讨论]市场经济10大真相

在一本杂志中看到这篇文章,不代表本人观点,希望大家来讨论。以下是原文:

市场神话的千百遍重复,已经在人们头脑中形成了心理定势,就像“皇帝的新装”,一旦被揭穿,即可笑又可怜。
市场经济10大真相(文:韩德强周云成)
所谓市场神话,就是认为市场能自动解决一切问题,政府越小越好,而市场越大越好。
几乎全部四方经济学史,都是塑造、强化和维护市场神话的历史。那些批评市场神话的学说,不是被排斥出教科书,就是向市场神话屈服,变成了小声的嘀嘀咕咕。
从有人类历史以来,就有无数神话,至今,这些神话已经被一一解构,剩下的只有若干以科学面目出现的神话。以下就是常见的十大市场神话。
神话一:“双赢。”即市场交易是双方自愿的、公平的,因而是对双方都有利的。
真相:由于交易双方力量的不平衡,信息的不对称,因而公平只是现象,不公平才是本质。从静态来看,的确是“双赢”。从动态来看,则是强者赢,弱者亏。最终,强者愈强,弱者愈弱,社会两极分化,导致经济危机,因此是“双输”。
神话二:“资源配置最优化。”市场通过价格机制来配置资源,使稀缺资源配置到利润率最高的产业中去。
真相:价格过高总是吸引过量资源配置该产业,形成投机泡沫,进而造成价格过低,大量企业被淘汰。一来一往,大量厂房、装备、原材料、生产线和劳动力被浪费。
神话三:“市场经济交易成本低。”市场经济条件下,企业为了占据竞争优势,会尽可能的降低成本。
真相:市场经济是战争经济,大量的资源被消耗在战胜竞争对手,而不是满足顾客需要上,例如广告、包装、销售队伍开支等常常占到成本的一半以上,因此市场经济的交易成本其实相当高。
神话四:“市场经济满足人的需要。”市场经济下人的需要就是商机,企业会尽可能的来满足。
真相:市场经济满足的是有钱人的需要,有钱人的幻想、梦想、空想才是商机。
神话五:“竞争对消费者有好处,每个人都是消费者,因而对每个人都有好处。”
真相:竞争对富人好处大于坏处,对穷人则坏处大于好处。
神话六:“市场经济反对垄断。”市场经济的基本特征之一就是自由竞争,反对垄断是市场经济的天性。
真相:自由竞争总是导致少数强者战胜多数弱者,垄断市场。市场经济的历史就是一部从竞争到垄断的演变史,竞争到哪里,垄断就跟到哪里。今天的世界市场,已经被数百家跨国公司高度垄断。
神话七:“竞争促进社会进步。”市场竞争能带来技术进步,并最终促成社会的进步。
真相:技术进步不等于社会进步,实史上,军事技术总是领技术进步之潮流,但军事技术的进步,则带来大规模战争和屠杀从而使城市夷为废墟,造成社会退步。
神话八:“自由贸易使各国利益最大化。”自由贸易将一国市场变成国际市场,国内竞争转化为国际竞争,在全球范围内实现资源配置最优化,从而保障了各国利益的最大化。
真相:弱国企业将被强国企业挤垮,强国的高工资工人,将被弱国的低工资工人代替,利润将集中到强国企业手中。就全球而言,失业将大量增长,需求将严重萎缩,从而使各国利益最小化。
神话九:“经济发展了,财富将点滴下流,穷人也能受益。”
真相:在自由放任经济下,由于分工和机器的采用,工人的手工技术越来越失去价值,失业工人越来越多,工资将越来越低。这正是19世纪上半叶欧美国家工人摧毁机器的原因。
神话十:“美国的今天是中国的明天。”
真相:在全球经济一体化的趋势下,美、日、欧三大经济区是世界经济的核心,他们生产和销售高技术、高附加值产品,获取高额利润,而中国等发展中国家则是世界经济的外围,输出原材料和低技术、低附加值产品,赚取打工的血汗钱。如果考虑石油、铁矿石等基本资源、原材料的限制,中国人均消费水平达到美国的可能性几乎为零。
在市场神话的背后,隐藏着这样一个事实:设计无数动态度量的经济过程,已经简化成了只有少数几个变量的确定模型。这样,虽然远离经济事实,却可以显示经济学的科学性、神秘性,从而使参与经济活动的无数利益主体失去对经济决策的发言权。对于统治这个经济世界的巨头来说,这无疑是件好事。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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