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  • 基於大數據的事中事後監管創新
    該商品所屬分類:管理 -> 管理
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    440-638
    【優惠價】
    275-399
    【作者】 魏穎 
    【所屬類別】 圖書  管理  管理信息繫統 
    【出版社】社會科學文獻出版社 
    【ISBN】9787520155007
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787520155007
    作者:魏穎

    出版社:社會科學文獻出版社
    出版時間:2019年12月 

        
        
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    內容簡介

    加強事中事後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,探索基於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於充分運用大數據開展事中事後監管的繫列重要指示精神,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,組建了事中事後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,初步構建了事中事後監管大數據理論框架和方法模型,並重點圍繞鋼鐵、煤炭、信用、價格、環保、營商環境、價格、窗口服務等領域形成繫列研究報告,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並進一步推廣基於大數據的事中事後監管理念和方式,我們在前期工作基礎上,進一步梳理完善理論體繫,強化不同監管場景下的大數據分析思路,彙聚了重大工程項目、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後監管相關領域的有關機構及專家學者提供參考。

    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後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。近年致力於大數據分析、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餘項,發表學術論文70餘篇,出版專著《The Development of E-governance in China》《基於大數據的“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,先後發表獨著、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。

    目錄
    章緒論1
    節事中事後監管的提出1
    第二節利用大數據加強事中事後監管的必要性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
    第二節事中事後監管理論13
    第三節我國事中事後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
    第三章事中事後監管大數據分析體繫33
    節基於大數據的事中事後監管目標33
    第二節基於大數據的事中事後監管流程與重點34
    第三節事中事後監管大數據的主要分析方法36
    第四章基於大數據的重大工程項目事中事後監管42

    章緒論1
    節事中事後監管的提出1
    第二節利用大數據加強事中事後監管的必要性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
    第二節事中事後監管理論13
    第三節我國事中事後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
    第三章事中事後監管大數據分析體繫33
    節基於大數據的事中事後監管目標33
    第二節基於大數據的事中事後監管流程與重點34
    第三節事中事後監管大數據的主要分析方法36
    第四章基於大數據的重大工程項目事中事後監管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
    第五章基於大數據的社會信用領域事中事後監管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
    第六章基於大數據的環保領域事中事後監管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
    第七章基於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
    第八章基於大數據的價格領域事中事後監管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
    第九章基於大數據的互聯網金融領域事中事後監管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
    第十章基於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
    節當前事中事後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後監管的建議185
    附錄事中事後監管相關政策文件摘錄191
    參考文獻208


    圖目錄
    圖12013~2018年中國知網上以“事中事後監管”為主題的論文數量13
    圖2事中事後監管的內涵14
    圖3事中事後監管的類別17
    圖4大數據的“4V”特征31
    圖5基於大數據的事中事後監管研究路線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92016~2017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292014~2017年七城市AQI指數平均水平變化情況62
    圖302011~2017年全國鋼鐵企業發生安全事故次數及死亡人數63
    圖312011~2017年我國鋼鐵領域主要專利數量變化趨勢65
    圖322015年1月至2017年7月鋼鐵行業資產負債率走勢66
    圖3328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362015~2017年全國煤炭企業安全事故發生次數及死亡人數74
    圖372011~2016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392015~2017年煤炭領域相關輿情分類77
    圖402017年煤炭企業環境污染行政處罰情況78
    圖412016年、2017年煤炭生產企業環保行政處罰分類79
    圖422017年煤炭生產企業逐月信用水平變化情況79
    圖432015~2017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452015~2017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482014~2017年六大類型失信數量占比92
    圖492014~2017年不同性質企業失信主體數量占比93
    圖502014~2017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522014~2017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532014~2017年三大信用主體合同糾紛案件數量情況98
    圖542014~2017年三大信用主體涉及合同糾紛案件數量占比情況99
    圖552014~2017年商務主體典型合同糾紛類型占比情況99
    圖562014~2017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582014~2017年四大重點領域合同違約案件數量101
    圖592014~2017年四大重點領域合同違約案件數量占比102
    圖602014~2017年合同違約案件總數量前10位的行業102
    圖612014~2017年主要行業領域合同違約案件數量變化情況103
    圖622017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雲111
    圖652018年1~11月公路、鐵路貨運量的同比增長率117
    圖662013年和2017年74個城市空氣質量達標比例117
    圖672014~2016年全國地表水水質類別比例118
    圖682013~2017年輿論對污染防治相關工作的滿意度119
    圖691000餘篇文獻中對環保建議的熱點地圖124
    圖702013年以來當年剩餘的國務院部門行政審批事項數量129
    圖712013年以來國務院發布的改善企業營商環境相關文件130
    圖722013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732018年網民對營商環境滿意度131
    圖742014~2018年世界銀行《營商環境報告》中國得分及排名132
    圖752012~2017年中國在《世界納稅報告》中“納稅時間”變化情況133
    圖762014~2016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782013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雲圖139
    圖81媒體和網民期待度較高的呼聲和建議142
    圖822017年價格改革重點領域工作成效的互聯網反響情況149
    圖832013年1月至2018年5月電價改革話題聲量走勢150
    圖842013~2017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892017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922014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事中事後監管的外延16
    表22014年以來國家出臺的“事中事後監管”相關政策文件20
    表314家樣本鋼企監測結果分析50
    表42017年上半年各類鋼鐵產品進出口額同比變化情況64
    表52016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62017年部分煤炭企業煤電中長期合同履約情況80
    表72016年以來污染防治重點政策舉措輿論滿意度120
    表8關注度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102018年人民群眾獲得感的10項金融政策161

    前言

    前言

    習近平總書記在十九屆中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習時強調,要運用大數據提升國家治理現代化水平,推進政府管理和社會治理模式創新,實現政府決策科學化、社會治理精準化、公共服務高效化。國家發展改革委高度重視大數據研究和應用,2015年4月,依托國家信息中心組建了國家發展改革委互聯網大數據分析中心,開展常態化大數據專項分析;特別是自2017年8月國家信息中心設立大數據發展部以來,在研判宏觀經濟形勢、評估政策效果、監測社會輿情、分析“一帶一路”等多個方面進行了卓有成效的探索,取得了一繫列研究成果,並積累了豐富的理論和實踐經驗。
    加強事中事後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,全社會信息量呈現爆炸式增長,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,探索基於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於充分運用大數據開展事中事後監管的繫列重要指示精神,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,組建了事中事後監管大數據工作專班,集合力量深入研究,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,初步構建了事中事後監管大數據理論框架和方法模型,並重點圍繞重大工程、社會信用等多個領域形成繫列研究報告,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,進一步推廣基於大數據的事中事後監管理念和方式,我們在前期工作基礎上,梳理完善理論體繫,強化不同監管場景下的大數據分析思路,彙聚了重大工程項目、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......



     
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