時(shí)間：2024-03-21 11:47:22
開(kāi)篇：寫(xiě)作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過(guò)程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
［關(guān)鍵詞］數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；煤炭銷(xiāo)售；應(yīng)用
所謂的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，是以現(xiàn)代信息化技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集匯總，然后根據(jù)需求對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不同方式、不同范圍、不同深度的統(tǒng)計(jì)和分析，以從中獲取到有價(jià)值的信息。當(dāng)前，全球各行業(yè)領(lǐng)域都開(kāi)始認(rèn)識(shí)到了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的重要性，并將其應(yīng)用到了社會(huì)生產(chǎn)、建設(shè)當(dāng)中。
1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在煤炭銷(xiāo)售中的重要性
煤炭銷(xiāo)售是煤炭企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值、獲取利潤(rùn)的一個(gè)主要途徑，同時(shí)涉及煤炭銷(xiāo)售的相關(guān)數(shù)據(jù)也非常之多，以往這些數(shù)據(jù)只是被簡(jiǎn)單的用作反映煤炭銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，為企業(yè)的核算等提供基礎(chǔ)信息等，對(duì)于未來(lái)的銷(xiāo)售工作沒(méi)有任何的參考、指導(dǎo)作用，之所以會(huì)出現(xiàn)這樣的情況，其一是受技術(shù)條件的限制，其二是受思想認(rèn)識(shí)的限制。當(dāng)前，在信息化技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支持下，可以對(duì)與煤炭銷(xiāo)售相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行大量的收集匯總，根據(jù)需求快速的對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，這不僅僅能夠簡(jiǎn)單的反映出煤炭銷(xiāo)售業(yè)績(jī)、為核算提供基礎(chǔ)信息，更能以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)銷(xiāo)售前景進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)銷(xiāo)售工作當(dāng)中各環(huán)節(jié)可能存在的問(wèn)題，為銷(xiāo)售工作提供決策參考，這就可以提高煤炭銷(xiāo)售工作的科學(xué)性、合理性，促進(jìn)煤炭銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的提升，增強(qiáng)煤炭企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，為企業(yè)獲得更高的利潤(rùn)，這對(duì)企業(yè)在現(xiàn)代市場(chǎng)當(dāng)中的長(zhǎng)遠(yuǎn)、穩(wěn)步發(fā)展來(lái)說(shuō)具有非常重要的意義［1］。因此必須要樹(shù)立正確的思想認(rèn)識(shí)，認(rèn)清數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在煤炭銷(xiāo)售中的重要性，并加強(qiáng)研究、探討及應(yīng)用。
2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在煤炭銷(xiāo)售中的應(yīng)用
2．1擴(kuò)大數(shù)據(jù)來(lái)源
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析在煤炭銷(xiāo)售中的應(yīng)用首先需要有大量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，所以煤炭企業(yè)必須得要擴(kuò)大數(shù)據(jù)的來(lái)源。在這里企業(yè)應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析不只是需要與銷(xiāo)售直接有關(guān)的數(shù)據(jù)，其他的一些間接性數(shù)據(jù)也應(yīng)當(dāng)被納入到煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中來(lái)。因?yàn)樵趯?shí)際的銷(xiāo)售工作當(dāng)中，可能多個(gè)部門(mén)都會(huì)對(duì)銷(xiāo)售情況造成影響，這些部門(mén)看似獨(dú)立，但實(shí)際上都與銷(xiāo)售工作存在間接的聯(lián)系，為此企業(yè)在煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程當(dāng)中，應(yīng)當(dāng)將這些部門(mén)的相關(guān)數(shù)據(jù)納入進(jìn)來(lái)，對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源進(jìn)行擴(kuò)大，形成“大數(shù)據(jù)”效應(yīng)，使數(shù)據(jù)更加的完整，更加具有系統(tǒng)性，這樣通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析，企業(yè)才能從中獲取到更加全面、更加準(zhǔn)確的信息，以更好的指導(dǎo)煤炭市場(chǎng)銷(xiāo)售工作開(kāi)展。另一方面，為了掌握市場(chǎng)的整體情況，還應(yīng)當(dāng)將外部相關(guān)的數(shù)據(jù)納入進(jìn)來(lái)，內(nèi)外結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，以進(jìn)一步適應(yīng)市場(chǎng)現(xiàn)狀。
2．2完善煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析體系
煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析體系直接關(guān)系著統(tǒng)計(jì)分析的質(zhì)量和有效性，為此煤炭企業(yè)必須要對(duì)煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析體系進(jìn)行完善。該體系應(yīng)和煤炭企業(yè)的員工考核密切相關(guān)，以約束以激勵(lì)的雙重效果的體現(xiàn)為目的。在煤炭銷(xiāo)售統(tǒng)計(jì)結(jié)算中，煤炭企業(yè)的整體銷(xiāo)售情況應(yīng)該基于銷(xiāo)量、煤炭結(jié)算收入與運(yùn)費(fèi)、煤炭質(zhì)量等指標(biāo)進(jìn)行全面了解。煤炭銷(xiāo)量統(tǒng)計(jì)和煤炭結(jié)算清單關(guān)系密切，必須要保管好原始數(shù)據(jù)，不斷核實(shí)統(tǒng)計(jì)情況。在煤炭質(zhì)量方面，不但要對(duì)商品煤、原煤的質(zhì)量情況進(jìn)行計(jì)算，還需要質(zhì)量臺(tái)賬，包括各類(lèi)型的客戶(hù)、各批次的、不同類(lèi)的煤種，然后對(duì)各自的價(jià)格、收入以匯總的方式進(jìn)行分析。在煤炭結(jié)算收入中，核算各自既要包括合同價(jià)格，還需要和財(cái)務(wù)部的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)接，管理好臺(tái)賬，保證企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。在煤炭結(jié)算運(yùn)費(fèi)中，臺(tái)賬的詳細(xì)必須包括車(chē)輛的使用、路運(yùn)、存場(chǎng)，甚至還要綜合對(duì)比分析煤炭產(chǎn)量、各品質(zhì)的銷(xiāo)售以及盈虧情況等等，并將相關(guān)的結(jié)論反饋給相關(guān)管理者，為銷(xiāo)售工作的精細(xì)化打下基礎(chǔ)。但是，煤炭銷(xiāo)售統(tǒng)計(jì)體現(xiàn)還需涉及到統(tǒng)計(jì)的全面性，比如員工考核之類(lèi)的和銷(xiāo)售指標(biāo)相關(guān)的也應(yīng)體現(xiàn)在體現(xiàn)中。當(dāng)煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析體系完善了，煤炭企業(yè)的員工積極性才會(huì)更高［2］。
2．3實(shí)現(xiàn)按需統(tǒng)計(jì)分析
煤炭銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作不應(yīng)當(dāng)是一個(gè)程式化的過(guò)程，而應(yīng)當(dāng)要具有動(dòng)態(tài)性、針對(duì)性，要能夠針對(duì)當(dāng)前的市場(chǎng)發(fā)展情況、發(fā)展需求進(jìn)行按需統(tǒng)計(jì)，這樣才能為煤炭銷(xiāo)售工作提供最有價(jià)值的參考、指導(dǎo)。這要求煤炭企業(yè)應(yīng)當(dāng)做到以下幾點(diǎn)：第一，要考慮到宏觀的煤炭市場(chǎng)現(xiàn)狀，如國(guó)內(nèi)外的市場(chǎng)需求、供需關(guān)系以及競(jìng)爭(zhēng)情況等，要能夠從整體上認(rèn)清、把握煤炭市場(chǎng)的變化、發(fā)展動(dòng)態(tài)。當(dāng)然，要想分析得出這類(lèi)型的信息，必須要有真正的大數(shù)據(jù)支持，從各種途徑獲取各類(lèi)與煤炭市場(chǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，如行業(yè)報(bào)告、國(guó)家統(tǒng)計(jì)等等，這樣才能夠盡可能真實(shí)的了解到市場(chǎng)現(xiàn)狀；第二，由于企業(yè)的市場(chǎng)戰(zhàn)略規(guī)劃、安排，所有煤炭銷(xiāo)售工作在不同的時(shí)間段可能有著不同的要求和關(guān)鍵點(diǎn)，針對(duì)這樣的情況，企業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析工作必須要根據(jù)要求和關(guān)鍵點(diǎn)有序的展開(kāi)，盡量高效獲取對(duì)當(dāng)前銷(xiāo)售工作有利的信息；第三，重點(diǎn)分析獲取敏感信息，在煤炭銷(xiāo)售工作當(dāng)中，有一些數(shù)據(jù)信息是非常敏感的，也非常受企業(yè)的管理層重視，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)信息往往對(duì)企業(yè)的整體發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃都有著影響，如某時(shí)間段的銷(xiāo)售平均數(shù)、同比增長(zhǎng)速度、市場(chǎng)銷(xiāo)售趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等，這些數(shù)據(jù)往往是相當(dāng)重要的，所以必須要做到準(zhǔn)確和及時(shí)、動(dòng)態(tài)的更新［3］。
3結(jié)語(yǔ)
在當(dāng)前的煤炭銷(xiāo)售工作當(dāng)中，煤炭企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的研究、探討及應(yīng)用，從中獲取對(duì)煤炭銷(xiāo)售工作有價(jià)值的參考信息，指導(dǎo)煤炭銷(xiāo)售工作的開(kāi)展，以提升煤炭銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，保障企業(yè)的市場(chǎng)發(fā)展。
作者:汪紅霞 單位:西山煤電屯蘭選煤廠
參考文獻(xiàn)
［1］米子川，姜天英．煤炭大數(shù)據(jù)指數(shù)編制及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模型研究［J］．統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2016（8）：71－77．
一、商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押全國(guó)分布規(guī)律分析
從圖2-1全國(guó)商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款分布可以看出，2009年—2013年五年中，排名前五位的分別是安徽省、北京市、廣東省、福建省、江蘇省；并列第六位的有浙江省、山東省、四川省、遼寧省，比例為4%；其他22個(gè)省市僅占23%的比例，從0.1%到2%不等。需要特別指出的是，排在第一位的安徽省占32%，領(lǐng)先排名第二的北京市（9%）23個(gè)百分點(diǎn)，呈獨(dú)領(lǐng)之勢(shì)。分開(kāi)看2011年、2012年和2013年商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款全國(guó)分布情況，安徽、北京、廣東、福建、江蘇一直穩(wěn)居前五位，占全國(guó)比例超過(guò)60%；其中安徽省始終是一枝獨(dú)秀，2012年所占比例高達(dá)38%，三年平均為34%。單獨(dú)看安徽省近三年的發(fā)展情況，2010年和2011年實(shí)現(xiàn)了跨越式增長(zhǎng)，同比增長(zhǎng)率分別為217%和103%；2012年和2013年增長(zhǎng)趨于平穩(wěn)，同比增幅為28%和22%。究其原因，安徽省為規(guī)范商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款管理，支持具有品牌優(yōu)勢(shì)的企業(yè)拓寬融資渠道，于2009年3月1日出臺(tái)《安徽省著名商標(biāo)認(rèn)定和保護(hù)條例》；7月，安徽省工商局聯(lián)合省政府金融辦。人民銀行合肥中心支行、省銀監(jiān)局制定了《安徽省商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款工作指導(dǎo)意見(jiàn)》，并經(jīng)省政府同意正式出臺(tái)；8月，安徽省工商局又了《商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款工作實(shí)施意見(jiàn)》。安徽省工商局確定了“一個(gè)推動(dòng)，三個(gè)突破”的工作思路，即“積極尋求地方黨委、政府的推動(dòng)，在地方銀行中突破，在馳（著）名商標(biāo)企業(yè)中突破，在地方重點(diǎn)規(guī)劃和發(fā)展的行業(yè)和產(chǎn)業(yè)中突破”，針對(duì)企業(yè)不了解、銀行顧慮多等難題推行“核驗(yàn)服務(wù)、資信服務(wù)、基礎(chǔ)服務(wù)、上門(mén)服務(wù)、全程服務(wù)”五項(xiàng)服務(wù)舉措，為企業(yè)提供便捷、高效、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，同時(shí)推行“貸前、貸中、貸后”全程監(jiān)管機(jī)制，確保貸款質(zhì)量，降低金融風(fēng)險(xiǎn)。此外，為搭建起企業(yè)與銀行之間的這座“金橋”，實(shí)現(xiàn)銀企合作雙贏，安徽省工商部門(mén)一是當(dāng)好“宣傳員”，召開(kāi)專(zhuān)題培訓(xùn)會(huì)，在各工商服務(wù)窗口設(shè)立質(zhì)權(quán)登記咨詢(xún)臺(tái)，加大宣傳引導(dǎo)力度；二是當(dāng)好“指導(dǎo)員”，針對(duì)馳、著名商標(biāo)企業(yè)實(shí)際情況，提供有針對(duì)性的政策講解和行政指導(dǎo)；三是當(dāng)好“聯(lián)絡(luò)員”，加強(qiáng)與銀行的溝通協(xié)調(diào)，鼓勵(lì)企業(yè)提高商標(biāo)品牌價(jià)值，建立銀企對(duì)接平臺(tái)。作為首批試點(diǎn)，安徽省桐城市于2009年9月率先啟動(dòng)，安徽省工商局、安慶市工商局和桐城市人民政府聯(lián)合在桐城主辦了商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款銀企對(duì)接會(huì)；隨后滁州、亳州、蚌埠、馬鞍山、池州、安慶、蚌埠市、巢湖市等先后制定出臺(tái)《關(guān)于做好商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款工作的通知》、《關(guān)于加快推進(jìn)商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)貸款工作的意見(jiàn)》、《關(guān)于加快實(shí)施商標(biāo)戰(zhàn)略促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意見(jiàn)》等專(zhuān)門(mén)文件，提出目標(biāo)任務(wù)、具體要求，并將商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款工作納入市政府對(duì)金融機(jī)構(gòu)的考核體系。安徽省在商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款中取得顯著成績(jī)，走在了全國(guó)的前列，其中好的做法值得其他省市借鑒、學(xué)習(xí)和發(fā)揚(yáng)。
二、商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押質(zhì)權(quán)人單位性質(zhì)統(tǒng)計(jì)分析
