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本文首先基于委托-代理模型构建了一个数字平台控制劳动力供给的行为经济学模型,从理论上分析了数字平台控制劳动的方式和心理机制;然后建立了一个赫克曼(Heckman)选择模型,利用Uber的大数据实证分析了网约车司机的劳动决策.研究结果表明:(1)在零工具有参考点偏好的前提下,数字平台通过高货币激励或高目标奖励使零工劳动者的参考点具有适应性,进而避免其过早地陷入“收入目标”行为;(2)数字平台利用零工劳动者的厌恶损失偏好,对其实施控制以延长工作时间;(3)网约车司机存在“收入目标”行为,且该行为呈现出动态性的特点;(4)收入激励和“峰时”溢价对网约车司机的工作概率和工作时间具有显著的正影响,且在一天的某个时间段内能够抑制网约车司机的“收入目标”行为.可见,零工经济时代到来,一方面提高了劳动力资源配置效率;另一方面,数字平台通过劳动控制变相延长了零工的劳动时间,加剧了剥削. 相似文献
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文章以2003-2017年A股非金融类上市公司为研究样本,考察经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响。研究发现,经济政策不确定性的升高会显著增强企业投资趋同行为,该影响效应在信息优势企业有所减弱,在资产不可逆程度较高企业有所增强。分行业检验发现,在管制性行业以及景气度较低行业中,经济政策不确定性对企业投资趋同行为的影响减弱。进一步研究发现,在经济政策不确定性不断攀升的背景下,实体投资趋同性会带来更为严重的金融化,特别是在行业实体投资总体趋于放缓的情况下,企业金融化现象更加严重。该研究为宏观经济波动下企业投资趋同行为提供了经验证据。 相似文献
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