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有效运用行政记录资料助力普查工作的探索

2021-01-06卢荷琴

统计科学与实践 2021年12期
关键词:人口普查普查行政

□ 卢荷琴

人口普查是一项国情国力调查,大数据时代综合应用行政部门数据助力人口普查,能有效提高人口普查数据质量和工作效率。本文对如何有效运用行政记录资料助力人口普查工作进行简要分析。

|利用部门行政记录的意义

部门行政记录是国家行政部门通过办证、登记、审批等方式收集并保存的自然人或其他社会实体的资料记录,人口普查利用部门行政记录很有意义。

(一)丰富普查数据来源

人口普查是一项全面调查,随着社会经济发展,传统的调查方式面临许多新难题,比如人员流动大、公众隐私意识提高、调查对象配合度降低、无回答率提高等,普查效率不断降低。利用部门行政记录,能够获取大量结构化数据,丰富普查原始资料,提高普查工作准确性。

(二)增强普查数据连续性

人口普查每10年组织一次,每次内容、范围和方法有所变化但大体相同,因其间隔时间过长延续性会变差。部门行政记录是在政府部门行政过程中产生的,其对象、内容和方式相对稳定且连续,相对于普查数据呈现出较好的连续性,是人口普查数据的重要补充。

(三)提高普查数据质量

传统调查数据极易受人为因素影响,导致数据偏差。部门行政记录是在登记和审批时收集到的数据,基本能反映被登记对象的真实情况,利用行政记录能有效地消除人为因素影响。

|部门行政记录在人口普查工作中的应用

部门行政记录在第七次人口普查划区绘图、摸底、登记、比对复查等阶段发挥了重要作用。

(一)普查登记入户的“手杖”

普查登记前,可以从自然资源和规划局拿到高精度的地图,从公安部门掌握全市户籍和流动人口的分村分户数据,从卫健委掌握出生人口和妇女生育状况,从民政部门掌握人口死亡信息。利用医疗保障局的医保信息和卫健委健康码,完善户籍信息。通过分析部门行政数据形成户主姓名底册,普查员在摸底阶段就能掌握本普查小区详实的人口清单。

(二)普查过程的“探照灯”

为提高普查效率,需要对可能发生的情况作评估,部门行政记录可以有效提高评估准确性。利用公安“流管通”APP,在入户登记时实时比对指标内容,可有效防止错登。利用电力“E 普查”APP,排查疑似非空户调查对象,防止空户错登。对于人户分离现象突出、外来人口难以统计、一房多户情况普遍的城市复杂区域,可以提前调用行政记录制定专门调查方式,确定专门调查员入户登记,必要时寻求相关部门帮助。

(三)普查结果的“验证石”

复查比对工作是对普查登记数据内部、普查登记数据与行政记录之间进行的一致性和完整性验证。利用全省健康码和社保数据查找失联对象,开展漏登人口排查。利用卫健部门资料,对疑似漏登出生人口的育龄妇女进行排查。利用公民身份证号码,结合流动人口数据,进行人口流入流出数据匹配,避免重复登记、错登和漏登,对错登身份证号的调查对象进行数据修正。

|部门行政记录在人口普查应用中存在的问题

(一)指标融合度有待提高

部门行政记录指标是部门根据其自身需求设定的,虽种类繁多、内容丰富,但部门业务相对独立,各成体系,对指标统一性考虑不多,在提取部门信息时,需搞清各部门指标体系是否可用,部门间指标体系融合度较低。

(二)法律保障体系有待提升

不少国家对部门行政记录管理和使用制定了各类法律,对数据获取和保密做了详细规定。我国针对数据保密的法律出台了不少,但各相关部门均规定了个体数据不得对外提供,有的部门因“行政数据不得对外”而拒绝向外部门提供。

(三)数据共享机制有待完善

部门从自身业务角度出发,开发了不少数据平台,信息总量增加,数据复杂性也增加,实现共享面临难题。由于缺乏可遵循的技术标准,部门数据标准规范与外部不兼容,人口普查调用并处理数据耗用了大量精力。此外,受部门管理模式和利益等因素制约,数据会有一定缺失,部门间的数据亟待整合。

|部门行政记录应用的相关建议

(一)规范部门行政记录提供口径

部门行政记录口径不一致、数据不衔接等限制了数据使用,应加强顶层设计,在采集口径、使用方式和数据更新等方面明确规定,强化源头数据可使用性。统计部门应摸清部门行政记录基本情况,建立统计标准和部门行政记录间的有效连接,为行政记录应用提供基础保障。

(二)完善行政记录保密机制

行政记录包含大量个人信息,严格保密制度是获取并使用的前提条件。可以借鉴国外先进经验,从政府层面制定部门间行政记录使用保密规定。一是对数据提供方的数据共享给予明确、详细的规定,二是对数据使用方的数据保密通过法律法规形式进行约束。通过完善行政部门间的信息安全管理制度,强化部门数据管理工作,为部门数据共享提供制度保障。

(三)完善部门数据共享大平台

打破部门数据“孤岛”,实现数据共享、同步交互。一是完善统一的数据共享平台,实现数据收集、传输、处理和共享等功能,方便行政部门之间数据互联互用,提高数据应用效率。二是整合现有数据平台,在现有大数据框架下,建设统一的数据交换标准,实现各业务系统数据集成,保证异构数据库之间的数据交换与共享。

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