北京物资学院研究生导师研究方向一览表

【摘要】在大数据和云计算迅速发展的背景下，企业数字化转型带来的数据资产难以确认、员工操作违规、用户数据泄露等问题，也为其合规风险防控带来了巨大的挑战。

因此，文章研究识别了企业流程自动化、弹性业务、动态员工、信息安全和企业声誉等数字化转型过程中可能存在的合规风险，进一步提出推动企业数字化到智能化进程、建立合规风险识别与预警机制、构建信息管理云平台安全防护、完善与零工平台和工会的合作和培育合规文化等措施，为数字化转型中企业的风险防控管理提供参考。

【关键词】企业数字化转型；合规风险识别； 合规风险防控【中图分类号】F275 一、引言大数据时代下，企业数字化转型已成为其知识创新驱动发展的必要手段，然而随之带来的数据资产难以确认、员工操作违规、用户数据泄露等问题，也为企业合规风险防控带来了巨大的挑战。

2018年，国务院国资委印发了《中央企业合规管理指引（试行）》，界定了“合规”“合规风险”与“合规管理”的内涵，明确了企业负责人合规管理的职责，指出企业合规管理的重点，提出对合规管理运行及保障机制的要求，体现出国家和市场监管部门对企业合规管理与风险控制的重视。

2021年《政府工作报告》明确指出，要“加快数字化发展，打造数字经济新优势”，并且通过科技创新“推动产业数字化智能化改造”，引导企业加快数字化转型进程。

在数字化转型背景下，企业不断呈现业务一体化、管理模块化、产品多维化、服务集成化等特征，需要进一步建立健全与之相匹配的合规风险识别与防控机制，制定全员普遍遵守的合规行为规范，建立合规风险预警机制与应对策略，为保障企业数字化转型中及转型后的持续稳定发展提供保障。

互联网打破了市场的地域限制，企业面临着更加激烈的竞争与复杂多变的外部环境，如何满足不同地区、不同领域市场的合规性要求，是企业数字化转型面临的首要问题。

特别是在经济全球化背景下，受贸易壁垒的影响，我国企业在海外受到严格的合规监管，许多企业遭受到了制裁，如2018年中兴通讯被美国商务部开出10亿美元罚金外加4亿美元保证金的巨额罚单，更加深了企业对合规风险防控的意识。

北京物资学院本科毕业论文（设计）工作规定(试行）毕业论文(设计）是本科教学计划的重要组成部分，是毕业前对学生进行全面专业训练的最后一个重要的实践性教学环节。

毕业论文(设计）写作的目的在于培养、提高和检查学生综合运用所学的专业知识分析问题、解决问题的能力，同时对学生全面素质的提高及独立工作能力的培养都有很大影响。

为加强、改进我校毕业论文（设计）教学与管理工作，特制定本规定。

一、总则第一条毕业论文(设计）是我校本科教学计划的重要教学内容，须作为一门重要的必修课程记载成绩，并作为学生能否毕业和获得学士学位的主要依据之一。

第二条毕业论文(设计）不能免修。

毕业论文(设计）不及格者，按北京物资学院学生学籍管理和学位管理的有关规定处理。

第三条凡在我校正式注册的全日制本科生必须按规定的时间完成毕业论文(设计）；各院系应认真组织毕业论文指导、检查、答辩及成绩评定工作。

第四条各院系要切实加强毕业论文（设计)档案的管理工作.毕业论文（设计）的档案管理工作应认真执行学校档案管理工作的规定，统一规格、统一标准、统一装订。

二、组织领导第五条学校成立毕业环节领导小组，由主管教学的校领导任组长，教务处处长任副组长，组员为各院系分管教学工作的院长或系主任。

教务处是全校本科毕业论文（设计)工作的组织管理部门。

校级领导小组的职责是：1、制定有关毕业论文（设计）工作的政策。

2、统一领导毕业论文(设计)工作，对毕业论文（设计)进行宏观指导,主要是根据各专业培养目标和教学要求，对各专业学生毕业论文（设计）的质量（深度和广度）、数量（字数、阅读中外文资料数量、外文摘要字数等）及进度要求做出明确的规定，并加强对本科毕业论文（设计)工作的管理、指导工作。

3、协调解决实习基地、设备器材、经费，为毕业论文（设计）工作顺利进行提供保证。

4、加强对毕业论文（设计）各环节过程检查的领导，组织经验交流和经验总结等工作。

5、组织校级优秀毕业论文答辩委员会,确定校级优秀毕业论文答辩工作程序和一般要求。

结构方程模型在风险管理中的应用综述结构方程模型（Structural Equation Modeling，以下简称SEM）在风险管理中的应用，是一个值得重视和关注的问题。

本文指出了应用SEM进行实证研究的重要性和适用性；总结了目前SEM在风险管理中的实际应用情况和应用盲区，并指出SEM今后的发展方向以及亟待解决的问题。

文章指出，这种用来分析多指标变量之间错综复杂关系的结构分析方法，有助于探究和建立风险管理领域中的结构关系模型，可以大大提高风险管理学科的研究水平。

尤其是在探索风险管理的因果规律、探索风险管理的复杂性问题时，SEM提供了可行性工具。

关键词：结构方程模型（SEM）复杂关系结构风险管理问题提出在风险管理研究领域，有时需要处理多个原因、多个结果的共变关系，或者碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好处理的问题。

1973年瑞典统计学家Joreskog.K.G提出了结构方程模型这种用来分析多指标变量之间错综复杂关系结构的多元统计分析方法，综合了路径分析和证实性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA），是一种杂交体，被称为近年来统计学的三大进展之一。

SEM不但能检验传统模型，而且也执行更复杂关系和模型的检验，它的重要性在于不仅能够整合当代两大种类统计技术：因素分析与路径分析，处理科学研究当中最棘手的潜在变量问题，也研究设计的原理与测量方法的运用，更可以应用到各种不同的情境中，完全涵盖了研究的始末与当代统计发展的重要层面。

随着信息科技的发展，SEM已成为量化研究新典范的代名词。

结构方程模型弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。

结构方程引入中国，大大提高了风险管理的研究水平。

但是国内一些研究人员在对SEM研究和应用中存在一些盲区，例如，在应用SEM进行研究中对模型的效度和信度检验都不够重视而影响了研究结论。

因此，对结构方程模型方法进行系统总结、探讨应用模型进行实证研究的重要性和适用性，探讨其今后的发展方向以及应用SEM模型进行实证研究应注意的问题，是非常值得关注的问题。

International Trade国际商贸 2012年10月171我国天然橡胶国际定价权研究①北京物资学院 郝玉柱 闫英英摘 要：虽然我国是天然橡胶的最大进口国，但是却没有定价权，即在天然橡胶国际贸易价格形成中没有发挥出应有的影响力，这给我国橡胶企业带来了很多不确定的因素。

因此获取天然橡胶国际定价权对我国极其重要。

国际贸易的定价方式主要有两种：一种是由国际市场上的主要供需方进行商业谈判来确定价格；另一种是以全球定价中心的国际期货市场的期货合约价格为基准价格来确定国际贸易价格。

显然，在这两种定价方式上我国都没有发言权。

本文主要以国际贸易的两种定价方式为出发点，分析了我国没有定价权的原因，并针对这些不足提出了相应的解决措施。

关键词：天然橡胶 国际定价权 期货市场中图分类号：F752 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)10(c)-171-041 定价权概述1.1 定价权的含义从广义上看，定价权泛指影响国际市场商品价格的能力。

而针对我国实际而言，定价权的含义是指：我国能够在形成合理的国际市场价格中发挥积极影响力，避免遭受重大经济利益损失，而我国企业能够通过各种方式，在各种部门的支持下，在国际贸易中为自己争取有力的地位和良好的外部环境，进而有效管理国际市场价格风险。

1.2 大宗商品国际贸易的定价方式大宗商品国际贸易主要有两种定价方式：一种是以全球定价中心的国际期货市场的期货合约价格为基准价格来确定国际贸易价格，如日本东京工业品交易所(TOCOM)是天然橡胶的定价中心，并以其期货合约价格作为天然橡胶国际贸易的基准价格；另一种是由国际市场上的主要供需方进行商业谈判以确定价格，而其贸易商只能作价格的追随者。

从目前的情况看，我国天然橡胶的国际贸易在这两种定价机制下，都面临着定价权问题：一方面，在第一种国际贸易定价方式下，主要是以世界期货市场为定价中心，而我国上海天然橡胶期货市场虽然有一定的发展，但是，与国外发达的期货市场相比，差距仍然比较大，这主要是因为我国期货市场不够成熟和完善；另一方面，我国橡胶相关企业存在着多、小、散的特点，资源难以整合，因此，在第二种定价方式下，我国也没有定价权。

