導語：數(shù)據(jù)挖掘技術提高民營經(jīng)濟質量研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

隨著大數(shù)據(jù)概念的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的價值越來越受重視。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，所以數(shù)據(jù)自身的質量對挖掘出來的信息有重要的決定作用。統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量是政府統(tǒng)計工作的生命線，關系著政府統(tǒng)計部門的形象和公信力。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，政府經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)被使用的頻率越來越高，人們也越來越關注統(tǒng)計數(shù)據(jù)自身的質量問題。然而，我國的一些官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)常常受到諸多媒體和社會公眾的質疑，認為數(shù)據(jù)中水分太高，失真現(xiàn)象很嚴重。事實上，我國政府統(tǒng)計部門在提高我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量方面已經(jīng)做了很多努力，由于其面對的統(tǒng)計對象廣泛且復雜，導致數(shù)據(jù)質量提高的難度不斷增大。要提高政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量僅僅依靠目前已有的方法和技術是不夠的，必須要引進新的技術手段，所以本文嘗試將數(shù)據(jù)挖掘技術引入到提高民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量研究中，以期能夠改善政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)不能滿足使用者需求的現(xiàn)狀。

一、民營經(jīng)濟和統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的內涵

（一）民營經(jīng)濟的內涵

關于民營經(jīng)濟的定義，尚未形成一致的觀點。一種較為認可的定義是，民營經(jīng)濟是指除了國有及國有控股、集體經(jīng)濟、外商和港澳臺商獨資及其控股的經(jīng)濟組織，其主要成分是私營企業(yè)、個體工商戶和農民專業(yè)合作社。其中，私營企業(yè)和個體工商戶在民營經(jīng)濟中占據(jù)了絕大部分。在當前有關民營經(jīng)濟的統(tǒng)計資料和研究文獻中，基本上也是按照如上的構成成分加以統(tǒng)計和分析研究的。

（二）統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的內涵

關于統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的涵義，不同統(tǒng)計機構和學者對此有不同的定義。例如，加拿大統(tǒng)計局確定了衡量數(shù)據(jù)質量的6個方面標準：即實用性、準確性、及時性、可取得性、銜接性、可解釋性；英國統(tǒng)計局提出的數(shù)據(jù)質量的標準是準確性、及時性、有效性和客觀性。廈門大學博導曾五一教授在他的研究中認為，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量并不限于通常人們理解的準確性，它的完整內涵應當包括：準確性、適用性、時效性、可比性與可獲得性等五個方面的要求。本文就借用曾教授的觀點，依照這五個標準來提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量。

二、民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的現(xiàn)狀

政府對外公布的民營經(jīng)濟相關數(shù)據(jù)頗多，比如民營經(jīng)濟增加值、民營經(jīng)濟的營業(yè)收入、民營經(jīng)濟規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、民營經(jīng)濟對GDP的貢獻率等。民營經(jīng)濟數(shù)據(jù)的質量高低對以其為依據(jù)所做的有關決策和結論的科學性有重大影響，所以提高民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量具有重要意義。從總體上看，目前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以反映我國經(jīng)濟發(fā)展的大體趨勢。由于民營經(jīng)濟統(tǒng)計的對象復雜多變且分布廣泛，使得民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量還存在諸多問題，不能滿足使用者的需求。

（一）民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象很嚴重

統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象早已被社會公眾所熟知，例如東北多個GDP造假縣域經(jīng)濟規(guī)模超香港，地方GDP“增速高于全國、總量大于全國”等。統(tǒng)計數(shù)據(jù)失真主要是由統(tǒng)計制度不夠完善造成的。通過對福建省某市統(tǒng)計局的走訪，了解到目前民營經(jīng)濟統(tǒng)計沒有專門的部門負責，而是將民營經(jīng)濟中的不同行業(yè)分給不同的部門負責統(tǒng)計，在統(tǒng)計人員中也分出了調查隊和統(tǒng)計組兩個隊伍，數(shù)據(jù)的收集主要是由各級政府層層上報。有的政府上報的數(shù)據(jù)完全是虛假數(shù)據(jù)，這樣的統(tǒng)計制度難免會出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真的現(xiàn)象。統(tǒng)計數(shù)據(jù)虛假是最常見的統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量問題，也是危害最為嚴重的統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量問題。這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)完全是虛構杜撰的，根本就沒有事實依據(jù)。

（二）民營經(jīng)濟統(tǒng)計指標不統(tǒng)一造成各地統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以銜接

