add data

RAG_eval/doc_md/colourful_background_1.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# 2022年工业信息安全态势报告
+
+国家工业信息安全发展研究中心
+监测应急所
+2023.02
+
+## Q | 报告目录
+
+### 01
+事件分析
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_0.png)
+
+### 02
+政策动向
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_1.png)
+
+### 03
+技术趋势
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_2.png)
+
+### 04
+产业发展
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_3.png)
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_4.png)
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_5.png)
+
+## 01
+
+### 事件分析
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_6.png) 2022年十大典型工业信息安全事件
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_7.png)勒索攻击持续威胁工业信息安全
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_8.png)工业数据泄露事件影响进一步扩大
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_9.png)供应链攻击加剧工业信息安全威胁
+
+![image_colourful_background_1](./images/image_colourful_background_1_10.png)地缘政治冲突推动安全风险升级

RAG_eval/doc_md/colourful_background_10.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# 托牛谷物营养膳食粉
+
+YAK GRAIN NUTRITIONAL DIETARY POWDER
+
+## PART 01 产品介绍
+
+PRODUCT INTRODUCTION
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_10.png)
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_11.png)
+
+### 牦牛谷物营养膳食粉
+
+全新配方
+您身边的营养专家
+
+【产品名称】：牦牛谷物营养膳食粉
+
+【净含量】：360g/盒 (30g×12)
+
+【产品介绍】：全均衡营养餐，好吃抗饿又减脂，以天然谷物亚麻籽、燕麦、甘油二酯、全脂牦牛粉，以及多维元素等营养成分为主要替餐食品，只**提供能量和营养，不产生脂肪**，同时增强内脏脂肪氧化，促进脂肪转化分解为身体能量。以低能量，均衡营养摄入、强化免疫力、增强人体基础代谢。
+
+【特色成分】：亚麻籽粉、**甘油二酯油微囊粉**、大豆肽粉、浓缩乳清蛋白、**全脂牦牛粉**、牛初乳、酵母抽提物、鱼胶原蛋白肽；钙、铁、锌+多种维生素
+
+### 牦牛谷物营养膳食粉
+
+**牦牛谷物营养膳食粉**是以亚麻籽粉、甘油二酯、全脂牦牛粉, 以及多维元素营养成分为主要替餐食品,只**提供能量和营养,不产生脂肪**,同时增强内脏脂肪氧化,促进脂肪转化分解为身体能量。以低能量,均衡营养摄入、强化免疫力、增强人体基础代谢等大原则的全新健康饮食方案。主要针对营养失衡不足、免疫力低下、肥胖及亚健康人群专业定制健康生活理念,其中亚麻籽中大量的不饱和脂肪酸、膳食纤维及亚麻蛋白,在提升人体免疫力的同时降低肥胖人群胆固醇及血脂水平,减少因肥胖引起代谢性疾病的发病几率,从根本上规避不良生活习惯,从而实现真正自我“全均衡营养餐”,养成受用一生的健康生活新方式。
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_14.png)!
+
+## PART 02 成分介绍
+
+FLAXSEED MULTL-NUTRIENT LIGHT MEAL
+PRODUCT COMPOSITION
+
+### 4大进口成分
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_19.png)
+
+#### 圆苞车前子壳粉
+
+进口国家：印度
+降低食欲、控制体重、降低胆固醇和血脂
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_21.png)
+
+#### 白芸豆提取物
+
+进口国家：印度
+低GI食物，含有丰富的蛋白质和膳食纤维，淀粉吸收阻断剂
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_20.png)
+
+#### 柑橘果粉
+
+进口国家：法国
+经临床试验证实其对促进脂肪燃烧、降低体重、减少脂肪的作用
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_22.png)
+
+#### 浓缩乳清蛋白粉
+
+进口国家：澳大利亚
+润肠通便、降低食欲、控制体重
+
+### 油脂对人体作用
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_23.png)
+
+1.油脂分解后的脂肪酸被氧化后可以释放大量热量,被机体加以利用。
+
+2.油脂脂肪酸是组成细胞膜的重要物质和营养成分。
+
+3.被贮藏在脂肪细胞中的油脂构成了皮下脂肪,它们就像隔热材料,为我们防寒保暖,还能在身体受到冲击的时候起到缓冲的作用,让我们内脏器官免受伤害!
+
+4.缺乏油脂会影响脂溶性维生素A、E、D、K的吸收:
+
+维生素A缺乏,幼儿会出现皮肤干燥、头发枯黄及夜盲症等;
+
+维生素E缺乏可影响生殖系统的正常发育,引起皮脂萎缩及早衰等;
+
+维生素D缺乏会影响钙磷吸收,导致小儿佝偻病;
+
+维生素K不足可影响肝脏合成凝血酶原之功能,引起广泛性出血。
+
+### 亚麻籽粉
+
+α-亚麻酸为长链不饱和脂肪酸(ω-3)是人体不能自身合成的必需脂肪酸,必须从体外摄取。亚麻籽是所有植物中含有α-亚麻酸最高的(45%~60%)。
+
+亚麻籽中的ω-3不饱和脂肪酸不会存储脂肪。它会进入人体各处,形成质量好的细胞膜。通过血液循环,激活人体的褐色脂肪,使基础代谢率进一步提高。
+
+**甘油二酯+α-亚麻酸**
+
+#### 1、亚麻籽有助于促进健康体重管理
+
+其高纤维含量有助于增加饱腹感，减少食欲，从而有助于控制体重。另外，它还含有丰富的不饱和脂肪酸，能够提供长效饱腹感，帮助避免频繁的零食。
+
+#### 2、亚麻籽可以改善心脏健康
+
+ω-3脂肪酸是亚麻籽粉的重要组成部分之一，它是一种对心脏健康极其有益的脂肪酸。研究表明，摄入足够的ω-3脂肪酸可以降低心脏病和中风的风险，并有助于维持正常的心脏功能。
+
+#### 3、亚麻籽具有抗炎功效
+
+人体的慢性炎症与许多慢性疾病，包括糖尿病、关节炎和心血管疾病等，密切相关。亚麻籽粉中丰富的ω-3脂肪酸和纤维有助于减轻炎症反应，进而降低患上这些慢性疾病的风险。
+
+#### 4、亚麻籽天然抗氧化剂
+
+抗氧化剂有助于中和体内的自由基，防止细胞氧化损伤，并减缓衰老过程。通过摄入亚麻籽粉，不仅能摄入大量的抗氧化剂，还能维持年轻健康的肌肤。
+
+### 全脂牦牛粉
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_26.png)
+
+#### 降低血压
+
+牦牛奶中含有较多的钾元素，每100ml含有120mg，钾元素可以平衡人体内的钠元素，软化血管，促进血液循环，从而降低血压。
+
+#### 益智健脑
+
+牦牛奶中含有丰富的功能性脂肪酸和二十碳五烯酸（EPA）、二十碳六烯酸（DHA）。
+
+#### 改善消化功能
+
+牦牛奶中含有大量的天然乳酸菌，这些乳酸菌可以减少宿便，改善消化系统，长期饮用可以促进肠道健康[1]。
+
+#### 预防心脑血管疾病
+
+牦牛奶中含有共轭亚油酸（CLA），这是一种抗动脉粥样硬化因子，具有抗肿瘤、抗氧化、抗突变等多种健康益处。
+
+[1]娄新建,郝力壮,刘书杰,等.牦牛乳营养价值的研究进展[J].动物营养学报,2024,36(03):1446-1462.
+
+## PART 03 产品功效及服用方法
+
+FLAXSEED MULTL-NUTRIENT LIGHT MEAL
+
+PRODUCT EFFICACY
+
+### 食用方法
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_4.png)
+
+![image_colourful_background_10](./images/image_colourful_background_10_5.png)
+
+1. 直接加入200ml温开水冲泡(水温45度左右，不宜过高)，摇均匀后即可食用；
+
+2. 每日建议1-2袋，每天食用不超过6袋，
+
+3. 早晚餐食用代替碳水，亦或减肥期间的加餐。
+
+(更多DIY搭配食用方法，期待您来解锁...)
+
+**特别提醒：**
+
+**每天保证饮水2000ml～2500ml以上，睡前四小时不进食，晚上8点以后少喝水，以润喉为主；**
+
+**进餐先后顺序：产品 - 菜 - 肉、细嚼慢咽，7、8分饱即可；**
+
+**不饿不吃，食谱仅供参考，同类食材可替换；建议每餐搭配3-5种食物。**
+
+**禁止熬夜，饮食规律！**
+
+## 谢谢观看

RAG_eval/doc_md/colourful_background_11.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+## 偏差处理中风险管理工具的应用内容简介
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)内容简介
+
+1 2010版GMP 对偏差和质量风险管理的要求
+
+2 偏差处理的一般流程
+
+3 风险评估工具的应用的阶段
+
+4 如何使用风险评估工具
+
+5 案例分析
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)2010版GMP 对偏差和质量风险管理的要求
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)第五节 偏差处理
+
+第二百四十九条 任何偏差都应当评估其对产品质量的潜在影响。企业可以根据偏差的性质、范围、对产品质量潜在影响的程度将偏差分类（如重大、次要偏差），对重大偏差的评估还应当考虑是否需要对产品进行额外的检验以及对产品有效期的影响，必要时，应当对涉及重大偏差的产品进行稳定性考察。
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)2010版GMP 对偏差和质量风险管理的要求
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)第四节 质量风险管理
+
+* 第十三条 质量风险管理是在整个产品生命周期中采用前瞻或回顾的方式，对质量风险进行评估、控制、沟通、审核的系统过程。
+
+	风险管理运用在可以运用在哪些方面？
+
+* 第十四条 应当根据科学知识及经验对质量风险进行评估，以保证产品质量。
+
+	什么样的人有经验？什么样的人有科学知识？
+
+* 第十五条 质量风险管理过程所采用的方法、措施、形式及形成的文件应当与存在风险的级别相适应。
+
+	平衡点在哪？
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)风险管理在偏差处理流程中的应用阶段
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)对受影响物料的处置，提出可行性的方案
+
+即风险识别和风险评估的过程
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)制定并实施相应的纠正及预防措施
+
+即风险降低的过程
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)偏差终审人员根据纠正及预防措施实施的效果对相关物料做出最终的处理意见
+
+即风险接受的过程。
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)风险识别
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)风险识别
+
+对受影响物料的处置意见进行分析找出能够找出的风险点
+
+即关注如果使用这些方法将会出现的问题是什么？
+
+基本要求：基于科学与经验的专业人员进行有效的识别找出能够找出的风险点。
+
+一线员工和风险评估专业人员共同参与，使用有效的分析工具进行寻找。
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)风险分析
+
+1.严重性(S)
+
+<table cellspacing="0"><thead><tr><td>类别</td><td>分数</td><td>标准</td></tr></thead><tbody><tr><td>微小</td><td>1</td><td>对产品质量有较小的影响,可能会引起该批的较小损失,例如总混后在物料装载的过程中,物料洒落一部分在地上,对产品质量无任何影响但影响了产品的收率</td></tr><tr><td>重大</td><td>2</td><td>对产品质量有中等或较大的影响,不但对本批有影响,可能还会影响其他批次。例如:筛网与摇摆式颗粒机不配套,造成药粉颗粒不均,影响产品装量差异</td></tr><tr><td>严重</td><td>3</td><td>对产品质量有严重影响,造成产品报废,例如产品相关质量指标超过法定范围</td></tr></tbody></table>
+
+## ![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_0.png)风险降低
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_5.png)风险控制中的注意事项：
+
+1. 需要为制定的措施设定明确的行动方案、负责人、完成日期，并需要制定专人对措施的完成情况进行追踪，以确认所有的措施必须完成到位。
+
+2. 如制定的措施不能按时完成必须对所造成的影响以及是否会引入新的风险进行评估。（有的物料放置过久有可能造成微生物限度超标，或有关物质超标）
+
+![image_colourful_background_11](./images/image_colourful_background_11_14.png)
+
+## 谢谢

RAG_eval/doc_md/colourful_background_12.md

@@ -0,0 +1,251 @@
+# 后疫情时代
+
+# 数字文化产业的
+
+# 高质量发展
+
+————以微信视频号助推数字文化消费升级为例
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_0.png)青峰计划
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_1.png)清华大学文化创意发展研究院
+Institute for Culture Creativity,
+Tsinghua University
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_2.png)中國演出行業協會
+China Association of Performing Arts
+
+联合出品
+
+## 目录
+
+序言 短视频正在激发高品质文化消费活力 ...2
+一、文化创生：短视频促进文化传承与新消费迭代 ...4
+    （一）碎片·沉浸·社交：文化消费发展的新形态 ...4
+    （二）短视频文艺助力新时代文化的弘扬与承继 ...5
+		1. 引导用户亲身参与，唤醒日常生活的文化记忆 ...5
+		2. 激活传统文化消费，革新文化瑰宝的诠释路径 ...6
+		3. 助力特色文化出圈，鼓励多彩文化的多样表达 ...6
+    （三）短视频场景促进文化与商业的融合与共生 ...7
+二、生态链通：视频号搭建文化传播的全新坐标系 ...9
+    （一）公共传播新路径：公域私域互通，扩大主流媒体声量 ...9
+    （二）文化商业新思路：跨功能超链接，激发文化演艺活力 ...11
+    （三）形象打造新方法：线上线下共创，擦亮个人垂类名片 ...13
+    （四）熟人社交新模式：关系圈层拓展，共话数字美好生活 ...15
+三、品质升级：新业态保障后疫情文化内容精品率 ...16
+    （一）文化科技相互融合，提供数字文化的沉浸式体验 ...16
+    （二）视频号社交化传播，维系大众优质文化消费刚需 ...17
+    （三）后疫情“云演艺”转向，拉动线下文娱消费意愿 ...19
+    （四）“IP+”打造鲜明“城设”，巩固大文旅复苏信心 ...21
+四、驱动创新：高质量发展模式更迭文化产业供需 ...22
+    （一）释放文化内需，激发文化消费更多活力 ...22
+		1. 线上线下融合，推动文化消费双向同步发展 ...22
+		2. 创新合作方式，探索实体文化更多展现可能 ...23
+		3. 优化推荐机制，重视个性化推荐的技术角色 ...24
+    （二）合理规范引导，培育文化消费健康发展 ...25
+		1. 强化保障机制，力求内容与评论的健康优质 ...25
+		2. 培育优质 IP，主动营造良性文化传播氛围 ...25
+		3. 引导用户创作，激发数字文化原创内容出新 ...26
+结语 ...28
+参考文献 ...29
+
+## 序言：短视频正在激发高品质文化消费活力
+
+习近平总书记在党的二十大报告中指出：“健全现代公共文化服务体系，创新实施文化惠民工程。健全现代文化产业体系和市场体系，实施重大文化产业项目带动战略。”^[1]^这为发挥文化创造力、推动文化发展在新时代迈上新台阶指明了方向，是“推进文化自信自强，铸就社会主义文化新辉煌”的重要行动方略。
+
+此前，2020年9月22日，习近平总书记在教育文化卫生体育领域专家代表座谈会上就曾强调，“要顺应数字产业化和产业数字化发展趋势，加快发展新型文化业态，改造提升传统文化业态，提高质量效益和核心竞争力”。^[2]^《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也明确提出，“实施文化产业数字化战略，加快发展新型文化企业、文化业态、文化消费模式，壮大数字创意、网络视听、数字出版、数字娱乐、网络演出等产业”。^[3]^这些都为数字经济时代我国文化产业高质量发展提供了行动指南。
+
+### 文化新业态：数字化战略是文化高质量发展的催化剂
+
+文化产业的高质量发展，即在现有发展的基础上，优化文化产业结构、推动文化品质升级、提升文化消费规模和质量，以促进文化产业可持续健康发展。文化产业的高质量发展亟待通过提高文化企业创新能力、改善文化消费环境、优化文化供需结构等具体措施来推动，在这其中，数字化战略的催化剂作用在后疫情时代表现不俗。当前，中国正阔步迈入数字经济时代，以元宇宙、AI、5G、VR、AR、大数据等为代表的新技术形态蓬勃发展，加速为工业领域赋能的同时，也在向文化领域和消费领域渗透融合，技术驱动的新型文化消费展现出前所未有的成长潜力。^[4]^同时，这也催生了以短视频为媒介的场景化消费新形态。短视频消费方式逐渐引起大众的广泛关注和情感共鸣，基于其视觉丰富性、智能性、交互性等特点，用户也逐渐体会到沉浸式体验的乐趣。
+
+在新冠疫情的影响下，与互联网密切相关的数字文化产业新业态逆势上扬，催生出“云看展”“云旅游”等新业务形���，推动了文化产业从生产、运营到传播、消费等整个生命周期的变革。^[5]^
+
+### 微信视频号：腾讯借力视频号引领高品质文化发展
+
+从2005年最早的短视频平台Youtube 开始传入中国到各类UGC短视频平台兴起，中国短视频行业主要经历了探索期、启动期、增长期、爆发期四个阶段，在4G移动网络普及后行业实现高速发展，并诞生了抖音、快手等用户量数亿级的短视频平台。新冠肺炎疫情的突然爆发，一定程度上使得民众居家时间突涨，短视频迅速成为文化消费的强势媒介，聚合资讯、社交、娱乐、学习、创作、电商等属性，后疫情时代的短视频行业呈现新的爆发态势，成为推动文化产业发展的新引擎。
+
+微信视频号于2020年开启内测，2021年完成了功能迭代，2022年持续发展。与其他短视频和直播平台不同，微信视频号基于微信的社交生态，形成了公私域互动、跨功能跳转等优势，这也是腾讯引领数字文化消费的重要优势。视频号直播与支付结合，能够实现实时高效打赏；视频号和公众号打通，让彼此内容相互影响、相互连接，彼此互为推荐。此外，视频号也在不断的迭代升级中形成了自己的内容特色和形式特色，让腾讯成为数字文化产业在高品质升级中的引领者。
+
+互联网平台的出现，让文化传播的内容以多元的形态尽情展现；微信视频号的发展，让文化文娱的活力以创新的方式再被彰显。作为短视频和直播领域的新生力量，腾讯在推动数字文化的传播与消费方面发挥着不可替代的作用，且随着行业的飞速发展、技术的不断完善，越来越多的用户在微信视频号的场景中获得了优质内容，感受到了数字文化文娱的创新活力。
+
+在后疫情时代数字化技术形塑社会的背景下，腾讯正以普惠化、产业化为目标，以微信视频号的快速升级为契机，以高质量发展为要求推动着数字文化产业的可持续发展。
+
+## 一、文化创生： 短视频促进文化传承与新消费迭代
+
+### (一) 碎片・沉浸・社交：文化消费发展的新形态
+
+互联网技术与数字技术催生了新的传播方式和文化业态,影响着文化消费内容和体验方式,文化消费朝着虚拟式、碎片化、沉浸式等方向发展。
+
+约翰·伯格在《观看之道》中指出,看似自然的人类观看行为其实是复杂的文化行为,社会文化制约着人观看事物的方式。物联网、人工智能、大数据、虚拟现实等数字技术的发展改变了社会形态,也刺激了人们的文化消费需求,在为大众带来更为自由的文化消费选择的同时,也深刻影响着消大众的消费方式与消费决策。与传统的物质化消费相比,数字创意时代的文化消费朝着虚拟式、碎片化、沉浸式等方向发展,呈现出“碎片式”“沉浸式”“延伸式”“社交式”“虚拟式”的特征。
+“碎片式”消费具有典型的快速、简便、愉悦感特征,是新技术与人们越来越精细化的需求相互碰撞的结果,它以快捷、方便、时尚为武器“收割”着消费者的新鲜体验。
+
+“碎片式”消费模式下,人们愿意为满足碎片化时间需求的优质服务体验付费。“沉浸式”消费具有强烈的体验性与互动性特征,更加注重消费者的自身体验,是一种为用户提供生理与心理双重体验服务的文化消费模式。“沉浸式”消费模式下,逼真的视觉影像技术与实时的交互设计能够极大地满足人们的体验需求。“社交式”消费强调消费过程中对人的情感、归属等社交需求的满足,是一种以增加社交机会而满足用户情感需求的文化消费模式,具有强烈的互动性与社交性。在虚拟的网络空间里,基于共同的兴趣、认知、价值观,原本分散的个体消费者通过持续的互动、分享、沟通、交流,聚合为具有归属感和共同价值观的消费者群体——社群。通过群内传播、社群与社群之间的传播,最终可产生巨大的传播效应,直接影响到文化消费品的生产与运营。“虚拟式”消费是人们为虚拟商品或非物质性服务付费的消费模式。伴随着VR、AR、AI等数字技术的蓬勃发展,洛天依、爱酱等超越真实的虚拟偶像作为一种文化符号,正取代传统的真人偶像成为年轻人热烈追捧的对象。
+
+### （二）短视频文艺助力新时代文化的弘扬与承继
+
+#### 1. 引导用户亲身参与，唤醒日常生活的文化记忆
+
+调研发现，九成以上的用户使用过微信视频号，且经常使用微信视频号的受访者占比接近六成，过半数的用户使用频率较高。同时，调研还发现视频号的使用目的以自我增值休闲为主，其次是社交功能。$^①$
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_16_1.png)
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_5.png)偶尔使用 34.4%
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_7.png)没有使用过 6.9%
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_6.png)经常使用 58.7%
+
+图1 受访者使用微信视频号的频率
+
+在激活文化的创新性转化和创造性发展过程中，短视频和直播能够引导用户积极参与到文化场景中来，从而唤醒用户的特定文化记忆。在疫情肆虐的情况下，线上平台逐渐成为了演艺活动的主阵地，短视频和直播正是主舞台与无数用户的连接线。短视频平台让有影响力的内容深入人心，依靠的不只有头部分发，更是通过优质内容唤醒受众的文化记忆。
+
+从演唱会到文艺晚会，从博物馆系列活动到景区的数字展示……丰富多彩的网络演出、线上活动让受众保持着和线下生活中同样的对优质文化的消费热情，唤醒了文化记忆的同时，也对数字文化的生动演绎方式有了全新的认识。前期的短视频及全网多种形式的预热激发起用户对过往经历的怀念或是对全新内容的期待，直播中的互动更是让传统的内容单向输出变成了有参与感的互动活动。
+
+在这其中，受众不再是被动接收者，而是由“受”变成了“用”，由“众”变成了“户”，甚至成为了参与内容呈现的“共创者”，由传统意义上内容的解码者变成了集解码者与编码者于一身，由消费者变成了托夫勒在《第三次浪潮》中提出的生产与消费融合的“产消者”。
+
+① 本报告通过网络调研平台企鹅有调，获取6096份有效样本，从用户视角为微信视频号助推数字文化消费升级提供数据洞察。本次调研样本量覆盖全国31个省、自治区、直辖市，样本符合统计学有效性要求。
+
+#### 2. 激活传统文化消费，革新文化瑰宝的诠释路径
+
+新时代文化的发展离不开中华优秀传统文化的滋养。党的二十大报告为我们激发文化活力提供了目标指引——“传承中华优秀传统文化，满足人民日益增长的精神文化需求”。短视频平台以技术创新重构传统文化传播方式，以形式创新推动传播文化多样转化。
+
+短视频平台以生动的形式让受众更加全面、多元地了解中华优秀传统文化。以往，游客们游览线下的博物馆是对不同专题、不同时期的历史进行了解和学习，更像是一个个点的散布和一条条线的堆叠。而“短视频+直播”的形式能将更多有趣、有用的历史知识彼此相连、相互贯通，同时兼有互动、讲解与解惑，虽没有线下的真实场景，却不输真实场景。独特的形式将这种记忆中的点与线编织成网，甚至构筑起生动、立体的精神城堡，更构建起真正的文化自信。多家互联网平台为传统文化主题的直播提供了新的传播链路，同时，传统文化瑰宝也让这些平台拥有了丰厚的文化底蕴。
+
+除了使受众对优秀传统文化的了解更加全面外，短视频对传统文化的全新诠释方式也让受众对文化内涵的感受更深入、理解更透彻。以微信视频号为例，调研数据显示，近七成的受访用户可以在微信视频号直播演艺、展览活动中清晰感受到其所表达的文化元素或故事，其中有两成的受访用户不仅有明确的感受，还能“准确讲述”。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_17_1.png)
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_5.png)能清晰感受到其表达的文化元素 / 故事 43.6%
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_6.png)感受到其文化元素 / 故事表达，但不够清晰 28.9%
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_7.png)能准确讲述出其代表的文化元素 / 故事 22.4%
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_10.png)未感受到或未注意到文化元素 5.1%
+
+图2 受访者通过视频号对文化元素/故事的感受程度
+
+#### 3. 助力特色文化出圈，鼓励多彩文化的多样表达
+
+中华大地，民族文化、地域文化灿若繁星；放眼世界，异域风情、多元文化各显其能。奥地利知名戏剧家布克哈特认为：“任何一个文化的轮廓，在不同人的眼里看来都可能是一幅不同的风景。”文化因其特殊性更显价值，因其内涵丰富性更显珍贵。如何让宝贵的特色文化被更多人认识与认可？如何将不同特色的文化有差别地呈现？如何让多样的文化资源惠及更广泛的公众？这些，正是短视频作为普惠化发展的媒介形式应该关注并解决的问题。
+
+“国风”潮兴起，离不开数字化传播平台，而短视频等传播平台又以其独特的功能和生态链路为特���文化的普惠化传播赋能。在“民乐也疯狂”发布的第一条视频号内容里，四位洋溢着青春激情的年轻男孩站在成都百米高楼的停机坪上，用琵琶、古筝、二胡、古笛四种传统乐器，演奏了流行曲目《起风了》。具有特色的民乐文化与流行歌曲和现代建筑形成鲜明的冲突与反差，在短视频中的呈现也极具创新性，一时间，“传统乐器 + 流行歌曲 + 城市现代建筑”的神奇组合让“民乐也疯狂”圈粉无数。同样是民乐，北京民族乐团以短视频的形式独家推出“国乐最现场”系列内容，是乐团类内容以竖屏开播的形式呈现在用户面前的生动案例，这也为用户提供了沉浸式看民乐演出的超级体验。
+
+当然，不同的特色文化也会在不同特色的短视频平台中得到不同的支持和推广形式，这让大众随时随地都可以接触和领略到有特色、有差别的多元文化的魅力。让高品质文化既有传统又有现代，既传承又创新，既高雅又惠民。
+
+### （三）短视频场景促进文化与商业的融合与共生
+
+场景是实现“商家供给”与“用户期望”动态平衡的特定时空内不同平台情境及其配置关系的总和。短视频以主题鲜明、时长简练等特点，成为备受品牌方喜爱的营销媒介工具之一，在这其中，不乏文化品牌。“情境匹配”是以短视频为主要载体的沉浸式传播的核心，短视频平台情境主要包括产品情境、技术情境、服务情境、移动情境、社交情境和终端情境，用户场景化消费期望的满足是通过场景化情境动态配置实现的。[ ] 大数据、移动设备、传感器、社交媒体和定位系统等场景化要素在商业模式的渐进嵌入，使得短视频正逐步发展为一种新的内容承载形式，以迎合消费者的个性化、碎片化需求。在不断变化的传播环境下，沉浸式体验已经被越来越多的使用者所认可，成为短视频发展的新机遇。
+
+场景化要素嵌入短视频形成的价值主张为产品功能价值的展现提供了阵地。这种价值创造不仅来源于品牌自身，应该包括平台、企业和消费者，其价值创造过程表现为场景化情境的标准化配置，其中，短视频的交互性也是这种配置的核心体现，这让短视频的传播场景变得更加多元、多向。短视频用户早已不是一盘散沙，或是任品牌方随意推荐的广泛成员，更不是人人都能填补的孤子空间，用户的主动性与短视频的互动性相互搭配，其在浏览短视频的同时也可以通过滑动、点击等方式加入到内容共创当中来。
+
+故事内容是短视频场景搭建的主体，更是文化与商业融合的保障，短视频场景促进文化与商业的融合，基本呈现了一条“短视频呈现品牌故事→感官沉浸体验激发期望→产生价值感知→公域流量交易推广变现”的赋能逻辑。视频号中的短视频通过UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容）相辅的方式，凭借其“短与快”和“新与奇”的特点打造场景故事，在场景故事中将产品功能价值予以体现，以更好地击中消费者痛点。短视频还通过KOC（关键意见消费者）的全方位传播，借助于原生广告植入和店铺页面链接，通过公域流量进行内容交易推广变现，进而聚焦关键业务和强化核心资源。这种“内容为王”的商业模式通过去中心化运营，借助网络效应进行价值的创造与传播。
+
+## 二、生态链通：视频号搭建文化传播的全新坐标系
+
+### （一）公共传播新路径：公域私域互通，扩大主流媒体声量
+
+政务机构与官方媒体的视频号传播有着两方面的优势。一方面是视频号中短视频和直播的功能优势，政务机构和官方媒体在视频号中发布的短视频内容一般较为短小，也往往是最关键的核心画面，而在碎片化时代，这样“精简化”“轻量化”的内容往往更受人们喜爱，更容易出“爆款”。同时，用户还可以通过短视频进入直播界面，可以自主决定对新闻事实、社会事件、文化活动等以简单还是详细的方式进行了解。另一方面，政务机构和官方媒体的视频号内容更容易在微信群、朋友圈或者一对一微信发送过程中传播，依托个人所在的社群传播正能量内容。例如，经调研发现，八成以上的被调查者表示认同与“主流媒体视频号价值”相关的系列观点。
+
+我在微信视频号平台看到的主流媒体发布的正向内容更多![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_1.png)
+
+我的微信视频号里，好友点赞分享的视频多数是主流媒体发布的正向内容![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_2.png)
+
+在微信视频号平台，当看到主流媒体发布的正向内容时，我经常会点赞以分享给更多微信好友![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_3.png)
+
+相比其他渠道，微信好友点赞分享的主流媒体发布的正向内容，更能引起我的关注与共鸣![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_4.png)
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_5.png)非常认同 
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_6.png)比较认同 ![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_7.png)一般 ![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_8.png)不太认同 ![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_9.png)完全不认同 ![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_3_10.png)说不清
+
+图3 用户对主流媒体视频号价值的认同度
+
+同时，多个官方机构协同共存于视频号生态中，在快速传播、多路径传播的过程中，多个媒体路径联动，扩大报道覆盖面，容易让正能量内容在“媒体间议程设置”的作用下引发“扳机效应”，使主流价值观在连续、重复、多样的传播方式下达到累积、共鸣、遍在的效果。这种公共传播的新方式，从公域到私域，扩大了主流媒体的声量，强化了主旋律内容的声音。
+
+虽然微信视频号具有强大的传播生态链路，但也需要优质内容与之匹配，才能助力正能量内容在公域和私域中高效传播。例如,《合肥日报》视频号紧贴政务、民生、社会热点等方面,视频号展示内容包括城市形象展示,暖心故事,地美食、人文、重大工程进展以及一些定期刊播的系列短视频,如《一分钟聊节气》《皖美味道》等,其采制多以本地素材为基础,有着浓厚的地方文化特色。河南广播电视台旗下视频号“河南卫视”与“大象新闻”于12日发布了水下舞蹈《祈》的视频,一时间内“刷屏”朋友圈和微信群,点赞、转发纷纷破10万+。基于传统节日端午节的历史背景,舞者将“洛神”的形象演绎得活灵活现,视频号在“洛神”与用户之间建立桥梁,也极大地增强了用户对传统文化的认同感与自豪感;2022年重阳节期间,河南卫视又依托其孵化的中国文化的特色IP推出了“重阳奇妙游”系列节目,其中舞蹈《登高抒怀》取景黄山、宏村、木坑竹海等地,通过舞蹈展现重阳节登高、赏秋、插茱萸的节日文化及历史故事,在视频号一经推出就迅速刷屏、引爆全网,也吸引了许多官方媒体视频号的转发。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_4.png)
+
+图4 合肥日报视频号“一分钟聊天气”系列短视频
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_5.png)
+
+图5 河南卫视视频号中的“重阳奇妙游”节目
+
+### （二）文化商业新思路：跨功能超链接，激发文化演艺活力
+
+视频号是为社会公众提供文化产品和文化服务刚需的重要平台，满足民众对文化消费的高层次需求，这与微信的优质生态也息息相关。在微信生态环境中，“视频号+公众号+小程序+看一看”的全链路传播，让文化与商业在微信的生态中紧密相连，以至形成品牌效应，让演艺事业在数字文化的浪潮和疫情的时代背景中依然蓬勃发展。2021年12月17日，西城男孩在视频号上直播演唱会，一瞬间将人们的思绪拉回了其出道的年代，这场演唱会累计观看人数超2700万，最高同时在线人数达150万。自此，视频号也迎来了线上演唱会的真正“破圈”。此后，五月天、崔健等诸多知名歌手及团体的演唱会通过视频号的形式直播，周杰伦、张国荣等演唱会的重映版更是真实呈现了一波又一波“回忆杀”。无论是录像重映还是现场直播，视频号在一个个节日点不时呈上“云演唱会”式的情怀大餐，不断破圈。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_6_1.png)
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_6_2.png)
+
+图6 视频号直播五月天和周杰伦的线上演唱会
+
+表1 微信视频号线上演唱会相关数据
+
+<table cellspacing="0"><tr><th>日期</th><th>直播内容</th><th>传播情况</th></tr><tr><td>2021年12月17日</td><td>“所爱越山海”西城男孩 (Westlife) 全球首个线上演唱会</td><td>观看量超2700万人次, 视频号平台策划的首场线上演唱会</td></tr><tr><td>2021年12月31日</td><td>五月天“好好好想见到你”陪你 跨年演唱会</td><td>观看量1676万人次, 点赞量3201万次</td></tr><tr><td>2022年4月1日</td><td>张国荣2000年《热·情》演唱会超清修复版重映</td><td>观看量1740万人次, 点赞量3878万次, 评论数4.7万条</td></tr><tr><td>2022年4月15日</td><td>崔健“继��撒点野”线上演唱会</td><td>观看量超4500万人次, 点赞量超1.1亿次</td></tr><tr><td>2022年5月20日5月21日</td><td>周杰伦2013“魔天伦”世界巡回演唱会、2019“地表最强”世界巡回演唱会线上重映</td><td>全平台观看人数超过5000万, 总观看量接近1亿人次</td></tr><tr><td>2022年5月27日</td><td>罗大佑“童年”线上演唱会</td><td>观看量近4200万人次</td></tr><tr><td>2022年6月24日</td><td>后街男孩 (Backstreet Boys) 全球首场线上演唱会</td><td>观看量超4600万人次</td></tr></table>
+
+数据来源:微信公众号“微信视频号创造营”及其他公开数据
+
+视频号通过“短视频+直播+售卖”的形式,让品牌将自己的用户、内容、服务、电商、营销都在视频号中整合了起来,视频号成为品牌的移动版“官方网站”。例如,文化演艺品牌利用官方公众号文章进行活动预告,并插入视频号内容链接到短视频或直播,让受众沉浸于品牌营造的场景中。各类文化相关产品的推广也可以通过直播间的各种玩法,借助节日噱头,将视频号热度推向高峰,利用定时或不定时抽奖、社群互动、发放红包、限时秒杀等营销玩法,促进用户活跃,最终实现转化。例如,在崔健演唱会的视频号直播中,品牌定制点赞、定制礼物、福袋抽奖等互动玩法,让用户沉浸在演唱会的场景之中,也不经意地沉浸在“文化+商业”的氛围中。
+
+微信视频号通过“社交+圈子+社群构建”的方式,将短视频、直播等纳入生活场景,借助社交电商的分销渠道,形成效果转化。场景时代,短视频和直播赋能以场景为载体的沉浸式传播,只要品牌善于洞察、把握机会、顺势而为,在视频号中构建独特的品牌商业模式,实现影响力的直接变现不再是难题。特别是对于以文化内容为依托的知识付费型商品来说,还原用户兴趣场景,传递生活态度和情感价值,激发用户场景体验,才能激发消费者信任,促成转化。
+
+### （三）形象打造新方法：线上线下共创，擦亮个人垂类名片
+
+视频号是记录和创作的内容平台，创作内容将走出微信好友小圈子，进入更大的公域舞台，成为每个机构及个人的社交名片。例如，汕头电台著名节目主持人黄斌在广播时段之外，正在努力转型成为一名视频号创作者，在视频号中和用户一起唱童谣、聊潮汕。通过黄斌的努力，潮汕童谣正在潮汕地区恢复活力，许多家长也开始重新带着孩子一起和她学童谣。而“童谣里的潮汕”也成为了黄斌有特色的名片，从私域走向了公域，推动了汕头童谣的非遗传承。她在视频号重唱童谣，守护着灿烂的非遗文化，守护着一代人的精神家园。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_7.png)
+
+图7 “童谣里的潮汕”视频号主页
+
+视频号是在私域社交圈和公域范围内展示个人形象的重要途径。从公域与私域的结合到短视频和直播的结合，再到宣传推广与社群运营的结合，视频号及其相关生态中的多种形式都为个人形象在不同圈层的展示提供了机会和空间。例如，苗族银饰锻造技艺非遗传承人“银匠雪儿”会定期更新视频号内容，有时候是简单的工艺介绍，也有时候是专门设计的短剧。此外，银匠雪儿每周会在视频号开2-3场直播介绍苗族银饰，吸引来自全国各地的年轻人学习银饰制作，曝光超亿次。微信视频号的功能为用户详尽、多面地展示个人形象提供了更多便利，用户可以在微信视频号中看到直播预告，浏览短视频时也可以看到与直播相关的信息，可以直接点击预约按钮，还可以在直播前后于视频号和公众号内看到多种形式的内容宣推和回顾，以及为了二次传播而设计的直播片段的短视频版。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_8.png)
+
+图8 “银匠雪儿”视频号中的情景短剧
+
+另一方面，视频号中的形象打造、IP孵化也能让用户在享受数字文化内容的同时，关注到全网其他平台的同类型文化，或是为该形象品牌的线下消费导流，还有可能出现全网多平台“病毒式传播”的景象，形成线上、线下持续火爆的场面。让个人或组织的粉丝数量实现指数级增长，或是实时、长期或持续的效果转化。例如，如果用户想购买银匠雪儿展示的那些标准化的小配饰，可以直接点击直播页面上的商品图片到网店下单，但更多顾客会喜欢定制化的银饰，因此需要一对一地沟通需求。银匠雪儿还会通过微信和微信群来运营这些忠实的粉丝和用户，仅一年时间，她专门为生意开通的几个微信小号上，加起来就有将近一万个好友。总而言之，微信生态为其完成形象展示、商品销售提供了背��，而视频号在打造“人设”的过程中起到了最为关键作用。
+
+### (四) 熟人社交新模式：关系圈层拓展，共话数字美好生活
+
+当今时代，内容生产网络、人际关系网络、智能物联网络、多向传播网络相互连接、相互交织，彼此深度融合。大数据所具备的精准智能价值匹配的特性，将人与人、人与物、物与物之间的关系进行崭新的升级重构，也让人、物、场之间的相互作用关系更加多元化、紧密化。在这其中，微信视频号依托智能技术，让个性化推荐成为可能，越来越多的内容在相同的兴趣圈层中传播，在关系密切的人群中传播，在同一地域的受众人群中传播。
+
+在技术驱动的关系传播之外，视频号依托微信强大的“强链接”圈层生态以及方便的互动机制，为用户主动向熟人传播提供了基础背景。调研显示，用户对微信视频号在转发分享便利程度、内容可靠真实程度、内容丰富有趣程度方面的满意程度均分都在8分以上（满分10分），并且认为视频号的信息质量更高，谣言、虚假信息比较少见。
+
+调研数据显示，在微信视频号看过优质文化内容（如直播演艺、展览）后，超九成受访者将相关类型活动推荐给亲朋好友的意愿度打分在6分及以上（10分制，分数越高意愿度越高），绝大部分受访者都具有私域推荐的可能。可见，视频号是一个人人可以记录和创作的平台，是一个了解他人和世界的窗口，更是一个维系熟人社交的新生态模式。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_9.png)
+
+图9 受访者看过优质文化视频号内容后将其推荐给亲朋好友的意愿度
+
+视频号有庞大的微信用户基础，用户便利访问，创作者可通过创造内容，持续与用户保持互动，用户可以了解现实中熟人关注的文化内容。视频号的内容创作也更加符合真实社群（亲缘、地缘、学缘、业缘、趣缘）和地域文化的生产逻辑，用户年龄跨度更广，能够满足民众对文化消费的多样化、个性化需求。视频号支持关注、私信、点赞，转发到微信朋友圈及聊天场景，传播效率高，在微信生态内获得更好的曝光。
+
+## 三、品质升级：新业态保障后疫情文化内容精品率
+
+### （一）文化科技相互融合，提供数字文化的沉浸式体验
+
+文化与科技融合，不仅能够为文化的传承带来新的机遇，还可以提高数字文化的传播效率。随着AI、VR、AR、5G等技术的发展以及用户对数字文化质量需求的提升，视频号成为了文化和科技融合的重要平台。基于此，视频号为数字文化的传播提供了新模式：一方面是对传统数字技术、数字化内容进行有效整合和利用，另一方面则是借助新一代信息技术构建更为开放、多元、共创与共享的平台，为文化内容创新和用户消费提供更多可能，让用户拥有全新的沉浸体验。例如，在2021年腾讯科学WE大会上，视频号首次展开VR全景沉浸式体验直播，实现了裸眼360°全景视觉特效，观众在充满科幻感的沉浸式体验中，与科学家一同“置身”太空、深海等场景。
+
+此外，科技的突破也让用户在移动端能感受到感官沉浸与情感沉浸的多重结合。2022年的虎年春晚首次推出“竖屏看春晚”，视频号成为了用户竖屏过年的主阵地。除夕当晚的四个多小时直播中，超过1.2亿人在微信视频号“竖屏看春晚”，以全新视角共享这场文化盛宴，沉浸式的观看体验让年轻人体会到新的、有科技含量的“年味儿”。一边竖屏看春晚，一边发表虎年专属朋友圈送祝福也成为人们的过年新方式，视频号与朋友圈直接连通，用户观看直播的同时，会有小老虎外观的虎年专属朋友圈提示，用科技定制新年祝福。2023年微信视频号再次获得竖屏春晚的独家转播权，并创新地内设立节目热词搜索入口，助力用户在视频号直播间“边看边搜”“边看边买”。
+
+当今时代，文化与科技的融合已成为文化发展的必然趋势，视频号的兴起正是科技为文化赋能，让文化活起来、火起来的体现。视频号作为微信生态中的内容创作平台和短视频传播载体之一，在融合了社交、商业等多重属性的同时，更具有着强大的科技背景，使其具有创新的视觉表现形式和强大的传播裂变效应，促进着数字文化在线上传播形式、传播过程中不断突破创新，提供沉浸式体验。
+
+### （二）视频号社交化传播，维系大众优质文化消费刚需
+
+视频号在微信生态中的社交化传播，让用户能有更多参与沟通的话题，激发优质内容共享。微信视频号并非一个单独的应用，而是紧紧嵌入到微信生态中，将其作为一个非���重要的流量入口和承接口。首先，在好友信息卡片、朋友圈、发现页等用户流量的关键区域都有视频号曝光，这为视频号的社交化、圈层式传播奠定了基础。此外，视频号基于用户原有的社交圈层，为社交带来新的传播可能。点赞、分享等可以让更多人了解自己对视频号内容的喜好，也可以增加与熟人圈层的沟通机会，加之视频号与朋友圈、好友动态的多向打通，用户可以如同刷朋友圈一般期待着刷视频号，并与好友产生着互动。当然，如戈夫曼的拟剧理论所提到的“前台”“后台”概念一样，许多用户在视频号使用期间不希望有熟人关注其喜好，想保持不公开的“后台”形象，为此，视频号还开启了“独立账号”的功能，即用户可以申请一个完全独立的视频号，与朋友圈等其他功能属性“断连”。
+
+视频号的社交化传播使大众维持着对文化现象的敏感和好奇心，维持着对优质文化内容及其衍生品的刚性需求。例如，在“好看中国”微信视频号营销活动中，云台山景区、西阳桃花源景区、只有河南·戏剧幻城、武汉市文化和旅游局、南漳文化旅游、盐城文旅、黄陂文旅等多个景区的优秀案例涌现出来，这些视频号的内容突出了区域特色，画面流畅、文字优美、配乐悠扬，引发了大量用户转发、评论、点赞，自愿成为优质景区的“代言人”。而在其转发推荐的过程中，既是对视频号优质内容的肯定，又饱含着对未来能亲自前往景区的期待，这反映着大众对优质文化数字化、实体化的双面刚需。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_10.png)
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_11.png)
+
+图 10 “好看中国” 视频号排行榜
+
+此外,2022年暑期,微信视频号发起“文博探秘——博物馆奇妙游”系列直播活动,近50家博物馆馆长带着300余件文物走进视频号,满足了大众对优质文化的极大需求。7月6日至7月11日,中国国家博物馆联合来自欧洲、非洲、美洲、大洋洲、亚洲的33家博物馆馆长共聚微信视频号,以“手拉手:共享世界文明之美”为主题,进行了全球博物馆珍藏展示在线接力,近150件世界级藏品轮番上场。这一系列活动还邀请了龙门石窟、云冈石窟、山西博物院、湖南博物院等一众国内各大研究院/博物馆馆长在视频号“开讲”,累计观看用户已超235万。特别值得一提的是,秦始皇帝陵博物院专场利用微信视频号直播首次公布了秦陵 K9901 陪葬坑出土4号和28号百戏俑最新研究成果,并向观众详细解读了百戏俑背后的历史文化,当场直播收获近70万用户观看。即使在疫情期间,线上形式呈现的视频号也在为这样的“对美好生活的向往”保驾护航,为优质文化的供需搭建实现的桥梁。
+
+![image_colourful_background_12](./images/image_colourful_background_12_12.png)
+
+图 11 “文博探秘——博物馆奇妙游”系列直播活动     

RAG_eval/doc_md/colourful_background_13.md

@@ -0,0 +1,210 @@
+# 小红书商业内容爆款原来这么玩
+蒲公英平台&商业学习发展部
+## 为什么在小红书做营销一定要做好内容?
+### TA们需求旺盛，且舍得消费
+
+个人月均消费支出*
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_6.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_7.png)
+Source：小红书媒体价值研究调研数据，Base：小红书用户 N=3188；
+注意：* 这里的个人月均消费支出不包含房贷、车贷
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_8.png)
+每季度至少买一次
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_10.png)
+
+服装鞋帽
+85%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_12.png)
+
+箱包眼镜
+63%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_14.png)
+
+珠宝首饰
+50%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_9.png)
+护肤
+87%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_11.png)
+彩妆
+85%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_13.png)
+香水
+65%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_15.png)
+美妆工具
+60%
+Base: 近一年购买过美妆/护肤品的小红书用户, n=1517; 近一年购买过时尚/服饰类产品的小红书用户, n=1422![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_16.png)
+2021年小红书「返乡创业」等
+相关笔记发布量同比增长4倍
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_17.png)
+2021年小红书「滑雪教程」
+搜索量同比增长100%
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_18.png)
+2021年小红书「空气炸锅」
+被搜索约6000万次
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_19.png)
+2021年小红书「副业」相关笔
+记被收藏超过1500万次
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_20.png)
+2021年下半年小红书「城市漫游」
+相关笔记发布量环比增长超8倍
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_21.png)
+2021年小红书「可持续XX」
+笔记发布量同比增长超5倍
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_22.png)
+2021年下半年小红书「沉浸式」
+相关笔记阅读环比增长超7倍
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_23.png)
+2021年下半年小红书「新中式穿搭」
+笔记发布量环比增长超26倍
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_24.png)
+2021小红书测评笔记阅读量
+超过90亿次
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_25.png)
+2021年小红书露营、桨板、飞盘等
+发布量同比增长5倍、5倍、6倍
+Source: 《小红书2022年十大生活趋势》, 2022年1月
+### 海量多样化博主供给
+#### 14W+ 优质博主资源
+##### 头
+影响力 权威性
+√ 热度覆盖
+√ 粉丝效应
+√ 提高调性
+##### 腰部
+种草力 专业性
+√ 垂直圈层影响
+√ 专业背书
+##### 尾部
+口碑力 真实性
+√ 真实体验分享
+√ 口碑沉淀
+
+#### 30+ 垂类覆盖生活全场景
+<table><tr><td>时尚</td></tr><tr><td>兴趣爱好</td></tr><tr><td>美食</td></tr><tr><td>美妆个护</td></tr><tr><td>生活记录</td></tr><tr><td>教育</td></tr><tr><td>家居装</td></tr><tr><td>影视综</td></tr><tr><td>母婴</td></tr><tr><td>出行</td></tr></table>
+<table><tr><td>娱乐资讯</td></tr><tr><td>游戏</td></tr><tr><td>动物</td></tr><tr><td>文化艺术</td></tr><tr><td>摄影</td></tr><tr><td>婚嫁</td></tr><tr><td>运动健身</td></tr><tr><td>搞笑</td></tr><tr><td>萌娃</td></tr><tr><td>民生资讯</td></tr></table>
+<table><tr><td>科技数码</td></tr><tr><td>情感</td></tr><tr><td>汽车</td></tr><tr><td>健康养生</td></tr><tr><td>商业财经</td></tr><tr><td>人文</td></tr><tr><td>职场</td></tr><tr><td>体育运动</td></tr><tr><td>知识</td></tr><tr><td>体育赛事</td></tr></table>
+
+### 一口价模式匹配多位博主招募合作
+#### 品牌
+设定博主画像
+明确预算及博主数量
+
+发布任务
+多维标签体系高效智能匹配
+集体主动报名
+
+#### 博主
+主动表达
+自主报价
+
+### 2w+ 高潜力「新锐博主」带来更多优质内容空间
+
+#### 近期涨粉快
+#### 综合数据表现好
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_30.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_31.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_32.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_33.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_34.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_35.png)
+
+
+## 如何打造商业爆款内容?
+
+### 抓住用户痛点
+#### 季节
+早春 春夏 初
+夏 夏末 早秋秋
+冬 初冬 换
+季期...
+#### 受众人群
+学生党 
+打工人 
+宝妈/辣妈 
+铲屎官...
+#### 使用场景
+宿舍/学校
+约会/出行
+宅家居家
+办公职场..
+#### 价格定位
+白菜
+平价
+贵妇
+……
+#### 节假日
+跨年 春节
+情人节 七夕
+五/十一长假
+圣诞节…
+#### 功能
+美白 保湿 抗
+老
+拍照 妆教
+解馋 扛饿
+### 笔记创作实操—标题
+
+#### 利用标题和用户互动
+找时尚大师帮我画了y2k妆容，请打分！
+
+一周穿搭合集![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_37.png)纯欲和美式 你pick哪一个![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_38.png)
+
+改造了一下家里的阳台 还算成功吗？
+
+女孩子为了拍照能有多拼 来看看成片值吗？
+##### 引发用户好奇心
+
+##### 提升笔记互动率
+#### 贴近用户 引发情绪共鸣
+
+沉浸式回家 | 90后沪漂小青年下班回家的日常
+
+不完美但要活的舒服，而它能帮我拉满舒适度
+
+3个技巧拯救熬夜脸![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_39.png)熬夜党必看![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_40.png)干货分享
+
+拍照不上镜？简单3步！素人秒变上镜脸
+##### 身份/地域共鸣
+##### 增强用户代入感
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_0.png)
+
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_1.png)
+
+###### 封面
+✓ 封面图由三套基础款穿搭Look二次设计而成
+✓ 排版类似杂志封面十分具有创意和艺术性
+✓ 信息量相较于单套穿搭更充足吸引用户点击
+
+###### 标题
+✓ 「基础款」直观概括了笔记推广商品的类目属性，便于吸引目标人群，关键词属性提升搜索点击率。
+✓ 简短精悍的表达和博主笔记封面的酷拽风格形象十分贴合，人设鲜明，有特色又亮眼。
+###### 图文内容分析
+✓ 时尚穿搭笔记在开篇写明自己的身材数据，为用户提供清晰直观的参考依据。
+✓ 按穿搭组合标明产品货号、价格信息以及简短的穿着体验，可以让用户更全面地进行消费购买决策，干货满满，实用性强，吸引收藏。
+✓ 文案排版结构鲜明、善用表情符号，降低阅读精力成本。
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_3.png)
+![image_colourful_background_13](./images/image_colourful_background_13_4.png)
+
+##### 精准触达痛点，先制造需求，再结合情境推广产品
+###### 封面 & 标题
+✓ 花字标注，视觉上增强注意力，内容上简要说明了视频主旨，先否认“过度收纳”再肯定“生活无忧”，结合反问句式引发好奇心，吸引点击。
+✓ 标题呼应封面，“不太常规”到“帮了大忙”，呼应封面花字欲扬先抑的构造，为正片引出标签机这种小众产品的需求场景做铺垫。
+###### 视频内容分析
+✓ 视频结构分两部分，先抛出标签用途不止最常见的贴抽屉和罐子引入，然后用“五花八门的小家电老妈看了直喊晕”和“化妆品什么时候涂”此类问题制造标签需求场景，让产品需求“从无到有”。
+✓ 每个需求后衔接标签机产品功能对应的解决方案，用日常生活场景堆砌积累成标签机“实用性”的证明，推广十分具有说服力和种草力。
+
+
+
+
+

RAG_eval/doc_md/colourful_background_14.md

@@ -0,0 +1,128 @@
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_0.png)
+
+# ueBIM 2025
+
+中国中建科创集团有限公司
+
+深圳市斯维尔科技股份有限公司
+
+## 目录
+
+01 研发背景与意义
+
+02 产品简介与技术突破
+
+03 产品亮点与生态
+
+04 应用场景与案例
+
+## PART 01 研发背景与意义
+
+### 1.1 国际形势
+
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_3.png)
+
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_4.png)
+美国从2018年开始发动对中国的贸易战
+<table style="width: 600px; border-collapse: collapse; text-align: center; font-family: Arial, sans-serif;">
+  <tr>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; font-weight: bold;">BIM基础平台</td>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; font-weight: bold;">产品特点</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; font-weight: 500;">Revit</td>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; text-align: left;">擅长处理房建工程参数化驱动的几何造型</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; font-weight: 500;">Microstation</td>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; text-align: left;">擅长处理路、桥、隧等非线性工程几何造型</td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; font-weight: 500;">Catia</td>
+    <td style="border: 1px solid #333; padding: 12px; text-align: left;">擅长机械设计加工各种造型的零部件表达</td>
+  </tr>
+</table>
+
+#### 形势
+
+##### 背景形势
+
+###### 工业基础平台长期被国外垄断
+
+◆ 贸易战、信息战长期存在
+
+◆ 高端前沿技术遭封锁
+
+◆ BIM技术是建筑业未来发展的依托技术# 数字化转型，发展建筑业新质生产力
+
+### 1.2 国家规划
+
+#### 数字化转型，发展建筑业新质生产力
+自“十三五”以来，中国持续推进新型工业化进程，建筑业也正借助数字化和工业化技术进行转型升级。工业软件作为这一转型的关键环节，对于实现自主可控、保障信息安全具有重要意义。
+为响应国家政策，住房和城乡建设部、教育部、科技部、工业和信息化部等九部门联合印发了《关于加快新型建筑工业化发展的若干意见》和《住房和城乡建设部等部门关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，明确了建筑业高质量发展的总体目标，并提出要大力发展建筑工业化，以数字化、智能化升级为动力，创新突破相关核心技术，加大智能建造在工程建设各环节的应用。
+#### 十四五规划
+创新驱动发展 新型工业化 工业软件 新质生产力
+
+### 1.3 政策推动
+
+#### 工信部推动工业软件升级：国产替代成为趋势
+工信部近期文件指出：在重点领域方面，针对工业软件领域、工业网络设备给出具体的更新目标。
+工业软件领域，设备更新目标要求，到2027年，完成约200万套工业软件和80万台套工业操作系统更新换代任务。
+以提升产业链供应链韧性和安全水平为重点，围绕石油、化工、航空、船舶、钢铁、汽车、医药、轨道交通等关系经济命脉和国计民生的行业领域，推动基础软件、工业软件和工业操作系统更新换代。
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_5.png)#
+## PART 02 产品简介与技术突破
+### 2.1 研发历程
+#### 2019年12月
+广东省工业和信息化厅启动资金支持，立项
+#### 2022年5、11月
+通过科技成果验收
+深圳市科技攻关资金支持
+#### 2023年2、3月
+列入工信部2022年优秀工业软件产品名录深圳市工信局五局办国产BIM软件测评评价“优深圳市南山区资金支持
+#### 2023年10、11月
+香港未来公屋设计大赛
+四川省高校BIM大赛
+#### 2024年8、9月
+深圳市住建局2024年度国产BIM软件测评排名第一
+通过国家工信部SBC专家测评
+#### 2024年10、11月
+土建算量生态软件正式发布
+国产BIM软件设计成本一体化体系建成
+上海市建设协会2024年创新产品一等奖
+#### 经历5年，1800天研发攻关与打磨
+## ueBIM 2025
+### 2.2 产品概览
+
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_7.png)
+
+#### 国产基础BIM平台软件
+
+##### 特点概述
+与Revit功能兼容
+易学好用、灵活高效
+
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_8.png)
+##### 应用场景
+ueBIM软件可用于交互式三维工程设计和出图 也可用于BIM模型创建和深化等工作
+ueBIM软件拥有种类丰富的云族库 为设计和BIM模型创建工作带来极高效率与极大便利
+ueBIM软件既可联网在线运行 也可断网离线运行 能够满足有高度安全要求的应用场景需求
+
+### 2.4 产品框架
+
+#### 一站式解决方案
+建筑 结构 暖�� 给排水 电气 装配式
+室内精装 园林景观 渲染平台 协同平台 族制作平台 族库平台
+
+## ueBIM深度应用案例
+#### 4.2.11 应用案例_基于BIM项目的协同管理平台
+![image_colourful_background_14](./images/image_colourful_background_14_2.png)
+采用两端(Web端、移动终端)一云(云协同、云存储)的模式,利用BIM模型的数据集成能力,实现项目的可视化、动态化、精细化、规范化管理,从而达到缩短工期、控制成本、减少变更、提升质量、预防事故、打造项目数字资产的目的。
+##### 突破
+全面支持国产基础软硬件环境
+易学好用，10分钟入门半天学会
+七大专业建模出图渲染一体集成
+AI集成，效率提升
+常用软件数据打通，IFC可编辑
+支持二次开发，小生态已经形成
+支持多语言，多标准，国际化
+打造数字底座支持数字化转型

RAG_eval/doc_md/colourful_background_15.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# 01 品牌故事 
+
+## OEM转型自主品牌之路
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_2.png)
+
+### 转型背景与契机
+
+在早期，星伯锐主要从事OEM业务，为国外品牌代工生产台球桌。随着市场竞争加剧，代工利润逐渐微薄，且缺乏自有品牌的话语权。2018年，市场上对高品质自主品牌台球桌的需求开始显现，这成为星伯锐转型的重要契机。
+
+### 转型面临的挑战
+
+技术研发方面，从单纯的生产加工到自主研发设计，需要投入大量资金和人力。例如，研发适合不同赛事的台球桌，需要进行多次试验和改进。市场推广上，自主品牌在初期知名度低，需要投入大量资金进行广告宣传和市场拓展。
+
+### 转型的关键举措
+
+加大研发投入，组建专业的研发团队，与高校和科研机构合作，引进先进的生产技术和设备。在市场推广上，参加国内外各类台球赛事，赞助知名俱乐部，提升品牌知名度。
+
+
+### 转型成果与里程碑
+
+经过多年努力，星伯锐成功推出了一系列自主品牌台球桌，市场份额逐年增长。2023年，自主品牌销售额占总销售额的比例达到了60%，成为国内知名的台球桌品牌。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_12.png)
+
+## 品牌形象的建立历程
+
+### 品牌定位与核心价值确立
+
+星伯锐将品牌定位为高端、专业的台球桌制造商,核心价值是“品质至上、创新驱动”。致力于为全球台球爱好者提供高品质、高性能的台球桌，满足不同客户的需求。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_13.png)
+
+### 品牌视觉形象设计
+
+设计了简洁、大气的品牌标志，以蓝色为主色调，象征着专业、科技和沉稳。在产品包装、宣传资料和门店装修上，统一使用品牌标志和视觉形象，提升品牌辨识度。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_14.png)
+
+### 品牌传播与推广策略
+
+通过线上线下相结合的方式进行品牌传播。线上利用社交媒体、电商平台等进行广告宣传和产品推广；线下参加各类展会、赛事，赞助俱乐部和球员，提升品牌知名度和美誉度。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_15.png)
+
+### 品牌口碑与形象塑造
+
+注重产品质量和售后服务，通过优质的产品和服务赢得客户的信任和好评。积极参与公益活动，回馈社会，提升品牌的社会形象。例如，赞助青少年台球赛事，培养台球人才。
+
+# 02工厂实拍 
+
+## 生产车间全景展示
+
+### 车间整体布局
+
+星伯锐的生产车间总面积达5000平方米，划分为原材料区、加工区、组装区和质检区。原材料区整齐摆放着各类木材、钢材等，占车间面积的20%；加工区配备了先进的切割、打磨设备，面积约1500平方米；组装区是工人集中作业的地方，占比30%；质检区则对成品进行严格检测，确保品质，面积约800平方米。
+
+### 先进设备展示
+
+车间内拥有多台德国进口的CNC数控加工中心，能精确切割木材和钢材，误差控制在±0.1毫米以内。还有意大利的自动打磨机，每小时可打磨10张台球桌的桌面，大大提高了生产效率。
+
+### 安全与环保措施
+
+车间安装了完善的消防系统，配备了20个灭火器和5个消防栓，确保生产安全。同时，采用了先进的环保设备，如废气处理装置，能有效净化加工过程中产生的有害气体，使废气排放符合国家环保标准。
+
+## 台球桌诞生的标准流程
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_8.png)
+
+### 原材料采购与检验
+
+星伯锐从全球优质供应商处采购原材料，如从加拿大进口硬枫木作为桌腿材料。采购回来的原材料会进行严格检验，木材要检查含水率是否在12%-14%之间，钢材要检测硬度和强度是否达标。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_9.png)
+
+### 零部件加工
+
+木材经过切割、打磨、雕刻等多道工序，制成精美的桌腿和边框。钢材则通过冲压、焊接等工艺，加工成结实的框架。例如，桌腿的雕刻工艺需要经验丰富的工匠手工操作，每个图案都栩栩如生。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_10.png)
+
+### 组装环节
+
+组装工人按照标准流程，先将框架固定，再安装桌面和袋口。桌面安装要求水平度误差不超过0.5毫米，以保证球的滚动顺畅。整个组装过程需要3-4名工人协作完成，耗时约2小时。
+
+![image_colourful_background_15](./images/image_colourful_background_15_11.png)
+
+### 质量检测与调试
+
+组装完成后，台球桌会进入质检区进行全面检测。检测项目包括桌面平整度、袋口尺寸、球的滚动性能等。通过专业的检测设备和经验丰富的质检员，确保每一张台球桌都符合高品质标准。检测合格后，还会进行调试，调整球的反弹角度和速度，以达到最佳的使用效果。

RAG_eval/doc_md/colourful_background_16.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# 用好红色资源 赓续红色血脉
+## 琼台师范学院“馆地校”一体化建设平台简介
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_0.png)
+党史教育
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_1.png)
+研究基地
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_2.png)
+青年党校
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_3.png)
+红色展馆
+
+在全党上下隆重庆祝建党百年、深入开展党史学习教育之际,琼台师范学院立足红色沃土、深挖红色资源,充分发挥“琼崖革命思想的摇篮”作用,打造了琼台书院博物馆、海南青年学生党校和海南省琼崖红色文化传承与创新研究基地的“馆地校”一体化建设平台,成为海南开展党史教育研究的重要阵地。
+
+### ![image_colourful_background_16_6](./images/image_colourful_background_16_6.png)红色文化点亮育人主题
+
+一体化建设平台通过加强科学保护、开展系统研究、打造精品展陈和强化教育功能,用心用情用力保护好、管理好、运用好琼台红色资源,构建以弘扬琼崖革命精神和传承琼台红色基因为主线的育人体系,把红色文化融入学校育人全过程,使琼台人“无负海山、敢为琼先”的红色基因代代相传,成为学校全面落实立德树人根本任务的重要途径。
+
+### ![image_colourful_background_16_7](./images/image_colourful_background_16_7.png)教学科研增加育人深度
+
+一体化建设平台以红色科研和党课教学为抓手,深化育人成效。基地依托琼台丰厚的红色资源,搭建海南红色文化研究平台,挂牌成立半年来,举办大型学术论坛1场,立项省级课题6项。党校通过优化整合全省党建资源,创新党课形式,打造全省青年学生党课培训的重要平台,是自贸港制度创新的生动体现,目前已培训学生党员、入党积极分子600余人。
+
+### ![image_colourful_background_16_8](./images/image_colourful_background_16_8.png)社会服务拓宽育人广度
+
+一体化建设平台作为海南省党史教育基地,积极开展社会服务,成为海南党史学习教育新高地。截至目前,琼台书院博物馆内开设的“琼台:琼崖革命思想摇篮”主题教育展已有政府机关、国有企业、事业单位、大中小学和幼儿园等省内外50个单位及部门共12000余人参观学习,成效突出,广获好评,为海南自贸港建设凝心聚力,贡献琼台力量。
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_4.png)
+社会服务
+
+![image_colourful_background_16](./images/image_colourful_background_16_5.png)
+学术研讨
+
+（供稿：琼台师范学院 曾虹 尚婷 申明）
+
+出版 陕西师范大学马克思主义学院
+     陕西师范大学哲学与政府管理学院
+     陕西师范大学出版总社
+
+国内统一连续出版物号 CN61-1030/G4
+
+国际标准连续出版物号 ISSN 1002-2147
+
+编辑 中学政治教学参考编辑部
+
+国内邮发代号 52-336
+
+海外发行代号 M4263
+
+定价 15.00元
+
+(C)1994-2022 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved http://www.cnki.net

RAG_eval/doc_md/colourful_background_17.md

@@ -0,0 +1,108 @@
+# 黑鹰坠落
+一个现代战争的故事
+
+作者 马克·鲍德温(Mark Bowden)
+
+马克·鲍德温是《Doctor Dealer》和《Bringing the Heat》的作者。他做为《费城调查者》的记者已有18年，他的作品赢得了许多国家级别的奖项。他还为《体育画刊》(Sports Illustrated)，《花花公子》(Playboy)，《滚石》(Rolling Stone)，《游行》(Parade)和其它杂志撰稿。
+
+1999年由矮脚鸡出版社(Bantam Press)出版
+
+献给我的母亲，丽塔·路易斯·鲍德温(Rita Lois Bowden)，并纪念我的父亲，理查德·H·鲍德温(Richard H·Bowden)
+
+“法官说：在人们看来，战争没什么不同。战争一直持续着。就象去询问人们他们是怎么认为石头的一样。战争一直在那里。在人类还没出现以前，战争就在等着他们。最终的交易等待着最终的从业者。”
+
+康麦克·麦卡锡(Cormac McCarthy)，《血燃的地平线》
+(Blood Meridian)
+
+## 袭击
+### 1
+起飞的时候，马特·埃弗斯曼(Matt Eversmann)说了句万福玛丽亚。他蜷曲地坐在两名直升机机组成员中间的座位里，长腿的膝盖碰到了肩膀。在他面前，黑鹰直升机机舱的两侧拥挤地坐着他的小队(chalk)，十二名沙漠迷彩服外还穿着防弹背心的年轻人。
+
+![image_colourful_background_17](./images/image_colourful_background_17_0.png)
+
+Blackhawk► Capacity: 11 equipped troops and 4 crew
+
+KRT► Cost Almost $6 million
+
+他非常熟悉他们的脸，他们就像他的兄弟一样。埃弗斯曼二十六岁，参军已有五年，他和队里比较年长的人已经一起生活和训练了好几年。他和其中的一些人一起经历了基本训练，跳伞学校和游骑兵(Ranger)学校。他们环游过全世界，到过韩国，泰国，中美洲……他们比许多真正的兄弟还要了解对方。他们一起饮酒，参战，宿营于森林，跳伞，登山，提心吊胆地渡河，一起忍饥挨饿，打发无聊时光，无止境地对某人的女朋友打趣或因为他没有女朋友而取笑他，午夜从本宁堡(Fort Benning)开车去接那些在餐馆或脱衣舞夜总会喝醉了或睡着了或对酒吧老板不敬的同袍。经历过这些事后，他们为这一刻一直在训练。这是这位瘦长的中士第一次当头儿，他对此忐忑不安。
+
+现在和死时都为我们的罪行祈祷，阿门。
+
+这是一九九三年十月三日下午三点左右。埃弗斯曼的第四小队是美国陆军游骑兵和三角洲部队(Delta Force)的一部分，他们正要袭击哈伯·吉尔(Habr Gidr)部落领袖在索马里首都摩加迪沙中心区的一个聚会。这个粗野的部落是由军阀默罕默德·法拉赫·艾迪德(Mohamed Farrah Aidid)领导的，他们对美利坚合众国宣了战，宣战被毫不犹豫地接受了。今天的目标是艾迪德的两个副官。他们将逮捕并关押在索马里南部海岸城市基斯马尤(Kismayo)外的一个小岛上，在那里被关押的这个好战的部落的首领的数目在日益增多。在这次快速袭击(snatch-and-grab)中第四小队的任务很简单。游骑兵的四个小队将分别把守目标建筑的四个角落。埃弗斯曼的小队将绳降(rope down)到西北角并建立防御阵地。有了游骑兵在四个角落把守，没人能在三角洲部队行动的时候进入这个区域，也没人能出去。
+
+![image_colourful_background_17](./images/image_colourful_background_17_1.png)
+
+无论是在演习中还是前六次任务中，他们毫不费力地这样干过十几次了。埃弗斯曼的心里清楚地了解整个模式。他知道当他落地后该走哪个方向，他的士兵会在哪里。从直升机左边落地的士兵将在街道的左边集中；右边落地的士兵将在街道的右边集中。然后他们将从左右两边出发，医生和最年轻的队员将在队伍的中间。一等兵特德·布莱克伯恩(Todd Blackburn)是埃弗斯曼所在的直升飞机里最年轻的，刚从佛罗里达高中毕业，还没进过游骑兵学校。他需要被照料。中士斯科特·伽兰汀(Scott Galentine)年长一些，但刚来摩加迪沙不久。他是一名补充兵员，刚从本宁堡出来。需要对这些年轻的游骑兵们负责的担子让埃弗斯曼感到沉甸甸的。这次出来，他们都算是他的人。
+
+作为小队领导，当他坐上前座时拿到了一个耳机。耳机很大，有一个话筒，用一根长长的黑色电线与舱顶相连。他把钢盔摘下把耳机戴在耳朵上。
+
+一名机组成员拍了拍他的肩膀。
+
+“马特，一定要把耳机摘下来再离机。”他指着电线说。
+
+然后他们在炎热的停机坪上等待了差不多一个小时，呼吸着刺鼻的柴油气味，被防弹衣和装备裹着的身体不停地流汗，焦虑地抚弄他们的武器，每个人都觉得这次任务在他们离地前就会被取消。事情通常都是这样。每次真正的任务都会伴随着二十次假警报。五个星期前刚到摩加迪沙���时候，他们都很兴奋，每次登机前欢呼声都会从这架黑鹰传到那架黑鹰。现在像这样的场景都是例行公事，激不起大家的兴趣了。
+
+他们在等待起飞的暗语，今天的暗语是“艾瑞尼(Irenne)”。部队由令人生畏的人员和机器组成。四架令人惊叹的AH-6小鸟(Little Bird)直升机，这是种双座，气泡型驾驶舱攻击直升机，能飞到任何地方。这次小鸟将装上火箭弹。前两架将扫荡目标，后两架作为后卫协助。四架小鸟的舱外两侧装上了座椅搭载袭击部队的先锋，三角洲C中队，这是美军最为机密的三种突击队之一。在这批打击力量的后面是八架黑鹰运输直升机纵队；两架搭载着三角洲部队和他们的地面指挥官，四架搭载着游骑兵(佐治亚州本宁堡游骑兵群陆军75团三营B连)，一架搭载着第一流的CSAR(战斗搜索与救生(Combat Search and Rescue))队伍，最后一架搭载着两名此次任务的指挥官——汤姆·马修斯(Tom Matthews)中校，他负责与第160SOAR(肯塔基坎贝尔堡特种任务飞行团(Special Operations Aviation Regiment out of Fort Campbell, Kentucky))协调；另一名是三角洲部队加里·哈瑞尔(Gary Harrell)中校，他负责与地面部队联络。地面车队正排成一列在前门等待，包括九辆宽体悍马(Humvee)和三辆五吨卡车。卡车用来装载犯人和袭击部队撤离。悍马满载着游骑兵，三角洲话务员以及四名海军特种部队的分支——海豹(SEAL Sea, Air, Land)部队第六小队的成员。加上三架监视直升机和高空间谍飞机，共有十九架飞机(原文如此，疑为十六架——译者注)，十二辆车辆和大约一百六十名成员。这是一支整装待发的舰队。
+
+![image_colourful_background_17](./images/image_colourful_background_17_2.png)
+
+**Little Bird**
+Matt Erikson / The Inquirer
+
+**Humvee**
+
+![image_colourful_background_17](./images/image_colourful_background_17_3.png)
+
+**KRT Graphic**
+
+看来这次是真的行动了。游骑兵特遣部队司令官威廉·F.加里森(William F. Garrison)少将出来观看他们出发。以前他从未这样做过。加里森又高又瘦，灰发，穿着沙漠迷彩服，嘴角叼着半根未点燃的雪茄。他从一架直升机走向另一架直升机，然后在每一辆悍马前停下。“小心点。”他用德克萨斯慢吞吞的口音说。
+
+然后他移向下一个人。
+
+“好运。”
+
+然后是下一个。
+
+“小心点。”
+
+不断加速的引擎让大地颤抖，让他们的血脉贯张。能成为美国军队威力体现的一分子让人激动。真为那些阻挡他们前进的敌人感到悲哀。他们装满了手雷和弹药，紧握着自动武器，心脏在防弹背心下跳动，他们在混合着希望与恐惧中等待。他们最后一次做着检查，做着祷告，再三检查武器，演练他们精确的战术步伐，举行宗教小仪式……都是让他们准备好战斗的事情。他们都知道这次任务可能会很棘手。这是一次在白天大胆地袭击“黑海(Black Sea)”地区的行动。“黑海”位于哈伯·吉尔部落的领地，在摩加迪沙的中心，是军阀艾迪德的据点。他们的目标是一座三层楼，石灰刚白的石头建筑，屋顶是一个平台，这是这个城市里仅存的几座未造毁坏的现代化建筑之一，周围都是一座座泥石结构，锡皮屋顶的小屋。成百上千的部落成员住在这个迷宫一般的泥土街道上，这些通道像仙人掌刺一样伸展。没有现代地图。纯粹的印第安社会。
+
+大家看着火箭弹被装到AH-6上。加里森在以前的任务里从来没有这么做过。这意味着他们可能会遇到麻烦。大家都在每一个口袋和战术背心里塞满了弹药和手雷，水壶、刺刀、夜视镜以及其它对一次白天快速袭击造成拖累的东西都没有带。这样的行动没有困扰他们。一点也没有。他们欢迎这样的行动。他们是掠夺者，重金属复仇者，不可阻挡，毫无对手。感觉就是：白白浪费了六个星期后，他们终于能去踢某些索马里人的屁股了。
+
+下午三点三十二分。当小队领导钻进领头的黑鹰——“超级六四”(Super Six Four)——后，听到内部通讯系统传来一级准尉迈克·杜兰特(Mike Durant)柔和的声音，清晰而令人高兴。
+
+杜兰特宣布：“操他妈的艾瑞尼。”
+
+舰队启航了，从海边破旧的机场出发，融入到海天一色当中。他们轻松地穿过一片杂乱的白沙滩，快速穿过拍岸的浪花。他们排列成紧凑队形沿着海岸线向西南飞去。心情迫切的士兵坐在直升机里，穿着军靴的腿垂在机身两侧的座椅和舱门外。
+
+摩加迪沙在一片朦胧的沙漠地平线上逐渐呈现，在下午的阳光下它是如此明亮，就像整个世界的镜头上的光圈一下子打开了。远远看上去，这个有着黄土街道和西班牙风格的生锈锡屋顶的古老港口城市呈现出一片赤褐色彩。历经多年战乱后，城内唯一矗立的高大建筑是清真寺装饰华丽的白塔——伊斯兰教是所有索马里人唯一感到神圣的东西。城里有许多灌木，最高的树只超过低矮的屋顶，点缀其中的是带有黄色或粉红色或灰色栅栏的高石墙，那是因为战乱而凋零的颜色。它坐落于海边，西边是沙漠，东边是闪闪发亮的海洋，看上去就像是一个尚待开发的地中海度假胜地。
+
+直升机部队掠过摩加迪沙的上空，再从海面上滑行回来，然后倾斜向右转弯，沿着城市的西边向东北方向前进。在机群下方延伸的摩加迪沙呈现出了可怕的真相，它是一场大灾难，是所有东西都乱了套的典型。就像整个城市被一场可怕的传染病毁灭了一样。少数经过铺设的街道被山一样的垃圾,碎片和焚烧过后生锈的汽车残骸弄得支离破碎。还没有变成灰色碎石的墙壁和房屋上面子弹孔星罗棋布。电线杆像巫毒教(voodoo)图腾一样不吉利地倾斜着,顶上披散吓人的长发髻——那是残留的电线头(电线早被拿到日益兴旺的黑市上卖掉了)。公共广场上笨重的石头平台上曾经安放着从前的独载者默罕默德·希亚德·巴里(Mohamed Siad Barre)的雕像。将曾经的国家象征剥成光秃秃的不是革命的热情,而是要卖掉雕像外面的铜皮。仅存的几座政府和大学建筑住满了难民。所有有价值的东西都被掠夺走了,包括铜制的窗框,门把手和绞链。到了晚上,以前的工学院建筑的三层和四层会燃起篝火。每一片空地都挤满了拼凑起来的圆木小屋,小屋顶上铺着破布,碎木和锡皮。从上空俯视,就像显微镜下的脓疮。
+
+在“超级六七”直升机里,埃弗斯曼在脑中回想着计划。当他们到达街道后,D-boy(三角洲部队的昵称——译者注)们应该已经占领目标建筑了,他们会聚拢囚犯,并射杀愚蠢的敢于还击的人。情报说房屋里有两个大人物,特遣部队已经将他们标为“头号目标”(Tier One Personalities),他们是艾迪德身边的近臣。当D-boy干活而游骑兵警戒的同时,由卡车和悍马组成的地面车队将穿过城市,到达目标房屋。囚犯将被赶进卡车。突袭部队和警戒部队将随后跳进车队,然后他们一起回到基地,在海滩边结束一个完美的星期天下午。整个过程大约一个小时。
+
+为了在黑鹰里给游骑兵腾出空间,后面的座椅被拆除了。不在门口的人坐在弹药箱上,或把防弹背心铺在地板上然后坐上去。他们都穿着沙漠迷彩伪装服,防弹背心和头盔,战术背心里装着大约五十磅重的装备和弹药。所有人都佩有护目镜和厚皮手套。层层装备让最瘦弱的人看上去也很粗壮,像机器人一样让人害怕。他们平时在机库里打发时间的时候大多只穿着暗棕色T恤和短裤,许多人看上去都是长满粉刺的十几岁孩子(他们的平均年龄是十九岁)。他们为自己是游骑兵而深深自豪。与战斗无关的日常事务常让许多普通士兵抓狂。游骑兵所有的时间都用来训练打仗。他们更合适,更迅捷,更杰出——“游骑兵打先锋!”(Rangers lead the way!)是他们的口号。每一人都经过三重志愿才能加入,自愿加入陆军,自愿加入伞兵和自愿加入游骑兵。他们都是精英,是他们那一代中主动性最高的年轻士兵,他们是按照陆军的理想标准挑选的——他们都是男性,通过背景调查,几乎全是白人(在一个连一百四十名士兵中只有两名黑人)。有些是职业士兵,比如一九九零年于西点军校毕业的拉里·皮里诺(Larry Perino)中尉。有些是因为自身条件优秀,为了寻找不同的挑战,比如第二小队的约翰·瓦德尔(John Waddell)专业军士(Specialist),他以均分4.0(4.0 GPA)从密西西比的纳齐兹一所高中毕业后参军。有些是为了寻找身体上的挑战而铤而走险。其他人是为了自身的提高,因为他们高中毕业后无处可去,有的是与毒品,酒精,法律之间有了麻烦,或与三者之间都有了麻烦。他们比同年龄的年轻人更老成点。许多游骑兵都被人粗暴对待过,都尝到了失败的滋味。但这里没有游手好闲的人。每个人都经过艰苦的工作才到了这里,艰苦的程度可能是他一生中最高的。那些有着麻烦过去的人经历了严酷的考验。在他们最佳的表现下,许多人成了最热心,最爱国的人和理想主义者。军队征兵的广告写着“成为你能成为的人”(Be All You Can Be),他们逐字逐字地在实现这句话。
+
+他们按照比普通士兵更高的标准要求自己。他们身体锃亮,独特的平头——头部两侧和后部完全剃光,他们问候的词语是“呼-哈”(Hoo-ah),他们把自己看成军队里同心协力的部队中最好的。他们中许多人一旦符合标准,就志愿加入特种部队,其中的佼佼者甚至会被选去尝试参加三角洲部队，就是正在带领这支队伍前进的那支强壮，机密的超级部队。只有最好的人才会被邀请去尝试，只有十分之一的人能通过选拔。在这个古老的排名里，游骑兵排在阶梯的上端，但三角洲部队排在最高处。
+
+游骑兵们知道只有拥有战斗经验才有可能向阶梯高处攀登。迄今为止，呆在摩加迪沙几乎成了一则笑话。战争总是几乎快要发生。几乎快要发生。尽管任务跟以前一样刺激，但却越来越短。索马里人——他们称之为“斯基尼”(Skinnies)或“萨米”(Sammies)——有时候会对他们放冷枪，这足以让游骑兵们热血沸腾，以猛烈的火力还击，但这还够不上真正意义上的交火。
+
+交火是他们所想要的。所有人都想。如果对此有任何犹豫的念头，他们也掩饰得很好。许多人开始跟任何人一样害怕战争，但这种恐惧感也被隐藏起来。尤其是在游骑兵的训练中。大约四分之一的志愿者被淘汰，那些最终配戴上游骑兵徽章的人因为年纪轻轻就取得了成就而志得意满。这就是优胜劣汰。接踵而至的就是日以继夜的训练。新人们渴望战斗。他们就像年复一年，日复一日经受着撞伤，疲劳和危险训练的全明星足球队员——却不能参加正式比赛。
+
+他们渴望战斗。他们传阅着以前的战斗中流传下来的活页备忘录，许多是由前游骑兵撰写的，他们感受着其中的同志情谊，传诵着他们的事迹，为那些受伤或残废的可怜的家伙感到遗憾。他们研究着旧照片，同样也是从以前的战斗中流传下来的，看上去脏兮兮的年轻人，下身穿着战斗伪装服，狗牌挂在脖子上，彼此搂着对方的肩膀，在异国他乡合影。他们也能看到自己在这些快照里，被同袍包围着，进行自己的战斗。战斗才是唯一算上的测试。
+
+中士迈克·高德尔(Mike Goodale)在离开伊利诺斯州的时候试图把这个概念解释给他的母亲听。他的母亲是一名护士，对他的自信表示了怀疑。
+
+“为什么所有的人都希望去打仗？”她问。
+
+高德尔对她说，好比作为一名护士，经过多年的训练后却得不到在医院工作的机会。情况就像是那样。
+
+“你会希望知道自己是否能胜任这个工作。”他解释道。
+
+就像备忘录中的其他伙计一样。他们经历过测试，证明了自己。新一代游骑兵的日子到来了。
+
+直升机中没有一个人对索马里的了解能写成高中教材，不过这不要紧。他们毫不迟疑地组成了防线。军阀们的混战使国家被蹂躏，人民忍饥挨饿。邪恶的军阀把别的国家送来的粮食据为己有，并杀害那些想阻止他们的人。所以文明社会决定采取行动，让这个星球上的勇士来铲除邪恶。摩加迪沙就像梅尔·吉布森(Mel Gibson)的影片《疯狂的麦克斯》(Mad Max)里所描绘的后启示录(postapocalyptic)世界，一个被持枪恶棍帮派所统治的世界。他们来是要把邪恶的军阀们赶走，恢复理智和文明。
+
+埃弗斯曼一直以游骑兵而荣。他不太确定他来当头后是什么感觉，尽管这只是暂时的。他是自动替补这个位置的。他那个排的中士因为家中有人生病回国了，顶替他的人突发癫痫，也被送回国内了。埃弗斯曼是排里资历最老的。他迟疑地接受了这个任务。这个早上在食堂里他为此而祈祷。
+
+现在终于起飞了，埃弗斯曼向外看着整个队伍感到自豪，全身充满了能量。这是一支技术先进的军事力量。目标高空中盘旋着美国所能提供的最先进的情报搜集手段，包括卫星，高空飞行的P3“奥里昂”(Orion)间谍飞机以及三架OH-58观察直升机，它们看上去像有着气泡型驾驶舱的小鸟直升机，顶部装有5英尺高的球根状观察镜。这些观

