统计数据范文10篇

统计数据范文篇1

经济发展新常态下统计数据采集过程的创新在“企业一套表”的改革方面取得的成果比较显著。据有关数据调查显示，自2008年至今，将近十年的时间内，“企业一套表”已经从局部的试点到我国各企业的全面实施。随着“企业一套变”制度的实施，我国绝大部分的企业统计数据采集过程都已经进入了联网直报模式，从部分省市试点到全面实施，取得了重要的突破性成果。随着一套表的不断深入实施，现在大部分行业数据统计采集过程都已经实施联网直报模式，电子报表取代了传统的纸质报表，PDA数据采集也极大的方便了统计数据采集的过程。信息技术的支持之下，卫星定位以及IP地址访问的实时统计与监控，有效的预防了统计数据失真事件的发生。就像高考制度一直在改革，不断追随时代的发展满足我们高中生的具体要求一样。自2008年以来，统计数据采集过程一直在融合日新月异的科技发展，不断进行及时的变革与创新。就目前统计数据采集过程的实践意义来看，已经取得了突出的成效，发挥了重要的现实意义。主要表现在两个大的方面：第一，经济发展新常态下统计数据采集过程缩短了报表环节，提升了数据统计的准确性以及全面性。统计数据采集过程的拢长是过去一直困扰着各个企业的难题。经济新常态下统计数据采集过程的改革实现了互联网+与统计数据的融合，做好了全民的普及工作，很多问题上网一查便知。十分具体方便，涉及的范围也在逐渐拓展，统计数据的真实性得到了有效的保障。第二，经济发展新常态下统计数据采集过程极大的节约了人力资源管理，为公司节约了一大笔开支，也为我国的现代化建设提供了大批人力。随着计算机技术的发展，数据统计利用键盘上的几个键就能轻松的避免检复，减轻了企业报表统计人员的工作负担，对提升员工幸福指数产生了重要影响。目前经济发展新常态下统计数据采集过程依然在不断改革，也从侧面解读了信息时代的优越性。

二、经济发展新常态下统计数据采集过程中存在的问题以及解决策略

1.企业经营模式无法适应经济发展新常态下统计数据采集过程作者:单位:随着社会科技的不断发展，各行各业的交流不断增强，很多企业摆脱了单纯的行业经营模式，经营模式呈现出多样化的特点。这就导致了很多业务之间的分界线太过笼统，很难进行统计数据采集过程中的类别划定。网上销售与实体店销售同样也存在很多统计困难的问题，给人员的录入提出了挑战，很容易造成统计数据的缺失和重复。不只是企业，目前学校、政府也都出现了这样的问题。这就要求各部门加强经营模式的具体划分，把每一项的收支做好详细的区分。对涉及多方面投资的数据，归纳为同一类，与具体详细的数据统计区分开。完善“三新”的统计数据采集过程中相关的要求，进行新常态下经济统计数据采集过程的变革。2.正常报表期间，部分服务器设备运行不稳定，造成了统计误差作者:单位:新常态下的统计数据采集过程基本依靠联网直报的模式，就像高中的教务系统一样，只有到了规定的日期才能登陆。因为平台开通的时间比较短，信息量比较大很容易造成网页的瘫痪，直接影响了统计数据采集的过程。像报表这类数据量比较大的东西，还容易产生混乱，串行等问题。这就需要各行各业的加强服务器的资金投入，定期维修、保养服务器。尤其休息散热系统的维护，千万不能马虎大意，给统计数据采集过程提供有力的硬件保障。3.缺乏专业的统计人员，影响了经济发展新常态下统计数据采集过程的实施作者:单位:经济新常态下，统计数据采集过程必须依靠计算机，目前很多基层的统计人员专业知识缺乏。习惯了传统的纸质化报表，对统计数据采集过程的网络化无法适应。另一方面的原因就是因为报表统计员的工资标准较其他领域来说比较低，造成了很多计算机方面的专业人才流失。就像我们高中成绩、学费统计的时候，学校不可能花重金聘请一个专业的报表人员。这就需要各行各业定期对报表人员进行培训，各大高校加强基础计算机知识的教学，为经济发展新常态下统计数据采集过程提供技术支持。同时国家也应该注重网络人才的培养，加大资金投入。相关政策也应该随着经济发展的过程不断更新，提出新的统计数据采集过程的新模式，适应时展的要求。

三、经济发展新常态下统计数据采集过程的前景展望

随着我国综合国力的不断提升，国家对教育的投入不断加强，各行各业对统计数据采集过程的重视程度不断攀升，经济发展新常态下统计数据采集过程的内涵将会不断的丰富。随着互联网的不断普及，我国经济发展新常态下统计数据采集过程将会迎来美好的明天。

参考文献：

[1]汪连杰.经济新常态下对中国“新经济”的考察研究[J].求实,2017(5):34-43.

[2]王玉洁.经济新常态下统计工作的改革对策[J].经济研究导刊,2016(5):134-135.

[3]付庆武.利用大数据:统计新常态下保证统计数据质量的选择[J].统计与咨询,2015(3):10-11.

统计数据范文篇2

医院医疗质量影响到一个医院的工作效率和医疗效果，关系到医院的基本医疗质量和社会信誉。利用统计综合分析中的医疗指标、质量指标来保证统计信息的准确来源。加强医院管理，促进医疗质量的提高，反馈疾病的发生及其规律。

利用诊断质量指标综合反映医院住院医疗质量和管理状况，评价医生业务水平。利用治疗质量指标观测直接影响医疗终末质量。利用工作效率指标反映管理水平和医疗技术。利用单病种质量指标来反馈主要包括住院总费用、医疗水平、对社会的影响以及广大患者对医院的信誉度。利用医技科室质量指标来管理大型医疗设备运营情况，为医院的持续发展提供可靠数据依据。

2统计信息是医院实施量化管理的数据资源保证

现代化医院离不开科学的决策，科学的决策离不开及时、准确、全面的统计数据，医院卫生统计能够迅速反映医院管理活动中的动态变化指标情况和历史全貌，为制定医院质量管理指标和计划，监控方案的实施过程，总结项目工作经验教训，提供可靠的、权威的数据资源保证。

准确、及时、全面的统计信息开阔了领导的思路，提升了领导的思维层次和领导能力。管理者通过统计信息获得资料，通过资料发现问题；通过对问题的深入分析研究，提出解决问题的思想方法和途径；如：通过对工作效率指标的分析，加强对手术患者术前平均住院日和出院患者平均住院日的管理；通过对诊断质量指标的分析，加强医院医疗质量管理，提高医生的业务水平；通过对治疗质量指标的分析，强化对治疗患者出院情况的正确填写，真实反映医院的治疗质量；通过对医技科室质量指标的分析，了解医院大型设备的使用情况，掌握医院的经济效益；通过对费用结构指标的分析，认识医院效益提升的一个重要途径是在总费用不变的情况下，如何降低药费构成比，相对提高医疗服务费用比例，从而提高收入“含金量”，此同时患者得到合理的用药和优质的服务；通过对单病种质量指标的分析，控制单病种费用，提高医疗质量。打出医院的医疗品牌，提高医院在社会的信誉度，树立医院的知名度，为医院获取社会效益。

3统计分析是医院管理的科学依据

统计数据范文篇3

1经济社会统计数据的空间化

以空间分析为手段,将总量数据离散到空间区域上已有很多应用[1-3],以行政区域为单元的统计数据分散到更接近真实情况的自然或经济区域上的做法也有一些尝试[4],特别是对于区域面积很大,且内部特征差异十分明显的区域做这样的工作更有实际意义。将社会经济信息进行空间化处理是根据经济对象空间分布特征、影响经济对象分布的自然和社会经济要素分布,将一定空间单元上的对应信息转化成1km×1km栅格数据(或其他空间大小的单元,如500m×500m等),每个栅格上的值则表示在1km2内的平均状况。

1.1经济社会统计数据空间离散化通用方法

经济社会统计数据对应的社会经济指标在空间的分布和变化受多种因素的影响,这些因素就是该经济社会统计指标的影响因素,区域经济社会统计数据在空间上分布的计算(离散化),必须考虑该指标影响因素的空间分布情况,及其对该指标的空间作用方式,才能将该经济社会指标总量数据“分配”到区域内不同的空间上[5]。经济社会统计空间离散化处理的基本方法是,对于某个经济社会统计指标,首先计算其每一种影响因子对该经济社会指标的影响数值,该计算需要依赖地理信息系统软件工具实现,以ARCGIS软件为例,其计算方法是利用GRID下的ZONALSTATS函数进行SUM统计,对于增长百分比性质的参数计算,采用平均值统计方法,公式(1)有:TEMPINFO1=ZONALSTATS(ADMGRD,ELEGRD)。其中:ADMGRD为ZONALGRID;ELEGRD为影响要素。公式(2)有:TEMPINFO2=ZONALSTATS(ADMGRD,STATGRD)。其中:ADMGRD为ZONAL-GRID;STATGRD为被统计对象。这样可以逐个计算得到影响要素在每个行政单元内的总分值、社会经济要素的总量。将TEMPINFO1,TEMPINFO2合并到一起,并用经济要素总量除以总分值,即可得到每个分值所代表的经济总量,并将该值添加到TEMPINFO1的一个属性项SCORE中;将TEMPIN-FO1与行政区划ADM属性表连接,将SCORE项转换成GRID数据,结果为SCOREGRD;用SCOREGRD乘以要处理的社会经济要素数据STATGRD,即可得到处理离散过社会经济指标数据STATGRD。实际计算中没有必要就每一种区域自然及社会经济条件对社会经济要素空间展布的影响分析,可以建立一种模型对某一种社会经济要素的所有影响因子及基础条件进行统计计算其影响力,模型为公式(3):AGRD=Vi×EiGRD。其中:Vi为第i种影响因子的权重值,其所有值的和为1;EiGRD为第i种影响因子对该社会经济要素的影响分值GRID。

1.2人口数据空间离散化

我国人口的空间分布是若干年来经济社会与自然相互作用的结果,其基本格局是西疏东密,但东南部地区密中有疏,西北部地区疏中有密[6]。根据全国人口统计实际状况,人口空间分布数据的计算以县级行政单元人口数据为基础,考虑人口空间分布的各种影响因素,特别是与产业结构的空间分布有很大关联度[7]。在人口离散化计算中,首先计算城镇人口空间分布,然后计算农村人口空间分布,两之合即总人口的空间分布。

