2019年12月24日，本版与读者分享了过去一年中马克思主义、哲学、文学、历史学关注的争鸣热点。新年伊始，本期推出、经济学、社会学三个学科2019年所关注争鸣话题的概要总结，以飨读者。我们希望通过这样的方式，致敬学术，致敬真理，致敬伟大新时代！期望各位专家读者一如既往地支持“争鸣”版，为发展和繁荣当代中国学术贡献更多思想精华。
2019年，中国经济稳中求进，保持了经济社会持续健康发展。中国经济学界以中国经济实践和世界经济发展为基础，围绕“减贫的实验性做法” “数字经济”和“互联网金融”等问题热议不断。
2019年，诺贝尔经济学颁发给通过实验方法研究贫困问题的阿比吉特班纳吉、艾丝特杜芙若和迈克尔克雷默三位经济学家。减贫的实验性做法是否是解决贫困本质和实现发展经济学创新的有力工具，引起学界热议。
一种观点肯定了实地实验和机制设计方法有利于将贫困问题研究科学化。三位诺得主的主要贡献之一就是将发展经济学的研究视角从宏观层面转向微观层面，将减贫这一“大问题”分解成个人或者群体层面上的微观 “小问题”进行研究，这样可以更好地发现贫困背后的具体作用机制，有利于提出一些小而可行的政策（易红梅：《减少全球贫困的实验性方法——2019年诺贝尔经济学得主的贡献与评析》，《中央财经大学学报》2019年第12期）。同时通过实地实验和机制设计方法来探寻贫困原因，从微观视角提出改善贫困者教育、健康和收入的政策措施，有利于加深人们对贫困问题的理解（聂常虹、陈彤：《贫困与反贫困：2019年度诺贝尔经济科学获工作评述》，《管理评论》2019年第10期）。
另一种观点认为通过实地实验和机制设计方法研究贫困问题，使得发展经济学研究的视野过于狭窄，发展经济学应该回归和重视经济发展机制的研究（李宝良、郭其友：《关系的实地实验与新发展经济学的贫困治理之道——2019年度诺贝尔经济学得主主要经济理论贡献述评》，《外国经济与管理》2019年第11期）。因此，有学者认为近年来中国在减贫实践中作出巨大贡献，中国治理贫困的方案超越了实地实验和机制设计方法的局限性，在贫困问题和发展经济学理论研究过程中应跳出传统理论和认知来看待中国的减贫经验,发展更具有当代意义的反贫困理论（周文、冯文韬：《贫困问题的理论研究与减贫实践的中国贡献》，《财经问题研究》2019年第2期）。
数字经济时代，数字化的信息和知识作为新生产要素，正在成为生产条件的重要部分，影响着经济增长，这种影响可能是正向的，也可能是负向的。
一是关于数字经济“生产率悖论”的争议。一种观点认为数字技术的广泛使用可以提高劳动生产率。数字经济时代，数据成为驱动经济运行的关键性生产要素，这引发市场产权制度、激励机制、信用关系及组织结构等发生根本性变化，这种变化可能会降低经济交易成本，提高资源配置效率（易宪容等：《数字经济中的几个重大理论问题研究——基于现代经济学的一般性分析》，《经济学家》2019年第7期）。另一种观点认为，数字技术发展会使得劳动生产率放缓。导致数字经济“生产率悖论”的原因可能是传统的核算方法不能很好地将数字类的投资、消费和进出口等产品和服务有效核算进去（续继、唐琦：《数字经济与国民经济核算文献评述》，《经济学动态》2019年第10期）。
二是关于数字经济的正向效应和负向效应。一种观点认为数字经济发展给经济社会带来正向效应。数字经济促进经济增长，其作用机制体现在微观和宏观两个层面。微观层面，互联网、移动通信、大数据等新兴技术形成兼具规模经济、范围经济及长尾效应的经济，在此基础上更好地匹配供需，形成更完善的价格机制，提高经济均衡水平。宏观层面，数字经济可通过径促进经济增长，即新的投入要素、新的资源配置效率和新的全要素生产率（荆文君、孙宝文：《数字经济促进经济高质量发展：一个理论分析框架》，《经济学家》2019年第2期）。另外，数字经济发展使得包容性增长变为现实，如数字金融可以提升家庭收入，进而促进经济的包容性增长（张勋等：《数字经济、普惠金融与包容性增长》，《经济研究》2019年第8期）。数字经济正在传统的创新模式，技术范式的变革一方面推动了产业组织方式的变革，另一方面拓展了网络空间功能和创新资源配置的空间范围，并使创新组织方式朝网络化、协和生态化方向演变（张昕蔚：《数字经济条件下的创新模式演化研究》，《经济学家》2019年第7期）。这种演变，在某种程度上促进了创新和经济高质量发展。
