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摘要： 中山供电局利用大部制改革，积极探索供电企业合规管理现代化的路径，有力助推中山供电企业高质量发展。

关键词： 预算执行审计   大数据技术   审计模式  

摘要： 作为我国的法定审计项目,预算执行审计在促进国家政策落实、促进部门恪守财经法纪、管好用好财政资金及推动财政预算改革等方面发挥了重要的作用。在大数据时代下,随着财务核算软件和管理信息系统的应用,各部门的财务数据和业务数据变得日趋庞大。面对被审计单位数据格式多元化、结构复杂化、来源广泛化的状况,运用传统的审计方式已然不能满足当下的审计需求,再加上“科技强审”的提出对预算执行审计运用大数据技术做出了要求,促使审计方式进行变革,所以在预算执行审计中运用大数据分析成为了一种必然。本文首先阐述了预算执行审计、大数据审计以及大数据时代预算执行审计的相关概念,然后运用了公共受托责任理论、国家治理理论和云计算理论作为理论指导。其次,以A县审计局运用大数据分析开展预算执行审计的情况为例,调查分析了A县预算执行审计情况、运用大数据实施预算执行审计的背景、运用大数据实施预算执行审计的情况。通过对上述情况的分析,总结A县审计局在审计过程中运用大数据技术存在的问题:审计数据采集效率低、未实现对非结构化数据的有效分析、审计数据存在多方泄露的风险、与各街道和镇之间尚未完全实现数据共享和缺乏复合型审计人才。随后本文分析了这些问题产生的原因,并根据原因提出了相关的对策建议,即建立数据定期报送机制,加快数据采集标准化建设、运用R语言加强非结构化数据的分析、加强审计数据安全管理、加快实现大数据审计方式的对接与普及、加强对复合型审计人才的培养。最后,总结本文的研究,得出结论并对未来大数据技术在预算执行审计中的运用进行了展望。本文对A县2021年运用大数据分析进行预算执行审计的情况进行了研究,分析了运用大数据技术取得的成效,思考了大数据技术下预算执行审计的问题并提出了对策,可以为基层审计机关以后运用大数据技术进行预算执行审计提供一定的参考。

关键词： 大数据   大数据侦查   立法规制   权利保护  

摘要： 侦查中应用大数据分析手段的出现，加剧了侦查环节中的权责冲突。侦查中大数据分析的深入运用，既提升了侦查权的使用品质与效率，又带来了监管的困境。从规范的角度来看，现行的侦查手段的法律制度不能有效地调整大数据的侦查手段，并且在立法上还存在着缺陷；我国学术界对大数据分析的法律地位与调控途径众说纷纭，难以达成共识。这既是对现有的侦查体制的冲击，也是对公民合法权益的不加限制的侵害。侦查中运用大数据分析，运用的是从海量数据中挖掘出具有关联而不是因果关系的特殊操作逻辑，由于搜查、勘验检查、调取电子证据等现行法定侦查措施在规范上很难覆盖到侦查中的大数据分析应用，这就造成了它与传统侦查措施的在法律性质上的区别，它是独立于现有侦查措施的一种侦查手段，因此，应该为其设定单独的法律规制。侦查中应用大数据分析对维护社会正义、保护公民权益等均构成了巨大的威胁。其中，既有可能导致案件的实体错误，也有可能导致程序错误。其中，“误判”的风险主要表现在：大数据分析所使用的海量数据，其质量良莠不齐，难以保障；在程序上缺少规范的风险主要表现在：对侦查措施的制约不足，对公民隐私的侵害很难觉察，对权利受到侵害也没有相应的救济机制。为此，有必要按照大数据的运行逻辑及可能存在的风险，对侦查中应用大数据分析的行为进行监管。在侦查手段的层次上，可以从对侦查手段的控制与对权利保障两个方面来进行。从权力控制角度出发，应当依据合法性原则、公开原则、比例原则等，对侦查机关应用大数据分析技术、算法等行为加以规制。从权利保障的角度出发，可以利用实体赋权的方式，来进行事后救济。此外，还可以加强隐私权救济途径，并完善监督机制，从而保障公民的权利。在技术上，可以从强制司法机关承担清理和修正义务、赋予数据主体对数据的知情权和修改权、强化算法审核等方面入手，来保证数据质量，防止算法歧视。

