我国民办高校的发展现状与思考

目前 ,民办高校正处在一个新的发展时期 ,它的现状如何 ,存在哪些问题 ,面临哪些挑战 ,前景又如何 ,这些都值得我们思考 ,以有利其健康发展     

完善辽宁中小企业信用担保体系的思考

中小企业在辽宁社会经济发展中发挥着重要的作用,但融资难严重阻碍着中小企业的发展。要从建立中小企业信用担保机构、建立中小企业信用信息系统、为中小企业发展创造良好的外部环境等方面入手,建立和完善中小企业信用担保体系,促进中小企业的发展和老工业基地的振兴。     

高维大数据基因网络中的社区发现——以NC方法为例

从大量基因中识别出致病基因是大数据下的一个十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别已从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现（或节点聚类）问题。绝大多数社区发现方法仅利用网络结构信息,而忽略节点本身的信息。Newman和Clauset于2016年提出了一个将二者有机结合的基于统计推断的社区发现方法（简称为NC方法）。本文以NC方法为案例,介绍统计方法在实际基因网络中的应用和取得的成果,并从统计学角度提出了改进措施。通过对NC方法的分析可以看出对于以基因网络为代表的非结构化数据,统计思想和原理在数据分析中仍然处于核心地位。而相应的统计方法则需要针对数据的特点及关心的问题进行相应的调整和优化。     

明治维新成功与戊戌变法失败的政治学分析

由于中日两国在政治体制方面存在着巨大的差异,决定了日本明治维新的成功和中国戊戌变法的失败。从政治发展的危机论角度观察,清末的政治体系不但面临着权威危机,而且还面临着参与危机;从实现现代化的政治条件上观察,清末的政治体制已经失去了实现现代化的政治功能;从政治衰败的角度观察,清末的政治衰败已到了无法挽救的地步。     

中泰外商直接投资实证研究——以泰国金融结构金融效率为分析对象

在"一带一路"倡议的推动下,泰国作为东盟第三大经济体,以其优越的地理优势和战略地位吸引了不少中国投资者进入泰国投资,而其金融结构与金融效率对中国直接投资有着重大影响.文章通过对金融结构、金融效率及中国在泰国直接投资的分析发现,尽管泰国通货膨胀率、泰国工业生产指数对中国在泰国直接投资没有显著影响,但泰国居民消费指数、泰国商业银行存贷比率、泰国生产价格指数、泰国失业率对中国在泰国直接投资会产生负向影响,而中国与泰国之间的进出口额对中国在泰国直接投资可以产生正向影响.因此,鼓励中国投资者向泰国投资,加大两国贸易合作以及开展两国文化交流,是促进中国和泰国经济进一步发展的有效措施,也是实现互助互利,合作共赢的"一带一路"经济合作目标的有效方法.     

近年来社会主义意识形态研究综述

社会主义意识形态研究,是关系党和国家事业全局的重大问题,也是学术界关注的重点。近年来,学术界在马克思的意识形态思想研究、对列宁意识形态理论的总体把握、社会主义核心价值体系研究、社会主义意识形态建设的创新性研究等方面,取得了显著成绩。但某些基本问题仍有继续探讨的空间:学术界还缺乏对"社会主义意识形态"内涵的清晰界定,缺少对关键问题和基础性问题的深度思考。     

农村金融困境与非正规金融体系重构

现阶段我国农村金融已出现边缘化的迹象。分析农村金融困境的发生机理,进而引出农村非正规金融制度安排缺失的可能因素,结果表明,统筹城乡失调的农村金融供需结构偏差是其根源。农村非正规金融和统筹城乡进程有密切的逻辑关系。必须以统筹观念为指引,推动以非正规金融组织主导的农村金融体制改革。     

劳动力异质、流动方向与城乡差距悖论

城乡差距悖论指的是我国城乡居民的收入并没有随城乡劳动力的流动而缩小。传统的文献对于城乡之间劳动力流动行为及其意义关注很多,然而对于城乡之间劳动力的异质性和流动方向及其所附带的经济意义却关注过少。通过对城乡劳动力流动缩小城乡差距的作用渠道进行研究和分析,并构建数理模型将城乡劳动力的异质性和流动方向的经济意义进行研究和数值模拟,最后得出在考虑城乡劳动力异质性的情况下,城乡之间劳动力的流动方向对完全消除城乡差距具有重要意义,并根据结论提出相关建议。     

交易费用、农地流转与新一轮农地制度改革——基于苏、桂、鄂、黑四省区农户调查数据的分析

农地流转是促进农地规模经营的必经之路,已成为新一轮农地制度改革的中心议题。基于江苏、广西、湖北及黑龙江四省区农户调查数据的实证分析结果显示,交易费用是影响农地流转的一个重要约束因素,农地流转中存在的交易费用既抑制转入户转入土地,又抑制转出户转出土地。因此,新一轮农地制度改革进程中应全面降低农地流转面临的各类交易费用,促进农地经营权规范有序流转,发展农业适度规模经营。     

Analyzing the Homeland Security of the U.S.-Mexico Border

We develop a mathematical optimization model at the intersection of homeland security and immigration, that chooses various immigration enforcement decision variables to minimize the probability that a terrorist can successfully enter the United States across the U.S.-Mexico border. Included are a discrete choice model for the probability that a potential alien crosser will attempt to cross the U.S.-Mexico border in terms of the likelihood of success and the U.S. wage for illegal workers, a spatial model that calculates the apprehension probability as a function of the number of crossers, the number of border patrol agents, and the amount of surveillance technology on the border, a queueing model that determines the probability that an apprehended alien will be detained and removed as a function of the number of detention beds, and an equilibrium model for the illegal wage that balances the supply and demand for work and incorporates the impact of worksite enforcement. Our main result is that detention beds are the current system bottleneck (even after the large reduction in detention residence times recently achieved by expedited removal), and increases in border patrol staffing or surveillance technology would not provide any improvements without a large increase in detention capacity. Our model also predicts that surveillance technology is more cost effective than border patrol agents, which in turn are more cost effective than worksite inspectors, but these results are not robust due to the difficulty of predicting human behavior from existing data. Overall, the probability that a terrorist can successfully enter the United States is very high, and it would be extremely costly and difficult to significantly reduce it. We also investigate the alternative objective function of minimizing the flow of illegal aliens across the U.S.-Mexico border, and obtain qualitatively similar results.