关于讨论会发言

2024-08-22

关于讨论会发言（精选8篇）

关于讨论会发言篇1

按照《市委办公室关于召开市第四次党代会报告调研座谈会的通知》(市办发电﹝20x﹞x号)要求，现将我市“十一·五”卫生事业发展状况、存在的问题、“十二·五”卫生事业发展重点规划作简要汇报，供起草市第四次党代会报告参考。

一、x以来全市卫生事业发展取得的主要成就

(一)民众健康水平进一步提升。

国民主要健康指标显著改善，到20x年，全市孕产妇死亡率x/x万，婴儿死亡率x‰，x岁以下儿童死亡率x‰分别比20x年下降x%，x%，x%。

(二)卫生资源进一步优化。

全市拥有医疗卫生机构x所(村卫生室除外、下同)，卫生人员x人，其中：卫生技术人员x人，每千人口拥有卫生技术人员x人;床位x张，每千人口拥有床位x张。分别比20x年提高x%和x%。

(三)重大疾病防控成效突出。

20x年，全市无甲类传染病发生，乙类法定传染病报告发病率降至x/x万，比20x年(x/x万)下降了x%。伤寒、麻疹、流脑、乙脑等重点传染病发病率降至历史最低水平。国家免疫规划疫苗种类由x种扩大到x种，可预防疾病由x种增加到x种。

(四)医疗保障水平稳步提高。

新型农村合作医疗制度实现全覆盖，人均筹资标准从20x年的x元提高到x元。全市有x个县实行门诊统筹，x县开展新农合资金支付方式改革试点。国家基本药物制度启动实施，x个镇乡卫生院和x个国家举办的社区卫生服务中心全面实施国家基本药物制度，实行国家基本药物零差率销售。采购价格与国家零售指导价格相比大幅下降，群众医药负担进一步减轻，看病难、看病贵问题得到进一步缓解。

(五)医疗卫生服务体系不断完善。

按照市委、市政府部署，上划市妇幼保健院、市中医院、x区第二人民医院为市级管理医院，通过进一步建设发展，提升整体市级医疗服务水平。以20x年x月x日x家市级医院正式授牌为标志，市级医疗服务体系基本形成。以实施县、乡、村医疗卫生机构基础设施建设为重点，以规范化建设市、县级疾病控制体系和卫生监督体系为突破，新建一批县级综合医院，大幅提高全市公共卫生服务能力。全面启动等级医院创建工作，市第一人民医院实现了创建“三甲”目标，成为我市第二家三级甲等医院;x航天医院通过三级综合医院评审。x县、x市、x市成功创建国家农村中医工作先进县。多渠道多方式重点培养基层卫生技术人才，招聘执业医师到农村卫生院工作。以万名医师下乡对口帮扶为突破，全面提高市、县、乡三级医疗保健服务能力。

(六)公共卫生服务成效显著。

全市基本消除地方病;儿童免疫规划疫苗平均接种率常年保持在x%以上，建立城乡居民规范化电子健康档案x万人，覆盖率x%;农村无害化卫生厕所普及率达x%;x市是国家卫生城市，全市创建省级卫生城市x个，省级卫生镇x个、省级卫生村x个、市级卫生镇x个、市级村(寨)x个。

(七)医药卫生体制改革全面推进。

特别是20x年和20x年，市委、市政府研究和制定出台一系列深化医药卫生体制改革的政策措施，以五项改革为重点，全面深化各项改革，农村新农合制度、职工基本医疗保险、基本药物制度、公共卫生服务均等化、公立医院改革试点等都取得了实质进展。特别是我市作为全国公立医院改革试点城市后，我们坚持公立医院的公益性质，努力解决体制性、机制性、结构性矛盾;坚持以保基本、强基层、建机制为目标，全面落实各项改革任务，制定印发了改革试点方案，在公立医院综合改革、临床路径管理、推行电子病历、加强信息化建设、提高服务能力等方面作出了积极的努力和探索。

二、存在的主要问题

(一)疾病预防控制形势依然严峻。

病毒性肝炎、肺结核等传染病的发病率还较高，甲型HxNx流感、人禽流感、手足口病等重点疾病对人民群众的身体健康与生命安全的威胁尚未消除，将会给人民群众生产生活和社会和谐稳定造成一定影响。

(二)卫生资源总量不足，结构不合理。

卫生专业技术人员总量、病床数不足。全市每千人口拥有卫生技术人员、执业(助理)医师、注册护士、病床数均与全国和全省平均水平有一定差距。卫生专业技术人员结构不合理。基层医疗卫生机构大专以上学历、中级以上职称、具有执业资格的卫生技术人员所占比例较低。检验、麻醉、影像、妇产科等专业人才缺乏，业务开展受限。

(三)部分卫生机构功能设置欠合理，不能很好适应社会发展需要。

卫生监督队伍在乡镇和村级缺乏延伸机构和人员，导致相应功能缺失。妇幼保健机构与计划生育管理机构整合后，原有妇幼保健功能被削弱。

(四)财政投入不足，保障机制不健全。

近年来，政府加大对卫生事业的投入，但相对经济社会发展，政府投入仍显不足，特别是农村卫生、公共卫生、社区卫生的投入及其保障机制尚未完全建立。医疗急救服务体系建设不健全。

(五)卫生信息化建设滞后。

卫生信息化建设各自为政，缺少单位间的协调、分工与合作，低水平重复开发。引入的信息技术和现代管理理念相对滞后，行业规范不健全，技术标准不统一，已建的网络存在不同程度的盲目性，数据交换和资源共享困难。尽管医疗卫生信息系统所采集的业务数据不少，但能够满足市民、卫生工作人员、卫生机构和各级政府需要的信息却非常匮乏，在业务流程建设中没有对传统卫生管理理念、运作模式进行有价值的升华和再造。

三、未来五年及今后一个时期卫生事业发展思路

按照“增比、进位、突破”要求和把x建设成x发展一翼的目标，到x年，我市卫生事业发展水平总体要力争在西部地区排名靠前。要以深化医药卫生体制改革为中心，进一步巩固x项重点改革成果，大胆探索公立医院改革并取得实质性成效。“十二·五”期间，主要抓好以下x个方面的工作。

(一)加快医疗卫生服务体系建设。

x基本建立分工明确、信息互通、资源共享、协调互动的公共卫生服务体系。要健全疾病预防控制、卫生监督、健康教育、妇幼保健、精神卫生、应急救治、采供血等专业公共卫生服务网络，完善基层医疗卫生服务网络的公共卫生服务功能，促进城乡居民享有均等化的基本公共卫生服务。

x基本建立结构合理，覆盖城乡的医疗服务体系。要加强县、乡、村三级卫生服务网络建设。要完善以社区卫生服务为基础的新型城市医疗卫生服务体系，为群众提供便捷、低成本的基本医疗服务和公共卫生服务。要加强区域医疗中心和临床重点专科建设，支持市第二人民医院、市第三人民医院、市第四人民医院、市第五人民医院建设，力争到x年达到三级医院水平。到x年，x县医院、x航天医院达到三级甲等医院;其余县、区(市)人民医院达到二级甲等医院，提升医疗技术水平和临床服务辐射能力。完善中医医疗服务体系，发展中医预防保健，促进中医药继承创新，大力提高基层中医药服务能力。到x年，x县、x市、x市、x县中医院达到二级甲等医院，其余县、区中医院达到二级乙等医院标准。积极促进民营医疗机构发展，鼓励和引导社会资本发展医疗卫生事业，促进有序竞争，加强监管，提高服务质量和效率，满足群众多样化医疗卫生需求。建立医疗纠纷第三方调解机制。

(二)加快卫生人才培养和卫生信息化建设。

1、加强卫生人才队伍建设。要强化基层医疗卫生队伍建设，实施以全科医生为重点的基层医疗卫生队伍建设规划，抓好乡村医生及乡镇卫生院卫技人员学历提升工作，推进全科医生培养和住院医师规范化培训工作，继续实施农村订单定向医学生免费培养和乡镇卫生院招聘执业医师项目，加强城乡医院对口支援，鼓励、吸引高层次人才到基层服务。要加强继续医学教育，加大公共卫生、中医药、临床药学和卫生管理人才培养力度，以临床重点学科建设和医学科研能力建设为抓手，突出医学顶尖人才培养。

2、加强卫生信息化建设。以新农合信息化为突破口，逐步建立标准统一规范，资源合理利用，信息互通共享的卫生信息系统。

(三)加快医疗保障制度建设。

1、进一步建立和完善新型农村合作医疗管理体制、机制。进一步提高新农合覆盖面，不断提高筹资水平，提高住院报销补偿比例，控制基金累计结余率，确保基金安全。

2、继续实施国家基本药物制度政策。政府举办的基层医疗卫生机构全部使用基本药物并实行零差率销售，二级医院基本药物目录使用率不低于x%，三级医院不低于x%。

(四)加强基本公共卫生和重大公共卫生工作。

1、加强重点疾病防控工作。要实施好国家基本和重大公共卫生服务项目。加强病、结核病、伤寒副伤寒等重点传染病，慢性病，重性精神疾病，口腔疾病和职业病的防治工作。大力开展免疫规划、爱国卫生运动和健康教育。

2、加强妇幼保健工作。要提高住院分娩率、孕产妇系统管理率，降低孕产妇死亡率、婴儿死亡率和五岁以下儿童死亡率。加大对出生缺陷的监测和干预力度，减少出生缺陷的发生率。加大严重影响妇女儿童健康的疾病防治力度。