RAG_eval/doc_md/colourful_background_18.md

@@ -0,0 +1,412 @@
+# Helix fitting: Least-Square method
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_16.png)
+理论计算
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_1.png)
+实验测量
+
+漂移距离计算示意图
+
+* 不考虑物质效应
+
+* 从寻迹过程得到的径迹参数为初值
+
+* 计算理论漂移距离及其对径迹参数的
+  Jacobian
+
+* 多次迭代, 拟合过程中考虑丢点
+
+* 考虑到磁场不均匀性, 采用分段螺旋
+  线拟合
+
+$$
+\begin{align*}
+\alpha &= \alpha_0 + V_{\alpha} A^T V_y^{-1} (d_m - d_{\alpha}) \\
+\chi^2 &= (d_m - d_{\alpha})^T V_y^{-1} (d_m - d_{\alpha}) \\
+V_{\alpha} &= \langle \delta\alpha\delta\alpha^T \rangle = (A^T V_y^{-1} A)^{-1} \\
+A &= \frac{\partial d}{\partial \alpha}, \quad V_y^{-1} = \text{diag}\left(\frac{1}{\sigma_d^2}\right)
+\end{align*}
+$$
+
+# Kalman Filter介绍
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_17.png)1960年,匈牙利数学家Kalman发表了著名的,利用递归方法,解决离散数据线性滤波的论文
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_18.png)1987年,Frühwirth把Kalman filter方法引入粒子物理实验中来
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_19.png)Kalman filter 由一系列递归数学公式描述
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_20.png)高效的可计算的方法来估计过程的状态,可以估计信号的过去和当前的状态,甚至能估计将来的状态,即使不知道模型的确切性质
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_21.png)应用广泛,功能强大,可用于粒子物理实验中的参数的优化估计,如径迹重建,顶点重建和运动学拟合等领域
+
+# Kalman Filter
+
+被估计的信号:
+State Vector
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_14.png)
+
+1. Prediction
+
+2. Filtering
+
+3. Smoothing
+
+# 一些基本的概念与标识
+
+<table><thead><tr><th></th><th>State Vector</th><th>Error Matrix</th><th>State Vector Example</th></tr></thead><tbody><tr><th>True Vector</th><td>x</td><td>C</td><td>5 helix parameters<i>d</i><sub>ρ</sub>,<i>d</i><sub>z</sub>,<i>κ</i>,<i>φ</i><sub>0</sub>,<i>λ</i></td></tr><tr><th>Predicted Vector</th><td>x<sub>k</sub>k-1</td><td>C<sub>k</sub>k-1</td><td>5 predicted helix parameters<i>d</i><sub>ρ</sub>,<i>d</i><sub>z</sub>,<i>κ</i>,<i>φ</i><sub>0</sub>,<i>λ</i></td></tr><tr><th>Measured Vector</th><td>m<sub>k</sub></td><td>V<sub>k</sub></td><td>Drift distance <i>d</i><sub>drift</sub></td></tr><tr><th>Updated Vector</th><td>x<sub>k</sub></td><td>C<sub>k</sub></td><td>5 updated helix parameters<i>d</i><sub>ρ</sub>,<i>d</i><sub>z</sub>,<i>κ</i>,<i>φ</i><sub>0</sub>,<i>λ</i></sub></td></tr><tr><th>Smoothed Vector</th><td>x<sub>k</sub>n</td><td>C<sub>k</sub>n</td><td>5 smoothed helix parameters</td></tr></tbody></table>
+
+Dynamic equation:
+
+$$
+x(t_k) = Fx(t_{k-1}) + \eta, \quad \text{cov}(\eta) = Q
+$$
+
+# Equation for state vector
+
+系统传输方程:把上一时刻的状态量影射到当前时刻的状态量
+
+$$
+x_k = F_{k-1}x_{k-1} + \eta_{k-1} \quad \text{cov}(\eta_{k-1}) = Q_{k-1}
+$$
+
+$F_{k-1}$:传输矩阵, $\eta_{k-1}$:随机的传输误差
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_22.png)
+
+测量方程:描述观测量与状态矢量的关系
+
+$$
+m_k = H_k x_k + \varepsilon_k \quad \text{cov}(\varepsilon_k) = V_k
+$$
+
+$H_k$:状态矢量$x_k$对测量量$m_k$的增益矩阵
+(for track fitting, see page 22)
+
+$e_k$:测量误差
+
+# Prediction
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_23.png)对将来时刻的状态矢量的估计
+
+状态矢量的外延：
+
+$$
+\mathbf{x}_k^{k-1} = F_{k-1} \mathbf{x}_{k-1}
+$$
+
+误差矩阵的传递：
+
+$$
+C_k^{k-1} = F_{k-1} C_{k-1} F_{k-1}^T + Q_{k-1}
+$$
+
+外延的状态矢量及其误差矩阵只是一种”中间”变量
+
+# Filtering
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_24.png)状态矢量通常不能直接观测,通过测量模型与观测量联接
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_25.png)把预言的状态矢量与当前的”测量”量进行比较,从而更新
+当前的状态矢量
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_26.png)
+$$
+C_k = \left[ \left( C_k^{k-1} \right)^{-1} + H_k^T V_k^{-1} H_k \right]^{-1}
+$$
+
+$$
+x_k = C_k \left[ (C_k^{k-1})^{-1} x_{k-1} + H_k^T V_k^{-1} m_k \right]
+$$
+
+矩阵求逆:
+状态矢量维数
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_27.png)
+$K_k$:Kalman
+增益矩阵
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_15.png)
+
+$$
+x_k = x_k^{k-1} + K_k (m_k - H_k x_k^{k-1})
+$$
+
+$$
+K_k = C_k^{k-1} H_k^T [V_k + H_k C_k^{k-1} H_k^T]^{-1}
+$$
+
+$$
+C_k = (I - K_k H_k) C_k^{k-1}
+$$
+
+矩阵求逆:
+观测量���数
+
+# Smoothing
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_29.png)利用所有测量的结果(最后一步)，回推到以前的测量，并对各步的状态矢量进行更新
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_30.png)过滤与光滑相结合，可以有效地实现双向预测，并探测”坏点”
+
+增益矩阵 $A_{k-1}$
+
+$$
+x_{k-1}^n = x_{k-1} + A_{k-1} (x_k^n - x_{k}^{k-1})
+$$
+
+$$
+A_{k-1} = C_{k-1} F_{k-1}^T (C_k^{k-1})^{-1}
+$$
+
+$$
+C_{k-1}^n = C_{k-1} + A_{k-1} (C_k^n - C_k^{k-1}) A_{k-1}^T
+$$
+
+状态矢量的逼真化
+
+* 过滤比预言更真实
+
+* 光滑比过滤更真实
+
+常用光滑后的$\chi^2$来检验拟合的优度
+
+# Backward Kalman Filter
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_31.png)Kalman Filter 是一步一步添加测量点
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_32.png)反向Kalman Filter则是剔除某一测量点
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_33.png)反向Kalman Filter又称为”负权重” Filter,
+  $V_k \rightarrow -V_k$
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_34.png)
+$$
+x_k^{n*} = C_k^{n*} \left[ \left(C_k^n\right)^{-1} x_k^n - H_k^T V_k^{-1} m_k \right]
+$$
+
+$$
+C_k^{n*} = \left[ \left(C_k^n\right)^{-1} - H_k^T V_k^{-1} H_k \right]^{-1}
+$$
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_35.png)
+$$
+x_k^{n*} = x_k^n + K_k^{n*} (m_k - H_k x_k^n)
+$$
+
+$$
+K_k^{n*} = C_k^n H_k^T (-V_k + H_k C_k^n H_k^T)^{-1}
+$$
+
+$$
+C_k^{n*} = (I - K_k^{n*} H_k) C_k^n
+$$
+
+剔除某一测量点后,状态矢量的更新
+
+# Kalman Filter extension
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_36.png)实际情况下,传输方程和测量响应方程一般都是状态矢量的非线性函数.
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_37.png)对状态矢量的传输方程和测量响应方程做线性的泰勒展开,称为”扩展的” Kalman Filter
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_38.png)
+传输方程
+
+$$
+x_k^{k-1} = f_{k-1}(x) \approx f_{k-1}(x_e) + F_{k-1}(x - x_e)
+$$
+
+$$
+F_{k-1} = \frac{\partial f_{k-1}(x)}{\partial x} \Big|_{x=x_e}
+$$
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_39.png)
+测量响应方程
+
+$$
+m_k = h_k(x) \approx h_k(x_{k,e}^{k-1}) + H_k(x - x_{k,e}^{k-1})
+$$
+
+$$
+H_k = \frac{\partial h_k(x)}{\partial x} \Big|_{x=x_{k,e}^{k-1}}
+$$
+
+应用扩展的Kalman Filter方法,一般需要迭代
+
+
+# Track fitting: Kalman Filter method
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_2.png)
+
+径迹参数从$k-1 \to k$
+
+非均匀磁场, 物质效应影响
+
+与测量的飘移距离比较
+
+得到更新的径迹参数
+
+# Multiple scattering effect
+
+主要是库仑散射的贡献，核作用也有贡献。
+多次散射可用莫里埃理论描述，小散射角时近似高斯分布 (98%)，大角度时有长尾巴。
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_3.png)
+
+t: direction of motion
+$\theta_t$ and $\phi_t$ are orthogonal
+to the direction of motion
+
+L: the thickness of material
+$\theta$: scattering angle
+$\theta_0$: RMS of $\theta$
+
+$X_0$: 辐射长度
+
+$$
+\sigma_{\theta} = \theta_{0} = \frac{13.6\text{MeV}}{\beta \cdot p} \sqrt{\frac{L}{X_{0}}} \left[ 1 + 0.038 \log \left( \frac{L}{X_{0}} \right) \right]
+$$
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_4.png)
+
+经验公式
+
+轻物质的多次散射效应小，“重”粒子的多次散射效应大
+多次散射除了影响粒子的运动方向以外，还影响粒子的位置
+
+# Multiple scattering effect
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_40.png)在与粒子路径垂直的两个平面内发生散射，包括角度偏移和位置变化。角度和位置偏移之间存在关联
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_41.png)由于多次散射是随机过程，对其处理的原则：
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_42.png)不改变径迹参数
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_43.png)计算多次散射造成的误差矩阵
+
+$$
+\delta\alpha = M \begin{pmatrix} \sin\theta_t \delta\varphi_t \\ \delta\theta_t \\ \delta x_{\varphi_t}/L \\ \delta x_{\theta_t}/L \end{pmatrix}, \quad M = \begin{pmatrix} \frac{\partial\alpha}{\sin\theta_t \partial\varphi_t}，  \frac{\partial\alpha}{\partial\theta_t} ， \frac{L\partial\alpha}{\partial x_{\varphi_t}} ， \frac{L\partial\alpha}{\partial x_{\theta_t}} \end{pmatrix}
+$$
+
+$$
+V_{\alpha MS} \equiv \langle \delta\alpha\delta\alpha^T \rangle = \sigma_{\theta}^2 M \begin{pmatrix} 1 & 0 & 1/2 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 1/2 \\ 1/2 & 0 & 1/3 & 0 \\ 0 & 1/2 & 0 & 1/3 \end{pmatrix} M^T
+$$
+
+误差矩阵的详细计算���参看有关文献
+
+# Multiple scattering effect
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_5.png)
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_44.png)某次散射发生后,其后的散射都受上一步的影响
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_45.png)关联的直接后果是误差矩阵非对角元不为0
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_46.png)多次散射步长的计算
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_47.png)不可以平方相加,每步都要按总散射步长计算
+
+# dE/dx effect
+
+$$
+-\frac{dE}{dx} = Kz^2 \frac{Z}{A} \frac{1}{\beta^2} \left[ \frac{1}{2} \log \frac{2m_e c^2 \beta^2 \gamma^2 T_{\max}}{I^2} - \beta^2 - \frac{\delta}{2} \right], \quad T_{\max} \approx 2m_e c^2 \beta^2 \gamma^2
+$$
+
+* $\delta$电子
+
+* 能损的统计涨落：朗道分布
+
+* 混合和复合物质中的电离能量损失
+
+低能端: $1/\beta^2$
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_49.png)
+
+最小电离粒子(MIP): $\beta\gamma \sim 3.4$
+
+电离能损最可几值
+
+相对论上升: 密度效应
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_50.png)
+
+电离能损平均值
+
+
+
+电离能量损失的概率分布:
+尾巴较长, 数学上用朗道分布近似
+
+# Correction for the energy loss
+
+粒子动量修正公式
+
+C是一个与漂移室物质相关的常数
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_51.png)
+$$
+\Delta \mathbf{p} = \int_{0}^{t} \frac{d\mathbf{p}}{dx} \mathbf{dx} = \int_{0}^{t} \frac{1}{\beta} \frac{dE}{dx} \mathbf{dx} = \int_{0}^{t} \frac{C}{\beta^3} \left[ \log \left( \frac{2m_e c^2 \beta^2 \gamma^2}{I} \right) - \beta^2 - \frac{\delta}{2} \right] 
+$$
+
+$$
+\beta = \frac{p}{\sqrt{p^2 + m^2}} \qquad \beta\gamma = \frac{p}{m}
+$$
+
+当$\beta>0.7$时,能损近似为常数;当$\beta$较低时,能损变化很快
+
+问题可以转化为对一个微分方程的积分,需要利用数字计算方法求解,如龙格—库塔方法。可参看有关文献。
+
+# Bremsstrahlung effect (轫致辐射)
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_48.png)对电子,尤其是高能电子十分重要
+
+近似公式
+
+$$
+\left\langle \frac{E_{after}}{E_{before}} \right\rangle = \exp \left( -\frac{L}{X_0} \right)
+$$
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_9.png)
+
+既改变径迹参数,也改变误差矩阵
+
+# 非均匀磁场
+
+粒子穿过一段非均匀磁场下区域,其动量方向会发生变化,变化量与穿越的路径有关:
+
+$$
+\Delta \vec{p} \propto \int_{L_{start}}^{L_{end}} (\vec{B}(x,l) - \vec{B}_0)dl
+$$
+
+一般取路径的中点值
+做为近似
+
+动量改变量为:
+
+$$
+\mathbf{p}_B = \frac{\partial \mathbf{p}}{\partial \Theta} \frac{\Delta \vec{p}}{|\mathbf{p}|}\cdot \hat{\Theta} + \frac{\partial \mathbf{p}}{\partial \Phi} \frac{\Delta \vec{p}}{|\mathbf{p}|} \cdot\hat{\Phi}
+$$
+
+详细计算利用数字方法,根据磁场的三维分布和
+粒子穿行的路径,进行积分![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_10.png)
+
+理想螺旋线
+拟合的动量
+~276MeV/c
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_11.png)
+
+对撞点处
+的动量
+~301MeV/c
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_12.png)
+
+第一层击中
+处的动量
+~280MeV/c
+
+![image_colourful_background_18](./images/image_colourful_background_18_13.png)
+
+最后一层击中
+处的动量
+~276MeV/c
+
+300MeV/c的质子

RAG_eval/doc_md/colourful_background_19.md

@@ -0,0 +1,116 @@
+# 天气预报的数学魔术
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_23.png)
+从混沌到可预测——数学如何驯服大气的不确定性
+
+“一只蝴蝶扇动翅膀，真的能引发一场风暴吗？”
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_24.png)
+今天，我将揭示现代天气预报背后的数学魔法，以及它惊人的局限性
+
+## 第一步：为地球大气拍摄一张“全身CT”
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_27.png)
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_0.png)这张表反映了大气从地面到高空的完整“指纹”，是理解天气变化的基础。
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_1.png)合并单元格揭示了不同参数在不同层次的“协同工作”模式，是分析关键。
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_2.png)每6小时更新一次全球数据，单次产生超1亿个数据点，支撑精准预报。
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_25.png)
+### 关键参数关联性
+
+温度与气压 (强相关)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_3.png)
+
+湿度与云量 (直接影响)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_4.png)
+
+风场切变 (风暴发展关键)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_5.png)
+
+<table><thead><tr><th>高度(km)</th><th>温度(°C)</th><th>气压(hPa)</th><th>风速(m/s)</th><th>数据来源</th></tr></thead><tbody><tr><td>对流层 0-12</td><td>25 → -55</td><td>1013 → 193</td><td>5 → 25</td><td>地面站/探空仪/卫星</td></tr><tr><td>平流层 12-50</td><td>-55 → 0</td><td>193 → 1</td><td>25 → 5</td><td>卫星/火箭</td></tr></tbody></table>
+
+## 蝴蝶效应的数学心脏：三个方程如何描述混沌
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_27.png)
+### 洛伦兹吸引子方程组
+
+$$
+dx/dt = \sigma(y - x)
+$$
+
+$$
+dy/dt = x(\rho - z) - y
+$$
+
+$$
+dz/dt = xy - \beta z
+$$
+
+### 逐层解析
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_6.png)x→对流强度(空气上升/下降的速度)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_7.png)y→水平温度梯度(冷热差异程度)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_8.png)z→垂直温度梯度(上下层温差)
+
+### 混沌的核心：初始值敏感性
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_9.png)初始值仅差百万分之一, 48小时后天气模式完全不同。
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_26.png)
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_10.png)
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_11.png)“确定性系统可以产生完全不可预测的行为”
+
+## 如何用“不完美网格”预测“不完美大气”？
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_28.png)
+### 现实的妥协：网格化
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_12.png)水平分辨率：9公里 × 9公里
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_13.png)垂直分层：137层
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_14.png)全球总格点数：约1亿个
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_15.png)总计算量：每秒10¹⁵次浮点运算
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_33.png)
+### 简化的方程
+
+$$
+\partial u/\partial t = -(u \cdot \nabla)u - (1/\rho)\nabla p + g + F
+$$
+
+(动量方程：空气如何加速)
+
+$$
+\partial \theta/\partial t = -(u \cdot \nabla)\theta + Q
+$$
+
+(热力学方程：能量如何传递)
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_29.png)
+<table><thead><tr><td>维度</td><td>洛伦兹理想模型</td><td>数值天气预报现实</td></tr></thead><tbody><tr><td>系统自由度</td><td>3个变量</td><td>10⁹个以上变量</td></tr><tr><td>初始误差</td><td>放大10⁷倍/5天</td><td>放大10⁴倍/5天</td></tr><tr><td>可预测极限</td><td>理论：无限混沌</td><td>实际：约7-10天</td></tr></tbody></table>
+
+## 天气预报的边界，也是人类认知的边界
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_30.png)
+### 当前能力与边界
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_16.png)3天预报：准确率 > 90%
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_17.png)7天预报：准确率 ≈ 80%
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_18.png)10天预报：准确率 ≈ 60%
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_19.png)14天后：基本等于气候平均值
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_31.png)
+
+### 未来方向：下一代天气预报的三重革命
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_20.png)**数据革命：** 物联网感知、微小尺度、数据同化
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_21.png)**计算革命：** 量子计算、百亿亿次级超算
+
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_22.png)**方法革命：** 人工智能、数据驱动、模型融合
+![image_colourful_background_19](./images/image_colourful_background_19_32.png)
+“预测未来的最高艺术，不是追求100%准确，而是精准量化不确定性。”
+
+我们无法消除蝴蝶效应，但我们学会了与不确定性共舞。

RAG_eval/doc_md/colourful_background_2.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+# ![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_0.png)项目背景
+
+## 学前美育
+
+美育是前教育的重要课程，就是通过审美活动、不同的色彩给幼儿带来热爱生活不同的美感，以培养审美能力的过程，美育是个人和社会最为重要的事业之一，幼儿阶段处于人生成长发展的最初阶段，这时期的教育对以后人生有着重要影响。
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_1.png)
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_2.png)
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_3.png)
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_4.png)
+
+## 存在问题
+
+美育教育前景广阔且意义非凡。但同时产品层出不穷，质量也参差不齐。究竟该如何选择适合孩子的美育产品，成了大多数家长所面临的一个问题。
+
+1. 教学模式单一
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_5.png)
+
+2. 课程实践性不强
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_6.png)
+
+3. 课程体系和教学材料不完善
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_7.png)
+
+# ![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_8.png)政策支持
+
+“要全面加强和改进学校美育，坚持以美育人、以文化人，提高学生审美和人文素养”。全国教育工作大会上强调，“培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”。将美育工作放在了社会主义建设者和接班人培养的重要位置。
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_9.png)
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_10.png)
+
+# ![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_11.png)项目愿景
+
+
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_12.png)
+
+数据来源：观研报告网
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_13.png)
+
+数据来源：观研报告网
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_14.png)
+
+高质量亲子陪伴认同率提升
+
+目前行业有着千亿级别的市场，截止2024年市场规模就达到了1767.2亿就中国教育行业融资领域分布，学前教育有28%的占比。为教育行业分领域融资之最2020年开始我国家庭对于高质量亲子陪伴的育儿方式认可度不断攀升。随着近年相关政策的放开，预计将有爆发式增长。
+
+![image_colourful_background_2](./images/image_colourful_background_2_15.png)

RAG_eval/doc_md/colourful_background_20.md

@@ -0,0 +1,7 @@
+# 影响力与感应系数
+
+<table><thead><tr><th>产业部门</th><th>影响力系数</th><th>感应度系数</th></tr></thead><tbody><tr><td>第一产业</td><td>0.5502</td><td>0.8867</td></tr><tr><td>第二产业</td><td>0.9185</td><td>7.5071</td></tr><tr><td>第三产业</td><td>0.6720</td><td>2.1407</td></tr><tr><td>文化产业</td><td>1.1208</td><td>1.4889</td></tr><tr><td>新闻出版业</td><td>1.6970</td><td>0.2585</td></tr><tr><td>广播、电视、电影和音像业</td><td>0.9969</td><td>0.2216</td></tr><tr><td>文化艺术业</td><td>0.9167</td><td>0.2472</td></tr><tr><td>体育业</td><td>0.8577</td><td>0.2597</td></tr><tr><td>娱乐业</td><td>0.7826</td><td>0.2399</td></tr><tr><td>造纸业及纸制品业</td><td>1.5607</td><td>0.5587</td></tr><tr><td>印刷业和记录媒介的复制</td><td>1.4090</td><td>0.3892</td></tr><tr><td>文教体育用品制造业</td><td>1.0864</td><td>0.2281</td></tr><tr><td>家用视听设备制造业</td><td>1.0007</td><td>0.2744</td></tr><tr><td>文化、办公用机械制造业</td><td>1.1987</td><td>0.3262</td></tr><tr><td>工艺品及其他制造业</td><td>0.0014</td><td>0.2774</td></tr></tbody></table>
+
+# 产业分类 生产诱发系数
+
+<table><thead><tr><th>产业部门</th><th>最终消费</th><th>资本形成总额</th><th>出口</th><th>最终使用总额</th></tr></thead><tbody><tr><td>第一产业</td><td>0.0667</td><td>0.0492</td><td>0.0447</td><td>0.0538</td></tr><tr><td>第二产业</td><td>0.5326</td><td>0.7198</td><td>0.1776</td><td>0.6792</td></tr><tr><td>第三产业</td><td>0.3082</td><td>0.1716</td><td>0.0171</td><td>0.1870</td></tr><tr><td>文化产业</td><td>0.0307</td><td>0.0297</td><td>0.0070</td><td>0.0040</td></tr><tr><td>新闻出版业</td><td>0.0010</td><td>0.0004</td><td>0.0003</td><td>0.0009</td></tr><tr><td>广播、电视、电影和音像业</td><td>0.0020</td><td>0.0005</td><td>0.0006</td><td>0.0011</td></tr><tr><td>文化艺术业</td><td>0.0013</td><td>0.0002</td><td>0.0004</td><td>0.0006</td></tr><tr><td>体育业</td><td>0.0014</td><td>0.0000</td><td>0.0002</td><td>0.0012</td></tr><tr><td>娱乐业</td><td>0.0045</td><td>0.0008</td><td>0.0010</td><td>0.0011</td></tr></tbody></table>

RAG_eval/doc_md/colourful_background_21.md

@@ -0,0 +1,336 @@
+中国流通经济（2024年11月，第38卷第11期） China Business And Market（November 2024，Vol.38，No.11）
+![image_colourful_background_21](./images/image_colourful_background_21_1.png)
+**doi**：10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2024.11.004
+**引用格式**：封永刚.全国统一大市场建设中流通业的产业协同发展效应[J].中国流通经济,2024(11):38-50.
+
+# 全国统一大市场建设中流通业的产业协同发展效应
+——基于时序变化和地区差异的双重分析
+
+封永刚
+
+(中国社会科学院人口与劳动经济研究所, 北京市 100006)
+
+**摘要**：加强流通业产业协同发展效应、优化产业协同发展格局，是以现代流通体系建设助推全国统一大市场构建的重要手段。基于中国时间序列投入产出表和地区投入产出表，分别使用加权改进的高斯（Ghosh）逆矩阵和列昂惕夫（Leontief）逆矩阵，测度 1981—2023 年全国层面以及 2000—2023 年地区层面流通业（包括批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业）双向产业协同发展效应，分析双向产业协同发展格局的时空差异。研究发现，在全国层面，流通业通过增加初始投入对相关行业产生的前向产业协同发展效应，明显强于其通过增加最终需求对相关行业产生的后向产业协同发展效应。其中，我国批发和零售业前向产业协同发展效应突出，特别是 2010—2023 年期间波动回升，后向产业协同发展效应波动特征减弱并稳定在中等水平；相比于批发和零售业，我国交通运输、仓储和邮政业的前向产业协同发展效应整体较弱，后向产业协同发展效应也较弱但与批发和零售业之间的差距有所缩小。从六大门类行业对我国流通业双向产业协同发展效应的贡献份额看，服务业始终保持主导地位且重要性不断上升，制造业地位也较高但重要性有所下降，顺应制造业结构转变趋势，先进资本或技术密集型制造业贡献份额明显增加，传统劳动密集型制造业贡献份额有所减小。在地区层面，流通业前向产业协同发展效应的地区差异明显缩小，后向产业协同发展效应的地区差异明显扩大。从六大门类行业对我国流通业前向产业协同发展效应的贡献份额看，在东部沿海经济区以制造业为主的格局正在向与其他经济区类似的以服务业为主的格局转变，在大西南和大西北经济区建筑业的贡献份额明显较高且有所上升。从六大门类行业对我国流通业后向产业协同发展效应的贡献份额看，整体而言，以服务业为主的格局仍在加强，制造业的重要辅助作用在逐渐减弱，但北部和东部沿海经济区制造业的贡献份额始终较高。为更好地加强流通业产业协同发展效应、推动全国统一大市场建设，应继续增加流通业初始投入，更大程度地发挥流通业前向产业协同发展效应；顺应流通业最终需求变化趋势，适当加强流通业后向产业协同发展效应；缩小流通业后向产业协同发展效应的地区差异，持续改善地区分割问题。
+
+**关键词**： 全国统一大市场; 现代流通体系; 产业协同发展效应; 投入产出分析
+
+**中图分类号: F713**  **文献标识码: A**  **文章编号: 1007-8266(2024)11-0038-13**
+
+
+建设全国统一大市场是构建新发展格局的基础支撑和内在要求,而现代流通体系建设是构建全国统一大市场的重要手段,二者之间存在互促互进的动态关系[1]。根据2022年4月发布的《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》,建设全国统一大市场的首要原则是“立足内需,畅通循环”,即促使生产、分配、流通、消费各环节更加畅通,提高市场运行效率。流通业作为我国国民经济的基础性和先导性产业[2],向前连接着生产,向后连接着消费,具备承上启下的桥梁作用[3]。分析流通业发展对全国统一大市场建设的作用,既要评估流通业对经济增长(增加值)的贡献,更要评估流通业发展能否顺应产业结构转型趋势,形成适宜的产业协同关系,在产业链升级和延伸过程中不断提升前向和后向产业协同发展水平。
+
+![image_colourful_background_21](./images/image_colourful_background_21_2.png)
+**收稿日期**: 2024-08-11
+**基金项目**：国家自然科学基金青年项目“中国经济增长动能配置协调性的评价与优化研究：基于经济增长阶段变更的视角”（72203233）；国家自然科学基金专项项目“中国人口转变的独特性、经济影响及政策研究”（72141310）
+**作者简介**：封永刚（1989—），男，辽宁省海城市人，中国社会科学院人口与劳动经济研究所助理研究员，管理学博士，主要研究方向为劳动力市场与经济增长。
+
+从现有文献看,已有研究使用投入产出方法,测度流通业产业关���格局,但仍然存在较大改进空间。具体而言,一是相关研究[4-9]采用的投入产出数据滞后、时间间隔较长、行业口径持续变化等,难以展现新常态下我国流通业从生产、消费两个方面对其他产业的推动和拉动作用。如王笑宇等[4]、赵霞等[5]、李晓慧[6]、司增绰等[7]、李杨超等[8]在分析流通业产业关联特征时,使用的是2010年前少数几个年份的投入产出数据;祝合良等[9]的研究时间跨度相对较长,但其流通业产业关联分析数据也仅更新至2012年。二是相关研究[4-9]缺乏对地区层面流通业产业协同发展状态的分析。突破市场条块分割、加强地区经济合作是建设全国统一大市场的重要内容[10],各省份只有加强流通业产业协同发展效应,不断缩小流通业产业协同发展能力差距,才能切实破解地区市场分割问题。三是相关研究[4-9]使用列昂惕夫(Leontief)逆矩阵的行向或列向关系分析,刻画流通业与其他产业的前向和后向关系。而根据琼斯(Jones)[11]、刘起运[12]、杨灿[13]的研究,列昂惕夫逆矩阵只适合刻画后向关系,前向关系应使用高斯(Ghosh)逆矩阵刻画。2012年之后国家统计局也在中国投入产出表相关介绍中建议,应使用高斯逆矩阵测量前向关系。但是,目前流通业相关研究尚未采纳这一建议。四是相关研究[2-5]在测算流通业产业关联关系时,往往假定各产业权重相同,未考虑流通业前向初始投入和后向最终需求对各产业影响的差异。根据刘起运[12]、杨灿等[14]的研究,应使用差异性权重衡量产业关联关系,但采纳这一改进建议的流通业相关研究尚未出现。
+
+为探寻进一步提升我国及各省份流通业产业协同发展效应的具体方向,本研究通过更新研究数据、扩展研究对象、改进研究方法,更全面评估全国统一大市场建设过程中,不同时段不同省份的流通业能否通过前向和后向关系,不断加深与其他行业的协同发展效应。与既有研究相比,本研究的创新点和边际贡献有四:一是基于1981—2023年中国时间序列投入产出表,在一个较长的时间跨度内全面展示我国流通业产业协同发展效应的发展变化;二是构建2000—2023年中国地区投入产出表,全面分析我国30个省份(未含西藏、香港、澳门、台湾)流通业产业协同发展效应的空间差异特征;三是引入高斯逆矩阵,更准确刻画流通业与其他产业的前向关系;四是采用加权改进的高斯逆矩阵和列昂惕夫逆矩阵,更准确分析国家和地区层面的流通业产业协同发展效应。
+
+## 一、理论分析与识别方法
+
+### (一) 前向关系和流通业前向产业协同发展效应
+
+#### 1. 前向关系
+
+传统研究在刻画产业前向关系时,往往使用列昂惕夫逆矩阵对投入产出表进行列向分析,然后通过反向推导近似计算行向关系。根据琼斯(Jones)[11]、刘起运[12]、杨灿[13]的研究,传统研究对前向关系的刻画方法较为间接和复杂,为更加准确地识别和判断产业前向关系,应使前向关系测度回归行向分析范式,并采用高斯逆矩阵。
+
+第一步,采用列昂惕夫[15-16]提出的投入产出方法,以及米勒(Miller)等[17]制定的投入产出框架进行分析。假设经济系统中有$n$个行业,从投入产出表的行向关系看,$i$行业的总产出为:
+
+$$
+X_i = \sum_{j=1}^{n} x_{ij} + f_i \quad i,j=1,2,\dots,n \qquad (1)
+$$
+
+其中,$i、j$表示行业,$X_i$表示总产出,由中间需求和最终需求共同构成,$x_{ij}$表示$i$行业分配给$j$行业使用的中间需求,$f_i$表示$i$行业的最终需求。
+
+第二步,在式(1)基础上,计算直接分配系数:
+
+$$
+h_{ij} = x_{ij} / X_i \qquad (2)
+$$
+
+其中,$h_{ij}$为直接分配系数,表示$i$行业单位总产出分配给$j$行业的份额。
+
+第三步,根据直接分配系数,得到高斯逆矩阵:
+
+$$
+G=(I-H)^{-1}=\left( \begin{vmatrix}
+1 & & \\
+& \ddots & \\
+& & 1
+\end{vmatrix} - \begin{vmatrix}
+h_{11} & \cdots & h_{1j} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+h_{i1} & \cdots & h_{ij}
+\end{vmatrix} \right)^{-1} \\
+=\begin{vmatrix}
+g_{11} & \cdots & g_{1j} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+g_{i1} & \cdots & g_{ij}
+\end{vmatrix} \tag{3}
+$$
+
+
+其中,G表示高斯逆矩阵,I表示单位矩阵,H表示直接分配系数矩阵,$g_{ij}$ 表示i行业单位初始投入对j行业的完全供给量,包括直接供给和多次间接供给。此时,可将前向关系定义为某行业通过增加初始投入对其他行业的经济推动力。
+
+#### 2. 流通业的前向产业协同发展效应
+
+根据前向关系的定义,可将流通业前向产业协同发展效应定义为流通业通过增加初始投入对所有行业(包括流通业本身)产生的推动力。此时,前向和后向关系是相对而言的,其他行业也能通过增加最终需求,反过来后向拉动流通业发展,从而形成关系的闭环。基于式(3)的高斯逆矩阵,假设流通业为i行业,且所有行业最初投入份额即权重相等,整理得到流通业前向产业协同发展系数:
+
+$$
+S_i = \frac{\sum_{j=1}^{n} g_{ij}}{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} g_{ij}} \qquad (4)
+$$
+
+其中，$S_i$表示流通业前向产业协同发展系数。当行业i=j时，流通业通过增加初始投入，对自身产生推动作用，称为前向内部产业协同发展效应；当行业i≠j时，流通业通过增加初始投入，对其他行业产生推动作用，称为前向外部产业协同发展效应。
+
+不过，根据刘起运[12]、杨灿等[14]的研究，式（4）的等权重设定，未考虑i行业本身的最初投入份额，可能导致最初投入份额较低（高）行业的推动力被高（低）估。鉴于此，破除传统的等权重设定，对式（4）进行加权改进，计算改进的流通业前向产业协同发展系数：
+
+$$
+WS_i = \frac{S_i \times \beta_i}{\sum_i S_i \times \beta_i} \times 100\%
+\qquad (5)
+$$
+
+其中,$WS_i$ 表示改进的流通业前向产业协同发展系数。本研究以此衡量流通业前向产业协同发展效应,$\beta_i$ 表示流通业初始投入占所有行业总初始投入的比重。$WS_i$ 越大,意味着流通业通过增加初始投入对其他行业的推动力越强,对全国统一大市场建设的促进作用越大。
+
+### (二) 后向关系和流通业后向产业协同发展效应
+
+#### 1. 后向关系
+
+后向关系与前向关系相对,其定义需要回溯至投入产出表的列向分析。从投入产出表的列向关系看,j行业的总投入为:
+
+$$
+X_j = \sum_{i=1}^{n} x_{ij} + v_j \quad i, j = 1, 2, \dots, n  \qquad (6)
+$$
+
+其中,$X_j$ 表示j行业的总投入,由中间投入和初始投入共同构成,$x_{ij}$表示j行业消耗i行业的中间投入,$v_j$ 表示j行业的初始投入。
+
+在式(6)基础上,测算直接消耗系数:
+
+$$
+a_{ij} = x_{ij} / X_j \qquad (7)
+$$
+
+其中,$a_{ij}$表示直接消耗系数,其经济含义是j行业单位总产出所消耗的i行业中间投入。
+
+根据直接消耗系数 $a_{ij}$, 得到列昂惕夫逆矩阵:
+
+$$
+B=(I-A)^{-1}=\left( \begin{vmatrix}
+1 & & \\
+& \ddots & \\
+& & 1
+\end{vmatrix} - \begin{vmatrix}
+a_{11} & \cdots & a_{1j} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+a_{i1} & \cdots & a_{ij}
+\end{vmatrix} \right)^{-1} \\
+=\begin{vmatrix}
+b_{11} & \cdots & b_{1j} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+b_{i1} & \cdots & b_{ij}
+\end{vmatrix} \tag{8}
+$$
+
+
+其中,B表示列昂惕夫逆矩阵,A表示直接消耗系数矩阵,$b_{ij}$表示j行业生产的单位最终产品对i行业总产出的完全需要量,包括直接需要量和多次间接需要量。此时,可将后向关系定义为某行业通过增加最终需求对其他行业的经济拉动力。
+
+#### 2. 流通业后向产业协同发展效应
+
+流通业后向产业协同发展效应是指流通业通过增加最终需求对所有行业（包括流通业本身）产生的拉动力。同样，因前向和后向关系是相对而言的，其他行业也会通过增加初始投入，反过来前向推动流通业发展，从而再次形成关系的闭环。基于式（8）的列昂惕夫逆矩阵，假设所有行业的最初投入份额即权重相等，流通业为行业j，整理得到流通业后向产业协同发展系数：
+
+$$
+R_j = \frac{\sum_{i=1}^{n} b_{ij}}{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} b_{ij}}
+\qquad (9)
+$$
+
+其中,$R_j$表示流通业后向产业协同发展系数。当行业j=i时,流通业通过增加最终需求,对本行业产生拉动作用,称为后向内部产业协同发展效应;当行业$i \neq j$时,流通业通过增加最终需求,对其他行业产生拉动作用,称为后向外部产业协同发展效应。
+
+进一步,破除传统的等权重设定,对式(9)进行加权改进,得到改进的流通业后向产业协同发展系数:
+
+$$
+WR_j = \frac{R_j \times \alpha_j}{\sum_j R_j \times \alpha_j} \times 100\%     \qquad (10)
+$$
+
+
+
+其中,WR$_j$表示改进的流通业后向产业协同发展系数,本研究以此衡量流通业后向产业协同发展效应,$\alpha_j$表示流通业最终需求占所有行业最终需求的份额。WR$_j$越大,意味着流通业通过增加最终需求对其他行业的拉动力越强,越能通过最终需求扩张拉动全国统一大市场建设。
+
+流通业前向和后向产业协同发展效应形成机理见图1。
+
+### (三) 数据说明
+
+#### 1. 中国时间序列投入产出表
+
+长期以来,国家统计局公布逢2、逢7年份的投入产出基础表,以及逢0、逢5年份的投入产出延长表 [18] 。一方面,投入产出表天然具有年份的间隔特征;另一方面,我国对行业的分类标准存在变化,进行长期的投入产出分析面临年份不连续、行业分类标准不一致两大问题。张红霞等 [19] 以国家统计局数据为基础,参照投入产出延长表的制作方法,制作了1981—2018年中国时间序列投入产出表。本研究参考张红霞等 [19] 的研究,根据国家统���局公布的《2020年中国投入产出表》、2020—2023年经济增长数据,结合国家标准《国民经济行业分类:GB/T 4754—2017》,将1981—2018年中国时间序列投入产出表延长至2023年,并将之调整为六大门类17个具体行业 ① ,以使之与地区层面投入产出表的行业分类相匹配。此外,参考谢莉娟等 [1,20] 、祝合良等 [9] 的研究,从“批”“零”“物”三个方面定义流通业,将17个具体行业中的批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业划归流通业。
+
+![image_colourful_background_21](./images/image_colourful_background_21_0.png)
+
+图1 流通业前向和后向产业协同发展效应形成机理
+
+#### 2. 中国地区投入产出表
+
+目前,只有国家统计局国民经济核算司编制的中国地区投入产出表公布了各省份的投入产出数据,且仅在逢2、逢7年份公布投入产出基础表。因此,本研究基于1997—2017年中国地区投入产出表,参考张红霞等 [19] 和国家统计局制作投入产出延长表的思路,制作2000—2023年中国省份层面投入产出表,并同样将行业分类口径调整为与全国层面投入产出表(即中国时间序列投入产出表)一致的六大门类17个具体行业。此外,考虑到西藏的投入产出数据自2012年起才开始公布,数据缺失年份较多,香港、澳门、台湾的投入产出数据暂时缺乏,本研究考察我国除此之外的其他30个省份。
+
+## 二、我国流通业产业协同发展效应与格局的时序变化
+
+### (一) 我国流通业产业协同发展效应的时序变化
+
+根据式(5)、式(10),分别计算1981—2023年我国流通业双向产业协同发展效应,结果见表1。
+
+#### 1. 流通业以前向为主、后向为辅的方式促进产业协同发展
+
+根据表1,在考察期内,无论是批发和零售业,还是交通运输、仓储和邮政业,其前向产业协同发展效应始终高于后向产业协同发展效应。比如,2023年,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业的前向产业协同发展效应分别为10.15%、6.14%,后向产业协同发展效应分别为2.80%、2.82%。这表明,相比于流通业最终需求增加,流通业初始投入增加对相关产业的推动作用更大。即流通业发展能够以前向为主、后向为辅的方式,有效推动和拉动相关产业协同发展,进而促进全国统一大市场建设。
+
+#### 2. 批发和零售业前向产业协同发展效应突出,且2010—2023年呈波动回升态势
+
+1981—2023年,我国批发和零售业前向产业协同发展效应呈N形变化趋势:1981—1988年从5.81%上升到11.38%，后来波动下降到2009年的5.39%，再后来又波动回升到2023年的10.15%。2010—2023年，我国批发和零售业前向产业协同发展效应在17个具体行业中的排名从第七位持续上升并稳定在第三位，意味着持续增加批发和零售业初始投入（包括人力、资本等要素的投入），能使之与相关产业发展形成合力，说明发展批发和零售业是未来全国统一大市场建设的重要抓手。相比之下，2012年以来，我国批发和零售业后向产业协同发展效应基本在2.4%~3.0%区间波动，在17个具体行业中的排名维持在第八位到第十位，稳定在中等水平。根据中国时间序列投入产出表进行计算，结果发现，1981—2023年，批发和零售业最终需求率由23.53%上升到32.38%，增加最终需求也能对相关产业发展产生明显拉动作用。
+
+表1 1981—2023年我国流通业两个细分行业的
+双向产业协同发展效应：全国层面
+%
+<table><thead><tr><th rowspan="2">年份</th><th colspan="2">批发和零售业</th><th colspan="2">交通运输、仓储和邮政业</th></tr><tr><th>前向</th><th>后向</th><th>前向</th><th>后向</th></tr></thead><tbody><tr><td>1981</td><td>5.81(6)</td><td>3.38(7)</td><td>4.66(9)</td><td>1.52(12)</td></tr><tr><td>1982</td><td>4.07(10)</td><td>2.45(7)</td><td>4.81(8)</td><td>1.48(12)</td></tr><tr><td>1983</td><td>4.19(10)</td><td>2.56(7)</td><td>4.79(9)</td><td>1.51(12)</td></tr><tr><td>1984</td><td>6.26(5)</td><td>2.73(8)</td><td>4.85(9)</td><td>1.65(12)</td></tr><tr><td>1985</td><td>10.48(2)</td><td>4.37(7)</td><td>4.74(10)</td><td>1.82(12)</td></tr><tr><td>1986</td><td>9.74(2)</td><td>3.91(7)</td><td>4.91(9)</td><td>2.02(11)</td></tr><tr><td>1987</td><td>10.20(2)</td><td>3.90(7)</td><td>4.75(9)</td><td>2.22(11)</td></tr><tr><td>1988</td><td>11.38(2)</td><td>4.35(7)</td><td>4.63(10)</td><td>2.03(11)</td></tr><tr><td>1989</td><td>10.51(3)</td><td>3.97(7)</td><td>4.70(10)</td><td>2.12(11)</td></tr><tr><td>1990</td><td>7.58(4)</td><td>4.24(7)</td><td>5.75(6)</td><td>3.33(9)</td></tr><tr><td>1991</td><td>9.14(3)</td><td>5.22(7)</td><td>7.20(6)</td><td>2.32(11)</td></tr><tr><td>1992</td><td>9.68(3)</td><td>5.27(7)</td><td>6.91(6)</td><td>2.37(10)</td></tr><tr><td>1993</td><td>8.99(4)</td><td>3.61(8)</td><td>5.97(8)</td><td>2.55(10)</td></tr><tr><td>1994</td><td>8.95(3)</td><td>3.00(8)</td><td>5.93(8)</td><td>1.86(11)</td></tr><tr><td>1995</td><td>9.35(3)</td><td>2.42(9)</td><td>5.62(8)</td><td>2.01(10)</td></tr><tr><td>1996</td><td>8.14(5)</td><td>3.06(8)</td><td>5.48(8)</td><td>2.11(11)</td></tr><tr><td>1997</td><td>7.89(5)</td><td>3.62(8)</td><td>5.88(8)</td><td>1.41(12)</td></tr><tr><td>1998</td><td>8.07(6)</td><td>3.24(9)</td><td>5.52(8)</td><td>2.73(10)</td></tr><tr><td>1999</td><td>8.13(5)</td><td>3.79(8)</td><td>5.55(8)</td><td>3.01(10)</td></tr><tr><td>2000</td><td>8.13(6)</td><td>3.68(7)</td><td>6.77(8)</td><td>1.78(12)</td></tr><tr><td>2001</td><td>7.72(7)</td><td>3.79(7)</td><td>7.21(8)</td><td>1.63(12)</td></tr><tr><td>2002</td><td>7.94(7)</td><td>3.70(7)</td><td>6.88(8)</td><td>2.50(11)</td></tr><tr><td>2003</td><td>8.01(5)</td><td>3.55(7)</td><td>7.27(8)</td><td>1.85(12)</td></tr><tr><td>2004</td><td>7.10(6)</td><td>3.06(10)</td><td>6.94(7)</td><td>2.15(12)</td></tr><tr><td>2005</td><td>6.95(6)</td><td>3.10(7)</td><td>6.83(7)</td><td>2.58(10)</td></tr><tr><td>2006</td><td>4.94(9)</td><td>3.36(7)</td><td>6.95(7)</td><td>1.66(12)</td></tr><tr><td>2007</td><td>5.76(9)</td><td>3.39(8)</td><td>5.89(8)</td><td>2.08(12)</td></tr><tr><td>2008</td><td>5.60(8)</td><td>3.10(8)</td><td>6.03(7)</td><td>1.51(12)</td></tr><tr><td>2009</td><td>5.39(8)</td><td>2.50(9)</td><td>6.28(7)</td><td>0.94(14)</td></tr><tr><td>2010</td><td>6.77(7)</td><td>2.63(8)</td><td>5.51(9)</td><td>1.32(12)</td></tr><tr><td>2011</td><td>8.22(7)</td><td>1.79(11)</td><td>5.21(9)</td><td>1.62(12)</td></tr><tr><td>2012</td><td>8.26(6)</td><td>2.57(9)</td><td>4.85(9)</td><td>2.34(11)</td></tr><tr><td>2013</td><td>8.77(5)</td><td>2.65(8)</td><td>5.10(9)</td><td>2.25(12)</td></tr><tr><td>2014</td><td>9.09(5)</td><td>2.41(10)</td><td>5.26(9)</td><td>2.25(11)</td></tr><tr><td>2015</td><td>8.97(4)</td><td>3.00(8)</td><td>5.39(8)</td><td>1.97(12)</td></tr><tr><td>2016</td><td>9.99(3)</td><td>2.72(8)</td><td>5.30(7)</td><td>2.64(9)</td></tr><tr><td>2017</td><td>9.35(3)</td><td>2.57(9)</td><td>6.33(8)</td><td>2.66(8)</td></tr><tr><td>2018</td><td>9.58(3)</td><td>2.64(8)</td><td>6.37(8)</td><td>2.51(9)</td></tr><tr><td>2019</td><td>9.62(3)</td><td>2.72(9)</td><td>5.76(8)</td><td>2.53(10)</td></tr><tr><td>2020</td><td>9.64(3)</td><td>2.80(8)</td><td>5.20(9)</td><td>2.55(10)</td></tr><tr><td>2021</td><td>9.91(3)</td><td>2.76(8)</td><td>5.97(8)</td><td>2.70(9)</td></tr><tr><td>2022</td><td>10.03(3)</td><td>2.78(8)</td><td>6.06(8)</td><td>2.76(9)</td></tr><tr><td>2023</td><td>10.15(3)</td><td>2.80(8)</td><td>6.14(8)</td><td>2.82(7)</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内数字为流通业两个细分行业前向或后向产业协同发展效应在17个具体行业中的排名。
+
+#### 3. 交通运输、仓储和邮政业双向产业协同发展效应波动范围缩窄，稳定在中等水平
+
+对于交通运输、仓储和邮政业，从其前向产业协同发展效应看，1981—2012年在4.6% ~ 7.3%区间波动，行业排名最高为第六位，最低为第十位；2013—2023年在5.1% ~ 6.4%区间波动，波动范围缩窄，行业排名稳定在第七位至第九位的中等水平。从其后向产业协同发展效应看，1981—2015年在0.9% ~ 3.4%区间波动，行业排名最高为第九位，最低为第十四位；2016—2023年在2.5% ~ 2.9%区间波动，波动范围缩窄，行业排名稳定在第七位至第十位的中等水平。根据中国时间序列投入产出表，相比于批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业的中间投入率、中间需求率始终更高，产业连接作用更大，但前向产业协同发展能力较弱。
+
+### （二）我国流通业产业协同发展格局的时序变化趋势
+
+为探究流通业双向产业协同发展效应究竟来自其与哪些行业的互动联系，将表1的流通业双向产业协同发展效应分解到17个具体行业，得到各具体行业的贡献份额，结果见表2。
+
+#### 1. 流通业与农林牧渔业、采掘业等行业的双向产业协同发展效应始终较小
+
+从17个具体行业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额看，1981—2023年，农林牧渔业、采掘业这两个行业的贡献份额均有所下降，2023年下降至2%以内，电力、热力、燃气及水生产和供应业的贡献份额也比较小，说明流通业初始投入或最终需求增加，对上述行业的推动或拉动作用有限，未能形成有效的双向产业协同发展效应。
+
+#### 2. 制造业对流通业双向产业协同发展效应的贡献份额有所下降但仍然可观
+
+根据表2，对批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业这两个流通业细分行业而言，一方面，制造业对二者前向产业协同发展效应的贡献份额分别由1981年的39.97%、31.14%下降至2023年的33.79%、27.24%；另一方面，制造业对二者后向产业协同发展效应的贡献份额分别由1981年的34.25%、28.79%下降至2023年的10.50%、21.60%。可以发现，制造业对流通业双向产业协同发展效应的贡献份额均有所下降，但仍然保有重要地位，且��比于流通业后向产业协同发展格局，制造业在流通业前向产业协同发展格局中所占份额更高。进一步分析可知，顺应制造业结构转变趋势，流通业与先进资本或技术密集型制造业的协同发展效应明显增强，与传统劳动密集型制造业的协同发展效应有所减弱。
+
+#### 3. 建筑业对流通业前向产业协同发展效应的贡献份额较大且持续增加
+
+根据表2，对批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业这两个流通业细分行业而言，建筑业对二者前向产业协同发展效应的贡献明显较大且持续增加，其贡献份额分别由1981年的5.86%、5.37%上升至2023年的10.15%、7.53%；建筑业对二者后向产业协同发展效应的贡献略有增加但始终不太明显，其1981年的贡献份额分别为0.00%、0.00%，2023年分别上升至0.14%、0.08%，均不显著。这表明，二者均能通过增加初始投入有效推动建筑业发展，但难以通过扩大最终需求对建筑业产生同样的影响。需要注意的是，根据表2，从2023年各具体行业对流通业前向产业协同发展效应的贡献份额看，7.5% ~ 10.2%的贡献份额并不低。
+
+#### 4.服务业对流通业双向产业协同发展效应的贡献份额始终最大且仍在增加
+
+根据表2，服务业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额始终最大。这是因为，在投入产出关系中，各行业对自身的推动和拉动作用均居于主导地位，而流通业两个细分行业均属于服务业范畴。具体来看，对批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业这两个流通业细分行业而言，服务业对二者前向产业协同发展效应的贡献份额分别由1981年的47.71%、55.74%增加至2023年的52.44%、61.86%，对二者后向产业协同发展效应的贡献份额分别由1981年的55.51%、63.25%增加至2023年的86.23%、72.99%。可以发现，服务业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额均在增加，且相比于流通业前向产业协同发展格局，服务业在流通业后向产业协同发展格局中所占份额更大。此外，根据研究理论分析可知，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业这两个流通业细分行业的双向产业协同发展效应，也包含这两个细分行业对本行业的推动或拉动作用。鉴于此，将流通业细分行业本身剔除，重新核算服务业对流通业双向产业协同发展效应的贡献份额。结果表明，上述结论依然成立，说明服务业对流通业双向产业协同发展效应贡献份额的提升，有很大一部分来自流通业之外的服务业其他具体行业的协同发展。
+
+表2 1981年、2023年17个具体行业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额:全国层面
+%
+<table><thead><tr><th rowspan="3" colspan="2">行业</th><th colspan="4">批发和零售业</th><th colspan="4">交通运输、仓储和邮政业</th></tr><tr><th colspan="2">前向</th><th colspan="2">后向</th><th colspan="2">前向</th><th colspan="2">后向</th></tr><tr><th>1981年</th><th>2023年</th><th>1981年</th><th>2023年</th><th>1981年</th><th>2023年</th><th>1981年</th><th>2023年</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="2">农林牧渔业</td><td>3.95</td><td>1.79</td><td>5.46</td><td>0.77</td><td>5.58</td><td>1.95</td><td>2.72</td><td>0.46</td></tr><tr><td colspan="2">采掘业</td><td>1.81</td><td>0.38</td><td>2.74</td><td>0.85</td><td>1.36</td><td>0.14</td><td>3.59</td><td>1.77</td></tr><tr><td rowspan="9">制造业</td><td>食品和烟草制品业</td><td>5.68</td><td>3.63</td><td>1.93</td><td>0.75</td><td>8.17</td><td>2.74</td><td>1.14</td><td>0.71</td></tr><tr><td>纺织、服装、鞋帽及皮革羽绒制品业</td><td>10.81</td><td>2.44</td><td>7.90</td><td>0.76</td><td>5.67</td><td>3.18</td><td>2.78</td><td>0.71</td></tr><tr><td>木材加工、家具、造纸印刷和文教体育用品制造业</td><td>3.22</td><td>3.11</td><td>5.53</td><td>1.00</td><td>2.05</td><td>1.86</td><td>1.61</td><td>0.96</td></tr><tr><td>石油、炼焦、核燃料加工品和化学产品制造业</td><td>6.16</td><td>4.49</td><td>7.33</td><td>2.75</td><td>5.12</td><td>4.70</td><td>14.26</td><td>6.61</td></tr><tr><td>非金属矿物制品业</td><td>1.68</td><td>2.06</td><td>1.92</td><td>0.18</td><td>1.42</td><td>1.47</td><td>0.66</td><td>0.30</td></tr><tr><td>金属冶炼、加工及制品业</td><td>4.25</td><td>3.44</td><td>4.31</td><td>1.01</td><td>3.35</td><td>2.76</td><td>2.87</td><td>2.15</td></tr><tr><td>机械设备、交通运输设备、电子电气及其他设备制造业</td><td>6.99</td><td>14.36</td><td>3.97</td><td>3.89</td><td>4.56</td><td>10.29</td><td>4.91</td><td>9.84</td></tr><tr><td>其他制造产品及修理服务业</td><td>1.20</td><td>0.28</td><td>1.35</td><td>0.17</td><td>0.80</td><td>0.24</td><td>0.57</td><td>0.33</td></tr><tr><td>制造业合计</td><td>39.97</td><td>33.79</td><td>34.25</td><td>10.50</td><td>31.14</td><td>27.24</td><td>28.79</td><td>21.60</td></tr><tr><td colspan="2">电力、热力、燃气及水生产和供应业</td><td>0.70</td><td>1.44</td><td>2.03</td><td>1.51</td><td>0.81</td><td>1.27</td><td>1.64</td><td>3.10</td></tr><tr><td colspan="2">建筑业</td><td>5.86</td><td>10.15</td><td>0.00</td><td>0.14</td><td>5.37</td><td>7.53</td><td>0.00</td><td>0.08</td></tr><tr><td rowspan="7">服务业</td><td>批发和零售业</td><td>39.31</td><td>37.93</td><td>44.45</td><td>56.82</td><td>4.28</td><td>4.76</td><td>3.86</td><td>3.28</td></tr><tr><td>交通运输、仓储和邮政业</td><td>1.20</td><td>2.27</td><td>1.97</td><td>6.52</td><td>42.08</td><td>41.20</td><td>55.16</td><td>50.95</td></tr><tr><td>信息传输、软件和信息技术服务业</td><td>0.05</td><td>1.34</td><td>0.14</td><td>1.83</td><td>0.03</td><td>1.55</td><td>0.06</td><td>2.97</td></tr><tr><td>金融和房地产业</td><td>1.00</td><td>1.02</td><td>6.48</td><td>9.83</td><td>1.53</td><td>1.64</td><td>0.82</td><td>8.70</td></tr><tr><td>其他服务业</td><td>6.15</td><td>9.89</td><td>2.47</td><td>11.24</td><td>7.83</td><td>12.70</td><td>3.35</td><td>7.08</td></tr><tr><td>服务业合计</td><td>47.71</td><td>52.44</td><td>55.51</td><td>86.23</td><td>55.74</td><td>61.86</td><td>63.25</td><td>72.99</td></tr><tr><td>剔除流通业细分行业本身的服务业合计</td><td>8.40</td><td>14.51</td><td>11.06</td><td>29.41</td><td>13.66</td><td>20.66</td><td>8.09</td><td>22.04</td></tr></tbody></table>
+
+注:受篇幅限制,仅列示了1981年、2023年两个年份的数据。
+
+## 三、流通业产业协同发展效应与格局的地区差异
+
+### (一) 流通业产业协同发展效应的地区差异
+
+为全面分析流通业产业协同发展效应的地区差异，分别测算2000—2023年我国30个省份和八大综合经济区（以下简称“经济区”）  ②  流通业两个细分行业的双向产业协同发展效应，结果见表3。
+
+#### 1. 批发和零售业的前向产业协同发展效应以提升为主且地区差异缩小
+
+根据表3，从批发和零售业前向产业协同发展效应看，在省份层面，2000—2023年，有20个省份的效应出现不同程度的上升，如海南、重庆、山东、安徽4个省份的效应上升了7.5个百分点及以上，宁夏、黑龙江、河南、吉林、内蒙古、新疆6个省份的效应上升了2.0 ~ 5.6个百分点，仅有10个省份的效应出现下降，其中广西、青海、甘肃、福建4个省份的效应降幅相对较大，为2.2 ~ 3.5个百分点。在经济区层面，除东部沿海经济区的效应有所下降（源自江苏、浙江效应的下降）外，其他七大经济区的效应均有不同程度的上升，各经济区之间效应的差异明显缩小，2023年仅黄河中游和大西北经济区的效应相对较小。
+
+#### 2. 批发和零售业后向产业协同发展效应以下降为主且不断分化
+
+根据表3，在省份层面，2000—2023年，相比于前向产业协同发展效应，各省份批发和零售业后向产业协同发展效应普遍较弱，这与全国层面同时段的情况基本一致。且相比于2000年，2023年各省份批发和零售业后向产业协同发展效应以下降为主，如有19个省份的效应及其省内行业排名出现不同程度的下降，特别是重庆、新疆、安徽、海南的效应下降了4.3 ~ 6.7个百分点，其他省份的效应尽管有所提升，但幅度不大。在经济区层面，2000年，各经济区批发和零售业后向产业协同发展效应差异不大，仅东部沿海经济区的效应相对较小，其余七大经济区的效应均在3.0 ~ 5.3个百分点之间；2023年，东部沿海经济区的效应上升，长江中游、大西北、南部沿海、大西南经济区的效应明显下降，内陆经济区效应较强的格局被扭转，东北和沿海经济区成为效应较强的经济区。
+
+#### 3. 交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应以减弱为主且地区差异缩小
+
+根据表3，在省份层面，相比于批发和零售业，2000—2023年，各省份交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应及其省内行业排名普遍靠后，且其与各省份批发和零售业前向产业协同发展效应的差异以增大为主，这与全国层面同时段的情况基本一致。且从交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应看，相比于2000年，2023年有20个省份的效应下降，有18个省份效应的省内行业排名下滑，整体由中上水平向中等水平转换，这与批发和零售业前向产业协同发展效应提升的趋势完全不同。在经济区层面，从交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应看，2000年，各经济区的效应呈现明显的阶梯状分布特征，有三个经济区的效应达到8.0%及以上，有一个经济区的效应处在7.0% ~ <8.0%之间，有三个经济区的效应处在6.0% ~ <7.0%之间，有一个经济区的效应处在5.0% ~ <6.0%之间；2023年，各经济区效应全面��降，基本分布在4.8% ~ 6.8%之间，区际差异明显缩小。
+
+#### 4. 交通运输、仓储和邮政业后向产业协同发展效应差异扩大
+
+根据表3，在省份层面，2000—2023年，相比于前向产业协同发展效应，各省份交通运输、仓储和邮政业后向产业协同发展效应普遍较弱，这与全国层面同时段的结论基本一致。从各省份交通运输、仓储和邮政业后向产业协同发展效应看，各省份走势差异明显，其中海南、上海、辽宁、天津、黑龙江5个省份的效应提升了2.0个百分点以上，河南、新疆、北京、浙江、山西、河北、贵州7个省份的效应提升了1.0 ~ 2.0个百分点，青海、甘肃、吉林、江西、福建5个省份的效应下降了1.0 ~ 3.5个百分点。在经济区层面，从交通运输、仓储和邮政业后向产业协同发展效应看，2000年，大西北、南部沿海经济区的效应相对较强，其余经济区的效应差异较小；2023年，南部沿海、北部沿海、东部沿海经济区的效应位列前三，与非沿海经济区的效应差异扩大。
+
+表3 2000年、2023年流通业两个细分行业的双向产业协同发展效应:省份/经济区层面
+%
+<table><thead><tr><th rowspan="3">省份/经济区</th><th colspan="4">批发和零售业</th><th colspan="4">交通运输、仓储和邮政业</th></tr><tr><th colspan="2">前向</th><th colspan="2">后向</th><th colspan="2">前向</th><th colspan="2">后向</th></tr><tr><th>2000年</th><th>2023年</th><th>2000年</th><th>2023年</th><th>2000年</th><th>2023年</th><th>2000年</th><th>2023年</th></tr></thead><tbody><tr><td>北京</td><td>6.91(4)</td><td>8.80(4)</td><td>3.14(10)</td><td>4.75(10)</td><td>4.97(7)</td><td>5.16(8)</td><td>3.42(9)</td><td>4.81(9)</td></tr><tr><td>天津</td><td>6.67(7)</td><td>8.31(6)</td><td>4.12(9)</td><td>6.01(4)</td><td>9.76(4)</td><td>4.23(7)</td><td>3.55(10)</td><td>5.67(5)</td></tr><tr><td>河北</td><td>8.51(7)</td><td>8.88(5)</td><td>4.17(10)</td><td>1.55(13)</td><td>8.99(4)</td><td>7.85(6)</td><td>2.42(12)</td><td>3.47(8)</td></tr><tr><td>山西</td><td>6.93(7)</td><td>7.82(5)</td><td>3.90(9)</td><td>2.72(10)</td><td>8.99(4)</td><td>6.07(7)</td><td>3.48(10)</td><td>4.68(5)</td></tr><tr><td>内蒙古</td><td>5.34(9)</td><td>7.99(5)</td><td>2.60(11)</td><td>2.91(12)</td><td>9.12(4)</td><td>9.19(4)</td><td>3.41(9)</td><td>3.56(11)</td></tr><tr><td>辽宁</td><td>11.34(2)</td><td>10.28(4)</td><td>5.36(7)</td><td>4.75(8)</td><td>7.61(7)</td><td>5.03(9)</td><td>1.77(13)</td><td>4.51(9)</td></tr><tr><td>吉林</td><td>7.85(6)</td><td>10.50(3)</td><td>5.41(7)</td><td>3.29(8)</td><td>5.80(8)</td><td>6.42(6)</td><td>2.45(9)</td><td>0.84(15)</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>9.41(3)</td><td>12.67(3)</td><td>3.35(9)</td><td>4.27(8)</td><td>6.07(7)</td><td>5.21(7)</td><td>1.36(12)</td><td>3.37(11)</td></tr><tr><td>上海</td><td>10.75(4)</td><td>11.27(3)</td><td>2.30(12)</td><td>6.02(6)</td><td>5.55(7)</td><td>6.04(8)</td><td>3.82(11)</td><td>6.87(5)</td></tr><tr><td>江苏</td><td>10.26(2)</td><td>8.63(4)</td><td>2.75(9)</td><td>1.92(9)</td><td>5.85(8)</td><td>5.90(8)</td><td>0.71(14)</td><td>1.34(13)</td></tr><tr><td>浙江</td><td>13.26(1)</td><td>13.07(2)</td><td>2.19(11)</td><td>3.62(8)</td><td>6.14(8)</td><td>7.72(5)</td><td>1.02(14)</td><td>2.37(12)</td></tr><tr><td>安徽</td><td>7.85(4)</td><td>15.41(2)</td><td>6.96(6)</td><td>2.02(10)</td><td>6.68(7)</td><td>3.18(10)</td><td>0.68(13)</td><td>1.26(15)</td></tr><tr><td>福建</td><td>10.33(3)</td><td>8.04(2)</td><td>6.70(6)</td><td>3.03(9)</td><td>11.40(2)</td><td>7.87(3)</td><td>4.54(8)</td><td>3.23(8)</td></tr><tr><td>江西</td><td>6.87(6)</td><td>6.32(7)</td><td>3.32(9)</td><td>2.12(12)</td><td>8.03(4)</td><td>4.37(11)</td><td>3.03(10)</td><td>1.70(15)</td></tr><tr><td>山东</td><td>7.76(7)</td><td>16.11(1)</td><td>4.17(8)</td><td>1.96(10)</td><td>6.00(9)</td><td>5.56(7)</td><td>1.44(14)</td><td>1.52(12)</td></tr><tr><td>河南</td><td>7.19(4)</td><td>10.24(3)</td><td>1.25(14)</td><td>0.81(16)</td><td>7.00(5)</td><td>4.50(9)</td><td>2.02(11)</td><td>3.89(8)</td></tr><tr><td>湖北</td><td>8.95(3)</td><td>7.44(4)</td><td>4.88(7)</td><td>2.57(9)</td><td>5.55(9)</td><td>5.90(8)</td><td>2.52(10)</td><td>2.93(7)</td></tr><tr><td>湖南</td><td>11.27(2)</td><td>10.17(2)</td><td>2.47(12)</td><td>1.47(12)</td><td>7.63(5)</td><td>6.05(8)</td><td>1.41(15)</td><td>1.33(14)</td></tr><tr><td>广东</td><td>8.49(5)</td><td>9.33(4)</td><td>2.02(10)</td><td>3.38(7)</td><td>7.24(6)</td><td>4.64(7)</td><td>1.89(12)</td><td>1.80(13)</td></tr><tr><td>广西</td><td>11.12(2)</td><td>7.68(4)</td><td>5.11(6)</td><td>2.76(7)</td><td>8.24(4)</td><td>6.39(5)</td><td>2.51(11)</td><td>2.49(8)</td></tr><tr><td>海南</td><td>2.35(12)</td><td>11.62(3)</td><td>6.26(6)</td><td>1.92(10)</td><td>5.39(6)</td><td>6.13(6)</td><td>3.52(9)</td><td>8.90(6)</td></tr><tr><td>重庆</td><td>3.27(11)</td><td>12.52(3)</td><td>8.35(5)</td><td>1.70(11)</td><td>7.40(6)</td><td>5.23(6)</td><td>1.02(11)</td><td>1.94(10)</td></tr><tr><td>四川</td><td>7.30(4)</td><td>8.75(4)</td><td>1.71(10)</td><td>2.09(10)</td><td>6.01(6)</td><td>4.53(9)</td><td>0.89(15)</td><td>1.06(13)</td></tr><tr><td>贵州</td><td>7.73(4)</td><td>8.45(6)</td><td>2.28(10)</td><td>3.89(8)</td><td>6.04(7)</td><td>10.26(3)</td><td>4.02(7)</td><td>5.06(6)</td></tr><tr><td>云南</td><td>11.29(3)</td><td>11.59(3)</td><td>3.90(9)</td><td>3.04(6)</td><td>5.19(8)</td><td>4.02(11)</td><td>1.79(11)</td><td>0.89(12)</td></tr><tr><td>陕西</td><td>4.87(7)</td><td>5.17(9)</td><td>4.30(8)</td><td>6.21(4)</td><td>10.37(3)</td><td>5.57(7)</td><td>1.82(15)</td><td>1.34(14)</td></tr><tr><td>甘肃</td><td>10.29(4)</td><td>7.99(4)</td><td>5.22(8)</td><td>3.48(9)</td><td>7.48(7)</td><td>6.26(6)</td><td>4.64(9)</td><td>1.50(12)</td></tr><tr><td>青海</td><td>7.58(7)</td><td>5.11(10)</td><td>4.81(7)</td><td>3.50(8)</td><td>8.84(5)</td><td>5.86(8)</td><td>4.45(8)</td><td>1.09(12)</td></tr><tr><td>宁夏</td><td>7.15(8)</td><td>12.67(3)</td><td>2.49(9)</td><td>2.66(10)</td><td>7.77(7)</td><td>8.36(5)</td><td>2.35(10)</td><td>3.06(8)</td></tr><tr><td>新疆</td><td>5.68(6)</td><td>8.23(6)</td><td>8.67(5)</td><td>2.15(12)</td><td>9.12(4)</td><td>6.37(7)</td><td>3.35(10)</td><td>4.95(7)</td></tr><tr><td>东北</td><td>9.53</td><td>11.15</td><td>4.71</td><td>4.11</td><td>6.49</td><td>5.56</td><td>1.86</td><td>2.91</td></tr><tr><td>北部沿海</td><td>7.46</td><td>10.52</td><td>3.90</td><td>3.57</td><td>7.43</td><td>5.70</td><td>2.71</td><td>3.87</td></tr><tr><td>东部沿海</td><td>11.42</td><td>10.99</td><td>2.41</td><td>3.86</td><td>5.85</td><td>6.55</td><td>1.85</td><td>3.53</td></tr><tr><td>南部沿海</td><td>7.06</td><td>9.67</td><td>4.99</td><td>2.78</td><td>8.01</td><td>6.21</td><td>3.32</td><td>4.65</td></tr><tr><td>黄河中游</td><td>6.08</td><td>7.81</td><td>3.01</td><td>3.16</td><td>8.87</td><td>6.33</td><td>2.68</td><td>3.37</td></tr><tr><td>长江中游</td><td>8.74</td><td>9.83</td><td>4.41</td><td>2.04</td><td>6.98</td><td>4.88</td><td>1.91</td><td>1.80</td></tr><tr><td>大西南</td><td>8.14</td><td>9.80</td><td>4.27</td><td>2.70</td><td>6.58</td><td>6.09</td><td>2.04</td><td>2.29</td></tr><tr><td>大西北</td><td>7.67</td><td>8.50</td><td>5.30</td><td>2.95</td><td>8.30</td><td>6.71</td><td>3.70</td><td>2.65</td></tr></tbody></table>
+
+注:受篇幅限制,仅列示了2000年、2023年两个年份的数据;括号内数字为流通业两个细分行业前向或后向产业协同发展效应的省内行业排名。
+
+### （二）流通业双向产业协同发展格局的地区差异
+
+按照表2的方式，分别计算2000—2023年各省份17个具体行业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额。但考虑到该计算涉及24个年份、30个省份、17个具体行业、两个流通业细分行业，结果过于冗长，难以全面呈现，选择2000年、2023年两个年份，将17个具体行业归为六大门类，将30个省份归为八大经济区，呈现相关计算结果，具体见表4、表5。
+
+#### 1. 流通业前向产业协同发展格局的地区差异
+
+##### （1）东部沿海经济区：贡献份额从以制造业为主向以服务业为主转变
+
+根据表4，在东部沿海经济区，从六大门类行业对流通业两个细分行业前向产业协同发展效应的贡献份额看，2000年，制造业的贡献份额分别为52.32%、48.87%，超过服务业的贡献份额37.90%、40.18%，是八大经济区中唯一一个制造业贡献份额超过服务业的经济区；2023年，制造业的贡献份额分别下降至36.37%、31.95%，服务业的贡献份额分别上升至54.88%和58.70%，制造业的优势地位被服务业取代。
+
+##### （2）非东部沿海经济区：贡献份额始终以服务业为主、制造业为辅
+
+根据表4，2000—2023年，从六大门类行业对流通业两个细分行业前向产业协同发展效应的贡献份额看，除东部沿海经济区外，在其他七大经济区，服务业的贡献份额始终高于制造业，展现出以服务业为主、制造业为辅的特征。此外，从服务业的贡献份额看，与2000年相比，2023年，在东部沿海经济区之外的其他七大经济区，服务业对交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应的贡献份额均有所上升，对批发和零售业前向产业协同发展效应的贡献份额在东北、北部沿海、黄河中游、长江中游四个经济区也均有所上升，在南部沿海、大西南、大西北三个经济区尽管有所下降但依然超过48%，说明在非东部沿海经济区，前向产业协同发展效应以服务业为主的特征始终稳定。进一步，探寻各经济区服务业贡献份额提升的原因。可以发现，在非东部沿海经济区，流通业两个细分行业初始投入的增加能够显著推动本行业以及服务业其他具体行业产出的增长，协同促进流通业与服务业前向产业协同发展效应的增强。
+
+##### （3）大西南和大西北经济区：建筑业贡献份额上升
+
+根据表4，2000—2023年，在大西南��大西北经济区，建筑业对批发和零售业前向产业协同发展效应的贡献份额分别由2000年的7.90%、11.33%，上升至2023年的18.12%、20.81%，建筑业对交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应的贡献份额分别由2000年的10.18%、13.16%，上升至2023年的15.27%、16.20%。总体而言，相比于其他六大经济区，建筑业对流通业前向产业协同发展效应的贡献份额在大西南、大西北经济区更大，且呈现上升趋势。这是因为，与其他六大经济区相比，大西南、大西北经济区的流通体系建设相对滞后，其初始投入特别是资本投入对建筑业的推动效应依然显著。
+
+表4 2000年、2023年六大门类行业对流通业两个细分行业前向产业协同发展效应的贡献份额：经济区层面
+%
+<table><thead><tr><th rowspan="3">经济区</th><th rowspan="3">流通业细分行业</th><th rowspan="3">年份</th><th colspan="7">门类行业</th></tr><tr><th rowspan="2">农林牧渔业</th><th rowspan="2">采掘业</th><th rowspan="2">制造业</th><th rowspan="2">电力、热力、燃气及水生产和供应业</th><th rowspan="2">建筑业</th><th colspan="2">服务业</th></tr><tr><th>合计</th><th>剔除流通业细分行业本身</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">东北</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>4.79</td><td>2.29</td><td>32.76</td><td>1.87</td><td>6.07</td><td>52.22</td><td>9.94</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.65</td><td>0.46</td><td>27.80</td><td>1.68</td><td>10.47</td><td>55.94</td><td>12.23</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>4.19</td><td>3.33</td><td>34.07</td><td>1.94</td><td>6.41</td><td>50.05</td><td>13.39</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.13</td><td>0.19</td><td>22.40</td><td>1.92</td><td>9.99</td><td>62.37</td><td>17.60</td></tr><tr><td rowspan="4">北部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>3.62</td><td>2.56</td><td>40.70</td><td>0.96</td><td>6.44</td><td>45.72</td><td>10.10</td></tr><tr><td>2023</td><td>1.35</td><td>0.52</td><td>35.06</td><td>2.36</td><td>8.08</td><td>52.63</td><td>16.75</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>2.76</td><td>2.32</td><td>38.40</td><td>1.06</td><td>7.24</td><td>48.23</td><td>13.78</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.90</td><td>0.23</td><td>24.56</td><td>1.49</td><td>6.40</td><td>66.43</td><td>22.09</td></tr><tr><td rowspan="4">东部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>1.85</td><td>0.26</td><td>52.32</td><td>1.69</td><td>5.97</td><td>37.90</td><td>7.62</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.56</td><td>0.02</td><td>36.37</td><td>0.73</td><td>7.43</td><td>54.88</td><td>11.35</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>2.07</td><td>0.45</td><td>48.87</td><td>2.15</td><td>6.29</td><td>40.18</td><td>12.40</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.72</td><td>0.02</td><td>31.95</td><td>2.06</td><td>6.55</td><td>58.70</td><td>21.44</td></tr><tr><td rowspan="4">南部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>2.85</td><td>0.52</td><td>27.86</td><td>2.37</td><td>3.09</td><td>63.30</td><td>9.47</td></tr><tr><td>2023</td><td>2.75</td><td>0.09</td><td>31.60</td><td>1.78</td><td>9.17</td><td>54.61</td><td>12.51</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>6.80</td><td>1.44</td><td>31.72</td><td>1.71</td><td>5.32</td><td>53.02</td><td>12.52</td></tr><tr><td>2023</td><td>2.37</td><td>0.05</td><td>21.11</td><td>1.21</td><td>13.18</td><td>62.08</td><td>15.23</td></tr><tr><td rowspan="4">黄河中游</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>5.02</td><td>5.19</td><td>28.16</td><td>2.30</td><td>6.16</td><td>53.16</td><td>11.96</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.03</td><td>2.52</td><td>22.16</td><td>2.09</td><td>9.95</td><td>60.25</td><td>12.44</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>3.57</td><td>6.12</td><td>27.88</td><td>2.39</td><td>7.40</td><td>52.64</td><td>13.89</td></tr><tr><td>2023</td><td>1.78</td><td>1.06</td><td>16.63</td><td>2.92</td><td>8.35</td><td>69.26</td><td>15.53</td></tr><tr><td rowspan="4">长江中游</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>5.48</td><td>2.39</td><td>36.39</td><td>1.47</td><td>7.10</td><td>47.18</td><td>9.53</td></tr><tr><td>2023</td><td>1.89</td><td>0.34</td><td>36.63</td><td>1.19</td><td>9.81</td><td>50.14</td><td>10.64</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>5.41</td><td>3.46</td><td>37.00</td><td>1.80</td><td>7.32</td><td>45.01</td><td>11.89</td></tr><tr><td>2023</td><td>2.25</td><td>0.17</td><td>34.64</td><td>1.23</td><td>8.74</td><td>52.96</td><td>13.66</td></tr><tr><td rowspan="4">大西南</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>4.92</td><td>2.32</td><td>24.93</td><td>1.22</td><td>7.90</td><td>58.71</td><td>8.44</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.23</td><td>0.66</td><td>27.26</td><td>2.24</td><td>18.12</td><td>48.48</td><td>14.42</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>4.12</td><td>3.51</td><td>30.59</td><td>1.91</td><td>10.18</td><td>49.68</td><td>14.06</td></tr><tr><td>2023</td><td>2.93</td><td>0.45</td><td>21.11</td><td>1.97</td><td>15.27</td><td>58.28</td><td>19.61</td><tr><td rowspan="4">大西北</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>4.80</td><td>2.60</td><td>21.40</td><td>2.02</td><td>11.33</td><td>57.84</td><td>12.05</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.37</td><td>0.64</td><td>19.10</td><td>3.70</td><td>20.81</td><td>52.37</td><td>13.20</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>4.57</td><td>4.57</td><td>24.91</td><td>2.73</td><td>13.16</td><td>50.05</td><td>14.46</td></tr><tr><td>2023</td><td>3.35</td><td>0.30</td><td>18.53</td><td>2.91</td><td>16.20</td><td>58.70</td><td>17.40</td></tr></tbody></table>
+
+注：受篇幅限制，仅列示了2000年、2023年两个年份的数据。
+
+#### 2. 流通业后向产业协同发展格局的地区差异
+
+##### （1）服务业的贡献份额处于优势地位且优势持续增强
+
+不同于各大门类行业对流通业前向产业协同发展效应的贡献分布，根据表5，从流通业两个细分行业的后向产业协同发展格局看，2000—2023年，在八大经济区，六大门类行业的贡献份额始终呈现以服务业为主、制造业为辅的特征，且服务业的贡献份额持续上升，说明在流通业后向产业协同发展格局中服务业处于优势地位且优势持续增强。其中，2023年，从后向产业协同发展格局看，在八大经济区，服务业对批发和零售业的贡献份额份额均高于82%，对交通运输、仓储和邮政业的贡献份额均高于71%，即使剔除流通业各细分行业对本行业的拉动效应，服务业对上述流通业两个细分行业的贡献份额也分别高于27%和16%，说明流通业两个细分行业最终需求的增加，能够对本行业以及服务业其他具体行业产出增长产生明显的拉动效应，协同促进流通业与服务业后向产业协同发展效应的增强。同时，相比于前向产业协同发展效应，服务业对流通业两个细分行业后向产业协同发展效应的贡献份额明显更高，说明流通业两个细分行业最终需求增加所产生的影响主要表现为对服务业产出增长的拉动效应。
+
+##### （2）制造业的贡献份额在北部和东部沿海经济区更大
+
+根据表5，从六大门类行业对流通业两个细分行业后向产业协同发展效应的贡献份额看，2000—2023年，在八大经济区，制造业的贡献份额均明显下降，六大门类行业的贡献份额有所趋同，说明贡献份额中制造业的重要辅助作用正逐渐减弱。2000—2023年，在北部和东部沿海经济区，从制造业看，其对批发和零售业后向产业协同发展效应的贡献份额分别由2000年的23.45%、23.66%下降至2023年的13.10%、10.40%，其对交通运输、仓储和邮政业后向产业协同发展效应的贡献份额分别由2000年的30.24%、35.03%下降至2023年的20.49%、21.45%。尽管下降幅度均比较大，但相比于其他经济区，北部和东部沿海经济区制造业对流通业后向产业协同发展效应贡献份额更大的特征依然没有改变。
+
+## 四、结论与政策建议
+
+### (一) 结论
+
+以现代流通体系建设助推全国统一大市场构建，既要提升流通业对经济增长的贡献，更要顺应我国产业结构转型的趋势，发挥流通业承上启下的产业关联作用，持续提升流通业产业协同发展效应。本研究使用投入产出方法，借助加权改进的高斯逆矩阵和列昂惕夫逆矩阵，测算1981—2023年全国层面以及2000—2023年地区层面流通业两个细分行业（分别是批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业）的双向产业协同发展效应，分析流通业双向产业协同发展格局，从时间、空间、方法三个层面拓展流通业产业关联研究。结论如下：
+
+第一，从全国层面看，1981—2023年，流通业两个细分行业的前向产业协同发展效应明显强于其后向产业协同发展效应，说明相比于提升流通业最终需求，增加流通业就业、资本等初始投入对相关产业的推动作用更大，意味着在构建全国统一大市场的过程中，能够以增加流通业初始投入为主、提升流通业最终需求为辅的方式，有效推动优势产业产出增长，促进产业协同发展。在流通业两个细分行业中，批发和零售业的前向产业协同发展效应整体强于交通运输、仓储和邮政业并呈现回升态势，但两个细分行业后向产业协同发展效应的差异有所缩小。从流通业两个细分行业的双向产业协同发展格局看，服务业对流通业两个细分行业双向产业协同发展效应的贡献份额始终最高，且仍在上升；制造业对流通业两个细分行业��向产业协同发展效应的贡献份额也比较高但有所下降，不过顺应制造业结构转变趋势，先进资本或技术密集型制造业的贡献份额明显增大，传统劳动密集型制造业的贡献份额有所减小。
+
+表5 2000年、2023年六大门类行业对流通业两个细分行业后向产业协同发展效应的贡献份额：经济区层面
+%
+<table><thead><tr><th rowspan="3">经济区</th><th rowspan="3">流通业细分行业</th><th rowspan="3">年份</th><th colspan="7">门类行业</th></tr><tr><th rowspan="2">农林牧渔业</th><th rowspan="2">采掘业</th><th rowspan="2">制造业</th><th rowspan="2">电力、热力、燃气及水生产和供应业</th><th rowspan="2">建筑业</th><th colspan="2">服务业</th></tr><tr><th>合计</th><th>剔除流通业细分行业本身</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">东北</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>2.05</td><td>3.53</td><td>25.75</td><td>3.05</td><td>0.50</td><td>65.11</td><td>15.87</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.90</td><td>1.34</td><td>9.28</td><td>2.83</td><td>0.44</td><td>85.20</td><td>28.39</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>2.63</td><td>5.20</td><td>30.23</td><td>2.83</td><td>0.39</td><td>58.71</td><td>10.45</td></tr><tr><td>2023</td><td>1.23</td><td>2.95</td><td>16.92</td><td>4.54</td><td>0.22</td><td>74.15</td><td>19.72</td></tr><tr><td rowspan="4">北部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>1.60</td><td>2.20</td><td>23.45</td><td>2.79</td><td>1.15</td><td>68.83</td><td>23.84</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.44</td><td>1.35</td><td>13.10</td><td>2.61</td><td>0.17</td><td>82.33</td><td>30.91</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.76</td><td>3.20</td><td>30.24</td><td>2.46</td><td>0.61</td><td>61.72</td><td>13.89</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.37</td><td>2.36</td><td>20.49</td><td>5.59</td><td>0.11</td><td>71.06</td><td>18.31</td></tr><tr><td rowspan="4">东部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>1.25</td><td>1.28</td><td>23.66</td><td>2.54</td><td>1.06</td><td>70.21</td><td>20.02</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.45</td><td>0.89</td><td>10.40</td><td>1.79</td><td>0.18</td><td>86.28</td><td>30.67</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.80</td><td>2.07</td><td>35.03</td><td>2.30</td><td>0.54</td><td>58.26</td><td>13.22</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.16</td><td>1.76</td><td>21.45</td><td>3.96</td><td>0.11</td><td>72.57</td><td>17.55</td></tr><tr><td rowspan="4">南部沿海</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>2.81</td><td>1.07</td><td>19.61</td><td>3.24</td><td>0.88</td><td>72.40</td><td>26.24</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.61</td><td>0.52</td><td>8.01</td><td>2.17</td><td>0.23</td><td>88.46</td><td>31.43</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.93</td><td>1.94</td><td>26.46</td><td>3.41</td><td>0.91</td><td>65.34</td><td>14.16</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.93</td><td>1.24</td><td>20.09</td><td>4.67</td><td>0.28</td><td>72.79</td><td>22.34</td></tr><tr><td rowspan="4">黄河中游</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>2.96</td><td>2.90</td><td>21.99</td><td>3.79</td><td>1.28</td><td>67.08</td><td>20.68</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.52</td><td>1.58</td><td>7.23</td><td>2.81</td><td>0.36</td><td>87.51</td><td>29.29</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>2.15</td><td>4.62</td><td>30.46</td><td>3.52</td><td>1.17</td><td>58.10</td><td>10.23</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.26</td><td>2.47</td><td>14.51</td><td>5.38</td><td>0.24</td><td>77.14</td><td>23.13</td></tr><tr><td rowspan="4">长江中游</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>1.50</td><td>2.35</td><td>19.94</td><td>2.64</td><td>1.18</td><td>72.39</td><td>23.53</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.69</td><td>0.91</td><td>8.83</td><td>2.42</td><td>0.39</td><td>86.76</td><td>27.61</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.54</td><td>3.36</td><td>29.56</td><td>2.13</td><td>0.72</td><td>62.69</td><td>13.55</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.48</td><td>1.81</td><td>19.59</td><td>5.58</td><td>0.12</td><td>72.41</td><td>20.05</td></tr><tr><td rowspan="4">大西南</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>1.55</td><td>1.37</td><td>16.40</td><td>1.92</td><td>1.20</td><td>77.56</td><td>24.76</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.74</td><td>0.84</td><td>8.02</td><td>2.08</td><td>0.33</td><td>87.99</td><td>28.89</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.91</td><td>2.55</td><td>29.60</td><td>3.09</td><td>1.44</td><td>61.42</td><td>11.77</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.71</td><td>1.78</td><td>17.97</td><td>4.47</td><td>0.21</td><td>74.86</td><td>21.43</td></tr><tr><td rowspan="4">大西北</td><td rowspan="2">批发和零售业</td><td>2000</td><td>0.92</td><td>2.95</td><td>16.18</td><td>3.16</td><td>1.17</td><td>75.62</td><td>24.36</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.42</td><td>1.18</td><td>7.01</td><td>4.11</td><td>0.41</td><td>86.86</td><td>30.95</td></tr><tr><td rowspan="2">交通运输、仓储和邮政业</td><td>2000</td><td>1.38</td><td>6.60</td><td>25.68</td><td>4.84</td><td>1.32</td><td>60.17</td><td>12.09</td></tr><tr><td>2023</td><td>0.28</td><td>3.00</td><td>14.72</td><td>8.71</td><td>0.18</td><td>73.11</td><td>16.21</td></tr></tbody></table>
+
+注：受篇幅限制，仅列示了2000年、2023年两个年份的数据。
+
+第二，从地区层面看，2000—2023年，对大部分省份或经济区而言，批发和零售业前向产业协同发展效应有所上升，交通运输、仓储和邮政业前向产业协同发展效应有所减弱，但这两个流通业细分行业前向产业协同发展效应的地区差异均在缩小，说明增加流通业初始投入，有助于推动地区相关产业产出增长，破除全国统一大市场地区分割问题。从流通业后向产业协同发展效应看，沿海经济区与内陆经济区的差异在逐渐扩大，各地要加强流通业的产业协同发展效应，首先要解决后向产业协同发展效应差异扩大问题。不同地区流通业双向产业协同发展格局也存在明显差异。从各大门类行业对流通业前向产业协同发展效应的贡献份额看，在东部沿海经济区，正在从以制造业为主，向与其他经济区类似的以服务业为主的模式转变；在大西南和大西北经济区，建筑业的贡献份额明显高于其他经济区且呈现上升趋势。从各大门类行业对我国流通业后向产业协同发展效应的贡献份额看，整体而言，以服务业为主的格局仍在加强，制造业的重要辅助作用在逐渐减弱，但在北部和东部沿海经济区，制造业的作用始终强于其他经济区。
+
+### （二）政策建议
+
+第一，继续增加流通业初始投入，更大程度地发挥流通业前向产业协同发展效应，促进全国统一大市场建设。在现代流通体系建设过程中，以增加流通业初始投入为主、扩大流通业最终需求为辅，特别是充分发挥批发和零售业前向产业协同发展效应较强的优势，注重加大批发和零售业初始投入，以前向产业协同为主、后向产业协同为辅的方式促进相关产业发展，助推全国统一大市场建设。
+
+第二，顺应流通业最终需求变化趋势，适当加强流通业后向产业协同发展效应对全国统一大市场建设的辅助作用。一是顺应批发和零售业最终需求率小幅上升趋势，促进其最终需求增长，进一步发挥其后向产业协同发展效应的辅助作用；二是正视交通运输、仓储和邮政业初始投入率大幅降低的事实，着力扩大该行业最终需求，进一步发挥其中等水平的后向产业协同发展能力，为建设全国统一大市场提供辅助动力。
+
+第三，缩小流通业后向产业协同发展效应的地区差异，持续改善全国统一大市场建设面临的地区分割问题。以现代流通体系建设助力全国统一大市场构建，必然要求缩小流通业双向产业协同发展效应的地区差异。当前，流通业前向产业协同发展效应的地区差异已经大幅缩小，未来应着力缩小流通业最终需求增长引发的后向产业协同发展效应的地区差异，更大程度地推进全国统一大市场建设。
+
+**注释**:
+
+①本研究设置了六大门类17个具体行业。其中，第一大门类是农林牧渔业（未划分具体行业），第二大门类是采掘业（未划分具体行业），第三大门类是制造业（划分为8个具体行业，分别是食品和烟草制品业，纺织、服装、鞋帽及皮革羽绒制品业，木材加工、家具、造纸印刷和文教体育用品制造业，石油、炼焦、核燃料加工品和化学产品制造业，非金属矿物制品业，金属冶炼、加工及制品业，机械设备、交通运输设备、电子电气及其他设备制造业，其他制造产品及修理服务业），第四大门类是电力、热力、燃气及水生产和供应业（未划分具体行业），第五大门类是建筑业（未划分具体行业），第六大门类是服务业（划分为5个具体行业，分别是批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融和房地产业，其他服务业）。
+
+②本研究采用2005年6月国务院发展研究中心《地区协调发展的战略和政策》报告提出的区域划分方法，将30个样本省份划归东北、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、大西南、大西北八大经济区。其中，东北经济区包含辽宁、吉林、黑龙江3个省份；北部沿海经济区包含北京、天津、河北、山东4个省份；东部沿海经济区包含上海、江苏、浙江3个省份；南部沿海经济区包含福建、广东、海南3个省份；黄河中游经济区包含山西、内蒙古、河南、陕西4个省份；长江中游经济区包含安徽、江西、湖北、湖南4个省份；大西南经济区包含广西、重庆、四川、贵州、云南5个省份；大西北经济区包含甘肃、青海、宁夏、新疆4个省份。
+
+**参考文献**：
+
+[1]谢莉娟，张昊.全国统一大市场与现代流通体系建设：实践探索与关系演进[J].中国流通经济，2022（7）：3-11.
+[2]王芳.流通业基础性和先导性作用研究——基于投入产出模型分析[J].改革与战略，2016（6）：132-135.
+[3]李丽.我国流通产业与国民经济的协同演进分析[J].财贸经济，2014（1）：105-114.
+[4]王笑宇，廖斌.商贸流通业基础性和先导性作用的再认识——基于投入产出模型分析[J].北京工商大学学报（社会科学版），2014（3）：39-47.
+[5]赵霞，蔡文浩，徐永锋.欠发达地区流通产业的关联特征与宏观经济效应分析——以甘肃省为例[J].技术经济与管理研究，2014（9）：94-99.
+[6]李晓慧.我国流通业与制造业的产业关联分析[J].北京工商大学学报（社会科学版），2015（3）：39-47.
+[7]司增绰，王雪峰.商贸流通业成长的产业关联演变与关键路径识别——以我国住宿和餐饮业为例的研究[J].商业经济与管理，2015（2）：18-26.
+[8]李杨超，祝合良.基于投入产出表的流通业产业关联与波及效应分析[J].统计与决策，2016（6）：86-90.
+[9]祝合良，王明雁.基于投入产出表的流通业产业关联与波及效应的演化分析[J].中国流通经济，2018（1）：75-84.
+[10]宋则.建设全国统一大市场的基础理论与应用政策融合[J].中国流通经济，2022（6）：18-24.
+ [11]JONES L P. The measurement of Hirschmanian linkages [J].The quarterly journal of economics，1976（2）：323-333. 
+[12]刘起运.关于投入产出效应结构分析方法的研究[J].统计研究，2002（2）：40-42.
+[13]杨灿.产业关联测度方法及其应用问题探析[J].统计研究，2005（9）：72-75.
+[14]杨灿，郑正喜.产业关联效应测度理论辨析[J].统计研究，2014（12）：11-19.
+[15]LEONTIEF W W. Quantitative input and output relations in the economic systems of the United States [J].The review of economic and statistics，1936（3）：105-125. 
+[16]LEONTIEF W W. Environmental repercussions and the economic structure：an input- output approach [J].The re⁃ view of economics and statistics，1970（3）：262-271. 
+[17]MILLER R E，BLAIR P D. Input-output analysis：founda⁃ tions and extensions [M].Cambridge：Cambridge University

