江苏发布“十四五”生态环境科技成绩单

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9月29日下午,江苏省生态环境厅召开新闻发布会,通报“十四五🌟”期间全省生态环境科技成果。据了解,江苏近年来在生态环境科技🚀攻关和成果转化方面取得一系列进展,为深入打好污染防治攻坚战提⭐供了有力支撑。 科技投入持续加大 创新平台不断完⭐善 “十四五”以来,江苏系统部署生态环境科研工作,累计😡投入财政经费5668万元,支持67个科研项目,带动社会配套投😂入近1亿元。组织实施了“污水处理行业减污降碳协同增效”等两项😀“双碳”专项重大示范工程,资助经费达4000万元。通过协同攻🤗关,已完成21项新技术新工艺研发、15台(套)新装备试制,并😀建成多个示范工程。在创新平台建设方面,累计建设了6家生态环境🎉部重点实验室、3家工程技术中心,以及13家省级生态环境保护重🤩点实验室和17家工程技术中心。 重点领域技术突破 🥳 支撑精准科学治污 在太湖治理方面,江苏首创生态清淤智💯能化一体平台船“太湖之光”“太湖之星”,实现污染底泥高效清除😅并减少二次污染。研发的藻类人工智能分析仪构建了130种以上藻🤔类AI识别模型,将单样本分析时间从2~3小时缩短至5分钟,识😢别准确率超过90%。长江保护方面,高质量完成两期“一市一策”😆驻点跟踪研究,研发推广10余项关键技术。在大气污染防治领域,😍江苏率先开展PM2.5与臭氧协同控制研究,建立覆盖全省域的“🙌天-空-地-船”立体观测网络,并创新建立“1+13”省市联动🙄科技支撑机制,有效支撑了重点行业污染物精准减排与季节性污染应😢对。土壤及地下水治理方面,研发的“移动式污染场地快速调查技术👏”入选生态环境部2023年先进技术目录,大幅缩短了污染勘察周🙌期。 智能装备广泛推广 监测能力跨越提升 😆记者发布会上了解到,智能监测装备的广泛应用,加快了江苏生态环❤️境监测实现智慧精准的脚步。藻类人工智能分析仪历经四代五款设备🙄迭代,形成“硬件+算法+数据库”三位一体的全场景解决方案。环😘境DNA在线自动采集仪及智慧分析系统,实现了对环境DNA的连😀续、多通道、大体积采集,能够快速、准确、持续地获取水生生物的🥳动态信息。水质指纹污染溯源技术将刑侦中指纹比对思路创新性应用👍于水污染溯源,实现了污染的早期预警和精准溯源,可在15分钟内😊完成一次溯源并自动留证。目前,该技术产品已在全国28个省级行😆政区应用。 南京晨报/爱南京记者 刘通 返回搜狐,查看🤔更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 穆胜 文 | 穆胜 “人效”的全称是“人💯力资源效能”,对应的英文是“HR Efficiency”,而😂“Efficiency”,是投产比、效率的意思。这就产生了一👍个非常明显但鲜有人提及的问题——为什么不直译为“人力资源效率😆”,而要翻译为“人力资源效能”? 我算是国内几个最早研🌟究“人力资源效能”的人,这里,我给出一个解释。 01 🤗主打防守的模式 人效是个投产比,分母是“人力资源投入”🌟,分子是“财务或业务产出”。从数学逻辑上看,要提升人效,显然😜有两种模式: 第一种模式主打防守,主张减少分母,即“降😘低人力资源投入”。 具体做法是,精简机构、压缩编制、裁🤗撤人员。考虑一般的企业里多多少少都有组织冗余,这样的做法显然😉是立竿见影。但问题是,一方面,这种做法不可持续,组织规模不可😅能无限缩小;另一方面,如果没有理解组织的运作机制,盲目压缩组😂织,很有可能导致业务流程和组织氛围被破坏,进而影响产出(分子😜),最终得不偿失。 事实上,大多企业就是在这条错误的道🔥路上“砥砺前行”。2015年左右,我为国内一家年营收千亿的企😍业担任人力资源顾问,当时我就为他们引入了最先进的人效管理理念😴。