國家防總針對貴州啟動防汛四級應急響應
2025-11-18 17:04 3,619次浏览8月12日電 據財政部微信公眾號消息，為貫徹落實黨中央、國務院關於大力提振消費、全方位擴大國內需求的決策部署，充分發揮財政政策引導帶動作用，強化財政金融協同聯動，降低居民消費信貸成本，更好激發消費潛力、提升市場活力，財政部會同中國人民銀行、金融監管總局聯合印發《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(財金〔2025〕80號，以下簡稱《方案》)。近日，財政部有關負責人就《方案》有關情況回答了記者提問。 一、促消費、擴內需是今年經濟工作的「關鍵詞」，此次財政部門聯合金融部門出臺《方案》，背景是什麼？ 答：消費是國民經濟增長的關鍵環節和重要引擎，大力提振消費既是擴大內需、夯實經濟增長「壓艙石」的重要舉措，也是提升民生福祉、滿足人民日益增長的美好生活需要的重要內容。堅持以人民為中心的發展思想，要求將經濟政策的著力點更多轉向惠民生、促消費，以消費提振暢通經濟循環，以消費升級引領產業升級，在保障和改善民生中打造新的經濟增長點，形成經濟發展和民生改善的良性循環。 黨中央、國務院高度重視提振消費工作。2024年中央經濟工作會議、2025年《政府工作報告》均明確提出大力提振消費、提高投資效益，全方位擴大國內需求。2025年3月，中央辦公廳、國務院辦公廳印發《提振消費專項行動方案》，要求發揮財政政策引導帶動作用，2025年對符合條件的個人消費貸款給予財政貼息。為深入貫徹落實黨中央、國務院決策部署，按照7月31日國務院常務會議精神，財政部會同中國人民銀行、金融監管總局聯合印發《方案》，通過實施個人消費貸款財政貼息政策，進一步強化財政金融協同聯動，以「真金白銀」支持居民消費，降低居民消費信貸成本，在激發居民消費潛力的同時，支持擴大內需，同此前出臺的消費品以舊換新等政策，以及財政部同期出臺的服務業經營主體貸款貼息政策形成「組合拳」，從需求端和供給端協同發力，加力提振消費，鞏固經濟持續向好發展態勢。 二、本次出臺的個人消費貸款財政貼息政策，為中央層面首次實施，在政策設計上有哪些突出特點？ 答：一是直接惠及消費者個人。與以往貼息政策重點支持投資端、供給端不同，此次出臺的個人消費貸款財政貼息政策從需求端發力，直接惠及消費者個人，降低個人消費貸款成本，貼息資金由相關貸款經辦機構直接在向借款人收取貸款利息時直接扣減，提高消費者幸福感、獲得感。在支持對象上，依託商業銀行、消費金融公司等差異化的客群基礎，廣泛覆蓋工薪階層、靈活就業人員等各類人群，增強政策的普惠性。 二是貼近居民實際消費需求。此次出臺的個人消費貸款財政貼息政策，支持範圍為政策執行期內，居民使用個人消費貸款中實際用於消費的部分，範圍廣泛覆蓋居民「衣食住行」等各類日常生活性消費，以及與居民生活密切相關、資金投入相對較高的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費，有利於滿足人民群眾多元化、多層次的消費需求，更好支持人民群眾享受更加便利、豐富、優質的商品和服務。 三是堅持市場化、法治化運作。《方案》明確要求貸款經辦機構在支持提振和擴大消費的同時，要按照市場化、法治化原則開展授信評審、貸後管理，落實消費貸款利率政策，嚴格執行個人消費貸款監督管理相關制度規定，不得借政策出臺誘導居民進行借貸；合理設置消費貸款額度、期限、利率，做好借款人身份、消費信息識別，有效加強信貸資金用途和風險管控，防止挪用於非消費領域、套取貼息資金。 四是注重加強部門協作。為推動政策高效規範落實，《方案》對個人消費貸款財政貼息實行全流程管理，分別明確了財政部、中國人民銀行、金融監管總局，以及財政部各地監管局、地方財政部門和金融監管局的職責分工，明確貼息資金申請、審核、撥付等工作流程，將貸款經辦機構政策執行情況納入金融監管部門日常監管，確保政策執行效果。 三、本次個人消費貸款貼息政策的主要內容有哪些？ 答：一是支持對象方面，為居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款中實際用於消費的部分，包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上的家用汽車、養老生育、教育培訓、文化旅遊、家居家裝、電子產品、健康醫療等重點領域消費，基本可覆蓋普通居民各類日常生活性消費以及相對支出規模較大的重點領域消費。