3、北欧劳动力市场的斗争与发展历程

北欧劳动力市场的斗争与发展历程

1. 早期政党发展与多元运动

19世纪末,北欧各国的社会民主党发展迅速。1878年相关政党成立,1884年社会民主党候选人首次当选议员。瑞典分别在1889年和1896年、挪威在1887年和1903年、芬兰劳工党(SDP)于1899年成立并在1907年进入议会。

不过,工会运动并非北欧唯一的大众运动。当时,禁酒运动、自由教会运动、农民运动、合作社运动和教育运动等在工会运动前后都十分活跃。部分运动的成员数量远超工会运动,但由于工会与生产的紧密联系,使其成为20世纪初最强大、持久的运动之一。

2. 1900 - 1920:力量的重大考验

2.1 瑞典争取选举权与罢工

瑞典的选举权当时仍基于收入和财富。19世纪90年代,选举改革的呼声渐高。受英国宪章运动启发,自由派和社会民主党人组织了“人民议会”。1899年,“一人一票一枪”的全国请愿活动为普选权征集了近36.4万个签名。1902年初,政府推行义务兵役制,社会民主党决定发动争取民主权利的总罢工。斯德哥尔摩和马尔默爆发了示威和骚乱,约9万名工人参与了为期三天的罢工,但遭到政府和雇主的强烈抵制。

2.2 芬兰的革命与改革

1905年,俄国第一次革命蔓延至芬兰,总罢工为基于一院制议会和男女普选权的激进议会改革铺平了道路,不过俄国沙皇仍拥有最终立法权。

2.3 瑞典的劳资冲突

1902年政治示威罢工后,瑞典工人借助有利经济条件和工会成员增加的契机,争取提高工资和控制劳动过程。雇主则通过多次停工并将协会转变为进攻性冲突组织来应对,要求统一的全国集体协议。雇主封锁了7万名工人,工会则

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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