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我们的研究工作主要从以下三个角度展开：一是研究在经济结构转型背景下的杠杆率与经济增长分析框架；二是讨论如何评估杠杆率与经济增长之间的选择；三是给出政策启示。分析框架从国际经验来看，日本和韩国当经济结构发生转型、经济增长下台阶的时候，杠杆率都经历了快速上升。经济结构转型有严格的定义，即经济活动从工业部门向服务业部门的转移。日本经济结构转型期在1970年代初期左右，韩国在1990年代，而他们转型期都经历过杠杆率的快速上升。

全球招聘顾问公司MichaelPage在其发布的《2017中国薪资和就业报告》中指出，目前国内金融科技人才总缺口达150万。风控人才：风控永远是金融的核心，特别是随着移动互联网的发展，客户的金融交易行为由线下向线上迁移，用户交易数据呈现爆发式增长，如何依靠数据信息分析应用替代传统人工核查和经验判断，做好风险管理工作，无疑是银行数字化时代发面临的重要课题。

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美国第一资本金融集团（capital one）自2002年起就制定了“数字驱动的战略”，设置了首席数字官（CDO），平均每年尝试8万个以上的大数据实验分析，基于大数据分析，判断客户价值，并指导差异化的客户策略；星展银行（DBS）2009年决定数字化转型之后，便制定了阶段数字化转型目标（第一，核心业务的数字化；第二，与客户融为一体，让银行变得隐形；第三，转变成一家拥有2.2万人的初创企业），并积极推动企业文化改革和人才培养转型，以客户为中心 打造全渠道银行的一体化体验，提升服务效率和体验；

对杠杆率上升原因的解释有以下几点：第一，中国高储蓄支撑的投资导向增长模式。第二，2008年后的刺激政策。第三，地方政府预算软约束，影子银行滥放贷款。第四，投资效率快速下降，边际资本产出比（ICOR）快速上升。第五，GDP平减指数过低。以上这些现象过去三四十年一直存在，以前储蓄率高于现在，以前中央政府也多次采取了刺激政策，并且近几年银行的约束力更强了，地方政府预算软约束也不是过去十年才有。这些解释存在两个问题：首先，老答案不能回答新问题；其次，大部分对杠杆率的研究不管是从部门进行分解、对分子分母分解或采用其他分解方式，都基本还是停留在分解的层面，没有用动态的互动的框架去认识，缺少变量之间相互反馈机制的讨论。

最后，简单小结。中国的实体经济和公共服务机构，正在成为数字化进程中的主角。腾讯希望做好连接器，和做零配件。我们为大家提供最有效的数字接口和最完备的数字工具箱，成为你们最好的数字化助手。中国经济正在实现新旧动能的转变，创新非常关键。新一轮全球产业革命就在眼前，我们如何把握数字化变革的机遇，能不能在更多领域和其他公司并跑，甚至领跑？今天，对于重庆和很多西部城市来说，我们如何把握这个机遇，获得和更多东部发达城市并跑甚至是领跑的机会？