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統計管理論文范文第1篇

統計學，作為一門關于數據搜集、整理、分析的方法論科學，可以直接為經濟、管理各專業的數據分析和決策服務.目前，高校經濟管理專業統計教學皆配有一定比例的實踐教學，大體設置為校內實踐和校外實踐兩種形式：校內實踐包括上機實驗和模擬實習兩種.上機實驗是指學生在校內機房練習統計軟件，模擬實習是通過簡單模擬統計工作以鍛煉學生的統計運用能力；校外實踐一般通過設置校外教學實習基地，讓學生接觸統計工作以提高其統計知識的綜合應用能力.收集到的數據顯示，現行統計實踐教學呈現如下四個特征：

1.1實踐化趨勢越來越明顯

教育部于2012年在《教育部等部門關于進一步加強高校實踐育人工作的若干意見》（下文簡稱《意見》）中明確提出要強化高校實踐教學環節，規定了不同類型高校實踐學分所占的最低比例；其中，人文社會科學類本科專業不少于總學分(學時)的15%.國內各高校應《意見》要求，一方面增加了統計理論課程，如在原有數理統計和統計學原理課程的基礎上，根據相關學科特點新增計量經濟學、經濟預測與決策、金融統計、市場調查與統計分析、企業統計或統計軟件分析等課程；另一方面還相應提高統計實踐教學課程占總學分的比重.

1.2不同專業師資合授現象突出

研究表明，幾乎所有高校統計類課程都分配給不同院系不同研究方向的教師，如數理統計、計量經濟學等課程分配給統計學教師，而金融統計、企業統計等專業統計課程分配給經濟管理專業教師.鑒于我國絕大多數高校統計學專業授予理學學位，①高校的統計學教師多隸屬理學學院.這樣雖然可以借助理學教師的專業優勢以彌補經濟管理專業教師的不足，并減輕任課教師的教學負擔，但也容易造成統計理論體系分割，統計實踐教學內容松散.統計類課程由統計學教師和經濟管理專業教師合授的現象.

1.3參與統計實踐學生人數眾多

伴隨我國經濟的大發展，經濟管理專業社會需求持續高漲，各高校對經濟管理專業日趨重視，不僅原有的經濟管理類高校擴大了招生規模，綜合類大學招收的經濟管理類學生也是成倍增長，而且眾多的理工類學校在社會需求的引導下也紛紛開立經濟管理專業，統計學作為經濟管理專業的基礎課程，是經濟管理專業的必選課程，伴隨經濟管理人才社會需求的日益增長，參與統計實踐學生的人數也越來越多.

1.4統計軟件運用已成常態

面對海量統計數據，利用手工計算完成統計工作是不可想象的.目前高校經濟管理專業的統計教學已逐漸重視統計軟件教學，很多院校一方面建立了經濟管理實驗室，另一方面還專門開設了統計軟件課程.統計實踐教學的內容基本可以結合統計軟件進行.

2統計實踐教學存在的問題

雖然高校都認識到培養學生數據分析能力的重要性，并在統計實踐教學方面做出持續探索，頂層設計也提供了強有力支持，統計教學實踐化趨勢越來越明顯，但統計實踐教學的路還很長，面臨很多亟待解決的問題，大體歸為以下幾類：

2.1師資分割引起教學體系分割

由于教授統計課程的師資分散在不同院系，教師一般只負責單門課程實踐設計，導致多門統計實踐之間、專業課程實踐之間相互割裂，缺乏有效的“串聯”.如統計學原理只有上機實驗，學生不知道如何將參數估計、假設檢驗、方差分析等知識運用到后續課程中；專業課程實踐又無法和統計方法有機融合，導致專業知識和統計方法、理論和實踐兩張皮.

2.2教學形式單一，內容簡單

受師資、時間、學生人數多等條件限制，經濟管理專業的統計實踐往往以校內實踐為主，其中以上機實驗居多，學生在機房中通過練習統計軟件以鞏固課堂的理論知識.這使得統計實踐教學內容過于簡單、流于形式，實踐教學往往淪為理論課程的附屬；一些教師認為實驗課程就是上機做作業，在上機時間找幾個題目讓學生計算.這必然影響到學生統計學習的積極性，認為統計是枯燥乏味的學科.

2.3實踐教學學時安排不足

筆者通過調查多所院校發現，目前仍有部分高校經濟管理實踐教學占總學時數的比重在15%以下.這與教育部《意見》要求尚有一定距離，與發達國家相比亦存在著很大的差距.部分高校把統計實踐納入理論課程的正常教學，不另行單獨計算學分；那么在理論課程學分已定的前提下，授課教師若拿出大量時間用于實踐則無法完成理論教學任務.

2.4實踐教學瓶頸有待突破

目前高校的教學工作主要由青年教師承擔，青年教師多是從學校畢業后直接走上講臺，其先天實踐能力不足限制了實踐教學的高度；加上經濟管理專業學生人數眾多、教師工作量大等導致其沒有精力探索實踐教學模式、創新實踐方法，限制了實踐教學深度；另外，部分高校給教師的培訓經費偏低、培訓途徑較少也影響了教師專業實踐技能的提升.

3對于地方高校經濟管理專業統計實踐教學的幾點建議

3.1建立統計實踐科研小組，夯實統計實踐教學的組織保障

高校的院系結構和專業設置使得統計實踐教學難以找到依靠點，教師難以跨學科進行交流和研究，因此，高校可以通過組建統計實踐科研小組，集中統計教師和經濟管理教師力量，讓不同專業的教師共同承擔統計實踐教學任務，打破現有的系、部分割狀況，統一調配師資，形成教學科研合力，為統計實踐教學探索提供組織保障.