3、加强卫生监管。要完善食品安全综合协调机制，加强信息沟通，履行监管职能。

4、加强卫生应急处置。要抓好重大突发公共卫生事件的防范应对，加强信息报送、风险评估和监测预警，全面做好各类重大突发公共事件的卫生应急准备与处置。

(五)公立医院改革有新突破。

要从政事分开、管办分开、医药分开、营利和非营利分开等重点难点问题大胆探索。建立高效的公立医院管理体制，形成规范化的公立医院法人治理结构，积极推行现代化医院管理制度。深化人事制度改革，落实政府投入政策。优化服务，提高质量，控制医疗费用的不合理增长。

关于讨论会发言篇2

发言主题:大数据研究的若干科学问题

先作一点说明:这里所说的科学问题是指中层科学问题。打个比方说, 我不讲“人怎样才能做到长生不老”这类长远目标问题, 而是讲“怎样去治疗一个特定的疾病”这样的中层目标问题, 当然像“哪个基因影响了某个遗传疾病”这样的更底层问题, 我也不讲。我主要想和大家一起探讨中层科学问题。因为, 我感到, 关注这样的中层科学问题对于当前推动大数据研究有迫切性。

有关大数据时代、大数据的意义与价值, 近来的多个论坛已讨论得很充分了。作为一个科学工作者, 我们的责任应该是为迎接大数据时代的挑战提供理论与技术上的支撑。与其坐而论道, 不如起而行之。于是我就在琢磨“大数据到底给我们带来了什么?现有的数据处理与分析受到了怎样的挑战?什么是其中新的、本质的科学问题呢?”我有两个直接的起因来思考这些问题:其一, 我本人是应用数学与信息处理背景, 长期从事数据分析、机器学习与数据挖掘方面的研究;其二, 最近两年我有两个博士研究生在南加州大学伯克利分校统计系联合培养, 他们所在的小组专门做这个事情, 所以我了解一些情况。讲讲这方面的内容或许对我们如何进入这一领域会有一些启发。

在开始讲科学问题之前, 我还是希望讲一点对大数据的认识。因为从数学的角度, 如果不加限定, 我的问题就提得不一定对了, 所以作些限定是很重要的。关于大数据我有三点认识与大家讨论。

第一个认识, 应该用一种简练的、本质的、类似于数学公理化的方式来定义或界定大数据。什么是大数据, 第一, 我认为单从量上来说并不最重要, 不能集中存储应该是本质, 所以我倾向于用这一个词, 动态性、高扩展性等可蕴含其中。第二, 我认为难以在可接受时间内分析处理是另一个本质, 这主要反映大数据的复杂性。第三, 数据整体呈现高价值 (因而必须整体处理) 是又一个本质。我把这三点集合在一起作为大数据的定义, 即定义大数据为“不能集中存储、难以在可接受时间内分析处理、个体或部分数据呈现低价值而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集”。如果大家觉得这个定义有问题, 可以尽管提出来讨论, 但我认为这是一个基本的东西。

有关大数据的价值, 我认为最重要——或许是最值得珍视的是在人文社会科学方面。马克思曾经说过, 一个学科只有运用了数学才算成为一个真正的学科。人文社会科学一般来说还没有发展到运用数学语言描述的阶段, 但很显然, 已经到了“让数据说话”、“让事实说话”的阶段。大数据处理的系统化 (数学化) 让我们有可能科学地研究和处理人文与社会学问题, 这是大数据的真正价值所在, 应该引起特别重视。这是我的第二个认识。

第三个认识, 大数据研究是地地道道的多学科交叉综合研究, 不是任何一个单一学科能够解决问题的。大数据研究大体上说涉及数据获取, 数据存储、查询与管理, 数据分析与理解, 数据应用等方面。数据获取主要涉及物理、材料、电子等学科, 数据存储、查询与管理主要涉及计算机学科和诸多的IT企业, 数据分析与理解主要是数学、统计学、信息科学的问题, 而数据应用则涉及各行各业。从数据产生到数据形成有一个完整的价值链, 如何管理这样一个价值链就是管理学问题。这样的价值链又会催生大数据产业。大数据产业管理当然不仅包括产业链管理, 也包括商业模式与公共政策等方面。所以大数据是地地道道的多学科综合性研究, 不是某一单一学科能解决问题的。希望我们大家携起手来一起研究。

我现在回到有关大数据研究的科学问题上。我提出如下5个方面的问题与大家讨论, 这些问题基本上都是立即可以着手做的。

第一, 大数据高维问题。大家都知道, 在经典统计学中, 数据量n要求是远远大于决策要素p的;而在高维问题中, 维数p远远大于样本量n。举例来说, 人类的DNA碱基对数量大约30多亿, 而整个加拿大的人口只有几千万, 当在加拿大研究某个遗传病时, 就算全部对其国民采样, 相对于几十亿的DNA碱基对数量, 所能获得的数据量永远是小数, 这个问题就很难解决, 这是统计学近年来关注的。我们所说的大数据会带来怎样的影响呢?现在的情形是:决策要素和数据量可能都趋于无穷式地增长, 而决策要素相比于数据量增长成指数级, 而且在这样的增长过程中, 决策要素之间的相互独立性可能会被破坏。我们可以把这样的问题叫做大数据高维问题。高维问题带来的主要挑战是解的不确定性问题, 特别是数据的信息量不足以唯一确定决策的问题;还有一些传统的统计推断不再成立了。这是面临的最大挑战。我以为挑战和问题是不一样的, 挑战是知道这个事情很难做但不知道怎么做, 科学问题是指能够精确描述的问题, 这是我的理解。这个问题目前的热点是稀疏性建模, 即通过对决策空间施加稀疏性约束来做决策。比如对于某个具有不确定解的方程, 我们假定它的解有稀疏结构, 那这个方程就变得可解了。这是稀疏建模的本质所在。那么问题是, 除了增添稀疏性这样的先验信息外, 我们还能补足什么样的信息可以使得问题可解呢?我认为这是应用领域和科学领域都需要关注的问题。这是高维问题中值得关注的第一个问题。第二个问题是, 低维几何的高维泛化。举例来说, 图1所示的兔子是三维的, 我们假定它是高维海量的, 但我们没法去直接认识它, 但是如果有个太阳和在太阳下它的一个投影, 我们便可以根据太阳和这个投影的信息来推断兔子的样子。这就是低维几何的高维泛化。这个问题可能会启示或激发一些数学家从几何角度来研究高维数据问题。第三, 高维数据本身常常呈现低维特征, 如何刻画这样的低维特征, 并利用这样的低维特征将高维问题简化到低维值得研究。

第二, 重采样问题。重采样问题可以严格地以下述方式定义。我们知道, 大数据是数量巨大而又不能集中存储的数据集, 因此通过一台中心计算机和使用一个有效的算法去有效处理它是不现实的 (即使扩容、增速) 。一个自然的处理办法是将大数据集拆分成若干较小的数据集, 而后分而治之。这样的想法对于不太大的数据集来说是有效的, 很多的并行处理其实正是基于这样的原理。然而, 对于大数据来说, 数据的整体是海量的, 而整体更显意义, 所以如何拆分大数据是一个十分困难的问题。我相信, 随机拆分是解决问题的可能途径。问题是:如何设计一种随机拆分机制将大数据集拆分成若干小数据集, 通过对每一小数据集进行推断, 然后将基于小数据集上的推断聚合形成一个整体推断, 这个整体推断能反映大数据集的某种整体性质, 这就是我说的重采样问题。这个问题很基本, 也很具有挑战性, 是伯克利小组最近关注的问题之一。最近Kleiner等人在ICML2012上发表的工作The Big Data Bootstrap可认为是这一努力的开始。重采样问题的本质困难在于如何重采样以体现数据的某些 (某种、某类) 整体特征。可重点探讨的研究方向包括:如何基于试验设计重采样;如何基于目标信息处理的重采样;如何设计更加有效的聚合原理 (像Boosting, Bagging那样) 等等。这里, 我想强调一下实验设计方法应用的可能性。大家知道, 传统的实验设计是根据特定目标以某种优化的方式设计试验方案 (确定模型) , 从而产生数据并实施统计推断的方法 (见图2) 。本质上说, 它是从一个未知总体中合理产生数据, 并按确定的模型推断来达到特定目标, 而这个特定目标也正是未知总体规律的一部分。这个思想有可能被推广来做大数据分拆。不过对大数据来说, 问题显然不同了:在传统的实验设计中, 数据整体是未知的, 是上天, 所有的规律都在天上, 我们只能根据特定的目标, 设计最好的采样和模型来尽可能优化地 (如无偏、高效) 证实目标;对于大数据, 其自身就是整体, 就是天, 所有规律都在里面。我们需要的是, 根据我们对数据的认识 (规律) 形成一系列目标, 然后应用实验设计方法抽样, 形成有规律性的、但同时又是随机的分拆。我感觉, 这可能是一个处理大数据分拆问题的一个好思路。

