摘要:在开放式创新愈演愈烈的大环境下，用户体验、用户创新层出不穷，众包成为了企业发挥用户创新价值的重要策略。本文通过社会网络分析法对创新虚拟社区参与“众包”行为的用户关系进行分析。在M论坛中选取了一个月的交互数据作为样本，分别从密度、社群图、中心性等方面来分析用户创新虚拟社区的社会网络结构；并从意见领袖、弱连接、吸引孤立者、思想风暴者等角度对社区建设提出相应的策略，以促进网络结构的优化和虚拟社区集体智慧的发展。结果表明：该虚拟社区的通话模块是一个稀疏型的社会网络结构，群体相对松散，成员之间沟通较少；活跃的粉丝不一定能提出有商业价值的意见，但是活跃在论坛里的用户一方面可以更熟悉该品牌手机的操作，另一方面可以为别人的问题提供帮助；积极发帖可以提供多用户互动的机会，也可获得更多的社会网络关系的机会。
关键词:社会网络分析；虚拟社区；网络密度；中心性分析
1 文献回顾
在互联网快速发展的时代，逐渐形成了以虚拟空间为载体的社区。美国学者Howard Rheingold在1993年出版的著作The virtual community: homestanding on the electronic frontier中首次提出了虚拟社区的概念。他指出虚拟社区是社会的集合体，是通过网络上有足够的人经过足够久的公开讨论加上充分的人类情感,进而在网络空间里所形成的人际关系网络[1]。虚拟社区依赖于网络这种虚拟空间，地域上的共同性已不再是其主要特征，但是，意识、行为及利益的共同性仍然是虚拟社区的重要特点[2]。如MIUI论坛、戴尔头脑风暴社区等不仅是各企业利用互联网平台，通过大众的集体智慧来发现创意或解决技术问题，使众包成为了企业发挥用户创新价值的重要策略[3]，同时也吸引了很多学术界的研究人员对其进行研究。例如：付丽丽等[4]对关系型虚拟社区的社会网络特征进行了研究，研究表明：基于现实关系建立的成员关系比基于虚拟关系建立的成员关系紧密；彭兰在从社区到社会网络——一种互联网研究视野与方法的拓展研究中将虚拟社区结构分为传统社区的“圈”式结构和新兴社区的“链”式结构,如图1、图2所示。Kumar等[5]认为虚拟社区的人可以分为被动的成员、邀请者和链接者，而且“他们完全参与了网络的社会化进化”。很多学者以戴尔“头脑风暴”社区等为例，对虚拟创新社区用户相关特征及企业反馈等多方面对其创意采纳、创意提出的影响进行了研究[6-8]；还有一部分学者比较关注虚拟学习社区的社会网络问题[9-11]。
地膜综合利用和污染治理是一项系统工程，影响因素多，涉及面广，在实际工作中应当统筹推进地膜推广应用和残膜回收利用。
图1 传统虚拟社区的“圈”式结构
图2 新兴虚拟社区的“链”式结构
“社会网络”指的是社会行动者及他们之间的关系集合[12]。社会网络分析强调了人际关系、关系内涵以及社会网络结构对社会现象的解释[13]。社会网络分析法是在人类学家Radcliffe-Brown对结构的关切之中，以一种相对非技术的形式出现的[14]。其是一种比较新的研究方法，可以用来研究亲属模式、社区结构、连锁董事等，即社会网络分析适用于分析“关系数据”。“关系数据”是关于接触、关联、联络、群体衣服和聚会等方面的数据，这类数据能将一个行动者与其他行动者联系在一起，适用于分析关系数据的方法就是网络分析，认为关系表达了行动者之间的联系。
过去在社会学分析中，往往会有一个主要是把社会视为以阶级、地位、种族、年龄、性别、地域与宗教来加以区分的社会群体集合的社会结构图像，社会就像一个n维空间中许多小方格堆砌起来的结构，个人则属于某一社会群体，接受该群体的社会化，并表现出符合群体要求的行为。在这样的社会图像之下，社会学最主要的研究是阶层、女性、老年、少年、宗教、民族等议题。这个图像之下，生活风格成为社会学分析强调社会行动的重点，而针对不同生活风格的人进行分众营销，则成为营销学借用社会学理论发展出来的研究成果。如刘跃等[15]基于社会网络结构视角对虚拟品牌社区演化与消费者购买意愿关系进行研究，结果表明网络结构的中心度、平均路径长度与消费者的产品态度和品牌态度呈显著负相关关系；网络密度、网络规模与消费者的产品态度呈显著正相关关系，与消费者的品牌态度关系不显著。
本文基于上述学者的研究，将从社会网络的角度对虚拟创新社区的用户社会网络关系进行研究，本文的研究在用户创新虚拟社区的管理及用户提出创意的提高等方面具有重要的研究意义。
