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  • 中国钾盐缺口

    中国有56%的耕地需要“补钾”,总体上越往东南越严重,闽、湘、鄂、粤、海南以及江淮地区土壤钾含量都十分稀少,高效钾含量只有新疆、关中农业区的二分之一甚至四分之一。2023年,中国钾盐缺口68%,需进口1000多万吨,而由于钾的高度垄断,进口选项非常有限。

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  • 三井物产的情报网

    微软的情报系统对企业经营的贡献率大约是17%左右,而三井这种贸易财团则是以信息为最终的经济效益,其情报就是整个公司的命脉。作为民间研究机构,从研究的深度、广度和企业接受程度来看,比政府研究机构更有效率。其成果被日本企业界认为是经济变化的风向标。

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  • 为什么盒装奶是950毫升?

    国内的一些牛奶包装沿用了美国的可折叠屋顶式纸盒设计,用的模具一样,那标注的容量也跟别人一样,取近似值950毫升。制造商在保持包装大小和价格不变的情况下,稍微减少产品的体积。这可以帮助公司在生产成本上升时控制开支,而不会显著提高零售价格。

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  • 一个县城与打火机

    12道工序、32个零配件、15项测试标准……制造出1元打火机。全球一年销售200亿只,约七成来自中国湖南邵东。这里年产打火机150亿只,远销120个国家和地区,串起来能绕地球20圈。在邵东,平均每1分钟就有2.8万个打火机下线,其打火机生产技术也在不断创新。

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  • 重生的俄罗斯农业

    2002年俄出台《农业用土地流通法》后,一系列法律让农用土地流通得以明确、透明地进行,保证了农业政策的稳定性。2007年对农业发展做出规划,实行农业保护政策和农产品价格调控政策,对农作物保险费实施补贴。次年俄罗斯农业从粮食净进口国转变为粮食净出口国。

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  • 印度,用糊糊驯服味蕾

    谷物的富余,让印度不怕浪费粮食,人们发现,面粉和米粉作为糊糊的增稠剂,质地更浓郁粘稠、香料与食材融合度更好,且可以保温和解腻,缓解糊油脂和肉类的油腻感。原本粗劣的糊糊,在不断融合的过程中,越来越能驯服各种各样的食材,并形成另一条美食路径。

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  • 拜耳伤痕

    买下孟山都,彻底改变了拜耳的发展轨迹。拜耳最大的三项并购是2006年以199.5亿美元的价格收购先灵公司,2014年以142亿美元收购默沙东的OTC业务,以及2016-2018年间以630亿美元收购孟山都。前两项并购起码还增强了拜耳的制药业务竞争力,最糟糕的是对孟山都的收购。

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  • 全球家族办公室现状

    只有少数家族办公室将注意力放在促进家族团结和长期稳定上。在职能专业化方面,投资管理进展最为显著,而其他职能专业化水平则存在差异。家族本身的专业化水平也呈现出类似的情况。许多家族和家族办公室都缺乏领导人接班规划,并且未为下一代制定教育规划

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  • 日本地理标志保护制度

    长期以来,日本对地理标志的保护,都是通过《反不正当竞争法》《商标法》等法律提供的被动保护。2014年日本颁布GI法。该部专门法对地理标志的保护进入主动保护阶段。该法能制定实施,除了促进农林水产等产业发展、保护消费者利益外,与欧盟谈判也是重要因素。

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  • 全球产业链演化历程

    技术演进、竞争优势和风险环境是推动全球产业链发展的三股主要力量。技术演进是产业链结构变化的基础。在不同时期,三股力量以不同形式共同塑造全球产业链格局。在当前,三者分别对应着绿色化、效率性和安全性,使产业链呈现绿色化与多国多中心化的发展趋势。

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  • 游戏行业的肉与汤

    AI会不会彻底改变这个行业,“不好说”,“AI原生游戏大概率不会是我们先搞出来,可能是哪个做AI的实验室先做出来,然后其他人会在他们的基础上往下走,”卢竑岩表示,目前还没有看到离实用特别接近的科研成果,“但也很难说,会不会突然有爆发性地增长。”

