数量关系论文篇（1）

The Relationship between The Quality of Master of Arts Graduate Academic Paper and The Number of Teachers to Guide Students

Abstract： Academic papers is the important symbol to measure the master graduate student ability and academic level. Tutor of master graduate student is an important role in the guidance of the academic papers. Data through scientific analysis shows that the line relationship between the academic paper quality of liberal arts academic graduate student and the number of students， teacher guidance. The number when it is 6 is good to improve the academic papers quality of arts master graduate student， so as to improve the quality of graduate students in an all-round way.

Keywords： the number of teachers to guide students； the quality of academic paper； relationship

一、引言

硕士研究生学术论文是衡量研究生对其掌握的基础知识、写作和科研能力的反映，它是衡量一名硕士研究生的学术水平的重要的指标。随着高校的不断扩招，硕士研究生的招生规模快速增大，而其学术论文的质量增幅速度却相对缓慢，甚至有下降的趋势。同时，伴随着研究生数量的剧增，学校准备不足，学校导师数量却没有相应幅度的增加，导致师生比例的失衡。硕士研究生的学术论文普遍存在抄袭、写作能力不足等问题。如今，各大高校也要求本校硕士生，在校期间在学术期刊上发表与本人研究方向相关的论文，加强对学术论文的重视。

我国对不同类型、科目的硕士研究生采用不同的培养模式。导师在培养学术型硕士研究生时更注重其科研水平的培养，而专业型更注重实践能力培养；文理科学术型的硕士研究生培养也不同，理工科的学术型硕士研究生是通过实验，更直观、深刻掌握专业知识。而文科学生由于学科自身特点，导师更多地是通过课上指导和少数课下指导，极少数学生可以参加导师课题研究中。所以，对于文科类学术型学生而言，导师对硕士生专业理论性的指导、前沿性知识的指导，以及学术论文的选题和写作能力等诸多方面指导有着重要的影响。

文章研究对象为文科类学术型硕士研究生的学术论文质量，以及其导师指导学生人数。导师对其学术论文质量的影响因素有很多，但文章从导师指导的学生人数这一因素分析其与学生学术论文质量的关系。文科类学术型硕士研究生学术论文的质量与导师指导学生人数的关系如何？本文在收集整理Q大学文科类学术型硕士研究生数据的基础上，通过定量统计分析得出了一些结论，为我们提高文科类学术型硕士研究生的学术论文质量提供一些参考。

二、研究方法

（一）样本

为了能准确反应导师指导学生人数与文科类学术型硕士研究生学术论文质量的关系，文章选取了Q大学文科类专业学术型硕士研究生二、三年级的50位学生作为样本，问卷调查包括考察学生学术的情况（的篇数、的途径、的期刊层次）、导师的影响（包括导师指导频率、指导学生人数、导师对于阅读的要求）等内容。文章在导师影响中提取出导师指导学生人数这一因素，分析学术论文质量与导师指导学生数的关系。

（二）分析方法

本文采用分析方法主要是因子分析、相关分析、线性回归等统计方法，利用统计分析软件SPSS 21.0来进行计算。

三、研究过程及结果

（一）研究过程

如何确定硕士研究生学术论文质量的衡量指标，学者们对此的看法不一，文章主要从三个方面考察文科类学术型硕士研究生学术论文的质量：的数量、的期刊层次、的途径。同时，文章考虑三个因素是否可以用一个因素代替？因为用一个因素替代就能更清晰地表示出导师指导学生数与学术论文质量间的关系。所以，文章首先对衡量学术论文质量的三个指标进行分析，之后在确定导师指导学生人数与学术论文质量间的线性关系。

1.对文科类学术型硕士研究生发表学术论文情况的研究

本文从三个因素衡量学生学术论文质量：的数量、的期刊层次、的途径。

（1）检验数据的相关性

表1

从表1中可以看出，sig值均为零，就代表各个指标之间存在相关性，即衡量文科类学术型硕士研究生发表学术论文质量的三个因素间存在相关性。

（2）检验数据的可行性

Kmo和Bartlett检验是用来比较变量间相关系数和偏相关系数的大小，主要用来检验数据是否适合因子分析。Kmo越接近1，意味着变量之间的相关性越强，越适合于作因子分析，Kmo越接近0，则意味着变量之间的相关性越弱，越不适合作因子分析。

表2

如表2所示，Kmo=0.761>0.7，Bartlett球度检验具有高度的显著性，说明所检验的数据适合做因子分析。

（3）方差分析

从表3中可以看出，大于1的特征值有1个，对应的积累贡献率为87.252%。最终确定因子为的数量。

至此，我们已经提取出能87.25%的代表三个成份的主要成份，即学生的数量。

2.导师指导学生人数与学生的数量的关系研究

表3

导师指导学生人数与学生的数量存在怎样的关系，利用回归分析得出结论。

（1）选择菜单中“分析―回归―线性”，从左侧源变量窗口中选择“导师指导人数”作为自变量进入自变量窗口。在选择“数量”作为因变量进入因变量窗口。

（2）单击“统计量”，选择Durbin-Watson（U）、估计、模拟拟合度选项。

（3）单击“绘制”，将左侧源变量窗口中ZPRED进入X窗口，将ZRESID进入Y窗口。选择直方图、正态概率图。

（4）单击“保存”，选择为未标准化、均值、单值。

（5）点击确定。得到如下图标。

表4

表4表明，只有一个自变量“导师指导研究生的人数”进入了模型。

表5

表5的内容是回归模型的概要。“导师指导研究生的人数”与“的数量”的相关系数R为0.304，模型判定系数R方为0.092，由于R方受到个案的影响较大，根据个案对其进行调整以后的值为调整R方为0.074。Durbin-Waston的值是1.627，说明随机误差项基本上是相互独立的。

表6

表6是对模型的方差分析与F检验的结果。从表中可以看成，F值为4.892，显著性水平为0.032

表7

表7的内容是回归方程的参数及检验结果。由该表可以得出回归方程为：y=2.259-0.367x。

（二）研究结果

经过分析，得出文科类学术型硕士研究生学术论文质量与导师指导人数间存在高度相关，并且可以用线性方程表示为y=2.259-0.367x，从方程中可得出导师指导学生人数为6人时，是合适的。文科类学术型硕士研究生的年限为3年，那表示每一位导师所带领的每一年级的学生人数最好为2人，有利于导师对学生学术论文的指导，提高学术论文的质量。

参考文献

[1] 李英.硕士研究生培养方式与学位论文质量的相关性分析-基于贵州师范大学的实证研究[J].贵州师范大学学报，2011（6）

[2] 李彩丽.硕士生生源质量与学位论文成绩的相关分析[J].学位与研究生教育，2009（9）

数量关系论文篇（2）

 

雷竹（Phyllostachys praecoxC.D.Chu.et.C.S.Chao）属禾本科（Gramineae）竹亚科（Bambusoideae）刚竹属（Phyllostachys），为早竹的一个变种；雷竹是小径竹中属优质、高产、高效的笋用竹品种，具有优良的固土保水能力[1]。雷竹竹笋销售市场很大，闽浙一带已大面积推广种植，开展对雷竹保留不同海拔高度与笋产量关系研究，通过对不同海拔高度雷竹的效应进行分析对比，确定其较合理的雷竹种植区农业论文，旨在为雷竹的集约经营提供参考依据，对提高山区竹农经营效益，促进增收具有现实意义。

1试验地概况

试验地根据寿宁县不同海拔高度分别设在：斜滩镇渡船头村、斜滩镇印潭村、平溪乡长溪村、南阳镇官洋村、托溪乡双坑村、大安乡后西溪村、坑底乡榅当洋村。属北亚热带季风气候类型，年平均气温13.5～18.9℃，年平均降水1800－2200mm之间，无霜期210～310d,平均相对湿度为82％，土壤类型为红壤、黄红壤和黄壤，坡度在15°－25°之间。不同海拔高度的试验地，除土壤类型不同外其余立地条件相同，均为良好立地条件，林下植被为芒萁、杂草、蕨类、小杂竹、五节芒等。

2试验方法

2007年春选择立地条件相同仅海拔高度不同的地段，立竹密度均为12000株·hm-2，按随机区组试验设计方法[2-6]，设置7个不同海拔高度农业论文，分别为：A. 海拔高度130～140m、B.海拔高度280～290m、C.海拔高度430～440m、D.海拔高度580～600m、E.海拔高度720～740m、F.海高度拔920～930m、G.海拔高度1070～1100m。每个海拔高度3个重复，共设置面积为20m×20m的标准地21个。前2a的5、9月份分别对A、B、C、D、E、F、G等7个不同海拔高度的标准地进行锄草、松土各一次，冬季按设计密度进行疏伐，采伐老（5年生以上）、弱、病、小及密度过大的竹，留下1～3年生无病虫害的幼壮龄竹，调整好立竹度和均匀度，龄级结构合理（1年生、2年生、3年生、4～5年生竹数之比为3：3：3：1），第3a出笋时节调查21个标准地的出笋数和笋产量（在笋高25～30㎝时采挖）。

