国家政策推动数据要素学科与数字人才培养 - 国家发展改革委等五部门印发《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，旨在建立以国家战略需求为导向的学科专业调整机制和人才培养模式 [1] - 政策培养人才的两大使命是深化数据要素市场化配置改革（需数字经济与管理人才）和赋能人工智能高质量发展（需数据科学与工程人才） [1] - 政策两大亮点是强调数据要素学科专业交叉融合，以及做强数据行业职业教育，所有教育层次都将以市场需求的成果为导向 [1] 数字经济人才存在巨大且结构性缺口 - 截至2024年底，中国数字经济人才总量为3286万人，但人才需求规模约6500万人，缺口高达3200万人以上 [3] - 预计到2025年底，人才缺口仍将接近3000万，其中高端复合型人才短缺问题尤为严峻 [3] - 低端工种同样缺人，未来5年数据标注专业人才缺口或达百万量级 [3] - 人才存在结构性缺口，高层次人才供给不足，数据科学与大数据技术专业本科毕业生每年仅约4万人，远不能填补缺口 [6] - 人才专业对口程度有待提升，企业招聘更看重Python、数据库等基本技能，而非特定专业背景 [6] 高校专业建设经历高速发展后进入调整期 - 为满足人才需求，数据科学与大数据技术本科专业自2015年设立，截至2024年底，国内有769所本科院校设立该专业，是过去十年新增数量最多的本科专业 [3] - 2020至2024年间，有150所高校设立该专业，其中95%是地方本科院校，非理工类院校增设较多 [9] - 非理工类院校该专业毕业生在月收入、工作与专业相关度等方面表现不如理工类院校毕业生 [9] - 专业建设出现调整，2024年仅有9所本科院校新设该专业，比高峰期下降96%，部分高校如西安石油大学已公告撤销该专业 [10][11] 学科专业建设强调分层分类与交叉融合 - 政策支持分层分类建设，鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校 [13] - 支持综合性高校整合资源建设数字学院，支持特色高校加强如数据技术、数字金融、数字法学等优势专业建设 [13] - 支持开设数字贸易与商务、数据安全、健康医疗大数据等贴近市场的“微专业” [13] - 专家指出，文科类院校不一定设立数据科学与大数据技术专业，而是可以设立“数据+”专业，培养数据素养与人文关怀并重的人才 [9][10] 数据人才培养需覆盖技术、产业与法治全链条 - 专家认为应重点培养三类人才：数据技术人才、数据产业人才和数据法治人才 [6] - 数据技术人才包括基础理论研究人才（如数据科学与工程、数据安全）和应用人才（如数据分析师、数据架构师），以解决技术“卡脖子”问题 [6] - 数据产业人才包括垂直领域（如数字政府、数字金融）的行业应用人才，以及数据标注、清洗、治理等技能实操人才 [7] - 数据法治人才包括数据确权、流通与安全等领域的制度研究人才，以及数据合规官、数据法务顾问等实务人才，是构建数据要素基础制度的智力基础 [7] 职业教育以产业发展为导向，强化产教融合 - 政策高度重视数据行业职业教育，提出研究组建全国数据职业教育教学指导委员会，打造产教联合体与共同体 [15] - 支持职业院校增设数据采集清洗、数据标注、数据合规等贴近市场需求的专业，截至2025年5月，开设大数据技术专业的高职院校已超千所 [15] - 构建企业主导的产学研用协同创新体系，强化企业在应用场景构建、技术需求识别等方面的主导作用 [16] - 鼓励校企合作，共建实训基地，推动企业导师到校从教，共同建设基于真实场景的数字课程 [16] - 推行“双进实践课堂”，例如广东工业大学要求数据专业学生四年内“三进”企业进行不同阶段的实习 [16]

