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      基于因子分析法的醫(yī)藥制造類上市公司企業(yè)績效實證研究

      2017-04-01 03:35:29趙曉鴿
      關鍵詞:醫(yī)藥變量因子

      趙曉鴿,江 鑫

      (湖南科技大學商學院,湖南湘潭411201)

      基于因子分析法的醫(yī)藥制造類上市公司企業(yè)績效實證研究

      趙曉鴿,江 鑫

      (湖南科技大學商學院,湖南湘潭411201)

      對于一個企業(yè)來說,一個公正規(guī)范的企業(yè)績效評價體系是至關重要的。鑒于衡量企業(yè)績效的評價指標錯綜復雜,使用Stata 13.0對我國40家醫(yī)藥制造類上市公司2014年的財務數(shù)據(jù)進行處理,基于因子分析法對其企業(yè)績效進行實證研究。研究結果表明:財務管理能力是影響企業(yè)績效的主導因素;同時也發(fā)現(xiàn),我國醫(yī)藥制造類企業(yè)的企業(yè)績效整體偏低,有很大的提升空間,需引起企業(yè)管理者的重視。

      因子分析法;企業(yè)績效;醫(yī)藥制造

      隨著我國社會老齡化現(xiàn)象日趨嚴重、人們消費水平逐步提高、國民保健意識的增強和醫(yī)療保險制度的日臻完善,我國醫(yī)藥制造行業(yè)的發(fā)展日益迅猛[1]?!?014年醫(yī)藥制造行業(yè)分析報告》顯示:近年來我國的醫(yī)藥行業(yè)呈持續(xù)快速增長態(tài)勢。2000年我國醫(yī)藥工業(yè)總產(chǎn)值為1 871億圓,2014年為23 136.57億圓,年均復合增長率達到19.68%。按照IMS Health對全球主要國家藥品市場規(guī)模的排名,中國已從2005年的第9位,升至2014年的第3位。根據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織預測,到2020年,我國藥品市場規(guī)模將會達到全球第二,僅次于美國。以上數(shù)據(jù)說明,中國的醫(yī)藥制造行業(yè)發(fā)展前景非常廣闊,同時行業(yè)內(nèi)競爭極其激烈。一旦經(jīng)營管理者掉以輕心,企業(yè)勢必走下坡路。因而公正規(guī)范的績效評價對醫(yī)藥制造企業(yè)是非常有必要的,這可以使投資者準確掌控一定時期內(nèi)企業(yè)的經(jīng)營成果和經(jīng)營者業(yè)績,并在此基礎上對經(jīng)營管理者進行激勵與約束,以最終提升企業(yè)價值[2]。

      為了能夠規(guī)范公正地評價企業(yè)績效,學者研究出許多種方法,而在眾多綜合評價方法中,因子分析法以它獨特的優(yōu)勢越來越受到重視。因子分析法的基本原理是將具有一定相關關系的多個變量綜合為數(shù)量較少的幾個主因子,從而研究一組具有錯綜復雜關系的實測指標是如何受少數(shù)幾個內(nèi)在的獨立因子所支配的方法,它是多元分析中處理降維問題的一個常用統(tǒng)計方法。在經(jīng)濟統(tǒng)計中,從一些有錯綜復雜關系的經(jīng)濟現(xiàn)象中找出少數(shù)幾個主因子,每一個主因子代表反映經(jīng)濟變量之間相互依賴的一種經(jīng)濟作用,抓住這些主因子就可以幫助我們對復雜的經(jīng)濟問題進行分析和解釋[3]143。筆者選取醫(yī)藥制造行業(yè)內(nèi)40家上市公司作為樣本,利用其2014年的財務數(shù)據(jù),計算出相應的財務指標并對其進行主成分因子分析,然后對樣本的企業(yè)績效打分,并提出相應的建議。

      一、數(shù)據(jù)來源及指標的建立

      (一)數(shù)據(jù)來源

      本研究數(shù)據(jù)取自40家醫(yī)藥制造上市公司2014年年報,來源于同花順網(wǎng)站。同時,筆者使用Stata 13.0對所取樣本數(shù)據(jù)進行分析。

      (二)建立指標體系

      2002年2月,財政部與有關部委聯(lián)合發(fā)布了《企業(yè)績效操作細則(修訂)》,將企業(yè)績效評價指標體系分為基本指標、修正指標和評議指標等三個層次,反映企業(yè)財務收益狀況、資產(chǎn)營運狀況、償債能力狀況和發(fā)展能力狀況等四個方面的內(nèi)容,以此全方位地評判企業(yè)的效益狀況[4]。筆者以此為基礎構建指標體系,如表1所示。

