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当前位置：法律图书馆>>法治动态>>法治焦点>>国家统计局制定《国家统计质量保证框架》 国家统计局制定《国家统计质量保证框架》 2013-9-24 14:05:11 来源：统计局网站 国家统计质量保证框架 国家统计质量保证框架是国家开展统计质量管理的工作指南。为进一步加强和改进我国统计质量管理工作，不断提高统计能力、统计数据质量和政府统计公信力，根据《中华人民共和国统计法》和国家统计质量管理相关规定，借鉴联合国统计委员会《通用国家质量保证框架（NQAF）模板》，特制定《国家统计质量保证框架》。 一、统计质量评价标准 本框架的统计质量从统计的准确性、及时性、可比性、一致性、适用性、可获得性和经济性等七个方面，对统计数据生产全过程进行考量和评价。 （一）准确性 准确性是指统计数据反映客观实际的程度。准确性是衡量统计数据客观真实的质量评价标准，是统计数据质量的根本要求。 （二）及时性 及时性是指统计数据从调查到发布的时间间隔，时间间隔越短，及时性就越强。及时性是评价统计工作时间价值的质量评价标准，是统计数据形成和提供的效率要求。 （三）可比性 可比性是指统计数据在不同时间、不同空间可以比较分析的程度。可比性是衡量统计数据在比较分析中的质量评价标准，是统计数据使用的内在要求。 （四）一致性 一致性是指统计数据在不同调查项目、不同机构、不同时期之间的关联度和逻辑关系。一致性是衡量不同统计数据之间协调程度的质量评价标准，是对统计数据衔接、匹配的要求。 （五）适用性 适用性是指统计数据在内容、口径和范围上，满足用户需求的程度。适用性是衡量统计信息使用价值的质量评价标准，是构建现代化服务型统计的基本要求。 （六）可获得性 可获得性是指用户得到统计数据及相关信息的难易程度。可获得性是统计数据使用过程中的质量评价标准，是用户获取统计数据便捷程度和清晰度的要求。 （七）经济性 经济性是指统计数据的调查成本与社会经济效益之间的比较关系。经济性是衡量统计生产效能的质量评价标准，是对统计数据生产、使用过程中的成本效益要求。 二、统计质量全过程控制 统计质量的全过程控制是指对统计业务流程的各环节进行质量管理和控制。要保证统计数据的质量，必须抓好各环节的质量管理和控制工作，确保各环节质量控制标准得到满足。 （一）确定需求环节的质量控制 1.认真评估用户需求。各级统计机构要依据用户需求的重要程度、调查的难易程度、现有统计的满足程度以及财力等资源保障条件，统筹考虑和评估用户的需求，并按规定时间向用户反馈处理结果。要定期与用户进行交流和沟通，以保证调查内容与用户需求一致。 2.确定统计调查内容。各级统计机构要根据评估后的用户需求，明确调查内容、范围、方法、时间、经费预算等，并与相关单位沟通协调。新增或调整的统计调查内容必须经统计设计管理、财务及其他相关部门审核。 3.定期审查统计调查项目的适用性。定期对统计调查项目进行审查，广泛征求和了解用户的意见和评价，对于已经不能反映用户需求的调查内容，或者能够通过应用行政记录或其他调查获取的调查内容，应在规定时间内予以取消或调整。 （二）统计设计环节的质量控制 1.统一设计统计调查制度和软件。由统计设计管理部门会同数据处理等相关部门对新增、调整的统计调查项目进行制度设计，以及数据采集、录入、审核、处理等软件设计，保证统计调查制度及软件的统一规范。在设计重大或新立项的统计调查制度时，应征求有关专家、基层统计人员和其他相关人员或单位的意见，以增强统计调查工作的科学性、合理性和可操作性。 2.规范统计调查指标。