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学者评【动荡中的世界经济排位】第8篇 尽管在考察一国经济发展水准时人均GDP 远比GDP重要，但是后者能反映一国的总体经济规模，所以在国力比较时常被关注。战后日本的GDP曾经历了让日本国民自豪的快速赶超时期。1968年，日本GDP超越西德，成为世界第二经济大国，并保持该位置42年之久。2010年，经历了（房地产市场和股市泡沫破裂之后的）“失去的20年”，日本GDP规模被中国超越，跌落为世界GDP老三，带给日本政经界不小刺激。2012年安倍第二次执政后，决心“要让日本回归世界大舞台的中央”。要保持在世界大舞台活跃，经济实力是基础。为此，安倍内阁推出了以”超常规金融宽松、积极财政、促进投资” 等三支箭为代表的一系列经济振兴政策。这些被称为”安倍经济学”的经济政策，一直实施至今。应当说，这些政策对刺激日本出口、促进投资、拉动就业和消费都产生了积极效果。但是，由于人口结构上的少子老龄化、产业结构上的转换滞后等长期积累的结构性顽疾的存在，其国内市场萎缩、国际市场竞争优势减弱等问题难以在短期间克服，日本的实质GDP增长率虽有所改善，但10多年来依然在年均1%前后徘徊。国际排名时常用的名义GDP（不剔除物价因素）从2012年的 500万亿日元上升到到2023年的589万亿日元，也只扩大了17％（年均增长率为1.5%）。 更为严重的是，利率低至零以下的超常规金融宽松政策导致日元急速贬值。特别是，2022年俄-乌战争爆发后，为了遏制物价上涨、美欧各国纷纷调整疫情期间实施的宽松金融政策，多次大幅度提高利率。而日本坚守宽松金融政策，加大了与美欧各国的利差，导致日元进一步贬值。过去十几年中，日元兑美元年均汇率从2011年的79.80：1下跌到2021年的109.75：1，再到2023年的140.49：1（2024年3月11日的汇率约为146.80：1），跌跌不休。日元兑欧元的年均汇率也从2012年的102.62：1下跌到2021年的129.83：1，再到2023年的151.98：1（2024年3月11日的汇率约为160.60：1）。如果以美元测算，2023年的日本GDP为4.21 万亿美元，与2012年的6.27万亿美元相比，反而下降了48%！其结果是，根据日本内阁府2024年2月15日公布的计测，在以美元计算的2023年国别GDP排名中，事隔55年，日本（总人口为1.24亿）被德国（总人口为0.84亿）反超, 跌出前三。这意味着，日本不得不接受一个尴尬的事实：安倍经济学实施12年，从美元测算的国别GDP排名看，日本反而离世界舞台中央又远了一些。 尽管日本的GDP国际排名下跌与日元贬值直接相关，但日本政府之所以容忍日元贬值，有其无奈之处。在产业层面看，出口比重较大或者海外产销比重较大的日本强势制造业（汽车制造等）以及近年成为新增长点的入境观光产业总体欢迎日元贬值。而担忧日元贬值会降低日本的国际人才竞争力的新兴产业（IT产业等）在日本经济中的地位和发言力都还不够大。从宏观经济决策层面看，要扭转日元贬值趋势，必须改变日美利差居高不下的状况：要么日本央行主动修正宽松金融政策，逐步推进利率正常化，要么被动等待美联储降息。但是前者危机四伏，困难重重。为了应对老龄化加速带来的社会保障支出激增和刺激经济，目前日本国债占GDP比例已经高达G7之首的220%，日本政府担忧利率上升不仅会给政府带来巨大还息压力，而且也会对日本大量依存超低成本（低利息、低工资）的低生产率、低投资回报率企业带来破产冲击。另外，如果利率上调幅度过大，会对依赖低利率和日元贬值大幅上涨的日本股价和房地产价格带来重大打击。出于政经稳定考虑，日本政府和日本央行在金融政策的调整时机和调整幅度上会相当慎重。换言之，在今后相当长时间内，日美利差和日元汇率走向主要决定于美联储的金融政策。 总而言之，日本GDP世界排名跌出第三，表面上主要受日元贬值影响，但归根结蒂还是因为日本没有及时应对少子老龄化和发展有国际竞争力的新兴产业、企业生产率不高、难以实现强劲经济增长所致。不过，德国等老牌欧洲工业国面临与日本同样的问题：在人才结构和产业结构上缺乏足够快的新陈代谢，最先端产业难以与源源不断汇集全球优秀人才的美国竞争，比较先端的产业正在被中国等东亚后发工业国赶超。今后，随汇率变动，日德两国的排名很可能会交替上下。但是，日德的三位之争估计持续不了几年。5年以后，人口结构年轻、IT产业蓬勃发展、地缘政治环境有利的印度之GDP规模（2023年 约为3.73万亿美元，排名第5）大概率将超越日德。当然，印度还是一个人均GDP不到2700美元的中低收入发展中国家，存在许多社会问题。文明古国之所以会在近代落后，一定有其内在的原因。印度赶超日德GDP的势头很猛，但也可能会有意外的波折，同样的波折也会发生在中国赶超美国的过程中。从目前的态势看，美中领先、日德印你追我赶的世界GDP 五强局面将至少持续10年。

