2023年数据质量控制计划 浅谈统计数据质量控制(模板10篇)

数据质量控制计划篇七

作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。

统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。

笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。

第一个流程是报表收集。201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区 县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。

统计报表的第二个流程是录入审核。这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来 进行机械审核，并不能发现一些细微差错和一些明显作假的报表。比如一个企业上报的产值报表，每个月的产值都是100万这样的整数，电脑是不会审核出什么错误的，但明眼人一看就知道，这类报表存在弄虚作假的嫌疑。还有一些县市上报的分企业数据并没有明显的错误，但是一进行汇总，问题就浮出来了，有的增加值突增突减，有的与用电量和财务报表中的主营业务收入不匹配等等，不一而足。

统计报表的第三个流程是反馈修改。这个流程其实就是对审核发现的错误进行纠正，是一个纠错的过程。这个过程相对来说比较简单，只要把电脑发现和自己发现的错误和疑问反馈下去，要求县市和企业对错误进行纠正，对疑问进行说明就可以了。虽然简单，但是实际操作起来也有学问在里面。通常来说，电脑审核出来的错误和疑问会比较多，如果把这些错误和疑问通通反馈下去，要下面的统计员修改，会给基层统计员带来很大的工作量，引起他们的抵触情绪，不利于工作配合。那么哪些错误属于笔误？哪些错误属于逻辑错误？哪些疑问需要解释说明？哪些疑问不需要解释说明？这就需要我们一一甄别、筛选。比如有些同期数审核错误，电脑会提示你：本年上报数为30069，去年实际数为3069，而累计数与去年上报数一致，没有错误，那明显就是多录入了一个0。再比如企业上个月已经说明新上一条生产线，产值同比成倍增长，本月产值成倍增长就不需要再要求企业重 复说明了。

统计报表的第四个流程就是汇总上报。这是统计数据出成品的环节，也是统计数据质量控制的最后一环，这一流程的控制直接关系到数据质量的优劣。这个流程分为两个过程，首先是把初步数据给领导汇报，领导同意之后再上报省统计局。通常领导看到数据之后会有许多疑问，增长过快或过慢是什么原因啊，哪些企业或者行业增长快，哪些企业或行业拖了后腿等等，针对这些疑问我们要做到心中有数，尽量对一些重点行业企业了解深入一点，这样给领导汇报时才能有理有据。有些统计工作者经常抱怨统计的外部干扰太大，影响了统计数据质量，笔者认为应该辩证的来看，更重要的是要反思我们的工作力度和工作方法，力度有没有到位，方法是不是正确。如果对于一个有疑问的数据，我们能够说出个所以然来，能够举一反三，拿出一些有说服力的根据来，我想也没有哪个开明的领导敢冒着违法的风险来干扰统计数据。

报表的基本流程就这些，通过对流程的解剖，也触及了当前一些影响统计数据质量的问题，针对这些问题，结合自己的工作实际，笔者来谈谈自己的几点肤浅的体会和建议。

一是如何解决报表数据准确性和时效性两难的问题。当前统计改革力度加大，但是改革给我这样的基层统计工作者的印象就是加任务，新的报表制度不断增加，旧的报表制度 又丢弃不了，改革似乎步入了一个不断加任务的怪圈。这无疑极大地增加了统计人员的工作量，使基层统计人员不堪重负。致使统计部门收集源头数据不但受到时间的限制,而且也受报表数量的制约,企业统计员抵触情绪非常强烈，有些企业统计员要么迟报，要么作假或者拒报，严重影响统计数据的时效性和真实性。所以要使统计数据准确性和时效性两全，就必须从统计制度改革这一源头上入手，改革统计调查方法，精简统计报表，缩减统计报表指标。具体到规模工业统计，笔者认为可以改革现有的全面统计方法，改用分行业分级抽样的方法进行。当前规模工业统计的范围仍然是主营业务收入500万元以上的企业，在煤炭、有色金属等价格飞涨的今天，随便买上几台机械，请几个人挖一个矿，年销售收入就能达到500万元，但是要求这些企业准确上报名目繁多的统计报表，几乎是不太可能的，何况这些企业多数是私人企业，上报统计报表在他们看来只会增加他们的成本，却不能给他们带来利润，是百害而无一利的事情，在资本家趋利避害的天性驱使下，统计工作难免不被边缘化。把这些企业纳入规模工业统计范围，对统计数据质量的影响是可想而知的。有些县市为了完成工业经济发展目标考核任务，千方百计增加规模企业数量，有的将大企业分拆为几个小企业，有的将几个小企业捆绑成企业集团，凡是能使规模企业数量增加的方法无所不用其极，严重干扰了统计数据质量。改用 分行业分级抽样的统计方法，既能从根本上解决这一问题，又能大大减轻基层统计工作人员的统计任务，对提高规模工业统计数据质量有着决定性的影响。

