時(shí)間：2023-08-24 16:50:23
序論：在您撰寫統(tǒng)計(jì)學(xué)行業(yè)分析時(shí)，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
[關(guān)鍵詞]行業(yè)工資；差異；分析；統(tǒng)計(jì)學(xué)
[中圖分類號]F275 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1005-6432（2013）5-0091-02
1 前 言
我國經(jīng)濟(jì)在迅猛發(fā)展，國人的工資收入也在不斷上漲，但同時(shí)出現(xiàn)了一個(gè)不可回避的問題，就是行業(yè)間的工資差異在逐步擴(kuò)大。這種收入的差距是引發(fā)仇富心理和社會不穩(wěn)定的主要根源。我們一直在講“共同富裕是社會主義發(fā)展根本目標(biāo)”，但行業(yè)工資的差異似乎使我們離這個(gè)目標(biāo)越來越遠(yuǎn)，實(shí)則不然，行業(yè)工資存在差異的因素有很多，為了突出本文分析的指向性，以下將以遼寧省行業(yè)工資作為考察對象進(jìn)行分析，分析結(jié)論顯示：行業(yè)工資決定分別受體制因素影響、區(qū)域環(huán)境影響和技術(shù)系數(shù)影響。
遼寧省作為我國傳統(tǒng)工業(yè)省份，從整體來看工資水平位于全國中位。從這一點(diǎn)來看，似乎可以理解為工薪階層具有相對于全國其他地方較為均質(zhì)的購買力。實(shí)則不然，在以產(chǎn)業(yè)升級為導(dǎo)向的遼寧省各行業(yè)，必然存在著工資水平的差異性。這種差異性是種必然還是一種缺陷，則難以在規(guī)范分析下進(jìn)行探討。
根據(jù)馬克思價(jià)值轉(zhuǎn)型理論可知，在完善的市場經(jīng)濟(jì)中因?yàn)楦偁幰蛩氐淖饔?，使得資本有機(jī)構(gòu)成高的行業(yè)，獲得了資本有機(jī)構(gòu)成低的行業(yè)的部分剩余價(jià)值。從而，剩余價(jià)值在競爭因素的推動(dòng)下最終使全社會各非農(nóng)行業(yè)獲得了平均利潤率。就遼寧省的具體情況來看，有機(jī)構(gòu)成高的行業(yè)主要體現(xiàn)為高端制造業(yè)和高科技行業(yè)，而反之則是以服務(wù)、農(nóng)林等生產(chǎn)的行業(yè)。就這一點(diǎn)來看，行業(yè)工資差異現(xiàn)象的存在應(yīng)是必然的。
鑒于以上所述，筆者將就文章主題展開討論。
2 行業(yè)工資差異的現(xiàn)狀描述
2011年遼寧省在崗職工平均工資35057元，月平均工資2921.42元，比上年，同比增長13.8%，扣除物價(jià)因素，比上年實(shí)際增長8.7%；遼寧省職工平均工資（社會平均工資）30814元，月平均工資2567.84元，與上年相比，同比增長16.5%，扣除物價(jià)因素，實(shí)際增長11.3%。這是全省的平均狀況。
分行業(yè)門類看，與2010年相比各行業(yè)年平均工資都有不同幅度的增長。2011年平均工資最高的兩個(gè)行業(yè)分別是金融業(yè)60433元，是全省平均水平的1.96倍；信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)44849元，是全省平均水平的1.46倍。年平均工資較低的行業(yè)如：農(nóng)、林、牧、漁業(yè)9451元，只有全省平均水平的30%；住宿和餐飲業(yè)19262元，只有全省平均水平的62%。最高行業(yè)與最低行業(yè)年平均工資之比為6.4∶1。
3 針對現(xiàn)狀的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
3.1 基于價(jià)值轉(zhuǎn)型視角下的分析
馬克思所構(gòu)建的價(jià)值轉(zhuǎn)型原理適用于完全競爭市場結(jié)構(gòu)，從而能夠?qū)崿F(xiàn)資本在逐利性沖動(dòng)下的平均化，進(jìn)而在各行業(yè)中形成平均利潤率。而針對上述行業(yè)類型來看，它們部分屬于市場作為資源配置的手段，部分又屬于行政配置資源的手段，因此，并不完全符合各經(jīng)濟(jì)學(xué)原理中的基本假設(shè)。從這一點(diǎn)來看，上述行業(yè)工資差異具有必然性。其中，資本密集型行業(yè)（如：信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)）的工資水平又明顯是勞動(dòng)密集型行業(yè)（如：住宿和餐飲業(yè)）工資水平的3.1倍。從這一點(diǎn)來看，市場作為資源配置手段的各行業(yè)間仍滿足價(jià)值轉(zhuǎn)型原理。
3.2 基于遼寧省情視角下的分析
遼寧省作為工業(yè)基礎(chǔ)相對優(yōu)越，體制轉(zhuǎn)型不斷深入的省份，應(yīng)更能體現(xiàn)行業(yè)效率作為工資決定的特點(diǎn)。然而，為何金融業(yè)卻高居榜首。筆者認(rèn)為，這與遼寧省在東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)地位，以及本土商業(yè)環(huán)境密不可分。而作為行政壟斷行業(yè)的“電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”，其之所以能獲得各行業(yè)收入的高位，實(shí)則在于它獲取了相當(dāng)數(shù)量的壟斷租金的結(jié)果。
4 分析基礎(chǔ)上的研究結(jié)論
4.1 行業(yè)工資決定受體制因素影響
在社會主義市場經(jīng)濟(jì)條件下，仍有大量關(guān)乎國計(jì)民生的行業(yè)受到形成壟斷的作用，其內(nèi)部職工擁有的工資水平普遍較高。正如，上文所指出的該工資構(gòu)成中具有相當(dāng)數(shù)量的壟斷租金，進(jìn)而存在著一定的不合理性。而作為體制外的行業(yè)，因其主要以效率作為工資決定的因素，從而工資決定也部分反映出了行業(yè)績效水平。不難看出，在中央強(qiáng)調(diào)建立合理的收入分配制度下，遼寧省應(yīng)根據(jù)自身情況建立有效的工資監(jiān)管機(jī)制，著重于對行政壟斷性行業(yè)的工資管控，特別是其中的高管。
4.2 行業(yè)工資決定受區(qū)域環(huán)境影響
上文指出了金融業(yè)工資水平最高的事實(shí)，這實(shí)則說明了遼寧省各行業(yè)工資決定還部分受區(qū)域環(huán)境的影響。作為交通服務(wù)業(yè)在其市場環(huán)境本身缺乏績效的情況下，又因大量存在著簡單勞動(dòng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)原因，其工資水平較低是可以理解的。由于區(qū)域商業(yè)環(huán)境具有動(dòng)態(tài)可調(diào)整性，并且也將隨產(chǎn)業(yè)環(huán)境的改變而變化，因此未來金融業(yè)工資水平是否仍處于首位并不確定。
4.3 行業(yè)工資決定受技術(shù)系數(shù)影響
技術(shù)系數(shù)可以被看做為勞動(dòng)要素與資本要素之間的比例，從中可以把行業(yè)劃分為勞動(dòng)密集型和資本密集型兩大類。對于前者而言，勞動(dòng)密集型因其固有的簡單勞動(dòng)特征，以及產(chǎn)品市場價(jià)格約束，存在著工資水平低位的現(xiàn)象是可以理解的。反之，作為遼寧省支柱的高科技行業(yè)具有高工資水平也不奇怪。但遼寧省還應(yīng)在提升交通服務(wù)業(yè)整體水平的基礎(chǔ)上，不斷提升該行業(yè)內(nèi)部員工的收入水平。
以上三個(gè)方面的分析結(jié)論，也在很大程度上支撐了全國行業(yè)工資差異的原因。針對體制因素的影響，在我國中、西部市場經(jīng)濟(jì)不甚發(fā)達(dá)的區(qū)域更為明顯，特別表現(xiàn)在行政壟斷企業(yè)（如電力公司）與民營中小企業(yè)之間。針對區(qū)域環(huán)境的影響，則呈現(xiàn)出不同的表現(xiàn)。比較東部地區(qū)，內(nèi)陸地區(qū)的金融行業(yè)仍是孕育高工資的孵化器，但其一枝獨(dú)秀的地位并不存在。如在四川成都，因城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推動(dòng)，房地產(chǎn)業(yè)的平均工資水平仍處于高位。針對技術(shù)系數(shù)而言，在全國范圍內(nèi)具有較強(qiáng)的相似性，這或許與經(jīng)濟(jì)學(xué)原理有關(guān)。
5 結(jié)論支撐下的實(shí)證材料解讀
5.1 實(shí)證材料
（1） 19個(gè)行業(yè)工資差距持續(xù)縮小。對比從2003年到2011年行業(yè)工資差距，報(bào)告顯示，差距呈現(xiàn)收斂、縮小的動(dòng)向。首先，近年來行業(yè)工資高低比連續(xù)降低。從行業(yè)門類看，各行業(yè)城鎮(zhèn)非私營單位在崗職工平均工資的高低差距在2005年時(shí)達(dá)到峰值4.88倍。行業(yè)工資高低比已連續(xù)3年下降，到2011年縮小到4.48倍。其次，19個(gè)行業(yè)之間的工資差距持續(xù)縮小。高低比只是反映出最高最低兩個(gè)行業(yè)之間平均工資的變動(dòng)情況，而不能反映其他行業(yè)相互間工資關(guān)系的變化。研究表明，由行業(yè)工資變異系數(shù)表示的行業(yè)工資差距自2005年起開始明顯擴(kuò)大，在經(jīng)歷了2008年至2010年連續(xù)3年的較高狀態(tài)后，2011年回落到較低水平，與2003年和2004年的情況接近。
