个人-组织匹配对员工信息安全违规行为的影响研究

频发的企业内部员工信息安全违规行为已成为组织管理中备受关注的问题。基于个人-组织匹配理论和社会交换理论,通过多案例研究方法,探究个人-组织匹配对员工信息安全违规行为的影响机理。研究发现:(1)在企业信息安全管理情境下,个人-组织匹配的类型以一致性匹配为主、互补性匹配为辅;(2)个人-组织匹配的内容包括能力匹配、道德匹配、关系匹配和情绪匹配四个维度;(3)个人-组织匹配负向影响员工的信息安全违规行为,工作投入和组织承诺在两者关系中具有部分中介作用。上述研究结论可为企业完善信息安全管理策略、减少员工信息安全违规行为提供理论参考。

社会信用环境完善是否降低了农业龙头企业的违规行为?

以我国社会信用体系建设为准自然实验,基于2013—2021年我国农业龙头企业数据,考察社会信用环境完善对农业龙头企业违规行为的影响及作用机制。研究发现:第一,社会信用环境完善显著抑制了农业龙头企业的违规行为,这一结论在进行多项稳健性检验后依然成立;第二,这一抑制作用对于运营较好的农业龙头企业、处于市场化程度更低地区的农业龙头企业以及规模更大的农业龙头企业更为明显;第三,社会信用环境的完善通过减轻农业龙头企业融资约束来有效抑制农业龙头企业的违规行为。研究结论为进一步改善社会信用环境并抑制涉农企业的违规行为提供了一些启示。

信号交叉口电动自行车多类别违规行为分析与建模

电动自行车违规行为对信号交叉口通行效率和安全具有显著的影响,是重要的安全管控对象。文中基于视频录像调查法获得的信号交叉口9726辆非机动车数据,对比分析了3类非机动车在骑行者个人属性和时空场景影响下的违规行为特征。以骑行者个人属性、信号交叉口特征和交通流特性3方面共14个因素作为协变量,构建基于多元Logistic回归的电动自行车多类别违规行为模型,以揭示信号交叉口电动自行车闯红灯骑行、占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为机理。研究结果表明:电动自行车在信号交叉口总体违规率为44.01%,是传统自行车的1.21倍;中老年电动自行车骑行者发生4种违规行为的可能性高于青年;女性骑行者更易发生越线等待和逆向骑行违规行为,男性骑行者更易发生占用机动车道骑行;增设协管员可有效降低电动自行车在信号交叉口的闯红灯、越线等待和逆向骑行行为,但同时会增加电动自行车占用机动车道骑行的可能性;设置左转专用相位能有效降低电动自行车占用机动车道骑行、越线等待和逆向骑行行为。

基于多特征融合时差网络的带式输送机区域违规行为识别

现有的煤矿井下带式输送机区域违规行为(如攀爬、跨越、倚靠带式输送机等)识别方法对特征提取不充分、难以考虑到行为时间差异,导致违规行为识别准确率不高。针对该问题,基于ResNet50模型,提出了一种基于多特征融合时差网络(MFFTDN)的带式输送机区域违规行为识别方法,将多特征融合和时间差分进行结合,对不同时间段的行为进行多特征融合。首先在原始模型ResNet50的第2和第3阶段引入短期多特征融合(STMFF)模块,将来自多个连续帧的时间和特征拼接在一起,再对融合后的特征进行时间差分计算,即相邻帧的特征差值,以在短期内捕捉局部动作变化。然后在原始模型ResNet50的第4阶段引入长期多特征融合(LTMFF)模块,将来自连续帧的短期多特征拼接在一起,再对相邻时间点的特征进行时间差分计算,以获取行为的长期多特征。最后将融合后的特征进行分类,输出识别结果。实验结果表明:①该方法的平均精度和准确率较原始模型ResNet50分别提高了8.18%和8.47%,说明同时引入STMFF和LTMFF模块能够有效提取到不同时间段的多特征信息。②该方法在自建煤矿井下带式输送机区域违规行为数据集上的准确率为89.62%,平均精度为89.30%,模型的参数量为197.2×10^(6)。③Grad−CAM热力图显示,该方法能够更有效地关注到违规行为的关键区域,精确捕捉到井下带式输送机区域的违规行为。

