证结果的统计处理和能力评价指南》 (CNAS-GL02) 对CNAS能力验证结果的统计处理以及根据统计处理结果对实验室进行能力评价提供了指南。进行统计分析的前提是假设分析的结果服从正态分布, 正态分布是统计分布中最常见的类型。对计算获得的Z比分数列表进行结果评价, 当∣Z∣≤2, 表明试验结果在95%置信区间内, 该结果评价为满意;当2<∣Z∣<3时, 表明该试验结果在该区间出现的概率仅为5%, 判为可疑结果;当∣Z∣≥3时, 表明该试验结果在该区间出现的概率仅为1%, 是小概率事件, 判为不满意或离群的结果。样品1和样品2检测数据的稳健统计技术处理结果列于表3中。
备注:标下划线的数字仍为误差分析超限结果;后面标注“可疑”的数字即为稳健统计可疑数据, 标注“离群”的数字即为稳健统计离群数据。
由表3可知, 对于A~I为9家检测单位对样品1的检测结果中, 后面标注“可疑”的数字即为稳健统计可疑数据, 标注“离群”的数字即为稳健统计离群数据。标准稠度用水量、初凝时间、终凝时间∣Z∣≤2, 结果评价为满意;安定性未进行定量分析, 仅作为定性参考;3d抗压强度, 单位I结果2<∣Z∣<3, 列为可疑结果;3d抗折强度, 单位D结果∣Z∣≥3, 列为离群结果。
对于J~Q为8家检测单位对样品2的检测结果中, 标准稠度用水量、初凝时间、终凝时间、3d抗折强度∣Z∣≤2, 结果评价为满意;安定性未进行定量分析, 仅作为定性参考;3d抗压强度, 单位K结果∣Z∣≥3, 列为离群结果。
3两种数据处理分析方法比较及结果可靠性验证
3.1样品1两种数据处理方法结论比较
分析样品1的数据, 从表2和表3中的数据标注可以看出, 两种方法对标准稠度用水量、终凝时间结果判定一致, 均为满意;但是对于初凝时间、3d抗折、抗压强度, 两种方法判定结果却大相径庭:对于单位C、F的初凝时间, 误差分析法判定其结果为不可信数据, 稳健统计方法判定其结果为满意;对于单位D的3d抗折强度, 误差分析法认为满意, 而稳健统计方法判断为离群, ∣Z∣≥3;对于3d抗压强度结果, 误差分析法有A、B、C、F、I共5个单位结果被判定为不可信数据, 而稳健统计方法判定仅有1个单位I的结果为可疑。
3.2“肖维纳特”法数据取舍原则
采用两种数据处理方法进行判定得出的结论大相径庭, 为进一步判断两种判别方法的可靠性, 拟采用“肖维纳特”法数据取舍原则对数据进行筛选。
根据“肖维纳特”法, 当测量值与平均值之差大于.标准偏差 (即150mm×150mm×550mm) 时, 则该测量值应舍弃, 查表得n=8时, 150mm×180mm×1500mm=1.86;n=9时, Φ=1.92。因为进行n次试验, 其测量值服从正态分布规律, 以概率1/ (2n) 设定一判别范围, 当偏差 (测量值与其平均值之差) 超出范围时, 就意味着该测量值是可疑的, 应予舍弃。
采用“肖维纳特”计算样品1和样品2数据的平均值、标准偏差, 并计算各数据与平均值之差相对于标准偏差的倍数, 计算结果见表4。
对于A~I为9家检测单位对样品1的检测结果中, 仅有单位D的3d抗折强度和单位I的3d抗压强度标准偏差倍数大于1.92, 应判定为可疑数据。这个结论与稳健统计方法同样判定这两个数据为可疑和离群是比较一致的, 而与误差分析方法判定结论大相径庭。
对于J~Q为8家检测单位对样品2的检测结果中, 误差分析法判定单位K的3d抗压强度为不可信数据, 稳健统计法判定其为离群, 两种方法结论比较一致。两种方法不一致之处为:误差分析法判定单位K、N初凝时间、单位P终凝时间结果列为不可信数据, 而稳健统计法均判定以上结果为满意。
从表4中可以看出, 采用“肖维纳特”法分析样品2的数据, 仅有单位K的3d抗压强度标准偏差倍数大于1.86 (n=8) , 应判定为可疑数据, 这个结论与稳健统计方法判定其为离群比较一致, 但是与误差分析方法判定结论不相一致。
3.3两种方法结论不一致的原因及其各自适应性
从以上分析可以看出, 稳健统计方法与“肖维纳特”取舍方法结论比较一致, 与误差分析方法判定结论相差则较大。但是不能借此认为误差分析法就是不可靠或者不科学的, 只是两种方法要求不一样并各有其适应性。
《水泥企业质量管理规程》中规定的水泥试验允许误差要求相对较高, 这主要是因为水泥企业地点固定, 检测环境条件较好, 试验人员相对固定且长期从事该项目操作, 以该标准来衡量各水泥企业的检测能力是恰当的;而交通工程工地试验室地点移动频繁, 检测环境条件相对较弱, 试验人员操作频次相对较低。因此对于标准稠度用水量、安定性等参数仅考察检验仪器及操作的规范性, 工地试验室能力还能够满足水泥企业允许误差要求;而对于凝结时间、胶砂强度这两个参数除了考察仪器和操作规范性外, 同时还要考察环境条件的控制, 此时工地试验室环境条件不足的弱点就显现出来, 样品1、样品2的初凝时间、终凝时间、3d抗折抗压强度均出现了超出允许误差范围的数据。
由此看来, 用误差分析法评判条件相对较好的水泥企业是比较适用的, 而交通工程工地试验室的能力验证数据处理如果采用此种方法评判, 则需进一步提高试验室的环境控制条件和人员操作水平。以目前试验室建设条件和试验人员的水平, 采用稳健统计方法评判试验室能力更为切实可行。
4结束语
江苏省临海高等级公路南通段临海办组织17个工地试验室参与实验室间比对试验, 主要比对项目为水泥标准稠度用水量、凝结时间、3d抗折抗压强度。试验结果分别采用“误差分析法”和“稳健统计技术处理”方法进行分析, 判断各试验数据是否满意。两种方法结论大相径庭, 通过与“肖维纳特”法取舍结果相比较, 并逐一分析造成各类检测数据离散的原因, 从而得出两种方法各自适宜性。误差分析法适用于评判条件较好的水泥企业试验室能力, 而交通工程工地试验室以及其他类似非专业水泥检验室采用稳健统计技术处理进行数据分析更为适宜。
摘要：结合两组水泥比对试验数据实例, 分析比对试验数据处理经常采用的两种方法, 即误差分析法和稳健统计技术处理方法, 通过与“肖维纳特”法取舍结果相比较, 并逐一分析造成各类检测数据离散的原因, 从而分析两种方法各自适用性。
关键词：比对试验,数据处理,误差分析,稳健统计,可疑,离群
参考文献
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[2]乔志琴.公路工程试验检测[M].北京:人民交通出版社, 2007.
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[4]易勇, 吴柳坚.试验室间比对试验结果分析评价[J].中国热带医学, 2006 (10) :87-89.
[5]中国实验室国家认可委员会.能力验证样品均匀性评价指南[Z].2006-07-01.
数据比对 篇2
海关票明细抄报与稽核对比系统操作说明
海关缴款书数据采集及比对结果接收
办理平台操作说明
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2013-7-15
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目录
一、系统登录...........................................................................................................................3
二、新建批次...........................................................................................................................4
三、填写、修改、保存报表.................................................................................................5
四、修改报表...........................................................................................................................6
五、删除批次...........................................................................................................................7
六、退出报表.........................................................................................................................10
七、浏览报表.........................................................................................................................11
八、上传抄报文件.................................................................................................................12
九、接收结果查询.................................................................................................................15
十、导出抄报文件.................................................................................................................17
十、导出EXCEL......................................................................................................................18
十一、稽核结果查询.............................................................................................................22
十二、通知书查询.................................................................................................................24
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一、系统登录
进入到网上纳税申报2.0界面（如图1-1所示），选择“海关凭证办理”，登录方式分为“安全证书用户”和“用户名口令用户”两种方式。纳税人根据自己的纳税人识别号选择自己的登录方式。
图1-1
首次登录，进入系统（如图1-2所示）。系统界面左下方显示纳税人的填表的状态信息。
图1-2 北京市国家税务局
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二、新建批次
登录系统之后，选择“新建批次”，提示“每一批次限制填写≤1000张海关完税凭证抵扣清单，如超过1000张，请重新建立批次并上传”（如图2-1），选择“是”，建立批次成功，选择“否”，取消本次要建立的批次。
图2-1
如图2-1所示，选择“是”新建批次成功后如下（图2-2所示）。
图2-2 北京市国家税务局
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三、填写、修改、保存报表
1、填写报表
参照图2-2，在界面右部分填写“海关完税抵扣清单”；如果要填写多张“海关完税抵扣清单”，则可以选择“增加一行”来进行增加行操作；如果需要删除一张“海关完税抵扣清单”，则选择“删除一行”进行删除操作。
2、保存报表
纳税人正确填写“海关完税抵扣清单”，（图3-1所示）填写完成之后，选择“保存”。
图3-1 选择“保存”之后，提示“保存成功”（如图3-2所示）
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图3-2 点击“确定”，系统页面显示如下（图3-3所示）；此时系统左下角显示的状态信息：报表状态为填写完毕；填表日期为纳税人保存报表的日期；合计金额为报表的税款金额的小计；份数为报表中所填写的总份数。
图3-3
四、修改报表
如果纳税人需要修改所填写的清单，选择“修改报表”（图4-1所示）。
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图4-1 选择【修改报表】后，进入“报表修改页面”（如图4-2所示），在此页面进行修改所需要修改的内容。
图4-2 修改完成之后，选择【保存】进行保存操作。
五、删除批次
选择【删除批次】，如图5-1所示。
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图5-1 选择【删除批次】后，弹出提示框，如下图（图5-2所示）。
图5-2 选择“录入月份”及“批次”（注：报表状态为已上传时，报表不可以进行删除）
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图5-3 如图5-3所示，选择“确定”之后弹出提示框（图5-4所示）
图5-4 如图5-4所示，选择“是”，删除批次成功；选择“否”，取消本次操作。
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六、退出报表
1、报表填写完成后，可以点击“保存”按钮，也可以点击“退出报表”按钮。点击菜单栏上“退出报表”。如图5-1所示。
图5-1
2、点击“是”，提示“保存成功”。如图5-2所示。
图5-2
3、点击“否”，回到结构树目录。如图5-3所示。
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图5-3
4、保存成功后回到结构树界面，左边界面右下方显示报表状态信息，包括纳税人识别号、报表状态、填表日期、合计金额、份数等信息。如图5-4所示。
