统计数据质量监控和评估方法研究（下）

上海市统计局统计设计管理处课题组

（上海市统计局，上海 200003）

统计数据质量监控和评估方法研究（下）

上海市统计局统计设计管理处课题组

（上海市统计局，上海 200003）

从探索建立上海市统计系统数据质量监控和评估体系方法角度出发，结合统计“四大工程”建设和一套表工作的实施，对统计数据质量监控的管理从统计设计、统计培训等五个阶段提出了工作要求和方法。目前统计数据质量评估的方法有历史数据对比分析、趋势性对比分析等。为进一步完善统计数据质量监控和评估体系，建议提高统计数据质量的监控和评估效果、建立健全下级统计机构的数据质量考核机制等。

统计数据；质量监控；评估

五、统计数据质量监控的工作要求和方法

统计数据质量监控是对数据的产生、传输、加工、使用等环节进行质量控制管理的过程。质量监控管理工作涉及统计设计、统计培训、统计调查、数据录入和审核、数据发布与使用等五个阶段，每个阶段的工作要求如下：

（一）统计设计阶段

1.科学设计统计调查方案。根据国家统计制度的要求，结合地方管理需要，确定调查目的，在充分调研、广泛听取管理部门和基层单位意见的基础上，遵循必要性和可行性原则，科学设计统计调查的制度及组织实施方案，降低重复统计的可能性，提高统计调查的有效性。

2.合理设置统计指标。设置统计指标要符合有关统计调查制度的管理规定，指标含义、统计范围的界定要清晰，分组要规范，指标解释和计算方法要精确。力求精简统计报表，缩减统计指标。

3.规范统计业务流程。按照统一规范的原则，明确统计数据质量监控流程各业务环节中设计管理部门、综合核算部门、名录库管理部门、专业部门和技术支持部门的职责权限及业务分工，各部门按照统计调查管理规程要求，实施规范的业务流程。

（二）统计培训阶段

1.加强统计法制和职业道德教育。加强对统计人员的统计法制和职业道德教育，要求统计人员必须依法履行统计职责，恪守职业道德，如实收集、报送统计资料，对其负责搜集、审核、录入的统计资料与统计调查对象报送的统计资料的一致性负责。

2.加强统计业务知识培训。加强对统计人员的专业知识培训，对包括调查方法、调查范围、调查对象、指标口径、计算方法、数据审核办法等在内的多方面内容进行讲解。做好联网直报单位统计人员的计算机应用程序培训，分专业讲解基层表调查内容和填报要求，以及网上数据填报、审核、提交方法、网报设备和环境要求等内容。开展定期业务辅导工作，提高统计人员业务素质，确保其准确理解报表填报的规范化要求。

（三）统计调查阶段

1.建立健全统计单位名录库。确保调查单位的唯一性，消除调查对象在各行业各地区的重复或遗漏。统一协调管理各专业的调查单位，使用统一的基本单位名录库作为调查单位库和抽样框，实现“先进库，再报数”；严把调查单位进入和退出关；充分利用部门行政登记信息开展统计登记和基本单位统计调查，及时做好基本单位名录库的维护更新工作。

2.完善统计台账和原始记录制度。检查督促基层调查单位建立健全统计台账和原始记录，规范基层统计信息采集流程，清楚反映数据的来源、计算、调整和汇总等情况。统计台账的指标设置应满足统计报表所需的基本内容，统计台账的记载须与原始记录数据吻合，做到准确、及时、连续、完整、清晰，查询方便。使用计算机网络管理的单位，须做好各类资料的备份和保管工作，防止出现人员变动导致的数据不衔接问题。

3.积极推进数据处理软件系统和联网直报系统建设。依托信息化技术，统一专业数据处理软件平台，统一实施联网直报，转变基层统计机构工作职责。通过积极推进数据处理软件系统和联网直报系统建设，实现数据审核、汇总、分析等综合功能，为提高统计数据质量提供坚强的保证。

（四）数据录入和审核阶段

统计报表采集过程中，要加强对统计数据完整性、合理性、逻辑性和准确性的审核工作，严格采用计算机审核和人工审核相结合的方式，即人工初步审核报表的完整性和合理性，数据录入程序全面审核表内、表间指标的逻辑平衡关系，确保统计数据真实准确。

该阶段要求采用以下多种方法对原始数据进行审核，包括：数据总量审核、重点企业审核、数值性审核、合理性审核、对比性审核、协调性审核、稳定性审核和一致性审核。

1.数据总量审核。确保统计报送单位的单位个数、总量数相对稳定。以年定报制度和调查范围核定的样本框为依据，检查遗漏单位。

2.重点企业审核。确保重点企业上报率，对于经济总量大、增长快的重点企业着重审核，对其定期数据进行跟踪监测，发现异常波动及时查明原因。对于总产值增速排名全市前列且规模较大的企业，需进行复核并加报说明。