第三, 分布式计算问题。我不从技术层面上来分析这一问题, 只想看看从科学层面上, 哪些问题值得关注?首先, 要处理大数据, 分布式计算是不可回避的, 它是适应数据不能集中存储和应对数据的海量性、开放性、动态性等复杂特征的唯一计算模式。分布式计算采用多处理器自主处理、但协同完成计算任务是本质。分布式计算首先要有相应的技术支撑, 如相适应的硬件技术、存储技术和查询技术等, 但更本质的问题是问题的可分解性和解的可组装性, 即:需要解决的问题能否分解 (或弱藕合地分解) 成若干子问题, 以及整个问题的解是否能够通过子问题的解来组装?我们可以略为仔细地考察一下以数学形式描述的方程组问题和优化问题。前者一般说就是一个很难分解的问题, 但后者就是一个相对容易分解的问题。一个问题的可否分解是与求解的算法相联系的, 例如优化问题当采用随机搜索方法时总是可分解的。根据这样的思路, 我们可以把问题分类, 以找到大数据分布计算的模型式。问题解的可拼接/可组装性不追求问题的可分解性, 而追求每一处理器独立处理部分变量, 而能将最终处理结果拼接或组装成整个问题解 (全部变量) 的性质。这个性质是计算机编码性质, 是用低维解决高维、用低精度计算完成高精度处理的基础。

十多年前我在研究遗传算法时曾经作过尝试, 提出把一个数量编码成一个二进制序列, 而赋予所编码的二进制序列“位”以几何含义, 已初步实现了问题解的拼接和组装。这个方法在上海大学的分布式计算项目中得到了应用。我们可以尝试用这个模式来分布式处理大数据。我相信, 问题的可分解与解的可组装是分布式计算的困难问题。当然, 大数据环境下的算法设计是一个立即可上手的问题。特别是, 能不能改造我们熟知的一些机器学习与数据挖掘算法 (如SVM、决策树方法等) , 使得它们真正对大数据可用、有效?

分布式计算的另一个基本科学问题是大数据计算复杂性理论。传统的计算复杂性理论是在固定不变的数据集前提下研究特定算法时间代价的, 或研究某个特定计算问题难或易于求解。对于大数据来说, 数据集常常是动态的 (流数据, 如网络数据) , 算法的复杂性分析必然地多了一个时间要素 (特别还要考虑数据的生命周期) 。在这样的背景下, 一个问题的可解性、困难性就必然依赖于数据的动态特征以及分布式计算所需数据交换的频率等。这样新的大数据计算复杂性理论很值得研究。

第四, 信息融合问题。这个问题很好理解, 因为大数据的基本特征是异构的, 它既包含数量、图形这样的结构化数据, 又包含文本、图像、视频、音频这样的非结构化数据。处理大数据的一个基本要求是把这样多种类型的异构数据放在一个框架下去推断, 而且能正确地抽取和融合不同类型数据所蕴含的互补信息在统一框架下处理异构数据, 一直认为是困难的, 但近年来有了重大进展。把文本、图像、视频等放在一个框架下去进行机器学习, 这件事情现在已经可以做到但有效性问题仍没有解决。信息融合在军事上的目标信息处理领域得到充分关注并应用广泛, 这里需要特别关注决策和估计的一体化问题。决策一般是在离散空间上进行的, 诸如关联、分类、识别、判定等都是决策问题;而估计通常是在连续空间上进行的, 像航迹估计、目标跟踪、函数估计等都是典型的估计问题决策和估计通常都是相辅相成、彼此关联的, 但传统上这二者一般是分开进行的, 这是造成我们决策质量不高的重要原因之一 (包括对许多经济问题) 。现在需要把决策和估计放到一个框架下处理 (即在一个离散空间和连续空间所构成的乘积空间上处理) , 我认为这是可能的。信息融合无论是数据层次、特征层次还是决策层次都有一系列深刻的融合估计理论与方法问题。

第五, 可视分析问题, 也就是大家常说的可视化问题。我们现在都说:我们人人都是大数据的提供者又同时是大数据的使用者。我觉得, 还应加一句:“我们人人也同时是大数据的理解和分析者。”所以, 我以为“全民参与”也是解决大数据问题的重要方面。我们应该把人人的智慧集中起来, 这或许是解决大数据问题不可忽视的事情, 而要做到这一条, 数据的可视是基本的工具与平台。大家知道很高维的数据可以用networ来表示, 但这只是表示数据间简单关系的一种可能方式。如何根据数据本质特征设计可表达的几何空间, 如何建立数据空间与可表达的几何空间的映照等是可视分析的最根本科学问题。相关值得研究的问题还包括高维数据的本质特征提取;形象的结构化表征 (可表达几何空间的构造) ;基于不变量 (几何, 代数) 的高维数据展示;非结构化数据的隐结构识别与展示, 等等。

发言主题:大数据、金融计算与智能

金融数据具有典型的大数据特征。以证券市场的交易数据为例, 这些特征包括了: (1) 海量 (Volume) , 例如分时金融交易数据的巨大数量; (2) 速度 (Velocity) , 例如交易所每秒都会产生海量的交易账户数据; (3) 多样 (Variety) , 例如交易数据会具有不同间隔频率的集结数据, 除了交易量、交易价格等常规之外, 还会有情绪文本数据等等; (4) 价值稀疏 (Value) , 影响金融产品交易动态特性的数据类型和数量都非常多, 但其真正对于金融产品动态特性的影响需要深度的挖掘, 而非浅表性观察或者简单计算就可以得到。

金融大数据还具有一些独特的性质。除此通常的大数据特征之外, 金融大数据还包括了另一些其他特征: (1) 金融数据经常是从微观 (个体) 数据“涌现”出来的宏观 (集结) 数据, 如股票价格就是由无数个体交易者的微观投资决策变量数据 (买卖出价及其数量) 经过市场定价机制 (如连续双向拍卖机制) 而“涌现”出来的集结性数据; (2) 在标准金融领域之外分散、开源的“非传统”数据, 例如“阿里小贷”们利用的各种会员商户交易数据、水电煤气缴费记录、甚至网络的转发、评论信息等等。

大数据将可能为未来的金融理论研究和实践带来新的前提条件与挑战。阿里金融、Derwent Capital等互联网金融公司的实践已经在学术界引起研究的兴趣, 在主流学术期刊上也在开始不断出现相关的学术研究成果。根据对于文献和互联网金融实践的研判, 未来金融研究和实践可能面临新的前提条件: (1) 金融数据间的交叉关联性更容易获得; (2) 个体微观层面数据更加丰富; (3) 金融决策依据的数据类型的增加; (4) 数据获取信息成本的降低。当然, 我们也会因此面临新的挑战: (1) 金融机构之间将会产生更加复杂的关联, 金融决策也会面临更加复杂的信息环境; (2) 大数据的碎片化、开源和分布式存储带来研究和管理的新困难 (例如有效集成的困难性) ; (3) 宏观金融变量 (现象) 变得具有非加总特性, 进而使得传统建模方式具有很大的局限性; (4) 在创新基于大数据的金融产品与交易策略过程中, 会面临新的风险。

金融大数据为未来的金融研究提供了可能的新课题。金融数据特性的上述变化以及相应的金融实践活动规律产生的变化, 为金融学、信息科学等多学科的学者们带来了很多新的研究课题, 下列这些就是其中一些可能的例子: (1) 复杂信息环境下个体金融决策行为规律; (2) 开源大数据环境下的信用评价和金融欺诈分析; (3) 微观金融大数据的涌现式建模理论与方法; (4) 大数据视角下的体系性金融风险管理新理论、新方法; (5) 金融大数据处理技术及数据信息分享机制的建立。

金融业是高度依赖信息技术的典型数据驱动行业。单单有前面所呈现的金融大数据本身是没有价值的, 但运用高性能计算机、通过适当的模型或者算法对这些大数据运行并处理后, 有可能对于那些原本不可预知的风险进行“情景”预现, 从而使金融参与者、金融监管部门在恰当时机介入, 从而提供安全平息潜在的金融风险事件的可能。《Nature》杂志在2008年的一篇文章中专门描述了这样一种可能性。

积极推动“数据科学”、“数据技术”和“数据产业”的形成。发达经济体已经把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战提高到国家战略层面, 我们也应当积极推动大数据背景下的领域理论研究和相应的技术研发。此外, 大数据作为现代信息化社会的一种重要资源和社会资产, 国家应当推动在这个领域形成“数据产业”, 形成对于大数据的采掘、加工、交易、增值服务的新型产业链, 推动经济的升级转型、推动社会的进步。

发言主题:大数据研究和利用面临的问题

大数据研究和利用面临以下这些问题:

大数据本身没有创造性。隐私问题与数据共享之间的矛盾非常严重:数据是财富, 涉及到所有组织和个人的利益, 那么大数据的所有权如何界定?比如消费者数据是否归消费者?哪些数据应该公开?哪些可以共享?数据安全如何保证?

大数据给现在的医学数据带来了融合发展。不仅仅是医学数据, 还有很多的生活环境的数据, 只有在大数据的条件下, 搞数据的人才能将一些本不相关的数据联合起来, 发现遗传和环境的共同影响。医学研究的是个体, 在会议中, 可以设置医疗等不同领域形成不同的方针, 这可能推动大数据医疗的发展。

数据共享方面的问题:美国NCBI (注:美国国立生物技术信息中心) , 为全世界服务, 中国推动了十年还建不出来, 国内数据宁可给NCBI也不给国内, 感觉没有这样的义务, 得不到利益。在日本, 只要拿了政府的钱, 就必须与政府共享数据。可以建立一定的保护措施, 比如有一年的延迟, 一年后强制数据共享, 这需要政府出台政策、制度、法律!

