麻花传媒MD01:土内政部长:全世界都讨厌美国欧洲是美国车队的骡子

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"麻花传媒MD01",　　来源 周天勇微博　　周天勇　　今天早晨读到钟才文同志在《经济日报》发表“中国经济能够保持长期较快增长的‘三个大逻辑’”的文章（下称钟文），认为未来2035年前中国经济还有年均5%速度增长的潜能。笔者也持此看法。因为报纸受版面字数的限制，一些严峻性、数据、方面和要点等内容，可能无法细述、精算、展开和强调。笔者在此进行一些补充、展开和要点性的讨论。　　假定不采取措施的经济增长速度更加严峻一些　　钟文提到了一些学者的测算，未来2025年前经济增长率为4%，2035前为3%。笔者主持的东北财经大学国民经济工程实验室团队（下称东财实验室）计算，未来就业劳动力年均增长-1.1左右，资本增长3.5%，要素投入产出系数各0.5%，就是非常乐观地假定广义技术进步全要素生产率会增长0.8%，渐近转轨自然经济增长速度大概率为2%左右。　　创新性全要素生产率未来到底会贡献多少增长？　　根据格罗宁根大学的计算，中国创新全要素生产率增长1978-2010为1.04%，2011-2019年增长为-0.58%，2020-2023年笔者团队推算的为-0.79。需要说明的是，除了2015年中小微企业创新能力下降外，需求不足造成的人力资本、技术生产线和技术装备等利用率下降，也是创新全要素生产率水平下降的重要原因。结合格罗宁根大学数据并外推，2011-2023年全球创新全要素生产率对经济增长的贡献，日本、韩国、法国、英国、德国和美国等发达国家加权平均增长0.4%，阿根廷、巴西、智利、土耳其、墨西哥、马来西亚等与中国人均GDP上下5000美元的发展中国家为-1.22%，俄罗斯、哈萨克斯坦、塞尔维亚、保加利亚、罗马尼亚和克罗地亚等转轨国家为-0.22。　　假如确定中国未来10年要将创新贡献经济增长率达到1%，不仅要努力翻负为正，还要高于发达国家过去增长水平0.6个百分点。这不是没有可能，但难度特别大，需要大力度改革科学研究、技术研发和技术产业化体制，造就一个非常有很强激励和动能的创新机制。　　不应当忽视资产化改革溢值性全要素生产率　　中国改革开放以来经济增长一个很重要的资产化溢值来源，被经济学界、统计核算界和政策研究界所忽视。渐近转轨经济的一个特点是，一部分土地房屋允许交易、有价格和是资产；一部分土地房屋禁止交易，是无价格的生产和生活资料。一旦无价格的房屋和土地进行交易和抵押，发生零到市场价格的溢值。支出法方面购买和接受土地房屋者需要支付房地款或者贷出借款，分配法方面卖房城镇居民和地方政府收到出售和出让款，这种房地货币化的财富，并不是生产出来的，因此是余值。但它既不是要素市场化配置效率提高获得的，更不是创新获得的生产率，而是一种无价格的土地房屋到有价格资产并交易时发生的溢值。东财实验室核算，城镇原有住宅交易抵押、棚改房和因建设征用农村居民房货币化安置，形成的财富溢值类全要素生产率，1999-2022年间贡献的经济增长率为1.02%。而农村城郊土地无偿划拨和有偿协议或竞价出让发生零到市场价格的溢值（需要说明的是，此增值被统计局按照行业生产法和居民住宅给自己虚拟支付房租等方式计入了GDP），同期贡献的经济增长率为0.79%。占到同期全要素总生产率贡献经济增长率2.94%的61.56%。　　土地房屋要素市场化和国企改革至关重要　　由于土地要素市场化程度最低，目前基本还处于以计划和行政为主的管理体制之中，市场机制在优化分配土地要素和资源方面基本不起作用。土地计划和行政管理根本无助于各类土地要素利用和配置效率的提高，而且造成了中国各类土地大规模的闲置和低利用。形成体制性剩余最多的领域，就是中国土地领域。　　2008-2022年，资本配置方面，非金融国有企业资产占全社会非金融企业总资产的比例从19.45%上升到38.61%。其间，非国有企业总资产年平均利润率为9.79%，国有企业为2.27%。按此计算，国有企业资本要素低效率造成的GDP增长损失，年平均为1.04个百分点。　　需求侧改革关乎到未来经济能不能实现5.5%的增长　　生产的增长要有需求方面的可能性边界。