论文摘要：随着社会主义市场经济的不断发展，统计失实的的现象日渐严重，统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神，进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。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以及加大统计执法力度等，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。

正 文
　　现代经济正步入以世界统一市场为标志的世界经济一体化轨道，企业的成败，取决于信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。因此，信息在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。随着我国改革开放，确立市场经济体制，和加入WTO，企业要能在国际国内激烈的市场竞争中求得生存与此同时发展，一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统，以满足企业经营管理决策所需的各种内外信息。因此，作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要角色，发挥重要作用。特别是对我们***系统来说，随着“大企业、大市场、大品牌”的形成，以行政区划为单一的卷烟市场割据将很快被打破，搬掉门槛推倒墙是大势所趋。再下一步就有可能是***专卖法的取消，所有这些都告诉我们，***行业也将马上面临着国际国内激烈的市场竞争。想在这种激烈的竞争中生存发展，必须要有一支能够为企业的决策和管理者提供准确数据的素质过硬的统计队伍。

近年来，我国统计工作取得了比较显著的成绩。从总体上来看，我国现有的统计数据，基本上还是能够反映客观实际的。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。

一、统计数据质量控制的意义

企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。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决定风险的大小，而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关，信息愈准确及时，不确定性愈低，反之，亦然。所以，准确性和及时性是对统计资料的两项基本要求。其中，准确性的要求是第一位的，是统计工作的生命。它确定着统计资料是否有效和价值的高低，是衡量统计数据质量的根本标志。准确可靠的统计数据，便于决策和管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，相互矛盾的统计数据，给决策者以错误的信号，将会误导决策和调控，对企业的发展将会造成重大损失。因此，统计工作者必须以对本职工作高度负责的精神，以统计数据为对象，以消除统计数据的差错为目标，千方百计搞准统计数据，达到强化统计数据质量控制的目的。

二、常见的统计数据质量问题及分析

（一）、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。

（二）、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。

（三）、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。

（四）、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。例如，企业卷烟库存商品中主要的组成部分是省产烟、省外烟、国外烟，如果企业报送的统计资料中，卷烟库存商品总金额显著下降，而省产烟库存金额大幅度上升，省外烟和国外烟库存金额只是持平或只有小幅度的下降，这就存在矛盾，表明数据有逻辑性错误。

（五）、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。例如，2003年的统计资料中不含税价在30元以上的卷烟为一类卷烟，而在2004年的统计资料中，不含税价50元以上的卷烟为一类卷烟，如果在此基础上来比较两年的一类卷烟的销售量，而得出一类卷烟销售量大幅度下降的结论显然是不合理的。

（六）、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。

（七）、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。

三、统计数据质量控制方法

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（一）、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。

（二）、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：

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