蔣清泉

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)的爆炸發(fā)展，數(shù)據(jù)逐漸成為人們獲取信息的載體，通過(guò)數(shù)據(jù)可以了解當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)、生態(tài)環(huán)境的發(fā)展水平、消費(fèi)者的需求以及金融資本的流向等，以前筆紙化的文本獲取方式逐漸被虛擬化的網(wǎng)絡(luò)記載所替代，以前信息的不對(duì)稱因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳播逐漸被改善。因此，數(shù)據(jù)化的建設(shè)顯得尤為重要和亟待解決。政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)的重要組成部分，它的質(zhì)量尤為重要。所以，研究和分析政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的相關(guān)影響因素是我國(guó)進(jìn)行信息化建設(shè)、數(shù)據(jù)化發(fā)展不可忽視的重要課題。

為了更好地研究數(shù)據(jù)包含的信息，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，很多政府組織和學(xué)者從不同角度、不同層面對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究和分析。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）為了研究數(shù)據(jù)問(wèn)題，評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量，通過(guò)測(cè)量設(shè)計(jì)了三層測(cè)評(píng)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量，后來(lái)的許多研究都會(huì)參考這些指標(biāo)和測(cè)量架構(gòu)進(jìn)行相關(guān)研究。宋敏等學(xué)者[1]在對(duì)我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行研究之前，首先分析國(guó)外政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)管理方法，通過(guò)匯總分析指出我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)存在的一些不足和改進(jìn)方向。孫海英[2]認(rèn)為目前我國(guó)的政府?dāng)?shù)據(jù)存在著很多問(wèn)題，主要在于管理不當(dāng)，數(shù)據(jù)搜集前期的量表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)搜集過(guò)程中的統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)處理后期的管理策略等都影響著數(shù)據(jù)的質(zhì)量。程開(kāi)明[3]提出在數(shù)量的輸出結(jié)果方面，應(yīng)該根據(jù)目標(biāo)群體使用的數(shù)據(jù)不同的情況而采用不同的方法衡量數(shù)據(jù)的質(zhì)量，在評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)要結(jié)合實(shí)際情況針對(duì)不同數(shù)據(jù)的使用者指定測(cè)量量表，合理科學(xué)地管理數(shù)據(jù)。王建高等[4]認(rèn)為人為干擾等非技術(shù)性因素、環(huán)境限制等客觀因素、技術(shù)性因素是影響基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素。張衛(wèi)華[5]分析了影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，分析結(jié)果顯示統(tǒng)計(jì)制度、統(tǒng)計(jì)手段等方面是影響數(shù)據(jù)的主要方面，應(yīng)該把握數(shù)據(jù)形成過(guò)程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控。馬元三[6]為了更好地研究數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，首先分析了數(shù)據(jù)形成的主要流程，然后針對(duì)不同階段提出管理建議和策略，提出要形成統(tǒng)一的管理制度和方法，保證數(shù)據(jù)搜集、加工、處理等工作的順利完成。曾曉峰[7]對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)形成的流程進(jìn)行了分析，提出各個(gè)環(huán)節(jié)處理數(shù)據(jù)的方法，并強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)形成的流程對(duì)于保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效性和準(zhǔn)確性非常重要。賈靜等[8]另辟蹊徑，希望以統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)相關(guān)法律法規(guī)等人為因素，通過(guò)設(shè)計(jì)模型用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析，最后對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行整體評(píng)價(jià)和研究。初蓓[9]通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，要重視數(shù)據(jù)形成過(guò)程中的人為因素，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)搜集環(huán)境的重要性。曾五一[10]從數(shù)據(jù)質(zhì)量研究的目的出發(fā)，分析了數(shù)據(jù)質(zhì)量研究的一些基本問(wèn)題并對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行了探索。向蓉美[11]對(duì)國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理方法進(jìn)行了探討和分析，并針對(duì)現(xiàn)有的管理方法進(jìn)行概述，為以后的研究者提供參考和借鑒。李先鋒[12]以某一城市的政府?dāng)?shù)據(jù)為研究對(duì)象進(jìn)行案例研究，分別從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的管理機(jī)構(gòu)、統(tǒng)計(jì)人員以及統(tǒng)計(jì)制度等進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)不同相關(guān)因素進(jìn)行分析找到各因素與數(shù)據(jù)質(zhì)量之間的相關(guān)關(guān)系。綜上所述，可以看到部分學(xué)者從數(shù)據(jù)形成的流程和環(huán)節(jié)為研究切入點(diǎn)，針對(duì)流程和重要環(huán)境進(jìn)行分析；部分學(xué)者從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法和評(píng)價(jià)方法方面進(jìn)行分析，希望找到影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，提出改進(jìn)方法和措施。