      表1 指標體系表

      三、因子分析模型

      因子分析數(shù)學模型為

      其中,x1,x2,……,xp為p個原有變量,是均值為0,方差為1的標準化變量;aij為因子載荷,是第i個原有變量和第j個因子變量的相關系數(shù),即xi在第j個公共因子變量上的相對重要性。因此,aij絕對值越大,則公共因子Fi和原有變量xi關系越密切。F1,F(xiàn)2,……,F(xiàn)m為m個公共因子,是在各個原觀測變量的表達式中都共同出現(xiàn)的因子,是相對獨立的不可觀測的理論變量。ε為特殊因子,表示原有變量不能被因子變量所解釋的部分,各特殊因子之間以及特殊因子與所有公共因子之間都是相互獨立的[5]。另外要注意,m小于p??蓪⑸厦娴姆匠瘫硎緸榫仃囆问?/p>

      X=AF+ε。

      四、實證研究分析

      (一)相關性分析

      使用Stata13.0先對樣本數(shù)據(jù)進行相關性分析,具體結果如表2所示。

      表2 相關矩陣表

      由表2可以看出,很多財務指標之間的相關關系是非常強的,有些甚至超過了90%,這說明很多變量之間存在著相當數(shù)量的信息重疊,所以在進行主成分分析時,把眾多的初始變量整合成少數(shù)幾個互相無關的主成分變量是非常有必要的。下面采用主成分因子法來提取主因子。

      (二)對指標進行標準化

      由于各指標量綱不一,數(shù)量上差異很大,這就需要對其進行標準化處理。為了對變量進行比較,并消除由于觀測量綱的差異及數(shù)量級所造成的影響,將樣本觀測數(shù)據(jù)進行標準化處理,使標準化后的變量的均值為 0,方差為 1[6]。正態(tài)標準化處理公式為

      使用Stata13.0可以直接對數(shù)據(jù)進行標準化處理。

      (三)因子分析過程

      1.KMO檢驗

      在做因子分析前,先要對變量進行KMO檢驗。KMO檢驗是為了判斷數(shù)據(jù)是否適合進行因子分析,其取值范圍是0~1。其中,0.9~1表示極好;0.8~0.9表示較好;0.6~0.7表示中等;0.5~0.6表示糟糕;0~0.5表示不可接受。其KMO檢驗結果如表3所示。

      表3 KMO檢驗結果分析表

      注:被檢驗指標已經(jīng)標準化.

      由表3可知:本研究中總體KMO的取值為0.603 1,表明可以進行因子分析。并且各個變量的KMO值也大多在0.6以上,表明本研究采取的樣本數(shù)據(jù)是比較適合做因子分析的,模型的構建是有意義的。

      2.初步提取主成分因子

      使用主成分因子法對各指標進行初步處理,并提取主成分因子。按照采用因子分析法評價企業(yè)績效的步驟,提取因子變量,并計算其特征值、方差貢獻率和累計貢獻率。特征值的大小意味著該主成分的解釋能力的強弱,特征值越大解釋能力越強。方差貢獻率同樣表示主成分的解釋能力。在這一步驟中,主要提取因子、選擇相關系數(shù)作為提取因子變量的依據(jù),采取主成分分析方法,并按特征值大于1和因子累積貢獻率大于80%的原則提取因子。

      使用Stata13.0進行上述處理,其具體結果如表4所示(由于文章篇幅有限,故從Stata13.0分析結果中選取重要信息),其樣本數(shù)為40,保留因子數(shù)為4。

      表4 初步結果分析表

      從上表看出共有40個樣本參與了分析,提取保留的因子共有4個,其模型LR檢驗的卡方值為627.77,p值為0.000 0,說明模型非常顯著。從表4還可以看出,前4個因子的特征值都大于1,且累計貢獻率達到80.78%(大于80%),說明這4個因子可以累計解釋原數(shù)據(jù)所反映信息的80.78%,所以選取前四個因子作為主因子進行分析是合理的。