图5-4
七、浏览报表
1、单击要浏览的报表，点击菜单上“浏览报表”按钮。浏览状态下，报表上任何数据项不
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可修改。此时单击“退出报表”时，直接退出浏览界面。如图6-1所示。
图6-1
八、上传抄报文件
1、报表状态为“填写完毕”时可进行上传抄报文件操作。点击菜单栏上的“上传抄报文件”按钮，如图7-1所示。
图7-1 北京市国家税务局
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2、选择“录入月份”和“批次”后，点击“确定”。如图7-2所示。
图7-2
3、选择“录入月份”和“批次”后，点击“取消”。回到结构树界面。如图7-3所示。
图7-3
4、上图7-2单击“确定”后，出现输交易密码提示框（用户名口令户）。输完交易密码，点击“确定”。（如果是证书户，会出现直接选证书界面。）如图7-4所示。
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图7-4
5、出现如图7-5界面。上传后系统会自动查询一次上传结果。此时点击“确定”。
图7-5
6、出现自动查询界面。如图7-6所示。
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图7-6
7、弹出接收结果通知书。通知书包含相符、未通过、逾期、重号等信息。
九、接收结果查询
1、已上传的批次，点击“接收结果查询”按钮。出现查询界面。如图9-1所示。
图9-1 北京市国家税务局
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2、选择对应“录入月份”和“批次”，点击确定按钮，如图9-2。点击“查询”按钮。
图9-2
3、点击“查询”后，提示“是否从稽核系统中查询接收结果？”点击“是”，则从稽核系统中查询，点击否则从本地查询，如图9-3界面。
图9-3
4、弹出接收结果通知书，下载、打印。
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十、导出抄报文件（若发生网络故障等相关情况时使用，使用时请咨询软件服务商）
1、填写完毕和上传后的报表可以使用导出抄报文件操作，点击“导出抄报文件”出现存放上传抄报文件的界面，点击保存，提示“导出成功”，点“取消”则不会导出到本地。（目前导出的文件格式可选择XML和EXCEL）
十一、导入EXCEL 点击菜单栏上的“导入EXCEL”按钮，选择要导入的EXCEL数据文件，如图10-1，等待提示导入完成，如果数据中存在校验错误的数据，系统将自动提示校验失败项，如图10-2。
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图10-1
图10-2 点击“显示错误信息日志摁钮”，系统将错误信息显示在记事本中。如图10-3
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图10-3
十二、稽核结果查询、打印、确认
1.点击“稽核结果查询”，选择要查询的抄报月份，如图12-1，点击查询，如果已经查询过，则提示“是否从稽核系统中查询”，如果是则从稽核系统中查询，如果否则从本地查询。如图12-2。
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图12-1 注意：选择查询月份时，应选择要查询的抄报月份，即上传月份。
图12-2 注意：请先确认比对结果是否正确，确认无误后需点击【确认通知书】，每月只能进行一次确认通知书操作。
2.点击图12-2中的“确认通知书”按钮，对稽核比对结果进行确认。3.点击打印按钮，选择打印机后点击“确定”。如图12-3
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图12-3
十三、稽核结果通知书查询、打印
1、已上传的批次请于次月1日3点后进行稽核结果查询。点击“稽核结果查询”按钮。如图11-1所示。
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图11-1
2、选择相应的“年”和“月”，点击“查询”，出现如图11-2所示界面。
图11-2 注意：通知书查询所选择的月份应为抵扣月份，未进行【确认通知书】操作则无法查询到通知书。
3、弹出稽核结果查询通知书，此通知书包含相符、异常、滞留、重号等信息。
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十四、历史稽核结果通知书查询
点击菜单栏上的“通知书”按钮，企业输入年月可以查询到稽核系统中已确认的通知书。此功能请于2013年8月1日后使用。
注：如果您在上传海关缴款书数据时出现“上传失败”提示，请您稍后再试，如多次上传后此提示依旧，请与软件服务商联系！
如您在操作中有疑问，请联系您的软件服务商。咨询电话：010-83678885 北京中联恒利科技有限公司
选择：比对还原真相 篇3
有了整体把握之后，局部观照就显得尤为重要了。选择项一般是对传主经历的具有典型意义的事件和传记重要语言的理解。前者反应传主的主要功过，且可显示有关的历史进程及特点;后者体现传主的观点态度。
解答选择题的基本方法是排除法，排除选择肢中表述内容与原文有出入的项即错误项。
排除错误项主要是用比对。具体有以下三种比对法：
①还原比对法：即将选项中的表述内容还原到原文中，以发现不同点和细微差别，排除错误项。②瞻前顾后法：即找出选项中的相关语句在原文中的位置，然后向上下文逐步扩大搜索范围（注意过渡句、关联词、指代词的提示），找到对应语句后，从原文中将答案“抠”出来。③切分挖掘法：如果选项句子或从原文中找到的内容很长，一下子看不明白，就将句子切分层次，抓出句中的关键词语，从关键词语的含义入手，加以比对辨别。
以2015年全国新课标I卷相关题为例（原文见本期P14～15）。
题目 下列对材料有关内容的分析和概括，最恰当的两项是
A. 当年有所大学的中文系开传记研究课，课程内容却是韩愈、柳宗元的古文，朱东润就是因为这件事决心献身传记文学的研究。
B. “我的命运是作为沙子而到中文系开课的”，这样的表述与其说写出了自己过去的经历，不如说反映了朱东润写自传时的心态。
C. 朱东润虽然认可国外的传记文学，但却担心“穿新鞋走老路”，因此拒绝把近代人推崇的《维多利亚女王传》作为写作范本。
D. 出于自己的现实关怀来选择传主，是朱东润传记文学创作的一贯原则。有学者总体上对此表示理解，但在态度上略有保留。
E. 朱东润虽然认为“传叙文学”的说法更加科学，但为了避免常会发生的分类麻烦，还是在自传中釆用了“传记文学”的说法。
数据比对 篇4
随着信息化建设不断发展, 各行各业对信息化的应用水平和依赖程度在不断提高。包括企业、政府机关在内, 都逐渐意识到信息共享和协同联动对工作的重要性, 但由于建设时间不同、建设技术不同, 带来的异构数据问题, 已经成为了严重制约信息共享、协同联动的瓶颈。要实现异构数据的共享和联动必须要明确异构数据间的相互关系, 对异构数据开展相似度研究, 否则也仅仅是把不同的异构数据堆积在一起, 无法实现真正意义上的信息共享, 更无法发挥共享数据的潜在价值。
目前, 主流的异构数据相似度方法主要有基于关键词的方法, 基于语义词典的方法, 基于语义依存的方法, 基于计算编辑距离的方法, 基于语境框架的方法, 基于属性论的方法, 基于统计的方法等等。这些方法在信息领域的应用已经比较成熟, 但随着个体数据信息量的不断扩充, 单一的某种方法已经无法很好的保证查全率和查准率, 这就要求我们从不同的数据维度, 采取相适宜的算法, 再通过权重控制, 综合分析, 保证大信息量的异构数据相似度对比的可靠性和可用性。本文针对结构化数据、非结构化数据、时序数据、空间数据采取不同的成熟相似度算法, 再通过权重分配加以控制, 经过综合计算, 得出符合实际应用的异构数据相似度。
本文采用基于权重分配的多维异构数据相似度比对算法, 使得各维度上的数据相似度互为补充。这里我们将介绍所采用算法和数据的基本概念, 再对每一信息维度上采用的相似度算法简要分析, 在此基础上提出基于权重分配的多维异构数据相似度算法, 结合实验给出算法的评价和结果, 最后是对当前工作的总结和技术展望。
2. 概念
2.1 异构数据
异构数据通常指来源于不同异构数据源的结构化数据, 比如分别来自Oracle、DB2、SQL Server的数据, 或者来源于异构系统的数据。本文中的异构数据除了包含通常意义上来源于不同数据库、不同应用系统的结构化异构数据外, 还包含非结构化异构数据。
2.2 知网
知网 (英文名称为How Net) 是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象, 以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。知网通过用一系列的义原, 利用某种知识描述语言来描述一个概念, 义原通过上下位关系组织成一个树状义原层次体系。
2.3 本体论
本体论是概念化的详细说明, 一个ontology往往就是一个正式的词汇表, 其核心作用就在于定义某一领域或领域内的专业词汇以及他们之间的关系。本体论可以分为四种类型:领域、通用、应用和表示。领域本体包含着特定类型领域的相关知识;通用本体则覆盖了若干个领域, 通常也称为核心本体;应用本体包含特定领域建模所需的全部知识;表示本体不只局限于某个特定的领域, 还提供了用于描述事物的实体。
2.4 时间序列
时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值, 按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列分析 (Time series analysis) 是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法, 研究随机数据序列所遵从的统计规律, 以用于解决实际问题。
2.5 空间数据
空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征等多方面信息的数据, 它可以用来描述来自现实世界的目标, 它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。
2.6 权重
权重是一个相对的概念, 是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重分配的常用方法包括:主观经验法、主次指标排队分类法、专家调查法。本文将具体分析多维数据不同维度相似度在综合相似度算法中所占权重的分配问题。
3. 基于维度采用相适应的相似度算法
针对目前单一相似度算法不能很好适应大信息量多维异构数据相似性比对的现状, 本文提出了基于数据维度的综合数据相似度算法, 下面我们将分别介绍不同维度上采用的相似度算法。成熟度、适用性是选用算法的重要指标。
3.1 结构化数据采用基于本体中概念的知网相似度算法
在自然语言的处理中, 目前通常采用“距离”这个指标来推导刻画词汇间的相似度:两个词汇的语义距离越大, 则词汇含义越具有无关性质, 故相似度越小。
对于两个词汇W1和W2, 其距离为, 相似度为, 根据两者的部分反比特性, 我们不妨设定如下的转换关系:
其中α为可调参数, 等于相似度为0.5时的词汇语义距离值。
在探讨词汇相似度的算法上, 针对其标准、规范的特点, 我们采用基于本体概念的知网相似度算法并对其加以研究改进。
“知网”是一个以词语所代表的概念为描述对象、以揭示概念与概念之间以及概念所具有属性之间的关系为基本内容的常识库和知识库。知网中有两个主要的概念:“义项”与“义原”。“义项”是对词汇语义的一种描述。每一个词汇可以表达为一个或多个义项;“义原”是用于描述一个“义项”的最小意义单位。
在本文中, 为简化起见, 我们只计算对应单一义项的词汇间的相似度, 对于对应多个义项的词汇, 我们则分别计算其间的义项相似度后取算术平均值。设词汇W1对应义项S1, 词汇W2对应义项S2, 则W1和W2的相似度在知网相似度算法中即等于义项S1和S2的相似度:
与一般的语义词典不同, “知网”并不是简单地将所有的“义项”归结到一个树状的概念层次体系中, 而是用一系列的“义原”来对每一个“义项”进行描述, 故而义项的相似度计算可基于义原的相似度算法。
义原根据上下位关系可以构建出树状的义原层次图, 下方的子义原总是对上方父义原的分类或具体化, 义原间距离与两个义原在义原层次树对应节点间的最短路径有关。例如:
知网中提供了实体类、事件类、属性类等多棵义原层次树, 分属于不同的概念领域, 对于不在同一棵树上的两个义原, 显然无可比性, 相似度为0。对于同一棵树上的两个义原a和b, 有且仅有一条连通路径, 设边数为n, 对于义原层次图, 我们考虑到, 位于上位的义原概念较大, 位于下位的义原概念较小, 故对于同处于同一棵树下部的一对父子节点, 他们对应的义原间的距离应当小于处于其上的任意一对父子节点。则他们之间的距离可用如下公式定义:
其中, level (i) 为该路径上第n条边在该义原层次树上的层级, weight (k) 为每层级的权重函数, 该函数随层数递增而单调递减, 定义如下:
其中, depth为当前义原层次树的层高。
故而a和b的相似度为:
下面我们考虑义项的相似度算法。知网中义原对义项的描述是通过一种知识描述语言KDML进行定义的, 其基本结构如下:
可见次要特征、关系义原特征、关系符号特征都可划归为两个义原集合中的相似度, 对于义原集合之间的相似度算法, 我们采用如下办法:
首先我们计算两个集合P和Q中的义原个数, 记为m和n, 不妨设m≤n, 将P和Q中的义原分别取一计算相似度, 得到m×n个相似度, 取其中最大的相似度, 令其对应的两个义原分别为p1和q1, 然后将集合P与Q中分别去掉该两个义原, 再重复上述办法取得p2和q2……直至P为空集, 令Q中剩余义原为qm+1, qm+1, …qn, 并令其均对应空义原。然后我们分别计算这n对义原之间的相似度, 取其算术平均值即为义原集合P与Q的相似度。即:
综上, 我们可归结义项S1和S2的相似度为四部分相似度的加权平均值:
其中sim1 (S1, S2) 即为 (1) 式算法, sim1 (S1, S2) 即为 (2) 式算法 (i=2, 3, 4) 。β1表示四部分相似度分占权重。在此我们按照以往文献研究中的通常取法, 将上述算法中的几大参数设为:
