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中新网1月15日电 据生态环境部官网微信消息，为深入贯彻党中央、国务院关于开展减污降碳协同增效工作的决策部署和全国生态环境保护大会精神，生态环境部会同相关部门积极推动《减污降碳协同增效实施方案》重点任务落实，加快形成协同推进工作格局，进一步推进减污降碳协同治理，工作成效日益显现。当前，生态环境部正稳步推开城市和产业园区减污降碳协同创新试点工作，综合各省(自治区、直辖市)生态环境部门推荐、专家评审意见等因素，筛选形成了第一批城市和产业园区试点名单，持续推动减污降碳协同创新试点工作扎实开展。
也要看到，我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说，有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题，独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题，资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说，各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异，决定了转型发展的路径不能千篇一律，更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力，在既有成绩和基础之上，需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫，分类施策。做好“精准”文章，坚持“一把钥匙开一把锁”，是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。
根据修订后的《就业补助资金管理办法》，就业补助资金分为对个人和单位的补贴、公共就业服务能力建设补助两类。其中，对个人和单位的补贴资金用于职业培训补贴、职业技能评价补贴、就业见习补贴、一次性求职补贴、一次性创业补贴、社会保险补贴、公益性岗位补贴及其他支出；公共就业服务能力建设补助资金用于就业创业服务补助和高技能人才培养补助及其他支出。 同一项目就业补助资金补贴与失业保险补贴有重复的，个人和单位不可重复享受。
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。