經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
【關(guān)鍵詞】 啟發(fā)式教學(xué) 教學(xué)方法 西方經(jīng)濟學(xué)
一、啟發(fā)式教學(xué)的界定
啟發(fā)式教學(xué)是教師根據(jù)教學(xué)目標(biāo)和教材的實際，從學(xué)生的知識基礎(chǔ)、心理特點和接受能力出發(fā)，通過教與學(xué)的互動作用，發(fā)揮雙方的積極性和各自的特殊作用，充分調(diào)動學(xué)生的主動性、創(chuàng)造性，在教師的啟發(fā)誘導(dǎo)下，引導(dǎo)學(xué)生按科學(xué)的方法去主動學(xué)習(xí)、積極思考，從而促進學(xué)生全面發(fā)展的一種教學(xué)思想。我們在教學(xué)實踐中體會到，將啟發(fā)式教學(xué)思想貫穿于教學(xué)活動全過程，根據(jù)教學(xué)目的、學(xué)科特點、教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生實際，選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方法，并將其優(yōu)化組合和靈活運用，對培養(yǎng)和提高學(xué)生綜合素質(zhì)具有重要意義。
二、啟發(fā)式教學(xué)法在西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中應(yīng)用的內(nèi)涵
在實際教學(xué)過程中，啟發(fā)式教學(xué)的基本特征首先表現(xiàn)為：教師的引導(dǎo)作用和學(xué)生積極性的有機結(jié)合。在教學(xué)的初始階段，教師要“扶”著學(xué)生走，在中間階段，教師要“引”著學(xué)生走，在最后階段，教師只需“跟”著學(xué)生走即可。學(xué)生在啟發(fā)式教學(xué)中的作用，也是從積極努力跟著教師學(xué)，慢慢過渡到自己主動鉆研、獨立探索，甚至達到有所創(chuàng)新的層面。教學(xué)過程不是一個簡單的教師教、學(xué)生學(xué)的機械過程，而是一個充滿了師生思想情感碰撞與交流的過程。
在教學(xué)過程中，教師不應(yīng)該是單純知識的傳授者，而應(yīng)是學(xué)生有效學(xué)習(xí)的促進者，學(xué)生潛能的發(fā)現(xiàn)者和培養(yǎng)者。根據(jù)學(xué)生的實際情況，采取各種有效的手段和方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機，調(diào)動學(xué)生的主動性和積極性，引導(dǎo)學(xué)生獨立思考，探索知識，從而發(fā)揮潛能，培養(yǎng)能力。具體而言，啟發(fā)式教學(xué)在西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中的主要內(nèi)涵如下。
1、學(xué)生興趣的啟發(fā)。興趣是學(xué)習(xí)最重要的動力，不僅在一開始接觸經(jīng)濟學(xué)理論時要創(chuàng)設(shè)情景，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，變好奇為興趣。在學(xué)習(xí)中，在學(xué)生遇到障礙與困難，甚至挫折時，更需要進一步激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。當(dāng)然還要培養(yǎng)一定的意志，使意志作用于克服矛盾之中。但引起興趣不是盲目地，主要是為了發(fā)掘?qū)W習(xí)中的新問題。
2、學(xué)生想象力的啟發(fā)。西方經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)的過程離不開想象，想象力的培養(yǎng)、開拓和應(yīng)用是西方經(jīng)濟學(xué)教育重要的內(nèi)容之一。在西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中，只有通過靈活運用各學(xué)科的知識、進行探究性、綜合性的教學(xué)活動，有意識地挖掘和培養(yǎng)學(xué)生的想象力，才能夠取得良好的教學(xué)效果。西方經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)內(nèi)容中存在著大量的數(shù)學(xué)模型，從經(jīng)濟假設(shè)到抽象化的數(shù)學(xué)模型，需要思維加工過程，為此要讓學(xué)生通過發(fā)揮自己的想象力來理解那些抽象的經(jīng)濟學(xué)模型。在西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中，要鼓勵學(xué)生敢想、勤思、獨創(chuàng)，并采取措施保護想象的火花。
3、學(xué)生創(chuàng)造性思維和創(chuàng)造能力的啟發(fā)。創(chuàng)新是西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)的核心精神，學(xué)術(shù)貴在創(chuàng)新。課堂教學(xué)在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)造意識，養(yǎng)成學(xué)生的創(chuàng)造思維和促進學(xué)生創(chuàng)造能力的發(fā)展等方面，有著獨特作用。培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力、創(chuàng)造性思維，就是用心營造一個良好的氛圍，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新意識；細心點撥引導(dǎo)，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新精神；積極鼓勵質(zhì)疑問難，培養(yǎng)他們創(chuàng)新能力；采用不同方式啟發(fā)、引導(dǎo)求異，逆向思維，因勢利導(dǎo)，啟發(fā)大膽想象，培養(yǎng)他們創(chuàng)造性思維。
4、學(xué)生實踐能力的啟發(fā)。啟發(fā)式教學(xué)把發(fā)展學(xué)生思維、培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力和實踐能力作為教學(xué)的核心內(nèi)容，它突出了思維過程，展現(xiàn)了思維策略。西方經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)目標(biāo)是要培養(yǎng)學(xué)生具有運用數(shù)量分析方法和現(xiàn)代技術(shù)手段進行社會經(jīng)濟調(diào)查、經(jīng)濟分析和實際操控的能力。學(xué)生通過系統(tǒng)地學(xué)習(xí)經(jīng)濟學(xué)基本理論和相關(guān)知識，了解社會經(jīng)濟發(fā)展的歷史進程，掌握數(shù)量分析方法，把握經(jīng)濟學(xué)研究的前沿動態(tài)。西方經(jīng)濟學(xué)的教學(xué)主要訓(xùn)練學(xué)生關(guān)注現(xiàn)實經(jīng)濟運行、研判宏觀經(jīng)濟大勢、分析現(xiàn)實經(jīng)濟問題的綜合能力。此外，還要鼓勵學(xué)生利用暑假到社會中進行調(diào)研和實踐，并撰寫出與實習(xí)單位相結(jié)合的、能夠幫助實習(xí)單位解決實際問題的經(jīng)濟學(xué)論文。
三、啟發(fā)式教學(xué)法的主要工具在西方經(jīng)濟學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用
1、運用提問法。鍛煉思維能力和表達能力提問法是教師在學(xué)生已有知識的基礎(chǔ)上，通過師生相互對話，使學(xué)生鞏固舊知識、獲得新知識的教學(xué)方法。這一方法經(jīng)常表現(xiàn)為課堂提問方式。教學(xué)中要善于巧設(shè)問題，引導(dǎo)學(xué)生質(zhì)疑問難，課堂講授時間有限，但課外時間無窮。因此，在有限的課堂教學(xué)中要充分調(diào)動學(xué)生的積極性，讓學(xué)生有興趣地去學(xué)習(xí)經(jīng)濟理論，理解經(jīng)濟現(xiàn)象，有效建立起經(jīng)濟理論和實際經(jīng)濟問題之間的關(guān)系，讓學(xué)生有進一步學(xué)習(xí)的沖動。
在課堂上，要經(jīng)常性地布置探索性問題，如最近經(jīng)濟運行的情況怎樣，目前金融危機形成的根本原因是什么，如何有效地控制目前我國的通貨膨脹水平等等。通過這些思索性的問題建立起經(jīng)濟理論和實際經(jīng)濟問題之間的關(guān)系，進一步調(diào)動學(xué)生的積極性，使其利用更多課外時間去查閱相關(guān)資料，研究相關(guān)問題，進一步促進對經(jīng)濟學(xué)知識的學(xué)習(xí)。興趣是最好的老師，課堂上最關(guān)鍵的也是讓學(xué)生產(chǎn)生學(xué)習(xí)的興趣。
2、采用案例教學(xué)法。經(jīng)濟學(xué)案例種類繁多，其組織方式也多種多樣。在教學(xué)過程中，可根據(jù)課堂教學(xué)的內(nèi)容和目標(biāo)選擇編寫相應(yīng)的案例類型，然后選擇適宜的方式進行案例教學(xué)。在案例的選擇上既可以選擇現(xiàn)實經(jīng)濟學(xué)案例，也可以選擇實驗經(jīng)濟學(xué)案例。當(dāng)然，在應(yīng)用現(xiàn)實經(jīng)濟學(xué)案例時可盡量采用本土化案例，例如，在學(xué)習(xí)“供給和需求理論的應(yīng)用——價格干預(yù)機制”時，可引入我國曾實行的糧食保護價制度進行分析和驗證；在介紹“機會成本”概念時，可讓學(xué)生計算自己上大學(xué)的機會成本。另外，我們也可以采用實驗經(jīng)濟學(xué)案例來驗證某些重要的基本概念、抽象的理論術(shù)語和動態(tài)的邏輯推導(dǎo)等知識。
第2篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
>> 中小學(xué)普及性機器人教學(xué)教材開發(fā)研究 機器人教育正式納入北京景山學(xué)校必修課程 機器人的發(fā)展 談中小學(xué)開設(shè)機器人普及課程的必要性 論舞蹈教育的普及性 足球運動在學(xué)校體育中的普及性研究 淺談中老年人普及性基本樂理的輔導(dǎo)培訓(xùn) 機器人普及賽實踐操作 機器人的控制與發(fā)展 機器人的誕生與發(fā)展 鋼琴的普及性教學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查與對策分析 將器樂巧妙融入普及性音樂教學(xué)之中 論普及性舞蹈教育的作用 淺議享受基本公共服務(wù)的普及性原則 試論基礎(chǔ)教育的普及性 社會機器人：機器人發(fā)展的交往理性轉(zhuǎn)向 小學(xué)開展普及賽機器人項目的實踐與思考 機器人普及教育之我見 淺談機器人教學(xué) 我的機器人 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l .
