潘景璐

摘 要：北京地區(qū)氣候變化與檔案利用之間存在較大的相關(guān)性，本文利用該地區(qū)1987—2014年檔案館利用檔案資料人次，日照時(shí)數(shù)、平均氣溫及雨日數(shù)的時(shí)間序列樣本數(shù)據(jù)，分析氣候變化、檔案利用的特征，以及氣候變化對(duì)檔案利用的影響方式和程度。結(jié)果表明：（1）選取的氣候因子雨日數(shù)和日照時(shí)數(shù)具有平穩(wěn)的長(zhǎng)期下降趨勢(shì)，平均氣溫具有平穩(wěn)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)；而檔案利用因子則呈現(xiàn)波動(dòng)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)性；（2）在長(zhǎng)期，日照時(shí)數(shù)與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間具有反向變動(dòng)關(guān)系，政策變量與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間具有正向變動(dòng)關(guān)系；（3）短期內(nèi)，日照時(shí)數(shù)與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間具有反向變動(dòng)關(guān)系，平均氣溫與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間也具有反向變動(dòng)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：氣候變化 檔案利用 北京 影響

中圖分類(lèi)號(hào)：G273.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）07（b）-0233-02

在全球氣候變化的大背景下，北京地區(qū)氣候條件也在不斷發(fā)生變化，氣候變化給各行各業(yè)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，檔案工作也不例外。新時(shí)期加強(qiáng)對(duì)檔案的開(kāi)發(fā)與利用研究十分重要，對(duì)比北京地區(qū)氣候變化與檔案利用的情況，發(fā)現(xiàn)二者之間存在較大的相關(guān)性[1]?；诖?，本文結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用時(shí)間序列分析方法，研究北京地區(qū)氣候變化對(duì)檔案利用產(chǎn)生的具體影響，以期在科技水平不斷提高的今天為檔案管理部門(mén)控制氣候因素、應(yīng)對(duì)氣候變化的影響帶來(lái)有益參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

本文搜集的數(shù)據(jù)包括三部分，一部分是北京地區(qū)歷年的檔案利用數(shù)據(jù)，選取變量為檔案館利用檔案資料人次（da）/萬(wàn)人次，指標(biāo)參數(shù)年份分布于1987—2014，來(lái)源于《北京六十年》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《數(shù)說(shuō)北京改革開(kāi)放三十年》等統(tǒng)計(jì)資料；另一部分是北京地區(qū)歷年的氣候變化數(shù)據(jù)，選取變量分別為日照時(shí)數(shù)（rz）/小時(shí)、平均氣溫（qw）/℃及雨日數(shù)（yr）/日，指標(biāo)參數(shù)年份分布于1954—2015、1949—2015和1978—2014，來(lái)源于《北京六十年》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《國(guó)際統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京市統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》等統(tǒng)計(jì)資料；另外有研究發(fā)現(xiàn)國(guó)家綜合檔案館檔案利用量與檔案開(kāi)放之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，考慮到北京市檔案館自1996年起定期向社會(huì)集中開(kāi)放館藏檔案，可能會(huì)對(duì)檔案利用產(chǎn)生直接影響，因此在數(shù)據(jù)建模分析時(shí)納入政策變量（zc），1996年及之后賦值為1，之前賦值為0[2]。為了確保所使用樣本數(shù)據(jù)的完整性，最終截取的指標(biāo)參數(shù)年份分布為1987—2014。

2 描述性分析

2.1 變量描述統(tǒng)計(jì)

