统计数据范文

统计数据篇1

【关键词】统计工作数据误差原因策略

一、目前我国统计工作现存的不足之处

领导的重视程度不够，或者说，一些领导干部在如何正确看待统计工作的问题上存在有一定的误区；统计工作，由于统计方法、手段等的不合理、不完善，造成了统计性误差的存在；统计数据的真伪，由于缺乏有效的监管措施，在一定程度上，存在着人为地虚报或瞒报的成份。

二、存在于统计工作中的“数据误差”产生的主要原因

第一，多年以来，我国存在着“GDP为王”的一股考核风。由于受到领导干部业绩考核指标的影响，许多基层干部出于无奈，不得不故意虚报统计数据，来为自己的“政绩”增光添彩。同时，其主管部门对此也处于无奈的窘境。第二，某些地区、部门、行业，出于对自身利益的考虑，故意瞒报统计数据，以达到少缴、甚至不缴国家规定必须缴的一些规费、税金，从而导致了国家的相关规费、税费的大量流失。而这些地区、部门、行业，却因此而得到了大量的不当收益。目前，最典型的就是企业在交纳社会统筹时，故意瞒报、少报本单位的人均工资总额，从而达到少缴社会统筹基金的目的。第三，虽然我国的统计工作已经与国际接轨，但由于我国正在建设有中国特色的社会主义市场经济，现阶段仍处于发展中国家的阶段。统计工作中的统计方法、手段，还需要进一步的规范和完善。

三、针对我国目前统计工作中存在的“数据误差”应对的策略

1、加大对统计工作的宣传力度。力争使每一位统计参与者，特别是党政领导干部都要了解统计工作对我国国民经济建设起着巨大的作用，错误的统计信息会给国家的经济工作带来深重的灾难，努力提高他们对统计工作的正确认识，得到他们对统计工作的支持。

2、对目前干部考核中一些片面强调GDP增长的业绩考核制度进行改革。长期以来，统计工作中存在着“以数字论英雄”的局面，从而出现了“官出数字、数字出官”的怪现象。有鉴于此，中纪委曾经严肃指出，要清查在政府官员业绩考核中出现的“统计数据的腐败现象”，一经查实，严肃处理。这在一定程度上，遏制了虚报现象的不正之风。

3、完善统计工作中的统计考核指标体系，以及与此相适应的统计方法，从而在源头上来遏制问题产生的基本动因。必须对我国统计工作现状进行深入的分析，总结出统计工作中的行之有效的方法。另外必须承认，我国和国际上的先进的统计工作、统计方法相比，差距仍然较大，因此，我们必须虚心向国外先进同行学习，取人之长，补己之短，才能在短时间内，获得较大的成效。比如，我们在采用统计工作中的普查的方法的同时，采用西方大量使用的抽样调查和重点调查等这样一些方法，来弥补在普查工作中容易受到地方政府干扰的部分所带来的“数据误差”。在现实工作中，政府也意识到了这个问题的重要性，并已经相应成立了国家统计局直属调查队，其隶属关系不在当地，因而可以免受许多人为因素的干扰，为我国宏观经济决策提供重要的参考依据。

4、加大《统计法》的宣处力度，努力做到有法必依，执法必严。目前，我国的现状是，知道《统计法》存在的人寥寥无几。究其原因，一是人们大多对统计工作漠不关心，这就必须加大统计工作的宣传力度，使统计意识深入人心。二是《统计法》出台后，并没有很好地得到贯彻实施。针对这个问题，首先，必须要开展声势浩大的普法宣传，使老百姓，特别是党政官员们感觉到统计工作是有法可依的。其次，必须要组织定期或不定期的执法检查，对查出的问题，一定要依据《统计法》的要求认真处理，从而来形成一种氛围，使那些心中有“妄想”的官员们不敢再有所图。再辅以科学的指标考核体系，综合考虑每个党政官员们所处的工作环境、自然资源等多种因素，真实、公正地评价每一个人，这样，才能在真正意义上遏制住不正之风的存在，根除“数据误差”。5、努力提高我们统计从业工作者的自身素质。统计工作者自身素质的提高，是做好统计工作的首要的、基本的条件。试想，如果一个统计工作者对统计工作不太了解，我国统计工作的质量的提高又从何谈起？

四、结论

必须还要强调“以人为本”，以人的全面发展来带动统计工作的正确发展；并通过统计工作的正确发展，反过来推进人的全面发展。此外，充分运用现有的科技成果，使政府各职能部门，包括工商、税务、财政、审计、人事等各相应单位的数据共享，使得上面所述的虚报、瞒报者无处藏身。与此同时，还可以利用网络资源，在查出虚报、瞒报的同时，去引起、带动职能部门对其进行专项调查，从而使得统计工作真正地服务于国家建设，同时服务于党风廉政建设，服务于人民的需要。但这是一个漫长的过程，需要一步一步地去努力。最终，统计工作会随着大家的共同努力而不断提高。

【参考文献】

[1]符华敏：我国的统计现状分析[J].统计学杂志，2003（3）.

[2]汤升：统计学应用[J].北京统计，2006（7）.

