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摘要：经济的发展速度越快，企业和公众对于统计数据的要求就越高，数据质量当前是影响社会主义市场经济发展的一个重要因素，已经成为了社会普遍关注的问题之一。
关键词：统计数据质量；措施；国际货币基金组织；欧美统计局；OECD
一、国际货币基金组织（IMF）的数据质量评估框架
1.国际货币基金组织对统计数据的定义
要研究国际货币基金组织的数据质量评估框架，我们首先要了解和掌握使统计数据质量获得保障的前提条件，只有高质量的数据才能保证评估框架体系的有效，国际货币基金组织从5个方面对数据质量进行了定义：第一是保证诚信，从统计数据的收集开始，一直到统计数据的处理和公开的过程都要秉承诚信至上的原则，确保统计数据具有专业性，公正性并符合道德标准；第二是选择适当的方法，保证方法的正确性，在选择编著统计数据的方法时应该认真斟酌，仔细考虑，运用合理的方法将统计数据编制出来，与此同时，还要保证选择的统计数据编制方法符合相关的国际标准和惯例；第三是要使统计数据具有准确性和可靠性；第四，统计数据应该是适用的，统计数据应该选择恰当的频率进行更新和重新编制，并且要保证新的统计数据和原始的统计数据之间具有连贯性；第五是统计数据应该是可获得的，用户应该能够以简便的方式获取表达清楚、结构清晰的统计数据，了解到统计数据产生的背景。
2.国际货币基金组织的数据质量评估框架
国际货币基金组织提出的数据质量评估框架将研究的重点放在了管理统计体系、设计核心的统计程序并描述统计产品的特征，综合评估框架描述的是全部统计数据都要满足的质量要求，而专项评估框架则将研究细化到更为详细的统计数据质量要求之上，数据质量评估实现了从一般到具体，从整体到详尽的过程。具体来说，无论是综合评估框架还是专项评估框架都要首先保证统计数据的质量，满足统计数据的5个层面要求，然后才能将统计数据细化为评估要素和评估指标。
二、欧美统计局（ESS）对数据质量的评价
欧盟统计局认为统计数据质量上应该满足以下要求：首先，统计数据应该满足使用者的要求，实现使用者使用统计数据的目的；其次，统计数据和真实、实际数据之间的差异程度应该足够小，保证统计数据的准确性，但是在保证准确性的同时还要考虑到获取统计数据的成本以及统计方法的可行性；第三，统计数据和统计结果应该及时公布和发表，保证信息的使用者能够根据统计数据做出正确的决策；第四，统计数据应该能够被使用者轻松获得并便于理解，统计数据发布者应该给予充分的说明，满足使用者的使用需求；第五，统计数据不论源自哪里，不论用于那一阶段的研究都应该基于共同的定义、方法和分类；最后，统计数据和统计资料在范圍上应该满足使用者各方面的需求。
三、OECD对数据质量的定义
OECD从准确性、相关性、可靠性、可获得与可理解性、及时性和一致性对统计数据的定义进行了描述。相关性是描述的是统计数据能否满足客户的需求，能否根据客户的需求做出相应的调整；准确性描述的是统计数据能否精确反映测量对象的真实特征，通常以误差来反应统计数据的准确性；可获得性和可理解性描述的是统计数据能否被使用者所获得和理解；及时性描述的则是统计数据发布选择的间隔期能否尽量短，及时性和准确性之间的平衡关系需要统计数据的编制者进行衡量；可靠性是指用户对统计数据公布者或者公布机构的信任程度。
四、我国评估统计数据质量的框架建设
