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    基于数据质量观的中国统计能力建设

    时间:2021-07-22 07:42:44 来源:myyuju个人图书馆 本文已影响 myyuju个人图书馆手机站

    摘要:在现代市场经济中,统计部门为政府、企业、事业单位和公众的决策提供信息,是一国信息体系中的重要组成部分。实施国家统计发展战略(NSDS),是一国加强统计能力建设的重要途径。数据质量是统计的生命线,中国在制定和实施国家统计改革与发展战略时应高度重视数据质量评估和管理,把加强统计数据质量管理作为统计能力建设的核心任务之一,建立科学的数据质量评价机制,采纳全面质量管理体系,切实改进统计数据的质量,真正树立政府统计的权威性,培育国家统计的公信力。

    关键词:国家统计发展战略;统计能力;数据质量;全面质量管理

    中图分类号:F221 文献标识码:A 文章编号:1005-0892(2008)03-0113-05

    一、统计能力:基本内涵

    理论上,一个国家具有某种能力是指该国成功完成某种活动所具有的基本特征或条件,包括硬件条件(如基础设施、相应的设备等)和软件条件(如管理水平、人们的知识水平和观念等)。一般而言,“统计能力”可以定义为一个国家统计系统定期提供满足适用性、准确性、及时性和可比性的统计数据所必须具有的基本特征或基本条件。

    “统计是决策者的眼睛”。在现代市场经济中,统计为政府、企业、事业单位和居民决策提供信息,同时,统计也是一国或地区监控、评估体系的重要组成部分,统计的重要性日益受到重视。良好的统计体系能为监测社会经济发展、政府制定政策、公众决策提供充分的统计数据支持,有助于提高社会决策效率,保证国家制定发展政策的质量。

    为了推动各国的统计能力建设,联合国、世界银行、IMF和欧盟委员会于1999年11月18-19日在巴黎联合举办了一次会议,发起建立了21世纪促进发展的统计伙伴关系(Partnership in Statistics forDevelopment in the 21st Century,PARIS21)联合体。此后,PARIS21和IMF等国际组织一起不断呼吁、倡导和帮助发展中国家创建和实施国家统计发展战略,改善统计体系的绩效,提升统计能力,而且制定和实施了相关的一系列方案,为各国创建和实施NSDS提供技术与经费援助,并采取措施推动国际间的双边与多边统计合作。

    联合国统计委员会第33次会议(2002年3月)指出,统计能力可以从统计资料制作的投入或产出角度予以说明。从投入角度来看,重点在于统计生产所需的各项因素,如机构环境、人力资源和资本等,由此,统计能力可以具体区分为以下要素:(1)机构环境,即统计系统所处的基本法律制度和一般公共部门结构;(2)实物或资本资源,即开展统计业务所必须的建筑物、设备和必要的财政预算,是开展统计工作的基本条件;(3)人力资源,既包括人力资源的数量方面,也包括质量方面;(4)知识资源,统计能力的一个关键要素是工作人员拥有的技术或专门知识,统计知识通常是通过正规训练和实际经验相结合获得的;(5)管理资源。从产出角度来看,考虑的主要是“已实现的统计能力”,一般可以用统计产出的数量和质量来说明。

    在实现途径上,依据PARIS21、IMF等组织的倡导,发展中国家加强统计能力建设的最主要途径是制定与实施国家统计发展战略(National Strategy for theDevelopment of Statistics,NSDS)。所谓国家统计发展战略,旨在设计与实施一个发展统计的战略,以提高整个国家统计体系(National Statistics System.NSS)的能力,改进统计系统的绩效,为经济发展与社会进步提供更好的统计服务。国家统计发展战略作为发展本国统计系统的长期规划,是对未来统计系统的发展目标、路径与拟采取的行动所做出的一系列战略性安排。在这一战略当中,政府提供适当、持续的财政支持是关键所在。同时,各国应充分开展国际合作,包括资金方面的援助,也包括统计技术合作。目前,统计能力建设的国际合作以资金援助为主,缺乏必要的统计技术支持。

