政府统计公信力评价体系研究

李俊俊

(齐鲁师范学院继续教育学院，山东济南250100)

统计是勘测我国国情国力状况，揭示经济发展规律的重要手段。近年来，我国统计工作取得显著进步，统计在社会发展中的作用越来越大。随着新媒介公共环境的变化，国民权利意识与诉求的增加，公众对统计数据、统计工作的关注程度不断提高，政府统计公信力作为反映社会公众对政府统计工作认可度与信任度的名词出现在人们的视野中。公信力，既指使公众认可和信任的力量，反映的是主体获得客体信任的能力；也指公众认可和信任的程度，反映的是客体对主体工作的满意度和依赖度。政府统计公信力主要指政府统计部门在社会公众中的信用和声誉，亦或指社会公众对政府发布的统计信息的信赖度和接受程度。统计数据的质量、统计工作的透明度、统计服务的水平都反映着统计的信誉度。

政府统计公信力关乎政府形象，然而当前统计数据遭受质疑情况频繁出现，房价“被降低”、工资“被增长”等问题屡见不鲜，经历过几次大型信任危机之后我国统计公信力备受质疑。2020年中央一号文件指出，对统计数据造假零容忍，要坚决提高统计公信力。因此，建立科学可行的政府统计公信力评价体系，切实搞好对统计公信力的评估监测，并据以采取有效措施，加强政府统计工作的规范化程度，为社会各界提供优质的统计信息服务，就显得非常重要和必要。

一、国内外研究综述

国外学者对政府统计公信力的研究起步较早，部分学者着眼于公众与政府的信任关系上，德国著名社会学家格奥尔格·齐美尔(1998)强调了信任的重要性，认为人们之间没有了信任社会便成了一盘散沙[1]；罗伯特·D·帕特南(2001)、马克·E·沃伦(2004)等学者对公众和政府的信任关系进行了分析，并在提高政府公信力方面提出了民主管理、提高工作效率、有效解决民众问题等措施[2-3]；Lawrence(2011)通过研究发现，公众诉求得不到满足和政府工作效率低下是影响政府统计公信力的主要原因[4]。有学者对政府统计公信力的研究着眼于统计数据质量的判定方面，Gordon Brackstone(1999)整合了一套研究理论，提出评判数据质量可从准确性、及时性、可获得性、相关性、一致性、可解释性六个维度出发[5]；Hibbing(2001)指出了数据本身准确性、数据经济价值、数据私密性等对数据质量的影响[6]。国际货币基金组织(IMF)为提高统计数据质量，制定了统计信息公开标准、统计数据质量评估标准等，指导各成员国开展统计数据采集、公布、评估等工作。国际统计界在推进统计能力建设、加强统计数据质量评估的同时，非常重视统计公信力的调查和测评，美国、英国、加拿大等国家会定期开展相应的调查测评活动，并公布调查结果。经济合作和发展组织(OECD)于2008年正式成立统计公信力测评小组，对其成员国政府开展公信力评价工作。

随着社会公众对统计公信力关注程度的提高，我国学术界越来越多学者开始关注并研究这一问题。近年来，关于政府统计公信力的文献主要集中在统计公信力定义内涵、影响因素及提升对策三个方面。周彦、张琳(2010)认为政府统计公信力不仅是社会公众对政府统计工作的基本评价，也反映了统计部门在管理公共关系工作中实现的效果[7]。孙慧(2012)则认为统计公信力主要指社会公众对政府统计部门所公布的统计信息的理性认知、行为认同或结果接受程度[8]。在政府统计公信力影响因素研究方面，赵广信(2005)、孙继伟(2010)等学者认为影响统计公信力的因素可以从国家、统计部门、公众和媒体等方面来分析：有国家的法律法规、方针政策和国家投入的人力、物力的影响；有统计部门内在机制、统计人员自身素质和统计方法及其他因素的影响；有相关部门、社会公众、网络媒体的重视程度和宣传力度的影响[9-10]。黄子晏(2016)通过因子分析法对我国政府统计公信力影响因素及作用机制进行分析，发现影响我国政府统计公信力的最主要因素为数据质量、工作独立性、执法与宣传、工作质效和服务品质[11]。刘少良(2017)从统计设计、统计调查、数据认定、数据公布与应用、统计执法检查五个阶段对影响县级政府统计公信力的因素进行了探讨，发现统计指标设置、报表上报时间、基层统计力量、调查手段、统计部门独立性、评估机制科学性、执法力度等均能够对统计公信力产生影响[12]。针对统计公信力影响因素，多数学者认为加大法律法规执法力度、完善统计监管制度、建立科学客观的统计管理政策、提高数据质量、提高统计工作透明度、加大统计宣传力度等是提升政府统计公信力的有效途径，其中，统计工作公开透明、统计数据质量是学者们普遍关注的问题，程开明(2011)称公开透明是政府统计公信力的“及时雨”[13]。李丽(2017)在对我国政府统计公信力现状分析的基础上，强调了政务信息公开对提升统计公信力的重要意义[14]。黄利红(2019)认为追求政府统计数据质量实质上就是保障政府统计部门与社会公众间和谐稳定的互信关系[15]。

