农业农村部：2022年生猪出栏6.99亿头 供应有保证******
中新网1月18日电 国务院新闻办公室18日举行新闻发布会，农业农村部总农艺师、发展规划司司长曾衍德在会上介绍，生猪是重要的农产品，也是重要的民生产品。中国人的饮食习惯，猪肉是餐桌必需的，也可以说是反映小康水平的重要因素。从去年的情况看，我可以欣慰地告诉大家，去年生猪出栏6.99亿头，平均两人一头猪，我们的生猪供应有保证。
曾衍德表示，当时正值备年货的重要时段，从常年情况看，这个时候生猪应该处于价格高的时段，但今年的情况有点特殊，与往年有所不同，生猪供应呈现了三个新的特点：一是出栏增多。据农业农村部总监测，12月份生猪出栏量环比增长18.3%，同比增长7.3%。二是消费偏弱。受新冠疫情影响，餐饮和集团消费尚未完全恢复，猪肉消费出现“旺季不旺”的现象。三是价格下降。今年1月第2周，全国生猪均价16.3元/公斤，连续11周回落，已低于16.7元的养殖成本，部分养殖场出现了亏损。
曾衍德强调，对于今后一个时期生猪行情走势，价格波动是必然的，我们的目标是要波动频次降低，幅度降低。从趋势看，关键是看三个因素：一是能繁母猪存栏量。12月末全国能繁母猪存栏量接近4400万头，为正常保有量4100万头的107%，就是说比正常保有量多了一点，略高于产能调控绿色合理区域的上限。二是中大猪存栏量。11月份和12月份，全国规模猪场5月龄中大猪存栏量同比分别增长10.9%和5.6%，这些猪大约在春节前后陆续出栏。三是新生仔猪数量。前期新生仔猪数量增加较多，这些猪大约6个月左右就要出栏，后期上市将增加。综合判断，春节前后，生猪出栏不会比去年同期少，加上节后猪肉消费进入淡季，猪价走低的趋势明显，生猪养殖可能进入阶段性亏损。(中新财经)
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）