统计数据篇2

关键词:DB2;数据库优化;统计报表分析

中图分类号:TP311.13 文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 01-0000-02

DB2是IBM公司的一款优秀的大型关系数据库,他的性能非常优秀。一个选用了DB2为数据库的应用系统的规模一般比较大,用户数比较多,因此效率对于这样的系统来说是非常重要的。如何设计一个能够满足用户当前与可预见的未来的各项应用要求、性能良好的数据库成为数据库应用系统设计中的一个核心问题。

一、DB2数据库优化理论基础

DB2数据库[1]的优化是指通过对吞吐量、响应时间、硬件、操作系统和应用程序的优化来避免存储器I/O瓶颈、提高CPU利用率[2]和减少资源的竞争。但是我们不能用绝对的数量作为绝对指标来定义DB2数据库的优化。实际上,我们应当用优化前后数据库的各种性能指标的对比来衡量数据库优化的结果。特别是SQL[2]语句的执行速度,SQL语句带来的系统负担,应用的响应速度,甚至应用所服务的终端用户的直接感受都是我们对比的对象。于是数据库实例级的调整,大多用来解决数据库结构性故障,相应的也能解决因为结构性故障带来的普遍性的性能问题。然而我们注意到,用户所真正关心的,切身感受到的单点数据库响应慢的问题往往是不良的SQL语句,过期的统计数据和其导致的不良的执行计划,不良的数据表结构,过渡的触发器使用,不良的应用同步锁造成的。

二、影响DB2数据库性能的主要因素

影响DB2数据库系统运行效率的主要因素有如下几点:

1.硬件性能

高性能的CPU为数据库提供高承载[2]和吞吐能力,来确保充分的I/O并行性,以支持大容量的并发事件;足够的内存,以支持大量并发用户所需的缓冲池、程序和其他共享内存对象;以及足够大的网络带宽以支持工作负载。

2.操作系统(OS)性能

DB2数据库服务器的整体性能很大程度上依赖于操作系统的性能,可以说操作系统是数据库的根本,如果操作系统不能提供优越的性能,那么调整数据库也失去了意义。

3.存储结构的设计

DB2数据库物理文件及逻辑对象的合理分布,将影响数据库的读写速度。优秀的存储结构[4]和合理的存取路径可以使系统在开销最小的情况下达到最佳性能。例如可以通过静态数据和业务数据相分离、将大的对象分割存放在多个磁盘上等措施来加快访问速度、减少I/O竞争[4]。

4.SQL语句优化

SQL是用于存取数据的根本手段。SQL语句的执行效率对数据库系统的性能起着决定性影响。高效的SQL语句能够成倍地提高应用程序能力。一个正确设计的数据库,由于不合理的程序设计及SQL语句任然会带来大多数性能问题。因此,要根据数据操作类型对程序员写的SQL语句进行分类,还应该对数据操作进行跟踪,找到那些最耗费资源和时间的操作,并对这些操作进行分析,找到优化的办法。

5.DB2数据库碎片处理

过多的碎片会在执行数据库的功能时要耗费额外的资源(磁盘I/O[5]、动态扩展[5]、连接块[5]等),并浪费大量的磁盘空间。当两个或多个数据对象在相同的表空间中,会发生区间交叉。为消除区间交叉,将静态的或只有小增长的表放置在一个表空间中,而把动态增长的对象分别放在各自的表空间中。

6.并行性

高速并行执行使得DB2数据库的某些功能由多个服务器进程同时处理成为可能。这些功能包括创建索引、加载数据和恢复数据库等[6]。在数据库查询过程中使用并行机制将大大提高查询速度,减少等待时间。

三、DB2数据库数据统计和分析优化策略

数据库优化技术的方法有很多种,不同的数据库又有着不同的方法。以上讨论了影响数据性能的主要因素,而DB2数据库数据统计和分析优化是基于DB2数据库优化的基础上进行的一种优化。下面讨论DB2数据库数据统计和分析优化的几种主要的方法。

1.表空间设计的优化

由于在DB2数据库中,数据都是存储在表空间中,所以对数据统计和分析的优化首先要对表空间设计和管理的优化。一般来说DB2表空间所跨的驱动器越多、越快,则潜在的性能将越好。另外,通过创建不止一个的用户表空间也是增强性能的好方法。在下面三种情况下,使用多个表空间就是很有用:(1)控制I/O[6],如果这些表空间可以位于不同的驱动器上的话;(2)使用大小不同的页面;(3)控制缓冲池。在DB2数据库数据统计和分析系统建立时,设计良好的数据库管理表空间能够提供更好的性能。如果要以一种连续的方式来访问数据,那么采用更大的页面大小可以获得更好的性能;相反,如果对数据的访问采用的是随机方式,那么最好使用尽可能小的页面大小。

2.调整数据库内存

通常情况下,DB2数据统计和分析系统的数据访问量和访问某一数据的用户数量都很大,对内存资源的使用存在很大的竞争。合理分配内存缓冲区,可以大大加快数据查询速度、减少系统I/O操作,从而提高数据统计和分析系统的性能。

DB2的内存结构由3个内存集组成:实例共享内存、数据库共享内存、应用程序组共享内存,在这里要保证系统有足够的内存资源。为DB2数据库分配更多的内存要以操作系统频繁的换页和交换为代价,他不仅不会产生理想的效果,还将导致计算机系统额外的I/O开销,大大降低DB2数据库系统性能。而内存区设置不合理同样会影响DB2数据库系统的性能,比如在那些随机访问或者很少访问的表之间共享一个缓冲池,就有可能将经常访问的行挤出到磁盘上,这样就会影响系统的效率。

所以对内存缓冲区的合理设置,可以大大加快数据查询速度以及内存区的命中率,提高系统性能。

3.索引的优化[7]

索引也是一种DB2对象,他由一组排好序的键组成,这些键是从相应表中的一个列或多个列抽取出来的。通常索引可以提供指向表中被请求的数据行的直接指针;如果结果集要求的顺序与索引一致,则可以消除排序;如果被请求的列都包含在索引项中,则可以避免不得不读数据行的情况。

通过以下一些原则,可以建立比较高效和合理的索引。

(1)在索引中包括WHERE子句中的所有列,这样,就可以使用索引形成的屏蔽来拒绝结果集中不合格的行。

(2)对于SQL语句中的RODER BY子句中引用到的列,适当的创建索引,这样可以避免排序。

(3)考虑到管理上的开销,应避免在索引中使用多于5个的列。

(4)对于多列索引,将查询中引用最多的列放在定义的前面。

(5)基数较大的列更适合用来做索引。

(6)不要在索引中包含那些经常修改或经常进行插入、删除的列。唯一的例外是主关键字和外来关键字。

(7)不能种“空值(null)”做索引,任何包含null值的列都不会被包含在索引中,任何在WHERE子句中使用is null或is not null的语句优化器是不会使用索引的。

