導(dǎo)言：作為寫(xiě)作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇數(shù)據(jù)分析論文，它們將為您的寫(xiě)作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

2建立標(biāo)簽關(guān)系的反向工程

當(dāng)我們框定了熵減的方法體系后，在數(shù)據(jù)間建立血緣關(guān)系則顯得尤為重要，由于數(shù)據(jù)生長(zhǎng)動(dòng)力呈現(xiàn)由內(nèi)而外的泛化驅(qū)動(dòng)，但是本身這種泛化在信息化過(guò)程中很多是無(wú)組織的行為，缺少邏輯上預(yù)先定義，所以數(shù)據(jù)生成后，大量的數(shù)據(jù)關(guān)系被衰減掉，從正向渠道難以對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)系建立血緣，工程極其浩瀚復(fù)雜。由于血緣關(guān)系無(wú)法完全在數(shù)據(jù)生長(zhǎng)中自然形成，正向人工干預(yù)又存在操作難度，所以反其道而行之則是唯一通道。數(shù)據(jù)加工的反向性，優(yōu)勢(shì)首先體現(xiàn)在由微觀到宏觀的加工難度大幅下降，因?yàn)槠涔ぷ魈幱诔橄蟮淖畹讓?，使采用眾包模式加工成為可能。其次，這種加工模式，可以在有效建立一種數(shù)據(jù)關(guān)系的閉環(huán)管理的同時(shí)，不會(huì)抑制數(shù)據(jù)生長(zhǎng)的空間和速率，不會(huì)因加工效率低而凝固數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的進(jìn)程。在反向加工的過(guò)程中，需要通過(guò)標(biāo)簽聯(lián)結(jié)數(shù)據(jù)關(guān)系，這時(shí)候我們要關(guān)注標(biāo)簽的質(zhì)量和復(fù)用度，由于標(biāo)簽定義存在難度，所以要松綁標(biāo)簽定義來(lái)促成數(shù)據(jù)加工的快速實(shí)施，解決的重點(diǎn)則遷移到標(biāo)簽在后期管理中的智能化上。首先，可以通過(guò)標(biāo)簽在關(guān)系聯(lián)結(jié)中的重復(fù)出現(xiàn)進(jìn)行跟蹤，識(shí)別是標(biāo)簽二義性還是加工者的活動(dòng)差異。活動(dòng)差異標(biāo)簽最基本的處理方法是進(jìn)行聚合，形成知識(shí)歸納；二義標(biāo)簽則需要改進(jìn)表達(dá)。其次，依賴血緣關(guān)系建立可視化圖譜，從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)工程里可以有效識(shí)別關(guān)系路徑的黏合點(diǎn)，即發(fā)現(xiàn)重復(fù)路徑中出現(xiàn)的一個(gè)以上的標(biāo)簽，消除由知識(shí)結(jié)構(gòu)差異造成的人為誤會(huì)，對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行合并。這樣，通過(guò)標(biāo)簽的智能化后期管理就可以將加工難度上移，建立分層加工的工廠模式。這種加工存在基本準(zhǔn)則，并要建立基本的衡量尺度來(lái)保證標(biāo)簽有效性，加工工藝可以從標(biāo)簽質(zhì)量、使用度、命中率等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量。其中，質(zhì)量有賴于標(biāo)簽本身定義成分的內(nèi)涵，要確認(rèn)其被受眾廣泛理解；使用度是在加工活動(dòng)中的使用次數(shù)，是否被數(shù)據(jù)關(guān)系廣泛應(yīng)用，使用度較低的標(biāo)簽要確認(rèn)其存在價(jià)值，通過(guò)標(biāo)簽間同時(shí)出現(xiàn)概率決定其含義表達(dá)是否具備唯一性；命中率則建立在使用者的自然需要基礎(chǔ)上，如果某一標(biāo)簽絕少被使用者利用或調(diào)度，與整體觀測(cè)結(jié)果是否存在數(shù)值上的明顯差異。整體上看，通過(guò)這些基本準(zhǔn)則建立標(biāo)簽管理的異常檢測(cè)分析，來(lái)保證加工質(zhì)量的方式具備技術(shù)的可行性，但同時(shí)更需要對(duì)后期的數(shù)據(jù)運(yùn)行建立領(lǐng)域指標(biāo)模型來(lái)校驗(yàn)。

篇2

數(shù)據(jù)的采集是指利用傳感器、社交網(wǎng)絡(luò)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，這是一切數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)的采集需要解決分布式高速高可靠數(shù)據(jù)的采集、高速數(shù)據(jù)全映像等數(shù)據(jù)收集技術(shù)。還要設(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。而數(shù)據(jù)采集一般分為大數(shù)據(jù)智能感知層：主要包括數(shù)據(jù)傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、傳感適配體系、智能識(shí)別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的智能化識(shí)別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號(hào)轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集的過(guò)程本身就有會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但如果想達(dá)到有效分析海量數(shù)據(jù)的目的，就必將這些來(lái)自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，而且在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的辨析、抽取、清洗等操作。

①抽?。阂?yàn)槲覀兺ㄟ^(guò)各種途徑獲取的數(shù)據(jù)可能存在多種結(jié)構(gòu)和類型，而數(shù)據(jù)抽取過(guò)程可以有效地將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一的結(jié)構(gòu)或者便于處理的類型。以達(dá)到快速分析處理的目的。

②清洗：對(duì)于海量數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)所處的價(jià)值層次不一樣，就必然存在由于價(jià)值低而導(dǎo)致開(kāi)發(fā)成本偏大的數(shù)據(jù)，還有與數(shù)據(jù)分析毫無(wú)關(guān)系的數(shù)據(jù)，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯(cuò)誤的干擾項(xiàng)，所以對(duì)數(shù)據(jù)通過(guò)過(guò)濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)是十分重要的步驟。

1.3數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理

當(dāng)我們采集數(shù)據(jù)完成后，就需要將其存儲(chǔ)起來(lái)統(tǒng)一管理，主要途徑就是建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)用。在此基礎(chǔ)上，需要解決大數(shù)據(jù)的可存儲(chǔ)、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。還需開(kāi)發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲(chǔ)、計(jì)算融入存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)；以及分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)、數(shù)據(jù)組織技術(shù)、研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)、索引、移動(dòng)、備份、復(fù)制、可視化技術(shù)。

1.4數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

一般情況下，統(tǒng)計(jì)與分析主要就是利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

1.5數(shù)據(jù)分析與挖掘

所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的過(guò)程。與前面統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般不會(huì)有預(yù)先設(shè)計(jì)好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型的算法有用于聚類的K-means、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

2數(shù)據(jù)分析的8個(gè)層次

2.1標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告（StandardReports）

標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告作為數(shù)據(jù)分析的第一個(gè)層次，要求相對(duì)較低，主要是借助相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)，得出包含主要參數(shù)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告。類似于一個(gè)銷售企業(yè)每月或者每季度的財(cái)務(wù)報(bào)表。

2.2即席查詢（AdHocReports）

用戶可以通過(guò)自己的需求，靈活地選擇查詢條件，系統(tǒng)就能夠根據(jù)用戶的需求選擇生成相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表。即席查詢與普通應(yīng)用查詢最大的不同是普通的應(yīng)用查詢是定制開(kāi)發(fā)的，而即席查詢所有的查詢條件都是用戶自己定義的。在面向高層的數(shù)據(jù)分析軟件中，用戶隨意添加想要查詢的指標(biāo)按鈕再加上相應(yīng)的限制條件，就可以立即生成可視化的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，不僅一目了然，而且沒(méi)有任何操作難度。

2.3多維分析（QueryDrilldown）

多維分析是指對(duì)具有多個(gè)維度和指標(biāo)所組成的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行的可視化分析手段的統(tǒng)稱，常用的分析方式包括：下鉆、上卷、切片（切塊）、旋轉(zhuǎn)等各種分析操作。以便剖析數(shù)據(jù)，使分析者、決策者能從多個(gè)角度多個(gè)側(cè)面觀察數(shù)據(jù)，從而深入了解包含在數(shù)據(jù)中的信息和內(nèi)涵。上卷是在數(shù)據(jù)立方體中執(zhí)行聚集操作，通過(guò)在維級(jí)別中上升或通過(guò)消除某個(gè)或某些維來(lái)觀察更概括的數(shù)據(jù)。上卷的另外一種情況是通過(guò)消除一個(gè)或者多個(gè)維來(lái)觀察更加概括的數(shù)據(jù)。下鉆是在維級(jí)別中下降或者通過(guò)引入某個(gè)或者某些維來(lái)更細(xì)致地觀察數(shù)據(jù)。切片是在給定的數(shù)據(jù)立方體一個(gè)維上進(jìn)行的選擇操作，切片的結(jié)果是得到了一個(gè)二維的平面數(shù)據(jù)（切塊是在給定的數(shù)據(jù)立方體的兩個(gè)或者多個(gè)維上進(jìn)行選擇操作，而切塊的結(jié)果是得到了一個(gè)子立方塊）。轉(zhuǎn)軸相對(duì)比較簡(jiǎn)單，就是改變維的方向。

2.4儀表盤與模擬分析(Alerts)

儀表盤用于監(jiān)控一些關(guān)鍵指標(biāo)。模擬分析是由操作者動(dòng)態(tài)地加以調(diào)節(jié)的控件（如滑動(dòng)塊、可調(diào)旋鈕、選擇框等），來(lái)控制管理決策模型行為某些參數(shù)。當(dāng)操作者通過(guò)控制面板對(duì)模型中的參數(shù)值或變量值進(jìn)行調(diào)節(jié)時(shí)，圖形中的曲線、柱形組或分析指標(biāo)等要素就會(huì)發(fā)生相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)，而這種運(yùn)動(dòng)正好反映了該參數(shù)的變化對(duì)模型行為的影響，如果這種變動(dòng)引起了模型中最優(yōu)解或其他關(guān)鍵數(shù)字的變化，能夠隨時(shí)將關(guān)于這種變化的結(jié)論正確地顯示出來(lái)。

2.5統(tǒng)計(jì)分析（StatisticallyAnalysis）

我們知道概率論是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)是在其基礎(chǔ)上研究隨機(jī)變量，并應(yīng)用概率論的知識(shí)做出合理的估計(jì)、推斷與預(yù)測(cè)。概率論中討論的各種分布在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中作為統(tǒng)計(jì)模型來(lái)分析處理帶有隨機(jī)誤差的數(shù)據(jù)。典型的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法有參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)和回歸分析。而統(tǒng)計(jì)分析主要是對(duì)用戶所關(guān)注的問(wèn)題進(jìn)行推斷、預(yù)測(cè)和控制的分析方法。具體可以分為以下三方面：

①描述統(tǒng)計(jì)：主要是集中趨勢(shì)、離散程度、分布形狀等，統(tǒng)計(jì)圖（方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等）；

②數(shù)據(jù)的分類匯總；

③基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析：方差分析、時(shí)間序列分析、相關(guān)和回歸分析、（主成分）因子分析等統(tǒng)計(jì)分析方法。

2.6預(yù)測(cè)（Forecasting）

在統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)已經(jīng)有了很多數(shù)學(xué)模型以及解決具體問(wèn)題的相關(guān)算法。其核心思想便是從歷史數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)的發(fā)展模式，然后以這些模式為支點(diǎn)，就可以對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2.7預(yù)測(cè)模型（PredictiveModeling）

隨著數(shù)據(jù)分析學(xué)家對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷探索，出現(xiàn)了很多預(yù)測(cè)模型以及與之相對(duì)應(yīng)的算法，但是很難確定某個(gè)模型是最精確的，因?yàn)椴煌念I(lǐng)域，不同的條件，對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)模型是不一樣的，所以沒(méi)有統(tǒng)一化的最優(yōu)模型，只存在有選擇性的最優(yōu)模型。下面介紹幾種典型的預(yù)測(cè)模型。

①回歸模型:回歸模型可以分為一元線性回歸模型和多元線性回歸模型。一元線性回歸模型可表示為yt=b0+b1xt+ut，該式表示變量yt和xt之間的真實(shí)關(guān)系。其中yt稱作被解釋變量（或相依變量、因變量），xt稱作解釋變量（或獨(dú)立變量、自變量），ut稱作隨機(jī)誤差項(xiàng)，b0稱作常數(shù)項(xiàng)（截距項(xiàng)），b1稱作回歸系數(shù)。b0+b1xt是非隨機(jī)部分，ut是隨機(jī)部分。而在很多情況下，回歸模型必包含兩個(gè)或更多自變量才能夠適應(yīng)地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象各相關(guān)量之間的聯(lián)系，這就是多元線性回歸模型需要解決的問(wèn)題，其一般形式為：Y=a+b1X1+b2X2+…+bmXm，式中X1、X2、…、Xm是這個(gè)多元回歸問(wèn)題的m個(gè)自變量，b1、b2、…、bm是回歸方程對(duì)應(yīng)于各自變量的系數(shù)，又稱偏回歸系數(shù)。

②貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的數(shù)學(xué)模型，而概率推理是通過(guò)一些產(chǎn)量的信息來(lái)獲取其他概率信息的過(guò)程。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)會(huì)建立一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖和一個(gè)概率表集合，有向無(wú)環(huán)圖中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)便是一個(gè)隨機(jī)變量，而有向邊表示隨機(jī)變量間的條件依賴，條件概率表中的每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)有向無(wú)環(huán)圖中唯一的節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)此節(jié)點(diǎn)對(duì)其所有直接前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的條件概率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是為了解決不定性與不完整性問(wèn)題而提出的，在多個(gè)領(lǐng)域中獲得廣泛應(yīng)用。

③基于時(shí)間序列分析的指數(shù)平滑模型在時(shí)間序列分析中指數(shù)平滑模型是最靈活和準(zhǔn)確的方法，在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域也被證明是最有效的預(yù)測(cè)模型。在不同的時(shí)間序列下，指數(shù)平滑模型可以分為簡(jiǎn)單指數(shù)平滑法、帶有趨勢(shì)調(diào)整的指數(shù)平滑法、帶有阻尼趨勢(shì)的指數(shù)平滑法、簡(jiǎn)單季節(jié)指數(shù)平滑法、帶有趨勢(shì)和季節(jié)調(diào)整的指數(shù)平滑法五種不復(fù)雜度的模型。

2.8最優(yōu)化

（Optimization）因?yàn)閮?yōu)化問(wèn)題往往可以帶來(lái)巨額的收益，通過(guò)一系列可行的優(yōu)化，可以使收益得到顯著提高。所謂最優(yōu)化就是從有限或者無(wú)限種可行的方案中選取最優(yōu)的方案。如果可以通過(guò)簡(jiǎn)單的評(píng)判，就可以確定最優(yōu)方案那是最好的。但是事實(shí)不會(huì)那么簡(jiǎn)單，所以優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)發(fā)展出了一系列的理論來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。其常用的優(yōu)化技術(shù)為：

①線性規(guī)劃：當(dāng)目標(biāo)函數(shù)與約束函數(shù)都是線性函數(shù)時(shí)，就是一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題。而當(dāng)同時(shí)滿足約束函數(shù)和目標(biāo)函數(shù)時(shí)，則可以認(rèn)為是最優(yōu)解。

②整數(shù)規(guī)劃：要求決策變量取整數(shù)值的數(shù)學(xué)規(guī)劃。

③多目標(biāo)規(guī)劃：指衡量一個(gè)決策優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)不止一個(gè)，也就是有多目標(biāo)函數(shù)。

④動(dòng)態(tài)規(guī)劃：將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題劃分為多個(gè)階段，逐段求解，最終求出全局最優(yōu)解。

3用Excel實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析

①對(duì)于企業(yè)而言最重要的是利潤(rùn)，所以管理者必須要從這張表中得到最關(guān)鍵也最容易得到的銷量和銷售額以及與其相關(guān)的一些數(shù)據(jù)，通常是用最基本的數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)直觀地反映該企業(yè)在某個(gè)期間的盈利情況。

②其次，我們必須要做進(jìn)一步的分析。已經(jīng)對(duì)整體的情況有了一定的把握，所以就可以朝著不同的方向去挖掘一些有價(jià)值的信息，為企業(yè)高層做決策提供有力的依據(jù)。對(duì)產(chǎn)品銷售而言，客戶結(jié)構(gòu)能夠有效地反映客戶的地域分布，企業(yè)可以根據(jù)客戶的來(lái)源，在未開(kāi)辟客戶的地域去尋找新的目標(biāo)客戶群。而銷量結(jié)構(gòu)可以直觀地反映企業(yè)最大銷量來(lái)自哪個(gè)地區(qū)，對(duì)銷量較小的地區(qū)可以加大宣傳力度或者增加銷售網(wǎng)點(diǎn)來(lái)保持各地區(qū)銷售均衡。還可以及時(shí)地調(diào)整銷售方式來(lái)擴(kuò)大市場(chǎng)份額，而對(duì)于銷量最小的地區(qū)考慮開(kāi)辟新的市場(chǎng)。

統(tǒng)計(jì)了各地區(qū)的銷售總額和平均銷售額以及兩者的對(duì)比關(guān)系。由此可以得出地區(qū)平均購(gòu)買力大小，以及各地區(qū)總銷售額大小。借助圖表描述，管理者可以對(duì)企業(yè)在某段期間內(nèi)的銷售狀況有一個(gè)大概的把握，只有掌握了這些的信息，才能更細(xì)化地去研究具體的影響因素。劃分等級(jí)，對(duì)于經(jīng)常性大量購(gòu)買的客戶必須要以最優(yōu)惠的價(jià)格和最好的服務(wù)讓其滿意，以形成一個(gè)穩(wěn)定的大客戶群。而對(duì)于那些少量購(gòu)買的客戶，也要制定出相應(yīng)合適的方案來(lái)留住客戶。所以，分析銷售額的分布情況，可以掌握客戶的購(gòu)買力度而且還能及時(shí)做一些留住大客戶的舉措。

4用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多層次分析

R語(yǔ)言是一種自由軟件編程語(yǔ)言與操作環(huán)境，是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖軟件系統(tǒng)，它是一種用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)分析和作圖的解釋型語(yǔ)言。它可以提供一些集成的統(tǒng)計(jì)工具，但更大量的是它提供各種數(shù)學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)計(jì)算的函數(shù)，從而使使用者能靈活機(jī)動(dòng)地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，甚至創(chuàng)造出符合需要的新的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。而在使用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理時(shí)，當(dāng)我們遇到很大的原始數(shù)據(jù)，但用來(lái)建模的數(shù)據(jù)較小，則可以先在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行整理，然后通過(guò)R與數(shù)據(jù)庫(kù)的接口提取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)適合存放和整理比較規(guī)整的數(shù)據(jù)，和R中的數(shù)據(jù)框有良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這也是R中絕大多數(shù)統(tǒng)計(jì)模型的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)庫(kù)中大部分的運(yùn)算都不需要消耗很大的內(nèi)存。

