大数据时代促进统计调查高质量发展研究

【摘  要】大数据时代对统计数据质量提出了新要求，统计实践需要高质量数据，数据质量依赖于质量管理体系，数据质量还依赖于评估与控制体系。论文提出大数据时代统计调查高质量发展的路径选择：提升统计调查决策能力与创新能力，强化统计调查的服务职能，构建统计调查数据质量评估与控制体系，促進统计调查与大数据研究的融合。

【Abstract】The big data era has put forward new requirements for the quality of statistical data. Statistical practice requires high-quality data. Data quality depends on the quality management system， and data quality also depends on the evaluation and control system. This paper proposes the path choice for the high-quality development of statistical survey in big data era： improving the decision-making ability and innovation ability of statistical survey， strengthening the service function of statistical survey， building the quality evaluation and control system of statistical survey data， and promoting the integration of statistical survey and big data research.

【关键词】大数据时代;数据质量;统计调查;高质量发展;决策能力

【Keywords】big data era; data quality; statistical survey; high-quality development; decision-making ability

【中图分类号】C829.2                               【文献标志码】A                                   【文章编号】1673-1069（2020）07-0112-02

1 引言

统计科学承担着数据收集、处理、分析和解释的作用，进而更好地发现规律和发现价值，从而进行更好预测和更好决策。大数据的“大”是大计算、云计算，与“小数据”（统计调查数据）一样，也具有发现规律、发现价值、更好预测与更好决策的作用。无论是小数据还是大数据，其分析的源头都是（统计）数据，数据的质量直接关乎预测和决策的有效性。因此，研究促进统计调查高质量发展和重视数据的高质量问题具有重要的现实意义。

2 大数据时代对统计数据质量提出了新要求

大数据的处理、解释和利用与传统的统计调查数据有较大差异，但两者有着共同的指向——高质量数据。政府部门、市场主体决策与预测的科学性，数据科学与大数据技术的发展，均对统计数据质量提出了更高的要求。

2.1 统计实践需要高质量数据

数据质量关系到统计实践中的方方面面，应该从注重数据的准确性向高标准的质量内涵转变来重视数据质量，可以说，数据质量也是生产力。第一，国家进行宏观调控决策，依赖于高质量的统计数据，如果统计数据质量存在问题，便会导致不能进行准确的判断和制定有效的政策，进而影响到调控效果。第二，如果没有高质量的统计数据，市场主体难以进行准确的判断和预测，直接影响到发展质量和经济效益。低质量的统计数据不但不能给各行各业带来帮助，甚至还会造成严重后果。第三，数据质量与统计调查实践密切相关。抽样调查技术与抽样设计不科学，没有科学区分概率抽样与非概率抽样，会造成数据质量低，从而在推断总体上出现偏差，近年来，众多的统计调查参赛作品或科研作品证实了这一点。第四，统计调查过程执行不严谨和缺乏专业性，也会导致数据质量低，从而造成推断的较大误差。

2.2 数据质量依赖于质量管理体系

统计数据质量管理体系不健全会对数据质量产生显著影响。第一，单项数据质量管理在我国占据着主导地位，综合的质量管理体系相对匮乏。例如，对不同环境下、具有特殊性的统计数据及调查对象，如果忽视设计针对性的调查方案，就会降低数据的关联性，导致误差增大，进而影响分析结果的质量。第二，数据信息化建设滞后，统计调查信息更新不及时;没有建立数据共享，造成人力、物力、财力的浪费。第三，对于数据质量的评判，需要有一个标准，关于这个标准的研究，应充分借鉴国际上的统计数据质量评判标准，确立我国的现代统计数据评判标准。第四，虚假和不准确的数据，往往会产生“蝴蝶效应”，一点点的误差，有可能导致最终结果偏差大，甚至产生一定的误导作用。

2.3 数据质量依赖于评估与控制体系

数据质量评估是统计数据质量管理非常重要的环节，从数据综合应用的角度进行考虑，对信息和数据的采集、存储和运用进行全面的考察和评价，以此来提高信息和数据的可信度和有效度，为科学决策提供保障基础。数据质量控制是通过一定的管理措施，使数据在采集、存储、运用中满足相关的质量要求的管理过程。统计数据的质量是统计工作的生命线，准确、可靠的统计数据是国家、企业进行科学决策和科学发展的重要基础。要有效提高统计数据的质量，就要分析统计数据质量问题的特殊性，制定统计数据质量的评估标准，做好统计数据质量的控制。

