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充分發揮統計職能 主動服務發展大局做高質量發展的真實記錄者和科學監測者
——訪浙江云和縣統計局局長王燕梅

2018-01-27 10:26:31
統計科學與實踐 2018年7期
關鍵詞:考核質量

□ 本刊記者

記者:王局長,您好!過去的一年,云和縣統計局認真落實中央、省、市要求,以提高基層統計工作水平和統計數據質量為目標,以服務全縣經濟工作為宗旨,強化措施,狠抓落實,各項工作取得了新成績。據了解,云和縣統計局在2017年度縣級綜合考核中獲得優秀,這其中和圍繞黨委政府中心工作做了大量的統計服務工作是分不開的,請您介紹一下主要有哪些方面?

王燕梅:2017年,我們云和縣統計局主動作為,圍繞麗水市局“五會”(即會研判、會診斷、會評判、會調查、會輔導)要求,在精心組織實施日常指標統計、調查普查的基礎上,積極當好“三大員”,出好“三張表”,切實為黨委政府做好統計服務。一是當好分析員,出好診斷表。緊緊圍繞主要經濟社會發展指標,做好事前研判,每月開展好指標跟蹤、比對、分析,預警,形成走勢預測表,呈縣主要領導和分管領導參閱,尤其是針對重點企業技改停產的偶發性,先后多次到企業了解情況,形成工業形勢分析報告向縣主要領導和分管領導作專題匯報。同時加強事后診斷,每月、每季加強對數據的深層次分析與解讀,2017年提供統計分析21篇、統計簡析13篇,其中獲縣主要領導批示3篇,并撰寫調研報告8篇,開出“短、精、快”的經濟診斷書7篇,深刻分析問題,為縣委縣政府提出精準建議。二是當好協調員,出好協作表。提請縣政府建立了部門統計工作總聯席會議和專題聯席會議制度,每季度分別由常務口和分管政府口主持召開,預判形勢,分析問題,提出建議,努力形成統計聯動合力。正視我縣近年來“四上企業”培育成效不明顯、投資項目統計規范性有待加強的痛點,精心編制《云和縣固定資產投資項目和“四上”企業入庫申報指南》,以圖文并茂的形式細化操作流程和注意事項,促使符合條件的企業、項目在時間節點內及時入庫納統,企業數和項目數均比上年增加1倍多,有效支撐了我縣經濟發展。三是當好裁判員,出好考核表。完善統計工作考核機制,繼續將統計工作列入縣委、縣政府對鄉鎮(街道)及有關部門年度重點工作考核,并對鄉鎮(街道)的考核辦法及有關部門的考核要點進行了細化,充分發揮考核在鄉鎮(街道)和部門統計工作中的激勵、監督和導向作用。

今年,我局還在2017年的基礎上圍繞省、市考核有關指標,建立了定期監測服務考核機制、精準調研服務發展機制,及時做好數據的匯總、上報、監測分析,開展重點課題調研,切實發揮統計“智庫”職能。

記者:真實是統計工作的生命線,在確保統計數據質量這項工作上,請問云和縣局有什么舉措?

王燕梅:今年以來,為確保統計數據質量,客觀反映云和經濟發展運行態勢,我們云和縣局緊緊圍繞全省統計系統“舉一反三、建立防范和懲治統計造假弄虛作假長效機制”專項行動要求,從“實細準嚴”四字著手,嚴格把關數據質量。一是突出“實”字強調研。開展“基層大走訪活動”,把城鄉一體化住戶調查戶、重點技改企業、新增上規企業以及在分行業中占比較大的企業和項目作為重點走訪對象,詳細摸清調查對象經營狀況、業務活動及其動態變化,掌握全縣經濟運行“活情況”,確保源頭數據準確。同時對數據填報注意事項、日常資料臺賬、要點易錯點等進行現場業務指導,做到“實地調研、實地指導”兩不誤。今年上半年已走訪一體化記賬戶260余戶實現全覆蓋,走訪企業和項目單位120余家,走訪率達60%。二是圍繞“細”字抓考核。“四上”企業統計工作質量是保證統計數據質量的源頭基礎。為全面提升全縣“四上企業”統計人員思想素質和業務能力,強化統計責任心和敬畏心,今年年初我局修訂出臺了《云和縣“四上企業”統計人員業務考核辦法》。從統計基礎工作、統計報表上報及時性、統計數據質量、統計從業人員繼續教育、企業規范化建設及其他日常統計工作等方面對統計人員進行評分,并實行半年一考評一獎勵,切實提高基層統計質量。三是追求“準”字重審核。一方面利用直報平臺的審核模板,按照“即時審核—及時查詢—限時修改”工作要求,著重加強對數據異常變動企業的監測和審核,從源頭上夯實數據質量。另一方面采取平臺與庫外審核相結合、同期對比與環比對比相結合、表內關聯與表間關聯相結合、本縣與其他縣市區橫向對比相結合的審核方法,全方位把握數據的準確性,防止因數據質量問題引起趨勢性錯誤。同時,與國稅部門建立定期數據共享機制,開展月度數據對比,及時發現糾正問題,在很大程度上保證和提高了數據質量。四是注重“嚴”字強法治。綜合施策,深入推進統計法治建設。認真貫徹落實中央領導同志關于深化統計管理體制改革重要指示批示,就國家、省、市深化統計管理體制改革提高統計數據質量工作有關要求及云和有關情況向縣委常委會進行匯報;按照省市部署,扎實開展了“舉一反三,建立防范和懲治統計造假弄虛作假長效機制”專項行動;針對市縣領導批示要求,召開2018年度《統計法》學習培訓暨加強統計執法提升數據質量工作推進會,組織各鄉鎮(街道)及相關部門專題學習《統計法》《統計法實施條例》和省統計局關于統計執法工作的相關文件會議精神。同時,根據省市“雙隨機”檢查工作要求,結合統計數據質量管控制度的實施,積極啟動統計執法“雙隨機”檢查工作,2018年上半年在全市率先完成平臺流程的執法準備階段工作,建成三產統計調查對象庫11家、工業統計調查對象庫57家和執法人員庫2人,并隨機抽取執法對象開展檢查。

記者:務實管用的工作機制是提高統計工作水平的重要保證,請您具體介紹一下云和縣統計局在2018年的工作中有哪些新的嘗試?

