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来源:天天发娱乐官方2023-11-09 17:48

  

钱勇:中国式现代化打破“现代化等于西方化”的迷思******

  中新网北京11月17日电 (记者 张尼)“中国式现代化摒弃了西方以资本为中心、物质为中心、两极分化、物质主义膨胀、对外掠夺扩张的现代化老路,我们也打破了‘现代化就等于西方化’这种迷思。”生态环境部环境与经济政策研究中心党委书记、主任钱勇16日在北京表示。

  16日,以“启航新征程 推动绿色发展”为主题的生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。此次圆桌会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办。

  钱勇作主题报告时表示,中国式现代化是中国共产党领导的社会主义现代化,既有各国现代化的共同特征,但更有基于自己国情的中国特色,主要体现在五个方面:第一是人口规模巨大的现代化;第二是全体人民共同富裕的现代化;第三是物质文明和精神文明相协调的现代化;第四是人与自然和谐共生的现代化;第五是走和平发展道路的现代化。

  钱勇强调,中国结合自身的国情和实践,探索出自己宝贵的现代化发展道路,既能走得通又能走得好,这既是办好中国自己的事情,也是对全世界重大的贡献。


图为钱勇在圆桌会上作主题报告。图为钱勇在圆桌会上作主题报告。

  在他看来,二十大报告对全面建设社会主义现代化国家的目标任务做了全面部署和安排。“未来五年是全面建设社会主义现代化国家的关键时期,对实现第二个百年奋斗目标也至关重要。”

  同时,钱勇指出,“人与自然和谐共生是中国式现代化一个重要的中国特色,促进人与自然和谐共生是中国式现代化的一个本质要求。”

  “推动经济高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,中心任务里的首要任务是高质量发展,推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节。”钱勇称,二十大把绿色发展、生态环境保护摆到了前所未有的高度。中心任务、首要任务和关键环节环环相扣,绿色低碳发展既是重要环节又是推动新的发展、高质量发展的重要内生动力,中国加快绿色低碳发展的理论逻辑、任务逻辑、行动逻辑更加紧密、更加内生、更加融合。

  钱勇强调,二十大报告明确,坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,还提出推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。所以,现在中国对绿色经济、绿色技术、绿色产品有极大的新增需求,同时对传统行业绿色化改造也有很大需求,会创造巨大市场。

  “中国有超大规模的国内市场,它不仅给本国经济带来显著的规模经济优势、创新发展优势和抗冲击能力优势,也为全球经济发展提供重要支撑。”钱勇表示,中国经济稳中向好、长期向好的基本面没有变,韧性还是比较强,回旋余地还是比较大,大家对中国的发展要有信心。

  他说,中国经济结构体系中更多绿色高端经济的结构变化带来新机遇、新市场。欧盟各国在许多产业领域处于领先地位,特别是在制造业方面有显著优势,在这些方面和中国合作有助于双方顺应新产业变革的大趋势,加快形成绿色发展的新优势。(完)


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发挥数据的创新引擎作用******

  作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)

  随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

  数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。

  第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。

  第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。

  第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。

  更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。

  一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。

  二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。

  三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

  四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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