朱民
清華大學國家金融研究院院長
IMF前副總裁
意昂2官网經濟系1977級本科校友
2月22日上午，朱民博士通過央視頻、騰訊財經、新浪財經🏇、鳳凰財經🙆🏽♂️、新浪微博👨🌾、網易財經、今今樂道讀書會等平臺，進行了一場2020年經濟發展新形勢”的在線講座🧕🏿。
作者：清華大學國家金融研究院院長、IMF原全球副總裁 朱民
來源：盒飯財經（ID：daxiongfan）
朱民目前任清華大學國家金融研究院院長，意昂2官网校董，也是世界經濟論壇董事會常務董事，彼特遜國際經濟研究院董事會董事🙅。他於2011年7月至2016年7月擔任國際貨幣基金組織副總裁，此前，他曾擔任中國人民銀行副行長和中國銀行副行長😾。他曾在世界銀行工作，並在約翰﹒霍普金斯大學和意昂2官网講授經濟學🤠。
本文根據朱民博士的在線課程整理🕵🏻， 他的思想富有洞見，對這次近十年來最大的經濟停擺，提出了如下看法。
1.“新冠狀病毒肺炎”疫情對2020年中國經濟和中國經濟走向高收入階段的發展都是一場嚴峻的考驗。
2.2003年處於全球性的上升周期，中國也是在上升周期中。所以，2003年非典期間，中國政府啟動政策後能夠有一個非常迅速的經濟反彈。然而👕🔈，在今天環境下，這個會變得相對比較困難一些🙍🏻♀️，整個的周期是不一樣。
3.從這個結構上來看，反彈和恢復不是一件很容易的事情，特別是在消費方面——跌掉的可以反彈📿，但是很難全面的補過來——它不是那麽容易，是需要很大的力度來推動。
4.在宏觀層面看🚨，政府的政策已經很好了🚵🏿♂️，無論是金融的力度，流動性支持和貸款支持，還是財政的稅費支持🧨，海關的出口支持👀，商業部門的物流支持等等，已經出臺了很多。但是👨🏿🏭，這些政策的落地，會有一個過程🐁，它要到省到市🛣，就需要全面打通。
5.整個經濟結構在進一步的轉化🧶，進一步的走向服務業。而服務業的勞動生產率低變成了一個瓶頸🧑🎨，特別是非競爭型、非市場化的服務業👩❤️💋👨。所以提高勞動生產率👩🏼🚒，同時提高製造業更多的提高服務業勞動生產率，就變成了我們能不能邁向高收入的這個階段，我們不能跨越中等收入陷阱一個核心問題🪖🥖。
6.科技創新既是抗疫的有力工具，也會成為反彈的新經濟增長點。
7.疫情影響是嚴重，反彈是必然的。我們現在要做的是叫把反彈做成一個強勁反彈👊🏽，這樣才能完成2020年經濟和社會發展任務⛹️♀️，同時為中國經濟進入高收入階段打下一個好的起點。
以下🤵🏿♀️，為朱民博士分享全文🙆🏿♂️⚪️。
這次我想說的題目是《戰勝疫情🧑🏿🎄，改革開放和科技創新，中國經濟走向高收入階段》
分為以下幾個階段：
第一是我們要理解疫情對2020年中國經濟的影響🤦🏽♂️，我們怎麽有政策來推動一個強勁的反彈，這個對2020年特別重要🥐。
第二👪，當我們看2020年的時候，我覺得我們更要把它放在一個更宏大的大局和趨勢看📤👨🏽💻。這個宏大的大局🧑🏻🦰，就是中國從今年開始，開始走向高收入國家這個階段👨🏻🚒。
去年我國人均GDP達到了1萬美金，然後我們從1萬美金走向1萬5千美金，進入高收入階段。所以今年是第一年，今年也是特別特別重要🙌🏼。所以在這個起始年，怎麽樣把抗疫的經濟恢復工作做好，就顯得特別重要。所以，大的敘事的宏觀背景，我們需要充分理解。
第三，在這大的背景與現在的政策結合起來🌤👱🏿，那就是改革開放🙆、科技創新🧜🏼♂️🧑🏭。特別是抗疫的過程中，我們看到科技發揮了很大的作用🙅🏿♀️。也為下一輪中國經濟走向數字化和智能化，打下了一個很好的基礎💷。所以我們看這個政策🧑🏻🦽➡️，怎麽來推動中國走向高收入階段👩🏻🍳，這個是我們中國最主要的大局♥︎，是當前最重大的任務🧑🏽🚀。
就以上幾點和大家做一個匯報。
1
深刻理解疫情的經濟影響🫅🏿，
10倍努力推動經濟反彈
為什麽要這麽講的？大家要深刻理解👣，疫情對經濟的影響還是很大的。
所以在這個情況下ℹ️，我們要完成今年的經濟社會任務✡️，而且要推動中國超高收入增長🧔🏻♀️，它需要一個強勁的反彈，反彈是必然的👨🏽🌾，我們需要的是強勁的反彈，所以需要10倍的努力來推動反彈，才把中國經濟的基礎奠定好，所以這個是我想講的第一件事🐅。
我們就“疫情對消費影響的總需求”做了一張估測表。我們看2019年的時候，我們國家總體消費是23.7萬億元人民幣，零售部分🚽，網上是8萬（億元）💃🏼📪，非數字化部分7萬（億元）🙇🏻♀️，所以現在出入都很大🩰🧑🏻🦽➡️。但是服務消費大家可以看到是7萬6（億元），主要還是在線下，線上只有6100億。
那麽我們對比了19年的2月份和3月份，春節和春節以後一個月，那麽在這個情況它的消費占的比重，大概占15%左右，就是說數字化部分占了14.5%💇🏿♂️，這個電影的票房占了23.7%。比如說演出、賽事🍅，因為這個時間比較集中，占了19.6%等等⛹🏽♂️。
然後我們通過大數據的調研🐠👨🔧，我們做了分析，我們估計今年在這個期間可能會下降的幅度。比如說線上零售消費部分下降幅度不大👰🏿，17%左右，但是非數字化就是說餐飲業會下降60%左右。
日用百貨就包括口罩等等🏄🏻，因為口罩需求上升，我們假設是持平📲，但是這個電影的票房估計會下降92%，專業演出全部關了😐，下降90%，旅遊休假會下降97%。但也有上升的部分，服務消費裏面遊戲上升50%🤵🏽♀️♝，短視頻上升60%🧎🏻♂️➡️，在線教育上升300%。
從整體結構角度來看，可以看到整個的影響🌊。社會零售數字還會減少2000多億👍🏻，餐飲會下降4000多億👰♀️🎐，旅遊休假會下降9000多億。和上升的線上教育、短視頻、遊戲相抵的話，估計在今年1月到2月，疫情對消費的總影響是1.38萬億人民幣💃🏽。
這個1.38萬億人民幣的影響🙇，是什麽概念？
