前7個月國有企業營業總收入473110.9億元
2025-10-27 12:50 6,596次浏览8月11日電 據財政部網站消息，為規範和加強支持學前教育發展資金管理，提高資金使用效益，財政部、教育部修訂印發了《支持學前教育發展資金管理辦法》。具體內容如下： 《支持學前教育發展資金管理辦法》 第一條 為規範和加強支持學前教育發展資金管理，提高資金使用效益，根據國家預算管理有關規定，制定本辦法。 第二條 本辦法所稱支持學前教育發展資金，是指中央財政用於支持學前教育發展的轉移支付資金。實施期限根據教育領域中央與地方財政事權和支出責任劃分、學前教育改革發展政策等確定。 第三條 支持學前教育發展資金管理遵循「統籌安排、突出重點，客觀公正、規範透明，注重績效、強化監督」的原則。 第四條 現階段，支持學前教育發展資金主要用於以下方面： (一)支持學前教育擴優提質。 1.支持地方補足普惠性資源短板。堅持公益普惠基本方向，擴大普惠性資源供給，新建改擴建公辦幼兒園，理順機關、企事業單位、街道集體辦幼兒園辦園體制並向社會提供普惠性服務，扶持普惠性民辦園發展等。 2.支持地方健全普惠性學前教育經費投入機制。落實公辦園生均財政撥款標準或生均公用經費標準、普惠性民辦園補助標準，建立動態調整機制。 3.支持地方提高保教質量。改善普惠性幼兒園辦園條件，配備適宜的玩教具和圖畫書。對能夠輻射帶動薄弱園開展科學保教的城市優質園和鄉鎮公辦中心園給予支持。 4.支持地方鞏固家庭經濟困難兒童等群體的資助制度。資助幼兒園家庭經濟困難兒童、孤兒和殘疾兒童等接受學前教育。 (二)落實學前教育免保育教育費政策。免除符合條件的公辦幼兒園在園兒童保育教育費。對在教育部門批准設立的民辦幼兒園就讀的適齡兒童，參照當地同類型公辦幼兒園免除保育教育費水平給予相應減免。 第五條 支持學前教育發展資金由財政部會同教育部共同管理。教育部負責審核地方提出的區域績效目標等相關材料和數據，提供資金測算需要的基礎數據，並對提供的基礎數據的真實性、準確性、及時性負責。財政部根據預算管理相關規定，會同教育部研究確定各省(自治區、直轄市、計劃單列市、新疆生產建設兵團，以下統稱省)資金預算、績效目標。 省級財政、教育部門負責明確省級及省以下各級財政、教育部門在基礎數據審核、資金安排、使用管理等方面的責任，切實加強資金管理。 第六條 支持學前教育發展資金採取因素法分配。財政部、教育部根據黨中央、國務院有關決策部署和學前教育改革發展新形勢等情況，適時調整完善相關分配因素、權重、計算公式等。支持學前教育發展資金分配公式為：某省支持學前教育發展資金=擴優提質補助資金+免保育教育費補助資金。 (一)擴優提質補助資金。首先結合資金預算確定分地區資金規模，適當向中西部地區傾斜。在此基礎上再按基礎因素、投入因素分配到各省。其中： 基礎因素(權重80%)主要考慮學前教育普及普惠、公辦園發展、教師隊伍建設等因素。各因素數據通過相關統計資料獲得。 投入因素(權重20%)主要考慮地方財政努力程度、社會力量投入等因素。各因素數據通過相關統計資料獲得。 財政部會同教育部綜合考慮各地工作進展等情況，研究確定績效調節係數，對資金分配情況進行適當調節。 計算公式為：某省擴優提質補助資金=(該省基礎因素/∑各省基礎因素×權重+該省投入因素/∑各省投入因素×權重)×擴優提質地區資金總額×績效調節係數 (二)免保育教育費補助資金。國家統一實施的免保育教育費政策，所需資金由中央與地方財政共同承擔。中央財政根據核定各省的免保育教育費財政補助標準、在園兒童人數及中央與地方分擔比例，核定中央財政免保育教育費財政補助資金。其中，中央與地方分擔比例：第一檔中央財政負擔80%；第二檔中央財政負擔60%；第三檔、第四檔、第五檔中央財政負擔50%。各檔所包括地區依據《國務院辦公廳關於印發教育領域中央與地方財政事權和支出責任劃分改革方案的通知》(國辦發〔2019〕27號)執行。黨中央、國務院明確規定比照享受相關區域政策的地區按相關規定執行。 計算公式為：某省免保育教育費補助資金=該省符合條件的在園兒童人數×免保育教育費財政補助標準×中央財政分擔比例 第七條 省級財政、教育部門應當於每年2月底前向財政部、教育部報送當年支持學前教育發展資金申報材料，並對申報材料的真實性、合規性、準確性負責。