可生存性分析

2024-06-30

可生存性分析（精选七篇）

可生存性分析篇1

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择本院2000年6月~2006年6月收治的食管癌患者110例,均为初治患者,单发原发病灶,无锁骨上、腹腔淋巴转移及远处脏器转移,病理分期T1-2N0-1M0。全部患者临床判断可进行手术治疗,其中50例患者因年龄较大、心肺功能不佳以及其他个人因素选择三维适形放疗(放疗组),男32例,女18例,年龄40~79岁;60例患者选择手术治疗(手术组),男36例,女24例,年龄37~84岁,两组性别、年龄、病变部位等一般资料比较,见表1。

1.2 方法

1.2.1 放疗采用CT扫描模拟定位,增强扫描,层厚5 mm,数据传输至放疗中心计划系统,医师勾画靶区,GTV包括病变区、CT显示的浸润范围、纵膈肿大淋巴结,GTV前后左右外扩0.5~0.8 cm,上下外扩1.5~2.5 cm为CTV,CTV均匀外扩0.5 cm为PTV。同时勾画周围组织器官,采用6MVX线进行全程三维适形放疗,剂量为50~70 Gy,分25~35次5~7周完成。

1.2.2 手术治疗行食管癌根治术,切除食管大部分,食管切除范围至少应距肿瘤5 cm以上,并进行周围淋巴结清扫。

1.3 随访及疗效评定

全部患者治疗后每年随访两次,行胸部CT、B超等影像检查,放疗近期疗效评定采用万钧食管癌放疗标准[2]。远期随访1~5年,统计患者1、3、5年生存率,死亡情况及死亡原因。

1.4 统计学处理

采用SPSS 13.0统计学软件,组间计数资料比较采用卡方检验,Kaplan-Meier法进行预后影响因素单因素分析,Cox模型行预后多因素分析。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组治疗情况

放疗组50例患者均完成全程放疗,28例(56.0%)完全缓解,22例部分缓解(44.0%),有效率为100%。60例手术患者均顺利完成手术,术中未出现严重并发症。

2.2 随访

本组患者均完成随访,放疗组中位随访时间为33个月,手术组中位随访时间为35个月,两组1、3年生存率比较,差异无统计学意义,5年生存率手术组高于放疗组,差异有统计学意义,见表2。

2.3 肿瘤控制及死亡情况

放疗组50例患者1、3、5年肿瘤局部控制率分别为84%、62%、56%,至随访结束共死亡35例,其中16例死于局部复发,8例死于远处转移,死于复发并转移者4例,2例死于食管瘘,其他原因5例。手术组患者死亡35例,10例死于术后并发症(反流性食管炎致上消化道出血3例,肺部感染2例,胸胃扩张无力进食困难2例,胸腔感染胃功能障碍3例),18例死于老年合并症(心肌梗死7例,肺栓塞2,脑出血9例),3例死于癌转移,4例死于其他原因。

2.4 放疗预后影响因素分析

放疗患者单因素分析显示,患者年龄、病变部位、病变长度、浸润深度、近期疗效是影响患者预后的主要因素,见表3。多因素回归分析显示患者年龄、病变部位及长度是影响患者预后的独立因素。见表4。

3 讨论

食管癌为恶性消化道肿瘤,我国属于高发地区,年死亡率高于世界平均水平,男性发病率高于女性,40岁以上人群多发。晚期治疗难度较大,因此食管癌的早期发现和治疗至关重要。脱落细胞检查是早期食管癌检查的首选方法,阳性率可达90%以上,近年纤维内镜应用较广泛,食管癌早期检出率可达85%[3]。

对于早期食管癌的治疗,目前主张颈、上段食管癌首选放疗,中段食管癌放疗或者手术,下段食管癌首选手术[4]。因颈、上段食管癌手术难度及风险较大,特别对一些老年患者,中段食管癌手术和放疗疗效相差不大,整体预后无明显差异,而下段食管癌手术切除率较高,因此主张以手术为主。陈东福等[5]对手术及可手术患者放疗的疗效进行分析显示分割放疗患者1、3、5年的生存率分别为64%、34%、23%,并且上段食管癌放疗患者5年生存率(44%)高于中段及下段食管癌放疗(21%、24%),符合上述治疗主张。本文单因素分析显示,上、中、下段不同肿瘤部位放疗患者1、3、5年生存率差异显著,与文献报道相符。

实际情况中,有相当一部分可手术患者由于高龄、合并症及个人因素而未进行手术,手术治疗仅占30%左右。放射治疗可以保留食管,避免手术痛苦及严重术后并发症,疗效较好,是食管癌患者手术治疗外的另一个较好选择。食管癌放射治疗的适应证较宽,除了食管穿孔形成食管瘘、远处转移、明显恶液质等疾病外,均可行放射治疗。文献报道食管癌放疗患者5年生存率可达45%,并且治疗后近40%的患者并非死于食管癌[6]。本文手术患者术后1、3年生存率无明显差别,5年生存率高于放疗组,与放疗患者死于肿瘤复发和(或)转移的比例较高有关,35例死亡患者中23例死于复发和(或)转移,占65.7%。

对于放射治疗的剂量选择,目前尚无统一的标准,有作者认为剂量不宜过高,60~65 Gy即可,剂量过高反而生存率会下降,剂量低于55 Gy又可能增加肿瘤复发的概率[7]。本文单因素分析显示不同剂量治疗后患者生存率并无明显差异,因此应根据患者具体情况个体化选择。

本研究放疗患者预后单因素分析显示,年龄、病变部位、病变长度、侵袭深度、近期疗效是影响患者预后的主要因素,多因素回归分析显示患者年龄、病变部位及长度是影响患者预后的独立因素。本文放疗患者生存率略低于相关文献报道,原因可能在于独立因素中患者年龄(70岁以上者占42%)及病变长度(大于5 cm者占44%)的影响。

综上,三维适形放疗可作为早期食管癌不能或不愿手术治疗的患者的一种治疗选择,疗效较好,痛苦小危险性低,远期生存率满意,值得应用。

摘要：目的:探讨三维适形放疗与手术治疗可手术食管癌的临床疗效及远期生存情况。方法:选择本院2000年6月2006年6月收治的可手术食管癌患者110例,其中50例患者给予全程三维适形放疗,5070 Gy 57周完成(放疗组),同期60例患者给予单纯手术治疗(手术组)。统计分析两组治疗效果及远期生存情况,并对患者预后影响因素进行分析。结果:放疗组50例患者均完成全程放疗,28例(56.0%)完全缓解,22例部分缓解(44.0%),有效率为100%。60例手术患者均顺利完成手术,术中未出现严重并发症及意外死亡。全部患者完成随防,两组1年、3年生存率(84.0%vs 83.3%,52.0%vs 56.7%)比较,差异无统计学意义(χ2=1.16,1.59,P>0.05),5年生存率比较,手术组(41.7%)高于放疗组(30.0%),差异有统计学意义(χ2=7.69,P<0.05)。至随访结束,放疗组患者死亡35例,其中16例死于局部复发,8例死于远处转移,同时合并复发和转移者4例,其他原因5例。手术组患者死亡35例,10例死于术后并发症,18例死于老年合并症,3例死于癌转移,4例死于其他原因。放疗患者单因素分析显示,患者年龄、病变部位、病变长度、侵袭深度、近期疗效是影响患者预后的主要因素,多因素回归分析显示患者年龄、病变部位及长度是影响患者预后的独立因素。结论:三维适形放疗治疗可手术食管癌患者疗效较好,可以作为手术治疗外的一种较好选择。

关键词：三维适形放疗,手术治疗,食管癌,远期生存率

参考文献

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[2]万钧.食管癌的放射治疗[M].北京:原子能出版社,2006:35-39.