专业代码、名称研究方向导师考试科目备注081301 建筑历史与理论 01中国建筑史02中国古代河系城市与建筑研究03当代建筑文化陈薇①英或日②中外建筑史③建筑设计或古建筑意向分析（历史）请自备图板及绘图工具081301 建筑历史与理论 01建筑遗产保护与利用02中国建筑历史03当代建筑文化朱光亚同上同等学力加试科目：宋清营造法式、西方古典建筑、古建筑考察选二 081302 建筑设计及其理论01城市设计理论与实践02公共建筑设计理论与方法02城镇历史地段的保护与更新仲德崑①英②建筑设计理论或城市规划设计理论③建筑设计同等学力加试科目：现代建筑理论、建筑设计 081302 建筑设计及其理论01建筑设计理论与方法02现在室内设计理论与方法黎志涛①英②建筑设计理论③建筑设计同等学力加试科目：现代建筑理论、建筑设计 081302 建筑设计及其理论01城市设计理论与方法02建筑和城市形态研究03可持续的城市与建筑设计王建国①英或日②建筑设计理论或城市规划设计理论③建筑设计或城市规划设计同等学力加试科目：现代建筑理论、建筑设计081302 建筑设计及其理论01建筑设计理论韩冬青①英②建筑设计理论③建筑设计同等学力加试科目：现代建筑理论、建筑设计 081303 城市规划与设计01城市空间发展理论02现代城市设计理论与方法03中小城镇规划理论段进①英②城市规划设计理论或建筑设计理论③城市规划设计或建筑设计（城规） 081303 城市规划与设计 01城市更新与名城保护02城市规划设计与理论研究03城市历史与理论董卫①英②城市规划设计理论③城市规划设计 081303 城市规划与设计 01城市规划设计理论与方法02城市保护与更新03城市住区设计理论阳建强①英或法②城市规划设计理论③城市规划设计081304 建筑技术科学 01现代建筑结构体系戴航①英②结构体系③建筑设计 081320 ★建筑景观学 01景园规划设计研究02城市环境设计与理论杜顺宝①英②城市规划设计理论或景园规划设计理论③建筑设计（城规） 081321 ★建筑遗产保护与管理 01建筑遗产保护与管理朱光亚（等）①英或日中外建筑史③中国文化史面向文科招生，也向建筑、城规专业招生专业代码、名称研究方向导师考试科目备注080201 机械制造及其自动化01CAD/CAM技术02制造系统自动化03敏捷制造与网络化制造易红①英或日或德或俄②工程矩阵理论或数理统计或数值分析③时间序列分析与系统辨识或机械设计或数字信号处理或线性振动理论或数控技术或计算机辅助设计或机电一体化原理及应用或控制理论与基础或机器人与自动化技术同等学力加试科目①现代机械设计方法②机械振动理论及应用或时序与系统辨识或计算机集成制造系统080201 机械制造及其自动化 01CAD/CAM技术02结构分析与广义优化03制造业信息化工程04网络化制造汤文成同上同上 080201 机械制造及其自动化01计算机监控与网络诊断02智能诊断与质量工程03机电设备维修与管理钟秉林同上同上080201 机械制造及其自动化01机电设备远程监控与故障诊断02汽车运行监控与故障诊断03测试技术与信号处理贾民平同上同上 080201 机械制造及其自动化01机械结构动态分析、优化与控制02结构振动、噪声主动及被动控制03现代网络协同设计技术陈南同上同上 080202 机械电子工程01机电系统的电磁兼容性02机电设备的质量检测与控制03缓冲隔振及人机关系蒋全兴同上同等学力加试科目①现代机械设计方法②机电一体化原理应用或电磁兼容性原理 080202 机械电子工程01机电系统工程与一体化技术02基于网络的动态信息检测与全过程质量控制03基于嵌入式系统技术的机电控制与自动化史金飞同上同上080202 机械电子工程01测控技术与智能系统02装备智能化贾民平同上同上 080202 机械电子工程01控制理论及数控技术应用02测试理论及智能仪器技术03机器人动力学及智能控制04生物信息获取分析与智能假肢技术王兴松同上同上 080203 机械设计及理论01微纳机电系统02表面工程与润滑理论03微尺度传热学与生物芯片04微型机器人与智能控制理论陈云飞①英或日或德或俄②工程矩阵理论或数理统计或数值分析③机械设计或传热学或流体力学或一般力学或计算机辅助设计同等学力加试科目①现代机械设计方法②高等机构学或机械振动理论应用或微机控制及自动化 080203 机械设计及理论01机器人机构学02内燃机动力学与先进配件技术王兴松同上同上 080204 车辆工程 01车辆动态优化设计技术及智能结构与技术在运载工具上的应用02基于网络的虚拟设计、生产组织与信息集成技术03轨道交通车辆系统关键技术研究04车辆操纵动力学控制研究陈南①英或日或德或俄②工程矩阵理论或数理统计或数值分析③时间序列分析与系统辨识或机械设计或数字信号处理或线性振动理论或数控技术或计算机辅助设计或机电一体化原理及应用或控制理论与基础或机器人与自动化技术同等学力加试科目①现代机械设计方法②现代汽车理论或动态信号测试与分析 080220 工业设计 01产品设计与产品可靠性02虚拟设计与设计可视化03计算机辅助工业设计&概念设计04工业设计艺术及理论易红①英②设计史论或机械设计或设计学概论③专业综合（6小时）或人机工程学或计算机辅助设计专业代码、名称研究方向导师考试科目备注080104 工程力学 01旋转机械振动控制与故障诊断02转子动力学理论与应用03 计算流体力学及工程应用陆颂元同土木学院080104工程力学专业动力工程系同等学力考生的加试科目请与动力系联系080402 测试计量技术及仪器 01多相流测量和燃烧诊断技术02能源环境监测方法与仪器03热工测量新技术04过程监测与智能化技术05电厂管理系统吕震中王式民①英②数值分析与线性代数或高等传热学③高等流体力学或微型计算机原理及接口技术或多相流测试理论技术或非线性光学 080701 工程热物理 01传热传质学及应用02多相流理论及应用03热力系统优化与节能04燃烧理论及应用05传热与流动的数值模拟施明恒归柯庭袁竹林①英或俄②数值分析或工程矩阵理论或高等传热学③高等工程热力学或高等流体力学或热能系统动态特性或动力机械运行特性及诊断或低温与制冷原理或数字信号处理或线性振动理论或燃烧理论与技术或线性系统理论或热工信息化技术及系统同上 080702 热能工程 01煤的洁净燃烧与气化02燃煤联合循环发电技术03热力系统建模与控制04大型火电机组优化运行05强化传热技术06燃烧技术与污染控制赵长遂沈湘林林中达周克毅沈炯顾璠段钰锋同上同上 080703 动力机械及工程 01发电机组振动理论及应用02动力设备的状态监测与诊断技术03发电设备状态检修技术04大型发电机组的控制与信息化05燃气/蒸汽联合循环发电技术徐治皋陆颂元周克毅杨建刚王培红同上同上 080704流体机械及工程 01流体机械特性及运行优化02流体机械振动控制03叶轮机械流动过程建模及设计优化杨建刚同上同上 080705 制冷与低温工程 01现代制冷技术与方法02制冷与空调系统的能源有效利用03制冷系统测控技术与系统优化04热泵技术及应用05低温技术与低温传热传质学张小松袁竹林同上同上 080706 化工过程机械 01化工过程自动化02干燥过程及设备03化工设备强度与振动04高效换热技术及设备吕剑虹同上同上 080720 ★能源信息技术 01热力系统建模与仿真技术02热工过程控制理论与应用03电厂监控与管理信息系统04热力设备状态监测与故障诊断05大型火电机组优化控制06参数检测与信息处理徐治皋吕剑虹虞维平林中达吕震中王培红同上同上 080721 ★能源环境工程 01燃烧污染物形成机理、监测与防治技术02固体废弃物能源化处理技术03工业废气、废液治理与能源化处理04洁净煤技术05能源环境管理与系统工程沈湘林金保升同上同上 080722 ★新能源技术 01太阳能的高效转换和利用02氢能开发与利用03风力发电与分布式能源系统04生物质能的转化与利用05天然气水合物能源利用06地热能利用施明恒顾璠同上同上 081404 供热、供燃气、通风及空调工程 01空气调节与制冷新技术02天然气热电冷三联供技术03暖通空调系统的数值模拟04人工环境及楼宇智能化05暖通空调系统设计与优化06室内空气品质监测与控制技术张小松①英②数值分析或高等传热学③低温与制冷原理或热工信息化技术及系统同上083002 环境工程01大气污染控制02固体废弃物处理与处置03工业废液无害化、资源化处理技术04污水处理技术赵长遂金保升归柯庭①英②高等传热学或数值分析与线性代数或高等流体力学或环境流体力学③高等工程热力学或燃烧理论或固体废弃物处理技术或燃烧化学与污染控制或气固两相流动与传热或大气污染控制同上专业代码、名称研究方向导师考试科目备注080902 电路与系统 01光纤通信用集成电路设计02高速高频集成电路设计03微波毫米波单片集成电路设计04生物体植入式集成电路王志功①英或德②模拟与数字电路③半导体集成电路与CAD或微波网络同等学力加试科目①射频集成电路设计基础②光纤通信用集成电路设计080902 电路与系统01集成电路器件模型和参数提取02高频集成电路设计03单片集成电路信号完整性黄风义①英②半导体器件物理③半导体集成电路与CAD或微波网络080902 电路与系统01超大规模集成电路设计02混合信号集成电路设计朱恩同上 080904 电磁场与微波技术 01工程电磁场理论及应用02天线与传播章文勋①英②数值分析或工程矩阵理论③电磁场的数学方法或数学物理方法或微波网络或高等工程电磁场理论同等学力加试科目:数值分析、工程矩阵理论、微波网络、高等工程电磁场理论选二080904 电磁场与微波技术01毫米波理论与技术孙忠良①英②数值分析或工程矩阵理论或电磁场边值问题数值分析③高等工程电磁场理论或微波网络或数学物理方法 080904 电磁场与微波技术01计算电磁学02无线通信系统中的射频技术03高速电路中的信号完整性洪伟①英②数值分析③微波网络或高等工程电磁场理论080904 电磁场与微波技术01毫米波无源电路与网络02多芯片模块封装效应的物理基础戎敖生①英②数值分析或工程矩阵理论③数学物理方法或微波网络或高等工程电磁场理论或数字信号处理080904 电磁场与微波技术01雷达与通信系统中的微波毫米波技术02毫米波亚毫米波成像03毫米波光电子技术窦文斌①英②数值分析或工程矩阵理论③数学物理方法或微波网络或高等工程电磁场理论同等学力加试科目：数值分析、工程矩阵理论、微波网络、高等工程电磁场理论选二 080904 电磁场与微波技术01天线与电磁兼容02电磁仿真技术03毫米波亚毫米波理论与技术徐金平①英②数值分析或工程矩阵理论或电磁场边值问题数值分析③数学物理方法或微波网络或高等工程电磁场理论080904 电磁场与微波技术01计算电磁学及快速算法02微波电路与天线的全波分析03电磁逆散射与电磁成像04异向介质的理论与实验研究崔铁军同上 080904 电磁场与微波技术01计算电磁学02微波毫米波理论与技术吴柯同上 080904 电磁场与微波技术01微波毫米波理论与技术02无线通信中的射频技术朱晓维同上 080904 电磁场与微波技术01微波毫米波理论与技术王蕴仪同上081001 