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浙江两会热议“职业教育”：加强制度保障 推动产教融合******
中新网杭州1月13日电(记者 胡丰盛 施紫楠)12日至16日，浙江省第十四届人民代表大会第一次会议在杭州举行，“技能人才培养”“职业技能培训”“产教融合”等成为人大代表口中的高频词。
据政府工作报告，2023年浙江将开展职业教育培训150万人次；开展职业技能培训110万人次以上，新增技能人才40万人，其中高技能人才20万人；建成零工市场200个。
如何加强技术学校人才队伍建设，让更多年轻人投身制造业、共享改革发展成果，一直是浙江省人大代表、安吉技师学院电工技师杨应政思考的问题。
浙江省人大代表、安吉技师学院电工技师杨应政 受访者 供图“人才建设过程中出现的人才划分不明确、重引进轻培养等诸多问题，阻碍了高层次人才的建设进程。”杨应政认为，对此学校应予以重视，加强政策扶持，加大资金投入，注重人才的引进和培养。
翻看今年政府工作报告，“大力发展职业教育，扩大长学制和本科层次职业教育招生规模”让杨应政感到振奋。
杨应政接受记者采访时表示，教育部门可根据技术学校发展情况，探索出一套与学校发展目标一致的人才建设体系，包括完善人才政策体系，做到精准“引”、突出“高精尖缺”导向、聚焦人才“引育留”，精准拟定引才需求。
眼下，提高职业教育质量、适应性和吸引力，培养更多高素质技术技能人才，已成为加快建设教育强国、科技强国、人才强国的基础之一。其中，农业职业教育同样不容忽视。
培养“懂农业、有文化、技术高、会管理、善运营”的新型职业农民，是现代化农业人才建设的迫切需求，也是破解“三农”问题，提高农业农村劳动生产率、推动乡村振兴的关键举措。
浙江省人大代表、嘉善县美华水产养殖场场长杨珍 受访者 供图浙江省人大代表、嘉善县美华水产养殖场场长杨珍直言，目前农业职业教育认同度低、生源差、“爱农”思想教育不够、人才流失严重等成为明显短板。
针对上述问题，杨珍认为，需要构建系统化的农业职业教育体系，农业职业教育与普通高等教育的融合发展势在必行。
杨珍建议，打通和拓宽各级各类技术技能人才的成长空间和发展通道，满足“三农”发展对不同层次技术技能人才的需求；从办学体制、运行机制、培养模式等方面进行全方位改革创新；健全农业职业技术教育和职业培训制度，形成多主体参与的办学体制。
“要以现代农业产业技术技能标准体系为结合点，围绕解决农业生产中的现实问题，探索‘农科教融合、育训创一体’人才培养模式，更好赋能乡村振兴。”杨珍说。
“促进高质量充分就业，完善重点群体就业创业支持政策，深化职业技能培训”“建立终身职业技能培训机制”……翻阅政府工作报告，今后五年的规划透露出浙江加强保障、促进职业教育改革的决心。
针对报告中提出的“深化区域中高职一体化人才培养改革，推动职业教育与产业深度融合”，浙江省人大代表，中核核电运行管理有限公司董事长、党委书记黄潜深有感触。
黄潜直言，目前职业教育中学校办学条件设施设备亟待改善、校企合作“作而不合”、产教融合“合而不融”、保障机制缺乏统筹与协调等问题仍比较普遍。
对此，黄潜建议，切实保障职业教育经费投入，建立相适应的财政投入制度，确保职业教育高质量可持续发展；完善产教融合校企合作制度，优化有关校企合作、产教融合的相关地方性法规，从制度层面为职业教育改革发展提供保障和支撑。
“建立健全具有地方特色职业教育标准体系，进一步健全职业教育学校、专业、课程等建设标准，完善教学、实习实训和学徒制培养等基本规范，加强质量评价和财政税收保障机制建设，推动职业教育更好服务当地经济社会发展。”黄潜说。(完)
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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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