3.2完善實踐教學體系，科學安排課時，有效解決課時不足問題

將本科統計實踐分為兩部分：基礎統計實踐和專業統計實踐.基礎統計實踐，可將數理統計和統計學原理兩門課程的統計實踐合二為一，采取上機實驗與校內模擬實習相結合的方式進行，以使學生了解統計工作過程.基礎統計實踐須獨立設課并單獨計算學分.專業統計理論實踐，則可將相關統計課程與經濟管理專業實踐課程結合，如經濟學專業可以把計量經濟學、經濟預測和宏觀經濟學三門課程合并實踐；金融學專業將金融統計、計量經濟學、金融學和國際金融等課程合并實踐；市場營銷專業深化基礎統計實踐，并將其與市場調查統計分析、市場營銷等課程合并實踐；財會專業將企業統計與財務管理、財務分析合并實踐.

3.3明確實踐目的，科學選擇實踐方法，解決知識與實踐的距離問題

基礎統計實踐往往在低年級開設，因此，可以以激發學生學習熱情為目的，通過教師設計項目引導，鍛煉學生的動手能力及統計思維能力.教師在選擇實踐項目時應關注學生興趣，結合當今社會的熱點和焦點，讓實踐項目更有針對性、實踐性和開放性；如大學生就業難、學校食堂飯菜越來越貴、學校自習室搶座位現象等.這樣一來，使統計實踐由教師為中心轉為以學生為中心，以課堂為中心轉變為以社會實踐為中心.專業統計實踐教學由于在高年級開設，所以應該以提高學生的專業理論水平為目的，專注統計方法在專業知識中的應用以充分鍛煉學生專業領域的數據分析能力.在實踐過程中可采用問題解決式教學法，教師通過啟發學生思考問題，引導學生利用專業知識和統計方法解釋問題，使學生變被動學習為主動學習，激發其通過思考主動填補知識漏洞的能力，如短期菲利普斯曲線在我國成立嗎？為什么房價漲了，買房子的人卻越來越多？

3.4豐富實踐內容，擴展實踐渠道，避免學習與應用兩張皮現象

在基礎統計實踐過程中，為了讓學生更全面接觸不同的數據資料，可根據理論知識的要求和統計數據的特點設計如下內容：

①利用問卷收集截面數據完成統計工作，讓學生通過對最熟悉的現象進行模擬統計來了解統計的每個工作環節，把握各種統計分析方法；

②采集并分析統計年鑒上的時間序列來了解國情，如通過對歷年年末人口數進行相應統計分析了解我國人口的變動規律；③定期收集超市、商場的商品價格來編制價格指數，并與統計局公布的價格指數比較，理解價格指數編制的意義.基礎統計實踐須讓學生掌握統計知識，并為未來的專業統計實踐做準備.專業統計實踐則可采用校內、校外多樣化模式，以增強學生對社會的認識，提高學生的適應能力.如讓學生參加教師的教學科研項目，讓學生利用寒暑假到統計局、社區、工廠、市場調查公司、銀行等相關單位實習，并在實習結束提交統計分析報告.

3.5提高教師實踐能力，破除實踐教學瓶頸，從根本上解決理論與實踐脫節問題

統計管理論文范文第2篇

“統計表”的教學，是初步統計基礎知識的起始課，它既不同于計算、應用題等教學，又與計算技能有一定聯系，是實踐性很強，應用極廣泛的內容，而且是下階段制作統計圖的依據。因此，教學中一定要克服重計算，重應用題解答，輕統計表的傾向，按大綱和教材要求，切實教好。

“統計表”一節共4個例題，在結構上有其共同點：1．確定調查的內容（學生身高，考試分數，男女生人數，試驗田播種的畝數等）。2．收集原始數據的方法（記錄單的填寫，直接記錄法）。3．數據的整理。4．數據的分類（欄目的確定）。5．統計表的格式要求與制作。例1、例2是單式統計表，以數據的整理為主；例3、例4是復式統計表，以數據的分類為主。

教學中，首先要使學生明白學習統計知識的意義（為科研、生產服務，是對客觀事物的評估，為正確為決策提供依據）。其次才是使學生了解統計的一般步驟和方法，會按有關的數據制作簡單的統計圖表。

在教學例1時，教師出示原始數據后，不宜過早也出現教材中已整理好的統計表，而應先啟發學生回答問題：“你從手中的記錄單中可以看出哪些內容？”（學生的身高、誰最高、誰最矮、1．4米－1．5米的人數……）之后再學習教材，看看教材是怎樣整理數據并制成統計表的。這樣能使學生進一步明白，對調查內容應怎樣取舍，對數據應怎樣整理，才能具有較強的科學性，從而加深學生對統計知識的理解。

教學例2前，設問坡度可略高一些：“如果要了解我們班某一次數學測驗成績，你打算做哪些工作？（了解每個同學的分數并做記錄，及格人數，不及格人數，按10分一段，數一致各分數段中的人數）在學生回答的基礎上，教師和學生再對調查內容作適當的取舍，并一起完成表頭的設計和統計表的繪制。通過默讀教材，使所學的知識清晰地展現在學生眼前。

統計管理論文范文第3篇

1.1綜合化衛生統計從單純的醫療統計逐步擴大到預防保健、經濟管理、基建、設備等多方面內容，它能及時、準確、全面地向領導提供信息，參與決策，起到重要的參謀作用。

1.2科學化隨著現代化科學技術的發展，衛生統計由單純的手工統計和簡單的報表，已經開始微機匯總，數據更加精確、及時了。

1.3規范化信息時代，各種信息呈幾何級數遞增，衛生統計信息也同樣日益繁榮。各種指標、表格設計等都需要規范化、標準化。

1.4法制化本著實事求是的原則，嚴格遵守統計法，通過數據說話，運用統計指標評價工作的成績與缺點，對整個衛生事業管理起到了統計監督的職責。

2開展現代化衛生統計工作

2.1建全體系建立統一的衛生統計指標體系、醫療質量考核標準等，使統計工作更加規范化，鑒于不同級次的醫療單位條件懸殊設立不同的指標體系。要適應衛生改革和發展的需要，進行科學的預測和利用現代統計分析方法開展綜合統計工作，充分發揮衛生統計的服務效能。