15学者评【动荡中的世界经济排位】第5篇 过去我长期任教于台北与金门，在两地的研究生班上常有来自台北、金门丶中国大陆、东欧和美国等地的学生。我经常会用一个简单的方式让他们共同参与，比较各地不同的生活指数，并提供具体的生活经验来比对各种不同的经济排序，以掌握各国具体的经济处境。 首先，我们选择9个城市进行横向比较，分别是：台北、金门、厦门、苏州、上海、捷克布拉格、匈牙利布达佩斯，斯洛伐克巴地斯拉瓦以及美国纽约。接下来，我们就下列数据进行细项的比较，其中包括：1）公共交通（捷运与公车）一日的平均费用，2)学生一餐中餐的平均价格，3) 一晚民宿或青年旅馆的住房价格，4)超市里一公升牛奶的平均价格，5)一本400页左右教科用书价格，6)公立大学一学期学费，7)一位50岁左右大学教授的平均月薪。一旦提出上述项目，现场学生们的总是七嘴八舌，各有千秋，往往莫衷一是。但我们总会尊重过去长期生活在当地同学所提出的具体数据，经过讨论、比较后再做必要的调整。而最后的结论是，由于中国与东欧三国共通的社会主义背景，无论是在公共交通、住宿、用餐以及学费方面都较廉宜。只要不是在观光客聚集的地方，生活成本都不高。若是以台北做为比较的基准，大概平均是在台北的二分之一，或纽约的四分之一至五分之一。但是在大陆各地差异很大，上海与台北的数值相近，有些项目甚至更高。厦门约为公北的七至八成。至于苏州，则仅为台北的二分之一左右。至于金门，由于生活物资仰赖从台湾转运，而且禁止从大陆输入生鲜食品，因此生活费用比台北还要高一至二成。由此看来，一般人看重的平均国民所得等看似客观的数据，其实只是一堆生硬无感的数字，只有经过了比较、分析和微调之后，掌握各地不同的生活指数后，才得见真章。

15学者评【动荡中的世界经济排位】第12篇 张纪浔 日本城西大学教授 本文的题目是《中国的“日本化”和日本的“去日本化”》。在进入本文之前，我们有必须对“日本化”的概念作一定义。本文中的“日本化”主要是指在日本泡沫经济崩坏后所出现的各种特殊现象。例如，泡沫经济崩坏后：①日本股市大；②房地产价格大；③企业破产增多；④随之带来的失业者增多；④企业减少工资；⑤大学毕业生无法就业等一系列的问题。在本文中，“日本化”和“失去的30年”具有同样的意义与特点。本文主要从①股市和②房地产价格两个角度来分析日本的去“日本化”和中国的“日本化”问题。 1985-1989年：日本的泡沫经济 我是1985年2月，自费来日本攻读经济学博士学位的。当时只带了5万日元来日本此一新天地。85年的日本正处在泡沫经济时期。1985年9月，美国为了解决贸易逆差问题，召开了广场会议，制定了“广场协定”。广场协定的主要内容是为了保护美国的制造业，对日元采取打压政策。允许日元升值、美元贬值。为此，日元飞速增高。日本政府为解决日元升值问题、扩大公共事业、实行低利息政策，其结果导致企业利益增多、个人所得增加。企业和个人多余的钱全都流向股市和不动产市场。1989年日经指数升至38900元，创历史最高纪录，不动产价格也飞速增长。 1985年，也是中日关系非常好的一年。我85年自费留学日本只有31岁。但因为15岁就“上山下乡”、在黑龙江生产兵团集积了丰富的工作经验。1972年作为“工农兵学员”被推荐在对外经济贸易大学学习日语，1976年大学毕业后留校工作。1977年又有幸参加出国留学考试获得了出国留学资格。1978年作为中国第一批国费留学生在大阪外国语大学(现大阪大学专修日本语学，当时全日本只有9名中国国费留学生，和现在12万中国留学生相比，真有“隔了一个时代的感觉”。80年回国后，我回到对外经济贸易大学日语教研室(现日语系)工作，担任讲师、日语教研室(现日语系)副主任。 由于我担任了5年系主任的工作，对日本、日本企业都有非常深的理解。1985年，日本企业没有了解中国企业的专家，所以考上博士后，我就要去工作，以解决生活费等费用。所以除了在东京经济大学院攻读学位外，我通过在第一酒店、住友商事、日本钢管等企业教中文，在三菱商事、日本航空旅行社等8家企业担任顾问，主要处理日本企业对华投资及开发中国市场的工作。通过在日本企业担任顾问等来解决学费方面的问题。 1985年至1989年期间，我经历了日本最好的时期。从股市看，1998年12月30日，日经平均株价终值高达3万8915日元，创泡沫经济最高峰。 日经平均接近历史最高值 图1表示了从1985年到1989年日经平均指数的变化。从图中可以看出2009年受美国第四大投资银行雷曼兄弟公司破产，引起世界性金融危机。2009年3月10日，日经指数只有7054元，创日经指数最低点，只有最高点的五分之一。 泡沫经济崩坏留下以下教训。第一，证券市场和宏观经济有着密接的关系。和海外证券市场相比，日本证券市场没有透明性。第二，在许可免许制度下，偏向保护证券业界的证券行政。最后是轻视股东、投资家等。 2012年日本对金融体系进行了彻底的改革。改革的目的不光是为了金融交易的国际化和对应日益激化的国际竞争，还是为了金融市场的效率化，达到促进经济活性化的目的。 日经平均指数盘中创出历史新高 日经平均指数 通过一系列的改革，日经平均指数从2012年以后，逐年增高。2020年受疫情影响有所下降，但一直保持增加的倾向。据日本新闻报道，2024年2月22日下午日经平均指数比前一日的涨幅765.48日元，甚至升到39027.64点，超过了1989年12月29日交易时间内的最高值（38957点）。3月10日，如2图所示，日经平均指数超过4万点，达历史最高值。 日经平均指数的上涨基调，也被称为“AI·半导体行情”，这是因为有望用于人工智能和其他应用的大型半导体相关股票的价格上涨。 2023年以后与半导体有关的股票上升倾向 据了解，自24年初以来，TEL(Tokyo Electron)、软银集团等半导体和人工智能（AI）相关股票已经推动了股票市场的大幅上涨。 进入2024年后日本主力股票的市值大幅上涨 房地产价格连续7年创新高 除了日经平均股市超过4万元创历史新高外，日本的房地产也连续7年创新高。日本国道交通省每月都发表不动产市场动向指数。图5是2022年7月28日发表的最新不动产价格推移。2013年以后，日本不动产价格指数一直是上升倾向。和上前调查（2022年1月度分）相比，住宅综合增加1.6%，一户建增加4.1%，公寓楼增加1.4%。 不动产价格指数的变化（2008-2022年） 日本房地产经济研究所2024年2月28日公布，2023年日本全国新建公寓平均售价为每套5911万日元， 比上年增长15.4%，连续第七年创下新高。 