在识字教学的过程当中，一方面要锻炼学生独立识字能力，授之以识字之“渔”，而非汉字之“鱼”。教师理性思维的体现，在于对学生须识汉字的整体感知与合理归类，为学生有效识记汉字奠基铺路。另一方面要培养学生识字兴趣，通过教师对课堂教学模式的创新，把相对枯燥的汉字识记过程能动的转化为具有趣味的认识世界的手段与方法。
2 数据收集与处理
M论坛是M品牌手机系统的官方论坛，是M公司为其发烧友(即M品牌手机忠实用户)开设的虚拟创新社区，在这里会发布该品牌新品信息、测评以及内测动态，也可以通过它参与论坛互动与问题反馈，还可以浏览其他人分享的精华帖子。M论坛是M公司重要的创新平台，为其提供了重要的创新灵感。如：手机的百变锁屏功能、单手模式等实用的创新功能都是来自发烧友的创新观点。M公司的创始人之一黎万强认为小米手机的成功不仅是其营销模式的成功，也是由于其紧密联系用户，让用户参与M手机的创新过程，切实解决用户的痛点问题。M公司在创新方面一直是领先的，而这离不开广大用户在虚拟创新论坛中提出的创新观点。本文选择M论坛为研究对象，主要考虑到M公司将用户创新作为一个重要的创新源，M论坛自创建以来一直是同类论坛中活跃度最高的论坛;因此,为本文的研究提供了丰富的实证数据。基于此，本文以“M论坛”——“通话”模块的数据为样本，运用社会网络分析法分析虚拟社区用户之间的社会网络关系。
励丽自己是三甲医院内分泌科医生，跟患者和基层医生接触的时间越长，就越发现基层医生诊疗并不规范，尤其是在慢病管理方面。她指出，一部分社区全科医生对药品配伍禁忌掌握不够，医嘱也不规范，应对患者咨询甚至会“打马虎眼”。
作为虚拟社区的代表，M论坛集中了大量专业、非专业人员。论坛的专区分为产品发布、Buglist、功能建议和开发故事4个模块，其中功能建议模块又分了拨号、通话、短信、天气、浏览器、钱包等65类。成员就手机和论坛等方面提出问题和发表意见。其中很多有创意的意见被公司采纳实施，比如天气的前后期对比等。通过搜索整理，本文选取该论坛2017年5月10日至2017年6月9日的发帖人(包括发帖者与评论者)为数据源，用相关爬虫软件进行爬虫，收集的信息包含用户在虚拟社区的昵称、发帖的主题等，并将每个发帖者及帖子内容与评论者及评论内容一一对应，将提取到的数据以表格的形式保存。
在社会网络中，一个成员的程度中心性就是该成员的关系数量的总和，是点出度和点入度的综合。程度中心性刻画的是一个成员与其他成员发生联系的能力。利用UCINET软件得出关系矩阵的中心性值，如表2 所示。成员56点出度为39，是所有成员中最高的, 标准化点出度为13.176 %，其点入度为40，标准化点入度为13.514%，可见该成员充分发挥自己“版主”的身份，积极参与讨论，为用户答疑解惑。同时也说明“版主”是很受成员关注的人物，其影响力也较高。
论坛中的一部分成员是积极的参与者，关注小组内的主题和动态，提出自己的问题或为他人解答疑惑，支持他人的意见，参与群体成员之间的交互，是社区网络结构链接关系的重要组成部分。从图中可以发现1、2和51号两两之间有联系，分析其帖子可以发现51号在1号的主题帖里回复了2号对1号帖子的评论。
表1M论坛虚拟社区研究样本
用户12345…565758…148101000…000…0210000…000…0300000…111…0400000…000…0500000…000…0………………………………5600101…000…05700100…000…05800100…000…0………………………………14800000…000…0
说明：该148×148矩阵中，0表示两者无联系，1表示有联系；
3 结果分析
3.1 网络密度分析
2014年12月20日，金正日逝世三周年当天，朝鲜中央电视台播放了《高高拥护金正日将军》的纪录片。在纪录片中，公开了金正恩在当年11月底登上白头山的画面。
(1)
从图3中可以看出，大多数成员都在交互式关系链中，有一些成员很少与其他成员交互。网络节点相对稠密的区域说明成员之间的互动频繁、关系复杂；而网络稀疏的区域则说明了成员之间的互动较少。
。
(2)