1.我国的统计质量评估方法可以采取ROSC-DM方法，该方法采取IMF开发的DQAF作为具体的评估框架。ROSC-DM方法的核心就是将统计实践和DQAF所提供的具体质量标准进行对比。在具体操作的过程中要经过以下步骤：一是事先建立质量评估的等级，给出几档衡量统计数据质量的评价和标准，比如说遵守，大部分遵守，大部分不遵守，完全不遵守；其次要根据不同的评估指标去选择相应的专项质量评估框架，以选择的专项评估框架中所包含的要素作为评估的基本标准，分析不同的评估指标，并指出评估指标和数据质量评估框架的要求是否有差距和出入；第三是针对每一个质量要素去考虑其属下的各个评估指标的比较结果，并根据事先确定的评估等级选择一个适合的评估结果。ROSC-DM方法建立在DQAF之上，而DQAF具有很强的操作性和实用性，所以ROSC-DM方法也具有很强的实用基础。总体上来说，ROSC-DM是一种具有较强实用性的评估方法，对于那些想提高统计质量，寻求提升策略的评估者来说，其效用更为明显，该方法是和国际规范进行对比的一种评估方法，这也为我们评估统计数据质量提供了新的思路和视野。
2.指标集测评方法建立在欧洲统计系统（简称ESS）之上，是一种多维质量评估方法，在操作中引入了ESS对统计数据质量进行的定义。该方法在实际操作中遵循以下原则：对数据质量的各个质量要求都开发若干评估指标，实现统计数据质量评估的全面性。近几年来ESS开展了针对数据质量的量化分析工作用以强化统计数据质量管理。其中，从对统计产出质量的评估来看，量化分析工作主要依托两套指标（或项目）集进行，即质量指标集（Quality Indicators）和调查负责人自我评估清单（SelfAssessment Checklist for Survey Managers）。指标集测评法从ESS的各个质量维度出发设计具体的评估指标或问项，对特定统计项目的产出当前所达到的质量水平状况展开评估，具有针对性强的优势。但反过来看，这种强针对性却使得该评估方法适用的主体范围仅限于统计数据的生产者。
本文从三种国际统计质量管理框架的探讨开始，比较和分析了IMF、ESS、OECD三种统计数据质量的含义，了解了衡量统计数据质量的维度和层面，分析了三种国际统计质量框架的工作原理，力求为我国的统计质量评估框架提供有效的建议和意见，提升我国统计数据质量，完善我国的统计工作。
参考文献：
[1]金勇进 陶 然：中国统计数据质量理论研究与实践历程.统计研究，2010.
[2]陈珍珍：要建立科学的统计数据质量评估体系.统计研究，2007.
关键词：统计数据质量；措施；国际货币基金组织；欧美统计局；OECD
一、国际货币基金组织（IMF）的数据质量评估框架
1.国际货币基金组织对统计数据的定义
要研究国际货币基金组织的数据质量评估框架，我们首先要了解和掌握使统计数据质量获得保障的前提条件，只有高质量的数据才能保证评估框架体系的有效，国际货币基金组织从5个方面对数据质量进行了定义：第一是保证诚信，从统计数据的收集开始，一直到统计数据的处理和公开的过程都要秉承诚信至上的原则，确保统计数据具有专业性，公正性并符合道德标准；第二是选择适当的方法，保证方法的正确性，在选择编著统计数据的方法时应该认真斟酌，仔细考虑，运用合理的方法将统计数据编制出来，与此同时，还要保证选择的统计数据编制方法符合相关的国际标准和惯例；第三是要使统计数据具有准确性和可靠性；第四，统计数据应该是适用的，统计数据应该选择恰当的频率进行更新和重新编制，并且要保证新的统计数据和原始的统计数据之间具有连贯性；第五是统计数据应该是可获得的，用户应该能够以简便的方式获取表达清楚、结构清晰的统计数据，了解到统计数据产生的背景。
2.国际货币基金组织的数据质量评估框架
国际货币基金组织提出的数据质量评估框架将研究的重点放在了管理统计体系、设计核心的统计程序并描述统计产品的特征，综合评估框架描述的是全部统计数据都要满足的质量要求，而专项评估框架则将研究细化到更为详细的统计数据质量要求之上，数据质量评估实现了从一般到具体，从整体到详尽的过程。具体来说，无论是综合评估框架还是专项评估框架都要首先保证统计数据的质量，满足统计数据的5个层面要求，然后才能将统计数据细化为评估要素和评估指标。
二、欧美统计局（ESS）对数据质量的评价
