基层统计数据质量的提升路径探析

摘要：

基层统计数据作为经济社会发展的微观映射，其质量直接影响政府决策的科学性与社会发展的稳定性。本文聚焦于基层统计数据质量问题，深入剖析数据质量面临的挑战，并从多维度提出切实可行的提升路径，旨在为提升基层统计工作水平、保障数据的真实可靠提供新的思路与方法。

关键词：基层统计、数据质量、提升路径

一、引言

基层统计工作处于整个统计体系的最前沿，承担着收集、整理和上报各类统计数据的重任。准确、可靠的基层统计数据是进行宏观经济分析、制定政策规划以及监测社会发展的重要依据。然而，在实际工作中，基层统计数据质量面临着诸多问题，严重影响了统计数据的权威性和决策参考价值。因此，深入研究提升基层统计数据质量的路径具有重要的现实意义。

二、基层统计数据质量面临的挑战

（一）数据来源复杂多样

1. 新兴业态数据采集难题

随着经济的蓬勃发展，新兴业态如共享经济、直播电商、零工经济等不断涌现。以共享出行平台为例，其运营数据涵盖海量的用户出行记录、车辆使用情况等，数据分散且格式各异。传统的统计方法难以对其进行有效采集和整理，基层统计人员在收集过程中面临着数据抓取困难、统计口径不一致等问题，导致数据缺失或不准确。直播电商行业亦是如此，交易数据实时更新，涉及众多主播、商家和消费者，数据量巨大且变化迅速。

2.传统企业数据整合困境

传统企业在数字化转型过程中，业务数据分布在多个系统中。生产部门、销售部门、财务部门各自拥有独立的信息系统，数据标准不统一。生产系统以产品产量和生产工时为主要记录内容，销售系统侧重于销售额和客户信息，财务系统则关注资金流动和成本核算。基层统计人员在整合这些数据时，需要耗费大量时间和精力进行数据清洗和转换，且容易出现数据不一致的情况。

（二）数据质量监管困难

1. 审核技术手段落后

当前基层统计数据审核主要依赖人工，缺乏先进的技术手段支持。人工审核效率低下，难以应对海量数据的审核任务。同时，人工审核容易受到主观因素影响，不同审核人员对数据的判断标准可能存在差异，导致审核结果缺乏一致性。在审核企业财务报表时，仅通过人工核对数据的表面逻辑关系，难以发现深层次的数据造假问题，如虚构交易、隐瞒成本等。

2. 缺乏全程质量监控

基层统计数据质量监控往往集中在数据报送后的审核环节，对数据采集、传输等前期环节的监控不足。在数据采集阶段，缺乏对调查对象填报过程的实时监督，无法及时发现和纠正填报错误。数据传输过程中，可能出现数据丢失、篡改等情况，但由于缺乏有效的监控机制，难以追溯问题源头。在一些通过邮件报送数据的场景中，数据可能在传输过程中被误删或修改，而统计部门难以察觉。

（三）统计环境动态变化

1. 经济主体行为影响

市场经济下，经济主体的行为具有不确定性。部分企业为追求利益最大化，可能会故意隐瞒真实经营状况，虚报或瞒报数据。一些高污染企业为避免受到环保监管处罚，可能会低报污染物排放数据；部分小微企业为获取更多政策扶持，可能会夸大企业规模和经营业绩。个体经营户由于缺乏规范的财务管理，对自身经营数据的记录往往不完整或不准确，给基层统计工作带来很大困难。

2. 外部干扰因素增多

社会舆论、政策导向等外部因素也会对基层统计数据质量产生影响。在一些重大政策出台前后，部分经济主体可能会出于对政策的预期而调整数据填报。在房地产调控政策出台前，部分房地产企业可能会提前调整销售数据以应对政策变化。此外，社会舆论的关注也可能导致一些企业为维护自身形象而对数据进行粉饰，影响数据的真实性。

