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Thu, 14 May 2026 04:29:38 +0800

　　本文转自中国计算机学会，作者：张志华，来源：《中国计算机学会通讯》2016年第11期

　　近年来，人工智能的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途径。因此，机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。

　　通俗地说，机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示；接着基于表示进行建模；然后估计模型的参数，也就是计算；为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段，包括硬件层面和算法层面。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率派方法其实就是一个优化问题。而贝叶斯模型的计算则往往牵涉蒙特卡洛(Monte Carlo)随机抽样方法。因此，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。

　　借鉴计算机视觉理论创始人马尔(Marr)的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面：首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；其次，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，这是机器学习学科的核心内容；第三，通过推理达到某种智能。高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接近于数据端，而机器学习则更接近于智能端。

统计与计算

　　今年刚被选为美国科学院院士的卡内基梅隆大学统计系教授沃塞曼(Larry Wasserman)写了一本名字非常霸道的书：《统计学完全教程》(All of Statistics)。这本书的引言部分有一个关于统计学与机器学习非常有趣的描述。沃塞曼认为，原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两者是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在“重新发明轮子”，没有新意。然而，他认为现在情况改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，沃塞曼写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识：如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。正是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。尽管深度学习已经在实际应用中展示出其强大的能力，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　计算机学家通常具有强大的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家擅长于理论分析和问题建模，因此，两者具有很好的互补性。Boosting、支持向量机(SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向，这些成果是统计界和计算机科学界共同努力成就的。例如，数学家瓦普尼克(Vapnik) 等人早在20世纪60年代就提出了支持向量机的理论，但直到计算机界于90年代末发明了非常有效的求解算法，并随着后续大量优秀实现代码的开源，支持向量机现在成为了分类算法的一个基准模型。再比如，核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典多维尺度分析(Multi-Dimensional Scaling, MDS)。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界重新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　世界上公认最好的两个统计系来自加州大学伯克利分校和斯坦福大学。加州大学伯克利分校是美国统计学的发源地之一，可以说是当今统计学和机器学习的中心，其机器学习领域的教授通常同时在计算机系和统计系都有正式职位。已故的布莱曼(Leo Breiman)教授是统计机器学习的主要奠基人，他是众多统计学习方法的主要贡献者，比如Bagging、分类回归树(CART)、随机森林以及非负garrote稀疏模型等。布莱曼是乔丹(Michael Jordan)教授的伯乐，当初是他力主把乔丹从麻省理工学院引进到伯克利分校的。可以说，伯克利分校的统计系成就了乔丹，反过来他也为伯克利分校的统计学发展创造了新的活力，为机器学习领域培养了一大批优秀的学者，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福大学统计系的一个主要方向就是统计学习，比如《统计学习基础》(Elements of statistical learning)一书就是统计系几位著名教授撰写的。斯坦福大学计算机科学系的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别是在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然。他们的网络公开课“机器学习”、“概率图模型”以及“人工智能”等让全世界学者受益。有意思的是，斯坦福大学和伯克利分校具有令人羡慕的合作竞争关系。一年一度的联合统计学日是两校统计系的交流平台。伯克利分校教授布莱曼和斯坦福大学教授弗莱德曼(Jerome Friedman)合作建立了许多重要统计学习模型。此外，两校教授罗素(Stuart Russell)和诺维格(Peter Norvig)合作的《人工智能：一种现代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)一书是人工智能的集大成。

　　卡内基梅隆大学是一个非常独特的学校，它并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，是世界第一个建立机器学习系的学校。米歇尔(Tom Mitchell)教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生讲授“机器学习”课程。这个学校的统计学同样也是一流，是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，它的机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在《科学》(Science)和《自然》(Nature)发表多篇开创性的论文，实属罕见。辛顿(Geoffrey Hinton)教授是伟大的思想家，更是实践者。他是神经网络的建立者之一，是误差反向传播(BP)算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。尼尔(Radford Neal)教授是辛顿的学生，他在贝叶斯统计领域，特别是在蒙特卡洛马尔科夫链模拟方法(MCMC)方面做出了一系列的重要工作,还开源了许多贝叶斯统计方法程序包，并一直致力于优化R语言。

机器学习的发展历程

　　对于20世纪90年代以前的发展历程，我认识不够，了解不深，觉得当时机器学习处于发展的相对平淡期。而20世纪90年代中期到21世纪00年代中期是机器学习发展的黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的支持向量机、随机森林和Boosting等集成分类方法，概率图模型，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，非参数贝叶斯方法，基于正则化理论的稀疏学习模型及应用等等。这些成果奠定了统计学习的理论基础和框架。

　　然而，机器学习在21世纪00年代末也经历了一个短暂的徘徊期。那时我在加州大学伯克利分校的博士后工作结束，正面临找工作，导师乔丹教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。这主要体现在下面三个标志性的事件。

　　第一，2010年2月，加州大学伯克利分校教授乔丹和卡内基梅隆大学教授米歇尔同时当选美国工程院院士，同年5月份，乔丹教授又当选为美国科学院院士。随后几年，概率图模型专家科勒(Daphne Koller)当选为美国工程院院士，理论计算机学家和机器学习专家、Boosting的主要建立者之一夏皮尔(Robert Schapire)当选为美国工程院院士和科学院院士。期间，斯坦福大学的统计学家弗莱德曼和提布施瓦尼(Robert Tibshirani)、伯克利分校的华裔统计学家郁彬，以及卡内基梅隆大学统计学家沃塞曼也先后被选为美国科学院院士。这是一个非常有趣的现象，因为这些学者都在机器学习领域做出了非常重要的贡献，比如弗莱德曼的工作包括分类回归树、多元自适应回归(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)和梯度推进机(Gradient Boosting Machines, GBM)等经典机器学习算法，而提布施瓦尼是最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)的提出者。此外，优化算法专家鲍德(Stephen Boyd)当选美国工程院院士，他和范登贝格(Lieven Vandenberghe)的合著《凸优化》(Convex Optimization)可以说风靡机器学习界。今年，机器学习专家、深度学习的领袖、多伦多大学教授辛顿以及该校统计学习专家瑞德(Nancy Reid)分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　乔丹教授在当时我祝贺他当选为院士时的回信中说，如果以他当选院士这种方式来看待机器学习获得学术界的认同会更有意义。因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是，其代表科学家能否被选为院士。我们知道米歇尔是机器学习早期建立者之一，而乔丹是统计机器学习的主要奠基者之一。

　　第二，2011年的图灵奖授予了加州大学洛杉矶分校教授珀尔(Judea Pearl)，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。图灵奖通常颁给纯理论计算机学者，或者早期建立计算机架构或框架的学者。而把图灵奖授予珀尔教授具有方向标的意义。此外，去年《科学》和《自然》杂志连续发表了4篇关于机器学习的综述论文。而且，近几年在这两个杂志上发表的计算机学科论文几乎都来自机器学习领域。

　　第三，机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。特别是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等对工业界的巨大影响。当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习，因此谷歌认为自己是一家机器学习公司。深度学习作为当今最有活力的机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就，造就了一批新兴的创业公司。工业界对机器学习领域的人才有大量的需求。不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　最近有一本尚未出版的书《数据科学基础》(Foundation of Data Science)，作者之一霍普克洛夫特(John Hopcroft)是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译技术、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效，重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。我曾经和霍普克洛夫特交谈过几次，他认为计算机科学发展到今天，机器学习是核心。他正在读机器学习和深度学习方面的书，并计划为本科生讲授机器学习课程。

　　现在计算机界戏称机器学习为“全能学科”，它无所不在。除了有其自身的学科体系外，机器学习还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。因此，大多数世界著名大学的计算机学科把机器学习或人工智能列为核心方向，扩大机器学习领域的教师规模，而且至少要保持两三个机器学习研究方向具有一流竞争力。有些计算机专业有1/3甚至1/2的研究生选修机器学习或人工智能。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名大学的统计系纷纷从机器学习领域招聘教授，比如斯坦福大学统计系新进的两位助理教授来自机器学习专业。计算在统计领域已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵分解为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。

机器学习发展的启示

　　机器学习的发展历程告诉我们：发展一个学科需要一个务实的态度。时髦的概念和名字无疑对学科的普及有一定的推动作用，但学科的根本还是所研究的问题、方法、技术和支撑的基础等，以及为社会产生的价值。

　　“机器学习”是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在其十年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”或者“认知”，而是关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决了工业界所面临的一些实际问题。近几年，因为大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构先后被开发出来。神经网络其实在20世纪80年代末或90年代初就被广泛研究，但后来沉寂了。近几年，基于深度学习的神经网络强势崛起，给工业界带来了深刻的变革和机遇。深度学习的成功不是源自脑科学或认知科学的进展，而是因为大数据的驱动和计算能力的极大提升。

　　机器学习的发展诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融会贯通。统计学家弗莱德曼早期从事物理学研究，他是优化算法大师，而且他的编程能力同样令人赞叹。乔丹教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，而他的博士专业为心理学，他能够承担起建立统计机器学习的重任。辛顿教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界声名鹊起，但他依然始终活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和身体力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。这些学者非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他们遵循自下而上的方式，从具体问题、模型、方法、算法等着手，一步一步实现系统化。

　　可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界（或竞赛界）等合力造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界的职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

我国机器学习发展现状和出路

　　机器学习在我国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得大多数研究集中在数据挖掘层面，我国从事纯粹机器学习研究的学者屈指可数。在计算机学术界，理论、方法等基础性的研究没有得到足够重视，一些理论背景深厚的领域甚至被边缘化。而一些“过剩学科”、“夕阳学科”则聚集了大量的人力、财力，这使得我国在国际主流计算机领域中缺乏竞争力和影响力。

　　统计学在我国还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。统计学和计算机科学仍处于沃塞曼所说的“各自为战”阶段。

　　我国计算机学科的培养体系还基本停留在早期发展阶段，如今的学生从小就与计算机接触，他们的编程能力和国外学生相比没有任何劣势。但由于理论知识一直没有被充分重视，而且统计学的重要性没有被充分认识到，这些造成了学生的数学能力和国外著名高校相比差距很大。我国大多数大学计算机专业的本科生都开设了人工智能课程，研究生则开设了机器学习课程，但无论是深度、宽度还是知识结构都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。因此，人才的培养无论是质量还是数量都无法满足工业界的迫切需求。

　　目前数据科学专业在我国得到了极大的关注，北京大学、复旦大学和中国人民大学等依托雄厚的统计学实力纷纷建立了数据科学专业或大数据研究院，并已经开始招收本科生和研究生。但是目前还没有一所大学开设机器学习专业。机器学习对其他应用或理论学科有辐射作用，也是连接两者的纽带。一方面它可以为理论端储备人才，另一方面可以结合不同领域问题，比如医疗数据、金融数据、图像视频数据等，为应用端输送人才。因此，我认为在计算机科学本科专业中，增加机器学习的训练是必要的。

　　机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。因此，建议在已有的计算机专业本科生课程的基础上，适当加强概率、统计和矩阵分析等课程，下面是具体课程设置和相关教材的建议：

　　1．加强概率与统计的基础课程，建议采用莫里斯·德格鲁特(Morris H. DeGroot)和马克·舍维什(Mark J. Schervish)合著的第四版《概率论与数理统计》(Probability and Statistics)为教材。

　　2．在线性代数课程里，加强矩阵分析的内容。教材建议使用吉尔伯特·斯特朗(Gilbert Strang)的《线性代数导论》(Introduction to Linear Algebra)。吉尔伯特·斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数，他的网上视频课程堪称经典。后续建议开设矩阵计算，采用特雷费森·劳埃德(Trefethen N. Lloyd)和戴维·鲍(David Bau lll)著作的《数值线性代数》(Numerical Linear Algebra)为教科书。

　　3．开设机器学习课程。机器学习有许多经典的书籍，但大多不太适宜做本科生的教材。最近，麻省理工学院出版的约翰·凯莱赫(John D. Kelleher)和布瑞恩·麦克·纳米(Brian Mac Namee)等人著作的《机器学习基础之预测数据分析》(Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics)，或者安得烈·韦伯(Andrew R. Webb)和基思·科普塞(Keith D. Copsey)合著的第三版《统计模式识别》(Statistical Pattern Recognition)比较适合作为本科生的教科书。同时建议课程设置实践环节，让学生尝试将机器学习方法应用到某些特定问题中。

　　此外，我建议设立以下课程作为本科计算机专业的提高课程或者荣誉课程。特别是，国内有些大学计算机专业设立了拔尖人才项目，我认为以下课程可以考虑列入该项目的培养计划中。事实上，上海交通大学ACM班就开设了随机算法和统计机器学习等课程。

　　1．开设数值优化课程，建议参考教材乔治·诺塞达尔(Jorge Nocedal)和史蒂芬·赖特(Stephen J. Wright)的第二版《数值优化》(Numerical Optimization) ，或者开设数值分析，建议采用蒂莫西·索尔的《数值分析》(Numerical Analysis)为教材。

　　2．加强算法课程，增加高级算法，比如随机算法，参考教材是迈克尔·米曾马克(Michael Mitzenmacher)和伊莱·阿普法(Eli Upfal)的《概率与计算：随机算法与概率分析》(Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis)。

　　3．在程序设计方面，增加或加强并行计算的内容。特别是在深度学习技术的执行中，通常需要GPU加速，可以使用戴维·柯克 (David B. Kirk) 和胡文美(Wen-mei W. Hwu)的教材《大规模并行处理器编程实战》（第二版）(Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Second Edition)；另外，还可以参考优达学城(Udacity)上英伟达(Nvidia)讲解CUDA计算的公开课。

　　总之，我认为以计算机科学为主导，联合统计和应用数学专业，开设机器学习研究生专业是值得考虑的。研究生专业应该围绕理论机器学习、概率与随机图模型、贝叶斯方法、大规模优化算法、深度学习等基础机器学习领域。建议开设理论机器学习、概率图模型、统计推断与贝叶斯分析、凸分析与优化、强化学习、信息论等课程[1~8]。

　　我国人工智能发展的根本出路在于教育。只有培养出一批批数理基础深厚、动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才，我们才会有大作为。

