大型公立医院集团成本管理探索

精细的成本核算是促进公立医院高质量发展的有效手段。本文选取SL医院为研究对象，探讨多院区医院成本核算中存在的问题和原因，探讨建立多院区成本管理改进框架，进而针对性地提出成本管理改进的对策建议。     

数字化转型背景下对企业会计信息质量影响研究

在数字化转型背景下，会计行业面临着诸多的机遇和挑战。为能够更好地适应这一时代发展趋势，会计行业必须不断改革创新，而会计从业者应积极了解先进的数字化技术，树立正确数字化思想。数据是信息的核心内容，会计信息是企业领导者做出科学、正确决策的基础前提，会计信息质量的优劣直接关系着企业的存亡。所以，企业必须立足于数字化转型需求，结合自身实际的发展情况，采取切实可行的措施来提高会计信息质量，从而确保企业的稳步长久发展。     

宜昌建设港口型国家物流枢纽城市研究

一、背景及意义 2018年12月25日,为贯彻落实党中央、国务院关于加强物流等基础设施网络建设的决策部署,科学推进国家物流枢纽布局和建设,国家发展改革委、交通运输部联合印发《国家物流枢纽布局和建设规划》的通知指出,依据区域经济总量、产业空间布局、基础设施联通度和人口分布等,统筹考虑国家重大战略实施、区域经济发展、产业结构优化升级等需要,结合"十纵十横"交通运输通道和国内物流大通道基本格局,选择127个城市作为国家物流枢纽承载城市,湖北省宜昌市成功入选30个港口型国家物流枢纽承载城市.建设港口型物流枢纽城市将促进宜昌市及周边区域生产与流通有机结合,提升流通速度,降低物流成本,推动要素集聚,有效发挥宜昌市承东启西、通江达海的节点优势,有利于更好融入"双循环"新发展格局.     

农村老年人子女提供日常照料的影响因素研究——基于安徽省农村老年人福利状况调查

本文以社会角色理论、代际支持理论和依恋理论为基础,构建了子女为农村老年父母提供日常照料影响因素的分析框架,利用"安徽省农村老年人福利状况调查"数据,采用多层线性模型,从个体层面、家庭层面和社区层面分析影响子女为老年父母提供日常照料的主要因素。结果发现,子女为老年父母提供日常照料受子女个体特征、家庭角色、社会角色和对父母依恋行为的影响,同时受到老年父母的个体特征、对子女依赖程度的影响,但是并不受社区层面正式照料机构的影响。子女依恋行为在子女提供日常照料中具有中介作用。     

大学生线上学习的效果及影响因素分析

本研究会通过一些统计分析办法,对疫情期间的学习状况以及存在的问题,做出更加深入的、更加专业化的了解,为之后的线上教学实践,提供科学依据。本研究通过收集学生疫情期间的具体学习状况的反馈,深入挖掘学生存在的各种问题,包括物质上,以及心理上,对网课学习效率不高的症结所在。研究结果可以看出,学生在自我管理方面依旧是存在短板,导致长时间的学习后,对网课产生抵触心理,外界的干扰,基础条件也是客观层面上,降低积极性的很大原因。仍需要学校的家庭,通过引导和培训,构建起学生自主学习的能力,发挥学生的自主性,激发学习兴趣。并且,将基础设施的配套视为同等重要的因素,为学生打造一个良好的学习环境。     

不同通货膨胀周期影响因素的实证分析

通货膨胀的起因在不同时期具有多元性和复杂性,不能一概论之。本文基于国家统计局等相关数据库公布的1990-2019年与通货膨胀有关的宏观金融数据,以三大周期的CPI指数作为被解释变量,以失业率、外汇储备、固定资产投资率、国民总收入、货币发行量(M2)和财政赤字率作为解释变量,运用SPSS软件进行单因素方差分析并建立多元回归模型,对不同周期各自的影响因素进行实证分析。结果显示:针对结构型通货膨胀货币发行量对其影响最为显著;针对需求拉动型通货膨胀,仅失业率和固定资产投资率对其产生显著影响。最后从建立通胀预警模型和控制货币发行两个方面提出具有针对性的政策建议。     

农户对高原夏菜尾菜循环利用技术采纳意愿的影响因素实证分析 ——以榆中县为例

通过对榆中县高原夏菜主产区蔬菜种植户的问卷调查,运用多元有序Logit模型分析了影响农户采纳高原夏菜尾菜循环利用技术意愿的因素。结果表明:性别、教育程度、社会影响、技术特征、结果展示、采纳条件、技术易用性、技术作用显著正向影响农户采纳尾菜循环利用技术,而年龄、劳动力数量、蔬菜占家庭收入比例、耕地面积以及是否任职干部的影响不显著。基于此,提出提高农户文化水平,加大宣传力度,创新推广方式,加强技术推广员队伍的建设,重视种植大户的示范效应等建议。     

深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[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。     

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。