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波士顿保险公司工作机会 (转载)
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波士顿保险公司工作机会 (转载)# DataSciences - 数据科学
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发信人: blamemann(冷心男), 信区: CivilSociety
标题: 中美必有一战?这五点原因告诉你,可能性微乎其微!
发信站: BBS未名空间站(Mon Sep 11 08:35:02 2017,GMT)
古希腊历史学家修昔底德认为,公元前5世纪雅典崛起引起陆地霸主斯巴达警惕和战争是
一种普遍的历史模式,即既有霸主面对新兴强权的挑战多以战争告终。哈佛大学的国际
问题学者格雷厄姆·艾里森就认为中美关系处于"修昔底德陷阱"的困境。但是美国欧道
明大学国际关系教授史蒂夫·耶蒂夫却认为,中美竞争走向战争的可能性微乎其微。
首先是商贸关系。虽然商贸关系未必能阻止战争发生,这一点已经在一战爆发中得到证
明。但是耶蒂夫说,商贸关系通常能够防止冲突,中国和美国是彼此重要的贸易伙伴,即
使北京取得很大贸易顺差,但双方互相依赖是明显的。
如果经济下滑影响到国家领导层,他们会冒险走向战争的可能也不大。即使有贸易争端,
中美都重视贸易关系,会小心处理。
第二点原因是,即使全球化不能阻止战争,但还有核威慑,核威慑同全球化两者相加,使发
生战争更难。而过去修昔底德陷阱的情况都是讲没有核武器和核威慑的大国。耶蒂夫说
,即使希特勒领导下的纳粹德国,如果当时面对一个拥有核武器的英国,也不会为所欲为
。他认为,专制政权更珍惜他们手中的权力,如果世界大战爆发,他们的权力垄断就有被
毁灭的风险,因此北京不会冒这么大的风险。
第三点,如史蒂芬·平克在《人性中的善良天使》书中展示,现在的战争比上个世纪更罕
见,部分原因是全球规范约束越来越强。总体来说,诉诸战争比古希腊伯里克利时期,拿
破仑时期和威廉二世的时候更小。尽管24小时电视新闻大多展示战乱灾难,但世界毕竟
进步了。
第四点原因是,全球通讯比几百年前要发达得多,甚至同1962年古巴导弹危机时候相比都
发达得多。北京和华盛顿之间有定期的政府各级官员会谈。
第五,中国和美国都是独特大国,中国的变化正在造就大量中产阶级。中国专注经济发展
,即使中国在南海表现出“咄咄逼人”也是为了确保能够增加能源供应能力。耶蒂夫说,
中国早已不是封闭国家,这也是避免冲突的重要因素。华盛顿也一样,尽管美国有全球主
宰以及经常有外交失误,但华盛顿也同样看重国家的经济发展。
实际上美国由于地理因素,遍布全球的经济利益和霸权的现实,美国在19世纪以后就基本
不再寻求领土扩张。这些特点都令美国有别于以往历史上大部分强权,因此从这方面来
说,美国同中国开战的可能性更小。
与此同时,美国广泛的结盟和在国际组织中显著的作用令美国能够不必通过战争就能施
加影响,这也有助于美国调控危机。
当然诸如中国崛起会给主要大国带来紧张,甚至导致危机升级。历史也表明,误判,事故,
非理性行为都会导致战争,因此就需要外交为中美竞争降温,在共同利益基础上管控危机。
但是今天已经不同以往数百年的历史,许多力量存在都在阻止大国间发生战争,这些往往
被人们低估。耶蒂夫又指出预言自我实现的危险性:如果美国和中国害怕或预计"热战"
或冷战发生,他们可能会采取行动促成其变为现实。他说,要记住历史,同时又不要认为
历史会重复。
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l*l
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【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: legendfall (Fall), 信区: Statistics
标 题: 波士顿保险公司工作机会
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Apr 10 08:32:27 2015, 美东)
做predictive modeling。级别和工资有较大范围,看工作经验而定。
有几年相关工作经验最好。Will also consider candidates majored in
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Master’s degree in Statistics, Economics, Mathematics, plus 2+ years of
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concepts and the various functions of an insurance organization, including
Finance, Underwriting, Sales and Claims desirable.
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h*d
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【在 l********l 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
: 发信人: legendfall (Fall), 信区: Statistics
: 标 题: 波士顿保险公司工作机会
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Apr 10 08:32:27 2015, 美东)
: 做predictive modeling。级别和工资有较大范围,看工作经验而定。
: 有几年相关工作经验最好。Will also consider candidates majored in
: quantitative fields other than statistics, math and economics.
: Qualifications:
: Master’s degree in Statistics, Economics, Mathematics, plus 2+ years of
: predictive modeling experience required; Ph.D. or equivalent research

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