大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)的路徑探析

劉春 蔡紅波 鄭瓊

一、大數(shù)據(jù)背景下城市信用監(jiān)測(cè)工作概述

（一）工作背景

為貫徹落實(shí)《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)社會(huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要（2014-2020年）》（國(guó)發(fā)〔2014〕21號(hào)），按照《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于運(yùn)用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)對(duì)市場(chǎng)主體服務(wù)和監(jiān)督的若干意見(jiàn)》（國(guó)辦發(fā)〔2015〕51號(hào)）和《國(guó)家發(fā)展改革委辦公廳關(guān)于運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)展城市信用監(jiān)測(cè)工作的通知》（發(fā)改辦財(cái)金〔2016〕1469號(hào)）有關(guān)要求，充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，有效評(píng)價(jià)區(qū)縣城市信用建設(shè)水平和成效，培育文明誠(chéng)信的城市環(huán)境，加強(qiáng)推進(jìn)城市信用體系建設(shè)工作，提升城市軟實(shí)力，重慶市于2018年建立了全市信用狀況監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)全市40個(gè)區(qū)縣城市開(kāi)展在線(xiàn)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)。

（二）總體思路

區(qū)縣城市監(jiān)測(cè)工作通過(guò)大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)，圍繞全市各區(qū)縣在政務(wù)誠(chéng)信、商務(wù)誠(chéng)信、社會(huì)誠(chéng)信、司法公信和信用工作情況等5個(gè)方面，開(kāi)展區(qū)縣城市信用狀況監(jiān)測(cè)預(yù)警，科學(xué)客觀(guān)地評(píng)價(jià)各區(qū)縣信用建設(shè)水平和成效，定期披露區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)排名。主要包括4個(gè)步驟：一是開(kāi)展監(jiān)測(cè)指標(biāo)設(shè)計(jì)，包括信用監(jiān)測(cè)指標(biāo)設(shè)計(jì)、監(jiān)測(cè)計(jì)算模型設(shè)計(jì)、信用監(jiān)測(cè)指標(biāo)模型設(shè)計(jì)等；二是開(kāi)展信用大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，包括信用平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)信息和區(qū)縣上報(bào)等3類(lèi)數(shù)據(jù)源信息的監(jiān)測(cè)；三是指標(biāo)模型演算，包括模型算分、分值分析和統(tǒng)計(jì)匯總，形成信用狀況最終得分和排名；四是監(jiān)測(cè)結(jié)果展示，包括區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)報(bào)告和信用平臺(tái)大屏系統(tǒng)展示。

二、構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系

（一）監(jiān)測(cè)指標(biāo)設(shè)計(jì)目標(biāo)

針對(duì)重慶市信用體系建設(shè)的現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題，為推動(dòng)信用體系建設(shè)上臺(tái)階，監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系圍繞八個(gè)方面的目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

一是鼓勵(lì)區(qū)縣政府及時(shí)披露失信事件，對(duì)失信事件及時(shí)做出處置，防止同類(lèi)失信事件重復(fù)發(fā)生，預(yù)防重大失信事件發(fā)生；二是督促區(qū)縣政府加大聯(lián)合獎(jiǎng)懲力度，促使全社會(huì)不斷增強(qiáng)信用意識(shí)，形成“不愿失信、主動(dòng)守信”的社會(huì)風(fēng)氣；三是督促區(qū)縣政府完善相關(guān)信用制度和機(jī)構(gòu)建設(shè)，做好信用信息公開(kāi)，增強(qiáng)執(zhí)政透明度，提升政府公信力；四是促進(jìn)區(qū)縣政府做好信用信息歸集、共享等工作，做好社會(huì)信用體系基礎(chǔ)建設(shè)；五是鼓勵(lì)區(qū)縣政府積極培育信用市場(chǎng)，發(fā)展各類(lèi)信用服務(wù)機(jī)構(gòu)，推動(dòng)信用服務(wù)產(chǎn)品的廣泛運(yùn)用和創(chuàng)新應(yīng)用；六是倡導(dǎo)積極的誠(chéng)信文化，弘揚(yáng)正義，樹(shù)立信用典型和模范，營(yíng)造誠(chéng)實(shí)守信的社會(huì)氛圍；七是督促各區(qū)縣關(guān)注社會(huì)主體信用缺失造成的失信風(fēng)險(xiǎn)，作好信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防控；八是促進(jìn)區(qū)縣政府改革行政管理體制，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境。