    二、数据质量与统计能力建设

    从某种程度上说,数据质量的优劣是统计能力高低的集中体现。一个功能健全的高效统计体系必须为用户提供高质量的统计产品,满足用户对数据的优先需求,并且要求所提供的统计产品满足适用性、准确性、及时性、可比性、一致性、完整性、易于获取且内涵清楚等主要特征。一国或地区的统计体系能否高效地向用户提供高质量的统计数据,为社会提供尽可能多的优质统计服务,是衡量其统计能力高低的主要标准。在多数国家中,IMF等提出的数据质量框架扮演了国家统计发展战略(NSDS)内核的中心角色。

    数据质量是官方统计体系权威性和社会公信力的源泉,只有生产高质量的统计产品,提供优质的统计服务,才能赢得社会公众的信任。统计能力概念本身强调了统计数据的质量问题,数据质量的好坏不仅影响以其为依据的决策的正确性与科学性,而且还直接威胁着国家统计机构的形象和声誉。改进统计数据质量,提高统计的社会公信力,是统计能力建设的中心内容,也是实施国家统计发展战略(NSDS)的核心目标之一。为了更好地发挥统计在社会经济管理中的作用,世界各国普遍非常重视数据质量的评价和管理,建立数据质量评价机制和管理体系,不仅采用国际标准开展数据质量评估工作,而且纷纷将数据质量问题纳入统计发展战略规划之中,借此提升本国统计能力。

    PARIS21统计能力建设指标包括质量与数量两方面的指标,供各国从发展统计体系的层面来进行自我评估和同行评估。在PARIS21这套指标体系下区分了三个测度水平:(1)全系统指标,区分那些由国家所生产的统计,包括他们用于参照的年份和生产的机构; (2)基于机构的指标,应用于生产统计的机构,各国决定哪些机构包括在内,但为了便于国际比较,负责生产GDP、人口和住户收支统计的机构都包括在内; (3)基于数据的指标,应用于特定的统计序列,覆盖面由各国自己决定,但从国际比较来看应包括GDP、人口、住户收入与支出统计。基于数据质量观的理论视角,统计能力建设目标强调应从全系统范围内全面提升统计能力,改善统计系统的整体绩效,具体行动方案可以从机构和数据两方面着手实施。

    作为统计能力建设和国家统计发展战略的基础框架,一般都是国际通行的统计标准,也是数据质量的评估标准或框架。这些国际标准或框架主要包括三个层次:第一层次是有关核算的国际准则,其中主要有《国民经济核算体系》(SNA)、《国际收支手册》(BOP)、《政府财政统计手册》(GFS)、《货币与金融统计手册》(MFS)等,这些体系分别包括一套国际性标准,为一国或地区宏观经济统计数据的编制提供了理论基础和方法论基础;第二层次是有关统计数据公布的国际准则,包括《数据公布通用系统》

    (GDDS)和《数据公布特别标准》(SDDS),主要对统计数据生产和发布质量方面的规范性进行技术阐释,以增进各国政府统计的透明度;第三层次是有关统计数据质量评估框架的国际准则,主要是IMF制定的数据质量评估框架(DQAF),提供了对统计数据质量进行评估的基本方法。NSDS强调应尽可能地在技术层面上采纳国际标准,这些标准是各国改进数据质量的重要基础。为改进统计质量提供了保证。

    三、数据质量管理的国际经验

    统计数据质量直接关系到政府部门和各类经济主体决策的科学性与正确性,直接关系到一国统计体系的公信力。世界各国统计机构普遍非常重视数据质量的评估与管理,积累了许多有益经验,多数国家均制定统计数据质量管理手册,建立质量评估标准,实施全面数据质量管理方案。例如,美国商务部分析局国民核算数据质量要求满足可比性、准确性、适用性的质量标准;加拿大统计局制定衡量数据质量的6维标准:适用性、准确性、及时性、可获得性、衔接性、可解释性;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。

    欧洲统计局(European Statistics System,ESS)于1999年5月31日专门成立了质量领导专家小组,发布了一份统计质量宣言,旨在改进欧洲统计的质量。在宣言中,明确提出了欧洲统计局的使命和愿景,并且要求各成员围绕统计质量问题密切合作。根据宣言中思想与原则的指导,欧洲统计局始终非常关注统计质量管理工作,并采取措施改善统计质量。首先,通过改善统计工作的基本条件以提高统计质量,一方面推进统计编制过程的标准化,另一方面改善与被调查者及其他资料提供者的关系,以此提高统计数据质量。其次,重视使用者的需求,推动使用者与生产者之间的对话。欧盟所采用的对话工具主要有统计委员会、用户满意度调查、统计生产者与主要使用者间的正式协商等。欧洲统计局及大多数的欧洲国家统计机构均设置统计委员会,该委员会的职能除了审核统计计划外,还包括设定统计的优先次序、检验产品质量、设定质量要求及指标、开展顾客满意度调查等。再次,欧盟及其各国普遍重视建立统计质量的评估工具,常用的有:标杆管理,员工认知调查,用户满意度调查,产品品质指标,统计查核表。

