环保部门统计工作信息化建设发展思路探讨

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1、环保部门统计工作信息化建设发展思路探讨环保部门数据统计工作是实现环保工作行业管理的重要基础手段，环保数据统计真实反映企业发展和建设过程，对我国环保事业所形成的影响。一、环保统计信息化的现状国家高度重视环保事业在国民经济社会发展中所占比重，基于当前国家经济社会发展下环保工作所面临困境局面，实现产业转型升级，倡导使用无污染新能源更是成为我国社会发展新模式。在全国环保工作系统中，环保统计信息化显得日益迫切，在许多方面都需要实现新的尝试和突破，例如，X络即时应用、环保工作流程化、多部门协作、工作监督、环保相关数据统计管理等方面，这为今后环保工作统计

2、信息化水平提高积累了良好的经验。庞大的数据处理工作，依靠原始的统计方法和技术手段根本无法完成，需要大幅提高现代信息技术在环保统计工作中的应用水平。二、环保部门统计工作信息化建设过程中存在的问题1.环保系统各部门统计指标体系与统计指标设置问题环保部门工作系统综合统计与业务部门统计分工亟待明确职责，避免统计管理数据多样性问题。例如，环保部门各业务系统开展工作中，如果均按照各自独立的统计报表和指标体系，就会出现同一指标在多个或多项统计报表中重复出现的现象，不能使用本部门制定的数据采集方法和统计口径，违背《中华人民共和国统计法》中“统计调查项目应当

3、明确分工，互相衔接，不得重复”的原则要求，造成数据不统一，影响数据质量和可信度。环保指标设置亟待更新调整。环保部门统计指标老旧，不乏已不适应当前环保工作建设需要、失去统计意义的老化指标，甚至有些指标逻辑关系不能完全符合实际情况，造成数据质量难以控制，影响数据的准确性和时效性，这些问题的存在造成统计工作量过大，统计人员疲于应付，数据质量低，可利用信息资源量低等诸多不良后果。2.环保统计监督职能未能充分发挥与信息化发展水平滞后问题环保部门在可行性研究编制、工程项目建议书编制、建设过程及竣工投产验收和评估等方面，目前环保部门统计人员参与力度不足，

4、在保障经济发展号召下，往往存在中小型项目管理监督职能被弱化的现象。同时，环保部门信息化建设体制严重不足，尚未形成统一的建设机制。环保部门工作系统中缺乏有规划的信息化建设发展目标，无法有序开展全局式信息化系统建设，造成耗费大量人力物力建设的信息系统，最终形成一个又一个“信息孤岛”，诸如低水平重复开发带来的资源浪费和信息条块分割问题。3.环保统计信息化投入不足和人才队伍匮乏环保是国民经济良性运行和发展的标尺。不能加大对环保工作信息化建设方面的重视和投入力度，将会造成信息基础设施薄弱，环保部门施政方法落后的局面。在当前互联X技术普及背景下，环保部

5、门应着力打造覆盖全行业的X络信息共享平台。加大对该部门的信息化建设、维护管理经费拨付力度，及时为政府部门和社会公众提供全方位的环保统计信息服务。社会对环保统计信息化建设认识的不足，导致业内人员专业化率不足，影响信息化推广力度。环保部门应着力引进信息和数据统计专业人才选拔制度、职称评定方案，避免形成对信息技术人才作用认知的恶性循环。三、环保统计工作现状分析1.信息化建设力度和指标设置问题分析环保部门在体制层面的缺陷，是导致该行业信息化建设规划和建设机制缺失的重要成因，造成总体建设水平低和环保统计信息管理职能分散状况。环保统计部门的信息化水平造

6、成环保统计数据采集和获取工作开展的稳定性，影响数据质量、可信度、时效性，同时也浪费了大量人力物力资源。环保部门统计指标设置繁琐，使各级环保统计人员工作量增大，对科学的开展统计调查影响较大，影响数据质量和统计价值发挥。2.环保部门职能分工不明确环保统计的统计管理和计划实施过程中的监督职能在基层环保系统内，未能得到充分明确或落实，造成环保统计人员在建设项目前期工作、建设过程和验收评估过程中，参与度不够，弱化了其统计监督职能和科学决策功能，对项目建设中，环保影响数据统计的真实性产生影响。四、完善环保统计工作信息化水平的思路综上分析，要解决现状问题

7、，重点应围绕如何提高统计质量和统计时效性加以整改，从而使环保统计工作进入良性循环轨道。改善统计数据质量的有效途径之一，是提高信息化建设水平，抓住统计数据时效性，为环保部门各工作系统提供有效的信息共享平台。1.建立统一的指标体系，逐步推进信息系统建设根据系统论理论，对环保系统统计指标进行整理，明确指标层次划分方法，合理进行部门分工，以信息化进程推进为主导力量，实现对完善、精简、高效的环保信息统计指标体系建设工作。对更广范围内的环保部门工作职能进行统筹规划。覆盖环保部门全行业的信息平台建设是一个庞大的系统工程，无法实现一步到位，这就需要合理布局

8、、科学推进。环保部门统计的信息化建设应在今后信息平台建设中，注重数据实用性、指标化，保障统计数据信息时效性，早日实现信息资源共享。2.转变环保统计工作重心和数据采集方式随着数据信