從圖3-1所示的商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押質(zhì)權(quán)人單位性質(zhì)比例圖可以明顯看到，接近一半的貸款來(lái)自于地方中小型銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)，地方一般擔(dān)保、貸款公司所占比例為24%；而被寄予厚望的國(guó)有商業(yè)銀行反而落后，僅占21%；其他9%出質(zhì)人包括自然人、一般法人等。國(guó)有商業(yè)銀行對(duì)商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)作為質(zhì)押標(biāo)的始終心存疑慮，對(duì)此類(lèi)新型業(yè)務(wù)不夠積極的原因主要有兩方面：一是市級(jí)國(guó)有銀行一般沒(méi)有商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款的審批權(quán)，需要報(bào)送省級(jí)銀行，而省行沒(méi)有統(tǒng)一的操作細(xì)則和指導(dǎo)意見(jiàn)，且省行缺乏有評(píng)估資質(zhì)的部門(mén)和專(zhuān)業(yè)人員，商標(biāo)價(jià)值評(píng)估缺乏統(tǒng)一準(zhǔn)則和技術(shù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，價(jià)值確定難度較大；二是商標(biāo)價(jià)值與企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況密切相關(guān)，價(jià)值波動(dòng)較大，銀行在貸后管理過(guò)程中，對(duì)質(zhì)押標(biāo)的的價(jià)值變化很難把握和控制。地方中小型銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)成為商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款的主力軍有其必然性。從安徽省商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押融資取得顯著成績(jī)的案例可以看出，我國(guó)商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款處于政府政策導(dǎo)向型的新型業(yè)務(wù)階段，市場(chǎng)還不成熟，沒(méi)有統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)；地方政府牽線搭橋的“媒婆”作用顯得尤為突出，甚至是決定性的；而這些地方中小型銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)正是扎根于地方、發(fā)展在地方，與地方政府有千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，而且更貼近當(dāng)?shù)仄髽I(yè)，對(duì)企業(yè)有較深入的了解。此外，由于質(zhì)押貸款成功的企業(yè)一般都是當(dāng)?shù)佚堫^企業(yè)、著名商標(biāo)或是屬于政府重點(diǎn)扶持行業(yè)，商標(biāo)品牌知名度高、美譽(yù)度高，再加上政府的“擔(dān)保”作用，更是雙重保險(xiǎn)，有的地方政府甚至還會(huì)出臺(tái)貼息、補(bǔ)償?shù)葍?yōu)惠措施。所以在政府的推動(dòng)下，此類(lèi)金融機(jī)構(gòu)一般會(huì)積極的響應(yīng)，質(zhì)押貸款成功案例多也就成為必然。
三、各類(lèi)質(zhì)押商標(biāo)所占比例統(tǒng)計(jì)分析
從質(zhì)押商標(biāo)分類(lèi)情況來(lái)看，出質(zhì)人質(zhì)押的商標(biāo)為馳名商標(biāo)的僅占貸款件數(shù)的3%，省著名商標(biāo)占貸款件數(shù)的54%，市知名商標(biāo)占貸款件數(shù)的30%，普通注冊(cè)商標(biāo)占貸款件數(shù)的13%。省著名和市知名商標(biāo)占貸款總件數(shù)的比例竟高達(dá)84%，這可以從資金供、需方兩方面進(jìn)行解讀：一是從質(zhì)權(quán)人（供方）角度，地方中小型銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)是商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款的主流軍，而地方政府牽線搭橋地方中小型銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)與地方企業(yè)（政府會(huì)優(yōu)先選擇成長(zhǎng)型優(yōu)質(zhì)的省著名、市知名商標(biāo)企業(yè)，而這類(lèi)企業(yè)一般還沒(méi)有發(fā)展到中國(guó)馳名商標(biāo)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)），加上政策性扶持，造就了擁有該類(lèi)商標(biāo)企業(yè)的商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押融資的高成功率。二是考慮到省著名、市知名商標(biāo)企業(yè)，特別是科技型公司，一般都處于公司發(fā)展初期，在不斷消耗完前期的創(chuàng)業(yè)成本后，公司進(jìn)入高速發(fā)展期必然會(huì)產(chǎn)生融資的剛性需求，加之擁有的優(yōu)質(zhì)商標(biāo)資源優(yōu)勢(shì)，在沒(méi)有大額固定資產(chǎn)可以抵押貸款的困境下，商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押貸款自然成為首選。
四、商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分析
圖5-1表明，三個(gè)產(chǎn)業(yè)中，商標(biāo)權(quán)質(zhì)押貸款的比例最高的為第二產(chǎn)業(yè)，占91%；第三產(chǎn)業(yè)占6%；第一產(chǎn)業(yè)僅占3%，這主要是由我國(guó)現(xiàn)階段的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求所決定的。綜合以上分析可以清楚地看到，我國(guó)當(dāng)前的商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押融資并非僅是一種私營(yíng)主體的企業(yè)與銀行等融資機(jī)構(gòu)之間的市場(chǎng)擔(dān)保融資交易活動(dòng)，而是以促進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略實(shí)施與促進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展為宏觀與微觀目標(biāo)相結(jié)合的政策手段和金融工具。各地方政府應(yīng)借鑒安徽省的做法，因地制宜地采用政策性融資為主的思路，建立長(zhǎng)期穩(wěn)健的企業(yè)商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)融資政策支持機(jī)制；國(guó)有商業(yè)銀行應(yīng)積極地響應(yīng)和參與，盡快建立一套嚴(yán)密科學(xué)的操作程序和具有操作性的商標(biāo)專(zhuān)用權(quán)質(zhì)押管理辦法，適時(shí)放權(quán)各分行、支行的審批權(quán)力；中小型企業(yè)，特別是科技創(chuàng)新型公司，在追逐經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，要更注重企業(yè)商標(biāo)的培育、宣傳和利用，讓商標(biāo)權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)真正資本化，借助商標(biāo)品牌的影響力給企業(yè)帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)收益。
作者：丁堅(jiān)范建永單位：北京中金浩資產(chǎn)評(píng)估有限責(zé)任公司國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利管理司
關(guān)鍵詞：海量數(shù)據(jù) NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù) 高并發(fā)處理
中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2015）07-0000-00
1 引言
針對(duì)海量移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù)構(gòu)建一套可行的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)，從基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，到深入的數(shù)據(jù)分析、挖掘，可以為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供全方位的海量數(shù)據(jù)解決方案，幫助開(kāi)發(fā)者更好的了解市場(chǎng)動(dòng)向，了解用戶(hù)的使用習(xí)慣和需求，從而創(chuàng)造出更有價(jià)值的移動(dòng)應(yīng)用。
2 系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)
本系統(tǒng)的用戶(hù)為移動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，系統(tǒng)的最終目的是為開(kāi)發(fā)者們提供一個(gè)應(yīng)用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)，為開(kāi)發(fā)者提供實(shí)時(shí)的用戶(hù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)者可以利用這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)用進(jìn)行調(diào)整，從而更好地適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求。系統(tǒng)主要完成應(yīng)用趨勢(shì)分析，版本分析，渠道分析，用戶(hù)參與度分析和終端屬性統(tǒng)計(jì)五部分。應(yīng)用趨勢(shì)分析提供對(duì)新增用戶(hù)、活躍用戶(hù)、留存用戶(hù)和應(yīng)用啟動(dòng)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析功能，開(kāi)發(fā)者從這些數(shù)據(jù)中了解當(dāng)前應(yīng)用的用戶(hù)情況，判斷出未來(lái)趨勢(shì)。版本分析提供對(duì)當(dāng)前應(yīng)用所有版本的統(tǒng)計(jì)分析，開(kāi)發(fā)者可以從中了解目前市場(chǎng)上的版本分布情況，從而可以對(duì)版本的更新迭代做出調(diào)整。渠道分析提供對(duì)當(dāng)前應(yīng)用各市場(chǎng)下載量的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)者可以從中分析出各市場(chǎng)的推廣情況如何，從而有針對(duì)性的調(diào)整應(yīng)用的推廣策略。
系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)服務(wù)器、移動(dòng)終端和WEB展示端三部分來(lái)完成，其整體的功能結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中充分考慮解決海量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。通過(guò)使用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL，Epoll技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化技術(shù)解決高并發(fā)請(qǐng)求，有效地緩解了海量數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的壓力。系統(tǒng)整體在Linux系統(tǒng)下完成開(kāi)發(fā)，綜合運(yùn)用當(dāng)前主流高效的開(kāi)發(fā)工具和技術(shù)。
數(shù)據(jù)服務(wù)器部分是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分。數(shù)據(jù)接收模塊負(fù)責(zé)從移動(dòng)終端獲取用戶(hù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)緩存模塊用于緩存接收到的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊負(fù)責(zé)向數(shù)據(jù)庫(kù)從存儲(chǔ)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模塊負(fù)責(zé)對(duì)基礎(chǔ)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析操作，處理后的數(shù)據(jù)用于網(wǎng)站端顯示。移動(dòng)終端部分用于獲取數(shù)據(jù)。基于XML語(yǔ)言對(duì)Android界面進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)對(duì)系統(tǒng)函數(shù)和XML解析獲取用戶(hù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)，后將數(shù)據(jù)通過(guò)TCP/IP協(xié)議發(fā)送給服務(wù)器端，若網(wǎng)絡(luò)不允許則將數(shù)據(jù)臨時(shí)緩存，等待下一次發(fā)送請(qǐng)求。網(wǎng)站展示端向開(kāi)發(fā)者展示最終的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。頁(yè)面設(shè)計(jì)模塊使用CSS對(duì)整體風(fēng)格進(jìn)行控制，繪圖模塊使用highcharts，使用php和javascript向highcharts填充數(shù)據(jù)。
3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
本系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)處理服務(wù)器，移動(dòng)終端，WEB展示端三部分來(lái)完成。其中移動(dòng)終端負(fù)責(zé)采集用戶(hù)數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)，將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸給數(shù)據(jù)處理服務(wù)器。數(shù)據(jù)處理服務(wù)器一遍負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，一遍對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。統(tǒng)計(jì)和分析的結(jié)果通過(guò)相應(yīng)WEB端網(wǎng)站的請(qǐng)求反饋給開(kāi)發(fā)者。整體的開(kāi)發(fā)都在Linux系統(tǒng)下完成，移動(dòng)終端部分使用Android平臺(tái)，使用Java語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)。數(shù)據(jù)服務(wù)器使用Python進(jìn)行開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)接收部分使用Linux下GCC庫(kù)，使用C++編寫(xiě)，數(shù)據(jù)庫(kù)使用MongoDB。WEB展示端使用PHP語(yǔ)言進(jìn)行開(kāi)發(fā)，整體風(fēng)格使用Bootstrap框架。同時(shí)使用Git作為版本控制工具，用GitHub作為版本容器，方便團(tuán)隊(duì)協(xié)作和代碼更迭。
3.1 數(shù)據(jù)處理服務(wù)器架構(gòu)
數(shù)據(jù)處理服務(wù)器需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理四部分功能。
數(shù)據(jù)處理服務(wù)器負(fù)責(zé)接收移動(dòng)終端發(fā)送過(guò)來(lái)的用戶(hù)數(shù)據(jù)，通過(guò)高并發(fā)處理手段緩存到本地。數(shù)據(jù)庫(kù)處理程序負(fù)責(zé)從緩存文件中讀取數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)庫(kù)處理程序同時(shí)需要對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析處理，存儲(chǔ)到相應(yīng)集合空間去。數(shù)據(jù)接收部分需要解決高并發(fā)請(qǐng)求。移動(dòng)終端與服務(wù)器之間的通信使用TCP/IP協(xié)議，使用非阻塞的Socket連接來(lái)輪詢(xún)用戶(hù)請(qǐng)求。整體的底層架構(gòu)使用Epoll庫(kù)，能夠很好的支持萬(wàn)級(jí)別的并發(fā)量。數(shù)據(jù)緩存部分使用文件直接緩存。為了避免文件同時(shí)讀寫(xiě)的鎖定問(wèn)題，文件緩存按照一定的時(shí)間間隔寫(xiě)入不同的文件中去。使用腳本文件拷貝寫(xiě)入完成的數(shù)據(jù)文件到另外的文件夾用于向數(shù)據(jù)庫(kù)中寫(xiě)入，寫(xiě)入完成之后再將文件刪除。腳本使用python語(yǔ)言編寫(xiě)。數(shù)據(jù)寫(xiě)入部分也使用python進(jìn)行編寫(xiě)，數(shù)據(jù)采用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB。非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在解決海量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題上有著獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，降低了程序與代碼的耦合度，同時(shí)還保證了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的可靠性。使用python處理數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)需要用到MongoDB的python語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)，一般用pymongo即可。數(shù)據(jù)處理部分也使用python編寫(xiě)。程序從MongoDB中讀取完數(shù)據(jù)之后，按照業(yè)務(wù)邏輯的要求對(duì)數(shù)據(jù)經(jīng)行統(tǒng)計(jì)和分析。比如統(tǒng)計(jì)出某一應(yīng)用一天的啟動(dòng)次數(shù)。將這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存入到新的集合中去，留作網(wǎng)站展示端進(jìn)行檢索。這樣可以大大減少網(wǎng)站端實(shí)時(shí)搜索對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)器造成的壓力。
3.2 移動(dòng)終端架構(gòu)
移動(dòng)終端分為數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)傳輸和界面設(shè)計(jì)四部分。移動(dòng)終端整體架構(gòu)使用MVC設(shè)計(jì)模式。前端界面設(shè)計(jì)使用XML進(jìn)行配置，控制層將獲取到的數(shù)據(jù)一部分送至前端顯示，一部分送至數(shù)據(jù)服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)緩存使用SQLite保存未能發(fā)送至服務(wù)器的用戶(hù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取指獲取用戶(hù)設(shè)備參數(shù)和用戶(hù)應(yīng)用數(shù)據(jù)，設(shè)備參數(shù)包括設(shè)備的型號(hào)、分辨率、入網(wǎng)方式、內(nèi)容服務(wù)商、系統(tǒng)版本號(hào)等，用戶(hù)應(yīng)用數(shù)據(jù)包括應(yīng)用的包名、版本號(hào)、啟動(dòng)時(shí)間、使用時(shí)長(zhǎng)、渠道信息、頁(yè)面訪問(wèn)路徑等。數(shù)據(jù)緩存部分主要為了保證數(shù)據(jù)的完整性，因?yàn)橛脩?hù)的設(shè)備并不能時(shí)刻保持網(wǎng)絡(luò)接入。當(dāng)用戶(hù)處于離線狀態(tài)時(shí)，使用SQLite保存用戶(hù)信息。當(dāng)用戶(hù)再次啟動(dòng)時(shí)檢測(cè)是否有網(wǎng)絡(luò)接入，當(dāng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)將上一次的數(shù)據(jù)發(fā)送出去，同時(shí)清空SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)傳輸使用TCP/IP協(xié)議向數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)包。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)格式為BSON（BSON是對(duì)JSON格式的二進(jìn)制化），因此在數(shù)據(jù)發(fā)送之前需要將數(shù)據(jù)序列化為JSON格式。數(shù)據(jù)發(fā)送時(shí)需檢測(cè)數(shù)據(jù)是否正常發(fā)送，如果沒(méi)有正常發(fā)送則進(jìn)行重發(fā)操作。界面設(shè)計(jì)采用Android標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)模式，使用XML文件配置界面。頂部使用Google官方庫(kù)ActionBar，中間部分為L(zhǎng)istView組件，ListView的每個(gè)Item都為一個(gè)數(shù)據(jù)，表示移動(dòng)終端獲取到的某個(gè)變量。
