基于传统地理空间和网络虚拟空间进行的两类产业转移之对比研究

从空间区域角度来划分产业转移,可以将产业转移划分为传统地理意义上的产业转移和基于网络虚拟空间进行的产业转移。利用逻辑演绎和规范分析方法对两类产业转移进行对比研究,发现两类产业转移的内涵不同,且在转移机制、转移路线、主导力量和转移特征上都存在差异。对于区域产业经济的发展而言,两类产业转移都可以成为促进产业优化升级的手段。虽然产业在地理区间内转移仍然是产业转移的主要途径,但随着网络经济的深化发展,基于网络虚拟空间进行的产业转移会成为各地区产业发展中不可忽略的方式。     

肖怀东的“鲜菓篮”

眼下正是丑柑上市的时节,国家地理标志产品"蒲江丑柑"在网上热卖。作为水果电商商家,85后的肖怀东最近乐开了花,借助拼多多"原产地直发""仓库+物流"式供应链的优势,从采摘到发货最快3小时,目前自己店铺主推的丑柑订单量正以平均每天30%的增幅上涨。     

散粮筒仓系统消防应急灯具的选择

《消防应急照明和疏散指示系统技术标准》(GB 51309—2018)的实施,结束了消防应急照明不统一的乱象,在设计工作中得到广泛应用。本文针对散粮筒仓系统中消防应急灯具的选择进行了分析。     

川西北高原藏区农村贫困化分异机制探测

[目的]客观揭示农村贫困化地域分异机制,为科学推进川西北高原藏区精准扶贫创新途径、综合战略和认真贯彻落实中央治藏方略提供参考依据。[方法]应用地理探测器模型、GIS空间分析与地统计方法等方法,探测川西北高原藏区贫困村单位面积GDP分异的主导因素,揭示农村贫困化分异机制,提出不同贫困化地域类型的扶贫政策措施。[结果]影响川西北高原藏区农村贫困化分异的主导因素包括到主要交通道路距离、归一化植被指数(NDVI)、土地利用、年均温度和海拔高程等,各因素对贫困村经济发展分异的解释力分别为80. 76%、12. 82%、8. 82%、5. 45%和3. 96%;贫困村经济发展贫困化的分异机制存在明显差异,可归纳为交通区位约束型、自然环境约束型和经济区位约束型等三大类型;农村贫困化驱动机制下的贫困村精准扶贫政策措施亟需因地制宜、科学推进、讲求实效,有序推进精准扶贫战略。[结论]精准扶贫应分类指导、重点突破,尤其加强贫困村交通、水利、公共基础设施建设和特色农牧业产业培植,注重多种扶贫模式的综合集成。     

山高皇帝远:地理距离与上市公司股价崩盘风险的经验证据

鉴于信息不对称程度、制度实施成本和心理文化差异，文章提出"监管距离"假说，认为监管者和被监管者之间距离远近可以影响监管效果。实证分析中国沪深上市公司数据，文章从非对称风险视角出发，研讨了上市公司注册地距所在地中国证监会派出机构的地理距离对公司层面的股价崩盘风险的影响。我们发现，监管机构与上市公司总部的地理距离越远，该上市公司股价的崩盘风险越大。进一步分析发现，如果开通高铁或者上市公司所在地社会信任水平足够高，那么监管距离和崩盘风险的正相关关系是不显著的；如果监管负担严重或政府效率低下，那么监管距离和崩盘风险之间正相关关系更为显著。文章认为，地理距离具有监管信息效应、监管威慑效应和监管执行效应，能够影响股价崩盘风险。也就是说，"山高皇帝远"可以改变上市公司行为，提高金融监管效率不应忽视非正式制度的影响。     

审计师地理距离对客户公司股价信息含量的影响

从地理经济学视角分析审计师的地理区位特征对上市公司股价信息含量的可能影响，利用2004—2013年中国A股上市公司的数据，实证检验了审计师与客户间的地理距离对客户公司股价信息含量的经验影响关系，并进一步考察了证券分析师与审计监督两种中介组织间的交互效应。研究发现：（1）审计师与客户公司间的地理距离越小，客户公司的股价信息含量越低，因为在中国当前经济社会背景下，地理邻近对审计师独立性的消极影响要强于其对审计师专业胜任能力的积极影响，这导致审计师审计质量降低，影响客户公司股价信息含量；（2）证券分析师对客户公司的关注程度越高，审计师的地理邻近性对客户公司股价信息含量的负面影响越弱，表明证券分析师与外部审计之间主要呈现一种相互替代的关系，证券分析师可以作为一种有效的补充监督机制。     

地理邻近与知识产权——基于中国1 331项新能源技术发明专利的实证研究

虽然远程交流技术快速发展，但现有研究表明专利发明在很大程度上仍依赖于信息的地理邻近。以中国1992-2009年的1 331个新能源发明专利为研究对象，运用Jung Wonn,Jaffe等的实验设计方法，研究了专利引证的地理邻近是否会随时间递进而增大。结果表明，个人、大学、公司及其它种类发明专利引证的地理邻近会随着时间变化而增大，而政府受到的影响较小。另外，由于区域城市分属不同省份，因此并不能证明区域专利引证的地理邻近也会随着时间变化而增大。     

地理资本视角下村级多维贫困测度及贫困类型划分*——基于重庆市1 919个市级贫困村调研数据

[目的]精确测度村级多维贫困以及划分贫困类型,是当前提高贫困识别精准度,进一步推进农村精准脱贫的战略需求。[方法]文章基于重庆市1 919个市级贫困村的调研数据,构建地理资本视角下村域多维贫困测度指标体系,并采用多维贫困测度模型、指标贡献度模型和最小方差方法系统揭示了重庆市贫困村多维贫困程度、贫困类型及其空间分布特征。[结果](1)重庆市贫困村多维贫困程度呈两端大中间小的"哑铃状"结构,贫困程度极化特征显著,区域发展具有不平衡性。空间分布上,贫困村多维贫困程度呈从渝东北、渝东南分别向渝西地区逐渐减轻的特征,贫困村多维贫困程度存在明显的地域性差异;(2)重庆市贫困村贫困类型主要分为单资本缺失型、双资本缺失型、三资本缺失型、四资本缺失型4个类型,其占比分别为9.07%、20.27%、66.91%、3.75%,三资本缺失型是最主要的贫困类型。[结论]重庆市贫困村致贫因素复杂多样,需要根据各自的贫困特征,因地制宜地开展差别化的帮扶工作。科学推进精准扶贫战略,力争实现2020年全面脱贫。