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  • 120年美国房价历史和规律

    从1890年到2013年的123年中,有28年下跌,95年上涨。其中跌得最深的是2008年,跌幅达18%。连续下跌达到5年的只有两次,第一次是1929-1933年累积跌幅达26%;2006-2011年累积跌幅达33%。在过去的123年中,美国房价平均增长率为3.07%,CPI 通胀率为2.82%。在扣除通胀率后,房价就基本不涨了。

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  • 枢纽城市之争

    超级承运人与枢纽机场相辅相成,带来大量客流、物流,从而拉动当地经济发展。无论是超级承运人,还是枢纽机场,都强调“集中”,如达美航空在亚特兰大份额超过80%,堪称“堡垒枢纽”。而中国目前有57家航司,三大航在北上广基地份额都仅在40%-50%之间,市场份额较为分散。

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  • 波音从工程奇迹到信任危机

    批评人士说,波音公司把安全当成了利润的牺牲品。”这样做是为了让波音的运营更像一家企业,而不是一家伟大的工程公司。波音的确是一家伟大的工程公司,但人们投资一家公司是因为他们想赚钱。”今天的波音既不是一家伟大的工程公司,也不是一个好的投资对象。

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  • 计算机产业史

    本文从1946年第一台计算机ENIAC发明开始,阐述计算机作为不同效用工具为人所用。从科学计算、数据处理、适时控制,到线上社交、个人玩乐、办公效率、图形工具,再到内容平台、互联网与云计算时代,最后计算机已经融入到我们生活方方面面,无处不在。

    互联网之所以能够大而统一,发挥最大网络效应,与其去中心化的基础定位有很大关系:数据包发送方式和发送内容无关,任何设备都可以加入互联网,唯一中心化的域名管理机构获得了独立且非营利地位,互联网治理更多依赖社交机制,而不是靠特定机构来管理。

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  • 墨西哥的中国工厂

    中国企业到墨西哥以前,目光紧盯着美国,到墨西哥后却发现了许多新机会。同时到了墨西哥后,它们惊觉,中国经验失灵了。不同于过去从欧美日企业到亚洲四小龙再到中国,再从中国到东南亚的产业转移,中资企业到墨西哥是一场大国博弈背景下的应变之策。

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  • 像研究人类一样研究ChatGPT

    一篇有关“机器心理”的预印本。他在其中提出,把LLM当作一个人类对象来对话,可以揭示底层简单的计算之中产生的复杂行为。Google的研究引入“思维链提示”,来描述一种让LLM展示“想法”的做法,会让模型按相似的流程行事。它会输出思维链,这么做更可能获得正确答案

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  • 欧亚电网互联的地缘要素

    欧亚电网互联问题上,欧盟和俄罗斯等传统“电力中心”依然重要,新“中心”如中国、印度、土耳其、伊朗等也在崛起。随着技术发展,电网容易受外部力量影响,美国也在不断尝试渗透。电网联通可以建立包容、平等、开放的政治空间;同时,也可以成为政治制度堡垒。

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  • 北京与“繁华”

    相比窄路,大宽马路大街区反而才堵车。小尺度的交叉口信号相位少、周期短,可使清空距离和损失时间变短。北京“宽马路、疏路网”,与东京、纽约、香港“窄马路、密路网”,后者利于微循环打通,利于商业繁荣。另外,不是街区制,三百万以上人口就会爆发城市病。

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  • 日本基金业萧条30年后

    90年代初至今,日本基金行业直面“失去的30年”。但仍实现一定程度结构性发展:当资金逃离权益市场,通过出海等方式拥抱固收业务、后开发养老金投资、逐月决算基金等特殊业态,头部机构又依托日本央行购买ETF扩表等,在被动产品上做大规模,最终铸成今日格局。

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【作者:朱云来(中国金融四十人论坛(CF40)常务理事、金融专业人士);转自:观察者网;来源:经济学家圈《朱云来:从数据看共同富裕,财富怎么分合适?》2021.10】

 

【导读】 如何理解当前政府系统提出的“共同富裕”?中国金融四十人论坛(CF40)常务理事、金融专业人士朱云来近日指出,政府系统地提出共同富裕这个话题,这一直符合我们的发展原则,我们就应该更有所关注。

 

我们过去从来没有怀疑过共同富裕这个主题,一直认为我们的目标就是共同富裕,实际走的方向也是共同富裕,至于先富一点、后富一点,这是根据实际情况的调整,但大家对于共同富裕这个目标是一直没有怀疑的。

为什么现在这个话题一下子触动了这么多人的心呢?马克思主义理论是在1848年提出来的,当时正值工业革命高潮,社会的不平等现象远多于当下。当前大家对共同富裕的关心往往更宏观,考虑国家这么大一个系统,财富应该怎么分合适?

