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了獨一無二的“中國產業鏈”。 ? 首先是十多億人的巨大市場，這在人類歷史上本身就是很罕見的。其二是中國的勞動力紅利，上世紀80年代的中國勞動力人口年齡的中位數只有21.9歲（現在已經到了38.8歲
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校畢業生的能力在下降。為此，可以考慮加大新基建的力度，以充分利用高校畢業生的高素質勞動力紅利，緩解就業壓力帶來的負面影響。 筆者認為，2022年應當接受宏觀經濟在潛在增速運行的現實，宏觀政策無須考慮額
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左右，迎來長達15年的勞動力紅利期。 經濟增長：過去十年，東盟6國人均 GDP 持續增長，中產階級一直在增加。隨著印度尼西亞和菲律賓在未來幾年步入“中等收入國家”（人均國民收入 4,046 美元及以上
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%，在歐洲是44%。 ? 除卻政府及資本市場的支持、充分的市場競爭與數據供給、勞動力紅利逐漸消退等因素，我們發現，有另一大因素至關重要——在中國，人工智能有著明確的落地應用場景，大量AI企業活躍于這些垂
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比上行的影響。 2.全球勞動力紅利消失、中國產業升級仍在繼續，使得中國消費率提升的速度會慢于日本 中國已經邁過“U型曲線”的臨界點，未來消費率將進入上升通道。一方面，2014年前后中國20歲到60歲勞
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? 第一個預測是中國“世界工廠”的AI自動化升級。中國的世界工廠地位來自歐美國家的生產外包和低廉的勞動力紅利。時至今日，中國在供應鏈、材料、制造的質量和流程方面的know-how有了長足進步。過去一年
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五，長期政策將更加聚焦于提升全要素生產率。新冠疫情加速了全球經濟的趨勢轉變，新供給沖擊則帶來了勞動生產率下降的負面約束，全球經濟政策將從短期凱恩斯主義轉向長期實用主義，旨在增強勞動力紅利、資本效率和技
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在“二戰”后是否存在共振，這種共振在未來會有哪些影響？共振之下，誰又在享受人口紅利？ 從勞動力紅利看全球產業鏈轉移 我們先從人口紅利的角度觀察全球產業鏈轉移的步伐，探究各國經濟發展中的“人口鑰匙”。據
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