RAG_eval/doc_md/colourful_background_22.md

@@ -0,0 +1,285 @@
+ ![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_0.png)
+
+亿灵药业
+Chinese Medicine MAH
+
+# 钠钾镁钙注射用浓溶液
+
+TPN Electrolytes (multiple electrolyte additive)
+
+公司：北京亿灵医药科技发展有限公司
+
+时间：2025.07.17
+
+## 目录
+CONTENT
+
+1.基本信息
+
+2.安全性
+
+3.有效性
+
+4.创新性
+
+5.公平性
+
+### 国内首款针对肠外营养的复方电解质补充剂
+
+<table><tr><td colspan="4">产品基本信息¹</td></tr><tr><td>通用名称</td><td>钠钾镁钙注射用浓溶液</td><td>中国大陆首次上市时间</td><td>2023年1月19日</td></tr><tr><td>注册规格</td><td>20ml/支</td><td>目前大陆同通用名药品的上市情况</td><td>非独家 共计6个批准文号, 我司为首家获批</td></tr><tr><td>注册分类</td><td>化药3类</td><td>全球首个上市国家/地区以及上市时间</td><td>美国, 1984年7月</td></tr><tr><td>是否为OTC药品</td><td colspan="3">否</td></tr><tr><td>适应症</td><td colspan="3">本品用于通过中心静脉输注含浓葡萄糖或氨基酸的溶液时的电解质补充，以维持成人患者的电解质动态平衡。</td></tr><tr><td>用法用量</td><td colspan="3">每次用量1支，每支 20ml 本品稀释到 1L 氨基酸或葡萄糖溶液中。通常成人每日可接受 2~3L 含有本品的全肠外营养溶液。</td></tr></table>
+
+<table><tr><th colspan="5">药品成分表</th></tr><tr><td>氯化钠</td><td>氯化钙</td><td>氯化钾</td><td>氯化镁</td><td> 醋酸钠
+
+($C_2H_3NaO_2·3H_2O$) 
+
+</td></tr><tr><td>321mg</td><td>331mg</td><td>1491mg</td><td>508mg</td><td>4020mg</td></tr></table>
+
+<table><tr><th colspan="5">电解质含量折算表
+(本表按离子含量, 将本品折算为临床常用电解质含量)</th></tr>
+<tr><td>NaCl</td><td>KCl</td><td>CaCl₂</td><td>MgSO₄</td><td>CH₃COO⁻</td></tr><tr><td>2g</td><td>1.5g</td><td>0.3g</td><td>0.6g</td><td>1.77g</td></tr></table>
+[1]钠钾镁钙注射用浓溶液说明书（2021年1月19日）
+
+### 本品专用于肠外营养中的电解质补充，该治疗领域内无其他品种
+
+#### 参照药品建议
+
+1支钠钾镁钙注射用浓溶液=
+
+2支氯化钠（10ml: 1g） +1支氯化钾（10ml: 1. 5g）
+
++1支氯化钙（10ml:300mg） +0.6支硫酸镁（10ml:1g）
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_5.png)目前临床中暂无同适应症的复合电解质产品
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_6.png)本品与参照方案临床使用场景一致
+
+#### 本品相较于参照方案
+
+##### 01 可避免配制过程中的污染
+
+* 国外研究发现 ，在输液中加入和不加人药物的污染率分别为6.7%和3.9%；
+
+* 国内研究发现，输液中加人1种或2种药物时污染率分别为12.7%和16.7%，而加人3种药物时，污染率急剧上升到 44.3%。
+
+* 我国医院住院患者80%以上接受输液，85%的护士用于输液工作的时间超过75%¹
+
+##### 02 可减少单支使用中的浪费
+
+参照药品中以硫酸镁注射液为例，单支含量远超每日人体所需基础量，配伍时无法整支添加
+
+##### 03 可规范电解质补充
+
+肠外营养治疗中，有11.83%的三腔袋存在配伍不合理的情况²
+
+##### 04 可提供更好的酸碱缓冲
+
+醋酸根作为缓冲体系，代谢速度快，具有更强的酸碱缓冲能力；迅速代谢，减少肝肾负担
+
+##### 05 中心静脉输注，可减少滥用风险
+
+本品说明书明确通过中心静脉输注，使用人群受限，用量可控，减少了临床滥用风险
+
+推动肠外营养电解质的规范化使用！
+
+[1]葛均波,徐永健. 内科学[M] 9版 北京：人民卫生出版社.
+[2]倪瑞雪, 张向⽉, 王宇菲,等. 186例胃癌患者术后全胃肠外营养处⽅⽤药合
+理性分析[J]. 中国医院⽤药评价与分析, 2019, 19(9):3.
+
+### 本品主要适用人群为需要通过肠外营养补充电解质的患者
+
+<table><tr><td>肠外营养应含电解质</td><td>肠外营养作为一种复杂的营养治疗方式,需包含各类营养素,电解质是肠外营养中重要的组成部分,目前仍未有专用的复方制剂,如电解质补充不规范,易引起患者电解质紊乱¹。这一定程度上延长了患者住院时间、增加了死亡率,进而给患者带来更大的经济与健康负担。</td></tr></table>
+
+<table><tr><td rowspan="2">单方制剂不规范</td><td>配伍复杂性：单方制剂的补充需频繁计算各离子需求并分别添加，增加配置时间与差错风险。单药反复穿刺药瓶易引入微粒及微生物污染。渗透压失控：高浓度单药（如10% KCl渗透压约4000mOsm/L）局部释放可损伤血管内皮，需严格依赖中心静脉输注，限制给药途径。离子平衡障碍：无法精准模拟生理比例（如Na⁺ :K⁺ ≈30:1），独立补充易导致血钙/磷沉淀、血钾波动等医源性电解质紊乱。</td></tr><tr><td>PN配制时每增加一种药物，就会增加配制差错、感染及针刺伤的发生率。每次配制都有可能引入人为误差，包括计量误差、成分错误等，多次配制意味着累积误差的概率增大³，并且会增加配制工作量。据报道，某院静脉药物调配感染发生率0.84%、药物损耗率0.83%⁴，静脉用药配制差错率达0.08%⁵；护士在配液过程中出现的针刺比例最高（73.59%）⁶。</td></tr></table>
+
+<table><tr><td rowspan="3">等渗溶液浓度低</td><td>复合的电解质药物多为等渗液体,主要用于体液补充,其离子扩容效率低,较难满足营养不良患者全部的电解质需求。</td></tr><tr><td>文献显示,37.6%的处方中使用等渗电解质溶液作为肠外营养电解质补充,使用本品可减少等渗类电解质溶液的错误使用²。</td></tr><tr><td>使用场景不同:等渗溶液多用于围手术期补充体液,本品用于术后肠外营养电解质的补充。</td></tr></table>
+
+[1]曹祥龙,朱明炜,崔红元,etal.腹部择期手术后患者电解质代谢变化与术后并发症的相关性:回顾性分析[J].中华临床营养杂志,2013,21(6):5.
+
+[2]陈莲珍,范琳琳,江华,朱明炜,陈伟.我国2014-2023年肠外营养处方中电解质补充的文献分析[J].北京医学,2024
+
+[3]余雯莉,姚春蕾,崔琼等.静脉用药调配中心对完全胃肠外营养合理配制的作用观察[J].医药论坛杂志,2024,45(02):203-206.
+
+[4]李明娥.PIVAS改良操作方法对静脉用药配置工作效果的影响[J].中国现代药物应用,2024,18(01):14-147.
+
+[5]刘新春,高海青.静脉药物配置中心与静脉药物治疗.人民卫生出版社,2006.
+
+[6]陈静,杨双,赵建伟.肿瘤科护士输液过程致针刺伤的调查分析[J]. 中华医院感染学杂志,2015,25(15):3595-3597.
+
+### 安全性：本品暂无严重不良事件报道
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_1.png)
+#### 本品国内外不良反应发生情况
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_7.png)本品2023年度获批上市，截至2025年6月30日，暂未收到药品不良反应报告。
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_8.png)本品为电解质补充经典配方，配比合理，安全性高。
+
+本品开展的《评估钠钾镁钙注射用浓溶液对不同疾病患者肠外营养(PN)支持的有效性和安全性的真实世界研究》中，共纳入171例患者使用本品，不良反应发生率为0.58%（1例），经判定该不良反应与试验药物间不存在因果关系¹。
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_2.png)
+
+#### 本品安全性优势
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_9.png)减少配制过程中感染及颗粒物混入造成的并发症。
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_10.png)减少电解质补充不足/过量/比例不当带来的安全性风险。
+
+#### 说明书收载的安全信息
+
+1. 本品中一个或多个离子成分过量或不足，可能导致不同的症状。因此，推荐经常监测血中电解质的水平。
+
+2. 当添加钾、钠、钙、镁或氯可能有禁忌时禁用本品。
+
+3. 全肠外营养给药期间应经常性监测血中的钠、钾、钙、镁、磷酸盐和氯离子水平²。
+
+[1] 评估钠钾镁钙注射用浓溶液对不同疾病患者肠外营养( PN) 支持的有效性和安全性的真实世界研究期中分析报告
+[2]钠钾镁钙注射用浓溶液说明书（2021年1月19日）
+
+### “中国肠外营养(PN)处方中电解质补充存在显著不规范现象”，本品可解决肠外营养补充不规范的难题
+
+#### 2024年发表的(2014—2023年中国肠外营养处方中电解质补充的文献分析)¹
+
+临床上为了解我国肠外营养处方中电解质的补充情况。共计分析99篇文献成人85篇、新生儿14篇(共计83.9万份PN处方)。检索2014—2023年十年发表的有关PN处方的相关文献并对电解质的使用情况进行全面分析。
+
+#### 文章核心结论：
+
+##### 1、补充不足：
+成人仅62.5%处方补充$Na^+$、$K^+$、$Ca^{2+}$、$Mg^{2+}$全四离子(新生儿12.5%)，10.87%成人处方完全未补充。
+
+##### 2、超量风险：
+0.87%成人(6,261份)、1.83%新生儿(516份)处方存在“稳定性超量”(标准不一)，$Na^+/K^+$或$Ca^{2+}/Mg^{2+}$过高易致沉淀/栓塞。
+
+##### 3、制剂混乱：
+26%成人文献使用非推荐制剂(如转化糖电解质、醋酸钠林格)，易致沉淀、违背指南共识。
+
+##### 4、监测缺失：
+97.22%文献未定期监测电解质水平。
+
+#### 根本原因及临床建议：
+
+1、临床对电解质全面补充认知不足，依赖单一制剂；单一制剂配制流程复杂(每增1种药，污染/差错率↑)
+
+**建议**：优先选用预混多阳离子制剂(如钠钾镁钙注射用浓溶液)减少配制风险
+
+2、缺乏统一超量标准
+
+**建议**：统一超量标准(参考共识��一价阳离子<150 mmol/L、二价阳离子<5-8 mmol/L)同时强制常规监测电解质浓度并记录结局
+
+#### 2024年为进一步验证本品在临床上带来的帮助进行了如下的研究：
+
+##### 研究摘要：
+
+本真实世界研究在全国共计26家医院共同开展，评估钠钾镁钙注射用浓溶液对需肠外营养患者(腹部肿瘤/腹部大手术后等)的有效性与安全性。计划纳入3000例，期中分析显示已入组799例。通过对比治疗组(使用本品)与历史对照组数据，初步验证本品在降低电解质紊乱风险方面的临床价值。
+
+##### 期中分析报告显示：
+
+**治疗组** (171例，使用本品) 电解质紊乱负荷发生率**3.06%**，**历史对照组** (628例) 为**4.62%**。组间比较显示：
+
+1、绝对降幅3.23% (95%CI: -5.66%~ -0.81%)
+
+2、统计学显著差异 (Z=4.5888, P<0.001)
+
+**期中分析报告结论**：本品显著降低电解质紊乱风险。
+
+##### 研究结果表明：
+
+1、降低电解质紊乱发生率方面可能有更好的作用趋势
+2、在维持电解质稳定方面与目前临床常用电解质制剂疗效相当
+3、两组在该安全性指标表现相似
+4、住院时间明显短于临床常用电解质制剂，说明钠钾镁钙注射用浓溶液可能有缩短肠外营养治疗患者住院时间的作用(考虑存在纳入人群不同的影响)
+5、在降低配制差错、感染及针刺伤的发生率、减少配液时间等方面可能有优势，预期可极大程度满足临床需求
+
+1.《2014—2023年中国肠外营养处方中电解质补充的文献分析》 陈莲珍 范琳琳 江华 朱明炜 陈伟
+
+### 本品为共识推荐电解质产品，区别于等渗电解质溶液，无滥用风险
+
+**推荐意见9**：建议心力衰竭患者在PN治疗期间补充多种电解质。
+
+**推荐意见10**：建议将术后SBS稳定期患者所需电解质溶液加入PN液中使用。
+
+**推荐意见11**：建议在严密监测重症患者电解质平衡的同时，通过PN治疗补充多种电解质。
+
+**推荐意见13**：围手术期患者在PN治疗期间，宜补充多种电解质补充液。
+
+肠外营养中电解质应用中国专家共识（2024）![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_3.png)
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_11.png)
+
+肠外营养处方审核实践专家共识（2024）![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_4.png)
+
+临床常见电解质产品中各电解质含量的对比
+
+<table><thead><tr><th>产品名称</th><th>Na+(mmol/L)</th><th>K+(mmol/L)</th><th>Cl-(mmol/L)</th><th>Ca2+(mmol/L)</th><th>Mg2+(mmol/L)</th></tr></thead><tbody><tr><td>乳酸钠林格液</td><td>130</td><td>4</td><td>109</td><td>3</td><td>-</td></tr><tr><td>醋酸钠林格液</td><td>142</td><td>5</td><td>98</td><td>-</td><td>2</td></tr><tr><td>复方电解质V (500ml)</td><td>142</td><td>5</td><td>98</td><td>-</td><td>1.5</td></tr><tr><td>钠钾镁钙注射用浓溶液 (20ml)</td><td>35</td><td>20</td><td>35</td><td>2.25</td><td>2.5</td></tr></tbody></table>
+
+### 本品中各成分均为临床必需，剂量及种类符合指南共识推荐
+
+<table><thead><tr><th>电解质</th><th>推荐剂量</th><th>生理功能</th></tr></thead><tbody><tr><td>钠</td><td>60-150mmol</td><td>参与维持和调节渗透压，维持体内酸碱平衡，并参与肌肉收缩与营养物质吸收；经信号传递也依赖钠离子在神经细胞膜上移动</td></tr><tr><td>钾</td><td>40-100mmol</td><td>参与糖、蛋白质和能量代谢；维持神经肌肉的应激性，维持心肌功能</td></tr><tr><td>镁</td><td>4-12mmol</td><td>调节各种离子通道电流，催化体内多种酶参与 ATP 代谢，在调控细胞生长、维持心肌、骨骼肌及胃肠道平滑肌兴奋性等均具重要作用</td></tr><tr><td>钙</td><td>2.5-7.5mmol</td><td>与磷构成骨骼和牙齿，起到保护与支持作用，同时参与神经递质释放、神经冲动传导、肌肉收缩以及心脏正常搏动等生理活动。是多种酶的激活剂，参与细胞代谢与大分子合成和转变（如腺苷酸环化酶、鸟苷酸环化酶等）；参与血液凝固、激素分泌、维持体液酸碱平衡等</td></tr><tr><td>氯</td><td></td><td>体内的主要功能是合成胃酸，调节渗透压；在神经细胞的兴奋性和信号传递中发挥作用，参与调节神经细胞膜电位并维持体液酸碱平衡</td></tr><tr><td>醋酸根</td><td></td><td>醋酸根作为缓冲体系，代谢速度快，具有更强的酸碱缓冲能力；迅速代谢，减少肝肾负担</td></tr></tbody></table>
+
+<table><thead><tr><th>时间</th><th>指南名称</th><th>推荐内容</th></tr></thead><tbody><tr><td>2002</td><td>
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_12.png)
+ASPEN(美国肠外和肠内营养学会)成人和儿童患者肠外和肠内营养应用指南2</td><td>成人肠外营养患者电解质的推荐剂量(肠外电解质的标准给���范围假定器官功能正常，没有异常损失)钠1-2 mEq/kg，钾1-2 mEq/kg，氯(根据需要与醋酸盐保持酸碱平衡)，钙5-7.5 mEq/kg，镁4-10 mEq/kg，磷20-40mEq/kg</td></tr><tr><td>2009</td><td>![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_13.png)
+德国营养医学学会(DGEM)肠外营养指南³</td><td>DGEM推荐的成人肠外营养治疗患者钠钾镁钙电解质补充的标准日剂量:钠60-150 mmol, 钾40-100 mmol, 镁4-12 mmol, 钙2.5-7.5 mmol, 磷10-30 mmol</td></tr><tr><td>2015</td><td>![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_14.png)
+外科病人围手术期液体治疗专家共识⁵</td><td>2.2 常规维持维持性液体治疗即补充病人生理需要量: 25~30mL/ (kg·d) 液体，1 mmol/ (kg·d) 的 Na⁺、K⁺、Cl⁻，50~100 g/d葡萄糖。如果病人输注的液体含 Cl⁻>120 mmol/L (如 0.9%NaCl溶液)，应注意监测血中 Cl⁻的浓度，防止发生高氯性酸血症</td></tr><tr><td>2023</td><td>![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_15.png)
+中国成人患者肠外肠内营养临床应用指南⁷</td><td>PN处方中应添加常规剂量的多种维生素和微量元素及电解质；添加时应考虑与营养液中其他成分相容性和制剂的稳定性</td></tr><tr><td>2024</td><td>![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_16.png)
+肠外营养中电解质应用中国专家共识</td><td>多电解质复方制剂同时含有钾、钠、钙、镁等多种人体所需的电解质，可用于PN治疗所需的生理支持量，还可满足部分额外电解质补充的需求，预防电解质紊乱。因此，采用多电解质复方制剂加入PN中，以补充所需电解质，更加具有药物经济学效应。”</td></tr></tbody></table>
+
+#### 产品创新
+
+##### 配比合理，协同增效
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_17.png)3.1类首仿新药，成分分配比合理，符合国内外指南的推荐
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_18.png)四种电解质同时补充，充分发挥协同作用，利用率更高
+
+#### 工艺创新
+
+##### 工艺严格，安全性高
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_19.png)该品种制备工艺在终端灭菌时采用过渡杀灭法，提高了产品稳定性，本品的有效期为36个月¹
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_20.png)质量标准增加了铝元素的控制项目，质量标准高于同类品种¹，药品的安全性高
+
+#### 应用创新
+
+##### 国内首款肠外营养复方电解质补充剂
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_21.png)本品可有效提高电解质补充的规范性，从而减少患者电解质紊乱的发生率，减少并发症，提高总体生存期
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_22.png)本品可与不同的氨基酸及葡萄糖溶液搭配使用，更加灵活便捷，可满足不同患者需求
+
+![image_colourful_background_22](./images/image_colourful_background_22_23.png)本品减少处方和配制差错、减少杂质和微生物污染，避免单方电解质单支剂量过大带来的浪费，降低患者风险，降低医院管理成本
+
+[1]钠钾镁钙注射用浓溶液药品注册标准
+
+#### 01 年发病患者总数
+
+用于胃肠道术后、恶性肿瘤等疾病中需要通过肠外营养补充电解质的患者，总体患者数量可控（已发生电解质紊乱的患者，无法使用本品补充）。
+
+所治疗疾病对公共健康的影响：
+
+在胃肠道术后的肠外营养患者中，电解质紊乱发生率高¹，本品可避免电解质紊乱，改善患者预后，延长生存时间，提高全民健康水平。
+
+#### 02 弥补药品目录短板
+
+1. 唯一一款高离子浓度的复方电解质补充剂，国内首仿，弥补了临床用药空白。
+
+2. 可改善目前临床电解质补充不完全规范的现状。根据相关调研，39.2%的肠外营养中阳离子电解质不符合指南推荐的电解质浓度²。
+
+#### 03 临床管理便利
+
+1. 文献显示，37.6%的处方中使用等渗电解质溶液作为肠外营养电解质补充，使用本品可减少等渗类电解质溶液的错误使用³。
+
+2. 本品使用患者固定，每日用量可控，整体无滥用风险。
+
+3. 本品说明书明确中心静脉使用，输注途径限制，避免临床滥用。
+
+#### 04 符合“保基本”原则
+
+1. 保障各级医疗机构患者基本的治疗需求，使用便利，帮助更多患者获得规范的电解质补充治疗。
+
+2. 帮助无法经口和经肠内营养补充的患者补充电解质，受益人群广泛。
+
+[1]曹祥龙,朱明炜,崔红元,etal.腹部择期⼿术后患者电解质代谢变化与术后并发症的相关性:回顾性分析
+[2]刘金春,陈大宇,卞晓洁,等.江苏省12家医院肠外营养制剂使用现状调��[J]. 中华临床营养杂志,2019(3):14-148.
+[3]陈莲珍,范琳琳,江华,朱明炜,陈伟.我国2014－2023年肠外营养处方中电解质补充的文献分析[J].北京医学，2024

RAG_eval/doc_md/colourful_background_24.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# Backup
+![image_colourful_background_24](./images/image_colourful_background_24_1.png)
+
+## 最小二乘法
+
+Suppose we measure $N$ values, $y_1, \dots, y_N$, assumed to be independent Gaussian random variables with
+
+$$
+E[y_i] = \lambda(x_i; \theta).
+$$
+
+Assume known values of the control variable $x_1, \dots, x_N$ and known variances
+
+$$
+V[y_i] = \sigma_i^2.
+$$
+
+We want to estimate $\theta$, i.e., fit the curve to the data points.
+
+The likelihood function is
+
+$$
+L(\theta) = \prod_{i=1}^{N} f(y_i; \theta) = \prod_{i=1}^{N} \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i} \exp \left[ - \frac{(y_i - \lambda(x_i; \theta))^2}{2\sigma_i^2} \right]
+$$
+
+![image_colourful_background_24](./images/image_colourful_background_24_0.png)
+
+## 最小二乘法(2)
+
+The log-likelihood function is therefore
+
+$$
+\ln L(\theta) = -\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{N} \frac{(y_i - \lambda(x_i; \theta))^2}{\sigma_i^2} + \text{terms not depending on } \theta
+$$
+
+So maximizing the likelihood is equivalent to minimizing
+
+$$
+\chi^2(\theta) = \sum_{i=1}^{N} \frac{(y_i - \lambda(x_i; \theta))^2}{\sigma_i^2}
+$$
+
+Minimum defines the least squares (LS) estimator $\hat{\theta}$.
+
+Very often measurement errors are ~Gaussian and so ML and LS are essentially the same.
+
+Often minimize $\chi^2$ numerically (e.g. program **MINUIT**).
+
+## 相关测量的最小二乘法
+
+Covariance matrix $V$,
+
+$$
+\operatorname{cov}[y_i, y_j] = V_{ij} = \operatorname{E}[(y_i - y_i^{\exp})(y_j - y_j^{\exp})]
+$$
+
+If the $y_i$ follow a multivariate Gaussian, covariance matrix $V$,
+
+$$
+g(\vec{y}, \vec{\lambda}, V) = \frac{1}{(2\pi)^{N/2}|V|^{1/2}} \exp \left[ -\frac{1}{2}(\vec{y} - \vec{\lambda})^T V^{-1} (\vec{y} - \vec{\lambda}) \right]
+$$
+
+Then maximizing the likelihood is equivalent to minimizing
+
+$$
+\chi^2(\vec{\theta}) = \sum_{i,j=1}^{N} (y_i - \lambda(x_i; \vec{\theta})) (V^{-1})_{ij} (y_j - \lambda(x_j; \vec{\theta}))
+$$

RAG_eval/doc_md/colourful_background_25.md

@@ -0,0 +1,257 @@
+**Statistics and Application** 统计学与应用, **2025, 14(12), 398-410**
+Published Online December 2025 in Hans. https://www.hanspub.org/journal/sa
+https://doi.org/10.12677/sa.2025.1412374
+
+Hans汉斯
+
+# 女性地位越高越幸福吗？
+
+**张天怡**
+
+重庆大学公共管理学院，重庆
+
+收稿日期：2025年11月26日；录用日期：2025年12月17日；发布日期：2025年12月29日
+
+![image_colourful_background_25](./images/image_colourful_background_25_2.png)
+
+## 摘要
+
+传统观念普遍认为，女性社会与家庭地位的提升必然带来幸福感的同步增长。但本研究基于中国家庭追踪调查(CFPS)数据的实证分析揭示了更复杂的图景：女性地位提升确实能显著改善其主观幸福感，但这种效应存在显著的群体异质性——受教育程度较低的女性从地位提升中获得的幸福感增益反而更为明显。这一发现挑战了“教育正向促进幸福感”的线性认知，折射出当代社会幸福感生成机制的深层变迁。数据表明，随着经济社会发展，女性幸福感的构成要素已从单一物质满足转向多维价值实现。高教育群体在地位提升过程中，可能因职业竞争压力增大、工作家庭平衡难度提高等因素，部分抵消了地位提升带来的幸福感；而低教育群体则因社会参与机会扩大、经济自主能力增强等直接效应，获得更显著的主观福利改善。这种分化现象揭示，当代女性的幸福感内涵已扩展至自我实现、社会认同、发展机会等更高层次需求。研究结论为政策制定提供了重要启示：提升女性幸福感需构建“立体化”支持体系。一方面要持续推进性别平等制度建设，重点破解职场歧视、资源分配等结构性障碍；另一方面需针对不同群体特征设计差异化政策工具，如为高学历女性提供托育服务、弹性工作制度等支持，为低学历女性开展技能培训、创业扶持等赋能措施。唯有通过制度保障与精准施策的协同发力，才能真正满足女性对美好生活的多元化需求，实现幸福感提升的可持续性。这一发现也为全球性别平等实践提供了中国方案的独特视角。
+
+## 关键词
+
+幸福感，地位，教育
+
+![image_colourful_background_25](./images/image_colourful_background_25_2.png)
+
+# Does Higher Status for Women Make Them Happier?
+
+**Tianyi Zhang**
+
+School of Public Administration, Chongqing University, Chongqing
+
+Received: November 26, 2025; accepted: December 17, 2025; published: December 29, 2025
+
+文章引用：张天怡. 女性地位越高越幸福吗？[J]. 统计学与应用, 2025, 14(12): 398-410. DOI: 10.12677/sa.2025.1412374
+
+## Abstract
+
+Traditional beliefs generally hold that the elevation of women's social and family status inevitably leads to a simultaneous increase in happiness. However, this study, based on empirical analysis of data from the China Family Panel Studies (CFPS), reveals a more complex picture: while the elevation of women's status does significantly improve their subjective well-being, this effect exhibits significant group heterogeneity—women with lower educational levels experience a more pronounced increase in happiness from status elevation. This finding challenges the linear perception that education positively promotes happiness and reflects the deep changes in the generation mechanism of happiness in contemporary society. The data indicate that with economic and social development, the components of women's happiness have shifted from a single material satisfaction to the realization of multidimensional values. In the process of status elevation, the highly educated group may partially offset the happiness brought by status elevation due to factors such as increased career competition pressure and difficulties in balancing work and family; whereas the low-educated group achieves more significant subjective welfare improvements due to direct effects such as expanded social participation opportunities and enhanced economic autonomy. This differentiation phenomenon reveals that the connotation of contemporary women's happiness has expanded to higher-level needs such as self-actualization, social identity, and development opportunities. The research conclusion provides important insights for policy formulation: enhancing women's happiness requires the construction of a "three-dimensional" support system. On the one hand, it is necessary to continuously promote the construction of gender equality systems, focusing on breaking structural barriers such as workplace discrimination and resource allocation; on the other hand, differentiated policy tools need to be designed according to different group characteristics, such as providing childcare services and flexible work systems for highly educated women, and carrying out empowerment measures such as skills training and entrepreneurial support for low-educated women. Only through the collaborative efforts of institutional guarantees and precise measures can the diverse needs of women for a better life be truly met, achieving sustainability in the enhancement of happiness. This discovery also provides a unique perspective of the Chinese approach to global gender equality practices.
+
+## Keywords
+
+Happiness, Status, Education
+
+![image_colourful_background_25](./images/image_colourful_background_25_2.png)
+
+Copyright © 2025 by author(s) and Hans Publishers Inc.
+This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
+http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
+
+![image_colourful_background_25](./images/image_colourful_background_25_0.png)![image_colourful_background_25](./images/image_colourful_background_25_1.png)
+
+## 1. 引言
+
+改革开放以来,我国在经济发展与社会建设领域书写了令世界惊叹的壮丽篇章。2010年,我国经济总量超越日本,跃居全球第二大经济体,彰显出强大的发展动能;至2019年,人均国民收入首次突破万元门槛,达到10,390美元,标志着我国正稳步向高收入国家行列迈进。与此同时,城乡发展差距持续缩小,融合发展态势愈发显著,居民生活品质实现了全方位提升。
+
+近年来,女性劳动者已然成为我国社会主义建设进程中的关键力量,在推动国家各项事业发展中发挥着不可或缺的作用。随着时代发展,女性的话语权显著增强,不仅在职场中担任重要岗位的比例持续上升,而且诸多职业领域因性别因素导致的薪酬差异也在逐步缩小。经济实力的提升,进一步优化了女性在社会与家庭中的地位。随着经济发展程度的持续深化与开放水平的稳步提升,自由先进的思潮如春风化雨般广泛传播,深刻影响着人们的认知框架,促使性别角色观念发生根本性嬗变,对传统性别观念形成有力冲击。这种经济社会结构的转型发展具有双重效应:一方面显著优化了女性在社会分工与家庭关系中的地位格局,另一方面推动社会大众在观念层面形成对女性权益保障的广泛共识。这种转变带来的积极影响深远而具体,不仅直接减少了家庭暴力等侵害女性权益的现象发生,更促使家庭资源向女童教育领域倾斜,形成代际传递的良性循环。这些多维度的改善最终汇聚成提升女性主观幸福感的强大合力,为构建性别平等的社会生态奠定坚实基础。
+
+与此同时,传统观念的顽固残留仍在不同程度上束缚着女性发展的脚步,甚至可能悄然拉大性别差距的鸿沟。诸如“男性当以事业为重,女性应以家庭为本”“事业再强不如嫁得风光”等陈腐观念,不仅过度强化了男性在家庭与社会结构中的主导地位,更将女性窄化为传宗接代与操持家务的工具。这种根植于文化基因的规范体系,通过代际传递与社会规训,持续塑造着人们对性别角色的刻板认知,导致许多女性在潜意识中形成自我设限的行为模式。当女性试图突破传统观念构筑的无形藩篱时,往往面临来自家庭、职场乃至社会的多重压力,这种持续的精神负荷与现实阻力,不可避免地对其主观幸福感产生消极影响,形成阻碍女性全面发展的深层桎梏。
+
+鉴于此,本文基于2018年中国家庭追踪调查数据(China Family Panel Studies,简称CFPS),考察女性地位的提高是否会提升其主观幸福感。
+
+## 2. 文献综述
+
+随着我国城镇化进程的加速深化,城市人口结构呈现出显著的异质化特征,传统以血缘、地缘为纽带的“熟人社会”逐渐解体,取而代之的是多元利益主体共生的新型城市生态。这种社会关系的重构导致“社会资本”的分布与作用机制发生根本性转变——当个体所拥有的社会网络资源、信任规范及互惠机制等社会资本要素无法匹配城市发展需求时,居民往往被迫调整甚至放弃原有发展目标,进而引发主观幸福感的结构性下降。
+
+Hagerty 与 Veenhoven (2003)的研究表明,以美国为代表的多个国家在国民收入增长的同时,国民幸福感也呈现同步提升态势[1]。关于个体幸福感的驱动机制,学界研究经历了从宏观社会变量到微观个体特征的范式转变。早期研究聚焦于社会宏观层面的影响因素,如收入水平、失业率、社会不平等程度及教育普及度等[2]。其中,Clark (1994)发现高教育群体主观幸福感相对较低的反常现象[3],而Stevenson (2008)则通过实证证实了教育对幸福感的正向促进作用[4]。
+
+随着研究深化,学者们开始系统考察微观个体特征变量对幸福感的影响机制,涵盖性别差异、健康状况、社会互动质量及年龄结构等维度[5][6]。Miret (2014)通过控制收入、年龄等混杂因素后证实,健康状况与主观幸福感存在显著正相关[7]。Lelkes (2005)则从社会融合视角指出,社会互动作为衡量社会排斥与福利状态的核心指标[8],其质量高低直接反映着Townsend (1979)提出的贫困定义内涵,进而对个体幸福感产生结构性影响[9]。这种研究视角的转换,为构建多维度幸福感分析框架提供了重要理论支撑。
+
+近年来,主观幸福感研究呈现三大聚焦方向:其一为纵向历时性变迁研究。徐映梅(2014)运用世界价值观调查(WVS)数据,揭示了21世纪以来中国居民主观幸福感呈总体上升态势[10],但伴随经济发展出现“收入-幸福”悖论现象——即收入增长与幸福感提升未呈现同步性。其二为横向群体差异性研究。李婷(2018)基于中国综合社会调查(CGSS)数据,解析了不同世代群体的幸福感演变轨迹及影响因素[11];胡荣等(2021)通过中日韩三国跨体制比较,揭示了区域发展差异对居民幸福感的塑造作用及其作用机制[12]。其三为多维度影响因素研究,其中社会资本、经济条件、阶层认同、公共服务供给及社会公平性等成为核心分析变量。孙良顺等(2016)利用CGSS数据证实,个体相对社会经济地位感知与其幸福感呈显著正相关[13]。
+
+家庭场域的研究揭示了婚姻状态对幸福感的差异化影响:已婚群体幸福感显著高于单身群体,但单身者又优于分居、离异及丧偶群体[14]。这种差异源于婚姻关系对人类基本需求的满足功能,特别是成年期的依恋需求。基于英国家庭面板研究(BHPS)的纵向数据,Powdthavee (2009)证实了婚姻关系中存在显著的情绪溢出机制——配偶一方的生活满意度变化会通过情感传染途径显著影响另一方的主观幸福感,配偶的幸福感水平会通过情感传导机制提升个体幸福感,凸显家庭作为幸福感重要生成场所的特质[15]。
+
+基于既有研究积累,本研究采用2018年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,重点考察女性社会地位提升对其主观幸福感的影响机制。通过构建包含个体特征、家庭结构、社会资本等多维变量的分析框架,试图揭示性别平等进程中的幸福感生成路径,为优化社会政策提供实证依据。
+
+## 3. 模型构建与变量说明
+
+### 3.1. 数据来源
+
+研究数据源自2018年CFPS 跨领域追踪调查,其采用“省-县/区-村/居-家庭”四级抽样框架,结合地理信息系统(GIS)技术实现空间抽样优化,最终获取包含53,287名个体、15,834个家庭及896个社区的三维动态数据库,有效反映我国社会经济发展梯度特征。2010年开展的CFPS 基线调查构建了具有全国代表性的微观数据库,其抽样框架涵盖25省162县的635个行政村,最终有效样本为14,798户家庭。该项目采用动态追踪设计,对基因成员进行双年度持续观测,2012~2020年间完成的五轮追踪调查显示,样本保留率呈稳定态势,平均响应率为79.1%,县域流失率控制在8%以内。由于CFPS 2018轮次数据存在部分核心指标缺失,本研究实施跨期数据融合方案:首先通过共同个体识别码将2018年数据与2016年成人、家庭及成员数据库进行1:1匹配,形成包含23,416个观测值的混合截面数据。针对内生性问题,采用2016年家庭数据库中政策冲击变量作为工具变量,经 Sargan 检验(p = 0.62)证实工具变量有效性后,实施IV-Probit 回归分析。
+
+### 3.2. 模型构建
+
+#### (一) 研究方法及思路
+
+本论文重点运用了理论与实际结合、标准探究与实验数据分析结合的研究方式,并辅以丰富的资料、表格等进行了阐述。本报告根据2018年中国家庭追踪调查数据(China Family Panel Studies,简称 CFPS)的截面数据,参考众多文献的做法,对女性的社会与家庭地位与其主观幸福感结合起来,并且控制了一系列控制变量,进而得出女性的地位越高女性主观幸福感越强的结论[16]。
+
+#### (二) 模型构建
+
+本研究旨在探讨女性地位与其主观幸福感之间的关联。在分析女性地位对主观幸福感的影响时,我们不仅仅依赖于直接的女性地位和幸福感数据进行简单的回归分析。女性主观幸福感是一个多维度的概念,它不仅与社会和家庭地位相关,还受到其他因素的影响。为了避免因遗漏关键变量而导致模型构建错误和得出不可靠的结论,我们参考了Alesina (2004)和 Hagerty (2003)等学者的研究。
+
+我们在模型中加入工作总收入(income)、工作收入满意度(incomesatis)以描述收入状况 Wages;加入年龄(age)、受教育年限(eduyear)和健康状况(health)来描述个人情况 Individual:加入是否拥有城镇户口(urban)和人际关系(relation)来描述样本的生活状况 Life。另外为尽量消除可能存在的异方差以及数据单位和数据量级不一的问题,我们对个别变量取对数,模型具体如下:
+
+$$
+happiness_i = \alpha_0 + \alpha_1 compare_i + \sum_{k=1}^{8} \lambda_k X_{ki} + \mu_i  \quad (1)
+$$
+
+其中,happiness$_i$表示女性主观幸福感,compare$_i$表示女性地位,X$_{ki}$为相应的控制变量的值,$\mu_i$为随机误差项。
+
+### 3.3. 变量说明
+
+#### (一) 被解释变量
+
+本研究中,女性的主观幸福感是通过直接询问受访者“你觉得自己有多幸福?”来测量的。受访者需要在一个从0到10的数值范围内进行选择,其中0代表完全不幸福,而10代表极度幸福。因此,数值越大,表明个体感受到的幸福感越强烈。
+
+幸福感是指人类基于自身的满足感与安全感而主观产生的一系列欣喜与愉悦的情绪。幸福感受到许多复杂因素的影响,主要包括:经济因素如就业状况、收入水平等;社会因素如教育程度、婚姻质量等;人口因素如性别、年龄等;文化因素如价值观念等;心理因素个性特征对当前中国社会主要矛盾的转化具有深刻的幸福感研究启示。随着社会生产能力跃升至新台阶,民众需求结构已从生存型向发展型跃迁,具体表现为对公平发展机会、优质公共服务、精神文化富足等更高层次需求的追求。这种转变使得幸福感研究突破了传统经济学框架,成为衡量社会进步质量的核心指标。据 CFPS 数据显示,2018年城镇居民主观幸福感评分较2010年提升27%,但区域间差异扩大14个百分点,印证了不平衡发展对幸福感知的制约效应。
+
+因此,构建符合中国国情的幸福感评估体系具有双重意义:既是落实“以人民为中心”发展思想的实践要求,也为破解发展不平衡不充分问题提供微观证据。后续研究需重点关注数字化时代幸福感的代际差异、公共服务均等化对幸福感知的阈值效应等前沿命题。
+
+#### (二) 核心解释变量
+
+界定女性地位的内涵需从“性别群体”与“社会位序”两个维度展开。作为生物性别划分的人类亚群,“女性”具有共通的生理特征与社会属性,其群体构成呈现多元复杂的特征。而“地位”则指某领域内的重要性程度,数值越高表征相对位势越显著。
+
+中国绵延五千年的文明进程中,传统性别观念形成深刻的历史惯性。“男主外女主内”“学得好不如嫁得好”等观念,通过制度化规范强化了男性在公共领域的支配地位,同时将女性角色限定于家族延续与家庭服务。这种分工模式在农业社会具有效率合理性,却也造成了性别资源的结构性失衡。
+
+当代社会转型催生了性别秩序的范式革新。随着市场经济的发展,女性在科技、教育、政治等领域的参与度显著提升,其社会话语权呈现增强态势。基于此,本文构建“女性地位”(compare)作为核心解释变量,该指标通过职业竞争强度、决策参与度等维度综合测度,数值增大反映女性在公共领域承担压力的上升,侧面印证其社会地位的实质性提升。
+
+#### (三) 其他控制变量
+
+为缓解遗漏变量偏误,本文在基准模型中纳入以下女性个体特征控制变量:户籍身份:城镇户籍虚拟变量(urban=1,农村=0);经济状况:年收入的自然对数(income,单位:元);人力资本:受教育年限(eduyear,取值范围:0~22年);健康资本:五级量表测量的健康状况(health, 1=非常差,5=非常好);收入感知:五级李克特量表测度的收入满意度(incomesatis, 1=非常不满意,5=非常满意);社会资本:十级量表测度的人际关系质量(relation, 0=非常差,10=非常好);生命周期:年龄(age)及年龄平方项(age²)以捕捉非线性效应。
+
+推测拥有城镇户籍的女性较没能拥有城镇户籍的女性主观幸福感更强,女性收入越高越幸福,受教育年限对女性主观幸福感起着负向的作用,健康状况与人际关系越好越幸福,对自己的收入越满意越幸福。既有研究表明,家庭系统对个体主观福祉具有显著影响。参照王群勇等(2020)基于CFPS数据的实证分析,个体幸福感存在明显的家庭内部溢出效应。因此本文还引入了家庭对女性个体带来的幸福感(marriage, 1~5,值越大越幸福),是通过“您对您当前的‘婚姻/同居’生活有多满意?”问题进行测量的(表1)。
+
+**Table 1.** Control variables
+
+**表1.** 控制变量
+
+<table><thead><tr><th colspan="2">变量</th><th>含义</th><th>单位</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Wages</td><td>lnIncome</td><td>年收入(对数处理)</td><td>元</td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>对自己收入的满意度</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="4">Individual</td><td>age</td><td>年龄</td><td>岁</td></tr><tr><td>age2</td><td>年龄</td><td>岁</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>受教育年限</td><td>年</td></tr><tr><td>health</td><td>健康状况</td><td>1</td></tr><tr><td rowspan="2">Life</td><td>urban</td><td>是否有城镇户籍</td><td>1</td></tr><tr><td>relation</td><td>人际关系</td><td>1</td></tr></tbody></table>
+
+### 3.4. 描述性统计
+
+本文所用数据描述性统计如表2所示。
+
+**Table 2.** Descriptive statistics of variables
+
+**表2.** 变量描述性统计
+
+<table><thead><tr><th>Variable</th><th>N</th><th>Mean</th><th>Std. dev.</th><th>P50</th><th>Min</th><th>Max</th></tr></thead><tbody><tr><td>happiness</td><td>2298</td><td>7.562</td><td>1.848</td><td>8</td><td>0</td><td>10</td></tr><tr><td>compare</td><td>2298</td><td>2.010</td><td>0.575</td><td>2</td><td>1</td><td>3</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>2266</td><td>10.116</td><td>0.946</td><td>10.309</td><td>0</td><td>12.628</td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>2298</td><td>3.3545</td><td>0.953</td><td>4</td><td>1</td><td>5</td></tr><tr><td>age</td><td>2298</td><td>34.212</td><td>7.305</td><td>33</td><td>17</td><td>72</td></tr><tr><td>age2</td><td>2298</td><td>1223.8</td><td>556.042</td><td>1089</td><td>289</td><td>5184</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>2298</td><td>11.064</td><td>4.371</td><td>12</td><td>0</td><td>19</td></tr><tr><td>health</td><td>2298</td><td>3.225</td><td>1.011</td><td>3</td><td>1</td><td>5</td></tr><tr><td>relation</td><td>2298</td><td>6.976</td><td>1.673</td><td>7</td><td>0</td><td>10</td></tr></tbody></table>
+
+对文中核心变量展开描述性统计分析后发现：女性主观幸福感(happiness)指标的均值为7.56，中位数达8，这反映出样本群体中的女性普遍呈现出较高的幸福感知水平。在女性地位(compare)维度上，样本均值为2.01，中位数为2，该数据特征印证了我国女性社会地位较历史时期已取得显著提升，与当前经济社会发展进程中女性家庭与社会角色优化的现实趋势相契合。值得注意的是，样本中54.7%的女性居住于城市区域，这一比例与2018年国家统计局公布的城镇化率数据高度吻合，有效保障了研究样本的代表性。
+
+如表3所示，将数据按西部地区、中部地区、东部地区来分，表格内数据为其平均数。从中可以看出，西部地区的主观幸福感、受教育年限和女性地位都要略低于中部与东部地区，因此猜测地区可能对女性地位与其主观幸福感具有异质性。
+
+**Table 3.** Descriptive statistics for subregional variables
+**表 3.** 分地区变量描述性统计
+
+<table><thead><tr><th></th><th>西部地区</th><th>中部地区</th><th>东部地区</th></tr></thead><tbody><tr><td>N</td><td>470</td><td>736</td><td>1092</td></tr><tr><td>happiness</td><td>7.313</td><td>7.530</td><td>7.691</td></tr><tr><td>comepare</td><td>2.006</td><td>2.011</td><td>2.010</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>10.481</td><td>10.785</td><td>11.502</td></tr></tbody></table>
+
+如表4是按照公式(1)进行回归的结果。在收入方面,绝对收入与幸福感之间的关系并不显著,而相对收入提高时,能显著提升幸福的概率。实证结果显示,相对收入的主观测度具有显著解释力。被访者对家庭经济地位的自我定位(1=远低于平均,5=远高于平均)每提升1个等级,其幸福感指数平均增加0.21个单位(p<0.05)。这种效应在控制绝对收入对数(β=0.13, p<0.1)后依然稳健,表明主观比较产生的心理效用超出单纯物质层面,印证了 Festinger 社会比较理论在家庭经济领域的适用性。
+
+**Table 4.** Regression results
+**表 4.** 回归结果
+
+<table><thead><tr><th>happiness</th><th>Coefficient</th><th>Std. err.</th><th>t</th><th>p > |t|</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.352***</td><td>0.059</td><td>6.00</td><td>0.000</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>0.143</td><td>0.039</td><td>0.36</td><td>0.717</td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>0.172***</td><td>0.036</td><td>4.81</td><td>0.000</td></tr><tr><td>age</td><td>-0.068**</td><td>0.029</td><td>-2.36</td><td>0.018</td></tr><tr><td>age2</td><td>0.001**</td><td>0.000</td><td>2.01</td><td>0.044</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>0.035***</td><td>0.010</td><td>3.41</td><td>0.001</td></tr><tr><td>health</td><td>0.280***</td><td>0.340</td><td>8.23</td><td>0.000</td></tr><tr><td>urban</td><td>0.169**</td><td>0.080</td><td>2.12</td><td>0.034</td></tr><tr><td>relation</td><td>0.474***</td><td>0.020</td><td>23.61</td><td>0.000</td></tr><tr><td>c</td><td>2.873***</td><td>0.662</td><td>4.34</td><td>0.000</td></tr></tbody></table>
+
+注：\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+## 4. 实证结果
+
+### 4.1. 基准回归
+
+表5展示了如公式(1)的回归结果,女性地位在1%的置信水平下为0.313,显著大于0。
+
+**Table 5.** Women's status and women's subjective well-being
+**表 5.** 女性地位与女性主观幸福感
+
+<table><thead><tr><th>模型</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.313***(0.067)</td><td>0.333***(0.067)</td><td>0.344***(0.066)</td><td>0.352***(0.059)</td></tr><tr><td>Wages</td><td></td><td>控制</td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>Individual</td><td></td><td></td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>Life</td><td></td><td></td><td></td><td>控制</td></tr><tr><td>常数项</td><td>6.934***(0.139)</td><td>4.288***(0.456)</td><td>4.834***(0.719)</td><td>2.873***(0.662)</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+表3中的第2列,即模型(1)为不加任何控制变量的回归结果。这时compare 的系数为0.313,通过1%的显著性检验。说明,女性地位每提升一个指标,会使得女性主观幸福感提高31.3%。而模型(2)~(4)则为分别加入收入状况、个人状况、生活状况等控制变量后的回归结果,核心解释变量 compare 正的影响依然在1%的水平下显著,系数的绝对值待续略有增加。具体来说,在控制其他变量不变的情况下,女性地位每提升一个指标,会使得女性主观幸福感提高35.2%,进一步验证了模型的稳健性。
+
+### 4.2. 稳健性检验
+
+#### (一) 不同幸福感衡量方式
+
+在上文的基础上,分别改用女性对自己生活的满意度(satis)和对婚姻的满意度(marriage)衡量女性主观幸福感,对估计结果进行稳定性检验,表6展示了稳定性检验的结果。
+
+**Table 6.** Stability tests: different measures of well-being
+**表6.** 稳定性检验：不同幸福感衡量方式
+
+<table><thead><tr><th>变量</th><th>(1)satis</th><th>(2)satis</th><th>(3)marriage</th><th>(4)marriage</th></tr></thead><tbody><tr><td>happiness</td><td>0.194***(0.031)</td><td>0.180***(0.031)</td><td>0.199***(0.033)</td><td>0.207***(0.033)</td></tr><tr><td>控制变量</td><td></td><td>控制</td><td></td><td>控制</td></tr><tr><td>常数项</td><td>3.550***(0.066)</td><td>1.822***(0.348)</td><td>2.903***(0.070)</td><td>2.303***(0.370)</td></tr><tr><td>样本数</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+从中不难看出,无论采用哪种形式衡量女性主观幸福感,结果都是正向显著的,且替换后的回归系数基本在18%~20%左右。同时,考虑到女性的主观幸福感不仅来源于对生活的幸福感,得到结果如上表所示,女性对自己生活的满意度(satis)和对婚姻的满意度(marriage)影响程度低于绝对度量指标女性的主观幸福感(happiness)。
+
+#### (二) 不同女性地位衡量方式
+
+在构建衡量女性地位的指标体系时,改用女性主观地位(status)衡量女性地位,现对女性地位的不同体现进行讨论得到表7所示的结果。
+
+**Table 7.** Stability test: different measures of female status
+**表7.** 稳定性检验：不同女性地位衡量方式
+
+<table><thead><tr><th>模型</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>status</td><td>0.425***(0.041)</td><td>0.380***(0.042)</td><td>0.344***(0.041)</td><td>0.190***(0.037)</td></tr><tr><td>Wages</td><td></td><td>控制</td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>Individual</td><td></td><td></td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>Life</td><td></td><td></td><td></td><td>控制</td></tr><tr><td>常数项</td><td>6.339***(0.123)</td><td>4.588***(0.415)</td><td>5.219***(0.694)</td><td>3.616***(0.645)</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+表7中的第2列,即模型(1)为不加任何控制变量的回归结果。这时status的系数为0.425,通过1%的显著性检验。说明女性地位每提升一个指标,会使得女性主观幸福感提高42.5%。而模型(2)~(4)则为分别加入收入状况、个人状况、生活状况、省份等控制变量后的回归结果,正的影响依然在1%的水平下显著,系数的绝对值待续略有下降。具体来说,在控制其他变量不变的情况下,女性地位每提升一个指标,会使得女性主观幸福感提高19%,与社会地位(compare)作为指标衡量女性地位所得结果方向一致,进一步说明女性地位提高会使得女性主观幸福感得到增加。
+
+#### (三) 交互项作用全样本回归结果
+
+表8包含了女性地位(compare)与各个控制变量交互项的全样本回归数据,目的在于深入探讨女性地位对女性主观幸福感的效应。
+
+**Table 8.** Full sample regression results for interaction effects
+**表8.** 交互性作用全样本回归结果
+
+<table><thead><tr><th></th><th>(1)happiness</th><th>(2)happiness</th><th>(3)happiness</th><th>(4)happiness</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.815(0.627)</td><td>0.359*(0.202)</td><td>-0.059(0.271)</td><td>0.134(0.135)</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>0.108(0.132)</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.015(0.039)</td></tr><tr><td>lnIncome * compare</td><td>-0.045(0.061)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>0.171***(0.358)</td><td>0.176(0.121)</td><td>0.170***(0.036)</td><td>0.170***(0.036)</td></tr><tr><td>incomesatis * compare</td><td></td><td>-0.002(0.058)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>age</td><td>-0.066**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td><td>-0.086***(0.031)</td><td>-0.059**(0.029)</td></tr><tr><td>age * compare</td><td></td><td></td><td>0.012(0.008)</td><td></td></tr><tr><td>age2</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.000(0.000)</td></tr><tr><td>age2 * compare</td><td></td><td></td><td></td><td>0.000*(0.000)</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>0.034***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td></tr><tr><td>health</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.080)</td></tr><tr><td>urban</td><td>0.170**(0.080)</td><td>0.169**(0.080)</td><td>0.473**(0.080)</td><td>0.168**(0.080)</td></tr><tr><td>relation</td><td>0.474***(0.020)</td><td>0.474***(0.020)</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.473***(0.020)</td></tr><tr><td>c</td><td>1.890(1.481)</td><td>2.858***(0.769)</td><td>3.611***(0.815)</td><td>3.165***(0.681)</td></tr><tr><td>样本量</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>88.615</td><td>88.539</td><td>88.874</td><td>88.984</td></tr><tr><td></td><td>(5)happiness</td><td>(6)happiness</td><td>(7)happiness</td><td>(8)happiness</td></tr><tr><td>compare</td><td>0.502***(0.160)</td><td>0.625***(0.188)</td><td>0.381***(0.077)</td><td>0.384(0.253)</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.015(0.039)</td><td>0.016(0.039)</td><td>0.014(0.039)</td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>0.171***(0.036)</td><td>0.173***(0.036)</td><td>0.171***(0.036)</td><td>0.172***(0.036)</td></tr><tr><td>age</td><td>-0.065**(0.029)</td><td>-0.066**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td></tr><tr><td>age2</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>0.062**(0.028)</td><td>0.036*(0.010)</td><td>0.035***(0.10)</td><td>0.035***(0.010)</td></tr><tr><td>edu * compare</td><td>-0.013(0.013)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>health</td><td>0.278***(0.034)</td><td>0.454***(0.119)</td><td>0.279***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td></tr><tr><td>health * compare</td><td></td><td>-0.084(0.057)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>urban</td><td>0.165**(0.80)</td><td>0.165**(0.080)</td><td>0.307(0.117)</td><td>0.168**(0.074)</td></tr><tr><td>urban * compare</td><td></td><td></td><td>-0.069(0.117)</td><td></td></tr><tr><td>relation</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.493***(0.20)</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.483***(0.074)</td></tr><tr><td>relation * compare</td><td></td><td></td><td></td><td>-0.005(0.035)</td></tr><tr><td>c</td><td>2.535***(0.741)</td><td>2.284***(0.766)</td><td>2.813***(0.669)</td><td>2.805***(0.843)</td></tr><tr><td>样本量</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>88.681</td><td>88.862</td><td>88.588</td><td>88.541</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+如上表所示，交互项作用全样本结果都不显著，说明这些变量之间没有内在联系，说明模型不存在严重的内生性，进一步证明了模型的稳健。
+
+### 4.3. 内生性检验
+
+为了说明，这里假定疑似只有一个内生变量：
+
+$$
+happiness_i = \alpha_0 + \alpha_1 compare_i + \sum_{k=1}^{8} \lambda_k X_{ki} + \mu_i \quad (2)
+$$
+
+为了检验公式(1)是否存在内生性,这里用 OLS 估计 eduyearᵢ 的约简型,其中 controlᵢ 是表 1 控制变量中除 eduyearᵢ 以外余下的控制变量, eduᵢ 和 employmentᵢ 是公式(1)中未出现的。
+
+$$
+eduyear_i = \pi_0 + \pi_1 \text{compare}_i + \pi_2 \text{control}_i + \pi_3 \text{edu}_i + \pi_4 \text{employment}_i + \mu_{5i} \quad (3)
+$$
+
+可以获得约简型残差 $\hat{e}_i$，因此本文用 OLS 估计，其中，$\mu_{4i} = \delta_1\mu_{5i} + \hat{e}_i$。
+
+$$
+\text{happiness}_i = \text{compare}_i + \text{control}_{1i} + \delta_1 \mu_{5i} + \hat{e}_i \quad (4)
+$$
+
+并用 t 统计量检验 $H_0: \delta_1 = 0$。结果显示 $t = -0.52, p = 0.212$, 接受原假设, 认为 $\delta_1 = 0$, 可以认为模型没有内生性。
+
+### 4.4. 异质性分析
+
+#### 教育水平
+
+通过教育分层检验发现,女性地位对幸福感的影响存在显著的教育异质性。采用有序 Probit 模型的分样本回归(表 9)显示:1)基础教育组(小学及以下)中,女性地位每提升 1 个单位,幸福感概率比提高 26.7%(OR = 1.267, p<0.01);2)而在高等教育组(高中及以上),该效应降至 14.2%(OR = 1.142, p<0.05)。这种差异可能源于高教育群体具有更复杂的社会比较框架,使得客观地位指标与主观幸福感的关联被稀释。
+
+**Table 9.** Heterogeneity analysis: education level
+**表9.** 异质性分析：教育水平
+
+<table><thead><tr><th></th><th>小学及以下(1)</th><th>初中(2)</th><th>高中及以上(3)</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.476***(0.086)</td><td>0.390**(0.044)</td><td>0.304**(0.044)</td></tr><tr><td>控制变量</td><td>控制</td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>N</td><td>362</td><td>686</td><td>1250</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。
+
+通过教育分层检验发现,女性地位对幸福感的影响存在显著的教育异质性。采用有序 Probit ���型的分样本回归(表 10)显示:1)东部地区中,女性地位每提升1个单位,幸福感概率比提高具有较为强烈的显著性;2)而在中部地区与西部地区,女性地位提升所带来的幸福感增益没有明显联系。这种差异可能源于地区之间文化不同所引起的回归结果不显著。
+
+**Table 10.** Heterogeneity analysis: region
+**表10.** 异质性分析：地区
+
+<table><thead><tr><th></th><th>东部地区(1)</th><th>中部地区(2)</th><th>西部地区(3)</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.364***(0.060)</td><td>0.348(0.018)</td><td>0.332(0.018)</td></tr><tr><td>控制变量</td><td>控制</td><td>控制</td><td>控制</td></tr><tr><td>N</td><td>1092</td><td>736</td><td>470</td></tr></tbody></table>
+
+注：括号内为标准误，\*\*\*、\*\*、\*分别表示在1%、5%、10%的统计水平下显著。

RAG_eval/doc_md/colourful_background_26.md

@@ -0,0 +1,444 @@
+Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2026, 15(1), 188-196
+Published Online January 2026 in Hans. https://www.hanspub.org/journal/airr
+https://doi.org/10.12677/airr.2026.151019
+
+Hans汉斯
+
+# 基于智能优化算法的求解电路方程对比研究
+
+**高薪越, 宋甜甜, 郑步京, 钱汤亮, 朱洋辰, 丁超, 孔维宾***
+
+盐城工学院信息工程学院, 江苏 盐城
+
+收稿日期: 2025年12月8日; 录用日期: 2025年12月31日; 发布日期: 2026年1月9日
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_5.png)
+
+## 摘要
+
+针对电路方程组求解难度大的问题，通过引入优化算法求解电路方程，可应用于更为复杂的电路计算。本文将线性电路方程转化为优化问题，为复杂电路计算提供高效解决方案。选取灰狼优化算法、白骨顶鸡优化算法和蜣螂优化算法三种典型智能优化算法，系统对比分析其在电路方程求解中的性能表现。通过建立电路方程模型，结合电路图进行数值验证。
+
+## 关键词
+
+电路，线性方程组，智能优化算法
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_6.png)
+
+# Comparative Study on Solving Circuit Equations Based on Intelligent Optimization Algorithms
+
+**Xinyue Gao, Tiantian Song, Bujing Zheng, Tangliang Qian, Yangchen Zhu, Chao Ding, Weibin Kong***
+
+School of Information Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng Jiangsu
+
+Received: December 8, 2025; accepted: December 31, 2025; published: January 9, 2026
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_7.png)
+
+## Abstract
+
+To address the difficulty of solving circuit equation systems, introducing optimization algorithms to solve circuit equations can be applied to more complex circuit calculations. This article transforms linear circuit equations into optimization problems, providing efficient solutions for complex circuit calculations. Select three typical intelligent optimization algorithms: Grey Wolf Optimization Algorithm, White Bone Top Chicken Optimization Algorithm, and Beetle Optimization Algorithm,and systematically compare and analyze their performance in solving circuit equations. By establishing circuit equation models and combining them with circuit diagrams, numerical verification can be performed.
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_8.png)
+*通讯作者。
+
+文章引用: 高薪越, 宋甜甜, 郑步京, 钱汤亮, 朱洋辰, 丁超, 孔维宾. 基于智能优化算法的求解电路方程对比研究[J].
+人工智能与机器人研究, 2026, 15(1): 188-196. DOI: 10.12677/airr.2026.151019
+
+## Keywords
+
+**Circuit Analysis, Linear Equation System, Intelligent Optimization Algorithm**
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_9.png)
+
+Copyright © 2026 by author(s) and Hans Publishers Inc.
+This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
+http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_0.png)
+
+## 1. 引言
+
+电路分析的核心是通过建立元件间的电压与电流关系，将电路问题转化为线性或非线性方程组的求解问题[1]。高效、精准地求解电路方程组不仅在电力电子、通信工程和自动控制等领域具有重要理论价值，也对电路设计、性能评估与系统仿真提供关键支撑。传统求解方法主要包括精确法和迭代法[2] [3]，尽管此类方法在局部收敛性和计算效率方面已形成较为成熟的理论体系并得到了广泛应用，但仍存在对初始值高度敏感、易陷入局部最优解以及难以全面获取方程组全部可行解等局限性[4]。
+
+近年来，智能优化算法凭借其结构简洁、参数依赖性低及全局搜索能力强等特点，在非线性方程组求解领域展现出相较于传统数值方法更为突出的优势[5]。欧阳艾嘉等[6]将 Hooke-Jeeves 方法与粒子群优化算法相结合，提出混合粒子群算法，实现了全局搜索与局部优化的协同作用，显著提升了求解精度。赵世杰等[7]则通过引入基于邻域交叉的双变异差分进化算法，在增强种群多样性和个体差异性的基础上，实现了非线性方程组多根的高效同步求解；汪继文等[8]将差分进化算法中的变异算子融入人工蜂群算法，有效提升了算法的收敛速度与求解精度。因此，引入智能优化算法能够在保证全局搜索能力的同时，有效提升电路方程求解的精度与效率。
+
+针对上述问题，本文将线性电路方程转化为优化问题，并选取灰狼优化算法[9]、白骨顶鸡优化算法[10]和蜣螂优化算法[11]三种典型智能优化算法作为研究对象，对其在电路方程求解中的性能进行系统对比分析。通过揭示不同算法在全局搜索能力与求解稳定性方面的���异，为智能优化算法在电路分析与电路设计领域的应用提供可行路径与理论参考。
+
+## 2. 理论基础
+
+### 2.1. 线性方程组
+
+电路分析的本质是建立节点电压与支路电流之间的平衡关系。基于基尔霍夫电流定律(KCL)、基尔霍夫电压定律(KVL)以及各类电学元件的伏安特性，任意电路均可形式化为如下联立代数方程组：
+
+$$
+\begin{cases}
+f_1(x_1,\dots,x_n)=0 \\
+f_2(x_1,\dots,x_n)=0 \\
+\quad\quad\quad\vdots \\
+f_m(x_1,\dots,x_n)=0
+\end{cases}   \tag{1}
+$$
+
+其中，$x = [x_1, \cdots, x_n]^T$ 表示节点电压或支路电流，m 为方程个数，n 为待求变量数。
+
+利用优化算法求解线性方程组,需要将线性方程组的求解问题转化为求解目标函数的最小值:
+
+$$
+\max \mathfrak{R} = \sum_{i=1}^{m} f_i^2(x)  \tag{2}
+$$
+
+### 2.2. 灰狼优化算法
+
+灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)的灵感来源于自然界中灰狼的等级制度以及狩猎行为。算法中通常将当前的最优解视为狼群中的最高等级个体α，次优解狼群等级从高到低依次为β, δ, ω。
+狼群捕猎主要包括勘探猎物、包围猎物和攻击猎物3个步骤。其数学模型为：
+
+$$
+D = |C \times X_{\text{prey}}(t) - X(t)|      \tag{3}
+$$
+
+$$
+X(t+1) = X_{\text{prey}}(t) - A \times D     \tag{4}
+$$
+
+式中：D 是距离参数；$X_{prey}(t)$ 为灰狼经过第 t 次迭代后所得出的猎物当前所在位置；$X(t)$ 为灰狼个体第 t 次迭代所处位置，即算法的局部最优解位置；A 和 C 为勘探猎物中的随机数，其数学模型为：
+
+$$
+A = 2 \times a \times r_1 - a    \tag{5}
+$$
+
+$$
+C = 2 \times r_2    \tag{6}
+$$
+
+式中：
+
+$$
+a = 2 - \frac{2t}{T_{\max}}    \tag{7}
+$$
+
+收敛算子 a 从 2 线性递减到 0；t 为当前迭代次数，$T_{max}$ 为种群的最大迭代次数；$r_1$ 和 $r_2$ 为区间 $[0,1]$ 中的随机数。
+
+灰狼种群包围猎物的数学模型为：
+
+$$
+\begin{cases} D_{\alpha} = |C_1 \times X_{\alpha}(t) - X(t)| \\ D_{\beta} = |C_2 \times X_{\beta}(t) - X(t)| \\ D_{\delta} = |C_3 \times X_{\delta}(t) - X(t)| \end{cases}   \tag{8}
+$$
+
+式中：α, β 和 δ 狼与其他狼的距离由 $D_α, D_β$ 和 $D_δ$ 表示；$X(t)$ 为当前灰狼个体的位置，$X_α(t), X_β(t)$ 和 $X_δ(t)$ 代表 α, β 和 δ 狼的当前位置。
+
+攻击猎物阶段，ω 狼朝前 3 个潜在解 α 狼、β 狼和 δ 狼移动，攻击猎物，更新位置，其数学模型为：
+
+$$
+\begin{cases} X_1 = X_{\alpha}(t) - A_1 \times D_{\alpha} \\ X_2 = X_{\beta}(t) - A_2 \times D_{\beta} \\ X_3 = X_{\delta}(T) - A_3 \times D_{\delta} \end{cases} \tag 9
+$$
+
+$$
+X(t+1) = \frac{X_1 + X_2 + X_3}{3} \tag {10}
+$$
+
+### 2.3. 白骨顶鸡优化算法
+
+白骨顶优化算法(COOT)的灵感源自白骨顶鸡在水面的自然运动与群体协作行为。算法中，白骨顶种群分为领导者(leader)与普通个体(coot)两类，领导者作为种群中的优势个体，负责指引群体朝向最优目标(食物源)前进。算法具体模拟了四种典型移动模式：个体随机移动以探索未知区域、链式移动实现群体协同靠拢、普通个体跟随领导者调整位置、领导者主导的最优区域导向运动，算法通过在上述四种模式之间进行动态切换，实现全局探索与局部开发能力的有效平衡。COOT 使用区间(0,1)中的随机数初始化种群位置,数学表达式如下所示:
+
+$$
+Cootpos(i) = rand(1, D) \cdot (ub - lb) + lb  \tag {11}
+$$
+
+式中, Cootpos(i) 是第 i 只白骨顶鸡的位置, i∈[1, N]; N 为种群的数量; D 是问题的维度; ub, lb 分别是搜索空间的上限和下限。
+
+生成初始种群位置之后,计算个体适应度,并随机选择种群数量 1/10 的个体作为群体领导者。然后,群体基于以下4种移动方式更新位置:随机移动、链式移动、跟随领导者移动和领导者移动。
+
+首先使用公式(2)生成随机位置Q,然后通过公式(3)进行随机移动:
+
+$$
+Q = rand(1, D) \cdot (ub - lb) + lb \tag {12}
+$$
+
+$$
+Cootpos(i) = Cootpos(i) + A \cdot R_2 \cdot (Q - Cootpos(i)) \tag {13}
+$$
+
+式中, $R_2$ 是区间[0,1]中的随机数; A 随迭代次数的增加由 1 线性递减到 0, A 的计算公式为:
+
+$$
+A = 1 - \frac{t}{T_{\max}} \tag {14}
+$$
+
+式中, $T_{\max}$ 是最大迭代次数; t 是当前迭代次数。
+
+链式移动使用两只白骨顶鸡的位置计算平均值,其数学表达式如下所示:
+
+$$
+Cootpos(i) = \frac{1}{2}(Cootpos(i-1) + Cootpos(i)) \tag {15}
+$$
+
+式中, Cootpos(i-1) 是前一只白骨顶鸡的位置。
+
+白骨顶鸡个体根据群体领导者更新它们的位置,逐渐靠近领导者。根据如下来选择领导者:
+
+$$
+K = 1 + \bigl(i \;\text{MOD}\; N_L\bigr)\tag {16}
+$$
+
+式中, K 表示选定的第 K 个领导者; $N_L$ 是领导者的数量, 设置为种群数量的 1/10; MOD 为求余函数。
+
+跟随领导者移动的数学表达式如下所示:
+
+$$
+Cootpos(i) = LeaderPos(K) + 2 \cdot R_1 \cos(2R\pi) \cdot (LeaderPos(K) - Cootpos(i)) \tag {17}
+$$
+
+式中, LeaderPos(K) 是选定的领导者位置; $R_1$ 是区间[0,1]中的随机数; R 是区间[-1,1]中的随机数。
+
+领导者向当前最优的邻域移动,通过如下公式实现:
+
+$$
+LeaderPos(i) =
+\begin{cases}
+B \cdot R_3 \cdot \cos(2R\pi) \cdot \bigl(g\text{Best} - \text{LeaderPos}(i)\bigr) + g_{Best}, & \text{if } R_4 < 0.5 \\
+B \cdot R_3 \cdot \cos(2R\pi) \cdot \bigl(g\text{Best} - \text{LeaderPos}(i)\bigr) - g_{Best}, & \text{otherwise}
+\end{cases}\tag {18}
+$$
+
+式中, $g_{\text{Best}}$ 是当前最优位置; $R_3$ 和 $R_4$ 是区间[0,1]中的随机数; B 随迭代次数的增加由 2 线性递减到 1, B 的计算公式如下:
+
+$$
+B = 2 - \frac{t}{T_{\max}} \tag {19}
+$$
+
+### 2.4. 蜣螂算法
+
+蜣螂在将粪球滚回巢穴的过程中表现出高度适应性的导航行为。研究表明，其能够利用太阳光、月光等天体线索维持滚动路径的直线性；然而在夜间光照不足的情况下，导航精度会显著下降，导致运动轨迹出现弯曲甚至偏离直线。为应对环境干扰，蜣螂通常会爬至粪球顶部进行短暂的“定向行为”，以重新获取外界线索并校正滚动方向。
+
+基于蜣螂的滚动行为与方向校正机制，蜣螂优化算法构建了相应的搜索策略模型。算法将蜣螂的移动过程抽象为搜索空间中的位置迭代，并将光源强度视为影响导航精度的重要环境变量，以模拟蜣螂在不同光照条件下的方向选择与路径修正机制。其位置更新模型如下式所示。
+
+$$
+x_i(t+1) = x_i(t) + \alpha \times k \times x_i(t-1) + b \times |x_i(t) - X^p| \tag {18}
+$$
+
+其中, $x_i(t+1)$ 表示第 $i$ 个个体在第 $t$ 次迭代时的位置, $k \in (0,0.2]$ 是偏转系数, $b \in (0,1)$ 为自然系数, $\alpha \in \{-1,1\}$。
+
+当蜣螂在行进过程中遇到障碍物无法前行时,会通过短暂的“定向行为”来重新定位自身位置,以获取新的导航信息并校正运动方向。为模拟这一方向重置过程,算法采用切线函数构建方向更新算子,用以计算蜣螂新的滚动角度,其取值区间为$[0, \pi]$。完成方向校正后,蜣螂继续沿更新后的方向推进,此时其位置更新方式如下所示。
+
+$$
+x_i(t+1) = x_i(t) + \tan(\theta) |x_i(t) - x_i(t-1)| \tag {19}
+$$
+
+其中, $\theta \in [0, \pi]$ 为蜣螂行进方向偏转角, 当 $\theta$ 等于 $0, \frac{\pi}{2}$ 或 $\pi$ 时, 位置不变。
+
+当粪球被成功滚回家后,引入了边界选择策略构建产卵区,如下所示。
+
+$$
+\begin{cases} Lb^* = \max[X^* \times (1-R), Lb] \\ Ub^* = \min[X^* \times (1-R), Ub] \end{cases} \tag {20}
+$$
+
+其中, $Lb^*$ 和 $Ub^*$ 分别为该区域范围的下界和上界, $Lb$ 和 $Ub$ 分别为算法在探索时的下界和上界, $X^*$ 为当前算法寻找到的最优位置。惯性权值通常会随着迭代次数动态调整,以平衡全局搜索和局部搜索。通过动态调整惯性权值,算法可以在搜索过程中更好地探索和利用搜索空间,从而提高优化性能。惯性权值如下所示。
+
+$$
+R = 1 - \frac{t}{T_{\max}} \tag {21}
+$$
+
+其中, $T_{\max}$ 为算法迭代的最大次数。
+
+在迭代过程中,孵卵粪球的位置是动态变化的,其定义如下所示。
+
+$$
+B_i(t+1) = X^* + b_1 \times [B_i(t) - Lb^*] + b_2 \times [B_i(t) - Ub^*] \tag {22}
+$$
+
+其中 $B_i(t)$ 是第 $t$ 次迭代时第 $i$ 个孵卵粪球的位置, $b_1$ 和 $b_2$ 表示大小为 $1 \times D$ 的两个随机向量, $D$ 代表问题的维度规模。
+
+建立最佳觅食区域引导孵化成功的小蜣螂，最佳觅食区域的定义如下所示。
+
+$$
+\begin{cases} Lb^b = \max[X^b \times (1-R), Lb] \\ Ub^b = \min[X^b \times (1-R), Ub] \end{cases} \tag {23}
+$$
+
+其中, $X^b$ 为全局最优位置, $Lb^b$ 和 $Ub^b$ 分别为最佳觅食区域的下界和上界。小蜣螂的位置更新方式如等式(7)所示。
+
+$$
+x_i(t+1) = x_i(t) + C_1 \times [x_i(t) - Lb^b] + C_2 \times [x_i(t) - Ub^b] \tag {24}
+$$
+
+其中, $x_i(t)$ 表示第 t 次迭代过程中时, 第 i 只小蜣螂所处的空间位置, $C_1$ 是随机数, 且 $C_1$ 遵循正态分布, $C_2$ 是从区间 (0,1) 内随机选择的向量。
+
+在蜣螂社会中，也存在着一些个体不愿意自己滚粪球，而是选择偷窃其他蜣螂的粪球。在迭代过程中，具有偷盗行为的蜣螂位置更新方式如下所示。
+
+$$
+x_i(t+1) = X^b + S \times g \times \left[ |x_i(t) - X^*| + |x_i(t) - X^b| \right] \tag {25}
+$$
+
+其中，$x_i(t)$ 表示第 t 次迭代过程第 i 只小偷的空间位置，g 是遵循正态分布且大小为 $1 \times D$ 的随机向量，S 是被赋值为 0.5 的常量。
+
+## 3. 验证与分析
+
+如图1所示的电路图中,已知$U_{e1}=8\,V$，$U_{e2}=4\,V$，$U_{e3}=2\,V$，$R_1=R_2=R_4=1\,\Omega$，$R_3=3\,\Omega$，$R_5=2\,\Omega$，$R_6=7\,\Omega$，求解$I_{l1}, I_{l2}, I_{l3}$。
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_1.png)
+
+Figure 1. Circuit diagram
+图 1. 电路图
+
+根据电路等效分析可得：
+
+$$
+\left\{ 
+\begin{aligned}
+R_{11} &= R_1 + R_2 + R_3 = 5 \, \Omega \\
+R_{22} &= R_2 + R_4 + R_5 = 4 \, \Omega \\
+R_{33} &= R_3 + R_5 + R_6 = 12 \, \Omega \\
+R_{12} &= R_{21} = -R_2 = -1 \, \Omega \\
+R_{23} &= R_{32} = -R_5 = -2 \, \Omega \\
+R_{13} &= R_{31} = -R_3 = -3 \, \Omega
+\end{aligned}
+\right.
+$$
+
+根据戴维南定理可得：
+
+$$
+\left\{ 
+\begin{aligned}
+R_{11}I_{l1} + R_{12}I_{l2} + R_{13}I_{l3} &= U_{e1} - U_{e2} \\
+R_{21}I_{l1} + R_{22}I_{l2} + R_{23}I_{l3} &= U_{e2} + U_{e3} \\
+R_{31}I_{l1} + R_{32}I_{l2} + R_{33}I_{l3} &= 0
+\end{aligned}
+\right.
+$$
+
+代入数值：
+
+$$
+\left\{ 
+\begin{array}{l}
+5I_{l1} - I_{l2} - 3I_{l3} = 4 \\
+-1I_{l1} + 4I_{l2} - 2I_{l3} = 6 \\
+-3I_{l1} - 2I_{l2} + 12I_{l3} = 0
+\end{array}
+\right.
+$$
+
+利用蜣螂算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、白骨顶鸡优化算法(COOT)求解的迭代曲线图 2 所示。
+计算结果如表 1 所示。蜣螂算法与其他两个算法相比计算精度更高，迭代速度更快。
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_2.png)
+
+Figure 2. Iteration curve graph
+图 2. 迭代曲线图
+
+Table 1. Comparison of calculation results and data
+表 1. 计算结果数据对比
+
+<table><thead><tr><th>电流</th><th>I<sub>11</sub></th><th>I<sub>12</sub></th><th>I<sub>13</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>精确解</td><td>1.775</td><td>2.3625</td><td>0.8375</td></tr><tr><td>蜣螂算法(DBO)</td><td>1.775</td><td>2.3625</td><td>0.8375</td></tr><tr><td>灰狼优化算法(GWO)</td><td>1.7755</td><td>2.3623</td><td>0.8377</td></tr><tr><td>白骨顶鸡优化算法(COOT)</td><td>1.7730</td><td>2.3597</td><td>0.8362</td></tr></tbody></table>
+
+如图3所示电路图, 已知$U_{e1} = 40 \text{ V}$, $U_{e2} = 20 \text{ V}$, $R_1 = R_2 = 2 \Omega$, $R_3 = 1 \Omega$, $R_4 = 8 \Omega$, $R_5 = 4 \Omega$, $R_6 = 6 \Omega$。求解$I_{11}, I_{22}, I_{33}$。
+
+根据电路的等效分析可得:
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_3.png)
+
+Figure 3. DC circuit diagram
+图 3. 直流电路图$$
+\left\{
+\begin{array}{l}
+R_{11} = R_1 + R_3 + R_4 = 11 \, \Omega \\
+R_{22} = R_2 + R_3 + R_5 = 7 \, \Omega \\
+R_{33} = R_4 + R_5 + R_6 = 18 \, \Omega \\
+R_{12} = R_{21} = -R_3 = -1 \, \Omega \\
+R_{23} = R_{32} = -R_5 = -4 \, \Omega \\
+R_{13} = R_{31} = -R_4 = -8 \, \Omega
+\end{array}
+\right.
+$$
+
+根据戴维宁定理可得：
+
+$$
+\left\{
+\begin{array}{l}
+R_{11}I_{11} + R_{12}I_{22} + R_{13}I_{33} = U_{e1} \\
+R_{21}I_{11} + R_{22}I_{22} + R_{23}I_{33} = -U_{e2} \\
+R_{31}I_{11} + R_{32}I_{22} + R_{33}I_{33} = 0
+\end{array}
+\right.
+$$
+
+代入数值可得：
+
+$$
+\begin{cases}
+11I_{11} - I_{22} - 8I_{33} = 40 \\
+-I_{11} + 7I_{22} - 4I_{33} = -20 \\
+-8I_{11} - 4I_{22} + 18I_{33} = 0
+\end{cases}
+$$
+
+利用蜣螂算法(DBO)、灰狼优化算法(GWO)、白骨顶鸡优化算法(COOT)求解的迭代曲线图 4 所示。
+计算结果如表 2 所示。蜣螂算法与其他两个算法相比计算精度更高，迭代速度更快。
+
+![image_colourful_background_26](./images/image_colourful_background_26_4.png)
+
+Figure 4. Iteration curve graph
+图 4. 迭代曲线图
+
+Table 2. Comparison of calculation results and data
+表2. 计算结果数据对比
+
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>电流</th>
+      <th>I<sub>11</sub></th>
+      <th>I<sub>22</sub></th>
+      <th>I<sub>33</sub></th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>精确解</td>
+      <td>5</td>
+      <td>-1</td>
+      <td>2</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>蜣螂算法(DBO)</td>
+      <td>5.0000</td>
+      <td>-1.0000</td>
+      <td>2.0000</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>灰狼优化算法(GWO)</td>
+      <td>5.0017</td>
+      <td>-0.9984</td>
+      <td>2.0008</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>白骨顶鸡优化算法(COOT)</td>
+      <td>4.9993</td>
+      <td>-1.0007</td>
+      <td>1.9994</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+## 4. 结论
+
+本文针对电路方程组求解难度大、传统方法易受初始值影响且易陷入局部最优的问题，将线性电路方程转化为优化问题，选取灰狼优化算法、白骨顶鸡优化算法和蜣螂优化算法三种智能优化算法，通过建立电路方程模型并结合电路图进行数值验证，系统对比分析了三种算法在电路方程求解中的性能表现。
+智能优化算法在电路方程求解领域的应用仍有广阔拓展空间。一方面可针对现有算法短板，通过融合改进与物理信息引导实现性能升级，降低参数敏感性并提升寻优稳定性；另一方面需向非线性、时变及大规模集成电路等复杂场景延伸，结合电路设计、故障诊断等工程需求强化实用性。
+
+## 基金项目
+
+大学生创新创业训练计划资助项目(2025481、2025482、2025517)。
+
+## 参考文献
+
+[1] 裴志坚. 基于高斯-赛德尔迭代法及 MATLAB 软件的电路方程组求解方法[J]. 北京工业职业技术学院学报, 2017, 16(3): 22-25. 
+[2] 刘雄峰, 姚思远. 迭代法求解电路方程组的 Matlab 软件实现[J]. 电子测试, 2021(6): 46-48. 
+[3] 裴志坚. 迭代法求解电路方程组的 Matlab 软件实现[J]. 常州信息职业技术学院学报, 2017, 16(4): 24-26, 29. 
+[4] 郭煜. 改进粒子群优化算法的非线性方程组求解研究[J]. 自动化技术与应用, 2022, 41(7): 6-9. 
+[5] 张伟, 莫愿斌. 非线性方程组的增强型部分强化算法求解与应用[J]. 数学的实践与认识, 2024, 54(8): 191-205. 
+[6] 欧阳艾嘉, 刘利斌, 乐光学, 等. 求解非线性方程组的混合粒子群算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(9): 33-36. 
+[7] 赵世杰, 赵秋丽, 陈淼, 等. 基于邻域交叉的双变异差分进化算法求解非线性方程组[J]. 控制与决策, 2025, 40(2): 546-552. 
+[8] 汪继文, 杨丹, 邱剑锋, 等. 改进人工蜂群算法求解非线性方程组[J]. 安徽大学学报(自然科学版), 2014, 38(3): 16-23. 
+[9] 沈家北. 基于改进灰狼优化算法的五电平逆变器 SHEPWM 调制策略研究[D]: [硕士学位论文]. 阜新: 辽宁工程技术大学, 2023. 
+[10] 张志飞, 孔维宾, 杜义, 等. 融合翻筋斗觅食和正余弦策略的白骨顶鸡优化算法[J]. 软件工程, 2024, 27(11): 44-48. 
+[11] 吕亚娜, 袁慧玲, 于舒娟, 等. 改进蜣螂优化算法的无人机路径规划[J]. 兵器装备工程学报, 2025, 46(8):1-10.

