试说秦汉社会消费观念由“尚俭”向“崇奢”的演变

秦汉时期,消费观念变化的显著特征是由"尚俭"向"崇奢"演变.其演变过程大致分两个阶段,即以西汉中期为界,在此之前消费观念以"尚俭"为主,在此之后消费观念逐渐转向"崇奢".究其原因一是秦汉生产力水平提高与商品经济发展,为消费观念演变奠定了经济基础;二是当时人们相互仿效、竞相攀比,为消费观念演变酿造了社会心理环境;三是封建制度本身存在局限,是导致消费观念演变的社会根源.     

清“四王”山水画

"四王"是明末清初之际活跃干江苏太仓、常熟地区的四位山水画家的合称.他们是:王时敏、王鉴、王翠、王 原祁.青岛市博物馆馆藏明清书画作品 中"四王"作品收藏齐金,自成系统, 因此尤显珍贵.     

中国战略性新兴产业培育与发展路径探讨

目前中国的战略性新兴产业正处于起步发展阶段,是培育发展与体系构建的关键时期。针对战略性新兴产业发展特征、发展规律及影响因素,中国战略性新兴产业发展应依托政府规划,采用集群式发展模式;寻求技术突破,采用柔性产业组织模式,同时关注市场需求,优化产业孵化器功能。     

航空维修系统工作分析

航空维修系统运行一段时间后环境会发生显著变化,将导致岗位说明书不符合现有的职责和任务,人员培训不够到位、人员编制禁锢组织的发展、绩效考核和薪酬也不能体现各岗位的实际工作水平、公司员工的士气大大下降等问题,文章指出解决动态环境变化所引发问题的办法是综合或交叉使用年度工作分析和适时工作分析;工作分析的综合方法——任务分析,在岗位设置、潜在错误的评估和防范、人员资格要求的开发、工序的开发和评估以及培训大纲的开发和评价等领域有着广泛地应用;当组织所在的环境发生动态变化时,应通过年度或适时工作分析,解决组织环境变化导致的各种制度问题。     

基于支持向量机的上市公司违规预警模型研究

上市公司违规问题不仅对上市公司自身造成损失,对社会经济也产生巨大负面影响,因此,事先预防比事后处罚补救更为重要。利用支持向量机对上市公司违规风险进行预测,建立的违规预警模型具有准确性高、泛化能力强的优点,是监管部门科学、有效预防上市公司违规的一件“新武器”。     

高校科技成果产业化支撑环境中的利益安排

通过对高校科技成果产业化现有支撑环境中阻碍因素的分析,认为现有支撑环境中的利益安排没能有效促进各方核心价值追求的有效实现是其更深层次的阻碍因素,并提出营造鼓励企业高风险低投入进入、高校和教师长期收益的利益安排方式的支撑环境,建立细分的科技成果评估机制和有效、便捷的企业经营状况监察审计机制等措施,以推动高校科技成果的产业化进程。     

基于海陆统筹的辽宁省海陆经济协调持续发展评价及演进特征分析

国家"十二五"规划将海陆统筹提升到与"五个统筹"同等重要的位置,由此奠定了海陆统筹的国家战略地位。本文从地理学角度对海陆统筹进行了分析与诠释,从海陆之间的互补性及关联性入手,选取DEA评价方法,构建了海陆经济协调持续发展的定量分析模型,为海陆经济协调持续发展提供了评价了思路。以辽宁省的"十一五"期间数据为基础,对辽宁省的海陆经济资源利用效率进行了评价分析,进而对辽宁省的海陆经济协调持续演变特征进行了系统总结。     

农村应对突发公共卫生事件的多重困境与优化治理——基于典型案例的分析

农村突发公共卫生事件应急管理是乡村治理现代化的重要内容。本文通过对湖北省巴东县农村应对新冠肺炎疫情的实证分析,基于整体性治理理论,探究农村应对突发公共卫生事件的多重困境与优化路径。实证发现,农村应对突发公共卫生事件呈现出应急能力的薄弱性、应急处置的复杂性、公共危机的跨界性等特点,且大致可以分为初始期、发展期、调整期、成熟期四个阶段。当前农村应对突发公共卫生事件存在应急主体单一化、应急处置机制不健全、应急方式规范化法治化不足、资源保障体系薄弱、危机意识和应急意识缺位等困境。应构建多元化的危机治理格局,完善“上下联动,多向互动”的应急处置机制,推进应急方式法治化,优化资源保障体系,加强危机与应急意识教育普及,提升农村应对突发公共卫生事件的能力水平,真正实现由“应急管理”到“应急治理”的转变。     

Temporal aggregation and risk–return relation

The function form of a linear intertemporal relation between risk and return is suggested by Merton's [1973. Econometrica 41, 867–887] analytical work for instantaneous returns, whereas empirical studies have examined the nature of this relation using temporally aggregated data, i.e., daily, monthly, quarterly, or even yearly returns. Our paper carefully examines the temporal aggregation effect on the validity of the linear specification of the risk–return relation at discrete horizons, and on its implications on the reliability of the resulting inference about the risk–return relation based on different observation intervals. Surprisingly, we show that, based on the standard Heston's [1993. Review of Financial Studies 6, 327–343] dynamics, the linear relation between risk and return will not be distorted by the temporal aggregation at all. Neither will the sign of this relation be flipped by the temporal aggregation, even at the yearly horizon. This finding excludes the temporal aggregation issue as a potential source for the conflicting empirical evidence about the risk–return relation in the earlier studies.