统计数据质量评估方法研究述评

按照上述分类，笔者考虑到科学性与实用性相兼顾的原则，在进行统计数质量评估时，首选应该是第一类方法，其次是第二类方法，而第三类方法自身的局限性较多，一般情况下不宜采用。
    （二）评估方法的发展方向
    为了更有效地进行统计数据质量的评估、提高统计数据质量管理工作的水平，笔者认为应进一步加深对统计数据质量评估方法的研究，近期主要应在以下方面寻求突破：
    1.计量模型分析法方面。计量模型分析法从经济分析的角度入手，特别是从经济模型与统计数据能否相互支持与验证的角度展开对统计数据可信度的评估，可以说紧扣了统计数据如果可用、适用并且有用，即便可信与准确的认识或假设十分有利于促进统计数据质量的提高和统计数据功能的有效发挥。其后续的研究方向应该是：一方面，不断完善现有的评估方法，特别是其中应用面板数据模型和统计诊断理论的评估方法；另一方面，开发出更多、更有效的评估模型，如应用结构方程模型、状态空间模型等模型对统计数据质量进行评估。
    2.核算数据重估法主要是物量指数重估法方面。应用相关指数理论从产出的实物量增长角度来计算实际经济增长率，充分体现了实际经济增长的内涵及其核算的主要目标，也是许多统计发达国家的实际做法。因此，无论是从改进经济增长率数据质量还是从促进统计国际接轨的角度出发，中国未来实际经济增长率计算方法的改革方向均应是物量指数法。围绕该方法的后续研究应该是不断放宽其假设条件，如采用链式指数或者时期链式指数等指数形式代替定基指数，针对主要产品的质量改进进行相应的质量调整等。
    3.调查误差评估法方面。统计调查误差是影响统计数据准确性的最初始因素，它不仅可能给统计数据带来系统偏差，还会增大统计结果的不确定性程度。围绕该方法的后续研究应该包括事后质量抽查的应用和误差效应测量等方面。
    4.多维评估法方面。统计数据质量的内涵由一维（准确性）向多维延伸是一种必然现象，而且不同数据用户对统计数据质量在各个维度的要求也有所不同。故该类方法将有较大的发展与应用空间，后续研究的重点应该是：如何开发出既能满足不同类型的数据用户的特定需求、又能对统计数据质量做出总体评价的多维评估方法，同时还有国际上成熟的评估体系（如DQAF）在中国的应用问题。

  注释：
    ①值得指出的是：在应用经济模型研究统计数据质量的研究方面，这里划分的四类计量模型占据了绝对的主导地位，但也还存在少数的其他模型，如数据包络分析（杨冠琼，2006）和I-0产业感应度模型（宋瑞礼、任泽平，2009）等。
    ②在样本为时序样本时，如果评估结论为待评估指标的数据在评估集样本内不可信，那么这在某种程度上将直接推翻待评估指标的数据在训练集样本内基本可信的假设，因为通常训练集样本在前一段时期，评估集样本在后一段时期，且对于ZF统计机构来说，其统计水平或能力是不断提高的，现在却都不能统计出可信的数据，以前的就更无法统计出可信的数据，除非是现在出现了人为造假而以前却没有。
    ③市场房租估算法是利用城镇居民住房每平方米的市场房租价格的平均值乘以所有城镇居民住房的使用面积，得到所有城镇居民住房按市场价格计算的房租收入，以此收入作为城镇居民住房服务的总产出，再参照房地产开发与经营单位的增加值率，计算出城镇居民住房服务的增加值；而成本估算法是用每平方米的平均造价乘以全国城镇居民住房总的建筑面积计算出全国城镇居民住房的固定资产价值，按4％折旧率计算虚拟固定资产折旧，并以此作为城镇居民住房服务的增加值。
    ④之所以是“在无意中”，是因为傅德印提出该方法时看中的是它的简单、实用以及能够在不毁坏其他原始数据的前提下而突出表现出极端数据或没有用处的数据等特性。

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很好啊，谢谢分享

好资料，感谢

好复杂，有没有简单的

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