通過(guò)上述分析可以發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑優(yōu)化方面研究較少，而偏最小二乘法在研究多變量關(guān)系以及優(yōu)化檢驗(yàn)方面具有許多優(yōu)點(diǎn)，已有學(xué)者[13]通過(guò)運(yùn)用偏最小二乘法解決影響路徑和優(yōu)化問(wèn)題。因此，本文以統(tǒng)計(jì)相關(guān)主體為切入點(diǎn)，從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取路徑、發(fā)布路徑、監(jiān)管路徑三個(gè)方面分析其對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，為了研究數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素構(gòu)建優(yōu)化模型并在已有研究的基礎(chǔ)上提出假設(shè)，探討各因素與數(shù)據(jù)質(zhì)量間的相關(guān)關(guān)系。通過(guò)偏最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)模型假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑的影響程度，并針對(duì)性地提出提升政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化方法。

1 偏最小二乘法

偏最小二乘法（PLS）是伍德和阿巴諾等人為了解決多元統(tǒng)計(jì)問(wèn)題而提出的一種分析方法，偏最小二乘回歸開(kāi)辟了一種新的技術(shù)途徑，該方法首先根據(jù)變量包含的信息對(duì)變量進(jìn)行分解，然后根據(jù)條件和準(zhǔn)則進(jìn)行篩選，通過(guò)不斷地計(jì)算和處理得到一個(gè)因子，該因子包含的信息能夠最大化地解釋被解釋變量。偏最小二乘法可以實(shí)現(xiàn)包括典型相關(guān)分析、主成分分析、多元線性回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)分析方法的功能，比較容易理解和分析。本文研究的數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化問(wèn)題中，樣本量較少，變量之間的相關(guān)性較大，使用偏最小二乘法，不僅可以充分提取樣本信息，還可以解決各因素間的相關(guān)性引起的共線性問(wèn)題。對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)影響路徑優(yōu)化問(wèn)題，因?yàn)檠芯繕颖緮?shù)量有限，偏最小二乘法更適合調(diào)查數(shù)據(jù)的客觀條件。

因此，運(yùn)用偏最小二乘法解決這類問(wèn)題可以概括為以下幾點(diǎn)原因：首先，因?yàn)槭褂媒y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的群體相對(duì)來(lái)說(shuō)有限，想要調(diào)查對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題了解的人群又很少，調(diào)查數(shù)據(jù)獲取有限，將獲取的數(shù)據(jù)作為樣本大多數(shù)情況下僅僅為小樣本。其次在研究的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)維度中，不可能全部的數(shù)據(jù)類型都滿足測(cè)量型數(shù)據(jù)處理的要求。大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法在進(jìn)行分析前要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)分布等條件，但是很多時(shí)候在進(jìn)行數(shù)據(jù)和模型分析時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的樣本量很難獲取或者本來(lái)就是小樣本，并且很難滿足約束條件。而相對(duì)其他分析方法，偏最小二乘法不受樣本量和正態(tài)分布要求的限制，用該方法分析此類問(wèn)題更有效，更便捷。

假設(shè)本文研究的樣本量為n，測(cè)量量表中分別包含a個(gè)被解釋變量{y1，…，ya}和b個(gè)解釋變量{x1，…，xb} 。分別用X和Y表示上述兩個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，它們分別為：

首先，需要對(duì)變量進(jìn)行降維處理，分別提取主成分{s1，…，sc} 和{t1， …，tc} ，其中 c=min{a，b} ，每個(gè)主成分包含被提取變量中最多的信息。為了保證s對(duì)t最大的解釋能力，sc和tc之間的相關(guān)度保持最大。因此，可以得到X組和Y組的第一個(gè)主成分分別為s1和t1，并且它們滿足以下關(guān)系式：

上式中g(shù)1和 f1表示第一主成分的系數(shù)向量。

然后，再分別建立Y1對(duì)t1和X1被t1的回歸方程：

根據(jù)最小二乘估計(jì)原理得：

α1和β1為模型效應(yīng)載荷量。

上述過(guò)程為變量信息提取過(guò)程，從上述過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)在提取第一主成分時(shí)，只提取了大部分的信息，一些信息沒(méi)有提取出來(lái)。因此，需要對(duì)殘差矩陣e1、e2進(jìn)行再提取，具體過(guò)程如下：

