统计数据质量控制系统的构建策略

王兰措

[摘要]统计数据质量直接影响着我国经济发展状况的客观反映程度,影响着对我国经济发展的政策与合作程度以及对企业的投资。为了保障统计数据质量,必须把统计数据质量控制系统贯穿统计设计、统计调查、统计资料整理的全过程。

[关键词]统计数据 数据质量 误差模型

一、统计数据质量的内涵

各国统计机构和有关国际组织从满足用户需要的角度出发,确定了统计数据质量的理念。统计数据质量主要是指统计信息对用户需求的满足程度,具体包括适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性(或称为诚信)、方法专业性或健全性、有效性、减轻调查负担。

二、当前统计数据质量存在的问题

1.统计调查方法存在的问题

统计调查方法需进一步改进,过分依赖全国统计报表的格局还没有得到根本改变。由于抽样调查与各级政府管理经济的体制不相适应,容易形成层层搞抽样调查或上面搞抽样调查、下面搞全面报表的局面,影响抽样调查优越性的发挥,影响了统计数据的质量。抽样调查尚不能满足调查内容指标繁多和多重分组的要求,这也会影响到统计数据质量的相关性与有效性的要求。

2.统计调查与数据汇总过程存在的问题

在统计调查实践中,基层统计数据仍存在虚报、瞒报、错报、漏报问题,以及伪造和篡改统计数据的现象。在统计数据汇总处理中,仍存在计算机数据处理水平低,造成手工汇总过程中的记录、计算、抄写、打印产生的误差,以及机器汇总过程中在编码、录入、编辑、数据处理、打印过程中产生的误差等问题。这些问题对统计数据的准确性带来了极坏的影响。

3.统计数据公布存在的问题

(1)可解释性不强

我国统计数据公布时的可解释性与GDDS存在差距,这主要体现在三个“缺少”上:一是统计类目核心指标缺少细项内容的描述;二是统计数据缺少支持数据检查复核的相关核对方法,从而难以判断其合理性保障程度;三是数据缺少必要的文字说明与诊释,未向公众提供可以用来评估数据质量的相关资料,有关数据修正、统计方法的重大修改方面的信息也没有提供。上述数据公布作法上的缺陷,直接导致了目前我国统计数据的可解释性不强,严重影响了统计数据用户对数据的正确使用。而且这些数据一旦形成,其评估与调整难度极大。

(2)可取性不强

我国统计数据的公众可获取性与GDDS同样存在差距,主要表现在两点上:一是没有预先公布各项统计数据的发布日期;二是数据发布时对使用各方没有体现公平原则。后果是导致使用者获取信息的严重不对称,制造了市场的不公平竞争。

(3)及时性也存在欠缺

在数据公布的频率与及时性上,相对于其他部门,财政统计与GDDS的差距较显著,其中,债务年度统计滞后六个月,财政年度决算的明细表更是滞后12个月,预算外收支、社会保障收支也没有及时或定期进行公布。

4.统计数据质量管理存在的问题

在目前我国统计数据质量管理中,以单项数据质量管理为主,缺乏综合的、全面的质量管理体系:对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘,在实践中主要围绕这数据准确性进行评估,对数据质量的其他方面重视不够;在评估过程中,没有让社会公众和用户充分参与进来,评估机制缺乏必要的透明和有效性,未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可;缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

三、统计数据质量控制系统的建立

1.对质量体系进行总体设计

在质量体系总体设计阶段,首先,应该制定统计数据质量方针,确定统计数据质量目标,然后进行统计数据质量现状调查,并与质量管理的国际标准进行对比,找出管理薄弱环节,在此基础上对统计资源(包括统计人员及物资设备)进行配备,建立数据质量组织体系结构,确定每个工作人员的数据质量责任和权限。

(1)统计数据质量的分类控制与评估技术

统计数据质量的分类控制与评估技术是把统计分组原理与统计数据质量控制及评估的各项质量活动有机结合,对统计工作的各方面、各环节中有关统计数据质量的活动,在全面系统地认识基础上,按照一定的标准进行分类,根据分类结果确定影响统计数据质量的强点、弱点以及影响因素,并对这些强点、弱点、以及影响因素实施事前、事中、事后的预防、监督、改进措施的技术体系。统计数据质量分类控制与评估技术目的在于详细揭示城市建设投资开发公司统计数据质量的影响因素,预防、控制、减少误差的影响。

(2)比较分析及探索性数据分析技术

比较分析技术的原理是根据统计数据生产过程及结果确定统计数据质量证据,依据质量证据与相应的统计标准进行比较,进而得出统计数据质量结论并制定相应的控制措施的技术方法。

2.编制质量体系文件

一般地,编写质量体系文件的原则是“写你所做”,即写下在统计数据生产过程中必须做到的。具体来说,就是按照质量体系的要求,将统计信息生产过程文件化,即建立起三个层次的质量体系文件(质量手册、程序文件、作业文件)。

