疫情防控分析研判会材料4篇

疫情防控分析研判会材料4篇疫情防控分析研判会材料　2022年意识形态分析研判情况报告【第一篇】　2022年，我局高度重视意识形态工作，认真落实上级主管部门的工作部署，始终坚持唱响主旋律下面是小编为大家整理的疫情防控分析研判会材料4篇,供大家参考。

篇一：疫情防控分析研判会材料

22 年意识形态分析研判情况报告 【第一篇】

　2022 年，我局高度重视意识形态工作，认真落实上级主管部门的工作部署，始终坚持唱响主旋律，打好主动仗，取得了较好的成绩，现汇报如下：

　一、工作开展情况

　（一）强化组织领导 局党组高度重视意识形态工作，成立意识形态工作领导小组，明确了责任领导和工作人员，完善意识形态工作分析研判、专题汇报等工作机制。局党组每半年至少专题研究 1 次意识形态工作，把意识形态工作纳入机关综合目标考评，与业务工作同部署、同落实、同检查、同考核，组织开展意识形态专项督查，确保意识形态各项工作顺利推进。认真落实党组书记意识形态工作述职制度，实行“一把手”负总责，班子成员各负其责，局党组定期分析研判意识形态领域情况，对重大事件、重要情况、重要社情民意中的苗头倾向性的问题，有针对性地进行引导。

　（二）加强理论学习宣导

　坚持习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，突出政治学习、党性锻炼、思想交锋，把学习习近平新时代中国特色社会主义思想作为“三会一课”、主题党日固定内容、第一议题，教育引导各级党组织和广大党员、干部经常进行思想政治体检，始终做到初心如磐、使命在肩。继续推进学习教育常态化制度化，详实制定学习教育计划，修订完善党组理论学习中心组学习制度和机关学习教育制度，继续强化党组理论学习中心组、机关党委理论学习中心组、支部“三会一课”、干部职工集体学习制度框架，固定学习时间，丰富学习内容，充分利用“学习强国”、“红星云”等网络学习平台，第一时间传达学习上级重要会议精神，切实加强干部职工学习。全年共组织干部职工集中学习 X 次，党组理论学习集中学习 X 次，专题研讨 X 次，主题党日 X次，党组织书记上党课 X 场次，撰写各类发言材料 X 多篇。切实加强党史学习教育，全面完成了“学史明理”“学史增信”“学史崇德”“学史力行”X 个主题专题学习研讨，组织召开专题组织生活会，在各级媒体发表党史学习教育新闻稿件 X 篇，积极组织党员干部积极参加“庆祝建党百年理论研讨征文集”等系列活动，先后推荐文章 X 篇，及时报送专题小结等各类信息资料，发放各类学习资料 X 余本，积极开展“我为群众办实事”实践活动。以“学习强国”学习平台为抓手，奖励优秀学员 X 名，鼓励干部职工积极自学，利用微信群、朋友圈、QQ 群宣传，转发正能量。积极配合开展了对外宣传工作和基层宣传工作，加强了意识形态阵地建设，搞好公益宣传广告管理到位，没有发生重大意识形态问题或突发事件。利用宣传条幅、电子显示屏、宣

　传单等多种形式，开展了重大活动、重要节日、疫情防控、乡村振兴、扫黄打非等宣传行动。

　（三）抓好重点领域风险研判 针对生态护林员、林业补贴资金“一卡通”等方面可能存在的风险重点研判，制定了防范措施。

　1. 生态护林员方面：一是针对资金拆分问题，加强政策宣传和教育，讲清问题的严重性；加强摸排力度，做到及时发现问题及时整改，及时追责。二是针对生态护林员动态信息收集上报不及时监管难的问题，乡、村加强对生态护林员的日常监管，及时掌握并上报动态变化信息；对动态变化且不能正常履职的生态护林员按照选聘程序及时更换生态护林员。

　2. 林业补贴资金“一卡通”：一是开展专项清理整治；二是加强抽查检查；三是强化问题整改；四是着眼整章建制。

　（四）抓好新闻管理 遵守新闻宣传纪律，制定了《慈利县林业局新闻发言人工作制度》《慈利县林业局新闻报道和接待记者采访管理办法》，明确了新闻发言人、宣传员、网评员等。共发表各类新闻稿件 X 篇，配合县电视台做好了《一把手访谈录》栏目拍摄录制工作。认真抓好了《人民日报》《湖南日报》《X 日报》等各类党报党刊和林业行业期刊、各类杂志的发行工作。为局机关全体干部职工订阅了红网手机报、有线网络电视，提高了党台电视频道覆盖率。

　（五）抓好平安建设工作 组织全体干部职工积极开展平安建设活动。利用结对帮扶、“三联四建”、城市党员“双报到”等契机，发动志愿者入户宣传疫情防控、打黄扫非等，积极参与三合口九年制义务学校“平安校园”建设等。机关党员小区社区“双报到”参与社区志愿服务达 100%。开展了全民阅读活动，为局机关全体干部职工发放了读书卡，提高了全局干部职工的读书热情。

　（六）加强舆情管理 落实《关于规范党员干部网络行为的意见》等规定，完善了《慈利县林业局网络舆情应急预案》、《慈利县林业局舆情研判处置工作方案》、《慈利县林业局信访工作制度》等。加强了网络舆情工作，积极开展了网上正面宣传和舆论引导等工作，明确了网评专人负责，建立了舆情工作台账，全年共调查、处理、回复各类涉林网络舆情 4件，各级各部门转办交办的信访件 17 件，有力地维护了行业稳定。