在Stata命令欄中輸入描述命令，可以得到變量da的詳細(xì)信息。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，變量da的平均值為6.547857、標(biāo)準(zhǔn)差是6.018913、最小值為1.3、最大值是23.85，偏度為1.492388、峰度是4.682383，分布圖像呈右偏態(tài)、有一個(gè)比正態(tài)分布更厚的尾部；變量rz的平均值為2492.129、標(biāo)準(zhǔn)差是132.0541、最小值為2192.7、最大值是2712.5，偏度為-0.36624、峰度是2.361341，分布圖像呈左偏態(tài)、有一個(gè)比正態(tài)分布更瘦的尾部；變量qw的平均值為13.09286、標(biāo)準(zhǔn)差是0.423328、最小值為12.3、最大值是14.1，偏度為0.527841、峰度是3.080429，分布圖像也呈右偏態(tài)、有一個(gè)比正態(tài)分布更厚的尾部；變量yr的平均值為88.60714、標(biāo)準(zhǔn)差是9.874544、最小值為71、最大值是113，偏度為0.403928、峰度是2.68654，分布圖像呈右偏態(tài)、有一個(gè)比正態(tài)分布更瘦的尾部。進(jìn)行對(duì)數(shù)變換后，所有變量沒(méi)有極端數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間的差異也較小，而且圖像接近正態(tài)分布。

2.2 趨勢(shì)描述統(tǒng)計(jì)

進(jìn)行對(duì)數(shù)變換處理的數(shù)據(jù)一方面消除了異方差的影響，另一方面具有了彈性的意義、更適合深入分析，因此選擇本文后續(xù)的分析均建立在進(jìn)行了對(duì)數(shù)變換處理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果中可以看到，變量lnda隨時(shí)間具有明顯的上升趨勢(shì)，變量lnrz隨時(shí)間具有明顯的下降趨勢(shì)，變量lnqw隨時(shí)間具有明顯的上升趨勢(shì)，變量lnyr隨時(shí)間也具有明顯的下降趨勢(shì)；然而變量lnda、lnrz、lnqw和lnyr的一階差分值并沒(méi)有穩(wěn)定的長(zhǎng)期變動(dòng)趨勢(shì)。

3 實(shí)證檢驗(yàn)分析

3.1 相關(guān)性分析

從方差-協(xié)方差矩陣可以看到，sj的方差為67.6667，lnda的方差為0.772651，lnrz的方差為0.002877，lnqw的方差為0.001031，lnyr的方差為0.012172；sj與lnda的協(xié)方差為6.84199，sj與lnrz的協(xié)方差為-0.21405，sj與lnqw的協(xié)方差為0.122495，sj與lnyr的協(xié)方差為-0.49334；lnda與lnrz之間的協(xié)方差為-0.02673，lnda與lnqw之間的協(xié)方差為0.009842，lnda與lnyr之間的協(xié)方差為-0.04354，lnrz與lnqw之間的協(xié)方差為-0.00049，lnrz與lnyr之間的協(xié)方差為-0.00027，lnqw與lnyr之間的協(xié)方差為-0.0015。從相關(guān)系數(shù)矩陣及其顯著性檢驗(yàn)則可以看到，設(shè)置置信水平為99%，除了lnrz與lnyr之間的相關(guān)系數(shù)，其他變量之間的相關(guān)系數(shù)均較高且顯著。

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

采用單位根PP檢驗(yàn)分析方法，變量lnda的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Z（t）值為-2.591，在1%臨界值-4.362、5%臨界值-3.592和10%臨界值-3.235均無(wú)法拒絕數(shù)據(jù)有單位根的原假設(shè)，因此變量lnda數(shù)據(jù)存在單位根，需要對(duì)其繼續(xù)做一階差分檢驗(yàn)；變量lnda一階差分值的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Z（t）值為-5.293，在1%臨界值-3.743、5%臨界值-2.997和10%臨界值-2.629均拒絕數(shù)據(jù)有單位根的原假設(shè)，因此變量lnda的一階差分值數(shù)據(jù)不存在單位根，不需要對(duì)其繼續(xù)做一階差分檢驗(yàn)；同樣變量lnrz、lnqw和lnyr的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Z（t）值，在1%臨界值、5%臨界值和10%臨界值均拒絕數(shù)據(jù)有單位根的原假設(shè)，變量lnda的一階差分值數(shù)據(jù)不存在單位根，不需要對(duì)其繼續(xù)做一階差分檢驗(yàn)，可以看出只有變量lnda為一階單整，數(shù)據(jù)之間不具備進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和因果關(guān)系檢驗(yàn)的條件。