数字经济发展总体态势 - 数字经济成为推动经济高质量发展的重要支撑[1] - 数字产业化与产业数字化双向赋能，深刻重塑中国经济高质量发展[1] - 2024年数字经济核心产业增加值比“十三五”末增长73.8%，占GDP比重达到10.4%[2] 数字基础设施建设成就 - 建成全球规模最大的信息通信网络，超过475万个5G基站支撑千行百业[1][2] - 算力总规模全球第二，千万机架筑起算力“超级底座”[1][2] - 建成全球规模最大的信息通信网络，形成300多项6G关键技术储备[2] - 成功构建目前最高水准超导量子计算机[2] 产业数字化进展与融合 - 产业数字化加速推进，覆盖40多个工业大类[1] - 建成两万多个“5G+工业互联网”项目，全域铺开[1] - “十四五”期间建成万余家智能工厂，覆盖超过80%的制造业行业大类[3] - 人工智能加速赋能千行百业，产业规模突破7000亿元[3] - 中央企业已在工业制造等重点行业累计布局800多个AI应用场景[3] 技术应用与效能提升 - 生产线上AI驱动700多家供应商、40多万种物料快速匹配，节能成效超过50%[2] - 智能车间算法使生产精度提高了80%[2] - 工业机器人精准协作，为“中国智造”注入强劲动能[1] 政策导向与未来规划 - 国家连续出台新政推动数实融合向纵深发展，加快工业5G独立专网建设和6G技术创新投入[3] - 优化算力中心布局，支持一批工业智能体试点运营，引导产业链群转型改造[3] - 工业和信息化部聚焦船舶、化工两大行业，发布223类工业互联网应用场景[3] - 出台深入实施“人工智能+”行动方案，未来两年将实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合[3] - “十五五”规划建议提出深入推进数字中国建设，全面实施“人工智能+”行动[3] 市场与生态规模 - 云端之上有40多万家数据企业聚力成势[1] - 屏幕之间催生出全球最大网络零售市场[1] - 大模型数量全球第一[2]

行业与政策背景 - 数据已成为驱动产业变革的核心生产要素 高质量数据集是释放数据价值的源头活水 [1] - 广东省落实国家“人工智能+”行动与“数据要素×”三年行动计划 全力打造数智化发展新高地 [1] - 广东省率先举办高质量数据集创新大赛 启动仪式于12月2日在东莞举行 近500名政府、企业、高校及机构代表出席 [1] 大赛机制与特点 - 大赛在全国属于“从0到1”的探索跨越 以“真实需求、真实数据、真实方案、真实应用”为原则 [2] - 创新性采用“揭榜挂帅”赛事机制与“分期发榜、全年办赛”模式 [2] - 构建“1套发榜机制+3个竞赛阶段+N场供需对接会”的“1+3+N”组织体系 [3] - 旨在通过以赛促用、以赛促融、以赛促产 构建“数据供给—技术研发—场景落地—产业升级”的完整闭环 [3] 重点领域与参与方 - 大赛聚焦工业制造、医疗健康、科技创新、城市治理、交通运输等重点领域发展需求 [2] - 首批高质量数据集赛题正式“发榜” 涉及能源、生物医药、金融、交通、低空、教育等重点领域 [2] - 首批发榜单位包括中国南方电网、广州国家实验室、广东省人民医院、中国平安财产保险、佳都科技、广州金域医学检验集团、广东泰一高新技术、广东职教桥数据科技、东莞市人工智能与数字经济有限公司、东莞市奥海科技等 [2] 大赛目标与预期影响 - 大赛旨在先找场景、再找数据 探索建设一批高质量、可复用的数据集 为人工智能模型训练和行业应用提供燃料 [2] - 推动成熟数据应用场景复制推广 更好挖掘低空经济、工业互联网等新兴领域的数智潜力 [3] - 充分发挥高质量数据集的赋能作用 有效释放数据要素价值 [3] - 为全国一体化数据市场建设及数据产业生态繁荣发展贡献广东经验 [3]