3.2 非结构化数据采用基于VSM的相似度算法
计算非结构化数据相似度的常用模型主要有基于向量空间模型和集合运算模型等, 综合应用程度和实际需要, 本文选择最常用的向量空间模型。
向量空间模型VSM是在20世纪60年代被提出的, 为代数模型的一种。该模型中假设词与词是不相关的, 将非结构化数据处理成独立的一序列词条组{T1, T2, T3, ∧, Tn}, 根据其在文档中的重要程度赋予相应的权重W1, W2, ∧, 并将{T1, T2, T3, ∧, Tn}看作n维向量空间的一组向量坐标轴, W1为其相应的坐标值。这样我们便得到了一个基于该条数据的向量空间。
基于向量空间模型的TD-IDF方法, 综合考虑了词在所有数据中的出现频率和这个词对不同数据的分辨能力后, 进行非结构化数据训练集中特征项的选取。本文中我们采用改进后的算法, 将特征项在特征选择阶段的权重应用到计算相似度的数据集合中, 改进后的公式如下:
其中:表示该特征项在数据中的重要程度, Wt表示特征项t在训练集中的权重;指特征项在数据d中出现的次数, 另外IDFt的表达式为:
其中:N表示数据集合中所有数据的数目, nt表示所有数据集合中t出现的次数, 称为特征项的数据频率。
非结构化数据的相似度可用向量之间的夹角或距离来表示, 其距离或夹角越小, 说明数据相似度越高。具体公式我们采用余弦计算方法, 其公式如下:
其中:Ti表示数据特征向量;Ti, t表示数据Ti的第t个向量。
3.3 时序数据采用基于分段极值DTW距离的相似度算法
基于动态时间弯曲技术的时间序列相似度查询已经应用的非常成熟和广泛, 但它的计算复杂度在某种层度上限制了其进一步应用。2010年被提出的基于极值点的DTW时间序列相似性算法在多次实验中被证实较为合理, 本文中将采用此方法改进后的PDTW算法中的部分核心思想作为在时序数据维度上算法的主要依据。
设我们即将比对计算相似度的两条时间序列分别为Q{q1, q2, ……, qn}和R{r1, r2, ……, rm}, 其中m≤n。根据序列Q和R可建立矩阵M, 其中Mi1= (qi-rj) 2+ (i-j) 2, 1≤i≤n, 1≤j≤m。在矩阵M中根据以下规则进行路径搜寻:
(1) 路径从M (i, 1) 开始, 初始成本为Mi1, 其中1≤i≤n-m+1;
(2) 每一步是从M (i, j) 到M (k, v) 的一个连接, 成本为Mkv, 其中k≥i+1, v=j+1;
(3) 路径在M (t, m) 结束, 其中t≥m;
(4) 路径的成本是初始成本与每条链接的成本的总和。
根据以上规则, 可在矩阵M中搜寻出多条路径, 利用计算机编写所需程序, 我们可以得到其中成本最小的路径, 并把该路径的成本值作为序列Q和R的距离。采用3.1中相似度与距离的转换公式:
其中α为参数, 考虑到本文中的实际应用需要, 我们暂以日为单位, 对一年中的时间序列做相似度考察, 故而我们取参数
3.4 空间数据采用基于多尺度线状目标的相似度算法
伴随着GIS系统的推广应用, 地理空间数据在实际应用中价值越来越凸显, 在数据中所占的比例也越来越大, 已成为数据综合相似度必须考量的一部分。本文中将模拟空间地理位置变动轨迹为折线, 通过对线状目标形状的分析, 从几何学的角度, 将空间数据的相似度研究建立于相应的基本图形中折线间的相似度算法之上并将算法加以研究改进, 从而建立出多尺度地理空间线状目标形状相似性的计算模型。
下面, 我们先分析一个最为简单的折线与线段的相似度算法:
如图1所示, △ABC的形状可由任意一边与其上的高之比ha和该边对角的角度α唯一确定其相似形, 显然具有相同相似形的三角形对应的该折线和线段具有同样的相似度。故而我们只需考虑上述两点要素即可。
观察图1中的图形, 不难得到如下几个特点:
a) α不变, 当h→∞时, sim (ABC, AC) →0;当h→0时, sim (ABC, AC) →1;
b) h不变, 当α→∞时, sim (ABC, AC) →1;当α→0时, sim (ABC, AC) →0;
c) 当α→180°时, sim (ABC, AC) →1;当α→0°时, sim (ABC, AC) →0。
由上我们可以给出衡量ABC与AC间相似度的两个因素的其中一种表达示如下:
通常情况下我们取两者的算术平均值作为最终相似度:
下面我们将上述算法延伸到混合型的折线与线段间的相似度算法。
a) 串联型图形。
考虑ABDE与AE间的相似度, 我们不妨将其拆分为两个基本三角形△ABC和△CDE, 记两个小三角形所占的权重分别为考虑到折线ABDE与AE的相似度与两个小三角形相应边的相似度关系较难直接给出表达示, 我们不妨按照3.1中的方法从折线间的“距离”出发, 有:
根据图形相似比特点, 我们定义折线ABDE与AE的距离为:
故而我们得到ABDE与AE间的相似度为:
b) 并联型图形。
这类图形的相似度关系较为简单, 经考察图形关系我们可以直接给出:
综上所述, 我们便对此类型中折线与线段间的相似度给出了一个算法。
4. 基于权重分配的多维异构数据相似度算法
以上我们简单讨论并部分改进了关于结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、空间序列数据的主流相似度算法, 对于多维异构数据集的数据比对, 我们可以结合上述四个维度上的算法, 根据实际情况赋予相应的权重, 得到一个综合性的多维异构数据间的相似度比对模型:
对于两个包含多维异构数据的信息集P和Q, 设其相关的结构化数据、非结构化数据、时间序列数据、空间序列数据分别为Pi和Qi, i=1, 2, 3, 4。则我们有:
其中αi为各维数据相似度所占的权重, 根据具体应用方向实际情况特定取值。
5. 模型应用方向举例
本文中根据上述探讨的算法在此给出一个初步应用的参考方向。
在各行业信息化发展推动进程中, 大量人工作业被信息化软件所取代, 众多行业的各方信息逐渐实现统一平台化汇总。例如街道社区中的各类社会矛盾, 也通过信息化的手段实现了事件采集和协同共享, 在信息采集过程, 因系统不同, 采集人员不同等因素, 势必会造成信息登记上的遗漏、错误等现象, 那么, 如何从海量矛盾信息中根据相似度判重, 是有效解决社会矛盾, 提高各级调解组织工作效率的有效手段。
信息采集过程中, “姓名”、“性别”、“身份证号”等信息存储为结构化数据, 这些信息指向明确、输入值唯一, 在相似度比较过程中会占有较大比重;“登记笔录”“事件描述”等信息存储为非结构化数据, 通过研究其特征项关键词的相似度, 例如“采光”、“污染”、“拆迁”等词汇, 可在一定程度上反应该案件的信息方向;矛盾反映的日期、事件发生时间等一系列时间存储为时间序列数据, 例如“来访日期”、“调解日期”、“回访日期”等;相应的, 对于空间数据我们考虑事件记录中反映人“出生地”、“户籍地”、“事件发生地”等。
考虑实际中上述四方面的权重, 根据多次实验测试, 我们最终选定以下参数作为此类应用实例的取值。
6. 实验结果及分析
下面我们筛选来自于不同录入系统的两个矛盾事件。为简化起见, 我们只考虑案件部分信息作为举例实验。
A.姓名:小红, 小明;性别:女;事件描述:离异财产纠纷;事发日期:2010-1-1, 来访日期:2010-2-1, 调解日期:2010-2-15;出生地:北京市崇文区;户籍地:北京市海淀区;事件发生地:北京市昌平区。
B.姓名:小明;性别:男;事件描述:夫妻离异, 婚后财产分配存疑义;事发日期:2010-1-1, 来访日期:空, 调解日期:2010-2-10;出生地:北京市崇文区;户籍地:空;案件发生地:北京市昌平区。
a) 提炼上述两登记案件中的结构化数据信息, 即姓名和性别部分, 根据知网中词汇分类详细信息, 按照3.1中算法进行计算, 我们可得到 (以下结果我们均保留两位小数点) :
b) 文档A简要案情的词条组为{离异, 财产, 纠纷}, 文档B简要案情的词条组为{夫妻, 离异, 婚后, 财产, 分配, 疑义}, 根据3.2中的算法, 提取其特征项计算相似度, 可得到:
c) 案件A中的三个时间序列以2010-1-1日为起始, 以日为单位, 化为数值即为:{1, 32, 46}, 案件B中两个时间序列即为:{1, 41}。根据3.3中算法, 我们可找到两个时间序列集合中A到B的最短路径 (1, 1) → (46, 41) , 经计算A到B的距离dis (A, B) =26, 故而。
d) 案件A中的空间数据为{崇文, 海淀, 昌平}, 案件B中的空间数据为{崇文, 昌平}, 即可化为3.4中计算折线 (崇文-海淀-昌平) 与线段 (崇文-昌平) 的相似度, 按地图将三地等方位化为点, 考察其中各线段, 在此我们省略其中计算过程, 可最终得到折线 (崇文-海淀-昌平) 与线段 (崇文-昌平) 的相似度sim4=0.86。
我们可以设定一个阀值, 当计算得到的相似度大于该阀值时即判定两事件为重复事件, 显然对于案件A和案件B间相似度为0.775的结果来看, 我们可基本得到两矛盾为重复事件的结论。
事实上, 我们不难看出, 在第一个系统中录入为A矛盾时, 记录为多人矛盾, 为小明和小红, 并且性别按照小红录入为女;而在第二个系统中录入为B矛盾时, 由于信息缺失或其他原因, 仅记录小明一人, 并且性别按照小明录入为男, 且漏记录了“来访日期”、“户籍地”等信息;按照现在一般程序信息化判断, 由于最主要判断依据项的姓名和性别不同, 且简要案情叙述不同, 故而有极大概率无法判别出两事为同一事件。而在本文提出的模型中, 即可应用到此方面, 较为智能的综合各维度进行比对判定, 大大提高了数据相似度的查全率。
7. 总结与展望
本文从应用角度出发, 针对大信息量的多维异构数据相似性比对, 提出了全新、综合的相似度算法, 实验结果证明, 此算法能较好的适应多维异构数据相似性比对。当然, 由于自然语言较难完全自动信息化模拟等因素, 本文中构建模型尚有各种不完善及需要补充改进之处, 下一步我们会重点关注如何结合神经网络, 针对不同应用, 训练不同维度上的的权重, 以达到进一步推广应用的要求。
伴随信息化应用水平和技术的不断提高, 应用系统的综合度和规模也在不断升级, 亟需针对大型综合应用系统, 提出新的技术和新的建设思路, 本文只是针对大型综合应用系统, 从异构数据相似性角度进行了初探, 还需在这个方向上继续深入, 提出更多符合实际需要、可应用于实际的新技术、新思路。
摘要：本文从应用角度出发, 探索包含结构化数据、非结构化数据、时序数据、空间数据的大信息量多维异构数据相似性比对问题。即在不同的数据维度上采用主流、适合的算法, 计算每个数据维度上的相似度, 再从权重分配角度综合考虑, 提出综合不同维度的大信息量异构数据相似度算法, 从应用的角度, 探索异构数据相似度比对的新思路。
关键词：多维度,异构数据,相似度,权重
参考文献
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[4]郭庆琳, 李艳梅, 唐琦。基于VSM的文本相似度计算的研究。计算机应用研究, 第25卷第11期, 2008年11月.
[5]吴学雁, 黄道平, 莫赞.基于极值点特征的时间序列相似性查询方法.计算机应用研究, 第27卷第6期, 2010年6月.
逗比对话说说 篇5
2.我对老婆说：“我是一家之主，是你的天。”
老婆听后说：“我的天，给我倒杯水吧!”
3.老公：“那么贵一张面膜，你才用了十分钟，真是浪费!”
老婆：“你还有脸说我，那你说那么贵一个TT，你才用几分钟?
4.我问我妈：“我可是你身上掉下来的，你怎么一点都不心疼我?”
我妈说：“屎还是从你身上掉下来的呢，你怎么不心疼屎?”
5.我站在门口说：“那我走了。”
老爸捏紧拳头：“女大不中留，就当我们没养过你! ”
老妈激动：“但你记住，走了就不要再回来!!”
我怒吼：“演屁啊!今天开学我在不走学费白交了!”
6.“我简直帅的冒泡”“说人话”“我长痘了”
7.“你复习资料看完了么。” “我看，完了。”
8.“海绵宝宝你被开除了” “蟹老板……” “不用谢”
9.“瘦是什么感觉?” “放屁都要扶下电线杆”
10.“你真胖” “你再说一次” “你穿的真多”
11.“我不在时你就把风当做我。”“所以我总抽风。”
12.“你为什么会近视” “为了看淡世事，所以模糊了双眼”
13.辛弃疾和霍去病好像情侣名，何弃疗是不是他们的孩子
14. 知道旧光阴不会再来才以记忆为线索陈酿窖藏倍加珍惜
15.“有时候你说话真的很伤人 但我最多只气几分钟”
16.女生扎头发可以扎到发脾气
17.“你复习资料看完了么。” “我看，完了。”
18.“做题的时候要揣摩出题者的意图。” “老师他想让我死。”
19.“我不在时你就把风当做我。”“所以我总抽风。”
20.“为什么上课睡觉? ” “因为我们年轻人需要梦想”
21.“因为我手里有你的丑照，所以你要和我做一辈子朋友 ”
22.最近总有人夸我聪明，我想了一个晚上没想通究竟是谁走漏了风声。
23.“为什么暑假在~月” “因为大热天学校不想交那么多电费”
24.“我刚好像触摸到了结界的屏障!” “说人话!” “撞墙上了。”
25.“如果我考试过了别叫我学霸”“那叫你什么啊”“叫我赌神”
26.你知道你暗恋的人正好也喜欢你这叫做什么吗?” “这叫想像力。”
27.“矮是什么感觉?” “明明想瞪人的，硬生生成了卖萌”
28.“中考里哪个中学最厉害”“十一届三中，他们全会”
29.“你怎么把头发染黑了?”“因为我要证明我不是黄毛丫头”
30.“中考考完有什么感想” “哎，英语分数还没有体育分那么高”
31.“你会抛弃我吗?”“不会”“好感动!为什么?”“抛不动 好重。”
32.“是什么的一瞬间让你突然放弃了你爱的那个人”“我在吃醋他说无理取闹。“
33.“我跟好吃的你只能选一个” “我选你，你会给我买好吃的”
34.“等我作业写完我们出去玩啊 ” “我知道你是不想见我 ”
35.“怕黑就开灯，想念就联系 ”“我是个有骨气的人”“那就错过吧”
36.“ 每次椅子发出放屁的动静好尴尬啊!””我会再弄几下以示清白“jpg
37.“爱一个人是什么感觉” “爱上她之后 突然听懂了很多情歌”
38.“再惹我我强吻你” “不可能!” “为啥” “我不反抗还能算强吻吗?”
39.“为什么你经常一个人吃饭?” “我怕半个人吃饭吓到你。”
外职业化比对 篇6
18世纪中叶，大西洋东岸的英伦三岛，红灯绿酒的歌厅里珀赛尔歌剧的咏叹调深沉而悠扬，那《亲爱的，继续您的征服吧》的美妙旋律伴随着海涛的起伏，跳跃在人们心中，也跳跃在漫长的海岸线上。此时此刻，工业革命的步伐正悄然地在这片土地上踏响。
时光荏苒，到19世纪末，当法国、德国、美国、俄国、日本等国先后完成工业革命洗礼后，世界工业化格局基本形成。
