《万历十五年》读书笔记

《万历十五年》读书笔记

By 20135203齐岳

黄仁宇的“大历史观”

《万历十五年》的英文版书名为:“1587,A Year of No Significance:The Ming Dynasty in Decline”,翻译过来即为:“1587,无关紧要的一年:衰退的明朝”。然而就是这无关紧要的一年,当中看似微不足道的细枝末节串联起来,也足够使显赫一时的明王朝几百年来的统治付之一炬。

黄仁宇一贯的“大历史”观点:从小事件看大道理,叙事不妨细致,但结论却要看远不顾近;从长远的社会、经济结构观察历史的脉动;从中西的比较提示中国历史的特殊问题;注重人物与时势的交互作用、理念与制度的差距、行政技术与经济组织的冲突,以及上层结构与下层结构的分合。

书中贯彻始终的观点,是对古代中国以道德代替法律的批判,明朝时期的社会形态,上至朝廷的文官集团大而无当,下至成千上万黎民百姓,其中三个最基本的组织原则即为尊卑男女老幼,全无政治法制人权的半点踪迹。与此同时国际社会正在发生着深刻而长远的变化,其中最重要的区别就是现代先进的国家以商业的法律作为最高层机构及低层机构之间的联系,落后的国家则以旧式农村的习惯及结构运作作为行政统治的基础。道德的力量维持尊卑有序的格局。在繁复的社会事务面前,政府不断通过强化道德的观念作为处理问题的手段,将本该用法律解决的问题归结到道德上去,不免产生无尽悲剧。 

因此,1587年,明万历十五年的中国,谈不上风雨飘摇,也不能说是病入膏肓,在这无关紧要的岁月里,有灰心朝政的当朝皇帝;有变法失败的前任首辅;有维持现状的现任阁僚;有无人效仿的模范文官;有知音难觅的优秀将领;还有自相矛盾,言行不一的思想家。天下太平,波澜不惊。这些看上去无足轻重的小事正犹如千里之堤上微不可见的蚁穴,正一步一步蚕食着这个外强中干的帝国。

活着的祖宗

万历皇帝9岁即位,20岁亲政。至1587年,年仅24岁的他已经登基驭宇长达15年,在长达11年的时间里年幼的万历皇帝根本无力支撑起如此庞大的帝国,这其中除了首辅张居正和“大伴”冯保的决策辅佐之外,完备成熟的文官集团成为维持帝国运转的中流砥柱。长此以往,大权旁落,皇帝的职位只是一种适应社会需要而产生的机构,渐次退化为权力的象征,在诸多事情上无法与强大的文官集团抗衡,万历皇帝越来越清晰的意识到即使自己贵为天子,也不过是一种制度所需要产物,一个空具形体的傀儡。这一矛盾最终在立国本的问题上集中爆发。

虽然万历皇帝想依据自己的意志立储,但他又深知即使自己作为皇帝,也无法挑战千百年来继承的长幼之序。由于无法立自己最宠爱的妃嫔郑氏之子为储,万历索性把立储的问题束之高阁,消极怠政。书中针对这个问题提出了鲜明的看法——本朝不是以法律治理天下臣民而是以“四书中的伦理作为主宰。”然而自诩“伦理道德”化身的文官集团又寄希望于皇帝的德行而不是实权对国家的治理产生积极影响,这渐渐将皇帝对政事的热情消减为零,与其沉浸在几乎自己想做的任何事情都难以实现的痛苦中,不如选择无为而治,这种怠政无疑是他对朝堂上文官集团的一种报复,但这种报复最终导致了一个朝代的没落。

万历皇帝在不足20岁时便开始为自己修建陵寝,也创造了长达几十年不上朝不接见朝臣消极怠政的记录,一个年轻的皇帝没能把自己的创造力在政治生活中充分使用,它的个性和一腔热血也无从发挥,反而被半信半地引导进这乌有之乡。万历皇帝并不缺乏清醒和机灵的头脑,然而他欣然接受了这精神上的活埋。

世间已无张居正

历史上对于张居正的评价褒贬不一,有人说他是历史上伟大的改革家,对于万历皇帝而言,亦师亦父。他才华横溢,敢于改革,推行著名的“一条鞭法”和“考成法”,旨在简化税制,减轻农民负担,督促官吏恪尽职守。也有人说他独断专行,待人苛刻,生活极尽奢侈,报复欲强烈,表里不一,道德并不高尚。但无论怎样,从他辅佐年仅9岁的皇帝登上九五之尊之位时,万历年间的朝堂就注定要笼罩在张居正的影子之下。