综上所述发现，国外对政府统计公信力的研究较早，并制定了相对成熟的统计公信力测评标准。而我国已有的研究文献主要运用定性分析，从不同角度探究我国统计公信力的影响因素，挖掘导致我国统计公信力缺失的原因，并对其提出相应的政策建议和发展路径，目前针对我国政府统计公信力进行评价研究的成果尚属空白。由于西方国家与我国的国情和体制不同，面对我国民众对政府统计信息质疑声不断的现状，制定具有中国特色的政府统计公信力评价体系，科学合理地评价统计公信力，在社会公众面前还原政府统计部门的真实形象，不仅有利于统计工作的改进，充分发挥统计数据的影响力和引导力，而且有利于构建更加积极、和谐、稳定的政府统计与社会公众互动关系，为开展统计工作营造良好的舆论环境和社会基础，进而对提高政府公信力具有十分重要的意义。

二、统计公信力评价指标体系的构建

1.评价指标体系的构建原则

随着社会公众对政府统计公信力重视程度的不断提高，为了满足现代社会的需求，客观上要求建立相应的统计公信力评价方法，并确定相应的政府统计公信力评价指标体系，以客观、准确的反映当前政府统计公信力的发展状况。在实际操作中，构建科学有效的指标评价体系需要满足如下原则。

(1)科学性原则

政府统计公信力评价指标设计应遵循实际情况，各个指标之间不出现重复交叉，且不出现遗漏重要指标现象，指标选取确保能够客观的反映主体情况，以提高结果的准确性。

(2)系统性原则

政府统计公信力不仅受社会公众感知和评价的影响，还受自身人、财、物、信息水平、数据质量等各种因素及组合效果的影响。因此在设计统计公信力评价指标时不能只考虑单一方面的因素，而应该从多方位、多角度、多层次综合考量，采取系统性的评价原则，才能全面客观的描述政府统计公信力当前水平。

(3)可操作性原则

指标设计应尽量实现与统计机构现有的管理体系、数据分析过程相兼容，能够通过实地查阅相关资料或计算获得，同时应注意指标含义的清晰明了，指标数量得当，以提高指标可操作性。

2.评价指标体系的构成

经济合作和发展组织在研究和总结各国测评结果的基础上，结合统计公信力的基本涵义，制定了标准调查问卷，调查问卷从公众角度出发，主要包括公众对政府统计的知晓程度、公众对政府统计部门及统计信息的信任程度和重要程度、公众对统计数据的质量评价以及受访者的基本特征。国际调查问卷主要从社会公众角度出发，而大量文献表明政府统计公信力不仅受到社会公众的影响，其自身统计能力和数据质量也是决定政府统计公信力高低的重要因素。因此，本文结合中国的基本国情和发展状况，采用定量和定性分析相结合的方法，从统计能力、数据质量和社会影响三方面来构建政府统计公信力评价指标体系，主要包括3个一级指标、9个二级指标及29个三级指标，评价指标体系如表1所示。

