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量子科技研究范文1
关键词：科技投融资；绩效评价；支持向量机；主成分分析
中图分类号：F204 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）12-0125-05
The Performance of Science and Technology Investment andFinance Based on the Support Vector Machine
GU Jing1，ZHAO Da2，WANG Chaoling3
（1.School of Economics，Sichuan University，Chengdu 610054；2.School of Economics，FuDan University，Shanghai 200433；
3.School of HSBC Business，Peking University，Shenzhen 518055）
Abstract：To improve the government s science and technology investment and finance management model and raise the level of innovation efficiency. The support vector machine method is presented in this paper to do an empirical study on the performance of S&T investment and finance based on the datas from 1995 to 2011. On the one hand，the test results show that the construction of support vector machine mothod is effective and feasible. On the other hand，the performance of S&T investment and finance is not increasing with the total investment but showing some fluctuations.
Keywords：sicence and technology investment and finance；evaluation of performance；support vector machine；principal component analysis
引言
提高科技自主创新能力不仅是我国科技发展的前提、国家基础设施建设的重要组成部分，也是政府公共财政投资的主要目标之一。对于企业自身来讲，技术创新往往还能够带来丰厚的超额利润回报。但是把资本、技术、劳动力等要素转化为现实生产力不仅取决于资金投入量的增加，还依赖于利用率的提高。杨波等[1，2]认为，科技投融资力度加大和高科技产业发展没有呈现同步增长的态势。因此，政府投融资平台近几年来对科技创新领域投入了大量资金，政策给予了很多扶持，最终企业利用这些资源进行技术创新。那么，科技投融资的实质效果如何？这是当前亟需解决的问题之一。
Yoichi Gokan[3]和杨志安等[4]认为，财政投融资的绩效评价应该有完善的评价体系并使用科学规范的评价方法。对于科技投融资的绩效评价也应该如此。以往研究主要集中于企业间或行业间的科技投融资绩效指标体系的构建与评价。如王利剑等[5]对高校科技平台绩效评价进行了研究；李左峰等[6]研究了政府科技项目投入对95家创新企业的影响。从技术方法层面来讲，现有文献大多利用AHP、专家打分法、BP神经网络、数据包络分析（DEA）等非参数方法，效果并不是十分理想。因为定性的方法不能公正、客观地评价事物，具有较强的个人主观色彩；对于定量分析的方法来说，DEA方法避免模型设定偏差，但忽视随机误差且结论的稳健性较差[6]，BP神经网络不能择优寻找支持向量，对全体样本进行迭代导致速度慢且准确率相对较低。由于现实世界过于复杂，一些无法直接纳入量化体系但又对评估具有重大意义的指标如创新产品的环境效益等则需要经过特别处理。
由此可见，在不断加大投融资规模的基础上，评价宏观经济主体投融资绩效具有较大的理论和现实意义。尤其是四川省，作为西部最重要的科技省份，拥有5所211高校、216个研究开发机构、12家高新技术产业化基地。在全国各省市中，高新技术产业化基地总数排名第一。2013年四川省政府出台了《关于促进科技和金融结合加快实施自主创新战略的若干意见》等文件，积极拓宽科技投融资渠道，对于投融资的绩效评价迫于现实需要。由于非线性支持向量机具有很好的泛化性，适于处理高维数据，可以巧妙地解决小样本非线性的问题。由于何悦等[7]认为R&D投入对创新绩效呈倒U型曲线而不是简单的线性关系，因此用非线性支持向量机来进行科技投融资绩效评价恰到好处。但是，非线性支持向量机预测精度会随着样本特征即评价指标维数的增加迅速降低，而评价指标维数太低又不能充分反应出投资绩效的变化情况，使预测没有现实意义。因此为了在能够合理构建众多评价指标的前提下不影响非线性支持向量机的预测精度，本文首先对原始数据进行主成分分析以降低评价指标的维度（由9维降为3维）；其次将维数减少后的样本特征送入支持向量机分类器对投融资绩效进行评价，以提高预测精度；最后对四川省科技投融资绩效进行实证检验，根据实证结果为完善科技创新体制提供政策建议。
