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中国连续第三个月减持美债，持仓再创2010年6月以来新低******

　　澎湃新闻记者 陈佩珍

　　美东时间1月18日，美国财政部公布2022年11月的国际资本流动报告(TIC)。根据最新数据，2022年11月，日本和中国(大陆)为美国国债的前两大“债主”。2022年11月，日本结束自2022年7月开始的减持美国国债步伐，当月增持178亿美元至1.0822万亿美元。中国则连续第三个月减持美国国债，当月减持78亿美元至8700亿美元，持仓规模为2010年6月以来新低。

　　2022年，美联储的大幅度加息和日本的宽松货币政策形成鲜明对比。不过，在2022年底，日本央行突然的“鹰派”转向，让市场猜测其宽松货币政策是否会转向。

　　从对美债的持有量来看，日本在“奇袭”市场前的一个月，即2022年11月，对美债转为小幅增持，而在2022年10月，日本对美债的减持幅度环比收窄，在2022年9月，日本对美债一度大幅减持796亿美元。

　　一般来说，当美债收益率处于上行阶段，投资者会倾向于减持美债资产以降低资产损失，当美债收益率下行时再增持。在2022年11月10日，美国劳工统计局发布10月通胀数据超预期回落后，美国10年期国债收益率就进入总体下行趋势阶段，此前因为美联储较为“鹰派”加息曾一路高涨。

　　当时美国劳工统计局公布的数据显示，美国2022年10月CPI同比增长7.7%，低于市场预期，前值为8.2%。

　　从中国大陆来看，去年5月，中国所持美债环比减少226亿美元至9808亿美元，为2010年5月以来首次持仓不足1万亿美元。在2022年7月、8月小幅增持后，9月、10月、11月，中国均在减持美债。

　　从全年来看，2022年年初，日本和中国所持美债分别为1.3031万亿美元、1.0601万亿美元；截止到2022年11月，日本和中国所持美债分别较年初降低2209亿美元和1901亿美元。

　　美国财政部在官网披露的11月国际资本数据内容显示，11月份外国对美国长期、短期证券和银行流水的净买入额为2131亿美元。其中，外国私人净流入为2127亿美元，外国官方净流入为4亿美元。

　　11月，外国居民增持了长期美国证券，净买入1406亿美元。外国私人投资者净买入1528亿美元，而外国官方机构净卖出122亿美元。美国居民减少了长期外国证券的持有量，净抛售了309亿美元。

　　若将国际长期证券和美国长期证券均考虑在内，外国对长期证券的净买入为1715亿美元。在计入调整因素后，比如对未记录的美国资产支持证券向外国投资者支付的本金的估计，11月份外国净购买入估计为1652亿美元。

　　外国居民持有的美国国债增加了47亿美元。外国居民持有的所有以美元计价的短期美国证券和其他托管负债减少了10亿美元。银行对外国居民以美元计价的净负债增加了490亿美元。

　　美国财政部下一次将发布2022年12月的财政部国际资本(TIC)数据，定于2023年2月15日。

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）