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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。
北京师范大学考试与评价中心主任刘嘉曾在接受中青报·中青网记者采访时提到,一方面保留少数艺术院校的校考,为顶尖的艺术精英人才脱颖而出畅通渠道,体现精细化;另一方面开展“规范、高效”的省级统考,让更多高校能够选拔到专业基础好、文化底子厚、发展空间大的优秀学生,“这恰恰是大规模统一选拔性考试可以做到的,也是擅长的”。
实际上,开发业务的重要将领转战经营服务业务,在万科由来已久。朱保全从开发业务转入物业,十年耕耘将传统物业升级为空间科技服务商,找到了物业服务的新增长曲线,成为2022年港股上市最大IPO;2021年,万科总裁祝九胜亲自兼任长租公寓业务首席合伙人,2023年该业务已在业内率先实现成本法下的盈利;万科原首席运营官张旭于2020年出任物流事业部首席执行官,万纬物流如今已成为国内领先的综合物流解决方案服务商。
增强宏观政策目标的一致性。宏观经济是一个复杂的有机整体,宏观经济变量之间关系具有复杂性,单一经济政策作用存在局限性,各项经济政策必须协调配合,才能有效实现宏观经济目标。然而,一方面,在具体实施过程中,宏观经济政策目标并非总能相互协调。另一方面,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控都要向内涵更为丰富的高质量发展聚焦,这对创新和完善宏观调控提出了新的要求。“增强宏观政策取向一致性”,就是强调在坚持锚定“高质量发展”这个总目标基础上,统筹协调总目标与子目标、主要目标与次要目标、预期性目标与约束性目标、规划目标与年度目标等各类目标之间的关系,确立各类政策目标对总目标的服务、服从关系,协同推进宏观政策目标的达成。