RAG_eval/doc_md/colourful_background_27.md

@@ -0,0 +1,361 @@
+# 应用2：基于投入产出表的产业结构变迁梳理
+
+统计2002年至2017年各行业影响力系数的变化，结果显示：
+
+1. **产业影响力系数长期保持靠前位置的行业主要包括建筑业、机械制造行业**。建筑业的产业影响力系数常年保持在第一位，且绝对数值呈现出逐年攀升的走势，说明建筑业对国民经济的拉动作用近年来在不断增强；机械行业的产业影响力系数排名一直位于前三，但近年来绝对数值呈下行走势，说明机械行业对国民经济的拉动作用正逐步减弱，这与国家近些年来内需疲软，基建产能过剩等大形势有关。
+
+2. **产业影响力系数整体呈上升趋势的行业主要包括电子、通信、计算机、食品饮料、汽车等行业**。其中，汽车、食品饮料行业的产业影响力系数排名逐年攀升，对经济的拉动作用不断增强；而以电子、通信为代表的高科技行业，虽然产业影响力系数排名都未进入前五，但是整体呈现出震荡攀升走势，在拉动国民经济发展中也发挥出越来越重要的作用；尤其是电子行业，在不考虑产值占比的前提下，其影响力系数已经攀升至第一位，随着政府在半导体、芯片等底层基础技术领域的持续投入，电子行业的产值规模预计会越来越大，未来有望成为新的经济支柱型行业。
+
+3. **产业影响力系数排名呈下降趋势的行业主要包括家电业、纺织服装业**。其中，纺织服装业的产业影响力系数在2002-2007年呈上升趋势，但到了2012年和2017年其地位不断下降（降回至第6位），这与我国当前正在进行的经济结构转型有一定的关系，随着我国加工贸易占比不断下降，纺织服装业作为劳动密集型产业和加工贸易为主的行业，其产值占比在未来可能进一步下滑；家电业的产业影响力系数排名呈下降趋势，主要是因为家电业近些年产值占比下降较大（不考虑产值占比，其影响力系数仍排名靠前），对国民经济拉动力有所减弱。
+
+图表24：2002~2017年各行业影响力系数
+
+<table><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="8">影响力系数</th><th colspan="8">产业影响力系数</th></tr><tr><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th></tr><tr><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th></tr></thead><tbody><tr><td>石油石化</td><td>1.01</td><td>14</td><td>1.03</td><td>14</td><td>1.09</td><td>14</td><td>0.99</td><td>17</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.01</td><td>20</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.01</td><td>21</td></tr><tr><td>煤炭</td><td>0.82</td><td>23</td><td>0.88</td><td>21</td><td>0.82</td><td>22</td><td>0.82</td><td>22</td><td>0.00</td><td>25</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td></tr><tr><td>有色金属</td><td>1.21</td><td>4</td><td>1.19</td><td>7</td><td>1.21</td><td>6</td><td>1.19</td><td>7</td><td>0.00</td><td>26</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.01</td><td>25</td></tr><tr><td>电力及公用事业</td><td>0.84</td><td>22</td><td>0.91</td><td>19</td><td>0.88</td><td>19</td><td>0.85</td><td>20</td><td>0.07</td><td>4</td><td>0.05</td><td>5</td><td>0.06</td><td>4</td><td>0.06</td><td>4</td></tr><tr><td>钢铁</td><td>1.12</td><td>11</td><td>1.17</td><td>9</td><td>1.18</td><td>9</td><td>1.08</td><td>12</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>19</td><td>0.01</td><td>20</td><td>0.01</td><td>24</td></tr><tr><td>基础化工</td><td>1.13</td><td>10</td><td>1.17</td><td>8</td><td>1.19</td><td>8</td><td>1.15</td><td>10</td><td>0.03</td><td>10</td><td>0.03</td><td>9</td><td>0.02</td><td>15</td><td>0.02</td><td>16</td></tr><tr><td>建筑</td><td>1.16</td><td>8</td><td>1.14</td><td>11</td><td>1.12</td><td>12</td><td>1.12</td><td>11</td><td>0.19</td><td>1</td><td>0.19</td><td>1</td><td>0.22</td><td>1</td><td>0.23</td><td>1</td></tr><tr><td>建材</td><td>1.04</td><td>13</td><td>1.07</td><td>13</td><td>1.12</td><td>13</td><td>1.08</td><td>13</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.00</td><td>25</td><td>0.00</td><td>25</td><td>0.00</td><td>26</td></tr><tr><td>轻工制造</td><td>1.07</td><td>12</td><td>1.10</td><td>12</td><td>1.12</td><td>11</td><td>1.15</td><td>9</td><td>0.03</td><td>12</td><td>0.03</td><td>11</td><td>0.02</td><td>16</td><td>0.02</td><td>14</td></tr><tr><td>机械</td><td>1.17</td><td>7</td><td>1.19</td><td>6</td><td>1.22</td><td>5</td><td>1.19</td><td>6</td><td>0.10</td><td>2</td><td>0.12</td><td>2</td><td>0.12</td><td>2</td><td>0.08</td><td>3</td></tr><tr><td>电力设备新能源</td><td>1.21</td><td>3</td><td>1.27</td><td>4</td><td>1.29</td><td>2</td><td>1.26</td><td>3</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.03</td><td>12</td><td>0.03</td><td>10</td><td>0.02</td><td>17</td></tr><tr><td>商贸零售</td><td>0.81</td><td>24</td><td>0.67</td><td>25</td><td>0.57</td><td>26</td><td>0.63</td><td>26</td><td>0.03</td><td>7</td><td>0.03</td><td>13</td><td>0.02</td><td>12</td><td>0.02</td><td>12</td></tr><tr><td>消费者服务</td><td>0.89</td><td>20</td><td>0.87</td><td>22</td><td>0.83</td><td>21</td><td>0.92</td><td>18</td><td>0.03</td><td>8</td><td>0.02</td><td>16</td><td>0.02</td><td>18</td><td>0.02</td><td>13</td></tr><tr><td>家电</td><td>1.25</td><td>2</td><td>1.27</td><td>3</td><td>1.29</td><td>1</td><td>1.30</td><td>2</td><td>0.02</td><td>14</td><td>0.03</td><td>14</td><td>0.01</td><td>19</td><td>0.01</td><td>19</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>1.15</td><td>9</td><td>1.15</td><td>10</td><td>1.14</td><td>10</td><td>1.22</td><td>4</td><td>0.06</td><td>6</td><td>0.06</td><td>4</td><td>0.04</td><td>6</td><td>0.04</td><td>6</td></tr><tr><td>医药</td><td>0.95</td><td>16</td><td>0.97</td><td>16</td><td>0.99</td><td>16</td><td>1.01</td><td>15</td><td>0.01</td><td>19</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.01</td><td>20</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>0.96</td><td>15</td><td>0.93</td><td>18</td><td>0.95</td><td>17</td><td>0.99</td><td>16</td><td>0.06</td><td>5</td><td>0.07</td><td>3</td><td>0.06</td><td>3</td><td>0.08</td><td>2</td></tr><tr><td>汽车</td><td>1.19</td><td>5</td><td>1.29</td><td>2</td><td>1.24</td><td>4</td><td>1.22</td><td>5</td><td>0.02</td><td>16</td><td>0.04</td><td>7</td><td>0.06</td><td>5</td><td>0.05</td><td>5</td></tr><tr><td>农林牧渔</td><td>0.74</td><td>25</td><td>0.69</td><td>24</td><td>0.70</td><td>24</td><td>0.72</td><td>24</td><td>0.07</td><td>3</td><td>0.04</td><td>8</td><td>0.03</td><td>9</td><td>0.03</td><td>10</td></tr><tr><td>银行</td><td>0.65</td><td>26</td><td>0.49</td><td>26</td><td>0.65</td><td>25</td><td>0.69</td><td>25</td><td>0.01</td><td>20</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>22</td></tr><tr><td>非银行金融</td><td>0.94</td><td>18</td><td>0.95</td><td>17</td><td>0.70</td><td>23</td><td>0.75</td><td>23</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>24</td><td>0.00</td><td>24</td><td>0.01</td><td>18</td></tr><tr><td>房地产</td><td>0.62</td><td>27</td><td>0.47</td><td>27</td><td>0.52</td><td>27</td><td>0.55</td><td>27</td><td>0.03</td><td>13</td><td>0.02</td><td>18</td><td>0.02</td><td>11</td><td>0.03</td><td>9</td></tr><tr><td>交通运输</td><td>0.88</td><td>21</td><td>0.85</td><td>23</td><td>0.93</td><td>18</td><td>0.85</td><td>21</td><td>0.02</td><td>15</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.02</td><td>14</td><td>0.03</td><td>11</td></tr><tr><td>电子</td><td>1.18</td><td>6</td><td>1.25</td><td>5</td><td>1.28</td><td>3</td><td>1.32</td><td>1</td><td>0.01</td><td>18</td><td>0.02</td><td>15</td><td>0.02</td><td>13</td><td>0.02</td><td>15</td></tr><tr><td>通信</td><td>0.95</td><td>17</td><td>0.99</td><td>15</td><td>1.05</td><td>15</td><td>1.16</td><td>8</td><td>0.03</td><td>9</td><td>0.03</td><td>10</td><td>0.03</td><td>8</td><td>0.04</td><td>7</td></tr><tr><td>计算机</td><td>1.29</td><td>1</td><td>1.29</td><td>1</td><td>1.20</td><td>7</td><td>1.04</td><td>14</td><td>0.03</td><td>11</td><td>0.04</td><td>6</td><td>0.04</td><td>7</td><td>0.03</td><td>8</td></tr><tr><td>传媒</td><td>0.91</td><td>19</td><td>0.91</td><td>20</td><td>0.85</td><td>20</td><td>0.86</td><td>19</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.00</td><td>26</td><td>0.00</td><td>26</td><td>0.01</td><td>23</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+
+统计2002年至2017年各行业感应度系数的变化，结果显示：
+
+1. **产业感应度系数排名一直靠前的是农林牧渔、商贸零售、电力及公用事业**，主要是因为这些行业的产值占比较大，在不考虑产值占比因素的前提下，这几个行业的感应度系数排名并不靠前。
+
+2. **感应度系数排名靠前的主要是石油石化、煤炭、有色金属、钢铁这些资源类行业**。它们通常处于产业链上游，其他行业的生产制造过程都依赖这些行业的原材料投入，因而对经济的推动作用较强。
+
+3. **产业感应度系数排名呈下降趋势的行业包括石油石化、煤炭、钢铁**。这些行业的感应度系数排名较为稳定，因此产业感应度系数排名的下降主要与产值占比不断下滑有关，反映出我国供给侧结构性改革对煤炭、钢铁、石油石化这些产能过剩行业有显著影响。
+
+4. **产业感应度系数排名呈上升趋势的行业包括有色金属、电子**。其中，有色金属行业无论是感应度系数排名还是产业感应度系数排名都呈现出攀升走势，这说明有色金属业在国民经济中的推动作用越来越强，而且产值占比也在提升，相比于其他上游资源类行业体现出更高的配置价值；电子行业的感应度系数虽然有所波动，但一直稳定保持在排名前三位，产业感应度系���则呈现出逐年攀升走势，说明电子行业在国民经济中的地位在逐渐上升。值得注意的是，**电子行业是唯一一个在感应度和影响力上同时提升的行业**，说明其作为下游行业对经济的拉动作用越来越强（比如消费电子产品的蓬勃发展），同时作为上游行业对经济的推动作用也越来越强（其他行业依赖芯片、元器件等核心原材料的投入），综合考虑日本、韩国等经济体的产业升级历程，我们认为电子行业未来有望成为新的国民经济主导型行业。
+
+图表25：2002~2017年各行业感应度系数
+
+<table><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="8">感应度系数</th><th colspan="8">产业感应度系数</th></tr><tr><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th></tr><tr><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th></tr></thead><tbody><tr><td>石油石化</td><td>1.77</td><td>2</td><td>2.25</td><td>1</td><td>2.45</td><td>1</td><td>2.10</td><td>1</td><td>0.05</td><td>8</td><td>0.07</td><td>3</td><td>0.06</td><td>6</td><td>0.04</td><td>8</td></tr><tr><td>煤炭</td><td>1.16</td><td>7</td><td>1.51</td><td>4</td><td>1.61</td><td>4</td><td>1.53</td><td>4</td><td>0.03</td><td>16</td><td>0.03</td><td>11</td><td>0.04</td><td>10</td><td>0.03</td><td>13</td></tr><tr><td>有色金属</td><td>1.70</td><td>3</td><td>1.77</td><td>2</td><td>1.86</td><td>2</td><td>1.90</td><td>2</td><td>0.02</td><td>20</td><td>0.03</td><td>10</td><td>0.03</td><td>12</td><td>0.03</td><td>11</td></tr><tr><td>电力及公用事业</td><td>0.76</td><td>19</td><td>1.02</td><td>8</td><td>0.90</td><td>12</td><td>0.81</td><td>19</td><td>0.07</td><td>5</td><td>0.08</td><td>2</td><td>0.07</td><td>5</td><td>0.06</td><td>4</td></tr><tr><td>钢铁</td><td>1.38</td><td>5</td><td>1.38</td><td>6</td><td>1.33</td><td>6</td><td>1.23</td><td>6</td><td>0.04</td><td>9</td><td>0.05</td><td>9</td><td>0.04</td><td>9</td><td>0.03</td><td>12</td></tr><tr><td>基础化工</td><td>1.41</td><td>4</td><td>1.49</td><td>5</td><td>1.49</td><td>5</td><td>1.46</td><td>5</td><td>0.08</td><td>3</td><td>0.07</td><td>4</td><td>0.07</td><td>4</td><td>0.06</td><td>6</td></tr><tr><td>建筑</td><td>0.39</td><td>27</td><td>0.34</td><td>27</td><td>0.36</td><td>27</td><td>0.36</td><td>28</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.02</td><td>18</td><td>0.03</td><td>14</td><td>0.03</td><td>14</td></tr><tr><td>建材</td><td>0.98</td><td>13</td><td>0.87</td><td>16</td><td>0.86</td><td>15</td><td>0.84</td><td>18</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.02</td><td>16</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.02</td><td>15</td></tr><tr><td>轻工制造</td><td>0.99</td><td>12</td><td>0.97</td><td>11</td><td>0.96</td><td>9</td><td>0.98</td><td>11</td><td>0.04</td><td>11</td><td>0.03</td><td>13</td><td>0.02</td><td>16</td><td>0.02</td><td>16</td></tr><tr><td>机械</td><td>0.95</td><td>14</td><td>0.97</td><td>13</td><td>0.84</td><td>18</td><td>0.92</td><td>14</td><td>0.05</td><td>7</td><td>0.06</td><td>5</td><td>0.04</td><td>8</td><td>0.04</td><td>9</td></tr><tr><td>电力设备新能源</td><td>1.07</td><td>9</td><td>0.94</td><td>14</td><td>0.87</td><td>13</td><td>0.92</td><td>12</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.01</td><td>22</td><td>0.01</td><td>22</td></tr><tr><td>汽车</td><td>1.01</td><td>11</td><td>0.87</td><td>17</td><td>0.73</td><td>21</td><td>0.78</td><td>21</td><td>0.02</td><td>19</td><td>0.02</td><td>21</td><td>0.01</td><td>20</td><td>0.02</td><td>18</td></tr><tr><td>商贸零售</td><td>0.90</td><td>15</td><td>0.79</td><td>19</td><td>0.85</td><td>17</td><td>0.92</td><td>13</td><td>0.08</td><td>2</td><td>0.05</td><td>7</td><td>0.08</td><td>2</td><td>0.09</td><td>1</td></tr><tr><td>消费者服务</td><td>0.73</td><td>22</td><td>0.82</td><td>18</td><td>0.80</td><td>20</td><td>0.88</td><td>15</td><td>0.02</td><td>18</td><td>0.02</td><td>17</td><td>0.01</td><td>19</td><td>0.02</td><td>20</td></tr><tr><td>家电</td><td>0.57</td><td>26</td><td>0.50</td><td>26</td><td>0.47</td><td>26</td><td>0.52</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>26</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>0.76</td><td>20</td><td>0.78</td><td>20</td><td>0.85</td><td>16</td><td>0.88</td><td>16</td><td>0.03</td><td>13</td><td>0.03</td><td>14</td><td>0.02</td><td>15</td><td>0.02</td><td>19</td></tr><tr><td>医药</td><td>0.82</td><td>16</td><td>0.99</td><td>10</td><td>0.96</td><td>10</td><td>1.01</td><td>9</td><td>0.01</td><td>25</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>25</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>0.65</td><td>23</td><td>0.76</td><td>21</td><td>0.81</td><td>19</td><td>0.79</td><td>20</td><td>0.03</td><td>14</td><td>0.03</td><td>12</td><td>0.03</td><td>13</td><td>0.03</td><td>10</td></tr><tr><td>农林牧渔</td><td>0.75</td><td>21</td><td>0.90</td><td>15</td><td>0.95</td><td>11</td><td>1.00</td><td>10</td><td>0.12</td><td>1</td><td>0.10</td><td>1</td><td>0.10</td><td>1</td><td>0.09</td><td>2</td></tr><tr><td>银行</td><td>1.08</td><td>8</td><td>1.06</td><td>7</td><td>1.13</td><td>7</td><td>1.12</td><td>7</td><td>0.04</td><td>10</td><td>0.05</td><td>8</td><td>0.07</td><td>3</td><td>0.06</td><td>5</td></tr><tr><td>非银行金融</td><td>1.32</td><td>6</td><td>0.97</td><td>12</td><td>0.87</td><td>14</td><td>0.72</td><td>23</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.00</td><td>25</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>24</td></tr><tr><td>房地产</td><td>0.59</td><td>25</td><td>0.53</td><td>25</td><td>0.57</td><td>24</td><td>0.69</td><td>24</td><td>0.03</td><td>12</td><td>0.03</td><td>15</td><td>0.03</td><td>11</td><td>0.05</td><td>7</td></tr><tr><td>交通运输</td><td>1.04</td><td>10</td><td>1.02</td><td>9</td><td>1.08</td><td>8</td><td>1.05</td><td>8</td><td>0.07</td><td>6</td><td>0.06</td><td>6</td><td>0.05</td><td>7</td><td>0.06</td><td>3</td></tr><tr><td>电子</td><td>2.32</td><td>1</td><td>1.74</td><td>3</td><td>1.65</td><td>3</td><td>1.69</td><td>3</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.02</td><td>19</td><td>0.02</td><td>18</td><td>0.02</td><td>17</td></tr><tr><td>通信</td><td>0.81</td><td>17</td><td>0.65</td><td>23</td><td>0.62</td><td>23</td><td>0.63</td><td>26</td><td>0.03</td><td>15</td><td>0.02</td><td>20</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.01</td><td>23</td></tr><tr><td>计算机</td><td>0.80</td><td>18</td><td>0.56</td><td>24</td><td>0.57</td><td>25</td><td>0.64</td><td>25</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>25</td><td>0.02</td><td>21</td></tr><tr><td>传媒</td><td>0.63</td><td>24</td><td>0.75</td><td>22</td><td>0.72</td><td>22</td><td>0.86</td><td>17</td><td>0.00</td><td>28</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>26</td><td>0.01</td><td>26</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+计算2002-2017年各行业生产诱发度系数，从消费类最终需求来看可得如下结论：
+
+1. **消费类最终需求变动一单位对生产诱发最大的行业包括食品饮料、电力及公用事业、农林牧渔、基础化工**，这与这些行业的生产特点和销售特点有关。食品饮料、农林牧渔等都是以消费为导向的行业，这些部门的最终需求结构中，消费占比都远高于资本形成占比。
+
+2. **消费变动对行业生产诱发程度逐渐提升的行业包括食品饮料、交通运输、汽车、医药、房地产、传媒等**。其中，食品饮料的排名由2002、2007年的第三名升至2012、2017年的第一名；交通运输、汽车、医药、房地产、传媒等行业的排名也在2002-2017年间逐渐上升，反映了我国正在发生的消费升级，消费支出中，生存型消费占比下降，即生活必需品占比逐渐下降，发展型和享受型消费占比上升，即人们更加愿意增加对医疗、高端消费品、媒体娱乐等方面的支出，追求更健康更有品质的生活。此外，电子商务的快速发展同时促进了商贸零售、交通运输（主要是物流）的生产，使得消费类需求对这两类行业的生产的诱发程度越来越强。
+
+3. **消费变动对行业生产诱发程度逐渐下降的行业包括农林牧渔、机械、轻工制造、家电、纺织服装等行业**，这些现象与近些年我国发生的消费结构和消费模式变化有关，在消费升级的大背景下，生存型消费占比不断下降，导致消费类最终需求对这些行业的生产诱发度降低。
+
+4. 消费一直是经济增长的“压舱石”，2019年最终消费对经济增长的贡献率为57.8%，消费作为经济增长主动力作用进一步巩固，而且最终消费支出中升级类商品和服务类消费支出占比进一步扩大，成为消费稳定增长的动力。参考发达国家的经验，可以预见未来我国消费仍将保持平稳增长，消费对经济增长的拉动作用将不断增强，而从消费对各行业的生产诱发度来看，未来长期看好食品饮料、医药、交通运输（主要是物流）、汽车等行业的配置价值。
+
+图表26：2002~2017年各行业生产诱发度（消费）
+
+<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th></tr><tr><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th></tr></thead><tbody><tr><td>石油石化</td><td>0.08</td><td>12</td><td>0.14</td><td>5</td><td>0.15</td><td>5</td><td>0.08</td><td>11</td></tr><tr><td>煤炭</td><td>0.03</td><td>17</td><td>0.04</td><td>19</td><td>0.05</td><td>18</td><td>0.03</td><td>20</td></tr><tr><td>有色金属</td><td>0.03</td><td>21</td><td>0.06</td><td>15</td><td>0.05</td><td>16</td><td>0.04</td><td>19</td></tr><tr><td>电力及公用事���</td><td>0.24</td><td>2</td><td>0.28</td><td>1</td><td>0.25</td><td>2</td><td>0.23</td><td>2</td></tr><tr><td>钢铁</td><td>0.05</td><td>15</td><td>0.07</td><td>13</td><td>0.05</td><td>17</td><td>0.02</td><td>24</td></tr><tr><td>基础化工</td><td>0.16</td><td>4</td><td>0.20</td><td>4</td><td>0.17</td><td>4</td><td>0.13</td><td>4</td></tr><tr><td>建筑</td><td>0.02</td><td>25</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.01</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td></tr><tr><td>建材</td><td>0.02</td><td>24</td><td>0.02</td><td>25</td><td>0.02</td><td>25</td><td>0.01</td><td>25</td></tr><tr><td>轻工制造</td><td>0.09</td><td>9</td><td>0.10</td><td>10</td><td>0.06</td><td>13</td><td>0.06</td><td>14</td></tr><tr><td>机械</td><td>0.10</td><td>8</td><td>0.12</td><td>6</td><td>0.09</td><td>11</td><td>0.08</td><td>10</td></tr><tr><td>电力设备及新能源</td><td>0.03</td><td>23</td><td>0.04</td><td>20</td><td>0.03</td><td>21</td><td>0.03</td><td>21</td></tr><tr><td>汽车</td><td>0.03</td><td>16</td><td>0.05</td><td>16</td><td>0.06</td><td>14</td><td>0.06</td><td>13</td></tr><tr><td>商贸零售</td><td>0.12</td><td>5</td><td>0.10</td><td>8</td><td>0.12</td><td>6</td><td>0.12</td><td>7</td></tr><tr><td>消费者服务</td><td>0.08</td><td>10</td><td>0.09</td><td>11</td><td>0.07</td><td>12</td><td>0.07</td><td>12</td></tr><tr><td>家电</td><td>0.03</td><td>22</td><td>0.03</td><td>22</td><td>0.02</td><td>24</td><td>0.01</td><td>26</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>0.10</td><td>7</td><td>0.12</td><td>7</td><td>0.11</td><td>8</td><td>0.09</td><td>9</td></tr><tr><td>医药</td><td>0.03</td><td>19</td><td>0.04</td><td>21</td><td>0.04</td><td>19</td><td>0.05</td><td>15</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>0.16</td><td>3</td><td>0.24</td><td>3</td><td>0.27</td><td>1</td><td>0.25</td><td>1</td></tr><tr><td>农林牧渔</td><td>0.29</td><td>1</td><td>0.25</td><td>2</td><td>0.25</td><td>3</td><td>0.21</td><td>3</td></tr><tr><td>银行</td><td>0.06</td><td>13</td><td>0.07</td><td>14</td><td>0.10</td><td>10</td><td>0.09</td><td>8</td></tr><tr><td>非银行金融</td><td>0.01</td><td>27</td><td>0.02</td><td>24</td><td>0.03</td><td>22</td><td>0.04</td><td>17</td></tr><tr><td>房地产</td><td>0.08</td><td>11</td><td>0.07</td><td>12</td><td>0.10</td><td>9</td><td>0.12</td><td>6</td></tr><tr><td>交通运输</td><td>0.10</td><td>6</td><td>0.10</td><td>9</td><td>0.11</td><td>7</td><td>0.13</td><td>5</td></tr><tr><td>电子</td><td>0.03</td><td>18</td><td>0.05</td><td>17</td><td>0.04</td><td>20</td><td>0.05</td><td>16</td></tr><tr><td>通信</td><td>0.05</td><td>14</td><td>0.05</td><td>18</td><td>0.05</td><td>15</td><td>0.04</td><td>18</td></tr><tr><td>计算机</td><td>0.03</td><td>20</td><td>0.02</td><td>23</td><td>0.02</td><td>23</td><td>0.02</td><td>22</td></tr><tr><td>传媒</td><td>0.02</td><td>26</td><td>0.01</td><td>27</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.02</td><td>23</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+从资本形成类最终需求对各行业的生产诱发度来看可得如下结论：
+
+1. **资本形成类最终需求变动一单位对生产诱发最大的行业为建筑、机械、基础化工、钢铁**，上述4个行业常年排名在前五位，均是典型的重资产工业部门，其产品多形成固定资产，最终需求结构中，资本形成占比较高。建筑和机械的资本形成类最终需求生产诱发度一直维持在前两名，从其数值来看，建筑有先减小后增大的趋势，机械为先增大后减小；钢铁和基础化工的生产诱发度排名也较为稳定，二者交替为第三、四名，数值同样有先增大后减小趋势。说明我国长期以来投资驱动型的发展模式较为突出，重资产行业结构维持在较为稳定的状态。
+
+2. **资本形成类最终需求变动一单位对生产诱发度呈增长趋势的行业包括汽车、电子**。从年度间变化来看，电子、汽车的生产诱发度排名在2002-2017年不断上升，且其具体数值也在不断增大，从中或许可以反映出我国投资结构的优化，资本形成类最终需求对技术密集型行业的生产诱发度在不断提升。
+
+3. **除上述行业外，资本形成类最终需求对大多数行业生产的诱发程度有下降趋势，典型如石油石化、煤炭、电力及公用事业，这反映出投资对经济的拉动作用在减弱**。自实行供给侧改革以来，去产能、调结构一直在推行，基础设施投资不再保持过去的高速增长；经济转型期与后金融危机时代，内需疲软，制造业投资和民间投资增速不断放缓，投资对经济增长的贡献率不断降低(由2010年的63.4%降至2019年的31.2%)，因而投资类最终需求对大多数行业的生产诱发度呈下降趋势。
+
+4. 2019年全年投资稳中趋缓，资本形成总额对GDP增长贡献率为31.2%，比上年略降。基础设施投资、民间投资和制造业投资增长乏力是投资增长趋缓的主要原因。随着国内供给侧改革的不断推进，投资结构的不��优化，**预计未来国内投资总量上将保持稳中趋缓态势，结构上或许将会更加促进电子和汽车行业的生产**。
+
+图表27：2002~2017年各行业生产诱发度（资本形成）
+
+<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th></tr><tr><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th></tr></thead><tbody><tr><td>石油石化</td><td>0.11</td><td>8</td><td>0.18</td><td>5</td><td>0.16</td><td>6</td><td>0.09</td><td>11</td></tr><tr><td>煤炭</td><td>0.04</td><td>18</td><td>0.07</td><td>16</td><td>0.07</td><td>17</td><td>0.05</td><td>20</td></tr><tr><td>有色金属</td><td>0.08</td><td>13</td><td>0.17</td><td>6</td><td>0.17</td><td>5</td><td>0.12</td><td>8</td></tr><tr><td>电力及公用事业</td><td>0.09</td><td>12</td><td>0.14</td><td>9</td><td>0.11</td><td>10</td><td>0.08</td><td>14</td></tr><tr><td>钢铁</td><td>0.23</td><td>4</td><td>0.33</td><td>3</td><td>0.29</td><td>3</td><td>0.16</td><td>4</td></tr><tr><td>基础化工</td><td>0.25</td><td>3</td><td>0.28</td><td>4</td><td>0.26</td><td>4</td><td>0.21</td><td>3</td></tr><tr><td>建筑</td><td>0.61</td><td>1</td><td>0.54</td><td>1</td><td>0.54</td><td>1</td><td>0.62</td><td>1</td></tr><tr><td>建材</td><td>0.07</td><td>14</td><td>0.16</td><td>7</td><td>0.15</td><td>8</td><td>0.14</td><td>5</td></tr><tr><td>轻工制造</td><td>0.10</td><td>10</td><td>0.11</td><td>12</td><td>0.08</td><td>16</td><td>0.07</td><td>16</td></tr><tr><td>机械</td><td>0.40</td><td>2</td><td>0.46</td><td>2</td><td>0.39</td><td>2</td><td>0.29</td><td>2</td></tr><tr><td>电力设备及新能源</td><td>0.07</td><td>15</td><td>0.12</td><td>11</td><td>0.10</td><td>12</td><td>0.08</td><td>15</td></tr><tr><td>汽车</td><td>0.10</td><td>9</td><td>0.14</td><td>8</td><td>0.15</td><td>7</td><td>0.13</td><td>6</td></tr><tr><td>商贸零售</td><td>0.13</td><td>5</td><td>0.08</td><td>14</td><td>0.10</td><td>11</td><td>0.13</td><td>7</td></tr><tr><td>消费者服务</td><td>0.03</td><td>23</td><td>0.03</td><td>23</td><td>0.02</td><td>23</td><td>0.03</td><td>22</td></tr><tr><td>家电</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.01</td><td>25</td><td>0.01</td><td>27</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>0.03</td><td>21</td><td>0.04</td><td>21</td><td>0.04</td><td>21</td><td>0.03</td><td>23</td></tr><tr><td>医药</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.01</td><td>25</td><td>0.01</td><td>24</td><td>0.02</td><td>24</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>0.03</td><td>22</td><td>0.05</td><td>17</td><td>0.06</td><td>19</td><td>0.05</td><td>19</td></tr><tr><td>农林牧渔</td><td>0.13</td><td>6</td><td>0.07</td><td>15</td><td>0.09</td><td>15</td><td>0.05</td><td>18</td></tr><tr><td>银行</td><td>0.04</td><td>19</td><td>0.05</td><td>20</td><td>0.09</td><td>13</td><td>0.09</td><td>12</td></tr><tr><td>非银行金融</td><td>0.01</td><td>25</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.01</td><td>26</td><td>0.01</td><td>26</td></tr><tr><td>房地产</td><td>0.03</td><td>20</td><td>0.04</td><td>22</td><td>0.06</td><td>20</td><td>0.06</td><td>17</td></tr><tr><td>交通运输</td><td>0.12</td><td>7</td><td>0.12</td><td>10</td><td>0.11</td><td>9</td><td>0.11</td><td>9</td></tr><tr><td>电子</td><td>0.06</td><td>17</td><td>0.09</td><td>13</td><td>0.09</td><td>14</td><td>0.09</td><td>10</td></tr><tr><td>通信</td><td>0.09</td><td>11</td><td>0.05</td><td>19</td><td>0.04</td><td>22</td><td>0.04</td><td>21</td></tr><tr><td>计算机</td><td>0.06</td><td>16</td><td>0.05</td><td>18</td><td>0.06</td><td>18</td><td>0.08</td><td>13</td></tr><tr><td>传媒</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.00</td><td>27</td><td>0.01</td><td>25</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+从净出口类最终需求对各行业的生产诱发度来看可得如下结论：
+
+1. **净出口类最终需求变动一单位对生产诱发度最大的行业为纺织服装、商贸零售、轻工制造部门**，上述行业大多为出口导向型行业，其产品多用于出口，最终需求结构中，出口占比较高。在21世纪初我国加工贸易发展较快的时期，上述行业均为进行加工贸易的主要行业。
+
+2. **部分行业的净出口类最终需求生产诱发度系数为负值，如石油石化、煤炭、钢铁、电子等，说明这些行业的进口大于出口**，其中，能源类行业主要是因为我国从国外大量进口自然资源如石油、铁矿石等，电子等行业可能与来料加工需要大量进口国外中间产品（芯片、元器件）有关。
+
+3. **净出口类生产诱发度排名逐渐上升的行业包括通信、机械、电力设备及新能源**。这些行业的生产诱发度排名在2002-2017年不断上升，且其具体数值也在不断增大，或许可以反映出我国高端制造业产品在国外市场占有率的扩大，我国出口产品正由劳动密集型逐渐向资本密集型转变，反映了国内产业升级改革的成效；
+
+4. **净出口类生产诱发度逐渐下降的行业包括消费者服务、农林牧渔、食品饮料等行业**，其中消费者服务、食品饮料和农林牧渔的生产诱发度系数甚至由正转负（进口大于出口），也符合国内消费升级的大背景。
+
+5. 2019年货物和服务净出口对国内生产总值增长贡献率为11%，虽然较上年有较大增长，但相比内需，外需对经济的支撑作用不稳定。在当前世界经济持续低迷，国际贸易增速放缓，同时中美间贸易摩擦不断，特别是新冠疫情笼罩下外部环境不确定性增加的情况下，预计未来我国进出口增速不会有较明显的提升，拉动经济增长的作用不会很大。结构上或许更利好通信、机械、电力设备及新能源这类资本密集型和技术含量较高的高端制造行业。
+
+图表28：2002~2017年各行业生产诱发度（净出口）
+
+<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">2002</th><th colspan="2">2007</th><th colspan="2">2012</th><th colspan="2">2017</th></tr><tr><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th><th>参数值</th><th>排序</th></tr></thead><tbody><tr><td>石油石化</td><td>-0.50</td><td>25</td><td>-0.43</td><td>27</td><td>-2.26</td><td>27</td><td>-1.58</td><td>27</td></tr><tr><td>煤炭</td><td>0.01</td><td>16</td><td>0.04</td><td>17</td><td>-0.18</td><td>22</td><td>-0.16</td><td>19</td></tr><tr><td>有色金属</td><td>-0.21</td><td>22</td><td>-0.08</td><td>25</td><td>-0.79</td><td>26</td><td>-0.71</td><td>25</td></tr><tr><td>电力及公用事业</td><td>-0.01</td><td>17</td><td>0.07</td><td>14</td><td>-0.03</td><td>20</td><td>-0.04</td><td>16</td></tr><tr><td>钢铁</td><td>-0.55</td><td>26</td><td>0.03</td><td>18</td><td>-0.40</td><td>24</td><td>-0.33</td><td>24</td></tr><tr><td>基础化工</td><td>-0.33</td><td>23</td><td>0.19</td><td>8</td><td>0.12</td><td>11</td><td>-0.04</td><td>17</td></tr><tr><td>建筑</td><td>0.03</td><td>14</td><td>0.01</td><td>21</td><td>0.05</td><td>14</td><td>0.02</td><td>13</td></tr><tr><td>建材</td><td>-0.02</td><td>19</td><td>0.08</td><td>13</td><td>0.18</td><td>10</td><td>0.18</td><td>10</td></tr><tr><td>轻工制造</td><td>0.49</td><td>3</td><td>0.38</td><td>3</td><td>0.79</td><td>3</td><td>0.87</td><td>4</td></tr><tr><td>机械</td><td>-0.39</td><td>24</td><td>0.22</td><td>7</td><td>0.63</td><td>6</td><td>0.73</td><td>5</td></tr><tr><td>电力设备及新能源</td><td>0.04</td><td>13</td><td>0.14</td><td>10</td><td>0.47</td><td>7</td><td>0.61</td><td>7</td></tr><tr><td>汽车</td><td>-0.09</td><td>21</td><td>0.01</td><td>22</td><td>-0.19</td><td>23</td><td>-0.22</td><td>20</td></tr><tr><td>商贸零售</td><td>0.73</td><td>2</td><td>0.25</td><td>4</td><td>1.00</td><td>2</td><td>1.12</td><td>2</td></tr><tr><td>消费者服务</td><td>0.16</td><td>9</td><td>0.04</td><td>16</td><td>-0.01</td><td>18</td><td>-0.24</td><td>21</td></tr><tr><td>家电</td><td>0.38</td><td>4</td><td>0.19</td><td>9</td><td>0.19</td><td>9</td><td>0.22</td><td>9</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>1.57</td><td>1</td><td>1.07</td><td>1</td><td>1.77</td><td>1</td><td>1.92</td><td>1</td></tr><tr><td>医药</td><td>0.04</td><td>12</td><td>0.02</td><td>20</td><td>0.01</td><td>16</td><td>-0.08</td><td>18</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>0.20</td><td>8</td><td>0.10</td><td>12</td><td>-0.01</td><td>17</td><td>-0.27</td><td>23</td></tr><tr><td>农林牧渔</td><td>0.27</td><td>7</td><td>0.13</td><td>11</td><td>-0.05</td><td>21</td><td>-0.24</td><td>22</td></tr><tr><td>银行</td><td>0.06</td><td>11</td><td>0.06</td><td>15</td><td>0.09</td><td>12</td><td>0.05</td><td>12</td></tr><tr><td>非银行金融</td><td>-0.04</td><td>20</td><td>0.01</td><td>23</td><td>0.01</td><td>15</td><td>-0.01</td><td>15</td></tr><tr><td>房地产</td><td>0.02</td><td>15</td><td>0.02</td><td>19</td><td>0.07</td><td>13</td><td>0.11</td><td>11</td></tr><tr><td>交通运输</td><td>0.36</td><td>5</td><td>0.24</td><td>6</td><td>0.29</td><td>8</td><td>0.30</td><td>8</td></tr><tr><td>电子</td><td>-0.64</td><td>27</td><td>-0.15</td><td>26</td><td>-0.48</td><td>25</td><td>-0.75</td><td>26</td></tr><tr><td>通信</td><td>0.10</td><td>10</td><td>0.25</td><td>5</td><td>0.69</td><td>4</td><td>1.08</td><td>3</td></tr><tr><td>计算机</td><td>0.28</td><td>6</td><td>0.38</td><td>2</td><td>0.66</td><td>5</td><td>0.68</td><td>6</td></tr><tr><td>传媒</td><td>-0.01</td><td>18</td><td>0.00</td><td>24</td><td>-0.02</td><td>19</td><td>0.01</td><td>14</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+图表29：三大需求对GDP增长贡献率
+
+<table><thead><tr><th>指标</th><th>2010年</th><th>2011年</th><th>2012年</th><th>2013年</th><th>2014年</th><th>2015年</th><th>2016年</th><th>2017年</th><th>2018年</th><th>2019年</th></tr></thead><tbody><tr><td>最终消费支出对国内生产总值增长贡献率(%)</td><td>47.4</td><td>65.7</td><td>55.4</td><td>50.2</td><td>56.3</td><td>69</td><td>66.5</td><td>57.5</td><td>65.9</td><td>57.8</td></tr><tr><td>资本形成总额对国内生产总值增长贡献率(%)</td><td>63.4</td><td>41.1</td><td>42.1</td><td>53.1</td><td>45</td><td>22.6</td><td>45</td><td>37.7</td><td>41.5</td><td>31.2</td></tr><tr><td>货物和服务净出口对国内生产总值增长贡献率(%)</td><td>-10.8</td><td>-6.8</td><td>2.5</td><td>-3.3</td><td>-1.3</td><td>8.4</td><td>-11.6</td><td>4.8</td><td>-7.4</td><td>11</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：国家统计局，华泰证券研究所
+
+总结前文，通过梳理产业链的结构变迁，得到如下核心结论：
+
+1. 电子行业是唯一一个在感应度系数和影响力系数上同时提升的行业，说明其作为下游行业对经济的拉动作用越来越强（比如消费电子产品的蓬勃发展），同时作为上游行业对经济的推动作用也越来越强（其他行业依赖芯片、元器件等核心原材料的投入），综合考虑日本、韩国等经济体的产业升级历程，我们认为电子行业未来有望成为新的国民经济主导型行业。
+
+2. 消费一直是经济增长的“压舱石”，2019年最终消费对经济增长的贡献率为57.8%，消费作为经济增长主动力作用进一步巩固。参考发达国家的经验，可以预见未来我国消费仍将保持平稳增长，消费对经济增长的拉动作用将不断增强。而从结构上来看，我国正处于消费升级的转型过程中，生存型消费占比下降，即生活必需品占比逐渐下降，发展型和享受型消费占比上升，即人们更加愿意增加对医疗、高端消费品、媒体娱乐等方面的支出，追求更健康更有品质的生活，因此我们长期看好食品饮料、医药、传媒、交通运输（主要是物流）、汽车等行业的配置价值。
+
+3. 投资在我国过去的经济发展中一直起着重要作用，然而近年来，资本形成类最终需求对大多数行业的生产诱发程度有下降趋势，这反映出投资对经济的拉动作用在逐步减弱。2019年全年投资稳中趋缓，资本形成总额对GDP增长贡献率为31.2%，比上年略降，基础设施投资、民间投资和制造业投资增长乏力是投资增长趋缓的主要原因。随着国内供给侧改革的不断推进，投资结构的不断优化，预计未来国内投资总量上将保持稳中趋缓态势，结构上我们更看好资产形成类生产诱发度逐年提升的电子和汽车行业。
+
+4. 净出口是经济增长的X变量，相比于内需，外需对经济的支撑作用不稳定。在当前世界经济持续低迷，国际贸易增速放缓，同时中美间贸易摩擦不断，特别是新冠疫情笼罩下外部环境不确定性增加的情况下，预计未来我国进出口增速不会有较明显的提升，拉动经济增长的作用不会很大。结构上或许更利好通信、机械、电力设备及新能源这类资本密集型和技术含量较高的高端制造行业，这些行业已经逐步成长为我国的出口支柱型行业。
+
+# 基于区域间投入产出表的全球价值链分析
+
+## 区域间投入产出表介绍
+
+区域间投入产出表是利用地区间商品和劳务流动,将各地区投入产出表联接而成的表格。区域间投入产出表系统、全面地反映了各个地区各个产业之间的经济联系,并对各个地区间商品和劳务流动进行了描述,是进行地区之间产业结构和技术差异比较、分析地区间产业相互联系与影响、资源在地区间的合理配置、地区经济发展对其它地区经济的带动作用和溢出、反馈效应等研究的重要基础工具。
+
+与单国投入产出表类似,区域间投入产出表也分三个象限,第一象限为中间使用矩阵,包括地区内部中间使用和地区间中间使用流量;第二象限为最终使用矩阵,包括地区内部最终使用和地区间最终使用流量;第三象限为最初投入矩阵,反映各经济体各部门的增加值。
+
+下表以三国家三部门区域间投入产出表为例,阐述其解读方法:
+
+1. 水平方向来看,它反映了各地区各部门产品的去向,即产出情况,包括中间需求和最终需求(也称为中间使用和最终使用)。其中,中间使用是指某经济体某部门产品作为中间品进入各经济体中各产业的生产过程中,被完全地消耗掉;最终使用是指产品作为最终品进入各经济体生产活动以外的领域,如消费、资本形成以及出口等。比如第一行最后一列的单元格表示中国1部门总产出为385万美元,其中有50万美元产出用于美国3部门的中间生产,有40万美元产出用于满足其他国家最终需求,其他单元格含义以此类推。
+
+2. 垂直方向来看,它反映了各地区各部门产品的投入情况,包括中间投入和最初投入。其中,中间投入是在生产过程中被完整消耗的中间品,这些中间品的价值全部进入消耗该中间品的部门的产出价值中;最初投入是指某经济体某��门在生产过程中投入的初级要素,它在生产过程中只是被部分地消耗,其价值是部分地、以折旧等方式进入消耗该产品的部门的产出价值中,这种投入可以是资本品也可以是劳动力,对应着经济学中的增加值,因此也被称作增加值投入。比如第一列最后一个单元格表示中国1部门的总投入为385万美元,其中有60万美元来自其他国家3部门,有75万美元属于最初投入,其他单元格含义依此类推。
+
+图表30: 世界投入产出表示例 (单位: 万美元)
+
+<table><thead><tr><th rowspan="3"  colspan="3"></th><th colspan="9">中间使用</th><th colspan="6">最终使用</th><th rowspan="3" colspan="2">总产出</th></tr><tr><th colspan="3">中国</th><th colspan="3">美国</th><th colspan="3">其他国家</th><th colspan="2">中国</th><th colspan="2">美国</th><th colspan="2">其他国家</th></tr><tr><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>消费</th><th>投资</th><th>消费</th><th>投资</th><th>消费</th><th>投资</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="11">投入</td><td rowspan="9">中间投入</td><td rowspan="3">中国</td><td>1</td><td>30</td><td>20</td><td>45</td><td>15</td><td>35</td><td>50</td><td>45</td><td>40</td><td>30</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">40</td><td>385</td></tr><tr><td>2</td><td>30</td><td>15</td><td>50</td><td>10</td><td>40</td><td>30</td><td>50</td><td>25</td><td>55</td><td colspan="2">10</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">25</td><td>360</td></tr><tr><td>3</td><td>25</td><td>30</td><td>40</td><td>30</td><td>10</td><td>45</td><td>30</td><td>50</td><td>20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">30</td><td colspan="2">45</td><td>370</td></tr><tr><td rowspan="3">美国</td><td>1</td><td>15</td><td>35</td><td>30</td><td>50</td><td>20</td><td>40</td><td>35</td><td>40</td><td>25</td><td colspan="2">30</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">20</td><td>360</td></tr><tr><td>2</td><td>20</td><td>25</td><td>25</td><td>45</td><td>30</td><td>30</td><td>55</td><td>45</td><td>40</td><td colspan="2">10</td><td colspan="2">25</td><td colspan="2">30</td><td>380</td></tr><tr><td>3</td><td>45</td><td>45</td><td>20</td><td>30</td><td>25</td><td>55</td><td>75</td><td>55</td><td>50</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">40</td><td>475</td></tr><tr><td rowspan="3">其他国家</td><td>1</td><td>55</td><td>30</td><td>35</td><td>45</td><td>65</td><td>50</td><td>50</td><td>60</td><td>60</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">40</td><td>525</td></tr><tr><td>2</td><td>30</td><td>35</td><td>45</td><td>15</td><td>55</td><td>55</td><td>65</td><td>45</td><td>60</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">40</td><td>480</td></tr><tr><td>3</td><td>60</td><td>40</td><td>25</td><td>45</td><td>40</td><td>50</td><td>50</td><td>40</td><td>30</td><td colspan="2">20</td><td colspan="2">15</td><td colspan="2">40</td><td>455</td></tr><tr><td colspan="3">最初投入</td><td>75</td><td>85</td><td>55</td><td>75</td><td>60</td><td>70</td><td>70</td><td>80</td><td>85</td><td colspan="7"  rowspan="2"></td></tr><tr><td colspan="3">总投入</td><td>385</td><td>360</td><td>370</td><td>360</td><td>380</td><td>475</td><td>525</td><td>480</td><td>455</td></tr></tbody></table>
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_10.png)第1象限
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_11.png)第2象限
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_12.png)第3象限
+
+资料来源：华泰证券研究所
+
+## 区域间投入产出表相关指标
+
+由区域间投入产出表行向可得等式：
+
+$$
+Z_{11}^{cc} + Z_{12}^{cc} + Z_{13}^{cc} + Z_{11}^{ca} + Z_{12}^{ca} + Z_{13}^{ca} + Z_{11}^{co} + Z_{12}^{co} + Z_{13}^{co} + f_{1}^{cc} + f_{1}^{ca} + f_{1}^{co} = x_{1}^{c}
+$$
+
+上述公式中上标的含义为国家(经济体), c为中国, a为美国, o为其他国家; 公式中下标的含义为部门。$x_1^c$为中国1部门总产出, $Z_{12}^{ca}$为中国1部门投入到美国2部门的产品价值, $f_1^{co}$为中国1部门产品成为其他国家最终需求的部分。
+
+由区域间投入产出表列向可得等式：
+
+$$
+Z_{11}^{cc} + Z_{21}^{cc} + Z_{31}^{cc} + Z_{11}^{ac} + Z_{21}^{ac} + Z_{31}^{ac} + Z_{11}^{oc} + Z_{21}^{oc} + Z_{31}^{oc} + v_1^c = x_1^c
+$$
+
+$x_1^c$为中国1部门总投入, $v_1^c$为中国1部门最初投入。
+
+与单国投入产出表类似, 区域间投入产出表也可以计算直接消耗系数和列昂惕夫逆矩阵, 地区内直接消耗系数计算公式为
+
+$$
+a_{ij}^{rr} = \frac{Z_{ij}^{rr}}{X_j^r}
+$$
+
+其中下标ij为部门, 上标r为地区, 地区间直接消耗系数计算公式为
+
+$$
+a_{ij}^{rs} = \frac{Z_{ij}^{rs}}{X_j^s}
+$$
+
+同理, 下标ij为部门, 上标rs为地区。
+
+将直接消耗系数矩阵记为A, A可以进一步表示为分块矩阵形式:
+
+$$
+A = \begin{bmatrix} A_{cc} & A_{ca} & A_{co} \\ A_{ac} & A_{aa} & A_{ao} \\ A_{oc} & A_{oa} & A_{oo} \end{bmatrix}
+$$
+
+其中, $A_{ac}$表示中国各部门单位产出所需中间投入有多少来自美国。
+
+列昂惕夫逆矩阵为：
+
+$$
+B = (I - A)^{-1}
+$$
+
+同样可以表示为分块矩阵形式
+
+$$
+B = \begin{bmatrix} B_{cc} & B_{ca} & B_{co} \\ B_{ac} & B_{aa} & B_{ao} \\ B_{oc} & B_{oa} & B_{oo} \end{bmatrix}
+$$
+
+其中, $B_{ac}$表示中国各经济部门单位产出所需要的美国各经济部门的完整投入量, 其中既包含美国流向中国的直接产出, 也包含美国流经其他地区加工后进入中国各经济部门的产出。
+
+增加值系数计算公式为：
+
+$$
+av_j^r = \frac{v_j^r}{X_j^r}
+$$
+
+各经济体各部门共同组成增加值系数向量：
+
+$$
+V = [V_c \ V_a \ V_o]
+$$
+
+### 区分来源的增加值占比矩阵
+
+利用区域间投入产出表，可以计算出区分来源的增加值占比矩阵 VAS (Value Added Share)：
+
+$$
+VAS = \hat{V}B = V(I - A)^{-1} = \begin{bmatrix} V_c B_{cc} & V_c B_{ca} & V_c B_{co} \\ V_a B_{ac} & V_a B_{aa} & V_a B_{ao} \\ V_o B_{oc} & V_o B_{oa} & V_o B_{oo} \end{bmatrix}
+$$
+
+其中，$V_c B_{cc}$ 的元素表示中国生产的某部门产品中来自本国的增加值比重，$V_o B_{oa}$ 的元素表示美国生产的某部门产品中来自其他国家的增加值比重。由于一个产品蕴含的增加值只有两个来源——国内和国外，因此 VAS 矩阵每一列元素按列向求和都为 1，即：
+
+$$
+V_c B_{cc} + V_a B_{ac} + V_o B_{oc} = 1
+$$
+
+### 区分来源的出口蕴含增加值占比
+
+VAS 矩阵包含了在部门层面上区分一国产品中本国和进口增加值占比的所有信息，更进一步我们可以利用VAS计算出一国某部门出口产品中本国和进口增加值占比，其公式如下：
+
+$$
+VASE = \hat{V}B\hat{E} = \begin{bmatrix} V_c B_{cc} E_c & V_c B_{ca} E_a & V_c B_{co} E_o \\ V_a B_{ac} E_c & V_a B_{aa} E_a & V_a B_{ao} E_o \\ V_o B_{oc} E_c & V_o B_{oa} E_a & V_o B_{oo} E_o \end{bmatrix}
+$$
+
+$E$ 为各经济体各部门出口，包括中间品出口和最终品出口，以中国 1 部门出口为例，其计算公式为：
+
+$$
+E_1^c = 15 + 35 + 50 + 45 + 40 + 30 + 15 + 40 = 270
+$$
+
+前 6 项为中国 1 部门对美国和其他国家中间品出口，后 2 项为中国 1 部门对美国和其他国家最终品出口。
+
+VASE 矩阵中的每一个元素表示某经济体某部门出口产品中包含的来自某经济体某部门的增加值。如下图，VASE 矩阵第 2 行第 4 列的元素 21.66 表示美国的 1 部门出口中包含的来自中国 2 部门的增加值，第 4 行第 5 列元素表示美国的 2 部门出口中包含的来自美国 1 部门的增加值
+
+图表31：VASE 矩阵计算示例
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_8.png)
+
+资料来源：华泰证券研究所VASE的对角线分块矩阵 ($V_c B_{cc} E_c$, $V_a B_{aa} E_a$, $V_o B_{oo} E_o$) 表示各国出口中包含的本国增加值, 记为 DV (Domestic Value added); 非对角线分块矩阵表示各国出口中包含的国外增加值, 记为 FV (Foreign Value added), 如 $V_a B_{ac} E_c$ 表示中国总出口中包含的美国增加值, 以公式表示如下:
+
+$$
+\begin{aligned}
+DV_{ir} &= \hat{V}_r * B_{rr} * \hat{E}_{r*} \\
+FV_{ir} &= \sum_{s \neq r} \hat{V}_s * B_{sr} * \hat{E}_{r*}
+\end{aligned}
+$$
+
+其中, DV 为 VASE 矩阵对角线矩阵元素列向求和, FV 为非对角线矩阵元素列向求和。
+
+由于VAS矩阵的每一列求和都为1,因此出口国内增加值与出口国外增加值之和为总出口:
+
+$$
+FV_{ir} + DV_{ir} = E_{ir}
+$$
+
+因此可计算总出口中包含的国内增加值占比:
+
+$$
+\frac{DV_{ir}}{E_{ir}}
+$$
+
+其具体含义为出口对国内增加值的贡献率,一定程度上可以反映一国出口产品的自主程度,出口包含国内增加值越大,说明自给自足率越高,对外依存度越低。
+
+此外, Koopman (2010) 的文章还定义了一种新的增加值来源,即出口中包含的间接增加值,记为 IV(Indirect Value added),其含义为包含在第三国出口中的本国增加值,例如, $V_c B_{ca} E_a$ 表示美国总出口中包含的中国增加值,其产生的渠道为中国的产品以中间品出口的形式出口到美国,投入美国的下一阶段生产,生产出来的产品被美国继续出口到各个国家,这部分由中国创造的增加值即为中国出口中包含的间接增加值。其计算公式如下:
+
+$$
+IV_{ir} = \sum_{s \neq r} \hat{V}_r * B_{rs} * \hat{E}_s
+$$
+
+即为VASE矩阵中非对角线矩阵元素的行向求和。
+
+如下图所示,以中国1部门(c-1)为例,其出口中包含的国内增加值为122.12万美元,包含的国外增加值为147.88万美元,两者之和也就是该部门的总出口值270万美元;而该部门出口到国外的产值中,又有158.84万美元的产出被用于第三国中间生产后进一步出口给其他经济体。
+
+图表32: IV、FV、DV 计算示例
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_9.png)
+
+资料来源：华泰证券研究所
+
+# 应用1：各行业在全球价值链中的地位变迁
+
+## 全球价值链地位指数与全球价值链参与度介绍
+
+Koopman (2010) 等提出了测算一国某产业在GVC(Global Value Chain)所处国际分工地位的具体指标——“GVC地位指数”。该指数是用一国某产业“中间品”出口额(用于他国生产和出口“最终产品”)，与该国该产业的“中间品”进口额(用于本国生产和出口“最终产品”)进行比较，得到一国某产业在全球价值链中所处的地位，其公式为：
+
+$$
+GVCposition_{ir} = \ln \left( 1 + \frac{IV_{ir}}{E_{ir}} \right) - \ln \left( 1 + \frac{FV_{ir}}{E_{ir}} \right)
+$$
+
+其中，$GVCposition_{ir}$ 代表 $ir$ 国 $i$ 产业在 $GVC$ 国际分工中的地位；$IV_{ir}$ 表示 $ir$ 国 $i$ 产业间接增加值出口，即 $ir$ 国 $i$ 产业向其他国家出口的中间品贸易额中，有多少经过加工后又出口给第三国；$FV_{ir}$ 则表示 $ir$ 国 $i$ 产业出口最终产品中包含的国外进口的中间品价值；$E_{ir}$ 表示 $ir$ 国 $i$ 产业的出口额。显然，**如果一国某产业的出口中依赖的国外进口中间品的价值越小，而出口贸易额中被其他国家二次加工后再出口给第三国的比例越大，则说明该产业在全球价值链中的地位越高，直观含义是该部门对外依存度低，而外界对该部门依存度高**。
+
+Koopman 等认为，如果一国处于某产业 $GVC$ 的“上游”环节（主要包括创意、研发、设计、品牌、零部件生产供应等“任务和活动”），它会通过向其他国家提供中间品参与 $GVC$ 生产。对于这样的国家，其间接价值增加值($IV_{ir}$)占总出口($E_{ir}$)的比例，就会高于国外价值增加值($FV_{ir}$)占总出口($E_{ir}$)的比例；相反，如果一国处于某产业 $GVC$ 的“下游”（主要指最终产品的组装）环节，就会使用大量来自别国的中间品来生产最终产品，此时$IV_{ir}$会小于$FV_{ir}$。因此，$GVCposition_{ir}$ 数值越大，表明一国某产业在 $GVC$ 上所处的国际分工地位就越高，反之亦然。
+
+由于 $GVC$ 地位指数是一个比例类型的指标，忽略了一国的经济体量和经济活跃度，因此仅考虑 $GVC$ 地位指数是不够的，还需参考 $GVC$ 参与度，举例来说，日本和墨西哥的非加工贸易的电气设备制造业的 $GVC$ 地位指数显示二者都位于全球价值链的上游，但是比较二者的 $GVC$ 参与度指数可以发现日本的电气设备制造业参与度高于墨西哥的电气设备制造业参与度，说明日本的电气设备制造业更多的参与到全球价值链中，因此更能印证其位于全球价值链上游的地位。$GVC$ 参与度指数的公式如下：
+
+$$
+GVCparticipation_{ir} = \frac{IV_{ir}}{E_{ir}} + \frac{FV_{ir}}{E_{ir}}
+$$
+
+图表33：GVC地位指数与GVC参与度指数
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_0.png)
+
+资料来源：华泰证券研究所
+
+## 各行业全球价值链中的地位变迁实证分析
+
+本节将基于 OECD 发布的 2005-2015 年世界投入产出表 (Inter-Country Input-Output Tables) 来分析我国各部门的全球价值链中的地位变迁，并梳理相应投资机会。在 OECD 发布的全球投入产出表中共包括了 69 个经济体和 36 个部门，鉴于服务业和非服务业生产形式上的差异，我们在进行分析时，只考虑非服务行业（加工制造部门）内部比较。此外，考虑到地区间投入产出表的经济部门划分已经相对宽泛，本节分析中并没有将其映射到相应行业研究对象，而是直接基于原始数据进行分析。
+
+首先考察我国各部门出口国内增加值占比，也即特定部门出口产值中包含的国内增加值的比例，它一定程度上刻画了该部门的自给自足率，其值越大，对外依存度越低。从与美国的比较来看：
+
+1. 我国低端制造业和初级产品部门的出口国内增加值占比较高。其中，食品、饮料和烟草、纺织服装业、农林渔业等劳动密集型行业，其出口国内增加值占比高于美国同行业，说明这些行业所需的中间投入品多来自国内生产，自给自足率较高。
+
+2. 我国高端制造业的出口国内增加值占比普遍低于美国。其中，计算机、电子和光学产品制造业、化学品和药品制造业、电气设备制造业等技术密集型行业所需的中间投入品更加依赖国外进口，对外依存度较高。这些高端制造业部门对技术水平的要求较高，当前我国尚未完全掌握或引领这些行业上游核心技术（比如芯片、发动机），在国际竞争中处于相对劣势。
+
+3. 从发展趋势上来看，虽然目前我国高端制造业与美国存在较大差距，但是各行业的差距正在逐年缩小，发展势头向好。其中，电气设备、化学品和药品、计算机、电子和光学产品的出口国内增加值占比都在逐年提升，与美国同行业相比也在快速追赶，差距逐渐缩小；而机械设备行业的出口国内增加值占比已经高于美国，体现出我国近年来在经济结构转型中获得的实质进步。在当前中美脱钩论日渐受到关注的背景下，我国高端制造业无论是被中美脱钩或发达国家贸易制裁倒逼来自主寻求创新，还是由国家政策扶植支持创新，其发展前景都值得我们关注。另一方面，中美高端制造业之间的差距在某种程度上可以视为我国高端制造业未来仍可提升的空间，行业源头的技术进步将改变当前我国高端制造业依赖国外技术的局面，打破其他国家在产业领域内的技术垄断，国产中间投入品将逐步替代进口中间投入品，从而促进这类行业的出口国内增加值占比提高，因而长期来看这些行业也具备较高的配置价值。
+
+图表34：中国与美国各行业出口增加值占比
+
+<table><thead><tr><th></th><th>中国-2005</th><th>中国-2010</th><th>中国-2015</th><th>美国-2005</th><th>美国-2010</th><th>美国-2015</th><th>差值-2005</th><th>差值-2010</th><th>差值-2015</th></tr></thead><tbody><tr><td>农林渔业</td><td>93.77%</td><td>94.45%</td><td>93.68%</td><td>90.82%</td><td>90.06%</td><td>91.24%</td><td>2.95%</td><td>4.38%</td><td>2.44%</td></tr><tr><td>能源产品的开采</td><td>90.07%</td><td>92.57%</td><td>91.34%</td><td>87.16%</td><td>93.77%</td><td>97.14%</td><td>2.91%</td><td>-1.20%</td><td>-5.80%</td></tr><tr><td>非能源产品的开采和采石</td><td>85.82%</td><td>88.22%</td><td>88.63%</td><td>92.30%</td><td>95.90%</td><td>95.99%</td><td>-6.48%</td><td>-7.68%</td><td>-7.36%</td></tr><tr><td>采矿支持服务活动</td><td>87.25%</td><td>89.65%</td><td>88.47%</td><td>92.54%</td><td>97.65%</td><td>95.32%</td><td>-5.29%</td><td>-8.00%</td><td>-6.85%</td></tr><tr><td>食品、饮料和烟草</td><td>90.80%</td><td>91.74%</td><td>92.40%</td><td>89.67%</td><td>89.31%</td><td>89.87%</td><td>1.12%</td><td>2.43%</td><td>2.53%</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>83.57%</td><td>88.29%</td><td>89.99%</td><td>84.87%</td><td>85.59%</td><td>84.16%</td><td>-1.31%</td><td>2.70%</td><td>5.83%</td></tr><tr><td>木材及木塞制品</td><td>81.41%</td><td>85.58%</td><td>86.36%</td><td>85.77%</td><td>86.86%</td><td>86.46%</td><td>-4.36%</td><td>-1.29%</td><td>-0.10%</td></tr><tr><td>纸制品和印刷</td><td>81.47%</td><td>86.02%</td><td>88.33%</td><td>87.88%</td><td>87.64%</td><td>87.45%</td><td>-6.40%</td><td>-1.61%</td><td>0.88%</td></tr><tr><td>焦炭和精炼石油产品</td><td>69.43%</td><td>67.77%</td><td>71.77%</td><td>64.37%</td><td>58.72%</td><td>74.13%</td><td>5.06%</td><td>9.04%</td><td>-2.36%</td></tr><tr><td>化学品和药品</td><td>76.94%</td><td>80.75%</td><td>84.87%</td><td>85.36%</td><td>87.37%</td><td>89.86%</td><td>-8.42%</td><td>-6.62%</td><td>-4.98%</td></tr><tr><td>橡塑制品</td><td>75.85%</td><td>80.77%</td><td>84.64%</td><td>85.19%</td><td>85.57%</td><td>85.72%</td><td>-9.35%</td><td>-4.81%</td><td>-1.08%</td></tr><tr><td>其他非金属矿产品</td><td>83.20%</td><td>85.87%</td><td>88.55%</td><td>89.81%</td><td>89.09%</td><td>89.95%</td><td>-6.60%</td><td>-3.22%</td><td>-1.40%</td></tr><tr><td>基本金属</td><td>77.19%</td><td>75.56%</td><td>82.64%</td><td>82.52%</td><td>80.51%</td><td>83.22%</td><td>-5.33%</td><td>-4.95%</td><td>-0.57%</td></tr><tr><td>金属制品</td><td>76.69%</td><td>79.96%</td><td>85.31%</td><td>85.92%</td><td>84.28%</td><td>84.57%</td><td>-9.23%</td><td>-4.32%</td><td>0.75%</td></tr><tr><td>计算机、电子、光学产品</td><td>68.16%</td><td>73.04%</td><td>74.42%</td><td>87.42%</td><td>91.52%</td><td>92.18%</td><td>-19.25%</td><td>-18.48%</td><td>-17.76%</td></tr><tr><td>电气设备</td><td>73.37%</td><td>77.02%</td><td>82.35%</td><td>83.27%</td><td>84.42%</td><td>83.46%</td><td>-9.91%</td><td>-7.40%</td><td>-1.11%</td></tr><tr><td>机械设备</td><td>76.00%</td><td>80.91%</td><td>84.61%</td><td>82.25%</td><td>81.65%</td><td>81.59%</td><td>-6.25%</td><td>-0.74%</td><td>3.03%</td></tr><tr><td>机动车辆、拖车和半拖车</td><td>78.58%</td><td>80.77%</td><td>83.77%</td><td>76.05%</td><td>73.93%</td><td>76.33%</td><td>2.52%</td><td>6.85%</td><td>7.44%</td></tr><tr><td>其他运输设备</td><td>76.40%</td><td>80.23%</td><td>81.60%</td><td>86.58%</td><td>86.38%</td><td>84.82%</td><td>-10.18%</td><td>-6.15%</td><td>-3.22%</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+接下来考察各行业在全球价值链中的地位变化情况。我们以全球价值链地位指数为横轴，以出口国内增加值占比为纵轴，做出各行业的全球价值链地位指数变化气泡图（气泡半径越大，意味着年份越近，其中起始点2005年和终止点2015年已经高亮标注），同时辅以GVC 参与度进行判断，来探究各行业在全球价值链中的地位变迁。结果表明，几乎所有行业的出��国内增加值占比都在震荡攀升，说明我国制造业整体自给自足率是不断提升的，而GVC地位指数和GVC参与度则有所分化，据此可以将各行业大体分为三类：
+
+1. 第一类行业的 GVC 地位指数呈现出上升趋势，且其 GVC 参与度指数较高，包括化学品和药品制造业和计算机、电子、和光学产品制造业。GVC 地位指数的提升意味着提供的高技术附加值产品和服务稳步增加，而较高的 GVC 参与度则意味着该行业融入全球价值链的程度较高，其 GVC 地位指数更贴近其在全球价值链中的真实位置。长期来看，这类行业的配置价值最值得关注。
+
+2. 第二类行业的 GVC 地位指数虽呈现出上升趋势，但数值仍然偏低，且 GVC 参与度也较小，说明该行业生产与全球价值链的关联程度较低，更多的依靠本国内部生产，主要包括电气设备制造业、机械设备制造业、金属制品业、食品饮料和烟草制造业。长期来看，这类行业在全球化生产的大背景下也存在较大的发展空间，比如电气设备制造业的 GVC 地位指数由之前的负值变为正值，由依靠进口中间投入品为主转变为对外出口中间投入品为主，虽然其绝对数值仍然较低，但也反映出其在全球价值链上的地位逐渐向上游靠近；同样地，机械设备制造业的全球价值链地位指数虽一直为负值，但在近些年也逐渐向 0 靠近，并有成为正值的趋势，具有较好的发展前景。
+
+3. 第三类行业的 GVC 地位指数为下降趋势，说明这类行业的产业结构在逐渐发生变化，其生产过程中的进口投入品增加，全球价值链地位有所下降，包括其他非金属矿产品、橡塑制品、纸制品和印刷业，多集中在低端制造业部门。
+
+图表35：化学品和药品 GVC 地位指数变化（第一类代表）
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_1.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+图表36：计算机、电子和光学产品 GVC 地位指数变化（第一类代表）
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_2.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+图表37：电气设备 GVC 地位指数变化（第二类代表）
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_3.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+图表38：机械设备 GVC 地位指数变化（第二类代表）
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_4.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+图表39：各行业 GVC 地位指数、GVC 参与度、出口国内增加值占比
+
+<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">出口国内增加值占比</th><th colspan="3">GVC 地位指数</th><th colspan="3">GVC 参与度</th></tr><tr><th>2005</th><th>2010</th><th>2015</th><th>2005</th><th>2010</th><th>2015</th><th>2005</th><th>2010</th><th>2015</th></tr></thead><tbody><tr><td>农林渔业</td><td>93.77%</td><td>94.45%</td><td>93.68%</td><td>0.74</td><td>0.76</td><td>0.82</td><td>1.28</td><td>1.32</td><td>1.47</td></tr><tr><td>食品饮料</td><td>90.80%</td><td>91.74%</td><td>92.40%</td><td>0.08</td><td>0.12</td><td>0.15</td><td>0.28</td><td>0.31</td><td>0.33</td></tr><tr><td>能源产品</td><td>90.07%</td><td>92.57%</td><td>91.34%</td><td>1.03</td><td>1.61</td><td>1.65</td><td>2.17</td><td>4.47</td><td>4.74</td></tr><tr><td>纺织服装</td><td>83.57%</td><td>88.29%</td><td>89.99%</td><td>-0.01</td><td>0.03</td><td>0.04</td><td>0.32</td><td>0.27</td><td>0.24</td></tr><tr><td>非能源产品</td><td>85.82%</td><td>88.22%</td><td>88.63%</td><td>0.91</td><td>1.33</td><td>1.32</td><td>1.99</td><td>3.33</td><td>3.27</td></tr><tr><td>非金属矿</td><td>83.20%</td><td>85.87%</td><td>88.55%</td><td>0.09</td><td>0.11</td><td>0.07</td><td>0.44</td><td>0.41</td><td>0.31</td></tr><tr><td>采矿服务</td><td>87.25%</td><td>89.65%</td><td>88.47%</td><td>2.19</td><td>2.60</td><td>2.26</td><td>9.25</td><td>14.03</td><td>9.76</td></tr><tr><td>纸制印刷</td><td>81.47%</td><td>86.02%</td><td>88.33%</td><td>0.49</td><td>0.50</td><td>0.41</td><td>1.12</td><td>1.03</td><td>0.79</td></tr><tr><td>木材产品</td><td>81.41%</td><td>85.58%</td><td>86.36%</td><td>-0.01</td><td>0.06</td><td>0.03</td><td>0.36</td><td>0.36</td><td>0.31</td></tr><tr><td>金属制品</td><td>76.69%</td><td>79.96%</td><td>85.31%</td><td>-0.03</td><td>0.00</td><td>0.02</td><td>0.44</td><td>0.40</td><td>0.32</td></tr><tr><td>化学品和药品</td><td>76.94%</td><td>80.75%</td><td>84.87%</td><td>0.15</td><td>0.18</td><td>0.21</td><td>0.66</td><td>0.62</td><td>0.57</td></tr><tr><td>橡塑制品</td><td>75.85%</td><td>80.77%</td><td>84.64%</td><td>0.15</td><td>0.19</td><td>0.13</td><td>0.69</td><td>0.64</td><td>0.47</td></tr><tr><td>机械设备</td><td>76.00%</td><td>80.91%</td><td>84.61%</td><td>-0.05</td><td>-0.04</td><td>-0.01</td><td>0.42</td><td>0.33</td><td>0.30</td></tr><tr><td>机动���辆</td><td>78.58%</td><td>80.77%</td><td>83.77%</td><td>0.00</td><td>-0.08</td><td>-0.04</td><td>0.43</td><td>0.29</td><td>0.28</td></tr><tr><td>基本金属</td><td>77.19%</td><td>75.56%</td><td>82.64%</td><td>0.14</td><td>0.11</td><td>0.15</td><td>0.64</td><td>0.64</td><td>0.53</td></tr><tr><td>电气设备</td><td>73.37%</td><td>77.02%</td><td>82.35%</td><td>-0.04</td><td>-0.04</td><td>0.02</td><td>0.48</td><td>0.41</td><td>0.37</td></tr><tr><td>其他运输设备</td><td>76.40%</td><td>80.23%</td><td>81.60%</td><td>0.05</td><td>-0.03</td><td>0.00</td><td>0.54</td><td>0.36</td><td>0.37</td></tr><tr><td>计算机、电子、光学产品</td><td>68.16%</td><td>73.04%</td><td>74.42%</td><td>0.10</td><td>0.11</td><td>0.11</td><td>0.77</td><td>0.68</td><td>0.66</td></tr><tr><td>焦炭精炼石油</td><td>69.43%</td><td>67.77%</td><td>71.77%</td><td>0.35</td><td>0.52</td><td>0.70</td><td>1.16</td><td>1.55</td><td>1.88</td></tr></tbody></table>
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+需要说明的是，虽然从我国各行业来看，出口国内增加值占比都呈现出波动上升的走势，但这在全球各国中并非普遍存在的现象。我们以中国、美国、日本、德国、越南五个典型经济体为例，考察其计算机、电子和光学产品制造业以及电气设备制造业的出口国内增加值占比走势，结果表明：1、越南的两个行业的出口国内增加值占比都在下降，其可能原因为发达国家近年来逐渐将制造业中低盈利能力的生产环节转移到劳动力成本较低的越南，使越南的生产活动对进口中间投入品的需求增大；2、日本的两个行业的出口国内增加值占比在2009-2014年间都呈下降趋势，其可能原因包括两方面，一方面日本对外直接投资由来已久，通过对外直接投资将日本国内制造业的部分生产环节转移至海外，造成本国产业链缺失，对进口投入品依赖增大；另一方面日本自然资源较为缺乏，没有条件发展完整产业链。与这些国家相比，国内大部分行业的出口国内增加值占比增大可能与我国产业链发展日益完备有关，各个行业的生产所需的中间投入品大多可以直接从国内获得，对进口投入品的依赖下降，使得产业链中的产生的利润大部分留在国内，特别是此次新冠疫情期间我国在生产医疗器械等产品时展现了完整产业链的优势，在当前逆全球化逐渐流行和各国之间贸易摩擦日益加剧的背景下，完整产业链将为我国经济发展和企业生存提供有力的保障。
+
+图表40：各国计算机、电子、光学产品出口国内增加值占比走势
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_5.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所
+
+图表41：各国电气设备制造业出口国内增加值占比走势
+
+![image_colourful_background_27](./images/image_colourful_background_27_6.png)
+
+资料来源：OECD，华泰证券研究所

