统计数据质量问题分析

统计数据质量问题分析（精选12篇）

统计数据质量问题分析 篇1

1 常见的统计数据质量问题及分析

1.1 数据虚假。

这是最常见的统计数据质量问题, 也是危害最为严重的数据质量问题。这类统计数据完全是虚构的杜撰的, 毫无事实根据。造成统计数据虚假的因素多种多样, 比如, 有意虚报, 瞒报统计数据资料, 指标制定不严密, 统计制度不完善, 不配套等。

1.2 拼凑的数据。

这种数据是把不同地点, 不同条件, 不同性质的数据在收集、加工、传递过程中, 人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种东拼西凑的数据, 虽然分别有事实根据, 但是从整体上看数据是不符合事实的, 其性质与数据虚构相同。

1.3 指标数值背离指标原意。

这是由于对指标的理解不准确, 或者是因为指标含义模糊, 指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题, 表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容, 数据与指标原意出现走样, 面目全非。

1.4 数据的逻辑性错误。这是指统计资料的排列不合逻辑, 各个数据、项目之间相互矛盾。

1.5 数据的非同一性。

它是指同一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。

1.6 数据不完整。

这里指调查单位出现遗漏, 所列项目的资料没有搜集齐全, 不符合统计资料完整性的要求。数据不完整, 就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征, 最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断, 甚至会得出错误的结论。

1.7 统计手段和统计分析落后。

目前许多企业统计工作仍处于手工状态, 很原始!即使采用计算机也仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算, 并没真正引用先进的计算机技术和网络技术。所做的统计分析也局限于事后分析, 即对统计数据进行单纯的讲解说明;不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。换句话说, “统计预测”这一职能根本没有发挥作用, 缺乏对信息的收集、综合和系统化。

此外, 常见的统计数据问题还有计算错误、笔误等。可见, 统计数据质量问题既可能是来自于设计阶段, 也可能是来自于统计资料的整理阶段。

2 统计数据质量控制方法

2.1 统计数据质量控制的原则应当是全

过程的、全员参加的、以预防为主的数据质量控制。首先, 统计数据质量控制要贯穿于统计工作的全过程。每进行一步, 都要对已完成的工作进行检查、对已发生的差错及时进行纠正, 做到层层把关, 防止差错流入下一个工作环节, 以保证统计数据的质量。其次, 参加统计数据质量管理和控制的人员应当是全面的。全体统计工作者都要树立数据质量意识, 各个主要的工作环节都要落实专人负责。统计数据质量的好坏, 是许多工作和许多统计工作环节质量的综合反映, 牵涉到统计工作的所有部门和人员, 因此, 提高数据质量需要依靠所有统计工作者的共同努力, 决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。只有人人关心数据质量, 大家都对数据质量高度负责, 产生优质的统计数据才有坚实的群众基础。因而, 统计数据质量控制要求把差错消灭在它的形成过程中, 做到防检结合, 以防为主。这就要求有关人员在质量控制中具有超前意识, 抛弃那种出现了统计数据问题才想办法解决问题的被动的局面。

实行全员性的质量控制, 就要把统计数据质量目标及其关键交给广大统计工作者, 落实到每个工作岗位, 使每个岗位都有明确的工作质量标准, 做到合理分工、职责明确, 职责越明确, 数据质量控制就越有保证。

2.2 统计设计阶段的质量控制

统计设计是统计工作的首要环节, 统计数据质量的好坏, 首先决定于这个过程, 它是提高统计数据质量的前提。如果设计过程的工作质量不好, 就会给统计数据质量留下许多后遗症。设计过程的质量控制需要抓好以下几项工作:

2.2.1 正确规定统计数据质量标准。

数据质量标准是指根据不同的统计目的对统计数据精度所提出的要求。满足统计目的精度的统计数据就是准确的, 高质量的统计数据。首先要作充分的调查, 系统地收集市场和用户对统计数据的反映和实际使用效果的情况;其次要分析研究过去统计数据的主要质量问题, 找准统计数据质量控制的主攻方向;最后要进行反复论证, 考虑到统计工作中实际能够达到的水平。

2.2.2 合理设计统计指标体系及其计算方法。

统计指标设计得是否合理, 也是影响统计数据质量的因素之一。采用统计报表搜集资料, 首先要实行标准化管理, 制定的指标要符合统计制度的规定, 范围要全, 分组要准, 指标涵义的解释和计算方法要精确;其次要对统计报表的设计、颁发、填制、汇总的全过程实行全面质量管理。

2.3 资料整理鉴别阶段的质量控制。

统计资料整理鉴别阶段出现的差错是统计数据质量问题的重要方面。如果资料不准确, 就会影响结论的正确。因此, 要特别注意审查资料的可靠性和适用性, 要弄清楚统计指标的口径范围、计算方法和时期时点。对于口径不一致或不完整的资料, 需要进行调整、补充;对于相互比较的资料, 必须要注意有无可比性;一旦发现数据有严重的质量问题, 应进行核实, 避免有质量问题的资料进入汇总处理阶段。总之, 对搜集到的资料, 经过鉴别推敲、核实审定、使之准确无误, 才能使统计数据的质量得到保证。

2.4 人为错误的质量控制

2.4.1 尽可能采用计算机处理统计资料, 同时提高统计分析水平。

计算机作为当今社会不可缺少的高科技产物已渗透到我们生活、工作中的各个环节。运用计算机整理、汇总统计资料, 速度快、效果好, 其优越性是手工整理无可比拟的。现在国内大部分著名企业基本上实行网络化、全球化, 利用网络资源了解世界先进行业信息, 采用科学先进的统计分析方法和手段, 进行横向、纵向对比, 找差距挖潜力, 努力赶超世界先进企业。要能够写出有一定深度的统计分析预测报告, 系统、全面、科学地去挖掘利用网络资源和从市场取得的第一手资料, 完善整个分析、预测手段方法和过程。但是, 也应重视计算机处理数据的质量问题, 提高计算机数据处理的关键在于提高录入数据的可靠性。

2.4.2 统计工作者本身应提高自身素质。

统计人员没有深厚的专业知识和丰富的实际工作经验, 没有跟上时代及时进行知识更新, 不善于统计调查获取第一手资料, 写不出有一定深度关于本企业某一方面对决策层有参考价值的统计分析报告。因此, 对统计人员应该加强培训工作, 企业内部应建立配套的培训机制, 对每一层次统计岗位实施针对性的培训, 必要时到企业外请有关专家学者授课, 或到相关先进单位进行考察学习, 做到取长补短。统计工作者本身也应该努力学习统计知识, 钻研业务, 不断提高统计业务素质和水平, 杜绝因业务不熟悉而造成的数据质量问题。

2.4.3 加强对统计人员的职业道德培训

目前, 上级部门下达计划和各类政绩考核对统计数据干扰不可低估。有些地方, 以是否完成计划和各类数据的高低作为考核地方政绩的依据, 导致很多下级部门所报的统计数据高于计划数或持平, 这并不是计划部门的计划多么精确合理, 而是说明某些统计对象或统计部门受某种利益的驱动而使统计数据的质量得不到保障。当然, 数据不真实、不准确的原因是多方面的, 其中统计人员的思想道德对统计数据的影响是很大的。这就要求我们加强对统计人员的思想品德和职业道德教育, 要求每一个统计工作者必须坚持实事求是的工作作风, 认真对待每一个统计数据, 如实地反映情况。

摘要：近年来, 我国统计工作取得了比较显著的成绩。随着社会主义市场经济的不断发展, 经济结构复杂化, 利益主体多元化, 再加上体制转化过程中经济秩序混乱, 人为干扰增多, 因而搞准统计数据的难度也就日益增大, 统计失实的潜在危险性也就日渐严重, 并将逐步暴露。对此, 要尽可能采用计算机处理统计资料, 最大限度的减少人工参与, 加强对统计人员的职业道德和专业水平培训等, 以保证源头数据的准确性, 使我们的统计工作更好的地为现代社会经济服务。

关键词：统计数据质量,问题,控制

统计数据质量问题分析 篇2

全国税务工作会议明确提出：“积极探索实施信息管税，稳步推进税收征管方式变革”。随着税收信息化工作的不断深入，目前，基层国税部门的信息化建设得到了全面加强，极大地提升了国税部门税收工作质量。但是，在新的形势下，如何进一步规范税收信息化建设，深入推进“信息管税”工作开展，以信息化带动税收工作的科学化、精细化、专业化，使信息化工作进一步深化，是需要思考和探讨的现实问题。

一、存在的主要问题

(一)税收基础数据质量不高。一方面表现为数据不全面。部分相关信息未能纳入系统管理, 从而削弱了应用软件的作用；另一方面是数据不准确。纳税人提供的信息有误、工作人员操作错误或系统技术问题引起的数据错误以及数据采集的标准不统一都会导致垃圾数据的产生,进而影响在此基础上的一系列应用的准确度,业务系统难以发挥出正常功能。

(二)对数据的利用能力较差,基于业务数据的增值应用有待进一步开发。一方面基层不能充分利用信息数据提高管理、服务水平,另一方面目前的监控分析、决策支持系统功能较简单,且应用面不够广泛,不能发挥应有的作用。

（三)人员素质不适应,缺乏相应培训、考核、奖惩机制。目前,基层税务人员综合素质参差不齐,部分人员不能够熟练掌握各类应用系统,成为税收信息化建设的“瓶颈”。仅以网上报税为例,网上报税系统极大的方便了纳税人,降低了征纳双方的成本,但如果税务人员不能在系统中做好正确的签约、纳税辅导工作,纳税人就不能顺利完成税款的缴纳,网上报税系统就发挥不出应有的效果。建立起一套税务应用系统并不等于实现了税务信息化,只有应用系统的使用人员能够熟练掌握各项操作,才能够充分发挥出应用系统的各项功能。

二、影响数据质量的环节、原因分析及防范措施

（一）影响数据质量的环节

由于税务人员和办税人员综合素质参差不齐，在以下环节可能存在数据错误。一是税务登记、税种登记、税务资格认定、发票管理、文书申请与审批等静态基础数据录入过程中，录入错误呈常态化，主要涉及税务登记岗、发票管理岗、文书经办岗等；二是申报征收等环节多次更正申报表、违规使用税票录入等违规操作问题经常发生，导致会统核算数据失真、报表数据混乱，严重影响了后台数据质量。主要岗位在纳税服务厅的申报征收岗位，缺乏检验环节。导致税源监控工作失去了真实的数据依据。三是税源管理环节，开业登记、信息补录、税种登记、银行信息维护等，由于税收管理员业务素质参差不齐，数据录入信息很难保证质量。

（二）原因分析 1.认识存在误区。认为一个系统会解决所有的问题，通过数据分析能够查找所有的管理漏洞，通过数据监控可以发现所有的薄弱环节。对系统的严密性和数据分析应用的期望值过高，导致一旦出现一些问题后不能正确认识，甚至把一些人为操作的因素也归结为系统问题。

2．考核需要完善。当前考核体系中更多的强调了责任追究，从工作结果中寻找不足、“挑毛病”然后进行问责，缺乏对平时承担的工作量大、差错又少的成绩优异者的奖励措施，缺乏按“差错率”进行考核的措施。这种考核形成做十件业务出现一笔差错和做一百件业务出现一笔差错被追究的结果相同，而什么工作也不做的人不会受到追究，工作干多干少一个样、干好干坏一个样的不良后果。

3.技能培训不足。一项工作无论信息化程度多高，归根到底都需要人来操作、执行。近几年来，我们只注重了硬件建设、软件开发应用，而处于根本核心的人的技能问题，关注的不够，有针对性的知识更新培训更少，造成许多一线人员的知识结构、操作技能与我们的信息化水平和工作要求脱节，不能适应工作要求；加上我们的考核机制，一旦出现数据差错就是严厉的处罚，使许多本想学习的人员有心而无胆，只好找业务熟练人员代为操作。有些基层所更是多个人员、多个岗位的工作只有一个人能承担、操作下来，其他人员只能望机兴叹。

（三）措施防范

一是加强申报表填写培训。要对内对外开展经常性的业务培训，以提高税收管理员和财务人员的政策理解水平，提高税收管理员的纳税辅导质量，避免因政策理解差错产生企业所得税申报错误；