关键词： 大数据分析   RSP数据模型   RSP数据模型生成算法   分布式计算  

摘要： 随着大数据时代到来,需要处理和分析的数据集增长速度远高于大数据平台系统处理和分析数据能力的增长速度。近年来,基于随机样本划分(random sample partition,RSP)的大数据近似计算技术受到广泛关注,在大数据分析应用中发挥了作用,例如,从电信通话记录大数据中分析拨打大量骚扰电话的号码。大数据近似计算用少量数据计算大数据集的近似结果,提高了大数据的计算效率,同时保证计算结果的精度要求,有效地解决了大数据分析的计算难题。 RSP大数据近似计算分两个步骤进行,步骤一是将分布式大数据文件转换成RSP分布式数据模型,支持大数据近似计算的数据块样本抽样;步骤二是基于RSP数据模型抽取的数据块样本,采用多样本分布式集成学习方法得到大数据的近似计算结果。在这一过程中,RSP数据模型的生成对近似计算效率、结果的准确性和精确性产生极大影响。 已有的RSP数据模型生成算法主要有两种,即二阶段数据划分算法TSDP(Two-stage data partitioning algorithm)和循环随机划分算法RRP(Round-random partitioning algorithm)。第一种算法采用内存计算,数据转换效率高,数据扩展能力差。第二种算法是第一种算法的扩展,达到了10TB大数据转换的扩展能力(scalability)。这两种算法在实际应用中发挥了作用,但目前缺少相应的理论研究结果,以确保生成的数据模型结果满足RSP数据模型的定义,进而保证RSP数据模型支持的近似计算结果满足应用对准确性要求。此外,TSDP算法和RRP算法都是基于分层抽样,依据HDFS文件数据块进行分层。然而,HDFS数据块按照时间顺序追加,不存在明显的分层关系。分层抽样的RSP数据模型生成方法没有考虑这一问题,难以保证RSP数据模型生成的随机样本质量,从而降低近似计算的准确性。因此,已有的RSP数据模型生成方法存在缺陷,需要改进和优化。 本论文针对已有的RSP数据模型生成算法TSDP和RRP的缺陷和不足进行了理论研究和算法创新,取得的具体成果如下。 1.研究了RSP数据模型生成算法的理论,通过理论研究,证明了TSDP和RRP算法生成的RSP数据模型满足RSP数据模型的定义,从而可以保证算法生成的RSP数据模型理论上正确。同时,理论分析也发现TSDP算法和RRP算法生成的RSP数据模型存在随机性误差,影响RSP数据模型的质量。 2.针对RSP数据模型的质量问题,本论文提出了基于伯努利抽样的RSP数据模型生成算法RAP(Random Assignment Partitioning Algorithm),证明了RAP算法中每一条数据都以相同的概率划分到任意一个随机样本中,确保了RSP数据模型的随机性。实验结果表明,RAP算法生成的RSP数据模型质量更高,从而有效提升了RSP近似计算结果的精度。因此,在大数据应用场景中,RAP算法比TSDP和RRP算法更具优势,是一种新的RSP数据模型生成的方法。

