在2019清華五道口全球金融論壇上，清華大學國家金融研究院院長、國際貨幣基金組織（IMF）原副總裁朱民提出了對經濟發展的觀點，在他看來，“中國發展處於歷史的關鍵點，今後五年中國經濟的發展決定未來五十年。中國走向高收入階段的供給側結構性改革的重點，是產業結構的調整和勞動生產率的提高。”
以下根據演講實錄整理：
中國走向高收入階段的供給側結構性改革的重點，就是產業結構的調整和勞動生產率的提高。我認為這是目前面臨最為關鍵的挑戰。
中國經濟經過40年的改革，大家可以看到，走到了今天，那是很了不得的，我們的人均GDP已經走到了一萬美元左右。在這個過程當中，經濟增長速度也慢慢地，緩緩地下降，這是非常典型的國際經驗。在這個階段，下一步怎麼走，就變得特別的關鍵和重要。從人均GDP3千美元走到1萬美元的過程比較來看，如果未來接著往上走，我們會進入高收入國家階段；如果跨不過，我們就會停留在中等收入階段。所以，未來的5年決定中國經濟未來的50年，也會決定世界經濟未來的10年、20年。因為中國是世界上第二大經濟體，如果跨越中等收入階段，那會是第一大經濟體。
新經濟國家經濟增長的過程從來不易。整體發展中國家的趕超，在60年代的時候，增長速度開始起來，增長速度達到了4%，5%以上，然後開始趕超，從15%開始趕超到20%，25%，但是在70年代、80年代開始往回走，然後反覆，開始往回走，經過了20年的來回的波動，從進入新世紀以來，經濟增長再一次上升，同時再一次開始趕超，這是一個很不容易的過程。舉一個拉美的案例，拉美在1962年到1966年，已經佔美國GDP的30%左右了，但是70年代波動，80年代危機，增長速度下降，趕超變成倒退。再之後增速的上升，成了一個動態的概念，因為美國同時也在增長。一直到進入本世紀開始，經濟增長開始恢復。1962年到1966年，2007年到2011年，2012年到2016年的指標顯示，50年來拉美國家整體幾乎沒有趕超，這是世界經濟史上最為深刻的教訓案例。50年，雖然經濟有增長，人民生活水平有提高，但是和世界比，並沒有趕超。
我們走在關鍵點的時候，發生了深刻的結構性變化。比如說農業的就業和佔GDP的比重在下降，工業是逐漸上升後逐漸下降，服務業普遍在直線上升，比重不斷地提高。這是個典型的世界發展結構的變化，中國同樣是這個結構。中國也正在走這個過程，中國的服務業在2014年超過了工業，佔據GDP50%以上。同時，工業佔GDP的比重在緩緩下降。但是，當我們把工業的勞動生產率除以服務業的勞動生產率進行比較可以發現，最初服務業勞動生產率是高的，工業和服務業勞動生產率之比只有0.6%，但是進入高科技製造以後，工業的勞動生產率不斷提高。今天，工業勞動生產率是服務業勞動生產率的120%，這就是挑戰。當提高一個百分點服務業的比重時，就會丟掉零點二個百分點的勞動生產率，如此下去，將面臨增速的下降。這不僅是中國，這是全世界在過去50年、80年的經驗，同樣符合這條線。所以提高服務業的勞動生產率，成為了最大的挑戰。
服務業可以分為兩類：市場化的服務業和非市場化的服務業。比如金融業、酒店業都是市場化的服務業，而大部分的教育、醫療等都是非市場化的服務業。我們做了大量數據的分析發現，市場化的服務業在2000年以後整個勞動生產率是不斷提高的，但是非市場化的服務業進展比較緩慢。所以提高非市場化的服務業變成了一個很重要的方面。如果和國際比，中國市場化服務業的勞動生產率和整個世界的格局在人均1萬美元的水平是相符的。
整個市場化金融業的勞動生產率高於世界平均水平，我們的商業、零售和電商，勞動生產率與世界比是高的，這是因為我們在電商領域是走在世界前面的。但是，我們的信息和計算機服務業，我們的商務服務業勞動生產率特別低，這是因為中國沒有這樣的專業服務，而這個服務業又是未來的前景。還有我們的醫療衛生，我們的教育水平，跟國際水平比的話，相對是很低的。這些領域恰恰和現在的改革是聯繫的，因為很多都是非市場化的服務業。
毫無疑問，市場化的改革和開放是提高服務業勞動生產率的特別重要的方面。但是從世界的經驗來看，在今天這個環境下，不僅要改革開放，還要加上科技的力量。所以人工智能在這裡會起很大的作用，它正在顛覆未來，它幾乎改變了所有的製造業和服務業。