欧盟统计局认为统计数据质量上应该满足以下要求：首先，统计数据应该满足使用者的要求，实现使用者使用统计数据的目的；其次，统计数据和真实、实际数据之间的差异程度应该足够小，保证统计数据的准确性，但是在保证准确性的同时还要考虑到获取统计数据的成本以及统计方法的可行性；第三，统计数据和统计结果应该及时公布和发表，保证信息的使用者能够根据统计数据做出正确的决策；第四，统计数据应该能够被使用者轻松获得并便于理解，统计数据发布者应该给予充分的说明，满足使用者的使用需求；第五，统计数据不论源自哪里，不论用于那一阶段的研究都应该基于共同的定义、方法和分类；最后，统计数据和统计资料在范圍上应该满足使用者各方面的需求。
三、OECD对数据质量的定义
OECD从准确性、相关性、可靠性、可获得与可理解性、及时性和一致性对统计数据的定义进行了描述。相关性是描述的是统计数据能否满足客户的需求，能否根据客户的需求做出相应的调整；准确性描述的是统计数据能否精确反映测量对象的真实特征，通常以误差来反应统计数据的准确性；可获得性和可理解性描述的是统计数据能否被使用者所获得和理解；及时性描述的则是统计数据发布选择的间隔期能否尽量短，及时性和准确性之间的平衡关系需要统计数据的编制者进行衡量；可靠性是指用户对统计数据公布者或者公布机构的信任程度。
四、我国评估统计数据质量的框架建设
1.我国的统计质量评估方法可以采取ROSC-DM方法，该方法采取IMF开发的DQAF作为具体的评估框架。ROSC-DM方法的核心就是将统计实践和DQAF所提供的具体质量标准进行对比。在具体操作的过程中要经过以下步骤：一是事先建立质量评估的等级，给出几档衡量统计数据质量的评价和标准，比如说遵守，大部分遵守，大部分不遵守，完全不遵守；其次要根据不同的评估指标去选择相应的专项质量评估框架，以选择的专项评估框架中所包含的要素作为评估的基本标准，分析不同的评估指标，并指出评估指标和数据质量评估框架的要求是否有差距和出入；第三是针对每一个质量要素去考虑其属下的各个评估指标的比较结果，并根据事先确定的评估等级选择一个适合的评估结果。ROSC-DM方法建立在DQAF之上，而DQAF具有很强的操作性和实用性，所以ROSC-DM方法也具有很强的实用基础。总体上来说，ROSC-DM是一种具有较强实用性的评估方法，对于那些想提高统计质量，寻求提升策略的评估者来说，其效用更为明显，该方法是和国际规范进行对比的一种评估方法，这也为我们评估统计数据质量提供了新的思路和视野。
2.指标集测评方法建立在欧洲统计系统（简称ESS）之上，是一种多维质量评估方法，在操作中引入了ESS对统计数据质量进行的定义。该方法在实际操作中遵循以下原则：对数据质量的各个质量要求都开发若干评估指标，实现统计数据质量评估的全面性。近几年来ESS开展了针对数据质量的量化分析工作用以强化统计数据质量管理。其中，从对统计产出质量的评估来看，量化分析工作主要依托两套指标（或项目）集进行，即质量指标集（Quality Indicators）和调查负责人自我评估清单（SelfAssessment Checklist for Survey Managers）。指标集测评法从ESS的各个质量维度出发设计具体的评估指标或问项，对特定统计项目的产出当前所达到的质量水平状况展开评估，具有针对性强的优势。但反过来看，这种强针对性却使得该评估方法适用的主体范围仅限于统计数据的生产者。
本文从三种国际统计质量管理框架的探讨开始，比较和分析了IMF、ESS、OECD三种统计数据质量的含义，了解了衡量统计数据质量的维度和层面，分析了三种国际统计质量框架的工作原理，力求为我国的统计质量评估框架提供有效的建议和意见，提升我国统计数据质量，完善我国的统计工作。
参考文献：
[1]金勇进 陶 然：中国统计数据质量理论研究与实践历程.统计研究，2010.
[2]陈珍珍：要建立科学的统计数据质量评估体系.统计研究，2007.