工业革命带给世界最显著的特征，就是产业专业化和专业精细化，从而推动着社会化大生产。在这种情况下，职业化应运而生，并逐渐向各行业延展，不仅产生了企业职业化，也产生了军队职业化、教育职业化、行政职业化，等等。职业化的特点就是技能精细化、产业专业化、行为规范化、发展制度化。职业化为工业时代发展注入了强大动力。
进入21世纪，职业化推进方兴未艾，各行各业竞争在一定层面上都集中体现在从业人员职业化素质高低之间的较量。中国是工业化起步较晚的国家，企业与员工职业化程度自然不高，与西方职业化相比，必然存在着很大差距和不足。不过，有国外媒体评价，中国人才在专业化水平和工作能力上并不比国外差，但在职业化素养方面却欠缺很多。究竟存在着怎样的差距和不足呢？甄别中外职业化进程，我们或许能从中发现庐山真面目。
争峰的头衔
太平洋西岸的美国马萨诸塞州，1841年10月15日，两列客车迎头相撞，现场惨不忍睹，义愤填膺的人们把目光齐刷刷地对准了乏力管好现代企业的铁路主，纷纷要求改革企业管理制度。在州议会的直接推动下，铁路企业改革迅速推开，他们选择了有专业管理能力的人士来担任新的管理者。就这样，世界上第一位“职业经理人”诞生！
职业经理人（CEO、总裁、总经理等）是指在一个所有权、法人财产权和经营权分离的企业中承担法人财产的保值增值责任，全面负责企业经营管理，对法人财产拥有绝对经营权和管理权，由企业在职业经理人市场（包括社会职业经理人市场和企业内部职业经理人市场）中聘任，而以受薪、股票期权等为获得报酬的职业化企业经营管理专家。他们不再是身兼所有者和管理者两种职能的企业家。他们必须将经理人的利益与企业经营绩效紧密结合起来，将他们的命运与企业的生死存亡联结在一起，从而形成同舟共济、荣辱与共的关系格局。在正常情况下，国外一些大公司的CEO（首席执行官）收入颇丰，年薪可高达几千万美元，高于普通员工平均水平的100多倍。因而有专家断言，在中国，职业经理人很难产生在国企，倒是在民企和外资企业中职业经理人却会异军突起。
事实上，近年来中国职业经理人也频繁走上了社会舞台，被称为“中国第一职业经理人”的万科董事长王石，就是在国内提倡职业经理人制度的第一人。中央企业近年来也开门向世界招贤纳士“职业经理人”，目前已有数十位职业经理人在央企高管的舞台上崭露头角。
与职业经理人相对应的企业管理者称为创业者或者叫企业家，原意是从法语中借来的，专指“冒险事业的经营者或组织者”，后指在企业中能够让企业合法经营、不断发展具有社会责任的人。在现代企业中，企业家大体分为两类：一类是企业所有者企业家，他们既是企业所有者，又从事着企业经营管理（这一类在民营企业中居多）；另一类是受雇于所有者的职业企业家（这一类称为职业经理人）。在多数情况下，企业家只指第一种。
中国企业家多数出现在国有企业和部分大中型民营企业中。中国民营企业家在市场经济的打拼中成长很快，造就了像马云、任正非等一批优秀经营管理人才。而中国国有企业尤其是中央企业，其性质和地位的特殊性和重要性，企业高管尤其是“一把手”皆由政府任命，因而存在着明显的行政化，形成了“企业政府型官员”。
国企企业家与职业经理人相比，前者社会地位高于后者，而薪水相对低于后者；前者权力大于后者，但责任担当重于后者；前者政治经验多于后者，而管理经验亚于后者。
国企企业家虽不是企业所有者，也不是职业经理人，但却行使着所有者与经营管理者两者兼有的职责。他们大多极富政治责任感和社会洞察力，常常能将国企通过政策调控和关停并转，闯过激流险滩；更有优秀者，竟将企业推上了又好又快发展的新天地。管理专家德鲁克在《创新与企业家精神》一书中指出，这种“企业家”就是视变化为常态、总是寻找变化、对它作出反应、并将它视为机遇加以利用的企业管理者。在改革开放的大潮中，中国产生了不少像海尔集团首席执行官张瑞敏、格力电器董事长兼总裁董明珠、五粮液股份董事长唐桥、中国建材和中国医药董事长宋志平、沪州老窖董事局主席谢明等一批朝气蓬勃、活力四射的国企优秀企业家，他们率先垂范地为中国国企做大做强作出了光辉榜样。
其实，企业家并不仅仅只出现在中国，西方企业里也有不少企业家展露锋芒。只是由于受体制的制约、文化的影响，中西企业家领导风格上存在着差异，主要表现为：“议而不决”与“先决后议”的差距，当和下属讨论问题时，西方企业家喜欢一起讨论而由下属拿出解决方案，中国企业家则总是愿意先把一个确定的答案告诉给下属；西方企业家在团队面前更接近于社交型和参与型，中国企业家则表现为任务型和智慧型，这主要由于国企官员的任命期存在着短期行为，因而任务导向十分强烈。对于企业家的形象问题，有调查表明，超过六成的公众认为外资企业老总才称得上是企业家；在中国居民心目中，中国企业家的总体形象得分为66.3分，而外国企业家总体形象得分为74.5分；认为国企老总、民企老总、股份公司老总算得上企业家的比例分别为48.6%、45.7%和42.9%。
即使同是职业经理人，中西方也存在着一些差异。其一是“制度”与“关系”的差异，西式企业里介于“企业”和“职业经理人”之间是制度，而在中式企业里，介于“企业”和“职业经理人”之间是关系，前者的核心是“法”，后者的核心是“人”，前者严谨、稳定，后者灵活、中庸。其二是“本职”与“全局”的差异，西式企业里职业经理人会在本职负责的领域做得非常专业和圆满，而中式企业的职业经理人全局观念比较强，“位卑未敢忘忧国”，即使处在较低地位也会举一反三地通盘考虑全局。其三是“理性”与“感性”的差异，西式职业经理人比较重数据和逻辑，喜欢“定量化”，而中式职业经理人注重直观归纳，喜欢“定性化”。
争峰的企业管理头衔，究竟谁更适合在中国生长，是中西结合，还是各领风骚？我们拭目以待。
困惑的事途
公元605年，一场轰动朝野的选拔制度如春风吹遍大江南北，吊起了老老少少读书人的胃口，这就是“科举制度”。科举始于隋朝，发展成型于唐朝，一直延续到清末的1905年才被废除。科举是古代中国一项重要的政治制度，对中国社会和文化产生了巨大影响。现代社会公务员选拔制度亦是从科举制间接演变而来的。科举制在带来积极意义的同时，也产生了负面影响，那就是在社会上形成了“重仕轻商”“重仕轻工”等现象，仕途成为广大知识分子唯一的向往和追求，人们似乎既不齿于商也不齿于工，只钻营于“书中自有黄金屋，书中自有颜如玉”之中，唯望“金榜题名”时亦为光宗耀祖日。
在“学而优则仕”“劳心者治人，劳力者治于人”的风气推行下，封建社会的“重农抑商”、20世纪50年代的“工商业改造”、70年代的“兴无灭资”，中国“农工商”皆处于“下三流”地位，即便是那些有所成就的商人和企业主，也会见官甘拜下风，却不敢妄自显摆。在风气和人气的双重压迫下，中国工商业在举步维艰中佝偻向前，即使是到20世纪80年代，如果没有邓小平的有力撑腰，即使是年广久卖的“傻子瓜子”也有可能罪不可赦。这一波又一波的打击，使得中国工商业尤其是民营企业根本不敢与官府作对，难怪重庆市江津区委一位领导曾经这样颐指气使地扬言：“与政府（即他本人）作对就是恶！”
正是这种“重仕轻工”“重学历轻技能”等传统观念的影响，使得社会上普遍存在重普教轻职教、重理论轻实践、重科学轻技术、重知识轻技能等倾向，加之社会转型期中存在的不当舆论导向、企业一线员工收入差距拉大、技术工人实际地位下降等消极因素持续，严重地影响了高技能人才的培养、成长与普及。中国社会的历史与现实一再证明，“技能化”难御“仕途化”的诱惑。
然而，“仕途化”在西方国家却失去了“中式效应”，“强政府”“强官员”的现象得到了弱化，人们不再为“仕途”的神秘而神魂颠倒，他们会理智地为职业的专业化和精细化、从业的长期化和终身化前赴后继。
即使那些毫不起眼的简单的工作，西式企业的员工都会十分认真地把它做好、做到极致。
日本东京帝国酒店有一位妙龄服务员，因为初入职场，被安排专职打扫厕所，并且要求必须把马桶擦洗得光洁如新！
一个细皮嫩肉的大学生去擦洗厕所，多没面子！她为此陷入苦恼之中，还悄悄哭过鼻子。就在她犹豫不决之时，公司有一位前辈来到她面前，没有去空洞说教，而是亲自做了一个示范。他一遍又一遍地擦洗完马桶，直到擦洗得光洁如新。然后，他从马桶里盛起一杯水，旋即一饮而尽！
这位服务员看得目瞪口呆，如梦初醒。于是，她下决心做一名洗厕所最出色的人。从此，她成为了一个全新的人，同时也多次喝过马桶水。
几十年后，这位女服务员光荣地成长为日本政府内阁大臣之一的邮政大臣，她的名字就叫野田圣子。
野田圣子的成功，就在于善于将简单的工作做好。其实，不少优秀的人，就是为了一个简单而坚定的想法，不断重复地做下去，最终使理想变成了现实。美国通用公司前CEO杰克·韦尔奇就强调：“一旦你产生了一个简单而坚定的想法，只要你不停地重复它，终会使之变成现实。”
日本小手工业领域有不少并不起眼的“专家”，能将很多十分简单的物件做成精品、做成极品。例如：拉手系列，工匠们就能将各种用于门、柜、盒、包的大大小小的拉手做成形形色色、美丽好看、新颖别致的精品，令人咋舌。
瑞士手工业之所以称雄于世，就在于他们能将那些造型各异的钟、精巧别致的表，做得比想象的还好；而那些功能多样、小巧灵便的瑞士军刀，工艺的精美程度着实叫人爱不释手。这真是“小领域”里铸就着“大专家”。
善于把小事做好，小事的价值就会充分展现出来。无数事实证明，很多看似无关紧要的小事往往是成就惊天动地大事的基础。这种情况在西式企业里数不胜数。
20世纪50年代初，有一位年轻人每天很早就来到一家卡车司机联合会大楼找零工做。不久，一家百事可乐工厂需要人手去擦洗车间地板，因为无人应征，这位年轻人就去了，并且打定主意，要做最好的擦地工。
有一次，有人打碎了50箱汽水，弄得满地都是黏糊糊的泡沫。当时这位年轻人也很生气，但还是耐着性子把地板擦得干干净净。他的这一举动恰好被公司领导看到了，第二年他被调往装瓶部，第三年被提升为副工头。许多年后，这位年轻人被擢升为美国国务卿，他就是柯林·卢瑟·鲍威尔。他在回忆录中写道：“一切工作都是光荣的，只要永远尽最大的努力去把每一件事情做到位，你一定会有所成就。”
工人伟大，劳动光荣，只要我们每一天都尽心尽力地做好工作、尽职尽责地完成好每一件小事情，就能够造就“江山代有人才出，自古行行出状元”的奇迹。
努力去“仕途化”，力求走“技能化”“精细化”之路，近年来，中国员工职业生涯也有了一定改观，有些省市和大型企业推出了“金蓝领培训工程”，明确提出高级技工、技师享受工程师待遇、高级技师享受高级工程师同等待遇，政府的政策导向和宏观调控无疑会对改变人们的观念、改善我国的教育结构、促进高技能人才脱颖而出产生积极的推动作用。许振超、窦铁成、邓建军、李斌等工人专家和技能标兵不断涌现，向全社会传递出了这样一个信号：科学家和工程师是专家，高技能人才也是专家，刻骨钻研技能技术同样也是成才的阳光大道。而今，社会上逐渐形成了不仅尊重那些有理论素养的教授、专家，也尊重那些自己动手、实际操作、有发明创造的技术专家。长此以往，这种新的求学观、择业观和成才观将会蔚然成风。我们坚信，条条道路通罗马！
不避的担当
1920年的某一天，美国一位12岁的小男孩在与伙伴玩足球时，不小心将足球踢到了一户人家的窗户上，玻璃在“哗啦”声中破碎了。一位老人急匆匆地跑出来大声责问是谁干的。然而，当玩球的伙伴们纷纷逃离后，这位小男孩却没有走，他低着头惭愧地向老人承认错误，并请求老人宽恕。但是，老人却固执地非要小男孩回家拿钱来赔偿。
小男孩硬着头皮回家向父亲汇报了闯祸的经过，但父亲并没有因儿子年纪小而开恩，板着面孔冷冷地说：“家里虽然有钱，但祸是你闯的，应该由你自己负责。”尔后，父亲掏出钱，严肃地对儿子说：“这15美元我暂时借给你赔偿人家，不过，你必须想办法还给我。”
从此以后，这位小男孩就一边读书一边利用空闲时间打工挣钱。他帮餐馆洗过碗、擦过桌，甚至有时还去捡破烂卖钱。经过几个月努力，小男孩终于挣足了15美元，十分自豪地还给了父亲。
许多年后，当年的小男孩长大成人，成功地当上了美国总统，他就是大名鼎鼎的里根。在任总统期间，美国遭遇了全球性的经济危机，里根义无反顾地挑起了重担，带领着美国冲出了困境。在对往事的回忆中，里根深有感触地说：“那一次闯祸之后，我懂得了勇于承担责任的意义，我必须对自己所做的一切负责。”
负责既是一种职业要求，也是一种职业美德，更是一种人生担当。无论是哪一种岗位，都有起码的职业责任。军人的职责是保家卫国，教师的职责是教书育人，医生的责任是救死扶伤，工人的职责是爱岗敬业。只有那些恪尽职守的人，才能在社会上有立足之地，也才能最终获得成功。西式企业里，这种责任担当已经成为一种自觉、一种习惯、一种天职。
拥有全球15 000个连锁店的麦当劳，高度的职业化和责任意识有目共睹。
中国一家国有餐厅的女工跳槽被聘到麦当劳当保洁员。曾经从事过服务行业的她，明白对于每天餐厅里抹桌子、擦地板、揩玻璃这一类工作的责无旁贷，但是当她看见麦当劳的玻璃比过去在国有餐厅里的玻璃不知要干净多少倍、且主管仍然要求她每天必须擦拭一遍后，有一天她终于忍不住问主管：“玻璃这么干净，为什么还要擦？”
主管回答说：“因为这是你的职责。作为保洁员，你要让玻璃比昨天更干净！”
无论有多么干净，职责要求就是每天必须擦，不擦就是失职！从这位国有企业员工对职责的认识差距中，可以看出中西方员工职业责任存在的观念差距。具有强烈职业精神的人，不会把责任当成一种累赘、一种负担，相反，会没有借口坚决执行下去。
墨西哥某一个漆黑的夜晚，坦桑尼亚一位奥运会马拉松运动员艾克瓦正吃力地跑进奥运会体育场，他是最后一名抵达终点的选手。然而，这场比赛的获胜者早已领了奖杯，退场欢庆胜利去了，而他一个人孤零零地跑进体育场时，整个场子已所剩无几，但他仍然在双腿沾满血污、绑着绷带的情况下坚持绕场一周吃力地跑到了终点线。在体育场一角密切注视这一幕的著名国际纪录片制作人格林斯潘，禁不住十分好奇地上前问他为什么还要这么吃力地坚持跑到终点？这位运动员只是轻声地回答道：“我的国家从两万多公里之外送我来到这里，不是叫我在这场比赛中起跑的，而是派我来完成这场比赛的。”
多么高尚的职业操守，多么可敬的责任担当！把信送到加西亚，即便有千难万险，也不达目的决不罢休。美国总统杜鲁门在自己的办公桌上摆了一个牌子，上面写着“book of stop here”，中文翻译为：“问题到此为止。”意思是让自己负起责任来，不要把问题丢给别人。杜鲁门还强调：负责任是一个人不可缺少的职业精神。
同样是对待责任，在中国企业里，所承担的程度恐怕要大打折扣。
1985年的某一天，一位用户向海尔反映工厂生产的电冰箱有质量问题。海尔首席执行官张瑞敏立即开展突击检查，在库存400台冰箱中发现了76台不合格产品。如何处理？在研究办法时，有干部提出将这批冰箱作为福利处理给本厂员工。但张瑞敏却作出一项有悖常理的决定，那就是开一个全体员工的现场会，把76台冰箱当众全部砸掉，并且，要由生产这些冰箱的员工亲自来砸！
