数据统计质量问题分析和解决方案
摘
要：随着社会主义市场经济的不断发展，统计失实的现象日渐严峻，准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。因此，针对目前有些统计数据失实的现象，本文提出简要的分析和一些粗浅的解决意见。
关键词：统计数据准确性质量；统计数据失实；统计数据质量控制
一、统计数据质量问题的危害及严重性
统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。小到人民生活中的茶米油盐，大到企业的经营管理，甚至国计民生。统计数据的真实可靠都起着重要影响，不容忽视。
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，企业的经营决策具有极大的风险性，风险性产生于企业对市场变化的不确定性，并由不确定程度决定风险大小。而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关。换言之，信息愈及时准确，企业所面临的风险就越小。
诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。
二、常见的数据质量问题
（一）、数据虚假
这是数据质量问题中最常见的问题，也是危害最为严重的一个数据质量问题。这类统计数据完全是虚构或者杜撰的，毫无事实依据，因此不具备任何参考价值，反而会对决策带来严重的误导。 （二)、拼凑数据
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。这种拼凑而成的数据，虽然分别有其事实依据，但是从总体上看是不符合事实的 ，其性质与虚构数据相同。
（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。会造成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）、数据的逻辑错误
这是指统计资料的排列不合逻辑，各个数据、项目之间互相矛盾。
（五）、数据的非同一性
数据的非同一性是指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不可比性。
三、统计数据失实的原因分析
