當前位置:萬佳範文網 >

心得體會 >心得體會精選 >

正確認識共產黨員先進性的本質內涵

正確認識共產黨員先進性的本質內涵

開展保持共產黨員先進性教育活動,首先必須在理論上搞清楚共產黨員的先進性是什麼。黨章明確規定:“中國共產黨黨員是中國工人階級的有共產主義覺悟的先鋒戰士。中國共產黨黨員必須全心全意為人民服務,不惜犧牲個人的一切,為實現共產主義奮鬥終身。中國共產黨黨員永遠是勞動人民的普通一員。除了法律和政策規定範圍內的個人利益和工作職權以外,所有共產黨員都不得謀求任何私利和特權。”黨章這一規定構成了共產黨員先進性的核心內容。

正確認識共產黨員先進性的本質內涵

 “中國共產黨黨員是中國工人階級的有共產主義覺悟的先鋒戰士。”這是指具有堅定的共產主義信念,併為之不惜犧牲個人的一切而奮鬥不止的人。信念是指一個人對一種思想、理論或事業的明確看法和堅定追求,是一種認識、情感和意志的有機統一,是一種綜合、穩定而持久的心理品質。它常常成為人們一生中執著追求的既定目標和一種巨大持久的精神激勵力量。人們的信念可以有各種各樣,對於共產黨員來説,就一定要樹立堅定的共產主義信念。共產主義信念,就是對共產主義思想理論、社會制度和實踐運動具有深刻的理解,堅信共產主義事業的正確性和必然性,對共產主義理想進行執著的追求,自覺地為共產主義事業奮鬥終身。共產黨員有了遠大的理想和堅定的信念,才會有崇高的思想境界和崇高的道德情操,才會有明確的奮鬥目標和努力方向,才能保持旺盛的革命意志和獻身精神,才能真正懂得人生的價值和意義,更好地為黨和人民創造性地工作。相反,共產黨員如果沒有樹立堅定的信念,在一定的條件和氣候下,就會喪失革命意志,失去正確的前進方向,經不起各種風浪的考驗,站不穩立場。

 “中國共產黨黨員必須全心全意為人民服務,不惜犧牲個人的一切,為實現共產主義奮鬥終身。”這句話從“人民勤務員”的角色層面,揭示了共產黨員先進性的內涵。堅持和實踐全心全意為人民服務的宗旨,是黨的事業不斷取得勝利的保證。只有全心全意為人民謀利益,才能代表人民羣眾,才有資格領導人民羣眾;如果背離了黨的宗旨,不僅沒有資格領導人民羣眾,反而會被人民羣眾所唾棄。黨領導中國革命、建設和改革的過程,就是全心全意為人民服務的過程。黨在不同歷史時期的基本任務有所不同,但把全心全意為人民服務作為根本的出發點和歸宿則是共同和一貫的。全心全意為人民服務是立黨為公的永恆主題,我們須臾不可忘記。全心全意為人民服務作為黨的宗旨,不單純是一個政治概念,同時也涵蓋了共產黨人的道德要求。我們要從政治和道德兩個方面打牢為人民服務的思想根基,從根本上解決“為什麼人”的問題。這樣,我們的黨才能永遠清正廉潔,長盛不衰;我們的國家才能興旺發達,國泰民安。

 “中國共產黨黨員永遠是勞動人民的普通一員。除了法律和政策規定範圍內的個人利益和工作職權以外,所有共產黨員都不得謀求任何私利和特權。”這句話從“普通一員”的角色層面揭示了共產黨員先進性的內涵。共產黨員永遠是勞動人民的普通一員,是我們黨執政後必須解決的一個重大問題。黨的執政地位為黨的事業的順利發展提供了可靠的政治保證,但是這種地位上的巨大變化,也使一些黨員和幹部滋生了不健康的特殊化思想。有的共產黨員有一種盲目的優越感,缺少危機感,似乎共產黨員就應高人一頭。有的共產黨員自恃特殊,在物質利益上斤斤計較,與民爭利,引起羣眾的反感;有的共產黨員走上領導崗位之後,就居高臨下,頤指氣使,逐漸脱離了人民羣眾;更有甚者,有的黨員幹部利用人民給予的權力,謀取私利,腐化墮落,違法亂紀,嚴重敗壞了黨的聲譽,破壞了黨與人民羣眾的血肉聯繫。我們黨必須經常教育黨員永遠做勞動人民的普通一員,防止滋生各種特權思想,克服消極腐敗現象,始終保持黨與人民的血肉聯繫。

 綜上所述,有共產主義覺悟的先鋒戰士、為人民服務的勤務員和勞動人民的普通一員,這三種角色概括了中國共產黨黨員先進性的內涵。三者互相聯繫,缺一不可。保持勞動人民普通一員的政治本色是共產黨員先進性的基礎和根本。共產黨員首先是人民羣眾的一分子,然後才是先鋒戰士和勤務員。堅持全心全意為人民服務的宗旨,做人民的勤務員和公僕,是共產黨員先進性的歸宿和目的。共產黨員的政治本色和先鋒模範作用,最終體現為全心全意為人民謀利益。有共產主義覺悟的先鋒戰士,是共產黨員先進性的核心和靈魂。共產黨員只有堅持這一本質屬性,才能永葆普通勞動者的本色,真正做到全心全意為人民服務。只有在這三個方面同時達到了黨章規定的標準,才能充分體現共產黨員的先進性,才能真正成為一個名副其實的中國共產黨黨員。<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://wjfww.com/xinde/jingxuan/p3gxw.html
專題