通信与信息系统01超宽带无线通信技术02高速无线多媒体通信网络技术03现代通信中的信号处理和智能信息处理技术毕光国①英②通信原理(含编码与信息论基础)③随机过程或数字信号处理同等学力加试：工程矩阵理论或随机过程或现代数字信号处理选二081001 通信与信息系统01扩展频谱与宽带CDMA理论与技术02现代信号处理与通信03未来宽带移动通信理论与技术尤肖虎同上 081001 通信与信息系统01宽带移动通信理论与系统研究02通信中的信号处理03信道编译码技术赵春明同上 081001 通信与信息系统01高速无线互联网理论与技术02宽带多媒体通信03无线接入理论与技术沈连丰同上 081001 通信与信息系统01未来移动通信系统关键技术研究02现代信号处理及其在移动通信中应用研究03宽带多媒体移动无线通信研究高西奇同上 081001 通信与信息系统01无线信道的容量计算与信道编码理论02通信系统的信道估计和均衡技术03通信系统的信号发送和检测技术04新型通信网络结构及无线资源管理技术陈明同上 081002 信号与信息处理01智能信息处理02非线性信息处理03信号与信息处理陆佶人①英②通信原理（含编码与信息论基础）或工程矩阵理论③随机过程或数字信号处理 081002 信号与信息处理01多媒体信息处理02智能信息处理03通信信号处理吴乐南同上同等学力加试科目：工程矩阵理论、随机过程、现代数字信号处理选二 081002 信号与信息处理01数字图像处理与分析02通信系统中数字信号及图像处理03信息获取与处理邹采荣同上 081002 信号与信息处理01视觉与听觉信号处理02智能信息处理03多媒体通信吴镇扬同上 081002 信号与信息处理01通信信号处理02多媒体信号处理03智能信息处理04盲信号处理杨绿溪同上 081002 信号与信息处理01分布式信号处理与传感器网络02视频与图像信号处理中的反问题03信息论王桥同上不招同等学力 081002 信号与信息处理01语音信号处理02图像与视频信号处理03情感信息处理赵力同上同等学力加试科目：工程矩阵理论、随机过程、现代数字信号处理选二 081020 ★信息安全01信息安全理论与技术02无线网络安全03通信安全04生物特征识别与身份认证胡爱群裴文江①英②通信原理（含编码与信息论基础）③随机过程或数字信号处理专业代码、名称研究方向导师考试科目备注080104 工程力学 01MEMS结构的力学特性及其测量技术研究02光测力学与结构无损检测03新型材料的力学行为测量技术及其表征方法何小元①英②数值分析或固体力学基础③实验力学或数字图象处理 080104 工程力学 01脆性材料损伤机理及其本构模拟02复杂结构体系的损伤计算方法和失效过程仿真分析03大型复杂工程结构健康检测、损伤检测与状态评估李兆霞①英②有限元线性理论及其应用或数值分析③弹塑性力学或弹性力学 080104 工程力学 01结构的振动与波动理论研究02结构的振动与波动测控技术研究03大型隐蔽结构的波动反演方法及基础动态诊断与承载分析技术研究04基于光学积分成像的微小结构动态特性测试分析方法研究汪凤泉①英②数理统计或随机工程或数值分析③动态信号与系统分析或线性振动理论 080104 工程力学01结构非线性分析方法单建①英②有限元线性理论及其应用或数值分析③弹塑性力学或弹性力学 080402 测试计量技术及仪器01动态测试技术与仪器02振动控制汪凤泉①英②数理统计或数值分析③动态信号与系统分析或线性振动理论 081401 岩土工程01桩土共同作用理论02岩土工程测试与反分析03大型结构安全监测方法与技术04地基处理梁书亭①英②计算力学③复杂条件下的地基与基础工程或高等土力学 081402 结构工程01现代预应力结构02工程结构加固与改造03建筑物防灾设计吕志涛①英②计算力学③结构设计理论限招1人 081402 结构工程01现代预应力结构02工程结构加固与改造03建筑物防灾设计孟少平同上 081402 结构工程01大跨及高层结构分析及设计单建①英②计算力学（线性部分）③弹塑性力学或结构设计理论081402 结构工程01现代预应力结构工程02大型结构工程健康诊断03结构加固与改造郭正兴①英②计算力学③结构设计理论 081402 结构工程01结构新体系和新技术02结ā构安全评估03房屋整体迁移技术李爱群同上 081402 结构工程01工程结构损伤识别与健康诊断02结构加固与改造03建筑遗产保护曹双寅同上 081402 结构工程01工程结构损伤识别与健康诊断02结构加固与改造03建筑遗产保护邱洪兴同上 081403 市政工程01城市污水处理与资源化技术02城市（城镇）生态与水环境景观03区域供水及管网优化04有机废弃物资源化理论与技术05城市交通与环境王世和①英或日②数值分析或数理统计或微生物生理学或环境化学或高等流体力学③水污染控制理论与技术或环境工程理论基础 081405 防灾减灾工程及防护工程01多高层建筑抗震理论及应用技术02工程结构隔震、减震与振动控制03工程结构鉴定与加固改造程文穰①英②计算力学③工程结构抗震分析 081405 防灾减灾工程及防护工程01结构抗风抗震02结构隔震、减振和振动控制03结构健康监测李爱群同上 081405 防灾减灾工程及防护工程01组合、混合结构体系抗震分析及监控技术02多高层建筑结构、构筑物抗震减振及控制理论与设计方法03工程结构防灾安全性评价与健康诊断梁书亭同上 081405 防灾减灾工程及防护工程01多高层建筑抗震理论及应用技术02工程结构隔震、减振与振动控制03工程结构鉴定与加固改造04结构防灾安全性评价与健康诊断李兆霞同上 081405 防灾减灾工程及防护工程01多高层建筑抗震理论及应用技术02工程结构隔震、减振与振动控制03工程结构鉴定与加固改造04结构防灾安全性评价与健康诊断曹双寅同上 081405 防灾减灾工程及防护工程01多高层建筑抗震理论及应用技术02工程结构隔震、减振与振动控制03工程结构鉴定与加固改造04结构防灾安全性评价与健康诊断戴航同上 081405 防灾减灾工程及防护工程01多高层建筑抗震理论及应用技术02工程结构隔震、减振与振动控制03工程结构鉴定与加固改造04结构防灾安全性评价与健康诊断王修信同上 081406 桥梁与隧道工程01现代预应力结构体系及计算理论02现代桥梁结构设计理论03现代隧道结构分析与监控技术吕志涛①英②计算力学③桥梁结构分析或结构设计理论限招1名 081406 桥梁与隧道工程01现代预应力结构体系及计算理论02现代桥梁结构设计理论03现代隧道结构分析与监控技术孟少平同上 081406 桥梁与隧道工程01桥梁动力分析与抗灾设计02城市高架桥梁设计与隔震、减震03桥梁、隧道结构损伤检测与健康监测王修信同上 </TDā>081420 ★土木工程建造与管理01高层建筑施工技术理论02空间结构工程03地下结构工程04工程虚拟建造技术郭正兴①英或日②工程施工技术理论③结构设计理论 081420 ★土木工程建造与管理01虚拟技术与虚拟建设研究02建设企业和建设项目知识管理研究03建设项目信息化管理研究04现代房地产绿色开发及数字化开发研究05建设项目环境管理与评价研究李启明①英或德②工程经济学或工程施工技术理论③房地产开发与经营或工程项目管理 083002 环境工程01饮用水微污染净化02富营养化湖泊生态修复与生态水处理技术03生活污水除磷脱氮技术与装备04水处理过程地球温暖化气体溢出控制吕锡武①英或日②微生物生理学或高等物理化学或环境卫生学原理或环境化学③水处理原理或毒理学或生物化学 083002 环境工程01高性能水处理工艺、技术与原理02难降解有机废水的预处理及综合处理技术03城市污水生态处理与资源化技术04大气污染控制技术05环境、生态规划与管理王世和①英或日②数值分析或数理统计或微生物生理学或高等有机化学或环境化学③水污染控制理论与技术或环境工程理论基础或生物化学 120100 管理科学与工程01大型工程项目全寿命期集成化管理研究02建筑业和建筑企业管理03现代房地产项目绿色开发及数字化开发研究04现代设施管理成虎①英或德②工程经济学或工程施工技术理论③工程项目管理或房地产开发与经营 120100 管理科学与工程01建设项目全寿命周期管理系统研究02现代房地产投资与管理研究03网络环境下的建筑业和建筑企业管理04城市管理与设施管理系统05建设项目可持续管理与评价研究李启明①英或德②工程经济学工程施工技术理论或建筑设计理论③房地产开发与经营或工程项目管理专业代码、名称研究方向导师考试科目备注080300 光学工程 01光通信技术02光子学材料与技术03集成光子学与器件技术04非线性光学物理与技术05有机显示与发光技术崔一平徐春祥①英②数值分析或高等电动力学或高等物理化学③非线性光学或量子力学或高等有机化学（化学）080300 光学工程 01显示器件与技术02带电粒子光学及应用03光学图像处理及虚拟现实技术04纳米器件尹涵春王保平雷威李晓华①英或俄或日②数学物理方程或数值分析③高等电磁场理论或应用电子光学或非线性光学080901 物理电子学 01显示器件与技术02带电粒子光学及应用03电子图像处理及虚拟现实技术04真空微电子学05纳米器件尹涵春王保平雷威李晓华屠彦张晓兵①英或俄或日②数学物理方程或数值分析③高等电磁场理论或应用电子光学或显示技术同等学力加试科目①量子物理学②信息技术基础080901 物理电子学01光通信理论、器件与技术02高速宽带光网理论与技术03微波光子学及系统技术04光子集成及平面光路技术05测量及仪表中的光波技术06电子系统可靠性技术孙小菡①英或俄②数学物理方程或数值分析或光导波技术或通信原理（含编码与信息论基础）③导波光学或光波通信理论与系统080901 物理电子学01全光通信器件及技术02新型光子学材料与技术03非线性光学物理与技术04光学传感与检测技术05集成光子学与器件技术崔一平徐春祥①英②数值分析或高等电动力学或高等物理化学③非线性光学或量子力学或高等有机化学（化学） 080901 物理电子学01微波/毫米波理论与技术02微波/毫米波光子学03/微波/毫米波电子学丁德胜①英②数学物理方法或数值分析或工程矩阵理论③高等电磁场理论或高等微波技术080903 微电子与固体电子学01VLSI器件物理学与新型半导体器件02VLSI电路和微电子系统设计许居衍①英或俄②VLSI物理学③VLSI系统设计与无锡58所联合招生 080903 微电子与固体电子学01MEMS计算机辅助设计02微系统技术与应用03纳电子器件物理黄庆安①英②数值分析或数学物理方程或半导体器件物理或VLSI工艺原理③量子力学或线性振动理论或硅微机械加工技术或VLSI系统设计 080903 微电子与固体电子学01系统芯片研究02集成电路设计方法学03嵌入式电子系统研究时龙兴①英②半导体器件物理或通信原理(含编码与信息论基础)③VLSI系统设计或数字信号处理专业代码、名称研究方向导师考试科目备注070104 应用数学 01偏微分方程及其应用02生物数学王明新①英②偏微分方程③泛函分析应用数学系不招收同等学力070104 应用数学 01运筹与优化02大规模最优化潘平奇①英②工程矩阵理论或数值分析③数学规划 070104 应用数学 01代数学陈建龙①英②基础代数③环与模范畴或同调代数 070104 应用数学01神经网络与信息处理02常微分方程与泛函微分方程理论。