文章核心观点 - 五部门联合印发《意见》旨在激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用 促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] 健全数据要素学科专业 - 教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设 支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 支持有条件的综合性高校建设数字学院 整合校内相关学科资源 [1] - 加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设 推出一批特色优秀教材 [1] 推进数据行业职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制 [2] - 支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头组建数据行业跨区域产教融合共同体 [2] - 研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准 [2] 繁荣数据领域学术研究 - 加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设 推动成立数据领域科技社团 [2] - 开展高层次数字人才培养行动 做好国家重大人才工程项目在数据领域的落地衔接 [2] - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题 系统开展数据领域战略研究 [2] - 开展科学数据资源工作 打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库 [2] 促进数据领域产学研用协同 - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用 [2] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿 加快培养复合型、创新型、实战型数字人才 [2] - 组建跨学科、交叉型研究团队 加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发 [2] 组织保障 - 国家数据局将会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进 建立常态化工作联系机制 [3] - 共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境 [3]

政策核心目标 - 加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展 [1] - 以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 [1] 学科专业建设与人才培养 - 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等学科专业 [1] - 引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与学科专业建设 [1] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1] - 支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1] - 加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才 [2] 研究方向与知识体系构建 - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究 [2] - 聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究 [2] - 紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究 [2] - 围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究 [2] - 构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系 [2] 应用场景与协同创新 - 推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系 [2] - 建设一批数字人才培养典型应用场景 [2] - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用 [2] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿 [2] - 探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化 [2] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠 [2] 科技创新平台建设 - 按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台 [3] - 培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地 [3] - 组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发 [3] - 鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目 [3] - 协同培养国家战略急需的复合型应用人才 [3] 组织实施机制 - 国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进，建立常态化工作联系机制 [3] - 共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境 [3] - 组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力 [3]

政策核心内容 - 国家发改委、国家数据局等五部门联合发布《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》[1][4] - 《意见》从健全数据要素学科专业、推进数据行业职业教育、繁荣数据领域学术研究、促进数据领域产学研用协同四个方面提出具体举措[1][4] 健全数据要素学科专业 - 支持有条件的综合性高校建设数字学院，整合校内相关学科资源[2][5] - 支持理工类、财经类、政法类、传媒类、艺术类等特色高校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法学、数字治理、数字传媒、数字艺术等优势专业建设[2][5] 推进数据行业职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会[2][6] - 鼓励各地以产业园区为基础，打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体[2][6] - 鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共建“校中厂”“厂中校”实训基地[3][6] - 加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，落实教师企业实践规定，推动企业导师到职业院校从教，支持高水平职业院校和龙头企业共建教师培训基地[3][6] 繁荣数据领域学术研究 - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究[3][6] - 聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究[3][6] - 紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术发展趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究[3][6] 促进数据领域产学研用协同 - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用[1][4] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才[1][4] - 探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化[1][5] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠[1][5] 行业专家观点 - 人工智能产业高度依赖算力支撑，尤其是中小企业在研发大模型时往往面临高昂的算力成本，这直接制约了其技术创新与产业参与度[1][5] - 政府通过发放算力券可有效减轻企业负担，激发研发积极性，同时推动算力基础设施向规模化、高效化发展[2][5] - 算力券等措施有助于区域打造算力品牌，吸引全球资源落地，形成产业生态闭环，从而在数字经济竞争中占据先机[2][5]

政策核心观点 - 国家五部门联合发布意见，旨在加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，以支撑数据要素市场化配置改革、人工智能高质量发展及数字中国建设 [1][3] 学科专业建设 - 支持有条件学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，并引导数据企业、研究机构参与 [1][4] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1][4] - 支持职业院校动态调整数据专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1][4] - 支持综合性高校建设数字学院，特色高校加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济等优势专业建设 [4] - 支持高校开设数字贸易与商务、数据安全、国际数据治理等“微专业”，鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校 [4] 产教融合与职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会 [6] - 鼓励以产业园区为基础打造数据行业市域产教联合体，支持龙头企业和高水平院校牵头组建跨区域产教融合共同体 [6] - 鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共建实训基地，加快“双师型”教师队伍建设，推动企业导师到职业院校从教 [7] - 支持数据企业、行业协会与职业院校共同建设基于真实应用场景的数字课程和工作手册式教材 [7] 学术研究与科技创新 - 加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团，开展高层次数字人才培养行动 [8] - 鼓励学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，依托数字中国建设峰会等平台组织学术交流 [8] - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究，聚焦数据产权、定价、交易等关键问题 [8] - 培养跨学科数据工程团队，打造权威科学数据库，推动科学数据与产业数据开放共享，加快建设科技领域数据基础设施 [9] 产学研用协同 - 构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设数字人才培养典型应用场景，支持高校、研究机构深入场景前沿培养实战型人才 [10] - 支持高校与企业、研究机构共建数字领域专业特色学院，打造核心课程、教材、师资和实践项目，加强拔尖创新人才培养 [10][11] - 按照“揭榜挂帅”模式依托优势高校建设数据要素产教融合创新平台，鼓励领军企业开放技术平台和应用场景协同培养复合型人才 [11]

