采购经理调查源头数据质量管控研究

潘功珏+王建+陈晓维+王俊梅+李辉跃

采购经理调查源头数据质量管控一直受到国家统计局高度重视。国家统计局发布了《国家统计质量保证框架》、《国家调查队统计流程规范》、《采购经理数据质量控制办法》、《采购经理调查基础工作规范化制度》等系列规章，为科学管控采购经理调查源头数据质量发挥了重要作用。但实践发现，采购经理调查源头数据质量管控环节和节点零散、抽象，分散在采购经理调查统计流程中，未形成系统的源头数据质量管控指标体系。质量管控缺乏科学、量化监测和系统评价。为促进源头数据质量管控的标准化、专业化和系统化，本文拟构建采购经理源头数据质量管控指标体系和控制标准，利用数学模型，使质量管控这一隐性、抽象问题转变成显性、可量化的问题。

一、采购经理调查源头数据质量管控概念和范围

采购经理调查源头数据质量管控指对确定需求、调查设计、审批备案、任务部署、数据采集、数据处理、数据评估等可能引发源头数据质量的环节和节点进行全面质量管理和控制的活动，保证采购经理调查源头数据的准确性、及时性、完整性。

统计流程包括确定需求、调查设计、审批备案、任务部署、数据采集、数据处理、数据评估等11个环节（参考《国家调查队统计流程规范》）。从实践和理论看，采购经理调查源头数据质量管控并不涉及统计流程中所有环节，存在一定的管控范围。如数据发布与传播、统计分析、整理归档、综合评估不属于源头数据质量管控范围。同时某些环节通过国家统计局预先管控达到稳定的质量控制标准，可视为常量，不纳入源头数据质量管控范围。因此，采购经理调查源头数据质量管控范围应涵盖调查设计等6个环节，须注意保障措施是贯彻落实源头数据质量管控的重要基础，也应纳入源头数据质量管控范围，见图1。

二、采购经理调查源头数据质量管控指标体系构建

（一）构建目的和原则

1.系统性

源头数据质量管控是一项复杂的系统工程，指标体系应全面、系统地反映质量管控的各个方面，具有层次高、涵盖广、系统性强的特点。

2.科学性

指标体系应能够准确反映采购经理源头数据质量管控主要特征，本身有合理的层次结构。指标数据来源和处理有科学方法，能够反映出各个环节和节点的质量管控能力和水平。

3.可操作性

指标设计必须遵循《国家统计质量保证框架》、《国家调查队统计流程规范》等国家规范，在此基础上还需结合采购经理调查源头数据质量管控工作的实际操作层面，充分考虑到数据可获得性和指标量化的难易程度。

4.动态性

源头数据质量管控是一个持续改进的过程，指标设计应考虑反映不同时期质量管控能力和水平的变化，综合地反映质量管控的现状和发展趋势，便于进行预测与管理。

（二）质量管控指标体系构建

指标体系的构建包括指标层次构建和评价指标筛选。不同的人认知侧重点不同，因此不同的统计管理者构建的指标体系可能不同。大量查阅发现，数据质量管控指标体系研究资料较少，而采购经理源头数据质量管控指标体系研究仍是空白。因此，质量管控指标体系构建没有固定模式。本文根据采购经理调查实践，参考国家发布的《国家调查队统计流程规范》和《采购经理调查数据质量控制办法》，对采购经理调查源头数据质量管控范围涉及的环节和节点梳理、取舍、归纳、提炼，形成以“样本管控”、“单元管控”、“人员要素管控”、“数据采集管控”、“数据处理管控”、“数据评估管控”、“保障措施管控”七个环节为准则层，以“抽样方案”等21个节点为指标层，以“采购经理调源头数据质量管控”为目标层的采购经理源头数据质量管控指标体系（见表1）。

“样本管控”是抽样设计的重要组成，对源头数据的代表性有重要影响。“单元管控”、“人员要素管控”是任务部署的核心，对企业、企业填报人员、统计人员落实采购经理调查工作有重要影响。“数据采集管控”、“数据处理管控”、“数据评估管控”是对源头数据流转过程的层层把控。“保障措施管控”是实现各个管控环节有序运转的重要保障。

（三）管控节点指标质量控制标准

采购经理源头数据质量管控指标体系建立后，各个节点指标应有相应的质量控制标准。本文在《国家统计质量保证框架》和《采购经理调查数据质量控制办法》基础上，提出21个节点的质量控制标准（见表2）。

（四）指标体系评价等级和量化

1.指标评价等级

本文利用李克特（Likert）量表法，将所有指标用语义学标度分成五个测量等级即“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“差”，以反映遵循质量控制标准的程度。对五个测量等级分别赋予5分，4分，3分，2分，1分，形成评价定量分级标准，见表3。

