统计指标体系设置的科学性研究*

课题组

（浙江省统计局，浙江杭州 310025）

研究探索

统计指标体系设置的科学性研究*

课题组

（浙江省统计局，浙江杭州 310025）

统计指标体系的设置是统计调查制度贯彻实施的前提条件，也是对统计数据质量进行保障的关键环节。经过多年的探索和努力，统计改革取得初步成效，各级党委政府、社会公众对于统计数据的关注和需求越来越高，与此同时，统计指标体系因其不适用性、滞后性也呈现出一定问题。本文基于统计新常态的视野，审视目前统计指标体系现状，借鉴国外在统计指标体系设置上的先进经验和主要做法，提出对统计指标体系设置进行改革的建议和措施，旨在进一步深化统计指标体系改革，增强统计数据的科学性、准确性、权威性和实用性，构建现代统计体系。

统计指标；统计改革

随着统计改革的进一步深入，统计方法制度不断规范和完善，统计信息化水平不断拓展和提高，统计服务能力不断精准和提升。但与此同时，统计指标体系因其不适用性、滞后性呈现出诸多亟待解决的难题。根据党的十八大、十八届三中四中全会指示精神，要坚持依法统计、改革创新，推动统计生产力的发展和统计生产方式的变革，切实提高统计方法制度反映新形势和解决新问题的能力，有力推动统计事业科学发展。

一、统计指标体系概述

统计指标体系是由一系列具有内部联系的能够反映国民经济现象数量特征的统计指标所构成的概念体系。就应用范围而言，大到全国性的统计指标体系，小到地区乃至行业的统计指标体系，都提供了不同层次、不同角度对特定社会经济现象的数字描述。

统计指标体系的设置，绝不是心随意动的信手拈来，更不是官僚主义的敷衍应对。作为一个复杂的有机整体，统计指标体系里的各个指标既相互联系，又相互补充。建立统计指标体系需要围绕一定的主旨，遵循科学规范的原理，使用专业的办法进行，以求尽可能全面、有效地反映和分析客观事物和现象。在统计指标体系设置的过程中，主要遵循以下原则：

一是整体性原则。毋庸置疑，在统计指标体系设置过程中，首要考虑的应是统计指标体系的整体设计，即解决“为什么做”、“怎么做”的问题。应紧紧围绕“需求”建立好统计指标体系的整体框架，并对各个指标进行具体设计。

二是层次性原则。统计指标体系整体框架初定之后，接下来需要考虑指标序列的分层问题。可以说，统计指标体系与体系内的各指标，是整体与部分的有机联系，要依据各指标与体系间的关系、指标与指标间的关系，对各指标进行分层、有序排列，使众多指标围绕主旨形成实事求是、专业有序、层次分明的逻辑队列。

三是相关性原则。指标是统计指标体系的重要组成因素，每个指标对整体调查预期结果的映射相关性，都关系到最终数据的准确性和有效性。在指标的具体设置中，需要关注指标的概念、获得方式、计算方法等。设置的指标间既相互联系，又有所区别，避免重复、交叉指标的出现。要保证统计指标的可解释性、可获得性、可比性以及专业性。

二、当前统计指标体系存在的问题

统计指标体系科学、全面、精准与否，是统计工作水平的重要标志，更是统计数据质量保障的坚实基础。现行统计指标体系依然存在着一些问题，这既有历史性的原因，也有时代性的因素。

（一）就一定程度而言，无法充分满足当下经济社会发展形势、政策导向的需要。2012年，党的十八大报告提出要建设五位一体总布局，即经济建设是根本，政治建设是保证，文化建设是灵魂，社会建设是条件，生态文明建设是基础。再审视现行统计指标体系，反映经济建设的指标居多，占总体指标数量的62.7%，其次是社会建设相关指标，占14.9%，反映政治建设、文化建设的指标较少，分别仅占1.8%和3.3%（具体见图1，数据参考自国家统计局）。

图1 反映五位一体总体布局指标情况

从反映社会经济现象数量和质量的角度看，现行统计指标体系中数量指标相对较为完整，质量指标相对较为薄弱。反映生产性规模总量的指标居多，占总体指标数量的40.5%，涉及经济结构（2.3%）、科技活动（2.4%）、能源资源消耗（2.9%）的指标较少，三者相加都不足10%（具体见图2，数据参考自国家统计局）。

