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高等教育内涵式发展的挑战与突破

内涵式发展意味着高等教育的范式转型,内涵式发展本身需要丰富的内涵支撑。在经验思维的支配下,人们认为高等教育的发展模式必须要借助对精英大学的模仿才能实现。事实上,高等教育内涵的提升代表着理念与形态的多样化,需要以知识、组织与制度共同创新才能实现。高等教育内涵式发展的核心在于高等教育机构与组织内涵的重塑,知识生产系统的更替是塑造制度与组织活力的源头。只有脱离经验复制,实现知识层面的“非共识创新”,高等教育的内涵式发展才是可持续的。

  • 2022-02-13
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城乡融合视野下中国乡村振兴的挑战与路径

脱离城镇化的乡村振兴是不可能的,也是不现实的,城乡融合空间视角下寻求振兴乡村的内在动力,是新时代乡村振兴的关键。因此,重新审视了已有工农关系和城乡关系的理论,深入剖析了中国城乡发展不平衡、乡村发展不充分的特征,以求科学把握城乡融合发展的趋势。遵循要素流动追求报酬的规律,配合使用政府规划引领、政策激励的手段,改革阻碍要素下乡的体制机制,增强制度性供给的针对性,重塑城乡关系并促进城乡融合,并以此推动我国区域协调发展,进而适应新时代我国主要矛盾变化的需要。

  • 2022-02-13
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政府数据治理的维度解析与路径优化

把握数据治理的本质与关键问题是有效推进和实施数字化政府建设的重要前提。通过文本分析、案例分析,采用跨学科视角探究政府数据治理实践中迫切需要澄清和把握的内驱动力、外部生态、制度体系与价值导向等关键问题。从观念认知、体制机制和数据能力角度总结激发政府数据治理内驱力的方式,从数据公平和数据关系角度探索激活外部参与的主要策略,从完善法规制度与加强制度衔接角度推导依法数据治理的主要内容,从责任视野与数据效益角度分析数据治理公共价值的实现方式,最后提出集成协同理念下应增强数据治理的可操作性,并提出整体性解决路径。

  • 2022-02-13
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深化土地要素市场化改革的战略思考

深化土地要素市场化改革是建设统一开放、竞争有序土地市场体系的内在要求。改革开放以来,土地要素市场从无到有、从小到大,取得了显著成效,但仍然面临着城乡统一的建设用地市场尚未形成、产业用地市场化配置效率偏低、存量建设用地缺乏市场化盘活机制、农用地流转的平台和机制不完善、土地市场化配套体制机制不健全等诸多挑战。为此,应以坚持土地公有制为改革基础和底线,重点探索土地“用益物权”的改革和“担保物权”的放活,进一步深化土地要素市场化改革。未来应明确提高配置效率、促进有序流动、保障财产权益、激发市场活力等战略目标,把握构建“有效市场”、注重“公平效率”、坚持“循序渐进”、强调“永续利用”等战略导向,细化完善城乡统一建设用地市场、匹配产业用地供需、盘活存量建设用地、支撑发展农用地市场和落实配套机制等改革战略任务,并实施相关战略保障,以期切实推进土地要素市场化改革的深化落实,实现所有土地都有主,所有土地都有价,所有土地流动自主有序、配置高效公平,实现土地市场治理体系和治理能力现代化。

  • 2022-02-13
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数字化视角下释放数据要素价值路径探析

2020年4月,中共中央、国务院正式发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,首次明确数据是一种新型生产要素。加快培育数据要素市场,推进政府数据开放共享,提升数据资源价值,加强数据资源整合和安全保护,这对释放数据要素红利,推动实体经济高质量发展具有重要战略意义。以云计算、物联网、移动互联网、人工智能、机器学习等为代表,新一代信息技术的成熟和产业化,数据成为一种新的生产资源,对经济模式产生深刻影响。本文认为,推进数据要素配置模式探索,破除数据自由流动的机制障碍,加快建立健全数据治理体系,充分发挥数据新型要素对其他要素效率的倍增作用,培育发展数据要素市场,对释放数据红利具有重要战略意义。

  • 2022-02-13
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数字经济推动经济增长的理论机理及现实意义

当下,中国经济已处于发展模式转型和新旧动能转换的关键阶段。以人工智能、区块链、云计算、大数据等底层数字技术驱动的、以数字经济蓬勃兴起为主要内容的第四次工业革命,为中国经济“变道超车”提供了重要机遇。本文基于经济结构转型的视角研究数字经济发展推动经济增长的理论机理,从需求侧和供给侧两个方面解析了数字经济发展对于经济增长的现实意义。

  • 2022-02-13
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营商环境多元主体协同治理的机制研究

营商环境是体现政府治理能力的重要指标,也是反映区域经济综合实力的主要体现。营商环境在治理主体上表现为多元性参与,强调以制度化、合作性、公共性为特征,全面推进改革战略的部署与深化。从结构要素上来看,营商环境需要遵循协同治理机制,实现目标和利益整合、权益分配、功能耦合与顺畅沟通。由此,阐述了营商环境多元主体协同治理的前提条件、运作模式、发展脉络,从实现机制上,明确四个维度,分别为科学理念的引领机制,激励与约束机制,角色认知机制,信息公开共享机制。

  • 2022-02-13
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船舶行业数据要素市场化发展模式研究探索

船舶行业作为一个传统产业,相较其他新兴行业而言,它与互联网和大数据技术的结合相对滞后。其实,船舶行业本身拥有众多的数据资源,它作为一个规模庞大的行业集群,不仅包括船舶的设计与制造,还包括全球性的大宗货物运输,它是联系世界各地贸易市场的纽带,是世界各地人民交往的桥梁。因此,船舶行业事实上蕴藏着大量具有潜在价值的数据信息。在数字经济飞速发展的今天,如何利用这些数据助力行业高质量发展成为行业高度关注的问题。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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