论改善型民生

根据支撑基础、责任负担、保障水平以及民众需求等维度，可以把民生保障划分为托底型、基本型、改善型以及富裕型等四种类型。改善型民生是经济社会发展到一定阶段的产物，也是国家治理体系与治理能力现代化的客观要求。它是指通过各类民生项目的安排及民生待遇优化以促进民众生活得到持续改善、社会发展水平得到提升的一种制度类型，是民生项目更加齐全、内容更为完善、治理水平更高、使民众各按其分的民生模式，是人们的日常生活与服务消费支出总额持续增长以便能够提升生活水平的民生类型，是那种不断满足人的需要特别是较高层次需要的模式类型，也是更有助于形成社会结构稳定、国家长治久安的民生制度类型，因而具有综合性、完善性、激励性以及发展性等特点。这要求我们优化民生类型设计及民生投入结构，补齐改善型民生短板，营造良好社会秩序，扎实推进国家治理体系及治理能力现代化建设。     

丑角、看客与孤独者的悲喜剧 ——鲁迅与穆时英笔下的丑角形象之比较

鲁迅与穆时英笔下都塑造过一系列具有丑角特质的形象。不同的是,穆时英笔下的丑角具有自觉性,以小丑身份为面具,掩盖自己的孤独与恐惧；鲁迅笔下的丑角多是非自觉的,他们认真地践行着自己的人生理念,却因其与周遭环境格格不入,被人当作小丑、疯子。从中折射出两位作家迥异的生命观,穆时英从个体角度出发,写出了都市人在悲哀的脸上戴了快乐面具的无奈,对丑角表演持拥抱态度；鲁迅则从批判国民性的宏观角度出发,敏锐地意识到了丑角表演背后的隐忧,对其持拒斥的姿态。     

双循环新发展格局下中国双向直接投资研究

构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,是对未来中国经济发展路径做出的重大战略部署,作为连接国内国际双循环的纽带,双向直接投资的发展战略和路径面临重塑和调整。研究认为,应当以推动新时代科技创新和产业升级为目标,提高双向直接投资的质量,畅通供应链和产业链; 以“一带一路”倡议为依托,通过更高水平的双向投资带动中国与沿线国家贸易水平的提高; 建设高水平自贸区和自贸港,提高对外开放标准,更高质量吸引外资,提升参与国际大循环的技术含量和自主性; 在畅通要素流动领域,建立更加完善的现代化物流体系,建设更高标准的要素流通市场体系,降低制度性交易费用,提高生产率和对高质量外资的吸引能力。     

The impact of managerial political ties on corporate governance and debt financing: Evidence from Ghana

In this study, we draw upon insights from agency theory to examine the impact of managerial political ties on cost of debt and also to explore whether corporate governance mediates this impact. We hypothesize that political ties reduce financial reporting quality, disclosure of non-financial information and board independence, and are therefore associated with higher interest rates. We also hypothesize that the negative effect of political ties on the cost of debt will be stronger if firms borrow from privately-owned banks versus government-owned banks. Using data from Ghana, we find support for our direct and moderation hypotheses; political ties are associated with high interest rates and poor corporate governance. However, we do not find evidence of mediation. Altogether, the findings reveal the dark side of political connections and highlight the cost of political embeddedness in emerging credit markets.     

企业信息安全法律治理

企业信息安全法律治理可有效保障国家网络与信息安全，捍卫个人权益，促进产业在"安全"中得以"发展"。我国相关立法中规定的企业安全保护义务多为静态性、措施性的管理性义务，不足以防御多变的安全风险；企业安全法规遵从激励机制缺失，合规动力不足；企业信息安全文化的普及力度欠缺。解决以上难题，应基于"法律治理"思维，将"法人治理"定位为企业信息安全法律治理的重心。在制度设计层面，适当借鉴美国企业信息安全法律治理在立法监管与企业自治中的有益经验，以信息安全法律治理的基本原则为指引，充分发挥立法激励作用，鼓励所有企业建立强制与自愿相结合的信息安全"法人治理"结构，对企业董事、高官人员的信息安全义务之履行予以充分重视，增强企业信息安全文化建设，凸显安全文化的价值。     

问题与路径:智库评价及中国特色智库评价体系构建

在中国智库朝气蓬勃发展的大背景下，构建具有中国特色的科学合理的智库评价体系，有助于引导各类智库切实深化体制机制改革、完善智库内部治理、推动智库提质增效，进而形成内外兼修健全发展的中国智库生态圈，以高质量的智库产品助推国家治理体系和治理能力现代化建设。笔者通过梳理国内外智库评价实践动态与学术研究现状，归纳总结我国智库评价工作存在的现实问题及其成因，并指出它们可能给中国特色新型智库建设带来的影响。由此建议：我国应基于中国经验、中国国情及智库发展建设的实际情况，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，以时代背景为依托，构建中国特色智库评价体系，促进我国智库体系的整体发展。     