去年日本全国销售的新建公寓数量为65,075套，比上年下降10.8%。 除了建筑材料价格和劳动力成本飙升外，占销售份额40%的东京都市区的物价推高价格，促使价格第七年创下历史新高。房地产经济研究所预测，随着材料价格持续飙升，2024年新建公寓的高价趋势将持续，主要原因是东京23区连续出售价值超亿日元的“亿元套”销售趋势良好，形成提高销售平均价格的有力推手。 上个月早些时候公布的东京都地区（首都圈）的销售单位数量为26,886套，比上年下降9.1%， 而单价达8101万日元，创历史新高。其中，东京23区增长40%，达到1.1483亿日元，首次突破1亿日元。针对东京都中心富人层的超昂贵房产相继出售，显著推高了平均价格。 根据房地产经济研究所的调查，2024年1月关西地区新建公寓的平均单价为6,390万日元，这是自1973年调查以来的最高单价。根据房地产经济研究所的数据，2024年关西地区新建公寓的每套平均价格为6390万日元，比去年同月增长34.6%。此外，每平方米价格为124,000日元，比去年同月上涨15.5%，均创1973年调查开始以来1月份的新高。 主要原因是大阪和京都市中心推出了塔楼公寓和高价公寓，大阪的均价为6890万日元（比去年同月上涨51.8%），京都为8,294万日元（增长47.4%），名古屋市上涨了14.5%，达到4108万日元。房地产经济研究所预测，尽管因新冠病毒大流行而关闭的样板房重新开始，公寓的需求仍有所减弱，但由于建筑材料价格飙升，今年公寓价格将继续温和上涨。 日本的“去中国化”和中国的“日本化” 和日本的去日本化相比，中国现在正面临和日本泡沫经济崩坏时十分相似的问题。也可能像1989年的日本一样，中国现在正进入泡沫经济“崩坏”时期，像不动产价格下降、失业者增多、公司大量破产等等，日本泡沫经济出现的问题现在中国都能发现，中国开始出现“日本化”。 而现在的日本正在“去日本化”。2023年开始日本开始出现脱离停滞的30年的动向，地价飞速上升、股市大涨、失业率才2.4%左右。2024年，我教的4年级毕业生28人中，14位日本学生和14位中国留学生，日本学生全员就职，就业率达100%。其中，一位当警察官，一位当消防员。留学生中，4位由于成绩优秀，被推荐升入大学院。在城西大学创最新记录。日本的各种指标己开始达到或超过泡沫时期的水平，日本己去“日本化”，进入重新发展的30年。但因为是经济问题，经济问题不能总证明日本今后也会如此。 总之，日本在处理泡沫经济时的经验值得中国去借鉴。需要学习日本的经验，吸收日本失败的教训。

15学者评【动荡中的世界经济排位】第14篇 张兵 山梨县立大学国际政策学部教授  最近大家都比较关心日本股市的走势及其与日本经济的关联。虽然日本股市在十几年前就已开始回升，但最近一段时间确实涨势迅速，以至于不少人形象地称之为“暴涨”、 “疯涨”。日经平均指数从1989年12月29日的3万8915日元一路下跌，2009年3月10日低至7054日元，2012年以来借“安倍经济学”的东风逐渐复苏，2021年2月15日时隔30年恢复到3万日元大关，2024年2月22日以3万9098日元超过泡沫经济期的水平，3月4日更是一举突破4万日元而接连刷新了历史最高值。 日经指数变化图 股市上涨的原因，确实如大家所知可以首先举出海外资金的流入。据统计，海外投资约占日本股市交易额的60%，可见其对日本股市的影响之大。不过有不少分析认为日本股市的上涨跟日本经济好坏没有多大关系，我觉得这种说法不够全面。日本股市上涨的背后，其实存在日本经济恢复及企业业绩改善这一重要推力。据报道，日本企业的纯利润从1980年的18兆日元在2022年上升到74兆日元，此后升幅更加扩大，以东证主要上市企业为中心的1430家企业2024年3月期的纯利润达47兆日元，同比增长13%，创下历史新高。丰田汽车2024年3月期的纯利润为4.5兆日元，同比增长84%。 日元贬值有利于外向型企业扩大出口，这也是不少日本企业收益大幅增加的原因之一。丰田汽车在2012年后各项指标都逐步提升，近年来更是呈现加速之势，其整体走向与日本股市相吻合，可以说是企业业绩改善推动股市上涨的一个具体例证。 另外近期还出现了其他一些利好因素，例如日本政府于2024年1月推出的“新NISA”制度和日本央行将要实施的解除负利率政策都有助于推动国内投资的增加。“NISA”（Nippon Individual Savings Account）是日本政府于2014年1月创设、今年1月修改的关于个人储蓄理财和小额投资的制度，新制度扩大了投资范围和投资额度，并对投资收益无期限免征税收，各金融机构跟进推出了包括国内外股票及债券在内的一系列金融商品，催发了一股个人投资热。据最新调查，“新NISA”的利用率已达38%，其中半数以上的用户表示是为了增加收益和积攒养老资金。 那么，日本股市及日本经济今后能否维持上升势头？抛开外部因素，关键在于以下两点。一是日本国内实体经济是否能实现良性循环而持续得到强化，二是日本政府所采取的经济政策是否有成效。 面对人口减少和少子老龄化所带来的劳动人手严重不足的问题，日本企业加大了设备投资和技术革新的力度，力图通过“少人化”、“省人化”、“省力化”来提高生产效率、节约人力成本。同时，涨工资成为今年的热点，已经有包括本田、铃木、马自达等在内的一些大公司率先大幅度增加员工工资。据报道，今年日本各界要求加薪的幅度平均为5.85%，时隔30年超过5%，非正规从业人员更是提出了最低提高10%工资的要求。如果加薪举措在日本企业全面并持续落实下去，将直接推动购买力增加和消费扩大，形成消费和生产的良好循环。 2023年11月，日本政府出台了新的综合经济政策，其中的一些重点政策已陆续启动实施，包括半导体支援政策、增加工资及改善劳动条件政策、推动技术创新和人工智能及数字化应用政策、外国人材活用政策、入境游恢复振兴政策、少子化对策，等等。以半导体支援政策为例，日本政府计划确定的半导体补助金预算达4兆日元，其中最近引人注目的台积电熊本工厂的补助金最大将达1兆2080亿日元。日本经济界期待凭借政府的政策引导和财力支援，实现日本半导体产业的复兴。今年2月13日发行的《周刊经济学家》杂志更是将半导体称作是日本经济复活的契机和引领。不过，日本政府的新经济政策是否凑效、岸田内阁能够引领日本经济实现一个大的突破，还需要继续观望。