也就是说,很多现在才流行起来的概念,我在十年前就给他们讲过🌟了。当时现场的反馈很有意思,相当一部分HR认为:“穆老师,您💯这理念很好,但现实中,HR能够控制的只有分母,要提升人效,我❤️们只能动刀砍人、砍组织。” 道理我都讲透了,但他们看到🔥的只是分母,所以,人效管理的理念并没有在这家企业落地生根。不😜能不说,这是一种遗憾,规模如此庞大的企业,但凡找一两个试点,🤯尝试探索人效管理,形成成本端的竞争力和经营者的效能意识,他们🙌现在的江湖地位,就不会如此憋屈了。 02 主打进攻的模😜式 第二种模式是主打进攻,主张增加分子,即“增加财务或🤯业务产出”。 有一部分企业,的确能够只管业绩增长,不管🌟人力投入。甚至他们在人力资源投入上豪掷千金,还会被认为是“有😂格局”“有眼界”“战略性储备”。 说白了,如果业绩保持🤩高速增长,人力资源这点投入,还不是九牛一毛?老板们进而就可以😴上价值——“人才是最宝贵的资源,好的人才决定了企业的未来,找😢人才,不应该看价格。” 眼看着这些企业在人力资源投入上😎的“大手笔”,其他企业的HR就开始泛酸——“看看人家的老板,😢看看人家的企业,看看人家的HR!我们就没打过这么富裕的仗!”😆 其实,这种“全力进攻(分子),不管防守(分母)”逻辑⭐,还是因为企业有业绩增长的势能。老板们大可以把这种势能归结于😉自己在人才上的全力投入,甚至可以举出个别人才改变竞争格局的个🤩例,但说到底,这种势能还是来自于宏观经济和行业的红利,显然是🤯倒果为因嘛。但舆论就是慕强的,当你业绩好了,你说什么别人都会👍认为全是对的。 展开全文 我从来不相信那种豪掷投😍入,然后赌不确定性产出的投资模式,这种模式赌性太大,不靠谱。😡这就好比有的头部投资机构,宣传自己的理念是“投赛道”,也就是😘哪个赛道上出现机会的时候,就投这个赛道上几乎所有的头部项目。😉他们形容为,一把飞镖扔出去,总有一个落在靶盘上。但现实却在打🎉脸,经济红利期过去了,进入寒冬了,他们的这种投资模式就不灵了😍。所以,不要把“蒙对了”说得这么清丽脱俗嘛。 03 防😘守反击的模式 不考虑经济周期,人力资源的投资,也不能是⭐只管防守(分母)的“龟缩”;如果考虑现在是经济寒冬期,人力资🌟源的投资,就不能是只管进攻(分子)的“豪赌”。 进一步😎看,即使现在经济再回归上行期,依赖“豪赌”模式的HR们价值就👍会被认可,就有前途吗?显然也不是呀。他们所谓的专业成功,在老👏板和业务部门眼中,不过是蝇附马尾,企业要不要干掉HR,全凭老🌟板心情。 两种模式本质的问题,都是割裂了进攻(分子)与😡防守(分母)之间的关系。奉行两种模式的企业,都不清楚人力资源😆投入是如何产生业绩的,他们只能“抓一头”。 我主张的人⭐效管理,是防守反击的模式,是把有限的人力资源筹码进行合理配置🌟,最大程度确保企业的确定性增长。直观来说,即使一个企业人力资🤗源总投入不变,我认为,通过优化配置方式,也能明显提升人效。因😀为大多企业的人力资源配置方式,实在有点像是“蒙眼放筹码”“菜👍市场议价定编制”,造成的局部冗员那可不是一点点。把冗员挤出来🎉,放到一些真正需要人力投入的领域里,再辅以若干的人效赋能手段😊(选用育留等),业绩增长自然就来了。 如果考虑我的这种🔥理念,人力资源效能,应该就有两层意思:一是“效”,即效率;二😢是“能”,即产出。这个概念本身就有导向性,它表面是防守反击,❤️其实是一种精实增长的进攻理念,它坚信人力资源投入和业绩产出之⭐间的强联系,认为通过人力资源职能的各种工具能够推动经营。有没😆有发现?这个概念本身就是人力资源专业的革命,野心还挺大的! 🙌 这样看来,中文博大精深,“人力资源效能”的翻译,实在是😜妙!返回搜狐,查看更多

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