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統計數據質量控制管理方法 統計質量控制方法篇一

大家的共鳴，甚至引出前輩、專家的大思考，對以后規模工業統計改革也能有所裨益。

統計數據質量是統計事業的生命，我想從基層統計工作的流程入手，只有每個流程的質量都得到保證，統計數據質量才會有保障，通過流程解剖統計數據質量存在的問題，尋求解決問題的辦法。

筆者從事的是規模工業統計，就以規模工業統計為例。就規模工業來說，一張報表的完成基本上要經歷報表收集—錄入審核—反饋修改—匯總上報四個流程，規模工業最重要和最常態的報表是產值報表和財務報表，也就是我們行業通常所稱的201表和202表，我就以此為例談談報表的四個流程，以此來揭示工作中存在的問題。

第一個流程是報表收集。201表省統計局要求的上報時間是下個月的4號中午12點之前，為了能夠順利收集各區縣（市）和企業報表，我們市統計局要求他們分別在2號和1號之前上報，縣統計局收集報表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上報。然而企業斷帳的時間卻不盡一致，部分企業要到下個月的上旬才能出初步數據，有些集團公司或總廠由于要收集下面分公司或分廠的數據，就難免還要晚一點。這里問題就暴露出來了，一方面催著要報表，另一方面數據出不來，企業怎么辦？要么先報個預計數應付一下，要么遲報或者拒報，但是遲報或拒報就會違犯《統計法》，面臨處罰，所以通常企業都選擇預計上報。眾所周知，企業上報數據是我們統計數據的源頭，源頭上的數據把握不準，勢必影響統計數據質量。但是如果要保證數據質量就要犧牲一些時效性，如何既保證準確性又不失時效性呢？這是當前基層統計工作面臨的兩難抉擇。

統計報表的第二個流程是錄入審核。這是保證統計數據質量的重要一環，縣市（區）和企業上報的數據準不準確，報表內有沒有邏輯錯誤，報表與報表之間有沒有互相匹配和驗證，都要靠我們這個流程來發現和糾正。這個流程的數據質量如何控制？就要靠我們的基層統計工作者的業務素養和工作責任心。有些人認為，現在的報表處理都是通過電腦軟件來進行，有電腦審核還會有什么錯誤審核不出來嗎？統計工作者只要根據審核錯誤修改就是了，不需要太高的業務素養。其實不然，電腦并不是萬能的，它只能根據程序中的公式來進行機械審核，并不能發現一些細微差錯和一些明顯作假的報表。比如一個企業上報的產值報表，每個月的產值都是100萬這樣的整數，電腦是不會審核出什么錯誤的，但明眼人一看就知道，這類報表存在弄虛作假的嫌疑。還有一些縣市（區）上報的分企業數據并沒有明顯的錯誤，但是一進行匯總，問題就浮出來了，有的增加值突增突減，有的與用電量和財務報表中的主營業務收入不匹配等等，不一而足。

統計報表的第三個流程是反饋修改。這個流程其實就是對審核發現的錯誤進行糾正，是一個糾錯的過程。這個過程相對來說比較簡單，只要把電腦發現和自己發現的錯誤和疑問反饋下去，要求縣市（區）和企業對錯誤進行糾正，對疑問進行說明就可以了。雖然簡單，但是實際操作起來也有學問在里面。通常來說，電腦審核出來的錯誤和疑問會比較多，如果把這些錯誤和疑問通通反饋下去，要下面的統計員修改，會給基層統計員帶來很大的工作量，引起他們的抵觸情緒，不利于工作配合。那么哪些錯誤屬于筆誤（錄入錯誤）？哪些錯誤屬于邏輯錯誤？哪些疑問需要解釋說明？哪些疑問不需要解釋說明？這就需要我們一一甄別、篩選。比如有些同期數審核錯誤，電腦會提示你：本年上報數為30069（假設），去年實際數為3069，而累計數與去年上報數一致，沒有錯誤，那明顯就是多錄入了一個0。再比如企業上個月已經說明新上一條生產線，產值同比成倍增長，本月產值成倍增長就不需要再要求企業重復說明了。

統計報表的第四個流程就是匯總上報。這是統計數據出成品的環節，也是統計數據質量控制的最后一環，這一流程的控制直接關系到數據質量的優劣。這個流程分為兩個過程，首先是把初步數據給領導匯報，領導同意之后再上報省統計局。通常領導看到數據之后會有許多疑問，增長過快或過慢是什么原因啊，哪些企業或者行業增長快，哪些企業或行業拖了后腿等等，針對這些疑問我們要做到心中有數，盡量對一些重點行業企業了解深入一點，這樣給領導匯報時才能有理有據。有些統計工作者經常抱怨統計的外部干擾太大，影響了統計數據質量，筆者認為應該辯證的來看，更重要的是要反思我們的工作力度和