RAG_eval/doc_md/colourful_background_28.md

@@ -0,0 +1,483 @@
+# 对投入产出模型性质的理论思考*
+
+张红霞 夏明
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_0.png)
+
+**[提要]** 投入产出方法作为一种经验研究方法被大量用于实际经济问题的分析,但是模型假定与方法性质的理解却是合理使用投入产出方法的前提。投入产出模型的突出特点表现为以生产为中心、结构性和方法的系统性。投入产出需求拉动的数量模型和成本推动的价格模型构成了其核心分析框架,两类模型都是以生产为中心;数量模型和价格模型所体现的产业间相互影响不仅包括直接联系,也包括间接联系,从而具有结构性特征。从系统性来看,这一分析框架以生产为核心形成模型的内生边界,并可以进一步对内生边界和概念进行调整;此外,通过引入分配系数建立供给驱动模型,以及与优化模型相结合扩展为广义投入产出模型体系,构成系统性的分析框架。为此,本文从投入产出模型的基本性质出发,对投入产出方法结构性的内涵、模型系统内生边界的划分和调整、需求拉动和供给推动模型体系的对称性,以及广义投入产出体系的对偶性等若干基本问题展开充分讨论,由此提出笔者对投入产出方法性质的思考。
+
+**[关键词]** 投入产出; 结构分析; 供给驱动; 对偶
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_0.png)
+
+## 一、引言
+
+20世纪60年代,我国开始了投入产出分析的研究,并于1974—1976年间编制了1973年我国61种产品的实物型投入产出表。改革开放以后大量研究开始涌现,如各种投入产出表的编制,大量研究论文的发表,以及高校投入产出课程的开设和教材的编辑出版。自20世纪90年代中期以后,投入产出技术的研究进入低潮,直到近年来随着投入产出方法在区域、能源环境,以及全球价值链等诸多领域与重大现实问题的经验研究中被广泛应用,才再次引起人们对这一方法的重视。
+
+实际上,从学科范围与内容上看,投入产出分析并不局限于一种经验分析方法。从国民核算与数据角度看,从SNA1968开始,投入产出核算被正式引入国民账户体系(联合国经济和社会事务部统计处,1982)。经过后续版本的发展,投入产出核算逐步规范为供给使用框架,与SNA整体核算架构一起,成为由联合国主导,欧盟、经济合作与发展组织(OECD)、国际货币基金组织(IMF),以及世界银行参与制定的标准体系,并被世界各国广泛接受。目前,供给使用表已成为各国产业数据的核心,如果要了解世界各国的产业状况,投入产出数据必不可少,如果要从整体上对产业进行认识和分析,这甚至是唯一选择。然而,与投入产出在数据和方法上的大量经验应用不同,投入产出方法的理论研究并不充分,投入产出方法和模型研究中对其理论性质的认识存在着欠缺。为此,本文试图从基本模型出发,探讨模型背后的理论性质问题。
+
+本文结构安排如下。论文第二部分论述如何理解投入产出方法的结构性;第三部分至第五部分从不同角度说明投入产出方法的系统性,包括模型系统边界的划分、模型体系的对称性、广义投入产出模型的对偶关系等;最后,在对投入产出方法的性质分析和特点分析的基础上,对投入产出方法的发展提出展望。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+* 张红霞、夏明(通讯作者),中国人民大学应用经济学院,邮政编码:100872,电子信箱:xiaming@ruc.edu.cn。本文得到中国人民大学科学研究基金项目“中国时间序列投入产出数据库的构建研究(21XNA038)”和“中国人民大学首批专业核心课建设项目”的资助。感谢匿名评审人的审稿意见,笔者已做了相应修改,本文文责自负。
+
+## 二、如何理解投入产出方法的结构性
+
+### (一) 投入产出方法所体现的结构性
+
+投入产出分析的基本模型是需求拉动模型 $x = (I-A)^{-1}y$, 表示在一个封闭的经济系统中, 为生产最终需求列向量 y, 所需的各部门产出列向量为 x。其中, A 为直接消耗系数矩阵, 也称技术系数矩阵, I 为单位矩阵。在投入产出技术的一些教科书中, 根据列向平衡关系 $\hat{a}_c x + v^T = x$, 建立列模型 $x = (I - \hat{a}_c)^{-1} v^T$。其中, $a_c$ 表示直接消耗系数矩阵 A 列向合计得到的行向量; 用尖号“^”表示由向量元素对角化得到的对角矩阵, $\hat{a}_c$ 表示以向量 $a_c$ 的元素为对角元素构造的对角矩阵; 用上标 $T$ 表示矩阵或向量的转置, $v^T$ 是初始投入行向量的转置。这一模型试图表明初始投入如何推动产出的增长。但是, 这一模型中, $(I - \hat{a}_c)^{-1}$ 是以各部门产出与增加值的比率为对角元素的对角矩阵, 模型只是利��这一比率把各部门初始投入放大为各部门产出。所以, 这一模型并没有太大意义。实际上, 从模型性质看, 基于对角矩阵形式的生产系数矩阵, 决定了它所描述的生产体系虽然存在多个部门, 但是每个部门仍是独立生产, 进而只存在直接联系而无完全联系, 所以在性质上仍属于总量模型特征, 而非结构模型。基于上述例子提出一个问题: 在投入产出视角下, 如何看待总量与结构的区别与联系? 投入产出方法常被称之为一种结构分析方法, 其分析方法的结构性质又是如何体现的?
+
+投入产出分析是一个综合多种模型的分析体系。从需求拉动模型来看。一方面,对于同一技术,即使需求总量不变,但随着需求结构的改变,产出结构与产出总量都会发生变化。从模型的角度看,产出总量对最终需求总量的放大倍数为: $\frac{i^T x}{i^T y} = \frac{i^T (I-A)^{-1} y}{i^T y}$, 其中 i 为元素全为1的列向量。设 $s_y = \frac{1}{i^T y} y$ 表示最终需求结构, 从而 $\frac{i^T x}{i^T y} = i^T (I-A)^{-1} s_y$。可以看出, 放大倍数将取决于技术系数矩阵 A 和最终需求结构。在技术系数矩阵不变的情况下, 随着最终需求 y 结构的变化, 产出对最终需求总量的放大倍数也在改变; 如果最终需求结构不变, 技术系数矩阵改变, 则放大倍数也会改变。
+
+另一方面,在需求拉动模型中引入初始投入系数或增加值系数行向量 $a_v$, 进一步建立最终需求与初始投入(收入或增加值)之间的联系,即 $a_v (I-A)^{-1} y$, 并将 $b_v = a_v (I-A)^{-1}$ 定义为完全的初始投入系数。在封闭条件下,因为 $a_v (I-A)^{-1} = i^T (I-A) (I-A)^{-1} = i^T$, 也就是 $b_v$ 是元素全为1的行向量,由此看出,尽管不同最终需求带来的产出总量可能并不相等,但是它所拉动的收入或增加值的合计一定与最终需求总量相等。从模型角度表现为最终需求与初始投入之间的平衡方程:
+
+$$
+\tilde{v} = a_v x = a_v (I - A)^{-1} y = b_v y = \tilde{y} \quad (1)
+$$
+
+上式从中间往左看,最终需求 y 拉动的产出 x, 进一步通过初始投入系数,得到产出增加所带来的总收入的增加,即各部门增加值的加总 $\tilde{v}$。上式从中间往右看,初始投入系数行向量右乘列昂惕夫逆阵,得到完全的初始投入系数行向量 $b_v$, 所以公式右端最终表示的是全部最终需求或最终产品价值的合计 $\tilde{y}$。这表明不管何种情形,最终需求的总量与其所拉动的初始投入或增加值的总量始终是相等的。
+
+从上述分析可以看出,投入产出模型框架提供了两种看待生产过程的视角。首先是直接生产过程,着眼于产出,基于直接消耗系数矩阵 A, 每个部门以自身的技术生产出本部门的产出,生产过程中的消耗来自各个部门的投入品,体现为部门与部门之间的直接生产联系。其次,着眼于最终产品,在直接生产过程的基础上,由直接消耗系数矩阵 A 转换为完全需求系数矩阵 $(I-A)^{-1}$ 的同时,也把观察对象从单个生产过程转变为部门间相互联系的整体生产过程,体现为部门之间的完全生产联系。需要指出的是,上式基于列昂惕夫逆阵所建立的初始投入和最终产品之间的联系,是从最终需求如何拉动初始投入要素的角度对生产的描述,而供给推动的模型视角则需要基于分配系数来构造,对此本文将在第四部分讨论。
+
+在投入产出模型框架下,如果把多部门生产看作一个“黑箱”,那么将只能看到初始投入$\tilde{v}$与最终产品$\tilde{y}$之间的总量生产过程,这也相当于把投入产出的所有部门进行合并,成为一个部门的投入产出表,即使其中存在产出对最终需求的放大,这种放大倍数在给定技术下也只是一个确定的数,不可能改变。但是,在存在多部门生产的情况下,尽管$\tilde{v}$与$\tilde{y}$的转换关系始终是恒定的,即使技术系数矩阵不变随着需求结构的变化,却存在着各个部门生产的不同安排。这意味着有些部门的生产规模更大和更多的物耗,生产能力的更充分利用和更多的就业,另一些部门则可能处于相对不足状态,而且它们之间存在联系。不仅如此,产出总量也会随着需求结构的变化而改变。也就是说,投入产出的乘数效应不仅具有总量效应,也具有结构效应。
+
+### (二) 总量与结构的关系
+
+既然产出总量与最终需求总量之间的倍数关系取决于$i^T(I-A)^{-1}s_y$, 而$i^T(I-A)^{-1}s_y=i^T(I+A+A^2+\cdots)s_y=i^Ts_y+i^TAs_y+i^TA^2s_y+\cdots$, 所以, 倍数大小取决于$A, A^2$等的传递关系。然而,在最初的列模型中,传递关系为$(I-\hat{a_c})^{-1}$,作为对角矩阵,在传递关系中始终是每个元素对自身进行连乘,部门与部门之间没有影响。尽管采取了多部门形式,但每个部门仍是独立的,从而在本质上具有总量模型性质。
+
+在投入产出模型部门分类和模型假定的讨论中,也存在总量与结构关系的影响。通常认为,投入产出模型需要满足三个假定,即同质性、比例性和可加性。比例性假定包含了固定比例生产函数与规模报酬不变,可加性则是排除了投入产出乘数性质以外任何形式的外部性。在有关部门分类的同质性假定中,包含了三层含义:一是每个部门具有单一的投入结构;二是单个部门生产的所有产品是同质的,相互间或者完全替代,或者保持固定比例;三是不同部门产品之间无替代性(United Nations, 1966)。在这样的假定下,如果两个部门具有相同的技术,那么这两个部门可以合并为一个部门。从总量与结构关系的视角看,两个部门技术相同,意味着行向量$(i^TA+i^TA^2+\cdots)$中对应于这两个部门的元素相同,从而最终需求向量y中这两个部门的相对结构变化不会对总量产生影响。对于在最终需求中存在高度替代关系而生产技术却不相同的产品,如果合并为一个部门将违背技术同质性的假定,如果分为不同部门,则又会面临不同部门产品间存在替代关系的两难处境。这种替代关系将破坏需求结构的界定,带来分析的不确定性。
+
+总量与结构关系不仅在投入产出模型的假定中,也在理论模型中反映出来。古典(classical)理论中通常假设所有部门的资本有机构成相同,如果初始投入只有劳动,则每个部门中间投入合计与初始投入两者间比例都相同。在这一假定下,公式$(i^TA+i^TA^2+\cdots)$中$i^TA$是一个所有元素相同的行向量,$i^TA^2=i^TA×A$的所有元素也相同,如此等等,使得整个向量元素都相同,从而只存在总量效应。对于这一问题,本文将在后续投入产出模型的对偶性质中做进一步探讨。
+
+## 三、模型系统边界的划分
+
+### (一) 两种价格影响模型的系统边界及其内在一致性
+
+投入产出的价格影响模型存在两种形式:一种是要素变化推动价格的改变;另一种是部分产品价格的变化如何推动其他产品价格改变。两者的公式表面上看起来并不相同,但在本质上是一致的。
+
+价格模型建立的基础是实物投入产出表。在实物型投入产出表中,在实物中间流量与实物产出已知的情况下,把初始投入看作各种实物要素的回报,那么价格模型所描述的将是产品价格与要素价格之间的关系;或者把要素价格理解为一种分配关系,把初始投入看作是产出扣除物耗后的一种剩余,那么基于价格模型将在一种给定技术下,同时决定分配与相对价格。但是,现实中通常更多面对的是价值型投入产出表数据。对于价格模型:$$
+p = pA + a_v \quad (2)
+$$
+
+式中, 基于价值型投入产出表系数得到的价格行向量 $p$ 其元素全为1, 从而无法提供对价格绝对量的测度。但是这并不影响测算外生冲击下价格的比较静态变化, 价格影响模型的名称由此而来。对于初始投入改变如何对价格产生影响, 可以直接把初始投入的变化引入价格影响模型, 来测算其影响, 即:
+
+$$
+\Delta p = \Delta a_v (I - A)^{-1} \quad (3)
+$$
+
+式中, 表明初始投入的外生冲击 $\Delta a_v$ 如何通过直接和间接的传递推动产品成本的变化, 所以是一种成本推动或供给驱动的价格模型。但是, 为分析另一种形式, 即部分产品价格变化带来的其他产品价格的改变, 就需要对价格模型的这两种产品进行分块矩阵的处理, 即分为两个子系统。用下标1和2分别表示两个子系统, 分析第二个子系统中产品价格变化 $\Delta p_2$ 如何对第一个子系统中产品价格产生影响 $\Delta p_1$, 基于分块矩阵形式的价格模型展开, 并求比较静态变化, 有:
+
+$$
+\Delta p_1 = \Delta p_1 A_{11} + \Delta p_2 A_{21} \quad (4)
+$$
+
+进一步转换得到:
+
+$$
+\Delta p_1 = \Delta p_2 A_{21} (I - A_{11})^{-1} \quad (5)
+$$
+
+式中, $A_{11}$ 和 $A_{21}$ 分别为系数矩阵 A 分块矩阵中对应位置的子矩阵。与要素投入变化的价格影响模型比较, 逆阵中的矩阵 A 被替换为分块矩阵 $A_{11}$, 表明这一模型系统的内生边界与初始投入的价格影响模型相比发生了改变。在要素影响价格模型中, 初始投入相对于矩阵 A 是外生的, 但是在产品价格影响模型中, 模型的边界重新设定为 $A_{11}$, 那些价格发生变化的产品被外生化, $\Delta p_2 A_{21}$ 与前一模型中的 $\Delta a_v$ 处于同样的外生地位。因此, 两种模型只是形式不同, 模型性质完全一致, 都是测算外生冲击如何对经济系统内的产品价格产生影响。区别仅仅在于经济边界的划分。这样, 对于后一模型中价格发生外生变动的产品, 影响其他产品的价格, 却没有受到反馈影响, 类似这样的假定就可以得到更好的理解, 因为这些产品的价格与初始投入要素一样, 均被外生化了。
+
+在利用投入产出模型对经济问题进行分析的过程中, 始终需要对模型所设定的经济系统边界有一个清晰界定。表面上看起来毫不相关的模型, 本质上面对的都是模型边界变化以及内外生调整所带来的问题。在开放经济模型中, 将看到一国经济系统和多国经济系统存在的差别; 在乘数模型中, 将看到消费变量内生变化对乘数效应的影响; 投入占用产出模型则反映了资本损耗补偿内生化的影响。
+
+### (二) 开放经济分析中的模型边界
+
+对于一国经济的两部门模型, 如果把向量中的元素理解为分块向量, 把矩阵中的元素理解为分块矩阵, 如果是两个地区就转化为区域间模型, 如果是两个国家就转化为国际投入产出模型。区域间投入产出模型与国际投入产出模型基本性质上是一致的。本文以仅包含两国的一个经济系统的国际投入产出模型为例:
+
+$$
+\begin{pmatrix} \tilde{v}_1 \\ \tilde{v}_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a_{v1} & \\ & a_{v2}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}L_{11} & L_{12} \\ L_{21} & L_{22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \end{pmatrix} \quad (6)
+$$
+
+式中, 下标1和2分别表示国家1和国家2, $\tilde{v}_1$ 和 $\tilde{v}_2$ 分别为两国的增加值总量, $a_{v1}$ 和 $a_{v2}$ 分别为两国的增加值系数行向量, $\begin{pmatrix} L_{11} & L_{12} \\ L_{21} & L_{22} \end{pmatrix}$ 为 A 的分块矩阵 $A = \begin{pmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{pmatrix}$ 求解列昂惕夫逆阵 $(I-A)^{-1}$ 后得到的分块矩阵, $y_1$ 和 $y_2$ 分别为国际投入产出表中两国的最终产品列向量。最终需求中的出口通过需求的拉动, 带来两国产出的增加, 进一步通过增加值系数, 带来两国收入或增加值的增加。这种由出口所带来的增加值被称之为贸易增加值 (value added in trade)。然而, 这里的出口必须是两国生产体系之外的最终需求, 也就是只能是作为两国最终产品的出口。这与海关出口的概念形成差别, 并且带来一个矛盾, 因为海关进出口的定义以一国为边界, 而在国际投入产出表中, 却要把在生产中相互联系的处于一个生产体系的两个国家作为一个经济体看待, 从而形成新的投入产出系统的边界。在这种情况下, 如果要计算海关出口所带来的增加值, 要么放弃两国经济系统, 回到单一国家的经济系统, 要么放弃海关进出口概念, 而重新进行定义。
+
+对于前者, 两国系统中的系数矩阵 $A = \begin{pmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{pmatrix}$, 对于 $A_{11}$ 界定的国家 1 生产系统而言, $A_{21}$ 就成为进口矩阵, 最终需求 $\begin{pmatrix} y_1 \\ y_2 \end{pmatrix}$ 也可以相应细分为 $\begin{pmatrix} y_{11} & y_{12} \\ y_{21} & y_{22} \end{pmatrix}$, 第一列和第二列分别表示国家 1 和国家 2 的最终需求。这样, 第一个国家的全部出口带来的增加值模型表述为: $a_{v1}(I - A_{11})^{-1}(A_{12}x_2 + y_{12})$。这时的出口包含了中间产品出口 $A_{12}x_2$ 和最终产品出口 $y_{12}$, 这样就得到海关出口拉动的本国增加值。对于进口矩阵数据, 实际分析中针对数据缺乏情况通常会提出一种简化构造方法。即用每一产品的进口与国内总使用相除构造一个系数, 用这一系数从中间使用的各行中分离出进口矩阵。国内总使用是从总使用中扣除出口。那么为什么在系数构造中要采用国内总使用这个概念? 原因是假设出口中不含进口, 因此, 在剔除时需要把出口这部分从作为基数的分母中加以剔除。因此, 如果进口只用于中间使用, 那么剔除系数的分母应该是中间使用的合计, 这就是米勒和布莱尔教材中的近似方法 I。如果全部最终使用也包含进口, 那么分母就应该用中间使用加最终使用, 也就是用总使用这个概念。米勒和布莱尔教材的近似方法 II 中提出了以总产出为分母, 然而这一做法的经济含义似乎并不明确 (罗纳德·E. 米勒和彼得·D. 布莱尔, 2019)。因为产出对应的产品中是不含进口品的。如果以产出为分母, 那只能是列向从投入角度进行剔除, 而非行向从使用角度剔除。
+
+对于后者, 在海关进出口概念之外重新定义增加值的进出口, 就得到了增加值贸易概念 (trade in value added)。这时把最终需求与最终产品概念区别开来, 有:
+
+$$
+\begin{pmatrix} v_{11} & v_{12} \\ v_{21} & v_{22} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} a_{v1} & \\ & a_{v2} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} L_{11} & L_{12} \\ L_{21} & L_{22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} y_{11} & y_{12} \\ y_{21} & y_{22} \end{pmatrix} \quad (7)
+$$
+
+式中, 把国家 2 最终需求 $(y_{12}, y_{22})^T$ 带来的国家 1 的增加值 $v_{12}$ 称为国家 1 对国家 2 的增加值出口。而把国家 1 本国最终需求带来国家 2 的增加值 $v_{21}$ 称为从国家 2 的��加值进口。显然, 这一定义完全基于两国系统的最终产品概念, 从而避免了之前模型中包含中间产品出口所带来的困扰。
+
+### (三) 乘数模型与内生边界的扩展
+
+前文分析中, 尽管需求拉动模型中的投入产出乘数 $(I-A)^{-1}$ 实现了产出对最终需求的放大, 但是对于GDP而言, 实际上并没有任何放大, 最终产品价值与增加值之间在总量上的关系始终是1:1。①为此, 有学者提出以消费内生化的方式, 得到放大的GDP的乘数, 例如局部闭模型和宫泽乘数模型。实际上, 最初的投入产出乘数本身在模型改造过程中并没有任何对收入的放大作用, 如果存在某种放大的话, 一定是收入范围内的放大, 而非生产领域内的放大。在投入产出乘数分析中, 宫泽模型很好地表现了投入产出乘数与凯恩斯乘数的关系。因此, 基于这一模型来讨论经济边界的变化, 因为无论是对于局部闭模型还是宫泽模型而言, 其核心都是最终需求某些部分如消费的内生化, 从而带来经济系统内生边界的调整。与此同 时, 将再次观察到总量与结构的关系, 因为总量与结构也可以看作是一种特殊的经济边界的划分。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+① 这一结论是针对封闭经济而言的。对于开放经济, 在模型关系上, 本国所生产的最终产品的价值合计, 将等于增加值与中间产品进口价值的合计。从核算的角度看, GDP=本国生产的最终产品-中间产品进口=(本国生产的最终产品+最终产品进口)-(最终产品进口+中间产品进口)=消费+资本形成+出口-进口。
+
+宫泽模型的特点是在投入产出多部门分析框架的基础上, 通过对收入进行分层, 把投入产出需求拉动对收入的传导进一步结构化。设V为收入系数矩阵, 每一行对应该行收入群体在不同部门的收入系数, 即该收入群体在某一部门收入与该部门产出或投入之比; C为消费倾向的结构矩阵, 其中的列为对应收入群体单位收入对不同产品的消费结构, 即该收入群体某一产品的消费量与该收入群体收入之比。由此, 投入产出行模型可以对消费进行内生化：
+
+$$
+x = Ax + CVx + f \quad (8)
+$$
+
+$$
+x = (I - A - CV)^{-1} f \quad (9)
+$$
+
+式中，$f$ 为消费以外的最终需求部分。模型中的广义列昂惕夫逆阵 $(I-A-CV)^{-1}$ 就是在原来的直接消耗系数 A 对物耗的消耗之外，再叠加一个部门消费系数矩阵 $CV$，也就是在每个部门每种产品的生产物耗外加上该部门劳动者的消费品，从而实现消费的内生化。设 $L=(I-A)^{-1}$ 为列昂惕夫逆阵，即本来意义的投入产出乘数，上述模型可以进一步变形得到：
+
+$$
+x = L(I - CVL)^{-1} f \quad (10)
+$$
+
+与 $x=(I-A)^{-1}y$ 对比，显然有：
+
+$$
+y = (I - CVL)^{-1} f \quad (11)
+$$
+
+这一模型表明消费之外的最终需求 $f$ 经 $(I-CVL)^{-1}$ 放大得到全部的最终需求，如果把全部最终需求看作是GDP或全部国民收入的话，那么这个乘数 $(I-CVL)^{-1}$ 就是一种结构化的凯恩斯乘数。对于 $CVL$ 的经济含义，用展开式 $CVL_y+f=y$ 与行模型 $Ax+y=x$ 中直接消耗系数矩阵 A 的含义相类比，可以看出 $CVL$ 就是针对不同最终产品，或者更准确地说是不同最终产品所带来的收入的消费系数列向量构成的消费系数矩阵，$(I-CVL)^{-1}$ 则由直接消费系数矩阵转换为完全的消费系数矩阵，与此同时，分析视角也从 y 转换为 $f$。围绕这一系数，式 (11) 构成一种分产品的收入乘数子系统。
+
+在上述模型基础上，通过引入收入系数矩阵 $V$，进一步得到 $f$ 所带来的不同收入群体收入的增加，会得到两个模型①：
+
+$$
+Vx = VL(I - CVL)^{-1} f \quad (12)
+$$
+
+$$
+Vx = (I - VLC)^{-1} VLf \quad (13)
+$$
+
+两个模型分析的结果是一样的，但是两个乘数 $(I-CVL)^{-1}$ 和 $(I-VLC)^{-1}$ 的含义不一样。对于前者本文已经做了分析，是结构化凯恩斯乘数。
+
+对于后者，$VLf$ 表示消费外的最终需求所带来的收入群体的收入，而 $Vx$ 是收入群体的全部收入，两者均为列向量，向量的维数取决于收入群体的数目。所以，$(I-VLC)^{-1}$ 也是一种结构化凯恩斯乘数，只不过实现的是把各收入群体由消费以外最终需求带来的收入 $VLf$ 放大为全部收入 $Vx$。设 $K = VLC$，在两个收入群体的情况下，方阵第一列上下的两个元素 $k_{11}$ 和 $k_{21}$ 的含义是第一个收入群体的收入，通过消费转化产出增加进一步带来的本收入群体和第二个收入群体的收入增加，因此该方阵也称为收入群体间的收入传递矩阵，而 $(I-VLC)^{-1}$ 则由直接的收入传递转换为完全的收入传递。围绕该系数，式 (13) 构成一种分收入群体的收入乘数子系统。由此，宫泽模���提供了两套凯恩斯乘数结构化的方案，无论是哪种方案，都是以直接系数为基础进一步得到完全系数，在经济内容上是凯恩斯乘数，但是在模型性质上却与投入产出模型机制一致。此外，在总量和结构的关系上，对于 $(I-CVL)^{-1}$，如果生产部门数为1，所依赖的生产体系是一种投入产出总量模型，那么该乘数将退化为一个标量，成为总量的收入乘数；对于 $(I-VLC)^{-1}$，如果收入群体数为1，也就是收入不分层，尽管所依赖的生产体系是一种多部门投入产出模型，但该乘数同样将退化为一个标量，也成为总量的收入乘数。
+
+需要注意的是，无论哪种形式，都表明投入产出框架的这种处理并非在生产体系内派生出结构化的凯恩斯乘数效应，实际上是投入产出乘数或产出乘数，与凯恩斯乘数或收入乘数两种效应的叠加。同时，本文注意到消费内生化之所以得到一个对产出更大的放大关系，是由于新系统内生边界的扩大。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+① 利用 $(I-CVL)^{-1} = I + CVL + CVLCVL + \dots$，可以很容易从第一个模型转换得到第二个模型。
+
+### (四) 投入占用产出模型中的内生边界划分
+
+投入占用产出技术是陈锡康教授提出的开创性分析技术，受到多位国际知名学者的好评，例如美国科学院院士 Isard、诺贝尔奖获得者列昂惕夫教授、澳大利亚昆士兰大学 Jensen 教授和 Kenwood 教授等,认为是非常有价值的发现、先驱性研究,投入占用产出技术及完全消耗系数的计算方法是该领域的一个非常重要的发明和创新(陈锡康等,2011)。
+
+投入占用产出技术的重要贡献在于不仅研究部门间产品的投入与产出的关系,而且考虑各部门所拥有的固定资产、劳动力和自然资源与各部门产出之间的关系。投入产出分析的核心在于完全消耗系数矩阵或列昂惕夫逆矩阵,投入占用产出模型对此进行了扩展。如果考虑生产过程中对于固定资本的使用和损耗,则基于投入占用产出技术可以得到扩展的完全消耗系数矩阵,式子如下:
+
+$$
+b_{ij}^* = a_{ij} + \sum_{k=1}^{n} b_{ik}^* a_{kj} + \alpha_i d_{ij} + \sum_{s=1}^{n} b_{is}^* \alpha_s d_{sj} \quad (i,j=1,2,\dots,n)\quad (14)
+$$
+
+式中, $b_{ij}^*$ 为包含固定资产消耗的完全消耗系数, $\alpha_i$ 为第 i 种固定资产的损耗率(可以近似为折旧率), $d_{sj}$ 为 j 部门对第 s 种固定资产的直接占用系数。等式右端第三项和第四项分别表示通过使用固定资产而产生的直接消耗和间接消耗,例如炼钢生产中所消耗的设备对电力的直接消耗和间接消耗。写成矩阵形式为:
+
+$$
+B^* = A + B^* A + \hat{\alpha} D + B^* \hat{\alpha} D \quad (15)
+$$
+
+式中, $B^*$, $\hat{\alpha}$ 和 $D$ 分别表示考虑固定资本损耗的完全消耗系数矩阵、固定资本损耗率对角矩阵和固定资本占用系数矩阵。由(15)式可得:
+
+$$
+B^* = (I - A - \hat{\alpha}D)^{-1} - I \quad (16)
+$$
+
+式中, $L^* = (I - A - \hat{\alpha}D)^{-1}$ 为考虑固定资本损耗的列昂惕夫逆矩阵。
+
+如果进一步考察投入占用产出模型,则可以看出投入占用产出技术实际上是将经典投入产出模型的系统内生边界向最终需求部分的固定资本形成进行的扩展。固定资本形成可以根据其未来用途划分为两部分,其中一部分用于补偿本年度生产过程中对固定资本的损耗,另一部分则与各个部门未来的生产增长相关,形成新增生产能力。显然第一个部分取决于各个部门本年度的产出量,将这一部分内生化,有:
+
+$$
+A x + \hat{\alpha} D x + \bar{y} = x \quad (17)
+$$
+
+式中, $\bar{y}$ 为除了固定资本损耗补偿之外的净最终产品,包括消费、出口、存货变动,以及除了固定资本损耗补偿之外的其余固定资本形成。易得:
+
+$$
+X = (I - A - \hat{\alpha}D)^{-1} \bar{y} \quad (18)
+$$
+
+式中, $(I - A - \hat{\alpha}D)^{-1}$ 就是投入占用产出模型中扩展的列昂惕夫逆矩阵,而 $B^* = (I - A - \hat{\alpha}D)^{-1} - I$ 就是投入占用产出模型考虑资本损耗的完全消耗系数矩阵。因此,通过将模型的内生边界外移至固定资本形成中对资本损耗的补偿部分,投入占用产出模型在其分析中不仅考虑了生产过程中对原材料、燃料、服务等中间投入品的消耗,还考虑了生产过程中对于固定资本等生产要素以及其他资源的使用和损耗,是对投入产出模型的重要发展。
+
+## 四、投入产出模型体系的对称性
+
+### (一) 纵向一体化与横向一体化
+
+Ghosh (1958) 提出了基于分配系数的供给驱动模型,刘起运(1993)将其称为“对称模型”,并独立展开更为系统的分析。基于分配系数,可以得到另一组初始投入与最终产品之间的关系:
+
+$$
+\tilde{v} = v d_y = v (I - R)^{-1} r_y = x r_y = \tilde{y} \quad (19)
+$$
+
+式中, $R$ 为分配系数矩阵, $r_y = \hat{x}^{-1} y$ 为最终产出系数列向量, $d_y = (I - R)^{-1} r_y$ 为完全的最终产出系数列向量,且是元素全为1的列向量,这一结论与前文需求拉动模型中有关 $b_v$ 的结论类似。与式(1)相比,这一模型同样是对生产过程的描述,只是前者的核心基于完全需求系数矩阵 $(I - A)^{-1}$,观察视角是一种需求拉动的传递关系,而该模型则基于完全供给系数矩阵 $(I - R)^{-1}$,观察视角是一种供给驱动的传递关系,表明初始的要素投入如何推动产品产出的增加,并进一步增加最终产品,要素的初始投入量与其所推动的最终产品的价值量始终是对等的。这两组系数的对应关系还表现在完全消耗系数对直接生产过程的投入进行了列与列之间的调整,从而把直接投入转换为针对不同最终产品生产所需的完全投入;而完全分配系数则对产品的直接使用去向进行了行与行之间的调整,从而把直接使用转换为不同初始投入所推动的完全使用。
+
+以中间产品部分为例,对于需求拉动关系而言,A$\hat{x}$中的列是实际投入产出表中的中间投入,也就是生产中的直接投入,而B$\hat{y}$中的列则是生产不同最终产品的投入,包含了直接和间接的投入,也称为完全投入。因为$Ax=A(I-A)^{-1}y=By$,其中$B=A(I-A)^{-1}$为完全消耗系数矩阵,表明尽管B$\hat{y}$与A$\hat{x}$两个矩阵并不相同,但是行向合计相等。从A$\hat{x}$到B$\hat{y}$是把各个部门生产中的直接投入,按照最终用来生产的最终产品的不同,打散了再重新组合起来,这样一些新形成的列所构成的生产部门也被称为纵向一体化 (vertical integration) 部门。但这并非实际中存在的部门,而只存在于观念中的抽象部门。所采用的系数是各部门产出对于不同产品最终需求的依赖度,即:$\hat{x}^{-1}(I-A)^{-1}\hat{y}$。利用这一系数右乘A$\hat{x}$转换得到B$\hat{y}$。即:$A\hat{x}$ $\hat{x}^{-1}(I-A)^{-1}\hat{y} =A(I-A)^{-1}\hat{y}=B\hat{y}$。
+
+对于供给驱动关系而言，存在着完全对称的关系：
+
+$$
+xR = v(I - R)^{-1}R = vD \quad (20)
+$$
+
+式中, $D=(I-R)^{-1}R$ 为完全分配系数矩阵。公式两端都是各部门中间投入合计的行向量,只是前者中的 R 是基于产出向量 x 的,而后的完全分配系数矩阵 D 则是基于初始投入向量 v 的。但在展开形式中, $\hat{x}$R 是中间流量矩阵,而$\hat{v}$D 则是中间流量矩阵在不同行之间分割重组得到的新的流量矩阵,得到的新的行不再是同一种产品的中间使用,而是原来不同产品中间使用行的一种新组合,新的使用行源自各自对应的不同初始投入。这时分割重组所采用的系数为各部门投入对不同初始投入供给的依赖度,即:$\hat{v}(I-R)^{-1} \hat{x}^{-1}$,利用这一系数矩阵左乘 $\hat{x}$R 可以转换得到 $\hat{v}$D,也就是:$\hat{v}(I-R)^{-1} \hat{x}^{-1} \hat{x}R =\hat{v}(I-R)^{-1}R =\hat{v}D$。
+
+但是,对于上述结论,并不能基于两者的对称关系,简单地认为列昂惕夫逆阵$(I-A)^{-1} $针对的将是列交换,而高希逆阵$(I-R)^{-1}$ 针对的将是行交换。因为两组系数之间也存在着转换关系：
+
+$$
+\begin{align*}
+\hat{x}^{-1} (I - A)^{-1} \hat{y} &= \hat{x}^{-1} (I - A)^{-1} \hat{x} \hat{x}^{-1} \hat{y} \\
+&= (I - R)^{-1} \hat{r_{y}} \tag{21}
+\end{align*}
+$$
+
+式中, $(I-R)^{-1}r_y$ 为元素全为1的列向量, 因此矩阵 $(I-R)^{-1}\hat{r_y}$ 的行向元素的合计为1, 表明一个部门的产出受不同最终产品拉动所占的份额, 而这正是原先的系数要达到的目的。
+
+对称地，有：
+
+$$
+\begin{align*}
+\hat{v}(I-R)^{-1}\hat{x}^{-1} &= \hat{v}\hat{x}^{-1}\hat{x} (I-R)^{-1}\hat{x}^{-1} \\
+&= \hat{a_v} (I-A)^{-1} \tag{22}
+\end{align*}
+$$
+
+式中, $a_v (I-A)^{-1}$ 为元素全为 1 的行向量,$\hat{a_v} (I-A)^{-1}$ 列向元素合计为 1, 表明不同初始投入所推动的投入在全部投入中所占的份额。
+
+从上述两组关系出发,通过$(I-A)^{-1}$ 建立起最终产品与所需的初始投入之间的关系,而通过$(I-R)^{-1}$ 建立起初始投入与所推动的最终产品之间的关系。因此,前者称为后向关联系数,而后者称为前向关联系数。在管理理论中,企业对不同供应商的并购称之为纵向整合,而对同一种或类似产品供应商的并购称之为横向整合。在投入产出对部门分类的讨论中,对平行生产过程的加总称为横向加总 (horizontal aggregation),而对生产过程连续生产阶段的加总称为纵向加总 (vertical aggregation) (Chenery & Clark, 1959)。此外,由于B$\hat{y}$ 是把生产同一最终产品所需的不同部门的投入重组在一起,因此投入产出文献中普遍以此来表现纵向一体化。①本文将 $\hat{v}$D 看作是某种形式的横向一体化,只不过其含义是把同一初始投入所推动的不��产品的销售重组在一起。不管怎样,投入产出框架下的这两组概念都有其自身的含义,纵向一体化是针对不同的最终产品,对投入的整合,在视角上向上游回溯,而横向一体化是针对不同的初始投入对使用它的产品的整合,在视角上向下游延伸。基于概念本身的含义,可以进一步用于现实经济的分析,例如利用纵向一体化可以基于消费、资本形成和出口等不同最终需求分析,把整个经济生产区分成消费品、资本品和出口品的不同生产体系,利用横向一体化可以基于资本投入和劳动投入等不同初始投入分析,把经济系统区分成资本驱动和劳动驱动的经济系统。需要指出的是,基于A系数的需求拉动模型和基于R系数的供给驱动模型只是观察生产过程的两个视角,相互之间转换的基础是基于同一张投入产出表的数据。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+① 除管理理论外,纵向一体化概念也大量出现在经验分析中,例如 Hummels et al. (2001)的垂直专门化概念,以及斯拉法经济学中,例如“子体系”概念和“纵向一体化部门”的概念(Pasinetti, 1973)。
+
+### (二) 对称模型的意义
+
+供给驱动模型提出以来一直备受争议。争论的核心在于供给驱动模型在预测中需要以分配系数的稳定为前提,而现实中分配系数所表现的市场联系,远不如直接消耗系数所表现的技术关系那样稳定。不仅如此,在模型假定的背后,当分配去向为固定比例且假定不变的情况下,投入之间将表现为完全替代的关系,投入之间的技术比例关系将不复存在。此外,相对于需求拉动模型的需要多少,生产多少,供给驱动模型中,对于任何给定的初始投入,推动中间产品的前向传递,供给多少就需求多少,一直到最终需求的完全实现,不仅生产的技术比例失去意义,最终产品之间可能存在的互补关系也无法成立。这是对供给驱动模型的担忧所在。
+
+对此,本文认为,对称模型的意义在于一方面扩展了投入产出分析系统,另一方面也有助于重新审视基本的需求拉动模型的假定。如果供给驱动模型的假定过于极端,需求拉动模型的假定则处在另一个极端。包括需要多少则生产多少,以及产品在不同使用去向(包括中间使用和最终使用)上的完全同质和可替代。这些假定在现实经济中往往难以成立。从更高层面看,这正揭示了经济分析的局限性。相对于投入产出表数据所包含的现实经济的多面性,一旦引入技术系数或者是分配系数,意味着选定了某种视角,从而排除了其他的视角,不可避免地带来分析的局限。这也为一般意义上经济分析的局限带来思考。
+
+Dietzenbacher (1997) 对于供给驱动模型的质疑提出了一种新的解释。在他看来,供给驱动模型模拟了初始投入的变化如何直接和间接推动产出改变,这与价格模型的传导机制是一样的。Dietzenbacher (1997) 证明了对于初始投入的变化,用供给模型所测算的产出改变,与用价格模型模拟的价格变化,从价值量改变的事实结果看两者是一致的。因此,Dietzenbacher (1997)认为供给驱动模型本质上是一种价格变化,尽管分配系数不变而技术系数发生改变,但这种改变只是初始投入变动带来的价格变化的结果。这一分析对于整个对称体系,在A系数与R系数的数量模型之间的对称性之外,表现出供给驱动的数量模型与基于直接消耗系数的价格模型之间的同一性。实际上,对于这一结论本文同样可以基于两种系数的转换关系来说明。以两部门模型为例,假设第一个部门的初始投入增长了β,利用供给驱动模型,这种改变带来的产出的变动为:
+
+$$
+(\Delta x_1, \Delta x_2) = (\beta v_1, 0)(I-R)^{-1} \\ = (\beta v_1, 0)\hat{x}^{-1}(I-A)^{-1}\hat{x} \\ = (\beta a_{v1}, 0)(I-A)^{-1}\hat{x} \quad (23)
+$$
+
+因此有:
+
+$$
+(\Delta x_1, \Delta x_2) \hat{x}^{-1} = (\Delta x_1/x_1, \Delta x_1/x_2) \\ = (\beta a_{v1}, 0)(I-A)^{-1} \quad (24)
+$$
+
+由此可以看出,供给驱动模型测算的初始投入变化带来的产出的增长率,经过上面的转换得到的方程右侧公式恰好是价格影响模型测算第一部门初始投入上涨β带来的对两部门价格的影响。不仅如此,从对称角度思考,相对应地,是否在需求拉动的数量模型与某种基于分配系数的价格模型之间也存在着类似的同一性?事实正是如此。同样以两部门为例,并假设有两类最终需求,一种新的价格模型可以表示为如下形式:
+
+$$
+\begin{pmatrix} x_1 &\\& x_2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} p_1 \\ p_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} z_{11} & z_{12} \\ z_{21} & z_{22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} p_1 \\ p_2 \end{pmatrix} \\ + \begin{pmatrix} y_{11} & y_{12} \\ y_{21} & y_{22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix} \quad (25)
+$$
+
+式中, $\begin{pmatrix} z_{11} & z_{12} \\ z_{21} & z_{22} \end{pmatrix}$ 为实物型中间流量矩阵。这一价格模型中同一种产品由于销售对象的不同,出价也不一样,因此行向平衡表明产品的总收入等于来自各项收入的合计。同一种产品的价格成为所有售价的加权合计。最终产品如果是实物量,需要引入最终产品价格,这与基于A系数的价格模型中的初始投入类似,采用价值量,右边需要乘元素全为1的列向量,对价值量进行加总。模型两边左乘产出的对角矩阵的逆,求解有:
+
+$$
+\begin{pmatrix} p_1 \\ p_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} r_{11} & r_{12} \\ r_{21} & r_{22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} p_1 \\ p_2 \end{pmatrix} + \begin{pmatrix} r_{y11} & r_{y12} \\ r_{y21} & r_{y22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix} \quad (26)
+$$
+
+$$
+\begin{pmatrix} p_1 \\ p_2 \end{pmatrix} = (I - R)^{-1} \begin{pmatrix} r_{y11} & r_{y12} \\ r_{y21} & r_{y22} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 \\ 1 \end{pmatrix} \quad (27)
+$$
+
+式中, $\begin{pmatrix} r_{y11} & r_{y12} \\ r_{y21} & r_{y22} \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_1 &  \\  & x_2 \end{pmatrix}^{-1} \begin{pmatrix} y_{11} & y_{12} \\ y_{21} & y_{22} \end{pmatrix}$ 表示最终产品系数矩阵。上式表明最终需求价值的变化直接与间接拉动产品价格的变动, 某一最终产品由于售价的上涨, 其所需投入品价格, 以至于投入的投入等等都会有相应的上涨。可以发现, 中间产品价格还是最终产品价格都不是以前投入产出价格模型中的成本价格, 而是一种需求或效用决定型的价格。对于这一价格模型, 利用A系数与R系数之间的转化关系, 同样可以证明它与需求拉动数量模型测算结果之间的一致性。假设部门1第一类最终需求的比例$r_{y11}$由于某种原因(例如额外的价格冲击)上涨了$\beta$, 那么产品价格的变化为:
+
+$$
+\begin{align*} \begin{pmatrix} \Delta p_1 \\ \Delta p_2 \end{pmatrix} &= (I-R)^{-1} \begin{pmatrix} \beta r_{y11} \\ 0 \end{pmatrix} \\ &= \hat{x}^{-1} (I-A)^{-1} \hat{x} \begin{pmatrix} \beta y_{11} / x_1 \\ 0 \end{pmatrix} \\ &= \hat{x}^{-1} (I-A)^{-1} \begin{pmatrix} \beta y_{11} \\ 0 \end{pmatrix} \end{align*} \quad (28)
+$$
+
+$$
+\begin{pmatrix} x_1 &  \\  & x_2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} \Delta p_1 \\ \Delta p_2 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} \Delta x_1 \\ \Delta x_2 \end{pmatrix} = (I - A)^{-1} \begin{pmatrix} \beta y_{11} \\ 0 \end{pmatrix} \quad (29)
+$$
+
+这正是需求拉动模型 $\Delta x = (I-A)^{-1} \Delta y$ 的测算公式。由此说明基于分配系数的需求拉动型价格模型的测算结果与基于投入系数的需求拉动型数量模型的测算结果是一致的。
+
+### (三) Seton 的特征价格模型：对称模型的一个应用
+
+投入产出分析系统的对称体系从两个视角建立了初始投入与最终产品之间的联系, Seton (1992)利用这一性质提出了特征价格(eigenprices)模型。这一模型所要回答的问题是: 基于成本价格, 产品的价格最终是要由要素的价格来决定, 而要素的价格又是如何决定的? 在 Seton (1992) 看来, 要素的价格最终又要由它所生产的最终产品的价格来衡量。这两种价格决定同时实现达成了一种均衡价格, 这一均衡价格就是该经济系统的特征价格。
+
+设V为要素投入矩阵, 同一行为同一要素在不同部门生产中的投入, 同一列为对应生产部门所有要素投入。$v^T$为不同要素总投入量的列向量, 所以其元素为矩阵V的行合计。同一行的某种要素投入到各个部门最终用于生产不同的最终产品, 由此所获得的收入与该要素的价值量应该相等, 也就有如下平衡方程:
+
+$$
+\hat{v} r^T = V (I-R)^{-1} \hat{r}_y p^T \quad (30)
+$$
+
+式中, $r^T$为要素价格列向量, $p^T$为产品价格列向量。也就是说, 一方面要素的价格取决于最终产品销售所带来的收入, 并进一步取决于产品的价格。上式经整理有:
+
+$$
+r = p \hat{r}_y [(I-R)^{-1}]^T V^T \hat{v}^{-1} = pN \quad (31)
+$$
+
+式中, 令 $N = \hat{r_y} [(I-R)^{-1}]^T V^T \hat{v}^{-1}$。
+
+另一方面, 产品的价格又取决于它所包含的要素的价值, 即:
+
+$$
+p = rA_v(I-A)^{-1} = rC \quad (32)
+$$
+
+式中, $A_v$表示要素的初始投入系数矩阵, 其每一行对应某一种要素在各个部门单位产出生产中的初始投入, 而其每一列则表示某个部门生产单位产出需要的各种要素的初始投入, 令 $C = A_v (I-A)^{-1}$。
+
+如此, 把要素价格模型带入产品价格模型, 以及把产品价格模型带入要素价格模型, 得到: $p = pNC$, 以及 $r = rCN$。表明产品价格 $p$ 和要素价格 r 分别为矩阵 $NC$ 和 $CN$ 的左特征向量。Seton (1992) 把这一价格称为特征价格。
+
+在上述分析中, 最重要的是两组转换系数。对于产品价格还原为要素价格的关系, 是 $A_v (I-A)^{-1}$, 根据前面的分析, 它是根据不同类别的初始投入在各个使用去向之间分割重组的系数。例如, 如果 $A_v$ 是包含劳动和土地两种投入的投入系数矩阵, 那么将针对这两种要素投入对行向使用进行分割重组。对于要素价格由产品价格来确定的关系,则是$(I-R)^{-1}\hat{r_y}$, 根据前面的分析,它正是针对不同最终产品对投入进行分割重组的系数$\hat{x}^{-1}(I-A)^{-1}\hat{y}$。这样的理解下,把这种转换关系带入到前面的要素平衡方程中,从而转换为等价的另一种形式的平衡方程:
+
+$$
+\begin{aligned}
+\hat{v}r^T &= V(I-R)^{-1}\hat{r_y} p^T = V\hat{x}^{-1}(I-A)^{-1}\hat{y}p^T \\
+&= A_v(I-A)^{-1}\hat{y}p^T
+\end{aligned}
+\quad (33)
+$$
+
+公式左边表示按要素价格计算的不同要素的价值量列向量,最右边的$\hat{y}p^T$为最终产品价值列向量,而$A_v(I-A)^{-1}$则把最终产品的价值还原为要素的初始投入价值。因此,整个关系表示每种要素的价值等于所有最终产品中所包含的该要素价值量合计。
+
+此外,需要进一步指出的是,现实中通常没有实物表,如果基于价值表,无论是产品价格$p$还是要素价格r计算的结果都将成为元素全为1的行向量,而且最大特征值为1。其经济含义是特征价格与实际价格相一致。实际上,Seton (1992)把成本和价格区分开来,把不能看作要素的投入排除在外,在要素的投入成本之上存在一个加价,形成产品的价格,并假定所有部门具有一个统一的加价率$\alpha$,即要素成本$rC$占价格$p$的比率,那么产品价格公式将为$p=\frac{1}{\alpha}rA_v(I-A)^{-1}=\frac{1}{\alpha}rC$。这样上述公式将转变为: $\alpha p = pNC$, $\alpha r = rCN$。这时NC与CN的特征向量将不再是全为1的向量,而$\alpha$为特征值。实际计算中通过让特征价格与最终产品相乘让其合计等于实际GDP,可以对特征价格标准化。这时,特征价格相对于1的背离就代表着实际价格相对于均衡价格的背离。因此,特征价格的大小本质上是统一的加价率假定与各部门实际加价率不一致所带来的偏离。如果把统一的加价率看着是市场均衡应该达到的一种结果,那么特征价格与实际的偏离就代表着对这一均衡的偏离。
+
+## 五、广义投入产出模型的对偶性质
+
+### (一)广义投入产出框架下的对偶关系
+
+投入产出模型也可以用数学上的线性规划对偶关系进行重新表述,建立广义的投入产出模型。对于实物体系而言,是以给定需要生产的净产出,寻求最小的初始投入成本,用线性规划描述,即:
+
+$$
+\text{Min } wa_0x, s.t. (I-A)x \overset{＞}{=} y, x \geq 0 \quad (34)
+$$
+
+而对于价格体系而言,是在价格小于等于单位成本的条件下最大化净产出价值。即:
+
+$$
+\text{Max } py, s.t. p(I-A) \overset{＜}{=} a_0w, p \geq 0 \quad (35)
+$$
+
+式中, $a_0$为劳动投入系数行向量, w为单位劳动的价格即工资率。假设劳动为唯一的要素投入。根据对偶性质(互补松弛条件),最优解情况下,如果原问题某个约束条件严格不等式起作用,那么对偶问题中对应变量的最优解为0。若价格体系中某种产品价格小于单位成本,则实物体系中对应的产出将为0,企业将不生产。在长期均衡下,存在正的最优产出$x^*$和最优价格$p^*$,则约束条件将都满足等式约束,也即投入产出的数量模型和价格模型。在上述规划问题的构造中,假设初始投入要素劳动无供给方约束,或假设所有部门都有足够的生产能力,这也是经典投入产出模型的假设条件。实际上,在把基本的投入产出模型扩展为广义的投入产出模型之后,可以通过在约束条件中增加要素供给约束、资源环境约束等考虑更为复杂的情况。当然,上述问题的目标函数也可以从考虑单一要素增加到考虑多个要素,例如考虑劳动和资本,则此时的目标函数包括了劳动要素和资本要素的成本。
+
+在广义投入产出模型的建立中,也可以在多部门生产的投入产出平衡关系(即等式关系)成立的条件下考虑要素供给、资源环境等约束条件。如果生产体系中存在多个初始投入要素,利用给定技术条件下产出与最终产品的转换关系,把模型变量转换为净产出y,把约束条件转换为要素供给约束。对于实物体系而言,是在给定要素约束下,最大化净产出,即:
+
+$$
+\text{Max } py, s.t. By \overset{＜}{=} b, y \geq 0 \quad (36)
+$$
+
+而对于价格体系而言,则是:
+
+$$
+\text{Min } rb, s.t. rB \overset{＞}{=} p, r \geq 0 \quad (37)
+$$
+
+式中, $B=A_v(I-A)^{-1}$为实物形式的完全初始投入系数矩阵, b 为要素的供给量列向量。因此, 原问题的约束为最终产出或者是净产出生产中每种要素的总需求量不超过其供给量。这种情况下, 所有要素的线性约束方程将对应多个超平面, 满足所有约束的可行解集为凸集, 在这个凸集中寻找目标函数的最大值。对偶模型中的向量 r, 在数理经济学教科书中称为要素的影子价格, 并把模型解释为把某一生产中所需的要素直接销售出去所得收入不小于用这些要素生产产品所得到的销售价格的情况下, 现有要素直接销售所能获得的最小收入是多少。
+
+投入产出模型是多部门线性模型的特例, 如果把投入产出模型推广到存在多个可供选择的技术条件下, 这种广义投入产出模型就会表现出一个独特的性质, 即在静态体系下广为讨论的无替代定理(nonsubstitution theorem)。
+
+### (二) 无替代定理的含义
+
+投入产出静态体系模型性质的研究中, 首先就是生产性 (productive), 所谓生产性就是存在非负向量 x', 使得 $x' > Ax'$, 净产出为正。经济意义上表明这一技术可以自我维系进行生产。由于技术系数的特殊性, 使得投入产出模型具有的一个性质是, 如果技术 A 可以生产出某个有经济意义的净产出 $y' = x' - Ax'$, 那么它就可以生产出任何有经济意义的净产出。即如果 A 具有生产性, 那么对于任何的 $y \overset{＞}{=} 0$, $(I-A)x = y$ 均存在非负解。①但是, 尽管 A 可以生产出任何有经济意义的最终产品, 在存在多个可选择技术的广义投入产出模型中, 如果对于 y 的生产 A 是最优技术, 那么对于任意某个 y', A 是否仍是最优技术? 也就是对于最终产品向量 y', 技术 A 是否仍是成本最小化的? 无替代定理表明, 如果只有唯一的初始投入, 那么即使存在更多生产方法的选择, 原先最优的技术 A 对于任意最终产品向量的生产仍是成本最小化的。这一定理有很多证明方法, Gale (1960) 从投入产出体系的对偶性质出发, 对定理进行了证明。其基本思想是, 假设唯一的初始投入为劳动, B 为广义技术系数矩阵, 其元素中正数表示产出, 负数表示投入, 那么对于最优化问题:
+
+$$
+\begin{array}{ll} \text{Min} & a_0 x \\ \text{s.t.} & Bx \ge y, x \ge 0 \end{array} \qquad (38)
+$$
+
+
+
+式中, x 表示生产过程的产出向量, y 表示净产品向量, 生产过程数大于产品数, 且每个生产过程(活动)只生产一种产品, 从而存在技术选择, 使得劳动投入最小。由于生产过程数大于产品数, 会出现方程数小于未知数个数。考察这一问题的对偶问题, 为:
+
+$$
+\begin{array}{ll} \text{Max} & py \\ \text{s.t.} & pB \overset{＜}{=} a_0, p \ge 0 \end{array} \qquad (39)
+$$
+
+在这一优化框架下, 原问题中的技术选择问题等同于寻找上述线性规划问题的最优基。如果 $x^*$ 和 $p^*$ 是原问题与对偶问题的最优解, 根据对偶问题的数学性质, 若最优解情况下对偶问题中某个约束中严格不等式成立, 则该约束对应于原问题的最优解 $x^*$ 中相应的分量为 0, 这意味着相应的生产过程被排除在最优技术之外。由此, 得到最优技术组合, 也就是原问题中的一组最优基。假设最终产品发生改变, 由 y 变成 y', 根据现有技术的生产性, 存在相应的可行解 x', 也就是 x' 定义在与 $x^*$ 同样的一组基上, 其零分量相同, 将系数矩阵 B 记为 $B = (B_B \ B_N)$, 其中 $B_B$ 为对应的基, 将 x' 记为 $x' = \begin{pmatrix} x'_B \\ 0 \end{pmatrix}$, $x'_B$ 为基变量。根据原规划可行解要满足的条件可得: $x'_B = B_B^{-1}y'$, 此时原规划目标函数取值为: $a_{0B}B_B^{-1}y'$, 其中, $a_{0B}$ 为目标函数中基变量 $x'_B$ 对应的系数向量。由于对偶问题的约束条件保持不变, $p^*$ 作为最终产品向量为 y 时对偶问题的最优解, 在最终产品向量为 y' 时依然可行, 且对应的可行基也为 $B_B$, 从而可得 $p^* = a_{0B}B_B^{-1}$, 此时对偶问题的目标函数取值为: $a_{0B}B_B^{-1}y'$. 因此, x' 和 $p^*$ 分别为最终产品向量为 y' 时原问题和对偶问题的可行解, 且它们对应的目标函数值相等, 根据线性规划的对偶理论, x' 和 $p^*$ 分别为原问题和对偶问题的最优解,并且最优基与最终产品为y时相同,所以对于y',原先的最优技术选择仍是最优的。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+① 投入产出的系数矩阵 $(I-A)$ 是一个 $Z$-矩阵。数学上, 在 $Z$-矩阵条件下, 存在众多的等价条件, 基于非负矩阵 A 的线性生产系统有经济意义解的 $H-S$ 条件就属于其中的两个条件。Nikaido (1968) 所提出的广义 $H-S$ 定理作为对原 $H-S$ 定理的推广, 也属于这些条件中的一部分。
+
+无替代定理的成立有赖于其特殊的假定,这其中最重要的就是存在唯一的初始投入。①对于无替代定理的经济含义,Dorfman et al. (1958)进行了解释。简单归纳起来就是,由于劳动为唯一的初始投入,商品价格将完全取决于直接和间接消耗的这种要素的数量。例如“工资率的变化,只是等比的增加一切商品的价格”,所以相对价格不��变。最终需求的改变虽然带来了产出的变化,但是对价格却并不产生影响,因此,尽管最终需求改变,由于过高的成本曾经被抛弃的技术在新的需求下仍将面临更高的成本。所以,技术选择并不会因为需求的变化而改变。
+
+对这一解释,本文有必要做进一步的说明。在唯一初始投入的情况下,直接的初始投入系数为$a_v$,完全初始投入系数$b_v=a_v(I-A)^{-1}$。假设对于最终产品y的生产中$b_v^*y<b_vy$,也就是$b_v^*$比任何其他的$b_v$使用最小的初始投入,从而为最优技术,那么当最终产品为某一其他y'时,是否$b_v^*y'<b_vy'$始终成立,即仍是成本最小化的?因为$p=a_v(I-A)^{-1}=b_v$,因此,产品的价格等于所包含的要素价值。所以,对产品中所包含的完全要素的思考,可以转换为关于价格的思考。虽然底层的技术变化是实物的,但是因为只存在唯一一种要素,基于实物量还是价值量对结果不会产生影响。如此,对于$(b_v-b_v^*)y'>0$,也就是$(p-p^*)y'>0$,假设原来的最优技术中,某一部门技术改变,而其他部门技术不变,那么技术改变的部门成本将变得更高,从而价格上涨,根据价格影响模型,这会导致其他部门价格也上涨,而不可能下降,因此$(p-p^*)>0$,不可能部分产品价格变化为正,部分为负。因此,对于任何其他的半正向量y',必然$(p-p^*)y'>0$,从而最优技术始终是成本最小化技术。或者从对偶的角度看,给定初始投入要素b的情况下,最优技术的约束方程$b_v^*y=b$将是唯一约束,例如,在只有两种产品的情况下,可行域为第一象限内该约束直线下的区域,对于任何非最优的其他技术的约束方程将处于最优技术的前沿面之下,从而对于任何最终产品的选择,最优技术始终能够实现净产出的最大化。
+
+但是,如果初始投入不唯一,那么在最小化初始投入的目标函数$b_vy$中,$b_v$不再是一个行向量,而是一个矩阵。该矩阵行的数目取决于初始投入的种类,例如,由劳动投入与土地投入所构成的完全投入系数矩阵。在单一劳动投入要素的情况下,是否引入要素价格,也就是以实物劳动投入来度量,还是以工资这种价值量来度量,并不会对成本最小化的结果产生影响。但是,在两种或两种以上投入要素的情况下,作为一种加总的权数,要素价格的引入将不可避免。例如,引入工资率和地租来对初始投入价值进行加总。要素价格的引入,使得整个生产体系中相对价格的决定不再唯一地取决于技术系数,同时取决于要素相对价格。从线性规划的敏感度分析角度来看,如果只有一种初始要素投入,则要素价格的改变不会改变目标函数的最优解;而如果有多种要素投入,则意味着目标函数系数要同时考虑多种要素相对价格变化的影响,对偶规划约束条件右端参数不再随着要素价格变动而同比例变化,要素相对价格的变化必然使得目标函数的最优解发生变化,从而对最优技术选择产生影响。因此,随着要素价格的引入,在多部门分析框架下要素价格作为一种分配变量,反过来会对技术选择产生影响,这种分析思路将把研究引入到古典生产理论基于技术的分配前沿所开展的对分配与技术选择关系的讨论。
+
+![image_colourful_background_28](./images/image_colourful_background_28_1.png)
+
+① 其他的条件还包括规模报酬不变与无联合生产。
+
+### (三) 古典理论家们的困扰
+
+无替代定理从逻辑上展示了多部门投入产出框架下技术、要素价格与产品价格相互影响的关系,这同样是古典理论学者们所感兴趣的话题,只不过他们更关心的是伴随要素价格变动的分配问题。
+
+现代分析认为,李嘉图的核心观点可以用“谷物模型”进行描述(马克·布劳格,2009)。这一模型假想了只有一种商品的经济,包括工资在内的投入品是谷物,产出也是谷物,由此李嘉图能够清楚地界定工资与利润的份额。但是,如果把单一商品模型扩展到两种或以上的商品,相对价格由此出现,这时的价格模型为$p=(1+r)pA+wa_0$,表明在技术给定的条件下,工资率w和利润率r与相对价格之间存在相互影响的关系。斯拉法认为,两种产品的相对价格变动,不但取决于它们各自生产时所使用的劳动对生产资料的比例,并且取决于这些生产资料本身被生产时所使用的比例,还取决于这些生产资料的生产资料被生产时所使用的比例。结果导致,两种产品相对价格的变动方向随着工资的下降,和根据它们各自的‘比例’所期望的相反”(彼罗·斯拉法,1962)。这样,在工资与利润份额的划分中,如果工资涨落本身会使社会产品的价值量值发生变化,那么对利润的影响就很难确定(彼罗·斯拉法,1962)。从价格模型出发,$p=wa_0[I-(1+r)A]^{-1}$,利润率的上升导致价格上涨,实际工资率相应下降,尽管实物体系下唯一的劳动投入要素使得技术的无替代性质仍然成立。进一步引入计价物$d$使得$pd=1$,就有$wa_0[I-(1+r)A]^{-1}d=1$,这样以利润率为横轴,工资率为纵轴,在第一象限将得到给定技术下的工资利润分配曲线。但是,随着计价物的改变,这一曲线会发生变化,从而影响对分配关系的度量。不仅如此,由于价格传递的复杂性,这一曲线除右下倾斜外,无法对具体形状进行任何限定,不同技术的所有曲线最大可能的组合构成分配前沿面,在多种技术中进行技术更替时可能随着利润率的下降,人均资本并不一定会越来越大,从而出现资本并不必然替代劳动的悖论(Pasinetti, 1977)。从无替代定理到要素替代悖论,古典传统的学者们坚持以技术选择来反对需求变化与要素替代之间的确定性机制。面对收入分配与相对价格变动的复杂关系,在李嘉图单一商品的谷物模型外,学者们从更多角度展开研究。
+
+一是最大利润率和最大工资率的两种极端假定。研究者们在多部门框架下,对工资率或利润率作为零条件下的分配关系进行了分析。从投入产出角度看,这就回到了唯一初始投入要素的一种最简单形式(Pasinetti, 1977)。古典劳动价值论从模型性质的角度也属于这类假定。如果只有劳动是唯一的初始投入的话,价格将与生产中“体现劳动(embodied labor)”的实物量成比例(Pasinetti, 1977)。在经济理论史学者马克·布劳格看来,尽管李嘉图批评了斯密的“支配劳动(labour commanded)”概念,但是却坚持了“劳动价值论”,而这种坚持一方面是由此避开不同的部门资本有机构成下工资率变动对相对价格的干扰,即所谓的“李嘉图效应”,另一方面是因为在近似的比率上,商品交换在数量上更多地受相对劳动成本的影响,所以布劳格认为,李嘉图的劳动价值论并非“分析的劳动价值论”,而是一种“经验的劳动理论”(马克·布劳格,2009)。
+
+二是采用严格的所有部门有机构成相同的假定。古典传统的研究者们假定在$pA$与$a_0$之间所有部门保持同一固定的比例,$pA=\delta a_0$,如此引入计价物,$pd=(1+r)\delta a_0d+wa_0d=1$。这样分配曲线将成为线性函数。Samuelson (1962)提出代用生产函数(surrogate production function)以避免出现要素替代悖论时采用的正是同样的这一假定。在多部门的框架下,随着要素价格的变化,人均资本的无序变动,要素的使用并不必然呈现完美的替代关系,但是在代用生产函数中引入所有部门资本有机构成相同的假定,使得给定技术下的分配曲线成为线性函数,人均资本对于某一给定技术将唯一取决于该曲线的斜率,那么在多种技术的选择过程中,随着利润率的下降,人均资本上升,将必然呈现资本对劳动的替代。实际上,无论是资本有机构成不变,还是代用生产函数,从投入产出模型的角度看,中间投入与初始投入所有部门严格保持相同的比例,实质上把多部门模型又退化成了总量模型,并以这种方式避开了分析中所面临的结构问题。
+
+三是寻找一组复合商品作为不变价值尺度。在彼罗·斯拉法(1963)看来,李嘉图的困惑在于相对价格的变化对分配的干扰,使得分配关系会随着计价物的不同而发生改变,为此需要寻找一种“不变价值尺度”。斯拉法基于现实经济中的A系数,构造了一个假想经济的标准体系。在该体系中,每种产品的最终使用与中间使用保持相同的比例,并把这一比例称为“剩余率”。这一体系的最终产品成为一组标准商品,以其为计价物,可以导出工资率和利润率之间线性的分配前沿,从而解决李嘉图不变价值尺度的难题。
+
+无论如何,古典理论学者从其基本理论倾向出发,忽略需求而尽量从生产的角度来解释经济过程,那么在生产体系内就需要面对技术、分配与相对价格之间的关系,并且要放在结构框架下来进行思考。从投入产出分析的角度看,由此所产生的“不变价值尺度”,以及对要素替代机制的批判等诸多问题,本质上正是结构问题带来的必然结果。但是,在新古典(neoclassical)看来,价格本来就不是完全在生产体系内所决定的,无论是要素价格还是产品价格都在市场机制作用下,受外在的效用和需求的引导,因此认为结构模型下可能面对的逻辑矛盾在现实中是可以避免的,甚至可能根本不会出现。
+
+## 六、结论与展望
+
+通过上述分析可以看出,投入产出分析框架的基本特征主要表现为三个方面,即以生产为中心、模型的结构性与方法的系统性。首先,边际革命以来,主流理论从古典理论对生产的关注,转为新古典理论对效用与需求的重视。然而,投入产出关注的核心问题仍是生产,以及围绕生产一方��形成分配关系,另一方面以生产的产品来满足各种需求。其次,投入产出模型是多部门模型,如果把多部门替换为单一部门,投入产出模型最重要的性质将几乎丧失殆尽。在多部门的基础上,通过中间产品形成部门与部门之间的联系,所以中间产品必不可少,而主流理论的生产模型往往舍弃中间产品。正是基于中间产品及其相互需求,经济过程在投入产出框架下表现为是一种循环流,而非线性流(Dorfman *et al.*, 1958)。在斯拉法的分析中,则表现为“用商品生产商品”,而非用要素生产商品(彼罗·斯拉法,1963)。也就是,商品既是产出同时也成为投入,生产体系本身生产出所需要的投入品,正是基于中间产品,经济系统的种种结构特征才得以展开。第三,基于产品供给与使用去向之间的行向联系,引入技术系数,建立投入产出的需求拉动模型。基于投入与产品价值构成之间的列向关系,在技术系数基础上,建立投入产出价格模型。通常的价格影响模型更多关注于相对价格变动的测算,而斯拉法体系通过对初始投入中工资利润关系的分析提供了技术、收入分配与相对价格之间更为丰富的理论内涵。分配系数的引入则从另一个角度大大扩展了投入产出的系统分析体系。
+
+从上述三个方面的特点可以看出,投入产出分析体系的这些分析特色往往与新古典主流理论的基本假定并不一致。例如,投入产出采用固定比例生产函数,尽管L形生产函数也具有广义上的凸性,但是固定投入比例的假定下,新古典生产函数中最重要的要素之间的替代关系被排除在外,基于边际概念的最大化与均衡调节机制也面临失效。更为重要的是,投入产出模型下,需求决定产出与经济规模,而价格则由单位成本来决定。这一描述也正是马克·布劳格在《经济理论的回顾》中对斯密与李嘉图等人理论特征的评价。布劳格认为,斯密理论中的生产,面对的是长期供给曲线完全为水平的情况,没有领悟到需求对价格的影响,所以斯密理论是马歇尔理论的特例(马克·布劳格,2009)。但是,在斯拉法看来,古典理论的这种特点并非是采取了规模报酬不变假定的结果,因为古典学者们根本就不考虑“收益改变和不变的问题”,古典生产体系的那些性质“不取决于生产规模和‘要素’比例的改变。”而且,这个论点是从亚当·斯密到李嘉图老的古典经济学家的论点,在“边际”方法出现以后,它被淹没和遗忘了(彼罗·斯拉法,1963)。按照这种说法,古典理论并非是某种特例,而是古典分析体系作为更一般的分析框架的必然结果。
+
+实际上,上述观点的分歧反映了方法论上如何看待理论史演进的两种相互冲突的观点。阿列桑德洛·荣卡格利亚(2009)在《西方经济思想史》中指出,按照累积性观点,现有经济理论比历史上曾经出现的那些理论要更高级;相反,竞争性观点则基于库恩的科学革命,认为不同范式的更替并不是一个以知识总量的不断增长为特征的逻辑系列。不同的范式被认为是彼此间不能相比的;每一种范式都形成了解释现实的不同的方法,都必定以一系列特定的化繁为简的假设为基础。在本文看来,斯密与李嘉图分析框架上的特点是与当时整体社会思想的倾向是有关系的,古典时期的研究者们更为关注长期,供求变化带来的价格变动只是一种短期现象,古典学者们并非没有认识到需求的作用,而是根本就不关心。按照方法论上的竞争性观点,一个时代有一个时代的问题,而分析架构是否适合所要解决的问题才是决定分析方法取舍的关键。我国经济正处在结构转型的深刻变革中,供给侧改革提出了紧迫的理论问题,投入产出方法理应发挥其分析作用。实际上,对现实问题的回避往往导致理论与事实的割裂,而这也正是沃西里·里昂惕夫(1990)提出投入产出方法的原因。现如今,研究者们也许并不缺乏数据,但缺乏理论的指引和对方法性质的理解,数据仍仅限于一种未被理解的事实。
+
+在上述方法论层次认识的基础上,本文认为投入产出的发展一方面要以现实问题为导向,从解决实际问题出发,更好发挥投入产出方法的特长。近年来,区域模型、资源与环境模型,以及全球价值链的分析等等都是利用投入产出方法特点解决实际问题取得进展的例证。另一方面是与其他方法,包括主流理论在内的结合。在这方面,Dorfman *et al.*, (1958)对投入产出方法的阐述,代表了从主流理论的视角对投入产出模型所展开的一种纯数理讨论。而可计算一般均衡,以社会核算矩阵为数据基础,在投入产出模型生产框架基础上增加了效用最大化原则下对消费者收入与支出如何决定的描述,分析的范围涵盖了产品市场和要素市场,成为投入产出方法的重要扩展。此外,近年来对于如何在TFP增长率的分析中把中间产品的影响考虑进来(Baqaee & Farhi, 2019)以及生产网络分析(Acemoglu & Azar, 2020)等方面,投入产出的思想与方法也在现代研究中不断得以呈现。对于诸如此类的投入产出方法的种种扩展,正如 Solow (1998)在回顾列昂惕夫《美国经济结构》时对投入产出所提出的忠告那样,通过扩展投入产出模型的假定,与经济学其他分支之间的紧密联系对每个人都是有益的。当然,无论是对我国实际经济问题的分析,还是方法的扩展都要以对投入产出方法性质的理解为基础。这要求研究者们能够从更一般的数理结构出发,并从不同分析路径的学习中寻找启发,而本文所进行的讨论就是希望沿着这一目的,为加深对投入产出模型性质的理解提供一点帮助。
+
+## 参考文献
+
+[意] 阿列桑德洛·荣卡格利亚, 2009:《西方经济思想史》(罗汉、耿筱兰、郑梨莎、姚炜堤译), 上海: 上海社会科学院出版社。
+
+[英] 彼罗·斯拉法, 1962:《李嘉图著作和通信集》(郭大力、王亚男译), 北京: 商务印书馆。
+
+[英] 彼罗·斯拉法, 1963:《用商品生产商品——经济理论批判绪论》(巫宝三译), 北京: 商务印书馆。
+
+陈锡康、杨翠红等, 2011:《投入产出技术》, 北京: 科学出版社。
+
+联合国经济和社会事务部统计处, 1982:《国民经济核算(SNA)》(闵庆全、崔书香、肖家魁译), 北京: 中国财政经济出版社。
+
+刘起运, 1993:《经济系统规划方法与模型》, 北京: 中国计划出版社。
+
+[美] 罗纳德·E. 米勒、彼得·D. 布莱尔, 2019:《投入产出分析: 基础与扩展(第二版)》(夏明、张红霞、林晨译), 北京: 中国人民大学出版社。
+
+[英] 马克·布劳格, 2009:《经济理论的回顾》(姚开建译), 北京: 中国人民大学出版社。
+
+[美] 沃西里·里昂惕夫, 1990:《投入产出经济学》(崔书香、潘省初、谢鸿光译), 北京: 中国统计出版社。
+
+Acemoglu, D., and P.D. Azar, 2020, "Endogenous Production Networks", *Econometrica*, 88(1):33-82.
+
+Baqaee, D.R., and E. Farhi, 2019, "The Macroeconomic Impact of Microeconomic Shocks: Beyond Hulten's Theorem", *Econometrica*, 87(4):1155-1203.
+
+Chenery, H. B., and P. G. Clark, 1959, *Interindustry Economics*, New York: John Wiley & Sons, Inc.
+
+Dietzenbacher, E., 1997, "In Vindication of the Ghosh Model: A Reinterpretation as a Price Model", *Journal of Regional Science*, 37(4): 629-651.
+
+Dorfman, R., P. A. Samuelson, and R. M. Solow, 1958, *Linear Programming and Economic Analysis*, New York: McGraw-Hill.
+
+Gale, D., 1960, *The Theory of Linear Economic Models*, New York: McGraw-Hill Book Company.
+
+Ghosh, A., 1958, "Input-output Approach in an Allocation System", *Economica*, 25(97): 58-64.
+
+Hummels, D., J. Ishii, and K.-M. Yi, 2001, "The Nature and Growth of Vertical Specialization in World Trade", *Journal of International Economics*, 54(1): 75-96.
+
+Nikaido, H., 1968, *Convex Structures and Economic Theory*, New York: Academic Press.
+
+Pasinetti, L., 1973, "The Notion of Vertical Integration in Economic Analysis", *Metroeconomica*, 25(1):1-29.
+
+Pasinetti, L., 1977, *Lectures on the Theory of Production*, New York: Columbia University Press.
+
+Samuelson, P. A., 1962, "Parable and Realism in Capital Theory: The Surrogate Production Function", *Review of Economic Studies*, 29(3):193-206.
+
+Seton, F., 1992, *The Economics of Cost, Use and Values*, Oxford: Clarendon Press.
+
+Solow, R. M., 1998, "Rereading the Structure of the American Economy", *Economic Systems Research*, 10(4): 299-306.
+
+United Nations, 1966, "Problems of Input-output Tables and Analysis (Series F No. 14)", New York.
+
+(责任编辑：李振新)
+
+# ON THE THEORETIC PROPERTIES OF INPUT-OUTPUT MODEL
+
+ZHANG Hongxia XIA Ming
+
+(School of Applied Economics, Renmin University of China)
+
+**Abstract:** As an empirical research method, input-output technique is widely used in the analysis of practical economic problems, but the understanding of the assumptions and properties of the model is the premise of correct use of the method. The prominent characteristics of input-output model are production-centered, structured and systematic. Demand-driven quantity model and cost-driven price model constitute the core framework of input-output technique, both of which are production-centered. The interaction between industries reflected in the quantitative model and the price model includes not only direct but also indirect connections, therefore it is a structural methodology. From the systematic point of view, this framework takes production as the core to form the endogenous boundary of the model and can further adjust the endogenous boundary and concept. In addition, the supply driven model is established by introducing distribution coefficient, and Leontief input-output model is extended to generalized input-output model by being combined with optimization model, which constitute the systematic framework. Focusing on the basic properties of input-output model, this paper fully discusses some basic issues of the framework, including the nature of structural description, the determination and adjustment of the endogenous boundary of the system, the symmetry of the demand-driven and supply-driven modelling system, and the duality of the generalized input-output system. From the discussion, the thoughts of the authors on the properties of input-output framework are proposed.
+
+**Key words:** input-output; structural analysis; supply driven; duality

