中国经济普查数据质量评估的改进与完善

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1、中国经济普查数据质量评估的改进与完善中国经济普查数据质量评估的改进与完善在初期，统计数据质量的内涵主要是指准确性，而至今已经发展为了高效性、适用性、统一性以及经济性等特征。经过研究分析，笔者发现现阶段的中国经济普查数据质量评估存在一定的不完善性，本文分析了已有的三次经济普查方案和数据质量评估情况，并提出了改进与完善经济普查数据质量评估的措施。　　一、我国经济普查数据质量评估存在的不足　　笔者在经过了对已有3次我国经济普查数据质量评估的深入研究之后发现，现今我国经济普查数据质量评估中存在的问题主要包括：　　（一）汇总

2、数据工作中的检验规则过于单一　　在现今的经济普查事中登记录入汇总环节中，我国所选用的为逻辑规则检验，也就是以普查表内与表间相关指标汇总数据的逻辑性与客观性为重要依据来判断数据的准确度。逻辑规则检验在汇总数据评估工作中的优势主要表现为在第一时间内找到其中存在的问题与比较准确的评估汇总质量。[1]然而这种方法同样也有一个缺点，那就是其结论为多重指向。逻辑规则检验是遵循逻辑关系不断变化的取值区域。而在实际的工作中，人们能够同时使用多种途径完成对各级普查汇总数据的质量评估。　　（二）基层个体数据抽样检测工作缺乏严谨的科学依

3、据　　经济普查事前单位清查、事中登记录入汇总以及事后质量抽查三个环节都要抽取一定量的基层个体数据，进行对比、计算，以此来得出数据质量评估指标，从而完成对所有环节的数据质量控制与评估工作。然而在抽样设计工作中却存在这样的问题：　　（1）抽样方法过于简单。经济普查事前单本文由.L.收集整理位清查阶段的数据质量抽查工作通常所使用的都是随机抽样。这一方法十分简单、粗糙，无法准确地表现出总体结构，这是因为他们未在合理的误差范围内明确样本量。[2]在经济普查事后质量抽查阶段中，县级以及以下普查数据质量抽查方式均要按照相关的国家

4、方案的来确定，很难实现国内各个省事后抽样调查和国家评估两者的统一性，也很难保证地方普查数据质量评估的科学性。　　（2）估计方法有缺陷。经济普查事前单位清查阶段的数据质量评估工作通常所使用的都是以质量抽查数据为依据，并以普查中单位清查数据为重要标准对单位的漏报率与界定错误率进行估算。这种估计方法假设事后质量抽查没有单位遗漏，那么很明显该假设不可能实现。这是由于在经济普查工作中，个体经营户分布范围非常广，而且规模也非常大，流动性突出，相关信息难以获取，而这是完全不同于法人以及企业的。[3]因此，有着较大流动性与不存在固

5、定经营场所的个体经营户就成了漏登主要人群，必须要使用更加合理与有效的估计方法对单位清查数据质量进行评估。不仅如此，经济普查事后质量抽查环节中的数据质量评估同时涉及了单位清查与普查登记两个部分，而普查数据质量评估指标的计算确定同样也以质量抽查数据作为依据，同时其前提条件就是抽查时没有单位遗漏与登记信息的失误，但是事实上这一前提也是无法实现的。　　二、中国经济普查数据质量评估的改进与完善　　（一）汇总数据工作应综合运用评估方法　　汇总数据质量评估方法主要包括五种，即：1）参数稳定性分析。2）经验参数比对。3）以模型为基

6、础的异常数值识别。4）相关指标比对。5）逻辑规则检验。而在经济普查登记汇总数据质量评估过程中，人们不应只局限在应用十分普遍的逻辑规则检验方法，同时还要研究反映经济单位若干指标间稳定性较强的关联性或协同变动的规律性，以此来获得指标间基本固定的经验参数。[4]之后，再以所得到的经验参数为经济普查汇总数据质量评估的参照标准。当相关指标间的实际比率或比例关系值和经验参数发生了非常明显的偏离之后，就能够比较准确的找出待评估汇总数据的质量问题。　　（二）健全基层个体数据抽样检测工作机制　　不论是单位清查事后质量抽查，还是经济普

7、查事后质量抽查，都应设计一套健全的抽样设计系统，以此来提升数据质量评估的准确性。　　（1）抽样方法的科学性。在整个经济普查的过程中，最关键的一个环节就是普查事前单位的清查工作，清查效果对经济普查数据的准确性和完整性有极其重要的意义，不仅可以保障当前普查工作的质量，还是确保抽样调查质量的关键。由此可以看出，有效评估单位要想进一步提高清查数据的质量，必须要从根本上确保抽样方法的科学性。进行清查质量抽查工作钱，应先综合考虑抽查的精度、成本投入等因素，从而合理地确立样本数量，通过抽样方法，选取代表性的样本。[5]例如，在进

8、行分层两阶段PPS随机抽样时候，应分别将区县、省市和全国作为数据抽样样本、子总体和总体，确立普查小区为抽样单元，在小区、区县内进行第一阶段和第二阶段的普查，这两个阶段采用分层整群抽样、等距抽样的方法，确保不同小区均列入抽样范围。　　（2）双系统估计方法的引入。为保证单位清查和普查登记数据的质量，同时将抽查时的单位遗漏与登记内容失误等因素考虑在内，笔者认为将双