全国统一大市场建设政策导向 - 建设全国统一大市场是党中央重大决策 旨在构建新发展格局、推动高质量发展并赢得国际竞争主动权 [2][4] - 我国作为全球第二大消费市场 需通过统一市场建设增强应对风险挑战的底气 [2][4] 市场建设基本框架 - 实施"五统一"要求：统一市场基础制度（产权保护、公平竞争、质量标准）、统一市场基础设施（物流、资金流、信息流）、统一政府行为尺度、统一市场监管执法、统一要素资源市场 [4] - 推进"一开放"政策：实行对内对外开放联通 不搞封闭运行 [4] 重点整治领域 - 整治企业低价无序竞争：依法治理"内卷"重灾区 推动落后产能退出并实行线上线下一体治理 [5] - 规范政府采购招标：重点整治最低价中标、以次充好问题 健全申诉渠道和投诉机制 [6] - 纠正地方招商引资乱象：制定全国统一行为清单 建立规范财政补贴体系并加强信息披露 [6] 配套改革措施 - 推动内外贸一体化：畅通出口转内销路径 提高标准一致性 建设综合服务平台并开展"外贸优品中华行"活动 [6] - 补齐法规制度短板：修改招标投标法、价格法等法律法规 健全财税体制和信用体系 [6] - 纠治政绩观偏差：完善高质量发展考核体系 严肃处理地方保护和新官不理旧账行为 [6] 实施特性与要求 - 建设全国统一大市场是攻坚战也是持久战 需中央与地方、政府与企业加强协调配合形成合力 [7] - 文章源自习近平总书记2025年7月1日在二十届中央财经委员会第六次会议讲话 [7]

文/《清华金融评论》 王茅 为削弱美联储现任主席鲍威尔的影响力，特朗普已经提名了三位美联储主 席候选人。他们分别是白宫现任国家经济委员会主任哈希特、美联储现任 理事沃勒，以及前美联储理事沃什，他们都有哪些背景和成就，将对美联 储前景及全球资本市场带来什么影响？ 下任美联储主席将于2026年5月15日鲍威尔任期结束后正式就职，不过为了削弱鲍威尔的影响力，特朗普早已经采取了行动。 特朗普提名三位美联储主席候选人，谁有希望胜出？ 特朗普已提名三位美联储主席候选人，他们分别是凯文·哈西特（Kevin Hassett）、克里斯托弗·沃勒（Christopher Waller）和凯文·沃什（Kevin Warsh）。 让我们来分别观察他们的背景、政策立场及潜在影响。 一是凯文·哈西特。 他是白宫现任国家经济委员会主任，特朗普长期经济顾问，主导《减税与就业法案》设计。曾任美国企业研究所资深研究员，专注税 收政策，但学术争议较大（如2007年数据造假争议、2020年疫情预测失误）。 哈西特主张降息，配合特朗普关税政策，认为美联储应服务于政府经济目标，淡化通胀风险。他的立场遭到了外界的批评，认为这可能会削弱美联储的独 立性。 ...