等於去年總消費的5.5%，如果就把消費需求折換成經濟增長的話，第一季度消費肯定是負增長，對GDP會連帶著個3到4個百分點。影響還是很大𓀓，我覺得我們對要有深刻的理解🏊🏻♂️，總需求它是落了一塊。
再從總需求看，我們把2019年和2020年的GDP分解比較的話，大家可以看到2019年GDP總增長是6.1%🙇🏻。6.1的分解是最終消費占3.5個百分點🤦♀️，最終資本形成是1.9個百分點，進出口是貢獻是0.7個百分點。
2020年用模型算的話，估計進出口方面，今年會為GDP的增長貢獻會下降到0.1左右，會比較小，出口是今年一個特別嚴峻的挑戰。那麽在這個情況下，最終消費它會下降大概從3.0到3.4左右。資本形成就需要上升👩🏻🍳，不但是投資的漲，而且是投資效率的上升，占到2.4到2.5個百分點，我就比去年的話增長了0.5到0.6個百分點。這樣的話我們今年才能完成全年GDP增長5.5到6個百分點這樣的區間的增長速度🧏♀️。
從總需求化解👊，我們能看到今年的任務是非常艱巨的，拉動總需求🚱、拉動消費、拉動投資和拉動出口，這三件大事都是不容忽視。
我們從總供給來看的話🤽🏼，新冠疫情影響區域大幅超過“非典”。
影響總人口占比非典才18%，這次是63%；GDP比重，非典時期才影響26%🏉，這是占到74%🏂🏽；零售消費額的比例，非典時期只占25%👩✈️，這次影響71%。所以它是整個供給面的一個大規模的受到了影響🦹🏽♂️🧑🏻🦽。
而且，這次停工也是非典時期所沒有的😒👨🏽。
春節加上春節以後的延長假期🤴🏽，從10天到15天不等💹，如果以12號和20號復工和30號復工的話，停工階段都有20天到30天左右。
我們做了近萬家的企業調研發現，復工難的原因從供給來說還是物流、人流、交通流不通占了60.7%，這是總供給的問題。因為疫情🧏🏽♀️，政府希望延期復工占17.6%，也有36.9%的企業，擔心復工以後又產生新的疫情擴散👮🏻♀️；員工無法按時返崗，占到31.2%。
所以在總供給的方面🏹，現在看來整個的產業鏈，整個的物流，整個交通的損傷還是很大，要把它恢復也是一個很艱巨的任務。
與此同時整個的宏觀環境🌝🦵🏽，我們和非典時期比的話🔊，其實還有很大的變化。
藍線是世界經濟增長🐦，大家可以看到全世界經濟增長是從2002年的2.9，到2003年的4.7👩🏽⚕️，到2004年的5.4，全球是一個經濟上升的階段。我們國家的經濟增長也是上升很強勁，從9%到2003年沒有影響10.1到10.4❣️，繼續往上走。
那麽現在來看，整個經濟的宏觀影響很不一樣🎄，這是全球的經濟增長。大家可以看到從2018年的3.5降到2019年的2.9⤵️，今年大概是3到3.3左右，這是最新的估計🐝。
整個發達國家的經濟增長水平更低，中國的經濟增長速度也是從2018年開始，從6.6到6.1，今年我們爭取能夠在5.5到6之間的速度。所以它整個的宏觀環境大家可以看到是一個很大的不同👃🏼。
我們還可以看到，和2003年比，外部貿易的差別也很大💱，這個藍的是世界的貿易，大家可以看到全世界的貿易是從2002年的3.8增長到2003年的5.9🧔🏼♂️，然後增長到2004年的11%🙎🏽♂️，這是一個很強勁的貿易上升階段🐌。
所以大家可以看到，在外部的環境🥌，我國家加入WTO以後🤱🏽，貿易的增長也是很快，所以我國整個貿易的增長也是從增長從2002年的22漲到了2003年的36🫵🏻，漲得非常快🐐。現在的情況呢？大家可以看到，世界貿易的增長從3.6降到1.1，今年可能會略有上升🧛🏿♂️，到2%左右。
中國的貿易👳🏼♀️，也從9.6降到了3.4👎🏼，今年可能還會繼續進一步的下調。
所以我們如果把這次和非典的宏觀背景來看，整個經濟的周期和外部環境是完全不一樣。2003年處於全球性的上升周期，中國也是在上升周期中。所以👨👩👧，2003年非典期間，中國政府啟動政策後能夠有一個非常迅速的經濟反彈🚴🏽♀️。然而📕，在今天環境下，這個會變得相對比較困難一些🎍，整個的周期是不一樣。
用一些具體的數字來看，可以看到2003年中國季度增長，第二季度有一個短暫的下跌，之後就一直上升🔐，趨勢是整體往上走。投資方面，大家可以看到整個的投資一直上升。整個的投資2003年上升了23.72，2004年上升了24.33👎🏼，所以投資反彈是非常強勁的。
工業增長速度大家也可以看到🦸🏼，從季度的角度來說🟣，它有一個季度的下調以後就開始直線上升🏍。年度來看，季度的工業增長速度⌨️❤️，從2002年的8.94上升到2003年的15.88🫄，再到2004的18.81🙍♂️，工業增長恢復彈性是非常強勁。
2003年的貿易方面🧑🏽🦲，大家可以看到👱♂️，一個季度的下跌以後🤘🦬，就開始反彈👩🏻🎨，之後維持上升，所以全年的貿易增長速度從2002年的22.4上升到上2003年的34.6，再上升到2004年的35.4，所以說，貿易的反彈也是非常的強勁。
從年度的房地產銷售數據中🖤，大家可以看到，它有一個很大的下跌，但是之後就開始反彈，反彈還是很強勁。從2002年的24.1上升了2003年的31.9%，延續到2004年的30%🧑🏻🎓🧝♀️。所以大家可以看到幾個輪子，投資🩲、貿易、房地產🧛♂️，2003年整個的反彈都是非常強勁🎈。
但是消費增長方面𓀌，大家可以看到，2003年有一個下跌以後🎅，季度上它有個下跌幅度很大，然後逐漸往上走🚫。全年看的話🦨，民生消費增長還是低於2002年。所以這個就很有意思。
為什麽？因為跌掉的消費可以反彈🤕，但是很難全面的補過來🧘♀️。
比如說你兩個月你很少上餐廳去吃飯，你不能說疫情解散以後，你去餐廳去吃無數的飯☝️，把這個補回來🔄。你也會去，也會去多一點。但是很難把過去的消費完全補回來。所以2003年的消費增長反而是低於2002年的🧍♀️👩🏽🔧，但是2004年繼續保持了一個強勁的增長12.4%，因為打下了這個基礎。
