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社会养老保险对家庭风险金融资产配置的影响

社会养老保险对家庭风险金融资产配置的影响

作者：张子寒山东财经大学

学位级别：硕士

近年来,人口老龄化带来的人口红利逐渐消失、养老金结余萎缩等现象已经成为我国亟待解决的问题,社会养老保险在我国当前的社会保障体系中正发挥着越来越关键的作用,同时,随着中国经济的持续增长,我国居民家庭得以更广范围、更深层次地... 详细信息

近年来,人口老龄化带来的人口红利逐渐消失、养老金结余萎缩等现象已经成为我国亟待解决的问题,社会养老保险在我国当前的社会保障体系中正发挥着越来越关键的作用,同时,随着中国经济的持续增长,我国居民家庭得以更广范围、更深层次地接触金融资产,家庭金融资产的配置成了学界研究的重要对象,但目前鲜有文献考虑这两者之间的关系。鉴于上述情况,本文以2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据库为基础,以户主为识别单位,研究户主持有养老保险这一情况是否会对家庭风险金融资产配置产生影响,并引入家庭风险金融资产的份额为这一指标,同时探究这种影响的广度和深度。在研究中,本文选取了股票、基金、理财三种金融产品作为家庭是否参与风险金融市场的衡量指标,并计算出上述三类风险金融资产占总风险金融资产的比率指标,将其作为衡量风险金融资产配置深度的指标,进行实证研究分析。在实证研究后,通过对中介效应和城乡异质性的探索,发现教育、城乡、认知水平等因素在风险金融市场参与过程中存在的作用机制。理论梳理与实证分析的结果显示,持有社会养老保险的家庭持有风险金融资产的可能性更大,并且持有风险金融资产的投资策略更激进,对比未持有养老保险的家庭,愿意持有更多的份额的风险金融资产。但从城乡差异来看,持有养老保险对于两类家庭的影响不完全一致,由于平均教育水平和可支配收入的差异,农村家庭敏感程度相对偏低,中介效应检验也很好地印证了这一结果。综合理论分析与实证研究结果后,本文建议应强化社会养老保险对家庭风险金融资产配置的促进作用,提振家庭金融市场,优化家庭金融资产的配置结构,更好地服务养老金融产业。具体来说,首先,应在完善制度的基础上促进养老金融与家庭金融的良好互动循环,优化家庭金融资产配置;其次,我国在家庭金融市场的建设上应统筹发力,补足短板,筑牢社会保障体系结构完整、分工明晰的“三大支柱”;再次,我国应以公平为准绳,在城镇化的过程中进一步补足城乡发展的差距,推动养老保障体系和家庭金融资产配置在城乡之间的并轨;同时,本文还从优化家庭金融资产结构、市场化运作养老金、推广商业养老保险和群策群力赋能养老金融等方面提出了相应的政策建议。

关键词：社会养老保险金融资产家庭金融

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基于部件的多角度模型融合的人脸检测

基于部件的多角度模型融合的人脸检测

作者：张子文曲阜师范大学

学位级别：硕士

在计算机视觉和模式识别领域中,人脸识别一直是非常热门的研究课题。随着时代的进步,人们的生活越来越丰富多彩,现代化的高科技发展异常迅速,人脸检测技术应用到了日常生活中的许多领域,比如常见的门禁系统、视频会议、地铁站及银行监... 详细信息

在计算机视觉和模式识别领域中,人脸识别一直是非常热门的研究课题。随着时代的进步,人们的生活越来越丰富多彩,现代化的高科技发展异常迅速,人脸检测技术应用到了日常生活中的许多领域,比如常见的门禁系统、视频会议、地铁站及银行监控等。不管是单独的人脸检测系统,还是将人脸检测技术进行平台移植,不断提高人脸检测技术都将会促进人脸检测系统的完善。发展至今,虽然出现了很多的人脸检测方法,但是由于人脸变化的多样性以及环境变化的复杂性等问题,使得人脸检测始终是一个充满挑战的研究课题。由***提出了一种基于可变形部件模型的物体检测算法,该算法能够很好的检测不同类型而且多变的目标,并且在PASCAL目标检测挑战赛上取得了优异成绩。基于部件模型的检测算法是一种较新的检测方法,该算法是对部分标记的样本进行有区别的训练。近年来,在人脸识别领域,可变形部件模型检测的优越性越发体现出来,它根据人脸的整体信息和各部分信息之间的关系来提高人脸检测的效率,即使是多变的人脸目标或在复杂的自然环境下该模型也表现出了优异的性能。在对可变形部件模型进行了深入研究的基础上,提出了基于部件的多角度模型融合的人脸检测方法。首先就人脸特征HOG特征的单元大小对识别结果的影响进行了研究,将单元大小依次调整为sbin=6、8、10进行实验,得到sbin=8时为效果最佳;然后,研究了模型部件的个数对检测效果的影响,分析实验结果发现,在没有明显提高训练时间和检测时间的前提下,8个部件时训练出的模型检测效果为最好;最后,基于上述两项研究以及针对复杂环境下人脸的多角度问题,提出了本文的多角度模型分类融合的解决方法,具体是将训练样本按人脸角度分为正面脸样本和侧面脸样本,分别训练出正面脸模型和侧面脸模型,然后使用一定的策略将正侧两个模型的检测结果进行融合。在FERET人脸库上实验,取得了很好的检测效果,在Pascal数据库和自建的图片库上也验证了该设计的良好检测性能。

