上合組織天津峰會｜習近平會見埃及總理馬德布利
2025-11-14 23:25 8,275次浏览張慧雪 ●新形勢下政府引導基金的高質量發展，需要平衡政策目標與市場規律，有為政府與有效市場協同發力。通過提升基金市場化運作水平、聚焦重點投資方向以及拓寬基金退出渠道，政府引導基金有望在支持實體經濟發展、培育新質生產力方面發揮更大效能 近年來，政府引導基金作為財政資金市場化運作的重要工具，在服務國家戰略、推動科技創新、促進產業集聚、發展新質生產力等方面發揮了重要作用。以廣東為例，2025年4月30日，廣東省人民政府辦公廳印發《廣東省進一步激發市場主體活力加快建設現代化產業體系的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。《若干措施》提出，建強產業基金體系。全省統籌資源整合組建超萬億元總規模的產業投資基金和創業投資基金，其中省級基金規模超過1000億元，以國有資本帶動社會資本，形成天使投資、風險投資、私募股權投資、企業併購投資、S基金等有效投資體系。 政府引導基金是由政府設立並按市場化方式運作的政策性基金，主要通過扶持創業投資企業發展，引導社會資金進入創業投資領域。自2002年我國首隻中關村創業投資引導基金成立以來，政府引導基金先後經歷了探索起步階段(2002-2007年)、規範化運作階段(2008-2015年)以及轉型升級階段(2017年至今)。根據投中研究報告顯示，截至2024年底，政府引導基金規模達3.35萬億元，覆蓋科技創新、產業升級、基礎設施、綠色發展等多個領域。 政策紅利促進政府引導基金迅速發展 近年來，國家高度重視政府引導基金的作用，出臺系列支持政策。2025年1月，國辦印發《關於促進政府投資基金高質量發展的指導意見》，著重強調政府基金應聚焦重大戰略領域，通過資本引導加速新質生產力培育。5月，科技部等七部門出臺《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》，將構建中國特色科技金融體系提升至支撐科技自立自強的戰略高度。 此外，地方政府也結合區域經濟特點，設立專項基金支持本地優勢產業，如廣東省智能產業基金、深圳「20+8」產業基金群等。2025年6月3日，廣東省財政廳印發《廣東省政府投資基金管理辦法》，提出政府投資基金突出政府引導和政策性定位，聚焦重大戰略、重點領域和市場不能充分發揮作用的薄弱環節，發展耐心資本，注重發揮實效。 隨著中央和地方不斷完善政府引導基金的管理政策，越來越多的社會資本願意與政府引導基金展開合作。一方面，政府率先投資向外界傳遞了積極信號，政府信用背書降低了投資風險。另一方面，政府引導基金的投資具有長期性，政策扶持可帶來更高的長期回報。例如，合肥市政府引導基金通過與知名風險投資機構合作，成功培育了京東方、蔚來、科大訊飛等一大批明星企業。 現階段，我國正處於新舊動能轉換的關鍵節點，政府引導基金在促進基礎研究、應用研究、科技轉化等創新活動方面具有獨特優勢。例如軍民融合發展基金，針對軍工領域急需核心技術加大投資，有效解決了「卡脖子」難題。未來，人工智慧、量子計算、生物醫藥與健康等領域將成為政府引導基金重點投資方向。 政府引導基金面臨管理體制方面的諸多挑戰 政府引導基金一方面要實現政策目標，另一方面又要保證資金保值增值，這對基金投資管理提出了較高要求。部分基金投資緩慢，存在資金閒置、甚至違規舉債等，《關於公示深圳市政府投資引導基金清理子基金及縮減規模子基金名單的通知》就曾公布過25隻被清理子基金以及12隻縮減規模子基金名單，其中被清理的子基金有兩隻規模高達100億元。 政府引導基金的地域屬性容易進一步加劇區域發展差距。根據投中研究報告顯示，華東地區的政府引導基金數量和規模均為西北地區的10倍左右。經濟發達地區的長三角和珠三角基金運作較為成熟，配套設施齊全，而中西部地區受制於社會資本較少、專業人才不足、產業基礎薄弱等因素，導致基金運作效果較差。 政府引導基金退出渠道受阻，導致政府財政負擔加重。自2002年我國成立第一隻政府引導基金以來，至今大部分基金都已走完一個完整投資周期，正處於退出階段。被投資企業上市周期長、併購市場不活躍等，使得基金退出困難，影響資金循環使用效率。 促進政府引導基金高質量發展需要體制機制創新 首先，提升政府引導基金市場化運作水平。一是釐清政府與市場的邊界，減少行政幹預，提高基金運作效率。二是完善基金激勵機制，吸引社會資本長期合作。例如針對基金投資期，增加更為寬容的容錯機制條款，激勵基金「投早投小投科技」。三是改變單一財政考核指標，制定兼顧政策目標和經濟收益的多維度評價體系。 其次，聚焦重點投資方向。從募集端來看，建議由政府部門或行業協會牽頭，建立政府引導基金資料庫，實現全國信息資源共享，避免基金重複設立。從投資端來看，建議各地區聚焦本地優勢產業展開重點投資，對於早期硬科技的項目，設立專項子基金，提供長期穩定支持。 最後，拓寬政府引導基金退出渠道。從傳統退出路徑來看，持續推動IPO和併購退出。包括加強與科創板、北交所的對接，鼓勵企業赴境外上市。同時鼓勵行業龍頭企業併購政府引導基金投資的中小企業，形成產業整合。從新興退出渠道來看，鼓勵市場化機構設立S基金，承接政府引導基金份額。《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》提出，「評估北京、上海、廣東等區域性股權市場私募股權基金份額轉讓試點成效，進一步優化份額轉讓業務流程和定價機制。鼓勵發展私募股權二級市場基金(S基金)」。 作者單位：廣東財經大學會計學院 本文系廣東省哲學社會科學規劃項目(GD25DWQYJ07)的研究成果
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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