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关键词： 水资产   水负债   资产负债表  

摘要： 水资源在国家整体经济发展进程及人们日常生产生活中是不可或缺的,由于取水过程的便捷与低成本,人类往往忽视了经济社会发展所引发的负面外部影响,因此,这一现状促使我国政府对水资源资产负债表的编制工作给予了日益增多的重视。当前,学者间在水资源资产负债表编制的关键议题上存在的分歧,一定程度上阻碍了其深入应用与发展。通过综合分析国内外学者的研究成果,针对我国水资源管理体系的现状及当前的监测技术水平,文章深入探讨了在水资源资产负债表编制过程中所面临的几个关键问题,旨在为构建和完善水资源资产负债表体系提供有益的思路与实际操作方法。

关键词： 业财融合   中小CDMO企业   利润增长  

摘要： 业财融合模式的实施,对提升中小CDMO(合同研发生产组织)企业利润创造能力有着重要意义。基于此,本文首先阐述了业财融合概念及其在中小CDMO企业利润增长中的促进作用,其次从业财融合角度分析了中小CDMO企业利润增长中的制约因素,并提出了相应的策略,旨在为中小CDMO企业利润增长提供相关建议。

关键词： 改进算法   水库移民工程   补偿费用测算   对比分析  

摘要： 为提高水库移民工程费用测算的合理性,针对传统Shapley测算方法权重设置局限,引入改进算法,并以本溪市某水库移民工程为实例,探讨改进前后算法的适用性。结果表明,改进算法下水库移民工程费用测算更为合理,可综合考虑水电移民及水电开发两者之间利益权衡。

关键词： 会计报表   资产负债表   改进策略   误区  

摘要： 在当代企业经营中,会计报表分析常陷入若干盲区,诸如对利润的过度聚焦而轻视对于资产与负债的深度剖析,或是偏重于利润表面而对资产负债表和现金流量表的重要性视而不见,以及对报表附注与非财务指标的忽略,这些问题均会导致分析结果失之偏颇,进而影响决策的精准度与企业的长远发展。鉴于此,我们亟需采取针对性措施以革新会计报表分析方法。首要任务是确保数据的时效性和精确性,及时的数据反馈能有效捕捉市场动态,而准确无误的信息则是分析质量的基础。其次,应强化财务团队的专业素养,定期培训与持续教育能提升其洞察力和分析技巧,使其在复杂多变的经济环境中保持敏锐视角。最后,引入先进的信息技术,如大数据分析、人工智能预测模型等,可以极大提高分析效率,挖掘报表背后的深层价值,为企业战略规划提供坚实的数据支撑。本文深入探讨了企业会计报表分析中的常见误区,并针对性地提出了改进策略,使企业能够显著提升会计报表分析的全面性和可靠性,从而在竞争激烈的市场中稳健前行,实现可持续发展。

关键词： 2型糖尿病足   Wagner分级   病原菌   住院费用  

摘要： 目的探讨不同Wagner分级2型糖尿病足患者的病原菌分布特点及住院费用相关因素,为医疗决策提供参考.方法回顾性分析2020年1月至2022年8月福建省福州市第二总医院及甘肃省天水市第一人民医院收治的95例2型糖尿病足患者的基本信息、住院相关数据、合并症、细菌培养结果、Wagner分级及手术情况、住院费用等,采用Wagner分级标准进行分组,分析不同Wagner分级患者上述资料的差异.结果Wagner3级患者的病原菌检出率最高(22/26,8462%),高于Wagner1级组(P<0.001)、Wagner2级组(P<0.05);Wagner4/5级组患者葡萄球菌属占比低于Wagner2级组、3级组(P<0.01);Wagner级别越高,其住院天数、住院费用、白细胞计数及中性粒细胞计数越高(P<0.05);住院费用与住院天数、手术率、炎症标志物之间存在正相关(P<0.05).结论2型糖尿病足溃疡的严重程度与病原菌检出率、住院时长、住院费用及炎症反应存在关联.住院费用与住院天数、手术率及炎症程度呈正相关.

关键词： 数字化转型   智力资本   无形资产   企业价值   文本分析   制造企业  

摘要： 以2012—2022年A股制造业上市公司为研究样本,对年报MD&A现状部分进行文本分析,基于智力资本视角探索制造企业数字化转型对企业价值的影响机制。研究发现,数字化转型程度越高的制造企业拥有越高的企业价值。机制检验表明,制造企业数字化转型程度越高,越有助于优化企业智力资本构成要素,即人力资本、结构资本和关系资本,从而提升企业价值。该结论经过一系列稳健性检验后仍然成立。进一步分析表明,数字化转型对智力资本的影响在不同资源密集度的制造企业中存在异质性。在经济高质量发展目标下,文章以智力资本为切入点,以期为数字经济和实体经济有效融合提供新思路。

关键词： 货币政策   企业生产率   资产负债率   国债收益率   资产负债表衰退  

摘要： 中国是否面临“资产负债表衰退”风险这一问题引发了各界对货币政策是否仍能有效调控经济的担忧。以制造业上市公司(2016—2023)为样本,探究货币政策对微观企业影响的有效性、以及对不同杠杆率企业生产率的影响;利用营业收入与资本和劳动力投入的比例衡量企业生产率,以资产负债率衡量企业杠杆率,以国债期货价格作为国债收益率的工具变量,利用两阶段最小二乘法进行实证检验。研究发现,中国居民和企业部门贷款总额仍在增加,在货币政策调降利率时,上市企业仍会在资金价格较低时增加贷款,说明中国并未进入到“资产负债表衰退”时期。同时,降低利率可以显著提高企业的生产率水平,印证货币政策对经济的调整仍然有效。稳健性检验发现无论利用不同方法衡量企业生产率水平,还是区分国有企业和非国有企业,降低利率均可有效提高企业生产率。从货币政策对企业投资行为影响的角度探究其作用机理,发现宽松的货币政策可以提高企业的研发投入,进而提高企业生产率水平。

关键词： 机器学习   缺血性心脏病   住院费用   在线应用  

摘要： 目的 本研究的目标是利用机器学习算法分析汕头大学医学院第二附属医院缺血性心脏病患者的住院费用影响因素，以筛选出最精确的统计学模型，并基于此模型开发一种在线预测应用。方法 收集2022年1月1日至2022年12月31日，在汕头大学医学院第二附属医院出院1332例的主要诊断为缺血性心脏病患者的住院病历。通过分析影响住院费用的相关因素，并应用多种机器学习算法，包括logistic回归、支持向量机、回归树、随机森林、神经网络以及极限梯度提升，比较并筛选出最佳统计学模型，进而构建一个在线预测应用。结果 本研究确定了缺血性心脏病患者住院费用的独立影响因素，包括重症监护治疗、合并症数量、经皮冠状动脉介入治疗以及住院天数。采用这些变量，极限梯度提升机器学习算法构建的模型能够较为准确地预测患者的住院费用。结论 基于XGBoost算法构建的统计学模型能够精确预测缺血性心脏病患者的住院费用，并已成功转化为一个在线应用，该应用有助于医院费用管理和患者费用预估。