式中：u表示评价者k对评价对象i的评价结果；H为邀请的评价者数目；m为评价对象个数；n为评价等级数。

定性指标隶属度都采用百分比计算方法，根据工作实际情况以及指标特点，百分比值可有不同的取得方式。企业调查（电话）、专家评议、统计调查、考核组评议、自我评议等均可作为产生评语等级百分比的方式。

三、采购经理源头数据质量管控评价数学模型

基于采购经理源头数据质量管控指标难以定量描述及评价指标体系复杂系统性和递阶层次性的特点，考虑使用模糊层次综合评价法，即FAHP评价法。这是一种将模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）和层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）相结合的评价方法，在体系评价、效能评估，系统优化等方面有着广泛的应用，是一种定性与定量相结合的评价模型。两者相互融合，对评价有着很好的可靠性。采购经理源头数据质量管控应用FAHP评价法是将层次分析法和模糊综合评价法有机结合起来对质量管控状况进行评价，即通过层次分析法确定准则层和指标层各指标权重，用多层次模糊综合评价法对采购经理源头数据质量管控综合评价。

四、质量管控评价方法模拟应用

（一）AHP方法计算各环节和节点指标权重

利用AHP方法计算各层权重，邀请采购经理调查的专家对各级评价中各个因素的重要程度进行两两比较，比较的结果用于建立AHP的判断矩阵分布权重。为了得到量化的判断矩阵，采用1～9的标度法通过专家咨询，分别考查B层因素和C层因素的相对重要性，可以得出矩阵A-B、B-C判断，通过一致性检验。计算出准则层权重向量WA-B（B层指标相对于A层权重）；指标层权重向量WB1-C，WB2-C，WB3-C，WB4-C，WB5-C，WB6-C，WB7-C（C层指标相对于B层权重）；合成权重向量WA-C（C层指标相对于A层权重）。假设该调查队已通过专家咨询，计算出各层权重，见表4。

（二）管控节点指标隶属度

根据指标和工作实际情况，选择或综合采用企业调查方式计算产生评语等级的百分比来，并生成21个管控节点指标的隶属度。按准则分7个方面形成指标层的模糊关（四）评价结果分析

利用指标测量等级分数向量F=（5，4，3，2，1），分别计算指标层、准则层和目标层得分。

从总体看，该调查队采购经理调查源头数据质量管控综合得分为3.30分，属于“较差”的等级。从7个管控环节看，“数据处理管控”属于“较好”等级；“样本管控”、“人员要素管控”、“数据采集管控”、“数据评估管控”的得分在3到3.5分之间，属于“较差”的等级；“单元管控”、“保障措施管控”得分在3分以下，属于“差”的等级。从21个管控节点看，“宣传落实”等9个节点管控得分在3分以下，属于“差”的等级；“抽样方案”等6个节点管控得分在3到3.5分之间，属于“较差”的等级；“企业回访”1个节点管控得分在3.5到4.0分之间，属于“较差”的等级；“数据审核和查询”1个节点管控得分在4.0分到4.5分之间，属于“较好”的等级；“联网直报”等4个节点管控得分在4.5分到5.0分之间，属于“好”的等级。综上，该调查队采购经理调查源头数据质量管控总体能力和水平不够，存在较多的薄弱管控环节和节点，源头数据质量管控没有落实到位，必须加大力度有针对性的整改（见表5）。

五、采购经理源头数据质量的量化管控

采购经理源头数据质量管控评价方法应用。实现源头数据质量管控能力和水平的量化，为源头数据质量的量化管控提供条件。源头数据质量管控的量化评价可实现多种量化管控功能。

点面结合的质量管控评价应用。计算并利用环节（准则层）和节点（指标层）权重向量，区分采购经理源头数据质量重点管控环节和节点，给予重点干预，做到“面上改善、重点突出”。利用质量管控环节和节点评价结果（得分或等级），监控各环节和节点管控状况，发现质量管控弱项环节和节点，分析成因、调整方法，改进弱项环节和节点管控。计算目标层汇总评价（得分或等级），掌握源头数据质量管控综合能力和水平。

横向和纵向的质量管控评价应用。在不同统计机构间，利用质量管控指标体系开展源头数据质量管控评价（得分或等级），可以掌握和对比不同单位源头数据质量管控状况，促进各机构不断改进质量管控能力和水平，实现科学考核和管理。在不同时间点上，利用质量管控指标体系开展源头数据质量管控评价（得分或等级），可以对比掌握采购经理源头数据质量管控能力和水平的变化，促进机构提升质量管控能力和水平，实现动态考核和管理。