1.2.1城镇人口的空间离散模型。虽然在城镇内部人口的分布存在一定差异,全国范围内城镇分布在空间上有很大的差别[8],但在全国尺度上,城镇人口在城镇斑块上的分布可以视作是均匀的,因此城镇人口的空间离散化可以将城镇人口按照城镇斑块面积平摊,在全国尺度上具有一定可信任性。全国城镇人口的离散化处理是以每个县级行政区为单元计算的,然后进行汇总,形成全国的城镇人口分布数据,对于任意一县级行政单元来说,该县级行政单元城镇用地地块中的任意栅格i,其上分布的人口(即城镇人口,以2000年为例)可以表示CTPOP_2000i=CTPOP_2000×Si∑ni=1Si。(4)式中:CTPOP_2000i是2000年该县级行政单元城镇用地地块栅格i上的人口;CTPOP_2000i为该县的城镇人口总量;Si为栅格i的面积,该县级行政单元共有n个城镇用地地块栅格;∑ni=1Si即为该县城镇用地面积。

1.2.2农村人口的空间离散模型。由于自然及社会经济条件的差异,在全国尺度上,农村人口空间分布具有极大的不均匀性;农村人口的分布依赖于土地利用类型、居民点分布、距交通线远近、自然资源的分布情况等多种自然地理要素和人文地理要素的空间分布;为此,在县级行政单元尺度上,为实现尽可能接近农村人口分布的实际需要,采用加权多因子影响力距离衰减模型。加权多因子影响力距离衰减模型中,首先单独考虑模拟各种影响因子对人口的影响,而后对各种因子影响力的相对大小进行模拟,并以线性叠加的方式将各种影响因子的影响力综合起来。由于数据的限制,这里主要考虑了城镇居民点和农村居民点中心的吸引作用、农村居民点斑块的限制作用,土地利用/覆盖类型的影响作用。对于任意一县级行政单元来说,该县级行政单元农村用地地块中的任意栅格i(以2000年为例),加权多因子综合影响力可以表示为W_2000i=∑mj=1∑ni=1K_2000j×Dij。(5)式中:W_2000i为2000年栅格i上加权多因子综合影响力;i为栅格序号,该县级行政单元内共有n个农村用地地块栅格;j为因子编号,该模型中共考虑m个因子;K_2000j为第j个因子在整个模型影响力的权重值;Dij为j因子在栅格i上的影响力。在得到各栅格点的影响力的总和值W_2000i之后,可以将W_2000i视作面积调整系数,与城镇人口空间离散模型相仿,可建立下面的数学模型进行农村人口的空间离散。得:COPOP_2000i=COPOP_2000×W_2000i×Si∑ni=1W_2000i×Si。(6)式中:COPOP_2000i是2000年某县级行政单元农村用地地块栅格i上的人口;COPOP_2000是该县级行政单元的农村人口总量;Si为栅格面积,W_2000i为2000年的加权多因子综合影响力,也即栅格i上的人口(农村人口)调整系数。

1.2.3总人口的空间分布模型。将城镇人口空间分布数据和农村人口空间分布数据进行叠加,即可形成表征总人口空间分布数据。数学模型表示为TPOP_2000i=CTPOP_2000i+COPOP_2000i。(7)式(7)中:TPOP_2000i为任意栅格i处的人口;CTPOP_2000i为栅格i处的城镇人口;COPOP_2000i为栅格i处的农村人口数;i为栅格序号。

2经济社会统计数据空间均匀度计算

行政区域有若干级别,考虑到在诸多研究中大量使用以省级行政单元为对象的经济社会统计数据,为便于研究,这里以省级行政区域单元为对象计算区域GDP、人口、产业增加值等空间均衡性,各指标值的空间均衡性以均匀指数表达。表达均匀程度有很多种方法,这里用自相关指数(ARCGIS中的MORAN指数)来表示。MORAN指数是一种空间自相关描述方式,可以用于描述地理实体在空间的分布关系,可以用于发现和解释物体在空间分布的原因,在模拟空间现象时可以确定空间临近程度,该指数的使用有助于提高传统统计方法分析能力。MORAN指数的计算为公式(8)C=∑∑WijCij/(∑∑Wij)[∑∑(Zi-Zm)2/n]。其中:C表示MORAN指数;∑∑Wij=4×n;n表示GRID中格网的总数,NROW×NCOLS;i,j指任意两个相临的格网;Zi格网i的属性值;Cij是格网i,j属性的相似性(Zi-Zm)×(Zj-Zm);Wij是格网i,j位置的相似性,如果格网i,j直接相临(4个方向上),则Wij=1,否则Wij=0。该模型算法中采样变量σ2采用(∑Zi-Zm)2/n公式计算,其中Zm是GRID数据的格网平均值,其计算是根据空间位置及属性的相似性进行的。对于计算结果,有3种值可能出现:C>0,表示空间上属性相似,具有一定的区域性,属性值在空间具有一定的平滑性;C=0,表示空间上相对独立,空间上没有关联性,基本上是随机出现;C<0,表示完全不相同,具有相邻空间区域上的属性反差很大。借助于软件工具,基于已空间化的经济社会各指标数据,可以计算每一省级行政单元上任何指标的MO-RAN指数。社会经济统计各指标空间均匀指数计算过程:首先,对于某一社会经济要素及每一个省级行政单元,从对应社会经济要素的全国1km×1km栅格数据中将各省级行政单元数据提取出来;第二,在软件工具支持下,计算每个省级行政单元的空间自相关指数MORAN指数;第三,均匀指数计算,将MORAN指数值最小的省级行政单元的值设为1,MORAN指数值最大的省级行政单元的值设为100,其他省级行政单元的均匀指数利用公式(9)进行计算:EQi=(MORANi-MORANmin)/MORANz×99+1。其中:EQ为均匀指数;i为第i个省级行政单元;MORANi为第i个省级行政单元的MORAN指数;MORANmin为所有省级行政单元中MORAN指数最小值;MORANz为所有省级行政单元中MORAN指数最大值与最小值的差值。

3经济社会统计数据空间均匀度分析

基于上述算法,分别计算2000年以省区为统计单元的社会经济指标GDP,第一产业、第二产业、第三产业增加值及其他指标空间均衡情况,发现不同的经济社会指标在相同区域的均衡性有很大的差异。三次产业结构的空间上的差异受市场空间分布、区域经济发展阶段和发展水平等多种因素影响[9]。在三次产业增加值计算的过程中,发现在省级行政区交接地带,既有产业结构明显差异的一面,也有经济合作的烙印[10]。表1是我国2000年度GDP各指标在省级行政单元上的均匀程度。对于GDP总量,就全国而言,其均匀指数为60.8;就各省区而言,均匀性最好的是北京市,其次是天津和上海;均匀指数最低的是西藏,其次是青海、贵州,这说明在各直辖市内区域内部的差异相对较小,而在经济欠发达的西部地区,GDP总量在空间分布极不均匀。对于第一产业,均匀指数最高的是西藏,其次是青海,其主要原因是这些地区农业相对较为落后,以畜牧业为主,由于普遍增加值较低,相对比较均匀;均匀指数较低的是上海、天津,这些区域农业增加值比重相对较低,且主要分布在城市边缘地区,整体的空间均匀性较差。对于第二产业,均匀指数最高的是北京,其次是黑龙江、上海、天津,由于第二产业主要集中在城市和城镇区域,所以在直辖市及工业基础较好的区域,均匀性较好;均匀性比较差的区域是西藏、青海。对于第三产业,均匀性较好的是北京、天津、上海,这些区域的第三产业基础较好,分布较为均匀,均匀性比较差的区域是广东、西藏、云南等;广东不均匀的原因主要是珠江三角洲地区与北部、西部山区地区的差异过大造成的,而西藏、云南等地则是人口、城镇相对集中造成的。

统计数据范文篇4

一、切实提高统计数据质量

1.完善GDP核算方法。搞准全省GDP和工业、能源、农业、投资、贸易、服务业、劳动就业等宏观经济的主要统计数据。进一步规范地区GDP核算，加大对GDP数据的评估力度。

2.切实加强月度、季度统计工作，做好主要指标月度预测工作。严格实施地区季度GDP、工业、农业、建筑业、贸易外经等主要统计数据的联审评估制度和定期通报制度，切实提高统计数据质量。

3.认真做好数据衔接。做好全省GDP核算数据与各市州核算数据、与各专业数据、与部门数据的衔接。

二、深化统计制度方法和管理体制改革

4.加强能源统计工作。努力做好能源清查工作，切实摸清全省能源供应和消费底数。要围绕建立能源指标体系、监测体系、考核体系的总体要求，健全机构，增强职能，不断完善能源统计指标，强化统计监测功能。建立重点耗能工业企业月度监测和成品油批发零售企业全面调查制度，做好交通运输业、餐饮业和农业生产经营单位能源消耗统计调查，加强能源网络数据处理平台和数据仓库软硬件系统建设。严格建立地区能源数据季度联审制度，按时各地GDP能耗统计数据。

5.强化服务业统计工作。认真做好服务业清查工作，完善服务业统计制度，逐步建立以服务业单位名录库为基础，全面调查、重点调查、抽样调查相结合和政府统计与部门统计相结合的服务业统计调查体系。建立服务业统计工作机构，完善服务业统计网络。加强与行业主管部门的协调，对各行业主管部门的职能分工及调查内容进行修订。做好服务业统计宣传和培训。加强服务业数据处理的软硬件系统建设。建立服务业统计数据质量监测制度和服务业考核监测体系。

6.做好现代物流业统计工作。进一步完善物流统计调查方案，大力开展业务培训，强化数据的审核评估，加强对基层物流统计的检查监督，不断提高物流统计数据的分析应用水平。

7.认真实施开发区统计制度。进一步理顺开发区统计资料搜集渠道，确保统计数据质量；编辑出版《20*年开发区发展报告》，完善开发区考评办法；深入研究开发区考核指标体系，积极争取开发区考核工作任务。