二是强化对申报数据的分析。除要依托信息管税手段，利用申报软件的审核功能，把可能会发生的错误尽量消灭在申报前，要重要的是税收管理员在季度申报后要分析申报数据，掌握数据的变化，分析差异性，早发现、早辅导、早解决，减少汇算期审核量；

三是建立数据三级审核制度。实施企业会计、税收管理员和计划统计科相关人员三级审核，对重点税源企业报送的数据实施全面的对比和审核，提高数据的真实性和准确性。

四是开展应用培训。目前，开展扎实有效的培训是解决人员素质问题的主要手段。一要将培训工作坚持经常化，形成制度化。将征管系统操作常识、重要业务升级变动事项的培训与其他业务学习内容相结合，融入到日常培训工作中去；二要培训从实际出发。灵活选择集中培训、日常学习、以老带新等方式。鉴于征管系统以实际操作能力为主的特点，各市局和县区局均应保留CTAIS操作的模拟环境，并及时升级，为培训创造必备的硬件环境；三要分层次、规模培训。培训的内容应区分对象、突出重点、注重实用，针对培训对象的不同开展不同层次、不同规模的培训。比如对市、县两级领导班子可以重点培训系统查询、通用报表、数据监控等内容；对市、县局业务股室人员重点培训系统查询、业务操作，增强各业务部门互相配合、协同作战的能力；对税务分局(所)、办税服务厅、稽查局人员重点培训各岗位的操作技能、系统查询等，讲求实效，注重实用；遇有业务升级应及时通知相关人员，涉及重大业务事项调整变化的升级文件，要组织相关人员集中进行培训，如果时间来不及可以在短期内进行补充培训，解决目前的“先上岗后培训”甚至不培训就上岗所带来的各种隐患；省局应制定相关的培训计划，分期分批地组织有关人员进行层次较高的培训，培养高素质人才、带动当地工作。

三、加强数据管理的对策

（一）加强组织建设。按照职责划分要求，成立数据质量管理领导小组。在信息中心设立专人、专岗负责具体的组织、协调、通报和考核工作，有关业务科室和分局为具体落实责任单位，各落实单位均设立专人专岗，形成一级抓一级、层层抓落实的组织运行机制。

（二）规范数据采集，把好信息质量关 提高数据信息质量，要重抓“三个环节”。一是规范信息采集。建立健全信息采集加工处理和维护机制，明确涉税信息的采集重点、采集时限、采集范围和采集标准。在保证基础涉税信息采集的基础上，借助外部信息交换系统，加强与地税、工商、质检、统计、电力、金融等社会经济管理部门的沟通联系，积极参与地方政府牵头的公共信息共享平台，定期交换共享第三方信息，构建纳税人、国税部门和社会经济管理部门“三方采集”模式，不断拓宽信息采集渠道，切实解决征纳双方信息不对称问题。二是严格信息审核。加大信息审核力度，办税服务大厅对纳税人报送的各类申报资料和信息采集表进行逻辑性初审，税源管理部门结合日常管理情况对纳税人各类申报信息和财务信息进行复审，确保通过每一个岗位，每一笔数据录入，每一天的数据零差错，实现每个录入数据的零差错目标。三是严控信息录入。从源头上加大对信息采集违规操作的监管力度，强化信息采集责任，确保数据信息真实、准确、全面、及时、可用。

（三）制定考核办法。把“数字化”的概念引入到人员的考核评价体系中，通过具体数字反映干部的工作量和工作质量。对基层操作人员从事业务操作的数量和差错情况进行统计，对于那些承担业务量大、差错又少的操作人员给予一定的物质奖励。奖励虽少但对基层的触动很大，形成了一种对每天付出大量劳动的普通工作人员进行正确评价的良好导向。同时，在征管质量指标、目标考核指标的设计上，要广泛调研，征求各部门对于目前各种考核指标的意见和建议，切合基层管理实际。

（四）建立数据质量预警系统，实现对税收数据和征管质量的预警和管理。由信息中心会同征管科组建该系统，实现对在综合征管软件特定模块中录入的内容进行实时严格的规则检查，对不符合规则的自动进行提示和拦截，减少了因录入不准确而产生的数据错误。并且预警系统可以设臵按照预设的指标，对录入时发现不了的错误信息，从综合征管软件中自动提取数据，筛选过错行为，生成考核结果，实现了用信息化手段对税收数据进行考核。

统计数据质量问题分析 篇3

【关键词】统计体制；统计数据；质量；影响

一、我国统计体制概述

改革开放以后，人们逐渐对统计数据的质量有了进一步认知，20世纪我们主要以国际标准作为统计数据的现行标准，其实这并不正确，随着时代的发展，我们的统计体制改革更新，对数据质量的精确度要求越来越高，并且在此期间不断总结分析统计工作中出现的问题。目前国际公认的统计数据质量标准主要是准确性、实用性与时效性。

随着我国经济体制转型，政府统计工作压力增大，当前如何提升统计数据质量是重要课题，保证统计数据质量的前提是有合理的统计管理体制，我国政府统计体制是由综合统计体制及部门统计体系构成的整体，实行的是自上而下的管理体制，总的来看属于混合性统计体制。随着国家经济建设飞速发展，我国社会主义特色统计体制在不断改革变化，随着法制建设的推进，我国统计体制开始逐步正规化、法制化，《统计法》的出台给统计体制的健康发展指明方向；接着调查体系不断完善，为了适应国家经济建设发展趋势，满足国家对统计工作的需求，调查方法开始从全面调查向非全面调查转变，此举减少工作人员压力，随机统计得到广泛应用；慢慢的我国统计体制区域开放，体制的发展与完善，引导统计体制从封闭中走出，社会各界的认可与参与导致统计体制服务范围越来越广，形式也趋于多样化；最后随着国家统计体制与国际结果，统计工作对外交流越来越多，本着取长补短的宗旨，我国统计工作得到长足发展。

二、我国统计体制普遍存在问题

首先统计组织体系尚待健全。我们知道各级政府调查机构实行的管理方式为“垂直领导”，地方级政府与调查机构为同级，这样统计局就出现了双重领导，直接导致调查机构权利变大，统计机构与调查组关系处理不好就会影响工作，与此同时，各级调查机构也存在被垂直架空的现象，通过垂直领导，调查机构的人力物力财力等还受政府管理，还需要以政府的意志为先。

其次统计机构之间协调性不够。我们知道各级政府内部均有统计机构，相互间协调性交叉，由于各专业处室之间存在不同的统计方法，也有不同的调查方法和数据处理，这就导致调查数据出现偏差，对国民经济核算产生影响同时也让专业统计数据衔接出现困难。值得一提的是，政府有综合统计与部门统计，随着双轨制的出台，综合统计与部门统计不能很好的协调，不同政府机构之间交叉重叠现象严重，影响统计工作进行。

第三统计制度待完善。目前我们的普查并没有作为各类调查提供数据，对此开发利用也不充分，由于普查频繁，抽样调查主体作用发挥不够，抽样调查无法完全满足多级管理技术要求，因此还有待进一步提高。

第四统计指标体系待提升。随着社会信息化进程加快，目前的统计指标体系已经趋于老旧，不适应社会发展需求，也无法及时满足社会活动需求，也就是说，总量和速度的指标多，结构和效益的指标少，反應经济发展的指标变多，反应和谐社会的指标变少，不科学。

最后统计信息网络待健全。网络时代给数据搜集带来便利，但信息交换和共享的数据库建设却相对滞后，系统信息化水平还是偏低，缺乏对信息资源的挖掘，从这个角度看，分析交工数据的能力便宜，目前统计部门缺乏专业人员，部分新兴技术还需完善并做好与统计调查的结合。

三、目前我国统计体制对统计数据质量的影响分析

1.政府的独立性不高，对数据质量有影响。

统计体制是经济体制的组成部分，目前我国政府中的统计机构所需的经费等通常由政府决定，统计机构缺乏独立性，业务发展受限。统计数据是绩效评价的依据，通常统计机构在开展工作过程中很容易受到来自政府机构的干扰、干预或阻力，这样调查的公平性受到影响，统计数据的准确性也受到影响。

2.统计职能发挥不利，影响统计数据。

可塑性是衡量统计数据价值的指标，随着统计数据的变化，可塑性能反映很多问题，当可塑性提高时，数据利用率与使用价值也随之提高，当下我国政府统计职能发挥有限，这就直接影响数据可塑性，主要表现在几个方面，首先政府负责收集、整合、发布数据，分析能力匮乏，这就影响了数据的利用率，例如我们经常在宏观经济统计分析中提及的国内生产总值，除却价格因素对国内生产总值的影响，研究对分析结论很有促进作用。我们知道政府统计机构重视数据来源，数据应用过程中出现错误的几率很小，因此对解决问题有利。

3.统计报表不合理，影响数据准确性。

根据调查发现，我国全面统计报表有不合理性，指标太多，且相对复杂，填报过程面临很大难度，调查人员由于是无偿提供数据，数据的准确性、全面性受到影响，目前随着市场经济不断变化，大环境下很可能发生个人利益与集体利益的冲突，填报真实准确的数据会耗费更多的财力及人力，很可能导致调查人员草草结束工作，编造假数据的现象时有存在，极大影响统计报表真实性。

4.统计手段单一影响数据完整性。

自改革开放后，我国经济发生巨大变化，统计方面也得到创新发展，综合来看，统计体制仍然没能满足社会经济发展需求，尤其在创新领域，统计量化不够具体，甚至部分区域还存在空白，可见政府统计缺乏科学的手段，没有查到相应的数据资料，统计数据完整性势必受到影响。

四、改善统计体制对数据质量影响的策略建议

1.完善调查方法，科学构建指标体系。

为了进一步满足社会经济发展需求，统计调查方法与指标体系需要进一步完善创新，此时我们可以采取科学的统计调查方法，比如分析某些社会经济问题时，我们往往会提到居民收入，这些数据可以通过统计年检进行查询，但，很多年检中根本无法体现隐性收入，因此指标准确性无法保证。为了改善这一问题，我们应不断改善目标体系，完善调查方法，政府出台支持政策，从资金等方面做出更多的投入。

2.优化报表中的指标内容。

传统报表中指标相对繁琐，应给予清理。在指标的设置之初，目的是满足经营决策需求，更要满足宏观角色需求，对于与国计民生息息相关的指标，不能修改，其他指标改为有偿服务，对于国家必备但对决策没有价值的统计数据，调查机构可以选用抽样调查方法搜集。

3.制定完善的管理考核体系。

统计数据是考评的主要依据，政绩评价与目标管理考核两个体系的数据缺乏准确性会影响考核结果，对此政府统计机构应遵循一定的原则，科学完善两种体系，首先确保考核目标能够实现，且防止弄虚作假，其次政府统计部门要提升数据质量的公开与透明，将部分重要的数据分析和核算方法公布给大家，进一步提升数据的可塑性。

4.强化政府统计职能。

优化与扩充政府统计职能需要分析与合并相关数据，政府统计机构承担的分析工作主要有两个方面，其一承担分析工作的成本较高，统计机构分析社会经济现象，分析工具复杂特殊，例如我们熟知的计量模型，这类统计分析成本之高显而易见，因此此类工作只有政府提供的技术与人力、财力能够胜任。其二承担大部分群众感兴趣并会影响宏观决策的分析工作，由于政府具有权威性，统计分析结论更可信，因此政府承担此类统计分析工作最合适。

参考文献：

[1]李先锋.DZ市政府统计数据质量影响因素研究[J].兰州大学学报.2013.02.

[2]李娟.中国统计数据质量离职研究与实践历程[J].现代经济信息，2015.10.