篇3

改革以來(lái)中國(guó)發(fā)生的大規(guī)模人口遷移，是制度變遷和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型共同作用的結(jié)果。中國(guó)傳統(tǒng)的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制是圍繞推行重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略而形成的。在資本稀缺的經(jīng)濟(jì)中，推行資本密集型重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，不可能依靠市場(chǎng)來(lái)引導(dǎo)資源配置，因而必須通過(guò)計(jì)劃分配的機(jī)制把各種資源按照產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)先序進(jìn)行配置。由此，以資本和勞動(dòng)力為代表的資源或生產(chǎn)要素，既無(wú)必要，也不允許根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)自由流動(dòng)，因此，隨著20世紀(jì)50年代這種發(fā)展戰(zhàn)略格局的確定，一系列相關(guān)制度安排把資本和勞動(dòng)力的配置，按照地域、產(chǎn)業(yè)、所有制等分類人為地“畫(huà)地為牢”，計(jì)劃之外的生產(chǎn)要素流動(dòng)成為不合法的現(xiàn)象。其中把城鄉(xiāng)人口和勞動(dòng)力分隔開(kāi)的戶籍制度，以及與其配套的城市勞動(dòng)就業(yè)制度、城市偏向的社會(huì)保障制度、基本消費(fèi)品供應(yīng)的票證制度、排他性的城市福利體制等，阻礙了勞動(dòng)力這種生產(chǎn)要素在部門間、地域上和所有制之間的流動(dòng)。在這種制度下，不存在勞動(dòng)力市場(chǎng)，農(nóng)村居民沒(méi)有政府的許可不可能向城市流動(dòng)，勞動(dòng)和人事部門通過(guò)計(jì)劃來(lái)控制勞動(dòng)力跨部門流動(dòng)。

1978年底開(kāi)始的農(nóng)村家庭承包制改革，使農(nóng)戶成為其邊際勞動(dòng)努力的剩余索取者，從而解決了制度下因平均分配原則而長(zhǎng)期解決不了的激勵(lì)問(wèn)題（meng，2000）。與此同時(shí)，政府開(kāi)始對(duì)價(jià)格進(jìn)行改革，誘導(dǎo)農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力被釋放出來(lái)后，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)更高的報(bào)酬吸引勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移（cook，1999），從而推動(dòng)農(nóng)村生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育，原來(lái)主要集中在農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力開(kāi)始向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、小城鎮(zhèn)甚至大中城市流動(dòng)。

由于各種阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙尚未拆除，以及政府鼓勵(lì)農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移的政策引導(dǎo)，20世紀(jì)80年代前期的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以從農(nóng)業(yè)向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移為主，主要是在鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)中就業(yè)，即所謂的“離土不離鄉(xiāng)”。但隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)遇到來(lái)自國(guó)有企業(yè)、“三資”企業(yè)和私人企業(yè)越來(lái)越強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)，必須提高技術(shù)水平和產(chǎn)品質(zhì)量，因而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)資本增加的速度逐漸加快，吸納勞動(dòng)力的速度相應(yīng)減緩。農(nóng)村勞動(dòng)力面臨著越來(lái)越強(qiáng)烈的跨地區(qū)轉(zhuǎn)移的壓力。與此同時(shí)，外商投資企業(yè)、中外合資企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)和股份公司等其他非國(guó)有部門在東部地區(qū)發(fā)展較快，擴(kuò)大了對(duì)勞動(dòng)力需求，并成為消除制約勞動(dòng)力流動(dòng)體制障礙的一支重要力量。

隨著農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移渠道日益狹窄，1983年政府開(kāi)始允許農(nóng)民從事農(nóng)產(chǎn)品的長(zhǎng)途販運(yùn)和自銷，第一次給予農(nóng)民異地經(jīng)營(yíng)以合法性。1984年進(jìn)一步放松對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的控制，甚至鼓勵(lì)勞動(dòng)力到臨近小城鎮(zhèn)打工。1988年中央政府則開(kāi)了先例，允許農(nóng)民自帶口糧進(jìn)入城市務(wù)工經(jīng)商。到20世紀(jì)90年代，中央政府和地方政府分別采取一系列措施，適當(dāng)放寬對(duì)遷移的政策限制，也就意味著對(duì)戶籍制度進(jìn)行了一定程度的改革。例如，許多各種規(guī)模的城市很早就實(shí)行了所謂的“藍(lán)印戶口”制度，把絕對(duì)的戶籍控制變?yōu)檫x擇性地接受。此外，1998年公安部對(duì)若干種人群開(kāi)了進(jìn)入城市的綠燈，如子女可以隨父母任何一方進(jìn)行戶籍登記，長(zhǎng)期兩地分居的夫妻可以調(diào)動(dòng)到一起并得以戶籍轉(zhuǎn)換，老人可以隨子女而獲得城市戶口，等等。雖然執(zhí)行時(shí)在一些大城市遇到阻力，但至少在中央政府的層次上為戶籍制度的進(jìn)一步改革提供了合法性依據(jù)。城市福利制度的改革也為農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)創(chuàng)造了制度環(huán)境。80年代后期開(kāi)始逐步進(jìn)行的城市經(jīng)濟(jì)改革，如非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，糧食定量供給制度的改革，以及住房分配制度、醫(yī)療制度及就業(yè)制度的改革，降低了農(nóng)民向城市流動(dòng)并居住下來(lái)和尋找工作的成本。

與其他方面的政策改革相比，戶籍制度改革在很長(zhǎng)時(shí)間里沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的突破，成為勞動(dòng)力流動(dòng)的最大障礙。所有在就業(yè)政策、保障體制和社會(huì)服務(wù)供給方面對(duì)外地人的歧視性對(duì)待，都根源于戶籍制度。隨著時(shí)間推移，兩方面的因素變化推動(dòng)政府對(duì)遷移政策進(jìn)行改革。一是城市戶籍制度不再擁有外部或隱含的福利，也就是地方政府不再根據(jù)個(gè)人的戶籍來(lái)提供就業(yè)、社會(huì)福利等各方面保障。這樣，城市人口規(guī)模擴(kuò)張不會(huì)給地方政府增添額外財(cái)政負(fù)擔(dān)。二是地方政府意識(shí)到，勞動(dòng)力流動(dòng)不僅帶來(lái)資源重新配置，而且也是城市融資的一個(gè)重要來(lái)源。這樣，市場(chǎng)化發(fā)育水平相異的城市根據(jù)各自目標(biāo)來(lái)推進(jìn)城市戶籍制度改革。

可見(jiàn)，通過(guò)戶籍制度及一系列其他阻礙人口遷移的制度因素的改革而推動(dòng)的勞動(dòng)力流動(dòng)，不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容，也是整個(gè)經(jīng)濟(jì)體制向市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)變的重要進(jìn)程，并且以其他領(lǐng)域改革的進(jìn)展為前提。這個(gè)轉(zhuǎn)變或改革的結(jié)果便是勞動(dòng)力市場(chǎng)的形成與發(fā)育，勞動(dòng)力資源越來(lái)越多地由市場(chǎng)來(lái)配置。而在整個(gè)經(jīng)濟(jì)不斷市場(chǎng)化的過(guò)程中，人口遷移也表現(xiàn)出轉(zhuǎn)軌時(shí)期的特點(diǎn)。這是中國(guó)轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移的特殊性所在。本文旨在利用2000年人口普查資料來(lái)分析人口流動(dòng)與市場(chǎng)化之間的關(guān)系。

一、轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移理論

人口和勞動(dòng)力在地區(qū)間的流動(dòng)，是勞動(dòng)力市場(chǎng)在空間上從不均衡向均衡轉(zhuǎn)變的過(guò)程。發(fā)展中國(guó)家在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，伴隨著工業(yè)化和城市化發(fā)展，大量農(nóng)村人口和勞動(dòng)力從農(nóng)村流向城市，從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)部門流向生產(chǎn)率較高的工業(yè)部門。劉易斯（lewis，1954）認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家存在著典型的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，農(nóng)村存在著大量剩余勞動(dòng)力和隱蔽性失業(yè)，農(nóng)業(yè)中勞動(dòng)力的邊際生產(chǎn)力幾乎等于零或?yàn)樨?fù)值，農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)部門流出不會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出帶來(lái)負(fù)面影響，反而使留在農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出不斷提高；隨著城市中勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加，城市工資水平開(kāi)始下降，直至城市部門的工資水平與農(nóng)業(yè)部門的工資水平相等，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)才會(huì)停止。在劉易斯的模型中，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間可以自由流動(dòng)，不存在顯著的制度。城市現(xiàn)代部門的較高工資水平和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門的低工資水平，是勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力量。在托達(dá)羅（todaro，1969；harris和todaro，1970）兩部門模型分析中，農(nóng)村人口和勞動(dòng)力的遷移取決于城市的工資水平和就業(yè)概率，當(dāng)城市的預(yù)期收入水平和農(nóng)村的工資水平相等時(shí)，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間分配和遷移都達(dá)到均衡。

由于城市經(jīng)濟(jì)存在著現(xiàn)代正規(guī)部門和非正規(guī)部門之分，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移首先進(jìn)入非正規(guī)部門，然后才有可能進(jìn)入正規(guī)部門就業(yè)。城市正規(guī)部門就業(yè)創(chuàng)造率越大，越有利于將更多的非正規(guī)部門勞動(dòng)力轉(zhuǎn)入正規(guī)部門；城鄉(xiāng)收入差距越大，從農(nóng)村流向城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力數(shù)量越多，城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力規(guī)模也越大。由于城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率取決于工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率及該部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，城市工業(yè)的快速增長(zhǎng)將有利于提高正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率，從而減少城市非正規(guī)部門的勞動(dòng)力規(guī)模。但是，這個(gè)效應(yīng)有可能被城市工資增長(zhǎng)所誘發(fā)的大量新增農(nóng)村勞動(dòng)力流入所抵消。因此，城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造結(jié)果帶來(lái)了城市失業(yè)率的上升。

費(fèi)爾茨（fields，1974）認(rèn)為，托達(dá)羅模型中沒(méi)有考慮農(nóng)村勞動(dòng)力在城市正規(guī)部門尋找工作的概率問(wèn)題。由于非正規(guī)部門勞動(dòng)力獲得正規(guī)部門就業(yè)機(jī)會(huì)的相對(duì)概率較低，流入城市的農(nóng)村勞動(dòng)力大多數(shù)只能滯留于非正規(guī)部門。他們之所以能夠接受較低的工資水平，主要是在于他們預(yù)期能夠從得到的城市正規(guī)部門工作機(jī)會(huì)中獲得補(bǔ)償。在托達(dá)羅模型基礎(chǔ)上，費(fèi)爾茨引入了搜尋工作機(jī)會(huì)的觀點(diǎn)，一方面強(qiáng)調(diào)了城市制度工資和相對(duì)就業(yè)概率對(duì)遷移過(guò)程的影響，另一方面也指出，非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力保證了勞動(dòng)力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)均衡時(shí)的失業(yè)率低于托達(dá)羅模型得出的估計(jì)。非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力存在，在一定程度上緩解了城市的失業(yè)問(wèn)題。

隨著勞動(dòng)力流動(dòng)，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始相互作用。但是，根據(jù)托達(dá)羅理論，城市失業(yè)率上升將起到減緩人口繼續(xù)向城市遷移。如果依據(jù)費(fèi)爾茨的觀點(diǎn)，城市勞動(dòng)力市場(chǎng)似乎對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的影響不大。相比之下，在成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，城市的失業(yè)率是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。托普爾（topel，1986）利用美國(guó)人口普查資料研究發(fā)現(xiàn)，1970～1980年，美國(guó)東部、中部和北部各州的平均失業(yè)率相對(duì)于全國(guó)水平上升了23%，同時(shí)西部和西南部各州的失業(yè)率卻顯著下降。同期，人口遷移的空間流向恰好與此相反，人口凈流入地區(qū)為西部和西南部地區(qū)，東部、中部和北部均為人口凈流出地區(qū)。

中國(guó)的人口遷移不僅具有發(fā)展中國(guó)家的一般特征，而且還有經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的獨(dú)特之處。如前所述，中國(guó)特有的戶籍制度及其改革過(guò)程，為人口和勞動(dòng)力自由流動(dòng)和擇業(yè)提供了制度基礎(chǔ)，這也是研究其他國(guó)家人口遷移的理論沒(méi)有遇到過(guò)的問(wèn)題。隨著時(shí)間的推移，包括戶籍制度在內(nèi)的各項(xiàng)市場(chǎng)化改革措施必然對(duì)人口與勞動(dòng)力遷移產(chǎn)生顯著影響。同時(shí)，城市就業(yè)環(huán)境變化也為我們觀察城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的相互作用提供了條件。

首先，不僅是城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距驅(qū)動(dòng)人口的遷移，市場(chǎng)化水平在城鄉(xiāng)和地區(qū)間的差異也直接影響農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策，從而形成特定的遷移流向。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期，資本相對(duì)稀缺而勞動(dòng)力相對(duì)豐富。因此，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。在20世紀(jì)80年代以前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式下，由于政府采取人為扭曲資金價(jià)格的方式，在資金密集型產(chǎn)業(yè)上投資過(guò)多，抑制了具有比較優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲，資源配置效率的損失。經(jīng)濟(jì)改革以來(lái)，通過(guò)一系列制度變革，資源配置逐漸轉(zhuǎn)向勞動(dòng)力較為密集的產(chǎn)業(yè)，較好地發(fā)揮了中國(guó)勞動(dòng)力資源豐富的比較優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品和生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育帶來(lái)了資源重新配置效率的改善，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重要的貢獻(xiàn)（cai等，2002）。由于生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育上在地區(qū)之間不平衡，這種資源重新配置的效果主要體現(xiàn)在沿海地區(qū)。2000年，92.1%進(jìn)出口貿(mào)易集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為4.3%和3.6%.同年，86.5%的外商直接投資集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為8.9%和4.6%.因此，勞動(dòng)力遷移在東部地區(qū)更為活躍，遷移的流向也以從中西部地區(qū)向東部地區(qū)為特征。

其次，正如在其他國(guó)家觀察到的那樣，較大的遷移距離增加了交通成本、弱化了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和目的地的就業(yè)信息，減少了遷移者的收益預(yù)期，因此，遷移距離上升降低了遷移發(fā)生概率。工作的不穩(wěn)定性和信息獲得的不確定性，不僅造成了遷移流向是一個(gè)從縣內(nèi)流向縣外，從省內(nèi)向省外的漸進(jìn)過(guò)程，而且使得親友等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成為遷移者獲得非正規(guī)部門就業(yè)信息的主要方式。格林伍得（greenwood，1969）認(rèn)為，遷移存量對(duì)人口在地區(qū)之間遷移扮演著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的作用。先前的遷移可以為后來(lái)者提供信息和其他方面的幫助，減少遷移風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)后期的遷移產(chǎn)生影響。蔡fǎng＠①（cai，1999）研究發(fā)現(xiàn)，75.8%的省內(nèi)遷移者、82.4%的跨省遷移者的就業(yè)信息獲得是通過(guò)住在城里或在城里找到工作的親戚、老鄉(xiāng)、朋友獲得的。因此，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)通常受到距離所反映出的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)弱的限制，形成分階段遷移。

第三，盡管戶籍制度繼續(xù)阻隔著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移，但市場(chǎng)化改革使得城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始融合，城市就業(yè)環(huán)境變化必然對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)帶來(lái)影響。隨著國(guó)有企業(yè)虧損和非國(guó)有部門擴(kuò)大，越來(lái)越多的原國(guó)有企業(yè)職工開(kāi)始和遷移者在非正式部門展開(kāi)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在這種情況下，農(nóng)村勞動(dòng)力“是走還是留”，取決于正式部門和非正式部門的就業(yè)狀況，而且其決策通常是暫時(shí)的，而不是長(zhǎng)期的。這與harris和todaro（1970）模型中所討論的情況（遷移者在非正式部門臨時(shí)就業(yè)、等待得到正式部門就業(yè)機(jī)會(huì)），以及sethuraman（1981）觀察到其他發(fā)展中國(guó)家的情況（大多數(shù)遷移者將他們?cè)诜钦讲块T就業(yè)視為永久性的）都有顯著差異。一個(gè)普遍觀察到的現(xiàn)象是，中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市和發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)，通常具有季節(jié)性特點(diǎn)，最多以年為單位在原住地和遷入地之間往返，呈現(xiàn)出“鐘擺式”的流動(dòng)模式。正如solinger（1999）指出的那樣，城市對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的大量需求是推進(jìn)戶籍制度改革的必要條件。在非國(guó)有經(jīng)濟(jì)、特別是外商投資較快的地區(qū)，市場(chǎng)力量日益顯現(xiàn)，遷移受到鼓勵(lì)。

二、空間分布特征變化

1990年以來(lái)，中國(guó)地區(qū)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大，吸引了中西部地區(qū)勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)。同時(shí)，要素市場(chǎng)發(fā)育及資源配置市場(chǎng)化程度，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越來(lái)越起著主導(dǎo)性的作用。東部地區(qū)不僅對(duì)外開(kāi)放時(shí)間早，而且市場(chǎng)發(fā)育迅速，較高的市場(chǎng)化水平不斷消除了勞動(dòng)力等要素跨地區(qū)間流動(dòng)的制度，以至成為勞動(dòng)力流動(dòng)的主要吸納地區(qū)。而勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)反過(guò)來(lái)也推動(dòng)了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改善了勞動(dòng)力資源配置效率（cai等，2002）。表1顯示了人口遷移空間分布狀況的長(zhǎng)期變化。1987～2000年，人口遷移的空間分布特征是：地區(qū)內(nèi)部遷移（其中主要是省內(nèi)遷移）比例始終高于地區(qū)間的遷移比例。但地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的遷移比例則隨著時(shí)間不斷發(fā)生變化。東部地區(qū)內(nèi)部遷移比例提高，東部地區(qū)流向中西部地區(qū)的比例下降。而中西部正好與此相反，中部和西部地區(qū)內(nèi)部遷移比例趨于下降，中部向西部、西部向中部的遷移比例也在下降，而中西部向東部地區(qū)流入比例不斷上升。

注：（1）從統(tǒng)計(jì)口徑上看，1987年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市、鎮(zhèn)和縣之間的遷移人口；1990年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在1年以上的市、縣之間的遷移人口；1995年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市，區(qū)、縣之間的遷移人口；2000年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道之間的遷移人口。（2）全部遷移人口包括地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的人口遷移，不同年份在遷移時(shí)間規(guī)定和遷移范圍上的差別對(duì)地區(qū)之間分布會(huì)帶來(lái)一定影響。盡管如此，我們?nèi)钥梢员容^不同年份之間遷移流向的變化。

資料來(lái)源：《1987年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《中國(guó)1990年人口普查資料》、《中國(guó)2000年人口普查資料》。

