緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇經濟學數據分析范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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當前，各國紛紛加入到數據開放運動中，而且普遍呈現出以行動計劃漸進式推進、以專門網站多格式承載、以經濟和民生需求為導向的特征。

數據開放已成為當今世界各國的共同趨勢。全球各國紛紛將數據開放納入到國家發展戰略。截至2014年4月，全球已有63個國家制定了開放政府數據計劃。如：八國集團簽署了《開放數據》；歐盟頒布了對《公共部門信息再利用》指令的修訂；美國頒布了《增加聯邦資助的科研超過訪問的政策》，奧巴馬總統簽署了《政府信息公開和機器可讀行政命令》；日本頒布了《日本再興戰略》，提出開放數據；澳大利亞了《公共服務大數據戰略》，旨在推動公共領域利用大數據分析制定更好的公共政策。

以行動計劃循序漸進推進開放。美國政府在2013年12月5日的《開放政府合作伙伴――美國第二次開放政府國家行動方案》中承諾，美國政府將按照戰略資產來管理政府數據，對Data.gov門戶網站進行改進，開放農業、營養和自然災害相關數據。英國政府在2013年11月的《八國集團開放數據2013年英國行動計劃》中作出了六項承諾，包括開放高價值數據集，通過與社會溝通明確優先哪些數據，為政府數據開放建立國家級信息基礎設施等。法國政府在2013年11月6日的《八國集團開放數據法國行動計劃》中承諾，要朝著默認公開數據的目標前進，通過征求公眾和社會意見完善開放數據政策等。

以專門網站多格式承載開放數據。建立統一的政府開放數據門戶網站，集中開放數據集是各國的普遍做法。各國數據門戶網站域名中大都帶有data.gov字樣。例如，美國建立了專門的數據開放門戶網站data.gov，新加坡建立了data.gov.sg。在門戶網站上，重點開放數據集和應用程序資源，有的網站設置了供開發人員參與和公眾反饋的專欄。例如，截至2014年2月10日，美國數據門戶網站開放了88137個數據集，349個應用程序，140個移動應用；新加坡門戶網站開放了8733個數據集。此外，各國開放數據呈現多格式的特點，主要以CSV、HTML、XLS、NII、PDF為主。例如，美國的數據開放格式多達46種；印度網站以XLS格式開放的有1793個，以ZIP格式開放的有4個，以CSV格式開放的有2087個，以HTML格式開放的有30個，以XML格式開放的有1897個。

以經濟和民生需求為導向開放。數據開放的重要目標之一是更好地滿足經濟發展需求，通過免費使用政府數據推進數字經濟發展和科技創新，創造有助于大眾更好地適應現代生活的實用工具和產品。從各國開放數據門戶情況來看，圍繞經濟發展和民生需求的數據在開放數據中占比最大，公眾關注的熱點與經濟發展和民生需求密切相關。例如：美國新版的數據開放門戶網站將原來的金融、企業和安全等6大類數據集拓展至農業、消費、教育、能源等20大類，與經濟和民生需求相關的數據集大幅增加；加拿大下載量最高的10個數據集中有9個來自加拿大公民身份與移民局；新加坡下載量最多的數據集為人民協會總部、3G移動用戶數、各運營商3G移動通信服務平均速率等。

數據開放意義

通過開放數據，可以帶動經濟增長，促進社會創新，促進就業，更好地滿足公眾需求。

數據開放促進經濟增長。伴隨著以信息技術為代表的高新技術的發展，現代社會正由工業經濟逐漸向信息經濟轉變。信息經濟是指國民經濟增長中的資源消耗以利用信息為主，而不是以物質、能源消耗為主的經濟形態。公共數據是促進經濟增長的重要資源，可以加工成具有巨大附加值的信息產品。例如，空間地理信息可以加工用于指導采礦、林業、農業、漁業、能源、航海、交通運輸等；氣象信息則可以加工用于指導農業、旅游業、災難管理、環境評估等。據統計，信息資源增值性應用為美國的醫療服務業每年節省3000億美元，為制造業在產品開發、組裝等環節節省50%的成本；為歐洲的公共部門管理每年節省2500億歐元；為全球個人位置數據服務提供商貢獻1000億美元 。

數據開放催生新興業態。信息資源要素的投入有助于引發對生產過程、生產工具、操作方法和工藝技術等的革新和創造，公共信息資源的開放勢必催生出一系列新興業態。公共信息資源往往具有大規模、極細微、實時化的特性，伴隨著建模、仿真、大數據分析和數據相關學科的發展，開放后的公共信息資源通過先進的計算和分析將能夠幫助企業發現消費者偏好、異常成本損耗，以及多樣的消費行為――所有這些都意味著新的產品和服務，特別是與市場變化緊密相關的產品和服務。美國政府在推動開放數據運動初期免費提供了氣象資料和全球定位系統數據，企業利用這些資源創建了導航系統、天氣新聞廣播、預警系統、基于位置的應用程序和精密農具等新產品和服務，極大地改善了美國人民的生活。舊金山的一家研究氣候的新創公司利用政府采集的氣候、農作物收成和土壤等數據生成技術平臺為農民提供保險來獲取利潤，這家公司日前市值11億美元。

數據開放促進科技創新。知識創新和科技進步是社會可持續發展的動力，而信息資源是知識創新和科技進步的基本要素。信息資源不僅是知識創新和科技進步的基礎，而且它還具有強大的導向作用，可以提高科研工作的起點，避免重復勞動，指導科學研究，同時可以加快科研成果的轉化和推廣，促進科學技術轉化為生產力。聯合國教科文組織在2012年4月的《開放獲取開發與推廣的政策指南》指出，開放共享有助于提高科研速度和效率，有助于開展跨學科研究，提高研究成果的可見度、利用率和影響力。

全球知識合作組織認為，數據開放將加速科學創新，提高科學事業的透明度和誠信度。歐洲科學院聯盟的《21世紀開放科學宣言》中，號召在科研成果的開放共享方面積極展開國際合作，促進歐洲內外科學的發展。

數據開放增加就業機會。信息資源的深化在改變產業結構的同時也必然會影響到就業結構的改變。數據開放共享勢必將促進信息資源增值服務、文化創意等第三產業的發展，從而拓展新的就業空間。例如，加拿大僅“空間地理數據基礎設施”一個項目每年可支持12%的直接就業增長率 。人力資源和社會保障系統的信息資源一旦實現開放共享，將有效填平求職者與企業人才需求之間的“信息鴻溝”，求職者能夠更多地獲取崗位空缺信息，企業則能夠更大范圍地尋找合適的從業人員，從而促成就業資源的合理配置，提高就業率。

我國政府數據開放做法

從目前全球參與開放數據運動的國家來看，既包括美國、英國等發達國家，也包括印度、巴西等發展中國家。我國數據開放步伐已經落后，據“開放知識基金會”的《2013年開放政府數據普查》結果，在被普查的全球70個國家和地區政府中，我國綜合排名第35位。2013年，國務院了《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》，要求促進公共信息資源共享和開發利用，推動市政公用企事業單位、公共服務事業單位等機構開放信息資源。對此，我國必須加快開放政府數據。

研究各國數據開放的做法和經驗。選擇若干發達國家和發展中國家作為標桿，開展對標研究，梳理各國的做法和經驗，包括數據開放相關法律法規、標準規范、開放目標、開放范圍、開放載體、開放流程、權責界定、數據服務等。在借鑒各國做法和經驗的基礎上，結合我國實際，提出我國政府數據開放的實施方案。

制定法律法規界定政府數據屬性。加強法律法規建設是保障數據開放最重要的工作，決定了數據開放的成敗和質量。數據開放關系到作為開放主體的各個部門，因此，必須先對數據資源進行分類，界定數據的所有權、使用權、知情權以及占有、出售等問題的法律責任。針對數據的權屬問題，研究數據開放的費用問題，確定哪些數據可以免費，哪些數據需要收費，收費數據的費用構成及依據等。此外，還要界定數據和隱私問題，針對敏感性數據確定不開放的依據，確保開放數據不涉及國家秘密和個人隱私。

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【中圖分類號】C81【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）06-0071-02

1引言

統計學作為企業經營管理的重要手段，在企業經營過程中統計工作是否落實到位，對于企業可持續發展目標的實現而言具有重要影響，尤其在當前多元化市場競爭環境下，企業規模化發展雖然推動了國民經濟的進一步發展，但與此同時企業市場競爭也愈演愈烈，實現持續性經營，確保統計學應用效益的最大化，是目前推動產業可持續發展的重要戰略基礎。