指标名称、口径、范围、计算方法、解释说明以及相关的目录、分组、编码等要规范统一，符合统计指标体系、统计分类标准和元数据标准。要求调查对象填写的指标要简约、易取得、可核查。调查表（问卷）、解释说明等要通俗易懂、可操作性强。 3.建立调查表和调查问卷填报可行性测试制度。对新的调查表和调查问卷要选择部分调查对象进行模拟试填，评估其填报的可行性。并按照测试评估意见对调查表和调查问卷进行相应修改。 4.科学设计统计调查方法。常规统计和专项调查要以周期性普查为基础，要明确调查范围和调查对象，调查对象必须取自统计基本单位名录库。要优先利用行政记录和现代信息技术手段采集基础数据。能利用行政记录或现有信息资料的，就不另搞统计调查；能利用现代信息技术手段采集源头数据的，就不采用传统的逐级上报方式；能用抽样调查获取的数据，就不采取全面调查。抽样调查要合理设定抽样精度、样本量及其分配。现场调查和企业联网直报的调查频率、上报时间等安排要合理可行。 5.规范统计调查工作流程。根据相关标准和规定，对统计业务流程各个环节制定科学、合理的工作流程和进度安排，以保证统计业务流程每个环节的顺畅运行和质量要求。 （三）审批备案环节的质量控制 1.任何统计调查项目实施前必须审批备案。拟开展的统计调查项目及其配套的统计调查制度、方案必须按照《统计法》和有关的项目管理规定审批或备案。 2.坚持必要性、可行性、科学性原则。统计调查项目要有充分的立项依据、明确的调查目的、合理的资料用途和服务对象，符合当前的职责分工；统计调查项目应当兼顾需要与可能，充分考虑基层统计机构和调查对象的承受能力，有必要的经费等资源保障；统计调查项目的指标、口径、范围、方法、分类标准等要科学严谨，不得与已有的调查项目发生重复或冲突，重大、重要的统计调查项目必须经过研究论证或试点。 3.按时公告已经批准的统计调查项目。各级统计机构应在本级统计机构官方网站等媒体上按时发布经审批同意开展的统计调查项目及统计调查制度的有关内容。 （四）任务部署环节的质量控制 1.统一发文布置。国家统计调查由国家统计局发文布置，地方统计调查由地方统计机构发文布置，并在官方网站上予以发布。 2.落实人员经费设备。在开展统计调查前，应将调查人员、经费、设备等保障性资源配置到位，确保统计调查顺利进行。 3.确定调查对象。名录库管理部门要按照统计调查方案和调查对象的管理规定，按时将调查所需的基础名录信息提供给负责调查的部门。负责调查的部门要严格按照统计调查方案设计的调查范围和方法确定调查对象。选取调查对象的数量要与制度设计的要求一致。 4.按时提供调查所需基础信息。基本单位名录库、村级（村委会和居委会）区划等统计调查基础信息要按时更新和维护，并按照要求提供给相关统计调查部门。 5.做好软件支持。软件技术服务部门要按照数据采集处理需求编制或调整软件，并进行模拟测试和相关验收，保证统计软件能够按预期正常工作。 6.做好人员培训。统计调查项目的组织实施部门应采取多种形式，自上而下开展调查方案、软件操作和现场调查技巧等方面的业务培训，并要确保培训效果。 （五）数据采集环节的质量控制 1.提前通知调查对象。负责数据采集的统计机构在调查前要将填报数据的时间、内容、注意事项以及调查对象的权利和义务等，通过统计法律事务告知书等方式提前告知调查对象。 2.按时准确采集数据。软件技术服务部门要按规定的时间做好数据采集的技术支持和咨询服务。企业联网直报要坚持不在基本单位名录库的企业不得填报数据，坚持由企业独立报送真实的统计数据，坚持由企业自己上报联网直报数据，坚持由企业修改差错或填补不完整报表的原始数据。现场调查，统计人员要准确理解调查内容，要有良好的现场沟通技巧，保证在规定时间内，按要求收集数据，数据的精准度应达到设计要求。