淺談統計數據質量問題及控制

任金娥

摘要：近年來，我國統計工作取得了比較顯著的成績。但是，隨著社會主義市場經濟的不斷發展，經濟結構復雜化，利益主體多元化，再加上體制轉化過程中經濟秩序混亂，人為干擾增多，因而搞準統計數據的難度也就日益增大，統計失實的潛在危險性也就日漸嚴重，并將逐步暴露。對此，我們必須要有清醒的認識，要始終不渝地把提高統計數據質量問題，擺到統計工作的首要位置，并采取綜合治理措施，切實抓緊抓好。下面就統計數據質量問題談談自己一些粗淺的看法。

關鍵詞：統計數據；質量問題；控制方法

現代經濟正步入以世界統一市場為標志的世界經濟一體化軌道，企業的成敗，取決于信息獲取、識別、處理、轉換、傳遞的準確性、效率與速度。因此，信息在企業經營管理中的重要作用也將愈來愈顯著。隨著我國改革開放，確立市場經濟體制，和加入WTO，企業要能在國際國內激烈的市場競爭中求得生存與此同時發展，一個重要的條件就是——必須要有一個健全的高效的信息系統，以滿足企業經營管理決策所需的各種內外信息。因此，作為提供信息的企業統計必將在其中扮演重要角色，發揮重要作用。必須要有一支能夠為企業的決策和管理者提供準確數據的素質過硬的統計隊伍。

1 常見的統計數據質量問題及分析

1.1 數據虛假

這是最常見的統計數據質量問題，也是危害最為嚴重的數據質量問題。這類統計數據完全是虛構的杜撰的，毫無事實根據。造成統計數據虛假的因素多種多樣，比如，有意虛報，瞞報統計數據資料，指標制定不嚴密，統計制度不完善，不配套等。

1.2 拼湊的數據

這種數據是把不同地點，不同條件，不同性質的數據在收集、加工、傳遞過程中，人為地拼湊成同一時間、地點、條件和性質下的同一數據。這種東拼西湊的數據，雖然分別有事實根據，但是從整體上看數據是不符合事實的，其性質與數據虛構相同。

1.3 指標數值背離指標原意

這是由于對指標的理解不準確，或者是因為指標含義模糊，指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題，表現為收集整理的統計數據不是所要求的統計內容，數據與指標原意出現走樣，面目全非。

1.4 數據的非同一性

它是指同一個指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。

1.5 數據不完整

這里指調查單位出現遺漏，所列項目的資料沒有搜集齊全，不符合統計資料完整性的要求。數據不完整，就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象總體特征，最終也就難以對現象變化的規律性做出明確的判斷，甚至會得出錯誤的結論。

1.6 統計手段和統計分析落后

目前許多企業統計工作仍處于手工狀態，很原始！即使采用計算機也僅僅是減少工作量去做一些匯總、指標計算，并沒真正引用先進的計算機技術和網絡技術。所做的統計分析也局限于事后分析，即對統計數據進行單純的講解說明；不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。換句話說，“統計預測”這一職能根本沒有發揮作用，缺乏對信息的收集、綜合和系統化。

此外，常見的統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。可見，統計數據質量問題既可能是來自于設計階段，也可能是來自于統計資料的整理階段。

2 統計數據質量控制方法

2.1 統計數據質量控制的原則應當是全過程的、全員參加的、以預防為主的數據質量控制。

首先，統計數據質量控制要貫穿于統計工作的全過程。每進行一步，都要對已完成的工作進行檢查、對已發生的差錯及時進行糾正，做到層層把關，防止差錯流入下一個工作環節，以保證統計數據的質量。其次，參加統計數據質量管理和控制的人員應當是全面的。全體統計工作者都要樹立數據質量意識，各個主要的工作環節都要落實專人負責。統計數據質量的好壞，是許多工作和許多統計工作環節質量的綜合反映，牽涉到統計工作的所有部門和人員，因此，提高數據質量需要依靠所有統計工作者的共同努力，決不是單純靠某一個部門或少數人所能搞得好、抓得了的。只有人人關心數據質量，大家都對數據質量高度負責，產生優質的統計數據才有堅實的群眾基礎。因而，統計數據質量控制要求把差錯消滅在它的形成過程中，做到防檢結合，以防為主。這就要求有關人員在質量控制中具有超前意識，拋棄那種出現了統計數據問題才想辦法解決問題的被動的局面。