[3]林振和,刘明,任建林.食管癌内镜治疗进展[J].世界华人消化杂志,2007,15(30):3219-3225.

[4]李方儒.食管癌的放射治疗和化学治疗[J].世界华人消化杂志,2000,8(9):1024-1026.

[5]陈东福,杨宗贻,谷铣之,等.180例可手术食管癌单纯放疗的疗效分析[J].中华肿瘤杂志,1996,18:195-198.

[6]Nemoto K,Mataumoto Y,Yamakawa M,et al.Treatment of superficialesophageal csncer by external radiation therapy alone:results of amultiinstitutional experience[J].Int J Radiat Oncol BiolPhys,2000,46(10):921-925.

可生存性网络的容量增强与优化算法篇2

本文的工作下面这些工作在模型的基本设置上相类似。对于一个给定的具有N个结点的网络, 假定在每个时间拍中, 网络上每个结点均向其他所有结点发送1个单位的数据包。每个数据包总是在每对结点之间沿着最短路径交换。很显然, 结点j的初始负荷实际上与通过该结点的最短路径的条数, 也就是介数有关。

Motter-Lai模型定义结点的容量正比于其初始负荷, 即:

其中α>0是一个控制参数, 控制冗余资源△C的总量。很显然, , 以线性关系分配给网络各结点。文献[7]在Motter-Lai模型的基础上加以改进, 引入了一个阈值β, 由于划分两种不同的负荷水平的结点:

当β=0时, 上述模型就退化为Motter-Lai模型。这种模型要求容量偏好分配给那些负荷水平高的结点, 但仍然是线性分配。

文献[8]的Li-Wang模型认为当网络中冗余资源有限的情况下, 各结点的额外容量偏好依附于其结点度会使网络具有更好的鲁棒性。它们定义:

α和γ是两个可控参数, kj表示结点j的度, 。

冗余资源总量ΔC=αkjγ/ (kγ) ·lj。

对于不同的α, 使网络获得最优鲁棒性的γ也不尽相同。

文献[7][8]采用一个开销因子来表示受限的冗余资源。但即使e一样, 上述模型所求得的实际冗余资源ΔC并不相同。因此, 在本文后面的比较工作中并没有采用该开销因子, 而是以保持冗余资源总量ΔC一致为前提的。

上述建模工作均提出了一种容量分配的方法, 进而探讨网络的鲁棒性。但这些工作采用的都是一个先验模型, 即事先设定网络负荷-容量的关系, 再讨论这种分配关系下的网络性能。

这些分配策略, 尤其是那些偏好负荷的偏好性分配策略并不能使网络获得最优的鲁棒性。

2 算法描述

对于一个结点数为N的网络, 结点j的容量记为cj, 其正常情况下的负荷记为lj (0) 。假设存在一种容量分配策略Ω*={cj*│j=1, 2...N}满足, 使得在ΔC一定的情况下网络具有最优的鲁棒性。算法希望通过结点容量的相互补偿以及不断的试探, 找到一种分配策略Ω逼近Ω*。本文的算法并不依赖于事先规定的任何负荷-容量关系。

定义1:在一次相继故障发生的过程中, 假设t时刻结点j的瞬时负荷lj (t) >cj, 则定义该结点失效, 记该结点为fj。反之, 那些生存下来的结点则记为sj。总能确定两个集合Up和Down, 满足:Up={sj│j∈[1, N]}, Down={fj│j∈[1, N]}, Up∩Down=φ, Up∪Down={j│j=1, 2...N}。

定义2:不同容量分配策略Ω给网络带来不同的鲁棒性。网络的鲁棒性由鲁棒函数R (Ω) 确定, 有:

其中, N′为一次相继故障雪崩发生后, 网络中得以生存的最大连通分量所拥有的结点个数。R (Ω) 是一个经典指标, 在大多数的网络容错及生存性研究中被采用。

定义3:对于一种容量分配策略Ω, 定义两个集合Almsgivers和Almsmen, 使其满足:Almsgivers={j│cj≥cj*, j∈[1, N]}, Almsmen={j│cj

定义4:定义一个作用于Almsgivers和Almsmen的容量调整算子Θ。AlmsgiversΘAlmsmen的计算步骤为:

从Almsgivers的每个结点中取出1份容量, 构成空闲容量σ (C) 。σ (C) =│Almsgivers│。

将σ (C) 偏好分配给Almsmen中的结点。假设结点j∈Almsmen, 其可获得的容量增量σ (cj) 满足:

算法过程描述如下:

Step0:给定一个全局初始温度τc=τ0, 冗余资源ΔC以及初始失效结点。给定一种初始分配策略Ω (f) =Ω (0) ={cj (0) │j=1, 2, ..., N}, 赋予网络中每个结点以初始容量。不妨设结点j的初始容量cj (0) 满足:

其中α>0是一个控制参数, 控制冗余资源ΔC的总量。

StepI:计算τc=ωτc, ω∈ (0, 1) 。计算当前分配策略下网络的鲁棒性R (Ω (f) ) 并构造集合Up (f) 和Down (f) ;

StepⅡ:定义Almsgivers=Up (f) , Almsmen=Down (f) , 执行AlmsgiversΘAlmsmen, 得到新的分配策略Ω (s) ;

StepⅢ:计算当前分配策略下的网络鲁棒性R (Ω (s) ) 并构造集合Up (s) 和Down (s) ;

StepⅣ:如果R (Ω (s) ) >R (Ω (f) ) , 则接受Ω (s) 为一个更好的分配策略, 并定义Ω (f) =Ω (s) , 转Ⅰ;否则, 转Ⅴ;

StepⅤ:重新构造Almsgivers=Almsgivers-Almsgivers∩Down (s) , Almsmen=Down (f) , 执行AlmsgiversΘAlmsmen, 更新分配策略Ω (s) ;

StepⅥ:计算当前分配策略下的网络鲁棒性R (Ω (s) ) 。如果R (Ω (s) ) >R (Ω (f) ) 则接受Ω (s) 为一个更好的分配策略, 并定义Ω (f) =Ω (s) , 转Ⅰ;否则, 转Ⅶ;

StepⅦ:以概率接受分配策略Ω (s) , 并定义Ω (f) =Ω (s) , 转Ⅰ。否则, 转Ⅷ;

StepⅧ:在当前已经获得的最优分配策略Ω (B) 的基础上重新构造Almsgivers和Almsmen, 执行AlmsgiversΘAlmsmen, 更新分配策略Ω (s) 。具体的构造方法后文交待。指定Ω (f) =Ω (s) , 转Ⅰ;

算法的出口由一个“模拟温度”控制, 当τc→0时, 算法退出。

上述算法中搜索Ω*的过程其实也就是不断构造Almsgivers和Almsmen这两个集合的过程。算法第Ⅴ步主要是为了从Almsgivers中排除那些一旦贡献容量就导致自己失效的结点。

在相继故障发生过程中, 往往会出现这种情况:因为结点的邻居结点失效, 导致结点i在tθ时刻脱离网络。但li (0) , li (1) , ..., li (tθ)

