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基于大數據的事中事后監管創新 版權信息
- ISBN：9787520155007
- 條形碼：9787520155007 ; 978-7-5201-5500-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于大數據的事中事后監管創新 本書特色
加強事中事后監管是深化行政體制改革，加快轉變政府職能，深入推進“放管服”改革的內在要求。隨著市場主體數量快速增長，市場活躍度不斷提升，全社會信息量爆炸式增長，數量巨大、來源分散、格式多樣的大數據對政府監管能力提出了新的挑戰，也帶來了新的機遇。因此迫切需要在市場監管中積極穩妥、充分有效、安全可靠地運用大數據等現代信息技術，探索基于大數據手段的監管新理念、新方式、新路徑。
遵照黨中央、國務院和國家發展改革委關于充分運用大數據開展事中事后監管的系列重要指示精神，國家信息中心大數據發展部進一步加大組織力度和研究投入，組建了事中事后監管大數據工作專班，集合力量組織深入研究，深度對接國家發展改革委十多個司局的監管業務，充分利用大數據分析手段，不斷擴展數據源，初步構建了事中事后監管大數據理論框架和方法模型，并重點圍繞鋼鐵、煤炭、信用、價格、環保、營商環境、價格、窗口服務等領域形成系列研究報告，成果得到了多位委領導的批示和肯定，為開展相關監管提供了強有力的支撐。為了更好地提升業務水平并進一步推廣基于大數據的事中事后監管理念和方式，我們在前期工作基礎上，進一步梳理完善理論體系，強化不同監管場景下的大數據分析思路，匯聚了重大工程項目、社會信用、生態環保、營商環境、商品價格和窗口服務等領域大數據監管案例。希望本書的出版能為從事事中事后監管相關領域的有關機構及專家學者提供參考。
基于大數據的事中事后監管創新 內容簡介
本書匯聚了重大工程項目、社會信用、生態環保、營商環境、商品價格、互聯網金融和窗口服務等方面監管大數據應用案例, 并分別從監管背景、主要數據源、分析思路、分析結論四個方面展開闡述。
基于大數據的事中事后監管創新 目錄
**章 緒論1
**節 事中事后監管的提出1
第二節 利用大數據加強事中事后監管的必要性3
第三節 本書內容和框架5
第二章 理論與實踐綜述7
**節 現代監管理論和發達國家實踐7
第二節 事中事后監管理論13
第三節 我國事中事后監管實踐進展及面臨的主要問題19
第四節 大數據的概念與特征28
第三章 事中事后監管大數據分析體系33
**節 基于大數據的事中事后監管目標33
第二節 基于大數據的事中事后監管流程與重點34
第三節 事中事后監管大數據的主要分析方法36
第四章 基于大數據的重大工程項目事中事后監管42
**節 鋼鐵領域去產能監管分析42
第二節 煤炭領域去產能監管分析69
第五章 基于大數據的社會信用領域事中事后監管84
**節 監管背景84
第二節 主要數據源85
第三節 分析思路86
第四節 分析結論87
第五節 對策建議106
第六章 基于大數據的環保領域事中事后監管113
**節 監管背景113
第二節 主要數據源114
第三節 分析思路114
第四節 分析結論115
第七章 基于大數據的營商環境監管126
**節 監管背景126
第二節 主要數據源127
第三節 分析思路127
第四節 分析結論128
第八章 基于大數據的價格領域事中事后監管145
**節 監管背景145
第二節 主要數據源146
第三節 分析思路146
第四節 分析結論147
第九章 基于大數據的互聯網金融領域事中事后監管158
**節 監管背景158
第二節 主要數據源159
第三節 分析思路159
第四節 分析結論160
第十章 基于大數據的窗口服務監管172
**節 監管背景172
第二節 主要數據源173
第三節 分析思路173
第四節 分析結論174
第十一章 研究展望181
**節 當前事中事后監管大數據應用的主要瓶頸181
第二節 進一步加強大數據支撐事中事后監管的建議185
附錄 事中事后監管相關政策文件摘錄191