（2）金融業(yè)工資水平仍為最高。2011年非私營單位金融業(yè)工資增長率為13.2%，6年來首次低于全國的平均增幅（14.3%）。與此同時(shí)，工資水平較低的農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)工資增長已經(jīng)連續(xù)3年高于全國平均增速，批發(fā)和零售業(yè)更是連續(xù)4年工資增長超過平均水平，2011年工資增速達(dá)到20.2%，是各行業(yè)中唯一一個(gè)工資增長超過20%的行業(yè)。在私營單位中，2011年制造業(yè)、住宿餐飲業(yè)的工資增長率也分別達(dá)到20%和19%，超過全部行業(yè)18.3%的平均增速。報(bào)告指出，2011年，城鎮(zhèn)單位在崗職工工資最高的行業(yè)與最低的行業(yè)年平均工資之比為6.39∶1，其中最高的金融業(yè)年平均工資為60433元，工資最低的農(nóng)林牧漁業(yè)年平均工資僅為9451元，絕對工資差距達(dá)到50982元。
5.2 材料解讀
以上2012年7月份的報(bào)告所顯示的信息與本文的分析結(jié)論基本一致，這實(shí)則表明目前行業(yè)工資差距并沒有改變其主要格局，而是虛擬經(jīng)濟(jì)為首，資本有機(jī)構(gòu)成高的行業(yè)為次之，勞動(dòng)密集型行業(yè)為末尾的收入分配現(xiàn)狀。我們在思考這一現(xiàn)狀時(shí)，不應(yīng)過分對其展開價(jià)值判斷，而是需要結(jié)合經(jīng)濟(jì)原因來進(jìn)行客觀分析。隨著十的召開，關(guān)于公平收入分配體制已成為社會普遍關(guān)心的問題。建立在尊重經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和推崇社會公平、正義的基礎(chǔ)上，國家應(yīng)工資性收入分配上向勞動(dòng)要素傾斜；同時(shí)，針對因價(jià)值轉(zhuǎn)型原理而導(dǎo)致的勞動(dòng)密集型行業(yè)經(jīng)濟(jì)剩余被部分剝奪的現(xiàn)實(shí)，國家應(yīng)制定出相應(yīng)的補(bǔ)償措施。其中，給予稅收方面的優(yōu)惠則是實(shí)施成本較少的方式之一。最后，遼寧省應(yīng)根據(jù)自身情況建立有效的工資監(jiān)管機(jī)制，同時(shí)應(yīng)以立法的形式建立正常的工資分配制度，規(guī)范分配行為和分配比例；完善社會保障制度，構(gòu)建和諧社會；建立公平的競爭環(huán)境，著重于對行政壟斷性行業(yè)的工資進(jìn)行管控，特別是其中的高管。
6 結(jié) 論
根據(jù)以上理論分析，可以從找出最高位和最低位的行業(yè)工資水平，即前者為金融業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，而后者則是餐飲、服務(wù)業(yè)等。本文認(rèn)為，遼寧省行業(yè)工資差異現(xiàn)象的存在應(yīng)是必然的。而目前全國范圍內(nèi)的行業(yè)工資差異更是不可避免。通過實(shí)證研究，造成工資差異的原因包括：行業(yè)工資決定受體制因素影響；行業(yè)工資決定受區(qū)域環(huán)境影響；行業(yè)工資決定受技術(shù)系數(shù)影響。
參考文獻(xiàn)：
[1]吳蒙蒙，趙羚，郭如平，等.浙江省人力資源市場行業(yè)工資差異現(xiàn)狀分析[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2012（8）.
[2]王文靜.個(gè)人特征還是行業(yè)特征——吉林省行業(yè)工資差異的成因研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2011（3）.
關(guān)鍵詞：大學(xué)生就業(yè)模型 大學(xué)生起薪點(diǎn) 大學(xué)生就業(yè)率
近些年來，大學(xué)生就業(yè)問題成為了國內(nèi)的熱點(diǎn)問題，在中國國內(nèi)生產(chǎn)總值逐年快速增長，提高平均國民素質(zhì)的呼聲越發(fā)高漲的環(huán)境下，不少大學(xué)成功實(shí)現(xiàn)擴(kuò)招，但出乎意料的是，在看似有利于大學(xué)生發(fā)展的國內(nèi)經(jīng)濟(jì)和政策下，卻出現(xiàn)不少大學(xué)生難以就業(yè)，甚至出現(xiàn)“畢業(yè)等于失業(yè)”的勢頭。
目前關(guān)于研究中國大學(xué)生就業(yè)的文獻(xiàn)，大多圍繞著中國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、大學(xué)生自身素質(zhì)、高校人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)等角度入手分析，本文章則主要從探求大學(xué)生的現(xiàn)實(shí)起薪點(diǎn)與GDP和大學(xué)生本科畢業(yè)生人數(shù)的聯(lián)系，并調(diào)查大學(xué)生平均期望起薪點(diǎn)，比較大學(xué)生期望起薪點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)起薪點(diǎn)，通過了解其差距的大小，歸納分析大學(xué)生期望起薪點(diǎn)對其就業(yè)行為的影響，對大學(xué)生的就業(yè)選擇和行為提出建議，指導(dǎo)大學(xué)生建立合理的期望起薪點(diǎn)，降低其就業(yè)的苦難性，從而達(dá)到提高大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)率的目的。
1.相關(guān)理論回顧
大學(xué)生嚴(yán)峻的就業(yè)情形已成為中國近年來的熱點(diǎn)問題，最近，浙江工業(yè)大學(xué)理學(xué)院的周凱、吳婷、朱杭軍、單莉麗幾位學(xué)者，通過研究大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)和國內(nèi)生產(chǎn)總值對平均大學(xué)本科畢業(yè)生平均起薪點(diǎn)的影響和聯(lián)系，建立了一個(gè)多維統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)研究模型：
yn=c1×GDP■■+c2×GDP■■+c3×rn+c4
其中，yn為大學(xué)本科畢業(yè)生的起薪，GDP為當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值，rn為當(dāng)年大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)。
根據(jù)模型，有目的地收集相關(guān)的數(shù)據(jù)，如2004年～2010年國民生產(chǎn)總值、2004年～2010年大學(xué)本科畢業(yè)生的起薪點(diǎn)、2004年～2010年大學(xué)本科畢業(yè)生人數(shù)，整理和分析數(shù)據(jù)后，通過軟件繪制出散點(diǎn)圖，找出所求表達(dá)式的特性，擬合出數(shù)據(jù)圖像，建立統(tǒng)計(jì)回歸模型，得出具體表達(dá)式，預(yù)測得出2011年大學(xué)生平均起薪，并對此預(yù)測做出顯著性評估。
2.模型的分析和預(yù)測結(jié)論
畢業(yè)生起薪點(diǎn)、畢業(yè)生人數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值和年份數(shù)據(jù)查詢?nèi)鐖D1。
年份n與本科畢業(yè)生人數(shù)的曲線圖如 圖2所示。
年份n與國民生產(chǎn)總值GDP的曲線圖如 圖3所示。
根據(jù)圖2和圖3我們可以看出年份n與本科畢業(yè)生人數(shù)、年份n與國民生產(chǎn)總值GDP的線性關(guān)系，對于模型
yn=c1×GDP■■+c2×GDP■■+c3×rn+c4
通過R軟件，我們輸入數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)得到以下結(jié)果：
Call：
lm（formula = y ～ x1^2 + x1 + x2， data = new）
Coefficients：
（Intercept） x1 x2
8.727e+02 3.999e-03 -9.133e-05
> summary（new1）
Call：
lm（formula = y ～ x1^2 + x1 + x2， data = new）
Residuals：
1 2 3 4 5 6 7
94.052 70.526 -155.134 -204.490 209.426 3.734 -18.114
Coefficients：
