中國經濟還要熱多久?
中國經濟還要熱多久?
2005.05.15 |

四月二十日,中國國家統計局公布了今年第一季及三月份國民經濟有關統計資料,發言人鄭京平指出,「投資規模依然偏大,調控任務依然繁重。」
因此特別邀請中國宏觀經濟學會常務副秘書長王建、經濟學家張曙光、中國社科院數量經濟技術研究所所長汪同三、國家開發銀行專家委員會常務副主任王大用、瑞士信貸第一波士頓亞洲區首席經濟學家陶冬以及哈繼銘,就過熱問題進行探討。

**(二十一世紀):**各位認為當前經濟是否過熱?
**哈繼銘:**去年第一季經濟增長速度很快,超過九.五%,外貿貿易赤字八十六億美元,消費增長一○.七%,今年GDP的各個分量都比去年大很多,而且是平衡快速地增長,所以我對今年經濟形勢的判斷,是宏觀經濟已經不再是結構性過熱,而是全面過熱。結構性過熱尚可用行政手段調整,全面過熱則需用總量調控。
**陶冬:**我認為過熱是由幾方面因素造成的,一是貨幣政策沒有隨著經濟的加速、通膨的重現而變化;二是地方政府的GDP本位主義和銀行的結構性缺陷,導致投資持續過熱;三是房地產有過熱的現象。但我認為中國消費沒有過熱現象,城市收入增長相當迅速,而且農村收入也出現轉機。出口則有另類的過熱現象,主要是由人民幣匯率的長期缺乏彈性以及出口商間的彼此競價造成。
**張曙光:**就第一季的情況來看,有些地方存在過熱的問題,但說經濟過熱有點聳人聽聞。在去年GDP達到九.八%的基礎之上,今年我國第一季度GDP增長達到九.五%,確實是較快,但並不是所有領域都是這種情況。
**王大用:**判斷當前經濟是否過熱是有一個標準的,如果說過熱是「病」,那麼就要判斷增長是不是偏快、通脹壓力是不是過大,而不是指別的毛病。美國的經濟增長達到五%就過熱了,中國經濟在現階段達到九%也不怎麼過熱,因為通膨率並不高。
**王建:**去年經濟增長九%和今年增長的九%並不一樣,去年我國面臨的是生產資料和能源的瓶頸。但是今年我國大概增長了五千萬噸鋼的生產能力,煤炭生產差不多增長了三千多億噸,這個瓶頸已經緩解很多。我特別強調的一點,就是去年宏觀調控中,已經把新開工的項目壓下來了,但因為在建項目不能停下來,所以高峰還要持續一段時間。
**汪同三:**還是要注意新問題,這對於搞好宏觀調控是最重要的:第一,中國自改革開放以來到現在,投資扮演了「成也簫何,敗也簫何」的角色,所以現在要特別注意投資反彈的問題;第二要注意價格問題。現在講價格不是大問題,但是更應該提的口號是要化解價格上漲的因素,為二○○六年、二○○七年的發展創造好的條件。
**王建:**在物價問題上,現在可能有很多人擔心會出現「輸入型通貨膨脹」,因為今年鐵礦石、石油價格都有了驚人的走高,問題集中在進口的上游產品價格方面。
另外就是有相當一部分壓力可以通過出口轉移出去,因為現在出口已經占到我國GDP的三五%左右。去年是貿易的一個轉捩點,第一次出現機電產品出口順差。也就是說中國的價格提升速度要快,這樣對進口上游產品的價格上漲有消化壓力的作用。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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