数字新基建将引发电力需求剧增,如何应对?

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国网安徽省电力有限公司检修分公司的运维人员在1000千伏特高压淮南变电站与机器人协同巡视电力设备。图/IC

  数字技术是我们在本次疫情居家隔离期间最大的帮手,也是疫情后“新基建”的最大受益者。按照国家发改委的表述,“新基建”主要涉及数字技术,包括信息基础设施和融合基础设施。信息基础设施包括以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施,以及以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。融合基础设施主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术,支撑传统基础设施转型升级,进而形成的融合基础设施,如智能交通基础设施、智慧能源基础设施等。
  数字技术消耗能源。当您用手机或电脑发微信或参加线上会议时,您家里的路由器或者身边的移动通信基站会把您的信息传输到服务商的数据中心,在那里计算处理后再回到您的手机或电脑上,完成您的社交或會议功能。在这一场景中,除了您手机或电脑耗电之外,后面的路由器、移动基站、数据中心都在耗电,并且消耗的电量要比您手机或电脑大得多。
  今天所有数字技术设备都由电力驱动,凸显了安全、稳定、不中断的电力供应对于现代社会运营的重要性,而新数字基础设施中最大的耗电量将来自于5G基站、数据中心、边缘计算服务器和端设备。
  由于这些消耗之前没人做过系统的分析且在传统能源工作者关注的范围之外,大家普遍认为数字新基建耗能不高。本文分析数字新基建对电力需求的影响,并以2025年为时间节点,匡算可能新增的电力负荷,建议国家在“十四五”规划制定过程中,对数字技术引起的能耗增加以及全国电力供应的结构性改变给予高度重视。

