为深入贯彻关于审计工作的重要指示批示精神,落实新时代D的建设总要求和新时代D的组织路线,全面加强我市审计干部队伍建设,XX市审计局近期组织开展了全市审计干部队伍建设专题调研。本次调研旨在全面梳理当前我市审计干部队伍建设现状,深入分析队伍在结构、能力、培养等方面存在的短板与不足,并结合新时代审计工作的新形势、新任务、新要求,提出针对性、可操作性的意见建议,为锻造一支过硬、本领高强、作风优良、纪律严明的高素质专业化审计铁军提供决策参考。
一、全市审计干部队伍建设基本现状与初步成效
近年来,XX市审计局始终将干部队伍建设作为一项基础性、战略性工程来抓,坚持以建设为统领,聚焦主责主业,在干部选、育、管、用等环节持续发力,全市审计干部队伍的整体素质和履职能力得到稳步提升,为有效发挥审计监督职能、服务全市经济社会高质量发展提供了坚实的人才保障。
(一)队伍规模与基本结构
XX市审计局机关行政编制约为50名左右,当前实有在职干部约45名。从整体结构看,队伍呈现出一些基本特征:一是学历层次较高,干部队伍普遍拥有大专以上文化程度,其中本科及以上学历者占据主体,这为审计工作的专业化开展奠定了良好基础。二是领导班子配备齐全,设有局长1名,副局长3名,以及若干正副科级领导职数,形成了较为稳定的组织领导架构。三是初步建立了干部培养体系,通过“第一议题”制度强化理论学习,构建了D组领学、支部带学的联动机制,确保审计工作的正确方向。
(二)队伍建设的主要举措与成效
在日常工作中,我市审计机关积极探索干部队伍建设的有效路径,取得了一系列积极成效。
1.突出引领,筑牢思想根基。始终将建设摆在首位,严格落实“第一议题”制度,深入学习新时代中国特色社会主义思想和关于审计工作的重要论述,引导审计干部不断提高判断力、领悟力、执行力。通过建立审计项目把关机制,确保审计立项、实施及报告等各环节均符合D中央决策部署,牢牢把握审计工作的属性。
2.聚焦专业能力,夯实履职基础。高度重视干部的专业能力培养,通过举办“审计大讲堂”等多种形式,持续开展业务知识和法规培训。同时,积极探索构建系统化的干部培养体系,针对不同层级、不同岗位的干部制定差异化培训计划,着力锻炼审计干部“能查、能说、能写”的综合能力。通过选派骨干参加上级审计机关组织的业务培训,鼓励干部参加职称和职业资格考试,队伍的专业化水平持续提升。
3.注重实践锻炼,促进干部成长。坚持在审计一线和急难险重任务中培养锻炼干部。通过统筹调配审计资源,打破科室界限,让年轻干部在重点审计项目中担任主审或组长,在实战中经风雨、见世面、壮筋骨。此外,还积极选派干部参与巡视巡察、挂职锻炼等工作,有效拓宽了干部的视野,提升了其处理复杂问题的综合能力。
二、新时代背景下审计干部队伍建设面临的突出问题与挑战
在肯定成绩的同时,必须清醒地认识到,对照新时代审计工作“如臂使指、如影随形、如雷贯耳”的更高要求,我市审计干部队伍在结构、能力、机制等方面仍存在一些亟待解决的突出问题。
(一)队伍结构不够优化,存在断层隐忧
1.年龄结构有待优化,后续力量储备不足。从全省范围来看,审计干部队伍平均年龄偏高,一些市县甚至超过50岁,呈现老龄化趋势。尽管我市情况相对较好,但同样面临着“青黄不接”的潜在风险。经验丰富、年近退休的业务骨干占比较高,而35岁以下的青年干部数量不足,中间力量相对薄弱,干部梯队结构尚未形成最优配置,长此以往可能导致审计经验传承不畅、队伍活力下降。
2.专业结构较为单一,复合型人才匮乏。现有审计干部多为财政、会计、审计等传统财经类专业背景,知识结构相对单一。随着审计监督领域的不断拓展,大数据、人工智能、金融、法律、工程、环保等新领域审计任务日益繁重,对复合型、专家型人才的需求极为迫切。当前队伍中精通信息技术、熟悉工程造价、掌握法律法规的复合型人才储备严重不足,难以完全适应“一审多项”“一审多能”的现代审计要求。
(二)能力素质存在短板,难以适应新时代要求
1.宏观政策分析能力不足,“眼光”有待提升。部分审计干部习惯于埋头查账、核对数据,满足于发现微观层面的财务收支问题,但运用“眼光”从宏观层面分析问题的能力欠缺。在审计实践中,存在对宏观经济政策背景和导向研究不深、把握不准的现象,难以从国家治理和地方发展的战略高度揭示体制性障碍、机制性缺陷和制度性漏洞。审计报告和建议往往“就事论事”,缺乏穿透力和战略性,难以发挥审计在宏观决策中的参谋助手作用。
2.数据分析运用能力不强,“科技强审”存在瓶颈。尽管大数据审计已成为审计工作的重要发展方向,但我市审计干部的数据分析能力仍是突出短板。一方面,部分干部存在“经验主义”,对运用大数据技术心存畏难情绪,仍习惯于传统的审计方法。另一方面,即使是接受过相关培训的干部,也大多停留在简单的数据库查询层面,缺乏对海量、多源、异构数据进行深度挖掘、关联分析和建模预测的能力。“计算机人员不懂业务、业务人员不懂技术”的矛盾依然存在,导致数据分析成果质量不高,难以发现深层次、系统性的问题线索。