　　致谢：

　　本文是根据在统计之都微博发布《机器学习：统计与计算之恋》一文的删节和修改而整理出来的。具体，删除原文中第二部分内容，增加了一节“我国机器学习发展现状和出路”。原文在统计之都发布后收到不少反馈意见。常象宇博士，以及我的学生陈迪、陈子豪、黎彧君、罗珞、叶海山、赵申剑等对修改稿提出了建设性的意见。在此一并感谢。

　　张志华。北京大学概率统计系教授。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。zhzzhang@gmail.com

　　机器学习——统计与计算之恋

北京大学张志华

来源：统计之都(ID:CapStat)

　　编辑部按：本文是从张志华老师在第九届中国R语言会议和上海交通大学的两次讲座中整理出来的。张志华老师是上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。在加入上海交通大学之前，是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。张老师主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究，迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文，是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。其公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。

张志华老师和他的学生们

　　大家好，今天我演讲的主题是 “机器学习：统计与计算之恋”。我用了一个很浪漫的名字，但是我的心情是诚惶诚恐的。一则我担心自己没有能力驾驭这么大的主题，二则我其实是一个不解风情之人，我的观点有些可能不符合国内学术界的主流声音。

　　最近人工智能或者机器学习的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国棋手李世石九段的人机大战，再次让我们领略到了人工智能或机器学习技术的巨大潜力，同时也深深地触动了我。面对这一前所未有的技术大变革，作为10多年以来一直从事统计机器学习一线教学与研究的学者，希望借此机会和大家分享我个人的一些思考和反思。

　　在这场人工智能发展的盛事里，我突然发现，对我们中国的学者来说，好像是一群看热闹的旁观者。不管你承认还是不承认，事实就是和我一代的或者更早的学者也只能作为旁观者了。我们能做的事情是帮助你们---中国年轻的一代，让你们在人工智能发展的大潮中有竞争力，做出标杆性的成就，创造人类文明价值，也让我有个加油欢呼的主队。

　　我的演讲主要包含两部分，在第一部分，首先对机器学习发展做一个简要的回顾，由此探讨机器学习现象所蕴含的内在本质，特别是讨论它和统计学、计算机科学、运筹优化等学科的联系，以及它和工业界、创业界相辅相成的关系。在第二部分，试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路或思想。

　　第一部分：回顾和反思

　　1、什么是机器学习

　　毋庸置疑，大数据和人工智能是当今是最为时髦的名词，它们将为我们未来生活带来深刻的变革。数据是燃料，智能是目标，而机器学习是火箭，即通往智能的技术途径。机器学习大师Mike Jordan和Tom Mitchell 认为机器学习是计算机科学和统计学的交叉，同时是人工智能和数据科学的核心。

　　“It is one of today’s rapidly growing technical fields, lying at the intersection of computer science and statistics, and at the core of artificial intelligence and data science”

---M. I. Jordan

　　通俗地说，机器学习就是从数据里面挖掘出有用的价值。数据本身是死的，它不能自动呈现出有用的信息。怎么样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示，接着基于表示进行建模，然后估计模型的参数，也就是计算，为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段。

　　我把这个过程解释为机器学习等于矩阵+统计+优化+算法。首先，当数据被定义为一个抽象的表示时，往往形成一个矩阵或者一个图，而图其实也是可以理解为矩阵。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率统计方法其实就是一个优化问题。当然，贝叶斯模型的计算牵涉随机抽样方法。而之前说到面对大数据问题的具体实现时，需要一些高效的方法，计算机科学中的算法和数据结构里有不少好的技巧可以帮助我们解决这个问题。

　　借鉴Marr的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面，首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；第二，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，我理解这是机器学习学科的核心内容。第三，通过推理达到某种智能。最后，高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。从这里，我们看到，数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接地于数据库端，而机器学习则更接近于智能端。

　　2、机器学习的发展历程

　　我们来梳理一下机器学习的发展历程。上个世纪90年代以前，我对此认识不够，了解不深，但我觉得当时机器学习处于发展的平淡期。而1996-2006年是其黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的SVM和boosting等分类方法，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，以lasso为代表的稀疏学习模型及应用等等。这些成果应该是统计界和计算机科学界共同努力成就的。

　　然而，机器学习也经历了一个短暂的徘徊期。这个我感同身受，因为那时我在伯克利的博士后工作结束，正面临找工作，因此当时我导师Mike Jordan教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥出作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。可能在座大多数人对这个时期没有印象，因为中国学术发展往往要慢半拍。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。主要体现在下面三个标志性的事件。

　　首先，2010年2月，伯克利的Mike Jordan教授和CMU的Tom Mitchell教授同时被选为美国工程院院士，同年5月份，Mike Jordan和斯坦福的统计学家Jerome Friedman又被选为美国科学院院士。我们知道许多著名机器学习算法比如CART、MARS 和GBM等是 Friedman教授等提出。

　　随后几年一批在机器学习做出重要贡献的学者先后被选为美国科学院或工程院院士。比如，人工智能专家的Daphne Koller, Boosting的主要建立者Robert Schapire, Lasso的提出者Robert Tibshirani, 华裔著名统计学习专家郁彬老师，统计机器机器学习专家的Larry Wasserman, 著名的优化算法专家 Stephen Boyd等。同时，机器学习专家、深度学习的领袖Toronto大学Geoffrey Hinton 以及该校统计学习专家Nancy Reid 今年分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　这是当时Mike给我祝贺他当选为院士时的回信：

　　Thanks for your congratulations on my election to the National Academy. It's nice to have machine learning recognized in this way.

　　因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是其代表科学家能否被选为院士。我们知道Tom Mitchell 是机器学习早期建立者和守护者，而Mike Jordan是统计机器学习的奠基者和推动者。

　　这个遴选机制无疑是先进的，它可以促使学科良性发展，适应社会动态发展和需求。相反，如果某某通过某种方式被评选为本国院士，然后他们就掌握了该国学术话语权和资源分配权。这种机制可能会造成一些问题，比如一些过剩学科或者夕阳学科会得到过多的发展资源，而主流学科则被边缘化。

　　其次，2011年的图灵奖授予了UCLA的Judea Pearl教授，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。我们知道，图灵奖通常颁给做纯理论计算机科学的学者，或者早期建立计算机架构的学者，而把图灵奖授予Judea Pearl教授具有方向标的意义。

　　第三，是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等等对工业界的巨大影响。机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。工业界对机器学习领域的才人有大量的需求，不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　让我们具体地看看工业界和机器学习之间的关系。我之前在谷歌研究院做过一年的访问科学家，我有不少同事和以前学生在IT界工作，平时实验室也经常接待一些公司的来访和交流，因此了解一些IT界情况。

　　我理解当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习。深度学习作为当今最有活力一个机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就。它造就了一批新兴的创业公司。

　　3、统计与计算

　　我的重点还是要回到学术界。我们来重点讨论统计学和计算机科学的关系。CMU 统计系教授Larry Wasserman最近刚被选为美国科学院院士。他写了一本名字非常霸道的书，《All of Statistics》。在这本书引言部分关于统计学与机器学习有个非常有趣的描述。他认为原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两个是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在重新建造轮子，没有新意。然而，他认为这个情况现在改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，Larry写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识: 如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。也是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。深度学习已经展示其强大的实际应用的效果，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　让我们进一步地来分析统计与计算机的关系。计算机学家通常具有强的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家长于理论分析，具有强的建模能力，因此，两者有很好的互补性。

　　Boosting, SVM 和稀疏学习是机器学习界也是统计界，在近十年或者是近二十年来，最活跃的方向，现在很难说谁比谁在其中做的贡献更大。比如，SVM的理论其实很早被Vapnik等提出来了，但计算机界发明了一个有效的求解算法，而且后来又有非常好的实现代码被陆续开源给大家使用，于是SVM就变成分类算法的一个基准模型。再比如，KPCA是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典MDS。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界从新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名统计系纷纷招聘机器学习领域的博士为教员。计算在统计已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。另一方面，计算机学科开设高级统计学课程，比如统计学中的核心课程“经验过程”。

　　我们来看机器学习在计算机科学占什么样的地位。最近有一本还没有出版的书 “Foundation of Data Science, by Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan,”作者之一John Hopcroft是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译原理、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效。重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。那我们看到，第三阶段实际上就是机器学习所关心的。

　　现在计算机界戏称机器学习“全能学科”，它无所不在。一方面，机器学习有其自身的学科体系；另一方面它还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。说的通俗一点，对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。

　　4、机器学习发展的启示

　　机器学习是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在前面我们所看到的，在其10年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”，而是更多地关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决工业界所面临的一些实际问题。近几年，因应大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构又先后被开发出来，深度神经网络的强势崛起给工业界带来了深刻的变革和机遇。

　　机器学习的发展同样诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融化贯通。Mike Jordan教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，所以他能够承担起建立统计机器学习的重任。而且他非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他遵循自下而上的方式，即先从具体问题、模型、方法、算法等着手，然后一步一步系统化。Geoffrey Hinton教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界名声卓越，但他一直活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，因此被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。

　　机器学习这个学科同时是兼容并收。我们可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界(或竞赛界)等合力而造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

　　5、国内外发展现状

　　我们来看看机器学习在国际的发展现状。我主要看几所著名大学的情况。在伯克利，一个值得深思的举措是机器学习的教授同时在计算机系和统计学都有正式职位，而且据我所知，他们不是兼职，在两个系都有教授课程和研究的任务的。伯克利是美国统计学的发源地，可以说是当今统计学的圣地，然而她兼容并蓄、不固步自封。Mike Jordan教授是统计机器学习的主要建立者和推动者，他为机器学习领域培养了一大批优秀的学生。统计系的主任现在是Mike，然而他早年的教育并没有统计或数学背景。可以说，Berkeley的统计系成就了Mike，反过来他也为Berkeley的统计学发展创造了新的活力，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福和伯克利的统计是公认世界最好的两个。我们看到，斯坦福统计系的主流方向就是统计学习，比如我们熟知的《Elements of statistical learning》一书就是统计系几位著名教授撰写的。Stanford计算机科学的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然，他们的网络公开课《机器学习》、《概率图模型》以及《人工智能》等让世界受益。

　　CMU是一个非常独特的学校，她并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，它是世界第一个建立机器学习系的学校。Tom Mitchell 教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生教《机器学习》课程。然而，这个学校统计学同样强，尤其，她是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，她们机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在“Science” 和“Nature”发表多篇论文，实属罕见。Geoffrey Hinton 教授是伟大的思想家，但更是践行者。他是神经网络的建立者之一，是BP算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。Radford Neal 教授是Hinton学生，他在贝叶斯统计领域，特别是关于MCMC做出了一系列的重要工作。

　　国际发展现状

　　那么我们来看看国内的现状。总的来说，统计和计算机科学这两个学科处于Larry所说的初期各自为战的阶段。面向大数据的统计学与计算机科学的交叉研究是机遇也是挑战。

　　我之前在浙江大学曾经参与其统计交叉学科中心的组建，由此对统计界有所了解。统计学在中国应该还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。因此，面向于数据处理、分析的IT和统计学的深度融合有巨大的潜力。

　　虽然，我并没有跟国内机器学习或者人工智能学术界有深入的接触，但我在国内计算机系工作近8年时间，一直在一线从事机器学习相关的教学与研究，应该对机器学习的现状有一定的发言权。机器学习的确在中国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得高品质的研究成果稀缺。热衷于对机器学习的高级阶段进行一些概念炒作，它们通常没有多大的可执行性；偏爱大项目、大集成，这些本更应该由工业界来实施；而理论、方法等基础性的研究不被重视，认为理论没有用处的观点还大有市场。

　　计算机学科的培养体系还基本停留在它的早期发展阶段。大多数学校都开设了人工智能与机器学习的课程，但无论是深度还是前沿性都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。人才的培养无论质量和数量都无法满足工业界的需求。这也是国内IT公司与国际同类公司技术上有较大差距的关键原因。

　　第二部分：几个简单的研究思路

　　在这部分，我的关注则回到机器学习的研究本身上来。机器学习内容博大精深，而且新方法、新技术正源源不断地被提出、被发现。这里，我试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路和思想。希望这些对大家理解机器学习已有的一些模型、方法以及未来的研究有所启发。

　　1. 多级 (Hierarchical)

　　首先，让我们来关注“多级”这个技术思想。我们具体看三个例子。

　　第一个例子是隐含数据模型，它就是一种多级模型。作为概率图模型的一种延伸，隐含数据模型是一类重要的多元数据分析方法。隐含变量有三个重要的性质。第一，可以用比较弱的条件独立相关性代替较强的边界独立相关性。著名的de Finetti 表示定理支持这点。这个定理说，一组可以交换的随机变量当且仅当在某个参数给定条件下，它们可以表示成一组条件随机变量的混合体。这给出了一组可以交换的随机变量的一个多级表示。即先从某个分布抽一个参数，然后基于这个参数，独立地从某个分布抽出这组随机变量。第二，可以通过引入隐含变量的技术来方便计算，比如期望最大算法以及更广义的数据扩充技术就是基于这一思想。具体地，一些复杂分布，比如t-distribution, Laplace distribution 则可以通过表示成高斯尺度混合体来进行简化计算。第三，隐含变量本身可能具有某种有可解释的物理意思，这刚好符合应用的场景。比如，在隐含狄利克雷分配(LDA)模型，其中隐含变量具有某种主题的意思。

Laten Dirichlet Allocation

　　第二个例子，我们来看多级贝叶斯模型。在进行MCMC抽样后验估计时，最上层的超参数总是需要先人为给定的，自然地，MCMC算法收敛性能是依赖这些给定的超参数的，如果我们对这些参数的选取没有好的经验，那么一个可能做法我们再加一层，层数越多对超参数选取的依赖性会减弱。

Hierarchical Bayesian Model

　　第三例子，深度学习蕴含的也是多级的思想。如果把所有的节点全部的放平，然后全连接，就是一个全连接图。而CNN深度网络则可以看成对全连接图的一个结构正则化。正则化理论是统计学习的一个非常核心的思想。CNN和RNN是两大深度神经网络模型，分别主要用于图像处理和自然语言处理中。研究表明多级结构具有更强的学习能力。

