企业统计数据质量影响因素的实证分析

钱海婷，李 凤

（1．西安财经学院 人事处，陕西 西安 710100；2．渭南师范学院 统计科学与社会计算研究所，陕西 渭南 714000）

企业统计数据质量影响因素的实证分析

钱海婷1，李 凤2

（1．西安财经学院 人事处，陕西 西安 710100；2．渭南师范学院 统计科学与社会计算研究所，陕西 渭南 714000）

为明确企业统计数据质量的影响因素，定量描述各因素之间的关系，利用SEM模型，通过SPSS AMOS18．0软件进行数据分析，得到企业的信息化程度、企业重视化程度、企业统计力量、统计人员知识水平、统计人员地位、组织正规化程度6个因素的企业统计数据质量结构模型，并比较各个因素对企业统计数据质量影响的大小及各影响因素之间的相关关系，为进一步提高企业的统计数据工作提供了依据。

企业统计数据；SEM 模型；SPSS AMOS18．0软件

随着经济的快速发展，企业的统计信息能很好地反映各行各业的生产经营成果。准确、及时、适用的企业统计数据不仅为生产经营者的管理提供决策依据，而且可有效地提高政府宏观经济调控的质量。因此，了解企业统计数据质量的影响因素、定量描述各因素之间的关系和提高企业统计数据质量，是目前要解决的主要问题。

目前，国外文献主要研究了企业统计数据质量的技术性因素。Pipino等人给出了数据质量的16个维度定义［1］；Nordbotten从统计过程着手，认为编辑过程对于统计数据的质量起着很重要的作用［2］；Lee研究了统计工作人员的知识水平与数据质量的关系［3］。国内文献主要对企业统计数据质量非技术性影响进行了研究，杨青云等人介绍了基本的数据质量评估指标，提出了一种数据质量评估模型［4］；杨辉介绍了统计数据质量的内涵与控制［5］；许涤龙等人介绍了中国统计数据质量评估的各种方法［6］；王颖通过实证分析确定了企业统计数据质量的7个影响因素研究［7］。总之，国内对企业统计数据质量影响因素的研究，绝大多数文献是基于定性理论的研究，并没有定量描述企业统计质量与影响因素之间的关系。结构方程模型是定量化分析的工具，近年来结构方程模型在顾客满意度调查上已取得了很好的应用，如陈纪波等人研究了基于结构方程模型的流动人口迁移意愿［8］。

笔者运用SEM模型对企业统计数据质量的影响因素进行了实证分析，得出统计人员素质、企业的信息化情况、企业统计力量、企业的重视化程度、统计人员的待遇和企业的组织正规化程度6个因素的企业统计数据质量的结构模型，为改善企业统计工作提供了理论依据。

一、SEM模型的基本理论

SEM模型是一种建立、估计和验证因果关系模型的方法，能有效地解决理论变量的测量问题，同时验证并探索理论变量之间的关系结构［9］3［10］4。SEM模型包含测量模型、结构模型两个基本模型。