參考文獻208
圖目錄
圖1 2013~2018年中國知網上以“事中事后監管”為主題的論文數量13
圖2 事中事后監管的內涵14
圖3 事中事后監管的類別17
圖4 大數據的“4V”特征31
圖5 基于大數據的事中事后監管研究路線36
圖6 某市某時刻人流熱力地圖39
圖7 京津冀部分地區DMSP/OLS夜間燈光年際強度41
圖8 各省份取締“地條鋼”企業數量（截至2017年8月底）46
圖9 2016~2017年輿論對鋼鐵領域監管工作的評價變化47
圖10 某鋼企及周邊環境溫度感應變化48
圖11 各關停鋼企內移動終端數量變化50
圖12 第1家企業人流量變化51
圖13 第2家企業人流量變化52
圖14 第3家企業人流量變化53
圖15 第3家企業熱力圖53
圖16 第4家企業人流量變化54
圖17 第4家企業熱力圖54
圖18 第5家企業人流量變化55
圖19 第6家企業人流量變化56
圖20 第6家企業熱力圖56
圖21 第7家企業人流量變化57
圖22 第8家企業人流量變化58
圖23 第9家企業人流量變化58
圖24 第10家企業人流量變化59
圖25 第11家企業人流量變化59
圖26 第12家企業人流量變化60
圖27 第13家企業人流量變化61
圖28 第14家企業人流量變化61
圖29 2014~2017年七城市AQI指數平均水平變化情況62
圖30 2011~2017年全國鋼鐵企業發生安全事故次數及死亡人數63
圖31 2011~2017年我國鋼鐵領域主要專利數量變化趨勢65
圖32 2015年1月至2017年7月鋼鐵行業資產負債率走勢66
圖33 28家失信鋼鐵企業的失信問題分布情況67
圖34 近十年全國煤炭領域核心技術專利數量統計73
圖35 近十年全國煤炭領域核心技術專利類型統計73
圖36 2015~2017年全國煤炭企業安全事故發生次數及死亡人數74
圖37 2011~2016年煤炭行業資產負債率75
圖38 全國生產能力位居前十的省份安全生產投入情況77
圖39 2015~2017年煤炭領域相關輿情分類77
圖40 2017年煤炭企業環境污染行政處罰情況78
圖41 2016年、2017年煤炭生產企業環保行政處罰分類79
圖42 2017年煤炭生產企業逐月信用水平變化情況79
圖43 2015~2017年煤炭企業涉訴案件分類統計80
圖44 全國煤炭失信企業數量居前5省份81
圖45 2015~2017年煤炭企業關聯方失信行為分類82
圖46 人民群眾對信用工作的關注度與認可度89
圖47 近年來各行業信用建設成效90
圖48 2014~2017年六大類型失信數量占比92
圖49 2014~2017年不同性質企業失信主體數量占比93
圖50 2014~2017年不同規模的企業失信數量占比93
圖51 十大重點整治領域失信主體數量占比96
圖52 2014~2017年全國民事糾紛案件和合同違約糾紛案件數量及占比97
圖53 2014~2017年三大信用主體合同糾紛案件數量情況98
圖54 2014~2017年三大信用主體涉及合同糾紛案件數量占比情況99
圖55 2014~2017年商務主體典型合同糾紛類型占比情況99
圖56 2014~2017年民間借貸糾紛案件數量情況100
圖57 政務主體涉及合同糾紛案件數量及環比變化趨勢101
圖58 2014~2017年四大重點領域合同違約案件數量101
圖59 2014~2017年四大重點領域合同違約案件數量占比102
圖60 2014~2017年合同違約案件總數量前10位的行業102
圖61 2014~2017年主要行業領域合同違約案件數量變化情況103
圖62 2017年全國各地區合同糾紛案件細分行業比重105
圖63 專家對進一步做好社會信用工作建議的熱點地圖107
圖64 公眾期待和專家建議詞云111
圖65 2018年1~11月公路、鐵路貨運量的同比增長率117
圖66 2013年和2017年74個城市空氣質量達標比例117
圖67 2014~2016年全國地表水水質類別比例118
圖68 2013~2017年輿論對污染防治相關工作的滿意度119