关键词：人脸检测部件模型 HOG特征部件个数多角度模型

基于AM-CNN-LSTM光伏短期功率预测研究

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基于AM-CNN-LSTM光伏短期功率预测研究

作者：张子豪沈阳农业大学

学位级别：硕士

十四五规划以来,我国新能源重视达到新的高度,因此光伏发电相关产业发展迅速。随着光伏大规模接入电网,对电网的稳定性、电能质量带来了严峻的考验。实现光伏发电功率的快速、准确的预测成了至关重要的问题。传统时间序列预测方法存在... 详细信息

十四五规划以来,我国新能源重视达到新的高度,因此光伏发电相关产业发展迅速。随着光伏大规模接入电网,对电网的稳定性、电能质量带来了严峻的考验。实现光伏发电功率的快速、准确的预测成了至关重要的问题。传统时间序列预测方法存在预测精度不足问题。为了提高光伏短期功率预测的精度,本文应用深度学习方法将注意力机制(AM)加入卷积神经网络(CNN)与长短期神经网络(LSTM)的组合模型中,提出了基于AM-CNN-LSTM的光伏短期功率预测模型,并针对不同天气、不同季节进行了功率预测。主要研究内容与结论如下:(1)分析光伏发电系统的基本原理。针对光伏功率的影响因素进行分析,采用皮尔逊系数法计算输出功率与辐射度、温度、大气湿度、压强之间的相关性,四个相关系数分别为:0.97、0.57、0.49、0.03,确定了与输出功率关联性最强的三个气象因素:辐射度、温度、大气湿度,并作为预测模型的输入数据。然后对模型的输入输出数据进行预处理,采用2018年的数据进行模型训练,2019的数据进行发电功率预测。(2)对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期神经网络(LSTM)的结构和原理进行了详细的阐述。经过研究发现CNN网络针对时间序列具有良好特征提取能力,LSTM网络对时间序列进行预测时具有良好的预测精度。将两种模型结合组成了CNN-LSTM模型。采用了CNN、LSTM、CNN-LSTM三种模型,对晴天、雨天以及春夏秋冬四个季节分别进行光伏短期功率预测。实验结果得出采用CNN-LSTM模型对光伏输出功率预测在晴天和雨天的均方根误差(RMSE)最小,分别达到了4.08MW、12.5MW,平均绝对误差(MAPE)也最小分别为5.43%、11.36%。另外采用CNN-LSTM模型对光伏输出功率预测在春夏秋冬四个季节下RMSE最低,分别为0.75MW、7.80MW、13.20MW、12.31MW,MAPE也达到最低,分别为5.05%、4.35%、4.32%、5.43%。预测结果表明,CNN-LSTM组合模型不仅可以提高光伏发电功率的预测精度,还在一定程度上提高了模型的鲁棒性。(3)为了实现数据权重的合理分配,结合注意力机制(AM)与CNN-LSTM模型提出了AM-CNN-LSTM模型对光伏短期输出功率在晴天、雨天以及春夏秋冬四个季节下分别进行功率预测。实验结果得出,在晴天和雨天的天气下,采用AM-CNN-LSTM模型进行光伏短期功率预测的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAPE)分别为3.85MW、9.23MW和4.53%、9.56%,较采用CNN-LSTM模型分别降低了3.40MW、5.3%。同时也得出采用AM-CNN-LSTM模型在春夏秋冬四个季节进行功率预测,RMSE较CNN-LSTM分别下降了1.98MW、1.31MW、1.79MW、2.29MW。MAPE较CNN-LSTM下降了3.8%、2.5%、2.3%、1.9%。预测结果表明AM-CNN-LSTM模型可以准确预测不同天气和不同季节下时间序列的光伏短期功率,预测效果明显优于CNN-LSTM。