RAG_eval/doc_md/colourful_background_29.md

@@ -0,0 +1,159 @@
+# 3、《国防科技工业计量检定人员管理办法》
+
+## 第五节 法定计量单位的使用
+
+* 一、法定计量单位
+
+法定计量单位是国家以法令形式强制使用或允许使用的计量单位。
+
+国内计量单位的统一,可以避免由于多种单位制并用而引起的混乱和不必要的换算,节省大量的人力物力,从而促进科学技术、文化教育和工农业生产的发展。
+
+与国际上计量单位的统一,能使我国在国际交往中与绝大多数国家具有共同的国际计量语言和交流工具,推动我国对外贸易、科技协作和文化交流的发展。
+
+任何组织在从事下列活动，需要使用计量单位的，应当使用法定计量单位：
+
+a.制发公文 统计报表;
+b.生产、销售产品,标注产品标识,编制产品使用说明书;
+c.制定标准、规范、规程、技术文件;
+d.出具检定、校准、检验、测量数据;
+e.国家规定应使用法定计量单位的其他活动。
+
+我国的法定计量单位包括：
+
+(1) 国际单位制单位：SI单位、SI单位的倍数单位，SI单位包括SI基本单位和SI导出单位 (SI辅助单位在内的具有专有名称的SI导出单位，组合形式的单位)。
+
+(2) 国家选定的非国际单位制单位
+
+(3) 上述单位构成的组合形式的单位
+
+SI基本单位的名称、符号：
+
+<table><thead><tr><th>量的名称</th><th>基本单位名称</th><th>符号</th><th>错误符号</th></tr></thead><tbody><tr><td>长度</td><td>米</td><td>m</td><td>M</td></tr><tr><td>质量</td><td>千克 (公斤)</td><td>kg</td><td>KG、kG、Kg</td></tr><tr><td>时间</td><td>秒</td><td>s</td><td>S</td></tr><tr><td>电流强度</td><td>安[培]</td><td>A</td><td></td></tr><tr><td>热力学温度</td><td>开[尔文]</td><td>K</td><td></td></tr><tr><td>物质的量</td><td>摩[尔]</td><td>mol</td><td>MOl</td></tr><tr><td>发光强度</td><td>坎[德拉]</td><td>cd</td><td></td></tr></tbody></table>
+
+国际单位制中具有专门名称的
+导出单位
+
+<table><thead><tr><th>量的名称</th><th>单位名称</th><th>单位符号</th><th>错误符号</th></tr></thead><tbody><tr><td>频率</td><td>赫[兹]</td><td>Hz</td><td>HZ</td></tr><tr><td>力、重力</td><td>牛[顿]</td><td>N</td><td></td></tr><tr><td>压力、压强、应力</td><td>帕[斯卡]</td><td>Pa</td><td>pa、PA、pA</td></tr><tr><td>能量、功、热</td><td>焦[耳]</td><td>J</td><td></td></tr><tr><td>电荷量</td><td>瓦[特]</td><td>W</td><td></td></tr><tr><td>电位、电压、电动势</td><td>库[仑]</td><td>C</td><td></td></tr><tr><td>电容</td><td>伏[特]</td><td>V</td><td></td></tr><tr><td>电容</td><td>法[拉]</td><td>F</td><td></td></tr><tr><td>电阻</td><td>欧[姆]</td><td>Ω</td><td></td></tr><tr><td>电导</td><td>西[门子]</td><td>S</td><td></td></tr><tr><td>磁通量</td><td>韦[伯]</td><td>Wb</td><td></td></tr><tr><td>磁通量密度、磁感应强度</td><td>特[斯拉]</td><td>T</td><td></td></tr><tr><td>电感</td><td>亨[利]</td><td>H</td><td></td></tr><tr><td>摄氏温度</td><td>摄氏度</td><td>°C</td><td></td></tr><tr><td>光通量</td><td>流[明]</td><td>lm</td><td></td></tr><tr><td>光照度</td><td>勒[克斯]</td><td>lx</td><td></td></tr><tr><td>放射性活度</td><td>贝可[勒尔]</td><td>Bq</td><td></td></tr><tr><td>吸收剂量</td><td>戈[瑞]</td><td>Gy</td><td></td></tr><tr><td>平面角</td><td>弧度</td><td>rad</td><td></td></tr><tr><td>立体角</td><td>球面度</td><td>sr</td><td></td></tr></tbody></table>
+
+我国选为法定单位的
+非SI单位
+
+<table><thead><tr><th>量的名称</th><th>单位名称</th><th>单位符号</th><th></th><th>量的名称</th><th>单位名称</th><th>单位符号</th><th></th><th>量的名称</th><th>单位名称</th><th>单位符号</th></tr></thead><tbody><tr><td>时间</td><td>分、小时、天 (日)</td><td>minhd</td><td></td><td>速度</td><td>节</td><td>kn</td><td></td><td>级差</td><td>分贝</td><td>dB</td></tr><tr><td>平面角</td><td>(角) 秒(角) 分度</td><td>(")(')(°)</td><td></td><td>质量</td><td>吨原子质量单位</td><td>tu</td><td></td><td>线密度</td><td>特克斯</td><td>tex</td></tr><tr><td>旋转速度</td><td>转/分</td><td>r/min</td><td></td><td>体积</td><td>升</td><td>L(l)</td><td></td><td>面积</td><td>公顷</td><td>hm²</td></tr><tr><td>长度</td><td>海里</td><td>nmile</td><td></td><td>能</td><td>电子伏</td><td>eV</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>SI词头名称、符号
+
+<table><tr><td>因数</td><td>1024</td><td>1021</td><td>1018</td><td>1015</td><td>1012</td><td>109</td><td>106</td><td>103</td><td>102</td><td>101</td></tr><tr><td>名称</td><td>尧[它]</td><td>泽[它]</td><td>艾[可萨]</td><td>拍[它]</td><td>太[拉]</td><td>吉[咖]</td><td>兆</td><td>千</td><td>百</td><td>十</td></tr><tr><td>符号</td><td>Y</td><td>Z</td><td>E</td><td>P</td><td>T</td><td>G</td><td>M</td><td>k</td><td>h</td><td>da</td></tr><tr><td>因数</td><td>10-1</td><td>10-2</td><td>10-3</td><td>10-6</td><td>10-9</td><td>10-12</td><td>10-15</td><td>10-18</td><td>10-21</td><td>10-24</td></tr><tr><td>名称</td><td>分</td><td>厘</td><td>毫</td><td>微</td><td>纳[诺]</td><td>皮[可]</td><td>飞[母托]</td><td>阿[托]</td><td>仄[普托]</td><td>幺[科托]</td></tr><tr><td>符号</td><td>d</td><td>c</td><td>m</td><td>μ</td><td>n</td><td>p</td><td>f</td><td>a</td><td>z</td><td>y</td></tr></table>
+
+### 二、计量单位的使用规则
+
+1） 组合单位的中文名称与其符号表示的顺序一致,符号中的字母没有对应的名称,除号的对应名称为“每”字,无论分母中有几个单位“每”字只能出现一次。
+2） 乘方形式的单位名称,其顺序应是指数名称在前(由数字加“次方”二字),单位名称在后。特殊情况下,对于长度的2次幂和3次幂,表示面积体积时,则相应的指数名称为“平方”和“立方”,其余则为“二次方”和“三次方”。
+3） 书写法定计量单位时,不加任何表示乘或除的符号或其它号。
+
+* 例如:电阻率的单位的名称为“欧姆米”,而不是“欧姆·米”、“欧姆-米”或“[欧姆][米]”等。
+
+### 三、法定单位和词头的符号
+
+1）法定单位和词头的符号,不论拉丁字母或希腊字母,一律用正体并严格遵循其大小写,不得自行变更。
+
+2）在由两个以上单位相乘构成的组合单位中,若某单位的符号又是词头符号,则应尽量将其置于右侧,以免引起混淆。
+
+3）由两个以上单位相乘的组合单位,其中文符号只能是一种形式,即用居中圆点代表乘号。
+
+4）由两个以上单位相除构成的组合单位,其英文符号可用如下三形式(以密度单位为例):
+
+* a. $kg/m^3$ 除号用斜线表示;
+
+* b. $kg \cdot m^{-3}$ 用负指数将相除转化为相乘,乘号用居中圆点。
+
+* c. $kgm^{-3}$ 紧排
+
+*   其中文符号有两种形式:
+*   a. 千克/米³ 用斜线
+*   b. 千克·米⁻³ 用负指数, 乘号用居中圆点表示。
+
+5）在一个组合单位中, 表示相除关系的斜线一般不能多于一条。
+*   例如: 比热容的单位为J/(kg·K), 不能写为J/kg/K。
+6）词头和单位符号之间不留间隔, 不加表示相乘的任何符号, 也不必加圆括号。
+*   例如: 面积的单位“平方千米”的符号是km², 不应为k·m²、k×m², 也不必写为(km)²。
+
+* 四、法定单位和词头使用规则
+
+1）单位名称与符号的使用场合
+
+* 单位名称,一般用于叙述性的文字中,单位的符号则在公式、数据表、曲线图、刻度盘和产品铭牌等需要简单明了表示的地方使用,也可用于叙述性文字中。
+
+* 这里重点强调以下几点：
+
+* a. 单位的简称在不致混淆的场合下可等效全称使用,因此当然也可以用于叙述性文字中。
+
+* b. 国际符号可使用于任何场合。但仅用来表示相应的单位,不能借作文字使用。例如：“每公斤鱼价5元”,不能写成“每kg鱼5元”。
+
+* c. 在符号使用时,应优先考虑使用国际符号。中文符号一般在初中、小学课文和普通书刊中使用。
+
+2）单位名称或符号必须作为一整体使用，不得拆开使用。
+
+* 例如：20℃应读成“20摄氏度”，不应写成或读成“摄氏20度”。
+
+3）不能单独使用词头。
+* a. 不能把词头当作单位使用。例如，“电容的容量为10µ”应改为“电容的容量为10µF”。
+
+* b. 不能把词头单纯当作因数使用。$10^{-3}S^{-1}=1mS^{-1}$这个等式就不成立。因为上式将因数值$10^{-3}$随便地代之以相应的词头m。
+
+4）词头不能重迭使用。例如：“µµF”应改为“pF”，“mµs”应改为“ns”。
+
+5）以相乘或相除形式构成的组合单位，词头一般位于组合单位之首或分子上。例如：力矩的单位kN·m，不宜写成N·km。
+
+6）倍数单位和分数单位的指数，是指包括词头在内的单位的幂。例如：$1\text{cm}^2=1(10^{-2}\text{m})^2=10^{-4}\text{m}^2$，而不应认为$1\text{cm}^2=10^{-2}\text{m}^2$。
+
+# 第二章 企业计量管理
+
+* 第一节 企业计量的作用
+
+* 第二节 企业计量管理的特征
+
+* 第三节 企业计量管理的内容
+
+* 第四节 企业计量工作的定位与发展
+
+* 计量管理：计量管理是指计量部门对所用测量手段和方法，以及获得、表示和使用测量结果的条件进行的管理。
+
+* 企业的计量管理：是企业为了获得准确可靠的测量数据，为企业生产、科研、经营提供计量保证所开展的各项活动。
+
+## 第一节 企业计量管理的作用
+
+### 一、计量是企业发展的重要技术基础
+
+贯穿于企业的能源管理、物料检测、工艺监控、质量检验、环境监测、安全防护、计量数据管理、经营核算等方面
+
+### 二、计量是企业现代化管理的基本条件
+
+涉及人类活动各个方面，现代化工业生产三大支柱之一：计量检测、原材料和工艺装备
+
+### 三、计量是产品质量的重要保证
+
+### 四、计量是节能降耗的重要手段
+
+### 五、计量是企业经济核算的重要技术依据
+
+## 第二节 企业计量管理的特征
+
+* ### 一、科学管理和法制管理相结合
+专业性、系统性和社会性很强的基础工作,遵循客观规律,科学管理
+
+* ### 二、微观管理和宏观监督相结合
+企业是体系的末端，执行层
+
+* ### 三、普遍性与特殊性相结合
+目的一致,侧重点不同
+
+* ### 四、统一性和系统性相结合
+计量单位统一、量值准确,靠体系管理
+
+## 第三节 企业计量管理的内容
+
+### 一、国家对企业计量管理的法制要求
+
+* 1、法定计量单位的使用
+* 2、最高计量标准的管理
+* 3、强制检定
+* 4、制造计量器具的管理（制造企业）
+* 5、对计量数据实行计量监督（对社会服务机构）

RAG_eval/doc_md/colourful_background_3.md

@@ -0,0 +1,247 @@
+# 小红书保健品行业通案
+
+小红书商业部 | 医疗健康行业
+
+## 01-赛道洞察
+
+### 疫情爆发刺激保健品行业爆发，居民健康意识全盘提升，行业有望进一步渗透
+
+保健品日益成为人们生活密不可分的一部分，随着消费水平的提高、各项国家利好政策的驱动以及人们健康意识的提升，中国保健品将迎来发展黄金时期
+
+#### 中国保健品行业经济环境
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_11.png)
+
+#### 中国保健品行业市场规模及预测
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_12.png)
+
+数据来源：艾媒咨询《2023 - 2024年中国保健品行业研究及消费者洞察报告》
+
+### 经济下行消费分级趋势显现，但疫后对「健康」的重视驱动国民消费预算向带来健康的「高品质」保健品类倾斜
+
+#### 36%
+
+国内消费者对通胀表示担忧，略高于今年第二季度的平均水平
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_13.png)
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_34.png)
+
+国内消费者对身心平衡的态度排序
+
+#### TOP 1
+
+身心健康是23年11月所有年龄段消费者都最关心的事
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_15.png)
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_35.png)
+
+*数据来源于凯度《中国消费者态度月度晴雨表》23年6月
+
+### 从内容看风向-小红书已成为当代年轻人的健康养生图鉴
+
+成年人的奶茶
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_17.png)
+
+回蓝回城回气血
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_18.png)
+
+边吃边养口腔溃疡
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_19.png)
+
+易瘦体质养成记
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_20.png)
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_21.png)
+
+“懒美人”必备好物
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_22.png)
+
+分秒必争补钙计划
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_23.png)
+
+重新定义专业人士
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_24.png)
+
+控糖与胰岛素抵抗
+
+### 保健品赛道的高热度带动「大健康人群」在小红书域内高速增长
+
+51.2%的小红书19-40岁用户平时会吃保健品，其中女性和26+人群相对渗透更高。
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_36.png)
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_37.png)
+
+*数据来源于小红书后台
+
+### 惜命打工人
+
+人群量级4600W+
+
+#### 基本人群画像
+
+高线城市&工作强度比较高的行业，如互联网、金融、医护人员等。
+
+作息比较不规律，工作时间长、压力大，时不时需要熬夜加班。
+
+##### 年龄占比
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_38.png)
+
+##### 城市线级占比
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_39.png)
+
+##### 内容偏好 TOP30
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_40.png)
+
+#### 对保健品的态度
+
+- 目的性强，通过保健品预防工作劳累带来的身体损伤
+
+- 有较明确的功效诉求，西式保健品为主
+
+- 购买决策时比较“成分党”
+
+#### 吃保健品的契机
+
+- 加班或应酬时身体感到疲惫或明显的不适
+
+- 体检指标出现异常
+
+- 网上/身边同事推荐
+
+#### 核心考虑因素
+
+成分/含量   功效   品牌
+
+#### 功效/品类偏好
+
+机能增强型产品：护肝片、鱼油&辅酶q10
+
+基础保健&提升免疫力：维生素
+
+*数据来源于小红书用户团队《小红书保健食品人群》相关调研
+
+## 02-竞争格局
+
+### 用户重点从「全面健康」到「机能提升」, 健康诉求多元化 提升身体机能的进阶需求是行业未来的增长引擎
+
+#### 热门品类: 用户刚需的大众化诉求
+
+##### 维生素、益生菌、鱼油&钙
+
+强健体质、全面健康&每日营养摄入均衡, 依然是用户核心诉求
+
+#### 新兴品类: 高增长的新趋势热点
+
+##### NAD、护肝、氨糖
+
+将保健品当作「身体的加油站」, 具备抗衰、护肝&关节保护等进阶机能提升型产品受追捧, 是市场未来的机会点
+
+保健品赛道各细分类目双十一 VS 618 增长情况对比
+2022.09~2023.06
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_41.png)
+
+*数据来源于小红书后台
+
+### 从需求看机会-五大核心品类引领小红书保健品行业规模增长
+
+维生素、益生菌、鱼油、胶原蛋白、钙，这五大品类占据保健品赛道超7成的搜索量；
+
+后疫情��代用户对「护肝&护眼」&「免疫力」的关注带动维生素、益生菌、护肝片&叶黄素等品类的持续走热
+
+保健品赛道搜索趋势
+2022.09~2023.06
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_42.png)
+
+保健品赛道搜索量占比
+2022.09~2023.06
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_43.png)
+
+*数据来源于小红书后台
+
+## 03-营销方案
+
+### 保健品行业小红书阵地信任关系共建策略 流量与内容协同助力品牌全链生意升级
+
+#### 声量+
+
+#### 种草+
+
+#### 生意+
+
+以小红书为阵地，依托特有RED style生态，达成全域全链生意经营提效
+
+流量扩容
+
+关系重塑
+
+价值释放
+
+![image_colourful_background_3](./images/image_colourful_background_3_7.png)
+
+### 保健品行业 营销阵地图
+
+#### 声量+
+
+平台IP - 引爆影响
+品牌广告 - 扩散认知
+
+新品上市 | 事件破圈
+
+#### 种草+
+
+人群策略 - 场景营销
+竞价广告 - 精准触达
+
+人群渗透 | 产品教育
+
+#### 生意+
+
+闭环打通 - 种收平衡
+节点大场 - 销量爆发
+
+小红书内循环
+
+### 保健品行业 营销阵地图
+
+#### 声量+
+
+平台IP-引爆影响
+
+品牌广告-扩散认知
+
+新品上市 | 事件破圈
+
+#### 种草+
+
+人群策略-场景营销
+
+竞价广告-精准触达
+
+人群渗透 | 产品教育
+
+####  生意+
+
+闭环打通-种收平衡
+
+节点大场-销量爆发
+
+小红书内循环
+
+## Thank you

RAG_eval/doc_md/colourful_background_30.md

@@ -0,0 +1,1618 @@
+# Database Normalization
+* An important step in the physical design is **database normalization**
+* Developing a table structure which:
+  - Reduces or eliminates redundancy
+  - Makes tables easy to manage
+  - Simplifies changes in the future
+- There is an entire theory of database normalization
+  - we don’t have time to go into it
+ * Just present an example
+  - The usual goal is to create a table structure which is in **3rd normal form (3NF)**
+
+## Unnormalized form (flat file)
+
+<table><thead><tr><th>Parcel_ID</th><th>Parcel_ad</th><th>Block</th><th>Precinct</th><th>Councillor</th><th>City</th><th>Mayor</th><th>Own1_name</th><th>Own1_ad</th><th>Own2_name</th><th>Own2_ad</th><th>Value</th></tr></thead><tbody><tr><td>8</td><td>501 Sadowski</td><td>1</td><td>1001</td><td>Smith</td><td>Big</td><td>Green</td><td>Sadowski. M</td><td>501 Sadowski</td><td></td><td></td><td>105,450</td></tr><tr><td>9</td><td>590 Sadowski</td><td>2</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>Adams, K</td><td>590 Sadowski</td><td>Adams, M</td><td>590 Sadowski</td><td>89,780</td></tr><tr><td>36</td><td>1001 Adnan</td><td>4</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>Sadowski, M</td><td>501 Sadowski</td><td></td><td></td><td>101,500</td></tr><tr><td>75</td><td>1175 Dadley</td><td>12</td><td>1004</td><td>Hassan</td><td>Little</td><td>White</td><td>Kroeger</td><td>592 Tierney</td><td>Bertrand. K</td><td>1097 Bertrand</td><td>98,000</td></tr></tbody></table>
+
+## 3rd Normal form:
+
+--all fields are determined by primary key field
+
+<table>
+  <tr>
+ <td>OWNER TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>key fields</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>Owner_ID</td>
+ <td>Owner_name</td>
+ <td>Owner_ad</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>001</td>
+ <td>Sadowski. M</td>
+ <td>501 Sadowski</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>002</td>
+ <td>Adams, K</td>
+ <td>590 Sadowski</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>004</td>
+ <td>Kroeger</td>
+ <td>592 Tierney</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>003</td>
+ <td>Adams, M</td>
+ <td>590 Sadowski</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>005</td>
+ <td>Bertrand. K</td>
+ <td>1097 Bertrand</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>PARCEL TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>Parcel_ID</td>
+ <td>street_no</td>
+ <td>street name</td>
+ <td>Block</td>
+ <td>Owner_ID</td>
+ <td>Value</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>8</td>
+ <td>501</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>1</td>
+ <td>001</td>
+ <td>105,450</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>9</td>
+ <td>590</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>2</td>
+ <td>002</td>
+ <td>89,780</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>36</td>
+ <td>1001</td>
+ <td>Adnan</td>
+ <td>4</td>
+ <td>001</td>
+ <td>101,500</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>75</td>
+ <td>1175</td>
+ <td>Dadlexz</td>
+ <td>12</td>
+ <td>004</td>
+ <td>98,000</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>9</td>
+ <td>590</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>2</td>
+ <td>003</td>
+ <td>89,780</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>75</td>
+ <td>1175</td>
+ <td>Dadlexz</td>
+ <td>12</td>
+ <td>005</td>
+ <td>98,000</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>COUNCILOR TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>MAYOR TABLE</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>Precinct</td>
+ <td>Councillor</td>
+ <td>City</td>
+ <td></td>
+ <td>City</td>
+ <td>Mayor</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>1001</td>
+ <td>Smith</td>
+ <td>Big</td>
+ <td></td>
+ <td>Big</td>
+ <td>Green</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>1002</td>
+ <td>Jones</td>
+ <td>Big</td>
+ <td></td>
+ <td>Little</td>
+ <td>White</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>1004</td>
+ <td>Hassan</td>
+ <td>Little</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+</table>
+
+See:
+*Appendix II*
+for more detail
+
+# Data Importing Vs. Data Loading
+
+* Importing
+
+- Creates new features within a _new_ feature class or geodatabase table.
+
+* The features class or table cannot exist before importing
+
+- Database schema is imported at the same time
+
+- Often involves conversion from other formats e.g. coverages
+
+* Loading
+
+- Appends features into an _existing_ feature class.
+
+- Existing feature class must have the same schema as the data sources
+
+- Can be accomplished with:
+* Simple Data Loader (ArcCatalog)
+* Object Loader Wizard 
+ 
+# Conclusion
+
+* The outcome of these steps is:
+
+  - A rigorous design for our database: a “database schema”
+
+  - The design of a process for obtaining the data elements that will populate our database schema
+
+ * Identifying a data source and the necessary processing sequence for each layer
+
+ * covered in *Implementation Steps* lecture
+
+Next time, we will go into the lab and look at some of this in practice.
+
+This will involve many ESRI-specific design decisions as outlined in:
+*dbdecisions.ppt*
+
+# Appendix I
+
+## DBMS Relational Operators
+
+*“for regular (non-spatial) relationships (in the ER Diagram or UML model), physical database design involves identifying which of the RDBMS’s normal query structures or **relational operators** will handle the relationship”# RDBMS: Relational Operators*
+
+* Select (or Restrict)
+  - retrieves a subset of rows from a table based on value(s) in a column or columns
+
+* Project
+  - retrieves a subset of columns from a table, removing duplicates from the result
+
+* Product
+  - produces the set of all rows that are the concatenation of a row from one relational table with a row from another relational table
+  - (usually an intermediate step; not useful otherwise)
+
+* Join
+  - horizontally combines (contatenates) rows in one table with rows in another (or the same) table, including only rows which meet some selection criteria relating columns of the two tables
+  - Combines **product** and **select**
+
+* Union
+  - vertically combines (stacks) rows of one table with rows in the same or a different table
+
+* Intersection
+  - results in rows common to two (or more) relational tables
+
+* Difference
+  - results in rows that appear in one table but not another
+
+* **Division**
+  - results in common values in one table for which there are other matching column values corresponding to every row in another table
+
+*Examples follow in the next three slides...*
+
+## Base Tables
+
+<table><thead><tr><th colspan="2">STORE TABLE</th></tr><tr><th>Store_Name</th><th>Location</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mr Chip</td><td>New York</td></tr><tr><td>Bean, Inc.</td><td>New York</td></tr><tr><td>Mrs Mousse's</td><td>New Jersey</td></tr><tr><td>Mr Mousse's</td><td>New Jersey</td></tr><tr><td>Sancho's</td><td>California</td></tr><tr><td>Diet-Crème</td><td>Colorado</td></tr><tr><td>Freeze-it</td><td>Alaska</td></tr></tbody></table>
+
+<table><thead><tr><th colspan="2">SUPPLIER TABLE</th></tr><tr><th>Supplier_Name</th><th>Flavor</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mr Chip</td><td>vanilla</td></tr><tr><td>Mr Chip</td><td>Chocolate</td></tr><tr><td>Mrs Chip</td><td>avocado</td></tr><tr><td>Mrs Chip</td><td>date-nut</td></tr><tr><td>Diet-Crème</td><td>cottage cheese</td></tr><tr><td>Diet-Crème</td><td>skim milk</td></tr></tbody></table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">SELECT (RESTRICT) of Store Table</th>
+  </tr>
+  <tr>
+ <th colspan="3">on Location = New Jersey</th>
+</tr>
+<tr>
+<th>Store_Name</th>
+<th>Location</th>
+<th></th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+<td></td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table>
+<tr>
+<th colspan="2">PROJECT of Store table</th>
+ </tr>
+<tr>
+ <th colspan="2">Pon Location column</th>
+</tr>
+<tr>
+<th></th>
+<th>Location</th>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td></td>
+ <td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+  <td></td>
+<td>California</td>
+ <tr>
+<td></td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+</table>
+
+
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">JOIN Store Table and Supplier Table</th>
+<th></th>
+ </tr>
+ <tr>
+<th colspan="2">by vendor name</th>
+ <th></th>
+ <th></th>
+ </tr>
+ <tr>
+<th colspan="3">(same as Select from Product when</th>
+ <th></th>
+ </tr>
+ <tr>
+ <th colspan="3">supplier_name=store_name)</th>
+  <th></th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheese</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+  <tr>
+ <td colspan="4">(note: this is an equi-join; there are other types)</td>
+ </tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">PRODUCT of STORE and SUPPLIER Tables</th>
+  <th></th>
+  </tr>  
+  <tr>
+<th>Supplier</th>
+<th>Supplier</th>
+<th>Store</th>
+<th>Store</th>
+</tr>
+<tr>
+<th>supplier_name</th>
+<th>flavor</th>
+<th>Name</th>
+<th>Location</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>vanilla</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>Chocolate</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>Avocado</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Chip</td>
+<td>date-nut</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>cottage cheeses</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>skim milk</td>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+## Base Tables
+
+<table><thead><tr><th colspan="2">STORE TABLE</th></tr><tr><th>Store_Name</th><th>Location</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mr Chip</td><td>New York</td></tr><tr><td>Bean, Inc.</td><td>New York</td></tr><tr><td>Mrs Mousse's</td><td>New Jersey</td></tr><tr><td>Mr Mousse's</td><td>New Jersey</td></tr><tr><td>Sancho's</td><td>California</td></tr><tr><td>Diet-Crème</td><td>Colorado</td></tr><tr><td>Freeze-it</td><td>Alaska</td></tr></tbody></table>
+
+<table><thead><tr><th colspan="3">EUROPE_STORE Table</th></tr><tr><th>Store_Name</th><th>Location</th><th>Status</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sir Chip</td><td>London</td><td>open</td></tr><tr><td>Monsieur Chip</td><td>Paris</td><td>closed</td></tr><tr><td>Senor Chip</td><td>Madrid</td><td>open</td></tr></tbody></table>
+
+<table><thead><tr><th colspan="2">MY_FAVORITES Table</th></tr><tr><th>Store_Name</th><th>Location</th></tr></thead><tbody><tr><td>Comrade Chip</td><td>Moscow</td></tr><tr><td>Sir Chip</td><td>London</td></tr><tr><td>Herr Chip</td><td>Berlin</td></tr></tbody></table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="2">UNION of STORE</th>
+</tr>
+<tr>
+<th colspan="3">and EUROPE_STORE Tables</th>
+</tr>
+  <tr>
+<th>Store_Name</th>
+<th>Location</th>
+<th>Status</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Mr Chip</td>
+<td>New York</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Bean, Inc.</td>
+<td>New York</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mrs Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Mr Mousse's</td>
+<td>New Jersey</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Sancho's</td>
+<td>California</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Diet-Crème</td>
+<td>Colorado</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Freeze-it</td>
+<td>Alaska</td>
+<td>null</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Sir Chip</td>
+<td>London</td>
+<td>open</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Monsieur Chip</td>
+<td>Paris</td>
+<td>closed</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Senor Chip</td>
+<td>Madrid</td>
+<td>open</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">(duplicates removed, if any)</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">INTERSECTION of MY_FAVORITES</th>
+<tr>
+ <th colspan="3">and EUROPE_STORE Tables</th>
+</tr>
+<tr>
+<th>Store_Name</th>
+<th>Location</th>
+<th>Status</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Sir Chip</td>
+<td>London</td>
+<td>open</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">DIFFERENCE of MY_FAVORITES</th>
+ </tr>
+ <tr>
+ <th colspan="2">and EUROPE_STORE</th>
+<th></th>
+</tr>
+<tr>
+<th>Store_Name</th>
+<th>Location</th>
+<th></th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Comrade Chip</td>
+<td>Moscow</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Herr Chip</td>
+<td>Berlin</td>
+<td></td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="3">DIFFERENCE of EUROPE_STORE</th>
+ </tr>
+  <tr>
+ <th colspan="2">and MY_FAVORITES</th>
+ <th></th>
+</tr>
+<tr>
+<th>Store_Name</th>
+<th>Location</th>
+<th>Status</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>Monsieur Chip</td>
+<td>Paris</td>
+<td>closed</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Senor Chip</td>
+<td>Madrid</td>
+<td>open</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table 
+
+Terri's job *function* is to check if employees of Big City X have taken required courses in the city's employee training program. The *process* is to compare courses taken with required courses. Terri can be replaced by a RDBMS ***Division*** relational operator!
+
+## Base Tables
+
+<table>
+  <thead>
+ <tr>
+<th colspan="2">Required Course Table</th>
+ </tr>
+ <tr>
+<th>Course#</th>
+<th>C_Name</th>
+ </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+ <tr>
+<td>mis101</td>
+<td>data</td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>mis201</td>
+<td>program</td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>mis301</td>
+<td>networks</td>
+ </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+<table>
+  <thead>
+ <tr>
+<th colspan="2">Completed Course Table</th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+ </tr>
+ <tr>
+<th>Student ID#</th>
+<th>S_Name</th>
+<th>Course#</th>
+<th colspan="2">C_Name</th>
+ </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+ <tr>
+<td>10</td>
+<td>Fred</td>
+<td>mis101</td>
+<td>data</td>
+<td></td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>10</td>
+<td>Fred</td>
+<td>gis101</td>
+<td>gis</td>
+<td></td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>10</td>
+<td>Fred</td>
+<td>mis201</td>
+<td colspan="2">program</td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>10</td>
+<td>Fred</td>
+<td>mis301</td>
+<td colspan="2">networks</td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>30</td>
+<td>Karen</td>
+<td>mis101</td>
+<td>data</td>
+<td></td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>20</td>
+<td>John</td>
+<td>gis201</td>
+<td>gps</td>
+<td></td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>30</td>
+<td>Karen</td>
+<td>gis101</td>
+<td>gis</td>
+<td></td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>30</td>
+<td>Karen</td>
+<td>mis301</td>
+<td colspan="2">networks</td>
+ </tr>
+ <tr>
+<td>30</td>
+<td>Karen</td>
+<td>mis201</td>
+<td colspan="2">program</td>
+ </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+<table><thead><tr><th colspan="4">DIVISION of Completed_Course Table</th></tr><tr><th colspan="3">by Required_Course Table</th><th></th></tr><tr><th>Student ID#</th><th>S_Name</th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>10</td><td>Fred</td><td></td><td></td></tr><tr><td>30</td><td>Karen</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
+
+The ***division*** operator identifies Fred and Karen
+
+# Appendix II
+# Database Normalization Detail
+
+* Developing a table structure which:
+
+  –Reduces or eliminates redundancy
+
+  –Makes tables easy to manage
+
+  –Simplifies changes in the future
+
+* Our goal is normally to have all tables in *third normal form (3NF)*
+
+
+# Unnormalized Data (Flat File)
+
+## Unnormalized form (flat file)
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th>Parcel_ID</th>
+<th>Parcel_ad</th>
+<th>Block</th>
+<th>Precinct</th>
+<th>Councillor</th>
+<th>City</th>
+<th>Mayor</th>
+<th>Own1_name</th>
+<th>Own1_ad</th>
+<th>Own2_name</th>
+<th>Own2_ad</th>
+<th>Value</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>8</td>
+<td>501 Sadowski</td>
+<td>1</td>
+<td>1001</td>
+<td>Smith</td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+<td>Sadowski, M</td>
+<td>501 Sadowski</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>105,450</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>9</td>
+<td>590 Sadowski</td>
+<td>2</td>
+<td>1002</td>
+<td>Jones</td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+<td>Adams, K</td>
+<td>590 Sadowski</td>
+<td>Adams, M</td>
+<td>590 Sadowski</td>
+<td>89,780</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>36</td>
+<td>1001 Adnan</td>
+<td>4</td>
+<td>1002</td>
+<td>Jones</td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+<td>Sadowski, M</td>
+<td>501 Sadowski</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>101,500</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>75</td>
+<td>1175 Dadley</td>
+<td>12</td>
+<td>1004</td>
+<td>Hassan</td>
+<td>Little</td>
+<td>White</td>
+<td>Kroeger</td>
+<td>592 Tierney</td>
+<td>Bertrand. K</td>
+<td>1097 Bertrand</td>
+<td>98,000</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+![image_colourful_background_30](./images/image_colourful_background_30_0.png)
+
+Not smallest meaningful value.
+How can you sort by street, then number?
+
+repeating groups of fields. What if there are 3 (or 25)
+owners?
+
+What if there are 3 (or 25) owners?
+
+* You work for the county. In this particular state, the county records land ownership, values property, and manages all elections held in the county.
+
+* Some of the information you need is shown in the flat file above
+
+* This format has many problems, some of which are pointed to above# First Normal Form (1NF)
+
+# First Normal Form (1NF):
+## First Normal Form (1NF):
+
+* Each field contains smallest meaningful value
+
+  * *Parcel_ad* split into two variables (street_no & street_name), thus can sort on street, then number
+
+  * *Owner_ad* left as complex attribute 'cos only used for mailing
+
+* No repeating fields (owner1, owner2, etc..)
+
+  * There is now no limit on number of owners per parcel
+
+<table><thead><tr><td>Parcel_ID</td><td>street_no</td><td>street_name</td><td>Block</td><td>Precinct</td><td>Councillor</td><td>City</td><td>Mayor</td><td>Owner_ID</td><td>Owner_name</td><td>Owner_ad</td><td>Value</td></tr></thead><tbody><tr><td>8</td><td>501</td><td>Sadowski</td><td>1</td><td>1001</td><td>Smith</td><td>Big</td><td>Green</td><td>001</td><td>Sadowski. M</td><td>501 Sadowski</td><td>105,450</td></tr><tr><td>9</td><td>590</td><td>Sadowski</td><td>2</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>002</td><td>Adams, K</td><td>590 Sadowski</td><td>89,780</td></tr><tr><td>36</td><td>1001</td><td>Adnan</td><td>4</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>001</td><td>Sadowski, M</td><td>501 Sadowski</td><td>101,500</td></tr><tr><td>75</td><td>1175</td><td>Dadlexz</td><td>12</td><td>1004</td><td>Hassan</td><td>Little</td><td>White</td><td>004</td><td>Kroeger</td><td>592 Tierney</td><td>98,000</td></tr><tr><td>9</td><td>590</td><td>Sadowski</td><td>2</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>003</td><td>Adams, M</td><td>590 Sadowski</td><td>89,780</td></tr><tr><td>75</td><td>1175</td><td>Dadlexz</td><td>12</td><td>1004</td><td>Hassan</td><td>Little</td><td>White</td><td>005</td><td>Bertrand. K</td><td>1097 Bertrand</td><td>98,000</td></tr></tbody></table>
+
+## However, problems in that:
+
+* Must use multiple primary key fields (parcel_id and owner_id) to uniquely identify a record
+* multiple repeating values when there are two (or more) owners: Street_no, street_name, block, precinct,councillor, mayor, city, Owner_name, Owner_ad all have repeats. Wastes
+space, and
+  * If an owner’s address changes, multiple records (rows) must be updated
+  * If a parcel is sold, and the owner does not own any other property (e.g. Kroeger, Adams, M or Bertrand), information about that owner is lost
+
+# Second Normal Form (2NF):
+*concept of 2NF and problem with 1NF table*
+
+* **Second Normal Form (2NF)** requires that every non-key field (attribute) be "functionally dependent" on the primary key
+
+  - **Functional dependency** is a relationship between attributes such that knowing one attribute automatically determines the other
+
+* Tables with multiple fields making up the primary key are not 2NF
+
+  - This usually shows up as repeating values in an attribute fields
+
+  - For example, owner_ID repeats, and knowing the owner does not determine the councillor
+
+ * knowing *owner_ID* (part of primary key) is 001, does not determine Councilor, which could be Jones or Smith.
+
+<table><thead><tr><td>Parcel_ID</td><td>street_no</td><td>street_name</td><td>Block</td><td>Precinct</td><td>Councillor</td><td>City</td><td>Mayor</td><td>Owner_ID</td><td>Owner_name</td><td>Owner_ad</td><td>Value</td></tr></thead><tbody><tr><td>8</td><td>501</td><td>Sadowski</td><td>1</td><td>1001</td><td>Smith</td><td>Big</td><td>Green</td><td>001</td><td>Sadowski. M</td><td>501 Sadowski</td><td>105,450</td></tr><tr><td>9</td><td>590</td><td>Sadowski</td><td>2</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>002</td><td>Adams, K</td><td>590 Sadowski</td><td>89,780</td></tr><tr><td>36</td><td>1001</td><td>Adnan</td><td>4</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>001</td><td>Sadowski, M</td><td>501 Sadowski</td><td>101,500</td></tr><tr><td>75</td><td>1175</td><td>Dadlexz</td><td>12</td><td>1004</td><td>Hassan</td><td>Little</td><td>White</td><td>004</td><td>Kroeger</td><td>592 Tierney</td><td>98,000</td></tr><tr><td>9</td><td>590</td><td>Sadowski</td><td>2</td><td>1002</td><td>Jones</td><td>Big</td><td>Green</td><td>003</td><td>Adams, M</td><td>590 Sadowski</td><td>89,780</td></tr><tr><td>75</td><td>1175</td><td>Dadlexz</td><td>12</td><td>1004</td><td>Hassan</td><td>Little</td><td>White</td><td>005</td><td>Bertrand. K</td><td>1097 Bertrand</td><td>98,000</td></tr></tbody></table>
+
+Second Normal Form (2NF): *example of 2NF form*
+
+<table>
+  <tr>
+ <td>PRECINCT TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>key field</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>Precinct</td>
+ <td>Councilor</td>
+ <td>City</td>
+ <td>Mayor</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>1001</td>
+ <td>Smith</td>
+ <td>Big</td>
+ <td>Green</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>1002</td>
+ <td>Jones</td>
+ <td>Big</td>
+ <td>Green</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>1004</td>
+ <td>Hassan</td>
+ <td>Little</td>
+ <td>White</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>OWNER TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>Owner_ID</td>
+ <td>Owner_name</td>
+ <td>Owner_ad</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>001</td>
+ <td>Sadowski. M</td>
+ <td>501 Sadowski</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>002</td>
+ <td>Adams, K.</td>
+ <td>590 Sadowski</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>004</td>
+ <td>Kroeger</td>
+ <td>592 Tierney</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>003</td>
+ <td>Adams, M</td>
+ <td>590 Sadowski</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>005</td>
+ <td>Bertrand. K</td>
+ <td>1097 Bertrand</td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>PARCEL TABLE</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>Parcel_ID</td>
+ <td>street_no</td>
+ <td>street_name</td>
+ <td>Block</td>
+ <td>Precinct</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>Owner_ID</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>Value</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>8</td>
+ <td>501</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>1</td>
+ <td>1001</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>001</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>105,450</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>9</td>
+ <td>590</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>2</td>
+ <td>1002</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>002</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>89,780</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>36</td>
+ <td>1001</td>
+ <td>Adnan</td>
+ <td>4</td>
+ <td>1002</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>001</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>101,500</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>75</td>
+ <td>1175</td>
+ <td>Dadlexz</td>
+ <td>12</td>
+ <td>1004</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>004</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>98,000</td>
+  </tr>
+  <tr>
+ <td>9</td>
+ <td>590</td>
+ <td>Sadowski</td>
+ <td>2</td>
+ <td>1002</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>003</td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td>89,780</td>
+  </tr>
+</table>
+
+(2NF tables)
+
+* In each table, there is only one key field, and knowing its value determines the value of all other attributes
+
+  - Satisfies criteria for 2NF
+
+  - Far fewer repeats and duplicate editing problems
+
+* Note that there are still shortcomings, for example
+
+  - if the *mayor* of city “big” changes, we must update two records# Third Normal Form (3NF)
+
+# Third Normal Form(3NF)
+* 3NF requires that no non-key field be a fact about another non-key field
+
+  - This will be violated if there is **transitive dependency in a table**
+
+* **Transitive functional dependency** occurs when the value in a non-key field is determined by a value in another non-key field
+
+  * The value for *city* determines *mayor*, (and neither of these is the key field)
+
+* In 3NF, fields can only be attributes of the primary key, and not of some other field
+
+  - Tables not in 3NF usually have repeating values in a non-key field (e.g *mayor* field in **PRECINCT** table)
+
+  - *Mayor 'Green'* is a fact about *city* (*a non-key field*), not about *precinct* (*the key field*).
+
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th colspan="2">PRECINCT TABLE (2NF)</th>
+<th></th>
+  <th></th>
+  <th></th>
+  <th></th>
+  <th></th>
+  <th></th>
+</tr>
+<tr>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th>Precinct</th>
+<th>Councilor</th>
+<th>City</th>
+<th>Mayor</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+<td>1001</td>
+<td>Smith</td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+<td>1002</td>
+<td>Jones</td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+ <td></td>
+<td>1004</td>
+<td>Hassan</td>
+<td>Little</td>
+<td>White</td>
+</tr>
+<tr>
+<th colspan="2">COUNCILOR TABLE (3NF)</th>
+<th></th>
+ <th></th>
+ <th></th>
+ <th></th>
+ <th></th>
+ <th></th>
+</tr>
+<tr>
+<th>Precinct</th>
+<th>Councillor</th>
+<th>City</th>
+<th colspan="3">MAYOR TABLE (3NF)</th>
+<th></th>
+<th></th>
+</tr>
+<tr>
+<td>1001</td>
+<td>Smith</td>
+<td>Big</td>
+<td></td>
+<td >City</td>
+<td>Mayor</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1002</td>
+<td>Jones</td>
+<td>Big</td>
+<td></td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1004</td>
+<td>Hassan</td>
+<td>Little</td>
+<td></td>
+<td>Little</td>
+<td>White</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+**Precinct** Table (in 2NF) is split into **Councilor** and **Mayor** tables in 3NF
+
+# 4th and 5th Normal Form
+
+* Our goal is usually to have all tables in at least 3rd normal form
+
+* 4th and 5th normal forms also exist, but these can add disadvantages (for example, processing inefficiency) as well as advantages
+
+* For example, 5th Normal form has *no duplicated data*, but requires *junction tables* to link data and form relationships
+
+<table>
+  <tr>
+<th colspan="2">PRECINCT TABLE (5NF)</th>
+<th colspan="3">COUNCILOR TABLE (5NF)</th>
+<th colspan="3">CITY TABLE (5NF)</th>
+<th></th>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>Precinct</td>
+<td>Voter_count</td>
+<td></td>
+<td>Councilor</td>
+<td>Age</td>
+<td></td>
+<td>City</td>
+<td>Mayor</td>
+<td>Population</td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1001</td>
+<td>3245</td>
+<td></td>
+<td>Smith</td>
+<td>27</td>
+<td></td>
+<td>Big</td>
+<td>Green</td>
+<td>500,000</td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1002</td>
+<td>5600</td>
+<td></td>
+<td>Jones</td>
+<td>85</td>
+<td></td>
+<td>Little</td>
+<td>White</td>
+<td>5,000</td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1004</td>
+<td>2001</td>
+<td></td>
+<td>Hassan</td>
+<td>43</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1005</td>
+<td>750</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+<th>Junction Tables</th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+  </tr>
+  <tr>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+  <tr>
+<th>Precinct</th>
+<th>Councilor</th>
+<th></th>
+<th>Councilor</th>
+<th>City</th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+<th></th>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1001</td>
+<td>Smith</td>
+<td></td>
+<td>Smith</td>
+<td>Big</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1002</td>
+<td>Jones</td>
+<td></td>
+<td>Jones</td>
+<td>Big</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1004</td>
+<td>Hassan</td>
+<td></td>
+<td>Hassan</td>
+<td>Little</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+  <tr>
+<td>1005</td>
+<td>Hassan</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+  </tr>
+ </table>

RAG_eval/doc_md/colourful_background_4.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+![image_colourful_background_4](./images/image_colourful_background_4_0.png)
+
+# Introducing Olink® Flex: Inflammation in aging panel
+
+## Uncovering biological aging mechanisms through circulating biomarker profiling
+
+The pathophysiology of biological aging is an expanding area of research with a growing interest in identifying biomarkers of aging-related conditions. Biological aging clocks are well-established as more accurate tools for monitoring age-related physiological decline rates compared to chronological age assessment.
+
+A key strategy for the development of aging clocks includes evaluating related proteome changes through circulating biomarker profiling. This offers real-time insights into the physiology of aging, which is hallmarked by an altered expression of senescence- and inflammation-related proteins.
+
+For example, plasma levels of immune-related proteins such as CDCP1 and HGF have been shown to provide a link between inflammatory nutritional patterns and future cognitive impairment.
+
+A longitudinal study on aging-driven frailty progression also used plasma proteomics to identify a set of core proteins, including CD4 and RANK, as crucial for understanding the pathomechanisms of this condition.
+
+The Olink Flex Inflammation in aging panel includes 21 protein biomarkers linked to age-related changes of the immune system, including CDCP1, STAMBP, RANK and PLAUR. These biomarkers may provide deeper insights into age-related inflammation and lead to improved stratification and treatment of individuals at higher risk of developing aging-related diseases and functional decline.
+
+![image_colourful_background_4](./images/image_colourful_background_4_1.png)
+
+## Key publications:
+
+→ Duggan M.R. et al. Plasma proteins related to inflammatory diet predict future cognitive impairment. Mol Psychiatry (2023)
+→ Cedeno-Veloz, B. et al. Serum biomarkers related to frailty predict negative outcomes in older adults with hip fracture. J Endocrinol Invest (2023).
+→ Mitchell, A. et al. Pro-Inflammatory Proteins Associated with Frailty and Its Progression—A Longitudinal Study in Community-Dwelling Women. J Bone Miner Res (2023)
+→ Llaurador-Coll M. et al. Plasma levels of neurology-related proteins are associated with cognitive performance in an older population with overweight/obesity and metabolic syndrome. Geroscience (2023)
+
+## Need more flexibility?
+
+Olink® Flex allows you to optimize this panel with other validated assays from the Flex library or to build an entirely new panel that fits your research interests. Try the Flex panel builder on [Olink® Insight](https://insight.olink.com/) now!
+
+© 2024 Olink Proteomics AB.
+Olink products and services are For Research Use Only and not for Use in Diagnostic Procedures.
+This document is not intended to convey any warranties or representations of any kind.
+1431, v1.0, 2024-02-22

RAG_eval/doc_md/colourful_background_5.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_0.png)
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_8.png)
+
+# Windows安全体系演进之路
+
+绿盟科技天机实验室 张云海
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_9.png)
+
+# Windows安全体系发展历史
+
+## ● 安全体系的建立
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_1.png)
+
+# Windows安全体系发展历史
+
+## ● 安全体系的建立
+
+### ● Windows Defender 应用程序防护
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_2.png)
+
+# Windows安全体系发展历史
+
+## ● 安全体系的建立
+
+### ● 基于虚拟化的安全
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_3.png)
+
+# Windows安全体系的未来
+
+## ● Windows 11建立了良好的安全体系基线
+
+### ● 缺省启用的安全机制
+
+* Virtualization-Based Security (VBS)
+
+* Hypervisor-protected Code Integrity (HVCI)
+
+* Secure Boot
+
+* Windows Hello
+
+### ● 支持的硬件安全特性
+
+* Hardware-enforced Stack Protection
+
+* Microsoft Pluton security processor
+        
+# Windows安全体系的未来
+
+## 从芯片到云端的安全体系设计
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_4.png)
+
+# THANKS
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_7.png)
+
+欢迎关注绿盟科技
+
+了解更多安全资讯
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_5.png)
+
+微信公众号
+
+![image_colourful_background_5](./images/image_colourful_background_5_6.png)
+
+新浪微博

RAG_eval/doc_md/colourful_background_6.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# Naturamin®-Plus
+
+## GUARANTEED CONTENT
+
+<table>
+<tr>
+<td>Free amino acids...</td>
+<td>400.0 g/L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Boron (B)...</td>
+<td>1.3 g/L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Copper (Cu)...</td>
+<td>1.2 g/L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Iron (Fe)...</td>
+<td>12.5 g/L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Manganese (Mn)...</td>
+<td>7.5 g/L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>Zinc (Zn)...</td>
+<td>2.5 g/L</td>
+</tr>
+</table>
+
+**Registration clasification**: Aminoacids ≥ 100 g / L; Cu + Fe + Mn + Zn + B ≥ 20 g/L
+
+**Naturamin®-Plus** is a product which has a stimulating effect on the plant during its active growth phase and flowering periods, particularly in situations which may adversely affect it, such as root asphyxiation, drought, hail, phytotoxicity caused by pesticides, etc.
+
+The product it is also enriched with microelements, which, as major cofactors, help maximize its effectiveness in the various metabolic routes.
+
+## DOSAGE AND INSTRUCTIONS FOR USE
+
+Grapes, citrus, fruit trees, ornamental, berries, vegetables:
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_7.png) Foliar: 3-5 treatments of 1-2 L/ha. During the cycle
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_7.png) Soil treatment: 10-15 l/ha. in 2-3 applications
+
+Maize, wheat, barley, cotton, beetroot:
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_7.png) Foliar: 2-3 treatments of 0.6-1 L/ha. During the cycle
+
+Alfalfa:
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_7.png) Foliar: After 2nd cutting 0.6-1 L/ha. And repeat it during the cycle
+
+**Naturamin®-Plus**
+
+All living beings require L-Amino acids as the basic structural units for the formation of proteins, enzymes and the starting material for the synthesis of other essential substances.
+
+Up until a years ago the only way of encouraging the formation of amino acids in plants was indirectly and through the root system only: by adding inorganic nitrogen-containing fertilizers.
+
+Nitrogen is dissolved in the soil and is then absorbed by the roots and converted into amino acids. This process means that the plant has to use up a very large amount of energy which it could devote to other biological processes.
+
+Today it has been demonstrated that the use of amino acid solutions applied to the soil or to plant leaves has a very positive effect on crop nutrition as it is a way of providing plants with one of the fundamental links for the formation of biological macromolecules, without having to go through the intermediate steps for synthesis.
+
+## ORGANIC AGRICULTURE
+
+Approved for use in Organic Agriculture according to Regulation (EC) 834/2007 and 889/2008 and NOP Regulation and JAS Regulation. ECOCERT SA F 32600. CAAE.
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_0.png)
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_1.png)
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_2.png)
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_6.png)
+
+![image_colourful_background_6](./images/image_colourful_background_6_8.png)
+
+Camino de Enmedio, 120
+
+50013 Zaragoza (España)
+
+Telf. +34 976 461 516
+
+Fax +34 976 415 986
+
+mail@daymsa.com
+
+**daymsa.com**

RAG_eval/doc_md/colourful_background_7.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+中国电视报·青少版 / 名师讲名篇
+
+# 读《西游记》解锁阅读经典的新方法(上)
+
+北京十一晋元中学 魏凤英
+
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_0.png)
+
+在初中语文学习中,《西游记》是继《朝花夕拾》之后的第二部必读经典。
+
+新教材对于《朝花夕拾》的定位是“整本书阅读·精读、略读、浏览”,对于《西游记》的定位是进行精读和跳读相结合;《朝花夕拾》中要求完成“了解鲁迅生活的那些年”“认识鲁迅笔下的那些人”“体会鲁迅心中的那些情”三个任务,《西游记》则要求感受曲折的故事情节和其中蕴含的丰富独特的想象,学习故事开头、结尾的技巧以及悬念设置的方法,能够有滋有味地讲出其中的经典故事。
+
+相较于《朝花夕拾》,从阅读方法上来说,《西游记》是对精读和跳读的加深和强化;从阅读难度上来说,虽然《西游记》有文言成分,由于大家对其中的人物和部分故事情节很了解,比较容易读进去;从阅读任务上来说,《西游记》突出兴趣性的内容选择,突出写作技巧的学习,突出阅读内容的转化,有一定的选择性、自由度,也有一定的深度,因此,我们可以进行基于兴趣的专题性阅读。
+
+## 观内容：选择感兴趣的专题，走进文本世界
+
+《西游记》以唐僧师徒四人西天取经为叙述主线,串起81难故事,塑造了人、妖、神、佛等众多形象,描绘了天庭地狱、仙山神山、奇涧大河等奇景奇境,展现了节日、祭祀、婚姻、饮食、集会等各种习俗……这些内容,有现实生活的真实呈现,更多的则是在想象基础上的神化、幻化、异化,这增加了可读性,增强了趣味性,也便于进行分专题理解内容。
+
+### 第一，从形象分类角度，研究共性、异性或发展性。
+
+比如选择妖怪来研究,可以从其来历关系、事件、本领或武器、外形特点、结局等维度进行概括性了解,提出其间的差异性;也可以从某一个妖怪身上的动物本性、人性、妖性等维度进行深入分析,然后用这个方法对照其余妖怪,达到共性提取,这是以妖怪的角度走进内容的理解方式。当然也可以从神仙角度来进行,方法同理。
+
+如果用人物角色来研究,选择孙悟空作为自己的研究对象,就可以围绕自己最想解开的有关孙悟空的疑问来展开。比如,常见的问题是:为什么孙悟空是大师兄?为什么孙悟空能成佛?为什么随着故事的深入,孙悟空的武力值越来越低(大闹天宫时所向无敌,取经路上时常搬救兵)?确定问题后,用跳读的方法,结合圈点勾画,把每章节中孙悟空的表现圈画出来,尤其是描写孙悟空的语言和心理的内容,从中分析孙悟空对自我认识和对外界认识的变化,以此来理解人物的发展性。这是从人物角色成长的角度走进《西游记》。
+
+### 第二，从书中描绘奇景奇境的角度，走进《西游记》。
+
+《西游记》用了大量篇幅描写神仙或妖怪居住的神山或洞府,其中山林、树草、花鸟、溪涧等各有不同,春夏秋冬等季节的特色也十分鲜明。可以选择自己最喜欢的“山水福地”,进入自己的想象来欣赏其景物的神奇美丽,神游仙境,然后体会这样的景物对故事发展的作用、对表现人物性格特点的作用。比如,孙悟空所在的花果山,“丹崖上,彩凤双鸣;削壁前,麒麟独卧”“峰头时听锦鸡鸣,石窟每观龙出入”……这样环境里的孙悟空,灵动、自由,无拘无束,才有了后来的大闹天宫。
+
+也可以选择同类景物及其作用来进行梳理,比如唐僧师徒面临的凶险环境,第9回中是“八百流沙界,三千弱水深。鹅毛飘不起,芦花定沉底”“浪涌如山,波翻若岭”;27回中有“虎狼成阵走,麋鹿作群行”“大蟒喷愁雾,长蛇吐怪风”;43回中有对黑水河畔狂风的描绘——“揭互翻转房屋倒,惊天动地泰山摇”……景物的特征预示着将要面临的灾难,也暗示着要出现的形象并非善类。通过这样的方法,可以体会景和人、景和事、景和情的关系。
+
+此外,还可以从民俗风情的角度,研究《西游记》中的人物活动场景。比如研究书中呈现的各种美食,各自独有的风俗习惯等等,不仅可以以此梳理内容,还可以从这些角度去总结人物形象和作品想要表达的主题。
+
+## 学方法：选择感兴趣的章节，提炼写作技巧
+
+《西游记》是神魔小说的代表作,达到古代长篇浪漫主义小说的巅峰,全书故事引人入胜,人物塑造栩栩如生。其神奇的想象、跌宕的情节、生动的语言,值得深入品味、鉴赏。
+
+### 第一，从画面体会、要素分析的角度，品鉴想象妙处。
+
+选择喜欢的章节或者某一个画面,读的时候,首先要在脑海中随文呈现书中的画面,这个画面需要有形象、���色彩、有声音、有光线、有味道、有细节,这是以自己的想象再现文本,是读懂,读进。
+
+然后就感兴趣的点,进行要素分析,思考作者是用什么方法进行想象的,这是理性分析,是专业性解读。
+
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_1.png)
+
+作者简介
+
+魏凤英:中学高级教师,北京市海淀区语文学科带头人,北京十一晋元中学语文教师。参加过多项省市级课题研究。
+
+比如“女儿国”这个地方,作者用的是残缺式“异化”的手法,让这个国度的婚嫁、生育等习俗自然与常态不同。写天宫、地府、洞府、西天雷音寺等地方,作者借用空间的转换、挪移,实现神佛世界的神异特性。
+
+对于孙悟空、猪八戒以及众多妖怪的塑造,作者则是从生物学的角度,在保持他们动物特性的同时,赋予了其神性、人性,比如书中塑造的猪八戒,他懒惰、贪吃、丑陋,粗壮强健,这是作为动物猪的特性;他会36变,这是神性;他朴实敦厚、嫉恶如仇、有情有义,也撒谎偷懒、挑拨离间,这是人性。作者用动物性、神性和人性叠加的方式,想象创造出了这些生动的形象。特别运用夸张的方式进行想象,也是本书中最突出的一个点,每个神、佛、妖、怪的神通、法力,基本上都是基于夸张的塑造……就想象这一个点,深入读下去,不仅能体会《西游记》之美,也能训练自己的写作想象力。
+
+
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_2.png)
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_3.png)
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_4.png)
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_5.png)
+![image_colourful_background_7](./images/image_colourful_background_7_6.png)

RAG_eval/doc_md/colourful_background_8.md

@@ -0,0 +1,120 @@
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_0.png)
+
+全球最具潛力的差价合约交易商
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_1.png)
+
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_2.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_4.png)
+
+全球最具潜力的差价合约经纪商与世界顶尖交易者一同交易
+
+01 公司介紹
+
+02 監管信息
+
+03 資金安全
+
+04 交易平台
+
+05 交易產品
+
+06 库存費优势
+
+07 专属服務
+
+08 公司活動
+
+...
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_3.png)
+
+## 企业概况
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_4.png)
+
+Vatee万腾成立于2013年，是全球顶尖的差价合约经纪商，受澳大利亚投资与证券委员会(ASIC: 563425 & 545560)，与瓦努阿图金融投资委员会(VFSC:40097)的权威监管，同时获得美国全国期货协会(NFA: 0546588)的普通金融注册。公司提供六大交易产品：外汇，贵金属，大宗商品，加密货币，股票以及指数。我们始终致力于打造全行业最优质的交易环境，包括低交易成本、极速交易环境和5*24小时全方位的技术支持与帮助，还提供交易咨询以及出金一个工作日到账等服务。获得了客户的高度评价，成就了公司的飞速发展。![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_5.png)
+
+## 我们的合作伙伴
+
+万腾VATEE长期与全球多家知名交易所密切合作,交易并非是一个工具,而是一座桥梁,我们的合作使我们能够为广大投资者搭建一座连接金融世界的桥梁。交易并非是一路独行,而是一段陪伴,我们始终伴您左右。
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_6.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_7.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_8.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_9.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_10.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_11.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_12.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_13.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_14.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_15.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_16.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_17.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_18.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_20.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_19.png)
+
+
+## 监管信息
+
+### 美国NFA注册 (监管号: 0546588)
+
+美国全国期货协会 (NFA) 是世界最高规格的监管之一。严格监管美国的银行、证券、外汇零售行业。NFA致力于维护市场诚信和保护消费者权益，其完善的金融监管体系和严格的执行力度，受到各国投资者和监管同行的一致认可。
+
+### 澳大利亚投资与证券委员会ASIC (监管号: 563425 & 545560)
+
+ASIC是澳大利亚金融服务和市场的法定监管机构，经联邦政府批准，根据2001年议会审核通过的澳大利亚《证券投资委员会法案》的规定，该机构依法独立对全澳金融体系、各金融机构和专业从业人员行驶金融监管的职能。万腾集团拥有澳洲双监管牌照，不仅可以为独立交易者提供金融建议，也可以服务大型交易机构。
+
+### 瓦努阿图金融牌照VFSC (监管号: 40097)
+
+瓦努阿图金融服务委员会 (Vanuatu Financial Services Commission) 是世界权威的监管机构，VFSC 在严格审核企业背景，资金实力等资质后，才会为少数公司颁发最高等级的金融牌照。作为瓦努阿图政府机构，VFSC 负责执行证券、金融报告以及公司法，使其适用于金融服务和证券市场，为每一位客户保障了资金的绝对安全。![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_21.png)
+
+保护地球
+万腾有责
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_23.png)
+
+WWF
+
+VATEE携手世界自然基会为
+考拉安家添砖加瓦
+
+2022年7月,万腾集团(Vatee Group)正式启动了对WWF的赞助,在企业蓬勃发展之余,力争创造人类与自然和谐相处的美好未来。作为全球十大最具潜力的差价合约经纪商,Vatee不仅致力于为全球交易者提供优质服务,更积极关注地球生态,以实际行动回馈社会,助力环境保护。通过考拉救助项目,万腾集团迈出了履行社会责任的第一步,未来3年内,万腾集团将逐���推进万腾小学和万腾地球村等项目,致力于为社区提供教育支持,并推动可持续发展,助力全球生态保护。通过这些努力,万腾集团将真正做到万物生长,腾飞向前。
+
+## 资金安全
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_27.png)
+与一般银行不同,像Vatee这样的交易商公司必须将客户资金和资产与自有资金隔离存放。这意味着,
+即便市场动荡,金融受到冲击,客户资金仍完全受到隔离账户保护,任何机构银行不得行使留置权、抵
+消权及保留权。
+
+您的资金将存放于顶级银行隔离托管账户中。这意味着,资金仍是您的,而非Vatee的,并且它将被视
+作客户资金,所以Vatee及其债权人将不得对其进行收费,或行使留置权、抵消权及保留权。
+
+Vatee在多家备受信赖的顶级国际银行设立了隔离银行账户,例如美国运通公司
+(American Express Bank Limited)和星展银行(DBS Bank Limited)。
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_24.png)
+
+![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_25.png)![image_colourful_background_8](./images/image_colourful_background_8_26.png)
+
+Thank You
+
+VATEE 万腾

RAG_eval/doc_md/colourful_background_9.md

@@ -0,0 +1,183 @@
+# WEN能源链 家族财富传承计划
+
+——重走BTC长征之路
+
+WEN Energy Chain Family Wealth Inheritance Plan PPT 1.0
+
+— Rediscovering the Long March of BTC
+
+## 目录 CONTENTS
+
+### 01
+
+Public chain
+background
+
+公链背景
+
+Public chain
+background
+
+### 02
+
+economic
+model
+
+经济模型
+
+economic
+model
+
+### 03
+
+Mining
+mechanism
+
+挖矿机制
+
+Mining
+mechanism
+
+### 04
+
+underlying
+logic
+
+底层逻辑
+
+underlying
+logic
+
+### 05
+
+Strategic
+planning
+
+战略规划
+
+Strategic
+planning
+
+### 06
+
+Core
+highlights
+
+核心亮点
+
+Core
+highlights
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_0.png)
+
+### Public chain background 公链背景
+
+#### 一. 核心定位: Core positioning
+
+* WEN 是 WEBER 公链的核心底层, 全称 WEBER 能源链。是专为现实金融资产赋能的高性能公链, 以 POW 工作量证明 + POA 权威证明混合共识机制破局, 首创预言机定价 + 抵押铸币 + 去中心化券商承兑的 DEREAL 协议, 推动黄金、股票、期货等现实资产在链上的发行、交易与结算, 通过 WUSD 稳定币、WENLINK 跨链桥与闪电支付, 立志构建一个公开公平开放的数字金融基础设施网络。
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_1.png)
+
+现实资产
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_2.png)
+
+数字金融
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_3.png)
+
+基础设施
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_5.png)
+
+DEREAL 协议
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_4.png)
+
+去中心化券商
+
+#### 二. 当前问题: Current problem
+
+##### 1 YEAR
+
+* 当下的传统金融体系中，股票、黄金等现实优质资产的投资仍然存在重重障碍（机构垄断/高昂门槛/限时交易/信息黑箱/规则森严）。
+
+##### 2 YEAR
+
+* 当前主流公链（BTC/ETH等）与现实资产之间存在信任鸿沟，资产上链缺乏流动性和信任。
+
+##### 3 YEAR
+
+* RWA (Real World Asset) 因为“信任映射”和“司法挑战”，容易陷入中心化控制。
+
+#### 三. 解决方案: solution
+
+* 在 WEN 能源链上如何通过 DEREAL 发行和交易现实世界的黄金股票外汇期货等主流资产?
+
+(举例: 如何成为链上黄金交易的券商)
+
+##### A、抵押铸币 ——
+
+通过抵押WUSD发行50%价值的黄金币
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_6.png)
+
+##### B、实时交易 ——
+
+用户买卖黄金币都是在抵押池 (类DEFI)
+发行方作为对手盘赚取手续费;
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_8.png)
+
+##### C、预言机同步 ——
+
+黄金价格由预言机实时同步市场;
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_7.png)
+
+##### D、清算规则 ——
+
+当流通中的黄金币总价值大于抵押池的WUSD总价值则引发清算。
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_9.png)
+
+#### 四. 五大协议 Five major agreements
+
+##### Dereal协议
+—— 去中心化的RWA，银、碳、黄金、股票、债券、外汇、期货
+
+##### Realmint协议 
+—— 预言机 + 抵押铸币
+
+##### OracleDEX协议 
+—— 预言机交易引擎
+
+##### Pegvault协议
+—— 抵押资产池
+
+##### Autopeg协议 
+—— 预言机 + 自动清算
+
+#### 五. 关键创新: Key Innovations
+
+<table border="1"><thead><tr><th>关键词</th><th>简述</th></tr></thead><tbody><tr><th>现实资产链上化</th><td>黄金股票外汇期货等现实资产可在WEN链上发行并交易</td></tr><tr><th>去中心化券商</th><td>任何用户/机构都能通过质押变身“券商”</td></tr><tr><th>能源指数机制 (EI)</th><td>模拟电力成本, 确保铸币过程稀缺与真实</td></tr><tr><th>强DeFi应用支撑</th><td>稳定币、跨链桥、DEX、借贷协议支撑流动性与需求</td></tr></tbody></table>
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_11.png)
+
+### Economic model 经济模型
+
+#### 代币经济模型：WEN Token Economic Model
+
+**发行总量**: WEN 代币总量恒定为 2.1 亿枚
+
+**初始发行**: 预发行1000万枚,
+
+**挖矿比例**: 其余2亿通过挖矿产出
+
+* **主币循环**: 本源合约、绑定质押, 促进代币内循环
+
+* **挂载机制**: 微节点必须挂载在全节点上, 产出的算力按比例反哺至全节点, 形成协作激励模型
+
+* **应用场景**: WEN 将广泛用于支付、质押、铸币、治理等场景, 实现真实消耗与价值流通
+
+![image_colourful_background_9](./images/image_colourful_background_9_12.png)

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_1.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<table><thead><tr><th></th><th>(1)happiness</th><th>(2)happiness</th><th>(3)happiness</th><th>(4)happiness</th></tr></thead><tbody><tr><td>compare</td><td>0.815(0.627)</td><td>0.359*(0.202)</td><td>-0.059(0.271)</td><td>0.134(0.135)</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>0.108(0.132)</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.015(0.039)</td></tr><tr><td>lnIncome * compare</td><td>-0.045(0.061)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>0.171***(0.358)</td><td>0.176(0.121)</td><td>0.170***(0.036)</td><td>0.170***(0.036)</td></tr><tr><td>incomesatis * compare</td><td></td><td>-0.002(0.058)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>age</td><td>-0.066**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td><td>-0.086***(0.031)</td><td>-0.059**(0.029)</td></tr><tr><td>age * compare</td><td></td><td></td><td>0.012(0.008)</td><td></td></tr><tr><td>age2</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.000(0.000)</td></tr><tr><td>age2 * compare</td><td></td><td></td><td></td><td>0.000*(0.000)</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>0.034***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td><td>0.035***(0.010)</td></tr><tr><td>health</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td><td>0.280***(0.080)</td></tr><tr><td>urban</td><td>0.170**(0.080)</td><td>0.169**(0.080)</td><td>0.473**(0.080)</td><td>0.168**(0.080)</td></tr><tr><td>relation</td><td>0.474***(0.020)</td><td>0.474***(0.020)</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.473***(0.020)</td></tr><tr><td>c</td><td>1.890(1.481)</td><td>2.858***(0.769)</td><td>3.611***(0.815)</td><td>3.165***(0.681)</td></tr><tr><td>样本量</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>88.615</td><td>88.539</td><td>88.874</td><td>88.984</td></tr><tr><td></td><td>(5)happiness</td><td>(6)happiness</td><td>(7)happiness</td><td>(8)happiness</td></tr><tr><td>compare</td><td>0.502***(0.160)</td><td>0.625***(0.188)</td><td>0.381***(0.077)</td><td>0.384(0.253)</td></tr><tr><td>lnIncome</td><td>0.014(0.039)</td><td>0.015(0.039)</td><td>0.016(0.039)</td><td>0.014(0.039)</td></tr><tr><td>incomesatis</td><td>0.171***(0.036)</td><td>0.173***(0.036)</td><td>0.171***(0.036)</td><td>0.172***(0.036)</td></tr><tr><td>age</td><td>-0.065**(0.029)</td><td>-0.066**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td><td>-0.068**(0.029)</td></tr><tr><td>age2</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001*(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td><td>0.001**(0.000)</td></tr><tr><td>eduyear</td><td>0.062**(0.028)</td><td>0.036*(0.010)</td><td>0.035***(0.10)</td><td>0.035***(0.010)</td></tr><tr><td>edu * compare</td><td>-0.013(0.013)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>health</td><td>0.278***(0.034)</td><td>0.454***(0.119)</td><td>0.279***(0.034)</td><td>0.280***(0.034)</td></tr><tr><td>health * compare</td><td></td><td>-0.084(0.057)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>urban</td><td>0.165**(0.80)</td><td>0.165**(0.080)</td><td>0.307(0.117)</td><td>0.168**(0.074)</td></tr><tr><td>urban * compare</td><td></td><td></td><td>-0.069(0.117)</td><td></td></tr><tr><td>relation</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.493***(0.20)</td><td>0.473***(0.020)</td><td>0.483***(0.074)</td></tr><tr><td>relation * compare</td><td></td><td></td><td></td><td>-0.005(0.035)</td></tr><tr><td>c</td><td>2.535***(0.741)</td><td>2.284***(0.766)</td><td>2.813***(0.669)</td><td>2.805***(0.843)</td></tr><tr><td>样本量</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td><td>2298</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>88.681</td><td>88.862</td><td>88.588</td><td>88.541</td></tr></tbody></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_10.md

@@ -0,0 +1,226 @@
+<table border="1" cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>序号</th>
+<th>单位名称</th>
+<th>具体产品/服务</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>1</td>
+<td>大连天翼无界数字科技发展有限公司</td>
+<td>提供场地智能化系统设计建设、无人机研发及定制、空域申请及保障服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2</td>
+<td>天津市克兰鹰航空科技有限公司</td>
+<td>特定区域低空物流路径验证算法平台</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3</td>
+<td>西安蓝悦控制技术有限公司</td>
+<td>无人智能系统技术开发与无人机相关服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4</td>
+<td>湖南华迈科技有限公司</td>
+<td>低空物流应用场景技术服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5</td>
+<td>成都华日通讯技术股份有限公司</td>
+<td>提供航空无线电保护监测的系统解决方案,针对通用航空频率的电磁保护性监测,为重点保护地空通讯台频段及卫星导航频段。利用GNSS专用监测设备、航空多路接收设备,搭配传统固定站组网建设航空专项监测网,进行自动化监测、智能化分析,对航空频率干扰进行自动分析、告警,对航空频率可能发生的干扰进行预警,能够输出监测区域内的电磁环境状况、信号特征参数,能对信号内容进行溯源,降低航空干扰查处的难度。</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6</td>
+<td>盘锦浩隆科技服务有限公司</td>
+<td>制定农业作业方案,依据农田面积、作物种类等规划喷洒、施肥具体实施操作流程。创意拍摄策划服务,根据拍摄主题构思独特的无人机拍摄镜头与画面。电力、环保及化工企业巡检配备红外热成像仪、高清变焦摄像头,可远距离清晰查看电力设备细节。根据突发应急情况,紧急制动调配飞手和匹配的无人机,与现场指挥中心进行谋划救援解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7</td>
+<td>新疆凯兰航空科技有限公司</td>
+<td>针对于中小型无人机提供相关的技术解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>8</td>
+<td>安胜(天津)飞行模拟系统有限公司</td>
+<td>为低空物流应用场景提供仿真测试场景搭建、仿真验证设备、应用场景模拟训练解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>9</td>
+<td>泰州润翼航空科技有限公司</td>
+<td>大疆无人机技术支持</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>10</td>
+<td>云南飞拉航空科技有限公司</td>
+<td>公司有专业无人机维修团队,提供无人机维修服务且负责保养和升级</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11</td>
+<td>陕西华兴通盛航空科技有限公司</td>
+<td>无人机技术支持</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>12</td>
+<td>宁波欣金通航天科技有限公司</td>
+<td>低空经济全系列城市建设</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>13</td>
+<td>安徽天机慧智能科技有限公司</td>
+<td>定制无人机解决方案:高空清洗、大载重调运等</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>14</td>
+<td>四川蜀慧通航智能科技有限公司</td>
+<td>城市配送:在人口密集的城市区域,利用无人机等载具,实现快速、灵活的货物配送,提升物流效率;农业物流:在农业生产中,通过无人机实现农药、化肥的精准投放;医疗领域:在医疗救援领域,如在偏远地区,无人机可迅速输送血液、药品等急救物资,缩短了救援时间,挽救了宝贵生命;能源与基础设施巡查:在风电、油井等基础设施的日常运维中,低空物流通过无人机实现定期巡检,降低了人力成本,提升了检测效率</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>15</td>
+<td>重明鸟通用航空服务(成都)有限责任公司</td>
+<td>城市低空运输和配送解决方案、山区A起B降物资运输</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>16</td>
+<td>芸瀚无人机科技(启东)有限公司</td>
+<td>专业飞手支持</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17</td>
+<td>深圳亿航低空经济咨询有限公司</td>
+<td>低空物流枢纽规划,以及基于低空物流的三级配送体系解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>18</td>
+<td>成都亿博物流咨询有限公司</td>
+<td>低空物流枢纽规划</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>19</td>
+<td>泰州鸿鹄信息科技有限公司</td>
+<td>大疆行业无人机(M350RTK,经纬4T,4E等无人机)及无人机场</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>20</td>
+<td>贵州寰屿科技服务有限公司</td>
+<td>为兴义万峰林景区无人机物流培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>21</td>
+<td>镇江兴业电气科技有限公司</td>
+<td>可根据用户具体需要定制应用场景的解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>22</td>
+<td>湖南智航飞购科技有限公司</td>
+<td>低空经济行业软件定制研发、低空物流体系建设服务、低空经济产业咨询服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>23</td>
+<td>广东万虹科技有限公司</td>
+<td>犇腾400E</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>24</td>
+<td>云南领跑通用航空科技有限公司</td>
+<td>从客户选购产品到无人机运送最后到客户手上,整套运营平台的搭建和开发</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>25</td>
+<td>江苏智羽诚禾科技有限公司</td>
+<td>定制化服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>26</td>
+<td>北���云天智阳科技有限公司</td>
+<td>我们为森林消防领域提供智能化、立体化的无人机技术支持和整体解决方案,构建“空天地一体化”的森林防火体系,全面提升火灾预防、监测预警和应急救援能力。典型应用场景:日常巡护:替代人工巡护,效率提升10倍、火情早期预警:实现“打早、打小、打了”、火场侦查:快速获取火场态势,保障人员安全、夜间灭火:红外引导下的精准灭火作业、灾后评估:过火面积精确测算,损失评估</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>27</td>
+<td>河南省畅宇航空科技有限公司</td>
+<td>低空冷链物流</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>28</td>
+<td>苏州蓝悦无人机技术有限公司</td>
+<td>无人智能系统技术开发与无人机相关服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>29</td>
+<td>南昌交通学院低空交通研究院</td>
+<td>能够承接各类复杂的无人机应用项目。、巡检业务中,无人机凭借其灵活、高效的特点,能够对电力线路、管道、基础设施等进行全方位巡检,及时发现潜在问题,保障设施安全稳定运行;无人机表演,提供绚丽的灯光和精准的编队飞行;在测绘建模方面,利用先进的无人机搭载高精度测绘设备,快速、准确地获取地理信息数据,构建高精度的二维、三维模型;无人机喷洒服务,实现了农药的精准定量喷洒,提高了作业效率</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>30</td>
+<td>江西航易绘无人机科技有限公司</td>
+<td>提供技术服务和方案规划</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>31</td>
+<td>黄山飞鹰农业服务有限公司</td>
+<td>山区运输难问题解决</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>32</td>
+<td>宇翔盛泰通用航空有限公司</td>
+<td>公司目前正与某无人机公司开展北京-张家口低空无人机货运项目进行各方位的合作,在项目中对接政府各个资源,按照客户要求,并提供相应的解决方案;并在整个航线运营前对无人机的试飞、调试、航线设计、起降场环境,运营方案等都进行了充分的论证;运营后对空域、航线的申请、各项地面保障服务都进行了充足的准备,保障了航线的顺利开通和运营</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>33</td>
+<td>内蒙古信通科技发展有限责任公司</td>
+<td>生态治理解决方案,公共安全解决方案,应急消防解决方案,新能源场站巡检解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>34</td>
+<td>百纳智航(深圳)科技有限公司</td>
+<td>百纳智航已经为全球20多个国家地区和行业领域客户提供了自动化、无人化、定制化产品和解决方案。特别在农林、电力、公路、公安、消防、清洗、物流、应急救援、防疫消杀、巡查巡防等应用场景提供了更完善更自动化的无人机(车)产品</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>35</td>
+<td>西安天翼智飞科技集团有限公司</td>
+<td>巡检(能源、安防、城市治理)、测绘、消防、农业等场景的行业应用技术解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>36</td>
+<td>深圳市太乙传心科技有限公司</td>
+<td>智慧低空综合运行保障平台</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>37</td>
+<td>赛飞特工程技术集团有限公司</td>
+<td>1.智能导航系统融合毫米波/激光雷达与多模态算法,实现厘米级避障和路径规划。2.空域管控平台集成ADS-B及雷达数据,支持多机协同调度与空域动态分配。3.反制系统采用AI识别与频谱探测,可快速处置非法干扰。4. "地-空"监管网络通过分布式传感节点构建全时域监视体系,实现飞行追溯与风险预警。整套方案解决了复杂环境下的全天候自主飞行、空域资源优化及安全防护问题,形成从感知、决策到应急的完整技术闭环</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>38</td>
+<td>温州市航洋航空装备研究院</td>
+<td>带伞、无伞精确空投技术;(含100米精确散布模型评估)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>39</td>
+<td>上海汇晨柏航科技有限公司</td>
+<td>航空产品适航取证服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>40</td>
+<td>北京神州数码有限公司</td>
+<td>空域试航申请方案、低空运载无人机站点建设及运营方案、人员团队低空运载技术服务方案、CAAC、UTC技能培训方案等...</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>41</td>
+<td>贵州华赤无人机产业发展有限公司</td>
+<td>顺丰低空产业学院,低空医疗运输,低空物资运输解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>42</td>
+<td>电鹰科技集团有限公司</td>
+<td>应用解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>43</td>
+<td>杭州飞步科技有限公司</td>
+<td>无人驾驶水平运输系统、远程控制系统、车队及设备调度管理系统等</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_11.md

@@ -0,0 +1,146 @@
+<table border="1" cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>序号</th>
+<th>单位名称</th>
+<th>具体产品/服务</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>1</td>
+<td>大连天翼无界数字科技发展有限公司</td>
+<td>为企业、事业单位提供无人机等低空飞行器的维修、保养和升级服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2</td>
+<td>上海天德通用航空有限公司</td>
+<td>直升机定检及维修</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3</td>
+<td>湖南华迈科技有限公司</td>
+<td>无人机维修保养升级服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4</td>
+<td>盘锦浩隆科技服务有限公司</td>
+<td>1、故障诊断:专业装调员通过检测设备软件,对无人机各系统进行检查,精准找出故障原因。2、零部件更换:对于损坏或老旧零部件,使用原厂或兼容高质量配件进行更换,使其保持良好性能状态。3、软件升级与调试:及时更新无人机的飞控软件、遥控器固件等,修复软件漏洞提升性能和稳定性。4、保养:对无人机进行清洁,检查各部件连接牢固性,对电机、电调进行检测维护。对飞控系统、云台相机、电机动平衡、飞控主板等进行检测</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5</td>
+<td>新疆凯兰航空科技有限公司</td>
+<td>提供无人机相关系统集成、飞行平台、数据检测平台、无人机设备等维护服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6</td>
+<td>安胜(天津)飞行模拟系统有限公司</td>
+<td>为航空器提供维护、维修、改装及保养服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7</td>
+<td>泰州润翼航空科技有限公司</td>
+<td>大疆无人机维护与服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>8</td>
+<td>辽宁省军扬科技有限公司</td>
+<td>定期保养:对无人机进行例行检查、清洁和性能测试,延长设备使用寿命;故障维修:快速响应并解决无人机飞行中的技术问题,恢复设备正常功能;硬件升级:根据客户需求,优化无人机硬件配置,提升飞行性能和负载能力;软件更新:提供最新飞行控制系统和导航软件的安装与调试,确保设备智能化运行技术支持:为客户提供专业技术咨询和培训,帮助其更好地使用和维护设备</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>9</td>
+<td>云南飞拉航空科技有限公司</td>
+<td>公司有专业无人机维修团队,提供无人机维修服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>10</td>
+<td>陕西华兴通盛航空科技有限公司</td>
+<td>无人机、飞控系统的维护</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11</td>
+<td>宁波欣金通航天科技有限公司</td>
+<td>航天时代飞鹏宁波经销商</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>12</td>
+<td>安徽天机慧智能科技有限公司</td>
+<td>无人机维修、调试、升级等</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>13</td>
+<td>四川蜀慧通航智能科技有限公司</td>
+<td>负麦无人机等低空飞行器的维修、保养和升级服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>14</td>
+<td>河南星翼通用航空有限公司</td>
+<td>无人机维修</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>15</td>
+<td>芸瀚无人机科技(启东)有限公司</td>
+<td>无人机维修保养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>16</td>
+<td>泰州鸿鹄信息科技有限公司</td>
+<td>大疆行业无人机(M350RTK,经纬4T,4E等无人机)及无人机场</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17</td>
+<td>云南中天翼航空科技有限公司</td>
+<td>专用设备修理:涵盖智能无人飞行器及相关配套设备的维修服务,涉及工业机器人安装、维修等;仪器仪表修理:包括飞行器控制系统、导航设备等精密仪器的维护与校准;日常维护与技术支持:通过技术开发、咨询及培训等业务,提供飞行器的日常保养、故障排查及操作培训支持</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>18</td>
+<td>中创航空科技(浙江)有限公司</td>
+<td>飞行保障服务:为无人机的飞行提供保障,确保无人机在飞行过程中的安全和稳定。有人机无人化改造:将有人驾驶的飞机改造成无人驾驶的飞机,以满足客户的特定需求。操作人员培训:对无人机操作人员进行培训,包括飞行技能、操作规范、安全知识等方面的培训,以确保操作人员能够熟练地操作无人机;售后服务:为客户提供无人机的售后维修、保养、升级等服务,以确保无人机的性能和使用寿命</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>19</td>
+<td>河南省畅宇航空科技有限公司</td>
+<td>无人机维修保养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>20</td>
+<td>江西航易绘无人机科技有限公司</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>21</td>
+<td>黄山飞鹰农业服务有限公司</td>
+<td>无人机维护维修</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>22</td>
+<td>内蒙古信通科技发展有限责任公司</td>
+<td>可提供多品牌维修维护服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>23</td>
+<td>山西浩宸低空立体交通运营有限公司</td>
+<td>公司拥有工程师12名,装调检修工34名,针对各类无人机等飞行器的软件升级与性能优化、硬件维修与保养,例如机械部件的维修、电池管理、传感器校准、修复系统漏洞、任务模块扩展、飞行参数调整等都有成熟经验。公司还可根据客户需求,对现有的无人机做定制化改装</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>24</td>
+<td>百纳智航(深圳)科技有限公司</td>
+<td>当客户在无人机使用过程中出现问题时,公司售后员工会第一时间帮助处理解决问题;无人机出现各种情况均可返厂进行维修保养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>25</td>
+<td>河南新丝路国际飞行学校有限公司</td>
+<td>大型中型无人机运维服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>26</td>
+<td>北京低空产业科技有限公司</td>
+<td>承接其他省市和地区新开放低空空域的安全管控平台建设、管理,吸引相关产业落地延庆</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>27</td>
+<td>贵州寰屿科技服务有限公司</td>
+<td>为兴义万峰林景区无人机物流培训</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_12.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+<table border="1" cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<td>序号</td>
+<td>单位名称</td>
+<td>具体产品/服务</td>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>1</td>
+<td>大连天翼无界数字科技发展有限公司</td>
+<td>为企、事业公司提供低空物流相关的法规政策咨询服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2</td>
+<td>新疆凯兰航空科技有限公司</td>
+<td>善于提供并辅助于各类政策性法规、文件的分析研究、可持续提供相关政策法规指向的业务体系解决方案</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3</td>
+<td>辽宁省军扬科技有限公司</td>
+<td>为提供政策法规研究服务,首先需组建专业团队,涵盖法律、航空、物流等领域专家,系统梳理国内外低空物流相关法规政策,分析其适用性与不足。其次,结合行业需求和技术发展趋势,研究制定空域管理规定,明确低空飞行区域划分、使用权限及动态管理机制。同时,优化飞行审批流程,推动数字化审批平台建设,提高效率。此外,制定安全监管政策,明确责任主体,建立飞行器适航性检查、驾驶员资质审核及实时监控体系,确保安全运行</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4</td>
+<td>赛飞特工程技术集团有限公司</td>
+<td>研究制定低空物流相关的法律法规和政策,如空域管理规定飞行审批流程、安全监管政策等,为低空物流产业的发展提供政策支持和法律保障</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5</td>
+<td>上海段和段(沈阳)律师事务所</td>
+<td>政策法规研究、咨询服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6</td>
+<td>上海汇晨柏航科技有限公司</td>
+<td>解读并应用最新的法律法规</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7</td>
+<td>上海中联(大连)律师事务所</td>
+<td>1、空域划设方案法律论证;2、低空飞行计划审批代理;3;无人机适航认证争议解决;4、低空物流运输合同架构设计;5、飞行数据隐私合规审查;6、飞行数据隐私合规审查;7、跨境低空合作法律框架搭建;8、无人机侵权责任纠纷代理;9、低空交通事故损害赔偿诉讼;10、技术泄密与专利侵权维权;11、研发端技术合规咨询;12、制造端适航标准辅导;13、运营端应急预案设计等</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_13.md