二是如何对规模工业报表进行审核。笔者认为应该从三个方面进行，一是表内审核，二是表间审核，三是汇总审核。表内审核就是审核报表的逻辑关系，比如本月加上月累计等于本月累计，比如资产等于负债加所有者权益，比如产值的增长与用电量的增长应该匹配，营业收入和营业利润，营业利润和应交所得税的变化趋势应该一致等等。表间审核就是将几张报表联系起来审核，比如产值报表的销售产值与财务报表的主营业务收入联系起来审核，虽然销售产值与主营业务收入的有可能出现较大差距，但是如果长期如此就可能有问题。再比如将产值报表与能源报表联系起来审核，看企业单位gdp能耗是否变化太大，一个企业在没有进行技术改造的情况下，单位gdp能耗应该是比较稳定的。三是汇总审核，汇总审核分为分行业汇总审核和分地区汇总审核两种。分行业汇总审核可以针对突增突减的行业查询到企业，看是哪些企业影响了该行业的增减，是不是情况属实。分地区汇总审核可以针对增减过快的地区，进行查询，看这些地区的增减主要受哪些企业的影响，这些企业的情况是不是属实。经过了这几步审核，数据质量基本上可以得到保障了。

三是如何排除外部干扰的问题。当前统计数据面临的外 部干扰主要是三个方面，一是地方领导的政绩观，二是部门的考核关。每逢领导换届，在体现领导政绩的时候，统计数据有得天独厚的优势，领导政绩如何体现？一个一个的数据当然是最形象和最有说服力的，自然而然统计数据就会面临干扰。到了年终省级部门考核市级部门考核，市级部门考核县级部门时，通常也是以统计部门的数据为准，因为统计数据是法定数据，这个时候那些平常从来不与统计部门打交道的部门，三天两头往统计部门跑，要求开证明的有之，要求改数字的有之，不胜枚举，统计部门一下从门可罗雀到门庭若市，真有范进中举的感觉。

统计部门要想排除这些干扰，首先要思想上绷紧实事求是这根弦，把统计数据质量就是统计事业的生命的认识提高到行动上来，切实保证统计数据质量。其次要做到自己心中有数，针对领导或者部门提出的质疑，要以事实为依据，以理服人。再次要充分利用《统计法》这一尚方宝剑，要懂法，要敢于用法，用《统计法》来维护统计数据质量。第四就是进行统计监审，上级统计部门对下级统计部门进行监审，上级统计部门组织地方统计部门之间互相进行监审，通过监审来曝光弄虚作假的行为，增强震慑力，提高统计数据质量。第五就是要科学评价各地之间的发展情况，取消名目繁多的年终考核。

上述问题和建议是笔者两年多的工作实践得来的一些 粗浅的认识，难免会有贻笑大方之处，但是对统计事业的责任和直面问题的勇气却是真诚的，如果每个统计工作者都能有一个真诚的心对待统计工作，我想我们的统计数据质量一定会有一个大提高，统计事业也一定会有大发展。

数据质量控制计划篇八

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。

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。

（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

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度所提出的要求。满足统计目的精度的统计数据就是准确的，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情况；其次要分析研究过去统计数据的主要质量问题，找准统计数据质量控制的主攻方向；最后要进行反复论证，考虑到统计工作中实际能够达到的水平。

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。采用统计报表搜集资料，首先要实行标准化管理，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精确；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管理。

（三）、资料整理鉴别阶段的质量控制

统计资料整理鉴别阶段出现的差错是统计数据质量问题的重要方面。如果资料不准确，就会影响结论的正确。因此，要特别注意审查资料的可靠性和适用性，要弄清楚统计指标的口径范围、计算方法和时期时点。对于口径不一致或不完整的资料，需要进行调整、补充；对于相互比较的资料，必须要注意有无可比性；一旦发现数据有严重的质量问题，应进行核实，避免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、使之准确无误，才能使统计数据的质量得到保证。

（四）、人为错误的质量控制

1、尽可能采用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可缺少的高科技产物已渗透到我们生活、工作中的各个环节。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拟的。现在国内大部分著名企业基本上实行网络化、全球化，利用网络资源了解世界先进行业信息，采用科学先进的统计分析方法和手段，进行横向、纵向对比，找差距挖潜力，努力赶超世界先进企业。要能够写出有一定深度的统计分析预测报告，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、预测手段方法和过程。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可靠性。

2、统计工作者本身应提高自身素质。

统计人员没有深厚的专业知识和丰富的实际工作经验，没有跟上时代及时进行知识更新，不善于统计调查获取第一手资料，写不出有一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，对统计人员应该加强培训工作，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行考察学习，做到取长补短。统计工作者本身也应该努力学习统计知识，钻研业务，不断提高统计业务素质和水平，杜绝因业务不熟悉而造成的数据质量问题。