文章核心观点 - 国家多部委联合发文，旨在通过系统性加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，以支撑数据要素市场化配置改革、人工智能高质量发展及数字中国等国家战略，并激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用 [1] 以国家战略为牵引，健全数据要素学科专业 - 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等学科专业，并建立健全本硕博衔接的人才培养机制 [2] - 支持职业院校根据产业发展需要，动态调整并研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [2] - 支持各类特色高校加强优势专业建设，例如理工类高校加强数据技术、数据分析，财经类高校加强数字金融，政法类高校加强数字法学等 [2] - 支持有条件的高校开设数字贸易与商务、数据安全、数智化供应链管理等“微专业”，以应对数据产业发展急需的知识和技能要求 [2] 以产业发展为导向，推进数据行业职业教育 - 将打造产教融合生态，鼓励以产业园区为基础建设数据行业市域产教联合体，并支持龙头企业与院校牵头组建跨区域产教融合共同体 [4] - 推动教育教学改革，鼓励数据企业与职业院校共建“校中厂”“厂中校”实训基地，共同开展学生培养与技术研发，并加快“双师型”教师队伍建设 [4] - 支持数据企业、行业协会与职业院校共同建设基于真实应用场景的数字课程，开发工作手册式教材，并建设可全域共享的专业教学资源库 [5] 以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究 - 将加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立科技社团，并鼓励学术期刊开设数据研究专栏或建设高水平数据学术期刊 [6] - 研究主攻方向包括数据要素市场化配置改革、数据产权定价交易等基础理论政策，以及人工智能、区块链等前沿技术的数据基础共性理论研究 [6] - 将培养跨学科数据工程团队，打造权威科学数据库，并推动科学数据与产业数据开放共享，以国家科学数据中心等平台为主体建设科技领域数据基础设施 [7] 以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 - 将建设一批数字人才培养典型应用场景，强化企业在场景构建、技术需求识别和成果落地方面的主导作用，支持高校等机构深入场景前沿培养实战型人才 [8] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面为人才培养提供便利和优惠 [8] - 支持高校与企业、研究机构等共建数字领域专业特色学院，打造核心课程、教材、师资和实践项目，并加强国际交流合作以培养拔尖创新人才 [9] - 按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台，加快关键共性技术、前沿引领技术等研发，并鼓励领军企业开放技术平台和应用场景协同培养人才 [9]

