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... 2024-04-16 19:30 .. 通过改善微观主体的决策效率提高全要素生产率。
比如，对于劳动者而言，数据可以通过让其掌握更先进的知识和技术，提升人力资源素质，提高劳动生产效率；对于资本而言，数据可以通过辅助投融资决策，更精准地服务实体经济；对于技术而言，数据可以通过促进先进技术的传播扩散，带动全社会生产力水平提升。
场景方面，利用数据可重复使用的特性，挖掘更多应用价值。
与传统生产要素不同，数据具有非竞争性且可以无限复制、重复使用的特性。
以气象数据为例，它既可以通过优化新能源企业决策实现降本增效，又可以通过智能决策减少极端天气气候事件影响，还可以用于设计天气指数保险、天气衍生品等创新性金融服务。
总之，通过多场景复用，数据可以最大限度地释放价值。
规模方面，要突出我国海量数据资源优势，催生新产业新业态新模式。
数据要素规模报酬递增的特性，意味着数据的多源融合可以产生1+1大于2的效果。
以大模型开发为例 .. UfqiNews ↓ 0
【三】 极限杠杆 在讲述2013年后的故事之前，我们先来学习一个简单的概念：货币乘数.
各经济主体将外汇兑换为人民币之后，总是会存在商业银行.
商业银行本身也能得到央行的借款.
这两笔钱，就构成了商业银行的原始存款，也就是基础货币.
商业银行会将这些钱拿出去放贷.
每10块钱的存款，商业银行会留下至少2块5作为准备金，贷出去7块5毛钱.
获得贷款的经营者，事实上又会将这笔贷款存回银行，于是商业银行又拿着这7块5中的5块钱出去放贷.
如此反复循环的结果，就是存款规模被放大了.
以这个被放大之后的资金总规模，除以央行总资产（即基础货币量），得到的结果，就是货币乘数.
在这里，我们很有必要梳理一下，从1990年代至今，我大中国的货币乘数演变史.
" ... 两脚羊殇歌——2017，开不动的印钞机-3:极限杠杆 ⟶ 【四】 死亡之债在上一章里我们已经讲过，商业银行在获得存款（最典型的存款其实就是央行以人民币兑换各经济主体手中的外汇而来的外汇占款），或者直接获得央行的借款之后，它一定会拿出去借贷，并通过反复的借贷行为而推高表面上的货币总量.
从这一点上来看，商业银行的借贷行为越频密，货币总量当然就越大，货币乘数当然也就越高.
然而对这一系列的过程而言，问题的关键在于：银行的钱要能借得出去才行，也就是说，银行必须找到适格的借款人.
实在是找不到人借钱的时候，所谓的“适格”要求就会降低，甚至被无视.
就好像美国引发金融海啸的次贷危机似的，美国当时已经找不到有钱人买房了，于是就把钱借给穷人，让根本就不可能还得起钱的穷人买房，号称“次级贷款”.
最后整条借贷链断裂，次贷危机爆发.
但是，请注意这个但是，在某些时刻，可能连不适格的借款人都找不到，银行拿着钱，根本就贷不出去，到这种时候，整个金融体系会因此停滞，货币乘数会因此丧失成长性，而整个债务体系， ... 两脚羊殇歌——2017，开不动的印钞机-4：死亡之债 ⟶
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