目前，從國家層面看，全國沒有統(tǒng)一的民營經(jīng)濟定義，也沒有統(tǒng)一的民營經(jīng)濟統(tǒng)計口徑和統(tǒng)計指標，也沒有明確一個部門牽頭負責民營經(jīng)濟工作。各省對民營經(jīng)濟統(tǒng)計工作沒有參照的標準，只能自成一體。各級政府部門都是根據(jù)自身的統(tǒng)計需要來制定各自的統(tǒng)計指標和統(tǒng)計口徑，這使得不同省份的民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)不具有可比性，相互間難以銜接。以山東省為例，工商聯(lián)、工商局、中小企業(yè)局三個部門都在抓民營經(jīng)濟，而市一級多數(shù)由中小企業(yè)主管部門負責。從統(tǒng)計口徑上看，省工商局所統(tǒng)計的民營經(jīng)濟指標實際上只是個體工商戶和私營企業(yè)，省中小企業(yè)局執(zhí)行的是以前鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的指標體系，基本不用民營經(jīng)濟這個概念，但到了市一級，中小企業(yè)、民營經(jīng)濟用的都是這個數(shù)據(jù)，而概念和標準都十分清楚的中小企業(yè)從上到下都沒有專門的統(tǒng)計。概念界定不清、統(tǒng)計口徑不統(tǒng)一、統(tǒng)計體系不健全，給基層工作帶來很大不便。對此，山東省宏觀經(jīng)濟研究院經(jīng)濟研究所所長高福一認為，面對大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計體系不完備，會對政府的科學決策造成一定影響。

（三）民營經(jīng)濟配合統(tǒng)計工作的積極性不高，申報的數(shù)據(jù)較隨意

民營經(jīng)濟的統(tǒng)計工作，僅僅依靠統(tǒng)計部門及其他政府部門遠遠不夠，需要各民營經(jīng)濟實體的積極配合。從當前情況來看，由于缺乏相應的法律約束，民營經(jīng)濟實體在這種“純義務”的統(tǒng)計工作上，很少采取主動配合的態(tài)度，對統(tǒng)計部門需要的統(tǒng)計資料也是敷衍了事，甚至有時要統(tǒng)計人員再三催促，才隨意地報上一組數(shù)據(jù)應付。這種不準確的數(shù)據(jù)嚴重影響統(tǒng)計報表的準確性，不利于我國民營經(jīng)濟的統(tǒng)計工作。同時，民營經(jīng)濟體對于涉及企業(yè)銷售總額與營業(yè)利潤等企業(yè)的敏感性數(shù)據(jù)，抵觸心理嚴重，這主要是其“怕征稅、怕露富、怕泄密”的心理造成的，如此一來，在對待民營經(jīng)濟統(tǒng)計工作的態(tài)度上，民營經(jīng)濟體本身就不愿意參與，也不會主動配合，大大降低了民營經(jīng)濟統(tǒng)計工作的效率。由此可見，缺乏相應的法律約束，使民營經(jīng)濟提供的數(shù)據(jù)與報表資料隨意性很大，給我國民營經(jīng)濟的統(tǒng)計工作帶來非常大的困擾，這也是我國民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量不高的重要原因。

三、數(shù)據(jù)挖掘技術在提高民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量中的應用

數(shù)據(jù)挖掘的正式研究開始于1989年舉行的第十一屆國際聯(lián)合人工智能學術會議，從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識（KDD）一詞首次在該會議中被提出。數(shù)據(jù)挖掘技術從一開始就是面向應用的，在國外很多領域，如金融、生物、電信、保險、交通、零售等領域，數(shù)據(jù)挖掘的應用都起到了明顯的效果。世界上研究數(shù)據(jù)挖掘的組織、機構和大學有很多，比如卡內基梅隆大學、斯坦福大學和麻省理工學院等。與國外相比，國內對數(shù)據(jù)挖掘的研究稍晚，沒有形成整體力量，直到1993年國家自然科學基金才首次支持該領域的研究項目，到上世紀90年代中后期，初步形成了知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的基本框架。此后一批研究學術論文逐漸發(fā)表，但是基本上還是以學術研究為主，實際應用上處于起步階段。在大數(shù)據(jù)時代，利用數(shù)據(jù)挖掘提升競爭力已成為各行各業(yè)都在追逐和挑戰(zhàn)的目標，數(shù)據(jù)挖掘被認為是大數(shù)據(jù)中最關鍵和最有價值的工作。目前有研究者提出將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于統(tǒng)計中，為相應的部門提供服務。比如，將數(shù)據(jù)挖掘應用在政府統(tǒng)計、人口普查、經(jīng)濟普查中。民營經(jīng)濟作為我國的一大經(jīng)濟支柱，其中包含了大量復雜的信息，數(shù)據(jù)質量高低不容忽視。因此，有必要對數(shù)據(jù)挖掘技術在民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量控制方面進行研究。

