媒介事件对电视广告创意的影响

从对媒介事件的重新界说以及媒介事件对受众心理状态的影响入手,通过对近期国内一些电视广告片的创意特点的分析,指出在媒介事件的影响下,电视广告的创意正呈现出一些趋向,如诉求路线的情感化、表现内容的公益化、运作方式的潜隐化等等。对于这些趋向的认识,有助于企业改变以往程式化的广告操作手段,获得更加积极有效的广告产出;有利于拓展电视广告创意者的思维空间,使电视广告创作更上一个台阶。     

江西省数字经济发展促进碳减排的机理与对策研究

数字经济是实现“双碳”目标的必然要求和重要支撑。考察数字经济对碳减排的影响,对推动江西省经济发展和实现“双碳”目标具有重要意义。采用2011—2021年江西省11个地级市的平衡面板数据,构建直接效应模型、间接效应模型和PSM-DID模型,实证检验了数字经济发展促进碳减排的内在机理,深入分析了南昌市、赣州市、景德镇市、吉安市和抚州市5个低碳试点城市的碳减排效应,并进一步探究了不同商业魅力城市数字经济发展水平对碳减排的异质性影响。研究发现：数字经济发展对碳减排有显著的促进作用;数字经济发展能够通过促进城市产业结构升级来实现碳减排;数字经济发展对经济欠发达地区的碳减排作用更显著;低碳城市试点政策总体上显著促进了碳减排。     

招贴设计的方法论研究

招贴设计的方法论研究是平面设计基础理论的一个重要支系,由于招贴设计自身的复杂性,与之对应的方法论研究不应等同于一般的设计方法论.文章突破了旧有的研究体系,尝试从哲学、图像学、潜意识等多个角度去剖析创意生成的奥秘,进而引导初学者完成创意的构思.     

新时代下物联网产业的发展困境与推进原则 —— 工信部《物联网“十二五”发展规划》解读

2012年2月14日,工业与信息化正式发布了《物联网“十二五”发展规划》,这是物联网首次国家层面上的产业整体发展规划。物联网产业是战略性新兴产业的重要一项,对于加快转变经济发展方式,推动相关产业转型升级具有重要作用。本规划的推出将会引导各级政府进行物联网产业发展布局,争取形成新一代信息技术产业发展的合力,推动我国经济在十二五阶段更快更稳发展。     

中国产业发展对就业增长影响的实证分析

使用中国各产业就业人数和实际GDP数据,并结合国际比较,通过计算实际GDP就业弹性指标,实证分析了中国三次产业及其内部16个行业发展对就业增长的影响。结论是,今后我国第三产业是吸纳劳动力的主要产业,而第三产业中的新兴服务业成为吸纳就业的主力。如果没有较大的转制、提质、创新,第三产业进一步扩大就业的能力会有所下降。     

粤港澳大湾区视域下产业集群与职业院校专业集群耦合发展研究

产业集群与专业集群虽分属两个系统,但具有耦合的关联性、整体性及协调性,粤港澳大湾区产业集群与职业院校专业集群有耦合逻辑机制。促进大湾区产业集群与专业集群耦合发展路径与方式包括：打造两个集群耦合发展的人才共生系统、打造产科教深度融合的集群发展服务平台、建设与产业集群相适应的专业集群体系。     

提升上海经济密度问题研究

上海提高土地经济密度应以创新土地管控手段为方向,以产业能级提升为目标,以盘活存量土地为发力点,全面推进上海中心城区和郊区土地资源管理模式转变,尤其要以郊区新城经济密度提升为主要工作方向。要注重培育与上海“五个中心”和长三角一体化发展战略中“龙头地位”相适应的产业,增强全球资源配置能力,提升城市吸引力和辐射力,让上海的经济发展呈现明显的空间溢出效应。     

关于上海国资有序布局NFT赛道的思考

随着元宇宙和数字藏品的规范化发展以及相关试点区域法律法规的逐渐完善,在更好应对潜在金融风险前提下,为兼容元宇宙底层技术和应用场景,未来我国数字藏品有望借鉴部分全球NFT市场特征,充分发挥NFT产品的底蕴和价值。对此,具有“国资主导、政府监管、市场运营”特征的NFT二级市场将成为创新开放落脚点。应借鉴各方比较优势,促进NFT市场有序发展,由点到面提供区域数字经济的新增长引擎。     

产业协同集聚的资源错配效应研究

利用2003－2016年中国280个地级市的数据,分别测算了产业协同集聚指数、资本错配和劳动力错配指数,采用差分GMM方法考察产业协同集聚对资源错配的影响。结果发现：产业协同集聚的提高,会显著降低资本错配和劳动力错配指数;分地区的回归发现,东部地区产业协同集聚改善了资本错配,对劳动力错配负向作用不显著,中部地区产业协同集聚会改善资本错配,但会恶化劳动力错配,西部地区产业协同集聚则加剧了资本错配,但可以缓解劳动力错配情况。进一步作用机制分析表明,产业协同集聚水平的提高,会显著提高金融业的专业化分工,进而改善资本错配,同时会提高劳动力成本,改善劳动力错配。文章的政策含义是通过产业协同集聚,可以提高金融业的专业化分工和劳动力成本,进而缓解资本和劳动力的错配,提高经济效率,促进经济增长。