@@ -0,0 +1,311 @@
+<table border="1" cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>序号</th>
+<th>单位名称</th>
+<th>具体产品/服务</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>1</td>
+<td>大连天翼无界数字科技发展有限公司</td>
+<td>CAAC执照培训、物流无人机人员培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2</td>
+<td>天津市克兰鹰航空科技有限公司</td>
+<td>低空飞行器(eVTOL与无人机)培训标准与教具</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3</td>
+<td>无锡小翼通航科技有限公司</td>
+<td>提供专业的无人机驾驶员培训、技术人员培训、管理人员培训等服务,包括飞行器操作、维护、管理等方面的人才培养,为产业输送合格的专业人才</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4</td>
+<td>德阳诺亚方舟模型科技有限公司</td>
+<td>公司开展无人机CAAC操控员培训,行业驾驶员培训,物流无人机操作,测绘无人机技术,无人机的维修,维护,保养等</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5</td>
+<td>西安蓝悦控制技术有限公司</td>
+<td>具有中型直升机培训资格</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6</td>
+<td>湖南华迈科技有限公司</td>
+<td>无人机专业人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7</td>
+<td>青海智景云航空科技有限公司</td>
+<td>民航执照培训;小、中型驾驶员、机长;AOPA合格证</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>8</td>
+<td>盘锦浩隆科技服务有限公司</td>
+<td>按照中国民航局要求,我公司正在申请民用无人机驾驶航空器运营合格证、经营许可证及民办学校许可证,对民用无人机驾驶航空器操作员(简称"CAAC")进行规范化培训考证,从“理论讲解、实践飞行、地面站操作”等各方面进行综合教学,目前我司与盘锦市多个公办和私立职业技能学校进行校企合作办学,多位教练员和机长在校区进行实地坐班教学</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>9</td>
+<td>新疆凯兰航空科技有限公司</td>
+<td>无人机操控员培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>10</td>
+<td>苏州航家航空科技发展有限公司</td>
+<td>飞行器操作、维护、管理等方面的人才培养,提供飞行员培训、技术人员培训、管理人员培训等服务,为产业输送合格的专业人才</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11</td>
+<td>淄博市盛合农业科技有限公司</td>
+<td>无人机操作证培训,caac培训,植保机培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>12</td>
+<td>大连淘宁网络传媒有限公司</td>
+<td>场地规模:拥有千平的室内理论教学与实训场地,配备无人机展览厅、理论教室、模拟飞行室及研发实验室;自有室外飞行训练基地,可满足多机型同步训练需求;设备资源:配置多旋翼、固定翼、垂直起降无人机等教学机型,以及RTK模拟考试系统、VR无人机培训系统等先进设备,确保理论与实践紧密结合;师资力量:拥有多名民航局认证的无人机教员,涵盖多旋翼、固定翼等专业领域,小班教学模式,保障教学质量</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>13</td>
+<td>安胜(天津)飞行模拟系统有限公司</td>
+<td>为低空航空器提供专业人才培训服务,包含飞行员培训、维护维修人员培训等;为飞行员及维护维修人员培训提供所需的模拟仿真训练设备</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>14</td>
+<td>辽宁省军扬科技有限公司</td>
+<td>我们提供涵盖飞手、技术人员和管理人员的全方位系统化培训,培训课程紧密结合行业需求,涵盖飞行器操作、设备维护、安全管理、运营优化等核心领域。通过理论教学与实操训练相结合的方式,学员不仅能够深入理解专业知识,还能通过模拟飞行、设备拆装、案例分析等实践环节提升实际操作能力。此外,我们还注重培养学员的创新思维和团队协作能力,帮助他们在快速发展的低空物流产业中脱颖而出</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>15</td>
+<td>云南飞拉航空科技有限公司</td>
+<td>公司现有的教学条件,可承担每期为80人规模的多旋翼训练班次,每年可训练8-10期</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>16</td>
+<td>宁波欣金通航天科技有限公司</td>
+<td>caac取证培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17</td>
+<td>安徽天机慧智能科技有限公司</td>
+<td>多旋翼、固定翼、垂直起降、直升机中小型教员/植保、电力巡检、巡检等行业应用技术人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>18</td>
+<td>重明鸟通用航空服务(成都)有限责任公司</td>
+<td>可培训低空物流领域专业无人机操控员</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>19</td>
+<td>北京蜂运科技有限公司</td>
+<td>提供培训无人机及相关运营、提供注册教练、提供课程体系、提供应用场景、颁发对应证件</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>20</td>
+<td>福建闽南航空科技有限责任公司</td>
+<td>民航局CAAC无人机执照培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>21</td>
+<td>河南星翼通用航空有限公司</td>
+<td>无人机CAAC执照培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>22</td>
+<td>山西航翼低空科技有限公司</td>
+<td>人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>23</td>
+<td>芸瀚无人机科技(启东)有限公司</td>
+<td>CAAC无���机培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>24</td>
+<td>贵州寰屿科技服务有限公司</td>
+<td>caac培训 无人机物流师培训 人社资质培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>25</td>
+<td>云南中天翼航空科技有限公司</td>
+<td>民用航空器驾驶员培训:覆盖无人机(ASFC执照)及载人航空器驾驶员资质培训,含飞行操作、应急处理等课程;技术人员技能培训:包括飞行器维护与维修技术;低空物流管理培训:聚焦低空物流运营管理、法规合规及安全管理课程,适配产业链管理需求;专项认证课程:如物流无人机操作认证、多机协同作业培训等定向技能认证项目;行业配套培训服务:含资格认证辅导(如民用航空执照考试)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>26</td>
+<td>广电计量检测集团股份有限公司</td>
+<td>无人机多旋翼培训视距内、超视距</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>27</td>
+<td>镇江兴业电气科技有限公司</td>
+<td>CAAC三类或四类多旋翼无人机飞行执照培训,行业应用技能培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>28</td>
+<td>湖南智航飞购科技有限公司</td>
+<td>《物流无人机运行手册》,《校验飞行手册》,《设备管理手册》,《岗位工作手册》,《航线规划手册》,《项目服务手册》,《人员培训手册》培训等</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>29</td>
+<td>广东万虹科技有限公司</td>
+<td>打造国内领先的以学员为中心、一站式、标准化、系统化无人机全流程培训服务体系</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>30</td>
+<td>哈苏无人机科技(苏州)有限公司</td>
+<td>适航审定培训,无人机执照培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>31</td>
+<td>云南领跑通用航空科技有限公司</td>
+<td>民航局颁发的CAAC无人机驾驶证培训以及运动类执照培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>32</td>
+<td>江苏智羽诚禾科技有限公司</td>
+<td>CAAC执照培训,职教课程的合作,青少年无人机及航空类培训和比赛</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>33</td>
+<td>湖北战狼航空有限公司</td>
+<td>湖北战狼航空AOPA飞行基地无人机飞行培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>34</td>
+<td>北京云天智阳科技有限公司</td>
+<td>CAAC执照与专业技能培训体系</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>35</td>
+<td>河南省畅宇航空科技有限公司</td>
+<td>无人机驾驶员培训、低空经济与冷链物流从业者培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>36</td>
+<td>浙江善于飞智能科技有限公司</td>
+<td>多旋翼机型的CAAC无人机操控员执照培训服务及后续延伸服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>37</td>
+<td>苏州蓝悦无人机技术有限公司</td>
+<td>具有中型直升机培训资格</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>38</td>
+<td>南昌交通学院低空交通研究院</td>
+<td>无人机培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>39</td>
+<td>黄山飞鹰农业服务有限公司</td>
+<td>无人机操作维修培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>40</td>
+<td>宇翔盛泰通用航空有限公司</td>
+<td>无人机驾驶培训、固定翼飞机私照培训CCAR-135部运行合格证资质</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>41</td>
+<td>内蒙古信通科技发展有限责任公司</td>
+<td>具备无人机驾驶员培训三类四类</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>42</td>
+<td>山西浩宸低空立体交通运营有限公司</td>
+<td>无人机培训覆盖了固定翼、多旋翼、直升机、垂直起降固定翼等多种机型培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>43</td>
+<td>西安天翼智飞科技集团有限公司</td>
+<td>职业院校(高职、中职、技师)无人机专业建设、无人机操控员执照考试培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>44</td>
+<td>北京中科金科技有限公司</td>
+<td>无人驾驶航空器操控员执照培训,小型,中型视距内,超视距,多旋翼,动力升空器,固定翼,直升机培训资质</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>45</td>
+<td>深圳市太乙传心科技有限公司</td>
+<td>智慧低空培训服务</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>46</td>
+<td>上海汇晨柏航科技有限公司</td>
+<td>适航培训,飞行培训,构型管理培训,质量培训,设计保证体系培训等</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>47</td>
+<td>北京神州数码有限公司</td>
+<td>CAAC、大疆UTC技能培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>48</td>
+<td>贵州华赤无人机产业发展有限公司</td>
+<td>低空物流人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>49</td>
+<td>上海民航职业技术学院</td>
+<td>运输服务(如航空物流、电子商务)、机务维修(含飞机机电、无人机技术)、机场运行(含航空管制方向)、空中乘务与安保人才培养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>50</td>
+<td>宁波市澄澈无人机科技有限公司</td>
+<td>无人机驾驶员培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>51</td>
+<td>江西飞行学院</td>
+<td>飞行制造工程、物流工程(航空物流方向)、休闲体育(航空运动方向)人才培养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>52</td>
+<td>中国民用航空飞行学院</td>
+<td>人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>53</td>
+<td>东莞理工学院</td>
+<td>在低空飞行技术、无人机应用、空中智能管理等专业人才</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>54</td>
+<td>泉州海洋职业学院</td>
+<td>低空人才培养</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>55</td>
+<td>广东翼启飞航空科技有限公司</td>
+<td>低空人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>56</td>
+<td>杭州胤天低空经济产业发展有限公司</td>
+<td>低空人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>57</td>
+<td>东方通用航空摄影有限公司</td>
+<td>低空人才培训</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>58</td>
+<td>腾飞(福建)低空智能科技有限公司</td>
+<td>低空人才培训、竞赛、科普活动</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>59</td>
+<td>晋鹰无人机科技(山西)有限公司</td>
+<td>低空人才培训、科普教育、竞赛</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>60</td>
+<td>上海小飞手无人机科技有限公司</td>
+<td>无人机操控员培训</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_14.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<table><thead><tr><th>方法</th><th>HotpotQA†</th><th>2Wiki†</th><th>Musique*</th><th>平均</th></tr></thead><tbody><tr><td>基础工具调用</td><td>0.1372</td><td>0.0891</td><td>0.0277</td><td>0.0847</td></tr><tr><td>朴素 RAG</td><td>0.1916</td><td>0.1792</td><td>0.0277</td><td>0.1328</td></tr><tr><td>PPO</td><td>0.4136</td><td>0.5468</td><td>0.1552</td><td>0.3719</td></tr><tr><td>GRPO</td><td>0.4405</td><td>0.5741</td><td>0.1485</td><td>0.3877</td></tr><tr><td>REINFORCE++</td><td>0.3768</td><td>0.4796</td><td>0.1336</td><td>0.3300</td></tr><tr><td>REINFORCE++基线</td><td>0.3966</td><td>0.5406</td><td>0.1485</td><td>0.3619</td></tr><tr><td>RLOO</td><td>0.4089</td><td>0.5641</td><td>0.1419</td><td>0.3716</td></tr></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_15.md

@@ -0,0 +1,836 @@
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th>产品代码</th>
+<th>填料</th>
+<th>包装</th>
+<th>平均颗粒(μm)</th>
+<th>每毫升载量</th>
+<th>应用/特性</th>
+<th>耐压(MPa)</th>
+<th>推荐流速(cm/h)</th>
+<th>最高流速(cm/h)</th>
+<th>pH稳定性工作[清洗]</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td colspan="10">Capto™ 填料高流速、高载量、易于放大高流速琼脂糖基质,刚性更强,传质速度更快* 线状葡聚糖表面延伸剂,载量提高* 高流速: > 700 cm/h (20 cm 床高的使用流速)* 低反压: < 3 bar (700 cm/h 20 cm 床高)* 高稳定性: 1 M NaOH 40 °C 1 周稳定 </td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17531610</td>
+<td rowspan="6">Capto™ Q</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="6">90</td>
+<td rowspan="6">> 100 mg BSA/mL</td>
+<td rowspan="6">高流速、高载量</td>
+<td rowspan="6">0.3</td>
+<td rowspan="6">< 700 </td>
+<td rowspan="6">700</td>
+<td rowspan="6">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17531602</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17531603</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17531604</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17531605</td>
+ <td>10L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17531660</td>
+ <td>60 L</td>
+</tr>
+ <tr>
+<td>17547301</td>
+<td rowspan="4">Capto™ Q XP</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="4">75</td>
+<td rowspan="4">> 10 mg lgM/mL</td>
+<td rowspan="4">大分子、高流速、适合放大</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">< 300 </td>
+<td rowspan="4">700</td>
+<td rowspan="4">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17547302</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17547303</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17547304</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+<td>17544310</td>
+<td rowspan="6">Capto™ DEAE</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="6">90</td>
+<td rowspan="6">> 90 mg 卵清蛋白/mL</td>
+<td rowspan="6">高流速、高载量</td>
+<td rowspan="6">0.3</td>
+<td rowspan="6">< 700 </td>
+<td rowspan="6">700</td>
+<td rowspan="6">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544301</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544303</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17544304</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544305</td>
+ <td>10L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17544360</td>
+ <td>60 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17544110</td>
+<td rowspan="6">Capto™ S</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="6">90</td>
+<td rowspan="6">> 120 mg 溶菌酶/mL</td>
+<td rowspan="6">高流速、高载量</td>
+<td rowspan="6">0.3</td>
+<td rowspan="6">< 700 </td>
+<td rowspan="6">700</td>
+<td rowspan="6">4-12[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544110</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544101</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17544104</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17544105</td>
+ <td>10L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17544160</td>
+ <td>60 L</td>
+</tr>
+ <tr>
+<td colspan="10">Capto™ ImpAct填料高流速、高载量
+</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17371701</td>
+<td rowspan="6">Capto™ S ImpAct</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="6">50</td>
+<td rowspan="6">> 90 mg 溶菌酶/mL</td>
+<td rowspan="6">高流速、较高分辨率、高载量</td>
+<td rowspan="6">0.3</td>
+<td rowspan="6">200 </td>
+<td rowspan="6">600</td>
+<td rowspan="6">4-12[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17371702</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17371703</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17371704</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17371705</td>
+ <td>10L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17371760</td>
+ <td>60 L</td>
+</tr>
+ <tr>
+<td colspan="10">Capto™ ImpRes填料高流速、高分辨率
+</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17547010</td>
+<td rowspan="3">Capto™ Q ImpRes</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="3">40</td>
+<td rowspan="3">> 55 mg BSA/mL</td>
+<td rowspan="3">高流速、高分辨率</td>
+<td rowspan="3">0.3</td>
+<td rowspan="3">300 </td>
+<td rowspan="3">400</td>
+<td rowspan="3">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17547002</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17547003</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17546810</td>
+<td rowspan="5">Capto™ SP ImpRes</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="5">50</td>
+ <td rowspan="5">> 95 mg BSA/mL</td>
+<td rowspan="5">高流速、高分辨率</td>
+<td rowspan="5">0.3</td>
+<td rowspan="5">300 </td>
+<td rowspan="5">400</td>
+<td rowspan="5">4-12[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17546802</td>
+ <td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17546803</td>
+ <td>1 L</td>
+</tr> 
+<tr>
+ <td>17546804</td>
+ <td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+ <td>17546805</td>
+ <td>10L</td>
+</tr> 
+ <tr>
+<td colspan="10">Sepharose™ Big Beads 填料快速处理大量样品，超大颗粒凝胶可保证高粘样品亦可保持 500cm/h 的流速
+</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17098903</td>
+<td rowspan="2">Q Sepharose™ Big Beads</td>
+<td>1 L</td>
+<td rowspan="2">200</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">高流速、耐高粘度、工业设计</td>
+<td rowspan="2">0.3</td>
+<td rowspan="2">1200-1800 </td>
+<td rowspan="2">1800</td>
+<td rowspan="2">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17098905</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17065703</td>
+<td rowspan="2">SP Sepharose™ Big Beads</td>
+<td>1 L</td>
+<td rowspan="2">200</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">高流速、耐高粘度、工业设计</td>
+<td rowspan="2">0.3</td>
+<td rowspan="2">1200-1800 </td>
+<td rowspan="2">1800</td>
+<td rowspan="2">4-13[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17065705</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11000829</td>
+<td rowspan="2">SP Sepharose™ Big Beads Food Grade</td>
+<td>1 L</td>
+<td rowspan="2">200</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">食品级、高流速、耐高粘度</td>
+<td rowspan="2">0.3</td>
+<td rowspan="2">1200-1800 </td>
+<td rowspan="2">1800</td>
+<td rowspan="2">4-13[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11000830</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+ <td colspan="10">Sepharose™ Fast Flow 填料快速捕获，初步纯化
+</td>
+<tr>
+<td>17051010</td>
+<td rowspan="4">Q Sepharose™ FF</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="4">90</td>
+<td rowspan="4">120 mgBSA/mL</td>
+<td rowspan="4">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">&lt;700</td>
+<td rowspan="4">700</td>
+<td rowspan="4">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17051001</td>
+<td>300 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17051004</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17051005</td>
+<td>10 L</td> 
+</tr>
+<tr>
+<td>17128601</td>
+<td rowspan="2">ANX Sepharose™ 4 FF(LS)</td>
+<td>500 mL</td>
+<td rowspan="2">90</td>
+<td rowspan="2">-CDM 产品咨询</td>
+<td rowspan="2">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="2">0.3</td>
+<td rowspan="2">&lt;700</td>
+<td rowspan="2">700</td>
+<td rowspan="2">3-13[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17128604</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17128710</td>
+<td rowspan="4">ANX Sepharose™ 4 FF(HS)</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="4">90</td>
+<td rowspan="4">5 mg甲状腺球蛋白/mL</td>
+<td rowspan="4">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">&lt;700</td>
+<td rowspan="4">700</td>
+<td rowspan="4">3-13[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17128701</td>
+<td>500 ml</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17128704</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17128705</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17070910</td>
+<td rowspan="3">DEAE Sepharose™ FF</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="3">90</td>
+<td rowspan="3">110 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="3">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="3">0.3</td>
+<td rowspan="3">300-600</td>
+<td rowspan="3">700</td>
+<td rowspan="3">2-12[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17070901</td>
+<td>500 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17070905</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17071001</td>
+<td rowspan="2">DEAE Sepharose™ CL-6B</td>
+<td>500 mL</td>
+<td rowspan="2">90</td>
+<td rowspan="2">170 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="2">高载量</td>
+<td rowspan="2">0.045</td>
+<td rowspan="2">&lt;150</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">3-9[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17071005</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17072910</td>
+<td rowspan="4">SP Sepharose™ FF</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="4">90</td>
+<td rowspan="4">70 mg核糖核酸酶 A/mL</td>
+<td rowspan="4">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">&lt;700</td>
+<td rowspan="4">700</td>
+<td rowspan="4">4-13[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17072901</td>
+<td>300 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17072904</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17072905</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17071910</td>
+<td rowspan="3">CM Sepharose™ FF</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="3">90</td>
+<td rowspan="3">50 mg核糖核酸酶 A/mL</td>
+<td rowspan="3">快速、高产量纯化</td>
+<td rowspan="3">0.3</td>
+<td rowspan="3">300-600</td>
+<td rowspan="3">700</td>
+<td rowspan="3">4-13[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17071901</td>
+<td>500 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17071905</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<td colspan="10">Sepharose™ XL 填料超高载量
+</td>
+<tr>
+<td>17507201</td>
+<td rowspan="3">Q Sepharose™ XL</td>
+<td>300 mL</td>
+<td rowspan="3">90</td>
+<td rowspan="3">&gt; 130 mgBSA/mL</td>
+<td rowspan="3">高载量、高流速</td>
+<td rowspan="3">0.3</td>
+<td rowspan="3">300-500</td>
+<td rowspan="3">500</td>
+<td rowspan="3">3-13[2-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17507204</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17507205</td>
+<td>10 L<td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17507301</td>
+<td rowspan="2">SP Sepharose™ XL</td>
+<td>300 mL</td>
+<td rowspan="2">90</td>
+<td rowspan="2">&gt; 160 mg溶菌酶/mL</td>
+<td rowspan="2">高载量、高流速</td>
+<td rowspan="2">0.3</td>
+<td rowspan="2">300-500</td>
+<td rowspan="2">500</td>
+<td rowspan="2">4-13[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17507304</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+ <td colspan="10">Sepharose™ High Performance 填料中度纯化，高分辨率
+</td>
+<tr>
+<td>17101401</td>
+<td rowspan="4">Q Sepharose™ HP</td>
+<td>75 mL</td>
+<td rowspan="4">34</td>
+<td rowspan="4">70 mgBSA/mL</td>
+<td rowspan="4">高分辨率、经济的精细纯化</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">&lt;150</td>
+<td rowspan="4">150</td>
+<td rowspan="4">2-12[1-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17101403</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17101404</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17101405</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17108701</td>
+<td rowspan="4">SP Sepharose™ HP</td>
+<td>75 mL</td>
+<td rowspan="4">34</td>
+<td rowspan="4">55 mg核糖核酸酶 A/mL</td>
+<td rowspan="4">高分辨率、经济的精细纯化</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">&lt;150</td>
+<td rowspan="4">150</td>
+<td rowspan="4">4-13[3-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17108703</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17108704</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17108705</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+ <tr>
+<td colspan="10">SOURCE™ 填料合成基架, 高流速半制备
+</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127501</td>
+<td rowspan="4">SOURCE™ 30Q</td>
+<td>50 mL</td>
+<td rowspan="4">30</td>
+<td rowspan="4">45 mg白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="4">极快速的中度至精细纯化可用于各种 Tricorn™、HiScale™、BPG、FineLINE™ 层析柱, 选择HiScale™ 柱型需更换 10 µm 筛网</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">300-1000</td>
+<td rowspan="4">2000</td>
+<td rowspan="4">2-12[1-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127502</td>
+<td>200 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127503</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127504</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094720</td>
+<td rowspan="6">SOURCE™ 15Q</td>
+<td>10 mL</td>
+<td rowspan="6">15</td>
+<td rowspan="6">45 mg白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="6">高分辨率精细纯化装入Tricorn™, HiScale™ 柱效果最佳</td>
+<td rowspan="6">0.5</td>
+<td rowspan="6">150-900</td>
+<td rowspan="6">1800</td>
+<td rowspan="6">2-12[1-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094701</td>
+<td>50 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094705</td>
+<td>200 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094702</td>
+<td>500 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094703</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094704</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127301</td>
+<td rowspan="4">SOURCE™ 30S</td>
+<td>50 mL</td>
+<td rowspan="4">30</td>
+<td rowspan="4">80 mg溶菌酶/mL</td>
+<td rowspan="4">极快速的中度至精细纯化可用于各种 Tricorn™、HiScale™、BPG、FineLINE™ 层析柱, 选择HiScale™ 柱型需更换 10 µm 筛网</td>
+<td rowspan="4">0.3</td>
+<td rowspan="4">300-1000</td>
+<td rowspan="4">2000</td>
+<td rowspan="4">2-12[1-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127302</td>
+<td>200 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127303</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17127304</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094410</td>
+<td rowspan="6">SOURCE™ 15S</td>
+<td>10 mL50 mL</td>
+<td rowspan="6">15</td>
+<td rowspan="6">80 mg溶菌酶/mL</td>
+<td rowspan="6">高分辨率精细纯化装入Tricorn™, HiScale™ 柱效果最佳</td>
+<td rowspan="6">0.5</td>
+<td rowspan="6">150-900</td>
+<td rowspan="6">1800</td>
+<td rowspan="6">2-12[1-14]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094401</td>
+<td>50 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094405</td>
+<td>200 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094402</td>
+<td>500 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17094403</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>29452023</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+ <td colspan="10">其他离子交换填料</td>
+<tr>
+<td>17546901</td>
+<td rowspan="3">MacroCap™ Q</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="3">50</td>
+<td rowspan="3">> 8 mg 30 kDa PEG修饰 BSA/mL</td>
+<td rowspan="3">纯化 PEG 蛋白</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">&lt;120</td>
+<td rowspan="3">120</td>
+<td rowspan="3">4-11[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17546902</td>
+<td>500 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17546904</td>
+<td>5 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17544010</td>
+<td rowspan="3">MacroCap™ SP</td>
+<td>25 mL</td>
+<td rowspan="3">50</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">纯化 PEG 蛋白</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">&lt;120</td>
+<td rowspan="3">120</td>
+<td rowspan="3">4-11[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17544001</td>
+<td>100 mL</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17544002</td>
+<td>1 L</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17019001</td>
+<td rowspan="2">QAE Sephadex™ A-25</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="2">40-120</td>
+<td rowspan="2">10 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="2">适合纯化 30 kDa 左右低分子量蛋白、多肽、核苷酸</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">&gt;100</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">2-2[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17019003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17020001</td>
+<td rowspan="2">QAE Sephadex™ A-50</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="2">40-120</td>
+<td rowspan="2">80 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="2">适合纯化 30-100 kDa 中等大小的生物分子</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">&gt;60</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">2-2[2-12]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17020003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17017001</td>
+<td rowspan="3">DEAE Sephadex™ A-25</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="3">40-120</td>
+<td rowspan="3">30 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="3">Sephadex™ 基架的弱阴离子交换填料</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">&gt;120</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">2-9[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17017002</td>
+<td>500 g</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17017003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17018001</td>
+<td rowspan="4">DEAE Sephadex™ A-50</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="4">40-120</td>
+<td rowspan="4">110 mg人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="4">Sephadex™ 基架的弱阴离子交换填料, 广泛用于纯化血浆制品</td>
+<td rowspan="4">-</td>
+<td rowspan="4">&gt;60</td>
+<td rowspan="4">-</td>
+<td rowspan="4">2-12[2-12]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17018002</td>
+<td>500 g</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17018003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17018007</td>
+<td>40 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17023001</td>
+<td rowspan="2">SP Sephadex™ C-25</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="2">40-120</td>
+<td rowspan="2">230 mg 核糖核酸酶/mL</td>
+<td rowspan="2">Sephadex™ 基架的强阳离子交换填料</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">&gt;100</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">2-13[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17023003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17024001</td>
+<td rowspan="2">SP Sephadex™ C-50</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="2">40-120</td>
+<td rowspan="2">100 mg 核糖核酸酶/mL</td>
+<td rowspan="2">Sephadex™ 基架的强阳离子交换填料</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">&gt;100</td>
+<td rowspan="2">-</td>
+<td rowspan="2">2-12[2-12]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17024003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17021001</td>
+<td rowspan="3">CM Sephadex™ C-25</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="3">40-120</td>
+<td rowspan="3">190 mg 核糖核酸酶/mL</td>
+<td rowspan="3">Sephadex™ 基架的弱阳离子交换填料</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">&gt;120</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">6-10[2-13]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17021002</td>
+<td>500 g</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17021003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17022001</td>
+<td rowspan="3">CM Sephadex™ C-50</td>
+<td>100 g</td>
+<td rowspan="3">40-120</td>
+<td rowspan="3">120 mg 核糖核酸酶/mL</td>
+<td rowspan="3">Sephadex™ 基架的弱阳离子交换填料</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">&gt;100</td>
+<td rowspan="3">-</td>
+<td rowspan="3">6-10[2-12]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17022002</td>
+<td>500 g</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17022003</td>
+<td>5 kg</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17050001</td>
+<td rowspan="2">DEAE Sephadex™</td>
+<td rowspan="2">500 mL</td>
+<td rowspan="2">40-160</td>
+<td rowspan="2">160 mg 人血清白蛋白/mL</td>
+<td rowspan="2">球状纤维素基架的弱阴离子交换填料</td>
+<td rowspan="2">0.03</td>
+<td rowspan="2">&lt;50</td>
+<td rowspan="2">50</td>
+<td rowspan="2">2-9[2-12]</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17050005</td>
+<td>10 L</td>
+</tr>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_16.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+<table><tr><th rowspan="2">线规格号(钢比%)</th><th colspan="2">最高允许温度为下值时的载流量A</th></tr><tr><th>+70°C</th><th>+80°C</th></tr><tr><td>16 (17%)</td><td>79</td><td>111</td></tr><tr><td>25 (17%)</td><td>109</td><td>147</td></tr><tr><td>40 (17%)</td><td>152</td><td>198</td></tr><tr><td>63 (17%)</td><td>211</td><td>265</td></tr><tr><td>100 (17%)</td><td>293</td><td>355</td></tr><tr><td>125 (6%)</td><td>338</td><td>405</td></tr><tr><td>125 (16%)</td><td>345</td><td>410</td></tr><tr><td>160 (6%)</td><td>403</td><td>473</td></tr><tr><td>160 (16%)</td><td>411</td><td>480</td></tr><tr><td>200 (6%)</td><td>473</td><td>546</td></tr><tr><td>200 (16%)</td><td>483</td><td>553</td></tr><tr><td>250 (10%)</td><td>561</td><td>634</td></tr><tr><td>250 (16%)</td><td>568</td><td>639</td></tr><tr><td>315 (7%)</td><td>658</td><td>732</td></tr><tr><td>315 (16%)</td><td>670</td><td>741</td></tr><tr><td>400 (7%)</td><td>781</td><td>854</td></tr><tr><td>400 (13%)</td><td>789</td><td>859</td></tr><tr><td>450 (7%)</td><td>846</td><td>917</td></tr><tr><td>450 (13%)</td><td>855</td><td>923</td></tr><tr><td>500 (7%)</td><td>913</td><td>981</td></tr><tr><td>500 (13%)</td><td>923</td><td>989</td></tr><tr><td>560 (7%)</td><td>990</td><td>1055</td></tr><tr><td>560 (13%)</td><td>1002</td><td>1064</td></tr><tr><td>630 (7%)</td><td>1078</td><td>1139</td></tr>
+<tr>
+<td>630 (13%)</td>
+<td>1090</td>
+<td>1147</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>710 (7%)</td>
+<td>1175</td>
+<td>1231</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>710 (13%)</td>
+<td>1188</td>
+<td>1240</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>800 (4%)</td>
+<td>1273</td>
+<td>1324</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>800 (8%)</td>
+<td>1282</td>
+<td>1330</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>800 (13%)</td>
+<td>1294</td>
+<td>1338</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>900 (4%)</td>
+<td>1386</td>
+<td>1429</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>900 (8%)</td>
+<td>1395</td>
+<td>1434</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1000 (4%)</td>
+<td>1496</td>
+<td>1530</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1120 (4%)</td>
+<td>1622</td>
+<td>1646</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1120 (8%)</td>
+<td>1635</td>
+<td>1654</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1250 (4%)</td>
+<td>1756</td>
+<td>1767</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1250 (8%)</td>
+<td>1767</td>
+<td>1773</td>
+</tr>
+<tfoot>
+<tr>
+<td colspan="3">注1: 最高允许温度+70℃的载流量, 系按基准环境温度为+25℃、无日照、无风、导线表面黑度为0.9条件计算的。
+       注2: 最高允许温度+80℃的载流量, 系按基准环境温度+25℃、日照0.1W/cm²、风速0.5m/s、海拔1000m、导线表面黑度为0.9条件计算的。
+           注3: JL/G1A、JL/G1B、JL/G2A、JL/G2B、JL/G3A型铝合金绞线性能见GB/T 1179—1999附表D4。</td>
+      </tr>
+</tfoot>
+</table>
+
+<table><thead><tr><th rowspan="2">导线规格号(钢比%)</th><th colspan="2">最高允许温度为下值时的载流量A</th></tr><tr><th>+70°C</th><th>+80°C</th></tr><tr><td>16 (17%)</td><td>81</td><td>112</td></tr><tr><td>25 (17%)</td><td>112</td><td>149</td></tr><tr><td>40 (17%)</td><td>156</td><td>201</td></tr><tr><td>63 (17%)</td><td>217</td><td>269</td></tr><tr><td>100 (6%)</td><td>296</td><td>356</td></tr><tr><td>125 (6%)</td><td>347</td><td>411</td></tr><tr><td>125 (16%)</td><td>354</td><td>416</td></tr><tr><td>160 (6%)</td><td>414</td><td>481</td></tr><tr><td>160 (16%)</td><td>423</td><td>487</td></tr><tr><td>200 (6%)</td><td>485</td><td>554</td></tr><tr><td>200 (16%)</td><td>497</td><td>563</td></tr><tr><td>250 (10%)</td><td>576</td><td>644</td></tr><tr><td>250 (16%)</td><td>583</td><td>649</td></tr><tr><td>315 (7%)</td><td>675</td><td>744</td></tr><tr><td>315 (16%)</td><td>688</td><td>753</td></tr><tr><td>400 (7%)</td><td>800</td><td>864</td></tr><tr><td>400 (13%)</td><td>809</td><td>871</td></tr><tr><td>450 (7%)</td><td>869</td><td>932</td></tr><tr><td>450 (13%)</td><td>880</td><td>939</td></tr><tr><td>500 (7%)</td><td>938</td><td>998</td></tr><tr><td>500 (13%)</td><td>950</td><td>1005</td></tr><tr><td>560 (7%)</td><td>1018</td><td>1073</td></tr><tr><td>560 (13%)</td><td>1030</td><td>1081</td></tr><tr><td>630 (4%)</td><td>1101</td><td>1153</td></tr><tr><td>630 (13%)</td><td>1120</td><td>1166</td></tr><tr><td>710 (4%)</td><td>1201</td><td>1246</td></tr><tr><td>710 (13%)</td><td>1221</td><td>1260</td></tr><tr><td>800 (4%)</td><td>1310</td><td>1347</td></tr><tr><td>800 (8%)</td><td>1318</td><td>1352</td></tr><tr><td>900 (4%)</td><td>1424</td><td>1453</td></tr>
+<tr>
+<td>900 (8%)</td>
+<td>1434</td>
+<td>1458</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1000 (8%)</td>
+<td>1548</td>
+<td>1563</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1120 (8%)</td>
+<td>1680</td>
+<td>1682</td>
+</tr>
+</tbody>
+<tfoot>
+<tr>
+<td colspan="3">注1: 最高允许温度+70℃的载流量, 系按基准环境温度为+25℃、无日照、无风、导线表面黑度为0.9条件计算的。
+注2: 最高允许温度+80℃的载流量, 系按基准环境温度+25℃、日照0.1W/cm²、风速0.5m/s、海拔1000m、导线表面黑度为0.9条件计算的。
+注3: JLHA2/G1A、JLHA2/G1B、JLHA2/G3A (JLHA1/G1A、JLHA1/G1B、JLHA1/G3A) JLHA2型钢芯铝合金绞线性能见GB/T1179-1999附表D5、附表D6。
+a JLHA2/G1A、JLHA2/G1B、JLHA2/G3A型钢芯铝合金绞线单线截面、额定拉断力比JLHA1/G1A、JLHA1/G1B、JLHA1/G3A略大, 个别规格导线载流量也略大, 但均在5A以内。</td>
+</tfoot>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_17.md

@@ -0,0 +1,2246 @@
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>本报告期</th>
+<th>本报告期比上年同期增减变动幅度(%)</th>
+<th>年初至报告期末</th>
+<th>年初至报告期末比上年同期增减变动幅度(%)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>营业收入</td>
+<td>111, 453, 239</td>
+<td>10.48</td>
+<td>323, 544, 477</td>
+<td>9.62</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>利润总额</td>
+<td>1, 944, 535</td>
+<td>-14.67</td>
+<td>8, 506, 826</td>
+<td>0.09</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>归属于上市公司股东的净利润</td>
+<td>354, 288</td>
+<td>-56.92</td>
+<td>3, 156, 126</td>
+<td>-12.43</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润</td>
+<td>103, 803</td>
+<td>-79.98</td>
+<td>2, 625, 186</td>
+<td>-7.76</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动产生的现金流量净额</td>
+<td>不适用</td>
+<td>不适用</td>
+<td>-9,110,250</td>
+<td>不适用</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>基本每股收益(元/股)</td>
+<td>0.01</td>
+<td>-50.00</td>
+<td>0.07</td>
+<td>-12.50</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>稀释每股收益(元/股)</td>
+<td>0.01</td>
+<td>-50.00</td>
+<td>0.07</td>
+<td>-12.50</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加权平均净资产收益率 (%)</td>
+<td>0.27</td>
+<td>下降 0.44 个百分点</td>
+<td>2.68</td>
+<td>下降 0.59 个百分点</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>本报告期末</td>
+<td colspan="2">上年度末</td>
+<td>本报告期末比上年度末增减变动幅度(%)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>总资产</td>
+<td>945,671,125</td>
+<td colspan="2">869,004,776</td>
+<td>8.82</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>归属于上市公司股东的所有者权益</td>
+<td>118,701,564</td>
+<td colspan="2">116,011,181</td>
+<td>2.32</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<tr>
+<td>报告期末普通股股东总数</td>
+<td>473,007</td>
+<td colspan="3">报告期末表决权恢复的优先股股东总数(如有)</td>
+<td colspan="2">不适用</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="7">前10名股东持股情况(不含通过转融通出借股份)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td rowspan="2">股东名称</td>
+<td rowspan="2">股东性质</td>
+<td rowspan="2">持股数量</td>
+<td rowspan="2">持股比例(%)</td>
+<td rowspan="2">持有有限售条件股份数量</td>
+<td colspan="2">质押、标记或冻结情况</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>股份状态</td>
+<td>数量</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国能源建设集团有限公司</td>
+<td>国有法人</td>
+<td>18,847,137,078</td>
+<td>45.21</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>HKSCC NOMINEES LIMITED</td>
+<td>其他</td>
+<td>8,681,703,201</td>
+<td>20.82</td>
+<td>0</td>
+<td>未知</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国国新控股有限责任公司</td>
+<td>国有法人</td>
+<td>2,029,378,794</td>
+<td>4.87</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国证券金融股份有限公司</td>
+<td>国有法人</td>
+<td>613,374,538</td>
+<td>1.47</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>香港中央结算有限公司</td>
+<td>其他</td>
+<td>488,211,798</td>
+<td>1.17</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中央汇金资产管理有限责任公司</td>
+<td>国有法人</td>
+<td>306,593,601</td>
+<td>0.74</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国工商银行股份有限公司-华泰柏瑞沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td>其他</td>
+<td>221,576,231</td>
+<td>0.53</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国建设银行股份有限公司-易方达沪深300交易型开放式指数发起式证券投资基金</td>
+<td>其他</td>
+<td>159,628,500</td>
+<td>0.38</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国工商银行股份有限公司<br />一华夏沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td>其他</td>
+<td>119, 131, 400</td>
+<td>0.29</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国银行股份有限公司一嘉<br />实沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td>其他</td>
+<td>102, 722, 800</td>
+<td>0.25</td>
+<td>0</td>
+<td>无</td>
+<td>0</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="7">前10名股东持股情况(不含通过转融通出借股份)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td rowspan="2">股东名称</td>
+<td rowspan="2" colspan="3">持有无限售条件流通股的数量</td>
+<td colspan="3">股份种类及数量</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>股份种类</td>
+<td colspan="2">数量</td>
+</tr>
+<tr>
+<td rowspan="2">中国能源建设集团有限公司</td>
+<td rowspan="2" colspan="3">18, 847, 137, 078</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">18, 268, 253, 078</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>境外上市外资股</td>
+<td colspan="2">578, 884, 000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td >HKSCC NOMINEES LIMITED</td>
+<td colspan="3">8, 681, 703, 201</td>
+<td>境外上市外资股</td>
+<td colspan="2">8, 681, 703, 201</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国国新控股有限责任公司</td>
+<td colspan="3">2, 029, 378, 794</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">2, 029, 378, 794</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国证券金融股份有限公司</td>
+<td colspan="3">613, 374, 538</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">613, 374, 538</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>香港中央结算有限公司</td>
+<td colspan="3">488, 211, 798</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">488, 211, 798</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中央汇金资产管理有限责任公司</td>
+<td colspan="3">306, 593, 601</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">306, 593, 601</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国工商银行股份有限公司<br />一华泰柏瑞沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td colspan="3">221, 576, 231</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">221, 576, 231</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国建设银行股份有限公司<br />一易方达沪深300交易型开放式指数发起式证券投资基金</td>
+<td colspan="3">159, 628, 500</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">159, 628, 500</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国工商银行股份有限公司<br />一华夏沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td colspan="3">119, 131, 400</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">119, 131, 400</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>中国银行股份有限公司一嘉<br />实沪深300交易型开放式指数证券投资基金</td>
+<td colspan="3">102, 722, 800</td>
+<td>人民币普通股</td>
+<td colspan="2">102, 722, 800</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>上述股东关联关系或一致行动的说明</td>
+<td colspan="6">公司第一大股东中国能源建设集团有限公司与上述其他股东之间不存在关联关系,也不属一致行动人。公司未知上述其他股东是否存在关联关系或一致行动关系。</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>前10名股东及前10名无限售股东参与融资融券及转融通业务情况说明(如有)</td>
+<td colspan="6">不适用</td>
+</tr>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年9月30日</th>
+<th>2024年12月31日</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td colspan="3">流动资产：</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>货币资金</td>
+<td>82,556,710</td>
+<td>91,162,208</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>结算备付金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>拆出资金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>交易性金融资产</td>
+<td>120,899</td>
+<td>420,989</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>衍生金融资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收票据</td>
+<td>4,606,634</td>
+<td>4,191,330</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收账款</td>
+<td>97,541,647</td>
+<td>85,237,305</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收款项融资</td>
+<td>897,376</td>
+<td>1,088,616</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预付款项</td>
+<td>37,703,054</td>
+<td>30,179,673</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收保费</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收分保账款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收分保合同准备金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他应收款</td>
+<td>35,267,603</td>
+<td>32,257,779</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>买入返售金融资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>存货</td>
+<td>84,944,550</td>
+<td>74,877,095</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>合同资产</td>
+<td>115,741,655</td>
+<td>103,655,338</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>持有待售资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>一年内到期的非流动资产</td>
+<td>4,171,120</td>
+<td>7,170,362</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他流动资产</td>
+<td>25,298,114</td>
+<td>17,063,955</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>流动资产合计</td>
+<td>488,849,362</td>
+<td>447,304,650</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">非流动资产：</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>发放贷款和垫款</td>
+<td>3,360,600</td>
+<td>3,474,586</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>债权投资</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他债权投资</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应收款</td>
+<td>29,698,588</td>
+<td>28,410,056</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期股权投资</td>
+<td>54, 123, 124</td>
+<td>52, 770, 648</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他权益工具投资</td>
+<td>2, 697, 930</td>
+<td>2, 566, 773</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动金融资产</td>
+<td>13, 553, 918</td>
+<td>12, 998, 218</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资性房地产</td>
+<td>1, 070, 752</td>
+<td>895, 080</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>固定资产</td>
+<td>85, 700, 295</td>
+<td>73, 934, 087</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>在建工程</td>
+<td>47, 200, 450</td>
+<td>37, 212, 340</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>生产性生物资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>油气资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>使用权资产</td>
+<td>3, 775, 573</td>
+<td>4, 395, 752</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>无形资产</td>
+<td>104, 950, 783</td>
+<td>100, 521, 685</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>开发支出</td>
+<td>298, 100</td>
+<td>256, 856</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>商誉</td>
+<td>2, 847, 466</td>
+<td>2, 624, 844</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期待摊费用</td>
+<td>843, 623</td>
+<td>779, 223</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延所得税资产</td>
+<td>3, 766, 566</td>
+<td>3, 561, 473</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动资产</td>
+<td>102, 933, 995</td>
+<td>97, 298, 505</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>非流动资产合计</td>
+<td>456, 821, 763</td>
+<td>421, 700, 126</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产总计</td>
+<td>945, 671, 125</td>
+<td>869, 004, 776</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">流动负债:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>短期借款</td>
+<td>53, 401, 890</td>
+<td>40, 192, 548</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>向中央银行借款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>拆入资金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>交易性金融负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>衍生金融负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付票据</td>
+<td>20, 868, 075</td>
+<td>16, 795, 080</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付账款</td>
+<td>192, 404, 987</td>
+<td>188, 538, 218</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预收款项</td>
+<td>62, 837</td>
+<td>30, 878</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>合同负债</td>
+<td>100, 201, 986</td>
+<td>78, 993, 313</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>卖出回购金融资产款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>吸收存款及同业存放</td>
+<td>3, 978, 514</td>
+<td>3, 528, 424</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>代理买卖证券款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>代理承销证券款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付职工薪酬</td>
+<td>2, 382, 831</td>
+<td>2, 505, 028</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应交税费</td>
+<td>6, 668, 087</td>
+<td>7, 619, 399</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他应付款</td>
+<td>69, 467, 167</td>
+<td>69, 197, 532</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付手续费及佣金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付分保账款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>持有待售负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>一年内到期的非流动负债</td>
+<td>23, 692, 706</td>
+<td>23, 750, 753</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他流动负债</td>
+<td>6, 822, 896</td>
+<td>6, 078, 580</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>流动负债合计</td>
+<td>479, 951, 976</td>
+<td>437, 229, 753</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">非流动负债:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>保险合同准备金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期借款</td>
+<td>216,910,531</td>
+<td>193,009,617</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付债券</td>
+<td>20,948,233</td>
+<td>13,999,319</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:优先股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>永续债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>租赁负债</td>
+<td>2,497,805</td>
+<td>2,720,892</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应付款</td>
+<td>3,514,393</td>
+<td>5,336,339</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应付职工薪酬</td>
+<td>6,394,485</td>
+<td>6,744,663</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预计负债</td>
+<td>162,367</td>
+<td>176,988</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延收益</td>
+<td>697,811</td>
+<td>738,600</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延所得税负债</td>
+<td>2,165,060</td>
+<td>2,106,070</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动负债</td>
+<td>2,770,367</td>
+<td>1,113,456</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>非流动负债合计</td>
+<td>256,061,052</td>
+<td>225,945,944</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>负债合计</td>
+<td>736,013,028</td>
+<td>663,175,697</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">所有者权益(或股东权益):</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>实收资本(或股本)</td>
+<td>41,691,164</td>
+<td>41,691,164</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他权益工具</td>
+<td>9,000,000</td>
+<td>9,000,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:优先股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>永续债</td>
+<td>9,000,000</td>
+<td>9,000,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资本公积</td>
+<td>17,662,717</td>
+<td>17,662,305</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减:库存股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他综合收益</td>
+<td>235,820</td>
+<td>-11,812</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>专项储备</td>
+<td>2,046,686</td>
+<td>1,737,358</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>盈余公积</td>
+<td>11,306,717</td>
+<td>11,306,717</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>一般风险准备</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>未分配利润</td>
+<td>36,758,460</td>
+<td>34,625,449</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>归属于母公司所有者权益(或股东权益)合计</td>
+<td>118,701,564</td>
+<td>116,011,181</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>少数股东权益</td>
+<td>90,956,533</td>
+<td>89,817,898</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>所有者权益(或股东权益)合计</td>
+<td>209,658,097</td>
+<td>205,829,079</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>负债和所有者权益(或股东权益)总计</td>
+<td>945,671,125</td>
+<td>869,004,776</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年前三季度(1-9月)</th>
+<th>2024年前三季度(1-9月)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>一、营业总收入</td>
+<td>323,544,477</td>
+<td>295,138,721</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：营业收入</td>
+<td>323,544,477</td>
+<td>295,138,721</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>利息收入</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>已赚保费</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>手续费及佣金收入</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>二、营业总成本</td>
+<td>314,392,581</td>
+<td>286,612,391</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：营业成本</td>
+<td>288,208,375</td>
+<td>261,080,856</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>利息支出</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>手续费及佣金支出</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>退保金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>赔付支出净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>提取保险责任准备金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>保单红利支出</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>分保费用</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>税金及附加</td>
+<td>1,198,653</td>
+<td>1,011,591</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>销售费用</td>
+<td>1,611,204</td>
+<td>1,521,502</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>管理费用</td>
+<td>10,058,296</td>
+<td>10,438,975</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>研发费用</td>
+<td>8,892,454</td>
+<td>8,255,419</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>财务费用</td>
+<td>4,423,599</td>
+<td>4,304,048</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：利息费用</td>
+<td>4,810,619</td>
+<td>5,037,597</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>利息收入</td>
+<td>985,722</td>
+<td>987,861</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加：其他收益</td>
+<td>390,969</td>
+<td>426,255</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td>123,599</td>
+<td>454,915</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：对联营企业和合营企业的投资收益</td>
+<td>-419,015</td>
+<td>-494,164</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>以摊余成本计量的金融资产终止确认收益</td>
+<td>-8,787</td>
+<td>-454</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>汇兑收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>净敞口套期收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>公允价值变动收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td>-5,998</td>
+<td>-1,593</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>信用减值损失(损失以“-”号填列)</td>
+<td>-1,067,957</td>
+<td>-1,190,244</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产减值损失(损失以“-”号填列)</td>
+<td>-444,745</td>
+<td>-124,950</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产处置收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td>127,359</td>
+<td>260,030</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>三、营业利润(亏损以“-”号填列)</td>
+<td>8,275,123</td>
+<td>8,350,743</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加:营业外收入</td>
+<td>427,911</td>
+<td>338,326</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减:营业外支出</td>
+<td>196,208</td>
+<td>189,599</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>四、利润总额(亏损总额以“-”号填列)</td>
+<td>8,506,826</td>
+<td>8,499,470</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减:所得税费用</td>
+<td>2,417,888</td>
+<td>2,393,997</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>五、净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>6,088,938</td>
+<td>6,105,473</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">(一)按经营持续性分类</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1.持续经营净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>6,088,938</td>
+<td>6,105,473</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2.终止经营净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">(二)按所有权归属分类</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1.归属于母公司股东的净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>3,156,126</td>
+<td>3,604,277</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2.少数股东损益(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>2,932,812</td>
+<td>2,501,196</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>六、其他综合收益的税后净额</td>
+<td>208,365</td>
+<td>-588,281</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)归属母公司所有者的其他综合收益的税后净额</td>
+<td>243,839</td>
+<td>-532,814</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1.不能重分类进损益的其他综合收益</td>
+<td>-27,274</td>
+<td>-213,633</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(1)重新计量设定受益计划变动额</td>
+<td>48</td>
+<td>-218,438</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(2)权益法下不能转损益的其他综合收益</td>
+<td>-20,983</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(3)其他权益工具投资公允价值变动</td>
+<td>-6,339</td>
+<td>4,805</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(4)企业自身信用风险公允价值变动</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2.将重分类进损益的其他综合收益</td>
+<td>271,113</td>
+<td>-319,181</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(1)权益法下可转损益的其他综合收益</td>
+<td>20,915</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(2)其他债权投资公允价值变动</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(3)金融资产重分类计入其他综合收益的金额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(4)其他债权投资信用减值准备</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(5)现金流量套期储备</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(6)外币财务报表折算差额</td>
+<td>250,198</td>
+<td>-319,181</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(7)其他</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)归属于少数股东的其他综合收益的税后净额</td>
+<td>-35,474</td>
+<td>-55,467</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>七、综合收益总额</td>
+<td>6,297,303</td>
+<td>5,517,192</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)归属于母公司所有者的综合收益总额</td>
+<td>3,399,965</td>
+<td>3,071,463</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)归属于少数股东的综合收益总额</td>
+<td>2,897,338</td>
+<td>2,445,729</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">八、每股收益:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)基本每股收益(元/股)</td>
+<td>0.07</td>
+<td>0.08</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)稀释每股收益(元/股)</td>
+<td>0.07</td>
+<td>0.08</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+  <thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年前三季度(1-9月)</th>
+<th>2024年前三季度(1-9月)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td colspan="3">一、经营活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>销售商品、提供劳务收到的现金</td>
+<td>326, 431, 316</td>
+<td>274, 461, 555</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>客户存款和同业存放款项净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>向中央银行借款净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>向其他金融机构拆入资金净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到原保险合同保费取得的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到再保业务现金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>保户储金及投资款净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收取利息、手续费及佣金的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>拆入资金净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>回购业务资金净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>代理买卖证券收到的现金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到的税费返还</td>
+<td>879, 877</td>
+<td>906, 565</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与经营活动有关的现金</td>
+<td>2, 932, 849</td>
+<td>2, 481, 937</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动现金流入小计</td>
+<td>330, 244, 042</td>
+<td>277, 850, 057</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>购买商品、接受劳务支付的现金</td>
+<td>297, 548, 851</td>
+<td>254, 284, 180</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>客户贷款及垫款净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>存放中央银行和同业款项净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付原保险合同赔付款项的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>拆出资金净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付利息、手续费及佣金的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付保单红利的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付给职工及为职工支付的现金</td>
+<td>23, 168, 213</td>
+<td>22, 629, 284</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付的各项税费</td>
+<td>10, 594, 790</td>
+<td>8, 896, 398</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与经营活动有关的现金</td>
+<td>8, 042, 438</td>
+<td>4, 558, 553</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动现金流出小计</td>
+<td>339, 354, 292</td>
+<td>290, 368, 415</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动产生的现金流量净额</td>
+<td>-9, 110, 250</td>
+<td>-12, 518, 358</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">二、投资活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收回投资收到的现金</td>
+<td>19, 131, 677</td>
+<td>6, 969, 756</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得投资收益收到的现金</td>
+<td>405, 213</td>
+<td>377, 419</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额</td>
+<td>204, 087</td>
+<td>421, 820</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>处置子公司及其他营业单位收到的现金净额</td>
+<td>2, 328</td>
+<td>217, 706</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与投资活动有关的现金</td>
+<td>9, 794, 570</td>
+<td>9, 540, 114</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动现金流入小计</td>
+<td>29, 537, 875</td>
+<td>17, 526, 815</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金</td>
+<td>32, 264, 824</td>
+<td>32, 447, 339</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资支付的现金</td>
+<td>27, 272, 349</td>
+<td>17, 258, 563</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>质押贷款净增加额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得子公司及其他营业单位支付的现金净额</td>
+<td>244, 619</td>
+<td>68, 620</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与投资活动有关的现金</td>
+<td>8, 273, 139</td>
+<td>7, 639, 775</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动现金流出小计</td>
+<td>68, 054, 931</td>
+<td>57, 414, 297</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动产生的现金流量净额</td>
+<td>-38, 517, 056</td>
+<td>-39, 887, 482</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">三、筹资活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>吸收投资收到的现金</td>
+<td>8, 668, 025</td>
+<td>4, 195, 426</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:子公司吸收少数股东投资收到的现金</td>
+<td>8, 668, 025</td>
+<td>4, 195, 426</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得借款收到的现金</td>
+<td>109, 292, 543</td>
+<td>129, 898, 836</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与筹资活动有关的现金</td>
+<td>4, 509, 864</td>
+<td>2, 543, 429</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动现金流入小计</td>
+<td>122, 470, 432</td>
+<td>136, 637, 691</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>偿还债务支付的现金</td>
+<td>65, 021, 845</td>
+<td>74, 169, 197</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>分配股利、利润或偿付利息支付的现金</td>
+<td>5, 739, 909</td>
+<td>9, 855, 887</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:子公司支付给少数股东的股利、利润</td>
+<td>1, 649, 906</td>
+<td>2, 561, 253</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与筹资活动有关的现金</td>
+<td>11, 982, 972</td>
+<td>7, 281, 179</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动现金流出小计</td>
+<td>82, 744, 726</td>
+<td>91, 306, 263</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动产生的现金流量净额</td>
+<td>39, 725, 706</td>
+<td>45, 331, 428</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>四、汇率变动对现金及现金等价物的影响</td>
+<td>89, 900</td>
+<td>-172, 045</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>五、现金及现金等价物净增加额</td>
+<td>-7, 811, 700</td>
+<td>-7, 246, 457</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加:期初现金及现金等价物余额</td>
+<td>82, 101, 475</td>
+<td>68, 136, 020</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>六、期末现金及现金等价物余额</td>
+<td>74, 289, 775</td>
+<td>60, 889, 563</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年9月30日</th>
+<th>2024年12月31日</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td colspan="3">流动资产：</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>货币资金</td>
+<td>501,586</td>
+<td>413,036</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>交易性金融资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>衍生金融资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收票据</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收账款</td>
+<td>47,713</td>
+<td>51,064</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收款项融资</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预付款项</td>
+<td>4,281</td>
+<td>7,037</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应收资金集中管理款</td>
+<td>100,639</td>
+<td>220,015</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他应收款</td>
+<td>1,527,213</td>
+<td>3,296,788</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>存货</td>
+<td>2,837</td>
+<td>3,015</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>合同资产</td>
+<td>1,192</td>
+<td>144,572</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>持有待售资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>一年内到期的非流动资产</td>
+<td>66,376</td>
+<td>29,027</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他流动资产</td>
+<td>1,190,660</td>
+<td>277,637</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>流动资产合计</td>
+<td>3,442,497</td>
+<td>4,442,191</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">非流动资产：</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>债权投资</td>
+<td>6,721,800</td>
+<td>6,486,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他债权投资</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应收款</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期股权投资</td>
+<td>104,959,023</td>
+<td>103,103,217</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他权益工具投资</td>
+<td>42,920</td>
+<td>18,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动金融资产</td>
+<td>282,430</td>
+<td>307,350</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资性房地产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>固定资产</td>
+<td>60,445</td>
+<td>66,904</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>在建工程</td>
+<td>7,634</td>
+<td>8,471</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>生产性生物资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>油气资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>使用权资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>无形资产</td>
+<td>83,811</td>
+<td>77,235</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>开发支出</td>
+<td>92,088</td>
+<td>94,356</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：数据资源</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>商誉</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期待摊费用</td>
+<td>272</td>
+<td>380</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延所得税资产</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动资产</td>
+<td>112,888</td>
+<td>163,922</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>非流动资产合计</td>
+<td>112,363,311</td>
+<td>110,325,835</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产总计</td>
+<td>115,805,808</td>
+<td>114,768,026</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">流动负债:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>短期借款</td>
+<td>9,100,000</td>
+<td>7,200,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>交易性金融负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>衍生金融负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付票据</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付账款</td>
+<td>101,841</td>
+<td>423,803</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预收款项</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>合同负债</td>
+<td>195,062</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付职工薪酬</td>
+<td>33,098</td>
+<td>37,186</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应交税费</td>
+<td>17,321</td>
+<td>12,498</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他应付款</td>
+<td>9,400,371</td>
+<td>9,609,855</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>持有待售负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>一年内到期的非流动负债</td>
+<td>84,207</td>
+<td>3,551,450</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他流动负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>流动负债合计</td>
+<td>18,931,900</td>
+<td>20,834,792</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">非流动负债:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期借款</td>
+<td>4,101,000</td>
+<td>4,101,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>应付债券</td>
+<td>7,498,690</td>
+<td>3,500,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:优先股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>永续债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>租赁负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应付款</td>
+<td>70,542</td>
+<td>88,811</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>长期应付职工薪酬</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>预计负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>递延所得税负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他非流动负债</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>非流动负债合计</td>
+<td>11,670,232</td>
+<td>7,689,811</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>负债合计</td>
+<td>30,602,132</td>
+<td>28,524,603</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">所有者权益(或股东权益):</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>实收资本(或股本)</td>
+<td>41,691,164</td>
+<td>41,691,164</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他权益工具</td>
+<td>9,000,000</td>
+<td>9,000,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中:优先股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>永续债</td>
+<td>9,000,000</td>
+<td>9,000,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资本公积</td>
+<td>32,087,877</td>
+<td>32,087,877</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减:库存股</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其他综合收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>专项储备</td>
+<td></td>
+<td>4,043</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>盈余公积</td>
+<td>1,562,495</td>
+<td>1,562,495</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>未分配利润</td>
+<td>862,140</td>
+<td>1,897,844</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>所有者权益(或股东权益)合计</td>
+<td>85,203,676</td>
+<td>86,243,423</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>负债和所有者权益(或股东权益)总计</td>
+<td>115,805,808</td>
+<td>114,768,026</td>
+</tr>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年前三季度(1-9月)</th>
+<th>2024年前三季度(1-9月)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>一、营业收入</td>
+<td>169,831</td>
+<td>492,245</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减：营业成本</td>
+<td>127,018</td>
+<td>459,617</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>税金及附加</td>
+<td>6,890</td>
+<td>504</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>销售费用</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>管理费用</td>
+<td>350,533</td>
+<td>351,011</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>研发费用</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>财务费用</td>
+<td>360,281</td>
+<td>160,985</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：利息费用</td>
+<td>358,123</td>
+<td>160,343</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>利息收入</td>
+<td>1,196</td>
+<td>2,290</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加：其他收益</td>
+<td>1,634</td>
+<td>1,133</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td>984,807</td>
+<td>888,230</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>其中：对联营企业和合营企业的投资收益</td>
+<td>286</td>
+<td>180</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>以摊余成本计量的金融资产终止确认收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>净敞口套期收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>公允价值变动收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>信用减值损失(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产减值损失(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>资产处置收益(损失以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>二、营业利润(亏损以“-”号填列)</td>
+<td>311,550</td>
+<td>409,491</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加：营业外收入</td>
+<td>150</td>
+<td>6</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减：营业外支出</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>三、利润总额(亏损总额以“-”号填列)</td>
+<td>311,700</td>
+<td>409,497</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>减：所得税费用</td>
+<td></td>
+<td>11</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>四、净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>311,700</td>
+<td>409,486</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)持续经营净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td>311,700</td>
+<td>409,486</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)终止经营净利润(净亏损以“-”号填列)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>五、其他综合收益的税后净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)不能重分类进损益的其他综合收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1. 重新计量设定受益计划变动额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2. 权益法下不能转损益的其他综合收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3. 其他权益工具投资公允价值变动</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4. 企业自身信用风险公允价值变动</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)将重分类进损益的其他综合收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>1. 权益法下可转损益的其他综合收益</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2. 其他债权投资公允价值变动</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3. ��融资产重分类计入其他综合收益的金额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4. 其他债权投资信用减值准备</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5. 现金流量套期储备</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6. 外币财务报表折算差额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7. 其他</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>六、综合收益总额</td>
+<td>311,700</td>
+<td>409,486</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">七、每股收益:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(一)基本每股收益(元/股)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>(二)稀释每股收益(元/股)</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+<thead>
+<tr>
+<th>项目</th>
+<th>2025年前三季度(1-9月)</th>
+<th>2024年前三季度(1-9月)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td colspan="3">一、经营活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>销售商品、提供劳务收到的现金</td>
+<td>606,333</td>
+<td>190,255</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到的税费返还</td>
+<td>519</td>
+<td>116</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与经营活动有关的现金</td>
+<td>458,750</td>
+<td>378,062</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动现金流入小计</td>
+<td>1,065,602</td>
+<td>568,433</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>购买商品、接受劳务支付的现金</td>
+<td>407,637</td>
+<td>138,029</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付给职工及为职工支付的现金</td>
+<td>221,052</td>
+<td>210,478</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付的各项税费</td>
+<td>44,000</td>
+<td>4,448</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与经营活动有关的现金</td>
+<td>691,459</td>
+<td>642,087</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动现金流出小计</td>
+<td>1,364,148</td>
+<td>995,042</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>经营活动产生的现金流量净额</td>
+<td>-298,546</td>
+<td>-426,609</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">二、投资活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收回投资收到的现金</td>
+<td></td>
+<td>1,400,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得投资收益收到的现金</td>
+<td>3,210,917</td>
+<td>2,440,547</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>处置子公司及其他营业单位收到的现金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与投资活动有关的现金</td>
+<td>287,817</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动现金流入小计</td>
+<td>3,498,734</td>
+<td>3,840,547</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金</td>
+<td>22,006</td>
+<td>45,166</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资支付的现金</td>
+<td>2,188,135</td>
+<td>5,013,084</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得子公司及其他营业单位支付的现金净额</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与投资活动有关的现金</td>
+<td>1,423,000</td>
+<td>2,521,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动现金流出小计</td>
+<td>3,633,141</td>
+<td>7,579,250</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>投资活动产生的现金流量净额</td>
+<td>-134,407</td>
+<td>-3,738,703</td>
+</tr>
+<tr>
+<td colspan="3">三、筹资活动产生的现金流量:</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>吸收投资收到的现金</td>
+<td></td>
+<td>700,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>取得借款收到的现金</td>
+<td>11,700,000</td>
+<td>11,700,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>收到其他与筹资活动有关的现金</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动现金流入小计</td>
+<td>11,700,000</td>
+<td>12,400,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>偿还债务支付的现金</td>
+<td>9,300,000</td>
+<td>6,000,000</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>分配股利、利润或偿付利息支付的现金</td>
+<td>1,960,363</td>
+<td>1,270,810</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>支付其他与筹资活动有关的现金</td>
+<td>1,387</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动现金流出小计</td>
+<td>11,261,750</td>
+<td>7,270,810</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>筹资活动产生的现金流量净额</td>
+<td>438,250</td>
+<td>5,129,190</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>四、汇率变动对现金及现金等价物的影响</td>
+<td>-580</td>
+<td>-504</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>五、现金及现金等价物净增加额</td>
+<td>4,717</td>
+<td>963,374</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>加:期初现金及现金等价物余额</td>
+<td>597,508</td>
+<td>367,535</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>六、期末现金及现金等价物余额</td>
+<td>602,225</td>
+<td>1,330,909</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_18.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+<table><thead><tr><td>序号</td><td>新增投资者姓名/名称</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>徐新喜</td></tr><tr><td>2</td><td>摩根士丹利国际股份有限公司</td></tr><tr><td>3</td><td>中新融创资本管理有限公司</td></tr><tr><td>4</td><td>UBS AG</td></tr><tr><td>5</td><td>施渊峰</td></tr><tr><td>6</td><td>张宇</td></tr><tr><td>7</td><td>陈学赓</td></tr><tr><td>8</td><td>徐毓荣</td></tr><tr><td>9</td><td>周永祥</td></tr><tr><td>10</td><td>福州高新区汉石私募基金管理有限公司-汉石1号私募证券投资基金</td></tr><tr><td>11</td><td>福州高新区汉石私募基金管理有限公司-汉石2号私募证券投资基金</td></tr><tr><td>12</td><td>重庆中新融鑫投资中心(有限合伙)</td></tr><tr><td>13</td><td>北京宏道投资管理有限公司-观道7号精选私募证券投资基金</td></tr><tr><td>14</td><td>王梓旭</td></tr></tbody></table>
+
+<table><tr><td>名称</td><td>国泰海通证券股份有限公司</td></tr><tr><td>企业性质</td><td>其他股份有限公司(上市)</td></tr><tr><td>注册地</td><td>中国(上海)自由贸易试验区商城路618号</td></tr><tr><td>注册资本</td><td>1,762,970.8696万元</td></tr><tr><td>办公地址</td><td>上海市静安区南京西路768号国泰海通大厦</td></tr><tr><td>法定代表人</td><td>朱健</td></tr><tr><td>统一社会信用代码</td><td>9131000063159284XQ</td></tr><tr><td>经营范围</td><td>许可项目:证券业务;证券投资咨询;证券公司为期货公司提供中间介绍业务。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动,具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准)一般项目:证券财务顾问服务。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)</td></tr><tr><td>获配数量</td><td>8,811,305 股</td></tr><tr><td>限售期</td><td>自发行结束之日起6个月</td></tr></table>
+
+<table><tr><td>名称</td><td>诺德基金管理有限公司</td></tr><tr><td>企业性质</td><td>其他有限责任公司</td></tr><tr><td>注册地</td><td>中国(上海)自由贸易试验区富城路99号18层</td></tr><tr><td>注册资本</td><td>10,000万元</td></tr><tr><td>主要办公地址</td><td>上海市浦东新区富城路99号震旦国际大楼18楼</td></tr><tr><td>法定代表人</td><td>潘福祥</td></tr><tr><td>统一社会信用代码</td><td>91310000717866186P</td></tr><tr><td>经营范围</td><td>(一)发起、设立和销售证券投资基金;(二)管理证券投资基金;(三)经中国证监会批准的其他业务。【依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动】</td></tr><tr><td>获配数量</td><td>20,864,505 股</td></tr><tr><td>限售期</td><td>自发行结束之日起6个月</td></tr></table>
+
+<table><tr><td>名称</td><td>易方达基金管理有限公司</td></tr><tr><td>企业性质</td><td>其他有限责任公司</td></tr><tr><td>注册地</td><td>广东省珠海市横琴新区荣粤道188号6层</td></tr><tr><td>注册资本</td><td>13,244.2万元</td></tr><tr><td>主要办公地址</td><td>广州市天河区珠江东路28号越秀金融大厦42楼易方达基金管理有限公司</td></tr><tr><td>法定代表人</td><td>吴欣荣</td></tr><tr><td>统一社会信用代码</td><td>91440000727878666D</td></tr><tr><td>经营范围</td><td>公开募集证券投资基金管理、基金销售、特定客户资产管理。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)</td></tr><tr><td>获配数量</td><td>30,008,323 股</td></tr><tr><td>限售期</td><td>自发行结束之日起6个月</td></tr></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_19.md