2.2加強衛生統計學術交流經常開展區域性、專題性的學術交流活動。提高統計人員素質，可按不同層次分級培訓。從普及到提高，從基礎培訓到專題研究。結合統計工作開展抽樣調查、重點調查、專題調查等，提高統計人員分析水平，以點帶面，逐步推廣。充分發揮電腦在統計工作中的作用，使統計更加準確、及時、完整。領導努力使自己成為統計工作的內行，從院長、醫務科長做起，重視統計工作才不到于流于形式。支持統計工作才能真正抓到點子上，使醫院統計工作實踐醫院現代化管理，提高質量和效率，充分發揮其職能作用。組建專業統計人員與群眾相結合的醫院醫院統計網絡。醫院統計工作在醫院管理中的意義是醫院管理學中不可或缺的一部分，這個重要意義將隨著市場經濟的不斷發展而不斷飛躍，在建立“以人為本”的新型醫院管理模式中將不斷凸顯統計工作的重要意義，但也不能回避在實際工作中將面臨和出現的新情況和新問題。盡管如此，但堅信只要積極學習新知識，掌握科學的統計分析方法，就會充分顯示統計工作的魅力，就能為現代醫院的科學發展提供強有力的保障。

3結語

統計管理論文范文第4篇

科學技術的迅速發展，引起了產業結構的巨大變化。在制造業，以信息技術為核心的高技術產業發展很快；在服務業，出現了許多完全基于知識的產業，如軟件開發業、咨詢業等。這些新興產業具有知識密集型特點，已經成為當前新經濟的增長點，并滲透到經濟和社會的各個領域，推動著整個社會進步。為了更好地了解這些產業發展的現狀、趨勢和結構的變化，為評價和制定政策提供依據，對這些“知識型”的產業進行統計，已經引起了各國政府的高度重視。

另一方面，由于知識已經成為促進經濟增長的關鍵因素，因而注重科學技術對經濟作用的統計與量化分析也已成為當前科技統計和科技指標研究與實踐的新的特點和趨勢。知識型產業高度依賴于科學與技術，是以知識為主要輸入而形成的產出。顯然，知識型產業的統計為研究和分析科學技術對經濟的作用提供了新的視角和手段。也正是從這一意義上說，知識型產業的統計已成為科技統計的重要內容。

在此，“知識型”產業是泛指那些知識密集度比較高的產業。“知識型產業統計”是指以知識型產業為統計對象的統計。出于不同的目的，可以對不同的知識型產業進行統計，目前主要有高技術產業統計、服務業統計、信息與通訊技術（ICT）統計、知識產業統計這4類，在此，知識型產業統計是對這些不同統計的總稱。

知識型產業的統計最先是從高技術產業統計開始的。起初，OECD采用美國制定的標準對成員國的高技術產業進行了統計，至1984年，以11個成員國的數據為依據制定了高技術產業的分類標準，1994年對標準進行了修定，提出了我們稱之為“四分類”的標準。服務業的統計在60年代就開始了，當時的服務業R&D統計是很籠統的。由于高技術的滲透作用，導致服務業中知識型產業的出現，原有的分類和統計已不能滿足需要，服務業中知識型產業的統計已引起了注視，《弗拉斯卡蒂手冊》第5版對服務業的分類進行了調整，知識型產業予以單列。知識產業的統計則打破了制造業與服務業的界線，把高技術和高中技術產業與服務業中的知識型產業集中在一起進行統計和分析。ICT統計則是以制造業和服務業中的信息技術與通信為研究對象。

知識型產業統計在OECD及其成員國受到重視，并被廣泛采用。1999年OECD秘書處的科技工業司為OECD科技政策委員會部長級會議準備了一份題為《以知識為基礎的經濟：一組數據》的文件，該文件就是描述OECD科學技術狀況和趨勢的一組指標。該《指標》共分6部分，其中有3部分都采用了來自知識型產業統計的指標。第2部分《教育、研究開發和創新的資源分布》共有9個方面指標，其中3個方面是知識型產業方向的指標，第4部分《信息和通信技術（ICT）的重要性》的5個方面的指標都與ICT統計有關，第6部分《科技產出及經濟表現》有7個方面的指標，其中有2個方面來自知識型產業的統計。上述6部分共有34方面的指標，而與知識型產業有關的有10項，占30%。

二、各類知識型產業的界定

各類知識型產業統計的主要區別是分類系統不同。

1.高技術產業

OECD所制定的高技術產業分類標準，已為部分國家所采用，我國也借用OECD的這一標準，確定了我國高技術產業的范圍。關于OECD的高技術產業分類，在此只著重強調以下幾點：

·這一分類只適用于制造業，這樣就把一些屬于服務業的知識型的產業如計算機軟件、通信排除在高技術產業之外，因而具有局限性。

·這一分類是針對整個制造業的，共劃分為“高技術”、“中高技術”、“中低技術”和“低技術”4個產業組。在使用時，往往并不單獨使用高技術產業一個類別的數據或高技術產業的某一項指標，而是把這4個類別及若干指標放在一起進行分析，以反映整個制造業產業結構也即知識密集程度的變化。

·以R&D投入強度作為判斷技術密集度的唯一標準，其中既包括直接投入也包括間接投入。這些指標是：產業R&D直接支出與產值之比，產業R&D直接支出與增加值之比，R&D直接與間接支出之和與產值之比。然而，計算結果表明，考慮間接投入對分類影響不大。

·這一分類所確定的高技術產業，即使在OECD范圍內，也并不都具有高的技術密集度。這種不一致性是由各國國情不同所決定的，這是按產業分類的固有缺點，難以克服。

·為克服按產業分類的不足，提出了按產品分類的方法。OECD制定的高技術產品目錄主要用于外貿。

2.服務業

雖然服務業并不都是知識型產業，但經濟發展的趨勢表明，服務業的增加值占工業增加值的份額越來越大，至1993年這一比例在OECD國家已達到45~68%，服務業R&D支出在企業部門R&D支出中的比例在部分國家也已達到15%~20%。服務業已經開始并正在取代、在部分國家已經成為經濟的支柱產業，服務業已從使用技術的產業部門轉變為生產技術的部門，如通信、計算機服務等。正因為如此，服務業的統計受到了重視。1993年OECD在R&D統計手冊（即《弗拉斯卡蒂手冊》第5版中，對科技統計中采用的企業部門的分類進行了修改，最重要的變化是服務業的分類比較詳細，由原先的6類增加到11類，R&D投入強度高，即技術密集的行業予以單獨分類。1997年，OECD在制定的《技術創新統計手冊》修改版中，對技術創新的定義進行了修改，把對制造業的技術創新統計也擴大到服務業。