3结果与分析

3.1 不同海拔高度出笋数与笋产量

不同海拔高度标准地的出笋数和笋产量见表1、表2。从表1、表2可以看出，不同海拔高度的标准地A、B、C、D、E、F的出笋数均大于标准地G；不同海拔高度的标准地之间的出笋数和笋重量存在差异，单个笋平均重量从重到轻的顺序为A（0.2530kg/个）＞B（0.2491kg/个）＞C（0.2355kg/个）＞D（0.2186kg/个）＞E（0.2128kg/个）＞F（0.2021kg/个）＞G（0.1981kg/个）。不同海拔高度的标准地之间的出笋数和笋产量表现出明显的差异，出笋数和笋产量两者之间出现正比例关系，雷竹笋产量与海拔高度成反比。A标准地的笋产量最高，G的笋产量最低。A标准地的平均出笋数和笋产量分别达25892个?hm-2?a-1和6.55 t?hm-2?a-1，分别为B（24650个?hm-2?a-1、6.14 t?hm-2?a-1）的1.05倍和1.07倍；而C标准地的平均出笋数和笋产量分别达23092个?hm-2?a-1和5.44 t?hm-2?a-1农业论文，为D（22917个?hm-2?a-1、5.01 t?hm-2?a-1）的100.8％和108.6％； F标准地的平均出笋数和笋产量为E的86.2％和81.2％； G标准地的平均出笋数和笋产量仅为A的66.5％和52.1％。

以最大海拔高度G的平均出笋数和笋产量为100％，将不同海拔高度A、B、C、D、E、F的出笋数和笋产量分别与G相比较，进而排出各海拔高度标准地的出笋数和笋产量的顺序（表1、表2）。其出笋数和笋产量排序由大到小均为：A＞B＞C＞D＞E＞F＞G。因此，对于雷竹而言，海拔高度过大则会影响出笋数和笋产量，进而影响其经济效益。若海拔高度在800 m以上时，出笋数和笋产量均很差，相对经济效益自然也差。

3．2 差异性显著检验

以产量和出笋数最差的G为对照，采用单因素方差分析，对不同海拔高度的笋产量和出笋数进行方差分析，分析结果表明：不同海拔高度的笋产量和出笋数间均有极显著差异（F值分别为14.61、7.80，均大于F0.01=4.46）。采用最小显著差数进行多重比较，结果见表1、表2。从表1可以看出，不同海拔高度各处理之间的出笋数除A与B、B与C、B与D、B与E、C与D、C与E、D与E之间的差异不显著外农业论文，其它处理之间的差异均为显著至极显著。从表2可以看出，不同海拔高度各处理之间的产量除A与B、D与E、F与G之间的差异不显著外，其它处理之间的差异均为显著至极显著。

表1 不同海拔高度出笋数

 

海拔

高度

顺序

出笋数/(个?hm-2?a-1)

占G出笋数的

百分率/%

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

平均

A

1

25150

28525

24000

25892Aa

150.4

B

2

24950

22925

26075

24650ABab

143.2

C

3

25225

20975

23075

23092ABb

134.1

D

4

24100

21475

23175

22917Bb

133.1

E

5

21075

22850

24175

22700Bb

131.8

F

6

20550

18425

19650

19542Cc

113.5

G

7

14525

19225

数量关系论文篇（3）

二十世纪八九十年代是科研评价发展的高峰时期，科研管理专家和经济学家提出了许多系统的评价方法[1]。科研评价是科研管理工作的重要环节和核心内容之一，是推动科技事业持续健康发展，促进科技资源优化配置，提高科技管理水平的重要手段和保障[2]。而在科研评价中，科研产出始终作为科研评价的主要内容。本文通过对科技文献的特点进行分析，找出各个要素以及要素间的语义关系。通过对这些要素进行深入分析，在原有的理论和实践的基础上，对科技文献产出评价体系重新设计，分别从科研机构综合科研实力、核心作者学术力、学科发展、最新科研动向（领先研究领域），需求信息特点等五个方面，建立了一个相对系统全面的针对科研机构的科研评价指标体系。

1 科技文献产出评价体系的作用

科技文献是基础性研究成果的主要表现形式，也是表征一个国家、地区基础性研究实力的主要指标[3]。近二十年，一直被高等院校、科研院所以及政府部门作为评价科研能力水平和科研成果的重要指标。科技文献产出评价体系的作用主要体现在三个层次上：宏观上评价国家的科研创新水平，反映一个国家基础研究、应用研究等方面的情况，在一定程度上反映了一个国家的科技技术水平和国际竞争力水平；中观上评价科研机构的科研业绩，反映了科研机构的学术、科研水平及科研机构间的竞争力；微观上评价科研人员的科研能力，反映某个机构的团队或个人的学术地位和影响。

2 科技文献产出的要素

本文通过对科技文献的特点进行分析，找到各种要素以及要素间的语义关系。通过对这些要素的统计分析，可以展开计量分析、主题揭示、关联挖掘和综合评价，从而获取对科技文献产出相关要素更深入全面的认识。

2.1 科技论文产出的相关要素

从科技文献中可以获得题名、摘要、作者、作者机构（单位）、关键词、参考文献、分类号以及基金项目等相关要素。科技论文的相关要素如下：

（1）科技论文是学术刊物上发表的科学研究成果。科技论文（题名、作者、机构（单位）、摘要、关键词、参考文献、发表期刊或会议）。

（2）作者，科技文献的主要创作者，是科技文献产出的源头。作者（姓名、性别、出生年月、职称、单位、邮箱、研究兴趣）。

（3）期刊，科技文献产出的媒介和主要载体。期刊（名称、ISSN、主办单位、地址、邮箱、出版周期、是否核心、影响因子）。

（4）机构（单位），是科研人员联系形成科研团体的主要方式。机构（名称、地址、邮编）。

（5）基金，是资助基础科研工作的主要方式。基金（名称、编号、类别、起止时间、额度、主持人、依托单位）。

（6）关键词，作为科研人员对科研成果内容提纲挈领的体现，是科技文献产出的主要内容特征。

2.2 科技文献产出要素间的语义关系

要素与要素之间关系有三种：父子关系（等级）、相等关系（等同）和相关关系。相关关系根据紧密程度，又分为直接相关和间接相关。直接相关是指直接定义了概念间的关系，没有经过任何其他的概念；间接相关是指某两个概念虽然没有直接定义关系，却通过其他概念产生了关联。

科技文献产出要素的间关系如下图1，其中的父子关系如文献与参考文献；相等关系如作者与项目参与人员；直接相关如作者与文献之间是撰写与被撰写的关系；间接关系如基金项目与文献之间通过作者产生关联。

3 科技文献产出评价指标体系

根据科技文献产出要素以及要素之间的关系，围绕科技文献产出分别从科研机构综合科研实力、核心作者学术力、学科发展、最新科研动向（领先研究领域），科研人员需求信息特点等五个方面设计评价体系。

3.1 科研机构综合科研实力评估指标

科研机构是一个国家科技创新能力的重要体现，在提升国家综合实力、创新能力、科技竞争力等方面发挥着主导作用。基于文献计量的角度，通过文献发表数量、被引篇数及频次、专利数量以及合作论文数量等指标，对科研机构的成果（科技文献）进行分析得出科研机构的综合科研实力总体情况。

科研机构综合实力评估分别从产出力、影响力、创新力和合作力四个方面进行评估，指标包括：

（1）科研机构生产力：反映科研机构科研产出能力。论文产出数量：科研机构在一定时间范围内发表的论文数量；（2）科研机构影响力：反映科研机构的学术水平和影响力。引文量（篇/次）：科研机构在一定时间范围内发表的论文被引用的数量（篇/次）；篇均引用次数：科研机构在一定时间范围内所篇均被引用次数；SCI/EI收录的论文数量：科研机构在一定时间范围内被SCI/EI收录的论文数量；核心期刊刊载的论文数量：科研机构在一定时间范围内被核心期刊刊载的论文数量；（3）科研机构创新力：反映科研机构的自主创新能力和创新水平。专利数量：科研机构在一定时间范围内公开的专利数量；基金立项数：科研机构在一定时间范围内基金立项数量；科技成果数量：科研机构在一定时间范围内科技成果数量；（4）科研机构合作力：反映科研机构与国际、国内交流的活跃程度；会议论文数量：科研机构在一定时间范围内发表会议论文数量；合作论文数量：科研机构在一定时间范围内与其他机构合作的论文数量的比例。C=No/（No+Ns），式中C：合作率；No：合作论文总数；Ns：独立论文数。