Estimate Std. Error t value Pr（>|t|）
（Intercept） 8.727e+02 2.987e+02 2.922 0.0432 *
x1 3.999e-03 8.739e-04 4.576 0.0102 *
x2 -9.133e-05 1.518e-04 -0.602 0.5799
---
Signif. codes： 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
從以上各項(xiàng)系數(shù)的P值可得，當(dāng)我們設(shè)定P值小于5%時(shí)為顯著時(shí)，系數(shù)C4和X1（即國內(nèi)生產(chǎn)總值）對模型影響較大，而系數(shù)X2（即畢業(yè)生人數(shù)）對模型影響較小，不顯著。模型擬合效果可從以下結(jié)果得到：
Residual standard error： 176 on 4 degrees of freedom
Multiple R-squared： 0.8454， Adjusted R-squared： 0.7681
F-statistic： 10.94 on 2 and 4 DF， p-value： 0.0239上面的R可決系數(shù)和修改的R可決系數(shù)都比較大，接近于1，表明模型擬合的還不錯(cuò)。F檢驗(yàn)也表明P值小于5%，模型顯著。
另外當(dāng)我們?nèi)サ鬋4時(shí)，模型的顯著性結(jié)果如下：
Coefficients：
Estimate Std. Error t value Pr（>|t|）
x2 0.0001894 0.0001861 1.018 0.35545
x1 0.0052522 0.0012058 4.356 0.00732 **
---
Signif. codes： 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
從以上結(jié)果發(fā)現(xiàn)X1的P值見效了，顯著性提高了。
Residual standard error： 278.7 on 5 degrees of freedom
Multiple R-squared： 0.9832， Adjusted R-squared： 0.9765
F-statistic： 146.4 on 2 and 5 DF， p-value： 3.652e-05以上的可決系數(shù)、修正的可決系數(shù)都變大了，而且F檢驗(yàn)的P值見效了，由此可見模型的擬合程度也提高了，起薪點(diǎn)擬合數(shù)據(jù)和擬合圖如圖4和圖5所示：
根據(jù)模型的擬合，我們可以估算出2011年本科畢業(yè)生人數(shù)和國民生產(chǎn)總值GDP（如圖6）：
進(jìn)而進(jìn)一步估算出2011年本科畢業(yè)生的起薪點(diǎn)為2583.378元。
3.應(yīng)屆本科畢業(yè)生平均期望起薪點(diǎn)和實(shí)際平均起薪點(diǎn)對比結(jié)論
根據(jù)德國著名的調(diào)研機(jī)構(gòu)trendence與GTI Media聯(lián)合一項(xiàng)調(diào)研結(jié)果，調(diào)查始于2010年9月份，對象為大三、大四學(xué)生、研究生以及畢業(yè)不足一年的畢業(yè)生。報(bào)告重點(diǎn)調(diào)研了2010年中國畢業(yè)生對于第一份職業(yè)工資的預(yù)期，稱每月工資期望值為4379.5元，男生為4700元，女生則為4100元。
根據(jù)多元統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)模型預(yù)測，2011年的本科畢業(yè)生平均起薪僅為2583.378元，由此對比可知，中國應(yīng)屆本科畢業(yè)生平均期望起薪點(diǎn)和實(shí)際平均起薪點(diǎn)相距較大。
根據(jù)以上結(jié)論，我們可以得出，中國應(yīng)屆畢業(yè)生在尋找工作時(shí)，會出現(xiàn)“高不成，低不就”的現(xiàn)象，期望起薪點(diǎn)與實(shí)際相距過大，導(dǎo)致大學(xué)生在本來嚴(yán)峻的就業(yè)形勢中，給自己再增添了一道柵欄。
我國目前現(xiàn)狀是，GDP每年快速增長，但產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型始終未完成，我國還處于以勞動(dòng)密集型為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因此，企業(yè)對大學(xué)生的需要雖然持續(xù)增加，但始終跟不上高校擴(kuò)招的速度。從1999年實(shí)現(xiàn)的高校擴(kuò)招，畢業(yè)生人數(shù)每年以60～70萬增加。
并且，隨著國內(nèi)物價(jià)的上漲，我認(rèn)為，應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)將不斷提高，實(shí)際起薪點(diǎn)和期望起薪點(diǎn)差距的進(jìn)一步拉大，將導(dǎo)致越來越多的大學(xué)生難以與企業(yè)正式簽約，應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)率下降。
4.根據(jù)結(jié)論得出的提高應(yīng)屆畢業(yè)生就業(yè)率的幾點(diǎn)建議
4.1從多元統(tǒng)計(jì)分析的大學(xué)生就業(yè)模型中我們可以得知，應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生的實(shí)際起薪點(diǎn)與國內(nèi)生產(chǎn)總值和應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生人數(shù)相關(guān)，因此，我認(rèn)為，大學(xué)生應(yīng)在制定期望的起薪點(diǎn)時(shí)，應(yīng)參考當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值和應(yīng)屆大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)，通過詳細(xì)分析數(shù)據(jù)后，再得出合理的起薪點(diǎn)，這將有利于應(yīng)屆畢業(yè)生在尋找工作時(shí)不會因過高期望的起薪點(diǎn)而失去良好的就業(yè)機(jī)會，從而增加應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)率。
4.2大學(xué)生在尋找工作的過程中，不妨先在低起薪點(diǎn)的職位就業(yè)。根據(jù)調(diào)查顯示，大學(xué)畢業(yè)生在就業(yè)10內(nèi)薪酬提升速度遠(yuǎn)高于沒有就讀大學(xué)的人，因此，在一個(gè)低起薪點(diǎn)的職位開始，有利于大學(xué)生先解決就業(yè)這一燃眉之急的問題，保證自己的生活所需，并且，從基層做起，有利于大學(xué)生更好地做到理論和實(shí)踐結(jié)合，深入了解自己所就任的職位技能和企業(yè)架構(gòu)，為將來大學(xué)生的職位升遷奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。
4.3政府應(yīng)頒布一些政策保障物價(jià)的穩(wěn)定。應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生期望起薪點(diǎn)地快速提升，有相當(dāng)一部分源自于我國目前持續(xù)高漲的物價(jià)水平，倘若政府再不及時(shí)頒布穩(wěn)定物價(jià)的政策，將會導(dǎo)致應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)完全脫節(jié)，從而導(dǎo)致企業(yè)招不到合適的人材，大量崗位空缺，大學(xué)生也找不到合適的工作，應(yīng)屆畢業(yè)生失業(yè)率上升，企業(yè)利潤下降等不利情況的發(fā)生。
4.4大學(xué)生可轉(zhuǎn)變思維，變就業(yè)為創(chuàng)業(yè)，近些年來，政府對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)頒布了許多優(yōu)惠政策，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)環(huán)境的改善，將有利于激發(fā)大學(xué)生的自主創(chuàng)新精神，但我國大學(xué)生普遍的創(chuàng)業(yè)意識較薄弱。因此學(xué)校應(yīng)當(dāng)在常規(guī)教育中向?qū)W生滲透相關(guān)的市場信息，及相關(guān)融資、法律等知識，并通過開設(shè)專門的創(chuàng)業(yè)課程，解剖案例，讓學(xué)生慢慢樹立起自主創(chuàng)業(yè)的意識與信心。
5.展望