圖69 1000余篇文獻中對環保建議的熱點地圖124
圖70 2013年以來當年剩余的國務院部門行政審批事項數量129
圖71 2013年以來國務院發布的改善企業營商環境相關文件130
圖72 2013年以來國務院及各部委發布的促進外商投資相關文件131
圖73 2018年網民對營商環境滿意度131
圖74 2014~2018年世界銀行《營商環境報告》中國得分及排名132
圖75 2012~2017年中國在《世界納稅報告》中“納稅時間”變化情況133
圖76 2014~2016年中國“貿易促進指數”分指標排名變化情況134
圖77 開辦企業便利度排名前十省市136
圖78 2013年以來輿論對我國營商環境評價情況136
圖79 近五年企業家及普通網民對營商環境的滿意度對比136
圖80 外媒對中國營商環境的評價熱詞詞云圖139
圖81 媒體和網民期待度較高的呼聲和建議142
圖82 2017年價格改革重點領域工作成效的互聯網反響情況149
圖83 2013年1月至2018年5月電價改革話題聲量走勢150
圖84 2013~2017年網民對電價改革成效的評價情況150
圖85 專家對下一步價格改革期盼的熱點地圖156
圖86 金融機構合規經營成為趨勢164
圖87 互聯網金融APP與所有領域APP平均的月活躍用戶量走勢165
圖88 主要細分領域APP月活躍用戶量走勢166
圖89 2017年7月各省份主要細分領域APP用戶數量占全國的比例167
圖90 互聯網金融細分領域APP用戶高、低消費人群占比168
圖91 主要細分領域APP用戶日均打開次數168
圖92 2014年至2018年5月人民群眾對政府機構服務窗口認可度174
表目錄
表1 事中事后監管的外延16
表2 2014年以來國家出臺的“事中事后監管”相關政策文件20
表3 14家樣本鋼企監測結果分析50
表4 2017年上半年各類鋼鐵產品進出口額同比變化情況64
表5 2016年至2017年上半年我國煤炭企業主要財務指標及變化情況75
表6 2017年部分煤炭企業煤電中長期合同履約情況80
表7 2016年以來污染防治重點政策舉措輿論滿意度120
表8 關注度*高的十大優化營商環境措施135
表9 價格改革工作在推進供給側結構性改革方面成效反響147
表10 2018年人民群眾獲得感*高的10項金融政策161
**節 事中事后監管的提出1
第二節 利用大數據加強事中事后監管的必要性3
第三節 本書內容和框架5
第二章 理論與實踐綜述7
**節 現代監管理論和發達國家實踐7
第二節 事中事后監管理論13
第三節 我國事中事后監管實踐進展及面臨的主要問題19
第四節 大數據的概念與特征28
第三章 事中事后監管大數據分析體系33
**節 基于大數據的事中事后監管目標33
第二節 基于大數據的事中事后監管流程與重點34
第三節 事中事后監管大數據的主要分析方法36
第四章 基于大數據的重大工程項目事中事后監管42
**節 鋼鐵領域去產能監管分析42
第二節 煤炭領域去產能監管分析69
第五章 基于大數據的社會信用領域事中事后監管84
**節 監管背景84
第二節 主要數據源85
第三節 分析思路86
第四節 分析結論87
第五節 對策建議106
第六章 基于大數據的環保領域事中事后監管113
**節 監管背景113
第二節 主要數據源114
第三節 分析思路114
第四節 分析結論115
第七章 基于大數據的營商環境監管126
**節 監管背景126
第二節 主要數據源127
第三節 分析思路127
第四節 分析結論128
第八章 基于大數據的價格領域事中事后監管145
**節 監管背景145
第二節 主要數據源146
第三節 分析思路146
第四節 分析結論147
第九章 基于大數據的互聯網金融領域事中事后監管158
**節 監管背景158
第二節 主要數據源159
第三節 分析思路159
第四節 分析結論160
第十章 基于大數據的窗口服務監管172
**節 監管背景172
第二節 主要數據源173
第三節 分析思路173
第四節 分析結論174
第十一章 研究展望181