[2]在北京景山學(xué)校開展智能機器人普及教育實驗的建議[EB/OL].[2001-04-07]. .
[3]智能機器人課程與程序設(shè)計教學(xué)[EB/OL].[2002-03-17].
[5]中小學(xué)信息技術(shù)教育與智能機器人課程[EB/OL].[2003-10-11]. .
[6]北京景山學(xué)校開展智能機器人普及教育試驗的建議[EB/OL].[2001-04]..
[7]初中機器人教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計綱要[EB/OL].[2003-02]..
[8]初中機器人學(xué)習(xí)園地[EB/OL].[2003-02-05]..
[9]機器人研究性學(xué)習(xí)的教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計綱要[EB/OL].[2003-09]..
[10]邊學(xué)邊做智能機器人學(xué)習(xí)園地[EB/OL].[2003-09]..
[11]在中小學(xué)校開展智能機器人的普及教育[EB/OL].[2003-10]. .
第3篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
Columbia, Canada
Machine Learning Methods
in the Environmental
Sciences
2009, 349pp.
Hardcover
ISBN: 9780521791922
William W. Hsieh著
機器學(xué)習(xí)是計算機智能(也叫人工智能)的一個主要的子領(lǐng)域。它的主要目標(biāo)就是利用計算的方法從數(shù)據(jù)中提取信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,一般被認為是機器學(xué)習(xí)研究中的第一次突破,它自上世紀80年代以來開始流行,而核方法是在上世紀90年代后半期作為機器學(xué)習(xí)研究的第二波而到來的。本書對于機器學(xué)習(xí)方法和它在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用給出了統(tǒng)一的處理。
機器學(xué)習(xí)方法進入環(huán)境科學(xué)是在上世紀90年代。已經(jīng)大量地應(yīng)用于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的處理、大氣環(huán)流模型、天氣和氣象預(yù)報、空氣質(zhì)量預(yù)報、環(huán)境數(shù)據(jù)的分析和建模、海洋和水文預(yù)報、生態(tài)建模、以及雪災(zāi)冰川和森林監(jiān)測等領(lǐng)域。
書中第1-3章主要是為學(xué)生們而寫的背景性資料,包括在環(huán)境科學(xué)中應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計方法。1.主要介紹了概率分布的基本意義、隨機變量的平均值與方差、分析兩變量關(guān)系的相關(guān)與回歸分析方法等基本統(tǒng)計概念;2.回顧了主成份分析的方法和它的一些變化,以及經(jīng)典相關(guān)分析方法;3.引入了基于時間序列數(shù)據(jù)的分析方法,如奇異譜分析(SSA)、主振蕩型分析(POP)等。
第4-12章為那些標(biāo)準(zhǔn)的線性統(tǒng)計方法提供了有力的非線性轉(zhuǎn)化。4.關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其最普遍的代表――多層感知哭模型(MLP模型),介紹了MLP模型的一些歷史發(fā)展知識;5.為MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所需要的非線性優(yōu)化的內(nèi)容;6.探索了幾種能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型正確的學(xué)習(xí)并泛化的方法;7.是關(guān)于核方法內(nèi)容。主要討論了核方法的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、主要思想以及它的一些缺點,并介紹了從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到核方法的過渡;8.介紹了處理離散型數(shù)據(jù)的方法――非線性分類;9.介紹了兩種核方法(支撐微量回歸、SVR 和高斯過程、GP)和一種樹方法(分類和回歸樹方法CART);10.關(guān)于非線性主成份分析的方法及相關(guān)的一些研究方法;11.系統(tǒng)地闡述了MLP和非線性經(jīng)典相關(guān)分析(NLCCA)方法,并以熱帶太平洋氣候變異性數(shù)據(jù)及它同中緯度氣候變異的相關(guān)性為例加以說明;12.給出了大量機器學(xué)習(xí)方法在環(huán)境科學(xué)眾多研究領(lǐng)域中的應(yīng)用實例如遙感、海洋學(xué)、大氣科學(xué)、水文學(xué)及生態(tài)學(xué)等。
作者William W. Hsieh是英屬哥倫比亞大學(xué)地球與海洋科學(xué)系及物理與天文學(xué)系的教授,主持大氣科學(xué)項目。作者在環(huán)境科學(xué)中發(fā)展和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)方法中所做的先驅(qū)性工作在國際上享有很高的知名度。已在天氣變化、機器學(xué)習(xí)、海洋學(xué)、大氣科學(xué)和水文學(xué)等領(lǐng)域80多篇。
本書主要適用于研究生初期階段或者高年級的本科生,而且對于那些致力于在各自的研究領(lǐng)域應(yīng)用這些新方法的研究者和參與者們也是十分有價值的。
朱立峰,
博士后
(中國科學(xué)院動物學(xué)研究所)
第4篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
關(guān)鍵詞:ANN;經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用;發(fā)展趨勢
中圖分類號:F224．0 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1003―5656(2006)05―0005―07
人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,簡稱ANN,下同)是一門活躍的邊緣叉學(xué)科,研究它的發(fā)展過程和前沿進展趨勢問題,對于經(jīng)濟學(xué)研究具有十分重要的意義｡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是用來處理巨量信息和大規(guī)模并行計算的基礎(chǔ),既是高度非線性動力學(xué)系統(tǒng),又是自適應(yīng)組織系統(tǒng),可以用來描述認知､決策及控制的智能行為,其核心問題是智能認知與模擬｡社會經(jīng)濟本身是一個動態(tài)隨機的非線性系統(tǒng),各種經(jīng)濟的､政治的､社會的因素相互作用,相互影響,傳統(tǒng)的計量統(tǒng)計模型著眼于靜態(tài)分析,且形式往往過于復(fù)雜不易準(zhǔn)確掌握,或者包含了很多模糊性和混沌性的因素,不利于經(jīng)濟問題的精確分析｡而人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)則由于其自身具有分布式處理､自組織､自適應(yīng)､自學(xué)習(xí)､魯棒性､容錯性等一系列優(yōu)良特性,其良好的非線性映射能力避開復(fù)雜的參數(shù)估計過程,同時又可以靈活方便地對多成因的復(fù)雜未知系統(tǒng)進行高精度的建模,為非線性經(jīng)濟系統(tǒng)分析研究提供新的方法｡
隨著對ANN研究的不斷深入,其應(yīng)用領(lǐng)域和范圍也越來越廣,將ANN模型用于經(jīng)濟領(lǐng)域中的識別､分類和預(yù)測等研究具有很高的實用價值｡同時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的優(yōu)勢及其良好的算法､模擬性能也得到了大家廣泛的證實和認同｡另外,對于其局限性的克服也已經(jīng)有越來越多的策略和方法｡
一､ANN的技術(shù)原理――以自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)為例
人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)旨在模擬人腦的知識獲得和組織運算過程,是大量簡單的神經(jīng)元廣泛聯(lián)結(jié)而成用以模擬人腦思維方式的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)｡下面以ANN模型中較先進的,也是得到廣泛應(yīng)用的自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)為例,簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)和算法流程｡
自組織特征映射模型(Self．Organizing Feather maps，簡稱SOFM)是芬蘭學(xué)者科荷倫(Teuvo Koho．nen)于1981年提出的｡網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)只有兩層,即輸入層和競爭層(圖1)｡SOFM網(wǎng)絡(luò)的工作原理是:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時,將會分為不同的區(qū)域,各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征｡也就是說,特征相近的輸入模式靠得比較近,差異大的分得比較開｡在各神經(jīng)元聯(lián)結(jié)權(quán)值的調(diào)整過程中,最鄰近的神經(jīng)元相互刺激,而較遠的神經(jīng)元則相互抑制,更遠一些則具有較弱的刺激作用｡由此可見,自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)是無監(jiān)督的分類方法,與傳統(tǒng)的分類方法相比,它所形成的分類中心能映射到一個曲面或平面上,并且保持拓撲結(jié)構(gòu)不變｡
同其它類型的自組織網(wǎng)絡(luò)一樣,SOFM的激活函數(shù)也是二值型函數(shù),即Y=｡其算法步驟是:①初始化,從R個輸入神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的權(quán)值都進行隨機初始化,賦予較小的隨機值(0―1);②提供一個新的輸入模式Xk=[X1k，X2k，…XRk];③計算輸入樣本與每個輸出神經(jīng)元之間的歐氏距離,并選取一個最小距離的輸出神經(jīng)元;對于輸出神經(jīng)元j,它和輸入模式Xk之間的距離用djk表示,djk=||Xk．Wj||= ;④修改選定的神經(jīng)元與鄰近神經(jīng)元的連接權(quán)值，對于領(lǐng)域外的神經(jīng)元,其權(quán)系數(shù)不變Wij(t+1)=Wij(t)，對于領(lǐng)域中的神經(jīng)元,其權(quán)系數(shù)的修正按下式執(zhí)行,Wij(t+1)=Wij(t)+y(t)[Xi(t)．Wij(t)]，其中0
二､人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(ANN)在解決經(jīng)濟問題中的優(yōu)勢及特點