下面来看看共同富裕与宏观经济怎么联系?怎么接上轨?我主要是依据统计局的数据,把这个问题放在数据体系整体里面考虑,从历史的角度去看,给大家提供一点系统化的思考。

下图是中国居民人均收入的统计,至少是从1978年开始就有数据。根据统计局的框架,分成城镇平均收入和乡村平均收入,再根据城镇人口和乡村人口,做加权平均就可以得出居民人均收入。2020年老百姓的平均收入是一年3.2万元。

图1:中国居民人均收入增长与分布

 

把收入数据和财富联结起来看,1978年人均收入171元钱,增长到2020年3.2万元,年均增长13.3%,当然这是名义增速,没有考虑价格增长因素。所以看上去42年间涨了188倍,其实可能没有那么多。

根据现在每年居民生活来看,大体说平均收入3万,平均的消费是2万,平均的结余就是1万,全国老百姓一年就是14万亿。

刚才说到收入的积累,下面再拿收入跟产值相比,产值本质上也是收入,我也用名义数值比较一下。总产值有100万亿,但是老百姓的收入统计人均3万多,14亿人约是42万亿,那么100万亿中还有60万亿去哪了?我们刚才说财富问题、共同富裕,什么是财富?财富到哪儿去了?我们创造了多少?我们顺着这个方向继续讨论。

图2:居民总收入及占产值比时图

 

居民收入占GDP的比值最早可能追溯到1956年,早期比较高可能超过60%,最低在2012年前后降到了40%,随后又有一些恢复,这是一个大的分配格局。统计局还公布了居民的分组收入,可以推算基尼系数。不论是统计局公布的,还是我们推算的基尼系数,算出来都在0.4-0.5之间。

基尼系数是什么意思?如果是绝对公平,基尼系数是0,如果极不公平,则是1。什么叫极不公平呢?比如说国王一个人就拥有全国的所有财产,那就是1。0和1中间是什么意思?我理解相当于是普通人群组比平均分配时少收入的那部分比例,也是极高收入人群比平均分配时多收入部分的比重。

图3:中国基尼系数时图

 

如果这个解释是对的,平常我们说的基尼系数0.4以上就值得关注。我能找到全国五等分的数据,以及城乡居民各自分成20%的五个等分,计算出各自的平均收入,这样的话我们就也能粗略估算出基尼系数。图中红色的线可以追溯到1978年,主要是统计局自己公布的全国居民人均可支配收入基尼系数。

在1978年的时候0.2,到2003年上升超过0.45的水平,然后上下波动。与同期美国基尼系数比较,我们之前是低于美国,2003年以后超过它,后来又有所回落。

如果用统计局公布的全国五等分数据做一个类似的计算,结果算出来只有0.39。这个怎么解释呢?因为调查的人群分组太粗了,全国五等分每组对应人群有2亿多,用这样充分摊薄的组均收入再来计算基尼系数,就略低于0.4了。分组越粗算出来的结果越平均。

如果再把城乡区分开,就是图上的城乡五分十组,会比刚才算的基尼系数更高了,这两个基尼系数可能反映了城乡差别,差距就从0.394提到0.413。因为城镇最高10%收入人群、最低的10% 也给了数据,再把这两组加上,等于说我又增加了一个颗粒度。

精细程度更高了,基尼系数会更高一些。这个是对的。每一个组分相对收入不一样,分组越细显示收入差距越来越大。城市里边分了五等分、农村分了五等分,加起来就是十个组的数据。

我还利用了中国统计年鉴中资金流量表的住户可支配收入数据,它统计了一年全社会资金变化,给出了一个全部居民可支配收入的宏观统计,2018年是54万亿元。

如果把这个总收入与上文居民抽样调查收入作对比,就是刚才说的14亿人3万收入,算出来是42万亿收入,也就是说调查收入可能少算了一块,或是说可能有一个相对高收入的阶层拿走了这部分收入。

