基于社会网络分析的农业文化遗产地旅游村落治理研究

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  文章编号:1001-148X(2016)11-0177-09
  摘要:农业文化遗产地旅游社区中利益相关者的参与对当地社区的可持续发展意义重大。本文运用社会网络分析中的隶属网络分析方法,在确定云南元阳哈尼梯田两个旅游村落的主要利益相关者和参与事件的基础上,采用专家调查法、访谈法、媒体报道和文献资料等方式收集网络数据,建立隶属参与关系网络,通过紧密度、互惠性、核心边缘、传递性、中间人分析,提出相应的治理对策。
  关键词:农业文化遗产地;利益相关者-事件;隶属参与网络
  中图分类号:F59文献标识码:A
  收稿日期:2016-06-30
  作者简介: 时少华 (1978-),男,山东日照人,北京联合大学旅游学院副教授,管理学博士,研究方向:旅游目的地可持续发展。
  基金项目:教育部人文社会科学研究青年项目,项目编号:14YJCZH129;国家旅游局科研项目,项目编号:16TAAG014;国家旅游局旅游业青年专家培养计划项目,项目编号:TYETP201507;北京市教育委员会面上项目,项目编号:KM201611417003。
  一、引言
  元阳哈尼梯田位于云南省红河哈尼族彝族自治州元阳县境内,是联合国教科文组织认定的哈尼梯田世界文化景观遗产保护核心区,也是联合国粮农组织认定的“全球重要农业文化遗产”保护区之一。哈尼梯田以其壮丽多变的景观、独特的生态文化系统等吸引了众多旅游者,进一步带动了地方的经济发展,而旅游社区中各利益相关者之间参与程度及参与结构,也成为当地社区能够实现增收及传统文化复兴的重要影响因素。
  自1985年墨菲将社区参与概念引入旅游中以来,社区参与旅游发展研究日益受到重视,并在社区参与旅游发展的内涵、模式、影响因素、效果评价与可持续发展等方面[1-8]展开了研究,取得了丰硕成果。经过多年旅游规划实践,Jamal等[9]认为社区旅游规划与合作过程中无论目标界定还是执行阶段,都需要利益相关者的参与和合作,这一思想在日后实践中被不断证实[10-12]。利益相关者之间的参与合作过程涉及不同层次、各类部门和不同领域,是一个复杂系统问题,但传统利益相关者分析仅能研究几个核心利益相关者(如政府、社区、旅游者、企业)在个别事件(如利益分配、开发规划、培训、经营管理等)中参与程度,无法将这些分析扩展到复杂系统层面的网络分析中,造成各利益相关者对于不同旅游事件的参与情况无法形成系统化,网络化、复杂性的呈现与表达。而运用社会网络分析(SNA,Social Network Analysis)方法从复杂网络分析入手,运用行动者-事件隶属关系网络,通过使用网络化的技术与各种层次的网络指标表达可解决这一问题。社会网络分析中的隶属网络分析方法是指行动者集合与其所隶属的事件集合所构成的网络,即行动者群体和其所参与事件之间的关系。隶属关系网络与行动者本身所构成的网络一样,都侧重于位置角色结构研究,具体分析方法包括网络凝聚性、互惠性、核心边缘、传递性、中间人分析等。目前,运用隶属关系网络分析方法研究遗产地社区利益相关者参与事件的相关成果还很少见,多数研究运用社会网络分析方法关注目的地旅游利益相关者的合作[13-16],旅游目的地创新与知识转移[17-19]、利益协调等方面[20-22],这些研究从内容上看还缺少对文化遗产地利益相关者参与议题的分析,从方法上也没将隶属网络分析方法应用于社区参与研究中。本文拟从旅游社区利益相关者-事件的隶属参与关系网络出发,通过量化指标分析,总结隶属参与网络中的问题,并提出相关治理建议。
  二、 农业文化遗产地旅游社区及利益相关者
  (一)典型旅游社区——箐口村与勐品村
  箐口村属元阳县新街镇土锅寨村委会,是省级旅游特色村,距离新街镇6千米,有203户,共943人,692个劳动力,外出务工360人。全村耕地面积85776亩,人均耕地面积098亩。箐口村在上千年的发展中,形成了“森林-梯田-村庄-水系”四素同构的良性循环农业生态系统,蕴含着人与自然的高度和谐,是哈尼族传统人居环境和农耕文化的典范,是人类梯田文化的杰作和世界农耕史上的奇迹,同时也带动了箐口村哈尼梯田旅游的开发。该村靠近坝达梯田景区,与大鱼塘、定福庄等旅游民俗村毗邻,箐口村哈尼文化丰富,哈尼文化陈列馆集中展示了哈尼族服饰、歌舞等文化元素,目前该村已有农家乐、农家客栈10家左右,参与旅游服务的共计200多人,从事旅游接待人数占全村人口数的21%。