可以得到：

然后，通過(guò)變形轉(zhuǎn)換得到：

令n×b數(shù)據(jù)觀測(cè)矩陣的秩為Rank=min(n，b)=k，則存在k個(gè)成分t1，…，tk使得：

最后，通過(guò)類比推廣得到在非標(biāo)準(zhǔn)化情況下的模型為：

2 模型構(gòu)建

為了探索優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和措施，本文通過(guò)分析數(shù)據(jù)形成的直接相關(guān)者找到提升路徑，主要有數(shù)據(jù)來(lái)源者、數(shù)據(jù)處理者、數(shù)據(jù)監(jiān)管者三個(gè)主體，數(shù)據(jù)形成的流程主要包括獲取、發(fā)布、監(jiān)管等重要部分。因此，本文從數(shù)據(jù)來(lái)源者、數(shù)據(jù)處理者、數(shù)據(jù)監(jiān)管者、數(shù)據(jù)獲取、發(fā)布、監(jiān)管這六個(gè)方面進(jìn)行研究，探索不同主體或流程對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，分析模型中各個(gè)變量間的關(guān)系，最終得到改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的路徑和優(yōu)化方法。

數(shù)據(jù)獲取主要衡量被調(diào)查者的文化水平、配合度以及對(duì)其信息保密度方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，數(shù)據(jù)處理過(guò)程包括數(shù)據(jù)的整理錄入、匯總處理、加工發(fā)布等部分。在這些流程中，每一步都非常重要，一旦出現(xiàn)操作失誤或不當(dāng)就會(huì)直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此統(tǒng)計(jì)工作對(duì)數(shù)據(jù)工作人員的統(tǒng)計(jì)方法和專業(yè)技能要求很高，要保障統(tǒng)計(jì)工作的硬件設(shè)施和信息化發(fā)展水平，以及統(tǒng)計(jì)工作的環(huán)境問(wèn)題。數(shù)據(jù)監(jiān)管可以包括兩個(gè)方面：一是組織內(nèi)部的自我監(jiān)管，工作人員不僅要自我監(jiān)督進(jìn)行復(fù)查和審核，員工之間還要相互監(jiān)督，相互審核驗(yàn)證。同時(shí)組織機(jī)構(gòu)外部要形成監(jiān)督力量，上級(jí)組織可以成立評(píng)估監(jiān)察小組負(fù)責(zé)整個(gè)流程的監(jiān)察，同時(shí)外部媒體、大眾等也可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行有效的監(jiān)督。在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，本文參考王華等學(xué)者[14]提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量維度劃分標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確性、適用性是數(shù)據(jù)基本特征，方法健全性、制度合理性是數(shù)據(jù)質(zhì)量生產(chǎn)方面的特征，及時(shí)性、可得性是數(shù)據(jù)發(fā)布方面的特征。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)獲取、處理、發(fā)布等環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，通過(guò)分析研究，在參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑分析模型如圖1所示。本文選取六個(gè)維度16個(gè)指標(biāo)，通過(guò)設(shè)計(jì)測(cè)量量表進(jìn)行調(diào)查，獲取樣本數(shù)據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)化模型中指標(biāo)間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

圖1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑模型

根據(jù)部分學(xué)者的研究以及實(shí)際中的認(rèn)識(shí)，本文認(rèn)為數(shù)據(jù)獲取方面、數(shù)據(jù)處理方面和數(shù)據(jù)監(jiān)督方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響為正向的。一線工作人員在數(shù)據(jù)搜集和調(diào)查中，在不影響搜集質(zhì)量的情況下盡可能地提高工作效率。同時(shí)也可以通過(guò)數(shù)據(jù)改善統(tǒng)計(jì)分析和處理方法、提高硬件設(shè)施水平、刪減不必要的工作流程等保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的準(zhǔn)確性和方法的健全性。而加強(qiáng)數(shù)據(jù)監(jiān)管不僅可以對(duì)工作人員獲取進(jìn)行監(jiān)督和審查，保證數(shù)據(jù)的搜集、整理。并且還對(duì)數(shù)據(jù)的處理產(chǎn)生一定的影響，加強(qiáng)數(shù)據(jù)監(jiān)管可以防止數(shù)據(jù)虛報(bào)、漏報(bào)、錯(cuò)報(bào)，防止統(tǒng)計(jì)工作人員的人為操作，降低數(shù)據(jù)質(zhì)量。根據(jù)上述分析，本文作出以下假設(shè)：

