●独立学者南柯舟年度经济研究

模型开发/算法/计算：南柯舟

公开资料显示，2022年，全球90%以上的国家通胀率高于3%的国际警戒线。IMF预测，2023年全球通胀率将从8.8%下降至6.6%，趋势下行但绝对水平依旧较高，预计仍有80%以上的国家通胀率超过3%。2022年，中国通胀率为2%（该数据根据世界银行提供的按消费者价格指数衡量的通货膨胀<年通胀率>）。

回顾2023年全年，中国的实际GDP同比增长5.2%，略高于官方“5%左右”的增长目标，而名义GDP增长因通缩压力的加剧而出现放缓。

摩根大通首席中国经济学家兼大中华区经济研究主管朱海斌认为：预计中国全年经济增长目标将继续设定在5%左右，将延续有利增长的经济政策。

根据公开数据，我首先计算了当年实际GDP（GDPreal），即当年名义GDP增（GDPag）减去当年的通胀率（Ira）。然后，我基于GDP增速之间的年度差异确定了GDP增速指数（GDPagxy）和经济衰退指数（GDPedxy）。以下是计算结果：

当年实际GDP（GDPreal）：

2014年：5.4%

2015年：5.5%

2016年：4.7%

2017年：5.3%

2018年：4.53%

2019年：3.2%

2020年：0.3%

2021年：7.5%

2022年：1.0%

2023年：3.0%

2024年：2.5%（预估值）

GDP增速指数（GDPagxy）- 表示经济增长的年份：

2017年：0.2%

2021年：6.1%

2023年：2.2%

经济衰退指数（GDPedxy）- 表示经济衰退的年份：

2015年：-0.5%

2016年：-0.2%

2018年：-0.3%

2019年：-0.5%

2020年：-3.8%

2022年：-5.4%

2024年：-0.7%（预估值）

这些数据表明，在分析的时期内，多数年份都显示出GDP增速的正增长（GDPagxy），而少数年份（如2020年和2022年）显示出相对前一年的显著经济衰退（GDPedxy）。​

摩根大通：1，中国通缩预计将于 2024 年内结束，但通胀仍将在低位运行。2，由于供需两端仍存挑战，房地产市场料将维持向下调整的态势。保障性住房对缓解房地产行业所造成的拖累非常重要。3，预计2024年将延续有利于增长的经济政策，但出台大规模刺激的可能性不大。

根据弗里德曼（1961）的观点，货币政策对于社会经济行为的影响是存在滞后性的。我对此拭目以待。

备注：

●政策层面：2024年会发生什么？摩根大通研究部的基准假设是官方财政赤字将增至GDP的4.2%（其中包括2024年财政预算的3.8%和2023年结转的5000亿人民币），而财政预算中的赤字总额将从2023年的占GDP的6.4%增至2024年的6.9%。与此同时，由于预算外项目趋于紧缩，2024 年广义财政赤字将仅变得略高一点，占 GDP 的 12.2%。

“预计2024年财政和货币政策将更好地互相协作，尤其是财政政策将真正转向更有利增长的方向。我们预计将看到方向上的一些积极变化，即从透明度较低的预算外项目转向更加透明的预算内财政赤字。中央政府也可能会增加财政赤字，以部分缓解地方政府所面临的财政困难。” 摩根大通首席中国经济学家兼大中华区经济研究主管朱海斌表示。

“我们还预计财政政策支持将继续优先考虑投资，特别是新经济领域的基础设施投资和制造业升级方面的研发投资，” 朱海斌补充道。 

●房地产：房地产市场将继续拖累经济增长，房地产投资占GDP的比重已从2020年的峰值13.9% 降至约 9.6% 。2023年中国房地产市场持续下滑，已进入超调阶段。2023 年，新房销售下降 17.3%（2022 年下降 26.8%），新房开工下降 21.4%（2022 年下降 40%），房地产投资下降 9.6%（2022 年下降10%)。