8.积极探索企业统计“一套表”制度，组织开展企业“一套表”试点。

9.加大统计改革创新力度。研究建立贯彻落实科学发展观的评价指标体系，探索建立“两型社会”、新农村建设等统计指标体系。

10.扎实做好工业企业成本费用调查工作，进一步核准计算全省工业增加值及其增长速度的基础性资料。开展工业企业成本费用调查方案的培训，加强对企业基层报表填报的业务指导，不断提高我省行业中类增加值率的准确性和代表性。

11.加强和规范新开工项目管理和监测工作。建立新开工项目分级管理制度、网上登记制度和信息交换机制，组织开展业务培训，强化检查督办。加强房地产统计，逐步规范、完善经济适用房的统计工作。

12.认真组织实施文化产业统计，开展高新技术产业统计单位清理，积极探索城镇私营单位工资统计制度和季度劳动力调查方法，做好劳动力调查工作。

13.深化统计管理体制改革，进一步理顺省属地方调查队管理体制，规范对地方调查队的管理，加强与国家调查队的沟通与合作，妥善处理局队关系，共同维护局队和谐大局。

三、切实做好各项大型国情国力调查

14.全力以赴做好第二次经济普查各项准备工作。积极筹建普查机构，开展普查宣传，落实普查经费；制定普查方案，明确分工，落实责任，协调政府相关部门及统计部门内各专业的工作关系；搞好单位清查，组织开展普查“两员”的培训。协助国家经普办完成在我省的全国经济普查试点工作任务。

15.认真做好农业普查后期工作。开展农业普查总结表彰，做好农普资料的整理归档工作，普查公报，编印普查资料，大力组织开发利用农业普查资料，充分发挥普查资源的社会效用。

16.扎实开展投入产出调查工作。积极组织实施投入产出调查，审核调查数据，做好数据处理工作，编制全省20*年投入产出表。

四、努力提升统计服务的能力

17.加强对经济形势的分析研究，搞好经济运行监测和预警，提高统计分析、监测水平，为党委、政府分析形势、把握形势和制定决策提供可靠的依据。

18.认真做好向省委、省政府和地方党委、政府的统计信息提供、“两会”咨询、经济形势汇报、统计信息新闻等服务工作。

19.围绕党委、政府中心工作，积极为党政领导提供咨询服务。组织开展经济社会焦点、热点问题的专项调查，认真办好《统计信息专报》，多方面、多层次、多领域满足社会公众对统计产品的需求。充分发挥统计职能，大力开展社情民意调查，做好省直机关服务对象评估调查工作。

20.努力打造统计精品。充分利用统计分析资料、统计月报、进度分析等现有资源和优势，打造统计知名品牌，进一步提高服务水平和质量。

21.加大统计宣传力度。利用内部资料、出版物、网站和媒体等多种形式统计数据和统计信息。做好我省改革开放30年历史资料汇编和《湖北经济》编辑出版工作，进一步扩大《统计与决策》杂志的学术影响，努力抓好《中国信息报》、《中国统计》、《统计研究》和《中国国情国力》的征订发行。

22.组织开展我省第九届统计科研优秀成果奖评选活动，召开全省第*统计科学讨论会暨省统计学会第七届会员代表大会，选举新一届理事会和常务理事会。

五、强化统计基层基础建设

23.高度重视统计基层基础工作。尽快制定全省统计基层基础工作标准及实施办法，支持并指导基层统计部门开展业务建设，帮助基层统计部门解决困难和问题。各基层统计部门要结合实际，因地制宜，创造性地开展工作，切实加强统计基层组织建设，促进统计基础工作制度化、规范化。

24.积极争取以省政府名义出台加强统计工作的文件。

25.推进基本单位名录库建设。加强与相关部门之间的联系协作，构建信息共享平台，及时维护更新名录库资料。广泛吸纳外省基本单位名录库建设工作经验，探索完善我省基本单位名录库建设长效机制。

26.认真开展调查项目和统计报表清理，不断提高统计工作效能，减轻基层工作负担。严格执行统计调查项目审批、备案制度，加强统计调查项目的管理。

27.搞好统计从业资格考试和统计从业人员继续教育培训工作。严格执行《统计从业资格认定办法》，加强统计人员业务培训，开展从业资格教育，做好统计人员从业资格考试和发证、换证工作。

六、进一步加强统计法制建设

28.强化统计普法宣传教育。以《统计法》颁布25周年为契机，隆重开展各种宣传纪念活动。认真组织实施统计“五五”普法，开展多种形式的普法宣传教育，进一步加大对各级领导、社会各界、统计调查对象的统计普法力度。创新宣传形式和内容，拓展统计法制宣传的深度和广度，努力提高统计法制宣传的效果。

29.积极推行统计行政执法目标责任制，规范统计告知流程，对各地实施行政执法责任制工作情况进行抽查。

30.进一步加大统计执法检查力度，依法查处各种统计违法行为。加强统计执法队伍建设，规范行政执法行为，组织开展经常性的执法检查。争取省人大的支持，与有关部门共同开展执法大检查活动。结合第二次经济普查、能源清查、服务业清查，以及工业、贸经、投资、劳资等专业统计开展统计巡查和执法检查，强化执法监督。

31.建立完善统计违法案件通报制度，对典型统计违法案件予以公开曝光，增强统计法的威慑力。

七、大力推进统计信息化建设

32.进一步加大全省统计信息工程建设的力度，提高统计信息技术装备水平。启动统计信息工程扩建项目，做好省、市主干网提速工作。建立健全现代统计信息网络，推进网络向基层延伸，逐步实现省、市、县、乡四级统计信息联网，探索建立全省统一的统计信息网上直报平台。

33.不断完善全省宏观经济统计数据库，做好后续配套项目的申报及开发工作。加强建设领域统计信息自动化建设，逐步推进建筑业、房地产、投资统一数据处理平台建设。

34.大力推广统计电子政务，健全政务信息公开机制，加大政务公开力度，及时政务信息。加强统计网站管理，丰富网上信息，做好统计信息的报送和网上值班工作。

35.加强统计信息网络安全建设，配备安全设备、防灾及备份系统，确保全省网络系统安全运行。加大信息化建设的投入，力争成为国家局数据容灾中心正式成员单位。

36.加强组织指导，切实做好工业、房地产、商贸企业联网直报工作，探索文化产业重点单位（企业）的联网直报工作，不断提高直报率。做好贸易专业定期报表超级汇总工作，减少人为干扰因素，进一步从源头上控制数据质量。

八、加强统计队伍建设和廉政建设

37.深入学习贯彻党的*精神，提高干部政治理论修养。继续开展“创特色、读好书、健身体”三项活动和“中青年论坛”活动，极力营造良好学习环境，鼓励干部自主学习，创建“学习型”机关和“学习型”系统。

38.加大干部培训力度，提高统计干部业务技能和运用现代科技知识的能力。完善干部管理制度、健全考核办法，加大干部管理和交流的力度。加强统计职业道德教育和作风建设，培养广大干部牢固树立统计为民理念，打造一支崇尚科学、坚持原则、致力创新、克难奋进、爱岗敬业的统计队伍。

统计数据范文篇5

【关键词】投资统计;大数据;处理;关键技术;分析

大数据时代背景下，促使信息生成、传播效率不断提升，越来越多的结构化、半结构化和非结构化数据的出现，增加了统计工作难度。统计数据在投资领域具有重要的参考价值，如果不能保证统计数据的权威性，统计信息不对称，将会影响投资决策的成败。加强投资统计大数据处理关键技术分析，有助于积累更多的统计数据处理经验，从而引导相关行业领域的人士提高投资决策的科学性，获得更大的收益。

一、加强投资统计大数据关键处理技术研究的重要意义

大数据时代背景下数据类型日益多元化，数据具有应用价值大、数量多、速度更新快的特点，这对于投资统计数据处理技术也提出了新的挑战。投资统计是指搜集、整理、分析和应用的数据，目前国家金融体制改革进程有序推进，为了更好地提高投资统计的科学性和准确性，就需要结合实际形势，深入研究投资统计大数据关键处理技术，这样才能对海量的数据进行实时动态多元化处理，全面有效分析统计数据背后的规律，提高投资统计数据处理水平，进而为国家有关部门和行业决策提供基本参考支持，也有助于推动国家整体金融市场良性有序发展。

二、投资统计大数据基本特征分析

在投资系统中数据通常可以分成三种类型，主要涉及项目投资管理数据、联网直报房地产投资数据、规下投资抽样数据。此外还可以根据数据的内在结构将投资系统数据分成结构化数据和非结构化数据两大类型，前者主要是通过统计系统企业的原始数据应用二维表形式展现的数据，后者主要是指不能以二维表形式来展现的数据，其中包含文本、音频、视频、图片等多种类型的数据样式。投资统计大数据可以借助遥感技术、地理信息系统技术等进行动态监测，实时掌握相关的数据，进而与投资统计业务进行关联性研究。一方面既要对投资统计系统运行情况进行定位，每月定期生成相关的投资统计数据，另一方面又要借助PDA设备等及时搜集对投资统计项目样本点的变动情况进行动态采集，此外还要对投资统计系统运行中的与重大项目投资进度相关的以及与住建、发改、税务、工商等相关部门相关联的数据进行共享分析和比对，进而提高投资统计数据综合管理效能。投资统计大数据具有典型的独特的特征，主要体现在以下几个方面:1．数据量日益庞大。大数据时代的到来信息的生成、变化速度越来越快，投资统计数据逐渐从TB级升级到PB级。2．数据类型日益多样化。目前各级有关部门对投资统计数据的关注度越来越高，需求越来越准，所以需要对统计数据进行全方位的分析和研究，才能更好地满足现实要求，提高投资数据综合利用价值。3．投资统计数据利用度不高。投资统计数据的采集是一个动态的过程，收集的数据量非常大，通过运用相关的监测技术可以对重大投资项目过程相关的数据进行监测，虽然数据收集的很多，但是很多数据往往都属于正常范围，只有少量的有用的数据出现异常，这些对于投资项目影响较大，所以需要对这些数据进行进一步的精细化处理，检验数据是否正确、真实和有效，所以可利用的具有价值的数据往往所占的比重较小。4．投资统计数据处理效率要求不断提高。新时期投资统计数据变化越来越快，所以对数据投资的速度要求也越来越高，需要借助新型计算机、云技术等在短时间内快速完成数据处理和分析，才能更好地体现投资统计数据的价值，更好地发挥应有的功能。