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我国企业数据质量问题分析 篇4

企业统计数据失真是指企业上报的统计数据对社会经济现象的现状不能做出客观、真实的反映。在我国, 企业统计工作是我国政府统计工作的基础, 企业统计部门是我国统计机构的重要组成部分。但是, 由于企业统计受到企业内部和外部环境的双重影响, 使得企业统计数据普遍失真。企业职工为了提高自己的收入所得, 会故意虚报产量, 瞒报对自己不利的数据, 导致数据失真;企业领导人为了自身的利益、单位的声誉, 虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料的现象时有发生, 导致数据失真。2013年, 国家统计局曾曝光重庆永川的统计人员先评估审核企业统计数据, 修改完成后再上报的案例, 2012年11月, 重庆市永川区要求政府职能部门先审核企业统计数据, 再向统计机构报送;同期, 山西省河津市政府统计人员要求企业按特定统计数据上网报送统计报表, 造成河津市的十几家公司存在统计数据严重的虚报现象。

二、企业统计指标体系和方法不健全

目前, 企业统计人员报送统计报表的任务过重, 我国统计调查项目主要包括三部分, 分别是由国家统计局制定的统计调查项目、由地方统计局制定的统计调查项目和各职能部门制定的统计调查项目。当前, 我国国家级统计调查项目共有30个, 地方统计调查项目共有35个, 各职能部门统计调查项目340多项。各级统计机构根据地方政府的需要, 在国家级统计调查项目的基础上, 还增加许多报表, 无形中使企业的负担更重。

根据规定, 对统计报表的表号、统计报表的制定机关、统计报表的备案文号不明确的、或者已经超过统计调查表有效期限的, 县级以上人民政府统计机构有权停止有关统计调查活动。然而在实际调查中, 经常有企事业单位统计人员反应非法调查问卷问题。根据规定, 统计调查项目之间应当指标明确, 不能重复调查。但是, 统计报表中经常出现相同指标重复调查的现象, 有些指标之间还存在相互矛盾等问题。繁重的统计报表工作, 使企业和基层统计机构的统计工作人员只能疲于应付, 没有多余的精力和时间做好收集统计原始凭证, 登记统计台账等统计基础工作。

三、企业统计工作不受领导重视

企业领导普遍不重视统计工作, 认为统计工作就是简单收集统计数据, 然后把数据填入统计报表中, 最后上报到政府统计部门就是企业统计工作的全部, 不改变企业管理者对企业统计工作的偏见, 将造成企业统计人员得不到领导和各部门的支持, 从而很难开展统计工作, 企业管理者应认识到:企业统计工作是通过收集与企业经营生产相关的数据, 提取当中有用的信息加以分析, 为企业未来经营决策提供咨询建议, 并能够监测管理者所做决策的执行情况。企业管理者能够通过企业统计数据, 了解企业经济运行状况, 各经济、财务指标之间的数量关系, 并且可以获得企业生产经营结果的具体数据, 从而总结企业发展的规律, 对未来经营方向进行预测。

四、企业统计台账和原始记录不健全

统计原始记录是企业统计人员按照一定方式记录企业生产经营活动。企业统计工作的原始记录是企业统计数据的源头, 是企业生产经营活动的原始记载, 企业统计人员应定期收集企业各项生产经营活动的原始记录, 作为企业统计数据核算的基础和企业统计报表的来源, 统计原始记录还是企业财务核算的依据。

统计台账是企业统计人员把企业的原始记录汇总, 按统计指标的要求, 将每月的统计数据分指标的登记在账册中。统计台账可以将分散在企业各个部门的原始记录加以汇总登记, 是一种系统管理统计数据资料的方式, 统计台账可将企业统计人员整理原始记录资料的工作分配到各个月份完成, 同时还可以满足企业决策者日常经营管理的需要, 至每年年末, 企业统计人员可将统计台账中的各月数据进行汇总, 根据汇总数据填报企业统计报表, 保证企业上报的统计数据质量。

五、企业统计人员素质参差不齐

随着经济体制改革的不断深入, 企业基层统计人员流动性越来越高, 统计资料纷繁复杂, 统计知识体系更新较快, 这就要求统计人员在产品经济向商品经济过渡的时期, 要有商品化观念与竞争意识。但是, 目前中国企业统计队伍与社会主义市场经济要求还存在很大的差距。企业管理人员普遍认为统计只是简单的收集数据, 不需要拥有任何专业知识和专业技能, 这就造成企业统计人员的统计专业基础知识较差, 知识面不宽, 只是上级部门的报表员, 缺乏运用科学理论和现代化服务手段全面分析企业经营活动的能力。有些企业统计人员没有直接参加过生产经营的实践活动, 实践经验太少, 一般对传统模式下的统计资料收集、整理、分析、调查的工作程序还能适应, 但对现代企业经营策略、经营管理方面的知识相对薄弱, 对现代信息处理反应迟缓, 对企业经营机制转换缺乏强烈的市场竞争意识, 因此在企业统计工作实践中, 很难充分发挥统计工作的咨询职能。同时, 企业统计人员地位低下, 使得企业统计人员流动性高, 变更频繁, 使企业统计陷入了一个恶性循环。还有些企业统计人员, 不能严格依法开展统计工作, 法制观念淡薄, 存在一些统计违法行为, 为了逃避税收以及自身的经济利益, 上报的统计数据和实际差距较大, 出现了瞒报、迟报、拒报和虚报等现象。

摘要：当前, 企业统计工作的外部环境有了较大变化, 各种新经济组织的出现, 加剧了企业之间的竞争, 随着市场经济体制的不断完善, 新成立的私营企业、个体工商户的数量急剧增加, 使统计调查单位的数量也随之快速增长。但是, 这些企业往往存在不重视统计工作的问题, 对统计工作配合程度低, 支持率不高, 难以提供真实、准确的统计数据和资料, 篡改统计数据的现象时有发生, 难以保证上报的统计数据质量。

关键词：企业统计,数据质量

参考文献

[1]王庆丰, 党耀国, 王利敏.基于因子和聚类分析的县域经济发展研究—以河南省18个县市为例[J].数理统计与管理, 2009, 28 (5) .

统计数据质量问题分析 篇5

随着社会经济的快速发展，税收工作对于税收管理水平的要求也越来越高，重点税源监控作为一项为税源管理提供数据保证与分析依据的工作，其重要性也突现出来。但是重点税源管理的数据质量仍有待进一步提高，下面就这一问题进行分析说明。

一、重点税源监控基本情况

目前，我国重点税源监控工作采取专岗负责制，每月由基层计统部门汇总本级重点税源监控企业数据逐级上报，逐级审核的方式实现监控。另外各级计统部门根据本地经济税源发展情况的不同，确定本地税源监控企业名单，确保将本地入库税额占全部入库税额60%（随着监控范围不断加大，最终达到100%）的企业全部作为重点税源纳入税源监控，以提高监控力度，保证监控数据质量，并据此利用TRAS系统分析报表分析各项指标，做出分析报告，供上级及各部门参考使用，指导纳税评估、税务稽查与责任追究。

二、重点税源监控存在问题

重点税源监控工作的重要性，要求必须强调其数据的准确性，而就目前实际监控情况来看，监控数据质量尚存在问题需要改进，具体情况如下：

（一）重点税源岗位人员缺乏，业务水平参差不齐。

第一，重点税源岗位人员缺乏。作为一个监控占全部税收收入60%以上的企业的重要岗位，必须为专人专岗，但是从实际情况来看，仅有部分单位能够实现专人管理，而不能达到专岗的要求。特别是基层计统部门，一个管理人员负责两个岗位甚至三个、四个岗位的情况非常普遍。这样就很难保证监控范围的广泛性、监控数据的准确性、监控分析的深入性，不能从各项指标中发现问题，提出问题，更难以达到指导解决税源管理工作的需要。管理人员有心无力，疲于应付，使得税源监控工作流于形式，“监”而不“控”，工作效率低下。

第二，重点税源岗位人员业务水平参差不齐。重点税源监控工作要求管理人员必须对企业各项申报、入库、产品产量及销量、企业财务、资产指标等有深入的了解和信息比对能力；对CTAIS税收征收管理系统、TRAS重点税源管理系统会熟练操作应用；对七张基本信息数据表和几十张分析表数据能够比对分析，查找疑点，按月（季）做出分析报告和亿元企业分析报告，在基层只有部分管理人员能够达到这一要求。部分业务能力较弱的基层人员主要表现在不能熟练利用CTAIS税收征收管理系统、TRAS重点税源管理系统对监控数据进行甄别，不能做出高质量税收分析报告指导税源管理工作，最终导致监控力度弱化，监控不力的问题出现。

（二）税源监控数据保送内容繁杂，容易出错，难以监控。

现在税源监控数据由企业每月（季）自行填写报表，生成电子信息，报送税务机关使用。报表共七张，分别按月或季填报，其中有从企业纳税申报表直接提取的数据、企业工商登记数据、企业税务登记数据、企业财务数据、企业资产数据、企业缴纳地税数据、企业报送统计部门数据、企业自行计算工业总产值与增加值、企业用水、电、煤以及企业每月产值、库存、销售数量等几百项指标。这些数据在大型企业中并非由一人统计，在小型企业中甚至不能核算清楚，特别是一些需要企业自己核算而税务部门只能估算或无法核算的数据，企业报送时难免出现“偷工减料”的现象。对于报送向地税申报的数据，计统部门更无法了解数据是否存在或是否正确；对于企业自行核算数据，如：产品生产数量、产品价格、工业总产值、工业增加值等，计统部门作为非管理员人员难以掌握其真实性。

（三）税源监控数据报送方法繁琐，数据质量与及时性难以兼顾。税源监控数据由税务管理人员教授需要监控的企业安装TRAS重点税源监控系统以及企业版任务的方法，由企业按月填写任务表格，生成电子信息报送税务机关。基层税务机关汇总全部企业数据审核无误后逐级上报。这种看似简单的报送方法其实存在很大弊端。

第一，由于监控企业随着监控力度加大而不断增多，不同企业的会计个人能力与业务素质参差不齐，造成监控软件安装不成功以及企业版任务不能正确使用，软件审核公式形同虚设。企业上报数据质量低下，加大税务管理人员的工作量。

第二，税源监控软件升级频繁，企业会计频繁往返于税务部门与企业之间以获取最新升级任务，加大了纳税人负担，不利于降低纳税成本。

第三，税务管理人员通过监控审核公式发现企业报送数据理论或逻辑上出现错误，必然要求企业重新报送数据，这同样加大了纳税人负担。另外部门企业会计了解审核公式计算方法后，便从数据上弄虚作假，使得审核无误，但是上报数据却与实际情况不符。

第四，由于监控数据必须在规定的时间内层层上报上级税务机关，而保证数据的准确性就必须认真核实数据的真实性。报表数据中部分数据通过审核公式的计算是不能反映企业实际情况的，必然要求结合企业实际情况去填报。这样，在数据质量上与时效性上就会产生矛盾，造成顾此失彼。

（四）监控数据审核方式复杂，数据审核不能保证数据真实性。

对于企业报送的报表数据，税务管理人员首先使用TRAS软件系统中审核公式进行理论上的逻辑审核，通过计算全部数据后，对表内、表间数据审核。如果发现有提示错误数据存在，则要向企业问明情况，确定是否填报有误。即使公式审核数据无误，其数据的真实性仍然不能确定，因为数据之间的逻辑关系正确，但是数据均错误，这时公式无法识别。比如：报表要求按万元单位填写，但是企业误按元填写，这样的错误通过公式不能发现。这就要求税务管理人员人工对数据进行人工核对。

由于企业上报数据中部分数据可以从征收管理信息系统中查询，而其他数据属于国税计统部门不能掌握数据，所以人工核对也只能对征收管理信息系统中存在的数据进行核对。对于每月几百户企业的数据，即使这部分数据属于可以查询的数据，管理人员对其一一进行查询核对也是不可能实现的；对于部分国税计统部门不能掌握的诸如企业工人工资、企业产量等等数据，如果要保证数据的完整、真实就要求计统管理人员深入企业，或要求税收管理员深入企业核对数据。在几天的规定时间完成全部的数据核对是不可能的，因此，目前的企业数据核实达不到完全的真实、准确，这为以后环节的税收分析埋下了隐患。

三、解决重点税源监控数据质量的方法

（一）加强人员配置，定期组织培训，提高人员业务水平。

第一，加强人员配置。对于目前没有实现重点税源监控管理人员专人专岗要求的基层单位，一定要调配人员，保证专人专岗。另外，在选择重点税源监控管理人员时要着重选择具有较高税收业务能力、计算机知识、数理统计知识以及写作分析功底的综合性人才。只有首先保证有高素质的人才，才能在实际工作中发现问题、提出问题、分析问题，最终解决问题，达到优化税源管理配置、提高征收管理水平的目的。