3.3 網(wǎng)站展示端
網(wǎng)站展示端包括前端設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)報(bào)表三部分。
前端設(shè)計(jì)以美觀大方為目標(biāo)，使用twitter前端開(kāi)源框架Bootstrap。Bootstrap提供了優(yōu)雅的HTML和CSS書(shū)寫(xiě)規(guī)范，它由Less寫(xiě)成，Less是一種優(yōu)美的動(dòng)態(tài)CSS語(yǔ)言。使用Ajax、jQuery、Javascript等前端技術(shù)，融入最新的HTML5、CSS3結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，優(yōu)化UI的整體表現(xiàn)。數(shù)據(jù)處理使用PHP和 javascript。使用PHP語(yǔ)言的MongoDB驅(qū)動(dòng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)的數(shù)據(jù)，格式化成json數(shù)據(jù)之后再送給前端的javascript層。Javascript與前臺(tái)界面經(jīng)行交互，控制前臺(tái)界面的展示效果。數(shù)據(jù)報(bào)表部分是整個(gè)網(wǎng)站展示端的核心，主要用戶(hù)想用戶(hù)展示各種類(lèi)型的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。包括柱狀圖、折線圖、餅圖等。圖形的繪制使用開(kāi)源項(xiàng)目Highcharts。Highcharts是一個(gè)使用純javascript編寫(xiě)的圖標(biāo)庫(kù)，可以便捷的在WEB網(wǎng)站顯示交互性的圖表。
參考文獻(xiàn)
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相關(guān)熱搜：統(tǒng)計(jì)學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)原理
一、引言
1998年7月，國(guó)務(wù)院正式宣布停止國(guó)有企事業(yè)單位、政府部門(mén)工作人員的福利性住房分配，自此我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)開(kāi)始了市場(chǎng)化時(shí)期。1998-2009年間，我國(guó)城鎮(zhèn)房地產(chǎn)投資額從3614.2億元增長(zhǎng)到36241.8億元。相關(guān)研究表明，房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展可以帶動(dòng)60余個(gè)相關(guān)行業(yè)發(fā)展，促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。1991-2009年期間，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)增加值年均增長(zhǎng)幅度為19.9%，房地產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的年平均比重為4.2%，①2010年房地產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重為12.9%，占GDP比重提高至5.6%。
我國(guó)實(shí)行住房制度改革以來(lái)，住宅消費(fèi)逐漸成為消費(fèi)熱點(diǎn)，2009年我國(guó)城市化率已達(dá)到45.7%，城市人口為6.66億(2010年人口普查數(shù)據(jù))，加上改善居住條件的需求，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)容量巨大。與之相應(yīng)，房?jī)r(jià)也一路走高，1998-2003年間房?jī)r(jià)年均漲幅3.6%，2001-2010年間房?jī)r(jià)年均漲幅9.32%，②房?jī)r(jià)上漲速度遠(yuǎn)高于城鄉(xiāng)居民收入增長(zhǎng)速度。
房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型產(chǎn)業(yè)，隨著國(guó)家宏觀調(diào)控愈發(fā)嚴(yán)格，樓市低迷，公眾持幣待購(gòu)，多數(shù)房地產(chǎn)企業(yè)資金鏈條極度緊張，加上市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇，橫向并購(gòu)已成為房地產(chǎn)企業(yè)突破融資困境、拓展市場(chǎng)份額、謀求生存的重要途徑。目前，我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)橫向并購(gòu)主要以股權(quán)收購(gòu)和項(xiàng)目收購(gòu)為主，在這種并購(gòu)趨勢(shì)下，我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)集中度將如何變化？我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)如何實(shí)現(xiàn)良性發(fā)展？本文將對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行分析探討。
二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧
國(guó)外文獻(xiàn)對(duì)并購(gòu)是否會(huì)提高市場(chǎng)份額持有不同觀點(diǎn)。Stillman(1983)的研究結(jié)果部分支持了橫向并購(gòu)的一個(gè)動(dòng)機(jī)就是獲得市場(chǎng)勢(shì)力。Lubatkin(1983)認(rèn)為橫向并購(gòu)不但可以增加市場(chǎng)份額，還能夠節(jié)約營(yíng)銷(xiāo)和生產(chǎn)成本。Andrade&Stafferd(1999)認(rèn)為橫向并購(gòu)可以提高產(chǎn)業(yè)集中度，解決產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，促使企業(yè)退出。
國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)研究主要集中于行業(yè)集中度分析和房地產(chǎn)業(yè)如何發(fā)展。周剛(2001)認(rèn)為中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)過(guò)低的集中度和進(jìn)入壁壘是房地產(chǎn)企業(yè)間過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)和整個(gè)產(chǎn)業(yè)業(yè)績(jī)下滑的主要原因。潘愛(ài)民、王洪衛(wèi)(2008)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)非有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，得出我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)仍然是一個(gè)非有效的市場(chǎng)，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)信息的反映程度很低，且房地產(chǎn)市場(chǎng)存在超額利潤(rùn)。劉樹(shù)楓(2009)認(rèn)為我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)集中度低的主要原因是房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大過(guò)快、房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)入數(shù)量多、規(guī)模障礙系數(shù)低。張魏等(2009)對(duì)影響我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)集中度因素進(jìn)行了實(shí)證分析，指出市場(chǎng)集中度與行業(yè)進(jìn)入壁壘正相關(guān)，與生產(chǎn)能力擴(kuò)張負(fù)相關(guān)，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性差，規(guī)模經(jīng)濟(jì)不顯著，當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)型企業(yè)采取防止新企業(yè)進(jìn)入的競(jìng)爭(zhēng)策略時(shí)會(huì)顯著提高市場(chǎng)集中度。陳笑(2010)對(duì)房?jī)r(jià)與房地產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，得出市場(chǎng)集中度與房?jī)r(jià)之間存在高度的負(fù)相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為市場(chǎng)集中度是房?jī)r(jià)最重要的影響因素，提出全面優(yōu)化房地產(chǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、適當(dāng)提高房地產(chǎn)市場(chǎng)集中度的建議。
資料來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2009-2010)，《中國(guó)大型房地產(chǎn)與建筑業(yè)企業(yè)年鑒(2011)》。
注：房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模=商品房銷(xiāo)售收入/房地產(chǎn)企業(yè)個(gè)數(shù)。
學(xué)者們針對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，提出了基本相同的對(duì)策建議。周京奎(2002)提出產(chǎn)業(yè)集中型壟斷是我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的必然選擇。歐陽(yáng)強(qiáng)(2004)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出結(jié)構(gòu)性調(diào)整、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、規(guī)范土地市場(chǎng)和健全金融體制的政策建議。黃光燦(2008)通過(guò)對(duì)2000年以來(lái)上海房地產(chǎn)信貸與房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證分析，認(rèn)為只有構(gòu)建完善的住房供應(yīng)體系才能保持房地產(chǎn)市場(chǎng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定。歐陽(yáng)文和等(2011)比較了美國(guó)和中國(guó)土地制度、供給模式，提出中國(guó)城市住宅問(wèn)題解決的途徑要增加保障性住宅供給，對(duì)土地實(shí)行限價(jià)供給和以工業(yè)化模式取代傳統(tǒng)建造方式。葛揚(yáng)等(2011)認(rèn)為我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)形成了“一調(diào)控就減少供給，導(dǎo)致下一階段更大的調(diào)控壓力的怪圈”，形成這種怪圈的主要原因是我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展是典型的外力推動(dòng)型，提出完善財(cái)稅體制、增加保障性住房供給、不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等作為走出這種怪圈的路徑。
三、我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)集中度的變化
1998年我國(guó)實(shí)行全面住房制度改革，釋放了巨大的市場(chǎng)需求，2002-2004年房地產(chǎn)業(yè)年均增幅達(dá)到28%，經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展和逐步規(guī)范，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)體系已經(jīng)初步形成。
1.房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)目變化。1998年我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)總數(shù)為2.4萬(wàn)家，在2007年高房?jī)r(jià)的刺激下，一年間企業(yè)數(shù)目增長(zhǎng)了40%，2009年商品房平均售價(jià)提高至4681元/平方米，又吸引眾多中小型房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)入，2010年增加了4700多家(見(jiàn)表1)。1998-2010年13年間，我國(guó)房?jī)r(jià)一直在上漲(除1999年、2008年、2010年略有下降)，這13年間房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)目和就業(yè)人數(shù)一直在增加(除2005年、2009年)。2005年受調(diào)控政策的影響，企業(yè)數(shù)目和就業(yè)人數(shù)分別比2004年減少了近3000家和7萬(wàn)人；2009年受2008年金融危機(jī)的影響，企業(yè)數(shù)目和就業(yè)人數(shù)分別比2008年減少了7000多家和14萬(wàn)人。
大量中小型房地產(chǎn)企業(yè)的進(jìn)入，與我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的進(jìn)入壁壘較低直接相關(guān)。目前，我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的資質(zhì)管理仍然沿用2000年的《房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)資質(zhì)管理規(guī)定》，進(jìn)入門(mén)檻低。目前，在新的《我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)資質(zhì)管理規(guī)定(征求意見(jiàn)稿)》中，提高了房地產(chǎn)企業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻。
圖1 我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)CR10與CR100變動(dòng)
2005-2010年間，我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模和平均銷(xiāo)售面積一直在增長(zhǎng)(除2008年)，而房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)的平均規(guī)模卻未同步提高。2010年我國(guó)商品房銷(xiāo)售收入是1998年(0.25萬(wàn)億)的21倍，房地產(chǎn)企業(yè)平均規(guī)模增長(zhǎng)了6倍(1998年1032.77萬(wàn)元)，市場(chǎng)容量的擴(kuò)大遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，占總數(shù)量54%的中小房地產(chǎn)企業(yè)年均銷(xiāo)售規(guī)模在1萬(wàn)平方米～4萬(wàn)平方米。
2.行業(yè)集中度穩(wěn)步提高。行業(yè)集中度又稱(chēng)市場(chǎng)集中度，是指某行業(yè)(市場(chǎng))內(nèi)前N家最大的企業(yè)所占市場(chǎng)份額的總和。以我國(guó)房地產(chǎn)綜合實(shí)力前十強(qiáng)和前百?gòu)?qiáng)銷(xiāo)售額占整個(gè)行業(yè)份額的CR10和CR100來(lái)測(cè)算我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的集中度。圖1顯示，無(wú)論是CR10還是CR100，除2006年略有下降外，其余年份一直上升，二者的變化趨勢(shì)一致，說(shuō)明我國(guó)的房地產(chǎn)業(yè)集中度一直在穩(wěn)步提高。
3.規(guī)模優(yōu)勢(shì)顯現(xiàn)。從銷(xiāo)售額和銷(xiāo)售面積看(見(jiàn)表2)，全國(guó)商品房銷(xiāo)售額和銷(xiāo)售面積除2008年下降外，一直處于增長(zhǎng)狀態(tài)。銷(xiāo)售過(guò)百億的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)也逐年增加，2005年沒(méi)有一家房地產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)售額超過(guò)百億，2010年已有35家房地產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)售額超過(guò)百億，萬(wàn)科公司銷(xiāo)售金額超過(guò)1000億元。房地產(chǎn)上市公司是房地產(chǎn)業(yè)的主力，中國(guó)房產(chǎn)信息集團(tuán)的2010年上半年中國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)售排行榜中，上市房地產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)售金額占前20強(qiáng)企業(yè)銷(xiāo)售金額的78%。
資料來(lái)源：中國(guó)房地產(chǎn)TOP10研究組，2006、2011：《中國(guó)房地產(chǎn)百?gòu)?qiáng)企業(yè)研究報(bào)告》；搜房產(chǎn)業(yè)網(wǎng)，2010年1月7日。
從總資產(chǎn)看，2005年我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模超過(guò)百億的有22家；2009年房地產(chǎn)上市公司中總資產(chǎn)規(guī)模過(guò)百億的有54家，2010年達(dá)到65家。從上市公司的總資產(chǎn)均值看，滬深上市的房地產(chǎn)公司，2005年總資產(chǎn)均值是26.4億元，2007年底升至58.21億元，2010年提高至122.32億元；香港上市的內(nèi)地房地產(chǎn)企業(yè)，2007年底總資產(chǎn)均值達(dá)236.37億元，是2005年同期的近3倍，2010年提高至436.48億元。
