| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 科学问题与研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第14-17页 |
| 1.5 本文取得的主要创新性研究成果 | 第17-18页 |
| 2 相关理论与文献综述 | 第18-35页 |
| 2.1 相关概念和理论基础 | 第18-24页 |
| 2.2 传统语言学视角下的语言服务产业研究 | 第24页 |
| 2.3 经济学视角下的语言服务产业研究 | 第24-27页 |
| 2.4 语言服务产业和对外贸易关系的研究 | 第27-30页 |
| 2.5 主要研究方法综述 | 第30-33页 |
| 2.6 文献述评 | 第33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 对外贸易中语言服务产业现状调查 | 第35-65页 |
| 3.1 语言服务对对外贸易的影响 | 第35-36页 |
| 3.2 语言服务产业宏观环境分析 | 第36-46页 |
| 3.3 语言服务产业发展现状分析 | 第46-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 4 语言服务产业与对外贸易关系的实证研究：全国层面 | 第65-85页 |
| 4.1 语言服务产业规模指数构建 | 第65-72页 |
| 4.1.1 指标选择和确定 | 第65-67页 |
| 4.1.2 数据来源和数据处理 | 第67-68页 |
| 4.1.3 语言服务产业规模指数构建 | 第68-72页 |
| 4.2 语言服务产业与对外贸易关系模型构建 | 第72-83页 |
| 4.2.1 数据来源与处理 | 第72-74页 |
| 4.2.2 数据的平稳性检验 | 第74-75页 |
| 4.2.3 协整检验 | 第75-77页 |
| 4.2.4 误差修正模型 | 第77-79页 |
| 4.2.5 Granger因果关系检验 | 第79页 |
| 4.2.6 向量自回归(VAR)检验 | 第79-83页 |
| 4.3 本章小结 | 第83-85页 |
| 5 语言服务产业与对外贸易关系的实证研究：区域层面 | 第85-94页 |
| 5.1 面板向量自回归(PVAR)模型原理 | 第85-86页 |
| 5.2 面板单位根检验 | 第86页 |
| 5.3 滞后阶数选择 | 第86-89页 |
| 5.4 PVAR模型建立及估计 | 第89-90页 |
| 5.5 脉冲响应函数 | 第90-92页 |
| 5.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 6 对外贸易中语言服务产业需求分析 | 第94-117页 |
| 6.1 语言服务产业规模发展趋势的预测 | 第94-102页 |
| 6.1.1 GM(1,1)灰色预测模型原理 | 第95-96页 |
| 6.1.2 数据来源与数据处理 | 第96-97页 |
| 6.1.3 模型构建和预测结果 | 第97-99页 |
| 6.1.4 预测模型的检验 | 第99-102页 |
| 6.2 对外贸易发展趋势的预测 | 第102-107页 |
| 6.2.1 数据来源与数据处理 | 第102-103页 |
| 6.2.2 模型构建和预测结果 | 第103-104页 |
| 6.2.3 预测模型的检验 | 第104-107页 |
| 6.3 对外贸易中的语言服务需求分析 | 第107-109页 |
| 6.4 语言服务产业发展的情景分析 | 第109-116页 |
| 6.4.1 情景分析方法原理 | 第110页 |
| 6.4.2 语言服务产业发展的情景建立 | 第110-113页 |
| 6.4.3 语言服务产业发展的情景分析 | 第113-116页 |
| 6.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 7 结论与展望 | 第117-121页 |
| 7.1 研究结论 | 第117-119页 |
| 7.2 政策建议 | 第119-120页 |
| 7.3 研究展望 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-130页 |
| 附录 | 第130-147页 |