独立董事连锁对内部控制的影响机理: 基于声誉效应与学习效应的实证研究

本文首次从独立董事连锁的声誉效应和学习效应视角,运用匹配(1:1 Pairing)+双重差分(DID)法研究独立董事连锁对企业内部控制质量的影响机理。研究发现:在声誉效应视角,独立董事连锁能显著提高企业的内部控制质量,且兼任公司家数较多的连锁独立董事对内部控制质量的提高作用更明显;在学习效应视角,独立董事连锁能显著提高其董事会出席率,且该种效应主要出现在高学历的连锁独立董事身上。此外,本研究首次发现了独立董事连锁对企业内部控制质量的传导机制,即通过提高连锁独立董事的董事会出席率进而提升了企业的内部控制质量。本文的结果表明,我国监管部门和上市公司应当重视独立董事连锁的作用,这对公司治理与内部控制相关政策的制定具有重要的启发意义。     

房价上涨对我国人口出生率的影响——基于省级面板数据的实证分析

人口数量和结构是影响我国可持续发展的关键因素,住房是人民群众安居乐业的刚需。近年来,我国人口出生率持续下降。为了实现经济高质量发展,缓解人口危机是当前亟待解决的重要问题。为了探究房价上涨对于我国人口出生率的影响,利用31个省级行政区2010—2019年的面板数据和加权最小二乘法进行实证分析,结果表明：房价上涨对人口出生率产生显著的负向影响,住房价格平均上涨1%将导致人口出生率下降0.13%~0.22%;房价上涨对人口出生率的影响在东部省份以挤出效应为主、在中西部省份是以财富效应为主。当前,通过遏制住房投资投机性需求、给予“刚需”人群购房贷款优惠、适量增加东部省份土地供给等手段,可以助力解决我国当前的人口问题。     

关联理论视角下的隐喻翻译研究——以《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》英译为例

借助Pragglejaz团队的“隐喻识别程序”对《抗击新冠肺炎疫情的中国行动》白皮书中的隐喻进行分类描述,从认知关联视角切入对各类隐喻翻译进行案例分析。为实现白皮书类外宣文本国际传播的最佳社会效益,最大语境效果、共同的语境假设以及交际传播的目的是译者在实现隐喻跨语际转换时的重要考量准则。     

农产品电商集群企业地理邻近性对协同创新绩效的影响

基于知识治理视角,构建农产品电商集群企业地理邻近性、知识治理、知识共享和协同创新绩效关系的链式中介模型,并引入网络关系强度作为调节变量,结合341家农产品电商集群企业的调研数据,采用多层次回归和Bootstrap分析方法,分析地理邻近性对协同创新绩效的直接作用,检验知识治理和知识共享的独立中介作用和链式中介作用,以及网络关系强度的调节作用。结果表明：地理邻近性正向影响协同创新绩效;知识治理在地理邻近性和协同创新绩效间发挥中介作用;知识共享在知识治理和协同创新绩效间发挥中介作用;知识治理和知识共享在地理邻近性和协同创新绩效间发挥链式中介作用;网络关系强度正向调节正式知识治理和显性知识共享的链式中介作用。因此,农产品电商集群企业要把握数字经济发展契机,善于利用集群区位优势和产业资源,激发正式知识治理和非正式知识治理的双重效应,与合作企业建立良好的知识共享关系,实现高质量协同创新发展。     

节水生产行为、非农就业与农户收入溢出

将劳动力要素配置纳入分析框架是厘清粮食节水生产行为收入溢出机制的关键。基于河北、山东、河南540个粮食种植户调查数据,运用工具变量分位数、中介效应和门槛回归模型分析农户节水生产行为的收入溢出机制及异质性。研究表明：节水生产行为能够显著提升农户收入,且农业增收效应大于要素替代效应;节水生产行为的农业增收效应随农业收入水平提升而递增,即“马太效应”,其非农增收效应随非农收入水平提升而递减,即“重心转变效应”;本地非农就业在节水生产行为增收效应中发挥中介作用,外出务工部分遮掩了节水生产行为的收入提升效果;节水生产行为的增收效应随本地非农就业比例增加而上升,随外出务工比例提高而下降。因此,建议完善粮食节水生产的政策扶持与市场机制,引导非农劳动力合理有序就业,强化农村人力资本积累,进而推动农户持续增收。     