 15学者评【动荡中的世界经济排位】第2篇 2024年中国“两会”传递出的一个重要信息，是上下一致形成“大力培育和提升新质生产力”的共识。这不仅表明中国对自身现阶段经济增长条件和未来突破方向作出新的判断、选择，而且也是基于世界经济环境和国际竞争格局动荡变革，不确定的复杂因素超出以往的实际情况进行新的战略部署。作为位居世界前列的超大经济体，中国此举的影响自然不止于在国内“破局”，也对其他外部竞争者和未来全球经济转型具有“举旗”“导向”的意义。由此展望，未来世界经济可能进入加速转换增长动能，传统与新辟赛道并行和频繁切换，排名反复交替、变更的时代。 “新质生产力”是指具有创新、变革甚至颠覆性的生产力要素或生产关系形态，包括跨知识系统集成、产业领域、工具和方式以及管理组织模式调整与适配等。就当前美中日德印的基础和潜力而言，美、中两家确实是全球“新质生产力”的主要来源，尽管二者在融资机制、基础性研究、实际制造能力等方面存在差异，但均有广阔的应用场景和较强的市场转化能量。日本和德国向“新质生产力”切换有一定的难度，要转变原有的管理组织模式、人力供给和社会保障制度、传统制造业优势和品牌文化，避免对其创新造成重大阻滞效应尚难确定。当然，鉴于内部市场规模的相对局限，两国也可能被迫通过参与地区、全球范围的合作与竞争来跟上“新质生产力”发展时代的步伐。印度的比较优势和劣势均在于其初级工业化阶段各类要素的“洼地”效应，其创造和引领“新质生产力”的经济、社会条件是不充分、不显著的。 以“工业互联网”“物联网”从概念到现实推进为例，从中不难看出中美之间存在质量、规模上的某些差距，也可以发现几个排名靠前的经济体面临的共同挑战。首先，在网络基础设施建设水平上差异仍大，而相关方在技术规范、标准上的激烈竞争，特别是美国采取的排他性联盟政策无疑会导致全球5G、6G通信技术创新和成果共享前景黯淡；其次，在数据保护上日趋严苛的安全政策会加剧各方的“内循环”倾向，美中日德印在各自数字化发展边界，特别是新型智造业、智能物流领域对外合作潜力将受到压抑。至少在相当长的一个时期里，其内部市场规模、活力、治理水平的差异将更具决定意义；最后，假如这一负面前景能够倒逼中日、中德、中印之间的工业互联网、物联网合作，哪怕是点状和些小的突破，也将对全球经济排除分立、碎片化倾向的干扰，重回合作、升级轨道发挥关键的引领作用。

学者评【动荡中的世界经济排位】第7篇 2023年是全球经济经历疫情疲软之后复苏的一年，主要经济体中，有的发展很强劲（比如印度，GDP增长7.2%），有的则可能受到大环境的影响依旧停滞不前（比如沙特，受石油价格影响GDP下降1.1%）。但明明GDP下降了0.3%的德国为什么反而超过了增长势头强劲的日本，成为了全球第二大经济体呢？我们知道这当中汇率是非常重要的原因，虽然按照本国货币来算，日本经济在增长，但因为日元跌得厉害，根据汇率折合成美元得出的名义GDP体量最终被德国比下来。关注这种排位变化背后的细节，也让我们同时看到，有的时候GDP的数值在反映一个国家的经济状况上是有很大的局限性的。 光是按照不同的GDP的算法，我们就能得出完全不同的结论。比如，中国的GDP总量在2022年大约是美国的73%，但如果按照购买力平价（PPP）来算GDP，中国在2014年就已经超过美国成为了世界第一。而如果算人均GDP的话，中国在2023年仍排在全球第66位。而且，我们细究GDP的统计方式，不同国家的算法也不太一样。有的国家，让两个农贸市场互相买对方的农产品都可以算在GDP里，没什么意义。所以，对中国而言，GDP这个旧指标可能已经过时，新质生产力需要新的指标来匹配。 比如，我们的台湾地区在“女性占议会总人数的百分比”这个数值上几乎是美国的两倍，中国大陆的“人口预期寿命”也不赖，从2020年起就已经超过了美国。当然，同时包含预期寿命、教育年限、人均国内生产总值等不同方面考量的“人类发展指数”（HDI）上，我们的香港地区就在2023年排到了全球第四。这些更为关注人作为个体的状况，以及“新质生产力”背后经济和民生质量的的指标，或许应该在这个新时代更被优先考量了。中国可以每年提出一两个在新的一年将重点关注的新质指标，也让全世界看到中国在意一些领域，乃至可以引领这些方向，这不仅可以增强“新质生产力”，而且对软实力的增长也是很有帮助的。女性就业率、人均碳脚印、不同级别芯片制造能力，甚至去创造一些新的概念、指标都是可以考量的。 当然，要引领一些方向，数据透明是必不可少的。不能因为某一个时间段里数据不好看，就不公布了。举个例子，美国的很多大学在给教授评绩效的时候都能容忍偶尔一两个学期在教学、研究、服务等方面的不足，但最关键的是该教授在得知这些弱项之后是否能让评委们看到自己有针对性地做出了调整和尝试。因为不足的地方往往也是潜力。比如，印度的女性劳动参与率当前只有20%左右，远低于其他重要的经济体。但这恰恰又反应出印度在这一方面的巨大潜力。如果印度政府宣布，因为看到了自己这方面的不足，决定2024年的工作重点之一是提升女性劳动参与率，那对内对外应该都能受到很大的欢迎。 旧指标虽然仍有参考价值，但不应该再是最主要甚至重要的目标参数。追求“新质生产力”的今天，恰恰需要新的、更为多元的指标来匹配，这也是我们的契机。

