基于用戶視角的居民收支數據質量多維評估

鄧招榕

一、前言

統計數據質量是統計活動效果發揮的保障，也是衡量其應用價值的準繩。真實準確的統計數據是確保各項民生政策制定科學合理、真正如實反饋政策效果的基礎。因此，從這一角度來看，居民收支數據在某種程度上對國計民生決策有直接影響。隨著社會發展，對統計數據真實性、適用性、全面性等探究持續開展，尤其是2017 年《關于深化統計管理體制改革提高統計數據真實性的意見》發布之后，關于數據真實性的探索得到進一步深化。基于此，本文從用戶滿意度視角出發，探究居民收支數據質量多維評估方法。基于調查問卷方法明確用戶滿意度的邏輯原理，然后借助現代化軟件，在模型算法支持下，構建質量多維度評估指標體系，最后基于實證分析，確定多維評估指標體系具有適用性。

二、居民收支數據質量用戶滿意度調查的框架構建

（一）居民收支數據質量的構成維度

在持續化研究過程中，統計數據是一個綜合性的多維概念。結合現有的研究成果來看，居民收支數據質量可以分為9 個維度，其中具體內容見表1 所示。

表1 產品目標利潤率預測表

（二）居民收支數據用戶和用戶滿意度

基于本文分析內容，居民收支數據調查中，用戶從機構層面進行闡述，指統計數據的使用者，例如常見的政府機構、高校等。在對統計數據進行評估過程中，用戶滿意度是一個重要指標，主要是從用戶角度探究統計數據產品和服務是否滿足需求進而最初判斷[1]。相對而言，用戶滿意度是一個主觀指標。

（三）評估指標體系設計

1.設計原則

第一，科學性原則。在構建居民收支數據質量評估指標體系時，科學采集數據，確保理論夯實，且所設定的評估指標符合實際，助力提升調查研究的專業性和科學性是重點。同時也需要結合現有的統計規范，科學設定評估指標。

第二，全面性原則。居民收支數據質量評估時，需要確保可以涵蓋居民收支數據的整體情況，并對數據的定義、統計方法、發布等也包含在內。同時指標完備性也是基礎，但也需要注意避免指標體系過于繁瑣龐大，造成資源浪費和增大評估難度[2]。

第三，適用性原則。選擇便于測量的指標可以助力質量評估。所謂的可測量指標是指用戶可以感知出來的內容，如此才能保證用戶做出準確判斷，并且保證結果真實可信。因此，在設置測量指標時，確保用戶感知的主觀數據可以測量是關鍵。

2.評估指標體系具體設計

結合上文對測量指標設立的分析，從實際需求出發，評估指標體系確立的主要目標是提升用戶滿意度，因此，在設置過程中，應從用戶需求、用戶意愿角度，確定居民收支數據質量評估指標體系。最終設立指標體系如下表2 所示。

表2 基于用戶視角的居民收支數據質量評估維度指標體系

三、居民收支數據質量評估實證分析

（一）樣本結構確定和數據采集

在分析過程中，借助現代化軟件完成數據自動化分析，避免由于人為失誤影響數據結果。為了完成驗證分析，在此采取方便抽樣方式向社會各界發布350 份問卷，回收問卷320 份，回收率為91.43%，剔除無用以及不符合標準的問卷，符合要求的問卷共用300 份，有效回收率為85.71%。為了確保調查結果科學可靠，目標群體定位為居民收支數據的常見用戶群體方面。

其中調查用戶群體中，高校用戶占比40%、政府機構占比20%、企業機構占比20%、社會團體占比20%。按照學歷來看，博士研究生、碩士研究生、本科、專科各占比10%、56%、25%、9%。關于數據認可情況，有8%的用戶認為數據可有可無，24%的用戶認為數據不太重要，45%的用戶認為數據重要，23%的用戶認為數據特別重要。對于數據應用頻次而言，其中使用數據次數在11 次以上的用戶占比最少，僅為5%，使用數據次數在6—10 次范圍內的用戶占比最多為50%，其次為使用次數1—5 次的用戶，占比為45%。最后，用戶獲取數據方式方面，占比最高的是官方網站，選擇該方式的用戶接近80%，其次為各類數據庫，選擇該方式的用戶比例接近60%，再次為出版的統計類出版物，選擇用戶比例為32%，除此之外，還有30%的用戶會采取除上述幾種方式之外的其他方式獲取統計數據。且關于用戶獲取數據方面大多數用戶非采用一種方式獲取數據。

（二）實證結果

1.信度和效度檢驗

遵循科學、可靠度原則展開分析，通過信度和效度檢驗可知，指標體系符合要求。最終各維度的組合信度大于0.7，證明測量指標體系符合要求，效度檢驗方面，各質量指標的標準化因子載荷均高于0.5 且平均方差抽取量也高于0.5，這證明具備足夠的結構效度。基于信度和效度驗證，可知該測量評價表可以滿足需求，居民收支數據質量用戶滿意度質量測量評估指標體系可以用于實際應用[3]。

2.居民收支數據質量用戶滿意度現狀

調查問卷還調查用戶對數據的認可度等內容。結合調查問卷可知，最終用戶對設定的指標維度內容均持有認可態度，但對各指標的認可度存在差異。這對于后續基于研究結果提出改進建議有重要支持。經過分析研究，最終用戶對各指標的認可度且認為各指標的重要性如下表3 所示。