　二、存在问题和原因

　一年来，我局的意识形态工作取得了一些成绩，但也存在一定的问题，主要表现：一是创新模式有待加强。一般按照上级部署，上传下达，创新意识不强。二是学习内容有待深化。个人自学、集中学习、专题研讨、政策解读水平有待提高。三是学习成效不明显，指导实践不够，未能做到融会贯通、举一反三，没有结合单位和个人自身实际，有效指导改革发展实践。以上问题主要是因为少数干部职工思想重视

　不够、学习深入不够、主观能动性不强，认为意识形态工作是务虚的事，只要整个系统不发生大面积违背原则的现象，没有必要投入过多的时间精力等。

　三、下一步打算

　在今后的工作中，我局将紧紧把握“经济建设是党的工作重心，意识形态工作是党的一项极其重要的工作”的内涵，进一步做好意识形态分析研判工作:一是加强看齐意识和责任意识，牢牢把握好正确的政治方向，并把意识形态工作纳入到工作报告、纪律检查、干部考核以及平安建设考核当中去。二是强化担当意识和战斗意识，加强正面宣传，以宣传工作促发展，提高思想认识高度，树立楷模，塑造正确的价值观和舆论学向，积极创建市级文明标兵单位，更好地履职尽责。三是加强短板意识和创新意识，汲取意识形态工作中的先进做法，补齐短板，做好创新工作。

　2022 年第一季度意识形态分析研判报告 【第二篇】

　XX 党委：

　2022 年第一季度，受新冠肺炎疫情反复的影响，公司经营业务受到较大影响。在集团党委的正确领导下，X 党支部以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，紧紧抓住意识形态核心引领主动权，

　顶住压力，迎难而上，坚决落实意识形态工作责任制，抓实意识形态领域各项工作任务。现将 2022 年第一季度意识形态领域分析研判情况作报告如下: 一、基本情况

　（一）加强组织领导，助推工作开展 党支部高度重视意识形态工作，认真贯彻落实上级党委关于意识形态工作的决策部署和指示精神，将意识形态工作与员工生产生活问题相结合，做好公司疫情防控工作，稳定大局。并将意识形态工作与党风廉政建设、党史学习教育成果转化、防范与化解重大风险，疫情防控、复工复产等重要工作及日常业务工作紧密结合，成立以党支部书记、总经理 XX 为组长，分管品宣相关人员为成员的公司意识形态工作领导小组，在支委会上专题部署意识形态工作，明确了 2022 年工作要求。

　（二）发挥组织优势，筑牢思想防线 党支部积极发挥组织生活优势，结合“三会一课”、主题党日活动的开展，切实做好群团组织工作，发挥统战工作的能动作用，以各类宣传平台、载体为主阵地，大力培育和践行社会主义核心价值观。一是在党支部会议中坚持“第一议题”学习习近平新时代中国特色社会主义思想，坚持学习马克思主义理论和唯物史观，保证马克思主义在意识形态领域的主导地位，进一步增强对习近平新时代中国特色社会主义思想的理解和感悟，切实提升干事党员干部的思想认识和理论

　水平；二是认真组织学习竞章、党规党纪、习近平总书记系列重要讲话精神，并做好学习笔记，强调学用结合，提升党员干部职工严守规矩、明辨是非的能力；三是强化政治引领，加强政治宣传，利用党支部组织生活和各类宣传阵地，做好思想宣传工作，积极落实党中央决策部署，积极传达上级党委工作要求和文件学习。四是发挥公司工会、共青团作用，在组织相关活动、会议时，着重关心职工思想动态，联系好党外高知、非党员干部等，及时谈心谈话，传递弘扬正气的正能量。

　（三）紧扣时事热点，做好正面引导 结合国家和社会时事热点，紧盯员工关注的民生问题，完善意识形态领域制度，组织开展灵活多样的意识形态引领和教育活动。一是修订完善公司舆情处置工作办法，设置公司新闻发言人，针对公司重大突发事件接受公众公开咨询、质询，及时主动地发布新闻、信息，在舆论引导中把握主动权、减少不利报道。二是牢牢掌控网络意识形态主导权，把握正确舆论导向，做好微博、公众号、微信、QQ、公众号等媒体的管控，做好“学习强国”、“X”APP 管理。三是利用好“三会一课”等形式，把意识形态工作做在平常，严在经常，党员干部以身作则，发挥主心骨作用，在职工间做到“讲形势鼓舞人心、讲政策解疑释惑，讲常识普及知识”。四是做好新冠肺炎疫情防控、重大突发事件等得正面引导，引导员工“不信谣、不传谣、不造谣”，坚决同违法乱纪、造谣生事、唯恐天下不乱行为做斗争。

　二、存在不足和需要改进方面

　一是新形势下组织领导需进一步加强，进一步狠抓意识形态工作，尤其是在新冠肺炎疫情期间的意识形态工作仍需改进； 二是应对突发事件和公共危机事件时引导舆论的本领需要进一步增强，舆论宣传阵地还需进一步完善，要不断开发和搭建新的宣传载体和平台，扩大信息的知晓度、公开度，加强支部党建工作和公司重大事项的宣传，积极传递正能量。

　三是理论水平有待提升，党员队伍对新形势下的意识形态工作如何开展还欠缺一定的知识和理论储备，工作预见性和前瞻性仍有待提升。

　三、下一步工作计划

　X 党支部将高举中国特色社会主义伟大旗帜，坚持以马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论、“三个代表”重要思想、科学发展观、习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻十九大及历次全会精神和习近平总书记重要讲话精神，继续深入推进意识形态工作，认真落实上级党委意识形态工作责任制，顶住新冠肺炎疫情压力，将意识形态工作成果转化为组织发展的“凝聚力”、党员队伍的“战斗力”、抗疫风貌的“精气神”，牢牢掌握意识形态工作的领导权、主动权，主要抓好三个方面的工作：

