中国政府统计数据质量研究

中国政府统计数据质量研究：一个文献综述

赵学刚，王学斌，刘康兵2011-03-23

摘要：近年来，中国政府数据统计质量问题日益受到国内外学者的关注，相应的研究文献大量涌现，研究主要集中在统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理、统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论，同时还有针对中国统计数据质量进行实证方面的评估以及改进统计数据质量的政策建议方面的讨论。本文在回顾现有文献基础上，指出要从根本上解决我国政府统计数据失真问题，还得从改革现行的统计管理体制入手，摆脱地方政府干扰，确保统计独立性，同时认为在现行框架下增加诸如消费价格指数权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资等指标的统计透明度可以在很大程度上避免当前很多对中国政府统计数据不必要和不公正的质疑。

关键词：统计数据，数据质量，理论研究，经验证据

一、引言

2010年2月25日，国家统计局发布的《2009年国民经济和社会发展统计公报》显示，2009年全国70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%。而根据2010年1月19日国家统计局公布的2009年全国房地产市场数据，相比前一年均价上涨约24%。2009年广大居民普遍感觉房价疯涨，出于与实际感觉的巨大反差，网民对当年“70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%”的数据提出了大量质疑。国家统计局城市司2010年2月28日不得不公布了该数据的统计调查方案予以回应，以说明两套数据计算方法的差异。

其实中国政府统计数据质量问题一直存在，早在1988年Perkins就提出了中国经济增长率可能存在上偏误差的问题。2001年美国匹兹堡大学Rawski教授先后发表两篇文章，几乎是全方位地对官方公布的中国经济增长数据表示高度的质疑（Rawski，2001a，2001b）。这一论断与著名的美国经济学家克鲁格曼（Paul Krugman）此前的疑虑遥相呼应，素有“国际经济乌鸦”之称的他曾经说过，“中国经济数据，是一堆不可置信的符号体系。看中国的经济增长数据，就像看一部科幻小说。”2002年，中国经济改革研究基金会国民经济

研究所副所长王小鲁针对我国经济增长统计的准确性指出了两个“正常”和两个“不正常”，即二十世纪八九十年代以来我国经济结构的调整和生产效率的提高导致“经济增长快于能源增长应当是正常的，但经济增长在某些时间段或某些年份与能源增长发生找不到原因的重大偏离甚至反向变动，是不正常的”；经济体制改革导致“综合要素生产率的一定程度上升是正常的，而没有原因的突然大幅度跃升是不正常的”。关于消费价格指数（CPI）、平均工资、房价、失业数据、城镇化数据、居民收入数据、第三产业数据、房地产投资等统计数据被国家统计局搞得一片纷乱，经常存在不一致性，很难让人信服。最近，中国统计数据体系正在受到越来越多的质疑和拷问。随着中国经济结构的转型，我国的统计体系要从以制造业特别是工业生产为主的统计调整到涵盖商品消费、服务业、城市化水平等指标在内的全方位统计。

改革三十多年来，中国的统计体系已经发生了很大的变化，统计部门也做出了很多努力。但总体看来，统计体系严重滞后于经济发展现实，统计工作显然还有更大的改进余地，而且当下更显迫切。中国下一步要改善经济增长质量、改善宏观经济决策、进一步深入改革和完善市场经济体制，其中一个很重要的环节就是要改革现有的经济统计体系，这就必须要涉及到统计部门的改革。由于现有的关于这个主题的文献很多，评述所有学者的贡献几乎是一件不可能完成的事情，因此，笔者只回顾了其中极具影响力的文献（当然，疏漏也在所难免），根据“理论－－实证－－政策”这一主线对其进行梳理，希望本文能够引起学界和业界对中国统计体系的关注及其改革方向和对策的讨论。

本文余下部分结构安排如下：第二部分研究了统计数据质量理论方面的内容，第三部分研究了统计数据质量评估的经验证据，第四部分研究了改进统计数据质量的对策，第五部分是一个简单的小结。

二、统计数据质量的理论研究

目前国际上针对统计数据质量还没有一个统一的定义，不同的学者也有各自不同的定义。总的来说，从用户、生产者和被调查者三个角度考察，衡量统计数据质量的标准共有11个，即适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性（或诚信）、方法专业性（或健全性）、有效性、减轻调查负担。其中适用性、准确性、及时性、可取得性、可比性和可衔接性是国际统计界公认的数据质量之基本

构成要素和各国政府统计机构对数据进行质量检测、监管的重要内容和依据（余芳东，2002；Wang and Strong，1996；Naumann and Rolker，2000）。我们可将上述标准理解为统计数据质量的内涵。绝大部分文献，仍然以准确性评估为核心内容，因此统计数据质量存在问题一般都是指统计数据失准或失真。

（一）统计数据失真机理

统计部门的行为会直接影响数据质量，如统计数据搜集整理过程中出现的设计误差、调查误差、汇总误差等（王强，1990；颜德纶，1990）。统计主体间的博弈是产生数据质量问题的重要诱因，如企业和统计部门、上下级、区域间基于利益的博弈（朱秀君，2000；卢冶飞，2003；朱文兴、张继良，2005）；官员业绩博弈、干预基层博弈和干预统计博弈（林勇、杨言勇，2008）；地方官员在经济竞争当中的政治晋升博弈（周黎安，2004）。同时，袁平德（2004）指出被统计部门（地方、企业）之间的博弈容易造成各种攀比现象，表现在总量上攀“块头”、均值上攀“高低”、纵比上攀“速度”、横比上攀“位次”、“唯上”中攀“宠幸”。

对于统计体系，现行的国内生产总值（GDP）核算体系本身的缺陷则是文献所关注的重点。世界银行（1992）认为中国以样本为基础的生产指数和独立构造的价格平减指数欠缺，没有对未出售的库存进行冲销，导致了中国官方对GDP总量数据的低估和速度的高估；李成瑞（1997）指出经济成份分类方面的科学性问题和所有制结构统计调查方面的准确性问题导致了含混或不准确和某些虚假不实现象的发生；孟连和王小鲁（2000）总结了七个导致数据偏差的可能机制。许宪春（2002）认为现行的GDP核算体系中，产业部门分类和支出项目分类仍然过粗，经常性的服务业统计调查制度欠缺，缺乏GDP的分季度生产核算和使用核算，价格指数资料存在缺口，未被观测的经济存在统计遗漏，统计系统的独立性不强，某些统计数据容易受到地方干扰；任若恩（2002）认为中国经济增长率被高估的主要原因是长期以来实行的可比价格法，考虑采用国际上通用的价格指数缩减法和生产指数法来测算经济增长率。岳希明（2005）指出劳动统计方法的差异导致了就业人员总数、就业人员行业以及它们的时间变化方面较大的差异。宋小川（2007）通过讨论现行GDP 核算体系的缺陷，认为中国GDP及其增长率被严重低估。

同时统计管理体制、统计制度方法、统计基础工作、统计外部干扰等是影响政府统计数据质量的重要因

素（政府统计数据质量研究课题组，1999）。肖宜滨（1999）在法学范畴内剖析了影响统计数据质量的原因，主要有行政自由裁量权对主体的干扰、部分统计工作者统计法制观念淡薄、请求权的非强制性。

以上文献主要从统计部门、统计体系和统计外部体制环境三个方面分析了中国统计数据失真的原因。事实上，三个方面是相互影响的，尤其是外部体制环境对统计部门的影响这一因素在中国尤为显著。很多时候，统计部门受到地方政府的干扰以及同级部门之间源于考核指标的竞争，而牺牲了统计数据的真实性。尤其是地方政府源于升迁和争取中央政策支持而产生的数据攀比和赶超，不能不引起公众对其所公布的统计数据真实性的怀疑。很多地区同年GDP增长率和该地区历年增长率惊人的相似以及和上级要求指标惊人的一致即为明证。很多文献也反复提及这一因素。理论上，统计体系本身的缺陷对数据质量的影响应该是系统性的，即在影响方向上应该是不变的。因此，导致目前统计数据存在问题的很大一部分原因可以归结为地方政府催生的统计部门间的博弈。