3.2 核心作者群学术力评估指标

科技文献的作者是推动学科发展的主体，对机构或学科的核心作者研究无疑具有重要意义。核心作者群是具有较高的学术产出和学术影响力的作者集合，是学科发展和创新的主体。通过对作者的发文量、被引次数等多方面指标，采用文献计量、引文分析、数理统计等方法，综合以上指标用定量的方法对核心作者学术力进行综合评估。核心作者群学术力评估指标包括：

（1）发文方面。

作者论文产出数量：作者在一定时间范围内发表的论文数量；

作者合作论文数量：作者在一定时间范围内与他人合作创作的论文数量。

（2）引文方面。

总被引次数：作者在一定时间范围内发表的论文被引用的数量

自引次数：作者在一定时间范围内发表的论文自己引用自己文献的数量

3.3 学科发展评价指标

学科发展评价则在于客观科学地分析被评学科目前的发展基础、发展状况和态势，预测将来发展可能达到的程度，发现学科发展过程中存在的问题，分析问题产生的原因，探讨解决问题、促进学科发展的对策。开展学科发展评价，从而为制定学科发展战略以及进行学科建设和管理提供直接、有力的支撑。学科发展评价指标包括：（1）学科文献数量分布：科研机构在一定时间范围内发表的论文在各个学科分布数量；（2）学科文献数量增长趋势：科研机构在一定时间范围内各个学科论文数量的增长趋势；（3）学科关键词及频次：该学科在一定时间范围内论文的主要关键词以及关键词的出现次数；（4）学科题名及频次：该学科在一定时间范围内论文题名以及题名的出现次数；（5）学科文献引文量：科研机构在一定时间范围内该文献被引用的数量。

3.4 最新科研动向（领先研究领域）分析指标

基金论文的生产能力是衡量这个学科科研实力和水平、科研组织能力及学科社会地位的重要标志，而权威期刊刊载基金资助论文往往代表着该研究领域的新动向、新趋势、制高点。研究科学基金资助研究论文生产能力，对了解科研机构科学学发展动向具有重要的现实意义。

基金论文总数量：科研机构在一定时间范围内发表基金论文数量；

基金论文增长趋势：科研机构在一定时间范围内基金论文的增长趋势；

基金论文主题分布：科研机构在一定时间范围内基金论文的主题分布；

基金论文高频关键词：科研机构在一定时间范围内基金论文的出现频次高的关键词；

基金论文被引用量：科研机构在一定时间范围内基金论文被引用次数。

3.5 科研人员需求信息的特点分析指标

分析引文是研究科研人员使用信息的一种重要途径。根据科学文献的引文可以研究人员的信息需求特点。一般来说，附在论文末尾的被引用文献是科研人员所需要和利用的最有代表性的文献。因此，引文的特点可基本反映出用户利用正式渠道获得信息的主要特点。通过对科研人员所发表的论文的大量引文统计，可以获得与信息需求有关的许多指标，如引文数量、引文的文献类型、引文的语种分布、引文的时间分布、引文出处等。这样就可以从中挖掘出科研人员需求信息的特点。

引文数量：反应科研人员对已有研究成果和最新信息的利用能力；

引文国别：弄清与国际文献交流的数量和流向；

引文语种：分布反映科研人员对外文文献利用能力；

引文文献类型：有利于确定文献情报搜集的重点；

引文时间分布：吸收新信息和新成果的能力。

4 结语

通过查阅大量文献可以发现，国内外在基于科技论文产出评价体系研究已经非常丰富，采用的研究方法和研究技术也已经比较成熟，研究视角多种多样，取得了许多重要的研究成果。但是可以发现，我国对高校科研评价相对较多，对科研机构的评价比较匮乏，在科研评价的建设上还缺乏一个系统全面的指标体系。本课题在理论研究方面进一步完善了科技文献产出评价指标体系研究，从科研机构综合科研实力、核心作者学术力、学科发展、最新科研动向（领先研究领域），需求信息特点等五个方面，对科技文献产出数据进行分析和挖掘，建立一个相对系统全面的科研机构的科技文献产出评价指标体系。

参考文献：

[1]刘作义，陈晓田.科学研究评价的性质、作用、方法及程序[J].科研管理，2002，23（2）：33-40.

[2]中国社会科学院外事局辑.美国社会科学现状与发展[M].社会科学文献出版社，2001：370-393.

数量关系论文篇（4）

[中图分类号] G353 [文献标识码] A 文章编号：1671-0037（2015）04-75-4

Abstract： In order to understand the variation of the relationship between author’s H index and citation counts in different disciplines， the relationship between the author’s H index and citation counts in library information， mathematics， material science， basic medicine， finance， psychology， politics and other disciplines was analyzed， the diversity existed in their Power Law relationship should be related to the development stage of the discipline， its theoretical or applicable tendency. In addition， the positive correlation between the author's H index and the maximum number of citation counts was also linked to the academic scale.

Keywords：H index；citation count；power law；different disciplines

1 引言

学术论文是科学研究成果的重要表现形式，在对作者学术影响力的评价方面一直为科学界，尤其是科技管理界所关注，例如科技人员的学术成就和对学科的贡献可以采用传统的发表文献的数量、文献的被引次数等指标，以及建立相应的评价体系来进行衡量。

作者的h指数作为评价作者科研成果的一项新颖的指标，是对科学家个人科研成就的评估，是反映作者科研工作的累积指标，它建立了发文和引文的关系，衡量了学者的数量和影响[1-3]，引起了许多学者的关注，邱均平教授等人利用h指数来评价我国的图书情报学学者的个人绩效，同时考察了h指数与传统计量指标之间的关系，经过比较分析发现h指数与作者的总被引次数具有强烈的相关性[4]；指出了作者的h指数与论文被引次数c之间具有形如h=cb的幂律关系[5]；另外还有将h指数引入到大学评价中，比如计算了我国部分重点大学的h指数，结果表明大学的h指数与被引次数c之间确实具有一定的拟合关系[6]；相关的研究还包括，例如以国内39位经济学领域中的高被引学者在1994-2008年间的被引用情况作为依据，分别对每位学者的h指数进行计算，并且探究了作者的h指数与其总被引频次之间的关系等[7]，本文是希望对不同学科或者是不同研究领域中的h指数与被引次数的关系进行考察，目的是探讨两者之间关系的学科因素的影响，特别是：一是作者的h指数与作者的被引总次数之间的关系随学科变化情况的经验认识，希望得到关于两者拟合关系的初步的规律性结论；二是作为作者h指数与作者被引次数之间关系的组成部分，这里还希望对作者的h指数最大值与作者被引次数最大值之间的关系的学科影响进行经验考察。

2 数据的获取与拟合

2.1 数据来源

本文首先选取了图书情报学作为研究对象，在CNKI数据库中所分类的研究方向为“图书情报与数字图书馆”中，统计了截止到目前发表文献量以及被引次数较多的前50位学者（按发表文献量排序），并在CNKI的引文数据库中得到这些作者的h指数，进一步建立作者的h指数与作者的总被引次数的关系图如图1所示，其中给出了两者的拟合关系，并给出了相应拟合关系的判定系数，其中横轴为作者的被引总次数，纵轴为该作者的h指数。对于其他学科例如自然科学类、工程技术类以及人文社科中的其他学科的情况，采取了相同的处理方法。

2.2 数据处理

笔者在统计的过程中，注意到高被引次数的论文中有作者重名的情况，由此可能会导致统计结果的不确切，为了减少数据不准确所引起的偏差，在生成散点图以及趋势图时，作者重名情况未包含在内。

2.3 数据拟合

表1涉及自然科学领域，分别考察CNKI所划分的基础科学、工程科技、医药卫生科技以及农业科技的情况，考虑到数据量的问题，仅选用这些分支学科中的比较有代表性的领域作为考察对象，分别为数学、材料科学、基础医学、畜牧与动物医学。其中数学是最传统的基础科学；材料科学是工程科技中目前发展态势良好，研究相对活跃，且引文量相对较高的分支学科；基础医学是医学门类的基础学科，涉及自然科学，生命科学和医学科学基本理论，是医学发展的基础；而畜牧业是人类与自然界进行物质交换的重要环节，畜牧与动物科学也是农业发展的重要部分与种植业并列为农业生产的两大支柱。诚然，这些学科客观上具有较强的代表性，但选取这些学科作为考察对象，也是具有一定的主观性的。选定对象后，对其中的作者总被引次数与其h指数的关系进行拟合，结果如表1，数据统计时间截止为2011年5月。

由以上研究不难发现，作者h指数与作者的论文总被引次数确实有较强的相关性，而且这种关系用幂函数进行拟合时具有较高的判定系数，由此从直观上可以有形如h=acb的近似，另外也注意到在不同的学科中a和b的值存在一定的差异。