OECD根據國際標準產業分類（ISICRev.3）提出了一個目前在科技統計中采用的服務業的分類標準（表1）。表2是部分國家服務業R&D經費的分布情況，數據表明，服務業R&D主要分布在計算機及有關活動、通信、研究與開發、運輸與倉儲這4個行業。

3.信息與通信技術（ICT）

信息和通信技術是知識型產業的核心，已經成為經濟增長的主要推動力量。信息和通信技術作為一個行業，不僅其產值、增加值增長很快，而且還能為企業開辟新的市場提高工作和生產的效率而提品和服務。根據國際數據協會（IDC）的定義，ICT由以下3部分組成：

·信息技術（IT）硬件：計算機系統中心處理部件，存儲設備，打印機，捆綁在一起的操作系統，數據通訊設備；

·IT服務和軟件：IT軟件，IT服務，內部IT消耗，其中包括信息系統運行消耗、定做的軟件等；

·電信：公共的和私人的網絡設備，電訊服務等。

根據這一定義和國際標準產業分類ISICRev.3，OECD在技術創新調查中提出了ICT產業的界定范圍（見表3）。

表3信息與通信技術產業的范圍

ISICRev.3

制造業中的ICT

3000,3130,3210,3220,3230,3312,3313

服務業中的ICT

5150,6420,7123,7210,7220,7230

7240,7250,7290

4.知識產業

“知識產業”最早是美國經濟學家馬克魯普于1958年提出來的。他在《美國的知識生產和分配》一書中提出，知識產業是指生產知識特別是信息產品和服務的企業或組織機構，而不管這種生產的目的是什么。在該書中，他首次確定了知識產業的分類。其后，不少學者都對知識產業進行了研究。由于高技術產業和服務業中的知識型產業都只是知識產業的一部分，因而知識產業的提法又重新引起了人們的注意。

對知識產業范圍的界定和分類有不同的說法。按OECD的提法，知識產業是指具有較為密集的技術和人力資源投入的部門，從統計的角度出發，涵蓋以下范圍：

·制造業中的高技術產業；

·制造業中的中高技術產業；

·服務業中的通信業，即ISICRev.2的72；

·服務業中的金融、保險、房地產和商務活動，即ISICRev.2的8；

·服務業中的社區、社會和個人服務，即ISICRev.2的9。

按上述范圍，1994年，OECD全部成員國的知識產業的增加值占全部企業部門增加值的51%，其中高技術產業占2.9%，中高技術產業占6.9%，通信業占2.8%，金融保險其它商業服務業以及社區、社會和個人服務業占38.2%；1986~1994年間知識產業增加值年均增長3.5%，而全部企業部門增加值年均增長率為2.9%。

三、統計內容與指標

知識型產業的統計，不需專門組織實施，只要按界定的范圍和分類在已有統計的基礎上重新進行匯總，就可以獲得所需要的各種統計數據，具有簡便、成本低、可操作等一系列優點，知識型產業的統計主要有以下內容：

1.研究與發展（R&D）統計

知識型產業都是一些新興的產業，往往處于學科前沿，其發展與學科研究的進展密切相關。這就決定了知識型產業的R&D資源強度高、R&D活動頻繁，這也是促使這些產業不斷發展的先決條件。正因為如此，知識型產業的R&D統計及指標分析已經顯得日益重要，大有取代原有的產業分類的發展趨勢。例如OECD1999年出版的科學技術產業公報中有關企業部門R&D指標內容，主要就是從制造業的技術水平的4類（高、中高、中低、低）、服務業、ICT以及知識產業的角度進行分析，并沒有采用傳統的產業分類。從各個國家出版的科技指標看，把本國的優勢產業與知識型產業組合在一起進行分析，是采用較多的一種方法。

R&D統計的主要指標是R&D支出，R&D支出占增加值的份額。由這2項指標按知識型產業的分類，就可以對各種分類下的R&D資源的分布結構，各結構類別R&D經費增長率、R&D經費強度及變化進行分析和對比。

2.技術創新統計

知識型產業的技術創新最活躍，新的產品、新的技術不斷涌現，對這些產業技術創新的統計與分析一直是各國關注的重點，技術創新統計與分析如果不以知識型產業為研究對象也就沒有生命力。例如，OECD在收集歐盟第二輪技術創新調查數據建立數據庫時，就把ICT產業、服務業中的金融、通信、計算機及技術服務作為單獨的類別，此外還把ICT方面的獲準專利作為衡量經濟競爭力的一項指標。技術創新統計還未形成統計制度，歐盟從90年代開始共進行過2次技術創新調查，目前正計劃進行第3輪技術創新調查。

3.經濟指標統計

主要是進行產值、增加值、銷售收入和進出口產值統計。這些指標分別從總量與結構上反映了知識型產業的產出與進出口狀況。其中，在產出分析中，各類知識型產業產值、增加值占GDP或總增加值的份額，在進出口分析中服務業進出口占進出口總量的比重，制造業進出口中按高技術、中高技術、中低技術、低技術產業的分布等指標常常被采用。

知識型產業對經濟發展的貢獻主要體現在以下2個方面：

·作為產業，為社會提品和服務。這種貢獻和作用可以直接從產值或增加值占GDP或總增加值的份額來表示。

·為產業部門提供具有高技術含量的設備，作為資產投入可以使其他產業部門形成產出。

對產值、增加值以及進出口的分析體現了上述第一種貢獻。對知識型產業作為資產投入對經濟的貢獻，目前還處在研究階段，例如，有人曾研究過，ICT作為產業部門其產值占GDP的份額在OECD各成員國約在2.5%~4.5%，ICT作為資產投入對各成員國經濟增長的貢獻約是0.13%~0.35%。