　一是进一步强化组织领导，调整意识形态工作领导小组，成员扩充到各部门负责人，设置领导小组办公室在党群工作部，负责舆情监

　督、联系各部门、信息收集和宣传平台管理等具体工作，定期向领导小组汇报工作，以此进一步压实责任，保障落实；加强职工，尤其党员的看齐意识和责任意识的培养，牢牢把握好正确的政治方向，在思想上和行动上与党中央保持高度一致。

　二是加强舆论阵地建设。补齐短板，通过不断开发和搭建新的宣传载体和平台，加强支部党建工作和意识形态工作宣传，切实提升引导舆论的本领和能力。特别是在应对突发事件和公共危机事件时，要发挥号党支部在意识形态工作中的主心骨作用； 三是加强意识形态工作队伍建设，切实提升党员和职工队伍的理论水平。加强对党员干部的党纪党规教育，加强理论学习，坚持用党的理论知识和科学文化知识武装头脑，提升思想认识，在大是大非面前保持绝对的政治清醒，在危急关头敢于挺身而出，要具有一定的前瞻性和预见性，要有充足的知识储备和行动能力去防范和化解具有复杂性、未知性、高风险性的重大问题。

　2022 年第一季度意识形态分析研判报告 【第三篇】

　2022 年度，XX 单位党委坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，以“能力作风建设和清廉 xx 建设”为契机，认真贯彻落实党的十九大和十九届五中、六中全会精神，严格落实意识形态工

　作责任，坚持党对意识形态工作的领导，牢牢把握意识形态工作主动权，不断加强和改进意识形态领域工作，积极做好意识形态工作，认真分析研判当前意识形态，排查风险隐患，现将第一季度意识形态工作报告如下：

　一、第一季度意识形态工作情况

　一是深入学习党的十九届六中全会精神，组织全体党员集中学习党的十九届六中全会公报，同时要求把学习贯彻党的十九届六中全会精神作为当前和今后一个时期首要政治任务，深刻领悟新时代中国共产党的鲜明品格，切实把思想和行动统一到十九届六中全会精神上来，激发园区工作新动力，助力 xx 发展新征程。二是 12 月 15 日召开第一季度意识形态分析研讨工作会议，分析了当前意识形态领域工作开展情况和总体态势，研判了当前园区意识形态工作面临的新形势、新问题，并对下一步如何做好意识形态工作做出安排部署。三是第一季度在中心组学习、“第一议题”、支部学习、主题党日集中学习活动中先后学习了市八次党代会精神、省十一党代会精神和《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》，跟进学习了习近平总书记在纪念辛亥革命 110 周年大会上的重要讲话精神、在陕西榆林考察时的重要讲话精神和在中共中央政治局第三十四次集体学习时的重要讲话精神。四是召开党委扩大会议，专题学习了《中共xx 关于进一步强化意识形态领域责任追究的决定》，进一步提高了认识，压实了责任，守牢了防范化解意识形态风险底线。

　二、当前存在的风险隐患

　一是园区少数同志重视程度不够。少数干部职工虽然思想上重视意识形态工作，但存在说起来重要干起来次要的现象，意识形态工作有时被忽视、被淡化的现象在一定范围内存在。如在传达学习《中共xsx 关于进一步强化意识形态领域责任追究的决定...

篇二：疫情防控分析研判会材料

EME

　FORUM专题论坛 | 39新冠肺炎疫情对经济发展的影响研判——以天津市为例文 \ 赵滨元 \ 天津市信息中心高级经济师，经济学博士摘要：新冠肺炎疫情的爆发，已经对经济平稳运行和高质量发展造成了一定程度的负面影响，但关于影响路径和影响机制的认识仍有待进一步深化。以突发公共卫生事件经济影响理论为基础，根据天津市193家企业调查问卷情况反馈，就此次疫情对经济发展的影响进行统计分析和实证检验发现，由于此次疫情较大程度地影响了劳动力供给、生产资料配置和金融信贷市场运行，感应度系数较高的产业和中小企业受此次疫情影响更为严重。关键词：新冠肺炎疫情；天津；经济影响；问卷调查；排序选择模型DOI:10.3969/j.issn.1674-7739.2020.03.0072020年初爆发的新冠肺炎疫情对经济发展造成了一定程度的负面影响。与2003年非典疫情相比较，此次疫情的爆发时点、传播速度、政府应对措施和内外部经济环境均有所不同，预计此次疫情对2020年一季度生产总值的影响超过1个百分点，对2020年全年生产总值的影响约为0.4个百分点左右，并与疫情持续时间及发展形势密切相关。[1][2]此次疫情从需求和供给两方面冲击宏观经济。从需求角度来看，此次疫情将抑制消费、推迟投资、拖累出口，对总需求造成较大冲击。[3]从供给角度来看，由于人员和生产资料自由流动受到限制，生产活动难以正常开展，为应对疫情影响，企业将进一步加快数字化转型，推动数字经济发展和供给侧结构性改革。[4]总体来看，现有关于新冠肺炎疫情的研究主要集中于疫情防控、发展趋势预测和应对措施等方面，对疫情影响路径和作用机制的研究较少。同时，现有研究主要运用案例比较的方法，通过对以往类似突发事件进行分析与比较，推测此次疫情对经济发展的影响。与现有研究不同，本文以天津市193家企业调查问卷反馈情况为样本，通过统计分析和实证检验，定量分析此次疫情对经济发展的影响。本文结构安排如下：第一部分是对突发公共卫生事件经济影响的理论探讨；第二部分是对问卷反馈情况的统计分析；第三部分是应用排序选择模型检验研究假设；第四部分是结论及政策建议。一、理论探讨（一）突发公共卫生事件对宏观经济运行的影响首先，突发公共卫生事件对经济的影响体现为对劳动力流动的限制。在突发公共卫生事件初期，由于疫情监测、信息传递、资源整合等应对机制尚未完善，政府通常采用强制物理隔离的方式切断疫情传播渠道。[5] 物理隔离能够有效防控疫情向更大范围蔓延，但不利于人员自由流动和劳动力合理配置，增加了劳动力闲置，减少了劳动力供给。[6]其次，突发公共卫生事件能够对生产资料配置造成一定程度的影响。由于交通管制、人员流动管制、运输设备管制通常作为防控突发公共卫生事件扩散的重要方式，因此，在疫情防控期间，物资运输效率将大幅度降低，难以达到正常水平。[7] 同时，为保障重点防疫物资运输，有限的物流资源受到一定程度的挤占，进一步影响了生产资料的运输和调配。[8]与此同时，突发公共卫生事件也会显著影响金融信贷市场正常运行。由于突发公共卫生事件存在较强的不确定性，宏观经济运行系统预期风险提高。[9][10] 出于风险管理要求，金融机构将根据市场预期调整信贷结构，提高企业融资成本和融资门槛，金融信贷市场的整体运行效率将随之降低。[11]

