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1.
Applying behavioural economic theory, we argue that the frequency of philanthropic activity is important in determining corporate philanthropy's economic outcome. Using Chinese data from 2003 to 2016, we find that firms with more frequent philanthropic activities obtain more government subsidies than firms that only engage in one-off charitable donations. Firms with better corporate governance, such as higher management ownership and more independent directors, are more likely to adopt a strategy of frequent donation. Furthermore, firms are more likely to be frequent donors when management or local government officers have a long tenure. Our findings provide insight into the giving process and suggest that firms can maximize the benefit of corporate philanthropy if they strategically consider the donation frequency and donation amount simultaneously.  相似文献   
2.
国家在经济社会生活中所发挥的作用与所扮演的角色是在任何国家都存在的普遍性问题,国家主体性问题是政治经济学的一个基本问题。然而,对中国国家主体性问题仅仅进行一般性研究是不够的。由于中国的特殊国情、社会历史传统与客观现实等,中国特色社会主义政治经济学的国家主体性有其特殊属性,主要表现为中国国家定位的特殊性、国家职能的特殊性和国家制度的特殊性。研究中国特色社会主义政治经济学"国家主体性"的特殊属性具有十分重要的意义:可以使我们科学地确定中国特色社会主义政治经济学理论体系的逻辑起点、主要内容与理论框架;可以明确区分东西方两种不同类型的社会生产方式,有助于构造马克思主义广义政治经济学科学体系;可以深刻认识中国特色社会主义制度的根本特性与显著优势,进一步增强中国特色社会主义制度自信。  相似文献   
3.
对学科的认知包括认识学科内涵、学科性质与任务、学科发展进路等核心问题,关系到如何构建学科体系,是学科建设的重要内容。从深化学科认知的视角,中国特色社会主义政治经济学的学科发展与理论体系构建,要坚持几个重大原则,包括把中国特色社会主义政治经济学建立在历史唯物主义的基础之上;要以生产关系分析为核心来构建中国特色社会主义政治经济学的理论范式;坚持以人民为中心是中国特色社会主义政治经济学的本质属性;把共同富裕作为中国特色社会主义政治经济学的逻辑主线;以问题为导向研究新时代中国特色社会主义建设的重大理论与实践问题;《中国特色社会主义政治经济学》教材要体现学科的创新发展。  相似文献   
4.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。  相似文献   
5.
丁可心  李雨婷 《物流科技》2021,(2):59-61,68
近些年来,我国众多城市都出现了"垃圾围城"的现象,垃圾回收处理也成为了社会广泛关注的热点,但是众多学者对相关理论的研究成果并没有被系统性的总结。文章将在绿色物流视角下,对生活垃圾回收处理的相关研究进行全面梳理,从居民垃圾分类意识、垃圾回收处理服务网络构建、垃圾回收站点及中转站的选址等三个方面进行综述,最后进行述评和研究展望。  相似文献   
6.
在世界范围内,中国春节越来越受消费者欢迎,特别是东南亚消费者会在社交商务中参加中国春节活动。然而,现实中却存在一个矛盾的现象,即一些东南亚消费者春节期间热衷于购买中国商品,而春节过后却抵制中国商品。实证研究发现,东南亚消费者并未完全从态度上偏好中国春节和中国商品,只是出于社交商务的需要才参与中国春节和购买中国商品。东南亚消费者可区分为文化杂食型和节日身份型两个细分市场。其中,文化杂食型消费者包容并喜欢多元文化,会长期偏好中国节日和中国商品;节日身份型消费者仅在中国节日期间会参与中国节日和购买中国商品。这样的结论对指导中国企业实践具有重要价值,首先,为更好地响应“一带一路”倡议,应树立中国品牌意识,在“一带一路”沿线国家培育偏好中国文化和产品的朋友圈,转变消费者态度;其次,为更好地实施“走出去”战略,应在国际市场进行文化杂食和节日身份的细分,对文化杂食型消费者以文化为纽带培育其长期稳定的消费习惯,对节日身份型消费者通过营销策划刺激其消费;其三,为成功进入东南亚市场,对在东南亚运营的社交商务,应侧重培育消费者亲中国文化与产品的态度,并增加其使用社交商务平台的愉悦感。  相似文献   
7.
Chinese cultural values are important in understanding Chinese tourists’ behaviour. However, the literature is void of a relevant scale measuring Chinese cultural values in tourism. This research aims to develop and validate a Chinese cultural values scale in tourism (abbreviated as CCV-T). Following a rigorous scale development procedure and applying multi-stage studies, the research identified a 5-factor measurement scale of CCV-T, composed of 17 items with sufficient reliability and validity. The five Chinese cultural value factors are Leisure and Life Enjoyment (LLE), Filial Piety and Relationship (FPR), Self-fulfilment, Righteousness, and Humanity. The CCV-T scale provides a simplified and holistic structure measuring tourism-related Chinese cultural values. This research provides a solid base to further understand the relationships between Chinese cultural values and tourist behaviour.  相似文献   
8.
军事遗产是重要的历史资源,尤其在历史教育、知识输出、国情教育等方面具有重要价值,因而可被视为独特的旅游资源。本文在国内外军事遗产研究综述的基础上,提出军事遗产的分类方法,共计2个大类、7个亚类、28个子类。在梳理国内外研究的基础上结合专家评价,提出军事遗产的旅游价值评估指标体系,包含要素价值、存续特征2个一级指标及游憩价值、历史价值、审美价值、社会价值、独特程度、规模程度、知名度、完整性、适游性、承载力和安全性11个二级指标,并进一步划分为可观赏性等23个三级指标。采用基于专家打分的层次分析法对指标权重赋值,形成军事遗产旅游价值评价的方法体系,并构建军事遗产旅游价值评价对比关系图,以指导资源群中的单体开发梯次。  相似文献   
9.
在当前垃圾分类工作如火如荼开展的过程中,多元化的分类模式潜移默化地影响着人们的分类积极性。乡村振兴战略背景下,农村垃圾分类由多元化转向一体化的时代已然来临。基于对江苏3个农村垃圾分类试点以及上海试点的实地调研与比照分析,总结出多元化产生的原因,诸如“锦标赛”式的政策解读与扩散,“知行不一”的现象产生与演变,“二元化”的城乡建设与发展,“差异化”的分类机制构建与落实。进一步分析了农村垃圾分类一体化的构成条件,并提出相关政策建议,助力农村垃圾分类实现从多元化到一体化的顺利过渡。  相似文献   
10.
Artificial intelligence (AI) has captured substantial interest from a wide array of marketing scholars in recent years. Our research contributes to this emerging domain by examining AI technologies in marketing via a global lens. Specifically, our lens focuses on three levels of analysis: country, company, and consumer. Our country-level analysis emphasizes the heterogeneity in economic inequality across countries due to the considerable economic resources necessary for AI adoption. Our company-level analysis focuses on glocalization because while the hardware that underlies these technologies may be global in nature, their application necessitates adaptation to local cultures. Our consumer-level analysis examines consumer ethics and privacy concerns, as AI technologies often collect, store and process a cornucopia of personal data across our globe. Through the prism of these three lenses, we focus on two important dimensions of AI technologies in marketing: (1) human–machine interaction and (2) automated analysis of text, audio, images, and video. We then explore the interaction between these two key dimensions of AI across our three-part global lens to develop a set of research questions for future marketing scholarship in this increasingly important domain.  相似文献   
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