三、投资统计大数据处理关键技术具体分析

投资统计大数据处理，需要加强技术攻关，从数据采集、传输、存储到处理分析等各个环节都需要应有很多的技术和方法，才能确保环环相扣，不断提高投资统计效率和质量，具体每个环节涉及到的关键技术主要有:1．大数据采集技术。数据采集是投资统计管理体系中最基础的部分和单元，通过借助相关的技术对各类数据端口进行采集，才能确保数据的完整性。大数据的采集通常会涉及到很多数据库同时接收相关的数据，采集的难点在于数据并发高，同时会有大量的数据访问和操作，所以需要在数据采集端口有完善的采集技术来进行支持，才能承载数据运载负荷，保证数据尽可能全面有效地采集，采集技术目前主要是借助Google文件系统GFS技术，对空间范围内的各类数据进行收集、整理，动态监控数据的变化情况，并可以实现在横向和纵向领域内的动态管控。目前在投资统计大数据采集阶段，需要不断加强技术攻关，未来信息的重要性更加凸显，只有不断提高数据采集能力，才能最大限度地发挥统计数据应有的参考价值，从源头上第一时间掌握相关的数据资源，提高最大化开发利用效能。2．大数据传输、存储技术。目前投资统计系统应用的数据联网直报系统，通过构建统一规范的数据联网直报平台，进而实现数据的动态传输和存储，确保各类原始数据能够及时生成并传送至相应平台进行共享。随着投资统计数据量不断扩大，需要对数据存储和传输系统进行不断升级，否则会带来一些隐患，降低处理效率，这就应用到大数据传输与存储技术，通常的处理手段是进行数据压缩，从而降低数据存储空间，实现数据的快速传输。需要借助投资统计数据传输处理技术，构建批量处理模型，解决系统资源占用空间较大、资源不能有效利用的问题，目前常用的处理技术是MapReduce批处理模型，可以实现在常规计算机平台上的联机处置，还可以进行输入数据分割，进而实现计算机集群的统一调度，确保各个数据处理端口能够保持联通。数据从采集到传输，再到存储，同样需要依靠相应的关键技术来进行保存处理，目前比较普遍的存储方式是分布式保存方式，这种保存方式比较可靠、安全，但是也会带来一系列的问题，比如有些数据时刻在发生变化，时刻都在不断产生，这对于数据存储来说增加了难度，需要有相应的技术对不同端口接收来的数据进行处理，尤其是对于那些非结构化数据，处理难度较大，占用时间长，需要进行快速分类和集约化处理并建立实施分类存储机制，所以需要应用到投资遥感监测处理技术，针对容量较大的文件和容量较小的文件目前可以分别应用GFS的分布式文件系统、Haystack系统来解决存储问题。3．大数据实时处理技术。投资统计大数据，除了进行采集和存储传输以外，还要进行实时动态处理，处理能力直接决定了数据的应用价值。目前常用的实时处理技术是云计算系统，该系统可以满足常规的投资统计处理服务，但是在联网直报高峰期，系统也会出现处理差错，降低处理效率和处理的准确性。由于投资统计数类型多样，计算过程比较复杂，数据转化等方面也存在一些衔接的问题，统计指标属性不完整、数据错误异常等情况处理等过程，都影响数据分析，所以需要构建更加开放的分布式处理系统，才能实现大规模处理，目前开发的Sector广域网分布式系统，可以针对不同数据进行大规模集中处理、分割和转交。4．大数据分析技术。在投资统计大数据处理分析方面，目前常用的技术是Bigtable分布式、按列存储、多维表结构的实时分布式数据库，可以应用SQL语言对数据进行集中分析处理，还可以引入LOD技术实现可视化分析，该技术与常规的数据处理技术不同，可以针对不同类型的大数据，构建数据采集环境，通过构建平值法、平滑法、预测法和频率统计法等统计数据相关模型实现数据的深度对比分析。

总之，投资统计大数据处理关键技术，对投资统计工作起到了强有力的支撑作用，未来随着投资环境更加复杂，投资统计数据处理技术也将进一步升级，为持续提升投资统计效能提供更大的支持。

【参考文献】

［1］陈鹏，逯元堂，朱建华，张筝．中国现行环保投资统计口径优化研究［J］．生态经济，2017(07)

［2］廖加泽．投资统计大数据处理关键技术［J］．电子技术与软件工程，2015(08)

统计数据范文篇6

一、统计数据质量的含义

传统的统计数据质量仅仅指其准确性,通常用统计估计中的误差来衡量。但如今“质量”的概念被拓宽了，“统计数据质量”的概念也有必要拓宽。目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解仍存在一定的分歧，对统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如英国政府统计数据质量标准是准确性、时效性、有效性、客观性；韩国的质量标准则是适用性、准确性、时效性、可索取性、可比性、有效性。在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。

二、我国统计数据质量管理现状及存在问题

改革开放以来，我国统计人员大胆探索，辛勤实践，在指标体系、调查方法、统计标准、技术手段、数据报送与处理方式等方面进行改革，较好地满足了社会各界对统计信息的需求，推动了统计事业的发展。但是，浮夸风以及片面追求假、大、空现象仍然存在，这些都违背了统计工作的基本要求，阻碍了统计工作的发展。目前我国统计数据质量管理上存在的问题主要有：

1.统计数据失真。统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素，表现在：统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一；专业间统计方法改革不同步；统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大；统计与财会在核算周期上还存在一些差异，并且在统计数据质量管理上各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够，对统计过程缺少制约与监督，对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。

2.设计时需求不明确，缺乏远见。数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据，而且存放数据之间的相关性。相关性不仅表现在数据依存的时间、地点、类型和名称等原始属性上，还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。搜集数据阶段使用的方法不正确，应用需求不明确等都会影响数据完整性和准确性。

3.数据处理手段发展不平衡。数据处理手段出现从基层的手工操作到省、国家一级政府统计数据处理的高度信息化。就地域而言，占全国70%以上的地方统计数据处理是手工操作或半手工操作，速度慢、效率底，可靠性差，这与统计的及时性要求不相符合。统计所反映的当前经济现象的真实性难以确定。（编辑：）

4.质量管理监督措施不够健全。由于多数检索系统没有进入实际应用阶段，数据质量的控制和监督往往被人们忽视。绝大多数单位在数据准备、录入阶段缺乏审核等质量控制、监督措施，著录标引的检查，一般采取自己审核或互相审核的方法。缺少科学的统计数据质量评估和监控造成统计数据不同层次脱离实际的偏差，给决策带来极大的不便。

5.统计人员队伍素质不高。基层统计工作薄弱，统计手段落后，统计人员素质比较低，基层统计队伍不稳定都影响了统计数据质量。

三、我国统计数据质量管理问题的原因分析

在目前我国统计数据质量管理中，以单项数据质量管理为主，缺乏综合的、全面的质量管理体系；对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘，在实践中主要围绕着数据准确性进行评估，对数据质量的其他方面重视不够；在评估过程中，没有让社会公众和用户充分参与进来，评估机制缺乏必要的透明和有效性，未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可；对于多种经济成分的数据质量评估方法不够明澈；缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

从数据质量管理的角度来看，我国统计数据质量管理存在诸多问题的原因在于：

1.统计数据质量理论及其控制技术与政府统计实践脱节。各种统计数据质量控制技术在我国的实际统计工作中的研究和应用不多，对于经常性统计数据质量控制，实际上还主要是采用事后的分析评估和挤水分的方法，而事前的分类预防控制不多，建立误差模型进行分析的也不多，所应用的仅有的一些事后质量控制技术和统计数据质量管理的组织活动没有实现很好的结合，虽然指定了主要统计数据质量的评估方法，但具体方法的应用、由哪些部门负责以及这些部门的质量责任、职权和义务并不明确。

2.统计数据质量管理中的全面质量管理并不全面。全程性上，只重视调查环节，不重视统计设计环节对数据需求的研究，从而影响数据相关性、及时性的提高；全域性上，所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验，主要集中于几个专项的普查，应用范围较窄；全员性上，只重视统计系统内部的人员控制，而对统计系统外部的，占统计工作人员2/3的基层统计人员却无从控制。

3.缺乏明确的质量管理目标和统一的质量管理规范。对统计数据质量管理缺乏明确的质量方针和质量目标，缺乏相对统一的统计数据质量管理标准和规范，导致了统计数据质量的混乱。

4.控制措施与事后评估结果及发现的问题没有很好结合。统计是一项循环往复的过程，因此每一次新的修订统计设计都应反映出上一次数据质量评估的结论以及质量改进的要求。但是从公布实施的统计调查制度上看，事先的控制措施，如填表要求中的平衡关系，逻辑审核关系用于质量控制的设计内容较少。

四、提高我国统计数据质量管理的对策和建议

多年来，国家统计局一直把统计数据放在首要地位，通过不断努力与实践的，摸索出一套方法，即一靠科技，二靠法制，对统计数据实行全面质量管理。在此，结合专家学者对统计数据质量管理的研究，笔者提出一些自己的看法。

1.搞好统计调查方法的改革是提高统计数据质量的前提。国家统计局在《国家统计制度的总体方案》中提出了我国统计调查方法改革的长远目标，即“建立以必要的周期性普查为基础，以经常性的抽样调查为主体，同时辅之以重点调查、科学推算和少量的全面报表综合运用的统计调查方案体系”指明了抽样调查作为新统计调查体系的主题，精简全面统计报表。要提高统计数据质量，必须推广抽样调查方法的应用，它避免了对总体单位的逐一调查和较多的中间环节，在较大程度上减少了各方面对统计数据在调查过程中的干扰，因而使得调查的数据较符合客观实际。它具有事先计算及控制抽样平均误差和便于对样本指标进行检查，避免调查工作中间环节的弄虚作假的特点。大大提高了统计数据的准确性和及时性。