四、結論與建議

知識型產業的統計發展很快，受到各國的重視。我國實施“科教興國”發展戰略，發展高技術是我國的國策，建立以高技術產業為主的知識型產業統計勢在必行。

1.確定既與國家接軌，可以國際對比又符合我國國情的以高技術產業的核心的分類標準

為此，除了要對以高技術為核心的知識型產業進行界定外，還有一件極為重要的工作：建立我國行業分類與《弗拉斯卡蒂手冊》中企業部門分類的對應關系。

2.完善我國的R&D統計

R&D統計是知識型產業統計的基礎，完善我國R&D統計是搞好知識型產業統計的保證。

統計管理論文范文第5篇

近年以來，統計數據質量問題受到社會各界的廣泛關注，我國官方統計數據屢遭質疑，并在2010年上半年達到頂峰，也曾在一時，“被增長”、“被降低”、“被統計”，似乎成了一個時尚的名詞。那么，近年來為什么我國官方統計數據會屢遭質疑呢？我們認為一是源于社會各界對統計信息需求的大幅度提高，二是在于信息披露的多路徑化和低成本化。而要消除對我國政府統計數據質量質疑，我們必須要做好三個方面的工作。這就是一要加強統計研究，進一步推進統計方法制度的科學化進程；二要從源頭數據管理做起，把好統計數據質量關；三要加強統計管理機制建設，遏制官員對統計數據的干預。鑒于統計數據質量的形成源于各方利益的驅動，所以,為了確保上述工作任務的完成，我們必須站在博弈的視角來開展統計數據質量管理的研究。本文擬以“聯網直報”方式下的國家統計數據生成流程為線索，基于地方官員、基本單位和統計機構的理性驅動，來構建國家統計數據質量管理博弈機制，并通過該機制的描述與設計，來研究國家統計數據質量管理的最優戰略。

2國家統計數據質量管理的博弈機制分析

統計數據質量問題產生于統計數據生成路徑，源于統計數據提供者的利益驅動，為此，統計數據的生成過程，也是統計數據質量的博弈過程，依據該過程中所內含的博弈機理，我們終可尋找出國家統計數據質量管理的路徑。長期以來，我國一直推行統計數據上報的“逐級匯總”，并由此而引發了許多統計數據質量問題。為此，國家決定從2011年統計調查年報和2012年統計調查定期報表起，推行統計數據上報的“聯網直報”方式。“聯網直報”作為“四大工程”的一個重要組成部分，其是通過與“一套報制度”、“基本單位名錄庫”和“數據采集處理軟件系統”緊密結合的基礎上，共同來完成統計數據采集、傳輸、匯總、加工、上報任務的。由于“企業一套表”制度的實施，不但統一了統計數據的口徑，而且也消除了數出多門的現象產生；“網上直報”方式的推行，減降了統計數據上報過程中的人為因素干擾；網上“數據采集處理軟件系統”的采用，增加了表內、表間統計指標數據的邏輯審核以及人工審核功能，所以，在“聯網直報”統計背景下，統計數據質量可以得到了進一步保障，但統計數據質量問題仍不可得以消除。這是因為：通過數據采集與處理系統邏輯審核關的基層數據，并不能完全保證就是實際數據，只要基層單位想虛報瞞報，任何先進的統計數據采集與處理技術均是難以全面防范的。所以，“四大工程”實施后，統計數據質量控制仍是一項艱巨的任務，統計法制建設仍然不可松懈。那么，“聯網直報”背景下的統計數據質量問題是如何形成的呢？我們認為，“聯網直報”方式下的統計數據質量問題，主要來源于基層數據的虛報瞞報，這種虛報瞞報現象的產生仍將來自于基本單位利益的驅動，并遵從于博弈的機理。一般來講，基本單位是基層統計數據的起報單位，在填報基層統計數據過程中，是實報還是虛報、瞞報，這主要來自于其本身利益的權衡。首先，這種利益的權衡來自于其自身利益最大化的追求；其次，這種利益的權衡來自于地方官員的壓力；第三，這種利益的權衡來自于統計違規處罰。基于此，地方官員、基本單位、統計機構之間利益的權衡過程，構造了國家統計數據質量管理的博弈過程，地方官員、基本單位、統計機構之間利益的統一，形成了國家統計數據質量博弈的納什均衡。

3國家統計數據質量管理的博弈機制描述

3.1背景假設與符號定義為便于研究，我們假設：理性的官員、基本單位和統計機構構成了源頭統計數據質量博弈的參與人；官員的行動空間為｛虛報性干預，瞞報性干預，不干預｝；基本單位的行動空間為｛虛報，瞞報，實報｝；統計機構的行動空間是｛檢查，不檢查｝；在博弈的過程中，地方官員是先行動者，基本單位是第二行動者，統計機構是最后行動者。在上述背景假設條件下，我們定義：（1）Q為基本單位基層統計數據實際值。（2）πg為地方官員干預基本單位上報基層統計數據的凈收益總額。（3）πf為基本單位上報基層統計數據的凈收益總額。（4）πs為統計機構統計執法檢查凈收益總額。（5）β為地方官員對基本單位的干預傾向,β在1的領域內取值，β＞1為虛報干預程度，β=1為不干預，β＜1為瞞報干預程度。（6）v為地方官員干預基本單位的收益系數，也即基本單位每上報一單位的虛假數據地方官員所獲得的經濟或行政收益。（7）m為地方官員干預基本單位的支付系數，也是一種激勵系數，當基本單位上報傾向與地方官員干預傾向一致時，體現為地方官員對基本單位的一種經濟支付；當基本單位上報傾向與地方官員干預傾向不一致時，其體現為地方官員對基本單位的一種經濟處罰。（8）k為基本單位的基層統計數據上報傾向，k在1的領域內取值，k＞1為虛報，k=1為實報，k＜1為瞞報。（9）t為基本單位綜合稅率。（10）λ為基本單位報假被統計機構查處時的統計處罰系數，是指每上報一單位的虛假數據的經濟處罰額。如果假設F為處罰總額，則：λ=F(k-1)Q(1)上式表明，當k-1＞0時，λ應取正值；當k-1＜0時，λ應取負值。λ與(k-1)Q相組合可以構成統計機構檢查時基本單位報假的總成本：Cf=λ(k-1)Q（11）N為基本單位統計數據上報次數。（12）P為統計機構統計執法檢查概率，也即統計執法檢查次數與基本單位統計數據上報次數的比值。如果假設統計檢查次數為n、基本單位上報次數為N，則：p=nN。（13）c為統計機構單位檢查概率統計執法檢查查實成本系數，也即:c=CspQ(2)其中，Cs為統計執法總費用，Cs=pcQ。