测量模型描述观测变量与潜在变量之间的关系，即：

其中X为外源观测指标，Y是内生观测指标，ΛX与ΛY是指标变量X、Y的因子负荷阵；ξ与η分别为外源潜在变量和内生潜在变量的关系；δ和ε分别是X和Y的测量误差。

结构模型描述潜在变量之间的关系，模型为：

其中B为η之间的关系，Γ为ξ对η的影响，ζ为结构方程的残差项。

二、SEM模型的构建

本文基于文献的综合研究，从企业统计数据质量的及时性、准确性和适应性3个维度反映企业统计数据的质量，将模型的潜在变量定义为以下7个：企业统计数据质量（F7）、企业的信息化程度（F1）、企业的重视程度（F2）、企业的统计力量（F3）、统计人员的素质（F4）、统计人员的待遇（F5）、企业的组织正规化程度（F6），其中F7的可测变量包含准确性、及时性和适用性；F1的可测变量包含人均计算机的拥有率和信息系统的数量；F2的可测变量包含企业用于统计数据的经费投入、企业对统计人员专业知识的培训情况、企业的成员对统计知识的了解和重要性认识程度；F3的可测变量包含企业统计人员的数量及企业统计部门的信息化水平；F4的可测变量包含统计人员的专业水平、受教育水平、计算机基本操作技能水平和与统计软件的应用水平；F5的可测变量包含统计人员待遇的高低、待遇在企业中的等级、统计人员的流动率高低和统计人员的工作态度；F6的可测变量包含企业内部的作业标准化情况、企业的规章制度完善情况、与统计相关的企业规章制度健全情况、企业实施奖惩举措的频繁程度和企业考核员工的频繁程度。

根据各个潜在变量之间关系及观察变量与潜在变量之间的关系，建立初始的SEM模型，见图1。

图1 各变量的初始结构方程模型图

模型中7个潜在变量之间相互影响，可建立如下假设：H1：企业的信息化程度（F1）与统计数据质量正相关；H2：企业的重视程度（F2）与统计数据质量（F7）正相关；H3：企业的统计力量（F3）与统计数据质量（F7）正相关；H4：统计人员素质（F4）与统计数据质量（F7）正相关；H5：统计人员待遇（F5）与统计数据质量（F7）正相关；H6：组织正规化程度（F6）与统计数据质量（F7）正相关，H7：企业的组织正规化程度（F6）与企业的重视程度（F2）正相关，H8：企业的统计力量（F3）与企业的重视程度（F2）正相关；H9：统计人员素质（F4）与企业统计力量（F3）正相关。

三、测量的信度和效度检验

在实证研究过程中，信度和效度检验确保了测量工具与数据收集的可靠性与有效性。本文采用Cronbach’sα系数来检验测量信度，利用SPSS19．0软件得到总体的Cronbach’sα系数是0．935，说明所使用的研究数据可信度较高。

表1 案例处理汇总的信度分析结果表

表2 各变量及计量指标的一致性系数表

效度是指概念定义与操作化定义间是否契合，测定效度就是检验收集的研究数据是否能够反映所要讨论的问题，能否得到想要得到的结论［11］。本文首先构建模型，利用模型拟合指数进行验证，表4中的拟合结果说明所使用的研究数据结构较有效。

四、模型的拟合

模型的拟合分为模型的结构关系分析与模型评价，利用SPSS AMOS18．0软件，采用极大似然估计进行SEM模型分析，得到观察变量和潜在变量之间的因子载荷及各个潜在变量之间的路径系数，输出结果如图2所示。

图2 SEM模型参数估计结果图

模型中各个参数的显著性检验结果在95%的置信水平下，除人均计算机的拥有率←企业的信息化程度、企业领导及员工对统计知识的了解程度←企业的重视程度外，其余观察变量和潜在变量之间的载荷系数及各个潜在变量之间的路径系数都具有显著的统计意义（见表3）。

模型拟合结果见表4，由表4可知拟合程度指标均达到可接受区间，模型为最优模型。

表3 模型的参数估计结果表

五、结 论

由模型结构可以看出，企业的信息化程度对企业统计数据质量的影响为0．23；企业的重视程度对企业统计数据质量的影响为1．21；企业的统计力量对企业统计数据质量的影响为0．71、统计人员素质对企业统计数据质量的影响为1．96、统计人员待遇对企业统计数据质量的影响为0．53；企业组织正规化程度对企业统计数据质量的影响为0．41。比较各个影响因素，统计人员素质＞企业的重视程度＞企业的统计力量＞统计人员待遇＞企业组织正规化程度＞企业的信息化程度。通过验证分析，明确了企业统计数据质量关键影响因素的大小关系，并以此提出提高企业统计数据质量的几点建议：