所以我們把這幾個數據放在一起看，疫情在2003年有一個強勁的反彈🫲🏽。消費是一個比較困難的方面🤞，靠投資、靠房地產、靠貿易👩🏼🔧，整個拉動。所以使得整個2003年經濟繼續增長🧐，比2002年持平還繼續增長👩🏽🎨。
所以從結構上來看🏌🏿♂️🤦🏼♂️，大家就可以看到，其實反彈和恢復它不是一件很容易的事情，特別是在消費的角度來看🤜🏿🧜🏽，它不是那麽容易的，是需要很大的力度來推動🐄。
但是反彈是客觀存在的，我覺得這是教訓。我剛才講到我們現在和世界比🙅🏼♂️，差別很大。大家可以看到中國的貿易從2018年的9.6%下降了2019年的3.8%左右，中國房地產的銷售增速也12.2%下降到了6.5%左右。我們整個的趨勢是在一個下降的周期，而不是在一個上升的周期。
但是好在是2018年到2019年期間，我們的投資和工業是穩住的，我們的投資2018年的增長是23.7%，2019年達到了24%。2019年政府做了大量的工作，減稅、鼓勵投資、宏觀政策和貨幣政策支持。2018年的工業增速也穩住了，從整個10%左右上升到11.5%左右。這方面有了一個很好的基點後🏆，可以繼續的反彈。
與此同時，也看到在這次疫情中，科技方面👩🦳，如網絡👩🍼、雲📌、人工智能🫃🏽🐲、5G起了積極的作用。
這次疫情發生和非典不一樣☹️👩🏽🔬，中國已經是網絡大國🙎🏻♂️，全社會（個人🔊🩲、企業🤷🏿🌮、行業）數字化已有一定基礎。與之前的疫情都有不同。數字化技術支撐了對疫情的信息傳遞，對疫情的防控🧾👩🏿🚒。
同時，基於強大網絡和各種科技手段加持🧑🏽，互聯網和數據智能技術對科研檢測、信息服務、疫情防控👨👧、物資供應🔳，甚至捐贈等等🧛🏼，都極大的提升了本次疫情防控的效率。同時🚣🏿♀️，在疫情時期的社會經濟運營如生活服務、在線醫療和辦公學習等，也因為數字經濟出現了新的生態👨👧👦，我們看到線上教育大概增長了300%。
我們在這次疫情中能看到眾多提高疫情防控效率的案例。
如🔲，高德地圖上線了發熱門診的查詢功能，1月31日已覆蓋了297座城市🪨。如，國家衛健委和騰訊做“新型冠狀病毒感染和肺炎醫療的救治的定點醫院和發熱的門診地圖”；如🤜，百度上線了門診地圖和疫情管控消息💯；還有，如，阿裏在復工的時候和杭州政府合作🙋🏽♂️，通過“健康打卡”和“健康碼”，追溯每一個人員的流動和安全系數，使得能夠精準地做到健康與有效復工同時進行，這都是高科技起到的作用🥨。
當然線上教育、線上醫療⛴、線上娛樂🎁，特別是線上辦公🧑🏼🦲👩🏻✈️，支持2億人的現場辦公，其實都得到了一個跳躍式的發展。
這是一個很大、很新的變化。
從我們觀察到的數據和情況來看🫖，疫情恢復後，我們會走上很大規模新數字化和智能化的過程🧖🏽♂️👏🏼。這對整個經濟的推動和影響，以及對長期的影響，也是非常重要。
那麽從現在來看，當前復工需要政府支持的是什麽？
基於上萬企業的調研，我們可以看到，盡快恢復物流還是最主要的。貸款和金融服務為第二🌦，占37.2%🧓🏻。然後還有給企業靈活性，不要強製推遲或者提前復工時間✥🧝🏼♂️，讓企業根據自己的實際情況來開展復工；減免稅費，特別是對所得稅、收入稅等等的減免📁😗；還有更加靈活的用工政策👨🎓，因為有些地方回不來，有些地方的人又多了🕚，像阿裏出現借用員工的事件，很有意思一個創舉；人口流動政策很重要🐁，減免社保也很重要↖️。
我們在推動反彈的時候⁉️，其實需要一系列的總需求和總供給的政策💮。在今天這個情況下，供給側的改革🍅，總供給的政策，而且是結構化的細致的政策，又會變得特別重要。
在這個情況下👦🏼，政府已經出臺了一系列的政策，我們可以看到人民銀行從2月1日開始，對流動性，對貸款，對貸款的利率水平🤦🏼♂️，對專項貸款的安排，都做了一系列的政策。
把人民銀行從2月1日開始的政策總結了一個規律，大家可以看到3萬億流向市場👀。同時降低了市場的利率水平，減輕了企業的負擔，保證了企業的資金需要➔🧑🚒，推動基礎、設施🧑🎄、重點項目的建設🪐👨🏻🦼➡️，加大對重點領域和復工復產的信貸保障，所以金融看來我們看是走在很前面的👐🏻，所以支持反彈已經走在很前面了。
與此同時🙋🏻♀️，銀保監會對於內部資金轉移🕳、對於不良貸款的問題、對於保險的問題、對於貸款利率的問題，對於因為疫情產生的貸款逾期的問題，都根據疫情做了一系列的調整，來支持企業的恢復和發展。
財政部也從定向財政補貼、減稅降費、提前下達地方債的額度拉動經濟增長等方面采取了一系列措施。
企業所得稅的稅前扣除，2月6日就做出了一系列的具體的保證；27日🚣🏿♂️🙅🏼♀️，對疫情的政府資金提供了667.4億的疫情保障資金；對重點的企業給予貼息、補息等多方面的支持；另外，通過專項再貸款，加大金融機構的信貸利潤支持等等🧾，所以財政部也出臺了一系列的政策。
發改委從物資供應，對企業擴大再生產的需要，對電力的保障，對政府審批程序的減少和加快⛓🪖，然後對疫情期間的企業債券融資需求的支持🤹🏽♀️，特別是推動企業員工錯峰有序地返程和返崗🍠，能夠推動產業鏈上下遊的協調運行👨🚀，也出臺了一系列的政策👂🏿。
還有其他部門也出臺了相應的應對政策🏐。
交通部門，針對整個運輸方面的政策𓀜；工業和信息化部，針對中小企業信息創業支持🔌；商務部，針對商貿企業復工的指導，比如既要存得進又要調得出🙋🏻♂️、用得上，比如對外包項目的管理和安排都做了很多；海關總署，對恢復外貿企業復工復產的支持，都做出了一系列的文件。我們這些文件做了梳理看到𓀂，其實都是非常積極的，這個力度也是非常大。
還是回到這張表🧍🏻。