1 基于支持向量机的科技投融资绩效评价方法
1.1 数据来源及评价指标选择
本文研究样本来源于1995～2012年的四川省科技投融资绩效数据，9项科技投融资评价指标，共162个观测值。统计数据来自《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《四川科技统计》和《全国科技经费投入统计公报》。在利用支持向量机方法处理样本时分为两组，1995～2007年的数据为一组作为训练样本，2008～2012年的数据为测试样本，用于测试。
在评价指标选择上，现有文献主要集中于两点：一是专注于新产品销售收入、新产品开发项目数和专利数的创新绝对指标[8]；二是强调R&D效率、创新产出弹性等相对指标[9]。结合现有文献以及相关具体问题，本文在构建指标体系时遵循的原则是：①指标体系是一组既互相依存、相互制约，又相互独立，科学、通用地反映创新绩效评估对象历史、现状及规律的指标群所构成的有机整体，不能是生硬的
结合。②指标体系是动态的，能根据形势变化做出适当调整。③有较强针对性、简明实用。④定量与定性相结合。基于此，构建了以下指标体系（见表1）。
之所以选择R&D投入强度，是因为从宏观层面，加大R&D活动投入力度已成为各国保持科技领先的重要措施；微观上讲，R&D投入不仅是企业技术创新绩效的重要资源，也是企业追求长期竞争优势的原动力。如Lee[10]利用跨国数据发现，对于较低技术能力且处于高技术机会和竞争度产业内的企业而言，R&D补贴对于创新绩效具有显著影响。由于具有实用性、创造性，国内专利申请授权数成为企业技术创新的直观体现。比如Zhang和Rogers[11]研究认为企业的专利授权量对技术创新绩效有显著的正向影响。另外，大中型工业企业新产品销售收入与销售总收入之比和大中型工业企业新产品开发项目数等指标也相对比较重要。虽然四川省大中型工业企业数量只占规模以上工业企业的一成，但资产总额和净资产、销售收入和利润均在五成以上。考虑到创新产品环境效益评价是一个多目标的评价问题，而政策等所导致的环境影响难以直接进行定量分析。模糊综合评价法在评价界限不明确现象时模拟了人类的推理模式，所以引入模糊综合评价法比传统的多要素综合法、AHP法等更具优势[12]。本文从定性和定量两个方面构建了创新产品环境效益的指标体系（见表2）。
由表3可以看到，各地区高等学校R&D支出、创新产品的环境效益、大中型工业企业新产品开发数（项）、国内专利申请授权数和国外主要检索工具收录科技论文等指标相关性相对较大，说明存在较大的冗余。因此可以考虑在主成分贡献率比较大的基础上，用主成分分析方法同时实现降低评价指标维度，从而提高支持向量机预测精度以及不损失信息、保证评价结果可信的目的。由相关矩阵经运行PRINCOMP过程后得到表4。
1.3 支持向量机处理结果
支持向量机（Support Vector Machine，以下简称SVM）主要根据Mercer定理，以结构风险最小化为原则，在约束样本训练误差的条件下能够使置信范围值最小化。具体表现为先用一个非线性映射φ将样本数据S转换到一个高维特征空间H中，使得φ（S）具有很好的线性回归特征。然后在H中进行线性回归，最后返回到Rn，从而转化为求解凸规划问题，并求得全局最优解。
SVM的算法程序主要包括训练参数输入、训练样本输入、模拟训练，评估训练样本等一系列过程，其流程如图1所示。
将表6中1995～2007年13年数据的z1，z2，z3作为SVM属性矩阵输入，综合得分作为标签即输出，并进行RBF训练参数优化。计算机运行环境为Matlab2010b，Microsoft Visual Studio2010，软件版本为Libsvmmat2.89-3。
由于误差惩罚因子c和参数g对RBF核函数的性能产生较大影响，从而影响回归精度[14]。采用最新网格搜索法（Grid Search）来实现参数的寻优。首先对c、g粗略地取MN个值，然后对这些组合分别训练不同的模型，再估计其回归能力，最终得到性能最佳的一个组合（c*，g*）。为了提升推广能力，还可进一步在最佳组合（c*，g*）附近缩小尺度进行搜索。软件运行结果如图2所示。
图1 SVM算法流程
图2 参数选择结果
在得到最优参数c*=11.3137，g*=00625（即log2c*≈3.5，log2g*≈-4）后，将2008～2012年数据作为测试样本并运行预测子模块（support vector machinepredict）对模型精度进行检验，得到最终评价结果如图3（a）、3（b）所示。
图3（a） 数据拟合
图3（b） 误差分析
注：为方便标注，图3（a）及3（b）中横坐标1代表2008年，1.5代表2008年7月份，2代表2009年，2.5代表2009年7月份，以此类推。
运用SVM方法进行科技投融资绩效评价结果与运用主成分分析评价结果的相对误差大多在1.8%左右，最大不超过6%。由于冗余会造成SVM预测误差偏大，因此用主成分分析后能大大提高评价精度。事实上，本文提出的基于SVM的科技投融资绩效评价方法具有很强的普适性。且随着训练样本的增多，准确率会越来越高。另外，由于现实中一些政策或投入影响具有长期性，因此将方法中的自变量提前一期或两期还可做预测。