3.数值性审核。（1）各总分数据之间的加总关系。表内审核关系如“实收资本”的分组数据应与总计数据一致。表间审核关系，如《法人单位基本情况》表中的指标“期末从业人员数”、“产业活动单位数”、“全年营业收入合计”、“主营业务收入”、“资产总计”和“实收资本”等数值应与其下属各《产业活动单位基本情况》表中的相关指标之和相符。（2）各总计数应大于等于其中项数值。如《法人单位基本情况》和《产业活动单位基本情况》表中的“期末从业人员合计”数值应大于等于“女性从业人员数”，“全年营业收入合计”数值应大于等于“主营业务收入”。（3）数量级明显偏大或偏小的异常值情况。当指标值位数明显多出或少出一位，需核实是否出现计量单位进位错误。如各专业财务状况表中的指标计量单位大多为千元，填报时若不注意，则容易引起混淆。如遇此类似情况，要及时向报表单位核实，经确定后修改。

4.合理性审核。对基层报表的相关指标进行简单计算后加以分析，若出现计算结果偏差较大的情况，可能是出现了记录误差，从对计算结果影响最大的个别记录入手，逐个评判，通过询问、核实，确认错误的类型，并进行修正；若实际情况确实如此，则应录入说明原因，并随报表一同上报。

如《法人单位基本情况》和《产业活动单位基本情况》表中部分指标间有关联审核。如“登记注册类型”为国有110、国有联营141、国有独资公司151，则“企业控股情况”应为国有控股；“企业年末实收资本”中港澳台商资本比例占优，则“企业控股情况”应为“港澳台商控股”。

5.对比性审核。各专业填报单位的相关数据可通过与部分上市公司对外披露的年报、会计结算报表和其他有关信息资料比较检验。

如《金融业业务情况——开放式基金业务情况》报表可通过比对各基金公司网站公布的基金业务情况数据来核实。由于各基金公司仅填报本部柜台直销的开放式基金有关数据和上海投资者直接在本公司网站买卖开放式基金的有关数据，不包括银行和证券公司代理销售的部分，故其填报数据应小于基金公司网站显示的合计数据。

6.协调性审核。同一专业行业内的调查单位虽然规模有所不同，但所从事的业务具有一定的同质性，因此，其填报的各项统计数据的大致趋势应与本行业内业务相近、规模类似的单位大致相当。即其就同一指标的增减趋势和幅度应控制在合理范围之内，而各种规模调查单位在该行业中的大体占比历年应保持相对连贯性。

7.稳定性审核。通过与历年数据资料比对，确保单位基本情况的稳定性。当“登记注册类型”、“控股情况”和“行业类别”等指标出现变动时，应及时了解有关情况。对于“登记注册类型”和“控股情况”确有变化的单位，需调查核实确认；对于“行业类别”的分类情况有变化的单位，依据主要业务活动或主要产品的描述情况，与单位核实后通过主要营业收入来源加以认定。

8.一致性审核。通过将各行业重点单位统计数据与各相关主管部门提供的行政记录数据进行对比，两者所反映规模效益的增减变动趋势应保持一致。如发现异常数据，需进行调查核实。

如《银行业及非银行金融业财务状况》表中“各类贷款”、“各类存款”、“各项贷款利息收入”和“各项存款利息支出”等指标的增长情况应与中国人民银行上海总部提供的本市各金融机构本外币存贷款余额的增长趋势相一致。

对于通过上述审核方法发现的差错，应认真核实、查明差错原因，并附报相关说明，做到数出有据、合乎逻辑。对上报数据出现异常值时，须具体说明特殊原因。差错数据经核实确认后可进行修改，数据录入的再生性差错控制在3‰以内为宜。

（五）数据发布与使用阶段

1.完善数据发布制度。数据的发布由综合统计部门统一负责和归口管理，以防止数出多门，影响政府统计的公信力。对于数据质量不高、易引起争议和质疑的统计数据，必须通过合法程序对其合理性进行评估判断，不得擅自发布。

经市统计局审核同意，各部门负责发布本部门的全市性统计数据，并对所发布数据的客观性和真实性负责。数据发布时，要按照公开透明、科学规范的原则，向社会发布主要指标的涵义、调查方法等。

2.规范数据的使用管理。各部门召开全市性会议或举办全市性活动，需引用全市性统计数据的，必须与已发布的统计数据保持一致。各部门、各区县政府向党政领导和有关部门提供内部研究工作使用、不属于调查制度范围内的统计数据，需说明数据的来源和采集方式，并不得对社会公布。

3.加大统计督查工作力度。建立健全专业数据质量抽查制度，制定具体抽查方案，采取随机抽查和重点抽查的方式，保证基层统计数据质量。此外，还应规范部门统计调查方案，加强业务指导，协助部门统计机构开展系统内的数据质量抽查工作。

六、统计数据质量评估的目的与方法

（一）统计数据质量评估的目的

统计数据质量评估是对经过数据监控后汇总、整理完毕的统计数据的质量进行科学的分析和评价，并对其准确性进行评估，是数据质量监控和评估体系的一个重要组成部分。评估的目的是为了掌握统计数据的可靠程度或差错率的大小，以便正确使用统计数据，并采取有针对性的措施，持续提高统计数据质量和政府统计的公信力，以满足社会公众的需要。