本文基于大量的調(diào)查數(shù)據(jù)分析，根據(jù)模型的求解預(yù)測出實(shí)際本科畢業(yè)生平均起薪點(diǎn)，通過與現(xiàn)實(shí)應(yīng)屆畢業(yè)生的期望起薪點(diǎn)的對比，從而發(fā)現(xiàn)應(yīng)屆畢業(yè)生關(guān)于起薪點(diǎn)的期望值和實(shí)際值的脫節(jié)將會惡化大學(xué)生的就業(yè)環(huán)境，為此，我提出了緩解這一現(xiàn)象的幾點(diǎn)建議，本案例的調(diào)查研究將有利于大學(xué)生更透徹地了解自身所處的就業(yè)環(huán)境和指導(dǎo)大學(xué)生合理的就業(yè)計(jì)劃制定，從而有效提高應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)率。
我認(rèn)為，在進(jìn)一步分析中，我們可以從本模型研究出發(fā)，深入分析全國各地不同城市的起薪點(diǎn)和大學(xué)生就業(yè)率，從而為指導(dǎo)大學(xué)生流向需要的城市和地區(qū)，有效地進(jìn)行全國各地大學(xué)生人才分配和流動(dòng)，從而為保障大學(xué)生就業(yè)，平衡這個(gè)國家人才分配，促進(jìn)全國各地經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展起到積極的作用。
參考文獻(xiàn)：
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[2]廈門人才網(wǎng)《2011大學(xué)生入職期望工資》
關(guān)鍵詞：增值評價(jià);評價(jià)模型;評價(jià)系統(tǒng)
中圖分類號：G712 文獻(xiàn)識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）027-000-02
長期以來，我國學(xué)生的學(xué)業(yè)成績對學(xué)校的教育活動(dòng)具有較強(qiáng)的導(dǎo)向作用，這種導(dǎo)向作用既有積極的一面也有消極的一面。人們總是直接將學(xué)生的統(tǒng)考、中考、高考或某次測驗(yàn)的成績作為衡量學(xué)習(xí)質(zhì)量和教學(xué)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)而直接導(dǎo)致學(xué)校和教師不按教育規(guī)律進(jìn)行教學(xué)。增值性評價(jià)作為一種新的教育評價(jià)方法，將學(xué)校對學(xué)生進(jìn)步的作用作為評價(jià)的核心，對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的增值性進(jìn)行評價(jià)。因此，如何借鑒已有的經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建符合學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律的評價(jià)系統(tǒng)，是學(xué)生學(xué)業(yè)成長與健康發(fā)展的重要研究課題。
一、增值性評價(jià)概述
1.增值性評價(jià)的內(nèi)涵
增值性評價(jià)主要是以學(xué)生的學(xué)業(yè)成績?yōu)樵u價(jià)依據(jù)，將學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)業(yè)增值作為主要評價(jià)指標(biāo)，通過相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，分解出最終影響學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量的相關(guān)因素，從而實(shí)現(xiàn)對教學(xué)效果的“凈”評價(jià)。目前的增值性評價(jià)模型多以學(xué)生學(xué)業(yè)成績?yōu)榛A(chǔ)評價(jià)區(qū)域、學(xué)?；蚪處煹慕虒W(xué)效能[1]。
2.增值性評價(jià)模型的發(fā)展
國外利用學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行增值性統(tǒng)計(jì)評價(jià)比較有代表性的是美國田納西州的增值評價(jià)模式[2]，使用全州3-8年級學(xué)生的數(shù)學(xué)、閱讀、語言藝術(shù)、社會科學(xué)和自然科學(xué)等學(xué)科的測試成績，運(yùn)用混合統(tǒng)計(jì)模型方法，開展增值性評價(jià)。英國1992年開始在蘭開夏郡進(jìn)行增值評價(jià)實(shí)踐的試點(diǎn)研究[3]，詳盡收集了98所中學(xué)的學(xué)生信息，使用多層分析法進(jìn)行增值性分析。我國香港地區(qū)2003年開始推出學(xué)校增值資料系統(tǒng)，運(yùn)用多層分析法，對香港高級程度會考和香港中學(xué)會考成績進(jìn)行增值分析[4]。
國內(nèi)的王斌華在《教師評價(jià)：增值評價(jià)法》中利用上海市虹口區(qū)某中學(xué)三個(gè)班級的期中和期末考試成績進(jìn)行增值評價(jià);李健寧在《基于增值的中學(xué)教學(xué)效率評估模型》中利用某省四所重點(diǎn)中學(xué)893人的高中入學(xué)和高考成績，使用協(xié)方差分析、齊次馬爾柯夫鏈方法進(jìn)行增值教學(xué)效率分析;湯林春等在《學(xué)校效能評價(jià)的嘗試》中利用某校初中預(yù)備年級六個(gè)班第一學(xué)期的語、數(shù)、外三門學(xué)科的期中、期未成績運(yùn)用多層分析的方法進(jìn)行班級效能分析等 。
二、基于學(xué)業(yè)質(zhì)量的增值性評價(jià)模型的構(gòu)建
1.增值性評價(jià)模型的構(gòu)建目的
建立學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量的增值性評價(jià)模型，根據(jù)學(xué)業(yè)測驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)增值分?jǐn)?shù)，結(jié)合增值性評價(jià)模型分析學(xué)生學(xué)習(xí)的增值程度及增值效能。使學(xué)校和教師能夠通過增值性評價(jià)模型客觀、公平、準(zhǔn)確地評價(jià)每位學(xué)生;使學(xué)生能夠了解目前的學(xué)習(xí)狀況，進(jìn)而明確學(xué)習(xí)方向，提高自主學(xué)習(xí)意識，有效地提升學(xué)業(yè)成就，促進(jìn)學(xué)生更好地發(fā)展。
2.增值性評價(jià)模型的組成
模型主要包括：學(xué)業(yè)成績，增值性分析，評價(jià)報(bào)告三部分組成。
學(xué)業(yè)成績主要由學(xué)業(yè)原始成績、階段測試成績、期中期末成績組成。原始成績可以采取入學(xué)成績或基于某次統(tǒng)一測試的基點(diǎn)成績?yōu)榛A(chǔ)。階段測試成績可以包括周測、月考或階段考試成績。在測評中將以上成績加以層次權(quán)重形成不同層次的階段評價(jià)。
增值分析主要采用統(tǒng)計(jì)分析的方式，通過分析參數(shù)控制學(xué)習(xí)成就“增值”情況，通過增值幅度大小進(jìn)行評價(jià)，為不同起點(diǎn)的學(xué)生和教師提供公平、科學(xué)的比較。
評價(jià)報(bào)告是通過圖表的形式將學(xué)生學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)、增值分析結(jié)果簡潔、明了地呈現(xiàn)給教育者和學(xué)生，確保用戶的方便使用。
3.增值性評價(jià)模型的數(shù)學(xué)原理
在增值性評價(jià)中引入位次模型[5]概念。位次模型與傳統(tǒng)評價(jià)方法中的名次概念有本質(zhì)的區(qū)別。采用位次模型使評價(jià)結(jié)果可以不基于原始成績，重點(diǎn)關(guān)注學(xué)生的增值。
（1）位次模型的分析方法
假設(shè)某班6名學(xué)生的學(xué)業(yè)成績?nèi)绫? 所示。
表1 位次模型的分析方法
序 號 1 2 3 4 5 6 ……
成 績 85 70 70 70 68 53 ……
名 次 1 2 2 2 3 4 ……
位 次 1 3 3 3 5 6 ……
上表中，在成績序列中，有3個(gè)70分，則在名次序列中應(yīng)并列第2。根據(jù)序號列中對應(yīng)序號為2，3，4。則位次的計(jì)算為：（2+3+4）/3=3，即這三名的位次為并列第3。
位次是在自然序號之和保持不變條件下的一種排位方法。位次的數(shù)值，要么記為原始成績對應(yīng)的自然序號，要么是相同原始成績對應(yīng)自然序號之和的平均值。可使不同學(xué)期的平均位次具有增值可比性。
（2）增值評價(jià)模型的構(gòu)建方法
仍假設(shè)6名學(xué)生兩次的學(xué)業(yè)成績?nèi)绫?所示。
表2 增值評價(jià)模型的構(gòu)建方法
序 號 成績 1 成績 2 Rx Rx* Ry Ry* D RD
1 85 89 1 0 1 0 0 0
2 70 85 3 0.4 2 0.2 1 0.2
3 70 70 3 0.4 6 1 -3 -0.6