H1:數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)獲取路徑有正向的關(guān)系

H2:數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)處理路徑有正向的關(guān)系

H3:數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)監(jiān)管路徑有正向的關(guān)系

H4:數(shù)據(jù)監(jiān)管路徑對(duì)數(shù)據(jù)獲取路徑有正向影響

H5:數(shù)據(jù)監(jiān)管路徑對(duì)數(shù)據(jù)處理路徑有正向影響

3 實(shí)證分析

為了研究改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的路徑和方法，本文通過(guò)搜索大量國(guó)內(nèi)外參考文獻(xiàn)進(jìn)行匯總整理和分析，構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量測(cè)量量表。為了保證調(diào)查對(duì)象的隨機(jī)性和有效性，本文更傾向于對(duì)經(jīng)常使用數(shù)據(jù)的群體進(jìn)行調(diào)查，以使被調(diào)查的信息更具有說(shuō)服力。最終，回收有效樣本340份，滿足使用偏最小二乘法的要求。為了了解調(diào)查對(duì)象的基本情況本文通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果如表1所示。

表1 調(diào)查對(duì)象基本信息

首先，進(jìn)行信效度檢驗(yàn)，信度表示用同一方法多次處理結(jié)果的一致性程度，效度表示研究數(shù)據(jù)反映研究問(wèn)題的有效程度。按照業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)文章將對(duì)測(cè)量量表的區(qū)分效度和收斂效度進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)測(cè)量量表的有效性。國(guó)際上公認(rèn)的區(qū)分效度合格標(biāo)準(zhǔn)是AVE（Average Variance Extracted）值大于0.6同時(shí)CR值要大于0.7（Composite Reliability），這時(shí)認(rèn)為該量表具有一定的收斂效度。而當(dāng)上述條件滿足時(shí)，如果變量間的相關(guān)系數(shù)小于對(duì)應(yīng)AVE的平方根，這時(shí)可以認(rèn)為該測(cè)量量表滿足區(qū)分效度檢驗(yàn)。

為了檢驗(yàn)本文所用測(cè)量量表的信效度，本文運(yùn)用Smart PLS軟件對(duì)模型進(jìn)行分析，通過(guò)模型分析得到結(jié)果如表2所示。分析結(jié)果顯示：潛變量數(shù)據(jù)質(zhì)量的AVE值為0.6424大于0.6，Composite Reliability值為0.9151大于0.7；潛變量數(shù)據(jù)獲取的AVE值為0.7728大于0.6，Composite Reliability值為0.9107大于0.7；潛變量數(shù)據(jù)處理的AVE值為0.6756大于0.6，Composite Reliability值為0.8925大于0.7；潛變量數(shù)據(jù)監(jiān)管的AVE值為0.7879大于0.6，Composite Reliability值為0.9175大于0.7；上述變量的AVE值都大于0.6，并且Composite Reliability值都大于0.7，這表明該測(cè)量量表具有收斂效度。同時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)各個(gè)潛變量之間的對(duì)角線的數(shù)據(jù)都大于每一列的數(shù)值，這表示變量間的相關(guān)系數(shù)的平方小于AVE值，通過(guò)了區(qū)分效度檢驗(yàn)，說(shuō)明該測(cè)量量表具有一定的區(qū)分效度。綜上可知，本文所用量表具有有效性。

表2 信效度檢驗(yàn)結(jié)果

運(yùn)用軟件分析得到各個(gè)潛變量的載荷值，從表3中數(shù)據(jù)可以看到，各個(gè)潛變量的載荷值都大于0.7，超過(guò)業(yè)界公認(rèn)的一般水平值，因此可以認(rèn)為潛變量提取的信息可以有效的解釋變量之間的關(guān)系。分析結(jié)果也說(shuō)明發(fā)布特征、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)監(jiān)管以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本特征、生產(chǎn)特征、數(shù)據(jù)處理等變量所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量對(duì)結(jié)構(gòu)變量的解釋度比較好，根據(jù)測(cè)量量表得到的數(shù)據(jù)可以分析得到模型中各變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

表3 各觀測(cè)變量載荷值

為了分析模型中各變量之間的相關(guān)關(guān)系，本文運(yùn)用Smart PLS軟件對(duì)變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)結(jié)果顯示：模型的R平方值為0.697，這表示模型的擬合優(yōu)度較好。為了更加直觀地了解模型處理結(jié)果，本文對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行匯總整理得到表4。

