京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
山头林立级别特高 “打虎”大数据:传递哪些信息
打虎”大数据:传递哪些信息
表一
图一
图二
表二
表三
十八届中央纪委五次全会开幕前夕,1月7日,中央纪委监察部举行新闻发布会,通报2014年党风廉政建设和反腐败成效。中央纪委副书记、监察部部长黄树贤介绍了十八大以来中纪委的“打虎”成效:“中央纪委监察部对涉嫌违纪违法的中管干部已结案处理和正在立案审查的68人,周永康、蒋洁敏、李东生、李崇禧、申维辰等30人涉嫌犯罪已被移送司法机关依法处理;目前,正在立案审查的还有令计划、苏荣、朱明国等案件。”可以说,反腐力度之大、战线之长、硕果之丰,前所未有。
笔者通过统计、归纳68名被查高官的具体信息,得到十八大以来的“打虎”大数据。这些大数据传递了哪些信息?让我们用数据说话、用图表说事、用文字说理。
数量巨大
如表一所示,新中国成立至今的65年间,据公开资料统计,共查处省部级以上高官205名。党的十八大之前的63年内,因涉嫌腐败犯罪或严重违纪违法落马的省部级以上高官为145名,平均每年有2.3名高官被查、落马;党的十八大之后,两年多时间内因涉嫌犯罪或严重违纪违法落马的省部级以上高官达68名,平均每年有34名高官被查,年均落马高官数量为十八大之前的10多倍。这不仅说明当前我国省部级高官腐败问题的严重性,更反映出现阶段反腐力度之大,以及反腐败斗争的长期性与复杂性。
时间集中
从2012年12月2日四川省委原副书记李春城落马至2014年12月26日国家工商行政管理总局原党组成员、副局长孙鸿志被调查为止,在短短25个月时间里,68名省部级以上高官落马,平均每个月多达2.72人。
如图一所示,在2013年中,落马高官数大致保持按月递增,12月更是到达顶峰的6名;2014年,除1月份无高官落马外,每个月都保持至少3名以上高官落马,较之2013年同期落马高官数又有大幅提高,高官落马时间之集中,前所未有。
山头林立
高官腐败呈现出的一个新特点就是高官之间帮派盛行、山头林立。一些落马高官利用职务便利与在官场的“影响力”,大搞团团伙伙,结党营私,拉帮结派,形成利益共同体。在这些落马高官中,极具代表性的有“石油帮”“秘书帮”“山西帮”(见图二)。早在30年前,邓小平就首次提出“小圈子”害死人,并指出很多失误、错误缘起于“小圈子”主义。现阶段的高官腐败案件查处中,大量的窝案、串案一并被发现,“拔出萝卜带出泥”已成高官反腐背后常态。杜绝、防治帮派主义、山头主义,权力监督是保障,依法行政是关键,要确保行政工作在法治轨道上平稳运行。
覆盖面广
68名落马官员的地域分布中,中央机关占到了13名,所占比例高达21.7%。天津、重庆作为直辖市,分别有1名高官落马。其他省份中,山西、四川、江西3省被查人数“名列前茅”,具体官员的个人信息则与苏荣、周永康、令计划3只“大老虎”分别存在着千丝万缕的联系。香港特别行政区有2名国企高官被查,更是体现出反腐覆盖面之广。68名高官分别来自24个省、自治区、直辖市,占34个省级行政区的70.6%。反腐之风吹遍全国各地,昭示着“打虎”反腐的全面开展。
级别特高
如表二所示,新中国成立起至党的十八大之前,因贪腐问题落马的国家级高官仅4人,且都属于副国级官员。十八大后的两年间,落马高官中已有4名国家级高官。其中周永康为正国级,徐才厚、苏荣、令计划为副国级。落马高官级别之高,突出体现了中央反腐决心之大、力度之强。在“上梁不正下梁歪”的朴素理念下,只有高官中的腐败分子少了,基层官员中的廉洁楷模才能越来越多。
力惩军腐
在68名落马高官中,徐才厚、杨金山等人的身份尤其特殊。徐才厚原系中央政治局委员、中央军委副主席,上将军衔;杨金山原系成都军区副司令员,中将军衔;2014年被公诉的解放军总后勤部原副部长谷俊山,系中将军衔,涉嫌贪污、受贿等罪名。这几个人都属军队系统高层领导干部。长期以来,受限于监督乏力(军队系统监督主要靠军队纪委,而军队的纪委,仅为正大军级别,而七大军区级别均高于军队纪委),军队中因腐败犯罪落马的高官甚少。此次,军委副主席、军区副司令员因涉嫌腐败等双双落马,极具标杆意义。这将震慑军内硕鼠,有利于遏制军队腐败的高发势头。
严惩不贷
根据媒体公开报道统计,党的十八大后“落马”的68名省部级以上高官中,30名已经进入司法程序,其中已有6人被追究刑事责任或进入审判程序;另有24人还在接受组织调查(其中原山西省副省长任润厚于2014年9月30日因癌病逝)。已被查清的高官中,只有衣俊卿、付晓光、赵智勇、张田欣4人因未涉罪而仅作出相应的党纪、政纪处理,未牵涉司法程序。严惩贪腐,竭力遏制“老虎式”腐败,高官反腐坚持下猛药、出重拳、用重典,让不敢腐败成为领导干部的普遍心理。
十八大以来的反腐败斗争,可谓历年来反腐力度最大、措施最有力、成效最显著。一大批腐败高官的落马,不仅彰显出中央反腐决心与力度,更是给民间反腐以鼓舞。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27