如遇到调查对象发生变更或消亡等，要按相关规定处理，并将调查对象变化情况反馈给名录库管理部门。 3.避免人为干扰。统计机构应通过执法检查、现场核查、加强信息技术防控、规范统计代理、强化舆论监督等途径，在数据搜集时排除人为干扰，从源头上保证数据质量。 4.强化数据审核。各级统计机构按照“随报随验”的原则，按照规定时间接收审核调查对象的数据。经核实确属基层单位填报错误的，应退回原基层单位修改后上报。所有修改要保留修改痕迹，并有相关说明。 5.数据质量抽查。各级统计机构应根据统计调查制度和各专业特点制定数据质量检查计划，采取有效方式和方法，选择一定数量、不同层次的地区和调查对象进行数据质量核查。 （六）数据处理环节的质量控制 1.按制度规定处理数据。各级统计机构要按照统计调查制度规定，采用统一的数据采集处理平台或规定的软件，在确保数据保密的工作环境下，对调查数据进行整理、加工、计算和汇总，形成本级数据和下一级分地区的综合数据。 2.数据加工处理方法要科学。要加强数据加工处理方法研究，保证数据加工处理方法科学合理；充分测试数据处理软件，保证数据处理软件高度可靠。 3.查明数据加工处理过程的疑点。要在规定时间内查明数据加工处理中发现的疑点和问题，认真分析原因。如属下一级汇总数据存在差错，应及时退回下一级汇总机构；如属调查单位填报错误，应及时退回调查单位修正原始数据。 4.确保可比性和一致性。数据处理中，应关注不同时期、不同来源统计口径的差异，依据数据修订的相关制度进行分析调整，消除统计口径变动引起的数据不可比和不一致。 5.保证数据时效性。要配备充足的力量进行数据加工处理，强化数据加工处理每一个环节的时间管理，制定切合实际的进度表，保证数据处理按时完成。 6.规范数据反馈。国家和省级统计机构应按照制度规定向下反馈和交换数据。反馈数据如经过修正或调整，应同时反馈修正理由和依据。省级及省以下地区的综合数据，以上级统计机构认定反馈的数据为准，各级统计机构不得自行修改。 （七）数据评估环节的质量控制 1.制定科学、可操作性强的数据质量评估制度。要健全和完善主要统计指标数据质量评估办法。各级统计机构应综合运用历史数据比较、横向数据比较、数据偏差分析、相关性分析等多种方法对各种综合数据进行准确评估。 2.严格实行数据质量评估和核实制度。数据评估和核实由国家统计局统一组织，自上而下逐级开展。国家统计局负责对国家和分省数据进行评估与核实，省级及以下统计机构负责对下一级地区数据进行评估和核实。评估、核实的结果要按时反馈，评估过程要规范统一。 （八）数据发布与传播环节的质量控制 1.依法发布数据。各级统计机构要依照《统计法》和国家有关规定，负责发布本级及分地区数据。 2.按时发布统计数据。国家统计局及各省级统计部门要建立统计数据发布公示制度，制定年度统计数据发布计划并通过统计官方网站或媒体向社会公布，严格按照发布日程发布数据；因特殊情况变更发布日程的，应提前向社会公告。要尽可能缩短统计数据从生产到发布的时间，及时发布数据。 3.做好数据发布解读。严格执行数据发布工作流程。发布的新闻稿除包括调查结果外，还应说明统计数据来源、方法等内容，以方便社会各界正确认识和使用统计数据。 4.方便用户获取统计数据。最新统计数据要通过统计官方网站或媒体发布，确保各类用户在同一时间能够获取统计数据；各级统计机构要充分运用各种发布渠道，包括新闻发布会、新闻媒体、门户网站、数据库、统计出版物等，以便于用户有合适的途径获取所需统计数据。 5.重大数据修订要公开透明。要及时公布重大数据的修订结果和相关的时间序列，并对修订原因、数据衔接、指标使用等进行说明。 6.注重搜集用户意见。