听到这个消息，许多老工人当场流泪了，要知道，那个时候别说砸东西，企业就连开工资也十分困难。况且，在那个物资紧缺的年代，莫说正品，就是次品也要凭票购买。对成品如此“糟践”，大家“心疼”啊！当时，甚至连海尔的上级主管部门都难以接受。但张瑞敏明白：如果放行这些产品，就谈不上质量意识！海尔不能容忍任何姑息迁就的做法，否则，那就是默许大家可以生产这种带缺陷的冰箱，这样的话，今天有76台次品，明天就有可能是760台、7 600台。张瑞敏痛下决心，不变初衷！
大锤有力地落下，既砸碎了那些带病的产品，更砸醒了海尔人的质量意识。1999年9月28日，张瑞敏站在上海《财富》论坛上坦然地说：“这把大锤对海尔今天走向世界，是立了大功的！”
试想，这件事如果没有碰上张瑞敏，而遇上其他人，按当时中国人的普遍习惯，想必结果不会比张瑞敏更妙。
不做最好的，肯定就有不好的。中国企业员工由于长期缺乏严格要求、严谨训练，不少人总喜欢以“八九不离十”的“大概论”对待一件事、对待一项工作，殊不知，种瓜得瓜，种豆得豆，你付出了多少心血，就会收回多少成果；你对工作不负责任，工作就不会给你如意的回报。数学上，100-1还余99，而企业经营上，有时100-1却等于0，因为企业有100次决策，如果只有一次失败就有可能让企业破产关门；在100件产品中，如果有一件不合格，就有可能让企业信誉扫地。
有一个电热器生产厂家，声称自己的产品是99%的合格率，各项安全指标都可靠，并且设有双重漏电保护措施，让消费者放心使用。有一位消费者购买了该厂电热器后，与往常一样，他并没有关掉电源就开始洗澡，没想到，热水器因故漏电，而漏电保护装置此时又遇巧地失效了，导致他被电流击倒，一条胳膊被电流击伤。这起本不该发生的事故，就是因为那1%的不合格，给消费者带来了巨大的伤害。
不仅1%的不合格会带来巨大的伤害，有时就连一个很小的失误也会带来灭顶之灾。
2004年2月15日，吉林市中百商厦发生了一起特大火灾，造成54人死亡、70人受伤，直接经济损失达400余万元。然而，谁也没想到，这起严重事故的直接原因，竟然是一个烟头引起的：一位员工到仓库卸货时，不慎将烟头掉落在地上，他随意踩了两脚，随即匆匆离去，可烟头并未被踩灭，慢慢地引燃了库内的物品，造成了这次特大火灾发生。
小失误，酿大祸。君不见，建筑中一个小小失误，就有可能使整幢大楼轰然倒塌；公共场所，即便一个烟头随意丢弃，就可能让整条街道化为灰烬；驾驶车辆的司机，因为多喝了几口酒，就可能导致车毁人亡；生产一线上，操作工的一个小失误，也许会使一批产品统统报废；营销窗口上的营业员，因为说错了一句话，就有可能导致一笔大订单失之交臂。“有缺陷的产品，就是废品！”这是海尔主张的质量观。大错是错，小错也是错。认清小错的危害，避免小错的发生，就可以防止因小错酿成大祸。即使小错发生后，也应该及早发现、及早纠正、及早消除，如此，我们就会趋利避害，信步行进在事业的康庄大道上。
沉重的信用
“不管你在哪里工作，都别把自己当成员工，而应该把公司看成是自己创业的舞台，那里有自己的事业生涯，是自己创造价值和实现价值的地方。”
——这是英特尔总裁安迪·葛洛夫对即将走入职场的学生们最真挚的告诫。为企业生存和发展而战，其实也是在为自己的生存和发展而战，一言一行都不能有违于企业的信誉与利益，否则，损伤的不仅是企业，也包括自己。
美国导弹驱逐舰“本福尔德”号，曾经在1997年6月由迈克尔·阿伯拉肖夫接管时，船上水兵士气低沉、人心涣散，甚至还有人想赶紧退役。然而，两年以后，这艘舰船却发生了巨大变化，不但没有人想退役，全体官兵简直是上下一心、士气高昂，舰船成为了美国海军一只王牌驱逐舰。是什么改变了这艘船的面貌呢？用迈克尔·阿伯拉肖夫自己的话，他告诉士兵：“这是你的船，这里是你的第二个家！”
把舰艇当成自己的家，舰艇就会被打造成王牌；把企业当成自己的家，企业就会无往而不胜。
世界名牌路易·威登，令多少女人仰慕。不少到欧洲旅行的女孩免不了要买一个LV皮包。这是因为，LV手提包做得十分精致，制作的工具虽然都是普通的刀、剪子和钻子，但是每一个做包的人都要把它做好，每一个钉包的人都把它钉好，每一个擦皮革的人都把皮革擦好，每一个上配件的人都把配件上好，每一个缝制的人都把它缝好，每一个贴标签的人都把标签贴好，因而LV的手提包自然会成为上乘佳品，成为人见人爱的随身饰物。
用一流的产品奉献给用户，企业就有了信誉、就有了市场。在西方社会，企无信不立，人无信可耻。一旦失信，西方国家对此的处罚十分严厉。美国是世界上信用经济最为发达的国家，也是个人信用体系最为完善的国家，形成了以征信、评信、授信为核心、以信用交易为手段、以法律制度为保障、以信用中介为纽带的现代信用体系基本框架。美国对失信行为主要采取三种手段：一是把交易双方失信者的失信行为，扩大为失信方与全社会的矛盾，并且对失信者的失信记录保留多年；二是对失信者进行严厉的经济处罚和劳动处罚；三是对失信行为根据法律给予应有量刑。
美国法律规定，凡未成年人不许买酒，也不许喝酒。而美国总统布什的两个15岁的女儿都爱喝酒。2001年5月的一天，其女詹娜在酒店使用别人的证件购买了酒，结果被警察抓住；其另一女芭芭拉因喝酒也被人指控，最后每人被罚款100美元，并处罚在社区参加义务劳动，还强制参加戒酒治疗班。
邓白氏公司一位经理的儿子只有9岁，因为和另外两个大孩子玩耍时，大孩子拔了别人奔驰车上的标志放到他的手上，被发现后，被少年法院判决到公园扫10天树叶，还要求家长不仅陪孩子一起到法院接受宣判，还需监督孩子打扫树叶。
对小错处罚如此严厉，对大错处罚就可想而知，难怪有美国人戏言：“宁愿抢银行，也不愿有失信的记录。”
英国也建立了比较完善的失信惩戒体系，使人们守信光荣，失信耻辱。
例如：对于纳税，一旦发现一次逃税，将课以几倍或者几十倍的重罚，并且可能历年的公司账目都将被迫接受调查。个人失信记录被保存和公示的时间为6年；个人破产记录被保存和公示的时间为15年。英国每年还在新年和女王生日时有两次授勋活动，被奖励者大部分都是长期诚实服务于社会、忠于职守的普通人。
反观中国的信用情况，那些商业欺诈、制假造假、银行呆坏账、虚假报告、虚假数据，无一不与失信行为有直接联系。主要表现为：
在产品信用方面：一些企业把某一些名不副实、质量低劣的假冒伪劣产品冠以“世界名牌”和“中国名牌”标牌，其结果，一方面“中国制造”遍及全球，另一方面中国商品在世界上能够真正立得起的名牌屈指可数。
在商业信用方面：那些逃废债务、偷税漏税、走私骗汇、虚假报表、黑幕交易、股票伪装上市等现象十分严重。近几年，我国一些企业因为信用缺失而导致的直接和间接经济损失高达5 855亿元。
在银行信用方面：目前中国四家国有银行的不良资产率将达25%左右。这与2000年世界前20家大银行3.27%的平均不良贷款率相去甚远，而且远远高于东南亚金融危机前东南亚各银行不超过6%的水平。
在官员信用方面：一些官员为了谋取提拔的机会，不惜在学历文凭上弄虚作假，在政绩工程上掺水掺杂，对重大安全生产事故瞒报虚报。
在学术信用方面：论文抄袭、商业欺诈、买卖书号、虚假鉴定等丑恶现象时有发生，直接戕害了科学精神和学术传统。
据统计，中国目前每年因企业逃废债务造成的直接经济损失为1 800亿元，企业“三角债”高达上万亿元，由于产品质量低劣或制假造成的各种损失竟达2 000亿元。美国企业的平均坏账、呆账率只有中国企业的1/10～1/20，也就是说在1个亿的销售额中，美国企业比中国企业要少花1 000万美元左右的成本。
西式企业里的“一诺千金”与中国企业的“轻诺寡信”相比，不但令国人汗颜，更叫国人痛心。信用无处不在、无时不在，与众多企、事业相关，与万千员工相连，一旦失去诚信，便失去了做人的资格，失去了创业的根基。为此，我们必须大力提倡诚信、维护诚信，让诚信畅行天下，让鲁迅的诤言真正成为中国人的座右铭——
“诚信为人之本也！诚信比金钱更具有吸引力，比美貌更具有可靠性，比荣誉更具有时效性。”
数据比对 篇7
比对是指在规定条件下, 对相同准确度等级或指定不确定度范围的同种测量仪器复现的量值之间比较的过程, 而进行比对的测量仪器可以是单独或连同辅助设备一起用以进行测量的器具。测量仪器设备在受到灰尘、湿度、温度等环境因素的影响时会老化, 从而引起误差;在人们开展测量活动时, 会因使用方法错误、操作不当或维护不足等人为因素造成误差;在原始误差积累以及其它因素的影响下, 也会引起不可避免的误差。因此, 只有通过定期的仪器设备检查比对才能及时准确地发现仪器设备中存在的问题, 采取措施进行校正、维护或改进, 以确保测量结果的准确性和精确性。设备的定期比对工作, 无论是在低压电器检测领域, 还是在航空、地质及医学等研究领域, 都是至关重要的。
1 数据采集系统的比对需求
电器试验是电器产品质量鉴定中的一个重要环节, 是改进设计及新产品开发的重要依据。电器试验的目的就是验证产品性能是否符合标准和技术条件的规定, 检验产品在制造上是否存在影响其正常运行的缺陷, 研究新产品的性能。而数据采集系统是电器产品的接通与分断能力、短路能力、短时耐受等试验的重要试验数据采集、记录的仪器设备。数据采集系统的测量精度关系到电器产品试验数据的准确性, 如电压值、电流值、焦耳积分等, 关系到最终对产品相关性能、功能的判定, 因此, 必须定期对数据采集系统开展精度比对。
为了确保采集数据的稳定性和可靠性, 数据采集系统经常会采取措施固定在对应试验断口的控制室内, 无法轻易地移动, 因此, 比对的开展就需要借助于外部设备。电压方面比对, 用电压表就可以简单实现;电流方面比对, 小电流可以用互感器和电流表, 而大电流用一般的仪器设备是难以实现的。那么, 就需要单独购置一套便于移动的数据采集系统, 否则比对就不好开展。
2 便携式大电流测试系统
某自主研发的便携式大电流测试系统可解决以上问题。该系统对成套开关设备温升试验主回路电流的现场监测, 利用了实时采集功能, 此外该系统还具备了触发采集等功能, 因此可满足数据采集系统的比对试验需要。系统主要由Rogowski线圈、采集卡、积分器及上位机系统等部件组成, 巧妙地安置于一套便携的移动式机柜中, 具有移动方便、成本低、操作简单方便、可根据需要随时添加测试和数据处理分析功能等优点。下面将结合实际比对试验展开详细的分析讨论。
3 比对试验与结果分析
两个系统的线圈有序地环套于试验系统下断口的试验母排上。在该试验断口, 只需进行100 A/V和1 k A/V这两个挡位的比对试验, 当试验人员投入相应电和电流值的阻抗后, 即可进行后续的比对试验和试验数据分析。
在进行1 k A/V挡位的比对时, 投入一组预期参数对应的阻抗, 该预期参数为U=420 V, I=450 A, Ip=635 A, cosφ=0.95。同时利用两个系统对试验信号进行测量采集, 得到的波形分别如图1a) 和1b) 所示。对比两图, 无论是在电流的幅值上还是在电流波形形状上, 都表现出非常的相似, 很难直接指出它们之间存在的差异, 进行比对结果的评判。下面将大电流测试系统自动参数分析模块分析得到的各相电流有效值I和电流峰值Ip与SATURN数据采集系统测量到的对应值整理如表1所示。从表中可以看到, 所得到的结果都在预期参数的允许误差范围 (0~5%) 之内。不妨再以SATURN数据采集系统作为基准, 计算两系统间的相对精度, 置于表1的第三列中, 可以看到各项数据值的相对精度偏差为-0.23%~0.51%, 也处于允许偏差范围±1.5%之内。那么, 这就完成了两个系统在1 k A/V挡的比对, 同时可以根据这些分析结果判定两个系统在该挡位的精度都是可靠的。
而为了直观清楚地看出两系统所采集电流信号的差别, 将各相的电流信号分别做差, 得到的三相电流的差值波形, 如图2所示。从图2中可以看到, a相的差值波形中, 第一个电流差值负半周波比其它电流周波的幅值大了近1.5 A, 而其它各周波大概关于-2 A对称, 除了稍许时间方向的移位, 整体的波形走势与原波形基本一致, 说明大电流系统的Ipa值较大, 这与表1中Ipa的情况是一致的;b相的差值波形中, 基本没有时间方向的移位, 各周波关于零轴对称, 波形走势与原波形同步, 与表1中大电流系统的Ipb较大一致;而在c相的差值波形中, 通电部分比较匀称, 但对称轴约为2 A, 而波形走势与原波形恰好相反, 因此, 表现为表1测量结果中SATRUN系统的Ipc较大。此外, 可以发现两个系统的差值的变化与电流幅值的变化是同步的, 整体也呈现出正余弦波的走势;当差值波形关于零轴对称时, 两者幅值基本相同, 而不关于零轴对称时, 差值基本等于幅值方向的偏离值。
至此可清楚地了解两个测试系统比对结果的差别。可见该大电流测试系统完全适用于数据采集系统的定期比对, 而且功能全面, 操作简单, 方便实用。
4 结语
数据比对 篇8
一、计生出生数和公安、卫生数据的比对情况
近年来,全区出生人口数总体呈上升趋势。 2007-2012年,卫生部门新生儿分娩数增长39%,公安部门新生儿申报户口数增长60%,而计生部门统计出生人口数仅增长7%;从数量上看,卫生、公安部门的数据较为接近,与计生统计出生人口数差距较大。 通过比对,从下图可以看出部门间数据不一致的情况。 (如下图)
二、数据差距的类型及成因分析
(一)统计口径造成的误差
从统计口径来看, 卫生出生数统计的是区内各医院新生儿分娩人数,包括本地人口出生和外地人口在我区出生;公安出生数统计为一段时期内在我区申报户口的新生儿数,包括当年出生的人口,也包括往年出生的人口;计生目前采用的统计口径大致可以描述为“现居住地”统计管理口径, 即常住我区人口的出生数和流动人口在我区的出生数之和。 由于卫生、公安和计生出生人口统计的对象不是完全一致,所以出生数理论上肯定会有一定的差距,这是差距的成因之一。 其二,公安、卫生的统计口径明确单一,计生统计口径的范围相对模糊。 如计生的常住人口界定为“常住在本地,户口在本地的人;常住在本地,户口待定的人;户口不在本地,在本地有常住趋势的人”,在大量人户分离,人口流动性很大的情况下,很难判断统计对象是否常住。 计生流动人口口径为 “在本行政区域内居住30日以上、非本省(市、县)户籍的0岁以上人口总数”。 其口径与公安及卫生的统计口径都不完全一致,因此流动人口在全区的生育数据也不能直接比对。
(二)人户分离造成的误差
所谓人户分离,是指人口常住地与户口登记地不相一致的现象。 广义上来说人户分离包括流动人口和区内人户分离人口。 目前,相对流动人口管理而言,区内的人户分离现象更缺乏有效的监管及服务机制,成为计生统计管理的难点问题之一。 随着城市化的迅猛扩张,因拆迁、购房、就学、婚嫁等原因造成大量的动迁户、暂住户、空挂户,使户在人不在、人在户不在的人户分离人口逐年增加。 由于人户分离,给计划生育统计管理工作增添了复杂性。 主要表现: 一是统计对象的管理界限不清。 “以房定人”的现居住地管理口径,容易引起居住地与户籍地,居住地与居住地在统计工作上互相推诿扯皮,出现“大家都管大家都不管” 的情况。造成的出生数漏报在总体误差中占了相当高的比例。二是计生统计与服务管理对象不完全一致。 在申请再生育审批、享受独生子女父母奖励费、出具有关计划生育证明时,当前实际的人口计生服务管理工作依然延续着以户籍地管理为主的管理模式,但是由于长期人户分离, 户籍地对所辖地区的居民婚姻状况、生育情况等无法及时了解,造成了出生人数的重报和漏报。 三是区域内人口流动频繁, 管理交接难以到位。 人口居住地变化产生大量需要迁移交接的信息,一方面基层难以及时掌握变化情况,另一方面核实情况和录入信息要占用大量的人力,比较难落实到位,造成人口出生等信息重报、漏报现象时有出现。