根據(jù)2000年第五次人口普查的10%資料顯示，全部遷移人口數(shù)量為1246萬(wàn)，占總?cè)丝诘?0.6%，其中省內(nèi)遷移為7.7%、跨省遷移為2.9%.在總遷移人口中，省內(nèi)遷移的比重始終很高，為73.4%.當(dāng)我們描述跨省遷移的流向時(shí)，其主要以東部地區(qū)為遷移目的地的傾向更加明顯。表2給出了三類地區(qū)跨省遷移比例的空間交叉分布。2000年，東部地區(qū)跨省遷移近65%集中在東部其他各?。ㄊ校胁康貐^(qū)跨省遷移超過(guò)84%集中在東部地區(qū)，西部地區(qū)跨省遷移超過(guò)68%集中在東部地區(qū)。從時(shí)間趨勢(shì)上看，1987～2000年，東部地區(qū)內(nèi)部跨省遷移比例上升了近15%，而中西部地區(qū)向東部地區(qū)遷移比例上升將近24%，后者比前者高出9個(gè)百分點(diǎn)。

從流動(dòng)的出發(fā)地和目的地看，遷移可以被劃分為城市到城市的遷移、城市到農(nóng)村的遷移、農(nóng)村到農(nóng)村的遷移和農(nóng)村到城市的遷移四種主要類型。從這種類型劃分來(lái)觀察地區(qū)間遷移的流向，也有助于我們理解轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國(guó)人口遷移的特點(diǎn)。從全國(guó)來(lái)看，城市到城市的遷移和農(nóng)村到城市的遷移是目前遷移的主要形式。2000年，兩者合計(jì)占總遷移人口的77.9%，而且農(nóng)村到城市遷移的比重（40.7%）大于城市到城市的遷移（37.2%）。農(nóng)村到農(nóng)村的遷移比重較低，僅占全部遷移的18.2%.而城市到農(nóng)村的遷移比例最低，不到總遷移人口的1/25.從時(shí)間趨勢(shì)看，城市到城市的遷移所占比重，在東部、中部和西部三類地區(qū)都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而農(nóng)村到城市的遷移比重略呈下降趨勢(shì)。

三、遷移的決定因素：計(jì)量分析

在遷移決定因素的實(shí)證分析中，早期的遷移模型將重力遷移模型和就業(yè)為目的的遷移模型合二為一，假定遷移數(shù)量不僅與遷入地和遷出地的人口和遷移距離有關(guān)，而且取決于兩個(gè)地區(qū)之間的工資和失業(yè)率的比較。通常，采用下列雙對(duì)數(shù)模型來(lái)分析這些因素對(duì)遷移流向的影響（lowry，1966；greenwood，1969；fields，1979）。即：。式中，m為遷移率，x為影響遷移流向的各種因素，d為遷移距離，i，j分別為遷出地和遷入地。

舒爾茨（schultz，1982）認(rèn)為，人口變量反映的是其他影響遷移而沒(méi)有在模型出現(xiàn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量的作用，它沒(méi)有行為學(xué)上的意義。由于遷移是人口增長(zhǎng)的一部分，在遷移實(shí)證模型中引入人口規(guī)模會(huì)帶來(lái)計(jì)量上的共同偏差（fields，1979）。而且，由于遷移存量實(shí)際上是人口規(guī)模的一部分，如果在實(shí)證模型中同時(shí)引入這兩個(gè)變量，將帶來(lái)嚴(yán)重的多重共線問(wèn)題，大大降低回歸參數(shù)估計(jì)的效率。因此，通常做法是在實(shí)證模型中不引入人口變量。

在回歸方程的函數(shù)形式選擇上，費(fèi)爾茨（fields，1979）認(rèn)為，遷移決策本質(zhì)上是在相互排斥的替代方案之間的一種選擇，非對(duì)稱模型比對(duì)稱模型對(duì)人口遷移具有更強(qiáng)的解釋能力。此外，雙對(duì)數(shù)線性回歸方程還能夠消除奇異值和異方差對(duì)估計(jì)效率的影響，滿足理論上就業(yè)機(jī)會(huì)與工資之間的乘積要求，以及提高回歸方程的擬合程度等。他選擇了滯后解釋變量辦法來(lái)消除解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題。我們也采用了所有解釋變量數(shù)據(jù)均為1995年數(shù)據(jù)的辦法來(lái)解決遷移模型的內(nèi)生性問(wèn)題。

本文數(shù)據(jù)來(lái)自2000年第五次全國(guó)人口普查長(zhǎng)表資料（10%樣本）和微觀數(shù)據(jù)（長(zhǎng)表1%樣本），1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（1996）》。在數(shù)據(jù)處理上，正式出版的第五次人口普查長(zhǎng)表資料沒(méi)有農(nóng)村向城市跨省遷移勞動(dòng)力數(shù)量及其失業(yè)率數(shù)據(jù)，我們利用第五次全國(guó)人口普查的微觀數(shù)據(jù)計(jì)算了這些數(shù)據(jù)。用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值見(jiàn)表3.

表3用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值

注：*根據(jù)微觀數(shù)據(jù)計(jì)算。

遷移率的計(jì)算，我們采用格林伍得（greenwood，1969）的定義，用1995年11月1日至2000年10月30日從省遷到省的人口數(shù)，除以1995年11月1日以前住在省的人口數(shù)。根據(jù)長(zhǎng)表計(jì)算得到的遷移率，包括了所有年齡段跨省農(nóng)村到城市、城市到城市、農(nóng)村到農(nóng)村、城市到農(nóng)村的四種類型遷移人口；用微觀數(shù)據(jù)計(jì)算15～64歲農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的遷移率。按照這種方法計(jì)算得到的兩個(gè)遷移率的平均值都不高（見(jiàn)表3）。

遷移距離為省會(huì)之間鐵路公里數(shù)。中國(guó)地域遼闊，鐵路是中國(guó)跨省遷移的主要交通方式。這點(diǎn)可以從每年春節(jié)農(nóng)民工返鄉(xiāng)造成的鐵路擁擠狀況中得到印證。遷移距離不僅反應(yīng)了用于直接交通費(fèi)用的高低，而且在一定程度上代表了遷移所帶來(lái)的心理成本大小。隨著遷移距離增加，遷移帶來(lái)的不確定性和遷移風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)上升，遷移成本隨之增加（schultz，1982；greenwood，1975）。這在勞動(dòng)力市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的情況下尤其如此。

直接用城市工工資收入和農(nóng)村人均純收入來(lái)作為工資率的變量顯然不合適。隨著收入多元化，相當(dāng)于實(shí)際收入的部分并沒(méi)有反映到名義收入之中，城鄉(xiāng)收入在可比性上也存在一定問(wèn)題（solinger，1995；jefferson，1992）。奧尼爾（o''''neill，1970）建議采用消費(fèi)指標(biāo)來(lái)克服收入指標(biāo)作為工資率變量上的不足。我們利用各省城鄉(xiāng)人口作為權(quán)重，對(duì)城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行加權(quán)平均，作為各省的工資率變量，預(yù)期工資率對(duì)遷移流向存在兩種不同的效應(yīng)。其中，遷入地為正向效應(yīng)，而遷出地為負(fù)向效應(yīng)。

1995年全國(guó)1%抽樣調(diào)查和第五次人口普查都對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的就業(yè)狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。1995年調(diào)查問(wèn)卷中有三項(xiàng)指標(biāo)用來(lái)測(cè)度勞動(dòng)力在調(diào)查前一周是否處于失業(yè)狀態(tài)：第一項(xiàng)是從未工作正在找工作，第二項(xiàng)是失去工作正在找工作，第三項(xiàng)是企業(yè)停產(chǎn)等待安置的勞動(dòng)力。2000年人口普查只包括前兩項(xiàng)。據(jù)此可以計(jì)算得到1995年和2000年城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為2.2%和3.6%.由于城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率包括了農(nóng)村勞動(dòng)力，這低估了城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)狀況?！吨袊?guó)2000年人口普查資料》公布了分城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口資料，據(jù)此計(jì)算的城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的失業(yè)率分別為9.4%、6.2%、1.2%.利用2000年微觀數(shù)據(jù)計(jì)算的城市本地勞動(dòng)力、城市向城市遷移勞動(dòng)力、農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為9.1%、7.9%和3.6%.如果在遷移模型中忽略了遷移存量，將導(dǎo)致高估其他解釋變量對(duì)遷移的影響（greenwood，1969）。按照格林伍得的方法，遷移存量應(yīng)該是以1995年為時(shí)點(diǎn)，計(jì)算出生在省且居住在省的所有人口。由于中國(guó)人口普查資料只提供了出生后一直住在本地和1995年11月1日之前遷入本地等資料，因此，我們采用1995年11月1日之前遷入本地人口指標(biāo)作為遷移存量的變量。本文中長(zhǎng)表的遷移存量包括所有人口，微觀數(shù)據(jù)的遷移存量只包括15～64歲的人口。我們預(yù)期遷移存量對(duì)人口遷移有正向效應(yīng)。

在分析地區(qū)人均收入差異和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，貿(mào)易開(kāi)放程度通常被看做是影響地區(qū)收入增長(zhǎng)的重要因素（barro和sala-i-martin，1995；cai等，2002）。貿(mào)易開(kāi)放程度越高，參與國(guó)際市場(chǎng)一體化程度也越高。但是，扭曲的貿(mào)易和發(fā)展戰(zhàn)略也同樣起到擴(kuò)大出口，提高gdp中的貿(mào)易份額比重。相比之下，外商直接投資是國(guó)外投資者的選擇。從長(zhǎng)期來(lái)看，為了獲得最大利潤(rùn)和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)外企業(yè)在其投資過(guò)程中要對(duì)各地的產(chǎn)品和要素市場(chǎng)發(fā)育情況、體制與政策的透明度等因素進(jìn)行綜合考慮，并最終做出投資選擇。外資企業(yè)進(jìn)入之后，它利用勞動(dòng)力市場(chǎng)來(lái)解決用人需求，這與國(guó)有企業(yè)的人事制度形成鮮明對(duì)比。因此，我們選擇了外商直接投資作為市場(chǎng)化程度的變量，來(lái)分析它們對(duì)人口遷移的影響。改革以來(lái)，雖然所有省份的外商直接投資數(shù)量都在增加，但東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的差異在不斷擴(kuò)大。中國(guó)人口遷移流向分布主要集中在東部地區(qū)，這與東部地區(qū)對(duì)市場(chǎng)化改革程度較高是分不開(kāi)的。四、回歸結(jié)果與討論

方程1～3是利用第五次人口普查長(zhǎng)表資料得到的回歸結(jié)果，方程4、5是利用第五次全國(guó)人口普查微觀數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。由于海南、重慶、與其他省會(huì)之間距離未能得到，在回歸中剔除了這3個(gè)地區(qū)，長(zhǎng)表資料中實(shí)際用于回歸的樣本數(shù)量為756個(gè)。在微觀數(shù)據(jù)中，由于有些省份的遷移率或農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力數(shù)量為零，取對(duì)數(shù)后，這些數(shù)據(jù)變成缺省值，所以用于回歸的樣本數(shù)量為506個(gè)。

從表4回歸結(jié)果看，利用長(zhǎng)表資料得到的回歸方程，解釋了大約60%的所有人口跨省遷移的行為；用微觀數(shù)據(jù)得到的回歸方程，解釋了大約30%的跨省農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的行為。表4的非對(duì)稱雙對(duì)數(shù)遷移模型估計(jì)結(jié)果也表明，遷入地社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)人口遷移的影響大于遷出地這些變量所發(fā)揮的作用。

回歸方程1～5中大多數(shù)解釋變量的回歸系數(shù)t值，如遷移距離、人均消費(fèi)水平、失業(yè)率、遷移存量等，都達(dá)到了1%或5%的顯著性水平，并且作用方向上與前面的理論預(yù)期結(jié)果也基本一致。

表4中回歸方程1和2的區(qū)別是采用了不同的失業(yè)率數(shù)據(jù)，前者是1995年的失業(yè)率，后者是2000年的失業(yè)率。使用1995年失業(yè)率數(shù)據(jù)雖然有助于克服內(nèi)生性問(wèn)題，但方程1中遷出地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值，這個(gè)結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況并不吻合。

1995～2000年，中國(guó)城市就業(yè)環(huán)境發(fā)生了急劇變化。伴隨著國(guó)有企業(yè)改革和城市社會(huì)福利體制改革，企業(yè)大量富余人員被釋放出來(lái)，城市失業(yè)率迅速上升。為了解決本地城市職工就業(yè)問(wèn)題，不少地方政府采取了城市就業(yè)保護(hù)政策，這勢(shì)必對(duì)以就業(yè)為目的的勞動(dòng)力流動(dòng)產(chǎn)生較大影響。遷移者是理性的，如果目的地的就業(yè)機(jī)會(huì)較小，遷移者將選擇不流動(dòng)，以減少遷移風(fēng)險(xiǎn)和成本。這樣，遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)就顯得更為重要。

表4遷移決定因素回歸結(jié)果

注：（1）采用異方差檢驗(yàn)方法（breusch-pagan/cook-weisberg）發(fā)現(xiàn)，表中回歸方程的依次為：7.85、1.54、1.38、2.80、4.85.我們對(duì)回歸方程1、5采用robust估計(jì)來(lái)消除異方差的影響。（2）方程1和5的括號(hào)內(nèi)為robustt值，方程2～4括號(hào)內(nèi)為t值，*代表5%顯著性水平，**代表1%顯著性水平。

考慮到2000年失業(yè)率真實(shí)地反映了就業(yè)環(huán)境的變化，我們以回歸方程2為基準(zhǔn)，分析不同因素對(duì)遷移的影響，并進(jìn)行比較。在其他條件不變的情況下，遷移距離上升1%，遷移率下降1.08%.受遷移距離的影響，2000年跨省遷移人口比例不到30%，絕大多數(shù)遷移人口選擇了省內(nèi)流動(dòng)。遷移距離在空間位置上是固定的，但改善交通運(yùn)輸條件和制定合理的交通價(jià)格有利于減少遷移者的遷移成本，促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)。

在做遷移決策時(shí)，潛在的遷移者不僅要考慮兩地之間直接的收入差距，而且還要考慮到就業(yè)機(jī)會(huì)大小。在回歸方程2中，遷入地人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的近4倍，但遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的3倍以上。遷入地失業(yè)率對(duì)遷移決策較大的邊際影響與遷移者面臨的選擇有關(guān)。本地勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況是既定的，遷移者對(duì)它別無(wú)選擇。相反，遷移者對(duì)遷入地勞動(dòng)力市場(chǎng)是可以進(jìn)行選擇的，失業(yè)率越高的地區(qū)，遷入數(shù)量就會(huì)下降。

目的地的就業(yè)信息提供和幫助，對(duì)遷移決策有重要作用。遷移存量的回歸系數(shù)也證實(shí)了這一點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等非正規(guī)信息渠道雖然在遷移中發(fā)揮著重要作用，但隨著人口流動(dòng)規(guī)模擴(kuò)大，加快勞動(dòng)力市場(chǎng)信息體系建設(shè)就顯得非常重要。

將外商直接投資變量引入回歸方程2，就得到回歸方程3.引入這個(gè)變量之后，遷移距離和失業(yè)率等解釋變量的回歸系數(shù)及其顯著性變化不大，而人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)及其顯著性發(fā)生較大改變。從絕對(duì)值來(lái)看，方程3中的人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)小于回歸方程2中的回歸系數(shù)估計(jì)值，遷出地人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)顯著性有所下降，主要是人均消費(fèi)水平與外商直接投資之間存在較高相關(guān)關(guān)系導(dǎo)致的結(jié)果（注：人均消費(fèi)水平與外商直接投資的相關(guān)系數(shù)為0.56.）。跨省人口遷移比例主要分布在東部地區(qū)，它與外商直接投資之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系（注：外商直接投資與遷移存量之間的相關(guān)系數(shù)為0.76.），引入外商直接投資變量之后，遷移存量的回歸系數(shù)數(shù)值下降約50%.為了觀察城市勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策的影響，我們利用微觀數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析?；貧w方程4引入了農(nóng)村遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，回歸結(jié)果進(jìn)一步支持上述發(fā)現(xiàn)，即遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)遷移者來(lái)說(shuō)更為重要?；貧w方程5引入了城市勞動(dòng)力失業(yè)率。結(jié)果表明，城市失業(yè)率對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力跨省遷移率有顯著性影響，其回歸系數(shù)在絕對(duì)值上不僅大于回歸方程4中失業(yè)率的回歸系數(shù)，而且大于回歸方程2中的回歸系數(shù)，這說(shuō)明城市勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)確實(shí)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的遷移決策有重要作用。改善城市就業(yè)環(huán)境將有利于促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流向城市，起到加速城市化的作用。

五、結(jié)論

20世紀(jì)80年代以來(lái)在中國(guó)出現(xiàn)的大規(guī)模人口遷移現(xiàn)象，不僅具有發(fā)展中國(guó)家從落后的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的一般特征，還具有從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的特殊性。將二者結(jié)合在一起，既有助于考察中國(guó)獨(dú)特的制度特征對(duì)人口遷移的影響，又能夠通過(guò)對(duì)中國(guó)案例研究來(lái)拓展遷移理論。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)發(fā)育程度在地區(qū)之間的不平衡，決定了人口遷移的基本方向不僅是從農(nóng)村向城市的遷移，而且是從中西部地區(qū)向東部地區(qū)的遷移。既然中國(guó)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長(zhǎng)仍然有賴于從生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育從而勞動(dòng)力流動(dòng)中獲得資源重新配置效率（注：約翰森（johnson，1999）認(rèn)為，在今后30年，如果遷移障礙被逐漸拆除，同時(shí)城鄉(xiāng)收入水平在人力資本可比的條件下達(dá)到幾乎相等的話，勞動(dòng)力部門間轉(zhuǎn)移可以對(duì)年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率貢獻(xiàn)2～3個(gè)百分點(diǎn)。），加快中西部地區(qū)市場(chǎng)制度的建設(shè)，特別是清除阻礙勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育的各種制度，可以引導(dǎo)和規(guī)范人口遷移，使其不僅具有微觀理性，而且具有更加理性的宏觀后果。市場(chǎng)化改革措施（如擴(kuò)大外商直接投資和對(duì)外貿(mào)易等）所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有助于獲得“一石二鳥(niǎo)”的功效，也就是講，它為勞動(dòng)力流動(dòng)不斷營(yíng)造同樣的發(fā)展環(huán)境，并在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)，推進(jìn)城鄉(xiāng)戶籍制度改革。

「作者簡(jiǎn)介蔡昉中國(guó)社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)、研究員；王德文中國(guó)社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所，副研究員。

「參考文獻(xiàn)

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篇4

2HANA數(shù)據(jù)分析平臺(tái)實(shí)施過(guò)程

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)應(yīng)遵循最大限度的考慮應(yīng)用實(shí)用性、縮短實(shí)現(xiàn)周期、降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)等因素。

2.1需求分析

需求分析是要對(duì)用戶的訴求或需求進(jìn)行深入了解，并在需求的基礎(chǔ)上對(duì)整個(gè)平臺(tái)進(jìn)行一致約定。因此以重要性、分析的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)量大小、以及快速見(jiàn)效為原則，需求分析需要明確下面的內(nèi)容。