第二，定期组织培训。随着社会经济的迅速发展，企业类型以及企业业务的不断增多，与之适应的税收业务知识也在不断丰富变化着，这就要求我们的税源监控管理人员的业务知识也要不断更新。对应这一要求，各单位特别是具有优势力量的省一级单位应该多组织一些培训。

培训的内容应涉及：当前最新税收法律、企业申报信息变化、计算机知识以及优秀税收分析方法等。由于重点税源监控岗位人员日常工作量大，对于培训的形式可以采取各市“小集中”，省局“大集中”的灵活形式，针对不同地方的工作需要先由基层反馈需要学习的内容或省局提出学习内容，市级有实力培训的自行培训，市级确有困难的由省级集中培训。对于其他省、市已有培训的，也可以将培训老师请到本地进行培训。最终达到知识共享，提高实际工作水平。

（二）修改报送内容、改变报送方式，减轻纳税人负担，提高数据质量。

第一，修改报送内容。（1）由综合力量强大的总局或省局牵头开发CTAIS与TRAS系统接口程序，对于CTAIS系统中存在的需要企业报送数据进行按月（季）提取，不再由企业报送。接口程序开发后选择部分大型地市试点使用，查找缺点，进行修改，然后全面推广。这个方法有效减轻企业负担，减少税务计统人员审核压力并且确保了数据准确性、及时性，为数据分析等以后环节工作节省时间。（2）在接口程序推广后，各级国、地税部门积极横向联系，对于企业分别向国、地税务部门报送的分属两个税务机关管理的不同税种数据，相互提取，及时传送。这一方法在实行全面监控后会进一步减轻纳税人和计统管理人员的负担，对数据质量也能够有效保证。

第二，改变报送方式。（1）改企业向计统管理人员报送数据为向基层税收管理员报送数据。在实现第一项工作后，企业向税务机关报送的数据减少为企业产品产量、销量、库存，企业工人工资，企业工业总产值、增加值以及企业用水、电、煤等生产经营指标。基层税收管理员对自己所管辖企业的这些指标了解多，方便下户核实，减少企业错报数据，另外企业对管理员较为熟悉，方便沟通。（2）改企业用储存盘报送数据为网络保送数据。为了进一步减轻企业负担，提高税务人员工作效率，应给基层税收管理员安装广域互联网。企业通过邮件形式直接把数据传送给税收管理员，给管理员更多时间核实数据，管理员核实后通过税收管理员平台上报计统管理人员，完成税源监控工作。

（三）改变审核方式，提高数据质量

正如以上第二项中提出，企业向基层税收管理员报送数据，税收管理员对数据进行核实，对数据准确性负责。这样安排工作的优点是：第一，税收管理员相对计统人员更了解自己所管辖企业身产经营情况，对企业报送数据更为敏感。第二，由税收管理员核实所管辖企业数据比计统人员电话询问或下户核实数据更容易让企业接受。第三，税收管理员核实数据后签字盖章留存档案，如果出现数据错误方便查找问题出现原因。

四、重点税源监控工作前瞻

统计信息质量提高方法分析 篇6

【关键词】统计信息；质量；体制

1.统计信息失真的原因探讨

造成统计信息失真的原因是多方面的。有人为因素，如篡改、虚报、瞒报、伪造等；也有非人为因素，如调查人员认识能力的局限、调查方法落后、统计管理体制不适应市场需求、信息传递渠道不畅等。主要原因表现为以下几个方面：

1.1统计管理体制存在一定的问题

我国现行的统计管理体制是“双重领导体制”，一是在行政上受中央和地方各级人民政府领导，二是在业务上由国家统计局代表国务院负责和协调国家统计业务工作。当统计工作与行政工作相矛盾时，统计业务部门往往处于被动地位，经常是统计业务工作服从行政工作，当一些地方领导基于自身经济利益和政治利益的追求时，极易诱导或迫使统计人员提供虚假的统计数据。因此，这种“双重领导体制”是造成统计信息失真最重要的原因之一。

1.2干部考核体制存在一定的弊端

近年来，统计数据在各级政府考核领导干部的政绩中越来越重要。不少地方把经济发展数据作为衡量领导干部政绩的主要依据，不能坚持定性与定量相结合，没有建立起严格、科学、规范的业绩评估制度，致使一些干部的头脑中存在着“数字能出官”的观念。有些干部为了自己的政绩在统计数字上大做文章，造成统计信息的人为失真现象，模糊了国民经济运行的实际情况，误导了对当前经济运行情况客观真实地分析和判断。

1.3统计机构不健全，统计人员素质偏低

长期以来，统计部门的机构一直不健全，统计人员待遇偏低，造成统计人员队伍不稳定。在一些企业，统计人员没有专职专责，马虎了事，得过且过，形同虚设；还有一些企业不重视统计工作，根本就没有设置统计机构，使统计工作出现极大的随意性。部分统计人员素质偏低，在实际工作中往往不能严格按照《统计法》的要求去工作，容易唯领导意志是从，结果成为领导造假的帮凶。

1.4统计技术落后

目前，我国许多地方的统计技术还比较落后，不能运用现代信息技术，大规模、高效率、深层次地开发统计资源，不能很好地利用统计信息网络，在统计信息的产业化、社会化、商品化方面做得很不够。各级统计部门应加强网络建设，在全国形成完备的统计信息网络，使统计信息和市场信息有机地结为一体。

1.5执法不严，打击不力

《统计法》中明确规定：“地方、部门、单位的领导人授意统计机构、统计人员篡改统计资料或者编造虚假信息的，依法给予行政处分……”但在实际统计工作中，有法不依、执法不严、违法不纠等现象时有发生，各级统计部门对统计工作的执法力度不够，没有严格按照《统计法》的规定执行，对虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料，阻挠统计执法检查等统计违法行为打击不力，致使“假数出官，官出假数”的现象屡屡出现。

2.提高统计信息质量的方法

2.1改革统计管理体制

改变统计机构的隶属关系，维护统计部门的独立性，实行中央、省、县统计机构垂直领导的统计管理体制，各级统计机构对下一级统计机构的人、财、物实行垂直领导，同时服务于当地政府和企业主管部门，使整个统计系统自成体系；实行内部管理，从根本上避免各级政府部门对统计数字的行政干预，保证统计数字的准确性，真正起到监督政府和企业是否正常运行的作用。

2.2完善干部考核制度

对各级干部的考核、评价以及升迁、任免等，都要建立在严格、科学、规范的业绩评估制度之上。组织人事部门在考核干部时，要科学地对待统计数字，不要被表面现象所迷惑。不仅要看到数字，同时也要对社会发展、环境质量、群众意见等多种指标做出综合评价，从而有效地避免因干部考核制度不全面而导致统计信息失真。对那些弄虚作假的干部不仅不提拔，而且还要给予严厉的处罚。

2.3加强基层统计建设，提高信息源头质量

基层统计是整个统计工作的基础和源头，基层统计工作的好坏直接关系到政府统计信息的质量，只有基层的统计数字搞准了，才能使逐级上报的总资料准确；否则，即使科学再发达，使用再高级的电脑操作，也不过是假数真算、自欺欺人。因此，提高统计信息质量，必须把重点放在基层。具体要解决以下几个问题：首先要健全统计机构，配齐统计人员，统计机构之间要形成一个网络，保证统计信息的畅通传递；其次要制定一整套的统计工作考核办法，对统计数据进行经常性的检查，对统计人员定期进行考核，考核结果与奖惩挂钩。

2.4提高统计设计质量

统计设计是指根据统计研究对象的性质、特点以及统计研究的目的，对统计工作的各个方面、各个环节所做出的通盘考虑和安排。统计设计的结果表现为各种设计方案，如统计指标体系、分类、目录、统计调查方案、汇总整理方案等，这些方案对以后各阶段的统计工作具有指导作用。众所周知，产品的生产始于产品的设计，因此，作为统计工作产品的统计信息的质量首先是设计出来的，然后才是生产出来的。如果统计设计不够科学合理，那么就生产不出高质量的统计信息来。

2.5不断改进和完善统计核算方法

提高统计信息质量最关键的是统计制度的创新、核算方法的科学和统计指标体系的完善。首先，必须根据社会经济的发展，建立一套适合中国社会主义市场经济特点的统计制度；其次，要不断改进、规范现有的统计核算方法，对一些核算指标应增加其概念与核算原则；再次，要根据社会经济的发展状况，增加和完善统计指标体系，及时有效地增加专项统计指标体系，以反映我国在经济体制转变过程中出现的新情况、新问题。

2.6提高统计人员的素质

统计人员的政治素质和业务水平是提高统计数据准确性的决定性因素。来自各个方面、各个层次的干扰和影响统计数据的各种举动，最终能否实现，都会在统计部门提供的统计数据上体现出来的，因此，培養造就一支敢于坚持原则，抗干扰能力强、思想端正、热爱统计事业、技能过硬的统计队伍是统计建设中一个永恒的主题。为此，一方面要加强统计人员的职业道德建设，细化职业道德规范，以便于统计人员在业务工作中更好地执行、贯彻和操作，弘扬务实求真、忠于职守的正气；另一方面要采取各种措施，有计划、有组织、多层次、多形式地开展统计人员的业务培训活动，不断提高统计人员的业务素质和适应市场的能力，加强统计队伍的自身建设，为提高统计数据质量提供基础性保障。

2.7加强法制建设，加大执法力度

法制是市场经济的基础，统计法制是与社会主义市场经济体制相适宜的治理统计工作的方式，能够有效地保护统计社会关系的长期稳定和统计调查对象的合法权益。各级统计部门要树立依法行政的理念，克服统计工作中的“人治”思想。首先，要加大统计有关法规的宣传力度，把宣传的重点从统计人员转移到单位、部门领导人，真正在单位、部门领导人中形成统计法律意识和执法的自觉性，对于弄虚作假者，一经查出，要公开曝光，予以严惩；其次，要加大统计数据质量检查频率和统计执法力度，使统计工作切实纳入法制轨道，真正做到有法可依，执法必严，违法必究。 [科]

【参考文献】

[1]仇洪江.统计信息失真的原因及对策[J].北京统计，2004，（3）：37～38.

统计数据质量问题分析 篇7

关键词：过程能力,统计分析,数据,尺寸链

0 前言

某公司生产现场的J8006机型活塞凸出高度经常出现不合格,不合格率达7%左右,检测故障发动机的相关零件、质量特性均符合图纸的技术要求,通过零部件检测的传统方法,在已过去的1,2年内都无法找到产生不合格的主要原因。对历史数据也没有分析、利用的手段和工具。核算构成活塞凸出高度尺寸链,发现活塞凸出高度尺寸链的概率法计算中心与控制中心不重合。控制范围未考虑在概率法计算范围基础上,延伸1.5σ从而保证99.73%合格率的要求,使得只有93.23%的合格率。若从设计上加以改进,进而达到99.73%的合格率,需要了解构成活塞凸出高度尺寸链上,所有组成环的过程能力是否满足要求,以确认设计改进方案。

1 分析方法

首先,收集构成该尺寸链所有组成环的历史数据,区分清楚哪些是增环,哪些是减环,然后将数据导入Mintan软件能力分析功能模块,在弹出的对话框内设置好组成环的技术规格限,然后计算过程能力,分析过程能力是否满足既定的要求。

其次,核算构成尺寸链的计算中心与控制中心是否重合,控制范围是否已考虑在概率法计算范围基础上,延伸了1.5σ。

最后,根据计算与核对的结果,提出造成问题的变异点、结论,以及整改方案的试算结果,并将分析报告发布给相关责任部门,提出整改要求,并根据整改方案试算整改效果。

2 分析实例

某公司J8006机型活塞凸出高度控制要求0.3~0.6,现场实测不合格率达7%,针对问题收集了涉及机体、曲轴、连杆、活塞等7种零部件13个组成环的4 000多个样本数据,将数据导入Mintab分析。