2 评价结果分析
2.1 评价结果描述
2008～2012年，虽然四川省科技产业的专利申请授权数、R&D支出、国外主要检索工具收录四川省科技论文数分别增加了215%、114%、77%。但评价结果显示，四川省科技投融资绩效由优到劣的顺序为：2012年（2.47），2011年（2.02）、2010年（1.64）、2008年（152）、2009年（1.43）。绩效水平在2009年出现较大回落以后于2010年出现反弹，超越2008年的水平，投融资绩效在2012年势头发展迅猛并达到历史最高水平。这说明科技产业投资是一个包含许多不确定性因素的动态过程，其绩效不仅要考虑投资的数量增长，更要考虑所投资金的利用率问题和宏观经济环境变化等要素。
2.2 四川省科技投融资现状及对策建议
评价结果显示，目前四川省科技投融资绩效总体向好，并未出现较大波动，投融资绩效水平自2009年以来逐年提高。这说明政府、社会、企业在整合科技资源，加速成果转化方面措施得当，这些政策不存在系统性问题，大部分可以继续推行。第一，2008～2012年四川省R&D投入强度由1.28增长到1.47。2008年末，由于金融危机的影响，促使政府进一步优化科技投入结构，不仅企业自筹资金呈上扬趋势，而且形成了以科技企业而不是科研院所为主体的产学研结合局面。第二，作为四川省省会和科技投融资重点城市，成都市近年来高度重视科技企业孵化器，并将其作为区域创新体系的重要组成部分。通过对专业技术孵化器、留学人员创业园以及博士创业园等各类科技企业孵化器的建设，突出对特色产业集群和创新集群的基础性孵育作用，使得科技企业资金利用率和盈利能力显著提高。第三，四川省各级政府科技主管部门主动组织科技企业财务人员利用各种融资方式及运作流程，使科技企业更多地利用各种融资方式。
尽管四川省科技金融工作不断创新，但是从绩效评价结果来看，相比2008年，2009年绩效水平出现了较大程度下降。本文认为，这在一定程度上是受2008年汶川大地震以及年末全球金融危机的波及。比如地震会引起黄光机台断裂，报废大批晶圆，严重影响部分在蓉高科技企业如英特尔、微软出货量，从而导致投融资绩效水平下降。至于金融危机的负面影响则可以由表6看出：比如2009年绩效水平比较低的重要原因是z1得分比较低，而z1主成分表达式显示，这可能主要是因为金融危机导致企业在研发创新产品时融资出现困难，这种情况下企业会把资金较少应用于环境效益。因此，在面对重大风险挑战时，四川省投融资绩效表现出相对的不稳定性，这说明目前投融资机制还不够完善，在增强科技投融资抵抗重大风险能力，提升自身绩效水平方面还存在以下问题：
第一，政府管理方面，四川省科技金融资源整合力度有限，区域市场化程度不高以及对科技产品财税支持力度不够。另外，科技成果转化率相比沿海科技创新突出省份如江苏、上海等偏低，且低于全国水平，投融资具有一定的粗放性。以医药行业为例，近几年科技成果转化率仅为11%，已进行产业化的比例不足5%。明显可以看出，科技企业立项的市场导向性不强，忽视市场需求的问题依然突出。
第二，市场环境及结构方面，政策性银行尤其是商业银行对中小科技企业支持力度不够，担保机构效率不高，创新型企业在初创期严重缺乏融资渠道。中小科技企业作为创新的生力军虽然获得了知识产权质押融资的优惠，但是在出口退税质押、股权质押、保单质押、债券质押等领域需求不易满足，部分原因是由于企业信用体系不完善。对成都市106家科技型中小企业调查结果显示，约有21%的企业认为政府及相关部门要努力督促金融机构推出更多适合科技型中小企业的金融产品，以方便科技型中小企业资金融通。约有18%的企业认为政府及相关部门需要建立企业信用档案，积极向金融机构传递企业信息。
针对四川省科技投融资绩效评价结果以及目前科技投融资存在的问题，提出以下几点建议：
第一，拓宽融资渠道。其中包括大力发展天使投资、建立专门的科技银行以及设立政府引导基金。进一步加强与沿海尤其是香港科技板的交流，充分利用香港地位优势及国际影响力。这样不仅能够引进国外资本还能拓宽风险资本退出渠道，构建创业企业与风投、服务机构对接平台。
第二，合理规划政府投资领域。在处理基础研究与应用研究的责任利益划分时，由于基础性研究具有投资大、回收期长、科研投入者成果极易被模仿等特点，所以应该由政府承担主要出资人的角色；而商业利益较大的应用研究则应由企业承担，并由政府保证其知识产权。
第三，建立多元化评价模式。巩固“政府引导、市场运作、多元投资、专家理财”这一理念，通过组建评价专家库和专业团队，初步建立起市场、专业机构等多元化评价模式，建立中介信誉体系并及时向社会公布结果。同时，政府自身要加强财政科技资金监管，避免重复投资，盲目立项。
第四，提高高科技成果转化率。针对高科技成果转化率较低的问题，政府除了要提高高技术成果转化基金外，还应该健全政策性银行和中小企业间接融资体系，对那些销售收入增加很快、具有极强潜力的中小企业通过加强银企合作、提供必要的信用担保支持和税收减免措施；对一部分由科研院所转化来的科技企业，必须建立完善的现代企业制度，设立科技成果转化收益奖来提高科研人员的主动性。
3 结论与展望
