政华教育

加强执法工作场景指南学习运用。在省交通综合执法局交通运输常见场景执法业务指导手册学习运用基础上，进一步加强连徐支队关于服务区“线上+线下”精准执法工作场景指南（试行）、“非营预警清单”模块使用指南（试行）、5G布控球场景应用指南（试行）、不见面网上办理案件场景应用指南（试行）、不见面远程办理案件场景应用指南（试行）等六大执法场景学习运用，提高可操作性，为执法工作程序化、规范化水平提升提供指导和保障。同时，大队积极参与支队辖区交通事故路产损失案件快速处置工作办法（试行）、动态监控异常车辆“线上+线下”执法工作场景指南（试行）的起草工作，结合日常工作进行总结和提炼，主动参与支队执法新模式建设任务，提高新模式建设的责任和担当意识。

段落分析：构建“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式的方式：软硬件双向发力-加强执法工作场景指南学习运用。

2024年6月8日，大队根据《连徐支队辖区交通事故路产损失案件快速处置工作办法（试行）》，成功处置一起发生在三大队辖区的路损案件，为当事人就近处理案件，极大便利了当事人，为当事人节省时间和交通成本。

段落分析：加强执法工作场景指南学习运用的优势：就近处理案件，方便当事人，节省时间和交通成本。

2024年以来，大队运用“我的徐州APP”办结6起超限运输案件，大大提高了处理效率，对压降辖区超限率起到积极作用。

段落分析：加强执法工作场景指南学习运用的优势，提高处理效率，压降辖区超限率。

二、线上分析研判

依托交通综合执法守护2.0智慧执法系统、省级治超联网管理系统、高速公路经营公司管理系统等归集的公路设施、道路通行、车辆运行的检测信息、执法信息及相关信息，建立公路超限超载运输、大件运输、道路客货运输、公路保护四个重点领域问题清单，依托大数据，定期开展“线上”分析研判。

段落分析：构建“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式的方式：依托大数据，定期开展“线上”分析研判。

在超限超载运输方面：通过守护2.0智慧执法系统货车行驶信息，并依托高速公路收费站称重设施等进行归集分析，形成问题清单，包括重点车辆清单、重点路段清单、重点时段清单。

段落分析：依托大数据，定期开展“线上”分析研判在超限超载运输方面的应用。

在大件运输方面：对通过省级治超联网管理信息系统、守护2.0智慧执法系统推送至大队的大件运输车辆涉嫌未办理许可、“办短跑长”、不按许可路线行驶等违法违规行为，运用省厅大件运输车辆许可数据、高速公路收费系统数据等进行分析比对，形成重点清单。

段落分析：依托大数据，定期开展“线上”分析研判在大件运输方面的应用。

2023年2月6日，根据支队值班调度中心指挥“派单”，大队在京杭运河大桥上发现靠边停放严重超载的安徽车牌多轮轴大件运输车，后引导至议堂停车区开展调查取证，在接受取证期间，该车擅自驶离现场，大队将该车违法相关信息立即报送至支队值班调度中心，申请列入大件运输申报“黑名单”清单中。

段落分析：依托大数据，定期开展“线上”分析研判在大件运输方面的应用。

在道路客货运输方面：对守护2.0智慧执法系统中非营模块推送至大队的“高频疑似非法营运”“非法营运网约车”“未备案运营包车”“动态监控异常”“客运超范围经营”“长期异地经营”“班车不按核定线路行驶”“年度审验过期”等涉嫌非法违规运营数据，形成重点车辆清单、重点路段清单、重点时段清单。

段落分析：依托大数据，定期开展“线上”分析研判在道路客货运输方面的应用。

在公路保护方面：通过交通综合执法系统推送至大队的公路路面、公路用地、建筑控制区、公路安全保护区（危险作业控制区、危险源控制区、桥梁安全控制区、禁止采砂区、疏浚作业控制区）信息，依托高速公路经营公司已建成的视频监控设备并辅以无人机等电子巡查方式，通过月度研判等方式，归集异常路段、部位、区域，分析形成问题清单，包括路产损坏清单、侵害路权清单、危及公路安全清单等。

段落分析：依托大数据，定期开展“线上”分析研判在公路保护方面的应用。

三、线下精准执法

根据形成的问题清单，制定月度执法检查计划，采取“实时拦截、流动抽查、重点伏击”方式开展线下精准执法。积极推进“区域协作”，加强执法合作，形成执法合力，提升行业协同治理能力。

段落分析：构建“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式的方式：线下精准执法。

开展跨区域综合执法。大队加强片区执法、高普联动、部门联合，在辖段内的重点路段、重要节点，依托收费站、服务区开展综合执法检查，推进从单一领域执法向多领域综合执法转变，提升交通综合执法效能。

段落分析：线下精准执法的具体做法：开展跨区域综合执法。

2023年3月份，大队根据东海县群众举报，开展涉嫌非法营运车辆调查。主动对接东海县交通执法大队商讨联合行动方案，分别于同年3月17日、19日、22日清晨在G30连霍高速东海西收费站开展布控检查。终在3月22日清晨将嫌疑车辆在G30连霍高速平明收费站查获，东海县交通综合执法大队给予当事人严厉行政处罚。

