简介:去规制后的美国金融部门驱动了一场错误导向的大规模的错误资本配置:把资本投进用高科技从事的资产所有权凭证的投机买卖中;在已经过剩的制造行业,再增添新的工厂、设备和软件;还把生产能力过剩的危机蔓延到新经济的中心地带,尤其是计算机及芯片行业、电讯及其零部件行业等.新的厂房、设备和软件的急剧增加,加速了劳动生产率的提高,从而降低了生产成本增加的幅度;但是,这远远不能抵消源于全球范围内的尤其是在制造业部门中供给远远大于需求所导致的产品价格增长幅度的锐减所带来的损失,更别提滚滚而来的国外购买美国资产的需求所推动的美元汇率的节节上升,对生产成本造成的上涨压力了.一方面,是持续增加的国际收支经常项目逆差,另一方面则是无情地施加给利润率的向下压力.使事情变得更加糟糕的是,当经济扩张持续到一个前所未有的长度时,实际工资的增长终于也开始加速了,并成为促使利润率下降的另一股力量,尤其在制造业之外的其他部门更是如此.在1997-2000年间,即使是在繁荣达到巅峰的时候,非金融公司部门的利润率在总体上仍下降了15%,从而为2000年股市崩溃以及随之而来的2001年经济衰退打开了道路.
简介:因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。
简介:本研究的目的是在两组中国青少年中检验赫胥(Hirsehi)重构的自我控制理论的效力。该研究还结合了格拉斯米克(Grasmick)等人完善的态度量表,来检验在比较组中两种自我控制量表之间的解释能力是否存在差异(N=2048)。应用结构方程模型来研究自我控制构成的基本理论结构以及不同样本间量表的稳健性。我们的研究结果证明了格拉斯米克的态度量表比赫胥修正后的量表具有更强的解释力,可以预测中国青少年犯罪。与学生样本相比,这两种量表在罪犯样本中具有很好的模型拟舍度。与赫胥的修正量表相比,我们的实证检验为格拉斯米克的态度量表作为一个中国青少年犯罪的预测指标提供了比较确凿的证据。