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拒不支付职工工资284万元获刑两年******

　　本报记者　　赵红旗

　　本报通讯员李文晋付屹

　　“企业应严格执行员工薪酬制度，遇到困难了，应及时与员工沟通，避免劳动争议纠纷给企业及员工带来不必要的讼累。”1月7日，河南省许昌市中级人民法院组织法官深入辖区企业了解企业所需所求，并针对企业岁尾年终常见的劳资纠纷以案说法，引导企业规范员工薪酬等相关制度，防范法律风险。

　　在一起拒不支付劳动报酬罪案件中，被告人杨某被许昌市建安区人民法院一审判处有期徒刑2年，缓刑3年，并处罚金1万元。2022年12月24日，许昌中院维持了一审判决。目前，该案判决已生效。

　　据悉，2020年5月12日，许昌某健康科技有限公司职工李某等人向许昌市建安区人力资源和社会保障局劳动监察大队投诉公司拖欠职工工资，劳动监察大队立案后，于2020年5月14日对许昌某健康科技有限公司体检部实际控制人杨某下达了《劳动保障监察限期整改指令书》，责令许昌某健康科技有限公司体检部10日内支付拖欠的劳动者工资。

　　收到限期支付劳动者工资整改指令后，被告人杨某作为许昌某健康科技有限公司、许昌某健康科技有限公司体检部的实际控制人，在有能力先行支付部分劳动者工资的情况下，仍拒不支付，并于2020年5月19日至6月1日期间，先后安排其公司出纳将公司资金用于支付体检设备CT机余款、购买体检试剂及支付水电费等。

　　立案后，迫于压力，被告人杨某于2020年6月12日至14日向被拖欠工资的职工支付报酬11万余元。经审计，截至2020年6月30日，许昌某健康科技有限公司体检部欠发228名职工13个月工资共计284.75万元。

　　许昌市建安区人民检察院审查起诉认为，被告人杨某明知人社部门向其下达了限期支付劳动者工资整改指令，在有能力先行支付劳动者部分工资的情况下，拒不支付228名劳动者的工资，应当以拒不支付劳动报酬罪追究其刑事责任。建议判处其有期徒刑2年，缓刑3年，并处罚金1万元。

　　建安区法院一审开庭审理时，杨某对起诉书指控的犯罪事实、罪名及量刑建议均无异议。

　　建安区法院审理认为，被告人杨某行为构成拒不支付劳动报酬罪。其到案后如实供述自己的罪行，且认罪认罚，公诉机关量刑建议适当，遂作出判决。

　　2022年10月30日，一审宣判后，杨某不服，上诉至许昌中院，其辩护人辩称，本案拒不支付劳动报酬犯罪事实轻微、社会危害性低，不应以此追究上诉人杨某的刑事责任。

　　许昌中院审理认为，上诉人杨某作为公司最大股东和实际控制人，应当对所拖欠公司员工的工资承担清偿责任。原判认定事实清楚，证据确实、充分，定罪准确，量刑适当，审判程序合法，依法驳回上诉，维持原判。

　　“刑法明确规定，以转移财产、逃匿等方法逃避支付劳动者的劳动报酬或者有能力支付而不支付劳动者的劳动报酬，数额较大，经政府有关部门责令支付仍不支付的，处3年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；造成严重后果的，处3年以上7年以下有期徒刑，并处罚金。”承办法官介绍说，劳动报酬的清偿顺序优先于普通债权，用人单位拖欠劳动者的劳动报酬和其他普通债务时，具有优先清偿劳动者劳动报酬的法定义务。

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。