商学院硕士研究生导师简介西方经济学专业孙新雷，男，中共党员，教授，经济学博士，博导。

研究方向主要为西方经济学，发展经济学，国际经济学。

主讲《西方经济学》，《国外经济学名著选读》等课程，先后在学术刊物上发表论文60余篇，出版和参与编写学术性著作15部，承担省部级科研课题8项，获得省部级以上科研奖10多项。

孙学敏，男，教授，博士，硕导。

西方经济学学科带头人，郑州大学企业研究中心主任。

主要讲授的课程有：西方经济学、管理经济学、西方企业理论、西方经济学流派、经济预测与决策方法和中小企业管理研究。

曾在《经济日报》、《中国物价》等报刊发表学术论文120余篇，出版《开放架构下的中小企业管理论丛》（1－6卷）、《豫商发展史与豫商案例研究》等学术著作20余部，主持“国有中小企业改制后的管理问题研究”、“河南省骨干企业国际竞争力研究”、“河南省科技型企业国际竞争力研究”、“企业竞争方式研究”、“豫商发展史与豫商案例研究”、“农村企业家的生成与中国传统农业的改变”等国家和省级科研课题和横向课题20余项，获省级科研奖励8次，获郑州大学及郑州大学商学院科研及教学奖励15次。

其主讲的《微观经济学》课程荣获郑州大学“2004年精品课程”。

孙学敏教授是郑州大学三育人先进工作者，教学优秀奖二等奖获得者，“郑州大学最满意授课教师”称号获得者，郑州大学科研奖获得者，郑州大学优秀中青年学术带头人。

国民经济学专业杜书云，女，教授，经济学博士，硕导。

河南省中青年骨干教师。

河南省经济学会副会长，郑州市房地产业协会常务理事，郑州市住房公积金管理委员会委员。

主要从事《政治经济学》、《社会主义经济理论与实践》、《房地产经济学》等课程的教学工作。

先后获得郑州大学“三育人”、郑州市“三育人”、河南省“优秀教师”荣誉称号。

多年致力于土地制度、地产市场尤其是房地产开发问题的研究，主编有＜中国三农问题报告＞学术著作；在《经济地理》、《中国农村经济》、《农业经济问题》、《中国房地产报》等刊物公开发表学术论文40多篇；主持完成国家社科基金项目有＂土地农转非规律及其应用研究＂（１９９７）和＂农村劳动力转移的问题和对策研究－－农村劳动力转移的成本－收益视角分析＂（２００５），主持省级和厅级项目７项；成果获省级奖励多项，2000年获郑州大学“科研优秀奖”，因辅导学生参加“挑战杯”论文竞赛本人获得国家“园丁奖”。

甘为人梯育桃李化做春泥更护花——北京物资学院研究生优秀教师陈建中陈建中，1953年11月生，男，山西省万荣县人，中共党员，现为北京物资学院法政系教授、硕士研究生导师，《中国流通经济》杂志总编辑、编审，中国市场学会理事，北京开达经济学家咨询中心理事，中央教科所《教育史研究》编委，香港《国际金融家》特约编辑等，1993年被评为享受国务院政府特殊津贴的专家。

陈建中同志长期在教学科研第一线工作，从1982年大学毕业至今，一直任本科生、研究生代课教师，先后主讲了《马克思主义哲学原理》、《当代西方哲学》、《马克思主义哲学史》、《自然辩证法概论》、《科学社会主义理论与实践》、《思想道德修养》等必修课，前后共计讲授约4346学时。

并多次被评为省市级优秀教育工作者与优秀共产党员。

一、积极开展教学研究，坚持教书育人，在思想政治课教学过程中引导学生树立社会主义价值观与理想信念作为一名高校教师，陈建中同志指导着5名硕士研究生，并为全体研究生主讲了《科学社会主义理论与实践》、《自然辩证法概论》两门学位课，为本科生开设了《马克思主义哲学原理》、《思想道德修养》两门必修课。

他的课深入浅出，生动活泼，深受学生欢迎，教学效果显著。

为了进一步提高教学质量，他结合多年来的教学实践经验，积极开展教学方法和教育理论研究。

特别是他发表在《教育理论与实践》杂志上的《考试与智能发展的关系》一文，早在1985年就提出了应试教育与素质教育问题，指出传统的教学方法和考试方式培养出来的人才难以适应现代化建设的需要，因此应改革传统教学方法与考试方式，注意学生素质和能力的培养。

为了改变传统教学方法和思维方式，他还撰写发表了《改革传统教学方法与思维方式》等十多篇教学改革与教育研究的论文，与人合作出版了《教师修养漫谈》（山西人民出版社出版），《新教学法集锦》（山西人民出版社出版）等著作，为搞好教学改革，提高教育质量献计献策。

这对于深化教育体制改革，实现由应试教育向素质教育转变，无疑有着一定的理论和实践意义。

本科生导师工作计划（共3篇）第1篇：本科生导师计划①抓好高中与大学的衔接，促进新生的角色转变，提高新生对大学生活的适应速度和质量；②配合学院在新生中开展“认识专业、了解专业、热爱专业”的专业思想教育活动，帮助学生明确本院本科人才培养目标和培养方案，树立初步的专业思想，端正学生学习风气，为四年大学学习开个好头；③指导学生进行进行职业生涯设计，帮助他们制定个性化大学成长方案，使每个学生在开始大学生活之时就有比较明确的学习目标和可行的行动计划；④指导学生掌握大学学习特点和学习方法，使大学生能够顺利地适应大学学习，提高学习绩效。

2、在进入大学二年级时，导师主要在学术和技能方面给学生进行具体的指导。

---在学术方面，主要从以下几个方面给予指导：①进一步帮助学生树立正确的专业发展方向，发现学生的个性特长，与学生一起制定有针对性的学生学术成长方案。

②指导学生阅读本专业的经典文献，组织有研究生和本科生参加的各类学术报告会，帮助学生形成专业兴趣，打好专业理论基础，为科学研究特别是创新能力的培养奠定基础；③指导学生开展科学研究，重点是指导大学生RCT计划立项，开展调查研究以及写作专业论文；④指导学生制定个人的学习和职业生涯规划；---在技能方面，导师要从以下几个方面给予指导：①根据学生的兴趣和特长，帮助学生实现个性化的发展；②指导学生制定可行的特长发展计划，为学生的技能和个性特长的形成提供力所能及的帮助；③指导学生参加各种技能大赛，扩大我院学生在社会和学校中的影响，提高声誉；④组织我院学生各类技能大赛，推动我院学生技能学习活动的开展。

4、进入大学四年级以后导师在学生就业方面给予具体指导：①帮助学生树立正确的择业观，促进学生的顺利就业；②协助主管学生的副书记和辅导员做好学生的就业心理辅导工作，提高学生在就业市场的核心竞争力；③协助做好毕业生的思想教育工作，解决毕业生就业过程中的各种特殊矛盾与困难，提高学院的就业率。

1、关心学生德、智、体、美的全面发展，帮助学生树立正确的人生观和价值观，帮助新生尽快适应大学学习生活，引导学生建立正确的专业思想。

本科生导师制工作总结(2004-2005学年)北京物资学院经济系2005.9.22.根据《经济系导师制实施办法》规定，经济系在2004级学生中实施导师制。

导师制的实施实行整班指导，主要以班主任为基础，一般来说，班主任就是该班的导师，以利于整体工作的开展，以利于对导师工作的考核。

一、2004级导师人员2004级共有9个班，有9位指导教师，具体导师及指导班级如表所示：经济系2004级的导师及指导班级一览表二、2004级导师的工作内容1、关心学生德、智、体、美的全面发展，引导学生明确学习目的，端正学习态度，按照培养方案，实现培养目标。

既教书又育人，注重学生的全面发展和个性的发挥。

2、帮助学生了解自己所在专业的培养方案，特别是课程设置情况，以及在学习中应注意的问题等。

3、引导学生正确对待学习期间所面临的问题，帮助他们处理好各种关系。

4、帮助学生策划自己的未来。

针对学生的个体差异，对学生的选课、专业发展方向选择、职业生涯设计等方面进行指导。

5、及时反馈教学信息，并写出书面意见。

6、负责指导学生的读书活动。

由导师组推荐经济学经典书目。

各专业在一年级时阅读书目不作严格区分，主要是培养读书兴趣，熟悉专业知识。

阅读书目选定后，学生在导师的指导下，制定读书计划。

每学期第十四周上交读书报告，导师批阅并给出相应的等级（优、良、中、及格和不及格）计分。

每学期要举办一次读书报告会，评选出优秀读书报告，并给予奖励。

一般来说，在“大一”学年中，至少要阅读两本经典著作。

三、2004级导师的指导情况1、指导方式。

主要采用了集体和个别指导的方式。

没有完全按照《经济系导师制实施办法》中规定的“需要有针对性地对学生进行分类指导”的方式进行指导。

主要原因是学生刚刚入学，一些学生的个性没有完全显露出来，难以分类，因此，只能是从学习成绩上进行区分和进行指导。

2、指导次数。

按照《经济系导师制实施办法》中的规定，“每个导师每月与被指导的学生面谈或集体指导不少于一次，每次不少于一个小时的时间接待学生，地点在系学生办公室，每学期参加学生集体活动不少于一次。

本科生导师制存在的问题及其改进对策本科生导师制本科生实施导师制，是教育改革的需要，是因材施教、个性化培养的保证。

目前，导师制已经在多所高校中推行，但很多学校的执行情况都或多或少地存在着一些问题。

本文主要就这些问题展开研究，并提出一定的解决办法。

实施导师制的必要性导师制最早源于牛津大学，至今已有600多年的历史，是牛津大学师生多少年来引以为荣的制度。

在这一制度下，确实培育出了大批的优秀人才。

在我国，导师制一直只应用于研究生教育，只是最近这几年才开始逐步在本科生中推行。

实践证明这样做有很多好处，主要体现在以下几个方面：1、开展学分制改革的保证。

目前我国高等教育正处在改革阶段，许多高校都在推行选课制、学分制，甚至有的高校提出学生可以根据个人意愿自由转换专业。

也就是说教育更强调尊重学生的兴趣，发挥学生的特长，以学生为中心。

因此，学生需要更多的个体化的辅导。

导师的主要职责之一就是就学生所学专业的知识结构和完整性对学生选课进行指导，让学生有目的、有计划、有针对性地去构建自己的课程体系，系统地、完整地、有条不紊地进行自己的学业。

2、因材施教、个性化培养的前提。

伟大的教育家孔子在2000多年前就提出教育要因材施教，这样教育才更有针对性、更高效。

随着国家的发展，经济的繁荣，大学本科教育已经由原来的英才教育转变成了大众教育。

随着高校的扩招，现在很多学校面临的是教育资源的匮乏，师生比过低。

在这种情况下，我们更需要强调教育质量。

导师制的推行，有利于教师和学生的随时沟通，便于及时解决学生的个性化问题，可以促进学生的个性发展，激发学生的创新思维能力。

3、学生全面、健康成长的保障。

学校不仅承担着传授知识的重任，同时还具有不可推卸的育人职责。

尤其我国现在的在校大学生绝大多数都是独生子女，他们个性很强，自我意识很重。

在这种形势下，推行导师制是很有必要的。

导师不仅可以从学业上给学生以指导，同时可以观察学生的成长，及时发现问题，及时解决问题。

导师工作总结范文篇一：2022高中导师制工作总结2022高中导师制工作总结董君莉从2022年9月入职于北师大大同附中以来，学校就实行了全员育人导师制。

学校始终坚持新课程教育理念，在推进素质教育的进程中，特别注重德育与智育的均衡发展。

学校实行导师制的管理模式有效地促进了德育与智育联动，促进了学校的和谐、可持续发展。

从入学以来，我就担任高一2班刘元庆、石宇先、王泽鹏、杨阳、于凤翔、张函、贾瑞这7位学生的导师。

现将一年的导师工作总结如下：教育学生绝不只是班主任的事情，学校积极推行的导师制，就是要让教师人人做学生的成长导师，让学生人人受到应有的关爱。

在全员育人过程中，我注重从以下几个方面加强对学生的引导：一、思想引导：主要是培养学生自尊自爱的精神、自我约束的意识和良好的道德品质，教育学生遵纪守法、关爱生命、热爱生活、服务社会。