当初始“模拟温度”τ0及ω设置合适时, 容量总是在结点间相互补偿。算法将逐步搜索到Ω*, 这个使网络具有最大鲁棒性的分配策略。

3 实验与分析

实验采用BA模型[1]构造网络拓扑。结点规模N=1000, 平均度。图1给出了在相同的ΔC下, Motter-Lai、Li-Wang和本文算法所得到的不同容量分配下的网络鲁棒性比较。Li-Wang模型中标记的R (Ω) =maxγR (Ω, γ) [8]。每条曲线都是经过多次故意攻击求得的平均值, 误差棒代表了标准差。横轴表示网络中冗余资源总量ΔC (由控制参数体现) , 纵轴为计算得到的鲁棒函数的值。由图1可以看出, 在有限冗余资源ΔC下, 本文的算法可以找到更好的容量分配策略。

选用网络累积失效概率和网络性能效益这两个指标来分析该算法给网络生存性带来的增益。

定义5:网络的累积失效概率为网络在时间[0, t]内失效的概率F (t) 表示为:F (t) =P (T≤t) R (t) 。失效概率估计值满足:

本文考察了随着负荷的加入, 60拍内累计失效结点的变化趋势。变化趋势如图2所示。图2中横轴表示时间t, 纵轴表示网络累计失效概率F (t) , (a) , (b) 分别为α=0.1和b=0.5。从结果可以看出, 不同大小的冗余资源ΔC加入到网络中, 失效结点的比例不同。在相同的冗余资源ΔC的情况下, 本文的容量分配策略能显著降低网络中失效结点的比例。

定义6:网络的性能效益为网络中非失效结点的总负荷, 记为:

图3给出了在某种触发原因下网络的性能效益随着时间的变化趋势。因为相继故障的存在, 网络的性能效益有一个明显的相变过程。在资源受到限制的情况下, 故障导致网络的性能效益在短时间内增加后急剧减少, 最终趋向一个稳定值。同样的, 求解的分配策略可以使得网络的性能效益维持在一个较高的水平。

经过以上分析可知, 在冗余资源ΔC受限情况下, 网络中结点的容量在经过补偿演化后可以使得网络获得更高的鲁棒性。下面讨论哪些结点需要将容量贡献出来, 哪些结点最需要获得额外容量。

定义7:网络中结点j的容量增益定义为经算法调整后的容量变化量与调整前的容量的比值, 即

图4显示了网络中不同结点的负荷水平与其容量增益ε的对应关系。图中每个点均代表一个网络结点, 它们都具有两个分量:x分量表示其负荷水平, y分量表示容量增益ε。从图中可以看到, 那些负荷水平较高的结点被给予了更多的额外容量。但负荷水平最高的那部分结点似乎并不需要接受容量的补给。

4 结束语

学者们一直在思考这样一个问题:冗余资源的分配是否受到其它方面技术、经济等更为严格条件的制约。换句话说, 通过负荷-容量模型研究出的分配策略在现实生活中能否实施。那些试图给负荷水平高的结点以更多容量的做法是否可轻易实现。已有研究表明, 复杂系统在自然演化的过程中, 其各成员的负荷-容量关系构成了一种相似的非线性关系, 这种关系产生的原因是什么, 给我们在可信网络的结构控制及冗余资源分配方面会带来什么影响, 是笔者下一步研究的重点。

参考文献

[1]BARABASI A L, ALBERT R.Emergence of Scaling in Random Networks[J].Science, 1999 (5439) .

[2]NEWMAN M.E.J.The structure and function of complex networks[J].SIAM Review, 2003 (2) .

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[4]CRUCITTI P, LATORA V, MARCHIORI M, et al.Error and Attack Tolerance of Complex Network[J].Physica A, 2004.

[5]GUO C, WANG L.N, ZHOU F.R.Analysis on the'robust yet fragile'nature of Internet:load, capacity and the cascading failure avalanche effect[C].In Proceedings of the9th International Confer-ence for Young Computer Scientists (ICYCS2008) [C], Zhangjia-jie, 2008.

[6]MOTTER A.E, LAI YING CHENG.Cascade-based attacks on com-plex networks[J].Phys.Rev.E, 2002.

[7]WANG B, KIMEOM B.J.A high-robustness and low-cost model for cascading failures[J].A Letters journal Exploring the Frontiers of Physics, 2007 (78) .

[8]LI P, WANG B.H, SUN H.A limited resource model of fault-toler-ant capability against cascading failure of complex network[J].Eur.Phys.J.B, 2008 (1) .

[9]WANG J, LIU Y.H, ZHU, Q.Model for Cascading Failures in Congest-ed Internet[J].J.Zhejiang.Univ.Sci.A.2008, 9 (10) :1331-1335.

[10]DOYLE J.C, ALDERSON D, LUN L.The'Robust Yet Fragile'Na-ture of the Internet[A].Proc.National Academy of Sciences USA, 2005 (41) .

可生存性分析篇3

到目前为止, 对于网络安全性的研究可分成入侵阻止、入侵检测和可生存性研究三个阶段进行[1]。网络的可生存性是指网络在遭受攻击、发生故障或者意外事故时仍然可以及时地恢复并完成主要任务的能力[2]。网络可生存性能的提出, 使人们把网络安全技术的提高与网络的风险管理相结合, 从而最大限度地保护网络系统[3]。文章提出一种基于人工免疫算法的网路可生存性增强方案来提高网络的生存性。

2 问题描述

文章把故障和入侵作为抗原, 通过抗原的训练来建立记忆的抗体集合, 从而识别抗原结构。为了能够对故障特征和入侵进行更好的描述, 文章提出了一种对多个抗原分别生成不同记忆抗体的方法。然后根据学习好的记忆抗体的集合来识别抗原, 即二次免疫的应答。

3 利用人工免疫算法求解

(1) 编码。将权值优化求解问题的解表示为离散空间[1, 65535]E内的一个点。用wi来表示每条链路的权值。

(2) 初始化。初始化抗体数量在解空间[1, 65535]E随机选择。

(3) 评价函数。评价函数根据的定义函数来确定。当网络的拓扑与流量矩阵都确定的情况下, 某个给定的权值的分配方案就可以决定路由的最短路径树, 从而可以决定整个网络中流量的分布;然后再通过统计每条链路的流量就能够得到链路的实际利用率, 从而最终得到全网的费用总和。

4 算法性能测试及结果分析

实验的结果如图2和图3所示。图2为无故障时, 各个链路在出现流量波动时所能够达到的最大的链路利用率。从图中容易看出, 采用文章的权值优化方案后, 网络的链路利用率得到明显的降低, 并且效果要优于采用传统的Radom OSPF优化方法。

5 结束语

文章以人工免疫算法理论为基础, 提出了基于人工免疫算法的网路可生存性增强方案。仿真结果表明, 所设计的方案具有可行性和实用价值。

参考文献

[1]Liu L L, Wang D W, Ip W H.A permutation-baseddual genetic algorithm for dynamic optimization problems[J].Soft Computing, 2008, 13 (7) :725-738.

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[4]段玉波, 任伟建, 霍凤财, 等.一种新的免疫遗传算法及其应用[J].控制与决策, 2005, 20 (10) :1185-1186.