地区诚信建设与企业违规行为——来自中国A股上市公司的经验证据

如何抑制企业违规行为,进一步提升上市公司质量,是理论界和实务界共同关注的焦点问题。本文从非正式制度的视角,采用中国城市商业信用环境指数(CEI)度量地区诚信建设水平,选择2010—2019年中国沪深A股上市公司作为样本,实证检验了地区诚信建设对企业违规行为的影响。研究发现:地区诚信建设能够显著抑制企业违规行为,这一结论在使用工具变量法等一系列内生性和稳健性检验后依然成立。考察影响机制检验发现,在女性高管比例越低、机构投资者持股比例越高、审计质量越差和媒体关注度越高的公司中,地区诚信建设对企业违规的抑制作用更加显著。我们进一步考察了地区诚信建设对企业违规的影响路径,研究发现,地区诚信建设通过缓解企业融资约束、提升内部控制质量两条路径对企业违规行为产生影响。本文将非正式制度中的地区诚信建设与企业违规相结合,丰富了这两个领域的相关研究,为抑制上市公司违规行为提供了新的线索与思路。

中国上市旅游企业社会责任对违规行为的影响——不同经济发展阶段的异质性作用

本文基于利益相关者理论和企业文化理论,利用沪深A股30家旅游上市公司2011-2019年数据,研究了企业社会责任对公司违规行为的影响。在解决了变量间可能存在的内生性问题之后,回归结果显示旅游企业社会责任投入力度加强时,公司违规次数减少。本研究发现,在旅游企业违规行为研究中企业声誉不是有效的中介变量,这可能与旅游企业所处行业差异和企业发展阶段、声誉机制作用无法发挥、旅游企业声誉信号无法有效传递等有一定关联。通过对比分析不同经济发展阶段对旅游企业违规行为的异质性影响,本研究发现:旅游经济高质量发展对公司违规行为发挥间接的激励型规制效果,推动地区内旅游企业积极承担社会责任会不断减少企业违规次数;旅游经济高速增长对公司违规行为没有发挥应有的环境规制效果,高质量发展较高速增长对旅游企业管理提出了更高的要求。

基于轻量级YOLOv3的员工违规行为检测算法

随着工业互联网安全受到越来越多的关注,如何通过技术手段保障生产环境安全就成为单位管理人员所思考的问题。论文针对值班室、中控室、管理室等类似场景的安全需求,提出了一种基于轻量级卷积网络的员工违规行为检测算法。该算法能够实时监测指定区域工作人员的行为状态,避免因员工长时间处于离岗、睡岗状态时,可能导致设备设施生产事故、设备信息泄露、无法处理应急事件等情况的发生。违规行为检测算法由人体检测与行为识别算法两部分组成。首先,通过轻量级人体检测网络获取人体检测框;而后,利用目标跟踪算法与行为识别算法对人体检测框进行识别,进而确定工作人员是否存在违规行为。实验数据表明:该算法大大减少网络权重以及计算量,在边缘设备Hi3559A上检测速度可达13 ms,在实际场景数据集上,违规行为检测准确率可达96.6%。

基于改进YOLOv5模型的智能变电站目标违规行为检测方法研究

针对目前智能变电站安全智能巡视方法巡视效率低和所耗时间长等问题,在视频监测系统的基础上,提出了一种改进的YOLOv5模型用于智能变电站目标违规行为检测。引入K-means++算法解决小目标不敏感问题,引入注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)提高小目标特征占比,引入alpha-IoU损失函数增强对小数据集的鲁棒性。为了验证所提模型的适应性和优越性,对其进行试验分析。结果表明,所提方法与常规方法相比,在多种目标行为检测中具有较高的检测性能,检测准确率为93.80%,检测速度为32.6 FPS,满足智能变电站对目标违规行为检测要求。可为智能变电站无人值守提供一定的参考。