基于对以上三个方面因素作用机理的理解，国内外学者主要从统计数据质量控制、统计数据质量评估、统计数据质量管理三个方面出发，进行了大量的理论研究，给出了控制、评估和管理方法。

（二）统计数据质量控制

统计数据质量的控制，主要是数据搜集和整理过程中对误差的控制，针对统计误差所开展的理论研究，涉及测量误差的统计分布和检验、抽样误差以及非抽样误差、缺失数据的统计处理方法、汇总数据的误差等。基于这些研究，产生了抽样调查方法和非抽样误差控制技术（金勇进、陶然，2010）。Neyman（1934）关于分层抽样最优分配及回归、比率估计的研究是统计数据质量研究的一个重要里程碑。Hansen等（1961）提出了调查误差模型，该模型把总误差（均方误差）分解为测量误差、抽样误差、测量误差与抽样离差的协方差以及偏差的平方四个组成部分，这一模型的建立为调查过程中误差的控制奠定了重要基础，随后的样本重复计量、交叉子样本等方法都是在此基础上发展而来。同一时期，Warner（1965）则对敏感性问题展开专项研究.提出了对敏感性问题调查的随机化方法。Dalenius（1983）认为数据质量的综合控制应包括调查设计控制和调查实施控制两部分，后者又分为预防控制和过程控制。Housman（2003）则将CPI偏差归结为四类：

替代性偏差（substitutionbias）、新产品偏差（newgoodsbias）、质量改进偏差（qualitychangebias）、购买途径偏差（qutletbias）。Costa（2001）和Hamilton（2001）利用恩格尔曲线从总偏差的角度对CPI偏差进行了估计，依据恩格尔定理，他们认为家庭消费支出偏差可能源自对价格的错误估计。这一方法克服了传统方法只能估计单因素偏差的缺陷，同时数据要求较少，可操作性强。

李成瑞（1984）从应用层面，将分阶段实施控制技术分别应用于我国第三次、第四次人口普查，取得了良好效果。傅德印（2000）系统讨论了政府统计数据控制技术，涉及调查变量和调查项目、调查误差类型以及建立和实施政府统计数据质量文档及监测等方面。杨清（2000）分析了系统性误差的特点和分解、产生原因和处理方法以及测定方法。同时，杨清和吴伟霞（2000）指出运用方差分析、多重比较的q检验法（或HSD检验法）和交叉样本技术对原始资料的偏误进行监控。方差分析和多重比较检验二者相互补充，前者分析了控制变量是否对观测变量产生显著影响，后者则进一步确定控制变量的不同水平对观测变量的影响程度。在进行了交叉样本分析之后，进一步运用方差分析和多重比较，则可减弱或消除系统性误差的影响。

（三）统计数据质量评估

统计数据质量评估一方面可以检验所搜集到的数据本身的质量，另一方面还可以检验数据搜集过程中质量是否得到有效控制。

刘孝新等（1997）运用事后预测和反常结果判断法对统计数据质量进行了评估和推断。成邦文和董丽娅（2002）从一致性误差和非一致性误差两个方面分析了社会经济统计数据误差，关于前者的分析内容有趋势性分析、机构对比分析和相关指标关联分析，而对后者的分析则包括分布形态一致性检验和异常数据的识别。刘洪和黄燕（2007，2009）先后运用趋势模拟评估法和相关指标分析法，对统计数据质量进行了定量评估。张德然（2003）给出了根据各数据点的跳跃度所提供的信息来检验异常值的方法。而Rawski（2001）则认为由于现行的各类评估方法在逻辑思路和技术层面都有一定的局限性，因此在讨论中国统计数据质量时，应该更多关注整体经济数据的精确度、范围、覆盖面、统计方法以及其他技术问题。

管于华和尚卫平（2003）根据CDDS国际标准对中国国民核算账户进行评估，从实际部门、财政部门、

金融部门、对外部门和社会人口部门分别指出了中国统计数据的缺陷。常宁（2004）认为国际货币基金组织（IMF）的数据质量评估框架DQAF是对SDDS、GDDS的补充和完善，并从评估对象、评估机构、评估方法、评估表、评估结论五个要点提出了在我国实施DQAF的基本思路。王华和金勇进（2009）根据辅助资料信息的来源及其表现形态、构造参照标准的技术假定及方法范畴、实际统计数据与参照标准的比较逻辑对统计数据准确性评估方法进行了归类。

国外关于数据质量评估方法，有AIMQ，它由PSP／IQ模型（一个2x2表格，行决定于将数据看成产品还是服务，列决定于评估是依据正规的质量规范还是消费者期望）、IQA工具（一套测量数据质量的调查问卷）和质量差距分析技术三部分构成（Wang，StrongandKahn，1999；Yang，2002）；建立数据质量标准列表的一种在组织内部测量数据质量的方法，标准分为直接评估标准和间接评估标准，前者采用传统的软件测量方法即问卷调查方式，而后者的分数由直接评估标准计算得到（Bobrowski，MarreandYankelevic，1999）；Naumann和Rolker（2000）采用面向评估的方法对Web数据质量标准进行了分类；Pipino、Lee和Wang（2002）给出了简单比率、最大一最小运算和加权平均三种数据质量客观评价的算法；Cappiello、Francalanci和Pernici （2004）建立了由选择模块、质量评估模块和简表模块构成的数据质量评估框架，将评估过程得到的数据质量值和用户要求进行比较来判断质量是否符合要求。

可以看出，在数据质量的评估方面，国内学者的关注点是（政府）统计数据（statistics），而国外学者提出的方法则针对的是一般意义上的数据（data）。因此，将国外的研究方法引入国内来评估政府统计数据质量是可行的，同时还需结合数据体系的特点和兼容性进行具体的评估分析。

（四）统计数据质量管理

在对统计数据质量进行有效控制和评估的同时，建立统计数据质量管理体系是实现统计数据质量持续改进和统计工作全过程质量提高的有效途径（金勇进、陶然，2010）。颜德纶（1990）将质量管理学中的PDCA 循环理论与统计工作相结合，提出了覆盖统计工作全过程的统计数字质量全面管理的思想；傅德印和刘晓梅（1994）分析了在我国贯彻IS09000系列标准，建立数据质量体系的可行性，给出了统计数据质量体系的结

构和要素及其建立和实施步骤。同时，傅德印（2000）指出政府统计数据质量管理体系，在横向上包括统计数据质量控制技术体系和政府统计数据质量保证体系，纵向上包括政府统计数据质量管理体系的建立、实施、评审及认证等活动。通过回顾和借鉴国外数据质量评价和管理的方法和经验，余芳东（2002）提出了加强我国统计数据质量管理的建议。邱东和陈梦根（2008）从统计能力建设的层面，建议从五个方面提升数据统计质量。余根钱（2008）认为应该在统计设计、数据采集、数据加工整理和数据发布等统计工作的各个阶段，对数据质量层层把关，确保数据的准确性和真实性。高敏雪（2009）通过比较政府统计与企业会计运行机制，强调就整个统计数据生产过程进行外部监督来解决统计数据质量问题。

国外关于数据质量管理体系的研究，很多基于全面质量管理（TQM）的原则、方法、指南，也继承了IS09000系列标准的框架（Wang，StoreyandFirth，1995；Wang，1998；Wang，AllenandHams，2003）。Ryu和Park （2006）构建了数据质量管理成熟度模型来评估组织数据质量管理能力，共分为初始、已定义、已管理和优化数据管理级四个等级。如同数据质量评估，国外关于数据质量管理的研究也是针对一般意义上的数据（data）。

三、统计数据质量评估的经验证据

理论层面上关于统计数据包括失真机理、质量控制、质量评估和质量管理的研究给出了一般性的研究基础、研究方法和研究框架，针对中国官方统计数据质量问题，国内外学者也进行大量的实证层面的研究，而且这些研究绝大多数直指国际上争议颇大的GDP及其增长率的准确性问题。

