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了独一无二的“中国产业链”。 首先是十多亿人的巨大市场，这在人类历史上本身就是很罕见的。其二是中国的劳动力红利，上世纪80年代的中国劳动力人口年龄的中位数只有21.9岁（现在已经到了38.8岁
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校毕业生的能力在下降。为此，可以考虑加大新基建的力度，以充分利用高校毕业生的高素质劳动力红利，缓解就业压力带来的负面影响。 笔者认为，2022年应当接受宏观经济在潜在增速运行的现实，宏观政策无须考虑额
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左右，迎来长达15年的劳动力红利期。 经济增长：过去十年，东盟6国人均 GDP 持续增长，中产阶级一直在增加。随着印度尼西亚和菲律宾在未来几年步入“中等收入国家”（人均国民收入 4,046 美元及以上
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%，在欧洲是44%。 除却政府及资本市场的支持、充分的市场竞争与数据供给、劳动力红利逐渐消退等因素，我们发现，有另一大因素至关重要——在中国，人工智能有着明确的落地应用场景，大量AI企业活跃于这些垂
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比上行的影响。 2.全球劳动力红利消失、中国产业升级仍在继续，使得中国消费率提升的速度会慢于日本 中国已经迈过“U型曲线”的临界点，未来消费率将进入上升通道。一方面，2014年前后中国20岁到60岁劳
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第一个预测是中国“世界工厂”的AI自动化升级。中国的世界工厂地位来自欧美国家的生产外包和低廉的劳动力红利。时至今日，中国在供应链、材料、制造的质量和流程方面的know-how有了长足进步。过去一年
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五，长期政策将更加聚焦于提升全要素生产率。新冠疫情加速了全球经济的趋势转变，新供给冲击则带来了劳动生产率下降的负面约束，全球经济政策将从短期凯恩斯主义转向长期实用主义，旨在增强劳动力红利、资本效率和技
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在“二战”后是否存在共振，这种共振在未来会有哪些影响？共振之下，谁又在享受人口红利？ 从劳动力红利看全球产业链转移 我们先从人口红利的角度观察全球产业链转移的步伐，探究各国经济发展中的“人口钥匙”。据
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