從宏觀層面看，政府的政策已經很好了，無論是金融的力度，流動性支持和貸款支持，還是財政的稅費支持🤳🏽，海關的出口支持，商業部門的物流支持等等，已經出臺了很多。但是，這些政策的落地🐞，會有一個過程🧛🏻♂️，它要到省到市🏋🏽♂️，就需要全面打通。
所以從企業層面來看🧑🏽🍳，感覺最強烈的還是要盡快恢復物流，還是要資金到位、減稅等等政策措施要迅速到位🍬。給企業靈活性和自主性，然後讓企業能迅速的復工。而且還得👮🏽，給企業足夠的物質保證，就是物流、人流和產業鏈流。
從這個意義上來說🕌，現在政策已經很多，下一步，政策的到位是一個很重要的工作。
我們把疫情的工作做一個簡單的小結。
第一📃，我們可以看到從總需求🔑、總供給和整體宏觀經濟周期環境👵🏿，這三個環節來看🩲，“新冠病毒肺炎”疫情對經濟的影響遠超非典疫情🧚🏼♂️🧑🏿⚕️。對消費1萬3千億的減少🦸♂️，對全球經濟就會有很大的影響，所以就疫情對經濟的發展沖擊要有深刻理解🏍。
第二，疫情作為一次外部沖擊，疫情後存在反彈🕧。
所以外部沖擊的影響就取決於兩點：一是沖擊的力度，它是不是把經濟的核心部分傷害了；二是時間長度，如果時間很長，沖擊的力度很大，它會影響到根本上產業鏈等多方面的經濟運行🏌🏽🧧。
如果這次疫情沒有傷害到經濟運行的產業鏈🧚🏽◻️，那麽恢復就會比較容易。這也是現在需要抓緊復工的一個重要原因，因為我們已經停工了近20天了🧑🏽⚖️。
第三◻️，科技創新既是抗疫的有力工具，也在會成為反彈的新經濟的增長點。
這次科技在抗疫中的作用，我們剛才舉了一系列的例子👨🏿✈️，以及在新經濟線上的新生態、新業態的發展，如教育⌛️、娛樂🎻、影視🤸🏼♂️🧝🏽♂️、辦公以及線上生鮮等等。我們餐飲下降👩🏿🎤，但在線上有所反彈，線上的送菜發展的很快，線上超市現在也發展得很快。疫情後🚵🏻♀️，我覺得大家都會反思👙，如果在疫情時期可以線上做，為什麽不能成為常態？它一旦成為常態的話🆔，中國的數字經濟會上一個大大的臺階，會成為經濟反彈的一個重要的增長點和抓手。
第四👨🏽✈️🟣，需要爭分奪秒🩴，疫情和復工兩手抓，結構性政策支持，中央和地方+政府和市場，10倍努力推動經濟反彈。
從最近的觀察來看🅾️，這個結論還是很重要🕵🏽。爭分奪秒，就是說外部沖擊時間越長🫱🏿，影響越大🔢。只要能把它止住🆚🕸，就盡早把它止住💌✋，啟動反彈，所以疫情和復工的兩手抓🥤。
現在我們已經連續15天，當然昨天的增長又有略微反彈👨🏽🎤🩷，已經開始下降🧝🏼♂️，疫情基本上取得階段性的成果。在這個情況下，除了湖北武漢以外👩🏽🦱，全國大部分地區，中央嚴格的抓抗疫和管控取得了很好的成效🫳🏼，所以在這個情節點上🙆🏼，就疫情和復工兩手抓特別重要。
復工主要面對的結構性問題🧴🧬，所以結構性的政策特別重要。需要中央和地方打通🖋。就中央的政策，我們剛才舉了5張表，把重要的政策列出來，已經出了大量的有力的措施👩🏿🦱。接下來就是中央要下到地方做政策👨🏼🦳，而且地方也要有自主性創造自己的政策。
同時政府和市場兩個力量共同發力，給企業自主性、給企業積極性、給企業空間、給企業利益，讓企業和市場同時發力💙，所以我們要10倍的努力來推動經濟反彈🧜🏻。
這個影響是嚴重🧚🏻，反彈是必然的😺。我們現在要做的是叫把反彈做成一個強勁反彈🧹，這樣我們才能完成2020年經濟和社會發展任務，同時為中國經濟進入高收入階段打下一個好的起點🧑🏽🏭。
從這個意義上來說，我們從最近做的一些調研，我們自己的分析來看，實現2020經濟和社會增長目標的政策抓手有以下幾點。
第一，迅速啟動復工🌊，時間就是效率。
第二，實際落實復工，物流、人流🤜🏽、資金支持、財政支持、政策支持➡️。
現在復工不單是一個復工率的問題，還是一個復工水平的問題，也就說復工要回到疫情前的水平🙇🏻♂️，滿負載可能還有一個差距。所以我們需要復工率，需要復工的程度🧜🏿♂️。那麽實際落實復工，還是要有物流👨🏻🍳、人流🐭、資金支持🧑🏽🚀、財政支持、政策支持，這是一個結構性的支持政策🍉👼🏻。
第三💥👨🏼🚀，從重點產業開始，產業鏈恢復。
與2003年對比，產業角度方面，最大的不同就是現在都是產業鏈🫷🧑🏼🏭。所以復工需要全面復工，一個地方的復很難🧛🏼🧑。但是鑒於這次疫情的影響面，達到了全國60至70%以上🦹🍫，產業鏈的恢復非常困難。所以從重點產業開始🦏，抓產業鏈的恢復特別重要。
第四，全力推動貿易恢復和出口。
今年的貿易是一個艱難年，所以全力推動貿易恢復和出口特別重要👨👧👧。2月和3月，通常是貿易訂單的高峰👩🏻🎨，所以在這個時期，特別是在全球增經濟增長還是在低增長的同時，推動貿易恢復的出口，今年變得特別重要。
第五，全力拉動和鼓勵疫後消費🫄🏻。
剛才也講到了2003年底的經濟數據，大家可以看到🦹🏻♀️🏄，整個的投資🪽、住房銷售、貿易增長都很強勁😂，但是消費並不強勁🍋🟩🏋️♀️。可見拉動消費不是一件那麽容易的事情，但是消費特別重要🧝🏻♂️。
現在消費占GDP增長的貢獻度已經超過了60%以上𓀎。今年和以前比🕗，我們一個特別重要新的政策🥍，就是全面拉動和鼓勵疫後的消費。我們需要創造一個消費的高潮💂🏿♂️🦸🏼♀️，這個是很重要。
有高指標的產品☄️，滿足廣大人民群眾的消費需求，所以這是今年整個政策中特別重要的方面❕。
第六，政府加大和提前采購，拉動總需求，作為復工後第一筆需求。
在經濟停工20天後，重新啟動的第一筆需求在哪裏？我覺得政府可以加大的提前采購，作為支持企業復工的第一筆需求🧎♂️➡️。
第七🌓，以抗疫中科技創新的經驗為基礎🗼，進一步推動中國經濟數字化，政府推進數字化建設的基礎設施🧑🏽🦲、政策支持和大規模的企業和中國小企業數字化轉型，進一步推動消費數字化發展🙇🏼♂️。
我們看到以疫情為觸發點，未來幾年中，中小企業的數字化轉型在規模上、速度上就會有很大的發展💅🏼。我們有這一系列的政策來落地，能夠落地能夠重點突破的話🚴，我們對2020經濟和社會增長目標的實現還是很有信心🧞♂️，關鍵是要有一個強有力的安排。