第一，统计人员素质对企业统计数据质量具有显著影响。因此，一方面，企业在招聘统计人员时，应注意该人员的知识水平和教育背景，考量是否具有胜任此工作的能力；另一方面，企业应加强对统计人员进行专业知识培训，提高统计人员的专业素质，有助于企业统计数据质量的提高。

第二，企业重视化程度、企业统计力量、统计人员待遇与企业统计数据质量具有显著的正相关性。首先，企业应设立专门的统计部门，安排专业的统计工作人员，定期对统计人员进行专业知识培训，促进统计人员知识水平的更新和提高，加强企业统计力量；其次，应适当提高统计人员的待遇和地位，给予统计人员足够的重视和关心，调动其工作积极性，确保统计源头数据的准确性，从而提高企业统计数据质量。

第三，完善企业相应的规章制度，并严格按其执行，将统计工作规范化，进一步提高企业统计数据质量。

第四，积极地利用计算机技术来辅助企业统计工作，提高统计工作的效率和效果，有助于提高企业统计数据质量。

表4 结构方程拟合程度指标表

［1］ Pipino L L，Lee Y W．Wang R．Y．Data Quality Assessment［J］．Communications of the ACM，2002（4）．

［2］ Nordbotten S．Strategies for Improving Statistical Quality ［EB／OL］．http：／／www．unece．org／fileadmin／DAM／stats／documents／1999／06／sde／4．e．pdf．

［3］ Lee Yang W．Strong Diane M．Knowing－Why about Data Processes and Data Quality ［J］．Journal of Management Information Systems，2003（3）．

［4］ 杨青云，赵培英，杨冬青，等．数据质量评估方法研究［J］．计算机工程与应用，2004（9）．

［5］ 杨辉．统计数据质量的内涵与控制［J］．中国统计，2006（3）．

［6］ 许涤龙，叶少波．统计数据质量评估方法研究述评［J］．统计与信息论坛，2011（7）．

［7］ 王颖．企业统计数据质量影响因素研究［D］．杭州：浙江大学，2006．

［8］ 陈纪波，王桂芝，陆金帅，等．基于SEM模型的流动人口迁移意愿研究［J］．统计与信息论坛，2013（10）．

［9］ 吴明隆．结构方程模型：AMOS的操作与应用［M］．重庆：重庆大学出版社，2009．

［10］易丹辉．结构方程模型：方法与应用［M］．北京：中国人民大学出版社，2008．

［11］贾静，樊相宇．基于结构方程模型的统计数据质量影响因素分析［J］．西安邮电学院学报，2011（4）．

Factors Analysis on Enterprise＇Statistical Data Quality

QIAN Hai-ting1，LI Feng2
（1．Personnel Department，Xi＇an University of Finance and Economics，Xi＇an 710100，China；2．The Institute of Statistical Science and Social Computing，Wei nan Normal University，Weinan 714000，China）

To improve the quality of enterprise＇statistical data，identify the factors affecting quality of statistical data and the relationship between these factors，this paper studies on quantitative research of the factors of enterprise＇statistics data quality，using the SEM model．Through questionnaires and the data analysis by application of the SPSS AMOS18．0software，it obtained the structure model between the six factors which acting on the quality of statistical data．That is the degree of information，corporate emphasis on the degree of corporate statistical power，the knowledge level of statisticians，statistical personnel status，as well as the degree of organization and regularization of the enterprise．We compared to the size of each influence factor，and attended the relationship between these influencing factors and provides a basis to further improve the business＇statistics data quality．

enterprise＇statistical data；SEM model；SPSS AMOS18．0software

C8

A

1007－3116（2014）07－0109－04

2014－03－21；修复日期：2014－05－15

国家统计局重点科研计划项目《企业统计数据质量影响因素分析》（2010LB03）

钱海婷，女，江苏启东人，硕士，副研究员，研究方向：中小企业分析；

李 凤，女，陕西渭南人，硕士，副教授，研究方向：金融数学。

（责任编辑：郭诗梦）