2023年统计数据质量责任制度统计数据质量管理制度(5篇).docx

2023年统计数据质量责任制度统计数据质量管理制度(5篇)2023年统计数据质量责任制度 统计数据质量治理制度篇一 论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量掌握 前言;随着市场经济的不断进展,统计失实的现象日渐严峻,统计工应当本着对本职工作高度负责的精神,进展全过程的、全员参与的、以预防为主的统计数据质量掌握。要尽可能采纳计算机处理统计资料,最大限度的削减人工参加,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的精确性,使我们的统计工作更好的为企业效劳。 正文:随着经济快速进展,企业快速成长、扩长信息猎取、识别、处理、转换、传递的精确性、效率与速度。在企业经营治理中的重要作用也将愈来愈显著。企业要能在市场竞争中求得生存与此同时进展,一个重要的条件就是必需要有一个健全的高效的信息系统,一支能供应精确数据的素养过硬的统计队伍,以满意企业经营治理决策所需的各种信息。因此,作为供应信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。 从总体上看,现有的统计数据根本上还是能够反映客观实际的。但是,随着市场经济的不断进展,经济构造简单化,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,统计失实的潜在危急性也就日渐严峻,并将逐步暴露。对此,我们必需需要糊涂的熟悉,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,并才却综合治理措施,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。统计数据质量掌握的意义 企业统计的目的是为企业经营决策治理供应统计信息。在市场经济条件下,企业经营决策极具风险性,风险产生于不确定性并由不确定性程度打算风险的大小,而不确定性又与信息的精确和准时程度直接相关,信息愈精确准时,不确定性愈低;反之,信息不精确准时,不确定性愈高。所以,精确牢靠的统计数据,便于决策和治理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。反之,有水分的、失实的统计数 据,相互冲突的统计数据,给决策者以错误的信号,将会误导决策和调控,对企业的进展将会造成重大损失。因此,统计工必需以对本职工作高度负责的精神,已统计数据为对象,以消退统计数据的过失为目标,千方百计搞准统计数据,到达强化统计数据质量掌握的目的。常见的统计数据质量问题及分析 2.1数据虚假 这是最常见的统计数据质量问题,也是危害最严峻的数据质量问题。这些统计数据完全是虚构的杜撰的,毫无事实依据。造成统计数据虚假的因素多种多样,比方:有意虚报,瞒报统计数据资料,指标制度不严密,统计制度不完善,不配套等。 2.2 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,虽然分别有事实依据,但是从整体上看数据是不符合事实的,其性质与数据虚构一样。 2.3 指标数值背离指标意愿 这是由于对指标的理解不精确,或是由于指标含义模糊,指标计算的随便性大等缘由造成的数据质量问题提,表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容,数据与指标原意消失走样,面目全非。 2.4 数据的规律性错误 这是指统计资料的排列不合规律,各个数据、工程之间相互冲突。2.5 数据的非同一性 这是指同一指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差异而造成的数据的不行比性。 2.6 数据不完整 这里指调查单位消失遗漏,所列工程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,就不行能反映讨论对象的全貌和正确熟悉现象熟悉现象总体特征,最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的推断,甚至会得出错误的结论。 2.7 统计手段和统计分析落后 目前很多企业根底统计工作仍处于手工状态,很原始!即使采纳计算机业仅仅是削减工作量去做一些汇总、指标计算,并没有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,即对统计数据进展单纯的讲讲解明;不能利用网络技术实行信息共享等方式进展事前分析和猜测。换句话说,“统计猜测”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实际阶段,也可能是来自于统计资料的整理阶段。统计数据质量掌握方法 3.1 统计数据质量掌握的原则应当是全过程的、全员参与的、预防为主的数据质量掌握 首先,统计数据质量掌握要贯穿于统计工作的全过程。每进展一步,都要对已完成的工作进展检查、对已发生的过失准时进展订正,做到层层把关,防止过失流入下一个工作环节,以保证统计数据的质量。其次,参与统计数据质量治理和掌握的人员应当是全面的。统计工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,是很多工作和很多统计工作环节质量的综合反映，牵涉到统计工作的全部部门和人员。