4 70 80 3 0.4 3 0.4 0 0
5 68 80 5 0.8 3 0.4 2 0.4
6 53 75 6 1 5 0.8 1 0.2
其中，Rx， Ry分別是原始成績對應(yīng)的位次等級;Rx*、Ry*是位次的歸一化數(shù)值;D為位次差：D=Rx-Ry;RD為歸一化位次差：RD= Rx* -Ry*。
由上表可以發(fā)現(xiàn)，位次差和歸一化位次差RD均可作為增值分?jǐn)?shù)來評價(jià)學(xué)生階段學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)效能，正負(fù)代表學(xué)習(xí)的進(jìn)步還是退步，但歸一化位次差RD由于為歸一化數(shù)值，避免了單純以名次的排名造成的階躍式誤差，相對于對增值性分析更為有效。
三、增值性評價(jià)系統(tǒng)的應(yīng)用
1.系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程
如圖1所示，通過身份證號使學(xué)生各次學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)一一對應(yīng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。針對各次考試分屬不同測量標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)分別進(jìn)行位次化和歸一化標(biāo)準(zhǔn)處理，轉(zhuǎn)換成平均分為0至1的歸一化位次，獲得并輸出增值的量化評價(jià)結(jié)果。
圖1 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程
2.系統(tǒng)的功能組成
增值評價(jià)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、增值評價(jià)系統(tǒng)和查詢輸出三大模塊，具備管理各種教育考試數(shù)據(jù)信息和輸出多個(gè)版本、多種文件格式報(bào)告的功能。
數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)包括學(xué)生原始成績數(shù)據(jù)庫和學(xué)生增量評價(jià)數(shù)據(jù)庫。增值評價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行增值評價(jià)并具有預(yù)測功能，可以基于每位學(xué)生的成績結(jié)果對學(xué)生在未來的重要考試成績進(jìn)行預(yù)測。查詢輸出具備查詢功能，可以查看所有相關(guān)的測試數(shù)據(jù);同時(shí)可以輸出多種文件格式的增值評價(jià)報(bào)告并可以有多種圖表類型可供選擇。
四、學(xué)業(yè)增值性評價(jià)的優(yōu)勢
1.促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性
學(xué)業(yè)增值性評價(jià)考慮了學(xué)生的原有基礎(chǔ)和進(jìn)步的幅度，評價(jià)的是學(xué)生接受學(xué)校教育前后的進(jìn)步情況，強(qiáng)化了公平努力的原則，使學(xué)校和教師更加注點(diǎn)實(shí)質(zhì)性的教育問題。
2.引導(dǎo)教師關(guān)注所有學(xué)生
學(xué)業(yè)增值性評價(jià)基于學(xué)生的增值來進(jìn)行考評，只關(guān)注學(xué)生經(jīng)過教學(xué)之后的進(jìn)步情況。這就要求教師更應(yīng)關(guān)注所有學(xué)生，因?yàn)槊總€(gè)學(xué)生都可以取得進(jìn)步，而且后進(jìn)生經(jīng)過有效教學(xué)取得進(jìn)步的空間更大。
3.促進(jìn)教師隊(duì)伍的建設(shè)和發(fā)展
增值性評價(jià)通過統(tǒng)計(jì)分析還可以獲得每一個(gè)教師的效能值，通過對比差異，幫助學(xué)校有針對性地開展教師專業(yè)培訓(xùn)，提高所有教師的效能。
五、結(jié)束語
在教學(xué)中采用增值性評價(jià)，注重學(xué)生的學(xué)習(xí)知識的過程，使評價(jià)起到激勵(lì)和向?qū)У淖饔?，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，提高學(xué)生的主動(dòng)學(xué)習(xí)意識，加深學(xué)生對知識的理解。增值性評價(jià)也避免了傳統(tǒng)評價(jià)的弊端，促進(jìn)教育均衡發(fā)展。通過評價(jià)模型的數(shù)據(jù)流程設(shè)計(jì)的應(yīng)用系統(tǒng)功能對增值性評價(jià)應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)有重要的參考價(jià)值。
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作者簡介：邵士媛（1966-），女，漢，河南鄭州人，大學(xué)本科，鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院，副教授，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。
李 咚（1971-），男，漢，河南鄭州人，大學(xué)本科，鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院軟件學(xué)院，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)。
資料與方法
一般資料：選擇我院2009年8月～2010年7月急診及神經(jīng)內(nèi)科住院診斷為急性腦梗死患者158例，所有入選患者均符合《中國急性缺血性腦卒中診治指南2010》診斷標(biāo)準(zhǔn)［1］，且經(jīng)顱腦CT或MRI檢查確診。158例患者隨機(jī)分為兩組即治療組與對照組，其中治療組60例，男34例，女26例；年齡43～74歲，平均623±1101歲。對照組60例，男33例，女27例；年齡42～78歲，平均619±1034歲。兩組性別、年齡、病情、病程等一般狀況差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，具有可比性。
方法：兩組均常規(guī)應(yīng)用調(diào)整血壓、血糖、血脂、降顱壓及保護(hù)腦細(xì)胞藥物的一般治療。治療組：在常規(guī)治療的基礎(chǔ)上給予疏血通注射液6ml，加入5%葡萄糖溶液或09%鹽水250ml，1次/日，靜滴。對照組：在常規(guī)治療的基礎(chǔ)上給予奧扎格雷鈉氯化鈉注射液(神威藥業(yè))80mg，加入5%葡萄糖溶液或09%鹽水250ml，2次/日，靜滴。兩組療程均為14天。
療效判斷標(biāo)準(zhǔn)：主要療效指標(biāo)采用美國國立衛(wèi)生研究院腦卒中量表(NIHSS)評價(jià)神經(jīng)功能缺損程度量表；生活能力評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)參照衛(wèi)生部疾病控制司、中華醫(yī)學(xué)會神經(jīng)病學(xué)分會《中國腦血管病預(yù)防指南》(試行)提供的日常生活活動(dòng)能力量表(ADL)評定［2］。
統(tǒng)計(jì)學(xué)處理：應(yīng)用SPSS130統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，計(jì)數(shù)資料采用Ridit分析，P＜005為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
結(jié)果
兩組臨床療效比較：治療前后療效比較，治療組總有效率93.3%，明顯高于對照組87.9%，經(jīng)Ridit分析差異有顯著性(P＜0.05)，治療組療效優(yōu)于對照組。見表1。
不良反應(yīng)：所有患者均監(jiān)測血尿常規(guī)、大便潛血、肝功能、腎功能、血小板及出凝血時(shí)間，治療前后均無明顯異常。
討論
對急性期腦梗死進(jìn)行積極有效治療，可防止梗死面積的擴(kuò)大，減少致殘率，是腦梗死治療的關(guān)鍵。因此，抗血小板聚集治療成為最常應(yīng)用的治療手段。
藥理研究表明，抗血小板聚集藥物奧扎格雷鈉可阻斷血栓素A2(TXA2)合成酶，導(dǎo)致血栓素A2(TXA2)合成受抑制，并促使前列環(huán)素(PGI2)的合成，具有快速和持續(xù)的抗血栓形成作用，程林［3］等研究認(rèn)為奧扎格雷鈉還可以抑制腦組織中ET-1的過量產(chǎn)生，提高腦組織中CGRP的含量及CGRP3 ET-3比值，且呈量效關(guān)系，對大鼠神經(jīng)損傷具有保護(hù)作用。劉紅英等［4］對應(yīng)用奧扎格雷鈉患者進(jìn)行血凝和血脂等血液相關(guān)指標(biāo)檢測并進(jìn)行對比，證明奧扎格雷鈉能降低急性腦梗死時(shí)血漿纖維蛋白原的含量，延長凝血時(shí)間，對血脂無明顯影響，可以降低腦梗死的復(fù)發(fā)率。陳剛［5］報(bào)道，應(yīng)用奧扎格雷鈉注射液治療急性腦梗死40例，與復(fù)方丹參注射液對照，總有效率為95%。