在了解学生的性格特征、行为习惯、道德表现的基础上，通过与学生的思想交流，及时了解学生的思想动态，对学生的错误思想及时纠偏，对学生存在的不良行为和不良习惯进行诊断分析，启发引导学生认识自身存在的问题，帮助学生培养良好的道德品质和行为习惯，确立远大的人生目标，从而建立学生生命成长的新起点。

二、心理疏导：高中学生正处于从心理不成熟逐步走向成熟的时期。

在平时的工作中我不但关心学生的身体健康，更关注学生的心理健康，促进学生身心的和谐发展。

及时帮助学生消除和克服心理障碍，加强学生的耐挫折教育，激发学生蓬勃向上的人生愿望，激励学生自立、自强、自信地走好自己的人生路。

我针对不同学生的心理特点，敞开心扉与学生进行心灵与心灵的对话，鼓励学生表露自己的心理困惑，对学生进行有针对性的心理咨询和指导，缓解学生的心理压力，消除学生的心理障碍，提高学生与人交往沟通的能力，提升学生的社会适应力和环境适应力，增强学生对失败、挫折的心理承受能力。

搞好心理疏导，关键是教师要平等地与学生真诚沟通，要耐心的倾听学生的心理感受，要真正走进学生的内心世界。

北京物资学院二00六届届硕士研究生学位论文企业雇员离职心理动因模型研究专业：产业经济学研究方向：人力资源管理******指导教师：***独创性声明本人声明的呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用其他复制手段保存论文。

签名：导师签名：日期：目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章绪论 (1)1.1 离职的定义和类型 (1)1.1.1 离职现象及定义 (1)1.1.2 离职的类型 (2)1.2 离职研究的意义 (3)1.2.1 离职研究的目的 (3)1.2.2 离职的影响 (3)1.2.3 离职的成本分析 (3)1.2.4 离职研究与员工关系管理 (5)1.3 离职研究的现状与本文的研究思路 (6)第2章国外及国内的离职模型比较研究 (8)2.1 几种传统的离职模型比较 (8)2.1.1 March和Simon（1958）模型 (8)2.1.2 Price（1977）模型 (9)2.1.3 Mobley（1977）中介链模型 (10)2.1.4 Mobley（1979）扩展模型 (11)2.1.5 Steers和Mowday（1981）模型 (13)2.1.6 Price和Mueller（2000）模型 (14)2.2 非传统的离职模型 (17)2.2.1 Lee和Mitchell（1994）的决策理论模型 (17)2.2.2 Sheridan和Abelson（1983）的尖峰突变模型 (18)2.3 国内离职模型的研究 (19)2.3.1 对国外离职模型的介绍和实证研究 (19)2.3.2 国内学者提出的一些模型分析 (20)第3章离职影响因素分析 (23)3.1 影响因素综合分析 (23)3.1.1 离职影响因素的归类研究 (23)3.1.2 影响因素的分层研究 (25)3.1.3 影响因素的交互性研究 (26)3.2 离职意向 (26)3.3 工作满意度 (28)3.3.1 工作满意度定义 (28)3.3.2 理论基础 (29)3.3.3 影响因素 (30)3.4 组织承诺 (32)3.4.1 组织承诺定义及维度 (32)3.4.2 组织承诺的决定因素 (33)3.4.3 工作满意度与组织承诺关系 (34)第4章雇员离职心理动因模型修订 (35)4.1 Price模型适用性问题 (35)4.2 国内离职影响因素的实证资料分析 (35)4.3 Price（2000）模型的修订 (38)4.3.1 新增加的变量 (38)4.3.2 修订后的Price（2000）模型 (40)第5章员工保持策略 (42)5.1 保持策略建议 (42)5.2 建立员工保持策略的一般框架 (42)5.3 员工保持建议 (44)结论 (48)参考文献 (49)攻读硕士学位期间发表的论文 (53)致谢 (54)摘要在激烈的市场竞争中，如何管理和控制企业员工的离职行为，稳定员工队伍，提高员工的工作绩效，己经成为企业人力资源管理所面临的主要问题之一。

【关键字】教学北京物资学院经济系证券期货专业学科建设发展规划一、培养方案最新修订的2004级证券期货专业教学计划体现了本专业现有的培养方案。

见附件1。

本专业拟为证券、期货市场输送理论知识扎实、实践能力强、具有一定的分析研究能力、富有创新精神的应用型投资与管理的专门人才。

本专业的发展思路：强调理论深度和宽度以及实践操作能力的培养，在现有证券期货专业特色的根底上，适当融入商业银行、保险方面的专业知识，使学生对商业银行、保险公司运做有一定了解。

二、学科根底1、办学条件及年经费投入情况本专业目前有专业教师7名，可为本专业协助开课的院内教师3人。

有专用模拟交易系统，有一两个教学实验基地，但不是特别固定。

无专门办公场所，无专门配备的办公设备。

上课由学院统一安排教室。

2、本专业优势及特色我院自1993年试办经济学专业期货方向(1996年改为证券期货方向)，在国内是第一家，当时和国内一些大的期货经纪公司及交易所，以及英国、美国期货方面的专家合作，举办了首届期货经纪人培训班，培养了当时国内急需的期货专业人才，本专业有6名教师通过了期货经纪人资格考试。

前几届毕业生在国内期货市场的建设和运行中发挥了骨干作用，并受到社会的认可和好评。

目前该专业为金融学专业证券期货方向，与原期货专业相比，不仅拓宽了专业口径，而且更加强调实务操作能力的培养以及分析能力和理论根底的强化。

具了解，目前全国各高校中仍然没有专门开设证券期货专业方向，大多是在金融专业中开设证券课程或期货课程，经过多年的探索，本专业在教学计划制订、课程设计、教学研究、教学方式和教学内容方面已逐渐趋于成熟和完善。

