统计工作中如何提高统计数据质量有关问题浅谈

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1、统计工作中如何提高统计数据质量有关问题浅谈统计工作中如何提高统计数据质量有关问题浅谈一、统计数据质量的意义　　数据作为一种特殊的产品，不论在国家宏观层面还是微观层面都起着举足轻重的作用。数据是决策的依据，数据的质量与国家宏观决策和微观决策的质量紧密相关。　　统计在社会经济发展中.L.起着非常重要的作用。从宏观上看，国家在进行宏观调控把握经济运行时，需要由统计这一渠道提供信息，并依据它进行政策调控；从微观上看，在经营管理活动中方方面面的情况，都需要由管理者根据统计信息来做出相应决策。对国家而言，统计就其性质而言是一种认识活动，它是通过采集整理描述和分析数据来对

2、客观事物的总体现象进行观察和探索的过程。对而言，现代管理是一个系统化的工程，包括维持正常运行的各个环节和诸多方面，不论什么样的管理方法，也不论采取什么样的管理手段，都必须掌握信息。　　同时，在市场经济条件下，只对内部情况了解还远远不够，还要掌握市场信息，了解市场行情，掌握产品供求信息，了解相关行业的发展以及同行的发展情况。另外，管理者还必须熟悉国家的有关政策，因为政策的变动有可能对造成非常重大的影响，甚至是决定性的影响。而这都有赖于统计工作的支持，可见统计工作在现代管理中的重要性。　　目前统计过程中数据统计的现状　　1、统计意识淡薄。　　经营者只看中经济利益

3、，而很少用统计资料进行定量分析，重会计轻统计现象普遍存在，认为统计只不过是数据的加减或汇总，主要是为政府服务，为国家宏观决策服务，是为上级统计部门提供报表，对来说属无效劳动。因而，一些不重视统计工作，统计基础工作薄弱，在统计人员选择上存在很大的随意性，有些单位连统计岗位一职都未设，有统计员的也多由会计、出纳、办公室人员兼职，由此造成统计人员的不稳定性。　　统计人员业务素质有待提高。　　统计人员业务水平参差不齐，一些基层新手不同程度的存在对统计方法制度、指标体系、指标内涵、统计口径、计算方法等理解不到位，有的甚至连时点和时期指标都分不清，对数据的收集计算和逻辑

4、关系更是模糊不清。源头数据的失真不仅增加了上级统计机构审核报表的难度和强度，也直接影响了统计数据的客观真实性。　　基层统计所人员配置有待增加。　　上面千条线，下面一根针是基层统计部门工作的真实写照。各类普查、专业报表、评分考核等工作，使统计部门自上而下形成了工作任务金字塔和人员力量倒金字塔的突出矛盾。基层统计部门基本统计人员都身兼数职，工作量多、压力大是常态。大部分精力都消耗在保证报表按时上报，用于业务学习和思考如何提升数据质量的时间和精力有限，造成工作创新提升不够，甚至某些细小环节的把关不严，都会影响数据质量。　　统计法制意识淡薄，执法力度不够。　　某些领

5、导为追求政绩，干预统计数据。从领导到群众，从调查者到被调查者，统计法制意识淡薄，没有充分认识到对统计数据造假，也是一种严重的违法行为。某些领导出于对部门、个人利益的考虑，干预统计工作，迫使统计人员造假。同时统计执法力度不够，缺乏应有的打击力度，使统计法律、法规失去了应有的震慑作用。　　提高统计工作中统计数据质量的措施　　树立新的统计数据质量观理念。　　提高统计数据质量是统计工作一个永恒的主题。但是在不同时期对统计数据质量有不同的标准，明确新时期统计数据质量的涵义和概念，树立全新的统计数据质量理念，是指导我们做好工作的前提和基础。因此，对数据质量评估判断标准的

6、思维须从狭义转向广义，要从过去单纯注重提高数据准确性和及时性，扩展到提高数据的时效性、科学性多维的质量内涵，要从过去工作重点是收集上报搞准统计数据的工作思维中解脱出来，既要抓数据的准确性,又要做好解读统计数据,开发统计分析研究成果。以新理念来确立新思路，制定新措施，开拓新局面。　　加强统计人员的培训力度。　　提高统计人员的综合素质是保障统计数据质量的核心和着力点。要加强对的业务指导和人员培训，尤其是对新上岗人员的培训，要按照《统计法》和《统计从业资格认定办法》的要求，督促基层统计人员持证上岗，接受统计新知识的再教育。同时，检查、指导健全原始记录、统计台帐，落

7、实统计资料的审核、交接和档案管理等统计制度。对统计工作进行有效指导、监督。统计人员自身也要善于学习，不断提高自己的业务素质，才能胜任本职工作。　　规范统计核算指标体系，完善统计核算方法。　　要建立统一的统计核算框架体系.L.，要在遵从上级核算方法的前提下，补充制定统计核算方法，以保持统计核算方法的上下一致性和内部各部门、单位间的统一性。在内部进一步强化管理，在各部门的工作职责中明确相应的统计责任，加强统计部门的职能，树立统计部门对统计数据的唯一发布权，保证统计数据数出一门。　　4、把握数据的源头，是提高统计数据质量的基础。　　统计数据质量体现在真实性、准确性

8、、及时性、适用性等方面。如何保证我们的统计数据质量，