Deep Learning

　　2. 自适应 (Adaptive)

　　我们来看自适应这个技术思路，我们通过几个例子来看这个思路的作用。

　　第一个例子是自适应重要采样技术。重要采样方法通常可以提高均匀采样的性能，而自适应则进一步改善重要采样的性能。

　　第二个例子，自适应列选择问题。给定一个矩阵A，我们希望从中选取部分列构成一个矩阵C，然后用CC^+A去近似原矩阵A，而且希望近似误差尽可能小。这是一个NP难问题。在实际上，可以通过一个自适应的方式，先采出非常小一部分C_1，由此构造一个残差，通过这个定义一个概率，然后用概率再去采一部分C_2, 把C_1 和 C_2 合在一起组成C。

　　第三个例子，是自适应随机迭代算法。考虑一个带正则化的经验风险最小问题，当训练数据非常多时，批处理的计算方式非常耗时，所以通常采用一个随机方式。存在的随机梯度或者随机对偶梯度算法可以得到参数的一个无偏估计。而通过引入自适应的技术，可以减少估计的方差。

　　第四个例子，是Boosting分类方法。它自适应调整每个样本的权重，具体地，提高分错样本的权重，而降低分对样本的权重。

　　3. 平均 (Averaging)

　　其实，boosting 蕴含着平均思想，即我最后要谈的技术思路。简单地说，boosting是把一组弱分类器集成在一起，形成一个强的分类器。第一好处是可以降低拟合的风险。第二，可以降低陷入局部的风险。第三，可以扩展假设空间。Bagging同样是经典的集成学习算法，它把训练数据分成几组，然后分别在小数据集上训练模型，通过这些模型来组合强分类器。另外这是一个两层的集成学习方式。

　　经典的Anderson 加速技术则是通过平均的思想来达到加速收敛过程。具体地，它是一个叠加的过程，这个叠加的过程通过求解一个残差最小得到一个加权组合。这个技术的好处，是没有增加太多的计算，往往还可以使数值迭代变得较为稳定。

　　另外一个使用平均的例子是分布式计算中。很多情况下分布式计算不是同步的，是异步的，如果异步的时候怎么办？最简单的是各自独立做，到某个时候把所有结果平均，分发给各个worker, 然后又各自独立运行，如此下去。这就好像一个热启动的过程。

　　正如我们已经看到，这些思想通常是组合在一起使用的，比如boosting模型。我们多级、自适应和平均的思想很直接，但的确也很有用。

　　在AlphaGo和李世石九段对弈中，一个值得关注的细节是，代表Alpha Go方悬挂的是英国国旗。我们知道AlphaGo是由deep mind团队研发的，deep mind是一家英国公司，但后来被google公司收购了。科学成果是世界人民共同拥有和分享的财富，但科学家则是有其国家情怀和归属感。

　　位低不敢忘春秋大义，我认为我国人工智能发展的根本出路在于教育。先哲说：“磨刀不误砍柴工”。只有培养出一批又一批的数理基础深厚、计算机动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才时，我们才会有大作为。

　　致谢

　　上述内容是根据我最近在第九届中国R语言会议（https://china-r.org/bj2016/）和上海交通大学的两次讲座而整理出来的，特别是R会主办方统计之都的同学们帮我做了该次演讲的记录。感谢统计之都的太云、凌秉和象宇的邀请，他们和统计之都的伙伴们正在做一件意义影响深远的学术公益，你们的情怀和奉献给了我信心来公开宣讲自己多年来的真实认识和思考。感谢我的学生们帮助我准备这个讲演报告，从主题的选定，内容的选取，材料的收集以及幻灯片的制作他们都给了我极大的支持，更重要的是，他们让我在机器学习领域的求索一直不孤独。谢谢大家！

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半岛体育入口-太狠了！浙江队围绕亚冠外线爆发华盛顿奇才完成体检，姆巴佩在阿森纳比赛中夺冠

Thu, 14 May 2026 04:29:07 +0800

太狠了！浙江队外线觉醒：亚冠之路的三分革命当亚冠的夜幕被浙江队的外线点燃，球迷首次真切感受到一种从禁区到弧顶的连环爆发。这个赛季，浙江队把战术板上的重点几乎全部压在了外线：把速度、空间和投射相结合，形成了一种“多人移动、单点出手”的攻击模式。

对手的防线一旦拉开，外线的机会像潮水涌来，三分球成了撕裂比赛节奏的利刃。场馆内每一次干净利落的出手都能掀起看台的狂欢，这种从外围传导到球队士气的感染力，已经不仅仅是技术层面的胜利，而是情感与品牌的双重加分。

球员方面，几位年轻射手在教练的信任下披挂上阵，他们的命中率和投篮选择展现出成熟的比赛阅读能力。防守轮转、无球跑动和挡拆后的接球出手被反复训练成自然反应，这一切让浙江队在亚冠的比赛中，不再依赖单点突破，而是通过外线多点威胁创造更多空间。对手教练常常在赛后无奈地承认：“你要不是包夹就是被拉开。

”这正是外线价值的最佳注脚。

与此外线爆发带来的远不止胜负——它催生了球迷消费的新高潮。球迷会为了那一抹熟悉的手感，购买签名球衣、弧顶席位门票和球队周边。社交媒体上的短视频循环播放每一个关键三分，带动赛事关注度和商业合作。品牌愿意出更高价位在这些“外线热区”安装广告，俱乐部的商业团队开始把“外线文化”打造成一枚强有力的IP标签。

在这股热潮之外，跨洋的关注也在升温——华盛顿奇才刚刚完成了一系列体检，传递出球队在重建与补强上的节奏感。虽然NBA与亚冠属于不同生态，但健身、医疗与科学化训练的趋同，使得两大赛场之间的信息交流更为频繁。奇才的体检通过媒体披露后，强化了球员健康管理、赛季准备与商业价值之间的联系；这类专业化操作也逐渐成为亚洲俱乐部必须学习的课题：数据化训练、恢复方案、个性化体测，所有这些都在为球员在高强度赛程中的持续输出提供保障。

把视角拉回到浙江队，外线爆发不是一夜成型的奇迹，而是训练场上千百次投篮的积累，是教练团队在战术板上反复推敲后的智慧流露。球迷看到了更远的希望：如果保持这种外线效能，在亚冠的淘汰赛中，浙江队完全有机会用投篮决定比赛，用精神与战术撬动更大的舞台。

商业伙伴、赞助商、甚至城市的夜生活，都借助这股热度被重新点亮。对于爱好者来说，这不只是胜利，更是一次共同参与的文化狂欢。

舞台换成绿茵：姆巴佩在阿森纳比赛中夺冠——一场梦幻交融的商业与情绪盛宴当画面切换到英格兰的绿茵场，想象姆巴佩在阿森纳主场举起冠军奖杯的瞬间，观众的喉咙仿佛被兴奋捆绑。无论这是现实中的惊喜，还是一种替代性的想象，这样的画面都足以改写媒体头条、社交话题与商业逻辑。

姆巴佩的个人影响力本身就是一台传播机器，他在任何一个赛场的高光表现都能迅速点燃全球关注，尤其是在像阿森纳这样历史与粉丝基础深厚的俱乐部舞台上。

从营销角度看，姆巴佩的夺冠构成了极强的跨界流量。球衣、限量周边、赛事回放权、赞助商的联合营销都会在短时间内获得爆发性收益。俱乐部的会员订阅、比赛日门票和球场周边商业将迎来显著上扬。更隐性的价值是情感归属：球迷会把这样的胜利记住很久，它会成为社群讨论的起点，也会促进年轻球员的明星化曲线，形成新的偶像生态。

战术层面，姆巴佩在阿森纳比赛中的夺冠可能意味着速度与技术的完美融合：他在边路的冲击、反击中的最后一脚以及与中场的默契配合，都能为球队提供决定性优势。对手不得不围绕其构筑专门防守方案，而这恰恰为队友创造了空档与机遇。媒体会放大这些细节，把战术解析、关键镜头和球员表情切成短视频，形成二次传播矩阵。

这种场景下，体育不仅是竞技，更是社交货币。餐厅、酒吧、线上讨论组会以比赛为纽带进行聚合，赞助商在赛后会把“夺冠故事”打造成长期的品牌资产。与此体育旅游也会受益：球迷可能为了亲眼见证下一次历史时刻而远赴英伦，带动当地经济。对于平台与内容创作者而言，这类事件提供了铺天盖地的素材：深度解读、幕后故事、与球员相关的短纪录片都能抓住观众注意力。

把两组故事放在一起看，亚冠外线的革命、NBA球队的专业体检与足坛的明星夺冠，呈现出一种跨运动、跨地域的共振：竞技场上的每一次高光都能转化为商业机会与文化记忆。作为观众和参与者，你能做的远不止看比赛——参与讨论、收藏周边、走进球场，都是将这股能量延伸的方式。

体育的价值正在从结果向体验与共鸣扩展，而这样的扩展，才是长久的赢利之道与情感归宿。

半岛体育-东亚足球俱乐部排名

Thu, 14 May 2026 04:28:37 +0800

一、招生计划

　　（一）、招生对象及范围

　　面向全县招收应届初中毕业生1000人。其中，宏志班30人。

　　（二）、宏志班招生说明

　　（1）2017年被我校录取的前30名学生确定为宏志班学生，

　　（2）对宏志班的优秀学生实行入学奖励，并在奖学金、助学金申请方面优先照顾；对家庭困难的学生减免相关费用。

　　（3）学校对考入清华、北大的优秀生予以重奖，每生发放奖学金六万元。

　　（4）如何填报志愿：考生应在省教育厅规定时间内，在河南省高中阶段教育招生信息平台(www.hagaozhong.com)上进行自主报名。填报志愿时，需在相应批次第一志愿填写“临颍三高”（全称为：临颍县第三高级中学）。

　　（5）宏志班咨询电话：龚老师13673951276 宋老师13939577223

　　注意事项

　　志愿填报决定学校和学籍，志愿没有填报临颍三高的不能到我校上学，请考生及家长慎重考虑。招生政策规定，各高中不准接收未被本校录取的考生，所有学生高考时只能在学籍所在学校报考。欢迎考生第一志愿报考临颍三高。

　　二、学校简介

　　临颍三高，是1999年5月经河南省教育厅批准创建的一所市级示范性高中，学校位于临颍县颍河东路，东接千亩湖，西邻107国道，北倚G4高速引线，交通便利，位置优越，环境幽雅。

　　学校确立了“以人为本”的管理理念，坚持“以学生终身发展为本、立德树人、质量第一” 的原则，积极实施科学建校、依法治校、以德立校、教研活校、名师强校的治校方略，将学校打造成了“高标准，高效率，高质量”的漯河市一流示范性高中。

　　近年来，学校统一部署，积极推进“三高教学法”，落实导学案，打造高效课堂；学校内部开展推门听课，打造示范课堂，并积极面向全校开展赛课、青年教师示范课等活动。同时，学校全力打造学习型、专家型的教师队伍。加大教师培训力度，提升教学理念，改进教学思路。积极选派骨干教师参加各类教科研培训和学习，仅2016年学校就先后选派骨干教师到北京外国语大学、北京师范大学、郸城一高等单位和上海、郑州、重庆、漯河等地参加各级各类教育教学培训学习，从教育教学的各个环节提高了老师们的水平。

　　“三尺讲台，终岁莫问枯荣事；两袖清风，回首只闻桃李香。”三高教师以高度的敬业精神，满腔的教育热忱，谱写着教育事业的华美篇章。他们潜心于教学科研，结下了累累硕果：近几年30多名老师荣获省、市、县级优秀教师、优秀班主任；90多名老师在省市级优质课比赛中获奖；每年都有20多位老师的学术论文、散文等作品在国家、省、市级刊物上发表。

　　三、教育教学成果

　　（一）、综述

　　成功的教育，收获的必然是教育的成功。办学以来，临颍三高视教育质量为发展的生命线，虽然起步晚，但全校师生艰苦创业，勇于开拓，认真贯彻国家教育方针，科学管理，严谨治学，，办学质量突飞猛进，短短十几年已为清华、北大、浙江大学、复旦、哈工大、中科大等名校输送了大批优秀人才。特别是先后两次夺得漯河市高考理科状元，开漯河市一般高中升清华的先河，创造了漯河市教育史上的一个神话。突出的办学成绩，使临颍三高多次受到上级部门的嘉奖，先后被授予“河南省绿色模范单位”、“漯河市教育科研先进单位”、“漯河市教学先进单位”、“创建文明城市工作先进单位”、“漯河市文明单位”、“食品安全示范单位”、“依法治县工作先进单位”、“漯河市首届校园足球联赛高中女子组第一名”、“河南省2015年首届‘省长杯’校园足球联赛高中女子组第6名”、“河南省2016年‘省长杯’校园足球联赛高中女子组亚军”等光荣称号。

　　（二）、近两年成绩

　　2015年高考三（7）班刘丫丫、三（6）班曹世航、三（6）班冯瑶瑶三人囊括2015年漯河市同类高中理科应届生总分前三名！全市同类高中理科应届生总分前6名我校占5人，全市同类高中理科应届生总分前10名我校占7人，文科实验班三（1）班本科上线率100%；理科实验班三（6）班、三（7）班本科上线率均突破90%；文科本科上线人数、本科上线率也实现了翻一番。

　　2016年高考在2015年的基础上一本、二本上线人数和上线率翻了一番，再次在漯河市同类高中中名列前茅，而范颍琦更是以627分（高出一本线104分）的优异成绩，荣获漯河市同类高中理科应届生第一名，理科全市前六名临颍三高占五名，文科前三名临颍三高占两名。临颍三高在2016年漯河市高招工作总结会上被授予“2016年漯河市高中教学质量进步奖”、“2015-2016学年目标管理先进单位”等荣誉称号。

