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  • 被追赶的经济体:辜朝明与经济增长的新逻辑

    引言:

    本文将深入探讨野村综合研究所首席经济学家辜朝明提出的“被追赶的经济体”概念,分析其背后的经济增长逻辑,并探讨其对发达国家和发展中国家的政策启示。

    经济增长的动力:借贷与赚钱的机会

    辜朝明认为,经济增长的核心在于借贷行为。人们借钱投资于具有盈利潜力的项目,从而推动经济增长。而借贷的意愿源于赚钱的机会。

    “被追赶的经济体”的特征

    当一个经济体发展到一定阶段,其本土的赚钱机会逐渐减少,而海外市场的资金回报率更高,此时便进入“被追赶的经济体”阶段。企业开始将投资转向海外,导致国内借贷需求下降,经济增长放缓。

    “被追赶的经济体”的政策应对

    • 财政政策的重要性: 由于货币政策在“被追赶的经济体”中可能失效,政府需要采取积极的财政政策,通过增加支出和投资来弥补私人部门投资不足。
    • 警惕资产负债表衰退: “被追赶的经济体”容易陷入资产负债表衰退,即企业和家庭专注于偿还债务,导致消费和投资下降。政府需要采取措施刺激需求,并帮助企业修复资产负债表。
    • 汇率管理: 发达国家应避免本币过度强势,而发展中国家则应避免本币过度贬值,以维持贸易平衡和国际经济秩序。

    案例分析:日本经济的困境

    日本自上世纪90年代以来长期陷入经济 stagnation,其根源正是“被追赶的经济体”和资产负债表衰退。尽管日本央行采取了极度宽松的货币政策,但未能有效刺激经济增长。

    对发展中国家的启示

    • 警惕“被追赶”的陷阱: 发展中国家在追赶发达国家的同时,也要注意避免陷入“被追赶”的困境。
    • 注重人力资本投资: 提升人力资本水平,才能创造更多本土的赚钱机会,避免过度依赖海外投资。
    • 平衡发展: 注重城乡协调发展,避免出现发展不平衡导致的社会问题。

    结论:

    “被追赶的经济体”概念为我们理解经济增长和经济周期提供了新的视角。各国政府需要根据自身所处的经济发展阶段,制定相应的政策,以应对“被追赶”的挑战,实现可持续的经济增长。

  • 自动驾驶模拟器的新突破 – TorchDriveEnv

    引言:

    自动驾驶汽车的研发需要大量的测试和验证,而现实世界的测试不仅成本高昂,而且存在安全隐患。因此,高效且逼真的模拟器成为了自动驾驶技术发展的重要工具。然而,现有的模拟器往往缺乏真实交通行为,且不易根据不同的需求进行修改。为了解决这些问题,研究人员开发了TorchDriveEnv,一个轻量级且易于使用的强化学习基准测试环境,为自动驾驶模拟带来了新的突破。

    TorchDriveEnv的特点:

    • 逼真的交通环境: TorchDriveEnv与先进的行为模拟API集成,可以模拟真实世界中复杂的交通场景,包括各种类型的车辆、行人、自行车等,并具有反应性、现实性和多样性的行为。
    • 易于使用和修改: TorchDriveEnv完全用Python编写,并遵循OpenAI Gym环境标准,方便与各种强化学习库集成。用户可以轻松修改动力学模型、传感器参数、奖励函数等,以满足不同的测试需求。
    • 支持多智能体环境: TorchDriveEnv不仅可以模拟单一车辆的驾驶行为,还可以模拟多辆车之间的交互,更真实地反映现实世界中的交通状况。
    • 提供训练和验证环境: TorchDriveEnv包含训练和验证环境,可以帮助研究人员评估学习控制器的泛化能力,确保其在不同环境下都能表现良好。
    • 可视化工具: TorchDriveEnv提供可视化工具,可以帮助用户直观地观察训练过程和结果,更好地理解智能体的学习过程和策略。

    TorchDriveEnv的应用:

    TorchDriveEnv可以用于各种自动驾驶相关的研究和开发,例如:

    • 强化学习算法的测试和评估: 研究人员可以使用TorchDriveEnv测试和比较不同的强化学习算法,找到最适合自动驾驶任务的算法。
    • 自动驾驶控制器的训练: 开发人员可以使用TorchDriveEnv训练自动驾驶控制器,使其能够在复杂的交通环境中安全高效地驾驶。
    • 交通场景的模拟和分析: 研究人员可以使用TorchDriveEnv模拟各种交通场景,并分析交通流量、拥堵情况等,为交通规划和管理提供参考。

    未来展望:

    TorchDriveEnv为自动驾驶模拟带来了新的突破,但仍有许多可以进一步探索的方向,例如:

    • 更复杂的场景和交互: 开发更复杂的交通场景,例如恶劣天气、道路施工等,以及更丰富的交互模式,例如车辆之间的通信和协作。
    • 更精确的性能评估: 研究和设计更精确的性能评估方法,超越平均回报,以更好地捕捉智能体在模拟环境中的安全性和效率。
    • 传感器模拟和融合: 改进传感器模拟,包括摄像头、雷达和激光雷达,并研究多传感器数据融合对自动驾驶决策的影响。
    • 实时应用: 研究如何将强化学习算法部署到实时自动驾驶系统中,以及如何处理实时应用中的延迟和计算限制。

    结语:

    TorchDriveEnv为自动驾驶技术的研发提供了强大的工具,推动了自动驾驶模拟和强化学习领域的发展。相信随着技术的不断进步,自动驾驶汽车将更快地走进我们的生活,为我们带来更加安全、便捷的出行体验。

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