統計數據質量控制管理方法 統計質量控制方法篇二

統計數據質量控制問題研究

現代經濟正步入以世界統一市場為標志的世界經濟一體化軌道，企業的成敗，取決于信息獲取、識別、處理、轉換、傳遞的準確性、效率與速度。因此，信息在企業經營管理中的重要作用也將愈來愈顯著。隨著我國改革開放，確立市場經濟體制，和加入wto，企業要能在國際國內激烈的市場競爭中求得生存與此同時發展，一個重要的條件就是——必須要有一個健全的高效的信息系統，以滿足企業經營管理決策所需的各種內外信息。因此，作為提供信息的企業統計必將在其中扮演重要角色，發揮重要作用。特別是對我們***系統來說，隨著“大企業、大市場、大品牌”的形成，以行政區劃為單一的卷煙市場割據將很快被打破，搬掉門檻推倒墻是大勢所趨。再下一步就有可能是***專賣法的取消，所有這些都告訴我們，***行業也將馬上面臨著國際國內激烈的市場競爭。想在這種激烈的競爭中生存發展，必須要有一支能夠為企業的決策和管理者提供準確數據的素質過硬的統計隊伍。

近年來，我國統計工作取得了比較顯著的成績。從總體上來看，我國現有的統計數據，基本上還是能夠反映客觀實際的。但是，隨著社會主義市場經濟的不斷發展，經濟結構復雜化，利益主體多元化，再加上體制轉化過程中經濟秩序混亂，人為干擾增多，因而搞準統計數據的難度也就日益增大，統計失實的潛在危險性也就日漸嚴重，并將逐步暴露。對此，我們必須要有清醒的認識，要始終不渝地把提高統計數據質量問題，擺到統計工作的首要位置，并采取綜合治理措施，切實抓緊抓好。下面就統計數據質量問題談談自己一些粗淺的看法。

一、統計數據質量控制的意義

企業統計的目的是為企業經營決策管理提供統計信息。在市場經濟條件下，企業經營決策極具風險性，風險產生于不確定性并由不確定性程度決定風險的大小，而不確定性又與信息的準確和及時程度直接相關，信息愈準確及時，不確定性愈低，反之，亦然。所以，準確性和及時性是對統計資料的兩項基本要求。其中，準確性的要求是第一位的，是統計工作的生命。它確定著統計資料是否有效和價值的高低，是衡量統計數據質量的根本標志。準確可靠的統計數據，便于決策和管理者正確地把握形勢，客觀地剖析問題，從而作出科學的決策。反之，有水分的、失實的統計數據，相互矛盾的統計數據，給決策者以錯誤的信號，將會誤導決策和調控，對企業的發展將會造成重大損失。因此，統計工作者必須以對本職工作高度負責的精神，以統計數據為對象，以消除統計數據的差錯為目標，千方百計搞準統計數據，達到強化統計數據質量控制的目的。

二、常見的統計數據質量問題及分析

（一）、數據虛假

這是最常見的統計數據質量問題，也是危害最為嚴重的數據質量問題。這類統計數據完全是虛構的杜撰的，毫無事實根據。造成統計數據虛假的因素多種多樣，比如，有意虛報，瞞報統計數據資料，指標制定不嚴密，統計制度不完善，不配套等。

（二）、拼湊的數據

這種數據是把不同地點，不同條件，不同性質的數據在收集、加工、傳遞過程中，人為地拼湊成同一時間、地點、條件和性質下的同一數據。這種東拼西湊的數據，雖然分別有事實根據，但是從整體上看數據是不符合事實的，其性質與數據虛構相同。

（三）、指標數值背離指標原意

這是由于對指標的理解不準確，或者是因為指標含義模糊，指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題，表現為收集整理的統計數據不是所要求的統計內容，數據與指標原意出現走樣，面目全非。

（四）、數據的邏輯性錯誤

這是指統計資料的排列不合邏輯，各個數據、項目之間相互矛盾。例如，企業卷煙庫存商品中主要的組成部分是省產煙、省外煙、國外煙，如果企業報送的統計資料中，卷煙庫存商品總金額顯著下降，而省產煙庫存金額大幅度上升，省外煙和國外煙庫存金額只是持平或只有小幅度的下降，這就存在矛盾，表明數據有邏輯性錯誤。

（五）、數據的非同一性

它是指同一個指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。例如，2003年的統計資料中不含稅價在30元以上的卷煙為一類卷煙，而在2004年的統計資料中，不含稅價50元以上的卷煙為一類卷煙，如果在此基礎上來比較兩年的一類卷煙的銷售量，而得出一類卷煙銷售量大幅度下降的結論顯然是不合理的。