表1 政府统计公信力评价指标体系

(1)统计能力

统计能力是统计公信力的基础和保障。国际上对统计能力指标建设主要采用21世纪国家统计促进发展伙伴关系(PARIS21)统计能力指标体系，它由18项定性指标和16项定量指标构成，包含统计机构制度条件、财力条件、人力条件、物力条件、数据质量等方面，由于数据质量是统计公信力的核心要素，它从根本上决定着统计公信力的高低，因此，本文将数据质量作为一级指标构建指标体系，统计能力仅代表统计机构处理统计信息的软条件和硬条件，包括环境资源、资本资源、人力资源和物力资源。环境资源指统计发挥作用的制度环境，主要包括统计管理效果、执法力度、工作规范化程度。统计管理制度是制约统计工作的重要因素，我国现行的统计管理体制主要是“统一领导，分级负责”，管理效果能够较好的反映政府管理制度是否有效运行。统计执法力度是衡量制度环境的关键因素，严格按照《统计法》规定的各项统计法律法规工作是统计人员的基本要求，统计部门执法能力不强逐渐成为影响统计公信力的主要因素之一。统计工作规范化程度是统计工作的基石，直接决定着统计产品的质量。统计机构的独立性是统计工作客观性的有力保障，主要指统计部门在进行数据收集、处理、发布的过程中不受干扰，国家统计局通过调研发现，行政干预是首要影响因素，各地政府普遍利用统计数据对区域经济发展进行考核，给统计部门尤其是基层带来很大压力，统计工作无法保持客观公正[16]。资本资源包括对统计部门的直接投入、信息获取费用及统计人员培训费用，人力资源主要包括统计人员数量和统计人员统计素质两方面，物力资源包括统计人员的工作条件及统计设备量。通常情况下，财力条件、人力条件、物力条件三方面是统计能力的硬件保障，三方面条件越好越能够促使统计工作的有序开展，所获得的统计数据越真实有效。

(2)数据质量

统计数据质量的优劣是统计公信力高低的关键因素，是树立统计的权威性和公信力的关键，数据质量包括数据的效度、信度、适用度，其中数据的效度和信度是数据固有的内在质量，数据的适用度是数据表达形式的质量。数据的效度衡量的是调查过程的准确性、及时性以及所得结果的完整性。第一手数据是决定统计数据是否可靠的基础，因此，准确性主要从源头数据与上报数据核实差错率来衡量。时效性由数据上报及时率及网上直报率进行量化，上报及时率反映了获得源头数据后在统计人员手中停留的时间，通常情况下，停留时间越长，流经人员越多，统计数据越容易出现错误。完整性是衡量数据结果质量的重要指标，完整性越高，统计数据越能科学的反映指标经济现象；数据的信度包括真实性、可靠性和一致性，真实性要求统计数据来源正规合理且客观存在，数据上报及处理过程不作假是保证数据可信的基本要求，因此，将真实性作为衡量数据信度的第一个指标。可靠性指数据的产生源可靠、产生过程合理、储存数据的系统安全可信赖，侧重于外界对数据本身的感受。一致性要求相同指标在统计机构发布的数据与其他机构发布的数据在内容和形式上保持一致；数据的适用度由用户的可理解性、利用率和共享性构成，统计数据的表达形式多种多样，用户的理解程度是衡量数据表达形式质量的最终评判标准。统计数据的价值在于实际生活中的使用，数据的价值会随着访问、下载、调用频率的增加而增加。数据共享性主要指数据的获取是否免费以及数据共享的时间限制、对象限制、领域限制等各种限制因素。

(3)社会影响

将影响统计公信力的因素归结为社会、统计、声誉三方面的因素，其中社会因素是形成统计公信力的前提条件[17]。本文在构建评价指标体系中将社会影响分为社会公众影响和社会环境影响，其中社会公众影响是统计公信力的外在表现形式，主要包括公众受教育程度、公众对统计机构和统计过程的了解程度、公众对统计机构和统计产品的信任程度。相关调查显示，公众受教育水平越高，统计公信力越高，公众文化水平高低影响着公众对统计信息的理解和感知。公众对统计部门及统计过程的了解程度反映了统计部门的宣传力度及统计工作的透明度。当今社会各种信息鱼龙混杂，政府部门的公开透明对统计公信力的影响显得尤为重要。公众对统计部门和统计产品的信任程度是形成统计公信力的直接因素。社会环境影响主要包括国家经济建设能力、统计问题事件影响力及国家相关政策影响力。随着公众对统计数据关注程度的加强，统计部门发布的数据与公众感受状况不一致问题出现频率越来越高，尤其是与人们生活息息相关的CPI、住宅价格指数、人均可支配收入等。通常，公众实际生活感知与官方所发布的数据的差距感是影响政府统计公信力的重要原因，而地区经济建设能力与公众的差距感成反比，对政府统计公信力产生影响。现代社会是一个信息化、网络化、全球化深入发展的时代，新媒体传播速度快、覆盖范围广，一旦出现影响统计公信力的问题事件，将在长时间内改变社会公众对统计信息的看法。

三、统计公信力综合测评方法

根据所掌握的文献来看，多指标综合评价方法有专家意见法、综合评分法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、层次分析法等，由于对统计公信力测度方面的研究还不够成熟，统计公信力评价指标体系既有定性指标，也有定量指标，本文根据统计部门的特点和统计公信力评价体系自身的特点，采用层次分析法和模糊综合评判法相结合的评价方法，不仅可以充分考虑到专家的专业知识和相关经验，还能够利用具有严密逻辑性的数学方法消除过多的主观成分，合理评价统计公信力指标体系。