    从实践模式上来看,各国统计数据质量管理大体上可分为两类:一类是建立起统计数据质量综合管理体系,即在统一的组织框架下对整个统计机构的数据进行全面的质量评价,如英国、加拿大、芬兰、瑞典、荷兰等;另一类是单项统计数据质量管理机制,即对某一具体统计项目如国民核算、消费者价格指数、国际收支、住户调查等数据的质量情况进行评价和管理。例如,美国的波斯金(BOSKIN)学术委员会专门对美国消费者价格指数(CPI)进行质量评估,美国商务部分析局定期评估国民经济核算数据质量,还有澳大利亚统计局的国际收支和住户调查数据质量评估体系和英国的零售物价指数质量认证标准体系等。

    总的说来,各国统计数据质量管理的经验可以概括为四个方面: (1)制定本国质量评估与实施标准,形成统计质量管理手册;(2)引进国际质量认证标准体系(如DQAF)或加入GDDS、SDDS,从数据收集、生产、编制、加工、传输、存储、发布和使用过程人手,开展全面质量管理和控制;(3)重视统计机构的内部自我评价,同时采用外部评估,邀请学术机构、国际组织或外国统计机构的专家参与本国统计数据质量评估,充分利用各国技术与知识资源;(4)大力开展数据质量的量化分析,制定数据质量改进计划,借此提升统计能力。

    四、基于数据质量观的中国统计能力建设

    近年来,中国统计部门为改进数据质量做出了不懈的努力,数据质量问题被列为统计工作的重点之一。1999年初,中国国家统计局首次公布了国家局和省局两级对主要统计指标数据质量评估的实施办法,以内部评估的方式对国内生产总值(GDP)、农业总产值、粮食产量、农民纯收入、工业增加值、主要工业产品产量、固定资产投资、社会消费品零售额、总人口、价格指数、城市居民人均可支配收入和消费性支出等12项指标数据质量进行了评估,以了解统计数据的可靠程度或误差的大小,提高和改进数据质量。2000年。中国修订的《统计法实施细则》进一步规范了统计活动,规定了统计数据报送、提供以及监控和评估的具体内容,为保障统计数据质量提供了法律依据。2002年4月15日,中国正式加入数据公布通用系统。

    然而,我们必须清醒地看到,中国统计体系还存在不少问题,诸如统计造假、统计标准不一致、统计指标口径不一致、数据时效性与易获取性不足等,要想从根本上改善统计数据质量不可能一蹴而就,还有很长的路要走。中国在制定和实施NSDS的过程中,应进一步大力加强统计数据的质量管理工作,借此提升统计体系的实质能力。为此,我们提出如下建议。

    1 以数据质量作为统计能力建设的重点内容,将数据质量管理纳入国家统计发展战略(NSDS)

    随着经济全球化进程的加快和信息网络技术的推广应用,社会对统计信息的需求量越来越大,对数据质量也提出了更高的要求,同时也为改进和提高统计信息的质量提供了更便利的条件和手段。用户对数据质量的要求从狭义向广义发展,提出了多维的、全方位的数据质量概念,准确性已不再是衡量统计数据质量的唯一标准。

    从国际实践来看,统计数据质量已成为衡量一国或地区统计能力高低的重要标准,发展中国家政府在创建和实施NSDS的过程中普遍将提高数据质量作为一个核心战略目标,建立一套全面的、系统的数据质量评价和管理体系,进而为建立以实据为基础的决策和监测体系创造条件。与外国先进水平相比,中国对数据质量的研究比较薄弱,统计质量管理相对落后。目前的数据质量管理中仅以单项数据质量管理为主,缺乏综合的、全面的质量管理体系,对数据质量管理的要求和目标不明确。而且,多数是采用内部评估,没有吸纳公众和统计使用者充分参与,质量评估机制缺乏必要的透明度和有效性,未能取得社会各界对数据质量的充分理解和认可。中国在制定和实施NSDS时,应将数据质量管理作为统计能力建设的重点内容,建立起科学的数据质量管理与评估体系,通过充分开展内部与外部评估以提高统计数据的质量。