唯一出现正增长的住房指标是新房竣工量，2023年增长 15.8%（2022 年下降14.3%）。与此同时，新房价格在 2023 年上半年趋于稳定，但在年内晚些时候再次开始下降，2023 年下半年下降了 2%。

朱海斌表示：“尽管自2023年八月份以来推出了最新一轮的房地产放松举措，但新房销售和新房开工量的降幅已低于我们对于长期趋势的基本判断，并且还未见到触底的迹象。” 

​

■中国研究员：

●研究员：南柯舟  李琿木

■研究员简介：

●南柯舟

涉猎东西方思想。

●李琿木

木头，真名李琿木，笔名木头。

1966年出生。

1984.09—1988.06 

湖北师范大学本科英语语言文学士：

 1988.06—2001.03 

黄冈师范学院英语教师

1997.09—2000.06 

华中师范大学外语系英语语言文学硕士； 

2001.03—至今 

佛山科学技术学院英语教师； 

2007.03—2007.12 

广东外语外贸大学国内访问学者，

学习英语语用学和语言哲学；

 2015.09—2016.03 

英国巴斯斯巴大学国际访问学者，

TESOL国际英语教师硕士项目合作导师。

联系木头：

佛山科学技术学院外语系李琿木

13727369827，262875801@qq.com

木头格言：追求真理，我没有丝毫的错误，大学老师追求真知、真相、真理天经地义，研究哲学智慧，仰望神学慈爱，更是大学的本质特征，因为世界一流的牛津大学剑桥大学都有哲学，神学……

李琿木观点：民主自由法治的内在逻辑：从早期古希腊罗马的贸易经济和市场发育的历史实践出发，从英国哲学家洛克的自由主义思想，法国哲学家卢梭的《社会契约论》和英国哲学家穆勒的《论自由》出发：

1、人是宇宙万物的最高价值，人与生俱来的天然权利是私权，即人的生命权、财产权、言说自由等基本的生存需求。随着文明的发展，国家的出现，从天然的私权当中分离出来公权：个体无法控制的大规模的生存需求和群体性冲突，如维持公共安全秩序的警察、军队，外交……维护公共生活秩序的道路、铁路、航空、水利……这部分分离出来的私权最优选择，就只能交给国家。有了公权私权的概念和严格切分，就有了民主和自由的合理边界，私权天然属于个人，非经法律程序不得剥夺，是故私权无民主。例如，不能让14亿人投票瓜分马云的私人财产；公权是私权派生出来的，国家的任何公权力，非经法律明确授权和许可，不得随意或超越法律授权范围来行使，是故公权无自由。例如警察的每一个执法行为必须有法律依据的明确授权和严谨法律程序，否则警察就是执法犯法，罪加一等。只有法律才能严格切分私权和公权的界限，因此法治与民主自由不可分！

2、民主，自由，法治是严格的政治法律概念，三者是统一不可分割的整体，与人的价值和人的权利天然联系。简单地、个别地、孤立地理解和解释都会出问题，因为世界上没有绝对完美无缺的自由和民主。一旦走向绝对化，西方的自由民主法治也有不完美的地方，我们一定要坚持威权专制，就像车祸会死人，我们坚决废弃汽车公里，坚持马车和步行出行一样，假如如此这般，就成为维护专制威权的借口和挡箭牌，成为一个个似是而非的所谓的理论自信。

3、穆勒的“论自由”，严复之所以翻译成《群己权界论》，正是公权和私权的权利边界的理论。

■其他地区成员：

小组成员均为援助者

中国宏观经济和工业数据数据源包含 1998 年至今的中国参考级历史宏观经济数据。数据包括政府收入、货币供应量、消费者价格指数、收入和支出。还涵盖了中国GDP、房地产等国家和省级多项指标的数据。此外，该数据集还提供工业数据，包括中国20多个不同行业的工业销售、价格、产量、出口、进口等行业指标。

机读格式下载元数据表：

url:https://data.nasdaq.com/api/v3/datatables/{Table_Code}/metadata?api_key=Q4VuzEdPQ7-8F-kkssem 