基层公务员职业认同特征及其对工作绩效与离职倾向的影响研究

基层公务员的职业认同对公务员队伍建设和推进国家治理能力现代化有着重要的意义。本文通过对760名基层公务员的问卷调查发现：基层公务员职业认同包括职业行为投入、职业发展认同和职业价值认同三个维度，呈现出以价值认同为核心、行为投入为外层、发展认同居中的圈层结构；基层公务员职业认同接近较高水平，但职业发展认同较低；不同类型基层公务员职业认同呈现出一定差异，其中青年公务员的职业认同显著低于中老年公务员，低职级公务员较高职级公务员职业认同更低。进一步分析发现，基层公务员职业认同能正向预测工作绩效，职业认同能负向预测离职倾向。在此基础上，本研究提出提升基层公务员职业认同的相关对策建议。     

大数据驱动下的政府治理机制研究——基于2020年后精准扶贫领域的返贫阻断分析

大数据时代已经到来，大数据驱动下的政府治理发生何种改变，目前相关研究较少。当前政府治理的考验集中在2020年实现全面脱贫后精准扶贫领域的返贫阻断。文章以该领域为切入点，探索大数据驱动下政府治理的内在机制。研究发现：大数据背景下，政府治理能力催生出新的核心能力，即数据治理能力。数据治理能力驱动下，政府治理主体多元化有利于实现政府治理资源的宽范围、精准化动员；政府治理方式实现经验式决策向数据化决策转变，有利于实现政府资源的高效率和公平配置；政府治理客体的精准识别，有利于政府资源的精准化和最优化运用。但是客观上必须具备数据治理能力，主观上必须按照大数据驱动的要求重构政府治理体系（包括治理主体、治理方式和治理客体），才能真正实现以数据治理驱动政府治理，进而提高政府治理能力的目的。而数据治理能力客观上也加速了政府治理体系的重构，进而加快了政府治理能力的提升，并最终提高政府治理绩效。在对标大数据应用不同阶段分析常规式返贫阻断和大数据返贫阻断的不足和差距的基础上，笔者提出重构政府治理体系和提升数据治理能力等针对性建议。     

智库、智库产品及智库竞争视角下的智库治理研究

建设中国特色新型智库需要加强智库治理。笔者结合智库内外部治理，提出智库治理的结构模型及影响因素。智库治理包括对智库产品、单一智库以及智库竞争的治理，这三类治理相互影响、相互强化。智库治理问题的本源性因素在于智库产品具有政策导向性、不完全性、难以精确衡量性，而条件性因素在于智库产业环境欠佳、智库人力资源缺乏。可以认为，智库治理应当从内外部两方面入手，围绕建立完善的智库产品及智库评价体系，建立完善公正、公开的多元市场竞争与需求机制，依据相关法律政策，明确智库及智库从业人员的权利、责任、义务、处罚等事项，而培养智库专业人才则应采取多样性、综合性的治理措施。总之，中国智库应当以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加强对智库本身及智库产业、市场的治理，才能真正实现为中国的发展蓝图而赋予中国智库的新要求、新任务，真正有力促进国家治理体系和治理能力现代化建设。     

Recognizing Structural Nonidentifiability: When Experiments Do Not Provide Information About Important Parameters and Misleading Models Can Still Have Great Fit

In the quest to model various phenomena, the foundational importance of parameter identifiability to sound statistical modeling may be less well appreciated than goodness of fit. Identifiability concerns the quality of objective information in data to facilitate estimation of a parameter, while nonidentifiability means there are parameters in a model about which the data provide little or no information. In purely empirical models where parsimonious good fit is the chief concern, nonidentifiability (or parameter redundancy) implies overparameterization of the model. In contrast, nonidentifiability implies underinformativeness of available data in mechanistically derived models where parameters are interpreted as having strong practical meaning. This study explores illustrative examples of structural nonidentifiability and its implications using mechanistically derived models (for repeated presence/absence analyses and dose–response of Escherichia coli O157:H7 and norovirus) drawn from quantitative microbial risk assessment. Following algebraic proof of nonidentifiability in these examples, profile likelihood analysis and Bayesian Markov Chain Monte Carlo with uniform priors are illustrated as tools to help detect model parameters that are not strongly identifiable. It is shown that identifiability should be considered during experimental design and ethics approval to ensure generated data can yield strong objective information about all mechanistic parameters of interest. When Bayesian methods are applied to a nonidentifiable model, the subjective prior effectively fabricates information about any parameters about which the data carry no objective information. Finally, structural nonidentifiability can lead to spurious models that fit data well but can yield severely flawed inferences and predictions when they are interpreted or used inappropriately.