      3.對初始因子載荷矩陣進行旋轉

      有學者研究發(fā)現(xiàn):旋轉操作有助于進一步簡化因子結構。因子載荷矩陣是用于反映因子和各個變量之間的相關程度的,當公共因子完全不相關時,因子載荷值就是因子與變量的相關系數(shù)。它的絕對值越大,說明該因子對當前變量的影響越大,未經(jīng)旋轉的因子載荷矩陣,公共因子在原有變量上的載荷值分布不明顯,而對其旋轉之后,公共因子解釋各個原有變量的含義將更加清楚[7]。Stata 13.0支持的旋轉方式有兩種:一種是最大方差正交旋轉,一般適用于互相獨立的因子與成分,也是系統(tǒng)默認的情況;另一種是Promax斜交旋轉,它允許因子或成本之間存在相關關系。筆者選擇用前者即最大方差正交旋轉來旋轉因子載荷矩陣。經(jīng)過這樣處理后的公共因子解釋原始數(shù)據(jù)的能力并沒有提高多少,但是因子載荷矩陣及因子得分系數(shù)都會發(fā)生變化,它的元素更傾向于0或±1,這樣對各因子的經(jīng)濟學意義解釋就比較清晰了。采用最大方差旋轉法旋轉之后的因子載荷矩陣如表5所示。

      表5 旋轉后因子載荷矩陣表

      同時,筆者采用最大方差正交旋轉之后的因子特征值以及貢獻率如表6所示。

      表6 旋轉后的因子特征值和貢獻率表

      4.因子解釋

      從表5和表6可以發(fā)現(xiàn)如下結果。

      主因子1主要是由速動比率、流動資產(chǎn)周轉率、流動比率、總資產(chǎn)周轉率和資產(chǎn)負債率等五項指標決定的,且所有指標的因子載荷都在75%以上。其中,速動比率對主因子1的貢獻最大,達到了83.80%。還可以看出,主因子1對全部初始變量的方差貢獻為26.99%,在因子重要性排名中占第一位,說明它是40家醫(yī)藥制造上市公司企業(yè)績效指標體系的主要方面。對于一般的財務指標分類來說,流動比率、速動比率和資產(chǎn)負債率是衡量企業(yè)償債能力的重要指標,流動資產(chǎn)周轉率和總資產(chǎn)周轉率是衡量企業(yè)資產(chǎn)營運能力的重要指標,但筆者的實證研究發(fā)現(xiàn),在醫(yī)藥制造行業(yè)這五個指標是相關的,共同決定主因子1,且在一般意義上來說,不管是企業(yè)償債能力還是資產(chǎn)營運能力,都是企業(yè)資產(chǎn)管理能力的體現(xiàn)。故筆者將主因子1命名為資產(chǎn)管理能力因子。

      主因子2主要是由資本積累率、總資產(chǎn)增長率和營業(yè)收入增長率等三項指標決定的,且所有指標的因子載荷都在80%以上。其中,資本積累率對主因子2的貢獻最大,達到了96.04%。主因子2對所有初始變量方差貢獻率為22.22%,在因子重要性排名中占第二位。主因子2綜合反映了未來資產(chǎn)擴張和規(guī)模壯大的能力,故筆者將主因子2命名為發(fā)展能力因子。

      主因子3主要是由總資產(chǎn)報酬率和凈資產(chǎn)收益率這兩項指標決定的,兩者對主因子3的貢獻都很大,達到85%以上。還可以看出,主因子3對全部初始變量的方差貢獻率為20.95%,在因子重要性排名中占第三位。主因子3綜合反映了集團的財務收益狀況,故筆者將主因子3命名為財務績效因子。

      主因子4主要是由存貨周轉率和應收賬款周轉率兩項指標決定的。這兩項指標對主因子4的貢獻相當懸殊,前者為91.32%,而后者只有46.03%,盡管相比之下,應收轉款周轉率對主因子4的貢獻比較微弱,但從總體來看,它對主因子4的貢獻較大。一般來說,企業(yè)的應收賬款周轉率越高,說明其應收賬款回收速度越快,從而也表明企業(yè)資產(chǎn)的流動性越強;企業(yè)的存貨周轉率越大,說明其存貨變現(xiàn)速度越快,在一定程度上也反映了企業(yè)的盈利能力越強。兩者都反映企業(yè)資產(chǎn)的營運狀況。本研究因子分析的結果,將應收賬款周轉率和存貨周轉率從資產(chǎn)管理能力中分離出來共同決定主因子4。其目的是說明在醫(yī)藥制藥行業(yè),這兩項指標代表的不只是企業(yè)資產(chǎn)的營運狀況。同時,也有研究表明,將兩者結合起來分析,可以幫助報表使用者正確識別企業(yè)的營運狀況[8]。故筆者將主因子4命名為營運能力因子。

      通過對上面因子分析結果的分析,之前的12個醫(yī)藥制藥上市公司企業(yè)績效評價體系的指標就被降維為資產(chǎn)管理能力、發(fā)展能力、財務績效和營運能力等4個公共因子,用這4個公共因子能夠使企業(yè)績效的分析和評價更加清楚明了。盡管這4個公共因子并不是醫(yī)藥制造上市公司企業(yè)績效的必要條件,但卻是其充分條件,這值得公司引起重視。其因子命名和其載荷計算結果如表7所示。