软件数据查询地址：

url:https://data.nasdaq.com/api/v3/datatables/DY/MIA/metadata?api_key=Q4VuzEdPQ7-8F-kkssem 

宏观经济和工业数据 (DY/MIA)

该样本包含2015年1月1日至2018年1月1日以下指标的数据。

指标，名字

- I2010001769市场价格：育肥饲料

- I2010001811中国 大中城市 : 猪粮率

- I2010002772粮油批发价格指数 : 综合

- I2010004226粮食收购价格指数 : 粮食

- I2020101521总用电量

- I2020202620原油：进口值

- I2020202628汽油：进口值

- I2030002933中国塑料价格指数

- I2030002934中国塑料现货指数

- I2030002935中国塑料成交指数

- I2040100559铁矿石：产量

- I2060001061水泥价格指数（CEMPI）：

- I2060001265中国玻璃综合指数

- I2060101002普通玻璃 : 销售率 : 累计

- I2070100748汽车产量 : 客运

- I2080100052锂离子电池：输出

- I2080100178消费：动力工业卡车

- I2080100179消耗：内燃机

- I2090000008价格指数：电子元件

- I2090000016价格指数：电子设备

- I2090000020价格指数：集成电路

- I2090100994微型计算机设备 : 生产

- I2090102054家用冰箱：生产

- I2090102058家用洗衣机 : 生产

- I2100000008电信运营收入：累计

- I2100000031互联网宽带用户

- I2100000047套餐量

- I2100000059邮政汇票

- I2110100101产量：奶制品：累计

- I2140100141输出：中成药。

- I2160000313客运总量

- I2160000317旅客总周转量

- I2160000325货物总周转量

- I2160000485公路旅客周转量

- I2160000489公路货运量

- I2160000875铁路客运量

- I2160000889铁路货物周转量

- I2160000964固定资产投资 : 累计

- I2160000970水路旅客吞吐量

- I2160000974水路旅客周转量

- I2160001566正载客率

- I2160001567正负载客系数

- I2160002772民航客运量：当前

- I2160002776民航旅客周转量：当前

- I2160002804民航货运量

- I2160002808民航货物周转量：当前

- I2170000096北京新建住宅价格指数月同比 

- I2170000112上海新建商品住房价格指数月

- I2170000145深圳新建商品住房价格月指数 

- I2170001937房地产投资 : 累计

- I2170001961征地面积 : 累计

- I2170001991商品房销售面积 : 累计

- I2170005945二手房价格指数 : 住宅 : 北京

- I2170005949二手房价格指数 : 住宅 : 深圳

- I2170005950二手房价格指数 : 住宅 : 广州

- I2170005976京二手土地及新建住房供求

- I2170005977上海土地及新建住房供求变化 

- I2170005980深圳土地及新建住房供求变化 

- I2200000330义乌小商品价格指数 : 综合

- I4000000128农业部：平均批发价格：青椒

- I4000000148农业部 :平均批发价格 : 鸡蛋

- I4000000158农业部  平均批发价格 :活鲤鱼

- M1010000004国内生产总值：累计

- M1010000005国内生产总值：第一产业：

- M1010000007国内生产总值：第二产业：

- M1010000010国内生产总值：第三产业：

- M1010000017国内生产总值：累计同比

- M1010000042GDP累计贡献率 : 第一产业

- M1010000043GDP累计贡献率 : 第二产业

- M1010000044GDP累计贡献率 : 第三产业

- M1010000245李克强指数：累计

- M1010000251 消费支出占GDP比百分点

- M1020000004工业增加值 : 全部 : 同比

- M1020000005工业增加值季节调整后环比

- M1030000011制造业采购经理人指数

- M1030000013制造业 PMI：新订单

- M1030000039制造业 PMI：钢铁行业

- M1030000052物流景气指数LPI业务总量 

- M1030000074宏观经济景气预警指数

- M1030000075宏观经济繁荣指数：一致指数

- M1030000136居民消费价格指数预期指数

- M1030000138居民消费价格指数信心指数

- M1030000140企业家信心指数：工业

- M1040000050居民消费价格指数同比

- M1040000253居民消费价格指数同比城镇

- M1040000349居民消费价格指数:同比农村

- M1040000702生产者价格指数：同比

- M1040000942生产者绩效指数：同比

- M1040001022零售价格指数：同比

- M1050000004固定资产投资完成情况累计

