李強主持國務院第十五次專題學習
2025-11-05 01:27 7,486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
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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