AI重塑金融业运行逻辑与技术生态 - AI技术正系统性地重塑金融业运行逻辑与生态结构 推动金融服务体系向智能化 数据化与平台化方向升级[3][5] - 国务院于2025年7月31日发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确要求推动AI与金融等重点领域深度融合[5] 服务范式变革 - 服务模式由"以机构为中心"转向"以用户为中心" 通过客户画像 自然语言处理和语音识别技术实现精准营销和个性化服务[6] - 交互方式从"填表—等待"转变为"对话—即时" 形成数据驱动下的长期客户关系[6] 金融决策体系升级 - 决策逻辑从"经验驱动"转向"数据驱动" AI整合结构化与非结构化数据应用于信用评估 风险控制和资产定价等核心环节[6] - 在信贷业务中基于交易行为 社交特征等多维数据构建实时风控模型 在投资领域通过大模型与量化技术提升策略生成效率与精度[6] 组织架构转型 - 组织架构从"职能分工型"转向"平台协同型" 后台流程由RPA和AI智能审核接管 中台演化为"AI中台"与"数据中台"[7] - 推动管理层级压缩和响应效率提升 使技术能力成为机构核心竞争力[7] 业务边界扩展 - 业务边界从"封闭式金融"扩展到"开放式嵌入金融（FaaS）" 通过API接口和开放银行平台接入电商 出行 医疗等非金融场景[7] - 实现无感支付 隐形信贷和场景定制保险等创新模式 使金融服务在用户行为路径中自然触达[7] 模型黑箱与可解释性风险 - 基于深度学习的复杂算法模型存在可解释性不足问题 难以被人类有效解释和干预[10] - 2019年高盛Apple Card信用额度事件暴露算法歧视风险 纽约州金融服务局启动调查后机构未能明确解释算法结构[10] 数据依赖与隐私风险 - AI系统高度依赖多维度敏感数据 包括行为轨迹 金融交易记录和设备标识等信息[11] - 2022年Plaid公司因未获充分授权收集数百万银行账户数据 支付5800万美元达成和解 反映数据使用边界模糊问题[12] 系统性技术风险 - 智能模型在高频交易 自动化做市等场景可能引发行为趋同和风险集中 形成技术驱动的"集体脆弱性"[13] - 2012年Knight Capital因高频交易系统配置错误 45分钟内执行400笔错误交易导致4.4亿美元亏损[13]

反内卷与供给侧改革的相似点 - 工业企业产能利用率显著下降 供给侧改革前期从2013年四季度的76.8%降至2016年的72.9% 反内卷前期从2021年四季度的77.4%降至2025年二季度的74.0% [7] - 工业品价格大幅下跌 供给侧改革时期PPI负增长持续54个月 反内卷时期PPI负增长持续34个月至2025年7月 [9] - 企业利润下滑 供给侧改革时期2015年工业企业利润同比下降2.3% 利润率降至5.76% 反内卷时期2025年前7个月利润同比下降1.8% 利润率降至5.15% [12] - 经济下行压力加大 供给侧改革前期GDP增速从2012年四季度的8.1%回落至2015年四季度的6.9% 反内卷时期GDP增速中枢降至5%左右 [14] 宏观经济环境差异 - 供给侧改革时期需求仍有韧性 房地产经历去库存后进入上行周期 2016年初房地产投资触底反弹 基建投资维持15%-20%高增速 全球经济复苏带动2017年出口增长7.9% [18] - 反内卷时期需求不足问题更严重 2025年1-7月房地产投资同比下降12.0% 商品房销售面积下降4.0% 政府土地出让收入下降4.6% 均连续40个月以上负增长 美对华实际关税税率达40% [22] 行业特征差异 - 供给侧改革集中在中上游传统行业 钢铁、煤炭、水泥等领域国企占比达53.2%-74.0% 国有企业承担70%-80%去产能任务 [25][33] - 反内卷覆盖上中下游全产业链 包括非金属矿物制品业、食品制造业、汽车制造、电气机械和计算机电子制造业 并向新能源汽车、光伏、锂电池等"新三样"扩散 [27][28][31] - 民企成为反内卷主力 纺织、农副产品加工等行业民企占比超90% "新三样"行业民企占比63%-88% [33] 形成原因差异 - 供给侧改革主要源于"四万亿计划"退坡后传统行业产能过剩 2009年基建投资增长42.2% 2010年房地产投资增长33.2% 刺激上游行业产能过度扩张 [36] - 反内卷受多重因素影响：房地产深度调整拖累上下游行业 经济增长模式转型带来摩擦性失业 技术创新跳跃式发展导致非主导技术产能过剩 新兴产业集中度提升过程引发恶性竞争 [36][37][38] - 平台算法机制加剧行业恶性竞争 餐饮外卖市场规模仅占餐饮收入的22.6% 平台通过压价、延长付款周期等方式转嫁成本 某头部车企应付账款周转天数从2022年109天延长至2025年上半年141天 [41][42] 实施路径差异 - 供给侧改革以"三去一降一补"为抓手 采用行政手段强制去产能 要求3年内停止审批新建煤矿 5年压减粗钢产能1亿-1.5亿吨 煤炭产能退出5亿吨 [45][48] - 反内卷侧重全国统一大市场建设和科技创新 通过修订《反不正当竞争法》规范市场竞争 工信部修订光伏制造行业规范提高准入门槛 光伏玻璃厂集体减产30% [46][49] - 更注重长效治理机制构建 包括推动"国资-财政-社保"联动改革 优化地方政绩考核体系 分类施策进行供给侧引导 [50]

