通用工具箱不覆盖经责硬指标：三公经费占比、专项资金到位率/使用率、重大决策合规率。这些是经责评价的核心，必须单独写函数，且口径要在底稿里固定，否则横向不可比。

def jingze_metrics(d):
    return {
        "三公占比": round(d["三公经费"] / d["管理费用"], 3),
        "专项资金到位率": round(d["到位"] / d["下达"], 3),
        "专项资金使用率": round(d["使用"] / d["到位"], 3),
        "重大决策合规率": round(d["合规数"] / d["决策总数"], 3),
    }

d = {"三公经费": 50, "管理费用": 1000, "下达": 500,
     "到位": 480, "使用": 450, "合规数": 18, "决策总数": 20}
print(jingze_metrics(d))


经责指标是责任评价的量化骨架。口径统一、异常分开解读，才能让三个国企站在同一条起跑线上比。

你算专项资金最易踩的坑是"到位率"还是"使用率"误读？评论区说。

如果有用，点赞收藏关注，留下审计难题。下期预告：三个国企并行批处理（统一模板+科目映射+glob 循环）。

会计师事务所的一名注册会计师

问题通用工具箱不覆盖经责硬指标：三公经费占比、专项资金到位率/使用率、重大决策合规率。这些是经责评价的核心，必须单独写函数，且口径要在底稿里固定，否则横向不可比。

Python 经责审计特有指标函数（三公/专项资金/重大决策）

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经责评价需单独封装三公占比、专项资金到位率/使用率及重大决策合规率函数，口径固定于底稿确保横向可比。专项资金两率信号相反：到位率低示截留，使用率异常高示挪用。合规率不足须附决策清单及纪要证据，支撑责任认定。

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