文/劉文文 7月份,中國金融總量保持合理增長,有力支持實體經濟。 中國人民銀行剛剛發布的7月數據顯示,廣義貨幣(M2)增速加快,社會融資規模增速保持較高水平,貸款規模保持合理增長。 這份金融數據中,哪些信息值得重點關注? M1-M2「剪刀差」收窄 7月末,廣義貨幣(M2)餘額329.94萬億元,同比增長8.8%,比上月高0.5個百分點,比上年同期高2.5個百分點。狹義貨幣(M1)餘額111.06萬億元,同比增長5.6%。 本月M1與M2增速之差為3.2個百分點,較去年9月高點大幅收窄,總體呈現收窄態勢,表明資金循環效率正不斷提高。 事實上,相對於包含定期存款的M2而言,M1中主要包括現金、企業和居民活期存款,以及支付寶和微信錢包等隨時可用的「活錢」。 進一步來說,M1主要是企業日常經營周轉資金。由於大企業實力雄厚,資金融通能力較強,通常不需要保持較多的流動資金,更加注重資金的使用效率和盈利能力。相反,中小企業資金融通能力較弱,在正常情況下會預留較多的周轉資金以應對各種不確定性。 近年來,部分領域出現無序競爭,一些大企業憑藉市場優勢拖欠中小企業帳款,並轉用於理財,實際上是佔用了一部分上下遊企業的資金,上下遊中小企業為降低財務成本,儘可能地把活期存款等流動資金壓降到最低水平,一定程度上會影響M1的增長。 業內專家分析,今年以來,M1-M2「剪刀差」明顯收窄,體現資金活化程度提升、循環效率提高,各項穩市場穩預期政策有效提振了市場信心,與經濟活動回暖提升的趨勢是相符合的。 社融規模增速提高 7月末,社會融資規模存量431.26萬億元,同比增長9.0%,比上月高0.1個百分點,比上年同期高0.8個百分點。7月社會融資規模增量為1.13萬億元,比去年同期多3613億元。 政府債券發行加快是社融規模增速顯著提高的主要原因。今年政府債券發行節奏明顯提前,數據顯示,上半年政府債券累計發行13.3萬億元,其中,國債發行7.89萬億元,同比增長36%;2萬億元置換存量隱性債務的地方專項債額度也發行了約1.8萬億元。在政策合力帶動下,上半年社會融資規模保持較高增速。 業內專家表示,政府債券發行短期對貸款有一定替代效應,但長遠看,財政政策持續發力,充分發揮財政乘數效應拉動總需求,有助於讓經濟更好「動起來」,進而撬動增量信貸需求,促進財政、金融與實體經濟良性循環,「一石多鳥」效應正加快顯現。 信貸保持合理增長 7月末,人民幣各項貸款餘額268.51萬億元,同比增長6.9%。前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元。 通常來講,7月是信貸小月,主要因為6月末是銀行上半年業務考核關鍵時點,銀行為追求更好的數據表現往往推動信貸增量前移。業內專家認為,把6、7月貸款數據合併起來看,仍然保持平穩增長,反映了實體經濟回升向好、有效需求逐步恢復。 同時,考慮到今年地方政府債券置換對貸款數據影響較大,還原相關影響後,7月人民幣貸款增速仍明顯高於GDP增速。 一般來說,化解地方債務風險會對銀行貸款產生置換效應。有市場研究估算,化債、化險因素對當前貸款增速的影響超過1個百分點。去年11月以來,地方債務置換影響貸款約2.6萬億元,中小銀行改革化險對貸款的影響也接近7000億元,還原上述因素影響後,7月末貸款增速會進一步提升。 從長遠來看,業內專家指出,地方債務置換有助於風險出清和金融穩定,騰挪更多地方財力惠民生、促發展,同時也有助於釋放更多信貸資源流向實體經濟。 今年,我國宏觀政策的總體基調更加積極有為,各種宏觀政策也明顯靠前發力,積極的財政政策加快了政府債券發行節奏,「兩重」「兩新」政策也在加力擴圍。 業內專家表示,按照7月30日中央政治局會議精神,下半年宏觀政策還將保持連續性和穩定性,著力穩就業、穩企業、穩市場、穩預期,國內經濟循環有望更加順暢,經濟持續回升和有效信貸需求合理增長也是有保障的。 也要看到,上半年,人民銀行又出臺了一攬子貨幣政策,有力支持實體經濟回升向好,各項宏觀經濟指標總體表現良好。接下來,各項政策效果會進一步顯現並持續釋放,將會對實現全年經濟社會發展目標任務提供有力支撐。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5,引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎?北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示,目前行業模型的能力還處於中早期,在通往AGI的方向上還需要大幅提升,而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋,網際網路時代,伴隨各種App的湧現,用戶交互方式發生顯著變化,由此帶來信息爆炸;而AI(人工智慧)時代,真正的新交互方式還沒到來,包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段,仍待發展,因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出,從大模型到AGI,行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級,把從大模型到AGI分成5級的話,我們可能只在第3級,這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展,我們還要持續去做,也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期,大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)?行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力? 王紹蘭認為,除了基礎模型「底座」,企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的,如果大模型一直是純理論研究,不去做商業化落地,我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢?我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天,因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為,自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限,而產品能讓用戶體驗到大模型能力,從而進一步提高AI滲透率。(完)
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