在上海交通大学的四年生活中，我目睹和经历了太多的荒谬，太多的错误，太多的茫然，太多的无奈，太多的失败。自诩为天之骄子的高中毕业生，站在大学的门槛上，有时竟会显得像低龄儿童一样幼稚。 年轻的同学们还为自己那充满无限可能的青春而沾沾自喜，却不曾意识到，一生仅此一张的白纸，绝不可以随意地涂抹。本书希望能为同学们树立正确的人生观和价值观，并在具体政策上，提供各种切实可行的建议，帮助同学里那一部分有志青年完善自我，实现内心的追求。 回首四年大学时光，我一直保有一种强烈的对科学知识的虔诚。这份虔诚迫使我重新思考每天那本应“司空见惯”的生活;这份虔诚让我站出来，以我认为正确的方式贯彻自己的追求。 在此，我把我这四年，和生活斗争的点点滴滴的经验和感悟记录下来。一方面，我希望我能为那些像我一样压抑中的灵魂尽一点义务。另一方面，也希望这本书本身，能成为推动各种不合理制度进步的一种动力。 现实总是令人遗憾的。我们当中太多人已经习惯于沿着那一成不变的“典型成功道路”前进:中考，高考，考研，出国......数不清的人们在埋头赶路。走在前面的已然迷失，跟在后面的却还未开始思考。这不应该是一个国家、一个时代的精神。 这本书不是《逃课手册》或者《考前突击宝典》。我希望帮助各位读者做到的，绝不是简单的拿高分、或者顺利毕业。我衷心希望希望这本书能够带给读者一些新鲜的思考，让同学们能看到人生道路上不同的风景。至少在读过本书之后，各位读者应该能够有勇气、有智慧，去发现并挑战那些比上课更为重要的追求。

2020 年是全面建成小康社会和“十三五”规划收官之年，面对突如其来的新冠肺炎疫情冲击，北京市交通行业在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神，按照市委市政府工作部署，统筹推进新冠肺炎疫情防控和交通运输保障，扎实做好“六稳”工作，全面落实“六保”任务，加快建设交通强国，奋力推进首都交通高质量发展，牢牢把握“以人为本”的发展思想，坚持“慢行优先、公交优先、绿色优先”三大理念，贯彻“优化供给、调控需求、强化治理”总基调，切实维护经济社会正常秩序，北京市交通事业经受住了前所未有的严峻考验，全年交通运行平稳有序，应急服务与保障能力进一步提升，较好地完成了全年主要目标任务。

在本报告中，我们更新了“北京大学数字普惠金融指数”（2011-2020），分析了中国数字普惠金融的最新发展趋势，并重点讨论了数字普惠金融发展差距问题。得到如下几个主要结论：第一，经历了早期的高速发展后，数字普惠金融发展速度近几年有所放缓，但仍然维持了一个可观的增速，特别是新冠肺炎疫情之后，数字普惠金融发展依然增长，近十年来数字普惠金融的实践也初步证明了这种模式的可行性、可复制性，也显示出数字金融服务在疫情冲击下较强的韧性。第二，与前几年指数相比，最近几年指数增长的驱动力发生了非常明显的变化，数字金融使用深度的增长已经成为数字普惠金融指数增长的重要驱动力，这与第一期2011-2015年的指数形成鲜明对照，证明中国的数字普惠金融事业已经走过了粗放式的圈地时代，进入了有待深度拓展的新阶段。第三，前几年数字普惠金融区域间差异收敛速度明显，但近两年有所放缓，未来差异能否进一步缩小，主要体现在使用深度上的地区差异能否进一步缩小。第四，中国北方和中国南方的数字普惠金融发展水平差距由前两年的快速收窄，转为近两年的停滞不前，目前北方地区和南方地区的数字普惠金融发展差异，主要源于使用深度差距。第五，在城乡层面，总体而言，城市化水平与数字金融发展正相关，但在更细的视角上，在发展水平已经比较高的核心都市区内部，人口集中度与数字金融发展是负相关关系，即，数字金融发展水平在核心都市区的人口高度集中的区域反而较低。数字金融是近年来中国社会各界广泛关注的领域，但基础数据的不完善极大地限制了相关领域的实证研究。这套指数为各界提供了一套反映数字普惠金融发展现状和演变趋势的基础数据。在本报告中，我们通过一些尽可能简化的方法，已经揭示出这套指数背后所能展现的丰富结论，我们相信在与家户、企业、地区特征等其他经济社会指标匹配之后，从这套指数当中还可以得到更多、更严谨的结论。当然，虽然我们对数字普惠金融的指标体系和指数编制方法进行了反复推敲，但其中存在的固有缺陷仍然必须承认。例如，限于数据的可获得性和不同机构数据的可匹配性等障碍，依然只能仅以一家代表性的数字金融机构为数据来源，因此不能反映数字普惠金融发展的完整图景。但如果将研究的问题限定于发展趋势、地区差距等，本套指数尚具有一定程度的代表性。特别是在缺乏度量地区间数字普惠金融发展现状的情况下，本指数的发布可以为各界人士提供一个各地数字普惠金融发展程度的粗略度量，供关注该领域的各界人士参考。

互联网金融，自其作为一个概念被提出，其发展便伴随着媒体的不同声音；近年来，随着“互联网金融”这一名词逐渐污名化，金融科技，或FinTech因其更好的概念包装与国际沟通遍历，逐渐成为业界与媒体描述的主要表达。为了能够科学、准确、量化地刻画互联其发展变化脉络，我们利用逾1700万条新闻全文数据，借助自然语言处理、机器学习等方法，编制了一套覆盖2013年1月至2017年9月的互联网金融情绪指数，指数包含了对于金融科技整体与P2P网络借贷、互联网支付等12个子类的关注度与正负情感的度量。指数表明，金融科技的整体关注情况呈现出波动上扬的趋势，而对其整体的正负情感态度，则振动较为剧烈。而金融科技各子类，在关注程度与正负情感态度上，则有着较大分化。

本文通过国内自主首创的CBCD3.0模型，在学生端对超过18万大学生进行关于大学生的工作偏好、薪酬期望、理想雇主的调查分析。在企业端对近5000家合作企业进行了关于校园招聘、甄选的偏好分析，薪酬福利的竞争分析及企业理想雇主画像的分析、基于这些分析，对2020年的校园雇主品牌建设进行现象经验的总结及未来趋势的判断。