  勐品村属元阳县攀枝花乡勐品村委会,距离攀枝花乡4千米,有耕地1 196亩,人均耕地082亩。该村是彝族和哈尼族杂居的村寨,303户,1 444人,劳动力1 271人,其中从事第一产业人数1 018人。勐品村彝族文化特色明显,妇女擅长各种刺绣,图案精美,同时该村还被攀枝花乡列为彝族乐作舞之村。随着2013年哈尼梯田申报世界文化遗产成功和民俗活动的不断丰富,游客络绎不绝,目前该村已有农家乐、农家客栈20多家,参与乡村旅游服务的农户200余户共计400多人,从事旅游接待户数占全村的67%,以梯田观光旅游为主的旅游接待业已成为勐品村脱贫致富的重要手段。
  (二)农业文化遗产地社区的主要利益相关者及参与事件
  利益相关者研究最早起源于管理学,指任何能影响组织目标实现或被该目标影响的群体或个人。结合云南元阳箐口村和勐品村的实际情况,在综合考虑9位相关专家建议的基础上,确定了箐口村和勐品村 17个利益相关者(表1),并确定了两村17个利益相关者共同参与的事件(表2)。
  三、研究方法
  (一)隶属参与网络关系数据的收集
  本文主要采用整体关系网络的数据收集方法,具体包括专家调查法、访谈法、媒体报道和文献。根据是否主持过箐口村或勐品村调查(是=2,否=0)、是否参与过箐口村或勐品村调查(是=1,否=0)、对当地社区旅游发展中利益相关者的熟悉状况(很了解=4,比较了解=3,一般=2,不太了解=0)、是否在遗产保护和旅游规划开发过程中向政府部门提出过建议(多次提出=2,提出过一两次=1,没有提出=0)、对箐口村或勐品村是否进行过田野调查(经常进行=3,偶尔进行=15,没有进行=0)这5条标准选择了9位相关研究专家,并依据上述5条标准符合程度对每位专家进行赋权,确定每位专家的权重,同时要求每位专家对17个利益相关者对参与14个事件的程度进行评价(打分取值分别为0、1、2,其中,0表示利益相关者没有参与相关事件,1表示利益相关者参与相关事件的程度一般,2表示利益相关者参与相关事件的程度高),并将9个专家的评价分数进行加权平均。为进一步修正9位专家评价数据的准确性,还对箐口村和勐品村利益相关者代表(包括旅游社区接待者、普通村民、村委会干部、世博元阳旅游公司、县旅游局、州县哈尼梯田管理局、研究机构、旅游者)参与事件情况进行了访谈,同时还搜集了相关媒体报道与文献资料[23-29]。将上述方法获取的关系数据信息进行分析与归纳,得出箐口村和勐品村事件参与关系隶属网络数据矩阵(表3和表4)。   (二)隶属参与网络分析方法
  运用社会网络专业分析软件UCINET6,可实现对隶属参与网络紧密度、互惠性、核心边缘、传递性、中间人的分析。
  1.网络凝聚性分析。凝聚性指社会网络拥有许多连带,且结构稳固的网络关系表现。在隶属网络中,凝聚性分析包括如下5个指标,即密度(Density),指网络中所有连带关系数量/(网络中行数×网络中的列数),该指标值介于0-1之间,指标值越接近1表明网络连接性越高;平均距离(Avg Dist),指在隶属网络中平均测地路径的长度,该指标值越小表明网络任意两点之间的距离越近,凝聚性越高;直径(Diameter)指在隶属网络中最长的测地距离,该指标值越大表明网络凝聚性越低;传递性(Transitivity)指在隶属网络中4条边四倍值/ 3条边或更多条边的数量,该指标值介于0-1之间,指标值越接近1表明网络传递性越高,传递性高则有利于利益、信息、机会、合作资源的获取与使用;分裂性(Fragmentation)是表明隶属网络是否为连通的,该值大于1,表明网络是未连通的,该值等于0,表明网络是连通的。
  2.网络中心性分析。侧重于网络内部的支配性权力分析,重点考察网络内部的权力集中程度,控制别人的程度,以及被别人控制的程度。主要衡量指标分为度数中心度指标,中间中心度指标和接近中心度指标。
