国有企业改革是中国改革开放大进程中一个极为重要的领域。中国的国有企业原是计划经济的实体部分，其体制和结构特征、职工身份及社会定位都具有计划经济的性质。在从计划经济向社会主义市场经济转轨的过程中，由于涉及几十万家企业和上亿职工，国企改革是工作难度极高、社会风险巨大的工程。20世纪末，由于体制机制僵化、历史包袱沉重，加之其他所有制企业的冲击，我国国有企业曾大面积陷入亏损，“脱困”在很长一段时间中是国有企业工作的主要任务。经过几轮大力度的改革和结构调整，我国国有企业的体制和经营发生了深刻变化，初步实现了与市场经济的融合。这是一个了不起的进展，也是一个极其复杂、极其艰难的过程。作者长期深度参与了国有企业的改革，是具体工作重要的领导者和政策制定者，积累了丰富的实践观察和感受。本书以纪实性的叙述方式，全面、客观、真实地记录了国有企业改革发展的主要过程，经历的主要阶段;分析了改革阶段性转换的动因，各阶段改革要完成的任务和改革推进的动力机制;阐述了制定的重要政策和背景，改革推进中的难点，解决了哪些问题、没能解决哪些问题;展现了为推进改革各工作层面做出的努力，为实现改革目标付出的代价。本书全景式地为读者再现了国有企业改革这场艰难的变革。

此书系2021年以来，经济日报智库版专栏的部分内容精选集。该智库专栏以圆桌访谈的方式进行，每期邀请3-5位专家聚焦经济发展中的热点和难点，探讨发展路径，与当下的热点和背景贴合，智库专家的观点依然能够启发读者的思考。

本书是中国社会科学院国家资产负债表研究团队的最新成果，首次将中国国家资产负债表数据拓展到1978—2022年。这是研究团队的第五本专著。党的二十届三中全会提出“探索实行国家宏观资产负债表管理”，充分体现了国家资产负债表在宏观经济治理与国家治理现代化中的重要作用，同时也彰显了国家资产负债表团队自2011年成立以来长期蹲守、持续研究的前瞻性贡献。本书的重要价值，除了为国家宏观资产负债表管理构建了数据基础设施，还在于从存量视角展示了改革开放以来中国经济的伟大变迁，并借此描绘出一个形象更立体、 颗粒度更细的宏观中国。财富积累展现出中国存量赶超的非凡成就。近代以来，求富求强为中国摆脱落后挨打、走向现代化的主基调。改革开放以来，中国国民财富呈现历史性跃升，社会净财富由1978年的21万亿元上升到2022年的9万亿元，复合年均增长率14.4%，人民由此真正获得了“经济的幸福”（毛泽东语）。中美财富比较显示，2008年以来，中国的存量（财富）赶超明显快于流量（GDP）赶超。未来看，随着GDP增速趋缓，中国的存量赶超也将放慢，需要通过新质生产力发展和全要素生产率提升来实现持续赶超，助力实现中国式现代化。宏观财富分配展现出“藏富于民”的总体态势。一方面，改革开放以来，居民财富呈现前所未有的历史性增长，居民财富占社会财富的比重不断上升，从1978年的0%，到2000年首次超过50%，再到2022年的62.4%，呈现出“藏富于民”的宏观分配总体格局。另一方面，中国政府净资产由1978年的1.4万亿元上升到2022年的290万亿元，其中国有股权占比由1978年的20%左右上升到2022年的50%左右。中国政府部门财富在全社会财富中的占比，尽管自改革开放以来是一个逐步回落的过程，但2022年仍超过三分之一，这既反映了制度性优势——更好地应对风险和集中力量办大事，也意味着未来的宏观财富分配存在着优化提升空间。中国资产积累与负债积累呈现同步特征，但在未来也可能出现分离。一方面，1978—2022年中国总资产和总负债的年均复合增长率分别是5%和15.9%。虽然负债增速略高于资产增速，但总资产远远大于总负债，从而最终保有较大规模的实体部门净资产。另一方面，随着中国经济进入新常态以及人口老龄化加速阶段，中国资产—负债扩张也可能出现分离。“同步”意味着负债积累的同时有相应的资产积累，因此不必过于担心债务风险；“分离”则意味着传统发展模式到了转型的时候，大量负债积累可能用于非生产性支出，因而并不对应着资产形成，或将导致债务风险加大。为此，需要建立起可持续的债务积累模式。从资产负债表视角看房地产财富的长期演进规律，有力驳斥了中国房地产“顶峰论”。根据长时段的各国资产负债表数据，自18世纪以来，房地产（房产 地产）价值占社会净资产的比重大体处于攀升态势，第二次世界大战以来尤甚。当前主要发达经济体房地产价值占社会净资产比重基本在50％左右，甚至更高，而中国还不到40％。考虑到未来中国新型城镇化的持续推进、中国人对于“有家得有房”的执念，以及数字技术革命和人工智能发展或将推高土地要素相对价格，中国房地产高质量发展还有相当大空间，中国房地产“顶峰论”站不住脚。