2大數據時代內容的基本概述

簡單來講，所謂的“大數據”是指在當前信息化產業時代背景下，無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據，是需要新處理模式才能有效處理的海量、高增長率和多樣化信息資產。隨著近年來信息技術的不斷發展和廣泛應用，“大數據”時代是“互聯網+”技術應用下時代未來發展的趨勢。就目前來看，與傳統信息數據相比，大數據具有數據量大、數據多元以及數據價值高的顯著特點，伴隨城市化、工業化建設進程的不斷加快，如何有效地對大數據進行處理，成為現階段基層產業結構和相關主管部門的核心發展方向，也是促進企業進一步發展的重要基礎。

數據實質上是存儲于計算機內的各種信息集合，在當前全球化、市場化不斷發展的新產業時代背景下，商業模式的巨大轉變，在改變人們關注度的同時，也為企業的進一步發展奠定了良好基礎，最終為企業預期發展目標的實現創造了良好條件。對于大數據的處理，倘若采取傳統的處理技術，不僅難以達到預期的處理目標，更極易導致一系列其他問題的產生，最終對企業整體發展造成了極為不利的影響，為此在大數據發展的同時，技術領域也取得了顯著突破，目前常見的管理技術主要有——數據倉庫技術、數據安全技術、數據分析、數據挖掘和模型預測，其中，數據分析、數據挖掘與大數據關系最為密切。

3新形勢下統計學存在的主要問題

3.1企業對于統計管理工作的重視度不足

在經濟全球化和一體化建設進程不斷加快的新市場經濟常態下，企業規模和數量的不斷增加，在加劇企業市場競爭力的同時，如何有效地提升企業工作質量和工作效率是現階段企業的核心發展方向，但由于部分企業受傳統發展以及管理理念根深蒂固的影響，企業管理和發展重心始終集中于企業經濟效益，忽視了對統計管理的關注度，致使單位在統計管理工作方面的人力和物力投入不足，各項管理工作受到一定影響的同時，企業的整體發展也受到了一定影響。

3.2統計管理人員自身專業素養有待提高

統計管理人員作為統計管理工作的實踐者，其自身專業能力和綜合素養水平的高低，對于統計管理工作質量和工作效率具有重要影響，但隨著當下統計管理工作量的增加，部分企業為滿足人員配置需求，不斷地降低人員選拔標準，導致聘用人員無論是專業能力還是綜合素養都有待完善。作為一項專業、系統的管理工作，統計管理不僅要求管理人員擁有細心、踏實、耐心等基本素質，還要具備一定的計算機操作能力，但隨著企業規模和數量的持續增加，統計管理人員身兼數職、待遇不高等問題的存在，導致管理人員自身專業能力有所欠缺，業務操作等方面也存在一定不足，最終對統計管理造成了極為不利的影響。

3.3數據庫硬件設施、設備不完善

信息化產業時代背景下，“互聯網+”技術的廣泛應用，在便捷人們日常生活，提高企業生產效益的同時，將其應用到其他領域中，在一定程度上也為各單位的轉型升級注入了新的發展動力。統計管理是企業管理作業的重要內容，在很大程度上數據管理庫自身硬件設施、設備的完善度對于統計管理工作質量和效率具有直接影響，但對于某些偏遠地區亦或經濟發展相對緩慢的區域，統計管理設備、設施的落后性在影響現代化科技管理手段應用效益的同時，統計管理作業也始終未能得到突破性進展，企業發展也由此受到了一定影響。

4新形勢下統計管理工作的創新策略探析

4.1加強對統計管理重要性的宣傳力度，提高對統計管理工作的重視

統計管理作為企業管理的重要組成部分，其管理工作質量和工作效率對企業發展而言也具有一定影響，而為實現企業可持續發展的目標，確保統計管理工作落實到實處是極為必要的。通過上述分析可知，管理人員對于統計管理工作的不重視是影響統計管理工作效益的重要因素，為有效地改善當前管理現狀，一方面基層產業機構需加大對統計管理重要性的宣傳力度，在不斷提高人們對于“統計學應用效益”高度認同的同時，為統計管理工作的順利開展奠定良好基礎。而另一方面企業還需加強對統計管理工作人員的教育力度，在不斷增強統計管理人員工作責任感和使命感的基礎上，為預期管理目標的實現創造良好條件。

4.2積極和有關大數據公司或機構進行合作

要想在大數據時代背景下進一步優化和提高統計管理工作，就必須將大數據有關技術和統計管理的實際工作緊密結合起來，因此必須解放思想，打破行業限制，積極尋求和有關大數據公司或者機構進行合作開發，開發出真正適合統計管理工作的大數據技術和工具，大數據無法使用單臺計算機進行操作和處理，必須采用分布式架構技術等，其也必然和云計算的有關分布式處理、云存儲以及虛擬技術等密不可分，因此統計管理必須要積極尋求多方合作，積極將大數據的有關技術引入統計管理的實際工作中去。

4.3不斷優化和完善統計管理模式

在當前企業規模和數量持續增加的新產業時代背景下，數據的形成過程較為煩瑣，且數量也較為龐大，為從根本上有效提高管理的科學性、高效性和有效性，不斷地優化統計管理模式和管理手段也是極為必要的。通過大量調研數據分析可知，在進行統計管理過程中，信息技術的不斷發展和傳播渠道的日趨增多，在很大程度上為企業統計管理創造了良好條件，但由于部分企業在計算機信息技術應用過程中，未將現代化技術應用到電子統計管理中，導致管理信息化水平較低的同時，預期管理目標也難以實現，為有效地解決上述問題，將數據信息化納入到工作日程中，為單位的數據管理部門配置專門的信息化設備，是現階段提高統計管理信息化水平，促進企業進一步發展的重要戰略手段。

4.4將各項統計管理工作細節落實到位

在統計管理作業過程中，從根本上有效地提高企業的經濟效益、確保各項統計工作細節落實到位也是現階段基層產業機構和相關主管部門的重要工作內容，換言之，在當前多元化市場競爭環境下，要想從根本上提升統計管理工作質量，提高企業整體的經濟效益，以會計管理工作為中心，確保各項細節管理工作落實到位是十分必要的。要想確保管理工作效益的最大化發揮，提升企業經濟效益，企業需將會計的發展目標與企業的發展方向相結合，在確保兩者“統一性”的基礎上，以會計管理工作為中心對企業經營進行系統化管理，最終為企業可持續發展目標的實現奠定良好基礎。

4.5確保預算統計管理工作落實到位

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作者單位:116044大連醫科大學醫學影像學系(陳艷霞);

大連醫科大學檢驗醫學院(劉揮)

人工神經網絡理論以非線性大規模并行分布處理為特點,突破了傳統的線性處理模式,以其高度的并行性,良好的容錯性和自適應能力成為人們研究其賴以生存的非線性世界、探索和研究某些復雜大系統的有力工具,已應用于很多領域的信息處理工作。

BP算法的多層前饋網絡的人工神經網絡模型采用典型的有教師學習方式來進行預測和分類問題的處理。采用的傳遞函數通常是sigmoid型可微函數,可以實現輸入和輸出間的任意非線性映射。這使其在函數逼近、模式識別、數據壓縮領域有著更加廣泛的應用。該模型的特點是信號由輸入層單向傳遞到輸出層,同一層神經元之間互不傳遞信息,每個神經元與鄰近層所有神經元相連,各神經元的作用函數為Sigmoid函數,用樣本集合反復訓練網絡,并不斷修改權值,直到使實際輸出向量達到要求,訓練過程結束。應用BP網絡處理正常狀態與處于焦慮狀態的學生的血液中免疫學指標數據,取得了很好的效果[1]。

1 基于BP網絡的醫學數據分析

數據選自在某大學就讀的大學生,共計48例。在自愿、正常學習生活的情況下抽取他們的血液標本,然后再在考試前抽取他們的血液標本,分別進行五項免疫學指標檢驗,共獲得兩類、五項、480組數據。隨機把其中的20例學生的兩類、五項數據做為訓練集輸入矢量輸入,目標矢量為處于考前狀態的五項數據輸出為1,平時正常生活狀態的五項數據輸出為0。網絡訓練時調整神經元之間的連接權值,使網絡的輸出和實際的兩類情況盡可能相符。如果對所有的訓練樣本集網絡的輸出95%或更高能保證與實際結果一致,則訓練過程結束。網絡訓練好后,剩余的28例學生的5項數據作為神經網絡的輸入項,神經網絡的輸出值就是該學生是處于考前狀態1還是平時正常生活狀態0。主要設計程序如下:

%NEWFF-生成一個新的前向神經網絡;%TRAIN-對BP神經網絡進行訓練;%SIM-對BP神經網絡進行仿真;pause %敲任意鍵開始

clc

a1=[955 182 148222 1240]’;

a2=[1190 1911252421010]’;

a3=[1370291743461460]’;

a4=[1150 1962001511370]’;

a5=[821 109 82195 899]’;

a6=[1290246 112 299 1200]’;

a7=[876 132 139 166 952]’;

a8=[800 200 53.7214 873]’;

a9=[1210187 215 210 1370]’;

a10=[1090 131 68.5285 1380]’;

a11=[1240 433 154 224 1520]’;

a12=[1300 239 61.3289 1150]’;

a13=[1200 284 71.9119 1430]’;

a14=[1270 339 133 197 1210]’;

a15=[1210 248 151 125 1330]’;

a16=[1030 294 132 137 1040]’;

a17=[876151 126 194 1020]’;

a18=[1130 246 129 320 1470]’;

a19=[1020 196 157 225 1200]’;

a20=[1260 243 96.9143 1330]’;

b1=[910 188 127 216 1300]’;

b2=[1160177 136 268 1220]’;

b3=[1370287 101 321 1420]’;

b4=[947 159 170 111 1310]’;

b5=[911 116 66.2216 1140]’;

b6=[1320278 80.1305 1250]’;

b7=[804 147 150 177 987]’;

b8=[930 227 66.4245 962]’;

b9=[903 147 191 217 1380]’;

b10=[729121 59.2285 1330]’;

b11=[1180 436 144 220 1460]’;

b12=[949169 70.3240 972]’;

b13=[1150 273 65124 1520]’;

b14=[1150 172 118 179 1340]’;

b15=[1110 216 144 120 1320]’;

b16=[898260 112 197 1000]’;

b17=[866155 134 181 1050]’;

b18=[1060 235 158 149 1400]’;

b19=[887160 136 168 1450]’;

b20=[1320 286 92154 1410]’;

p=[a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 a10 a11 a12 a13 a14 a15 a16 a17 a18 a19 a20 b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11 b12 b13 b14 b15 b16 b17 b18 b19 b20];%為輸入特征矢量!

t=[-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];%為輸出目標矢量?

%創建一個新的前向神經網絡

net=newff(minmax(p),[12 1],{’tansig’,’purelin’},’trainlm’);

%==============設置網絡參數============================

net.trainParam.show = 50;

net.trainParam.lr = 0.05;

net.trainParam.mc = 0.9;

net.trainParam.epochs = 10000;

net.trainParam.goal = 1e-1;

%=======================================================

[net,tr]=train(net,p,t); %對網絡進行訓練

echo off;

b=[1590 245 125 286 1330]’;

w=sim(net,b);

if w>0

disp(’0’);

else

disp(’1’);

end

表1

BP神經網絡處理免疫學數據結果

神經網絡

診斷結果訓練數據測試數據

正常狀態考前狀態正常狀態考前狀態

0 200243

10 20425

其中對于訓練集,正常狀態與考前狀態的正確檢出率為100%。對于測試集,正常狀態的正確檢出率為85.7%;考前狀態的正確檢出率為89.3%。平均為87.5%。

3 討論

3.1 本研究所采用的人工神經網絡檢驗免疫數據的結果較好地符合了已知數據,具有較高的準確性。

3.2 要想進一步提高該方法的準確性,應該注意收集更多更全面的檢驗數據。如果我們所使用的數據越多越全面,則其中所蘊含的事物本身的規律性就越強,利用人工神經網絡從中所抽取的函數關系就越具有普遍性,因而就更準確。

3.3 可能對亞健康的診斷具有指導意義。亞健康問題各國醫學界已作了一些研究,并取得了某些實際的成果。但是,由于亞健康的多種類型以及多種相關因素,使得現有的診斷在準確性和實用性方面都存在著相當的局限性,如建模復雜困難。由于對影響罹病與否的各種因子的作用機制了解得不是很清楚,如何建立診斷模型,以及如何確定新建立的模型在何種程度上與實際情況相吻合還是一個問題;容錯能力不強,適用范圍不廣;依賴于某些病例庫新建立起來的醫學模型往往具有很強的局限性,用于新的病例庫時誤差有時較大。另外,由于醫學方面的原因,我們收集到的數據有時不完整,而現有的研究方法所建立起的醫學模型由于容錯性差,對這些不完整的數據通常都難以處理。人工神經網絡理論突破了傳統的線性處理模式,以其高度的并行性,良好的容錯性和自適應能力成為人們研究其賴以生存的非線性世界,探索和研究某些復雜大系統的有力工具。對亞健康的診斷關鍵在于準確找到亞健康的判定函數,可能利用BP網絡的函數逼近功能來實現。這需要有更多的醫學數據來實踐檢驗。

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中圖分類號：G643 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2012）18-0245-03

信息素養是指人們在解決問題時利用信息的技術和技能。這個概念是1974年由美國信息產業協會主席保羅·澤爾斯基首次提出后又經該協會定義的。隨著計算機等現代技術的發展，信息量以幾何級數的方式遞增。一方面，準確完整的信息是做好決策的基礎，另一方面，如何進行有效的檢索，是利用信息從而解決問題的關鍵，這兩者均取決于人的信息素養。

研究生教育擔負著為國家建設發展培養高素養、創造型人才的重任。現代管理學之父德魯克曾經說過：“知識工作者的生產率是21世紀管理的最大挑戰。”

在北京交通大學，早在2004年，便把信息素養的教育列入了研究生學期教育的內容，為了全面掌握研究生信息素養情況，使信息素養教育更具有針對性，我們于2011年9月對北京交通大學的博士研究生和學術型碩士研究生進行了抽樣調查，并結合訪談的形式對于相關重點問題進行了確認。

一、樣本與調查維度說明

調查根據各院系學術型研究生數量的相對比例，共隨機抽取360位研究生進行調查。經檢查核對，最后共獲得有效問卷343份，有效問卷回收率為95.27%，樣本總量占6 847名學術型研究生總量的5.3%。有效樣本在各學院的分布情況為：電子信息工程學院50人，計算機學院29人，經濟管理學院97人，交通運輸學院29人，土木建筑工程學院39人，機械與電子控制工程學院20人，電氣工程學院20人，理學院21人，人文社會科學學院11人，軟件學院17人，建筑藝術系5人，語言與傳播學院5人。在全部被調查者中，碩士研究生為主體，占84.54%，其余為博士研究生；從年級分布看，一年級占45.18%，二年級研究生占43.73，三年級研究生只占11.07%；從性別構成看，男性占57.73%，女性占42.27%，與我校男女生總體比例58.4∶41.6持平。

調查的維度包括研究生信息素養教育基礎、獲取并利用專業信息的途徑、對提高自身信息素養的途徑選擇與期望三個大的方面，共包含22個問題。

二、調查結果

1.研究生信息素養教育基本情況。調查表明：近四成研究生在本科階段沒有受過正規的信息素養教育。有34.74%的被訪者在本科階段沒有學習過科技信息檢索或類似的課程；有40.12%的被訪者沒有學過學術論文和學位論文寫作的課程或聽過相關講座。

2.獲取并利用專業信息的途徑。在使用各種信息資源方面，以圖書館資源配合網絡搜索引擎為主；將近1/3的學生經常使用紙本書和期刊，并通過專業相關論壇學習；還有一小部分學生利用免費的（見表1）。

在對既有資源的深入使用方面，對我校圖書館的使用情況的調查表明：有80.62%的學生使用過借還書服務；61.67%的學生做過電子數據庫檢索；44.49%的學生進行過書刊閱覽；只有36.12%的學生使用過學術資源門戶；26.43%的學生做過信息咨詢；17.62%的學生使用過館際互借；甚至有20%未使用過借還書服務（見表2）。

計算機技術發展到今天，涌現出很多面向公眾的免費軟件，這些開源軟件除了在社交網絡方面，在各專業領域里也層出不窮，熟練運用這些免費軟件將是對我們當前有限資源的一個有效補充。但使用情況并不普遍。有15.42%的學生沒有用過任何一款開源軟件（見表3）。

研究生對本專業領域內優秀文獻及前沿信息的掌握情況在一定程度上決定其創新力。研究生對其專業核心期刊及網站信息的掌握途徑如下：60.79%的學生請教導師或同學，46.26%的學生利用期刊導航系統，28.63%的學生利用CSSCI或CSCD獲知，11.45%的同學咨詢圖書館員，其他途徑為4.41%（見表4）。

從外文數據庫的使用情況來看，有3.08%的學生從不使用本專業外文數據庫；有43.17%的學生不熟悉外文數據庫但常用Google找英文文獻閱讀；只有29.52%的學生經常使用本專業的外文數據庫。由此可見，我校的專業外語和外文數據庫的培訓亟須加強（見表5）。

學術數據庫的便捷和及時已成為研究生學習、研究過程中不可或缺的工具。隨之而來的大量電子文檔如果得不到系統的管理，會浪費掉很多時間和精力。與國外學校情況相比，我校研究生對參考文獻管理工具的認識和使用情況令人擔憂。以三種最廣泛使用的管理工具為調查對象，使用過endnote、noteexpress或 refwork這三種管理軟件的學生分別占16.74%、12.33%和8.81%，竟有近63.88%的學生沒有使用過任何參考文獻管理軟件（見下頁表6）。