（六）、數據不完整 這里指調查單位出現遺漏，所列項目的資料沒有搜集齊全，不符合統計資料完整性的要求。數據不完整，就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象總體特征，最終也就難以對現象變化的規律性做出明確的判斷，甚至會得出錯誤的結論。

（七）、統計手段和統計分析落后

目前許多企業統計工作仍處于手工狀態，很原始！即使采用計算機也僅僅是減少工作量去做一些匯總、指標計算，并沒真正引用先進的計算機技術和網絡技術。所做的統計分析也局限于事后分析，即對統計數據進行單純的講解說明；不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。換句話說，“統計預測”這一職能根本沒有發揮作用，缺乏對信息的收集、綜合和系統化。

此外，常見的統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。

可見，統計數據質量問題既可能是來自于設計階段，也可能是來自于統計資料的整理階段。

三、統計數據質量控制方法

（一）、統計數據質量控制的原則應當是全過程的、全員參加的、以預防為主的數據質量控制。

首先，統計數據質量控制要貫穿于統計工作的全過程。每進行一步，都要對已完成的工作進行檢查、對已發生的差錯及時進行糾正，做到層層把關，防止差錯流入下一個工作環節，以保證統計數據的質量。其次，參加統計數據質量管理和控制的人員應當是全面的。全體統計工作者都要樹立數據質量意識，各個主要的工作環節都要落實專人負責。統計數據質量的好壞，是許多工作和許多統計工作環節質量的綜合反映，牽涉到統計工作的所有部門和人員，因此，提高數據質量需要依靠所有統計工作者的共同努力，決不是單純靠某一個部門或少數人所能搞得好、抓得了的。只有人人關心數據質量，大家都對數據質量高度負責，產生優質的統計數據才有堅實的群眾基礎。因而，統計數據質量控制要求把差錯消滅在它的形成過程中，做到防檢結合，以防為主。這就要求有關人員在質量控制中具有超前意識，拋棄那種出現了統計數據問題才想辦法解決問題的被動的局面。

實行全員性的質量控制，就要把統計數據質量目標及其關鍵交給廣大統計工作者，落實到每個工作崗位，使每個崗位都有明確的工作質量標準，做到合理分工、職責明確，職責越明確，數據質量控制就越有保證。

（二）、統計設計階段的質量控制

統計設計是統計工作的首要環節，統計數據質量的好壞，首先決定于這個過程，它是提高統計數據質量的前提。如果設計過程的工作質量不好，就會給統計數據質量留下許多后遺癥。設計過程的質量控制需要抓好以下幾項工作：

1、正確規定統計數據質量標準。數據質量標準是指根據不同的統計目的對統計數據精度所提出的要求。滿足統計目的精度的統計數據就是準確的，高質量的統計數據。首先要作充分的調查，系統地收集市場和用戶對統計數據的反映和實際使用效果的情況；其次要分析研究過去統計數據的主要質量問題，找準統計數據質量控制的主攻方向；最后要進行反復論證，考慮到統計工作中實際能夠達到的水平。

2、合理設計統計指標體系及其計算方法。

統計指標設計得是否合理，也是影響統計數據質量的因素之一。采用統計報表搜集資料，首先要實行標準化管理，制定的指標要符合統計制度的規定，范圍要全，分組要準，指標涵義的解釋和計算方法要精確；其次要對統計報表的設計、頒發、填制、匯總的全過程實行全面質量管理。

（三）、資料整理鑒別階段的質量控制

統計資料整理鑒別階段出現的差錯是統計數據質量問題的重要方面。如果資料不準確，就會影響結論的正確。因此，要特別注意審查資料的可靠性和適用性，要弄清楚統計指標的口徑范圍、計算方法和時期時點。對于口徑不一致或不完整的資料，需要進行調整、補充；對于相互比較的資料，必須要注意有無可比性；一旦發現數據有嚴重的質量問題，應進行核實，避免有質量問題的資料進入匯總處理階段。總之，對搜集到的資料，經過鑒別推敲、核實審定、使之準確無誤，才能使統計數據的質量得到保證。

（四）、人為錯誤的質量控制

1、盡可能采用計算機處理統計資料，同時提高統計分析水平。

計算機作為當今社會不可缺少的高科技產物已滲透到我們生活、工作中的各個環節。運用計算機整理、匯總統計資料，速度快、效果好，其優越性是手工整理無可比擬的。現在國內大部分著名企業基本上實行網絡化、全球化，利用網絡資源了解世界先進行業信息，采用科學先進的統計分析方法和手段，進行橫向、縱向對比，找差距挖潛力，努力趕超世界先進企業。要能夠寫出有一定深度的統計分析預測報告，系統、全面、科學地去挖掘利用網絡資源和從市場取得的第一手資料，完善整個分析、預測手段方法和過程。但是，也應重視計算機處理數據的質量問題，提高計算機數據處理的關鍵在于提高錄入數據的可靠性。