用相同的方法研究人文社科领域，是为了进一步分析了人文社科中除图书情报学领域之外的其他分支学科，从而进一步验证上述的幂函数关系，分别选取了金融学、心理学以及政治学这三个学科作为代表来进行考察。金融和心理学两个学科的发展较为迅速，发文量和引文量都达到较高水平，作为应用性较强的人文社会学科，其h指数和作者被引之间也能够呈现出一定的相关性。其中金融学中y=0.246x0.599（R2=0.833），心理学y=0.443x0.532（R2=0.814）。

选取政治学的原因是注意到该领域的学科边界相对比较明确，从而作为一个特殊对象进行考察，事实上，与边界相对模糊的学科相比，这种学科界限的明确性也使得该领域以及与该领域相关的论文绝对数量以及论文的总被引用次数都会相对有所下降，因而在统计结果中，由于学科自身的发展状况等因素，有可能暂时无法明确体现作者h指数与作者的总被引次数之间的一般性规律，实际结果表明，h指数与总被引次数表现为弱的幂函数相关性，其中判定系数仅为0.567，结果如图2所示。

所以，这是否能够说明，考虑到学科的不同发展阶段以及学科边界等因素，作者的h指数与作者的总被引次数之间的关系不仅仅表现为已有研究中所得到的幂函数关系，甚至能够反过来利用两者之间的关系来对学科的性质及发展状况进行表征。

3 结果分析与讨论

3.1 作者的h指数与总被引次数之间的拟合关系的确有学科影响因素

3.1.1 拟合系数a与b对学科因素的敏感程度不相一致。数据拟合结果表明，在作者的h指数与作者的总被引次数c之间能够呈现出一定的幂律关系，并且幂指数b大于0小于1，这表明论文总被引次数C的增量对于h指数的增长具有效应递减的规律，但是针对不同的学科又会表现出一定的差异性。能够注意到大部分学科幂指数b在0.5左右，而系数a存在较大的差异性，因此，我们初步估计对于不同的学科，作者的h指数与作者的论文总被引次数之间的这种幂律关系应当能够反映不同学科的属性，假定用A表示学科因子，那么应当有h=acb=a（A）cb，其中a是A的函数，这样从直观上，不同学科的h指数与总被引次数的关系不能直接进行比较，或者需要对两者之间的关系进行学科归一化处理之后才能进行比较，相关的研究包括，尝试创建期刊h指数的归一化换算公式，试图将不同领域的期刊的h指数进行归一运算，以实现不同学科间h指数的比较[8]。

3.1.2 幂函数相关性的强弱与学科的发展阶段有关。作者的h指数与作者的总被引次数之间的关系应当与研究领域的学术研究的发展水平有关。例如数学，基础医学，金融等领域的发展相对较为成熟，无论是研究人员还是论文的绝对数量都相对较多，幂律关系表现得比较明显，两者之间的幂函数相关性相对较高，判定系数也分别达到了0.867，0.860，以及0.833，而对于那些发展相对滞后的学科，研究人员与论文数量相对较少，且影响力相对也相对较弱的情形，幂函数相关性就表现得相对较弱，由此是否意味着学科发展的不同阶段，包括萌芽、发展、成熟等时段的作者h指数与被引次数的关系也会表现为不同的形式。

3.1.3 拟合系数a与学科的理论或是应用性的侧重程度有关。需要注意，作者的h指数与总被引次数之间的关系应当还与学科的理论或者是应用的倾向程度有关。或者说，在假定两者之间服从幂函数关系的基础上，则至少应当有A=A（t），其中t表示学科侧重理论性或是应用性的程度，从而t不同，反映为系数a也会有所差异，从直观上可以有这样的原因，例如论文的理论或应用的性质也会从时间上对h指数的增长速率有所影响，比如一般理论性质的文章可能会具有较长时间的引用期，文献的衰老速度较慢，而通常的工程技术类论文则偏重于实验技术与方法的创新，从而往往被引用的是该领域中前沿的技术知识，文献的老化速率则相对较快，而这些会直接影响到文献被引次数在文献中的分布以及随时间的变化关系，由此学科的理论或应用的倾向会对幂函数的系数，也即拟合函数的系数等产生影响，或者说作者的h指数与其总被引次数的关系能够对学科的理论或者是应用性倾向给予一定的反映。

3.2 作者h指数与作者被引次数的最值关系的学科影响

3.2.1 学科变量的选取。h指数与被引次数的关系随学科的不同会有所变化，还可以借助中间变量（相对于上述对两变量的直接拟合）来进行考察学科影响因素，例如研究人员的数量，该数值能够在一定程度上反映相应学科的学术规模以及活跃程度，在此基础上，分别考察在不同学科中的h指数与研究人数的关系，以及被引次数与研究人数的关系。由此，笔者整理了上述不同学科的作者h指数的最大值、作者被引总次数的最大值，以及各个学科的博导人数，用该人数大致反映该学科的研究人员的数量，并以研究人数作为横轴，h指数与被引次数的最大值作为纵轴，给出两者随不同学科的变化情况如图3所示，其中由于作者被引总次数最大值与h指数的最大值相比往往不在同一数量级上，所以采取将前者除以100以便进行比较，而且除以常数也不会改变被引次数与研究人数的关系，以及与h指数的比较。另外，在图3-1中，学科从左至右依次为政治学、图书情报学、心理学、材料科学、金融学、基础医学以及数学。

3.2.2 两变量的最大值随学科变化的趋势不相一致

从图3中能够看出，作者h指数的最大值与被引次数的最大值随研究人数的变化具有一定的正相关性，但是也能够注意到两者随研究人数的变化趋势从直观上也有明显的差异，在研究人数较低的区域，例如图书情报领域的研究人数仅为75，该领域的h指数的最大值为34，在所列学科中处于较高的区域，而最大被引次数/100却只有19.62，处于较低的范围，不严格地，被引次数较低，h指数却较高说明了该领域的引用集中性，或者说这说明了该领域具有的小学科特性，在研究人数较多的区域，h指数与被引次数的最大值均处于较高的区域，由此，h指数与被引次数的最大值随研究人数的变化并不一致，而这种变化趋势的不同也正是研究人数的不同或者是学科差异的反映。需要指出，严格地探讨还需要对数据进行归一化处理，并需要进一步调整以及扩大数据范围以检验由这种直观考察所得结论的适用性。

4 结语

由以上分析可知，h指数与论文总被引次数之间在不同的学科中大都存在着形如h=acb的关系，其中0

a与b不大于1说明了作者总被引次数c对于作者h指数增长的影响会逐渐减小。在不同的学科中，h指数与作者总被引次数之间的幂函数相关性会存在一定的差异，表现为拟合系数的差异，特别是a值的不同，这应当与学科的发展阶段、理论及应用的倾向有关。

另外，作为对h指数与被引次数关系的补充，对h指数与被引次数的最大值随不同学科的变化情况也进行了考察，其中变化趋势的不一致能够体现学科因素的影响，与学术规模偏低的学科相比，在规模偏高的学科中，h指数与被引次数的最大值可能会具有更强的正相关性。

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[4] 邱均平，缪雯婷.h指数在人才评价中的应用――以图书情报学领域中国学者为例[J].科学观察，2007（3）：17-22.

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[7] 许新军.h指数在人才评价中的应用――以经济学领域高被引学者为例.情报杂志，2008（10）：22-30.

数量关系论文篇（5）

1)需求分析数据管理需求

包括装备作战需求分析中的各类需求模型及其元模型数据，这些数据主要是以图形、表格、文字等形式表示，必须以某种形式将这些数据存储并管理起来，以方便评估人员在质量评估过程中提取各类需求数据，进行质量评估。

2)质量评估模型管理需求

实现对论证质量评估模型的管理，包括模型的表示、模型的存储组织结构、模型的查询和维护及模型的调用。

3) 需求质量评估文档管理需求

评估系统需要提供各种评估模板，以便于要求论证人员按一定的格式编制文档以及评估人员按固定的模型开展评估，另外对一些与图形相关的文档，也可根据图形的描述内容直接生成，再由使用人员完善。

4) 研讨功能

在论证质量评估过程中，有很多问题需要专家通过研讨方式确定，如关键控制点的选取，系统需要提供研讨支持功能辅助分布在不同地方的专家进行研讨。

2 系统框架与功能模块

2. 1 系统总体框架

系统总体框架，质量评估系统由项目管理模块、需求过程质量评估模块、需求方案质量评估模块、需求数据管理模块、质量评估模型管理模块、研讨模块和人员管理模块组成。该系统以装备需求分析过程模型和质量评估模型库为核心，在研讨厅系统支持下，通过模型的组合使用实现装备需求论证过程和需求方案的评估。

2. 2 系统功能模块设计

武器装备作战需求论证质量评估系统以系统工程、军事运筹学为基础，以计算机技术、数据库、研讨厅、质量评估模型为手段，实现从定性到定量的人机交互系统，系统具有如下功能:

1)装备需求论证过程质量评估模块

该模块采用关键控制点思想，将需求论证过程分为作战任务分析、能力需求分析、非装备途径分析、装备途径分析四个关键控制点，通过建立这四个关键过程质量评估指标体系、评估模型，能够进行论证过程质量评估。论证过程质量评估结果可以由量化数据或图表的形式显示，以帮助管理者和开发者分析作战需求开发状况，及时对项目做出调整，改进论证过程，最终保证论证质量。

2) 装备需求方案质量评估模块

该模块从多视点角度出发，通过建立需求方案质量评估指标体系，采用基于多视点的质量评估方法，能够进行装备需求方案质量评估。

3) 项目管理功能

该模块实现对质量评估项目整体信息的记录，包括新增项目、修改项目、删除项目等功能。

4) 数据管理模块

在需求论证质量评估过程中，需要对相关数据以一定的方式进行存储和管理。主要包括以下数据:

① 需求分析模型数据，包括作战任务分析模型数据、能力需求分析模型数据、非装备途径分析模型数据、装备途径分析模型数据，这部分数据是质量评估的基础数据;

② 评估指标数据，包括论证过程质量评估指标和需求方案评估指标数据;

③ 质量评估模板数据，主要指事先设定好的评估模板文档;

④ 质量评估过程数据，包括评估指标量化数据、评估数据、结果数据;

⑤ 质量评估进展数据，包括质量评估进展及达到的阶段;

⑥ 需求方案数据，包括质量评估生成的作战任务清单、能力需求清单、非装备解决方案、装备需求方案。

5)模型管理模块

目前常用的质量评估模型包括神经网络、层次分析法、模糊评判法等，专用的论证质量评估方法包括基于关键控制点的需求质量评估方法、基于多视点的需求质量评估方法、基于作战实验推演的装备作战需求方案质量评估方法等，模型管理模块实现评估模型的表示、存储、查询、调用及模型的组合。

6)研讨模块

论证质量评估问题极具复杂性，需要多领域、多学科的人员共同协作完成，研讨是必要的研究步骤和手段，研讨功能是解决复杂问题支持系统必备的重要功能。7)用户管理模块。用户管理实现了用户登录、注销、用户和用户组的增加、删除和修改。用户组是一组用户的集合，比如选定的一组评估专家。所有系统角色都使用用户登录和注销功能，系统管理员使用用户和用户组的增加、删除、修改功能。

3 武器装备作战需求论证质量 评估系统流程

质量评估系统的工作流程主要包括需求论证过程质量评估和需求方案质量评估，其中，需求论证过程质量评估主要采用基于关键控制点的评估方法，对作战任务分析、能力需求分析、非装备途径分析、装备途径分析过程进行质量评估，过程评估的结果是生成作战需求方案。然后，采用面向多视点的评估方法对需求方案进行质量评估，得到质量评估结果。系统工作流程所示。

4 基于多 Agent 的需求论证质量评估模型管理设计

在需求论证质量评估过程中涉及到很多评估模型，任何一个环节的评估可能需要多个模型组合使用，因此，在系统设计时，需要充分考虑如何实现这些质量评估模型的管理。本文采用基于多 Agent 的模型动态管理方法，通过一个管理 Agent 和不同质量评估模型Agent 之间的协商来解决论证质量评估问题。其中，每个质量评估 Agent 代表一种评估模型，它不仅封装评估模型，还包括事先设定的知识库，用于和外界进行交流，管理 Agent 负责协调各质量评估模型组合完成一个评估任务。基于多 Agent 的质量评估问题求解过程所示。对于一个待评估问题，首先判断是否存在求解模型，如果没有，将问题进行分解后继续判断;如果有求解模型，将问题发送给此模型，进一步判断是否能够独立求解，如果不能，需要寻找合作模型，此时需要借助管理 Agent 模型进行协调，直到得到结果。

5 武器装备作战需求论证质量评 估系统实现

为了使整个系统体系架构具有良好的跨平台性和较强的扩展性，为今后系统功能的扩展留有余地，本系统使用基于 J2EE 软件架构的 MVC 模式开发，系统开发工具是 Visual Studio2010。下面以基于关键控制点的装备作战需求论证过程质量评估方法实现为例进行说明。对于某次装备作战需求论证活动，采用层析分析法建立基于关键控制点 A、B、C、D 的质量评估指标体系，然后对指标进行两两判断矩阵比较，得出需求评价方案 1、方案 2、方案 3 的 4 个关键控制点的过程质量评估值。

数量关系论文篇（6）

【关键词】

鲍曼悖论；企业收益；企业风险；多元化战略

一、引言

当经济发展到一定程度，企业规模从小变大后，企业会逐渐从业务发展中寻求更好的增长机会，如开发新产品、进行跨行业经营等战略性投资。企业之所以选择战略性投资，有两种动机，一是企业在主营业务低迷、收益下滑的背景下，被迫采取战略性发展；二是企业主动采取战略性投资发展，包括跨行业业务、股权投资等，以此来追求资源的高效配置。资本市场金融理论以及财务理论认为，当投资风险越大时，其期望回报也越高。然而，美国经济学者鲍曼（Bowman）利用美国数据发现大多数行业的企业收益与企业风险存在显著负相关关系，这个结果与当时资本市场理论的“高风险、高收益”相违背，这一研究发现被称为“鲍曼悖论”。

二、文献回顾

“鲍曼悖论”被提出后，众多学者对企业层面的风险与收益负向关系进行了大量可能的解释，主要体现在前景理论、企业战略禀赋理论和统计假象说三个方面。近年来，特别是2008年金融危机以来，受西方学者对此问题深入式探讨的影响，国内学者也陆续开始关注此问题，不过仍处于起步阶段。目前国内对“鲍曼悖论”研究较为全面的是曾进（2012），其系统性地阐述了“鲍曼悖论”的相关理论，并利用上市公司数据，发现我国上市公司的风险—回报整体上呈显著负相关关系，表明“风险—回报悖论”同样存在于我国上市公司中。曾永艺等（2011）的研究也发现“鲍曼悖论”的存在性，但其认为风险的衡量方法至关重要。张晓昱（2014）利用面板数据模型得到企业的战略风险和净资产收益率成“倒U型”关系，高风险不一定必然带来高收益。杨帆（2014）选取上市公司为样本，发现企业风险—收益关系与行业性质密切相关。从已有国内文献研究看，既有得到支持“鲍曼悖论”的结论，也有支持风险与收益正相关的结论，甚至有支持二者存在“倒U型”非线性关系的。这些研究结果能在一定程度上解释“鲍曼悖论”的提出和争议，以及后期学者为何对此现象反复进行实证分析。然而，前述学者的实证检验也存在一定的缺陷，首先，较多的文献采用了横截面数据进行分析，然而使用横截面数据可能造成统计学上的假象；其次，较多的学者，特别是国外学者往往只考察企业战略风险与回报率之间的关系，而未考虑其他因素对风险—收益关系的影响，对于目前阶段，企业战略很可能会影响企业收益和企业风险，从而影响二者的关系。综合以上，本文主要从整体和分行业两个角度检验我国上市公司“鲍曼悖论”的存在性，再从企业多元化战略和融资约束两个角度，探讨其对企业风险与收益关系的影响。

三、研究设计

（一）模型的构建目前检验“鲍曼悖论”的文献大多数采用两种计量方法，一是基于企业层面的横截面模型，二是基于企业和时期两个维度的面板数据模型。国外学者由于当时研究过程计量模型估计的不方便，较多采用的是横截面数据，然而后来越来越多的学者提出使用横截面数据来检验“鲍曼悖论”存在一些缺陷。鉴于本文观测企业数多，并且时期、企业、指标恰好构成三维面板数据，因此本文选择面板数据进行分析。为进一步探讨企业多元化战略对企业风险与企业收益关系的影响，即探讨我国上市公司的“鲍曼悖论”是否与企业多元化存在关联，在上述方程中引入多元化与自变量的交叉项。其中，diveri，t是企业多元化衡量指标，其余变量含义同式（1）、式（2）。diver×risk_roa是企业多元化与企业风险的交叉项，diver×roa是企业多元化与企业收益的交叉项。在两个方程中引入交叉项的含义是，多元化程度的高低可能会改变企业风险与企业收益的影响关系程度。为进一步探讨企业融资约束对企业风险与企业收益关系的影响，即探讨我国上市公司的“鲍曼悖论”是否与企业融资约束有关，在上述方程中引入融资约束与自变量的交叉项。本文采用系统广义矩估计方法（SYS-GMM）对上述模型进行估计，这主要是考虑到企业收益和企业风险之间可能是互为因果的关系，即企业风险的变化可能影响企业收益的变动，而企业收益的变化会反过来影响企业收益。