（一）来自国外的证据

国外关于中国经济增长统计数据质量问题的正式研究成果，大多数认为中国政府公布的经济增长率一定程度上偏高。这些研究从统计口径和统计方法的角度提出了对中国政府统计数据质量的质疑。

1997年的世界银行研究报告认为，中国在1978～1995年期间经济增长率实际应为8.2010。Maddison

（1998）研究表明，这一时期中国经济年均增长率应为7.5%，而同期国家统计局公布的增长率为9.9%。不过，余芳东（2004）指出世界银行按汇率转换的中国GDP数据一定程度上低估了中国实际经济规模，而由于受资料来源和计算方法的限制，世界银行公布的购买力评价结果明显高估中国的实际经济规模，不能反映现实的支出结构、消费结构和商品价格水平。

Rawski（2001）通过分析1998～2001年中国的官方数据，指出中国经济增长率与能源消耗、生产与投资、消费与收入等数据之间都存在不一致性。认为从1998年开始，中国的GDP数据就存在夸大成份，1998年增长率至多为2.2%，而官方数据为7.8%；1998～2001年期间的中国GDP累计增长实际上只有0.4%～11.4%，而官方统计为34.5%。不过，Rawski得出这一结论的逻辑前提是GDP与能源消耗应该保持一致增长，而这一前提从其他国家如美国、英国、日本和韩国的发展实践来看，有待斟酌。

Sinton（2001）分析了1990～2000年中国的能源统计数据的内在一致性，认为90年代初期的能源数据相对较真实，但从90年代中期开始质量便出现下降趋势。Huenemann（2001）研究发现90年代以来，中国的官方运输数据与年度石油消耗量和客流量存在不一致性，而且这一问题变得逐渐严重。两位学者都指出从90年代开始，数据质量问题凸显，表现为相关性很高的（宏观）变量间变化幅度和趋势的不一致性。

根据中国官方数据，农村贫困人口从1978年的31%下降到了2000年的3%，Park和Wang（2001）认为这一数据低估了农村贫困率，高估了贫困减少速度。Scharping（2001）也分析了人口数据，指出计划生育政策和人口流动性的增强导致中国的人口统计数据存在严重问题。这一分析是符合中国实际的，由于中国人口统计体系统计项目和统计标准的不完善，导致了很多农村人口和贫困人口的漏统。

Klein和Ozmucur（2002）利用中国1980～2000年的年度数据，根据包括电力、煤炭、货运等在内的15个基本经济变量来解释GDP的增长，结果表明这些变量与中国官方发布的GDP增长之间的相关关系是符合经济规律的。

中国官方数据显示，1997～2001年中国进口额增长了70%，财政收入增长了90%，Lardy（2002）通过解释这两个经济指标数据不可能被高估的原因，认为中国官方发布的1997～2001年GDP增长率为7%以上是可信的，并没有被高估。

利用价格指数法，Szirmai和Ren（2005）发现1980～1987年间工业总产出高估了1个百分点；在1986～

1994年间，CDP的增长率高估了3.8个百分点（Ren，1997）。

利用生产指数法，Wu（1997）发现1978～1994年间工业增长高估了3.4个百分点，1978～1997年间高估了3.3个百分点；Maddison（1998，2001）发现1978～1994年间GDP增长率高估了2.4个百分点，而1995～1998年间高估了2.1个百分点（官方数据为8.7%）。

需要指出的是，价格指数法和生产指数法是国际上通用的计算增长率的两种方法，前者对于工业增长率和服务业增长率的计算都是适用的。而后者则主要适用于工业增长率的计算，对绝大多数的服务业增长率并不适用。

（二）来自国内的证据

近年来，关于中国宏观经济统计数据质量的讨论在国内也相当热烈。国内学者主要从微观角度进行了评估和检验。

孟连和王小鲁（2000）通过168种工业产品产量指数，货物运输业增长、电力和能源消费量增长各自与工业增长之间的相关分析，以及生产函数分析三种方法，得出结论：改革前的1953～1977年间和改革后的1978～1991年间，工业增长率没有明显虚增，但1992～1997年增长率明显过高，应从16.2%调整到12.2%。GDP增长率在1953～1977年期间可能有2.2个百分点的虚增，在1978～1991年期间可能有1.0个百分点的虚增，在1992～1997年期间可能虚增了2.5个百分点。

成邦文、董丽娅和杨峻（2000）采用对数正态分布检验法，对1998年研究与开发机构的人员、经费、资产、活动、成果、技术交易六个方面共86个指标数据进行评估，结论表明在5%的显著性水平上数据质量是比较好的。同时，在对全国4806个研究院所的统计数据评估中，86个指标有65个在1%的显著性水平上通过了检验（占76%，包括主要指标），表明全国研究与开发机构主要调查指标数据的质量也是比较好的。

张新和蒋殿春（2002）首先利用消费品零售总额、固定资产投资、工业制成品库存和出口等月度数据估算了中国1996～2001年间的GDP增长率，结果同官方数据没有太大差别，同时指出1998年的月度数据存在较大疑点。其次，通过计算1978～2000年间能源消耗、能源产量、钢产量、发电量等重要生产资料与GDP

增长的弹性，发现能源总产量和总消费与中国的经济增长之间从来不存在十分密切的关系，而钢铁和电力产量则与GDP关系密切。若以发电量的增长弹性衡量GDP的可信度，1998年是真正的可疑点。

阙里和钟笑寒（2005）利用中国28个地区1984～2001年间10个经济基础变量共504个样本数据，运用主成分分析和固定效应变截距模型对中国GDP增长的真实性进行了地区层次的检验，没有发现GDP统计数据存在系统的、长期的错误的证据。同时指出地区影响显著存在，不能排除地区数据造假的嫌疑。而年度特殊影响在大多数年份不显著，不支持1998年GDP7.8%的增长率是严重作假的观点，但也不排除1996年地区GDP统计数据存在一定程度高估的可能。

李子奈和周建（2005）从经济系统角度使用联合估计诊断方法对我国主要36个宏观经济序列进行比较分析，研究表明我国宏观经济统计数据中存在多于10%的异常点，大部分异常点或多或少聚集成堆出现，孤立的异常点不是我国宏观经济的主要特征，这些异常数据基本上是真实的。

刘洪和黄燕（2007，2009）将1978～2003年间的GDP数据以1978年为不变价格换算后，在这些年份数据真实可靠的假定下，运用趋势模拟法认为我国2004年公布的GDP数据是准确的。并根据我国某地区1978～2004年产出、资本和劳动投入数据，研究表明1978年、1984年、1985年、1986年、1991年的CDP 数据较为可疑，同时认为应结合相应年份的宏观经济环境、重大事件来评估可疑样本点的质量。

王静（2009）选用1989～2007年间能源消费、全社会货运周转量、居民消费指标来检验GDP数据可信度。针对能源消费指标，结果显示1998～2000年官方GDP数据低于模型的置信区间，而2002～2005年GDP 数据高于置信区间，其余年度GDP水平均在置信区间内；对于货运周转量，1998～2000年的官方GDP数据低于置信下限，2002年和2004年略高于置信上限；1996～1998年官方社会消费品零售总额略低于置信下限，1995年和2006年略高于置信上限，此外没有偏离置信区间。最终认为我国GDP数据并不存在显著问题。

许永洪和曾五一（2009）利用1997～2006年的城市价格和收支统计数据，运用Hamilton-Costa方法估计了我国CPI偏差。研究发现，以1997年为基年，1998年和2000～2006年中国公布的定基CPI与城镇居民生活成本指数不存在偏差，只有1999年存在5.83%的累积偏差。

不同文献使用的方法的不同可能会导致评估结果的差异，当然我们也应看到这些方法的适用性及优缺点，但不可否认的是，国内外学者大量的实证研究从多个角度证明了中国政府统计数据质量问题的确存在。

