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来源:盈彩网app计划2023-12-25 17:48

  

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国是访问丨全球通胀高企,2023年如何稳物价?******

  文/刘文文

  国际涨、国内稳,这是2022年中国物价运行情况的真实写照。

  过去一年,中国物价总水平持续平稳运行,国内CPI单月涨幅始终运行在3%以下,全年上涨2%,大幅低于美国8%左右、欧元区8%以上、英国9%左右等发达经济体涨幅,也明显低于印度、巴西、南非等新兴经济体7%-10%(1-11月份)的涨幅。

  这一成绩意味着什么?中国为保供稳价作了哪些努力?2023年如何继续稳物价?

  中国宏观经济研究院综合形势研究室主任、研究员郭丽岩接受中新社国是直通车专访强调,中国有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。

  CPI上涨2%意味着什么?

  郭丽岩指出,在欧美等经济体通胀“高烧不退”背景下,中国持续稳定物价运行的努力与成效令全球瞩目。

  2022年全年,中国CPI同比上涨2%,持续运行在合理区间,剔除食品和能源的核心CPI则一直在1%左右的相对低位。

  郭丽岩指出,中国能够维持住相对较低的物价水平,在当前是十分难得的宏观经济治理绩效,与陷入高通胀甚至是恶性通胀的其他经济体形成鲜明对比。

  2022年以来,欧美等经济体CPI连创40年来的历史新高,虽然近期有所回落,但2022年12月份欧元区CPI同比上涨9.2%,美国CPI同比上升6.5%,仍处于高位运行。此外,土耳其、阿根廷等新兴市场经济体更是出现了持续的恶性通胀。

  保供稳价中国如何出招?

  在郭丽岩看来,中国保持物价基本稳定的主要原因和经验,就是坚持以人民为中心的发展思想,强化粮食、能源产供储销体系建设,加大保供稳价工作力度,切实兜住兜牢民生底线。

  首先是重要民生商品的保供稳价,不断完善价格调控机制。压实“菜篮子”市长负责制。在提升本地自主保障能力的同时,促进产销衔接,强化主产区和主销区之跨区合作,共担保供稳价责任。产地采购、道路运输、终端配送各环节保通保畅。健全成品粮油、猪肉、北方城市冬春耐储蔬菜等储备并充实在库,增强储备调节能力。

  其次是基础能源的保供稳价,立足国情,以煤炭为“锚”,构建保供稳价体系,有序释放煤炭优质产能,健全煤炭产供储销体系,完善煤电价格形成机制,压实保供稳价责任,有力维护了能源领域产业链供应链稳定运行。

  此外,2022年阶段性调整价格补贴联动机制,降低启动条件,扩大保障范围,全年各地累计发放价格临时补贴数十亿元。

  2023年物价能否稳住?

  进入2023年,国际大宗商品价格可能高位波动,输入性通胀压力仍然存在,中国如何进一步稳住物价?

  郭丽岩表示,当前稳定物价总水平的基础坚实,2022年已经实现了3%左右的年度物价调控目标,展望今年,中国稳物价的底气和能力进一步增强。

  一方面,中国经济长期向好的基本面没有变,预计2023年经济整体回升;产业体系韧性足,市场潜力空间大,内需对经济增长的支撑动能将进一步增强,能够有力对冲和化解不利冲击。

  另一方面,中国坚决不搞“大水漫灌”强刺激,稳健的货币政策精准有力,能够为实体经济提供更有力和更高质量的支撑,同时也为稳定物价提供良好的宏观环境。特别是粮油肉蛋奶蔬果等重要民生商品保供稳价调控机制不断完善,调控能力不断提升。

  “总体而言,我们有底气、有能力保持物价总水平基本稳定。”郭丽岩说。

                                                                                                                                                                                                                        • 报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******

                                                                                                                                                                                                                            光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

                                                                                                                                                                                                                            论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

                                                                                                                                                                                                                            记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

                                                                                                                                                                                                                            报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

                                                                                                                                                                                                                            “在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

                                                                                                                                                                                                                            针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

                                                                                                                                                                                                                            具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

                                                                                                                                                                                                                            中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

                                                                                                                                                                                                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                          [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                          阅读剩余全文(

                                                                                                                                                                                                                          相关阅读

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                                                                                                                                                                                                                          2024-08-02
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                                                                                                                                                                                                                          2024-06-26
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