可穿戴:以数字化方式生存篇4

“量化自我”催生数字化利器

在国外,可穿戴设备和“量化自我”(Quantifiled self )运动必不可分。“量化自我”是一种生活理念,有一部分人认为收集并分析每天自身的数据能够提高生活质量。因此“量化自我”也日益受到科技创业公司的重视,并基于“量化自我”理念研发相关设备和软件。著名的硅谷预言家凯文·凯利就是这一运动的推动者和爱好者,在他的生活中,可穿戴设备已经和运动、休闲融合在一起,成为生活的一部分。

手是人类最为灵巧的部位,手腕也由此成为可穿戴设备的必争之地。随着“量化自我”的概念逐渐深入,手环、腕带等一系列的可穿戴设备在国外逐渐流行。它能随时记录每个人身体中的每一项数值,这在以前是不可想象的。如果把这些数据接入医生戴上的谷歌眼镜,就能调动患者近期的运动、饮食数据,从而做出更为准确的医疗判断。当然谷歌眼镜自己也能量化这些数据,只是相比谷歌眼镜,腕带更适合于量化数据。

MYO腕带(手势控制臂环)是加拿大一家创业公司推出的一个创新型产品,佩戴者只要动动手指或者手臂,就能调这一动科技产品,和产品实现互动。不需要触摸,不需要语音指令,不需要在特定时间站在特定设备面前,只需要像平常一项挥动您的手臂,MYO就能通过感知肌肉运动判断您的意图,甚至在手还未运动之前,它就知道你想要做什么了。除此之外,MYO可以用来操控计算机以及进行其他类型的人机交互。

2013年9月,在IFA2013年消费电子展上,三星推出了自己的智能手表GALAXY Gear。根据厂商提供的资料显示,这款产品屏幕尺寸为1.63英寸,分辨率为320*320。Gear内置扬声器以及话筒,可以利用内置拨号程序进行通话。通过与手机蓝牙连接后,它能够提供互联网接入,发送或接收电话、收发电子邮件和消息、存储和传输数据信息,以及跟踪或管理个人信息,同时还具备通话、游戏等功能。

毫无疑问,这是三星努力迈向可穿戴设备的第一步。但是Galaxy Gear推出之后,从市场反馈上来看并不十分受欢迎。在苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克看来,三星Galaxy Gear如同废物一般,实用性极差,他本人在试戴了半天之后就出售它了。

作为iPhone手机的制造者,苹果公司在可穿戴产品的开发方面一直引人注目,iWatch就是这样一个例子。最新的消息是在今年9月9日苹果将会发布新一代的智能手机iPhone6和iWatch。据了解,iWatch将采用柔性屏幕制成,可以轻松折叠戴在手腕上,就像一款老式的手镯一样。另外一种说法则是iWatch将具备一块简单的1.5英寸屏幕,可以运行各种iOS迷你应用程序。业内人士分析称,考虑到苹果公司巨大的用户量和以往产品的良好体验性,预计其可穿戴平台有望掀起行业发展高潮,并推升可穿戴设备市场需求。

当然除了这些IT公司之外,传统企业进军可穿戴设备市场也已经成为趋势。著名的运动品牌Nike发布的智能手环Nike+FuelBandSE增加了蓝牙4.0功能,超低的功耗和特有的Fuel点数更能激励使用者达成每日的运动目标。而另外一个智能纽扣产品Misfit Shine由于小巧的身形几乎让使用者无法感觉到它的存在,但是良好的防水功能够在任何场合使用它,内置的传感器能够记录下个人的运动信息及睡眠质量等重要数据。除此之外,它外表美观、价格低廉,是货真价实的新类型可穿戴设备。

有海外机构曾预计,到2017年联网式可穿戴设备的年销售量有望从2013年的1500万部激增至7000万部左右。并且未来两到三年可穿戴设备市场从2013年的30~50亿美元迅速增至300~500亿美元。

目前谷歌眼镜已经开始应用到酒店、办公等商业领域。英国蒙特卡姆酒店是位于伦敦西区的一家豪华酒店,也是伦敦第一家为了提升客户体验而训练员工使用谷歌眼镜的酒店。据酒店负责人介绍,谷歌眼镜的使用使得员工在获取信息的时候不必埋头于其他电子产品,这使他们可以更好地与宾客进行互动并且维持眼神交流和自然的对话。同时,也让他们摆脱了办公桌的空间限制,消除了他们与宾客之间的物理障碍。

由于谷歌眼镜的出色表现,这家酒店已经计划导入谷歌浏览器程序包,以便酒店宾客能在酒店使用谷歌眼镜。此外,酒店还计划将宾客的浏览器程序包与房间内置的iPad同步,使得宾客可以呼叫房间服务并且用谷歌眼镜控制房间内置应用。

国内:后来模仿者络绎不绝

在今年中国的“两会”上,传媒记者纷纷晒出了使用谷歌眼镜等新型设备进行现场报道的图片,这是谷歌眼镜走进中国市场燃起的第一把“火”。随后的江苏常州城管执法大队官方微博发布了该队成员使用谷歌眼镜执法取证的图文消息,更是引起了广泛关注。

据记者了解,目前国内市场对谷歌眼镜只能采取网上订购的方式来购买,售价1500美元的产品到手需要1万元人民币以上,昂贵的价格和不菲的渠道成本让消费者望而却步。正是看到国内巨大的商机,一大批互联网公司和传统企业纷纷押注这一市场。

和国外相比,国内大规模开发可穿戴设备还只是近两年的事情。在这里不能不提到百度的咕咚手环,这是一款定位在运动和健康领域的辅助产品。它是一款基于百度云开发的智能可穿戴设备,主打“运动状态提醒”、“睡眠监测”、“智能无声唤醒”等功能。

和之前的Jawbone Up、Nike+ FuelBand较为类似,百度云“咕咚手环”支持运动提醒,可通过记录睡眠在最理想的适合将用户唤醒,并可24小时不间断监测用户的活动量和睡眠情况,让用户了解一天内消耗了多少卡路里,行走了多少距离等等。此外,手环与百度云结合,可将记录的数据实时传输到百度云端,方便用户随时查看。

作为传闻中的百度眼镜(Baidu Eye),由百度首席产品设计师孙云峰率领的技术团队负责。不过由于还处于内测阶段,外界基本上对于百度眼镜一无所知。有知情人士透露,BaiduEye配备有四大核心功能:超小液晶显示、语言控制、图像识别以及骨传导技术。

瞄准可穿戴设备的显然不仅是百度,还有联想、华为、阿里巴巴、小米等企业。奇虎360宣布推出“360儿童卫士”手环,上市售价为199元。但作为一个硬伤,该手环产品是否涉及到隐私问题也受到争议。在今年年初的CES大展上,华为也发布了一款名为Talkband B1的智能手环,引起了很多人的注意。这款产品除了具有运动、睡眠监测的常规手环的功能外,还加入了蓝牙耳机的功能。

基于聚点团的地域性网络生存性分析篇5

对地域性网络生存性分析可以采取很多方法,但主要有快速路径枚举法和基于聚点团的生存性分析方法2种。在快速路径枚举法中,针对地域性网络做了一些改进,但是随着节点数的增加,计算量会呈指数倍增加,指标的计算属于NP困难。虽然引入了贝叶斯网络的概念来计算生存性,避免了不交化的繁琐过程,但是计算的复杂度还是较高,地域性网络生存性测度评价方法还不是很好。基于聚点团的生存性分析方法则可以简化地域性网络生存性的计算,下面引入跳面节点[1]的概念,给出一种基于聚点团的生存性分析方法。

1 跳面节点

网络G(N, E)为一大型网络,任意节点对之间都有一定跳数的距离,称与某一节点i具有相同跳数距离的所有节点为节点i具有该跳数的跳面节点。每个跳面内节点之间的连接情况反映出迂回路由的情况,跳面内节点间连接链路越多,则迂回路由越多;相邻2个跳面之间节点的互连情况反映出2个跳面之间的有效链路情况,所有迂回路由都必经过这些链路,因而可反映出迂回路由的效果。因此引入第m跳面节点到第(m+1)跳面节点问的链路数归一化因子。

