广东世通检测校准中心实验室面积2000多平方米，实验室校准源，拥有福禄克、惠普、安捷伦、菊水、新天等大批进口、国产仪器一千余台套，校准检测覆盖范围广。中心设有：力学、长度、衡器、电学、电磁、热工、理化、光学、几何量、电力、轻工等校准检测实验室。
为确保公司以更高的品质服务客户，2019年投资7000余万元在东莞新建1万多平方实验大楼，广东世通将以更高的品质、更完善的服务，更强大的技术团队，为客户提供、的服务。
一、本公司服务范围：
玩具类 ： 试验手指、试验销、小球测试仪、压力头、假手指、跌落地板、光电转速表、模厚仪、奶嘴测试仪、锐利尖点测试仪、锐利边缘测试仪、声级计、秒表…….
力学类: 拉力试验机、推拉力计、扭力批、测力仪、砝码、压力表、
27.计量对企业技术进步有哪些支撑作用？
答：20世纪出现席卷全球的科技进步浪潮，为现代工业的发展注入了无比的推动作用，近几十年来，无数新产品、新技术、新材料、新工艺也应运而生，创造出无比的物质和知识财富，也为人类生活带来福祉。回顾已经发生的工业革命，几乎每次爆发都和计量技术的进步密切相关。20世纪以来，随着计量科学研究成果大量涌现，引发了许多改变世界的重大事件，比如依据测量原理发明的半导体晶体管、集成电路、激光、光纤、传感器、计算机、锂电池、工业机器人等等，同步催生出大量新兴产业；又比如20世纪初量子力学理论诞生后，原来用实物建立的测量基准逐步被量子基准所取代，人类通过对物质内部结构测量，对自然规律的认识不断深化，并且出现了生物工程、基因测序、纳米材料等许多新技术，也孕育出许多新的产业。
计量和企业新技术、新产品的应用与开发两者间实际紧密相伴且相辅相成。一方面，测量技术的进步可以带动企业技术能力的不断提高和进步，生产控制的自动化水平迅速提升。另一方面，企业对测量方法和准确度出现新的、更高的需求时，又会推动计量技术研究和发展，研制和开发出更为、准确的测量手段和方法。通过这种交替式发展和创新驱动，就会引发一次又一次的技术革命和产业变革，把人类文明不断推向新的高度。
28.计量与国际贸易的关系？
答：计量是贸易正常开展的基本条件，现代贸易若无计量是难以想象的。例如矿石、农产品等经常以“吨”、“千克”等为单位，按重量结算；机械产品、轻工产品经常以“个”、“卷”、“打”等计数单位结算；木材、天然气等商品又以体积类单位“立方米”等结算。这些商品的量借助计量器具来确定，计量器具量值的准确与否将直接影响买卖双方的经济利益。计量也是把好贸易中商品质量关的重要，任何一种商品的质量都需要用参数指标来评价，例如色度、纯度、疲劳度等，而这些参数指标要依靠计量测试来完成。
在贸易全球化过程中，国际贸易规则也在不断发生新变化。国际市场上成功的交易通常都需要复杂的测量、标准及标准物质作为技术支撑，没有准确一致的计量，将严重阻碍商品进入全球市场。
29.商品过度包装的危害有哪些？
答：商品生产者通过过度包装，实质是用外表吸引购买者的注意力，以追求更多的利润，这样做歪曲了包装的本来功能，消耗了更多资源，造成了大量的环境污染，不同程度地损害了消费者以及社会群体利益，为此，商品过度包装带来了许多问题。
带来价格成倍增长。经过特别包装的商品，价格均在平常包装的2-3倍，甚至更高，一般认为，包装成本若超过产品出厂价格的15％，则属于过度包装。其次是冲击了绿色消费观念。另外，由于我国生活垃圾处理水平、生活垃圾处理设施和处理能力严重不足，大量商品包装垃圾无法进入正常处理系统进行处理，也给城市生态环境造成影响，对土壤、大气、水体造成污染。
30.能源计量在企业节能管理中的主要任务是什么？
答：企业能源计量管理的主要责任是按国家标准《用能单位能源计量器具配备和管理通则》GB17167-2006要求，配齐能源计量器具，并经依法检定/校准合格后投入使用；确保能源计量数据准确可靠。
计量技术是
一切量值准确可靠的基础。
“没有精密测量、就没有精密的产品”近年来，“医疗计划”被提出，其核心是“”，基础则为准确的测量。计量则为各类测量提供了满足各种量值及精度的“尺子”和“砝码”。
药物研发生产过程中的工艺参数是否被准确执行、产品性能是否被准确测量，这些生物制药全产业链中“测不出、测不全、测不准”的困难和难题，需要以的计量测试技术来解决。标准物质(RM)reference material：是一种已经确定了具有一个或多个足够均匀的特性值的物质或材料，作为分析测量行业中的“量具"，简单理解就是生物、化学分析测量领域的“砝码”。有单克隆抗体标准物质、微生物定性定量标准物质、重组蛋白类药物有效成分标准物质、核酸定量标准物质等等。核酸定量类标准物质如何在核酸检测中发挥作用？病毒假病毒核酸标准物质具有拟似病毒的物理结构和病毒的特异性核酸序列，并且通过基因改造技术了假病毒标物可靠的生物安全性、稳定性，使标物可以大限度地重现病毒核酸检测的过程，实现从病毒核酸提取到核酸定量的全过程的质量控制，为病毒核酸诊断的结果提供的“生物标尺”，从而有效降低“假阴性”的出现概率。所以，测量是贯穿全产业链的。无论是设计、制造还是使用，都需要地测量各种属性、参数和运行状态，以实现的分析和优化。可以说，计量技术将国家计量基准（标准）的准确量值传递到生产车间里面，贯穿到制造过程的每一道工序的工程测量中，发挥提升质效的作用，是打造医疗“金标准”。
不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。
1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？
答：可以考虑以下几种情形。
，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。
第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。
第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。
第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。
2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？
答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程
y = 1 + 2x + u
其中， u为随机扰动项。显然，变量x对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使y增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如
y = α + βx + γz + δxz+ u
其中， x 与 z为解释变量，而 xz为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x对 y的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ为正数，则 x对 y的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ为负数，则 x对 y的边际效应随着z的增加而减少。
3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？
答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。
4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？
答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。
5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？
答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。
对于时间效应也好同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x与 y的相关性只是因为二者都随时间而增长）。
6、如何决定应使用二阶段小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？
答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。
7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？
答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：
（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。
（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。
8、对于非平稳序列，能否进行格兰杰因果检验？
答：如果非平稳序列之间存在协整关系，则可进行格兰杰因果检验（Grangercausality test）。这是因为，根据“格兰杰表示法定理”（Granger Representation Theorem），任何协整系统都可写为向量自回归（VAR）模型，即格兰杰因果检验的形式。
反之，如果非平稳序列之间不存在协整关系，则须先将原序列变为平稳过程（比如一阶差分），然后再进行格兰杰因果检验；否则会出现“伪回归”（spuriousregression）问题。