（二）统计数据质量评估的方法

1.历史数据对比分析。利用若干年的数据资料，找出指标动态变化的趋势和规律，进行数据质量评估。当期数据可与上期数据、去年同期数据进行对比，并结合季节性因素，评估当期数据的合理性。如交通运输业中的客运量指标一般在春节、黄金周、寒暑假所在的月份相对较高，而其他月份比较平稳；货运量指标一般前低后高，旺季出现在第四季度。

2.趋势性对比分析。一般情况下，相邻两个月度之间及当月与去年同月之间变化不应过大。各专业可根据自身行业特点，设定合理的增幅区间范围，对超出范围的评估指标应认真查询、订正，并说明变动的原因。

3.同行业重点企业横向对比分析。一般而言，同行业的相关企业发展趋势较为类似，可以通过重点企业之间的对比，评估数据的准确性。

4.地区差异的对比分析。由于统计报表制度方法在全国范围内基本保持一致，有些指标，如采购经理指数的体系和方法在全世界统一，故地区间、甚至国家之间的评估指标对比具有一定的可靠性。

5.时间序列指标验证法。各专业建立主要指标的时序数据，如销售额、从业人员数、资产总计、主营业务收入、利润总额等，通过时间序列指标，观察市场变化规律，从而验证报表数据质量，若出现异常变动，应查明是否存在合理的变动依据。

七、进一步完善统计数据质量监控和评估体系的建议

（一）通过推进“企业一套表”工作，进一步提高统计数据质量的监控和评估效果

今年“企业一套表”的工作已在上海市开展试点，对数据实行集中统一平台的采集处理，调查对象报送的统计数据将同时置于各级统计机构的监督之下，统计数据采集处理流程将实行在线监控。数据采集过程的集中统一管理，克服了过去多层级数据处理带来的缺乏公开性和透明度的弊端。通过推进“企业一套表”工作，不仅可以规范统计工作流程，统一计算标准，精简统计调查内容，提高数据生产流程的科学性和透明度，更重要的是可以保证统计数据质量，进一步提高数据质量监控和评估的效果。

（二）建立健全下级统计机构的数据质量考核机制

在各专业处室开展数据质量监控和评估工作时，需建立健全对区、县统计机构的考核机制，加强对数据质量完善和附加标准的考核权重，从源头上增强统计数据的质量监控力度。

（三）加强基层统计建设，形成高素质的基层统计队伍

建立健全基层统计队伍是搞好基层统计工作、提高统计数据质量的重要基础。上级统计部门应强化对基层统计人员的培训力度，开展多层次、多形式的岗前和在岗统计培训，提高基层统计人员业务水平。应开展统计职业道德教育，持续提高统计人员的思想政治素质。此外，基层要确保一支相对固定的调查队伍，并通过多方面保障解决他们的后顾之忧，从而形成一个较为稳定的基层统计调查网络。

（四）加强统计执法检查工作，提高统计违法成本

统计执法部门不仅要强化统计法制宣传，增强基层单位法律意识，而且需要加大对统计违法行为的查处力度，强化执法手段和执法措施，做到统计执法经常化、规范化、制度化；排除影响统计数据质量的人为因素，加大处罚力度，提高虚报、瞒报、拒报等统计违法行为的成本，从而对数据的生产者起到约束作用。

（五）保证数据发布渠道的公开透明，提高我国政府统计数据的公信力

从目前我国统计数据的公布情况看，我国与数据公布通用系统（GDDS）的要求存在一定距离，这对我国政府统计数据的公信力提出了挑战。

目前，政府数据发布的渠道比较广泛，社会公众可以通过平面、电视和网络媒体及时获得最新的统计数据。但对数据发布的内容、表达方式、统计指标的概念、口径、计算方法和统计数据的调查方法，需要推行统计数据透明度标准，以简洁易懂的方式，提供更多社会公众关注的统计数据，帮助国内外的使用者更加清晰地了解统计信息。出现公众舆论对公布数据的质疑，需及时做出解释说明，逐步增强公众对我国统计数据的信任度。

（六）建立用户对数据质量的反馈渠道，充分考虑和吸纳使用者的意见

数据质量的核心就是满足用户需求的程度，即让使用者满意。因此，数据质量管理的过程应该是透明、开放的，可以通过正式会议、非正式讨论、用户问卷调查等方式，充分了解政府机构、企事业单位和个人等使用者对数据质量包括数据内容、服务方式和发布时间等各个方面的意见和建议，使体系的改进措施做到有的放矢，真正达到提高数据质量的目的。

[1]胡安荣，王光彩等.基层统计数据质量控制研究[J].统计制度方法研究，2009年第4期.

[2]邵建利，丁玲丽.统计数据质量控制和评估机制的研究[C].贯彻落实科学发展观推进上海统计改革与发展优秀论文选编，2005年.

[3]黄秉成，孙宗进.统计调查数据质量的甄别与控制[J].上海统计，2010年第1期.

10.3969/j.issn.1674-8905.2012.03.012

课题组组长：沈丽华

课题组成员：陈永奇 陈 源 王 静 鲁 轶

执 笔 人：鲁 轶

周群艳）