贛江觀瀾：詩意越千年，江西詩派何以文脈不絕？
2025-12-02 23:44 2,615次浏览勞動經濟學會勞動力市場專委會2025年學術年會暨鄭州大學第三屆全國應用經濟學博士後論壇近日在鄭州大學舉行。與會專家圍繞勞動組合形態的嬗變與管理體系的重構、高校專業布局與就業、我國企業數位化轉型的新測度、數據要素與勞動力市場變革等主題展開深入交流探討，深刻理解勞動力市場的關鍵變化，把脈我國勞動力市場變革與發展新趨勢。 促進高質量充分就業是新時代新徵程就業工作的新定位、新使命。就業質量的衡量既涉及宏觀維度，也涉及微觀維度，既有主觀評價，也有客觀評價。目前來看，通常從收入水平、職業安全、技能發展及工作生活平衡等多維度進行衡量。要提升就業質量，首要路徑是加快發展新質生產力，這是創造大量高質量就業崗位、豐富崗位多樣性並激發創業活力的根本。其次，要著力促進勞動力市場的平衡性，通過推進基本公共服務均等化，健全對農民工、靈活就業及新業態從業人員的社會保障體系，並加強對下崗人員等群體的人力資本投資，以彌合不同市場間的差距。此外，工會的作用不可或缺，能夠在勞動者權益維護、促進和諧勞動關係中發揮不可替代的關鍵作用。 ——中央黨校(國家行政學院)教授，勞動經濟學會副會長 賴德勝 要實現招生就業聯動，結合就業趨勢主動對接人才需求，合理分配招生計劃。其核心在於推動教育結構與區域經濟發展的精準適配，建立持續優化的動態調控機制。然而，優化過程並非簡單的規模增減，要對專業進行精細化管理。例如，對於部分在校生規模增長但就業趨勢下行的傳統專業，需深入分析原因，合理調控招生。同時，對於新興產業專業，避免盲目擴張，要緊密結合本地區的產業發展實際來科學規劃人才培養規模，防止造成新的就業壓力。為實現這一目標，強化省級統籌至關重要，建議建立跨部門協調機制，加大對社會急需緊缺專業的政策與資源傾斜力度，確保人才培養供給側與產業需求側的同頻共振。 ——山東女子學院黨委副書記、校長，中國工業經濟學會副會長 李光紅 數字經濟快速發展的影響並非簡單的「溢出」或「虹吸」，而是通過降低省際貿易成本重塑區域經濟格局，催生了因地而異的複雜空間效應與差異化發展路徑。這種差異化影響源於多重機制的共同作用。從效應分解看，本地生產率提升的溢出效應在東部更顯著；勞動力再配置則呈現東部「核心—分散」與西部「中心—虹吸」的不同模式；貿易條件的改善不僅提升了本地貿易地位，還有力促進了西部地區融入全國統一大市場。這些機制共同催生了東部「質量提升型」、中部「規模擴張型」和西部「效率提升型」的差異化發展路徑。值得注意的是，數字經濟的促進作用存在門檻效應，且生產網絡在傳導增長效應中扮演了關鍵角色。 ——北京師範大學財經處處長，經濟與工商管理學院教授 蔡宏波 經濟發展通過緩解農業生產的季節性資源約束，對促進新生兒期投資和改善長期性別平等方面起著關鍵作用。在傳統農業社會，家庭資源隨農時季節性波動，這種波動與「重男輕女」偏好相結合，導致了對女嬰的投資不足，尤其是在資源稀缺的季節。隨著經濟發展，家庭對農業的依賴性降低，資源約束得到緩解，降低了農業季節性對新生兒投資的負面影響。研究證實，農業生產力的提高以及市場化改革均能顯著減輕這種由季節性因素驅動的性別不平等現象。因此，即使傳統觀念短期內難以改變，通過經濟發展和增加公共資源投入，如教育和醫療，也能有效促進性別平等。 ——北京大學經濟學院學術委員會主任、經濟學系主任 秦雪徵 數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎，發揮數據要素乘數效應將為推動高質量發展提供有力支撐。現階段我國數據要素呈現增速強勁，區域發展不均衡，以及數據資本存量、總量和質量差異化顯著，應用潛力釋放不夠等特徵，而高質量充分就業呈現總體快速增長，區域和行業結構性矛盾突出等特徵。豐富數據要素價值釋放路徑，實現數據要素創新性配置，將為實現高質量充分就業提供新契機。數據要素主要通過配置效率機制、技術創新機制和產業升級機制促進高質量充分就業。未來，數據要素將對優化就業結構、彌合區域鴻溝及提升就業質量起到關鍵驅動作用。 ——鄭州大學商學院教授 李飈 (張菁整理)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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