工業統計數據質量評價及修正方法研究

摘 要：工業統計數據需具備及時、準確、有效的特征，在開展數據質量評價的工作中，相關作業人員需要合理借用相應的評價技術，執行質量體系，完善指標體系，并且加大監督管理力度。本文對工業統計數據質量評價及修正方法進行分析、探討。

關鍵詞：工業統計;數據質量;評價;修正

引言：在對工業統計數據質量評價進行管控的過程中，相關部門、機構應當革新工業數據統計作業的開展形式，完善相應的人員培訓制度，優化評估審核體系，確保相關工作能夠穩定、高效地進行。

一、工業統計數據質量評價體系存在的問題分析

（一）統計方式落后

在當今數字化、信息化時代，在現有的統計工作中依托網絡技術、信息化技術的使用相對較為廣泛，國外在落實工業統計數據管理的工作進程中結合數字化技術的使用相對較為常見，近幾年來，雖然我國在工業數據統計過程中也結合了網絡技術的使用，但是卻還未完全發揮網絡技術應有的作用，具體來說，在當今網絡信息時代，我國將相關技術應用到工業數據統計方面還處于發展起步階段，在相關工作管理過程中，相應的機構、部門只是將網絡技術用于節約人力以及簡化各項綜合指標統計工作方面，還未將網絡技術中所涉及到的數據分析、數據管理作用進一步體現出來，簡而言之，我國工業數據統計工作大部分還停留在人工操作管理層面。

（二）工業數據缺乏公正性

在工業數據統計進程中，相關工作受到人為因素的影響相對較大，導致統計得到的數據資料缺乏公正性、公平性。具體來說，相關作業人員在統計工作中為了減少工作量而謊報數據信息，同時在對工業數據進行收集統計的過程中所得到的信息與數據之間還無法實現有效地關聯。在當今社會經濟快速發展的時代，實施工業統計的根本目的是在于幫助高層領導部門、政府機構優化產業布局、規范產業的發展，引導我國各行業穩定高效地運轉，但是由于在統計工作中相關部門、機構缺乏對企業以及相關行業的有效監督管控，未能夠在統計工作中及時發現工業數據中所存在的問題。除此之外，部分地方政府為了突出績效，完成預定的經濟目標，與企業進行數據造假，導致統計得到的工業數據信息不具備真實性、完整性。

（三）工業統計數據嚴重滯后

相關部門、機構在統計工業數據的過程中往往沿用事后統計策略，但是結合事后統計的方式還存在對數據信息分析不足的問題。我國社會經濟的發展是一個動態化的過程，但是由于相關部門、機構為了減少工作量，往往事后統計相應的數據信息，未及時對現階段的數據信息進行收集、管理。除此之外，大部分工業數據信息往往在次年才會公布出來從而無法引導行業的發展，并且工業統計數據所涉及的內容信息相對較多，因此在管理過程中難免不會出現同一統計內容多次上傳的狀況，從而導致相關數據信息存在重復、不完整的狀況。

二、提高工業統計數據質量評價的方法分析

（一）完善工業數據統計工作

現階段，我國民眾對工業數據統計工作的開展還不具備清晰、明確的認知，企業也不重視相關工業數據統計工作的開展情況，未結合工業數據統計結果來引導自身的發展。當前，我國需要加大對相關工作的宣傳力度，促使廣大的人民群眾能夠充分認知到開展相關工作所具備的重要性和現實意義。在這期間，我國需要采取依法管控措施，提高企業上報的工業數據所具備的完整性、全面性;同時，我國還需要加大在工業數據統計管理過程中對弄虛作假現象的管控力度，對謊報數據、數據信息造假的現象進行嚴格管控，確保工業數據統計工作能夠正常進行。除此之外，在工業數據統計工作中，相關部門、機構也應當做好事前預防，加大檢查力度，結合事后調整，形成一套完善的管控體系，確保收集到的數據資料具備真實性、完整性。

（二）建立工作人員培訓制度

在當今數字化、信息化時代，在數據統計工作中對相關作業人員也提出了更高的技能要求，具體來說，相關作業人員需要在工業數據統計工作中樹立起科學、可持續的發展觀念，相關部門機構需要依托建立健全的教育培訓體系，提高數據統計人員的業務水平以及工作能力，提高統計人員的綜合素養，盡可能從源頭提高工業數據統計工作的質量和效率。除此之外，相關部門、機構也需要側重培養相關工作人員對數據信息的識別能力以及解決問題的能力，對在工業數據統計工作中可能存在的問題進行分析、解決，保證統計得到的數據資料具備真實性、完整性。并且相關部門、機構還需要提高統計人員的專業道德素養，深化其責任管理意識，使其嚴格參照我國法律法規來落實完善工業數據統計作業。相關部門機構還應當進一步加大對監督管理人員的教育培訓，使其在數據統計工作中能夠實施全過程、動態化的監督管控工作，確保收集到的數據資料具備真實性、可靠性。

（三）完善數據審核評估體系

相關部門、機構在完成對工業數據報表以及各項數據信息的采集管理之后還需要保證數據信息具備科學性、完整性、邏輯性。因此，為了滿足以上的管理需求，在數據審核過程中，相關工作人員應當優化現有的審核方式，比如結合“計算機審核+人工審核”的管理體系，以人工審核為前提，對數據信息中不符合邏輯的地方進行批注、標示，并且要求相關部門、單位以及企業對數據偏差較大的信息內容作出合理的解釋。此外，在數據統計管理過程中，相關部門、機構還需要通過數據信息的規律特征對當前我國社會經濟的發展進行科學、合理地預判，為行業的發展樹立風向標。總之在完成對數據信息的收集之后，相關部門、機構還應當優化對數據信息的評估作業，提高數據質量。

三、結束語

現階段，相關部門、機構要想進一步提高數據統計的質量和效率，則需要構建成熟完善的統計制度體系，優化指標體系，加強監督管控力度，并且及時對統計得到的數據資料進行修正、管理。最重要的是，相關部門、機構還應當實施全過程、動態化的數據統計管理工作，及時為行業的發展提供準確可靠的數據信息。

參考文獻：

[1]張會清. 基于Bootstrap方法的統計數據質量評價研究[J]. 財會學習， 2021（18）：3.

[2]陳晶晶. 關于如何提高工業統計數據質量的思考[J]. ?2020.

作者簡介：

杜繼偉，男，1986年3月、云南省曲靖市、本科、曲靖市沾益區統計局、統計師，工業能源統計。

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