從利潤(rùn)流向看，2000-2004年，前20%房地產(chǎn)上市公司的五年平均凈資產(chǎn)收益率為10.15%，高出同期房地產(chǎn)業(yè)平均凈資產(chǎn)收益率近53個(gè)百分點(diǎn)；③2007年，房地產(chǎn)行業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)率的平均值是15%，房地產(chǎn)企業(yè)TOP100中59%的銷(xiāo)售利潤(rùn)率在20%以下，超過(guò)30%的企業(yè)僅占16%。2010年20強(qiáng)品牌房企凈資產(chǎn)收益率均值為25.89%，高于行業(yè)平均水平9.82個(gè)百分點(diǎn)。這些表明我國(guó)房產(chǎn)企業(yè)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn)，資產(chǎn)規(guī)模和利潤(rùn)都呈現(xiàn)出集中趨勢(shì)。
4.并購(gòu)規(guī)模和起數(shù)的變化。2004-2008年我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)并購(gòu)金額達(dá)260.32億元，發(fā)生196起并購(gòu)案；2010年房地產(chǎn)業(yè)涉及并購(gòu)金額174.65億元，④實(shí)現(xiàn)并購(gòu)84起，占各類(lèi)并購(gòu)總數(shù)的13.5%；2011年前三季度，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)并購(gòu)達(dá)87起，總交易金額達(dá)到了256.65億元。⑤可見(jiàn)，房地產(chǎn)業(yè)并購(gòu)起數(shù)(除2009下降)和并購(gòu)金額呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)的趨勢(shì)(見(jiàn)圖2)。
圖2 2004-2010年我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)并購(gòu)起數(shù)
房地產(chǎn)業(yè)并購(gòu)主要表現(xiàn)為大企業(yè)對(duì)小企業(yè)的橫向并購(gòu)。如萬(wàn)科公司2005-2010年并購(gòu)了131家公司，涉及金額達(dá)134.7億元，并購(gòu)方式主要是整體并購(gòu)、項(xiàng)目收購(gòu)、股權(quán)收購(gòu)、合作拿地開(kāi)發(fā)等(見(jiàn)圖3)。2009年8月至2011年4月間，SOHO中國(guó)在上海進(jìn)行了五次收購(gòu)。
圖3 2005-2010年萬(wàn)科公司并購(gòu)金額和公司數(shù)
資料來(lái)源：萬(wàn)科公司年報(bào)。
5.橫向并購(gòu)與市場(chǎng)份額的關(guān)系。以萬(wàn)科公司為例分析橫向并購(gòu)與市場(chǎng)份額的關(guān)系。萬(wàn)科企業(yè)股份有限公司是我國(guó)最大的房地產(chǎn)上市公司，成立于1984年，在全國(guó)31個(gè)城市開(kāi)展了業(yè)務(wù)。萬(wàn)科公司是我國(guó)首家銷(xiāo)售額突破千億元大關(guān)的住宅開(kāi)發(fā)企業(yè)，其市場(chǎng)份額2005年以來(lái)一直穩(wěn)定上升，2010年達(dá)到2.06%(見(jiàn)表3)。
資料來(lái)源：深度調(diào)控下的萬(wàn)科并購(gòu)學(xué)，0759home.com。
注：市場(chǎng)份額由中國(guó)房地產(chǎn)TOP10研究組數(shù)據(jù)整理計(jì)算而得。
從并購(gòu)規(guī)模看(見(jiàn)圖4)，2005年以來(lái)，萬(wàn)科公司的市場(chǎng)份額與并購(gòu)規(guī)模不完全一致，并購(gòu)金額下降時(shí)，市場(chǎng)份額仍在上升(2007年)。從并購(gòu)公司數(shù)量看(見(jiàn)圖5)，2005年以來(lái)，該公司的市場(chǎng)份額與并購(gòu)公司數(shù)量也不完全一致，2008年并購(gòu)公司數(shù)量減少，市場(chǎng)份額仍提高了0.22個(gè)百分點(diǎn)，而2009年并購(gòu)公司數(shù)量增加，市場(chǎng)份額下降了0.55個(gè)百分點(diǎn)。將二者結(jié)合起來(lái)可以看出，橫向并購(gòu)對(duì)市場(chǎng)份額的提高是有效的。萬(wàn)科通過(guò)整體并購(gòu)、項(xiàng)目收購(gòu)、股權(quán)收購(gòu)、合作拿地開(kāi)發(fā)等方式成為國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)行業(yè)中的龍頭企業(yè)，與美國(guó)最大的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商4.5%的市場(chǎng)份額相比仍顯得不夠大。
圖4 2005-2010年萬(wàn)科并購(gòu)金額與市場(chǎng)份額
一般情況下，某一行業(yè)的企業(yè)能夠賺取高額利潤(rùn)時(shí)，會(huì)誘惑企業(yè)進(jìn)入，再加上進(jìn)入門(mén)檻較低，造成企業(yè)數(shù)量增加過(guò)快，導(dǎo)致行業(yè)集中度水平不高。在房地產(chǎn)市場(chǎng)化初期，行業(yè)集中度比較分散，企業(yè)間存在低水平的競(jìng)爭(zhēng)。經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)集中度穩(wěn)步提高，規(guī)模效應(yīng)開(kāi)始顯現(xiàn)。在目前中央宏觀調(diào)控不放松的情況下，房地產(chǎn)企業(yè)資金會(huì)更加緊張，樓市價(jià)格進(jìn)入拐點(diǎn)及居民買(mǎi)方市場(chǎng)初步形成會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)房地產(chǎn)企業(yè)的并購(gòu)，行業(yè)集中度會(huì)進(jìn)一步提高。國(guó)際上成熟的房地產(chǎn)市場(chǎng)，80%的市場(chǎng)份額集中在20%的企業(yè)手中，2004年美國(guó)前10家地產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)商占全美市場(chǎng)份額高達(dá)27.25%。可見(jiàn)，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)集中度仍有很大的提升空間。
圖5 2005-2010年萬(wàn)科并購(gòu)數(shù)量與市場(chǎng)份額
資料來(lái)源：陳洪波，2006：《美國(guó)房地產(chǎn)金融及對(duì)中國(guó)的啟示》，《中國(guó)房地產(chǎn)金融》，第2期；歐陽(yáng)文和、張璇，2011：《中美房地產(chǎn)發(fā)展路徑比較研究》，《河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)》第1期。
四、美國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑
美國(guó)私人擁有住房比例較大，已形成較為完善的住房制度和政策體系，美國(guó)政府對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)一直進(jìn)行強(qiáng)有力的干預(yù)和控制。
1.供給政策的變化。美國(guó)自20世紀(jì)30年代以來(lái)，歷屆政府都很重視住房問(wèn)題，其住房政策也根據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展變化適時(shí)調(diào)整，調(diào)控的重點(diǎn)始終是保證低收入家庭能夠買(mǎi)得起房。20世紀(jì)30年代以前，美國(guó)主要依靠市場(chǎng)力量解決國(guó)民住房，采取市場(chǎng)供給住房，20世紀(jì)30～70年代，由于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)不景氣，采取公共住房為主和市場(chǎng)性住房為輔的供給政策。美國(guó)的公共住房是指政府為低收入者、老年人和殘疾人建造和維護(hù)、收取低額租金并由政府管理的住房。由政府控制戶(hù)型、售價(jià)和供應(yīng)對(duì)象，主要建設(shè)中等收入者買(mǎi)得起的小戶(hù)型、低房?jī)r(jià)住宅。政府對(duì)建設(shè)公共住房者提供貼息貸款以降低房?jī)r(jià)，對(duì)居民提供購(gòu)房貼息貸款，免開(kāi)發(fā)商和居民的有關(guān)稅收。⑥第二次世界大戰(zhàn)后的20年是美國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展時(shí)期，期間美國(guó)住房自有率從約45%提高至65%左右(見(jiàn)表4)。
20世紀(jì)70年代至今，美國(guó)采取市場(chǎng)性住房和福利性質(zhì)的市場(chǎng)性住房，公共住房在住房政策中的核心地位淡化，公共住房數(shù)量逐漸減少，增加了住房保障制度及各種優(yōu)惠政策措施，如美國(guó)聯(lián)邦政府對(duì)低收入者提供的住房支持主要是提供租金補(bǔ)貼幫助低收入家庭獲得私人住房；為家庭購(gòu)買(mǎi)住房提供貼息貸款、擔(dān)保和貸款利息在個(gè)人所得稅稅基中予以抵扣等。美國(guó)聯(lián)邦財(cái)政在2010財(cái)政年度中，純粹保障性住房在金融稅收的預(yù)算支出達(dá)8967.65億美元。⑦借助跨區(qū)域擴(kuò)張、產(chǎn)業(yè)鏈整合、精細(xì)化管理、并購(gòu)及金融創(chuàng)新等手段，美國(guó)房地產(chǎn)業(yè)在2003-2006年間發(fā)展到了頂峰，2007年以后，在金融危機(jī)的沖擊下，房地產(chǎn)業(yè)走入低谷。
2.房地產(chǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。美國(guó)實(shí)行多元化的土地所有制，包括私人土地、聯(lián)邦政府土地、州政府土地和印第安人保留地，各種所有制形式的土地之間可以自由買(mǎi)賣(mài)及租賃，不存在土地壟斷供應(yīng)和因政府干預(yù)造成的市場(chǎng)扭曲，土地價(jià)格由估價(jià)公司協(xié)助確定。
在美國(guó)，房地產(chǎn)業(yè)有三類(lèi)開(kāi)發(fā)商：一類(lèi)是住宅建筑商(HomeBuilder)，通常以私人住宅開(kāi)發(fā)、銷(xiāo)售為主；第二類(lèi)是不動(dòng)產(chǎn)商(RealEstate)，主要從事房地產(chǎn)中介服務(wù)、投資性商用物業(yè)的融資、投資、開(kāi)發(fā)和管理運(yùn)營(yíng)等；第三類(lèi)不動(dòng)產(chǎn)發(fā)展商(RealEstateDeveloper)，主要以投資性物業(yè)的開(kāi)發(fā)和銷(xiāo)售為主。美國(guó)個(gè)人和機(jī)構(gòu)進(jìn)行房地產(chǎn)投資的主要途徑是各類(lèi)房地產(chǎn)信托投資基金(REITs)持有的投資性物業(yè)，住宅更多地被視為消費(fèi)性產(chǎn)品。
美國(guó)絕大多數(shù)開(kāi)發(fā)商專(zhuān)注于某個(gè)區(qū)域市場(chǎng)上的運(yùn)行，采用高度專(zhuān)業(yè)化和長(zhǎng)期收益為主的商業(yè)模式。美國(guó)排名前列的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司經(jīng)歷了一系列橫向并購(gòu)和縱向并購(gòu)，兼并成了美國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張和提高占有率的重要手段。2009年，美國(guó)第四大房屋建造商帕爾迪公司(PulteHomes)收購(gòu)美國(guó)另一住宅營(yíng)建巨頭桑達(dá)克斯公司(Centex)，成為美國(guó)最大房屋建造商，這一并購(gòu)使帕爾迪公司得到了桑達(dá)克斯公司在得克薩斯州和卡羅萊那州的大量土地。
3.房地產(chǎn)金融體系變化。20世紀(jì)70年代以前，美國(guó)房地產(chǎn)金融是以銀行性金融機(jī)構(gòu)提供貸款為主的間接融資體系。20世紀(jì)70年代以后，大量的非銀行性金融機(jī)構(gòu)，如養(yǎng)老基金、保險(xiǎn)公司、共同基金進(jìn)入住房金融領(lǐng)域，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新出各種衍生金融工具，住房金融逐漸從間接融資轉(zhuǎn)向了市場(chǎng)(直接)融資。
目前，美國(guó)的房地產(chǎn)金融體系由商業(yè)性住房金融體系和政府性住房金融體系構(gòu)成。商業(yè)性住房金融體系由商業(yè)銀行、人壽保險(xiǎn)公司、養(yǎng)老基金、房地產(chǎn)信貸、房地產(chǎn)投資信托基金、房地產(chǎn)抵押貸款基金等各類(lèi)機(jī)構(gòu)構(gòu)成。政府性住房金融體系主要由美國(guó)聯(lián)邦住房金融署、房利美、房地美、退伍軍人管理局等構(gòu)成。美國(guó)聯(lián)邦住房金融署負(fù)責(zé)住房標(biāo)準(zhǔn)的制定和為中、低收入階層提供按揭擔(dān)保；房地美和房利美是住房抵押貸款融資機(jī)構(gòu)，主要從住房抵押貸款二級(jí)市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)貸款并持有，對(duì)購(gòu)買(mǎi)的住房抵押貸款實(shí)行證券化并提供擔(dān)保，兩家公司是美國(guó)住房抵押貸款的主要資金來(lái)源。美國(guó)形成了以私有金融機(jī)構(gòu)為主體，以住房抵押貸款市場(chǎng)為基礎(chǔ)，多種住房機(jī)構(gòu)廣泛參與的金融體系。
2007年美國(guó)爆發(fā)了“次貸危機(jī)”，美國(guó)政府接管陷入困境的住房抵押貸款融資機(jī)構(gòu)房利美和房地美，美國(guó)政府也開(kāi)始了對(duì)住房金融體系的改革。
五、我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑
目前，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從爆發(fā)式增長(zhǎng)階段步入了規(guī)范平穩(wěn)增長(zhǎng)階段，消費(fèi)者已經(jīng)形成了“降價(jià)預(yù)期”，大多處于等待和觀望，房地產(chǎn)“買(mǎi)方”市場(chǎng)“初步”形成。通過(guò)哪些路徑可以實(shí)現(xiàn)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展呢？
1.完善我國(guó)保障性住房體系。美國(guó)住房供給政策變化反映了不同時(shí)期政府政策側(cè)重點(diǎn)不同，可以采取多種方式提供住房，如直接建房提供給居民或由政府對(duì)建設(shè)低成本、低租金住房提供優(yōu)惠貸款或?qū)?gòu)房者或租房者給予減稅或承租補(bǔ)貼。
目前，我國(guó)住房自有率高達(dá)89%，居住性購(gòu)房需求比較大，但中低收入者的住房困難問(wèn)題日益突出，保障性住房體系的完善勢(shì)在必行。我國(guó)針對(duì)中低收入者提供的保障性住房主要包括廉租住房、經(jīng)濟(jì)適用房、棚戶(hù)區(qū)改造安置住房、限價(jià)商品房和公共租賃房等五大類(lèi)。我國(guó)從1995年開(kāi)始實(shí)施“安居工程”，1998-2009年間，我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)適用房投資額占住宅投資總額的比重從13%降至4.4%，銷(xiāo)售面積占普通住宅銷(xiāo)售面積的比重降至4%。美國(guó)2005-2009年住房保障支出占中央財(cái)政支出比重在14%～15%。而2009年我國(guó)住房保障支出占中央財(cái)政支出的比重僅為3.6%，占中央稅收比重僅為1.7%，占GDP比重為0.2%。⑧2010年保障性住房建設(shè)已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，重在完善保障性住房的層次結(jié)構(gòu)，覆蓋“夾心層”，適用不同住房條件的居民。
政府除了提供保障性住房外，還可以在補(bǔ)貼、稅收、信貸等方面，采取多種方式滿(mǎn)足中低收入者的住房需求，更為重要的是完善對(duì)保障性住房的管理。如美國(guó)通過(guò)立法保障，建立了嚴(yán)格的收入劃分標(biāo)準(zhǔn)和資格審查制度，規(guī)定不同收入標(biāo)準(zhǔn)所能享受到的住房保障待遇，并嚴(yán)格執(zhí)行住房保障對(duì)象的進(jìn)入、退出標(biāo)準(zhǔn)，在健全住房保障對(duì)象檔案的同時(shí)，實(shí)施動(dòng)態(tài)監(jiān)管。
2.完善房地產(chǎn)價(jià)格形成與調(diào)整機(jī)制。房?jī)r(jià)上漲過(guò)快不僅影響居民住房福利水平、影響到絕大多數(shù)居民的基本居住條件改善，也不利于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一般規(guī)律看，房地產(chǎn)價(jià)格必須與居民的消費(fèi)能力相適應(yīng)。聯(lián)合國(guó)人居與環(huán)境組織認(rèn)為，城市合理房?jī)r(jià)一般不超過(guò)城市家庭年收入三倍，世界銀行則認(rèn)為不能超過(guò)城市家庭年收入的五倍。按照房?jī)r(jià)與收入的關(guān)系及家庭負(fù)債破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)性考慮，我國(guó)房?jī)r(jià)收入比⑨在3～6倍之間為合理區(qū)間，超過(guò)7，大部分居民已經(jīng)沒(méi)有購(gòu)房的能力了。1996-2010年我國(guó)房?jī)r(jià)收入比在5.5～8.0間波動(dòng)，2005年后房?jī)r(jià)收入比就超過(guò)了合理區(qū)間，2008年和2010年有所下降，但2010年仍高于7(圖6)。
圖6 2003-2010年全國(guó)房?jī)r(jià)收入比
資料來(lái)源：上海易居房地產(chǎn)研究院綜合研究部，2010：《2010年度全國(guó)房?jī)r(jià)收入比研究報(bào)告》，百度文庫(kù)。
商品房?jī)r(jià)格由利潤(rùn)、地價(jià)、稅收、管理費(fèi)用(含財(cái)務(wù)成本)、建安成本等構(gòu)成。首先，來(lái)看房地產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)。2011年《住房綠皮書(shū)》中計(jì)算的我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)2008年?duì)I業(yè)利潤(rùn)比2004年增長(zhǎng)290.4%，2009年我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的平均毛利潤(rùn)率為55.72%。根據(jù)上市公司的相關(guān)報(bào)表測(cè)算，目前房地產(chǎn)業(yè)的平均毛利潤(rùn)率為37%左右，扣除三費(fèi)之后的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率約為20%～25%，凈利潤(rùn)率為15%～20%左右，各種數(shù)據(jù)表明我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)率遠(yuǎn)高于美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家5%的水平。因此，政府必須通過(guò)降低房地產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)率，促使房地產(chǎn)業(yè)中過(guò)多的資金回流到制造業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)，保證房地產(chǎn)業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展。