**節 當前事中事后監管大數據應用的主要瓶頸181
第二節 進一步加強大數據支撐事中事后監管的建議185
附錄 事中事后監管相關政策文件摘錄191
參考文獻208
圖目錄
圖1 2013~2018年中國知網上以“事中事后監管”為主題的論文數量13
圖2 事中事后監管的內涵14
圖3 事中事后監管的類別17
圖4 大數據的“4V”特征31
圖5 基于大數據的事中事后監管研究路線36
圖6 某市某時刻人流熱力地圖39
圖7 京津冀部分地區DMSP/OLS夜間燈光年際強度41
圖8 各省份取締“地條鋼”企業數量（截至2017年8月底）46
圖9 2016~2017年輿論對鋼鐵領域監管工作的評價變化47
圖10 某鋼企及周邊環境溫度感應變化48
圖11 各關停鋼企內移動終端數量變化50
圖12 第1家企業人流量變化51
圖13 第2家企業人流量變化52
圖14 第3家企業人流量變化53
圖15 第3家企業熱力圖53
圖16 第4家企業人流量變化54
圖17 第4家企業熱力圖54
圖18 第5家企業人流量變化55
圖19 第6家企業人流量變化56
圖20 第6家企業熱力圖56
圖21 第7家企業人流量變化57
圖22 第8家企業人流量變化58
圖23 第9家企業人流量變化58
圖24 第10家企業人流量變化59
圖25 第11家企業人流量變化59
圖26 第12家企業人流量變化60
圖27 第13家企業人流量變化61
圖28 第14家企業人流量變化61
圖29 2014~2017年七城市AQI指數平均水平變化情況62
圖30 2011~2017年全國鋼鐵企業發生安全事故次數及死亡人數63
圖31 2011~2017年我國鋼鐵領域主要專利數量變化趨勢65
圖32 2015年1月至2017年7月鋼鐵行業資產負債率走勢66
圖33 28家失信鋼鐵企業的失信問題分布情況67
圖34 近十年全國煤炭領域核心技術專利數量統計73
圖35 近十年全國煤炭領域核心技術專利類型統計73
圖36 2015~2017年全國煤炭企業安全事故發生次數及死亡人數74
圖37 2011~2016年煤炭行業資產負債率75
圖38 全國生產能力位居前十的省份安全生產投入情況77
圖39 2015~2017年煤炭領域相關輿情分類77
圖40 2017年煤炭企業環境污染行政處罰情況78
圖41 2016年、2017年煤炭生產企業環保行政處罰分類79
圖42 2017年煤炭生產企業逐月信用水平變化情況79
圖43 2015~2017年煤炭企業涉訴案件分類統計80
圖44 全國煤炭失信企業數量居前5省份81
圖45 2015~2017年煤炭企業關聯方失信行為分類82
圖46 人民群眾對信用工作的關注度與認可度89
圖47 近年來各行業信用建設成效90
圖48 2014~2017年六大類型失信數量占比92
圖49 2014~2017年不同性質企業失信主體數量占比93
圖50 2014~2017年不同規模的企業失信數量占比93
圖51 十大重點整治領域失信主體數量占比96
圖52 2014~2017年全國民事糾紛案件和合同違約糾紛案件數量及占比97
圖53 2014~2017年三大信用主體合同糾紛案件數量情況98
圖54 2014~2017年三大信用主體涉及合同糾紛案件數量占比情況99
圖55 2014~2017年商務主體典型合同糾紛類型占比情況99
圖56 2014~2017年民間借貸糾紛案件數量情況100
圖57 政務主體涉及合同糾紛案件數量及環比變化趨勢101
圖58 2014~2017年四大重點領域合同違約案件數量101
圖59 2014~2017年四大重點領域合同違約案件數量占比102
圖60 2014~2017年合同違約案件總數量前10位的行業102
圖61 2014~2017年主要行業領域合同違約案件數量變化情況103
圖62 2017年全國各地區合同糾紛案件細分行業比重105
圖63 專家對進一步做好社會信用工作建議的熱點地圖107
圖64 公眾期待和專家建議詞云111
圖65 2018年1~11月公路、鐵路貨運量的同比增長率117
圖66 2013年和2017年74個城市空氣質量達標比例117