数据要素价值实现路径 - 数据价值通过持续、反复的使用实现，而非单纯占有，强调从所有权向使用权的转变[3] - 数据具有生命周期，不及时使用会导致价值衰减，使用权概念扩展了开发利用权利范围[3] - 强化使用权体现全面性和动态性，全面性指鼓励数据价值创造与实现并重，动态性指价值体现在全流通环节而非仅起点[4] 数据三权分置制度优势 - 三权分置相比传统物权确权更具灵活性，允许数据生命周期各环节主体参与价值实现[5] - 制度设计更注重公平性，所有权行使不得损害社会利益，当个体效率低于开放效益时优先考虑公共利益[5] - 通过扩大用益权范围建立激励机制，有效激励一线劳动者和网民等参与者[5] 数据基础制度建设突破点 - 数据确权试验聚焦无形要素有形化，可入表数据价值与知识产权相当且兑现力强[6] - 需区分场内交易与场外交易，鼓励有条件地区完善场内交易，同时探索场外及结合模式[6] - 法律建设需多元探索，财产法视角明确用益权适用，行为法视角规范数据收集使用过程[7] 数据市场商业模式创新 - 探索前店后场模式，政府与生态结合形成大中小企业合力[7] - 发展单边市场与双边市场并行，单边市场解决有形化数据，双边市场覆盖非有形化数据[8] - 利用区块链等技术推动对称合约等点对点合约创新[7] 政企协同机制构建 - 政府核心职责是基础制度建设，需完善法律保障挖掘数据非排他性、非竞争性特质的新价值空间[8] - 企业需发挥供应链优势建立新型合作关系，大企业提供重型资产支撑，中小企业创新探路[9] - 监管体系需同步完善，建立协调机制平衡创新鼓励与风险防范[8] 规则制定与利益协调 - 让利益相关方参与决策过程提升规则认同感与执行力[10] - 建立公平利益协调机制，发挥行业组织和平台企业调节作用[10] - 政府建设服务体系，通过转型生态概念整合各方力量形成发展合力[8]

政策核心内容 - 重庆市人民政府印发《重庆市要素市场化配置综合改革试点行动方案》[1] 土地与房地产要素改革 - 有序推进盘活存量商品房转为保障性住房改革[2] - 支持使用专项债券收回收购符合条件的存量闲置土地[2] - 开展工商业用地使用权续期试点 允许在法定最高出让年限内灵活选择续期时间[2] - 允许有条件的存量商业办公用地功能性质合理转换 置换[2] - 推动不同产业用地类型合理转换 探索按新规划用途以协议方式办理用地手续[2] - 建立土地二级市场转移预告登记制度 探索工业项目分割登记转让[2] - 推行公共交通导向综合开发（TOD） 探索生态环境导向开发（EOD）模式[2] - 推进国有企事业单位存量土地盘活利用[2] 资本市场发展 - 深化企业上市"千里马"行动 开展"认股权+"业务模式创新[3] - 推动上市公司并购重组和再融资[3] - 以市场化方式有序推进资产证券化[3] - 优化基础设施不动产投资信托基金（REITs）项目全链条服务 开辟绿色服务通道[3] 数据要素与数字基建 - 发挥企业"数据要素×"主体作用 在重点领域建设一批行业高质量数据集[4] - 建设全国一体化算力网络成渝国家枢纽节点 加快推进"疆算入渝"工程[4] - 迭代国家（西部）算力调度平台[4] - 推进智能网联汽车"车路云一体化"试点 打造智能汽车大数据云控基础平台[4] - 建设国家工业互联网大数据区域及行业分中心 建成国家区块链网络区域枢纽[4] - 深化中新（重庆）国际互联网数据专用通道应用[4] - 发挥重庆人工智能学院等平台作用 引进和培育数据企业 建设国家级数据产业集聚区[4] 能源要素改革 - 支持重庆石油天然气交易中心扩大交易规模 建立油气产品上线交易绿色通道[5] - 研究推动油气期货现货市场联动[5] - 探索海外油气资源直接销售 开展油气大宗商品人民币跨境结算[5] - 发布并推广中国陆上天然气价格指数[5] - 支持年用量在1000万立方米以上的天然气大用户自主选择供气路径[5] - 支持天然气（页岩气）勘探开发企业开展天然气销售业务[5] - 加快天然气管网设施独立运营和公平开放 推动管输业务和销售业务分离[5] - 完善市内天然气管道运输价格机制[5] 发展目标 - 到2027年 要素配置数字化平台初步构建 要素市场制度更加完善 价格形成机制更加健全[6] - 要素配置效率大幅提升 经营主体活力充分激发[6] - 将重庆市打造成为"引领西部 服务全国 畅通内外"的要素综合枢纽[6]