FDI是“清洁”的吗?——中国东部和中部省际面板数据

随着中国经济的快速增长和外商直接投资规模的急剧增加,中国环境的承载力受到严峻挑战。在"环境库兹涅茨假说"污染天堂假说"和环境竞次理论的基础上,利用中国东部十一省(市)和中部八省的七个环境污染指标数据,构建面板数据模型,对中国东部和中部的FDI的"清洁"程度进行检验。虽然各省FDI对污染指标的影响存在差异,但并没有足够证据支持"污染天堂假说"。相比较而言,东部的北京和中部的黑龙江的FDI是比较"清洁"的。     

网络环境中自然阅读过程词汇附带习得可行性研究

此研究基于戴炜栋等的网络环境下的词汇习得认知心理环境框架和Pmvio提出的双码理论,从Laufer和Hulstijn的可以将词汇附带习得进行量化的投入量假设出发,结合网络环境下阅读特点,采用定量和定性研究方法,验证网络环境自然阅读中词汇附带习得的可行性。结果表明：在网络环境下,投入量大的阅读任务比投入量小的阅读任务更能促进词汇附带习得;“投入量”指数大的阅读任务对学习者词汇知识的保持效果更好。     

高校管理理念的哲学基础与变革

高等学校的教师和科研人员的成熟程度以及高等学校的职能活动,决定教师和科研人员是学校管理的决策主体,行政人员只是为教学和科研服务的辅助性力量。但由于历史和体制方面的原因,“行政权力主导”的管理理念在我国高校已经根深蒂固,并造成了严重的后果。现实要求用“教师权力为主,行政权力为辅”的新管理理念来指导高校的改革,并通过改革来强化这种新的管理理念。     

基于中国东中部面板数据的污染天堂假说检验

由于经济增长导致越来越严重的环境污染,环境已经成为经济社会的重要稀缺资源。笔者利用中国东部十一省（市）和中部八省1985～2008年的数据,建立面板数据模型对污染天堂假说进行检验,实证研究发现,除东部地区的工业固体产生量外,其他污染指标不支持污染天堂假说。从外商直接投资（简称FDI）,对工业二氧化硫、工业烟尘和工业粉尘排放量影响效果看,FDI与环境污染之间的关系存在着显著的区域差异,东部地区的FDI比中部地区更清洁。在扩大FDI的规模时,更应注重FDI的质量,同时必须关注FDI的区域分布和产业布局。     

生态中心主义的理论特质与道德旨趣

生态中心主义是一种主张把伦理学视域扩展至大自然的“非人类中心主义环境伦理学”思潮之一。以生态学与生态链相互联系为学科背景与论证依据,以实现整体主义生态价值观为主要诉求是生态中心主义的理论特质;在其规约与统摄下,生态中心主义主张拓宽道德关怀视域,即伦理关照从传统人与人之间扩至整个生态系统。大地伦理学、自然价值论、盖娅假说、深生态学分别从不同视角与层面阐述与揭示了生态中心主义的理论特质与道德旨趣。     

道义逻辑研究中值得注意的问题

规范命题的方阵理论最多是未被证明的假说 ;将“允许”作为权利性规范词 ,把“不可以P”等同于“不允许P”是规范方阵理论的两个误源 ;规范命题复合形式展开的正确与否 ,决定于是否准确把握规范词的含义和命题联结词的逻辑性质     

运用边疆学说解析《了不起的盖茨比》中东部拓荒的失败

文章运用边疆学说对菲茨杰拉德的《了不起的盖茨比》进行了另一种解读,盖茨比像他的先辈们一样致力于向西部拓荒,建立自己的幸福家园。然而由于拓荒的时间、地点、环境及其拓荒实质的变化,从而导致他的美国梦破灭这一悲剧。     

经济学范式革命的一种方法论模式和假说

经济学范式革命和思想创新是经济学思想演化中的重大事件和典型状态,其中蕴涵了丰富的经济思想、经济哲理、方法论及创新模式等方面的意义。揭示经济学范式革命的思想机理和方法论特征,有利于促进经济思想进化,提高学术范式的解题能力。经济学范式革命在方法论土的一种模式和假说,应在哲学本体论的启蒙、经济学问题与实施的选择、数学工具的建构、范式革命“硬核”(基本假设)觉悟和识别等环节基础上完成。     

人的三大假设及其对政府管理模式的影响研究论纲

人的三大假设--"人性假设"、"人智假设"和"人的需求假设"--对政府管理模式有着重大的影响,直接关系到政府职能的设定、政府制度的设计和政府管理方式的选择,是政府管理模式的重要理论前提.文章对古今中外的"三大假设"思想进行了梳理,并分析它们是如何影响政府管理模式的.     

Forecast mean squared error reductionin the VAR(1) process

When VAR models are used to predict future outcomes, the forecast error can be substantial. Through imposition of restrictions on the off-diagonal elements of the parameter matrix, however, the information in the process may be condensed to the marginal processes. In particular, if the cross-autocorrelations in the system are small and only a small sample is available, then such a restriction may reduce the forecast mean squared error considerably.

In this paper, we propose three different techniques to decide whether to use the restricted or unrestricted model, i.e. the full VAR(1) model or only marginal AR(1) models. In a Monte Carlo simulation study, all three proposed tests have been found to behave quite differently depending on the parameter setting. One of the proposed tests stands out, however, as the preferred one and is shown to outperform other estimators for a wide range of parameter settings.