2.1 导入数据

数据导入见图1。

2.2 设置技术规格限、计算

在能力分析模块设置技术规格限、计算见图2。

2.3 分析计算结果

Mintab过程能力计算结果见图3。

从J8006活塞凸出高度3 000多个实测数据的计算结果可以看到,过程能力为0.38,不满足大于0.83的要求。此外,分别对曲轴高度、连杆长度、活塞压缩高等数据进行计算,发现曲轴高度过程能力为0.65,连杆长度过程能力为0.49,活塞压缩高度过程能力为0.50,不满足大于0.83的要求,需进一步分析生产过程,提高过程能力。

同时,通过校核活塞凸出高度尺寸链概率法,发现计算出来的分布中心0.53,与控制要求的分布中心0.45不重合,且未考虑1.5σ的偏离。活塞凸出高度理论合格率仅为93.23%,与现场反馈的数据吻合。

2.4 提出造成问题的变异点和结论

通过数据的计算、分析,得出以下结论:

a.活塞凸出高度尺寸链概率法计算出来的分布中心0.53,与控制要求的分布中心0.45不重合,且未考虑1.5σ的偏离。

b.曲轴、连杆、活塞等相关尺寸的分布有异常。

2.5 整改方案试算

针对设计上存在的中心不重合问题,技术部门将0.3~0.6的控制要求,调整为0.37~0.67。对活塞凸出高度实测数据,按新的控制要求重新计算过程能力达1.01,满足大于0.83的要求,说明整改方案有效。另外,对零部件存在的问题,召集供应商分析讨论,各相关供应商再对生产现场进行分析整改。

3 推广应用

在这种基于Mintab的尺寸链变异质量问题统计分析方法,应用于活塞凸出高度超差尺寸链的分析整改取得成功的基础上,将其推广应用到6 L机体与油底壳底面平面度超差、齿轮间隙超差等十几个尺寸链质量问题的分析上,均取得了成功,说明该方法思路清晰,逻辑缜密,数据准确,是一种成熟有效的分析方法。

4 综述

对于尺寸链变异质量问题的分析,涉及的数据量巨大,不能采用传统的零部件检测的方法来分析,需借助Mintab这类专业的统计分析软件,进行统计分析才能找到主要原因,进而采取针对性的改进措施,解决问题。

参考文献

[1]马林,何桢.六西格玛管理(第一版)[M].北京: 中国人民出版社, 2004.

[2]郎志正.质量管理技术与方法(第一版)[M].北京: 中国标准出版社,1998.

浅谈统计数据质量问题 篇8

(1)统计数据失真。统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素,表现在:统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一;专业间统计方法改革不同步;统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大;统计与财会在核算周期上还存在一些差异,并且在统计数据质量管理上,各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够,对统计过程缺少制约与监督,对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。

(2)设计时需求不明确,缺乏远见。数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据,而且存放数据之间的相关性。相关性不仅表现在数据依存的时间、地点、类型和名称等原始属性上,还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。搜集数据阶段使用的方法不正确,应用需求不明确等都会影响数据完整性和准确性。

(3)数据处理手段发展不平衡。数据处理手段出现从基层的手工操作到省、国家一级政府统计数据处理的高度信息化。就地域而言,占全国70%以上的地方统计数据处理是手工操作或半手工操作,速度慢、效率底,可靠性差,这与统计的及时性要求不相符合。统计所反映的当前经济现象的真实性难以确定。

(4)质量管理监督措施不够健全。由于多数检索系统没有进入实际应用阶段,数据质量的控制和监督往往被人们忽视。绝大多数单位在数据准备、录入阶段缺乏审核等质量控制、监督措施,著录标引的检查,一般采取自己审核或互相审核的方法。缺少科学的统计数据质量评估和监控,造成统计数据不同层次脱离实际的偏差,给决策带来极大的不便。

(5)统计人员队伍素质不高。基层统计工作薄弱,统计手段落后;统计人员素质比较低,统计人员变动频繁,统计队伍不稳定都影响了统计数据质量。

在目前我国统计数据质量管理中,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;对数据质量内涵的理解相对来说仍较为狭隘,在实践中主要围绕着数据准确性进行评估,对数据质量的其他方面重视不够;在评估过程中,没有让社会公众和用户充分参与进来,评估机制缺乏必要的透明和有效性,未能取得社会各界对数据资料的充分理解和认可;对于多种经济成分的数据质量评估方法不够明澈;缺乏明确的数据质量管理要求和目标。

从数据质量管理的角度来看,我国统计数据质量管理存在诸多问题的原因在于:

(1)统计数据质量理论及其控制技术与政府统计实践脱节。各种统计数据质量控制技术在我国的实际统计工作中的研究和应用不多,对于经常性统计数据质量控制,实际上还主要是采用事后的分析评估和挤水分的方法,而事前的分类预防控制不多,建立误差模型进行分析的也不多,所应用的仅有的一些事后质量控制技术和统计数据质量管理的组织活动没有实现很好的结合,虽然指定了主要统计数据质量的评估方法,但具体方法的应用、由哪些部门负责以及这些部门的质量责任、职权和义务并不明确。

(2)统计数据质量管理中的全面质量管理并不全面。全程性上,只重视调查环节,不重视统计设计环节对数据需求的研究,从而影响数据相关性、及时性的提高;全域性上,所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验,主要集中于几个专项的普查,应用范围较窄;全员性上,只重视统计系统内部的人员控制,而对统计系统外部的,占统计工作人员2/3的基层统计人员却无从控制。

(3)缺乏明确的质量管理目标和统一的质量管理规范。对统计数据质量管理缺乏明确的质量方针和质量目标,缺乏相对统一的统计数据质量管理标准和规范,导致了统计数据质量的混乱。

(4)控制措施与事后评估结果及发现的问题没有很好结合。统计是一项循环往复的过程,因此每一次新的修订统计设计都应反映出上一次数据质量评估的结论以及质量改进的要求。但是从公布实施的统计调查制度上看,事先的控制措施,如填表要求中的平衡关系,逻辑审核关系用于质量控制的设计内容较少。

多年来,国家统计局一直把统计数据放在首要地位,通过不断努力与实践,摸索出一套方法,即一靠科技,二靠法制,对统计数据实行全面质量管理。在此,结合专家学者对统计数据质量管理的研究,笔者就提高统计数据质量管理的对策,提出一些自己的看法。

(1)搞好统计调查方法的改革是提高统计数据质量的前提。国家统计局在《国家统计制度的总体方案》中提出了我国统计调查方法改革的长远目标,即“建立以必要的周期性普查为基础,以经常性的抽样调查为主体,同时辅之以重点调查、科学推算和少量的全面报表综合运用的统计调查方案体系”指明了抽样调查作为新统计调查体系的主题,精简全面统计报表。要提高统计数据质量,必须推广抽样调查方法的应用,它避免了对总体单位的逐一调查和较多的中间环节,在较大程度上减少了各方面对统计数据在调查过程中的干扰,因而使得调查的数据较符合客观实际。它具有事先计算及控制抽样平均误差和便于对样本指标进行检查,避免调查工作中间环节的弄虚作假的特点。可以大大提高统计数据的准确性和及时性。

(2)强化统计基础工作是提高统计数据质量的保证。首先要搞好统计调查表的设计。基层综合统计部门应根据上级部门和本单位生产经营管理的需要,会同会计等部门统一设计内部套表,在设计中应体现新的国民经济核算体系,各指标之间应相互联系,相互配套,统计指标的涵义、范围、计算口径应一致。统计表的设计,统计分类标准和各种编码应当统一,以适应计算机整理、汇总、分析的需要。新的统计报表的采用,可以克服基层统计工作中存在的杂乱、重复、矛盾等弊端,也有利于报表的规范化、系统化,更有利于统计数据的准确性。其次,实现原始记录、统计台账的标准化。我们知道,原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础,只有这样才能使三种核算结果相互衔接,口径一致,而要保证核算数字的准确性,要求核算的数字来源,都有真实的原始记录为依据。从原始记录开始一直到整理、场内报表及三种核算,数字来源通过逐级加工,都是有据可查的。只有这样核算,数字的准确性才有确切的保证。

(3)加强统计法制法规建设是提高统计数据质量的法律保障。在统计工作中,主观随意性是影响统计数据质量的重要因素。领导者的法制观念和对统计数据质量的重视程度以及统计人员的综合素质,对统计数据质量有着直接的影响。只有具有强烈的事业心和责任感,具有高度的统计法制观念,具有基本的工艺技术知识和统计技能的统计人员,才具有做好统计工作的前提和基础。因此,要加强统计法制建设,健全统计法规,防止某些领导和统计人员对统计数据弄虚作假,要确定统计犯罪的界限,作出良性的具体规定,以强化统计法规的法律效力和约束力。应通过典型案件的查处和暴光宣传《统计法》,引起全社会的关注,提高社会公众的法制观念和执法自觉性,使《统计法》真正成为提高统计数据质量的法律保障。

(4)提高统计人员的业务素质是提高统计数据质量的关键所在。统计数据质量与统计人员的业务素质和队伍稳定有直接的关系,统计人员是提高统计信息最基础、最原始数据的源泉,因此,为了提高统计人员的业务素质,必须搞好他们的上岗和在岗培训,要实行“统计员资格”考试制度,达到合格标准并取得上岗合格证方可上岗。要提高统计人员的统计分析能力,掌握多种使用统计分析方法,例如聚类分析法、判别分析法、回归分析法、相关分析法、主成分分析法等。其次还要提高统计人员对现代统计分析软件的应用能力做到“一专多能”。依靠科技手段快速提供高质量的统计数据。企业还应按规模大小、统计业务的难易程度,配备有一定统计职称的综合统计人员,以提高统计工作质量,保证统计数据的准确性。

(5)用科学的统计分析方法对数据质量评估是提高统计数据质量的方法保证。首先,可运用抽样调查法推断总量指标的准确性,它是对全面报表、普查、重点调查的基层统计数据或汇总统计数据进行可靠性检验或误差判断的科学方法。其次,运用回归分析法检测统计数据的可信度。例如,在对汇总数据的评价中,可利用回归分析,发现矛盾,提高数据的可靠性,并可用计算机建立模型,对各类数据纵横比较,以确定其质量。另外,还可用主次因素排列分析图、因果分析图来分析各种统计数据质量。在多种经济成分的统计数据中,要寻求一种能够多因素同时考虑的方法,不能只局限与一些单一因素的评估方法。例如运用模糊评价法等。要加快成立相对独立的专门从事统计数据质量评估的社会终结组织结构,确保统计数据评估的独立性和公正性。

(6)加大新的统计技术的应用是提高统计数据质量的必要途径。计算机技术不仅可以实现数据处理高速化、数据传输网络化、数据贮存资源化,从而降低统计数据在人工处理、传输、贮存等环节上的技术性误差和逻辑性差错,而且有利于从机制上形成强有力的统计质量管理体系,维护统计数据管理相对独立性并有效地遏止随意虚报、瞒报以及统计数据质量的其他腐败行为。

总之,提高统计数据质量是统计工作的永恒主题,要在明确什么是统计数据质量的基础上,抓住影响统计数据质量的关键,采取切实有效措施,最大限度地保证提高数据的质量,确保统计三大职能的发挥。

摘要：提高统计数据质量是统计工作的永恒主题,文中分析了我国统计数据质量上存在的问题与原因,进而提出提高统计数据质量管理的对策。

浅谈统计数据质量问题及控制 篇9

1 常见的统计数据质量问题及分析

1.1 数据虚假

这是最常见的统计数据质量问题, 也是危害最为严重的数据质量问题。这类统计数据完全是虚构的杜撰的, 毫无事实根据。造成统计数据虚假的因素多种多样, 比如, 有意虚报, 瞒报统计数据资料, 指标制定不严密, 统计制度不完善, 不配套等。

1.2 拼凑的数据

这种数据是把不同地点, 不同条件, 不同性质的数据在收集、加工、传递过程中, 人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种东拼西凑的数据, 虽然分别有事实根据, 但是从整体上看数据是不符合事实的, 其性质与数据虚构相同。

1.3 指标数值背离指标原意

这是由于对指标的理解不准确, 或者是因为指标含义模糊, 指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题, 表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容, 数据与指标原意出现走样, 面目全非。

1.4 数据的非同一性

它是指同一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。

1.5 数据不完整

这里指调查单位出现遗漏, 所列项目的资料没有搜集齐全, 不符合统计资料完整性的要求。数据不完整, 就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征, 最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断, 甚至会得出错误的结论。

