本书是教育部工商管理类专业教学指导委员会委托项目的具体成果，并被甘肃省教育厅列入甘肃省教学成果培育项目。本书旨在为工商管理类专业（包括但不限于人力资源管理、财务管理、会计学、物流管理、信息管理与信息系统、大数据管理与应用、企业管理等）开展课程思政提供指导性意见和操作建议。本书的出版将极大有助于为将课程思政融入课堂教学实践提供切实方案，从而提高工商管理类各专业的课程思政教育水平。本书共分为六章，分别涉及工商管理类专业课程思政的教学目标、教学重点、教学方法、教学评价、代表性课程思政教学设计、教师课程

本书以文献梳理、理论推演、模型推导等方法为工具，对城市群经济一体化的内涵与政企交互关系进行了重新解读；通过构建政企交互关系影响城市群经济一体化的理论模型，探讨国有经济比重、政企交互关系影响中国城市群经济一体化的内在机制；利用中国19982014年间具有代表性的10个城市群的面板数据为样本，从竞争、分工和协作三个视角出发，实证检验政企交互关系对城市群经济一体化的影响。本书的研究结论为加速推进城市群统一大市场建设、进入分工协作时代，构建以城市群为依托的大中小城市协调发展新格局，实现经济高质量发

本书中马克思主义政治经济学深入研究社会经济运动的客观规律，深刻分析资本主义再生产过程及其内在矛盾，科学论证了社会主义必然代替资本主义的历史趋势。学习马克思主义政治经济学，对于我们学习和掌握马克思主义基本原理，提高经济学理论素养和研究水平，科学认识当今世界的经济现象和经济规律，更好地认识当代中国社会主义经济理论和实践都具有重要意义。

本书重点从政策选取和制造业发展趋势视角研究中国制造业自主创新能力提升的主要路径。在发展趋势把握研究方面，本书重点选取制造业数字化、服务化与收入分配公平化三大发展趋势，考察其对制造业企业研发创新活动的影响。在政策工具选择研究方面，重点选取R&D补贴政策、重点产业支持政策与区域试点政策为研究对象，考察上述三类政策工具对制造业创新活动以及创新资源配置效率的影响。最后，选取浦东和上海其他地区的一系列科技创新有益经验举措作为经典案例展开分析，从实践案例视角为我国制造业自主创新能力提升提供

本书通过分析城市群的演进规律和内在一体化网络特征，探究经济活动的集聚空间从城市向城市群的拓展和演进，并构建理论模型，重点阐释城市群多重空间集聚与一体化发展所能够形成的经济外部性效应；其次，在梳理我国城市群政策和现状的基础上，将城市群空间数据与微观劳动力和企业数据相结合，运用多元数据、多项指标、多种计量分析方法与空间分析技术，对城市群的这种外部效应及其作用机制进行识别和检验，并思考城市群空间与城市空间的交互作用给微观经济主体带来的影响；此外，以长三角为例，探讨如何通过区域合作更好地发挥城

本书内容分为三篇。第一篇以物联网数据为基础，围绕工业大数据技术的“虚实融合”的CPS核心内容，开展数据治理、数据分析、数据平台的相关阐述，揭示数据驱动的生产系统优化模式；第二篇以人(社会网)机(互联网)物(物联网)数据为基础，围绕人工智能先进技术即知识图谱，探讨知识发现、知识图谱构建、知识服务、工业智能制造及知识服务平台等核心关键技术；第三篇基于前两篇的关键技术创新，开展重点行业、重点领域的典型场景应用，围绕钢铁、民用航空、电气等国民经济支柱行业，聚焦节能潜力分析、设备健康管理及预测性

在这本书中，希克斯不仅涉及整个世界，而且囊括了整个人类历史，在经济史理论上首次全面论述了市场经济，包括理论和历史，习俗和计划，市场的兴起，城邦和殖民地，货币、法律和信用，君主的财源，农业的商业化，劳动力市场，工业革命等章节。本书从一个独特的视角来解释市场的起源、出现、发展以及商业的进化，揭示市场经济发展的过程。

本书探讨人口结构变动的经济增长效应，共计八章。其中，第一章和第八章为全书的绪论和结论、政策启示与展望；第二章和第三章分别从宏观、微观层面分析了生育率下降的成因及其与收入之间的关系；第四章至第七章基于理论构建、方法创新和视角拓展分析了人口结构变动的经济增长效应，讨论了人口结构变动对经济增长与技术创新的作用效应及传导机制。

在企业经营过程中，财务对业务决策有重要的支持作用。企业管理者是否具备财务思维将直接影响其决策质量，并最终决定企业经营的状况。

你的企业是否遇到过以下问题：

企业资产规模不小，盈利能力却不高；

报表显示的利润不低，企业却仍陷入资金困境;

辛苦经营好多年，到头来却发现欠下一堆债务;

想要投资新业务，却不知道如何评估投资价值及风险;

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想要避免这些问题，离不开财务思维指导下的有效决策。本

本书首先介绍了将大数据集应用于机器学习的基础知识和因子投资的基本理论；之后，本书介绍了监督学习模式下可用于预测金融变量的几个基本机器学习算法，包括惩罚性线性回归、支持向量机等；接下来，本书介绍了将这些机器学习算法应用于金融领域的实战方法和细节；最后，本书讨论了一系列与机器学习和因子投资相关的进阶话题，包括模型的黑箱问题、因果关系问题和无监督学习算法等。本书适合金融机构从业者以及金融类专业学生系统了解因子投资的理论与方法，以及机器学习算法在因子投资领域的应用。