发言主题:大数据研究、应用、和推广的几个层面

大数据研究、应用和推广主要基于以下层面:

1.科研机构应向国家高层决策者提出建议, 制定大数据国家战略, 并在发展目标、发展原则、关键技术等方面进行顶层设计。明确“大数据国家战略”与“感知中国”和“智慧城市”之间的关系, 制定战略时要考虑战略上的连贯性。我国迫切需要从国家层面上制定大数据发展规划, 将大数据上升为国家战略。

2.我国一些政府部门和机构拥有大量数据, 这些数据对于政府公共管理和社会管理的智慧化和科学化具有重要作用。发展和利用跨部门的政府信息大平台, 可以提高行政工作效率, 降低政府运行成本, 提高政府决策的科学性和精准性, 提高政府预测预警能力以及应急响应能力。

3.在产业层面和企业视角探索大数据的潜在发展前景与效益, 面向电信、金融、能源等行业, 引导企业参与。建立基于不同行业领域的专题数据库, 提供内容增值服务。从战略上重视大数据开发利用, 将它转变为经济增长方式的有效抓手。

4.大数据研究、应用和推广要体现“以人为本”的理念。从个人和民生角度, 探索大数据应用对老百姓日常生活各方面所带来的益处, 例如交通、物价、食品安全、环境、医疗卫生等方面。大数据时代, 信息安全和隐私保护是一个非常重要的问题, 国家应该制定完善关于信息安全和隐私保护策略和措施, 特别是针对老百姓隐私保护的法律法规。

5.以大连市为例:大连市政府正在以“全域城市化、新型工业化、城市智慧化和农业现代化”为统筹, 提升城市综合竞争力, 部署智慧城市建设。大连市政府相关部门多次召集高校、科研院所和高新技术企业共同讨论大数据发展战略。加快发展大数据产业, 加大对数据的研究和分析, 为大连市战略性新兴产业发展创造有利条件, 帮助新兴产业快速成长, 不断提高战略性新兴产业的核心竞争力。通过发展大数据产业, 可以提高大连软件业的整体水平, 降低成本, 形成更好的产业集聚效应, 助推大连智慧城市建设, 有力促进城市转型发展, 服务民生和促进和谐。

发言主题:知识表达与大数据

知识的表示本身还存在一些挑战, 有显性知识、隐性知识之别等。比如, 机器学习领域的人认为支持向量机具有很好的解释性, 可以归为显性知识。对于其他学科方向的人来说, 支持向量机还是很难解释清楚的。

如何用最容易为人所理解的方式表达知识, 是目前大数据处理面临的重要问题。

就知识的表示来说, 最小的知识粒度是概念, 而概念的表示在目前认知领域依然是一个未能完全解决的难题。就概念的经典表示来说, 可有外延和内涵表示两种。在一定意义上, 机器学习就是从一个有限的概念外延子集出发, 推断出该概念的内涵表示。显然, 大数据再大也是一个有限的集合, 因此, 要考虑样本的典型性, 不需考虑太多冗余的数据。简单说, 要考虑的是样本的概念典型性, 有限的样本集合是否足够表达出需要学习的概念内涵。

当然, 科学本身就是可以证伪的, 因为噪音的存在, 数据可能本身就不是真实的。现在的大数据, 不一定都是在严格标准下收集来的。

科学不一定是每个概念都要定义的, 不是都能定义的。只要有自己独特的研究方式, 可评估的研究结果就都是科学。因此, 利用大数据进行科学研究不断证伪, 还是很有意义的。

发言主题:科学数据的共享需要专业机构提供技术支持服务

大数据研究中一个很重要的问题是数据表征:通过该表征计算机能对其进行计算, 获得使人能理解的结果。如何提取出好的、自适应的数据表征是大数据研究的难点也是重点。目前, 机器学习中的热点研究——深度学习 (Deep learning) 由于大数据得到了迅猛发展, 该方法能基于数据自动提取出自适应数据表征, 即原始数据输入该计算系统, 可自动生成适合对应任务的表征, 而SVM (注:支持向量机) 在这个方面是有缺失的。深度学习是一个复杂的算法, 有大量参数需要调节学习, 大数据的出现使得该系统可得到很好的训练, 可自动获得自适应的数据表示。

因而, 如何获得大数据, 如何用好大数据是关键。目前, 商业大数据由于经济利益很难开放, 而政府在这方面不同, 可开放部分不带有隐私性质的数据。目前, 英国在政府开放数据方面做得最好, 这可能与2012年的奥运会召开有关, 主要涉及天气、交通出行等数据。而美国开放数据则可能和奥巴马竞选有关。总之, 很多由政府部门主导产生的科学数据在某种意义下可部分开放。

目前, 国内外可共享或有条件共享的科学数据越来越多。在遥感领域, 美国提供了很多无条件共享的数据, 如国家航空航天局 (NASA) 的中分辨率成像光谱仪MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov/) , 美国国家海洋和大气局的第三代实用气象观测卫星NOAA (http://www.class.ngdc.noaa.gov/saa/products/cat Search) 。中国也提供无条件共享的气象卫星数据 (风云系列, http://satellite.cma.gov.cn/portalsite/default.aspx) 和有条件共享的中巴地球资源卫星系列 (http://www.cresda.com/n16/n1130/index.html) 。欧洲空间局数据的共享是有条件的。

通常, 无条件免费获取的数据没有专业的机构对其进行技术支持, 使用该数据的人只能通过简单的数据说明并根据自己的需求自行开发使用。然而, 欧空局的数据有非常系统的培训体系, 除了详细介绍哪些应用适合使用哪个类型的数据 (数据附有应用示范) , 还有针对性地开发出一系列分析该数据的软件, 并定期提供免费的培训课程, 同时, 对应的资料和软件都是可无条件共享的。例如, 遥感中的合成孔径雷达图像分析往往需要比较高的门槛, 但通过其提供的技术支持服务, 使得对该数据的使用变得轻松, 不仅增加了该数据的用户群, 同时也促进了该学科和相关行业的发展。因而, 科学数据的共享需要专业的机构对其使用提供一定的技术支持, 使其能更好地被科研和应用部门使用应用。

发言主题:数据科学与数据产业

1.数据界已经在网络空间中形成

人类是在物理空间中生存的, 通过建立起来的政治、法律、经济、社会……等等, 使得人类的生存变得有秩序。然后, 网络空间 (Cyber Space) 的形成, 扩展了人类的生存的空间。网络空间是指计算机网络、广电网络、电信网络、物联网……等等所有人造网络的全体。在网络空间中, 政治、法律、经济、社会……等等, 都与物理空间不同, 需要重新建立, 这是我们面临的问题。

物质是物理空间的唯一存在, 而数据则是网络空间的唯一存在。长期以来, 人类在做信息化的工作, 信息化是将物理空间的事物转化成网络空间的数据, 即信息化本质是生产数据的过程。数据被大量生产, 并在网络空间中存储积累而形成了数据资源。数据资源的价值已经被认识到, 它将超过石油、煤炭等自然资源, 是本世纪最重要的资源。

事实上, 网络空间的数据呈现出自然界的特征:不可控, 未知性, 多样性, 复杂性。我们认为网络空间的所有数据已经构成一个数据界 (Data Nature) , 需要专门研究和开发。例如:数据资源需要什么样的法律来保护和开发利用?如何判断看到的数据是真实的?国家、社会、军事、政治新形态是什么 (已经有人提议给Facebook在联合国设立席位) ?数据界有多大、有多少数据?数据以什么方式增长?数据如何传播?当前看见的数据界是真实的数据界吗? (通过百度, Google看到的不是真实的数据界, 还有更多的东西没有出现在网页中)

2.数据界需要新科学:数据科学

前面提到问题是当前的自然科学和社会科学所不研究的, 或者说是不属于自然科学和社会科学的研究范畴, 需要一个新的科学来探讨研究, 这就是数据科学。

数据科学:研究数据的科学或关于数据的科学, 是探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术。主要有两个内涵:

(1) 研究数据的各种类型、状态、属性、组织形式、变化方式和变化规律, 即认识数据、掌握数据。这是指数据科学研究数据自身的现象和规律, 包括数据的历史、进化和迁移, 数据网络的形成和发展, 数据部落和数据国家的形成, 数据的各种形式、类型、状态、属性及其变化形式和变化规律, 等等。

(2) 另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法, 称为科学研究的数据方法, 其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。这是指数据科学为自然科学和社会科学提供了一种新的研究方法——数据方法, 称为科学研究的数据方法 (Scientific Research Method with Data) , 其目的在于揭示自然界和人类行为的现象和规律。数据科学支持和推动自然科学和社会科学研究的发展, 因为宇宙、生命、社会、法律和经济等等事实以及人类生存和发展都被映射到数据界中。即我们可以利用网络空间中的数据指导科学研究, 或者提高各种科学研究领域的效率和效果, 例如生物信息学。从这个内涵上看, 科学研究方法需要进一步发展, 包括数据工具的利用 (例如, 数据显微镜Google) , 科学数据存储和共享技术, 科学研究的数据方法的方法论等等。

