淺談如何提高工業統計數據質量

馮小進

摘要：社會工業發展現狀關系著國家政策制定和民生生活質量，其中工業統計工作對了解中國工業發展現狀起著重要作用。提高基層工業統計數據質量是提升統計公信力的關鍵環節。本文根據中國工業統計現狀，從分析影響工業統計數據質量主要因素出發，提出有效提高工業統計數據質量的措施。

關鍵詞：工業統計 統計數據 因素 數據質量

工業統計的目的是為企業經營發展提供統計信息以幫助企業更好的做出管理決策。在市場經濟條件下，企業經營決策風險性高，而高風險性又主要來源于市場信息的不確定性，由此可見，為企業提供及時準確的工業統計數據直接關系著企業的經濟效益和今后的長遠發展。但是現在仍存在很多企業以及基層統計人員對工業統計數據質量的重要性認識不足，在統計過程中存在各種問題，直接或間接導致統計數據質量不高，嚴重制約了企業發展。因此，如何提高工業統計數據質量就成為目前亟待解決的問題，值得我們積極思考和進行深入探討研究。

一、影響工業統計數據質量的因素

（一）企業領導對統計工作重視程度不夠

在工業領域的領導層多為學歷較低的創業者或晉升的經驗工人，對企業管理知識了解不夠全面深刻。因而在企業管理中領導最重視且首先想到的是工業管理模式和運行機制等，而工業統計的重要性往往會被忽視，認為統計工作只是單純的數字匯報，是可有可無的工作，而企業成就最終體現在銷售額和盈利層面。所以設置的統計崗位較少且對統計工作要求較低，同時統計工作人員工作變更頻繁、流動性大，新接任的統計工作人員往往沒有進行完備的工作交接和培訓工作，造成數據統計工作銜接不當。同時統計工作強度高，少量的統計工作人員無法兼顧每一項統計數據的準確性，嚴重影響工業統計數據質量。

（二）基層統計工作人員素質及工作能力低下

由于領導層對統計工作的不重視，導致在選拔統計人員時工作崗位要求低甚至由別的崗位調動或進行兼職統計工作。這種情況下招錄的統計人員往往沒有接受過專業的統計培訓，統計方法、技術掌握較差，對統計概念、指標、計劃方法、統計標準等不知道或不理解，在進行工業統計時敷衍了事。例如有時出現對工業生產總值含稅計算或不含稅計算區別不清，對各種工業數據邏輯關系區分不清等情況。另外，統計人員統計責任意識差、法律意識不強導致工作時的懈怠和統計數據的不準確。企業中普遍存在從管理層到工作層對數據統計工作不重視使得基層統計人員在進行工業統計時出現工作不認真、數據核對不嚴格、數據統計不細致等情況。更有甚者為了追求企業利益最大化，在繳稅時進行虛報統計數據偷稅漏稅或在宣傳時夸大產品質量和瞞報統計數據的現象。

（三）企業原始數據資料不夠完整、準確

很多企業在初創時期或是企業早期發展階段管理方法不夠完善，對統計工作重要性意識不強，極大的忽略了基層數據統計工作從而導致早期原始數據資料不夠完整或真實性較低。而工業基礎原始數據資料對企業今后發展和趨勢分析具有重要作用，當企業確定發展方向或制定工業生產目標時需要參考前期工業統計數據，而由于早期原始數據資料的不準確又間接導致了后期統計數據資料質量的低下。

完備準確的原始數據不僅能為之后的數據提供統計基礎同時也為之后的數據提供了比對對象。在企業原始數據資料不完整的情況下企業后續統計的數據就缺乏客觀的對比樣本，從而導致后續的統計數據的真實性、完整性受到質疑。

（四）統計方法制度不夠完善

企業管理層對統計工作要求不高，基層工作人員統計方法把握不準、統計制度制定不夠精確，無法在統計指標、統計單位、計算方法、統計填報注意事項等方面加以詳細說明和準確的規定，導致企業在統計報表時與會計核算時的指標不能對應，遺漏錯報等現象。另外基層統計人員對專業統計軟件和辦公軟件的應用不熟練，在進行統計工作時費時費力且準確性差都造成了工業統計數據質量低的現象。同時數據評估方法和機制的不完善也使得數據不能得到及時的檢查。在統計基層工業調查數據時難免存在偏差，這就需要各種有效的方法進行數據評估和矯正，提高數據的銜接性匹配性。