关键词： 大数据分析能力   供应链二元性   企业绩效   环境不确定性  

摘要： 数字经济的蓬勃发展使得大数据成为企业重点关注的基本要素和核心资源,其包含的巨大价值为企业发展带来了新的可能性。与此同时,当前的经济环境面临许多挑战,包括超高风险竞争、高度不确定性以及产品和服务创新增加等,使得企业按照原有的运营模式难以维持竞争优势。为了保持竞争力,企业越来越多地采取二元发展战略,供应链二元性是企业适应环境和自身发展的重要手段,通过同时追求供应链敏捷性和适应性助力企业获得可持续竞争优势。供应链敏捷性利用现有资源快速响应短期需求突变,供应链适应性基于探索新途径适应市场结构性变化,从而获得长期效益。现阶段,学术界缺少对于大数据分析能力的定义和维度划分标准的共识,从供应链二元性视角去研究大数据分析能力对企业绩效影响机制的理论和实证分析更是匮乏。 为了深入剖析大数据分析能力对企业绩效的作用机理,本文立足于三大理论基础——资源基础、动态能力和双元性组织理论,聚焦“大数据分析能力对企业绩效的影响”这一关键问题,深入探索以下三个问题:(1)大数据分析能力如何对企业绩效产生影响?(2)供应链二元性如何在大数据分析能力影响企业绩效的过程发挥中介作用?(3)环境不确定性在大数据分析能力和供应链二元性之间是否有调节作用?为了解释以上三个问题,本文先对主题为大数据分析能力和供应链二元性的论文进行了回顾,再以菜鸟网络作为研究案例,综合理论研究和现实案例,提出“大数据分析能力-供应链二元性-企业绩效”的概念模型,并借由SPSS 26与AMOS 26应用软件,对所回收的262份问卷进行回归分析,而后进行模型的结构稳定性检验,最终得出了以下三个结论: (1)大数据分析技术能力和大数据分析人才能力对企业绩效具有显著的正向影响,而大数据分析管理能力对企业绩效的影响相对不显著。 本文立足于动态能力理论,对大数据分析能力展开解构,拆分为大数据分析管理能力、大数据分析技术能力以及大数据分析人才能力,进一步探索三者对企业绩效影响的具体差别。分析结果显示,大数据分析技术能力与大数据分析人才能力能够促进企业绩效增长,企业通过搭建大数据平台等信息支持设备、培训数据分析师,提高其相关分析能力,可以对大量数据进行价值提取,从而提高企业绩效。但大数据分析管理能力对企业绩效的促进作用相比较弱,原因可能是许多企业暂时还没有能力从管理领域将大数据融合到每一个流程,形成可靠的管理框架。 (2)供应链二元性在大数据分析能力影响企业绩效的过程中发挥部分中介作用,但供应链敏捷性在大数据分析能力影响市场绩效的过程中并无中介作用。 研究结果表明企业可通过发展大数据分析能力提升供应链二元性,即提升供应链敏捷性和适应性,从而进一步促进企业绩效的提升。企业通过大力引进大数据技术和培育大数据分析人才,实现不同数据之间的关联性探索和潜在价值的挖掘,而后将大数据分析能力应用到每个具体业务环节,使其存在于大数据业务规划、决策、协调和控制等流程,创新发展大数据分析管理模式,从而形成一个完备成熟的大数据分析管理体系,促进供应链二元性中介作用的发挥,可以快速应对市场环境的不断变化,甚至预见市场结构性变化,结合企业战略重组供应链,进而优化整个供应链体系,提升企业绩效。但是,供应链敏捷性在大数据分析能力和市场绩效之间并无中介作用,其原因可能是供应链上下游企业虽然通过数据驱动,促进信息流通,同步需求,可以快速应对短期环境变化,但市场绩效并非短期内可以显著提升,其需要长期的努力和探索,要求在高效运营的同时还能不断创新,因此供应链敏捷性在二者之间的中介作用并不显著。 (3)环境不确定性在大数据分析能力影响供应链二元性的机制中发挥显著负向调节作用,但市场不确定性在大数据分析人才能力影响供应链二元性的机制中无调节作用。 结果显示,环境不确定性在大数据分析能力影响供应链二元性的过程中发挥显著负向调节作用,原因可能是市场是所有企业的主战场,市场不确定性加剧,供应链的整体运营必然会受到影响,许多无大数据基因的非信息技术企业的大数据分析能力仍处于初级发展水平,行业整体水平较低,当市场与技术不确定性加剧时,企业很难有能力去把握市场结构变化亦或是进行技术改革以提高供应链二元性。此外,市场不确定性在大数据人才能力与供应链二元性之间并无调节作用,其原因可能是目前大数据分析人员能力虽然尚有发展空间,但其基础分析能力趋于稳定,对于市场需求突变能够快速把握,因此市场不确定性对大数据分析人才能力与供应链敏捷性关系的调节作用并不显著。

摘要： “大智移云物”等新技术的出现深刻改变了财务会计工作的内容和业务范围，同时也给高等职业院校人才培养带来了诸多挑战，传统的人才培养方案难以满足新时代背景下企业财务大数据工作的需要。财务大数据分析这门课程作为大数据与会计专业中一门重要的专业核心课程，需要进行优化和改革。通过修订人才培养方案，

摘要： 充分发挥大数据应用在农产品市场中的积极作用，完善农产品市场预测与调控机制，是更好调动农民生产积极性、保障国家粮食安全的一项重要制度安排。农产品市场预测与调控是指通过对农产品市场进行分析和预测，是通过制定相应调控政策促进农产品供需平衡，从而稳增长、降成本、提信心。农产品市场预测与调控的方式，主要在于数据采集、分析、应用。然而，农产品市场数据繁冗，既有“过去时”，也有“现在时”，

