刘美荣

摘要：近年来，我国经济持续、快速增长，引起了世界的关注，而作为衡量经济发展规模和水平的统计数据及其质量也成为国内外相关机构及研究者关注的焦点。为了更好地满足社会经济发展过程中基础建设部门对统计数据的需求，为了使基础建设部门统计进一步与国际接轨，增强统计数据的国际可比性，有必要对我国加强统计分析工作，构建统计数据质量控制体系进行系统深入的研究。

关键词：统计数据；统计调查；数据质量

中图分类号：F273

文献标识码：A

文章编号：1009-2374(2009)03-0194-02

一、统计数据质量的内涵

各国统计机构和有关国际组织从满足用户需要的角度出发。确定了统计数据质量的理念。统计数据质量主要是指统计信息对用户需求的满足程度，具体包括适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性(或称为诚信)、方法专业性或健全性、有效性、减轻调查负担。

二、当前统计数据质量存在的问题

(一)统计调查方法存在的问题

统计调查方法需进一步改进，过分依赖全国统计报表的格局还没有得到根本改变。由于抽样调查与各级政府管理经济的体制不相适应，容易形成层层搞抽样调查或上面搞抽样调查、下面搞全面报表的局面，影响抽样调查优越性的发挥，影响了统计数据的质量。抽样调查尚不能满足调查内容指标繁多和多重分组的要求，这也会影响到统计数据质量的相关性与有效性的要求。

(二)统计调查与数据汇总过程存在的问题

在统计调查实践中，基层统计数据仍存在虚报、瞒报、错报、漏报问题，以及伪造和篡改统计数据的现象。在统计数据汇总处理中，仍存在计算机数据处理水平低，造成手工汇总过程中的记录、计算、抄写、打印产生的误差，以及机器汇总过程中在编码、录入、编辑、数据处理、打印过程中产生的误差等问题。这些问题对统计数据的准确性带来了极坏的影响。

(三)统计数据公布存在的问题

1．可解释性不强。我国统计数据公布时的可解释性与GDDS存在差距，这主要体现在三个“缺少”上：一是统计类目核心指标缺少细项内容的描述；二是统计数据缺少支持数据检查复核的相关核对方法，从而难以判断其合理性保障程度；三是数据缺少必要的文字说明与诠释，未向公众提供可以用来评估数据质量的相关资料，有关数据修正、统计方法的重大修改方面的信息也没有提供。上述数据公布作法上的缺陷，直接导致了目前我国统计数据的可解释性不强，严重影响了统计数据用户对数据的正确使用。而且这些数据一旦形成，其评估与调整难度极大。

2．可取得性不强。我国统计数据的公众可获取性与GDDS同样存在差距，主要表现在两点上：一是没有预先公布各项统计数据的发布日期；二是数据发布时对使用各方没有体现公平原则。后果是导致使用者获取信息的严重不对称，制造了市场的不公平竞争。

3．及时性也存在欠缺。在数据公布的频率与及时性上，相对于其他部门，财政统计与GDDS的差距较显著，其中，债务年度统计滞后六个月，财政年度决算的明细表更是滞后12个月，预算外收支、社会保障收支也没有及时或定期进行公布。

(四)统计数据质量管理存在的问题

在目前我国统计数据质量管理中，以单项数据质量管理为主，缺乏综合的、全面的质量管理体系：对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘，在实践中主要围绕这数据准确性进行评估，对数据质量的其他方面重视不够；在评估过程中，没有让社会公众和用户充分参与进来，评估机制缺乏必要的透明和有效性，未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可；缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

三、统计数据质量评价指标的设置原则

(一)可比性原则

评价指标和评价标准的制定既要符合客观实际，又要便于比较。评价指标应根据待评统计数据的整体属性和效用值的比较进行排序。指标间要避免显见的包含关系，用适当的方法消除隐含的相关关系。指标处理中还要保持同趋势化，以保证指标间的可比性。可比性越强，评价结果的可信度越大。

(二)科学性原则

评价指标的设置应以科学理论为指导，以待评统计数据内部要素以及其间的本质联系为依据，正确反映待评统计数据整体和内部相互关系的数量特征。

(三)实用性原则

评价指标涵义要明确，数据要规范，资料收集要简便。指标设计必须符合国家和地方的方针、政策、法规，评价模型设计要有可操作性，评价计算简便，结构模块化，计算程序化，便于在计算机上操作。