（二）样本和变量说明1.样本选取本文选取的样本是2001—2013年在我国A股上市企业。未包括非上市企业，是由于非上市企业的数据较难获得。为了保证数据的连续性和有效性，采用如下原则筛选：（1）剔除统计年度中含*ST名称的企业；（2）剔除在2009年后才上市的企业，这主要是考虑到上市时间较短的企业不利于业绩和风险指标的考察，也会影响估计结果；（3）剔除存续时间不超过5年的企业。最终得到808家制造业企业非平衡面板数据样本。企业数据来源于深圳国泰安金融数据库（CSMAR）和中国经济金融数据库（CCER）。2.变量选取和说明（1）企业收益performancei，t。较多的文献选用总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、营业利润率、每股收益（EPS）等评价企业收益。本文选择总资产收益率（ROA）衡量企业收益率。（2）企业风险riski，t。目前在研究企业层面的风险时学者较多采用的是标准差，因此本文同样采用收益率指标的标准差来衡量企业的风险。（3）企业多元化diveri，t。目前还未有上市公司数据库直接给出企业的多元化发展指标，本文采用基于证监会2012年《上市公司行业分类指引》标准，采用三码类别（即单字母加两位数字编码）将企业分行业的收入进行分类，然后计算多元化。目前有较多的多元化计算指标，如跨行业经营数目、Herfindahl指数、熵指数和是否多元化虚拟变量。本文采用熵指数进行衡量。（4）资金约束capstrui，t。企业资金约束是指一个企业在经营发展、投资等过程中遭遇到资金不够或者受到资金限制的情况，在这种情况下，企业一般会选择外部融资，融资的难易程度就体现了资金的约束程度。本文用企业的资产负债率衡量企业的资金约束。

四、我国上市公司是否存在“鲍曼悖论”的检验

（一）整体样本下的检验表1显示了系统广义矩估计的结果，第四列AR（1）、AR（2）的系数显示三个模型的一阶差分方程随机误差项中不存在二阶序列相关，Hansen检验也表明所用的工具变量有效，说明各个模型设定是正确的。从列（1）看出，当不加入企业规模滞后期和股权集中度两个控制变量时，企业风险变量系数为-0.159<0，在10%概率水平上统计显著，这个结果说明企业风险对企业收益存在负向影响。列（2）是引入控制变量时的估计结果，可以看到企业风险变量为-0.159<0，这个结果也表明企业风险对企业收益有负向关系。观察两个控制变量，可以看到企业规模变量系数为-0.004<0，但不显著。而企业股权集中度变量系数为0.155>0，在1%概率水平上统计显著，说明企业股权集中度越高，越有利于企业收益率上升。对于列（3），可以看到企业收益变量系数为-0.152<0，并且统计显著，说明企业收益也会对企业风险有负影响，而在列（4）引入控制变量后，企业规模变量系数为-0.276<0，结果跟列（3）一致，验证了企业收益与企业风险负相关。企业规模变量系数为-0.006<0，企业股权集中度变量系数为0.074>0，两个系数均统计显著，这个结果跟列（2）基本一致，说明企业规模越大，有利于降低企业收益的风险，而股权集中度的增加，则会增加企业收益的风险。表1的结果说明企业风险与企业收益间存在相互的负向影响，即二者有显著的负相关关系，说明整体样本下“鲍曼悖论”是存在的。

（二）企业战略对企业收益与企业风险关系的影响表2进一步显示了企业多元化战略和企业融资约束对企业收益与企业风险关系的影响结果，其中列（1）和列（2）是企业多元化战略的估计结果，列（3）和列（4）是企业融资约束的估计结果。从列（1）看出，当因变量为企业收益时，企业风险变量系数为-0.070<0，但在10%下统计不显著，而此时交叉项变量系数为-0.587<0，且在1%概率水平上统计显著，说明在引入交叉项后，企业风险和企业收益的关系与企业多元化程度有关，多元化程度加强会加剧企业风险对企业收益的负向影响。当变量为企业风险时，企业收益变量系数为0.199>0，在10%上统计不显著，而交叉项变量系数为-0.328<0，且统计显著，说明多元化程度会影响企业风险与企业收益的关系，多元化程度的加强会使企业收益对企业风险的正向或不显著关系转变为显著的负向关系。观察两个控制变量，可以看到企业规模变量系数小于0，企业股权集中度变量大于0，且两个变量系数统计显著，说明企业规模越大，企业收益和企业风险越小，而股权越集中，企业收益和企业风险越大。从列（3）看出，当因变量为企业收益时，企业风险变量系数为-0.226<0，且在1%上统计不显著，交叉项变量系数为-0.262<0，也在1%概率水平上统计显著，说明企业融资约束的减轻即负债提高会加大企业风险对企业收益的负影响。当变量为企业风险时，企业收益变量系数为0.213>0，在1%下统计不显著，而交叉项变量系数为-0.529<0，同样统计显著，说明融资约束会影响企业风险与企业收益的关系，资产负债率的提高会使企业收益对企业风险的正向作用转变为显著的负向作用。两个控制变量的符号和系数同列（1）（2）基本一致，这里不再赘述。以上实证结果表明，企业多元化发展战略和融资约束均是导致企业收益与企业风险负相关的重要原因。其原理是企业参与多元化战略和资本改善投资新项目时，会由于进入不熟悉的行业领域导致短期内风险骤增，而在投资初期或新项目开始时，不能马上形成投资收益，甚至如果跨行业投资失败，会使企业收益进一步下滑，此外外部融资又会增加企业财务成本，最终导致企业风险与企业收益负相关程度加剧。对于我国上市公司的“鲍曼悖论”现象，本文从宏观经济和统计学两个方面进行可能的解释。首先是来自于宏观经济方面的影响。不同于企业层面，宏观经济的波动对经济增长更多是倾向于存在减损效应。例如，RameyG.&RameyV.（1994）、Martin&Rogers（2000）以及国内学者卢二坡和曾五一（2008）、杜两省等（2011）都得到了经济波动对经济增长有负面效应的结论。宏观经济会快速地影响到微观经济体，特别是在宏观经济发生高波动和低增长时，这种效应会较容易地传导到行业和企业层面，导致企业风险与企业收益也有负相关关系。其次，对于宏观经济和微观企业的风险与收益关系，也可以从统计学角度进行可能的解释，对于同一时期，国家必然存在部分产业发展较好、部分产业发展不佳的状况，如最近我国新兴产业和战略性产业发展较好，而传统工业制造业由于产能过剩、市场订单减少等发展缓慢，相对而言，工业制造业在我国产业中比重最大，因此这种局面会导致整体宏观经济增速放缓，但波动增加。反映到具体的产业或企业层面上，则表现为新兴产业有高增长低波动的态势，而传统产业有低增长高波动的态势，这就产生了宏观层面和微观层面的风险与增长（收益）机制不同但结论相同的结果。

五、结论和政策建议

本文从实证检验的角度检验了2001年以来我国上市公司是否存在“鲍曼悖论”现象，同时检验了企业发展战略对企业收益与企业风险二者关系的影响。通过系统广义矩方法估计得到，整体样本下我国企业风险与企业收益存在相互的显著负影响，支持“鲍曼悖论”；检验结果同时发现，企业多元化程度变量和融资约束会加剧企业收益与企业风险的负向关系，即二者是导致“鲍曼悖论”现象的重要因素。根据上面得到的结论，本文提出以下有针对性的建议：

1.企业在跨行业投资或者投资新项目时，要有思维和行为上的风险意识，尽可能减弱企业风险带来的业绩下降。企业在多元化发展战略和负债杠杆经营中，要对跨行业对象和资金使用上进行管理，如在行业上，要选择与自身主营行业相关性高的行业，避免由于资金、人力和业务不熟悉导致的跨行业失控和风险骤增。同时，要加强项目管控和成本管理两个方面，将融资资本用于更有效的项目上。

数量关系论文篇（7）

（Weinan Normal University，Weinan 714000，China）

摘要： 在向量空间理论应用于概率论研究的基础上，讨论了随机变量作为向量的分解问题，得到了随机变量的分解定理，并利用分解定理给出了二维随机变量相关系数的几何意义。

Abstract: In the base of vector space theory applied in probability theory, discuss the problem of the decomposition of random variable, obtain the decomposition theorem of random variable. Furthermore, using the theorem, study the geometric significance of the correlation coefficient of two-dimension random variable.