      表7 因子命名及其載荷表

      5.主因子得分及績效評價得分情況

      因子得分的概念是通過將每個標準化過的變量,以因子分析系數(shù)進行加權合計為每個因子構成的線性情況。以因子的方差貢獻率為權數(shù)對因子進行加權求和,即可得到每個樣本的因子綜合得分。以F1、F2、F3和F4代表4個主因子,x1~x12代表12個指標。因子得分矩陣如表8所示。

      表8 因子得分矩陣

      根據(jù)表8中的因子得分矩陣,可以寫出各主因子的表達式。需要注意的是,此時表達式中的各個變量已經(jīng)不是原始變量,而是標準化變量。表達式如下所示。

      F1=0.041 7x1-0.001 6x2+0.260 3x3+0.285 8x4+0.009 8x5-0.029 1x6-0.243 5x7-0.246 8x8+0.224 7x9+0.040 5x10+0.039 4x11+

      0.050 6x12;

      F2=-0.057 3x1-0.029 8x2+0.048 0x3+0.080 7x4-0.058 4x5-0.055 1x6+0.003 6x7+0.044 4x8+0.041 8x9+0.281 5x10+0.384 1x11+

      0.405 1x12;

      F3=0.363 0x1+0.370 5x2+0.177 6x3+0.155 6x4+0.087 4x5+0.164 2x6+0.068 0x7+0.057 2x8-0.178 0x9+0.070 5x10-0.047 6x11-

      0.111 2x12;

      F4=0.080 6x1+0.102 0x2-0.087 2x3-0.132 3x4+0.734 3x5-0.336 4x6-0.123 3x7-0.088 8x8+0.027 9x9+0.237 9x10-0.066 4x11-0.149 3x12。

      通過上述的實證研究分析,以及對4個公共因子的合理解釋,結合醫(yī)藥制造上市公司在各個公共因子上的綜合得分,可以對所選取40家上市公司企業(yè)績效的綜合水平進行評價。因筆者在做因子分析時已經(jīng)對所選數(shù)據(jù)進行了標準化處理,各主因子得分和綜合得分的均值均為0,因為我們可以以0為參考基準,綜合得分大于0的公司,企業(yè)績效相對較好,在行業(yè)內(nèi)競爭力更強一些,并且分值越大,實力越強;而綜合得分小于0的公司,企業(yè)績效就相對差一些,在行業(yè)內(nèi)的競爭力也相對較弱,并且數(shù)值的絕對值越大,實力越弱。根據(jù)這個評分標準可對樣本公司的企業(yè)績效有一個最基本的判斷。表9為40家醫(yī)藥制造上市公司中綜合得分大于0的公司。

      表9 部分醫(yī)藥制造上市公司主因子得分及其排名矩陣表

      從表9可以看出,在這40家醫(yī)藥制造上市公司中,泰格醫(yī)藥、億帆鑫富、華東醫(yī)藥、上海萊士、柳州醫(yī)藥、天士力制藥、中新藥業(yè)等18家企業(yè)的綜合得分為正數(shù)。由于筆者所選的樣本公司大多都是行業(yè)內(nèi)的翹楚,故表9所列出的18家企業(yè)在我國醫(yī)藥制造行業(yè)內(nèi)的競爭力和成長性相對較強。但同時也發(fā)現(xiàn),盡管泰格醫(yī)藥綜合得分排第一位,但是其資產(chǎn)管理能力得分卻非常低,是這18家企業(yè)中的倒數(shù)第二位,說明泰格醫(yī)藥集團需要提高自己的資產(chǎn)管理能力。這也表明,我國醫(yī)藥制造類公司應認清自己的優(yōu)勢和劣勢,在保持自己現(xiàn)有優(yōu)勢的同時,盡全力彌補劣勢,協(xié)調(diào)發(fā)展,最終才能真正提高自己的企業(yè)績效。