体育产业不仅能给经济社会发展带来新的活力和动力，而且也能够发挥“旁侧效应”，带动关联产业发展，增加就业岗位，优化产业结构，促进经济转型升级。目前，我国体育产业规模不断扩大，对经济发展的贡献率稳步上升，与其他相关产业呈现出协同发展的良好态势。但也面临着一系列问题，如有效供给不足、产业结构不合理、核心产业缺乏、市场驱动力不足等，这些问题严重制约着我国体育产业的可持续发展。《中国体育产业高质量发展机制研究》旨在系统阐明体育产业高质量发展机制，全书共七章节：第一章，绪论、第二章，我国体育产业高质量发展机制相关概念界定与理论分析、第三章，我国与典型发达国家体育产业发展状况对比分析、第四章，我国体育产业高质量发展产业关联机制实证分析、第五章，我国体育产业高质量发展的门槛约束机制实证分析； 第六章， 我国体育产业高质量发展产业关联机制实证分析； 第七章，主要结论及政策启示。全书对体育产业、体育产业高质量发展以及体育产业高质量发展机制的内涵进行了界定和阐述；梳理了我国体育产业的演进脉络，同时剖析了我国体育产业发展的现状与问题；基于理论层面阐述了我国体育产业高质量发展的内在和外在机制；利用我国体育产业发展的相关数据，借助现代计量模型、投入产出模型等数理统计方法对机制进行实证检验；基于理论和实证分析的结论，就如何促进我国体育产业实现高质量发展提出具体的政策启示。

《中国银发经济发展报告2024》是一本深度剖析中国银发经济的权威著作，作为“老龄中国”出版工程的首 部力作，它汇聚了复旦大学老龄研究院及众多专家的智慧与力量。全书以三大卷为架构，系统阐述银发经济的定义、特征、政策演变、宏观经济预测及多领域发展实况与挑战。书中不仅深入挖掘了居民消费、政府消费与投资规模等核心驱动因素，还对未来银发经济的发展规模进行了科学预测，并细致描绘了备老人群的消费特征与趋势，生动展现了银发经济的盎然生机与广阔前景。从养老服务的创新到健康产品的研发，从适老化环境的构建到养老金融的探索，本书勾勒出一幅银发经济多元化发展的壮丽画卷，彰显其作为中国经济新引擎的巨大潜力与深远影响。数据详实，分析透彻，提出的“中国方案”既具前瞻性又富实操性，为银发经济的高质量发展奠定了坚实基础。

本书系统梳理了2023～2024年中国财政政策和宏观经济的运行特点，展望了中长期经济社会形势、财政收支情景和财政政策取向，基于国际比较视角分析了债务风险指标和财政规则，从财政视角探讨了农民市民化、遏制消费收缩风险、防范人力资源错配风险、构建全国统一大市场等重要内容。本书的创新之处体现在四个方面。一是坚持公共风险视角。继续推动建立风险导向下的“风险-政策”模式，分析多重风险叠加背景下，财政政策如何权衡、防范和对冲风险，在经济社会运行中注入确定性，体现风险思维，统筹发展与安全。二是多维度系统性分析。延续经济、社会、改革三大分析框架来全面评估，围绕经济、民生、就业、环境等方面系统分析，形成涵盖经济、社会、生态等多方面的包容性财政政策分析框架。三是长短期视角相结合。从中长期视角，结合新发展阶段、新发展理念、新发展格局的要求，分析财政政策目标和逻辑路径变化，进而分析中长期目标之下年度财政政策的内涵要领。四是注重数说财政。将财政与宏观经济社会数据关联起来，揭示数据之间的逻辑。

本书主要选取山东大学经济研究院、北京大学国家发展研究院、浙江大学经济学院、《经济研究》杂志社主办、中山大学岭南（大学）学院承办的“中国制度经济学论坛（2019）”上的部分主体报告内容。《制度经济学研究》已经加入中国学术期刊网全文数据库（www.cnki.net）、中国台湾？华艺数位股份有限公司中文电子期刊服务数据库（www.ceps.com.tw ），入选中国社会科学引文索引（CSSCI）来源集刊，成为中国人民大学书报资料中心、《中国社会科学文摘》等收录来源书刊。

党的二十大报告提出，加强和完善现代金融监管，强化金融稳定保障体系，依法将各类金融活动全部纳入监管，守住不发生系统性风险底线。当前，在国内外复杂形势和环境下，地方金融风险逐渐暴露，解决好地方金融风险问题成为政府治理的关键议题。新时代，大数据量和工具的赋能效应，给地方金融风险治理提供了新方向。为此，本书充分结合大数据的特点，基于国内地方金融风险的客观实际，系统搭建基于大数据的地方金融风险监测预警体系以及协同治理机制，为地方金融风险治理提供理论和实践参考。

本书旨在搭建上海绿色金融指数评估模型，通过指数评分了解绿色金融发展相对于绿色金融蓝图的落实情况。本书“理念篇”重点解析绿色金融相关的体系建构、政策法规和学术研究，为指数设计进行铺垫；“方法篇”解析如何基于理念来构建上海绿色金融指数的评估模型，如何利用同一个评估框架推出两只指数，如何汲取数据得出评估结果，如何基于评估结果导出政策建议，以及如何基于第一代测算结果来进一步优化指数模型。“数据篇”重点探讨绿色金融的数据问题，包括解析排污权抵押贷款的绿色资质、探讨碳排放权抵押贷款和可持续发展挂钩债券等。本书所论绿色金融指数，固然缘于上海，却不限于上海。无论是绿色金融的目标导向性质、绿色金融指数的建构关键、绿色金融的数据缺失等问题，都是编制任何绿色金融指数必须面对的，而非上海指数所独有。此外，本书对层级式指标所提供的认知科学意义、对指数赋权所展开的稳健性检验、将机器学习融入指数模型等做法，也是编制任何指数都可采用的，不仅限于一时地。

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