2、統計工作者本身應提高自身素質。

統計人員沒有深厚的專業知識和豐富的實際工作經驗，沒有跟上時代及時進行知識更新，不善于統計調查獲取第一手資料，寫不出有一定深度關于本企業某一方面對決策層有參考價值的統計分析報告。因此，對統計人員應該加強培訓工作，企業內部應建立配套的培訓機制，對每一層次統計崗位實施針對性的培訓，必要時到企業外請有關專家學者授課，或到相關先進單位進行考察學習，做到取長補短。統計工作者本身也應該努力學習統計知識，鉆研業務，不斷提高統計業務素質和水平，杜絕因業務不熟悉而造成的數據質量問題。

3、加強對統計人員的職業道德培訓。

目前，上級部門下達計劃和各類政績考核對統計數據干擾不可低估。有些地方，以是否完成計劃和各類數據的高低作為考核地方政績的依據，導致很多下級部門所報的統計數據高于計劃數或持平，這并不是計劃部門的計劃多么精確合理，而是說明某些統計對象或統計部門受某種利益的驅動而使統計數據的質量得不到保障。當然，數據不真實、不準確的原因是多方面的，其中統計人員的思想道德對統計數據的影響是很大的。這就要求我們加強對統計人員的思想品德和職業道德教育，要求每一個統計工作者必須堅持實事求是的工作作風，認真對待每一個統計數據，如實地反映情況。

4、加大統計執法力度，保證源頭數據的準確性。

統計部門今后應在加強統計信息工程建設的基礎上從數據采集的圈子中跳出來，重點加大統計執法檢查，對弄虛作假的單位要堅決嚴肅查處。在立法上，罰款數額應該大幅增加，以威懾統計違法者，逐步建立全社會的統計誠信體系。

以上是本人對統計數據質量控制的一點膚淺的認識，旨在喚起統計部門和廣大統計工作者更加重視統計數據的質量，抵制統計上弄虛作假的行為，提高統計數據的質量水平，使我們的統計工作能更好的地為現代社會經濟服務。

統計數據質量控制管理方法 統計質量控制方法篇三

淺談統計數據質量控制

論文關鍵詞:統計統計數據統計資料統計人員質量控制

前言;隨著市場經濟的不斷發展,統計失實的現象日漸嚴重,統計工作者應當本著對本職工作高度負責的精神,進行全過程的、全員參加的、以預防為主的統計數據質量控制。要盡可能采用計算機處理統計資料,最大限度的減少人工參與,加強對統計人員的職業道德和專業水平的培訓以及加大統計執法力度等,以保證源頭數據的準確性,使我們的統計工作更好的為企業服務。

正文:隨著經濟快速發展,企業快速成長、擴長信息獲取、識別、處理、轉換、傳遞的準確性、效率與速度。在企業經營管理中的重要作用也將愈來愈顯著。企業要能在市場競爭中求得生存與此同時發展,一個重要的條件就是——必須要有一個健全的高效的信息系統,一支能提供準確數據的素質過硬的統計隊伍,以滿足企業經營管理決策所需的各種信息。因此,作為提供信息的企業統計必將在其中扮演重要的角色,發揮重要作用。

從總體上看,現有的統計數據基本上還是能夠反映客觀實際的。但是,隨著市場經濟的不斷發展,經濟結構復雜化,利益主體多元化,再加上體制轉化過程中經濟秩序混亂,人為干擾增多,因而搞準統計數據的難度也就日益增大,統計失實的潛在危險性也就日漸嚴重,并將逐步暴露。對此,我們必須需要清醒的認識,要始終不渝地把提高統計數據質量問題,擺到統計工作的首要位置,并才卻綜合治理措施,切實抓緊抓好,下面就統計數據質量問題談談自己一些粗淺的看法。統計數據質量控制的意義

企業統計的目的是為企業經營決策管理提供統計信息。在市場經濟條件下,企業經營決策極具風險性,風險產生于不確定性并由不確定性程度決定風險的大小,而不確定性又與信息的準確和及時程度直接相關,信息愈準確及時,不確定性愈低;反之,信息不準確及時,不確定性愈高。所以,準確可靠的統計數據,便于決策和管理者正確地把握形勢,客觀地剖析問題,從而作出科學的決策。反之,有水分的、失實的統計數

據,相互矛盾的統計數據,給決策者以錯誤的信號,將會誤導決策和調控,對企業的發展將會造成重大損失。因此,統計工作者必須以對本職工作高度負責的精神,已統計數據為對象,以消除統計數據的差錯為目標,千方百計搞準統計數據,達到強化統計數據質量控制的目的。常見的統計數據質量問題及分析 2.1數據虛假