设第m跳面上的节点数目为nm,第(m+1)跳面上的节点数目为nm+1,2跳面的连接链路数为lm,则第(m+1)跳面上节点数目与节点i其余(N-1)个节点的比例为nm+1 /(N-1),2跳面的链路数lm与2跳面间最大可连链路数nm·nm+1的比例为lm / nm·nm+1,故归一化因子μm为:

$μ_{m} = \frac{n_{m + 1}}{Ν - 1} \cdot \frac{l_{m}}{n_{m} n_{m + 1}} = \frac{l_{m}}{n_{m} (Ν - 1)}$ 。 (1)

式(1)反映出同一跳面节点间连通链路越多,则这些节点的网络最大跳距M越小,迁回路由也越多,其生存性越高;另一方面,迁回路由越多,则网络节点的平均最大跳距M越小,网络拓扑结构的抗毁性能也就越高。所以μm能反映出网络节点对间的连通可靠性,又能反映出网络拓扑结构的抗毁性。

2 聚点团生存性及生存度实现

由于只考虑节点可靠度很难反映出地域通信网的生存性,因此在文献[2]和跳面节点的基础上提出了聚点团的概念,不但考虑节点的运行情况,还考虑链路的连接效果。此方法计算简便,同时考虑了节点生存性和链路迂回特性。

聚点团是指一个节点与其临近的跳面内的结点以及连接的链路所组成的节点结合,它分为聚核、聚边和聚面。

聚点团为星状网,中心节点为聚核,与聚核有相同跳距的节点为一聚面;聚面间连通链路为聚边;聚点团的度数,即为聚核的度数。可见根据考虑问题的不同,一个聚点团可以有多个聚面。

聚点团生存度即聚核和聚面所有节点之间的连通概率,根据上述聚点团的定义得出其表达式为:

$S_{i} = \prod_{m - 1}^{t} μ_{i m} p_{i m} = p_{i} \prod_{m - 1}^{t} p_{i m} \frac{l_{i m}}{n_{i m} (Ν - 1)}$ 。 (2)

式中,t为跳距,即考虑距聚核到跳面的距离最多跳数为t;pim为聚面m生存性测度,即跳面节点内所有节点的生存概率的乘积。若节点的运行概率相同为P,则pim=pnim,其中nim为聚点团i第m跳面内的节点数目。全网生存度S为各个聚点团生存度的加权平均值,其表达式为:

$S = \frac{1}{Ν} \sum_{i = 1}^{Ν} ω_{i} S_{i}$ 。 (3)

式中,N为网络的节点数;Si为聚点团生存度;ωi为聚点团生存性权重。其表达式为:

$ω_{i} = \frac{d_{i}}{d_{\max}}$ 。 (4)

式中,di为聚点团i的度数;dmax为网络节点的最大度数。

为了使全网生存度评价值更加直观,易于对比,对全网生存度进行了归一化处理,得到全网归一化生存度为:

$\begin{array}{l} ? \bar{S} = \frac{1}{Ν} \sum_{i = 1}^{Ν} ω_{i} S_{i} / {(\frac{1}{Ν} \sum_{i = 1}^{Ν} ω_{i} S_{i} | p = 1) \bar{p}^{(d_{\min + 1})}} = \\ \sum_{i = 1}^{Ν} ω_{i} S_{i} / {\bar{p}^{(d_{\min + 1})} (\begin{array}{l} \end{array} \sum_{i = 1}^{Ν} ω_{i} S_{i} | p = 1)} 。 (5) \end{array}$

式中, $\bar{p}$ 为全网节点平均生存概率;dmin为网络节点的最小度数。

本算法已经通过Matlab实现,易于计算机计算,其流程如图1所示。

3 实例分析

为了验证本算法的正确性,分别用本方法对典型网络和地域通信网进行验证分析,并与文献[2]进行对比。

3.1 典型网络分析

假设节点运行概率p=0.9,时延跳数的要求为t=1。典型网络如图2所示。

对于图2中图G1,据式(2)可得:

据式A=(F∪Li)∩∪Li计算得:

ω1=ω2=ω4=ω5=2/4=0.5;ω3=4/4=1。

据式(3)得:

$S_{G_{1}} = \frac{1}{5} \sum_{i = 1}^{5} ω_{i} S_{i} = 0.2639$ 。 (7)

对于图2中图G2, 据式(3)可得:

S1=S2=S4=S5=2/4p3=0.3645,

S2=S4=3/4p4=0.492075。

据式(4)计算得:

ω1=ω3=ω5=2/3;ω2=ω4=3/3=1。

据式(3)得:

$S_{G_{2}} = \frac{1}{5} \sum_{i = 1}^{5} ω_{i} S_{i} = 0.34263$ 。 (8)

根据式(7)、式(8)对比可知,图G2比图G1生存性好,这与文献[2]中节点连通度和链路连通度的结果相同。同时聚点团生存性测度还反映出聚核的重要性,由式(6)对比可见,聚点团3的生存度最大,故节点3为最重要节点。

3.2 地域性网络进行生存性测度分析

据式(2)～式(4)在运行概率P分别为0.1,0.2,…,0.9时,计算的全网归一化生存度(假设链路完全可靠)如仿真图3所示。另外还考虑了多跳,据式(2)～式(4)计算在不同跳数t=1,2,3时的结果如图4、图5和图6所示,分别对节点间链路数不同以及节点数不同的生存性测度变化进行仿真对比。

从图3可以看出本方法和文献[2]的方法刻画出的网络生存度曲线的变化趋势相同。另外本方法加入了多跳的考虑,从图4、图5可以看出,随着考虑跳数的增加以及节点间迂回链路越多,生存性就越高。从图6可以看出,随着网络的增大,全网生存度会相应下降。

从仿真结果中可以看出地域性网络生存特性,具体有以下特性:

① 在要求时延和网络节点数不变的情况下,地域性网络归一化生存性测度会随着节点的运行概率的增加显著增加,并随着链路数的增多,网络生存性也会变大;

② 地域性网络归一化生存性会随着节点数的增加而降低。这是符合事实的,网络节点越多,要保持全网的连通就越困难,因而生存性测度就会降低;

③ 随着要求跳数的增加,即容许路由迂回的最大时延,可以看出,时延要求越大,可迂回的路由就越多,使其完全不连通的概率就越低,生存性就越高。

4 结束语

介绍了跳面节点和聚点团2个概念,进行了聚点团生存度实现,本算法已经通过Matlab实现,易于计算机计算。为了验证此算法的正确性,分别用此方法对典型网络和地域性网络进行验证分析,并与文献[2]进行了对比,通过对比可以看出此方法能够很好地刻画出地域性网络的生存特性,是一种快速、简单、有效的方法。

参考文献

[1]HAIZHUANG K.A New Survivability Measure for MilitaryCommunication Networks[C].Proceedings of IEEE Milcom,1998:71-75.

