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央行上海总部：人民币在上海地区涉外收支中的占比连续5年攀升******

　　澎湃新闻记者 陈月石

　　2月3日，中国人民银行上海总部举办上海金融运行情况新闻通气会，介绍了2022年上海货币信贷运行、债券市场对外开放和外汇收支形势等情况。

　　央行上海总部调查统计研究部主任吕进中在会上表示，2022年上海信贷投放保持增长，实际利率下行。2022年12月，上海企业贷款加权平均利率为3.59%，比上年末下降62个基点。其中，小微贷款加权平均利率为3.99%，比上年末下降47个基点。

　　2022年12月末，上海本外币贷款余额10.31万亿元，同比增长7.4%。其中，人民币贷款余额9.65万亿元，同比增长9.3%，增加8232亿元。

　　具体来说，2022年上海人民币企业贷款增加6205亿元，其中12月当月增加235亿元。从期限结构看，12月企业中长期贷款增加655亿元，是全年月均增量的2.3倍。

　　分行业看，2022年12月贷款增量同比多增的行业主要是房地产业、建筑业、住宿餐饮业和文体娱乐业，反映出房地产业和接触性服务业需求边际好转。

　　在对重点领域的金融支持方面，截至2022年12月末，上海全市普惠小微企业贷款余额同比增长25.6%；制造业中长期贷款余额比年初增长40.4%；高新技术企业、科技中小企业、专精特新企业贷款余额同比分别增长25.8%、34.5%和27.8%。全年累计为7万多户企业和个体工商户办理延期还本付息3000亿元。3月初至年末，累计向主要受困行业的5万家企业提供4900多亿元贷款支持。

　　在债券市场开放方面，央行上海总部金融市场管理部副主任荣艺华表示，2022年，上海总部共完成178家境外机构法人备案。

　　截至2022年末，境外机构在我国债券市场的持债规模为3.46万亿元，其中持有银行间市场债券3.39万亿元，近5年年均增速近25%。全年境外机构在银行间债券市场累计交易量约13万亿元，较上年增长15%，近5年年均增速约43%。

　　外汇市场方面，央行上海总部外汇管理部副主任葛庆表示，2022年上海涉外收支稳步增长。2022年，上海地区银行代客涉外收支总额35065亿美元，同比增长5.7%，占全国的28.2%，与2021年基本持平。

　　葛庆表示，市场主体持汇行为更趋理性，外汇市场韧性增强。全年上海地区货物贸易外汇收入结汇率同比下降3.4个百分点，货物贸易外汇支出购汇率同比上升4.6个百分点。市场主体汇率风险管理能力也进一步提升。全年上海地区外汇套保比例为30%，高于全国6个百分点，同比上升3.5个百分点。人民币在上海地区涉外收支中的占比连续5年攀升，2022年占比60.7%，高出全国18个百分点。

　　葛庆表示，截至2022年12月末，临港新片区13项高水平开放试点政策全部落地实施，合计试点企业162家，交易12397笔，金额约271.21亿美元。为进一步促进跨境贸易投融资便利化，外汇局率先在上海扩围部分试点政策，合格境外有限合伙人外汇管理试点区域由临港新片区扩大至上海市全辖，银行直接办理非金融企业外债签约登记试点区域由临港新片区扩大至浦东新区。上述扩围政策操作指引已向社会公开征求意见，后续将适时推动成熟政策进一步复制推广。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）