　40 | 专题论坛THEME

　FORUM基于上述分析，得出以下研究假设：假设1：新冠肺炎疫情将显著减少劳动力供给。假设2：新冠肺炎疫情将显著降低生产资料配置效率。假设3：新冠肺炎疫情将显著降低金融信贷市场运行效率。（二）突发公共卫生事件对微观经济主体的影响从行业上来看，突发公共卫生事件对国民经济各个行业都会造成不同程度的冲击。以往历次突发公共卫生事件对经济造成的影响，往往之后一段时期才能表现出来。[12] 随着时间的推移和行业之间互相作用和影响，与其它行业关联度更高的行业受到的冲击持续时间将会更长，受到的影响也将更为强烈。[13] 在2003年SARS爆发期间，物流运输业、批发零售业、住宿餐饮业受到的影响最为严重，而这些行业都属于感应度系数较高的行业，对其他行业的波动更为敏感。[14]从企业规模上看，中小企业通常规模较小、资金短缺、产品体系单一、受产业链上下游影响较大，应对风险的能力相对有限。[15] 当产业整体发展环境受到突发公共卫生事件冲击时，企业所处的产业生态体系遭到严重破坏，中小企业的经营压力和现金流压力更为突出，生存形势更为严峻。[16]基于上述分析，得出以下研究假设：假设4：感应度系数较高的产业受新冠肺炎疫情影响严重。假设5：规模较小的企业受新冠肺炎疫情影响严重。二、描述性分析（一）问卷简要说明为更全面真实地了解企业受新型冠状病毒疫情影响情况，我们以天津市作为典型案例，面向企业开展网上问卷调查。2月5日至2月6日，共收到企业反馈问卷193份，反馈企业基本情况如表1所示。表1显示，从所属行业来看，制造业企业63家、批发零售业55家、住宿餐饮业46家、物流运输业12家、商贸服务业6家、其他行业企业11家。可以看出，样本企业的行业分布是天津市企业的总体行业分布和受疫情影响较大的行业分布两方面综合作用的结果。从企业规模来看，员工人数50～100人的企业数量最多，为56家；2019年营业收入100～500万元的企业数量最多，为76家。问卷调查反馈企业的规模分布如图1所示。从图1可以看出，反馈企业样本的人员规模和2019年营业收入基本呈正态分布，符合天津市企业集合的总体分布特征。因此，此次问卷表1 问卷调查反馈企业基本情况统计

　 单位：%人员规模 比例 2019年营业收入 比例 所属行业 比例10人以下 11.40 50万元以下 10.36 制造业 32.6410～50人 20.73 50～100万元 15.54 批发零售业 28.5050～100人 29.02 100～500万元 39.38 住宿餐饮业 23.83100～500人 22.28 500～1000万元 17.62 物流运输业 6.22500～1 000人 12.44 1 000～5 000万元 10.88 商贸服务业 3.111 000人以上 4.14 5 000万元以上 6.22 其他行业 5.70合计 100.00 合计 100.00 合计 100.00图1