2.强化统计基础工作是提高统计数据质量的保证。首先要搞好统计调查表的设计。企业综合统计部门应根据上级部门和本企业生产经营管理的需要，会同会计等部门统一设计企业内部套表，在设计中应体现新的国民经济核算体系，各指标之间应相互联系，相互配套，统计指标的涵义、范围、计算口径应一致。统计表的设计，统计分类标准和各种编码应当统一，以适应计算机整理、汇总、分析的需要。新的统计报表的采用，可以克服企业统计工作中存在的杂乱、重复、矛盾等弊端，也有利于报表的规范化、系统化，更有利于统计数据的准确性。其次，实现原始记录、统计台账的标准化。我们知道，原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础，只有这样才能使三种核算结果相互衔接，口径一致，而要保证核算数字的准确性，要求核算的数字来源，都有真实的原始记录为依据。从原始记录开始一直到整理、场内报表及三种核算，数字来源通过逐级加工，都是有据可查的。只有这样核算，数字的准确性才有确切的保证。

3.加强统计法制法规建设是提高统计数据质量的法律保障。在企业统计工作中，主观随意性是影响统计数据质量的重要因素。领导者的法制观念和对统计数据质量的重视程度以及统计人员的综合素质，对统计数据质量有着直接的影响。只有具有强烈的事业心和责任感，具有高度的统计法制观念，具有基本的工艺技术知识和统计技能的统计人员，才具有做好统计工作的前提和基础。因此，要加强统计法制建设，健全统计法规，防止某些企业领导和统计人员对统计数据弄虚作假，要确定统计犯罪的界限，作出良性的具体规定，以强化统计法规的法律效力和约束力。应通过典型案件的查处和暴光宣传《统计法》，引起全社会的关注，提高社会公众的法制观念和执法自觉性，使《统计法》真正成为提高统计数据质量的法律保障。

4.提高统计人员的业务素质是提高统计数据质量的关键所在。统计数据质量与统计人员的业务素质和队伍稳定有直接的关系，企业统计人员是提高统计信息最基础、最原始数据的源泉，因此，为了提高统计人员的业务素质，必须搞好他们的上岗和在岗培训，要实行“统计员资格”考试制度，达到合格标准并取得上岗合格证方可上岗。要提高统计人员的统计分析能力，掌握多种使用统计分析方法，例如聚类分析法、判别分析法、回归分析法、相关分析法、主成分分析法等。其次还要提高统计人员对现代统计分析软件的应用能力做到“一专多能”。依靠科技手段快速提供高质量的统计数据。企业还应按规模大小、统计业务的难易程度，配备有一定统计职称的综合统计人员，以提高统计工作质量，保证统计数据的准确性。

5.用科学的统计分析方法对数据质量评估是提高统计数据质量的方法保证。首先，可运用抽样调查法推断总量指标的准确性，它是对全面报表、普查、重点调查的基层统计数据或汇总统计数据进行可靠性检验或误差判断的科学方法。其次，运用回归分析法检测统计数据的可信度。例如，在对汇总数据的评价中，可利用回归分析，发现矛盾，提高数据的可靠性，并可用计算机建立模型，对各类数据纵横比较，以确定其质量。另外，还可用主次因素排列分析图、因果分析图来分析各种统计数据质量。在多种经济成分的统计数据中，要寻求一种能够多因素同时考虑的方法，不能只局限与一些单一因素的评估方法。例如运用模糊评价法等。要加快成立相对独立的专门从事统计数据质量评估的社会终结组织结构，确保统计数据评估的独立性和公正性。

6.加大新的统计技术的应用是提高统计数据质量的必要途径。计算机技术不仅可以实现数据处理高速化、数据传输网络化、数据贮存资源化，从而降低统计数据在人工处理、传输、贮存等环节上的技术性误差和逻辑性差错，而且有利于从机制上形成强有力的统计质量管理体系，维护统计数据管理相对独立性并有效地遏止随意虚报、瞒报以及统计数据质量的其他腐败行为。

总之，提高统计数据质量是统计工作的永恒主题，要在明确什么是统计数据质量的基础上，抓住影响统计数据质量的关键，采取切实有效措施，最大限度地保证提高数据的质量，确保统计三大职能的发挥。

五、结语

统计信息是社会经济信息的主要组成部分，在社会经济生活中发挥着越来越重要的作用。作为其表现形式的统计数据的质量也受到越来越多人的关注。而目前我国的统计数据质量管理，不论是与社会各界的需求相比，还是与相关国际准则的运作要求相比，均存在一定差距。完善我国统计制度是一项长远的任务，这需要统计人员与社会各界的共同努力。

【摘要】我国政府于2002年4月15日正式加入了数据公布通用系统。统计虽然“入世”了，但不论是与社会各界对统计信息的需求相比，还是对统计核算和统计数据公布的国际准则的运作要求相比，我国的统计数据质量目前都还有一定差距。为了更好地满足社会经济发展过程中社会各界对统计数据的需求，使我国统计进一步与国际接轨，有必要对我国统计数据质量管理进行研究。

【关键词】统计数据；质量问题；国家统计局

【参考文献】

[1]李金昌．论什么是统计数据质量[J]．统计与决策，1998，（9）．（下转第22页）

（上接第50页）

[2]唐修亭，韩鹏．试论新时期统计数据质量问题[J]．统计与咨询，2000，(6)．

[3]贾维洁．统计数据质量之我见[J]．统计科学与实践，2002，(1)．

[4]田静．关于统计数据质量问题的思考[J]．统计与决策，2005，(11).

[5]陈郁．弄虚作假统计数字现象透视[J]．中国统计，2002，(2)．

[6]史象奎．陈鹏程．当前统计制度报表存在的问题与改革探讨[J]．北京统计，2002，(7)．

[7]刘建平．我国工业抽样调查研究[J]．山西财大报，2002，(2)．

[8]陆蓉．运用抽样调查方法提高统计数据质量[J]．上海财经大学学报，2004，(4)．

[9]余芳东．国外统计数据质量评价和管理办法及经验[J]．北京统计，2003，(7)．

统计数据范文篇7

论文摘要：本文在回顾现有文献基础上，指出要从根本上解决我国政府统计数据失真问题，还得从改革现行的统计管理体制入手，摆脱地方政府干扰，确保统计独立性，同时认为在现行框架下增加诸如消费价格指数权重、房屋销售价格及房价指数、固定资产投资等指标的统计透明度可以在很大程度上避免当前很多对中国政府统计数据不必要和不公正的质疑。

近年来，中国政府数据统计质量问题日益受到国内外学者的关注，相应的研究文献大量涌现，研究主要集中在统计数据质量的含义和衡量标准、统计数据失真的作用机理、统计数据质量控制技术、评估方法和管理理论，同时还有针对中国统计数据质量进行实证方面的评估以及改进统计数据质量的政策建议方面的讨论。

一、引言

2010年2月25日，国家统计局的《2009年国民经济和社会发展统计公报》显示，2009年全国70个大中城市房屋销售价格上涨1.5%。而根据2010年1月19日国家统计局公布的2009年全国房地产市场数据，相比前一年均价上涨约24%。

改革三十多年来，中国的统计体系已经发生了很大的变化，统计部门也做出了很多努力。但总体看来，统计体系严重滞后于经济发展现实，统计工作显然还有更大的改进余地，而且当下更显迫切。中国下一步要改善经济增长质量、改善宏观经济决策、进一步深入改革和完善市场经济体制，其中一个很重要的环节就是要改革现有的经济统计体系，这就必须要涉及到统计部门的改革。由于现有的关于这个主题的文献很多，评述所有学者的贡献几乎是一件不可能完成的事情，因此，笔者只回顾了其中极具影响力的文献（当然，疏漏也在所难免），根据“理论－－实证－－政策”这一主线对其进行梳理，希望本文能够引起学界和业界对中国统计体系的关注及其改革方向和对策的讨论。

本文余下部分结构安排如下：第二部分研究了统计数据质量理论方面的内容，第三部分研究了统计数据质量评估的经验证据，第四部分研究了改进统计数据质量的对策，第五部分是一个简单的小结。

二、统计数据质量的理论研究

目前国际上针对统计数据质量还没有一个统一的定义，不同的学者也有各自不同的定义。总的来说，从用户、生产者和被调查者三个角度考察，衡量统计数据质量的标准共有11个，即适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性（或诚信）、方法专业性（或健全性）、有效性、减轻调查负担。

（一）统计数据失真机理

统计部门的行为会直接影响数据质量，如统计数据搜集整理过程中出现的设计误差、调查误差、汇总误差等（王强，1990；颜德纶，1990）。统计主体间的博弈是产生数据质量问题的重要诱因，如企业和统计部门、上下级、区域间基于利益的博弈（朱秀君，2000；卢冶飞，2003；朱文兴、张继良，2005）；官员业绩博弈、干预基层博弈和干预统计博弈（林勇、杨言勇，2008）；地方官员在经济竞争当中的政治晋升博弈（周黎安，2004）。

以上文献主要从统计部门、统计体系和统计外部体制环境三个方面分析了中国统计数据失真的原因。事实上，三个方面是相互影响的，尤其是外部体制环境对统计部门的影响这一因素在中国尤为显著。很多时候，统计部门受到地方政府的干扰以及同级部门之间源于考核指标的竞争，而牺牲了统计数据的真实性。尤其是地方政府源于升迁和争取中央政策支持而产生的数据攀比和赶超，不能不引起公众对其所公布的统计数据真实性的怀疑。

基于对以上三个方面因素作用机理的理解，国内外学者主要从统计数据质量控制、统计数据质量评估、统计数据质量管理三个方面出发，进行了大量的理论研究，给出了控制、评估和管理方法。

（二）统计数据质量控制

统计数据质量的控制，主要是数据搜集和整理过程中对误差的控制，针对统计误差所开展的理论研究，涉及测量误差的统计分布和检验、抽样误差以及非抽样误差、缺失数据的统计处理方法、汇总数据的误差等。基于这些研究，产生了抽样调查方法和非抽样误差控制技术（金勇进、陶然，2010）。Neyman（1934）关于分层抽样最优分配及回归、比率估计的研究是统计数据质量研究的一个重要里程碑。

（三）统计数据质量评估

统计数据质量评估一方面可以检验所搜集到的数据本身的质量，另一方面还可以检验数据搜集过程中质量是否得到有效控制。

刘孝新等（1997）运用事后预测和反常结果判断法对统计数据质量进行了评估和推断。成邦文和董丽娅（2002）从一致性误差和非一致性误差两个方面分析了社会经济统计数据误差，关于前者的分析内容有趋势性分析、机构对比分析和相关指标关联分析，而对后者的分析则包括分布形态一致性检验和异常数据的识别。刘洪和黄燕（2007，2009）先后运用趋势模拟评估法和相关指标分析法，对统计数据质量进行了定量评估。张德然（2003）给出了根据各数据点的跳跃度所提供的信息来检验异常值的方法。