  度数中心度是行动者关系的数量总和。在隶属网络中,一个点的度数中心度是该点所隶属的事件数,其标准化值为一个点所隶属的事件数/事件总数;一个事件的度数中心度是该事件所拥有的行动者数,其标准化值为一个事件的参与者人数/参与者总数。
  中间中心度是衡量一个节点对控制别人的程度的指标。在隶属网络中,由于每对行动者之间的联络都要通过行动者参与各种事件来完成,因此事件总处于行动者之间的捷径中,其计算公式:1/2∑mk,ml,∈nj1/xmkl,其中,mk,ml为一对事件,nj为事件关联的行动者,1/xmkl为对于一对事件(mk,ml)来说,行动者nj中间中心度增加的单位。另外,各对事件之间的联络都要通过行动者来完成,因此行动者总是处于事件之间的捷径中,计算公式为1/2∑ni,nj,∈mk1/xNkij,其中,ni,nj为一对行动者,mk为行动者关联的事件,1/xNkij为对于一对行动者(ni,nj)来说,事件mk中间中心度增加的单位。
  接近中心度是衡量一个节点在多大程度上不被别人控制的指标。对于隶属关系网络,一个行动者的接近中心度是该行动者所隶属的事件到其他行动者和事件的距离的一个函数,即[1+∑g+hj=1min∑[DD(X]k[DD)]d(k,j)/(g+h-1)]-1,其中g是点数,h是事件数,事件k与行动者i邻接。同理,一个事件的接近中心度是该事件所含的行动者到其他行动者和事件的最短距离的一个函数,即[1+∑g+hi=1min∑[DD(X]j[DD)]d(i,j)/(g+h-1)]-1,其中g是点数,h是事件数,行动者i与事件k邻接。
  3.网络核心边缘分析。它是分析网络中处于利益核心地位与处于利益边缘地位的结构分析,处于核心位置是控制集团,而处于边缘位置的往往是被控制集团,核心边缘分析侧重于网络中支配性权力分析,重点考察核心对边缘集团之间的控制性程度。在隶属网络中,把行动者(行)和事件(列)分为两类,在块模型主对角线上的块是核心,是密度高的部分,主对角线另一部分就是边缘,是密度低的部分。
  4.网络中利益集团的事件参与性分析。该分析将利益相关者划分为四个利益集团,即政府机构(B,C,D,E),当地企业(F,G),当地社区(I,H,L,M,J,K)和压力集团(A,N,O,P,Q),分析四个利益集团事件参与程度分析和经纪人分析。(1)事件参与程度分析,衡量指标为平均密度指标,对于多值有向网络来说,该值越大,表明网络参与程度越高。公式为S/g(g-1),其中:S=网络中所有关系之和,g=网络中节点数。(2)事件参与中的经纪人分析,经纪人在网络中占据重要位置,并利用其优势位置可以控制其它行动者并获取利益资源,经纪人可以分为五类:分别是协调人(Coordinator)、顾问(Consultant)、代理人(Representative)、守门人(Gatekeeper)和联络人(Liaison)。协调人指集团内关系的调解人,顾问是对集团内关系进行调节的局外人,代理人是与集团外联络的中间人,守门人是接受集团外联系的中间人,联络人是联络网络中另外两个集团的中间人。这五类经纪人可分成两类,一类是利益集团内部关系的中间人,具体角色为协调人和顾问;另一类为利益集团之间关系的中间人,具体角色为代理人、守门人和联络人。
  四、 数据分析及结论
  (一)隶属参与网络凝聚性分析
  从表5中五个指标对比看,整体上勐品村的隶属参与网络的凝聚性比箐口村要略高些,主要表现在密度、平均距离和传递性三个指标对比上。从各指标情况看,两个村落密度值大体为中等密度,网络中各点之间是连通的,任意两点之间的平均距离较近,最大距离值为4(直径),且为传递性较高。
  (二)隶属参与网络中心性分析
  从表6可知,对于二村来说,程度中心度,接近中心度和中介中心度三个指标均较高(相对于各自指标的均值)的利益相关者为州(县)旅游管理部门(D)、世博元阳旅游开发公司(F)、村管理委员会/村小组干部(H)、旅游从业居民(K)。此外,对于勐品村来说,州(县)政府(B)、州(县)哈尼梯田管理局(C)两个利益相关者的三个指标值也比较高,表明上述利益相关者在两个隶属网络中处于核心位置,拥有较高控制权力,且不容被人控制,而其余利益相关者则处于参与网络边缘位置,容易被别人支配与控制。