　问卷调查反馈企业规模分布

　THEME

　FORUM专题论坛 | 41调查的反馈企业样本基本能够代表天津市企业集合，问卷调查反馈情况能够在一定程度上反映当前企业对此次疫情造成影响的普遍观点。（二）新冠肺炎疫情对宏观经济运行的影响为分析此次疫情对宏观经济运行影响的路径和机制，在调研企业生产经营受此次疫情影响基本情况的基础上，本次调研问卷设计了员工复岗、生产资料运输、资金周转、复产审批、防疫管理等5个细分指标。各项指标的调研反馈情况如表2所示。表2显示，在本次调研的企业中，49.23%的企业生产经营受到此次疫情较大影响或严重影响，此次疫情已经对经济运行造成了较大冲击。49.23%的企业员工复岗受到较大影响或严重影响，为防控疫情而实行的人员流动限制措施导致劳动力供给减少，已经显著影响了企业的生产运营，这与假设1基本相符。40.94%的企业生产资料运输受到较大影响或严重影响，由运输车辆管控措施引起的物流运输渠道阻塞已经影响了企业正常的生产经营，与假设2基本相符。50.78%的企业资金周转受到了较大影响或严重影响，此次疫情引起的悲观经济预期放大了金融机构的惜贷现象，客观上造成了企业资金链紧张，与假设3基本相符。另一方面，23.87%的企业复产审批受到较大影响或严重影响，仅19.68%的企业防疫管理受到较大影响或严重影响，表明为应对此次疫情实施的行政审批和卫生管理措施不是造成企业生产经营困难的主要原因，对宏观经济运行的负面影响相对较小。（三）新冠肺炎疫情对微观经济主体的影响为研究此次疫情对不同行业、不同规模企业的影响，需将调研样本按照行业类型和企业规模分成不同的组别。按照行业类型和企业规模分组后的企业生产经营受疫情影响情况分别如表3、表4所示。表3显示，在调研样本中，59.09%的批发零售业企业、56.52%的住宿餐饮业企业和66.67%的物流运输业企业受到较大影响或严重影响，比例高于49.23%的样本平均水平，而在制造业、商贸服务业和其他行业中，受到较大影响或严重影响的企业比例仅为42.86%、33.34%和45.35%。根据2017年全国投入产出表计算得出，批发零售业、住宿餐饮业、物流运输业的感应度系数分别为2.08、1.66、2.81，均大于各个行业平均水平，而商贸服务业的感应度系数仅为0.59，受其他行业生产活动影响较小。这与假设4基本一致。表4显示，在员工人数少于10人的企业中，表2

　企业生产经营受疫情影响问卷调查反馈情况

　 单位：%　 生产经营 员工复岗 生产资料运输 资金周转 复产审批 防疫管理基本不受影响（10%以内）

　1.55 4.15 5.70 5.18 11.92 14.51受到一定影响（10%～30%) 49.22 46.63 53.37 44.04 63.21 65.80受到较大影响（30%～60%）

　34.20 39.90 37.31 45.08 21.24 18.13受到严重影响（超过60%）

　15.03 9.33 3.63 5.70 3.63 1.55合计 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00表3

　部分行业企业生产经营受疫情影响问卷调查反馈情况

　单位：%　 制造业 批发零售业 住宿餐饮业 物流运输业 商贸服务业 其他行业基本不受影响 3.17 0.00 0.00 0.00 0.00 9.09受到一定影响 53.97 50.91 43.48 33.33 66.67 45.45受到较大影响 36.51 32.73 32.61 50.00 16.67 27.27受到严重影响 6.35 16.36 23.91 16.67 16.67 18.18合计 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00表4

　不同规模企业生产经营受疫情影响问卷调查反馈情况

　单位：%　 10人以下 10～50人 50～100人 100～500人 500～1 000人 1 000人以上基本不受影响 0.00 0.00 0.00 2.33 4.17 12.50受到一定影响 40.91 42.50 48.21 58.14 54.17 50.00受到较大影响 36.36 32.50 37.50 25.58 41.67 37.50受到严重影响 22.73 25.00 14.29 13.95 0.00 0.00合计 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

　42 | 专题论坛THEME

　FORUM受到较大影响或严重影响的比重达到59.09%，而在员工人数为10～50人、50～100人、100～500人、500～1 000人、1 000人以上的企业中，这一比重分别为57.50%、51.79%、39.53%、41.67%和37.50%。因此，在本次调研的企业样本中，企业受此次疫情的影响程度随着企业规模的增加而降低，这一推断与假设5基本相符。三、实证检验（一）变量设定为检验此次疫情对经济发展影响的作用机理，本文使用企业生产经营受此次疫情的影响程度作为被解释变量，使用反映所属行业和企业规模的虚拟变量作为解释变量。各变量赋值如表5所示。（二）实证结果分析由于被解释变量的赋值形式为分段赋值，且赋值随影响程度增加而增加，因此可以构建排序选择模型进行实证检验。常用的排序选择模型包括oprobit模型和ologit模型，本文分别使用上述两种模型进行检验，检验结果如表6中方程（1）所示。从方程（1）oprobit模型的估计结果来看，trans、cater、trade三个变量的系数显著为正，说明物流运输、住宿餐饮、批发零售三个行业在此次疫情中受到显著影响。scale的系数显著为负，说明企业规模越小，受此次疫情的影响程度就越严重。manu、comm两个变量的系数不显著，表明制造业和商贸服务业受此次疫 情影响较小。表6还显示了ologit模型的估计结果，虽然各个解释变量系数与oprobit模型的估计结果不同，但符号均保持一致。同时，为检验变量scale的稳健性，用年营业收入（50万元以下赋值0、50～ 500万元赋值1,500 ～ 5000万元赋值2,5 000万元以上赋值3）

　代替员工数量进行检验。稳健性检验结果如表6中方程（2）所示，其中各个解释变量的系数与方程（1）基本保持一致，说明方程（1）的估计结果具有一定的稳健性 。四、结论及政策建议通过描述性分析和排序离散选择模型估计结果，对此次疫情影响分析结论如下：此次疫情较大程度地影响了企业的用工需求、物流保障和资金周转，感应度系数较高的行业和规模较小的企业受此次疫情影响更为严重。根据上述结论，得出以下政策建议：一是出台灵活用工政策，允许企业灵活运用休假制度，采取轮岗调休、错时工作、交替休息方式，灵活安排工作时间；二是恢复交通物流通道，简化绿色通道查验手续和程序，及时处置未经批准擅自设卡拦截、断路阻碍交通等行为；三是给予金融信贷支持，引导金融机构降低贷款利率，开通应急转贷服务受理绿色通道，提高不良贷款补偿比例；四是推动批发零表6