3.2收益函數的建立在對相關符號進行定義的基礎上，依據各利益主體的成本收益分析，可建立各利益主體的收益函數。

3.2.1官員的收益函數。從地方官員理性出發，地方官員干預基本單位基層統計數據的上報行為,是基于其收益最大化的。而這種收益通常指的是一種凈收益，也即總收益與總成本的差額。如此，根據相關背景假設，我們可以將官員的收益函數定義如下：πg=ν(k-1)Q-(β-1)m(k-1)Q（3）其中：(k-1)Q為基本單位在地方官員的干預之下，實際虛報、瞞報或實報的結果，ν(k-1)Q則為這種干預給官員所帶來的總收益，當基本單位選擇虛報時，其數值為正，表現為一種收益；當基本單位選擇瞞報時，其數值為負，負值表現為一種損失；當基本單位選擇實報時，其數值為零。(β-1)m為地方官員干預基本單位上報符合自身要求的基層數據時，對基本單位的經濟補償支付系數，也即地方官員的單位干預成本，(β-1)m(k-1)Q為地方官員對基本單位的干預總成本，當地方官員的干預行為與基本單位的上報傾向一致時，其取正值；當不一致時，其取負值，負值表現為一種收益。

3.2.2基本單位的收益函數。基本單位關于基層統計數據上報行為的選擇，也是基于其成本收益分析的。其中，基本單位上報虛假數據的收益主要來自于地方官員的政策激勵和稅收節約，成本主要來自于統計機構的統計執法處罰。通常，考慮到地方官員的激勵和稅收的上繳情況，在統計機構不進行統計執法檢查的情況下，基本單位的收益為地方官員的激勵與稅收上繳情況的權衡。也即：πf1=[(β-1)m-t](k-1)Q其中：(β-1)m-t為基本單位在考慮地方官員干預行為和稅收繳納的情況下，單位報假凈收益，在虛報的情況下，去取決于地方官員虛報激勵系數與由此而帶來的稅收上繳之間的差額，其差額為正，基本單位選擇虛報，差額為負選擇瞞報。在統計機構進行統計執法檢查的情況下，基本單位的收益為地方官員的激勵與稅收上繳及被統計機構查處罰款之間的權衡。也即πf2=[(β-1)m-t](k-1)Q-λ(k-1)Q其中，λ(k-1)Q為基本單位在統計執法檢查被查處時的罰款總額。考慮到統計機構的統計執法檢查帶有一定的隨機性，也即統計機構的統計執法所采用的是混合戰略，所以，基本單位的收益通常也是帶有不確定性的，為此，其收益函數往往是一個期望收益函數。從而，在假設統計執法檢查概率等于基本單位被查處概率的情況下，我們可以將基本單位的期望收益函數定義如下：πf=（1-p）πf1+πf2?????=(1-p)[(β-1)m-t](k-1)Q+p{[(β-1)m-t](k-1)Q-λ(k-1)Q}（4）對式(4)進行整理可得：πf=[(β-1)m-t](k-1)Q-pλ(k-1)Q（5）我們稱式(5)為基本單位上報傾向期望收益函數。由該函數可知，當基本單位選擇報真時，k=1，πf為零；當基本單位選擇虛報或瞞報時，其是一個不確定的值。

3.2.3統計機構的收益函數。單純從其收益來講，統計機構的收益來自于統計執法檢查的經濟處罰，雖然這種經濟處罰應該上繳國家財政，但我們也可暫且把它看成統計機構的收入，以此相對應的則是統計執法檢查費用的支付，它可構成統計執法檢查的成本。基于此，在統計部門檢查的情況下，如果基本單位報假，其凈收益為處罰收益與檢查成本之差，如果基本單位報真，其凈收益為檢查成本，是一個負值。在統計部門不進行檢查時，無論基本單位報真還是報假，其均無任何收益。這樣，如果假設統計執法檢查概率為p，則在基本單位報假在統計執法檢查中的被查處率為100%的情況下，我們可將統計機構的期望收益函數可以定義如下：πs=p[λ(k-1)Q-pcQ]+(1-p)0（6）其中：λ(k-1)Q為統計執法檢查總收益，pcQ為統計執法檢查總成本。對式(6)進行整理可得：πs=pλ(k-1)Q-p2cQ（7）我們稱式(7)為統計機構收益函數。式(7)表明，當統計機構不檢查時p=0，πs=0。當統計機構檢查時，如果基本單位上報的是虛假統計數據，則統計機構存在πs=pλ(k-1)-p2Nc的收益；如果基本單位上報的是真實統計數據，則統計機構的收益為πs=-p2Nc。也即存在著一種負的收益。

3.3模型體系的構建根據國家統計數據質量博弈機理與路徑，以及動態博弈納什均衡的求解思路，國家統計數據質量管理博弈模型體系及納什均衡的求解，我們將從統計機構的理分析入手。

3.3.1統計機構最優戰略的確定。從統計機構的收益最大化出發，統計機構的最優戰略將存在于其收益最大化取值的一階條件之中。所以，我們對式(7)求解關于統計執法概率的一階偏導數可得：?πs?p=λ(k-1)Q-2pcQ（8）令式(8)為零并進行整理可得：p=λ(k-1)2c（9）我們稱式(9)為統計機構的最優戰略或反應函數。式(9)表明，最優的統計機構統計執法檢查概率與統計機構的處罰收益成正比，與統計執法檢查成本成反比。在統計執法收益不變的情況下，統計執法成本越大，統計執法檢查概率越小；統計執法成本越小，統計執法概率越大。在統計執法成本不變的情況下，統計執法收益越大，統計執法概率越大；統計執法收益越小，統計執法概率越小。

