增量政策,又出現一個首次! 8月12日,多部門發布《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》和《服務業經營主體貸款貼息政策實施方案》。這兩項貼息政策是中央層面首次實施,也被稱為貸款領域的又一次「國補」。 最近民生政策可謂多箭齊發: 先是育兒補貼出臺,每孩每年補貼3600元,這是新中國成立以來首次大範圍、普惠式、直接性向群眾發放民生保障現金補貼,今年初步安排預算900億元左右。 然後是幼兒園大班免除保育教育費,官方預計今年秋季學期將惠及約1200萬人,相應減少家庭支出200億元。 再來看此次貼息新政,力度也很大。 根據方案,貼息範圍包括單筆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,年貼息比例為1個百分點。 每名借款人在一家貸款經辦機構可享受的全部個人消費貸款累計貼息上限為3000元,其中在一家貸款經辦機構可享受單筆5萬元以下的個人消費貸款累計貼息上限為1000元。 舉個例子就明白了: 個人消費貸款20萬元用於裝修、購置家具家電等消費品,年利率為3%,沒有貼息全年需要支付貸款利息6000元,而享受貼息之後,最高可減少利息支出2000元。 這次貼息政策最值得關注的,是政策發力點的轉變。 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。 數據能說明政策的潛在影響:截至6月末,不含個人住房貸款的全國住戶消費貸款餘額21.2萬億元,全國住宿餐飲、文體娛樂、教育、居民服務等服務消費重點領域經營主體的貸款餘額2.8萬億元。 1%的貼息看似比例不高,但撬動的可能是上萬億元的消費活水 ——這意味著1塊錢的貼息資金,有可能帶動100塊錢的貸款資金用於居民消費,或者是消費領域服務業的供給。 這種公共資金和金融工具結合產生的「四兩撥千斤」撬動效應,正是政策設計者的用意所在。 也就是說,政策目的就是要通過進一步強化財政和金融協同,撬動更多信貸資金精準投向消費領域,降低居民和經營主體的信貸成本,在保障和改善民生的同時,通過提振消費暢通經濟循環。 招聯首席研究員董希淼對三裡河表示,這是一項創新舉措,傳遞出明確的政策信號,有助於提振信心和預期。通過財政貼息,一方面將提高居民運用金融槓桿擴大消費、改善生活的意願和能力;一方面降低消費領域經營主體的融資成本,支持和鼓勵經營主體保持生產經營持續性,提供更多優質產品和服務。 董希淼認為,貼息政策與已經出臺的消費品以舊換新「國補」、服務消費與養老再貸款等政策工具協同,形成疊加效應,更加有力有效地促消費、惠民生。 從育兒補貼到教育減負,再到消費貼息,這一系列政策真正投資於人,其實在解決同一個問題:讓居民有錢花、敢花錢。 中國家庭向來有「積穀防饑」的習慣,教育、醫療、養老等方面的負擔往往壓抑了消費意願。現在,公共財政開始逐步為這些後顧之憂買單:育兒有補貼,幼兒免保教費,消費能貼息。 當後顧之憂少了,預防性儲蓄的焦慮減輕了,消費意願自然會上升。 從直接發錢到減免學費,再到給貸款利息打折,國家正用實打實的真金白銀,一點點織密民生保障網,激活消費市場的活力,增強經濟增長的內生動力。 這波操作,值得期待。 (「三裡河」)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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