有學(xué)者已經(jīng)用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解決諸如會計､審計､金融(破產(chǎn)預(yù)測､信譽評估､股票預(yù)測､匯率預(yù)測､房地產(chǎn)價值評估等)､經(jīng)濟管理(區(qū)域經(jīng)濟增長仿真､國家外債管理模型)､決策支持(銀行信用風(fēng)險評估､洪水災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測模擬等)､市場劃分(Segments)和生產(chǎn)預(yù)測(糧食生產(chǎn)預(yù)測､鐵路客運市場分析)等方面的問題｡由于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有一系列獨特的優(yōu)良性質(zhì),與傳統(tǒng)計量方法相比又具有明顯的算法優(yōu)勢,可將其用于經(jīng)濟學(xué)研究中的識別､分類､預(yù)測､經(jīng)濟系統(tǒng)仿真和模擬等方面｡目前它的發(fā)展已經(jīng)與傳統(tǒng)的計量模型等統(tǒng)計分析方法并駕齊驅(qū),甚至于在前述領(lǐng)域的應(yīng)用中比傳統(tǒng)研究方法更勝一籌｡
1．ANN模型具有分布式存儲､自組織､自適應(yīng)(adaptability)､自學(xué)習(xí)､魯棒性(robustness)和精確性(accuracy)等優(yōu)良性質(zhì),能完成對環(huán)境的適應(yīng)和對外界事物的有效學(xué)習(xí)｡神經(jīng)元之間的連接強度也具有一定的可塑性,網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練進行自組織以適應(yīng)不同的信息處理的要求｡在運算中,知識的獲取采用“聯(lián)想”的方式獲得最優(yōu)匹配解,信息的輸出能經(jīng)過對記憶的處理獲得正確和完整的信息｡正是由于網(wǎng)絡(luò)的這種容錯性和聯(lián)想記憶的功能,使人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出很強的魯棒性｡在經(jīng)濟研究中可以充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些特性建立與研究對象相適應(yīng)的應(yīng)用模型,經(jīng)濟生活中涉及的預(yù)測預(yù)報問題､金融決策與信用評價問題以及分類與決策等問題都可以運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決｡比如用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測礦區(qū)環(huán)境污染的經(jīng)濟損失問題[2],股票市場行情分析預(yù)測等｡[3]
2．從理論上看,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有逼近任意連續(xù)映射的能力,即可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系,且具有很好的泛化能力(generalization)｡比如,在解決區(qū)域經(jīng)濟問題中與其它傳統(tǒng)定量分析方法相比較,它能以一個多層前饋型網(wǎng)絡(luò)來刻畫一個高度復(fù)雜､高度非線性的映射系統(tǒng)(比如區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)),進行經(jīng)濟系統(tǒng)仿真,通過其任意逼近能力得到變量之間的復(fù)雜關(guān)系,能夠考慮變量之間的動態(tài)相互影響及作用,并將變量的隨機性和不確定性等影響降到最低｡另外,經(jīng)濟數(shù)據(jù)變量常常是處于經(jīng)常變動環(huán)境中的,因此,ANN模型能夠依靠它的泛化能力,通過不斷的再學(xué)習(xí),能夠基于經(jīng)驗對知識進行累積､存儲和模式識別,并能不斷反映和適應(yīng)新環(huán)境,學(xué)到隱含在樣本中的有關(guān)環(huán)境本身的內(nèi)在規(guī)律性｡因此,它與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法相比較,具有更高的精度(accuracy)､較低的預(yù)測風(fēng)險和較小的誤差｡在經(jīng)濟研究的實踐中,人們建立的匯率預(yù)報模型(即前向組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)不僅能準(zhǔn)確地擬合匯率的過去值,而且能較精確地預(yù)報匯率的未來趨勢,預(yù)報的結(jié)果比統(tǒng)計方法優(yōu)越｡在經(jīng)濟實踐中,與計量模型相比,用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測通貨膨脹率､經(jīng)濟周期､電價的邊際價格､期貨利率以及居民人均收入等準(zhǔn)確率更高,效果也更好｡因此,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有很多傳統(tǒng)分析方法所不具有的優(yōu)勢｡
3．ANN模型是一個復(fù)雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),有很強的容錯性｡ANN模型很容易處理環(huán)境信息十分復(fù)雜､知識背景不清楚的問題或不完整的､模糊不確定或無規(guī)律的數(shù)據(jù)｡尤其在信息不完備的情況下,用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)能夠很容易地解決這些問題｡它在模式識別､方案決策､知識處理等方面具有很強的能力,可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)不知道或不確定的系統(tǒng)｡比如Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有部分反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它可以很好的模擬動態(tài)系統(tǒng),特別適用于模擬季節(jié)性和循環(huán)變動的對象｡像股票市場就是一個典型的循環(huán)變動的動態(tài)系統(tǒng),就可以用Elman網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股市動向,而失業(yè)問題是一個具有季節(jié)變動的系統(tǒng),El．man神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣可以用來預(yù)測模擬我國的失業(yè)問題｡再以技術(shù)創(chuàng)新擴散為例,由于技術(shù)創(chuàng)新擴散問題非常復(fù)雜,涉及眾多動態(tài)的､不確定性的因素,且系統(tǒng)內(nèi)各因素之間､擴散系統(tǒng)與擴散環(huán)境之間存在著錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)､相干､互動､反饋､自組織等效應(yīng)關(guān)系,數(shù)據(jù)的搜集與整理存在困難,且很多數(shù)據(jù)信息是模糊不確定和無規(guī)律性的,在這種情況下,給人們認識和控制擴散過程帶來了巨大困難,而以往所采用的方法存在較大的局限性,不能充分包含､反映擴散中的各種非線性關(guān)系,難以滿足對技術(shù)擴散過程進行預(yù)測､控制和優(yōu)化的應(yīng)用需要,而建立技術(shù)創(chuàng)新擴散的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型則可以很好地解決該問題,并且經(jīng)過實踐檢驗效果要優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法｡
4．由于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上采用大規(guī)模并行分布處理方法,信息處理是在大量單元中平行而又有層次地進行,這就使得快速進行大量運算成為可能｡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行性使得它能夠考慮變量之間的相互影響及作用,提高模型擬合的精度｡以上文提到的技術(shù)創(chuàng)新擴散問題為例,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這一特性就能夠使它準(zhǔn)確描述技術(shù)創(chuàng)新擴散的內(nèi)在動因及發(fā)展變化規(guī)律｡另外,由于技術(shù)創(chuàng)新擴散涉及眾多因素,數(shù)據(jù)的運算量是非常巨大的,如果采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法很費時費力,并且結(jié)果不是很理想｡而運用人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)則能夠比較容易的解決這一復(fù)雜問題,并且能得到令人滿意的結(jié)果｡
綜合以上認識,我們認為將人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于研究經(jīng)濟領(lǐng)域中的模擬､識別､分類和預(yù)測等是非常具有前景和實際應(yīng)用價值的｡
三､ANN網(wǎng)絡(luò)模型的主要局限性及其克服策略與方法
1．ANN網(wǎng)絡(luò)模型的主要局限性
人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在解決經(jīng)濟問題中的有效性和實用價值已經(jīng)被人們廣泛接受并越來越受到重視,但它自身也存在一些技術(shù)上的缺陷和不足,這主要表現(xiàn)在以下兩個方面｡
(1)ANN網(wǎng)絡(luò)模型是“暗箱”操作,也就是說它的理論基礎(chǔ)不強,解釋能力較弱｡[4]
(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)的選擇缺少相應(yīng)的理論支持,通常依賴于經(jīng)驗選擇,基于梯度的學(xué)習(xí)算法常常會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂于局部極值點｡
2．克服策略與方法:
(1)對于存在的“暗箱”問題,如果希望對某些未知樣本正確率反映較高,或者說推廣能力更強,則應(yīng)該在未知樣本附近多選一些訓(xùn)練樣本｡網(wǎng)絡(luò)輸出的可信度與方差有關(guān),如果輸入與權(quán)值間的方差越小,則可信度越高｡
(2)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)問題和參數(shù)選擇問題是一個綜合性的問題,它應(yīng)滿足多種不同要求｡由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計沒有固定的可遵循的模式,有許多參數(shù)要靠經(jīng)驗選擇,并經(jīng)試驗比較,比如隱層數(shù)､隱單元數(shù)和連接方式等｡而在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中也有一些參數(shù)要選擇,如初始權(quán)值,學(xué)習(xí)步長,動量項系數(shù)等｡要訓(xùn)練出一個實用網(wǎng)絡(luò)常常需要大量的試驗比較,才能從中選擇出效果最好的｡我們認為一個較好較便捷的方法是先咨詢有關(guān)專家,同時要考慮所研究問題自身的特殊性,然后再設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),當(dāng)然,也有人提出,只保留效果最好的并非最佳方案,更好的方法是用各個網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)組合｡規(guī)模大的網(wǎng)絡(luò)不但學(xué)習(xí)時收斂較慢,且更易于避免陷入局部極小｡通常情況下,訓(xùn)練樣本有限,所以把推廣能力作為主要要求,強調(diào)選擇能達到要求的最小網(wǎng)絡(luò),當(dāng)然這不是唯一的標(biāo)準(zhǔn)｡以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)評估中的應(yīng)用為例,通常情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能使待判別樣本分類正確率達到90%以上,但仍然存在誤判訓(xùn)練樣本,特別是當(dāng)訓(xùn)練樣本很多的情況下更是如此｡其原因主要在于網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計不合理,收斂速度緩慢,預(yù)定選取的允許目標(biāo)誤差不夠小等｡這時應(yīng)考慮房地產(chǎn)作為較特殊的商品,影響其價格的主要因素有哪些,然后對網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)､輸入輸出節(jié)點數(shù)､隱層數(shù)進行不斷的調(diào)整和改進｡最后,經(jīng)過有關(guān)學(xué)者的研究,如果把距離算法與BP算法相結(jié)合,在對網(wǎng)絡(luò)識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進行改進和調(diào)整之后,能夠使網(wǎng)絡(luò)分類的正確率提高到100%,相應(yīng)的估價誤差就從1.7%降低到0.3%｡[5]
