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8 个结果
  • 简介:青少年心理健康的影响因素及其作用机制是现有研究尚未充分讨论的问题。使用中国教育追踪调查(CEPS)基线数据进行多水平分析的结果显示,青少年心理健康不仅受到家庭因素、压力因素和人际关系因素的影响,还受到学校群体因素的作用。其中,群体经济地位和群体教育程度不仅对青少年的心理健康产生直接效应,还通过调节作用间接地影响家庭亲子关系和学业压力对青少年心理健康的作用强度,这些结论可为进一步认识学校在青少年身心全面发展中的作用机制提供一定的参考。

  • 标签: 学校群体 心理健康 CEPS 多水平分析
  • 简介:本文采用量化研究的方法探讨了积极心理健康教育课程教学对高职生心理素质的影响。研究发现,积极心理健康教育课程教学对提升高职生的心理健康水平提升,优化他们的积极心理品质优化有显著影响,并且效果还具有具有相当的稳定性和持久性。分析原因在于:积极心理课程增加了高职生积极的情绪体验,培养了高职生积极的人格特质,为高职生创造了积极的环境支持。

  • 标签: 积极心理学 高职生 心理健康 积极心理品质
  • 简介:依据1990—2015年各省份物流业数据,通过采用超越对数生产函数和回归模型对中国物流业全要素生产率(TFP)演化进程及其影响机制进行了分析,研究结果表明:技术进步已经成为推动物流业TFP增长的主要动力,而技术效率的促进作用已经逐渐放缓并呈现出下降趋势,对推动TFP的增长开始呈现出局限性。通过对影响中国物流业生产率增长的各因素进行回归分析发现:由于粗放型的经营模式,使得经济增长规模和固定资产投资对中国物流业TFP的增长并未起到良好的推动作用;第一产业、第二产业、第三产业、人力资本投入以及社会消费品投入额对物流业TFP的提升均具有积极推动作用,但人力资本的影响效应并不具有显著的影响效应。

  • 标签: 物流业 全要素生产率 影响机制
  • 简介:经济增长成果共享对经济增长质量的进一步提升具有重要作用。通过编制由社会福利、区域均质、群体均衡三个维度构成的经济增长成果共享性指数,运用马尔科夫区制转移模型,分析1978—2016年中国国家税赋、就业形势和人口结构三个方面对经济增长成果共享性的影响,结果表明:样本期内国内经济稳步提升和人民生活水平显著提高,但是不同地域和不同群体对经济成果的共享程度存在巨大差异;高区制下,改善就业形势和人口结构是提升经济增长成果共享程度的有效手段;低区制下,就业形势对经济增长成果共享影响最显著,政府可通过颁布相应政策和不同的福利制度提升共享性指数。

  • 标签: 共享性指数 区域差异 群体差异 马尔科夫区制转移
  • 简介:目的从青年妇女个人和家庭的角度分析她们生育二孩意愿的影响因素。方法自行设计问卷,采用分层整群抽样的方式,在苏北SQ市和LY市县域内调查已育青年妇女,发放问卷400份。结果认为自己年龄及身体状况合适生育二孩的占32%、个人能力和条件肯定能抚养和教育好两个孩子的占27.3%、家庭经济状况完全能承担生育二孩的只有21.9%、父母肯定会帮忙带二孩的占32.7%;父母、老公希望生育二孩的比率均超过80%;年龄身体状况、个人能力、父母及老公的态度、家庭经济状况、父母是否帮忙带均对二孩生育意愿产生显著性影响。结论计生部门应积极开展针对育龄妇女的婴儿抚养、幼儿教育等的教育宣传工作;各类媒体应大力倡导“先成家再立业”婚育观和父母帮忙带孩子的优良传统、加强传统生育观的宣传;政府应在就业政策上鼓励青年女性先结婚生育,再就业、采取措施批判功利主义家庭教育观,在全社会掀起素质教育的新风尚。

  • 标签: 个人因素 家庭因素 二孩生育 意愿
  • 简介:当前共享经济发展势头迅猛,线上短租房平台成为闲置房屋共享的载体。在三省六地的问卷调查基础上,使用Pearson相关系数进行分析,得出不同的消费者偏好对短租房定价影响的强弱,同时构建基于混合logit模型的预测模型,调查数据证明该模型能够有效预测消费者的偏好对短租房市场定价的影响。对消费者偏好选择的短租房市场定价因素进行研究,有助于优化线上短租房平台的网页可视信息质量,提高交易中信息对称性。

  • 标签: 共享经济 短租房 混合logit模型 消费者偏好选择 Pearson相关矩阵
  • 简介:运用2009—2015年中国"三农"发展的省级面板数据,考察了中国货币政策定向调控的效果和影响因素。利用双向固定效应模型方法研究发现:定向调控对农民增收的效果明显,但是对农业发展的作用不能过高估计;相较各省份金融发展水平、金融结构这两个因素,在中小银行发展带来银行业结构显著变化的情况下,定向调控促进"三农"发展的作用得到了更明显地改善。对实证结果的理论机制进行了详细分析,并提出未来中国农村金融改革的方向之一在于发展中小银行,打破行业垄断。

  • 标签: 货币政策 定向调控效果 影响因素 双向固定效应模型
  • 简介:在大数据环境下,劳务众包APP平台上任务的完成率是反映平台运营的重要指标。利用某劳务众包APP平台上的会员信息以及一个已结束项目的任务数据,辅以地区宏观数据,挖掘出六个影响因素,构建相应的预测模型。Fisher线性判别模型表明,价格、距离、非户籍人口比例对完成度有正向影响,而人均可支配收入、交通支出和失业率有负向影响;随机森林模型显示,按照重要性排序,影响因素依次是距离、交通支出、非户籍人口比例、价格、可支配收入和失业率。此研究结论能及时为平台、商家的任务发布策略提供参考,有助于平台更加有效地运营。

  • 标签: 大数据 劳务众包平台 预测模型 FISHER线性判别 随机森林