(三)人口流动造成的误差
人口流动的大量性、随意性、分散性等特点使流动人口难于管理, 特别是违法生育的情况难以掌握。 流动人口数量增加和流动性增强,流出人口的去向掌握不准,底数不清和早婚早育现象的增多,使对这部分人违法生育的出生人口数统计难以保证准确。 另一方面,由于计生政策符合率的要求与实际工作水平有一定差距, 为了保持甚至提高工作质量“水平”,一些地区和单位仍然存在不如实上报出生数据的现象。 在某种程度上背离了依法统计的工作要求,造成了违法生育数的“瞒报”。
(四)管理不到造成的误差
一是人口信息采集难。 人口管理协作机制和信息交换平台尚未真正建立,人口信息难以整合共享。 计生部门自身采集信息的渠道日益狭窄,大量人口信息需要公安、卫生、民政、工商、房管、物业等诸多行政部门甚至公司企业提供,信息采集渠道过于繁杂、信息采集不及时、信息不全均制约了统计数据质量提高,造成出生数的统计误差。 二是信息核对难。 由于信息量大,地址登记不详,电话停机换号等造成无法联系核对等情况时有发生。 三是新建小区管理难。 随着城市规模的不断扩大, 一些新建小区成为管理的“真空”地带,由于没有及时划分管理区域,小区没有及时交接给社区居委会或相应的居委会(社区)没有及时配套建立,造成了已入住这些住宅区的人口出生信息无法上报。
三、对策和建议
从上述情况来看, 计生出生人口统计误差出现的重要原因之一是过去老的统计方式和手段不适应人口形势的变化和要求而产生的,这就需要我们及时研究新情况,不断改进完善人口统计管理体制。
第一,明确和细化计生统计管理口径。 公安部门将逐步实现实有人口管理,为计生部门现居住地管理提供了良好的机会。 计生部门应当探索建立以现住地属地化管理为方向的实有人口管理体制。 进一步细化现居住地和户籍地的管理责任,赋于现居住地统计和管理服务的权限, 以社区“网格化”管理服务为依托,在服务中掌握动态人口信息,在社区建立一种没有户籍身份限制的人口服务管理新模式。
第二,强化人口问题综合治理。 计生人口统计离开了部门的协作是无法取得成功的。 要将人口统计工作职责纳入政府目标管理责任制,明确各部门职责,积极调动社会资源。 如卫生部门积极推行分娩登记实名制,公安部门按照《户口登记条例》落实人走户迁的政策,在办理落户, 迁移时协助审验计生证明等;人口计生部门更要发挥工作主动性,对人户分离人口进行摸底登记,落实人户分离人口的迁移交接,做到服务不减,工作不断。
第三,搭建人口信息共享平台。 针对多个部门各掌握部分人口信息的特点,建议在信息管理上,由一个部门统筹搭建人口信息共享平台, 实现人口计生、公安、民政、卫生、工商、统计、教育、财政等多个部门人口信息资源的整合共享,实现政务信息互通有无,分级分类使用,逐步建立人口信息安全预警和辅助决策机制。
数据比对 篇9
自从我国改革开放, 产业结构经历了较大的变化, 由原来的农业大国逐渐转变为工业大国, 并且正向第三产业过渡。目前我国第一产业的比重由开放前的70%已经下降为15%, 第二产业比重呈先降后升的趋势, 并占主体地位, 目前为52%, 第三产业占GDP的比重总体呈现上升趋势, 目前占比为33%。随着我国经济的腾飞, 制造业的高速发展, 从前荒凉的土地上逐渐屹立起了许多重工业和轻工业工厂, 我国从一个落后的国家, 正在以惊人的速度向发达国家靠近。而这些年三大产业的逐渐变化, 我国对人力资本的需求也在逐年变化。通过对二者数据的处理分析, 我们发现随着第二产业向第三产业过渡, 人力资本积累逐渐增加, 并且通过实证研究, 我们了解到我国学者早已认为人力资本的增加将有利于经济增长, 而经济增长又会进一步带来对人力资本投入的增加, 将低技术劳动力培养成高技术人才, 高技术的人力资本又会进一步推动经济发展, 进入一个良性循环从而促进经济发展, 提高我国国民生产总值。而对于产业结构与人力资本也有不少研究, 这些研究表明人力资本水平提升及结构优化将会加速我国产业结构转型与升级, 成为我国强大推动力。但是, 我国学者多数都只研究了人力资本对产业结构的影响, 而忽略了产业结构的变化对人力资本的影响。而本文将通过文献的梳理以及对数据的一系列选取与处理, 进行科学假设, 利用金融发展状况作为工具变量的方法进行实证分析, 排除反向因果的关系, 创新性探讨产业结构的变化对人力资本积累的影响。并基于得到结果, 对产业结构发展提出政策建议。
二、文献综述
从20世纪五六十年代人力资本理论的形成, 到20世纪八十年代末期以人力资本为基础的内生增长理论的发展, 人力资本作为最基本的生产要素, 与经济增长的关系成为了学者研究的热点问题。在我国, 随着近几年来经济的不断发展, 人力资本积聚对经济增长的影响更是受到了越来越多的关注。实证研究方面, 国内众多学者采用了不同的人力资本度量指标, 运用中国经济数据进行一系列考察。王宇、焦建玲 (2005) 运用协整性分析和因果关系检验法, 以人均受教育年限和教育投入为人力资本的度量指标, 表明各教育变量与国内生产总值之间存在长期的协整关系, 同时义务教育的普及和具有高等学历劳动力比重的增加大大推动了我国的经济发展;反之, 经济增长又在很大程度上促进了我国中、高等教育事业的发展。孙敬水、董亚娟 (2007) 发现, 从长期来看, 人力资本对经济增长的贡献要大于物质资本, 而且是经济增长的Granger原因。陈仲常、马红旗 (2011) 研究表明, 具有较高人力资本平均存量地区的人力资本离散度正向于经济增长, 而具有较低人力资本平均存量地区负向于经济增长。詹新宇 (2012) 则使用省际面板数据表明, 人力资本对经济增长的贡献显著为正, 但其经济增长效应受到市场化环境的影响。以上研究无一例外的证明了人力资本积累对经济增长显著的促进性作用。
因此, 促进人力资本积累, 解决我国面临的人口数量多而劳动力素质低下等问题尤为重要。但是, 对人力资本积累影响因素的研究方向较多, 尚且没有一致结论。白菊红 (2002) 以人力资本积累理论为依据, 对影响农村人力资本积累的一般因素进行了系统分析, 结果表明劳动报酬、劳动者年龄、国民经济发展水平、国民收入分配和代际间收入分配是影响人力资本积累的主要因素。吴楚杰 (2005) 从人力资本市场的运行机制、特点和要素进行分析, 指出文化因素作为一条潜移默化的约束规范和行为准则, 对人力资本市场的各个方面产生了不可低估的影响。郭庆旺、贾俊雪 (2009) 通过构建一个包含基础教育和高等教育的两阶段人力资本积累模型, 考察了公共教育支出规模、结构和高等教育可获取性对不同教育背景的家庭的人力资本投资行为、熟练和非熟练劳动力的相对供给和相对效率的影响。陈重行, 窦尔翔 (2012) 通过分析表明要提高人力资本的积累, 减少收益流分布差距, 就必须在总量上、整体上提升对教育型人力资本的运营。
另一方面, 进行产业转型和升级, 提高第三产业在国民经济中的比重, 实现产业结构的优化调整和产业质素的提升是实现可持续科学发展的重要途径。由于经济增长模式、产业结构与人力资本结构存在高度相关性, 研究人力资本发展与产业结构的作用机制、从实证上论述人力资本发展与产业结构升级的关系越来越丰富。张国强、温军、汤向俊 (2011) 在增长回归框架下, 以中国各省份1978-2008年动态面板数据为基础, 从国家和区域层面考察了人力资本及其结构对产业结构升级的影响, 其结论表明, 人力资本水平提升及结构优化将会加速我国产业结构转型与升级, 形成未来我国持续、稳定发展的强大动力。黄文正 (2011) 将人力资本积累和产业结构升级联系起来, 运用协整、granger因果分析和脉冲响应分析人力资本积累与产业结构升级的关系, 发现人力资本积累推动产业结构升级。但是, 对产业结构升级如何影响人力资本积累的研究相对较少。戚红艳 (2011) 以广西壮族自治区为例进行实证研究, 证明两者之间存在着长期均衡的关系, 并且产业结构升级是人力资本水平提高的Granger原因。
与前人的研究相比, 本文有如下创新: (1) 目前的研究大多是人力资本积累对于产业结构升级的影响, 而很少有人研究产业结构升级对人力资本积累的反向影响。由于2005-2011年, 我国主要的产业结构升级体现在第三产业占比的增加, 本文用第三产业占比作为主要解释变量, 通过实证方法研究了这种影响。 (2) 通过我国2005-2011年的省级面板数据进行了实证检验, 控制了各个可能影响的变量以及年份、省份的固定效应, 使结果更加可信。 (3) 用工具变量法 (IV) , 避免了反向因果以及遗漏变量等内生性问题, 使结果更加可靠。
本文进一步的研究方向如下: (1) 我们所选取的数据是我国省级面板数据, 样本量不是很大, 用区县级的面板数据可以得到更为精确地结果。 (2) 本文采用加权平均受教育年限的方法算出了我国各省的人力资本存量, 没有考虑到健康状况、掌握的技术等因素, 在以后的研究中, 可以尝试寻找能够能为贴切的度量人力资本存量的指标。
三、假说提出
在我们的假说中, 人力资本存量会受到包括第三产业占比、教育经费等各个方面的因素的影响, 下面介绍各个变量影响人力资本存量的渠道:
1. 第三产业占比
本文认为代表产业结构升级的第三产业占比增加会通过两种渠道促进人力资本存量的增加。
首先, 产业结构的升级会使教育、咨询、设计等属于第三产业的行业在整体经济中的占比增加, 而这些行业所需要的大多是高人力资本的劳动力, 同时对于低端劳动力需求最高的第二产业的占比在逐年下降。我们知道高人力资本劳动力与低人力资本劳动力之间是很难替代的, 所以可以把劳动力市场分为两个子市场。产业结构升级使得高端劳动力市场的需求增加, 低端劳动力市场的需求减少, 使得高端市场均衡工资增加, 低端市场工资减少。这种工资的变化促使人们更愿意去接受更多的教育, 提高自己的人力资本, 进而使得整个社会的人力资本存量增加。
另一方面, 第三产业的发展本身会带来人力资本存量的增加。微观个体在做出是否受教育的的决定的时候会最大化自己的收益, 而第三产业中教育、文化等行业的发展会使人们受教育的成本降低, 假设受教育的收益不变的话, 人们会更倾向于受更多的教育, 提高自己的人力资本水平, 是社会总体的人力资本存量增加。
2. 其他解释变量
除了产业结构的升级, 还有一些因素会影响人力资本的积累, 我们需要在研究中控制这些变量。
首先, 文化消费的增加会影响人力资本的积累。文化消费的增加可以提高人的整体素质, 会提升个体的求知欲, 可以促进个体对人力资本投资的热情, 增加人力资本的积累;同时, 文化消费的提高可以带动文化产业的发展, 文化产业的发展一方面提高了对高人力资本人才的需求, 使人们更愿意对人力资本进行投资。
收入水平也会影响人力资本的积累。收入水平的提高会提高个体用于人力资本投资的支出, 同时, 从微观个体的角度来看, 如果把人力资本投资看做一种商品, 它是属于必需品之外的奢侈品, 它的需求收入弹性应该大于1, 对人力资本投资的增长应该大于收入增长的速度, 收入增长应该会显著地影响到人力资本投资的增长, 从而对人力资本积累有一个正的影响。
收入差距会影响人力资本的积累。如果收入分配更加公平, 那么接受教育就更可能在未来获得收入的增加, 人们也就会更倾向于去接受教育、积累人力资本。技术水平的提高会使得机器能够代替高级的劳动, 使得生产的操作流程简洁化, 对于高人力资本的劳动力的需求减少, 进而使得社会整体人力资本存量减少。教育经费的增加会使得学校有钱雇佣更多的教师、招更多的学生、给高学历的研究者更多的补贴, 进而提高社会总体的人力资本存量。
四、假说验证
在我们的假说中, 产业结构的变动, 主要是第二产业向第三产业的变动, 会通过增加对受教育水平高的人才的需求, 使社会总体的人力资本存量有所增加。图1是我国31个省份2005年-2011年人力资本存量与第三产业增加额占比的散点图, 从图中我们可以较为直观地看出二者之间的关系。图1中较为奇异的点为均为西藏, 图2为除去西藏外30个省份2005年-2011年人力资本存量与第三产业增加额占比的散点图。
我们发现, 除了西藏与其他的省份有所区别, 第三产业占比与人力资本存量之间很可能存在线性关系。关于各个指标的设定, 详见本章第二小节。
1. 回归方程的设定
基于前面学者的研究以及我们的假说, 我们在主要的解释变量, 第三产业占比, 之外, 又加入了文化消费、收入差距、人均GDP、技术水平、教育经费作为控制变量, 建立了如下的多元线性回归模型:
其中, HC代表人力资本, IS代表第三产业占比, Gap代表城乡收入差距, C代表文化消费, GDP代表人均GDP, Tech代表技术水平, Fin代表教育经费。
2. 指标选取与数据采集
在实证研究过程中, 选取合适的变量并且保证数据的准确是十分重要的。在经过深入的研究后, 我们选择了人力资本存量作为被解释变量;又选择了产业结构优化程度、文化消费、教育经费、收入差距、技术水平以及人均GDP作为解释变量。下面我们对变量指标的选取以及数据来源进行说明。
(1) 人力资本存量
对于人力资本存量的计算, 目前有很多方法, 包括平均受教育年限法, 收入贴现法等等。本文采用平均受教育年限法, 同时, 由于不同层次的教育对于人力资本存量的增加产生的作用不同, 在把实际教育年限转换为有效教育年限的过程中, 我们为不同层次的教育水平加上不同的折算系数:小学为1, 初中为1.2, 中等教育 (不含初中) 为1.4, 普通高校为2。将教育年限设定为:小学6年, 初中3年, 中等教育 (不含初中) 3年, 大学 (含专科) 3.5年 (胡永远, 2003) 。各年度各个受教育阶段的人数的数据, 均来自各年度《中国统计年鉴》。
图3为我国2005-2011年各省市的人力资本存量, 从图中我们可以看出, 近年来我国的人力资本存量有明显的上升趋势。
(2) 产业结构优化程度
目前, 对于产业结构优化程度的测算, 有很多种方法。考虑到我们的数据是2005年-2011年的数据, 而在这个阶段, 我国产业结构的变化主要是第二产业向第三产业的演进, 所以我们用各地区人均第三产业增加额占人均GDP的比重来衡量产业结构的优化程度。