2
2020，中國經濟走向高收入階段
疫情影響當今中國經濟很重要的方面，但我們更要把現在的疫情和抗疫放到一個更為宏大的敘事之中——那就是中國經濟正在走向高收入階段。
從根本和長遠來看🔹，這是一個更為重要和重大的歷史發展階段☎🙇。所以需要我們把整個的事情放到大背景之中🚣🏽♀️。
大家可以看到❌，中國的經濟從改革開放以來👨🏿🌾，從人均GDP178美元👮♂️，迅速達到了1萬美金。大家可以看到上升的趨勢就是從2003年開始🦀。
2003年開始上升的斜率是非常深的，中國加入WTO，所以非典其實是激發了大家的積極性🤹🏽♀️。在40年的時間裏，將人均GDP增長50倍，這是世界的奇跡，是歷史上不可想象的，這是一個偉大的成績🤸🏻♂️。
與此同時，我們也看到🚠，中國的經濟增長從2006年🧘🏽、2007年開始逐漸從14%開始實際增長逐漸下降，去年降到了6.1%👱🏿♂️🌙。增長速度的放緩引起了大家的擔憂，就是中國經濟增長究竟能不能止住，未來的增長趨勢會怎麽樣？看這個問題😺👇🏿，我們覺得要把中國放到一個大的背景來看。
大的背景就是中國正在走向高收入階段的一個關鍵點。我們從世界其他國家的樣本中取了一些國家做一個分析👩🏼🔧，從3000美金走到1萬美金，通常都花18年的時間。
我們取得一直有代表性的國家做樣板。我們可以看到18年左右的時間🤾♀️，在這個點上就開始分化🎚。一組國家和地區，比如說韓國，比如說我們的臺灣省🌅，它人均的GDP就逐漸的往上走，進入了高收入階段。但是也有一組國家🧏🏻♀️，比如說巴西，比如說馬來西亞🙆🏿，比如說墨西哥，意思就這個走不上去，長時間的停滯在1萬美金。
大家這張圖還是很深刻的𓀗，大家可以看到到達1萬美金以後，這些國家在三四十年間👩🏼✈️，人均GDP沒有大的變化🧑🏿🔧。這是一個人類經濟史上特別需要令人反思的深刻的現象。
在這個節點上，中國要走向高收入的階段就變得特別重要。
應該承認🫸🏽，從中等收入走向高收入不是那麽容易的，特別是人均GDP。
我把全世界的新興經濟的追趕，把新興國家作為一個組，用美國的GDP做標準，用新興國家的人均GDP占美國的比重，看能不能追趕。所謂追趕⚈，就是要一個標桿🦻🏻，要不斷的提高👩🏿✒️。你在增長的時候別人也在增長🦸♀️。所以你每年增長百分之幾不重要，因為如果別人也在增長的話🧜🏿，你還是落在後面。
這也是為什麽前面看到的巴西👳🏿♂️、墨西哥🙀、馬來西亞沒有增長很重要的原因💐，它的增長速度超不上去，超過標桿。
縱坐標是經濟增長，橫坐標是人均GDP占美國的比重👩🏼🚀。
我們用美國做一個標桿的話8️⃣，大家可以看到在60年代，整個的新經濟國家人均GDP只有美國的15%左右♦️🏂🏼。然後在60年代70年代趕到了22%左右，速度也一直穩定在3到4左右🎫，非常好。
70年代80年代初發生了危機🥣。整個的趕超中，新經濟國家倒退🏊🏿♂️，然後增長速度下降，在整個90年代開始盤回🤱🏼▪️，整個的比重沒有趕超，增長速度不斷的波動🚵🏻♀️。進入新世紀以後🪷，才開始又一次趕超，從22%左右增長到28%左右。但是整個增長速度是在逐漸下滑🐣，因為規模上升了。
趕超之路不是那麽容易的，走向高收入階段不是那麽容易。從看歷史的數據來看，這件事是很困難的🚞。
我們再看一個典型的拉美的追趕之路。60年代，拉美的增長速度是4%左右⏯，那麽國家平均整個已經占到了美國GDP的27%左右。到在62年到66年，有所下跌🙇🏼♀️。70年代、80年代拉美不斷發生🌤，整個的增長速度下降👩🌾🤾🏼。80年代危機以後🚇，不但沒有趕超🦬，還開始落後。從90年代開始，幾乎沒有趕超，從新世紀開始，又進一步的進行趕超🤹🏻♂️，大家可以看到它回到了21%左右這個低點。
今天拉美國家人均GDP占美國的比重和60年代的比重是一樣的，甚至低於60年代的比重♻️，就是一個極其引人深思的案例🙍。
50年以後，拉美國家人均GDP的比重占美國的比重下降了🧘🏻♂️。也就是說在這50年中，美國的經濟發展遠遠快於拉美國家的經濟發展。
相對而言🤌🏽，拉美國家落後了。並不是說，拉美國家這50年沒有發展🚵🏽。實際上，這50年中，拉美國家人均GDP也翻了一番，經濟增長也有4%-5%🥫。但是因為世界在變動，所以追趕的過程中，落後了👨🏿⚕️。
這是人類經濟史上是一個悲劇，整整50年沒有趕超🌌。
這個案例給的教訓是極其深刻的。到達1萬美金以後👩❤️💋👨，朝1萬美金往上走，也就是所謂中等收入陷阱🍡，確實是一個很嚴峻的挑戰。
突破點在哪裏🔔？
看了世界各個地方的數據👇🏻，我們發現在發展的過程中，其實全世界的經濟結構都是一樣的——整個農業的就業水平都在下降🧚🏼♀️，農業增加值、GDP的比重也都在下降，直線下降。工業都是先上升後下降🩳🏋🏿♀️，製造業的附加增加值、產值也是先上升後下降。
整體不斷上升的是只有服務📳，服務業是不斷上升的🌜。大家可以看到服務也是不斷上升，服務業增加值也是不斷上升。
進一步把經濟看成結構的話🏤，就可以看到在整個經濟發展過程中，農業的比重在不斷減少，工業的比重在不斷擴大🚑，成熟以後開始下降，服務業是一直不斷的延續上升。所以發展服務業就變得特別的重要。
中國同樣沿著結構走，和世界發展的結構是完全一樣。
我們可以看到在1965年的時候🤍，在中國的農業占到了40%左右，工業占了30%多一點👩🏼🎨，服務業只有20%多一點。
而後，50年左右的期間裏👨🏼🏫，中國的農業逐漸下降到10%左右🧝🏿，中國的工業從30%漲到56%，又下降到30%多左右🔻。而中國的服務業不斷發展，今天占了整個GDP約50%的比重👩🦲。所以中國也在走一條“農業不斷下降，工業先上升後下降👕，服務業不斷上升”這樣一個典型在發展過程中🤹🏻♂️，結構轉移和調整的過程😀。