　排序选择模型检验结果　 方程（1）

　方程（2）　 oprobit ologit oprobit ologitmanu0.15 0.24 0.17 0.26(0.18) (0.25) (0.18) (0.32)trade0.18*** 0.32*** 0.17*** 0.30***(0.03) (0.05) (0.04) (0.06)cater0.26*** 0.40*** 0.24** 0.46***(0.04) (0.06) (0.06) (0.09)trans0.49*** 0.62*** 0.32*** 0.54***(0.07) (0.09) (0.08) (0.12)comm0.19 -0.15 0.14 -0.17(0.28) (0.23) (0.21) (0.23)scale-0.28*** -0.37*** -0.30*** -0.49***(0.05) (0.09) (0.07) (0.12)cut1 -0.04 0.16 -0.19 0.08cut2 0.69 1.02 0.56 0.83cut3 1.40 1.94 1.28 1.55样本数 193 193 193 193Waldχ 2 （6）

　125.76 159.28 154.15 196.41伪对数似然值 -1 427.76 -2 158.92 -1 849.17 -2 068.67伪R 2 0.05 0.06 0.05 0.06注：括号内为标准差；***、**、*分别表示符合1%、5%、10%显著水平。表5

　各变量赋值说明变量名 变量含义 赋值形式impact企业生产经营受此次疫情影响程度10%以内赋值0，10%-30%赋值1，30%...