从图4中可以看出, 第三产业占比在近年来也呈增长态势, 与人力资本存量同向。但是这种同向, 有两个方面的问题, 一方面是人力资本与第三产业占比之间存在反向因果关系, 即人力资本的增长也会带动产业结构的优化。对于这个问题, 我们在后面的分析中采用了工具变量的方法排除了这种影响。另一方面, 随着时间的变化, 经济变量的变化有共同趋势, 对于这一问题, 我们在后面的分析中控制了时间的固定效应, 也消除了这种影响的干扰。
(3) 其他控制变量
在主要的解释变量之外, 我们又选取了以下几个控制变量。
近年来, 由于国家需要拉动内需、提升文化软实力的政策需求, 我国各省市的文化消费都有明显的增长。而文化消费的支出会提升人的全面素质, 也会对于教育、人力资本的积累有正的外部性影响。所以我们选取文化消费作为对人力资本存量产生影响的一个控制变量。
文化消费的相关数据来自各年的《中国统计年鉴》中农村居民家庭平均每人文教娱乐消费支出与城镇居民家庭平均每人文教娱乐消费支出两项。我们分别用这两项数据乘以当年各省的总人口得到当年各省的总文化消费。再用各省的总文化消费除以总人口数, 得到当年各省人均文化消费的数据。
教育经费的指标与各年《中国统计年鉴》中的教育经费一项相同, 数据来自2007年-2013年的《中国统计年鉴》。
考虑到国内不易找到省级的直接衡量收入差距的数据, 如基尼系数, 我们用城乡收入差距来衡量各地区的收入差距水平。从2006年-2012年的《中国统计年鉴》中, 可以获得2005-2011年的城镇人均可支配收入与农村人均可支配收入的数据, 用二者相减可以得到城乡收入差距的数据。
我们用各省市平均每万人的专利申请量作为衡量技术水平的指标。2005年-2011年各省的专利申请量从以及人口总数均来自各年份的《中国统计年鉴》, 经过计算处理可以得到平均每万人的专利申请量。收入水平我们用各地区的人均GDP来衡量, 数据来自中国统计局官方网站。
下表是对本文中涉及的主要变量的简单统计性描述。
3. 实证检验
我们利用OLS的方法, 对模型进行了回归, 回归结果见表2。
ij代表第个省, 第j年的情况;IS代表产业结构, 由第三产业占比和二三产业占比和来衡量;X代表其他控制变量;为了避免由于年份和省份不同引起的偏误, 我们控制了年份固定效应和省份固定效应。
通过OLS的结果, 我们发现, 尽管控制了年份和省份的固定效应, 第三产业占比对人力资本的影响不显著, 而且呈现负相关关系, 这与我们的假说不一致。由于内生性问题和反向因果问题, 利用简单的OLS方法回归出来的结果可能存在较大的偏误。为了进一步验证我们的假说, 我们使用工具变量的方法进行回归。
我们选取金融发展状况作为工具变量, 金融发展状况由人均金融增加额来衡量。金融业是第三产业的重要组成部分, 其发展状况直接影响第三产业占比和第二三产业占比和。在放入其他控制变量的条件下, 我们使用简单的线性回归来检验金融发展状况与第三产业占比、第二三产业占比和之间的相关性, 回归结果见表3。我们发现金融发展状况对第三产业占比的影响在0.01的水平上显著, 金融发展状况对第二三产业占比和的影响在0.05的水平上显著。因此金融发展状况与第三产业占比、第二三产业占比和之间的相关性较好。
Standard errors in parentheses***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
Robust standard errors in parentheses***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
同时, 金融发展状况并不通过产业结构以外的渠道影响人力资本。因此, 金融发展状况可以作为第三产业占比和第二三产业占比和的一个工具变量。我们利用金融发展状况这一工具变量, 进一步探究产业结构对人力资本的具体影响, 对第三产业占比的IV回归结果见表4。
从第三产业占比对人力资本的影响结果来看, 工具变量的方法比较好的解决了遗漏变量问题, 同时也排除了反向因果的影响。在控制了年份、省份固定效应之后, 第三产业对人力资本的影响仍然在统计上显著为正。随着我国经济的发展, 产业转移的推进, 第三产业占比的上升, 有助于人力资本的积累。同时我们也发现, 人均GDP、收入差距、人均教育投入这些控制变量明显受到地区因素的影响, 地区发展是影响人力资本的一个重要因素。
Robust standard errors in parentheses***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
产业结构对人力资本的影响主要体现在第三产业的发展对人力资本的影响上, 一方面金融、教育等第三产业行业的发展对较高学历人才的需求不断增加, 从需求层面促进了人力资本的积累;另一方面, 第三产业本身的发展也促进了更多拥有知识与技术的人才的出现, 从供给层面促进了人力资本的积累。
五、结论与政策建议
本文实证分析的结果验证了之前提出的假说:第三产业占比的上升能够提高对人才的需求, 有助于人力资本的积累。同时, 产业结构的优化会带来人力资本利用广度、深度、效率以及效益的提高, 从而促进人力资本的积累。人力资本数量和质量的提高, 不仅是推动一个国家或地区经济增长方式转变的根本动力, 而且是经济发展的决定性因素。我国作为世界上人口最多的国家, 人力资源非常丰富, 但长期以来, 由于人力资本的投资与积累不足, 致使人力资本的整体质量不高, 人力资本相对贫乏, 同时人力资本的配置和利用也不尽合理, 所以需要促进产业结构的升级, 从而提高人力资本的积累。
基于以上结论, 我们给出如下政策建议:
(1) 大力促进第三产业的发展
从本文结论中可以看出, 第三产业的发展对于我国人力资本存量的增加是有好处的, 所以政府应该在政策上对第三产业进行扶持。
一方面, 政府可以通过对第三产业, 尤其是教育行业与文化行业等与人力资本的形成息息相关的行业中的企业适当的减税, 来促进这些行业的发展。另一方面, 在财政分配上可以给大学等国家事业单位提供更多的转移支付, 拨划更多的土地进行校区建设;给一些文化产业适当的补贴, 促进他们生产的积极性。
通过这两方面的支持与鼓励, 可以加快第一、第二产业向第三产业转型的速度, 缩短产业结构升级的过程, 进而促进人力资本的积累, 带动经济增长及国民素质的提升。
(2) 抑制劳动密集型产业的发展
我国目前的第二产业中, 劳动密集型产业占据了很大的一部分, 这些产业的特点是对劳动力的依赖较大, 而对技术和机器设备依赖较低, 这些产业完全依托于我国的人口红利生存, 他们的发展是不可持续的, 也很难进行转型, 这些企业的存在拖缓了我国产业结构的升级。同时, 他们需求的劳动力大多是低人力资本水平的, 它们的存在也使得劳动力缺乏动力去接受更高水平的教育。
具体的措施, 可以通过一系列政策实施。劳动密集型的产业往往是出口产业, 我们可以通过减少出口退税的份额, 来抑制出口, 进一步的打压劳动密集型产业的发展, 迫使这些企业转型。同时劳动密集型产业往往是高污染、高耗能的产业, 可以通过对污染征税, 提高能源的价格来进一步抑制劳动密集产业的发展。
(3) 加强对著作权的保护
目前我国对于著作权的保护还不是很完善, 山寨、盗用的现象层出不穷。这对于第三产业, 尤其是与人力资本相关的教育、图书、音像等行业的发展是十分不利的。如果著作权得不到保护, 那么生产者的积极性就会降低很多, 进入这个行业的人也会减少, 整个行业就没办法发展起来。所以, 对著作权的保护, 对于盗版的惩罚对于第三产业的发展来说是很必要的。
摘要：我国正处于产业结构转型的关键时期, 一二产业逐渐向第三产业转移。以往研究大多落脚于人力资本对产业结构的影响, 而忽略了由于产业转型带来的对高技术人才的需求推动了人力资本的积累。作者认为, 产业结构的优化将有助于人力资本的积累, 同时, 文化消费、教育投入等因素也会影响到人力资本。本文使用2005-2011年, 我国31个省份的面板数据, 建立了多元线性回归模型, 运用工具变量的方法, 以金融发展状况作为第三产业占比的工具变量, 进行实证研究。在控制了年份和省份的固定效应后, 我们发现第三产业占比对人均人力资本有显著的正向影响, 产业结构向第三产业转移有利于人力资本积累。在此基础上, 我们提出了若干建议来推动产业结构的优化。
关键词：人力资本,产业结构,面板数据,工具变量法
参考文献
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[2]郭庆旺, 贾俊雪.公共教育政策、经济增长与人力资本溢价.经济研究.2009.
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[5]黄文正.人力资本积累与产业结构升级的关系——基于VAR模型的实证分析.经济问题探索, 2011.
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[7]张国强, 温军, 汤向俊.中国人力资本、人力资本结构与产业结构升级.中国人口·资源与环境.2011.
数据比对 篇10
(一) 各实验室的测试数据
比对试验各实验室提供的测试数据如表1。
(二) 干燥基灰分数据对的结果分析
根据各实验室提供的数据, 对干燥基灰分数据对的结果进行计算分析如下, 见表2。
从干燥基灰分数据对的结果分析中可知, 所有实验室的实验室间Z比分数ZB (绝对值) 均小于2, 为满意结果。实验室内比分数ZW (绝对值) 除了2号实验室为2.558外, 其余实验室均为小于2, 结果较为满意。因此, 灰分项目的测定, 绝大多数实验室测定结果均为满意结果, 只有2号实验室实验室内ZW比分数为2.558, 为可疑结果。综合分析2号实验室的测定数据, 其2个样品的值与中位值的差值均未超出GB/T212-2008规定的重复性限, 实验结果可以接受。
(三) 干燥基挥发分数据对结果的分析
对干燥基挥发分数据对的结果进行计算分析如下, 见表3。
从干燥基挥发分数据对的结果分析中可知, 在32个实验室中, 除9号实验室外, 其余31个实验室的实验室间Z比分数ZB (绝对值) 均小于2。而在实验室内Z比分数ZW (绝对值) 的统计中, 则除了29号实验室外, 其余31个实验室的ZW值均小于2。因此, 在挥发分项目测定中, 除9号, 29号实验室外, 其他实验室的结果均为满意结果。
9号实验室的实验室间ZB值为-3.091, 可以判断为系统偏低, 其原因可能是测定挥发分的马弗炉温度控制未达到890～910℃, 导致结果偏低。29号实验室的实验室内ZW值为3.412, 仔细比较其样品对的数据, 发现其A样的结果为较中位值高, 而B样的结果则较中位值低, 也就是说, 在同一实验室内, 其前后两个样品的测定在操作上存在较大的差异 (同一个人操作时, 则是其前后测定存在差异;两个人操作时, 则是两个人之间的操作存在较大的差异) 。
(四) 干燥基全硫数据对结果的分析
干燥基全硫的数据对结果的分析见表4。
从表4的结果中可以看出, 在全硫项目测定中, 多个实验室的结果出现离群值。实验室间比分数ZB (绝对值) 大于3的为20号实验室, 实验室内比分数ZW (绝对值) 大于3的为5、10、12、20号实验室。比分数ZB或ZW (绝对值) 大于2至3的为1、2、3、17号实验室。其余实验室结果为满意结果。
综合分析各实验室的测定结果, 大部分实验室使用库仑测硫仪测定硫含量。本次硫的实验室比对测试中, Z比分数 (绝对值) 大于3的5、10、12、20号实验室均为正的Z比分数值, 相应实验室的测定结果都偏高。偏离的原因可能是实验室未使用标准煤样对仪器进行校准, 或者未使用不同含硫量的标准煤样进行校准。
Z比分数为可疑值的1, 2, 3号实验室, 其A、B样的测定值与中位值的差均小于再现性限, 结果可以接受。
对于17号实验室, 其A样的测定结果与中位值之差明显大于再现性限, 而B样的结果与中位值还比较接近。这说明该实验室的仪器可能未使用不同含量的标准煤样进行校准, 导致测定低含硫量范围的样品时出现结果偏高的情况。
(五) 干燥基高位发热量数据对结果的分析
干燥基高位发热量的数据对结果的分析见表5。
从表5的结果中可以看出, 在发热量项目测定中, 1个实验室的结果出现离群值, 为17号实验室, 其实验室间ZB值为-3.940, 实验室内ZW值为2.880。比分数ZB或ZW (绝对值) 大于2至3的为2、15、22、26、32号实验室。其余实验室的结果为满意结果 (29号实验室未提供测定数据, 不予评价) 。
从17号实验室的测定结果分析, 两个样品的测定值均明显低于中位值, 且超过GB/T213规定的再现性限, 明显系统偏低。对于2号实验室, 从其2个样品的测定结果看, 其与中位值的差均在再现性限范围内, 结果可以接受。
15号实验室, 其ZB值为2.77, ZW值为2.88。分析其测定数据, A样超过重复性限, B样则明显超过再现性限较多, 说明系统偏高。
22号实验室的ZW值为-2.878。分析其测定数据, 其B样的结果明显比中位值低很多, 超过了再现性限。
26号实验室的ZB值为2.734, 分析其测定结果, A样品的数据与中位值的差超过重复性限, B样品的数据与中位值的差则超过再现性限, 系统偏高。
对于32号实验室, 其ZB值为2.442, ZW值为2.430。其2个样品的测定值与中位值的差, 与26号样品类似, 判断为系统偏高。
(六) 数据对结果的Z比分数统计分析与单一数据的Z比分数统计分析结果对比
1. 灰分结果的对比
(1) 能力比对组织者发布的结果:全部实验室为满意结果。
(2) 数据对Z比分数统计结果:2号实验室的实验室内Z比分数为可疑值, 其他实验室的结果均为满意结果。经分析2号实验室的测定数据, 其2个样品的灰分值与中位值的差均未超过测定标准规定的重复性限, 结果符合要求。
2. 挥发分结果的对比
(1) 能力比对组织者发布的结果:9号实验室的A样为离群结果, 5、18号实验室的A样为可疑值, 其余实验室为满意结果。
(2) 数据对Z比分数统计结果:9号实验室的实验室间ZB比分数为离群值, 29号实验室的实验室内ZW比分数为离群值。其他实验室的结果均为满意结果。
3. 全硫结果的对比
(1) 能力比对组织者发布的结果:5、10号实验室的B样结果为离群值, 17号实验室的A样结果为离群值, 20号实验室的A、B样结果为离群值, 12号实验室的B样结果为可疑值。其余实验室的结果为满意结果。
(2) 数据对Z比分数统计结果:5、10、12号实验室的实验室内ZW比分数为离群值, 20号实验室的ZB、ZW结果均为离群值, 1、2、3、17号实验室的ZB或ZW出现可疑值。其余实验室的结果均为满意结果。
4. 发热量结果的对比
