基于用户视角的居民收支数据质量多维评估

邓招榕

一、前言

统计数据质量是统计活动效果发挥的保障，也是衡量其应用价值的准绳。真实准确的统计数据是确保各项民生政策制定科学合理、真正如实反馈政策效果的基础。因此，从这一角度来看，居民收支数据在某种程度上对国计民生决策有直接影响。随着社会发展，对统计数据真实性、适用性、全面性等探究持续开展，尤其是2017 年《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》发布之后，关于数据真实性的探索得到进一步深化。基于此，本文从用户满意度视角出发，探究居民收支数据质量多维评估方法。基于调查问卷方法明确用户满意度的逻辑原理，然后借助现代化软件，在模型算法支持下，构建质量多维度评估指标体系，最后基于实证分析，确定多维评估指标体系具有适用性。

二、居民收支数据质量用户满意度调查的框架构建

（一）居民收支数据质量的构成维度

在持续化研究过程中，统计数据是一个综合性的多维概念。结合现有的研究成果来看，居民收支数据质量可以分为9 个维度，其中具体内容见表1 所示。

表1 产品目标利润率预测表

（二）居民收支数据用户和用户满意度

基于本文分析内容，居民收支数据调查中，用户从机构层面进行阐述，指统计数据的使用者，例如常见的政府机构、高校等。在对统计数据进行评估过程中，用户满意度是一个重要指标，主要是从用户角度探究统计数据产品和服务是否满足需求进而最初判断[1]。相对而言，用户满意度是一个主观指标。

（三）评估指标体系设计

1.设计原则

第一，科学性原则。在构建居民收支数据质量评估指标体系时，科学采集数据，确保理论夯实，且所设定的评估指标符合实际，助力提升调查研究的专业性和科学性是重点。同时也需要结合现有的统计规范，科学设定评估指标。

第二，全面性原则。居民收支数据质量评估时，需要确保可以涵盖居民收支数据的整体情况，并对数据的定义、统计方法、发布等也包含在内。同时指标完备性也是基础，但也需要注意避免指标体系过于繁琐庞大，造成资源浪费和增大评估难度[2]。

第三，适用性原则。选择便于测量的指标可以助力质量评估。所谓的可测量指标是指用户可以感知出来的内容，如此才能保证用户做出准确判断，并且保证结果真实可信。因此，在设置测量指标时，确保用户感知的主观数据可以测量是关键。

2.评估指标体系具体设计

结合上文对测量指标设立的分析，从实际需求出发，评估指标体系确立的主要目标是提升用户满意度，因此，在设置过程中，应从用户需求、用户意愿角度，确定居民收支数据质量评估指标体系。最终设立指标体系如下表2 所示。

表2 基于用户视角的居民收支数据质量评估维度指标体系

三、居民收支数据质量评估实证分析

（一）样本结构确定和数据采集

在分析过程中，借助现代化软件完成数据自动化分析，避免由于人为失误影响数据结果。为了完成验证分析，在此采取方便抽样方式向社会各界发布350 份问卷，回收问卷320 份，回收率为91.43%，剔除无用以及不符合标准的问卷，符合要求的问卷共用300 份，有效回收率为85.71%。为了确保调查结果科学可靠，目标群体定位为居民收支数据的常见用户群体方面。

其中调查用户群体中，高校用户占比40%、政府机构占比20%、企业机构占比20%、社会团体占比20%。按照学历来看，博士研究生、硕士研究生、本科、专科各占比10%、56%、25%、9%。关于数据认可情况，有8%的用户认为数据可有可无，24%的用户认为数据不太重要，45%的用户认为数据重要，23%的用户认为数据特别重要。对于数据应用频次而言，其中使用数据次数在11 次以上的用户占比最少，仅为5%，使用数据次数在6—10 次范围内的用户占比最多为50%，其次为使用次数1—5 次的用户，占比为45%。最后，用户获取数据方式方面，占比最高的是官方网站，选择该方式的用户接近80%，其次为各类数据库，选择该方式的用户比例接近60%，再次为出版的统计类出版物，选择用户比例为32%，除此之外，还有30%的用户会采取除上述几种方式之外的其他方式获取统计数据。且关于用户获取数据方面大多数用户非采用一种方式获取数据。

（二）实证结果

1.信度和效度检验

遵循科学、可靠度原则展开分析，通过信度和效度检验可知，指标体系符合要求。最终各维度的组合信度大于0.7，证明测量指标体系符合要求，效度检验方面，各质量指标的标准化因子载荷均高于0.5 且平均方差抽取量也高于0.5，这证明具备足够的结构效度。基于信度和效度验证，可知该测量评价表可以满足需求，居民收支数据质量用户满意度质量测量评估指标体系可以用于实际应用[3]。

2.居民收支数据质量用户满意度现状

调查问卷还调查用户对数据的认可度等内容。结合调查问卷可知，最终用户对设定的指标维度内容均持有认可态度，但对各指标的认可度存在差异。这对于后续基于研究结果提出改进建议有重要支持。经过分析研究，最终用户对各指标的认可度且认为各指标的重要性如下表3 所示。