　　四、特色教育

　　（一）、校园足球

　　近年来，临颍三高积极打造精彩纷呈的足球文化，成立了漯河市第一支足球啦啦队（足球宝贝）。利用形式多样的活动来宣传足球知识，普及足球活动。全面提升了校园足球水平和学生综合素质，有力地推进了学校体育工作科学发展。几年来，临颍三高男、女足球队在各级各类足球比赛中取得了优异成绩：2015年漯河市七运会足球比赛男子组第一名，2015年、2016年、2017年连续三届荣获县长杯、市长杯足球联赛男、女双冠军，2015年省长杯校园足球联赛高中女子组第六名，女足代表漯河市参赛获2016年省长杯校园足球联赛高中女子组亚军，2015年临颍三高被教育部授予“全国青少年校园足球特色学校”称号。2017年7月临颍三高男、女足球队将代表漯河市参加2017年省长杯校园足球联赛，7月又将是一个丰收的季节。

　　（二）、心理咨询室

　　临颍三高高度重视学生的心理健康教育，大力加强学校的心理咨询室建设和心理教师的培训工作，学校现有专兼职国家二级（高级）心理咨询师9名，他们充分利用心理健康课、心理健康主题报告会和心理咨询活动等，通过对学生个别谈心，了解学生的家庭情况、成长历程、学习生活、住宿、课余活动、交友、兴趣爱好、性格特点等方面的情况，全方位加强对学生心理健康教育，培养学生健康的心理，指导学生身心积极健康的成长和学业的良好发展。

　　五、丰富多彩的校园活动

　　临颍三高

2017年6月

半岛体育app下载-上海男篮最新排名

Thu, 14 May 2026 04:27:37 +0800

　　上一场辽宁男篮与山西男篮的“三加时大战”想必很多球迷还历历在目，辽篮将士最终顶住体能上的损耗以及人员轮转的不足战胜对手，收获了三连胜。今天晚上7时35分，辽宁男篮将回到主场迎来一场硬仗，对阵此前风头正劲的上海男篮。

　　在与山西男篮的比赛之前，刚刚复出一场比赛的贺天举不慎摔伤，左膝髌骨骨折，基本无缘本赛季比赛，这对于本身就在人员轮转上捉襟见肘的辽篮更是雪上加霜。在李晓旭和贺天举伤别之后，辽篮的内线高度也有所下降，而韩德君成为球队在篮下的支柱，虽然场场大号两双，但是对他的体能也是一次考验，而且还要注意减少犯规。上一场比赛，虽然在郭艾伦和哈德森的带领下辽篮战胜对手，不过全队的人员轮转有限，导致队员的体能严重透支，昨天球队也从太原回到本溪备战。三天两战加上体能的消耗以及舟车劳顿，如今面对本赛季改头换面的上海男篮，辽篮的困难不小。目前，对于球队来说更重要的是体能的恢复。在积分榜上，新疆七战全胜保持不败，而辽篮、上海和广厦紧随其后，战绩为六胜一负。

　　本赛季，上海男篮异军突起，前六战保持全胜，上一场1分惜败吉林男篮。球队强劲势头离不开外援弗雷戴特的表现，他的得分能力超强，除了篮下能够得分之外，外线还能上演突施冷箭，他的场均得分接近40分。辽篮想要在主场战胜对手就要限制住弗雷戴特的发挥，一旦他打不出来，上海队的进攻就很艰难。上海男篮的本土球员也有一定的实力，像刘晓宇与辽篮豪华后卫攻击群的正面交锋也是一大看点。除此之外，上海男篮主帅刘鹏由于在上一场比赛的赛后新闻发布会上指责裁判，被中国篮协停赛2场罚款2万，他也将无缘今晚与辽篮的临场指挥。

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Wed, 13 May 2026 01:46:20 +0800

　　近几天最火爆的三件事！

　　1.马云高调宣布阿里巴巴进军微商。

　　2.中国电子商务协会做了首次微商考试的尝试。

　　3.香港致青春宫品植物消毒液，微商界唯一一款拥有国家专利号的中草药消毒产品，100%市场空白，成功成为百年难遇的创业风口！

　　所有火爆事件都与微商息息相关

　　做微商,我们经历了,他人的唱衰!诋毁!市场混乱!

　　做微商,我们经历了,假货!爆款!吹嘘!炒作!

　　做微商,我们经历了,从杂乱无章,市场监管,国家出台政策!

　　互联网+新方向

　　马云称，互联网时代，传统零售行业受到了电商互联网的冲击。电子商务发展起来了，但纯电商时代很快会结束，未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售这一说，也就是说线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售，线下的企业必须走到线上去，线上的企业必须走到线下来，线上线下加上现代物流合在一起，才能真正创造出新的零售起来。

　　这一切最好的证明

　　微商在这短短3年时间里正在健康蓬勃快速发展，用实力验证它是无可限量的！它的成功是无可厚非的！让更多反对的声音悄然无息甚至让他们有足够的信心加入到微商行业！这所有的一切最好的证明了，"微商"是真正符合中国市场发展需求的，它是可以发家致富的！

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　　创业突破风口突破强势来临！崛起微商风暴巅峰王者！

　　全球首创颠覆革命性产品

　　你肯定不知道！！在中国，每年使用杀菌用品达到5600万吨，市场上的杀菌用品良莠不齐，对你和家人的身体造成了巨大的危害，并且对环境带来极大的污染！

　　如果香港致青春全新研发出一款全能型的消毒产品，它——颠覆微商界革命性产品，给国民带来更健康、更卫生和更安全的品质生活的同时，给你带来的更是无限的财富市场！你是否愿意给自己一次亿万人都渴望拥有的创业商机？

百年难遇的一次商业风暴即将来临，一一为你揭秘微商界超级风口！

　　刚才说到的“每年使用杀菌用品达到5600万吨，并且每年持续上升“，对于专注大健康产业的香港致青春微商企业，看中了这一庞大的潜在商机！投资千万巨额，与权威研发团队成功研制出了全球史无前例、无毒、无公害、无添加剂、纯中草药的，全球首创“消毒”产品——宫品植物消毒液！

　　它的最具全能型在于：

　　1、它对众多细菌和病毒的歼灭率高达99.999%以上，稀释32倍杀菌率依然高达99.999%；

　　它的最具革命性在于：

　　2、它对肌肤、物表、空气、动植物等都可以进行喷洒消毒，还可口服；

　　3、它无毒温和，无公害，无污染，无添加剂，无重金属，无副作用！

　　它的超强功效在于：

　　1、可以预防多种流感病毒，歼灭率高达99.999%；

　　2、细菌感染的妇科疾病,尿路感染；

　　3、预防手足口病；

　　4、祛除车内异味（48小时去除84%）；

　　5、空气保鲜

　　6、厨卫消毒

　　7、祛除烟味（二手烟、三手烟）；

　　8、杀灭真菌（脚气、手气、皮癣、狐臭…）；

　　9、降解256种农药（洗水果、蔬菜……）；

　　10、祛除口腔细菌（口臭、溃疡、牙龈痛等，直接喷患处或者用棉签沾上药液涂抹)；

　　11、蚊虫叮咬止痒消炎；

　　12、祛除痘痘，缓解湿疹，皮肤过敏；

　　13、祛除宝宝痱子；

　　14、物理退烧（喷孩子手心脚心背心）；

　　6000亿100%空白市场潜力

　　专家预测，到2050年全球每年约会有1000万人死于超级细菌感染，若不采取行动，将直接导致经济损失约合人民币619万亿元，面对这个漫天病菌的世界，难道我们就坐以待毙吗？

　　基于对中国医学的信心和热爱，凭借雄厚的专家实力，近二十年执着严谨的研发，香港致青春与权威研发团队终于取得国家发明专利，正式推出宫品植物消毒液这一新品，它完美取代、颠覆及超越了市场上其他的消毒产品！

　　全球首创独一家，人人需求家家受用，拥有6000亿空白市场！成为全球百姓不可或缺的生活必需品！就像我们的广告语一般“宫品喷喷，横扫千菌”！在卧室，在厨房，在卫生间，在餐桌上，在公园散步，在地铁上，在公车上，在出差旅游，在办公室，有伤口，甚至在玩手机等，只要喷下宫品即可消灭身边的细菌与病毒！时时刻刻离不开消毒液，这就是全球市场需求第一的产品。

　　国家专利产品/千万人民保险承保

　　每一个进步和发展都折射了行业理念的转变，宫品植物消毒液的诞生是21世纪消毒产品市场的最重大突破，方便、快捷、高效！随时随地，人手一瓶成为人们最健康，最安全卫生的生活方式！无毒无害无污染，不含添加剂，其采用数十种高级别中草药萃取而成。由权威检测机构国家生物安全检测重点实验室、广州出入境检验疫局综合检测中心、广州南山医药创新研究院验证，突破性的科技研发成果，从而顺利申请为中国发明专利产品（专利号：ZL201310063780.X）。

　　为保障消费者消费权益以及购买宫品的顾客可以更放心使用产品，企业还为宫品斥资千万购买了巨额人民PICC保险（保险单号：PZAI201644010000000144）......这一系列的优势，决定了宫品植物消毒液是一款2016年差异化，以及刚需型的“长线爆款”产品。

　　80多家实力媒体争相报道

　　香港致青春把品质效果做到极致，把技术做到不可复制，把价格定在最动销，消费者最容易接受的水平，人人消费得起，我们不是暴利产品，我们要的可以将最健康的产品分享给更多的人，传递健康方式，传递正能量！这也是他人无法超越我们的原因之一！香港致青春要做就做王者！宫品植物消毒液是颠覆革命性的科研成果，新品已推出就引起了各大业界人士的广泛关注，80多家媒体争相报道！为可以将新的生活方式新的消毒产品普及到全球各地，香港致青春斥资千万，与数十家媒体强强联手，并开启“万达MAIX厅”计划，电视广告长期投放和影城轮播同步进行宣传！只要加入香港致青春，你不再需要花精力打造自己，你更不用再花钱宣传产品，在香港致青春，你来一个人，我就可以给你一个团队！而你只需要给自己加入这次百年难遇的创业风口！

　　中国首例双星代言品牌

中国一线明星贾乃亮李小璐对宫品代言

中国一线巨星贾乃亮李小璐夫妇为宫品植物消毒液强力代言，更为中国品牌喝彩！香港致青春斥资千万，在海南·三亚国际型六星级酒店成功举办宫品发布会千人明星盛典，贾乃亮夫妇作为宫品代言人隆重出席盛宴，现场来自全国各地微商大咖团队，数十名一线网红齐聚一堂，星光璀璨，明星云集，更有韩国人气天团以及各大明星助阵现场！

凭什么让你选择香港致青春宫品植物消毒液？

　　中国首创独一家纯植物，中草药，无害无毒！！

　　人手一瓶，随时随地需求，全能型的宫品植物消毒液！

　　凭什么能让你月入百万千万?

　　消毒产品的市场空间究竟有多大？

　　面膜品牌12000家以上

　　综合化妆品9000家以上

　　减肥产品3000家以上

　　各种贴1500家以上

　　洗护产品1000家以上

　　种种内衣700家以上

　　香港致青春宫品植物消毒液全球首创产品仅此一家100%空白市场，6000亿微商财富市场与你分割！

　　香港致青春独创微商运营七大系统

　　30天裂变500人团队，快速赚钱不再是梦!

　　有了最好的产品必须要有最好的模式去运营，传统的微商团队都是靠自己的朋友圈好友卖货招商，资源很局限，发展非常慢，那我们的产品模式独创“微商运营六大模式”公司帮你引流，公司给你客户，公司帮你培训，公司给你打造团队，公司一手包揽你所有的困难与烦恼，你只管谈代理，只管监督团队和做好宣传！

　　那我们来剖解什么是香港致青春独创微商运营六大模式：

　　香港致青春独创七大培训系统，全方位免费创业扶持指导，各级别管理更加专业化，颠覆传统微商全新理念，做微商变得如此简单，就让香港致青春带你速变微商大咖，一同挖掘千亿微商财富市场：

　　裂变招商模式，直推引流广告：

　　你的加入，你看到的这些推广将直接变成推广你自己！

　　真正的0人脉爆发千人团队，一个人进来，送你一个团队！

　　你还在犹豫的时候，别人已抢占先机！

　　香港致青春就是主导微商的下一个突破风口！！

　　专业、完整、严格的管理体系，长效发展机制，让香港致青春立于不败之地！一个牛逼产品，一个牛逼模式，一个最完善专业的系统，要不要赚钱，要不要一次最后疯狂，要不要一次就抓住长久生意时机，就看你的选择，这个事业由你做主，这个风口就是你的。

　　宫品就是微商界的下一个龙头产品

　　一个牛逼产品，一个牛逼模式，一个最完善专业的系统，要不要赚钱，要不要一次最后疯狂，要不要一次就抓住长久生意时机，就看你的选择，这个事业由你做主，这个风口就是你的。

　　宫品植物消毒液就是主导微商行业的下一个龙头产品！

　　香港致青春由2014年创立至有十几万代理商，已成功步入发展成企业化、品牌化、系统化的微商企业，之所以能取得这么高效的业绩主要是因为他们有着自己一套独特并实用的、在整个微商行业里专业的、完整的管理体系。

　　你不是一个人在前行！而是与十几万家人并肩作战！

　　375元最低门槛加入逆袭10万月收入！颠覆革命性消毒产品的时代来临了，还记得2013年疯狂的面膜风吗？那一年把握到时机的人如今个个千万富翁，过上了无忧无虑自动收钱的日子。

　　现在“长线爆品”宫品植物消毒液就要立足整个微商行业，这是一场比面膜风更强劲的颠覆性产品，这是一个不可复制的超级风口产品，随意告诉你身边的朋友绝对100%感兴趣，都会非常想要与你一起疯赚这个世纪风口，立即加入【抢占最佳位置】！！

　　如果你正在发愁不知如何赚大钱？请扫下方香港致青春董事长微信二维码（或添加微信号：zqcjiajia，加时请备注：咨询宫品，或加入做致青春代理）立刻进入全自动的赚钱风暴！