(3)ANN模型與多種分析方法融合共同解決經(jīng)濟問題會達到較理想的效果｡比如可以與統(tǒng)計分析方法､人工智能方法､專家系統(tǒng)以及粗糙集理論(Roughset)相結(jié)合,各種技術(shù)之間相互取長補短,建立集成模型或混合系統(tǒng)其結(jié)果會更有效,且這種有效性不是各單部分之間簡單相加能夠比擬的｡比如Taha等人將判別分析與回歸分析方法應(yīng)用到ANN模型中,結(jié)果提高了合同債權(quán)結(jié)構(gòu)的預(yù)測精度｡[6]Lee.Han和Kwon使用了三種混合的ANN模型來預(yù)測破產(chǎn),增強了預(yù)測的精度和適應(yīng)性｡[7]以ANN與專家系統(tǒng)結(jié)合運用為例,Kuncicky等人就總結(jié)出了4種方法:第一種是連接專家系統(tǒng)(connectionist expert system)模型,將全部的或部分的專家系統(tǒng)功能和一種ANN相結(jié)合;第二種是符號連接模型,即用符號結(jié)構(gòu)約束神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,然后用到高層認識任務(wù)中;第三種是模塊化系統(tǒng)模型,將專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以模塊化的形式用于解決較大的問題;第四種是轉(zhuǎn)化模型,將在專家系統(tǒng)中獲得的知識傳輸給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)｡[8]這些結(jié)合不僅允許ANN應(yīng)用到?jīng)Q策的各種層次,而且大大提高了網(wǎng)絡(luò)本身的質(zhì)量｡[4]以預(yù)測成都市居民用水量為例,這里采用了自組織方法､改進的算法和兩種方法融合――基于自組織方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種方法分別進行了預(yù)測(結(jié)果見表1),從表中我們可以明顯地看出兩種方法組合建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型明顯優(yōu)于其他方法,且預(yù)測精度很高｡[9]
四､人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用實例分析
人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)有多種網(wǎng)絡(luò)模型,就常用的RBF網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)相比較而言,基于正則化理論的RBF網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度較快,無論網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力､模式識別能力以及分類能力都優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò),因此這里采用RBF網(wǎng)絡(luò)來計算區(qū)域可持續(xù)發(fā)展度｡要運用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力狀況,可以按以下幾個步驟進行:①構(gòu)建反映區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的相關(guān)指標(biāo)(由于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力評估指標(biāo)的選取是一個非常復(fù)雜的過程,限于討論的主題及篇幅,具體過程略),利用相關(guān)分析方法按照一定的標(biāo)準(zhǔn)(95%)剔除相關(guān)性強的指標(biāo),同時去除難以采集數(shù)據(jù)的指標(biāo)｡最后,我們把區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力預(yù)測指標(biāo)細分為以下32個(見表2)｡②采集相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)｡采集數(shù)據(jù)的年份要盡可能的多一些,這樣訓(xùn)練出來的網(wǎng)絡(luò)模擬和預(yù)測能力會更強一些｡③構(gòu)建RBF區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型(見圖2)｡④將采集到的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)按照公式(1)(對于越大越好的指標(biāo))和公式(2)(對于越小越好的指標(biāo))進行無綱量化處理｡
Zij=yij/ymaxj(1)
Zij=yminj/yij (2)
(i=1,2,…,32;j=1,2,…,6｡ ymaxj 和yminj 分別為R指標(biāo)的最大值和最小值)｡⑤RBF網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練｡將選出的指標(biāo)當(dāng)期值歸一化處理后的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,下期值作為其對應(yīng)的期望輸出,送入如圖3所示的RBF網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練｡⑥利用MATLAB語言中的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)newrbe進行相關(guān)的程序編制和計算｡
下圖是按照上述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對西安市做的一個區(qū)域可持續(xù)發(fā)展度預(yù)測圖(圖4)｡當(dāng)然,如果我們要用其他傳統(tǒng)的計量方法來解決這個問題,其運算過程則會非常復(fù)雜和繁瑣,最終結(jié)果可能并不理想｡
五､人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
趨勢及其經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用前景
人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是一個應(yīng)用范圍十分廣泛的邊緣叉學(xué)科,在各個工程領(lǐng)域均得到成功的應(yīng)用｡展望21世紀中葉,人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論研究將可能在智能和機器關(guān)系問題､神經(jīng)計算與進化計算以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元芯片等重大問題的研究方面會有重大突破,而其自身日益強大的外向性､擴展性以及良好的工具性必將進一步帶動所有相關(guān)學(xué)科研究的突飛猛進,甚至產(chǎn)生質(zhì)的飛躍｡目前,大多數(shù)用于經(jīng)濟領(lǐng)域的ANN模型多來自科研機構(gòu),其產(chǎn)業(yè)化的程度并不高,把人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于經(jīng)濟領(lǐng)域僅始于20世紀90年代,在國內(nèi)也僅處于起步階段,特別是比較成熟的模型并不多見｡人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論自身的發(fā)展必然會給經(jīng)濟學(xué)研究插上騰飛的翅膀,并將可能成為繼數(shù)量經(jīng)濟學(xué)､計量經(jīng)濟學(xué)之后經(jīng)濟學(xué)研究的一個重要領(lǐng)域｡同時人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論也將必然為經(jīng)濟學(xué)研究提供強有力的分析工具｡以上本文通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的簡要分析,概述了其用于經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)點和不足,并作了應(yīng)用模型研究的嘗試――通過對區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力水平的精確量化度量,能夠為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展以及制定區(qū)域經(jīng)濟政策提供科學(xué)的決策依據(jù)｡運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對經(jīng)濟學(xué)問題進行深入的研究具有十分重要的理論和實踐意義｡
參考文獻:
[1]王艷等．基于ANN的山東省可持續(xù)發(fā)展水平的區(qū)域差異[J].資源開發(fā)與市場,2004,(2).
[2]郝全明,李桂榮.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦區(qū)環(huán)境污染經(jīng)濟損失預(yù)測中的應(yīng)用[J].黃金,2003,(3):47．50.
[3]葉東毅,劉文標(biāo).個股走勢模式分類的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2000,(4)：12．15.
[4]張秀艷,徐立本,王萍,馬海英．用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決經(jīng)濟問題的有效性和局限性[J].吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報,2001,(6):39．45.
[5]楊黎萌,劉開第．BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)估價中的應(yīng)用[J]．河北建筑科技學(xué)院學(xué)報,2004,(2):105．109.
[6]M.A. Taha， S.C. Park， J. S. Russell．Knowledge．Based DSS for construction contractor prescreening[J]. European journal of operational research,1995， (1)：35．46.
[7]K. C. Lee， I. Han ， Y. Kwon. Hybrid neural network models for bankruptcy predictiond[J]．Decision support system, 1996， (18)：63．72.
[8]D.C. kuncicky ，S.I. Hruska，R.C. Lacher. Hybid systems： the equivalence of the rule．based expert system and ar．tificial neural network infetence[J]. International journal of expert systems， 1992，(3)：281．297.
