| Contact Us | CHT | Mobile | Wechat | Weibo | Search:
Welcome Visitors | 登录 | 免费注册 | 忘记了密码 | 社交账号注册或登录

Home

温哥华资讯

Realty

Education

Finance

Immigrants

Yellow Page

Travel

人口小县动真格,更猛烈的风暴还在后面

QR Code
请用微信 扫一扫 扫描上面的二维码,然后点击页面右上角的 ... 图标,然后点击 发送给朋友分享到朋友圈,谢谢!



机构改革能不能走向深入,关键还是有没有决心。

精简行政机构,砸碎铁饭碗,越来越多的地方动真格了。


最近,湖南人口最少的县——湘西州古丈县公布了人口小县机构改革成效。

2024年,古丈全县机构限额由改革前33个调整为23个、核减科级领导职数55名,产业园区编制、科级领导职数分别精简69.2%、83.3%,县级议事协调机构由271个减至21个,精简率达92%。

体制内的改革风暴来临,这还只是开始。

01

官方数据显示,湖南湘西州古丈县总人口14.3万人,2023年全年GDP只有35亿元,地方财政收入只有2.36亿元,是典型的人口小县,在编人员占常住人口的比例达到3.93%。

从机构缩减的数量来看,古丈县的改革力度相当大。

在全国范围内,类似古丈的人口小县还有很多——根据《中国县域统计年鉴2021(县市卷)》,纳入统计的2075个县域单位中,20万人口以下的县(市)多达400多个,其中10万人以下的县(市)有206个,5万人以下的“袖珍县(市)”有90个。

近年来,这些人口小县,人口流失越来越严重,原有的机构设置、编制规模,已经呈现出高度的冗余状态,财政供养负担加剧,机构改革的紧迫性越来越强。

在此背景下,2020年,山西以临汾市浮山县和忻州市河曲县为试点,率先打响机构改革的第一枪。很快,这一轮风暴席卷全国,古丈县只是其中的一个代表。


就在前不久,政策面再次定调,“稳妥推进人口小县机构优化”。从中央部署,到地方探路,裁撤冗余机构,给编制做减法,已经成为势不可挡的趋势。

中央编办主任李小新此前曾透露,97个人口小县机构改革全面完成。这标志着,首轮聚焦人口小县的改革基本完成。

具体到各地方来看,参与试点改革的人口小县,基本都大幅缩减了原有的机构和编制数量。

如陕西太白县将32个党政机构压缩精简至25个,县级议事协调机构由87个减少为20个。山西太原的娄烦县,事业编制数量更是从3000多个减少到341个,缩减率达到88.6%。


02

体制内精简编制的机构改革,其主要目的,一是为了减轻财政压力,二是为了提升行政效能。

而之所以以人口小县作为突破口,是因为县作为基础性的行政单元,面临的改革阻力相对更小。同时,县城,尤其是那些人口小县,改革的紧迫性又是最高的。

我们知道,在科层制体系下,政府机构的设置,通常遵循上下对应的原则,即省、市、县各级往往会根据上一级的部门设置,来建立相应的机构。

然而,省、市由于规模较大,能够容纳种类繁多的部门。反观那些人口小县,全县可能只有几万人,在人口增长时期,“麻雀虽小、五脏俱全”的众多机构,尚可勉力维持,一旦遭遇产业空心化,人口持续外流,供养率直线上升,财政压力陡增。

像湖南古丈县,总人口14.3万人,在编人员就一度接近6000人。

再比如山西的浮山县,人口不到10万,在编人员更是多达5900人,一年光给这些“铁饭碗”发工资,就得消耗掉4.6亿元的财政资金,而当地的一般公共财政预算收入只有1.3亿元。

全国2000多个县城,大多数都没什么造血能力,产业十分单薄,公共支出严重依赖转移支付。所以,这些地区的体制内人员基本是靠发达地区供养着。
不错的新闻,我要点赞     还没人说话啊,我想来说几句
Prev Page12Next Page
Note:
  • 新闻来源于其它媒体,内容不代表本站立场!
  • _VIEW_NEWS_FULL
    _RELATED_NEWS:
    _RELATED_NEWS_MORE:
    _POSTMYCOMMENT:
    Comment:
    Security Code:
    Please input the number which is shown on the following picture
    The Captcha image
    Terms & Conditions    Privacy Policy    Political ADs    Activities Agreement    Contact Us    Sitemap    

    加西网为北美中文网传媒集团旗下网站

    Page Generation: 0.0313 Seconds and 4 DB Queries in 0.0018 Seconds