可以看出，在数据质量的评估方面，国内学者的关注点是（政府）统计数据（statistics），而国外学者提出的方法则针对的是一般意义上的数据（data）。因此，将国外的研究方法引入国内来评估政府统计数据质量是可行的，同时还需结合数据体系的特点和兼容性进行具体的评估分析。

（四）统计数据质量管理

在对统计数据质量进行有效控制和评估的同时，建立统计数据质量管理体系是实现统计数据质量持续改进和统计工作全过程质量提高的有效途径（金勇进、陶然，2010）。颜德纶（1990）将质量管理学中的PDCA循环理论与统计工作相结合，提出了覆盖统计工作全过程的统计数字质量全面管理的思想；傅德印和刘晓梅（1994）分析了在我国贯彻IS09000系列标准，建立数据质量体系的可行性，给出了统计数据质量体系的结构和要素及其建立和实施步骤。

国外关于数据质量管理体系的研究，很多基于全面质量管理（TQM）的原则、方法、指南，也继承了IS09000系列标准的框架（Wang，StoreyandFirth，1995；Wang，1998；Wang，AllenandHams，2003）。Ryu和Park（2006）构建了数据质量管理成熟度模型来评估组织数据质量管理能力，共分为初始、已定义、已管理和优化数据管理级四个等级。如同数据质量评估，国外关于数据质量管理的研究也是针对一般意义上的数据（data）。

三、统计数据质量评估的经验证据

理论层面上关于统计数据包括失真机理、质量控制、质量评估和质量管理的研究给出了一般性的研究基础、研究方法和研究框架，针对中国官方统计数据质量问题，国内外学者也进行大量的实证层面的研究，而且这些研究绝大多数直指国际上争议颇大的GDP及其增长率的准确性问题。

（一）来自国外的证据

国外关于中国经济增长统计数据质量问题的正式研究成果，大多数认为中国政府公布的经济增长率一定程度上偏高。这些研究从统计口径和统计方法的角度提出了对中国政府统计数据质量的质疑。

1997年的世界银行研究报告认为，中国在1978～1995年期间经济增长率实际应为8.2010。Maddison（1998）研究表明，这一时期中国经济年均增长率应为7.5%，而同期国家统计局公布的增长率为9.9%。

不过，余芳东（2004）指出世界银行按汇率转换的中国GDP数据一定程度上低估了中国实际经济规模，而由于受资料来源和计算方法的限制，世界银行公布的购买力评价结果明显高估中国的实际经济规模，不能反映现实的支出结构、消费结构和商品价格水平。

根据中国官方数据，农村贫困人口从1978年的31%下降到了2000年的3%，Park和Wang（2001）认为这一数据低估了农村贫困率，高估了贫困减少速度。Scharping（2001）也分析了人口数据，指出计划生育政策和人口流动性的增强导致中国的人口统计数据存在严重问题。这一分析是符合中国实际的，由于中国人口统计体系统计项目和统计标准的不完善，导致了很多农村人口和贫困人口的漏统。

Klein和Ozmucur（2002）利用中国1980～2000年的年度数据，根据包括电力、煤炭、货运等在内的15个基本经济变量来解释GDP的增长，结果表明这些变量与中国官方的GDP增长之间的相关关系是符合经济规律的。

中国官方数据显示，1997～2001年中国进口额增长了70%，财政收入增长了90%，Lardy（2002）通过解释这两个经济指标数据不可能被高估的原因，认为中国官方的1997～2001年GDP增长率为7%以上是可信的，并没有被高估。

利用价格指数法，Szirmai和Ren（2005）发现1980～1987年间工业总产出高估了1个百分点；在1986～1994年间，CDP的增长率高估了3.8个百分点（Ren，1997）。

利用生产指数法，Wu（1997）发现1978～1994年间工业增长高估了3.4个百分点，1978～1997年间高估了3.3个百分点；Maddison（1998，2001）发现1978～1994年间GDP增长率高估了2.4个百分点，而1995～1998年间高估了2.1个百分点（官方数据为8.7%）。

需要指出的是，价格指数法和生产指数法是国际上通用的计算增长率的两种方法，前者对于工业增长率和服务业增长率的计算都是适用的。而后者则主要适用于工业增长率的计算，对绝大多数的服务业增长率并不适用。

（二）来自国内的证据

近年来，关于中国宏观经济统计数据质量的讨论在国内也相当热烈。国内学者主要从微观角度进行了评估和检验。

孟连和王小鲁（2000）通过168种工业产品产量指数，货物运输业增长、电力和能源消费量增长各自与工业增长之间的相关分析，以及生产函数分析三种方法，得出结论：改革前的1953～1977年间和改革后的1978～1991年间，工业增长率没有明显虚增，但1992～1997年增长率明显过高，应从16.2%调整到12.2%。GDP增长率在1953～1977年期间可能有2.2个百分点的虚增，在1978～1991年期间可能有1.0个百分点的虚增，在1992～1997年期间可能虚增了2.5个百分点。

成邦文、董丽娅和杨峻（2000）采用对数正态分布检验法，对1998年研究与开发机构的人员、经费、资产、活动、成果、技术交易六个方面共86个指标数据进行评估，结论表明在5%的显著性水平上数据质量是比较好的。同时，在对全国4806个研究院所的统计数据评估中，86个指标有65个在1%的显著性水平上通过了检验（占76%，包括主要指标），表明全国研究与开发机构主要调查指标数据的质量也是比较好的。

不同文献使用的方法的不同可能会导致评估结果的差异，当然我们也应看到这些方法的适用性及优缺点，但不可否认的是，国内外学者大量的实证研究从多个角度证明了中国政府统计数据质量问题的确存在。那么如何解决现有问题，改革现有统计体系？

四、统计数据质量改进的对策探讨

针对统计数据质量问题，中国政府统计部门已经采取了一系列措施，并取得了初步成效。如改革统计调查方法、统计汇总方法、工业不变价增加值计算方法及扩充统计调查范围等，逐步细化统计的产业部门分类（特别是规模以下工业）和支出项目分类，建立经常性的服务业统计调查制度（特别是新兴服务业），建立各专业分季度统计调查制度，完善价格统计，弥补未被观测的统计缺口，建立相对独立的统计管理体制来完善GDP核算（许宪春，2002）。

在具体指标数据准确性方面，中国人民银行武汉分行、国家统计局湖北调查总队联合课题组（2006）认为中国应当尽快建立剔除了自然因素、行政控制、垄断定价等影响的CPI指数即核心CPI，以反映消费价格的中长期走势，并由国家统计局按月编制，定期，更好地为制订中长期经济发展战略和宏观经济调控服务。任若恩（2002）则认为提高中国经济增长率的准确性，最终要依赖于国家统计局所使用方法的改进和日常工作中测量中国增长率所使用的数据来源的改善。

五、结语与展望

统计数据范文篇8

[论文摘要]统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。针对目前有些统计数据失实的现象，本文就该现象产生的原因进行了简要的分析，并提出了提高统计数据质量的措施。

统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订正确方针、政策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚，‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。然而，目前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导正确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点：

1.统计法制观念不强，有法不依。尽管《统计法》颁布实施已若干年了，但由于落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县有关领导为了突出政绩，虚报农民人均纯收入。诸如此类，屡见不鲜。这种弄虚作假、干预左右统计数字的做法严重践踏了统计工作的严肃性，影响了统计数据的准确性。

2.职业道德教育薄弱，工作作风差。在当今信息社会，统计承担着向各级各部门提供统计资料的任务，由于职业道德教育欠佳，有些统计人员责任心不强，工作敷衍了事，不深入调查研究数字背后的真相，就数字论数字，就数字报数字，这样很容易导致统计数据失实。

3.统计培训跟不上，业务能力差。有些单位的统计人员长期不参加业务培训，有的尚没有专职统计员，致使统计队伍业务素质不高，工作不熟练，使统计数据出现差错。

4.现行统计管理体制使统计工作易受到行政干预。我国的统计机构目前还是各级地方政府的一个组成部分，受地方政府和国家统计局的双重领导。由于国家宏观管理由直接转为间接，决策多层次，利益多元化，地方上报数字越来越受干预，甚至出现了“统计数据要经过党政领导批准”的现象，有的政府领导人公然篡改伪造统计数字，利用行政手段直接干预统计工作，使统计数据准确性的提高受到很大影响。

5.现行统计方法制度与经济体制改革不相宜，与国民经济核算体系不相衔接。经济体制改革，实行开放搞活。农村包产到户，个体工业、商业企业层出不穷，诸如如何统计个体劳动工资等其他方面的有关数据，现行统计方法制度还不能准确地进行反映，而现行统计方法制度中某些指标的计算范围、口径和标准与国民经济核算体系不甚统一、不甚衔接，也使得统计数据不准。

6.统计基础工作不规范，核算管理差。有些基层企业的原始记录混乱，统计台账不健全，核算手续不严，计量检测工具不全，出现了“拍脑袋、凑数字、瞎估计”的现象，这样也就不可能搞准统计数据了。

总之，造成统计数据失实的原因很多，要提高统计数据质量，必须对症下药，采取如下措施：

1.开展统计法制教育，以法治统。通过多种多样的形式进行普及《统计法》的教育，如某市开展的“统计法规知识大奖赛”就可使全社会尤其是统计人员得到一次深入学习、领会《统计法》的良好机会，从思想上提高了他们对提高统计数据质量的认识，促使他们在实际工作中坚持原则，敢于同影响统计数字真实性的违法行为作斗争，真正做到以法治统。其次，还可对统计人员进行《统计法》的理论考试，让法深入人心，以便他们理直气壮地按法办事。再次，对大中专学校经济类专业应加设一门《统计法》基本知识课，同时加大会计与统计核算专业的《统计法》课程的课时量，以便学生将来走上统计工作岗位后能够依法办事，知法工作，把保证统计数据质量放在首要地位，为党政领导及企业管理和决策提供可靠的依据。