  从表7可知,对于二村来说,程度中心度,接近中心度和中介中心度三个指标均较高(相对于各自指标的均值)的事件为申报世界文化遗产(e1)、村农业与民俗文化的保护与传承(e4)、梯田的保护(e5),此外,箐口村的梯田景区的经营与管理事件(e6),及勐品村的村节庆及宗教节活动事件(e11)指标值也比较高,表明上述事件在两个隶属网络中处于核心位置,利益相关者参与事件程度高,其余指标则处于边缘位置。   (三)隶属参与网络核心边缘分析
  运用块模型邻接矩阵计算可知,箐口村核心边缘分区的拟合值为0815,勐品村核心边缘分区的拟合值为0798,二村数据拟合值均比较高。从表8可知,箐口村核心部分是由e1,e5,e6,e4四个参与事件和C,B,O,D,K,F,H,J八个利益相关者构成,密度为11,其余数据则为边缘部分;勐品村核心部分是由e1,e5,e4,e11四个参与事件和E,B,C,D,O,F,K,H,J,N十个利益相关者构成,密度为1189,其余数据则为边缘部分。从二村核心边缘矩阵对比看,二村核心边缘利益相关者-事件构成大体相似,从利益相关者集团角度看,二村利益相关者集团1和集团2参与较多的事件是e1,e5,e4,而参与较少的事件则是e2,e3,e7,e8,e9,e10,e12,e13,e14,二村中事件集团1和集团2参与较多的利益相关者是C,B,O,D,K,F,H,J,参与较少的利益相关者是A,I,L,M,G,P,Q。
  (四)隶属参与网络中利益集团的事件参与性分析
  1.事件参与程度分析。从利益集团内部看(表9),两个旅游村政府机构的事件参与程度(平均密度值)最高(分别为5667和95),尤其是州(县)旅游管理部门(D), 州(县)哈尼梯田管理局(C), 州(县)政府(B)参与程度较高,而镇政府及相关部门(E)则参与程度较低(参与值为4,低于密度均值)。对于箐口村来说,压力集团事件参与程度最低(16),其中NGO组织及行业协会(N),媒体(P)参与程度较低,而勐品村当地企业事件参与程度最低,尤其是旅行社(G)参与程度较低。从利益集团之间看,箐口村中的政府机构与企业之间通过共同事件的参与程度较高(4875),当地企业与压力集团通过共同事件的参与程度较低(17)。而对于勐品村,政府机构与当地社区之间通过共同事件的参与程度较高(5458),当地企业与压力集团之间通过共同事件的参与程度较低(2)。
  2.事件参与中的经纪人分析。从表10可知,二村中四个利益集团中缺少协调人和顾问角色,表明利益集团内部在事件参与中两个利益相关者之间直接通过事件联系在一起,协调人和顾问这样的第三方经纪人角色没有产生。
  而在利益集团之间,箐口村中新街镇政府及相关部门(E)承担了4次联络人角色,即当地企业同当地社区,压力集团之间共承担4次,另外,旅游者(Q)也分别承担了守门人、代理人和联络人角色各2次,即承担当地企业和社区之间的联络人角色2次,承担当地企业与压力集团之间的守门人2次,承担当地企业与压力集团之间的代理人2次。勐品村中旅游从业居民(K)承担了2次联络人角色,即当地企业和压力集团之间共承担2次,旅游者(Q)也分别承担了守门人、代理人和联络人角色各1次,即承担当地企业和社区之间的联络人角色2次,承担当地企业与压力集团之间的守门人和代理人各1次。
  总的来看,利益集团事件参与中内部和外部中各利益相关者承担各类经纪人角色较少,且全部都集中于利益集团之间,而集团内部由于事件的联系而没有产生协调人和顾问角色。
  五、治理对策
  1.从隶属参与网络凝聚性分析看,需要提升两村网络中利益相关者的参与事件的关系强度与数量。由于两村的传递性较高,连通性较好,要充分利用两村隶属网络这一特征,促进利益相关者之间分享旅游与遗产保护信息、投资机会、技术与知识等方面的资源。同时,在两村建立起长期的遗产旅游项目合作模式,通过项目合作带动利益相关者之间的合作。
