再唱一曲《松花江上》,跨越時空致敬東北抗聯名將

2026-02-28 18:22 4,297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。

  合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。   該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。   藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。   研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。   「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。   安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)

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