统计数据质量评价体系探讨，本文主要内容关键词为：统计数据论文,评价体系论文,质量论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
对于步入经济高速发展时代的中国社会来说，形形色色的统计数据从来没有像今天这样紧密地融入中国经济。随着市场经济主体日趋多元化和我国社会主义市场经济的不断发展，社会各界对统计信息的需求将日益广泛。社会各界，包括社会公众，对政府统计数据质量给予了更多的关注，提出了更高的要求。统计数据质量是统计工作的生命，是发挥统计信息、咨询、监督三大功能的基础，不科学、不准确的统计数据会使得政府部门和信息使用者产生误解和决策失误，差之毫厘的统计数据，甚至可能带来谬以千里的政策结果，这对政府评价经济运行和做出经济决策是非常不利的。统计数据质量的高低直接影响和决定着统计信息的有用性及统计信息价值的大小。因此正确评价政府统计数据质量，努力提高统计数据的质量，实现统计信息的准确、有效、全面、快捷地传递，对政府和公众获取信息和科学决策具有重大意义。为了更好地评价统计数据质量，加强监督管理，我们有必要从全面质量管理的角度来审视统计数据质量的含义。
二、统计数据质量的含义
传统的统计质量仅仅指其准确性，通常用统计估计中的误差来衡量。在人们的一般观念中，统计误差越小越准确，数据质量就越高。在20世纪80年代以前，国际统计界基本上是以提高数据准确性为出发点，从数理统计和抽样技术角度，大量研究如何缩小统计误差、控制数据质量。随着人们质量观念的变化，认识到质量是一个包含丰富内涵、具有多维因素的综合性概念。相应的，对统计数据质量概念的认识也要从狭义向广义转变，要求从统计数据提供者、生产者和用户等多个角度来衡量数据质量。准确性已不再是衡量统计数据质量的唯一标准，因为从用户使用的角度来看，即使准确性相当高的统计数据，如果时效性差，或者不为用户所关心，仍达不到质量的标准[1]。为此，确定统计数据质量的概念成为各国统计专家、学者研究的热点。
目前国际上还没有一个关于统计数据质量的统一定义。世界各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解存在着一定的分歧，但它们都从本国的统计实践以及对数据质量含义的理解，确定了各自不同的数据质量标准。例如，英国政府统计数据质量标准是准确性、及时性、有效性、客观性；美国国民经济分析局要求满足可比性、准确性、适用性的质量标准；国际货币基金统计局的质量标准是准确性、适用性、可取得性、方法专业性等等，这些标准是各国政府统计机构对数据进行质量检测、监管的重要内容和依据[2]。在我国，国内有众多学者提出了适合我国国情的统计数据质量标准，主要包括适用性、准确性、时效性、可比性、可衔接性、可获得性、可解释性、连贯性等八个方面[3]。另外有部分学者从统计数据的内容质量、表述质量及约束标准这三大方面来综合衡量统计数据的质量，可以说为统计数据质量衡量提供了新的思路。
2002年4月，我国正式加入国际货币基金组织(IMF)的数据公布通用系统(GDDS)，这标志着中国统计系统的发展迈出了重要的一步，统计入世，意味着我国的统计数据采集、质量评估、公布等都要与国际标准趋同。作为一个权威性的国际标准和适用性广的可操作标准，IMF的数据质量评估框架（Dara Quality Assessment Frame-work，简称DQAF）确立了评估统计数据质量的五个方面：保证诚信，方法健全性，准确性和可靠性，适用性，以及可获得性。DQAF融合了国际普遍认可的良好统计实践和联合国官方统计基本准则、SDDS（数据公布特别标准）及GDDS中所采用的概念和定义[4]。
因此，笔者在DQAF的理论框架基础上，借鉴全面质量管理的思想，主要从满足用户和统计数据产生全过程的角度，认为一个系统而全面的统计数据质量概念可以定义为：在数据收集、处理和公布等数据产生和公布过程中影响统计数据满足一般或特定用户需求的特征，其中包括数据收集过程中的客观性、适用性、准确性；数据处理过程中的方法健全性、可靠性、可比性；数据公布过程中的及时性、完整性和可获得性。在此基础上的全面统计数据质量管理可以理解为：在政府部门、企业等相关组织的推动下，统计数据提供者、生产者都以数据质量为核心，把统计专业技术、管理技术集合在一起，建立起一套科学严密高效的统计数据质量评价和管理体系，全面控制数据收集、处理和公布等过程中影响质量的因素，从而为用户提供满足用户需要的数据。
三、构建我国政府统计数据质量评价体系的设想
在现代信息经济和知识经济的环境下，信息已经成为生产要素，而政府统计数据作为宏观经济运行情况的“晴雨表”，不仅政府有关决策部门需要，企业和社会公众当然也需要。在市场经济国家里，政府利用纳税人的钱生产的信息都属于全民所有，因此政府统计数据带有公共产品属性[5]。所以，正确评价政府统计数据质量对于政府部门和公众获得和应用统计数据具有十分重要的意义，而正确评价其质量的关键一步就是建立科学的评价指标体系[6]。
（一）评价指标体系设置的原则
建立科学的评价指标体系应遵循以下原则：