1.6 统计手段和统计分析落后

目前许多企业统计工作仍处于手工状态, 很原始!即使采用计算机也仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算, 并没真正引用先进的计算机技术和网络技术。所做的统计分析也局限于事后分析, 即对统计数据进行单纯的讲解说明;不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。换句话说, “统计预测”这一职能根本没有发挥作用, 缺乏对信息的收集、综合和系统化。

此外, 常见的统计数据问题还有计算错误、笔误等。可见, 统计数据质量问题既可能是来自于设计阶段, 也可能是来自于统计资料的整理阶段。

2 统计数据质量控制方法

2.1 统计数据质量控制的原则应当是全过程的、全员参加的、以预防为主的数据质量控制。

首先, 统计数据质量控制要贯穿于统计工作的全过程。每进行一步, 都要对已完成的工作进行检查、对已发生的差错及时进行纠正, 做到层层把关, 防止差错流入下一个工作环节, 以保证统计数据的质量。其次, 参加统计数据质量管理和控制的人员应当是全面的。全体统计工作者都要树立数据质量意识, 各个主要的工作环节都要落实专人负责。统计数据质量的好坏, 是许多工作和许多统计工作环节质量的综合反映, 牵涉到统计工作的所有部门和人员, 因此, 提高数据质量需要依靠所有统计工作者的共同努力, 决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。只有人人关心数据质量, 大家都对数据质量高度负责, 产生优质的统计数据才有坚实的群众基础。因而, 统计数据质量控制要求把差错消灭在它的形成过程中, 做到防检结合, 以防为主。这就要求有关人员在质量控制中具有超前意识, 抛弃那种出现了统计数据问题才想办法解决问题的被动的局面。

实行全员性的质量控制, 就要把统计数据质量目标及其关键交给广大统计工作者, 落实到每个工作岗位, 使每个岗位都有明确的工作质量标准, 做到合理分工、职责明确, 职责越明确, 数据质量控制就越有保证。

2.2 统计设计阶段的质量控制

统计设计是统计工作的首要环节, 统计数据质量的好坏, 首先决定于这个过程, 它是提高统计数据质量的前提。如果设计过程的工作质量不好, 就会给统计数据质量留下许多后遗症。设计过程的质量控制需要抓好以下几项工作:

2.2.1 正确规定统计数据质量标准。

数据质量标准是指根据不同的统计目的对统计数据精度所提出的要求。满足统计目的精度的统计数据就是准确的, 高质量的统计数据。首先要作充分的调查, 系统地收集市场和用户对统计数据的反映和实际使用效果的情况;其次要分析研究过去统计数据的主要质量问题, 找准统计数据质量控制的主攻方向;最后要进行反复论证, 考虑到统计工作中实际能够达到的水平。

2.2.2 合理设计统计指标体系及其计算方法。

统计指标设计得是否合理, 也是影响统计数据质量的因素之一。采用统计报表搜集资料, 首先要实行标准化管理, 制定的指标要符合统计制度的规定, 范围要全, 分组要准, 指标涵义的解释和计算方法要精确;其次要对统计报表的设计、颁发、填制、汇总的全过程实行全面质量管理。

2.3 资料整理鉴别阶段的质量控制

统计资料整理鉴别阶段出现的差错是统计数据质量问题的重要方面。如果资料不准确, 就会影响结论的正确。因此, 要特别注意审查资料的可靠性和适用性, 要弄清楚统计指标的口径范围、计算方法和时期时点。对于口径不一致或不完整的资料, 需要进行调整、补充;对于相互比较的资料, 必须要注意有无可比性;一旦发现数据有严重的质量问题, 应进行核实, 避免有质量问题的资料进入汇总处理阶段。总之, 对搜集到的资料, 经过鉴别推敲、核实审定、使之准确无误, 才能使统计数据的质量得到保证。

2.4 人为错误的质量控制

2.4.1 尽可能采用计算机处理统计资料, 同时提高统计分析水平。

计算机作为当今社会不可缺少的高科技产物已渗透到我们生活、工作中的各个环节。运用计算机整理、汇总统计资料, 速度快、效果好, 其优越性是手工整理无可比拟的。现在国内大部分著名企业基本上实行网络化、全球化, 利用网络资源了解世界先进行业信息, 采用科学先进的统计分析方法和手段, 进行横向、纵向对比, 找差距挖潜力, 努力赶超世界先进企业。要能够写出有一定深度的统计分析预测报告, 系统、全面、科学地去挖掘利用网络资源和从市场取得的第一手资料, 完善整个分析、预测手段方法和过程。但是, 也应重视计算机处理数据的质量问题, 提高计算机数据处理的关键在于提高录入数据的可靠性。

2.4.2 统计工作者本身应提高自身素质

统计人员没有深厚的专业知识和丰富的实际工作经验, 没有跟上时代及时进行知识更新, 不善于统计调查获取第一手资料, 写不出有一定深度关于本企业某一方面对决策层有参考价值的统计分析报告。因此, 对统计人员应该加强培训工作, 企业内部应建立配套的培训机制, 对每一层次统计岗位实施针对性的培训, 必要时到企业外请有关专家学者授课, 或到相关先进单位进行考察学习, 做到取长补短。统计工作者本身也应该努力学习统计知识, 钻研业务, 不断提高统计业务素质和水平, 杜绝因业务不熟悉而造成的数据质量问题。

2.4.3 加大统计执法力度, 保证源头数据的准确性

统计部门今后应在加强统计信息工程建设的基础上从数据采集的圈子中跳出来, 重点加大统计执法检查, 对弄虚作假的单位要坚决严肃查处。在立法上, 罚款数额应该大幅增加, 以威慑统计违法者, 逐步建立全社会的统计诚信体系。

结语

以上是本人对统计数据质量控制的一点肤浅的认识, 旨在唤起统计部门和广大统计工作者更加重视统计数据的质量, 抵制统计上弄虚作假的行为, 提高统计数据的质量水平, 使我们的统计工作能更好的地为现代社会经济服务。

摘要：近年来, 我国统计工作取得了比较显著的成绩。但是, 随着社会主义市场经济的不断发展, 经济结构复杂化, 利益主体多元化, 再加上体制转化过程中经济秩序混乱, 人为干扰增多, 因而搞准统计数据的难度也就日益增大, 统计失实的潜在危险性也就日渐严重, 并将逐步暴露。对此, 我们必须要有清醒的认识, 要始终不渝地把提高统计数据质量问题, 摆到统计工作的首要位置, 并采取综合治理措施, 切实抓紧抓好。下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。

浅论统计质量问题 篇10

1.1 部分企业法制意识淡薄

部分企业对统计工作不够重视, 统计法律意识淡薄。主要表现在:一是企业领导重会计、轻统计。企业统计人员基本都是会计兼任, 部分企业未认识到统计工作的重要性, 只知道《统计法》的存在, 对《统计法》具体内容并不了解;二是个别企业统计人员有迟报、瞒报现象;三是部分企业负责人和统计人员依法统计意识淡薄, 不认真执行统计制度, 填报的报表不规范, 随意性大。

1.2 数据不完整

这里指调查单位出现遗漏, 所列项目的资料没有搜集齐全, 不符合统计资料完整性的要求。数据不完整, 就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征, 最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断, 甚至会得出错误的结论。

1.3 指标数值背离指标原意

这是由于对指标的理解不准确, 或者是因为指标含义模糊, 指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题, 表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容, 数据与指标原意出现走样, 面目全非。

1.4 基础工作较差导致数据质量不高

原始记录和统计台帐是统计工作的最原始凭证。一些单位虽建立了统计台帐, 但记录不完整、不准确, 经常出现一些低级错误。有些填报单位怕“露富”, 害怕增加税费, 不说实话, 不报实数, 支持配合程度不高, 所报送的报表经不起推敲, 出入较大。

2 我国统计数据质量管理问题的原因分析

2.1 数据结构尚待完善, 有的统计过于宽泛, 缺少细分类数据

以居民消费价格指数 (CPI) 为例, 国家发改委价格监测中心研究认为CPI统计标准基本上仍是20多年前制定的, 其权重虽经过一些基本的调整, 但与当前居民消费支出结构的巨大变化仍有较大的差距。特别是在上世纪90年代医疗、教育、住房改革之后, CPI构成中八大类价格权重与居民的实际支出比重的差距明显扩大。

2.2 统计数据质量管理中的全面质量管理并不全面

全程性上, 只重视调查环节, 不重视统计设计环节对数据需求的研究, 从而影响数据相关性、及时性的提高;全域性上, 所实行并取得很大成功的统计数据全面质量管理的措施及经验, 主要集中于几个专项的普查, 应用范围较窄;全员性上, 只重视统计系统内部的人员控制, 而对统计系统外部的, 占统计工作人员2/3的基层统计人员却无从控制。

2.3 研究机构的散乱, 没有形成合力

调查中发现, 除国家标准之外, 各地还有不同的统计标准。比如, 各地对于高新技术所占比值的统计口径就各不相同, 很难进行比较。这种情况, 在不同的部委、研究机构也或多或少地存在。

2.4 缺乏明确的质量管理目标和统一的质量管理规范

对统计数据质量管理缺乏明确的质量方针和质量目标, 缺乏相对统一的统计数据质量管理标准和规范, 导致了统计数据质量的混乱。

2.5 控制措施与事后评估结果及发现的问题没有很好结合

统计是一项循环往复的过程, 因此每一次新的修订统计设计都应反映出上一次数据质量评估的结论以及质量改进的要求。但是从公布实施的统计调查制度上看, 事先的控制措施, 如填表要求中的平衡关系, 逻辑审核关系用于质量控制的设计内容较少。

3 提高我国统计数据质量管理的对策和建议

3.1 加大统计执法力度, 增强全民的统计法制观念, 治理优化基层统计工作环境

由于受多种因素的影响, 基层统计工作收集报表难, 开展调查难, 搞准数据难, 统计工作环境一直不理想。《统计法》是规范统计工作的法律武器, 是保证统计数据质量的重要手段, 统计部门要多汇报、多协调, 主动积极地与相关部门配合, 加大统计执法的频率, 加强统计执法的力度。首先, 要加大对统计法律法规的宣传力度, 提高各级领导和广大统计人员的法律意识, 增强力度, 要综合运用行政手段、经济手段和法律手段加大处罚力度, 加重统计违法的成本和后果。对证据确凿的统计违法行为, 不论是单位还是个人, 都要坚决依法严惩, 决不能手软, 做到执法必严, 违法必究。只有这样, 统计法才能为统计工作的顺利开展保驾护航, 才能不断优化统计工作环境, 排除外界对统计工作的干扰和影响。

3.2 正确规定统计数据质量标准

数据质量标准是指根据不同的统计目的对统计数据精度所提出的要求。满足统计目的精度的统计数据就是准确的, 高质量的统计数据。首先要作充分的调查, 系统地收集市场和用户对统计数据的反映和实际使用效果的情况;其次要分析研究过去统计数据的主要质量问题, 找准统计数据质量控制的主攻方向;最后要进行反复论证, 考虑到统计工作中实际能够达到的水平。

3.3 人为错误的质量控制

统计基层基础建设的关键还是在于统计人员的自身素质和敬业精神, 因此, 对基层统计人员的素质培训在统计基础建设中至关重要。统计部门要不定期地举办不同对象、不同层次的统计人员培训, 要注重更新统计人员的知识, 改善统计人员的知识结构, 提高统计人员的综合素质。在培训中要注重基层统计工作的实际, 不要搞花架子, 要注重实用性和可操作性, 要讲求行之有效的培训方法, 这样才能收到好的培训效果, 才能充分发挥统计培训在统计基层基础建设中的重要作用。

3.4 把握数据的源头, 是提高统计数据质量的基础

提高统计数据质量是统计工作的一个永恒主题。统计数据质量体现在真实性、准确性、及时性、适用性等方面。如何保证统计数据质量, 必须从源头抓起, 要从统计产品生产的源头, 从被调查单位的原始记录、数据收集、整理、汇总、上报的全过程, 从每一个统计指标的口径, 包括范围、取得渠道, 指标的来龙去脉, 数据的采集操作制度化, 以及建立健全统计原始记录、统计报表、统计台帐制度。原始记录是统计基础工作的基础, 这项工作必须做细, 做准, 不得有半点的虚假, 这也从源头上杜绝了虚假数据的产生, 保证了对原始信息的采集的真实性和准确性。

参考文献

【1】李金昌.论什么是统计数据质量【J】.统计与决策, 1998, (9) .

