The role of socially rich photos in generating favorable donation behavior on charity websites

While online retail sites succeed in reinforcing perceptions of human warmth on their websites thanks to more and more interactive technologies, the charitable sector cannot, for lack of human, technical and financial resources, make use of such technologies. This research paper demonstrates the potential of a simple tool: the socially rich photo. Although the literature has extensively documented how photos impact visitor behavior in online environments, research in the context of donations through charity websites is rare and has provided contradictory results. By focusing more closely on the role of the individual represented in such photos (the recipient of a donation versus the donor), our studies, conducted in France, offer additional insights on the subject as well as managerial advice for organizations.     

西餐牛肉类初加工与食品安全控制分析

牛肉是西餐主要的食材之一。本文通过对牛肉的初加工技术进行分析,探究对西餐牛肉类进行食品安全控制的措施,以提高牛肉类产品的整体质量,使西餐牛肉类产品能够达到我国食品安全的标准。     

跨国并购执行阶段财务风险研究

改革开放以来,中国经济持续高速增长,国内市场逐步开放,国家对“一带一路”的推进也使越来越多的企业试图通过海外并购的方式扩大其国际市场份额,以此提高企业竞争力。但即便有国家政策的支持,想要完成海外并购依旧是困难重重,因此,系统分析所存在的财务风险并加以控制变成重中之重。论文对跨国并购现状进行概述,随后重点分析在执行阶段所存在的几点财务风险,并提出相应的防范建议。     

我国省域农业隐含碳排放及其驱动因素时空动态分析

[目的]我国区域农业发展模式由于气候、环境的不同存在较大的差异,而目前针对农业隐含碳的时空动态研究较为缺乏,导致对于区域减排目标的设定缺乏全面的考虑,无法实现农业碳减排的效率性和公平性。因此,有必要分析农业隐含碳排放在不同省域的特征并分析其驱动因素,为制定体现地区间公平性且有效率的碳减排政策提供依据。[方法]文章利用2002年、2007年和2012年3年的投入产出表估算我国各省(市、区)农业隐含碳排放量,根据Kaya恒等关系将其分解为经济规模、经济结构、一般农业技术进步和低碳农业技术进步4类影响因素,并利用LMDI分解分析法对这4类影响因素的驱动力进行了分析。[结果]2002—2012年我国大部分地区农业隐含碳排放量呈上升趋势,空间上呈现从西到东、从南到北逐渐增加的分布规律,经济规模效应在各省份均呈正向驱动,且在经济发展较为迅速、经济增长后劲较强的地区驱动效应逐渐增强;经济结构效应在大部分省份呈负向驱动,且在重型工业的聚集区域负向效应逐渐增强;一般农业技术因素正向驱动区域逐渐扩散,且在农业大省正向驱动效应逐渐增强;低碳农业技术进步因素在东部发达地区负向的驱动效应较强,在西部驱动效应较弱。[结论]在未来的农业减排政策制定过程中,需要充分考虑不同地区的经济发展、产业结构、农业生产等特点。     

川西北高原藏区农村贫困化分异机制探测

[目的]客观揭示农村贫困化地域分异机制,为科学推进川西北高原藏区精准扶贫创新途径、综合战略和认真贯彻落实中央治藏方略提供参考依据。[方法]应用地理探测器模型、GIS空间分析与地统计方法等方法,探测川西北高原藏区贫困村单位面积GDP分异的主导因素,揭示农村贫困化分异机制,提出不同贫困化地域类型的扶贫政策措施。[结果]影响川西北高原藏区农村贫困化分异的主导因素包括到主要交通道路距离、归一化植被指数(NDVI)、土地利用、年均温度和海拔高程等,各因素对贫困村经济发展分异的解释力分别为80. 76%、12. 82%、8. 82%、5. 45%和3. 96%;贫困村经济发展贫困化的分异机制存在明显差异,可归纳为交通区位约束型、自然环境约束型和经济区位约束型等三大类型;农村贫困化驱动机制下的贫困村精准扶贫政策措施亟需因地制宜、科学推进、讲求实效,有序推进精准扶贫战略。[结论]精准扶贫应分类指导、重点突破,尤其加强贫困村交通、水利、公共基础设施建设和特色农牧业产业培植,注重多种扶贫模式的综合集成。     

山东省生态用地变化及驱动因素影响评价

［目的］研究第二次土地利用现状调查以来山东省生态用地变化特点及驱动因素，评价各类驱动因素对生态用地的影响程度，为科学编制区域空间规划，保护和合理利用生态用地提供参考。［方法］文章构建了全省生态用地转移矩阵，归纳了影响生态因素变化的主要驱动因素，提出了驱动力指数计算方法，定量分析和比对了各驱动因素对生态用地的影响。［结果］2009—2017年生态用地共计转出2048万hm2，占生态用地总面积的472%； 转入316万hm2，占生态用地总面积的072%。8年来全省生态用地净减少1732万hm2，占2009年生态用地总面积的400%。生态用地的流向以耕地最多，向城镇村及工矿用地流出次之，向设施农用地的流出也有较大面积。［结论］（1）在影响生态用地变化的六大驱动因素中，耕地开发和城镇村工矿占用的驱动力指数最高，非耕农业占用对生态用地的变化有一定影响。（2）六大因素中城镇村工矿占用对当地生态环境的破坏力最强。     

组织管理对空中交通管制员工作能效的影响分析

综合借鉴SHELL模型和Reason模型的概念,参考国际民航组织《安全管理手册》,分析民航运行体系中组织管理对空中交通管制员工作能效的作用路径,提出组织管理对管制员工作能效产生积极影响的方法和建议.     

论移动应用平台的运维运营及技术管控工作

电力企业在移动信息化技术方面也迈出了步伐,开展电力业务现场作业、物资与基建的现场作业、故障抢修等班组作业应用,本文主要讨论移动应用平台的运维和技术管控工作,为移动应用平台的建设和发展提供一种工作思路。     

What has New Zealand gained from The FTA with China?: Two counterfactual analyses†

We investigate the effects of the 2008 New Zealand (NZ)–China free trade agreement (FTA) on exports from NZ to China, and real GDP per capita in NZ using the synthetic control method to estimate the counterfactuals. NZ exports to China were more than 200% higher in 2014 than what they would have had the FTA never been signed. NZ's food and live animals exports to China were more than 180% higher in 2014 than the counterfactual. Our counterfactuals indicate a small but negative effect of the FTA on NZ's real GDP per capita between 2009 and 2012.     

How have the dependence structures between stock markets and economic factors changed during the COVID-19 pandemic?

This study investigates how the dependence structures between stock markets and economic factors have changed during the COVID-19 pandemic using the dynamic model averaging approach. A series of economic factors such as commodity markets, cryptocurrency, monetary policy, international capital flows, and market uncertainty indices are considered. We find that the importance of economic variables and the sign and size of their coefficients are significantly different from those before the COVID-19 pandemic. The stock markets are most influenced by economic factors during the COVID-19 outbreak.