（五）統計管理部門指導力檢查力欠缺

很多企業建立缺乏制度和科學方法的指導，在統計工業數據方面工作沒有較強的認識和能力。在統計工業數據時可能出現模棱兩可或不知道該如何統計數據、如何處理數據等情況。在缺乏指導的情況下就直接將統計的并不完善的工業數據上報給上級部門。而這時就需要當地的統計管理部門發揮指導作用，對企業進行及時的監督和指導。但是由于部分統計管理部門對企業的指導不到位，沒能及時有效的對企業管理人員和基層數據統計人員進行督促和培訓工作把統計錯誤消滅在統計源頭，使得部分統計制度方法不夠完善的企業把收集到的質量不高的數據直接上報。

另外，統計工作中數據繁雜極有可能出現各種統計錯誤或數據不準確的情況。但是由于部分部門沒能做到對上報的工業數據及時進行審查指導，及時發現和反饋統計中出現的問題和錯誤，更沒有及時對評估不合格的工業數據進行校正和重新統計，導致質量不高的數據傳至大數據庫。

二、提高工業統計數據質量的方法

（一）提高企業管理層統計工作的認識，倡導企業科學規范發展

企業的的領導權和根本決策權在管理層領導，要想從根本上提高工業統計數據質量，首先必須提高企業領導對統計工作的重視程度。企業科學全面的發展必須重視基層工業統計數據，一套完整準確的數據可以揭示企業運行過程中的漏洞和薄弱之處，及時發現并制定改正才能使得企業健康發展。另一方面，工業統計數據也能向領導反應企業生產工時耗費、產品銷售狀況等情況，有利于企業及時調整生產銷售策略進一步實現利潤最大化。

另外，領導決策層必須完善各種統計制度，切實按照規范化科學化的標準嚴格要求基層工作。只有加強對數據統計工作的重視并完善各種制度，提高統計質量才能幫助企業更好發展。

（二）加強基層統計崗位管理，提高基層統計人員工作素質能力

基層統計工作人員是數據獲得的直接力量，也是統計數據質量的決定者。首先應增加統計工作崗位數量，統計工作是一項繁雜而又細致的工作，少量的工作人員在缺乏高校統計措施的情況下很難做到準確及時統計龐大的各類數據。工作崗位職責細致化也是在崗位設定時需要考慮到的，對各項統計工作細致分類，定崗定員有利于各崗位人員在工作時只需要全神貫注于負責的某部分數據統計而不需要同時兼顧多項數據從而導致分神，使得基層工作人員在統計數據時更加專注本職工作從而提高數據準確性。

其次應提高崗位應征標準招收高素質專業統計人員。統計是一項專業性比較強的工作，涉及各種統計概念、統計方法和計算方法等。接受過統計專業學習的高素質的專業人才更能勝任基層統計工作。在招聘選拔統計崗位人員時，應設置專業學歷限制，并設置筆試面試等考察應聘人員的專業素質高低和企業認同感、工作態度等方面，從而選拔出高素質的專業統計人員。

最后，定期進行崗位培訓提高崗位工作人員工作能力。社會發展迅速統計方法日新月異，及時進行崗位培訓使基層統計人員學習掌握科學有效的統計方法和統計策略，有利于不斷提高崗位工作能力。除工作技術外工作態度也同樣對工作效率有著重要影響，進行崗位技術培訓的同時可以進行員工企業認同感等培訓，采用心理學暗示法等提高員工對企業的認同感和對崗位的熱愛，提升工作態度，讓基層統計人員在工作時能夠以更加細致認真地態度投入工作。高效率的工作人員將使得統計數據質量大大提升。