可生存性分析篇6

一、基于生存分析模型的企业生存问题研究框架

1. 企业生存分析的主要内容

企业生存分析是指根据调查得到的企业生存数据对企业的生存时间进行分析和推断,研究企业的生存及其影响因素的方法,也称为企业生存率分析或企业存活率分析。企业生存分析的主要内容有:

(1)描述企业生存过程:研究企业生存状态的规律,如企业生存时间的分布特点,计算某个时间点企业的生存率,描述企业生存率曲线的变动趋势。生存时间可以广泛的定义为某一特定事件出现的时间,这个事件可以是企业退出市场、破产、陷入财务危机等。企业的生存时间可以是企业从成立到破产的时间、从成立到陷入财务危机的时间、从企业公开上市到企业退出股票市场的时间等等。企业生存数据涵盖企业生存时间、生存状况及与生存事件发生有关的特征等;

(2)企业生存过程的影响因素分析:以往经济管理领域对企业生存数据的研究,主要集中在预测事件发生的概率、生存概率、平均寿命及比较不同类型企业的生存分布。现在,研究与企业生存有关的风险和预后因素的识别已经成为企业生存数据分析中非常重要的组成部分。因此,比较不同类别企业的生存状况,以便了解哪些因素会影响企业的生存过程,已经成为当前企业生存分析中最重要的内容。

2. 企业生存分析的主要模型与方法

企业生存数据通常具有一个非常重要的特征:数据是不完全的。也就是说,在研究期结束时,部分个体身上还未出现所关心的事件、或者具体失效时间未知,因此,无法精确地掌握完整的生存数据。一般的多元回归模型或概率模型无法处理这类不完整的数据。针对这一缺陷,Cox(1972,1975)提出了一种半参数模型——比例风险模型(Proportiona Hazards Model),通过求条件概率的方法,在数据不完全的情况下辨认出哪些因素显著影响了生存率,Cox模型随后成为了企业生存分析的主要模型。下面我们简单介绍和回顾当前企业生存分析中常用的模型与方法。

企业生存分析中一个重要的变量就是从进入到退出的时间,如:从企业成立(进入特定市场)到结束生产活动(退出)的时间间隔。对于特定企业来说,我们令生存时间为T,同任何其他连续随机变量一样,我们定义生存时间T的概率密度函数为f(t):

在t时刻存在的企业,此后的单位时间内退出市场的条件概率称为危险率函数,我们用h(t)表示。危险率函数也叫做瞬时死亡率、死亡强度、条件死亡率等,危险率函数能很好的刻画生存变量的随机行为,因此,可用于条件推断:

危险率函数也可以用分布函数F(t)和概率密度函数f(t)来定义:

我们进行企业生存分析的最终目的是探究企业生存的决定因素,并试图评价由一系列变量x为特征的企业在t时刻生存的概率。如果考虑影响变量x存在的条件下,我们定义条件危险函数为在T>t和x的条件下T的密度函数。正式的,我们定义如下:

危险率即为函数θ(τ;x)在特定τ和x下的值,θ(τ;x)最常见的形式有比例风险模型(PH)和加速失效时间模型(AFT)。对生存分布提出的回归模型一般包含比例危险率函数(Lehmann,1953)的假设条件,即θ(τ;x1)/θ(τ;x2)对于协变量x1和x2不随时间t改变,这意味着协变量x=(x1,x2,…,xp)的危险率函数,可以由变量x的函数ψ(x)和时间t的函数θ0(.)构成。

在PH模型中,条件危险函数定义为:θ(τ;x)=θ0(τ)·ψ(x),其中,θ0(τ)称为基准危险率,即没有变量x影响时的危险率。

在AFT模型中,条件危险函数定义为:θ(τ;x)=θ0[τψ(x)])·ψ(x)

从Cox(1972)的开创性研究文献以来,通常假设ψ(x)具有指数形式。即:

因此,要求条件风险率θ(τ;x)≥0(其中,是一致参数向量)。假设条件显示,PH和AFT模型中的基准风险都是当所有协变量为0时,条件危险函数的值。实践中,PH模型多用于医学与生物统计领域,AFT模型主要用于可靠性理论与工业试验中,“加速失效时间似乎更符合磨损相关的过程”(Orbe等,2002)。

与医学、工程学等其他学科对生存数据的分析一样,在进行企业生存分析过程中,常用的方法主要是参数方法、半参数方法和非参数方法。参数方法是指在进行生存分析之前,选择适当的理论模型来拟合生存数据,即根据所收集的生存数据的特征,假设生存数据符合一个特定的分布,然后通过一些参数估计与检验方法估计各参数向量。企业生存分析中常用的生存分布主要有指数分布、威布尔(Weibull)分布、对数正态分布、伽马分布和Gompertz-Makeham分布等。一般情况下,适合AFT模型的分布主要有对数常态分布、对数正态分布和伽马分布,适合PH模型的有Gompertz-Makeham分布。唯一既适合PH模型,又适合AFT模型的是威布尔分布。这类参数方法的主要优点是通过最大似然法很容易估计参数向量。但是,实际应用当中,我们可能很难找到一个合适的分布(Addison,Portugal 1998)。而如果分布类型选择不当,会得出完全错误的结论。

相反,非参数和半参数方法就不会受到这种约束。常用的一个半参数模型是Cox(1972)提出来的,他没有假设PH模型中基准风险率的特定分布,却得到了的一致估计,这类半参数方法目前是企业生存分析最常用的方法。此外,PH模型的另一个半参数形式是分段—常数风险模型,其中基准风险被假设为时间间隔的一个常数。Mata和Portugal(1994,2002)在企业生存分析中使用了这种方法。对于AFT模型在工业可靠性等领域应用较广,但是在企业生存分析领域中应用较少。企业生存问题的研究中,大多数文献都采用PH模型,比较少使用AFT模型。但是,从已发表的相关研究文献来看,多数文献并没有指出实际应用当中,究竟使用哪种模型更适合。

但是,如果寻找合适的分布模型需要花费大量的时间、金钱或者无法找到合适的分布可以充分拟合数据,则应考虑使用非参数方法进行生存分析。常用的非参数方法有:Kaplan和Meier(1958)所提出的估计生存函数的乘积限(PL)方法和生命表分析。

二、影响企业生存的主要因素

影响企业生存的因素非常多,Arauzo-Carod等(2008)对1990年以来国外主要学术期刊发表的相关研究文献,将可能影响企业生存的因素分为内部因素与外部因素。从相关研究文献来看,国外在研究企业生存问题方面,主要关注的变量如图1所示。

1. 内部因素

内部因素主要是指企业本身的一些特征,国外在研究企业生存问题时,关注的主要内部因素有企业规模、企业年龄、所有者特征、企业资源和能力等。大量研究发现,规模大的、成立时间长的公司比规模小的、成立时间短的公司生存风险要小。Mata和Portugal(1994),Esteve等(2004)和Strotmann(2007)研究发现,规模对企业生存风险率的影响是非线性、单调递减的。对于规模变量的确定,一些文献研究企业初始规模(即企业成立之初的规模)与企业生存之间的关系(如Acs and Audretsch,1989;Audretsch等,1999;Nurmi,2006),其他研究文献则关注企业目前的规模对企业生存的影响。Mata et al.(1995)指出,使用企业的当前规模来解析企业生存前景要比初始规模效果更好,因为企业当前规模包含了企业随着时间的推移如何成功应对市场变化的信息。

Agarwal和Gort(2002)指出,企业的年龄对企业生存风险率的影响呈U形。企业在成立之初,并不确切了解自身的真实效率,在初始阶段,会产生较高的沉没成本。新成立的企业往往比现有企业规模要小,因此,更容易受到周围环境变化的影响,随着时间的推移,企业通过边干边学或者通过研发投入活动等学习,企业逐渐成熟,他们可以雇佣人力资本或培训自己的员工,也可以从同行业或其他领域企业中学习经验,逐渐提升自己的经营管理能力,了解企业自身的优势与劣势。那些不适合生存(没有合适的初始禀赋或无法获取所需能力)的企业退出。这样的学习过程可能需要持续数年的时间,导致在同一领域同一时期内,新成立企业的退出率要要高于成立时间较长企业。从这点来说,退出率会随着企业年龄的增长而降低(Dunne et al.,1989;Mata and Portugal,1994)。Hannan等(1998)、Puente S(2007)的研究显示规模、年龄因素对不同行业内企业生存的影响存在较大差异。但是,从目前相关研究文献来看,规模、企业年龄对企业生存的影响,学术界还没有得出一致的结论。