這是最常見的統計數據質量問題,也是危害最嚴重的數據質量問題。這些統計數據完全是虛構的杜撰的,毫無事實根據。造成統計數據虛假的因素多種多樣,比如:有意虛報,瞞報統計數據資料,指標制度不嚴密,統計制度不完善,不配套等。

2.2 拼湊的數據

這種數據是把不同地點,不同條件,不同性質的數據在收集、加工、傳遞過程中,人為地拼湊成同一時間、地點、條件和性質下的同一數據。這種東拼西湊的數據,雖然分別有事實根據,但是從整體上看數據是不符合事實的,其性質與數據虛構相同。

2.3 指標數值背離指標意愿

這是由于對指標的理解不準確,或是因為指標含義模糊,指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題提,表現為收集整理的統計數據不是所要求的統計內容,數據與指標原意出現走樣,面目全非。

2.4 數據的邏輯性錯誤

這是指統計資料的排列不合邏輯,各個數據、項目之間相互矛盾。2.5 數據的非同一性

這是指同一指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。

2.6 數據不完整

這里指調查單位出現遺漏,所列項目的資料沒有搜集齊全,不符合統計資料完整性的要求。數據不完整,就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象認識現象總體特征,最終也就難以對現象變化的規律性做出明確的判斷,甚至會得出錯誤的結論。

2.7 統計手段和統計分析落后

目前許多企業基礎統計工作仍處于手工狀態,很原始!即使采用計算機業僅僅是減少工作量去做一些匯總、指標計算,并沒有真正引用先進的計算機技術和網絡技術。所做的統計分析也局限于事后分析,即對統計數據進行單純的講解說明;不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。換句話說,“統計預測”這一職能根本沒有發揮作用,缺乏對信息的收集、綜合和系統化。

此外,常見的統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。

可見,統計數據質量問題既可能是來自于實際階段,也可能是來自于統計資料的整理階段。統計數據質量控制方法

3.1 統計數據質量控制的原則應當是全過程的、全員參加的、預防為主的數據質量控制

首先,統計數據質量控制要貫穿于統計工作的全過程。每進行一步,都要對已完成的工作進行檢查、對已發生的差錯及時進行糾正,做到層層把關,防止差錯流入下一個工作環節,以保證統計數據的質量。其次,參加統計數據質量管理和控制的人員應當是全面的。統計工作者都要樹立數據質量意識,各個主要的工作環節都要落實專人負責。統計數據質量的好壞,是許多工作和許多統計工作環節質量的綜合反映，牽涉到統計工作的所有部門和人員。因此,提高數據質量需要依靠所有統計工作者的共同努力,決不是單純靠某一個部門或少數人所能搞得好、抓得了的。只有人人關心數據質量,大家都對數據質量高度負責,產生優質的統計數據才有堅實的群眾基礎。因而,統計數據質量控制要求把差錯消滅在它的形成過程中,做到防檢結合、以防為主。這就要求有關人員在質量控制中具有超前意識,拋棄那種出現了統計數據問題才想來辦法解決問題的被動局面。

實行全員性質量控制,就在把統計數據質量目標及其關鍵交給廣大統計工作者,落實到每個工作崗位,使每個崗位都有明確的工作質量標準,做到合理分工、職責明確、職責越明確,數據質量控制就越有保證。

3.2 統計設計階段的質量控制

統計設計是統計工作的首要一切,統計數據質量的好壞,首先決定于這個過程,它是提高統計數據質量的前提。如果設計過程的工作質量不好,就會給統計數據質量留下許多后遺癥。設計過程的質量控制需要抓好以下幾項工作。

3.2.1正確規定統計數據質量標準。數據質量標準是指根據不同的統計目的對統計數據精度所提出的要求。滿足統計目的精度的統計數據就是準確的、高質量的統計數據。首先要作充分的調查,系統地收集市場和用戶對統計數據的反映和實際使用效果的情況;其次要分析研究過去統計數據的主要質量問題,找準統計數據質量控制的主攻方向;最后要進行反復論證,考慮到統計工作中實際能夠達到的水平。

3.2.2 合理設計統計指標體系及其計算方法。

統計指標設計得是否合理,也是影響統計數據質量的因素之一。采用統計報表搜集資料,首先要實行標準化管理,制定的指標要符合統計制度的規定,范圍要全,分組要準,指標涵義的解釋和計算方法要精確;其次要對統計報表的設計、頒發、填制、匯總的全過程實行全面質量管理。