15学者评【动荡中的世界经济排位】第10篇 梁微 明德国际研究院教授 国际社会在冷战后形成的多极结构在最近几年中发生了显著的变化。新世纪的头一个十年见证了中国经济的快速崛起和以金砖四国（中国，印度，俄罗斯，巴西）为代表的新兴市场国家展现出来的巨大经济潜力。在这一时期，这些新兴市场国家的·发展使得它们成为·了·全球经济增长的主要贡献力量。中国经济也在2010年首次超过了日本，成为·世界·第二大经济体。然而，随着2008-9的金融危机，21世纪的第二个十年见证了这些新兴市场国家的经济动荡与衰退，尤其是金砖国家中的俄罗斯，巴西与南非。在·2021年，金砖国家这个概念被提出的20周年之际，提出者Jim O’Neill 重新评估了金砖五国在经济层面的涵义，认为当中国经济的体量超过了其他四个金砖国家的两倍以上，那么继续将中国与其他四国在经济上捆绑在一起没有太多的必要了。尤其是，这五国的经济联系并不紧密，相互之间的贸易投资也没有大幅的增加，彼此都不是（也不愿成为）最重要的经济伙伴. 国际社会在冷战后形成的多极结构在最近几年中发生了显著的变化 尽管经济上的重要性下降，随着金砖国家的进一步制度化，在国际政治上，尤其是在全球经济治理与改革多边经济组织的努力中，金砖国家在过去的10年中一直都紧密的合作，为了共同的目标— 增强发展中国家的投票权，话语权，修改一些现有的规则使其对发展中国家的发展需求更加友好—在世界贸易组织和IMF谈判中结成联盟。 去年8月·的·金砖国家扩大化（吸收了6个新的发展中国家加入），更是掀起了一轮激烈的关于发达经济体和新兴市场国家对立和竞争的大讨论。然而，原本五个金砖国家直接就有很大的差异性，新加入的 阿根廷，埃及，埃塞俄比亚，沙特，伊朗，阿联酋，使得这个新的地区组织的差异性更大，政策协调更困难。与其说这11国集团在国际经济中会发挥的作用，不如说更有可能是形成一个反西方的联合阵线。目前11国努力的一个主要方向是相互之间用更多的本币交易来达到‘去美元中心化’的目标，也说明了这个大的趋势。 金砖国家进一步制度化 随着中美之间贸易战和科技战的愈演愈烈，更多的国家面临·选边站的·压力—要更向中美哪一个市场，哪一个技术标准，哪一个自由贸易协定倾斜。因为美国越来越严格的技术壁垒，出口管制和长臂管辖的震慑，对许多发展中国家而言，两边下注已经不再是一个可以被接受的政策选项。在目前的中美竞争态势下，大部分第二梯队（新兴市场国家）出于战略，安全和技术资本的考量，已经开始谨慎对待中国的科技公司在本国的市场扩张。印度政府对中国科技公司在印度投资的一系列限制就是一例。反而是第三梯队的发展中国家，似乎还没有面临太大的来自西方尤其是美国的压力，中国科技企业的低成本扩张在第三世界仍然具有很大的市场竞争力。G John Ikenberry在今年1月的International Affairs发表了一篇文章。他认为乌克兰战争后，世界格局已经被分化为三个阵营，以美欧为代表的西方，以中俄为代表的东方和大量的非西方发展中国家代表的南方。东西方今后会激烈的争夺南方国家在经济上的合作以及政治上的·支持。在科技战方面，似乎这个划分也是成立的。中美如果要继续的在科技领域脱钩，那么谁能争取到更多的南方发展中国家的支持就显得至为重要， 毕竟今天的科技战所集中的领域，AI，数字经济，新能源，都需要靠大量的 市场份额和 数据共享来支撑。

 15学者评【动荡中的世界经济排位】第3篇 在过去几十年中，世界经济增长放缓，主要经济体的生产率增长速度下降。然而，生成式AI的兴起有可能通过利用其巨大的潜力来实现生产力的重新加速增长。根据麦肯锡的推算，生成AI的使用预计将为全球经济每年创造最高达约8兆美元的附加值（见图1） 。 最终用户的能力对于 最大限度地发挥AI的潜力至关重要 生成式AI的价值链包括基础设施开发、大型数据集的准备、大型语言模型 (LLMs) 开发，以及构建特定价值创造的应用程序和用例。从技术角度来看，LLMs的能力决定了生成AI的潜在价值。LLM 是价值创造的驱动力，这种 “人性化 “的基础设施影响着所有行业，使它们变得触手可及，并引发了人们的生产力革命。  企业领导者正在认识到生成式人工智能的巨大潜力，并寻求将其融入企业运营，以获得最大收益。尽管在优化 LLM 和确定实施过程中的用例方面存在技术挑战，但高层管理者的首要关注点仍然是最大限度地发挥以LLM为核心的生成式AI的价值。公司通过可以直接使用案例参与感受价值创造过程。最终用户（如公司和个人）的能力对于最大限度地发挥其潜力非常重要（见图2）。 LLM开发的主要参与者 集中在美国和中国 全球主要的LLM开发供应商主要集中在美国和中国，特别是美国的GAFA和OpenAI等公司开发出具有很高知名度的已知LLM。美国拥有顶级人才，丰富的计算/风险资金资源，创新网络和易进入全球市场的优势，在生成式技术和应用方面优势明显。 但中国的BATH（百度、阿里巴巴、腾讯、华为）和浪潮，清华大学，北京智源人工智能研究所（BAAI） 等也显示出一定的实力。中国在传统AI领域具有一定优势，拥有庞大的AI人才数量以及高于其他主要国家的消费者对AI的接受度和应用能力。政府对通过AI技术的应用创造新质生产力也非常重视。 如果查看参数（LLM功能指标）大于或等于100亿的LLM,我们会发现除美国和中国以外的其他地区LLM数量较少（见图3）。 美国和中国之间在使用生成式AI 方面的差异可能会扩大？ 