还有大量文献研究了企业所有者类别对企业生存的影响,Audretsch和Mahmood(1995)的研究指出,完全新成立的公司要比已有公司所成立的子公司生存风险高。也有许多学者研究了本土企业与外资企业之间生存概率的差异,但是,相关研究也没有形成一致的结论,因此,其对企业生存概率的影响还不明确。

此外,也有学者关注企业制度形式对企业生存的影响,如有限责任与无限责任公司之间的生存风险是否存在差异。Mata和Portugal(2002)对葡萄牙企业的研究发现,有限责任公司比无限责任公司的退出概率要小,但Esteve(2004,2007)对西班牙公司的研究表明两者在生存风险方面不存在显著差异。

2. 外部因素

在企业生存相关的研究中,外部因素主要是指与企业运营环境相关的因素,主要有行业因素、地理位置因素和宏观经济状况等。从当前的研究文献来看,行业方面的因素主要有行业技术特征、规模经济、进入障碍、集中度等,通过控制一些关键的内部因素如规模和企业年龄等来研究行业特征对企业生存率的影响。Audretsch(1995,2001)研究发现,在年龄与规模等条件相同的情况下,高科技企业比其他行业企业的生存率要低,并认为高科技企业风险率高的原因可能是较低的进入壁垒及竞争优势的易逝性。

行业的动态性也是一个非常值得关注的因素。如Winter(1984)指出,在行业生命周期的初期阶段,进入与退出该行业的企业数量往往非常多,企业间的竞争程度相对较低,此时,具有大量的创新机会。而随着时间的推移,进入与退出该行业的企业数目渐渐减少,竞争逐渐加剧、创新机会将变少。Agarwal、Audretsch(2001)和Agarwal等(2002)研究发现,在行业生命周期的后期阶段,行业中企业的退出率通常较高。Agarwal和Audretsch(2001)指出,中小企业的规模劣势会因行业生命周期和技术特征而不同。处于行业成熟阶段及高科技产业中的小企业,规模劣势并不明显。但在行业的初始阶段和低技术水平行业中,大型企业的生存概率较高。一般情况下,成长行业中的企业比衰退行业中的企业寿命要长。

Fujita等(1999)指出集群经济会影响企业绩效。同样,不少研究者提出集群经济也会影响到企业的生存率。但是,相关的实证研究并没有得出一致的结论。Strotmann(2007)发现位于乡镇的企业要比位于城市的企业生存机会高。Honjo(2000)认为集群(从产业层面来看)对企业生存的影响是负面的。

此外,宏观的景气变动也会影响企业的生存情况,Geroski(1995)和Caves(1998)指出,上升期的企业生存率要高于下降期。Audretsch和Mahmood(1995)研究指出,低失业率时期企业的生存时间较长。

三、资源基础观与企业生存

从资源基础观视角研究企业生存问题,是国外企业生存研究领域的一个新的方向。资源基础观认为资源的特性或者异质性决定了企业绩效和竞争优势。企业资源与能力是企业战略选择的结果,同时,又是企业绩效的决定因素。从这方面来看,企业开发不同的资源和能力有助于企业适应动态竞争环境,并促进其生存远景。然而,以往关于企业生存问题的研究显示企业年龄、规模与企业生存之间存在显著的关系,却很少关注资源与能力等因素对企业生存的影响。从相关文献来看,目前企业生存与资源、能力及竞争行为之间的关系并没有被确立。影响企业绩效的因素是否也会影响到企业生存(反映企业长远绩效),当前的研究并没有得出一致的结论。

Esteve,Juan A.Manez-Castillejo(2008)从资源基础观视角研究了2028家成立于1990年的西班牙制造公司,收集了1990年—2000年的企业数据。研究发现营销能力、研发能力与企业生存紧密相关,但是研发能力对技术密集行业的企业影响更显著,尤其是过程创新方面的研发能力。Audretsch(1995)对美国企业、Kimura和Fujii(2003)对日本企业及Esteve(2004)对西班牙企业的研究都指出,研发投入增加了企业生存的机会。而Cefis and Marsili(2005)的研究指出,创新对企业生存的积极影响主要源于过程创新的投入,而非产品创新的投入。

Roberto Fontana,Lionel Nesta(2009)研究了128家高科技公司的产品创新与企业生存之间的关系,发现处于技术前沿是企业生存的一个重要决定因素,而较强的研发能力能增加企业生存的概率。Helmers等(2010)对英国16200家有限责任公司成立5年内的生存问题进行了研究,这些公司均成立于2001年。研究结果显示创新与企业生存密切相关,企业拥有的知识产权能降低企业退出风险。

Li,Shang等(2010)从资源基础观视角研究了美国870家软件公司1995年至2007年的生存数据,应用Cox比例风险模型对能力、竞争行为与公司失败率之间的关系进行分析。结果表明高运营能力比高市场营销与研发能力更能增加软件公司的生存率。

四、结论

综上所述,当前学术界对企业生存问题的研究已经取得了丰硕的成果。研究方法已经从简单的参数与半参数方法,转向更加复杂的模型,研究包含的变量也越来越多,尤其是在探讨影响企业生存的主要因素方面。但是,目前所研究的变量主要集中在企业规模、年龄、研发、技术、行业生命周期、增长速度等方面,很少涉及资本密集度、市场集中度、竞争行为、运营能力等,至于这些变量是否会影响企业生存及其影响程度,并没有形成相关的结论。此外,大多数研究者依然热衷于经济因素与统计方法,很少关注其他方面,如地理因素和非参数方法等。由此可见,基于生存分析模型的企业生存问题研究还有许多有待完善和值得关注的地方。往后的研究应该收集更多企业样本与精确的企业生存数据,检验宏观、行业、企业具体特征对企业生存的影响,并进一步检验各项变量与企业退出市场的不同方式之间的联系。此外,从资源基础理论、竞争动态理论、网络联盟视角来分析企业生存问题也将是未来的一个研究方向。

参考文献

[1]Li,S.,J.Shang,et al..Why Do Software Firms Fail?Capabilities,Competitive Actions,and Firm Survival in theSoftware Industry from 1995 to 2007[J].Information SystemsResearch,2010,21(3):631-654.

[2]Arauzo-Carod,M.-A.a.Firm survival:methods and evidence[J].Empirica,2008,35(1):1-24.

[3]Audretsch,DB.Innovation,growth and survival[J].Internat.J.Indust.Organ.1995,13:441–457.

[4]Slaughter,S.A.,L.Levine,B.Ramesh,J.Pries-Heje,R.askervi-lle.Aligning software processes with strategy[J].MIS Quart.006,30(4):891–918.