（二）設(shè)計(jì)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)

城市信用體系建設(shè)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的系統(tǒng)性工程，需要將長(zhǎng)期和短期指標(biāo)科學(xué)地搭配在一起。監(jiān)測(cè)指標(biāo)的設(shè)計(jì)既需要政策層面的宏觀(guān)指標(biāo)，也要有城市層面的中觀(guān)指標(biāo)，還應(yīng)有具體信用工作層面的微觀(guān)指標(biāo)，是宏觀(guān)、中觀(guān)和微觀(guān)的綜合。為此，我們?cè)谥笜?biāo)項(xiàng)的設(shè)計(jì)中充分借鑒了國(guó)際上通行的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)方法，最終選擇“層次分析法”應(yīng)用在我市區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)中。

按照層次分析法，重慶市區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)指標(biāo)被分成4級(jí)，即由5個(gè)一級(jí)指標(biāo)、40個(gè)二級(jí)指標(biāo)、235個(gè)三級(jí)指標(biāo)，270個(gè)四級(jí)指標(biāo)。其中， 5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)分別為：政務(wù)誠(chéng)信、商務(wù)誠(chéng)信、社會(huì)誠(chéng)信、司法公信、社會(huì)信用體系建設(shè)完備度。40個(gè)二級(jí)指標(biāo)包括：依法行政、政務(wù)公開(kāi)、政務(wù)誠(chéng)信示范等。針對(duì)具體的指標(biāo)，又分別應(yīng)用“布爾型決策法”、“閾值型決策”等8種方法計(jì)算分值。

（三）構(gòu)建監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)模型

城市信用監(jiān)測(cè)指標(biāo)評(píng)價(jià)過(guò)程分為五個(gè)步驟：一是指標(biāo)無(wú)量綱化處理；二是指標(biāo)權(quán)重的設(shè)計(jì)；三是模型算法的確定；四是指標(biāo)匯總計(jì)算；五是模型測(cè)算和調(diào)試。

1.指標(biāo)無(wú)量綱化處理

指標(biāo)數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理是借助功效系數(shù)，在確定單項(xiàng)指標(biāo)上下限值的基礎(chǔ)上，把各個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成可度量的評(píng)判分值，形成單項(xiàng)評(píng)價(jià)值。

2.指標(biāo)權(quán)重設(shè)計(jì)

權(quán)重的確定主要是從定性的角度，以工作為導(dǎo)向，根據(jù)指標(biāo)在區(qū)縣信用評(píng)價(jià)中的重要程度和作用大小，從上層到下層逐級(jí)確定各個(gè)指標(biāo)權(quán)重。

3.指標(biāo)模型算法

模型算法通過(guò)模型將各個(gè)無(wú)量綱化指標(biāo)進(jìn)行合成，形成綜合指數(shù)和各種分類(lèi)指數(shù)。具體算法根據(jù)指標(biāo)類(lèi)型的不同，共設(shè)計(jì)了“布爾型決策法”、“閾值型決策”、“有限累加型決策”、“模型計(jì)算法”、“德?tīng)柗品ā薄ⅰ氨戎捣ā薄ⅰ疤荻确ā薄ⅰ癕in-Max標(biāo)準(zhǔn)化法”等8種計(jì)分方法計(jì)算分值。

4.模型測(cè)算和調(diào)試

模型測(cè)算和調(diào)試是一個(gè)去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里的過(guò)程。城市信用監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)以12個(gè)月為周期進(jìn)行滾動(dòng)測(cè)算，從時(shí)間維度測(cè)算各個(gè)區(qū)縣城市信用狀況的變動(dòng)情況，研究其變化規(guī)律，不斷調(diào)整模型變量，力求科學(xué)、公正和實(shí)用。同時(shí)，模型將根據(jù)滾動(dòng)測(cè)算的結(jié)果，不斷進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