表3 用户对各质量维度重要性的认知水平

结合上表3可知，用户对各质量维度指标的重要性认识水平相对较高，说明调查用户对居民收支数据质量关注度较高，按照从高到低的顺序来看，客观性、方法健全性、准确性位于前三，这也是当前用户最为关心的内容。

四、建议

结合上文基于用户视角展开的居民收支数据质量多维评估，在此从以下三方面提出建议，以期为我国居民收支数据质量提供保障。

（一）居民收支数据生产和发布的方法方面

结合上文阐述的研究结果来看，当前制度规范性、方法健全性等方面存在不足。且从用户视角来看，方法制度问题极为明显。基于此，从居民收支数据生产和发布方法方面提出建议有实用价值。第一，优化数字化政绩考核方式。逐步完善监督管理体系，确保统计部门和统计工作具备独立性，深化数字政绩考核形式，这可以避免对数据质量造成影响。第二，鼓励民间统计机构发展。当前，我国更多是官方负责统计，这导致居民收支数据缺乏“对照”，再加上监督体系不完善，很容易出现各种质量问题。而积极推动民间统计机构发展，丰富居民收支数据提供方，引进竞争机制，这可以有效提升数据质量。第三，完善统计相关法律法规。基于《统计法》等现有法律法规体系，结合实际需求，不断完善建设法律体系，从调查样本抽取、数据采集、数据上报、数据处理等方面进行优化，可以进一步保证数据质量。

（二）从居民收支数据生产的角度

结合用户满意度来看，调查方法、调查过程是用户关注重点。从中可知，从居民收支数据生产角度进行优化可以保证收支统计数据更好满足用户需求。为了有效应对存在的问题，从以下几方面入手提出改进：第一严格管理样本抽选过程。由于我国人口基数庞大，在进行居民收支数据调查时，会选择轮选方式抽取样本，一般是基于抽样框分层、多阶段进行随机抽样，下一周期轮换，通过此种方式避免样本老化。但实际操作中，基层情况更为复杂，样本抽取会遇到各种各样的问题，基于此，严格管控样本抽取过程，规范抽取流程，构建更为适宜的样本框等极为重要。第二，加强对非抽样误差的控制。在数据收集过程中，除了抽样误差之外，还有其他引发误差的因素存在，其中计量误差会产生不可忽视的影响。计量误差产生来源如下：问卷编制不合理、数据收集方法不合理、调查者能力水平等均会产生影响。针对这一问题，通过加强宣传、大力推动培训活动开展，可以进行规避，同时，提升调查员招聘门槛，加强监督管理，规范数据采集流程和采集方法，这也可以降低误差的影响。第三，重视居民收支数据用户的需求。居民收支数据统计采集的最终目的是应用。因此，重视实际需求，以用户为导向，加强交流沟通渠道建设，推动智能化信息交互平台建设，这不仅可以提升居民收支数据质量，也可以为服务型政府建设提供参考。

（三）从居民收支数据发布的角度

结合上文研究可知，居民收支数据发布时，时效性、完整性和可获得性是关键。为了确保可以获得更高质量的居民收支数据，从以下几方面入手有积极作用：第一，推进元数据公布。元数据是解读数据的基础，对外公布元数据之后，用户可以自行进行解读。现阶段居民收支数据主要通过《中国统计年鉴》等出版物或者官网对外披露，并对数据调查方法和数据来源等信息进行阐述，但整体较为简单，这不利于用户进行数据解读。第二，加强居民收支数据统计咨询服务机制。当前，我国互联网、出版物等均是对外发布数据信息的载体，但对于数据统计咨询服务机制建设方面存在很大问题，功能性和实用性方面均有待进一步探索。第三，科学调整居民收支数据发布频率。现阶段，居民收支数据按照季度发布，其余调查住户数据按照年度发布，两者之间发布频率存在差异，且从实际需求角度来看，季度频率已经无法满足需求，因此，科学调整发布频率成为必然趋势。

五、结语

综上所述，统计数据是一个综合性的多维度概念，其内涵较为丰富，具备准确性、可比性、适用性、及时性、完整性等特征。随着研究深入，对统计数据质量多维评估成为一项热点探索内容，且基于数据的多维度特性形成统计数据质量管理框架，提出多种评估数据质量的方法。其中以用户满意度作为评估指标的方法凭借操作简便、适用性广泛的优势应用较为频繁，在此居民收支数据为基础，基于用户视角展开数据质量对维评估。最终得出如下几点结论：第一，居民收支数据质量的用户感知和用户期望之间存在显著差异，且可以从完整性、适用性等角度进行改进；第二，居民收支数据与方法健全、客观性、制度规范性存在直接影响，这也是进行优化改进的可行方向；第三，影响居民收支数据质量的因素与统计制度不完善、质量控制措施不健全、调查方法科学性差等存在联系。