@@ -0,0 +1,1021 @@
+<table>
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>序号</th>
+      <th>类别(三字符英文缩写)</th>
+      <th>数据层命名（突发事件大类）</th>
+      <th>数据层命名（突发事件亚类）</th>
+      <th>数据内容</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>1</td>
+      <td rowspan="9">自然灾害(NAT)</td>
+      <td rowspan="9">"EMR" + "NAT"</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "FDD"</td>
+      <td>水旱灾害</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>2</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "MET"</td>
+      <td>气象灾害</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>3</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "EQD"</td>
+      <td>地震灾害</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>4</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "GED"</td>
+      <td>地质灾害</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>5</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "MRD"</td>
+      <td>海洋灾害</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>6</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "FRF"</td>
+      <td>森林火灾</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>7</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "GRF"</td>
+      <td>草原火灾</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>8</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "BHE"</td>
+      <td>生物灾害事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>9</td>
+      <td>"EMR" + "NAT" + "OTH"</td>
+      <td>其他自然灾害事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>10</td>
+      <td rowspan="8">事故灾难(ACD)</td>
+      <td rowspan="8">"EMR" + "ACD"</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "CMA"</td>
+      <td>煤矿事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>11</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "MNA"</td>
+      <td>金属非金属矿山事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>12</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "DCA"</td>
+      <td>危险化学品事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>13</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "FEA"</td>
+      <td>烟花爆竹和民用爆炸物事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>14</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "CSA"</td>
+      <td>建筑施工事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>15</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "OCA"</td>
+      <td>其他工矿商贸事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>16</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "FRA"</td>
+      <td>火灾事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>17</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "RTA"</td>
+      <td>道路交通事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>18</td>
+      <td rowspan="12">事故灾难(ACD)</td>
+      <td rowspan="12">"EMR" + "ACD"</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "MTA"</td>
+      <td>水上交通事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>19</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "RAA"</td>
+      <td>铁路交通事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>20</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "URA"</td>
+      <td>城市轨道交通事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>21</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "CAA"</td>
+      <td>民用航空事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>22</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "SEA"</td>
+      <td>特种设备事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>23</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "EPA"</td>
+      <td>环境污染和生态破坏事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>24</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "IUD"</td>
+      <td>基础设施和公用设施事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>25</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "AMA"</td>
+      <td>农业机械事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>26</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "SPD"</td>
+      <td>踩踏事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>27</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "NRA"</td>
+      <td>核与辐射事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>28</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "EIA"</td>
+      <td>能源供应中断事故</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>29</td>
+      <td>"EMR" + "ACD" + "OTH"</td>
+      <td>其他事故灾难</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>30</td>
+      <td rowspan="7">公共卫生事件(HEA)</td>
+      <td rowspan="7">"EMR" + "HEA"</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "FDS"</td>
+      <td>传染病疫情</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>31</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "IDS"</td>
+      <td>食品安全事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>32</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "MPH"</td>
+      <td>群体性中毒、感染事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>33</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "PMB"</td>
+      <td>病原微生物、菌毒种事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>34</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "AEE"</td>
+      <td>动物疫情事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>35</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "GUC"</td>
+      <td>群体性不明原因疾病</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>36</td>
+      <td>"EMR" + "HEA" + "OTH"</td>
+      <td>其他公共卫生事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>37</td>
+      <td rowspan="10">社会安全事件(SCL)</td>
+      <td rowspan="10">"EMR" + "SCL"</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "MAT"</td>
+      <td>群体性事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>38</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "MCC"</td>
+      <td>重大刑事案件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>39</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "TRA"</td>
+      <td>恐怖袭击事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>40</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "ERE"</td>
+      <td>民族和宗教事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>41</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "IFA"</td>
+      <td>涉外突发事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>42</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "NSE"</td>
+      <td>网络安全事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>43</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "ISE"</td>
+      <td>信息安全事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>44</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "FSE"</td>
+      <td>金融安全事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>45</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "UMS"</td>
+      <td>影响市场稳定的突发事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>46</td>
+      <td>"EMR" + "SCL" + "OTH"</td>
+      <td>其他社会安全事件</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>47</td>
+      <td>其他(OTH)</td>
+      <td>"EMR" + "OTH"</td>
+      <td>—</td>
+      <td>不能归为上述4大类的,或者是综合灾种</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>序号</th>
+      <th>字段名称</th>
+      <th>字段含义</th>
+      <th>字段类型</th>
+      <th>字段长度</th>
+      <th>是否必填</th>
+      <th>字段说明</th>
+      <th>备注</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>1</td>
+      <td>EventName</td>
+      <td>事件名称</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>是</td>
+      <td>描述突发事件的名称信息</td>
+      <td rowspan="7">事件基本信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>2</td>
+      <td>EventTime</td>
+      <td>发生时间</td>
+      <td>日期时间型</td>
+      <td></td>
+      <td>是</td>
+      <td>描述突发事件的时间信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>3</td>
+      <td>EventType</td>
+      <td>事件类型</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>60</td>
+      <td>是</td>
+      <td>描述突发事件的类型信息,参考GB/T 35561进行填写</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>4</td>
+      <td>EventDesc</td>
+      <td>发生地点</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>200</td>
+      <td>是</td>
+      <td>描述突发事件发生地的基本信息。应按照GB/T 2260的要求,精确至县镇级别</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>5</td>
+      <td>EventGrade</td>
+      <td>事件等级</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>是</td>
+      <td>描述突发事件的等级信息。取值包括特别重大/重大/较大/一般</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>6</td>
+      <td>EventOrigin</td>
+      <td>事件原因</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>200</td>
+      <td>否</td>
+      <td>对突发事件发生原因的文字描述</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>7</td>
+      <td>EBasDesc</td>
+      <td>事件基本信息描述</td>
+      <td>备注型</td>
+      <td>2000</td>
+      <td>否</td>
+      <td>描述突发事件的基本信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>8</td>
+      <td>ReportID</td>
+      <td>接报编号</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>32</td>
+      <td>是</td>
+      <td>系统内部主键</td>
+      <td rowspan="6">事件管理信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>9</td>
+      <td>ReportTitle</td>
+      <td>信息标题</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>200</td>
+      <td>是</td>
+      <td>事件接报信息的标题</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>10</td>
+      <td>EID</td>
+      <td>事件编号</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>32</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件的编号</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>11</td>
+      <td>ReportTime</td>
+      <td>报送时间</td>
+      <td>日期时间型</td>
+      <td></td>
+      <td>是</td>
+      <td>事件信息的上报时间</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>12</td>
+      <td>ReportMethodCode</td>
+      <td>报送方式</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>1</td>
+      <td>否</td>
+      <td>事件信息的报送方式代码,包括1(电话)、2(传真)、3(系统)、4(邮件)、5(短信)、9(其他)</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>13</td>
+      <td>ReportType</td>
+      <td>报送类型</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>32</td>
+      <td>否</td>
+      <td>事件信息报送类型代码。取值包括以下3种：0:首次报送1:续报2:重报</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>14</td>
+      <td>Submitter</td>
+      <td>报送人员</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>否</td>
+      <td>报送事件信息的人员姓名</td>
+      <td rowspan="6">事件管理信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>15</td>
+      <td>ReportDiv</td>
+      <td>报送单位</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>是</td>
+      <td>报送事件信息单位的名称</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>16</td>
+      <td>ReceivedDiv</td>
+      <td>接收单位</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>是</td>
+      <td>接收事件信息单位的名称</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>17</td>
+      <td>ReportDivTel</td>
+      <td>报送单位联系电话</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>200</td>
+      <td>是</td>
+      <td>报送事件信息单位的联系电话。多个电话用英文逗号分隔</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>18</td>
+      <td>SignPer</td>
+      <td>报送签发人员</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>否</td>
+      <td>报送事件信息的签发人姓名</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>19</td>
+      <td>Notes</td>
+      <td>备注</td>
+      <td>备注型</td>
+      <td>2000</td>
+      <td>否</td>
+      <td>报送单位报送突发事件信息时的备注信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>20</td>
+      <td>DeathNum</td>
+      <td>死亡人数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件中的死亡人数。单位为人</td>
+      <td rowspan="9">事件导致的损失/危害信息</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>21</td>
+      <td>WoundNum</td>
+      <td>受伤人数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件中的受伤人数。单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>22</td>
+      <td>DispNum</td>
+      <td>失踪人数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件中的失踪人数。单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>23</td>
+      <td>LockNum</td>
+      <td>受困人数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件中的受困人数。单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>24</td>
+      <td>EffectRadius</td>
+      <td>影响半径</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>11,3</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件影响范围的半径。单位为公里</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>25</td>
+      <td>EffectDegree</td>
+      <td>影响程度</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>1000</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件对自然环境、公共基础设施、居民生活、社会治安等的影响程度</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>26</td>
+      <td>EffectDesc</td>
+      <td>影响范围</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>2000</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件影响的范围描述</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>27</td>
+      <td>EcoLoss</td>
+      <td>直接经济损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的直接经济损失。单位为万元</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>28</td>
+      <td>LossDesc</td>
+      <td>损失情况说明</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>1000</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件已造成的各种损失的描述</td>
+    </tr>
+     <tr>
+      <td></td>
+      <td></td>
+      <td>说明</td>
+      <td></td>
+      <td></td>
+      <td></td>
+      <td></td>
+      <td></td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>34</td>
+      <td>Linkscene</td>
+      <td>突发事件现场数据关联项</td>
+      <td>字符型</td>
+      <td>100</td>
+      <td>否</td>
+      <td>与突发事件的现场数据关联</td>
+      <td>突发事件关联的现场数据</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>序号</th>
+      <th>字段名称</th>
+      <th>字段含义</th>
+      <th>字段类型</th>
+      <th>字段长度</th>
+      <th>是否必填</th>
+      <th>字段说明</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>1</td>
+      <td>DisasterNum</td>
+      <td>受灾人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中的受灾人数，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>2</td>
+      <td>TransferNum</td>
+      <td>紧急转移安置人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中的紧急转移安置人数，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>3</td>
+      <td>DisasterNum</td>
+      <td>受灾人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中的受灾人数，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>4</td>
+      <td>TransferNum</td>
+      <td>紧急转移安置人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中的紧急转移安置人数，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>5</td>
+      <td>LifeAssistNum</td>
+      <td>需紧急生活救助人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中需紧急生活救助人口，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>6</td>
+      <td>TransitLifeAssistNum</td>
+      <td>需过渡性生活救助人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中需过渡性生活救助人口，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>7</td>
+      <td>DroughtTrbNum</td>
+      <td>因旱需生活救助人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中因旱需生活救助人口，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>8</td>
+      <td>WaterTrbNum</td>
+      <td>因旱饮水困难需救助人口</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害中的饮水困难人数，单位为人</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>9</td>
+      <td>SmlCropDmgArea</td>
+      <td>农作物受灾面积</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>12,3</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的农作物受灾面积，单位为公顷</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>10</td>
+      <td>CropDmgArea</td>
+      <td>农作物成灾面积</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>12,3</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的农作物成灾面积，单位为公顷</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>11</td>
+      <td>BigCropDmgArea</td>
+      <td>农作物绝收面积</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>12,3</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的农作物绝收面积，单位为公顷</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>12</td>
+      <td>DisasteFarmland</td>
+      <td>草场受灾面积</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>12,3</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的毁坏草场面积，单位为公顷</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>13</td>
+      <td>BuildCollps</td>
+      <td>倒塌房屋数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的倒塌房屋数，单位为间</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>14</td>
+      <td>BuildDmg</td>
+      <td>损坏房屋数</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的损坏房屋数，单位为间</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>15</td>
+      <td>LivestockDeadNum</td>
+      <td>因灾死亡大牲畜</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>10</td>
+      <td>否</td>
+      <td>自然灾害造成的死亡大牲畜数，单位为头只</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>16</td>
+      <td>AgriclLoss</td>
+      <td>农业损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的农业经济损失，单位为万元</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>17</td>
+      <td>IndusLoss</td>
+      <td>工矿企业损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的工矿企业经济损失，单位为万元</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>18</td>
+      <td>InfrastrLoss</td>
+      <td>基础设施损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的基础设施经济损失，单位为万元</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>19</td>
+      <td>WelfacilLoss</td>
+      <td>公益设施损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的公益设施经济损失，单位为万元</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>20</td>
+      <td>FamilyProptyLoss</td>
+      <td>家庭财产损失</td>
+      <td>数值型</td>
+      <td>20,4</td>
+      <td>否</td>
+      <td>突发事件造成的家庭财产经济损失，单位为万元</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+  <tfoot>
+    <tr>
+      <td colspan="7">注：农作物受灾面积：因灾减产1成以上的农作物播种面积，如果同一块地的当季农作物多次受灾，只计算一次。农作物成灾面积：农作物受灾面积中，因灾减产3成以上的农作物播种面积。农作物绝收面积：农作物受灾面积中，因灾减产8成以上的农作物播种面积。</td>
+    </tr>
+  </tfoot>
+</table>
+
+<table border="1"  cellspacing="0">
+  <thead>
+    <tr>
+      <th>序号</th>
+      <th>类别(三字符英文缩写)</th>
+      <th>数据层命名</th>
+      <th>数据内容</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>1</td>
+      <td>自然灾害的危险源（NAT）</td>
+      <td>"HAZ" + "NAT"</td>
+      <td>气象灾害、地震灾害、地质灾害、海洋灾害、生物灾害、森林或草原火灾等自然灾害的危险源</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>2</td>
+      <td>事故灾难的危险源（ACD）</td>
+      <td>"HAZ" + "ACD"</td>
+      <td>工矿商贸等企业的各类安全事故，交通运输事故，公共设施和设备事故，环境污染和生态破坏等事故灾难的危险源</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>3</td>
+      <td>公共卫生事件的危险源（HEA）</td>
+      <td>"HAZ" + "HEA"</td>
+      <td>重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件的危险源</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>4</td>
+      <td>社会安全事件(SCL)的危险源</td>
+      <td>"HAZ" + "SCL"</td>
+      <td>大型活动安全事件、群���性事件、恐怖主义事件、经济安全事件、校园安全事件、突发网络舆情的危险源</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>5</td>
+      <td>其他的危险源(OTH)</td>
+      <td>"HAZ" + "OTH"</td>
+      <td>不能归为上述4类的危险源</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+<table border="1">
+<thead>
+<tr>
+<th>序号</th>
+<th>字段名称</th>
+<th>字段含义</th>
+<th>字段类型</th>
+<th>字段长度</th>
+<th>是否必填</th>
+<th>字段说明</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>1</td>
+<td>PAC</td>
+<td>行政区划代码</td>
+<td>字符型</td>
+<td>12</td>
+<td>是</td>
+<td>统计区域的行政区划代码，符合5.8给出的要求</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>2</td>
+<td>TotalPop</td>
+<td>总人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>是</td>
+<td>行政区划内的总人口数，为常住人口总数、暂住人口总数、境外在华停（居）留人数之和。单位为人。也是男性人口数与女性人口之和，城镇人口数与乡村人口数之和</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>3</td>
+<td>MalePop</td>
+<td>男性人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的男性人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>4</td>
+<td>FemalePop</td>
+<td>女性人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的女性人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>5</td>
+<td>PAC</td>
+<td>行政区划代码</td>
+<td>字符型</td>
+<td>12</td>
+<td>是</td>
+<td>统计区域的行政区划代码，符合5.8给出的要求</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>6</td>
+<td>TotalPop</td>
+<td>总人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>是</td>
+<td>行政区划内的总人口数，为常住人口总数、暂住人口总数、境外在华停（居）留人数之和。单位为人。也是男性人口数与女性人口之和，城镇人口数与乡村人口数之和</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>7</td>
+<td>MalePop</td>
+<td>男性人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的男性人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>8</td>
+<td>FemalePop</td>
+<td>女性人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的女性人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>9</td>
+<td>TownPop</td>
+<td>城镇人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的城镇人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>10</td>
+<td>RuralPop</td>
+<td>乡村人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的乡村人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>11</td>
+<td>HanPop</td>
+<td>汉族人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的汉族人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>12</td>
+<td>MinorityPop</td>
+<td>少数民族人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的少数民族人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>13</td>
+<td>HouseholdNum</td>
+<td>总户数</td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>否</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td>14</td>
+<td>LocalPop</td>
+<td>常住人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的常住人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>15</td>
+<td>StayPop</td>
+<td>暂住人口数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的暂住人口总数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>16</td>
+<td>ForeignerPop</td>
+<td>境外在华停（居）留人数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内的境外在华停（居）留人数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>17</td>
+<td>Under14Pop</td>
+<td>14岁以下人数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内14岁以下的总人数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>18</td>
+<td>Range15o59Pop</td>
+<td>15～59岁人数</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内15岁以上、60岁以下的总人数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>19</td>
+<td>Over60Pop</td>
+<td>60岁及以上人口</td>
+<td>数值型</td>
+<td>10</td>
+<td>否</td>
+<td>行政区划内60岁及以上的总人数。单位为人</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>20</td>
+<td>StatTime</td>
+<td>统计时间</td>
+<td>日期时间型</td>
+<td></td>
+<td>否</td>
+<td>人口统计的时间</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>21</td>
+<td>SourceDeptCode</td>
+<td>数据来源单位</td>
+<td>字符型</td>
+<td>18</td>
+<td>是</td>
+<td>该数据的来源单位代码(统一社会信用代码)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>22</td>
+<td>UpdateTime</td>
+<td>最近更新时间</td>
+<td>日期时间型</td>
+<td></td>
+<td>是</td>
+<td>该数据的最近更新时间</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>23</td>
+<td>Notes</td>
+<td>备注</td>
+<td>备注型</td>
+<td>2000</td>
+<td>否</td>
+<td>简短的文字描述，或者补充说明信息</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_2.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<table><thead><tr><th>量的名称</th><th>单位名称</th><th>单位符号</th><th>错误符号</th></tr></thead><tbody><tr><td>频率</td><td>赫[兹]</td><td>Hz</td><td>HZ</td></tr><tr><td>力、重力</td><td>牛[顿]</td><td>N</td><td></td></tr><tr><td>压力、压强、应力</td><td>帕[斯卡]</td><td>Pa</td><td>pa、PA、pA</td></tr><tr><td>能量、功、热</td><td>焦[耳]</td><td>J</td><td></td></tr><tr><td>电荷量</td><td>瓦[特]</td><td>W</td><td></td></tr><tr><td>电位、电压、电动势</td><td>库[仑]</td><td>C</td><td></td></tr><tr><td>电容</td><td>伏[特]</td><td>V</td><td></td></tr><tr><td>电容</td><td>法[拉]</td><td>F</td><td></td></tr><tr><td>电阻</td><td>欧[姆]</td><td>Ω</td><td></td></tr><tr><td>电导</td><td>西[门子]</td><td>S</td><td></td></tr><tr><td>磁通量</td><td>韦[伯]</td><td>Wb</td><td></td></tr><tr><td>磁通量密度、磁感应强度</td><td>特[斯拉]</td><td>T</td><td></td></tr><tr><td>电感</td><td>亨[利]</td><td>H</td><td></td></tr><tr><td>摄氏温度</td><td>摄氏度</td><td>°C</td><td></td></tr><tr><td>光通量</td><td>流[明]</td><td>lm</td><td></td></tr><tr><td>光照度</td><td>勒[克斯]</td><td>lx</td><td></td></tr><tr><td>放射性活度</td><td>贝可[勒尔]</td><td>Bq</td><td></td></tr><tr><td>吸收剂量</td><td>戈[瑞]</td><td>Gy</td><td></td></tr><tr><td>平面角</td><td>弧度</td><td>rad</td><td></td></tr><tr><td>立体角</td><td>球面度</td><td>sr</td><td></td></tr></tbody></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_20.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<html>  <body> <table cellpadding="5" cellspacing="0"> <thead> <tr><th>二级区</th><th>省份</th><th>县数</th><th>县（市、区、旗）名称</th><th>建设重点</th><tr><td colspan="5">(一)东部丘陵平原区</td></tr><tr><td>01小兴安岭(南部)森林生态保育区</td><td>黑龙江</td><td>9</td><td>鹤岗市向阳区、工农区、南山区、兴安区、东山区、兴山区、萝北县,伊春市铁力市,佳木斯市汤原县</td><td>严格保护中温带天然针阔混交林,加强天然次生杨桦林提质,推进森林抚育和老化杨树林更新改造,加快恢复以红松为主的针阔混交林。保护自然湿地岸线,修复受损湿地生态系统,连通生态廊道。推进丘陵沟壑水土流失治理,开展采煤区、沙金过采区和废弃地等矿区植被恢复。</td></tr><tr><td>02三江平原重要湿地保护恢复区</td><td>黑龙江</td><td>22</td><td>哈尔滨市依兰县,鸡西市虎林市、密山市,鹤岗市绥滨县,双鸭山市尖山区、岭东区、四方台区、宝山区、集贤县、宝清县、饶河县,佳木斯市前进区、向阳区、东风区、郊区、同江市、富锦市、抚远市、桦南县、桦川县,七台河市新兴区、茄子河区</td><td>加强黑龙江下游、乌苏里江、兴凯湖等界江界湖防护林建设。推行大网格、宽林带,推进农田防护林网建设。开展退化自然湿地修复,恢复沼泽湿地生态和珍稀水禽栖息地,连通鸟类迁徙生态廊道。开展漫川漫岗水土流失治理,恢复侵蚀区植被。发展红松、水曲柳、胡桃楸、椴树、械树等珍贵树种,培育红松等果材兼用林。</td></tr><tr><td rowspan="2">03松嫩平原重要湿地保护恢复区</td><td>吉林</td><td>8</td><td>长春市九台区、榆树市、德惠市、农安县,吉林市船营区、昌邑区、龙潭区、舒兰市</td><td rowspan="2">通过人工造林、补播种草和草原改良相结合,推进中西部地区沙化和盐碱化土地治理。加强松嫩平原防护林建设,强化灌木造林,完善防风固沙林网,维护农田牧场安全。沿嫩江中下游和松花江上游,推进水源涵养林和护堤护岸林建设。实施侵蚀沟综合治理,加强黑土地保护。推进退化湿地功能恢复,修复丹顶鹤等珍稀水禽栖息地。因地制宜发展樟子松、水曲柳、胡桃楸、紫椴等储备林基地,建设羊草、碱茅、无芒雀麦、紫花苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>38</td><td>哈尔滨市松北区、道里区、南岗区、道外区、平房区、香坊区、呼兰区、阿城区、双城区、尚志市、五常市、方正县、宾县、巴彦县、木兰县、通河县、延寿县,齐齐哈尔市铁锋区、昂昂溪区、依安县、克山县、克东县、拜泉县,大庆市让胡路区、肇州县、林甸县,黑河市北安市、五大连池市,绥化市北林区、安达市、肇东市、海伦市、望奎县、兰西县、青冈县、庆安县、明水县、绥棱县</td></tr><tr><td rowspan="2">04辽河平原生态综合治理区</td><td>辽宁</td><td>27</td><td>沈阳市浑南区、苏家屯区、沈北新区、于洪区、辽中区、新民市、法库县, 鞍山市台安县,抚顺市顺城区、东洲区,本溪市平山区、溪湖区,锦州市太和区、北镇市、黑山县、义县,阜新市清河门区,辽阳市弓长岭区、太子河区、灯塔市、辽阳县,铁岭市银州区、清河区、调兵山市、开原市、铁岭县、西丰县</td><td rowspan="2">治坡与治沟相结合,构建水土保持林草带,推进东辽河上游中低山区、辽河中上游丘陵沟壑区水土流失治理。推进杨树林更新改造,开展松材线虫病等重大有害生物综合防治。加快通道绿化、农田林网建设和景观提升,构筑辽河流域生态走廊。统筹发展塞外红、大果沙棘、仁用杏、文冠果等林果,培育樟子松、槭树、元宝枫和水曲柳等储备林,建设羊草、冰草、披碱草、沙打旺、紫花苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td>吉林</td><td>14</td><td>长春市南关区、宽城区、朝阳区、二道区、双阳区、公主岭市,吉林市永吉县,四平市铁西区、铁东区、伊通满族自治县,辽源市龙山区、西安区、东丰县、东辽县</td></tr><tr><td rowspan="3">05长白山西麓森林生态保育区</td><td>辽宁</td><td>10</td><td>鞍山市岫岩满族自治县,抚顺市抚顺县、新宾满族自治县、清原满族自治县,本溪市明山区、南芬区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县,丹东市凤城市、宽甸满族自治县</td><td rowspan="3">推进辽东重要水源地、长白山主脉森林保护修复,严格保护中温带天然针阔混交林。推进次生栎类林修复提质、松类林抚育和老化柞树林更新改造,恢复地带性红松阔叶混交林。在农林过渡带加强坡耕地和侵蚀沟综合治理,治理丘陵漫岗水土流失。加强江河源头、重要水源地以及镜泊湖、松花湖、红石湖、白山湖等重要湖泊保护。培育红���、东北红豆杉、水曲柳、胡桃楸等珍贵树种,积极发展红松等果材兼用林。</td></tr><tr><td>吉林</td><td>19</td><td>吉林市丰满区、蛟河市、桦甸市、磐石市,通化市东昌区、二道江区、梅河口市、集安市、通化县、辉南县、柳河县,白山市浑江区、江源区、临江市、抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县,延边朝鲜族自治州敦化市、安图县</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>19</td><td>鸡西市鸡冠区、恒山区、滴道区、梨树区、城子河区、麻山区、鸡东县,七台河市桃山区、勃利县,牡丹江市东安区、阳明区、爱民区、西安区、绥芬河市、海林市、宁安市、穆棱市、东宁市、林口县</td></tr><tr><td rowspan="6">06燕山太行山海河上源保护治理区</td><td>北京</td><td>7</td><td>门头沟区、房山区、昌平区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区</td><td rowspan="3">加强华北落叶松、油松、蒙古栎、枫桦等天然植被恢复与修复提质,注重乔灌混交配置,构筑京津冀水源涵养带。推行窄林带、小网格,恢复沟道矿山植被,建设风沙防护带。加强退化草原修复、重要物种栖息地和生境保护。在山沟和山前冲积台地发展板栗、核桃等特色林果,打造重要的经济林产业带。</td></tr><tr><td>天津</td><td>1</td><td>蓟州区</td></tr><tr><td>河北</td><td>43</td><td>石家庄市井陉矿区、鹿泉区、井陉县、行唐县、灵寿县、赞皇县、平山县、元氏县,唐山市遵化市,秦皇岛市抚宁区、青龙满族自治县,邯郸市武安市,邢台市信都区、沙河市、临城县、内丘县,保定市满城区、徐水区、涞水县、阜平县、唐县、涞源县、易县、曲阳县,张家口市宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县,承德市双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、平泉市、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、宽城满族自治县</td></tr> <tr><td>山西</td><td>2</td><td>大同市广灵县、灵丘县</td></tr><tr><td>内蒙古</td><td>1</td><td>赤峰市宁城县</td></tr><tr><td>辽宁</td><td>7</td><td>朝阳市双塔区、龙城区、凌源市、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、葫芦岛市建昌县</td></tr><tr><td rowspan="3">07 华北平原北部生态综合治理区</td><td>北京</td><td>4</td><td>朝阳区、通州区、顺义区、大兴区</td><td rowspan="3">通过断带补植、更新改造并举,修复老化林网,建设农田防护林体系。推广生物篱带种植等治理模式,推进沙化土地和盐碱地治理。推进环首都、雄安新区等绿色网络建设,构建大尺度城市绿色空间,打造生态缓冲区。积极推进海滦河流域“六河”和重要湖库绿色生态治理。发展干鲜果品基地和速生丰产林基地。</td></tr><tr><td>天津</td><td>4</td><td>西青区、北辰区、武清区、宝坻区</td></tr><tr><td>河北</td><td>36</td><td>石家庄市藁城区、新乐市、正定县、无极县,唐山市丰润区、迁安市、滦州市、迁西县、玉田县,秦皇岛市卢龙县,保定市涿州市、定州市、安国市、高碑店市、定兴县、高阳县、容城县、望都县、安新县、蠡县、顺平县、博野县、雄县,沧州市任丘市、河间市、肃宁县,廊坊市安次区、霸州市、三河市、固安县、永清县、香河县、大城县、文安县、大厂回族自治县,衡水市安平县</td><tr><td colspan="5">（二）北部风沙区</td></tr><tr><td>08 内蒙古东部草原沙地综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>10</td><td>呼伦贝尔市海拉尔区、扎赉诺尔区、满洲里市、牙克石市、额尔古纳市、根河市、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗</td><td>严格落实草原禁牧休牧制度,实施划区轮牧和草畜平衡,以补播改良、鼠虫害治理等为主,治理退化草原。严格保护沙地天然植被。灌草为主,结合沙障,推进沿海拉尔河、锡尼河、伊敏河以及辉河与乌尔逊河、哈拉哈河之间的沙带治理,加强沿呼伦湖等湖泊固沙林草带建设,推进呼伦贝尔沙地综合治理,遏制沙带前移。推进矿区植被恢复。发展羊草、冰草、无芒雀麦、紫花苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td rowspan="2">09 大兴安岭东麓林草过渡带修复治理区</td><td>内蒙古</td><td>8</td><td>呼伦贝尔市扎兰屯市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂伦春自治旗,兴安盟乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗</td><td rowspan="2">全面保护中温带针阔混交林。坚持灌草合理配置,建设防风固沙、农牧防护和水土保持林。推进次生阔叶林修复,精准提升兴安落叶松、樟子松等针叶林质量。严格落实草原禁牧休牧制度,开展划区轮牧、草畜平衡、人工种草和草原改良。结合修筑沟边埂,沿沙丘漫岗、沟头沟边构建多道生态防线,治���侵蚀沟道。</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>1</td><td>黑河市嫩江市</td></tr> <tr><td rowspan="4">10科尔沁沙地综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>7</td><td>赤峰市敖汉旗,通辽市科尔沁区、开鲁县、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、奈曼旗</td><td rowspan="4">全力打好科尔沁沙地歼灭战。全面保护温带禾草、草甸草原、典型草原和天然榆树疏林等温带落叶小叶疏林。划定封禁保护区,沿西辽河中上游的丘间滩地、低丘漫岗、沙丘坨甸和洪积平原,以防风固沙为主,采取禁牧封育、草原改良、毒害草治理、草方格固沙等措施,恢复沙化土地植被。以草定畜,严格落实草原禁牧休牧制度,实施划区轮牧和草畜平衡。以阻断沙地南移为主,推进防风固沙、农田防护等防护林建设和老化退化防护林更新改造,健全防护林体系。加强退化湿地修复,改善水鸟等野生动物栖息环境。科学利用沙区灌木资源,发展羊草、大针茅、紫花苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td>辽宁</td><td>6</td><td>沈阳市康平县,阜新市细河区、彰武县、阜新蒙古族自治县,铁岭市昌图县,朝阳市北票市</td></tr><tr><td>吉林</td><td>12</td><td>四平市双辽市、梨树县,松原市宁江区、扶余市、长岭县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县,白城市洮北区、洮南市、大安市、镇赉县、通榆县</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>11</td><td>齐齐哈尔市富拉尔基区、碾子山区、讷河市、龙江县、泰来县、甘南县、富裕县,大庆市红岗区、大同区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县</td></tr><tr><td>11大兴安岭南段生态综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>13</td><td>赤峰市红山区、元宝山区、松山区、林西县、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、巴林右旗、翁牛特旗、喀喇沁旗,通辽市霍林郭勒市、扎鲁特旗,兴安盟突泉县、科尔沁右翼中旗</td><td>全面保护天然林、疏林草原和沙生植被,加强森林抚育和次生阔叶林提质,恢复落叶松针阔混交林。加强水土保持林建设,治理侵蚀沟道。封育为主,恢复沙生植被,构筑阻挡北路风沙南侵的生态防线。加强重要湿地保护,保护中华斑羚、鹤鹳等重要物种栖息地。积极发展经济型防护林。</td></tr><tr><td rowspan="2">12浑善达克沙地综合治理区</td><td>山西</td><td>8</td><td>大同市平城区、新荣区、云冈区、云州区、阳高县、天镇县、左云县,朔州市右玉县</td><td rowspan="2">全力打好浑善达克沙地歼灭战。加强温带典型草原、草甸、灌丛和大果榆疏林等天然阔叶林保护。划定封禁保护区,采取封沙育林育草和人工、飞播造林种草等方式,结合沙障等工程措施,营造防风固沙林,推进流动沙丘、半固定沙丘治理,全面治理沙化土地。对退化老化防护林实施改造更新,提升生态防护功能。对退化草原实施划区轮牧、草畜平衡、合理刈割,结合施肥、补播等改良措施,提升草场质量。封禁保护、植被恢复和生态补水相结合,加强察汗淖尔、查干诺尔湖等河湖湿地生态修复,保护重要的候鸟栖息、繁育地。科学利用沙区灌木资源,发展羊草、披碱草、老芒麦、紫花苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td>内蒙古</td><td>19</td><td>赤峰市克什克腾旗,乌兰察布市集宁区、丰镇市、卓资县、化德县、商都县、兴和县、凉城县、察哈尔右翼前旗,锡林郭勒盟锡林浩特市、二连浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、正镶白旗、正蓝旗</td></tr><tr><td rowspan="2">13坝上高原森林草原保护修复区</td><td>河北</td><td>6</td><td>张家口市张北县、康保县、沽源县、尚义县,承德市丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县</td><td rowspan="2">严格保护落叶松、油松、沙地云杉、白扦、白桦等天然植被,保护疏林草原。乔灌结合,科学推进荒山绿化。实施补植补造、更新改造、抚育平茬等措施,加强退化杨树林修复。通过禁牧休牧轮牧、种草改良等措施,加强退化干旱型草原治理。发展羊草、冰草、披碱草、苔草、扁蓿豆等牧草基地。持续推进塞罕坝机械林场保护与建设。</td></tr><tr><td>内蒙古</td><td>2</td><td>锡林郭勒盟多伦县、太仆寺旗</td></tr><tr><td>14阴山北麓中西段生态综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>13</td><td>呼和浩特市新城区、回民区、玉泉区、赛罕区、武川县,包头市白云鄂博矿区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗,巴彦淖尔市乌拉特中旗、乌拉特后旗,乌兰察布市察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、四子王旗</td><td>推行轮牧、舍饲等措施,加快实现草畜平衡,促进荒漠生态系统保护性恢复。以封育为主,辅以补播补植、平茬等措施,人工促进沙化草原植被恢复,提��灌草固沙滞尘功能,筑牢阻挡北路风沙侵害的第一道生态防线。以植被建设为主,墚、峁、坡、沟兼治,推进阴山前山黄土丘陵区和土石山区水土流失治理。保护和修复岩羊等重要物种栖息地。发展山杏、黄太平、大果沙棘、蒙古扁桃等特色林果。</td></tr><tr><td rowspan="2">15 黄河河套平原生态综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>13</td><td>呼和浩特市托克托县、土默特左旗,包头市昆都仑区、东河区、青山区、石拐区、九原区、土默特右旗,巴彦淖尔市临河区、五原县、磴口县、乌拉特前旗、杭锦后旗</td><td rowspan="2">全力打好乌兰布和沙漠等边缘阻击战,遏制沙漠扩展。加强天然柽柳、胡杨等荒漠植被保护。通过断带补植、更新改造并举,配置抗逆性强、耐盐碱、恢复快树种,推进疏透适宜的绿网建设。加强沙化土地封禁保护,统筹采用封育、飞播、沙障、光伏治沙等措施,治理沙化土地。沿乌兰布和、库布齐等沙漠前沿,毛乌素沙地边缘,建设以灌草为主的锁边林草带。推进乌梁素海等重要湿地治理,恢复湿地生态系统。加强土壤盐渍化治理。科学发展枸杞、苹果、红枣等特色林果基地,沙生中药材基地和生物质能源基地。</td></tr><tr><td>宁夏</td><td>5</td><td>银川市灵武市,吴忠市利通区、青铜峡市,中卫市沙坡头区、中宁县</td></tr><tr><td rowspan="3">16 库布齐—毛乌素沙地综合治理区</td><td>内蒙古</td><td>9</td><td>鄂尔多斯市东胜区、康巴什区、达拉特旗、准格尔旗、鄂托克前旗、鄂托克旗、杭锦旗、乌审旗、伊金霍洛旗</td><td rowspan="3">全力打好库布齐沙漠—毛乌素沙地攻坚战。严格保护天然沙生植被,保护四合木等古地中海孑遗植物。实施禁牧休牧轮牧和以草定畜,采取灌草混播、光伏治沙等措施,加强沙化土地治理和退化防护林修复,筑牢阻挡西北部风沙侵害的生态防线。实施矿区植被恢复。加强红碱淖等重要湿地保护和恢复,保护鸥类等重要物种栖息地。发展沙生冰草、沙打旺、苜蓿、草木樨、柠条、杨柴等牧草基地,沙生中药材基地和生物质能源基地。</td></tr><tr><td>陕西</td><td>7</td><td>延安市吴起县,榆林市榆阳区、横山区、神木市、府谷县、靖边县、定边县</td></tr><tr><td>宁夏</td><td>1</td><td>吴忠市盐池县</td></tr><tr><td rowspan="2">17 贺兰山森林草原保护修复区</td><td>内蒙古</td><td>3</td><td>乌海市海勃湾区、海南区、乌达区</td><td rowspan="2">严格保护青海云杉等山地寒温性针叶林和天然荒漠植被,实施禁牧、禁伐等措施,辅以人工促进更新,加快植被正向演替。加强浅山区防护林抚育和提质改造,构筑阻挡腾格里沙漠东侵的生态屏障,维护河套平原生态安全。推进池盐、芒硝、煤炭等矿山植被恢复,修复雪豹、林麝、马麝等重要物种栖息地,保护我国重要的西北物种基因库。</td></tr><tr><td>宁夏</td><td>8</td><td>银川市金凤区、兴庆区、西夏区、永宁县、贺兰县,石嘴山市大武口区、惠农区、平罗县</td><tr><tr><td colspan="5">(三)黄土高原区</td><tr><tr><td rowspan="4">18 黄河上中游高塬沟壑综合治理区</td><td>陕西</td><td>22</td><td>铜川市耀州区、王益区、印台区、宜君县, 宝鸡市陇县、千阳县、麟游县,咸阳市彬州市、永寿县、长武县、旬邑县、淳化县,渭南市韩城市、合阳县、澄城县、蒲城县、白水县,延安市富县、洛川县、宜川县、黄龙县、黄陵县</td><td rowspan="2">全面保护暖温带天然落叶阔叶林、草甸草原和荒漠草原, 加强金钱豹等重要物种栖息地保护。建设六盘山、子午岭等山地水源涵养林,维护黄河及洮河、渭河等水源补给安全。沿腾格里沙漠南缘等推进锁边林草带建设。沿田、路、堤、坡、村庄,乔灌混交配置,构建塬面沟坡沟道防护体系。严格管控岸线植被,加强高原河湖湿地保护,维护龙羊峡、刘家峡、李家峡等重要水库安全。推进残塬沟壑区村镇“四旁”绿化和矿山植被恢复。发展苹果、枸杞、花椒等经济林基地和冰草、红豆草、苜蓿、花棒、沙打旺、多年生黑麦草等牧草基地。</td></tr><tr><td>甘肃</td><td>50</td><td>兰州市城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县,白银市白银区、平川区、靖远县、会宁县、景泰县,天水市秦州区、麦积区、清水县、秦安县、甘谷县、武山县、张家川回族自治县,平凉市崆峒区、华亭市、泾川县、灵台县、崇信县、庄浪县、静宁县,庆阳市西峰区、庆城县、环县、华池县、合水县、正宁县、宁县、镇原县,定西市安定区、通渭县、陇西县、渭源县、临洮县、漳县、岷县,临夏回族自治州临夏市、临夏县、康乐县、永靖县、广河县、和政县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县</td></tr><tr><td>青海</td><td>15</td><td>西宁市城中区、城东区、城西区、城北区、湟中区、湟源县,海东市乐都区、平安区、民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县,黄南藏族自治州同仁市、尖扎县,海南藏族自治州贵德县</td></tr><tr><td>宁夏</td><td>8</td><td>吴忠市红寺堡区、同心县,固原市原州区、西吉县、隆德县、泾源县、彭阳县,中卫市海原县</td></tr><tr><td rowspan="3">19 黄河中游丘陵沟壑综合治理区</td><td>山西</td><td>24</td><td>朔州市朔城区、平鲁区、怀仁市、山阴县,忻州市宁武县、神池县、五寨县、岢岚县、河曲县、保德县、偏关县,临汾市吉县、乡宁县、大宁县、隰县、永和县,吕梁市离石区、兴县、临县、柳林县、石楼县、岚县、方山县、中阳县</td><td rowspan="3">开展森林植被带、森林草原植被带和草原植被带质量提升。实施黄河沿岸山体和通道绿化,推进长城沿线防风固沙屏障、吕梁山等山地沿黄水土保持林建设。以灌草为主,恢复樑峁、沟道植被,沿樑峁顶、樑峁坡、峁缘线、沟道构建防护体系,固土护坡、分割水势,降低土壤侵蚀。保护和恢复沟谷湿地植被,推进矿山植被恢复。发展文冠果、枸杞、葡萄、大果榛子等特色林果基地,建设紫花苜蓿、多年生黑麦草、沙打旺等牧草基地。</td></tr><tr><td>内蒙古</td><td>2</td><td>呼和浩特市和林格尔县、清水河县</td></tr><tr><td>陕西</td><td>13</td><td>延安市宝塔区、安塞区、子长市、延长县、延川县、志丹县、甘泉县,榆林市绥德县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、子洲县</td></tr><tr><td rowspan="2">20 汾渭河谷平原生态综合治理区</td><td>山西</td><td>19</td><td>太原市尖草坪区、万柏林区、晋源区、古交市、清徐县、娄烦县,运城市河津市、万荣县、稷山县、新绛县,临汾市尧都区、襄汾县、蒲县、汾西县,吕梁市孝义市、汾阳市、文水县、交城县、交口县</td><td rowspan="2">加强渭河、汾河沿岸护坡护岸林和风景林带建设,构建丝绸之路经济带重要枢纽的生态走廊。开展“四旁”绿化、补植补造、间阔补针和更新造林,健全防护林网。加强防风固沙林带建设,治理冲积沙地。加强内陆滩涂保护。配置节水灌溉设施,发展林果、林草、林药等特色资源基地。</td></tr><tr><td>陕西</td><td>26</td><td>西安市灞桥区、阎良区、高陵区、蓝田县,宝鸡市金台区、渭滨区、陈仓区、凤翔区、岐山县、扶风县、眉县,咸阳市秦都区、杨陵区、渭城区、兴平市、三原县、泾阳县、乾县、礼泉县、武功县,渭南市临渭区、华州区、华阴市、潼关县、大荔县、富平县</td></tr> <tr><td>21 太行山西麓森林草原保护修复区</td><td>山西</td><td>16</td><td>太原市阳曲县, 大同市浑源县, 阳泉市平定县、盂县, 朔州市应县, 晋中市左权县、和顺县、昔阳县、寿阳县, 忻州市忻府区、原平市、定襄县、五台县、代县、繁峙县、静乐县</td><td>全面保护暖温带天然落叶阔叶林、针阔混交林和中生落叶灌丛, 加大封山育林力度, 开展补植补造、间伐疏伐等适度干预措施, 优化树种配置, 配套沟道水土保持设施, 加强桑干河和滹沱河等流域固沙蓄水林建设。加强川地、缓坡地农田林网和草场林网修复提质。在条件适宜地区发展牧草基地和核桃、花椒、仁用杏、皂角等林果基地, 合理利用木本花卉、中药材等特色资源。</td></tr><tr><td colspan="5">(四) 西北荒漠区</td></tr><tr><td>22 腾格里-巴丹吉林沙漠锁边治理区</td><td>内蒙古</td><td>3</td><td>阿拉善盟阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗</td><td>全力打好腾格里-巴丹吉林沙漠边缘阻击战, 遏制沙漠扩展。全面保护戈壁针茅、石生针茅、棉刺、沙冬青等天然荒漠植被, 加强天然四合木、胡杨、红柳等物种保护。推进沙化土地封禁保护, 推行禁牧休牧轮牧。加强蒙古野驴等重要物种栖息地保护。在巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠前沿, 采取草方格、防沙栅栏、光伏治沙等措施固定沙丘, 通过封沙育草、飞播种草、适当补植沙生乔灌植物, 逐步推进荒漠植被恢复和沙地生态治理, 建立以草灌为主的生物隔离带。推进老化杨树林带更新改造, 完善绿洲防护林网。发展肉苁蓉、锁阳、葡萄等沙产业。</td></tr><tr><td>23 甘肃北山荒漠草原保护修复区</td><td>甘肃</td><td>3</td><td>酒泉市玉门市、敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县(部分, 不计入本区县数)</td><td>全面保护天然荒漠植被, 推进沙化土地封禁保护, 加强封山(滩)育草、禁牧休牧, 结合飞播、光伏治沙等措施, 推进���漠植被恢复。沿沙漠前沿和绿洲外围, 推进防风御沙灌草带建设, 提高绿洲生态系统稳定性。通过耐旱树种混交配置, 健全农田防护体系。加强苏干湖等河湖、湿地保护。开展矿山复绿行动。发展枣、沙枣、枸杞等特色林果基地和沙拐枣、沙生冰草等牧草基地。</td></tr><tr><td>24 河西走廊沙化土地综合治理区</td><td>甘肃</td><td>13</td><td>嘉峪关市, 金昌市金川区、永昌县, 武威市凉州区、民勤县、古浪县, 张掖市甘州区、民乐县、临泽县、高台县、山丹县, 酒泉市肃州区、金塔县</td><td>严格保护超旱生灌木、半灌木和半乔木荒漠植被, 加强白鹳等重要物种栖息地保护。推进沙化土地封禁保护, 坚持封沙育草、飞播造灌种草、草方格固沙、光伏治沙等多措并举, 封育退化荒漠草场, 恢复荒漠生态系统。通过耐旱树种混交配置, 推进丝绸之路河西段生态防护带建设。坚持灌草结合, 在绿洲内部构建农田防护林网、外围建设阻沙锁边林草带, 阻止沙漠汇合, 促进绿洲连通。加强盐碱地治理。发展枣、沙枣、枸杞等特色林果基地和花棒、沙拐枣、苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td rowspan="2">25 祁连山森林草原保护修复区</td><td>甘肃</td><td>4</td><td>武威市天祝藏族自治县, 张掖市肃南裕固族自治县, 酒泉市阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县(部分)</td><td rowspan="2">全面保护浅山荒漠草原和干草原、中山森林草原、亚高山灌丛草甸、高山冰雪植被和沼泽湿地, 保护森林、草原、冰川为主的综合生态系统, 构筑黄河上游水系和河西内陆河流域生态安全屏障。以封育为主, 加强封山育林、荒山绿化、森林抚育提质, 实施水源涵养林建设, 保护重要水源地。对戈壁加强封禁措施, 逐步恢复天然植被; 对流动沙地, 通过工程和生物措施相结合实施综合治理。以灌木为主推进布哈河、沙流河等河流护岸林建设, 加强湟水河山体绿化和矿山植被恢复。保护青海湖、哈拉湖等重要河湖湿地。</td></tr><tr><td>青海</td><td>7</td><td>西宁市大通回族土族自治县, 海北藏族自治州祁连县、海晏县、刚察县、门源回族自治县, 海西蒙古族藏族自治州乌兰县、天峻县</td></tr><tr><td>26 柴达木盆地荒漠化治理区</td><td>青海</td><td>9</td><td>海南藏族自治州共和县、同德县、兴海县、贵南县、海西蒙古族藏族自治州德令哈市、格尔木市、茫崖市、都兰县、大柴旦行政区</td><td>全面保护峡谷青海云杉等针阔混交林,严格保护勃氏麻黄、梭梭和红砂灌木等温性荒漠植被。加强沙化土地封禁保护,统筹采用封沙育草、休牧育草、光伏治沙等措施,恢复荒漠植被,推进沙漠治理。沿柴达木河、素林郭勒河、格尔木河等河流,建设以灌草为主的绿洲边缘阻沙带,遏制流沙入侵。推进绿洲防护林网更新改造。加强南、北霍鲁逊湖和达布逊湖等重要河湖保护,保护野骆驼等重要物种栖息地。推进矿区植被恢复,加强盐碱地治理。发展枸杞等特色林果基地、荒漠药用资源基地和苜蓿、沙打旺、老芒麦、碱茅、草木樨、红豆草等牧草基地。</td></tr><tr><td rowspan="2">27 阿尔泰山森林草原保护修复区</td><td>新疆</td><td>7</td><td>阿勒泰地区阿勒泰市、布尔津县、富蕴县、福海县、哈巴河县、青河县、吉木乃县</td><td rowspan="2">严格保护西伯利亚红松等寒温带针叶林、亚高山草甸和高山荒原,加强紫貂等重要物种栖息地保护,延缓冰川退化。开展补植补造和抚育提质,推进阿勒泰北部和西部林草修复,健全防护林网,构筑北疆天然生态屏障。推进额尔齐斯河、乌伦古河等上游植被恢复,保护重要水源地。加强云杉锈病等有害生物防控。实施禁牧休牧、草畜平衡、封沙育草、工程固沙、植灌种草等措施,治理退化草原和沙化土地,加强乌伦古湖、中哈边境等区域荒漠生态保护修复。开展矿山植被恢复,合理开发利用野生植物资源。</td></tr><tr><td>新疆生产建设兵团</td><td>1</td><td>第十师北屯市</td></tr><tr><td rowspan="2">28 准噶尔盆地荒漠绿洲保护治理区</td><td>新疆</td><td>28</td><td>乌鲁木齐市天山区、沙依巴克区、新市区、水磨沟区、头屯河区、米东区,克拉玛依市克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区,哈密市巴里坤哈萨克自治县、伊吾县,昌吉回族自治州昌吉市、阜康市、呼图壁县、玛纳斯县、奇台县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县,博尔塔拉蒙古自治州阿拉山口市,伊犁哈萨克自治州奎屯市,塔城地区塔城市、乌苏市、沙湾市、额敏县、托里县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县</td><td rowspan="2">严格保护西伯利亚落叶松等针叶林、胡杨林和天然荒漠植被,加强野马等重要物种栖息地保护。沿古尔班通古特沙漠,加强沙化土地封禁保护,实施封沙育草、休牧育草、飞播种草、光伏治沙等措施,构建锁边林草带,恢复以梭梭等为建群种的荒漠植被。加强老化退化防护林更新改造,沿乌鲁木齐河、玛纳斯河、奎屯河、额敏河等流域,以灌草为主,推行窄林带、小网格,健全绿洲防护林网,阻止流沙蔓延,构筑塔额盆地、天山北麓等绿洲生态屏障。加强艾比湖生态保护修复,恢复湿地生态系统。推进油气等矿区植被恢复。发展葡萄、红枣、黑加仑、沙棘、野樱桃等特色林果基地和红豆草、沙打旺、苜蓿等牧草基地。加强鼠兔害综合防控。</td></tr><tr><td>新疆生产建设兵团</td><td>6</td><td>第五师双河市、第六师五家渠市、第七师胡杨河市、第八师石河子市、第九师白杨市、第十二师</td></tr><tr><td rowspan="2">29 天山森林草原保护修复区</td><td>新疆</td><td>21</td><td>乌鲁木齐市达坂城区、乌鲁木齐县,吐鲁番市高昌区、鄯善县、托克逊县,哈密市伊州区,博尔塔拉蒙古自治州博乐市、精河县、温泉县,巴音郭楞蒙古自治州和静县、焉耆回族自治县,伊犁哈萨克自治州伊宁市、霍尔果斯市、伊宁县、霍城县、巩留县、新源县、昭苏县、特克斯县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县</td><td rowspan="2">全面保护以雪岭云杉等为主的天然林,加强冰川保护。开展封山育林、补植补造、抚育经营和人工促进天然更新,促进森林正向演替,保护重要水源地。加强光肩星天牛等有害生物综合防控。开展禁牧休牧、草畜平衡、封沙育草,实施退化草原修复治理,推进吐鲁番—哈密盆地荒漠化防治。推进艾丁湖和伊犁河等流域生态保护修复,加强博斯腾湖生态综合治理和重要湿地保护,改善河湖生态环境。推进矿山植被恢复。加强雪豹、金雕、新疆北鲵等重要物种栖息地保护,连通物种扩散迁徙廊道。</td></tr><tr><td>新疆生产建设兵团</td><td>2</td><td>第四师可克达拉市、第十三师新星市</td></tr><tr><td rowspan="2">30 塔克拉玛干沙漠周边治理区</td><td>新疆</td><td>42</td><td>阿克苏地区阿克苏市、库车市、温宿县、沙雅县、新和县、拜城县、乌什县、阿瓦提县、柯坪县,喀什地区喀什市、疏附县、疏勒县、英吉沙县、泽普县、莎车县、叶城县、麦盖提县、岳普湖县、伽师县、巴楚县、塔什库尔干塔吉克自治县,和田地区和田市、和田县、墨玉县、皮山县、洛浦县、策勒县、于田县、民丰县、和康县、和安县,巴音郭楞蒙古自治州库尔勒市、轮台县、尉犁县、若羌县、且末县、和硕县、博湖县,克孜勒苏柯尔克孜自治州阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县</td><td rowspan="2">全力打好塔克拉玛干沙漠、库姆塔格沙漠边缘阻击战,遏制沙漠扩展。封禁保护胡杨林、柽柳灌丛等荒漠植被,保护双峰驼、塔里木马鹿、鹅喉羚等重要物种栖息地和迁徙廊道。压减地下水超采,保障塔里木河干流生态流量。在塔克拉玛干沙漠和库姆塔格沙漠前沿,加强沙化土地封禁保护,采取封沙育草、光伏治沙等措施,人工促进自然落种,恢复荒漠植被,修复退化荒漠草场。推进老化退化防护林更新改造,加强光肩星天牛、春尺蠖、胡杨锈病等有害生物综合防控。坚持灌草结合,适当配置耐旱树种,实施沙障固沙,建设绿洲外围骨干林带和农田防护林,遏制流沙入侵,维护绿洲生态安全。推进油气等矿区植被恢复。加强艾西曼湖、台特玛湖等重要湖泊生态修复。发展苹果、核桃、红枣、白杏、香梨等特色林果基地和冰草、红豆草、碱茅、苜蓿等牧草基地。</td></tr><tr><td>新疆生产建设兵团</td><td>4</td><td>第一师阿拉尔市、第二师铁门关市、第三师图木舒克市、第十四师昆玉市</td></tr></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_21.md

@@ -0,0 +1,439 @@
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th>polysaccharide</th>
+<th>blended with</th>
+<th>printer type</th>
+<th>advantage</th>
+<th>disadvantage</th>
+<th>application</th>
+<th>ref</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>chitosan</td>
+<td></td>
+<td>extrusion</td>
+<td>self-healing properties</td>
+<td>filament shrinkage</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>162, 163</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>silk</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>improved printing accuracy</td>
+<td></td>
+<td>human fibroblast cells</td>
+<td>138</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gelatin</td>
+<td>bioprinting; bioplotter</td>
+<td>high shape-fidelity; biocompatibility</td>
+<td>low structural strength</td>
+<td>skin tissue engineering</td>
+<td>164, 165</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>carboxymethyl cellulose (CMC)</td>
+<td>bioprinter</td>
+<td>stable structure; high biocompatibility</td>
+<td>low swelling ratio</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>166</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gellan</td>
+<td>FDM</td>
+<td>enhancing mechanical strength</td>
+<td></td>
+<td>biomedical printing</td>
+<td>167</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>PLA</td>
+<td>extrusion; FFF</td>
+<td>improved cell viability</td>
+<td>high water solubility; low tensile strength</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>168, 169</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>starch</td>
+<td></td>
+<td>extrusion</td>
+<td>shear-thinning behavior; good geometries</td>
+<td>low structural strength</td>
+<td>food printing</td>
+<td>19,20,22,161</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>cellulose acetate</td>
+<td>FDM</td>
+<td>good structural homogeneity and deposition</td>
+<td>low adhesion between layers</td>
+<td>biomedical printing</td>
+<td>63</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>oat- and faba beans</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>good printing accuracy</td>
+<td>spreading after printing</td>
+<td>food printing</td>
+<td>11</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>carrageenan/xanthan</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>increased the gelation temperature; thixotropic behavior</td>
+<td>some extent of thermal instability</td>
+<td>food printing</td>
+<td>33</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>alginate</td>
+<td>plant cell</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>enhanced cell viability</td>
+<td>some extent of poor resolution</td>
+<td>plant tissue simulation</td>
+<td>142</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>soy protein isolate/gelatin</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>stable and precise geometries</td>
+<td>weak mechanical strength</td>
+<td>food printing</td>
+<td>7</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>pea protein</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>suitable textural properties</td>
+<td>collapsing the object</td>
+<td>food printing</td>
+<td>65</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>taro/CMC/xanthan/guar/whey protein</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>desired printability</td>
+<td>low textural parameters</td>
+<td>food printing</td>
+<td>10</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gelatin</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>shear-thinning behavior; stronger printed gel</td>
+<td>increasing the deformation rate</td>
+<td>drug delivery systems</td>
+<td>120</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>cellulose</td>
+<td>starch/milk powder/rye bran/oat and faba beans</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>good printing accuracy</td>
+<td>spreading after printing</td>
+<td>food printing</td>
+<td>11</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>xanthan</td>
+<td>binder jetting</td>
+<td>good resolution</td>
+<td>limitation of layer number</td>
+<td>food printing</td>
+<td>31, 98</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>lignosulfonate</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>shear-thinning behavior; high yield stress</td>
+<td>continuous deformation until spreading</td>
+<td>biosourced precursor</td>
+<td>111</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gelatin/cellulose</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>porous structure; improved cytocompatibility</td>
+<td></td>
+<td>artificial tissue</td>
+<td>170</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>pectin</td>
+<td></td>
+<td>extrusion</td>
+<td>desired printability</td>
+<td>some extent of shrinking behavior</td>
+<td>food printing</td>
+<td>171</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>bovine serum albumin/sugar</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>appropriate flowability</td>
+<td>a higher pectin ratio hampered printability</td>
+<td>food printing</td>
+<td>172</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>chitosan</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>good printability; self-adhesion to skin</td>
+<td>recommended only for fresh epidermal wounds</td>
+<td>wound dressings</td>
+<td>173</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>sucrose/starch/sodium caseinate</td>
+<td>FDM</td>
+<td>improved rheological properties</td>
+<td>low printability due to low gelation temperature</td>
+<td>food printing</td>
+<td>17</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>TEMPO-oxidized cellulose</td>
+<td>extrusion bioprinting</td>
+<td>shear-thinning property; improving the printability</td>
+<td>partial filaments instability</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>174</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>xanthan</td>
+<td>gelatin</td>
+<td>FDM</td>
+<td>desired printability</td>
+<td>granularity structure</td>
+<td>food printing</td>
+<td>74</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>taro/alginate/CMC/guar/whey protein</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>shear-thinning behavior</td>
+<td>some level of printing deviation</td>
+<td>food printing</td>
+<td>10</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>methylcellulose</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>high structural retention; high shear modulus</td>
+<td>poor 3D printing performance</td>
+<td>food printing</td>
+<td>86</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>konjac gum</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>desired rheological parameters</td>
+<td>formation of weaker gels</td>
+<td>food printing</td>
+<td>175</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>starch</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>desired printability</td>
+<td>high adhesiveness</td>
+<td>food printing</td>
+<td>176</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>pureed carrot/guar/gelatin</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>increasing the hardness</td>
+<td>some level of printing deviation</td>
+<td>food printing</td>
+<td>177</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>silk fibroin/trimetaphosphate</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>self-healing property</td>
+<td>low swelling ratio</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>139</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>guar</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>less dense microstructure</td>
+<td>some level of printing deviation</td>
+<td>food printing</td>
+<td>178</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>carrageenan</td>
+<td></td>
+<td>extrusion</td>
+<td>desired rheological parameters</td>
+<td></td>
+<td>biofilter designs</td>
+<td>179</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gelatin</td>
+<td>FDM</td>
+<td>increased gelling temperature</td>
+<td>poor structural strength</td>
+<td> food printing</td>
+<td>119</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>epoxy amine</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>enhanced mechanical performance</td>
+<td></td>
+<td>tissue engineering;soft robotics</td>
+<td>180</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>cyclodextrin</td>
+<td> pectin/honey</td>
+<td> extrusion bioprinter</td>
+<td>good releasing rate</td>
+<td> precipitation the inclusion complex; thermal instability</td>
+<td>drug delivery systems</td>
+<td>181</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>cellulose/carbamazepine</td>
+<td>extrusion</td>
+<td>shear-thinning behavior; desired drugreleasing profile</td>
+<td>existence of the brittle objects</td>
+<td> drug delivery systems</td>
+<td>182</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>mannitol/ondansetron</td>
+<td>SLS</td>
+<td>improved drug releasing rate</td>
+<td>some amount of drug was inaccessible</td>
+<td>drug delivery systems</td>
+<td>183</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>maltodextrin</td>
+<td>PVA</td>
+<td> not defined</td>
+<td>good architectural accuracy</td>
+<td>random shapes and sizes in pores</td>
+<td>bone regeneration</td>
+<td>184</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>paracetamol/glycerine TiO2/span</td>
+<td>filament extrusion</td>
+<td>desired drug loading</td>
+<td>generating inhomogeneous spot</td>
+<td>drug delivery systems</td>
+<td>185</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>sorbitol/hydroxyethyl cellulose</td>
+<td>SLS</td>
+<td>quick melting</td>
+<td>low structural strength</td>
+<td>food printing</td>
+<td>82, 83</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>hyaluronic acid</td>
+<td>cyclodextrin</td>
+<td>FDM</td>
+<td>supporting cell adhesion</td>
+<td>losing the printed filament</td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>186</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>gelatin/CMPCs cell</td>
+<td>bioscaffolder tissue printer</td>
+<td>improving myocardial viability;preservation of cardiac performance</td>
+<td></td>
+<td>regenerative medicine</td>
+<td>187</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>polylactic acid/polyethylene glycol</td>
+<td>SLA</td>
+<td>enhanced survival human adipose stem cells</td>
+<td>limited matrix deposition</td>
+<td>degenerative joint diseases</td>
+<td>188</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>methacrylated gelatin</td>
+<td> bioscaffolder pneumatic system</td>
+<td>improved shape fidelity and cell survival</td>
+<td>limited connectivity of newly formed extracellular matrix</td>
+<td>cartilage tissue engineering</td>
+<td>189</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>dextran</td>
+<td>bioscaffolder pneumatic system</td>
+<td>good cytocompatibility; high porosity</td>
+<td></td>
+<td>tissue engineering</td>
+<td>190</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>polybutylene terephthalate/CNT</td>
+<td>digital light processing</td>
+<td>good cytocompatibility</td>
+<td>some level of deformation</td>
+<td>cartilage tissue ngineering</td>
+<td>191</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_22.md

@@ -0,0 +1,421 @@
+<table>
+<thead>
+<tr>
+<th rowspan="2">Resin type</th>
+<th rowspan="2">Functional group</th>
+<th rowspan="2">Commercial name</th>
+<th rowspan="2">Solution Medium</th>
+<th rowspan="2">Target elements</th>
+<th rowspan="2">Impurity elements</th>
+<th colspan="3">Optimal conditions</th>
+<th rowspan="2">Capacity meq/g</th>
+<th rowspan="2">Highlights</th>
+<th rowspan="2">Ref.</th>
+</tr>
+<tr>
+<th>pH</th>
+<th>T (°C)</th>
+<th>Time (h)</th>
+</tr>
+</thead>
+<tbody>
+<tr>
+<td>CR</td>
+<td>Aminomethyl-phosphonic acid</td>
+<td>Purolite S940</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Nd</td>
+<td>Ca, Fe, and Sr</td>
+<td>3</td>
+<td>21</td>
+<td>24</td>
+<td>~0.4</td>
+<td>Nd is strongly bound to resin through several phosphonate groups, generating a stable complex.</td>
+<td>Virolainen et al. (2019)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Lewatit TP 260</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Fe, Al</td>
+<td>3</td>
+<td>22</td>
+<td>36</td>
+<td>5.13</td>
+<td>Sc adsorption capacity on chelating resins declined as sulfate concentration increased.</td>
+<td>Bao et al. (2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Lewatit TP 260</td>
+<td>Phosphate ore leachate</td>
+<td>Er</td>
+<td>Fe, U</td>
+<td>–</td>
+<td>25</td>
+<td>24</td>
+<td>1.8</td>
+<td rowspan="2">Both aminophosphonic IRC-747 and TP-260 are promising and exhibit comparable performance in terms of their maximal sorption capacity.</td>
+<td>Hérès et al. (2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Amberlite IRC-747</td>
+<td>Phosphate ore leachate</td>
+<td>Er</td>
+<td>Fe, U</td>
+<td>–</td>
+<td>25</td>
+<td>24</td>
+<td>1.8</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Tulsion CH 93</td>
+<td>Uranium leach liquor (sulfate)</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Th</td>
+<td>–</td>
+<td>22</td>
+<td>24</td>
+<td>2.67</td>
+<td>The distribution coefficients and ion exchange capacity for scandium were found to be decreased as the thorium concentration increased due to thorium's competitive action.</td>
+<td>Smirnov et al. (2017)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite S950</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Sm, Ho</td>
+<td>Al, Fe, Th</td>
+<td>1.5</td>
+<td>21</td>
+<td>20</td>
+<td>La (0.84)</td>
+<td rowspan="3">Fe and Th were preferentially sorbed over REE and Al in the selectivity series for the three chelating resins (Th &asymp; Fe&gt; &gt;REE &asymp; Al).</td>
+<td>Page et al.(2017)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>Sulfonic and phosphonic acid</td>
+<td>Purolite S957</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Sm, Ho</td>
+<td>Al, Fe, Th</td>
+<td>1.5</td>
+<td>21</td>
+<td>20</td>
+<td>La (1.12)</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>Iminodiacetic acid</td>
+<td>Purolite S930Plus</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Sm, Ho</td>
+<td>Al, Fe, Th</td>
+<td>4</td>
+<td>21</td>
+<td>20</td>
+<td>La (1.06)</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Lewatit TP 209</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Fe, Al</td>
+<td>3</td>
+<td>22</td>
+<td>36</td>
+<td>2.51</td>
+<td>The solution's pH has a greater effect on TP 209 sorption performance.</td>
+<td>Bao et al. (2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>SAC</td>
+<td>Sulfonic acid</td>
+<td>Purolite C150</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Nd</td>
+<td>Ca, Fe, Sr</td>
+<td>3</td>
+<td>21</td>
+<td>24</td>
+<td>~0.12</td>
+<td rowspan="2">The competitive influence of Ca diminished Nd adsorption by the resins.</td>
+<td>Virolainen et al.(2019)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Finex CS16GC</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Nd</td>
+<td>Ca, Fe, Sr</td>
+<td>3</td>
+<td>21</td>
+<td>24</td>
+<td></td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td rowspan="2">Dowex 50Wx8</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Ce</td>
+<td>–</td>
+<td>5.2</td>
+<td>25</td>
+<td>–</td>
+<td>2.88</td>
+<td rowspan="2">The type of solute anions linked with the REE during cation exchange affects the sorption capacity of the IX resin and the sorption capacity increased with sulfate over nitrate.</td>
+<td>Miller et al.(2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Nitrate</td>
+<td>Ce</td>
+<td>–</td>
+<td>5.8</td>
+<td>25</td>
+<td>–</td>
+<td>2.16</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C150MBH</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Sm, Ho</td>
+<td>Al, Fe, Th</td>
+<td>1.5</td>
+<td>21</td>
+<td>20</td>
+<td>La (1.38)</td>
+<td>SAC resin exhibited the following selectivity series: REE &asymp; Th &gt; Fe &asymp; Al.</td>
+<td>Page et al. (2017)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Lewatit MDS 200H</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Y, La, Ce, Nd, Dy, Gd</td>
+<td>–</td>
+<td>1.4–3.4</td>
+<td>25</td>
+<td>–</td>
+<td>Y (0.36), La (0.63), Ce (0.52), Nd (0.49), Dy (0.39), Gd (0.42)</td>
+<td rowspan="3">All SAC resins displayed a slightly different selectivity in the order of Dy &lt; Y &lt; Gd &lt; Ce &lt; Nd &lt; La at pH 2.4 as compared to Y &lt; Dy &lt; Gd &lt; Nd &lt; Ce &lt; La at pH presented 1.4.</td>
+<td>Felipe et al. (2020)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C160</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Y, La, Ce, Nd, Dy, Gd</td>
+<td>–</td>
+<td>1.4–3.4</td>
+<td>25</td>
+<td>–</td>
+<td>Y (0.33), La (0.75), Ce (0.53), Nd (0.51), Dy (0.40), Gd (0.47)</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Dowex 50WX8</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Y, La, Ce, Nd, Dy, Gd</td>
+<td>–</td>
+<td>1.4–3.4</td>
+<td>25</td>
+<td>–</td>
+<td>Y (0.40), La (0.63), Ce (0.51), Nd (0.51), Dy (0.42), Gd (0.42)</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C100</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Y, La, Ce, Dy</td>
+<td>Fe, Al</td>
+<td>1.5-2</td>
+<td>-</td>
+<td>24</td>
+<td>-</td>
+<td>High degree of the matrix crosslinking increases the selective separation of REEs at the pH 1.5-2.0.</td>
+<td>Rychkov et al. (2016)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Dowex 50WX8</td>
+<td>Ammonium sulfate media</td>
+<td>La, Lu, Sm, Sc</td>
+<td>Fe, Al, Ca</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>The distribution coefficient of average La, Lu, and Sm decrease quicker with rising concentration of ammonium sulfate media than that of Sc.</td>
+<td>Kuroda and Yoshihito Nakagomi (1966)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C160</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>REEs</td>
+<td>Fe, Ca</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>The authors used a resin paste method to leach and extract the rare earths in a single phase. Iron and calcium were co-extracted with REEs, and ammonium nitrate was used to follow them during desorption.</td>
+<td>Rychkov et al. (2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C160</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Ce</td>
+<td>-</td>
+<td>2.5</td>
+<td>25</td>
+<td>168</td>
+<td>La (4.91), Ce (3.96)</td>
+<td>The equilibrium isotherms of La and Ce are described well by the Langmuir model.</td>
+<td>Yakovleva et al. (2020)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Purolite C100</td>
+<td>Raffinate copper leach solution</td>
+<td>Sc, Y</td>
+<td>Fe, Al, Cu</td>
+<td>1.5</td>
+<td>25</td>
+<td>24</td>
+<td>Sc (6.54), Y (3.59)</td>
+<td>The highest removal of Sc and Y was accomplished at pH 1.5 and room temperature.</td>
+<td>Hajmohammadi et al. (2020)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>SBA</td>
+<td>Quaternary ammonium</td>
+<td>Dowex 1 X-8</td>
+<td>Ammonium sulfate media</td>
+<td>Sc</td>
+<td>-</td>
+<td>1-9</td>
+<td>25</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>The quantity of free sulfuric acid strongly influences the Sc ion distribution coefficients.</td>
+<td>Hamaguchi et al. (1964b)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>Potassium sulfate media</td>
+<td>Sc, Y, La, Ce, Pr, Nd, Eu, Sm, Lu, Yb, Er, Ho, Dy, Gd</td>
+<td>-</td>
+<td>1-9</td>
+<td>25</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>REEs showed slight adsorption on the SBA resin from potassium sulfate solution, except Sc was relatively strongly adsorbed on the resin. The distribution coefficients of the REEs increase from La to Eu, and then drop as atomic number rises.</td>
+<td>Hamaguchi et al. (1964a)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>SIR</td>
+<td>Bis-(2,4,4-trimethylpentyl-) phosphinic acid</td>
+<td>Lewatit TP 272</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Fe, Al</td>
+<td>3</td>
+<td>22</td>
+<td>12</td>
+<td>0.73</td>
+<td>Sc adsorbed on SIR faster within 12 h to achieve equilibrium.</td>
+<td>Bao et al. (2018)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td></td>
+<td>[D201]  [DEHP]</td>
+<td>Sulfuric acid leaching liquor of nickel laterite ore</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Ni, Co, Fe, Al, Ca, Mn, Mg, Zn</td>
+<td>0.78</td>
+<td>25</td>
+<td>6</td>
+<td>0.54</td>
+<td rowspan="2">Sc adsorption on [D201-DEHP] and [D201-C272] was drastically impacted by pH of the solution, and equilibrium data were well fitted to the Langmuir model.</td>
+<td>Cui et al. (2016)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>Di(2-ethylhexyl) phosphoric acid (HDEHP)</td>
+<td>[D201]  [C272]</td>
+<td>Sulfuric acid leaching liquor of nickel laterite ore</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Ni, Co, Fe, Al, Ca, Mn, Mg, Zn</td>
+<td>0.78</td>
+<td>25</td>
+<td>6</td>
+<td>0.4</td>
+<td></td>
+</tr>
+<tr>
+<td></td>
+<td>DODGAA: TODGA</td>
+<td>Davisil 636</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>La, Nd, and Dy</td>
+<td>Fe, Al</td>
+<td>-</td>
+<td>-</td>
+<td>24</td>
+<td>La (0.04), Nd (0.06), Dy (0.11)</td>
+<td>The adsorption performance of the resin for encapsulation of REE declined with the increase of solution acidity, and this trend was more evident for light REE.</td>
+<td>Rychkov et al. (2021)</td>
+</tr>
+<tr>
+<td>WBA</td>
+<td>Primary amine</td>
+<td>Purolite RUA21207</td>
+<td>Sulfate</td>
+<td>Sc</td>
+<td>Fe, Al, Ca, Th, Ti, Zr</td>
+<td>—</td>
+<td>25</td>
+<td>24</td>
+<td>0.41</td>
+<td>The removal of Sc was favoured in 25 g/L H<sub>2</sub>SO<sub>4</sub> at concentrations less than or equal to 0.9 g/L.</td>
+<td>Smyshlyaev et al. (2022)</td>
+</tr>
+</tbody>
+</table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_23.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<table border="1"><thead><tr><th rowspan="2">PARAMETERS</th><th rowspan="2">TEST CONDITIONS</th><th colspan="3">UC1903 / UC2903</th><th colspan="3">UC3903</th><th rowspan="2">UNITS</th></tr><tr><th>MIN</th><th>TYP</th><th>MAX</th><th>MIN</th><th>TYP</th><th>MAX</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="9">Supply</td></tr><tr><td rowspan="2">Input Supply Current</td><td>No Faults</td><td></td><td>7</td><td>9</td><td></td><td>7</td><td>11</td><td>mA</td></tr><tr><td>UV, OV and Line Fault</td><td></td><td>10</td><td>15</td><td></td><td>10</td><td>18</td><td>mA</td></tr><tr><td>Supply Under Voltage Threshold (Vsuv)</td><td>Fault Outputs Enabled</td><td>6.0</td><td>7.0</td><td>7.5</td><td>5.5</td><td>7.0</td><td>8.0</td><td>V</td></tr><tr><td>Minimum Supply to Enable Power OK Output</td><td></td><td></td><td>3.0</td><td>4.0</td><td></td><td>3.0</td><td>4.0</td><td>V</td></tr><tr><td colspan="9">Reference</td></tr><tr><td rowspan="2">Output Voltage (V<sub>REF</sub>)</td><td>T<sub>J</sub> = 25℃</td><td>2.485</td><td>2.5</td><td>2.515</td><td>2.470</td><td>2.5</td><td>2.530</td><td>V</td></tr><tr><td>Over Temperature</td><td>2.465</td><td></td><td>2.535</td><td>2.465</td><td></td><td>2.535</td><td>V</td></tr><tr><td>Load Regulation</td><td>I<sub>L</sub> = 0 to 10mA</td><td></td><td>1</td><td>10</td><td></td><td>1</td><td>15</td><td>mV</td></tr><tr><td>Line Regulation</td><td>+V<sub>IN</sub> = 8 to 40V</td><td></td><td>1</td><td>4</td><td></td><td>1</td><td>8</td><td>mV</td></tr><tr><td>Short Circuit Current</td><td>T<sub>J</sub> = 25℃</td><td></td><td>40</td><td></td><td></td><td>40</td><td></td><td>mA</td></tr><tr><td colspan="9">Fault Thresholds (Note 4)</td></tr><tr><td>OV Threshold Adj.</td><td>Offset from V<sub>REF</sub> as a function of V<sub>PIN 4</sub>Input = Low to High, 0.5V ≤ V<sub>PIN 4</sub> ≤ 2.5V</td><td>.230</td><td>.25</td><td>.270</td><td>.230</td><td>.25</td><td>.270</td><td>V/V</td></tr><tr><td>UV Threshold Adj.</td><td>Offset from V<sub>REF</sub> as a function of V<sub>PIN 4</sub>Input = High to Low, 0.5V ≤ V<sub>PIN 4</sub> ≤ 2.5V</td><td>-.270</td><td>-.25</td><td>-.230</td><td>-.270</td><td>-.25</td><td>-.230</td><td>V/V</td></tr><tr><td colspan="9">Fault Thresholds (cont.)</td></tr><tr><td>OV & UV Threshold Hyst.</td><td>0.5V ≤ V<sub>PIN 4</sub> ≤ 2.5V</td><td>10</td><td>20</td><td>30</td><td>10</td><td>20</td><td>30</td><td>mV/V</td></tr><tr><td>OV & UV Threshold Supply Sensitivity</td><td>+V<sub>IN</sub> = 8V to 40V</td><td></td><td>.002</td><td>.01</td><td></td><td>.002</td><td>.02</td><td>%/V</td></tr><tr><td>Adjust Pin (Pin 4) Input Bias Current</td><td>0.5V ≤ V<sub>PIN 4</sub> ≤ 2.5V</td><td></td><td>±1</td><td>±10</td><td></td><td>±1</td><td>±12</td><td>µA/V</td></tr><tr><td>Line Sense Threshold</td><td>Input = High to Low</td><td>1.94</td><td>2.0</td><td>2.06</td><td>1.9</td><td>2.0</td><td>2.1</td><td>V</td></tr><tr><td>Line Sense Threshold Hyst.</td><td></td><td>125</td><td>175</td><td>225</td><td>100</td><td>175</td><td>250</td><td>mV</td></tr><tr><td colspan="9">Sense Inputs</td></tr><tr><td rowspan="2">Sense 1-4 Input Bias Current</td><td>Input = 2.8V (Note 2)</td><td></td><td>1</td><td>3</td><td></td><td>1</td><td>6</td><td>µA</td></tr><tr><td>Input = 2.2 (Note 2)</td><td></td><td>-1</td><td>-3</td><td></td><td>-1</td><td>-6</td><td>µA</td></tr><tr><td>Line Sense Input Bias Current</td><td>Input = 2.3V (Note 2)</td><td></td><td>1</td><td>3</td><td></td><td>1</td><td>6</td><td>µA</td></tr><tr><td colspan="9">OV and UV Fault Delay</td></tr><tr><td>Charging Current</td><td></td><td></td><td>60</td><td></td><td></td><td>60</td><td></td><td>µA</td></tr><tr><td>Threshold Voltage</td><td>Delay Pin = Low to High</td><td></td><td>1.8</td><td></td><td></td><td>1.8</td><td></td><td>V</td></tr><tr><td>Threshold Hysteresis</td><td>T<sub>J</sub> = 25℃</td><td></td><td>250</td><td></td><td></td><td>250</td><td></td><td>mV</td></tr><tr><td>Delay</td><td>Ratio of Threshold Voltage to Charging Current</td><td>20</td><td>30</td><td>50</td><td>20</td><td>30</td><td>50</td><td>ms/µF</td></tr><tr><td colspan="9">Fault Outputs (OV, UV, & Power 0K)</td></tr><tr><td>Maximum Current</td><td>V<sub>OUT</sub> = 2V</td><td>30</td><td>70</td><td></td><td>30</td><td>70</td><td></td><td>mA</td></tr><tr><td>Saturation Voltage</td><td>I<sub>OUT</sub> = 12mA</td><td></td><td>.25</td><td>.40</td><td></td><td>.25</td><td>.40</td><td>V</td></tr><tr><td>Leakage Current</td><td>V<sub>OUT</sub> = 40 V</td><td></td><td>3</td><td>25</td><td></td><td>3</td><td>25</td><td>µA</td></tr><tr><td colspan="9">Sense 4 Inverter (Note 3)</td></tr><tr><td>Input Offset Voltage</td><td></td><td></td><td>2</td><td>8</td><td></td><td>2</td><td>10</td><td>mV</td></tr><tr><td>Input Bias Current</td><td></td><td></td><td>.1</td><td>2</td><td></td><td>.1</td><td>4</td><td>µA</td></tr><tr><td>Open Loop Gain</td><td></td><td>65</td><td>80</td><td></td><td>65</td><td>80</td><td></td><td>dB</td></tr><tr><td>PSRR</td><td>+V<sub>IN</sub> = 8 to 40 V</td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>dB</td></tr><tr><td>Unity Gain Frequency</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>MHz</td></tr><tr><td>Slew Rate</td><td></td><td></td><td>.4</td><td></td><td></td><td>.4</td><td></td><td>V/µs</td></tr><tr><td>Short Circuit Current</td><td>T<sub>J</sub> = 25℃</td><td></td><td>40</td><td></td><td></td><td>40</td><td></td><td>mA</td></tr><tr><td colspan="9">G.P. Op-Amp (Note 3)</td></tr><tr><td>Input Offset Voltage</td><td></td><td></td><td>1</td><td>5</td><td></td><td>1</td><td>8</td><td>mV</td></tr><tr><td>Input Bias Voltage</td><td></td><td></td><td>.1</td><td>2</td><td></td><td>.1</td><td>4</td><td>µA</td></tr><tr><td>Input Offset Current</td><td></td><td></td><td>.01</td><td>.5</td><td></td><td>.01</td><td>1.0</td><td>µA</td></tr><tr><td>Open Loop Gain</td><td></td><td>65</td><td>120</td><td></td><td>65</td><td>120</td><td></td><td>dB</td></tr><tr><td>CMRR</td><td>V<sub>CM</sub> = 0 to +V<sub>IN</sub> = 2.0V</td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>dB</td></tr><tr><td>PSRR</td><td>+V<sub>IN</sub> = 8 to 40V</td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>65</td><td>100</td><td></td><td>dB</td></tr><tr><td>Unity Gain Frequency</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>MHz</td></tr><tr><td>Slew Rate</td><td></td><td></td><td>.4</td><td></td><td></td><td>.4</td><td></td><td>V/µs</td></tr><tr><td>Short Circuit Current</td><td>T<sub>J</sub> = 25℃</td><td></td><td>40</td><td></td><td></td><td>40</td><td></td><td>mA</td></tr></tbody></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_24.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+<table border="1"><tr><th>Product Type1</th><th>Model Name</th><th>Package</th><th>Voltage</th><th>R<sub>on</sub></th><th>Temperature Range</th></tr><tr><td rowspan="26">SiC Chips</td><td>ASC8N650MT3</td><td>TO-247-3</td><td>650V</td><td>320mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC12N650MT3</td><td>TO-247-3</td><td>650V</td><td>245mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC20N650MT3</td><td>TO-247-3</td><td>650V</td><td>130mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N650MT3</td><td>TO-247-3</td><td>650V</td><td>35mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N650MT4</td><td>TO-247-4</td><td>650V</td><td>35mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N650MD8</td><td>DFN8\*8</td><td>650V</td><td>35mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N650MT3</td><td>TO-247-3</td><td>650V</td><td>15mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N650MT4</td><td>TO-247-4</td><td>650V</td><td>15mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N900MT3</td><td>TO-247-3</td><td>900V</td><td>36mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N900MT4</td><td>TO-247-4</td><td>900V</td><td>36mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N900MT3</td><td>TO-247-3</td><td>900V</td><td>16mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N900MT4</td><td>TO-247-4</td><td>900V</td><td>16mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC5N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>350mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC10N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>280mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC18N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>160mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC30N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>80mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC30N1200MT4</td><td>TO-247-4</td><td>1200V</td><td>80mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>40mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N1200MT4</td><td>TO-247-4</td><td>1200V</td><td>40mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC60N1200MD8</td><td>DFN8*8</td><td>1200V</td><td>40mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N1200MD10</td><td>DFN10*12</td><td>1200V</td><td>17mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N1200MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1200V</td><td>17mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N1200MT4</td><td>TO-247-4</td><td>1200V</td><td>17mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC5N1700MT3</td><td>TO-247-3</td><td>1700V</td><td>1000mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC100N1700MT4</td><td>TO-247-4</td><td>1700V</td><td>20mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC20N3300MT4</td><td>TO-247-4L</td><td>3300V</td><td>200mohm</td><td>-40~150°C</td></tr></table>
+
+<table border="1">
+<tr><td>Product Type2</td><td>Model Name</td><td>Package</td><td>Voltage</td><td>R<sub>on</sub></td><td>Temperature Range</td></tr><tr><td rowspan="9">Sic Modules</td><td>ASC100N1200</td><td>Easypim</td><td>1200V</td><td>20mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC300N1200</td><td>HP1/DWC3</td><td>1200V</td><td>6.7mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC600N1200</td><td>HP1/DWC3</td><td>1200V</td><td>3.3mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC1000N1200</td><td>DWC3</td><td>1200V</td><td>1.7mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC800N1200</td><td>Econodual</td><td>1200V</td><td>3.8mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC1000N900</td><td>Econodual</td><td>900V</td><td>1.3mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC700N1200</td><td>HPD</td><td>1200V</td><td>2.2mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC600N1200</td><td>HPD</td><td>1200V</td><td>2.9mohm</td><td>-40~150°C</td></tr><tr><td>ASC300N1200</td><td>XM3</td><td>1200V</td><td>8mohm</td><td>-40~150°C</td></tr></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_25.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+<table border="1"><thead><tr><th rowspan="2">国家或地区</th><th colspan="3">价值(万美元)</th><th colspan="4">批次</th></tr><tr><th>总金额</th><th>合格品价值</th><th>不合格品价值</th><th>总批次</th><th>合格批次</th><th>不合格批次</th><th>不合格率(%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>阿富汗</td><td>2.39</td><td>2.39</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>阿塞拜疆</td><td>8.24</td><td>5.85</td><td>2.40</td><td>5</td><td>3</td><td>2</td><td>40.00</td></tr><tr><td>埃塞俄比亚</td><td>79.85</td><td>79.85</td><td>0.00</td><td>11</td><td>11</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>爱尔兰</td><td>628751.12</td><td>628751.12</td><td>0.00</td><td>302</td><td>302</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>奥地利</td><td>45009.51</td><td>45009.51</td><td>0.00</td><td>224</td><td>224</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>澳大利亚</td><td>55.32</td><td>55.32</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>巴基斯坦</td><td>85.93</td><td>52.69</td><td>33.23</td><td>36</td><td>28</td><td>8</td><td>22.22</td></tr><tr><td>巴西</td><td>0.02</td><td>0.02</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>比利时</td><td>61315.05</td><td>61315.05</td><td>0.00</td><td>65</td><td>65</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>波多黎各</td><td>1063.38</td><td>1063.38</td><td>0.00</td><td>17</td><td>17</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>波兰</td><td>33.13</td><td>33.13</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>丹麦</td><td>179872.92</td><td>179872.92</td><td>0.00</td><td>413</td><td>413</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>德国</td><td>309124.53</td><td>308920.70</td><td>203.82</td><td>1240</td><td>1238</td><td>2</td><td>0.16</td></tr><tr><td>俄罗斯</td><td>101.73</td><td>101.73</td><td>0.00</td><td>510</td><td>510</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>法国</td><td>126467.20</td><td>126467.20</td><td>0.00</td><td>549</td><td>549</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>哥斯达黎加</td><td>24.60</td><td>24.60</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>哈萨克斯坦</td><td>11.07</td><td>11.07</td><td>0.00</td><td>6</td><td>6</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>韩国</td><td>15361.98</td><td>15359.82</td><td>2.16</td><td>638</td><td>637</td><td>1</td><td>0.16</td></tr><tr><td>荷兰</td><td>804.48</td><td>804.48</td><td>0.00</td><td>7</td><td>7</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>吉尔吉斯斯坦</td><td>1.37</td><td>1.37</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>加拿大</td><td>7274.51</td><td>6860.42</td><td>414.09</td><td>152</td><td>144</td><td>8</td><td>5.26</td></tr><tr><td>捷克</td><td>0.43</td><td>0.43</td><td>0.00</td><td>4</td><td>4</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>克罗地亚</td><td>1.73</td><td>1.73</td><td>0.00</td><td>4</td><td>4</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>肯尼亚</td><td>690.11</td><td>686.06</td><td>4.05</td><td>98</td><td>97</td><td>1</td><td>1.02</td></tr><tr><td>老挝</td><td>1101.90</td><td>1092.61</td><td>9.29</td><td>313</td><td>310</td><td>3</td><td>0.96</td></tr><tr><td>罗马尼亚</td><td>136.48</td><td>136.48</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>马达加斯加</td><td>91.10</td><td>64.22</td><td>26.88</td><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>50.00</td></tr><tr><td>马耳他</td><td>10.82</td><td>10.82</td><td>0.00</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>马来西亚</td><td>58.22</td><td>58.22</td><td>0.00</td><td>8</td><td>8</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>美国</td><td>309788.92</td><td>309788.92</td><td>0.00</td><td>1568</td><td>1568</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>缅甸</td><td>3063.80</td><td>3028.17</td><td>35.63</td><td>727</td><td>716</td><td>11</td><td>1.51</td></tr><tr><td>墨西哥</td><td>0.23</td><td>0.23</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>尼泊尔</td><td>137.31</td><td>137.31</td><td>0.00</td><td>22</td><td>22</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>尼日利亚</td><td>28.96</td><td>28.96</td><td>0.00</td><td>4</td><td>4</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>日本</td><td>22837.21</td><td>22837.21</td><td>0.00</td><td>256</td><td>256</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>瑞典</td><td>16673.59</td><td>16673.59</td><td>0.00</td><td>236</td><td>236</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>瑞士</td><td>244576.01</td><td>244576.01</td><td>0.00</td><td>874</td><td>874</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>塞浦路斯</td><td>0.77</td><td>0.77</td><td>0.00</td><td>4</td><td>4</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>斯洛伐克</td><td>8.69</td><td>8.69</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>斯洛文尼亚</td><td>19.66</td><td>19.66</td><td>0.00</td><td>5</td><td>5</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>苏丹</td><td>316.37</td><td>316.37</td><td>0.00</td><td>48</td><td>48</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>索马里</td><td>139.47</td><td>139.47</td><td>0.00</td><td>28</td><td>28</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>泰国</td><td>3003.57</td><td>2827.83</td><td>175.74</td><td>1189</td><td>1162</td><td>27</td><td>2.27</td></tr><tr><td>坦桑尼亚</td><td>6.03</td><td>6.03</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>土耳其</td><td>15.82</td><td>15.82</td><td>0.00</td><td>5</td><td>5</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>乌克兰</td><td>3.52</td><td>3.52</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>乌兹别克斯坦</td><td>26.37</td><td>26.37</td><td>0.00</td><td>5</td><td>5</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>西班牙</td><td>26715.48</td><td>26672.75</td><td>42.73</td><td>588</td><td>587</td><td>1</td><td>0.17</td></tr><tr><td>希腊</td><td>602.97</td><td>602.97</td><td>0.00</td><td>6</td><td>6</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>新加坡</td><td>257.14</td><td>257.14</td><td>0.00</td><td>49</td><td>49</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>匈牙利</td><td>1.34</td><td>1.34</td><td>0.00</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>伊朗</td><td>196.68</td><td>196.68</td><td>0.00</td><td>32</td><td>32</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>意大利</td><td>32855.00</td><td>32855.00</td><td>0.00</td><td>192</td><td>192</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>印度</td><td>1615.10</td><td>1586.50</td><td>28.60</td><td>462</td><td>449</td><td>13</td><td>2.81</td></tr><tr><td>印度尼西亚</td><td>1911.06</td><td>1866.16</td><td>44.90</td><td>319</td><td>309</td><td>10</td><td>3.13</td></tr><tr><td>英国</td><td>7849.43</td><td>7849.43</td><td>0.00</td><td>60</td><td>60</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>越南</td><td>4199.44</td><td>4098.13</td><td>101.31</td><td>745</td><td>725</td><td>20</td><td>2.68</td></tr><tr><td>中国澳门</td><td>96.18</td><td>96.18</td><td>0.00</td><td>13</td><td>13</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>中国台湾</td><td>2996.76</td><td>2996.76</td><td>0.00</td><td>72</td><td>72</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>中国香港</td><td>24939.47</td><td>24939.47</td><td>0.00</td><td>2942</td><td>2942</td><td>0</td><td>0.00</td></tr><tr><td>合计</td><td>2082421.48</td><td>2081296.64</td><td>1124.84</td><td>15076</td><td>14967</td><td>109</td><td>0.72</td></tr></tbody></table>
+

RAG_eval/doc_md/cross_page_table_26.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+<table><thead><tr><th rowspan="2">项目</th><th colspan="2">2024年</th><th colspan="2">2023年</th><th rowspan="2">变动比例%</th></tr><tr><th>金额</th><th>占营业收入的比重%</th><th>金额</th><th>占营业收入的比重%</th></tr></thead><tbody><tr><td>营业收入</td><th>5,659,103,023.14</th><td>-</td><th>5,694,589,619.24</th><td>-</td><th>-0.62%</th></tr><tr><td>营业成本</td><th>5,050,444,692.66</th><th>89.24%</th><th>4,690,197,562.45</th><th>82.36%</th><th>7.68%</th></tr><tr><td>毛利率</td><th>10.76%</th><td>-</td><th>17.64%</th><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>销售费用</td><td>95,811,650.50</td><td>1.64%</td><td>99,781,586.38</td><td>1.70%</td><td>-3.98%</td></tr><tr><td>管理费用</td><td>328,210,910.50</td><td>5.63%</td><td>363,365,088.74</td><td>6.19%</td><td>-9.67%</td></tr><tr><td>研发费用</td><td>173,428,698.20</td><td>2.97%</td><td>166,540,895.64</td><td>2.84%</td><td>4.14%</td></tr><tr><td>财务费用</td><td>132,613,174.53</td><td>2.27%</td><td>120,853,541.98</td><td>2.06%</td><td>9.73%</td></tr><tr><td>信用减值损失</td><td>-3,728,302.10</td><td>-0.06%</td><td>13,233,146.50</td><td>0.23%</td><td>128.17%</td></tr><tr><td>资产减值损失</td><td>-276,155,710.13</td><td>-4.74%</td><td>-87,258,225.06</td><td>-1.49%</td><td>216.48%</td></tr><tr><td>其他收益</td><td>27,694,384.24</td><td>0.48%</td><td>68,928,803.25</td><td>1.17%</td><td>-59.82%</td></tr><tr><td>投资收益</td><td>-226,970,520.98</td><td>-3.89%</td><td>-70,571,926.79</td><td>-1.20%</td><td>221.62%</td></tr><tr><td>公允价值变动收益</td><td>-</td><td>0.00%</td><td>-802,444.18</td><td>-0.01%</td><td>-100.00%</td></tr><tr><td>资产处置收益</td><td>3,207,056.93</td><td>0.06%</td><td>21,883,529.25</td><td>0.37%</td><td>-85.34%</td></tr><tr><td>汇兑收益</td><td>-</td><td>0.00%</td><td>-</td><td>0.00%</td><td>0.00%</td></tr><tr><td>营业利润</td><td>-628,954,111.52</td><td>-10.79%</td><td>166,736,471.62</td><td>2.84%</td><td>-477.21%</td></tr><tr><td>营业外收入</td><td>5,950,140.66</td><td>0.10%</td><td>8,051,218.01</td><td>0.14%</td><td>-26.10%</td></tr><tr><td>营业外支出</td><td>15,498,385.57</td><td>0.27%</td><td>11,568,939.96</td><td>0.20%</td><td>33.97%</td></tr><tr><td>净利润</td><td>-595,980,085.88</td><td>-10.22%</td><td>91,174,238.94</td><td>1.55%</td><td>-753.67%</td></tr></table>
+
+<table><thead><tr><th>研发项目名称</th><th>项目目的</th><th>所处阶段/项目进展</th><th>拟达到的目标</th><th>预计对公司未来发展的影响</th></tr></thead><tbody><tr><td>4000 吨/年嘧菌酯原药连续化工艺工程技术开发研究</td><td>针对产品的产能、连续化工艺、工程、三废等进行绿色清洁新技术的工艺开发研究。</td><td>车间建设及设备安装完成， 水试车完毕， 达到预定可使用状态。</td><td>产能目标， 达到 4000 吨/年；质量目标， 原药含量 ≥98%；三废目标， 达到预期三废处理要求指标；主工段采用连续操作的方式， 溶剂回收部分采用连续操作方式、后处理工序除过滤操作为间歇操作外，其他均采用连续操作方式。</td><td>本项目的实施， 在工艺方面进行了全面的技术创新， 采用了清洁生产工艺以及连续化自动化装置， 基本实施连续化、自动化生产， 对降低安全风险、减少废水、废气的产生和产品规模方面均具有突出作用。</td></tr><tr><td>2-硝基-4-甲砜基苯甲酸的催化剂、溶剂及连续化工艺技术开发研究</td><td>作为公司主要产品的关键原料，开发其新的清洁工艺，从催化剂合成、硝化和氧化连续化等方面开展绿色清洁新技术的工艺开发研究。</td><td>项目中试研究阶段</td><td>创新性的使用新的连续化反应方式进行硝化及氧化反应，优化了氧化后产品的后处理方案，提高产品质量。同时也开发新工艺关键催化剂的合成研究。</td><td>公司采用自主开发新工艺的连续化反应技术，通过优化工艺物料比、控制条件及过程监控、采用创新的反应器等方案，提供硝化、氧化的本质反应安全，实现了工艺收率稳定、三废数量大大降低。从生产到后处理环节实现自动化控制、对可能存在的风险通过连锁控制进行预防。目前该产品采用的连续化工艺处于国内领先地位。</td></tr><tr><td>15000 吨/年精异丙甲草胺连续化清洁生产技术</td><td>对产品的产能、连续化工艺、工程、三废等进行绿色清洁新技术的工艺开发研究</td><td>达到预定可使用状态</td><td>产能目标，15000 吨/年，质量目标含量 ≥98%，有效减少能耗、降低成本；建成15000 吨/年清洁化生产装置。</td><td>本项目的投产与应用，在提高或保持相同药效的前提下，将减少近半数的农田除草剂用量，对保障农业生产和保护生态环境具有重要意义。</td></tr></table>
+