1)選擇需要分析的主題，結(jié)合當(dāng)前電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)在計(jì)量、業(yè)擴(kuò)、抄表、電費(fèi)核算、電費(fèi)繳納、賬務(wù)等工作職能的劃分，也要考慮分析的主題具有針對(duì)性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，這些場(chǎng)景往往跨越多個(gè)職能。

2)分析并描述各個(gè)主題的業(yè)務(wù)背景，包括使用的用戶角色，使用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。以電費(fèi)出賬異常為例：電費(fèi)出賬異常主要是由于用戶檔案錯(cuò)誤、抄表錯(cuò)誤所引發(fā)的，涉及到業(yè)擴(kuò)、抄表、電費(fèi)核算等多個(gè)職能部門。以電費(fèi)出賬異常作為分析的主題，其業(yè)務(wù)場(chǎng)景主要用于電費(fèi)發(fā)行后，對(duì)引發(fā)電費(fèi)異常的用戶檔案數(shù)據(jù)、計(jì)量信息、抄表信息進(jìn)行檢查并按職能需求進(jìn)行分別展示。

3)分析各個(gè)主題間的關(guān)系，在這個(gè)平臺(tái)上用戶的所有活動(dòng)信息，如用戶請(qǐng)求的數(shù)量，用戶對(duì)這些數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻率、時(shí)間、數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)層次、請(qǐng)求多大的數(shù)據(jù)量等之間的關(guān)聯(lián)。

4)分析主題所涉及的表的目錄、表的內(nèi)容、表的容量、每個(gè)表的平均行大小、表的記錄數(shù)、表的增長(zhǎng)情況等。

2.2平臺(tái)規(guī)劃

HANA數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)用架構(gòu)一般采用四層：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)抽取及復(fù)制層、HANA數(shù)據(jù)集市層以及報(bào)表展示層。

1）數(shù)據(jù)源層：作為平臺(tái)的分析對(duì)象，提供報(bào)表分析所需的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源層可同時(shí)支持各種類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)源層為營(yíng)銷系統(tǒng)（管理庫(kù)），生產(chǎn)庫(kù)到管理庫(kù)之間采用SharePlex復(fù)制工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，以避免數(shù)據(jù)抽取對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的影響。

2）數(shù)據(jù)抽取和復(fù)制層：數(shù)據(jù)抽取和復(fù)制層負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)源層中源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取和復(fù)制到HANA分析數(shù)據(jù)庫(kù)中，主要構(gòu)成是數(shù)據(jù)抽取和復(fù)制工具，可以分別采用實(shí)時(shí)同步服務(wù)（SLT）以及非實(shí)時(shí)同步的數(shù)據(jù)服務(wù)（DataService）兩種不同的復(fù)制工具來(lái)滿足不同特征的源數(shù)據(jù)要求。在確定采用哪種工具前，需要對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)源的大小、變更時(shí)間、變更頻繁度、增量大小等信息做詳細(xì)了解，對(duì)不同數(shù)據(jù)源表選擇合適的復(fù)制工具。

3）數(shù)據(jù)集市層：數(shù)據(jù)集市層是整體系統(tǒng)架構(gòu)的核心，負(fù)責(zé)分析數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存、報(bào)表模型的建立以及數(shù)據(jù)計(jì)算。該層包含分析數(shù)據(jù)庫(kù)以及虛擬模型架構(gòu)兩個(gè)主要組成，所有需分析展示的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集市層通過(guò)集市層進(jìn)行儲(chǔ)存、壓縮、建立邏輯模型并計(jì)算，通過(guò)該平臺(tái)特有的內(nèi)存計(jì)算技術(shù)可以使這個(gè)過(guò)程的效率大幅提升。

4）報(bào)表展示層：報(bào)表展示層負(fù)責(zé)將HANA數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)運(yùn)算結(jié)果按照?qǐng)?bào)表需求進(jìn)行展示，采用SAPBusinessObjectBI4.0以及EXCEL作為展示工具。

2.3平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

2.3.1模型設(shè)計(jì)

依據(jù)報(bào)表的需求分析、功能需求、性能需求、模型擴(kuò)展性、模型的靈活性、實(shí)現(xiàn)成本進(jìn)行平衡，在達(dá)到性能要求的前提下，設(shè)計(jì)出可以重用的模型，HANA平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要物理化模型設(shè)計(jì)，HANA采用了邏輯視圖模型設(shè)計(jì)的概念，邏輯視圖從表面看體現(xiàn)的是傳統(tǒng)的星型、雪花型模型設(shè)計(jì)，但這些模型中的數(shù)據(jù)并不是物理存放的。HANA提供了屬性視圖、分析視圖、計(jì)算視圖三種模型設(shè)計(jì)，屬性視圖實(shí)現(xiàn)對(duì)維度的設(shè)計(jì)，分析視圖則實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的星型模型設(shè)計(jì)，計(jì)算視圖實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的雪花型模型設(shè)計(jì)。模型設(shè)計(jì)時(shí)是先將需求階段所確定的分析主題作為分析對(duì)象，梳理每個(gè)主題展示所需的事實(shí)表數(shù)據(jù)內(nèi)容和數(shù)據(jù)粒度、分析維度、分析的數(shù)據(jù)指標(biāo)。例如：一個(gè)以分析電費(fèi)構(gòu)成為主題的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，該主題分析當(dāng)期電費(fèi)的構(gòu)成情況，并同期比較各個(gè)電費(fèi)構(gòu)成的變動(dòng)情況，那它的指標(biāo)可以為目錄電度電費(fèi)、峰谷品跌、豐枯品跌、基本電費(fèi)、力調(diào)費(fèi)、代征費(fèi)、電度電費(fèi)、結(jié)算電費(fèi)等指標(biāo)。分析的維度可包含：時(shí)間維度、用戶維度、組織維度、用電服務(wù)維度、抄表維度、計(jì)收維度等。并在此時(shí)完成對(duì)事實(shí)表和維度表的邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)。

2.3.2表樣及功能設(shè)計(jì)

報(bào)表的樣式和功能應(yīng)當(dāng)考慮用戶對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的使用習(xí)慣，借鑒數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的多維數(shù)據(jù)可視化方法，通過(guò)對(duì)報(bào)表的上鉆、下鉆、切片等展示功能技術(shù)的利用，實(shí)現(xiàn)對(duì)匯總性數(shù)據(jù)、明細(xì)類數(shù)據(jù)、核心數(shù)據(jù)的快速查看和分析。以上述的分析電費(fèi)構(gòu)成主題為例，其展示需求決定表樣的設(shè)計(jì)采用圖型混合表格的方式，功能上采用按照組織維度進(jìn)行上鉆、下鉆功能可查看不同供電區(qū)域的電費(fèi)構(gòu)成情況和各個(gè)指標(biāo)的排名情況，前端展示采用了BOWebintelligence嵌入DashBoard圖表設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。

2.3.3數(shù)據(jù)抽取及復(fù)制設(shè)計(jì)

為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取和復(fù)制的規(guī)劃設(shè)計(jì)。首先，根據(jù)模型設(shè)計(jì)中指標(biāo)、維度信息分別列舉出其相應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)源，即營(yíng)銷系統(tǒng)的物理表和字段，指標(biāo)來(lái)源于營(yíng)銷系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)，而維度來(lái)源于營(yíng)銷系統(tǒng)的主數(shù)據(jù)。其次，根據(jù)邏輯數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)來(lái)源確定營(yíng)銷數(shù)據(jù)庫(kù)到HANA數(shù)據(jù)庫(kù)的ETL規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量規(guī)則（包括：數(shù)據(jù)清除、空值處理、數(shù)據(jù)替換、規(guī)范化數(shù)據(jù)格式等），確認(rèn)營(yíng)銷系統(tǒng)源數(shù)據(jù)到HANA目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換規(guī)則，同時(shí)依據(jù)數(shù)據(jù)大小、數(shù)據(jù)變更時(shí)間、數(shù)據(jù)變更頻繁度、數(shù)據(jù)增量大小要求確定采用的實(shí)時(shí)工具SLT還是定時(shí)抽數(shù)工具BODataService，例如：收費(fèi)賬務(wù)相關(guān)的交易數(shù)據(jù)存在記錄基數(shù)大、變更頻率很高等特征，采用實(shí)時(shí)復(fù)制增量數(shù)據(jù)更合適，而賬務(wù)的月結(jié)數(shù)據(jù)僅在每月初產(chǎn)生且數(shù)據(jù)量非常巨大，因此采用定時(shí)批量復(fù)制更合適。

2.3.4模型及報(bào)表開(kāi)發(fā)

模型及報(bào)表開(kāi)發(fā)共分為數(shù)據(jù)裝載、HANA建模、定義語(yǔ)義層（IDT）、報(bào)表開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)校驗(yàn)五個(gè)步驟，這五個(gè)步驟相互交疊與重復(fù)，直至到達(dá)最優(yōu)化設(shè)計(jì)。其中數(shù)據(jù)裝載的方式利用了SLT的實(shí)時(shí)同步技術(shù)，SLT同步技術(shù)其核心是基于數(shù)據(jù)庫(kù)的觸發(fā)器模式實(shí)現(xiàn)對(duì)源數(shù)據(jù)的增量復(fù)制，最大限度的避免了對(duì)源系統(tǒng)表結(jié)構(gòu)的改變，同時(shí)采用的多任務(wù)復(fù)制機(jī)制使得實(shí)時(shí)復(fù)制的效率可保持在5~10秒內(nèi)的數(shù)據(jù)延遲，裝載后的HANA數(shù)據(jù)的大小比較源數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)大小可壓縮30%~70%的容量。

3發(fā)展前景

不斷的完善HANA數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的分析主題，不僅是基于電力營(yíng)銷系統(tǒng)，還可以基于用電采集系統(tǒng)等構(gòu)建起電力企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。利用HANA內(nèi)置的PAL(預(yù)測(cè)分析庫(kù))對(duì)海量電量數(shù)據(jù)、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高級(jí)分析，建立其有效的事前預(yù)測(cè)、事中控制、事后改善的企業(yè)快速輔助決策模式。營(yíng)銷業(yè)務(wù)可以在客戶服務(wù)中對(duì)受理業(yè)務(wù)的情況信息、執(zhí)行過(guò)程、執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行深入分析、對(duì)客戶需求進(jìn)行快速響應(yīng)，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量、提升電網(wǎng)服務(wù)建設(shè)。更可以利用海量電能量數(shù)據(jù)對(duì)偷竊電稽核、客戶用電行為、能效管理等進(jìn)行過(guò)分析和應(yīng)用，助力營(yíng)銷輔助決策與分析能力的快速提升。

篇5

2蚊蟲(chóng)的轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究

轉(zhuǎn)錄組學(xué)（transcriptomics）是一個(gè)活細(xì)胞所能轉(zhuǎn)錄出來(lái)的所有RNA的總和，是研究細(xì)胞表型和功能的一個(gè)重要手段。傳統(tǒng)上用于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)獲得和分析的方法主要有基于雜交技術(shù)的芯片技術(shù)包括cDNA芯片和寡聚核苷酸芯片，但目前使用最普遍的是RNA-seq即轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)。基于Illumina高通量測(cè)序平臺(tái)的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)能夠在單核苷酸水平對(duì)任意物種的整體轉(zhuǎn)錄活動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，在分析轉(zhuǎn)錄本的結(jié)構(gòu)和表達(dá)水平的同時(shí)，還能發(fā)現(xiàn)未知轉(zhuǎn)錄本和稀有轉(zhuǎn)錄本，精確地識(shí)別可變剪切位點(diǎn)以及cSNP（編碼序列單核苷酸多態(tài)性），提供最全面的轉(zhuǎn)錄組信息。相對(duì)于傳統(tǒng)的芯片雜交平臺(tái)，轉(zhuǎn)錄組測(cè)序無(wú)需預(yù)先針對(duì)已知序列設(shè)計(jì)探針，即可對(duì)任意物種的整體轉(zhuǎn)錄活動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，提供更精確的數(shù)字化信號(hào)，更高的檢測(cè)通量以及更廣泛的檢測(cè)范圍，是目前深入研究轉(zhuǎn)錄組復(fù)雜性的強(qiáng)大工具。巨蚊屬是蚊科中三種不吸血的蚊屬之一，其幼蟲(chóng)階段以同在小型水體中孳生的白紋伊蚊和埃及伊蚊為食，兩性成蚊均不吸血，以植物汁液和花蜜為食。為了探究巨蚊與其它吸血蚊種在搜尋宿主方面的基因水平上有何差異，國(guó)外有學(xué)者從巨蚊上分離出觸須、觸角和身體其他部分，分別提取這三部分的RNA，利用RNA-seq技術(shù)，將獲得的序列片段從頭組裝，與目前已公布的致倦庫(kù)蚊、岡比亞按蚊、埃及伊蚊基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)分析，發(fā)現(xiàn)巨蚊與埃及伊蚊的種屬關(guān)系最近，并且在上述四種蚊種中均發(fā)現(xiàn)了編碼氣味分子受體（odorantreceptor,OR）蛋白和離子轉(zhuǎn)移受體（ionotropicreceptor,IR）蛋白的基因，但值得注意的是，巨蚊受體蛋白的表達(dá)量與豐度上較其它蚊種都有所降低［18］。因?yàn)檫@些受體蛋白被認(rèn)為與吸血昆蟲(chóng)搜尋宿主氣味分子如CO2有關(guān)，所以，巨蚊在長(zhǎng)期的生物進(jìn)化過(guò)程中，喪失了原本存在的吸血習(xí)性。蚊唾液腺蛋白與其吸血傳病密切相關(guān)。國(guó)外有學(xué)者提取白紋伊蚊雌性成蚊的唾液腺RNA后進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組分析，發(fā)現(xiàn)至少有32個(gè)基因在雌性成蚊的唾液腺中表達(dá)程度或者增高或者降低，另外有17個(gè)基因表達(dá)在雌性成蚊唾液腺和雄性成蚊中，但不表達(dá)在雌性成蚊的其他組織中。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，其中大約三分之一的基因功能表現(xiàn)在吸血、消化糖、免疫應(yīng)答等方面，但是并未發(fā)現(xiàn)其余基因的明確功能，所以非常有可能是長(zhǎng)期吸血的過(guò)程中進(jìn)化出的新的功能分子。利用同樣的方法，分析岡比亞按蚊、斯氏按蚊、達(dá)氏按蚊、埃及伊蚊、白紋伊蚊、致倦庫(kù)蚊和致死按蚊（Anophelesfunestus）的唾液蛋白相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組，可以將這些蛋白歸納為：

（1）昆蟲(chóng)唾液腺中普遍存在的唾液蛋白，包括抗原-5蛋白家族、核酸酶、碳水化合物水解酶等；

（2）在吸血的長(zhǎng)角亞目昆蟲(chóng)（包括白蛉、蚋、蠓等）中豐富表達(dá)的D7蛋白；

（3）僅在蚊唾液腺中存在的蛋白，包括30000左右的過(guò)敏原蛋白家族（allergenfamily）和一些粘蛋白。很多昆蟲(chóng)都被發(fā)現(xiàn)具有一種獨(dú)特的生物學(xué)現(xiàn)象——滯育（diapause）。昆蟲(chóng)的滯育現(xiàn)象被認(rèn)為是一種休眠的形式，在昆蟲(chóng)發(fā)育時(shí)遇到不適宜的環(huán)境時(shí)，就會(huì)馬上由體內(nèi)激素調(diào)節(jié)并控制，暫時(shí)停止發(fā)育。白紋伊蚊被發(fā)現(xiàn)同樣具有滯育現(xiàn)象，這是它能適應(yīng)環(huán)境氣候變化，實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)張入侵的生物學(xué)基礎(chǔ)之一。白紋伊蚊的雌性成蚊在每日受到較短時(shí)間的光照后，產(chǎn)下的卵不會(huì)立即孵化，這便是一種滯育的現(xiàn)象。有趣的是，同是伊蚊屬的埃及伊蚊，其雌性成蚊產(chǎn)的卵如果沒(méi)有接觸到水，也不會(huì)孵化、發(fā)育，這卻被認(rèn)為是一種靜息狀態(tài)（quiescence）。這兩種現(xiàn)象的區(qū)別在于，發(fā)生滯育后，白紋伊蚊的卵即使收到合適的外界環(huán)境的刺激，仍需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的恢復(fù)才會(huì)孵化，而處于靜息狀態(tài)的埃及伊蚊的卵，只要受到適宜條件的刺激（如接觸到水），就會(huì)馬上進(jìn)入發(fā)育階段。國(guó)外有學(xué)者利用RNA-seq技術(shù)，對(duì)這兩種現(xiàn)象進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這兩種現(xiàn)象在發(fā)育停止的階段，分子水平上是很相近的，不同之處在于滯育現(xiàn)象的早期準(zhǔn)備階段和后期修復(fù)階段，是其所獨(dú)有的。關(guān)于滯育現(xiàn)象的早期準(zhǔn)備階段，國(guó)外學(xué)者通過(guò)RNA-seq技術(shù)，比較滯育前階段（pre-diapause）的白紋伊蚊胚胎與同時(shí)期非滯育的白紋伊蚊胚胎基因表達(dá)水平上的差異，發(fā)現(xiàn)前者在基因表達(dá)模式上有非常大的改變。目前，已有學(xué)者歸納和總結(jié)出了一套利用RNA-seq技術(shù)研究白紋伊蚊滯育現(xiàn)象的方法，為今后更全面、徹底地認(rèn)識(shí)白紋伊蚊以及其他媒介昆蟲(chóng)的滯育現(xiàn)象提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。利用RNA-seq技術(shù)，我們對(duì)白紋伊蚊不同發(fā)育時(shí)期（卵、幼蟲(chóng)、蛹、雄蚊、雌蚊）和感染登革病毒前后的轉(zhuǎn)錄組進(jìn)行了分析。對(duì)比分析不同發(fā)育階段特別是雌雄蚊的基因表達(dá)譜，我們找到了在胚胎早期對(duì)性別分化具有重要作用的候選基因和對(duì)雌蚊吸血傳病相關(guān)的性別偏愛(ài)基因。對(duì)比分析登革病毒感染與否的白紋伊蚊轉(zhuǎn)錄組，我們發(fā)現(xiàn)了可能與蚊媒與病原相互作用有關(guān)的免疫分子（未發(fā)表結(jié)果）。目前，針對(duì)這些候選基因的進(jìn)一步功能分析正在進(jìn)行之中。另外，對(duì)白紋伊蚊抗藥品系和敏感品系的RNA-seq對(duì)比分析也在進(jìn)行中，這對(duì)于其抗藥機(jī)制的闡明非常重要。