文/ 清华大学国家金融研究院院长、清华大学五道口金融学院副院长 田轩 作为近年来快速兴起的金融工具，特殊目的收购公司（SPAC）在2 020— 20 21 年 风 起 云 涌 ， 占 据 美 国 IPO 市 场 份 额 的 60% 以 上 ， 募 集 资 金 超 过 22 00亿美元。尽管2 022年后，监管收紧导致市场热度下降，但其仍持续 活跃，成为传统IPO 的重要补充。本文基于理论分析与实证研究，系统剖 析SPAC的运作逻辑与发起人激励机制的双重效应，为理解这一金融工具 的价值创造机理与监管优化路径提供新的视角。 SPAC的内涵与市场演进 SPAC是Special Purpose Acquisition Company的简称，即特殊目的收购公司，是一种服务于公司上市的金融工具。SPAC于20世纪90年代在美国出现，由 GKN证券推向市场，并且在同年由该证券注册了"SPAC"商标。自2003年底起，它逐渐成为市场热点，并在2005年之后真正合法化。从运作机制看，特殊 目的收购公司作为"纯现金"的空壳公司，其唯一目的在于收购一家或多家目标公司。发起人会将这个"空壳公司"在纳斯达克或纽交所申请上市，并承诺运 ...

书籍核心观点 - 深度解析中央银行在当代经济中的角色与影响 聚焦2007-2009年全球金融危机和新冠疫情期间的非常规货币政策 [3][4] - 剖析量化宽松 负利率等政策的实施背景 具体措施及成效与不足 [3][4] - 指出非常规货币政策带来债务积累 贫富差距加剧 金融市场不稳定等意外负面后果 [4] - 反思央行长期以2%通胀率为目标的政策框架的过时性和局限性 建议将金融稳定纳入政策框架 [4] 目录内容总结 中央银行历史与理论基础 - 分析大萧条遗赠 包括弗里德曼革命 货币祸害及央行危机管理蓝图 [8] - 探讨杠杆毒药 包括史上最大金融危机的5个驱动因素 美国房地产泡沫3大推手 证券化风险传染 超常杠杆及流动性枯竭 [8] 金融危机应对措施 - 描述金融危机全球蔓延过程 包括货币市场与华尔街巨头生死博弈 欧洲金融系统瓦解 [8] - 详述打破常规政策 包括零利率 影子银行监管缺失 量化宽松押注 欧洲央行困境及日本极致货币刺激 [8][9] 政策后果与反思 - 列举非常规政策高昂代价 包括布奇·卡西迪综合征 迈克尔·杰克逊综合征等9大综合征 [9] - 提出变革前夜思考 包括条件反射式救市 进退两难货币政策 权力失衡 通胀新常态及思维范式转变需求 [9]