表:无线基站的分类



资料来源:《科技日报》,2020年3月25日《打造高质量5G离不开这对“超强组合”》 制表:颜斌

5G基站能耗:2025年或新增53GW


  无线通信的基站是连接移动设备和固定线路的连接点。根据3GPP(由七家国际移动通信标准化组织组成的“第三代伙伴计划”,The 3rd Generation of Partnership Project)组织的规则,无线基站分为四类,分别是宏基站、微基站、皮基站和飞基站。它们的具体参数见表。
  我们通常所说的4G或5G基站指的是宏基站。通过宏基站和微、皮、飞基站的组合可实现一个城区的全域覆盖。
  无线通信从1G到5G发展,所用的频段越来越高,导致信号传输的距离逐步缩短,基站覆盖面积变小,因而需要部署更多的基站。4G基站在城区的覆盖半径是1000米-3000米,而5G基站覆盖半径按照其采用的频段(电信3.4-3.5GHz;联通3.5-3.6GHz;移动2.5-2.6GHz和4.8-4.9GHz)不同而不同,一般在300米-450米之间。据中国信息通信研究院副院长何桂立预测,5G宏基站数量约为4G基站数量的2倍以上才能覆盖4G的范围。
  根据何家爱、刘晓村《基站节能减排措施探讨》的统计,基站(指的是宏基站,下同)功耗由主设备(45%)和空调系统(40%)为主,另外的15%用于电源系统和其他设备功耗。根据其他相关文献,对于5G基站来说,站点的通信设备能耗和其他辅助能耗比例平均在50∶50左右。5G网络由于高带宽、高流量、高发射功率,其单站能耗比4G要大幅增加。据中国通信标准化协会的数据,目前主要运营商的5G基站主设备空载功耗约2.2-2.3kW,满载功耗约3.7-3.9kW,是4G单站的2.5倍-3.5倍。按照基站主设备能耗与空调等辅助能耗45∶55的比例来说,5G基站单站满载功耗在8.2-8.7kW,而4G基站总能耗则在2-2.5kW之间。
  华为在去年10月的全球电信业能效峰会上发表了一份“5G通讯电力目标网络白皮书”,描述了5G基站建设对电力系统的需求。白皮书显示,今天的一座5G基站平均耗电6kW,满载功耗8kW。三年后,随着大功率多发射器多接收器天线(Massive MIMO)的普及和移动边缘计算的嵌入,基站的功耗要提高到平均10.4kW,满载功率达到13.7kW。五年后,随着毫米波(mm Wave)和其他新技术的应用,基站的能耗将上升到平均13.4kW,满载功率到18.9kW。
  基于其高功率需求,大规模5G基站建设所引起的耗电账单(一座功耗10kW的基站每年电费就要7万多元)不仅是电信运营商的不堪承受之重,对于城市配电网来说也是非常严重的挑战。5G基站建设前需要对现有电网及其配套设施进行扩容。
  作为“新基建”的核心内容之一,三大电信运营商和全国多个省市都出台了5G专项发展规划。
  按照中国信息通信研究院的统计,截至今年4月,中国已开通5G基站达到25万个,5G套餐用户突破7300万,且基站建设按照每周新增1万座左右的速度增长。赛迪研究院2020年6月发布的研究报告估计,到2020年底,全国的5G基站将到达63万座。随着“新基建”的推进,基站的数量在未来几年肯定会大幅增长。
  按照国信证券的统计,目前全国有544万座4G基站。因5G基站覆盖的距离要比4G短,按照保守的一个4G基站需要1.2个5G基站来计算,替代全国现有的4G基站需要650万座5G基站。如果每座5G基站的平均总功耗是7kW(不是满载功率),相比4G新增的电力需求按照5kW来算,假设5G在全国范围五年内通过改造来代替三分之二的4G基站,相当于改造433万座基站,这就需要新增电力负荷21.65GW。   4G移动通信的应用主要在民生服务(如手机)领域,而5G的广连接、高传速和低延时功能不仅使民生服务领域的应用得到大幅度提升,结合4K/8K高保真电视、VR/AR(虚拟现实/增强现实)、全息视频等技术,5G将进一步加强互联网在文娱新闻、智慧教育、远程办公、医疗健康等领域的体验,同时也给自动驾驶、工业物联网等应用提供了可能,而基于4G改造的5G基站将无法满足这些特定环境下大数据高速传输需求。
  如果商业模式成熟,更多的5G基站将会布局在工业、交通等应用场景,相应的电力需求及配网设施投资也会增加。如果按照与民生领域1∶0.5来算的话,即在全国工业、交通等物联、车联领域五年内新布局218万座5G基站,每个基站功耗7kW,新增的电力需要15.26GW左右。
  以上2025年5G基站对于电力负荷的增加(21.65+15.26=36.91GW)是基于今天5G基站的平均7kW来测算的。如果按照华为白皮书所说的,三年后5G基站的功耗几乎翻倍,达到平均10.4kW,满载功率达到13.7kW,那么2025年5G基站的总功耗会更高。在上述白皮书中,华为预测到2026年,中国的电信运营商将有475万座5G宏基站和950万座小微基站在用毫米波技术运营。按照这个预测,如果到2025年,有400萬座宏基站并且都使用毫米波技术,每座耗电15kW,总负荷就会达到60GW,远高于以上37GW的保守估算。


未来各个数据中心对电力供应的需求将剧增。图/IC

  除了以上分析的宏基站耗能情况外,比宏基站数量多出几倍的微基站、皮基站和飞基站的能耗也值得重视。宏基站适用于广域覆盖,微基站偏向局域覆盖,皮基站相当于企业级WiFi,而飞基站则与家庭路由器相当。微基站主机功耗1kW,加上空调的辅助设施就是2kW每座。皮基站一般安装在室内不需要独立空调,每座功耗在800W左右。家庭级的飞基站的能耗可以纳入端设备。
  笼统估算,如果只考虑微基站,2025年建成800万座微基站,每座功耗2kW,相比现有的4G微基站增加1kW负荷的话,就需要增加负荷8GW。企业级皮基站的数量要比微基站更多,如果在2025年前新建1000万座,每座耗电800W,那么又要增加8GW。
  综合以上分析,粗略估计2025年5G基站(包括宏、微、皮基站)的电力负荷增加53GW以上。
  准确估算5G对电力需求影响涉及到两个核心参数:5G基站的单站功耗和5G在全国推广的速度。单站功耗在短时间内很难大幅度下降,反而会随着性能的提升而大幅度提高,关键就要看基站的推广速度:五年内能否完成对4G三分之二的替代?5G应用能否创造足够大的价值,使得它在工业物联、交通与车联等领域大规模推广?这是决定5G基站新增电力需求估算的主要不确定因素。反过来看,5G基站的高能耗带来的高成本也许成为其大规模推广的主要制约因素。