1.方法简介

(1)层次分析法

层次分析法(AHP法)，最初由美国运筹学家萨蒂于20世纪70年代提出，是一种定量与定性相结合的方法，具有较高的系统性、逻辑性、简洁性和实用性，是针对多层次、多目标规划决策问题的有效决策方法[18]。该方法首先要将研究问题中的各个因素进行分类，即将决策问题按照总目标、各层子目标、评价准则的相关顺序进行有逻辑的合理划分，使需要分析的问题目标化和层次化；其次请有关专家对每一层次的各因素进行客观评判，给出相对重要性的定量表示；再次通过数学模型对每一层次各因素相对重要性的权值进行计算，将计算结果进行排序；最终根据所得排序结果做出科学的决策。

(2)模糊综合评判法

模糊综合评判法是一种经典的数理分析方法，它是借助模糊数学方法，将一些难以量化、模糊不清的定性评价转化为定量评价，从各个因素对评价对象的归属等级进行加权平均得出针对目标的综合评价[19]。它具有系统性强、结果清晰的特点，适合解决各种不确定问题。模糊综合评价法的核心计算思想如下。

多指标综合评价即将多个评价指标值按照一定的数学模型整合为整体的综合评价结果，以作为综合决策的依据。

假设一个总的评价目标包含m个被评价对象，被评价对象的n个评价指标因素和权重如上所述，据此可构造综合评价函数：y=f(u,ω)。若各个评价指标的测量值为uij(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)，根据测量值结果，可得到各个被评价对象的综合结果：yi=f(u(i),ω),u(i)=(ui1,ui2,…,uin)T(i=1,2,…,m)，最后将m个被评价对象按照所得综合评价值yi=(i=1,2,…,m)的大小进行排序，获得最终的评价结果。

2.AHP模糊综合评价法在统计公信力评价体系中的应用

采用层次分析法与模糊综合评价法对评价指标体系进行衡量，具有一定的科学性，能够合理得出评价指标体系估计值，但是利用这种方法也存在一定的难点，在构建两两判断矩阵时确定的专家评定小组要有针对性，对统计公信力评判专家应选择统计相关方面的专家。模糊综合评判法能够量化定性指标，在确定指标隶属度时，专家评判小组应严格根据获得相关指标量化结果进行评判，最大限度的减少主观性，以确保总体结果的真实性。

将AHP模糊综合评价法应用到统计公信力评价指标体系中，首先采用层次分析法对指标体系进行赋值，然后用模糊综合评价法对统计公信力综合评价，主要计算过程如下。

(1)构建层次结构模型

将统计公信力评价指标体系作为一个系统来考虑，其中统计公信力为总目标层A，准则层为一级指标B和二级指标C，指标层即为评价体系中的三级指标D，Dijt表示一级指标i所包含的二级指标j的第t个三级指标。根据各个指标相对于各阶层的重要程度进行赋权，此时统计公信力评价体系即为一个多层次指标模型。

(2)确立判断矩阵

判断矩阵即是评价指标体系中各层次指标相对重要性的数学表达，假设某一层有n个评价因素V1,V2,…,Vn，对n个因素成对比较，如Vi和Vj进行比较，并且Vi和Vj比较的相对重要性由aij来表示，n个元素两两比较后其全部比较结果可由矩阵A来表示，即

判断尺度是各评价指标重要性程度的量化表示，若指标Vi相对Vj来说十分重要，则Vij=7，反之，则Vji=1/7，即Vij=1/Vji，具体量化标准如表2所示。

表2 指标相对重要性标度的含义

其中，对判断矩阵元素的赋值可采用很多方法，如专家团评定法等。本文在统计公信力评价指标体系研究中，我们分别通过电子邮件、现场咨询等方式让10名统计专家对各指标重要程度进行打分，整合10位专家的打分结果获得判断矩阵。

(3)一致性检验与权重计算

判断矩阵是计算权重的依据，若判断矩阵A满足一致性检验，则可以求其最大特征值x，然后得出其相对应的特征向量W，此时有AW=xW，W=(W1,W2,…,Wn)T经过归一化处理即为决策目标各影响因素的权重。其中一致性检验用指标CR来判断，若CR<0.10，则判断矩阵通过一致性检验，此时判断矩阵是合乎逻辑的；CR>0.10时，判断矩阵无法通过一致性检验，需要进一步修正才能进行权重计算。