3蚊蟲(chóng)的小RNA組學(xué)研究

小RNA（smallRNAs）主要指長(zhǎng)度在18~30nt的一類非編碼RNA（ncRNAs），在真核生物中，具有基因表達(dá)調(diào)控功能的小RNA主要有微小RNA（microRNAs,miRNAs）、內(nèi)源小干擾RNA（endo-siRNAs）和piwi干擾RNA（piRNAs）。piRNA長(zhǎng)度集中在26-31nt,目前只在動(dòng)物的生殖系細(xì)胞及干細(xì)胞中被發(fā)現(xiàn)，其主要功能是參與轉(zhuǎn)座子的沉默。miRNAs和endo-siRNAs長(zhǎng)度主要集中在20~24nt。miRNAs在動(dòng)植物和微生物中都普遍存在，據(jù)估計(jì)一個(gè)物種中約1/3的基因會(huì)受到miRNA的調(diào)控，大量的實(shí)驗(yàn)也表明miRNAs參與了諸多生命過(guò)程的調(diào)控，例如細(xì)胞周期、細(xì)胞分化、組織器官的發(fā)生、營(yíng)養(yǎng)代謝、信號(hào)途徑以及對(duì)外界生物的非生物的環(huán)境的反應(yīng)；同時(shí)，miRNAs在生產(chǎn)實(shí)踐與臨床治療上也具有很大的應(yīng)用前景。以往用于尋找miRNAs等小RNA的方法有實(shí)驗(yàn)克隆法、計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)法?？寺》梢灾苯佑糜阼b定新小RNA，是初期發(fā)掘小RNA的常用方法，不足之處是實(shí)驗(yàn)周期較長(zhǎng)，對(duì)低表達(dá)的小RNA的發(fā)現(xiàn)能力十分有限。計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)法多是針對(duì)某一已知的小RNA特征設(shè)計(jì)算法，從全基因組或EST數(shù)據(jù)庫(kù)中快速發(fā)掘大量潛在的小RNA，一定程度上彌補(bǔ)了克隆法的缺點(diǎn)，然而，預(yù)測(cè)的小RNA最終還需要實(shí)驗(yàn)證明，同時(shí)計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)法對(duì)新類型小RNA的發(fā)掘能力十分有限。隨著第二代高通量測(cè)序技術(shù)的問(wèn)世，小RNA高通量測(cè)序（smallRNA-Seq）技術(shù)開(kāi)始逐漸取代原始的小RNA發(fā)掘法方法，該法具有速度快、成本低、覆蓋度深等多方面的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)鑒定與發(fā)現(xiàn)生命體內(nèi)的小分子RNA及其功能與機(jī)理研究起極大的推動(dòng)作用。全世界有超過(guò)3000種蚊蟲(chóng)，目前為止僅有岡比亞按蚊、斯氏按蚊、埃及伊蚊、致倦庫(kù)蚊以及白紋伊蚊鑒定出miRNA。一些miRNA的文庫(kù)和功能分析表明miRNA對(duì)蚊蟲(chóng)的卵巢發(fā)育和吸血后的血液消化具有調(diào)節(jié)作用。病毒感染可以對(duì)宿主細(xì)胞miRNA的表達(dá)水平產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，可能與宿主抗病毒機(jī)制及病毒入侵后改變細(xì)胞內(nèi)環(huán)境有關(guān)，雌蚊中miRNA的表達(dá)模式會(huì)隨著病原體的感染而發(fā)生變化。Hussain等對(duì)登革病毒（DENV）編碼的miRNA或病毒小RNA（vsRNAs）的進(jìn)行了功能研究，他們發(fā)現(xiàn)6個(gè)vsRNAs能通過(guò)作用于病毒基因組RNA莖環(huán)結(jié)構(gòu)中的5''''和3''''的UTR區(qū)，顯著增加病毒復(fù)制。中腸屏障是蚊蟲(chóng)防止病原體入侵而建立的重要屏障，Alexander等的研究發(fā)現(xiàn)miR-1174僅在伊蚊和按蚊的中腸中表達(dá)，且雌蚊吸血后其表達(dá)量明顯上調(diào)；而當(dāng)miR-1174表達(dá)下調(diào)后，蚊子吸血率明顯降低，壽命明顯縮短。作者認(rèn)為：蚊特異性miRNAs，特別是miR-1174具有重要的生物學(xué)意義，它們可能影響人們今后控制蚊蟲(chóng)的策略。我們對(duì)白紋伊蚊不同發(fā)育時(shí)期（卵、幼蟲(chóng)、蛹、雄蚊、雌蚊、吸血后雌蚊）的小RNA進(jìn)行了深度測(cè)序分析。結(jié)果在白紋伊蚊中篩選出119條已知的miRNA基因，確定了15條novelmiRNA基因，其中11條是伊蚊特異的，并且觀察到許多miRNA呈現(xiàn)期特異表達(dá)的特點(diǎn)。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，miR-286、miR-2492和miR-1891分別在白紋伊蚊的卵、幼蟲(chóng)和成蟲(chóng)期特異高效表達(dá)，敲低/敲除這些miRNA會(huì)對(duì)蚊蟲(chóng)的生長(zhǎng)發(fā)育造成顯著影響。這些研究為新型生物殺蟲(chóng)劑的研發(fā)提供了靶標(biāo)。我們還對(duì)感染登革病毒前后白紋伊蚊的細(xì)胞和成蟲(chóng)的小RNA進(jìn)行了深度測(cè)序分析。結(jié)果在感染登革病毒的白紋伊蚊中找到了10條表達(dá)上調(diào)的miRNA和11條表達(dá)下調(diào)的miRNA。通過(guò)對(duì)這些差顯表達(dá)miRNA的功能分析，發(fā)現(xiàn)miR-252通過(guò)與E蛋白3''''-UTR區(qū)域的結(jié)合，對(duì)登革病毒的復(fù)制起到抑制作用；而miR-281則通過(guò)與E蛋白5''''-UTR區(qū)域的結(jié)合，對(duì)登革病毒的復(fù)制具有促進(jìn)作用。這些研究為抗登革病毒藥物的設(shè)計(jì)和研發(fā)提供了線索。piRNA來(lái)源于轉(zhuǎn)座元件、基因間隔區(qū)和一些編碼蛋白質(zhì)基因的3''''UTRs，對(duì)維持基因的完整性和穩(wěn)定性有一定作用，但最近的研究證明它在抗病毒免疫中也有較大作用。Schnettler等的研究證明：對(duì)蚊蟲(chóng)細(xì)胞感染蟲(chóng)媒病毒可以引發(fā)piRNA路徑，而敲除piRNA蛋白質(zhì)會(huì)使病毒產(chǎn)生增多。Castellano等確定了多個(gè)24-30nt的Piwi相互作用RNAs基因組簇，通過(guò)比對(duì)到轉(zhuǎn)座元件和蛋白質(zhì)編碼基因的3''''UTRs，發(fā)現(xiàn)許多TEs和一些內(nèi)源性基因的3''''UTR產(chǎn)生大量具有piRNA樣特征的29-nt小RNAs峰。此外，來(lái)自岡比亞按蚊和黑腹果蠅TEs的正義和反義piRNAs揭示了piRNA序列偏差的新特征。弗吉尼亞理工大學(xué)的研究人員最近在庫(kù)蚊中發(fā)現(xiàn)了一種新型的抗病毒途徑，Morazzani等在無(wú)dicer-2和無(wú)突變的蚊細(xì)胞中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，病毒產(chǎn)生的piRNA樣小RNA可以在病毒產(chǎn)生siRNA的過(guò)程中調(diào)節(jié)病毒感染的發(fā)生。同時(shí)也表明新的piRNA途徑存在于蚊媒的體細(xì)胞中并且可能發(fā)揮著比siRNA途徑更寬泛的的抗病毒作用，顯示出其為強(qiáng)大的免疫系統(tǒng)。因此，理解病毒如何繞開(kāi)蚊蟲(chóng)的雙重抗病毒反應(yīng)對(duì)于科學(xué)家來(lái)說(shuō)是越來(lái)越有趣的挑戰(zhàn)。

篇6

2工程概況

普光氣田天然氣凈化廠循環(huán)水應(yīng)急池位于普光氣田天然氣凈化廠一臺(tái)地的填挖交界區(qū)域，地質(zhì)狀況復(fù)雜。水池平面尺寸110m×50m，深6m(泵區(qū)深6.5m)，設(shè)計(jì)有效容積30000m3，主要用于廠內(nèi)緊急情況下循環(huán)水的應(yīng)急排放。池體結(jié)構(gòu)為鋼筋混凝土，設(shè)有一縱五橫6條沉降縫，池體混凝土強(qiáng)度等級(jí)為C30、抗?jié)B等級(jí)為S6，基礎(chǔ)采用C15毛石混凝土換填，換填深度為3m。

3沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)的布設(shè)與施測(cè)

3.1沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)的布設(shè)為了保證水池蓄水試驗(yàn)過(guò)程中，池體沉降監(jiān)測(cè)的順利進(jìn)行，需在水池周邊布設(shè)一個(gè)獨(dú)立沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)。沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)布設(shè)過(guò)程中，考慮到新建沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)基準(zhǔn)點(diǎn)自身穩(wěn)固需要一定的時(shí)間跨度和本地區(qū)常年多雨的氣候條件限制，在沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)基準(zhǔn)點(diǎn)布設(shè)時(shí)不再重新埋設(shè)基準(zhǔn)點(diǎn)，而是利用距離水池100m以外的3個(gè)廠內(nèi)原有的、且經(jīng)過(guò)施工期間多次觀測(cè)精度可靠的控制點(diǎn)作為本工程水池沉降觀測(cè)的基準(zhǔn)點(diǎn)。為便于后期對(duì)池體進(jìn)行沉降監(jiān)測(cè)和能夠反映出池體的準(zhǔn)確沉降情況，沉降觀測(cè)點(diǎn)設(shè)在最能反映池體沉降的沉降縫兩側(cè)及轉(zhuǎn)角處。在池底板混凝土澆筑時(shí)預(yù)先埋設(shè)沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)，沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)埋設(shè)位置為距池壁外側(cè)約50cm的底板上，沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布原則為每條沉降縫兩側(cè)及轉(zhuǎn)角處各埋設(shè)1個(gè)，共計(jì)28個(gè)。

3.2儀器選擇與施測(cè)為了保證水池沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確有效，為水池蓄水試驗(yàn)過(guò)程中池體結(jié)構(gòu)安全提供參考依據(jù)以及為3個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)賦予新的獨(dú)立高程數(shù)值。蓄水試驗(yàn)前使用蘇州一光EL302A電子水準(zhǔn)儀對(duì)沉降監(jiān)測(cè)網(wǎng)內(nèi)的3個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，分別按照閉合水準(zhǔn)路線和附合水準(zhǔn)路線進(jìn)行多次二等水準(zhǔn)測(cè)量，其偶然中誤差M和全中誤差MW均小于0.8mm，完全符合二等水準(zhǔn)測(cè)量的精度要求。

4沉降監(jiān)測(cè)

4.1確定觀測(cè)次數(shù)

為了取得水池沉降監(jiān)測(cè)的參照數(shù)據(jù)，水池充水前應(yīng)進(jìn)行一次與沉降監(jiān)測(cè)精度(二等)相同的水準(zhǔn)測(cè)量，以測(cè)得的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)高程數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，計(jì)算蓄水試驗(yàn)期間各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。同時(shí)，為了保證水池蓄水試驗(yàn)過(guò)程中池體結(jié)構(gòu)安全，避免因水池充水速度過(guò)快導(dǎo)致池體失穩(wěn)垮塌，水池蓄水試驗(yàn)過(guò)程中應(yīng)緩慢充水。每2m高度或每次充水觀測(cè)一次，發(fā)生不均勻沉降時(shí)應(yīng)停止充水，并增加觀測(cè)次數(shù)，直至穩(wěn)定后再繼續(xù)充水;水池蓄水達(dá)到設(shè)計(jì)高度后，觀測(cè)一次，24h后觀測(cè)一次，連續(xù)觀測(cè)3d，以后每15d觀測(cè)一次，直至沉降穩(wěn)定;放水前后再各觀測(cè)一次。

4.2沉降監(jiān)測(cè)

本工程沉降監(jiān)測(cè)的測(cè)量?jī)x器使用蘇州一光EL302A電子水準(zhǔn)儀。測(cè)量時(shí)除了轉(zhuǎn)角點(diǎn)外，均采用間視法進(jìn)行觀測(cè)。但是，最長(zhǎng)視線長(zhǎng)度不得大于50m，最短視線長(zhǎng)度不得小于3m，最低視線高度不得低于0.6m;觀測(cè)讀數(shù)應(yīng)精確到0.01mm，從而達(dá)到保證測(cè)量精度的目的，以保證沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的有效性。

5數(shù)據(jù)分析

5.1數(shù)據(jù)處理數(shù)學(xué)模型

為了保證沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確無(wú)誤，在數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)利用Excel表格進(jìn)行［6］。同時(shí)，為了充分體現(xiàn)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降變化和不均勻沉降程度，首先用充水后的每次觀測(cè)的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高程與蓄水試驗(yàn)前測(cè)得的相應(yīng)點(diǎn)的高程進(jìn)行計(jì)算比較，以取得各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。計(jì)算公式如下:Si=Si前－Si后式中:Si前為蓄水試驗(yàn)前測(cè)得的點(diǎn)i的高程;Si后為充水后的每次觀測(cè)的點(diǎn)i的高程，Si為點(diǎn)i充水以后相對(duì)蓄水試驗(yàn)前的沉降量。沉降速度計(jì)算可參照相關(guān)規(guī)范和公式，由于本工程水池的沉降在第3次充水后的第3天(3月27日)后已基本穩(wěn)定，所以這里不再贅述該水池的沉降速度計(jì)算和數(shù)據(jù)處理等。

5.2數(shù)據(jù)處理結(jié)果與分析

根據(jù)每次觀測(cè)的各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的高程，通過(guò)以上數(shù)學(xué)模型可以計(jì)算得出:各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的沉降量。若在沉降監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)建筑物有較大不均勻沉降時(shí)，需根據(jù)沉降量計(jì)算基礎(chǔ)的傾斜度。因本工程沉降監(jiān)測(cè)過(guò)程中未發(fā)現(xiàn)較大不均勻沉降現(xiàn)象，這里不再贅述。其計(jì)算方法可參照《建筑變形測(cè)量規(guī)范》(JGJ8－2007)中有關(guān)沉降觀測(cè)的內(nèi)容。通過(guò)表2中的相關(guān)數(shù)據(jù)可以清晰看出，在蓄水試驗(yàn)過(guò)程中各監(jiān)測(cè)點(diǎn)均有不同程度的沉降，試驗(yàn)前期沉降量較大，隨著試驗(yàn)的進(jìn)行逐漸減小、趨于穩(wěn)定，雖然沉降量的大小各異，但基本趨于均勻;總體來(lái)看，位于填方區(qū)的東南方向的沉降量大于位于挖方區(qū)的西北區(qū)域，但未出現(xiàn)較大的不均勻沉降現(xiàn)象;某些測(cè)點(diǎn)略有回升，也可能是由于測(cè)量過(guò)程中的誤差造成的。另外，在蓄水試驗(yàn)完成水池內(nèi)試驗(yàn)用水全部排出后，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)均出現(xiàn)了一定程度的回升現(xiàn)象，其可能是因?yàn)樗鼗淄馏w受到的荷載卸載后，在基底應(yīng)力場(chǎng)平衡的影響下，基底出現(xiàn)了回彈現(xiàn)象所致。

篇7

1.1數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)的采集是整個(gè)流程的基礎(chǔ)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展以及各種終端設(shè)備的普及，使得數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者范圍越來(lái)越大，數(shù)據(jù)的產(chǎn)量也越來(lái)越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)也越來(lái)越復(fù)雜，這也是大數(shù)據(jù)中“大”的體現(xiàn)，所以需要提高數(shù)據(jù)采集速度和精度要求。

1.2數(shù)據(jù)處理與集成

數(shù)據(jù)的處理與集成主要是對(duì)前一步采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，包括格式化、去噪以及進(jìn)一步集成存儲(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)采集步驟采集到的數(shù)據(jù)各種各樣，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也并不統(tǒng)一，不利于之后的數(shù)據(jù)分析，而且，一些數(shù)據(jù)屬于無(wú)效數(shù)據(jù)，需要去除，否則會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的精度和可靠性，所以，需要將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式并且去除無(wú)效數(shù)據(jù)。通常會(huì)設(shè)計(jì)一些過(guò)濾器來(lái)完成這一任務(wù)。

1.3數(shù)據(jù)分析

在完成了數(shù)據(jù)的采集和處理后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)樵谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析后才能體現(xiàn)所有大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。數(shù)據(jù)分析的對(duì)象是上一步數(shù)據(jù)的處理與集成后的統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)，需要根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和價(jià)值體現(xiàn)方向?qū)@些原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步地處理和分析?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析通常指采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)集中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析服務(wù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的差別在于其面向的對(duì)象不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)服務(wù)。

1.4數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)解釋是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展現(xiàn)，在數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)結(jié)果的解釋步驟是大數(shù)據(jù)分析的用戶直接面對(duì)成果的步驟，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方式是用文本形式體現(xiàn)的，但是，隨著數(shù)據(jù)量的加大，其分析結(jié)果也更復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方法已經(jīng)不足以滿足數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出的需求，因此，數(shù)據(jù)分析企業(yè)會(huì)引入“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)”作為數(shù)據(jù)解釋方式。通過(guò)可視化結(jié)果分析，可以形象地向用戶展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析的關(guān)系

云計(jì)算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)提供動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源，是一種按使用量付費(fèi)的模式。這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有不少成熟的云計(jì)算的應(yīng)用服務(wù)。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程里最核心的部分。數(shù)據(jù)分析是以數(shù)據(jù)的價(jià)值分析為目的的活動(dòng)，而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析通常表現(xiàn)為對(duì)已獲取的海量數(shù)據(jù)的分析，其數(shù)據(jù)來(lái)源可能是企業(yè)數(shù)據(jù)也可能是企業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合。從目前的趨勢(shì)來(lái)看，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)分析的支撐平臺(tái)，不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量需要性能更高的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)承載。所以，云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展可以為大數(shù)據(jù)分析提供更為靈活、迅速的部署方案，使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加精確。另一方面，云計(jì)算的出現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供了擴(kuò)展性更強(qiáng)，使用成本更低的存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源，使得中小企業(yè)也可以通過(guò)云計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)屬于自己的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也是云計(jì)算技術(shù)的一種延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù)，包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)，如模式識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、應(yīng)用知識(shí)庫(kù)等等。但是，大數(shù)據(jù)分析要走向云計(jì)算還要賴于數(shù)據(jù)通信帶寬的提高和云資源的建設(shè)，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴(kuò)展。

3基于云計(jì)算環(huán)境的Hadoop

為了給大數(shù)據(jù)處理分析提供一個(gè)性能更高、可靠性更好的平臺(tái)，研究者基于MapReduce開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于云計(jì)算環(huán)境的開(kāi)源平臺(tái)Hadoop。Hadoop是一個(gè)以MapReduce算法為分布式計(jì)算框架，包括分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（Hbase、Cassandra）等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)成為當(dāng)前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，并被廣泛認(rèn)可和開(kāi)發(fā)應(yīng)用?；贖adoop，用戶可編寫(xiě)處理海量數(shù)據(jù)的分布式并行程序，并將其運(yùn)行于由成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上。

