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本期光明网理论学术动态导读关注财政金融协调理论、新质生产力、数字经济、数据要素等话题,欢迎网友踊跃参与讨论。
【马海涛、姚东旻:把握重点关系,构建具有中国特色的财政金融协调理论】
中央财经大学校长、北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员马海涛、中央财经大学教授姚东旻指出,我国独特的财政金融制度安排,独特的财政金融历史实践,独特的金融高质量发展强国目标,最终将形成具有中国特色的财政金融协调理论。在这一理论构建过程中,应牢牢把握三组关系:一是财政与货币创造相互影响的关系,这是具有中国特色的财政金融协调理论的基础内容。我国财政部门对于货币创造的影响具有“被动影响”与“主动参与”的二元特征,我国国库集中收付制度是财政活动影响货币创造的制度基础,财政部门在履行出资人职责时,可以影响和约束主要国有商业银行的信贷活动,间接影响货币创造。二是财政政策与货币政策相互协调的关系,这是中国特色的财政金融协调理论的政策内涵。应当明晰财政政策与货币政策的边界和交叉范围,找准政策协调的关键抓手,同时各类政府债务也是财政与货币政策协调的关键抓手。三是财政金融协调中收益性与公共性的辩证统一关系,这是中国特色的财政金融协调理论的核心。应当坚持金融工作的政治性,坚持以人民为中心的金融发展观,正确处理财政金融协调中的收益性。
摘编自《光明日报》
【顾海良:新质生产力赋能高质量发展和现代化经济体系建设】
北京大学习近平经济思想研究中心顾海良指出,新质生产力在现代化经济体系中能够发挥巨大潜能,现代化经济体系建设需要以新质生产力发展为动力、为基础。新质生产力作为推进社会全面发展和进步的革命力量,将最大限度地解放和激发社会生产力的巨大潜能,推动实现新时代社会生产力水平的总体跃升。建设现代化经济体系是我国发展的战略目标,是推动高质量发展、全面提高经济整体竞争力的必然要求,是新时代中国经济发展的重大理论命题和实践课题。要以供给侧结构性改革为主线,加快创新型国家建设为战略支撑,加快培育和发展新质生产力,解放和激发巨大潜能,实现社会生产力水平总体跃升,才能达到现代化经济体系建设的目标。实现高质量发展是建设现代化经济体系的关键所在,其根本在于推动经济实现质的有效提升和量的合理增长,这就首先要求社会生产力自身“实现质的有效提升”,发挥生产力的巨大潜能。高质量发展和现代化经济体系,必然要通过新质生产力的培育和发展来推动和支撑。因此,新质生产力既是我国实现高质量发展的必然前提和决定力量,也是建设现代化经济体系的坚实基础和根本动力。
摘编自《经济日报》
【师博:数字经济在融合中发展】
南京大学数字经济与管理学院教授师博认为,数字经济发展战略是在融合过程中形成的。数字技术、数字经济可以推动各类市场主体加速融合,重构市场主体的组织模式,推动构建新发展格局。增强经济发展动能,需要加速释放数字经济的创新驱动效应。数字经济不仅是新的经济增长点,而且数字产业化和产业数字化拓展了产业发展空间,改变了产业链组织结构形态。具体表现在数字产业化改造传统产业体系结构和产业数字化提升实体经济发展质量和现代化水平。数字产业化由跟跑、并跑向领跑嬗变,体现了数字变革从“补课”向“自主创新”的跨越。数字产业化为产业数字化奠定了技术基础,随之产业政策层面开始聚焦制造业与互联网融合发展、信息化与工业化融合发展、智能制造等,跨部门联动提升实体经济整体的现代化水平。推动数字技术与实体经济深度融合,才能构筑国家竞争新优势。以互联网、大数据为代表的“数字技术群”通过直接打造全新的数字化和智能化体系而塑造平台经济、共享经济、零工经济等经济新形态;突破了既有经济规则,同时创造了“网络外部性”“长尾效应”等全新的经济规则;改造传统经济的生产经营模式,推进研发设计、生产制造和市场服务等全生命周期的数字化转型。
摘编自《中国社会科学报》
【吴奕、刘琼:数据要素是推动经济社会高质量发展的关键动力】
江苏大学吴奕、刘琼认为,自2012年“互联网+”概念首次提出以来,互联网普及率增长迅速,数字基础设施建设进一步加快,资源应用不断丰富,网络强国、数字中国建设迈出新步伐。2023年“数据要素×”的提出,意味着我国开始进入数据要素大时代。互联网技术使个人数据、交易数据等各类数据激增,并将生产者、消费者、使用者之间信息互联、数据互通,形成新的生产力。数据要素与其他要素融合,激发技术进步、生产率提升、商业模式创新并促进产业链协同,从而更好满足人民日益增长的美好生活需要。万物互联打破了行业之间的壁垒,成为促进传统产业转型升级和推动经济高质量发展的重要支撑,实现了创新协同、产能共享、供应链互通,为经营主体利用“互联网+”实现质的飞跃。随着“互联网+”战略的深入推进,技术融合逐渐演变为数据融合,强调各类数据在不同技术领域之间的交流、整合和应用。数据逐渐作为产业发展的关键驱动力量,为“数据要素×”战略的发展提供了契机。数据融合强调不同来源、格式、类型的数据整合和协同利用,涉及跨组织、跨行业的数据交换与共享,不仅加强了决策能力,也为产业创新和科学研究提供了更广阔的空间。
摘编自《新华日报》
(光明网记者徐倩阳整理)