具体描述
《经济法实务》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在第一版基础之上吸收了最新的法律法规修订而成。全书分14章，以法律基础知识、物权法知识作为引导，重点介绍了企业法、公司法、企业破产法、合同法、反不正当竞争法、产品质量法、消费者权益保护法、专利法、商标法、会计法、票据法和证券法。《经济法实务》的特色是突出了案例教学和综合训练，各章均设计了综合练习，可作为课堂基础练习，目的是巩固基本概念。《经济法实务》随书所配的光盘，补充了大量习题和案例，突破了教材篇幅的限制，可配合教学直接使用。光盘中的单兀测验，习题难度较教材略高，适合课外拓展，以期达到培养学生分析问题能力的目的。光盘中还汇集了《经济法实务》涉及的法律法规，便于查询。
《经济法实务》可作为高等职业院校、高等专科院校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院经济管理专业经济法课程的教材，也适用于五年制高职、中职相关专业，并可作为社会从业人士的业务参考书。
好的，请看这份关于《经济法实务》之外的图书简介。 --- 数字化时代的商业伦理与法律前沿：《新兴技术应用中的合规挑战与风险管控》 内容概述 本书聚焦于当前全球商业活动中，以人工智能（AI）、大数据、区块链和物联网（IoT）为代表的新兴技术所带来的深刻变革。我们不再处于传统法律框架完全适用的时代，技术的飞速发展正在不断挑战和重塑既有的法律边界，尤其是在数据主权、算法公平性、智能合约的法律效力以及跨国界数据流动等领域。 《新兴技术应用中的合规挑战与风险管控》深入剖析了这些前沿技术在实际商业场景中的落地应用，并着重探讨了企业在拥抱技术红利的同时，必须面对的复杂法律与伦理困境。全书结构严谨，不仅提供了详尽的理论分析，更包含了大量来自全球领先企业的实战案例，旨在为企业高层管理者、法务部门、技术开发团队以及政策制定者提供一套系统化、可操作的风险识别、评估和管理框架。 第一部分：数据要素化与隐私保护的十字路口 第一章：全球数据治理格局的演变与比较 本章首先对当前全球主要经济体的数据治理模式进行了深入的比较分析，重点涵盖欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的联邦与州级隐私法规（如CCPA/CPRA），以及中国《数据安全法》和《个人信息保护法》的核心要求。分析聚焦于数据本地化、跨境传输的合规路径选择，以及不同监管体系下的数据权利人保护标准差异。强调企业必须建立“全球视角下的最低合规标准”。 第二章：匿名化、假名化与再识别风险的法律边界 随着数据价值的提升，如何安全地利用个人数据成为关键议题。本章详细阐述了数据脱敏技术的法律效力认定标准。讨论了先进的隐私增强技术（PETs），如联邦学习和差分隐私，在法律合规层面的应用潜力与局限。特别关注在AI训练过程中，数据“再识别”的法律责任认定和举证难度。 第三章：数据资产化中的权属界定与合规挑战 数据被视为新的生产要素，但其所有权、使用权和收益权的界定仍存在法律真空。本章探讨了在数据交易、数据入表（资产负债表）过程中，如何通过合同设计和技术手段确立清晰的法律关系。内容涉及数据联合处理协议（DPA）的撰写要点，以及在数据确权争议中，法院可能采纳的裁判思路。 第二部分：人工智能的黑箱、偏见与责任分配 第四章：算法透明度与可解释性（XAI）的法律要求 AI决策日益渗透到信贷审批、招聘筛选甚至司法辅助等高风险领域。本章核心探讨“算法黑箱”对法律正当程序和反歧视原则的冲击。详细分析了《人工智能伦理指南》向法律强制规范转化的趋势，以及企业在展示决策逻辑时，需要在商业秘密保护与法律可解释性之间找到的平衡点。 第五章：算法歧视的认定标准与法律后果 系统性偏见（Bias）是AI应用中最难解决的伦理和法律问题。本章通过具体案例，解析了“直接歧视”与“间接歧视”在算法设计中的体现。内容涵盖如何进行算法影响评估（AIA），以及在发生偏见性决策后，企业需承担的民事责任、行政处罚乃至刑事风险。 第六章：自动驾驶与机器代理人的法律责任模型构建 随着L3及以上级别自动驾驶的推进，传统基于“过失”的侵权责任模型面临失效。本章提出了基于产品责任、严格责任以及新型“风险分担”模型的探讨。针对AI生成内容（AIGC）的知识产权归属和侵权界定，也提供了最新的司法观点和应对策略。 第三部分：区块链与去中心化应用中的法律重构 第七章：智能合约的法律效力与执行困境 智能合约的代码即法律（Code is Law）理念与现有成文法体系存在根本冲突。本章深入分析了智能合约在合同成立、履行、违约认定及救济措施等方面的法律适用性。重点讨论了“预言机”（Oracle）数据失真引发的合约风险，以及在去中心化自治组织（DAO）中的法律主体地位认定。 第八章：代币发行与数字资产的金融监管合规 本书详细梳理了全球主要司法管辖区对加密货币、稳定币和首次代币发行（ICO/IEO/IAPT）的证券属性认定标准。强调了反洗钱（AML）和恐怖主义融资（CFT）在去中心化金融（DeFi）领域的落地挑战，并提供了面向合规的代币设计原则。 第九章：分布式账本技术（DLT）在供应链中的法律确权 探讨区块链技术如何重塑供应链金融和知识产权追溯体系。重点分析了DLT环境下的电子证据效力认定，以及如何通过链上签名和共识机制的设计，满足法律对“不可篡改性”和“可审计性”的要求，从而有效降低交易摩擦和法律纠纷成本。 第四部分：构建面向未来的合规运营体系 第十章：跨国科技企业的全球合规协调机制 新兴技术没有国界，但法律体系碎片化严重。本章提出了一套“风险矩阵驱动”的全球合规运营框架，指导企业如何整合不同国家和地区的监管要求，建立统一的内部控制流程。内容涵盖数据流动的“堡垒化”策略与风险敞口管理。 第十一章：技术伦理融入企业治理的实践路径 合规的最高境界是融入企业文化。本章侧重于“软性”治理工具的实操，如设立首席AI伦理官（CAEO）、建立常设的跨部门伦理审查委员会，并将技术风险指标纳入董事会报告。强调主动合规而非被动应对的理念。 结论：技术发展中的法律前瞻性应对 总结新兴技术对传统法治理念的颠覆性影响，呼吁立法者与行业先行者共同努力，构建一个既能激发创新活力，又能有效保障社会公平与个人权益的法律生态系统。 --- 适用读者对象： 大型科技企业、金融机构、互联网平台的高级管理人员与法务负责人。 致力于新兴技术（AI/区块链/大数据）业务的创新团队。 政府监管机构、行业协会的政策研究人员。 关注科技法律交叉领域的律师、法律顾问及法学院研究生。 本书的价值在于： 它不是一部教导如何规避现行法律的“偏方”，而是提供一套前瞻性的、体系化的工具箱，帮助企业将复杂的法律要求转化为可执行的技术规范和商业流程，确保在数字化浪潮中行稳致远。
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