3.发展数据产业, 促进经济转型

数据产业, 是网络空间数据资源开发利用所形成的产业, 其产业链主要包括:从网络空间获取数据并进行整合、加工和生产, 数据产品传播、流通和交易, 相关的法律和其他咨询服务。在当今网络时代, 数据产业含盖了:数字出版与文化业、电子图书馆和情报业、多媒体产业、数字内容业、数据服务业和信息咨询业、领域数据资源开发服务业 (政务、商务、科学、社会、金融、经济、地理等等) 等等。

掌握数据资源将在国际上掌握主动权, 不论是反倾销诉讼、铁矿石谈判、汇率问题、节能减排、碳关税谈判等等重大国际政治经济事务, 无一不是靠数据说话的。掌握数据科学技术才能开发利用数据资源, 如果在数据科技方面领先, 那么在现代军事方面都有可能处于领先地位;掌握数据科学技术就是掌握未来经济, 数据产业是未来的最具潜力的新兴产业, 发展数据产业可以产生巨大的经济效益。数据产业是战略型新兴产业, 需要在国家层面开展布局和政策研究, 使国家从“国民经济与社会信息化战略”转向“基于网络空间的现代国家管理发展战略”。数据产业的发展将是信息产业升级, 从基础设施投资转向对数据资源的投资。数据科技是智慧城市、云计算、物联网的核心。

4.基于网络空间的现代化国家管理发展战略

随着数据的增长, 人类的能力在提高:以全球气候研究为例, 以前只能做局部的天气预报, 而今天可以研究全球的气候变化;现在炒股票的方式也在发生变化, 可以通过一个微博的变动来影响股价, 现在全球金融市场是联动的;还有随着数据的增长, 医疗都会跟以前完全的不同, 主要体现在以下5个方面:疾病早期诊断和预防、医疗保险欺诈与滥用监测、公共卫生决策支持、医学诊断有效性评估和度量以及不良药物事件监测;随着智慧城市的建设, 国家管理方式在发生着巨大变化, 国家利用官方微博和民众保持快速沟通, 网络反腐是一个有效的反腐手段……等等。

具体来说, 社会发展方面、国家管理方式以及军事方面也都发生了变化。社会发展变化体现在民生上, 国家管理则是基于网络空间的现代化管理发展战略, 比如网络防腐败工作。军事上, 军队需要像保卫国土一样保卫数据资源, 而不仅仅是依靠政府信息安全部门去保护数据安全, 保卫数据资源和保卫国土一样是军队的责任。社会发展与城市管理层面, 从待在家里到一路远行, 无处不体现出智慧的工作。所以我们要去开发各种各样的智慧系统, 用一些开发的技术去支撑这项工作。智慧城市可以带来整个工作生活的便利, 智慧城市的核心是智慧引擎的建设, 大数据是智慧引擎的核心。

事实上, 经过长期国民经济与社会信息化战略的实施, 今天的社会是运行在网络空间之上了, 信息化已经是一个常态工作, 就像电力的使用一样。因此, 信息化已经不需要政策的推进。国家需要建立基于网络空间的管理、运行和发展战略。

5.当前的工作:用好大数据

大数据是人类认识、探索数据界的一个方面, 是数据科技的一个方面或一个阶段的典型表现。

各学科的人, 各领域的人, 聚集在一起讨论大数据, 这正是大数据的带来大影响, 大改变。大数据本质上是数据的交叉、方法的交叉、知识的交叉、各领域的交叉, 从而产生新的科学研究方法、新的管理决策方法、新的经济增长方式、新的社会发展方式等等。这是大数据的魅力所在, 也是大数据带来大变革的本质, 更是大数据热潮之根源。这是技术进步带来的好处, 持续进步的数据技术使人们能够快速分析大而全的数据集, 获取决策依据, 提升决策效能。

什么是大数据呢?大数据有三个内涵:数据、技术和应用, 数据隐含价值, 技术发现价值, 应用实现价值。由于数据和应用涵盖各行各业各领域, 所以, 大数据几乎对所有领域都产生巨大影响, 这也是几乎所有领域都非常重视大数据的原因。

数据价值的实现是大数据引起关注的原因, 随着数据的增长, 人类的能力在提高, 能够做以前不能做到事情, 其本质是改变了人类的决策方式和方法。

用好大数据, 需要重视一下几个方面的工作:

(1) 促进数据流通

我们认为数据不共享将是发展趋势。既然大家都认识到数据像黄金、像石油, 很有价值, 就需要等价交换。早期, 科研数据的共享很容易实现, 这是因为科学数据很难产生商业价值, 于是也很少有人愿意管理数据并提供共享服务。现在, 除了科学研究数据之外, 大量数据来自人的行为, 这些数据就有很大的商业价值, 这些很有价值的数据, 就不愿共享, 拿出来共享的难度就很大。但是, 大家都愿意数据流通而发挥数据的价值, 这是数据产业形成的基础。

(2) 制定关于数据的法律

关于数据的权益、所有权的问题, 通过立法等手段明确后就不存在共享的问题, 就是流通的问题了。数据资本化, 很多交易所就这样做了。因此, 需要制定法律来界定数据的权益, 甚至是主权, 数据保卫, 其实就是军事, 现在战争已经转化为网络战争。另外还有数据的隐私问题, 大数据下对隐私该如何界定 (法律、制度、技术实现) ?这些都需要制定法律。

(3) 政府大数据利用与开发

大数据的应用涉及政府 (反腐败、维稳) 、企业 (互联网企业) 、个人 (买卖股票、机票预订) 。决策的制定都需要大数据, 有应用的需求。从目前情况看, 政府大数据开发利用值得重视。在上海, 数据的积累比较好, 且进行了良好地管理。例如, 交通和医疗的数据集中在两个单位, 将来这些数据资源可以为城市发展规划、人口政策、市民出行、健康医疗等提供大数据服务。上海市政府有信息资源公开的意向, 重点在于把数据利用起来。上海已经出台了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划》, 计划覆盖整个国民经济的19个大的领域, 在数据开发, 分析和服务平台方面开展布局。

(4) IT将转向数据科学

必须注意到, IT已经在向数据科技转移, 我们国家的IT产业也需要考虑转型, 发展数据科技和产业。EMC已经连续三年召开了“数据科学峰会”, EMC的CMO Jeremy Burton在2012年5月更是直接阐述了“IT将转向数据科学”观点。Jeremy Burton说:如果你是计算机专业的学生, 那么你的最大前途是成为一个数据科学家, 未来计算机行业的发展方向是数据科学, 计算机行业的人需要转变成数据专家, 进一步要成为数据科学家。

(5) 避免大数据炒作

从目前情况看, 大数据在中国已经太热了, 要避免“一拥而上, 一轰而散, 一无所获”的局面发生。

6.几点建议:

(1) 加快数据科学人才培养

数据人才的缺口是全球性的, 我们关注到, 中国大学的数据领域的毕业生越来越多地被直接录用到美国工作到美国本土工作, 这说明美国数据人才紧缺的程度。我们需要加快数据人才的培养, 需要打破体制的制约, 尽快在大学设立数据科学专业, 建立数据科学学科体系, 打破自然科学、社会科学、计算机科学、信息科学……等学科的界限, 不能在原来的学科框架下培养数据科学人才。国际上, 已经有哥伦比亚大学、纽约大学等著名大学开设了数据科学专业, 更多的大学开设数据科学课程。很多学校都已经开始进行数据科学的培养, 虽然没有形成一个学科, 但已经有这样趋势, 不需要有明确的定义才去做。

(2) 加强数据科学基础研究

基础研究是基石。全球数据有多少?数据以什么方式增长?大数据之后是什么?数据增长如何影响人类?这样的一些问题没有直接或短期的经济效益, 但是基础, 需要在国家自然基金层面开展研究工作。这不是哪一个学部的问题, 也不是简单的跨学部的问题。

(3) 大力发展数据产业

关于讨论会发言篇3

地点：河南技术产权交易所大厅

参会人：

挂牌企业代表：王云峰、古小明、毛云、党国军、王松涛、黄强、尹一善、方梦、郭德

综合会员代表：陈诚、薄英俊

这是一场特殊的讨论会。

《创业家》和他们并不熟悉，只是给他们各发了一封邮件。出乎意料，12月15日10：30，当我来到河南技术产权交易所大厅时，早已有十多个人在那里等着我。陆陆续续又来了十多个人，在此之后的两个小时间，他们用浓重的河南味普通话向我讲述他们突然遭遇的挫败，甚至是灾难。

就在一个月前的11月12日，有“中原纳斯达克”之称的国家区域性(河南)中小企业产权交易市场(试点)在这里开市，这个市场得到了国家工信部和河南省政府的支持，是全国5个国家区域性中小企业产权交易市场中第一个试点单位。

由于挂牌门槛较低，中小企业踊跃参与，第一批挂牌41家；由于允许全民购买企业股权，且100股即可开户，交易异常活跃，第一天交易额1.47亿元。但6个交易日之后，该市场因证监会发函被叫停。

他们都是“中原纳斯达克”的第一批先行者，有的是挂牌企业代表，有的是综合会员单位代表，综合会员单位类似证券经纪商和保荐机构。

整个大厅空空旷旷，除了他们和我，就剩下保安，旁边的交易行情大屏幕已经黑黑一片。他们对这里很是熟悉，一个月前，他们在这里见证了自己的成功——他们或他们服务的企业在此挂牌交易。当时，那个屏幕满是跳跃的数字，那是工信部和河南省的勇敢尝试，那是投资者和创业家的满满的信心与希望。

