论财政农业投资的稳定增长与科学决策机制

我国财政农业投资现状难以保证农业可持续发展目标的实现 ,主要表现在财政农业投资水平较低和结构不合理、财政农业投资与WTO要求接轨尚需时日、现有激励约束制度安排难以规范地方政府的农业投资行为和对其他投资主体诱导不足等。解决这些难题的关键是建立财政农业投资的稳定增长与科学决策机制 ,采取建立、健全政府财政农业投资的相关法律、法规体系 ,运用中央政府财政农业投资改变地方政府财政农业投资的激励与约束结构和净收益核算等措施。     

论我国农村劳动力转移的宏观调控法律规制

解决农村劳动力的过剩问题是关系到国家安定、经济发展和社会稳定的重大问题 ,我国应加强农村剩余劳动力转移的宏观调控 ,建立农村劳动力转移的财政保障体制 ,协调产业政策 ,完善现有的金融税收体制 ,建立在政府宏观调控下有序流动和运行的劳动力市场     

人工智能视域下对马克思劳动价值论科学性的再思考

人工智能是信息工业时代生产力高度发达的产物。人工智能的问世颠覆了以往人类认识和改造世界的传统方式,引发了社会经济形态和生产劳动方式的历史性变革,产生了智能经济和智能劳动。作为一种渗透性的科技要素,人工智能改变了传统的人与自然之间的物质变换关系,赋予了在此基础上产生的智能经济和智能劳动以特殊的规定性,对产生于资本主义工业时代的马克思劳动价值论提出了新的挑战。因此,探析马克思劳动价值论在劳动创造价值问题上的深刻阐述,并据此研究人工智能时代智能劳动的价值创造问题,以期在新时代进一步坚持和发展马克思劳动价值论,不断拓展马克思劳动价值论的解释力,回答好时代之问,彰显马克思主义与时俱进的理论品格。     

广松涉物象化论在日本左翼运动中的位置与影响

战后日本的旧左翼运动呈现追随大众现实意识状态的倾向,新左翼运动旗手广松涉对此展开批判,他主张发达资本主义国家的革命具有首要意义,认为马克思主义迎来了“第三阶段”,在日本应该通过理论斗争与实践运动相结合的方式实现社会变革。一般被视为纯哲学问题的广松物象化论就是用来指导新左翼运动的理论武器。与“异化革命”论相比,物象化论是对资本主义价值体系进行的原理上的、更加彻底的批判,因而不容易与现实运动形成直接关联,广松立足于物象化论的革命论自然也无法解决他自己所批判的在革命运动中“前卫”与“大众”相脱离的问题。     

京剧《四进士》中的“异乡人”与“好人”:论明清社会中“差序格局”的另一面

费孝通先生的“差序格局”概念是中国社会学中的经典概念。近年来,围绕“差序格局”学界有更加深入的探讨,揭示了其内部的丰富性和复杂性。不过,这些研究并没有探讨“差序格局”的另一面,即如何能从亲属关系推展到天下范围。为了探讨这一问题,本文对京剧《四进士》剧本进行了细致分析,从中发现“异乡人”和“好人”两个重要概念,通过探索其内涵及其相互关系,来理解“差序格局”中“推”的真正含义。在此基础上,本文探讨了“亲属关系”与“异乡人关系”之间的复杂关联,并重新理解“伦理精神”的含义。     

Testing Hysteresis in Unemployment in G7 Countries Using Quantile Unit Root Test with both Sharp Shifts and Smooth Breaks

Social Indicators Research - We apply a Quantile unit root test with both Sharp Shifts and Smooth Breaks to revisit hysteresis in unemployment for G7 countries using data for the period...     

Model‐free causal inference of binary experimental data

For binary experimental data, we discuss randomization‐based inferential procedures that do not need to invoke any modeling assumptions. In addition to the classical method of moments, we also introduce model‐free likelihood and Bayesian methods based solely on the physical randomization without any hypothetical super population assumptions about the potential outcomes. These estimators have some properties superior to moment‐based ones such as only giving estimates in regions of feasible support. Due to the lack of identification of the causal model, we also propose a sensitivity analysis approach that allows for the characterization of the impact of the association between the potential outcomes on statistical inference.     

A novel regularization method for estimation and variable selection in multi-index models

Multi-index models have attracted much attention recently as an approach to circumvent the curse of dimensionality when modeling high-dimensional data. This paper proposes a novel regularization method, called MAVE-glasso, for simultaneous parameter estimation and variable selection in multi-index models. The advantages of the proposed method include transformation invariance, automatic variable selection, automatic removal of noninformative observations, and row-wise shrinkage. An efficient row-wise coordinate descent algorithm is proposed to calculate the estimates. Simulation and real examples are used to demonstrate the excellent performance of MAVE-glasso.     

Estimation and variable selection for partial functional linear regression

AStA Advances in Statistical Analysis - We propose a new estimation procedure for estimating the unknown parameters and function in partial functional linear regression. The asymptotic distribution...     

道德风险下带有Knight不确定的最优动态契约设计

本文从概率统计模型本身的不确定性是本质的、不能消除掉的角度出发, 研究了Knight不确定下连续时间委托-代理问题, 其中主要考虑了代理人的道德风险对契约执行过程以及契约存续情况的影响.首先, 建立了代理人延续价值以及委托人预期利润的动态方程.其次, 运用次线性期望下的随机最优性原理, 以更加准确、深刻的方法去刻画实际委托人和代理人经济行为, 进而得到委托人效用值函数的Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程, 并求得委托人对代理人最优支付以及代理人最优努力水平的表达式.最后, 通过理论解的数值模拟, 分析了Knight不确定对委托人和代理人最优策略以及最优契约的影响.