4實(shí)例分析

本節(jié)以電信運(yùn)營(yíng)商為例，說(shuō)明在云計(jì)算環(huán)境中基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析給大數(shù)據(jù)用戶帶來(lái)的價(jià)值。當(dāng)前傳統(tǒng)語(yǔ)音和短信業(yè)務(wù)量下滑，智能終端快速增長(zhǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，大數(shù)據(jù)分析可以為運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)新的機(jī)會(huì)，幫助運(yùn)營(yíng)商更好地轉(zhuǎn)型。本文數(shù)據(jù)分析樣本來(lái)自于某運(yùn)營(yíng)商的個(gè)人語(yǔ)音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)清單，通過(guò)Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系統(tǒng)中模擬了一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)來(lái)處理獲得的樣本。希望通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析與挖掘，掌握樣本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的簡(jiǎn)單分析，實(shí)際上樣本數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于本文體現(xiàn)的。以上舉例意在說(shuō)明基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析可以在數(shù)據(jù)分析上體現(xiàn)出良好的性能，為企業(yè)帶來(lái)更豐富更有效率的信息提取、分類，并從中獲益。

篇8

一、市場(chǎng)調(diào)查

根據(jù)一份市場(chǎng)調(diào)查顯示；賣家本身體現(xiàn)的實(shí)力給人與信任可依賴程度越高，用戶越愿意來(lái)購(gòu)買商品。

在我評(píng)論之前，我申明一下，一家之言只代表一個(gè)群體的言論，并不能涵蓋每個(gè)人的想法與判斷，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)報(bào)告只能說(shuō)明趨勢(shì)，并不能完全反應(yīng)出每個(gè)顧客真實(shí)的意圖。賣家信譽(yù)-28%。價(jià)格-26%。網(wǎng)站的外觀和感覺(jué)-16%。網(wǎng)站易用性-15%。商品打折-4%?？爝f和交付等原因-3%。出現(xiàn)在搜索引擎上-2%。

這是一份市場(chǎng)調(diào)查的結(jié)果，數(shù)據(jù)報(bào)告對(duì)實(shí)際商業(yè)產(chǎn)生怎樣的影響，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是篩選問(wèn)題的分類方式，他是否獨(dú)立又相互依存，論點(diǎn)論據(jù)之間重合度越低，數(shù)據(jù)報(bào)告能說(shuō)明的問(wèn)題越準(zhǔn)確。但在這之前首先是樣本數(shù)據(jù)的獲取與篩選方法，這里就不追溯了。我只是想根據(jù)個(gè)人對(duì)電子商務(wù)的理解，結(jié)合這份報(bào)告說(shuō)點(diǎn)事，實(shí)際上這一組數(shù)據(jù)比較接近我個(gè)人對(duì)網(wǎng)購(gòu)的理解，首先我們逐條說(shuō)明這些影響一個(gè)網(wǎng)店的因素：

二、賣家信譽(yù)

之所以被普遍認(rèn)為是最重要的，是因?yàn)槲覀兙W(wǎng)購(gòu)時(shí)并不真實(shí)的接觸到產(chǎn)品，也并不了解向你推銷商品的人是否值得可信，這都是顧客基本的一個(gè)需要認(rèn)知過(guò)程，互聯(lián)網(wǎng)上哪里去確認(rèn)?當(dāng)然如果你在一家多賣家的平臺(tái)上，往往都會(huì)有商家信用，評(píng)論等功能，很容易通過(guò)別的顧客消費(fèi)情況增加自己對(duì)商家的認(rèn)知。電子商務(wù)為什么要打假信用?這只是順應(yīng)顧客需求，維護(hù)健康秩序所必須做的事情。所以作為賣家不要輕易嘗試作假信用，或者你今天逃過(guò)一劫，但說(shuō)不定你明天網(wǎng)店剛做大的時(shí)候被強(qiáng)行關(guān)閉了。

三、價(jià)格

價(jià)格是一道屏障，在相互比拼中，有人拼得起，有人拼不起，但如何更好的控制價(jià)格，削減顧客成本，不僅為自己贏得更多展示機(jī)會(huì)，也會(huì)贏得更多顧客。價(jià)格不會(huì)是越低廉越好，最好的平衡體系沒(méi)有，只有一個(gè)方法，如何在綜合上為自己贏得市場(chǎng)??有人習(xí)慣選一些比如3.99美元的價(jià)格，看上去不加拿一分錢顧客潛在心理是這個(gè)人沒(méi)賺錢，但值得說(shuō)的是商品定價(jià)因產(chǎn)品，因地域時(shí)間，顧客等因素制宜，現(xiàn)在的顧客不都是傻子，商品有的是比價(jià)機(jī)會(huì)。也有人選擇款0利潤(rùn)或者賠本的商品推，但在商品里關(guān)聯(lián)組合商品賣，通過(guò)吸引用戶購(gòu)買自己的組合商品或者別的商品來(lái)拉動(dòng)自己銷售利潤(rùn)；還有的人也是利用免費(fèi)贈(zèng)送或者賠本的方式掛商品，但通過(guò)物流利潤(rùn)來(lái)保證自己不虧本的方式拉動(dòng)店鋪其他產(chǎn)品行銷。

四、網(wǎng)站的外觀與感覺(jué)

有的人店鋪半年一年都是淘寶默認(rèn)的最爛的那套模板，也不知道為什么淘寶沒(méi)更新還是咋的，我沒(méi)賣過(guò)商品，還不是很了解那個(gè)，但我買東西基本不光顧這樣的店鋪，店主對(duì)店鋪的打理程度決定了我對(duì)店主的看法，因?yàn)樾庞貌皇墙^對(duì)可靠的；產(chǎn)品，服務(wù)好不好，全在你的形象與行為上。

五、網(wǎng)站易用性

你能忍受自己在一個(gè)網(wǎng)站嘩啦了半天結(jié)果沒(méi)搞懂應(yīng)該怎么買商品嗎?我一個(gè)朋友，按照我的認(rèn)識(shí)他也是比較理性，屬于心思敏捷的，他說(shuō)他在XX網(wǎng)站搞了好久，都不知道怎么買東西，所以以后都沒(méi)去過(guò)；雖然易用的應(yīng)用都還是不能被所有人接受，但簡(jiǎn)單清楚的，沒(méi)有歧義的每一步流程總是好的。不過(guò)這個(gè)雖然用戶關(guān)注的多，但我覺(jué)得但凡有點(diǎn)認(rèn)識(shí)的，認(rèn)識(shí)相應(yīng)語(yǔ)言的人大概都明白很多網(wǎng)購(gòu)系統(tǒng)的操作流程。這里就不說(shuō)什么了。

六、促銷打折

商品打折也屬于價(jià)格范疇，只是這里細(xì)化成了一個(gè)活動(dòng)，活動(dòng)可以是定期的比如每周二，三，四晚上限量搶購(gòu)?。贿x2款顧客競(jìng)價(jià)?。磺懊妗皟r(jià)格”里也提到的0價(jià)格換信用，換軟文之類的啊；參與商盟聯(lián)合促銷啊；換季狂甩啊之類的?？傊畢⑴c打折的，有資本經(jīng)歷運(yùn)作打折的，只要PV高，顧客肯定不會(huì)少，除非你的商品含有價(jià)格，性能，服務(wù)等水分太大，用什么樣的打折方法，最關(guān)鍵的你是銷售一時(shí)還是為了希望吸引到長(zhǎng)久的顧客而去設(shè)計(jì)。

七、快遞與交付等原因

物流過(guò)程中雖然有很多不可控因素導(dǎo)致一些商品容易磨損之類的，但物流懼怕承擔(dān)責(zé)任的態(tài)度決定了自己的發(fā)展框架，假設(shè)一下，你的企業(yè)就在你的心胸里；你心胸只有100㎡大小，即使你鼓足了勁你也最多到120㎡，這樣的容量是沒(méi)有辦法和猶如大海寬廣心胸的人比較的。我是沒(méi)記住你，但有人記住你了，他下次要走物流，肯定不會(huì)選你，你損失的不只是一個(gè)用戶，而是損失了一個(gè)未來(lái)。

八、搜索排名

我沒(méi)有看到他們分析提交的數(shù)據(jù)時(shí)基于怎樣的搜索引擎，這個(gè)分類其實(shí)很不準(zhǔn)確，雖然數(shù)字已經(jīng)很少了，我自己買商品在淘寶，有啊上都用他們站內(nèi)的搜索引擎，如果我常用的幾個(gè)排序商品方法篩選數(shù)據(jù)你都沒(méi)排列在前三頁(yè)，那么即使你離我最近，就住在我隔壁，你服務(wù)態(tài)度最好，商品也不必別人的差；但你離我還是太遠(yuǎn)了，我根本找不到你。

對(duì)我個(gè)人來(lái)說(shuō)，像百度，GOOGLE的網(wǎng)頁(yè)搜索這樣的綜合搜索出來(lái)的商品，對(duì)我吸引力太小了，綜合搜索出來(lái)的商品并不是他信譽(yù)最高，價(jià)格最低，服務(wù)最好就顯示在了綜合搜索引擎上，只因?yàn)樗捻?yè)面更適合搜索引擎邏輯而已。商品真正追求的東西不在文本上，而在商品與服務(wù)內(nèi)在的東西里。當(dāng)然，在同等條件下，不要錯(cuò)過(guò)這樣一個(gè)增加PV與交易機(jī)會(huì)的機(jī)會(huì)。

九、總結(jié)

目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展，并且擴(kuò)大著用戶群體，在未來(lái)越來(lái)越激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，擁有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將比別人獲得更快速的反應(yīng)，贏得更多的商業(yè)機(jī)會(huì)。現(xiàn)在世界上的主要數(shù)據(jù)庫(kù)廠商紛紛開(kāi)始把數(shù)據(jù)挖掘功能集成到自己的產(chǎn)品中，加快數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展。我國(guó)在這一領(lǐng)域正處在研究開(kāi)發(fā)階段，加快研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并把它應(yīng)用于電子商務(wù)中，應(yīng)用到更多行業(yè)中，勢(shì)必會(huì)有更好的商業(yè)機(jī)會(huì)和更光明的前景。

參考文獻(xiàn)：

[1]韓家煒.Web挖掘研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2001.

[2]陳宏.消費(fèi)者數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)建立的幾個(gè)問(wèn)題.

篇9

改革以來(lái)中國(guó)發(fā)生的大規(guī)模人口遷移，是制度變遷和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型共同作用的結(jié)果。中國(guó)傳統(tǒng)的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制是圍繞推行重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略而形成的。在資本稀缺的經(jīng)濟(jì)中，推行資本密集型重工業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，不可能依靠市場(chǎng)來(lái)引導(dǎo)資源配置，因而必須通過(guò)計(jì)劃分配的機(jī)制把各種資源按照產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)先序進(jìn)行配置。由此，以資本和勞動(dòng)力為代表的資源或生產(chǎn)要素，既無(wú)必要，也不允許根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)自由流動(dòng)，因此，隨著20世紀(jì)50年代這種發(fā)展戰(zhàn)略格局的確定，一系列相關(guān)制度安排把資本和勞動(dòng)力的配置，按照地域、產(chǎn)業(yè)、所有制等分類人為地“畫(huà)地為牢”，計(jì)劃之外的生產(chǎn)要素流動(dòng)成為不合法的現(xiàn)象。其中把城鄉(xiāng)人口和勞動(dòng)力分隔開(kāi)的戶籍制度，以及與其配套的城市勞動(dòng)就業(yè)制度、城市偏向的社會(huì)保障制度、基本消費(fèi)品供應(yīng)的票證制度、排他性的城市福利體制等，阻礙了勞動(dòng)力這種生產(chǎn)要素在部門間、地域上和所有制之間的流動(dòng)。在這種制度下，不存在勞動(dòng)力市場(chǎng)，農(nóng)村居民沒(méi)有政府的許可不可能向城市流動(dòng)，勞動(dòng)和人事部門通過(guò)計(jì)劃來(lái)控制勞動(dòng)力跨部門流動(dòng)。

1978年底開(kāi)始的農(nóng)村家庭承包制改革，使農(nóng)戶成為其邊際勞動(dòng)努力的剩余索取者，從而解決了制度下因平均分配原則而長(zhǎng)期解決不了的激勵(lì)問(wèn)題（meng，2000）。與此同時(shí)，政府開(kāi)始對(duì)價(jià)格進(jìn)行改革，誘導(dǎo)農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。在農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力被釋放出來(lái)后，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)更高的報(bào)酬吸引勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移（cook，1999），從而推動(dòng)農(nóng)村生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育，原來(lái)主要集中在農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力開(kāi)始向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)、小城鎮(zhèn)甚至大中城市流動(dòng)。

由于各種阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的障礙尚未拆除，以及政府鼓勵(lì)農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移的政策引導(dǎo)，20世紀(jì)80年代前期的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以從農(nóng)業(yè)向農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移為主，主要是在鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)中就業(yè)，即所謂的“離土不離鄉(xiāng)”。但隨著鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)遇到來(lái)自國(guó)有企業(yè)、“三資”企業(yè)和私人企業(yè)越來(lái)越強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)，必須提高技術(shù)水平和產(chǎn)品質(zhì)量，因而鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)資本增加的速度逐漸加快，吸納勞動(dòng)力的速度相應(yīng)減緩。農(nóng)村勞動(dòng)力面臨著越來(lái)越強(qiáng)烈的跨地區(qū)轉(zhuǎn)移的壓力。與此同時(shí)，外商投資企業(yè)、中外合資企業(yè)、私營(yíng)企業(yè)和股份公司等其他非國(guó)有部門在東部地區(qū)發(fā)展較快，擴(kuò)大了對(duì)勞動(dòng)力需求，并成為消除制約勞動(dòng)力流動(dòng)體制障礙的一支重要力量。

隨著農(nóng)村勞動(dòng)力就地轉(zhuǎn)移渠道日益狹窄，1983年政府開(kāi)始允許農(nóng)民從事農(nóng)產(chǎn)品的長(zhǎng)途販運(yùn)和自銷，第一次給予農(nóng)民異地經(jīng)營(yíng)以合法性。1984年進(jìn)一步放松對(duì)勞動(dòng)力流動(dòng)的控制，甚至鼓勵(lì)勞動(dòng)力到臨近小城鎮(zhèn)打工。1988年中央政府則開(kāi)了先例，允許農(nóng)民自帶口糧進(jìn)入城市務(wù)工經(jīng)商。到20世紀(jì)90年代，中央政府和地方政府分別采取一系列措施，適當(dāng)放寬對(duì)遷移的政策限制，也就意味著對(duì)戶籍制度進(jìn)行了一定程度的改革。例如，許多各種規(guī)模的城市很早就實(shí)行了所謂的“藍(lán)印戶口”制度，把絕對(duì)的戶籍控制變?yōu)檫x擇性地接受。此外，1998年公安部對(duì)若干種人群開(kāi)了進(jìn)入城市的綠燈，如子女可以隨父母任何一方進(jìn)行戶籍登記，長(zhǎng)期兩地分居的夫妻可以調(diào)動(dòng)到一起并得以戶籍轉(zhuǎn)換，老人可以隨子女而獲得城市戶口，等等。雖然執(zhí)行時(shí)在一些大城市遇到阻力，但至少在中央政府的層次上為戶籍制度的進(jìn)一步改革提供了合法性依據(jù)。城市福利制度的改革也為農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)創(chuàng)造了制度環(huán)境。80年代后期開(kāi)始逐步進(jìn)行的城市經(jīng)濟(jì)改革，如非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，糧食定量供給制度的改革，以及住房分配制度、醫(yī)療制度及就業(yè)制度的改革，降低了農(nóng)民向城市流動(dòng)并居住下來(lái)和尋找工作的成本。

與其他方面的政策改革相比，戶籍制度改革在很長(zhǎng)時(shí)間里沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的突破，成為勞動(dòng)力流動(dòng)的最大障礙。所有在就業(yè)政策、保障體制和社會(huì)服務(wù)供給方面對(duì)外地人的歧視性對(duì)待，都根源于戶籍制度。隨著時(shí)間推移，兩方面的因素變化推動(dòng)政府對(duì)遷移政策進(jìn)行改革。一是城市戶籍制度不再擁有外部或隱含的福利，也就是地方政府不再根據(jù)個(gè)人的戶籍來(lái)提供就業(yè)、社會(huì)福利等各方面保障。這樣，城市人口規(guī)模擴(kuò)張不會(huì)給地方政府增添額外財(cái)政負(fù)擔(dān)。二是地方政府意識(shí)到，勞動(dòng)力流動(dòng)不僅帶來(lái)資源重新配置，而且也是城市融資的一個(gè)重要來(lái)源。這樣，市場(chǎng)化發(fā)育水平相異的城市根據(jù)各自目標(biāo)來(lái)推進(jìn)城市戶籍制度改革。

可見(jiàn)，通過(guò)戶籍制度及一系列其他阻礙人口遷移的制度因素的改革而推動(dòng)的勞動(dòng)力流動(dòng)，不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要內(nèi)容，也是整個(gè)經(jīng)濟(jì)體制向市場(chǎng)機(jī)制轉(zhuǎn)變的重要進(jìn)程，并且以其他領(lǐng)域改革的進(jìn)展為前提。這個(gè)轉(zhuǎn)變或改革的結(jié)果便是勞動(dòng)力市場(chǎng)的形成與發(fā)育，勞動(dòng)力資源越來(lái)越多地由市場(chǎng)來(lái)配置。而在整個(gè)經(jīng)濟(jì)不斷市場(chǎng)化的過(guò)程中，人口遷移也表現(xiàn)出轉(zhuǎn)軌時(shí)期的特點(diǎn)。這是中國(guó)轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移的特殊性所在。本文旨在利用2000年人口普查資料來(lái)分析人口流動(dòng)與市場(chǎng)化之間的關(guān)系。

一、轉(zhuǎn)軌時(shí)期人口遷移理論

人口和勞動(dòng)力在地區(qū)間的流動(dòng)，是勞動(dòng)力市場(chǎng)在空間上從不均衡向均衡轉(zhuǎn)變的過(guò)程。發(fā)展中國(guó)家在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，伴隨著工業(yè)化和城市化發(fā)展，大量農(nóng)村人口和勞動(dòng)力從農(nóng)村流向城市，從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)部門流向生產(chǎn)率較高的工業(yè)部門。劉易斯（lewis，1954）認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家存在著典型的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，農(nóng)村存在著大量剩余勞動(dòng)力和隱蔽性失業(yè)，農(nóng)業(yè)中勞動(dòng)力的邊際生產(chǎn)力幾乎等于零或?yàn)樨?fù)值，農(nóng)村勞動(dòng)力從農(nóng)業(yè)部門流出不會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出帶來(lái)負(fù)面影響，反而使留在農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出不斷提高；隨著城市中勞動(dòng)力數(shù)量不斷增加，城市工資水平開(kāi)始下降，直至城市部門的工資水平與農(nóng)業(yè)部門的工資水平相等，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)才會(huì)停止。在劉易斯的模型中，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間可以自由流動(dòng)，不存在顯著的制度。城市現(xiàn)代部門的較高工資水平和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門的低工資水平，是勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力量。在托達(dá)羅（todaro，1969；harris和todaro，1970）兩部門模型分析中，農(nóng)村人口和勞動(dòng)力的遷移取決于城市的工資水平和就業(yè)概率，當(dāng)城市的預(yù)期收入水平和農(nóng)村的工資水平相等時(shí)，勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)之間分配和遷移都達(dá)到均衡。

