把扩大消费摆在优先位置******

　　作者：李迅雷（中国首席经济学家论坛副理事长）

　　党的二十大报告指出，要“着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用和投资对优化供给结构的关键作用。”中央经济工作会议提出，2023年经济工作要从战略全局出发，着力扩大国内需求。要把恢复和扩大消费摆在优先位置。增强消费能力，改善消费条件，创新消费场景。多渠道增加城乡居民收入——这一提法非同寻常，充分说明中央对于发挥消费在稳增长中的基础作用给予高度重视。那么，应该如何理解消费对稳增长的重要性，如何把恢复和扩大消费摆在优先位置？如何发挥好增强消费对经济发展的基础性作用？我认为，提高居民整体收入水平，尤其是中低收入群体的收入水平显得非常重要，为此从政府部门、企业部门和居民部门这三大部门的利益分配体制机制改革的角度提出三条建议：

　　第一，增加国家财政对居民部门的支持力度，稳步提高居民部门可支配收入占GDP的比重。依据国家统计局对居民部门可支配收入抽样调查的数据加以汇总，我国居民收入占GDP的比重历年来都在45%左右，而全球平均水平大约为60%，这是我国消费对GDP贡献相对低的主要原因。最近发布的《扩大内需战略规划纲要（2022—2035年）》也提出要“提高劳动报酬在初次分配中的比重”。近两年来政府通过减税、降费或退税的方式来改善企业的经营环境，支持企业发展，实际上就是政府部门向企业部门转移收入。从目前看，尽管这一方式取得了明显效果，但仍难以从根本上扭转“需求收缩”和“预期转弱”的状况，说明“授人以渔”的方式，受到了“鱼”（需求）不足的约束。不妨采取“放水养鱼”的方式来改进，即政府部门向居民部门转移收入。

　　可以通过三种方式来进行收入转移：一是定向转移，即定向给低收入群体进行转移支付，如增加低保人群收入补贴，确保他们不返贫。二是提高社会保障水平，如用财政资金加大填补社保第一支柱缺口的力度，同时也进一步扩大企业年金、职业年金和个人养老金等二、三支柱的体量。三是实现普惠制，考虑到地方财政的困难，建议2023年中央财政发行1.5万亿元特别国债，发放消费券。

　　第二，多渠道增加居民的财产性收入，提高居民的消费底气。二十大报告提出，探索多种渠道增加中低收入群体要素收入，多渠道增加城乡居民财产性收入。为居民部门提供新的增加财产性收入的渠道，这就需要政策支持资本市场发展，在当前权益类资产的估值水平总体偏低的情况下，守住不发生系统性风险的底线，同时积极鼓励机构投资者的长期资金入市，在高水平开放政策下提高外资的入市比例。《扩大内需战略规划纲要》中还提出，要完善股份制企业特别是上市公司分红制度。完善股票发行、信息披露等制度，推动资本市场规范健康发展。创新更多适应家庭财富管理需求的金融产品，增加居民投资收益。探索通过土地、资本等要素使用权、收益权增加中低收入群体要素收入。

　　第三，积极倡导第三次分配，改善居民部门内部的收入结构，提高中低收入群体的收入占比。我国居民收入结构中，高收入群体的收入占比过高现象长期存在，发展社会慈善事业、鼓励富裕群体捐款非常必要。我国目前社会捐款规模占GDP的比重与全球平均水平相比，差距非常大，故发展空间也很大。通过促进第三次分配规模不断扩大的方式，可以提高中低收入群体的收入水平，从而促进消费。

　　总之，增加中低收入群体的收入水平，在防疫政策优化的背景下，不仅能够改变需求收缩的现状，还可以提振信心、扭转预期转弱局面。国家把更多的财政资源向居民部门倾斜，比向企业部门倾斜更符合底层逻辑，更有利于稳增长的可持续性。目前，我国的资本形成对GDP的贡献仍在40%左右，大约是全球平均水平的两倍，未来要实现“把扩大消费摆在优先位置”的目标，建议未来最终消费对GDP的平均贡献上升至65%—70%，资本形成对GDP的平均贡献下降至25%—30%。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)