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值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
吸引中长期资金入市方面，证券监管部门着力提升长期资金权益投资的积极性与稳定性。一是配合金融监管总局降低保险公司投资沪深300指数成分股、科创板股票等标的资本占用风险因子。二是配合财政部对国有商业保险公司实施3年长周期考核。三是积极支持保险资金开展长期股票投资试点，中国人寿、新华保险作为首期试点机构，拟共同出资规模500亿元，聚焦投资二级市场优质上市公司，目前该项目进入落地阶段。
作为“数字中国”的一部分，推进教育数字化转型是贯彻落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的重要先手棋。对所有高职职业学校来说，数字化转型都是新鲜事物，都在“摸着石头过河”，再加上数字化转型本身是一个极其复杂的系统工程，多数高职学校在数字化转型的过程中难免会遇到各种问题，甚至犯一些错误，有些错误的代价会比较大。因此，高职学校要在转型之际尽可能避免一些误区。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。