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索 引  号: 003143189/201809-00059 信息分类: 上级政策解读 / 其他 / 公民 / 公告
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名       称: 【部门解读】《安徽省人民政府关于印发加强新时代高质量统计工作的意见》解读
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【部门解读】《安徽省人民政府关于印发加强新时代高质量统计工作的意见》解读

发布机构:    屯溪区人民政府办公室     发布日期:2018-09-29     信息来源: 安徽省人民政府     浏览次数:387

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2018年9月26日,省政府印发《加强新时代高质量统计工作的意见》(皖政〔2018〕81号,以下简称《意见》)。为做好贯彻落实工作,现将《意见》解读如下。

一、出台背景

党的十八大以来,习近平总书记多次就统计工作作出重要指示批示,党中央、国务院先后印发《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》、《统计违纪违法责任人处分处理建议办法》、《防范和惩治统计造假、弄虚作假督察工作规定》等事关统计工作重要文件,党的十九大作出“完善统计体制”的重大部署,国务院颁布了《中华人民共和国统计法实施条例》,修改了《全国经济普查条例》等。为认真贯彻习近平总书记关于统计工作重要指示批示精神和党中央、国务院关于统计工作的重大决策部署,全面落实省委、省政府对统计工作的新定位新任务新要求,进一步提升统计运作效率、数据质量和服务水平,以高质量统计工作服务高质量发展和现代化五大发展美好安徽建设,研究制定《意见》。

二、主要内容

《意见》包括七部分、共23条。

第一部分:构建适应新时代发展的高质量统计体系。努力实现统计数据高质量、统计分析高质量、统计监督高质量、统计机制高质量、统计队伍高素质。

第二部分:提高统计数据质量。完善基本单位名录库,严把源头数据质量关,强化数据质量评估,建立数据质量激励机制。

第三部分:增强统计分析服务能力。强化形势分析、预警预判和重大专题调研,努力把经济形势和发展趋势说清楚,把经济结构变化说清楚,把产业发展变动说清楚,把经济社会运行中的重大风险和隐患说清楚。

第四部分:强化统计监督。发挥统计监督作用,强化重点领域统计监测,发挥统计在考核评价中的重要作用,强化统计法治监督。

第五部分:建立协同联动的大统计格局。发挥统计综合性部门作用,加强部门统计,夯实基层基础。

第六部分:完善统计制度方法。加快建立高质量发展指标体系,加强国民经济核算,加强服务业统计、新经济统计和营商环境调查,加强大数据应用。

第七部分:加强统计工作保障。强化组织保障,建立统计工作部门联席会议制度。加强统计能力建设,激励统计干部新时代新担当新作为。

三、《意见》亮点

《意见》聚焦构建适应新时代发展的高质量统计体系,重点在实现统计数据、统计分析、统计监督、统计机制高质量上强化和创新工作举措。主要有以下亮点:

一是探索建立数据质量激励机制。激励和督促各地从践行实事求是思想路线和新发展理念出发,高度重视统计数据质量,保障依法开展统计工作,确保统计数据真实准确。

二是强化重大专题调研。围绕省委、省政府重大决策部署和经济社会发展中出现的新情况、新问题,深入开展专题调研,客观全面反映成绩,深入分析问题成因及影响因素,提出有针对性和可操作性的对策建议,为实施科学决策和推动高质量发展提供参考。

三是强化预警预判。建立主要经济指标监测预警模型,加强对经济走势的预测预判,及时发现苗头性、倾向性和趋势性问题,不断提高决策管理的前瞻性、针对性和有效性。

四是发挥统计监督作用。各地在制定经济社会发展预期目标、进行相关重大决策部署,应注重听取统计部门意见;评价重大决策部署落实情况,应吸纳统计部门参加。

五是强化统计法治监督。深入落实中央《深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》、《统计违纪违法责任人处分处理建议办法》、《防范和惩治统计造假、弄虚作假督察工作规定》,切实加强统计法治监督,防范和惩治统计造假、弄虚作假。

六是发挥统计综合性部门作用。按照新时代统计部门的新定位新要求,借鉴一些省份先进做法,建立以省统计部门为主导、部门和地方联动的大统计格局和工作机制,积极反映全省各地各部门工作成果。

七是加强部门统计。部门统计是政府统计的重要组成部分,制定这一举措,进一步明确部门统计职责任务,督促相关部门履职尽责,进一步规范和加强统计工作。

八是加快建立高质量发展指标体系。充分发挥统计监测在引领高质量发展中的积极作用,激励和推动各地树标杆、增信心、补短板、强担当,奋力把安徽高质量发展推向更高水平。

九是加强服务业统计。建立健全服务业综合统计制度,充分发挥服务业统计联席会议的作用,形成综合力量,共同做好服务业统计,客观反映全省服务业发展成果。

十是加强大数据应用。充分发挥统计“数库”资源优势,运用现代信息技术,加强大数据开发利用,建立统计数据共享平台,坚决打通“信息孤岛”,推倒“数据烟囱”,强化部门数据共享,提高统计数据使用效率。