关键词： 随机变量 期望曲线 相关系数 随机变量的分解

Key words: random variable；expected carve；related coefficient；decompose of random variable

中图分类号：O213.2文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）26-0229-01

0引言

文献[1]通过在概率论中引入“零变量”概念，首次将高等代数中的向量空间理论应用于概率论的研究中，得出一些有意义的结果。本文在此基础上，将随机变量看成向量，在第二节利用文献[2-4]中有关向量分解的定理，得到了随机变量的分解定理。并在第三节中利用得到的分解定理，讨论了二维随机变量相关系数的几何意义，给出了未知分布的情况下，相关系数的一种估计方法。

1随机变量的分解

我们的目的是将（ξ，?浊）中的一个变量表示成另一随机变量的函数与一个性质明确的随机变量之和。

引理[2]1设W是欧氏空间V的一个有限维子空间，存在V的一个子空间W，有V=W?茌W，因而V中的每一向量?浊可唯一表示成?浊=?孜+?灼，这里?孜∈W，

引理2（ξ，?浊）是二维标准正态分布，?渍（x，y）是其联合分布密度函数，则有：①E（E（?浊/ξ））=E（?浊）；②对任一h（?孜）（E（h2（?孜））存在），有E（?浊-E（?浊/?孜））2?燮E（?浊-h（?孜））2；③E（?孜E（?浊/ξ））=?籽?孜n，E（?孜（?浊-E（?浊/ξ））=0。

上述结果说明，当?孜=x时，E（?浊/（ξ=x））是?浊的中心，我们称E（?浊/（ξ=x））为?浊关于?孜的期望曲线。E（?浊/ξ）是所有h（?孜）（E（h2（?孜））存在）中，使得E（?浊-h（?孜））2达到最小。?孜与?浊的相关系数?籽?孜n实际上是?孜与E（?浊/ξ）乘积的均值，?孜与?浊-E（?浊/?孜）不相关。

定理1设（?孜，?浊）是二维标准正态分布，?渍（x，y）是其联合分布密度函数，若满足下列条件：①E（f2（?孜））存在，②?孜与?灼不相关，③?灼的均方误差最小，则?浊可唯一的表示为?浊=f（?孜）+?灼，其中f（?孜）=E（?浊/?孜）。

证明设V[f]=E（?浊-f（?孜））2，其中V[f]是以f（x）为未知函数的泛函。

V[f]=■（y-f（x））■?渍（x，y）dxdy

=■y■?渍（x，y）dxdy-2■yf（x）?渍（x，y）dxdy+■f■（x）?渍（x，y）dxdy

=D（?浊）-2■f（x）■y■dy?渍■（x）dx+■f■（x）?渍■（x）dx

=D（?浊）-2■f（x）E（?浊/（?孜=x））?渍■（x）dx+■f■（x）?渍■（x）dx

由引理1-2，?浊可唯一的表示为?浊=f（?孜）+?灼，需满足V（f）达到最小，且E（?孜?灼）=0。由变分法知识，这是有约束的极值问题，即要求■[f2（x）-2f（x）E（?浊/（?孜=x））+?姿xf（x）]?渍?孜（x）dx达到极小，于是2f（x）-2E（?浊/（?孜=x））+?姿x=0，即f（x）=E（?浊/（?孜=x））-■x；但?籽?孜?浊=E（?孜f（?孜））=E（?孜（E（?浊/?孜）-■?孜））=?籽?孜?浊-■，所以?姿=0。得f（x）=E（?浊/（?孜=x）），f（?孜）=E（?浊/?孜）。又?灼=?浊-f（?孜）=?浊-E（?浊/?孜），且满足①E（?孜?灼）=0，②D（?灼）=E（?浊-E（?浊/?孜））2?燮E（?浊-h（?孜））2，其中h（?孜）是存在二阶矩的?孜的函数。从而?浊可唯一的表示为?浊=E（?浊/?孜）+?灼。证毕。

推论二维标准正态分布（?孜，?浊）中的任一分量，可唯一分解为另一随机变量的具有二阶矩的函数与一个统计学性质好的随机变量?灼之和，其中?灼的性质如下：

①?灼与E（?浊/?孜）不相关（正交）；②E（?灼）=0；③?灼的分布函数F?灼（z）=■?渍（x，y）dxdy，密度函数?渍?灼（z）=■?渍（x，z+E（?浊/?孜=x））dx。

2相关系数的几何意义

令向量函数L（?孜）=a?孜+b，由引理2知，E（?浊/?孜）是所有h（?孜）（E（h2（?孜））存在）中“最靠近”?浊的函数。利用最小二乘法，使得L（?孜）与期望曲线E（?浊/（?孜=x））最接近，得a，b到的最小二乘估计分别为：■=?籽■，■=0。

由随机变量分解定理及相关系数的几何解释，可得以下结论：

①相关系数?籽■是“最靠近”期望曲线（x，E（?浊/（?孜=x））（最小二乘意义下）的直线L（?孜）的斜率，称该直线?浊为关于?孜的回归直线。②由E（?孜E（?浊/?孜））=?籽■知，?孜与n的相关问题即为?孜与f（?孜）=E（?浊/?孜）的相关问题。③在联合分布未知的情况下，寻找相关系数?籽■的估计值■■的新方法。若给定（?孜，?浊）一组样本值（xi，yi）（i=1，2，……n），则■■为使■（axi-yi）2最小的a，得■■=■。

3结束语

在向量理论应用于概率论研究的基础上，将随机变量看成向量，利用向量理论中有关空间向量分解的定理，得到了如下结论：

3.1 二维连续型随机变量（?孜，?浊）中，分量?浊可唯一表示成?浊=E（?浊/?孜）+?灼其中?灼具有好的统计学性质。

3.2 相关系数?籽■是“最靠近”期望曲线（x，E（?浊/?孜=x））的一条直线的斜率，从而在联合分布未知的情况下，得到了?籽■的一种新的估计方法。

参考文献：

[1]张同琦，李凤.向量理论在概率论中的应用[J].科学技术与工程，2010，10（2）：377-379.

数量关系论文篇（8）

［中图分类号］F224［文献标识码］A［文章编号］1005-6432（2013）2-0053-03

1研究背景及选题意义

1992年，我国期货市场正处于建立初期，期货商品的发展不甚明了，如今，经过多年的发展，无论从宏观的经济环境下，还是从当前的期货行业的内部发展，其市场环境都已经得到了明显的提高和改善。期货市场成为重要的研究对象。但国内外对期货市场的研究主要集中在法律法规、交易机制等方面，而并没有十分强调对于期货市场量价关系的研究，此外，参与调研相关内容的专家学者多数是通过数理统计的方法进行分析，本文采用了数据挖掘的方法，运用SPSS统计分析方法，从期货市场最为活跃的铜以及白糖入手研究其成交量、持仓量与价格的关系及其波动性，进而验证当下期货市场结论的可靠性。

2研究方法

在证券、期货及金融衍生品的波动特征研究方面，国内外专家已做过多项相关研究，并得出了期货市场普遍接受的结论。通常研究者会从固有数据入手，对一些已有模型（GARCH、ARIMA等）进行分析与扩展。因此，本文将现下期货市场普遍接受的结论――量价之间存在正相关关系作为假设，以全新的角度和方法对于已有的结论进行了研究，即采取了基于数据挖掘的SPSS软件分析方法。

3相关理论

1963年，Granger等通过对每周数据的分析，最早开始了对交易量之间关系的研究，他们采取了谱分析方法，发现了交易量与价格指数之间并没有存在必然的联系；1970年，Crouth等展开了市场个股的研究，通过一段时间的调查，他发现价格变化的绝对值与交易量之间存在正相关关系；1966年，Ying使用方差分析等方法，发现小额的交易量通常会伴随着价格同步下跌，而大份额的交易量也会伴随着价格的上升，但是交易量幅度的增加与减少却与之相反；1973年，Clark首先开始针对价格变动与交易量的关系的调研，特别对于期货品种棉花的价格变动的平方与累计交易量之间进行了研究，研究表明，两者之间存在正相关关系；1986年，Carcia验证了价格变动与交易量之间的引导关系；1988年，Liewl利用GRACH模型得出了针对棕榈油的价格波动与交易量之间的相互关系。

4对国内白糖、铜期货市场量价关系的实证研究研究的基本假设：本文以期货市场普遍认可的结论――量价之间存在正相关关系作为研究假设。研究对象：本文选取国内白糖、铜两类期货品种的量价关系作为研究对象，分别利用白糖以及铜期货合约的日收盘价格和每日的成交量、持仓量，借助SPSS软件的一些模型对国内白糖、铜期货市场的量价关系进行对比研究。

4.1指标选择与样本数据

本文选择上海期货交易所合约白糖和合约铜作为市政研究对象，并且选取每日数据作为分析样本。本文期货数据均来源于南华期货经纪有限公司。本文选取的样本期间为2007年1月1日至2012年4月5日，样本总数为1258个。在本文中，选取的每一组数据均为后一天的数据减去前一天的数据所得到的数据取绝对值，且删除其中含有零值的数据组（含零值的数据组一般代表当天没有交易的情况）。其中，本文用PRICE表示收盘价，用VOLUME表示成交量，用OPENINT表示持仓量，用C表示铜，用S表示白糖。