  2.从隶属参与网络中心性分析看,(1)要提升二村乡政府及相关部门(E)的中心性,重点加强E与旅游管理部门(D)的联系。此外,箐口村还需要提升州(县)政府(B)和州(县)哈尼梯田管理局(C)与其它利益相关者之间的联系强度,重点培育两个利益相关者的中间人角色。(2)二村中利益相关者旅行社(G)要加强与世博元阳旅游开发公司(F)、旅游管理部门(D)、旅游从业居民(K)的合作,加强旅游社的影响力和中介作用。(3)增强普通居民(L)、其他相关社区(M)、沟长(I)、文化艺术传承者(J)四个社区利益相关者在社区事件参与和分配中的重要性,政府部门和旅游企业要向普通村落和文化传承者提供好的利益信息途径,充分利用哈尼族的生态文化、宗教祭祀与节日文化、农业歌舞文化资源开发文化旅游产品,创造就业与投资机会。(4)联合国世界遗产委员会(A)、NGO组织及行业协会(N)、专家及研究机构(O)、媒体(P)、旅游者(Q)五个利益相关者在二村中参与的事件不多,导致其处于边缘位置,因此可让5个利益相关者参与更多的事件,尤其是除e1,e4,e5外其余事件参与程度,进而提升其影响力与控制力。
  3.从隶属参与网络核心边缘分析看,要提升利益相关者-事件边缘部分的关联,即要促进核心集团与边缘集团之间的利益相关者之间的事件参与,一要建立并加强隶属网络中边缘集团的网络凝聚力,重点构建A,I,L,M,G,P,Q七个利益相关者同e2,e3,e7,e8,e9,e10,e12,e13,e14九个事件之间的连接与连带强度,增强事件参与程度;二是进一步加强A,I,L,M,G,P,Q七个利益相关者与e1,e4,e5三个事件之间,以及C,B,O,D,K,F,H,J八个利益相关者同e2,e3,e7,e8,e9,e10,e12,e13,e14九个事件之间的参与连带强度。依据笔者观察,边缘集团利益相关者事件参与不足,原因在于社区内部利益分配不公平,权力制度性制约,参与意识不足等方面的影响,而提升利益相关者参与积极性的策略也在于改变上述影响因素对利益相关者参与事件的影响,增强社区内部信任和合作,形成利益与价值认同,增进社区参与意识。
  4.从隶属参与网络中利益集团的事件参与程度分析看,(1)从集团内部看,箐口村压力集团事件参与程度低的原因在于NGO组织及行业协会(N),媒体(P)事件参与程度较低,因此扩大箐口村NGO及协会组织的构成,除针对梯田保护与村落文化保护组织外,还需要增加箐口村旅游文化,旅游经营,以及旅游监督等第三方组织。同时,有意识引导与扩展媒体关注焦点,除梯田保护外,还可将箐口村旅游决策、村务监督向媒体公开,并扩大旅游文化与经营成果的媒体宣传,这样既可以有效监督与宣传村落梯田保护与旅游发展,又可以吸引媒体的参与。另外在勐品村,旅行社(G)参与程度较低,主要表现旅游社在当地仅仅为中介代理,参与旅游商品交易,而旅游社作为生产性的代理机构,还需要对社区旅游线路的设计,旅游交通的提供,住宿的安排,村落民俗与生态文化、节庆和歌舞等旅游资源进行参与和整合;(2)从集团之间看,二村中政府机构与当地企业和当地社区的事件共同参与程度较高,而当地企业和压力集团之间的事件共同参与度则较低,主要因为压力集团中在村旅游相关事务的决策(e3),景区门票及其他旅游收入的分配(e7),饭店与旅店的经营(e9),旅游交通的提供(e12)事件中没有参与,因此建立压力集团中各利益相关者与e3,e7,e9,e12事件之间的联系,可使当地企业和压力集团之间参与度提升,促进当地企业和压力集团之间的交流与合作。   5.从事件参与中的经纪人分析看,对二村而言,当地企业、社区和压力集团之间均存在联络人,代理人和守门人角色,但却缺少当地政府机构与其它利益集团之间的联络人,代理人和守门人角色,因此要培育当地政府机构与其它利益集团之间的联络人,代理人和守门人角色。对于箐口村来说,要让州(县)政府(B),州(县)哈尼梯田管理局(C), 旅游管理部门(D)充当代理人或守门人角色,让其它利益集团利益相关者(除旅游者Q外)充当联络人角色;而对勐品村而言,要培育当地政府机构中每个利益相关者充当代理人或守门人角色,让其它利益集团利益相关者(除旅游从业居民 K和旅游者Q外)充当联络人角色。
  上述通过隶属网络分析方法分析了云南红河哈尼梯田遗产地箐口村和勐品村参与旅游发展中的四个网络特征,并提出治理对策。而隶属参与网络的复杂性特征,也反映出了利益相关者参与事件影响因素的复杂性,后续研究将更多地关注隶属参与网络的影响因素(如制度性改进、参与意识,网络演化等),及参与网络对利益相关者参与事件的影响以及量化分析等问题。同时,不同网络(现实网络,随机网络,小世界网络等)对利益相关者事件参与的效应评价问题也值得进一步的探讨。