（三）完善統計制度加強統計評估

首先，企業應建立完善的統計制度和細致的數據庫。規范的統計制度和完整的原始數據是提高工業統計數據質量的前提條件和重要保證。企業應該加快統計方法制度改革，學習新的高效的統計方法并建立起一套完備且穩定的數據統計體系，包括數據核算體系及評估體系等。建立起完善的報表體制，進一步加強調差體系的科學性和適用性。數據的統計必須以完備的數據系統為依托才能準確的反應數據信息，如果沒有科學完備的統計系統那么統計的工業數據可能發生統計紊亂、關系不明確、數據處理方式不當等問題。最終使得原始的統計數據功虧一簣毫無任何意義。同時，應轉變統計方式更多的采用智能化的計算機統計方式，利用計算機辦公技術進行數據統計分析、網絡數據傳輸等方式將比人工更加高效可行。現階段統計方法較多，統計技術層出不窮，只有選擇適合本企業的高效的統計方法制度才能使得統計工作更加完善。

其次，應著力加強數據評估機制提高數據的匹配性和銜接性。一方面要運用各種評估措施和工具在統計數據過程中進一步加強對工作人員統計的工業數據完整性和準確性合理性的審查工作。嚴格采用人工審核計算機審核雙重審核的方式以及選用合適科學的審核方法。首先人工進行初步審核，對上報的統計數據進行初步評估包括數據的完整性、合理性及邏輯關系等。避免出現大面積漏報或邏輯性錯誤計算方式錯誤等。而后利用計算機評估系統對數據內或數據間關系數據邏輯性等問題進行評估，對于出現明顯問題的數據樣本要再次進行審核評估，同時要求數據統計人員進行原始數據比對，若是在統計階段出現問題要及時進行校正或重新統計，若統計的原始數據沒有任何問題則要求相關人員對數據出現的不合常理的地方進行附表解釋說明。另一方面，數據評估工作并不能僅僅局限于樣本內數據評估，也要進行樣本間數據比對。將統計的數據與企業內不同時間段的同一類樣本數據或其他企業的同一類樣本數據進行比對，尋找數據間差異較大的部分進行進一步或反復的核對評估，避免統計的數據出現遺漏偏差確保數據真實可信。

（四）相關部門進行政策干預指導

政府部門在開展數據統計工作時起著指導和監控把關的作用，要做到嚴格執法，對企業負責。針對部分小企業或初創企業數據統計工作不完備的情況要加大宣傳力，采用多種方式進行幫助指導和嚴格把關。

首先，對企業要加大宣傳力度使其充分認識到基層工業統計數據質量對企業發展的關鍵作用，提高公眾對基層統計工作的認識，提高統計的地位。一方面是工作宣傳，將各企業統計工作流程透明化，進行多方面報道，讓社會公眾更多了解統計工作的同時對企業起到監督作用。在提高工業統計數據質量的同時減少社會對統計數據的非議和猜疑。另一方面是法制宣傳，要大力宣傳《統計法》的相關法律條文，提高企業法律意識杜絕統計工作中的瞞報漏報現象。同時對違規企業和違法事件進行曝光，對企業起到警示作用，防微杜漸。

其次，要加大統計執法力度嚴格把控統計數據質量。對企業統計上來的工業基礎數據按照法律規定嚴格篩查。對一些弄虛作假、瞞報虛報數據的企業要依法嚴懲，進行整改并后期持續監督。對那些由于工作方法不完善或工作疏漏造成數據質量低下的企業要及時教育，必要時候要提供一定的技術幫助和制度扶持，幫助企業用更加科學高效的方法進行數據統計。同時，要加強與其他相關部門的聯系，建立多部門溝通渠道。綜合分析市場、經濟趨勢等影響因素對統計數據的影響，加強與電力、稅務、經濟等部門的數據比對工作，做到數據監測科學化。發現異常情況要進行多方面反復分析評估，查明異常原因。對不合理數據及時進行科學校正，必要時可通知企業進行數據二次統計，進一步提高工業統計數據質量。

參考文獻：

[1]朱希利.淺談如何提高同業統計數據質量[J].經營管理者，2014

[2]張世平.如何提高工業統計數據質量[J].統計與咨詢，2000

[3]張銀剛.多管齊下提高工業統計數據質量[J].科技經濟市場，2015