4.SQL语句的优化

应用程序对DB2数据库的操作最终表现为SQL语句对数据库的操作。良好的SQL语句可以被数据库重复使用从而减少分析时间、改善一个系统的性能、对提高数据库内存区的命中率、减少I/O访问等有着非常重要的意义。

在DB2数据统计和分析系统中,数据的物理位置比逻辑位置更重要,因为数据库必须查找数据,以便返回给查询用户。因此,调整SQL的关键是如何使数据查找的路径最简化。通常可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现。

(1)减少对DB2数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求。

(2)使用临时表空间,把表的子集在临时表中进行排序,有助于避免多重排序操作。为了加速SQL查询至少应该创建一个表空间供临时段单独使用。

(3)限制动态SQL的使用,虽然动态SQL很好用,但是即使在SQL共享池中有一个完全相同的查询值,动态SQL也会重新进行语法分析。

(4)避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行过程中要进行全表扫描,这样的扫描往往需要很长时间,因此会大大降低检索效率。

(5)避免相关子查询一个字段的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么很可能当主查询中的字段值改变之后,子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多,效率越低。因此,应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免,那么应在子查询中过滤掉尽可能多的行。

(6)尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询,这样不仅充分利用内存中的已经分析的语法树,还能使要查询的数据在缓冲池中命中的可能性也会大大增加。

5.DB2数据统计与分析系统优化分析

结合DB2数据库数据统计和分析系统以及以上所述的优化方法,得出了对DB2数据库统计和分析系统的优化方法。

(1)DB2数据统计与分析系统采用对后续用到的表建立索引的方法,插入之前建立的话,在表插入数据的过程中,索引也随着更新,这样的话需要较大的日志空间,因此速度会比较慢,可以采用不计日志的方式插入;数据插完之后再建立索引的话,该表的日志统计信息没有更新,因此执行计划会很差,用不到索引,更新索引统计信息,这样执行计划会考虑到使用索引,因此系统效率高。

(2)DB2数据统计与分析系统将比较大的表建立在多节点的表空间上,同时建立好索引。假如db2数据仓库每个节点使用两个CPU,4G内存,DIM表空间计划是存放维表的表空间,因此是单节点的。在使用这个表空间的中的表的时候,最多只会用到两个CPU,4G内存,加上其他的表空间也都要用到这两个CPU和这4G内存,因此资源比较有限。DB2数据统计与分析系统将较大的表不放在这个表空间中,而是建立好分区键,放在多节点的表空间中,这样检索这个表的时候32个节点同时检索,最后汇总到0节点上进行展现,系统性能当然更加优越。

(3)DB2数据统计与分析系统中将插入的表使用不计日志的方式插入。数据库为了保证数据的一致性和可回退性,插入、更新或者删除数据的时候要计日志,这样在失败的时候可以回退,但是如果并发较多或者操作非常大的话,会导致争抢日志的情况,导致操作非常缓慢。如果使用不计日志的方式进行插入、更新或者删除操作的话,日志使用极少,但是如果操作失败的话是无法回退的,这样一致性得不到保证,这个表只能删除重建。

(4)为表建立表级锁,尽量减少锁数量的使用。因为数据库的锁的最大数量是有限制的,并且每个锁都要占一定的内存,因此如果锁的数量非常多,使用的内存也就多,导致资源紧张。

(5)建立临时表的时候只插入用到的数据,而不插入用不到的数据。程序中好多地方为了提高速度,将用到的数据先插入到一个临时表中,但是插入了非常多的没有使用的数据,导致临时表也非常大,所以尽可能只向临时表中插入用的到的数据,并且尽可能的使用索引,可以系统性能得到优化。

四、结论

数据库设计受到各种各样因素的制约,有些要求往往是彼此矛盾的。因此,设计结果常常是有得有失。因此,设计者必须根据实际情况,综合应用上述技术,在基本合理的总体设计的基础上,做一些优化调整,力求最大限度地满足用户各种各样的要求,实现数据库的优化设计。

参考文献:

[1]Paulsen A.DB2UDBV8 Performance Tuning Guide.etc,2004;3

[2]Surendra P.A quick reference for tuning DB2 Universal Database EEE.IBMCorporaion,Becverton,2002

[3]McArthur F.IBM DB2 universal database administration guide Ver2 sion 8.IBM Corporation,2004

[4]Darmawan B,Groenewald G,Irving A.Database performance tuning

on A IX. IBM Corporation,January.2003

[5]萨师煊.数据库系统概论[M].高等教育出版社.2003

[6]王能斌.数据库系统原理[M].电子工业出版社.2005

统计数据篇3

所谓统计数据观是指对待统计数据的立场、观点及态度的总和，是人们统计数据意识的深化，是形成统计数据思维的前提。其实质就是如何看待和使用统计数据的问题。可以说，统计数据观不同，对统计数据的认识、看法和态度也不同。在统计数据从诞生到投入使用的全过程，方方面面都渗透着统计数据观，下面不妨拣重要的一一道来。统计数据生产观

统计数据作为一种数字信息产品，为谁生产、生产多少、怎样生产，离不开正确的统计数据生产观作指导。

统计数据生产观，是人们关于统计数据生产的认识及其态度的总和，其实质是如何认识和对待统计数据的生产问题，包括数据生产主体、数据生产数量、数据生产质量、数据生产方法、数据生产成本、数据生产与数据消费之间的关系等。

