阿片类药物成瘾的运动干预及其作用机制研究进展

阿片类药物使用过程中的高度成瘾性,已成为当前严峻的公共卫生问题之一,严重危害人类健康与社会安全。阿片类药物通过激活γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)能中间神经元上的μ阿片受体(μ-opioid receptor,MOR),减弱GABA对多巴胺(dopamine,DA)释放的抑制,以及通过抑制DA能神经元突触前膜的DT转运蛋白功能使突触间隙DA作用效能增强,同时作为外源性药物干扰并抑制机体内源性阿片肽(endogenous opioid peptide,EOP)正常生成,破坏DA和EOP系统的稳态,停药后产生生理、心理症状,损害健康。运动(有氧运动、抗阻运动和高强度间歇训练等)作为一种健康的非药理学干预方式,通过调节药物成瘾后的DA和EOP系统紊乱、增加催产素与脑源性神经营养因子水平、增强神经免疫系统机能等途径改善阿片类药物成瘾戒断症状,其作用已得到初步证实,但不同运动种类、周期、强度对药物依赖者脱瘾的效果及机制仍需深入研究。此外,运动方案的制定需做到个性化和科学化,同时应配合运动监控,在获得运动收益的同时防范运动风险。

劳动力迁移对教育回报率阶层差异及收入差距的影响——采用“中国劳动力动态调查”数据的实证分析

基于"中国劳动力动态调查"数据分析表明,我国的教育回报率存在明显的收入阶层差异,其总体上随收入水平的上升而增加,且低收入阶层与其他收入阶层差距较大,中等收入阶层的高等教育回报率最高;劳动力迁移能显著提升接受高等教育的中、高收入群体和接受中等教育的中等收入群体的教育回报率,进而强化其收入优势;教育回报率差异对收入差距的贡献比受教育水平分布不均更大,劳动力迁移总体上有助于缩小与个体受教育(特别是高等教育)差异相关的收入差距。因此,教育资源的分配要有利于提升低收入群体的教育层次,并清除阻碍劳动力迁移的制度障碍,以缩减由个体受教育差异引致的收入差距。

基于联合定价模型的奖惩因子的扩展与比较

信度模型是经验费率厘定的主要方法,其缺陷在于隐含的正态分布假设并不适用于索赔次数,同时也无法分析费率因子对预期保费的影响。若将信度模型与广义线性混合模型相结合,同时考虑保单已知的风险特征信息和潜在的个体风险特征信息,将正态分布假设推广到泊松分布,放宽随机效应假设,即可构建一种扩展的联合定价模型。扩展的联合定价模型不仅能解决定价过程中风险信息重叠的问题,其预测值还具有类似信度模型"收缩估计"的性质。对一组保单索赔次数数据的研究发现,扩展的联合定价模型(泊松-伽马模型)对索赔次数的拟合更加合理,解决了奖惩因子的"过度奖惩"的问题,有效改进了预测结果。

积分奖励计划有效性的影响因素及其作用机制——基于信用卡行业的实证研究

通过文献回顾分析,以购买份额替代顾客忠诚作为评判积分奖励计划有效性的变量,并发掘出影响积分奖励计划有效性的重要因素,从行为学角度建构了研究模型。研究证明:(1)感知价值对购买份额影响最为深刻,不仅直接正向影响购买份额,还通过顾客满意对购买份额产生间接效应;(2)顾客满意对购买份额的影响大于转换成本,两变量直接正向影响购买份额;(3)便利性对购买份额的影响最小,且这种影响是通过顾客满意和转换成本来间接实现。

目的地属性绩效对游客总体满意度的非对称影响——以北京为例

目的地属性绩效与游客总体满意度间的关系并非总是线性和对称的。本文依托北京入境游客问卷调查数据,利用奖惩对比分析和非对称影响绩效分析方法,检验了目的地属性绩效对游客总体满意度的非对称影响效应。结果显示:(1)城市目的地属性可划分为旅游信息、旅游交通、自然环境、娱乐活动、核心吸引物、休闲氛围、旅游安全、服务设施和通信服务共9个维度;(2)目的地属性绩效对游客总体满意度的影响存在非对称效应,核心吸引物、旅游交通、旅游安全和服务设施对游客总体满意度具有负向非对称影响,娱乐活动与旅游信息则具有正向非对称影响,仅休闲氛围对游客总体满意度的影响基本呈对称性;(3)城市目的地游客总体满意度的提升,应优先提高休闲氛围属性的绩效,其次是改善服务与设施,再进一步是改进娱乐活动与旅游信息。

数据越多越好吗——对数据要素报酬性质的跨学科分析

流行的观点认为数据是新的高级生产要素,具有强大的规模经济、范围经济和数据网络效应,是报酬递增的。但这既不完全符合产业事实,也不完全符合经济规律,是一个亟需辩论也正在辩论的命题。本文以经济学分析为主线,辅以管理学、信息系统和数据工程科学等多学科的理论和证据,对数据要素报酬性质的基本原理、影响机制、情境证据等进行跨学科分析。研究发现,数据要素报酬性质是状态依赖的,在不同领域、不同技术和不同制度条件下,数据的报酬性质是不同的,既可能递增,也可能递减,还可能不变,需具体情境具体分析。为此,本文回到要素报酬性质决定的根源处,归纳了数据价值创造全过程中影响数据要素报酬性质的五类因素:数据质量、数据参与生产的规模报酬、数据的外部经济、数据驱动的学习效应、数据生产力和产品价值的质量阶梯,并在理论上推导了它们影响数据要素报酬性质的机制,得出了五个待检验的实证命题。在此基础上,本文构建了一个分析具体情境中数据要素报酬性质的综合框架,结合实证证据,确定了当前代表性情境中的数据要素报酬性质。本文提出的综合框架和结论对于未来研究数据如何影响企业战略、产业组织、竞争监管与经济均衡等问题具有基础支撑和重要启示作用。