深度關注 | 浙江溫州監督保障工業用地數字化配置改革 筑牢項目供地廉潔防線

來源 | 中央紀委國家監委網站2024-04-03 06:30

中央紀委國家監委網站 曹溢

近日，浙江省樂清市紀檢監察干部在浙江捷仕泰電子有限公司跟蹤土地供給后的開工建設等情況。黃媛媛 攝

提高土地要素配置精準性和利用效率，是推動經濟社會高質量發展的題中之義。

去年以來，浙江省溫州市針對優質中小企業用地難、用地貴等問題，全面推行“數據得地”供地機制。具體來說，就是按照“公開公正、數據客觀、指標量化、企業無感”的原則，聯通經信、稅務等相關職能部門，獲取企業畝均稅收、研發占比、企業榮譽等數據，通過構建工業用地數字化綜合評估機制，并根據評估結果向企業供地，以此提高土地利用效率和使用效益。

溫州市各級紀檢監察機關緊緊圍繞工業用地“批、供、用、管”全生命周期強化政治監督，確保有限的土地資源向優質中小企業傾斜，有力推動“數據得地”供地機制成為優化營商環境的“金字招牌”。

過去一段時間，溫州工業用地供需矛盾突出、供地機制存在短板，為腐敗滋生提供土壤和條件

來自湖南的劉新文，是溫州樂清的新馳電氣集團有限公司負責人。他在當地創業16年，企業2023年產值達到4億元。

去年5月，劉新文的企業成功“摘”得在樂清柳市鎮自持的第一塊土地，面積約21.9畝，用于建設年產5億元光伏并網智慧設備系列產品智能工廠項目。該項目建成后，企業產品類型將向新能源方向轉型，產值預計將增加2倍。

“以前，向政府申請供地多次都沒成功。這次通過‘數據得地’供地機制，我們的準入預評分在柳市排名第一，很順利就拿到了用地。”劉新文說。他計劃將省外的項目陸續遷至溫州，安心扎根創業。截至目前，已有60家像劉新文這樣的樂清企業，通過“數據得地”供地機制獲得1734畝用地。

對企業發展來說，土地是至關重要的要素。沒有自持土地，很多中小企業不敢轉型、不敢投資大項目，企業成長容易進入滯緩期。而優質中小企業，恰恰是地區發展的潛力所在。

作為一座民營經濟活躍的城市，溫州企業用地需求旺盛，對于建立更加高效、公平、透明供地機制的呼聲很高。據統計，溫州全市億元以上工業企業1525家，規模以上企業（年主營業務收入達到2000萬元及以上）8475家。但全市現狀工業用地總面積僅22.7萬畝，土地資源總量有限。而中小企業項目投資額相對偏小，難以符合省級指標專項支持要求。加之各地用地指標緊缺，導致中小企業用地指標進一步壓縮。

“從近年查處的市管干部腐敗案件看，涉及土地領域的占到約三分之一，而一些問題就出在工業用地供需方面。”溫州市紀委常務副書記、監委副主任龔大昕告訴記者。

供地機制存在的短板，為腐敗滋生提供了土壤和條件。一般情況下，工業用地出讓對產業項目的評價標準分兩個方面：一是項目品質、業主資質、投資業績等客觀指標，二是項目前景等主觀性較強的指標。由于不同項目之間差異較大，難以采用完全統一的評價標準，評價結果往往存在主觀傾向性。

而這個過程中，少數關鍵崗位的干部對能否供地有較大決策權，容易成為被“圍獵”的對象。比如，溫州浙南沿海先進裝備產業集聚區平陽濱海分區原黨委書記、管委會主任陳某某，2016年至2019年期間，利用職務便利先后15次收受賄賂1960余萬元，為相關請托對象合計獲取工業用地286.2畝。