数据中心能耗:2025年或新增78GW


  相比5G基站,数据中心的能耗更大,对电力系统的影响也更大。
  数据中心是集中储存和处理数据的地方,小的是一个房间,大的可以是一栋大楼或几栋大楼。数据中心由成排的机架(或机柜)组成,机架大小不一,大的与集装箱一样,以方便运输与安装。一个数据中心可以有几千个甚至几万个机架,通过管理软件进行组合。机架里面装的是由无数芯片组成的服务器(server),这些服务器就如我们平常用的电脑,由电力驱动,消耗电力后产生的热量通过附带的金属片散发。
  为了使服务器在稳定的温度和湿度(18℃-27℃,湿度在60%以下)环境下运营,需要将服务器产生的热量排到室外,这就需要额外的电力来给数据中心制冷。此外,数据中心需要非常可靠的电力供应,都带有自己的备用电源。数据中心的能耗很高,目前全球大型数据中心需要的电力供应都在100MW以上。
  因为数据中心在驱动服务器等硬盘设施所需的电力之外还需要辅助设施来降温并提供不间断电源保障,衡量数据中心能源效率的一个重要指标就是其总能耗与真正用于驱动IT设施的能耗之间的比例,即电能使用效率值(Power Usage Effectiveness,PUE),PUE越低,证明它需要的辅助能耗越少。按照中国信息通信研究院的数据,2013年以前,全国对外服务型数据中心平均PUE在2.5左右,而到2019年底,这些数据中心的平均PUE已经接近1.6。工业和信息化部联合国家机关事务管理局、国家能源局印发的《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》(工信部联节〔2019〕24号)要求到2022年,全国新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下。
  数据中心的电力消费主要发生在机架上,而机架又可以按照其安装的服务器性能来划分,高密度机架安装更多计算能力更强的服务器,所需要的电力供应也更大。根据全球数据中心经理人协会(Association For Computer Operations Management,AFCOM)对机架密度的分类,低密度机架每台耗电在4kW以下,中密度为5-8kW,高密度为9-15kW,超高密度为16kW以上。随着新兴技术的快速发展,特别是高性能计算设备和GPU(Graphic Processing Unit)服务器的使用,单机机架的功耗将朝着20-30kW甚至更高规模发展。
  数据中心已经成为数字经济发展的基石。截至2018年底,中国大小规模的数据中心总量已超过40万个。据国网能源研究院的统计,2018年,全国大型及以上数据中心的总机架数已达204万个,预计到2020年、2025年这些数据中心机架数量分别达到498万、802万个。国网能源研究院估计,2018年,全国数据中心的耗电总量达到1609亿kWh,超过上海市当年全社会用电量(1567亿kWh),占全国用电量比重的2.35%。中国电子节能技术协会数据中心节能技术委员会秘书长吕天文在2019年的一次会议上透露,目前中国数据中心的耗电量已连续八年以12%以上的速度增长,预计2020年总耗电量将达到2962亿kWh。   结合这两组数据,如果我们取2500亿kWh作为比较保守的2020年全国数据中心总耗电量,并取8kW为数据中心的机架平均密度(标准机架),那就得出全国数据中心在2020年有357万个标准机架在运行,需要的電力容量(包括制冷等非IT部分)支撑是28.5GW。
  中国自2015年以来,数据处理量每年以95%的速度增长,与全球数据量每隔11个月翻番的速度可以相比。有专家预计,2025年全球数据量将会从2016年的16ZB(1ZB=10的18次方比特)上升至163ZB,2021年中国人均移动数据流量要比2015年增长18倍。
  随着5G、大数据、人工智能、工业物联网、区块链等技术的发展,越来越多的设备如移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车以及服装等都会连接到互联网上,各种类型的数据正在以更快的速度指数级地增长,而这些海量数据也将会推动数据中心向超大规模发展。中国的数据中心除了满足本国需求之外,还可以为其他国家提供服务。
  估算未来数据中心能耗总量也面临着5G基站同样的问题:机架数量的增加与单架能效提高之间如何平衡?
  一方面,按照保守估计,中国数据中心的机架数量将会以每年30%的速度增长。按照这个速度,2025年的标准机架总数将达到1325万个,比目前的357万个机架要增加968万个。假设单架功率保持在8kW不变,1325万个机架需要的电力支撑就是106GW,比目前的28.5GW净增加77.5GW的电力负荷需求。
  另一方面,随着技术进步和数据中心的结构调整,单机能耗会降低,PUE数值也会进一步下降。
  国际能源署在2017年出版的《数字化与能源》报告中估计,2014年全球数据中心的电力消费总量为194TWh,占全球电力消费的1%。美国作为全球最大的数据中心市场,2014年数据中心的耗电量占全国总量的1.8%。IEA预计,得益于服务器、存储器和网络开关等设施的能效提高和数据中心向超大型和云中心的结构性转变,尽管数据中心工作负荷到2020年会在2014年基础上增加3倍,数据中心的耗电总量只会增长3%,到200TWh。在其两年后发布的《能源效率2019》报告中,国际能源署更新了这一数字,估计全球数据中心和传输网络在2018年一共消费了460TWh电力,其中网络传输250TWh,数据中心210TWh。
  2020年2月,《Science》杂志刊登了美国五位学者的一篇论文《重新校准全球数据中心能耗估算》。作者指出,得益于数据中心从较小分散的传统数据中心向超大规模数据中心集约化转变、全球服务器效率以及虚拟化程度的提高、制冷和供配电等基础设施技术的不断改进,与2010年相比,2018年全球数据中心计算实例(Compute Instances)增加了550%,而同期全球数据中心的耗电量仅增加了6%。
  毫无疑问,技术还会进步,数据中心单位数据处理的能源效率还会提高,但在数据处理量快速上升时如何把新增电力需求控制在合理水平?这是一个重大问题,需要继续深入研究。
  按照工信部赛迪研究院的数据,全国目前有48%的数据中心PUE值在1.8以上,即为了提供1单元的计算电力,需要同时消耗0.8个单元来提供制冷等辅助服务。值得注意的是,为了降低数据中心的PUE值,拥有庞大服务器群的云计算、互联网企业纷纷在电力资源丰富、气候凉爽的偏远地区(如广西、内蒙古)建立数据中心,此举虽然降低了PUE,但减少了原来规划输出到东部沿海省份的电量。
  数据中心不是数字技术唯一消耗电力的环节。比如说,比特币的挖矿机,就是通过建立自己的数据中心,消耗大量的电力来运营特制的芯片,以此获取比特币。这些“挖矿”者也选择电费较低,且气候凉爽的地区建立计算中心,进一步减少这些地区的电力出口能力。按照国际能源署的统计,2019年,全球的比特币挖矿机消耗了50-70TWh的电力,占全球电力总量的0.2%-0.3%。

