充分发挥统计职能 主动服务发展大局做高质量发展的真实记录者和科学监测者
——访浙江云和县统计局局长王燕梅

2018-01-27 10:26
统计科学与实践 2018年7期
关键词:云和县考核质量

□ 本刊记者

记者:王局长,您好!过去的一年,云和县统计局认真落实中央、省、市要求,以提高基层统计工作水平和统计数据质量为目标,以服务全县经济工作为宗旨,强化措施,狠抓落实,各项工作取得了新成绩。据了解,云和县统计局在2017年度县级综合考核中获得优秀,这其中和围绕党委政府中心工作做了大量的统计服务工作是分不开的,请您介绍一下主要有哪些方面?

王燕梅:2017年,我们云和县统计局主动作为,围绕丽水市局“五会”(即会研判、会诊断、会评判、会调查、会辅导)要求,在精心组织实施日常指标统计、调查普查的基础上,积极当好“三大员”,出好“三张表”,切实为党委政府做好统计服务。一是当好分析员,出好诊断表。紧紧围绕主要经济社会发展指标,做好事前研判,每月开展好指标跟踪、比对、分析,预警,形成走势预测表,呈县主要领导和分管领导参阅,尤其是针对重点企业技改停产的偶发性,先后多次到企业了解情况,形成工业形势分析报告向县主要领导和分管领导作专题汇报。同时加强事后诊断,每月、每季加强对数据的深层次分析与解读,2017年提供统计分析21篇、统计简析13篇,其中获县主要领导批示3篇,并撰写调研报告8篇,开出“短、精、快”的经济诊断书7篇,深刻分析问题,为县委县政府提出精准建议。二是当好协调员,出好协作表。提请县政府建立了部门统计工作总联席会议和专题联席会议制度,每季度分别由常务口和分管政府口主持召开,预判形势,分析问题,提出建议,努力形成统计联动合力。正视我县近年来“四上企业”培育成效不明显、投资项目统计规范性有待加强的痛点,精心编制《云和县固定资产投资项目和“四上”企业入库申报指南》,以图文并茂的形式细化操作流程和注意事项,促使符合条件的企业、项目在时间节点内及时入库纳统,企业数和项目数均比上年增加1倍多,有效支撑了我县经济发展。三是当好裁判员,出好考核表。完善统计工作考核机制,继续将统计工作列入县委、县政府对乡镇(街道)及有关部门年度重点工作考核,并对乡镇(街道)的考核办法及有关部门的考核要点进行了细化,充分发挥考核在乡镇(街道)和部门统计工作中的激励、监督和导向作用。

今年,我局还在2017年的基础上围绕省、市考核有关指标,建立了定期监测服务考核机制、精准调研服务发展机制,及时做好数据的汇总、上报、监测分析,开展重点课题调研,切实发挥统计“智库”职能。

记者:真实是统计工作的生命线,在确保统计数据质量这项工作上,请问云和县局有什么举措?

王燕梅:今年以来,为确保统计数据质量,客观反映云和经济发展运行态势,我们云和县局紧紧围绕全省统计系统“举一反三、建立防范和惩治统计造假弄虚作假长效机制”专项行动要求,从“实细准严”四字着手,严格把关数据质量。一是突出“实”字强调研。开展“基层大走访活动”,把城乡一体化住户调查户、重点技改企业、新增上规企业以及在分行业中占比较大的企业和项目作为重点走访对象,详细摸清调查对象经营状况、业务活动及其动态变化,掌握全县经济运行“活情况”,确保源头数据准确。同时对数据填报注意事项、日常资料台账、要点易错点等进行现场业务指导,做到“实地调研、实地指导”两不误。今年上半年已走访一体化记账户260余户实现全覆盖,走访企业和项目单位120余家,走访率达60%。二是围绕“细”字抓考核。“四上”企业统计工作质量是保证统计数据质量的源头基础。为全面提升全县“四上企业”统计人员思想素质和业务能力,强化统计责任心和敬畏心,今年年初我局修订出台了《云和县“四上企业”统计人员业务考核办法》。从统计基础工作、统计报表上报及时性、统计数据质量、统计从业人员继续教育、企业规范化建设及其他日常统计工作等方面对统计人员进行评分,并实行半年一考评一奖励,切实提高基层统计质量。三是追求“准”字重审核。一方面利用直报平台的审核模板,按照“即时审核—及时查询—限时修改”工作要求,着重加强对数据异常变动企业的监测和审核,从源头上夯实数据质量。另一方面采取平台与库外审核相结合、同期对比与环比对比相结合、表内关联与表间关联相结合、本县与其他县市区横向对比相结合的审核方法,全方位把握数据的准确性,防止因数据质量问题引起趋势性错误。同时,与国税部门建立定期数据共享机制,开展月度数据对比,及时发现纠正问题,在很大程度上保证和提高了数据质量。四是注重“严”字强法治。综合施策,深入推进统计法治建设。认真贯彻落实中央领导同志关于深化统计管理体制改革重要指示批示,就国家、省、市深化统计管理体制改革提高统计数据质量工作有关要求及云和有关情况向县委常委会进行汇报;按照省市部署,扎实开展了“举一反三,建立防范和惩治统计造假弄虚作假长效机制”专项行动;针对市县领导批示要求,召开2018年度《统计法》学习培训暨加强统计执法提升数据质量工作推进会,组织各乡镇(街道)及相关部门专题学习《统计法》《统计法实施条例》和省统计局关于统计执法工作的相关文件会议精神。同时,根据省市“双随机”检查工作要求,结合统计数据质量管控制度的实施,积极启动统计执法“双随机”检查工作,2018年上半年在全市率先完成平台流程的执法准备阶段工作,建成三产统计调查对象库11家、工业统计调查对象库57家和执法人员库2人,并随机抽取执法对象开展检查。

记者:务实管用的工作机制是提高统计工作水平的重要保证,请您具体介绍一下云和县统计局在2018年的工作中有哪些新的尝试?

