基于政企关系的人工智能时代公共治理难题

人工智能时代的到来,让政府和企业之间的互动关系变得更加复杂:纵向上体现为政府对企业的监管关系,横向上体现为政府和企业的合作关系。且这种网状关系与公共领域中新出现的三类问题,即由于人工智能技术发展不成熟造成的问题、由于人工智能技术冲击了传统的社会形态而使传统社会向新时代过渡的过程中出现的结构性问题、由于人工智能的不当利用产生的问题相互影响。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

规范化形态、非正式运作与政策区隔——对一个政府购买社会服务项目的个案分析

中国的社会治理转型推动了社会服务方式的调整与变革，政府购买社会服务成为极具代表性的实践标本之一，围绕政府购买展开的各项研究也成为学术界着重关注的热点议题。本文从个案入手，分析具体政府购买过程，认为其规范化的运作形态易被政社双方的非正式运作行为异化，进而呈现出政策区隔的景象。     

政府减排目标、产业结构与污染减排

政府是污染减排的重要主体,了解其行为对污染减排的作用对提升污染减排效果及实现中国绿色发展具有重要意义。创造性地将政府减排目标纳入研究框架,构建面板门槛模型,从工业污染排放总量的角度分析政府减排目标、产业结构、经济规模等因素对地方污染减排的影响,并用工业污染物强度进行稳健性检验。结果显示,政府减排目标对污染减排的作用存在阶段性不同:经济发展初级阶段,政府减排目标对污染排放总量的作用方向为正; 经济发展水平较高时,作用方向为负; 两者之间存在适应性调整阶段,作用方向具有不确定性,但总体由正向作用向负向作用转变。产业结构对工业污染排放总量的作用方向因污染物种类而异,经济规模对工业污染排放总量作用方向为正。