边缘计算服务器:或增加39GW


  边缘计算是指将计算与存储资源从传统的云数据中心向用户侧迁移,拉近用户和计算中心的物理距离,在用户端即时对数据进行处理,实现更低的数据交互时延、节省网络流量,从而为用户提供低延时、高稳定性的IT解决方案。
  随着5G、AI和工业互联网的发展,很多业务场景需要海量数据接入和超低的网络时延,集中式的计算处理模式将面临难解的瓶颈和压力,需要更多的边缘计算能力来完成,形成新的“云计算+边缘计算”数据处理模式,在边缘计算、云计算以及网络之间协同,实现计算与存储资源的最优化利用。

图:2025年,数字新基建增加的电力负荷



资料来源:作者计算。制图:颜斌

  边缘计算要么将存储与计算能力放到端设备(如手机),要么将服务器安装在应用场景中。我在挪威国家石油公司中国区工作期间,有一个亲身的经历。当时我们在北京有一个十几人的研发中心,需要较为强大的数据处理能力。北京中心虽然与公司在挪威和美国的其他数据中心有高速网络相连,但速度和可靠性不足以支撑本地的需求,因此在我们办公室同一楼层的租用空间里专门留出一个房间来安装一个服务器,这就是边缘计算的一个案例。这个边缘计算服务器是一个耗能大户,每年的电费在25万元左右。类似这样的边缘计算服务器数量无法统计,但总的趋势是,随着5G、车联网和工业物联网布局的展开,大量的边缘计算中心将布局在应用场景端。
  5G应用、车联、工业物联和其他城市设施物联的数据将越来越多地由数据边缘计算服务器处理,而不是传输到大型的中央数据中心。长期看,边缘计算的比例要高于集中式计算中心的处理量。边缘计算所用的处理器和机架与大型数据中心的基本相同,因此可以设定边缘计算与集中计算的比例来推算边缘计算所需要的机架数量。2025年,如果边缘计算量所需要的标准机架数是2020年-2025年期间新建大型数据中心机架数的一半的话,那就需要在全国各地的应用场景建设484万个标准机架,每个机架8kW,就是38.7GW。