由于SVM具有很好的泛化性适于处理高维数据，可以巧妙地解决小样本非线性的问题；冗余会造成SVM预测误差偏大，用主成分分析后能大大提高评价精度，因此，本文首先运用主成分分析对指标体系的相关性进行处理，结合SVM方法提出基于SVM的科技投融资绩效评价方法，并利用四川省科技投融资数据进行评价，实证结果表明：利用SVM方法进行科技投融资绩效评价结果是可行且有效的。
本文的研究只关注了论文数量以及专利数量，对其质量并没有考虑。后续研究将在以下两个方面进行改进：一是核函数的构造与选择、相关参数的优化；二是进一步考虑检索科技论文质量和专利质量，尝试构造更适合的核函数并优化相关参数。在指标构建方面，将进一步考虑检索科技论文质量及申请专利质量等指标，从而构建更为完备的评价指标体系。
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量子科技研究范文2
1自然基金申请与资助情况
基础研究是高新技术发展的重要源泉，也是培育创新人才的摇篮，因此综合国力的竞争已明显前移至基础研究［2］。自然基金是我国基础研究的主要资助项目之一，近年来，我院不断加大对自然基金申报工作的支持和管理力度，“十一五”期间共申报基金441项，获得资助70项，经费达1235万元。无论是申请数、获批数还是经费数与“十五”相比，都有明显增加。
1.1获批项目数和资助金额持续增长
从表1可以看出，2001年至2010年是我院获自然基金资助情况发生重大变化的关键时期。获批项目数和经费数变化呈现基本相同的趋势———“十五”初期出现明显增长后，一直保持相对稳定，“十一五”末期，又出现快速增长。特别是2010年，无论是项数和经费都实现了迅猛增长，分别从2001年的2项和26万元增加到2010年的24项和705万元。基金项目大幅度增长，一方面是由于国家高度重视基础研究，不断加大对自然基金的财政投入力度，另一方面也体现了我院对基金申报工作的高度重视，有针对性地制定和实施了一系列措施，为提高申报质量提供了有效保证。
1.2资助类型和学科分布较为集中
我院自然基金资助类型主要为面上项目和青年基金，项数分别占总数的47.62%和39.05%;经费分别占总数的40.78%和40%(表2)。此外，国际合作与交流项目也占有较大比例，而重点项目、重大研究计划面上项目、主任基金各有1项。按照我院中长期发展规划确定的渔业科技六大关键领域，基金项目主要分布在育种、资源环境以及养殖等领域，项数和经费分别占全部的71.43%和88.76%(表3)，充分体现了我院的优势研究领域和产业型研究院的发展定位。在保持传统学科优势的同时，我院也注意不断拓展研究领域，发展新的研究方向，近年来在质量安全、海洋活性物质开发与利用，渔用新材料等若干新兴学科实现零的突破，而且多为青年基金，表现出很大的发展潜力。
1.3项目负责人结构日趋合理
从基金项目负责人的专业技术职称看，研究员占44.23%，副研究员占26.92%，助理研究员27.88%(表4)。值得注意的是，“十五”期间，助理研究员作为项目负责人仅有2个项目，而“十一五”期间则有27人成为项目负责人，增长约12.5倍，同时研究员占项目负责人的比例稳步下降。以上数据说明，近年来我院加强青年人才培养工作已初见成效，逐步形成了以知名专家和学术带头人为核心，以优秀中青年研究人员为骨干的基础研究团队。
2自然基金资助有效提升了我院基础研究水平
2.1发表SCI论文明显增加
我院在2001年时基础研究较为薄弱，重要表现就是SCI论文不足10篇。在自然基金的资助下，“十一五”期间，全院共6014篇，较“十五”增长了96.34%。其中，SCI论文492篇，较“十五”增长了303.27%。
2.2取得了一批高水平研究成果
自然基金充分发挥了激励原创和培育科技制高点的战略引导作用，不少科研人员通过承担自然基金，提高了科研能力和素质，在此基础上承担了“973”计划、“863”计划等国家科研项目，取得了一批重要成果。“十一五”期间通过自然基金资助，我院获得省部级以上奖励40余项。其中，在“半滑舌鳎种质资源及分子标记”、“半滑舌鳎性别特异基因筛选与性别决定机制的研究”等五个基金项目的资助下，“半滑舌鳎苗种规模化繁育及健康养殖技术开发与应用”成果于2010年获国家科技进步二等奖。
2.3提升了学科建设水平
学科是科学研究和人才培养的重要依托，学科均衡协调可持续发展是实现科学技术重点突破与跨越发展的重要基础［3］。基金项目的支持使我院强势学科优势更加明显，弱势学科得到了及时扶持和引导，新兴学科增强了发展后劲，各学科在更高水平上实现均衡协调可持续发展。此外，国际合作与交流项目提升了我院的学术知名度，提升了国际科技合作的深度和广度，为充分利用国内外创新资源，加快国际一流学科建设步伐奠定了坚实的基础。
3管理经验
3.1凝练研究方向，搭建高水平科研平台
为帮助科研人员凝练研究方向，提高申报质量，我院制定了分类指导的方针。对于基础研究水平较高的科学家和创新团队，着力申报重点项目;对申报积极性高但成功率较低的科研人员，重点开展集中预评;对新进科研人员，组织专家进行一对一、面对面的申报技能培训。以上措施有效提高了申报成功率。近年来，我院注意将凝练研究方向与搭建创新平台有机结合，逐渐形成平台建设与基础研究良性互动，通过凝练方向为平台建设明确目标，以各类创新平台为基础研究提供强有力的条件支撑，而高水平的基础研究成果又进一步提高了各类平台的学术影响力和知名度，促进了平台条件和研究实力的提升。
3.2加大青年人才培养力度，增强科研发展后劲