其次，來(lái)看地價(jià)。我國(guó)土地是全民所有和勞動(dòng)群眾集體所有，土地定價(jià)和供應(yīng)數(shù)量取決于政府，特別是地方政府。土地出讓金是政府出讓土地一次性收取未來(lái)幾十年的土地收益，是國(guó)家作為土地所有者向土地使用者收取的土地價(jià)格。2001-2003年，全國(guó)土地出讓金達(dá)9100多億元，相當(dāng)于同期全國(guó)地方財(cái)政收入的35%，2004年收入近6000億元，2009年達(dá)到1.5萬(wàn)億元，相當(dāng)于同期全國(guó)地方財(cái)政總收入的46%左右，2010年土地出讓金高達(dá)2.7萬(wàn)億元，占全國(guó)財(cái)政收入比重高達(dá)33.75%。⑩可見(jiàn)，土地出讓金已成為地方財(cái)政收入主要來(lái)源，這種情況下，地方政府為實(shí)現(xiàn)土地收益最大化，會(huì)使用各種手段推高地價(jià)和房?jī)r(jià)。所以，保持房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的合理水平，必須改革土地出讓金制度，深化財(cái)政體制改革，擴(kuò)大地方財(cái)政收入來(lái)源。
最后，投機(jī)性購(gòu)房推高了房?jī)r(jià)。房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要一個(gè)穩(wěn)定可持續(xù)的市場(chǎng)環(huán)境，而投機(jī)與投資性購(gòu)房會(huì)推高或降低房?jī)r(jià)，嚴(yán)重?cái)_亂市場(chǎng)環(huán)境。房地產(chǎn)業(yè)是典型的資金密集型產(chǎn)業(yè)，我國(guó)絕大多數(shù)的房地產(chǎn)企業(yè)沒(méi)有上市，其開(kāi)發(fā)資金主要來(lái)源于國(guó)內(nèi)貸款、自籌資金、定金及預(yù)收款，商業(yè)銀行貸款一直以來(lái)都是我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)的主要資金來(lái)源之一。美國(guó)的金融危機(jī)已經(jīng)證明，脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)、過(guò)度炒作資產(chǎn)不僅會(huì)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展、擴(kuò)大社會(huì)貧富差距，而且會(huì)增加經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)于有炒地、囤地行為的開(kāi)發(fā)商，要在信貸上加以控制，降低對(duì)個(gè)人和房地產(chǎn)企業(yè)的銀行信貸資金供給。
另外，為有效遏制投機(jī)性購(gòu)房，政府應(yīng)盡快開(kāi)征房地產(chǎn)買(mǎi)賣(mài)和持有環(huán)節(jié)的稅種，如房產(chǎn)稅、對(duì)買(mǎi)賣(mài)住房的所得征收高額所得稅等。在韓國(guó)，在房屋保有環(huán)節(jié)征收房屋財(cái)產(chǎn)稅、綜合土地稅、綜合不動(dòng)產(chǎn)稅、城市規(guī)劃稅和共同設(shè)施稅，擁有的房產(chǎn)價(jià)值越高，則繳稅越多。在美國(guó)，買(mǎi)賣(mài)房屋手續(xù)非常復(fù)雜，中介機(jī)構(gòu)和律師都要從成交金額收取買(mǎi)賣(mài)雙方較高比例的費(fèi)用；房屋的維護(hù)費(fèi)用也比較昂貴，房屋擁有者每年都要繳納稅金和房屋保險(xiǎn)費(fèi)用等。
3.完善住房金融體系和金融監(jiān)管。2005-2010年我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)的資金來(lái)源構(gòu)成見(jiàn)表5。國(guó)內(nèi)貸款是銀行直接向房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商發(fā)放的開(kāi)發(fā)貸款，約占資金來(lái)源的20%左右。其他資金來(lái)源主要是購(gòu)房者的定金、預(yù)收款、個(gè)人按揭貸款，約占資金來(lái)源的45%左右；2009年、2010年來(lái)自個(gè)人按揭貸款的比例為14.7%、12.7%，與國(guó)內(nèi)貸款合并計(jì)算，來(lái)自商業(yè)銀行的貸款比例達(dá)到30%左右。由此可見(jiàn)我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)對(duì)商業(yè)銀行信貸依賴(lài)程度的高低。
外資主要以直接投資、收購(gòu)等形式進(jìn)入我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)。我國(guó)房地產(chǎn)吸收外商直接投資2006年為303.05億元，2010年增長(zhǎng)達(dá)到676.96億元，2010年資金來(lái)源中利用外資比例是1.1%。外資開(kāi)始向我國(guó)的二、三線城市發(fā)展，更多地向房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈的上游延伸。外資進(jìn)入房地產(chǎn)業(yè)參與國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)的同時(shí)，會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)并購(gòu)，這就要求政府加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)外資活動(dòng)的監(jiān)控，外資流動(dòng)情況與房地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)表現(xiàn)了非常高的相關(guān)性，境外購(gòu)買(mǎi)力的流入對(duì)內(nèi)地城市房?jī)r(jià)的上漲起了推波助瀾的作用。
其他融資途徑主要是在資本市場(chǎng)通過(guò)境內(nèi)上市、境外上市、借殼、資產(chǎn)注入等方式來(lái)融資。截至2006年12月，房地產(chǎn)企業(yè)通過(guò)資本市場(chǎng)已累計(jì)融資近300億元。2010年房地產(chǎn)上市公司無(wú)一例增發(fā)獲得成功。由于我國(guó)《公司法》對(duì)發(fā)行債券主體要求嚴(yán)格，對(duì)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、資本金以及擔(dān)保等都有嚴(yán)格限制，大多數(shù)房地產(chǎn)企業(yè)無(wú)法通過(guò)國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)融資。因此，信托融資規(guī)模近年發(fā)展迅速，截至2011年第3季度末，投向房地產(chǎn)的新增信托資金累計(jì)達(dá)3216.6億元，已超過(guò)2010年的2864億元的發(fā)行總量，目前房地產(chǎn)信托已達(dá)到約6797.7億元，占資金信托總規(guī)模的17.24%。
資料來(lái)源：中國(guó)房產(chǎn)信息集團(tuán)：《2010年上半年中國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)售排行榜》。
注：一線城市、二線、三、四線城市是針對(duì)2009年全年而言的。
大型房地產(chǎn)企業(yè)還可以海外融資，但我國(guó)大多數(shù)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)屬中小企業(yè)，與美國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)相比，國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)企業(yè)融資渠道非常有限，過(guò)度依賴(lài)銀行，因此，我國(guó)住房金融體系建設(shè)需要在融資渠道上創(chuàng)新，分散金融風(fēng)險(xiǎn)，降低對(duì)銀行信貸及股市融資的依賴(lài)。如2010年國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)20多只地產(chǎn)私募股權(quán)投資基金，資金規(guī)模達(dá)到500多億元。既要為多渠道融資創(chuàng)造條件，也要實(shí)施有效的金融監(jiān)管，達(dá)到調(diào)控房地產(chǎn)業(yè)的目的，避免美國(guó)“次貸危機(jī)”的出現(xiàn)。
4.房地產(chǎn)企業(yè)的戰(zhàn)略調(diào)整。在政府調(diào)控房地產(chǎn)業(yè)的政策作用下，房地產(chǎn)企業(yè)的戰(zhàn)略調(diào)整直接關(guān)系到企業(yè)的生死存亡。
(1)品牌戰(zhàn)略。房地產(chǎn)市場(chǎng)的產(chǎn)品既具有同質(zhì)化，也可以體現(xiàn)差異化的特點(diǎn)。而差異化競(jìng)爭(zhēng)主要表現(xiàn)在品牌優(yōu)勢(shì)和附加值上。2011年中國(guó)社會(huì)科學(xué)院中國(guó)企業(yè)品牌競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)研究課題組對(duì)178家房地產(chǎn)上市公司進(jìn)行企業(yè)品牌競(jìng)爭(zhēng)力分級(jí)評(píng)估(5級(jí))，達(dá)到5A級(jí)的企業(yè)占到2%(3家)，48.9%的企業(yè)是3A級(jí)，28.1%的企業(yè)是2A級(jí)，11.8%的企業(yè)是1A級(jí)。可見(jiàn)我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)總體仍處于規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)階段，遠(yuǎn)沒(méi)有到達(dá)效率和創(chuàng)新階段。因此，房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)重品牌、重環(huán)境、重質(zhì)量、重服務(wù)客戶(hù)，企業(yè)的品牌形象將直接影響到產(chǎn)品的銷(xiāo)售。
關(guān)鍵詞：VBA；光傳輸；數(shù)據(jù)分析
1 本文研究?jī)?nèi)容
本文關(guān)于光功率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于VBA編程。VBA作為VB編程的簡(jiǎn)易衍生，具備學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)辦公功能便捷快速的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)與word、excel、access、sql、vfp等眾多數(shù)據(jù)文本程序兼容，能夠快速實(shí)現(xiàn)ERP和專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析等針對(duì)，幫助工作人員進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析與處理。通過(guò)本文可以很好地論證這一課題的可行性。
2 VBA開(kāi)發(fā)光功率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的研究
2.1 系統(tǒng)功能概述
上圖根據(jù)項(xiàng)目部川氣東送武漢調(diào)控中心對(duì)光傳輸系統(tǒng)日常維護(hù)工作要求和流程，構(gòu)建流程圖描述。
以圖示流程作為程序系統(tǒng)的運(yùn)行流程，構(gòu)建程序代碼描述，實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能，替代人力完成月度繁瑣工作，從而進(jìn)行程序運(yùn)行測(cè)試和對(duì)VBA編程的應(yīng)用探討。
2.2 設(shè)計(jì)算法流程
根據(jù)2.1部分流程圖，設(shè)計(jì)算法可以分以下幾個(gè)步驟：
①導(dǎo)出單板收發(fā)光功率數(shù)據(jù)。首先單板收發(fā)光功率數(shù)據(jù)是離散無(wú)規(guī)律數(shù)據(jù)，而且因設(shè)備多所以離散數(shù)據(jù)量也很大，由光傳輸網(wǎng)管系統(tǒng)導(dǎo)出產(chǎn)生。
②設(shè)定離散數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的戰(zhàn)場(chǎng)名和光板型號(hào)為判斷條件，利用自己編寫(xiě)的取值函數(shù)從第一步驟得到的離散數(shù)據(jù)中快速生成判斷條件數(shù)據(jù)。
③用冒泡排序計(jì)算機(jī)算法快速比較判斷條件數(shù)據(jù)，當(dāng)條件一致，將對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)填入相應(yīng)的單元格。
④用差值法將鏈路上對(duì)應(yīng)的兩塊光板的當(dāng)月的收發(fā)功率數(shù)據(jù)取差值，從而得到當(dāng)月鏈路的通道衰減值。
⑤每個(gè)月以隨機(jī)抽樣的方式按上述步驟得到每個(gè)月的通道衰減值。從而實(shí)現(xiàn)全年的光功率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。
2.3 功能代碼實(shí)現(xiàn)分析
2.3.1 光功率收發(fā)功率離散數(shù)據(jù)判斷條件生成。把當(dāng)月的原始數(shù)據(jù)中的端口信息分離提取出兩個(gè)條件，一個(gè)為站場(chǎng)，一個(gè)為板型。如下圖所示：
圖示端口信息直接從原始數(shù)據(jù)中粘貼至固定位置，條件生成按鈕與這一部分代碼所屬函數(shù)關(guān)聯(lián)，點(diǎn)擊運(yùn)行站點(diǎn)和板型就從端口信息中提取出來(lái)。
2.3.2 使用冒泡排序算法自動(dòng)將條件成立的收發(fā)功率數(shù)據(jù)填入對(duì)應(yīng)信息表。VBA代碼利用FOR循環(huán)語(yǔ)句對(duì)站點(diǎn)和板型兩個(gè)條件進(jìn)行快速判斷的方法實(shí)現(xiàn)冒泡排序算法。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)導(dǎo)入對(duì)應(yīng)位置功能。點(diǎn)擊第一步視圖中的第二個(gè)按鈕數(shù)據(jù)導(dǎo)入，程序運(yùn)行實(shí)現(xiàn)功能。
2.3.3 套用光功率衰減計(jì)算公式。
2.3.4 報(bào)表日期生成代碼。 VBA編程有專(zhuān)門(mén)的日期自動(dòng)生成函數(shù)Today函數(shù)，但是這類(lèi)函數(shù)是自動(dòng)更新日期功能的，在對(duì)全年統(tǒng)計(jì)分析工作有要求的情況下，當(dāng)月的函數(shù)運(yùn)行會(huì)造成前幾個(gè)月的時(shí)間進(jìn)一步更新編程同一日期時(shí)間。故當(dāng)月日期生成采用原始設(shè)計(jì)方法手動(dòng)設(shè)定參數(shù)程序自動(dòng)填入的算法。
2.3.5 以上4步就是當(dāng)月的完整數(shù)據(jù)錄入步驟，每個(gè)月按步驟點(diǎn)擊跟相應(yīng)程序關(guān)聯(lián)的前端按鈕完成操作。最終得到全年數(shù)據(jù)，就可以展開(kāi)數(shù)據(jù)當(dāng)年的整體分析。本系統(tǒng)還增設(shè)清除數(shù)據(jù)功能，可以讓系統(tǒng)反復(fù)復(fù)制使用，最終形成若干年的整體性數(shù)據(jù)。
3 VBA開(kāi)發(fā)光功率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的應(yīng)用
3.1 光功率統(tǒng)計(jì)分析
川氣東送管道分公司光傳輸網(wǎng)絡(luò)受制于其自身產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，基本按長(zhǎng)鏈?zhǔn)椒植迹椅髌鹚拇ǎ瑬|至上海，沿天然氣管道布局，穿越多種地形，全長(zhǎng)2800多公里。因此結(jié)合光傳輸系統(tǒng)日常維護(hù)要求和甲方對(duì)光傳輸系統(tǒng)的極大依賴(lài)及要求，項(xiàng)目部人員不僅要及時(shí)了解鏈路通斷情況，還要定期采集各網(wǎng)元、收發(fā)離散數(shù)據(jù)，還要通過(guò)計(jì)算得出對(duì)應(yīng)的通道衰減值從而形成系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以便工作人員對(duì)鏈路使用情況等有系統(tǒng)的了解掌握。
以往，項(xiàng)目部調(diào)控中心工程師每個(gè)月需要將設(shè)備廠商的光傳輸網(wǎng)管導(dǎo)出的各站場(chǎng)網(wǎng)元光板的收光功率和發(fā)光功率離散數(shù)據(jù)逐一查找填入統(tǒng)計(jì)文檔表格對(duì)應(yīng)的站場(chǎng)光板數(shù)據(jù)項(xiàng)中，再將對(duì)應(yīng)的光板收發(fā)功率差值得出通道衰減值。最終形成一年12組數(shù)據(jù)。由于川氣東送光傳輸戰(zhàn)場(chǎng)多，鏈路長(zhǎng)，故上述操作耗時(shí)耗力，且易出錯(cuò)。
而自用VBA實(shí)現(xiàn)光傳輸數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)后，上述工作全部程序自動(dòng)完成，操作簡(jiǎn)單，運(yùn)行穩(wěn)定準(zhǔn)確，為項(xiàng)目部線上工作人員節(jié)約大量人力物力。通過(guò)對(duì)光傳輸網(wǎng)管功能的補(bǔ)充，使項(xiàng)目部對(duì)光傳輸系統(tǒng)的維護(hù)更加專(zhuān)業(yè)化，面對(duì)甲方的嚴(yán)格要求也能從容面對(duì)。操作界面見(jiàn)下圖：
3.2 拓展功能分析
上述功能是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的縱橫比較：
①各離散值與廠家給出的對(duì)應(yīng)參考值比較，由此可以比較出不在正常工作值域的光板和鏈路。
②通道衰減值全年統(tǒng)計(jì)比較，可以便于我們分析比較鏈路的使用時(shí)長(zhǎng)對(duì)鏈路衰耗的影響。
我們?cè)谏鲜龉δ艿幕A(chǔ)上，還可以開(kāi)發(fā)出更多有用的拓展功能，如全年通道衰減值與我們的光纜中斷工作統(tǒng)計(jì)離散數(shù)據(jù)分析比較光纜接續(xù)對(duì)鏈路衰減的影響，和光纜正常使用能承受的中斷接續(xù)次數(shù)等等。我們不用再為第一手的離散數(shù)據(jù)而煩惱，而且還可以利用第一手的數(shù)據(jù)快速的研究分析，提升我們的專(zhuān)業(yè)技術(shù)實(shí)力和形象。
4 總結(jié)與期望
經(jīng)過(guò)對(duì)已編寫(xiě)的VBA光功率統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)的半年使用，程序運(yùn)行穩(wěn)定正常，大大提高了項(xiàng)目部川氣東送的工作效率，完成程序自動(dòng)化對(duì)以往人工操作的替換。
