有关廉政、政商问题看法.docVIP

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有关廉政、政商问题看法.doc

大数据在廉政中的乘数效用对“清”、“亲”新型政商关系的促进作用 十八大以来,我国因政商勾结、以权谋私问题落马的官员占有相 当比例。一方面发展经济、改善民生需要领导干部同民营企业家建立 起良好的关系;另一方面领导干部在处理政商关系时又出现“亲而不 清” “清而不亲”等诸多问题以至于成为消极腐败问题产生的重要根 源。政商关系既是一个老话题,也是一个为政者必须作出回答的吋代 命题。构建“亲” “清”新型政商关系,既为各级党政领导干部廓清 边界、干净干事提供了重要遵循,也为非公有制经济健康发展和非公 有制经济人士健康成长指明了方向。党的十九大报告明确提出,鼓励 支持民营经济发展,坚持“两个毫不动摇”,构建“亲” “清”新型 政商关系和弘扬企业家精神等新的重大论述,对营造良好营商环境、 有效激发市场主体活力.促进经济社会平稳健康发展具有十分重要的 意义。对此,怎样更好、更有效率的加强廉政建设,让反腐赢在起跑 线上,“防患于未然”、使官与商之间即“清”又“亲”。成为了亟待 解决的问题。随着社会和技术的发展,大数据在我们生活中的作用越 来越显著,无论是在金融、审计、会计还是工程等都日益发挥不可比 拟的作用。让大数据进入廉政建设把数据盘活,发挥乘数效用,将会 给其发展带来巨大的促进作用。 乘数效应(Multiplier Effect)是一种宏观的经济效应,也是 一种宏观经济控制手段,是指经济活动中某一变量的增减所引起的经 济总量变化的连锁反应程度。如财政政策乘数是研究财政收支变化对 国民经济的影响,其中包括财政支出乘数、税收乘数和平衡预算乘数。 在生活中具有很广泛的运用。而随着大数据时代的到来,人人都是数 据的制造者也是数据的使用者。这一形势给廉政建设和新型政商关系 提供了新的契机。在数据的下包围下,贪污腐败官员难免会留下贪腐 行为的蛛丝马迹。通过对政务活动数据、公民个人数据、社会媒体数 据、商业数据等四大数据源的收集与整合形成系统的、可利用的 大数据,以此搭建相关数据采集平台并制定数据的评估方法。为贪腐 行为查找罪证,动态反腐预警机制的建立提供可能。借大数据、云计 算、互联网、物联网等技术的力量,为反腐提供新的思路和更广阔的 空间。不断激发反腐机构内在动力、拓展反腐工作方法、提高反腐能 力,以此来实现大数据在廉政建设中的乘数效用,加快“清”、“亲” 型政商关系的建设。 提纲 政商关系导致贪污腐败的原因 第一,管党治党不严格,“一把手”带头搞腐败,导致本地区本 部门窝案易发多发。其身正,不令而行,其身不正,虽令不从 第二,用人导向不正确,选人用人不公平、拉帮结伙、乱象丛生, 产生“逆淘汰”现象” 第三是利用手中的权力层层设卡,形成企业家“离不开、靠不住” 的单向利益输送关系。 第四是政商之间勾肩搭背、水乳交融,形成稳定的利益输送关系。 建立良好政商关系的必要性 第五是政商之间缺乏相互信任,形成“背靠背”关系 建立新型政商关系的必要性 1 ?是净化政治生态,营造廉洁从政的良好环境的必然要求 2?是全面建成小康社会、实现中国梦的重要政治措施 有利于公平、高效、可持续发展的经济增长 有利于党风廉政建设、服务政府和廉洁政府的构建 有利于转变经济发展方式和创新性国家的建设 避免扭曲市场竞争淘汰规则,出现“劣币淘汰优币”的逆淘汰 大数据的特点 一是数据体量巨大。 二是数拯类型多样 三是处理速度快 四是价值密度低 大数据在廉政建设中的作用 大数据时代,数字技术精密地记录着贪腐人员的思想、活动和社会 关系,贪腐人员的行为不再被视为互不相关、随意偶然的独立事件, 而是一个相互依存的互联系的信息链条。用大数据进行反复预警1. 因子分析、多元回归。政府相关部门以及反腐机构建立的相关数据库、 视频监控系统、互联网等记录和储存着公务权力运行的数据轨迹;被 审查人员的短信、往来的电子邮件、通信记录、朋友圈、微博、交易 记录和音频视频电子文件、身份证登记系统等都会客观记录其一连串 个人行为;来自官方反腐机构的网络举报平台接到的音频、视频、文 字等数据信息,也是涉腐信息的重要来源;网民运用新媒体通过微博、 微信、论坛等网络途径,会提供大量的数据问题线索。大数据时代每 天都会产生大量与腐败行为相关的数据,这些数据呈现出碎片化、杂 乱无序化的特征,看起来没有意义,好像无关紧要,但是在集纳大量 的数据之后,运用因子分析把他们归类,得出几大类重要的因子。在 利用多元回归进行拟合,得到各类因子的系数,当被解释变量超过正 常范围时则发出预警。并设置偏离程度表示腐败倾向的可信区间。大 数据技术弥补了传统反腐手段的不足,通过对抓取的信息进行分析研 判、筛选、比对、关联分析,能够发现传统技术难以发现的关联关系, 能够使得各种数据信息相互印证。 1 ?有利于动态监测 有利于多方位预警 有利于

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