第5篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理；發(fā)展
中圖分類號： F323 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1674-0432（2013）-22-15-1
1 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期的主要特點
1.1 工農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的性質(zhì)變動
由原來傳統(tǒng)的犧牲農(nóng)業(yè)發(fā)展來促進工業(yè)的發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)楫?dāng)前的工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)。為了促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的平衡發(fā)展，減少農(nóng)村和城市的差距，國家必須加強農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的宏觀調(diào)控力度，極力推動我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，來完成工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的目標(biāo)。當(dāng)前我國的工業(yè)得到了迅猛的發(fā)展，并且已經(jīng)具備了城市反哺農(nóng)業(yè)的各項條件，目前我國正處于城市反哺農(nóng)業(yè)的初級階段。
1.2城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的性質(zhì)變化
我國經(jīng)過幾十年的城市化建設(shè)，不僅創(chuàng)造出了繁華的城市，同時在一定程度上加大了城鄉(xiāng)之間的經(jīng)濟差距，使得城市在經(jīng)濟發(fā)展水平、社會福利、教育水平等各方面都高于農(nóng)村。現(xiàn)在我國在各方面已經(jīng)具備了以城市帶動農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的條件，國家也為此提供了諸多可行性的發(fā)展戰(zhàn)略。城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展的模式由二元結(jié)構(gòu)發(fā)展成轉(zhuǎn)化為城鄉(xiāng)一體化的結(jié)構(gòu)，這一經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化轉(zhuǎn)變了農(nóng)村生產(chǎn)要素的流動模式，在一定程度上促進了經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的發(fā)展，極大地提高了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟生產(chǎn)各要素之間的組合效率，最終促進了我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。
2 經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科研究的新變化
2.1 當(dāng)前我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的發(fā)展帶來了新變化
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間的研究重點應(yīng)該放在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上，特別是隨著工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的開展，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科打破了傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)學(xué)科研究，而更加重視對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟生產(chǎn)全過程的研究。產(chǎn)品的精加工、綠色生態(tài)林業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品的安全質(zhì)量、農(nóng)產(chǎn)品的再加工等方面都將成為以后農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究的重點。
2.2 城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)的質(zhì)性變化為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展帶來的新變化
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科必須對這一質(zhì)性的改變引起足夠的重視，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)逐漸瓦解，城鄉(xiāng)一體化成為了當(dāng)前城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的主要趨勢，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科必將在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間得到高度的重視，這樣才能夠促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，伴隨著我國城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展及普及，城鄉(xiāng)生產(chǎn)要素的大循環(huán)將成為當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的一個重點。
2.3 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略性驅(qū)動為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展帶來了新的變化
這種變化主要表現(xiàn)在兩個方面：一方面，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理和發(fā)展的過程中，我國提出了可持續(xù)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的戰(zhàn)略，這直接導(dǎo)致了在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展將重點放在資源的可持續(xù)利用和環(huán)境保護上，并且直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理思維方式革命式的顛覆和再生。另一方面，由于當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展還比較緩慢，和目前國際上農(nóng)業(yè)比較發(fā)達的國際相比缺乏一定的競爭力，在這種情況下如何應(yīng)對國家化帶來的挑戰(zhàn)，這將成為目前我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科研究發(fā)展的一個重要課題。
3 積極面對新特點、應(yīng)對新變化，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展
3.1 差異化學(xué)科戰(zhàn)略
考慮到上述筆者所闡述的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間的兩大特點以及給農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科研究帶來的三方面的新變化，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科發(fā)展研究的過程中要認識學(xué)科之間的差異性，實施差異性的學(xué)科戰(zhàn)略，即將研究的重點放在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略調(diào)整、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的質(zhì)性變化三個方面。還要對經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的過程進行系統(tǒng)的分析，加大城鄉(xiāng)之間各要素的研究力度，加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對環(huán)境的保護和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的維護。
3.2 科研人才戰(zhàn)略