但是，我們再進一步看，發現很有趣。當服務業占GDP的比重不斷上升，達到52%的時候，工業的比重下降到40%左右的時候，工業的勞動生產率，特別是工業進入WTO這個比重上，超過服務業👨👩👦，是服務業的勞動生產率的130%，也就是說工業的勞動生產率高於服務業的30%，這個是一個很大的挑戰。
以中國的情況來說，如果中國服務業在不斷擴張，沿著世界這一轉型的結果走，在過去的10年裏，已經從45%左右漲到了54%左右🏋🏼♀️，漲了10個百分點。
未來中國的服務業還會繼續上升🥳，但是如果勞動生產力不提高的話，每上升一個百分點的GDP的服務業💂🏻，也會丟掉0.3個百分點的勞動生產率，增長速度下去就變成必然。
這就是我們現在面臨的嚴峻的挑戰🤷🏽😸。
在挑戰的面前，這個問題也很直接，結構的轉移是必然的，那麽剩下的怎麽提高服務業的勞動生產，這個問題就變得特別的關鍵。
我們把服務的勞動生產率進一步細分🧎➡️🥘，從宏觀走向從產業走向行業，我們把服務業分為市場化的服務業🏋🏿♂️，如說金融、酒店等👃🏼；非市場化的服務業，如教育、醫療等🏤。
我們發現服務業市場化的勞動生產率上升還是很高的，非市場化的服務業勞動生產率不高🙏。所以提高服務業勞動生產率，進一步演變成怎麽樣提高非市場化勞動生產率。
可以看到在中國人均1萬美元時🟥，把中國和發達國家走過的軌跡相比🧙🏼，市場化的服務業勞動生產率和國際的基本趨勢還是一致的👩🏼🦲👌🏻。所以我們的服務業只要有競爭👨🏿🦲，還是有勞動生產率☝🏼。
我們的金融業勞動生產率並不低，我們的商業還很高，這是因為我們的電子化，給了我們未來的一個很大的信息。與此同時，我們信息的產業服務業，幾乎沒有，我們的商務的服務業，也很落後🕵🏽，也幾乎沒有，所以還是很落後的☂️。我們的教育和醫療的勞動生產率還是低的。順便說一下美國的教育的勞動生產率也很低，它投入很高👼，學生考試的成績質量很差，所以也很低🧒🏼。
這個角度來說👨🏼💻😖，這個事情就變成我們怎麽樣能夠進一步改革開放，能夠提高服務業的勞動生產率🤽🏻，特別是提高非市場化服務業的勞動生產率。
總結一下，在第二部分🦨，我們要討論的是🪀，在2020年，中國這個特殊的時間點上——這個點是中國從1萬美金走向1萬5美金的高收入階段的起點⚽️👩🏻🏫。當前2020年經濟的反彈和抗疫的經濟要放到大背景來看，我們又看到，我們整個經濟結構在進一步的轉化♝🙄，再進一步的走向服務業。而服務業的勞動生產率低變成了一個瓶頸🐪，特別是非競爭型🧚🏽♂️、非市場化的服務業。
所以提高勞動生產率⚒，同時提高製造業更多的提高服務業勞動生產率🏫，就變成了我們能不能邁向高收入的這個階段，我們不能跨越中等收入陷阱一個核心問題🍼。
3
改革開放+數字化智能化🕺，
迎接新經濟的未來
所以，第三點我們討論在宏大的敘事之中🉐🙎🏿♀️，我們怎麽樣進一步推動中國走向高收入階段。
改革開放和數字化智能化，兩條腿走路，兩個輪子迎接新經濟的到來。
第一條腿：繼續改革和開放。
一是服務業內外開放。持續傳統產業優化升級，加快發展現代服務業🛒，瞄準國際標準提高水平✊🏻，放寬服務業準入限製。
二是實行高水平的貿易和投資自由化🗜、便利化政策，全面實行準入前國民待遇加負面清單管理製度🧑🏻🦽，大幅度放寬市場準入，擴大服務業對外開放💁🏽♀️💛，保護外商投資合法權益🚵♂️🙄。
三是文化產業🏊🏽。健全現代文化產業體系和市場體系，產生新的生產經營機製，完善文化經濟政策，培育新型文化業態🏮。
四是醫療衛生。深化醫藥衛生體製改革，全面建立中國特色基本醫療衛生製度💆🏿、醫療保障製度和優質高效的醫療衛生服務體系𓀅，健全現代醫院管理製度。支持社會辦醫院，發展健康產業🦘。積極應對人口老齡化，構建養老、孝老💅🏿、敬老政策體系和社會環境，推進醫養結合👩🏼💻😮，加快老齡事業和產業發展。
五是教育。支持和規範社會力量興辦教育。
六是金融。深化金融體製改革😙，增強金融服務實體經濟能力⛲️，提高直接融資比重👩🏿🚀，促進多層次資本市場健康發展。
這個是一系列的大規模的開放。
我也是經歷了我國的改革開放40年💷，這是我看到我們對外開放和改革市場化的最大的一次全面的政策，力度也是最大的一次。
總體來說，我們在過去的兩年裏，我們推進了金融、教育、文化、醫療等服務領域的有序開放👱🏻♂️；推動了育幼養老、建築設計、會計審計、商貿物流、電子商務等服務業領域外資準入限製👵🏼；加快開放了電力、民航、鐵路🎋、石油、天然氣、郵政、市政公用等行業的競爭性業務；擴大金融、教育、醫療、文化、互聯網🤷🏿、商貿物流等領域開放，開展服務業擴大開放綜合試點；清理各類歧視性規定🤮，完善各類社會資本公平參與醫療、教育🙇♀️、幼兒▶️、托幼🖖🏽、養老👨🏽🦲、體育等領域發展的政策。
所以這是一次力度非常大的開放👬🏻。
為什麽🤷🏼🏥？加強競爭，提高勞動生產率👭🏻，來推動中國走向高收入階段🤟。
第二條腿：數字化智能化。
國務院製定了三個人工智能發展規劃，把人工智能產業發展上升到國家戰略的高度。
第一步，2017年到2020年同步世界先進水平🤨🥗。我們做了很多的分析和調查💇🏼♂️，我們覺得我們已經達到這個目標。
第二步🍹，2020年到2025年，要達到世界領先水平。
我受深圳市政府的委托👎🏼，給深圳市政府做一個“關於深圳市人工智能發展”的戰略。我在深圳調研了無數的企業，和深圳市領導溝通交流🫛，學到了很多東西，我看我們的人工智能發展的勢頭是很好，所以人工智能作為一個發展的重要目標。
我們做了一個智能的金字塔⌛️，在底層的是計算和記憶力✬💜，現在基本都已經是計算機化了🤙🏻。