表4 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

表4的分析結(jié)果顯示：數(shù)據(jù)獲取(HQ)與數(shù)據(jù)質(zhì)量(ZL)間的路徑系數(shù)為0.298，大于零有正向的作用關(guān)系，同時(shí)T值為7.035大于1.96,表明線性關(guān)系非常顯著，假設(shè)一成立。根據(jù)假設(shè)一可以改善數(shù)據(jù)獲取流程，比如加強(qiáng)工作人員的技能培訓(xùn)，更新硬件系統(tǒng)優(yōu)化量表設(shè)計(jì)方案等，通過(guò)這些方式提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)處理(CL)與數(shù)據(jù)質(zhì)量(ZL)間的路徑系數(shù)為0.460大于零，同時(shí)T值為9.041大于1.96，T檢驗(yàn)非常顯著，表明假設(shè)二成立，數(shù)據(jù)處理的提高可以增加數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)監(jiān)管(JG)與數(shù)據(jù)質(zhì)量(ZL)間的作用為正相關(guān)，路徑系數(shù)為0.174，T值檢驗(yàn)為3.814，大于1.96，非常顯著，說(shuō)明假設(shè)三成立。數(shù)據(jù)監(jiān)管(JG)與數(shù)據(jù)獲取(HQ)間的路徑系數(shù)為0.633，大于零有正向的作用關(guān)系，同時(shí)T值檢驗(yàn)為15.230大于1.96，T檢驗(yàn)非常顯著，假設(shè)四成立，這表明數(shù)據(jù)監(jiān)管可以正向的影響數(shù)據(jù)獲取的效果，比如加強(qiáng)獎(jiǎng)懲力度，加大監(jiān)管法規(guī)建設(shè)等。數(shù)據(jù)監(jiān)管(JG)與數(shù)據(jù)處理(CL)間的作用為正，路徑系數(shù)為0.174，T值為26.032，T檢驗(yàn)非常顯著，假設(shè)五成立。加強(qiáng)監(jiān)管不僅可以提高數(shù)據(jù)搜集的效率，保證數(shù)據(jù)快速有效的統(tǒng)計(jì)，并且可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)的加工和處理，督促數(shù)據(jù)和信息的完成和發(fā)布。數(shù)據(jù)獲取、處理、監(jiān)管這三個(gè)流程中，數(shù)據(jù)處理方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響作用最大，其次為數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)監(jiān)管方面，并且數(shù)據(jù)監(jiān)管對(duì)數(shù)據(jù)獲取和處理有正向的促進(jìn)作用。

4 總結(jié)

為了探索數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)化路徑和方法，本文以數(shù)據(jù)相關(guān)主體為切入點(diǎn)，分別從數(shù)據(jù)來(lái)源、處理、監(jiān)管等流程探索數(shù)據(jù)獲取路徑、發(fā)布路徑、監(jiān)管路徑對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。本文構(gòu)建模型并提出假設(shè)，運(yùn)用偏最小二乘法和相關(guān)軟件進(jìn)行分析，通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)和分析研究，最終得到如下結(jié)論：（1）數(shù)據(jù)處理方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的作用最大，其中工作人員的專業(yè)技能和文化素養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)處理作用明顯。因此，可以通過(guò)提高統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)工作人員的文化程度和學(xué)習(xí)培訓(xùn)，加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)工作人員的專業(yè)技能，提升統(tǒng)計(jì)工作人員的基本素養(yǎng)，以此促進(jìn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。（2）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)監(jiān)管方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響相對(duì)較小，主要是因?yàn)楸O(jiān)管手段和措施生硬，沒(méi)有創(chuàng)新。此外上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)對(duì)統(tǒng)計(jì)工作的重視程度對(duì)監(jiān)管效果的作用顯著，在統(tǒng)計(jì)工作中上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的重視程度直接影響著工作人員的積極性。（3）在數(shù)據(jù)獲取方面，數(shù)據(jù)獲取的質(zhì)量直接與工作人員有關(guān)，因此對(duì)工作人員的專業(yè)素養(yǎng)和技能顯得非常重要，同時(shí)統(tǒng)計(jì)量表的設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間和形式也影響著數(shù)據(jù)的價(jià)值。此外，被調(diào)查者的配合度以及被調(diào)查者信息的保密度可以在短時(shí)間內(nèi)得到提高，通過(guò)法規(guī)宣傳增加他們對(duì)統(tǒng)計(jì)工作的認(rèn)識(shí)，保證他們的個(gè)人隱私不受侵害，獲得他們的支持和信任，提高獲取統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（4）數(shù)據(jù)監(jiān)督路徑的提高可以對(duì)數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生積極的作用，法律法規(guī)的宣傳實(shí)施、獎(jiǎng)懲制度的實(shí)施可以在很大程度上提升數(shù)據(jù)獲取和處理的質(zhì)量。

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