20160923【充实计划】第228期

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充实每一天 发表于 2016-9-23 08:02
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两副教授被解聘后——校方负责人：“学校有自主用人的权利”

https://bbs.pinggu.org/thread-4839756-1-1.html

1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
   赵晶：稳增长不能依赖“土地财政”
   http://comments.caijing.com.cn/20160922/4179160.shtml

2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
     地方对土地财政的依赖同时急剧上升，苏州前8个月的土地依赖指数高达82.6%，杭州、合肥、南京等城市依赖度指数都超过50%。
     有业内人士提醒，此轮地价和房价的上涨并没有带来实质性的社会财富增加，甚至连地产企业也没有受益。A股125家上市房企的半年报显示，净利润同比下滑的房企有53家。其中，亏损房企有23家，且均已连续多年净利润下滑。即使今年上半年出现了市场成交爆发，房企平均利润率依然下调到8.15%。而2015年同期，利润率是10.1%。
     这种情况十分危险，高价的地和房产并没有将资金向实体经济输送，也没有拉动其他产业增长。“土地财政”获得的“稳增长”效果只能落到数字上，最终都会面临高杠杆的风险。因为地价高昂，开发商不得不以加杠杆的方式拿地，这些杠杆的成本转化成为房价，需要买房人消化。而买房人无非两类，一类是居住者，那就只能通过高杠杆，或者以高价卖掉现有房产为手段来购买新房；另一类是投资者，为了更多地买房，也必然采取的是高杠杆方式。
     这样一来，层层杠杆之下，房价被逐步推高。与此同时，为了保证投资收益，从ZF到买房人被捆到了一条船上，不断利用各种手段来推高房价，降低各自的杠杆风险。长此以往，地总有卖完的一天，泡沫也总有破灭的那一天，系统性风险将随之出现。
    这一循环已经逐步形成死扣，要解开唯有ZF出面，应该明确土地财政无益于稳增长目标，鼓励地方ZF放弃一些眼前利益，谋求更长远发展。中央决策部门也应尽快推进财税改革，健全财税体制。为中央ZF和地方ZF的事权、财权分开而明确分配体制，帮助地方ZF摆脱“土地财政”的依赖。
    当前，调结构、转型升级已经成为下一个经济增长的主流方向，在“土地财政”逐渐走到危险境地的情况下，已经容不得地方ZF再犹豫和博弈了。中央ZF需要引导地方转变增长方式，寻找地方适合的产业和核心竞争力。在此轮房价上涨中的二三线城市，比一线城市有着更为迫切的转型压力——当游资散去，这些城市的房价将会面临较大的调整风险。

3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
   其实土地财政不能完全怪责地方ZF。自从营改增后，税收收益大头都被ZY拿走了。地方ZF在实业衰退的情况下，为了维持地方的正常运转，不得不转向土地去开辟收入渠道，再加上货币政策的推波助澜，才造成了今天楼市疯长，但是链条上所有人都不增收的恶果。你说各地地王爆发，地方通过卖地获得大笔收益吗？也不是。多数地王都是事先协商好价格的伪地王，加上获取地王的企业多是央企、国企，这些都不是正规的市场力量，地方ZF从卖地中获得的收益其实有限。但是通过地王这种方式的土地财政，造成市场恐慌，大大提升居民杠杆，以至于已经出现系统风险，如何收场，大家都看在眼里。

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1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
“谷歌助手”把人工智能带给大众   http://www.ftchinese.com/story/001069480#adchannelID=2051
2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
“机器学习”把人工智能(AI)带回到科技主流中，对谷歌而言，这意味着利用它的计算能力来分析海量数据以识别模式并作出预测，从计算用户可能觉得相关的广告，到一幅数字图像显示的是猫还是狗。谷歌“Assistant”在理解语音和提供更智能的指引上将达到新水平，从回答直接的问题，到指导用户完成寻找餐厅或安排航班等任务。但是，期望值提高也大大提升了风险。
3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
    为了应对更棘手的挑战，谷歌正在寻求利用深度学习——机器学习的最高级形式。深度学习系统借鉴人类大脑的工作方式，利用多个处理层（就像人工神经网络那样）来过滤数据以得到结果。谷歌的计算机距离人类语言理解能力、或者人类在对话时利用深厚背景知识的程度仍然很远。“我们在理解较短的句子或表达时拥有相当出色的能力，”迪恩称，“但是我们无法理解长程语境和人类在说话时来自其他方面的深层背景模式。
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签到第4天，阅读3个小时，看的R语言实战，总共阅读6.5个小时。继续努力！

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