关键词：光伏短期功率预测长短期神经网络卷积神经网络注意力机制

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H公司鞋履产品中国市场营销策略研究

H公司鞋履产品中国市场营销策略研究

作者：张子豪黑龙江大学

学位级别：硕士

近些年来,随着国民收入的不断增长,中国消费者也在逐渐进行消费升级,他们已经不再仅仅局限于鞋服的功能性,而是越来越注重其精神追求,更是想要获得一种内心的满足感。我国经济的高速发展也带来了全球市场格局的改变,越来越多的海外品牌... 详细信息

近些年来,随着国民收入的不断增长,中国消费者也在逐渐进行消费升级,他们已经不再仅仅局限于鞋服的功能性,而是越来越注重其精神追求,更是想要获得一种内心的满足感。我国经济的高速发展也带来了全球市场格局的改变,越来越多的海外品牌也瞄准了这块东方的巨大蛋糕。但就一些跨国企业而言,他们对于中国市场并没有很深入的了解,对国内市场的消费者认知也不足,没有在营销上进行本土化策略改进,而是采取本国的营销策略来应用于中国市场,这样就会导致有点水土不服。其次,互联网崛起之后,在新媒体、社交媒体等冲击之下,传统的营销和传播手段变得效率更低、成本更高。而对于这些国外企业如何在进入一个陌生市场后寻求更高效的营销方法快速融入并占领市场,追赶竞争对手,成为这类企业的重中之重。本文将以H人字拖鞋公司为研究对象,运用SWOT及PEST分析工具,从企业所处的内外部环境进行多角度分析,然后通过4P营销理论分析当前H人字拖鞋公司在产品,价格,促销,渠道四个方面的营销策略所存在的问题,在营销策略优化上提出了打造差异化品牌形象、开发多品类产品;打造多价格段策略;多电商平台共同发展;运用KOL社交媒体营销、线下体验式营销以及聚集CRM会员营销策略等多种有参考价值的优化策略。同时还从企业文化、人力资源、服务以及技术四个方面提出了保障措施。这样可以在一定程度上帮助H人字拖鞋公司更加适应中国当前市场的营销环境,使企业获得长久的竞争力。同时也可以给其他海外公司开拓中国市场提供营销策略优化和实践支持。

关键词：鞋履行业跨国企业国内市场营销策略

基于风速预测与健康状态评估的风电机组发电量预测研究

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基于风速预测与健康状态评估的风电机组发电量预测研究

作者：张子晗华中科技大学

学位级别：硕士

准确的风电机组发电量预测是有效进行风电系统调度与规划的基础,提高预测精度能够减小风电并网对电力系统稳定性和经济性的影响。由于风速是影响风电机组发电功率大小的最主要因素,在短期风电预测方面,准确的风速时间序列预测模型是关键... 详细信息

准确的风电机组发电量预测是有效进行风电系统调度与规划的基础,提高预测精度能够减小风电并网对电力系统稳定性和经济性的影响。由于风速是影响风电机组发电功率大小的最主要因素,在短期风电预测方面,准确的风速时间序列预测模型是关键;在中长期风电发电量预测方面,以往的预测方法对风电机组健康状态的影响考虑不足。本文针对短期风速预测与中长期风电机组发电量预测展开了研究。（1）为提升短期风速预测的准确性,设计了一种同步优化框架下的基于时间序列分解、特征选择、基本预测模型的混合风速预测模型,解决风速序列非平稳性强而难以预测的问题。首先使用变分模态分解将原始风速序列分解为若干子序列并用奇异谱分析对各子序列降噪,再用长短期记忆网络预测各子序列的值最后整合获得风速预测值;其中,各算法与模型的关键参数由序列模型同步优化。结果表明提出的混合模型相较传统模型中具有最佳的多步预测性能。（2）提出了基于多观测序列隐Markov模型的风电机组健康状态评估方法。首先将机组健康状态划分为五个等级,并将机组多个性能观测指标的数据进行预处理后获得性能观测矩阵。引入组合权重描述不同性能指标观测序列之间的相关性,用改进的Baulm-Weltch算法训练性能观测矩阵得到隐Markov模型参数。再分别用Viterbi算法预测机组健康状态序列,用前向-后向算法预测某时刻机组处于某种健康状态的概率。（3）进行了基于风速预测与健康状态评估的风电机组中长期发电量预测。首先利用预处理后的风速-功率数据建立机组各级健康状态下的风电功率曲线,再将健康状态评估结果带入,得到结合健康状态评估的风电机组动态功率曲线。再将由短期风速预测模型得出的风速预测结果用Weibull分布函数进行拟合,得到风速分布概率密度函数。最终结合动态功率曲线与风速概率密度函数预测风电机组发电量。以SL2000/100风电机组发电量预测为例,验证了本文方法的有效性。本文研究的风速时间序列具有长期趋势、循环变动、随机变动的分量,这种特征使得本研究能对时间序列预测算法在其他行业的应用提供借鉴意义。另外,本文所提出的健康状态评估模型不仅适用于风电机的退化过程,适用于其他具有随机退化特征的设备。