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半岛体育-欧洲杯历史十大进球

Wed, 13 May 2026 01:45:50 +0800

新丝路，跑起来

11月20日，

11,208名，

半程马拉松，

迷你马拉松，

家庭亲子跑选手，

顺利完成义乌国际马拉松赛！

－－分享运动快乐，珍藏精彩瞬间－－

－－查询您比赛时的照片－－

半岛体育-octopuscardslimited

Wed, 13 May 2026 01:44:50 +0800

1、当地时间4月14日下午1500北京时间晚上2100，在本轮的意乙利沃诺主场迎战佩斯卡拉的比赛第31分钟，主队球员皮埃尔马里奥莫罗西尼突然心脏病发作晕倒在球场上随后他被球场的救护车紧急送往了利沃诺当地医院进行抢救根据米兰体育报的跟踪报道，大约在下午1600，莫罗西尼所乘坐的救护车抵达了医院，但最终。

2、10月15日，他转战客场挑战萨索洛，遗憾的是阿比诺莱费以01落败，达法拉作为首发球员踢满全场紧接着，10月9日的比赛中，他在主场对阵利沃诺，但球队未能抵挡住对方的攻势，以04告负，他再次作为首发球员踢满90分钟在10月5日的比赛中，达法拉又回到主场，与帕多瓦对决这次他再次首发，并且帮。

3、北京时间5月07日澳客足球资讯消息最近1场比赛普里卡帕特亚10马里奥波尔，导致利沃夫后退了1个名次，球队在联赛主场积分排名第1联赛主场积分排。

4、意甲第12轮国际米兰主场迎战利沃诺，最终国米20取胜继续排名意甲积分榜第四意甲萨内蒂复出国米主场轻取弱旅排名第四意甲第12轮国际米兰主场迎。

5、意甲联赛AC米兰主场30大胜利沃诺收获五连胜，联赛排名暂列第6位意甲巴神一传一射AC米兰大胜利沃诺五连胜意甲联赛AC米兰主场30大胜利沃诺收获。

6、积分榜前几名分别是利物浦和巴萨，两支球队已提前锁定了16强席位利物浦以7连胜的壮举领跑，巴萨紧随其后以6胜1负积累18分，排名第二马德里竞。

7、重返积分榜首利雅得胜利21拒绝逆转，C罗助攻双响+3场造7球，视频播放量 770弹幕量 0点赞数 15投硬币枚数 0收藏人数 0转发人数 0。

8、弹幕量 100点赞数 299投硬币枚数 9收藏人数 10转发人数 6，视频作者桦辰语，作者简介没有个性，不敢签名202301。

9、意甲联赛佛罗伦萨主场迎战联赛排名靠后的利沃诺，尽管实力占优，可是运气不佳的佛罗伦萨在主场只以一球小胜对手意甲佛罗伦萨主场一球小胜利弱旅利沃。

半岛体育app下载-篮球比赛回放在哪里看

Wed, 13 May 2026 01:44:20 +0800

　　★★男人本色拓展团队强势来袭★★

无论你是喜欢忧郁型男，还是阳光美男，或是冷漠酷男，

男模阵容都会一一满足您的需求，

美女们，赶快行动啦!

还有精彩节目，不容错过。。。。。

　　男人本色拓展团队

　　进驻

　　398

　　时尚男团

　　魅惑夜晚

　　【39°8 Top club◆ 】

　　特邀顶级男人本色拓展团队

　　进驻酒吧现场

　　Hey,girl

　　Are you ready?

　　＝

多面男模，棱角分明，

无限度展现自己与众不同的一面，

你所看到的，并非是他的全部……

YOU WANT TO SEE MORE?

何不亲自莅临审视？

姓名∶泽文

身高∶180cm 爱好∶打桌球，游泳。

冷酷&热情、犹豫&阳光、性感&稳重

男人天生多面，哪一面让你欲罢不能？

面对一个面面俱到的男模，你还会矜持到底吗？

姓名∶小伟

身高∶182cm 爱好∶打桌球，泡吧，旅游。

　　你可以称赞我是一个帅哥

　　你也可以大声告诉我 it's cool

不要认真看我，因为我担心你会爱上我。

姓名∶浩坤

身高∶185cm 爱好∶爱好：唱歌，聊天，逛街。

　　优雅、强壮、风趣、绅士、时尚、性感

　　Elegant, strong, funny, gentleman, fashionable, sexy

姓名∶辉少

身高∶188cm 爱好∶唱歌，赛车，交朋友。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶ 欧阳

身高∶186cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶小易

身高∶185cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶ 阿哲

身高∶178cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶小义

身高∶180cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶小雷

身高∶183cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

　　每块肌肉都刺激荷尔蒙的爆发

　　尖叫吧！女孩、女人们

姓名∶李伟

身高∶180cm 爱好∶酒吧，篮球，旅游。

01:00后

买二送一无限畅饮！

只要你敢来，我们陪到底！

美男/型男/帅男/暖男/肌肉男... ...

太多了...就不一一上图，自己前来398挑选吧！

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Wed, 06 May 2026 22:01:42 +0800

每一个热爱西藏的人

都置顶了“雪翼文化”

　　在36000英尺的高空，透过舷窗慢看云朵层叠缱绻。

　　有雪峰露出尖尖的顶，所谓“高耸入云”。

　　Lhasa。日光城拉萨。

　　拉萨是个适宜在山川和湖畔大声喊颂出来的名词，尾音无限绵长，长得似乎可以在稀薄空气里流转成悠远歌谣。

　　往日印象模模糊糊拼凑：

　　比如在街头习练萦回小藏文。

　　比如穿藏袍晃荡在八廓街，在大昭寺前磕下五体投地的长头。

　　比如哲蚌寺旁的酸奶饭很好味，生牛肉则难以下咽，飘散甜茶香气的光明港琼始终盛满俗世喧哗。

　　比如自仓姑寺迷途不知返，却铭记下一场绚烂晚霞。

　　能被记得的往日，大概都是好时光。

　　彼时我还涂一张小画，因着在日喀则巧遇一朵间隙是心形的云，傻乎乎地将它做成明信片，寄给念想着的远方好友们。

　　这是我第五次抵达。骑行，班车，火车，航班，这下倒是通通试了个遍，就还差了这辈子也做不到的徒步了。

　　作为一个总是没法好好呼吸的重度鼻炎患者，我爱拉萨不是没有理由的。干燥又干净的空气，足以大口痛快呼吸。

　　而比之内地夏日盘踞40℃居高不下的气温，藏地的日头温温热热地拍在脸上身上，舒坦得很。（此处省略倾城日光之后的脱皮苦役。）

　　搭乘民航大巴抵达市区的途中，只在心头默默欢喜，久别再重逢的拉萨，你好哇。

　　沿途楼房建筑增添不少，而山峦亘古，河流依旧。

　　想起保罗·梭罗克斯的话：一个天生的出走者，着迷于做个异乡的陌生人。

　　这是多么美妙的特质啊。

　　文义比我先到。扔下大登山包给她个大大的拥抱，再因着她的一句话嗔怒地打了她一下。

#爱拉萨的好多个理由#

　　我的拉萨，有回忆和现实缠绕交叠，难舍难分。

　　是大昭寺。

　　那年酸奶节前夕的一个清晨，旺姆阿妈将我扮成藏族小姑娘，编长辫子，穿云纹布靴，混迹于朝拜人群，念诵着六字真言进入。

　　印象最为深刻的是一尊生了小虎牙的佛像，俏皮可爱，仿佛同其余隔了星球。

　　屋舍内泥墙上会生长的神羊啊，过了这些年，你可又有长大几分身形？

　　而无数虔诚地无以复加的长头和五体投地，凝成坚不可摧的加持，念力信仰结出气场。

　　每每观望，心仍轻颤。便双手合十，轻声呢喃，唵嘛呢叭咪吽……

　　晒阳阳的矮墙仍在，而当初一起晒阳阳的人儿们，而今又散落在何方。

　　是八廓街。

　　之前的流动小摊贩们早已随着城市改造消失不见，少了几分熙攘的热闹。

　　主道商铺林立，商品琳琅，除却建筑，同其他旅游城市也并无二致。

　　不小心转进清寂街巷时，才能自木雕彩绘窗棂，无处不在的小藏文间，觉察到一丝藏域气息。

　　看着川流往来的藏族人儿们，恍恍惚惚愣了愣神。

　　清晰知道在信仰的世界，你是外人。

　　玛吉阿米的黄房子，因着传奇仓央嘉措的诗句，拔高为一个不可忽视的地标。

　　传奇念念回响，月光下姑娘的面容，跑在谁人心上。

　　是光明港琼甜茶馆。

　　地址：城关区藏医院路雪域宾馆旁

　　营业时段：08:00~19:00

　　三层小楼的光明港琼，是挥之不去萦回始终的拉萨记忆。我曾留下好多时间在这里。

　　在每一个被阳光和散漫塞满的无所事事的下午，身处其间，旁侧人们都讲着听不懂的藏语，饶舌又流利，却倍觉安心。

　　笑着道扎西德勒，能换回祝福和好多枚善意微笑。

　　将零钞放在桌上，杯若空了，便被斟满。

　　自行找补。

　　斑驳淡绿木桌，是从前的模样。

　　就连杯子的形状，也与多年前无甚区别，好生亲切。

　　是各种样式的泥塑擦擦。

　　是古修哪书坊。

　　每次去到拉萨都会去转转的小书坊。现在有好几家了吧。

　　被告知不许拍照，询问能否拍小角落画画，竟然被应允。

　　画完小画回到古修哪盖小戳，被夸了一记，嘿嘿。

　　墙上的明信片也吸睛。

　　是从前每一次都会去坐坐的矮房子。而今老店居然关了，连同我过去的回忆一起。

　　是娜玛瑟德的小酸奶。

　　是好多次过而不入的布达拉宫。我总是想着机会多的是，近日听闻两年后布宫会停止对外开放，大概下次去会了结这个心愿吧。

　　和亲爱的小鱼重逢在大昭寺。

　　良久未曾见面的鱼儿愈加温润美好，如闪着光亮的珠玉。

　　故事们被重新提及，有庆幸有感慨有眷念有欢愉。

　　鱼儿说啊，常常一别以后不知道何时再见，后来知道，若缘分不断，总会以各种方式再见。所以分别一点也不可怕，分别是为了再次相遇。

　　那么，一个拥抱述尽所有，江湖无涯，后会有期！

　　摘自尼小七的异想星球，侵删

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Wed, 06 May 2026 22:01:12 +0800

　　一、引言

　　“中等收入陷阱”说在社会上广为流传，也为经济学界所普遍接受;但实际上，它主要源自一国经济和产业政策的失误，而不是必然的或不可逾越的。与此相反，社会发展中却真正存在着一个“高收入陷阱”，它受困于一国政策上非此即彼的冲突，从而更具“必然性”。要理解这一点，就需要考察经济全球一体化下的资本和商品流动，需要剖析资本输出与商品输出所衍生的经济效应差异。长期以来，资本输出都被视为是发达资本主义国家推行殖民主义的重要工具，掠夺和抢占第三世界原料和市场的工具，剥削和控制发展中国家经济和政治的工具，也是不合理国际分工和经济秩序的根源。似乎资本输出对发达国家“百害而无一利”，因而发展中国家必须加以抵制。既然如此，为何当前反对经济全球化和资本输出的主要是发达国家的民众呢?那些不能融入全球经济中的很多国家为何迟迟无法摆脱贫困呢?本文就此作一剖析。

　　二、“中等收入陷阱”实质是个伪命题

　　当前中国社会之所以推行“供给侧改革”，一个重要的现实和理论基础就是传言中的“中等收入陷阱”：中国经济正逐渐陷入“中等收入陷阱”，而侧重需求的传统政策对此无能为力。事实上，财政部部长楼继伟在2015年上半年就指出，中国正面临着“中等收入陷阱”，从而需要采取五大措施：(1)减少粮食补贴和鼓励农产品进口的农业改革，目的是转移农村的劳动力，弥补制造业和服务业的劳动力短缺;(2)打破户口障碍和允许租房落户的户籍改革，目的是促进劳动力流动，从而将人口转移到真正稳定的大城市;(3)否定和放弃集体谈判的劳动关系改革，目的是让企业和员工个体自由决定就业和工资关系;(4)促进农村建设用地流转的土地改革，目的是建立没有政府的买卖双方自主交易的土地市场;(5)划拨国有资本充实社保基金的社会保险改革，目的是适当降低社保费率以真正建立“多交多得”的社保机制。[1]显然，这五大改革措施的根本目的在于促进资源流动和引导资源配置，间接地也有助于生产力的提高和产品的有效供给，从而也就是供给侧改革的重要内容。毋庸置疑，基于促进资源的有效配置和增强产品的有效供给，对任何社会经济的持续发展都是重要的。但是，如果将“中等收入陷阱”当做社会经济发展中不可避免的现象，进而将“供给侧改革”视为摆脱“中等收入陷阱”的一剂灵丹妙药，那么就有问题了。究其原因，“中等收入陷阱”只是源于特定经济政策的失败，而不是经济发展中的一种必然规律。

　　事实上，无论在理论逻辑还是历史实践上，中等收入国家的收入继续提升与经济持续增长之间都不存在真正的二律背反，也不存在政策上的根本冲突。因此，从本质上说，“中等收入陷阱”就是一个伪命题。首先，从经济史上看，18世纪末到19世纪初的英国、19世纪中叶的法国、美国和德国、19世纪末到20世纪初的意大利、俄罗斯和日本以及20世纪70-80年代的东亚四小龙都成功地实现了工业化，都步入或接近步入了高收入国家行业;相反，被认为陷入“中等收入陷阱”的主要是指那些经济取得起飞和快速增长后转而出现停滞的国家，典型国家是以阿根廷为代表的拉美国家和以马来西亚为代表的东南亚国家。其次，一些国家之所以陷入“中等收入陷阱”，主要原因有二：(1)推行赶超战略的国家未能成功地根据生活形式变化而进行发展模式转型;(2)后来的经济停滞又进一步为盲目推行的新古典主义政策所强化。这意味着，“中等收入”只是经济发展过程中的一个特殊阶段，此时，如果采用了不当的经济和产业政策，就会导致发展后劲乏力，导致收入也无法继续提升;相反，如果运用的政策有效得当，就可以成功跨入高收入国家行业。因此，“中等收入陷阱”根本上是源于政策的失误。从起源学上看，“中等收入陷阱”一词也是在拉美推行新古典经济学政策的“芝加哥男孩”所炮制的，它将收入增长的停滞提升为经济发展的一般规律，从而实现为其政策失败进行辩解的目的。[1]