另外，人的基本功能如感知、視覺和聽覺，我們現在已經基本全部數字化。語音識別、頭像識別、人臉識別就人的基本功能，現在計算機已經做完了🏄🏼。
現在問題是計劃和決策，計算機也做的很好🧑⚕️，因為計算機能夠做決策😹。問題是計算機有沒有認知💅🏼，有沒有立即理解、洞察和推理現在還不知道。因為人工智能最大的它是關聯👨🦳，它不是因果。所以對於因果和關聯現在的爭論很厲害，智能是不是認知性的，這是現在的一個突破口🪃🦸♀️。自然語音處理，未來這方面是一個重大的認知突破口。
再往上走👴🏽，有沒有創造力是我們不知道。比如說我用了愛因斯坦的公式，E等於MC的平方，所以人工能不能出一個，愛因斯坦能不能有創造力？我們不知道🧑🔧。人工智能能不能有智慧🧍🏻♂️，比如說禪宗叫頓悟，當然我們也不知道。但是，我想說的是，就圖中這個紫色的領域🍼🍩，今天已有的人工智能👊🏼，已經足以在現在的社會和經濟的運營中產生巨大的效果。
我們不要對人工智能產生一種恐懼和抽象的概念。
我在深圳做調研的時候，我們把看到的人工智能技術作為10個模塊。這10個模塊基本上模塊化、產業化拿來就能用🏄🏿🚵🏽♀️，已經非常現成。
第一類數據模塊，包括機器視覺🌩、語音和聲音感知、自然語言處理，現在走得很快。第二類處理模塊，包括搜索、信息處理和知識提取🚋，預測性分析，規劃和探索代理🚣♂️。第二類操作模塊，包括語音生成、圖像生成、操作和控製📉、導航和移動👺。
這10個模塊的技術已經完全成熟，不是說成熟到無可挑剔，主要是說在實際的企業和個人層面的應用方面，已經非常成熟🧻，它的應用場景是很豐富☑️🥈。
中國在這方面是有優勢的。
我們把1998年到2017年的全球AI專利的申請🎁，我們做了一個圖表👨🏿🦱，我們可以看到美國還是領先，大概有4萬9千例左右，但與中國比，領先優勢並不大❤️🙅🏽♀️。中國已經占到了4萬2千例不到🔹，離美國也就差一點點🅿️。所以，中國的專利研究和專利水平已經在走上世界水平。
最近發布了全球人工智能企業的前20家的排名。大家可以看到，在20家的排名裏🧑🏻🤝🧑🏻，美國是8家，包括微軟、谷歌🧑🏻🏭。中國是7家🧛，包括百度👩🏼🔧、大疆、商湯、曠視、科大訊飛🕵🏿♀️🤷🏿♂️、字節跳動等等🦉。
大家可以看到日本只有一家👨🦲🕺，英國也就是一家，瑞士一家🧑🚀。全球20家✊🏽，中國占有7家，這是了不得是事啊🦹🏻。
我們再看一眼👩🌾，這張表中，還沒有把阿裏和騰訊算進去🪵。這兩家在產品上不算人工智能企業🐿，但阿裏和騰訊的人工智能非常強。美國把Google和臉書放哪上去了，我們再加上阿裏和騰訊，實力可想而知。從這意義上來說🧑🏼⚕️，中國企業在世界人工智能頂級企業範圍內也是有一席之地的🎎，人工智能的普及是未來一個很重要的方面🍓。
但是，我在深圳做人工智能調研的時候，常常困惑。因為我是個經濟學家，因為經濟學家來說🛺，我想的是規模，想的是宏觀效應——宏觀層面，人工智能在能夠起到多大的作用？
在我們想宏觀意義的時候，5G出現了。
5G改變了人工智能的規模概念😁。
5G有幾個特殊點：一是把帶寬，二是連接👨🔧。一個平方公裏從10萬到100萬，可以輸送目前所有，幾乎是一個毫微秒的低延時🧔🏿♂️。這就使得無人機👁🗨、智能醫療、工業互聯網🍼、車聯網都成為可能。
我們是個基礎設施👩🏼🔧，5G+人工智能，這個世界真的變了。
在5G人工智能場景下，我們第一次觀測到物理空間和信息空間的融合和打通。
在物理空間裏👨🏻🍼，我們先有機器人🧑🏻🦯➡️、智能化。需要註意的是🪓，這裏的機器人不是自動化，是智能化和數字化🧑🏻🦽➡️。在這個過程裏通過人工智能的感應🤷🏽📶，感知到無數的數字，這個數字通過物聯網進入大數據進入虛擬數據世界🩻👩🏼💼，經到雲，數據儲存經過人工智能的算法進行優化。優化以後🧑🚀，重新回到物理世界，優化和改善機器的操作，甚至產品的創新✍️🚣🏻，提升現實的物理操作。
這是我們第一次看到，物理世界和信息世界能夠自由的融通和耦合。而且在這個過程裏可以不要人的幹預，因為一切都在雲上🥋，由人工智能進行優化👭🏼。這是一個巨大的變化。有了這一條🤶🏻，中國的人工智能的規模化和產業化就有了基礎。
所以5G的規模就成為了問題。
棕色的是4G的基站鋪設，大家可以看到一個基站完成大概要花5年的時間🙎🏻♂️。中國現在是370萬個4G的基站✈️🧑🏻🦳，占全球4G基站的51%左右，中國是全球的一個最主要的4G國家。
計劃從今年開始大規模的推廣5G（灰的是5G基站）🤷🏿♀️，發展也是5年的期間。但是疫情時期科技的發力，我們可以看到2020年完全可以把它作為一個5G的基礎設施的發力階段——大規模的5G基礎設施投資。把5年的周期💪🏽🪡，提前做成一個3年的周期👩🏽💻，既有宏觀投資的經濟推動作用，也有基礎設施推動科技發展作用☄️，一舉兩得。
加快5G的基礎設施🖕🏼↕️，今年會變成一個很重要的方面。
有了5G以後，下一步做什麽？
5G是社會🍯、是產業👨🏻⚖️、是企業⚧，所以下一步是互聯網——物聯網變成了下一步的最主要的產業性、宏觀性的基礎設施。
工信部從2015年開始發布物聯網的文件，2019年開始密集的提出了一系列的戰略規劃🥝，雲🫲🏽🪈、互聯網管理等等。2020年明確的目標👩🏿🦰，我們要完成IPv6的改造。在今年年底💁🏼，中國的IPv6的這個數字可以超過美國。
做10個跨產業的平臺，然後培育30萬個工業APP𓀛，這個基礎設施上去🧔🏼♀️，企業的數字化改造的基礎就形成👦🏿。
2020年上5G、上物聯網🦝，我覺得是國家推動科技發展🤐，國家拉動經濟反彈和經濟恢復的重中之重。2020年金融的恢復打科技戰🐣，這個是一個特別重要的節點。其中，包括了工業互聯網、專業設備、產業鏈、設備上雲🧏🏼♀️，最關鍵的是企業推動、探索成熟的商業模式變得特別重要。
