科技統計數據質量控制及其解決方法的研究

陳蓉

摘 要：科技統計工作是增強宏觀管理的基礎工作，對于科技政策的制定具有重要意義。本文首先對科技統計數據來源及構成作出簡要闡述，然后說明科技統計數據質量控制的重要意義，之后分析科技統計數據現存主要問題，并針對問題產生的主要原因提出幾點具有針對意義的解決方法，希望對業內可以起到一定參考作用。

關鍵詞：科技統計數據；質量控制；解決方法

中圖分類號：G311 文獻標識碼：A 文章編號：1004-7344（2018）11-0236-02

前 言

我國科技管理部門需要依照國家經濟社會發展需要制定科技發展計劃，對研發事業與高新技術產業的發展產生帶動作用；需要增強科技立法，營造對科技產業發展具有有利影響的社會環境；需要對科技攻關進行組織實施，通過調控市場的方法來保證科技資源配置高效性。

1 科技統計數據來源及構成

在科技經費上，主要構成部分包含了經費來源、經費總量、經費內部支出、基本建設費、經費外部支出；在科技人員上，主要包含了性別、年齡以及學歷等相關信息；在科技成果上，主要包含了專著產出數、論文數、專利申請數授權數、國家行業標準數、獲獎情況和成果轉化等相關信息；在科技課題上，主要包含了課題類型、課題經費、課題數目、學科分類、課題來源、投入研究人員數與相關行業劃分等要素。此類指標的設定包含了科技工作基本內容，此類數據的采集會涉及到人事部門、財務部門、科研部門等多個部門，對此類數據進行充分掌握與利用，可以讓科技統計工作具體情況得到充分了解，可以為科技工作政策的制定與科技的未來發展提供依據[1]。

2 科技統計數據質量控制重要意義

2.1 準確反映科研水平與發展趨勢

科技統計工作可以對當前科研水平與科技工作發展趨勢予以準確反映，利用科技統計數據，可以為各級部門構建創新機制、制定正確科研政策、確認科研發展規劃提供幫助，這是增強科研宏觀管理與決策效果的重要依據，是對科技活動進行全面反映的重要措施，對科研管理的現代化與科學化具有重要意義。

2.2 科研管理工作重要方法

依照相關管理辦法及規范對科技統計指標進行采集、積累，可以幫助科研管理工作人員對科技活動現狀進行全面掌握與理解，定量分析人、物、財等比例關系，對比不同行業間、不同單位間的科研狀況，可以讓各單位、行業清晰認識到自我情況，在此基礎上進行綜合平衡，可以制定出詳細的計劃目標，避免錯誤投入、重復投入等情況出現，讓不必要浪費情況得到有效避免。科技統計需要遵循科技計劃，在執行過程中反饋信息，依照信息對計劃進行不斷補充、修改與完善，確保科技計劃的順利完成。

2.3 直接影響科技統計工作成效

對于科技統計工作成效來說，科技統計數據質量會對其造成直接影響，同時，這種科技統計數據質量會影響科技創新與科技決策，為讓科技統計數據質量得到提升，需要確保科技統計數據的及時性、準確性、簡便性、完整性與適用性，對于科技統計數據來說，及時性與準確性是基本要求，準確性占有重要地位，對于數據的價值具有重要影響，對科技統計數據質量進行衡量時，科技統計數據的可靠性、準確性十分重要，可以幫助管理人員與決策人員對科技發展形勢進行準確把握，對問題進行客觀剖析，進而制定科學、合理的科技政策。

3 科技統計數據現存主要問題

3.1 沒有完全控制統計之間數據平衡

現階段，科技統計包含多種類型，每種統計方法都需要一套數據采集軟件，這會讓數據冗余度增大，且無法對其進行及時共享，進而對填報單位與管理審核機構的工作造成影響，同時會有重復工作現象的發生，除此之外，會造成不同統計之間數據不一致情況。與此同時，各地的科技管理部門存在偏重調查結果情況，其原因主要是在過去計劃經濟時期，主要以粗放型科技管理為主，各部門在進行決策時，對于統計工作的支撐作用與基礎作用往往沒有做到充分重視，進而讓科技統計向分析研究工作方向的轉移受到影響，而很多管理人員為兼職工作，并沒有充足的精力完成統計分析研究工作，使得科技統計工作以單純填表為主，系統分析相對缺乏。

3.2 無法保障統計數據源頭質量

無法保障科技統計數據源頭質量的主要原因是統計力量不足，隨著科技統計工作量逐漸增強，對于科技統計工作人員的要求也在逐漸增強，這種繁重的工作任務會為科技統計人員帶來壓力，可能會為基層科技工作帶來不利影響，只能在工作中應付，進而對數據質量帶來影響。就目前來看，綜合科技統計年報通常由科技計劃綜合管理部門負責，而各個業務處室需要對專項科技統計工作負責，此種體系可以讓科技統計調查流暢進行，可是各項科技統計調查之間并沒有有效協調具體工作與綜合管理之間的關系，很難讓信息利用得到保證[2]。

3.3 統計人員無法準確理解科技統計指標

近幾年來，隨著社會公眾對統計信息關注程度的逐漸提升，現階段，科技統計工作對于科技管理工作與科技創新的影響逐漸增大，科技統計工作量相對較大，在繁重的工作任務面前，科技統計人員很難圓滿完成工作任務。現階段，科技統計人員往往不能對科技統計指標做到準確理解，在填寫過程中，其隨意性相對較大，這會讓科技統計數據誤差增大，進而讓科技統計數據質量受到不利影響。