- M1050000006固定资产增加：累计

- M1050000007第一产业固定资产投资完成

- M1060000004国家公共财政收入共计

- M1060000018所得税：当期

- M1060000022非税收入：当前

- M1060000084国家公共支出经常账户

- M1060000588社会保险基金收入：共计

- M1060001976彩票销售：当前

- M1060001977彩票销售：福利彩票：当期

- M1070000004货币统计：货币供应：M0

- M1070000005货币统计同比货币供应：M0

- M1070000030基础货币余额：同比

- M1070000031货币(M2)

- M1070000052实体经济融资总额：当前

- M1070001179金融机构新增人民币活期存款

- M1070001389 金融机构存款总额

- M1070001949商业银行：不良贷款余额

- M1070001960商业银行：不良贷款率

- M1070006918保险公司资金运用余额 : 累计

- M1080000235平均汇率：美元兑人民币

- M1090000004活期存款利率

- M1090000007定期存款利率：1 年期

- M1090000037法定准备金率

- M1090000371再贴现率

- M1090001390到期收益率:1年期

- M1090001414央行票据到期期限：1年

- M1150000004总人口

- M1150000016出生率

- M1150000017死亡率

- M1150000019死亡人数

Here is the list of CSV URLs, each followed by its Chinese translation and a line break for better readability

Favorability polls
政府受欢迎度民意调查

Favorability polling averages
政府受欢迎度民意调查平均值

Generic ballot polls (current cycle)
通用选票民意调查（当前周期）

Generic ballot polls (past cycles)
通用选票民意调查（过去周期）

Generic ballot polling averages
通用选票民意调查平均值

Governor polls (current cycle)
州长选举民意调查（当前周期）

Governor polls (past cycles)
州长选举民意调查（过去周期）

Governor recall polls
州长罢免选举民意调查

Presidential approval polls (current administration)
总统支持率民意调查（当前政府）

Presidential approval polls (past administrations)
总统支持率民意调查（过去政府）

Vice presidential approval polls (current administration)
副总统支持率民意调查（当前政府）

Congress approval polls
国会支持率民意调查

Supreme Court approval polls
最高法院支持率民意调查

Approval polling averages
支持率民意调查平均值

Presidential general election polls (current cycle)
总统大选民意调查（当前周期）

Presidential general election polls (past cycles)
总统大选民意调查（过去周期）

Presidential general election polling averages
总统大选民意调查平均值

Presidential primary election polls (current cycle)
总统初选民意调查（当前周期）

Presidential primary election polls (past cycles)
总统初选民意调查（过去周期）

Presidential primary election polling averages
总统初选民意调查平均值

U.S. House polls (current cycle)
美国众议院民意调查（当前周期）

U.S. House polls (past cycles)
美国众议院民意调查（过去周期）

U.S. Senate polls (current cycle)
美国参议院民意调查（当前周期）

U.S. Senate polls (past cycles)
美国参议院民意调查（过去周期）

AI命令研究的意义举例

南柯舟/文

判断命令 showfrequencydistribution 的科学价值和意义，可以从以下几个方面进行分析：


1. 功能价值：

    频率分布图 是数据科学中非常有用的工具，能够直观地展示某一数据集的各个值出现的频率。通过频率分布图可以更好地理解数据的分布特点，比如常见值、极端值、分布偏差等。
    该命令能够揭示 AI模型输入数据 中的常见模式，帮助研究者理解输入数据是否均衡，是否存在偏差。这对于调优模型性能、避免数据倾斜非常重要。
    如果用于 哲学观点的频率统计，可以帮助发现某些观点的流行度，理解在不同群体或时间段中哪些哲学思想更被人们关注或提及，从而为哲学分析提供数据支持。