综上，可以得出以下结论：论坛中的“版主”和“开发组”处于论坛的中心地位；活跃的粉丝不一定能提出有商业价值的意见，但是活跃在论坛里的用户一方面可以更熟悉小米手机的操作，另一方面可以为别人的问题提供帮助；积极发帖可以提供多用户互动的机会，获得更多的社会网络关系的机会。
3.2 社群图分析
社群图(sociogram)是由Moreno在其创立的社会计量学中最早使用的。社群图可以直观地表达关系网络，显示社群内人际关系的紧密程度，反映群体的结构特征；可以有很多种类型，如“有向图”和“无向图”，“二值图”、“符号图”和多指图，“完备图”和“非完备图”。在图中，社群成员之间的关系用有向箭头来表示。A～B表示A回复了B发表的帖子。为便于观察，本文采用“二值无向图”。
图3 M论坛社群
如果该整体网是有向关系网，并且其中有n个行动者，那么其中包含的关系总数在理论上的最大可能值是n(n-1)，则其表达式为
可以非常直观的看出编号为61、56和5的成员，与其他成员之间的交流非常多，他们在M论坛中的身份分别为“版主”，“开发组”和小米粉丝“chakrajah”。他们在论坛中更加活跃且具有较高的知名度，并受到其他成员的敬重与信任。chakrajah经常提出新的问题，但是分析其帖子时发现其就“通话”模块发的很多帖子的商业价值并不高；作为M论坛的版主和开发组，61和56具有较丰富的社交经验和专业知识，和较强的解决问题能力，积极帮助其他成员。
对收集到的发帖、回帖成员进行人工筛选。在统计过程中做了如下调整：①B评论了A发的帖子，C在A的主题帖里回复了B，视为A、B、C三者间都有联系；②在一个图表中一旦导出了相应的邻接矩阵，其每格中的“1”和“0”就代表关系的存在与否，这可以用点与点之间是否存在线来表示;因此,数据整理时用0表示两者无联系，用1表示有联系。③B评论了A的主题帖，A没有对此做出应答，在148×148矩阵中A-B、B-A的值均为1；④整理后的数据用数字编码代替论坛用户昵称；⑤M论坛开发组有不同的账号在论坛中回复用户，本文将其统一用编码61代替；⑥研究中，本文对发帖者在自己的主题帖中的评论作为发帖的一部分，不计入评论者当中。整理部分数据，如表1所示。
其中:m代表该网络中存在的实际关系数。密度值的取值范围为[0，1]，值越接近1，则代表彼此间关系越紧密。在创新虚拟社区中，密度计算反映了用户参与交流的积极程度。用UCINET软件对矩阵进行密度计算, 结果得出矩阵密度为0.019 3。从结果来看，该创新虚拟社区的通话模块是一个稀疏型的社会网络结构，用户相对松散，之间沟通较少。这与创新虚拟社区中用户数量多、流动性高、网络规模大等因素有关系，也与论坛主题较多、论题相对分散有关系。
网络密度的定义是一个网络中实际存在的连线数与最多可能存在的连线数之比。对于无向关系网，有n个行动者，那么其中包含的关系总数在理论上的最大可能值是n(n-1)/2，则该测度的衡量式
确定好深度之后,我们需要再比较下随机森林中树的个数对行为模型精度的影响,图5为决策树深度为10时,树的数目对模型分类准确率的变化过程。由图可发现,随着随机森林中树的个数增加,分类准确率会逐渐平稳并在一定的误差范围内波动。分析波动原因是随机森林在进行建模时样本及特征随机选择造成了一定误差。
3.3 中心性分析
中心性是一个重要的个人结构位置指标，评价一个人重要与否，衡量他的职务的地位优越性或特权性，以及社会声望等常用这一指标；中心性又分为程度中心性、亲近中心性、中介性3种形式，其中程度中心性和中介性使用最为广泛，是计算一个人在一个团体的网络中最主要的两项个体结构指标。程度中心性通常用来衡量谁在一个团体中成为最主要的中心人物，拥有高程度中心性的人，在这个团体中也具有一个主要的地位，衡量式
(3)
其中:d(ni)是把某人的关系数加总，g是该网络中的人数。
中介性指标衡量了一个人作为媒介者的能力，也就是一个人在多大程度上位于网络中其他两人的“中间”，他拒绝做媒介，这两人就没法沟通；占据这样的位置越多, 就越代表越多的人联络时就必须要通过他。一些研究结果已经表明，网络位置可以显著影响个体和组织所获得的成果，因为社会互动的结构将提升或强迫占据特殊位置的个体接近一些有价值的资源，如任务建议、信息策略和社会支持等。