居民可支配收入和消费支出占GDP比例，分别从1983年的62%和52%，一直下降到了2022年的43.17%和28.75%，整个2012-2022年居民可支配收入和消费支出占GDP比率分别在42%和29%上下波动。但是，到21世纪第二个10年发展阶段，一是公共服务和基础设施投资建设从高速增加到逐步饱和；二是住宅和写字商服楼宇从大干快上，到目前城镇住宅总和写字商服楼宇面积分别达400亿平米和40万亿平米，已经处于过剩状态；三是FDI和出口贸易占GDP比例从2007年4.40%和35.43%分别下降到了2023年的0.8%和17.30%。虽然，这三大需求替代和支撑了居民的消费需求不足，但是到目前已经先后叠加收缩。这也是2012-2022年经济增长放缓的重要原因。　　只有体制改革和进一步开放才能达到5%的速度　　从供给侧看，加大教育、科技和产业创新的体制改革和机制创新，力争使创新全要素生产率的贡献，从目前负增长翻转到0.6%的增长率；推进人口自主迁移和劳动力自主流动的系列体制改革，使农业就业比率和城镇单位员工闲置率大幅度降低，提高国企资本效率和降低国有企业资产占社会总资产比率到15%，获得年均1.2%的新增长潜能；放开城乡土地和农村住宅允许交易、可以定价、成为资产，其交易和抵押零到市场价格溢值，可以获得1.2左右%的增长潜能。再加二元体制自然经济增长速度2%，未来10年完全可以达到5%的经济增长速度。　　然而，如果没有分配侧和需求侧的体制改革和更进一步的开放，由于受需求可能性边界收缩的约束，也不会有5%的增长速度。大力发展个体私营中小企业，增加创业，提高就业率，增加居民收入；放开人口迁移、城乡双向流动和推动市民化的城市化，使人口和劳动力从就业机会少、低生产率、低收入的农村农业向就业机会多、高生产率和高收入的城镇和工商服务业转移，推进党政事业国企机构和人事体制改革；推进农民住房、宅地和耕地等资产化改革，农民获得土地和住宅交易收入；住宅多元化建设供给，减少高房价对居民收入的转移；明确农民土地使用财产权，授予农民土地发展权，以地为本创业就业，获得非农业收入。这些都是增加居民收入重要的体制改革。　　通过改革，切实保障生产增长的需求可能性空间，2025-2035年，一是分配方面，可以将居民可支配收入占GDP比例，从43%提高到55%或者60%，将政府可支配收入从35%左右降低到30%。二是消费需求方面，把居民消费支出占GDP比例从28%扩张到50%，把政府民生支出占GDP比例从7.7%提高到20%；三是对外开放形成需求方面，将国际直接投资占GDP比例从目前的0.7%提高到4%，将出口占GDP比例从目前的17%左右恢复到25%水平。东财实验室仿真测算，这些体制改革，可以从需求侧保证国民经济5%的增长速度。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"麻花传媒MD01",英伟达首席财务官克罗斯说，“构建和部署AI解决方案，几乎已经覆盖每个行业。”“每个人都想投资人工智能（AI），最终，我带着来自老板和董事会成员的、两倍于此前估算的预算走出了会议室。”礼来的首席信息和数字官劳（DiogoRau）感慨，在礼来的--**--　　英伟达首席财务官克罗斯说，“构建和部署AI解决方案，几乎已经覆盖每个行业。”　　“每个人都想投资人工智能（AI），最终，我带着来自老板和董事会成员的、两倍于此前估算的预算走出了会议室。”的首席信息和数字官劳（DiogoRau）感慨，在礼来的年度预算规划会议上，他感受到了管理层对AI技术投资的热情。　　劳透露，公司设立了一个专项资金池，专门用于资助AI计划，他是该专项资金的受托人，可决定如何使用这些资金，直接向首席执行官（CEO）报告。他拒绝透露具体金额，只表示“这是一大笔钱”，一直以来，“我们总是想要获得更多预算款，但现在，我们获得的预算居然比我们预估的还要多”。但他补充称，“我们也面临着很大的创新压力。”　　礼来的情况只是众多企业的缩影。在英伟达上周继续公布亮眼财报的激励下，越来越多企业继续增加AI投资，或者拨出AI专项款，试图驾驭势不可当的AI时代。并且，与以往技术部门向上申请款项不同，这轮企业加大AI投资或拨AI专项款，是自上而下推行的，通常由企业CEO指定，侧面体现出加紧对AI领域的投资乃许多企业战略的重中之重。　　