农户兼业对秸秆还田技术采纳的影响机制及效应分析——基于冀皖鄂1150份农户调查数据的实证

基于河北、安徽、湖北三省1150份农户的实地调查数据,采用倾向得分匹配法构建“反事实”框架,探讨了农户兼业对秸秆还田技术采纳的影响效应,并进一步验证了其中介效应及务工距离的作用机制。研究结果表明：（1）相比纯农户,兼业户更倾向于采纳秸秆还田技术;（2）农户兼业通过风险分担间接影响秸秆还田技术采纳,间接影响占比为24.43%;（3）当纯农户选择在乡内务工时,秸秆还田技术采纳率会提高15.0%,选择在县内乡外务工时,兼业对农户秸秆还田技术采纳行为没有显著性影响,但当纯农户选择省内县外务工时,秸秆还田技术采纳率提高了9.2%,选择省外务工时秸秆还田技术采纳率提高了10.0%。因此,为更好促进秸秆还田技术推广,政府部门应该引导和鼓励农户就近务工,保障农村劳动力就业质量,培育和支持农机社会化服务组织并加强对秸秆还田技术的指导和培训。     

疫情防控期间高校线上教学的效果调查与分析

突发的疫情使得线上教学在所有高校全面铺开。为了了解这次“应急线上教学”的教学效果,上海理工大学教师发展中心对全校师生从线上教学的评价、线上线下教学体验对比、线上教学带给师生的改变等方面进行了线上教学效果的问卷调查。研究对专项调查的数据进行了深入分析,得出了线上与线下学习效果基本等效、线上线下教学各具优势、线上教学带来深刻改变的调查结果,提出了线上教学存在的主要问题,并给出了相应提升线上教学效果的建议。     

数字经济下虚拟集聚的现实基础与应用

虚拟集聚是数字经济的产业组织形态,是数字经济下资源重新配置的方式,已经渗入人们经济生活的各个方面,从集聚效应、新动能、新认识、新增长点等维度剖析虚拟集聚的现实基础,研究虚拟集聚对制造业的冲击及其在数字经济下的新应用。研究认为,网络空间的虚拟集聚是以“网”为基础、以“台”为依托、以“云”为支撑、以“端”为条件,虚拟集聚是集聚在数字经济下的演进,是在网络空间的集聚,具有智能物流、交易费用、空间范围、信息匹配、知识溢出、弱化黑洞、资源配置等集聚效应; 新一轮科技革命、产业变革与中国制造强国梦形成历史性交汇,促使虚拟集聚应运而生,并且成为新一代信息技术与制造业深度融合的新动能,能够显著促进产业数字化和数字产业化,带动传统产业集群转型升级,培育出世界级的先进制造业集群,推动中国制造迈向全球产业链价值链顶端; 虚拟集聚下制造业的关键核心是互联,在应用中需要产业数字化和数字产业化相辅相成,需要技术的支撑,表现为高度自动化、高度信息化和高度网络化,横向集成、纵向集成与端到端的集成,虚拟集聚的生产要素和生产力都是在虚拟空间体现,将推动制造业数字化转型、网络化协调、智能化变革; 随着新冠肺炎疫情全球蔓延,虚拟集聚成为新经济增长点,国际供应链中的虚拟集聚显著增长,跨境电商兴起,外贸行业快速数字化发展,教育行业、学术会议借助网络和软件线上进行,线上办公、云端会展快速流行,网络与快递业、餐饮与外卖业、短视频与直播经济、云医疗与大健康迅猛发展,数字阅读、文娱产业线上流行成为新的生活方式,元宇宙的虚拟世界也将推动科技发展带来经济新增长点。     

Sampling from spatial databases

This paper deals with techniques for obtaining random point samples from spatial databases. We seek random points from a continuous domain (usually ²) which satisfy a spatial predicate that is represented in the database as a collection of polygons. Several applications of spatial sampling (e.g. environmental monitoring, agronomy, forestry, etc) are described. Sampling problems are characterized in terms of two key parameters: coverage (selectivity), and expected stabbing number (overlap). We discuss two fundamental approaches to sampling with spatial predicates, depending on whether we sample first or evaluate the predicate first. The approaches are described in the context of both quadtrees and R-trees, detailing the sample first, acceptance/rejection tree, and partial area tree algorithms. A sequential algorithm, the one-pass spatial reservoir algorithm is also described. The relative performance of the various sampling algorithms is compared and choice of preferred algorithms is suggested. We conclude with a short discussion of possible extensions.     

A Population Approach to Analysis of Variance Models

Several authors have contributed to what can now be considered a rather complete theory for analysis of variance in cases with orthogonal factors. By using this theory on an assumed basic reference population, the orthogonality concept gives a natural definition of independence between factors in the population. By looking upon the treated units in designed experiments as a formal sample from a future population about which we want to make inference, a natural parametrization of expectations and variances connected to such experiments arises. This approach seems to throw light upon several controversial questions in the theory of mixed models. Also, it gives a framework for discussing the choice of conditioning in models