5G+AI，我們可以判斷基本上可以方方面面改變所有的產業。
在5G+AI下，三大傳統的人工智能技術🎭，計算機視覺、語音識別🚿、自然語音識別和語音識別處理🥏，以及包括5G的網絡效應、物聯網都會發揮很大的作用👩🏼🎓。
從互聯網傳媒🔎、安防🧑🏽🦳、消費電子、金融、零售、教育、物流、製造💭、醫療🧑🏽🎄、汽車等，我們可以看到這是一系列都有極其的改變👵🏼，我舉一個簡單的例子。
製造業✸，中國是世界上最大的製造業大國，中國的製造業等於德國、美國和日本的總和◽️👨🏽🎨，但是中國製造業的機器人比例是很低的。
韓國在每1萬名工人中，它有525個機器人，中國只有25個🍺。所以機器人的發展潛力及預期巨大，這是一個未來的自動化和新型產業。
比如說分析新的機器人增長，從工業機器人🚐，到物流機器人，到醫療機器人到其它階段。
我前一階段，去了我國南部的一個民企——美的🚶➡️。
我們知道美的是的製造業企業🤶🏽，做家電的。我看到美的的空調流水線，全部數字化🙍🏿、自動化管理，印象非常深刻。企業的數字化、智能化♑️，我在美的考察完了以後🕳，我這個意見非常深刻🧑🏿💼👵🏼。
我們把中國已有的醫療企業他做了一張圖🥇，大家可以看到醫療現在大部分還處於遠程監測的健康管理階段——這一次在疫情中發揮很大作用這一塊。
醫療影像識別、醫療方案，這個會變得越來越重要🧑🚒。隨著醫療市場化改革，醫療運營化銷售也會大幅的跟進🤳，所以醫療是一個未來很大的場景。
我在東軟去做調研，東軟開發的標準化的臨床輔助診斷工具👮🏻♂️🏃🏻♀️➡️，全面提升基層的醫療能力。這個市場就極其寬廣，那麽等於把醫療標準化💓、現代化和國際最新水平化。這樣的話，就避免了個別醫生的個體化診斷🎅🏻🛌🏽，可以大大的提高醫療水平😇👂🏼。
這是一個全面的ToB也是個全面的ToC。它的應用場景非常的好，醫療是個很大的產業🟩。
智能教育方面，這次我們已經看到🙅🏽♂️，已經增長了300%。
新一代的服務的機器人，未來的應用場景是極其豐富。
從這個意義上來說🔉，我們延續第一階段的討論——抗疫會引發中國新一輪的數字化高潮👩🏻🦼。
一是💫，以數字化提升治理效能，將是我國治理現代化的重大命題。社會治理已經成為我國治理現代化體系的重要部分👩🦱，新一代數字技術則是提升國家治理能力現代化水平的利器👩🏽🦱。數字政府，在疫情防治和應急管理視角下總結提煉數字政府。
二是👨🏻🦽，地方社會治理和數字化的最佳實踐🦶🏽，將得到進一步推廣👨💼。在應對疫情過程中，各地各級政府在反應迅速🏃♀️、行動力度🏙、方式方法上各有差異㊗️✝️。後續隨著疫情防控的發展💼，各地應對疫情的治理模式以及對數字化的理解和應用模式的差異，必將影響到後續整個國家數字治理體系的建設👩🦼。
三是，城市精細化治理⛹🏻。本次疫情也是對城市精細化治理能力的測評💣，讓城市宏觀決策和街道、社區圍觀精細化治理成為城市管理者的剛需。城市大腦沉澱的諸多產品將有更多機會。
四是，數字社區。社區是社會治理的基礎🉑。本輪疫情應對中🤷🏻♀️🙎🏻♀️，通過線上信息登記、每日健康追蹤打卡、社區疫情線索即時舉報等，支付寶小程序、釘釘物業管理端等開展了初步嘗試，後續數字社區建設有望在社會治理的框架下得到進一步加速。
同時，不得不承認，疫情引發了新一輪的數字化商業♝。2003年的SARS讓眾多消費者了解和接受了網購📜，我看本次疫情讓更多社會成員接受和習慣在線學習、在線辦公、在線問診和遠程會診等🦈🧑🏽🍼。
一是🅿️，從物資應急供應到數字化物流供應。
二是生活服務👡，線上線下相結合的本地生活服務填補了城市生活服務“真空”。提高“吃飯難”“購物難”的效率和體驗😚。
三是在線醫療🏋🏼♂️、在線問診和O2O送藥👨🍼，能夠快速滿足公眾需求，減少交叉感染風險📀👩🏫。
四是在線辦公學習🅰️，互聯網遠程辦公技術解決全國在家辦公和學習的協同需求。支持2億人在家辦公。即時通訊🏸、文檔協作、任務管理✂️✍🏻、設計管理成為遠程辦公4大類“剛需”軟件。
五是在線教育“在線課堂”功能免費開放給全國大中小學使用〽️，並覆蓋廣大農村地區的學校，儲存空間容量不限。
六是在線銷售，從車到房。
七是企業在線數字化和居民在線數字化消費的高潮正在到來。
所以這和中國進入高收入階段是連在一起的。
我們也要面向現實，中國發展科技的實際是需求端好、體量大、產品豐富，弱點是供給端的發展不平衡🏞，應用層領先但基礎層還是薄弱🕢。但是我們有領先優勢🤖，比如計算機視覺🐦🔥、圖像🙆🏼♀️、自然語言處理，現在都在趕上👨🏼🚀。
所以以領先的來帶動用良好的需求端👩🦼，自下而上，通過大規模的數據和場景來推動科研的發展𓀝👷♂️。這是人工智能創造了一個完全嶄新的科學發展的新路徑。那麽中國會有很好的實踐，這也是未來一個很重要的方面。
所以這個結論是什麽呢👷🏻♂️🚅？
我們剛才講了三個問題，第一是疫情的經濟影響；第二是中國經濟走向高收入階段的主要的挑戰——結構轉移🤹♂️、提高勞動生產率；第三是我們的政策兩條腿走路🧔♀️。
從而得出如下結論🧎🏻♀️➡️。
第一，“新冠狀病毒肺炎”疫情對2020年中國經濟和中國經濟走向高收入階段的發展都是一場嚴峻的考驗。
第二，充分發揮在抗疫情過程中激發的反彈力🏋🏻♂️、活力、戰鬥力和凝聚力🧂，推動2020年經濟強勁反彈。
第三，政府需要結構性、積極的配套措施支持，發揮市場和企業的活力👨🏻🦼➡️，爭分奪秒，完成2020年經濟和社會發展任務。
第四，我們能打贏抗疫之戰➗，我們也能打贏經濟之戰。
第五，我們把疫情放在一個大的宏觀敘事中🏌️♂️，繼續改革開放，大力推動數字經濟化和智能化，讓中國經濟在高的起點走向高收入的階段，我們對此很有信心。
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