财政实力与支出成效 - "十四五"时期全国一般公共预算收入预计达106万亿元，较"十三五"增长19%[4] - 地方财政实力显著增强，16个省份2024年财政收入较2020年增长超20%，7个省份超5000亿元[4] - 全国一般公共预算支出五年超136万亿元，较"十三五"增长24%，支出结构持续优化[4] 财政政策特点与空间 - 赤字率从2.7%提升至3.8%，政策空间进一步扩大[11] - 综合运用政府债券、税收、财政贴息等工具强化政策协同[12] - 政策发力注重精准性和灵活性，确保早落地早见效[13][14] 民生保障投入 - 民生领域财政投入占全国一般公共预算支出70%以上[50] - "十四五"期间教育支出20.5万亿元、社会保障就业支出19.6万亿元、卫生健康支出10.6万亿元[6] - 基本养老保险参保人数超10.7亿人，基本医疗保险参保人数达13.27亿人[50] 科技与教育发展 - 全国财政科技支出预计达5.5万亿元，较"十三五"增长34%[25] - 持续优化科技经费管理模式，强化企业创新主体地位[26][27] - 建成世界最大规模教育体系，教育投入质效显著增强[29][33] 政府债务管理 - 专项债务限额增加6万亿元，累计发行4万亿元，债务利息成本降低超2.5个百分点[35] - 节约利息支出超4500亿元，政府负债率处于合理区间[35] - 建立全生命周期债务管理机制，推进隐性债与法定债"双轨合并"[36] 内需扩大措施 - 财政支持消费品以旧换新投入约4200亿元[22] - 安排超长期特别国债1.5万亿元推进"两重"建设[22] - 脱贫地区农村居民人均可支配收入增长近40%，2024年达17522元[39] 国际财经合作 - 负责26个多边双边财经对话机制，担任18个国际组织窗口部门[8] - 亚投行融资总规模超600亿美元，成员达110个[8] - 关税总水平降至7.3%，深化"一带一路"投融资体系建设[8][45] 财税体制改革 - 深化预算制度改革，加强资金资源资产统筹[7] - 建立高质量发展转移支付激励约束机制[7][18] - 制定财税体制改革实施方案和分年度工作计划[18] 乡村振兴与脱贫攻坚 - 中央财政衔接资金规模从1565亿元增至1770亿元，五年总量8505亿元[38] - 较"十三五"时期增加3200亿元，增幅达60%[38] - 每个脱贫县均培育特色优势产业，农村基础设施显著改善[39] 财会监督机制 - 深入开展财经纪律专项整治，确保决策部署落实[47] - 健全预算管理一体化系统，加强预算执行监督[48] - 强化与其他监督体系贯通协调，形成监督合力[48]

核心观点 - 保险行业正成为绿色交通高质量发展的重要推手 通过产品创新、数据驱动定价和全流程风险管理服务 主动赋能和加速绿色交通转型 预估2020-2030年绿色交通领域保费规模约2万亿元人民币 [4] - 绿色交通从"增量扩张"转向"绿色提质" 保险角色与风险形态同步升级 需从"事后补偿"转向"全流程风险治理"的制度性基础设施 [5][6][8] 行业发展现状 - 新能源汽车保有量从2020年不足500万辆跃升至2024年3140万辆 全球占比超60% [6] - 新能源车险保费从2015年34亿元增至2023年1001亿元 [7] - 无人机保险保费规模从2015年不足亿元增至2024年7亿元 年复合增速15% [6] - 轨道交通工程保险累计提供风险保障逾万亿元 [6] - 保险深度由0.2%提升至11.5% [7] 细分领域预测 - 低空经济相关保险保费规模预计2030年突破50亿元 无人机保险贡献核心增长动能 [10] - 新能源车险保费规模预计2030年超5000亿元 成为车险市场重要增长点 [10] - 绿色航运保险2024年保费规模约4.3亿元 预计2030年突破19亿元 [11] 技术创新与风险分析 - 首次系统披露新能源车险出险率与快充次数、扭矩水平、驾驶行为的量化关系 扭矩增大导致出险率和案均赔款程度大于传统油车 [10] - 发布"燃料风险矩阵" 系统评估LNG、甲醇、氨、氢、电燃料在泄漏、腐蚀、燃爆、毒性维度的差异 [11] - 识别动力电池热失控、氢燃料泄漏、自动驾驶责任归属、极端气候对港口与轨交运营的系统性冲击等新型风险链条 [8] 制度创新与解决方案 - 提出"绿色一单制"概念 以保险为桥梁推动运输单证物权化、碳足迹可交易化、风险责任可转移化 [11] - 中国绿色船舶保险共同体通过"保险+绿色贷款+再保险"组合产品 为电动、氨燃料、氢燃料等全生命周期提供风险共担机制 [11] - 提炼"技术标准—保险条款—政策补贴"联动机制 以日本氢燃料船泄漏责任险、中国LNG动力船燃料泄漏责任险为案例 [11]

