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，通過數(shù)據(jù)可以了解當(dāng)前社會經(jīng)濟的發(fā)展?fàn)顟B(tài)、生態(tài)環(huán)境的發(fā)展水平、消費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，以前信息的不對稱因為大數(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)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的相關(guān)影響因素是我國進行信息化建設(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、不同層面對不同類型的數(shù)據(jù)進行了研究和分析。國際貨幣基金組織（IMF）為了研究數(shù)據(jù)問題，評估數(shù)據(jù)的質(zhì)量，通過測量設(shè)計了三層測評指標對數(shù)據(jù)進行測量，后來的許多研究都會參考這些指標和測量架構(gòu)進行相關(guān)研究。宋敏等學(xué)者[1]在對我國政府?dāng)?shù)據(jù)進行研究之前，首先分析國外政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)管理方法，通過匯總分析指出我國政府?dāng)?shù)據(jù)存在的一些不足和改進方向。孫海英[2]認為目前我國的政府?dāng)?shù)據(jù)存在著很多問題，主要在于管理不當(dāng)，數(shù)據(jù)搜集前期的量表設(shè)計、數(shù)據(jù)搜集過程中的統(tǒng)計方法、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。程開明[3]提出在數(shù)量的輸出結(jié)果方面，應(yīng)該根據(jù)目標群體使用的數(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，在評價數(shù)據(jù)質(zhì)量時要結(jié)合實際情況針對不同數(shù)據(jù)的使用者指定測量量表，合理科學(xué)地管理數(shù)據(jù)。王建高等[4]認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)計制度、統(tǒng)計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)形成過程中的每一個環(huán)節(jié)，進行重點監(jiān)控。馬元三[6]為了更好地研究數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，首先分析了數(shù)據(jù)形成的主要流程，然后針對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]對統(tǒng)計數(shù)據(jù)形成的流程進行了分析，提出各個環(huán)節(jié)處理數(shù)據(jù)的方法，并強調(diào)數(shù)據(jù)形成的流程對于保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效性和準確性非常重要。賈靜等[8]另辟蹊徑，希望以統(tǒng)計方法、統(tǒng)計相關(guān)法律法規(guī)等人為因素，通過設(shè)計模型用統(tǒng)計方法進行分析，最后對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行整體評價和研究。初蓓[9]通過分析發(fā)現(xiàn)，要重視數(shù)據(jù)形成過程中的人為因素，強調(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題并對數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)問題進行了探索。向蓉美[11]對國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理方法進行了探討和分析，并針對現(xiàn)有的管理方法進行概述，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)為研究對象進行案例研究，分別從統(tǒng)計數(shù)據(jù)的管理機構(gòu)、統(tǒng)計人員以及統(tǒng)計制度等進行分析，通過對不同相關(guān)因素進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，針對流程和重要環(huán)境進行分析；部分學(xué)者從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法和評價方法方面進行分析，希望找到影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素，提出改進方法和措施。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計數(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)化檢驗方面具有許多優(yōu)點，已有學(xué)者[13]通過運用偏最小二乘法解決影響路徑和優(yōu)化問題。因此，本文以統(tǒng)計相關(guān)主體為切入點，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取路徑、發(fā)布路徑、監(jiān)管路徑三個方面分析其對統(tǒng)計數(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。通過偏最小二乘法對數(shù)據(jù)進行分析，對模型假設(shè)進行檢驗，得到數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑的影響程度，并針對性地提出提升政府統(tǒng)計數(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)計問題而提出的一種分析方法，偏最小二乘回歸開辟了一種新的技術(shù)途徑，該方法首先根據(jù)變量包含的信息對變量進行分解，然后根據(jù)條件和準則進行篩選，通過不斷地計算和處理得到一個因子，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)量優(yōu)化問題中，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)性引起的共線性問題。對于統(tǒng)計數(shù)據(jù)影響路徑優(yōu)化問題，因為研究樣本數(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，運用偏最小二乘法解決這類問題可以概括為以下幾點原因：首先，因為使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)的群體相對來說有限，想要調(diào)查對統(tǒng)計數(shù)據(jù)相關(guān)問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)類型都滿足測量型數(shù)據(jù)處理的要求。大多數(shù)的統(tǒng)計方法在進行分析前要檢驗數(shù)據(jù)是否滿足正態(tài)分布等條件，但是很多時候在進行數(shù)據(jù)和模型分析時會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的樣本量很難獲取或者本來就是小樣本，并且很難滿足約束條件。而相對其他分析方法，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題更有效，更便捷。

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

首先，需要對變量進行降維處理，分別提取主成分{s1，…，sc} 和{t1， …，tc} ，其中 c=min{a，b} ，每個主成分包含被提取變量中最多的信息。為了保證s對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t1和X1被t1的回歸方程：

