清季保举、学堂奖励实官纠葛与铨选变迁

清季科举停废尤其是官制改革之后,面对朝野上下对学堂奖励实官的质疑,文官考试、任用制度提上议程,清朝有意取消学堂奖励实官。在此过程中,旧的保举途径与新的学堂奖励实官关系纠葛,学部与其他各部、各省之间权力关系错综复杂。保举、学堂奖励实官的新旧仕途关系变动的实质,是清朝从新旧杂糅、多途并进、取士与选官混同,转化为建立以学堂与文官考试衔接、培才与选官分离的新的铨选制度的过程。由于保举问题始终悬而未决,取消学堂奖励实官过程一波三折,并直接制约清季铨选转型的进程,体现了清季新旧铨选制度转型的曲折性。     

从"慰反侧之诏"看元祐时期宋廷调和新旧的尝试

元祐元年,新法派与旧法派的矛盾日渐尖锐,太皇太后高氏试图采取措施调和新旧关系。在吕公著等宰辅的协助下,经过一番努力,高氏颁降了"慰反侧之诏",公开宣布不再整肃新法派。然而,这一做法却遭到了言官的反对。反复博弈之后,诏书未能发挥应有功效,宋廷也失去了实现政治和解的最佳机会。此事对北宋后期的派系关系与政局演变均有不小影响,是理解北宋后期政治的重要线索。     

混合所有制企业的股权结构与创新行为——基于自然实验与断点回归的实证检验

中共十九大报告指出:"深化国有企业改革,发展混合所有制经济,培育具有全球竞争力的世界一流企业"。混合所有制企业内部怎样的股权结构最能激励企业通过创新获得竞争力?为此,本文运用精确断点回归方法检验了混合所有制企业的终极控制权性质及控制地位突变对创新的动态影响。在"熊彼特假说"基础上,进一步考察了终极控制权与企业规模对创新的交互效应。结果表明:(1)对于全体混合所有制企业,国有资本的终极控制权在平均意义上对企业创新不具有显著影响。(2)一旦区分企业规模,国有资本的终极控制权更有利于推动大型企业创新。对于规模小的混合所有制企业,非国有资本取得终极控制权反而更有利于创新。(3)对于国有控股的混合所有制企业,国有资本终极控制地位的强化并不能进一步激励企业的创新行为。本文的主要政策含义是:党中央、国务院一直以来坚持的"抓大放小"国有企业改革战略具有较强的前瞻性与科学性,应予以坚持并在国有企业改革的其他领域继续推行。     

基于Mo-RVIKOR的混合多属性决策方法

针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法（Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR）,该方法无需将信息统一,就能处理多种信息形式存在的多属性决策问题。采用精确数、随机变量处理定量评价信息,用概率语义术语集处理定性评价信息;通过改进离差最大化法确定属性权重;根据Mo-RVIKOR对决策对象进行排序;最后以某公司C2B定制化服务质量评测项目为例,验证了所提方法的有效性。     

我国亲告罪追诉模式之困境及其重构——以网络诽谤案件的证据收集问题为切入点

网络诽谤犯罪属于《刑法》规定的亲告罪类型,此类案件中被害人的证据收集能力受到较大制约,导致其面临“自诉困境”。对此问题,不论是亲告罪的选择性公诉化,还是公权力适当介入证据收集过程的处理路径均存在不足。《刑法修正案(九)》针对网络侮辱、诽谤犯罪的证据收集问题作出新规定,但是无法扩张适用于所有亲告罪类型。亲告罪的自诉困境凸显出我国对亲告罪确立的单纯自诉制追诉模式存在显著缺陷：不利于对被害人的平等保护,以及混淆告诉权和举证责任。重构亲告罪追诉模式的前提是对刑事法中的“告诉”进行重新解释,使其本质回归为诉讼条件,与证明责任“解绑”。在模式选择上,应确立混合告诉制的追诉模式,被害人提起告诉后,可以自主选择适用自诉程序还是公诉程序。     

基于混合教学模式的《证券投资基础与实务》课程改革探析

基于混合教学模式的含义,参照何克抗教授提出的"以教师为主导、学生为主体"相结合的新的教学系统设计模式,结合高职《证券投资基础与实务》课程体系的变化与发展,阐述教学准备、教学实施和学生评价等三个阶段的教学设计,得出混合教学模式改革的结论:实施混合教学模式改革是实现学生自主学习和提高人才培养质量的有效途径,高职院校应引导教师进行混合教学课程建设常态化。     

非线性面板数据聚类方法研究

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。     

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。