零工经济时代数字平台控制劳动力的供给行为

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.     

技术创业型企业孵化资本投入的风险管控——来自多案例对比

待孵化的技术创业型企业同时具有概念性技术向差异化产品转化的高风险与产品异质性被认同后溢价评估的高收益特点，导致其投资者多处于隔岸观火却欲罢不能的的孵化投资矛盾中。对孵化资本实施有效的风险管控，成为吸引外部资本投入的关键。基于此，选择在可创概念选育与技术创业孵化领域探索出高成功率路径的概念证明中心、YCombinator和创新工场为研究案例，分析其在创业项目筛选、孵化资金运营等关键环节的风险管控方式，以期完善我国孵化资本管控理论、助力我国商业孵化器提高资金风险管控能力、促进外部资本投入。     

基于生态位理论的浙江省区域农产品质量竞争力评价研究

[目的]把握区域农产品质量竞争力不仅是促进区域农产品富有竞争力的积极方法,也是稳步提升农产品质量安全的重要做法。[方法]文章运用生态位态势理论,构建了以区域为评价主体的农产品质量竞争力评价体系,并从两个层面对浙江省各地级市农产品质量竞争力进行研究。在纵向层面上,测算了各地级市农产品质量竞争力生态位宽度,对各地级市农产品质量竞争力状态进行了评价和排序。在横向层面上,测算了各地级市农产品质量竞争力生态位重叠度,对各地级市农产品质量竞争力的合作程度进行了评价与区分。最后整合运用生态位协同、生态位扩充等理论,提出浙江省各地级市提升农产品质量竞争力发展策略。[结果]通过区域农产品质量竞争力生态位宽度研究发现,杭州和宁波的农产品质量竞争力较强,其生态位宽度分别为0.103 6和0.103 2,而丽水和舟山农产品质量竞争力相对居后,其生态位宽度分别为0.079 0和0.075 6;通过区域农产品质量竞争力生态位重叠度研究发现,可将全省划分为西北平原区域、东南部沿海区域和西南部山地区域等3个区域,各区域内部地级市可通过协同合作提升农产品质量竞争力。[结论]根据各地级市生态位宽度和生态位重叠度的差异,应采取生态位扩充、生态位协同、生态位分离的策略,从而因地制宜提升区域农产品质量竞争力。     

Gaps in tourism education and workforce needs: attracting and educating the right people

The intense development of the tourism industry requires a skilled and qualified workforce. It is important to attract the right candidates to the tourism education, and subsequently provide relevant education to prepare students for the industry after graduation. While work placements may be useful and important to some extent, they are not the ideal solution. Hence, alternative approaches such as simulations and flipped classrooms may be applied. To provide realistic expectations, a closer collaboration between industry operators and education providers is needed. Education providers should assume a more proactive role by inviting tourism operators and integrated them in the tourism education programmes as guest lecturers.     

改革开放40年持续性产业升级的动力机制与路径——广东迈向高质量发展之路

产业升级是高质量发展的主要目标及核心推力。通过分阶段观测广东改革开放40年产业转型升级进程发现，广东产业转型升级的演化轨迹是一条迈向高质量发展的产业跃升之路，贯穿其中的主线是持续性产业升级。生产要素供给、市场需求、技术创新、政府干预及制度安排等四大动因相互影响、相互作用，形成动态更迭比较优势、推动产业持续升级的耦合动力机制。在国际产业分工的背景下，适应不同的阶段特征及红利条件，通过比较优势的动态化调整，广东产业发展模式由低成本要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。站在新时代的历史起点上，广东应以全面创新驱动作为产业转型升级的动力，加快数字经济与实体经济深度融合，抢占全球价值链高端，迈向一个更高质量的发展阶段。     

紧邻老旧民房的深孔松动控制爆破技术

为了保护融水至河池高速公路二分部项目K53桩号附近的老旧民房和村民祠堂,控制露天深孔台阶爆破开挖所产生的振动和飞石、滚石等有害效应对村庄的影响,通过采用露天深孔松动控制爆破的方法,利用数码电子雷管结合毫秒级延期起爆网络进行爆破参数的设计。严格控制单段最大起爆药量,预留靠近民房山体一侧做掩体,确定好延时时间间隔和抵抗线方向以及做好炮孔堵塞和炮孔覆盖等安全技术措施,从而减少爆破振动和飞石、滚石等有害效应。结果发现:爆破效果良好,无飞石和滚石发生,大块率较低,机械易于开挖。祠堂和民房地基采集到的振速数据远低于安全振动峰值。     

从天文之美到暗夜保护——科学、艺术、环保融合理念下的天文科普实践

科学普及是实现国家创新发展的两翼之一，是提升全民科学文化素质的重要工作。针对新时代中，公众对科普服务的多元化需要，分析论述作为自然科学之一的天文学具有天然的艺术美属性，具备很强的科学与艺术相结合开展科普工作的基础。同时，从天文观测与暗夜的密切关系出发，论述了在“我们应该追求人与自然和谐”的科学环保观的理念下，将暗夜星空保护融入天文科普中的必要性，分享了北京天文馆将天文之美、暗夜保护等内容融入天文知识传播中的科普实践工作案例，得出了开展科学、艺术、环保融合理念下的天文科普工作符合公众和时代需求的结论。     

营商环境优化能够提升全球价值链分工地位吗*

本文基于世界银行发布的历年营商环境报告相关数据，从OECD ICIO提供的基础数据测算结果的基本事实出发，理论阐释了营商环境对攀升全球价值链的影响及可能机制。以此为理论先导，进一步利用跨国面板数据的计量检验发现：第一，营商环境优化的确对价值链分工地位具有显著正向作用；第二，上述正向作用不仅来自营商环境优化直接效应，而且还通过价值链迁移、创新活动激发、贸易条件改善等中介作用形成间接效应。据此，打造国际一流营商环境对促进中国攀升全球价值链具有重要支撑作用。     

浅析中外电影名称翻译及跨文化内涵的影响

随着电影文化产业的日益壮大,中外电影名称翻译的适切性,也会影响跨文化内涵的接受度.译者在翻译时不仅要着眼于具体的故事和剧情的发展,还应充分了解电影片名背后的跨文化内涵底蕴.就不同中外电影名称的翻译作出具体分析,探讨翻译方法,提出相应建议.     

A machine-learning method for improving crash injury severity analysis: a case study of work zone crashes in Cairo,Egypt

Abstract

The quality of vehicular collision data is crucial for studying the relationship between injury severity and collision factors. Misclassified injury severity data in the crash dataset, however, may cause inaccurate parameter estimates and consequently lead to biased conclusions and poorly designed countermeasures. This is particularly true for imbalanced data where the number of samples in one class far outnumber the other. To improve the classification performance of the injury severity, the paper presents a robust noise filtering technique to deal with the mislabels in the imbalanced crash dataset using the advanced machine learning algorithms. We examine the state-of-the-art filtering algorithms, including Iterative Noise Filtering based on the Fusion of Classifiers (INFFC), Iterative Partitioning Filter (IPF), and Saturation Filter (SatF). In the case study of Cairo (Egypt), the empirical results show that: (1) the mislabels in crash data significantly influence the injury severity predictions, and (2) the proposed M-IPF filter outperforms its counterparts in terms of the effectiveness and efficiency in eliminating the mislabels in crash data. The test results demonstrate the efficacy of the M-IPF in handling the data noise and mitigating the impacts thereof.