关键词：风速预测风电机组健康状态多观测序列隐Markov模型风力发电预测

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魏裔介诗歌研究

魏裔介诗歌研究

作者：张子宁西北师范大学

学位级别：硕士

魏裔介虽身为清初理学名臣,但也有较为丰富的诗学活动。他创作各体裁诗歌共一千馀首,编唐诗选本《唐诗清览集》,清初诗歌选本《溯洄集》和《观始集》。同时,还有《论诗二十则》、《诗话》等阐释诗学主张的作品。但是,学界对于魏裔介的... 详细信息

魏裔介虽身为清初理学名臣,但也有较为丰富的诗学活动。他创作各体裁诗歌共一千馀首,编唐诗选本《唐诗清览集》,清初诗歌选本《溯洄集》和《观始集》。同时,还有《论诗二十则》、《诗话》等阐释诗学主张的作品。但是,学界对于魏裔介的研究主要集中在其生平、政治成就以及理学思想等方面。对于魏裔介的文学研究,尤其是诗歌,缺乏整体性观照。本文在继承学界研究成果的基础上,采取知人论世、创作与理论相结合的研究方法,考述魏裔介的家世、生平及交游,重点探讨魏裔介的诗学主张及诗歌创作情况。本文的引言部分介绍了选题的研究价值,并对现有魏裔介研究成果进行分类整理与论述。论文的主体由五章组成:第一章,介绍魏裔介的家世及其生平,并对魏裔介著作情况进行梳理,着重评介其诗集及诗选版本著录情况。第二章,按照身份分类的方式,将与魏裔介交游之人分为先朝遗民、当朝官宦及其他人士三部分进行介绍。通过对与魏裔介相交甚密的人士的考察,分析魏裔介的论诗主张及思想演变情况。第三章,结合魏裔介诗选、诗论资料,阐述魏裔介诗学主张。魏裔介诗宗唐尚杜,提倡“真”诗,认为“性情正而天下真诗出”,同时强调诗人主体因素对于创作的影响。第四章,将魏裔介诗歌的思想内容归纳为述士人之志、感民生之艰、抒真挚之情、寄田园之思四部分,并择要选取诗歌对各部分进行论述。第五章,从主旨、风格、语言、体裁等四方面来讨论魏裔介诗歌的艺术特色。结语部分分析魏裔介在清初文学史上的地位。

关键词：魏裔介诗学主张诗歌创作

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数字普惠金融对相对贫困减缓的影响研究

数字普惠金融对相对贫困减缓的影响研究

作者：张子义兰州交通大学

学位级别：硕士

贫困是人类社会的顽疾,从全世界范围来看,每个国家都饱受贫困问题的困扰,治理贫困也就成为全世界面临的共同挑战。我国作为世界上最大的发展中国家,由于基础差、底子薄,加之城乡和区域间发展不平衡,在贫困治理问题上面临着超乎想象的困... 详细信息