2006年起国家设立了“公益性科研院所基本科研业务费专项资金”(以下简称基本科研业务费)，主要资助40岁以下青年科技人员开展储备性和孵化性研究［4，5］。针对自然基金对前期研究积累的要求，以基本科研业务费对新进科研人员予以启动资金支持，对青年人才的成长和自然基金的申报起到了积极的推动作用，特别是青年基金申报取得明显进步。青年基金在自然基金委专门针对青年创新人才设立的一类项目［6，7］。“十一五”期间我院共获批青年基金36项，经费752万元，分别为“十五”的6.2倍和12倍。据统计，我院获得青年基金资助的研究人员全部得到过基本科研业务费支持，充分显示了其在青年人才培养方面的重要作用。
3.3实施激励机制，切实调动积极性
由于自然基金申请难度较大，竞争激烈，而且经费管理相对严格，我院一些科研人员不重视、不愿意申报自然基金。为有效解决这一问题，提高研究人员从事基础研究工作的积极性和主动性，我院制定了一系列科研奖励政策，不仅对获得自然基金的人员给予一定的物质奖励，还在工作职位、职称评定、绩效考核等诸多方面对基金项目负责人给予倾斜。申报数和获批数的快速增长(分别从“十五”的184项和37项增加到“十一五”的441项和70项)充分反映了广大科研人员对自然基金的高度认可，也反映了我院制定的各种激励制度有效地发挥了引导作用，提高了科研人员申报的积极性。
4问题与建议
4.1加强统筹规划，改善全院科研布局
我院各所自然基金申报成效差距很大。“十五”期间黄海所承担自然基金项数和经费占全院的75.68%和81.78%，“十一五”占全院的71.43%和61.83%。而中国农业科学研究院所属单位中，立项数额超过10项的有6个研究所，项目经费超过100万元的有15个研究所，没有一个研究所立项数或经费超过全院的15%，科研布局结构明显优于我院。今后要按照全院一盘棋的思想，提高对基础研究较弱单位的指导和帮扶力度，有效整合全院资源，实现优势互补，提升整体科研创新能力。同时根据国家、行业发展需求的变化，不断拓展科研领域，积极寻找新的科技增长点，充分发挥后发优势，努力实现弱势单位的跨越式发展。
4.2优化管理机制，提高项目申报质量
2010年农科院与我院基金资助情况统计如表6所示。从资助总规模看，农科院项目数和经费分别为我院的6.68倍和6.46倍;从申报质量看，农科院资助率比我院高55.06%;从科研人员人均经费看，农科院比我院高103%，由此可见两院在自然基金申报方面的差距很大。今后要抓住宣传动员、申报培训、重点辅导等关键环节，做好项目预研和选题建议，将申报工作的重心前移，努力提高申请书质量，激励和保护科研人员的申请积极性;要准确把握科学前沿发展趋势，发挥优势特色、加强交叉协作，努力提高申请规模和档次，力争“十二五”自然基金争取工作实现新突破。
4.3加强学科交叉，增强承担重大项目能力
量子科技研究范文3
关键词：资产组合；马克维茨模型；预期损失率；非预期损失率
一、马克维茨方法概述
马克维茨模型的原理在于在预期收益波动性不超过既定水平、预期收益尽可能大的前提下， 使得预期损失最小，即投资者在进行资产组合管理后，利用最少的资本，来创造更多的投资 回报。设有n种资产, 其收益分别为X1,X2,……Xn,n个随机变量, 则Ei=EXi表示第i种资产的 收益期望, 而收益方差也就是波动性σi=D（Xi）表示第i种资产的风险度。通过对收益和风 险进行规划求解，进而得到资产的最佳组合方案。
根据上述要求列出线性规划公式为：
二、模型改进后的实证分析
马克维茨方法在中国推广的局限性在于：一个授信客户在银行的收益往往是综合性的， 包括利差收入、国际结算业务、资金业务、业务等中间业务收入，还有沉淀资金带来的 成本利得等，但由于目前各商业银行核算方法的限制，很难将各方面的经营收益严密、合理 的匹配到每一个客户身上，而仅以利差收入来考核一个客户显然有失偏颇，特别是对一些特 定行业，如商贸行业的客户给银行带来的中间业务收入并不小于利差收入，因此也就难以满 足马克维茨模型推理的基本要求。因此考虑对该模型进行更适合本土化要求的改进，用股东 价值增加值替代预期收益，用预期损失率替代收益波动性。
根据上述方法，对某商业银行2005年年末的授信资产进行组合测试，并按照测试方案进 行组合管理。其2005年年末数据如下：
根据当期数据显示，该银行授信总资产为342亿元，预期损失约为1.37％，股东价值增加值 为4.1亿元，并进一步测算得出该资产组合的预期损失标准差为4341万元，非预期损失约为1 .3亿元。
按照设定方法规划求解：
其中硬约束条件为：根据调整经验，对于样本容量较大的行业，变化幅度不可能过大， 如，即使银行认为交通运输行业相对于制造业而言，EVA收入更高，而预期损失率更低，但 不可能在一段时间内将全部制造类行业的客户全部结清，全部转向交通运输类客户。因此需 要对部分行业份额进行变动范围控制，如，制造业份额不低于15％、租赁和商务服务业份额 不低于12％等，从而避免规划求解的结果为交通运输行业份额为100％，其它行业为0的极端 情况。完成设定后，求解情况如下：
在该行预计2006年末对公授信资产达到400亿元规模的情况下，各项指标数据预测如下：
在新一年度授信管理工作中，该银行经过必要的结构调整，适当压缩制造类、商贸类 行业，将信贷资金更多的投放于电力燃气水的生产和供应业、交通运输等收益风险匹配效果 更佳的行业，则该行报告期股东价值增加值将提高到5.3亿元，增加29.3％，高于其信贷规 模的提升速度（17％）12个百分点；而预期损失标准差变为4012万元，非预期损失约为1.2 亿元，在授信规模提升的前提下，反而减少了意外损失对经济资本的占用。