3.提高研究生信息素養的方向與途徑選擇。調查顯示：31.42%的被訪者不太能對所瀏覽的網站的權威性作出判斷，2.65%的被訪者完全不能判斷出所瀏覽網站的權威性；有40.27%的被訪者回答能夠判斷網站的權威性，但根據的是模糊的經驗；只有25.66%的被訪者因為聽過有關講座，從而能夠準確判斷所瀏覽網站的權威性。

信息搜索能力提高途徑方面，43%的同學希望采取聽主題講座的方式；22%的同學選擇上選修課；20%的同學選擇自學；15%的同學愿意請教導師和同學。

三、分析與建議

1.需強調信息技術教育與信息素養教育的結合。近四成研究生在入學之前沒受過正規的信息素養教育，這樣的數據映射了中國對于信息素養教育的認識嚴重不足。國外對信息素養問題的研究可謂由來已久。20世紀60年代至今，相關的研究已相當深入。通過Elsevier、Infotrieve等檢索系統都可以檢索到眾多的研究文獻。而通過“google”進行網絡檢索則返回了1 180 000條記錄。這些記錄中包含大量的信息素養研究組織、論壇、專門研究網站和資源網站，可以找到數量豐富的研究報告、論文、會議文獻及有關的項目和計劃等資料。資料還反映出信息素養概念的內涵逐漸由最初單純的信息技能掌握到人的整體素養層面的演進以及信息素養重要性被廣泛認可的過程。

相對而言，國內信息素養理論研究比發達國家滯后得多。1984年，教育部《關于在高等學校開設〈文獻檢索與利用課〉的意見》，奠定了《文獻檢索與利用課》作為中國高校大學生用戶教育主要形式的地位。此后，受國外影響，中國圖書情報界對用戶教育活動的理論思考逐漸演變上升為信息素養層面的研究。就發文量而言，中國對信息素養問題的真正研究始于20世紀中期。1995年首次在研究文獻中出現了“信息素質”和“信息素養”的概念，但之后發文數量一直非常有限，到2011年一共682篇。反映出中國對信息素養問題的研究多年來一直徘徊在較低的水平。

在對被調查者的訪談中，他們接受的信息教育要么就是計算機教育（簡稱為“計算機課”、“電腦課”）和在此基礎上有所發展的信息技術教育，并以掌握計算機、網絡等信息技術的知識和技能為最終目的；要么就是信息化教育，即將計算機、投影儀等設備用于輔助教育。從2000年開始，信息素養概念已進入一部分信息技術教育研究人士的視野，在國家信息技術教育相關政策中也出現了“信息素養”的提法，但基本上是將信息素養的培養局限于信息技術教育之中。而圖書情報界則主要是從原有的用戶教育、尤其是文獻檢索課的視角來看待信息素養。

因而，針對于研究生的信息素養教育，應該強調信息技術與人的學習、生活和工作的聯系，強調信息和信息技術在各個層次上的學習與應用，特別強調信息素養在終身學習與自主學習中的作用，強調信息素養與個人發展的關系。

2.有待建立統一的信息素養標準，涵蓋教育的全過程。信息素養標準是信息素養評估的依據，也是信息素養教育的課程目標。因此，各國積極建立適合本國國情的信息素養標準。在這一方面，美國、英國、澳大利亞制定的信息素養標準都對其他國家產生了一定的影響。美國最具有影響力的信息素養標準分別制定于1998年和2000年。1998年美國學校圖書館協會與教育交流技術協會制定了《學生學習的九大信息素養標準》，并且涵蓋了教育的全過程，是從中小學基礎教育到高等教育的一個重要主題。

中國的信息素養教育研究起步比較晚，目前還沒有制定出一套全國通用的信息素養評估體系。《北京地區高校信息素養能力指標體系》是中國第一個正式的并且比較有權威的信息素養評價標準體系。該指標體系參照了美國、英國和澳大利亞高校的信息素養評價標準，共分為7個一級指標、19個二級指標、61個三級指標。

信息素養教育和其他任何一種教育領域一樣，素養的提高是多個相互聯系的因素持續作用、形成合力的結果，局部的強化難以實現。且研究生中的絕大多數畢業后便要走向職場，與其他層次的教育相比，除了傳統意義上的學習的壓力，還有面臨從學生到職場人的轉變的壓力。如果單純從研究生階段加強信息素養教育，即使體系完備，也難以避免學生現學現用，不成系統的弊端。

篇（5）

本次研究將在過去的上、下學期中英語聽力有明顯進步（成績提高10%以上）的同學作為調查對象，通過實際調查報告、互聯網（以人人網為主）數據、某高校英語聽力考試成績數據等資源，共有10352份有效數據，以教學手段、學習目的、教學語言、教師學歷、教師類型以及考試難度等方面進行分類，進行數據統計和計算，得出結果，顯示出對英語聽力教學效果的主要影響因素。

根據我國高校師資情況現狀，由于教師類型、學歷程度、以及教學語言方面的影響，使得學生在英語聽力的教學當中能夠得到最為純正的英語聽力能力培養，同時結合英語課堂當中的新式教學方法，可以在英語聽力教學效果上得到最為顯著的體現。

二、實驗結果與分析

篇（6）

中圖分類號:G642文獻標識碼:A

隨著網絡環境下各種教學模式的應用和發展,網絡教學以其資源豐富、教學形式多樣,交互形式新穎、能有效提升學生自主學習能力等特點在課程教學中的應用已越來越廣泛。傳統教學以課堂教學為中心,以教師為中心,把傳授知識和學歷教育作為主要的辦學思想,但是卻忽視對學生自學能力、研究能力、思維能力、創造能力的培養。兩種教學方式各有所長,如何揚長避短,將傳統教學與網絡教學相融合已成為教學模式改革的一個發展方向。筆者就本校注會專業的數據庫技術與應用課程的教學模式進行了探索性實踐研究,以此闡明基于網絡環境下適合的教學模式。

1對象和方法

1.1對象

2007級注冊會計1班和注冊會計2班,兩班人數分別為58人和59人,年齡19～22歲均為高中畢業經全國統考錄入我校的三年制注冊會計專業的學生。

1.2方法

1.2.1教學資源

兩個班的數據庫技術與應用課程都由筆者任教,所使用的教材由筆者主編,實驗教材由本課題組主要成員陳智俐老師主編,兩本教材均由中國鐵道出版社出版。教學總課時為72課時,由理論教學和實驗教學兩部分組成,課時比例為1U1。在整個教學過程中,注冊會計2班,采用傳統教學與網絡教學相結合的教學模式,以下稱網絡教學輔助班,該班在課堂內采用理論教學和實驗教學(72課時),課堂外輔以網絡教學,提供有多種教學資源,主要來自于本課程的精品課程網站,如圖1 所示。筆者為精品課程負責人。注冊會計1班仍舊采用傳統教學模式,即采用理論教學和實驗教學結合(72個課時),以下稱傳統教學班。

1.2.2教學實施過程

(1) 網絡教學輔助班與傳統教學班教學內容、教學時數以及實驗項目均相同,教學進度一致。

(2) 網絡教學輔助班在課余時間通過留言板、QQ群、郵件等交互平臺,每周三、周六師生定期進行討論和答疑。本課程的精品課程網站也為學生提供了豐富的學習資料。在教學過程中,根據教學進度,定期給學生布置與教學內容或學生專業相關的問題和研究性課題,本期課程共開展了三個專題討論,讓學生獨立或分組(3～4人/小組)利用課余時間完成,并在網上提交結論或專題報告,由教師和學生共同來評價,展開較高水平的動態互動。

1.2.3教學效果問調查

對網絡教學輔助班發出調查問卷 59份,以調查網絡教學對教學的促進作用,回收59份,有效率為100%。

通過調查問卷,統計學生的反饋結果:大部分學生認為將傳統教學與網絡教學相結合,使學生在課外有了更多開動腦筋的機會,通過師生互動、生生互動,學習興趣大增,自學能力得以提高,通過專題討論使課程內容與專業知識相結合,開展研究性學習使得學生更加深入地了解了所學知識,鍛煉提出問題、分析問題和解決問題的能力,全面提高了學生的素質。改變了以往學生為考試而學習,學習興趣不濃;教師則重知識灌輸,S視方法指導,S視所授知識與專業的結合,加上師生面對面交流的時間有限,影響了進一步的溝通等。問調查結果見表1。

表1兩個教學班教學效果調查表

項目網絡教學輔助班傳統教學班

人數百分比%人數百分比%

靈活,學習能動性提高2338.91017.2

提高了自學能力59100813.7

提高了協作學習、共同探討的能力2542.358.6

加強師生交流、生生交流35592034.4

與所學專業結合更緊密2033.81220.6

1.2.4學生學習成績的評定

對兩個班學生學習情況進行比較分析。傳統教學班學習成績評定的考核內容就是以往傳統教學考核的內容,即包括平時學習情況,作業完成情況、上機實驗、期末考試等內容;對于網絡教學輔導班的學習成績評定,除了傳統教學考核所要求的內容以外,還要考慮網絡學習情況,包括學生網上學習的時間、次數等,網上學習交流情況的記錄,網上課題完成情況等,這些都作為課程最終成績評定的依據,作為一種網絡教學的促進手段。