【2】陆蓉.运用抽样调查方法提高统计数据质量【J】.上海财经大学学报, 2004, (4) .

编目外包数据质量分析及控制对策 篇11

〔关键词〕图书馆；编目；业务外包；质量控制

〔中图分类号〕G254.34 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2012）09－0143－03

随着网络技术、通讯技术的发展以及图书市场的多元化，传统的图书馆编目工作也发生了深刻而根本的改变，依托联机编目的优势，编目业务外包逐步取代图书馆编目人员的工作成为图书馆采编工作的发展趋势。由图书馆与书商合作共同完成书目数据库的建库工作已是目前图书馆采编工作的主要模式。从大多数图书馆的外包实践来看，编目外包的优势是非常明显的，扩充了人力资源，降低了成本，提高了编目工作效率，加快了新书入库速度。但不可否认的是，编目外包的弊端也日渐浮现，外包导致数据质量下降是图书馆不得不面对的现实问题。如不对数据质量加以规范控制，势必会影响数据库的正常运行，给读者服务，资源共建共享造成障碍。研究和探讨书目数据的质量控制问题，对于长久稳定地维护数据质量，保证文献信息服务的顺利开展具有重要意义[1]。

1 编目外包数据质量问题表现

1.1 分类标引不规范

文献分类是一项专业性很强的工作，需要广博的知识面作基础，同时需要编目人员熟练应用《中图法》，并且能够正确理解和把握各图书馆的分编细则，但是由于书商编目员学科背景单一，同时承担着多馆的编目任务，对各馆的编目细则未能熟练掌握，因此导致在分类标引方面出现不少问题：①分类错误，如《老板要的不是牛》，外包数据入F292.92，不正确，《中图法》无此分类号，本书论述的是企业职工管理，应入F272.92。②分类较粗，计算机语言类图书没有加语言名称的前两位英文字母。③仿分复分不统一，同一套系列教材有的加-43，有的没有加。④对多主题交叉学科的图书未能根据图书馆的专业特点选择合适的类目。⑤对双语读物的分类组配到哪一级做法不规范，如英国小说选读，有入H319.4:I，有入H319.4:I561，有入H319.4:I561.45。⑥教材及配套参考书两者类号不一致，如《计算机组成原理及汇编语言》一书，类号为TP3，而与之配套的《计算机组成原理及汇编语言学习指导》则分在TP303。

1.2 著录信息有误，著录项目不完整

对文献的各项信息进行完整、准确、规范地揭示是编目工作的重要内容，也是用户检索和选择文献的重要依据，数据中存在错误将直接影响用户对文献的识别和判断。外包数据中著录方面存在的主要问题有：①对正题名与副题名的选择产生差错，把作为一个整体的书名割裂成两部分著录在200字段的a子字段和e子字段。 ②对内容相关的同一套丛书在题名的选取上做法不一，有的以丛书名作正题名，有的以分册名作正题名，如《中国名画家全集》丛书，有《王原祈》、《傅抱石》等多个分册，在书商提供的数据中有的记录以丛书名作正题名，著录为：200 1#a中国名画家全集。有的以分册名作正题名，著录为：200 1#a王原祈。③责任者著录不规范，同一责任方式责任者超过3个的有的著录为“×××[等]著”，有的著录为“×××…等著”，有的著录为“×××等著”，并且没有在304字段补充其他责任者，也没有在7字段提供其他责任者检索点。另外，数据中大量存在责任者与责任方式顺序颠倒的问题，例如将“×××主编”著录成“主编×××”。④图书版本的选取与著录出现差错，图书的版本信息应取自版权页所载版次，若版权页与其它规定信息源如题名页、封面出现差异，仍以版权页为准，著录时省略“第”字，入205字段，如：205 ## a2版。而外包数据在版次出现差异时往往选择题名页、封面的版次信息，著录时入200字段的e子字段，导致错误。⑤著录项目不全，著录字段有遗漏的现象，如330文摘提要字段，314知识责任字段，225丛编项字段等。⑥著录内容所入字段有误，如“×××教材”有的入225字段，有的入300字段，有的入333字段，正确的是入300字段，“×××系列教材”才入225字段。304字段著录文献其他责任者，314字段著录作者简介，外包数据常将二者混淆。翻译作品授权出版应著录于305字段，外包数据往往著录在306字段。⑦指示符、标识符、代码有误，如同一套双语读物丛书，其语种指示符有的分册用“0#”，有的分册用“2#”。100通用处理数据的出版时间类型代码较混乱，对连续出版超过1年的专著，各编目员有不同的理解，有的当作连续出版物记入“a”，有的当作专著记入“d”，正确的应是作为跨年度出版的专著记入“g”。

1.3 多卷书、丛书、再版书种次号出错

在编目工作中，书商编目员常常忽略了查重，没有检索出多卷书的其它卷册、再版书的其它版本，导致多卷书、再版书的种次号频频出错，或是没有与前一卷的种次号一致，或是种次号后没有加辅助区分号。对于以丛书名作正题名集中著录的丛书，在取种次号时应给予每一分册相同的种次号，种次号后再加辅助区分号，以便于该套丛书集中排架，然而外包数据常常给了不同的种次号，使同一套书被分散。

1.4 其它问题

①著录中出现错字、漏字、多字的现象。②价钱错误，如多卷书总价分配给每个单卷的价钱出错，配盘图书中光盘与图书价钱算错。③图书载体类型出错，如精装误为平装，随书光盘误为随书软盘。④多卷书照其它分卷著录，但ISBN号、价钱、著者等也一并复制下来而不作修改，导致数据错误。

2 外包数据质量问题成因分析

2.1 数据来源不一造成书目记录不规范

目前书商所做的编目数据的来源主要有国家图书馆联合编目中心、中国高等教育文献保障系统(CALIS)、图书在版编目数据、书商自编的数据等。由于各编目机构使用的编目规则、著录条例、手册等不统一，所提供的数据源往往会出现较大的误差[2]，导致著录的差异和书目记录不规范。

2.2 下载的数据本身有误

下载CALIS编目数据是目前绝大多数高校图书馆的做法，虽然CALIS数据由具有资质的成员馆编目人员完成，但数据中出现错误仍然难以避免，因此对下载的数据不能照套照用，而是要逐条仔细检查，发现错误及时修改。但是由于书商编目工作有定额限制，编目员为尽可能多地完成任务，对数据直接下载了事，没有仔细检查，忽略了数据中的一些错误。

2.3 书商编目员业务素质原因

在外包前，图书馆的编目工作一般由具有图书馆学专业知识、编目经验较丰富的人员担任，数据质量能得到保证。外包后，书商委派的编目人员大多并不具备编目专业知识，对文献著录规则，机读目录格式，分编细则等不能熟练掌握，只是经过简单的短期培训即上岗工作。书商编目的定额任务也使得编目员盲目图快，对数据中分类标引、著录字段方面的错误未能发现，致使错误流入下一个环节，同时书商编目员过多依赖于图书馆工作人员进行审核，也放松了对数据质量的把控。

2.4 出版物不规范

图书出版与印刷的不科学、不规范给图书馆的编目工作造成了困扰，ISBN号错误，题名不统一，责任方式不明确，版次信息前后不一等等，都给编目工作带来了困难，导致编目人员在信息采集上出现失误，影响了书目数据质量[3]。

2.5 查重工作不到位

查重对于编目工作而言其重要性无可置疑，通过查重不仅可以使同种书的不同版本集中在一起，而且能确保先后进馆的多卷书、丛书著录统一、标引一致[4]。然而在编目中书商编目员由于赶时间完成定额任务，经验不足没有对标识不清的多卷书作出正确判断，未以恰当的书名检索等原因致使查重工作出现缺失，造成索书号错误，出现同书异号的现象，给流通排架、读者检索带来不便。

3 编目数据质量规范控制对策

3.1 选择合适的外包模式

图书馆实施编目外包，不能将所有编目工作环节全部外包出去，那样会使编目工作处于不可控的状态，不利于书目数据质量的掌控。图书馆可将一些前期性的事务工作，技术含量低的工作，可利用联机编目数据的工作交由书商完成，如盖馆藏章，贴磁条、条码、书标，图书分编等，而验收、审校、典藏等核心业务应由图书馆工作人员完成。在外包加工模式上可采取异地加工和馆内加工两种方式[5]。比较而言，由图书馆提供加工场地，书商派工作人员进驻，直接在图书馆内进行编目加工处理的馆内加工模式，因书商的编目加工过程置于图书馆的全程监管指导下，有利于保证书目数据质量而成为较为理想的外包模式。这种方式无论是对书商的前期培训，还是编目过程中问题的反馈、沟通，审校后错误数据的返回修改，都较之异地加工模式更为高效、便捷、及时。

3.2 制订完善的外包合同以规范书商的编目行为

在确定了承包编目业务的书商后，图书馆必须与书商签订详尽、周密的外包合同，对书商的工作流程、工作内容、数据制作加工等进行规范，确保书目数据和加工质量完全符合图书馆的要求。合同的内容包括：双方的权利与义务、外包的模式和范围、完成任务期限、数据质量要求以及出现违约违规情况所应承担的责任等[6]。

3.3 建立健全图书馆的各种分编规章制度

各项详细、完备的分编细则从制度上确保了编目数据质量。图书馆除了要严格遵守国家标准《中国图书馆分类法》、《中国文献编目规则》、《中国机读目录格式使用手册》外，还应根据本校的专业特点、本馆的藏书性质、分编传统等制订适合本馆情况的分编细则，包括分类细则，著录细则，种次号取号细则，图书加工细则等，并要求书商严格遵照执行。针对国图系列和CALIS系列著录规则不统一的问题，图书馆应在本馆的分编细则中予以规范。图书馆还要根据分编过程中出现的新情况新问题定期召开讨论会，对分编细则进行修订，使其不断完善，让编目人员在工作中有理可依，有章可循，为编目工作的标准化、规范化提供切实的保障。

3.4 重视对书商的岗前培训及事中的合作交流

在书商正式上岗编目前，图书馆对其进行必要的业务培训是不可缺少的，通过培训使书商掌握图书馆的分编原则、著录要求、种次号取号规定等。图书馆必须要求书商对下载的数据仔细检查，有错则改，必须强调查重的重要性，督促书商做好查重工作。对一些有争议的问题，图书馆工作人员与书商编目人员双方应协商解决，形成统一的处理意见。图书馆工作人员在审校过中发现问题，应返回书商修改，明确指出其错误，督促其改正，并在这一过程中让书商进一步熟悉图书馆的编目规则。书商也要就拿不定主意的问题随时请教图书馆工作人员。通过经常性的交流与合作，一方面保证了书目数据质量，另一方面也促使书商提高自身业务素质。

3.5 加强数据质量的审校工作

对书商编目员所做的数据不能直接拿来就用，必须经过图书馆工作人员的审校，修正错误后才能最终进入图书馆书目数据库。针对数据中易出现的问题，需从以下几方面做好审校工作：①分类。对每一条记录都要核对《中图法》分类号，检查是否标引准确、一致，如有错误，即返回修改。②著录。认真检查数据中的各著录项目是否完整，各著录内容所入字段是否正确；是否有错字、漏字、多字的现象；各指示符、标识符、代码是否录入正确；副题名、并列题名、丛书名、合订题名等是否提供有检索字段。③种次号。重点审校多卷书、丛书、年度出版物、再版书的种次号是否取号正确。审校人员通过查重，检索出馆藏中其它卷册或版本的图书，将需审校的数据与馆藏数据进行对比，正确的予以保留，错误的即返回修改。

总之，审校是防止数据出现差错，保证编目质量的最后一道防线，只有严格执行审校制度，才能在最大程度上保持书目数据的有效利用。为此，审校人员必须不断学习，充实完善自己的业务技能，增强责任感和质量意识，以认真负责的态度审核每一条记录，确保外包环境下的数据质量，达到编目工作高效与优质的完美融合[7]。