那么如何解决现有问题，改革现有统计体系？

四、统计数据质量改进的对策探讨

针对统计数据质量问题，中国政府统计部门已经采取了一系列措施，并取得了初步成效。如改革统计调查方法、统计汇总方法、工业不变价增加值计算方法及扩充统计调查范围等，逐步细化统计的产业部门分类（特别是规模以下工业）和支出项目分类，建立经常性的服务业统计调查制度（特别是新兴服务业），建立各专业分季度统计调查制度，完善价格统计，弥补未被观测的统计缺口，建立相对独立的统计管理体制来完善GDP核算（许宪春，2002）。2002年11月21日，时任国家统计局局长的李德水在由国家统计局和世界银行联合举办的中国统计体系改革发展战略国际研讨会上指出，中国现行统计体系本身也还亟待完善，包括统计管理体制还存在一些弊端；统计指标体系设置不够合理；基层统计机构和统计基础工作比较薄弱；统计部门内部机构设置和工作流程也还需要进一步完善等。

基于对统计数据失真机理的理解，国内外学者从影响统计数据质量的各个因素出发，主要从宏观战略层面、统计体系本身、统计管理以及指标数据的准确性等方面提出改进政府统计数据质量的建议。

总体而言，李成瑞（1994）认为统计改革就是围绕统计认识整体功能的完善和加强，对统计组织、统计调查对象和统计资料的使用者及其相互关系进行变革。《统计数字质量研究》课题组（1995）建议在统计调查方法、统计体制、统计协调、防范制度、统计法建设、考核机制、统计队伍和统计基础等方面进行深入改革和完善。

就统计体系本身，应建立与SNA协调配套的BOP、MFS和CFS体系，以充分发挥中国国民经济核算的作用（庞皓，1999）。朱启贵（2009）在总结我国统计学界对国民经济核算理论与方法进行的创新的基础上，指出未来应建立涵盖社会资本、资源环境、隐性经济、人力资本、国民卫生、代际公平、科教等要素在内的新国民经济核算体系。孙颖等（1996）建议进一步改革和完善现金统计制度，使其能够真实、全面地反映现金投放回笼总量及分布结构，更好地发挥金融统计的功能。李金昌（2002）将我国现行的统计调查方法体系存在的问题概括为“一高一低一重”，建议在统计报表、普查制度、网络统计调查系统、统计估算方法和统计

调查技术方面进行深入改革和完善。在新旧体制转化过程中要保证统计数字的准确性和及时性（《统计数字质量研究》课题组，1995）。

统计管理方面，当务之急是改现行的统计管理体制为垂直领导体制，使统计部门摆脱地方政府的干预（政府统计数据质量研究课题组，1999）。朱文兴和张继良（2005）认为目前最佳的方案是建立国家支持下的省以下垂直的管理体制模式，最终模式应该是国家垂直管理到基层。

其他方面，傅德印和陶然（2007）通过探讨政府统计数据质量成本和统计数据质量之间的关系，从成本角度考虑了提升统计数据质量的思路。从博弈论角度，朱秀君（2000）建议从加大惩罚力度和提高查处概率两方面着手保证统计数据质量；刘海清和熊祖辕（2009）认为引入统计信用可以在有限成本下防范数据失真，并指出统计信用惩戒制度是统计信用的制度基础。肖宜滨（1999）在法律责任、法律程序、统计立法三个层面从法学角度提出了提高统计数据质量的建议。Pipino、Lee和Wang（2002）在评估算法的基础上介绍了将主客观评价相结合、在实际应用中改进数据质量的步骤。Keidel（2001）认为GDP支出账户是衡量经济产出的最好方法，但中国的GDP支出账户还有很多缺陷，应予以改善，提高GDP数据准确性。

在具体指标数据准确性方面，中国人民银行武汉分行、国家统计局湖北调查总队联合课题组（2006）认为中国应当尽快建立剔除了自然因素、行政控制、垄断定价等影响的CPI指数即核心CPI，以反映消费价格的中长期走势，并由国家统计局按月编制，定期发布，更好地为制订中长期经济发展战略和宏观经济调控服务。任若恩（2002）则认为提高中国经济增长率的准确性，最终要依赖于国家统计局所使用方法的改进和日常工作中测量中国增长率所使用的数据来源的改善。

五、结语与展望

本文通过对国内外关于政府统计数据质量的研究文献进行梳理，介绍了统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理，统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论以及一些实证研究结果和学者们关于改善统计数据质量的政策建议。

纵观研究我国统计数据质量的大量文献，关于宏观经济数据失真的机理分析已相当充分，指出了问题的

症结即制度性因素，切合中国实际；统计数据质量控制技术则偏向于理论和方法的介绍，相对于评估方法和管理理论，在与实际问题的结合方面比较欠缺；在通过实证研究指出失真问题的存在性和失真程度之后，政策建议则侧重于战略角度，缺乏实用性。因此，加强质量控制技术的实际应用需要进一步深入研究，同时结合数据失真的机理而提出的改进措施应更具针对性和可操作性，以切实提高统计数据质量，增强我国政府统计数据可信度。

结合文献观点，笔者认为要从根本上解决我国统计数据失真问题，还需从统计管理体制人手，变目前的“统一领导，分级负责”为“国家统计局垂直管理到底”，各级统计部门的人权、财权、事权全部交由上级统计部门安排，摆脱地方政府干扰，确保统计的独立性。目前的统计管理体制最大的弊端在于各级统计部门受制于同级的地方政府，是地方政府考核的对象。对各级政府实行目标考核这一激励机制固然合理而且必要，但是统计部门不应该被纳入成为地方政府的考核对象。2010年1月1日起实施的新《统计法》已明确表明，统计的基本任务是对经济社会发展情况进行统计调查、统计分析，提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。简洁地说，统计的任务或职能就是调查、分析、咨询和监督，没有考核，也不参与考核，杜绝与地方政府的利益关系。

当前公众对经济增长、住房、物价、居民收入、就业等与人民福利息息相关的统计数字“怨声四起”，“被增长”、“被就业”则是广大公民心声的真实写照，这都反映出纸上数字与实际感受之间的巨大反差。我们承认某些数字确实存在质量问题，但很多“怨言”和“疑点”相当程度上是由于统计数据的覆盖范围和测算方法不为公众所知所导致。在现有框架下，CPI权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资和社会零售总额概念的界定等指标都可以增加透明度，如果统计局能够公开更多细节，只会减少不必要和不公正的质疑。当前，对中国政府统计数据质量的质疑日益高涨，这也与我国经济发展所处的阶段有关，统计部门应该理性认识现有问题，认真研究和听取社会公众和专家意见，改革统计管理体制，进一步改进统计工作，增强统计数据真实性、客观性和实用性，还中国经济以本来“面目”。

浅谈统计数据质量控制.

浅谈统计数据质量控制 论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量控制 前言;随着市场经济的不断发展,统计失实的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的为企业服务。 正文:随着经济快速发展,企业快速成长、扩长信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。企业要能在市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统,一支能提供准确数据的素质过硬的统计队伍,以满足企业经营管理决策所需的各种信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。 从总体上看,现有的统计数据基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须需要清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并才却综合治理措施,切实抓紧抓好,下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 1 统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低;反之,信息不准确及时,不确定性愈高。所以,准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数

