沿海大省开启"抢人"模式 破解用工荒须综合施策******
全力“拼经济”，离不开“保用工”。节后首个工作周，各地迎来了招工保产的窗口期，新一轮“抢人大战”提前启幕。
为鼓励外地务工人员尽早返岗，浙江某地连续数日向规定日期前返岗的务工人员派发总价1000万元的“五金券”。派发首日，就有来自湖南的务工人员田某领到价值59800元的“金券”，提走电动汽车一辆。
在广东深圳，当地政府明确提出：对2月5日前市外原在岗职工返岗达500人以上的企业(劳务派遣单位除外)，按照每人200元的标准发放一次性返岗交通补助，每家企业最高40万元。
据不完全统计，目前已有包括广东、浙江、江苏等在内的多个沿海大省开启了“抢人”模式，大手笔谋划跨省异地招工，多举措确保回乡人员及时返岗，全方位助力企业实现“开门红”。
节后“用工荒”“招工难”年年都有，今年似乎格外突出。这背后，既有因疫情政策调整优化带来的用工需求增加，也有人口负增长导致劳动力红利减弱的因素。国家统计局的数据显示，至2022年末，全国16岁至59岁劳动年龄人口约为87556万人，比2021年减少了666万人。
当然，随着沿海地区产业加快向内陆省份转移，中西部地区经济保持较快增长，更多就业岗位、更小收入差距让越来越多外出务工人员愿意留在“家门口”就业，特别是近年来乡村振兴战略的深入实施，一些有技能又有想法的返乡年轻人主动求变，或成为职业农民，或成为创业者，实现了从“雁南飞”到“金凤还巢”的转变。
客观上看，作为一种复杂经济现象的存在，“用工荒”“招工难”有其合理的一面，但也暴露出当前我国在人力供给与产业需求之间的结构性错配问题。事实上，“用工荒”“招工难”已不只是春节期间的短期现象，一些地方、部分行业常年都面临着招不到人的尴尬状况；“用工荒”“招工难”也并非沿海发达地区所特有，越来越多中西部地区也感受到了这一趋势的逼近。
以制造业为例，作为吸纳外来人员就业的主要行业之一，近年来遭遇了前所未有的严峻用工形势——产业工人空心化问题日趋突出，年轻人“宁愿送快递也不进工厂”，即便是招到了人也留不住人，居高不下的用工成本甚至已成了不少制造业企业转型升级的障碍。
破解当前“用工荒”“招工难”难题，需要合力构建起充分就业的长效机制。人社部门要搭建精准高效的用工供需对接平台，借助大数据等手段，为劳动力及用工企业做好对接服务，力促就业市场的动态平衡；用人单位要针对未来人口红利不断减弱的现实，未雨绸缪提早布局，特别是制造业企业，要进一步加快智能化数字化改造，逐步以机器替代传统人力，减少对人工劳动力的依赖；对于劳动者自身而言，要认清就业形势，树立正确就业观念，积极在自身上挖掘潜力。
从更长远看，破解“用工荒”“招工难”难题，需要努力做好城镇化这篇大文章。中国的城镇化是以人为核心的城镇化，从某种意义上说，“用工荒”“招工难”所折射出的，正是长期以来城镇化进程中农民工无法真正融入城镇生活的现实。如果社会保障不能兜底、基本公共服务均等化不能覆盖更多群体，那么广大进城务工人口的“后顾之忧”就无法真正解除，“用工荒”现象也难以彻底消除。换言之，对于中国这样庞大的经济系统而言，用好用足城镇化引擎，保持住就业连续性、稳定性，方能以较低成本实现经济社会的平稳运行。 (顾阳 来源：经济日报）
发挥数据的创新引擎作用******
作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）
随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。
第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。
第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。
第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。