正是基于上述程序功能的實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證了VBA編程在川氣東送光傳輸系統(tǒng)中的可利用性。項(xiàng)目部可以在上述程序的基礎(chǔ)上拓展更多有用的功能和研究需求，不斷完善系統(tǒng)功能，提升單位技術(shù)實(shí)力，擺脫對(duì)設(shè)備供應(yīng)商的嚴(yán)重技術(shù)依賴(lài)，實(shí)現(xiàn)單位資源節(jié)約和市場(chǎng)穩(wěn)定及拓展的發(fā)展要求。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：互聯(lián)網(wǎng)傳媒行業(yè)或其他操作流程的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)稱(chēng)，用于歷史資料、科學(xué)實(shí)驗(yàn)、檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)等領(lǐng)域。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法：聚類(lèi)分析、判別分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、生存分析、方差分析。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的意義：
1、從整體上反映和分析事物數(shù)量特征，觀察事物的本質(zhì)和發(fā)展規(guī)律，作出正確的判斷；
2、從宏觀上看，是國(guó)家宏觀調(diào)控和管理的重要工具；
3、從微觀上看，是企業(yè)管理與決策的依據(jù)；
4、日常生活中，統(tǒng)計(jì)可以宣傳群眾、教育群眾；
5、是進(jìn)行科學(xué)研究的重要方法。通過(guò)數(shù)字揭示事物在特定時(shí)間方面的數(shù)量特征，以便對(duì)事物進(jìn)行定量乃至定性分析，從而做出正確的決策。正因如此，統(tǒng)計(jì)信息越來(lái)越多地和其他信息結(jié)合在一起。
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關(guān)鍵詞：Tracker軟件；動(dòng)量守恒；彈性碰撞；機(jī)械能守恒
中圖分類(lèi)號(hào)：G633.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-6148（2017）4-0074-3
1 引 言
動(dòng)量守恒定律實(shí)驗(yàn)多數(shù)版本的高中物理教材采用氣墊導(dǎo)軌和光電計(jì)時(shí)器，利用光電計(jì)時(shí)器測(cè)量滑塊碰撞前后的速度。而本文利用Tracker軟件的自動(dòng)追蹤功能，有效地跟蹤參與一維碰撞兩個(gè)滑塊的運(yùn)動(dòng)軌跡，同步描繪滑塊運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的動(dòng)量-時(shí)間、動(dòng)能-時(shí)間圖像。利用Tracker軟件的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析滑塊碰撞前后的動(dòng)量、動(dòng)能，從而可以驗(yàn)證碰撞過(guò)程中動(dòng)量、動(dòng)能是否守恒。
2 利用Tracker軟件分析驗(yàn)證動(dòng)量守恒定律
2.1 利用Tracker軟件分析彈性碰撞實(shí)驗(yàn)
2.1.1 用數(shù)碼相機(jī)拍攝滑塊運(yùn)動(dòng)的視頻
實(shí)驗(yàn)需要的器材有氣墊導(dǎo)軌、電子天平、滑塊和彈性碰撞器等。用手推動(dòng)其中一個(gè)滑塊與另一個(gè)靜止的滑塊發(fā)生碰撞，同時(shí)用數(shù)碼相機(jī)拍攝兩個(gè)滑塊的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。
2.1.2 利用Tracker軟件分析滑塊運(yùn)動(dòng)的視頻
打開(kāi)Tracker軟件，選擇菜單的“視頻―導(dǎo)入”按鈕，將視頻加載，通過(guò)視頻剪輯對(duì)視頻研究的起始幀進(jìn)行設(shè)定，并按下列基本步驟進(jìn)行分析：
（1）設(shè)定參考坐標(biāo)。選擇“軌跡―坐標(biāo)軸”，為了便于分析，在水平和豎直方向建立直角坐標(biāo)系。
（2）進(jìn)行參考尺寸的定標(biāo)。選擇定標(biāo)工具對(duì)長(zhǎng)度定標(biāo)，以實(shí)驗(yàn)中預(yù)先測(cè)量好的長(zhǎng)度作為參考尺寸進(jìn)行定標(biāo)，Tracker軟件能夠計(jì)算出視頻中研究對(duì)象的實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程。
（3）選擇研究對(duì)象。實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象是滑塊，選擇“軌跡―新建―質(zhì)點(diǎn)”按鈕，創(chuàng)建質(zhì)點(diǎn)“Mass A”代表滑塊。
（4）進(jìn)行軌跡控制。按住Shift + Ctrl出現(xiàn)1個(gè)圓圈，通過(guò)這個(gè)圓圈標(biāo)示出實(shí)驗(yàn)選擇的研究對(duì)象――滑塊，在后面的視頻分析中軟件可以自動(dòng)追蹤滑塊的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。
（5）選擇實(shí)驗(yàn)要測(cè)量的物理量：動(dòng)量和動(dòng)能，設(shè)置滑塊的質(zhì)量，定義動(dòng)能的表達(dá)式。
（6）顯示圖像，依據(jù)獲取的動(dòng)量和動(dòng)能坐標(biāo)，Tracker軟件繪出滑塊運(yùn)動(dòng)的動(dòng)量-時(shí)間、動(dòng)能-時(shí)間圖像。
當(dāng)兩個(gè)滑塊（分別用m1、 m2表示）質(zhì)量相等時(shí)，Tracker軟件繪制出兩滑塊運(yùn)動(dòng)過(guò)程的動(dòng)量-時(shí)間、動(dòng)能-時(shí)間圖像（如圖1、圖2、圖3、圖4所示）。
根據(jù)圖1、2、3、4的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，滑塊在碰撞前后的動(dòng)量、動(dòng)能如表1所示，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表2所示。
當(dāng)兩滑塊m1、m2質(zhì)量不等時(shí)，Tracker軟件繪出兩滑塊運(yùn)動(dòng)的動(dòng)量-時(shí)間、動(dòng)能-時(shí)間圖像。
根據(jù)圖5、6、7、8的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，滑塊在碰撞前后動(dòng)量和動(dòng)能如表3所示，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表4所示。
根據(jù)表2和表4得到，彈性碰撞過(guò)程中，在誤差允許的范圍內(nèi)，系統(tǒng)的動(dòng)能、動(dòng)量均守恒。
2.2 利用Tracker軟件分析非完全彈性碰撞實(shí)驗(yàn)
用2.1中的分析方法對(duì)非完全彈性碰撞的實(shí)驗(yàn)視頻進(jìn)行分析，Tracker軟件描繪出滑塊m1、 m2運(yùn)動(dòng)過(guò)程的動(dòng)量-時(shí)間圖像。
根據(jù)圖9、10的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，滑塊在碰撞前后的動(dòng)量及數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表5所示。
根據(jù)表5得到，非完全彈性碰撞過(guò)程中，在誤差允許的范圍內(nèi)，系統(tǒng)的動(dòng)量守恒。
2.3 利用Tracker軟件分析完全非彈性碰撞實(shí)驗(yàn)
用2.1中的分析方法對(duì)完全非彈性碰撞實(shí)驗(yàn)視頻進(jìn)行分析，Tracker軟件描繪出滑塊m1、 m2運(yùn)動(dòng)過(guò)程的動(dòng)量-時(shí)間圖像。
根據(jù)圖11、12的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，滑塊在碰撞前后的動(dòng)量及數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表6所示。
根據(jù)表6得到，完全非彈性碰撞過(guò)程中，在誤差允許的范圍內(nèi)，系統(tǒng)的動(dòng)量守恒。
2.4 誤差分析
（1）實(shí)驗(yàn)中存在隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差。
（2）滑塊在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中受到氣墊導(dǎo)軌對(duì)滑塊的摩擦力及空氣阻力。
如果將上述因素考慮進(jìn)去，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度會(huì)進(jìn)一步提高。
3 結(jié)束語(yǔ)
研究表明，Tracker軟件可以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)象呈現(xiàn)與收集數(shù)據(jù)的同步，追蹤滑塊運(yùn)動(dòng)的軌跡，對(duì)滑塊運(yùn)動(dòng)過(guò)程的動(dòng)量和動(dòng)能進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，并繪制出動(dòng)量-時(shí)間、動(dòng)能-時(shí)間圖像，在誤差允許的范圍內(nèi)，驗(yàn)證了在碰撞過(guò)程中系統(tǒng)的動(dòng)量、動(dòng)能變化的規(guī)律。該方法方便、快捷、直觀、高效，測(cè)定結(jié)果誤差很小，有利于教師開(kāi)展課堂實(shí)驗(yàn)教學(xué)，也有助于學(xué)生在課外進(jìn)行自主的科學(xué)探究，具有很高的推廣價(jià)值。
⒖嘉南祝
【關(guān)鍵詞】 計(jì)算機(jī)模擬臨床病例試題 統(tǒng)計(jì)分析 命題質(zhì)量
【中圖分類(lèi)號(hào)】 G424 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1006-5962（2013）01（a）-0001-02
1 計(jì)算機(jī)模擬臨床病例考試后對(duì)答題情況統(tǒng)計(jì)分析的重要性
以往考試結(jié)束后，只分析考生的成績(jī)，評(píng)價(jià)都是從定性角度去分析，得出的結(jié)論比較籠統(tǒng)。目前采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)對(duì)答題情況進(jìn)行定量分析，從而得出一系列有關(guān)試題試卷的參數(shù)和數(shù)據(jù)，然后與規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，這樣就可以反映出試卷內(nèi)容的偏差，從而合理給出試卷的評(píng)價(jià)1。計(jì)算機(jī)模擬臨床病例考試把書(shū)本知識(shí)通過(guò)臨床實(shí)踐轉(zhuǎn)化為技能。考試結(jié)束后，通過(guò)對(duì)答題情況統(tǒng)計(jì)，可以得到很多有效數(shù)據(jù)信息，分析后可以確定試題命題質(zhì)量。
2 統(tǒng)計(jì)分析實(shí)例
現(xiàn)有一個(gè)專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)模擬臨床病例考試，試題為不定項(xiàng)選擇題，70個(gè)提問(wèn)，100分，隨機(jī)抽取200人答題數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。
2.1 統(tǒng)計(jì)每個(gè)提問(wèn)各選項(xiàng)答題數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)提問(wèn)平均分
（1）匯總每個(gè)考生的答題數(shù)據(jù)；（2）匯總每個(gè)提問(wèn)所有考生答題數(shù)據(jù)；（3）統(tǒng)計(jì)各提問(wèn)內(nèi)各選項(xiàng)考生選擇數(shù)據(jù)；（4）計(jì)算每個(gè)提問(wèn)每個(gè)考生得分；（5）計(jì)算所有考生在每個(gè)提問(wèn)所得平均分；（6）對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
數(shù)據(jù)異常有三種：①平均分低于0.60為異常數(shù)據(jù)；②正確答案選擇人數(shù)太少；③錯(cuò)誤答案選擇人數(shù)太多。
經(jīng)過(guò)分析，數(shù)據(jù)異常見(jiàn)表1：
數(shù)據(jù)異常的分析：①參與考試的大部分考生對(duì)該知識(shí)點(diǎn)沒(méi)有掌握；②命題老師出題錯(cuò)誤；③題庫(kù)答案錄入時(shí)有誤。
2.2 試題難度
非二分法的試題，應(yīng)以考生在該題的平均分除以該題的滿(mǎn)分。
難度：0.00-0.39為難，0.40-0.69為中等，0.70-1.00為容易。
通過(guò)分析，得到數(shù)據(jù)：
難題13道；難度中等試題21道；容易試題36道。
難題所占比例為18%，難度中等試題所占比例為30%，容易試題所占比例為52%。試題難易度分配比較合理。
2.3 試題區(qū)分度
區(qū)分度是試題區(qū)分考生水平的程度，試題區(qū)分度的高低意味著試題對(duì)于能力強(qiáng)與弱的考生在測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)上的區(qū)別和鑒別度的高低 。
試卷區(qū)分度反映試題區(qū)分不同水平受試者的程度，即考生的不同水平，把優(yōu)秀、一般、差三個(gè)層次的考生真正分別開(kāi)。區(qū)分度高的考試，優(yōu)秀、一般、差三個(gè)層次的考生都有一定比例，如果某一分?jǐn)?shù)區(qū)間考生相對(duì)集中，高分太多或不及格太多的考試，區(qū)分度則低。
先將試題分?jǐn)?shù)從高往低排序，前27%的考生為高分組，后27%為低分組。分別計(jì)算兩組在該道試題的難度值P，P1=27%高分組的難度，P2=27%低分組的難度2。
區(qū)分度D=P1-P2
試題的區(qū)分度在0.4以上表明試題優(yōu)秀，0.3～0.39表明此題的區(qū)分度較好，0.2～0.29表明此題的區(qū)分度不太好需修改，0.19以下表明此題的區(qū)分度不好應(yīng)淘汰。
按照區(qū)分度的算法，得到表2數(shù)據(jù)：
優(yōu)秀試題53道，較好試題3道，需修改試題9道，淘汰試題5道。
這一標(biāo)準(zhǔn)并非絕對(duì)，根據(jù)考試性質(zhì)有所不同。有些較易或較難的試題，其區(qū)分度往往偏小，這類(lèi)試題只要科學(xué)無(wú)誤，又是必考內(nèi)容，在標(biāo)準(zhǔn)參照考試中仍可應(yīng)用，不必摒棄。
2.4 信度
信度是測(cè)量考試結(jié)果一致性的指標(biāo)，目的是測(cè)試結(jié)果是否穩(wěn)定可靠。測(cè)試的信度主要涉及到試題本身的可靠性和評(píng)分的可靠性這兩個(gè)方面。一般采用分半信度。對(duì)半法（the split-half method）。測(cè)試只進(jìn)行一次，但將整份試卷的題目按單、雙數(shù)分成兩組來(lái)分別計(jì)分，再用公式計(jì)算整份試卷的信度系數(shù)。
求出相關(guān)系數(shù)r，再用斯皮爾曼-布朗公式進(jìn)行校正，從而得出整個(gè)試卷的信度。
信度系數(shù)以1.00為最好，但實(shí)際測(cè)量都小于1.00。美國(guó)全國(guó)醫(yī)學(xué)考試委員會(huì)曾規(guī)定：信度小于0.70，則該考試所得分?jǐn)?shù)價(jià)值不大；信度大于等于0.70，則可以用于常規(guī)考試。由于技能病例考試難度大于其他類(lèi)別考試，因此認(rèn)為信度值達(dá)到0.60以上，即可。
通過(guò)計(jì)算：
n=200 ∑xy=203177.56 ∑x=6086.19 ∑y=6619.22
∑x2=188643.04 （∑x）2=37041714.51 ∑y2= 221989.08 （∑y）2= 43814042.79
r=0.55，α=0.71。說(shuō)明ID這份試卷信度是比較好的。
2.5 效度
測(cè)試效度（test validity）亦稱(chēng)測(cè)試的有效性，指一套測(cè)試對(duì)應(yīng)該測(cè)試的內(nèi)容所測(cè)的程度。也就是說(shuō)，一套測(cè)試是否達(dá)到了它預(yù)定的目的以及是否測(cè)量了它要測(cè)量的內(nèi)容。
測(cè)試效度一般測(cè)試內(nèi)容效度（content validity）。指一套測(cè)試題是否測(cè)試了應(yīng)該測(cè)試的內(nèi)容或者說(shuō)所測(cè)試的內(nèi)容是否反映了測(cè)試的要求，即測(cè)試的代表性和覆蓋面的程度。要有良好的內(nèi)容效度，必須在考試命題、組卷時(shí)就應(yīng)由命題專(zhuān)家及組卷人員根據(jù)考試的目標(biāo)，要求對(duì)試卷內(nèi)容組成進(jìn)行合理設(shè)計(jì)。
內(nèi)容組成應(yīng)包括，各病種病例的分?jǐn)?shù)比例，試題內(nèi)容按教學(xué)要求掌握分類(lèi)的不同層次：了解、熟悉、掌握。按試題測(cè)試目標(biāo)分類(lèi)的不同內(nèi)容歸類(lèi)：檢查能力、診斷能力、處理能力和其它能力。按試題難易度的不同內(nèi)容歸類(lèi)：難、中、易。
按照內(nèi)容測(cè)試，ID這套試卷病種數(shù)多，覆蓋面廣，病例具有代表性。掌握層次了解、熟悉、掌握；測(cè)試目標(biāo)：檢查能力、診斷能力、處理能力和其它能力；試題難易度：難、中、易都有所涵蓋。
本套試卷在命題組卷使用后，通過(guò)以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，可以得出結(jié)論：該套試題的命題質(zhì)量總體良好。但是發(fā)現(xiàn)個(gè)別試題存在問(wèn)題，為相關(guān)專(zhuān)業(yè)專(zhuān)家進(jìn)行修正提供數(shù)據(jù)參考依據(jù)，經(jīng)過(guò)進(jìn)一步完善，補(bǔ)充進(jìn)技能考試題庫(kù)，可以更好的為以后其它考試所使用。
3 結(jié)語(yǔ)
計(jì)算機(jī)模擬臨床病例試題需要在考試中得到檢驗(yàn)， 只有通過(guò)試卷試題數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，提供給相關(guān)命題專(zhuān)家，經(jīng)過(guò)分析研究，將不合格試題淘汰或修改，試題才能完善優(yōu)化，試題質(zhì)量才能真正得以提升。雖然考試后數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作量巨大，但是對(duì)試題試卷的命題工作具有重要意義。因此， 試題統(tǒng)計(jì)分析是考試后需要繼續(xù)深入研究的內(nèi)容。
參考文獻(xiàn)
一、統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用的價(jià)值
統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用有著一定的價(jià)值，其主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面。
（一）提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理水平統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，能夠有效提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)管理水平。隨著市場(chǎng)環(huán)境的變化，企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)體系、運(yùn)營(yíng)狀況、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、人力資源等方面都開(kāi)始變得越來(lái)越復(fù)雜，傳統(tǒng)的管理方式不僅落后，而且無(wú)法應(yīng)對(duì)如此復(fù)雜的發(fā)展環(huán)境。而統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用，為企業(yè)的管理與決策提供了有效的支持，提升了企業(yè)管理的綜合水平。