参考文献

[1]赵伯兴，戴行德.论编目业务外包环境下的书目质量控制[J].国家图书馆学刊，2008，(4)：79-81．

[2]陈晓兰，张德云.论图书馆联机联合编目中套录数据质量控制问题[J].图书馆，2008，(2)：77-78．

[3]王乃红.图书馆编目数据质量控制刍议[J].情报探索，2010，(3)：125-127．

[4]蒋红坚.中文图书编目的质量控制[J].长沙铁道学院学报：社会科学版，2009，(12)：267-269．

[5]张蕾.高校图书馆编目业务外包的质量控制[J].情报探索，2009，(11)：103-105．

[6]韩红予.图书馆编目业务外包中存在的问题及应对措施[J].农业图书情报学刊，2008，(6)：61-62．

[7]黄玮.高校图书馆编目业务外包质量控制研究[J].图书馆工作与研究，2010，(8)：70-72．

统计数据质量问题分析 篇12

1 常见问题

美国著名教授Morris.Collen把医院信息系统 (Hospital Information System, 简称HIS) 定义为:利用电子计算机和通讯设备, 为医院所属各部门提供对病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取及数据交换的能力, 并满足所有授权用户的功能需求。目前医疗系统常用HIS软件综合其性能而言, 各类软件对窗口业务的支持较为完善, 但是系统应用层次较低, 对数据进行整理与分析进而最终支持医院决策的功能尚不理想。其次, 系统标准化程度低。软件的通用性和灵活性差, 信息表达的分类代码与信息处理的流程、接口、习惯、算法报表内容、格式均缺乏统一标准。再次, HIS系统是一门涉及医学、信息、管理、计算机等多种学科为一体的边缘科学, 需要多学科背景的专门人才, 而目前各医院IT技术人员普遍缺乏, 医护人员运用信息系统的综合素质能力不够, 直接影响了医院的统计工作, 使统计数据质量不高。

1.1 门诊挂号室统计工作中的问题

医院门诊诊疗人次来源于挂号室计算机录入, 挂号室负责为初诊病人建立主索引, 同时进行挂号录入。对门诊挂号数据进行收集整理分析, 可以分析出人口高发疾病的年龄、性别、地区等特点及医院各个诊室的工作量。但在运行过程中, 我们发现有一人多个标识号 (ID号) , 主要原因是挂号员在录入时没有仔细询问病人年龄、性别、籍贯、是否曾经到医院就诊过等鉴别信息;部分原因是患者有意隐瞒就诊史。一个病人一生在一个医院应该只有一个ID号, 根据ID号对病人来源及性别、年龄等进行分析时, 就会出现虚报现象, 对医院决策分析造成误导。同时, 在病人办理住院登记信息时, 因一人有多个ID号, 这些ID号信息相同或相似, 容易遗漏病人历次住院记录, 给医生诊断与查询病史造成困难。

1.2 住院统计工作中的问题

由于各个地区医保政策的限定及医院科室绩效考评规则, 有的科室在病人快达到医保规定住院日及费用限额时, 要求病人中途出院后隔日再办理入院手续。有的医院为门诊留观输液病人也办理了住院手续, 人为造成出入院病人增多现象。

1.3 病案首页填写质量问题

病案首页是病人在院治疗期间主要情况的概括反映, 具有法律效应。同时也是统计数据的主要依据。参加病案首页信息录入的有住院登记处、医生工作站、护士工作站、出院结算处、病案编目室等部门。资料录入采用在线方式, 通过HIS系统, 由住院登记处录入住院患者自然情况, 由护士完成护理信息的录入, 医生录入病人住院期间诊断的主要疾病及治疗结果、手术情况、过敏史、血型等, 出院结算处对病人在院期间的费用信息进行审核, 最后由病案编目人员对该份病历进行编目。由于90%的医务人员都直接参与了HIS的使用及维护, 任何一个环节出现录错、漏录等情况, 都会直接影响病案质量和统计信息的准确性, 导致统计归类错误。

1.4 统计报表存在的问题

1.4.1 多张院内统计报表中数据不一致的问题

院内报表有时会从各种角度对各项指标进行分析计算, 有时各张报表间同一个数据存在不一致现象。例如从病人流动与治疗结果两个方面统计当月出院病人人数, 会出现人数不一致现象。主要原因是医生在填写病案首页时, 治疗结果一项有空项, 从而导致两个数据不一致。再如通过病案编目程序统计的死亡病人数与科室通过护士站查询的死亡病人人数不一致, 是因为护士在对病人进行出院处理操作时选择出院方式时未选择死亡, 而是选择了出院, 与医生病案首页上填写的出院方式不一致。再如计算占床天数时, 通过日统计占床情况中间表计算与通过对当月病人出院日期减去入院日期的天数进行求和, 会发现数据不一致, 一种情况是病人出院几日后因某种原因又做召回处理, 这样出院至召回处理期间病人不占床;另一种原因则是护士因费用或病历质量问题将病人召回后再次做出院操作时没有修改出院时间至病人原来的出院时间, 而是采用当天的默认时间作为病人出院时间。所以缺项与错填及不规范操作是造成报表不一致的主要原因。

1.4.2 床位使用率统计错误

因不同时期医院展开床位数不同, 一般在数据库中存放各科展开床数的统计表只能反映当前医院床位展开情况, 在计算以前某时间区间展开床位使用率时, 会出现统计错误。利用统计软件进行统计时, 统计软件会以当前的展开床位数去计算过去历阶段的展开床位使用率, 造成错误统计。

1.4.3 临床人员的责任心不强, 影响卫生统计报表质量

三日确诊率、出院病人诊断符合率、抢救成功率计算问题由于临床科室人员工作不认真, 导致病案首页录入不全, 这3项指标难以计算准确, 反映了临床人员的责任心不强, 影响卫生统计报表质量。

1.4.4 手术例数与实际例数不相符

有的统计报表是以手术特大、大、中、小等级来分类统计手术例数的, 但有的医院在手术字典中对手术等级没有进行划分, 手术室护士在进行术后登记时, 也未对该缺项进行补录, 造成统计报表中手术例数与实际不相符。

2 原因分析

1) 由于医护人员在上岗前对HIS系统各项功能学习不够, 理解不透, 概念不清, 往往会出现录入数据差错。例如:病人办理住院手续在护士站入科后, 又要求退院, 护士应对病人做“取消入科”而不是“出院”操作, 否则会影响病人下次住院次数与病案室病历归档。

2) 工作责任心不强, 不了解数据源录入数据的重要性, 这是造成源头数据错误的主要原因。利用统计软件对数据源数据进行分析汇总会对科室、医院领导运营决策及上级机关对医院进行评价起到很大作用。

3) 违规操作, 缺乏严格的规章制度, 随意删除、修改已提交的数据、不经审批核实随意修改病人的信息。

4) 由于HIS系统设计人员对统计、医疗方面的综合知识缺乏了解, 在开发软件时, 网络软件功能存在一定的不足。

3 解决办法

3.1 重视基础工作

系统运行初期, 做全做好各项字典的初始化工作, 通过标准化字典选择录入, 而非人工输入, 杜绝人为错误。初始化时, 数据库中基础数据的选用, 录入逻辑校验及医嘱对应关系建立等每个环节工作做好做细。要深入临床, 参照其他医院, 同时结合本单位实际, 多方位采集, 多点试运行, 发现问题及时整改。统一的信息字典的制定与审核是保证统计数据准确的前提, 统计人员应加强字典库审核, 避免分类代码错误。

3.2 提高医务人员自身素质

多数公司开发的HIS系统都是以管理为中心的医院信息系统, 但目前许多医务人员只停留在办理住院登记、挂号、书写病历、处理医嘱等利用计算机网络辅助完成工作的层次, 不了解HIS系统数据对管理的意义, 因此应有目的的组织学习, 更新医护人员观念, 提高认识。并定期对出现的问题, 进行有重点的培训, 提高实际操作能力。

3.3 建立健全并严格执行岗位责任制

为了确保数据源的准确性, 统计报表能够及时完成, 就必须有一个完善的制度来监督执行。只有依照制度办事, 才能确保数据录入质量。对使用医院信息系统的科室人员, 通过用户管理软件限制其操作范围、权限、程序、责任。严格权限管理制度, 并对进行的重要操作在数据中进行用户操作记录。医院统计人员随时检查, 发现问题及时反馈, 将数据准确性纳入医院绩效考评细则中, 促进每个岗位和工作人员各司其职, 分工协作, 确保录入准确, 建立逐级管理、各负其责, 相互监督的管理机制。

3.4 加强统计工作的检查监督力度

统计人员可根据总结的工作经验和工作需要, 定期对数据进行核查, 监控原始数据质量, 及时核查修改错误数据, 避免错误数据长时间反复出现, 可定时向上级机关传送医院日统计信息, 避免上级机关决策错误或统计数据失真。统计人员还应有吃苦耐劳精神和较强的责任心, 熟练掌握统计专业知识、医院管理知识和较强的沟通能力。

1) 门诊工作检查, 加强门诊工作量的审核, 对总门诊量审核, 对比分析, 挂号小票有无一人多号现象, 挂号与处方数是否合理, 病人人均门诊费是否合理, 病人年龄是否在合理的范围内等, 降低原始数据差错。

2) 病房工作检查, 加强病人流动数据审核, 前一日在院人数是否与今日在院人数一致, 占床人数是否和在科人数相符, 如果数据不符可运用病房交接班本及病室日报, 与数据库登记表中记录入出转人数对照是否一致, 查换有无误操作情况。重点对一周内再次住院和出院进行统计, 发现中途结账, 增加出院病人数量, 减少住院天数现象及时反馈。

3.5 加强病案质量控制, 成立病案质量监控组织, 完善三级质控制度

对在院病历成立专门的质控专家小组, 对时效性及质量进行审核, 病历出科要求科主任及护士长进行质量控制签字, 终末病历由病案室工作人员及专家进行全面核查及病历等级评分。做到事前、事中、事后全面控制, 及时发现问题, 及时处理问题。各个环节对病历检查结果可通过网络或书面形式反馈到科室和个人, 反馈信息必须确认。对出现的问题与错误, 坚持赏罚制度严格落实, 从而促进病历书写质量的提高与病案首页填写的准确性。

1) 完善网络软件功能, 推广新电子病历, 提高病案质量;制作标准化的电子病历模板, 减轻医生工作量, 同时使病历更加标准化、规范化。

2) 加强病案首页信息审核工作, 医疗统计指标大部分来源于病案首页, 所以病案首页质量控制是数据质量审核的一个重点。病案审核人员要对患者自然情况是否填写全面, 逻辑是否有误;医生填写主要诊断时是否以本次就诊的主要目的与花费最多的疾病为原则进行选择, 次要诊断填写是否完全, 是否进行了手术操作, 非空选项是否填写完全等进行审核。否则, 不但会影响院内报表各项指标及上报数据准确性, 同时还会影响医保办人员对上报大病补助或病人申请长期门诊。因此, 统计人员要加强入病案首页信息的逻辑审核和非空值审核, 因病案首页中数据量庞大, 人工核查耗时耗力且不易实现, 必要时可开以相应的核查软件进行批量审核。

总之, 统计数据质量是医院科学管理的要求, 是医院管理实现规范化、科学化的基础保证。随着医院网络化建设的迅速发展, 如何保证统计数据质量, 已成为统计人员面临的新课题。作为统计人员要解放思想, 重新审视统计, 认识统计工作, 充分认识新时期统计职能, 重视统计数据质量, 通过及时、准确、科学、综合的统计信息来支持医院业务, 发挥医院统计在医疗管理中的信息、咨询和监督功能作用, 为医院决策层提供可靠依据, 为科研教学、医院长远发展提供优质服务, 满足日益发展的医疗服务水平的需求, 真正体现出统计工作在医院医疗管理中的最大实用性价值和作用。

参考文献

[1]汪为希, 杨海清, 陶梅.网络环境下如何做好统计工作[J].中国医院统计, 2004, 11 (2) :149-151.

[2]谢漫, 谢含, 金江.网络环境下如何做好疗养院的统计工作[J].2007, 14 (3) :271-273.