中产阶级焦虑的真相

此内容主要探讨中产焦虑问题。指出中产靠出卖人力资本获回报,有收入上限,易遇“中年危机”。还面临消费主义、投机陷阱等四大财产侵蚀陷阱。建议学会投资、避开陷阱并传承投资玩法,还展示了雪球等平台用户对此的讨论。

中产很焦虑,最主要的原因还是不知道怎样掌握生产资料。

作者:沃伦修补匠

来源:雪球

所谓中产,其实就是社会中受教育程度高一点,从事脑力劳动,收入比普通劳动人民高一点点的一群人。但是根本上来说,中产是靠出卖自己人力资本来获取回报,一旦停止劳动,也没有了收入来源。所以中产就是无产。

人力资本获取的回报是有上限的,主要有三个原因:

一是因为人需要休息,需要花时间照顾一家老小的生活,不可能像“金钱永不眠”;

二是因为人力资本很难通过提高客户数量来盈利,给这个客户服务就不能给另一个客户服务,不像企业可以通过投资来提高产能;

三是因为不可能通过无限制提价来增加收入,一旦知识结构不再进步,其他更年轻的打工者学会了技能就会把工资水平拉了下来。

正是因为这三个原因带来人力资本收入的天花板,让中产迟早会遇到所谓的“中年危机”。

收入上不去,还有几大陷阱将中产仅有的一点点财产逐步侵蚀:

一是消费主义。38女王节、520、七夕、圣诞、双十一、618、元旦、春节。资本家们把所有可能的日子都变成了消费节,竭尽所能掏空中产阶级的口袋;

现在的钱不够了,还可以用未来的钱,信用卡、花呗、借呗、小额借贷、现金贷等轮番上场。

二是投机陷阱。P2P、数字货币、传销、微商、期货、六合彩,总有一款适合你。局中的每个人都希望把手里的东西卖给下一个出价更高的傻瓜,只是最后自己成为了最后那个傻瓜,唯一赚钱的就是那个做局的庄家。

三是九死一生的投资。不论是实业投资、股票投资还是房产投资,都是一将功成万骨枯;虽然说这三个领域都可以是正和博弈,但是得掌握正确的方法,选择正确的时机,找到正确的项目,还得保持耐心,有一点运气。

如果走错了路或者找错了时机,投资随时可能变成零和博弈的投机;如果啥也不做,通货膨胀会让资产像冰山一样融化。

四是飞来横祸。不论是意外、重疾还是治安问题,都有可能让一个殷实家庭瞬间倾家荡产;比如流感下的北京中年,一个月就让一个基金经理掏光家底;能找到合适的保险转移这种风险,也是非常必要的。

闯过了这四道陷阱的中产,可以算是能够掌握并驾驭了一小部分的生产资料,才能有幸战胜中年危机,过上比较富裕的小康生活。当然想再进一步就不要奢望了,因为进不了那个圈子,过好自己的小日子就不错啦!

所以中产能够学会实业、股票、房产投资中的任何一种玩法,并且避开以上陷阱,将驾驭这种生产资料的玩法教给孩子,才是孩子教育的重中之重,比多考几分或者多上几个培训班重要无数倍。

要不然,TOP的毕业生为啥要给没读过书的大爷大妈交房租呢?

对于中产焦虑的真相,雪球app用户及雪球微博用户也展开了热烈的讨论:

雪球用户郁泽:关于后代教育,当前的搞法都是陷阱。

文章结尾已经点出了重点,只有通过一代接一代的积累生产资料,家族才有进一步的可能。

而当前看重的培训班,重点学校等因素,其出发点仅仅是将来出卖人力资本的时候能卖个好价钱而已。这些培训班,学区的概念还存在一个陷阱,它不仅不能帮助这一代人实现生产资料的积累,反而还要消耗大量宝贵的金钱,起了反作用。

当然,统治阶级并不希望有大量的人能够成为不事劳动的食利阶层,用这些陷阱过滤出绝大部分较有积累能力的劳动者很好。

雪球用户哈斯基:真觉得是这样。

小时候爸妈觉得让我读书就行了,家里的事不让掺和,结果念完研究生工作还要担心现在会不会失业;俺表哥也就念个中学,从小和爸妈一起做各种生意,虽然前几年不顺,现在自己开公司做工程好几套房了。之前家里长辈去世很多事都是他张罗的,要是换我肯定弄不来。晚上守灵时谈了很久,很多认识也不比念很多书的人差。不是说读书没用,是感觉从小能多接触些东西,而不是一味关注上什么学校更重要些。

雪球用户雨林雨齐777:现在社会中,有绝大一部分中产,积累时间不够,甚至是透支未来来堆砌现在的中产形象。

家庭经济来源单一,开销巨大,禁不起房价、股价、教育、医疗、工作的任何变动,现金流紧张到随时枯竭,这种经不起考验的财富,又怎么能让人睡得踏实呢?

雪球用户身没动心已远:中产焦虑的根源,是技能。

技能只能靠不断学习反复训练才能传承,不能像金钱或者财产那样通过交割就能简单传承。而且技能还跟时间这个线性要素绑定,要通过时间叠加技能来实现价值,一旦因为健康或者精力等原因不能参与价值创造,就有可能出现职业危机,造成收入中断。然后就是竞争者庞大,知识和技能的更新日益加速,年龄和资历很难成为资本。中产的极小部分可以升级,很大一部分被迫要下沉为中下阶层。这些都是造成中产焦虑症的根源。 

雪球用户今晨我坐在窗前:“中年危机”这个词真是很有问题,但却又是很多现实。

其实我觉得自己现在比20几岁的时候聪明多了,效率也高多了;自从跑了步,身体状态也感觉跟20多岁的时候差不多;现在社会为何不待见30岁以后的人呢?特别是做IT的。我很纳闷。

雪球用户指数ETF投资:确实安全感所以会焦虑。

因为中国的人口众多,因而也是最容易获取的,不稀缺也就不贵,甚至可以说是廉价的。人力在所有的生产资料里面是最廉价,也是贬值最快速的,只有在贬值之前赶紧把他卖一个好价钱,并且转化成生产资料,手中握有可以源源不断产生现金流的资产才不会慌,也就有了安全感。

投资散仙西利安:焦虑是自己长期自以为是,对未来过分憧憬提前透支消费而面对残酷现实的一种很自然的心理反应。

微博用户模糊的精确:我们应该传承什么?这是一个很重要的问题,传承物质的财富,终有一天将会失去。我们应该传承的是思想的财富和获取财富的思想。

微博用户苍穹雕鸷:出卖人力资源换来的高薪确实是另一种角度的无产阶级,因为你永远都不敢停止劳动。所以我本来一直戏谑将来赚了钱要自己开家大饭店,现在看来这也是我下意识中对做实业的认可。

你如何看待中产焦虑?你认为中产阶级的焦虑与不满从何而来?

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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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