然而这种影响在张居正去世之后愈发显露出来,自幼生活在张居正阴影下的万历多年以来积攒的愤怒集中爆发,加之张居正诸多激进的主张与文官集团的保守之间无法调和的矛盾,诸多臣子借势极尽弹劾,与张居正的清算正式拉开了帷幕。整个方式可以称“去皮见骨”。攻击者常常从一些小事开始,诸如一句经书的解释,一种谐音的讽刺,一张不署名传单的内容,一个考题的不当等等,有时也可以在奏章上提出一个冤案,参劾一个不知名小官的家庭琐事,或者以论水利和研究马尾巴发难引出本题。利用这些小事可以促使公众注意,引起文官参加,假以时日,使小事积累而成大事,细微末节的局部问题转化而成为整个道德问题。

皇帝的震怒于这一位高权重之士背后的贪婪,表里不一与对权势的控制,这加剧了皇帝对现实的绝望。他逐渐明白,倒掉张居正,真正的受益者并不是他自己。在倒张的人物中,一类人物强硬而坚决,但张居正的案件一经结束,他们立即把攻击的目标转向皇帝。在劝谏的名义下,他们批评皇帝奢侈懒惰,个人享乐至上等等。总而言之,他们要把他强迫纳入他们所设置的规范,而不让他的个性自由发展。另一类人物则干脆是为了争权夺利。他们利用道德上的辞藻作为装饰,声称只有他们才能具有如此的眼光及力量来暴露张居正集团的本质。在其被劾之后在朝廷上空出来的大批职务,他们就当仁不让,安排亲友。

这种局面之下,文官的双重性格发展的越来越明显,这也是精神与物质的分离。一方面,这些熟读经史的人以仁义道德相标榜,以发挥治国平天下的报复为国家服务,以自我牺牲自诩,另一方面,体制上存在的诸多漏洞又给人以无比强烈的诱惑,官员性格中“阴”与“阳”越来越不可调和,皇帝的震怒于朝臣占据道德高地背后的贪婪,表里不一与对权势的控制,这加剧了皇帝对现实的绝望。

张居正的继任者申时行同样没有解决这个问题。他深谙阴阳之道,更明白文官集团在政治中的重要性,于是调剂折中变成为其最显著的处世之道,为此他宁可被视为大和事佬,甚至被批评为牺牲原则的政客,但是在险象环生的政治环境中,他准确的抓住了自身的定位,在皇权与强大的文官集团之间调解折中,保持一种微妙的平衡,而这种平衡又是能保证帝国稳定前行的基础。他利用自己的中庸之道,阴阳调和之理处理各类危机,将其大事化小,小事化了。但最终还是无力与延续千百年的文官集团相抗衡,最终沦为政治斗争的牺牲品。

制度的牺牲者

无论是古怪的模范官僚海瑞,孤独的将领戚继光,还是自相矛盾的哲学家李贽,无一不为改变朝堂习气和政治格局做出过奋斗与挣扎,但其结局各有各的悲哀,无一功德圆满,这在当时的历史大背景下具有必然性。

当一个人口众多的国家,各人行动全凭儒家简单粗浅而又无法固定的原则所限制,而法律又缺乏创造性,则其社会发展的程度,必然受到限制。即便是宗旨善良,也不能弥补技术之不足。然而这一点,不仅是明朝,也是中国长达几千年来的封建统治失败的必然原因。自古以来,中国皇权政治制度是道德与礼制的结合,法制在帝制中国之不能成长源于皇权制度浓厚的到道德情节。在中国的政治哲学思想中,不存在纯粹的个人,人性的实现是完成与个人担当的社会角色相联系的道德义务问题,如统治者被指望作为伦理的表率去教育人们遵守这些道德规范。

1587年,是为万历十五年,丁亥次岁,表面上似乎是四海升平,无事可记,实际上我们的大明帝国却已经走到了它发展的尽头。这个时候,皇帝的励精图治或者宴安耽乐,首辅的独裁或者调和,高级将领的富于创造或者安于苟安,文官的廉洁公正或者贪污舞弊,思想家的极端进步或者绝对保守,最后的结果,都是无分善恶,统统不能在事业上取得有意义的发展。有的身败,有的名裂,还有的人则身败而兼名裂。

作者把这一切问题的症结都归结到“以道德代替法律”,而这种现象“至明代而极”。书中所叙的主要人物,甚至包括皇帝本人,最终都无法避免被政治漩涡吞没的悲惨结局。这种情形,断非个人的原因所得以解释,而是当日的制度以至山穷水尽,上自天子,下至庶民,无不成为牺牲品而遭殃受祸。

治世重尊卑道德而无法确立法律的崇高地位,更不容许异端思想的存在,这使得明朝在西方全面向资本主义发展的时刻丧失了这一历史机遇,也就永远的失去了领先世界的机会。因此,全书的故事在这里悲剧性地结束。万历丁亥年的年鉴,也就成为历史上一部失败的总记录。

转载于:https://www.cnblogs.com/July0207/p/5202193.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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