第一，全面性原则。全面性是指评价体系涉及统计设计、统计调查、统计分析以及数据公布的全过程，对数据质量进行全面控制。
第二，科学性原则。科学性是指评价体系的各种评价方法应具有科学性，各种指标的设计要具有科学的理论依据，意思明确，并且能够客观、准确地测量数据质量。
第三，适应性原则。评价指标的选择应该与本国的统计发展水平相适应，评价体系的设计要切合实际，具有可操作性。综上三点，在质量评价的起始阶段应该选用意思明确、易理解、易操作、适用的指标，而且指标数量可以逐步增加。
（二）政府统计数据质量评价指标体系的设置
按照前述关于统计数据质量的定义，衡量单个或一整套统计数据产品质量的高低，可以从定义中涉及的9个方面综合考虑。
1.数据收集过程质量评价
(1)客观性：也可以理解为独立性，是统计数据质量的“命门”所在，笔者以为地方统计系统缺乏独立性、客观性是统计数据质量出现严重问题的深层次原因，因此保持统计部门的独立性是保证数据质量的重要原则。这里的客观性是指统计机构应该在客观、公正的基础上收集统计数据，不受其他部门和机构的干涉，同时也包括统计政策和数据收集方法的公正透明、专业要求。
表1 与客观性有关的质量指标
(2)适用性：是指收集的统计信息是否有用，是否符合用户的需求。它要求政府统计机构与社会各界保持密切的联系，通过各种途径及时了解和掌握社会对统计信息的需求情况，以适应社会经济管理的需要，减少或弥补统计信息供应与社会需求之间的缺口。在开展某一统计调查之前，首先必须了解用户的需求，收集有用的统计信息。
表2 与适用性有关的质量指标
(3)准确性：是指在数据收集过程中必须保证数据的真实、准确，从统计意义上讲是统计估算值与目标特征值即“真值”之间的差异程度。统计误差越小，准确性就越高。实际上所谓的“真值”是不可知的，一般通过分析抽样误差、范围误差、计数误差、不回答率、加工整理差错、模型假设误差等影响数据准确性的各个因素，测算统计估算值的变动系数、标准差、均方差、偏差等，将统计误差控制在一个可接受的置信区间内。
表3 与准确性有关的质量指标
2.数据处理过程质量评价
(1)方法健全性：是指用于数据处理的方法基础必须健全，应用科学的统计方法，一般要求采用国际上通用的标准，包括统计概念、方法、范围和分类等。
表4 与方法健全性有关的质量指标
(2)可靠性：可靠性是一项重要的质量指标，可以理解为对原始数据的处理结果是可信赖的，可信任的，与现实经济及人们的直观感受较为一致，如果偏差超出可接受的范围，就违背了数据质量的可靠性。
表5 与可靠性有关的质量指标
(3)可比性：是指同一项目的统计数据在时间上和空间上的可比程度。这要求统计的概念和方法在时间上保持相对稳定，在不同地区使用统一的统计制度方法和标准分类，保证统计数据的口径范围、计算方法在时间上一致衔接，在地区之间可比。
表6 与可比性有关的质量指标
3.数据公布过程质量评价
(1)及时性：是指调查基准期与统计数据发布时间之间的间隔时间要尽可能的短。统计数据质量的及时性一方面要求政府统计机构应做到统计工作的手段和方法不断创新，及时将计算机辅助调查系统等新的信息技术应用到统计调查、加工整理和数据传输工作中去，缩短调查基准期与数据结果发布时间之间的间隔时间，提高统计数据的时效性。另一方面应预先公布各项统计数据发布日期，并按时间表发布数据，建立和规范统计信息发布制定，便于用户及时掌握统计信息。
表7 与及时性有关的质量指标
(2)完整性：是指数据公布的结果是完整的，基于统计数据是公共产品的角度，统计机构在发布统计数据的同时要公布“产品说明书”，包括数据的来源、调查方法、统计指标口径以及对原始数据的处理方法，必要时考虑公布源数据及介绍统计测算方法，至于用户是如何看待产生的数据是否准确则由用户根据自己的需求来进行评判。
表8 与完整性有关的质量指标
(3)可获得性：是指用户从统计部门取得统计信息的容易程度，包括列明用户从统计机构可以取得的统计信息内容以及应用先进便捷的统计信息服务方式。它要求国家统计机构：一是拥有便于用户检索和查询的统计数据分类目录系统。二是建立方便快捷的统计服务系统，包括统计数据传输系统、适合用户的格式和发布渠道。三是对外公布的统计数据图文形式要清晰、明了。
表9 与可获得性有关的质量指标
四、政府统计数据质量评价队伍的组织
评价指标值的确定，有赖于一支能够胜任数据质量评价工作且能客观、独立开展工作的评价队伍。为了准确衡量数据质量，有必要建立专门的统计数据质量管理部门，对关系国民经济运行的重要指标数据的质量进行评价、监督、管理，建立对这些指标数据质量的定期评估制度。数据质量的评价人员应该既要包括内部统计专家，也要包括外部专家，具体可以由货币基金组织(IMF)和联合国的统计专家、我国政府统计机构内的有关专家以及主要的统计数据用户组成，无论是什么样的形式，最终的目的是保证统计数据的可靠程度或控制误差的大小，以便有针对性地采取措施，通过修正调查方法和统计方法，不断补充和完善统计数据质量评价体系和管理体系，从而提高和改进数据质量，满足社会各界的需要。
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