黄金价格走势及驱动因素 - 现货黄金于9月9日创历史新高3747.8美元/盎司 年内累计涨幅达40%（上涨超1000美元/盎司）[3] - 黄金定价逻辑核心需回归需求端 而非传统实际利率或美元指数框架 因需求构成多样且不同经济阶段主导需求不同[5] - 2022年俄乌冲突触发央行购金主导行情 2024年新兴国家投资者实物金条购买成为新边际驱动力 定价中国通缩及亚洲供应链重塑外溢效应[5] - 2025年上半年贸易战担忧推动欧美ETF流入黄金 与美股形成反向走势 近期欧日主权债务风波强化避险逻辑 美联储降息亦影响需求[5] 黄金未来走势判断 - 2022年以来黄金避险定价源于疫后地缘政治、通胀变局及货币信用不确定性 待美联储降息后将重返实际利率驱动的流动性宽松定价框架[6] - 待全球需求筑底、科技持续及贸易战风波消退后 黄金叙事可能出现逆转[6] 黄金配置价值与定量框架 - 黄金年化收益率约6%（近15年） 波动率15% 风险收益特征介于股票与债券之间 与主要资产相关性低（<0.3） 具风险分散优势[20] - 多资产定量框架以"二八策略"为基础（80%债券+10%股票+10%现金） 通过夏普优化及风险约束确定配置比例下限6%与上限7.7%[22][23] - 滞胀和衰退场景下增配黄金显著提升组合风险调整回报 配置上限需控制黄金大跌时组合年收益低于2.5%的概率不超50%[17][23] 黄金周期与短期驱动因素 - 黄金隐含15年周期叠加康波周期 预计2028年康波萧条转回升 金价或提前2-3年见顶 未来1年仍处高位但长期超额配置价值可能减弱[25][26] - 全球降息潮未结束（非美央行先于美联储降息）支撑金价 美国通胀风险可控（CBO预测2026年后劳动生产率反弹）[26] - 短期地缘冲突（如以伊局势）对金价驱动有限 因未引发通胀趋势转变或资金持续流出权益/债券市场 黄金表现与原油分化[27][28] - 下半年黄金驱动或切换至"衰退交易"催化 若贸易框架明朗及地缘风险缓和 金价可能阶段性回撤[28][29] 资产配置观点 - 看多美元计价黄金走强 同时看多A股小盘成长风格及有色金属、通信、电力设备、计算机、非银金融行业相对收益[9] - 预测2025Q3万得全A指数ROE为6.91% 内在价值估计7188点（2025Q4为7411点） "人工智能+"为牛市主线[9]

文/ 《清华金融评论》 王茅 黄 金 期 货 近 期 创 下 370 0 美 元 的 历 史 新 高 ， 推 动 力 量 包 括 美 联 储 降 息 前 景、特朗普威胁对俄罗斯展开新一轮制裁，以及国际黄金协会计划推出挂 钩黄金的数字货币。影响黄金长期走势的则包括4大因素，分别为美元走 势、美国实际利率、市场风险偏好、央行购买黄金。观察黄金未来走势， 就要看这4大因素是否发生变化。 近期金价创 纪 录新高的3个原因 北京时间 9月9日 晚 ，在美国劳工部 公布大幅下修就业数据前，纽约黄金期货 价格 大涨，突破了 3700美元 /盎司 ， 创下 史无前例的纪录高位，在突破 这一历史性点位之后，黄金期货价格随即出现了回落。 本次金价又创新高，直接原因在于， 美国财长贝森特此前预警称，年度非农就业数据可能下修多达 80万，这加剧了市场对美国经济状况的担忧。而后金 价有所回落也属正常， 毕竟短期内金价涨得太过猛烈，需要进行整固。 事实上，美国劳工统计局报告显示，对 2025年3月之前年度非农就业数据的修正值较初值减少了91.1万个岗位，比 贝森特提到的数据还要差，但由于他给 市场提前打了 "预防针"，减少了市场的大幅震 ...