根据以上层次分析法阐述，通过判断矩阵的计算可获得各层指标的权重，指标层相对于目标层权重的确定可通过指标层权重依次乘以各层相对应的权重获得[20]。通过计算得到我国统计公信力评价指标体系各级指标权重如表3所示。

表3 政府统计公信力评价指标权重

(4)确定评价指标因素集和评语集

因素集：U={u1,u2,…,un}

评语集：V={v1,v2,…,vn}

在统计公信力的V=模型中，将统计公信力评价效果分为优、良、一般、差四个等级，即评语集V={优(V1),良(V2),一般(V3),差(V4)}。

(5)进行单因素评价，确定单因素ui(i=1,2,…,n)被评价对象对应于各评判级别的隶属度(R|ui)，可得到隶属度矩阵：

矩阵R中元素rij表示被评价对象从因素ui来看对vi等级模糊子集的隶属度。

(6)模糊综合评价

根据上述层次分析法确定的评价指标权重W={ω1,ω2,…,ωn}进行模糊综合评判，计算模糊综合评判矩阵：

四、案例分析

为了验证所构建的政府统计公信力评价指标体系的科学性和可行性，本文以山东省济南市为研究对象进行实证分析，可以发现，政府统计公信力指标评价体系包含20个定量指标和8个定性指标，其中定量指标采用实地调查的方法，通过查阅相关资料进行评判获得指标结果。定性指标中数据的可理解性指标和二级指标社会公众影响中的具体指标主要通过问卷调查的方式获得数据，我们制定了社会公众对统计产品满意度调查问卷，问卷调查在济南市进行，通过线上、线下两种方式共发放了800份调查问卷，其中收回有效问卷756份，通过对问卷分析获得相关定性指标数据。得到各指标的隶属度如表4所示。

表4 评价指标与隶属度表

1.三级模糊评价

根据模糊综合评判法计算法则，D层次的评价指标对应C层第j个指标所包含的各级因素评价结果为

其中，Wj为Cj的权重矩阵，Rj为评价矩阵。代入数据利用MATLAB计算可得：

C1=(0.2112 0.2924 0.3758 0.1206)

同理，可计算其他指标评价结果C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8,C9。

2.二级模糊综合评判

根据以上计算步骤，可以进一步计算C层次的评价指标对应B层第j个指标所包含的各级因素，计算结果如下：

B1=(0.2152 0.3416 0.3548 0.0884)

B2=(0.2119 0.3904 0.3323 0.0654)

B3=(0.1598 0.3630 0.3826 0.1034)

3.一级模糊评判

根据以上计算步骤，可以进一步计算B层次的评价指标对应A层总目标所包含的各级因素，计算结果如下：

A=(0.1994 0.3673 0.3527 0.0828)

归一化处理后得：

A=(0.1990 0.3665 0.3519 0.0826)

4.评价结果分析

根据隶属度最大原则，取Aj=0.3665所对应的等级为评价结果，即济南市政府统计公信力的评价结果为良好，但是根据矩阵A的结果来看，虽然政府统计公信力位于第二等级的可能性最大，但是位于第三等级的可能性与位于第二等级相差不大，仅为1.46%，说明济南市政府统计公信力面临极大的挑战，提高统计公信力迫在眉睫。随着社会公众对统计产品关注程度的提高，统计公信力也备受质疑，本文通过政府统计公信力评价指标体系的计算，所得评价情况与现实情况相符合。

从各层次评价指标的模糊矩阵来看，影响济南市政府统计公信力的主要因素为环境资源、社会公众影响力等，因此，针对济南市政府统计公信力的提高可以从完善管理制度、加强执法力度、扩大统计机构、加强统计产品的宣传力度、增加统计工作过程的透明度等方面入手。

五、结论

本文在充分研读相关文献的基础上，根据统计公信力的内涵及影响因素构建一套政府统计公信力评价指标体系，涵盖统计机构本身、统计数据、社会等方面对统计公信力的影响因素，在一定程度上开拓了统计公信力评价体系建立的先河。通过层次分析法所得的指标权重科学合理，根据计算结果可以发现，统计工作规范化程度、统计执法力度、数据的信度和效度、社会公众的信任程度在统计公信力中占据重要位置，指标权重较大；以山东省济南市为例，通过AHP模糊综合评判法得到的济南市政府统计公信力整体评价良好，但是处于良好水平的下边界，可以发现，该指标体系具有可操作性、简便性等特点，本文所构建的政府统计公信力评价指标体系能够较为客观的评判地方政府的统计公信力水平。