期末考試采用網上考試,從試題庫中抽題,做到了每個學生一臺機器一套不同的試題,總分為100分,題型包括填空題20分、判斷題10分,程序填空8分,編程序14分,表的基本操作題40分,表單操作8分。

傳統教學班與網絡教學輔助班成績的評定,各部分成績比例以及各部分考核的依據,參見表2和表3。

表2各項考核內容所占總成績比例

各項成績

班名網上學習成績期末考試成績傳統教學

平時成績實驗

成績

網絡教學輔助班20%50%10%20%

傳統教學班-50%20%30%

表3各項考核的成績評定依據

網上學習

考核內容期末考試

內容傳統教學平時

考核內容實驗考核

內容

上網學習記錄情況填空題作業完成情況實驗完成情況

上網交互情況判斷題平時學習情況實驗報告填寫

課題完成情況程序填空

編程序

基本操作題

表單操作

本期期末網上考試成績統計,網絡教學輔導班平均成績87.3分,傳統教學班平均成績84.6分。網絡教學輔導班不僅在學習成績上優于傳統教學班,而且師生情誼更加深厚。

2實踐結果

根據本學期教學模式的實踐,可以歸納如下幾點:

(1) 網絡教學輔助班98.6%的學生認為傳統教學與網絡教學相結合,加上研究性學習的展開,以學生為主體,充分發揮教師的引導作用,使學生學習積極性提高,與教師溝通好,學習效果好。

(2) 網絡教學輔助班在上課的時候更加學生思維活潑,課堂氣氛較好。

(3) 在復習階段,教師發現網絡教學輔助班明顯比傳統教學班好問,問的題目也有深度,是通過思考而提出的問題。

3分析與討論

3.1課程的特殊性

“數據庫技術與應用”課程是一門計算機課程,理論與實踐結合緊密,且實踐性強,而我校學生大都為文科學生,如何學好計算機課程一直是教師努力探索的問題。傳統教學的教學方式比較單一,學生思維方式的存在差異,加上課后與師生交流少,學生學習中出現的問題難以及時解決,學生學習興趣不高。網絡教學的融入,加上研究性學習的開展,學習小組的成員共同協作來完成課題,使學生學習興趣提高,學有成效。師生通過知識和情感的交流,加深了師生之間情誼,學習過程和諧且有人情味。

3.2學生學習的觀念還需改變

大量研究結果顯示,交互水平與學習效果成正比。學習者所處的交互水平越高,取得的學習收獲就越大。網絡教學輔導班在學習過程中,有極少數學生不愿意和教師在網上交流,也有個別同學只是觀望而不加入討論,針對這種情況我們進行了個別談心,讓他們先從感興趣的話題參與討論,適當給予鼓勵,使得這些邊緣同學與集體開始了解、相互溝通,最終融入集體,學習上有了長足的進步,在與人交往上也有了很多改進,對教師、同學以及課程都有了認同感,可見,網上交流以其豐富多彩的語言、情感和思想的交流,激發了學生學習的熱情。

3.3網絡教學的開展中如何提高效率

網絡教學強調“任何人在任何時間、任何地點可以學習任何知識”的教育理論,但在具體應用中,如何來提高學習效率,如果整天泡在網上,不能取得實質性的收獲,浪費了教師和學生的時間,就事與愿違了。建立教師、學生、教材、情境包容于一體的學習環境,往往難于傳統的課堂知識傳授,如何做到事半功倍,做到有備而來,有的

放矢,是當前網絡教學中所欠缺的,有必要認真探索,才能更好地提高網絡教學的質量。

3.4學生為主體,教師為引導的觀念還要加強

在網絡學習形式中,教師的角色從原有的單一的傳授知識,發生了向學生主動學習的方向改變,教師不再是課堂里的“上帝”,而變成教學活動的設計者、學習環境的營造者、學生學習的促進者、學習過程中的指導者、學習效果的評價者和學習潛能的挖掘者。教師需要改變“灌輸式”教學,而采用“啟發式”教學,積極開展以學生為中心的教學方式,使學生主動學習,提出問題,共同交流和協作,開展交互式學習,是網絡教學中應該提倡的。教師如何引導學生,既要激發學生探求知識的欲望,又不能讓學生望而生畏或不感興趣,這也需要對課程內容進行摸索和實踐。

4結論

通過本學期的教學實踐,可見傳統教學與網絡教學兩種教學方式融合的教學模式是可行的,提高了教學效率,是有成效的。筆者認為提高學生學習興趣是提高教學水平的一個重要因素,網絡學習使得師生、生生間關系融洽,加上在整個學習過程中注重知識與專業的結合,就能使學生學的有興趣,教師教得也有興致。當然,教師在實行網絡教學與傳統教學相結合模式中,要付出比以往更多的時間和精力。當然,提高學生知識應用能力、提高學生就業能力是教學的目的,如何得到更為有效的教學方法還有必要進一步地探索和總結。

參考文獻:

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[2] 林雯,楊滿福,鄭小軍. 日本早稻田大學E-School的實踐及啟示[J]. 開放教育研究,2008,14(3):106-109.

[3] 蔡敏. 網絡教學的交互性及其評價指標研究[J]. 電化教育研究.2007(11):41-44.

[4] 黃月英. 網絡環境下計算機教學模式研究[J]. 當代教育論壇,2005(22):100-101.

The Application and Analysis in Database Technology and Application Course under Network Environment

XIE Qing

篇（7）

一、對象與方法

1.對象 ：選擇2010年1月至2011年11月在我們服務中心接受靜脈穿刺后發生局部淤血的200例患者，其中男性84人，女性156人，年齡18至60歲。

2.方法 ：對靜脈穿刺后發生局部淤血的患者進行原因分析，將淤血外滲分為4種原因；（1）患者因素 指患者輸液局部的血管、全身情況等導致淤血；(2)機械因素 指針頭的型號、輸液的藥物濃度、針頭固定方式等原因導致的淤血；（3）按壓方式因素 指拔針后按壓部位錯誤或按壓時間過短等造成的局部淤血；（4）操作因素 指護理人員穿刺操作不規范、血管選擇不好、技術差等原因造成的局部淤血。

二、結果

靜脈穿刺后發生局部淤血的因素分析見表1

表1靜脈穿刺后局部淤血的相關因素分析

三、討論

1.靜脈穿刺后發生淤血的相關因素 有表1可以看出患者按壓方式不正確是造成靜脈局部淤血的主要原因,不正確的方式包括（1）按壓時間過短，正常人出凝血時間是3-5分鐘，也就是說靜脈輸液完畢，拔針后必須按壓穿刺部位5-10分鐘才能止住血，對有一些特殊的血液病等凝血功能障礙者，應再適當延長按壓時間。若按壓時間不足，則會引起皮下淤血。（2）患者拔針后按壓位置不當，靜脈穿刺時，針頭與皮膚一般成20-250角，由靜脈上方或側方快速刺入皮下，沿靜脈方向潛行少許刺入靜脈血管，因此，皮膚穿刺點與靜脈穿刺點不在同一位置，所以，如果拔針后只按壓皮膚穿刺點而沒有按住靜脈血管穿刺點，也會導致皮下淤血。其次有表1還可以看出護理人員的操作不當也占一小部分因素，由于靜脈輸液在臨床上廣泛應用，熟練掌握靜脈輸液穿刺技術及相關知識尤為重要。護理人員的操作因素主要包括輸液穿刺技術不高、操作失誤、無法辨認血管位置、穿刺血管或針柄固定不牢導致針頭脫出血管外導致皮下淤血；還有選擇穿刺點不規范，在同一條血管同一部位短時間內反復多次穿刺，造成血管壁多個針孔滲血導致皮下淤血。

篇（8）

一、SPSS統計軟件特性分析

（一）SPSS統計軟件應用范圍

SPSS（Statistical Product and Service Solutions），是一種“統計產品與服務解決方案”軟件。開始時它的全稱為“社會科學統計軟件包”，但最后被命名為“統計產品與服務解決方案”。它最初用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務，有Windows和Mac OS X等版本。后來隨著SPSS公司對這款軟件的更新與改進，它的應用范圍也逐漸擴大起來，它在自然科學、技術科學和社會科學等方面都有涉及，并且都收到使用者的好評。世界上許多著名的雜志報刊都對SPSS統計軟件的各方面功能做出了很高的評價。