篇三：疫情防控分析研判会材料

20 年 第 6 期0 引言新型冠状病毒引发的疫情打乱了人们对于鼠年的憧憬袁不断滚动的疫情播报牵动着每个人的心遥随着疫情的蔓延袁各种渉疫问题尧社会矛盾激增袁加之春节过后大规模人口从家乡返城就业袁 又一次形成了人口的流动高峰袁清存量尧控增量任务尤其重要遥在防控压力如此巨大的情况下袁 各地 12345 便民服务热线在疫情防控工作中扮演非常重要的角色遥 民众通过拨打 12345 热线咨询疫情相关政策袁 提出有效建议袁投诉举报渉疫危险行为遥 12345 热线成为政府解决群众关切疫情相关问题的有力工具袁 同时也是新冠肺炎疫情指挥部日常情报的重要来源遥 这些热线数据因其包含大量及时尧鲜活的涉疫信息袁被称为野疫情防控晴雨表冶遥 据统计袁1 月 23 日至 2 月 26日袁某市涉疫电话达 33 万余条遥其中袁一些问题涉及疫情期间群众切身利益袁 容易引发各类涉疫社会风险遥 及时发现涉疫问题袁对政府部门科学防控尧精准施策具有很高的参考价值遥涉疫信息的数据体量比较大袁 存在大量口语化的非结构化数据及口语化严重的地址表述袁 而传统12345 分类未涉及新冠肺炎疫情防控类袁 或在短时间内设置的分类不够精确遥 随着疫情防控工作的开展袁不同时期热点问题也在实时发生变化袁如疫期群众聚集发生在哪里袁 租户无法进入小区发生在哪些小区袁哪些商户哄抬物价袁哪些企业遇到复工复产问题钥如此大量的涉疫热点信息袁如果依靠人工筛选分类袁存在速度比较慢尧容易遗漏出错尧分类不够精准尧重点不够突出尧实时分析跟不上等问题袁肯定是无法满足决策需求的遥基于上述需求袁本文提出了利用 NLP渊自然语言处理冤技术的解决方案袁实现 12345 数据的精准智能归类尧提取袁自动推送涉疫的重点地区尧单位尧人员遥 经过人工的核查袁快速形成最新的信息专报袁及时报送政府决策部门及疫情防控指挥部袁 受到用户一致好评遥1 NLP 简介NLP 技术是人工智能和语言学领域的重要分支袁它主要研究的是利用计算机技术处理人类语言 咱 1 暂 遥 近年来袁随着深度学习技术的不断发展袁NLP技术不再单纯依靠基于统计学的方法袁 转而利用机基于 NLP 的新冠肺炎疫情研判系统设计与实现雷 霆袁 王孟轩渊1. 迪爱斯信息技术股份有限公司袁 上海市 200032曰2. 电信科学技术第一研究所有限公司袁 上海市 200032冤摘 要 新冠肺炎疫情爆发以来袁 各地 12345 便民服务热线每天都在接听大量涉疫情的来电咨询尧建议尧投诉尧举报袁这些热线数据包含大量及时尧鲜活的涉疫信息袁其中一些问题涉及疫情期间群众切身利益袁具有很高的参考价值遥 但由于数据体量较大袁存在大量口语化的表述袁常规方法根本无法做到数据精准分类和实时研判遥 文章介绍基于 NLP渊自然语言处理冤技术实现数据的精准智能分类尧提取袁结合 GIS渊地理信息系统冤技术实现渉疫重点地区尧单位的自动推送预警袁最终快速形成最新的信息专报袁及时报送政府决策部门及疫情防控指挥部袁为政府部门科学防控尧精准施策提供重要参考资料遥关键词 新冠肺炎曰 NLP渊自然语言处理冤曰 深度学习曰 12345 热线曰 GIS渊地理信息系统冤智 慧 应 急本文研究成果已获得中华预防医学会新冠肺炎防控大数据与人工智能最佳应用案例与技术评选三等奖遥PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2020 年 第 6 期器学习尧深度学习的方法来处理语言中的隐含关系遥这使得 NLP 技术在机器翻译尧文本分类尧命名实体识别等领域取得了重要突破袁 在很多应用场景中表现良好袁成为计算机技术的重要研究方向遥基于深度学习的 NLP袁一般情况包含文本预处理尧文本表示尧模型预训练尧执行预测四个阶段遥1.1 文本预处理文本预处理过程是整个文本分类任务的基础步骤袁 计算机理解语言的根本原理是将词语或者句子按照对应的编码序列解码袁 从而得到一串特定的编码序列遥由于中文的特殊性袁这个编码过程就可以有很多策略袁该过程被称为词语拆分遥针对中文词语拆分有两种常见的方法 咱 2 暂 遥 一种是将中文中的一个单词作为一个最小的词语单元袁 称之为基于字符串匹配的分词方法遥例如将野兰花冶视为一个整体袁给这个单词赋予唯一的编码后袁如果计算机检索到野兰花冶这个词语就会识别到这个单词遥 另外一种是将每个汉字都编码成为一个词语袁 称为基于字符匹配的方法 咱 3 暂 遥 例如野兰花冶这个单词袁就会被拆分成为野兰冶尧野花冶两部分遥 两种拆分方式面对不同的应用场景呈现出不同的效果袁具体如何选择本文不做具体阐述袁这里给出一些参考方向院根据文本篇幅大小遥 如果一篇文章中包含成千上万的词组袁 则建议选择将词组拆分成为单个汉字组成的数据集袁 理由是词语个数的增多会导致数据维度的增长袁不利于后期模型的建立遥根据文本内容遥 文本内容中词语都使用比较典型的不容易与前后词语搭配尧 从而避免产生歧义的词语袁此时建议使用按照词语拆分的方法袁这样会使得前后文的关联比较紧密袁便于特征工程的建立遥在基于字符串匹配的方法中袁 分词算法将待分词的文本与已知字典进行匹配袁 待分词文本出现在字典当中袁即标志匹配成功遥匹配的成功率取决于所采用的匹配策略袁 常见的匹配策略根据识别扫描方向的不同分为正向匹配尧逆向匹配尧双向匹配遥然而袁中文博大精深袁语义复杂袁不论上述的方法如何巧妙都很难实现像人类这样直接从语义角度理解文本袁更不用说将文本语义转换成为计算机可以理解的形式遥现阶段袁中文分词已经有很多的分词工具提供给研究者使用袁比较常见的有 NLPIR 咱 4 暂 渊自然语言处理与信息检索共享平台冤分词软件尧Jieba 分词尧Pkuseg分词等袁本文选择的是 Jieba 分词袁原因主要是 Jieba分词可以方便加入热词作为补充袁提高分词准确率曰此外袁Jieba 分词支持 Java尧C++尧Python 等语言袁有助于后期系统的研发遥1.2 文本表示分词后的中文文本从一串字符串序列被拆分成为各自独立的字符串列表袁 其本质还是非结构化的字符数据袁 在后期输入训练模型训练不利用计算操作遥因此袁分类器需要将分词完成的文本进行一定格式的编码袁该过程被称之为文本编码或文本表示遥文本表示模型的选取直接影响着文本特征提取的效果遥一般情况下袁模型是根据文本特征选取的方法选择合适的文本表示方法遥因此袁处理过程经常性地将文本表示过程和特征值计算过程的界限模糊处理遥常用的文本表示方法主要有 One-hot 咱 5 暂 渊独热编码冤尧Word2vec 咱 6 暂 渊词向量生成模型冤和 BERT 咱 7 暂 渊双向编码传输冤遥One-hot 表示院 独热表示方法是将文本用 0 / 1进行编码袁也称之为布尔表示袁这种表示是一种简单的离散表示方法遥假设原始文本中存在 