中醫(yī)在治療缺血性中風(fēng)方面頗具優(yōu)勢,并取得了很好的療效, 在中風(fēng)病急性期，如能巧妙地組合中醫(yī)藥，不僅在療效上能出現(xiàn)協(xié)同作用,而且能杜絕或降低其不良反應(yīng)。疏血通注射液是以地龍、水蛭為主，經(jīng)現(xiàn)代科學(xué)工藝加工提取的動(dòng)物類中藥制劑。錢玉良［6］等應(yīng)用疏血通治療急性腦梗死，總有效率為933%。姜雪華［7］等應(yīng)用疏血通注射液與維腦路通注射液對比，總有效率為92%。
本文通過應(yīng)用疏血通注射液與奧扎格雷鈉治療急性期腦梗死的對比分析，顯示兩組總有效率相比，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明靜滴疏血通注射液治療急性腦梗死能有效抗血小板聚集，抑制血栓形成，且未見明顯不良反應(yīng)，具有臨床推廣價(jià)值。同時(shí)，還有部分患者應(yīng)用疏血通注射液治療，未取得較好的療效。因此，有必要在嚴(yán)格掌握適應(yīng)證的前提下，進(jìn)一步進(jìn)行疏血通注射液與奧扎格雷鈉合用控制急性腦梗死及進(jìn)展性腦梗死的臨床研究，使這兩個(gè)療效較好的藥物更好地應(yīng)用于臨床。
參考文獻(xiàn)
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[關(guān)鍵詞] 敗血癥；藥敏；耐藥率；血培養(yǎng)
[中圖分類號] R446.11 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]B [文章編號]1673-7210（2008）03（c）-087-01
近年來，隨著臨床抗生素的廣泛應(yīng)用，耐藥細(xì)菌的出現(xiàn)不斷增加，給臨床治療帶來很大困難，甚至可以預(yù)期不久的將來會出現(xiàn)抗菌藥物治療危機(jī)，并且多重耐藥菌株的不斷出現(xiàn)，使得臨床標(biāo)本中各類細(xì)菌的耐藥性發(fā)生了很大的改變。為了臨床的合理用藥，防止濫用抗生素，現(xiàn)將我院近幾年送檢的兒童血培養(yǎng)陽性結(jié)果及藥敏分析報(bào)道如下：
1材料與方法
1.1 標(biāo)本來源
65例陽性標(biāo)本來自我院2006年6月～2007年5月兒科門診及住院病人，其中，男35例，女30例；年齡0～12歲，3歲以下50例，3～12歲15例。
1.2 方法
血液雙相培瓶，羊血瓊脂平板，M－H平板，均產(chǎn)自鄭州貝瑞特生物技術(shù)有限責(zé)任公司。細(xì)菌鑒定使用湖南長沙天地人生物科技有限公司TDR-200B型細(xì)菌鑒定儀。
1.3藥敏試驗(yàn)
采用K-B紙片瓊脂擴(kuò)散法。挑取經(jīng)分離培養(yǎng)的單個(gè)菌落，接種羊血瓊脂平板，35℃培養(yǎng)18～24 h，用相應(yīng)懸浮液制成0.5麥?zhǔn)蠁挝坏木鷳乙海儆脺缇藓炇谜喝【鷳乙壕鶆蛲坎加贛－H瓊脂平板上，然后貼上藥敏紙片，放35℃培養(yǎng)18～24 h，觀察抑菌環(huán)大小，判斷結(jié)果。藥敏紙片由北京天壇藥品生物有限公司提供。
1.4質(zhì)控菌株
大腸埃希菌ATCC25922,金黃色葡萄球菌ATCC25923,銅綠假單胞菌ATCC27853,均由河南省臨床檢驗(yàn)中心提供。
2結(jié)果
2.1感染情況
革蘭陽性菌占47株，其中金黃色葡萄球菌18株，凝固酶陰性葡萄球菌18株，鏈球菌5株，微球菌3株，枯草芽胞2株，假白喉?xiàng)U菌1株。
革蘭陰性菌菌占18株，其中大腸埃希菌4株，其他腸桿菌4株，銅綠假單胞菌4株，不動(dòng)桿菌3株，克雷伯菌3株。
2.2細(xì)菌耐藥率
結(jié)果見表1、表2。
3討論
由結(jié)果可知，革蘭陽性菌檢出率較多，其中革蘭陽性球菌占67.7%，主要包括金黃色葡萄球菌、凝固酶陰性葡萄球菌、微球菌等；其次為革蘭陰性腸桿菌占16.9%，主要包括大腸埃希菌、不動(dòng)桿菌、克雷伯菌等；非發(fā)酵菌占6.2%，主要包括銅綠假單胞菌等，這與國內(nèi)外報(bào)道基本一致。革蘭陽性球菌多為條件致病菌，由于兒童機(jī)體抵抗力較弱，致使一些條件致病菌成為兒童敗血癥的重要感染菌株。藥敏方面，青霉素、紅霉素耐藥率高達(dá)68.0%～77.8%，氨芐青霉素、哌拉西林、環(huán)丙沙星、頭孢哌酮、頭孢他啶、復(fù)方新諾明耐藥率高達(dá)46.7%～66.7%，應(yīng)該特別重視。
綜上所述，由于各類抗生素的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致兒童敗血癥的致病菌株及藥物敏感性發(fā)生較大的變化，細(xì)菌耐藥性是一個(gè)全球性的問題，同時(shí)具有地區(qū)性，同眾多社會因素密切相關(guān)，國內(nèi)外報(bào)告均認(rèn)為，細(xì)菌耐藥率的增加與抗生素應(yīng)用有關(guān)。細(xì)菌對抗生素耐藥的產(chǎn)生主要包括誘導(dǎo)修飾酶的產(chǎn)生，抗生素靶位的改變，細(xì)菌細(xì)胞壁結(jié)構(gòu)的破壞及耐藥基因的傳播，前三者與抗生素的使用有關(guān)。因此，加強(qiáng)醫(yī)務(wù)人員對臨床用藥知識的學(xué)習(xí)，繼續(xù)細(xì)菌耐藥性的監(jiān)測，根據(jù)藥敏實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)臨床合理使用抗生素，是減少細(xì)菌耐藥性的有力措施。
[參考文獻(xiàn)]
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關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人 Robotics Toolbox 運(yùn)動(dòng)學(xué)求解 軌跡規(guī)劃 仿真
中圖分類號：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）01（c）-0097-04
機(jī)器人是當(dāng)代新科技的代表產(chǎn)物，是高新技術(shù)的代表。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人科學(xué)與技術(shù)也得到了迅速發(fā)展。在工業(yè)機(jī)器人的研究中，由于其價(jià)格昂貴，對用實(shí)物機(jī)器人進(jìn)行實(shí)踐學(xué)習(xí)的普及難度較大，因此機(jī)器人的軟件仿真實(shí)驗(yàn)變得非常重要。對機(jī)器人進(jìn)行軟件仿真實(shí)驗(yàn)，可以模擬出機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)情況圖像，更加直觀地顯示了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)參數(shù)與軌跡特征，從而有利于分析很多重要的信息。
在機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)仿真這塊，很多學(xué)者都進(jìn)行了相關(guān)的研究。例如：文獻(xiàn)[1]以一個(gè)五自由度護(hù)理機(jī)器人為例，利用Robotics Toolbox工具箱對其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與求解；文獻(xiàn)[2]以一個(gè)SCARA機(jī)器人為例，利用Robotics Toolbox工具箱來討論標(biāo)準(zhǔn)D-H參數(shù)和改進(jìn)D-H參數(shù)建模方法的區(qū)別，并對其軌跡規(guī)劃仿真；文獻(xiàn)[3]以Cincinnati T3-746機(jī)器人為例，對其運(yùn)動(dòng)學(xué)軌跡規(guī)劃進(jìn)行了分析與仿真，但以上所建立的機(jī)器人模型只能適用于相應(yīng)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)研究。一種通用的、能通過簡單修改便可適用于任何一種通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的仿真方法顯得尤其重要。
1 運(yùn)動(dòng)學(xué)分析
1.1 六自由度工業(yè)機(jī)器人D-H模型建立
目前，各大工業(yè)機(jī)器人廠商提供的通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)、外觀上大同小異，相差不大。從本質(zhì)上講，關(guān)節(jié)布置和機(jī)身、臂部、手腕結(jié)構(gòu)基本一致。如圖1所示為通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的三維模型。