会计师事务所审计风格对上市公司违规行为的影响研究

本文基于2012—2021年沪深A股上市公司数据,实证检验会计师事务所审计风格对上市公司违规行为的影响,结果发现:审计风格越强,越能抑制上市公司做出违规行为。进一步研究表明:在非国有企业、高审计质量的企业中,较强的审计风格能有效抑制公司违规行为;在影响机制上,较强的审计风格能提高企业会计信息可比性,进而抑制上市公司违规行为。

我国医用耗材集采领域违法违规行为研究

目的:归纳分析我国医用耗材集中采购过程中相关主体存在的违法违规行为,为完善医用耗材集中采购行为监管提供一定参考。方法:搜集医用耗材集中采购相关学术文献、政策文件、官方报道、法律法规及裁判文书等资料并汇总分析,梳理存在问题。结果:医用耗材集中采购过程中药械企业、医疗机构、招采机构可能存在多种违法违规违约行为,相关法律法规暂未出台,现行处理依据主要为医药价格和招采信用评价制度与各地政策。结论:目前医用耗材集中采购存在法律法规尚不完善、违法违规行为监管困难等现实问题,建议尽快出台医疗保障法、完善监督管理机制、加强部门协同配合,以推动医用耗材集中采购工作高质量发展。

社会网络中考虑团队特征的安全违规行为扩散机制

为了揭示工作场所安全违规行为扩散的发生机理,借鉴社会网络理论,构建团队特征(团队内外控构成)和网络特征(网络平均度)共同作用的安全违规行为扩散机理模型。运用多智能体建模仿真方法模拟现实中的社会网络结构和关系演变,并据此探究团队特征和网络特征对安全违规行为扩散的影响机制。结果表明,团队特征(团队内外控构成)和网络特征(网络平均度)对安全违规行为扩散有正向作用,而团队规模调节这一正向关系。

民航安检员的风险心理水平与违规行为的相关性研究

为了探究民航安检队伍风险认知水平与违规行为相关性问题,基于风险认知问卷建立了民航安检员风险认知评价模型,将某机场安检站的166份数据作为样本数据,运用SPSS对数据进行了相关性分析,得到了风险认知水平和违规行为的相关性关系。研究结果表明,风险容忍与违规行为存在显著正相关性,而危险态度与违规行为也存在显著正相关性;然而,风险知觉与违规行为之间的相关性不显著,而风险容忍与风险知觉之间存在显著负相关性。因此,本研究结果可为机场选拔适配的安检员提供客观依据,以实现对民航安检员操作风险的动态管理。

基于结构方程模型的民航安检员违规行为风险评估

为研究民航安检队伍的风险认知水平,基于结构方程模型建立民航安检员违规行为风险评价模型,将某机场安检站的166份数据作为样本数据,得到风险认知水平和违规行为之间的结构路径关系。研究结果表明,风险容忍与违规行为存在显著正相关性,而危险态度与违规行为也存在显著正相关性。然而,风险知觉与违规行为之间的相关性不显著,而风险容忍与风险知觉之间存在显著负相关性。因此,本研究结果可为机场选拔一些风险知觉高且危险态度好的安检员提供客观依据,以实现对民航安检员操作风险的动态管理。

民刑衔接视阈下医疗违规行为的入罪研究

违反诊疗常规的医疗行为具有一定的风险,为了保护公民的合法权益,有必要运用法律手段进行调整。但如果一概将其作为犯罪处理,将遏制医学事业的健康发展,因此需要划分刑法规制医疗违规行为的界限。医疗违规行为对患者人身法益及其他社会公众造成不当干扰时仅满足入罪的最低标准。根据最后手段原则,需要继续通过道德信誉理论、普遍恐惧理论及威慑的经济分析理论进行评估,不会引发普遍恐惧、经济效益显著的医疗违规行为不存在道德可非难性,故而缺乏适用刑法对其进行规制的必要性。