2.加强统计工作职业道德教育，坚持实事求是。为了消除人为干扰，确保统计数据质量，应定期开展统计职业道德教育，大张旗鼓地表彰敢于同弄虚作假现象做斗争的先进统计工作者。同时，对那些不实事求是地反映客观情况的单位或人，通过抓坏典型，及时曝光于社会，进行反面教育，这样，可进一步强化统计人员的工作责任心，培养他们实事求是的工作作风。此外，还必须要求统计人员学习并掌握哲学和政治经济学的基本知识，为坚持实事求是提供坚实的理论依据。

3.积极搞好业务培训，提高统计人员的业务素质。统计人员较高的业务水平是提高统计数据质量的重要因素，而要提高统计人员的业务素质，就必须经常组织业务培训，并进行考核，特别是基层单位更要搞好这项工作，保证一年至少举办一次培训班，并使之制度化，使统计人员能够及时吸收统计方面的新知识，以正确地进行各项统计工作。

4.加快统计管理体制改革的步伐，尽早实行垂直方式。关于统计管理体制，目前国际上通用的是采取垂直方式。即地方各级统计部门的人、财、物都受国家统计部门领导和管理，地方统计局和地方政府是服务和被服务的关系，地方统计机构不是地方政府的组成部分。这种管理体制不易滋长出行政干预统计数字的现象。尽管在我国现在实行垂直方式有很多困难，但是为避免党政领导任意左右统计数字，影响统计数据质量的现象再度发生，从长远观点来看我国统计管理体制也必须尽早采取垂直方式，力争再减少一个影响统计数据质量的因素。

5.尽快实现现行统计方法制度的改革，克服数出多门的现象。在深化改革的今天，各部门为掌握大量信息，需要统计部门提供各种统计数据。但随之而来的滥发报表、数据混乱的现象也日渐增多。而要克服统计数据失实的现象，就必须完善统计方法制度，改善国民经济核算制度与统计方法制度口径不一，标准不一，不衔接配套的状况。如目前在全国推行的基层企业一套表制度，就可以进一步统一统计方法和统计口径，把反映社会经济情况的主要指标高度概括地集中到一套表内，这样可有效地克服报表混乱，数出多门的现象，又如要取得农村一家一户和个体工业企业的有关统计数据，应采取以抽样调查为主，其他调查为辅的方式，并协同工商所、税务所、银行等部门进行横向调查，以保证统计数字的准确、可靠。

6.切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算管理。

建立健全完整的原始记录、统计台账，虽然要增加统计人员的工作量，但它们所记载的资料真实且条理化，比较简便易行，对查找核实有关数据，正确填报报表，以保证统计数字准确无误起到很大的作用。另一方面，也要重视统计核算管理工作，如要给统计人员配备所需的计量、检测、整理、分析所用的电脑和统计软件等工具，保证统计工作顺利进行。

7.建立责任制和考评制，定期或不定期开展统计数据质量检查。以往对统计数据的检查一般是一年进行一次，由于任务大，人手不足，很容易造成蒙混过关，问题查不出，责任不明了，更谈不上提高数据质量了。为达到检查的预期目的，必须建立相应的责任制和考评制。尽可能做到每一季或两季都由统计检查机构派出统计检查员到基层参与指导统计数据质量检查（因为基层数字是搞准统计数据的关键）。每一项检查都应定有考评分，考评分高就说明统计数据准确度高、质量好。反之，质量差，就要追究责任。从基层统计员到综合统计员直到统计检查员，层层制定岗位责任制，找出数据失实的原因，是哪一级的问题就要追究哪一级的责任，并进行严肃处理。

8.完善统计处罚机制，增加经济处罚条款。颁布实施《统计法》以来，没有一件因为违反统计法而被追究刑事责任的案例（虽然已构成犯罪）。尽管有些部门、单位的领导出自个人或局部利益公然伪造、虚报、篡改统计数据，于国于民都造成了极坏的影响，但对这些违反统计法的人最多也不过仅给予行政处分。统计法制应有的威慑力显得太弱，统计法对法律责任规定不力也使得统计数据失实现象屡禁不止。因此，必须加强统计法制建设，完善统计处罚机制，对于构成犯罪事实的，要追究刑事责任。同时应增加经济处罚条款，如某市金属制品厂虚报销售产值被有关部门罚款500元，并对有关人员进行了撤职或处分。这样，行政处分和经济罚款相结合，使统计法制的强制性和威严性充分体现在有效地维护统计数据真实性上来。

参考文献：

[1]《中华人民共和国统计法》

统计数据范文篇9

[摘要]统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。针对目前有些统计数据失实的现象，本文就该现象产生的原因进行了简要的分析，并提出了提高统计数据质量的措施。

一、统计数据的质量主要指统计数据的准确性

准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订正确方针、政策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚，‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。然而，目前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导正确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点：

1.统计法制观念不强，有法不依。尽管《统计法》颁布实施已若干年了，但由于落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县有关领导为了突出政绩，虚报农民人均纯收入。诸如此类，屡见不鲜。这种弄虚作假、干预左右统计数字的做法严重践踏了统计工作的严肃性，影响了统计数据的准确性。

2.职业道德教育薄弱，工作作风差。在当今信息社会，统计承担着向各级各部门提供统计资料的任务，由于职业道德教育欠佳，有些统计人员责任心不强，工作敷衍了事，不深入调查研究数字背后的真相，就数字论数字，就数字报数字，这样很容易导致统计数据失实。

3.统计培训跟不上，业务能力差。有些单位的统计人员长期不参加业务培训，有的尚没有专职统计员，致使统计队伍业务素质不高，工作不熟练，使统计数据出现差错。

4.现行统计管理体制使统计工作易受到行政干预。我国的统计机构目前还是各级地方政府的一个组成部分，受地方政府和国家统计局的双重领导。由于国家宏观管理由直接转为间接，决策多层次，利益多元化，地方上报数字越来越受干预，甚至出现了“统计数据要经过党政领导批准”的现象，有的政府领导人公然篡改伪造统计数字，利用行政手段直接干预统计工作，使统计数据准确性的提高受到很大影响。

5.现行统计方法制度与经济体制改革不相宜，与国民经济核算体系不相衔接。经济体制改革，实行开放搞活。农村包产到户，个体工业、商业企业层出不穷，诸如如何统计个体劳动工资等其他方面的有关数据，现行统计方法制度还不能准确地进行反映，而现行统计方法制度中某些指标的计算范围、口径和标准与国民经济核算体系不甚统一、不甚衔接，也使得统计数据不准。

6.统计基础工作不规范，核算管理差。有些基层企业的原始记录混乱，统计台账不健全，核算手续不严，计量检测工具不全，出现了“拍脑袋、凑数字、瞎估计”的现象，这样也就不可能搞准统计数据了。

总之，造成统计数据失实的原因很多。

二、提高统计数据质量措施

1.开展统计法制教育，以法治统。通过多种多样的形式进行普及《统计法》的教育，如某市开展的“统计法规知识大奖赛”就可使全社会尤其是统计人员得到一次深入学习、领会《统计法》的良好机会，从思想上提高了他们对提高统计数据质量的认识，促使他们在实际工作中坚持原则，敢于同影响统计数字真实性的违法行为作斗争，真正做到以法治统。其次，还可对统计人员进行《统计法》的理论考试，让法深入人心，以便他们理直气壮地按法办事。再次，对大中专学校经济类专业应加设一门《统计法》基本知识课，同时加大会计与统计核算专业的《统计法》课程的课时量，以便学生将来走上统计工作岗位后能够依法办事，知法工作，把保证统计数据质量放在首要地位，为党政领导及企业管理和决策提供可靠的依据。转2.加强统计工作职业道德教育，坚持实事求是。为了消除人为干扰，确保统计数据质量，应定期开展统计职业道德教育，大张旗鼓地表彰敢于同弄虚作假现象做斗争的先进统计工作者。同时，对那些不实事求是地反映客观情况的单位或人，通过抓坏典型，及时曝光于社会，进行反面教育，这样，可进一步强化统计人员的工作责任心，培养他们实事求是的工作作风。此外，还必须要求统计人员学习并掌握哲学和政治经济学的基本知识，为坚持实事求是提供坚实的理论依据。

3.积极搞好业务培训，提高统计人员的业务素质。统计人员较高的业务水平是提高统计数据质量的重要因素，而要提高统计人员的业务素质，就必须经常组织业务培训，并进行考核，特别是基层单位更要搞好这项工作，保证一年至少举办一次培训班，并使之制度化，使统计人员能够及时吸收统计方面的新知识，以正确地进行各项统计工作。

4.加快统计管理体制改革的步伐，尽早实行垂直方式。关于统计管理体制，目前国际上通用的是采取垂直方式。即地方各级统计部门的人、财、物都受国家统计部门领导和管理，地方统计局和地方政府是服务和被服务的关系，地方统计机构不是地方政府的组成部分。这种管理体制不易滋长出行政干预统计数字的现象。尽管在我国现在实行垂直方式有很多困难，但是为避免党政领导任意左右统计数字，影响统计数据质量的现象再度发生，从长远观点来看我国统计管理体制也必须尽早采取垂直方式，力争再减少一个影响统计数据质量的因素。

5.尽快实现现行统计方法制度的改革，克服数出多门的现象。在深化改革的今天，各部门为掌握大量信息，需要统计部门提供各种统计数据。但随之而来的滥发报表、数据混乱的现象也日渐增多。而要克服统计数据失实的现象，就必须完善统计方法制度，改善国民经济核算制度与统计方法制度口径不一，标准不一，不衔接配套的状况。如目前在全国推行的基层企业一套表制度，就可以进一步统一统计方法和统计口径，把反映社会经济情况的主要指标高度概括地集中到一套表内，这样可有效地克服报表混乱，数出多门的现象，又如要取得农村一家一户和个体工业企业的有关统计数据，应采取以抽样调查为主，其他调查为辅的方式，并协同工商所、税务所、银行等部门进行横向调查，以保证统计数字的准确、可靠。

6.切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算管理。建立健全完整的原始记录、统计台账，虽然要增加统计人员的工作量，但它们所记载的资料真实且条理化，比较简便易行，对查找核实有关数据，正确填报报表，以保证统计数字准确无误起到很大的作用。另一方面，也要重视统计核算管理工作，如要给统计人员配备所需的计量、检测、整理、分析所用的电脑和统计软件等工具，保证统计工作顺利进行。

