外来人口、风险群体及社会治理创新——以广州市海珠区凤阳街联谊会为例

外来人口往往处于边缘化状况,是一类特殊的风险群体。为了避免外来人口"非国民待遇"风险,政府主导加大了外来人口社会治理的创新实践。梳理国内外相关文献发现,相关研究主要有"新治理论"、"社会资本论"、"全球社会治理论"、"全球社会治理结构改善论"、"社会治理宪法论"、"第三条道路论"、"社区智能观"和"外来人口妖魔化观"等。调查研究发现,凤阳幸福平安联谊会在面对城市外来人口"双重集聚"新形态时,为民众参与社会治理提供了公共空间与服务平台,"同籍娘舅"的出现有效化解了冲突与再生产秩序,参与社区公益事业进一步提升了社会形象。研究发现,这一治理实践在"一主多元"背景下自治功能得到发挥,社会精英起到很好的"中间层"作用。研究最后强调,这一社会治理创新体现了"双重性",但也要避免落入"公民参与异化"陷阱。     

“ 不亿不信” ：信息“ 缺场” 的信任选择———论孔子的信任思想及其现实意义

常识来说,信任的前提必须是对信任对象的信息有所了解,那么对象的信息,包括品格、身份、名誉等将成为信任的条件。但是,现代开放社会中面临的更多是一种陌生人之间的私人关系,这种关系的交往通常面对的都是对象道德品格信息的"缺场",而在这种情况下人们习惯于对信任的"不选择"或不作为,这就导致了现代社会巨大的信任危机。而在现代社会中,却存在着其他形式的信任,即基于专门知识、体制和一种所谓商业精神的信任,这些信任虽然可以允许对象信息的缺场,但是其信任的根基却是规则或契约信息的完全"在场",而非对主体本身的信任。孔子曾提出"不逆诈,不亿不信"的原则,即不随意臆测他人是否相信自己的待人原则,这恰恰是现代社会所需要的信任品质,这种无条件的信任的风险和风险的担当诚然需要社会正义来支撑,但这种作为道德的信任上升为一种当代社会的伦理精神却是必要而迫切的。     

公众参与——化解“邻避冲突”的新途径

政府积极与民众进行交流和沟通,找到一个妥善解决问题的方案,方可实现“双赢”。“邻避冲突”的内涵与特征“邻避”(Not In My Backyard,NIMBY)一词起源于西方,是美国学者O’Hare在1977年最先提出的。主要是指社区居民害怕核电站、垃圾处理站等产生的环境风险,反对设置这类公共设施,称之为“邻避设施”(李永展《邻避症候群之解析》,《都市与计划》,1997年第1期)。而因这类设施引发的抗争就演变为“邻避冲突”、“邻避     

晚年(中篇小说梗概)

<正>一老伴老米走了,一个人的老年生活让老顾感到很孤单。一个月前,楼下的老朱也去世了。老朱六个儿女,有公务员、警察、教师、小老板。老朱猝不及防死了,因没立遗嘱,结果儿女为了争老朱仅有的一套住房,从吵闹最终演变为打架,三个子女住进医院,等着打官司。那种混乱与尴尬让老顾都感到脸红羞耻,为此,他去了律师事务所,立了遗嘱,并做了公证。办完公证,接待     

来,一起晒晒你家的“规矩”

从2014年起,杂志开办了"名人家训"栏目,先后邀请数十位名人后代与读者分享家风家训,从《开国将军的三字家训》到《张云逸家训:记住你是普通人》,从《陈毅家训:腹有诗书气自华》到《黄克诚家训:当好萝卜占好坑》,深受好评。不少读者反映,随着时代的变迁,生活理念更新换代,人生信条多如牛毛,更容易让人迷失,而真正能催人奋进的则是那些一代代传下来的家训。这不,我们就组织大家一起晒晒自己家的"规矩",温暖自己,也温暖家人。     

人工智能体的刑事风险及其归责

人工智能在推动人类社会智能化变革的同时,其不确定性(自动性)所衍生的侵害人类法益的刑事风险是亟待认真对待的"真问题",绝非凭空臆造、危言耸听的"伪问题".对人工智能体被滥用于实施犯罪的刑事风险,应根据现有刑事归责原理,按照具体行为方式以及主观罪过形式,分别追究人工智能体背后的算法设计者、产品制造者与使用者(管理者)故意或过失犯罪的刑事责任.对人工智能体脱离人类控制侵害法益的刑事风险,赋予人工智能体以刑事责任主体地位的肯定论归责方案,存在持论依据及论证路径方面的诸多误区.以刑罚规制人工智能体刑事风险缺乏适宜性,应当借鉴"科技社会防卫论",通过建构保安处分机制,由司法机关在参考专业技术意见的基础上,对严重侵害人类利益的人工智能体适用以技术性危险消除措施为内容的对物保安处分,回避以刑罚规制人工智能体刑事风险必须具备可非难性的局限,进而为人工智能的发展预留必要的法律空间.     

行业系统性风险的动态特征及其影响因素

现代经济主体间网络关联性越来越强,风险很容易在不同行业间扩散,因此有效识别并分析系统性风险是防范金融危机的关键步骤。基于条件风险价值(CoVaR)和边际期望损失(MES)两个指标,对巨潮行业指数系统性风险的静态和动态特征进行了研究。结果发现,各行业间系统性风险的相关性较强,动态特征显示2009年年初和2016年3月为系统性风险的两个峰值;从分行业来看,材料行业的系统性风险最高,而消费和医药行业的系统性风险最低。采用动态面板模型分析影响行业系统性风险的市场面因素发现,短期涨幅较高、长期涨幅较低及流动性较充分的行业,其系统性风险往往更低。因此,应加强对系统性风险较高行业的监管力度,建立好金融防火墙,防止外部金融风险的过度传染;同时应加强对各行业的实时监控,尤其是关注短期暴涨暴跌及流动性充分与否的监控。     

移动支付大数据助力生活性服务业统计工作的提升

随着我国经济步入高质量发展阶段,“三驾马车”中的投资和出口拉动经济效果放缓,消费成为国民经济增长的“新引擎”。党的十九大报告明确指出,要完善促进消费的体制机制,增强消费对经济发展的基础性作用。当前,我国经济社会的发展已经呈现出更多依靠消费引领、服务驱动的新特征,而生活性服务业作为服务和消费的重要组成部分.是扩大消费需求、培育壮大经济发展新动能、保障和改善民生的重要途径。