我把人工智能現在在應用的，已經能夠用的模塊化的十大技術做了一個總結：機器視覺、語音和聲音感知、自然語言處理、探索信息處理、預測性分析、規劃、語音生成、操作、導航，這裡包括人像識別這是很普遍的，包括質量檢測，包括最優化的生產，也包括無人車、無人機，現在技術在應用方面，其實已經非常成熟，這十大技術完全可以在服務業落地，所以這是給了我們在服務業提供勞動生產率一個很大的信心。
我在做深圳市人工智能發展戰略研究期間，走訪了大量的企業和科技單位，學了很多東西。人工智能現在可用的東西很多：計算機視覺，語音感知和處理，無人機等等，這樣技術已經很成熟，只是一個應用、系統化和平臺的問題。
我在深圳觀察發現，製造業進入三個維度的數字化過程：第一，垂直維度。第一次能夠把製造業從生產的車間這個平面產生數據，彙總到財務、戰略和雲。所以每一分鐘都在產生無數的數據，這是我們第一次有海量的實際生產線的數據，能夠應用，這改變了整個的生產過程； 第二，供應鏈的管理，供應鏈的管理它的效率和迭代也改變了整個的產品質量，這又是一個很大的變化。300多家供應鏈的企業都在深圳一個小時的車程之內，他們可以每週一次會議，通過人工智能網絡不斷的迭代，不斷的創新和出新產品。所以這個供應鏈的管理，是一個很大的事情。 第三，產品在開始生產的時候，就會出現一個虛擬的產品過程。實體產品在生產的過程中，虛擬產品根據兩維的信息不斷的更新和設計自己，生產的過程就是新產品的設計過程，整個設計完全變化了。製造業的三維變化這是一個巨大的發展空間。 我們看到富士康、海爾運用三維空間的管理已經很明顯。
製造業的自動化是一個巨大的過程。機器人和自動化，這是一個巨大的市場。而中國製造業是全世界最大的，2004年的時候中國的製造業還只是和德國相等，今年中國的製造業是美國、日本和德國的總和。所以把這些都加起來，製造業提高勞動生產率未來的空間是巨大的。與此同時，也創造了更大的壓力給服務業，所以服務業還要猛追。
物流，這是一個典型的服務業勞動生產率的體現。物流現在從生產地到客戶的整個過程自動化程度非常高，我們都可以看到完全自動化的倉庫、庫存。我們現在看到的外賣小哥、快遞小哥那麼多的物流只是整體物流產業鏈的7%，所以這是一個巨大的市場。物流是一個12萬億人民幣，佔GDP15%的市場，從7%到70%的話，是一個巨大的發展。
金融，改變時刻都在發生。2000年我去美國瑞士銀行考察時看到，1000人的大廳裡進行著全球24小時的交易，令我感到震撼。那時候我在中國銀行，我想中國銀行能有這樣一個交易平臺就好了。15年以後，人去樓空，怎麼回事？全部被機器取代，機器不是第三方支付，不是存款和貸款，是資源配置、財富管理執行、股票交易等等的全球配置，現在人工智能用得非常普遍。未來金融一定是數字世界和物理世界的組合，經過人工智能化服務客戶。
醫療，這是一個巨大的服務業，然而我們開放還很不夠。 我把我們國家所有的醫療行業分成遠程預防和護理，整段支持，醫療方案支持，研發、運營和市場營銷……我們國家在醫療方面的智能企業真是很多。然而，弱的是醫院運營的優化和營銷，這個恰恰表明和制度有關，很多醫院還是國有，所以這個技術進不去，前面技術的醫療機構都是在外面賦能、幫助醫院，所以醫療衛生系統的改革和智能化，前景是巨大的。
縱覽中國的人工智能企業，可分成金融、安防、無人機、家居、醫療、客服、個人助理、移動互聯、無人駕駛、機器人等10個方面。從應用層、技術層和基礎層來看，我們領先的第一個是在計算機視覺，第二個是在語音，第三個在雲計算。先是阿里巴巴，然後再是三大綜合企業，在全球範圍內還是有競爭力的。中國的人工智能企業遍佈很廣，應用很多，那怎樣和產業，和服務業的結合？這需要政策的支持，也需要科技的引導。
技術的應用引發了新的技術發展。我們以前技術都是從基礎往下走，人工智能第一次開創了從應用和數據往上走發展的通道。人工智能最大的特點是規模會推動技術，這又是一個很新的辦法，給了我們一個新的創新和趕超的新途徑。
中國正在邁入高收入階段，關鍵是經濟結構轉型和勞動生產率的提高。我們需要繼續改革開放，迎接挑戰，我們需要加快科技的發展，這是最大的助力。未來五年，世界一定精彩！（來源：清華大學五道口金融學院、第一財經）