4 科技統計數據主要問題解決方法

4.1 完善科技統計指標體系

科技統計指標是對科學技術活動的定量測度，利用科學技術指標，可以讓科學技術活動情況以及科學技術活動對經濟、社會的作用得到準確反應，進而為科學決策提供重要依據。科技統計指標體系的完善性對于科技工作分析與評定的效果具有重要影響，對于科技管理工作的質量具有決定作用。因此，需要對科技統計指標體系進行完善，在具體操作中，需要重視理論與實踐的雙重完善，在理論上，需要加深科技統計的理論研究力度，積極引進外部的先進理論，在實踐中，在對科技統計指標體系進行修訂時，需要保證科技統計指標具有較強的操作性，同時，需要比較、篩選主要國家與地區的國際科技指標體系，對指標數據范圍、指標內涵予以明確，對指標數據收集方法、質檢標準進行革新。就目前來看，推進科技統計從單純收集上報朝著利用分析轉化是必然趨勢，只有在戰略高度層面重新認識科技統計工作，才能讓基礎數據庫資料得到充分分析利用，對此，需要落實科技統計數據分析利用保障科技考核機制、規劃高校科研院所科技項目、制定科技發展政策，以促進統計工作的轉化。

4.2 建立科技統計規范制度

對于科技統計事業來說，科技統計數據質量是其生命所在，只有保證科技統計全過程各個環節的工作質量，才能保證統計數據質量。對此，需要以數據采集流程為切入點，建立科技統計規范制度，做到嚴格控制、層層把關。針對當前科技統計工作情況，基層調查單位需要按照相關規定和具體需求完成數據采集工作，在系統對其進行審核之后，可以將數據上報給對其進行直接管理的區縣科技部門，之后，區縣科技部門需要依照科技統計規范制度，對采集數據進行審核驗收，如果審核通過，那么可以上報省轄市的科技管理部門此采集數據，在對其進行統一審核完成后，可以納入至科技統計數據庫當中[3]。

4.3 構建科技統計指標字典庫

構建科技統計指標字典庫可以讓統計設計的規范化程度、統計管理的規范化程度得到提升，在科技統計指標字典庫中，主要包含了統計分類、統計指標以及各項代碼。在構建指標字典庫過程中，需要緊密結合科技指標體系，對于數據分析質量來說，統計字典庫質量會對其造成直接影響，而統計字典庫的功能發揮需要緊密貼合社會、經濟發展形勢，因此在建立統計指標過程中，需要依照經濟形勢變化情況對其進行不斷完善與更新。

4.4 加大基層人員培訓力度

在科技統計工作中，需要加大科技統計數據采集基層人員的培訓力度，對其進行業務指導，讓基層人員可以了解科技統計方法及科技統計制度，對法律法規進行熟悉，讓統計基層基礎得到夯實，以此來增強科技統計人員的統計業務能力，讓采集源頭數據質量得到保證。需要緊密圍繞黨的十九大精神，依照省政府提出的相關要求來發展高新技術企業、培育科技型中小企業、支撐建設新型研發機構、構建科技創新平臺、加大科技投入，為黨委、政府等相關部門的決策提供數據參考。在此過程中，筆者建議我省相關部門積極開展社科文統計工作會，積極舉辦科技創新業務培訓班，對全國社科文統計年報布置會精神進行準確傳達、對社科文統計新要求進行傳達，對科技創新統計年報工作進行合理布置[4]。

4.5 健全科技統計數據采集處理平臺

依照科技統計指標體系建立指標之間的關系，可以對科技統計數據采集處理平臺予以健全，保證平衡檢測程序的嚴格性。在平衡檢測程序中，主要包含了表間審核、表內審核與匯總審核，表間審核主要指的是聯系多張報表開展審核工作，如聯系財務報表主營業務收入與產值報表營銷產值進行審核，就可以發揮出良好的審核效果；如表內審核就是對報表邏輯關系進行審核，如本月累計就是本月累計加上月累計；如匯總審核就可以分為分地區匯總審核方式和分行業匯總審核方式這兩種類型，分地區匯總審核方式主要指的是查詢遞減過快地區，觀察有哪些企業造成了此地區的遞減情況，觀察此類企業情況是否和資料信息屬實，而分行業匯總審核主要指的是針對突增突減行業中的企業進行調查，分析行業遞減是由哪些企業造成的，并判斷此情況的屬實性。

5 結 論

綜上所述，針對當前科技管理工作中現存的沒有完全控制統計之間數據平衡、無法保障統計數據源頭質量、統計人員無法準確理解科技統計指標的主要問題，通過完善科技統計指標體系、建立科技統計規范制度、構建科技統計指標字典庫、加大基層人員培訓力度和健全科技統計數據采集處理平臺的方法，可以對此類問題進行解決，進而提升科技統計管理工作質量，提升決策科學性。

參考文獻

[1]萬 金.數據挖掘技術對民營經濟統計數據質量的提升作用分析[J].科技經濟市場，2018（02）：18～20.

[2]張永生.統計數據質量問題分析[J].現代商貿工業，2018，39（09）：142～143.

[3]苗 宏.加強基層統計管理提高統計數據質量[J].中國國際財經（中英文），2018（05）：182.

[4]李 勇.統計數據產生的誤差原因及對策分析[J].現代經濟信息，2018（02）：94.

收稿日期：2018-2-25

作者簡介：陳 蓉（1990-），女，漢族，云南保山人，研究實習員，大學本科，主要從事科技情報研究技術轉移、科技統計工作。