贫困是人类社会的顽疾,从全世界范围来看,每个国家都饱受贫困问题的困扰,治理贫困也就成为全世界面临的共同挑战。我国作为世界上最大的发展中国家,由于基础差、底子薄,加之城乡和区域间发展不平衡,在贫困治理问题上面临着超乎想象的困难。随着脱贫攻坚战的稳步推进和一系列扶贫政策的实施,我国在2020年如期完成了消除绝对贫困的目标。此后,对于贫困问题的治理也由消除绝对贫困向缓解相对贫困转变。在我国的精准脱贫战役中,金融扶贫发挥了举足轻重的作用。数字普惠金融作为金融扶贫的一个重要手段,将数字技术应用到普惠金融的实践中,拓宽了普惠金融的覆盖范围,将原本受到金融排斥的弱势群体也一同纳入到金融服务体系之中,有效地破除了普惠金融的发展瓶颈。在国家大力支持数字经济发展的背景下,我国数字基础设施不断完善,互联网安装到户,进一步扩大了数字普惠金融的覆盖广度,使得数字普惠金融逐渐成为缓解相对贫困的重要驱动力。因此,探究数字普惠金融减缓相对贫困的内在机理,不仅具有显著的理论意义,同时对于进一步巩固我国现阶段的脱贫攻坚成果也具有重要的实践意义。本文选取了中国家庭追踪调查(CFPS)2018年的数据,运用文献研究法、定性定量分析方法以及实证分析法等多种方法,深入研究了数字普惠金融对相对贫困的影响效应及作用机制。具体地,首先对我国2011-2020年的数字普惠金融发展状况和相对贫困的现状进行了简单介绍。接着运用Probit模型实证分析数字普惠金融以及覆盖广度、使用深度、数字化程度三个子维度对相对贫困的影响。在进行稳健性检验时,采用了三种方法:一是替换被解释变量,分城乡、分省份以家庭人均纯收入中位数的50%和60%重新划定相对贫困线进行回归;二是替换回归模型,利用Logit模型重新进行回归;三是更换回归样本,选取中国家庭追踪调查(CFPS)数据库中2016年的数据作为新的样本进行回归,三种方法均表明基准回归结果是稳健的。进一步处理内生性问题,提高结论准确度,并探讨了数字普惠金融在减缓相对贫困时存在的城乡、区域以及人力资本异质性,最后对数字普惠金融减缓相对贫困的影响机制进行了检验。得出如下结论:(1)数字普惠金融能够降低居民陷入相对贫困的概率。从不同维度看,数字普惠金融的覆盖广度、使用深度以及数字化程度均有利于相对贫困的减缓。(2)数字普惠金融对相对贫困的减缓作用存在着明显的异质性,数字普惠金融更有助于农村地区相对贫困的减缓,体现了数字普惠金融的包容性。区域异质性显示,数字普惠金融能够减缓东部地区居民的相对贫困状况,但对中西部地区相对贫困的影响并不显著。从人力资本高低来看,数字普惠金融对高人力资本群体的相对贫困减缓发挥的效应更大。(3)数字普惠金融通过缓解信贷约束、缩小收入差距两条路径来减缓相对贫困。通过构建中介效应模型,验证了缓解信贷约束是数字普惠金融减缓居民相对贫困的中介机制;通过分位数回归方法,验证了数字普惠金融能够缩小低收入群体和高收入群体间的收入差距,进而缓解相对贫困。基于以上结论,本文提出如下政策建议:要持续推进农村地区以及中西部地区的数字基础设施建设,进一步缩小“数字鸿沟”;同时要健全金融服务体系,提高数字普惠金融的服务水平;在发展数字普惠金融的同时,也要加大金融知识的宣讲,注重提高居民的金融素养,更好地发挥数字普惠金融对相对贫困的减缓作用。

关键词：数字普惠金融相对贫困信贷约束收入差距分位数回归

高碱煤灰沾污沉积结构和传热特性非定常演化模拟研究

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高碱煤灰沾污沉积结构和传热特性非定常演化模拟研究

作者：张子龙华中科技大学

学位级别：硕士

燃用高碱煤的锅炉中常出现较为严重的沾污问题,导致过热器效率降低,危害锅炉安全运行。高碱煤灰沾污沉积过程的结构和传热特性是影响煤灰粘黏的重要因素。本文通过数值模拟方法,在不同工况条件下对单管高碱煤灰沉积层传热特性进行了验证... 详细信息