（二）提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力現(xiàn)如今，各行各業(yè)的企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，企業(yè)要想在復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中獲得長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，就必須要對(duì)市場(chǎng)大量的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，以便為企業(yè)的決策和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略提供有效的數(shù)據(jù)支持。因此，統(tǒng)計(jì)分析方法和相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，幫助企業(yè)對(duì)海量的市場(chǎng)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，得出更加科學(xué)合理的數(shù)據(jù)結(jié)果，為企業(yè)的重要經(jīng)濟(jì)決策奠定了良好基礎(chǔ)，進(jìn)而有助于提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
二、統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用
在實(shí)際情況中，統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括以下幾方面：人力資源方面、營(yíng)銷(xiāo)方面、財(cái)務(wù)管理方面、風(fēng)險(xiǎn)管理方面等。在人力資源管理方面，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法可以對(duì)企業(yè)發(fā)展的人力資源需求進(jìn)行分析，并通過(guò)動(dòng)態(tài)分析方法來(lái)對(duì)企業(yè)人力資源變動(dòng)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，為企業(yè)人力資源管理提供有效支持。在營(yíng)銷(xiāo)方面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法能夠更好地對(duì)消費(fèi)者的需求喜好進(jìn)行分析，并找到隱藏的消費(fèi)群體和熱點(diǎn)，企業(yè)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來(lái)轉(zhuǎn)變自身的戰(zhàn)略發(fā)展方向，更好地迎合市場(chǎng)需求。在財(cái)務(wù)管理方面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法能夠?qū)ω?cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行定性、定量的分析，幫助企業(yè)更好地進(jìn)行一系列的財(cái)務(wù)管理以及投資活動(dòng)，提高財(cái)務(wù)管理過(guò)程的合理性與科學(xué)性。在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，找到數(shù)據(jù)中存在的異常點(diǎn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中存在的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。
三、加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中應(yīng)用的建議
基于上述內(nèi)容可知，統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中有著重要的作用。為了促進(jìn)各個(gè)企業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，需要加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用，促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理效率和質(zhì)量的提升。
（一）轉(zhuǎn)變管理思維促進(jìn)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中發(fā)揮更加重要的作用，需要企業(yè)適當(dāng)轉(zhuǎn)變自身的管理思維。在經(jīng)營(yíng)管理的過(guò)程中，需要相關(guān)人員梳理正確的統(tǒng)計(jì)分析思維，強(qiáng)化自身的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)信息化意識(shí)，并采用正確的方式來(lái)加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)濟(jì)管理，為企業(yè)的發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。
（二）建立預(yù)警反饋機(jī)制企業(yè)應(yīng)當(dāng)要根據(jù)實(shí)際發(fā)展情況建立預(yù)警反饋機(jī)制，真正發(fā)揮統(tǒng)計(jì)分析方法的作用。該反饋機(jī)制主要是通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)將企業(yè)經(jīng)營(yíng)和管理過(guò)程中存在的問(wèn)題進(jìn)行反饋，并形成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，根據(jù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)及時(shí)調(diào)整發(fā)展過(guò)程中存在的偏差情況。與此同時(shí)，由于“預(yù)警—反饋—調(diào)整”映射的過(guò)程是較為復(fù)雜的，因此，在該過(guò)程中需要建立責(zé)任機(jī)制來(lái)對(duì)相關(guān)人員的行為進(jìn)行約束，合理地分配統(tǒng)計(jì)任務(wù)，保證各項(xiàng)工作能夠有效落實(shí)，將統(tǒng)計(jì)分析方法的價(jià)值和優(yōu)勢(shì)充分發(fā)揮出來(lái)。
（三）加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的深入挖掘統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的深入挖掘。統(tǒng)計(jì)分析方法反映出來(lái)的數(shù)據(jù)是相對(duì)獨(dú)立的，且反映的內(nèi)容也更加趨向于表層內(nèi)容，很多時(shí)候并不能夠滿(mǎn)足企業(yè)的發(fā)展。因此，為了更好地發(fā)揮統(tǒng)計(jì)分析方法的作用，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息的深入挖掘，收集并整理更加全面的數(shù)據(jù)信息，并進(jìn)行理性判斷，以保證挖掘到的數(shù)據(jù)與實(shí)際情況更加相符。如：企業(yè)要求不同的部門(mén)將部門(mén)運(yùn)行過(guò)程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)及時(shí)錄入到系統(tǒng)中，并對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行核實(shí)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，并將這些數(shù)據(jù)上傳到系統(tǒng)中，方便系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，也方便相關(guān)人員進(jìn)行管理。
（四）加強(qiáng)相關(guān)人員的培訓(xùn)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用，需要相關(guān)工作人員進(jìn)行合理的操作，因此，加強(qiáng)相關(guān)人員的培訓(xùn)是非常重要的。第一，定期對(duì)工作人員的統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)理論進(jìn)行培訓(xùn)，促進(jìn)其對(duì)統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)理論有更加深刻的認(rèn)識(shí)，并提高其對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性。第二，由于統(tǒng)計(jì)分析方法是以計(jì)算機(jī)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)為載體，因此，還要重視對(duì)相關(guān)人員計(jì)算機(jī)操作綜合能力的培訓(xùn)，使其掌握基于大數(shù)據(jù)的操作技能，打造一支高素質(zhì)的綜合隊(duì)伍。第三，加強(qiáng)工作人員的職業(yè)道德素養(yǎng)培訓(xùn)，使其在展開(kāi)統(tǒng)計(jì)分析工作的過(guò)程中始終保持崇高的道德標(biāo)準(zhǔn)和職業(yè)素養(yǎng)，避免在數(shù)據(jù)信息上動(dòng)手腳而出現(xiàn)信息失真的情況，提高統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)管理質(zhì)量和效率的提升。綜上所述，隨著我國(guó)科技的發(fā)展，統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)也得到了進(jìn)一步的提升，其在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的應(yīng)用，有效提升了經(jīng)濟(jì)管理的質(zhì)量和效率。基于統(tǒng)計(jì)分析方法的價(jià)值，越來(lái)越多的企業(yè)使用統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)管理進(jìn)行分析，為企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)決策提供了有效的支持，并有效提升了企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
參考文獻(xiàn)：
[1]許芯珧.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的運(yùn)用探析[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì)，2019(08):22-23.
[2]陳雪琴.大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].山西農(nóng)經(jīng)，2019(05):37.
關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：高考成績(jī)；統(tǒng)計(jì)分析；統(tǒng)計(jì)單元；SQL生成器
DOIDOI：10.11907/rjdk.162034
中圖分類(lèi)號(hào)：TP319
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2016）011008803
0 引言
2010年以來(lái)，河北省教育考試院利用現(xiàn)代信息技術(shù)和獨(dú)有的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)，推出了以診脈高考、服務(wù)教學(xué)為目標(biāo)的高考數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系列報(bào)告[1]，報(bào)告采用程序計(jì)算和人工生成結(jié)合的方式，對(duì)于常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析，采用固定的計(jì)算機(jī)程序完成，對(duì)于個(gè)性化需求則采用手工方式完成，工作量較大，報(bào)告生成周期較長(zhǎng)。例如一份學(xué)校版的報(bào)告往往需要幾天的時(shí)間才能完成，而學(xué)校對(duì)報(bào)告的需求時(shí)間比較集中，短期內(nèi)很難滿(mǎn)足眾多學(xué)校需求；另外教育工作者通常不具備專(zhuān)業(yè)信息處理能力，在高考數(shù)據(jù)的檢索、統(tǒng)計(jì)等方面存在很大困難。
為解決以上問(wèn)題，提出一種根據(jù)用戶(hù)自定義需求自動(dòng)生成SQL（Structured Query Language）語(yǔ)句的高考成績(jī)分析方案，即SQL生成器設(shè)計(jì)方案。常見(jiàn)的SQL生成器一般嵌入在軟件開(kāi)發(fā)工具或數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)軟件中，如軟件開(kāi)發(fā)工具PowerBuilder、C++ Builder、Delphi，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)軟件Access、VFP 、Microsoft SQL Server、Oracle，BI設(shè)計(jì)軟件 Microstrategy、Business Object、Cognos等都內(nèi)嵌有SQL生成器[34]，獨(dú)立的SQL生成器軟件有Red Earth Technologies的Superior SQL Builder、SBS Development的Automated_SQL_Builde等[5]。這些SQL生成器都是面向軟件開(kāi)發(fā)或數(shù)據(jù)庫(kù)管理等專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員，而不是面向業(yè)務(wù)系統(tǒng)的最終用戶(hù)。一些學(xué)者嘗試SQL生成器研究，如李海龍[6]的通用標(biāo)準(zhǔn)SQL語(yǔ)法分析模型研究，程曉燕[7]的可視化編輯數(shù)據(jù)庫(kù)操作工具研究，趙丹明[8]的模擬SQL Builder創(chuàng)建SQL語(yǔ)句的關(guān)鍵技術(shù)研究等。
1 SQL生成器數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
1.1 相關(guān)概念
（1）統(tǒng)計(jì)對(duì)象。統(tǒng)計(jì)分析所針對(duì)的實(shí)體稱(chēng)之為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，如“考生信息”、“總成績(jī)信息”、“單科成績(jī)信息”等都屬于統(tǒng)計(jì)對(duì)象。
（2）維度。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是從特定角度對(duì)特定范圍數(shù)據(jù)的觀察、對(duì)比，這些特定角度稱(chēng)之為維度，例如，“考試年份”、“行政區(qū)劃”、“考試科目”、“總成績(jī)”等屬于不同的維度。
（3）統(tǒng)計(jì)屬性。統(tǒng)計(jì)屬性是指計(jì)算所針對(duì)的統(tǒng)計(jì)對(duì)象屬性。如統(tǒng)計(jì)對(duì)象“總成績(jī)信息”的“總分”屬性，可用于求平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等計(jì)算。
（4）統(tǒng)計(jì)函數(shù)。統(tǒng)計(jì)函數(shù)是作用于統(tǒng)計(jì)屬性上的集合運(yùn)算，如計(jì)數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最高分、最低分等。
（5）統(tǒng)計(jì)單元。統(tǒng)計(jì)單元是由統(tǒng)計(jì)對(duì)象、統(tǒng)計(jì)屬性、維度表達(dá)式、統(tǒng)計(jì)函數(shù)4個(gè)基本元素構(gòu)成的元組，代表一次特定計(jì)算。
統(tǒng)計(jì)單元及組成元素需要映射為機(jī)器世界的對(duì)象，才能進(jìn)一步采用程序進(jìn)行處理。這里采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)象――表（Table）對(duì)統(tǒng)計(jì)單元及組成元素進(jìn)行描述及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)概念到機(jī)器的映射，映射關(guān)系如圖1所示。
1.2 相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)表
（1） 統(tǒng)計(jì)對(duì)象數(shù)據(jù)表。每個(gè)統(tǒng)計(jì)對(duì)象可映射為一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表（Table），數(shù)據(jù)庫(kù)表存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)對(duì)象數(shù)據(jù)。例如“KSXX”表存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)對(duì)象――“考生信息”數(shù)據(jù)，“ZCJ”表存儲(chǔ)統(tǒng)計(jì)對(duì)象――“總成績(jī)信息”數(shù)據(jù)。
（2） 統(tǒng)計(jì)對(duì)象定義表。統(tǒng)計(jì)對(duì)象定義表用于描述統(tǒng)計(jì)對(duì)象和數(shù)據(jù)庫(kù)表之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，由此表可以把統(tǒng)計(jì)對(duì)象名稱(chēng)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫(kù)表名稱(chēng)，表1為該表數(shù)據(jù)示例。
（3） 統(tǒng)計(jì)對(duì)象關(guān)系表。各統(tǒng)計(jì)對(duì)象數(shù)據(jù)表之間存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如KSXX（考生信息表）、ZCJ（總成績(jī)信息表）和kh（考號(hào)）等為關(guān)聯(lián)條件，即KSXX.kh=ZCJ.kh。系統(tǒng)在生成SQL語(yǔ)句時(shí)需要根據(jù)表之間的關(guān)系構(gòu)建連接字符串，從而形成多表查詢(xún)語(yǔ)句，因此需要對(duì)表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行定義。表2為統(tǒng)計(jì)對(duì)象關(guān)系表記錄示例。
（4） 統(tǒng)計(jì)屬性定義表。每個(gè)統(tǒng)計(jì)屬性都對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)對(duì)象數(shù)據(jù)表中的一個(gè)可計(jì)算字段，在數(shù)據(jù)庫(kù)中用一張數(shù)據(jù)表描述各統(tǒng)計(jì)屬性與統(tǒng)計(jì)對(duì)象及表中字段的對(duì)應(yīng)關(guān)系，稱(chēng)之為統(tǒng)計(jì)屬性定義表。例如，統(tǒng)計(jì)屬性“ZF”（總分）對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)表“ZCJ”的“ZF”字段，如表3中的第一條記錄。