数量关系论文篇（9）

[分类号]　G350

过去在期刊评价上期刊影响因子JIF(Journal Im-pact Factor)几乎是一统天下，后来H指数在2005年粉墨登场，最近SJR又开始崭露头角。SJR是SCIma-go Journal Rank的缩写，SJR是一个既考虑了期刊被引数量，又考虑了期刊被引质量的指标。它采用Google的PageRank算法，该算法赋予高声望期刊的引用以较高的权重，并以此规则迭代计算直到收敛。具体算法参见SJR网页。

采用SJR、JIF和H指数三种方法进行期刊评价，哪种更佳?三者之间关系如何?本文拟以国际图书情报专业期刊为例进行这方面研究。所涉及期刊的SJR和H指数数据来源于基于SCOPUS的SCImago Joumal＆Country Rank平台，JIF数据来源于ISI的Web ofKnowledge平台。2007年SSCI共收录图书馆学情报学期刊56种，经过与SCOPUS收录的116种比对，最后确定SSCI与SCOPUS收录重合的期刊仅有38种(见表1)。sJRxul表示以sJR排序；Hxu2表示以H指数排序；JIFxu3表示以JIF排序。

1　择优

为了比较三种方法的优劣，引入Spearman相关系数：

其中，di为任两种评价方法对第i个评价对象排序的等级差。r越高表明两种方法之间的一致性程度越高。

采用SPSS软件对三种排序进行Spearman相关分析，结果见表2。

Spearman相关系数的平均值表示该方法与其他方法一致性程度的整体水平。SJRxul平均值为0.868 768.Hxu2平均值为0.826 896.JIFxu3平均值为0.842 725。因此，三种评价方法相比，用SJR评价期刊更好一些。

2　三者关系

2.1　JIF与SJR关系

使用Excel给出数据的散点图，发现一个异常点(J AM MED INFORM ASSN)。去除该点后，进行数据分析，如图1所示：

Excel数据分析结果表明，JIF与SJR呈线性关系，并且随JIF数值的增加，SJR值也相应增加。其回归拟合方程为SJR=0.0136 IF+0.0349，决定系数R2=0.8518。

2.2　H指数与SJR关系

H指数与SJR关系如图2所示：

Excel数据分析结果表明，H指数与SJR呈线性关系，并且随H指数数值的增加，SJR值也相应增加。其回归拟合方程为SJR=0.001H+0.0291，决定系数R2=0.7706。

2.3　JIF与H指数关系

H指数与JIF关系如图3所示：

Excel数据分析结果表明，H指数与JIF呈线性关系，并且随H指数数值的增加，JIF值也相关增加。其回归拟合方程为IF=0.0648H-0.2856.决定系数R2=0.7148。

2.4　SJR与JIF、H指数关系

对数据采用SPSS多元回归方法，可得拟合方程：

SJR=0.03181972828359+0.0003874526291744 H指数+0.009 369849971479 JIF

使用MATLAB软件编程作图：

>>x=0：60；y=0：6；[x.y]=meshgrid(x.y)；

>>z=0.03181972828359+0.0003874526291744*+0.009369849971479*y；

>>surf(x.y.z)

SJR与JIF、H指数三维关系如图4所示：

从图4可以看出，SJR，JIF、H指数在三维空间呈平面关系。随JIF、H指数数值的增加，SJR值也相应增加。

3　结论与展望

3.1　三种评价指标各自的优缺点

JIF的定义是用某刊被引用次数除以该刊刊载论文数。常用的计算影响因子的方法为：在指定统计年份，某期刊在过去两年中所发表的论文在指定年被引用的总次数与该刊在同一时期内的总数之比。“。计算较简单，可考察期刊最近的表现，而且由于JIF应用时间比较久远，可以观察到期刊随时间的变化趋势。但它有不同学科领域比较性差、缺乏估计引文质量、包括自引、所分析的文献来源主要是英文文献等缺陷。

H指数最基本的含义是指一个科学家发表了H篇被引频次不少于H次的论文，其中的H值就是H指数。它不仅可以用于评价学者，而且可以用于测评期刊。期刊H指数是指对于某种期刊，在指定统计年份内，如果发表的论文中至多有H篇文章且每篇被引用至少H次，那么H值即为该期刊的H指数。期刊H指数显示了期刊所刊载高学术影响论文的数量，是引文影响力和论文产出力二者相结合的测度指标。不过，H指数既不考虑活动的动力学过程，也未考虑引文影响力的老化过程，因此缺乏灵敏度和区分度，并且只能上升、不能下降。

数量关系论文篇（10）

 

一、引言

随着西方经济增长与金融发展理论的引入，金融发展与经济增长的关系已成为我国当代经济学界的一个重要研究领域,厘清两者之间的关系对于加快我国经济发展具有重要的政策意义。我国学者利用国内数据对两者之间的关系进行的大量实证研究，由于方法和指标体系的不同，研究结论各有差异。全国层面谈儒勇(1999)利用普通最小二乘法发现我国金融中介发展与经济增长显著正相关；王志强和孙刚(2003)采用带有控制变量的向量误差修正模型和Granger因果检验方法，发现1990年以来我国金融发展与经济增长之间存在着显著的双向因果关系。区域层面周立、王子明的研究表明：中国各地区的金融发展与经济增长都密切相关, 促进金融发展有利于经济的长期增长；冉光和、李敬等分别对我国东部和西部金融发展与经济增长的长期关系和短期关系进行了比较研究后认为:西部地区金融发展与经济增长之间具有金融发展引导经济增长的单向长期因果关系, 而无明显的短期因果关系，东部地区金融发展与经济增长之间具有明显的双向长期因果关系和双向短期因果关系。此外张兵、胡俊伟( 2003)、孙涌( 2003)、胡金焱、朱明星( 2005) 分别对江苏、贵州和山东三省的金融发展和经济增长的关系进行了实证分析。目前，国内理论界关于金融发展与经济增长关系的实证分析很多论文网，但是大部分是对我国的整体情况做分析，对于省际情况的研究较少。我国是一个具有区域性特点的大国,经济在地域间的发展是不平衡的,金融发展的差异也很大, 因此研究一个区域金融发展与经济增长的关系对于该区域的经济发展更具有指导意义。基于这一认识，本文对重庆市金融发展与经济增长之间的关系进行了实证研究。

二、变量选择、分析方法与数据说明

根据数据的可收集性和经济政策的连续性，论文选取了两组指标: 一是反映经济增长的指标，二是反映金融发展状况的指标。（一）经济增长指标。通常一国或一地区综合经济发展水平用国内生产总值(GDP)来衡量，考虑到人均GDP 数据比总GDP 数据更能反映经济发展水平，并为剔除物价因素和人口因素的影响，本文采用了实际人均GDP的环比增长率( G) 作为衡量经济增长的指标。实际人均GDP 是通过重庆市GDP缩减指数( 以1978 年为基期) 加以调整得到的。（二）金融发展状况指标。本文选取两个指标来反映金融发展状况: 一是衡量金融规模的金融相关比率指标( FIR)。FIR指某一时点上现存金融资产总额与国民财富之比。通常,人们将其简化为金融资产总额与GDP之比。限于数据的可获得性, 本文的金融资产总额包括金融机构各项存款余额、贷款余额、国家债券发行额和企业债券发行额。二是反映金融结构的指标( BANK) , 即金融机构贷款余额在金融总资产中的比重, 可以衡量金融中介( 银行系统) 在金融体系中的相对规模和作用。

在分析方法上，为了避免模型出现伪回归现象，本文首先利用ADF 单位根检验检验变量的平稳性，并对非平稳性变量进行处理使之成为平稳时间序列。为进一步检验二者的因果关系，分析金融发展对经济增长的影响程度，本文采用Granger 因果关系检验对数据进行检验和分析。如果各变量均是单整的，我们将对其进行协整检验以确定金融产业成长与经济增长之间的是否存在长期稳定的关系。

本文样本区间为1997—2009年, 所有数据均来源于《重庆统计年鉴》, 除以上说明外 数据未作其他处理。本文应用Eviews5.0对数据进行分析和检验。

三、实证分析

（一） 单位根检验

采用ADF法对对变量G、FIR、BANK进行单位根检验论文网，根据检验结果(表1)可见各序列一阶差分的ADF 检验值均小于5%的显著水平下的临界值，即G、FIR、BANK都是一阶差分平稳的, 即三者都是I(1)，即一阶单整。所以这三个变量具备了协整关系的必要条件，由此可以进行协整分析和因果检验。

表1 变量单位根检验结果

 

变量

检验类型( C, T, K)

ADF 检验值

临界值

显著水平

G

（c，t，2）

-3.76

-3.93

5%

G

（c，0，2）

-3.83

-3.21

5%

BANK

（c，t，2）

-1.01

-3.88

5%

BANK

（0，0，2）

-2.33

-1.98

5%

FIR

（c，t，2）

-2.43

-3.88

5%

FIR

（0论文网，0，2）