燃用高碱煤的锅炉中常出现较为严重的沾污问题,导致过热器效率降低,危害锅炉安全运行。高碱煤灰沾污沉积过程的结构和传热特性是影响煤灰粘黏的重要因素。本文通过数值模拟方法,在不同工况条件下对单管高碱煤灰沉积层传热特性进行了验证,并在高烟气流速条件下对过热器管排沾污沉积层传热特性、沉积形貌进行预测,主要内容如下:首先针对高碱煤灰沉积过程,建立起煤灰沉积层结构和传热模型,其中的子模型包括飞灰输运模型、飞灰撞击粘黏模型、沉积层增长模型（增长模型包括沉积层表面发射率模型、孔隙率模型、导热系数模型、传热模型）,并考虑到沉积层增长会对流场、温度场存在影响,引入了动网格模型。在单管模型验证和敏感性分析中,验证了沉积层表面发射率的急剧下降是煤灰初始阶段沉积热流密度急剧下降、表面温度急剧上升的原因之一。烟气流速比较低时,液相熔融比例模型和高碱灰侵蚀粘黏模型具有较高的精确度;烟气流速增大时,侵蚀粘黏模型精确度更高,烟气流速增大时决定颗粒粘黏概率的因素可能会发生转变。导热系数模型能模拟预测高碱煤灰在不同工况条件下沉积层的导热系数。在此基础上,动网格模型能模拟沉积层真实增长对流场、温度场的影响,发现沉积层的增长会增大流场的速度,减小流场低流速区域和低温区域范围,使得涡脱落周期减小,增大后续来流颗粒的撞击率,使颗粒的粘黏概率下降,侵蚀概率上升。最后,将上述建立的沉积层传热特性非定常演化方法应用于炉膛过热器管排的沾污沉积模拟预测。随着沉积时间增大,流场速度有所增大,后续来流颗粒撞击率增大;各个管排沉积层表面热流密度下降速度由快变慢,各个管排下降速度不太一致。第1管排表面温度上升最快,沉积高度最大,第2管排表面温度上升最慢,排沉积量最少;各个管排在不同流速条件下的沉积形貌预测发现第1管排沉积层主要集中在滞止点附近,流速增大时沉积层形貌就会越“尖”,后排管排沉积层主要分布在两侧。

关键词：高碱煤沉积层数值模拟动网格

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上古陶器刻划符号与汉字起源

上古陶器刻划符号与汉字起源

作者：张子平云南大学

学位级别：硕士

汉字起源于何时?如何产生?这是人类历史上的一大难题,同时也是文字学、考古学等众多学科关注的焦点。破解汉字起源之谜,对于认识汉字的性质,了解中华文明的发展有着重要的意义。目前汉字真正有据可查的历史,可以上溯到距今三千多年前殷... 详细信息

汉字起源于何时?如何产生?这是人类历史上的一大难题,同时也是文字学、考古学等众多学科关注的焦点。破解汉字起源之谜,对于认识汉字的性质,了解中华文明的发展有着重要的意义。目前汉字真正有据可查的历史,可以上溯到距今三千多年前殷商时期的甲骨文,但是从甲骨文字体的数量和结构方式来看,它已经是一种成熟的文字,所以在甲骨文之前文字应该有一段漫长的发展过程。因而我们必须将汉字的起源问题向前推进,找出和确定其萌芽和发展的过程。本文首先通过对汉字起源传说的梳理,试图从中找出汉字起源的有关线索。我们看到,无论是结绳说,八卦起源说,还是仓颉造字说与河图洛书说,都向我们提出了一个探索的方向,那就是汉字作为记录汉语的符号系统,在其形成的过程当中可能存在契刻记事这样一个阶段,因为这些符号可以记录一些简单或复杂的事情,与汉字作为记录语言,帮助人们记事这一功能相吻合。沿着上古神话所提供的有益启示,我们将目前出土的上古刻划符号与甲骨文作比较,发现这些刻划符号与甲骨文的某些字存在着相似之处,而且这些刻符具有系统性和承继性,不像是漫无目的的随意刻划,它们非常接近目前发现的古汉字的性质,表明它们极可能是汉字体系成熟之前所经历的一个重要阶段。但是这并不足以让我们确信,汉字是否真的就在这一时期形成,于是我们将视角转向同为中华文明构成部分的少数民族记事木刻符号,通过比较,我们发现我国西南少数民族当中存在着大量的担当记事功能的刻划符号,而且这样的情形在多个民族中存在,在记录语言之时采取与汉民族早期同样的手段,这就不得不使我们产生这样的想法——对两者做一个比较分析。这也给汉字起源去契刻做了有力的旁证。文章运用纵向与横向比较的方法,将考古所发现的陶器刻划符号作比较,并将之与甲骨文作比较,同时结合西南少数民族记事木刻符号,推测研究其与汉字起源的关系,得出汉字萌芽于新石器时代早期,在夏代末期形成体系的结论。

关键词：刻划符号汉字起源陶器