三、大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

（一）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源及技術(shù)分析

1.監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源分析

為滿(mǎn)足對(duì)區(qū)縣信用狀況全面監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)，根據(jù)對(duì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系進(jìn)行梳理分析，城市信用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括：信用平臺(tái)信用數(shù)據(jù)、區(qū)縣上報(bào)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等3大來(lái)源。特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，按照國(guó)家政務(wù)信息公開(kāi)的要求，所有的縣級(jí)以上政府部門(mén)均需要設(shè)立政府網(wǎng)站，政府部門(mén)的信息公開(kāi)程度有了巨大的提升。同時(shí)，我國(guó)網(wǎng)民通過(guò)手機(jī)接入互聯(lián)網(wǎng)的比例高達(dá)98.3%，在線(xiàn)政務(wù)服務(wù)用戶(hù)規(guī)模達(dá)到4.70億，占總體網(wǎng)民的58.6% 。因此，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，相關(guān)網(wǎng)站數(shù)據(jù)能夠支撐這樣的評(píng)價(jià)。監(jiān)測(cè)的3大來(lái)源，讓監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具備了大數(shù)據(jù)“5V” 特征，即：Volume（數(shù)據(jù)量大）、Variety（種類(lèi)和來(lái)源多樣化）、Value（數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低）、Velocity：（處理速度快）、Veracity（真實(shí)性）。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的豐富多樣化，在一定程度上改善數(shù)據(jù)來(lái)源以偏概全的問(wèn)題，也為監(jiān)測(cè)指標(biāo)的全面性和監(jiān)測(cè)結(jié)果的客觀(guān)性提供了充分的依據(jù)。

2.監(jiān)測(cè)技術(shù)分析

針對(duì)豐富多樣的監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)，需要監(jiān)測(cè)技術(shù)的智能化。為實(shí)現(xiàn)對(duì)海量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、分析和評(píng)價(jià)，城市信用監(jiān)測(cè)將運(yùn)用云技術(shù)、大數(shù)據(jù)存取、異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式管理、指標(biāo)量化處理、指標(biāo)模型計(jì)算等智能化技術(shù)手段。監(jiān)測(cè)工作也將傳統(tǒng)對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的普通統(tǒng)計(jì)，上升到基于海量非結(jié)構(gòu)化與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合的智能化分析，最終形成對(duì)區(qū)縣信用狀況綜合、客觀(guān)的精準(zhǔn)評(píng)價(jià)。

（二）互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)

目前，互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站有以下五類(lèi)：國(guó)家黨政機(jī)關(guān)、國(guó)內(nèi)主流媒體網(wǎng)站、市政府和市級(jí)部門(mén)、各級(jí)區(qū)縣政府、信用門(mén)戶(hù)網(wǎng)站等500多個(gè)網(wǎng)站的新聞進(jìn)行監(jiān)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動(dòng)化監(jiān)測(cè)，我們開(kāi)發(fā)了監(jiān)測(cè)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)采用J2EE技術(shù)體系和B/S結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，零客戶(hù)端維護(hù)，前端采用Ajax開(kāi)發(fā)技術(shù)。系統(tǒng)保持全天不間斷采集信息，滿(mǎn)足信息采集、處理、轉(zhuǎn)化、分類(lèi)、存取全流程自動(dòng)化功能。互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)過(guò)程經(jīng)過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集”、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理”、“大數(shù)據(jù)智能化清洗”、“人工校核”等4個(gè)階段。

1.互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集

主要基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)子系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，為搜索引擎從網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)。爬蟲(chóng)根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列。然后，根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL，并重復(fù)上述過(guò)程，直到達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止。本系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)采集功能，能夠根據(jù)所設(shè)置的規(guī)則自動(dòng)地從互聯(lián)網(wǎng)中抓取符合條件的網(wǎng)頁(yè)。

2.互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理

針對(duì)多形態(tài)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)源，系統(tǒng)采用“非結(jié)構(gòu)化—半結(jié)構(gòu)化—結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)的逐步轉(zhuǎn)換方法，根據(jù)HTML標(biāo)記判斷文章的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源、主體內(nèi)容等信息，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向半結(jié)構(gòu)化XML 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，然后利用XML與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的映射方式，實(shí)現(xiàn)XML 到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)換，最終將數(shù)據(jù)存入到監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3.大數(shù)據(jù)智能化清洗