各级统计机构在数据发布后，综合统计部门要主动征求和搜集各类统计用户对数据质量的意见和建议，并及时提供给相关业务部门。 （九）统计分析环节的质量控制 1.重视数据的深度挖掘和分析。要保证分析数据来源可靠、分析方法科学、分析观点深入浅出，通过统计分析，开发更为丰富的统计产品，努力满足用户多样化需求。 2.对外发布的统计分析报告中不得使用涉密数据。 （十）整理归档环节的质量控制 1.健全整理归档制度。要明确规定保管和归档统计资料的范围、时间、职责、分工、工作流程和使用权限等。 2.保证归档统计资料规范完整。各级统计机构要按照相关规定，按时将统计调查项目的通知、方案、统计数据和元数据等纸介质和电子文件进行归档，按照标准化的流程和要求进行分类、备份或清理。要及时建立和完善统计数据库，建立查询和检索机制，提供数据的转换和交换服务。统计资料保管场所及其存储环境要符合档案管理的要求。 （十一）综合评估环节的质量控制 1.综合评估方案要科学合理。各级负责质量管理的部门要按照统计质量评价的原则和标准，研究制定科学、可操作性强的统计调查项目评估制度。要加强与各相关业务部门的协调配合，依据统计调查项目评估制度，搜集统计调查项目的各方面、各环节的质量控制情况。 2.评估过程要公开透明。评估工作由负责质量管理的部门牵头，相关业务部门参加；评估工作的有关内容和事项要事前告知被评估部门；评估结果要通报被评估部门，如不涉密，应向社会公布。 3.评估结果用于质量改进。各级负责质量管理的部门要根据统计调查项目综合评估结果，起草统计调查项目质量评估报告，对统计质量给出评价，同时对统计法规、制度方法、流程操作和管理等相关工作中存在的问题提出改进意见和建议。评估报告要及时向相关业务部门反馈，强化督促整改。 三、统计质量保障措施 健全、完备的统计质量保障措施是贯彻落实统计质量保证框架的基础。要全面提高统计质量，必须把统计法律法规、体制机制、制度方法、资源条件和统计文化等五大方面的建设作为保障措施。 （一）加强统计法制建设 依法统计是全面提高统计质量的根本保障。要进一步健全和完善统计法律法规制度，加强统计普法宣传和统计执法检查，积极开拓与我国国情相适应的统计法制工作，确保统计法律规定的各种要素、要求、程序和办法得到落实。 （二）完善统计体制机制 健全的统计体制机制是全面保证统计质量的重要前提。要进一步建立和完善各项统计体制机制，确保统计机构和统计人员依法行使独立调查、独立报告和独立监督的职权，充分整合利用各种统计资源，全面理顺统计工作中的关系，有效调动统计人员的积极性、主动性和创造性，建立健全统计数据的核查和评估机制，保证统计工作高效、有序开展。 （三）规范统计制度方法 规范统一是现代统计调查工作的基本原则。规范统一的统计制度方法是全面保证统计质量的关键所在。要建立科学的统计调查制度，制定统一规范的统计指标和分类标准，采用科学合理的统计调查方法，不断提高统计工作的标准化和规范化水平，保证统计数据的准确性、及时性、可比性和一致性。 （四）优化统计资源配置 合理的统计资源配置是全面保证统计质量的物质基础。要坚持充分尊重统计人才，合理安排统计经费，优先解决人才培养、技术更新、设备改造等事关统计工作长远发展的重点领域的资源需要，加强基层基础建设，不断提高统计能力和质量。 （五）建设以质量为核心的统计文化 以质量为核心的统计文化是全面保证统计质量的内在因素。要坚持在统计系统内培育以质量为核心的统计文化，将统计质量作为衡量统计人员工作业绩的重要依据，增强全体统计人员的质量意识，鼓励全体统计人员爱岗敬业、不断学习、积极创新，不断探寻提高统计质量的新途径。 日期：2013-9-24 14:05:11 | |