中国统计数据质量分析

摘要：改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 关键词：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方gdp之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开政府统计数据质量专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用sna国民经济核算体系，以及2002年加入gdds以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。imf的数据质量评估框架（qdaf）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵 国家统计局总统计师鲜祖德认为，从国际经验来看，政府统计数据质量主要应从准确性、适用性、可比性、及时性、衔接性、可获得性、透明度和有效性等八个方面进行评价。金勇进（2010）认为，统计数据质量就是要符合标准，首先要能够准确反映客观现象，即准确性；其次要能满足使用者的需求，即适应性；以及由此发展而来的准确性、及时性、可比性、适用性、经济性、可得性和保密性等。 4 统计数据质量存在的问题 4.1 数据主观失真 （1）数据采集环节。 采集到的数据符不符合要求，准确性怎样，误差有多大，有没有主观编造等会对统计数据质量产生直接影响。这些采集到的第一手资料是进行分析的基础，它们的准确性与否直接关系到分析是否有意义。国家统计局江西调查总队的周献华认为，登记误差是当前影响农村调查数据质量的主要原因。而且，数据采集环节产生的数据失真是很难修复的，即使更正，也需要大量人力物力。 （2）台账、记录不全。 基层统计部门的原始记录和台账不健全也是造成统计数据失真的又一大原因。原始记录可以有效监督数据产生过程，因而一旦缺失，就无法保障记账笔数的正确性和及时性，造成数据监管不力的局面。其次，台账缺失，在进行数据汇总的时候可能造成漏记，堆记，从而

统计数据质量自查报告标准范本

报告编号：LX-FS-A88830 统计数据质量自查报告标准范本 The Stage T asks Completed According T o The Plan Reflect The Basic Situation In The Work And The Lessons Learned In The Work, So As T o Obtain Further Guidance From The Superior. 编写：_________________________ 审批：_________________________ 时间：________年_____月_____日 A4打印/ 新修订/ 完整/ 内容可编辑

统计数据质量自查报告标准范本 使用说明：本报告资料适用于按计划完成的阶段任务而进行的，反映工作中的基本情况、工作中取得的经验教训、存在的问题以及今后工作设想的汇报，以取得上级的进一步指导作用。资料内容可按真实状况进行条款调整，套用时请仔细阅读。 根据上级《关于教育事业统计核查工作的通知》要求，积极配合教育组此次教育事业统计核查工作，我园对教育统计数据在生成、填报等各个环节进行了全方位的自查。现将自查情况报告如下： (一)积极贯彻落实统计法律、法规;及时上交相关数据，按时完成数据统计工作。 (二)基本完善学校统计工作规章制度建设，按照统计制度的规定设置了原始记录。 (三)加强统计人员的管理。我园由专门人员具体负责统计工作，班主任具体负责各班各种数据的采集填报工作，使数据内外一致，不走样，不掺水分。

(四)重点核查了学校上报的教育基础数据库、基层统计报表的有关数据： 1、在园生数。通过核对幼儿学籍数据库人数，登记上报人数与实际在园生数一致; 2、教职工、专任教师数和现任的一致; 3、校园土地面积。土地登记面积和学校土地实际使用、占地面积一致; 4、学校建筑面积。通过核对核实校舍建筑面积(教学行政用房)与上报数据库的数字一致; 5、固定资产和教学仪器设备。通过核对固定资产(教学仪器设备)，固定资产数据与幼儿园现有的基本一致; 6、图书册数。通过核对图书记录和上架图书的实际情况基本相同; 7、基础教育的班额基本符合要求。

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监发

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监 发 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

附件一： 银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。

银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置

商业贸易统计数据的自查报告

商业贸易统计数据的自查报告 根据湖南省统计局、国家统计局湖南调查总队、湖南省监察厅、湖南省司法厅联合下发的《关于联合开展统计执法大检查的通知》（湘统[20**]46号）精神，我区认真开展了自查，切实查找本区统计工作的突出矛盾和问题： 一、高度重视、加强领导、推动统计数据质量检查顺利开展 《关于联合开展统计执法大检查的通知》以来，我们迅速召开党政会议和全局专题工作会议及乡镇街道迎检和自查会议，重点学习了省、市通知精神，使全区上下明确了此次检查工作的实际意义和工作方法，进一步增强了落实通知精神的自觉性，为把通知精神传达好，贯彻好，落实好打下了组织基础。 二、夯实基础、健全机制，确保统计工作质量检查成效显著 统计工作的高质量是统计数据准确性、科学性的保证，其关键在于基层。近年来，我们加大投入，加强了乡镇街道统计队伍建设，累计投入万元，为乡镇街道统计站配备了微机等办公用品，购置齐全了各种硬件，实现了网上直报，使其更好地发挥组织领导和综合协调统计工作的职能。健全统计网络，坚持保障经费、落实待遇、提高素质，保持了工作的连续性。逐步建立健全统计原始证录、统计台帐制度和岗位目标责任制度，推动了整体工作的规范化、制度化。每年至少开展两次大检查，促进了统计基础工作的规范、科学，统计数据的准确、详实。围绕此次检查，我们进一步健全了各街道乡镇包管片区的包保责任制度，确保了各项工作的落实。

三、严格执法、稳妥推进，全面开展统计调查数据质量检查 我们严格按照《关于联合开展统计执法大检查的通知》，结合我区实际，采取自查、抽查等形式对各基层单位统计调查数据进行了全面检查。工作中，切实做到了有法必依，执法必严，违法必究，纠正数据错误处，具体包括以下几个方面的问题：一是部分基层单位和个体户不够重视统计工作，统计制度不健全，统计信息闭塞，档案资料归档不及时、不规范，统计人员变动相对频繁，造成了统计资料遗失、统计数字不能衔接，统计人员业务素质不高等现象，严重影响了统计工作的连续性，及时性、准确性和全面性；二是统计数据质量有待提高，报表数据逻辑性差，一些统计数据计算错误，指标含义混淆；三是统计事业经费严重不足，工作清苦。大部分乡镇财政、民政、土管、计生等工作人员均有工作津贴，而统计部门因自身经费严重不足，没有能力给基层统计人员予以补助，统计人员没有任何补贴，有的乡镇统计人员连送报表的旅差费都不能保证，而基层单位的统计人员也一般由财务人员兼职，没有额外的补助，从而影响了工作人员的积极性。 四、强化措施、积极整改，推动商业贸易统计工作再上台阶 针对检查发现的问题，为进一步提高统计调查数据质量，推动全区商业贸易统计工作再上台阶，我们提出了切实可行的整改方案和明确了下步努力方向。一是强化数据质量意识，进一步提高基层单位和个体户统计工作的重视程度。二是健全工作制度。逐步健全日常工作、责任分工、目标考核、奖惩约束等一系列制度，严格落实，确保

浅析统计数据质量控制问题

浅析统计数据质量控制问题 统计数据质量控制统计 统计数据质量是对整个统计工作最为公正的评价，是统计工作核心的内容。保证统计数据的质量，确保统计数据的有效、准确，能够更好地满足政府和社会公众多方的需求。综合来看，我国统计数据质量问题表现为……，需要有效的控制措施加以解决。 一、当前的统计数据质量主要问题表现 （一）质量控制规范缺位 由于质量控制的规范缺位，导致统计机构与用户及社会之间很难实现有效沟通，很多数据用户和社会各界对于统计工作的复杂性和不可避免的统计误差没有认识，关于统计对数据的质量采取的控制方法、控制的程度以及控制结果缺乏了解。因此，即使我国的统计一直非常重视统计数据的质量，也为此做了大量工作，但是统计数据的用户和社会各界对统计数据的质量仍然非常不满。 （二）统计数据质量控制工作片面化 统计数据的全过程控制取得较大成功的经验和措施往往集中在几个项目领域，应用范围狭窄。多数统计数据质量缺少全程控制，很多环节出现疏漏。对调查环节的质量控制要求较高，但是在设计环节对数据需求考虑较少，数据的相关性得不到控制。而在人员方面，对于统计系统内部人员控制比较到位，但是对于统计系统以外的，占统计工作人员的基层人员却缺少控制。 （三）统计数据的质量控制系统不完善 统计数据的质量控制技术在统计工作和研究实践中应用并不广泛，而经常性的数据质量控制在实际的操作中也偏于事后分析评估，事前工作做得不到位，分类预防控制措施不足，对误差模型的应用也很少。统计调查制度上对于事先控制措施，比如将填表要求中的逻辑审核关系、平衡关系应用于质量设计等内容比较少，而在统计数据的质量评估工作中，对于将评估的结果或者结论应用在下一次调查方案的设计和改进方面，也没有充分的体现，事后的质量控制技术和数据的质量控制组织活动不能实现较好的结合。数据质量控制评估方法虽然已经制定，但是缺少具体的支持措施，比如部门职责划分不明确，职权、义务不清晰，数据质量控制评估方法的具体应用不规范等。