在被突然暂停交易一个月后，12月22日，交易市场重启，其内核却发生巨变，不再允许个人投资者购买股权，也不再允许连续竞价交易。(详细报道请见创业家官网www.chuangyejia.com文章《“中原纳斯达克”明重新开盘创新实验宣告失败》)

他们傻了眼，不知何去何从。

编辑说我很牛，一封邮件就引来了20多个挂牌企业代表和综合会员单位代表，这些人本来有希望成为微软和高盛。

这是个玩笑话，但他们真的有话要说。我就在那里静静地听和记……

突然停盘，没个说法

尊贵的不都有智慧，寿高的不都能明白公平。

——《圣经·约伯记》三十二章九节

王云峰：(停盘的消息)最早是(来自)礼拜天晚上(11月21日)的河南新闻联播(晚6点半)。我一个朋友看了一半，给我打电话，说在电视上看到新闻，交易所停盘了。我当时正在交易所，就说胡扯，开玩笑的吧?然后叫人在电脑上搜消息，没搜出来，赶紧给陈总(河南技术产权交易所董事长陈有亭)打了个电话问，陈总你在哪?他说在省里开个会，一会就回去。我听他说话不对劲，马上到他办公室，一看没人就等了一会儿。(见到他)我问，陈总有啥新消窟一他光唉唉地叹气。我说刚才电视上……，还没说完，他说是，电视上已经播出去了，叫暂停，政府叫咋干就咋干呗。

古小明：晚上9点，河南新闻联播重播，我又看到了。停盘前没有征求过我们的意见。

王云峰：礼拜一(11月22日)下午通知了，礼拜二开会。开会总时长不到10分钟，宣读公告。另外对停盘做了一个简单的描述，具体因为啥停盘没有说。

毛云：河南省成立以河南省常务副省长李克担任主任的交易所指导委员会(以下简称“指委会”)的时候，河南省22个部门参与，唯独河南证监局一直没有参加进来。

陈诚：可以推理：客户(投资者)肯定不愿意关、企业肯定不愿意关、(河南省)政府肯定不愿意关、交易所肯定不愿意关，我们也不愿意关，工信部愿意关吗?也不愿意关，那谁希望关呢?很可能是证监会。关一个月在干什么?也许在博弈吧。这个咱就不好说了。

我们相信政府，我们看了文件

上帝说，要有光，于是就有了光。

——《圣经·旧约·创世纪》

党国军：河南为何会成为首批试点?这跟产业转移、支持中部发展有关系。河南的准备工作比较充分，试点报批、实施方案都做得比较好。

薄英俊：我是三门峡地区的综合会员单位。我原来是科委的，辞掉公职专门搞这个。郑州等地都是2010年5月开始宣传。我2009年12月份就开始做了，属于吃螃蟹的人，主要精力放在三门峡地区。

王松涛：我们是通过工信部门的人知道交易所的。5月份省里开会说这事，7月份具体实施方案批下来后进入高潮。我们对这个市场为什么认可呢?

第一，有国务院的36号文件，说要“清理不利于中小企业发展的法律和规章制度，打破垄断”。《2010年下半年国务院有关部门贯彻落实国发2009年36号文件的工作重点》里第1个就提到工信部，第17个就是证监会，要求证监会继续稳步推进多层次资本市场体系建设，积极配合有关部门拓宽中小企业直接融资渠道，稳步推进公司代办股份转让系统，非上市有限公司股权报价转让试点。

第二，有工信部的文件，工信部是最大的部委，它发的“5·27”号文件(指《关于开展区域性中小企业产权交易市场试点工作的通知》)里这样说：“稳步推进标准化连续竞价交易。”我们感觉“标准化连续竞价交易”能聚人气，企业在这挂牌交易，能直接融资。

同时，河南省极力推荐，地方工信局又把企业组织起来，让交易所来讲课，一次次进行辅导培训。

王云峰：中小企业要上创业板，需要等待的时间很长。中小企业有很多不规范的地方也上不了。而交易所的要求会稍低一点。(注：河南试点企业挂牌要求——依法设立的股份公司；有形资产不低于人民币800万元；主营业务突出，占总营收的60％以上；最近两个会计年度连续赢利，且最近一个会计年度净资产利润率不能低于6％；按挂牌前最近一个月的会计报表提供的数据，资产负债率不超过60％。)

薄英俊：2010年春节前只有1家企业报名，到五六月份的时候已有4家，(工信部)134号文下来以后，我们的企业客户立马多了起来，一天签了17份挂牌合同。

王松涛：初期有100多家中小企业报名，但是中介机构考察完了以后，最后认可六七十家。随即，保荐机构拿出保荐意见，经过预审和反复修改，在2010年11月6日前后开始陆续上会。上会的有47家企业，最终第一批挂牌的企业只有41家。开盘那天，就在这个地方，河南省省长郭庚茂接见了我们。

各省市工信厅都派人来了，头天(11月11日)晚上，我跟新疆工信厅的李厅长坐在一块吃饭，他说河南搞得不错。

别掐死它，我们没有人拿着钱跑路

人点灯，不放在斗底下，是放在灯台上，就照亮一家的人。

——《圣经·马太福音》

方梦：很多保荐机构的牌照到现在交易所都没发，有些综合会员单位、营业部到现在还都注册不了，但“指委会”同意它们可以先为企业和投资者服务。挂牌企业的股改也很匆忙，这是事实。

郭德：交易所匆匆忙忙地开展试点，保荐时间

短了一点，服务也不那么细致，但这种情况不会持续下去。

陈诚：(交易所)经验不足，(开盘第一天)灵宝金业涨了十几倍，(每股股权)从1块多钱涨到14块多。有一个企业的两个股东在账号里自我买卖，我买你卖，你卖我买，这本身是错误的。

交易所最大的弱点在哪里?交易所交易的是股权，而股权被企业所有者拥有，开盘的时候股权所有者愿意卖，投资者才能买，股权所有者不卖投资者就买不到。没有一个政策规定股权所有者必须在某时间段内把流通股权的百分之多少卖出去。

王松涛：俺总结了一下，第一天开盘有17家(企业)被交易所给停牌了，其中有10家开盘价都高于净资产的2倍。比如某企业净资产是1块，按照交易所的规定，开盘股权最多只能开到2块，再涨只能涨一倍，就是从2块涨到4块。但是不少企业一开盘，净资产1块多，一下开到7块多。

其实面对一个新市场，企业老板、投资人都冲动，冲动过后大家会有一个理性的回调。但咱们企业刚刚对此有点认识，交易所就被暂停了。

王云峰：交易所的做市商制度跟深圳、上海证券交易所相比确实有所突破。做市商是企业与股东之间的一个连接点，能保持连续竞价交易的量，企业、投资者通过做市商对企业股权进行价值发现，我觉得这是好制度。但是做市商如何经营?如何为企业和为交易所服务?它的定位不是太明确。

黄强：交易所“标准化连续竞价交易”模式说白了就是把股权拆细，那么只要有200个股民购买，就超过200股东红线了。如果股权交易不能超过200股东的线，那怎么往前走?股权交易不突破200股东红线，交易所是没有生命力的。

王云峰：像俺这种企业，假使能通过市场向更多的人卖股份，那发展企业就容易多了，尤其企业一到年底了急需资金，很有用处。现在说我们风险大，我们可没有哪个老板拿着钱跑路。你看看上海主板，多少企业做成ST，多少企业老板最后跑路?

尹一善：总的来说，这个试点的诞生就像一个婴儿一样，只要生出来，政府也好、企业也好，都希望它健康地成长，即便它有点残疾，也要耐心治疗，不能掐死。

交易模式变了等于清盘，不退还能咋办

谁有儿子求饼，反给他石头呢?求鱼，反给他蛇呢?

——《圣经·马太福音》

王松涛：为什么要试点?就是通过试点发现问题、解决问题、加以规范。可以边整顿，边完善，完全没必要停盘一个月。

黄强：(刚宣布暂停盘)那会儿想不开，过一两天我们认为停盘也许对投资者、企业是个好事，为了这个市场的正确性，把“政策界限不够明晰、交易规则不够规范”的地方规范一下。后来各大媒体相继报道，有的说这个，有的说那个，啥传言部有。好多股民跑到营业部去问，营业部也向企业了解情况，企业之间相互都在问，但大家都没地方问。

薄英俊：以前陈总(陈有亭)和我之间是热线电话联系，电话一打就通，那时需要我跑路，跟企业传达精神，需要我帮收钱。现在电话一个都打不通，发信息部不回，把兄弟丢一边去了。交易所还不让我们公司放假，让我们坚守岗位。如果我把门关，三门峡地区几千投资者不能来了，会是什么影响?我们一个月要交四五万元房租，加上员工工资，停一个月，十几万元就没了，有多少钱往里赔啊?

我们三门峡地区挂牌了13家企业，还有6家交了挂牌费(交易所有74家交了挂牌费)，本来要第二批挂牌的。现在交易所停了，也没说要给企业退钱。

王云峰：我听说，新乡(河南一个地级市)一个老总听说停盘了心脏病马上就犯，现在还在医院。

挂牌前跟朋友推荐自己的企业，因为了解你的企业，他们都积极开户。现在这一关，连朋友都不敢见了，他们都买了你企业的股权，咋弄?

