教育家精神萬裡行｜郎需慶：激發鄉村學子英語學習的無限潛能
2026-01-29 21:39 1,485次浏览文/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。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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