8月9日電 據國家統計局網站消息,2025年7月份,全國居民消費價格同比持平。其中,城市持平,農村下降0.3%;食品價格下降1.6%,非食品價格上漲0.3%;消費品價格下降0.4%,服務價格上漲0.5%。1—7月平均,全國居民消費價格比上年同期下降0.1%。 7月份,全國居民消費價格環比上漲0.4%。其中,城市上漲0.4%,農村上漲0.3%;食品價格下降0.2%,非食品價格上漲0.5%;消費品價格上漲0.2%,服務價格上漲0.6%。 圖片來源:國家統計局網站 各類商品及服務價格同比變動情況 7月份,食品菸酒類價格同比下降0.8%,影響CPI(居民消費價格指數)下降約0.21個百分點。食品中,蛋類價格下降11.2%,影響CPI下降約0.07個百分點;鮮菜價格下降7.6%,影響CPI下降約0.16個百分點;畜肉類價格下降4.6%,影響CPI下降約0.14個百分點,其中豬肉價格下降9.5%,影響CPI下降約0.13個百分點;糧食價格下降1.0%,影響CPI下降約0.02個百分點;水產品價格上漲3.4%,影響CPI上漲約0.07個百分點;鮮果價格上漲2.8%,影響CPI上漲約0.06個百分點。 其他七大類價格同比六漲一降。其中,其他用品及服務、衣著、生活用品及服務價格分別上漲8.0%、1.7%和1.2%,教育文化娛樂、醫療保健、居住價格分別上漲0.9%、0.5%和0.1%;交通通信價格下降3.1%。 圖片來源:國家統計局網站 各類商品及服務價格環比變動情況 7月份,食品菸酒類價格環比下降0.1%,影響CPI下降約0.04個百分點。食品中,鮮果價格下降3.4%,影響CPI下降約0.07個百分點;鮮菜價格上漲1.3%,影響CPI上漲約0.03個百分點;畜肉類價格上漲0.4%,影響CPI上漲約0.01個百分點,其中豬肉價格上漲0.9%,影響CPI上漲約0.01個百分點;水產品價格上漲0.4%,影響CPI上漲約0.01個百分點。 其他七大類價格環比六漲一降。其中,交通通信、教育文化娛樂、其他用品及服務價格分別上漲1.5%、1.3%和0.9%,生活用品及服務、醫療保健、居住價格分別上漲0.8%、0.2%和0.1%;衣著價格下降0.3%。 圖片來源:國家統計局網站
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用,鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前,《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出,要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理,動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則,各區各部門強化公共數據源頭治理,提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度,對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出,高效開展政務數據共享,有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下,依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營,探索建立公共數據分類分級授權機制,加快建設一批公共數據專區,積極推動分領域授權、依場景授權,逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力,《實施意見》提出,公共數據運營服務費實行政府指導價管理,用於公共治理、公益事業的有條件無償使用;用於產業發展、行業發展的,可收取公共數據運營服務費。同時,要布局新型數據基礎設施,打造公共數據訓練基地,推動語料庫共建共享,賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺,加大場景開放和數據開放,賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求,釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品,提供便民利民服務。加強央地協同,推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制,探索央地共建服務載體等方式,打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界,圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護,網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試,鼓勵和保護幹部擔當作為,營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍,在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險,堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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