比如胡润财富报告公布家庭资产600万以上有1500万人左右(501万户*3人/户),这些人数相对少,但是相对占有的收入金额大。要把这部分考虑进去,才是居民总收入。以上初步的分析,仅供参考。

上面只是在探讨方法论,计算结果大家可以一起来讨论验证。如果没有很多交叉验证的话,也很难说一个发现是不是能够反映真实情况。基尼系数是包括了很多方面收入差异的。

进一步展开分析,一个角度是城乡收入差异。具体说,城镇平均收入是4.4万,农村的平均收入是1.7万,城乡倍数大概在2007年达到了顶峰约3.1倍,后来有所回落,到现在城市收入约是农村的2.6倍。

图4:城乡收入差距倍时图

 

我们追求城市化,希望老百姓高收入,但是城市化本质上要看有没有足够的产业支撑?产业是否需要吸收这么多劳动力,或者说产业真正地创造价值、创造收入的能力是多少?让农民进到城里,城里的消费成本就是2.7万元/年,在农村的消费成本是1.4万元,差了近1倍。

如果从生活的角度来讲,一个人在农村的生活成本要远低于在城市里边的生活成本,是1:2的关系。从收入上看好像是低收入,但其实从生活的角度来讲,在农村的生活成本也低。

而按登记注册类型来看分城镇就业分类,有城镇非私营单位就业人员,约1.7亿人,占全国人口12%多一些,工资总额约15万亿,占全国居民薪酬收入的32%左右。上市公司的雇员,近3000万人,占了就业人员的4%,总薪酬将近5万亿,占了全国居民薪酬收入的9%左右。

另外还有地区的差异,因为有系统的各个省区的统计。同理,根据这个分布也可计算一个区域的基尼系数。总体看,基尼系数是一个非常普适的分析方法,能对各种不均匀的分布,作出很好的总结。

图5:行业收入差距:以城镇非私就业为例

如果说刚才那些收入是分配的起点,下图我们计算的权益就是分配的终点,是收入差异多年连续累计的结果。国家经济最重要的统计表格之一是资产负债表,并分成几大部门列示:包括住户部门、企业部门(金融、实业)、政府部门等。

从权益角度来讲,以参与经济的实体活动单位为基准,计算到底积累多少钱,包括卖了多少东西、付出多少工资等,最后剩下多少利润,这些利润积累就变成权益。

通过权益,我们能够很清楚地看到各部门累计分配占比情况:住户部门、包括工薪阶层,也包括部分小微企业能分配多少;而实业里面又分成了国企和非国企。

图6:分经济部门的权益:比例时图

 

为什么把企业分成国企和非国企呢?企业毕竟是企业所有者拥有的,有可能是国企,也有可能是民企,它对于分配的意义不一样。国企的资产是国家代表大众管理,民企则是直接已经分到个人头上了,跟我们其他的住户没什么关系了,因此也可视为极高收入人群累积的一部分财富。

从1997年以来的数据来看,民企是先扩张,2007年以后又进入一个逐渐收缩的通道。金融部门是不断在涨的。我注意到,社科院第一个做出来了一张比较正式的中国国家资产负债表。

但是他们计算的值跟我们算的有点差异,他们算出来2018年总资产是1500多万亿,我们算的是860万亿左右。这里最主要的区别是,他们有的估计使用了价值重估法,原来投资了,资产评估上去了,资产价格也上去了,表里记载的金额也改了。

我们比较保守,是按会计准则计算的,会计准则是不准随意重估调增资产,去年买个房子花了100万,今年房子增值了,所以我资产变成150万了?这个是不允许的。

类似的,还有股权估值是否用市值计价的分歧,说这里有好几百万亿股票股权的资产,股票我们知道今天可以是6000点,明天可能是3000点了,同一个股票价格很短时间就差了一倍,所以这种参考意义有多大、有多稳定?