从生态承载力组分来看(表2)，研究时段内主要生物生产性用地组分为林地地和耕地，其次为水域和建筑用地，但主要组分之间出现了结构变化，也反映出公园生态环境变化状态。由表3可见，2005年公园内人均林地和人均耕地生态足迹之和总值的73.34%，至2015年其值仍占生态足迹总值的72.54%。由于退耕还林以及城市、基础设施建设占用耕地等方面的原因，人均耕地面积由0.7475下调为0.4712，人均耕地的比例由45.60%下降为29.89%；人均林地则从0.4547hm2调整为0.6724hm2。由于耕地所对应的均衡因子和产量因子要高于林地，显然人均耕地面积下降导致了生态承载力的减弱。
3.3.1 程度中心性
2015年，中国科学院大连物理化学研究所的刘生忠课题组采用升温结晶法生长出尺寸为 71 mm×54 mm×39 mm的CH3NH3PbI3单晶体[53], 其光学结晶质量大大优异于薄膜材料(见图4)，是目前报道的最大钙钛矿单晶材料。随后，该课题组在升温结晶法的基础上采用空间限域的方法制备出CH3NH3PbI3单晶片[59]。该方法具有很大的优势，可以通过调整基板之间间隙的大小成功实现单晶厚度的控制从而生长出一系列不同厚度的CH3NH3PbI3单晶片，使得钙钛矿材料方便应用于各种光电器件。
土地资源质量级别测定必须要分类监测各种耕地等级调整类型，但当前并无耕地质量划分的技术及规范。在调查土地资源数量时，占、毁、调、退属于耕地数量改变的四种重要类型。分类探究土地资源质量，关键是分类土地资源等级更新，按照耕地等级更新类别选取耕地等级调整测定的“因素-因子-指标”，这是科学测定土地资源等级改变的前提条件，需要创建全国与地区的土地资源等级调整划分的技术规范。
M论坛意在为用户解决问题，为企业产品创新收集创意，但是从论坛的帖子中可以发现，第二个目的虽有实现，但情况不容乐观，这与表2的分析结果无差异。从表2可以看出,大多数用户的点出度和点入度很接近，用户间联系有限。论坛中的大多数用户仅限于提出问题，由知情人解答；或者有同样疑问的人顶推帖子，用户之间没有更多的互动。其次在以前帖子里可以找到很多自己问题的答案，因而也就减少了互动。
3.3.2 中介性分析
通过对群体的中介性分析,得出结果:节点标准化的中介性在1以上的有29位成员。其中标准化中介性最高的成员的值为53.892。由表2可知,整个小组的中介性集中在成员56、61和5中, 这与中心性的分析结果是相一致的。成员56、61和5是论坛互动的重要成员，而其他中介性为0 的成员说明他们提供的信息内容没有引起大家的关注或其提供的信息价值不高。同时也看到了整个论坛的互动主要依赖“版主”和“开发组”，这样一方面很容易造成服务的不耐心，用户问题被遗漏等问题，另一方面企业难以收集到有商业价值的创意。
表2论坛关系网络中心度数据表
成员OutDegreeInDegreeNrmOutDeg/%NrmInDeg/%BetweennessnBetweenness5639.00040.00013.17613.51411 566.30853.8926132.00033.00010.81111.1496 575.75530.639524.00019.0008.1086.4193 852.90817.952111.00011.0003.7163.7161 973.8009.1971310.00010.0003.3783.3781 778.4908.287810.00011.0003.3783.7161 768.5758.240389.0009.0003.0413.041690.6767.878258.0008.0002.7032.7031 315.3646.12968.0007.0002.7032.3651 420.5816.12998.0009.0002.7033.041769.4623.585168.0006.0002.7032.027664.3243.09537.0008.0002.3652.703987.5264.601417.0007.0002.3652.3651 317.0166.136187.0007.0002.3652.365983.6464.583197.0007.0002.3652.3651 157.5215.393306.0006.0002.0272.0271 