    2 统计部门应该树立全面的质量管理意识,采纳和实施全面质量管理方案

    欧洲统计局质量领导专家小组曾经建议,各国国家统计机构应以全面质量管理为基础,加强统计数据质量管理。许多发达国家(如芬兰等)统计部门均采纳全面质量管理体系,以此保证统计产品的质量。全面质量管理的基本理念是:通过政策、员工管理、经费与人力资源等投入,经过内部生产过程转换后,生产优质统计服务,达到提高顾客满意、员工认知及对

    社会的影响。全面质量管理模式已被欧洲各国统计组织及欧洲公共行政部门广泛采用。中国实施NSDS,可以充分借鉴全面质量管理方案,加强统计数据质量管理。

    全面质量管理的目标是要保证统计组织的良好绩效,最主要的是达到预定的质量标准。全面质量管理体系的突出特点在于:强调数据质量的持续改进,并在统计机构中建立起一种质量至上的组织文化;强调统计生产等整个过程的协调一致;强调数据收集、加工、传输、发布过程中的技术管理。 全面质量管理的核心在于由单一统计产品及其生产扩展到统计生产的整个系统,以及其它的核心过程,由此扩展到整个管理系统,包括人员、伙伴关系、资源,通过对这些要素的系统管理,创建一个强调质量的操作系统,进而改善最终产品的质量。全面质量管理框架的出发点是客户利益,它通过创建一种系统性方法,搜寻、转移、维持和发展那些保护客户利益的最佳实践。作为一个质量管理系统,全面质量管理框架并不仅仅着眼于统计生产的单一过程开展,而从组织层次、核心过程层次、统计过程层次开展质量管理,将数据质量管理纳入战略规划当中,从领导、客户、过程、人员等各个方面采取有力举措,以确保统计在财务、生产过程、使用者和生产者等方面均取得最佳效果,由此保证统计产品的质量(如图1所示)。

    统计质量不仅依赖于统计产品的设计,而且依赖数据的采集、加工、分析、评估、传播与发布等各个环节,为此,应重视对数据从采集、加工到发布的全过程的质量监督与控制,多层次、全方位地加强数据质量管理。在全面质量管理框架下,保证统计产品与服务质量的举措一般包括以下三个层次。

    (1)质量规划。描述用户需求,并将之转为最佳的解决方法,建立适当的体系或结构确保在一定的精度下数据收集、加工、发布的成本最小。

    (2)质量保证与核实。通过分析最终产品质量是否符合用户的要求与规划的要求,对产品及其生产过程进行监控,做出质量保证,并要求深入研究生产中的各个过程、行动和任务,确保其恰当执行和实施。

    (3)质量改进即消除已觉察到的质量问题的各种行动,它要求对系统进行全面更新或重新设计。

    3 依据国际标准,建立和完善中国统计数据质量评估和控制体系,采纳外部评估与内部评估相结合的数据评估方式,加强对统计的监督审核

    在全面质量管理框架下,统计机构将对数据质量进行持续评估,这种评估既可以采用内部自我评估的形式,也可以采用外部评估的形式。为了改进数据质量、便于开展统计的国际比较,IMF先后制定了SDDS和GDDS,并在其基础上提出了DQAF框架,供各成员国参考与使用。从国际上看,各国纷纷向这些国际标准接轨,并邀请统计机构外部专家来评价,如邀请本国政府统计机构以外的部门或专家来评价(主要由国内专家和学者、社会公众从统计专业标准和使用的角度进行质量评价),或者是邀请外国统计同行按国际标准来评价(如邀请外国统计机构或国际组织中有丰富经验的统计同行来评价)。在英国,由有关专家、学者组成的英国皇家统计学会工作组,每5年一次通过公开会议的形式,来评估政府统计数据质量状况。美国也一直开展统计外部评估,例如,劳工局编制的消费者物价指数一般邀请有关院校的专家、学者评估。瑞士统计局于1999-2000年邀请加拿大统计局现局长伊凡·费里吉(Ivan P.Felle西)和原副局长雅各·赖特(Jacob Ryten)两位专家,从法律、职能、机构、统计项目设置、资源等多个方面对瑞士统计局的总体状况进行广泛的评估,分析其存在的问题,并提出相应的改进措施,作为制定瑞士统计局改革措施、全面提高数据质量的政策依据。