关于统计数据质量问题的探讨

关于统计数据质量问题的探讨 发表时间：2010-11-23T10:48:48.213Z 来源：《中小企业管理与科技》2010年7月下旬刊供稿作者：高梅英 [导读] 统计数据的质量主要指统计数据的准确性。统计数据质量的优与劣，关系到科学决策和科学管理的成与败 高梅英 (哈尔滨东安发动机（集团）有限公司) 摘要：统计数据的质量主要指统计数据的准确性。统计数据质量的优与劣，关系到科学决策和科学管理的成与败。针对目前有些统计数据质量不可靠的现象，本文就作者的理解对该现象产生的原因进行了简要的分析，并提出了提高统计数据质量的措施。 关键词：统计数据质量准确性 1 绪论 随着社会的经济高速发展，社会对经济的关注度不断提升，统计数据所反映的社会热点及经济发展的有效程度，对人们对统计数据的质量越发开始关注，今就统计数据质量问题进行探讨。 统计数据质量的含义 统计数据的质量主要是指统计数据的准确性。准确可靠的统计数据，是进行科学决策和科学管理的重要依据；但是，有些统计指标有其自身的特殊性，需要丰富的经验及大量的数据进行估计判断，因此，在这种指标面前，估计判断的误差是衡量指标准确性的有效方式。统计数据质量包括统计数据的准确性、时效性、有效性、客观性几方面。我国历史上就有“五八”年大干生产，数据“浮夸”的现象，给国家带来巨大的历史性灾难。由此可见，提高统计数据质量是有其重要意义的。 2 我国统计数据质量现状及存在问题 建国以来，我国在统计制度方面不断完善，在统计标准、指标体系、调查方法、数据报送与处理方式等方面不断进行改革，满足社会经济对统计信息的需求，带动了统计事业的持续发展。但是，我国部分地区、部门和企业片面追求“形象工程”的现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本原则，使得统计数据的真实性受到质疑，严重阻碍了统计工作的健康发展，影响了统计数据对社会经济的正确导向，影响了国家正确地了解地方情况及制定相关政策。目前，我国统计数据质量方面存在的主要问题有： 2.1 法制观念不强。建国以来，国务院先后颁布了《统计工作试行条例》和《中华人民共和国统计法》，但由于落实不利，执法不严等客观因素导致，一些地方或单位或个人为了局部利益，虚报、篡改、伪造统计数据，为国家制定政策、企业制定规划、个人事业发展都带来了不利影响。虚假的统计数据严重的践踏了统计工作的严肃性，同时也反映出了法制观念不强，影响了统计数据质量。 2.2 基础工作不规范。普遍存在对统计工作不重视，使得从事统计工作的人员对本职工作也存在心理阴影，导致基础工作不扎实。统计工作和统计的主要区别在于，统计的职责主要是记录数据，而统计工作则不仅是记录数据，还存在数据之间的相互关联性的管理上。相关性不仅表现在数据记录的时间、地点、类型和名称等原始属性上，还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。因此，统计工作仅就原始的记录等工作，显然已经不能满足统计工作的需要，统计数据的分析整理才是统计工作的灵魂。 2.3 指标概念存在差异。相同的统计指标名称由于所处的统计时期或是统计报表的不同而不同，为此，大大降低了统计工作的效率，给统计人员造成了一定的困扰；这对指标的准确填报带来了一定难题，因此导致数据的可靠性差，指标所反映的当前经济现象的真实性则难以确定。 2.4 数据质量监管缺失。基层的数据质量监控主要还是人为管理，数据间的逻辑关系往往在不经意间被忽视。小单位可能就是2个人就实施完了制作和审核多个步骤；多数单位都在数据的准备阶段、数据录入阶段，缺乏数据审核阶段的有效监管；还有一些单位在做重要统计指标时采取自己审核加互相审核的方法。缺少科学的统计数据质量评估和监管，造成统计数据质量不同层次脱离实际的偏差，给最终决策带来极大不便。 2.5 从业人员素质不高。基层统计从业人员不稳定，存在专兼职共存的状态，缺乏有效的业务培训，业务素质低，统计指标的理解不到位，统计方法不一致，责任心不强，都影响了统计数据的质量。 3 统计数据质量问题的对策和建议 为适应社会经济的快速发展，实现统计数据质量的不断提升，国家统计局一直在不断探索、努力，奋力提高国家统计的数据质量和公信力。抓住影响统计数据质量的关键，采取有效措施，最大限度地保证数据质量。 3.1 加强统计制度宣传和学习力度。大力宣传学习《统计法》，他为统计事业持续稳定发展提供了根本保障，是现代信息技术为统计工作提供了强有力的技术支撑。就如国家统计局党组书记、局长马建堂在干部任职培训班上指出的“进一步增强统计法治意识，认真学习领会《统计法》，高度敬畏《统计法》，模范遵守《统计法》，严格执行《统计法》”。使得统计人员真正了解《统计法》的内容及原则，以便可以更好的去有法可依，按法办事。 3.2 加强统计基础工作。首先要端正统计人员自身态度，认真开展本职工作；其次，理解统计报表中各指标间的逻辑关系，设计报表的原始意义及统计指标的涵义、范围、计算口径等；再次，做好原始记录。原始记录是业务核算、统计核算的基础，只有这样才能使核算结果相互衔接，口径一致，从而保证核算数字的准确性，要求核算的数字来源，都有真实的原始记录为依据。只有这样，数字的准确性才有确切的保证。 3.3 加强统计指标的解释指导工作。随着社会经济的不断发展，许多统计指标的原始范围、口径发生了根本性的变化，这就需要统计主管部门及时更新统计指标的涵义，做好指标的解释指导工作；以便基层的统计人员工作时，能明确指标涵义，确保统计数据质量。 3.4 加强统计数据质量的监管。定期或不定期开展统计数据质量检查，不一定检查都要进行强有力的处罚，主要是从发现问题、解决问题的角度出发，不断完善统计数据质量的检查和监管。对于，多次只错仍犯错的单位或部门，进行必要的处罚，以警示监管的力度和决心。 研究应用新的统计技术软件，提高统计数据质量。计算机技术软件不仅清晰明了的反映统计指标的种类，实现数据的高速计算、存储、传输等功效，降低统计数据在人为计算、存储、传输等环节上的技术性误差和逻辑性差错，还能从机制上形成强有力的统计质量管理体系，维护统计数据管理相对独立性，有效地遏止不法事件发生的机会。 此外，可以建立考评机制，对统计数据质量不到位单位，进行专项的检查机制，责成进行学习或再教育，以加强统计数据的质量。

中国统计数据质量分析

中国统计数据质量分析 改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。 标签：统计数据;质量;问题;改进办法 1 背景 随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。 湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方GDP之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。 为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开“政府统计数据质量”专题研讨会。 大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。 2 文献回顾 金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。 中国从1993年改用SNA国民经济核算体系，以及2002年加入GDDS以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。IMF的数据质量评估框架（QDAF）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。 3 统计数据质量内涵

统计数据质量管理专项自查报告

统计数据质量管理专项自查报告 根据省局《关于开展统计数据质量管理专项自查工作的通知》要求，我局结合去年开展统计法和统计违法违纪行为处分规定贯彻执行情况大检查的内容，对照《广播影视统计数据质量管理暂行办法》规定，进一步开展自查工作，现将检查情况报告如下： 一、统计业务开展情况 一直以来，我市各级广电部门高度重视统计工作，自觉遵守《统计法》和广播电视行业统计相关制度规定，坚决遏制在统计上的弄虚作假。局领导多次在全市广电相关业务工作会议上强调做好统计基础工作。每年定期开展本行业统计业务培训，接到开展自查工作的通知后，局领导高度重视，安排专人开展工作，并将通知转发各县区，要求各县区及时反馈自查结果。 二、统计质量自查情况 1、及时组织统计人员认真学习《广播电影电视行业统计管理办法》和《广播影视统计数据质量管理暂行办法》及相关统计法规，对照检查日常工作中的不足之处。 2、重点对2016年全年度及今年1月份以来的年报、月报、半年报数据报送质量情况进行检查，在及时性、真实性和准确性上对各基层单位上报情况进行横向、纵向比较。 2016年度由于我市文化体制改革，全市的广播电视

