高职院校与区域大型民营企业互助发展可行性研究——以柳州城市职业学院与民企柳州家居合作为例

结合目前民营企业的发展困境及高职院校校企合作中存在的问题展开分析,以柳州城市职业学院与民企柳州家居合作为例,论述高职院校与区域大型民营企业互助发展的可行性.     

文化在营销中的作用

用文化来增加企业营销的竞争力是企业的新思维。几乎所有成功的企业都很重视文化的竞争力。文化对营销的作用主要体现在企业文化、品牌文化、产品文化三个方面。     

基于校企合作的实践教学基地建设和人才培养

实践教学是当今大学教育的重要组成部分,在人才培养方面与理论教学具有同等重要的作用.因此,完善实践教学的教学模式,提供合适的校外实践基地对于应用型本科人才的培养具有重要意义.阐述了苏州城市学院校外实践的基地建设、人才培养模式及所取得的成效和面临的问题,并提出了一些改善措施;通过分析影响实践教学的多方面因素,提出了优化教学...     

高校公共事业管理专业建设中的问题与对策探析

公共事业管理专业的开设有其独特的社会背景和理论背景,并与相关学科有着一定的联系和区别。目前我国高校公共事业管理专业在发展过程中存在着一系列的问题,具体表现为人才培养目标定位模糊、师资力量薄弱、实践性教学环节薄弱、定量分析能力差等。解决这些问题,需要从明确专业理论内涵、准确定位培养目标、加强专业课程设置建设以及加强师资队伍建设等方面入手。     

施工企业项目成本控制体系的建立与应用

以系统思想为指导,分析目前施工企业项目成本控制中存在的问题,运用理论分析与实证分析研究相结合的方法,构建项目成本控制体系,并在具体项目上进行应用.     

基于熵权-COPARS的电力企业可持续发展能力评价研究

企业可持续发展能力是企业发展过程中保持经营优势和持续成长的能力。企业可持续发展能力的评价对企业制定战略布局,提高企业竞争力具有重要意义。基于电力企业的特点,本文从生态环保、服务质量、技术竞争力、市场布局四方面建立了电力企业可持续发展能力评估指标体系,结合熵权法和复杂比例评价法(COPARS)建立了综合评价模型,选取6家代表性电力企业进行实证分析及应用。结果显示代表技术竞争力和创新能力的“授权专利增长率”指标在电力企业可持续发展能力评价模型中权重最大,国家电网的可持续发展能力为“中等”水平,仍有较大的提升空间。电力企业进行可持续发展战略制定时,可参考本模型,实现有的放矢,提升管理效率。     

物流企业主导型跨境电商生态系统的构建——多案例研究

采用多案例研究的方法,从跨境进口物流和跨境出口物流两个角度,探讨物流企业主导型跨境电商生态系统构建路径,并揭示物流企业主导型跨境电商生态系统的一般演化规律。研究发现：物流企业主导型跨境电商生态系统可分为物流企业主导的融合型跨境电商生态系统和物流企业主导的独立型跨境电商生态系统;跨境电商平台是物流企业主导型跨境电商生态系统的核心物种,其产生的新的资源及需求是系统演化发展的动力;物流企业主导型跨境电商生态系统的演化路径是：量贩式微利发展阶段-嵌入式服务增值阶段-集成式综合服务阶段,随着发展阶段的演进,物流企业与跨境电商生态系统中其他物种的关系日渐紧密。     

专利获取、专利保护、专利商业化与技术创新绩效的作用机制研究

专利在企业生产经营中的重要性日益显现,其作用已从防御性手段转变成战略性工具。通过对118家高新技术企业363份有效问卷调查数据,从资源观的视角,运用结构方程模型实证研究企业专利获取、专利保护、专利商业化与技术创新绩效的作用机制,并重点探讨专利商业化的中介效应。结果表明:专利获取对专利保护、专利商业化具有显著的正向影响,专利保护对专利商业化具有显著的正向影响;专利获取、专利保护、专利商业化与技术创新绩效均具有显著的正向影响;专利商业化在专利获取与技术创新绩效之间起部分中介作用,而在专利保护与技术创新绩效之间则具有完全中介作用。本研究结论不仅拓展了专利管理与技术创新绩效的理论研究领域,同时为我国高新技术企业在开放式创新环境下通过有效的专利管理提升技术创新绩效提供实践指导。     

浅谈国有中小企业薪酬制度改革

本文首先对国有中小企业现行的薪酬制度进行分析,从工资结构、工资升降机制、工资分配方式、工资总额确定、工资分配形式、补贴性工资激励等六个方面提出现行工资制度存在的问题,通过对改革方向的思考,提出了对工资制度改革的具体设计：实行工资分类管理模式;建立岗位效益工资制;建立岗位包干工资制;建立工资升降机制。     

基于时间聚类的加权关联规则及其在企业中的应用

针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性．