管理层权力制衡强度、债务约束与企业创新投资

企业创新是国家经济可持续增长的关键，受到管理层意愿的影响，因而需要对内部经营者的权力进行制衡。以2010-2018年我国A股上市公司为研究样本，实证检验管理层权力制衡强度对企业创新投资的影响，以及不同债务约束情境下高商业信用配置、高负债水平的调节效应，此外，还考察了产权性质的差异化影响。研究表明，管理层权力制衡强度越大，企业创新投资水平越高；高商业信用强化了该促进作用，而高负债水平弱化了该促进作用。进一步研究发现，管理层权力制衡强度与企业创新投资的关系在民企中更显著；国企能够更好地获得和运用商业信用，使其高商业信用对该关系的强化效应更显著；民企具有更强的债务约束，其高负债水平对该关系的弱化效应更明显。     

大数据能力对企业创新绩效的影响——IT-业务融合与双元环境的调节作用

基于动态能力理论和权变理论，以IT-业务融合、双元环境为调节变量，探究大数据能力与企业创新绩效间的作用关系，结果发现：大数据能力对创新绩效具有正向促进作用；IT-业务融合调节大数据能力与创新绩效的关系，IT-业务融合水平越高，大数据能力对创新绩效的正向影响就越显著；双元环境能够调节大数据能力与创新绩效间关系。其中，环境动态性在大数据能力与创新绩效关系间起正U型调节作用，而环境竞争性在大数据能力与创新绩效关系间起倒U型调节作用。从内外部情境视角解释大数据能力的创新转化，对中国企业大数据应用具有指导意义。     

大数据时代企业会计信息化风险及其防范措施探讨

“互联网+”背景下，会计信息化成为企业财务工作的重点发展方向，也是会计部门的必然发展趋势。企业实施会计信息化建设有助于财务工作效率的提升和节约会计管理成本。然而，在大数据时代，会计信息化建设也存在一定的风险，这就需要企业在推进会计信息化时，应提高风险防范能力，及时采取风险应对措施，充分地发挥企业会计信息化的价值。     

MTBE装置脱硫塔的操作对烷基化装置的影响

根据大连石化公司MTBE和烷基化装置开工运行数据，在进料量和原料组成发生变化时，可以通过及时调整MTBE脱硫塔底重碳四外送量，控制合适的脱硫塔顶烷烯比来控制烷基化装置进料烷烯比，维持系统内异丁烷含量相对稳定，减少向系统内收入和外退异丁烷的频次，降低人员劳动强度的同时提高了装置运行平稳率和自动化水平，并且节约用电量。根据目前生产经验，脱硫塔顶烷烯比控制在0.65～0.70时异丁烷含量相对稳定。     

人工智能在企业财务大数据中的实践

新时代背景下企业所产生的财务数据增多，如若采用手工记账方式或者会计电算化方式均不能有效处理庞大的数据，识别可能存在的财务风险，予以有效地预警与防范，保证企业良好运营。对此，应当将人工智能技术应用于财务工作之中，通过对财务大数据的有效处理，提高财务工作质量，同时有效防控财务风险。本文将从概述企业财务风险防控现状展开，着重分析和探讨人工智能在企业财务大数据中的实践应用。     

新闻内容更加丰富 人物事迹更加感人 成绩更加催人奋进 年度行业十大新闻暨影响力人物发布

【本刊讯】1月16日,以“向社会讲好化工故事”为主题的2020年度中国石油和化工行业十大新闻暨影响力人物发布盛典采用线上直播方式举行。行业全力打好防疫保供攻坚战等新闻事件入围2020年度中国石油和化工行业十大新闻;中国工程院院士、亚太材料科学院院士蹇锡高等15位在行业内作出突出贡献的代表上榜2020年度中国石油和化工行业影响力人物。     

基于大数据分析技术的管理会计系统重构

在大数据分析技术的帮助下,企业管理会计的数据处理能力有了长足的进步。企业开始尝试利用大数据分析技术对原有的管理会计体系进行重构,借此来提高自身会计业务水平。本文通过剖析企业管理会计系统重构步骤,并对日常的运作给出相关建议,以期为我国管理会计系统的发展提供一定的借鉴作用。     

大数据环境下审计数据统计分析研究

随着大数据时代的到来以及在审计领域的应用,基于大数据技术推进审计分析和方法的创新已成为当下重要研究课题。通过运用大数据技术可以实现信息技术与审计思路的完美结合,借助大数据思维来开展审计统计分析工作,确保审计数据的真实性、可靠性,实现我国审计与国际审计惯例的接轨。本文通过阐释大数据的基本内涵,分析大数据技术在审计数据统计分析工作的应用价值,提出树立大数据环境下新型审计观念、构建审计数据统计分析系统、注重数据挖掘技术的运用以及注重云计算平台的运用等建议,以期可以促进大数据环境下审计数据统计分析工作水平和质量的有效提升。     

大数据分析在证券投资中的应用及问题分析

大数据分析使我们的社会发生了巨大的变革。在金融投资活动中,历史数据往往是投资者重要的参考标准,大数据分析也就自然而然被应用到金融投资活动当中,大数据分析在投资证券的主要应用分为股票分析、投资情绪分析以及量化投资三个方面,本文将就大数据分析在证券投资中应用以及产生的问题进行分析。