图2 反映总量、结构、效益等属性的指标情况

（二）统计指标口径不一致，交叉重复现象明显。一是来自于综合统计与部门统计间的矛盾。政府统计包括综合统计与部门统计，综合统计职能主要是国情、国力基本情况调查，由统计系统承担，部门统计则主要负责各自的专业性统计调查。因此，除了统计系统承担的大量统计调查项目，各部门依据实际工作需要，也实施开展了大量的部门统计调查项目。因管理机制上的独立性、指标设计上的片面性、以及沟通上的难以协调，导致统计调查项目统计指标设计的口径不一致，以及交叉重复现象。二是来自于综合统计系统内部各专业间的矛盾。由于各专业各司其职，依然存在少数指标不一致，交叉重复。

（三）部分统计指标过于繁琐、不易理解，现实意义薄弱。现行的统计指标体系就顶层设计层面而言，虽然经过了数次的梳理和精简，但依然存在一些不容忽视的问题。除了上述的指标交叉重复、口径不一致，在操作层面，还存在着指标概念不易理解、指标数据难以获取、指标时效滞后等问题。一些统计指标设置的貌似科学，但对于基层填报人员而言，晦涩难懂，填报上来的数据质量更是无从谈起；一些统计指标设置陈旧，依然带有计划经济色彩，或不具备足够的现实意义，不能满足当前社会需求。

（四）指标数据公开性、有效性偏弱，信息共享有待加强。从统计系统对外发布的统计数据来看，资料信息较为笼统，不够深入，有些指标数据资料难以获得，有些指标数据资料发布滞后，甚至在调查时点的一二年后才得以公布，时效性偏弱。一些政府统计机构的网站建设处于僵尸状态，点击数据资料无应答或显示“处于建设中”或提供陈旧滞后数据，使得政府统计在信息发布、政策解读、舆论引导方面处于不利位置，无法切实发挥统计服务效能。目前，在综合统计与部门统计之间，综合统计内部各专业间，指标数据的共享依然不够，交流畅通机制尚未完全建立。信息上的不对称，指标的滞后、不衔接和难以获取，必然又影响建立健全、完善和有效使用统计指标体系。

三、国外统计指标体系设置的经验做法

（一）欧盟统计局

欧盟统计局是欧盟的官方统计部门，其职责主要是：制定欧盟统计政策、提供统计数据的行政服务、收集所需统计数据的技术结构。随着世界各国对问卷测试关注度的日渐提升，为支持欧盟各成员国开展问卷测试，2006年，欧盟统计局起草了《欧盟统计系统问卷开发和测试推荐实践手册》。

手册指出，问卷的设计由问卷的概念化展开，基于多重因素（具体见图3）进行指标的科学性设置，测试则是一个反复循环过程，一般建议至少做两个或者更多阶段的问卷测试，包括问卷开发初期、问卷修订阶段以及修订完成后的测试。为切实保障统计数据质量，欧盟统计局提出，在数据收集之前，调查问卷应当采用恰当的方法进行评估，包括问卷预测试、实际情况模拟填报、深度访谈、小组讨论、测试人员支持等。不管使用何种方法，都必须满足三项标准，一是内容标准，比如，问题问的对不对；二是认知标准，比如，调查对象是否愿意和有能力阐述问题的答案；三是可行性标准，比如调查对象能否轻松地完成问卷。目前，欧盟有超过半数的成员国设立了预测实验室，以求进一步科学、规范问卷设计的整体流程。

图3 问卷设计综合考虑因素

注明：该图参考自欧盟统计局埃米利奥·麦格里欧培训课件

（二）德国联邦统计局

出于对高质量统计数据的追求，德国联邦统计局致力于统计指标体系设置的及时性、标准化和协调化研究，以期达到官方统计数据质量最大化、调查对象负担最小化、调查成本最小化以及对资源的有效利用。自2006年以来，德国联邦统计局开始在统计局内部实施统计指标体系设置的预测试，2007年，设立测试实验室，2008年将其扩充为一个可行性工作站。

预测试流程分为四个工作模块，一是定性预测试，二是调查问卷咨询，三是小组讨论，四是定量预测试。定性预测试阶段历时3个月，由15个潜在的调查对象利用PAPI或者CAWI工具在预测试实验室、家里或者办公室里进行填写，主要是为了获得关于调查对象对指标的理解性、可行性的一些信息；调查问卷咨询历时3至4周，由预测试实验室的工作人员进行专家式的审查，对改进问卷内容和设计交流和讨论看法；小组讨论历时6至8周，由6-8个潜在的调查对象或在此方面的专家（包括内部专家和外部专家）来进行讨论，针对问卷中所使用的指标的可理解性作进一步交流讨论；定量预测试历时6个月，依据调查方案展开实地的数据收集，需要超过100名潜在的调查对象来配合完成调查问卷，通过这个阶段，处理应对实际调查中会出现的各种状况，获得错误回答和遗漏回答的一个概率，并计算调查对象填报完成表格的一个平均时间。