单位数量、性质和管理规模发生了很大的变化，加之体制改革后的人员流动，六安市广电系统的统计人员也有大幅度地调整，甚至个别县区的统计人员出现了两次以上连续的变动，统计数据的填报受到了一定程度的影响，面对以上情况，我局加强与基层部门联系，及时掌握人员变动情况，并于2016年10月专门下发通知，明确定期报表的报送时间，要求各基层单位上报各基层单位的统计人员的联系方式，并要求按时按质上报统计数据，确保统计任务件件有落实。并建立了“六安市文化广电统计QQ群”，方便统计人员业务交流，每月提前通过网络、短信方式提醒报送，通过采用这些方法，我市的统计数据报送时效性有了很大的提高。 在真实性、完整性和准确性方面，我们在平时的数据采集中，加强对各业务部门相关经办人员的业务宣传，得到相关部门的理解与配合，为获得第一手真实的数据资料打下基础。在2016年度年报中，个别县级电视台的财务部门由于种种原因拒报财务数据，在得知此情况后，我们及时与县局负责同志联系，帮助经办人员协调相关工作，获得了对方单位的理解与配合，顺利完成了填报任务。各基层单位报来的数据，我们通过对不同统计期间的数据比较，结合不同县区填报的总体情况进行分析核实，对出现数据大幅变动的情况，及时与经办人联系核实，在政策方面研究数据的可性度，在上级部门对数据有疑问时，能够做到第一时间联系、

关于统计数据质量问题的研究

关于统计数据质量问题的研究

【摘要】我国政府于2002年4月15日正式加入了数据公布通用系统。统计虽然“入世”了，但不论是与社会各界对统计信息的需求相比，还是对统计核算和统计数据公布的国际准则的运作要求相比，我国的统计数据质量目前都还有一定差距。为了更好地满足社会经济发展过程中社会各界对统计数据的需求，使我国统计进一步与国际接轨，有必要对我国统计数据质量管理进行研究。 【关键词】统计数据；质量问题；国家统计局 统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。尤其是我国加入WTO，与世界经济接轨的今天，社会各界对统计信息的需求量越来越大，对统计信息质量的要求也越来越高。统计信息质量的高低直接影响和决定着统计信息的可利用性。统计数据质量低下将会直接导致错误的决策。因此，努力提高统计数据的质量，实现统计信息的准确、有效、全面、有着重要的意义。 一、统计数据质量的含义 传统的统计数据质量仅仅指其准确性,通常

用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。 二、我国统计数据质量管理现状及存在问题 改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有： 1. 统计数据失真。统计制度不够完善是造

从统计流程谈统计数据质量控制

从统计流程谈统计数据质量控制 作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。 统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。 笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。 第一个流程是报表收集。201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区

县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。 统计报表的第二个流程是录入审核。这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来

提高中国政府统计数据质量的几点思考

经济研究导刊 ECONOMIC RESEARCH GUIDE 总第57期2009年第19期Serial No．57 No．19，2009一、政府统计数据质量的含义 中国的政府统计主要由两部分构成：一个是政府综合统计部门，另一个是政府各部门统计机构，这两个方面构成了政府统计体系，即国外通常所讲的“官方统计”系统。 统计数据质量从使用者的角度来看，主要包括准确性、及时性、完整性、有用性和方便性等几个方面。准确性是统计数据使用者的首要要求，准确意味着对客观实际不折不扣的反映，不多也不少；及时性是对统计数据形成和提供的高速度、快节奏、强效率的要求，及时性是决定统计数据质量的一个重要内容；完整性是要求统计部门提供的统计数据在内容上应包括数据使用者所需的所有项目，当然，完整并不是无所不包，统计数据是否完整，取决于其是否满足需求，如果统计数据能从不同侧面系统地反映所研究事物的总体面貌及其发展趋势，能满足使用者分析、预测、决策和科学研究的需要，那么就达到了完整性的要求；有用性是使用者对统计数据“适销对路”的要求，也是统计工作的最终目的，无用的、落后的统计数据，即使其准确性再高、时效性再强、数量再多，也没有任何价值，因此，只有实际工作需要的统计数据，才是有用的统计数据，才能实现其应有的价值；方便性是使用者对统计数据方便获得、 方便使用的要求，也就是说，统计数据要容易获取，易懂易用。这五个方面是相互联系、紧密结合的。 二、中国政府统计数据质量的现状 1.政府统计数据的准确性还有待提高。目前中国政府统计数据的准确性备受各界的关注。在中国，“官出数字，数字出官”的现象并不少见，统计数据成为地方政府邀功请赏的政绩单，这严重影响了中国统计数据的准确性。例如GDP 数据由于层层加码,省级GDP 的平均数高于全国是多年来的 惯例。 2.政府统计数据的及时性、方便性不强。尽管多年来中国各级统计部门为确保统计数据的及时性、 方便性作了大量的工作，但从目前的实际情况看仍不尽人意。如：互联网是目前查询统计数据最方便快捷的途径之一，但有的政府统计部门网站上统计数据查询栏目不仅时效性差，而且有些年份或月度根本没有数据。 3.政府统计数据的完整性尚待加强。目前，中国在宏观统计方面的研究较多，但是对于微观层面的统计却不够重视，微观数据不足，如涉及家庭理财、教育投资、就业等微观层面的指标比较缺乏，政府应增加重要的微观经济指标的发布。 三、提高中国政府统计数据质量的几点建议 （一）进一步完善中国统计体制 1.理顺调查队和统计局的关系。不合理的统计体制，是制约中国政府统计数据质量提高的关键因素。2005年3月16日国务院办公厅下发了《关于印发国家统计局直属调查队管理体制改革方案的通知》，《通知》规定撤销国家统计局原直属的各级农调队、城调队、企调队，全国组建国家统计局直属的各级调查队，各级直属调查队都为国家统计局派出机构，国家统计局对调查队系统实行垂直管理，变依靠地方统计局获取数据为主要依靠自身力量独立地直接获取数据。2006年上半年至今，各级调查队纷纷挂牌成立，这是中国统计体制改革的一件大事，将有助于根除中国统计链条过长，保持统计工作的独立性从而提高中国政府统计数据的质量。但调查队仍会和地方有些交叉，直属调查队不可能负责所有的统计，还有部分统计职责需要由地方统计部门承担。进一步明确调查队和统计局各自的职能，协调两者之间的关系，是当前中国统计体制改革的重要任务。 2.在中国逐步建立起政府综合统计、部门统计、企业统计 提高中国政府统计数据质量的几点思考 罗建梅 （成都信息工程学院统计系，成都610103） 摘要：目前，中国政府统计数据失真问题愈演愈烈，对宏观调控造成一定程度的负面影响，已引起政府和学术界 的高度重视。明确了政府统计数据质量的含义； 分析了中国政府统计数据质量存在的问题；提出了若干提高中国政府统计数据质量的建议，希望对提高中国政府统计数据质量有所裨益。 关键词：提高；政府统计；数据质量中图分类号：F222.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X （2009）19-0006-02 收稿日期：2009-03-14 作者简介：罗建梅（1975－），女，四川邻水人，讲师，硕士研究生，从事统计数据质量研究。6— —