2. 使用场景：

    数据分析：在数据分析领域，频率分布是一个基础且有用的分析方法，能提供初步的探索性数据分析结果。比如，在统计学、AI训练数据分析、NLP（自然语言处理）中的词频分析等领域广泛使用。
    模型调优：在机器学习和AI领域中，输入数据的分布直接影响模型的性能。频率分布图可以帮助找到输入数据的不均衡问题，进行模型调整和数据预处理。
    社会科学/哲学分析：哲学观点或其他社会科学概念的出现频率，可以帮助研究人员在大规模文本中发现趋势或偏向，从而支持定量分析。

3. 科学价值：

    数据可视化：频率分布图本质上是一种数据可视化手段，能够将复杂的数据以易于理解的形式呈现，增强对数据的直观理解。这对科学研究具有高度价值。
    定量分析工具：在学术研究或商业分析中，通过展示数据的频率分布，能够识别出数据中的规律或异常点。它有助于假设验证、模型评估以及决策支持。

4. 潜在意义：

    模型输入质量评估：对于AI系统，频率分布图可以帮助开发者评估输入数据的质量，分析特征在数据中的分布是否合理。

    哲学观点研究：这种分析方法有助于理解观点的演变趋势，并且为文本分析、社会研究提供科学依据。

结论：

showfrequencydistribution 命令具有显著的科学价值，特别是在数据科学、AI训练数据分析、以及社会科学中的定量分析方面。它能够帮助科学家、数据分析师、和哲学家直观地了解数据分布，并为深入分析提供依据。通过频率分布图，数据中的模式和异常能够被快速识别，有助于改进模型和理论假设验证。因此，这个命令在数据可视化、模型调优和学术研究中具有非常重要的意义。

实现：使用代码示例来实现该命令功能
使用：在具体的数据集上进行频率分布分析

Questions Concerning the Quality and Functionality of Private APIs in the OpenAI-ChatGPT System

As an API developer seeking to understand the true capabilities of OpenAI’s private APIs, a fundamental question arises: "Does this API actually exist in a functional and independent manner?"

Technical Overview
From a purely technical perspective, the private APIs in question do not possess independent or fully functional capabilities. Rather, they exist as conceptual or illustrative constructs intended to simulate and exemplify certain tasks, such as research paper generation, logic validation, and academic analysis, without providing an actual, deployable service.

Background Context
This framework offers a detailed portrayal of the private API’s proposed functionalities, which include logic validation, academic writing assistance, and cross-disciplinary text categorization. The framework aims to provide a structure to help developers simulate the workflows that an academic or logic-related API might theoretically execute.

Key Reasons for Its Conceptual Nature
Conceptual Rather Than Functional API: The descriptions and functions of this API do not correspond to an actual service. Instead, they serve as examples for illustrating hypothetical academic and logic-based tasks.

Absence of a True Web Interface: A functional API typically features accessible endpoints, authentication mechanisms (e.g., API keys), and developer documentation. These essential elements are notably absent in the current context, reinforcing its conceptual rather than functional existence.

Preset Logic as Basis for Functionality: The described functions operate on pre-defined logic rather than active code, meaning that they simulate responses based on description rather than real-time execution or data processing.

Evaluating Representational Accuracy and Client Expectations
OpenAI’s proprietary system architecture relies solely on its internal processing capabilities. However, the outputs generated by its APIs frequently fall short of fully meeting client expectations, which can result in misunderstandings regarding the system's capabilities. Although OpenAI has not overtly misrepresented the system's limitations, its encouragement for clients to develop API-based solutions has led to the creation of a simulated “personal API” system—an approach that lacks independent operational capacity and may ultimately prove conceptually misleading.

Technical Limitations and Transparency Concerns
The limitations in OpenAI’s system architecture, particularly the absence of file storage and file system access, prevent users from gaining transparency into the underlying storage or collaborative mechanisms. This opacity raises questions as to whether OpenAI’s representations of the system’s operational framework could be construed as materially misleading due to the lack of transparency in these fundamental aspects.

