日期｜Date：7.12（周六）
地点｜Venue：文翰楼一楼南报告厅
主办单位｜Organizer：中南财经政法大学亚洲色情
中南财经政法大学科学研究部
主题｜Topic:以数字产业化与产业数字化提升新质生产力
主讲｜Speaker
林毅夫，北京大学博雅讲席教授、国家发展研究院及南南合作与发展学院名誉院长，新结构经济学研究院院长。林毅夫现任全国政协常委、经济委员会副主任。曾任全国工商业联合会专职副主席，任第七至第十届全国政协委员，第十届全国政协经济委员会副主任，十一届全国人大代表，十二届全国政协常委、经济委员会副主任，国务院参事。在国内外多个有关发展政策、农业、减贫的委员会、领导小组兼职。膺选为发展中国家科学院（原第三世界科学院）院士及英国科学院外籍院士，并获英法美加香港10所大学荣誉博士学位。主要著作：《论中国经济》、《战胜命运》、《超越发展援助》、《繁荣的求索》、《解读中国经济》、《新结构经济学》、《从西潮到东风》、《本体与常无》、《中国的奇迹》等二十余册。并在国内外学术期刊发表100多篇论文。
摘要｜Abstract
围绕“以数字产业化与产业数字化提升新质生产力”这一主题，系统阐述数字化转型如何成为推动经济高质量发展的核心引擎。首先从宏观层面分析全球数字经济发展趋势及我国在这一领域的战略定位，强调数字产业化与产业数字化“双轮驱动”对培育新质生产力的关键作用；其次深入探讨数字产业化的发展路径，包括核心技术攻关、数字基础设施建设、数据要素市场化配置等核心议题，重点解析人工智能、区块链、5G等前沿技术如何通过产业化应用形成新的经济增长点；随后聚焦产业数字化实践，结合制造业智能化升级、农业数字化转型、服务业新业态培育等典型案例，说明传统产业如何通过数字技术融合实现效率提升与价值重构；最后提出政策建议与实施保障。
主题｜Topic:推进数字经济形态下的自主知识体系构建和人才培养创新
主讲｜Speaker
刘守英，国家级人才，现任中国人民大学经济学院教授、博士生导师，并担任中国人民大学国家发展与战略研究院执行院长。出版《土地制度与中国发展》《苏州奇迹的人文经济学》等专著10余部，翻译《财产权利与制度变迁》等经典著作，在《World Development》《经济研究》《管理世界》等国内外核心期刊发表论文200余篇。主持国家社科基金重大项目、国家自然科学基金应急项目等30余项，研究成果获孙冶方经济科学奖、教育部人文社科优秀成果一等奖、张培刚发展经济学奖等国家级奖项。
摘要｜Abstract
以"推进数字经济形态下的自主知识体系构建和人才培养创新"为主题，深入探讨在数字经济发展新阶段下，如何建立具有中国特色的自主知识体系和创新型人才培养机制。首先从战略层面阐述数字经济时代自主知识体系构建的重要意义，分析当前我国在数字技术、数字经济和数字治理等领域的知识创新现状与挑战；其次系统论述自主知识体系构建的路径与方法，包括突破关键核心技术的基础理论研究、构建中国特色的数字经济理论框架、完善数字领域的标准体系和知识产权保护机制；然后聚焦数字经济人才培养的创新模式，探讨如何通过学科交叉融合、产教协同育人、实践导向的教学改革等方式，培养具备数字素养、创新能力和国际视野的复合型人才；最后提出政策建议和实施保障，强调要通过体制机制创新、平台载体建设和国际交流合作，形成知识创新与人才培养相互促进的良性循环，为数字中国建设提供坚实的理论支撑和人才保障。
主题｜Topic:Data Composition and Optimal Allocation of Data Property Rights
时间｜Time：16：00
主讲｜Speaker
潘士远，国家级人才，现任浙江大学经济学院教授、博士生导师，并担任浙大城市学院商学院院长，同时兼任浙江大学民营经济研究中心主任。现任浙江省经济学会副会长，国际期刊《China Economic Review》《China & World Economy》副主编，以及《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》编委，国家社科基金项目评审专家。在《International Economic Review》《经济研究》《管理世界》等国内外顶级期刊发表论文60余篇，主持国家社科基金重点项目 “民间金融与经济发展”、教育部新世纪人才计划 “知识产权领域有关问题的研究” 等30余项课题。获浙江省哲学社会科学优秀成果奖一等奖（2008年）、二等奖（2017年），以及教育部高等教育国家教学成果奖二等奖（2018年）。
摘要｜Abstract
The rapid growth of digital economies has heightened the importance of understanding data composition and the optimal allocation of data property rights. This study examines the structural elements of data—including raw data, processed information, and derived insights—and explores how different ownership models impact economic efficiency, innovation, and privacy protection. By analyzing legal frameworks, economic theories, and case studies, we propose a balanced approach to assigning data rights among stakeholders (individuals, firms, and governments). Our findings suggest that a hybrid model, combining elements of private ownership, regulated commons, and incentivized sharing, maximizes societal welfare while fostering innovation. The paper contributes to ongoing debates on data governance by offering policy recommendations for equitable and efficient data rights allocation in the digital age.