在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的發(fā)展要根據(jù)學(xué)科之間的差異性進行因材施教，根據(jù)學(xué)科的實際內(nèi)容和需要有選擇地按照農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科研究需求進行有相對性的人才培養(yǎng)。對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科方面的教材進行不斷的更新與調(diào)整，同時也要根據(jù)研究的重點轉(zhuǎn)變而對科研人才的培養(yǎng)方向進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，從而將研究重難點的新知識和新技術(shù)融入到具體的科研人才的培養(yǎng)上。同時國家也要不斷加強對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理人才的培養(yǎng)力度，出臺更多有關(guān)的扶持政策，加大科研人才培養(yǎng)的力度。
3.3 學(xué)科互補性戰(zhàn)略
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科是融合了經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)以及數(shù)學(xué)、金融學(xué)、環(huán)境科學(xué)等多門學(xué)科的綜合性學(xué)科。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理的研究過程中不能夠?qū)⑦@些學(xué)科進行分割研究，將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科涉及到的重難點知識作為核心內(nèi)容來進行綜合的研究分析，在長期的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理現(xiàn)象的過程中達到理論聯(lián)系實踐的目的。
綜上所述，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間的發(fā)展是一個系統(tǒng)復(fù)雜的過程。筆者從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理的理論出發(fā)進行分析，要想解決一些經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科的發(fā)展制約的問題，就必須集合廣大農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究者的才能，并在生產(chǎn)實踐的基礎(chǔ)上不斷的總結(jié)經(jīng)驗，從而為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理學(xué)科在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期間的發(fā)展指明道路，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。
第6篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟法學(xué)說 初期 發(fā)展 思想基礎(chǔ)
中圖分類號：D922.29
文獻標(biāo)識碼：A
文章編號：1004-4914(2011)03-085-01
經(jīng)濟法在中國有著30年左右的發(fā)展歷史，經(jīng)濟法的發(fā)展來源于當(dāng)代中國社會內(nèi)部存在著的處于變化中的經(jīng)濟和政治條件，以及社會主義市場經(jīng)濟和民主政治建設(shè)形成的強大合力。
自政革外放以來，中國的法治進程隨著國家工作的重心轉(zhuǎn)移和對外開放而步入最初階段，直到1986年4月《中華人民共和國民法通則》的出臺。這一階段中國經(jīng)濟法學(xué)說存在著幾種有影響、有代表性的經(jīng)濟法學(xué)說，盡管這幾種學(xué)說根源于傳統(tǒng)體制下固有的觀點和觀念，有這樣那樣的缺陷，卻仍然有意無意地傳承著歷史上經(jīng)濟法固有傳統(tǒng)，斷斷續(xù)續(xù)地堅持著經(jīng)濟法的本質(zhì)屬性，因而它們列中國經(jīng)濟法的發(fā)展起過奠基性的作用。
從改革開放到《中華人民共和國民法通則》出臺前，中國經(jīng)濟法學(xué)說有綜合經(jīng)濟法學(xué)說、縱橫經(jīng)濟法學(xué)說、經(jīng)濟行政法學(xué)說、縱向經(jīng)濟法學(xué)說、學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說五種。
綜合經(jīng)濟法學(xué)說認為經(jīng)濟法作為綜合的法律部門所占據(jù)的地位是重要的，但它不是一個獨立的法律部門，因為它沒有自己特定的調(diào)整對象和獨特的調(diào)整方法。綜合經(jīng)濟法學(xué)說把經(jīng)濟法看作是由調(diào)整平等的社會經(jīng)濟關(guān)系、行政管理性的社會經(jīng)濟關(guān)系和勞動的社會經(jīng)濟關(guān)系的法律綜合構(gòu)成的，這樣就把經(jīng)濟法變成了調(diào)整一切經(jīng)濟關(guān)系的法律，這是不適當(dāng)?shù)钠降鹊亩Y會經(jīng)濟關(guān)系、行政管理性的經(jīng)濟關(guān)系和勞動的社會經(jīng)濟關(guān)系這三種具體的社會經(jīng)濟關(guān)系已分別由民法、行政法和勞動法加以調(diào)整，這在理論上已達成共識，在實踐上已成為通例。如果綜合起來由經(jīng)濟法調(diào)整，勢必擾亂現(xiàn)有的法律體系。綜合經(jīng)濟法學(xué)說，是當(dāng)時中國在既沒有民法，也沒有行政法和勞動法，更沒有經(jīng)濟法的特殊背景下提出的一種經(jīng)濟法學(xué)說，是難能可貴的，它構(gòu)建了將來中國經(jīng)濟法律體系的大致輪廓和基本框架。它還對過去籠統(tǒng)的經(jīng)濟關(guān)系進一步加以分析，具體分為平等的社會經(jīng)濟關(guān)系、行政管理性的社會經(jīng)濟關(guān)系和勞動的社會經(jīng)濟關(guān)系，并指出這三種具體的社會經(jīng)濟關(guān)系采用不同的法律方法加以調(diào)整。這種學(xué)說沒能在上述具體分析的基礎(chǔ)上進一步科學(xué)地、明確地指出其中調(diào)整行政管理性的社會經(jīng)濟關(guān)系的法律可能就是經(jīng)濟法，但指明了調(diào)整經(jīng)濟關(guān)系的法律除了調(diào)整平等的社會經(jīng)濟關(guān)系的民法和調(diào)整勞動的社會經(jīng)濟關(guān)系的勞動法以外，還有一利調(diào)整行政管理性的社會經(jīng)濟關(guān)系的法律。在當(dāng)時，這種認識是富有創(chuàng)見的。
縱橫經(jīng)濟法學(xué)說是從前蘇聯(lián)引進的，并在中國有所改進和發(fā)展?？v橫經(jīng)濟法學(xué)說把經(jīng)濟關(guān)系分為縱向經(jīng)濟關(guān)系和橫向經(jīng)濟關(guān)系，但是過分夸大和強調(diào)兩者存在的聯(lián)系以至于要使兩者達到統(tǒng)一，并且是把橫向經(jīng)濟關(guān)系統(tǒng)一到縱向經(jīng)濟關(guān)系之中并最終消解于縱向經(jīng)濟關(guān)系之中?？v橫經(jīng)濟法學(xué)說的實質(zhì)就是：把縱向經(jīng)濟關(guān)系凌駕于橫向經(jīng)濟關(guān)系之上并使之混同；把國家管理經(jīng)濟的行政方法凌駕于其他一切方法之上并使之混同。這種觀點是過去高度集權(quán)的計劃體制的反映和產(chǎn)物，與我國的經(jīng)濟體制改革，與社會主義市場經(jīng)濟體制是不相適應(yīng)的。我國經(jīng)濟體制改革的過程是發(fā)展商品經(jīng)濟而不是否定商品經(jīng)濟，是使企業(yè)獨立自主于政府而不是隸屬服從于政府，是減少行政管理，擴大市場調(diào)節(jié)。我們社會主義經(jīng)濟關(guān)系的本質(zhì)是市場取向而不是計劃取向。因此，橫向經(jīng)濟關(guān)系必將不斷地分離、獨立于縱向經(jīng)濟關(guān)系?？v橫經(jīng)濟法學(xué)說看到了不同經(jīng)濟關(guān)系尤其是縱橫經(jīng)濟關(guān)系的聯(lián)系，但過分強調(diào)了這種聯(lián)系以至于本末倒置地對待縱橫經(jīng)濟學(xué)說。
經(jīng)濟行政法學(xué)說認為行政權(quán)力在經(jīng)濟領(lǐng)域的活動集中表現(xiàn)為經(jīng)濟行政，經(jīng)濟行政法的調(diào)整對象，就是國民經(jīng)濟行政管理中所發(fā)生的各種關(guān)系，即國家行政機關(guān)在對國民經(jīng)濟實行計劃、組織、管理、監(jiān)督、調(diào)節(jié)和干預(yù)中所形成的各種聯(lián)系。這種學(xué)說把國家干預(yù)等同于行政干預(yù)，視行政干預(yù)為經(jīng)濟法的核心，并進而把經(jīng)濟法歸屬于行政法，最終否定了經(jīng)濟法是一個獨立的法律部門。經(jīng)濟行政法學(xué)說過分強調(diào)政府干預(yù)，與市場經(jīng)濟的性質(zhì)和要求不盡相合。但相對其他學(xué)說來講，經(jīng)濟行政法學(xué)說比其他各種經(jīng)濟法學(xué)說更深刻、更系統(tǒng)。經(jīng)濟行政法學(xué)說抓住了經(jīng)濟法最核心的內(nèi)容，就是把經(jīng)濟法與政府干預(yù)結(jié)合起來，認為經(jīng)濟法的本質(zhì)在于運用行政法律手段解決經(jīng)濟問題，通過行政權(quán)力活動調(diào)整經(jīng)濟管理關(guān)系，這是具有里程碑意義的。唯一需要解決的就是對政府干預(yù)經(jīng)濟的科學(xué)理解的問題。