191.4245.551125.0005.0001.6891.689582.6532.715345.0005.0001.6891.689362.8371.691245.0006.0001.6892.027725.1363.379115.0005.0001.6891.689490.1412.284434.0004.0001.3511.351580.5812.705584.0004.0001.3511.351128.4970.599103.0003.0001.0141.014125.0370.583523.0003.0001.0141.014386.3321.800173.0003.0001.0141.014136.3150.635323.0003.0001.0141.014296.5811.382233.0003.0001.0141.01484.5770.394823.0003.0001.0141.01431.4670.147393.0003.0001.0141.014296.5811.382213.0004.0001.0141.014296.5811.382453.0003.0001.0141.014900.3134.195363.0003.0001.0141.014296.5811.382333.0003.0001.0141.014343.2971.600263.0003.0001.0141.014296.5811.382313.0003.0001.0141.014177.4460.827993.0003.0001.0141.01423.9260.111
注：OutDegree为点出度；InDegree为点入度；NrmOutDeg为标准化点出度；NrmInDeg为标准化点入度；Betweenness为中介性；nBetweenness为标准化中介性。
4 结论与启示
一个成功的虚拟社区与其社会网络结构密切相关。本文基于用户创新虚拟社区这一特定环境，以社区成员发帖、评论为切入点，围绕“用户创新虚拟社区的社会网络关系”这一主题，以M论坛为例，从网络密度、社群图和中心性3方面探讨了用户创新虚拟社区的社会网络关系，主要得出以下结论：该论坛是一个联系不够紧密的众包社区，成员参与交互的积极性不高；个别粉丝活跃并不能创造出较多有商业价值的意见，但是用户活跃在论坛里一方面可以更熟悉该品牌手机的操作，另一方面可以为别人的问题提供帮助；积极发帖提供多用户互动的机会，获得更多的社会网络关系的机会；“开发组”“版主”等作为该社区的中心人物，他们受到大多数人的关注；开发中的系统需要组织和连接，“开发组”的知识在整合众包合作系统时同样发挥着关键作用。
“用户是创新者”，影响用户创新虚拟社区的重用户共享行为的因素有很多，让用户创新虚拟社区真正发挥作用、让参与者乐于共享自己的创意，除了社区网站从技术层面努力外，更离不开每位参与者的积极努力和配合，同时也需要“开发组”“版主”等与用户进行积极的互动、反馈。
虽然已有学者对领先用户识别进行了大量研究，但在现实中搜索和识别领先用户仍十分困难。研究指出，企业可以建立网络社区鼓励用户直接参与，以相对较低的成本获取用户创意[16]，但在拥有海量用户数据后如何经济地识别出有价值的用户也并非易事。本研究有助于识别哪些是领先用户。
在该社区中“开发组”“版主”等处于中心地位，受到大多数用户的关注;因此,“开发组”“版主”等应充分运用自己领导地位的身份，在解决虚拟社区用户问题、收集虚拟社区用户创意的同时，应加强成员之间的联系，特别是促进成员更多地进行交流交互。此外, 社区的成功需要适当数量的小团体来形成共同的协作交互学习和信息共享。
其次企业可通过充分了解用户的中心度和活跃度来辨识是否为潜在创意者，并在实际运营过程中重点关注这些用户所提出的创意，尤其是以往贡献大的用户。“开发组”“版主”等应充分发挥自己中心地位的作用，及时对用户创意进行评论反馈，引导用户提出具有商业价值的创意，充分发挥用户创新虚拟社区的价值；同时应鼓励让有经验的用户对其他用户提出的问题进行解答，增加用户间的互动交流，为用户提出有价值的创意提供灵感，共享这些创意提供动力。
参考文献:
[1] RHEINGOLD H.Virtual community:homesteading on the electronic frontier[M].Mass:Addison-Wesley,1993:5
[2] 彭兰.从社区到社会网络:一种互联网研究视野与方法的拓展[J].国际新闻界,2009(5):87.