端设备:或增加17GW


  除了边缘计算服务器之外,越来越多的计算与数据存储功能会被整合到终端设备上,这些带有智能与互联功能的设备叫端设备。
  国际能源署估计,2015年,全球有155亿台终端数字设备在运营,包括智能表计、视频监控、电视机、机顶盒、路由器、音响,手机、电脑、平板电脑,等等。它们一共消耗了340TWh的电力,平均每台22kWh。这些端设备的数量已经增加到2018年的180亿台,年均增长8%。
  根据思科今年3月发布的《2018-2023年度互联网报告》分析和预测,到2023年,互联网总用户将达到53亿(占全球人口的66%),高于2018年的39亿(占全球人口的51%)。但这一数字与整体联网设备的数量相比相形见绌:到2023年,联网设备数量为293亿台,而2018年为184亿台。思科的这一数据可能还低估了一些物联设施。按照咨询公司Strategy Analytics的估计,在2016年,全球已经有近200亿个联网设备,这个数量在2020年会达到500亿。
  结合两者的预测,在2025年,全球联网的智能设备应该在500亿左右。鉴于中国经济规模和在数字化领域的领先地位,在全球智能设备份额中占10%不成问题,也就是50亿。假设这50亿中,有一半是今后五年新增的,就是25亿个新的互联终端设备要在五年内接到电网上。
  这些设备量大面广,种类繁多,从家里的电视、音响、手机、电脑、无线路由器、监控设备,到工厂、道路、机场、车站、城市街道里的各种联网的传感设备、布置在室内的5G飞基站等,它们无法统计,所需要的功耗也不一样。假设每个设备按照全球平均每年耗电20kWh来算,25亿个设备就是500亿kWh(50TWh),如果每天8小时时间运营就需要17GW电力来支撑。这些互联的设备很大一部分都接到电源上,平时处于待机模式。每个设备待机耗电1瓦来算,就是2.5GW,全年就是22TWh的耗电量。
  国际能源署在2017年的报告中预测,到2025年,包括电视和电脑在内的全球互联设备的待机状态将无端浪费740TWh的电力,这一总量相当于法国和英国两国的全年电力消费总量。万物互联带来的量大面广的待机能耗问题很值得关注并寻找解决方案。

