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关于数据要素市场化配置的一些思考

2020年从中央密集部署，到地方投资项目积极响应，再到资本市场表现，可以说“新基建”正在风口，迎来了元年。2020年同时也是中国经济转型的关键之年，在经济下行压力加大的现实下，“新基建”被赋予了更多稳增长、稳就业的期望。然而新基建的发展离不开数字化的进步，4月9日，中共中央、国务院公布了《国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（以下简称《意见》），与“新基建”当前的重视和发展可谓相得映彰、近相呼应。

  • 2022-01-20
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推动地方数据要素市场健康有序发展的思考

后疫情时代，数据成为数字经济的核心生产要素，作为数据要素和数据资产安全保护、价值生成、交易流通的重要载体和基础设施，建设数据交易平台对各地培育数据交易市场意义重大。我国数据要素市场尚处于起步阶段，数据交易机制和产品体系有待健全，特别是权属界定不清、要素流转无序、定价机制缺失、安全保护不足等问题成为制约地方数据要素市场发展的主要问题。建议从加强数据交易平台顶层设计、加快推进本地数据开放共享、建立健全数据要素市场体系、加大数据专业人才引培力度等方面入手，高标准建设数据交易平台，推动地方数据要素市场健康有序发展。

  • 2022-01-20
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数据要素市场化实现路径的思考

自2017年习近平总书记在十九届中共中央政治局第二次集体学习时强调“要构建以数据为关键要素的数字经济”以来，中央陆续出台《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《中共中央、国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》等重磅文件， 其中围绕培育发展数据要素市场展开了密集部署。

  • 2022-01-21
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关于数据要素交易流通模式的新思考

数字经济进入数据资源驱动新时代，发展大数据技术、培育数据要素市场、促进数据交易流通是经济社会创新发展的必然要求。2020年10月11日，《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案（2020－2025年）》向社会公开，明确提出研究论证设立数据交易市场或依托现有交易场所开展数据交易。2020年9月18日，《北京国际大数据交易所设立工作实施方案》印发，探索建设北京国际大数据交易所。2020年8月11日，北部湾大数据交易中心在南宁揭牌成立，致力于充分发挥数据作为驱动经济发展“新能源”的作用。自中央今年4月9日发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》以来，各地纷纷加速培育数据要素市场，着力于推进数据交易市场的建设，2015年数据交易所的建设热潮也再次出现。

  • 2022-01-21
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长三角数据要素市场化配置现状与法治保障思考

当前，长三角区域在国家政策指引下，凭借自身已有优势使区域内的数字经济发展迅猛，其中民营企业活跃，民间资本投资收益高，在发展过程中显示出强大的生命力，为长三角数字经济的发展提供了强有力支持。同时，长三角区域内已经形成了完整的数据产业链条，包括数据的采集与汇聚、存储处理和挖掘分析、大数据应用与周边服务等，共有上千家企业机构。数量众多的企业机构为长三角大数据的未来发展提供了广阔空间。

  • 2022-01-21
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数字生态下的数据资产管理：思考、方法与实践

当前数字经济成为引领经济社会增长的新引擎，数智化转型成为各行各业新的浪潮。数据作为数字经济时代的关键生产要素，近年来生产模式也在不断升级，从生产关系参与方、数据整合广度、数据维度、服务方式、价值场景等多个方面，不断从量变到质变。具体如下图所列。

  • 2022-01-20
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探究01：图说数字化转型框架

数字化转型是指将数字化充分融合到企业各个方面（战略、意识、组织、体系、业务、产品&服务、员工、客户、文化……），对现有业务模式及协作方式进行持续优化重构，使企业经营活动的执行效率、综合效益、用户体验等均得到结构性的改进；企业由传统以人+管理为主的经营模式过渡到以数字平台为主、人与管理为辅的经营管理模式，形成精益敏捷的战略执行体系，最终实现从当前形态往数字化企业的转变过程。

  • 2022-01-20
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数据新要素视域下的智能教育：模型、路径和挑战

随着大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术的发展和应用，数据作为一种新生产要素，推动智能教育的数字化赋能升级，具有人性化、情境化、集成化和数智驱动等特征。本文通过拓展教育要素的内涵边界，打造“以数据自治演进”的内循环和“以服务主体为中心”的外循环，联合创设了一个集“主体—环境—资源—数据”四位一体的内外双循环系统模型；然后重点围绕健全数据治理和保障数据全周期覆盖、强化数据赋能和优化教学创新、构建教育智能体和服务主体新形态、瞄准人机混合智能和勾画智能教育新图景等，解析“数据+智能教育”发展的多重路径；最后从数据伦理规范、人机互信、多学科交叉和教育均衡发展等方面，阐释“数据+智能教育”面临的多重挑战，以期引起教育管理者、研究者、实践者等对于数据要素视域下智能教育创新发展的思考与共鸣。

  • 2022-01-20
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