要用計(jì)算機(jī)對機(jī)器人運(yùn)動(dòng)進(jìn)行仿真，首先需要構(gòu)建相應(yīng)的機(jī)器人對象。在機(jī)器人學(xué)的教學(xué)中通常把機(jī)器手看作是由一系列關(guān)節(jié)連接起來的連桿構(gòu)成。為描述相鄰桿件間平移和轉(zhuǎn)動(dòng)的關(guān)系，Denavit和Hartenberg提出了一種為關(guān)節(jié)鏈中的每一桿件建立附屬坐標(biāo)系的矩陣方法，通常稱為D-H參數(shù)法[4]。根據(jù)D-H參數(shù)法確立準(zhǔn)則，構(gòu)建六自由度工業(yè)機(jī)器人的關(guān)節(jié)坐標(biāo)系，如圖2所示。
由建立的關(guān)節(jié)坐標(biāo)系所推出來的連桿間D-H運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)如表1所示。其中參數(shù)為連桿轉(zhuǎn)角、為連桿距離、為連桿長度、為連桿扭角。
各通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的區(qū)別主要在于D-H參數(shù)中的連桿距離和連桿長度的不同。因此只需要根據(jù)不同機(jī)器人來改變與的數(shù)值，便可對其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析和軌跡規(guī)劃，從而可以得到通過簡單修改便可適用于任何一種通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的仿真方法。
根據(jù)一種通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人（如MOTOMAN MH24機(jī)器人）的D-H參數(shù)可得其=150，=760，=200，=505，=795，=100。在Matlab環(huán)境下，利用Robotics Toolbox工具箱，根據(jù)表1和以上確立的D-H參數(shù)，以圖1所示的位姿為初始位置（[0-pi/2000-pi/2]），運(yùn)用Link函數(shù)建立機(jī)器人模型：
L1=Link（[0 505 150 -pi/2 0]，’standard’）；
L2=Link（[-pi/2 0 760 0 0]，’standard’）；
L3=Link（[0 0 200 -pi/2 0]，’standard’）；
L4=Link（[0 795 0 pi/2 0]，’standard’）；
L5=Link（[0 0 0 -pi/2 0]，’standard’）；
L6=Link（[-pi/2 100 0 0 0]，’standard’）；
r=SerialLink（[L1 L2 L3 L4 L5 L6]）；
r.name=’MH24’；
theta=[0 0 0 0 0 0]；
r.plot（theta）；
上述Matlab程序生成的通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的模型如圖3所示。
1.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)求解
機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)主要是研究關(guān)節(jié)變量空間和機(jī)器人末端執(zhí)行器位置和姿態(tài)之間的關(guān)系。常見的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)問題可歸納為2類：（1）運(yùn)動(dòng)學(xué)正問題：對給定的六自由度機(jī)器人，已知各桿件的幾何參數(shù)和各關(guān)節(jié)角矢量，求機(jī)器人末端執(zhí)行器相對于參考坐標(biāo)系的位置與姿態(tài)；（2）運(yùn)動(dòng)學(xué)逆問題：已知機(jī)器人各桿件的幾何參數(shù)，給定機(jī)器人末端執(zhí)行器相對于參考坐標(biāo)系的位置與姿態(tài)，求機(jī)器人能否使其末端執(zhí)行器達(dá)到這個(gè)預(yù)期位姿。對于六自由度工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)求解，手工計(jì)算是非常煩瑣甚至無法得到最終的結(jié)果。因此，運(yùn)用Robotics Toolbox工具箱對其進(jìn)行正運(yùn)動(dòng)學(xué)和逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解，有利于簡化煩瑣的計(jì)算過程。以圖3中機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為例，假設(shè)機(jī)器人各關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)到=0、=-pi/4、=-pi/4、=0、=pi/2、=0的狀態(tài)，其相應(yīng)的正運(yùn)動(dòng)學(xué)求解即為求解末端執(zhí)行器位姿矩陣。則可以在Matlab環(huán)境下通過fkine函數(shù)直接求得末端執(zhí)行器位姿矩陣：
=[0 -pi/4 -pi/4 0 pi/2 0]
=
0 -0.785 4 -0.785 4 0 1.570 8 0
T=fkine（MH24，）
T =
1.000 0 -0.000 0 -0.000 0 1 482.4
0.000 0 -1.000 0 0.000 0 0.000 0
-0.000 0 -0.000 0 -1.000 0 1 142.4
0.000 0 0.000 0 0.000 0 1.000 0
得到的T即檳┒酥蔥釁魑蛔司卣蟆
逆運(yùn)動(dòng)求解即為給定末端執(zhí)行器位姿矩陣，求解對應(yīng)的關(guān)節(jié)變量。如：在已知上述末端執(zhí)行器位姿矩陣T的情況下，通過ikine函數(shù)求解其對應(yīng)的關(guān)節(jié)變量為：
=ikine（MH24，T）
=
0 -0.785 4 -0.785 4 0 1.570 8 0
可以看到得到的關(guān)節(jié)變量的值與原始關(guān)節(jié)變量的值相等，證明了正、逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解的正確性。
2 運(yùn)動(dòng)仿真與軌跡規(guī)劃
為了研究多關(guān)節(jié)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)軌跡的連續(xù)性和平滑性，可以利用Robotics Toolbox中一種規(guī)劃函數(shù)對機(jī)器人的多個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)同時(shí)進(jìn)行仿真，其中包括各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的運(yùn)動(dòng)規(guī)律、關(guān)節(jié)角速度、關(guān)節(jié)角加速度。然后通過繪圖函數(shù)plot來進(jìn)行繪圖，增加仿真效果的直觀性。軌跡規(guī)劃通常用樣曲線來擬合機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，主要有2種形式：點(diǎn)到點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃和連續(xù)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃。以下仿真以點(diǎn)到點(diǎn)軌跡規(guī)劃為例，分別在笛卡爾空間和關(guān)節(jié)空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃。已知末端執(zhí)行器的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的位姿后，可通過逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解得到2點(diǎn)的關(guān)節(jié)變量。假設(shè)起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的關(guān)節(jié)變量分別為=[0 0 0 0 0 0]、=[pi/3 -pi/4 -pi/8 0 pi/2 0]，設(shè)置末端執(zhí)行器從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的時(shí)間為2 s，則通過Robotics Toolbox工具箱在笛卡爾空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃的程序如下：
=[0 0 0 0 0 0]；
=[pi/3 -pi/4 -pi/8 0 pi/2 0]；
t=0：0.01：2；
T=fkine（r，）；
T1=fkine（r，）；
traj_1=ctraj（T，T1，length（t））；
JTA=transl（traj_1）；
plot2（JTA，’b’）
在笛卡爾空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃的結(jié)果如圖4所示。