统计数据生产是统计工作的基础环节。谁来生产、如何生产、生产多少、需要消耗多少成本、怎样保障生产质量等有关统计数据生产的一系列重大问题，既影响统计数据的供给和需求，又影响统计数据的质量和价值，还影响着统计数据的消费及数据产业的发展，更影响和制约着统计科学的发展。因此，如何正确认识和解决统计数据生产问题，意义十分重大。换句话说，统计数据生产观缺失会严重影响统计数据的生产工作。目前，我国民间统计机构发展缓慢、数据生产成本核算滞后、数据生产方式、程序和质量标准不规范等问题的存在，就与人们统计数据生产观的缺失有关。

统计数据管理观

当前，一些地方和单位忽视统计数据管理工作，统计数据管理工作严重滞后和缺失，统计数据质量得不到保障，一个重要原因就是缺乏正确的统计数据管理观。进而，既影响地方和单位统计工作的开展，又影响和制约地方和单位科学决策与科学管理工作的实施。同时，更影响管理水平和管理层次的提升及发展，阻碍地方和单位的发展进程。可见，统计数据观不可小觑。

所谓统计数据管理观，就是指人们对统计数据管理工作的认识及其态度的总和。显然，要提高统计数据管理效率和管理效果，离不开正确的统计数据管理观的指导。

统计数据管理工作事关统计数据管理的效率和水平，涉及数据管理方法、数据管理平台、数据管理机制，数据管理机构等若干方面，是比较特殊的信息化管理工作，包括统计数据制度管理、统计数据质量管理、统计数据成本管理、统计数据储存管理、统计数据传播管理，统计数据消费管理，统计数据生产管理等主要内容。所以，统计数据管理工作是一项复杂的系统性工程，没有正确的统计数据管理观作指导，就难以做好统计数据管理工作。

统计数据质量观

质量关乎统计数据的生命。按照人们对统计数据质量的认识差异，可把统计数据质量观分为以下两种：

一种是统计数据绝对质量观。依据统计数据是否如实反映客观实际以及反映的准确程度来判断统计数据质量高低的认识及其态度，可称之为统计数据绝对质量观。这种质量观以统计数据自身的质量，即真实性、准确性、完整性为判断数据质量高低的基本标准，视真实性和准确性为数据质量的核心品质，其质量标准常用统计数据误差大小来度量。

另一种是统计数据相对质量观。依据数据用户质量需求，以统计数据质量满足数据用户的需求实现程度来认识和判断统计数据质量高低的思想观念，可称之为统计数据相对质量观。这种质量观在关注统计数据自身质量的同时，更加重视数据用户自己对统计数据的质量要求。一般以是否满足自己的质量需求为判断和衡量统计数据质量高低的标准。由于数据用户的职业岗位、知识层次、工作性质以及使用数据的目的和用途等方面存在着客观差异，数据用户对统计数据的质量需求是不同的，存在着较大的差异。因此，其质量标准是相对的，难以制定统一的度量标准，通常由数据用户自己来把握和判断。

统计数据质量观事关人们对统计数据质量定义及标准的认识。统计数据质量观不同，人们对统计数据质量的判别标准就会出现差异。如果缺乏正确的统计数据质量观，就容易陷入对统计数据质量的无谓争论，产生模糊的甚至错误的认识，进而影响对统计数据质量的判断。

同时，也容易混淆统计数据误差、统计数据质量缺陷、统计数据陷阱、统计数据欺诈等基本概念，对统计数据质量认识模糊。进而，对统计数据产品的价值以及统计的形象和声誉产生错误的认识。

统计数据消费观

统计数据消费观具体反映了人们如何认识和对待统计数据消费问题。可以说，数据用户的消费观如何，直接影响和制约统计数据的消费，进而影响统计的可持续发展。不过，统计数据消费是一种特殊的“知识产品”消费，统计数据消费观念的形成，受统计数据消费环境、统计数据消费市场、统计数据产品质量、统计数据消费成本，统计数据消费效用和数据用户知识文化水平等多方面因素的影响。

统计数据消费是一种非物质产品消费，或者说是一种依靠大脑进行消化、吸收的“软消费”。由于其消费效用不同于一般的物质产品消费，因人而异，具有显著的不确定性，因此，针对统计数据的消费认识也存在差异，其中有代表性的观念有以下三种：一是积极的统计数据消费观，即非常重视统计数据的作用和价值，在学习、工作和生活中，主张尽可能多地消费统计数据产品，用数据说话，最大限度地发挥统计数据在投资、决策和管理等方面的积极作用。毋庸置疑，这是一种乐观的数据消费观念。通常，唯数据论者是这一观念的鼓吹者。二是消极的统计数据消费观，即认为统计数据的作用和价值有限，或者认为统计数据的质量不可靠、不可信，主张谨慎消费统计数据产品，少用数据或不用数据，减少数据消费风险。显然，这是一种比较保守的数据消费观。通常，数据无用论者是这一观念的倡导者。三是适度的统计数据消费观，即认为统计数据是一种十分重要的数字信息产品，主张正确发挥统计数据的作用和价值，提倡依据用户的实际需要恰当地选择和使用统计数据。这种数据消费观比较注重消费的针对性和实用性，是一种比较理性的数据消费观念。笔者认为需要大力倡导人们树立适度的统计数据消费观，有效克服和防止唯数据论和数据无用论。

统计数据风险观

在资本市场不断健全的今天，人们对风险的认识正在逐步深入。其实，在统计数据的使用过程中，同样面临着如何认识，对待和应对统计风险的问题。笔者将统计风险观分为科学的统计风险观和不科学的统计风险观。