四、结论及相关政策性建议
一是当前监管部门要求商业银行开展的贷款五级分类工作尚不能完全满足信贷资产管理 的需要，建议考虑与国际接轨，采用划分更详细的分类方法，这样在进行数据统计处理时才 能用数学方法更准确地描述出各样本的特征。
二是与第一条相辅相成的，由于当前各商业银行尚未完全采用内部评级法衡量违约率及 贷款违约损失率，因此对贷款的损失准备按照贷款分类等级计提，即：正常、关注、次级、 可疑和损失分别计提0、2％、25％、50％和100％，虽然这样的计提准备金当量在统计上符 合贝努利定律（
），即事件A发生的频率依照A的概率p收敛，当事件发生的次数n 越大，P越 接近1，表明常规事件发生的频率非常稳定，也就是说，只要贷款笔数足够多，贷款的损失 率越符合计提率。但在常规的银行经营的贷款组合中，除去制造业、批发与零售等大行业的 样本较为充足外，很多小行业如：建筑业、采矿业、农、林、牧、渔业等资产分布量较少， 计算该类行业的预期损失偏差较大，建议采用DCF法（贴现现金流法）对行业内不良贷款的 预期损失进行调整，使得该行业的预期损失估计值更加逼近真实。
量子科技研究范文4
关键词：AHP；电子政务；教学质量；评价
作者简介：周伟（1977-），男，安徽霍邱人，安徽工程大学人文学院，副教授。（安徽 芜湖 241000）
基金项目：本文系安徽省级教研项目“管理类课程教学质量的影响因素与对策分析——基于结构方程模型的实证研究”（项目编号：2012jyxm278）的研究成果之一。
中图分类号：G647 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）32-0112-03
电子政务的快速发展和广泛应用，要求公共部门管理人员尽快转变管理理念，尽快提升专业水平，要求高校尽快培养高素质应用型电子政务专业人才。但目前我国高校电子政务专业人才的教育与培养，尽管已取得一定进展，仍存在一些问题。其中，作为电子政务人才教育与培养的主要领域，电子政务课程教学以内容讲授为主，忽略了理念的塑造，教学过程偏重“管理学”理论知识传授，轻视“网络信息”课程实践教学，[1]教学内容缺乏学科前沿知识等，已经成为制约电子政务教学质量提升和电子政务人才培养的一个主要瓶颈。教学质量，是高等院校的生命线，是一个社会各界较为关注的问题，也是常引起争论的问题，因为“不同的教育理念导致对教学质量的不同理解和把握”。[2]但不管怎样理解，教学质量都必须考虑教育所提供的结果能否满足教学目标所设定标准、能否满足受教育对象的需求和期望。而教学质量评价就是衡量教育活动达到教学目标程度的一种活动。因此，梳理电子政务课程教学目标，界定电子政务课程教学质量，是设计电子政务课程教学质量评价指标，提升电子政务人才培养质量的关键。
一、电子政务课程教学目标及教学质量
教学目标是一门课程学习完以后所要达到的学生发展状态和水平的描述性指标，它既是专业培养目标的具体化，也是本课程教学质量标准设定的主要依据。作为公共管理、行政管理专业的核心课程，电子政务课程目标就应该从管理学的视角出发，以引导学生深入分析和研究信息技术、网络技术对政府管理的理念、环节与各个领域所造成的影响，以及如何利用信息技术、网络技术改造政府的管理，为社会提供优质、高效、便捷的政府信息服务；而不是侧重对技术领域的探究。[3]具体地说，电子政务课程教学目标应该包括：一是引导学生树立现代的政府管理理念，以适应信息时代对政府管理的新要求；二是促进学生理解信息化政府管理各个环节的信息化及其过程，以加深对电子政务本质的认识；三是培养学生在电子政务环境下向社会提供信息服务的能力。因此，衡量教学目标是否实现的电子政务课程教学质量应该包括：一是学生是否树立现代的政府管理理念，是否能从传统的“为了实现统治而行使权力，主张官本位、权力本位的管理观念”，转变为“从公民需要出发，主张人本位、社会本位、‘顾客’至上、有限政府，以为公民谋福祉为宗旨”的现代管理理念。二是学生是否理解并掌握信息化对政府管理各个环节所带来的影响，以及如何运用信息技术改造政府管理过程。信息化对政府的影响不仅仅表现在现有政府业务的电子化，更是对现有的、工业时代的政府形态、政府管理过程的一种信息化改造，利用信息技术和其它相关技术，来构造更适合信息时代的政府结构和运行方式。三是学生是否具备在电子政务环境下向社会提供信息服务的能力，是否掌握如何利用信息技术来完善自身的功能、确立政府的定位，通过信息技术挖掘和发现社会需求，并通过信息技术来提高办公效率和提供相应的服务。
二、基于AHP的电子政务课程教学质量评价指标设计
教学质量评价指标是用来反映和概括课程教学水平的概念和具体示标，是评价主体认识及评价客体的依据和基础。教学质量评价指标是教学目标的具体化，是构成教学目标的具体要素，具有强烈的政策导向性，其设计要符合课程的客观实际，要遵循课堂教学规律。对于这个问题，学术界进行了不少相关研究。但大多学者试图设计一套通用的教学质量评价指标体系，以适用于不同学科、不同课程。采用这样的指标体系，从操作方便、规范角度考虑是可取的，看起来显得公平，但实际上隐含着诸多不合理，不能很好地体现不同学科或专业课程的特点，抹煞了被评价课程的专业性，导致评价结果的可信度有待商榷。[4]有些课程课程理论性强，有些课程则实践性强等，不同的课程采用相同或相近的指标体系来评价，这当然是不科学的。