3 大数据时代促进统计调查高质量发展的路径选择

对数据价值的利用及大数据时代的发展要求，传统的统计调查需要不断变革。作为统计研究及大数据研究的关键环节，统计调查的高质量發展至关重要。

3.1 提升统计调查决策能力与创新能力

统计调查活动本身是一项具有创新特征的活动，统计调查可以培养策划统计调查项目的能力，训练创新思维和善于利用调查服务于创业决策的能力。调查研究人员根据自己的选题及研究背景，自主选择调查方法、数据处理方法、报告展示方式等，充分发挥了主动性和创造性。通过全程参与调查项目的策划、实施、评价，提升应用能力和创新能力，一方面能独立完成调查项目的开发、策划和实施，另一方面能独立承担受托的调查项目任务，以期实现调查实践的创新与创业。统计调查实践使主要的调查方法线索清晰，激起调查的兴趣和热情，重视问题的提出，实现在调查项目方面的创新。形成通过调查解决问题的思想观念，促进思考和创新，提高应用调查方法解决实际工作问题、为创新事件更好决策的能力。

3.2 强化统计调查的服务职能

第一，构建以企业用户需求为导向的数据质量体系，树立为企业经营管理决策服务的思想。统计工作人员收集数据要有目的性和针对性，开展相应的调查研究，进行分析与预测，提高统计的服务水平。

第二，统计机构要有保障统计数据质量的责任感，强化对统计数据质量的管理和评估;设计完善的统计调查制度，重视基层统计工作，服务地方政府和经济社会发展，强化系统信息化建设。

第三，必须加强对统计调查人员的专业培训，从而保障调查实施的质量，减小统计调查每一个环节出错的可能性和统计工作误差;加强对统计调查工作的监督和法律制度建设，为获取高质量的数据提供法律基础保障，为更好地促进经济社会发展强化服务职能。

3.3 构建统计调查数据质量评估与控制体系

第一，构建数据质量评估体系，一是采用逻辑关系检验法，作为调查对象的统计数据，都有他们的逻辑关系，通过这个检验法，当发现逻辑关系不成立时，说明数据中的一个或者多个数据不可信，经过进一步的分析和核查，发现统计数据中的漏洞并加以改正。二是采用调查误差评估法。将统计数据产生的误差作为分析点，通过对源头数据的分析，从而得出其可信度的评估方法。第二，设计统计指标、统计指标体系及其评价方法要坚持科学性、合理性原则;提高统计人员的业务素质，改进调查实施的质量。重视数据录入阶段的审核工作，加强审核标准的设置，对敏感指标的数据填报进行重点检查，加强对汇总数据的质量控制;在发布统计数据前，加强数据审计，借鉴国际数据发布标准。

3.4 促进统计调查与大数据研究的融合

相对于统计调查样本数据，大数据存在海量数据选择的空间，可以从多个角度出发，进行多维数据剖析。由于数据量大、多样性强，样本数据不能显示的一些规律，大数据可以反映出来;样本不足以捕获的某些微弱信息，大数据能够覆盖;样本中认为的反常数据，在大数据中能够得以认可。大数据时代，小数据同样重要，大数据中有小数据，小数据中有大数据，两者并不矛盾，应促进两者的融合发展。大数据时代，抽样调查技术仍然在诸多应用场合发挥着至关重要和不可或缺的作用，数据库进行的往往是整体性研究，有时也进行抽样，但抽样的目的是解决运行的时间问题。问卷调查领域常常选用抽样性研究，如社会调查和市场调查领域。

【参考文献】

【1】丁亚军.统计分析--从小数据到大数据[M].北京：电子工业出版社，2020.

【2】徐映梅.市场调查理论与方法[M].北京：高等教育出版社，2018.

【3】金勇进，杜子芳，蒋妍.抽样技术[M].北京：中国人民大学出版社，2015.

【基金项目】广东省创新创业教育课程《统计调查理论与实务》建设项目（粤教高函[2017]85号）。

【作者简介】黄小敏（1976-），男，广东韶关人，副教授，从事统计调查理论与实务、经济统计学教育研究。