SW Portal--[引]数据质量：国际统计界观注的热点问题

The Neurotic Fishbowl

nybon 发表于 2004/12/16 12:42:51

　应该是一篇很旧的采访了，但是文中给大家简单介绍了我国政府统计界对“数据质量”的理解，特别又介绍了IMF的DQAF（数据质量评估框架），该框架的思想对我目前的一项工作有较大的启发性，所以转贴此处。特邀嘉宾：国家统计局国际统计信息中心主任、高级统计师郑京平　随着经济全球化和网络时代的到来，人们越来越体会到各国统计数据质量的重要性。它已经不仅仅是单个国家自身的问题，而是全球性的问题。尤其是1994年墨西哥金融危机和1997年亚洲金融危机以后，国际投资者、国际组织、各国政府深深地感觉到，统计数据质量已经成为对世界经济做出客观判断、采取正确措施、保持其平稳发展的重要因素。没有统计数据质量这一重要基础，各种经济活动将难以正常进行。我们的读者也敏感地注意到，当前数据质量问题已成为不仅是国内而且是国际统计界关心的一个热点话题。近日，国家统计局特意邀请了国际统计顾问、国际货币基金组织统计部主任卡森女士，以“统计数据质量”为题给局机关业务骨干作了专题演讲。揭示了关注统计数据质量热潮的大背景，介绍了国际统计界近期在数据质量方面的工作最新进展情况。她在国际货币基金组织成员国中大力倡导和推动的特殊数据公布标准（SDDS）和一般数据公布系统（GDDS）的工作成果非常值得我国借鉴。为此，记者专门邀请了这一活动的主要策划和组织者———国家统计局国际统计信息中心主任、高级统计师郑京平先生，请他给我们的读者谈谈这方面的情况。　　主持人：众所周知，数据质量是统计工作的基石，我国《统计法》第一条就规定，应“保障统计资料的准确性和及时性”。我们注意到，当前数据质量问题已成为国际统计界关心的一个热点话题。近日，听说国家统计局特意邀请了国际统计顾问、国际货币基金组织统计部主任卡森女士，以“统计数据质量”为题给局机关业务骨干作了专题演讲。作为这一活动的主要策划和组织者，您认为这个问题产生的背景是什么？　　郑京平：在统计工作中，数据质量的问题在许多情况下都会遇到。比如进行普查时，需要考虑记录是否完整；在抽样调查中，需要控制抽样误差和非抽样误差；在国民核算中，由于用到各种来源的数据，需要考虑不同种类的数据是否协调，等等。随着经济全球化和网络时代的到来，人们越来越体会到各国统计数据质量的重要性。它已经不仅仅是单个国家自身的问题，而是全球性的问题。尤其是1994年墨西哥金融危机和1997年亚洲金融危机以后，国际投资者、国际组织、各国政府深深地感觉到，统计数据质量已经成为对世界经济作出客观判断、采取正确措施、保持其平稳发展的重要因素。是各种经济活动赖以正常进行的重要基础。再不引起足够的重视，努力提高统计数据质量已经不行了。这是出现关注统计数据质量热潮的大背景。　　主持人：尽管数据质量问题已经成为国内国外关注的热点。但据我了解，就数据质量这个概念的含义而言，尚没有或者说还缺乏一个的科学、统一的认识。作为统计专家，您认为数据质量的准确含义是什么？　　郑京平：在谈到数据质量时，人们容易简单地把它与“准确性”联系起来，也就是说统计数据能否客观地反映现实情况。事实上，“准确性”仅是数据质量的一个重要方面。此外，它还应包括相关性、及时性、时间和空间上的一致性、不同数据之间的一致性以及可获得性等。目前国际统计界正在形成的共识是，数据质量是一个广义的概念，它不仅考虑到与质量有关的各个方面，而且强调数据要满足用户的需求。　　主持人：国际统计界近期在数据质量方面的工作有何进展？　　郑京平：近两年来，许多国际统计会议都把数据质量问题作为重要的议题。同时许多国家也正在采取各种办法改进数据质量。如，英国使用ISO9000标准控制零售物价指数的质量；荷兰运用自我审计改进数据质量；联合国统计司也开设了一个名为“官方统计的成功范例”的网页以宣传各国在改进数据质量方面的经验。然而，在这方面最受推崇的还是国际货币基金组织统计部在卡森女士的带领下，在成员国中大力倡导和推动的建立特殊数据公布标准（SDDS）和一般数据公布系统（GDDS）的工作。有人戏称卡森女士为“SDDS”女士和“GDDS”女士，便是对其工作的充分肯定。特殊数据公布标准（SDDS）和一般数据公布系统（GDDS）是两个关于提高成员国统计数据质量的倡导性系统。只是前者的要求比后者更高一些。二者都对各国统计部门在实质经济领域（R ea l Sec to r）、金融领域（Monetary Secto r）、财政领域（Public Finance Sector）、国际收支领域（BOP），以及其他社会统计领域应该公布的统计数据内容、时效性、频率（月度、季度或年度）等，提出了要求。更为重要的是，这两个系统还要求成员国必须提供这些统计数据的统计方法，一旦进行修改时，还要及时公布修改的原因和方法。