当然,这种重估反映市场的价值变动也不应该算错,但我们重视用的历史成本方法也应是一个参考。此外,有的地方他们还多包括了一些资产,比如商誉、部分土地使用权等无形资产,所以总体上我们算出来偏低一点。

总而言之,上面我们把中国这些年经济发展的结果梳理得更清楚一点,然后再讲分配的问题。

现在政府系统地提出来了这个话题,而且这一直符合我们的发展原则,我们就应该更有所关注。市场初次分配怎么形成?现在有的根本不是竞争性的市场机制,那怎么能进行市场化配置呢?市场机制就得把价格放开。价格放开不等于不管,这里边还有一个平衡的问题,经济最基本的就是效率和公平的平衡。

其实还有两个字,就是激励,公平也需要激励。不激励的话,所有公平都是大锅饭,最后是三个和尚没水吃。反过来激励多少合适呢?激励又是怎么形成的?致富也好、分配也好,还得要讲一个规则,按照市场允许的规则进行分配。

刚才专家们讲的劳动、分配,按劳分配为主,我特别赞同,资本要区别对待。中国的改革现实,对大多数老百姓来讲什么是资本?每人每年省的那1万块钱,你说这是不是资本?这个资本有过去咱们说的那种资本罪恶吗?就是省吃俭用累计起来的钱嘛。有资本才能投入为经济未来发展提供动力,这些是好的,也是必须的。

系统性的概念,我们可能都得需要重新认真地梳理一下,我觉得这个问题肯定不是一下能讨论清楚的。至少先把这个基本情况是什么样,它跟经济的关系是什么,它的效果是多少、它的规模是多大,要做一个系统性、数量性的分析,然后再讨论,过程中逐步形成共识。

因此,当前讨论可能最有益的就是首先指明一个方向,共同富裕、基本公平是原则。当然不是说这个过程中就不讨论效率的问题、激励的问题,对已经形成的社会问题如何重新调整也值得讨论。

比如说,人均年收入就3万元,盖了这么多房子,竣工成本价是每平方米3000元,结果卖出去的销售价是每平方米1万元。

如果本来收入就很低了,还要花成本三倍的钱购房,然后一年节省下来的钱才够买1平方米。这实际又搞了一轮对买房人很不公平的再分配,并形成了一个逆向选择的概念,就是在自然竞价系统中,买得起的人可能是房子已足够住的人,而需要房子的人却根本买不起,或是可能需要花去30年、40年的储蓄才可以(按城镇人均住房建筑面积39.8平方米计算)。

所以就变成了一个畸形的市场,房子面积盖得多到一塌糊涂,却已经不好卖出去,而这时还来买的人呢,很多都是借了银行的钱买,希望借杠杆放大可能已很薄的获利空间了。

银行为什么要支撑这样的投机需求?为什么不可以重新再平衡?按照市场供需核价,按照合理良性的市场应该得多少来重组,把这个市场重新理平,这样的话,让老百姓都可以处在一个新的起点上共同往前走。比起投资房子,实际上更需要投资的是改善老百姓的生活,包括养老、医疗、教育、育儿等等。

我上次做了一个养老模型,其实从22岁开始工作,每年存6000元,到60岁退休的时候就可能有一个80多万元的养老基金,存放于个人账户,可以供退休以后20年的生活(每年存6000元,工作38年共积累22.8万,占全部工作收入的12%左右,通过合理投资的复利效果,最终累积养老基金可达82.5万,相当于全部工作收入的42%。而60岁时这82.5万的基金,又能支持退休后20年消费,总消费金额超过140万。多出来的约60万消费,是因为每年支付生活用度后的剩余资金仍在投资、获得复利收益)。

在通胀可控,投资收益稳定的前提条件下,大家工作时只需花累计收入的一部分,就可支持自己的养老。

同理,你可以把医疗保险、教育、育儿的费用都考虑进去,这都是现在社会最关心的。如果通过更合理有效储蓄投资,使得大家对这些东西没那么担心了,这个社会也就好办多了,可能关于共同富裕问题的讨论激烈程度也会有所不同。

 

2021-11-11
用统计年鉴中资金流量表的住户可支配收入数据,统计了一年全社会资金变化,给出了一个全部居民可支配收入的宏观统计,2018年是54万亿元。如果把这个总收入与居民抽样调查收入作对比,算出来是42万亿收入,可能有一个相对高收入的阶层拿走了这部分收入。

数据中的分配结构

分配结构