在毕马威针对400名美国CEO的调查中，72%的受访者表示，生成式AI（GenerativeAI）是企业的第一投资优先项。生成式AI可以根据用户的提示创建各种类型的内容，包括文本、图像、视频和音频。在2022年末OpenAI发布ChatGPT后，这个概念大受欢迎，近期Sora的问世令人工智能生成内容（AIGC）又火了一把。　　英伟达联合创始人兼CEO黄仁勋近期称：“去年，我们看到生成式AI真的成为了一个全新的应用空间，一种全新的计算方式。一个全新的产业正在形成，这推动了我们的增长。”也许，正如该公司的首席财务官克罗斯（ColetteKress）所说的，“构建和部署AI解决方案，几乎已经覆盖每个行业。”　　美国最大的二手车零售商CarMax的CEO纳什（BillNash）就表示，已将AI的一个分支——机器学习应用于一项公司的商业战略，该战略结合了线上和实体渠道。“生成式AI是一种新生技术，但我们已开始多方面运用它来支持我们的业务。我也已拨出了专项预算来探索，如何运用生成式AI进一步改善我们的客户和员工体验。”例如，该公司执行副总裁兼首席信息和技术官默罕默德（ShamimMohammad）表示，该公司已使用AI创建了一个虚拟“清扫器”，用于检查汽车照片并修正背景中的缺陷，如肮脏的车库地板等。该公司还基于AI技术支持，为客户提供近乎实时的二手车优惠信息。纳什补充称，他将推进自己和董事会成员去更多学习、了解生成式AI领域的机会，作为企业战略的优先事项。　　保险提供商Travelers的CEO斯尼泽（AlanSchnitzer）也透露，过去五年，公司的整体技术支出持续增长，在2023年超过15亿美元。在此期间，公司在战略技术上的支出增加了近70%，“其中就包括大幅增加开发或获取尖端AI功能的投资，这种AI功能基于云技术。在保险行业中，该功能的潜在用途多种多样。”　　“Travelers目前的一些AI功能旨在通过提高自动化效率，来增强承保、理赔、服务提供等方面的能力。”他在电话财报会议上称：“在最先进的方面，我们正在通过整合大语言模型（LLM），来运用生成式AI技术。”LLM是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型，根据大量数据对AI进行训练，令后者不仅能够生成自然语言文本，还能深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如总结文本、文本摘要、问答、预测、翻译和合成文本等。　　斯尼泽透露，在公司的债券和专业业务中，专门的LLM已经处理了数十万份券商提交的申请，帮助Travelers将决定时间从几个小时缩减到几分钟。最重要的是，“我们通过AI技术做到这一切的同时，还显著提高了我们的支出比率，这在很大程度上要归功于我们对AI技术投资的成功。”　　咨询公司AlixPartners近期就“认为自己面临的最大挑战和机遇是什么”询问了全球约3000名企业高管。该公司CEO佛兰克里（SimonFreakley）称：“坦率地说，我以为他们会回复说，生成式AI会是他们最大的挑战。但事实上，这一选项不在挑战的前五名，反而被认为是第一大机遇。”佛兰克里称，目前，很多人已经注意到AI技术对于提高效率的作用，比如让呼叫中心、供应链等承担更多工作。但“不太明显的问题在于，AI技术如何推动企业增长。对此，我认为不是获得最好的大语言模型（LLM）的企业，而是拥有最好的数据集合的企业将获胜”。　　而大数据正是公司（Procter&Gamble）生成式AI平台ChatGP开发的关键。公司首席信息官卡罗特拉（VittorioCretella）表示，该平台于去年推出，用于总结消费者研究结果，并将此整合到未来产品概念构思和开发中。“这有助于我们将产品概念构思阶段从数周加速到数小时。”他称，”ChatGP的推出基于我们过去四年的准备，包括对数据基础框架（DataFoundation）、人工智能工厂（AIFactory）的投资，以及对合适人才的投资。我们的领导层非常了解，加大AI投资能如何为我们的消费者创造卓越的解决方案。“股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：漫东宇

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