以及公众能够进行相关咨询的联系人和联系方式。以便用户对数据质量进行评估。1997－1998年金融危机后，国际统计界要求IMF对成员国数据质量进行监测，提交“标准与守则遵守情况报告（Reports on the Observance of Standards and Codes，简称ROSCs）”，以使得对各国统计数据的质量进行公正和连续的评估变得更加方便可行。　　主持人：看来评估和改进数据质量是一项复杂的工作。国际货币基金组织（IMF）具体采用了哪些办法来推进这项工作呢？　　郑京平：他们采取了两头并进的工作方式：一方面要澄清数据质量的概念，为此，IM F在其数据发布公告栏（http://sbb.imf.org）上设立了名为“数据质量参考（Data Quality Reference Site，简称DQRS）”的网页。另一方面是提供一个数据质量评估框架（Data Quality Assessment Framework，简称DQAF）。　　数据质量评估框架将有三方面的潜在用途：首先在基金组织内部，该框架可作为统计专家和经济学家评估各国情况的重要工具；二是便于金融市场的参与者和其他用户有根据地评估数据质量，而不再是凭直觉主观猜测；三是便于各国统计局进行自我评估。　　该框架具备如下特征：首先应当是全面的，包括数据质量问题的各个方面；不仅满足专家的需要，而且要满足普通用户的一般性要求；适用于不同发展程度的国家；适用于各种专业统计如国际收支统计、货币统计；结果应当具有透明度；此外，应当是多方合作的成果，尤其是注意各国统计部门的意见。　　为此，IM F采用了两种层次的框架体系：一是通用框架，其中归纳了一些一般性的原则，适用于所有的统计；二是在通用框架基础上，设计一些专用框架，专门针对特定数据集，如国民核算和国际收支统计等。　　主持人：这个评估框架看来很有意义，它的具体结构是怎样的呢？　　郑京平：该框架采用菜单式结构，在对影响数据质量的各种因素综合考虑后，将这些因素归纳为五个方面和一个前提条件，并进一步分成更加详细和具体的指标。数据质量的五个方面包括：　　1、诚信是指统计系统在收集、处理和公布统计数据过程中，应当严格遵循客观性原则。它包含必要的制度基础以确保统计政策和操作的专业性、透明度以及合乎道德标准。　　2、方法合理性是指编制统计数据的方法应当合理，这可以通过遵守有关国际标准、准则和惯例而实现。在实践中，方法合理性是针对特定数据类别而言的，例如针对国民核算数据的以《1993年国民账户体系》为准，针对国际收支的则以IM F《国际收支手册》第五版为准。其衡量因素有四个方面：概念和定义、范围、分类和记录基础。　　3、准确性和可靠性是大多数用户最为关注的数据特性。指的是为使数据充分地反映现实，需对数据来源、统计技术、评估以及修订都提出要求。　　4、适用性指所编制和公布的数据是否有用。这要求以适当的频率及时地编制和公布数据，提供与主题的相关信息，数据本身的一致性以及与相关资料的协调性，并进行有规律的和公开的修正。　　5、可获得性用户需要易于理解、表达清晰的数据，需要了解数据从何而来，必要时数据生产者可以提供快速和专业的支持。　　此外，考虑到统计数据的质量与数据生产者的质量密切相关，该框架还包括一些影响质量的前提条件。具体包括：（统计机构的）法律和制度保障，必要的资源（人力资源、设备和相关培训），更重要的是，质量意识应被视为统计工作的基石。　　主持人：您能否给我们的读者简要地谈一下我国的数据质量工作？　　郑京平：近年来，我国上上下下对统计数据质量工作也非常重视。朱总理对统计部门提出的要求中，就明确地包括了“准”字。1998年中共中央办公厅、国务院办公厅联合发出通知，提出要坚决反对和制止在统计上弄虚作假。国家统计局等部委也多次联手进行统计数据质量大检查。例如，眼下国家统计局、监察部、司法部正在全国范围内联合开展《统计法》和“两办通知”执行情况大检查。国家统计局和整个统计系统也在从建立内部制度、使用科学方法、树立敬业精神、加大统计法律法规的执行力度、积极参与和借鉴国际统计界的经验等方面采取有效措施提高统计数据质量。可以相信经过我们不懈的努力，中国的统计数据质量会得到不断的改进和提高。　　背景资料　　通常人们总是把数据质量简单地与“准确性”联系起来，也就是说统计数据能否客观地反映现实情况。事实上，“准确性”仅是数据质量的一个重要方面。此外，它还包括相关性、及时性、时间和空间上的一致性、不同数据之间的一致性以及可获得性等。目前国际统计界正在形成的共识是，数据质量是一个广义的概念，它不仅考虑到与质量有关的各个方面，而且强调数据要满足用户的需求。

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