自然语言处理视角下分散化政策情报信息量化研究——以1986-2018年旅游交通政策演进为例

[目的/意义]情报信息的分散化分布规律是情报活动的基石,一些交叉性、前沿性政策类情报文本,呈现明显分散化特征,探寻此类情报信息量化研究方法,具有重要学术意义和现实紧迫性。[方法/过程]该文利用自然语言处理方法(Natural Language Processing,NLP),对旅游交通政策这一交叉领域的分散化政策演进进行量化分析。[结果/结论]研究验证了该方法对分散化政策类情报信息分析的适用性。结果表明:基于规则的命名实体识别对政策总量与结构的分析显示,发文总量逐年上升,不同时期政策结构有所差异。基于规则和统计模型的命名实体识别对政策制定主体的分析显示,政策颁发机构数量呈起伏上升趋势,多部门参与局面渐显。基于词性和句法分析的政策内容演进显示:“事故”始终是政策内容的语义核心词;语义聚焦主题词演进兼具继承性和发展性。

分散化税收优惠、生产率异质性与企业创新产出

党的二十大报告明确指出创新是第一动力。本文利用中国工业企业数据库和国家知识产权专利数据库,探究了分散化税收优惠政策与生产率异质性对企业创新产出的交互作用及其作用机制。研究发现,分散化税收优惠政策因生产率异质性对企业创新产出存在差异性影响。作用机制是分散化税收优惠政策会通过市场竞争、融资约束缓解来对生产率异质性企业的创新产出产生差异性影响。分散化税收优惠政策与生产率异质性对企业创新产出的交互作用还体现在不同区域、不同技术距离的企业之间。分散化税收优惠政策与生产率异质性对企业创新产出的交互作用还具有非线性、广泛性和稳健性等特征。本文的政策含义是,由于创新资源具有稀缺性,为营造竞争友好的市场环境并促进企业创新产出,政府应该制定能强化竞争的分散化税收优惠政策。

墨西哥过度人口城市化与人口分散化研究

墨西哥许多研究证明工业化的空间发展与人口聚集有密切关系,然而与人口分散之间的关系却少有研究。墨西哥大城市出现的人口聚集模式在20世纪80年代开始打破,人口分散出现端倪。就此现象,墨西哥学者持两种主要观点,一种观点认为人口迁移模式的改变源于生产方式的转变,即福特主义工业化模式到弹性工业化模式的转变。在新的生产方式中生产过程和劳动关系都具有一定的灵活性。另一种城市经济学的观点认为这是城市体系一个长期的发展过程,是墨西哥50年代起人口聚集发展的一个必经阶段。在此过程中墨西哥的城市化已经进入集中分散时期,到达级差城市化的阶段。因此,大城市的人口出现分散,逐步迁移到中小城市,是级差城市化中的第三阶段。本文以墨西哥的首都墨西哥城为例,通过分析"人口分散化"政策提出的社会经济背景、实施过程、效果及影响,得出结论是墨西哥城的分散化发展模式,通过行政资源、产业和服务的均衡分布以及人口迁移的地域性变化,削弱了主要大城市的"资源中心"地位。国家对于中小城市在食品、医疗、教育和住房等方面的投资一定程度上实现了资源等值化分布,缓解了社会和经济的不平等。通过研究疏散化战略及其发展理念对墨西哥近几十年来城市政策的影响,以期对北京"疏解非首都"城市发展战略及我国的区域协调发展战略提供借鉴。