7.建立责任制和考评制，定期或不定期开展统计数据质量检查。以往对统计数据的检查一般是一年进行一次，由于任务大，人手不足，很容易造成蒙混过关，问题查不出，责任不明了，更谈不上提高数据质量了。为达到检查的预期目的，必须建立相应的责任制和考评制。尽可能做到每一季或两季都由统计检查机构派出统计检查员到基层参与指导统计数据质量检查（因为基层数字是搞准统计数据的关键）。每一项检查都应定有考评分，考评分高就说明统计数据准确度高、质量好。反之，质量差，就要追究责任。从基层统计员到综合统计员直到统计检查员，层层制定岗位责任制，找出数据失实的原因，是哪一级的问题就要追究哪一级的责任，并进行严肃处理。公务员之家

8.完善统计处罚机制，增加经济处罚条款。颁布实施《统计法》以来，没有一件因为违反统计法而被追究刑事责任的案例（虽然已构成犯罪）。尽管有些部门、单位的领导出自个人或局部利益公然伪造、虚报、篡改统计数据，于国于民都造成了极坏的影响，但对这些违反统计法的人最多也不过仅给予行政处分。统计法制应有的威慑力显得太弱，统计法对法律责任规定不力也使得统计数据失实现象屡禁不止。因此，必须加强统计法制建设，完善统计处罚机制，对于构成犯罪事实的，要追究刑事责任。同时应增加经济处罚条款，如某市金属制品厂虚报销售产值被有关部门罚款500元，并对有关人员进行了撤职或处分。这样，行政处分和经济罚款相结合，使统计法制的强制性和威严性充分体现在有效地维护统计数据真实性上来。

参考文献：

[1]《中华人民共和国统计法》

统计数据范文篇10

统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据，是党政领导制订正确方针、政策不可缺少的工具。中央领导同志曾指出：“我们讲实事求是，首先要把‘实事’搞清楚，然后才能‘求是’。如果‘实事’搞不清楚，‘求是’也不可能做到，‘实事’主要依靠统计部门来搞。”诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。然而，目前我国一些地区、部门和单位的统计数据严重失实，可信度甚低，极大地危及到统计工作的生命，影响了党政领导正确地了解情况，制订政策。而产生这种现象的主要原因不外乎以下几点：

1.统计法制观念不强，有法不依。尽管《统计法》颁布实施已若干年了，但由于落实不力，执法不严，一些单位或个人为了个人或局部利益，隐报、虚报、伪造、篡改统计数据的现象仍时有发生。某煤矿为了骗取国家工资，采取开假发票的恶劣手段，虚报煤炭产量；某县有关领导为了突出政绩，虚报农民人均纯收入。诸如此类，屡见不鲜。这种弄虚作假、干预左右统计数字的做法严重践踏了统计工作的严肃性，影响了统计数据的准确性。

2.职业道德教育薄弱，工作作风差。在当今信息社会，统计承担着向各级各部门提供统计资料的任务，由于职业道德教育欠佳，有些统计人员责任心不强，工作敷衍了事，不深入调查研究数字背后的真相，就数字论数字，就数字报数字，这样很容易导致统计数据失实。

3.统计培训跟不上，业务能力差。有些单位的统计人员长期不参加业务培训，有的尚没有专职统计员，致使统计队伍业务素质不高，工作不熟练，使统计数据出现差错。

4.现行统计管理体制使统计工作易受到行政干预。我国的统计机构目前还是各级地方政府的一个组成部分，受地方政府和国家统计局的双重领导。由于国家宏观管理由直接转为间接，决策多层次，利益多元化，地方上报数字越来越受干预，甚至出现了“统计数据要经过党政领导批准”的现象，有的政府领导人公然篡改伪造统计数字，利用行政手段直接干预统计工作，使统计数据准确性的提高受到很大影响。

5.现行统计方法制度与经济体制改革不相宜，与国民经济核算体系不相衔接。经济体制改革，实行开放搞活。农村包产到户，个体工业、商业企业层出不穷，诸如如何统计个体劳动工资等其他方面的有关数据，现行统计方法制度还不能准确地进行反映，而现行统计方法制度中某些指标的计算范围、口径和标准与国民经济核算体系不甚统一、不甚衔接，也使得统计数据不准。

6.统计基础工作不规范，核算管理差。有些基层企业的原始记录混乱，统计台账不健全，核算手续不严，计量检测工具不全，出现了“拍脑袋、凑数字、瞎估计”的现象，这样也就不可能搞准统计数据了。

总之，造成统计数据失实的原因很多，要提高统计数据质量，必须对症下药，采取如下措施：

1.开展统计法制教育，以法治统。通过多种多样的形式进行普及《统计法》的教育，如某市开展的“统计法规知识大奖赛”就可使全社会尤其是统计人员得到一次深入学习、领会《统计法》的良好机会，从思想上提高了他们对提高统计数据质量的认识，促使他们在实际工作中坚持原则，敢于同影响统计数字真实性的违法行为作斗争，真正做到以法治统。其次，还可对统计人员进行《统计法》的理论考试，让法深入人心，以便他们理直气壮地按法办事。再次，对大中专学校经济类专业应加设一门《统计法》基本知识课，同时加大会计与统计核算专业的《统计法》课程的课时量，以便学生将来走上统计工作岗位后能够依法办事，知法工作，把保证统计数据质量放在首要地位，为党政领导及企业管理和决策提供可靠的依据。

2.加强统计工作职业道德教育，坚持实事求是。为了消除人为干扰，确保统计数据质量，应定期开展统计职业道德教育，大张旗鼓地表彰敢于同弄虚作假现象做斗争的先进统计工作者。同时，对那些不实事求是地反映客观情况的单位或人，通过抓坏典型，及时曝光于社会，进行反面教育，这样，可进一步强化统计人员的工作责任心，培养他们实事求是的工作作风。此外，还必须要求统计人员学习并掌握哲学和政治经济学的基本知识，为坚持实事求是提供坚实的理论依据。

3.积极搞好业务培训，提高统计人员的业务素质。统计人员较高的业务水平是提高统计数据质量的重要因素，而要提高统计人员的业务素质，就必须经常组织业务培训，并进行考核，特别是基层单位更要搞好这项工作，保证一年至少举办一次培训班，并使之制度化，使统计人员能够及时吸收统计方面的新知识，以正确地进行各项统计工作。

4.加快统计管理体制改革的步伐，尽早实行垂直方式。关于统计管理体制，目前国际上通用的是采取垂直方式。即地方各级统计部门的人、财、物都受国家统计部门领导和管理，地方统计局和地方政府是服务和被服务的关系，地方统计机构不是地方政府的组成部分。这种管理体制不易滋长出行政干预统计数字的现象。尽管在我国现在实行垂直方式有很多困难，但是为避免党政领导任意左右统计数字，影响统计数据质量的现象再度发生，从长远观点来看我国统计管理体制也必须尽早采取垂直方式，力争再减少一个影响统计数据质量的因素。

5.尽快实现现行统计方法制度的改革，克服数出多门的现象。在深化改革的今天，各部门为掌握大量信息，需要统计部门提供各种统计数据。但随之而来的滥发报表、数据混乱的现象也日渐增多。而要克服统计数据失实的现象，就必须完善统计方法制度，改善国民经济核算制度与统计方法制度口径不一，标准不一，不衔接配套的状况。如目前在全国推行的基层企业一套表制度，就可以进一步统一统计方法和统计口径，把反映社会经济情况的主要指标高度概括地集中到一套表内，这样可有效地克服报表混乱，数出多门的现象，又如要取得农村一家一户和个体工业企业的有关统计数据，应采取以抽样调查为主，其他调查为辅的方式，并协同工商所、税务所、银行等部门进行横向调查，以保证统计数字的准确、可靠。

6.切实抓好统计基础工作的规范化、电算化，搞好核算管理。

建立健全完整的原始记录、统计台账，虽然要增加统计人员的工作量，但它们所记载的资料真实且条理化，比较简便易行，对查找核实有关数据，正确填报报表，以保证统计数字准确无误起到很大的作用。另一方面，也要重视统计核算管理工作，如要给统计人员配备所需的计量、检测、整理、分析所用的电脑和统计软件等工具，保证统计工作顺利进行。

7.建立责任制和考评制，定期或不定期开展统计数据质量检查。以往对统计数据的检查一般是一年进行一次，由于任务大，人手不足，很容易造成蒙混过关，问题查不出，责任不明了，更谈不上提高数据质量了。为达到检查的预期目的，必须建立相应的责任制和考评制。尽可能做到每一季或两季都由统计检查机构派出统计检查员到基层参与指导统计数据质量检查（因为基层数字是搞准统计数据的关键）。每一项检查都应定有考评分，考评分高就说明统计数据准确度高、质量好。反之，质量差，就要追究责任。从基层统计员到综合统计员直到统计检查员，层层制定岗位责任制，找出数据失实的原因，是哪一级的问题就要追究哪一级的责任，并进行严肃处理。

8.完善统计处罚机制，增加经济处罚条款。颁布实施《统计法》以来，没有一件因为违反统计法而被追究刑事责任的案例（虽然已构成犯罪）。尽管有些部门、单位的领导出自个人或局部利益公然伪造、虚报、篡改统计数据，于国于民都造成了极坏的影响，但对这些违反统计法的人最多也不过仅给予行政处分。统计法制应有的威慑力显得太弱，统计法对法律责任规定不力也使得统计数据失实现象屡禁不止。因此，必须加强统计法制建设，完善统计处罚机制，对于构成犯罪事实的，要追究刑事责任。同时应增加经济处罚条款，如某市金属制品厂虚报销售产值被有关部门罚款500元，并对有关人员进行了撤职或处分。这样，行政处分和经济罚款相结合，使统计法制的强制性和威严性充分体现在有效地维护统计数据真实性上来。

[论文摘要]统计数据的质量主要指统计数据的准确性。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。针对目前有些统计数据失实的现象，本文就该现象产生的原因进行了简要的分析，并提出了提高统计数据质量的措施。

参考文献：

[1]《中华人民共和国统计法》