由于城市經(jīng)濟(jì)存在著現(xiàn)代正規(guī)部門和非正規(guī)部門之分，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移首先進(jìn)入非正規(guī)部門，然后才有可能進(jìn)入正規(guī)部門就業(yè)。城市正規(guī)部門就業(yè)創(chuàng)造率越大，越有利于將更多的非正規(guī)部門勞動(dòng)力轉(zhuǎn)入正規(guī)部門；城鄉(xiāng)收入差距越大，從農(nóng)村流向城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力數(shù)量越多，城市非正規(guī)部門勞動(dòng)力規(guī)模也越大。由于城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率取決于工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率及該部門的勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，城市工業(yè)的快速增長(zhǎng)將有利于提高正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造率，從而減少城市非正規(guī)部門的勞動(dòng)力規(guī)模。但是，這個(gè)效應(yīng)有可能被城市工資增長(zhǎng)所誘發(fā)的大量新增農(nóng)村勞動(dòng)力流入所抵消。因此，城市正規(guī)部門的就業(yè)創(chuàng)造結(jié)果帶來(lái)了城市失業(yè)率的上升。

費(fèi)爾茨（fields，1974）認(rèn)為，托達(dá)羅模型中沒(méi)有考慮農(nóng)村勞動(dòng)力在城市正規(guī)部門尋找工作的概率問(wèn)題。由于非正規(guī)部門勞動(dòng)力獲得正規(guī)部門就業(yè)機(jī)會(huì)的相對(duì)概率較低，流入城市的農(nóng)村勞動(dòng)力大多數(shù)只能滯留于非正規(guī)部門。他們之所以能夠接受較低的工資水平，主要是在于他們預(yù)期能夠從得到的城市正規(guī)部門工作機(jī)會(huì)中獲得補(bǔ)償。在托達(dá)羅模型基礎(chǔ)上，費(fèi)爾茨引入了搜尋工作機(jī)會(huì)的觀點(diǎn)，一方面強(qiáng)調(diào)了城市制度工資和相對(duì)就業(yè)概率對(duì)遷移過(guò)程的影響，另一方面也指出，非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力保證了勞動(dòng)力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)均衡時(shí)的失業(yè)率低于托達(dá)羅模型得出的估計(jì)。非正式部門大量不充分就業(yè)的勞動(dòng)力存在，在一定程度上緩解了城市的失業(yè)問(wèn)題。

隨著勞動(dòng)力流動(dòng)，城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始相互作用。但是，根據(jù)托達(dá)羅理論，城市失業(yè)率上升將起到減緩人口繼續(xù)向城市遷移。如果依據(jù)費(fèi)爾茨的觀點(diǎn)，城市勞動(dòng)力市場(chǎng)似乎對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的影響不大。相比之下，在成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中，城市的失業(yè)率是影響勞動(dòng)力流動(dòng)的重要因素。托普爾（topel，1986）利用美國(guó)人口普查資料研究發(fā)現(xiàn)，1970～1980年，美國(guó)東部、中部和北部各州的平均失業(yè)率相對(duì)于全國(guó)水平上升了23%，同時(shí)西部和西南部各州的失業(yè)率卻顯著下降。同期，人口遷移的空間流向恰好與此相反，人口凈流入地區(qū)為西部和西南部地區(qū)，東部、中部和北部均為人口凈流出地區(qū)。

中國(guó)的人口遷移不僅具有發(fā)展中國(guó)家的一般特征，而且還有經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的獨(dú)特之處。如前所述，中國(guó)特有的戶籍制度及其改革過(guò)程，為人口和勞動(dòng)力自由流動(dòng)和擇業(yè)提供了制度基礎(chǔ)，這也是研究其他國(guó)家人口遷移的理論沒(méi)有遇到過(guò)的問(wèn)題。隨著時(shí)間的推移，包括戶籍制度在內(nèi)的各項(xiàng)市場(chǎng)化改革措施必然對(duì)人口與勞動(dòng)力遷移產(chǎn)生顯著影響。同時(shí)，城市就業(yè)環(huán)境變化也為我們觀察城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)的相互作用提供了條件。

首先，不僅是城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間的收入差距驅(qū)動(dòng)人口的遷移，市場(chǎng)化水平在城鄉(xiāng)和地區(qū)間的差異也直接影響農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策，從而形成特定的遷移流向。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期，資本相對(duì)稀缺而勞動(dòng)力相對(duì)豐富。因此，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)。在20世紀(jì)80年代以前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式下，由于政府采取人為扭曲資金價(jià)格的方式，在資金密集型產(chǎn)業(yè)上投資過(guò)多，抑制了具有比較優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲，資源配置效率的損失。經(jīng)濟(jì)改革以來(lái)，通過(guò)一系列制度變革，資源配置逐漸轉(zhuǎn)向勞動(dòng)力較為密集的產(chǎn)業(yè)，較好地發(fā)揮了中國(guó)勞動(dòng)力資源豐富的比較優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品和生產(chǎn)要素市場(chǎng)的發(fā)育帶來(lái)了資源重新配置效率的改善，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出了重要的貢獻(xiàn)（cai等，2002）。由于生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育上在地區(qū)之間不平衡，這種資源重新配置的效果主要體現(xiàn)在沿海地區(qū)。2000年，92.1%進(jìn)出口貿(mào)易集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為4.3%和3.6%.同年，86.5%的外商直接投資集中在東部地區(qū)，中西部地區(qū)分別為8.9%和4.6%.因此，勞動(dòng)力遷移在東部地區(qū)更為活躍，遷移的流向也以從中西部地區(qū)向東部地區(qū)為特征。

其次，正如在其他國(guó)家觀察到的那樣，較大的遷移距離增加了交通成本、弱化了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和目的地的就業(yè)信息，減少了遷移者的收益預(yù)期，因此，遷移距離上升降低了遷移發(fā)生概率。工作的不穩(wěn)定性和信息獲得的不確定性，不僅造成了遷移流向是一個(gè)從縣內(nèi)流向縣外，從省內(nèi)向省外的漸進(jìn)過(guò)程，而且使得親友等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成為遷移者獲得非正規(guī)部門就業(yè)信息的主要方式。格林伍得（greenwood，1969）認(rèn)為，遷移存量對(duì)人口在地區(qū)之間遷移扮演著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的作用。先前的遷移可以為后來(lái)者提供信息和其他方面的幫助，減少遷移風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)后期的遷移產(chǎn)生影響。蔡fǎng＠①（cai，1999）研究發(fā)現(xiàn)，75.8%的省內(nèi)遷移者、82.4%的跨省遷移者的就業(yè)信息獲得是通過(guò)住在城里或在城里找到工作的親戚、老鄉(xiāng)、朋友獲得的。因此，農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)通常受到距離所反映出的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)弱的限制，形成分階段遷移。

第三，盡管戶籍制度繼續(xù)阻隔著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移，但市場(chǎng)化改革使得城鄉(xiāng)勞動(dòng)力市場(chǎng)開(kāi)始融合，城市就業(yè)環(huán)境變化必然對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市流動(dòng)帶來(lái)影響。隨著國(guó)有企業(yè)虧損和非國(guó)有部門擴(kuò)大，越來(lái)越多的原國(guó)有企業(yè)職工開(kāi)始和遷移者在非正式部門展開(kāi)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在這種情況下，農(nóng)村勞動(dòng)力“是走還是留”，取決于正式部門和非正式部門的就業(yè)狀況，而且其決策通常是暫時(shí)的，而不是長(zhǎng)期的。這與harris和todaro（1970）模型中所討論的情況（遷移者在非正式部門臨時(shí)就業(yè)、等待得到正式部門就業(yè)機(jī)會(huì)），以及sethuraman（1981）觀察到其他發(fā)展中國(guó)家的情況（大多數(shù)遷移者將他們?cè)诜钦讲块T就業(yè)視為永久性的）都有顯著差異。一個(gè)普遍觀察到的現(xiàn)象是，中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力向城市和發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)，通常具有季節(jié)性特點(diǎn)，最多以年為單位在原住地和遷入地之間往返，呈現(xiàn)出“鐘擺式”的流動(dòng)模式。正如solinger（1999）指出的那樣，城市對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的大量需求是推進(jìn)戶籍制度改革的必要條件。在非國(guó)有經(jīng)濟(jì)、特別是外商投資較快的地區(qū)，市場(chǎng)力量日益顯現(xiàn)，遷移受到鼓勵(lì)。、空間分布特征變化

1990年以來(lái)，中國(guó)地區(qū)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大，吸引了中西部地區(qū)勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)。同時(shí)，要素市場(chǎng)發(fā)育及資源配置市場(chǎng)化程度，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越來(lái)越起著主導(dǎo)性的作用。東部地區(qū)不僅對(duì)外開(kāi)放時(shí)間早，而且市場(chǎng)發(fā)育迅速，較高的市場(chǎng)化水平不斷消除了勞動(dòng)力等要素跨地區(qū)間流動(dòng)的制度，以至成為勞動(dòng)力流動(dòng)的主要吸納地區(qū)。而勞動(dòng)力向東部地區(qū)流動(dòng)反過(guò)來(lái)也推動(dòng)了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，改善了勞動(dòng)力資源配置效率（cai等，2002）。表1顯示了人口遷移空間分布狀況的長(zhǎng)期變化。1987～2000年，人口遷移的空間分布特征是：地區(qū)內(nèi)部遷移（其中主要是省內(nèi)遷移）比例始終高于地區(qū)間的遷移比例。但地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的遷移比例則隨著時(shí)間不斷發(fā)生變化。東部地區(qū)內(nèi)部遷移比例提高，東部地區(qū)流向中西部地區(qū)的比例下降。而中西部正好與此相反，中部和西部地區(qū)內(nèi)部遷移比例趨于下降，中部向西部、西部向中部的遷移比例也在下降，而中西部向東部地區(qū)流入比例不斷上升。

注：（1）從統(tǒng)計(jì)口徑上看，1987年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市、鎮(zhèn)和縣之間的遷移人口；1990年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在1年以上的市、縣之間的遷移人口；1995年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的市，區(qū)、縣之間的遷移人口；2000年遷移數(shù)量包括遷入時(shí)間在半年以上的鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道之間的遷移人口。（2）全部遷移人口包括地區(qū)內(nèi)部和地區(qū)之間的人口遷移，不同年份在遷移時(shí)間規(guī)定和遷移范圍上的差別對(duì)地區(qū)之間分布會(huì)帶來(lái)一定影響。盡管如此，我們?nèi)钥梢员容^不同年份之間遷移流向的變化。

資料來(lái)源：《1987年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料》、《中國(guó)1990年人口普查資料》、《中國(guó)2000年人口普查資料》。

根據(jù)2000年第五次人口普查的10%資料顯示，全部遷移人口數(shù)量為1246萬(wàn)，占總?cè)丝诘?0.6%，其中省內(nèi)遷移為7.7%、跨省遷移為2.9%.在總遷移人口中，省內(nèi)遷移的比重始終很高，為73.4%.當(dāng)我們描述跨省遷移的流向時(shí)，其主要以東部地區(qū)為遷移目的地的傾向更加明顯。表2給出了三類地區(qū)跨省遷移比例的空間交叉分布。2000年，東部地區(qū)跨省遷移近65%集中在東部其他各?。ㄊ校?，中部地區(qū)跨省遷移超過(guò)84%集中在東部地區(qū)，西部地區(qū)跨省遷移超過(guò)68%集中在東部地區(qū)。從時(shí)間趨勢(shì)上看，1987～2000年，東部地區(qū)內(nèi)部跨省遷移比例上升了近15%，而中西部地區(qū)向東部地區(qū)遷移比例上升將近24%，后者比前者高出9個(gè)百分點(diǎn)。

從流動(dòng)的出發(fā)地和目的地看，遷移可以被劃分為城市到城市的遷移、城市到農(nóng)村的遷移、農(nóng)村到農(nóng)村的遷移和農(nóng)村到城市的遷移四種主要類型。從這種類型劃分來(lái)觀察地區(qū)間遷移的流向，也有助于我們理解轉(zhuǎn)軌時(shí)期中國(guó)人口遷移的特點(diǎn)。從全國(guó)來(lái)看，城市到城市的遷移和農(nóng)村到城市的遷移是目前遷移的主要形式。2000年，兩者合計(jì)占總遷移人口的77.9%，而且農(nóng)村到城市遷移的比重（40.7%）大于城市到城市的遷移（37.2%）。農(nóng)村到農(nóng)村的遷移比重較低，僅占全部遷移的18.2%.而城市到農(nóng)村的遷移比例最低，不到總遷移人口的1/25.從時(shí)間趨勢(shì)看，城市到城市的遷移所占比重，在東部、中部和西部三類地區(qū)都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，而農(nóng)村到城市的遷移比重略呈下降趨勢(shì)。

三、遷移的決定因素：計(jì)量分析

在遷移決定因素的實(shí)證分析中，早期的遷移模型將重力遷移模型和就業(yè)為目的的遷移模型合二為一，假定遷移數(shù)量不僅與遷入地和遷出地的人口和遷移距離有關(guān)，而且取決于兩個(gè)地區(qū)之間的工資和失業(yè)率的比較。通常，采用下列雙對(duì)數(shù)模型來(lái)分析這些因素對(duì)遷移流向的影響（lowry，1966；greenwood，1969；fields，1979）。即：。式中，m為遷移率，x為影響遷移流向的各種因素，d為遷移距離，i，j分別為遷出地和遷入地。

舒爾茨（schultz，1982）認(rèn)為，人口變量反映的是其他影響遷移而沒(méi)有在模型出現(xiàn)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量的作用，它沒(méi)有行為學(xué)上的意義。由于遷移是人口增長(zhǎng)的一部分，在遷移實(shí)證模型中引入人口規(guī)模會(huì)帶來(lái)計(jì)量上的共同偏差（fields，1979）。而且，由于遷移存量實(shí)際上是人口規(guī)模的一部分，如果在實(shí)證模型中同時(shí)引入這兩個(gè)變量，將帶來(lái)嚴(yán)重的多重共線問(wèn)題，大大降低回歸參數(shù)估計(jì)的效率。因此，通常做法是在實(shí)證模型中不引入人口變量。

在回歸方程的函數(shù)形式選擇上，費(fèi)爾茨（fields，1979）認(rèn)為，遷移決策本質(zhì)上是在相互排斥的替代方案之間的一種選擇，非對(duì)稱模型比對(duì)稱模型對(duì)人口遷移具有更強(qiáng)的解釋能力。此外，雙對(duì)數(shù)線性回歸方程還能夠消除奇異值和異方差對(duì)估計(jì)效率的影響，滿足理論上就業(yè)機(jī)會(huì)與工資之間的乘積要求，以及提高回歸方程的擬合程度等。他選擇了滯后解釋變量辦法來(lái)消除解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題。我們也采用了所有解釋變量數(shù)據(jù)均為1995年數(shù)據(jù)的辦法來(lái)解決遷移模型的內(nèi)生性問(wèn)題。

本文數(shù)據(jù)來(lái)自2000年第五次全國(guó)人口普查長(zhǎng)表資料（10%樣本）和微觀數(shù)據(jù)（長(zhǎng)表1%樣本），1995年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查資料及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（1996）》。在數(shù)據(jù)處理上，正式出版的第五次人口普查長(zhǎng)表資料沒(méi)有農(nóng)村向城市跨省遷移勞動(dòng)力數(shù)量及其失業(yè)率數(shù)據(jù)，我們利用第五次全國(guó)人口普查的微觀數(shù)據(jù)計(jì)算了這些數(shù)據(jù)。用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值見(jiàn)表3.