(1) 能力比对组织者发布的结果:17号实验室的A样结果为离群值, 15号实验室的B样结果为可疑值。其余实验室的结果为满意结果。
(2) 数据对Z比分数统计结果:1个实验室的结果出现离群值, 为17号实验室, 其实验室间ZB值为-3.940, 实验室内ZW值为2.880。比分数ZB或ZW (绝对值) 大于2至3的为2、15、22、26、32号实验室。其余实验室的结果为满意结果 (29号实验室未提供测定数据, 不予评价) 。
(七) 比对试验出现离群、可疑值的原因分析
1. 灰分测定试验项目
本次比对的结果, 除2号实验室外, 其余实验室的结果均为满意结果。经具体分析2号实验室的测定数据, 其与中位值的差在重复性限范围内, 结果可以接受。
2. 挥发分测定试验项目
9号实验室的结果判断为系统偏低, 其原因可能是试验用的马弗炉温度控制未能达到890-910℃。进一步分析, 则可能是控温仪表未经校准, 或者虽在校准期内, 但有可能测温热电偶老化, 使显示的温度偏高。人员操作方面的原因, 则可能是测定时样品未放置于890-910℃的恒温区内。
29号实验室的实验室内ZW比分数为3.412, 结合其测定数据分析, 则可能是A、B样品测定时测定操作前后不一致 (同一人操作前后不一致或不同人员测定操作不一致) , 导致结果忽高忽低。
3. 全硫测定试验项目
使用库仑测硫仪测定煤中全硫时, 影响测定结果的因素较多。在燃烧温度、空气流量、系统密闭、电解池电极、电解液p H值、电解液搅拌效率都符合仪器工作控制要求的情况下, 结果出现偏高或偏低时, 主要是由于仪器的测定常数 (校正系数或校准曲线) 出现偏离。此时, 应该用标准煤样对仪器进行校准, 如测定的样品硫含量的范围变化较宽, 还应选择多种硫含量的标样进行校准。
本次比对试验结果出现偏高或偏低的实验室, 其仪器可能就是没有用标准煤样进行检查校准, 未发现仪器的测定常数已发生变化, 导致测定的结果偏低或偏高。
4. 发热量测定试验项目
在排除样品燃烧不完全、飞溅的情况下, 发热量结果偏高或偏低的原因主要是量热仪的热容量发生了变化, 对其进一步的分析可能有以下因素:
(1) 测定时的室温与标定热容量的室温相差较大 (5℃以上) 。
(2) 内筒水量未能与标定时的水量一致 (相差正负1克以内) 。如自动量热仪的内筒水位不到位等。
(3) 测温探头的测温性能发生变化, 测温不准确。
(4) 内筒水搅拌电机老化, 搅拌效率达不到要求。
(八) 结语
文章使用数据对的Z比分数统计分析方法对2010年广西煤炭实验室的比对试验结果进行了分析, 并对试验结果出现离群和可疑值的原因进行了分析, 供参加试验的各实验室参考。对于出现离群和可疑值的各实验室可结合自己的实际情况, 对自己的试验结果进行分析检查, 查找原因, 以保证测定结果的准确。
使用文章所述的数据对的Z比分数统计分析方法所做的统计分析结果与能力比对试验组织者发布的结果相比, 在对实验数据的统计鉴别上结果大部分一致。
组织实验室的能力比对试验, 只是从一个侧面了解各个实验室在相应项目方面的测试能力情况。在日常检测工作中, 各实验室还是要结合自己的实际情况, 采取适当的技术和管理措施, 加强对实验室的检测质量控制, 以保证检测结果的准确可靠, 为生产过程控制、原材料和产品质量控制提供科学的数据, 为贸易的公平进行提供依据, 以达到节能、环保、减排和增效的目的。
参考文献
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比对教材解读寻求创生艺术 篇11
[关键词]教材解读 创生艺术 方向感 切入点 解析域 覆盖力
[中图分类号] G623.5 [文献标识码] A [文章编号] 1007-9068（2016）14-050
“用教材教”一直是教学研究的话题，它的指向性意义最大限度上就是解决学习中递进的线索展开，即逻辑意义——潜在意义——心理意义的达成契合度。课堂教学的互动性归根到底还是取决于教师能否正确解读教材，是否明确需要去创生什么。德国教育家赫尔巴特指出，教学是经验和交际的补充和发展，明确提出教材是始终架设在教师主导和学生主体之间的第三者。可见，解读教材就意味着尽可能地去完成创生艺术性的加工，实现课堂教学的互动性的保障。比对教材解读，寻求创生艺术应该成为教学研究策略的价值追求。下面结合小学数学教学使用的苏教版教材和参考的北师大版教材，以及遇到的教学研究实例，谈谈自己的一些想法和体会。
一、明确方向感问题，创生经验的方法
苏教版教材中的“角的度量”，是利用直角三角尺上的角来参照对比的，是需要学生展示的，主要突出顶点、一边的重合、看另一边的划落范围。在处理用“西红柿”的方法时，需要先分离出一个角，接着再分离出一个相同的角，但相比“小蘑菇”和“小萝卜”的度量方法，这种角的度量的方式是否实现了真正的动态比较，还是基于教材静态展示的图片让学生采用模仿的方式来认识大小更合适？此时学生并不真正明确操作的指向性。定性的描述可以借助直观的观察、比较、分析，但不利于定量地去刻画所要研究的数学问题。
解读北师大版教材，可以直接看出教材要表达的结论——角的大小与角两边叉开的大小有关，这就能和学生低年级学习角的初步认识时的经验相吻合了，接着可以让学生从度量上想象出尺子的功能，以及巧妙地用尺子去度量边各取1厘米的角的两边叉开的程度。这种从定性转到定量研究的过渡衔接自然，突出了价值性知识，使得学习数学由粗糙走向精致。
累积的比较方法是新生的，本身就是一种探索，从定性到定量的方法中，如何定量取向，让数学从粗糙走向精致，是需要教师进一步探索的，创生的艺术表现为经验的方法。
二、把握切入点问题，创生主题的研究
苏教版教材是从边和角两个要素特征上来实现对三角形概念的白描、归纳和抽象，以及丰富形状和大小是三角形的稳定性的特征。但概念教学后，对于“任意两边之和大于第三边”的三边关系的研究，若只是让学生借助于操作、想象、推理，那么学生将无法摆脱实物操作误差引发的对结论抱怀疑态度。所以这里学生是有疑问，有疑惑的。生活数学和完美数学之间，永远是现实的和理想的区别。
上述问题的出现说明了数学与生活之间相互融合需要一个自主化的过程。理想化的抽象需要不断地实现分化，分类是最好的体现，北师大版教材从表象的再现到建立推理的依据，让学生可以摆脱实物的制约，展开逻辑性的思考。
学会联想是学习的基本能力，教学设计要强调思维在宽度和广度上的发展，要在教材解读时把握切入点的问题，创生的艺术表现为主题的研究。
三、突破解析域问题，创生模式的建构
苏教版教材在编排圆柱和圆锥的内容时，并未说明是否需要学生携带实物到课堂上以便观察。学生在低年级学习“认识图形（一）关于‘体的认识”和“认识图形（二）关于‘面的认识”时，是携带实物进行观察的。如果携带实物到课堂上以便观察，这是否意味着学生对实物和视图对应的基本想象失去了学习的意义？对于苏教版教材给出的图片和问题“仔细观察圆柱，说说圆柱有什么特征”，教师是应该组织学生感悟要素还是分析要素？显然，选择分析要素才能让学生的学习得到真正提升。可见，数学化的过程中不仅仅是知识确立结果的横向化，还需要在横向化上建立操作性的关于“为什么”的探究。
北师大版教材，从动态演示的现象得出点、线、面、体的关联，思维的高级形式表现为想象力，解释外部表现为“体”和内部表现为“面”，再通过对比和抽象，让学生能够有对要素特征进行分析和选取，能够清楚原理性的知识。
认知结构的形成依赖于知识结构的链接。为此，教学设计中应注重思维视角和价值的定位，创生的艺术表现为模式的建构。
四、映射覆盖力问题，创生回归的应用
对于圆的认识的教学，苏教版教材是从封闭的图形中分化出曲线图形，这是强抽象的过程，这种基于抽象、比较的教学设计是合理的，但是教材还把自行车的车轮设计成圆形作为问题来研讨，问题的对立面是自行车的车轮不能设计成其他形状，这显然是需要学生对此现象作出数理解释。数学回归生活，体现数学的应用性是必要的，但对此现象能够作出清楚解释的学生并不多，这就是问题了，也是教学研究必须正视的现实，不可回避的问题。
北师大版的教材通过问题情境将定点和动点对应起来，自动形成距离，还加强了操作训练，让学生在圆形、正方形、椭圆形的滚动中记录对称中心的移动轨迹，解决车轮为什么是圆的问题。静态下的圆和动态下的圆都有着定点到动点之间的不变性，否定其他不完美图形也就是肯定了圆是完美图形，学生在操作过程中自然容易获得方法性知识。这样把解释现象的数理分析推向辩证分析，数学的征服力和说服力表现无疑。
数学是一种文化。共性和个性，一般和特殊，归纳和演绎之间，都让教学设计发挥出特有的魅力，解读教材的关键是创设映射覆盖力的问题，创生的艺术表现为回归的应用。
综上所述，教师要让“用教材教”的理念能够充分落实，从而促进学生在学习过程中融合知识的广度与思维能力的深度，在方向感、切入点、解析域、覆盖力问题上，得到经验的方法、主题的研究、模式的建构、回归的应用。比对教材解读，寻求创生艺术，开拓我们田园式的教学风景，让智慧在灵动和清远中升华。
[ 参 考 文 献 ]
[1] 郑毓信，梁贯成.认知科学、建构主义与数学教育[M].上海：上海教育出版社，2002.
[2] 郑毓信.数学思维与小学数学[M].南京：江苏教育出版社，2008.8.
[3] 史宁中.数学课程标准解读（2011年版）[M].北京：北京师范大学出版社，2012.2.
[4] （美）拉尔夫·泰勒著；罗康，张阅译.课程与教学的基本原理[M].北京：中国轻工业出版社，2014.
[5] 胡金平.中外教育史纲[M].南京：南京师范大学出版社，2010.8.
[6] （德）赫尔巴特著，李其龙译.普通教育学·教育学讲授纲要[M].北京：人民教育出版社，1982.
沥青材料比对试验分析 篇12
1 材料与方法
1.1 试验材料及方案
本次沥青比对试验共取三种沥青试样，试验组织者对样本进行统一编号，按《公路工程沥青及沥青混合料试验规程》(JTJ052-2000)中的规定，分别对样本进行各项指标试验，试验精度要求与试验规程同。
1.2 试验统计方法
此次对比试验的目的是为了调查交通系统内公路实验室提供测试结果的统一性(即各个实验室对同一材料进行测试所获得的试验结果是否具有一致性)，为此我们采用了ASTM标准E691-92《应用于实验室间的对比试验以确定试验方法精密度的标准》所规定的一致性统计检验原理，即采用“实验室内一致性检验”来确定比对试验参加者的实验室内试验结果的精密度是否满足规定的限值;采用“实验室间一致性检验”来检验对比试验参加者的实验室之间的试验结果的精确度是否满足规定的限值。实验室内一致性检验的临界值Kcrit和实验室间一致性检验的临界值hcrit均可从从E691-92介绍的统计原理附表中查到，而实验室内一致性检验的统计计算值k=s/sr (注：s为实验室内的标准偏差;sr为参加对比试验各实验室之间和重复性标准偏差) ，实验室间一致性检验的统计计算值(注：Xave为实验室内试验结果的平均值，又称实验室内的期望估计值;Save为试验时间标准偏差)。更确切地说，前者是把单个实验室内的重复性偏差(即实验室内标准偏差)与所有参加对比试验的实验室的平均重复性偏差进行比较，来检验是否存在“实验室试验结果离散性太大”的实验室，为此，按95%的置信率选择临界值Kcrit，如果计算所得值大于或者等于Kcrit，则表明实验室的试验结果离散性过大;即该实验室提供的单个试验数据与其他实验室所提供试验数据的一致性差，在统计学上把该值称为“怀疑值”，说明该实验室提供的试验数据不可靠，须研究产生的原因，加以改进提高试验数据的准确性、可靠性。
2 结果与分析
2.1 试验对比分析公式
其中：x-实验室内试验数据;
n-实验室试验数据数量;
p-参加试验数目。
2.2 试验结果与分析
试验结果见表1，表2和表3。表中：1)标准偏差;2)重复性标准偏差;3)复现性标准偏差;4) 95%重复性置信区间(k-star);5) 95%复现性置信区间(h-s tar);Lab Clos e为数据接近hcrit和kcrit的数据，以hcrit和kcrit的80%为界
由上述可以看出，本次对比试验所提供的分析报告给出了判断各参加实验室提供的数据是否通过K检验和H检验的科学依据，如果一个实验室没有通过K检验，就说明该实验室内随机误差过大，需通过分析找出原因并加以改进;如果一个实验室没有通过H检验，说明该实验室可能存在系统误差，需要找出产生系统误差的原因，加以消除。通过两次对比试验，各参加试验的公路实验室可以对比发现各自试验中产生的问题并且加以改进。
3 结论
本次比对试验的结果是机密的，参加实验室的编号是随机的，相互之间并没有联系。本次试验共3个沥青试样，试样一：参加针入度试验的有16个实验室，没有通过h检验的有4号实验室;参加软化点试验的有16个实验室，没有通过k检验的有16号实验室，结果与h检验的极限值接近的有1, 12号实验室;参加延度试验的有16个实验室，只有实验室9的试验结果在h检验中与结果接近;参加闪点试验的有13个实验室，没有通过h检验的有4, 8号实验室，7号实验室在k检验中接近极限值;参加蜡含量试验的有11个实验室，没有通过h检验的是4号实验室，14号实验室在k检验中接近极限值;参加沥青密度试验的有16个实验室，其中7号实验室没有通过h检验，9号实验室在h检验中接近极限值。试样二：参加针入度针入度试验的有13个实验室，没有通过h检验的有26号实验室，h检验中结果与极限值接近的有19号实验室，k检验中结果与极限值接近的有28号实验室;参加软化点试验的有13个实验室，h检验中，结果与极限值接近的有22, 26号实验室;参加延度试验的有9个实验室，没有通过h检验的是24号实验室，且24号实验室的试验结果在k检验中与结果接近;参加闪点试验的有10个实验室，没有通过h检验的有19, 23号实验室，24号实验室在k检验中接近极限值;参加蜡含量试验的有9个实验室，22, 24号实验室在h检验中接近极限值，22号实验室在k检验中接近极限值;在沥青密度试验中26号实验室没有通过h检验。试样三：参加软化点试验的有16个实验室，没有通过h检验的是39号实验室，44号实验室在h检验中结果与极限值接近;参加延度试验的有14个实验室，没有通过h检验的是34号实验室，没有通过k检验的是40号实验室;参加闪点试验的有13个实验室，38, 39号实验室在h检验中接近极限值，31号实验室试验结果在k检验中接近极限值;参加蜡含量试验的有13个实验室，37, 41号实验室没有通过h检验，30, 41号实验室没有通过k检验;在沥青密度试验中42号实验室没有通过h检验，31号实验室试验结果在k检验中接近极限值。
摘要：本文重点阐述了比对试验的数据处理方法, 以及如何对数据处理结果进行正确的分析, 同时介绍了如何用k值和h值来判断试验的精密度和准确性。
关键词：沥青,比对试验,试验分析
参考文献
[1]JTJ052-2000.公路工程沥青及沥青混合料试验规程[S].