党国军：现在企业还好说，对2万多股民怎么交待?这2万多股民辐射多大社会群体?一家三口，至少6万人口以上，一个人去买股票背后可是一个家庭啊。

陈诚：前些天接到一条短信：各位老总，现在离停盘一个月没几天了，据可靠消息可能要改变交易模式，改变交易模式等于清盘，不要再等待观望了，赶快行动起来，坚决不同意清盘和改变交易模式!不然给我们带来的将是鸡飞蛋打!

尹一善：如果到12月22日交易所开不了盘，或者完全清盘改变交易模式的话，我们肯定要退，那有啥异议啊。

每个企业都几百万元(最少300万元)砸进去了。挂牌前，银行的信贷经理给俺发名片，说将来合作啊，现在谁理你?有的老板挂牌前已跟银行谈好一笔贷款，交易所一停盘，贷款也停那了，对方也不说什么原因，反正咱心里知道咋回事。

关于18届三中全会讨论发言篇4

自从新一届中央领导集体任职以来，各项改革政策有如重拳出击，在各个领域掀起激浪。党的十八届三中全会的召开，是我们党政治生活中的一件大事，更是老百姓的一件大事。在一个新的历史起点上，十八届三中全会将把改革开放大业和建设中国特色社会主义现代化的进程，推向新的更高境界。此次改革政策力度之大，范围之广，都是空前的。这将是推动我国建设富强民主文明和谐的社会主义现代化国家的历史新起点，将给全国人民带去无限美好的前程，从而将为实现中华民族的伟大复兴夯实基础。

改革是十八届三中全会提得最多的问题，也是最迫切的问题。从“八项规定”到“厉行节约”，从“中国梦”到“党的群众路线实践活动”，林林总总，一系列活动的开展，我们党无不在时时诠释着改革的要义。通过此次十八届三中全会精神的学习，作为一名审计局新人，扎根基层，更要不断根据社会发展需求，来改革，勇创新，提升服务水平。

因此，对于审计新人，要结合十八届三中全会精神，结合实际，结合当前审计工作的需要，还要做到四个落实。

一是把会议精神落实到服务发展大局中。紧紧围绕县政府大力实施的“生态立县、旅游兴县、工业强县、椒畜富民、民生优先”五大发展战略，自觉把审计工作融入全县经济社会发展全局之中，找准审计服务经济社会发展的切入点，在具体审计项目中突出关注财政管理和资金绩效，更加注重从体制、机制、制度的宏观层面分析和反映问题，发挥监督、服务和促进作用，当好“卫士”、“谋士”和“勇士”。

二是把会议精神落实到圆满完成全年任务中。以十八届三中全会精神为指导，紧紧围绕全年审计工作的目标任务，严格贯彻“六个方面下功夫”的要求，总揽全局、提振精神、突出重点、狠抓落实，确保高质量完成局里安排的各项目标任务。

三是把会议精神落实到提升审计工作质量中。作为审计新人，要把学习审计理论与实践相结合，审计业务实践性强，审计新人要积极向审计前辈不断学习审计业务技能，学习致用。审计质量事关审计事业的生命，要紧紧围绕提高审计质量，多学、多问，认认真真多向审计前辈学习。抓好审计整改、审计结果公告、审计审理等各项工作;尤其要注重审计成果转化，在方案制定、现场审计、撰写报告的过程中，全面树立“成果”意识，做好加工、提炼、挖掘和归纳，力争在打造“精品”项目上取得突破。

四是把会议精神落实到提高审计工作效能中。按照教育培训计划，做好各项教育培训工作，特别是掌握计算机审计方法，提高审计业务技能，提高依法审计的能力。按照全国、全市、全县、全局审计机关党风廉政建设工作会议的要求和部署，认真抓好各项工作落实，严格遵守中央“八项规定”、市委“十个不准”和县上十项规定，坚持原则，廉洁自律，确保廉洁审计。

关于党员常青讨论的发言稿材料篇5

6月21日长江日报报道东西湖区“常青花园党员常青”老党员服务社区的事迹后，引起了社会的强烈反响，为什么会有如此强烈的反响呢?“党员常青”常青在哪?先看报道中的一组数据：常青花园里有5个社区党委，22个网格党支部和5个业委会党支部，51个党小组，直管党员896名，其中60%是离退休人员。正是这530多名离退休老党员，成为常青花园社会治理的骨干力量。每一个基层党小组，都是一个温暖的家。老党员爱管事，举手之劳，自觉行动，一点一滴消解社区难题，党员在常青花园，代表着威信，代表着受尊重。

社区里的这些老党员们没有做出惊天动地的大事，做的都是生活中的点滴小事，正是这些平凡小事，折射出“常青花园”社区离退休党员的伟大。党组织精细的管理，贴心的服务，让老党员在群众中留下了良好的口碑。社区老党员们把身份放在心中，把责任放在肩上，把社区群众利益放在日常工作上，是“常青花园党员常青”的灵魂所在。如果东西湖区的每位党员干部能在“两学一做”学习教育活动中，牢记宗旨，亮明身份，放下架子，心系群众，担起责任，那么东西湖区这片热土绽放得不仅仅只是“常青花园”社区这一朵奇葩，看到得将是花的海洋，花的世界，让老树重新焕发出新枝。

关于讨论会发言篇6

按照解放思想大讨论方案要求，聚焦“十大思维”，深入开展学习研讨，认真查摆存在问题，全面找准工作定位，以思想解放引领工作创新，工作境界、标准、品质有了一定提升。下面，结合工作分工和自身感悟，围绕“八大品质”提升，汇报几点心得体会。

一、抓牢经济运行，提升发展品质。

从一季度经济数据看，部分指标排名靠后。比如，固定资产投资增长8.6%，低于全市平均5.1个百分点，列全市第6位，现有项目少、规模小的问题依然突出（3月末，全县共有固定资产投资项目136个，其中过亿元项目77个）。下一步重点抓好三项工作。一是转思维。强化数据思维，做好“干算报”。抓好“干”，优存量、扩增量、提质量、强总量；精准“算”，既注重目标管理，又确保过程控制；全面“报”，健全数据预调度机制，指导企业精准填报、应报尽报。二是抓招引。围绕高端铝、装备制造等优势产业，聚焦延链补链强链，优化企业、平台、节会招引，力争引进过5亿元项目10个。三是促转型。加快传统产业“转型蝶变”，着力强集群、优生态，打造汽车轻量化研发制造基地、铝制轻量化材料研发中心、黄河三角洲特色绳网产业园。

二、融入新发展格局，提升开放品质。

放眼全国、全省和全市，在抢抓国家重大战略中找准目标定位，融入发展格局上缺少有力举措。比如，润龙风电、惠民绳网品牌优势没有完全释放，吸引力不足；新城区建设推进慢，带动能力弱。下一步重点抓好三项工作。一是筑牢品牌思维。塑强风电、绳网产业优势，促进润龙风电与东方电气、金风科技等行业龙头深化合作，加快建设一流风电城；尽快建成大通绳网产业园二期工程，积极谋划三期工程，建设高性能、多功能绳网产品生产基地。二是筑牢生命线思维。发挥新城区开发指挥部牵头作用，锚定“滨惠同城发展”战略，依托滨惠大道、济滨高铁纽带，逐步打通区域连接线，加强新城区金融、商贸、教育等配套设施建设，打造宜居宜业宜游“惠民新城”。三是筑牢地图思维。谋划建设会展服务中心，为绳网、特色农产品等“惠民好品”，提供展示交易平台。举办海峡两岸孙子文化论坛、全国化纤绳网产业博览会、全国高端铝产业项目恳谈会暨产业发展论坛等大型交流会，加强与省内外优秀企业的交流合作，持续扩大品牌影响力，活跃惠民“朋友圈”。

三、强化服务思维，提升服务品质。

主动服务、用心服务、便捷服务、高效服务的意识还不够强，让企业和企业家舒服的氛围不够浓厚。下一步全方位打造“滨周到、惠办事”服务品牌。一是实施营商环境“1335”工作体系（即锚定营商环境争一流目标，压实县级领导、县直部门、镇街园区服务市场主体三方责任，强化遍访、抽查、通报三项举措，提升政策推送率、政策兑现率、企业知晓率、企业满意度、社会认可度五个维度），构建让投资企业感到舒心放心的亲清政商关系。二是进一步优化审批流程。持续深化“4011”企业开办模式（即：零材料、零成本、零见面、零距离，一环节办事，一件事服务），“1+2+14+N”基层便民服务模式（即：以县政务服务大厅为核心，以李庄镇<全市首个镇级审批分中心>、皂户李镇2个分中心为支点，以14个镇（街道）便民服务中心为桥梁，以109个社区行政村和下辖各网格支部帮办代办点以及政银、政邮、政商合作点为纽带，实现帮办代办四级地域、百姓门前全覆盖，打通服务群众“最后一公里”），推行便利举措，激发市场主体活力。坚持“一窗受理”提速，“全流程帮办代办”提质，持续深化政务服务“一链办理”。三是实行“1+5+N”帮包责任制（即：1名县级领导干部帮包产业链、企业、项目、招商引资、招才引智等5个重点工作领域，帮包N个具体服务对象，充分发挥县级领导“头雁效应”，推动全县8条重点产业链提档升级，扶持41家重点企业做大做强，服务18个省市县重点项目加快推进，引导24个招商引资项目落地实施，联系对接14所高校招才引智），持续增创产业发展新优势，打造创新创业新高地。