3.3.2基本單位最優戰略的求取。在觀測到地方官員的行動并準確地預計到統計機構將以一個什么水平的概率進行統計執法檢查后，基本單位將依據自身收益最大化的原則來確定自己的最優戰略。首先，我們將式(9)帶入式(5)可得:πf=[(β-1)m-t](k-1)Q-λ2(k-1)22cQ（10）對式(10)求關于k的一階偏導數可得：?πf?k=[(β-1)m-t]Q-λ2(k-1)cQ（11）令式(11)為零，并進行整理可得：k=1+c[(β-1)m-t]λ2（12）我們稱式(12)為基本單位的最優戰略。式(12)表明，基本單位的上報傾向，決定于(β-1)m-t。如果(β-1)m>t，基本單位傾向于虛報；如果(β-1)m<t，基本單位傾向于瞞報；如果(β-1)m=t，基本單位傾向于實報。

3.3.3地方官員的最優戰略的確定地方官員的最優戰略也是在準確地就預計到基本單位的行動后，依據自身收益最大化的原則來確定的。所以，我們首先將式(12)帶入式(3)可得：πg=νc(β-1)m-νctλ2Q-cm2(β-1)2-cmt(β-1)λ2Q（13）對式(13)求取β的一階偏導數可得:?πg?β=νcm+cmtλ2Q-2cm2(β-1)λ2Q（14）令式(14)等于零并進行整理可得:β=1+ν+t2m（15）我們稱式(15)為地方官員的最優干預傾向。式(15)表明，地方官員對基本單位的干預傾向為虛報性干預，其干預力度取決于收益與成本的權衡。在基本單位上繳稅收綜合稅率一定的情況下，收益系數越大，干預力度越大，支付系數越大，干預力度越小。

3.3.4納什均衡的求解。將式(15)帶入式(12)可得：k=1+c(ν-t)2λ2（16）將式(16)在帶入式(9)可得：p=ν-t4λ（17）我們稱式(16)為基本單位的最優行動，式(17)為統計機構的最優行動。式(16)、式(17)與式(15)相組合，可以構成國家統計數據質量博弈的納什均衡。如式(18)所示：｛β=1+ν+t2m，k=1+c(ν-t)2λ2，p=ν-t4λ｝（18）式(18)表明：地方官員對基本單位的干預傾向為虛報性干預，其干預力度取決于收益與成本的權衡。基本單位的上報傾向具有不確定性，當地方官員的收益系數大于基本單位上繳稅收綜合稅率時，基本單位傾向于虛報；當地方官員的收益系數小于基本單位上繳稅收綜合稅率時，基本單位傾向于瞞報；當地方官員的收益系數等于基本單位上繳稅收綜合稅率時，基本單位傾向于實報。統計機構統計執法檢查的概率決定于地方官員的收益系數與基本單位上繳稅收綜合稅率的差額和統計處罰系數所形成的比率，當地方官員的收益系數與基本單位上繳稅收綜合稅率的差額為正時，我們要重點查處虛報現象；當地方官員的收益系數與基本單位上繳稅收綜合稅率的差額為負時，我們應重點查處瞞報現象。

4國家統計數據質量管理的博弈機制設計

如果假設統計處罰只針對基本單位、不涉及地方官員；統計處罰系數是一個激勵合同；基本單位的個人理性約束和激勵相容約束可以進行整合，則在上述符號定義下，依據委托理論，可對國家統計數據質量管理博弈機制也即最優處罰系數進行設計。

4.1統計機構和基本單位反應函數的引入為了構建國家統計數據質量管理委托模型，我們首先引入統計機構和基本單位的反應函數。統計機構的反應函數：p=λ(k-1)2c（19）基本單位的反應函數：k=1+c[(β-1)m-t]λ2（20）。

4.2委托模型的構建根據委托分析的基本原理，委托模型設計的基本目的在于尋求一個既能使委托人的收益達到最大，又對人具有激勵作用的最優合同。通過上述分析，我們可以看出，λ作為一個激勵合同，滿足式(19)的λ，能夠使統計機構的收益達到最大化，滿足式(20)的λ，可以對基本單位產生激勵作用，能夠同時滿足式(19)和式(20)的λ，就是一個最優合同。所以，將式(19)和式(20）聯立，即可構建國家統計數據質量管理委托模型。如式(21)所示。p=λ(k-1)2ck=1+c[(β-1)m-t]λ2（21）.

4.3最優統計處罰系數的求解對式(21)進行整理可得：k-1=2cpλ（22）k-1=c[(β-1)m-t]λ2（23）將式(23)帶入到式(22)可得：2cpλ=c[(β-1)m-t]λ2（24）對式(24)進行整理可得：λ=(β-1)m-t2p（25）式(25)即為統計機構統計處罰系數測算模型。

4.4模型內涵分析由式(25)我們可以看出，統計處罰系數具有如下政策內涵：（1）在統計執法檢查概率降低的情況下，統計機構應提高處罰力度。式(25)表明，λ與p成反比，p反映了統計執法檢查的概率或頻率，所以，在統計執法成本上升而導致統計執法檢查頻率下降的情況下，統計機構應加大統計處罰力度，并借此來彌補統計執法檢查頻率的不足。（2）在基本單位單位違法收益提高的情況下，統計機構應加大統計處罰力度。式(25)還表明，λ與(β-1)m-t成正比。其中，(β-1)m-t為基本單位虛報瞞報數據的收益。為此，可以認為統計處罰系數與基本單位單位違法收益成正比。這樣，在基本單位單位違法收益提高的情況下，應該提高統計執法處罰力度；在基本單位單位違法收益下降的情況下，應該降低統計執法處罰力度。當然，由基本單位單位違法收益我們還可以看出，基本單位的單位違法收益取決于地方官員的干預力度與綜合稅率之差。該差額越大，基本單位的單位違法收益越大，該差額越小，基本單位的單位違法收益越小。所以，當地方官員的干預力度加大時，統計機構也應該加大統計處罰力度，在地方官員干預力度減小時，統計機構可以適當減小統計處罰力度。（3）統計處罰系數可能存在正負兩個值，其所表明的是對不同報假傾向的處罰。式(25)表明，統計處罰系數的測算，存在著正負兩個值。其中正值對應的是基本單位虛報的處罰系數；負值對應的是基本單位瞞報的處罰系數。這種取值也保證了基本單位收益函數的成本項，在基本單位采取虛報行動時，統計執法處罰構成了其違法成本；在基本單位采取瞞報行動時，統計執法處罰仍構成了其違法成本。