在质量体系文件中,首先应对统计数据的生产过程设置必要的控制点,按照控制标准对控制点进行检验或验证,并形成相应的质量记录。统计数据的生产,一般要经过方案设计、资料收集、整理、汇总、上报、分析与开发研究及公布提供等环节。这些环节密不可分,一环紧扣一环,一环不慎都将影响所生产统计数据的质量。这里的质量控制点具体就是指统计数据生产过程中影响其质量的要害问题及其所在环节。在确定控制点时应考虑:影响统计数据质量的主要问题有哪些?它们存在于哪些部门与环节?最容易出现质量问题的环节是什么?经常出现质量问题的原因是什么?其次,根据统计数据质量的特点,把统计数据质量分解为相关性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可理解性、可取得性、有效性等八个有机联系而又相互独立的组成部分,然后针对每一个统计数据质量因素,根据其特点将其分解成为对质量产生影响的、前后联系的若干个质量要素。这样,通过把与每一个统计数据质量因素有关的所有活动和环节分解为若千个有机联系的质量要素和建立不同层次的技师体系文件,利用最大量的质量记录和把与统计数据质量有关的相应职责确定到每一个固定的岗位,使与统计数据质量相关的每一个环节都受到完备的、系统的控制,并能对导致生产出不符合质量体系要求的统计数据的所有环节和责任进行追溯,以便对这些不符合质量体系要求的环节进行纠正和改进,从而使按照质量体系操作而最终产生出来的统计数据完全符合质量体系的要求和令用户最大限度的满意。

3.执行质量体系

执行质量体系的原则是“做你所写”,即按照质量体系文件中所写的特定科学程序生产统计数据。

对统计数据产生的全过程所有环节的工作均实行控制,对统计数据产生全过程设置必要的控制点,并确定控制标准,对控制点进行检验或验证,并形成相应的质量记录。控制标准的确定应客观可行,不能因人为因素而降低标准或做过高的苛求。

在几个专项普查中所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验进行推广,拓展其应用范围,对生产政府统计数据的各项调查均实行控制。

四、统计数据质量分析技术

1.统计数据质量的分类控制与评估技术

统计数据质量的分类控制与评估技术是把统计分组原理与统计数据质量控制及评估的各项质量活动有机结合,对统计工作的各方面、各环节中有关统计数据质量的活动,在全面系统地认识基础上,按照一定的标准进行分类,根据分类结果确定影响统计数据质量的强点、弱点以及影响因素,并对这些强点、弱点、以及影响因素实施事前、事中、事后的预防、监督、改进措施的技术系统。统计数据质量分类控制与评估技术目的在于详细揭示统计数据质量的影响因素,预防、控制、减少误差的影响。

2.比较分析及探索性数据分析技术

比较分析技术的原理是根据统计数据生产过程及结果确定统计数据质量证据,依据质量证据与相应的统计标准进行比较,进而得出统计数据质量结论并制定相应的控制措施的技术方法。比较分析技术目的在于通过实际执行的统计过程及结果与相应的思想统计过程及统计真值进行比较,从而找出统计数据质量存在的问题及差距,确定数据质量水平。

随着探索性数据分析方法的产生和发展,探索性数据分析技术与方法在统计数据质量的控制与评价中的应用,正日益成为统计数据质量控制比较分析技术中的重要组成部分。由于探索性数据分析技术具有的优点,使得在政府统计数据质量控制中,探索性数据分析技术的应用范围可表现在以下两个方面:一是在统计数据生产过程中特别是对汇总数据质量控制中的应用。二是在进行政府统计数据统计分析前质量保证中的应用。

3.误差模型的建立与分析技术

误差模型建立与分析技术是以整体的方式测定抽样误差、非抽样误差以及汇总处理误差的影响并进行控制的方法技术。误差模型是基于以下两处认识:一是误差不仅包括随机因素影响产生的误差,而且包括非随机因素影响产生的误差。二是对全部调查误差要使用数学语言表示出来,并在一定的假定的基础上,对各个分类误差的大小、各类误差的关系及其对总的误差的影响用数学公式表示出来,分析每一部分误差的影响以及研究控制、减少或调整每一部分误差的方法、技术和措施。调查误差模型的建立与分析技术的一般思路是:建立误差模型——分析误差影响一对误差的测定及对误差的调整修正。

参考文献:

[1]曾晓峰.从统计流程谈统计数据质量控制[J].中国统计,2008.

[2]杨辉.统计数据质量的内涵与控制[J].统计与决策,2007.19.

[3]刘冰.试论如何控制统计数据质量[J].辽宁广播电视大学学报,2007.

[4]左亦卉.统计数据质量控制[J].铜陵学院学报,2005.