关键词： 数字创新   动态能力   即兴能力   大数据分析能力  

摘要： 以大数据、云计算和人工智能为代表的新兴数字技术快速融合发展,不仅推动了市场技术规范的变革，更驱动了市场商业模式的数字化革命，数字化转型已经成为企业运营管理以及社会综合治理的热点话题。在此时代背景下，越来越多企业通过数字创新活动整合数字资源，创新数字解决方案，以赢取数字竞争优势，数字创新能力已被证实能够积极促进企业在数字环境中的价值创造。同时,2020年以来的新冠疫情加速了线下经济向线上经济的迁移，企业更加重视数字资源的整合以及相应数字能力的构建。其中，大数据分析能力为企业充分利用组织数字资源提取大数据中的见解创造条件，通过大数据分析带来的洞察力已经成为数字创新活动的源泉。然而，现有研究主要聚焦于数字创新的理论框架构建，未重视从实践的角度探究数字创新的驱动因素，更未能揭示大数据分析能力影响企业数字创新水平的路径机制及其边界条件。　　鉴于此，本研究基于资源基础理论以及动态能力理论，研究大数据分析对企业数字创新水平的促进作用，并引入动态能力和两种即兴能力作为关键中介要素，解构大数据分析能力对数字创新具体作用的路径机制。主要围绕大数据分析能力、动态能力、自发性即兴能力、创造性即兴能力和数字创新构建理论模型，旨在探究大数据分析能力对数字创新的直接影响，以及动态能力、自发性即兴能力、创造性即兴能力的中介作用。本研究的主要内容包括：　　第一，理论研究阶段，本研究系统性地梳理、归纳和提炼国内外相关研究文献，对研究主题的相关概念、理论以及前沿研究开展综述研究，提出大数据分析能力与数字创新的研究思路。在理论基础部分，对资源基础理论与动态能力理论进行系统性梳理，为研究的开展提供充分的理论支持。在文献综述部分，分别对大数据分析能力、动态能力、即兴能力及数字创新的相关研究进行系统性回顾与评述，总结过去研究存在的成果与不足，提出本研究的理论贡献。在研究假设与模型构建阶段，通过结合理论基础与文献研究，提出基于不同组织能力视角的大数据分析能力对数字创新影响的研究假设，并以此构建理论模型。　　第二，实证研究阶段，本研究基于研究假设，设计调研问卷，借鉴与甄选国内外成熟量表，进行预调研环节，最终确定包含43个题项的正式调研问卷。正式调研中，通过线上与线下渠道共成功收集285份来自企业的有效问卷，通过SPSS与AMOS统计分析软件对正式调研数据进行数据分析与实证检验。数据分析结果显示实证量表与数据的信度、效度较好，适合开展实证检验;假设检验的结果表明，本研究提出的10条研究假设中，8条得到了实证数据的支持，2条未获得实证数据支持，根据检验结果进一步讨论研究变量间的影响路径与作用机理。　　第三，根据理论与实证研究结果，提炼与归纳研究结论。主要结论即大数据分析能力对数字创新及三种不同组织能力均存在显著正向影响;动态能力与创造性即兴能力在大数据分析能力与数字创新之间起部分中介作用，而自发性即兴能力不具有中介作用;三种不同组织能力的影响路径中，动态能力为最优路径。本研究主要创新了大数据分析能力、动态能力、自发性即兴能力、创造性即兴能力和数字创新关联的理论模型，并通过实证研究成功检验了其关联性。在理论上揭示了不同组织能力在大数据分析能力与数字创新之间的影响路径与作用机理，实践上明确了企业需要重视大数据分析资源的开发与相关组织能力的培养从而提升数字创新水平。最后，在已取得结论的基础上，提出本研究的局限性与不足，明确未来研究的主要方向。

关键词： 事业单位   大数据分析   绩效评价体系  

摘要： 绩效评价是提高公共管理水平和公共服务质量而采取的一项政府策略，开展绩效评价的目的和价值在于提高政府绩效。在信息技术大背景下，事业单位应当全面加强预算绩效管理，建立多元化评价体系，提高资金使用率及预算管理效率。本文结合笔者的实际工作经验，通过分析事业单位绩效管理存在的问题，针对当前绩效考核评价体系的构建进行了思考和分析。