段落分析：开展跨区域综合执法的案例。

2023年以来，大队根据无人机排查形成的问题清单，多次联合高速公路养护、属地交通执法、城管、村委会等部门，开展京杭运河特大桥桥下空间联合整治行动，对大桥下各类堆积物予以了集中清理，并会商养护部门采取长效化管理措施，营造高速公路安全、整洁的路域环境。

段落分析：开展跨区域综合执法在2023年以来的成效。

开展跨部门联合执法。大队会同地方交通、公安等部门，建立定期会商、部门协作机制，加强公路超限超载运输、大件运输、道路客货运输、公路保护等领域线上监测系统对接和数据资源共享，及时反馈相关违法信息，探索推动高普联合监管，结合“天网”专项行动，定期组织开展区域跨部门的联合执法专项行动，集中打击相关违法行为。

段落分析：线下精准执法的具体做法：开展跨部门联合执法。

2024年4月13日，大队在对辖区收费站高频过检重点货车进行分析研判后，形成高频高超限率货车清单，联合高速交警部门约谈擅自超限载运输的2家高风险货运企业，采取压实车辆所属企业合法合规经营责任、签定保证书等措施，有效降低违法超限超载运输行为，减少辖区超限率。

段落分析：开展跨部门联合执法的成效。

积极拓展“高水联动”。第二大队以道路执法“高普联动”为起点，深化拓展在其他执法领域合作，加强对高速公路基础设施的保护。为做好汛期高速公路桥梁保护，2024年6月25日，第二大队联合邳州市交通执法大队水上中队，对G30连霍高速京杭运河特大桥开展汛期安全联合检查。重点对运河水位、水流、船只通航，特别对航道桥梁安全标志设施的完好、运行安全等情况进行详细的检查了解和分析研判，对发现的问题现场提出解决方案。6月28日，联合新沂市综合执法大队对连霍高速新戴运河大桥进行了安全检查。从“高普联动”延伸到“高水联动”，实现“区域协作”深化拓展，较好的提升了联合监管效能，有力地保证了辖区重点桥梁的安全。

段落分析：线下精准执法的具体做法：积极拓展“高水联动”。

“一体化+智慧执法+信用监管”执法新模式建设为江苏高速公路交通执法带来新的发展机遇和挑战。今后工作中，第二大队将继续加强新模式建设，继续转变思路，转变工作方法，坚持以人民为中心，保安全、保畅通、强服务，为推动江苏交通高质量发展宏伟蓝图贡献力量。

段落分析：升华主题结束全文。

学习小贴士：本文主要讲述了江苏省交通综合执法局连徐支队第二大队积极构建“一体化+智慧执法+信用监管”交通综合执法新模式，提升执法效能的具体做法。文章全文可以单独以材料的形式出现，单独出题，出题方向可以是概括题，比如：请概括江苏省在构建交通综合执法新模式的做法；也可以是小作文，比如：江苏省交通综合执法局连徐支队第二大队在提升执法效能方面取得了显著成效，请你写一篇介绍工作经验的讲话稿等等。因此，对于本文，请大家从多个角度进行积累，做到以不变应万变。

常见考察点

智慧执法的必要性：

1.执法效率显著提高：智慧执法可以充分利用信息技术和智能化手段，加快执法过程，提高执法效率。执法部门通过自动化的数据整合、分析和预警，能够第一时间发现和定位违法行为，减少时间、人力和资源的浪费，实现高效执法。

2.执法质量明显提升：智慧执法是在大数据分析和科学模型的基础下建立的，因此，执法决策依据更加准确和客观。执法人员可以借助智能工具和系统，更好地把握执法的关键点和证据链，提高执法决策的准确性和公正性，减少执法漏洞和争议。

3.执法监督更加透明和公开：智慧执法将执法过程数字化、网络化，对执法活动进行全程记录和监控，有助于提高执法的透明度和公开度，降低人为主观因素的干扰，执法更加公正、合法。

4.执法资源配置显著增强：执法机构可以根据数据的指引，对数据进行分析和预测，帮助执法部门更科学地进行资源配置，集中力量打击高风险领域和重点案件，提高执法效果和资源利用率。

5.社会满意度不断提升：智慧执法更便捷、高效，减少了行政审批环节，通过数字化和智能化手段，执法部门能够更好地与社会各界进行互动和沟通，建立良好的公众形象和信任关系。

智慧执法存在的问题：

1.技术应用方面存在局限性，比如智慧执法部门在执法过程中需要的各种数据来源不统一，不同系统之间的数据互通尚未完全实现，给智慧执法造成了一定的阻碍。

2.传统经验做法与新技术应用之间的冲突依然存在。部分执法人员依然停留在依靠经验和手工操作的传统模式下，对于智慧执法的认可度和执行上存在不足。

3.建设管理方面存在保障不足的问题。在智慧执法管理中，很多地方停留在“硬件设施”层面，对于后续的管理和维护不够重视，缺乏长远规划和有效监督，造成智慧执法资源的浪费。

4.存在数据泄露风险。由于智慧执法过程中，需要对大量的数据进行收集处理，与之相对应的数据保护问题尚存在不足，容易出现数据泄露的风险。