圖67 2014~2016年全國地表水水質類別比例118
圖68 2013~2017年輿論對污染防治相關工作的滿意度119
圖69 1000余篇文獻中對環保建議的熱點地圖124
圖70 2013年以來當年剩余的國務院部門行政審批事項數量129
圖71 2013年以來國務院發布的改善企業營商環境相關文件130
圖72 2013年以來國務院及各部委發布的促進外商投資相關文件131
圖73 2018年網民對營商環境滿意度131
圖74 2014~2018年世界銀行《營商環境報告》中國得分及排名132
圖75 2012~2017年中國在《世界納稅報告》中“納稅時間”變化情況133
圖76 2014~2016年中國“貿易促進指數”分指標排名變化情況134
圖77 開辦企業便利度排名前十省市136
圖78 2013年以來輿論對我國營商環境評價情況136
圖79 近五年企業家及普通網民對營商環境的滿意度對比136
圖80 外媒對中國營商環境的評價熱詞詞云圖139
圖81 媒體和網民期待度較高的呼聲和建議142
圖82 2017年價格改革重點領域工作成效的互聯網反響情況149
圖83 2013年1月至2018年5月電價改革話題聲量走勢150
圖84 2013~2017年網民對電價改革成效的評價情況150
圖85 專家對下一步價格改革期盼的熱點地圖156
圖86 金融機構合規經營成為趨勢164
圖87 互聯網金融APP與所有領域APP平均的月活躍用戶量走勢165
圖88 主要細分領域APP月活躍用戶量走勢166
圖89 2017年7月各省份主要細分領域APP用戶數量占全國的比例167
圖90 互聯網金融細分領域APP用戶高、低消費人群占比168
圖91 主要細分領域APP用戶日均打開次數168
圖92 2014年至2018年5月人民群眾對政府機構服務窗口認可度174
表目錄
表1 事中事后監管的外延16
表2 2014年以來國家出臺的“事中事后監管”相關政策文件20
表3 14家樣本鋼企監測結果分析50
表4 2017年上半年各類鋼鐵產品進出口額同比變化情況64
表5 2016年至2017年上半年我國煤炭企業主要財務指標及變化情況75
表6 2017年部分煤炭企業煤電中長期合同履約情況80
表7 2016年以來污染防治重點政策舉措輿論滿意度120
表8 關注度*高的十大優化營商環境措施135
表9 價格改革工作在推進供給側結構性改革方面成效反響147
表10 2018年人民群眾獲得感*高的10項金融政策161
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基于大數據的事中事后監管創新 作者簡介
魏穎，國家信息中心大數據發展部副主任，數字中國研究院副院長。主要從事數據分析、技術科研等大數據相關工作，為黨中央、國務院以及發展改革委在研判宏觀經濟形勢、評估政策效果、監測社會輿情及推動事中事后監管等方面提供大數據決策支持服務。主編《科學決策與信息管理》《大數據看改革開放新時代》《“一帶一路”大數據報告》等多本著作，其帶領的大數據報告專業團隊已成為國家大數據決策支持服務的領頭羊。 楊道玲，博士，副研究員，國家信息中心大數據發展部大數據分析處處長，國家發展改革委大數據分析中心主任助理。近年致力于大數據分析、電子政務相關研究，主持國家社科基金課題1項，主持和參與省部級課題50余項，發表學術論文70余篇，出版專著《The Development of E-governance in China》《基于大數據的“一帶一路”國際合作風險評估與應對》《電子政務績效管理》《政府網站績效評估》等，多項研究被評為國家發展改革委、國家信息中心優秀成果。 郝凱，男，國家信息中心大數據發展部助理研究員，中國人民大學公共管理學院博士研究生。參加工作以來，先后發表獨著、合著論文7篇，參編著作4部，參與省部級以上課題4個，兩次獲得國家信息中心優秀研究成果獎。主要研究方向：大數據、城市治理和區域協調發展。
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