（5） 維度定義表。同屬性一樣，維度也和統(tǒng)計(jì)對(duì)象表中的字段有著對(duì)應(yīng)關(guān)系，系統(tǒng)在生成SQL語(yǔ)句時(shí)，需要根據(jù)維度與統(tǒng)計(jì)對(duì)象的對(duì)應(yīng)關(guān)系轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫(kù)表中的字段。描述維度與統(tǒng)計(jì)對(duì)象表及字段的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，稱(chēng)為維度定義表。維度定義表的結(jié)構(gòu)與統(tǒng)計(jì)屬性定義表類(lèi)似，不再贅述。
（6） 統(tǒng)計(jì)單元定義表。系統(tǒng)將用戶(hù)的統(tǒng)計(jì)需求轉(zhuǎn)換為一個(gè)或多個(gè)統(tǒng)計(jì)單元，統(tǒng)計(jì)單元定義表主要對(duì)每個(gè)統(tǒng)計(jì)單元的四元素進(jìn)行描述，表中主要字段包括統(tǒng)計(jì)對(duì)象、計(jì)算列、維度表達(dá)式、計(jì)算結(jié)果等。例如，“求500分以上理工類(lèi)考生的總分平均成績(jī)”可以描述為一個(gè)統(tǒng)計(jì)單元記錄，如表4所示。
2 SQL生成器處理流程設(shè)計(jì)
SQL生成器設(shè)計(jì)思路是把用戶(hù)的分析需求轉(zhuǎn)換為統(tǒng)計(jì)單元定義，系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)單元定義構(gòu)造SQL語(yǔ)句，批量執(zhí)行SQL語(yǔ)句即可獲得統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。
由系統(tǒng)自動(dòng)構(gòu)造SQL語(yǔ)句，首先需要對(duì)SQL語(yǔ)句結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解，形成多個(gè)SQL子句，最后合成為完整的SQL語(yǔ)句。SQL語(yǔ)句整體結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，根據(jù)高考成績(jī)的常規(guī)統(tǒng)計(jì)需求，對(duì)所生成的SQL語(yǔ)句簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化后的SQL語(yǔ)句由3部分構(gòu)成，如圖2所示。
（1）形如“select 統(tǒng)計(jì)函數(shù)（表.字段）”，簡(jiǎn)稱(chēng)select子句，用于指定針對(duì)哪個(gè)字段進(jìn)行什么類(lèi)型的聚集計(jì)算。其中統(tǒng)計(jì)函數(shù)直接來(lái)自于統(tǒng)計(jì)單元定義，“表.字段”可由統(tǒng)計(jì)單元查找統(tǒng)計(jì)屬性定義表確定。
（2）形如“from 表1 join 表2 on 表1.字段1=表2.字段2 join 表3 on…”，簡(jiǎn)稱(chēng)from子句，該子句表達(dá)了數(shù)據(jù)從哪些數(shù)據(jù)表中篩選，以及這些數(shù)據(jù)表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這里的“表1”稱(chēng)為主數(shù)據(jù)表，由統(tǒng)計(jì)單元中的統(tǒng)計(jì)對(duì)象決定；“表2、表3”等稱(chēng)為輔數(shù)據(jù)表，由統(tǒng)計(jì)單元中的維度名稱(chēng)決定；表之間的關(guān)聯(lián)條件，即“on 表1.字段1=表2.字段2”部分，可根據(jù)統(tǒng)計(jì)對(duì)象關(guān)系表中的連接關(guān)系字段確定。
（3）形如“where 維度表達(dá)式1 and 維度表達(dá)式2 and 維度表達(dá)式3……”，簡(jiǎn)稱(chēng)where子句，可由統(tǒng)計(jì)單元中的各維度表達(dá)式確定。
3個(gè)子句生成后，合成為一個(gè)完整的SQL語(yǔ)句，具體操作流程如圖3所示。
3 SQL生成器程序?qū)崿F(xiàn)
根據(jù)以上設(shè)計(jì)方案，采用開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)MYSQL建立相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)表。為提高處理效率，采用MYSQL存儲(chǔ)過(guò)程實(shí)現(xiàn)處理流程。由于MYSQL存儲(chǔ)過(guò)程尚不支持面向?qū)ο缶幊蹋栽诔绦驅(qū)崿F(xiàn)上主要采用結(jié)構(gòu)化方法，并遵照低耦合、高凝聚的模塊化設(shè)計(jì)原則。主要存儲(chǔ)過(guò)程如表5所示。
4 結(jié)語(yǔ)
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了適用于高考成績(jī)定制分析的SQL生成器，通過(guò)統(tǒng)計(jì)單元定義統(tǒng)計(jì)需求，每個(gè)統(tǒng)計(jì)單元包括統(tǒng)計(jì)對(duì)象、統(tǒng)計(jì)屬性、維度、統(tǒng)計(jì)函數(shù)4個(gè)元素，系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計(jì)單元中的4元素以及相應(yīng)定義生成SQL語(yǔ)句，將手工操作的個(gè)性化分析需求由計(jì)算機(jī)快速自動(dòng)完成，提高了統(tǒng)計(jì)分析的效率及靈活性，降低了對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)操作能力的要求。
需要說(shuō)明的是，雖然所設(shè)計(jì)的SQL生成器可滿(mǎn)足大部分個(gè)性化高考成績(jī)統(tǒng)計(jì)分析需求，但個(gè)別需求尚不能滿(mǎn)足，這是因?yàn)樗傻腟QL語(yǔ)句結(jié)構(gòu)是對(duì)完整的SQL語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化，相對(duì)簡(jiǎn)單。例如不能生成包含子查詢(xún)的SQL語(yǔ)句，也不能生成多個(gè)SQL語(yǔ)句組成的程序段。因此，該設(shè)計(jì)方案還處在初級(jí)階段，尚需在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)和完善。另外，限于篇幅，本文主要討論了SQL生成器的總體處理流程，對(duì)于from子句、where子句的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)未進(jìn)行詳細(xì)討論，后續(xù)筆者將進(jìn)行專(zhuān)題研究。
參考文獻(xiàn)：
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【關(guān)鍵詞】 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) 數(shù)據(jù)獲取 統(tǒng)計(jì)分析
互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)龐大的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)有效的檢索并組織呈現(xiàn)出來(lái)有著巨大的應(yīng)用前景。檢索網(wǎng)頁(yè)所返回的結(jié)果并不是用戶(hù)心中理想的數(shù)據(jù)，為了解決這個(gè)問(wèn)題，一個(gè)靈活的爬蟲(chóng)有著無(wú)可替代的重要意義[1]。
一、系統(tǒng)分析
煉鐵廠生產(chǎn)鐵水經(jīng)過(guò)計(jì)量處過(guò)重后運(yùn)往其他單位，記錄員將過(guò)重情況記錄到磅單返回到煉鐵廠，相關(guān)人員錄入到管理程序中。存在的問(wèn)題：及時(shí)性差，勞動(dòng)量大，中間環(huán)節(jié)多增加數(shù)據(jù)不一致性的風(fēng)險(xiǎn)；通過(guò)開(kāi)發(fā)煉鐵廠鐵量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)可以解決此問(wèn)題。
煉鐵廠經(jīng)過(guò)多年的信息化建設(shè)，已建成覆蓋全廠的局域網(wǎng)絡(luò)，各車(chē)間部門(mén)辦公電腦普及。煉鐵廠在用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server 2005，并且搭建了數(shù)據(jù)庫(kù)群集服務(wù)器，每天晚上進(jìn)行差異備份，每周進(jìn)行一次完全備份，數(shù)據(jù)安全性得到保障。此系統(tǒng)在開(kāi)發(fā)過(guò)程中幾乎無(wú)費(fèi)用產(chǎn)生，具備開(kāi)發(fā)條件，方案切實(shí)可行！
二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
前臺(tái)通過(guò)Visual Studio 2008開(kāi)發(fā)環(huán)境（編程語(yǔ)言C#），后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server 2005，開(kāi)發(fā)煉鐵廠鐵量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)架構(gòu)C/S模式。通過(guò)Visual Studio 2008中WebBrowser控件使用戶(hù)在窗體中導(dǎo)航網(wǎng)頁(yè)并獲取html源碼；遍歷table元素行、列得到表格數(shù)據(jù)；插入到數(shù)據(jù)庫(kù)中[2～4]。
經(jīng)過(guò)研究計(jì)量處物資計(jì)量網(wǎng)鐵水?dāng)?shù)據(jù)查詢(xún)網(wǎng)頁(yè)，設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)如圖1。
三、系統(tǒng)功能
煉鐵廠鐵量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)主要完成功能：從系統(tǒng)界面中導(dǎo)航鐵水鐵量查詢(xún)網(wǎng)頁(yè)、將鐵量相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到煉鐵廠SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中；可以從管理程序中查詢(xún)?cè)紨?shù)據(jù)，面向局域網(wǎng)用戶(hù)；經(jīng)過(guò)后臺(tái)處理與鐵水成份關(guān)聯(lián)為原始數(shù)據(jù)、經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析然后生成報(bào)表，面向生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)人員；經(jīng)過(guò)后臺(tái)處理，運(yùn)用到動(dòng)力費(fèi)統(tǒng)計(jì)、生產(chǎn)查詢(xún)等多個(gè)管理程序中。操作界面如圖2。
四、結(jié)束語(yǔ)
基于的煉鐵廠鐵量網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，通過(guò)計(jì)量處物資計(jì)量網(wǎng)鐵水?dāng)?shù)據(jù)查詢(xún)頁(yè)面，抓取煉鐵廠鐵水鐵量數(shù)據(jù)到煉鐵SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)中。提高了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的靈活性；降低了相關(guān)人員的工作量、提高了工作效率；確保了數(shù)據(jù)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、安全性；進(jìn)而達(dá)到了節(jié)約成本的目的。
參 考 文 獻(xiàn)
[1]黃延煒，劉嘉勇.新浪微博數(shù)據(jù)獲取技術(shù)研究[J].信息安全與通信保密，2013，06：71-73+76.
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【關(guān)鍵詞】 左氧氟沙星；氧氟沙星；氯霉素；外眼感染；細(xì)菌性結(jié)膜炎；細(xì)菌性角膜炎
為了評(píng)價(jià)在治療外眼細(xì)菌性感染中較常用的藥物左氧氟沙星滴眼液、氧氟沙星滴眼液、氯霉素滴眼液的確切療效,以及為今后的用藥方面提供一些依據(jù),現(xiàn)將研究過(guò)程與結(jié)果報(bào)告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 臨床診為外眼細(xì)菌性感染者，年齡在18~66歲。經(jīng)細(xì)菌培養(yǎng)為陽(yáng)性者，無(wú)外眼畸形者。具體細(xì)菌性結(jié)膜炎、角膜炎診斷標(biāo)準(zhǔn)如下：①臉球結(jié)膜明顯充血；②有膿性或粘液膿性分泌物； ③細(xì)菌培養(yǎng)陽(yáng)性；④角膜炎者有角膜浸潤(rùn)或潰瘍，1%熒光素鈉染色陽(yáng)性。
1.2 藥物 左氧氟沙星滴眼液(海倫)(山東博士倫瑞制藥有限公司)，批號(hào)：20050508; 氧氟沙星滴眼液(參天制藥株式社)，批號(hào)： TRS0026，氯霉素滴眼液(廣州東康藥業(yè)有限公司)批號(hào)：20050811。
1.3 病例情況
在145例臨床為細(xì)菌性外眼感染和連續(xù)病例中,初診時(shí)就隨機(jī)分為：左氧氟沙星組氧氟沙星組氯霉素組。細(xì)菌培養(yǎng)陽(yáng)性有127例,有完全隨防資料記錄有113例，其中左氧氟沙星組41例(男24例， 女17例)，氧氟沙星組40例(男的21例，女的19例)，氯霉素組32例(男15例，女17例)，見(jiàn)表1。
1.4 方法
左氧氟沙星組用0.3%鹽酸左氧氟沙星滴眼液；氧氟沙星組用0、3%氧氟沙星滴眼液；氯霉素組用0.25%氯霉素滴眼液。治療結(jié)膜炎；滴眼6次/d，1~2滴/次，療程7～14 d。治療角膜炎:滴眼1次/2 h，1~2滴/次,療程7~21 d,每日或隔日用裂隙燈顯微鏡檢查1次，觀察病情變化。開(kāi)始治療前作下穹窿結(jié)膜囊分泌物作細(xì)菌培養(yǎng)，角膜炎或角膜炎或角膜潰者病變區(qū)分泌物作細(xì)菌培養(yǎng)，治療后每隔1 d作一次細(xì)菌培養(yǎng)，直至轉(zhuǎn)陰為止。
113例外眼感染病例
細(xì)菌性結(jié)膜炎細(xì)菌性角膜炎合計(jì)
左氧氟沙星組34741
氧氟沙星組32840
氯霉素組28432
合計(jì)9419113
1.5 病情輕重判斷標(biāo)準(zhǔn)
細(xì)菌性結(jié)膜炎以大量分泌物(經(jīng)常拭眼，睡起時(shí)眼臉粘連)和重度充血(肉眼看不清血管)者為重度；以少量分泌物(可見(jiàn)分泌物)和輕度充血(可見(jiàn)血管迂曲擴(kuò)張)者為輕度；細(xì)菌性角膜炎以浸潤(rùn)為輕度，潰瘍?yōu)橹囟取?/p>
2 臨床觀察
2.1 療效判斷標(biāo)準(zhǔn) 痊愈：臉球結(jié)膜充血消失，無(wú)可見(jiàn)分泌物，細(xì)菌培養(yǎng)陰性，角膜炎者熒光素鈉染色陰性。顯效：僅充血存在，其余同上。好轉(zhuǎn)：上述觀察指標(biāo)中。僅1～2項(xiàng)好轉(zhuǎn)。無(wú)效：上述觀察指標(biāo)均無(wú)變化或惡化。
2.2 細(xì)菌學(xué)檢查結(jié)果
2.2.1 菌種分布,見(jiàn)表2。
113例菌種分布情況
組別表葡球菌金葡球菌腐生葡球菌大腸埃希氏菌陰溝腸細(xì)菌產(chǎn)堿假單胞菌產(chǎn)氣腸胞菌合計(jì)
左氧氟沙星組20123221141
氧氟沙星組2283312140
氯霉素組2253010132
合計(jì)642595433113
2.2.2 藥敏試驗(yàn)結(jié)果 對(duì)上述113株陽(yáng)性細(xì)菌，用衛(wèi)生部規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)紙片鑒定方法進(jìn)行左氧氟沙星組和氧氟沙星的藥敏實(shí)驗(yàn)，對(duì)左氧氟沙星敏感的有110株(敏感率為：97.34%)耐藥有3株(2.65%)，分別為：表葡球菌2株，金葡球菌1株；對(duì)
氧氟沙星敏感的有105株(敏感率為：92.92%)，耐藥8株(7.07%)分別為：表葡球菌4株，金葡球菌2株，陰溝腸細(xì)菌1株，產(chǎn)堿假單胞菌1株；對(duì)氯霉素敏感的有93株(敏感率為83.12%)，耐藥20株(23%)分別為：表葡球菌14株，金葡球菌3，腐生葡球菌1株，陰溝腸細(xì)菌1株，產(chǎn)氣腸胞菌1。
2.2.3 對(duì)上述的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果P0.05,無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義; 左氧氟沙星組與氯霉素組：P
3 臨床療效
左氧氟沙星組41例中:痊愈37例,顯效3例,好轉(zhuǎn)1例;氧氟沙星組40例中:痊愈32例,顯效5例，好轉(zhuǎn)3例: 氯霉素組32例中:痊愈15例,顯效10例,好轉(zhuǎn)7例。見(jiàn)表3
三種眼藥的臨床療效
痊愈顯效好轉(zhuǎn)無(wú)效合計(jì)
左氧氟沙星組3731041
氧氟沙星組3253040
氯霉素組15107032
合計(jì)8418110113
4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
對(duì)上述表3的數(shù)據(jù)應(yīng)用SAS軟件包，在微機(jī)上進(jìn)行 秩和檢驗(yàn)［1］，數(shù)據(jù)分析結(jié)果 χ2=18.8357 df=2，P=
5 討論
5.1 藥敏試驗(yàn)結(jié)果的 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果來(lái)看: 在總體統(tǒng)計(jì)分析上有非常顯著差異；在具體每?jī)山M的統(tǒng)計(jì)分析上；左氧氟沙星組與氧氟沙星組：P>0.05,無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，相差不大; 左氧氟沙星組與氯霉素組：P
5.2 三種眼藥的臨床療效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果為χ2=18.8357,df=2,P
5.3 左氧氟沙星是氧氟沙星的L型光學(xué)異構(gòu)體，1985年由日本第一制藥株式社開(kāi)發(fā)研制，1993年首先在日本上市是新一代廣譜高效的，喹諾同類(lèi)抗菌藥，其活性是氧氟沙星的2倍,水中溶解度是氧氟沙星的8倍［3］，其作用機(jī)制是抑制DNA旋轉(zhuǎn)酶，阻斷DNA的合成,對(duì)葡萄球菌，鏈球菌等革蘭氏陽(yáng)性菌與革蘭氏陰性菌及厭氧菌均有良好的抗菌活性，對(duì)銅綠假單胞菌和沙眼衣原體也有一定的抗菌作用［4］,從以上結(jié)果以證明左氧氟沙星抗菌活性較高［5］。
5.4 左氧氟沙星滴眼液、氧氟沙星滴眼液與氯霉素滴眼液均無(wú)明顯的副作用。
5.5 結(jié)果表明，左氧氟沙星滴眼液是高效安全的治療外眼細(xì)菌性感染(細(xì)菌性角膜炎與細(xì)菌性結(jié)膜炎)的藥物，具有廣泛的臨床應(yīng)用前景；氧氟沙星滴眼液雖然較弱，但療效也很好，也是一個(gè)好的選擇； 在這三者中,氯霉素滴眼液最弱,但也有一定療效。因此，應(yīng)根據(jù)各種不同的病情需要而選擇使用。
參 考 文 獻(xiàn)
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