AHP，即Analytic Hierarchy Process，译为层次分析法，是由美国匹兹堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）最早提出，是一种处理具有复杂因素在内的管理问题的方法。该方法自提出以来，广泛应用于多指标综合评价模型中，它能将复杂问题分解为多个指标，并将这些指标按支配关系进一步分解，按目标层、准则层、指标层排列起来，形成一个多目标、多层次的指标体系，并形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中各指标的相对重要性，然后综合评价确定各指标相对重要性的总顺序。[5]
量子科技研究范文5
引言：
量子通信是指利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型的通讯方式。这一新型通信技术是伴随着通信技术的不断发展和物理学领域的不断研究而发展起来的，是近二十年发展起来的新型交叉学科，是量子论和信息论相结合的新的研究领域。近年来这门学科已逐步从理论走向实验，以其特有的高效性和安全性等特点而被军事等领域广泛研究应用，并向实用化发展。同时，随着社会科技和经济的不断发展，普通民众对信息传输的要求也日益提高，对信息传输的稳定性、安全性要求也不断提高，因此也急需这一技术来作为对现有通信手段的补充和优化，以不断提高信息传输的质量。这种无论是来自军事等特殊领域还是来自普通民众等普通领域对信息传输的高要求都促使着量子通信技术不断研究与发展，以满足人们不断严苛的通信需求。
一、量子通信的发展概述
量子通信技术是在量子力学的基础上发展起来的。量子力学诞生于1926年，是人类对微观世界加以认识的理论基础之一。量子力学和相对论之间的不相容性在1935年被爱因斯坦、波多尔基斯和罗森论证后，约翰?贝尔于1964年提出贝尔理论，阿斯派克等人于1982年证明了超光速响应的存在。在这一基础上，美国科学家贝内特于1993年首次提出了量子通信的概念。这一概念的提出，使爱因斯坦的量子纠缠效益开始真正发挥其威力。
自量子通信概念提出以后，6位来自不同国家的科学家，基于量子纠缠理论，提出了利用经典与量子相结合的方法实现量子隐形传送的方案，这是量子通信最初的基本方案。量子隐形传态不仅在物理学领域对人们认识与揭示自然界的神秘规律具有重要意义，而且可以用量子态作为信息载体，通过量子态的传送完成大容量信息的传输，实现原则上不可破译的量子保密通信。
1997年在奥地利留学的中国青年学者潘建伟与荷兰学者波密斯特等人合作，首次实现了未知量子态的远程传输。这是国际上首次在实验上成功地将一个量子态从甲地的光子传送到乙地的光子上。实验中传输的只是表达量子信息的“状态”，作为信息载体的光子本身并不被传输。此后经过二十多年的发展，量子通信这门学科已逐步从理论走向实验，并向实用化发展，主要涉及的领域包括：量子密码通信、量子远程传态和量子密集编码等。
二、量子通信技术简介
量子通信即指利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型的通讯方式。量子是不可分的最小能量单位，“光量子”即为光的最小能量单位。量子通信的理论基础是量子纠缠。在量子世界中，存在着一种“纠缠”效应，所谓量子纠缠指的是两个或多个量子系统之间存在非定域、非经典的强关联。这种“纠缠”效应能够在两个完全相同的某量子态粒子之间建立某种联系，当其中一个的状态发生变化时，另一个也会发生相同的变化，而且这种变化与时间和空间无关。另外由于对粒子的任何测量都会导致其量子态的变化，所以同时这种变化时不可能被第三者所知获的。利用量子的纠缠效应，我们可以进行绝密和瞬时的通信。因此具有极大的研究价值。
量子密码通信原理是基于“海森堡测不准”原理的发展的。在量子物理学中“海森堡测不准”原理表明，如果人们开始准确了解到基本粒子动量的变化，那么也就开始丧失对该粒子位置变化的认识。所以如果使用光去观察基本粒子，照亮粒子的光的行为都会使之改变路线，从而无法发现该粒子的实际位置。因此对传输光子线路的窃听会破坏原通讯路线之间的相互联系，通讯会被终端。另外还有“单量子不可复制”定理，这是上述原理的推论，是指在不知道量子状态的情况下复制单个量子是不可能的，因为要复制单个量子必须先做测量，而测量必然会改变量子状态。根据这两个原理，即使量子密码不幸被获取，也会因测量过程中对量子状态的改变而得到一些几乎无意义的信息。
量子远程传态是经由经典通道和量子通道传送未知量子态。通俗来讲就是将甲地的某一粒子的未知量子态在乙地的另一粒子上还原出来。因量子力学的不确定原理和量子态不可克隆原理，限制人们将原量子态的所有信息精确地全部提取出来，因此必须将原量子态的所有信息分为经典信息和量子信息两部分，它们分别由经典通道和量子通道送到乙地，根据这些信息，在乙地构造出原量子态的全貌。但这一过程并不传输任何的能量或物质，只是传输一种量子态。
