用大数据管理激活“沉睡”的财政资金
在经济下行压力大、财政收入吃紧的情况下,客观要求我们一方面要加快财政资金的执行进度,将有限的资金用在刀刃上,为稳增长、调结构做出积极贡献;另一方面则是要提高财政资金的使用效益,尤其是要杜绝财政资金长期“趴”在账上睡大觉的问题。
财政资金之所以会“沉睡”,不仅与当前预算分配体制有关,还与缺少问责机制有关。今年以来,李克强总理三次召开国务院常务会议研究财政资金结余结转问题,足见这一问题的严重性和普遍性。而广州市544个项目的预算执行率为0,涉及金额22.75亿元,也说明广州预算管理存在着问题和不足。那么,该如何唤醒“沉睡”的财政资金呢?
首先,要完善预算分配和审查机制。长期以来,不少单位存在着预算“重分配、轻使用”的问题。就是在预算分配时,各单位争相上报预算申请,但预算究竟该如何使用、什么时间使用,却根本没有路线图和时间表,导致预算批复后无法执行或难以执行,最后形成沉淀资金。解决这个问题,显然需要打破目前预算分配机制,彻底打破预算基数,转而根据预算单位的实际资金需要来安排。同时,有关部门要加大预算审查,申报的预算要用到哪儿,什么时间能用,都要讲清楚说明白,否则就要核减预算额度,以提高预算分配的合理性和科学性,为预算执行打牢基础。
其次,要强化预算执行工作。财政预算批复后,各单位的预算执行情况如何?预算执行遇到哪些问题?财政、审计和监察等部门要利用预算支出的大数据等来分析,要做到心中有数。对预算执行进度缓慢的单位,要加强调度和督导;对预算难以执行的,要尽快做出预算调整的安排,将预算资金调整到最需要的单位或项目,以提高预算执行进度。假若有关部门实现了项目预算执行进度的动态监控,544个项目预算执行率为0的问题是否就可以避免呢?
最后,要健全问责机制。预算资金“谁申请、谁负责”,这是强化预算管理的题中应有之义。对已落实预算的项目,项目单位就应履职尽责、狠抓落实,确保项目在第一时间内启动,最大限度地实现社会效益和财政资金的使用效益。项目资金未能按时支出,背后是项目单位的不作为或慢作为,也是工作作风出了问题,那么就应该被问责,就应该受到应有的惩戒才对。因此,有必要建立健全预算执行问责机制,让预算执行与问责机制相伴相行,以更好地推动预算资金的落实。
只有多管齐下,才能唤醒“沉睡”的财政资金,才能更好地发挥财政资金的使用效益,更好地为民生服务。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22