[3] 冯剑红,李国良,冯建华.众包技术研究综述[J].计算机学报,2015,(9):1713.
[4] 付丽丽,吕本富,吴盈廷,等.关系型虚拟社区的社会网络特征研究[J].数学的实践与认识,2009,39(2):119.
[5] KUMAR R,NOVAK J,TOMKINS A.Structure and evolution of online social networks[A].Proceedings of 12th International Conference on Knowledge Discovery in Data Minining,New York:ACM Press,2006.611.
[6] 郭爱芳,陈佳凤,郭静,等.虚拟创新社区用户相关特征对其创意采纳的影响:以戴尔“头脑风暴”社区为例[J].中国科技论坛,2018(8):140.
[7] BARRY L.BAYUS.Crowdsourcing new product ideas over time:an analysis of the dell ideaStorm community[J].Management Science,2013.226.
[8] 王莉,任浩.虚拟创新社区中消费者互动和群体创造力:知识共享的中介作用研究[J].科学学研究,2013,31(5):702.
[9] 赖文华,叶新东.虚拟学习社区中知识共享的社会网络分析[J].现代教育技术,2010,(10):97.
[10] 覃学健,李翠白.虚拟学习社区的社会网络分析研究[J].现代教育技术,2009,(2):26.
[11] 徐美凤,叶继元.学术虚拟社区知识共享主体特征分析[J].图书情报工作,2010,(22):111.
[12] 刘军.社会网络分析导论[M].北京:社会科学文献出版,2004:4
[13] 罗家德.社会网络分析讲义[M].北京:社会科学文献出版社,2010:47
[14] 约翰·斯科特.刘军,译.社会网络分析法[M].重庆:重庆大学出版社,2016:1.
[15] 刘跃,夏麒惠,陈星元.虚拟品牌社区演化与消费者购买意向关系研究:基于社会网络结构视角的分析[J].价格理论与实践,2017(12):153.
[16] JEPPESEN L B,FREDERIKSEN L.Why do users contribute to firm-hosted user communities.the case of computer-controlled music instruments[J].Organization science,2006,17(1):45.
Researchonthesocialnetworkrelationsofuserinnovationvirtualcommunity:takingMvirtualcommunityasanexample
GAO Jiang-li, CHEN Xiang， ZHOU Hua-fu
(Business School, Ningbo University, Ningbo 315211, China)
Abstract:In the environment of increasingly fierce open innovation, user experience and user innovation emerges, and crowdsourcing has become an important strategy for enterprises to utilize the value of users’ innovative. In this paper, the user relationship of virtual community participating in crowdsourcing behavior is analyzed by social network analysis method. In the M Forum, a month’s interactive data is selected as a sample to analyze the crowdsourcing social network structure of virtual communities from the aspects of density, community map and centrality，and corresponding strategies are put forward from the perspectives of opinion leaders, weak connections and attractors of isolated thought storms to promote the network. Structural optimization promotes the collective wisdom development of virtual communities. The results show that: the communication module of the virtual community is a sparse social network structure, with relatively loose groups and less communication among members; active fans may not necessarily be able to provide valuable business opinions, but active users in the forum can be more familiar with the operation of the brand mobile phone, on the other hand, they can help other people’s problems; Active users in the forum can be more familiar with the operation of the brand mobile phone; Posting actively can provide opportunities for multi-user interaction, as well as more opportunities for social network relationships.
Keywords:social network analysis; virtual community; network density; centrality analysis
文章编号：1008-7133(2019)01-0062-06
DOI：10.16315/j.stm.2019.01.015
中图分类号: F 270.7
文献标志码:A
收稿日期:2018-12-03
作者简介:
高江丽(1994—)，女，硕士研究生;
陈 翔(1994—)，男，硕士研究生;
周华富(1996—)，男，硕士研究生.
[编辑：费 婷]
标签：用户论文; 虚拟社区论文; 网络论文; 社会论文; 关系论文; 社会科学总论论文; 社会学论文; 社会结构和社会关系论文; 《科技与管理》2019年第1期论文; 宁波大学商学院论文;