经责评价最有价值的是横向比——同一个指标，三个国企谁最差，谁就该重点延伸。前提是同口径（靠 129 的映射保证），否则比的是苹果和橘子。

import pandas as pd

def benchmark(metrics_list, names):
    df = pd.DataFrame(metrics_list, index=names)
    worst = {c: df[c].idxmin() for c in df.columns}
    return df, worst

m = [
    {"三公占比": 0.05, "专项资金使用率": 0.90, "重大决策合规率": 0.90},
    {"三公占比": 0.12, "专项资金使用率": 0.60, "重大决策合规率": 0.80},
    {"三公占比": 0.04, "专项资金使用率": 0.95, "重大决策合规率": 1.00},
]
df, worst = benchmark(m, ["甲国企", "乙国企", "丙国企"])
print(df)
print("最差:", worst)


横向 benchmark 把经责审计从"看一家"升级到"比三家"，问题单位自动浮出水面。

你做横向对比最看重"三公占比"还是"合规率"？评论区说。

如果有用，点赞收藏关注，留下审计难题。下期预告：经责交付三件套（任期对比/三重一大/个人廉洁）。

会计师事务所的一名注册会计师

问题经责评价最有价值的是横向比——同一个指标，三个国企谁最差，谁就该重点延伸。前提是同口径（靠 129 的映射保证），否则比的是苹果和橘子。

Python 横向 benchmark：三国企同口径指标并排对比

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经责审计横向对比通过同口径映射保证可比性，用Python实现多国企指标benchmark，自动识别相对最差单位并输出问题清单，直接支撑审计报告“存在问题”章节，提升审计深度与效率。

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