在使用生成式AI应用落地方面，美国和中国之间存在很大差异。 根据Statista Market Insights的数据，中国生成式AI市场的年平均增长率（复合年增长率（CAGR） ，2023年至2030年）高达27.32%，但规模为296亿美元（2030年），与世界上最大的美国市场（657亿美元） 相比有很大差距（见图4）。这种差异可能主要来自企业用户的采用程度。 在美国，许多系统都是用COBOL等早期编程语言编写的，编程人员成本高昂，因此，开发平台、数据分析平台和利用生成式AI的代码编写平台正在不断增加。生成式AI在软件开发中的潜在能力非常大，从目前实证研究来看，在代码生成方面最低可以带来约30%的生产率提升。此外，美国的SaaS市场非常成熟，拥有规模庞大的企业客户，他们在各个行业都采用了生成式AI技术，包括高科技、电信、医疗保健和教育。同时，开发各类企业AI解决方案的创业企业生态也非常充实。 在中国，生成AI的使用集中在拥有数字基础设施新兴行业，如电子商务，媒体，娱乐和游戏。金融、能源和教育等传统行业仍处于小规模试点阶段。中国的生成AI应用领域主要侧重于生成文本、图像、音频和视频。目前，中国生成式AI公司的目标客户主要是消费市场最终用户 。但随着中国SaaS市场的成熟和公司为其付款愿意的提升，预计从事文本生成和图像生成等初创公司将快速扩展到企业客户市场。 因此，中国在强化企业端应用AI技术的成熟度，和引导大量AI人才流入应用端是一项迫切的工作。同时发挥生成式AI与传统AI的各自优势恐怕也是中国值得关注的议题。 生成式AI极有可能重新开启 加速全球生产力发展的大门 如上所述，美国在生成人工智能的发展方面处于领先地位。尽管存在一定的时间差，中国也在以迎头赶上。日欧和其他新兴经济体在采用生成式AI技术方面也在加速。 从生成式AI技术发展方向来看，开源LLM，LLM的小型化（参数在几十亿到几百亿的小型语言模型SLMｓ）和混合专家模型（通过组合不同的小型专业模型以达到更大型模式功能的技术构架）的发展有利于后发国家利用生成式AI的环境和发展。 用户友好型人工智能生成式AI应用体现了包容性，人人、处处都可使用，正在推动技术的民主化，并改变传统的技术应用曲线，开始逐渐变得陡峭。我们认为，从美国和中国开始，生成式AI极有可能重新开启加速全球生产力发展的大门。

 15学者评【动荡中的世界经济排位】第13篇 储昭根 浙江理工大学特聘教授，“一带一路”与非传统安全研究中心主任 2023年世界经济排位显示，美国和中国仍然居于第一梯队的领先位置，美国经济继续保持全球最大经济体的地位，而中国则稳居第二位。而德国、日本和印度等国则在第二梯队中竞相追赶，德国超越日本位居全球第三，印度的上升势头继续。尽管中国经济在近年来取得了长足的发展，在经济总量、制造业、出口贸易与外汇储备等具体总体和相对优势，但我们未来仍面对持久挑战，仍需保持谨慎，不能掉以轻心。 中国经济的迅速增长是近几十年来的显著特征。截至2023年，中国的GDP达到17.9万亿美元，继续稳居全球第二大经济体的位置。与此同时，中国作为全球最大的制造业基地和出口大国，中国制造产品在全球市场上拥有巨大竞争力优势，出口额居全球之首。 中国是全球最大的贸易国家，拥有最大规模的外汇储备，截至2022年12月达到了3.128万亿美元。这为中国在国际贸易中的地位和经济稳定性提供了重要支撑。中国还是全球减贫成就最为显著的国家之一，现已拥有全球最大的中产阶级人口。在创新和科技领域，中国与美国在人工智能、量子计算等新兴技术方面展开了激烈竞争。中国的互联网、人工智能、电子商务等领域蓬勃发展，具备强大的创新能力并取得了显著成就。   从中国经济实力和潜力看，中国与德国、日本和印度等国经济体量相差近4倍，优势巨大，第二梯队国家想超越中国仍有相当长的路要走，同样与美国的差距由2022年的7.5万亿美元扩大至9.4万亿美元，差距逐渐拉大，很明显，中国若要成为全球最大经济体，比之前众多研究及预测的时间会更长。   2024年中国发展高层论坛，李强总理发表讲话 新媒体时代，自媒体喜欢就国际问题发表各种不同意见，不少人因而想当然地认为中国实力上可以与美国平起平坐，甚至“中国世纪”指日可待。借此，这里特别需要科普一下，即便中国经济总量世界第一，并不意味着中国就实现了大国崛起。因为从学科或专业角度看，大国崛起不仅意味崛起国取代原来的霸权国，获得全球领先地位，更意味着该国的国际事务的主导能力和全球霸权。大国崛起是一个多维度、多层次的过程，不仅包括经济实力、军事实力、能源资源控制等硬实力，还包括政治、文化价值观念的影响力，科技创新能力、国际制度主导权和国内治理能力等软实力或能力。沿着这条线思考或研究下去，就会明白中美实力差距不是一般的大！更何况，美国在1894年经济总量超过了英国，正式成为世界第一经济大国，但美国却是在打赢一战、二战和冷战的100年之后才正式确立其世界霸主地位。从这个意义上说，理性、务实看待中国在世界中地位至关重要。 与此对应地，中国采取什么样的对外政策不言自明。那种认为中国“成为一头大象了不可能再躲树后面，不能再韬光养晦了” 的想法，在国内相当普遍但理论同样站不住脚的。中国从人口、领土等诸多方面从来且一直是“一头大象”。正因为如此，美国不可能也没这个胆量主动、直接攻击中国本土或发动对中国全面战争。这也是拜登政府反复强调中美可以激烈竞争但有必要建立防止双方冲突升级“护栏”的原因。少数专家哗众取宠地宣称“中美必有一战”，是对历史食古不化式的解读，忘记了自己所处的时代。真正的专家对中国认知要超越过度自信或极度悲观两种极端式解读。 