縱向經(jīng)濟法學(xué)說認為經(jīng)濟法只調(diào)整縱向經(jīng)濟關(guān)系，或者說只調(diào)整國家在管理經(jīng)濟活動中所產(chǎn)生的經(jīng)濟關(guān)系。它始終堅持經(jīng)濟法只調(diào)整縱向經(jīng)濟關(guān)系，這與調(diào)整橫向經(jīng)濟體系的民法區(qū)別開來。它沒有把縱向經(jīng)濟關(guān)系理解為行政權(quán)力管理經(jīng)濟關(guān)系，又有意識地試圖避免同行政法的糾葛。堅持經(jīng)濟法只調(diào)整縱向經(jīng)濟關(guān)系這一點來說，縱向經(jīng)濟法學(xué)說比任何其他經(jīng)濟法學(xué)說更純粹、更徹底。堅持經(jīng)濟法只調(diào)整縱向經(jīng)濟關(guān)系是正確的，問題是如何科學(xué)地理解和系統(tǒng)地闡述和發(fā)展這種縱向經(jīng)濟關(guān)系。
學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說認為經(jīng)濟法有兩種含義，一是指國家制定和頒布的經(jīng)濟法規(guī)范，二是指在理論上形成的經(jīng)濟法學(xué)科。從法律規(guī)范上看，經(jīng)濟法不能形成獨立的法律部門，但是從學(xué)科上看，經(jīng)濟法是一門必要的學(xué)科。學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說是從歷史上的經(jīng)濟法提煉總結(jié)出來的。學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說對經(jīng)濟法的理解深受歷史上統(tǒng)制經(jīng)濟法的影響并囿于統(tǒng)制經(jīng)濟法之內(nèi)。歷史上存在的統(tǒng)制經(jīng)濟法是經(jīng)濟法的一種“病態(tài)現(xiàn)象”，井不是真正的經(jīng)濟法。在市場經(jīng)濟的壟斷階段，在市場經(jīng)濟自由競爭基礎(chǔ)上形成的具有盲目無序性和壟斷、不正當(dāng)競爭等限制競爭性質(zhì)的社會關(guān)系，提出了對社會經(jīng)濟進行宏觀調(diào)控和維護競爭的普遍要求，要滿足這種普遍要求，僅靠過去那種臨時性的、個別性的、行政性的管理是遠遠不夠的，必須進行經(jīng)常性的、普遍性的法律的調(diào)整，在這種情況下，一個新的法律部門從行政法中分離出來，這個法律部門就是經(jīng)濟法。學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說認為，學(xué)科經(jīng)濟法的任務(wù)就是研究經(jīng)濟法規(guī)運用各個基本法手段和原則對經(jīng)濟關(guān)系進行綜合調(diào)整的規(guī)律。國民經(jīng)濟關(guān)系確實是一個范圍廣泛的領(lǐng)域，但是在這些領(lǐng)域中的經(jīng)濟關(guān)系的復(fù)雜性、多樣性，使法律的綜合調(diào)整作用顯得特別重要。而完成對某一些領(lǐng)域綜合調(diào)整的任務(wù)不是一個部門法所能承擔(dān)的。經(jīng)濟法不是行政法、民法和勞動法這些“基本法”的具體化，而是一個獨立的法律部門，它只調(diào)整國民經(jīng)濟的某一個方面的經(jīng)濟關(guān)系，所以經(jīng)濟法不可能是對行政法、民法和勞動法這些基本法的“兼收并用”，經(jīng)濟法調(diào)整也不可能發(fā)揮行政法、民法和勞動法等各個部門法的綜合調(diào)整作用。
總結(jié)五種經(jīng)濟法學(xué)說，可以發(fā)現(xiàn)它們的趨同，這種趨同就是綜合經(jīng)濟法學(xué)中的“行政管理性的經(jīng)濟關(guān)系”、縱橫經(jīng)濟法學(xué)說中的“縱向經(jīng)濟關(guān)系”、經(jīng)濟行政法學(xué)說中的“經(jīng)濟行政管理關(guān)系”、縱向經(jīng)濟法學(xué)說中的“縱向經(jīng)濟關(guān)系”，以及學(xué)科經(jīng)濟法學(xué)說所以為的經(jīng)濟法是“利用國家強有力的行政權(quán)力對經(jīng)濟實行干預(yù)的法規(guī)總稱”。這種趨同成為經(jīng)濟法學(xué)界共同的關(guān)注焦點，后來的《民法通則》的頒布更有力地促成了這種共識。五種經(jīng)濟法學(xué)說在改革開放初期給經(jīng)濟法學(xué)界提供了最初經(jīng)濟法建設(shè)的思想基礎(chǔ)，對中國經(jīng)濟法發(fā)展的奠基作用是毋庸置疑的。
參考文獻：
1梁慧星中國民法經(jīng)濟法諸問題法律出版社，1991
第7篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
【關(guān)鍵詞】煤氣凈化；濕法脫硫；化學(xué)工藝
煤氣凈化中脫除硫化物的凈化技術(shù)一般分為濕法和干法兩種工藝。而隨著現(xiàn)代煤化工項目的大型化，濕法脫硫精度的提高，干法脫硫已作為濕法脫硫后的精細凈化環(huán)節(jié)。濕法脫硫的化學(xué)工藝是先用液體將硫化物從粗煤氣中分離出來并加以富集，再通過解析生成H2S富氣或催化氧化后轉(zhuǎn)化為單質(zhì)硫或硫酸。一般而言，濕法脫硫比較適用于氣體中含硫高且處理量大的情況，其投資、操作費用高，動力消耗比較大。而溶劑可連續(xù)重復(fù)使用，裝置占地較少，操作環(huán)境較好，對保護環(huán)境有利。
1、栲膠脫硫法
栲膠脫硫技術(shù)經(jīng)過近些年的改進，目前，已在國內(nèi)一些焦化廠普遍使用，并獲得滿意效果，新建裝置應(yīng)用在煤焦化裝置的焦?fàn)t氣脫硫。
1.1栲膠脫硫的化學(xué)反應(yīng)機理
這種化學(xué)反映屬于濕法脫硫，是利用堿性栲膠的水溶液吸收煤氣，主要用于半水煤氣或焦?fàn)t氣中的H2S，借助栲膠和礬作為載體和催化劑將吸收的H2S轉(zhuǎn)化為單質(zhì)硫，發(fā)生吸收反應(yīng)后的栲膠溶液利用空氣在溶液再生槽中進行再生，再進入溶液循環(huán)槽重復(fù)循環(huán)使用。其脫硫反應(yīng)機理如下：
1.2栲膠脫硫方法的優(yōu)缺點分析
（1）栲膠脫硫法的優(yōu)點：①不管是氣體凈化度、溶液硫容量、硫回收率等主要指標(biāo)都可與改良ADA法相提并論，栲膠資源豐富、價格低廉、沒有毒性、脫硫溶液成本及運行費用低，沒有硫磺堵塞脫硫塔的問題。②脫硫溶液的活性好、性能穩(wěn)定、腐蝕性小。栲膠本身是氧化劑也是釩的絡(luò)合劑，脫硫溶液的組成比改良ADA法簡單。③脫硫效率大于98%，析出的硫容易浮選和分離。
（2）栲膠脫硫法的缺點：①栲膠脫硫液具有很高的選擇性，在適宜的條件下，它能從99%的CO2原料氣中將200mg/m；的H2S脫除至45mg/m；以下，而因溶液吸收CO2后使溶液的pH值下降，使脫硫效率降低，且脫硫精度比較低。②設(shè)備較大，處理氣量較小，得到的硫磺純度比較低，對于加工不利。
2、烷基醇胺法
醇胺類脫硫脫碳溶劑在氣體凈化過程中應(yīng)用較為廣泛，尤其在天然氣脫硫中的重要位置。目前廣泛使用的醇胺類溶劑脫硫劑主要成分主要是MDEA。
MDEA屬于叔胺，與其他烷基醇胺法相比，它對H2S吸收具有較高的選擇性，不易降解，腐蝕性小，其吸收H2S與吸收CO2的速度之比為27，尤其適用于從高濃度的酸性氣體中選擇性吸收H2S。該法在煤化工項目中在中小型項目上有應(yīng)用。由于硫的容入，其溶劑循環(huán)量比其他胺法小，投資和操作費用較低。
2.3MDEA脫硫方法的優(yōu)缺點
3、環(huán)丁砜法
環(huán)丁砜法是一種理化吸收法。溶液由化學(xué)吸收溶劑烷基醇胺、物理吸收溶劑環(huán)丁砜和水混合而成?？墒褂玫耐榛及钒∕EA、MDEA及DIPA。一般采用濃度較高的醇胺溶液，而環(huán)丁砜與水的比例按其用途確定。此法可以用于煤氣工藝氣體的凈化。
3.1基本原理
3.2環(huán)丁砜法的優(yōu)缺點
第8篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
【關(guān)鍵詞】 活血化瘀法 《金匱要略》 《傷寒證》 張仲景
痰飲和瘀血既是病理產(chǎn)物，又是致病因素。張仲景在《金匱要略》中對痰飲的辨治列專篇41條予以系統(tǒng)論述，對瘀血的辨治，該書《驚悸吐衄下血胸滿瘀血篇》中僅兩條，余散見于它篇和《傷寒論》，今將仲景的治瘀內(nèi)容綜合論之，并通過后人對其活血化瘀法的發(fā)展應(yīng)用，以揭示仲師對該學(xué)說的貢獻。
1 寒凝血瘀，力主散寒活血化瘀
經(jīng)曰：“血得熱則行，得寒則凝”，故對寒凝成瘀所致之病，仲師力主散寒活血化瘀，具體應(yīng)用又分三途：
1.1 溫陽活血 對女人年五十而下血數(shù)十日不止，認為系“曾經(jīng)半產(chǎn)，瘀血在少腹不去”，至沖任血虛之老年而發(fā)病，故予溫經(jīng)湯(當(dāng)歸、芍藥、川芎、桂枝、人參、甘草、吳茱萸、半夏、牡丹皮、阿膠、麥冬、生姜)散寒益氣，溫經(jīng)活血化瘀，使血得溫而行，不專逐瘀卻瘀去血止，乃治病求本之佳方。
1.2 溫經(jīng)通脈 當(dāng)歸四逆湯證為《傷寒論》厥陰病中治血虛寒逆而厥的要方。清·吳儀洛《成方切用》曰“當(dāng)歸辛溫，血中之氣藥為君；通絡(luò)散逆，必先去血中邪，故以桂枝散太陽血分之風(fēng)，細辛散少陰血分之寒為輔；未有營衛(wèi)不和而脈絡(luò)通者，故以芍藥、草、棗調(diào)和營衛(wèi)；通草利九竅、通血脈關(guān)節(jié)。諸藥藉之以破阻滯而厥寒散矣”。
1.3 溫補行血 血虛寒凝，沖任損傷之婦女，常會患崩漏、胞阻、妊娠出血或流產(chǎn)后血出不凈等疾，仲師指出：均與兼夾瘀血有關(guān)，遂創(chuàng)膠艾湯主治之。取地、芍、歸、芎補血養(yǎng)血(歸、芍又可行血中瘀滯)，阿膠養(yǎng)陰填精，艾葉溫經(jīng)止血，甘草調(diào)和諸藥，清酒同煎助行藥勢，共收溫補行血之功。