关于统计工作的自查报告

关于统计工作的自查报告 ;环境统计报表制度的说明》等要求，精心组织，周密部署，召开了20xx年环境统计工作专题会，部署安排了环境统计工作，同时成立了环境统计工作领导小组，制定了环境统计工作方案，明确了统计人员和审核人员相应职责。 环境统计年报指标包括工业污染源(以下简称工业源)、农业污染源(以下简称农业源)、城镇生活污染源、机动车、集中式污染治理设施和环境管理6个部分。我市严格按要求，将主要污染物排放量占各区市县工业源排放量总量85%以上的204家重点工业企业筛选为重点调查企业，并对非重点工业源的各项指标按占工业源的xx%以下测算;对325家规模化养殖场/小区进行了逐户发表调查，对养殖专业户采用农业畜牧部门的饲养数据进行总体调查;对7家集中式污染治理设施单位(包括5家污水处理厂、2家垃圾处理中心)进行了发表调查。 二、执法检查开展情况 (一)我市环境统计机构情况 我市历来高度重视年度环境统计工作，把它作为环境保护工作中一项基础工作来抓。成立了以局长为组长，总量、监察、监测等负责人为成员的环境统计工作领导小组，建立了环境统计工作制度，保障了专门的工作场所，配备了专门的统计设备。我市严格按照《中华人民共和国统计法》、《xx省统计管理条例》等法律法规规定，进行数据收集、汇总和审核，规范表格填报，要求数据与原始数据一致，并

做好了环境统计原始记录、资料档案归档工作，无弄虚作假、伪造、篡改企业上报数据情况和存在多套数据情况。 (二)环境统计企业检查情况 对xx广安发电有限责任公司、xx科伦药业股份有限公司广安分公司等排污占比较大的重点工业企业，辖区内城市污水处理厂等集中式污染治理设施运营单位和岳池特驱种猪繁育有限责任公司等养殖 规模较大的规模化畜禽养殖企业、养殖专业户进行了专项执法检查，并对其20xx年生产情况、污染治理设施运行情况、排污情况等资料、数据和现场进行了认真、严格、细致和客观地审核，未发现有虚报、瞒报、漏报等弄虚作假现象。同时无拒绝、阻碍我局对其执法检查，无转移、隐匿、篡改、毁弃和拒绝提供原始记录凭证及其他相关证明材料等情况。 三、存在问题 在环境统计执法检查过程中，发现了以下几方面的问题： (一)环境统计宣传有待进一步加强。一些规模以下企业依法履行统计义务的法制观念淡薄，对统计工作的重要性和严肃性缺乏认识，缺乏做好统计工作的积极性、主动性。 (二)环境统计台账有待进一步规范。部分企业原辅材料和煤耗多向私人企业购买，购买凭证缺失，电费、水费等发票多有遗失或不齐，支撑性的原始记录较少，导致统计原始记录不规范，源头的数据质量不高。 (三)环境统计队伍有待进一步强化。部分企业环境统计机构不明

统计数据质量控制问题研究-最新范文

统计数据质量控制问题研究 摘要：随着社会主义市场经济的不断发展,统计失实的的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的地为现代社会经济服务。 正文 现代经济正步入以世界统一市场为标志的世界经济一体化轨道,企业的成败,取决于信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。因此,信息在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。随着我国改革开放,确立市场经济体制,和加入WTO,企业要能在国际国内激烈的市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是--必须要有一个健全的高效的信息系统,以满足企业经营管理决策所需的各种内外信息。因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要角色,发挥重要作用。特别是对我们***系统来说,随着”大企业、大市场、大品牌”的形成,以行政区划为单一的卷烟市场割据将很快被打破,搬掉门槛推倒墙是大势所趋。再下一步就有可能是***专卖法的取消,所有这些都告诉我们,***行业也将马上面临着国际国内激烈的市场竞争。想在这种激烈的竞争中生存发展,必须要有一支能够为企业的决策和管理者提供准确数据的素质过硬的统计队伍。

近年来,我国统计工作取得了比较显著的成绩。从总体上来看,我国现有的统计数据,基本上还是能够反映客观实际的。但是,随着社会主义市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。对此,我们必须要有清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并采取综合治理措施,切实抓紧抓好。下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。 一、统计数据质量控制的意义 企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低,反之,亦然。所以,准确性和及时性是对统计资料的两项基本要求。其中,准确性的要求是第一位的,是统计工作的生命。它确定着统计资料是否有效和价值的高低,是衡量统计数据质量的根本标志。准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数据,相互矛盾的统计数据,给决策者以错误的信号,将会误导决策和调控,对企业的发展将会造成重大损失。因此,统计工作者必须以对本职工作高度负责的精神,以统计数据为对象,以消除统计数据的差错为目标,千方百计搞准统计数据,达到强化统计数据质量控制的目的。

统计基层调查数据质量自查报告

统计基层调查数据质量自查报告 统计基层调查数据质量自查报告 篇一： 一.工作进展情况 (一)制定方案。为顺利完成优抚对象核查、数据变更工作，我局印发了《万宁市民政局关于开展优抚对象核查、数据变更工作方案》,成立了以崔天星局长为组长的专门领导机构和五个核查小组。具体负责实施优抚对象核查和数据变更工作。 (二)开会培训。5月29日召开全市民政助理员和数据录入员会议，部署优抚对象核查和数据变更工作，讲解各类人员信息表的填写录入及资料采集。 (三)资料收集和人员信息表填写录入。以镇、场为单位负责收集、填写、录入。具体为：按市民政局提供优抚对象名单(即本市县在优抚信息数据库中的对象数据)，结合优抚补助金“一卡通”发放花名册，逐一进行核查。对已有对象，按各类对象人员信息表所列项目逐项如实填写录入，同一个人享受几种优抚待遇的，人员信息表分开填写。各类优抚对象个人的身份证、户口本、复员退伍证、伤残人员证、抚恤定补证、“三属”(烈士、因公、病故)证明书、审批表和一卡通存折等资料(复印件，并由镇、场负责核查工作的人员在复印件上签署原件复印及签名)由各

镇场负责收集，随同人员信息表一起上报。对减员对象，填报减员人员名单统计表。 (四)电子相片采集。每个对象采集2寸免冠电子相片，市局派出4个核查小组下到各镇、场集中采集。电子相片采集时要求每个镇、场集中采集，即由各镇、场通知本镇各类优抚对象到镇、场集中，市民政局核查小组到场统一采集，对无法集中的老优抚对象由核查组入户采集。 (五)数据收集核对整理。由市局优抚安置股负责收集核对和整理，到5月31日止，我市16个镇、场已完成核对工作上报人员信息表和资料的共10个，还有6个没有完成核对工作。 二、存在问题 通过对各镇、场上报人员信息表和各类优抚对象资料的核对整理，发现存在的主要问题为：1、审批资料缺失。在我市现有的8类优抚对象中，仅参战参核人员、60周岁农村籍退役老兵、部分烈士子女和残疾人员(有换证表)有完整的审批材料，三红人员，在乡复员军人、三属人员、带病回乡退伍军人都没有审批表。2、部分对象享受多种待遇。有些对象享受残疾军人、带病回乡军人、参战人员等多种待遇。3、减员对象瞒报。“一卡通”发放抚恤金后乡镇的管理力度不够，优抚对象自然减员管理缺口，发现个别瞒报现象。 三、工作建议

统计数据质量问题探讨

统计数据质量问题探讨 统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。尤其是我国加入WTO，与世界经济接轨的今天，社会各界对统计信息的需求量越来越大，对统计信息质量的要求也越来越高。统计信息质量的高低直接影响和决定着统计信息的可利用性。统计数据质量低下将会直接导致错误的决策。 一、统计数据质量的含义 传统的统计数据质量仅仅指其准确性,通常用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。 二、我国统计数据质量管理现状及存在问题 改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有： 1.统计数据失真。统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素，表现在：统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一；专业间统计方法改革不同步；统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大；统计与财会在核算周期上还存在一些差异，并且在统计数据质量管理上各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够，对统计过程缺少制约与监督，对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。 ２.设计时需求不明确，缺乏远见。数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据，而且存放数据之间的相关性。相关性不仅表现在数据依存的