實行全員性的質量控制，就要把統計數據質量目標及其關鍵交給廣大統計工作者，落實到每個工作崗位，使每個崗位都有明確的工作質量標準，做到合理分工、職責明確，職責越明確，數據質量控制就越有保證。

2.2 統計設計階段的質量控制

統計設計是統計工作的首要環節，統計數據質量的好壞，首先決定于這個過程，它是提高統計數據質量的前提。如果設計過程的工作質量不好，就會給統計數據質量留下許多后遺癥。設計過程的質量控制需要抓好以下幾項工作：

2.2.1 正確規定統計數據質量標準。數據質量標準是指根據不同的統計目的對統計數據精度所提出的要求。滿足統計目的精度的統計數據就是準確的，高質量的統計數據。首先要作充分的調查，系統地收集市場和用戶對統計數據的反映和實際使用效果的情況；其次要分析研究過去統計數據的主要質量問題，找準統計數據質量控制的主攻方向；最后要進行反復論證，考慮到統計工作中實際能夠達到的水平。

2.2.2 合理設計統計指標體系及其計算方法。

統計指標設計得是否合理，也是影響統計數據質量的因素之一。采用統計報表搜集資料，首先要實行標準化管理，制定的指標要符合統計制度的規定，范圍要全，分組要準，指標涵義的解釋和計算方法要精確；其次要對統計報表的設計、頒發、填制、匯總的全過程實行全面質量管理。

2.3 資料整理鑒別階段的質量控制

統計資料整理鑒別階段出現的差錯是統計數據質量問題的重要方面。如果資料不準確，就會影響結論的正確。因此，要特別注意審查資料的可靠性和適用性，要弄清楚統計指標的口徑范圍、計算方法和時期時點。對于口徑不一致或不完整的資料，需要進行調整、補充；對于相互比較的資料，必須要注意有無可比性；一旦發現數據有嚴重的質量問題，應進行核實，避免有質量問題的資料進入匯總處理階段。總之，對搜集到的資料，經過鑒別推敲、核實審定、使之準確無誤，才能使統計數據的質量得到保證。

2.4 人為錯誤的質量控制

2.4.1 盡可能采用計算機處理統計資料，同時提高統計分析水平。

計算機作為當今社會不可缺少的高科技產物已滲透到我們生活、工作中的各個環節。運用計算機整理、匯總統計資料，速度快、效果好，其優越性是手工整理無可比擬的。現在國內大部分著名企業基本上實行網絡化、全球化，利用網絡資源了解世界先進行業信息，采用科學先進的統計分析方法和手段，進行橫向、縱向對比，找差距挖潛力，努力趕超世界先進企業。要能夠寫出有一定深度的統計分析預測報告，系統、全面、科學地去挖掘利用網絡資源和從市場取得的第一手資料，完善整個分析、預測手段方法和過程。但是，也應重視計算機處理數據的質量問題，提高計算機數據處理的關鍵在于提高錄入數據的可靠性。

2.4.2 統計工作者本身應提高自身素質

統計人員沒有深厚的專業知識和豐富的實際工作經驗，沒有跟上時代及時進行知識更新，不善于統計調查獲取第一手資料，寫不出有一定深度關于本企業某一方面對決策層有參考價值的統計分析報告。因此，對統計人員應該加強培訓工作，企業內部應建立配套的培訓機制，對每一層次統計崗位實施針對性的培訓，必要時到企業外請有關專家學者授課，或到相關先進單位進行考察學習，做到取長補短。統計工作者本身也應該努力學習統計知識，鉆研業務，不斷提高統計業務素質和水平，杜絕因業務不熟悉而造成的數據質量問題。

2.4.3 加大統計執法力度，保證源頭數據的準確性

統計部門今后應在加強統計信息工程建設的基礎上從數據采集的圈子中跳出來，重點加大統計執法檢查，對弄虛作假的單位要堅決嚴肅查處。在立法上，罰款數額應該大幅增加，以威懾統計違法者，逐步建立全社會的統計誠信體系。

結語

以上是本人對統計數據質量控制的一點膚淺的認識，旨在喚起統計部門和廣大統計工作者更加重視統計數據的質量，抵制統計上弄虛作假的行為，提高統計數據的質量水平，使我們的統計工作能更好的地為現代社會經濟服務。