另一种观点认为数字经济发展可能给经济社会带来负向效应。数字经济一方面促进生产力发展,另一方面加剧了劳资关系的对立，使得资本对劳动的控制和监督手段更加智能化（乔晓楠、郗艳萍：《数字经济与资本主义生产方式的重塑——一个经济学的视角》，《当代经济研究》2019年第5期）。数字货币在运行过程中可能面临商业银行挤兑风险、技术风险和金融监管风险（戚聿东、褚席：《数字经济视阈下数字货币的经济效益与风险防范》，《》2019年第11期）。以人工智能为特征的数字经济发展还可能导致技术性失业等问题（谢璐等：《人工智能对就业的多重效应及影响》，《当代经济研究》2019年第9期）。
互联网金融是金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式，涉及众筹、P2P网贷、数字货币、大数据金融、信息化金融机构和金融门户等新模式。2019年由于P2P网贷平台等问题，互联网金融风险问题成为热点。
一种观点认为互联网金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展迅速、管理规范相对欠缺等特点，这使得互联网金融业务充满不确定性、隐蔽性、扩散性，从而容易形成较大风险（：《互联网金融风险防范的难点及解决思》，《西南民族大学学报》2019年第9期）。实践中发现，互联网金融发展会形成一定的金融错配风险。互联网金融及其具有的利率优势正依靠“虹吸”效应不断从金融系统和实体企业抽走资金，使得大量金融资源游离在实体经济和传统金融体系之外，影响金融资源配置的有效性（曹源芳等：《强监管下金融错配风险趋于了吗？——基于互联网金融发展的视角》，《经济问题》2019年第10期）。另外，互联网金融通过冲击商业银行资产业务和负债业务，进而影响商业银行信贷风险和流动性风险，显著提高商业银行系统性风险（吴成颂等：《互联网金融对商业银行系统性风险的影响——基于沪深股市上市商业银行的》，《当代经济管理》2019年第2期）。
另一种观点认为互联网金融风险问题主要是监管不到位导致的。金融科技的发展带来金融产品需求和供给的变化，尤其是互联网和数字技术正在改变信用风险定价模式。信息不对称和垄断导致互联网金融市场出现市场失灵，容易聚集系统性金融风险。要解决互联网金融市场的风险问题，需要强化监管。对互联网金融的适度干预有利于互联网金融的健康发展和经济增长质量提升（颜廷峰等：《互联网金融、干预与经济增长质量——基于面板门限回归模型的检验》，《财政研究》2019年第9期）。识别资本和金融市场的突出风险点，是是否采取干预市场政策的重要依据（王少平、赵钊：《中国资本市场的突出风险点与监管的反事实仿线P网贷平台为例，为降低系统性金融风险，及时出台了严格的网贷平台监管政策。执行网贷新规的平台，预期收益率越高，平台投资人数和成交量越多，风险也会相应降低（国等：《监管与P2P网贷平台发展》，《经济管理》2019年第11期）。因此，在互联网金融发展背景下，要转变传统金融监管方式，实现实时化、信息化及全景化的监管（徐晓莉、杜青雨：《我国金融科技监管体系研究：来自国外的》，《新金融》2019年第6期）。
中国建设不断进步，特别是在推进国家治理体系和治理能力现代化过程中发挥着越来越重要的作用。刑在社会治理中的地位愈加凸显，刑研究也愈加关注司法实践中的问题，回应和司法实践的期待。纵观2019年刑理论研究，主要围绕“人工智能”“认罚从宽实体问题”“正当防卫”等展开热议。