所谓科学的统计风险观，就是以科学的态度、健康的心态和务实的精神，实事求是地认识、对待及应对统计风险的思想观念和基本看法，是一种积极主动防御统计风险的态度，是对统计风险的正确认识和积极应对。树立科学的统计风险观，有利于重视对统计风险知识的学习，增强统计素养，加强防范和化解统计风险能力，加大统计风险因素控制力度，防止和减少统计风险发生，提高统计生产力和统计服务水平，进而促进统计和谐；反之，则是不科学的统计风险观。显然，不科学的统计风险观则是对统计风险的错误认识和消极防御，容易麻痹人们的统计思想，误导人们的统计数据消费，不仅可能给人们的投资、决策和管理带来损失，而且也会严重影响统计自身的和谐发展。

统计数据篇4

■ 现状

当前，我国政府统计数据工作主要呈现以下特点：

1.统计数据的法律保障明显加强。《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国统计法实施细则》对此都做出相应规定，从而为统计数据工作提供了法律保障。

2.统计数据的体制日益完善。政府综合统计主要负责国民经济和社会发展基本情况、重大国情国力的调查结果的；部门统计主要承担部门和行业管理所需统计数据的各自按照其相关办法提供服务，基本满足政府和社会各界对统计数据的需求。

3.我国统计数据的内容不断扩展，已涵盖经济、社会、科技、资源环境、人民生活等诸多领域。同时，统计产品种类也更为多样。

4.统计数据的形式和手段更加丰富。统计数据的方式在传统手段不断得到加强的同时，网络的能力不断提高，方与受众在网络上的互动为提升质量和效果提供了保障手段。

5.统计数据的标准化水平极大提高。国家统计局依据GDDS标准建立了政府综合统计部门数据的标准规范，并在实际工作中得到有效执行。

■ 问题

1.尚未建立一个权威通用的统计数据标准化体系。在市场经济发展过程中，政府各职能部门建立了大量的国颁或地颁标准，但没有形成政府部门统一执行的标准体系，数据标准化工作不平衡。

2.政府综合统计部门和部门统计的数据缺乏有效的统筹协调机制。政府统计部门和部门统计都有各自的制度设计和数据采集系统以及相应的数据职责，但现实中这种分工也存有交叉，并表现为所的重复、矛盾，甚至造成部门统计和政府综合统计“数据打架”的现象，影响统计数据的权威性和公信力。

3.政府综合统计部门和部门统计均未建成与受众之间有效的反馈机制。随着我国经济社会发展，公众对于政府的统计数据的关注度也大幅度提升，公众对统计数据的质疑时有发生。对有些重要数据的质疑甚至反复产生，说明政府统计部门有针对性地解答公众质疑反应较慢，没有形成必要的反馈机制。

4.统计数据的内容、时效、方式还不能充分满足各方用户的需求。

■ 建议

1.制定统计数据的法规，保证统计数据的有法可依，保证统计数据的公正性、权威性和严肃性。一些发达的市场经济国家，如美国、德国等制定了较完善的统计数据和公众服务的法律体系。同时，要树立“公开是原则、保密是特例”的统计数据理念。

2.结合国际统计数据标准（SDDS、GDDS等），探索建立一套适合中国政府统计特点的统计数据标准化体系，明确政府统计数据的构成、的范围界定、的原则等，做好政府综合统计部门与部门统计数据的职责界定，切实避免部门间“数字打架”、责任推诿等现象发生。

3.采取适合社会公众需求特点的、多渠道相结合的统计数据方式，并加强统计宣传、教育计划，多层次、多角度地推广统计认知工作。

统计数据篇5

4月20日，国家统计局正式成立统计执法监督局。国家发展改革委副主任兼国家统计局局长宁吉此担要充分发挥统计执法监督的“利剑”作用，严肃查处统计违法违纪案件，构建防范统计造假、提高数据真实性的长效机制。

统计数据造假，一直为各方所关注。特别是每年各级GDP数据时，由于连年出现地方数据之和大于国家统计局数据的现象，更让社会各方面对统计数据的真实性产生了质疑。随着辽宁省前几年统计数据造假的新闻曝光以后，有关统计数据造假的问题，就更成了社会各方面关注的焦点。加大对统计造假问题的打击力度，遏制统计造假，确实到了非常重要而紧迫的时刻。

对统计造假问题，一般认为，它会影响政府决策，影响决策的科学性和合理性，影响宏观政策的制定。但是，对民众的影响则很少分析。实质上，统计造假对民众的影响也是相当大的。其中，认同感是统计数据是否真实可靠的关键。。

要知道，经济发展水平的高低、经济发展成果的多少，除了需要通过一系列的统计数据体现和表达之外，就是要靠民众的感受的体会，靠民众是否认同来评价。如果数据表现得再好，民众感受不到，甚至出现与数据相反的感觉。那么，这样的速度和成果，就很难得到认同，很难认为是成功的。

正常情况下，只要统计数据是真实的、准确的，民众的感受也就基本一致。即便存在差异，也主要是技术方面的原因，而不是人为因素的影响。相反，如果是人为因素影响，是统计数据存在水分或造假现象，那么，民众的感受就很难一致了。更多情况下，感受到的与数据表现的会存在比较大的差异。如果差异大了，出现差异的次数多了、时间也长了，居民对统计数据的信任感也就越来越低了，对经济发展成果的认同也会越来越低。

曾几何时，统计数据作为一种泡沫游戏在中国农村蓬勃兴起，粮食亩产上万斤，以最激动人心的方式出现在公众面前，让无数人为之欢呼雀跃。虽然越来越空的肚子让这些泡沫逐步消失，并受到当代人的耻笑。但是，留下的“遗毒”似乎并没有能够肃清。所谓“数字出官”说的就是这个道理，而只要存在“数字出官”，就不可避免地会发生“官出数字”。有了“官出数字”，也就很难不发生统计数据造假的现象。

正是因为统计造假现象的存在，民众对各种统计数据的认同感也就越来越低、越来越差了，即便是真实数据，也会在惯性下产生质疑，导致统计数据在民众中的可信度下降，从而影响统计数据的公信力、号召力和影响力。