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)采集入庫(kù)的信息，數(shù)據(jù)量十分巨大，且每天保持高速增長(zhǎng)，有必要通過(guò)智能化清洗輔助我們清洗。我們?cè)谙到y(tǒng)中使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)輔助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。第一，積累樣本數(shù)據(jù)開(kāi)展機(jī)器訓(xùn)練。機(jī)器根據(jù)積累的大量樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、聚類(lèi)分析，提取文本特征，開(kāi)展訓(xùn)練。第二，開(kāi)展正式分類(lèi)工作。通過(guò)自然語(yǔ)言解析，對(duì)入庫(kù)文章內(nèi)容再進(jìn)行分詞，根據(jù)關(guān)鍵字的相關(guān)性、詞頻等特征，歸并到相應(yīng)分類(lèi)中，再把滿(mǎn)足條件的數(shù)據(jù)抽出到監(jiān)測(cè)庫(kù)中。目前我們已經(jīng)采集了超過(guò)800萬(wàn)條網(wǎng)站信息，通過(guò)機(jī)器智能分類(lèi)，提取出與我市區(qū)縣城市信用相關(guān)的信息僅為30余萬(wàn)條，再交給人工判斷確定。

4.人工校核

對(duì)于機(jī)器智能化篩選后的結(jié)果數(shù)據(jù)，主要通過(guò)人工對(duì)數(shù)據(jù)分類(lèi)進(jìn)行稽核，采用全文研讀、分組討論等方式，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)采集的信息種類(lèi)（正面、負(fù)面）、區(qū)域（所在區(qū)縣城市）、行業(yè)（所在細(xì)分行業(yè)）、失信事件嚴(yán)重程度（特別重大、重大、較大和一般）等4類(lèi)屬性進(jìn)行篩查和界定，對(duì)指標(biāo)分類(lèi)錯(cuò)誤的部分進(jìn)行糾正。最后，我們還要將人工校核結(jié)果數(shù)據(jù)變成樣本數(shù)據(jù)，提供給機(jī)器學(xué)習(xí)，循環(huán)往復(fù)，不斷提高機(jī)器分類(lèi)的準(zhǔn)確性。

（三）平臺(tái)統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)

目前，與監(jiān)測(cè)指標(biāo)有關(guān)的平臺(tái)信用數(shù)據(jù)包括雙公示、各類(lèi)紅黑名單總量、紅黑名單觸發(fā)和反饋、重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)名單、區(qū)縣共享數(shù)據(jù)、失信被執(zhí)行人涉政府機(jī)構(gòu)等，原始數(shù)據(jù)總量超過(guò)數(shù)億條。需要將以上原始數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，按照監(jiān)測(cè)指標(biāo)的要求，分析獲得每個(gè)區(qū)縣在細(xì)分行業(yè)領(lǐng)域中的數(shù)量。即是將數(shù)億條數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為監(jiān)測(cè)工作所需的十幾張報(bào)表，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作量較大，耗時(shí)較長(zhǎng)。為避免統(tǒng)計(jì)工作造成核心服務(wù)器負(fù)荷過(guò)重，干擾信用平臺(tái)正常服務(wù)，我們對(duì)信用平臺(tái)按照大數(shù)據(jù)架構(gòu)進(jìn)行了升級(jí)，在大幅提升核心服務(wù)器數(shù)據(jù)處理能力和效率基礎(chǔ)上，在外圍服務(wù)器建立了“城市信用監(jiān)測(cè)專(zhuān)題庫(kù)”。通過(guò)ETL工具，每晚定時(shí)將相關(guān)數(shù)據(jù)抽取到專(zhuān)題庫(kù)中，再對(duì)專(zhuān)題庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算。統(tǒng)計(jì)結(jié)果被抽取到監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中進(jìn)一步加工處理。示意圖如圖1。

（四）區(qū)縣上報(bào)監(jiān)測(cè)

