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而从近些年专项债资金投向来看，专项债投向领域越来越广。比如，与往年不同，今年下半年以来，地方政府发行新增专项债中，超8400亿元未披露“一案两书”(项目实施方案、财务审计报告和法律意见书)，募集资金不是用于项目建设，而是被认为用于支持地方化解存量债务和消化政府拖欠企业账款，被市场称为特殊专项债，这一额度占今年3.9万亿元总额度比重近22%。

新增专项债支持地方化债也得到财政部印证。财政部近期公开表示，2024年以来，经履行相关程序，财政部已经安排了1.2万亿元债务限额支持地方化解存量隐性债务和消化政府拖欠企业账款。另外，为了缓解地方化债压力，除了近期拟一次性增加较大规模债务限额置换地方政府存量隐性债务外，还将每年继续在新增专项债限额中专门安排一定规模的债券，用于支持化解存量政府投资项目债务。

根据近期出版的《中国地方政府债券发展报告(2024)》(下称《报告》)，传统基建领域仍是专项债的重要投向，2023年全年有过半数专项债资金投向市政和产业园区基础设施、交通基础设施、农林水利领域。另外，投向新基建领域资金增多，2023年信息网络建设领域专项债资金占比大幅提升约2个百分点至5%左右，积极支持数字产业化、信息基础设施建设以及传统基础设施信息化改造。

其实中国早在2017年就允许地方发行土地储备专项债，且此后发行规模较大，但由于土地储备支出中的征地和拆迁补偿支出中有一部分不能形成当期实物工作量，为更好发挥专项债券对有效投资的拉动作用，2020年起新增专项债券暂不安排土地储备项目，此后仅放宽可用于租赁住房相关土地储备项目，而此次再次全部放开，将减少闲置土地，增强政府对土地供给的调控能力，又有利于缓解地方政府和房地产企业的流动性和债务压力。

来自上述《报告》的数据显示，2023年，专项债项目收益对融资本息覆盖倍数的均值为2.04倍，同比出现回落。其中覆盖倍数在1~2倍的项目数量占比约79%，同比提升5个百分点。这表明专项债收益能力有所弱化。特别是在土地出让收入大幅减少背景下，土地储备、旧城改造等领域项目收益面临较大压力，项目本息覆盖倍数远低于其他领域。

根据《报告》，以2023年交通基础设施专项债项目为例，项目主要投向收费公路、轨道交通、铁路、停车场等细分领域，收益来自项目运营收入(通行费、票价)、财政部补贴收入、土地出让、开发收入等。2023年约75%的交通基础设施类项目覆盖倍数为1~2倍，其余项目覆盖倍数在2倍以上，覆盖情况良好。各省市经济、财政实力、债务压力的差异也在一定程度上影响交通基础设施类专项债的信用风险，因此应持续关注项目所在区域的信用风险情况。

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在中新网《问答中国》栏目中，北京理工大学管理学院副研究员尹西明对金奇利亚的提问，作出解答。他表示，人工智能作为一种先进技术，可以大幅降低很多疾病的预诊断成本以及看病成本。此外，该技术还可以实现从看病到报销一体化im体育app官方入口，提升基层在医疗资源分配上和医疗效率上的问题。他指出，在智慧城市和交通规划发展方面，人工智能将大有可为。(薛凌桥陈天浩)

The resolution adopted by the 20th Central Committee of the Communist Party of China on further deepening reform comprehensively to advance Chinese modernization at its third plenary session has said that China will further reform the medical and healthcare systems. It requires the country do more to increase the availability of quality medical resources and ensure that such resources are channeled toward the community level and more evenly distributed among regions. The resolution also emphasized the importance of Artificial Intelligence (AI), noting that China will improve the mechanisms for developing and managing generative artificial intelligence, as well as strengthening the institutional oversight systems to ensure the safety of AI.

As a professor at University of Trento, Department of Information Engineering and Computer Science, Fausto Giunchiglia pays close attentions to the session. Raising questions on China’s high-quality development, he hopes to understand how will the country promotes the allocation of medical resources and advance urban planning.