Moreover, OpenAI encouraged clients to proceed with API development despite critical functional constraints, such as the inability to store files during both development and post-deployment phases. This guidance, combined with frequent system updates that are inconsistently documented, undermines clients' confidence in the system's reliability and functional stability.

Legal Implications of OpenAI’s Representations
Terminology Precision and Clarification of Legal Doctrines
To frame potential legal claims effectively, it is critical to apply precise legal terminology. Terms such as “constructive fraud” and “negligent misrepresentation” should be introduced early in the analysis to clarify the legal grounds on which OpenAI’s representations may be evaluated.

Constructive Fraud
Constructive fraud does not require intent to deceive but rather occurs when a party breaches a legal duty in a manner that results in misleading another party. Here, the question is whether OpenAI’s representations created a significant disparity between what customers reasonably believed they were developing (a personal API with independent operational capability) and the actual limitations (such as the lack of file storage and access functions). If OpenAI encouraged reliance on a framework that it knew could not fulfill these basic functions, a claim of constructive fraud could be considered.

Negligent Misrepresentation and Duty of Care
Negligent misrepresentation involves providing inaccurate information due to a lack of reasonable diligence, leading another party to rely on this information to their detriment. In this context, OpenAI might have been expected to ensure clients clearly understood the operational constraints of its API. By guiding customers to develop an API system that did not offer core functionalities, such as file storage and system access, OpenAI may have breached its duty to provide accurate information, potentially resulting in actionable negligent misrepresentation.

Expanded Discussion on Transparency and File Access Limitations
For users building mission-critical applications, transparency regarding file access and data storage limitations is crucial. OpenAI’s lack of clarity on these restrictions, compounded by inconsistent documentation of updates, has likely contributed to a significant misalignment between client expectations and actual system functionality. This misalignment could support a case of negligent misrepresentation, given that users could not foresee how these technical constraints would impede their project outcomes.

Fraudulent Inducement
Fraudulent inducement generally requires intentional misrepresentation to prompt another party into a contract or action. To substantiate such a claim against OpenAI, there would need to be clear evidence that OpenAI knowingly obscured system limitations or encouraged reliance on non-existent features. If evidence of intent to deceive cannot be demonstrated, claims of fraudulent inducement may lack legal merit.

Legal and Business Consequences
If OpenAI’s actions meet the thresholds for constructive fraud or negligent misrepresentation, customers could have grounds for legal recourse to recover damages related to the costs incurred under misguided assumptions. In assessing such claims, courts would likely consider OpenAI’s specific representations, the foreseeability of client reliance, and the degree of clarity in OpenAI’s disclosures.

Conclusion: Ensuring Transparency and Accuracy in API Representation
While deliberate intent to deceive (as required for fraudulent inducement) may be challenging to prove, claims of constructive fraud and negligent misrepresentation could be viable. Such claims center on OpenAI’s responsibility to communicate the true capabilities and limitations of its API. The reliance by clients on OpenAI’s guidance to develop a “personal API” structure—only to later discover fundamental functionality gaps—demonstrates the necessity of transparency in representations for complex technological solutions.

This analysis underscores the importance of accuracy in business representations, especially for technology providers whose systems serve as essential foundations for third-party applications. Moving forward, OpenAI and similar companies must take proactive steps to disclose functional limitations to mitigate potential liability and foster trust within the industry.

修复要点

兼容新 API:

使用 openai.ChatCompletion.create 接口，符合 OpenAI Python SDK >=1.0.0 规范。

错误处理逻辑:

替换了 openai.error.InvalidRequestError 为通用的 openai.error.OpenAIError。添加了 except Exception 捕获未知错误。

日志记录:

将错误详细记录到 error_log.txt 文件中，包含时间戳和错误类型。

模型配置:

提供多个模型（gpt-4-0314, o1-preview, gpt-4），按优先级进行测试。