随着互联网和大数据的广泛应用，人工智能日益深入社会各个领域。近一年来，人工智能这一话题也引起了刑的关注。
一是人工智能研究的必要性问题。人工智能作为一种技术应用，有无必要投入大量精力，刑论界存在争议。赞成者认为，人工智能与人们的生活越来越紧密，产生危害也成为现实，需要刑的关注。如《人工智能时代的刑法问题与应对思》（《与法律》2019年第1期）认为，对智能主体刑法地位、智能产品刑事责任、智能时代的新型犯罪等进行研究，推论体系与人工智能时代的呼应。刘宪权《人工智能时代的刑事责任演变：昨天、今天、明天》（《》2019年第1期）认为，在促进人工智能技术高速发展的同时，做好风险防控措施。《社会风险的刑法调控及其模式》（《中国社会科学》2019年第7期）指出，对人工智能、基因科技等潜在风险，需要刑法的新法益。反对者认为，人工智能并没有对理论造成冲击，对此进行研究不具有现实意义。如红《人工智能研究的反智化》（《东方》2019年第5期）认为，人工智能并未对法律基础理论、基本教义提出挑战，研究应回归学术研究的轨道。董玉庭《人工智能与刑法发展关系论——基于真实与想象所做的分析》（《现代》2019年第5期）认为，在当前语境下讨论人工智能的刑法问题是个伪命题。
二是人工智能的主体地位争议。如何看待人工智能的主体资格，主要有赞成说、反对说、区分说三种观点。赞成说提倡者，如周详《智能机器人“主体论”之提倡》（《》2019年第10期）认为，将人工智能机器人赋予主体资格，能够合理有效处理涉及智能机器人的各种“犯罪”现象和疑难社会问题。彭文华《人工智能的刑法规制》（《现代》2019年第5期）指出，应当承认人工智能的法律主体资格，处罚人工智能既能为处罚其他主体奠定基础，也能达到其犯罪能力的目的，还能产生附加价值。同时论证了人工智能作为主体的可行性（《意志、代理与智能代理——兼论人工智能犯罪主体资格之生成》，《》2019年第10期）。持反对说者，如冀洋《人工智能时代的刑事责任体系不必重构》（《比较法研究》2019年第4期）认为，惩罚人工智能并不能起到预防目的，且会产生“技术失控—技术可控”等五大悖论；不能认为人工智能具有主体资格。区分说认为，应当区分弱人工智能与强人工智能，如刘宪权《对强智能机器人刑事责任主体地位否定说的回应》（《评论》2019年第5期）认为，弱人工智能不能成为法律主体，而承认强人工智能的法律主体地位，不仅有其合，也有利于发挥刑法的机能。
认罚从试点到《刑事诉讼法》作出明确，不仅在司法体制中具有重大意义，同时在研究中也成为一大热点。因该制度关涉犯罪嫌疑人、被告人重大实体性和程序性，刑事诉讼法界在进行广泛研究的同时，刑者也对此进行了深入探讨。
认罚不仅仅是程序问题，更是实体问题，是程序与实体深度融合的制度机制。何为认罚，在刑视角下其内涵外延如何界定？赵恒《“认罚从宽”内涵再辨析》（《评论》2019年第4期）认为，与自首、坦白、如实供述等相近情节明显不同，但存在概念和内容上的交叉，它们之间的共同要件是如实供述。需要注意的是，“概括”“认事服判”不是认罚中的。认罚的核心是接受检察机关的量刑，在实体上表现为接罚与非刑罚的处罚结果以及其他性要求，但不必然包括退赃退赔。从宽在实体刑法的角度主要涉及量刑减损、不起诉等，但立法在这一问题上却表现出激励从宽与担心罪刑失衡的矛盾心理。
认罚需要刑法立法的回应，如何回应？如何进行衔接？周光权《论刑法与认罚从宽制度的衔接》（《》2019年第3期）从刑事立法发展的角度指出，实体法上对认罚的“宽大”存在边界，仅影响预防刑，应建构立体性的认罚从宽量刑制度；微观方面，应当明晰、认罚种类，对从宽幅度作出，将影响责任刑的内容增加到《刑法》第61条中。