堅持個案查處與系統整治相結合，溫州市紀委監委以案件暴露出的問題為切入口，緊盯供地領域腐敗案件相對高發、行賄動機相對突出等問題開展調研，深入挖掘腐敗背后的深層次原因。同時，督促相關部門以案促改、以案促治，推動“數據得地”供地機制落實落地，有力破解優質中小企業用地難題。

“‘數據得地’供地機制大幅降低了企業運行成本。現在，只要一門心思把企業做好，土地就會自己找上門。”劉新文說。

守牢數據入口關，防止數據資料審核不嚴、不實等情況

去年10月13日，溫州市鹿城區紀委監委在e鹿清廉“數據得地”監督模型平臺抓取到一條預警信息：溫州某鎖業有限公司的工業產值、畝均稅收等核心指標都符合“數據得地”供地機制要求，但大數據比對顯示，其關聯公司在溫州地區已有自有廠房，按規定不應納入“數據得地”候選名單。

區紀委監委第一時間將預警信息反饋至區經信局，經核查，最終未把該鎖業公司列入10月27日公示的擬供地名單中。

2023年1月起，溫州市在全市各縣（市、區）、海經區、高新區全面推行“數據得地”供地機制，建立“數據得地365”智能評估系統，打造“讓數據說話、憑數據決策”的供地公正評估機制。

“數據得地365”是指企業準入門檻3個基本條件、申請新增用地項目6個預期指標、預評審排名賦分5項內容。其中，3個基本條件為上年度產值超億元或5000萬元以上高成長型無自有生產用地（廠房）的工業企業；上年度企業畝均綜合評價為a、b類，且畝均稅收不低于所在縣（市、區）、海經區、高新區規模以上企業平均水平；企業銷售收入、稅收近三年復合正增長。6個預期指標為固定資產投資強度、畝均稅收、單位能耗增加值、單位排放增加值、研發經費支出占營業收入比重、容積率。5項內容為企業成長、經濟效益、技術創新、質量建設、轉型升級。三項指標分別對應向誰供地、能否拿地、優先供地問題。

確保“數據得地”供地機制廉潔高效，首要就是守牢數據入口關。針對稅務、工商等大量數據資源分散在各部門，查詢流程較多、匯集效率不高的問題，鹿城區紀委監委將“數據得地”供地機制落實情況納入政治監督范圍，通過約談主要負責人、發放問題建議函等方式，協調落實重要數據接入權限。對企業數據，則由工作人員從相關部門直接獲取。

為防止“暗箱操作”，鹿城區紀委監委聯合區經信局搭建8個“數據得地”監督模型，力求集成監督、精準監督。比如，構建“評審錯誤”模型，對均畝評價、畝均稅收、近三年稅收復合正增長等核心數據進行抓取比對，重點發現數據異常點，預警可能存在的廉政風險點。通過此模型，該區紀委監委抓取到溫州市某鞋業有限公司因稅收免抵退稅，導致出現近三年營收正增長、稅收卻負增長的數據異常。通過及時糾偏，該公司成功入圍預評審名單。截至目前，鹿城區首批“數據得地”項目共計4宗地塊64.67畝，已全部進入施工階段。

以規范權力為導向，線上線下監督相結合，推動工業用地供給更科學、更精準

2023年5月，樂清市紀委監委收到樂清市工業企業“數據得地”管理平臺預警：浙江樂江機械有限公司在預評審中排名第三，經柳市鎮審核，排名變更為第一。針對該預警，樂清市紀委監委立即與相關職能部門組成聯合督查組，開展線下核查，跟進監督。

“經過核查發現，排名靠前的兩家企業存在同比增速為負或地塊面積不滿足企業需求等問題，最終確定鄉鎮的變更具有合理性，排除預警。”樂清市紀委常務副書記、監委副主任李建權說。

根據“數據得地”供地機制規則，預評審結束后，企業預評審情況和項目可行性報告將提供給鄉鎮（街道）、功能區。鄉鎮（街道）、功能區實地考察后，可根據實際情況提出考察意見，如對企業排名進行變更，必須說明理由。