3.3 數(shù)據(jù)建模分析

以lnda為因變量，lnrz、lnrz、lnrz及zc為自變量進(jìn)行最小二乘估計(jì)回歸后的分析結(jié)果，進(jìn)而得到殘差序列估計(jì)模型方程，同時(shí)得到P值>F=0.0000，調(diào)整的R2=0.6748，說(shuō)明變量的長(zhǎng)期均衡關(guān)系顯著，而且模型的解釋能力較強(qiáng)。模型的整體回歸方程估計(jì)分析結(jié)果，同時(shí)得到P值>F=0.0001，調(diào)整的R2=0.5959，反映出變量的短期關(guān)系顯著，而且模型的解釋能力也較強(qiáng)。

4 研究結(jié)果分析

時(shí)間序列走勢(shì)圖、單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)分析結(jié)果表明，選取的北京地區(qū)氣候因子雨日數(shù)和日照時(shí)數(shù)具有平穩(wěn)的長(zhǎng)期下降趨勢(shì)，平均氣溫具有平穩(wěn)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)；而檔案利用因子則呈現(xiàn)波動(dòng)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)。殘差序列估計(jì)模型表明，日照時(shí)數(shù)與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間具有長(zhǎng)期的反向變動(dòng)關(guān)系，當(dāng)日照時(shí)數(shù)延長(zhǎng)時(shí)，檔案館利用檔案資料人次會(huì)隨之減少；政策變量與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間具有長(zhǎng)期的正向變動(dòng)關(guān)系，開(kāi)放檔案政策越早，檔案館利用檔案資料人次越多。最小二乘估計(jì)回歸變量的系數(shù)值和顯著性表明，短期內(nèi)日照時(shí)數(shù)與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間也具有反向變動(dòng)關(guān)系，當(dāng)日照時(shí)數(shù)延長(zhǎng)時(shí)，檔案館利用檔案資料人次會(huì)隨之減少，但是在95%的置信水平，短期關(guān)系不如長(zhǎng)期關(guān)系更明顯；短期內(nèi)平均氣溫與檔案館利用檔案資料人數(shù)之間也具有反向變動(dòng)關(guān)系，當(dāng)平均氣溫上升時(shí)，檔案館利用檔案資料人次會(huì)隨之減少，而且短期內(nèi)在95%的置信水平，平均氣溫比日照時(shí)數(shù)對(duì)檔案館利用檔案資料人次的作用更明顯。

綜上所述，通過(guò)北京地區(qū)28年氣候變化、檔案利用數(shù)據(jù)的描述性分析和實(shí)證檢驗(yàn)分析研究結(jié)果，無(wú)論是短期內(nèi)還是在長(zhǎng)期，日照時(shí)數(shù)的縮短都給北京地區(qū)的檔案利用帶來(lái)了積極影響；而短期內(nèi)平均氣溫的上升又給該地區(qū)的檔案利用帶來(lái)了消極影響；在長(zhǎng)期開(kāi)放檔案政策也一定程度地推動(dòng)了該地區(qū)的檔案利用。因此，檔案管理部門(mén)應(yīng)基于用戶感知對(duì)檔案工作進(jìn)行季節(jié)性調(diào)配，可以在日照時(shí)數(shù)較長(zhǎng)、平均氣溫較高的夏季注重開(kāi)展檔案資源的收集、整理工作，而在日照時(shí)數(shù)較短、平均氣溫較低的冬季著力做好檔案的開(kāi)放、利用服務(wù)工作；實(shí)踐證明，堅(jiān)持及時(shí)解禁期滿檔案、向社會(huì)開(kāi)放檔案的機(jī)制有利于促進(jìn)檔案的長(zhǎng)效利用[3]。

參考文獻(xiàn)

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[3] 鄧君，張巨峰，孟欣欣，等.基于用戶感知的公共檔案館服務(wù)質(zhì)量影響因素研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2016（16）：26-38.