由于统计造假不只是发生在经济领域，更不是几个主要经济指标，而是在众多领域都存在类似问题，如人口数据、贫困人口数据、留守儿童数据、扮演儿童数据、商品合格率数据、食品药品安全率数据等，几乎每个领域都或多或少地存在统计数据造假现象。

国家统计局决定成立统计执法监督局，对统计造假进行专项治理、跟踪打击、持续加压，应当说是及时的，也是需要的。但是，还不是解决问题的根本手段。而且，到底ν臣圃旒倌芄淮蚧鞯胶沃殖潭龋能够对当事人给予严厉处罚，也值得关注。真正的治本之策，还是要对权力进行约束和限制，把权力关进笼子。要知道，多数数据造假行为，都与权力失去监督有关，与权力任性有关。如果权力运用是规范的，就不可能出现这样的问题。所以，在对统计造假行为进行打击的同时，如何制定更加合理、规范的权力约束机制，是更为重要的方面，也是最核心的问题。

统计数据篇6

国际统计数据生产者：国际统计机构

在全球和区域一级，国际统计活动非常活跃，几乎每一个国际组织都有自己的统计部门，拥有一套完整的统计体系。全球主要的政府间国际统计机构主要来自以下五个方面。

联合国统计委员会：它是国际统计组织体系的最高机构，隶属联合国经济和社会理事会，每年年初召开一次统计大会，讨论和审议联合国经济和社会理事会提出的统计要求和行动建议；讨论和审议国际统计机构提出的统计行动计划、统计分类标准、统计原则和方法的制定及提出修订建议等。

联合国统计司：在联合国统计委员会指导下，负责日常统计工作，收集、整理、全球基本统计数据；建立、维护和更新联合国统计数据库；协调联合国各专门统计机构的统计工作；负责国际统计标准和统计方法在全球的推广和执行；总结和推广国际上最佳统计实践经验和做法。

联合国五个地区性经济和社会委员会统计机构：从事本区域的统计工作，包括亚洲和太平洋经济和社会委员会、欧洲经济委员会、拉丁美洲和加勒比海经济委员会、西亚经济和社会委员会、非洲经济委员会。

联合国专门机构的统计部门：从事本专业领域的国际统计工作，如联合国粮农组织、国际劳工组织、国际电信联盟、联合国贸发会议、联合国教科文组织、联合国工业发展组织、世界卫生组织、世界知识产权组织、世界气象组织、世界旅游组织、联合国气候变化框架大会、国际民航组织等均有自己的统计部门。

联合国以外的政府间国际统计机构：围绕政策需要开展国际统计工作，如国际货币基金组织、世界银行、世界贸易组织、经济合作与发展组织、石油输出组织、欧洲央行、欧盟统计局、亚洲开发银行、非洲开发银行等机构均开展统计工作。

除了上述政府间国际统计机构以外，还有非政府组织、行业协会、国家和跨国公司收集、某一行业范围的全球统计数据，如英国石油公司每年世界能源统计年鉴。

世界通用的统计语言：方法手册和分类标准

收集国际统计数据的目的是进行数据汇总、对比，反映全球的发展情况，对比各国发展差距。鉴于此，在国际层面上，我们需要一套国际通用的统计方法手册和分类标准，用共同的统计语言来编制、描述各国统计数据，保证各国统计指标的定义、概念、口径、方法和分类一致（见表1）。研究、制定、修正国际统计方法、分类标准，是国际组织统计机构的主要工作任务之一，是国际统计工作的重要内容。

国际统计方法手册和分类标准制定、修正的基本程序为：由从事某一专业领域的国际统计机构向联合国统计大会提出关于制定或修订统计方法和分类标准的建议，征求大会意见，经审议通过后，委托统计专业工作小组开展研究。该小组在每年联合国统计大会上报告研究进展，在反复讨论、广泛吸纳各方意见和建议之后，最终确认制定或修订工作成果，然后在全球进行推广。统计专业工作小组几乎涵盖所有统计专业领域，小组内云集了来自院校、国际组织和各个国家最优秀的统计学家。他们不仅制定标准，并不断根据形势的变化修正标准，推出新版的统计方法手册和分类标准。专业工作小组主要包括国民账户工作小组、农业和农村统计问题机构间专家组、商业注册问题威斯巴登小组、奥斯陆能源统计小组、沃尔堡服务统计小组、价格统计工作小组、德里非正规经济部门统计小组、环境经济核算专家委员会、乌兰巴托自然资源统计小组、建立数据和元数据交换标准工作小组，还有区域组织的统计委员会、卫生统计工作组、世界银行国际比较项目办公室等。

国际统计数据使用：灵活的类型和便捷的数据库

按来源和用途不同，可将国际统计数据大体归纳为4种类型，它们从不同方面反映全球经济、社会发展状况，满足政府制定政策、监测发展目标，以及社会各界了解世界和认识世界的需要。

国际统计的基础数据。国际组织与其成员国有相应的数据交换关系和交换渠道，通过成员国填报国际统计报表或电子数据交换系统，国际组织可收集各国统计基础数据。比如我国每年向联合国、世界银行、IMF、国际劳工组织等11个国际组织报送40多种统计报表。国际组织在此基础上进行加工、整理、综合、汇总，形成世界总计、分区域、分国别、分专业的时间序列统计数据。通过利用国际统计基础数据，可以分析、对比世界和各国经济发展规模、水平，反映各国的国际地位和发展差距。

国际统计衍生品。它是利用基础数据汇集出来的专门数据集或指标体系，用来衡量和监测全球发展目标的实现进程，主要包括千年发展目标统计监测指标体系、全球主要指标、欧盟可持续发展评价指标体系、OECD绿色增长指标体系、OECD经济全球化指标体系等。

