依法治国视阈下的双重劳动关系法律问题探究

全面依法治国是党和国家因应社会发展需求、全面总结国内外发展的历史经验,所作出的重大战略决策。劳动关系是人类社会的根本关系,是各种关系的基础和核心,也是依法治国进程中最为复杂、最能影响到经济社会稳定发展的法律关系。加强劳动关系法律研究,对于全面推进依法治国、对于中华民族的伟大复兴提供更加坚固的法治保障具有重要意义。双重劳动关系已经成为世界各国劳动关系发展的一个重要趋势。承认双重劳动关系有并对其进行进一步规范有利于对劳动者与用人单位合法权益的保护,还可以在短期可以缓解企业招工难,创新驱动疲软的现状,在长期促进劳动力资源的充分利用与合理配置,为和谐劳动关系的构建与新常态下社会经济的持续发展保驾护航。     

复工进行时:亮点与创新——各地人社部门复工复产新举措

当前,根据以习近平同志为核心的党中央做出的决策部署,各地在做好疫情防控的同时,也在积极采取有效措施推动复工复产,恢复生产生活秩序。在国务院领导下,人社部等部门出台一系列政策措施,地方人社等部门也积极推动政策的细化落实,进一步简化流程、优化服务、精准施策,为推动复工复产和各类群体就业保驾护航。为宣传推广各地在推动政策落实和支持企业复工复产等方面的创新举措,反映基层部门、企业和一线工作者在复工复产中遇到的问题,传递有关专家学者提出的意见建议,中国就业促进会秘书处制作了《抗疫复工进行时》专刊。本篇以"亮点与创新"为主题,对专刊一、二期中各地人社部门复工复产新举措进行节选刊载,供各地交流借鉴。     

高管校友关系与业绩预测披露行为

本文考察高管对个人社会关系的依赖是否对上市公司的信息环境产生冲击;具体的,本文系统论证了高管校友关系和上市公司信息披露的重要载体—管理层业绩预测之间的关系.结果显示,当公司与其供应商的高管之间存在校友关系或校友关系更广泛时,公司发布管理层业绩预测的概率和频数均显著下降,即高管校友一定程度上取代了业绩预测,成为了供应链上的信息流通渠道.进一步分析显示,当公司的私有信息成本较高或经营环境更不确定时,校友关系对业绩预测的替代作用更强;而当供应商议价能力较强时,这种替代作用显著下降.此外,本文发现高管校友关系也显著降低了业绩预测发布的自愿性和及时性.最后,本文发现校友关系引起的业绩预测披露减少,削弱了外部信息使用者获取公司层面信息的程度,表现为股价同步性和分析师预测分歧度加大.本文结果表明,高管对个人社会关系的依赖降低了上市公司的信息环境质量,可能使中小投资者处于更弱势的地位,一定程度上损害了市场公平性.本文将个人社会关系的经济影响拓展到信息环境领域,为社会关系如何影响公开信息披露行为提供了新的经验证据.     

外籍飞行员管理平台建设与实施

外籍飞行员劳动关系管理关系民航业高质量发展,运用平台精细化管理外籍飞行员是满足人民日益增长的出行需求、提升国际化品牌与民航国际影响力的重要途径.本文通过分析国内外籍飞行员劳动关系管理现状,基于外籍飞行员管理平台SMART设计理念与系统设计原则,提出了外籍飞行员劳动关系管理云服务技术体系与系统功能,预设了平台参与者角色,对平台应用预期效果进行了分析.研究成果将为后期外籍飞行员劳动关系管理平台的需求调研与系统研发提供参考.     

主客体关系视域下思想政治教育 供给侧和需求侧高度融合的路径研究

主客体关系理论给我们认识思想政治教育供给侧和需求侧高度融合提供了很好的视域。要着力构建解释中国发展成功实践的学术体系和话语体系;重新加强意识形态灌输论的重要地位研究,增强理直气壮讲好思政课的底气;积极探讨提高思想、政治和理论叠加效应的实现途径;探讨教师和学生共同成长的规律。针对社会思潮对学生造成的迷惑,教师应该透彻阐释理论从而解疑释惑,在引领学生积极参与实践教学活动中满足学生需求。教师要注意强化理论内功,探索科研成果向教学转化的路径方法,切实提高教学改革能力以及与学生交往的能力。     

网络关系对企业二元创新的影响机制问题实证研究

基于开放式创新和二元创新理论,运用问卷调查以及结构方程模型探索了开放式创新条件下的内外部网络关系对企业二元创新的影响机制。结果表明:开放式创新伙伴即科研伙伴和商业伙伴的合作强度均对企业二元创新产生直接的正向影响,企业员工的网络关系资本也对企业二元创新产生直接的正向影响;科研伙伴和商业伙伴的合作强度通过正向影响员工的网络关系资本来推进企业二元创新,网络关系资本呈部分中介并起到知识吸收平台作用。     

基于文本挖掘的税政自动识别与分发系统研究

当前我国税收政策更新速度快,所涉部门多,仅靠财务部门人工搜集、分析、组织实施效率低下,导致企业错失应税减税机会,因此税收政策文本的实时学习和自动分发成为加强企业应税管理、降本增效的首要任务.文章设计税政文本挖掘系统来实现税政文本自动学习和分发:首先,分析税收政策文档;其次,利用分词系统和TF-IDF算法提取每个文本的特征,用贝叶斯、决策树和随机森林三种分类器进行文本分类,并将结果与人工标注结果进行对照;最后,计算三种分类算法的混淆矩阵、准确率和召回率.实验结果表明,随机森林算法文本识别正确率最高,税政文本挖掘系统采用该算法进行识别和自动分发,据此部署部门协同工作,能显著提升公司财税管理工作的全局性和协同性.