量子密集编码是用量子通道传送经典比特，即使用量子纠缠现象可以实现只传送一个量子比特，而传送两个比特的经典信息。具体方法是信息的传送者(Alice)和接受者(Bob)各拥有处于最大纠缠态中的一个粒子，Alice可以对她手中的粒子施加四种可能的幺正变换以编码两个比特的经典信息，由于两个粒子处于纠缠态，对一个粒子的任何操作都会对另一个粒子产生影响，引起另一个粒子的态发生相应的变化。Alice对它的纠缠粒子施加幺正变换后，两系统处于四个Bell基态之一，为了使Bob能读出Alice编码的信息，Alice必须再把她的粒子传送给Bob，Bob再对两个粒子实施联合Bell 基测量，测量结果可使Bob提出2比特的经典信息，在这过程中，Alice仅传送给Bob一个粒子，但却能成功的传送2比特的经典信息，这就是所谓的“密集编码”。
三、量子通信技术的发展前景
量子通信技术依托于发达的现代信息技术和先进的量子技术而发展起来的，以其独特的优势而被广泛关注。与传统通信技术相比较，量子通信具有抗干扰力强、保密性高、传输速度快等优点。因此，它的发展应用前景很广阔。一方面，在国家政府和军事领域，由于其保密性极高，几乎不可能被敌方破译，且这种量子通信技术能够抵御未来量子计算机技术带来的威胁，因此会被不断研究和应用。另一方面，在民用通信技术领域，早在2009年9月，中国科技大学组建了世界上首个5节点的全通型量子通信网络，首次实现了实时语音量子保密通信。“城域量子通信网络”使得城市范围的安全量子通信网络成为现实。因此，量子通信在未来的民用领域也将被广泛研究应用。
结语
量子通信是通信技术的又一次划时代革命，与目前采用的传统通信技术相比，量子通信在保密性、通信容量、通信时效等方面都具有十分明显的优势，是未来通信发展的主要方向。虽然量子通信有着广阔的应用前景，但在单元技术和理论方面还有许多需要解决的问题。在信息产业作为国民经济重要组成部分的今天，需要在量子通信这一领域继续加大投入和研究力度，为进入量子通信时代打下坚实的基础，不断服务于现代人类的发展需求。
量子科技研究范文6
2012年，包括中国在内的世界顶尖科学家，在量子技术领域取得了令人瞩目的成就，特别是在远距离量子传输方面，更是屡屡打破传输距离的纪录。
量子传输是一种全新的通信方式，传输的不再是经典信息而是量子态携带的量子信息，是未来量子通信网络的核心要素。这一信息传输方式使得信息交换更安全，且比传统技术能更有效地执行某些运算，将给未来的能源革命、航空航天技术带来莫大的好处。在未来的量子网络中，量子态隐形传输将是量子计算机之间一个关键的信息传输协议。在量子态隐形传输实验中，交换信息的双方之间的距离在原则上可以任意长，即便是该传输过程都不知道收件者的位置。
2012年8月，中国科学家创造量子传输距离新纪录的消息一经公布，便在国际上引起了广泛关注。中国科技大学合肥微尺度物质科学国家实验室潘建伟院士领衔的联合研究团队，在国际上首次成功实现了百公里量级的自由空间量子隐形传态和纠缠分发，通过地基实验坚实地证明了实现基于卫星的全球量子通信网络的可行性。
在任意距离间传输未知量子态是实现远距离量子通信和分布式量子网络必不可少的环节，它可以通过远距离量子态隐形传输和纠缠分发来实现。目前，量子态隐形传输和纠缠分发已经在中等距离的光纤得到了实现，但是巨大的光子损耗和消相干效应使得要在光纤中实现更远距离的量子传输必须引入量子中继器，而量子中继器的实用化在实验上还是一个很大的挑战。自由空间信道由于损耗小，比光纤通信更具可行性，结合卫星的帮助，将有可能在全球尺度上实现超远距离的量子通信和量子力学基础检验。
2005年，潘建伟小组在国际上首次实现了距离大于垂直大气层等效厚度的自由空间双向纠缠分发。此后，在中科院量子战略性先导科技专项的持续支持下，潘建伟小组对自由空间量子实验关键技术进行了大量的研究。2010年，该小组在国际上首次实现了16公里自由空间量子态隐形传输。从2010年开始，中科院联合研究团队在青海湖地区建立实验基地，开展验证星地自由空间量子通信可行性的地基实验研究，从多个方面进行攻关，旨在突破基于卫星平台自由空间量子通信的关键技术瓶颈。
经过近十年的艰苦努力，在中科院、科技部、基金委等的大力支持下，潘建伟小组为实现大尺度量子信息处理发展了若干关键量子技术。该小组发展的超高亮度量子纠缠源技术自2004年开始一直处于国际领先水平，目前的亮度比十年前提高了500倍。该小组还发展了一套高精度的时间同步技术，在百公里量级时间同步精度达到1纳秒。与此同时，中科院联合研究团队发展了一套高频率、高精度的瞄准、捕获和跟踪技术和装置，确保了百公里量子信道的衰减稳定在一个可以进行实验的范围内。潘建伟领衔的科研团队在大尺度量子信息处理方面，基于超高亮度纠缠源技术，还首次在国际上实现了八光子纠缠。
2011年10月，联合研究团队在青海湖首次成功地实现了百公里量级的自由空间量子隐形传态和双向纠缠分发。之后，联合研究团队在青海湖首次实现了基于四光子纠缠的97公里的自由空间量子态隐形传输，并首次实现了百公里的双向纠缠分发和Bell不等式检验。实验证明，无论是从高损耗的地面指向卫星的上行通道链路，或是从卫星指向两个地面站的双通道下行链路，实现量子态隐形传输和量子纠缠分发都是可行的，这为基于卫星的广域量子通信和大尺度的量子力学基础原理检验的实现奠定了坚实的基础。
而就在中国科学家取得突破性进展之后仅仅几个月，欧洲科学家在量子传输距离方面就又创下新纪录。由奥地利物理学家安东·塞林格带领的国际研究团队，于2012年9月在拉帕尔马和特内里费两个加那利岛屿之间，成功地进行了距离为143千米的量子态传输。