　　为了更深刻地理解“中等收入陷阱”这一特殊事物，我们可以梳理一下经济快速增长的内在机制。首先，一般地，与经济快速增长的赶超战略相适应，落后国家的经济发展模式往往是粗放式的。一般地，粗放式经济增长的具体政策有二：(1)通过收入分化政策来提升资本积累率，(2)通过开拓国际市场来寻求需求支撑。其次，随着财富的积累和收入的提升，海外市场的拓展就逐渐接近上限甚至开始萎缩，这时就需要转换经济发展模式以维持经济的持续发展。一般地，政策上需要作两大战略转化：(1)提振国内需求，需要通过收入分配来实现增长引擎由外需到内需的转换;(2)提升竞争能力，需要通过技术创新实现产业竞争由低端市场到高端市场的转换。最后，从历史实践上看，那些陷入“中等收入陷阱”的国家几乎都有这样两大特征：(1)由于收入差距持续拉大而无法有效地实现消费市场由外需到内需的转换;(2)由于研发能力和人力资本等条件的制约而无法成功地进入国际中高端市场进行竞争。相反，那些成功摆脱“中等收入陷阱”的国家则具有不同的两大特征：(1)大多能将收入差距控制在一定限度内而避免市场需求出现的断崖式下降;(2)大多能走上了自主创新的道路而得以继续维持海内外市场的竞争优势。[1]很大程度上，当前中国社会之所以会遭遇到“中等收入陷阱”，根本上在于早期的经济增长主要依靠粗放式的生产投资、廉价的劳动力供应、低端的制造品竞争、海外资本的涌入、世界市场的成长以及国技术外的引进，而一直没有成功地实现产业结构升级，没有构建出有效的自主创新体系，从而也就很容易受到世界市场和国际政治经济关系的左右。

　　三、“高等收入陷阱”具有普遍必然性

　　不同于“中等收入陷阱”可以通过产业结构升级以及需求结构转换而得以摆脱，发达国家却面临着更为一般的经济增长逐渐下降和收入水平停滞的现象，经济长期衰退不仅是发达国家的新常态，而且也反映了一种更为普遍的经济现象乃至一般规律。这就是“高收入陷阱”，它体现为发达国家的持续经济中潜含了政策上的二难困境。这里对此作一解说。

　　(一)富裕国家必将趋向经济保护主义

　　一般来说，经济的快速增长需要有不断提升的市场需求，而这往往依赖一个不断扩展的海外市场。这已经为世界各国的发展实践所证实，尽管各国往往依靠军事和经济两种力量进行海外市场的扩张和掠夺。不过，在一个自由贸易的国际环境中，一个国家对海外市场的拓展程度主要依赖其经济竞争力，而决定经济竞争力的则有两大主要要素：工资水平和劳动生产率水平。其中，劳动生产率水平与工资水平之间的比率越大，国际竞争力就越大。相应地，在生产率水平相近的情况下，如果一国的工资水平比较高，那么其产品就缺乏国际竞争力;此时，往往就只有依赖保护政策才可以建立起稳定的工资体系，从而就会趋向于保护主义。一个明显的例子是美国，美国在建国之后的一个多世纪里，地广人稀使得劳动工资比西欧要高很多，几乎是欧洲平均工资的4倍;究其原因，绝大多数人都可以获得几乎免费的土地，如果没有很高的工资，人们宁愿到乡下去建立自己的农场而不是在工厂工作。在这种情况下，除非受到保护，美国制造业根本无法与欧洲竞争。为此，当时美国学派代表如凯里父子、雷蒙德、约翰.雷、埃弗雷特、汉密尔顿以及富兰克林等人都反对当时主流经济学和高等教育中的自由贸易偏见，而主张实行高关税政策，以避免本国市场受到欧洲低成本的倾销。[2]

　　事实上，美国第一任财政部长汉密尔顿在1791年提交给国会的《关于制造业的报告》中就提出了一系列促成工业发展和保护制度的纲领和措施，这包括保护性关税和进口禁令、补贴、主要原料的出口禁令、工业投入品的进口自由化和关税退让、发明奖励、生产标准的管制、发展金融和交通基础设施。汉密尔顿的政治遗产为后来的亚伯拉罕.林肯和西奥多.罗斯福等充分实施。相应地，从独立建国直到第一次世界大战之前的150多年期间，美国一直都在实行保护主义政策，工业品进口关税一直保持在40%-50%。[3]40-41同时，不仅处于落后的美国如此，即使在跃居世界第一经济强国地位后，英国的古典经济学也开始宣扬自由主义的贸易政策，但在实践中，在斯密《国富论》出版后的一个多世纪里，英国依旧实行了比绝大多数国家都高得多的关税，见下表。戈德斯通就指出，“发生工业革命并高速增长的英国，同时也正是欧洲甚至全世界税收最高，关税最高和对贸易、航运管制最为严格的国家。”[4]134英国实行自由贸易政策只是在19世纪中期以后的事，此时的英国经济实力和企业竞争能力已经远远高于其他国家。不过，也仅仅是30年左右的时间，英国就开始遭遇新兴经济体德国、美国的严重挑战，乃至又转而回到以前的保护主义政策上。

　　部分欧洲国家工业化时期的平均关税税率[5]222

　　表略

　　事实上，由于生产技术具有较强的扩散性，各国的劳动生产率就有逐渐接近的趋势;在这种情况下，工资水平就越来越成为决定竞争力的关键因素。在当前世界中也是如此，由于发达国家的工资水平比发展中国家高很多，因而除非在一些技术水平和生产力遥遥领先的特定行业，西方国家在自由贸易中必然会逐渐落于竞争劣势，甚至只有在政策保护下才可以生存和发展。相应地，随着竞争力的下降和经济发展的停滞，西方发达国家越来越诉诸于市场保护政策。正因如此，进入21世纪以来，保护主义思潮在西方迅速崛起，尤其是在选举期间往往充斥着保护主义论调。譬如，2016年12日欧洲议会全体会议通过一项决议反对承认中国市场经济地位，从而维持以市场经济第三国的相似商品价格而非中国商品的实际成本数据为依据对进口中国的产品进行反倾销和反补贴调查;究其原因就在于，欧盟一些企业和工会组织担心欧盟承认中国市场经济地位后，将有更多中国商品进入欧盟市场，从而威胁欧盟企业生存、影响欧盟就业。同样，美国领头打造的TPP(Trans-Pacific Partnership Agreement)目的也就在于将中国产品排挤出占全球经济40%的市场之外。当然，这些国家内部也存在越来越尖锐的冲突，因而相互之间的贸易壁垒也在不断增加，如德国舆论大幅转向反对与美国达成具有里程碑意义的贸易协定。就TPP而言，不仅加拿大、日本、韩国、泰国的舆论都持强烈的反对态度，甚至最大的反对声音还是来自于美国国内，美国两党准总统候选人希拉里和特朗普都已表示反对。

　　(二)富裕国家在全球化中的二难困境

　　尽管富裕国家会逐渐趋向于保护主义，但在技术急速扩散的经济全球化时代，保护主义政策对富人和企业主是不利的。究其原因，一方面，发达国家中的普通劳动生产力并不比发展中国家高多少，因为机器设备和生产技术等具有高度流动性，而且发展中国家的教育水平也在迅速提高;另一方面，发达国家中的工人工资却数十倍于发展中国家，如瑞典人的工资几乎是印度人的50倍。显然，在制造业受到政策保护之下，即使本国产品可以免受外来竞争而在国内维持生产，但企业主也只能获得低微的利润;更不要说，伴随着国内高涨的劳工运动，以及相对于劳动力更快增长的资本积累，都会进一步迫使工资水平的上升和利润率的下降。实际上，在古典经济学时期中，无论是斯密、李嘉图、马尔萨斯、穆勒、马克思还是巴斯夏、凯里等，都充分认识到利润率的下降倾向。不过，所有这些对利润率下降的分析都是基于一国封闭经济而言的。问题是，资本的本性在于追逐更高利润，因而它只要以有机会就会努力寻找新的投资点和利润源。例如，穆勒就曾指出，“一国如果长期以来生产规模一直很大，一直有巨额纯收入供人们借以进行储蓄，因而长期以来一直有能力年年大大增加资本(但不象美国那样拥有大量未耕种的肥沃土地)，那么该国的特征之一便是，利润率实际上总是接近于最低点，因而该国总是处于停滞状态的边缘。”[6]299

　　由于利润率的不断下降，逐利的资本必然就会在全球流动，流向那些资本短缺而利润更高的地区;显然，在开放经济体系中尤其是在经济全球化中，就必然会引发大规模的资本输出。相应地，现代社会中发达国家就会遇到一个二难困境。一方面，在自由开放的经济全球化中，日益激烈的外来竞争将会抑制本国工资水平的上升，或者工资水平长期无法提高，甚至还会出现实质性下降;显然，这种情形必然会引发广大工薪阶层的不满和抱怨，与发展中国家不断上升的收入相对照更加会强化这种不满情绪，从而会出现不断升级的社会抗议和街头运动。另一方面，在推行保护主义政策的情况下，国内高昂的生产成本必然严重削弱企业和产品的国际竞争力，利润率的下降也会刺激资本外流;显然，这种情形必然会造成国内产业空心化和经济虚拟化，制造业的萎缩还会进一步影响就业人数，最终导致经济的全面崩溃。一般来说，为稻粱谋的社会大众和工薪阶层更关注日常生活，更关注当下的生活水准;相反，为长远谋的政府官僚和企业家更关注经济发展，更关注提高竞争力的全球布局。相应地，在民主时代，政府在选择和推行经济政策时也就会面临这种短期和长期的抉择困境：一方面，基于选票的近视考虑，在野政党往往会发表种种保守主义的锁国政策宣誓，那些争取连任的政府也不得不努力迁就声势浩大的民粹声音;另一方面，基于经济发展的长远考虑，在野政党也不得不接受大公司、大商人通过各种隐秘途径所施加的影响，现任政府更是不愿意公开实行会受到大公司反对和抵制的的封闭政策。

　　显然，上述困境很难彻底摆脱，至多取得一个两害相权取其轻的暂时平衡。因此，经济全球化中的发达国家就会面临着一个严峻的“高收入陷阱”：一个社会进入高收入阶段后，国际竞争力就会逐渐下降，从而导致高收入水平难以为继。具体表现为：国内投资低迷、制造业不断萎缩、产业空心化严重、失业率不断攀高、收入不增反降、社会两极分化、创新能力下降、产业升级不畅、出口能力下降，外贸赤字剧增、政府债务膨胀、经济停滞不前。[7]从现实情形看，欧美和日本都已经在不同程度上陷入了“高收入陷阱”。例如，自20世纪70年代以来，美国工人的工资就实际上处于一种停滞状态：就美国工人的小时工资而言，从1973年到2006年的年增长率为0.4%;就美国工人的平均收入而言，从1983年到1989年的年增长率是0.2%，从1992年到2000年的年增长率是0.1%，从2002年到2007年则根本没有任何增长。[8]148同样，东亚的日本、韩国以及中国的香港和台湾地区也是如此，这可以从香港和台湾地区这些年不断爆发出的反对与大陆经济一体化的民粹主义运动中窥见一斑。其实，根据H-O-S定理，生产要素的价格具有均等化的倾向;在经济全球化倾向中，工资差距也会不断缩小。试想：发展中国家的工人付出的同样甚至更高的努力，创造了同样乃至更大的财富，为何就应一直拿如此低的工资，过如此糟的生活呢?但是，香港和台湾地区的一些激进人士往往将过去所享有的富足和富人视为理所当然的，随着大陆生活水平的提升就滋生出日益强烈的不平衡情绪，甚至转化为反大陆的民粹主义运动，但这最终只会扼杀这些地区的经济发展。

　　四、资本输出与“高等收入陷阱”

　　现代发达国家之所以会陷入“高收入陷阱”，主要与两大因素有关：(1)全球经济贸易一体化;(2)发达国家对外输出的主要对象从商品转向了资本。显然，这两大因素对发达国家和发展中国家的经济发展产生了根本性的不同。究其原因，资本的流动将伴随着就业岗位的转移、生产力的传递、技术的应用。事实上，古典经济学认为，经济增长依赖于劳动投入和劳动效率，劳动效率则与劳动分工有关。同时，无论是对生产劳动的需求还是技术的应用都依赖于一定的资本基础，无论是劳动分工的拓展还是市场规模的拓展也都依赖于不断积累的资本。[9]因此，古典经济学家大多重视资本积累，将资本积累视为一国财富创造和经济增长的基础。例如，穆勒就强调，“节省会使社会与个人富裕，而花费则使之变穷;换句话说就是，整个社会会因用于供养和帮助生产性劳动的支出而变富，会因用于享乐的支出而变穷。”[6]93同时，这种认知不仅体现在古典经济学中，而且也体现在奥地利经济学中。米塞斯就写道：“那些反对所谓‘奥地利’观点的经济学家，在处理资本问题时通常假定：用于生产的技术总是一成不变地决定于技术知识的现状。另一方面‘奥地利’的经济学家则指出，在许多已知的生产技术当中，决定采用那些技术的，乃每个时期可以利用的资本品供给量。”[10]515

　　其实，从社会分工的两大层次——劳动分工与产业分工——来说，古典经济学与奥地利学派的思想具有很强的相通性：奥地利学派所着重阐发的迂回生产和生产结构实际上就是产业分工，古典经济学重视的劳动分工则是企业内部的工序分工。而且，两大学派都将资本积累视为分工深化、生产率提高、技术进步、产业结构升级以及经济增长的基础，具体分析框架如下。

