分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2024-05-15 合作期刊: 《农业图书情报学报》
摘要： 作为高级化的生产力袁新质生产力渊New Quality Productive Forces冤以科技创新为引领尧战略性新兴产业和未来产 业为主要载体袁依靠创新驱动实现了符合高质量发展要求的生产力的跃升袁也是数字时代更具融合性尧更体现新内 涵的生产力遥作为新时代经济发展的重要引擎袁其内涵特征尧发展路径尧机遇与挑战等问题值得进一步探讨遥为此 本刊邀请了7 位专家组织了本次笔谈遥1冤新质生产力与高质量数据资源建设的逻辑与路径院深入探讨了高质量数 据资源建设的时代背景与内涵特征袁分析了高质量数据资源与新质生产力发展之间的相互促进的内在逻辑遥提出高 质量数据资源建设需践行创新尧协同尧开放尧可信和可持续的建设理念袁遵循观念创新尧模式创新尧结构创新和技 术创新的建设策略袁从而全面提升数据资源管理和利用效率并推动新质生产力发展遥2冤数据要素赋能新质生产力 的发展院数据要素与新质生产力之间呈现出深刻的辩证关系袁在相辅相成的螺旋式上升中加速开拓经济社会发展新 局面遥揭示了数据要素赋能新型优质生产能力及其要素发展的主要路径与关键保障袁指出应以人机协同尧普惠共 享尧绿色智能为目标拓展新质生产能力与生产要素袁推动经济社会可持续发展遥3冤推进新质生产力视域下的数据 确权院数据从技术尧要素与产业维度都能作用于新质生产力袁加快推进新质生产力的形成遥提出发挥数据要素对新 质生产力乘数效应会涉及众多维度尧层面及阶段袁其中极为重要且基础的则是如何对数据进行确权遥总结出构建契 合数据特征及新质生产力发展规律的财产权理论尧加快厘清数据确权的类型及范围尧完善数据确权配套制度等加快 推进新质生产力的举措遥4冤以中国式数字化助力中国式现代化行稳致远院加快推动中国式数字化袁既是实现中国 式现代化的必由之路袁又是新形势下充分释放新质生产力尧筑牢我国非对称竞争优势的核心抓手遥提出了在我国数 字化尧信息化进程中袁信息资源管理行业发挥着至关重要的作用袁承担着数字化转型的重要责任遥5冤新质生产力视域下公共图书馆的价值与使命院面对社会深刻的数智化转型袁公共图书馆需要进一步发挥在数字经济领域赋能于 民众的潜能袁使其在新质生产力发展中发挥积极作用遥提出公共图书馆应积极主动地成为数据市场化的积极参与 者袁促进数据要素的有效利用和资源配置的高效性袁并通过开放获取和数字化服务使其更为开放遥6冤新质生产力 视域下大学图书馆的智慧化变革院作为推动科教兴国的重要力量袁大学图书馆更应着力于如何有效支持科技创新和 人才培养以推动新质生产力发展遥阐述了大学图书馆对于新质生产力的3 个关键词的理解袁分析了大学图书馆发展 新质生产力的关键野新冶技术环境及其适用性分析袁并提出重新认识和实现图书馆智慧化是发展新质生产力的重要 抓手遥7冤为加快发展新质生产力提供信息资源管理学科支撑院从信息资源管理学科视角分析了新质生产力理念兴 起下学科野有所为冶的诸多方面袁包括理论体系尧信息资源保障尧信息分析与咨询尧场景打造尧知识科普与公民素 养培育等遥与新质生产力相关的学术评价尧信息政策尧知识产权尧数字消费行为等方向的内容也是学科需要关注的 重要方向遥
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 政府数据治理问题研究是当前政府信息管理领域的前沿热点问题，对于有效衔接和推进政府信息公开、开放数据以及公共信息再利用等政府信息管理的关键问题具有重要理论指导意义。[方法/过程] 通过文献调研、概念比较、背景分析以及逻辑推导等方法，着重探讨政府数据治理概念的内涵与构成要素，并从数据驱动型行政、经济、社会以及数据风险防范等角度指出政府数据治理概念出现的必然性。[结果/结论] 站在宏观、中观和微观的不同视角详尽分析政府数据治理的主要内容和程序，进而指出其在体系结构的整体性、管理的有序化以及治理结构的耦合性、风险应对的紧迫性等方面的基本特征。最后，着重分析政府数据治理在与IT融合、内外融合以及价值融合过程中所面临的主要问题和挑战。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 政府数据治理的组织体制是影响政府数字化治理成效与数据开发利用效益的关键性要素，对比政府首席数据官制度和我国大数据局模式，能够为深化我国政府数据管理体制改革提供有益参考和借鉴。[方法/过程] 通过大量的文本分析、比较分析，对国外政府首席数据官制度、政府大数据局模式的内涵、职能定位进行系统梳理，着重对比二者在政府数据权力结构、跨部门数据沟通、团队化运行以及多样化运作机制等方面的运行特点。[结果/结论] 探寻我国大数据局模式与政府数据治理之间的内在逻辑关联，总结我国大数据局模式的实践创新，包括职责权限的集中化、权力运行的集约化、工作网络的集群化、资源运作的集聚化。通过比较分析，指出我国大数据局模式应在吸取首席数据官制度经验的基础上，在职责目标的优化明晰、权限结构的整体布局和数据驱动型政府建设的增强落地方面进一步改进。
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