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基本信息

庞 珣

所在系
国际政治经济学系
职务/职称
教授、北京大学全球风险政治分析实验室主任
学位
哲学博士(政治科学)
研究室
国关学院大楼B座216室
电子邮件
xpang@pku.edu.cn
研究领域
全球风险政治、全球可持续发展、国际组织、贝叶斯统计、社会科学因果推断、大数据与计算社会科学
简介

一、 教育背景

        北京大学国际关系学士和硕士、经济学双学士

        美国华盛顿大学(圣路易斯)  政治学博士

 二、 工作经历

         1)教职

                大阳城集团娱乐网站app教授(2022-            

                清华大学国际关系学系副教授(2012-2014)、教授(2014-2016),长聘正教授(2016-2022

                美国普林斯顿大学政治系tenure-track助理教授(2010-2012

        2其他学术任职   

                期刊副主编:Political Analysis 2018-)、 Japanese Journal of Political Science2019-)、World Politics 2011-2013

                美国政治学方法学会多个委员会主席或委员(2010-

                美国普林斯顿大学公共与国际事务学院访问研究员(2019年)

                卡内基清华全球政策研究中心中方主任(2013-2016)、驻会研究员(2013-2021

                清华大学国际关系数据与计算实验室创建主任(2017-2022

                清华大学国际关系研究院副院长(2016-2020

著作

《全球治理中的金砖国家外援合作》(专著),世界知识出版社,2016年版

论文

同行评议期刊论文(部分)

  1. “A Bayesian Multifactor Spatio-Temporal Model for Estimating Time-Varying Network Interdependence”, Political Science Research and Methods, FirstView
  2. 避免下不该下的结论’——社会科学研究中的识别与信度,《中国社会科学评价》,2021 3期。
  3. 全球价值链中的结构性权力与国际格局演变,《中国社会科学》,2021 9期。
  4.  “A Bayesian Alternative to Synthetic Control  for Comparative Case Studies" , Political Analysis, Vol.30, No.2, 2022
  5. 全球价值链依赖与对外投资政治风险,《世界经济与政治》,2021年第8
  6. 国际金融的赫希曼效应’” ,《世界经济与政治》,2020年第6
  7. 非洲恐怖袭击时空规律的大数据分析——基于GIS技术和分离总体持续期模 《外交评论》,2020年第2
  8. 基于海量事件数据的中美关系分析——对等反应、政策惯性及第三方因素 《世界经济与政治》,2019年第5期。
  9. 中美对外援助的国际政治意义——以联合国大会投票为例,《中国社会科学》,2017 年第 3期。
    (英文版) “The International Political Significance of Chinese and US Foreign Aid: As Seen in United Nations General Assembly Voting”, Social Sciences in China , Vol.39, No.1, 2018, pp.5-33.
  10.  “China’s Network Strategy for Seeking Great Power Status”, The Chinese Journal of International Politics, Volume 10, Issue 1, 2017, pp. 1–29.
  11.  “定量预测的风险来源与处理方法——高烈度政治动荡预测研究项目的再分析为例 《国际政治科学》,2017年第2卷第3期。
  12.  “全球治理中指标权力的选择性失效——基于援助评级指标的因果推论,《世界经济与政治》,2017年第11期。
  13. “Shared Challenges and Solutions: The Common Future of Comparative Politics and Quantitative Methodology”, Chinese Political Science Review, Vol.1, No.3, 2016, pp. 472-488.
  14. “International Systems and Domestic Politics: Linking Complex Theories with Empirical Models in International Relations”, International Organization, Vol. 69, No.2, 2015, pp. 275-309.
  15. 霸权与制度:美国如何操控地区开发银行,《世界经济与政治》,2015 8期。
  16. 回归权力的关系语境:国家社会性权力的网络分析与测量,《世界经济与政 治》, 2015年第6期。
  17. “Varying Responses to Common Shocks and Complex Cross-Sectional Dependence: Dy- namic Multilevel Modeling with Multifactor Error Structures for Time-Series Cross-Sectional Data”, Political Analysis, Vol. 22, No. 4, 2014, pp.464-496.
  18. 微观决策与宏观政策的冲突——美国外援的官僚政治,《外交评论》,2014年第3期。
  19.  “定量方法:定义、规则与操作,《世界经济与政治》,2014年第1期。
  20. 新兴援助国的’——水平范式与垂直范式的实证比较研究 载《世界经济与政治》2013年第5
  21. Endogenous Jurisprudential Regimes”, Political Analysis, Vol.20, No.3, 2012: 417-436.
  22. 国际公共产品中集体行动困境的克服 《世界经济与政治》,20127
  23. “Modeling Heterogeneity and Serial Correlation in Binary TSCS Data: A Bayesian Multilevel Model with AR(p) Errors,” Political Analysis, Vol.18, No.4, 2010: 470-498.
资助与荣誉

一、研究资助(部分)

  1. 国家社会科学基金重大项目地缘政治风险预测的理论与方法研究”(首席专家)
  2. 卡内基-清华全球政策研究中心科研资助
  3. 普林斯顿大学尼豪斯全球化与治理研究中心研究资助
  4. 教育部国别区域研究基地项目大数据国际安全研究”(主持人)
  5. 教育部人文社科基金一般项目金砖国家发展援助:模式、战略与合作”(主持人)
  6. 普林斯顿大学和平与正义研究中心研究资助
  7.  美国国家科学基金“方法、测量与统计”领域博士论文研究资助 (Highlight Project)

二、荣誉

  1. 北京大学博雅青年学者
  2. 2016入选教育部长江学者计划青年学者
  3. 美国政治学会政治学方法2009年度最佳博士论文研究设计奖(年度唯一获该奖项者)
  4. 美国政治学会政治学方法分会2008年度最佳会议研究墙报奖(年度唯一获该奖项者)
软件开发
  1. R软件包bpCausal:  a package for implementing Bayesian Alternative to Synthetic Control Method for Comparative Case Studies https://github.com/liulch/bpCausal
  2. R软件包bpNet: a package for implementing Bayesian Multilevel Spatio-Temporal Model with Time-varying Autoregressive Coefficient and Multifactor Residuals (https://github.com/xunpang/Dynamic-Spatial-Modeling)
  3. R软件包GLMMarp: a CRAN R package for implementing the GLMM-AR(p) model developed in the dissertation project Dynamic Multilevel Analysis of Binary Time-Series Cross-Sectional Data in Political Economy. http://cran.r-project.org/web/packages/GLMMarp/index.html
  4. R软件包SpikeSlab: an R package for implementing spike and slab priors for variable selection, model comparison and Bayesian model averaging in both linear and generalized linear setups.
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