“‘數據得地’供地機制推動了從‘人為決策’向‘數據決策’轉變，但也要堅持實事求是、因地制宜，通過監督避免經辦人員‘暗箱操作’。”溫州市監委委員孫單平表示，針對考察意見存在較大的自由裁量空間和監督盲區的實際，我們有針對性地搭建了數據監督模型，對鄉鎮（街道）、功能區審核環節實行嵌入式監督預警。

以樂清市為例，為督促相關部門履職盡責，該市紀委監委構建“雙聯雙協”監督機制。橫向聯動職能部門監管責任和紀檢監察機構監督責任，縱向聯動“室組地”發揮片區協作機制作用，從統計、經信、市場監管、稅務等職能部門以及聯系紀檢監察室和派駐（出）紀檢監察組抽調監督力量，成立5支聯查聯督隊。通過實地走訪、查閱臺賬等方式，一方面對供地方案匹配度、規范度、公開度開展“貼身式”監督檢查，另一方面對供地獲批企業、高分未獲批企業、長期未獲批企業等重點企業開展走訪調研，獲取相關企業對評審過程、供地方案、辦理流程等方面的建議和訴求，確保“數據得地”供地機制實施更科學、更精準，更好發揮市場在資源配置中的決定性作用。

加強項目供地后監管，督促責任單位履職盡責

今年2月2日，平陽縣紀委監委駐縣發改局紀檢監察組聯合縣發改局、經信局、稅務局等職能部門，深入溫州某明膠有限公司、溫州某汽車電控有限公司等3家企業，對項目供地后履約情況開展實地調研監督。通過集中座談、查閱賬目、個別談話等方式，全面了解干部作風、政策落實、合同履約等情況，督促職能部門圍繞屬地政府填報的8個達產驗收指標進行復核。

針對某企業項目年畝均稅收不達標情況，平陽縣紀委監委深入了解發現，是因為企業對合同指標取值口徑理解不準確導致。駐組同志第一時間督促屬地鄉鎮履行責任，指導企業調整稅收取值范圍，補齊相關發票和憑證。

實踐中，一些企業拿到地后，沒有按合同履約開發，疊加責任單位履職不力等因素，導致項目履約出現問題。比如，達產驗收方面，按照《工業用地項目投資合同》規定，達產驗收應由乙方企業主動申請，但實際主動申請的企業基本沒有，后續難以追究企業違約責任。因此，加強項目供地后的全過程監管，并及時發現公權力運行的潛在問題，成為紀檢監察機關監督履責的關鍵環節。

針對項目供地后缺乏全程監管的問題，去年1月，溫州市出臺《工業用地項目全生命周期績效評估機制（試行）》，對全市2020年7月1日以來供地的工業用地項目，分建設期、達產期、穩產期三個階段實施數字化、規范化、閉環式績效評估及結果運用。根據要求，平陽縣梳理了478宗10319.5畝工業供地信息，納入縣工業用地項目全生命周期管理平臺。借助該平臺實現對工業用地項目準入、開工、竣工、達產以及出租、轉讓等全過程的監管，推動數字化、規范化、閉環式績效評估管理，促進工業用地的精準配置、高效利用。

在“數據得地”管理系統，紀檢監察機關專門設置“供地后監督”子平臺。平臺可展示得地企業基本信息、工程信息，并為“固定資產投資強度”“畝均稅收”等6個預期指標設置模型算法，以“倒計時”和“六維圖”的形式對企業履約情況進行展示，督促有關部門落實供地后開工建設、竣工投產、達產穩產等方面的監管職責。同時，與相關職能部門協作，推動監督工作與大數據信息深度融合，實現對工業用地全過程系統化、精準化、動態化監督，有效跟蹤土地供給后的開工建設、竣工投產、達產穩產等情況，為做好供地“后半篇文章”構筑了牢固防線。

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