王燕梅:我們確定2018年是“數據質量提升年”和“干部能力提升年”。在數據質量提升和干部能力提升方面我們云和統計也一直在探索中。2015年,我們成立了全省首個農村統計員培訓學校,開展小班化教學,通過全員輪訓、專題培訓等多種形式,為農村統計人員業務水平和綜合素質的提高提供強有力的陣地支持,截至目前,農村統計員培訓學校共開展培訓42期,2368人次。該項創新工作獲得了麗水市統計局、國家統計局麗水調查隊“2015年統計與調查工作優秀成果一等獎”及 麗水市統計系統“十佳工作品牌”。關于抓數據質量提升具體措施剛才已經介紹了,在提升干部能力上為切實提升統計工作水平,我局于今年探索建立了一項機制、出臺了一個細則。一是建立了《云和縣統計局“四分之一”月度工作機制》。“四分之一”月度工作機制要求各專業人員一個月的四分之一時間精力用于常規統計報表,四分之一時間精力分析研究數據,四分之一時間精力深入基層調研,四分之一時間精力進行經濟形勢預判。即每月1至8日集中開展并完成各專業上一時間周期常規性統計報表的匯總、審核、上報工作;每月10至15日開展各專業的月度數據精準分析;每月16至25日采取實地走訪、企業主訪談、業務指導、執法檢查等多種形式開展調研,帶著“數字”、“問題”和“課題”調研現場;每月27日前完成對下個月、下一階段經濟走勢的預判。二是出臺了《云和縣統計局工作人員平時考核工作實施細則(試行)》。細則以工作人員的崗位職責和所承擔的工作任務為基本依據,分領導班子、專業人員、辦公室人員三類就綜合情況和崗位情況設置分值100分進行月度考核,得分從高到低取30%為優秀,在85分以上為稱職,85分—75分為基本稱職,75分以下為不稱職,考核結果與月考核獎相掛鉤,并作為確定年度考核結果的重要依據。機制和細則的制訂出臺,明確了干部日常職責任務,強化了干部工作作風,提高了深鉆業務的主動性,全局干事創業氛圍更加濃厚。

記者:王局長,我們都知道黨的建設是我們抓好各項工作的根本,機關黨建工作是一項增強機關戰斗力和凝聚力基礎性工作,云和縣局是如何讓黨建工作更好地指導統計工作開展的?

王燕梅:我局堅持以黨建引領為核心,為推進機關黨建工作出成效、上臺階,以四個“+”統籌謀劃2018年黨建工作。一是黨建+學習。深化學習型黨組織建設,全面提升黨員隊伍綜合素養。以“兩學一做”學習教育常態化制度化為契機,以“三會一課”、黨員指尖課堂為平臺,制定切實可行的學習方案,扎實開展每月集中夜學、閑暇分散自學。創新學習方式,多采取體驗式、情景式現場學習,打造“開放課堂”,并增強學習內容的針對性。二是黨建+業務。堅持“圍繞中心抓黨建、抓好黨建促發展”,把黨建工作與統計業務實現有效結合。一方面將密切聯系群眾與統計調查研究相結合,結合每月的主題黨日,開展基層大走訪,了解企業經營運轉情況,指導企業不斷完善統計工作臺賬,指導調查戶科學準確記賬,并積極撰寫統計調研報告。另一方面將開展黨員志愿服務與統計宣傳相結合,進一步深化“老李幫忙團”黨員志愿服務活動,積極認領公益項目和認領微心愿,開展義務大掃除、貧困村幫扶等活動,在志愿服務活動中宣傳統計知識、統計法律法規和四經普知識。三是黨建+服務。發揮黨員先鋒作用,推進服務型基層黨組織建設。緊緊圍繞云和縣委、縣政府中心工作,加強分析研究和預警預判,積極撰寫工業、投資等領域運行分析,定期報送縣委縣政府主要領導及相關部門,推動統計向“數庫”“智庫”并重轉變,為領導提供精準決策依據,為全縣高質量發展建言獻策。四是黨建+幫扶。我局積極深入農村開展黨建幫扶,助推精準扶貧。以局第一書記派駐村安溪鄉嚴山村和結對村石塘鎮高畬村為陣地,聯合村黨支部開展了“黨旗引領,精準幫扶”、“黨建引領,駐村連心”、“聚焦鄉村振興、關愛留守老人”等主題黨日活動,宣講習近平總書記關于鄉村振興新思想、探討發展村級集體經濟路徑和農民增收渠道、開展鄉村整潔行動,豐富村主題黨日活動,為村里發展建言獻策。同時,我們組織全體黨員開展結對幫扶工作,走訪慰問困難群眾,積極落實幫扶資金,力所能及地為村里解決生產生活難題。

記者:王局長,感謝您接受我們的采訪。希望云和統計干出新面貌,干出新氣象,干出新業績,最后祝愿云和統計的明天更加美好。

王燕梅:謝謝。

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