2 瘀熱互結(jié)，急投清熱活血化瘀
熱邪灼血為瘀或血因熱迫外溢致瘀及瘀久化熱等，均可成瘀熱互結(jié)證。仲師本《內(nèi)經(jīng)》“留者攻之”之旨，立瘀血宜下之法，首創(chuàng)桃核承氣湯(桃、硝、黃、桂、草)治瘀熱蓄結(jié)下焦的蓄血證，使瘀熱隨暢瀉而解。清.吳瑭以歸、芍、丹皮易桂、草名桃仁承氣湯，更增清熱活血化瘀之力，遂成苦辛咸寒活血化瘀法的代表方。對病久瘀入經(jīng)絡(luò)之急者，硝、桂難逐其邪，仲師改虻、蛭配桃、黃成抵當(dāng)湯，猛攻而獲速效。若勢較緩者，減虻、蛭量且改湯為丸，成輕劑緩攻瘀熱。另《金匱·婦人產(chǎn)后病篇》中的下瘀血湯療“產(chǎn)后腹中有干血著于臍下”。這種“瘀熱在里”“下血乃愈”的治法，頗受后賢贊賞。如隋.巢元方也謂：“若血熱搏而生瘀……宜下之”。
3 氣滯絡(luò)瘀，宜用行氣活血化瘀
有些肝氣失疏，經(jīng)絡(luò)瘀滯之患者，可現(xiàn)“常欲人蹈其胸上”之癥，仲師名之為“肝著”，創(chuàng)旋復(fù)花湯(新絳、蔥白)治之。但后人對新絳難考其詳，故遇此癥之熱較顯著者，以茜草代新絳；寒較著者，以紅花代新絳，取效皆佳。清·葉桂凡遇營氣痹窒，脈絡(luò)瘀阻之癥，以此方加桃仁、郁金、歸須、澤蘭等。
轉(zhuǎn)貼于 4 氣虛血滯，最應(yīng)益氣活血化瘀
氣虛則無力行血，血滯必痹而不通，痛遂作矣。故對“血痹陰陽俱微……外證身體不仁，如風(fēng)痹癥”者，仲師立黃芪桂枝五物湯，取芪補元氣，率血以運，合桂、芍溫陽活血，和營通滯，姜、棗調(diào)和營衛(wèi)，遂開后人益氣活血化瘀法之先河。如李杲以芪、桂合歸、草、升、葛、紅花、蘇木、黃柏組成清陽湯，治風(fēng)中經(jīng)絡(luò)，口眼歪斜，筋脈緊急之癥；清·王清任常重用黃芪略配桃、紅、芎、歸及蟲藥，組成不少益氣活血化瘀之妙方，其代表方如補陽還五湯等。
5 血滯水(濕、痰)阻，理當(dāng)利水(祛濕、消痰)活血化瘀
“血不利則為水”，“水阻則血不行”，仲師對水、濕、痰所化生之瘀，悉與祛邪活血化瘀，曾創(chuàng)制逐水消脹的大黃甘遂丸(為防兩藥過峻，還佐以阿膠)，攻逐“婦人少腹?jié)M如敦狀，小便微難……為水與血俱結(jié)在血室”之病。以栝蔞薤白為主組成的系列方，乃仲師創(chuàng)用治胸痹的痰瘀并治方，均重用苦辛溫通的薤白合栝蔞與它藥，共收散結(jié)滌痰、化瘀生新之效?，F(xiàn)代研究證明，化痰藥與活血藥并用，可使冠狀動脈血流量增加，消溶血栓，預(yù)防和減少梗塞，較純用化痰通陽或活血化瘀藥為好，故今人將此系列方廣泛用治冠心病、心肌梗塞等危重病。周仲瑛教授等還以此類方化裁治高脂血癥。
6 瘀結(jié)成積，妙創(chuàng)消活血化瘀
血瘀久不去，逐漸成積，《內(nèi)經(jīng)》中肥氣、伏梁等皆此類病也。瘧母亦積之一，因久病正虛，且進展較緩，故仲景妙擬鱉甲煎丸，取鼠婦、蟲、蜣螂、蜂窩等蟲藥入絡(luò)，合鱉甲、丹參、瞿麥、紫葳、射干、大黃、凌霄花等咸苦酸寒之品，消磨積，逐瘀化滯，略佐人參、阿膠益虛扶正，且助它藥祛邪。為使峻藥久服不傷正，遂制成丸藥以緩圖之。葉桂治“積聚積，氣鈍血滯，病久入絡(luò)之痼疾”，亦每取土鱉蟲等蟲藥飛走諸靈，合歸須、桃、紅、芎、郁等活血化瘀，今人也常宗仲師此法，治各種腫瘤。
7 正虛兼瘀，巧設(shè)扶正活血化瘀
病久正損者，多血流欠暢，故久病必多致瘀。但祛瘀則傷正，補虛恐戀邪，故仲師巧設(shè)扶正活血化瘀，對“五勞虛極羸瘦，腹?jié)M不能食……內(nèi)有干血，肌膚甲錯，兩目黯黑”者，妙用大黃蟲丸以“緩中補虛”。取桃仁、杏仁潤以濡其干，大黃、干漆通以去其閉，更用虻蟲、水蛭、蟲、蠐螬等蟲藥以動其瘀，僅用地黃、芍藥、甘草以養(yǎng)其正，慮藥峻于久病之體難合，遂制丸緩圖，并佐酒飲服以行藥勢，面面俱到，用心良苦。張錫純治虛勞挾瘀，予補氣養(yǎng)血藥合棱、莪組成十全育真湯，蓋取法仲師也。
第9篇：經(jīng)濟學(xué)的啟發(fā)范文
【關(guān)鍵詞】顱內(nèi)動脈瘤；腦血管痙攣；護理
doi：10.3969j.issn.1004-7484（x.2013.10.418文章編號：1004-7484（2013-10-5913-02
腦血管痙攣（cerebral vascular spasm，CVS是顱內(nèi)動脈瘤破裂發(fā)生蛛網(wǎng)膜下腔出血后的嚴重并發(fā)癥，發(fā)生率占35%-60%[1]，也是動脈瘤破裂導(dǎo)致殘疾和死亡的最主要原因。2012年1月――2013年6月，有96例顱內(nèi)動脈瘤合并腦血管痙攣患者在我科進行治療，通過及早嚴密監(jiān)測病情，采取正確的護理措施，有效地降低了致殘率和死亡率。
1資料與方法
1.1一般資料本組96例，男59例，女37例，年齡43-76歲。動脈瘤部位：前交通動脈瘤35例，后交通動脈瘤31例，大腦前動脈瘤14例，大腦中動脈瘤8例，大腦后動脈瘤4例，底動脈瘤1例，顱內(nèi)多發(fā)動脈瘤3例。
1.2治療方法行顱內(nèi)動脈瘤栓塞術(shù)43例，行開顱夾閉術(shù)47例，88例予腰大池腦脊液置換術(shù)，保守治療6例。本組患者均給予尼莫地平抗腦血管痙攣，實施3H療法（高血壓、高血容量、高血液稀釋度治療。
2結(jié)果
96例病人中，治愈80例，占83.3%；出現(xiàn)肢體功能障礙而肌力下降或語言障礙者10例，占9.6%；死亡4例，占4.17%；放棄治療自動出院2例。
3護理
3.1嚴密監(jiān)測病情重點監(jiān)測病人的意識狀態(tài)，若出現(xiàn)進行性意識障礙，應(yīng)考慮顱內(nèi)再出血、腦疝形成。觀察瞳孔的大小，直接及間接對光反射。行心電監(jiān)護，密切注意患者的生命體征變化，重點觀察血壓的變化，使之維持在理想的水平。體溫如果持續(xù)高熱，提示合并感染或發(fā)生中樞性高熱，應(yīng)采取降溫措施。觀察病人肌力、肌張力、病理反射等變化情況。對異常變化，護士應(yīng)及早發(fā)現(xiàn)顱內(nèi)壓增高及腦疝形成先兆，立即通知醫(yī)生，及時給予處置。
3.2心理護理精神緊張與情緒激動可使機體神經(jīng)、內(nèi)分泌和免疫三個中介機制的平衡失調(diào)，導(dǎo)致交感神經(jīng)興奮、血管痙攣，誘發(fā)顱內(nèi)動脈瘤再次破裂出血[2]。病人因為頭痛、恐懼、對疾病不了解而無法入睡導(dǎo)致煩躁不安，加上病人因疾病影響導(dǎo)致生活形態(tài)的改變，易產(chǎn)生焦慮和悲觀情緒。因此，護士應(yīng)為患者提供安靜的病區(qū)環(huán)境，指導(dǎo)患者避免情緒波動、精神緊張，幫助患者改善情緒反應(yīng)、調(diào)整生活行為方式。耐心地向病人講解成功病例，使患者保持情緒穩(wěn)定，主動配合治療。與家屬做好解釋和宣教工作，尋求家屬配合，避免患者情緒起伏，減少不良刺激。
3.3一般護理絕對臥床2-4周，床頭抬高15°-20°。保持充足睡眠、加強呼吸道管理，預(yù)防墜積性肺炎及壓瘡發(fā)生。持續(xù)氧氣吸入，血氧飽和度維持在95%以上。做好飲食護理，可進易消化、高蛋白、高熱量、高維生素飲食，多食水果與蔬菜，忌濃茶、咖啡和辛辣的食物。保持大便通暢，防止用力排便，避免用力咳嗽、打噴嚏，避免血壓突然升高，導(dǎo)致再出血。
3.4三高療法的護理維持高血壓、高血容量、高血液稀釋度，是預(yù)防和治療CVS的有效方法。①血壓調(diào)控：一般采用心電監(jiān)護進行無創(chuàng)血壓監(jiān)測。早期每15-30分鐘測量一次，病情穩(wěn)定后每30-60分鐘測量一次，將患者血壓控制在基礎(chǔ)血壓下降20-30%。②維持高血容量：行頸內(nèi)或鎖骨下靜脈穿刺，通深靜脈置管監(jiān)測中心靜脈壓（CVP的變化，將血容量維持在理想的水平。CVP一般維持在8-12cmH2O，并注意中心靜脈置管的護理和出入液量監(jiān)測，防止大量補液造成腦水腫、心功能損害、消化道出血及水中毒。③維持高血液稀釋：通過羥基己淀粉500ml靜脈輸液，每日輸液總量2500-3500ml稀釋血液。注意定期進行血細胞分析、監(jiān)測電解質(zhì)的變化，記錄24小時尿量。
3.5用藥護理鈣離子拮抗劑尼莫地平能擴張血管，預(yù)防和治療由于腦血管痙攣所致的缺血性神經(jīng)損害，輕患者繼發(fā)性腦損害的發(fā)生。①一般CVS早期給予尼莫地平10mg（50mld，2mlh持續(xù)微量泵輸注。24小時后增加至4mlh，常規(guī)給予10-14d。②使用時藥物注意避光保存，使用專用聚乙烯注射器和輸液器連接管，使用微量泵持續(xù)輸入，以維持其勻速、恒定的血藥濃度，更好的發(fā)揮藥藥物作用。③保持輸注通暢，防止管路滑脫與扭曲。④尼莫地平對血管的刺激性強，輸注時要盡量選擇深靜，注意觀察有無疼痛和靜脈炎的發(fā)生。⑤尼莫地平有降低血壓的作用，應(yīng)密切觀察血壓的變化，如果血壓低于預(yù)定值時及時調(diào)整輸入量。
3.6腰大池引流的護理腰大池引流的目的是引流出血性腦脊液減輕CVS的發(fā)生，減輕患者的頭痛癥狀。護理：①保持引流管的通暢，檢查腦脊液有無波動。妥善固定引流管，避免牽拉，防止導(dǎo)管阻塞、扭曲、折疊和滑脫，并定時順行擠壓導(dǎo)管；②注意引流管的高度和患者的，如果患者改變，引流管的高度要隨之調(diào)整，防止引流量急劇增加而引起顱內(nèi)低壓。③觀察腦脊液色、質(zhì)、量，定時化驗蛋白、糖濃度、細胞數(shù)[3]。④嚴格無菌操作，定時更換敷料，密閉回路，防止顱內(nèi)感染。
4小結(jié)
顱內(nèi)動脈瘤的治療方法很多，CVS是最嚴重的并發(fā)癥，此期成功度過至關(guān)重要。針對發(fā)生CVS的相關(guān)因素采取正確的護理方法，積極進行治療，可以大大降低顱內(nèi)動脈瘤的傷殘率和病死率，提高病人的生活質(zhì)量。
參考文獻
[1]Brettler S.Endovascular coiling for cerebral aneurysms[J].AACNClin Issues，2005，16：515-525.