三、提升基层统计数据质量的路径

（一）创新数据采集技术

1. 应用大数据采集技术

借助大数据技术，搭建基层统计数据采集平台。通过网络爬虫、传感器等技术手段，实时采集新兴业态和传统企业的相关数据。对于共享出行平台，可以利用其开放的端口获取车辆运行轨迹、使用时长等数据；对于直播电商平台，通过网络爬虫技术抓取交易数据、用户评价等信息。利用大数据分析算法对采集到的数据进行筛选和整理，自动识别异常数据，提高数据采集的准确性和效率。

2. 建立数据采集标准规范

针对不同行业和业态，制定统一的数据采集标准和规范。明确数据的定义、统计口径、填报格式等，确保调查对象能够准确理解和填报数据。对于工业企业，统一产品产量、产值等指标的计算方法；对于服务业企业，规范营业收入、服务质量评价等数据的采集方式。同时，通过线上培训、操作指南等方式，向调查对象宣传数据采集标准，提高数据填报的规范性。

（二）强化数据质量监管技术应用

1.开发智能审核软件

运用人工智能技术，开发基层统计数据智能审核软件。利用机器学习算法对历史数据进行学习，建立数据质量模型，自动识别数据中的异常值、逻辑错误和潜在的造假行为。在审核企业财务报表时，软件可以通过分析财务指标之间的关联关系，如收入与成本的匹配性、资产负债率的合理性等，快速发现数据异常。同时，软件可以设置审核规则库，根据不同行业和数据类型制定相应的审核规则，提高审核的准确性和一致性。

2. 构建全程质量监控体系

利用区块链技术，构建基层统计数据全程质量监控体系。在数据采集阶段，通过区块链的不可篡改特性，确保采集到的数据真实可靠。调查对象填报的数据一旦上传至区块链，就无法被篡改。在数据传输过程中，利用区块链的分布式存储和加密技术，保障数据的安全传输，防止数据丢失或被篡改。同时，通过区块链的溯源功能，能够对数据的来源、采集时间、传输路径等信息进行全程追溯，及时发现和解决数据质量问题。例如，某县在进行农业统计数据采集时，采用区块链技术搭建数据采集与监控平台，农户在手机端填报农产品产量等数据后，数据立即上传至区块链，统计部门可以实时查看数据采集情况，并通过溯源功能查看数据的填报人、填报时间以及传输过程中的任何变动，确保数据真实可靠。

（三）应对统计环境变化

1. 加强法治宣传与执法力度

加大对统计法律法规的宣传力度，通过电视、广播、网络等多种渠道，向经济主体普及统计法律法规知识，提高其依法统计的意识。定期开展统计法律法规培训，特别是针对企业负责人和财务人员，强化其对统计法律责任的认识。同时，加强统计执法力度，建立常态化的执法检查机制，对虚报、瞒报数据的企业和个人依法进行严厉处罚，形成有力的震慑。对典型案例进行公开曝光，警示其他经济主体遵守统计法律法规。

2. 建立数据质量风险预警机制

关注经济政策变化、社会舆论动态等外部因素，建立基层统计数据质量风险预警机制。通过对政策走向和社会舆论的分析，预测可能对数据质量产生影响的风险点。在房地产调控政策出台前，提前对房地产企业的数据质量进行重点监测；在社会舆论关注某一行业时，及时调整该行业的数据审核重点。通过风险预警机制，提前采取措施防范数据质量问题的发生，确保统计数据的真实性和可靠性。

四、结论

提升基层统计数据质量是一项复杂而长期的任务，从创新数据采集技术、强化数据质量监管技术应用以及应对统计环境变化等方面入手，能够有效解决当前基层统计数据质量面临的问题。随着技术的不断进步和社会环境的持续变化，基层统计工作需要不断探索和创新，持续优化数据采集和监管方式，积极应对外部挑战，以保障基层统计数据的高质量。高质量的基层统计数据将为经济社会的科学发展提供坚实的数据支撑，推动基层统计工作不断迈上新的台阶，更好地服务于国家治理体系和治理能力现代化建设。

参考文献：

[1]李美萍.基层统计数据质量的提升路径[J].现代企业文化，2023，（35）：25-28.

[2]唐德丛.基层统计数据质量的提升路径研究[J].商业文化，2022，（07）：127-128.