      五、結 語

      筆者使用因子分析法對醫(yī)藥制藥類上市公司的企業(yè)績效進行了定量化的綜合評價,并得到一些初步的評價結果。實證分析研究發(fā)現(xiàn):資產(chǎn)管理能力因子、發(fā)展能力因子、財務績效因子和營運能力因子等4個公共因子決定了醫(yī)藥制造類上市公司80.78%的企業(yè)績效,其中,資產(chǎn)管理能力因子對企業(yè)績效的影響程度最大,達到了26.99%。所以,可以推斷資產(chǎn)管理能力是影響公司企業(yè)績效的首要因素,我國醫(yī)藥制造類公司的資產(chǎn)管理能力還有很大的提升空間。從其實用性的結論中可以看出,我國醫(yī)藥制造類公司的企業(yè)績效整體水平還是偏弱的,大多數(shù)公司的企業(yè)績效都有待提高。企業(yè)績效排名先后的差距并不像他們各自的生產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)總額之間的差距那么大。這從另一個方面證明,企業(yè)績效是各個要素綜合發(fā)展的結果,并不能從單個要素的好壞來判斷整個企業(yè)的經(jīng)營狀況。所以一個企業(yè)要想得到持續(xù)穩(wěn)定的長久發(fā)展,必須追求所有要素的均衡發(fā)展,而這不只是針對醫(yī)藥制造類公司有效,對所有公司來說都應該是如此。

      根據(jù)以上企業(yè)績效因子分析以及得出的結論,筆者提出下述建議。

      (1)取長補短,綜合提升企業(yè)績效 對于公司經(jīng)營者來說,要針對企業(yè)自身的劣勢因子,對癥下藥,對自身的弱勢努力進行改進。同時,更要發(fā)揮其優(yōu)勢,從各個方面來綜合提高公司的經(jīng)營績效。另外,對于投資者來說,通過因子分析可以對樣本公司進行考量,根據(jù)自身最關注的因素來選取投資對象,可大大降低投資風險。

      (2)大力推進科技創(chuàng)新,打造醫(yī)藥制造業(yè)公司競爭新優(yōu)勢 從上述結論可知,對于我國醫(yī)藥制造類企業(yè)來說,資產(chǎn)管理能力因子是影響其企業(yè)績效的首要因素。為了能更大程度地提升企業(yè)績效,必須從資產(chǎn)管理入手。而對于一個企業(yè)來說,要提高自身的資產(chǎn)管理能力,應堅持以市場為導向的經(jīng)營理念,大力推進科技創(chuàng)新,提高要素集約化程度及其利用效率,實施創(chuàng)新驅動,爭取早日走入高度自動化、高度信息化、高度網(wǎng)絡化的“工業(yè)4.0”,提高企業(yè)自身競爭力。

      (3)弘揚“工匠精神”,提升品牌形象 對于醫(yī)藥制造類企業(yè)來說,品牌形象是至關重要的,直接影響企業(yè)的發(fā)展能力。而品牌的基礎就在于制造出符合消費者需求的產(chǎn)品。這個環(huán)節(jié)一旦出現(xiàn)問題,將會給企業(yè)帶來致命的打擊。企業(yè)應該注重自己的品牌“保養(yǎng)”,學習精益求精的“工匠精神”,制造出質(zhì)量過硬的醫(yī)藥產(chǎn)品,為消費者提供優(yōu)質(zhì)服務,提升品牌價值,使消費者從心底認可其品牌,這是企業(yè)長久發(fā)展的必要條件。

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      (責任編輯 楊耕文)

      Empirical Study Based on Factor Analysis of Enterprise Performance of Pharmaceutical Manufacturing Listed Companies

      ZHAO Xiaoge, JIANG Xin
      (Business School of Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

      So far as an enterprise is concerned, a set of fair and normative assessing system for enterprise performance is of vital importance. Given the measure of enterprise performance evaluation index is complicated, this article, based on factor analysis method for empirical research on the enterprise performance, uses Stata13.0 to process the financial data of 40 Chinese pharmaceutical manufacturing listed companies in 2014. The empirical results show that the financial managerial ability is the dominant factor to affect enterprise performance. At the same time, it is found that the overall corporative performance of pharmaceutical manufacturing enterprises in our country is low and there is a lot of room to be improved, the situation of which needs urgently to be drawn attention to by the executives.

      factor analysis; enterprise performance; pharmaceutical manufacturing

      2016-10-20

      趙曉鴿(1992-),女,河南洛陽人,在讀碩士,主要從事勞動力轉移與分工專業(yè)化方面的研究.

      國家社會科學基金“全球分工背景下中小企業(yè)國際化成長機制及模式研究”資助項目(編號:11BGL007);湖南省研究生科研創(chuàng)新基金項目“農(nóng)村勞動力永久性轉移對土地流轉的作用機制研究——基于分工理論的視角”資助項目(編號:CX2016B508).

      10.3969/j.issn.1674-5035.2017.01.007

      F224.0

      A

      1674-5035(2017)01-0029-07

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