3、加强对统计人员的职业道德培训。

目前，上级部门下达计划和各类政绩考核对统计数据干扰不可低估。有些地方，以是否完成计划和各类数据的高低作为考核地方政绩的依据，导致很多下级部门所报的统计数据高于计划数或持平，这并不是计划部门的计划多么精确合理，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。当然，数据不真实、不准确的原因是多方面的，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，要求每一个统计工作者必须坚持实事求是的工作作风，认真对待每一个统计数据，如实地反映情况。

4、加大统计执法力度，保证源头数据的准确性。

统计部门今后应在加强统计信息工程建设的基础上从数据采集的圈子中跳出来，重点加大统计执法检查，对弄虚作假的单位要坚决严肃查处。在立法上，罚款数额应该大幅增加，以威慑统计违法者，逐步建立全社会的统计诚信体系。

以上是本人对统计数据质量控制的一点肤浅的认识，旨在唤起统计部门和广大统计工作者更加重视统计数据的质量，抵制统计上弄虚作假的行为，提高统计数据的质量水平，使我们的统计工作能更好的地为现代社会经济服务。

数据质量控制计划篇九

一、适用范围

1.对象：农业统计调查。

2.内容：包含农林牧渔业生产活动相关报表。

3.指标：本办法所指的统计数据农作物播种面积、单产、总产量；农产品价格及中间消耗；主要畜禽产品出（存）栏量；农林牧渔业产值及发展速度等农业统计调查主要指标。

4.时期：农林牧渔业生产季节、季度、。

（一）数据采集

数据采集要严格执行国家、省制定的统计调查制度所规定的指标涵义、计算方法、调查表式，按照经批准的统计调查制度规定的时间、范围、方法，采集有关农业统计数据。

农林牧渔业总产值、增加值及发展速度由农产品产量、农产品价格、农产品价格缩减指数、农产品中间消耗率核算取得。

（1）农产品产量：农产品产量须采用方法制度规定的法定数据。要求以抽样调查定案的数据，必须使用抽样调查定案数。其余数据采用省统计局和有关部门认定的统计数据。

（2）农产品价格：按照市统计部门报省核准后下发的农产品生产价格。特殊农产品价格必须反映当地的实际情况。

（3）农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率：按照州统计部门报省核准后下发的农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率。

（二）数据审核

1.资料完整性审核。报表调查范围是否全面，调查单位是否完整，调查指标是否缺漏。

2.资料来源审核。数据是否来源于制度规定的采集渠道，源头数据是否被擅自更改。

3.表间表内平衡关系审核。严格按照制度报表规定的平衡关系进行审查，保证各项指标平衡关系正确。计算机审核时，必要性审核出现错误的内容必须查实纠正或做解释说明，其他错误类型应核查确认并进行说明。对在审核过程中发现的存疑数据、差错，应及时通知到基层，不得自行变更。

4.逻辑关系审核。主要保证指标间逻辑协调，符合我州和当地实际情况。如农作物单产水平、牛羊出栏率、畜牧业存栏结构、农林牧渔业产值结构；产值、增加值增速与产量增长趋势、与当地农业发展实际情况相符。

5.间纵向比较审核。在正常年景下不出现异常的大起大落。

6.地区间横向比较审核。本区域内生产条件、情况相近的单位同一指标增减趋势和幅度及生产水平不出现较大差异。

（三）数据分析与检查

1.工作质量检查。通过基础工作检查和事后质量抽查，对报表制度、调查方案和基础工作操作规程等的执行情况，对数据搜集、录入等各个环节的工作质量进行检查，对调查数据的可信度作出判断。

2.报表数据逻辑关联关系检查。农业统计报表内部和报表间内存在逻辑性和相关性。尤其报表间的相关性是检查调查资料真实性的重要手段。

（1）农林牧渔业产值及增速。粮油产量、蔬菜产量、畜禽出栏量等各项产量增长情况是计算可比价产值增速的关键因素，计算可比价产值增速要充分考虑各项农产品产量增长对产值增长的贡献度。

（2）设施农业（种植业）面积。设施农业调查中，蔬菜设施面积要和蔬菜产量统计表的数据相匹配。

3.趋势分析检查。对于上报的统计资料，增速过高过低的指标，要重点说明经济现象的原因，并结合农业发展宏观情况进行分析。

4.原始数据中偶然因素、特殊因素、不可比因素的检查。在对农业统计调查原始数据资料来源的准确性和真实性检查确认后，对其中的偶然因素、特殊因素、不可比因素进行分析。

5.外部因素变动影响检查。农业统计调查的主要数据的增减变化趋势和幅度除了与宏观大环境有密切联系外，往往更直接地受当地政府的政策措施、报告期的自然气候条件、严重灾情、市场价格变动等外部因素的影响。

三、组织实施

各县农业统计调查部门，应严格执行现行农业统计调查制度规定，保障人员力量，加强业务培训。需配备相应的统计调查人员，明确专业人员的工作内容和职责范围。内对下一级农业统计业务培训不少于一次。