32、北欧公共部门工会主义发展与性别薪酬差距问题

北欧公共部门工会主义发展与性别薪酬差距问题

公共部门工会主义发展

在北欧国家,工业冲突由社会伙伴达成的总体协议以及一些法律补充进行调节。最初,总体协议是在私营部门达成的,工会主义和激进主义也首先在私营部门兴起。当时,公共部门以公务员就业为主,这些员工与雇主的关系不同,激进程度较低,其工资和工作传统上由法律而非集体协议调节。

然而,20世纪初和10年代基础设施(主要是铁路和电报)的发展,带来了更倾向于工会激进主义的新型公共部门员工。尽管所有北欧国家都进行了公务员改革,赋予了一定的谈判权,但直到20世纪50年代和60年代,许多新型公共部门员工才开始被纳入集体谈判范围。从1968年到1978年,瑞典、丹麦和挪威将私营部门发展的集体谈判模式引入公共部门。

如今,约三分之一的劳动力受雇于公共部门,这一比例与其他国家相比相对较高,这得益于斯堪的纳维亚的普遍福利国家制度。与大多数其他国家一样,斯堪的纳维亚的公共部门员工工会化程度更高,集体谈判覆盖率达100%。而且,公共部门在劳工骚乱方面处于领先地位,罢工和停工导致的工作日损失大多归咎于此。公共部门员工已从高尚的公务员转变为激进的工资赚取者,在劳工骚乱方面超过了私营部门的同行。不过,瑞典因停工导致的工作日损失数量远低于挪威,尤其是丹麦。

近年来,挪威、瑞典和丹麦的许多罢工都由同工同酬问题引发,但其他问题也引发了产业冲突。在挪威,公共部门员工对基于行业的工资结算不满,公共部门工会认为不与私营部门工资结算挂钩能取得更好的结果。丹麦是唯一在2013年对教师使用停工手段的国家,当时教师被停工五周。丹麦、瑞典和挪威公共部门的集体谈判模式仍相对年轻,瑞典和挪威在一定程度上调整了集体谈判模式以更好地适应公共部门,而丹麦尚未完成这一过程。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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