n 个词袁其对应的 One-hot 编码维度为 1窑n 的高维向量袁 如果文本中的某个词语出现在字典中即特征出现袁 则将对应位置的值设置为 1袁其余位置设置为 0袁最终得到的词向量编码如公式渊1冤所示院虽然用 0 / 1 来表示比较简单袁但是其在实际使用中面对大规模文本还是存在一定的局限性遥 这种表示方法会造成特征空间维度升高袁 不利于后期计算遥 此外袁在这种表示模式下袁词向量无法表示出对应词组或特征的相似度遥以上三种表示模型都可以归结为离散表示模型遥 为了解决离散表示引起的高维度尧 高稀疏性问渊1冤智 慧 应 急PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2020 年 第 6 期题袁通常采用分布式表示渊Distributed representation冤模型对文本进行表示遥 分布式表示的基本思想是通过训练将每个词语映射成 K 维实数向量袁所有的词向量构成向量空间袁 并利用统计学的方法或通过计算词语之间距离 研究词语之间的 隐 含关 系遥Word2vec 使用霍夫曼树作为数据结构来代替传统DNN渊深度神经网络冤模型袁利用霍夫曼树的叶子节点起到神经元输出作用袁 通过字典的大小来设定叶子节点的个数遥 Word2vec 一般分为 CBOW渊连续词袋冤和 Skip-Gram渊跳跃语法冤两种模型 咱 8 暂 遥 CBOW 模型的原理是利用中间词两边的上下文以及周围的词预测中间词袁 模型输入是文本中经过 One-hot 编码的向量空间袁通过隐层求和操作袁激活层以得到每个中间词的生成概率遥 利用大量的语料可以训练出使得所有单词整体生成概率最大化的权重矩阵袁 该权重矩阵就是文本表示词向量的结果袁 我们可以用图1 和公式渊2冤和公式渊3冤表示 CBOW 模型遥CBOW 模型中输入文本是经过 One-hot 编码的词向量{x 1 袁x 2 袁噎袁x c }袁通过对输入向量进行加权求平均袁得到每个节点的输出为院渊2冤其中院 为输出矩阵 W忆的第 j 列袁则有输出权重 y c,j 遥渊3冤Ship-Gram 模型的思路与 CBOW 模型恰好相反袁 该模型是利用当前词来预测上下文词出现的概率模型袁模型输入是当前词的 One-hot 编码袁通过设定滑动窗口大小调整词语间组合形式袁 训练得到文本中成对单词出现的概率袁 从而获得词向量遥Ship-Gram 可以用图 2 和公式渊4冤和公式渊5冤表示遥Ship-Gram 采用反向传播算法和随机梯度下降算法更新权重袁 首先定义输入单词到输出单词的条件概率院渊4冤权重 w 的更新规则为院渊5冤式中院浊 表示学习率袁控制梯度下降的速度遥Word2vec 在一定程度上解决了离散表示模型不能处理语义的问题袁实际使用效果良好遥1.3 命名实体识别命名实体识别渊或称要素抽取冤是 NLP 领域中的一项基础任务袁同时也是问答系统尧推荐系统尧关系抽取尧知识图谱等技术的重要基石 咱 9 暂 袁旨在从文本中识别和提取具有特定描述的词语袁 并按照实体的类别分组遥命名实体识别任务中抽取的要素一般包括 3 大类渊实体类尧时间类尧数字类冤和 7 小类渊人名尧地名尧图 1 CBOW 模型示意图 2 Ship-gram 模型原理智 慧 应 急PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2020 年 第 6 期机构名尧时间尧日期尧货币尧百分比冤遥应用到具体领域时袁命名实体的种类还要进一步细化遥例如在疫情防控场景中袁 实体还需要细分为报警人基本信息 渊姓名尧联系电话尧住址等袁以及是否发热尧是否外来人员冤等遥这种细粒度的命名实体是疫情数据信息抽取的基础袁 能够将 12345 便民服务热线的文本转换成结构化数据袁后续的存储和查找也更加准确和高效袁进而帮助搭建热线数据智能分析系统袁 帮助政府人员节省大量阅读文本的时间曰此外袁这些结构化数据也可以为挖掘疫情线索尧 归纳疫情趋势以及疫情追踪等提供重要依据遥1.4 文本分类文本分类是 NLP 的一个基本问题袁诸如垃圾邮件检测尧 新闻过滤等都可以算是自动文本分类的典型应用 咱 10 暂 遥其一般性的定义是院将文本通过计算机辅助算法自动分类为预定义的类别的技术遥 具体到疫情防控应用场景袁 主要实现自动将热线类型分类到预设的类别中遥例如袁根据电话描述将热线文本所涉及到的野租户无法进入小区冶野哄抬物价冶野复工问题冶野健康码冶野涉外人员冶等逐一分类袁极大减轻了人工分类任务量袁弥补传统涉疫分类不足的问题遥2 系统介绍基于以上文本分类和命名实体识别两项关键技术袁 作者所在团队结合业务需求研发了智能疫情防控平台袁其主要实现渉疫防控地图展示尧渉疫数据智能分析尧渉疫数据智能研判尧渉疫数据空间分析等功能遥智能疫情防控平台如图 3 所示遥2.1 系统功能介绍2.1.1 涉疫智能研判基于分类挖掘模型袁涉疫智能研判通过对 NLP文本分类算法分析袁 将所有 12345 热线的数据自动按照企业复工问题尧涉疫秩序尧涉疫口罩尧无法进入小区渊村冤尧涉疫诈骗各类专题下的二级分类进行自动归类袁 直观展示各类专题及二级分类的 12345 热线数量和详情列表遥 具体来说就是实现五类专题 15种热线数据分类自动识别院a冤可以自动识别复工问题专题的企业复工问题分类遥b冤 可以自动识别涉疫秩序类专题的健康码分类尧口罩 / 药品等涨价分类尧涉疫交通出行分类尧旅行社等退款纠纷分类尧强行冲闯门岗分类尧刻意隐瞒病史分类尧暴力伤医分类遥c冤可以自动识别涉疫口罩类专题的反映买不到口罩分类尧销售假劣口罩分类尧未戴口罩出行分类遥d冤可以自动识别无法进入小区渊村冤类专题的无法进入小区分类尧无法进入村分类遥图 3 智能疫情防控平台智 慧 应 急PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2020 年 第 6 期e冤可以自动识别涉疫诈骗类专题的网络口罩诈骗分类尧网络募捐诈骗分类遥2.1.2 涉疫防控地图涉疫防控地图可以帮助研判人员通过地理位置以及地图功能实现疫情的精准研判遥 12345 热线内容包含大量有价值的信息袁 利用自然语言语义分析技术袁对疫情内容经过分词尧词性标注尧实体识别尧句法分析等多个步骤处理后袁 将非结构化文本内容中的地址尧小区尧村尧企业单位尧码号尧手段等信息进行提取袁建设要素库遥智能疫情研判系统设计了研判地图模块袁以地图和上述要素为载体袁通过搜索地址信息尧框选地址信息等多种交互方式袁快速查询关注的疫情防控点情况袁并以热点图的形式展现遥研判地图模块包含疫情防控点分布尧疫情防控点分...

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