3.2.3 資料整理鑒別階段的質量控制

統計資料整理鑒別階段出現的差錯是統計數據質量問題的重要方面。如果資料不準確,就會影響結論的正確。因此,要特別注意審查資料的可靠性和適用性,要弄清楚統計指標的口徑范圍,、計算方法和時期時點。對于口徑不一致或不完整的資料,需要進行調整、補充;對于相互比較的資料,必須要注意有無可比性;一旦發現數據有嚴重的質量問題,應進行核實,避免有質量問題的資料進入匯總處理階段。總之,對搜集到的資料,經過鑒別推敲、核實審定,使之準確無誤,才能使統計數據的質量得到保證。人為錯誤的質量控制

4.1盡可能采用計算機處理統計資料,同時提高統計分析水平。

計算機作為當今社會不可缺少的高科技產物已滲透到我們生活、工作中的各個一切。運用計算機整理、匯總統計資料,速度快、效果好,其優越性是手工整理無可比擬的。現在國內大部分著名企業基本上實行網絡化、全球化、利用網絡資源了解世界先進行業信息,采用科學先進的統計分析方法和手段,進行橫向、縱向對比,找差距控潛力,努力趕超世界先進企業。要能夠寫出有一定深度的統計分析預測報告,系統、全面、科學地去挖掘利用網絡資源和從市場取得的第一手資料,完善整個分析、預測手段方法和過程。但是,也應重視計算機處理數據的質量問題,提高計算機數據處理的關鍵在于提高錄入數據的可靠性。

4.2 統計工作者本身應提高自身素質

統計人員沒有深厚的專業知識和豐富的實際工作經驗,沒有跟上時代及時進行知識更新,不善于統計調查獲取第一手資料,就寫不出有一定深度關于本企業某一方面對決策層有參考價值的統計分析報告。因此,對統計人員應該加強培訓工作,企業內部應建立配套的培訓機制,對每一層次統計崗位實施針對性的培訓,必要時到企業外請有關專家學者授課,或到相關先進單位進行考察學習,做到取長補短。統計工作者本身也應該努力學習統計知識,鉆研業務,不斷提高統計業務素質和水平,杜絕因業務不熟悉而造成的數據質量問題。

4.3 加強對統計人員的職業道德培訓。

目前,上級部門下達計劃和各類政績考核對統計數據干擾不可低估。有些地方,以是否完成計劃和各類數據的高低作為考核地方政績的依據,導致很多下級部門所報的統計數據高于計劃數或持平,這并不是計劃部門的計劃多么精確合理,而是說明某些統計對象或統計部門受某種利益的驅動而使統計數據的質量得不到保障。當然,數據不真實、不準確的原因是多方面的,其中統計人員的思想道德對統計數據的影響是很大的。這就要求我們加強對統計人員的思想品德和職業道德教育,要求每一個統計工作者必須堅持實事求是的工作作風,認真對待每一個統計數據,如實地反映情況。

4.4 加大統計執法力度,保證源頭數據的準確性。

統計部門今后應在加強統計信息工作建設的基礎上從數據采集的圈子中跳出來,重點加強統計執法檢查,對弄虛作假的單位要堅決嚴肅查處。要立法上,罰款數額應該大幅增加,以威懾統計違法者,逐步建立單位的統計誠信體系。

以上是本人對統計數據質量控制的一點膚淺的認識,旨在廣大統計工作者更加重視統計數據的質量、抵制統計上弄虛作假的作為,提高統計數據的質量水平,使我們的統計工作能更好地為企業服務。

參考文獻:1.《統計基礎知識與統計實務》主編:李強副主編:王吉利 2.《統計法基礎知識》主編:程子林副主編:劉恒徐曉海

統計數據質量控制管理方法 統計質量控制方法篇四

從統計流程談統計數據質量控制

作為一名基層統計工作者，自己從事規模工業統計2年多的時間不算長，但是這兩年卻是規模工業統計發生深刻變革的兩年，統計范圍的變化，計算方法的變更，能源統計的變革。每一次制度改革，都關乎統計數據的質量，改革的好壞對于統計數據質量有著至關重要的影響。作為一名統計改革的親歷者，抱著拋磚引玉態度，提幾點自己對數據質量控制的思考，希望引起大家的共鳴，甚至引出前輩、專家的大思考，對以后規模工業統計改革也能有所裨益。

統計數據質量是統計事業的生命，我想從基層統計工作的流程入手，只有每個流程的質量都得到保證，統計數據質量才會有保障，通過流程解剖統計數據質量存在的問題，尋求解決問題的辦法。

筆者從事的是規模工業統計，就以規模工業統計為例。就規模工業來說，一張報表的完成基本上要經歷報表收集—錄入審核—反饋修改—匯總上報四個流程，規模工業最重要和最常態的報表是產值報表和財務報表，也就是我們行業通常所稱的201表和202表，我就以此為例談談報表的四個流程，以此來揭示工作中存在的問題。