关键词： 海洋哺乳动物   中华白海豚   塑料污染   栖息地   生态环境  

摘要： 海洋哺乳动物作为食物链顶端的捕食者,是生态系统中的关键物种,对于整个生态系统起到了至关重要的作用,具有重要的生态和保护价值,也已经被证实是生态变化的哨兵物种,是生态系统健康的重要指标。海洋污染物,尤其是塑料污染物,在世界各地的海洋中无处不在,被认为是全球栖息地和生物群的主要威胁。而海洋哺乳动物作为海洋生态系统中位列顶端的捕食者,有着更高的环境暴露和体内积累风险。 基于塑料对海洋哺乳动物影响这一研究主题,利用Web of Science数据库检索得到的1256篇文献数据纳入分析,运用Citespace分析得到可视化的科学图谱,分别从国家发文量（前三位分别为:美国264篇,中心度0.39;中国252篇,中心度0.03;德国99篇,中心度0.13）、组织机构间协作网络（2082个节点,5047条关联线路,网络密度为0.0023）、关键词聚类及突现（频次前三分别为:“marine debri”,频次65;“ingestion”,频次63;“plastic debri”,频次62）等方向分析了解不同海洋哺乳动物受到海洋塑料废弃物的影响以及该领域的研究热点方向以及整体发展趋势。 着眼于我国珍稀海洋哺乳动物中华白海豚,以此作为塑料对海洋哺乳动物影响研究主题的实际案例开展研究,对三娘湾海域中华白海豚核心栖息地开展塑料污染调查。夏季为三娘湾海域范围降雨及河流径流丰水期,冬季为枯水期,降雨及河流径流影响塑料丰度和海水盐度,通过比对夏季与冬季海域环境的盐度差异、塑料丰度及理化性质差异,以此分析在季节变化下,降雨以及河流径流变化对环境塑料丰度影响的规律,预估对中华白海豚潜在生态风险,为三娘湾海域栖息地以及渔业资源的保护和管理提供重要的数据支撑。采集夏季和冬季不同季节三娘湾海域9个站点共计18段航程拖网水体样本,通过生物网口的流量计水体流量总计为16788m3水体,运用傅里叶红外光谱仪共计识别出554个塑料样本,塑料丰度为0.033±0.075个/m3,结果显示塑料丰度在夏季整体表现为外海高于近岸内海,而冬季与之相反。通过傅里叶红外光谱比对塑料样本的理化性质,结果显示本研究中的塑料样本以尺寸小于5mm白色的片状聚苯乙烯泡沫为主,推测其源头与水产养殖业及渔业活动相关。从实地调查结果分析,冬季海域环境中盐度及塑料丰度高于夏季;从统计学分析,通过配对T检验分析结果显示,夏季与冬季虽然水域环境盐度存在差异（T=-9.091,P=0.000）,但塑料丰度无显著性差异（T=-1.201,P=0.264）;通过皮尔逊相关性分析结果显示,在季节的变化下塑料丰度与盐度无显著相关性（夏季R=0.624,P=0.073;冬季R=-0.562,P=0.115）。 研究塑料污染对海洋哺乳动物栖息地的潜在生态风险,能够更直观的揭示环境塑料污染程度,为开展塑料污染的防控和管理以及对中华白海豚的风险预估提供参考依据。本研究通过两种不同的数学评估模型（污染负荷指数法和潜在生态风险指数法）对中华白海豚的核心栖息地三娘湾海域环境塑料污染及中华白海豚的塑料摄入风险进行了分析。结果显示三娘湾海域内微塑料污染负荷指数PLI<10（夏季区间范围:1-3.286,冬季区间范围:1-3.928）,属于Ⅰ级污染水平,即轻度污染;多种不同种类微塑料聚合物对中华白海豚的风险指数RI=60.583,属于Ⅱ级生态风险,即中度风险。 在生物多样性保护与海洋可持续发展的大背景下,针对鲸类这一海洋珍稀物种和特色渔业资源,完善栖息地环境监测数据,构建多维度生态环境评估和管理体系已经迫在眉睫。本研究初步分析了海洋哺乳动物面临的环境塑料污染风险,并针对中华白海豚的核心栖息地三娘湾进行了调查分析,以期为我国海洋哺乳动物保护提供数据基础。