文化产业化背景下电视剧《胡杨女人》的商品消费性特征解析

《胡杨女人》是文化产业化背景下生产的蒙古族题材电视剧。该剧得以在央视1套和8套连续4次反复播出,与其在创作方面的创新性探索不无关联,尤其突出表现为剧作的商品消费性特征明显,即注重讲故事、民俗文化参与叙事、自然景观的奇异化。该剧的成功为文化产业化时代蒙古族题材电视剧的创作提供了可供借鉴的范式。     

消费伦理与现代消费主义文化精神

消费主义是消费社会的核心价值观。批判消费主义是当前消费伦理学的前沿性课题,追问消费主义的伦理基础是文化批判理论不可或缺的重要内容。自消费革命以来,西方消费伦理思想大致经历了两次变革:一是消费的去道德化;二是消费的伦理价值重构。两次变革一方面以过度消费取代了满足基本生存需要的自然消费;另一方面,还以奢侈消费为善的道德判断颠覆了节俭消费的美德传统。解读西方消费主义文化与消费伦理之间的关系,对于我们认清当前消费生活颠倒性的实质内涵具有重要启示意义。     

消费符号下的双重隐喻——女性时尚杂志广告的意识形态分析

在消费主义的热潮下,当今热销的女性时尚杂志在广告商品信息的同时,自身也作为一个巨大的消费文本传递出“建构的意义”,即传统根深蒂固的父权制性别成见与正在进行中的时尚性消费主义,这二者作为时尚杂志这个巨大消费符号下的双重隐喻,通过深层意义的建构,被置于时尚杂志内部。     

长江流域的消费函数:基于非稳定面板数据的分析

运用面板单位根与面板协整方法研究长江流域的消费函数。基于10省(市)1981-2003年的宏观消费与收入的面板数据,研究发现消费与收入存在显著的面板协整关系,边际消费倾向也非常稳定,稳定在0.7-0.85之间。为此,应采取鼓励消费的政策,从而促进经济长期增长。     

消费社会、流行文化与媒介影响力分析

时尚杂志背后是消费社会这个庞大的社会背景,对消费文化中时尚期刊的研究表明了媒介与消费社会、流行文化的关系。时尚期刊的媒介影响力在矛盾中不断扩张并在全球化背景下形成时尚传播链。     

析不确定性对居民消费的影响

在不确定性基础上的消费理论的指导下,利用我国城镇时间序列数据,对不确定性如何影响居民消费进行深入研究,结论表明:支出的不确定性和收入的不确定性及其变化对居民消费影响很大。在收入不确定性中起主要作用的是劳动收入的不确定性;利率对居民消费的影响很小,而且在统计上不显著。根据研究结论可以采取扩大消费,扩大内需的政策以刺激消费。     

基于新农村理念的农村消费市场营销策略研究

党和国家的建设社会主义新农村战略使农村消费市场的潜力巨增,亟待开发。针对农村消费市场的特点,采用适合农村消费市场的营销策略,开拓农村消费市场,启动农村消费是社会主义新农村建设的重要内容,也是拉动经济可持续发展的重要途径。     

假日旅游消费存在的问题及对策

假日旅游以黄金周为单位、采取集中休假的方式拉动了消费,在改变人们休闲观念的同时,也给交通、旅游部门带来了巨大压力,并造成长假前后出现消费萧条等问题。因此,应加强旅游景点的建设与创新,注重差异化的旅游商品开发。此外,政府与社会应相互配合、共同管理,正确引导假日旅游消费。     

中国居民自有住房虚拟租金的一个估算

居民自有住房服务价值应纳入GDP核算,但各国对自有住房服务虚拟租金的估算方法存在差异,当前主要的核算方法为市场租金法和使用成本法。采用使用成本法对中国居民自有住房虚拟租金重新估算,发现2004—2012年间居民自有住房虚拟租金年均达3.2万亿元,最近三年年均达到4万亿。中国统计部门基于建筑成本估算的虚拟租金大大低估了居民居住支出,2004—2012年间年均低估达2.3万亿元,近三年年均低估达3万亿元。调整后的居住消费占GDP比重达到11%~14%,高于官方6%的统计数据,仅自有住房虚拟租金的重新调整就提高了4%~5%的居民消费率,随着居民收入提高,城市化进程加快,居住消费支出还将增长。     

Combining forecasts of electricity consumption in China with time-varying weights updated by a high-order Markov chain model

Electricity consumption forecasting has been always playing a vital role in power system management and planning. Inaccurate prediction may cause wastes of scarce energy resource or electricity shortages. However, forecasting electricity consumption has proven to be a challenging task due to various unstable factors. Especially, China is undergoing a period of economic transition, which highlights this difficulty. This paper proposes a time-varying-weight combining method, i.e. High-order Markov chain based Time-varying Weighted Average (HM-TWA) method to predict the monthly electricity consumption in China. HM-TWA first calculates the in-sample time-varying combining weights by quadratic programming for the individual forecasts. Then it predicts the out-of-sample time-varying adaptive weights through extrapolating these in-sample weights using a high-order Markov chain model. Finally, the combined forecasts can be obtained. In addition, to ensure that the sample data have the same properties as the required forecasts, a reasonable multi-step-ahead forecasting scheme is designed for HM-TWA. The out-of-sample forecasting performance evaluation shows that HM-TWA outperforms the component models and traditional combining methods, and its effectiveness is further verified by comparing it with some other existing models.