结论与建议


  5G的大规模普及存在商业可行性方面的挑战,基站的高能耗也可能成为其推广的制约因素之一。即使如此,数字经济的发展必将进一步推动数据的爆发性增长,带动数据传输、存储、计算、应用环节和互联设备的能耗大幅度上升。数字基础设施的能耗强度如果没能得到有效控制,数字经濟的低碳效果就会大打折扣。
  按照以上分析和粗略匡算,在不考虑能效大幅提升以及数据中心的结构性大调整的情况下,到2025年,数字基础设施的“新基建”起码需要187GW新增电力装机容量来支持,5G基站(53GW)、数据中心(78GW)和分布式边缘计算服务器(39GW)和端设备(17GW)是主要耗能大户。
  这一数字基于许多假设,比如5G的推广速度、数据中心机架的增长速度、机架的能耗及辅助电力需求,还有边缘计算服务器的布局数量,端设备的功耗水平等。核心不肯定因素主要体现在两个方面:
  一方面是数字基础设施建设的力度。5G的推广速度取决于它所带来的价值,是否具备足够的经济推动力来达到文中假设的基站数量还存在不确定性。
  基于今后几年数据的爆发性指数级增长,其应用或许超出我们今天线性思维的想象,对数据存储和处理的需求肯定会大幅度增加,数据中心规模每年30%的增长率应该还是一个比较保守的假设。
  另一方面,IT设施包括服务器的能效提高能在多大程度上减缓数据中心的电力需求。数据中心的PUE已经从2013年的2.5降到了目前的1.6,今后还有下降的空间,但幅度不会像前几年这么大。服务器的能耗取决于芯片技术,未来几年短时间内下降的幅度不会太大。
  精准估算数字基础设施的电力需求需要更加细致严谨的调研。
  您可能会说,五年之内增加187GW,对于中国目前2000GW装机规模来说不到10%,没什么值得大惊小怪的,但有三点值得我们重视:
  一是这些数字基础设施的不间断运营所消耗电力的占比要高于其在装机容量的占比。5G基站和数据中心的170GW需要全年8760小时连续运营,消耗的电量就是1489TWh,加上17GW端设备消耗的50TWh,就是1539TWh,是2019年全国耗电量(7225TWh)的21.3%。如果2019年-2025年期间,电力消费按照年3%的速度增长,2025年数字基础设施占全国耗电量的比例将是17.8%。随着数字经济的持续发展,这一比例还会快速上升。
  二是这些数字基础设施的布局问题。大量数字技术应用场景将在城市发生,需要安全、稳定、高质量且不间断的电力供应。加上充电基础设施作为新基建组成部分的加速布局,城市电力系统面临着扩容改造的巨大压力。
  三是数据中心布局西移对目前中国“西电东送”格局的影响。需要评估数据中心在广西、云南、内蒙古等地的布局对现有或计划的西电东送项目的影响。
  为此,建议国家在“十四五”规划中高度重视数字新基建引发的电力需求剧增以及电力布局改变的问题,做好满足电力增量需求、优化电源布局的规划工作。具体来说,有以下几点:
  一是充分考虑到数字技术基础设施对电力增量的需求,结合疫情后其他领域的电力需求趋势分析,科学合理地规划建设新的电源,特别是清洁电源,以保证全国范围内的电力供应保障。
  二是将数据中心建设与分布式能源生产(风、光、水、各类热泵)同步考虑,尽可能减少对电网电量的需求。在数字基础设施建设密度高的东部沿海地区布局更多的电源,一方面满足新增电力需求,另一方面以弥补数据中心在西部建设带来的西电东送电量的减少。
  三是做好5G基站、边缘计算中心和电动汽车充电桩在城市布局所需要的配电网改造与建设规划。5G基站的建设要与推广应用同步,鼓励电信运行商共建共享5G基站,减少重复布局。
  四是继续加大5G基站和数据中心的节能力度,鼓励分布式光伏与无线基站综合开发,挖掘利用数据中心余热为社会供热的潜力,并把余热利用纳入数据中心的PUE能效考核指标。
  此外,数字基础设施在全社会用电量比例的不断上升也可能改变电力消费与经济增长之间的线性关系。电力消费能否继续成为经济增长的风向标这一问题值得研究。
  (感谢陶雄强博士和刘文强博士对本文的数据支持,以及王广辉先生和吴吟先生对初稿的评议;编辑:马克)
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今年的全国“两会”是中国在经历新冠肺炎疫情冲击后首次举行的大型政治活动,代表着中国社会政治经济在新冠肺炎疫情之后重新走回正轨。这次“两会”也可能算是改革开放以来最为引人注目的一届。  首先,新冠肺炎疫情在中国告一段落之后,却骤然形成了全球大流行,使得国际经济与贸易受到了更加严重和不可测的打击,国际产业链也变得愈加脆弱。  其次,今年又是美国总统大选年,到底是共和党的特朗普蝉联还是民主党的拜登登顶将
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日前,围绕财政赤字货币化,国内政策研究者、学术界与市场人士展开了一场讨论。正反双方数轮观点交锋之后,既有分歧也有共识,思路越辩越明。  在笔者看来,此次思想大碰撞具有非常重要的现实意义,经过讨论,非常时期需要非常之法已成基本共识,但突破现有法律红线,由央行直接在一级市场购买国债被广泛认为是开改革倒车的行为,弊大于利。  当然,“财政赤字货币化”讨论有助正视财政困难与民生压力,未来用足用好现有政策空
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