摘要：企业在薪酬结构设计中将员工绩效与薪酬相结合,可以激励员工,提高绩效水平。但如果薪酬差距过大,将可能引发内部矛盾。本文从实际案例出发,分析了洛伦茨曲线在企业薪酬结构设计中的应用。薪酬应该能够激励个体,并使群体达成优良绩效,激励性与保障性并重将使薪酬结构更为合理。

摘要：利用建立的基尼系数降水分布不均匀性模型,对延安市和榆林市1961—2010年的降水量、基尼系数和洛伦茨不对称系数的系列进行研究,并用Mann—Kendall方法趋势分析和检验。研究结果表明,近50年来榆林市和延安市的年降水量呈下降趋势,年平均基尼系数分别为0.61和0.56;大于1的洛伦茨不对称系数的年份占总年份的比例分别约为33%和16.7%。榆林市的基尼系数呈上升趋势,洛伦茨不对称系数呈下降趋势;延安市的基尼系数呈下降趋势,洛伦茨不对称系数呈上升趋势。榆林市的降水分布不均性增强,主要是由于降水量小的月份所占的比例较大;延安市降水分布趋于均匀,降水量大的月份所占比例增加。榆林市在1972、1986年和1997年的洛伦茨不对称系数有较大波动,这些年中降水不均匀性主要是由于降水量大的月份引起的,同期也是土壤干旱异常的年份。因此,洛伦茨曲线从一种新的角度来量化评价降水分布时间不均匀性及其成因,为研究土壤干旱和水土流失等自然灾害成因机理提供科学依据。

摘要：提出了反映水生态系统空间分布规律和特征差异的水生态分区方案,并与国家现有的水资源分区、生态功能区划、水功能区划等相关区划成果相互衔接,为水资源综合利用、流域生态保护和经济社会发展规划提供实用的自然基础。以我国自然地理特征的空间变异与地域关联为依据,以流域为基本单元,进行水生态区划的初步研究,提出了分区的指标体系、步骤和区划方法,形成了两级的全国水生态分区体系。首先,划分为东部区、中部区、西北区和西南区4个水生态一级区;进行水生态二级区划时选取水资源量、降雨量、人口密度、NDVI作为分区的评价因子,根据洛伦茨曲线和基尼系数对分区合理性进行了检验。验证结果表明,各个水生态二级区的水资源量与降雨量、人口密度和NDVI值之间的基尼系数均不超过0.4,分区方案比较合理,从而形成34个水生态二级区,分布在东部13个,中部10个,西北6个,西南5个。

摘要：本文试图把基尼系数从宏观引向微观,探讨用基尼系数来反映企业内部收入分配的合理性问题。论文先从理论上分析了企业内部影响基尼系数的因素,企业分配政策对基尼系数的影响;然后根据实际数据对三个组织的内部收入分配的基尼系数进行计算,证明了在企业应用基尼系数的可行性;最后得出结论:目前社会上存在的不公平,并不是工资差别引起的,而是由灰色收入、城乡差别、行业差别等其他因素引起的。

摘要：文章在讨论粮食安全概念及其实现机制的基础上,对国内外的粮食安全评价进行了客观、具体的述评。建立了新的更加符合实际的粮食安全评价指标体系和计算方法,并运用这一方法对我国的粮食安全状况进行了评价。结果表明,近年我国在减少营养不足人数方面取得了重大进展,粮食安全风险具有显著的周期波动特征,但耕地压力处于紧平衡。

摘要：目前关于用户兴趣方面的研究大多数是根据用户兴趣的相似性划分用户群,缺乏对用户兴趣分布模式的度量。为此,提出一种用户兴趣分布模式度量方法。根据向量空间模型进行用户兴趣建模,利用基尼系数和洛伦茨曲线划分用户兴趣分布模式。Movielens数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。

摘要：企业应遵循公平性、竞争性、激励性、经济性和合法性的原则来设计与健全企业的薪酬制度,确保薪酬分配的公平性及激励功能的有效发挥。本文阐述了企业薪酬设计的原则,并探索性的将经济学中的基尼系数指标引入到了薪酬设计评价之中,为企业进行薪酬设计评价提供了参考依据。

摘要：目的了解我国中医类卫生医疗机构发展现状与公平性,为中医类卫生医疗机构深化改革提供智囊支撑。方法以《2020年中国卫生健康统计年鉴》为基础数据,绘制全国31个省、自治区、直辖市中医类医院、中医类门诊部、中医类诊所、中医类研究机构在人口和面积维度上的洛伦茨曲线,并计算其基尼系数。结果在人口方面,中医类医院、中医类门诊部、中医类诊所的配置较为公平(G<0.4);中医类研究机构(G=0.52744)已超过警戒线。在面积方面,中医类医院(G=0.35791)的分布相对合理;中医类诊所(G=0.46653)的配置处于警戒状态;中医类门诊部(G=0.70678)、中医类研究机构(G=0.73186)的分布处于高度不公平的危险状态。结论2019年中医类卫生医疗机构在人口维度的公平性上要优于地理维度的公平性,中医类卫生医疗机构按地理分布处于危险状态。政府应进一步改善顶层设计,兼顾经济因素和地理特征,并结合中医特色优势,提高中医类卫生医疗机构资源配置的公平性与可及性。

摘要：目前,关于n-grams特征加权的计算方法大多是基于其出现频率进行设计的。这类加权计算方式存在一定的问题:n-grams特征是由多个词汇构造而成,由于其出现频率取决于多个词汇,即多个词汇的出现概率取交集,故经常造成出现频率过小而无法得到满意的加权效果。另外,构成n-grams特征的词汇中可能存在一部分与分类无关,传统方法无法对n-grams特征做进一步处理。为了对n-grams特征更好地加权并做进一步处理,利用基尼系数和洛伦茨曲线对ngrams特征内的词汇进行约简和加权,最终得到对n-grams特征的加权结果。通过支持向量机中的实验结果表明,经过基尼系数约简和加权后的n-grams特征在分类结果上要优于TF(Term Frequency)等加权方法,验证了算法的有效性。