政府再造之行政文化战略选择

主要从行政文化的战略意义入手,探讨了政府再造的目的和途径、文化战略、行政文化、政府管理对政府再造的影响机理以及行政文化战略构建的实现方式等问题。     

清代桂籍儒官陈继昌政见探析

清代广西临桂横山陈氏家族是当时声名显赫的官宦学术家族。陈宏谋为雍乾时著名大学士和理学名家,其玄孙陈继昌为中国封建社会史上的最后一位“三元及第”的著名士子和清官。文章分析陈继昌的乡试、殿试文章,认为察贤任能、天人和谐、守创结合、君臣尽职、借古鉴今、盛极必衰、无为而治、立教为先是陈继昌的主要政治思想。陈继昌的思想和生平,反映了嘉道年间清代由盛转衰的过程和这位爱国学者对治国安邦的关切,对当今也有一定的借鉴意义。     

"中国的教研组现象"平议

我国学校教研组从表面看,是借鉴俄国先例建立的,其实是我国特殊历史条件的产物。它不是单纯的教学研究组织,还是学校基层行政组织。它越来越名不副实,对学校教学与教师发展,既有一定积极作用,也有不可忽视的消极影响。     

行政强制措施检察监督研究

对行政强制措施实行检察监督是十八届四中全会赋予检察机关的改革任务。在全面依法治国和监察体制改革背景下,检察机关履行行政强制措施检察监督职能既有必要性,也有可行性。在下一步检察改革过程中,应当坚持有限监督、适时监督、行政先行救济原则,探索采用检察建议、支持起诉、督促纠正违法、提请责任追究等方式对违法行政强制措施进行监督。     

教育管理视角下的大学研究性学习模式探究

在习近平新时代中国特色社会主义教育思想和创新驱动机制的牵引下,强化教育管理和提高教学质量已成为高等教育发展和改革的核心主题,而积极探究和试行大学研究性学习模式是新时代教育改革及人才培养方式的一种发展趋势。为实现大学研究性学习模式的可持续发展与创新,应从教育管理的本质出发,将其作为联系学校教育各参与方的纽带,坚持对行政管理理念、教师管理体制以及学生管理制度等三个方面进行革故鼎新,为大学研究性学习的生存与发展提供植根土壤。     

经史之学与清代书院科举文教育

清代书院官学化,很多书院重视科举。有些书院虽从事科举文教育,但不唯之是从,而是将科举文教育与经史之学教育结合起来。此举上溯于中国古代社会推崇经史之学的优良传统,根植于孔子“博学于文”的思想主张,来源于以学术导向矫正利禄歪风的迫切要求。生徒只有学充养邃,才会眼界高、气味厚、笔力健。清代一些书院将科举文教育与经史之学教育结合起来,使得生徒学文不是局限于写作技巧的训练,而是拓展为与炼品、践行、培识的结合。这些书院通过教育,能够为社会培养有用人才。     

行政诉讼履行法定职责实体判决论——以“尹荷玲案”为核心

“司法审查有限原则”是行政诉讼法的基本原则,这导致了“履行法定职责实体判决”存在争议。“尹荷玲案”不但证成了履行法定职责实体判决存在的正当性,而且明确了该判决适用的“双阶要件”,即“理由具备、事实清楚、法律规定明确”的一般要件,与“法效果唯一性”的特别要件。其中“法效果唯一性”分为两种情况:一是羁束行政行为,二是行政裁量收缩为零,这恰与《行政诉讼法》修改后“给付判决”与“履行判决”的规定相契合。纵观司法实践,重做判决、履行判决、给付判决形成了“程序性判决—提示性判决—履行法定职责实体判决”3种判决方式,体现了三者功能的相似性。作为实质化解争议的履行法定职责实体判决,也彰显了司法推动制度发展的功能。     

论行政诉讼非法证据类型

非法证据排除规则最早在美国确立并得到发展,形成一套比较完整的体系。我国对非法证据排除规则的探讨很长时期仅停留在理论阶段,2012年《刑事诉讼法》修改中采纳并确立这一证据规则,使其从理论探讨变为实践,也为行政诉讼非法证据排除规则的探讨提供了很好的借鉴。目前,行政诉讼法正处于修改时期,以现有的法律规范为基础探讨行政诉讼非法证据的类型及其判断标准显得尤为必要。     

论我国行政公诉的制度建构

行政公诉是由检察机关提起的行政诉讼,建立行政公诉制度既是监督行政机关依法行政、保护公共利益的有效途径之一,也是完善现行行政诉讼制度的客观需要。明确检察机关提起行政公诉的主体资格,界定检察机关提起行政公诉的范围,设立行政公诉的程序对于建构我国行政公诉制度具有重要意义。     

Bayesian averaging of classical estimates in asymmetric vector autoregressive models

The estimated vector autoregressive (VAR) model is sensitive to model misspecifications, resulting to biased and inconsistent parameter estimates. This article extends the Bayesian averaging of classical estimates, a robustness procedure in cross-section data, to a vector time-series that is estimated using a large number of asymmetric VAR models. The proposed procedure was applied to simulated data from various forms of model misspecifications. The results of the simulation suggest that, under misspecification problems, particularly if an important variable and moving average (MA) terms were omitted, the proposed procedure gives robust results and better forecasts than the automatically selected equal lag-length VAR model.