四、增强“怎么行”思维，提升民生品质。

面对省财政困难县民生欠账多，群众就业难，基础设施建设不足等问题，迎难而上、主动作为，以“怎么行”思维，全力解决民生难题。一是保障民生支出。一季度一般公共预算支出12.85亿元，其中，民生支出10.38亿元，占比80.8%，增长6.9%。下一步继续增加对教育、公共卫生、社会保障等领域的投入。二是保障就业形势稳定。一季度新增就业1508人，完成全年目标的28%；已开发上岗公益性岗位3650人，完成全年目标的92.45%。何坊街道刘集社区获评国家级充分就业社区荣誉称号。下一步积极开展2022年“春风行动”线上招聘会，加强公益性岗位人员培训，保障工资按时足额发放。三是保障民生实事高质量完成。办好群众看得见、摸得着、能感受的棚改安居工程、老旧小区改造、“四好”农村路建设等10件民生实事，把“民生之盼”变为“民生之赞”。

关于实证会计研究的讨论篇7

一、实证会计研究的基本问题

1. 实证研究方法的概念的理解

关于实证研究方法的概念有着不同的理解。有些人认为,实证研究方法就是数学建模,然后根据样本数据进行假设检验,从而得到具有数量特征的结论。这种理解是不正确的,是对实证研究概念理解的不充分。实证会计研究方法有广义和狭义之分。广义的实证会计研究(empirical accounting research)也称为经验会计研究,主要包括以下五种方法:实验室实验(laboratory experiments)、实地试验(field experiments)、实地研究或案例研究(field studies or case studies)、调查研究(survey research)和档案研究(archival research),所研究的领域包括财务会计、管理会计和审计的各个方面。但狭义的实证会计研究(empirical accounting research)多指档案研究(archival research),主要涉及关于财务会计的研究,也有一些关于审计的研究。作为实证研究方法之一的案例研究就不用数学模型,假设检验,因此那种认为实证研究方法就是数据建模的观点指的仅是狭义的实证研究方法,这种理解显然有些偏颇。

2. 实证会计研究与规范会计研究的关系

实证会计研究是在规范会计研究之后发展起来的,从它诞生的那一刻起两者便产生了“争执”,互相抨击并未曾停止过。随着对实证会计研究的认识以及其对会计研究理论方面的贡献的不断增多,会计界对两者的关系有了深刻的认识,并且有意识地处理两者的关系。

(1)从哲学的角度来看,一种新的事物的出现是有一定的原因的,是应发展的所需。实证会计研究有其产生的历史背景和现实基础。会计信息决策有用观使得会计研究从对“真实收益”的探求转向了对会计政策如何影响利益相关者效用的检验上来,加之受实证经济学的影响,实证会计研究作为传统规范会计研究的对立面开始出现并逐步发展和繁荣起来。

(2)实证会计研究与规范会计研究是相辅相成的。首先,实证会计研究是规范会计研究的基础。辨证唯物主义认为,事实判断先于价值判断而存在,人们认识事物的过程是一个从感性认识逐渐上升到理性认识的过程。实证会计研究的主要目的在于揭示会计现象的本质是什么。只有掌握了各种会计现象的本质,才能从逻辑高度上探讨会计应该是什么的问题。其次,规范会计研究是实证会计研究的终极目的。人是具有能动性的,人们往往根据自己的主观需要,并结合具体的客观环境来研究会计“应该是什么”的问题。实证会计研究应该是为规范会计研究的需要而服务的。最后,规范会计研究和实证会计研究是一个不可分割的整体。两者具有彼此不可替代的特定功能,规范会计研究在理论证明和构建理论体系时具有优势,实证会计研究则具有解释和预测会计行为的作用。规范会计研究的大前提要接受、依赖实证会计研究来进行经验检验,而实证会计研究中的假设也要依赖规范会计研究来进行推导。实证会计研究往往适合于对具体的会计理论问题进行证实或证伪,如涉及到对整个会计理论框架的研究则无能为力,而此时便只能依赖规范会计研究。所以我们主张规范研究与实证研究并重。

二、实证会计研究在我国存在的问题

我国实证会计研究的起步比较晚。从20世纪80年代后期,我国会计学者开始引进介绍实证会计理论,这比西方整整晚了20多年。由于当时并不具备实证会计研究的基本条件,因而仅仅停留在理论的介绍方面。90代中后期,我国会计学者开始对实证会计研究进行实质性的尝试。此后,实证会计研究取得了很大进步,为我国会计的发展作出了很大的贡献。同时我国的实证会计研究也存在不少不容忽视的问题。

1. 我国的会计学者对方法论的研究还很少

方法论的学习对实证会计研究是有益的。前面已经提到,实证研究方法有广义和狭义之分。广义的实证会计研究包括五个方面:档案研究、调查研究、案例研究、实地研究和实验室实验。狭义的实证研究仅仅指档案研究,包括观察描述、实证分析、假设检验。我国学者在实证会计研究上多采用档案研究方法,也有采用其它的研究方法,但数量不多。

2. 经济学理论和财务学理论基础比较薄弱

与西方发达国家相比,我国用于实证会计研究的经济学理论和财务学理论有所欠缺。我国传统经济教育对这些理论往往不够重视,或者没有纳入教学内容,或者教学的深度和广度不够,因而对这些更广区域内容的研究不够。所以有些模型是借鉴国外的,或者是推测出来的。这就引起了是否适用我国特殊环境的思考和争议。

3. 进行实证研究假设前提的客观环境不具备

实证会计研究是建立在代理理论、有效市场假说、资本资产定价模型、信息不对称理论基础上的,而这些理论的有效性将直接影响到所提出的可证伪假设的合理性。其中,市场有效性问题是应该特别关注的问题。股票市场的有效性分为弱式有效、次强式有效和强式有效三种。对于实证会计研究而言,强式有效市场当然是最佳选择。然而,由于交易费用的存在,现实中的强式有效市场几乎是不存在的。因此,人们通常所说的有效市场假设指的是次强式有效假设。如果低于次强式假设,建立在此基础上的实证会计研究结论的正确性就可能存在问题,因为,这时资本市场上股票价格的变动并没有充分反映所有已公开的和历史的会计信息,而实证会计研究却要用这种股票价格的变动来解释或评价所有已公开的和历史的会计信息的经济后果,由此得出的结论必然值得怀疑。我国一些研究者的研究结论表明,我国目前的资本市场只达到弱式有效,即我国目前资本市场上的股票价格的变动最多只能反映历史的会计信息,而实证会计研究通过这种股票价格的变动最多也只能解释或评价历史会计信息的经济后果,由此得出的结论的合理性必然会引起人们的怀疑。

4. 数据信息的问题

实证会计研究需要大量的统计数据,数据的真实性将关系到整个实证研究的客观性。目前人们所进行的实证研究往往是通过数据库来获取相关的数据信息,而我国现在的数据库还不健全,一些研究所需的数据必须花费大量的时间自行收集,搜索成本比较高。另外,而这些数据信息往往又是经过人们加工处理后的数据来进行实证会计研究,无形中加大了人为干扰因素,由此而得出的结论也就显得不够客观。此外,我国资本市场不健全,没有达到发达资本主义国家的次强式有效。因而会计信息与股票价格之间没有明显的相关关系。并且影响股票价格的因素很多,不仅包括企业本身的经营状况,还涉及到投资者的心理因素、国家的产业政策因素、宏观经济的走势因素等。用这样一种既不相关,又不客观的数据来进行实证会计研究,并期望用这样的研究结论来解释和预测人们的会计行为,就必然引起人们的争议。

三、对我国实证研究存在问题的对策

1. 深入探讨实证会计研究方法

我国会计学者应该注重对方法论的深入研究,从而能够为研究者点亮探索路程的明灯。所谓“工欲善其事,必先利其器”也是这个道理。此外,除了知道怎么做,还要了解为什么这么做,即知其然知其所以然。只有这样才能在继承前人成果的基础上再向前走。

2. 提高基本理论的重视程度

财务学和经济学的学习对实证会计研究是有好处的,也是一项深入的研究所必需的。经济教学方面应该重视这些理论知识的教授,把它们作为必修课程,并且提高教学的深度和广度。此外,会计理论者要掌握数理统计的理论知识,这也是实证研究建模所必需的。只有掌握了必要的理论知识,才能根据我国的现实的经济情况来建立合理的模型,做相应的理论分析。

3. 加强外部环境建设

加强外部环境建设主要包括加强证券市场建设。目前,我国的证券市场还处于起步阶段,股票价格的变动最多只能反映历史的会计信息,而以这样的数据来进行实证会计研究,所得出的结论也就不可避免地引起人们的怀疑。因此,应该加快证券市场建设,加速经济发展,努力完善资本市场,使之达到“次强式”有效市场,使股票价格的变动充分反应所有已公开的和历史的会计信息。这样才能使实证会计研究的假定前提具有客观性。

4. 加快数据库的建设

针对现有数据库不够权威,提供的数据也不够全面,研究者需要通过从多种途径来获取数据进行比较等问题,必须建立权威的数据库,以增强数据的可靠性,降低数据的使用成本。另外,从互联网上收集数据也是较为可取的一种方法,互联网上有丰富的关于上市公司和证券市场的数据资料,而且收集数据的成本也比较低。但是这些数据可能会存在一些误差,需要进一步复核。这些措施是从数据源提高会计信息的质量和有效性。

5. 提高会计人员的素质