（二）完善科技成果转化交易机制。高水平建设合芜蚌国家科技成果转移转化示范区。健全技术产权、价值评估、流转交易、价值担保等技术交易服务体系，高水平举办中国（安徽）科技创新成果转化交易会。支持龙头企业建设技术转移机构，打通产业链上下游技术转移链条。鼓励高校、科研院所建设专业化技术转移机构，其科技成果转化净收入单位留成部分中可提取不低于10%的经费用于人员奖励和机构能力建设。支持中国科技大学、合肥工业大学等按程序申请开展高校专业化国家技术转移机构建设试点。
（三）优化科技创新资源配置方式。坚持科学技术打头阵，高水平建设国家实验室，形成国内领先的大科学装置集群，高水平规划建设“科大硅谷”。实施关键核心技术攻坚计划，在重大创新平台探索试行首席科学家负责制，开展顶尖领衔科学家支持方式试点。支持行业领军企业牵头组建创新联合体、新型研发机构，为产业创新持续提供关键共性技术服务。开展新型研发机构分类评价管理。支持行业领军企业通过产品定制化研发等方式，为关键核心技术提供早期应用场景和适用环境。
（四）加快技术要素和资本要素融合发展。完善金融支持科技创新政策，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。按照市场化原则探索建立科技企业贷款风险补偿资金池，引导创业投资基金向科技成果转化和产业链前端延伸倾斜。完善合肥知识产权运营服务体系，推行知识产权质押融资市场化风险补偿。
二、进一步提高土地要素配置效率
（五）探索土地管理制度改革。按照国家明确的范围、标准和规则，在合肥都市圈内实施城乡建设用地增减挂钩节余指标跨县域调剂使用，切实维护群众合法权益。推动盘活利用闲置农房。按照国家统一部署，有序推进农村集体经营性建设用地入市改革。
（六）优化产业用地供应方式。在符合国土空间规划和用途管制要求前提下，推动不同产业用地类型合理转换，探索增加二三产业混合用地供给；同一宗土地兼容两种以上用途的，可依据建筑面积占比或功能重要性确定主用途，并依据主用途确定供应方式。建立健全工业及其他产业用地弹性年期供应制度，鼓励采用长期租赁、先租后让方式，依法依规办理土地出让手续。全面推行“标准地”改革，省级及以上开发区新批工业用地全部以“标准地”供应。
（七）提升土地节约集约利用水平。深入推进“亩均论英雄”改革。开展开发区土地集约利用专项评价，评价结果作为开发区升级、扩区的重要依据。推广基础设施建设类、新产业新业态类等工程项目节地技术和节地模式，推进土地节约集约利用综合改革。
（八）加大以市场化方式盘活存量土地力度。开展批而未供土地、闲置和低效工业用地全域治理，鼓励通过依法协商收回、协议置换、合作开发等方式盘活利用。探索低效用地主动退出办法，原土地使用权人无法实施自主再开发的，可向政府申请土地收储并获得合理补偿。探索地上地下空间综合利用的创新举措，在同一空间内可整体或者分层设立地上、地表和地下建设用地使用权。
三、促进人力资源要素畅通有序流动
（九）进一步深化户籍制度改革。全面实施居住证制度，推行居住证互通互认，试行以经常居住地登记户口制度，实现常住地提供基本公共服务，加快推进农业转移人口市民化。建设完善乡镇公共就业服务体系，统筹推进农村劳动力转移就业和就地就近就业。建立健全与地区常住人口规模相适应的财政转移支付、住房供应、教师医生编制等保障机制。
（十）畅通劳动力和人才社会性流动渠道。持续深化编制周转池制度建设，完善事业单位编制管理制度，统筹使用编制资源。支持事业单位通过特设岗位引进急需高层次专业化人才。支持高校、科研院所设立流动岗位吸引企业技术人员从事科研工作。支持建设高水平应用型大学，探索建立职业资格证书、职业技能等级证书与学历证书有效衔接机制。鼓励组建人才发展集团，加强和创新协调劳动关系三方机制。
（十一）激发人才创新创业活力。鼓励高校、科研院所等事业单位专业技术岗位科研人员按照国家有关规定到企业工作、参与项目合作、兼职创新、在职创办企业。优化高校专业设置及专业调整的审批或备案流程，支持高校培育地方所需的创新型、应用型、技能型人才。支持校企合作开展“订单式”技能人才培养，鼓励符合条件的职业院校、技工院校、企业开展职业技能等级认定工作。
四、探索建立数据要素流通规则
（十二）推进公共数据开放共享。开展公共数据资源普查，形成统一的系统清单、数据清单、需求清单，打造一体化数据基础平台。编制公布公共数据开放目录并动态更新。在安全可控前提下，依法合规开展公共数据资源授权运营，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。建立健全符合公共数据要素特性的价格形成机制。
（十三）完善数据产权服务体系。发挥安徽省数据交易所枢纽作用，推进数据流通交易，建设合规高效的数据流通交易平台，发挥数据产业促进、交易技术创新、数商生态合作等功能，打造全国一流、特色鲜明的区域性数据交易场所。探索智能语义搜索、数据追溯等技术应用，运用区块链、隐私计算、量子加密等技术，提高数据流通交易效率，保障数据流通安全。
（十四）打造规范化数据开发利用场景。
