浅析固定资产投资统计

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时间:2018-10-22

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1、浅析固定资产投资统计【摘要】随着改革开放的不断深入,我国的经济得到了突飞猛进的发展,目前已经成为全球第二大经济强国。作为拉动经济发展的“三驾马车”之一的固定资产投资在促进经济又好又快的发展方面起到了及其重要的作用。因此,固定资产投资统计工作越来越受到各级领导的关注。然而,任何事物都是一分为二的,固定资产投资在受到社会各界关注的同时,投资统计工作面临着前所未有的挑战。【关键词】固定资产;投资;探讨固定资产投资统计的对象、范围及方法1.1固定资产投资的意义固定资产投资对我国的社会主义现代化建设具有重要意义:固定资产投资是指建造和购置固定资产的经济活动,即固定资产再生产活动,是社会

2、固定资产再生产的主要手段;通过建造和购置固定资产的活动,国民经济不断采用先进技术装备,建立新兴部门,进一步调整经济结构和生产力的地区分布,增强经济实力,为改善人民物质文化生活创造物质条件。1.2固定资产投资统计的对象、范围固定资产投资统计是整个社会经济统计的重要组成部分。其统计对象是全社会建造和购置固定资产的经济活动的数量,即以固定资产再生产过程的经济现象为统计对象,包括各种经济组织建造和购置固定资产的经济活动,从建设准备开始,经过建筑施工、设备安装、建成投产,直至投产后投资回收的全过程。固定资产投资统计通过对固定资产再生产过程数量方面的统计,反映一定时期内固定资产投资活动的

3、规模和速度、固定资产投资过程中的结构和比例关系及固定资产投资的经济效果;通过对固定资产投资过程中数量的研宄,揭示固定资产投资活动的发展规律。按照现行统计制度规定:固定资产投资统计范围为500万元及以上固定资产项目投资、房地产开发投资、农村农户投资。月度发布“固定资产投资”数据,内容包括城镇和非农户项目固定资产投资、房地产开发投资;年度发布“全社会固定资产投资”数据,内容包括城镇和非农户项目固定资产投资、房地产开发投资、农户固定资产投资。根据这种统计范围所计算的固定资产投资统计数据有着以下三方面的重要意义:为反映党和国家的方针政策执行情况,为研宄国民经济与地区综合平衡提供依据;

4、便于同国外资料进行比较;为正确计算积累数值提供依据。1.3固定资产投资统计的调查方法根据调查对象的状况、对调查的要求和调查条件,现行国家统计调查制度中固定资产投资统计主要采取以下三种调查方法:一是在上述固定资产投资统计范围中,除农村农户投资外,均采取全面调查的方法,通过布置基层表收集资料。国防、人防基本建设项目通过主管部门取得资料。二是对农村农户固定资产投资采取抽样调查的方法,通过农村经济调查和农村住户调查取得资料。三是根据不同时期经济管理的需要,固定资产投资统计也可采取普查、问卷调查、收集有关资料进行科学推算或估算等方法。二、固定资产投资统计工作2.1固定资产投资统计工作存

5、在的问题伴随我国社会主义市场经济的快速发展,固定资产投资统计工作也存在一些亟待解决的问题:一是投资统计的理论基础已经不能完全适应市场经济的需要,不能及时反映投资的新情况和新需求。二是以项目形象进度计算投资额的方法可核?诵越喜睿?计算程序繁琐,基层统计人员难以及时掌握。三是作为社会经济发展的重要考核指标之一,政府部门干扰固定资产投资统计数据现象比较普遍。四是固定资产投资统计数据质量有待进一步提高,个别统计人员统计法治观念和数据质量意识不强,执行统计调查制度和工作规范不严格。2.2固定资产投资统计工作规范化首先,统计规范化是投资统计工作建设的基础工作。这一工作做好了,统计数据的质

6、量就有基本的保证,否则将影响整个统计工作的质量。其次,统计工作规范化,也是采用电子计算机汇总数据与建立数据库存,应用电脑灵活使用数据,进行经济分析、预测与建立电脑软件的决策支持系统的基础条件之一。否则就无法实现统计工作中数据处理的现代化。投资统计工作规范化分为基层单位统计工作规范化和综合单位统计工作规范化。基层单位统计工作规范化是整个统计工作规范化的一个构成部分,必须严格执行全国的投资统计分类标准、指标体系与报表体系报送时间的规范要求,遵循基层表编码填写规则及逻辑关系,遵循年报基层标准表中的各项指标代码逻辑关系填写报表内容。2.3领导重视、加强从业人员培训项目单位不重视投资统

7、计工作,工作开展十分被动。一是部分项目单位领导不重视投资统计工作,造成无专职统计人员,数据准确性难以保证。二是基层单位人员配合程度差,视投资报表为额外负担,不能积极主动上报报表,每次报表都要多次催报,工作十分被动。三是投资统计人员业务水平有待提高。投资活动是复杂多样的,各种新情况、新问题层出不穷。有些实际工作中遇到的具体问题,统计报表制度和指标解释不能满足实际工作的需要,但又找不到相关的指导资料,只能凭个人的理解来处理,在一定程度上影响了投资统计数据的准确性。基层统计力量的薄弱成为当前困扰统计数据质量和

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