    目前,中国正式加入了数据公布通用系统(GDDS),并且公布了对主要统计指标数据质量评估的实施办法。但是实际当中,中国的统计数据质量管理目前还仅限于内部评估,多为单项数据质量评估。中国必须加紧建设数据质量评价机制和控制体系,完善数据质量评价标准。一般而言,数据质量控制体系的建设可以从两个层次着手:一是建立质量评估标准,完善数据质量管理体系;二是实施统计内部与外部评估相结合的数据质量控制体系。同时,还应加强对统计的监督审核,监督审核是判断统计质量管理体系与相关工作制度执行好坏的有效途径,是统计质量管理过程中不可缺少的一环。

    4 建立统计生产者与使用者之间有效沟通与协调的机制,充分收集用户需求信息与用户对统计数据质量的反馈意见

    在加强统计数据质量管理时,一方面,要充分发挥统计人员的积极性、创造性,不断提高统计人员素质,在全社会培育一种质量至上的统计文化,从统计生产过程的各个环节上(统计供给)保证统计产品的质量。另一方面,应建立统计生产者与用户之间沟通与协调的有效机制,从终极需求上保障统计产品的质量。数据质量的核心是满足用户需求的程度与效率,因此,改进统计数据质量必须在生产者与使用者之间建立起有效的沟通与协调机制,充分了解用户对统计数据的需要和具体要求。理论上,统计数据的质量管理过程应该是透明、开放的,统计生产者可以通过正式会议、非正式讨论、用户问卷调查等方式,充分了解用户对数据质量包括数据的内容、服务方式、发布时间、收费标准等各个方面的意见和建议,从而有针对性地制定改进措施,真正达到提高数据质量的目的,更好地满足用户需求。

    过去,中国的官方统计体系一直是以一种“为政府的统计”的姿态运行的,随着市场经济的发展,统计系统逐渐向“政府为公众的统计”方向转变。这种转变顺应了社会经济发展的潮流,但是,中国官方统计体系在为公众提供优质统计服务方面还应该做得更多一些。为此,必须采取有效措施改进统计生产者与用户的关系,建立有效的沟通与协调机制,获取用户反馈意见,这样能让统计部门更好地了解社会的统计需求,评估统计工作的成效,由此改进自身工作,为社会生产更好的统计产品,提供更优质的统计服务。

    5 改进统计(产品)的传输、储存与发布,整合现有的数据库资源,建立全国性的统计数据库网络体系

    中国的统计部门以往对产品发布与使用方面重视不够,用户获取统计产品比较困难,生产者对数据的统计口径、加工处理过程、统计信息发布等环节解释与说明存在不足,向社会介绍统计方法制度、统计数据质量情况不够充分,再加上用户对数据的分析方法单一,导致统计产品的利用效率不高。

    数据的易获取性是统计数据质量的重要衡量标准之一。统计产品必须满足用户的优先需求,并且易于获取,生产者在发布数据时应该对统计产品提供必要的说明,以帮助使用者正确使用统计资料。在美国以及欧洲的许多发达国家中,统计部门网站、数据库建设做得都非常好,公众可以通过网络便捷地获取许多常用的统计数据,也可以通过电子邮件向有关统计机构或部门查询或咨询。中国在加强统计能力建设时,也应充分重视统计数据的传输、发布与开发,提高统计数据的利用效率。目前,中国对数据库的建设还处于一个比较混乱的状况,大大小小的数据库林立,一方面,由于重复建设造成资源浪费,另一方面,不同数据库间数据来源、统计分类、标准、方法存在差异。在现代社会中,官方统计,特别是那些有关经济、社会和政府服务的数据,通常都具有公共品的性质。中国在实施NsDs时,应将官方统计数据库建设纳入战略规划中,整合现有资源,通过颁布统计标准、数据库联网建设,建成全国性的政府统计数据库网络体系。数据库联网体系的建设将使用户获取数据更便捷,更易于了解统计制度、标准与方法,从而提高统计产品的利用效率。

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