全球综合评价指数。利用国际统计基础数据，构建指标体系，通过加权平均或简均，测算出反映各国综合排名情况的评价指数，主要有全球竞争力指数、人文发展指数、知识和创新指数、生活幸福指数、信息和通信技术发展指数等。

组织全球性统计合作调查活动，取得第一手国际可比的统计数据。对这类统计数据的获取过程涉及面广，协调难度大，时间、人力和经费会消耗较多，比如广为人知的国际比较项目、联合国儿童基金会多指标类集调查、世界银行营商环境调查等均属于此种调查。

随着信息技术和互联网技术的应用普及，国际统计数据的形式也从纸介质出版物过渡到电子版数据库。电子版数据库具有更新及时、可复制、使用方便、资料完整等特点，深受用户的青睐，目前已成为国际统计数据的主渠道。当用户打开任何一个国际组织的网页，几乎都能找到相关的国际统计数据库，它们界面友好、时间序列长、指标内容丰富，而且绝大部分数据都是免费提供，基本能满足一般国际经济分析研究的需要（见表2）。

统计数据篇7

关键词 统计数据 质量

中图分类号：F253.3 文献标识码：A

一、影响统计数据质量的因素

（一）统计法制意识淡薄。

一方面有些单位或个人对统计工作不够重视，统计法律意识淡薄。主要表现在：一些企业领导或个体经营者不懂《统计法》，或只知道《统计法》的存在，具体内容并不了解，更不清楚其中“国家机关、企业事业单位和其他组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，必须依照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。”这句话的意思是作为被调查者必须履行真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料的义务；另一方面作为填报单位的主要负责人和其统计人员依法统计意识淡薄，统计台帐不健全，或根本就没建统计台帐。不认真按照统计制度要求填报统计报表，有的报表随意性较大，不规范，不完整，更有虚报、迟报和瞒报统计报表的现象。

（二）部分单位对统计工作的重视程度不够。

有部分单位的领导认为统计只是简单的数字游戏，目标下达多少就填多少，填少了对上面交不了差，其上报的数据基本上是按目标进度来填，统计工作无关紧要，他们把统计工作视为可有可无，统计人员更是想换就换。对于企业来说，普遍领导认为会计核算工作直观反映企业的生产经营情况，而统计只是为了满足政府部门的需要而设，是一种额外的工作负担。企业普遍重会计，根本没把统计当回事，所以县级以下统计工作得不到重视。

（三）考核体系不完善。

当前的考核评价体系大部分是以统计数据为主要考核依据。考核是对一个地方经济社会发展的评价，同时也是对领导政绩的体现，考核如同一个具有魔法的指挥棒，吸引着各级领导前赴后继，趋之若鹜。近年来，各级各类的工作考核，也在一定程度上发挥着积极的作用，但也存在不少问题，如各级领导为拿到好名次，就出现了互相攀比现象，为达到目的想尽一切办法。对这些问题解决不好，会挫伤那些实事求是地进行统计报送的人的积极性，从而也使这些人加入到弄虚作假的洪流中，这样统计数据失真的现象更加严重，造成的后果更不可想象。

（四）源头数据质量得不到保障。

首先是统计队伍不稳定。乡镇统计人员多是兼职人员，难以做到专心做统计工作，且统计工作相对比较枯燥乏味，统计人员对统计工作缺乏工作热情，再加上基层人员变动的随意性较大，保持一支稳定的统计队伍很难。其次统计任务完成难。因上级统计部门只具有布置统计工作任务和业务指导的职能，却无力支配统计人员工作时间。乡镇统计人员需要在完成乡镇党委政府交办的其他非统计工作的前提下，才能挤时间甚至利用其它休息时间去完成统计业务。这样用在统计工作上面的时间难以得到保障，导致不少统计任务不能保质保量的按时完成，使统计工作处于疲于应付阶段。再次是统计报表数据质量保障难。乡镇统计人员受当地政府的行政领导，工资、福利等待遇属乡镇管理，上报的统计数据尤其是经济考核指标难免受乡镇领导的干预，统计人员很难做到依法统计。最严重的是有的领导为了不被约谈批评或降职撤职，又能获得目标加分、表扬、得奖金甚至升迁而不惜余力，想尽一切办法，千方百计在数字上做文章；而企业为了得到有关部门掌握的国家优惠政策和扶持及专项资金，只能按主管部门的要求上报统计数据，这就必然超越“四条红线”，严重违背“四大工程”的初衷，造成统计数据质量失真、失实。

二、提高统计数据质量的建议

（一）强化法制宣传，增强守法意识。

首先，加强统计法制宣传教育，使统计法制意识深入人心，从而增强社会各界的统计法制观念，使人人懂法，守法，保证统计工作的顺利开展和统计数据的客观真实性。其次，加大对统计违法案件的查处力度。最大限度地提高违法成本，从而杜绝虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料等统计违法行为的发生。

（二）加大统计投入，改善基层环境。

当前，作为统计数据源头之一的乡镇统计部门，工作条件简陋，微机等先进统计设施的普及率和应用率不高，必须加大对基层统计机构、统计人员、统计工作的支持力度，在资金、人力、技术、办公条件等方面给予帮助和倾斜，确保基层统计工作正常运转，以保证统计数据的真实性、时效性。

（三）加快体制改革，完善考评体系。

一方面，要建立科学的考核评价体系，逐步淡化考核工作或建立一种科学合理、客观公正的考核体系，以引导各级领导树立正确的政绩观，不要单纯用“数据”论“英雄”，从而提高统计数据受干扰能力。另一方面，改变上级统计部门只具有布置统计工作任务和业务指导的职能，无力支配统计人员工作时间的局面，就必须在统计管理体制上下功夫，建立垂直管理的统计体制，着力建设统一的统计基础平台，大力推行统计网上直报，使基层统计人员真正从繁锁事务中解脱出来，切实履行好统计管理和监督职能，形成对政府负责、对公众负责的强势统计。