（二）運用SPSS統計軟件的實例分析

某高校要對大學生黨員素質進行評價，以便于對發展和培養當代大學生的工作實踐。他們首先選取了“道德品行”“政治素養”“學習能力”“工作能力”“心理素養”這五個方面對大學生黨員素質進行評價，然后要求被調查者根據自己對黨員的要求來判斷學生黨員是否能做到其中一點。其中1表示“非常不同意”、2表示“不同意”、3表示“不能確定”、4表示“同意”、5表示“非常同意”。從發出的300份卷中篩選出有效的188份，然后用SPPS統計軟件對分卷信度用克隆巴赫系數測量，該系數表示的是問卷調查結果總變異中由不同被調查者導致的比例占多少，整個問卷和各個子問卷的克隆巴赫系數如下表所示：

為了驗證所獲得數據的有效性，該試驗還進行了Bartlett’s Test和KMO指標驗證。Bartlett’s Test檢驗的sig為0.000說明參與分析的數據來自正態分布的總整體，而KMO的取值在0到1之間，所得到的值越接近1，表明這些變量對因子分析的效果越好，這些因素很好的解釋了大學生優秀黨員應當從什么地方開始培養，而SPSS統計軟件則是驗證了這些因素的有效性和可信度，為大學生黨員的培養工作提供科學依據。

二、大學生職業素質評價模型構建

（一）大學生素質評價模型研究背景

隨著時代的前進和科學技術的發展，現代年輕人的思維也追上了時代的最前端。步入大學殿堂的“90后”一代年輕人，他們追求自我和個性的特點越來越顯著，教育工作者對大學生職業素質的培養與分析也遇到了挑戰。如何根據大學生的特點來構建素質評價模型是新一代教育工作者需要考慮的問題。

（二）SPSS統計軟件對大學生職業素質評價模型構建的作用

對大學生職業素質評價要從學習能力、工作能力、政治思想、心理素質四個因素考慮，這四個因素涵蓋了大學生的外在處事能力和內部思想，是對一個人的綜合職業素質比較全面的評價。大學生的職業素質評價模型由這四個因素構成。運用SPSS統計軟件對這幾個因素進行分析，可以看出這些因素對職業素質評價所占比重的大小，然后根據各個因素所占的比重構建大學生職業素質評價模型，得出科學的評價方法和評價重點。

（三）SPSS軟件對大學生職業素質評價情況分析

運用SPSS統計軟件對大學生職業素質進行數據統計分析，可以了解到我國當代大學生需要培養的職業素質，也可以看出在校大學生對自身優秀職業素質的期盼和要求。大學生的職業素質涵蓋了學習、工作、政治、心理等四大方面，以大學的具體生活為基礎，由校園小范圍擴大到社會這個大范圍，具有很強的現實指導意義。運用SPSS統計軟件，可以得出大學生職業素質評價的重點，讓大學生充分了解到自己達標和不達標的地方，加以改正。

三、結論

對大學生的職業素質進行評價是大學生發展階段中的必要條件。大學教育的目的在于讓大學生成長和發展，讓他們掌握更多的知識技能，認清自己與社會外界的關系，有助于自己以后的工作和生活。而在SPSS統計軟件的分析下，可以看到大學生的職業道德素質由多種原因共同決定，因此我們可以知道，只有多方面的對大學生進行教育，才能使大學生形成良好的職業道德素質，做一個對社會、對國家有用的人。

篇（9）

就連一向以關心國際金融形勢為主的世界銀行也在2012年11月了一份名為《降低熱度》的報告。報告指出，如果我們任由全球變暖的趨勢持續，到本世紀末，全球氣溫將會上升4℃。

報告認為，這一后果將是災難性的：沿海城市可能被淹沒；糧食生產風險增大；水資源匱乏情況將進一步惡化；生物多樣性會遭遇不可逆轉的損失。

2012年年末，國際能源署（IEA）了《2012年世界能源展望》（下稱《展望》），對2035年前的全球能源趨勢作出了預測。在報告中，IEA悲觀地表示：“各國在哥本哈根氣候會議上商定的，到本世紀中葉，將地球溫度上升控制在2℃以內這一目標正變得難以實現”。

未來我們該如何應對全球氣候持續變暖的挑戰？《中國經濟周刊》記者獨家連線IEA首席經濟學家法提赫·比羅爾（Fatih Birol），請他來為我們解讀：面對能源和氣候危機，我們還能做些什么。

可持續發展任重道遠

IEA在《展望》中指出，即使考慮到未來各國的發展政策，我們依然不能確保全球能源體系能夠進入可持續發展的軌道。

《展望》預測，從現在到 2035 年，全球能源需求將增長三分之一以上，其中60%的需求增長來自中國、印度和中東地區。盡管世界各國對于低碳能源的使用與開發都處于穩步增長的狀態，但是未來化石能源（煤炭、石油和天然氣）仍將主導全球能源的消費與使用結構。

在過去10年里，煤炭幾乎占據全球能源消費增長的50%，其增速甚至超過了其他所有可再生能源。報告預測，中國的煤炭需求將在2020年達到頂峰，并將持續至2035年。

誰來代替核電？

為了減緩全球氣候變暖的趨勢，各國都鼓勵發展清潔能源，許多國家都把核電作為未來重要的發展方向。但福島核事故令核電風光不再，許多國家紛紛重新評估核政策。誰來代替核電成為一個棘手的問題。

《展望》指出，目前全世界電力需求正在以近兩倍于世界能源需求的速度增長。盡管在2035年前，煤炭依然是全球發電的主要燃料，但在全球新建發電能力規劃中，一半的新增能力將以可再生能源作為燃料。

《展望》預測，到2015年，全球可再生能源將成為全球第二大電力來源，并在2035年接近第一大電力來源——煤炭的發電量。

可再生能源迅速增長的原因在于其技術成本逐年下降、化石燃料價格不斷上升。此外，各國對可再生能源的補貼不斷上升也是一個重要原因。2011年，全球對各種可再生能源的補貼約為880億美元，2035年將增至近2400億美元。

對話比羅爾：中國將成為全球綠色能源投資的領頭羊

《中國經濟周刊》：目前世界各國在能源利用，尤其是節能減排方面的進展如何？

比羅爾：幾乎全世界各大能源消費國都已經宣布了自己的目標和措施：中國的目標是到2015年將二氧化碳排放量降低16%；美國則采用了新的燃料經濟標準；歐盟承諾到2020年，將把能源需求削減20%；日本試圖到2030年將電力消費削減10%。雖然這些舉措有助于改善過去10年全球能源效率表現不佳的局面，但是全球節能減排可挖掘的潛力依然十分巨大。

《中國經濟周刊》：IEA對于改進能源使用效率有哪些建議？

比羅爾：我們認為世界各國在能源效率利用方面都還存在著巨大的、未被發掘的潛力。一般來說，我們可以從工業產業、交通運輸、發電和建筑等四個方面去尋找可降低能耗的機會。大量的研究數據表明，目前世界上在建筑領域方面尚有五分之四的潛力未被挖掘， 而工業產業領域有一半以上的潛力尚待開發。

中國目前在建筑領域的能耗控制已經取得了巨大成就，但在其他方面仍有很大的進步空間。我相信，世界各國只要在這四個領域內制定出一系列可行政策，一定可以降低能耗，提升經濟效率。

《中國經濟周刊》：在過去的10年里，中國的節能環保產業大約以15%～20%的增長率逐年遞增，您如何評價這些產業的增長？

比羅爾：最近這些年中國在降低能耗、提高能源使用效率方面進行了巨大的投資，這些投入也為中國經濟帶來了巨大的財富。目前全球風機產量約有30%來自中國，全球約有20%的太陽能發電量來自中國，可以說，中國環保產業的發展之路影響全球。

我們預計未來中國將在風能領域投資6000億美元，在太陽能領域投資2000億美元，這將使得中國成為全球綠色能源投資的領頭羊。我相信，中國在節能環保產業的技術將會不斷提升，并將造福世界。

篇（10）

當前，大數據已經滲透到社會、經濟、政治以及文化等眾多領域。大數據在給各行各業帶來了新的歷史發展機遇的同時，也將給各行各業帶來新的挑戰。顯然，對高等教育來講也同樣如此。相應的，對直接服務于經濟統計人才培養的經濟統計學專業建設來講，迫切需要回答的問題是，在新形勢下，專業建設遇到新的挑戰又將是怎樣的呢？進一步的，為了積極應對新的挑戰又需要對舊的培養模式進行怎樣的修正和改進呢？從現有的文獻資料看，雖然學術界已經積累了大量與（經濟）統計學專業建設相關的研究成果（如龐皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚衛平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大數據背景對這些問題較為深入的研究還比較缺乏，本研究則可以視為是對此進行彌補的一個努力嘗試。