四、统计数据质量控制体系的建立

(一)对质量体系进行总体设计

在质量体系总体设计阶段，首先应该制定统计数据质量方针，确定统计数据质量目标，然后进行统计数据质量现状调查，并与质量管理的国际标准进行对比，找出管理薄弱环节，在此基础上对统计资源(包括统计人员及物资设备)进行配备，建立数据质量组织体系结构，确定每个工作人员的数据质量责任和权限。

1．统计数据质量的分类控制与评估技术。统计数据质量的分类控制与评估技术是把统计分组原理与统计数据质量控制及评估的各项质量活动有机结合，对统计工作的各方面、各环节中有关统计数据质量的活动。在全面系统地认识基础上，按照一定的标准进行分类，根据分类结果确定影响统计数据质量的强点、弱点以及影响因素，并对这些强点、弱点、以及影响因素实施事前、事中、事后的预防、监督、改进措施的技术体系。统计数据质量分类控制与评估技术目的在于详细揭示城市建设投资开发公司统计数据质量的影响因素，预防、控制、减少误差的影响。

2．比较分析及探索性数据分析技术。比较分析技术的原理是根据统计数据生产过程及结果确定统计数据质量证据，依据质量证据与相应的统计标准进行比较，进而得出统计数据质量结论并制定相应的控制措施的技术方法。

(二)编制质量体系文件

一般地，编写质量体系文件的原则是“写你所做”，即写下在统计数据生产过程中必须做到的。具体来说，就是按照质量体系的要求，将统计信息生产过程文件化，即建立起三个层次的质量体系文件(质量手册、程序文件、作业文件)。

在质量体系文件中，首先应对统计数据的生产过程设置必要的控制点，按照控制标准对控制点进行检验或验证，并形成相应的质量记录。统计数据的生产，一般要经过方案设计、资料收集、整理、汇总、上报、分析与开发研究及公布提供等环节。这些环节密不可分，一环紧扣一环，一环不慎都将影响所生产统计数据的质量。这里的质量控制点具体就是指统计数据生产过程中影响其质量的要害问题及其所在环节。在确定控制点时应考虑：影响统计数据质量的主要问题有哪些?它们存在于哪些部门与环节?最容易出现质量问胚的环节是什么?经常出现质量问题的原因是什么?

其次，根据统计数据质量的特点，把统计数据质量分解为相关性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可理解性、可取得性、有效性等八个有机联系而又相互独立的组成部分，然后针对每一个统计数据质量因素，根据其特点将其分解成为对质量产生影响的、前后联系的若干个质量要素。这样，通过把与每一个统计数据质量因素有关的所有活动和环节分解为若干个有机联系的质量要素和建立不同层次的技师体系文件，利用最大量的质量记录和把与统计数据质量有关的相应职责确定到每一个固定的岗位，使与统计数据质量相关的每一个环节都受到完备的、系统的控制，并能对导致生产出不符合质量体系要求的统计数据的所有环节和责任进行追溯，以便对这些不符合质量体系要求的环节进行纠正和改进，从而使按照质量体系操作而最终产生出来的统计数据完全符合质量体系的要求和令用户最大限度的满意。

(三)执行质量体系

执行质量体系的原则是“做你所写”，即按照质最体系文件中所写的特定科学程序生产统计数据。

对统计数据产生的全过程所有环节的工作均实行控制，对统计数据产生全过程设置必要的控制点，并确定控制标准，对控制点进行检验或验证，并形成相应的质量记录。控制标准的确定应客观可行，不能因人为因素而降低标准或做过高的苛求。

在几个专项普查中所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验进行推广，拓展其应用范围，对生产政府统计数据的各项调查均实行控制。

五、结论

由于我国统计数据质量控制技术体系还不尽完善，没有明确的评价数据质量原则与标准，也没有确定的控制理论及方法，仍有许多控制技术与方法需要进行研究和探讨。通过建立质量管理体系对统计数据实施全面管理，我国统计数据质量堪忧的现状一定能得以改善，作为社会公共产品的统计数据一定能更好地满足政府、企事业单位和个人等多方面用户的需求。