申報材料同步抄送財政部當地監管局。 申報材料主要包括： (一)上年度工作總結，包括上年度支持學前教育發展資金使用情況、年度績效目標完成情況、績效評價結果、地方財政投入情況、主要管理措施、問題分析及對策，以及監管局發現問題和整改情況等。 (二)當年工作計劃，主要包括當年全省工作目標，以及支持學前教育發展資金區域績效目標表、重點任務和資金安排計劃，績效指標要指向明確、細化量化、合理可行、相應匹配。 第八條 財政部於每年全國人民代表大會批准中央預算後三十日內，會同教育部正式下達預算，並抄送財政部當地監管局。每年10月31日前，提前下達下一年度資金預計數。省級財政部門在收到資金預算後，應當會同省級教育部門在三十日內按照預算級次合理分配、及時下達本行政區域縣級以上各級政府部門，並抄送財政部當地監管局。 第九條 支持學前教育發展資金支付執行國庫集中支付制度。涉及政府採購的，按照政府採購有關法律法規和有關制度執行。屬於基本建設的項目，應當嚴格履行基本建設程序，執行相關建設標準和要求，確保工程質量。 第十條 省級財政、教育部門在分配支持學前教育發展資金時，應當結合本地區年度重點工作和省級財政安排的相關資金，加大省級統籌力度。其中：擴優提質補助資金要重點向農村地區、革命老區、民族地區、邊疆地區、脫貧地區傾斜，並做好與發展改革部門安排基本建設項目等各渠道資金的統籌和對接，防止資金、項目安排重複交叉或缺位；要督促省以下各級財政、教育部門及時足額撥付免保育教育費補助資金，確保幼兒園正常運轉。 縣級財政、教育部門應當落實資金管理主體責任，加強區域內相關教育經費的統籌安排和使用，指導和督促本地區幼兒園健全財務、會計、資產管理制度，加強預算管理，細化預算編制，硬化預算執行，強化預算監督，確保財政資金使用安全、規範和高效。縣級教育部門應當按照有關規定，加強對民辦幼兒園的監管，確保免保育教育費政策落實到位。 各級財政、教育部門要加強財政風險控制，強化流程控制、依法合規分配和使用資金，實行不相容崗位(職責)分離控制。 第十一條 支持學前教育發展資金原則上應在當年執行完畢，年度未支出的資金按財政部結轉結餘資金管理有關規定處理。 第十二條 地方各級財政、教育部門要按照全面實施預算績效管理的要求，建立健全全過程預算績效管理機制，按規定科學合理設定績效目標，對照績效目標做好績效監控，認真組織開展績效評價，強化評價結果應用，做好績效信息公開，提高資金配置效率和使用效益。財政部、教育部根據工作需要適時組織開展重點績效評價。 第十三條 支持學前教育發展資金納入預算執行常態化監督範圍，各級財政部門依託預算管理一體化系統，加強日常監管。地方各級財政部門應當會同同級教育部門，按照各自職責加強項目審核申報、經費使用管理等工作，建立「誰使用、誰負責」的責任機制。嚴禁將資金用於平衡預算、償還債務、支付利息、對外投資等支出，不得從資金中提取工作經費或管理經費。財政部各地監管局按照工作職責和財政部要求，對資金使用管理情況實施監督。 財政部適時組織監管局對地方申報材料和政策落實情況開展抽查監督，發現問題依法依規處理，根據情況進一步採取約談、通報、扣減預算等措施，強化監督震懾。 第十四條 各級財政、教育部門及其工作人員，以及申報使用補助資金的部門、單位及個人，在項目資金審核管理、分配使用等相關工作中，存在違反本辦法規定，以及其他濫用職權、玩忽職守、徇私舞弊等違法違規行為的，依法依規追究相應責任。 第十五條 本辦法由財政部、教育部負責解釋。各省級財政、教育部門應當根據本辦法，結合各地實際，制定具體管理辦法，報財政部、教育部備案，並抄送財政部當地監管局。 第十六條 本辦法自印發之日起施行。《財政部 教育部關於印發<支持學前教育發展資金管理辦法>的通知》(財教〔2021〕73號)同時廢止。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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