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将统计数据融入企业信用等级
2016-06-27 09:29:57 来源:嘉兴日报
“人无信不立,业无信不兴”,每个企业的数据,都成为垒起一个地方甚至整个中国经济数据的因子。因此,企业统计数据的准确性,关乎决策者对下一步经济走向的正确把握。

“人无信不立,业无信不兴”,每个企业的数据,都成为垒起一个地方甚至整个中国经济数据的因子。因此,企业统计数据的准确性,关乎决策者对下一步经济走向的正确把握。

为了进一步增强统计调查单位依法统计意识,真实、全面地提供统计数据信息,去年,南湖区在全区所有“规模以上工业单位”中开展了统计信用体系建设工作,并根据市相关文件精神先行先试,研究制定了《南湖区统计信用体系建设实施方案(试行)》,并完成了311家对象单位的2015年度信用评价等级评选工作。

业内人士认为,南湖区统计部门的这一做法,不仅是政府统计部门数据质量监管模式的一种创新,更有效铲除了数据腐败的土壤,释放了制度改革红利,同时树立了政府统计部门的公信力,补齐与完善了社会诚信短板。

业无信而不兴

随着社会经济的不断发展,统计数据越来越受到各界的重视和关注,统计数据也正被越来越多的社会大众所接受并运用到其一系列经济行为之中,统计数据的需求越来越广泛,其影响作用也正在不断扩大。

全社会对统计数据质量关注度的提高,使统计诚信建设愈发受到包括统计系统在内的社会各界的重视,对统计工作提出了更高的要求。如何适应新形势,面对新要求,推进统计事业的不断发展,提高人们对统计工作的认同度,是新形势下统计工作所必须解决的问题与挑战。

南湖区根据当前全区的统计现状,针对近几年社会上对统计工作信誉的质疑,借鉴其他地区在此项工作上的经验及做法,积极探索适合南湖区的统计管理新模式,进而形成了统计信用体系这一套较为科学、完备的数据质量评价体系。

企业统计信用

让abcd来说话

学习吸收,建章立制。为更好地、有序地、扎实地推进统计信用体系建设工作,南湖区统计局向区政府汇报后,得到了相关区领导的高度肯定和大力支持,并成立了南湖区统计信用体系建设领导小组及其办公室,负责组织协调全区统计信用体系建设工作并落实统计信用工作的计划、部署、组织等日常工作。

南湖区统计信用体系建设领导小组在学习了上级统计系统关于诚信统计工作的有关要求,借鉴了其他条线主管部门的经验教训后,在已有的较为成熟的“统计权利义务确认制”工作基础上,积极研究探讨,经过反复征求意见及多次修改与完善后,于2015年9月出台了《关于印发<南湖区统计信用体系建设实施方案(试行)>的通知》,为全区统计信用体系建设建章立制。

自下而上,分级评价。统计信用评价主要是根据企业在统计工作各项规范要求方面的执行情况,将企业统计信用等级评为a级、b级、c级、d级四种等级。南湖区统计局在评价环节突破以往由上而下的行政决定模式,改为由企业到镇级到区统计局,由区领导小组最终审定企业统计信用等级,并在媒体上予以公告的自下而上模式进行,尽力保障评价结果客观、公正。

三主体联动建立分级评价

为了真实反映企业的统计信用状况,分级评价工作中重点突出了统计局、镇(街道)、企业三个主体作用。首先,企业接收到评价要求后,参照评价规则按照企业自身的统计工作情况先给自己打分后,把评测表及企业诚信等级申报材料报给镇街道统计信息中心,然后镇街道统计信息中心根据申报材料及平时走访指导企业时掌握的情况再次对每个参评企业打分,再把相关材料报给区统计局。

区统计局则根据企业申报材料和镇街道打分情况及平时对部分企业走访调研时掌握的情况,再次对企业综合打分。同时,对初步拟评为a级的14家规上工业企业进行上门实地走访,了解企业的统计基础工作的真实情况,掌握第一手资料。

统筹规划,分步实施。根据南湖区区统计局制订的《南湖区统计信用体系建设实施方案(试行)》中明确的统计信用体系建设总体要求、工作目标、具体步骤及结果应用等内容,整个企业统计信用建设工作由信息收集、申报审核、审查评定、公示反馈、评定公告、动态管理几个关键环节构成。

通过多个环节配合协作,2015年全区接受评定的311家规模以上工业企业中,诚信a级企业14家、b级企业250家、c级企业46家、d级企业1家。根据方案的设计,南湖区将有步骤、分阶段地推进统计信用体系建设,逐步将全区规模以上工业企业统计信用评价工作中掌握的成熟经验推广到全区近九百家“四上单位”。

对照标准补齐诚信短板 

目前来看,南湖区统计信用体系建设工作已经取得初步成效。经过前期的广泛宣传动员和近期对企业的走访了解,发现很多企业能对照统计信用体系建设的标准,针对自己企业的不足之处能马上采取补救措施。

通过开展统计信用体系建设这个抓手,提高了企业对统计工作的重视程度,引导企业树立依法统计工作典型,以点带面推动企业统计基础建设。企业依法建立健全统计台账和各项统计工作制度,严格履行统计义务,提供更加真实可信的统计数据,统计源头数据质量能得到更强的保障,提高了统计部门提供或发布的数据权威性,更好地帮助政府决策的科学性和有效性。

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