加强源头监管
各级市场监管部门聚焦危险化学品企业,精准梳理排查所辖企业状况,采取“监管人员+技术专家”模式,全覆盖落实溶解乙炔、工业过氧化氢等10类质量安全风险较高的危险化学品获证企业现场监督检查。以持续保持获证条件为重点,重点检查关键原材料、生产过程、出厂检查等关键质量控制点是否到位,生产场所、生产设备、检验设备等是否符合相关规定要求,深入调查生产企业是否存在偷工减料等违法行为,严厉打击生产假冒伪劣产品及无证生产等违法行为。
加强质量抽查
全省部署开展烟花爆竹、成品油等产品专项监督抽查800批次,抽查区域覆盖全省各地,重点抽检城乡接合部和农村市场,对产品标识、火药量、燃烧性能、抗爆指数、硫含量等安全指标进行重点检测。对于发现的不合格产品,各地市场监管部门要严格依据《中华人民共和国产品质量法》《产品质量监督抽查管理暂行办法》,第一时间组织开展结果处理,加大执法力度,严防不合格产品流入市场。加强对非医用口罩、燃气用具、电动自行车等防疫用品和涉及民生安全用品的质量安全监管,严厉查处无 CCC认证证书、无出厂检验证明等违法问题。
加强隐患整改
各地市场监管部门认真梳理以往监管信息,以危化品、危化品车载常压罐体、电线电缆、建筑用钢筋、水泥等工业产品生产许可证获证企业为重点,针对近两年发现的质量管理存在的问题,组织开展“回头看”“反复查”工作。深化产品质量安全排查治理工作,督促企业严格履行《中华人民共和国产品质量法》规定的责任义务,自觉扛起消除风险的责任。采取有效措施打通企业整改、消除隐患“最后一公里”,防止已处置的风险隐患死灰复燃,实现防范增量风险、严控变量风险的目标。
中国吉林网 吉刻APP记者刘赜瑞
图片来源:吉林省市场监管厅
我国数字经济发展进入数据驱动新阶段******
1月4日,中国信息通信研究院在“第五届数据资产管理大会”发布的《大数据白皮书》(以下简称《白皮书》)显示,我国大数据技术产业整体水平大幅提升,已形成数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用、数据安全五大核心领域。
从《白皮书》披露的数据看,我国大数据发展环境持续向好,创新能力不断增强,生态体系持续优化,市场前景广受认可。
从创新能力看,2021年我国发表大数据领域论文量占全球31%,大数据相关专利受理总数占全球超50%,均位居第一;从生态体系看,2021年我国大数据市场主体总量超18万家,形成了大企业引领、中小企业协同、创新企业不断涌现的发展格局;从市场前景看,2021年我国大数据相关企业获投总金额超过800亿元,创历史新高。
“2022年,我国在政策、人才、资金等方面持续加码,为大数据后续发展注入强劲动力。”中国信息通信研究院院长余晓晖特别指出,《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《数据二十条》)的印发,是我国探索数据要素价值释放、做强做优做大数字经济迈出重要一步。
尽管我国数据生产要素制度建设再获关键政策支撑,但未来发展,还要看大数据技术产业,即五大核心领域如何应对挑战。
针对《白皮书》罗列的各项挑战,中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏以数据流通领域为例指出,数据流通技术提供了“数据可用不可见”“数据可控可计量”的数据服务新范式,数据流通市场逐渐从“以数据产品为主”向市场驱动的“以数据需求为主”转变,挑战也越发凸显,比如,数据权属界定的场景与问题复杂,对参与数据流通的主体权利关系,理论、制度和产业实践层面均尚未形成共识;数据的估值定价尚缺乏科学、标准的评价方法;数据流通的准入、竞争等行为约束没有清晰的法律界定,配套规则不完善;隐私计算等数据流通关键技术应用不成熟。
谈及被列为首位挑战的数据权属界定,北京大成律师事务所合伙人张建民说:“从土地到石油,生产要素的产权界定是牵一发而动全身的大事,数据确权也是数据基础制度体系最为核心的问题,是数据要素市场化的逻辑起点和法律前提。《数据二十条》将弥合此前关于数据确权的各种分歧,引导各方将力量集中到更为细致的制度研究和设计上。”
数据流通的重要前提是数据开放,它所带来的安全挑战来自何处首先需要廓清,《白皮书》给予明确:数据安全责任体系构建尚不成熟,数据安全的主体责任边界模糊;具体业务场景下的技术落地仍然缺乏实践指引,数据安全管理与技术易脱钩;传统网络安全防护思路与措施无法满足当下的数据安全防护需求。
“对数据开放中的安全性、合规性、权益分配等方面的考量,在一定程度上阻碍了数据的互联互通与价值实现,市场因而呈现‘数据需要开放,却又难以开放’的困境。”中国电子数据治理工程指挥部技术部主任国丽认为,解决这一矛盾需要扎实的安全技术支撑,需建立覆盖产权、流通、分配、治理的一体化的数据安全与数据要素化工程体系。
以《数据二十条》出台为标志,我国数字经济发展从技术引领进入到数据驱动的新阶段,中国电子信息行业联合会秘书长高素梅强调,目前我国数据管理的水平仍然处于初步发展阶段,数据管理的科学性、规范性、实用性仍然影响数据要素市场的进一步培育与开拓。(刘艳)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)