（四）增强与部门的沟通协作，提高数据评估质量。

企业上报的统计数据中各行业产值与收入密切相关，企业收入是其纳税的重要依据，目前我国的税法执行得很好。企业在纳税方面一般不愿弄虚作假，其数据的真实性，可靠性都很高。因此上级统计部门在对地方上报的统计汇总数据进行质量评估时一定要与税务部门取得沟通，参照税务部门的有关纳税资料进行合理比对。对产值与收入出入过大的要坚决砍掉，不能放任自流。

（五）改善调查体系，提高数据源头质量。

各级统计局对统计调查体系的设置应本着“准确、简化、系统、高效”的原则，建立一套适合基层统计人员能熟练掌握、准确填报，并符合经济现状的完善的统计调查体系，只有这样才能更好地保证源头数据，从而提高统计数据质量。

统计数据篇8

■ 煤炭统计数据回顾

煤炭工业的主管部门历经数次变迁。1998年，国务院撤销了原煤炭工业部，在国家经贸委下设国家煤炭工业局。2003年，国家煤炭工业局被撤销，改为在国家发展改革委员会下设能源局，对煤炭工业事务进行管理。为了确保煤炭安全生产，国务院还设立了国家煤矿安全监察局，对全国煤矿安全生产进行监督。2008年，国务院组建国家能源局，负责拟定并组织实施能源行业规划、产业政策和标准，发展新能源，促进能源节约等，并由国家发展和改革委员会管理。

目前，煤炭数据统计部门为国家统计局，采用煤炭工业统计报表制度对煤炭指标进行统计，该制度是国家统计局对各省、自治区、直辖市统计局和国务院各有关部门的综合要求。与此同时，按照相关文件的规定，中国煤炭工业协会向国家统计局定期报送该协会统计的煤炭行业信息，以供国家统计局参考。表1即为国家统计局于1997年至2007年对煤炭产量及消费量指标进行统计的结果。

1997年以前，煤炭市场需求量约为10亿吨左右，但由于政府没有严格控制煤炭生产，煤炭市场表现为供大于求，特别是缺乏生产效率与生产安全意识的小煤窑造成了严重的资源浪费。从1998年11月起，政府在严格实施关井压产措施的同时，积极鼓励煤炭出口，极大地舒缓了国内煤炭市场供大于求的压力。1998年至2000年，煤炭产量一路下降，煤炭企业逐渐走出困境，开始扭亏为盈。从2001年起，我国总体经济逐渐升温，工业生产速度逐渐加快，煤炭需求量也随之日益增大，煤炭生产逆势而上，产量节节升高。2004年，煤炭年产量增幅达到19.5%，供应紧张的局势又开始呈现。2006年9月份随着煤炭出口退税的取消，加上2007年供需形势变化使国内外煤炭价格步入牛市，煤炭进出口趋向基本平衡，煤炭库存量下降。

■ 煤炭统计数据差异成因分析

纵观历年的煤炭产量数据，中国煤炭工业协会统计的煤炭年产量与国家统计局统计的煤炭年产量却不尽相同。比较二者近五年来的煤炭产量数据（见表2）即可发现，除2004年和2007年的数据结果相差不大外，其他年份的数据结果相差都在千万吨以上，其中2002年、2003年、2005年、2006年二者分别相差3531万吨、6087万吨、9752万吨和4122万吨。统计结果出现较大不一致，使得数据使用者和政策制定者莫衷一是，也给应用带来不便，探究数据差异成因成为亟需解决的问题。

经过调研，煤炭产量统计数据差异的成因是多方面的，归纳起来主要是不同的工作渠道与统计范围等原因造成的。以下是对煤炭统计数据的差异性原因所做的分析。

首先，二者统计的工作渠道并不完全相同。国家统计局采用煤炭工业统计报表制度，依靠各省、自治区、直辖市统计局等垂直系统进行数据报送，从而进行煤炭指标的月度与年度数据统计。而煤炭工业协会依靠的是其在各省、自治区、直辖市的相应垂直机构来进行煤炭指标的统计工作。统计工作渠道不同，会直接导致统计范围及主体具有不同程度的差异性，这就从统计工作的渠道角度解释了国家统计局与中国煤炭工业协会上报的数据有出入的原因。

其次，统计范围的不同也会造成数据的差异性。一直以来，大型的国有重点煤矿企业是我国煤炭能源生产的主力军，其产量约占整个煤炭产量的70%，而国有重点企业往往具有跨地区作业的情况，例如，注册地为山西的大型国有煤矿企业在内蒙古进行生产活动，则山西与内蒙古两省内的统计部门若将此企业的生产均划归为本省煤炭活动的统计范围之内而呈送上级统计机关进行数据汇总，即会造成统计范围重复、数据结果偏高的问题。虽然可以通过统计制度的具体规定对这一问题加以明确和解决，但现实操作中，各省、自治区、直辖市对各自范围内应纳入统计工作的煤炭企业个数及其生产情况仍然会有不同程度的分歧，这也是统计局煤炭工业数据与协会上报数据不同的一个重要原因。

再次，统计方法不尽相同是造成数据差异的又一原因。例如，国家统计局在进行煤炭指标的统计时，不仅需要统计规模以上国有及非国有企业的能源产量与消费量，而且需要统计规模以下企业的产量与消费量，而目前规模以下这部分煤炭相关指标的统计主要依靠估算的方法，估算的依据会做定期调整，例如在2002、2003两年，统计局对规模以下企业的煤炭生产进行了全面调查，使得估算工作有了更可靠、明确的依据。但无论估算如何精确，估算本身都会带有主观因素，这就使得国家统计局与外界的煤炭数据存在差异成为一个必然结果。