中国统计数据质量理论与实践历程

时间:2024-12-26 23:30:47 来源:作文网 作者:管理员

摘 要:本文从统计数据质量的理论和实践两方面进行了研究,首先介绍了已有的统计数据技术方法和质量管理体系,再从实践历程的角度提出了三个策略,即健全相关统计体制、完善统计标准和科学化统计工作方法。

关键词:统计数据质量;理论研究;实践历程

引言:在当代社会,伴随着经济的快速发展,统计数据逐渐走进社会生活的各个角落,统计的影响已经不可忽视了。相应的,在如此高速发展、变化如此之快的复杂社会环境之下,各个行业对统计数据的质量的品质也越来越高要求了,统计数据的质量作为统计工作的生命线,直接决定了统计工作的成败[1]。自从1980年以来,在学术界对统计数据的质量理论研究是一项引起广泛关注的热点,于此同时,政府制定了一系列政策,从体制以及法律上来推动统计质量的实践历程。

一、基于中国统计数据质量的理论研究

(一)基于统计数据质量的相关认识。数据是一项具体开展的统计工作中的产品,这个产品必须是能够准确反映社会客观现实的,这些数据也必须得满足服务对象的基本需求[2]。基于统计数据这些基本的特点,所以数据的表现值和真实值之间的误差必须控制在一定的标准之内,也即是要求统计数据具有较高的准确性,同时它也必须满足一定的适用性。在这些基础之上,也要求统计数据满足一定的多维特性等。统计数据的这三个基本要求,最核心的一项特性则是准确性,同时多维特性中的及时性则是确保统计数据时效性的一个前提条件。在国内的研究中,基于对统计数据质量的期许,对目前我国统计数据质量存在的问题进行了有效的分析。首先,由于数据收集手段的多样性造成的调查、设计以及汇总误差;其次,统计的管理体制基础比较薄弱,政府干预能力较弱;最后,统计相关的法制不够健全,对统计数据的质量保障不足。

(二)基于相关技术方法的研究。国家为了提高统计数据的质量,进行了一系列有关统计误差方面的理论研究,主要涉及测量误差检验、非抽样、抽样、统计分布等方面。在具体的实践历程中,主 ت要应用的方法是抽样调查和非抽样误差控制技术,基于对统计数据质量的理论研究,也有不少学者针对改善数据质量开展了相关的技术研究。比如从技术控制的方法出发,傅德印提出一种分类技术来提高统计数据的质量;马安基于统计数据误差来源☒进行相关分析 ☻,提出一种揭示、防止和减少误差的方法。

(三)基于数据质量管理体系的研究。前面所谈及的基于统计数据质量相关技术的理论研究,只是提供了一种有效的技术手段,鉴于统计数据质量能否改善还是得依靠一套合理以及健全的管理体系。比如,学者金勇进针对数据的生成过程进行分析,提出一种动态博弈模型,以此模型来有效监督和管理统计工作过程中数据的虚假问题。高敏雪在对国家、企业两者的统计运行机€制进行对比之后,提出外部监管理论,从外部切入来提高统计数据的质量。

二、基于中国统计数据质量的实践历程

(一)健全相关统计体制。管理体制是制约统计数据质量水平的一个基本因素,为此,从1990年以来,国家便开始对政府的体制进行改革,意在完善管理体系,使统计数据的质量能够有效反映社会的总体活动情况。对统计管理体制的改革主要从以下四个方面来考虑:首先,确立了国家统计调查方法体系中抽样调查和普查最核心的地位;其次,国民经济核算体系的制度也走上了国际化道路,逐步在转变和完善;再者,统计数据更加公开化和透明化,同时公众相比从前也可以更加简便的得到服务;最后,针对统计调查过程中的独立性,对统计相关的机构实施一定的改革,以使数据收集渠道和管理更加规范化、统一化。

(二)完善统计标准。标准是一项工作得以正常开展的参考,具有非常重大的意义,它的好坏直接影响到统计数据的质量。自1990年以来,政府出台了多项国家统计标准。比如,制定了《国民经济行业分类标准》,该标准能够充分反映国民经济行业的发展历程;由于经济体制改革的 ☹逐步深入,也发布和修订了所有制体制中涉及的分类标准;国家统计局针对调查单位也设定了一套标准,并在很多行业都先后制定并修订了分类标准。

(三)科学化统计工作方法。较高的统计数据质量和一个系统化、科学化的统计方法是紧密相关的,为此也需要对统计方法进行合理创新。在对国际上流行的统计数据分析方法进行调研的基础上,管理实践和质量控制也逐步展开,比如建立一整套合理的全国人口普查统计工作机制等。

三、结语

一直以来,统计数据都是社会信息化的一种有效反映,它的质量高低会直接影响信息化相关决策的制定,因此,不断加速统计数据质量的理论研究并且推进它的实践历程是我国信息化产业、政府的一个共同追求的目标。本文就这两个方面开展了自己的分析,希望未来统计数据的质量能够更加准确。

参考文献:

[1] 余根钱. 统计数据全程质量管理初探[J]. 统计方略, 2008, 2(12): 6-8.

[2] 陈弗里,林明,杨滨,刘昕光.统计数据质量评估与完善探讨[J].-统计与咨询,2007(6).


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