5實證研究

5.1背景資料與數據的獲取為了說明本文所構建模型的可操作性，我們的實證研究工作將基于河北省的區域范圍，并就此而獲取了相關背景資料與數據如下：（1）財政部、國家稅務總局關于固定資產投資稅收抵免相關政策。（2）中華人民共和國統計法第四十一條規定《統計法》相關處罰規定。（3）某省2011、2012年相關統計數據，如表1所示。

5.2相關指標統計數據的整理（1）地方官員干預收益系數v指標數據的整理依據表1計算如下：ν=DyDi=17285.60-16059.8212311.85-8866.56=1225.783445.29=0.36也即本實證分析中的地方官員干預收益為0.36。（2）地方官員干預支付系數m指標數據的整理根據財政部、國家稅務總局關于固定資產投資稅收抵免相關政策，我們假設地方官員干預支付系數m為10%。（3）基本單位綜合稅率t指標數據的整理依據表1，我們計算某省基本單位綜合稅率如下：t=947.59+1067.1216059.82+17285.60=2014.7133345.42=0.06也即本實證分析的基本單位綜合稅率為0.06。（4）統計報假處罰系數λ指標數據的整理根據中華人民共和國統計法第四十一條第二款和中華人民共和國統計計法實施細則三十二條第一款的規定，如果認定虛報瞞報率達到100%的為情節極為嚴重者，并執行20萬元的罰款，則每1%的虛報瞞報率的處罰額度將達到0.2萬元。據此，我們認為統計報假處罰系數為0.2。（5）統計執法成本系數c統計執罰成本系數的測算，我們將在統計執法收益等于統計執法成本的基礎上，來進行。首先，我們利用某省統計執法檢查典型案例材料，整理匯總成表2。然后，我們以單位虛報瞞報率處罰額度為0.2，推算出各單位應交處罰額。在此基礎上，我們來測算統計執法成本系數：c=統計執法檢查總費用統計執法檢查概率′統計數據實際值=46.480.33′9975.35=46.483291.87?=0.0141也即在統計執法檢查中，平均每次統計執法檢查的單位查實成本為0.0141。

5.3存在地方官員干預的國家統計數據質量的博弈機制分析根據上述研究結論，在存在地方官員干預的情況下，國家統計數據質量管理博弈的納什均衡為：｛β=1+ν+t2m，k=1+c(ν-t)2λ2，p=ν-t4λ｝據此，我們可以求解地方政府、基本單位和統計機構的最優戰略：β=1+ν+t2m=1+0.36+0.062′0.1?=2.1k=1+c(ν-t)2λ2?=1+0.0141′(0.36-0.06)2′0.22?=1+0.004230.08?=1.053p=ν-t4λ?=0.36-0.064′0.2?=0.375也即：｛β=2.1，k=1.053，p=0.375｝（26）式(26)為地方官員、基本單位、統計機構的最優戰略組合。其說明，在地方官員虛報干預且干預力度為2.1的情況下，基本單位具有虛報傾向，但受到統計機構統計執法處罰的威懾，其只能將虛報傾向確定為1.053，也即存在5.3%的虛報份額。在此背景下，統計機構最優的行動是以37.5%的概率進行統計執法檢查。

5.4不存在地方官員干預的國家統計數據質量管理的博弈機制分析在不存在地方官員干預的情況下，國家統計數據質量管理博弈納什均衡中的地方官員干預收益系數v和地方官員干預支付系數m將等于零，這樣，地方官員不干預背景下的國家統計數據質量管理博弈納什均衡將轉化為：｛β=1，k=1+c(ν-t)2λ2，p=ν-t4λ｝如此，依據上一節中的數據我們可以求取基本單位、統計機構的最有戰略組合：k=1-ct2λ2?=1-0.0141′0.062′0.22?=1-0.0008460.08?=1-0.0106?=0.9894p=t4λ?=0.064′0.2?=0.075也即｛β=1，k=0.9894，p=0.075｝式(27)為地方官員、基本單位、統計機構的最優戰略組合。其說明，在地方官員不進行干預的情況下，為了逃避納稅，基本單位存在著瞞報統計數據的傾向，但限于統計執法檢查的威懾，其瞞報程度只能達到1.06%。在此情況下，統計機構的最優行動是以7.5%的概率來進行統計執法檢查。

5.5最優統計處罰系數的測算根據上述數據，我們可以對統計機構統計處罰系數進行測算。在存在地方官員干預且干預力度為的m=0.1的情況下，如果t=0.06、p=0.33，則將最優的統計處罰數為：λ=(β-1)m-t2p?=(2.1-1)′0.1-0.062′0.33?=0.075（28）式(28)表明，在存在地方官員干預時，基本單位存在虛報現象，如果地方官員的干預力度為0.1、綜合稅率為0.06、統計執法檢查概率為0.33時，統計機構的最優處罰力度為0.075。也即每1%的虛報率罰款0.075萬元。如果不考慮地方官員的干預傾向，也即m=0時：λ=-t2p?=-0.062′0.33?=-0.091（29）式(29)表明，在不存在地方官員干預時，基本單位存在瞞報現象，如果綜合稅率為0.06、統計執法檢查概率為0.33，統計機構的最優處罰系數為0.091。也即每1%的瞞報率，處以0.091的罰款。

6結論與建議