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美联储距离结束加息还有多远？******

　　(经济观察)美联储距离结束加息还有多远？

　　中新社北京2月2日电 (记者 夏宾)在市场意料之中，美联储2023年首次议息会议决定继续加息25个基点，这是美联储自去年3月以来连续第八次加息，但加息幅度已经回落，目前利率水平创下2007年10月以来的最高值。

　　从美联储发表的声明来看，在经济预期方面，对于通胀程度表述大幅修改，显示美国通胀压力正在得到缓解，将此前的“通胀仍然居高不下”的措辞改为“通胀有所缓和，但仍处于高位”，疫情及乌克兰危机对于通胀压力的影响趋弱。

　　在货币政策立场方面，美联储表示“持续提高目标区间将是适当的”以及“在确定目标区间未来增长时，委员会将考虑货币政策的累积收紧、货币政策影响经济活动和通货膨胀的滞后性以及经济和金融发展”。

　　换言之，美联储会继续高度关注通胀风险，预计仍将上调利率。

　　中信证券首席经济学家明明表示，从美联储主席鲍威尔的会后发言来看，并不认为现在是暂停加息的时候。通胀需要一定时间才能回落，因此需要在更长时间内保持较高利率。

　　民生银行首席经济学家温彬也提到，鲍威尔对外释放的信号是，美联储正处于反通胀的早期阶段，取得胜利需要时间。不过他也强调，美联储没有动力也不想过度收紧利率。

　　工银国际首席经济学家程实表示，从美联储的角度来看，尽管整体通胀和核心通胀持续回落让美联储的决策者压力有所减轻，但目前通胀预期的回落仍处于下行通道早期阶段。短期通胀预期受季节性和能源因素的影响非常显著，如果季节性因素对能源和粮食价格的影响退去，通胀预期存在快速反弹的风险。

　　就目前情况而言，美联储距离结束加息还有多远？“我们预计美联储今年还会加息一到两次，然后随着实际利率开始上升，直至超过美联储预计的适当水平，加息将暂停。一旦加息周期结束，我们预计美联储会按下暂停键，并观察经济状况以决定宽松周期是否合适。”威灵顿投资管理宏观策略师圣地亚哥·米兰说。

　　谈及未来美联储的政策路径，浙商证券首席经济学家李超提出要关注三个方面。一是未来的加息节奏。本次议息会议声明及鲍威尔会后声明中均在强调加息进程尚未结束，并且仍可能有一次以上的加息。

　　二是年内是否降息。“我们认为相对弹性的表述并未彻底锁死年内降息的可能性。”李超直言，鲍威尔给予了政策充分的弹性空间，提到“如果经济表现符合预期，则降息是不合适的”，但如果“通胀下行速度快于预期，也会在评估政策时重新考虑。”

　　三是金融环境变化。李超提到，去年10月底以来美股反弹、美债利率回落金融条件有所改善，也一定程度上反映了机构的远期宽松预期，鲍威尔对此并未进行明确“反驳”。

　　明明说，我们仍维持此轮美联储或于今年一季度停止加息(即最后一次加息时点为今年一季度)，加息终点或为5%左右的判断。

　　他进一步称，实质上美联储降息与美国通胀下行速度以及经济全面恶化时点，尤其是与劳动力市场密切相关，考虑到通胀下行速度存在不及预期的可能性，降息预计将由美国经济进一步恶化触发。“由于今年美国经济仍存在较高的衰退概率，因而实质上我们认为美联储较难避免在2023年进行降息。”

　　李超还提到，虽然美联储当前态度中性，但也应关注欧洲潜在的金融稳定压力，一旦欧债风险开始发酵可能成为当前美联储决策框架外的超预期冲击因素并影响加息节奏，政策存在加速转向的可能。(完)

发挥数据的创新引擎作用******

　　作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）

　　随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

　　数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。

　　第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。

　　第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。

　　第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。

　　更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。

　　一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。

　　二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。

　　三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

　　四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）