統計數據質量控制系統的構建策略

王蘭措

[摘要]統計數據質量直接影響著我國經濟發展狀況的客觀反映程度,影響著對我國經濟發展的政策與合作程度以及對企業的投資。為了保障統計數據質量,必須把統計數據質量控制系統貫穿統計設計、統計調查、統計資料整理的全過程。

[關鍵詞]統計數據 數據質量 誤差模型

一、統計數據質量的內涵

各國統計機構和有關國際組織從滿足用戶需要的角度出發,確定了統計數據質量的理念。統計數據質量主要是指統計信息對用戶需求的滿足程度,具體包括適用性、準確性、及時性、可比性、可銜接性、可取得性、可解釋性、客觀性(或稱為誠信)、方法專業性或健全性、有效性、減輕調查負擔。

二、當前統計數據質量存在的問題

1.統計調查方法存在的問題

統計調查方法需進一步改進,過分依賴全國統計報表的格局還沒有得到根本改變。由于抽樣調查與各級政府管理經濟的體制不相適應,容易形成層層搞抽樣調查或上面搞抽樣調查、下面搞全面報表的局面,影響抽樣調查優越性的發揮,影響了統計數據的質量。抽樣調查尚不能滿足調查內容指標繁多和多重分組的要求,這也會影響到統計數據質量的相關性與有效性的要求。

2.統計調查與數據匯總過程存在的問題

在統計調查實踐中,基層統計數據仍存在虛報、瞞報、錯報、漏報問題,以及偽造和篡改統計數據的現象。在統計數據匯總處理中,仍存在計算機數據處理水平低,造成手工匯總過程中的記錄、計算、抄寫、打印產生的誤差,以及機器匯總過程中在編碼、錄入、編輯、數據處理、打印過程中產生的誤差等問題。這些問題對統計數據的準確性帶來了極壞的影響。

3.統計數據公布存在的問題

(1)可解釋性不強

我國統計數據公布時的可解釋性與GDDS存在差距,這主要體現在三個“缺少”上:一是統計類目核心指標缺少細項內容的描述;二是統計數據缺少支持數據檢查復核的相關核對方法,從而難以判斷其合理性保障程度;三是數據缺少必要的文字說明與診釋,未向公眾提供可以用來評估數據質量的相關資料,有關數據修正、統計方法的重大修改方面的信息也沒有提供。上述數據公布作法上的缺陷,直接導致了目前我國統計數據的可解釋性不強,嚴重影響了統計數據用戶對數據的正確使用。而且這些數據一旦形成,其評估與調整難度極大。

(2)可取性不強

我國統計數據的公眾可獲取性與GDDS同樣存在差距,主要表現在兩點上:一是沒有預先公布各項統計數據的發布日期;二是數據發布時對使用各方沒有體現公平原則。后果是導致使用者獲取信息的嚴重不對稱,制造了市場的不公平競爭。

(3)及時性也存在欠缺

在數據公布的頻率與及時性上,相對于其他部門,財政統計與GDDS的差距較顯著,其中,債務年度統計滯后六個月,財政年度決算的明細表更是滯后12個月,預算外收支、社會保障收支也沒有及時或定期進行公布。

4.統計數據質量管理存在的問題

在目前我國統計數據質量管理中,以單項數據質量管理為主,缺乏綜合的、全面的質量管理體系:對數據質量內涵的理解相對來說仍較為狹隘,在實踐中主要圍繞這數據準確性進行評估,對數據質量的其他方面重視不夠;在評估過程中,沒有讓社會公眾和用戶充分參與進來,評估機制缺乏必要的透明和有效性,未能取得社會各界對數據資料的充分理解和認可;缺乏明確的數據質量管理要求和目標。

三、統計數據質量控制系統的建立

1.對質量體系進行總體設計

在質量體系總體設計階段,首先,應該制定統計數據質量方針,確定統計數據質量目標,然后進行統計數據質量現狀調查,并與質量管理的國際標準進行對比,找出管理薄弱環節,在此基礎上對統計資源(包括統計人員及物資設備)進行配備,建立數據質量組織體系結構,確定每個工作人員的數據質量責任和權限。

(1)統計數據質量的分類控制與評估技術

統計數據質量的分類控制與評估技術是把統計分組原理與統計數據質量控制及評估的各項質量活動有機結合,對統計工作的各方面、各環節中有關統計數據質量的活動,在全面系統地認識基礎上,按照一定的標準進行分類,根據分類結果確定影響統計數據質量的強點、弱點以及影響因素,并對這些強點、弱點、以及影響因素實施事前、事中、事后的預防、監督、改進措施的技術體系。統計數據質量分類控制與評估技術目的在于詳細揭示城市建設投資開發公司統計數據質量的影響因素,預防、控制、減少誤差的影響。

(2)比較分析及探索性數據分析技術

比較分析技術的原理是根據統計數據生產過程及結果確定統計數據質量證據,依據質量證據與相應的統計標準進行比較,進而得出統計數據質量結論并制定相應的控制措施的技術方法。