中学教师生存质量调查分析篇7

在社会转型期,由于面临较重的工作压力和各种无形的压力,教师的职业倦怠日益严重,影响了教师的生存质量及教学质量［4］。教师的生存质量亟待改善。本文以重庆市的中学教师为样本进行研究,了解中学教师生存质量与工作家庭冲突、应对方式的关系,为改善教师的生存质量提供参考。

一、对象与方法

1. 对象。本研究采取随机取样法,选取重庆市中学教师540 名,共发放问卷540 份,回收有效问卷507 份,有效率为93. 8% 。其中男教师305 人,女教师202 人; 单身教师173 人( 包括离异的) ,已婚教师334 人; 城镇教师24人,农村教师263 人。

2. 研究工具。( 1 ) 生存质量测量工具。方积乾在世界卫生组织生存质量测定量表基础上结合中国国情制定的中文版生存质量量表( WHOQOL - BREF) ,共26 个项目,由四个维度和两个独立项目构成［5］。四个维度分别是生理领域( 主要指对精力、睡眠、行动、生活、工作能力、医疗帮助的满意程度) 、心理领域( 主要包括积极感受与消极感受以及对思想、学习、记忆、注意力、自尊、身材与相貌的满意程度) 、环境领域( 主要指对社会安全保障、住房环境、经济来源、获取新信息知识技能的机会、休闲娱乐、交通条件等的满意程度) 、社会关系领域( 主要指对个人关系以及所需社会支持的满意程度) 。两个独立的项目是对自身健康总的主观感受和对生活质量总的主观感受。量表采用五点计分,由低至高计“1 - 5”分,第3、4、26 项目为反向计分题,其余题目按正向计分,得分越高,说明生存质量越好。( 2) 工作家庭冲突量表。周春森等人认为,Carlson和Williams编制的工作家庭冲突量表( work family conflict,WFC) ,具有良好的信效度［6］。量表共18 个项目,包括工作→家庭冲突( 工作导致个体难以尽到对家庭责任带来的冲突) 和家庭→工作冲突( 家庭影响个体工作任务的完成带来的冲突) 两个维度。量表采用五点计分法,“1 - 5”分代表从“完全不同意—完全同意”。分数越高表示被试的工作家庭冲突越大,分数越低则代表工作与家庭的关系越平衡。( 3) 简易应对方式量表。解亚宁编制的简易应对方式量表具有良好的信效度,共20 个项目,包括积极应对、消极应对两个维度,反映两种应对方式的方法和特点［7］。量表采用4 级评分,“1 - 4”分代表“不采取、偶尔采取、有时采取和经常采取”等四种选择。

3. 统计方法。运用SPSS11. 5 进行数据录入和统计分析,主要进行描述统计、t检验和相关分析。

二、结果

1. 中学教师生存质量整体状况。由表1 可知,中学教师的生存质量除了环境领域、生理领域得分稍低,各领域都在中位数3 左右。中学教师的生存质量为中等水平。

2. 中学教师生存质量的人口统计学变量分析。运用独立样本t检验对不同性别、婚姻状况、城乡的中学教师的生存质量进行的差异性检验显示,不同性别中学教师的生存质量感在生理领域、社会领域及总分上存在极其显著的差异。男教师的生理领域、社会领域得分及总分比女教师高,说明男教师的生存质量比女教师高。不同婚姻状况的中学教师生存质量在社会领域及总分上存在极其显著的差异,在生理领域存在非常显著的差异,在环境领域存在显著差异。在社会领域、生理领域、环境领域及总分上,单身中学教师得分都高于已婚中学教师,说明单身中学教师生存质量比已婚教师高,对社会领域、生理领域和环境领域的满意度比已婚中学教师高。不同区域中学教师的生存质量在环境领域及总分上存在显著差异。城镇中学教师得分高于农村中学教师得分,说明城镇中学教师生存质量高于农村中学教师,对环境的满意度比农村中学教师好( 见表2) 。

3. 中学教师生存质量与工作家庭冲突的相关。将中学教师生存质量和工作家庭冲突量表的各因子进行Person相关分析,结果见表3。

注: * 表示p < 0. 05,**表示p < 0. 01,***表示p < 0. 001,下表同。

中学教师生存质量总分与工作家庭冲突总分呈显著的负相关。这说明,工作家庭冲突水平越高,教师的生存质量越低。生理领域与工作家庭冲突总分和工作→家庭冲突达到非常显著的负相关,社会领域与工作→家庭冲突呈显著负相关,环境领域与工作家庭冲突、工作→家庭冲突总分呈显著负相关,说明工作对家庭的影响越大,生存质量在生理领域、社会领域和环境领域的得分越低,生存质量越差。

4. 中学教师生存质量与应对方式的相关关系。将中学教师生存质量量表的各因子与积极应对和消极应对因子进行Person相关分析,结果见表4。

表4 显示,中学教师生存质量及各个维度与积极应对方式有非常显著的正相关; 除了社会领域维度,与消极应对方式有非常显著的负相关。这说明,中学教师在处理应激源时越喜欢使用积极应对方式,生存质量越好; 越喜欢采用消极应对方式,生存质量越差。

5. 中学教师的工作家庭冲突、应对方式对生存质量的回归分析。本研究以生存质量的总分作为因变量,将工作家庭冲突的两个因子( 工作→家庭冲突、家庭→工作冲突)和应对方式的两个因子( 积极应对、消极应对) ,采用逐步法( 即自变量进入方法为逐步进入Stepwise) 进入回归方程。结果发现: 进入回归方程的变量有三个,首先进入回归方程的是积极应对,其次则依次是消极应对、工作→家庭冲突,多元相关系数为0. 382,联合预测生存质量14. 6%的变异量。其中积极应对方式对中学教师生存质量的预测为正向,消极应对方式和工作→家庭冲突对中学教师生存质量的预测为负向( 见表5) 。

三、讨论

1. 中学教师生存质量的现状。中学教师的生存质量居于中等水平,对环境领域和生理领域的满意程度最低。这说明,中学教师对身体状况和所处环境不满意,需要加大对教师身体健康状况的关注,改善教师的工作环境、居住环境和学习环境等。

中学男教师在生存质量生理领域、社会领域及总分得分比女教师高,说明男教师的生存质量比女教师好。黄永等人发现,男女在生理、心理和自身要求上通常是不同的,女性情感比较敏感、丰富细腻、在情感上依赖较强,男性相对比较大度开朗,更容易建立较好的人际网络,更容易表达负面情绪,因此,男性比女性的生存质量水平更高［8］。

在生存质量社会领域、生理领域、环境领域及总分上,单身中学教师得分都高于已婚中学教师。这说明,单身中学教师对社会领域、环境领域及生理领域的满意度以及总的生存质量比已婚中学教师高。已婚中学教师同时面临着家庭及工作的双重压力,而单身中学教师由于不用过多考虑家庭以及孩子的问题,会投入更多时间和精力到工作中,提高工作效率,建立更好的社交网络,因而生存质量要好一些。

来自城镇和农村的中学教师的生存质量在环境领域及总分上存在显著差异。城镇教师生存质量总分及环境领域得分比农村教师高,说明城镇教师生存质量比农村教师好。城镇教师对所处环境的满意度比农村教师高,是因为城镇教师的住房环境、办公环境、教学环境等比农村好,收入水平相对比农村高,同时交通便利,获取信息、知识的机会更多。

2. 中学教师生存质量与工作家庭冲突、应对方式的关系。中学教师生存质量总分与工作家庭冲突总分呈显著的负相关,生理领域与工作家庭冲突总分和工作→家庭冲突达到非常显著的负相关,社会领域因子与工作→家庭冲突呈显著负相关,环境领域因子与工作→家庭冲突、生存质量总分呈显著负相关,生存质量总分及各因子与家庭→工作冲突均无相关。这说明,工作家庭冲突越大,中学教师的生存质量越低,主要表现为工作给家庭带来的冲突越多,中学教师在生理领域、社会领域及环境领域的满意度越低。回归分析进一步证明,工作→家庭冲突对中学教师的生存质量具有预测作用,工作家庭冲突对中学教师生活质量的影响是负向的［9］,会对教师的身心健康产生消极影响,引发焦虑、抑郁、身体不适、低的生活满意度等,破坏教师的正常生活。可见,降低工作给教师家庭带来的负面影响是非常重要的。

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