人大代表建议范文10篇,民生意见建议100条

人大代表建议范文10篇

关于深化基层减负与赋能，提升基层治理效能的建议

一、 案由（背景与现状）

基层是国家治理的最末端，也是服务群众的最前沿。近年来，党中央高度重视基层减负工作，先后出台了一系列政策文件，坚决整治形式主义、官僚主义，基层负担得到了一定程度的缓解。然而，随着经济社会的快速发展和群众诉求的日益多元，基层治理面临着“小马拉大车”的结构性矛盾。在实际调研中发现，尽管“牌子”少了、“表格”减了，但隐性负担依然存在，权责不对等、资源不匹配、数字化赋能不足等问题依然制约着基层治理效能的全面提升。为进一步巩固基层减负成果，推动基层治理体系和治理能力现代化，特提出本建议。

二、 存在的主要问题

（一）权责边界依然模糊，“属地管理”泛化现象犹存。部分职能部门以“属地管理”为由，将本应由部门承担的行政执法、专业排查等职责下移至乡镇（街道）和村（社区）。基层往往“看得见管不着”，缺乏相应的执法权和处置权，导致“责大权小”，在应对安全生产、环保督察、违建拆除等硬任务时，基层干部常常陷入“无限责任”的困境。

（二）考核评价体系不够科学，“痕迹主义”隐形变异。虽然明面上的考核指标有所精简，但部分条线部门仍通过“工作群打卡”“政务APP积分”“线上排名通报”等方式进行隐性考核。基层干部为了应付各类“指尖上的形式主义”，不得不耗费大量精力“留痕”“截图”“造台账”，导致“干得好不如填得好”“做实事不如做台账”的不良导向依然存在。

（三）资源力量下沉不足，“小马拉大车”矛盾突出。事权下放的同时，财权、人权并未同步下沉。乡镇（街道）和村（社区）普遍面临“事多、人少、钱紧”的窘境。一方面，基层编制紧缺，且存在上级部门长期借调基层骨干人员的现象；另一方面，基层财力薄弱，缺乏自主支配的公共服务资金，难以有效回应群众的个性化、突发性诉求。

（四）数字壁垒尚未打破，数据共享与赋能水平偏低。当前，各级条线部门开发了众多政务信息系统，但系统之间互不兼容、数据不互通，形成“数据孤岛”。基层干部需要在多个系统中重复录入相同数据，不仅增加了工作量，且上级部门掌握的海量数据未能有效反哺基层，基层在矛盾纠纷排查、重点人群管控等方面缺乏精准的数据支撑。

三、 具体建议（对策）

（一）厘清权责边界，建立健全基层职责准入制度。建议由各级党委编办牵头，民政、司法行政等部门配合。一是全面梳理并动态调整乡镇（街道）和村（社区）的权责清单，严格界定“属地管理”的适用范围，坚决杜绝职能部门以“属地管理”为名“甩锅”推责。二是建立严格的“职责准入机制”，凡需交由基层办理的事项，必须经过县级党委政府统一审核批准，并按照“权随责走、费随事转”的原则，同步下放相应的审批权、执法权和配套资金。三是赋予乡镇（街道）对县直职能部门派驻机构的考核评价权和人事任免建议权，强化基层的统筹协调能力。

（二）优化考核评价，坚决纠治“指尖上的形式主义”。建议由各级党委办公厅（室）牵头，纪检监察机关、网信等部门配合。一是大幅压减针对基层的督查检查考核事项，实行年度计划管理和总量控制，严禁各部门擅自开展“一票否决”和签订“责任状”。二是全面清理整合各类政务APP、工作群和公众号，严禁将点赞量、转发量、打卡率等作为考核评价基层工作的依据。三是树立“重实干、重实绩”的考核导向，加大群众满意度在考核中的权重，采取“四不两直”方式深入现场看实效，让基层干部从“群里吼”回归“实地走”。

（三）推动资源下沉，切实增强基层统筹保障能力。建议由各级组织、财政、人社部门牵头。一是加大编制资源向基层倾斜力度，盘活存量编制，严禁上级机关长期违规借调基层工作人员，确保基层“有人办事”。二是完善基层财政保障机制，建立乡镇（街道）财政事权与支出责任相适应的制度，设立基层治理专项基金，赋予基层一定的资金统筹使用权，确保基层“有钱办事”。三是拓宽基层干部晋升通道，落实乡镇工作补贴和绩效考核奖励，在评先评优、职务职级晋升上向长期扎根基层、表现优秀的干部倾斜，激发基层队伍活力。

（四）打破数据壁垒，全面提升基层数字化治理水平。建议由各级政务服务数据管理部门牵头，各业务主管部门配合。一是加快推进基层政务信息系统整合，依托省级或市级一体化政务大数据平台，实现“一次采集、多方共享”，彻底解决基层“多头录入、重复报表”的问题。二是推动数据资源向基层开放回流，将人口、法人、房屋、地理空间等基础数据及业务数据按需赋能基层，为基层开展精准治理提供“数据大脑”。三是开发推广实用、管用的基层智治应用，利用人工智能、物联网等技术，提升基层在应急指挥、隐患排查、民生服务等方面的智能化水平，真正实现“数据多跑路、干部少跑腿”。

民生意见建议100条

关于加快推动人工智能赋能新型工业化的政策建议

执行摘要

当前，人工智能已成为驱动新型工业化的核心引擎，但我国在AI赋能工业领域仍面临底层算力供需错配、工业大模型应用浅层化、数据孤岛及复合型人才短缺等痛点。本建议提出实施“算力筑基”“模型深耕”“数据融通”与“生态培优”四大工程，旨在短期内突破关键场景应用，中长期构建自主可控的AI工业生态，全面提升产业链韧性与全要素生产率，为制造强国建设提供强劲的新质生产力支撑。

一、背景与问题陈述

推动人工智能赋能新型工业化，是发展新质生产力、推进制造强国建设的必由之路。当前，我国制造业数字化转型已进入深水区，但AI与实体经济的深度融合仍面临以下突出挑战：

一是智能算力基础设施供需错配。高端智能算力芯片受制于人，现有算力中心存在“重建设、轻运营”现象，中小微制造企业面临“用不起、不会用”的算力瓶颈。

二是工业大模型落地应用停留在表层。当前通用大模型“懂AI不懂工业”，缺乏对复杂工业机理和物理规律的深度理解，在研发设计、核心控制等深水区场景的渗透率极低。

三是工业数据壁垒与质量问题并存。工业数据呈现多源异构、标准不一的特征，企业间“数据孤岛”严重，缺乏用于训练高质量工业大模型的标准化、规模化数据集。

四是复合型创新人才严重匮乏。既精通人工智能算法，又深谙工业制造工艺与行业Know-how的跨界复合型人才缺口巨大，制约了技术的工程化落地。

二、政策目标

短期目标（1-3年）：建成一批国家级和区域级工业智算中心，培育50个以上具有行业影响力的工业垂直大模型，打造1000个AI赋能新型工业化典型应用场景，规上工业企业AI技术初步应用率达到30%。

中长期目标（3-5年及以上）：形成自主可控、安全可靠的AI工业软硬件生态体系，规上工业企业AI应用普及率