表3用于回歸分析變量的統(tǒng)計(jì)值

注：*根據(jù)微觀數(shù)據(jù)計(jì)算。

遷移率的計(jì)算，我們采用格林伍得（greenwood，1969）的定義，用1995年11月1日至2000年10月30日從省遷到省的人口數(shù)，除以1995年11月1日以前住在省的人口數(shù)。根據(jù)長(zhǎng)表計(jì)算得到的遷移率，包括了所有年齡段跨省農(nóng)村到城市、城市到城市、農(nóng)村到農(nóng)村、城市到農(nóng)村的四種類型遷移人口；用微觀數(shù)據(jù)計(jì)算15～64歲農(nóng)村勞動(dòng)力向城市的遷移率。按照這種方法計(jì)算得到的兩個(gè)遷移率的平均值都不高（見(jiàn)表3）。

遷移距離為省會(huì)之間鐵路公里數(shù)。中國(guó)地域遼闊，鐵路是中國(guó)跨省遷移的主要交通方式。這點(diǎn)可以從每年春節(jié)農(nóng)民工返鄉(xiāng)造成的鐵路擁擠狀況中得到印證。遷移距離不僅反應(yīng)了用于直接交通費(fèi)用的高低，而且在一定程度上代表了遷移所帶來(lái)的心理成本大小。隨著遷移距離增加，遷移帶來(lái)的不確定性和遷移風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)上升，遷移成本隨之增加（schultz，1982；greenwood，1975）。這在勞動(dòng)力市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的情況下尤其如此。

直接用城市工工資收入和農(nóng)村人均純收入來(lái)作為工資率的變量顯然不合適。隨著收入多元化，相當(dāng)于實(shí)際收入的部分并沒(méi)有反映到名義收入之中，城鄉(xiāng)收入在可比性上也存在一定問(wèn)題（solinger，1995；jefferson，1992）。奧尼爾（o''''neill，1970）建議采用消費(fèi)指標(biāo)來(lái)克服收入指標(biāo)作為工資率變量上的不足。我們利用各省城鄉(xiāng)人口作為權(quán)重，對(duì)城鄉(xiāng)居民人均消費(fèi)支出進(jìn)行加權(quán)平均，作為各省的工資率變量，預(yù)期工資率對(duì)遷移流向存在兩種不同的效應(yīng)。其中，遷入地為正向效應(yīng)，而遷出地為負(fù)向效應(yīng)。

1995年全國(guó)1%抽樣調(diào)查和第五次人口普查都對(duì)城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的就業(yè)狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。1995年調(diào)查問(wèn)卷中有三項(xiàng)指標(biāo)用來(lái)測(cè)度勞動(dòng)力在調(diào)查前一周是否處于失業(yè)狀態(tài)：第一項(xiàng)是從未工作正在找工作，第二項(xiàng)是失去工作正在找工作，第三項(xiàng)是企業(yè)停產(chǎn)等待安置的勞動(dòng)力。2000年人口普查只包括前兩項(xiàng)。據(jù)此可以計(jì)算得到1995年和2000年城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為2.2%和3.6%.由于城鄉(xiāng)勞動(dòng)力的失業(yè)率包括了農(nóng)村勞動(dòng)力，這低估了城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的就業(yè)狀況。《中國(guó)2000年人口普查資料》公布了分城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)人口資料，據(jù)此計(jì)算的城市、鎮(zhèn)和農(nóng)村的失業(yè)率分別為9.4%、6.2%、1.2%.利用2000年微觀數(shù)據(jù)計(jì)算的城市本地勞動(dòng)力、城市向城市遷移勞動(dòng)力、農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，分別為9.1%、7.9%和3.6%.如果在遷移模型中忽略了遷移存量，將導(dǎo)致高估其他解釋變量對(duì)遷移的影響（greenwood，1969）。按照格林伍得的方法，遷移存量應(yīng)該是以1995年為時(shí)點(diǎn)，計(jì)算出生在省且居住在省的所有人口。由于中國(guó)人口普查資料只提供了出生后一直住在本地和1995年11月1日之前遷入本地等資料，因此，我們采用1995年11月1日之前遷入本地人口指標(biāo)作為遷移存量的變量。本文中長(zhǎng)表的遷移存量包括所有人口，微觀數(shù)據(jù)的遷移存量只包括15～64歲的人口。我們預(yù)期遷移存量對(duì)人口遷移有正向效應(yīng)。

在分析地區(qū)人均收入差異和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，貿(mào)易開(kāi)放程度通常被看做是影響地區(qū)收入增長(zhǎng)的重要因素（barro和sala-i-martin，1995；cai等，2002）。貿(mào)易開(kāi)放程度越高，參與國(guó)際市場(chǎng)一體化程度也越高。但是，扭曲的貿(mào)易和發(fā)展戰(zhàn)略也同樣起到擴(kuò)大出口，提高gdp中的貿(mào)易份額比重。相比之下，外商直接投資是國(guó)外投資者的選擇。從長(zhǎng)期來(lái)看，為了獲得最大利潤(rùn)和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)外企業(yè)在其投資過(guò)程中要對(duì)各地的產(chǎn)品和要素市場(chǎng)發(fā)育情況、體制與政策的透明度等因素進(jìn)行綜合考慮，并最終做出投資選擇。外資企業(yè)進(jìn)入之后，它利用勞動(dòng)力市場(chǎng)來(lái)解決用人需求，這與國(guó)有企業(yè)的人事制度形成鮮明對(duì)比。因此，我們選擇了外商直接投資作為市場(chǎng)化程度的變量，來(lái)分析它們對(duì)人口遷移的影響。改革以來(lái)，雖然所有省份的外商直接投資數(shù)量都在增加，但東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間的差異在不斷擴(kuò)大。中國(guó)人口遷移流向分布主要集中在東部地區(qū)，這與東部地區(qū)對(duì)市場(chǎng)化改革程度較高是分不開(kāi)的。

四、回歸結(jié)果與討論

方程1～3是利用第五次人口普查長(zhǎng)表資料得到的回歸結(jié)果，方程4、5是利用第五次全國(guó)人口普查微觀數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。由于海南、重慶、與其他省會(huì)之間距離未能得到，在回歸中剔除了這3個(gè)地區(qū)，長(zhǎng)表資料中實(shí)際用于回歸的樣本數(shù)量為756個(gè)。在微觀數(shù)據(jù)中，由于有些省份的遷移率或農(nóng)村向城市遷移勞動(dòng)力數(shù)量為零，取對(duì)數(shù)后，這些數(shù)據(jù)變成缺省值，所以用于回歸的樣本數(shù)量為506個(gè)。

從表4回歸結(jié)果看，利用長(zhǎng)表資料得到的回歸方程，解釋了大約60%的所有人口跨省遷移的行為；用微觀數(shù)據(jù)得到的回歸方程，解釋了大約30%的跨省農(nóng)村勞動(dòng)力向城市遷移的行為。表4的非對(duì)稱雙對(duì)數(shù)遷移模型估計(jì)結(jié)果也表明，遷入地社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)人口遷移的影響大于遷出地這些變量所發(fā)揮的作用。

回歸方程1～5中大多數(shù)解釋變量的回歸系數(shù)t值，如遷移距離、人均消費(fèi)水平、失業(yè)率、遷移存量等，都達(dá)到了1%或5%的顯著性水平，并且作用方向上與前面的理論預(yù)期結(jié)果也基本一致。

表4中回歸方程1和2的區(qū)別是采用了不同的失業(yè)率數(shù)據(jù)，前者是1995年的失業(yè)率，后者是2000年的失業(yè)率。使用1995年失業(yè)率數(shù)據(jù)雖然有助于克服內(nèi)生性問(wèn)題，但方程1中遷出地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值大于遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)的絕對(duì)值，這個(gè)結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況并不吻合。

1995～2000年，中國(guó)城市就業(yè)環(huán)境發(fā)生了急劇變化。伴隨著國(guó)有企業(yè)改革和城市社會(huì)福利體制改革，企業(yè)大量富余人員被釋放出來(lái)，城市失業(yè)率迅速上升。為了解決本地城市職工就業(yè)問(wèn)題，不少地方政府采取了城市就業(yè)保護(hù)政策，這勢(shì)必對(duì)以就業(yè)為目的的勞動(dòng)力流動(dòng)產(chǎn)生較大影響。遷移者是理性的，如果目的地的就業(yè)機(jī)會(huì)較小，遷移者將選擇不流動(dòng)，以減少遷移風(fēng)險(xiǎn)和成本。這樣，遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)就顯得更為重要。

表4遷移決定因素回歸結(jié)果

注：（1）采用異方差檢驗(yàn)方法（breusch-pagan/cook-weisberg）發(fā)現(xiàn)，表中回歸方程的依次為：7.85、1.54、1.38、2.80、4.85.我們對(duì)回歸方程1、5采用robust估計(jì)來(lái)消除異方差的影響。（2）方程1和5的括號(hào)內(nèi)為robustt值，方程2～4括號(hào)內(nèi)為t值，*代表5%顯著性水平，**代表1%顯著性水平。

考慮到2000年失業(yè)率真實(shí)地反映了就業(yè)環(huán)境的變化，我們以回歸方程2為基準(zhǔn)，分析不同因素對(duì)遷移的影響，并進(jìn)行比較。在其他條件不變的情況下，遷移距離上升1%，遷移率下降1.08%.受遷移距離的影響，2000年跨省遷移人口比例不到30%，絕大多數(shù)遷移人口選擇了省內(nèi)流動(dòng)。遷移距離在空間位置上是固定的，但改善交通運(yùn)輸條件和制定合理的交通價(jià)格有利于減少遷移者的遷移成本，促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)。

在做遷移決策時(shí)，潛在的遷移者不僅要考慮兩地之間直接的收入差距，而且還要考慮到就業(yè)機(jī)會(huì)大小。在回歸方程2中，遷入地人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的近4倍，但遷入地失業(yè)率回歸系數(shù)在絕對(duì)值上是遷出地的3倍以上。遷入地失業(yè)率對(duì)遷移決策較大的邊際影響與遷移者面臨的選擇有關(guān)。本地勞動(dòng)力市場(chǎng)狀況是既定的，遷移者對(duì)它別無(wú)選擇。相反，遷移者對(duì)遷入地勞動(dòng)力市場(chǎng)是可以進(jìn)行選擇的，失業(yè)率越高的地區(qū)，遷入數(shù)量就會(huì)下降。

目的地的就業(yè)信息提供和幫助，對(duì)遷移決策有重要作用。遷移存量的回歸系數(shù)也證實(shí)了這一點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等非正規(guī)信息渠道雖然在遷移中發(fā)揮著重要作用，但隨著人口流動(dòng)規(guī)模擴(kuò)大，加快勞動(dòng)力市場(chǎng)信息體系建設(shè)就顯得非常重要。

將外商直接投資變量引入回歸方程2，就得到回歸方程3.引入這個(gè)變量之后，遷移距離和失業(yè)率等解釋變量的回歸系數(shù)及其顯著性變化不大，而人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)及其顯著性發(fā)生較大改變。從絕對(duì)值來(lái)看，方程3中的人均消費(fèi)水平回歸系數(shù)小于回歸方程2中的回歸系數(shù)估計(jì)值，遷出地人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)顯著性有所下降，主要是人均消費(fèi)水平與外商直接投資之間存在較高相關(guān)關(guān)系導(dǎo)致的結(jié)果（注：人均消費(fèi)水平與外商直接投資的相關(guān)系數(shù)為0.56.）?？缡∪丝谶w移比例主要分布在東部地區(qū)，它與外商直接投資之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系（注：外商直接投資與遷移存量之間的相關(guān)系數(shù)為0.76.），引入外商直接投資變量之后，遷移存量的回歸系數(shù)數(shù)值下降約50%.為了觀察城市勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力遷移決策的影響，我們利用微觀數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析?；貧w方程4引入了農(nóng)村遷移勞動(dòng)力的失業(yè)率，回歸結(jié)果進(jìn)一步支持上述發(fā)現(xiàn)，即遷入地的就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)遷移者來(lái)說(shuō)更為重要?；貧w方程5引入了城市勞動(dòng)力失業(yè)率。結(jié)果表明，城市失業(yè)率對(duì)于農(nóng)村勞動(dòng)力跨省遷移率有顯著性影響，其回歸系數(shù)在絕對(duì)值上不僅大于回歸方程4中失業(yè)率的回歸系數(shù)，而且大于回歸方程2中的回歸系數(shù)，這說(shuō)明城市勞動(dòng)力市場(chǎng)就業(yè)形勢(shì)確實(shí)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的遷移決策有重要作用。改善城市就業(yè)環(huán)境將有利于促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力流向城市，起到加速城市化的作用。五、結(jié)論

20世紀(jì)80年代以來(lái)在中國(guó)出現(xiàn)的大規(guī)模人口遷移現(xiàn)象，不僅具有發(fā)展中國(guó)家從落后的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的一般特征，還具有從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的特殊性。將二者結(jié)合在一起，既有助于考察中國(guó)獨(dú)特的制度特征對(duì)人口遷移的影響，又能夠通過(guò)對(duì)中國(guó)案例研究來(lái)拓展遷移理論。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和市場(chǎng)發(fā)育程度在地區(qū)之間的不平衡，決定了人口遷移的基本方向不僅是從農(nóng)村向城市的遷移，而且是從中西部地區(qū)向東部地區(qū)的遷移。既然中國(guó)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長(zhǎng)仍然有賴于從生產(chǎn)要素市場(chǎng)發(fā)育從而勞動(dòng)力流動(dòng)中獲得資源重新配置效率（注：約翰森（johnson，1999）認(rèn)為，在今后30年，如果遷移障礙被逐漸拆除，同時(shí)城鄉(xiāng)收入水平在人力資本可比的條件下達(dá)到幾乎相等的話，勞動(dòng)力部門間轉(zhuǎn)移可以對(duì)年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率貢獻(xiàn)2～3個(gè)百分點(diǎn)。），加快中西部地區(qū)市場(chǎng)制度的建設(shè)，特別是清除阻礙勞動(dòng)力市場(chǎng)發(fā)育的各種制度，可以引導(dǎo)和規(guī)范人口遷移，使其不僅具有微觀理性，而且具有更加理性的宏觀后果。市場(chǎng)化改革措施（如擴(kuò)大外商直接投資和對(duì)外貿(mào)易等）所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將有助于獲得“一石二鳥(niǎo)”的功效，也就是講，它為勞動(dòng)力流動(dòng)不斷營(yíng)造同樣的發(fā)展環(huán)境，并在創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)的同時(shí)，推進(jìn)城鄉(xiāng)戶籍制度改革。

「作者簡(jiǎn)介蔡昉中國(guó)社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所所長(zhǎng)、研究員；王德文中國(guó)社會(huì)科學(xué)院人口與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究所，副研究員。

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篇10

櫸樹(shù)（ZelkovaschneiderianaH-M），又名大葉櫸、血櫸、紅櫸、黃櫸、巖郎木等，榆科櫸屬樹(shù)種，是國(guó)家重點(diǎn)保護(hù)的瀕危植物之一，屬二級(jí)保護(hù)植物，有較高的觀賞價(jià)值，是重要的風(fēng)景園林觀賞樹(shù)種。目前，櫸樹(shù)苗木已被廣泛用于園林配置、城市街道綠化美化及生物多樣性方面。

櫸樹(shù)為深根性樹(shù)種，是一種落葉喬木，主、側(cè)根系都很發(fā)達(dá)，性喜光，喜溫暖氣候和肥沃濕潤(rùn)條件，在酸性土、中性土、石灰?guī)r山地及輕鹽堿土上均能生長(zhǎng)。櫸樹(shù)初期生長(zhǎng)較緩慢，八年生以后加快，可持續(xù)生長(zhǎng)70～80年，成年樹(shù)高達(dá)30m，胸徑1m以上。櫸樹(shù)在我國(guó)分布很廣泛，主要產(chǎn)于淮河流域和長(zhǎng)江流域及其以南地區(qū)，多生于海拔800m以下山坡。

1育苗方法

1.1扦插育苗

櫸樹(shù)資源稀少，生產(chǎn)上可采用硬枝扦插和綠枝扦插育苗。硬枝扦插的枝條取自一至二年生健壯枝條，插穗長(zhǎng)度10～15cm，粗度0.5～1.0cm，每個(gè)插條上至少含有2個(gè)以上健壯飽滿腋芽，時(shí)間以春季扦插為好，其平均成活率可達(dá)16.7%；扦插時(shí)使用植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑，可使插條生根率達(dá)到80%以上，當(dāng)年苗高可達(dá)50～180cm。綠枝扦插宜在6月上旬進(jìn)行，自母樹(shù)年齡較小當(dāng)年生半木質(zhì)化的粗壯嫩枝上剪取帶2～3片葉的插穗，迅速用植物生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑處理。做到隨采隨噴水，隨用生根劑處理，隨扦插。扦插苗床基質(zhì)以蛭石、河沙等為宜。扦插密度以插穗間枝葉互不接觸為宜。插后噴水1次，上罩塑料膜弓形小棚，再搭起1.2～1.5m高的框架，用草簾或遮蔭網(wǎng)在上方和兩側(cè)遮蔭，保持20%～30%的透光率。扦插前期要做好葉面噴霧保濕、消毒防病、通風(fēng)換氣和噴水降溫等工作；中期要以揭除薄膜和逐步移去遮蔭物煉苗為主；后期做好消除雜草、施肥等。

1.2嫁接育苗

選擇一至二年生、地徑1.5～2.0cm的白榆實(shí)生苗作砧木，以一至二年生的櫸樹(shù)枝條作接穗，在樹(shù)液流動(dòng)季節(jié)進(jìn)行嫁接，嫁接可分枝接和芽接2種。枝接一般在4月進(jìn)行，操作時(shí)可用劈接和皮下接方法。適時(shí)嫁接、避開(kāi)連陰雨天氣、接穗削面光滑平整、接穗與砧木的形成層對(duì)準(zhǔn)、綁扎適度是影響嫁接成活的關(guān)鍵因素。芽接宜在7月下旬至8月中旬進(jìn)行，方塊形芽接比“J”字形芽接為優(yōu)。為提高嫁接成活率，嫁接時(shí)要將塑料薄膜帶輕輕插入接穗芽與皮部?jī)?nèi)皮層與砧木密接，在操作技術(shù)保證的情況下，櫸樹(shù)嫁接成活率一般在80%以上，枝接當(dāng)年生長(zhǎng)量80～160cm，地徑0.8～1.5cm左右。

1.3播種育苗

櫸樹(shù)種子采集時(shí)間常在10月中下旬，采種期3周左右，選擇樹(shù)齡30年以上，結(jié)實(shí)多且籽粒飽滿的健壯母樹(shù)，在果實(shí)由青色轉(zhuǎn)為黃褐色時(shí)進(jìn)行采種，采得的種子去雜陰干，裝入布袋或麻袋貯存?zhèn)溆?。播種分秋播、冬播和春播。秋播需隨采隨播，發(fā)芽在翌年3月上中旬，種子發(fā)芽率和出苗率較高，苗木生長(zhǎng)期長(zhǎng)。春播宜在雨水至驚蟄時(shí)進(jìn)行，最遲不得遲于3月下旬，播種量150～200kg/hm2。當(dāng)年種子翌年播種，發(fā)芽率高。為了提高種子發(fā)芽率和出苗率，可對(duì)種子進(jìn)行選種、浸種、消毒、催芽、低溫存積處理等。播種后，25～30d種子發(fā)芽出土，應(yīng)防止鳥(niǎo)害。出苗后要及時(shí)揭草煉苗。幼苗期應(yīng)及時(shí)間苗、松土除草、灌溉追肥。此外，櫸樹(shù)苗期普遍有分叉現(xiàn)象，應(yīng)在苗期進(jìn)行修剪，蓄好1個(gè)主干，以利干形通直。

1.4組織培養(yǎng)

利用大葉櫸樹(shù)未成熟種子的胚依次在誘導(dǎo)愈傷組織培養(yǎng)基、愈傷組織繼代培養(yǎng)基、芽分化培養(yǎng)基、壯苗培養(yǎng)基及生根培養(yǎng)基上培養(yǎng)，可生產(chǎn)出3～5條不定根幼苗，生根率達(dá)30%，生根幼苗移植到溫室花盆中成活率在50%以上。日本在櫸樹(shù)組織培養(yǎng)方面成功較早，有許多可供參考的經(jīng)驗(yàn)。

2造林與管理

造林地宜選擇在坡度30°以下，低山丘陵區(qū)土壤肥沃、保水較好的群山中下部、谷地、溪邊。采用全墾方式整地，整地規(guī)格為50cm×50cm×40cm。3月上旬左右，選取無(wú)風(fēng)陰天或小雨天氣，用櫸樹(shù)一年生實(shí)生苗栽植，栽植前用10%～15%的過(guò)磷酸鈣泥漿沾根，以提高成活率。栽植時(shí)要根舒不彎曲，嚴(yán)禁大土塊和石塊壓在根部，回填土要實(shí)，深度為苗期地面與地相接觸處印痕之上3～6cm為好。栽植密度可為1.6m×1.6m或2.0m×1.6m。另外，可根據(jù)不同的立地條件栽植不同的樹(shù)種。如山頂、山脊可栽馬尾松、櫟類，山腳、山腰栽櫸樹(shù)，形成馬尾松、櫸樹(shù)、櫟類塊狀混交林。在立地條件好的山坡中下部可栽植櫸樹(shù)與山杉木行狀混交林。苗木栽植后，前3年，每年撫育2次，分別于6月和10月進(jìn)行。隨時(shí)注意培蔸、撫正，剪去干上叢生小枝，將分叉株去除弱的分支，每年