　　图略

　　(一)资本输出对发达国家的影响

　　发达国家采取商品输出还是资本输出的方式来处理它的过剩生产能力，对其社会经济的长期发展将会产生迥异的效果。

　　一方面，就商品输出而言，它往往有助于输出国的生产力提高。其发展逻辑如下：(1)它通过海外市场的开拓而获得规模经济，进而可以开发和使用更高水平的生产技术;(2)它通过贸易盈余而扩大了资本积累，从而有助于增加教育和科研的投入;(3)资本积累的扩大有助于深化劳动分工，从而促进产业链的延伸和新产品的创新;(4)资本积累的扩大会降低资本利息，从而衍生出产业向资本密集型转化李嘉图效应;(5)资本积累的扩大还有助于劳动工资的提高，从而不得不研发先进技术以维系竞争优势。这样，经济发展就会进入这样一个良性发展路径：商品输出→资本积累→工资上涨和利息下降→产业升级→技术革新→效率提高→竞争优势扩大→商品输出扩大……

　　另一方面，就资本输出而言，它对输出国生产力往往会带来相反的效应，并使得经济发展处于低水平的恶性循环。其发展逻辑如下：资本输出在全球寻找投资机会→全球投资带来高额交换价值→高额交换价值降低以技术创新提升资本效率的压力→资本输出迫使劳动工资处于低水平→社会收入差距持续拉大→更多的资本输出→更低的国内工资水平……。当然，这种分析是从社会角度而言的，而对资本家或企业主来说，他往往只关心自身所能获得的交换价值，从而也就必然会倾向于采用资本输出的方式。显然，这实际上反映出自由经济国家中的囚徒困境。

　　既然资本流动对输出国是不利的，发达国家能否通过立法等措施来限制资本输出来持久维持其在国际竞争中的优势地位呢?这很难做到。究其原因，即使将资本限制在国内，也无法维持持续的商品输出和领先的技术创新。

　　首先，就商品输出的可持续性而言，(1)商品输出将导致发展中国家的贸易赤字持续扩大，最终反过来会抑制发达国家的商品输出，更不要说发展中国家为了维护自身利益也会对市场实行保护;(2)商品输出无论如何也会导致技术扩散，这必然会降低各国间在技术水平和生产率水平上的差距，从而竞争优势也会逐渐减弱。

　　其次，就技术创新的持续领先而言，(1)对发展中国家来说，由于发达国家生产的产品、产业和技术为技术创新提供了一种路标，从而无论技术创新的速度还是成效都比较好，但对先行的发达国家来说，由于没有这种路标，因而技术创新的成本要高得多，发展方向和效果都更不确定;(2)由于技术发展的不确定，导致持续商品出口所带来的大量资金往往并不用于技术创新上，反而会造成资金的闲置和无效配置，甚至会造成富裕阶层的奢侈之风，从而更不利于社会经济发展。正因如此，发达国家往往会分散资本的投资，其中必有一部分用于资本输出以换取现实的更大交换价值，从而也就必然会促使生产技术在全球的更快扩散。

　　显然，无论采用哪种发展方式，发达国家都必然无法持久维持其领先地位，因而“高等收入陷阱”也就成为现代社会的必然现象。

　　(二)资本输出对发展中国家的影响

　　对发展中国家来说，资本输入就意味着资本的增加，意味着投资的增加，这不仅为劳动雇用提供基础，而且也有助于现代技术的应用。穆勒就强调，“维持和雇用生产性劳动的，是其工作所花费的资本”。[6]100关于资本短缺对经济增长的制约，一些文章已经着重介绍了古典经济学的分析，[9]这里转向奥地利学派的分析来说明。

　　米塞斯分析了1860年期间的罗马尼亚所面临的情形，并提出了两个观点。(1)当时罗马尼亚所缺乏的并不是技术知识。其理由是，西方发达国家的技术知识已经没有什么秘密可言：不仅大量的罗马尼亚青年在西方的技术大学里充分接受这些知识，而且成百上千的外国专家也准备将其知识和技能用于罗马尼亚。(2)当时罗马尼亚所缺乏的正是可以参照西方模式改变当时落后的生产设备和教条通讯设施的资本品。其理由是，只有存在足够的资本品，罗马尼亚才能使工人和物质生产要素用于时期较长的生产程序，才可以成功地生产那些建立初级工厂必要的工具，而这些初级工厂则再生产那些用以建立和经营现代工厂、农场、铁路、电报线和建筑物的设备。由此，米塞斯得出结论说，“一个人如果以前没有积累资本，他就与他追求的目标距之甚远。这就是资本不足的含义所在。因为他过去不做这件事，中间产品就不够，尽管中间产品所产生的自然资源是有的。资本缺乏乃时间不够。这是由于人们为实现其目标动手太迟。如果不凭时间因素的‘迟’‘早’，那就无法描述可用资本品提供的好处和缺乏资本品贫乏的不利”;相反，“有资本品可以使用，就等于更接近追求的目标。资本品的增加，使我们无需减缩消费而可以实现较远期的目标。相反地，资本品的损失使我们不得不放弃原本可以实现的某些目标，或者减缩消费。假定其他事物不变，拥有资本品也即在时间上占了优势。”[10]517

　　那么，一个国家或地区如何取得经济增长所需要的资本品呢?这有两个途径：(1)依靠自身的储蓄，这是早期封闭社会的根本方式;(2)依靠外来的资本输入，这是现代开放社会的重要途径。事实上，李斯特在分析不同经济发展阶段的政策时就说，在狩猎部落、畜牧业公社和农业共同体这三个时期，由于没有足够的剩余产品，因而就无法快速发展生产;相反，通过交易可以获得交换价值，通过与先进国家接触可以吸收先进技术，从而就可以刺激本国工业的发展。李斯特写道：“一个国家，其农业愈不发达，愈没有机会吧自己的剩余农产品通过国外贸易换取外国工业品，在未开化程度上陷得愈深……这时如果实行自由贸易(及输出农产品，输入工业品)，也就格外能起到促进繁荣欲文化的作用。”[11]155显然，在经济全球一体化的现代社会，一个国家不仅可以通过对外贸易来积累内源资本，更可以通过直接投资方式来引入外源资本。所以，米塞斯写道：“西方资本主义国家可以把一些资本品借给落后国家，这些资本品乃改变后者之生产方法所必须。这一来节省了他们的时间，使他们可以很快地增加其劳动生产力。其结果，对罗马尼亚而言，他们可以很快地享受到现代技术带来的利益。”[10]516

　　可见，资本流动和商品流动所衍生出的发展效应是不同的：资本从发达国家流动到发展中国家将对发展中国家的经济增长起到积极作用，相反，商品从发达国家流动到发展中国家则主要是掠夺发展中国家的资源、能源等原材料。所以，米塞斯认为，“外国资本的流入，并不伤害接受国的利益。美国和英国的一些自治领地的经济之所以突飞猛进，乃得力于欧洲的资本。拉丁美洲和亚洲的一些国家，如果没有接受外国资本的帮助，就不得不在很长时间内无法享受今天如此之多的生产和运输设备，而其实质工资率和农业方面的收获也不会像今天这样高。” [10]522相应地，发展中国家应该重视资本输入而要提防过多的商品输入。米塞斯继续写道，“如果不了解这种大规模的资本输出的重要性，就不可能懂得最近几百年世界局势和东西方关系的发展。西方给予东方的不仅是技术和医学的知识，也给予了许多可以直接应用这些知识的资本品。东欧、亚洲和非洲的这些国家，由于外国资本的输入，也就能够提早收获现代工业的成果。为了积累足够的资本品，他们已不必那么缩减他们的消费了。” [10]517当然，资本之所以从发达国家流向发展中国家，并不是发达国家希望提高发展中国家的经济水平和生产能力，相反，根本上是资本家追逐更高利润的无意识结果。对此，米塞斯也有深刻的认识：“是消费者的需求迫使西方资本家不得不向外投资。消费者要求那些在国内根本不能生产的商品，他们也要求那些在国内只能以高成本生产而在国外生产则较便宜的商品。如果西方资本主义国家的人们不这样做，或者那些阻止资本输出的法制障碍最终不可克服，则资本输出的事情就不会发生。那就只有国内生产的更多的纵向发展，不会有跨国的横向扩张。”[10]517-518

　　五、如何理解美国经济的持续增长

　　上面的分析指出，资本输出将会减缓经济增长，全球经济一体化下的资本流动将会引发“高等收入陷阱”，这已经为英国、法国、日本、韩国以及中国的香港和台湾地区所证实。但与此同时，我们在现实世界也似乎看到了一个反例：美国往往被视为资本输出大国，但它似乎没有陷入“高等收入陷阱”，而依旧表现出强劲的经济增长势头。这又如何解释呢?一般地，我们可以从这样几方面加以审视：(1)尽管美国资本输出的绝对规模很大，但这是由于它的经济总量大，而资本输出量占经济总量的比重却并不高。事实上，从1990年到2013年，中国的海外投资占GDP比重从34.9%飙升至47.8%，而同期美国则从21.5%降至19.3%。[2](2)长期以来，美国实际上是资本净流入国，流入的资本维持了它的投资和生产。(3)美国社会拥有大量的外来移民和竞争的市场机制，前者为经济发展注入了生产劳动和技术创新，后者则进一步激发了收入分化和资本积累。这里就最后一项作一补充说明。

　　(一)外来移民的经济作用

　　从人均收入水平来看，世界上有不少国家如挪威、卢森堡、瑞士、丹麦、冰岛、爱尔兰和瑞典等国都超过了美国，但是，美国的生活水平却往往被认为是世界上最高的。为何人们往往感觉到美国人的生活水平更高一些呢?一个直观的理由是，相同数量的美元在美国能够比在其他发达国购买到更多的商品和服务。那么，美元的购买力在不同国家为何有此差异呢?张夏准基于市场汇率和实际购买力间的差异作了分析：市场汇率主要由国际市场上进行贸易的货物与服务的价格所决定，货币的实际购买力则由该国所有的货物与服务的价格来决定的。其中，在非贸易性的货物中，最重要的是个人的劳动服务，如开出租车、餐馆服务以及理发等。显然，就打出租车或吃饭之类事情而言，在瑞士和挪威这样的高收入国家里就非常昂贵，而在拉美或东南亚等国则要便宜得多;究其原因，前者的劳动力价格非常昂贵，后者的工资则较低。因此，根据购买力平价(PPP)所构建的“国际美元”标准，富国的人均收入将低于用市场汇率衡量的收入标准，穷国的收入则高于用市场汇率衡量的收入标准。相应地，就欧美富国而言，按“国际美元”标准的人均收入也取决于劳务提供者的工资：以美国为不变标准，其他发达国家的人均收入将大幅度下降。由此，美国人用其收入可以购买到世界上最大数量的货物和服务，因而人们往往会感觉美国人的生活水平更高。

　　问题是，美国人的实际购买力为何如此之高呢?根本上在于美国存在大量低工资的制造工人和劳务人员。进而，美国的底层工资为何如此之低呢?这又在于有大量来自穷国的移民。正是由于移民的大量涌入，与欧洲国家相比，美国底层工人的工资比较低，工作条件也更恶劣，从而在美国打车和吃饭都要比在其他发达国便宜。相反，其他发达国家中缺乏这样的移民，工资就比较平均;相应地，服务业的工资水平就相对较高，这提高了服务品价格，并降低了本币的购买力。例如，如果在瑞士日内瓦打车，一段8公里长的路程大约需要花费35美元，但同样的路程在美国波士顿只需要15美元。在挪威奥斯陆，吃一顿饭大约需要花费100美元，而在美国圣路易斯不会超过50美元。张夏准说，“美国民众(与其他富国的民众相比)之所以具有较高的购买力，主要得益于不少美国人仍处于贫困状态，工作没有保障感，这在服务业尤其如此。美国人还比其他竞争对手国家的民众的工作时间更长。而且，在每一工时中，美国人的收入比起好几个欧洲国家来说都明显偏低，即使是在购买力方面也低于它们”;[8]109进而，“相同数量的美元之所以在美国要比在其他富国可以购买更多的东西，主要是因为美国的服务价格比其他国家更低廉，这主要归功于大量移民的涌入和恶劣的就业环境的存在。”[8]102问题是，在这种环境下，尽管消费者可以获得更大效用，但这却是以出租车司机或者餐馆服务员的较低收益为代价。这意味着，尽管美国有更高的平均收入，但并不一定意味着它的所有国民都比其他国家的国民过得更好，这与具体的收入分配结构密切相关。

　　最后需要指出，要理解移民对美国经济增长的影响，我们还可以对这些移民作一细分考察。(1)就低层次的劳务移民者而言，他们为美国的农业和制造业的持续发展注入了生产劳动，拉动了商业和餐饮业等的增长。事实上，这些低层次的移民所从事的通常是那些需求量很大但劳动力供应很小的行业，因而不但与本土美国人构成不了竞争关系，反而会形成互补和分工。譬如，根据美国劳工部统计，在美国的200万农场工人中，至少一半是非法移民，正是这些移民提供的廉价劳动力为美国农业创造了高达300多亿美元的产值。[3]显然，正是这些低层次移民的大量存在，使得那些技术行不强的行业和岗位的工资保持在低水平，不仅使得美国人可以享受物美价廉的服务和农产品，也可以使相关行业的企业得以扩大生产规模。(2)就高智商和高学历的技术移民者而言，他们为美国的技术创新和国际竞争力增添了新鲜血液和力量，也为美国节省了大量的教育和培训费用。事实上，移民美国的成年人42%受过高等教育，其中的大约23%具有硕士学位。[12]因此，美国科学家和工程师中很大一部分也是出生于国外的移民，大学教师中移民的比重也越来越高。近期，美国信息技术创新基金会的调查报告就称，美国有35.5%的技术创新者是移民，另有10%实在美国出生但父母有至少一人来自其他国家。[4]显然，正是这些外国科技人员的流入，大大促进了美国的科学科技进步和提高了美国的总体生产力水平，并且促进了新兴产业的兴起和发展。例如，在信息产业快速发展的20世纪80-90年代，硅谷中24%的企业是由外国出生的工程师创建起来的。[13](3)就属于靠投资移民的富人而言，他们为美国带去了大量的资本，创造了大量的就业。例如，2012年，投资移民为美国GDP贡献了33.9亿美元，创造了超过4.2万个工作岗位。[5]美国政策全国基金会的研究报告则显示，截至2016年1月1日止，全美87家资本逾10亿美元的新创公司中，有44家(占51%)创办人是移民，这这44家新创公司资本总价值达1,680亿美元。[6](4)由于移民大多是年轻人，他们所交的税收增加了美国的财政收入，他们所交的社保维持了美国的福利保障体系。很大程度上，正是大量移民的存在，为美国经济的持续增长诸如了人口红利。