1經濟統計學專業建設的發展現狀

從某種意義上講，經濟統計學是一個新的專業。2012年10月，教育部頒布了《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》。在新專業目錄中，除保留統計學為理學類一級學科（包括統計學和應用統計學兩個二級學科）之外，在經濟學類的經濟學一級學科下增設經濟統計學。正是在這樣的背景下，目前我國高校經濟統計學專業的開設一般有兩種情況，一種是新專業目錄頒布后新設立的，如中央財經大學、對外經濟貿易大學、西南政法大學以及中南民族大學等；一種則是由原來的統計學專業更名而來的，如中南財經政法大學、天津財經大學、江西財經大學、南京財經大學以及中央民族大學等。從發展歷史過程看，經濟統計學并非是一個全新的專業，而是由以前的統計學專業發展而來。在1998年9月國家教育部頒布的《普通高等學校本科專業目錄和專業介紹》中，統計學被列為理學類一級學科，但可選擇授予經濟學或理學學位。在這種背景下，根據具體的辦學條件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一類是強調各類統計學所具有的共性。它肯定統計學的“理學性質”，按照理學類學科的特點設置課程。另一類則是強調各類統計學的個性，如財經類院校統計學專業（曾五一等，2010）。前者的數量較少，它是將統計學作為應用數學的一個分支來看待，所開設課程主要是數學和各種數理統計方法。后者數量占有絕大的比重，其專業方向包括國民經濟統計、經濟統計、管理統計、金融證券統計等（李寶瑜，2004）。從我國統計學學科建設的發展過程看，其特征主要表現為兩個轉變，即從起初的側重理論培養向當前的強調實際應用轉變以及從起初的主要服務政府部門向當前的主要服務社會企業組織轉變。由于新專業目錄頒布時間還很短，經濟統計學專業還沒有建立起新的培養模式，主要還是其前身———（經濟學方向的）統計學——培養模式的一種延續。從我們掌握的資料看，目前各高校經濟統計學專業的培養方案還主要是參照1998年《普通高等學校本科專業介紹》制定的，其培養目標是所謂的“復合型人才”，即具有堅實的經濟理論基礎，既懂數理統計方法、又懂經濟統計方法，并能熟練掌握現代計算手段的經濟統計人才（曾五一等，2010）。這種人才既是統計人才又是經濟管理人才，不僅能勝任基層企業和政府部門的日常統計業務，而且能從事市場調查、經濟預測、信息分析和其他經濟管理工作。相應的，在具體的課程體系構建和安排上，各高校大都貫徹了“大統計”的學科觀點，遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型人才培養原則（向書堅和平衛英，2010），即在強調較為完整系統地介紹統計學主要理論和分析方法的同時，還強調其與經濟學其他學科的密切聯系，按照經濟類學科的特點設置課程。也就是說，經濟統計學專業的課程設置具有顯著的二元性特征。從各高校的具體設置看，統計學方面的課程一般有數學基礎課、概率論、數理統計、運籌學、隨機過程、回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、抽樣調查、非參數統計、統計預測與決策等；而經濟學方面的課程一般則有微觀經濟學、宏觀經濟學、會計學、國際經濟學以及與專業方向（如國民經濟統計、財務會計統計、金融證券統計等）有關的課程。此外，和其他專業一樣，經濟統計學也重視學生應用和創新能力的培養，特別強調本專業的畢業生應該具有熟練地采集數據和應用計算機分析、處理數據的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用軟件的學習和訓練也通常以實驗課的形式被納入到課程體系中。但是，要注意的是，我國各高校在制定或修訂經濟統計學培養方案時，有意或無意地忽視了當前隨互聯網技術日新月異帶來的大數據海量涌現。而由于大數據和傳統數據存在顯著的差異，各高校現有的經濟統計培養模式可能需要做出重大調整。

2大數據帶來的挑戰

大數據之所以在眾多領域里引起關注，其根本的原因在于大數據蘊含著巨大的潛在價值。相對于傳統的標準化數據，大數據不僅體量龐大、產生速率極快，而且也更為全面（甚至是整體數據）。因此，大數據的分析結果也更接近真實。換句話說，大數據分析往往意味著人們能夠從這些全面的數據中獲取新的洞察力，從而更有可能創造出新的價值，進而帶來更大的發展。大數據蘊含的巨大潛在價值，勢必將打破現有的數據邊界，使大數據逐漸成為經濟統計分析的主要對象。由于大數據與傳統的標準數據存在顯著的差異，對未來的經濟統計工作而言，大數據勢必將帶來新的問題或挑戰。簡要地說，大數據帶來新的問題或挑戰主要來自于兩個方面，即：

（1）數據來源問題。與傳統數據主要來源于抽樣調查或組織內部不同，大數據是互聯網高速發展的產物。隨著科技環境的巨變———個人電腦的全球普及，移動智能終端的盛行，物聯網和社交網絡的爆炸式發展，以及數以千萬計的聯網傳感器節點在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門等的廣泛分布，這些都讓數據的生產和收集的途徑更為多元、更為廣泛。不過，需要特別注意的是，由于其蘊含的巨大潛在價值，大數據已經成為了可以與物質和人力資本相提并論的重要生產要素和組織資產。相應的，對各類逐利組織（尤其是企業）來說，不僅需要考慮如何收集到大量的有效信息，同時也希望這些信息為其獨自所占有，如最近阿里巴巴封殺微信、京東，斷絕與社交網絡新浪微博的賬號合作。這種電商行業“封殺”現象的出現，其理由看似是如這些企業所宣稱的那樣為了保護公司的信息安全，但背后的根源其實是擔心自身的內部商業信息通過互聯網泄漏，擔心用戶流量的命脈被他人掌握。因此，在大數據時代，如何解決數據的封閉性問題將是經濟統計工作數據收集面臨的一個重要挑戰。此外，對經濟統計人才來講，由于數據不再僅僅是標準結構的，資料收集新技術的開發和掌握也成為一種迫切的需要。

（2）數據分析問題。由于數據更多的是半結構化或非結構化的，傳統的經濟統計分析工具和方法可能不再有效。就大數據分析而言，經濟統計工作需要解決的問題是如何從體量龐大且雜亂無章的各類數據中挖掘有效信息以創造新的知識和新的價值。在以前，數據很大程度上是指“數字”，如業務量、營業收入額、利潤額、工業企業產值、固定資產投資、GDP等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本。而在大數據時代，人們不再是隱藏在終端和網絡后面的隱形者，購物、社交、游戲、閱讀、出行等信息都變成數據被收集到各種各樣的儲存設備中。而數據也不再是單純的“數字”，還包括文本、圖片、音頻、視頻等多種格式，其涵括的內容也更為豐富，如博客、微博、通話錄音、位置信息、交易信息、點評信息、互動信息等。也就是說，數據不再只是結構化的，更多是廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中的半結構化數據和非結構化數據。隨著數據越來越大，越來越復雜，增長越來越快，要想建立和保持競爭優勢需要對數據進行實時、有效的分析。而由于數據更多的是以半結構化和非結構化形式出現，過去傳統的數據分析技術可能無法實現實時監測和分析。

3應對措施及建議

從個人服務到商業運營，從醫療衛生到公共教育，從城市交通到公共管理，大數據已開始撼動世界的方方面面。在帶來新的發展機遇的同時，大數據時代也向包括經濟統計在內的眾多領域提出了眾多挑戰，需要做好充足的準備及應對。具體到與人才培養息息相關的經濟統計學專業建設，我們認為需要從以下幾個方面做出必要的變革：

（1）樹立市場意識，避免人才培養與現實需求脫節。從目前的實際情況看，我國高校經濟統計人才培養與市場需求之間或多或少存在一定程度的“學”“用”脫節，還沒有全面實現學以致用。一方面，以企業為主的各類組織對經濟統計人才需求非常急迫，如最近一份針對近千家企業和從業人員的調查顯示，97.9%的企業認為數據分析對電商運營很重要，超過半數的企業表示數據分析能力欠缺，同時有近60%的企業希望專業數據分析人才加入，并愿意為此支付更高薪資；①另一方面，無論是課程體系還是教學內容以及教學方式，現有模式基本上是以傳統數據為對象的。換句話說，在現有培養方式下，學生掌握的數理統計和經濟統計方法可能無法滿足大數據的分析需要，如傳統的統計分組、頻數分布等數據整理方法顯然難以完全適用于圖片、音頻、視頻等非結構化數據。因此，要真正做到“厚基礎、寬口徑、重應用”，則需要根據經濟發展的需求設置教學計劃、更新落后的教育內容、采納現代化的教學手段，需要注意與其他學科之間進行充分的交流與融合，跟上當代社會科學的雜交化、整體化趨勢發展的步伐。