第一個流程是報表收集。201表省統計局要求的上報時間是下個月的4號中午12點之前，為了能夠順利收集各區 縣和企業報表，我們市統計局要求他們分別在2號和1號之前上報，縣統計局收集報表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上報。然而企業斷帳的時間卻不盡一致，部分企業要到下個月的上旬才能出初步數據，有些集團公司或總廠由于要收集下面分公司或分廠的數據，就難免還要晚一點。這里問題就暴露出來了，一方面催著要報表，另一方面數據出不來，企業怎么辦？要么先報個預計數應付一下，要么遲報或者拒報，但是遲報或拒報就會違犯《統計法》，面臨處罰，所以通常企業都選擇預計上報。眾所周知，企業上報數據是我們統計數據的源頭，源頭上的數據把握不準，勢必影響統計數據質量。但是如果要保證數據質量就要犧牲一些時效性，如何既保證準確性又不失時效性呢？這是當前基層統計工作面臨的兩難抉擇。

統計報表的第二個流程是錄入審核。這是保證統計數據質量的重要一環，縣市和企業上報的數據準不準確，報表內有沒有邏輯錯誤，報表與報表之間有沒有互相匹配和驗證，都要靠我們這個流程來發現和糾正。這個流程的數據質量如何控制？就要靠我們的基層統計工作者的業務素養和工作責任心。有些人認為，現在的報表處理都是通過電腦軟件來進行，有電腦審核還會有什么錯誤審核不出來嗎？統計工作者只要根據審核錯誤修改就是了，不需要太高的業務素養。其實不然，電腦并不是萬能的，它只能根據程序中的公式來 進行機械審核，并不能發現一些細微差錯和一些明顯作假的報表。比如一個企業上報的產值報表，每個月的產值都是100萬這樣的整數，電腦是不會審核出什么錯誤的，但明眼人一看就知道，這類報表存在弄虛作假的嫌疑。還有一些縣市上報的分企業數據并沒有明顯的錯誤，但是一進行匯總，問題就浮出來了，有的增加值突增突減，有的與用電量和財務報表中的主營業務收入不匹配等等，不一而足。

統計報表的第三個流程是反饋修改。這個流程其實就是對審核發現的錯誤進行糾正，是一個糾錯的過程。這個過程相對來說比較簡單，只要把電腦發現和自己發現的錯誤和疑問反饋下去，要求縣市和企業對錯誤進行糾正，對疑問進行說明就可以了。雖然簡單，但是實際操作起來也有學問在里面。通常來說，電腦審核出來的錯誤和疑問會比較多，如果把這些錯誤和疑問通通反饋下去，要下面的統計員修改，會給基層統計員帶來很大的工作量，引起他們的抵觸情緒，不利于工作配合。那么哪些錯誤屬于筆誤？哪些錯誤屬于邏輯錯誤？哪些疑問需要解釋說明？哪些疑問不需要解釋說明？這就需要我們一一甄別、篩選。比如有些同期數審核錯誤，電腦會提示你：本年上報數為30069，去年實際數為3069，而累計數與去年上報數一致，沒有錯誤，那明顯就是多錄入了一個0。再比如企業上個月已經說明新上一條生產線，產值同比成倍增長，本月產值成倍增長就不需要再要求企業重 復說明了。

統計報表的第四個流程就是匯總上報。這是統計數據出成品的環節，也是統計數據質量控制的最后一環，這一流程的控制直接關系到數據質量的優劣。這個流程分為兩個過程，首先是把初步數據給領導匯報，領導同意之后再上報省統計局。通常領導看到數據之后會有許多疑問，增長過快或過慢是什么原因啊，哪些企業或者行業增長快，哪些企業或行業拖了后腿等等，針對這些疑問我們要做到心中有數，盡量對一些重點行業企業了解深入一點，這樣給領導匯報時才能有理有據。有些統計工作者經常抱怨統計的外部干擾太大，影響了統計數據質量，筆者認為應該辯證的來看，更重要的是要反思我們的工作力度和工作方法，力度有沒有到位，方法是不是正確。如果對于一個有疑問的數據，我們能夠說出個所以然來，能夠舉一反三，拿出一些有說服力的根據來，我想也沒有哪個開明的領導敢冒著違法的風險來干擾統計數據。