运输车辆违规行为融合型识别技术方法研究

运输车辆违规行为严重危害道路交通安全,对行业监管的重点和难点,如何应用多源数据及人工智能等新进信息化技术提升管理能力具有极高的研究价值与广泛的推广价值。本文在利用道路现有视频监控资源、车辆卫星定位数据及其他可得易得数据的前提下,整合多种先进技术,提升了行业管理常发的9种运输车辆违规行为识别能力和效率。

广西:多举措强化自然资源违法违规行为立案查办和挂牌督办工作

2023年以来,广西自然资源厅加强对自然资源违法违规行为的立案查办和挂牌督办工作,严厉打击自然资源违法违规行为。截至2024年1月15日,经整改后,自治区本级违法占用耕地面积占新增建设用地占用耕地总面积的比例降至5.49%,低于国家问责标准。

关于印发《辽宁省省级政策性粮食购销违法违规行为举报奖励实施细则(试行)》的通知(辽粮发〔2023〕114号)

各市粮食和物资储备局、财政局,沈抚示范区发改局、财政金融局:根据国家粮食和物资储备局、财政部联合制定的《政策性粮食购销违法违规行为举报奖励办法(试行)》(国粮执法规〔2023〕144号),省粮食和储备局、省财政厅联合制定了《辽宁省省级政策性粮食购销违法违规行为举报奖励实施细则(试行)》,各地可结合实际情况制定本级的实施细则,对奖励的标准、发放程序等有关事项予以进一步明确,做好对本级政策性粮食购销违法违规行为举报奖励工作。

建筑行业违规行为及监管体系优化研究

本研究为深入解析建筑行业中普遍存在的违规行为及其背后监管体系的缺失与弊端,进而提出监管体系的优化措施。文章首先分析了项目管理中的违规现象,工程质量和安全隐患问题, 以及行政监督与市场监管的不足之处。随后,识别并讨论了监管角色定位模糊、信息不对称及监管手段落后、监管激励与问责机制不完善等监管体系中的关键性问题以及其成因。最后,研究提出加强监管职能界定、推广信息共享与技术革新、实施合理的监管激励与问责机制等策略,旨在通过体系优化,确保建筑行业健康、有序发展。

基于深度学习的变电站场景下违规行为检测算法

针对电网运行中人工巡检效率低下、成本高、易产生错误等问题,提出一种基于深度学习的变电站现场违规行为检测算法SEC-YOLO。该算法基于YOLOv7框架,在小目标检测层中引入Swin Transformer注意力机制,不仅扩大了模型的感受野,提升了小目标的识别精度。进一步,在特征融合部分引入显式视觉中心模块(EVCBlock),从而增加模型对复杂场景的理解力,更加准确识别变电站场景下的违规行为。实验结果表明,该算法的mAP值和召回率指标分别提升了5.26%和3.77%,检测速度为28.8 fps,满足了更加精准的检测需求和实时性的要求。

基于机器视觉的电力营销计量现场作业违规行为识别方法

由于电力营销计量现场作业存在设备布局多样性,导致识别误差较大,因此设计一种基于机器视觉的电力营销计量现场作业违规行为识别方法。首先基于机器视觉技术,有效处理电力营销计量现场作业图像,提取出与违规行为密切相关的特征。然后构建一个电力营销计量现场作业违规行为识别模型,实现电力营销计量现场作业违规行为识别。实验结果表明,设计方法能较为准确地识别出图像中的违规行为,且误差范围较小,大部分动作样本的平均识别误差在10像素以内,最大识别误差也控制在25像素以内。