對於單筆5萬元以上的重點領域消費，以5萬元消費額度為上限進行貼息。 二是貼息利率方面，此次個人消費貸款財政貼息利率為年化1%，大體相當於目前商業銀行個人消費貸款利率水平的三分之一。貼息計算基數為借款人在政策執行期內使用個人消費貸款支付的符合條件的消費匯總金額。 三是貸款經辦機構方面，《方案》規定的貸款經辦機構包括全國性或跨區域的6家國有大型商業銀行、12家全國性股份制商業銀行，以及5家業務規模相對較大的消費金融公司等其他個人消費貸款發放機構。同時，為擴大政策覆蓋面，鼓勵地方財政部門結合實際情況對其他經營個人消費貸款業務的金融機構給予財政貼息支持。 四是貼息流程方面，中央財政根據貸款經辦機構需求，按一定比例向省級財政部門預撥貼息資金；省級財政部門根據貸款經辦機構申請和當地金融監管局匯總情況，審核撥付季度貼息資金。政策執行期滿後，財政部門和金融監管部門按程序辦理貼息資金清算。 五是政策期限方面，政策實施期限1年，具體為2025年9月1日至2026年8月31日，上述期限內，符合條件的個人消費貸款可享受本貼息政策。政策到期後，可視實施效果研究延長政策期限、擴大支持範圍。 四、借款人申請個人消費貸款財政貼息需要哪些操作？ 答：為最大程度減輕借款人操作負擔，個人消費貸款財政貼息資金的測算、申請、撥付、清算等工作主要集中在貸款經辦機構和政府部門，力求流程便利、管理精準、執行高效，在確保貼息資金合規使用的前提下，儘可能簡化借款人操作。從借款人角度看，總體仍按照一般貸款流程在經辦金融機構辦理貸款，同時為有效識別符合貼息條件的消費交易信息，借款人需授權經辦金融機構獲取貸款發放帳戶或指定帳戶交易信息，用於開展貼息資金審核。相關交易信息授權遵循自主自願原則，如借款人不同意授權經辦金融機構查詢相關交易信息，相應不享受本貼息政策，不影響借款人正常申請、使用個人消費貸款及自行全額償還貸款本息。 五、個人消費貸款財政貼息政策如何精準支持消費？ 答：一是限定貼息對象為個人消費貸款中實際用於消費的部分。《方案》明確規定貼息範圍為居民個人使用貸款經辦機構發放的個人消費貸款中實際用於消費的部分，包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上有關重點領域消費。對於個人消費貸款未實際用於消費的部分，不予貼息。 二是明確貸款經辦機構對借款人消費信息識別工作職責。根據《方案》，貸款經辦機構向借款人收取利息的同時，對借款人相關帳戶交易信息進行審核，識別其中屬於消費的部分，對於單筆5萬元及以上的消費，貸款經辦機構還需識別消費所屬領域。根據相關消費信息的識別、審核情況，貸款經辦機構匯總計算財政貼息金額，在向借款人收取貸款利息時直接扣減應由財政承擔的貼息資金，並按要求向屬地省級財政部門和金融監管局報送貼息資金撥付申請。 三是建立貼息資金撥付全流程審核機制。根據《方案》，個人消費貸款財政貼息資金撥付需通過貸款經辦機構內部審核、各金融監管局匯總、地方財政部門審核確認三層匯總審核。政策執行期滿後，財政部還將會同金融監管總局適時組織財政部有關監管局、有關金融監管局對貸款經辦機構貼息資金申請、審核、清算等情況開展核查，發現問題依法依規予以嚴肅處理，確保貼息資金真正用於支持消費。 六、如何做好《方案》的組織實施？ 答：為推動《方案》有序實施，有效實現促消費、惠民生的政策目標，財政部將積極會同有關部門，共同做好以下工作：一是強化組織協調。建立中央與地方財政，以及與相關金融管理部門之間的專項工作機制，協同做好貼息資金審核撥付、政策執行監督檢查等相關各項工作，並在政策執行期滿後，會同金融監管部門做好政策執行情況專項核查。二是督促地方財政部門、金融管理部門做好組織實施。指導各省級財政部門、金融監管部門按照政策要求嚴格貼息資金審核和日常監管，提高政策執行的精準性、合規性。三是壓實貸款經辦機構貼息資金測算審核申請主體責任。指導貸款經辦機構落實好個人消費貸款財政貼息政策，嚴格信貸管理和風險防控，按要求做好借款人消費信息識別、貼息資金測算審核和申請等工作。四是持續做好政策實施跟蹤。財政部將會同中國人民銀行、金融監管總局等相關部門，密切跟蹤政策實施情況和貼息資金撥付使用情況。對於政策執行過程中各方反映的問題，及時予以研究明確；對於發現的違法違規行為，由相關部門依法依規追究相應責任。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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