认罚与罪刑、罪刑相适应之间关系如何？是否会对刑法基本原则形成冲击？吕泽华、杨迎泽《认罚从宽制度的根基、困惑与》（《国家检察官学院学报》2019年第3期）认为，认罚从宽制度与自首、坦白存在刑罚适用竞合的问题，可能对罪刑相适应原则产生冲突。因此，必须坚守罪刑相适应原则的基本内涵，认罚从宽可以适度突破但不能原则性失衡，要严格恪守罪刑，不能任意突破现行立法。
我国刑法中的正当防卫制度，对于国家和社会公共利益、本人或者他人的人身财产和其他具有重大意义，是法对的否定、对非的，是培养与犯罪作斗争，全社会见义勇为、积极向善的重要制度设计。于欢案、昆山于海龙案等，将正当防卫的司法认定推向的风口浪尖，成为司法实践和理论研究关注的重点。理论界普遍认为，正当防卫的司法认定存在偏差，但对造成偏差的原因和破解径存在不同认识。
一种观点聚焦在刑法教义学的角度，认为造成正当防卫司法偏差的原因在于刑论建构不足，案例指导和司释作用发挥不够。陈兴良《正当防卫的司法偏差及其纠正》（《与法律》2019年第8期）指出，司法实践中对正当防卫认定存在偏差主要表现为两个混淆，一是将正当防卫的认定与普通犯罪认定混淆，二是将正当防卫与防卫过当的认定混淆。对其进行纠正，需要树立正确的司法，发布指导性案例和司释等进行有效指导，进而形成正当防卫的司法规则。梁根林《防卫过当判断的立场、标准与逻辑》（《》2019年第2期）指出，应当对防卫过当判断的立场、标准与逻辑进行教义学反思与重构。破解司法困境，应摒弃“标准”“对等武装”“唯结果论”等不当思维，站在防卫人防卫当时的立场，遵循“行为—结果”的逻辑进进行判定。
另一种观点跳出刑法教义学，认为刑论之外的因素是造成正当防卫偏差的主要原因。赵军《正当防卫法律规则司法重构的经验研究》（《研究》2019年第4期）指出，正当防卫的司法实践与立法错位的原因有两个方面，一方面，“协作型办案机制”为这种重构提供了动因与操作空间；另一方面，“共同体”的防卫观、犯罪观为其提供了底层逻辑。对正当防卫的司法认定困境进行破局，一是要继续深化以审判为中心的刑事诉讼制度，促成传统办案机制向机关职责边界清晰、相互制约、控辩平衡、审判的现代刑事诉讼转型。二是要在避免审判、确保审判的前提和限度内，进一步加大司法公开力度，广泛吸纳新闻和人民群众监督、参与司法活动，让司法人员倾听不同声音，科学采纳合理意见，修正、更新、重构自身的司法。贺卫《正当防卫制度的沉睡与激活》（《国家检察官学院学报》2019年第4期）认为，立法与司法的偏差既有原因，也有制度和技术因素，应通过树立根植于本土的司法观，从认识、意志因素重新厘清防卫意图与意图的关系，重构行为相当性判断准则，最大可能地摆脱案外隐性因素对刑事审判的影响，对司法适用困境进行消解。
2019年，社会学围绕构建中国特色哲学社会科学体系的实践，继续关注本土化问题，完成了由本土化研究方法讨论和思考到为“中国故事”提出理论解释的进步。同时，大数据等科学研究方法进一步在研究中加以运用，大数据与传统问卷调查数据相结合，回答了如何处理大数据与传统问卷调查数据关系的问题。此外，方法方面，社会学家系统地为主观变量解释主观变量提供了方辨析，为今后相关研究进展提供了相关指导。
2019年，社会学家继续围绕本土化进行讨论。景天魁在过去主张的在本土文化社会中寻找社会学话语体系建立的基础上，提出中国社会学应立足本土资源，树立社会学学科自信。他认为，平等对话、取长补短、包容互鉴，是不同学术之间的相待之道。社会学传入中国120多年来的历史证明，会通必须以古今贯通为前提和基础，否则就只能是“化”。中国社会学史绝对不是社会学在中国的和应用史，我们的学科发展应该走古今贯通、会通的综合创新之（《中国社会学学科自信的含义》，《中国社会科学报》2019年12月18日）。罗静认为，中国社会学界与社会学界的学术价值取向存在重大区别，中国的学术研究追求的是“本质地现象”，而的学术研究更加注重“知识的积累”。因此，一项社会学研究有没有价值、有多大的价值，中国和社会学界的评判标准是不同的，应社会学研究方法罔顾中国的现实社会关怀，变成纯粹为与对话而进行的学理积累，要以中国的经验构建中国本土的社会学，并以此为世界社会学的发展作出贡献（《以中国经验构建本土社会学》，《中国社会科学报》2019年11月26日）。