一阶段中定性数据的收集，并不仅仅依赖于常规经验上所认知的语言交流。德国联邦统计局的预测实验室拥有电脑、半球摄像机、定向麦克风、眼球追踪仪等，主要是为了观察在定性测试过程中，潜在的调查对象对于问卷指标设置最忠实的内心反应。该阶段会综合使用观察法、认知性访谈、问卷评估对调查对象进行测试，并最终利用TSM记录器和MAXQDA进行定性数据分析，得出高标准化的指标设置结果。

（三）加拿大统计局

加拿大统计局在1986年设立调查问卷设计资源中心（QDRC），初衷是开展调查问卷设计和评估的研究，成为一个收集、发展和传播调查问卷设计领域知识的平台。其主要职能为：对调查问卷的设计提供建议、审核调查问卷、开展关于调查问卷设计和评估方法的研究、提供关于调查问卷设计和调查问卷评估的培训。在加拿大统计局，所有的调查问卷在用于收集数据之前必须都得用双语进行测试，且测试计划必须与QDRC协商，由QDRC负责审核测试之前和修订之后所有的调查表。

在调查问卷编制方面，加拿大统计局遵循以下步骤，一是确定调查问卷的目的和信息需求，二是与数据使用者协商，三是QDRC审核初定的调查问卷，四是QDRC提供初步问题建议，五是QDRC审核修订后的调查问卷，六是进行调查问卷测试，七是根据测试结果完成调查问卷的设计。QDRC在调查问卷的审核中，着重关注指标术语、指标解释、误差来源、指标分类、指标排序和布局、指标设计的一致性等问题。调查问卷自产生之后，将会经历无数次的修改、审核和测试过程（具体见图4），直至达到统计设计的预期目的。

图4 修订-测试-审核循环往复过程

QDRC采用的定性测试方法主要是认知性一对一面谈，用于获取详细的反馈信息，以及小组讨论（集中座谈），用于获知对调查问卷有深度的想法。定性测试历时6周，依据调查种类和规模、调查总体特征、调查内容、调查采集方法等，由专业的招募公司选择恰当的参与者参与。与德国联邦统计局不同的是，QERC并不拥有测试实验室，也不使用任何特殊的软硬件，多数场地仅需要简单的设置。

四、国外做法的经验启示

（一）对新增的统计调查项目增设可行性测试环节。目前我国统计指标体系的设置主要采用专家意见制，由统计系统专业人员或相关领域的专家根据调查目的进行一系列的设计步骤，包括概念的明确化和可操作化、调查问卷的措辞和结构、视觉设计的恰当使用以及技术上电子问卷的可实施等。这样的模式保证了统计调查项目的专业化，但是，由于专家认知角度与调查对象的差异，有时会出现概念不相匹配、措辞无法理解等问题，使得调查问卷“曲高和寡”，调查对象不得要义甚至给出错误的回答。因此，对于新增的统计调查项目，有必要增设可行性测试环节，通过反复的、系统的测试，强化调查对象对于统计调查项目的认知度和理解性，促进数据捕捉和编码，降低数据收集处理的时间和成本。可以说，专业的设计和系统性的测试，是统计调查项目切实可行，统计调查数据真实可靠的必要保障。

（二）建立可行性测试实验室。对于有条件的地区，可以建立可行性测试实验室，通过电脑、摄像机、麦克风、眼球追踪仪等设备，更好地观察潜在调查对象在问卷填写过程中的自然反应。通过眼球活动和鼠标点击，来洞察潜在调查对象在阅读、搜寻和完成问卷中传达出的信息。这些信息有助于了解潜在调查对象对于调查问卷设计结构、内容模块、上下衔接等方面的真实反应。

（三）在可行性测试环节着重关注潜在调查对象对于统计调查项目的意见反馈。潜在调查对象关于统计调查项目的意见反馈非常重要和关键，可以通过一对一的认知性访谈、深度访谈、小组讨论等方式，完成《统计调查可行性测试评估表》的填写，从而获知潜在调查对象对于调查问卷设计和措辞等方面的信息，比如措辞是否简单直接、问题是否明晰易懂、问题排序是否合理以及是否存在诱导性、敏感性的问题需要规避。与潜在调查对象之间的交流互动在问卷设计和修改过程中需要多次反复进行，直至统计调查项目设计最终完成。

