以“数据要素×” 激发民营经济新动能
以“数据要素×资本要素”破解民营企业融资难题
深圳特区报发表广东工业大学经济学院讲师曾庆铎、中共广东省委党校校刊编辑部副主任、教授赵超文章表示,一是要盘活企业信用数据,通过大数据技术将相关企业信用信息精准定位于对应的市场主体,形成多维度反映市场主体信用情况的精确画像,提升政府部门、银行机构对民营企业的真实客观认识,弱化金融机构与民营企业信息不对称,为民营企业获取金融支持提供可信的数据支撑,从而破解企业在融资中难以匹配合适的金融产品、金融机构难以触达企业的问题。
二是优化完善市场机制,鼓励和推动各类金融机构、第三方数据服务机构等参与企业信用数据的共享和应用,形成市场化的企业信用评估体系,解决金融机构服务海量企业效率低、成本高等问题。
三是加强企业信贷风险管理和内控机制建设,提升企业贷款风险识别、预警、处置能力,积极打造智能化贷后管理系统,通过大数据分析、多维度监测等手段,及时掌握可疑贷款主体、资金异常流动等企业风险点和信贷资产质量情况,有效识别管控信贷风险。
以“数据要素×劳动要素”促进劳动力灵活流动与优化配置
文章指出,一是要借助数据要素减少结构性失业。利用大数据技术对消费者行为偏好进行分析,预判劳动细分市场未来发展趋势,为劳动力技能的演变指明方向,通过安排新劳动要素技能培训,有计划地培养组织所需要的人才,减少结构性失业。
二是利用用户画像判断未来劳动市场走向,提高劳动要素配置效率。完善互联网招聘平台的数据匹配功能,根据求职者和企业需求信息,提升民营企业和劳动者之间匹配效率。同时,企业也可根据客户数据分析更准确地预判市场需求,调整用工结构和人力资本配置,消除劳动力冗余现象。
三是利用大数据技术促进新劳动业态的形成,依托数据要素的匹配、对接功能,助力劳动要素在不同地区完成线上工作的任务,促进劳动要素在更大的空间范围和更灵活的时间尺度上进行高效配置,突破传统的劳动模式。