（2）經濟、統計與IT相融合，優化課程體系。在大數據的洪流中，數據分析是否能夠帶來新的洞察力、創造新的知識和價值，取決于從業人員是否掌握大數據收集、管理、分析和開發的相關特定工具。從我國高校經濟統計學專業課程體系看，專業課程設置主要包括經濟類基礎課程與專業主干課程兩大基本模塊。雖然各高校都強調遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型經濟統計人才培養原則，也主張將理論方法的教學與計算機軟件緊密結合起來（如“統計學導論”選用Excel，“應用多元統計分析”選用SPSS，“計量經濟學”選用Eviews等軟件作為計算工具），但在大數據的開發和應用日益成為新潮流、新趨勢的背景下，仍然很少看到有高校在經濟統計學專業中開設獨立的、專門涉及大數據技術的相關課程。因此，根據現實人才需求的新變化以及大數據技術的不斷進步和升級，我們應該對經濟統計學專業的課程體系進行必要的調整，即根據大數據分析的內在需要，在經濟學和統計學相關課程之外把大數據技術相關的課程納入到現有體系之中，實現“經濟、統計與IT”三方面內容的平衡和融合。在大數據時代，雖然經濟統計所包括的主要工作仍然是數據收集和數據分析等，但是其內容卻發生了翻天覆地的變化。如收集數據不再依賴于隨機采樣，而是需要利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并導入到一個集中的大型分布式數據庫。相應的，數據存儲和預處理以及數據挖掘和分析也都是以分布式數據庫為工作對象的。考慮到本科教育的基本要求與技術的實際發展水平以及通用性等，在Hadoop、NoSQL、HDFS等目前較為常用的大型數據分析軟件和工具中，我們建議至少增設Hadoop方面相關的課程。

（3）與時俱進，加強師資隊伍培養。能否把本專業的學生培養成為復合型的應用人才，取決于是否擁有一支高素質的教師隊伍。隨著大數據及其應用成為一種新的潮流和趨勢，經濟統計的專業教師團隊建設也需要做出相應的調整和變革。從教師隊伍的結構看，由于經濟統計學專業發展的過程使然，目前我國各高校該專業的專業教師以具有經濟學或統計學學科教育背景的教師為主，而具有信息技術教育背景的教師還非常稀少。由于大數據及其應用需要融合經濟、統計以及IT等多個領域的理論、方法和工具，因此對經濟統計專業建設而言，當前最為迫切的是，需要建設一支教育背景涵蓋上述三個領域的結構合理的教師隊伍。而實現的途徑無非是兩種：一方面是在全校范圍內進行挖潛，重新組合和配置教師資源以優化經濟統計專業教師團隊；另一方面則是實施“請進來”戰略，加大力度引進海內外優秀人才。在內部挖潛和外部引進的同時，專業教師團隊建設還應該努力創造一個良好的人才成長環境，鼓勵教師積極“走出去”，到國內外高水平大學進修和學習，鼓勵教師不斷以新的知識充實、提高自己，以此來不斷提高本專業的教師質量和水平.

參考文獻

[1]李寶瑜.統計學一級學科建設中的若干問題[J].統計研究,2004(8).

[2]龐皓.經濟統計學課程體系改革的方向[J].統計研究,1991(1).

[3]向書堅,平衛英.30年來我國財經類院校統計學專業本科課程設置的歷史回顧與展望[J].統計研究,2010(1).

[4]曾五一.關于經濟管理類統計學專業課程體系設置的幾點意見[J].統計教育,1999(8).

[5]曾五一,尚衛平.關于經濟統計學若干問題的思考[J].統計研究,1999(11).

篇（11）

（一）項目數據分析

1、什么是項目數據分析工作

項目數據分析就是研究將經濟學理論用數學模型表示，并應用于項目投資分析的方法論。項目數據分析過程是：提出項目（研究機會）、初步可行性研究（市場、技術、資源、環境研究、效益、風險分析評價）、測算經濟效益、評估和決策、可行性研究（市場、技術、資源、環境研究、效益、風險分析評價）、評估和決策、項目實施。

2、項目數據分析工作的內容、特點

（1）項目分析工作的內容

一般來說，項目數據分析的內容包括項目的經濟效益評價、項目的風險分析和項目的比較選擇。

項目的經濟效益評價主要是在假設項目沒有風險情況下的經濟效益，主要針對非貼現指標（會計收益率和投資回收期）和貼現指標（凈現值、內部收益率、獲利指數和動態投資回收期）。

項目的風險分析，主要是進行盈虧平衡分析、敏感性分析和概率分析。

項目的比較選擇，主要是獨立方案、互斥方案和不完全互斥方案的設計、評估等選擇。

（2）項目分析工作的特點

項目數據分析工作是一門邊緣科學，其特點是以定量分析為主要分析手段，通過分析翔實的數據進行項目的論證得出定性結論，并以定量數據進行說明。顯然，項目數據分析，必須通過建立數學模型的方法進行分析涉及經濟學、數學、統計學和預測學。

（二）什么是投融資

1、項目投融資的概念。

投資是指 “為了在獲得預期的收益而作出的確定的墊支或犧牲的各種經濟行為” 。因此，投資并不局限于與基礎建設相關的經濟活動，還包括證劵投資、信貸投資和信托投資。

2、項目投資的特點

項目投資的特點是現在投入資金進行經濟效益的博弈，通過對該項目的管理進行長期或者未來的收益，不僅具有時間性，而且具有較強的風險性，其本質就是獲得預期的收益。

一些大型的投資項目，通常都由一家專業的財務顧問公司擔任其項目的財務顧問，財務顧問公司做為資本市場中介于籌資者與投資者之間的中介機構憑借其對市場的了解以及專門的財務分析人才優勢，為項目制定嚴格的，科學的，技術的財務計劃以及形成最小的資本結構，并在資產的規劃和投入過程中做出理性的投資決策。

（三）項目數據分析工作對投融資具有重要的意義

1、數據分析工作提高了工作效率，增強了管理的科學性。無論是國家政府部門、企事業單位還是個人，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前的重要環節，數據分析工作的質量高低直接決定著決策的成敗和效果的好壞。

2、越來越多的企業將選擇擁有中國項目數據分析師資質的專業人士為他們的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把中國項目數據分析師所出具的項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據；越來越多的企業把中國項目數據分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓計劃的重要內容；越來越多的有志之士把中國項目數據分析師培訓內容作為其職業生涯發展中必備的知識體系。

二、從事項目數據分析工作的感受

（一）從數據分析師的角度，項目數據工作需要做到以下幾個方面的服務，才可以為被服務對象提供優質的有價值的投融資報告。

1、真誠服務

所謂真誠服務，主要是因為投融資報告的價值來自于數據分析師精湛的業務能力，細致的數據搜集能力、閱讀能力、分析能力和預測能力。無論是競爭性項目、還是基礎性項目，由于數據分析工作時一門邊緣科學，需要對真實和翔實的數據進行定量或者是定性分析，需要對國家或者國際政策進行審讀，需要對經濟形勢進行判斷，需要對項目所屬的行業進行科學的宏觀把握，因此，項目數據分析師在搜集相關數據，在分析相關數據時，在閱讀國家或者國及政策時，在斟酌行業趨勢時，都需要真誠的付出，否則，閉門造車或者移花接木式的投融資報告，只能是危害客戶，只能給客戶帶來更大的風險，而不是豐厚的收益。

2、真心服務

所謂真心服務，主要是指項目數據分析師在服務客戶時，需要站在客戶的角度思考問題。由于項目數據分析師，是從屬于某公司，因此從公司利益出發，需要為公司賺取一定的利潤，這部分利潤就來自于數據分析師所服務的客戶。從客戶角度思考，實際上客戶委托數據分析師針對企業的項目意向而進行的數據分析，實際是希望數據分析師提供的項目方案，不僅是可行的，能夠為公司獲得預期利益，而且是風險較小的，可以操作實施的投融資報告。

3、真實服務

所謂真實服務，就是指數據分析師在進行項目數據分析，通過建立數學模型的方法進行分析并提出具有科學性的、前瞻性的、科學性的、可操作性的投融資項目預測報告時，需要是真實服務。一般來說，客戶在提出項目設想時，是充滿了憧憬，也具有天真的幻想，那么數據分析師提出的可行性報告如果是刻意逢迎客戶的主張，那么對客戶來說將是災難性的打擊。

4、真情服務

所謂真情服務，主要側重于項目付諸于實踐中，項目數據分析師跟蹤調查項目實施的禁毒，以及修正項目風險分析和比較選擇。

（二）從數據分析師所服務的客戶角度來看，客戶也需要做到以下幾個方面的工作：

1、信賴數據分析師的服務

對數據分析師服務的企業來說，信賴數據分析師是必要的。一方面，投融資項目報告，制定嚴格，具有科學性，是理性的投資決策；另一方面，

2、忠誠數據分析師的服務

3、誠摯和數據分析師的合作

數據分析師在進行投融資項目分析時，一方面，客戶的意項是否描述清晰、完整、完全，是非常重要的，它決定了投融資項目報告的起點和方向；另一方面，企業的真實經營狀況，也對項目報告具有決定性的意義。因此，企業需要同數據分析師進行誠摯的、真誠的合作，否則，項目數據報告就存在不可預知的、本可避免的巨大風險。

三、為項目方和投資方案例分析

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