在關(guān)節(jié)空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃的程序如下：
=[0 0 0 0 0 0]；
=[pi/3 -pi/4 -pi/8 0 pi/2 0]；
t=0：0.01：2；
traj_2=jtraj（，，t）；
JTA=transl（r.fkine（traj_2））；
plot2（JTA，’b’）
在關(guān)節(jié)空間中進(jìn)行軌跡規(guī)劃的結(jié)果如圖5所示。
其中，各關(guān)節(jié)在仿真過程中角位移、角速度、角加速度的變化情況如圖6所示。
從上述圖4到圖6中，能夠直觀地看到通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)特性和各關(guān)節(jié)的參數(shù)變化情況。
如果要執(zhí)行多個(gè)點(diǎn)的軌跡規(guī)劃，則每段末端求解出來的邊界速度和位置都可用來作為下一段的初始條件，每段軌跡都可以用這種方法進(jìn)行規(guī)劃和處理。
3 結(jié)語
該文對通用型這類六自由度工業(yè)機(jī)器人的研究中，尋求一種通過簡單修改便可適用于任何一種通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的仿真方法。即只需要改變D-H參數(shù)中連桿距離與連桿長度的數(shù)值，就得到不同的通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的D-H參數(shù)。通過Robotics Toolbox工具箱利用D-H參數(shù)法對通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)建模，就可對其進(jìn)行正運(yùn)動(dòng)學(xué)和逆運(yùn)動(dòng)學(xué)的求解，并驗(yàn)證其結(jié)果的正確性，并且對其進(jìn)行運(yùn)動(dòng)仿真與軌跡規(guī)劃，從而可得到其末端執(zhí)行器的軌跡曲線和其各個(gè)關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角的運(yùn)動(dòng)規(guī)律、關(guān)節(jié)角速度、關(guān)節(jié)角加速度。因此極大地簡化了通用型六自由度工業(yè)機(jī)器人的正、逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解過程，并且能夠直觀地顯示機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特性、參數(shù)和軌跡，對通用型這類六自由度工業(yè)機(jī)器人的研究與應(yīng)用提供了重要的理論依據(jù)。
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關(guān)鍵詞：急性百草枯；中毒；血液凈化
Abstract：Objective Different blood purification in acute paraquat poisoning the application results were compared. Methods Randomly selected hospital in September 2012 September 2013 treated 36 cases of acute paraquat poisoning patients， and were divided into two groups of 18 cases， respectively， for the HP group and HP + CRR group to The clinical therapeutic effects were compared. Results HP group and HP + CRRT group of patients with clinically successful treatment were 27.78%， 44.44%， the difference was significant， both statistically significant comparison （P 0.05）. Conclusion In patients with acute paraquat poisoning implement HP + CRRT treatment， its clinical efficacy is more significant， is worth promoting.
Key words：Acute paraquat； Poisoning； Blood purification
百草枯是一種有效的除草劑，易溶于水，對人體有著比較強(qiáng)的毒性作用，急性百草枯中毒的死率達(dá)到85%以上。同時(shí)，百草枯進(jìn)入人體中對人體的肝、腎、心、肺都有著嚴(yán)重的損害，尤其對肺部的損害最大，幸存者往往遺留有嚴(yán)重的肺纖維化，預(yù)后不良。百草枯中毒目前無特效解毒藥，血液凈化是利用一定的血液凈化裝置將患者血液引出體外，除去其中某些致病物質(zhì)或毒素的過程，臨床廣泛地用于藥物及化學(xué)毒物的解毒。為進(jìn)一步探索更加合理有效的血液凈化治療方式，特選取我院在2012年9月～2013年9月收治的急性百草枯中毒患者36例作為研究對象，現(xiàn)將研究結(jié)果報(bào)告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 選取我院在2012年9月～2013年9月收治的急性百草枯中毒患者36例，隨機(jī)分為單純HP（血液灌流）組和HP+CRRT（血液灌流+連續(xù)腎臟替代療法）組，HP組18例，其中男性4例，女性14例，年齡17～49歲，平均年齡35.5歲；HP+CRRT組18例，其中男性7例，女性11例，年齡18～71歲，平均年齡33歲，兩組患者基本資料進(jìn)行比較，年齡、性別等方面均無顯著差異，具有可比性。
1.2 方法 所有患者入院后均行常規(guī)洗胃、導(dǎo)瀉、補(bǔ)液、糾正電解質(zhì)紊亂及酸堿失衡、激素抗肺纖維化、抗氧自由基、營養(yǎng)支持、預(yù)防感染、對癥支持治療等綜合性治療，在此基礎(chǔ)上，HP組立即給予血液凈化治療，行股靜脈穿刺留置管建立血管通路，血流200ml/min，透析液流量500ml/min，以低分子肝素5000U抗凝，根據(jù)患者具體病情對劑量進(jìn)行調(diào)整，血液灌流2h后，HP+CRRT組采用前稀釋法CRRT治療技術(shù)，行CRRT24h。血液凈化后，給予常規(guī)治療。
1.3 觀察指標(biāo) 觀察并記錄兩組患者治療前后的肝腎功能、心肌酶譜、氧合指數(shù)、TNF-α、IL-6等臨床指標(biāo)及兩組患者的病死率。
1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS16.0對臨床所得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)量資料以 （x±s）表示，以t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料以χ2檢驗(yàn)，P
2 結(jié)果
2.1 兩組患者搶救成功率率比較 HP組死亡13例，搶救成功5例，搶救成功率為27.78%；HP+CRRT組患者死亡10例，搶救成功8例，搶救成功率為44.44%，兩組患者的搶救成功率率進(jìn)行比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P
2.2 兩組患者臨床指標(biāo)比較 與治療前進(jìn)行比較，兩組患者治療后ALT及血Cr均有顯著提高，CK-MB、BUN、TNF-α、IL-6有顯著下降（P
3 討論
百草枯（Paraquat）是一種強(qiáng)烈的殺滅雜草的除草劑，毒性強(qiáng)，對人以及畜都有很強(qiáng)的毒性作用，口服后可導(dǎo)致消化道損傷、肝腎損害以及急性肺水腫等多個(gè)器官的損害，若不能及時(shí)有效地?fù)尵龋罱K可導(dǎo)致患者死亡。目前尚無特效的藥物能夠徹底解除其對臟器的損害，在臨床中，除了徹底清除皮膚、消化道毒物，最大限度的將胃腸道還沒有吸收的百草枯清除，如洗胃、催吐、導(dǎo)瀉等，同時(shí)通過血液凈化清除吸附在血液中的毒物，防止臟器受到進(jìn)一步的損害。
血液凈化治療能有效地清除患者體內(nèi)的百草枯，降低血漿中促炎性細(xì)胞因子水平，目前國內(nèi)血液凈化方式有血液透析（HD）、血液濾過（HF）、血液灌流等，前兩者在同時(shí)清除小分子水溶性毒素和清除中分子毒物方面均有一定的局限性，血液灌流則既能較為有效地清除肌酐和尿酸類小分子毒物，對中分子毒物也有較高的清除率。CRRT是在清除中分子細(xì)胞因子的同時(shí)還能清除肌酐等成分，我院本次研究中行HP+CRRT治療的患者病死率低于單純HP組，患者治療后的ALT、血Cr提升及CK-MB、BUN、TNF-α、IL-6下降速度低于HP組，表明HP+CRRT能更好地維持內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)定，降低患者的病死率。
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