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摘要:在建立能源品市场、非能源品市场以及货币市场均衡理论模型的基础上,本文以2000年1月至2015年10月的数据为样本,实证分析了我国货币政策对国内能源价格波动的冲击作用。结果显示:对我国能源价格波动影响最大的是广义货币供给量,其次是能源产量、政府财政支出、汇率以及国外能源供给因素。因此,央行在对货币总量进行调控时应坚持稳健的货币政策,关注包括能源价格在内的总体物价水平,对能源价格上涨的货币条件
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文章编号:1001-148X(2016)11-0061-08  科研工作站/中国人民大学财政金融学院博士后科研流动站,北京100033)  摘要:基于我国41家银行2004-2012年的平衡面板数据,采用面板门槛模型实证检验资本监管对银行风险非线性的影响。研究发现:资本监管对银行风险表现出明显的门槛特征,两者呈非线性关系,但资本监管与银行风险在不同的阈值范围内都呈正相关关系,验证了“监管假说”;本
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摘要:针对消费者感知价值变化和策略行为的产品定价问题,通过分析消费者和销售商的决策过程,分别得到了天天平价和动态定价策略下的最优定价和最大利润。当市场存在策略消费者且感知价值下降幅度较小时,采用动态定价策略的收益高于采用静态定价策略的收益;当市场全为非策略消费者,或当策略消费者感知价值下降幅度较大或者感知价值不变时,应采用静态定价策略;策略消费者占比的增加以及一定范围内感知价值下降幅度的增大,都会
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文章编号:1001-148X(2016)08-0039-06  摘要:通过构建新型城镇化综合评价指标体系,本文测度了2000-2012年中国各省新型城镇化水平,基于Super-SBM模型测算了区域环境效率,并运用空间误差模型实证分析了新型城镇化对区域环境效率的影响。结果表明:各省新型城镇化综合水平呈逐年波动上升的趋势,地区差异明显,东部省份显著高于中西部地区,地区环境效率总体水平较低,地区间呈现出
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文章编号:1001-148X(2016)11-0082-09  摘要:基于贸易产品二元边际的分解和VAR模型的理论框架,本文对中国农产品1995-2014年出口印度尼西亚市场的贸易额结构性因素进行实证分析,发现在中国农产品出口印度尼西亚市场的增长变化中起主要推动作用的是扩展边际,固定贸易成本对扩展边际有显著作用;印尼经济规模对二元边际的作用方向不相同,而多变阻力对增加二元边际的作用较小。因此,为了
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摘要:将国民经济划分为广义虚拟经济和实体经济两大产业部类,结合我国2004-2013年18个行业的动态面板数据,运用系统GMM方法和联立方程模型实证分析两大产业部类的OFDI对就业的影响。研究发现,相较于实体经济,广义虚拟经济OFDI通过国内资本形成路径对就业的补充效应更为显著,通过逆向技术外溢对就业的替代效应更小;无论是直接、间接还是总效应,广义虚拟经济OFDI的就业效应明显大于实体经济。  关
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文章编号:1001-148X(2016)11-0123-13  摘要:本文从数理推导和数据检验两方面探讨公司管理层持股对创业板公司研发投入的影响机制。首先,数理分析认为:管理层持股对研发投入起激励作用,能实现管理层和股东利益的趋同效应。其次,利用2010年到2015年50家创业板公司的平衡面板数据对数理分析的结果进行了检验。微观方面检验的结果:管理层持股与研发投入强度正相关,而董事会和监事会持股也
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