本专业虽然开设时间相对较长、已形成自己的教学体系和风格，在系统性、完整性方面有一定优势。

但受自身水平和学生接受能力所限，在教学内容的安排方面理论深度有一定欠缺，在此方面应进一步探索和加强。

3、师资队伍条件目前，本专业专任教师共7名，师资队伍结构及科研情况分别见表1。

大数据视角下的区域税收发展不平衡探析孙存一１，谭荣华２（１．北京物资学院物流学院，北京㊀１０１１４９；２．中国人民大学财政金融学院，北京㊀１００８７２）内容提要：我国区域经济发展差距一定程度上体现在税收缺口的不平衡㊂本文选取中国３１省份３０多万规模以上工业数据，以适合大数据分析的机器学习作为核心算法，从税收流失的视角分析地区之间的税收差异㊂结果表明，在同等税收政策的前提下，省份之间的流失金额㊁流失率㊁流失户㊁流失户比差异明显㊂因此，税务机关应以 互联网＋ 以及大数据为契机，科学识别区域税收流失差异，促进区域税收征管平衡，保证经济税收的良性发展㊂关键词：区域经济；大数据；机器学习；税收流失中图分类号：Ｆ８１２㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀文章编号：１００１－１４８Ｘ（２０１９）０３－００２９－０７㊀收稿日期：２０１８－１０－２２作者简介：孙存一（１９７９－），男，山东青岛人，北京物资学院物流学院助理研究员，经济学博士，研究方向：大数据通用算法㊁金融财税行业算法；谭荣华（１９４６－），男，北京人，中国人民大学财政金融学院教授，博士生导师，研究方向：财政金融信息化㊂基金项目：国家税务总局 微观税收流失分析理论㊁测算和应用研究项目 （一期㊁二期）资助；国家税务总局 税法遵从风险评价指标体系与模型研究项目 （一期㊁二期）资助㊂㊀㊀一㊁引言税收缺口等同于税收流失，是税收理论值与实际值之间的差异㊂测度各地税收流失的大小，在一定程度上可以考察各地税收征收情况与国家统一标准之间的差距，从而衡量区域税收发展的差异㊂税收流失是国家㊁集体和个人之间利益分割问题，是行为主体对国家法律的遵从程度，基于区域研究税收流失并最大限度地降低区域税收差异，可以保证国家税收执法的刚性以及公平公正问题，有效地促进区域经济发展平衡，减缓区域经济差异扩大的趋势，保证经济社会的持续㊁稳定㊁健康发展㊂运用大数据科学测度税收流失额度，对于考察区域经济发展不平衡具有重要意义㊂我国税收流失的测算方法日益丰富，分析视角逐渐从宏观㊁中观到微观，分析结果越来越精细㊂但是，由于税收流失测算方法理论较多，并未获得统一的意见，争议颇多，诸如：测算视角是否具有主观性，样本数据是否具有代表性，模型能否充分拟合复杂的现实条件等㊂互联网＋㊁大数据㊁机器学习㊁人工智能作为新的科学技术力量，带来面向大数据的机器学习法㊂其优势体现在不需要对数据做主观假定，支持规模超大㊁关系错综复杂的数据信息㊂对于本文的研究，该方法有利于充分利用样本信息，构建出代表性强㊁拟合度高的税收经济关系模型；此外，模型以数据为导向，解析数据之间的相关性，自学习㊁自适应㊁自完善，适合涉税行为多样㊁财务核算复杂的大型企业㊂㊀㊀二㊁样本数据由数据到信息㊁由信息到知识㊁由知识到智慧是大数据分析的根本目标㊂机器学习法以数据为导向构建模型，自助检验模型的可靠性，然后进行外推预测，从这一点来讲，机器学习法不是针对经济理论而构建，有什么样的数据就有什么样的结论，所以我们必须要有足够的数据支撑，从大数据的角度来讲，涉税数据无处不在，主要区分为两种类型：一是主要描述企业的经营条件㊁业务范围㊁财务状况等的基本面数据；二是描述企业的交易行为㊁涉税行为等的行为数据㊂从现实的角度讲，还要考虑数据的可获得性以及数据的质量等问题㊂鉴于此，本文选择中国３０１９６１户工业规模以上企业的数据作为样本数据，包括登记信息㊁申报信息㊁征收信息㊁财务信息等基本面数据，数据的基本结构如表１所示㊂表１得知，样本数据体量足够庞大，主要记载㊃９２㊃了纳税人的基本信息㊁财务状况㊁涉税记录等㊂抽取数值变量中的 营业收入㊁营业成本㊁销售费用 ３个核心指标；分类变量中的 地域㊁行业㊁经济性质 ３个重要维度，查看它们的分布状况，如图１所示㊂表１样本数据的基本结构表法人代码７１０９２６０９４：３１０４２９１６４Ｘ：２１２４００４１４２：２２０７３０５８２１：２２１４７４２７８Ｘ：２２２３９５９５５０：２（Ｏｔｈｅｒ）：３０１９４８企业名称烟台绮丽司凯服装有限公司：３北京北二变变压器有限公司：２昌图县嘉新新型建筑材料厂：２常德天宏纸业有限责任公司：２潮安礼升瓷艺有限公司：２成都邮电通信设备厂：２（Ｏｔｈｅｒ）：３０１９４８法人代表姓名张伟：９４王勇：９０李明：８１王伟：８１王军：７８李军：７５（Ｏｔｈｅｒ）：３０１４６２省自治区直辖市Ｍｉｎ．：１１．０１ｓｔＱｕ．：３２．０Ｍｅｄｉａｎ：３４．０Ｍｅａｎ：３４．７３ｒｄＱｕ．：４３．０Ｍａｘ．：６５．０ＮＡ 从业人数５０：６８３３６０：６６０３３０：６０５５８０：５９０５４０：５５２４（Ｏｔｈｅｒ）：２７０９８２ＮＡᶄｓ：５９年末从业人员合计＿女性１０：１１４１２６．８４５１３８８８９７．０９７９１６６６７５．５５６２５５．１６３１９４４４４（Ｏｔｈｅｒ）：２５５６９２ＮＡᶄｓ：１５０３营业收入１．２０８３３３３３３５０００：５４０５１００：４９２５２００：３５６６０００：３２２（Ｏｔｈｅｒ）：２９８２０４ＮＡᶄｓ：３０７ 资产总计Ｍｉｎ．：０１ｓｔＱｕ．：６４３５Ｍｅｄｉａｎ：１４４３５Ｍｅａｎ：９６４２９３ｒｄＱｕ．：３８９９２Ｍａｘ．：５１３００００００ＮＡ流动负债合计Ｍｉｎ．：－３７８４４６１ｓｔＱｕ．：２２７２Ｍｅｄｉａｎ：６４２５Ｍｅａｎ：４２４４９３ｒｄＱｕ．：１８９００Ｍａｘ．：４５３２９５０７ＮＡ经营活动金流入Ｍｉｎ．：－３６９４１１ｓｔＱｕ．：０Ｍｅｄｉａｎ：３５６Ｍｅａｎ：７０６１４３ｒｄＱｕ．：１９１６６Ｍａｘ．：２２９００００００ＮＡ投资活动产生的现金流出Ｍｉｎ．：－１５４９１２２１ｓｔＱｕ．：０Ｍｅｄｉａｎ：０Ｍｅａｎ：６５８８３ｒｄＱｕ．：０Ｍａｘ．：１５０００００００ＮＡ筹资活动产生的现金流入Ｍｉｎ．：－２２６４０８１ｓｔＱｕ．：０Ｍｅｄｉａｎ：０Ｍｅａｎ：１６１９９３ｒｄＱｕ．：０Ｍａｘ．：７８１４００００ＮＡ 增值税．销项税．进项税．Ｍｉｎ．：－１３９９９９９．８１ｓｔＱｕ．：２１１．９Ｍｅｄｉａｎ：５１９．５Ｍｅａｎ：２６１２．１３ｒｄＱｕ．：１４１０．８Ｍａｘ．：１６３０３３３．１ＮＡ预测利润总额Ｍｉｎ．：－２１３７１７１．０１ｓｔＱｕ．：７２．４Ｍｅｄｉａｎ：５２５．４Ｍｅａｎ：４３９８．０３ｒｄＱｕ．：２１７９．２Ｍａｘ．：１５０５０８４．０ＮＡ㊀㊀注：表１中实际变量１１９个，限于篇幅不再一一列举㊂其中的经营活动㊁投资活动㊁筹资活动分别指的是经营活动㊁投资活动㊁筹资活动产生的现金流量，原始数据中变量使用了简称㊂数据来源：规模以上工业企业年报（国家统计局）㊂图１㊀核心指标的分布图㊀㊀图１得知，数值变量的分布极不规则，根本不符合传统的正态分布；而分类变量的分布也不平衡，无法满足信息平衡的要求㊂单从以上两点看，传统的模型是无法使用的㊂大数据分析不能给数据做分布假定，以致背离客观事实，我们必须要从数据的随机特征出发，以归纳的思维得出结论㊂机器学习算法，通过解析数据之间的普遍联系，然后区分出观测值之间的差异，可以挖掘出复杂数据的规律，属于当前所认可的适合大数据分析的算法㊂基于以上数据，本文在测算中参与变量１１９个，经过上千余次的反复测试和修正，最终实现了对中国３０万规模以上工业企业的税收流失指向明㊃０３㊃确㊁有一定可靠性的测算结果，在此基础上分析我国３１个省份的税收流失率㊁税收流失户比等指标，推断出不同地域下中国的税收发展平衡问题㊂㊀㊀三、研究设计（一）理论基础无论是国内㊁国外，基本上把 纳税人已缴税额与实际应纳税额之间的差额 ，定义为 税收缺口 ，又称之为税收流失㊂税收流失率㊁税收流失户比是衡量税收流失的两个重要指标，税收流失率计算公式是：（预测应纳税额－实际缴纳税额）／预测应纳税额∗１００％或流失金额／（流失金额＋实际缴纳税额）∗１００％，税收流失户比计算公式是：存在流失金额的户数／总户数∗１００％㊂由以上公式得知，税收流失是基于税种的流失，考虑到企业所得税的财务关系明确，容易构建起理想的税收经济关系模型，本文选择测算的税种是企业所得税㊂（二）测算方案测算方案是以获得数据为出发点，以测算目标为导向，构建方法体系和遵循技术路径的选择，如图２所示㊂图２㊀测算方案从图２看以看出，税收流失测算的主要内容有４点：（１）确定待测总体；（２）选择方法和模型；（４）控制测算过程；（４）结果解析㊂基于联合建模的思路，机器学习算法出现在初筛㊁构建模型２个环节㊂形象的理解，首先，机器学习法通过初筛，筛选出表现较好的纳税人群体，即纳税遵从样本集㊂然后，基于纳税遵从的样本集，构建出 理想的 税收经济关系模型㊂在上述基础上，推断表现不好的纳税人群体，即纳税不遵从的样本集，预测纳税不遵从样本集可能存在的税收流失㊂（三）变量设置因变量：会计利润㊂计算企业所得税有直接法㊁间接法，在此我们在预测中采用的是 间接法 ，即：应纳税所得额＝会计利润＋纳税调整增加额－纳税调整减少额；会计利润＝收入－成本－期间费用（营业费用㊁管理费用㊁财务费用）㊂注意两点：一是为避免收入㊁成本和期间费用的重复预测，本文将会计利润作为附加变量进行预测，不再单独预测收入㊁成本以及期间费用，同时对会计利润进行预测更能体现出企业的共性，因为纳税调整增加（减少）额是针对个别企业㊁个别业务而执行的税收政策，企业虚假申报的机会较小㊂二是考虑到企业所得税预测的复杂性，本次预测仅预测会计利润，企业所得税流失额＝（预测会计利润＋纳税调整增加额－纳税调整减少额）∗适用税率－（实际缴纳所得税额）∗适用税率，如果报表勾稽关系正确的话，实际缴纳所得税额＝申报会计利润＋纳税调整增加额－纳税调整减少额，所以最终企业所得税的流失额＝（预测会计利润－申报会计利润）∗适用税率㊂自变量：机器学习支持全样本㊁全变量参与，寻找的是数据之间的非线性关系㊂自变量为全变量，主要包括表１中的税务登记信息㊁申报信息㊁征收信息㊁财务信息等㊂考虑到数据缺少 实际缴纳企业所得税税额 ，在计算税收流失额（率）的时候用 应交所得税 替代，如此也避免了由于减免税优惠㊁境外所得等企业个性差异对最终结果的影响㊂（四）数据分组一般来讲，同一时间㊁同一地区㊁同一行业㊁同一经济类型的企业会具有相似的经营条件㊁业务范围㊁财务状况㊁税收政策等，其所体现出的经济行为才具有同质性㊂所以对于大数据分析，数据分组非常重要㊂为保证理论税收在全国统一标准线上，避免按区域对数据分组㊂从哪一个维度入手，还需要结合数据的状况，考虑到经济性质相同的企业，财务状况上具有同质性，本文选择以 登记注册类型 （或经济性质）作为数据分组标准，简要统计如表２所示㊂由表２得知，我们将从２３个数据子集中构建２３子模型，并基于子模型进行企业所得税的税收流失预测㊂（五）模型构建机器学习法包括决策树㊁支持向量机㊁神经网络等诸多算法，不同的算法适用不同的应用场景，实验结果表明，随机森林（ｒａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ，以决策树ＣＡＲＴ㊁ｂａｇｇｉｎｇ作为核心算法，两种算法诸多文献有介绍，不再赘述㊂）在预测税收流失方面表现㊃１３㊃性能最好㊂随机森林是由多棵ＣＡＲＴ构成的，对于每棵树使用的训练集是从总的训练集中采用ｂａｇｇｉｎｇ原理采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中㊂在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回抽取的㊂随机森林预测企业所得税主要区分为两个过程，即训练过程和预测过程㊂表２企业按经济性质分组之后的数据分布简表单位：千元经济性质营业收入营业成本营业费用管理费用财务费用户数１１０３１６３９３６２８１２５６２６７２０２１５１９７５８７４１８１３１７２２２４５９８５７３０１４５５６１５９５４８４３１１１２８４５４２６０１３４８１５７１０１３８４２３８４７５７１２８１１６２２６５４５７３８１５１１６５５２００８７６１３２９６７０８３２３１９３８３４１１１３６４９００８２８１２９９７２１３４３１４３１５６２２９２９１３６８６２４７３２２３３２９８９３９１１７１０８２２９４１６０３３２８５３８６３７２７３８４０３７０７８５９８５５４５１２７２１４２２５３６２１４５９１７２１０３１０２８８４７６６９１０２４３８９１５０８１１１５８６７９５７１０８６６４４４０２２０９５８３４１３２５６１２０８９１９０８６２５７６４８７７８６０２３８２６８７５３１４８８７８９８０７３３６１１４２０３１３０２９６２５６８４１２５９９２１９５９６２７４５６０１０７８６８３０２９３７４３９６３１３１７３４７９４４１２８１０４１９０６８３５８３１１７０９１３０３１５１４１７７１０４８６９０８２０１０２１９９３４０２０９１８８１６３１６６７５６０３９１０５５３８８９１１７４４３９３２５４６３９９３８４１７４３６２３２３１８４３１１５２６３５１９３２２９９４１０３５４１６５３８１５３０２６２４５２１０１２３５８２１７９２１０７１８３４６５９３５８７７６１５４３１４４６１０１５６９３４４８１０２１２３３０３３１５１５２９２１２８９５４６６３７４１０１８７４０００１２１７３３５４０１４４５７４２３１６５５２１７２２３４９３４４８２１９８１５７０８０６５４３４１３６３２０３９０１６３７３７２７３１６２３０１７１７６４３３５３１４７９３９１１７９５１２７１６１６６８０１１４０５８３８０６３０１７０３７３２０１８８８２４５９７１４８８６１９８３１２７７４１８２８９８０９３９２３１８０２２１４９９１４２１９３９１２４５１６３１２１２８５２０８５４７８７００７１９４９４０３２０２２０１５６８５４２２２１３５９６６１４６３５５８３８４５８４０６５８１３１３１７１１６３７１４１７３６４８２２８６１８９８０００１０７６２４８２９９７４８９２２８５６８２１７５１７１１０９００９９２２６９３１２４８７１２２８０５３４７６２９１０５４１７９１０５６１０３３９７６１４９１９３９２８０４１６６２６６７４５２１５７２７３６６５９１２８２２９２８６２４０１６４３６５７５１１４６３９９３１６５１５７６１７４９３６１８８１５８２４０７２９４１９０５４９０４１３５４５９９３９７８１７８００３２２０２０８７７６０３９３２９１６㊀㊀注：经济性质中的内容为原始数据的代码，该代码与中国综合征管软件的登记注册类型代码一直，代码表示的注册登记类型名称不再赘述㊂㊀㊀１ 训练过程如下：第一步，给定训练集Ｓ，测试集Ｔ，特征维数Ｆ㊂确定参数：使用到的ＣＡＲＴ的数量ｔ，每棵树的深度ｄ，每个节点使用到的特征数量ｆ，终止条件：节点上最少样本数ｓ，节点上最少的信息增益ｍ，对于第１：ｔ棵树，ｉｉｎ１：ｔ㊂第二步，从Ｓ中有放回地抽取大小和Ｓ一样的训练集Ｓ（ｉ），作为根节点的样本，从根节点开始训练㊂第三步，Ｉｆ当前节点上达到终止条件，则设置当前节点为叶子节点，在企业所得税的回归预测中，输出为当前节点样本集各个样本值的平均值㊂然后继续训练其他节点㊂Ｉｆ当前节点没有达到终止条件，则从Ｆ维特征中无放回地随机选取ｆ维特征㊂利用这ｆ维特征，寻找分类效果最好的一维特征ｋ及其阈值ｔｈ，当前节点上样本第ｋ维特征小于ｔｈ的样本被划分到左节点，其余的被划分到右节点㊂继续训练其他节点㊂第四步，重复第二步㊁第三步，直到所有节点都训练过了或者被标记为叶子节点㊂第五步，重复第二步㊁第三步，第四步，直到所有ＣＡＲＴ都被训练过㊂２ 预测过程如下：第一步，从当前树的根节点开始，根据当前节点的阈值ｔｈ，判断是进入左节点（＜ｔｈ）还是进入右节点（＞＝ｔｈ），直到到达，某个叶子节点，并输出预测值㊂第二步，重复执行第一步，直到所有ｔ棵树都输出了预测值㊂企业所得税预测问题，则输出为所有树的输出的平均值㊂从以上介绍得知，机器学习法利用计算机强大的运算能力，总会找到一个拟合数据特征的函数Ｃ，Ｃ作为企业所得税税收经济关系的理想模型，即纳税人理论上应缴纳企业所得税的计税基础㊂但Ｃ能否描述客观事实？还应该看Ｃ的外推性如何，即Ｃ对训练集数据之外的数据是否具有拟合能力，如果训练集的拟合度高，而预测集的拟合度低，那自然就产生了 过拟合 问题，这样的模型是失效的㊂从这一点来讲，随机森林可以一定程度上避免产生过拟合问题，证明如下：我们将上述的ＣＡＲＴ分类模型的集合记为：｛ｈ１（Ｘ），ｈ２（Ｘ）， ，ｈｋ（Ｘ）｝，那平均正确分类数超过平均错误分类数的程度（余量函数）为：ｍｇ（Ｘ，Ｙ）＝ａｖｋＩ［ｈｋ（Ｘ）＝Ｙ］－ｍａｘａｖｋＩ［ｈｋ（Ｘ）＝ｊ］，所以ｍｇ（Ｘ，Ｙ）越大，预测越可靠㊂外推误差可写成：ＰＥ∗＝ＰＸ，Ｙ［ｍｇ（Ｘ，Ｙ）＜０］，当ＣＡＲＴ分类模型足够多，ｈｋ（Ｘ）＝ｈ（Ｘ，Θｋ），如此随机森林随着决策树的增加，而避免产生过度拟合的问题㊂由以上算法构建原理可知，随机森林注重的是数据本身的随机特征，除目标变量的约束外，其他的自变量不受业务假设的影响，支持全变量㊁全样本扫描，所以适合用来做复杂数据以及大数据分析㊂当然，随机森林对计算机的依赖性较强，需要大量的运算解析过程，应该考虑到时间复杂度的问题，随着互联网㊁云计算等技术日益成熟，随机森林模型的时间开销已经不是主要考虑的问题，所以将其应用于税收大数据分析的条件已经具备㊂（六）模型检验机器学习不需要先验的假设分布，所以之前 假定分布＝＞用明确的数学模型来拟合＝＞假设检㊃２３㊃验＝＞Ｐ值 的经典过程，不能满足机器学习模型检验的要求㊂本文使用比较通用的交叉验证方法，以五折交叉检验为例，其原理是将所抽取的样本数据集分割成５个子样本，１个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他４个样本用来训练㊂交叉验证重复５次，每个子样本验证一次，最终得到估测㊂这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证１次㊂如此，可以用来检验模型的外推性，即对未知企业的预测能力㊂本文按照企业的经济性质进行了划分，建立了２３个子模型，所以必须要对每一个子模型都要进行检验，外推性（即测试集）的检验结果如表３所示㊂表３五折交叉检验误差结果表经济性质最小值一分位值中位置平均值三分位值最大值１１００．０２５６１０．１０１７０．１３１３０．１１２４０．１４７６０．１５５５１５９０．０１１２３０．０１４４９０．０１５１０．０２８７１０．０１７９５０．０８４７８１５１０．０６２６４０．０６７８１０．１０８９０．０９８５９０．１１０４０．１４３２１４３０．０６５８６０．１６４５０．１８０９０．２９５９０．３５４９０．７１３２１６００．０３７５９０．２５９０．３０３２０．２５４０．３３０９０．３３９２３１００．０１５２１０．０１９４２０．０２３８４０．０７１１３０．１４６５０．１５０７１２００．０３２１３０．０３７３３０．０４２１２０．０８２７４０．０６４５３０．２３７６１３００．０２８９１０．０３１９７０．０３４４０．０３４７６０．０３４７５０．０４３７９１７３０．０１４９３０．０１７３４０．０１９０９０．０２５１７０．０２０４１０．０５４０８３４００．１３４１０．１３５２０．４４８３０．３９４２０．５４５６０．７０７８１７４０．０４４５８０．０５４５６０．０７３８７０．０８９６６０．１１６７０．１５８６２１００．０１１９９０．０２０５９０．０２０８１０．０２２５９０．０２８６２０．０３０９４３３００．００７１５０．０１１８２０．０１９０５０．０１８４６０．０２２９９０．０３１２７１７２０．０３６７４０．０４０２２０．０４４８２０．０５０４３０．０５０３５０．０８００２２３００．０２４９７０．０２６４７０．０４５５９０．０５８２４０．０５１４５０．１４２７３２００．０２４１０．０２４３４０．０３２０１０．０４６８２０．０５３１０．１００５１４２０．０６７８２０．０６９０６０．０８３９７０．１３７３５０．１８０１０．２８５８２２００．０３８９９０．１７７０．３６９４０．２７２４０．３７７８０．３９８７１４１０．７６２０．７６６９０．７７０５０．６３８５０．３０３０．５９１７１０．０１３７１０．０１７９３０．０２１３９０．０２１９９０．０２７７４０．０２９１７１４９０．１８１８０．２３０２０．２４３６０．４１１３０．５７７６０．８２３３２４００．２３７６０．５４３８０．５７４６０．５５５７０．６５５３０．７６７３１９００．１１５２０．１４０１０．２５１５０．２８６５０．３２６９０．５９８８㊀㊀注：表３中标准化均方误差（ＮＭＳＥ）是反映模型预测或分类结果精度的指标，可以根据ＮＭＳＥ的值来对一个模型的计算结果进行判断㊂基本原理是如果ＮＭＳＥ＝１，则相当于用因变量的均值做测算，模型对结果基本没有影响（抽象能力差）；如果ＮＭＳＥ＞１，则说明模型的计算还不如用均值计算的结果好，因此这个模型很糟糕；如果ＮＭＳＥ＜１，则说明模型对计算结果有好的影响，而且ＮＭＳＥ越小，则模型计算的效果越好㊂其中训练集是用来检验训练模型对数据的拟合能力，测试集是用来检验模型的泛化能力㊂图３㊀五折交叉检验误差结果图㊀㊀由表３得知，２３个数据子集所形成的模型的均方误差在区间［０ ００７１５，０ ８２３３］内㊂一般来讲，如果什么模型都不用，只是用均值来做预测，均方误差应该等于１，因此，如果计算出来的均方误差大于１，则说明这个模型很糟糕，判断一个模型是否适合，均方误差应该越小越好，从测试集看误差率远小于１，且小的多，这是非常理想的效果，所以２３个子模型的外推性很好，通过模型所预测的企业所得税是可靠的㊂为进一步形象展示误差分布，如图３所示㊂㊀㊀四、测算结果及解析（一）总体情况机器学习法算法模型构建完成之后，要进行应纳企业所得税税额的预测，本次预测的总体结果：３０１９６１户工业规模以上企业，预测应纳企业所得税税额３６５６１９７９５千元㊁实际已缴企业所得税税额３１８９１７１３９千元㊁总流失金额４６７０２６５６千元㊁总流失率１２％，存在低申报缴纳税款的户数为１３９３４３户，总流失户比４６％㊂以上结果按流失金额大小划分为四个区间，主要分布情况如表４所示㊂表４流失分布总体情况表（单位：千元）流失金额区间流失户流失户／总户流失金额流失金额／总流失金额＜＝１００００１６１９５００．５３６３２７５３９１４１８８３０７０．３０３８００９１００００－５００００５３５０．００１７７１７５２１０９７１８５１０．２３４９２９９５００００－１０００００７５０．０００２４８３７６５２６３５３９０．１１２７０３２＞１０００００５８０．０００１９２０７８１６２７８９５８０．