報表的基本流程就這些，通過對流程的解剖，也觸及了當前一些影響統計數據質量的問題，針對這些問題，結合自己的工作實際，筆者來談談自己的幾點膚淺的體會和建議。

一是如何解決報表數據準確性和時效性兩難的問題。當前統計改革力度加大，但是改革給我這樣的基層統計工作者的印象就是加任務，新的報表制度不斷增加，舊的報表制度 又丟棄不了，改革似乎步入了一個不斷加任務的怪圈。這無疑極大地增加了統計人員的工作量，使基層統計人員不堪重負。致使統計部門收集源頭數據不但受到時間的限制,而且也受報表數量的制約,企業統計員抵觸情緒非常強烈，有些企業統計員要么遲報，要么作假或者拒報，嚴重影響統計數據的時效性和真實性。所以要使統計數據準確性和時效性兩全，就必須從統計制度改革這一源頭上入手，改革統計調查方法，精簡統計報表，縮減統計報表指標。具體到規模工業統計，筆者認為可以改革現有的全面統計方法，改用分行業分級抽樣的方法進行。當前規模工業統計的范圍仍然是主營業務收入500萬元以上的企業，在煤炭、有色金屬等價格飛漲的今天，隨便買上幾臺機械，請幾個人挖一個礦，年銷售收入就能達到500萬元，但是要求這些企業準確上報名目繁多的統計報表，幾乎是不太可能的，何況這些企業多數是私人企業，上報統計報表在他們看來只會增加他們的成本，卻不能給他們帶來利潤，是百害而無一利的事情，在資本家趨利避害的天性驅使下，統計工作難免不被邊緣化。把這些企業納入規模工業統計范圍，對統計數據質量的影響是可想而知的。有些縣市為了完成工業經濟發展目標考核任務，千方百計增加規模企業數量，有的將大企業分拆為幾個小企業，有的將幾個小企業捆綁成企業集團，凡是能使規模企業數量增加的方法無所不用其極，嚴重干擾了統計數據質量。改用 分行業分級抽樣的統計方法，既能從根本上解決這一問題，又能大大減輕基層統計工作人員的統計任務，對提高規模工業統計數據質量有著決定性的影響。

二是如何對規模工業報表進行審核。筆者認為應該從三個方面進行，一是表內審核，二是表間審核，三是匯總審核。表內審核就是審核報表的邏輯關系，比如本月加上月累計等于本月累計，比如資產等于負債加所有者權益，比如產值的增長與用電量的增長應該匹配，營業收入和營業利潤，營業利潤和應交所得稅的變化趨勢應該一致等等。表間審核就是將幾張報表聯系起來審核，比如產值報表的銷售產值與財務報表的主營業務收入聯系起來審核，雖然銷售產值與主營業務收入的有可能出現較大差距，但是如果長期如此就可能有問題。再比如將產值報表與能源報表聯系起來審核，看企業單位gdp能耗是否變化太大，一個企業在沒有進行技術改造的情況下，單位gdp能耗應該是比較穩定的。三是匯總審核，匯總審核分為分行業匯總審核和分地區匯總審核兩種。分行業匯總審核可以針對突增突減的行業查詢到企業，看是哪些企業影響了該行業的增減，是不是情況屬實。分地區匯總審核可以針對增減過快的地區，進行查詢，看這些地區的增減主要受哪些企業的影響，這些企業的情況是不是屬實。經過了這幾步審核，數據質量基本上可以得到保障了。

三是如何排除外部干擾的問題。當前統計數據面臨的外 部干擾主要是三個方面，一是地方領導的政績觀，二是部門的考核關。每逢領導換屆，在體現領導政績的時候，統計數據有得天獨厚的優勢，領導政績如何體現？一個一個的數據當然是最形象和最有說服力的，自然而然統計數據就會面臨干擾。到了年終省級部門考核市級部門考核，市級部門考核縣級部門時，通常也是以統計部門的數據為準，因為統計數據是法定數據，這個時候那些平常從來不與統計部門打交道的部門，三天兩頭往統計部門跑，要求開證明的有之，要求改數字的有之，不勝枚舉，統計部門一下從門可羅雀到門庭若市，真有范進中舉的感覺。

統計部門要想排除這些干擾，首先要思想上繃緊實事求是這根弦，把統計數據質量就是統計事業的生命的認識提高到行動上來，切實保證統計數據質量。其次要做到自己心中有數，針對領導或者部門提出的質疑，要以事實為依據，以理服人。再次要充分利用《統計法》這一尚方寶劍，要懂法，要敢于用法，用《統計法》來維護統計數據質量。第四就是進行統計監審，上級統計部門對下級統計部門進行監審，上級統計部門組織地方統計部門之間互相進行監審，通過監審來曝光弄虛作假的行為，增強震懾力，提高統計數據質量。第五就是要科學評價各地之間的發展情況，取消名目繁多的年終考核。

上述問題和建議是筆者兩年多的工作實踐得來的一些 粗淺的認識，難免會有貽笑大方之處，但是對統計事業的責任和直面問題的勇氣卻是真誠的，如果每個統計工作者都能有一個真誠的心對待統計工作，我想我們的統計數據質量一定會有一個大提高，統計事業也一定會有大發展。