表3 用戶對各質量維度重要性的認知水平

結合上表3可知，用戶對各質量維度指標的重要性認識水平相對較高，說明調查用戶對居民收支數據質量關注度較高，按照從高到低的順序來看，客觀性、方法健全性、準確性位于前三，這也是當前用戶最為關心的內容。

四、建議

結合上文基于用戶視角展開的居民收支數據質量多維評估，在此從以下三方面提出建議，以期為我國居民收支數據質量提供保障。

（一）居民收支數據生產和發布的方法方面

結合上文闡述的研究結果來看，當前制度規范性、方法健全性等方面存在不足。且從用戶視角來看，方法制度問題極為明顯。基于此，從居民收支數據生產和發布方法方面提出建議有實用價值。第一，優化數字化政績考核方式。逐步完善監督管理體系，確保統計部門和統計工作具備獨立性，深化數字政績考核形式，這可以避免對數據質量造成影響。第二，鼓勵民間統計機構發展。當前，我國更多是官方負責統計，這導致居民收支數據缺乏“對照”，再加上監督體系不完善，很容易出現各種質量問題。而積極推動民間統計機構發展，豐富居民收支數據提供方，引進競爭機制，這可以有效提升數據質量。第三，完善統計相關法律法規。基于《統計法》等現有法律法規體系，結合實際需求，不斷完善建設法律體系，從調查樣本抽取、數據采集、數據上報、數據處理等方面進行優化，可以進一步保證數據質量。

（二）從居民收支數據生產的角度

結合用戶滿意度來看，調查方法、調查過程是用戶關注重點。從中可知，從居民收支數據生產角度進行優化可以保證收支統計數據更好滿足用戶需求。為了有效應對存在的問題，從以下幾方面入手提出改進：第一嚴格管理樣本抽選過程。由于我國人口基數龐大，在進行居民收支數據調查時，會選擇輪選方式抽取樣本，一般是基于抽樣框分層、多階段進行隨機抽樣，下一周期輪換，通過此種方式避免樣本老化。但實際操作中，基層情況更為復雜，樣本抽取會遇到各種各樣的問題，基于此，嚴格管控樣本抽取過程，規范抽取流程，構建更為適宜的樣本框等極為重要。第二，加強對非抽樣誤差的控制。在數據收集過程中，除了抽樣誤差之外，還有其他引發誤差的因素存在，其中計量誤差會產生不可忽視的影響。計量誤差產生來源如下：問卷編制不合理、數據收集方法不合理、調查者能力水平等均會產生影響。針對這一問題，通過加強宣傳、大力推動培訓活動開展，可以進行規避，同時，提升調查員招聘門檻，加強監督管理，規范數據采集流程和采集方法，這也可以降低誤差的影響。第三，重視居民收支數據用戶的需求。居民收支數據統計采集的最終目的是應用。因此，重視實際需求，以用戶為導向，加強交流溝通渠道建設，推動智能化信息交互平臺建設，這不僅可以提升居民收支數據質量，也可以為服務型政府建設提供參考。

（三）從居民收支數據發布的角度

結合上文研究可知，居民收支數據發布時，時效性、完整性和可獲得性是關鍵。為了確保可以獲得更高質量的居民收支數據，從以下幾方面入手有積極作用：第一，推進元數據公布。元數據是解讀數據的基礎，對外公布元數據之后，用戶可以自行進行解讀。現階段居民收支數據主要通過《中國統計年鑒》等出版物或者官網對外披露，并對數據調查方法和數據來源等信息進行闡述，但整體較為簡單，這不利于用戶進行數據解讀。第二，加強居民收支數據統計咨詢服務機制。當前，我國互聯網、出版物等均是對外發布數據信息的載體，但對于數據統計咨詢服務機制建設方面存在很大問題，功能性和實用性方面均有待進一步探索。第三，科學調整居民收支數據發布頻率。現階段，居民收支數據按照季度發布，其余調查住戶數據按照年度發布，兩者之間發布頻率存在差異，且從實際需求角度來看，季度頻率已經無法滿足需求，因此，科學調整發布頻率成為必然趨勢。

五、結語

綜上所述，統計數據是一個綜合性的多維度概念，其內涵較為豐富，具備準確性、可比性、適用性、及時性、完整性等特征。隨著研究深入，對統計數據質量多維評估成為一項熱點探索內容，且基于數據的多維度特性形成統計數據質量管理框架，提出多種評估數據質量的方法。其中以用戶滿意度作為評估指標的方法憑借操作簡便、適用性廣泛的優勢應用較為頻繁，在此居民收支數據為基礎，基于用戶視角展開數據質量對維評估。最終得出如下幾點結論：第一，居民收支數據質量的用戶感知和用戶期望之間存在顯著差異，且可以從完整性、適用性等角度進行改進；第二，居民收支數據與方法健全、客觀性、制度規范性存在直接影響，這也是進行優化改進的可行方向；第三，影響居民收支數據質量的因素與統計制度不完善、質量控制措施不健全、調查方法科學性差等存在聯系。