而且，中国从来没有或正式宣布什么韬光养晦外交政策，我们始终坚持、奉行的是独立自主的和平外交政策，始终根据事情本身的是非曲直决定中国自向的立场和政策，韬光养晦最多只不过是中国一种外交策略罢了！因此，总体上看，尽管中国国际地位大幅提升，但没有出现结构性变化，所以从策略上，该斗争时斗争，该韬光养晦还要需要韬光养晦。怎么能把这么好的大智慧，且能让我们胜利走向胜利的传家宝丢了呢！   更为关键的是，我们若不能清楚认识自身实力，过度消耗自身实力，就无法从根本上应对中国经济面临的重重长期挑战。   一是经济结构性问题。中国经济增长模式仍然依赖于投资和出口驱动，内需扩大和经济结构转型仍需加强。与此同时，中国面临环境污染、资源约束、经济不平等与地区差距等结构性问题，这些问题可能对中国经济长期增长及可持续发展构成严俊挑战。   二是外部环境的变化。中美贸易摩擦、地缘政治紧张局势等外部环境变化对中国经济形势产生一定影响。特别是中美之间的贸易摩擦，中美贸易战导致了两国经济呈现出局部脱钩效应，美国日益转向其他国家寻求进口商品，给中国出口市场带来了一定的不确定性，这可能对中国的出口驱动型经济产生长期负面影响。另外，中国必须在复杂的国际关系、贸易协定和地缘政治紧张局势中谨慎行事，同时保持经济增长的轨迹。    三是科技创新的挑战。尽管中国在科技创新方面取得了一定成就，但与美国等发达国家相比，仍存在一定差距。随着新一轮科技革命在美国爆发，中国未来与美国的GDP差距有可能进一步扩大。而且，美国在技术创新领域仍可能长期占据着世界领先地位。对此，中国需要进一步加强自主创新能力，提高核心技术自主可控水平，确保创造力和技术突破的良好环境，对中国未来发展和竞争力至关重要。尽管中国已成为创新强国，但仍面临从依靠模仿式增长转向原创创新驱动增长的挑战。    不仅如此，我们还需要有更进一步地反思与警觉。恩格斯曾说：“社会一旦有技术上的需要，这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。”中国拥有14亿人口、世界上最大的消费市场，而且中国超大规模市场兼具“世界工厂”与 “世界市场”的“双核角色”，应该不缺技术创新的需求。不仅如此，甚至连美国情报机构负责人10多年前也曾担心，中国经过30多年高速发展，下一阶段革命性新技术，重大颠覆性创新可能出现在中国，必将对美国构成重大挑战！对此，笔者也认为有理由出现在中国，可是，Why not? 因此，中国虽然无近忧，但不能无远虑，必须着眼于未来，制定合适的战略应对挑战，以保持其在世界经济中的地位和影响力。

16学者评【AI与现代战争】第16篇 Sora一经面世就引起业界惊呼，甚至有人断言“眼见为实”的时代要结束了。Sora不过是AI技术进步的一个侧面，如果说Sora的出现会加剧了AI伦理和网络安全治理方面的担忧，那么AI的发展对国际关系和全球局势的影响更值得高度警惕，尤其是AI在现在战争中的应用。 利用AI进行图像识别大约10年前就已存在，军队目前广泛地使用AI助力的算法来分析地理空间情报。如果再进一步，AI工具可以预测一个国家应如何运作、装备和部署其军事力量，以达到威慑对手的目的。但是，不可否认，AI的安全治理依然落后于 AI 的发展，这就需要大国在国际框架下在AI与战争的管理规范上达成共识。 Sora让普通人享受到AI的进步 Sora可以根据文字生成一段60秒的视频，是一种全新的生成式AI模型，这是继2023年ChatGPT后AI上的又一技术突破。Sora展现了对物理世界理解的进步，在逼真度上更胜一筹远超市面上其他AI视频模型。它会给广告和电影业者带来一些冲击，让需要人工来制作和编辑的短视频可以通过Sora进行替代。 然而，现阶段的Sora并非完美无瑕，在展示的视频中仍有不少生成式AI的漏洞：比如咬一口饼干，Sora无法让饼干留下齿痕等。如何对视频的真实性进行识别，筛选并加以规范，这就给管理者提出更高的要求。不过，技术产生的问题一定能通过技术来解决，未来在视频应用中添加追溯技术以辨别是否为深度伪造即可。由此来看， Sora不是洪水猛兽，它的出现让普通人可以享受到AI进步的红利，让更多人能享受到利用AI获取短视频的乐趣。这好比傻瓜相机的出现，让更多非专业的摄影者也能够享受到拍照的乐趣。 Sora的出现让普通人可以享受到AI进步的红利 AI与区域冲突 AI在军事领域的应用将给战争带来革命性变化，对于军事力量的提升和战略战术的改变都会产生深远的影响，一些公认的战争伦理将受到前所未有的挑战和冲击。尽管目前世界上正在发生的冲突中都使用AI技术，而且使用频率相当高，但是从效果上看，AI和自主技术仅限于某些任务和用例。 AI与巴以冲突：巴以冲突以来以军正使用AI和自动化技术，“快速准确”地识别并打击哈马斯目标，最近大约又有1200个新目标被锁定。有外媒体称以军打响了人类史上“第一次AI战争”–AI成了杀人机器，新闻有神话以色列之嫌，实际上，在一些国家的反恐行动中、警方对要犯的筛查过程中，使用包括面部识别技术、信息追踪技术、物理定位技术等在内的人工智能技术，早已非常普遍。即便在一些发展中国家，也都已经在尝试和应用AI技术。 AI对军事力量和战略战术都产生前所未有的影响 AI与俄乌冲突：俄乌两军在战争中都使用了具备自主能力的无人机和巡航飞弹。美西方明里暗里不遗余力地向乌军提供的AI软硬件设备可以分析和汇总不同的机密数据、商业数据和开源数据，拦取敌对方的作战通信和信息提高乌军的战场态势感知和目标识别能力。当然，俄军也部署了AI系统提高信息战能力。然而，俄乌冲突已经2年多了，乌克兰既没有获胜也没有看到冲突有结束的迹象，由此判断，AI战争暂时还无法取代传统战争，传统武器装备、传统战术战法仍是最主要的战争形式。 