快乐经济学对旅游业的启示

经济学越来越重视对快乐的研究,并已取得了许多有益的理论和技术成果。快乐经济学强调快乐是人类行为的终极目的,在财富达到一定水平后就不会带来快乐的同比增加,而其他因素如生态环境、亲情、社会和谐等变得更重要。本文围绕"幸福悖论"、快乐测量理论与方法、"东亚快乐鸿沟"等理论观点论述快乐经济学对旅游业的重要启示。     

隐性合同、内生信任和人力资本

本文在隐性合同理论基础上,通过引入信息的部分传递机制,考察内生信任因素对人力资本积累的影响,解释了现实经济中低端劳动力市场上普遍存在的低工资和短期劳动合同现象.构建的基准模型表明,厂商内部的信息传递机制本是一种有利于人力资本积累的内生机制,它在保护工人利益和稳定劳动关系方面有着积极的意义.但基准模型的结论在现实中并不存在,拓展模型解释了原因,因为当把工人的不信任程度通过效用函数引入模型后,厂商的短期合同倾向是对工人不信任的最优反应,由此认定劳动雇佣关系中的低信任度是造成低端劳动力市场上短期合同、低工资和低人力资本积累的一个重要原因.使用上海市建筑业农民工的相关数据进行数值模拟,我们发现拓展模型能够较好地拟合现实.因此,从多方面探索劳动者和企业之间互信互惠的合同模式,对培育平等就业环境、保障劳动者权益、促进人力资本积累及建设和谐社会均有着重要意义.     

2007中国宏观经济走势与长三角模式未来

中国经济在2007年将延续自2003年以来增长的势头。但与高速增长伴随而来的物质生产份额与价值实现份额的“大分流”现象并未消除。通过对我国单位GDP能耗和美国1949年的单位GDP能耗进行对比,可以看出这种“大分流”现象是由中国经济尤其是长三角区域的“车间经济”式的发展模式引致的。如果继续这种发展模式,中国经济的未来定位将会是以传统制造业群为主——走向蓝领经济,占据世界价值链的低端环节。如果要改变这种命运,必须转变发展模式,走向指数与信息经济时代。中国将在一个较短的时间内完成大国经济的崛起过程。     

湖北地方政府投融资平台的风险与重构研究

在预期利率水平走高和货币政策转向稳健的背景下,湖北某些地方融资平台还本付息压力陡增,必须谨防资金链断裂,从而避免资金危机和风险的倒逼。地方投融资平台的清理重构的基础条件是建立清晰的地方资产负债表和多样性的融资模式,但最终取决于地方政府自觉放弃在过多领域的投资主导,唯如此,才能在属于自己的领域规范地完成融资任务。     

北京市入境旅游与饭店旅行社的耦合协调度研究

基于2001—2010年北京市入境旅游和饭店旅行社的各指标数据,首先通过相关分析,筛选出与北京市入境旅游发展存在相关关系的饭店旅行社参量,然后借助熵值法,计算出各个参量的权重及评价值,最后建立耦合协调度模型,对入境旅游—饭店旅行社的耦合协调度进行了实证研究。结果发现,十年间,其耦合度一直处于拮抗阶段,但耦合协调度水平变化幅度较大,2003年达到低谷,属于中度失调,2010年达到最高值,属于中级协调。因此,北京市饭店旅行社的发展仍不能有效的支撑其入境旅游的发展,亟待提升和完善。     

我国城镇居民收入差距变动分析

改革开放以来,中国经济取得了巨大发展,城镇居民收入也获得了不断提高,与此同时,城镇居民收入差距也不断扩大,引起社会各界关注,也影响命和谐社会的建设,本文通过对城镇居民收入差距泰尔指数的计算与描述,并对我国城镇居民收入差距变动的原因进行分析.     

文化绘图:文化乡村旅游社区参与及实践的新途径

文化绘图作为国外文化资源管理和旅游规划的重要工具和方法论,在我国的应用和研究明显不足.文章回顾了国内外文化绘图的研究和实践,将其应用于文化乡村旅游产品规划和管理及社区文化资源管理,并从人类学和管理学等角度分析了必要性、可能性及关键问题.通过“乡村空间模型”在乡村旅游语境下的解读及对文化绘图理论和实践的分析,文章认为,乡村文化空间是乡村生活、乡村表述及乡村地方性的三位一体,中国文化乡村旅游规划和管理中各利益相关者相互协作并进行资源整合,才能完整、真实地解读当地文化资源,并将其向旅游业转化.因此,文化绘图有利于组织整合嵌入乡村社区的文化资源,可有效解决社区参与中社区本位的缺失问题,并激发旅游业发展的社区内动力,强化合作网络,促进体制创新.     

我国区域旅游空间结构演化的微观机理与动态模拟研究

本文在垄断竞争、规模经济、交通成本、消费者多样化偏好以及旅游产品和服务差异化的两区域旅游空间结构模型的基础上,提出了经济学演绎模型与基于自主体(agent)的计算实验相结合的研究路径,通过对旅游企业、消费者等大量微观自主体的相互作用来"动态地"观察和探讨沿海与内地两区域旅游空间结构变动的微观基础、影响因素和动态过程.本文认为,研究区域旅游空间结构及其演化机理,空间经济学演绎模型与推导→基于agent的地理计算→实证分析与计量检验,是一个值得探索的技术路线.     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。