王燕梅:我们确定2018年是“数据质量提升年”和“干部能力提升年”。在数据质量提升和干部能力提升方面我们云和统计也一直在探索中。2015年,我们成立了全省首个农村统计员培训学校,开展小班化教学,通过全员轮训、专题培训等多种形式,为农村统计人员业务水平和综合素质的提高提供强有力的阵地支持,截至目前,农村统计员培训学校共开展培训42期,2368人次。该项创新工作获得了丽水市统计局、国家统计局丽水调查队“2015年统计与调查工作优秀成果一等奖”及 丽水市统计系统“十佳工作品牌”。关于抓数据质量提升具体措施刚才已经介绍了,在提升干部能力上为切实提升统计工作水平,我局于今年探索建立了一项机制、出台了一个细则。一是建立了《云和县统计局“四分之一”月度工作机制》。“四分之一”月度工作机制要求各专业人员一个月的四分之一时间精力用于常规统计报表,四分之一时间精力分析研究数据,四分之一时间精力深入基层调研,四分之一时间精力进行经济形势预判。即每月1至8日集中开展并完成各专业上一时间周期常规性统计报表的汇总、审核、上报工作;每月10至15日开展各专业的月度数据精准分析;每月16至25日采取实地走访、企业主访谈、业务指导、执法检查等多种形式开展调研,带着“数字”、“问题”和“课题”调研现场;每月27日前完成对下个月、下一阶段经济走势的预判。二是出台了《云和县统计局工作人员平时考核工作实施细则(试行)》。细则以工作人员的岗位职责和所承担的工作任务为基本依据,分领导班子、专业人员、办公室人员三类就综合情况和岗位情况设置分值100分进行月度考核,得分从高到低取30%为优秀,在85分以上为称职,85分—75分为基本称职,75分以下为不称职,考核结果与月考核奖相挂钩,并作为确定年度考核结果的重要依据。机制和细则的制订出台,明确了干部日常职责任务,强化了干部工作作风,提高了深钻业务的主动性,全局干事创业氛围更加浓厚。

记者:王局长,我们都知道党的建设是我们抓好各项工作的根本,机关党建工作是一项增强机关战斗力和凝聚力基础性工作,云和县局是如何让党建工作更好地指导统计工作开展的?

王燕梅:我局坚持以党建引领为核心,为推进机关党建工作出成效、上台阶,以四个“+”统筹谋划2018年党建工作。一是党建+学习。深化学习型党组织建设,全面提升党员队伍综合素养。以“两学一做”学习教育常态化制度化为契机,以“三会一课”、党员指尖课堂为平台,制定切实可行的学习方案,扎实开展每月集中夜学、闲暇分散自学。创新学习方式,多采取体验式、情景式现场学习,打造“开放课堂”,并增强学习内容的针对性。二是党建+业务。坚持“围绕中心抓党建、抓好党建促发展”,把党建工作与统计业务实现有效结合。一方面将密切联系群众与统计调查研究相结合,结合每月的主题党日,开展基层大走访,了解企业经营运转情况,指导企业不断完善统计工作台账,指导调查户科学准确记账,并积极撰写统计调研报告。另一方面将开展党员志愿服务与统计宣传相结合,进一步深化“老李帮忙团”党员志愿服务活动,积极认领公益项目和认领微心愿,开展义务大扫除、贫困村帮扶等活动,在志愿服务活动中宣传统计知识、统计法律法规和四经普知识。三是党建+服务。发挥党员先锋作用,推进服务型基层党组织建设。紧紧围绕云和县委、县政府中心工作,加强分析研究和预警预判,积极撰写工业、投资等领域运行分析,定期报送县委县政府主要领导及相关部门,推动统计向“数库”“智库”并重转变,为领导提供精准决策依据,为全县高质量发展建言献策。四是党建+帮扶。我局积极深入农村开展党建帮扶,助推精准扶贫。以局第一书记派驻村安溪乡严山村和结对村石塘镇高畲村为阵地,联合村党支部开展了“党旗引领,精准帮扶”、“党建引领,驻村连心”、“聚焦乡村振兴、关爱留守老人”等主题党日活动,宣讲习近平总书记关于乡村振兴新思想、探讨发展村级集体经济路径和农民增收渠道、开展乡村整洁行动,丰富村主题党日活动,为村里发展建言献策。同时,我们组织全体党员开展结对帮扶工作,走访慰问困难群众,积极落实帮扶资金,力所能及地为村里解决生产生活难题。

记者:王局长,感谢您接受我们的采访。希望云和统计干出新面貌,干出新气象,干出新业绩,最后祝愿云和统计的明天更加美好。

王燕梅:谢谢。

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