因此,提高数据质量需要依靠全部统计工的共同努力,决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。只有人人关怀数据质量,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根底。因而,统计数据质量掌握要求把过失毁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掌握中具有超前意识,抛弃那种消失了统计数据问题才想来方法解决问题的被动局面。 实行全员性质量掌握,就在把统计数据质量目标及其关键交给广阔统计工,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,数据质量掌握就越有保证。 3.2 统计设计阶段的质量掌握 统计设计是统计工作的首要一切,统计数据质量的好坏,首先打算于这个过程,它是提高统计数据质量的前提。假如设计过程的工作质量不好,就会给统计数据质量留下很多后遗症。设计过程的质量掌握需要抓好以下几项工作。 3.2.1正确规定统计数据质量标准。数据质量标准是指依据不同的统计目的对统计数据精度所提出的要求。满意统计目的精度的统计数据就是精确的、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状况;其次要分析讨论过去统计数据的主要质量问题,找准统计数据质量掌握的主攻方向;最终要进展反复论证,考虑到统计工作中实际能够到达的水平。 3.2.2 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。采纳统计报表搜集资料,首先要实行标准化治理,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准确;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治理。 3.2.3 资料整理鉴别阶段的质量掌握 统计资料整理鉴别阶段消失的过失是统计数据质量问题的重要方面。假如资料不精确,就会影响结论的正确。因此,要特殊留意审查资料的牢靠性和适用性,要弄清晰统计指标的口径范围,、计算方法和时期时点。对于口径不全都或不完整的资料,需要进展调整、补充;对于相互比拟的资料,必需要留意有无可比性;一旦发觉数据有严峻的质量问题,应进展核实,避开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,使之精确无误,才能使统计数据的质量得到保证。人为错误的质量掌握 4.1尽可能采纳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行缺少的高科技产物已渗透到我们生活、工作中的各个一切。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较的。现在国内大局部闻名企业根本上实行网络化、全球化、利用网络资源了解世界先进展业信息,采纳科学先进的统计分析方法和手段,进展横向、纵向比照,找差距控潜力,努力赶超世界先进企业。要能够写出有肯定深度的统计分析猜测报告,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、猜测手段方法和过程。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牢靠性。 4.2 统计工本身应提高自身素养 统计人员没有深厚的专业学问和丰富的实际工作阅历,没有跟上时代准时进展学问更新,不擅长统计调查猎取第一手资料,就写不出有肯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,对统计人员应当加强培训工作,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展考察学习,做到取长补短。统计工本身也应当努力学习统计学问,钻研业务,不断提高统计业务素养和水平,杜绝因业务不熟识而造成的数据质量问题。 4.3 加强对统计人员的职业道德培训。 目前,上级部门下达规划和各类政绩考核对统计数据干扰不行低估。有些地方,以是否完成规划和各类数据的凹凸作为考核地方政绩的依据,导致许多下级部门所报的统计数据高于规划数或持平,这并不是规划部门的规划多么准确合理,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。固然,数据不真实、不精确的缘由是多方面的,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,要求每一个统计工必需坚持实事求是的工作作风,仔细对待每一个统计数据,照实地反映状况。 4.4 加大统计执法力度,保证源头数据的精确性。 统计部门今后应在加强统计信息工作建立的根底上从数据采集的圈子中跳出来,重点加强统计执法检查,对弄虚作假的单位要坚决严厉查处。要立法上,罚款数额应当大幅增加,以威慑统计违法者,逐步建立单位的统计诚信体系。 以上是本人对统计数据质量掌握的一点浅薄的熟悉,旨在广阔统计工更加重视统计数据的质量、抵抗统计上弄虚作假的作为,提高统计数据的质量水平,使我们的统计工作能更好地为企业效劳。