區(qū)縣上報(bào)數(shù)據(jù)主要是區(qū)縣開(kāi)展信用體系建設(shè)的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和工作材料。根據(jù)不同格式分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。具有數(shù)據(jù)格式各不盡相同，數(shù)據(jù)項(xiàng)編碼不一致性、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等特征。針對(duì)信用數(shù)據(jù)采集分為2種情況：一是有信息系統(tǒng)的接入單位，通過(guò)部署前置機(jī)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；二是對(duì)無(wú)信息系統(tǒng)的接入單位，通過(guò)專(zhuān)門(mén)的區(qū)縣上報(bào)系統(tǒng)完成采集。采集后的數(shù)據(jù)，能夠轉(zhuǎn)化、編錄入庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，歸類(lèi)到區(qū)縣信用目錄中，并與市級(jí)信用目錄建立關(guān)聯(lián)關(guān)系。對(duì)非結(jié)構(gòu)化的材料數(shù)據(jù)，經(jīng)上報(bào)系統(tǒng)初步篩查分類(lèi)，交由人工甄別核對(duì)，分析判斷是否符合指標(biāo)要求，將結(jié)果記入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。目前，我市40個(gè)區(qū)縣上傳的各類(lèi)文件數(shù)量超過(guò)9000件，各區(qū)縣上傳文件大小超10GB，經(jīng)過(guò)甄別分析后，全部歸入對(duì)應(yīng)指標(biāo)項(xiàng)中。

（五）指標(biāo)模型演算

所有指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完成后，就進(jìn)入“算分”這道程序了。整個(gè)過(guò)程有3步，一是模型算分，各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)分規(guī)則確定后，將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、指標(biāo)計(jì)算規(guī)則寫(xiě)入定制開(kāi)發(fā)的算法模型，自動(dòng)得出各項(xiàng)指標(biāo)分值；二是分值分析，為盡量避免某些指標(biāo)分值過(guò)于突兀，將各項(xiàng)指標(biāo)分值按照平均值、最大值、最小值、總量、基準(zhǔn)值、中間值等多個(gè)維度綜合對(duì)比驗(yàn)證，對(duì)分值存在異常的指標(biāo)調(diào)整算法；三是統(tǒng)計(jì)匯總，形成區(qū)縣信用狀況的綜合得分與排名。

（六）監(jiān)測(cè)結(jié)果展示

目前，重慶市對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果提供了2種形式的展示，一是生成《城市信用狀況月報(bào)》，包括“綜合信用指數(shù)排名”、“‘政商社司信用狀況”、“社會(huì)信用體系建設(shè)完備度情況”、“排名前三區(qū)縣優(yōu)秀做法”和“排名后三區(qū)縣主要問(wèn)題”等5個(gè)部分；二是信用平臺(tái)大屏可視化系統(tǒng)展示，即以各類(lèi)統(tǒng)計(jì)圖形和區(qū)縣色塊地圖等形式展示每期月報(bào)結(jié)果。未來(lái)，我們還將逐步在市公共信用平臺(tái)和“信用重慶”網(wǎng)站開(kāi)設(shè)專(zhuān)題欄目，擴(kuò)大對(duì)外宣傳的力度。

四、結(jié)語(yǔ)

重慶市區(qū)縣城市信用監(jiān)測(cè)工作于2018年初啟動(dòng)，經(jīng)過(guò)近1年的指標(biāo)設(shè)計(jì)驗(yàn)證、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)工作實(shí)踐，城市監(jiān)測(cè)工作取得顯著成效。監(jiān)測(cè)工作已成為市發(fā)展改革委實(shí)時(shí)掌握全市各區(qū)縣城市信用狀況，推動(dòng)區(qū)縣信用體系建設(shè)的重要抓手，監(jiān)測(cè)結(jié)果已作為重慶市區(qū)縣營(yíng)商環(huán)境考評(píng)的重要參考。下一步，信用監(jiān)測(cè)工作將橫向推廣到市級(jí)各行業(yè)領(lǐng)域，縱向深入到各區(qū)縣街道和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，讓信用監(jiān)測(cè)工作成為全面推動(dòng)我市信用體系建設(shè)，優(yōu)化信用環(huán)境，提升城市綜合軟實(shí)力的重要手段。