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二是防范化解风险。中央经济工作会议提出了几个方面的风险。房地产风险方面我们已经采取了一系列举措，这次又强调一视同仁满足不同所有制房地产企业的合理融资需求，这一点在解决供给端资金链问题上非常关键。房地产对居民财富、消费、市场预期都有重要影响，是当前影响经济运行的“牛鼻子”。化解房地产风险，促进房地产市场平稳健康发展，对改善整体经济运行尤为重要。保障性住房建设、“平急两用”基础设施建设、城中村改造三大工程，对带动房地产相关投资，缓解房地产压力有重要作用。地方政府债务风险方面已经在部分地区试点债务置换等化债措施，同时也要促进地方通过盘活资产等举措化解债务。下一步要推动融资平台市场化转型，形成防范化解地方政府债务的长效机制。从根本上，在制度层面解决问题，还需要推进新一轮财税体制改革。地方政府债务处置也要把握好与经济稳定的关系，做到边化债边发展，统筹风险化解和稳定发展的关系。
2023年中央经济工作会议提出，“要增强宏观政策取向一致性。加强财政、货币、就业、产业、区域、科技、环保等政策协调配合，把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估，强化政策统筹，确保同向发力、形成合力。加强经济宣传和舆论引导，唱响中国经济光明论”。这表明，2024年需要以更加协调的政策组合谋发展，统筹考虑不同政策的调节特点与调节功能，使它们在最佳配合方案下实现宏观经济目标，通过“增强宏观政策取向一致性”，维持经济总量平衡、促进经济结构优化、引导经济健康发展、推动社会全面进步。这一要求体现出鲜明的问题导向和系统思维，具有明确的现实针对性和战略指导性。深刻理解和把握这一要求，应从增强宏观政策目标的一致性、加强政策措施的协同性、强化预期管理的重要性三个层次入手。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
再往前推两年，高股息资产也明显跑赢大盘。2022年，上证红利指数小幅下跌2.42%，同期上证指数下跌15.13%，收益率超过当年上证指数12.7个百分点，超过深证成指23.43个百分点，体现出更好的抗跌性。2021年，上证红利指数上涨7.62%，也超过同期上证指数4.80%的涨幅和深证成指2.67%的涨幅。