统计数据质量评估方法 改革新思维，本文主要内容关键词为：新思维论文,统计数据论文,质量论文,方法论文，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。
如何有效地控制和评估统计数据质量，提高统计数据准确性，已成为当前统计工作的重要议题。本文谈谈正确评估统计数据质量的方法。
统计数据质量评估是对已经获得的统计数据进行验证、分析和评价，通过评估得到统计数据误差率，利用误差率加以调整，从而提高统计数据质量的准确度。目前进行评估的方法很多，如工作规范检验法、主要指标抽查验证法、逻辑关系评价法、数理统计检验法等等。但由于评估工作还处于初始阶段，大部分评估方法局限于定性研究，对定量研究还不够，且评估方法还有待于逐步完善。本文仅对逻辑关系评价法作些探讨研究。
逻辑关系评价主要是建立在经济现象之间的内在联系之上的。由于在一定的生产技术条件下，反映客观经济现象的各个指标之间存在普遍联系及其内在规律性，通过对某些指标联系的长期分析，可以得到指标间基本固定的经验数据，利用这些数据可以对被评估指标作出评估参考意见，即如果指标间关系值出现较大的波动，则可以初步判定被评指标存在一定的质量问题，然后对其实施抽查验证，测定具体误差率，进行调查修正，达到保证统计数据质量的目的。
这种逻辑关系评价可以分为几种不同方法，笔者把它概括为：比例关系分析法、常弹性分析法和关联系数评价法三种方法，下面分别加以论述。同时运用某省1985—1994年实际统计资料进行计算判断。
（一）比例关系分析法。这种方法比较简单。首先，初步确定被评指标和与其相关联的指标；其次，计算被评指标与相关联指标之间的相关系数，选择与被评指标强度相关的指标作为参考指标；最后分别计算被评指标与参考指标的比例关系，通过对这种比例关系的长期观察，分析判断被评指标的准确程度。即如果比例关系波动平稳，则被评指标准确度较高，反之则准确度比较低，需要进一步采取抽样调查验证方法，计算其误差率并对被评价指标进行修正，以提高准确程度。这种方法在选择参考指标时，要注意一个问题：即在评估产出指标时，要尽量选用投入指标作为参考指标或根据市场实现原则选择参考指标，因为这些指标建立在相应的财务核算基础上，相对较准确，不易出现大度的波动。这样能保证对被评指标作出正确的评价意见。如对工业总产值指标进行评估，应选择与其关联程度较高的增加值、产品销售收入、利税总额、工业生产用电量和工业资金额等指标作为参考指标，对它们之间的比例关系进行长期观察，以寻找一般规律。下面是某省1985—1994年的工业总产值及相关指标的比例关系（表一见下页）。
表一
根据表一分析：①产销率指标十年平均值为86.64%，低于一般水平90—95%，说明某省产销形势严峻，这与某省工业发展形势不相吻合。另外，产销率指标1993年以前波动不大，但1994年显著降低，低于平均水平达12.73个百分点，显然这种现象是很不正常的。由于产品销售收入指标是市场实现的工业总产值部分，指标的可靠性较高，如果工业产值指标不存在质量问题，那么1994年极低的工业产销率将使工业生产陷于困境，实际上并非如此。因此我们可以初步判定1994年工业总产值指标存在着虚增的问题。
②从产值利税率看，呈历年下降趋势，在1990—1992年之间下降趋势基本稳定，但到1993年和1994年继续下降，1994年仅为5.78%，这与经济发展现状是不相称、不协调的。由于利税总额指标相对可靠，因此我们亦要判断产值指标存在虚增现象。
③从增加值率指标分析，增加值占工业总产值的份额逐步下降，这种现象同样是不正常的。增加值是人们劳动创造的附加价值，随着工业生产规模的不断扩大，以及生产技术和生产管理水平的不断提高，物耗水平应该相应降低，增加值率应相应提高或相对稳定于一定水平。因此可以判定由于工业总产值指标的夸大，使得增加值率逐年下降的反常趋势。
