民進黨當局稱調查16家大陸公司 國臺辦：對美國唯唯諾 破壞兩岸經濟合作動作頻頻
2026-02-24 15:01 2,148次浏览長春8月15日電 (記者 郭佳)15日，吉林省日本侵華歷史研究中心(吉林省社會科學院滿鐵研究中心)首次向媒體集中展示部分「南滿洲鐵道株式會社」(簡稱「滿鐵」)檔案。專家稱，這家看似普通的鐵路公司，實則是日本侵佔中國東北的核心工具，是一支不穿軍裝的侵略軍。 這些檔案是本月19日正式開展的吉林省近現代史展覽的部分實物展品，包括調查報告、政府批文和內部通信。檔案顯示，滿鐵不僅從事鐵路運營，還集經濟掠奪、情報偵察和政治控制於一體，被稱為「日本版的東印度公司」。「它是一個綜合性的侵略機構。」該中心常務副主任佟大群說。 媒體工作者在吉林省近現代史展覽現場觀看檔案。 郭佳 攝 滿鐵總部設在大連，是日俄戰爭後，日本帝國主義為推行「大陸政策」，於1906年在中國東北設立的「假會社之名，行機關之實」的「國策公司」，是「代替政府經營南滿洲」的龐大殖民侵略機構，1945年隨著日本戰敗投降而滅亡。 佟大群披露，滿鐵成立後，為了取得更好的收集情報的效果，成立了滿鐵調查部。這個部門主要針對中國東北，但也對中國華北、華中、華南，以及朝鮮半島、遠東、西伯利亞等地區進行調查，甚至在倫敦、巴黎等地設有分支機構。 「它實際上是日本依託滿鐵刺探情報的重要部門。」佟大群介紹，滿鐵調查部的調查是全方位的，如國共關係、中國國內政局變化，甚至中國共產黨領導的東北抗聯情況都有涉及。 「研究人員最近發現，滿鐵存有1927年大革命前後上海共產黨支部和共青團支部的一個宣言，目前國內已沒有中文文本，這個日本孤本是譯文，這類資料很重要，說明當時日本除了經濟方面，還全方位掌握各種信息，以便為其決策服務。」佟大群說，當時滿鐵的調查報告會送到日本決策層，直接服務於日本的侵略行為。 檔案還顯示，在1931年九一八事變前，滿鐵已制定緊急運輸計劃，為日軍入侵提供後勤保障。事變爆發後，滿鐵的裝甲列車配合關東軍作戰，通過其運輸網絡源源不斷地為日軍輸送煤炭、鋼鐵和糧食。 目前，滿鐵檔案主要存放在遼寧、吉林等地。佟大群說：「滿鐵檔案不是一家企業的帳本，而是日本舉全國之力侵略中國的全記錄。公開它們，就是為了正視歷史，反擊否認侵略的人。」(完)
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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