实践方面，中国社会正经历着巨大发展与变化，本土化经验亟须相应理论解释。面对中国40年的发展经验的理论挑战，光在《中国社会发展中的社会文化主体性——以40年农村发展和减贫为例》（《中国社会科学》2019年第12期）一文中，以中国农村发展和减贫奇迹为例，从历史、实践和理论逻辑三个方面，探索中国农村发展和减贫奇迹的内在原因，提出社会文化主体性体现为家庭和家族、拟家族化的社会关系、社会组织以及区域社会四个相互关联与支撑的方面，认为社会文化主体性在过去40年对中国农村发展和减贫奇迹发挥了重要作用。
构建中国特色哲学社会科学学术体系离不开科学的研究方法。“互联网+”时代，互联网大数据为社会学定量研究的方法更新与变革，带来不可多得的机遇。大数据挖掘和分析技术与传统数据相比，在规模、类型、质量、时效性和分析方法与逻辑等方面，存在着本质性差异，社会学研究既面临着巨大的机遇，也面临着严峻的挑战。关于大数据在社会学领域的运用，现有的研究大多集中在方上的讨论和辩论方面。如孙秀林、陈华珊与潘绥铭关于社会学是否可以使用大数据的争论（《互联网与社会学定量研究》，《中国社会科学》2016年第7期；《生活是如何被为数据的？——大数据套用到研究人类的“原罪”》，《新视野》2016年第3期），真正使用大数据的研究相对缺乏。
2019年，社会学家将大数据与中国本土社会学议题相结合进行了相关研究，用大数据的方式讲好“中国故事”，证明了大数据在社会学研究中运用的可行性。龚为纲等《媒介霸权、文化圈群与东方主义话语的全球——以舆情大数据ELT中的涉华舆情为例》（《社会学研究》2019年第5期），利用全球舆情互联网大数据对如何及其内在机制进行了分析。句国栋等《中国当代人文社科的合作网络图谱——以权威学术期刊十年论文为例（2007—2017）》（《社会学评论》2019年第1卷），利用我国人文社科六大代表性权威期刊论文大数据，对中国当代人文社科学术合作的网络特征进行了分析。
此外，如何处理大数据与传统调查数据的关系也一直是社会学界关注的问题。2019年社会学家也回答了这个问题，社会学家认为大数据可与传统社会调查数据结合，进行研究。如松等在《无关的流动：中国社会“阶层固化”了吗？》（《社会学评论》2019年第6期）一文中，利用百度指数大数据生成各省历年“阶层固化”关注度指数，并将其与中国综合社会调查（2008—2012）的流动数据及统计年鉴资料相匹配，考察了对自身阶层流动情况的和对“阶层固化”话语关注之间的关联。
一直以来，社会学的经验研究都对主观变量解释主观变量的研究持保留和怀疑态度。例如，学者们经常会认为主观变量解释主观变量存在内生性问题，所以不能使用主观变量解释主观变量。此外，使用主观变量解释主观变量的另一种情况是，研究议题决定学者不得不使用主观变量解释主观变量。那么主观变量是否可以解释主观变量呢？针对这一研究问题，胡安宁在《主观变量解释主观变量：方辨析》（《社会》2019年第3期）一文中，对主观变量解释主观变量提出了方上的辨析。他认为，主观变量解释主观变量的分析径从学理逻辑上具有合，考察了“主观解释主观”的分析进所存在的混淆偏误问题，并从理论论辩、变量测量和数据分析三个方面讨论了一系列应对策略。针对每一个应对策略展示了经验实例，并对该策略的优缺点和适用情况进行了剖析和对比。并且，他也具体分析了诸如关系方向、判断混淆偏误的性检验、测量误差等未尽议题。这为今后社会学相关主观解释主观议题分析提供了系统的分析径。
总体而言，2019年的社会学研究，有一个非常清晰的主题和目标那就是建设中国特色哲学社会科学体系，无论是选题方面还是理论方法方面都更加强调为中国特色社会议题提供社会学解释，同时积极融入国际学术体系，在与世界对话中更加彰显中国特色。