AI的特定功能无法被忽视：目前AI在战争中的使用还无法打破既有的核大国之间的核威慑维持的核平衡，但是AI在小型冲突的威力不能被忽视，尤其是在反恐或斩首行动中。3年前美军在伊拉克首都巴格达击杀伊朗伊斯兰革命卫队圣城旅司令官苏莱曼尼，就使用了无人机+AI技术+地狱火导弹的组合。 AI与未来战争 AI改变了传统战争的形态：人员的巨大伤亡一直是制约现代战争发生发展的一个重要因素。AI在现代战争中的应用，能明显降低战争中人的成本，从而降低战争决策的门槛，在传统战争中需要的大量的战前动员和调度以及部署在平时就能完成，这将模糊平时与战时的界限，大大刺激了军事大国在武力使用上的随意性。借助远距离传输的视频或电子信号，作战人员无需到达作战现场就能远在后方操控，敌对方的AI系统也有能力直接去对方的后方进行远程攻击，这又模糊了前后和后方的界限，这将刺激大国发展更先进的AI参与到战争中，形成新一轮的军事竞赛。 AI不是战争的绝对胜算：可以确定的是未来战争中将会使用更多的AI技术，智能化信息指挥系统将成为战场主角。但是，AI不是决定战争的绝对胜算，AI人工智能首先是人对载体的赋能，这就决定了主观和客观，因此AI再强大也无法替代人完成战争的战略目标的制定，尽管AI可以降低战争中人员的动用和牺牲，但是仍属于战术和战役层面。再者，AI必须通过网络传输来进行，一旦敌对方切断信号的传输通道，AI的武器也只能是一堆废铁。 AI并不能决定战争的绝对胜算 AI与潜在的台海冲突：长期以来，美军所面临的潜在的最大挑战被认为是解放军的“体量”，这种恐惧源自抗美援朝战争中中国陆军英勇的表现。鉴于此，美国一直意图在不新增加军费、且两年之内即可部署的情况下，打造庞大AI网络企图去改变台海战争的游戏规则，具体做法就是增加部署数千套“小巧、智能、低成本”的无人机和卫星群等新的武器系统。这样的战争指导思想根本是无济于事的，不可能改变台海冲突时中国必胜的结果。不管这些AI智能的武器需要从台湾本岛起飞还是从附近的美军基地起飞，大陆可以瞬间切断其联络信号，使得这些武器装备无法实施攻击。但是，大陆有能力不通过大规模的战争模式来统一台湾，对岛内的台独头子进行斩首行动时AI就可以发挥功能。 AI战争打得不光是系统的先进性，还要有强大的工业体系和生产力做后盾。中国有全世界最大的工业制造业基础，近年来中国海军正在“下饺子”让美国头疼不已。凭借全球最大的制造基地，中国的商业和非传统国防企业可以比西方同行更快、更便宜地生产AI武器和装备，中国还能够在亚太地区调动比美国更多的资源。大陆对台湾地区的AI布控早就着手，现在只是在等待时机而已。 唱衰中国AI是老套路 “中必输”？：美国在70年代末期就可以进行技术产业布局：一方面，美国通过优惠的留学政策吸引了全世界最优秀的人才为其服务，依靠科技壁垒实现了市场垄断；另一方面，美国为了确保自己的霸权地位，一直打压中国的高科技，特朗普时期抓了华为的CFO，还有对华发动的科技战中限制对中国出口芯片，其真实目的都是为了迟滞中国人工智能的发展。 但是，美国还是担心中国在AI上会弯道超车。除了强硬地对华科技政策，美国仗着全球的话语权，不遗余力地唱衰中国，从1997年IBM深蓝问世到2023年OpenAI推出Sora，中国科技一直在“玩完了”“中必输”的氛围中在超算，超导，新能源和AI等领域倔强地成长。由于众所周知的原因，中国A股一直被操纵被低估，中国抵挡住了西方在金融领域发动的各种攻击，中国崩溃论再次崩溃了。随着中国年轻一代的成长，这个套路其实已经越来越不灵了。 美国的真实目的是为了迟滞中国人工智能的发展 强大的工业能力：中美在AI领域存在一定的差异，这是国情决定的，美国更注重理论研究和大规模模型的建设，中国更注重AI的实际应用。比如，在工业互联网和智慧工厂方面，由于华尔街金融业的逐利导致美国工业生产的空心化，美国根本没有多少工厂根本谈不上生产力。特朗普誓言让美国制造业回流，但是收效甚微。拜登当政后也无法扭转这个局面，美国空有想法却力不从心。中国国产工业机器人已经占据了50%的市场份额，安装量占了全球的一大半。 工程师红利：AI的发展还取决于工程师人才的储备，特朗普执政后期的仇视亚裔现象对华人工程师的影响至今仍没有消除，这促使更多的美籍华人工程师返回中国，也迫使更多的的大陆理工科在美留学生毕业后首选回国工作。中国政府也在调整人才培养和储备工作，2023年的高考数学考试异常的难就是教育部让有理工科天赋的学生有机会进入到高等学府进行更专业的训练的一次尝试，回国的和未来培养的这几代工程师红利必将给中国AI的发展带来积极的影响，而美国的科研院所正在为失去更多的优秀的大陆毕业生而苦恼着。 中美应在AI与军事管理规范中发挥主导作用 对战争进行伦理和法律的约束及制衡，是人类社会长期努力的结果，也是人类文明进步的重要表现。围绕AI军事用途的对话曾在日内瓦四公约及其附加议定书中有规定，把坚持“国际人道法原则”纳入其中，呼吁国际社会应采取以人为本的方式来处理在受冲突影响地区使用AI的问题。但是仅从人道主义的角度约束AI在战争中的使用是远远不够的，AI 发展是全人类的命题。一些国家已经提出给智能化程度越来越高的军用无人系统制定国际法和伦理准则，以约束其战场行为，然而，政策制定需要权衡各方利益，并且要克服监管过程中的各种挑战和困难。 作为大国，中美曾在2015年就网络安全达到协议，双方确定不相互攻击对方的公共设施。作为两个军事强国，中美都有责任敦促各方对其计算设备进行监管，制定相应的政策和监管措施，以应对由AI发展带来的风险。在这个过程中，中国应该超前部署，积极倡导国际合作，说服美国并倡议在联合国的框架下与各国共同协商，共同应对 AI 与战争治理的挑战，让AI真正为提高人们的生活品质去服务，不是朝着相互毁灭而是朝着共赢的方向去努力。