　　(二)自由竞争与收入分化

　　美国社会的经济繁荣往往也被视为充分展示了自由市场制度的优越性。张夏准就写道：“从美国模式赞赏者的角度看，美国的自由企业制度允许人们无限制地进行竞争，并对赢家进行无限制的奖励，而且不会受到政府干预和平等主义文化的掣肘。因此，该制度为企业家精神和创新提供了强大的动力。美国的自由劳动力市场，可以随时雇佣和解雇工人，并允许企业自由灵活地处事，因而使企业更具竞争力，这样，企业就可以比其他竞争对手更快地重新调动并有效地利用工人，以及快速应对不断变化的市场条件。在企业家得到丰厚回报的同时，工人不得不快速适应变化，因此，美国的自由企业制度的确导致了越来越多的不平等。但是，拥护该制度的人认为，即使成为游戏中的输家，他们也会甘心情愿地接受这种结果，因为考虑到美国的社会流动性很高这一因素，他们的孩子很可能会成为下一个托马斯.爱迪生、摩根或者比尔.盖茨。美国人就是在这种动力的驱动下努力工作和发挥聪明才智的，怪不得美国在过去的一个世纪里能够成为世界上最富有的国家。”[8]103问题是，不受制约的市场竞争也造就了较大的收入差距，导致底层人民生活在收入水平低下和工作条件恶劣的环境中。张夏准就指出，“考虑到该国存在着明显的不平等现象，如果与收入分配更平等的其他国家的平均水平相比较，那么美国人在生活水平方面到底如何的判断并不是很准确。在美国更低的健康指标和更高的犯罪率的背后隐藏着更大的不平等。”[8]102事实上，在西方发达国家中，美国的收入差距是最大。下表反映了1990年经合组织(OCDE)14个成员国中雇员工资最高10%与最低10%的比例。[14]11

　　表略

　　显然，单单采用人均收入指标，就会明显高估美国大多数人的实际生活水平，因为较高的平均生活水平往往以众多人生活水平低下为基础。譬如，美国的平均寿命和婴儿死亡率等医疗保健的统计数据指标仅位列世界第30名左右，美国的犯罪率也高于欧洲和日本。事实上，美国的在狱人数率是欧洲的8倍，是日本的12倍。显然，这些都表明，美国存在着一个庞大的下层阶级。既然如此，为何人们直观上还是觉得美国人的生活水平更高呢?张夏准列举了两大原因：(1)这是美国比欧洲国家更不平等带给作为过客的旅游者的假象，因为“外国旅游者到任何国家都很少能够看到其贫困的一面，而在贫困方面，美国要比欧洲更普遍”;[8]104(2)数字上的收入水平并没有反映收入背后的劳动付出，因为美国人的工作时间要比人均30000美元以上的国家都长，通常比大部分欧洲国家长10%，比荷兰和挪威长30%，如2005年的工资/小时(以购买力平价衡量)居卢森堡、挪威、法国、冰岛、比利时、奥地利与荷兰之后而列第8位。[8]108由此，张夏准说，“一旦我们从更宽泛的角度理解生活水平而不仅仅是从一国平均收入能够购买多少东西来衡量，那么，美国所谓的优势就不那么明显了，因为美国存在的巨大收入差距意味着，它的平均收入在衡量生活水平方面与其他国家相比并不那么具有指标性，这反映在像健康水平和犯罪率等指标中，在这些方面，美国的表现要比其他国家更令人失望。”[8]109

　　最后需要指出，市场价格结构本身就与收入分配结构密切相关。一般地，收入差距越大，低层收入越低，底层的购买力越小，因而大众产品越便宜;相应地，上层收入越高，上层的购买力越大，因而奢侈产品越昂贵。因此，市场价格就是购买力的函数：消费者的购买力越高，他所需要的商品的价格就越高。显然，随着收入差距的扩大，低层大众的购买力就会下降，从而导致必需品的价格下降;与此相反，上层富人的购买力则会上升，从而导致奢侈品的价格上涨。相应地，收入分化就必然会造成价格分层。维塞尔说，“财富上的不平等愈大，价格上的差别也就愈大。”[15]94进而，价格分层又会衍生出双重效应。一方面，穷人需求的必需品以及其他大众商品往往价格低廉，包括中产者在内的人都从中可以就获得极高的消费剩余，从而往往会感到生活指数高。维塞尔写道：“广泛使用的大众商品在市场上的数量如此之大，以至于财富充足的买方不必要将他们的购买能力使用到极度就可以完全满足他们的需要。比如面包在市场上数量如此之多以至于所有阶层的消费者需要都可以被供给，富裕的买方甚至可以到完全满足点，只有收入最有限的买者才被迫根据环境来节省。”[16]258另一方面，富人攀比式消费所追求的高档品和奢侈品往往价格高昂，这又不是一般大众所能消费得起的，从而根本感觉不到。维塞尔写道：“一个经济体中收入和财富的阶层越多，最高和最低阶层的财力差异越大，价格分层就越显著。如果一个国家的所有公民都有大致相同的收入和资产，那么面包和钻石价格之间的差异……就不会像实际中那样大。……钻石的价格不是所有社会成员对钻石的评价;它只是一个支付能力特别强的阶层对钻石的评价，这个阶层形成对钻石的需求边际序列。大多数人对钻石的评价及给出的出价和通行的市场价格相比是如此之低，以至于他们没有购买欲望。”[16]259-260同时，富人对奢侈品的追求固然会诱发技术创新，相互攀比也会促进市场规模的扩展，从而促进经济发展;但是，它也会加大社会矛盾，耗费社会资源，从而也会潜伏着严重的社会危机。

　　六、本研究的政策寓意

　　本文的分析表明，资本输出和商品输出所衍生出的经济效应是不同的，这具体体现在对生产力和交换价值的不同影响。实际上，李斯特就强调，在私人经济关系中，交换价值往往是起决定作用的力量，但在国家经济中，其决定作用的则是生产力，生产力是创造价值的力量。其实，世界各国都已经深切地认识到了这种差异，一个明显的表征就是各国所重视的经济增长指标已经从GNP转向了GDP。不幸的是，现代经济学的理论体系却没有跟上社会实践，它依然重视交换价值而忽视价值，并且通过将交换价值追溯到使用价值的一般概念而将交换价值看做国家或社会的使用价值;结果，大多数经济学人都忽视生产力和交换价值的差异，他们不仅混同了交换价值和价值，甚至以交换价值来取代价值。维塞尔就写道：“除交换价值之外再不承认其他价值的人每当碰到尝试告诉他这是价值问题时，一般总是让交换价值片面地去决定问题，或者无论如何，也要使交换价值占过大的分量。”[15]256显然，本文对资本输出和商品输出中不同经济效应的剖析，不仅有助于我们更清楚地理解发达国家所面临的“高等收入陷阱”，而且还会对当前各国经济发展产生显著的政策寓意。这里，就我国的经济政策导向作一简要说明。

　　从经济发展的总体水平上看，中国迄今还是一个发展中国家，人均收入甚至还处于世界后段。显然，在这种情形下，中国社会理应扩大生产和投资以维持一定的经济增长速度，如果内源资本不够则需要继续引入外源资本。但事实恰恰相反，近年来中国在世界经济中的角色却正在快速转变：“中国资本”逐渐取代“中国制造”而成为中国的新名片。商务部的数据显示，我国2014年就已成为资本净输出国：实际使用外资金额为1195.6亿美元，对外资本输出规模为1400亿美元，而非金融类对外直接投资1160亿美元。从2001年底中国正式加入世贸组织算起，2002年中国对外直接投资总额为27亿美元，在短短的13年后这个数字增长了约52倍。其中，中国五矿、中国人寿、国家电网、安邦保险等央企成了中国资本海外并购的主力军，而以平安保险、中民投等为代表的中国民营资本也在加快海外资产配置的步伐。例如，2014年成立的中民投在2015年就砸下10亿英镑打造伦敦新金融城。同时，随着“一带一路”战略的持续推进，以及丝路基金、亚洲基础设施投资银行以及金砖国家开发银行等公共产品陆续付诸实施，中国将很快取代美国成为全球最大资本输出国。[17]

　　作为一个发展中国家，中国又是如何跨越本国的经济增长和收入提升阶段而大规模进行资本输出的呢?主要原因有二：(1)就国内环境而言，收入差距拉大而造成储蓄率持续超高，需求持续疲软又造成投资需求不足。事实上，中国有近4万亿美元的外汇储备，这些资金需要通过合适的投资渠道获得增值，否则就会造成闲置和浪费。(2)就国际环境而言，海外市场的拓展受到越来越大的限制，从而无法通过商品输出的方式来消化过量的资本品。事实上，一方面美国积极组建TPP来维度和限制中国对外贸易，另一方面美国和欧盟至今也不承认中国的市场经济地位，从而不断地以反倾销和反补贴调查来压制中国商品的国际竞争，目的都在于建立对中国的贸易防御和压缩中国的国际市场。但无论如此，我们必须清晰这样两点：(1)当中国社会欠缺资本而无力推动经济发展时，我们更应该积极引入资本输入而不是商品输入，否则必然会成为发达国家和地区的经济附庸，陷入“中等收入陷阱”而难以自拔;(2)当中国经济的崛起而积累起大量资本时，我们也应该致力于扩大商品输出而非资本输出，否则必然会重复英国、美国、日本等国家和地区所走的道路，必然会陷入“高等收入陷阱”。

　　当然，任何事物都不是绝对的，资本输入并不全是益处，它也会导致资源和财富的流失;同时，资本输出也并非全是坏处，只要投资方向应对得当就可以在维持自身生产力的同时获得巨额交换价值。因此，这里从两方面作一补充说明。(1)强调引入外源资本对发展中国家经济迅速起飞的重要性，并不是说所有行业应该无条件开放，而是应该考虑不同的市场特性和行业特性，一些文章已经就此做了说明;[1](2)强调扩大商品输出对发达国家经济持续增长的重要性，并不是说所有国家和地区都不要去投资，而是要加以甄别并设定限度，这里作进一步的说明。

　　就当前中国暂时过剩的资本输出而言，首先，它应该选择那些市场规模有明显限度且规模经济显著的行业，如交通运输等基础设施以及能源等行业，而不是一般的制造业。究其原因，(1)在这些行业，谁先进入，谁就拥有先入优势和规模经济，甚至还可以带来其他连锁需求;(2)这种行业往往存在显著的行业标准和规则，先进入者可以拥有对设计规范、工艺流程等行业标准的制定权，并由此获得进一步打开国际市场的资格甚至是垄断权;(3)这些行业往往拥有核心技术，不仅技术创新依赖整体经济实力，而且技术应用和生产经济也依赖大规模市场，这些往往难以为后来者尤其是小国所仿效。其次，对一般制造业而言，资本输出的限制也不是绝对的。究其原因，(1)你的资本不流入，别国的资本也会流入，从而会失去高收益的投资机会;(2)制造业产业链向外的延伸，将会进一步创造出新的海外市场，从而有利于提升本国经济和优化产业结构;(3)技术的发展和应用往往有赖于一定的市场规模和社会分工，而依赖商品输出所获得的市场规模更容易遭到各种抵制。

　　但不管如何，任何行业的资本输出都需要作通盘而有效的规划，要防止资本输出对本国相关行业的影响，要避免对本国行业和经济的冲击和瓦解;同时，要确保本国行业拥有相对优势，这包括技术领先和高附加值垄断，这方面日本和美国等已经提供了鲜明的经验和教训。事实上，即使是交通运输等基础设施行业的资本输出，也无法完全避免技术的流失。姑且不说，中国高铁在10年左右时间迅速崛起本身就得益于对其他国家技术的引进、消化、吸收和再创造，当前中国致力于全球推销高铁时也遭到各国分享技术的要求。譬如，印度尼西亚的“雅万隆高铁”项目就要求中国为印尼提供技术转移(包括教育和培训印尼本土员工)，并且六成零部件在当地采购;美国联邦政府规定高速列车必须在美国制造，甚至很多国家都要求产品装备经过欧洲认证，等等。

　　最后需要指出，本文的论断和政策建议主要是基于政治经济学的分析，立基于本国和本民族的利益。正是基于特定国家和民族利益的考虑，就不存在普遍性的经济政策，相反，不同国家应该采用不同的经济政策。这也是当前中国经济研究需要重视的，关于一点，我们可以重温斯密和李斯特的政策主张差异。大河内一男就指出，“李斯特在理论上——确切地说是在‘词句’上——固然是和斯密相对立的，但在他所从事研究的‘问题’上，或者说在他不得不专心致志要攻克的‘问题’上，却与斯密在《国富论》中所要解决的课题相同。李斯特企图在德国，在各种各样不利的、落后的内外条件下来完成这些课题。……这并不意味着这一经济理论及其正确性在英国和在德国是没有差异的，并不意味着1776年的真理也是1841年的真理。”[18]214李斯特之所以撰写出不同于《国富论》的《政治经济学的国民体系》一书，其原因就“是‘祖国的现状’，是‘德国的利益’。如果他是英国人，或许他会写一部《国富论》，至少当时他会是斯密的信奉者之一。然而，由于他的祖国是德国，出于德国的现状及其利益而撰写了《政治经济学的国民体系》……换句话说，他指出经济学的成立，仅仅以现实经济生活中的现状和利益为依据是不行的，而只有从‘祖国的现状’和‘德国的利益’出发才是可能的。从而，这件事又使得斯密经济学与李斯特经济学具有了相互对立的性质，并以这种对立为归宿。”[18]215正是基于经济学的本土性和致用性，本文不是作抽象的理论分析，而是致力于剖析和解决当前中国所面临的社会经济问题;相应地，它是建立在“国民经济学”或“政治经济学”之上，而不是建立在“世界经济学”或“个体经济学”之上。

　　作者：朱富强

　　（察网（www.cwzg.cn）摘录自《经济学家》2016年第7期）