五、统计指标体系改革创新的建议

统计指标体系的改革创新，究其根本，并不仅仅只是统计指标体系的改进和完善，更深层次而言，涉及到统计服务理念、统计管理体制、统计工作机制的革新。

（一）进一步深化一套表统计改革

自2010年正式推进一套表统计改革以来，统计数据生产方式发生了重大变革。一套表按照“统一设计，整体推进，分工协作，分步实施”的原则，以调查对象为核心，在不改变现有组织机构设置和专业分工的情况下，整合报表，规范指标，对数据采集过程进行统一组织。经过五年来的大力推进，一套表改革在名录库完整规范、数据库统一管理、工作效率提升、数据质量提高等方面都取得了重大成果，但在制度整合、指标管理等方面依然存在着一定的缺陷，有待进一步改进完善。统计指标体系规范化管理是推行一套表的重要基础和前提，持续推进一套表深化改革，就必须建立一套标准统一、含义清晰、指标唯一的统计指标体系。因此，下一阶段的一套表改革应致力于元数据库的开发和完善，在现代信息技术条件下，采用元数据标准描述、管理和使用统计指标，实现统计指标体系库的科学、规范和统一。

（二）建立分工合理、优势互补的综合统计、部门统计联动机制

我国现行统计管理体制是混合型管理模式，有其优势，但也有其弊端。目前，综合统计承担了过多的统计调查任务，甚至原本由部门统计来做会更具优势的一些项目，也一并承担了。与此同时，综合统计与部门统计之间的交叉重复，造成基层负担过重、政府资源浪费、统计公信力下降等问题。因此，要充分发挥混合型管理体制的优势，将可以利用部门优势来完成的统计调查项目交由部门统计去完成，建成充分利用统计资源、合理分配统计成本，集中与分散有机结合的统计管理体制。继续推进综合统计与部门统计间统计指标体系、统计标准体系等的规范化和标准化，形成分工合理、优势互补、信息共享的联动机制，尽可能地促进综合统计、部门统计间的合作、交流和共享。

（三）强化统计指标体系设计能力，推进可行性测试研究应用

由欧盟统计局、德国联邦统计局、加拿大统计局的经验做法可以看到，统计指标体系的科学设置非常重要，事关调查实施的成功与否，更关乎统计数据的准确与否。一方面，在统计指标体系设置中，要注意总体框架与内部层次的协调，适当增加非经济领域的描述性、评价性指标，比如政治建设、文化建设相关指标，力求全面、及时、准确反映社会经济发展状况，满足社会焦点的需要。另一方面，在具体统计指标的设计上，可借鉴发达国家成功做法，推行可行性测试研究应用。可行性测试通过潜在调查对象和专家的意见反馈，可以有效促进调查问卷的科学规范，提高调查问卷的可操作性。其研究应用将会是下一阶段统计指标体系改革创新的重要方向，通过测试工作的规范化、机制化和常态化，推进统计指标体系的进一步完善和革新。

（四）依法推进统计数据信息共享

大数据时代的到来，促使统计信息化建设进一步加强，统计数据的生产方式进一步提升。依托大数据，统计人员可以在海量数据中通过科学、专业的方法掘取统计所需要的数据信息加工处理，形成有效的统计数据信息，从而创造新的经济社会价值。在日渐融入大数据并从中获益的同时，大数据使得部门间的数据共享、交流协作成为可能。综合统计与部门统计间应依法通过大数据平台开放有效数据资源，通过签订协议的方式，依法明确信息共享的内容、方式、时限、渠道以及应承担的责任，建立统计信息共享机制，促进部门间的资源共享，乃至于面向社会公众的资源共享，使统计数据成为价值高、寿命长、应用广的数据。通过统计数据共享、优化配置，解决统计指标口径不一致、交叉重复难题，实现统计数据可持续发展，为创建现代化统计提供技术保障。

[1]李强.改革创新，进一步提高统计制度的可操作性和整体效能.中国统计，2013

[2]苏为华.论统计指标体系的构造方法，统计研究，1995

[3]岳巍.认识结构和统计指标体系，统计研究，1988

[4]巴运红.统计指标体系研究与设计及统计元数据标准.培训课件，2015

[5]索菲亚·内贝尔.预测试在德国联邦统计局，培训课件，2014

[6]玛丽·诺埃尔·帕朗.加拿大统计局统计表测试，培训课件，2014

[7]埃米利奥·麦格里欧.欧盟统计局经验介绍，培训课件，2014

课题组组长：朱飞飞莫乐平牛域宁劳印

课题组成员：周琳莫乐平牛域宁劳印

执笔：周琳莫乐平牛域宁劳印

（责任编辑：牛域宁）

注：*本文荣获浙江省统计局2014年统计重点研究结项课题一等奖。