根據(jù)最小二乘估計原理得：

α1和β1為模型效應(yīng)載荷量。

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

可以得到：

然后，通過變形轉(zhuǎn)換得到：

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

最后，通過類比推廣得到在非標準化情況下的模型為：

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)來源者、數(shù)據(jù)處理者、數(shù)據(jù)監(jiān)管者三個主體，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)管這六個方面進行研究，探索不同主體或流程對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，分析模型中各個變量間的關(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、配合度以及對其信息保密度方面對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，數(shù)據(jù)處理過程包括數(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)就會直接影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，因此統(tǒng)計工作對數(shù)據(jù)工作人員的統(tǒng)計方法和專業(yè)技能要求很高，要保障統(tǒng)計工作的硬件設(shè)施和信息化發(fā)展水平，以及統(tǒng)計工作的環(huán)境問題。數(shù)據(jù)監(jiān)管可以包括兩個方面：一是組織內(nèi)部的自我監(jiān)管，工作人員不僅要自我監(jiān)督進行復(fù)查和審核，員工之間還要相互監(jiān)督，相互審核驗證。同時組織機構(gòu)外部要形成監(jiān)督力量，上級組織可以成立評估監(jiān)察小組負責(zé)整個流程的監(jiān)察，同時外部媒體、大眾等也可以根據(jù)實際情況進行有效的監(jiān)督。在統(tǒng)計數(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)量維度劃分標準，準確性、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，及時性、可得性是數(shù)據(jù)發(fā)布方面的特征。通過對數(shù)據(jù)獲取、處理、發(fā)布等環(huán)節(jié)進行分析，通過分析研究，在參考國內(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。本文選取六個維度16個指標，通過設(shè)計測量量表進行調(diào)查，獲取樣本數(shù)據(jù)測量數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)化模型中指標間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

圖1 統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量影響路徑模型

根據(jù)部分學(xué)者的研究以及實際中的認識，本文認為數(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。同時也可以通過數(shù)據(jù)改善統(tǒng)計分析和處理方法、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)量的準確性和方法的健全性。而加強數(shù)據(jù)監(jiān)管不僅可以對工作人員獲取進行監(jiān)督和審查，保證數(shù)據(jù)的搜集、整理。并且還對數(shù)據(jù)的處理產(chǎn)生一定的影響，加強數(shù)據(jù)監(jiān)管可以防止數(shù)據(jù)虛報、漏報、錯報，防止統(tǒng)計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)管路徑對數(shù)據(jù)獲取路徑有正向影響

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

3 實證分析

為了研究改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的路徑和方法，本文通過搜索大量國內(nèi)外參考文獻進行匯總整理和分析，構(gòu)建了數(shù)據(jù)質(zhì)量測量量表。為了保證調(diào)查對象的隨機性和有效性，本文更傾向于對經(jīng)常使用數(shù)據(jù)的群體進行調(diào)查，以使被調(diào)查的信息更具有說服力。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)查對象的基本情況本文通過描述統(tǒng)計分析，分析結(jié)果如表1所示。

表1 調(diào)查對象基本信息

首先，進行信效度檢驗，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)反映研究問題的有效程度。按照業(yè)界的標準文章將對測量量表的區(qū)分效度和收斂效度進行檢驗，檢驗測量量表的有效性。國際上公認的區(qū)分效度合格標準是AVE（Average Variance Extracted）值大于0.6同時CR值要大于0.7（Composite Reliability），這時認為該量表具有一定的收斂效度。而當(dāng)上述條件滿足時，如果變量間的相關(guān)系數(shù)小于對應(yīng)AVE的平方根，這時可以認為該測量量表滿足區(qū)分效度檢驗。

為了檢驗本文所用測量量表的信效度，本文運用Smart PLS軟件對模型進行分析，通過模型分析得到結(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，這表明該測量量表具有收斂效度。同時，可以發(fā)現(xiàn)各個潛變量之間的對角線的數(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，通過了區(qū)分效度檢驗，說明該測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 信效度檢驗結(jié)果

運用軟件分析得到各個潛變量的載荷值，從表3中數(shù)據(jù)可以看到，各個潛變量的載荷值都大于0.7，超過業(yè)界公認的一般水平值，因此可以認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)處理等變量所對應(yīng)的觀測變量對結(jié)構(gòu)變量的解釋度比較好，根據(jù)測量量表得到的數(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，本文運用Smart PLS軟件對變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系進行分析。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，本文對數(shù)據(jù)結(jié)果進行匯總整理得到表4。

表4 假設(shè)檢驗結(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)計方案等，通過這些方式提升數(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T值為9.041大于1.96，T檢驗非常顯著，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值檢驗為3.814，大于1.96，非常顯著，說明假設(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T值檢驗為15.230大于1.96，T檢驗非常顯著，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，比如加強獎懲力度，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檢驗非常顯著，假設(shè)五成立。加強監(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，并且可以加強數(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)管這三個流程中，數(shù)據(jù)處理方面對數(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)管對數(shù)據(jù)獲取和處理有正向的促進作用。

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，分別從數(shù)據(jù)來源、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)管路徑對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。本文構(gòu)建模型并提出假設(shè)，運用偏最小二乘法和相關(guān)軟件進行分析，通過假設(shè)檢驗和分析研究，最終得到如下結(jié)論：（1）數(shù)據(jù)處理方面對數(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)對數(shù)據(jù)處理作用明顯。因此，可以通過提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)工作人員的文化程度和學(xué)習(xí)培訓(xùn)，加強統(tǒng)計工作人員的專業(yè)技能，提升統(tǒng)計工作人員的基本素養(yǎng)，以此促進統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。（2）統(tǒng)計數(shù)據(jù)監(jiān)管方面對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響相對較小，主要是因為監(jiān)管手段和措施生硬，沒有創(chuàng)新。此外上級領(lǐng)導(dǎo)對統(tǒng)計工作的重視程度對監(jiān)管效果的作用顯著，在統(tǒng)計工作中上級領(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)，因此對工作人員的專業(yè)素養(yǎng)和技能顯得非常重要，同時統(tǒng)計量表的設(shè)計、數(shù)據(jù)獲取的時間和形式也影響著數(shù)據(jù)的價值。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間內(nèi)得到提高，通過法規(guī)宣傳增加他們對統(tǒng)計工作的認識，保證他們的個人隱私不受侵害，獲得他們的支持和信任，提高獲取統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（4）數(shù)據(jù)監(jiān)督路徑的提高可以對數(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)的宣傳實施、獎懲制度的實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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