2.編制質量體系文件

一般地,編寫質量體系文件的原則是“寫你所做”,即寫下在統計數據生產過程中必須做到的。具體來說,就是按照質量體系的要求,將統計信息生產過程文件化,即建立起三個層次的質量體系文件(質量手冊、程序文件、作業文件)。

在質量體系文件中,首先應對統計數據的生產過程設置必要的控制點,按照控制標準對控制點進行檢驗或驗證,并形成相應的質量記錄。統計數據的生產,一般要經過方案設計、資料收集、整理、匯總、上報、分析與開發研究及公布提供等環節。這些環節密不可分,一環緊扣一環,一環不慎都將影響所生產統計數據的質量。這里的質量控制點具體就是指統計數據生產過程中影響其質量的要害問題及其所在環節。在確定控制點時應考慮:影響統計數據質量的主要問題有哪些?它們存在于哪些部門與環節?最容易出現質量問題的環節是什么?經常出現質量問題的原因是什么?其次,根據統計數據質量的特點,把統計數據質量分解為相關性、準確性、及時性、可比性、可銜接性、可理解性、可取得性、有效性等八個有機聯系而又相互獨立的組成部分,然后針對每一個統計數據質量因素,根據其特點將其分解成為對質量產生影響的、前后聯系的若干個質量要素。這樣,通過把與每一個統計數據質量因素有關的所有活動和環節分解為若千個有機聯系的質量要素和建立不同層次的技師體系文件,利用最大量的質量記錄和把與統計數據質量有關的相應職責確定到每一個固定的崗位,使與統計數據質量相關的每一個環節都受到完備的、系統的控制,并能對導致生產出不符合質量體系要求的統計數據的所有環節和責任進行追溯,以便對這些不符合質量體系要求的環節進行糾正和改進,從而使按照質量體系操作而最終產生出來的統計數據完全符合質量體系的要求和令用戶最大限度的滿意。

3.執行質量體系

執行質量體系的原則是“做你所寫”,即按照質量體系文件中所寫的特定科學程序生產統計數據。

對統計數據產生的全過程所有環節的工作均實行控制,對統計數據產生全過程設置必要的控制點,并確定控制標準,對控制點進行檢驗或驗證,并形成相應的質量記錄。控制標準的確定應客觀可行,不能因人為因素而降低標準或做過高的苛求。

在幾個專項普查中所實行并取得很大成功的統計數據全面質量管理的措施及經驗進行推廣,拓展其應用范圍,對生產政府統計數據的各項調查均實行控制。

四、統計數據質量分析技術

1.統計數據質量的分類控制與評估技術

統計數據質量的分類控制與評估技術是把統計分組原理與統計數據質量控制及評估的各項質量活動有機結合,對統計工作的各方面、各環節中有關統計數據質量的活動,在全面系統地認識基礎上,按照一定的標準進行分類,根據分類結果確定影響統計數據質量的強點、弱點以及影響因素,并對這些強點、弱點、以及影響因素實施事前、事中、事后的預防、監督、改進措施的技術系統。統計數據質量分類控制與評估技術目的在于詳細揭示統計數據質量的影響因素,預防、控制、減少誤差的影響。

2.比較分析及探索性數據分析技術

比較分析技術的原理是根據統計數據生產過程及結果確定統計數據質量證據,依據質量證據與相應的統計標準進行比較,進而得出統計數據質量結論并制定相應的控制措施的技術方法。比較分析技術目的在于通過實際執行的統計過程及結果與相應的思想統計過程及統計真值進行比較,從而找出統計數據質量存在的問題及差距,確定數據質量水平。

隨著探索性數據分析方法的產生和發展,探索性數據分析技術與方法在統計數據質量的控制與評價中的應用,正日益成為統計數據質量控制比較分析技術中的重要組成部分。由于探索性數據分析技術具有的優點,使得在政府統計數據質量控制中,探索性數據分析技術的應用范圍可表現在以下兩個方面:一是在統計數據生產過程中特別是對匯總數據質量控制中的應用。二是在進行政府統計數據統計分析前質量保證中的應用。

3.誤差模型的建立與分析技術

誤差模型建立與分析技術是以整體的方式測定抽樣誤差、非抽樣誤差以及匯總處理誤差的影響并進行控制的方法技術。誤差模型是基于以下兩處認識:一是誤差不僅包括隨機因素影響產生的誤差,而且包括非隨機因素影響產生的誤差。二是對全部調查誤差要使用數學語言表示出來,并在一定的假定的基礎上,對各個分類誤差的大小、各類誤差的關系及其對總的誤差的影響用數學公式表示出來,分析每一部分誤差的影響以及研究控制、減少或調整每一部分誤差的方法、技術和措施。調查誤差模型的建立與分析技術的一般思路是:建立誤差模型——分析誤差影響一對誤差的測定及對誤差的調整修正。

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