④每千瓦时产值逐年递增，且幅度越来越大。我们知道工业生产用电量和工业生产规模具有非常密切的联系，工业产值要有一定规模的增长必须有相当的电力保证，但在一定的生产技术条件下，每千瓦时电力所生产的产值应有一定的范围，不可能有大幅度的递增，即在电力用时增幅不大时，工业总产值也不可能出现跳跃性增长。因此可以判断某省90年代的工业总产值指标存在虚增现象。
⑤同样，资金产值率指标到90年代也出现了明显的下降趋势。一般地随着生产技术的不断提高，每元资金投入所创造的产值应逐步递增，因此这种下降趋势是违背常理的，是不正常的现象。因而同样可以判定工业总产值指标虚增现象。
从以上五个指标的相对比例关系分析来看，某省90年代工业生产总值确实存在着很多不合理的经济现象，指标的真实程度受到怀疑。我们必须以其进行抽查验证，以确保指标的真实性。从表一中亦可发现，我们很难得到工业总产值指标与其他相关指标间的一般规律性即较稳定的比例数据，笔者认为这并不能否定它们之间存在的逻辑关系，我们应该采用多方面的统计数据进行验证分析，以寻找一般规律，从而对经济现象之间的关系得到深入的认识。
（二）常弹性分析法。弹性是指因变量变化的百分比同自变量变化的百分比之间的比例关系，其比值称“弹性系数”。由于经济变量之间存在某种因果关系，即一变量的变化引起另一变量相应的变化，因此，在一定时期内两个变量的弹性系数组成的时间数列中，往往可以发现弹性系数趋向于一个常量，称之为“常弹性”。根据这一弹性原理我们可以对某些指标进行质量评估。比如在一定技术条件和经济结构条件下，每增长1%的工业固定资产投资可以增加百分之几的工业总产值，或社会固定资产投资额每增长1%可以引起国内生产总值百分之几的变动等都应该趋向于较稳定的数值，如果其中出现了较大幅度的变动或没有任何规律性则可以认为被评指标存在质量问题。下面是某省几个弹性系数的时间数列（表二）：
表二
从表二看到：各指标间弹性系数比较零乱，变化趋势和变化方向出现跳跃性的变化，基本上没有规律性。而且1993年和1994年的弹系数变动最大。根据上面的常弹性理论，我们认为某省的工业总产值等指标的准确度值得怀疑。当然，这种理论的科学性还需用各种资料进行验证，尤其应利用抽样调查的数据资料进行验证，这样才能得到较为准确的经验数据，为正确判断统计数据质量创造条件，希望感兴趣的同行进一步探讨。
（三）关联系数分析法。关联系数分析来自于灰色系统理论，它的主要目的是通过关联度分析揭示变量之间动态发展态势的关联程度。它的实质是根据几个变量之间几种曲线的几何开头形状的分析比较，认为几何图形越接近，则发展态势越接近，关联程度就大。在经济发展系统中，往往存在一种一果多因的关系，这也是多元线性统计分析的理论基础，我们把这个“果”作为参考数列，而把其“多因”看作对比数列，就可以计算这几个数列的关联系数，由于这些变量相互是存在着内在逻辑关系，因此各变量之间发展态势也应保持一定的趋同性，从而其关联系数也应有一定的区间范围，如果关联系数变动较大，则说明统计数据可能存在着质量问题，从而达到有效的调整。下面是某省工业生产总值与产品销售收入、利税总额、资金总额、工业固定资产投资和工业生产用电量等指标间的关联系数矩阵（表三）。
表三
从表三可以发现，1993—1994年的关联系数都大大小于平均数，与前几年相比变动幅度很大，因此可以判定工业产值指标有质量问题。
从以上三种分析方法的结果来看，都可以判定某省工业总产值指标存在着质量问题，这应引起我们的重视。当然以上方法仅是对统计数据质量进行评估的一种尝试，而且都建立两个假定之上即①假定生产技术条件和经济结构、生产结构都没有发生重大变化；②假定所选择的参考指标的准确度相对较高。因此在运用以上方法时我们应该综合多方面的分析验证，以达到提高统计数据质量的目的。
以上是笔者进行的尝试性探讨，有不当之处敬请同志们批评指正。同时欢迎大家对统计数据质量评估的定量研究作进一步的探讨。
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