计量经济分析何以滥用——知识结构和学术风气的剖析

现代经济学的实证分析和计量应用变得越来越媚俗化和庸俗化,大多数文章甚至都经不起150年前穆勒所提出的证实规则之逻辑检视,更不要说揭示出经济现象间的因果关系。这一学术取向主要源于两大原因:首先,研究者知识结构的日益狭隘,使得他们局限于事物的表象解释而无法深入揭示事物的本质;其次,学术界功利主义的日益盛行,使得他们以商人心态偏向容易被接受的主流化研究方法。当前,上述两大因素还有深厚的社会环境基础,这使得计量实证分析的形式化和庸俗化倾向更为严重。实际上,众多经济学人在对现实社会环境还缺乏基本理解的情况下就牵强附会地运用计量软件来寻找各变量之间的关系,以至所得出的结果根本无助于现象预测或实践指导,由此也就呈现出明显的“下不着地”之风气。     

自然灾害冲击对农村家庭非农就业选择的影响

利用国家重点研发计划重点专项2018年调研数据,构建了自然灾害冲击对农村家庭非农就业选择影响的理论框架,采用Probit模型验证了自然灾害冲击对农户家庭成员非农就业选择的影响。研究发现:自然灾害冲击对农户家庭成员非农就业选择有显著正向影响,这一正向影响会随着自然灾害强度的增加而不断提升;人力资本和社会资本的嵌入,会弱化自然灾害对农户家庭成员非农就业选择的影响,信贷约束却会强化这一影响。这意味着现阶段面对自然灾害冲击,农户家庭成员应积极尝试非农就业,不仅能够促进资本存量重构,还可以缓解家庭生计压力,增加农户家庭收入,避免农户家庭因灾致贫。     

闻一多著作的版本演变和全集成型

闻一多作为中国现代诗人和现代学者,在现代文化史上留下了丰富的文本文献,其著作的出版经过了一个漫长的过程,其版本的演变比较复杂,全集的出版经历了从旧版到新版的演变。《闻一多全集》的编印具有多方面的价值,不仅有过鲜明的政治意义,尤其具有丰富的文化意义,即在中国现代文学史和现代学术史以及中国现代知识分子的精神变迁史方面的"标本"意义。     

红军长征博物馆建于四川的原因

红军长征在四川历时最长,活动范围最广,斗争最复杂,创造的奇迹最多。红军在四川进行了卓有成效的地方工作,成立了四个省委,进行了民族政策的初步探索,而且还在大小金川、康区北部成立了两个省级少数民族革命政权。红军在与少数民族相处中,还留下许多佳话。中共中央在四川境内多次召开过关系党和国家命运的政治局会议及其它重要会议。在四川建立红军长征博物馆,可以通过发展红色旅游,重现长征历程,促进四川贫穷地区的经济文化发展。     

社会学视角下女性犯罪的思考

从构建和谐社会的高度来思考女性犯罪的预防,就是通过关注女性这个弱势群体的教育状态与就业发展空间,正视女性犯罪的诱发因素,进而从提高女性自身素质与关注女性就业方面进行女性犯罪预防,以维护社会稳定,构建和谐社会.     

高校毕业生就业区域流向探析——以合肥工业大学为例

本文以合肥工业大学为例,通过对该校近三届毕业生就业的地域流向进行调查,分析了理工科高校毕业生地域流向的三个特点及成因,并就如何做好毕业生就业工作提出有关对策.     

大学生就业价值取向的问题与对策分析

论述了当代大学生就业价值取向存在的主要问题;当代大学生就业价值取向偏差的负面影响;引导大学生就业价值取向的主要措施。并指出高校应加强对大学生的择业指导,引导其价值取向,帮助大学生正确制定职业规划,实现顺利就业。     

充分发挥家庭因素在大学生就业过程中的作用

大学生就业竞争日趋激烈,影响大学生就业过程的因素很多,其中家庭因素对大学生就业能力的塑造不可忽视,家庭因素对大学生就业质量、就业观念、就业行为有较大影响当前应合理利用家庭因素促进大学生就业.     

State transition modeling of complex monitored health data

This article considers the analysis of complex monitored health data, where often one or several signals are reflecting the current health status that can be represented by a finite number of states, in addition to a set of covariates. In particular, we consider a novel application of a non-parametric state intensity regression method in order to study time-dependent effects of covariates on the state transition intensities. The method can handle baseline, time varying as well as dynamic covariates. Because of the non-parametric nature, the method can handle different data types and challenges under minimal assumptions. If the signal that is reflecting the current health status is of continuous nature, we propose the application of a weighted median and a hysteresis filter as data pre-processing steps in order to facilitate robust analysis. In intensity regression, covariates can be aggregated by a suitable functional form over a time history window. We propose to study the estimated cumulative regression parameters for different choices of the time history window in order to investigate short- and long-term effects of the given covariates. The proposed framework is discussed and applied to resuscitation data of newborns collected in Tanzania.     

Bayesian t-tests for correlations and partial correlations

In this paper, we develop Bayes factor based testing procedures for the presence of a correlation or a partial correlation. The proposed Bayesian tests are obtained by restricting the class of the alternative hypotheses to maximize the probability of rejecting the null hypothesis when the Bayes factor is larger than a specified threshold. It turns out that they depend simply on the frequentist t-statistics with the associated critical values and can thus be easily calculated by using a spreadsheet in Excel and in fact by just adding one more step after one has performed the frequentist correlation tests. In addition, they are able to yield an identical decision with the frequentist paradigm, provided that the evidence threshold of the Bayesian tests is determined by the significance level of the frequentist paradigm. We illustrate the performance of the proposed procedures through simulated and real-data examples.