３４８５６６０㊀㊀由测算总体结果及表３流失分布情况可知，中国工业规模以上企业总流失金额达４６０亿以上，４０％以上的企业存在税收流失，金额之大㊁比率之高，说明我国企业的纳税遵从意识普遍较低㊂进一步分析发现，３０％的流失户集中在１亿以下金额区间，７０％的流失金额集中在少数的大的企业上，由此可见，只要大型企业在国民经济中的主导㊁甚至是垄断地位不变，企业所得税的税收流失率水平必然决定性地受其左右，而流失户主要由组织分散的小型㊁微型企业所决定，诸多小微企业缺少有效监管习惯性地存在不同程度的税收流失情况㊂从征方的角度看，许多税务机关基于短期的征管成本考虑，采取了 抓大放小 的措施，虽然能够保障税收收入的平稳增长，但也存在一定的弊端，即造成了中小微企业普遍纳税遵从意识较低的事实㊂（二）详细情况本文主要分析基于区域的税收经济发展平衡㊃３３㊃状况，即税收流失情况，所以必须要按照区域（省份）作为维度进行税收流失情况统计，如表５所示㊂表５按省份流失分布详细情况表（单位：千元）区域省份流失企业所得税额实际缴纳企业所得税税额流失户数总户数流失率流失户比东部地区北京市１５７６９１５７０１００４４３７８０６４００１８％５９％东部地区天津市１３５８９４５８０６０５２３３２７１６３０１１４％５２％东部地区河北省２９９５３２３１７７２７９３２５２１８１０６３４１４％４９％中部地区山西省１４５９４１０１０５３６１５４３３５３４６６８１２％７２％中部地区内蒙古自治区１０８６０２１５４００９３１２０３２３０７５１７％６６％东部地区辽宁省５５０７０５７１１８１３５５５８２８７１４７５４３２％５６％东部地区吉林省１６８８１７６３９３１１０３１７５９３２４９３０％５４％东部地区黑龙江省１４９６１１７３７２４６８４１６３５２９５６２９％５５％东部地区上海市２７１４３９６１８１８４２６４６６４６１４４０４１３％４６％东部地区江苏省２７７７３９５３０２８２３５８１９９１６３６３１９８％５５％东部地区浙江省１７６７２３５２９８８５４３５２４７５０４５６８６６％５４％中部地区安徽省１３３３２６４５５１３２９９３６４１６５２３１９％５６％东部地区福建省７７７９０３８１３４４９３７１１４１３７５５９％５２％中部地区江西省７５９９９７３５５００３７３００８５３３３１８％５６％东部地区山东省３４３３４２３５６７７７９０３１５８８８３１９３６６％５０％中部地区河南省１８９４２５４２１５１６３９２５４６９１１８９５８％４６％中部地区湖北省１０２２２４６９８７７１９８４２１７７５４６９％５６％中部地区湖南省１２２４６６０４９３２７７８５６３８８９９９２０％６３％东部地区广东省４６２６２４０２８６２２３０５２０４４７３７４９４１４％５５％中部地区广西壮族自治区２４１５０５２７７１８５４２３１３４０５１８％５７％东部地区海南省１７５４０７４３６６８２３００５９５２９％５０％西部地区重庆市４５５１１８２０７５７１０１４８９３２０８１８％４６％西部地区四川省９５１０２５７０５８８７３４９６１８９９５１２％５５％西部地区贵州省４５６１７７３２２２７７４１６４６２５９４１２％６３％西部地区云南省４５４００６５５９６０５７１３３８２６０２８％５１％西部地区西藏自治区５６２５４５２６４１１９２０４１１％５８％西部地区陕西省１１４０３５７５１４８４２９１９９５３３７５１８％５９％西部地区甘肃省１８０９４１８３０１６９５１１０６７１７３３３７％６２％西部地区青海省２１５２２９１１８１００４２２４４３５１５％５１％西部地区宁夏回族自治区３６７５７１３５０５１４４１１７６１５１％５４％西部地区新疆维吾尔自治区９３２２４２２５３１６３９６８６１４８１２７％４６％㊀㊀由表５可知，中国３１省税收流失率㊁流失户比差异明显，从中㊁东㊁西部的大的维度看，表现出不同的趋势㊂这与地方税源状况㊁组织收入能力有关，东部发达地区相对中西部地区（包括东北三省）征管能力较强，税收流失率较低，与此同时东部地区的税源比中西部地区充沛，所以东部地区往往是 抓大放小 ，更多的精力关注在税收额度较大的企业上，也会造成税收流失户比反常的事实㊂西部地区，征管能力弱，税收流失率整体偏高，特别是地域广阔的区域，需要征管的企业面较广，但受组织能力的限制，兼顾不周，最终导致税收流失户比落后于东部地区㊂由此可见，以税收流失率㊁税收流失户比两个角度看，中国的税收区域发展依然存在诸多不平衡，呈现出中东西部以及经济发达程度㊁地域范围㊁征管能力等多因素的条件差异㊂㊀㊀五㊁结论与启示由实证分析结果得知，我国税收流失额度之大㊁比例之高，税收区域发展存在诸多不平衡㊂税收发展不平衡显然不利于经济社会的可持续健康发展，酝酿出社会不稳定因素，不利于发挥社会经济的规模效应㊂税收发展不平衡不是短时间内能够彻底解决的，在当前和今后相当一段时间内税收发展不平衡的因素依然存在㊂我国需要在适应市场经济的过程中逐步推进区域税收发展平衡，通过计划和市场两种资源配置方式，制定扶持西部贫困地区发展的长期计划，改变东部地区经济税收发展征管考核机制等㊂当然，区域经济发展中，国家先后出台了诸多政策方针，贯彻落实力度还不够，这由诸多客观因素造成的㊂从税务机关的角度看， 互联网＋税务 思维为我们推进税收现代化提供了无限想象空间和创新余地㊂在此本文政策含义如下：一是紧跟 互联网＋ 大形势，发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用，融税收业务线上㊁线下业务于一体，推进透明度更强㊁参与度更高㊁协作性更好的多元化平台，在便利纳税人㊁提高税务机关征收效率同时，实现税收管理由粗放式向精准化转型㊂利用互联网能超越时间㊁空间和形态限制，依托信息化手段，由办税服务厅实地办税转为足不出户的网上办税㊁自助办税和移动办㊃４３㊃税，把实体办税服务的主要业务大量移植到线上，推动线上线下融合发展，使办税方式发生根本性变革，解决中西部区域税收征缴线下征管的约束㊂二是重视科学技术创新，形成以大数据㊁云计算㊁机器学习等作为支撑生产力的核心，打造功能实际㊁界面友好㊁操作简洁㊁价格低廉的互联网平台，帮助企业更好的经营，纳税人可以随时掌握国家产业动态㊁税收政策变化㊁行业竞争状况㊁交易资源配置等等，以期在耗用最少社会资源条件下迅速提高企业的市场竞争力㊂开发统一的数据情报平台㊁数据共享交换等税收风险控制软件，充分挖掘应用第三方信息和涉税记录信息，用大数据预测思维方式来思考问题，解决问题，实现大数据预测㊁大数据记录预测㊁大数据统计预测㊁大数据模型预测，大数据分析预测㊁大数据模式预测㊁大数据深层次信息预测，改变西部地区风险管理的落后状况，提高纳税遵从的效率以及精准度㊂三是人才的储备㊁人才的培养㊁人才的使用极其关键㊂大数据分析需要审时度势提出任务目标的能力㊁围绕目标任务组织数据的能力㊁基于良好的素养构建模型的能力以及对输出结果的解析能力等跨界能力，应加大西部地区人才的培养力度，开展与发达地区的智库合作㊁院校合作㊁商业机构合作㊁研究结构合作等多层次㊁多样化的人才培养锻炼机制㊂大数据是技术发展所带来的不可逆的大趋势，应该鼓励那些站位前沿㊁勇于拥抱变革的人，深入我国西部大胆试验㊁大胆实践，通过大数据思维㊁大数据技术思考问题㊁解决问题㊂从长远来看，区域税收发展的平衡，关系到国家税收征纳关系是否和谐，和谐的税收征纳关系是社会处于依法征纳㊁文明规范㊁协调融洽以及良性互动的一种状态，是确保税务机关有效履行职能㊁避免双方冲突㊁实现税收执法公平公正的需要，甚至关系经济社会的稳定发展，事关经济社会发展全局㊂需要指出的是，解决区域税收发展不平衡问题不能单靠税务一家，这是一项社会性的综合工程㊂参考文献：［１］㊀梁朋．税收流失规模：地下经济视角的分析［Ｊ］．中国青年政治学院学报，２００１（１）：１－７．［２］㊀贾绍华．我国税收流失的测算分析与治理对策探讨［Ｊ］．财贸经济，２００２（４）：１－６．［３］㊀董旸，隋大鹏．个人所得税流失规模的实证 以山东省为例［Ｊ］．统计与决策，２００８（２４）：１－３．［４］㊀徐蔼婷．未被观测经济规模估算：收支差异法的适用性与创新性研究［Ｊ］．统计研究，２００８（１２）：１－８．［５］㊀张爱球．ＯＥＣＤ的税收风险管理理论与实践［Ｊ］．中国税务，２００９（１１）：１－３．［６］㊀刘振彪．我国税收遵从影响因素的实证分析［Ｊ］．财经理论与实践，２０１０（３）：１－４．［７］㊀谭荣华．税收数据分析方法与应用［Ｍ］．北京：中国税务出版社，２０１２．［８］㊀孙存一．纳税遵从风险分析方法研究［Ｄ］．北京：中国人民大学博士论文，２０１６．［９］㊀Ｂｒｅｉｍａｎ，Ｌ，ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔｓ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ，２００１（４５）：１．ＡｎＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＩｍｂａｌａｎｃｅｏｆＲｅｇｉｏｎａｌＴａｘＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｕｎｄｅｒｔｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＢｉｇＤａｔａＳＵＮＣｕｎ－ｙｉ１，ＴＡＮＧＲｏｎｇ－ｈｕａ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＬｏｇｉｓｔｉｃｓ，ＢｅｉｊｉｎｇＷｕｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１１４９，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，ＲｅｎｍｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｄｉｓｐａｒｉｔｙｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＣｈｉｎａｉｓｒｅｆｌｅｃｔｅｄｉｎｔｈｅｉｍｂａｌａｎｃｅｏｆｔａｘｇａｐｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｈｏｏｓｅｓｍｏｒｅｔｈａｎ３００，０００ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｄａｔａｆｒｏｍ３１ｐｒｏｖｉｎｃｅｓｉｎＣｈｉｎａ，ａｎｄｔａｋｅｓｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｌａｒｇｅｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｓｔｈｅｃｏｒｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏａｎａｌｙｚｅｔａｘｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｒｅｇｉｏｎｓｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｔａｘｌｏｓｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｔｈｅｓａｍｅｔａｘｐｏｌｉｃｙ，ｔｈｅｌｏｓｓａｍｏｕｎｔ，ｌｏｓｓｒａｔｅ，ｌｏｓｓｏｆｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ，ｌｏｓｓｏｆｈｏｕｓｅ⁃ｈｏｌｄｒａｔｉｏｂｅｔｗｅｅｎｐｒｏｖｉｎｃｅｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔａｘａｕｔｈｏｒｉｔｉｅｓｓｈｏｕｌｄｔａｋｅｔｈｅｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ＋ ａｎｄｂｉｇｄａｔａａｓａｃｈａｎｃｅｔｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｔａｘｒｅｖｅｎｕｅｌｏｓｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｍｏｔｅｒｅ⁃ｇｉｏｎａｌｔａｘｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｂａｌａｎｃｅ，ａｎｄｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓｏｕｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｅｃｏｎｏｍｉｃｔａｘ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｙ；ｂｉｇｄａｔａ；ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｔａｘｅｒｏｓｉｏｎ（责任编辑：周正）㊃５３㊃。