人口研究
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广东首份“越有数”人口模型课题研究报告发布

创新构建数字人口模型 多维研究人口发展情况

运用网络数据,做到“心中有数”

作为广东省首个数字政府改革示范区,在上级领导重视关心和有关各方参与支持下,广州市越秀区又对一项工作进行率先探索,那就是推进“数字人口”专题研究。2021年9月28日,“越有数”人口模型课题研究报告发布会在越秀区政务服务中心会议室举行,10多位省内外知名专家学者通过线上或线下的方式参会,对课题组参照人口普查数据,创新探索从不同数据维度统计分析人口情况,对如何使老城区焕发新活力提供人口规模、结构等层面的决策参考,给予了高度评价。作为课题牵头单位,广州南方学院(原中山大学南方学院)公共管理学院提交了近50页的专项报告。

“越有数”人口模型课题研究报告发布会9月28日在越秀区政务服务中心举行

10多位专家线上线下智慧激荡

国家信息中心信息化和产业发展部主任、国家大数据发展专家咨询委员会秘书长单志广,清华大学社会科学学院副院长、数据治理研究中心执行主任孟天广,中山大学政治与公共事务管理学院教授、广州南方学院公共管理学院院长陈天祥,华南师范大学二级教授、校学术委员会副主任、广东省计算机学会常务副理事长汤庸,工信部电子五所赛宝联睿信息公司副总工程师黄建新,广州联通政企客户事业群大数据中心主任汪旭分别主题发言。单志广主任指出,新一代信息通信技术正在重塑和再造现代政府的治理模式,互联网+的流量驱动效应、大数据+的数据驱动效应、人工智能+的算法驱动效应、5G+的效率驱动效应、区块链+的可信驱动效应正在引领现代政府治理实现网联、物联、数联、智联。孟天广副院长认为,作为治理主体的重要组成部分,数字技术对个人和社会发挥着显著的“赋权”功能,而对政府则意味着一种集数据驱动、技术嵌入、社会协同为关键机制的新型治理能力。汤庸教授指出,越秀区政务服务数据管理局开展“数字人口”专题研究,是人口模型创新的有益尝试,研究报告中将大数据技术应用到人口数据建模,从不同数据维度建立适合时代发展的城市人口统计体系,可以为政府治理提供重要依据。

与会专家线上线下交流发言,气氛热烈

会上,越秀区政务服务数据管理局还向陈天祥院长和广州南方学院新技术与政府治理研究中心主任、中共广东省互联网行业党委项目顾问蓝云,北江区块链研究院副院长、广州南方学院新技术与政府治理研究中心特约研究员王列娜等三位专家学者颁发了“‘越有数'数字政府改革建设顾问”聘书。

颁发“‘越有数'数字政府改革建设顾问”聘书

会议还邀请了人民网舆情数据中心主任数据分析师、数据建模专家李伟,湖南日报社华声云公司总经理、国家多个部委大数据顾问吕永强等北京及省外专家在线视频交流;广州南方学院公共管理学院办公室主任潘晓蝶,数字广东公司广州分公司副总经理叶智辉,广州联通越秀分公司党支部书记、总经理麦智民,中智公司副董事长林剑文等省内专家学者现场座谈交流。越秀区政务服务数据管理局相关领导成员出席了本次发布会。

本场报告发布会有“三个特点”

一场报告发布会为什么能引起多位各地业界大咖的广泛关注?中山大学政务学院教授、广州南方学院公共管理学院院长陈天祥以“三个特点”作了解释:“第一,这个课题的方向特别有价值,人口数量、结构及未来趋势等问题,上上下下都非常重视;第二,越秀区的数字政府改革建设特别有意义,全国数字政府建设,广东走在前列,而在全省范围内,越秀区又是唯一的省级数字政府改革示范区,越秀区率先推进‘数字人口'课题研究就很有创新意义;第三,课题组联合作战的组织方式特别有新意,不少观点很新颖,本份报告耗时8个月,精心打磨5次,凝聚了近20个部门上百位领导专家的共同智慧!”

据课题组组长、广州南方学院新技术与政府治理研究中心主任、中共广东省互联网行业党委项目顾问、中山大学MPA校友会数字化专委会召集人蓝云具体介绍,广州市越秀区政务服务数据管理局与广州南方学院今年1月开始共同推进“数字人口”专题研究。近年来,我国人口发展出现了一些显著变化,既面临人口众多的压力,又面临人口结构转变带来的挑战。越秀区作为全省首个数字政府改革建设示范区,深入贯彻落实党中央决策部署和省、市工作要求,在省内先行推进“数字人口”专题研究,会同广州南方学院专家团队、中国联通广州分公司大数据团队、华南理工大学工商管理学院钟远光教授团队、广东省互联网+大数据发展研究中心、中山大学MPA校友会及清远市北江区块链研究院团队先后实地走访调研了越秀区公安局、区民政局、区卫健局、区人社局、区教育局、区税务局、区城管和综合执法管理局、区统计局、广州地铁控制中心、广州自来水有限公司、广州燃气集团有限公司、区来穗局、广东电网公司广州越秀供电局等13家单位,取得一手数据资料,设计越秀人口模型,紧抓数据治理,拓展人口统计方式,建设大数据智慧政府。报告全文两万字,主要内容有:研究背景、测算方法和概念界定,越秀区人口规模及结构,模型和参数,决策参考建议。