（一）微觀層面

我國民營經(jīng)濟包含的對象復雜多樣，各單位的規(guī)模大小不一，其分布又十分廣泛。面對如此龐大的群體，民營經(jīng)濟統(tǒng)計工作的難度可想而知。我國沒有統(tǒng)一的民營經(jīng)濟統(tǒng)計，都是各省各部門根據(jù)自身的需要進行相關統(tǒng)計。據(jù)某統(tǒng)計局工作人員介紹，在收集民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，按照企業(yè)規(guī)模的大小分為兩種渠道，規(guī)模以上的企業(yè)通過網(wǎng)絡直報提交數(shù)據(jù)，規(guī)模以下的通過調查隊或者當?shù)鼗鶎诱峤幌嚓P數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)時，根據(jù)行業(yè)不同又分工為不同科室負責，比如有的科室負責鋼鐵行業(yè)，有點科室負責文化產(chǎn)業(yè)行業(yè)等，這樣容易導致重復統(tǒng)計或者遺漏統(tǒng)計。目前我國對于民營經(jīng)濟申報的統(tǒng)計數(shù)據(jù)沒有任何法律約束，導致上報的數(shù)據(jù)很隨意，常常與實際值偏離巨大。在初始環(huán)節(jié)嚴把數(shù)據(jù)的質量，對后期的數(shù)據(jù)加工具有重要的意義。1.孤立點的識別。孤立點指的是在數(shù)據(jù)集合中與大多數(shù)數(shù)據(jù)的特征不一致的數(shù)據(jù)。孤立點挖掘可以描述為，給定一個n個數(shù)據(jù)點或對象的集合，以及預期的孤立點的數(shù)目k，發(fā)現(xiàn)與剩余的數(shù)據(jù)相比是顯著不一致的頭k個對象就是孤立點。目前挖掘孤立點的算法主要包括七類：基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法、基于偏離的方法、基于聚類的方法、基于粗糙集的方法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法。在民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)采集過程中，由于采集的對象龐大，政府統(tǒng)計工作人員無法做到對每次收集的數(shù)據(jù)一一核實，只能對采集的數(shù)據(jù)進行一次篩選，將其中可能存在顯著差異的數(shù)據(jù)找出來，然后對這些數(shù)據(jù)進行核實，剔除一些無效的數(shù)據(jù)，以保證原始數(shù)據(jù)的真實性。對于民營經(jīng)濟各個單位上報的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，無論是故意的還是無意的都會出現(xiàn)一些孤立點，這些孤立點的存在無疑會影響數(shù)據(jù)的質量。我們可以通過基于聚類的方法來找到這些孤立點，首先將民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)集利用已經(jīng)成熟的模型進行聚類分析，使數(shù)據(jù)集形成簇，而那些不在簇中的數(shù)據(jù)即被視為異常點，然后對這些異常點進行一一核實，這樣工作量就大大縮小了。2.缺失數(shù)據(jù)的替代。缺失數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中某些記錄的屬性值丟失或空缺，一般缺失的屬性值代表了缺失的信息。民營經(jīng)濟統(tǒng)計指標體系涵蓋的內容廣泛，而民營企業(yè)大部分規(guī)模較小，數(shù)據(jù)記錄的制度不健全，面對政府部門收集數(shù)據(jù)的任務，有時是提交空白數(shù)據(jù)，有時是隨便填報個數(shù)據(jù)敷衍了事。統(tǒng)計部門收集到的空白數(shù)據(jù)，最簡單的辦法是直接去掉，這樣勢必會影響到最終統(tǒng)計結果的真實性。為了提高數(shù)據(jù)的質量，必須要對這些缺失值找到一個合理的替代值。缺失數(shù)據(jù)的替代方法有單值替代、類均值替代和回歸替代，這些方法都可以解決缺失數(shù)據(jù)的替代問題。單值替代是使用一個常量代替所有的缺失值，常量的選擇由應用的目的而定，可選擇平均值、最大值、最小值等統(tǒng)計指標。類均值替代是用缺失數(shù)據(jù)記錄所在類別的屬性平均值代替缺失數(shù)據(jù)?；貧w替代是應用回歸分析技術，對包含有缺失屬性值的屬性和相關的其他屬性建立預測模型，并用相應的預測值代替缺失屬性值。3.虛假數(shù)據(jù)的修正。在民營經(jīng)濟統(tǒng)計中，會收集很多不可避免的虛假數(shù)據(jù)。造成統(tǒng)計數(shù)據(jù)虛假的因素多種多樣，如一些經(jīng)濟主體受經(jīng)濟利益驅使，捏造虛假數(shù)據(jù)，在財務報表上大做文章。比如，一些效益好的企業(yè)為了偷稅漏稅故意少報利潤和銷售收入，而一些效益不好的企業(yè)少報虧損或者高賬面盈利，以騙取銀行貸款并樹立企業(yè)形象。還有一些企業(yè)長期搞多本賬，報給財稅部門的是“苦賬”，報給銀行獲得貸款的是“喜賬”，報給上級主管部門的是應付賬，留給自己的才是真實賬。虛假數(shù)據(jù)俗稱為含水分的數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)水分不大，可以不去理會，因為統(tǒng)計數(shù)據(jù)是反映一個大體概況和趨勢的，不需要毫厘不差。如果這些數(shù)據(jù)水分較大，匯總在一起的高水分的數(shù)據(jù)容易放大或者縮小實際經(jīng)濟狀況，這時就必須在初始數(shù)據(jù)采集時嚴控數(shù)據(jù)中的水分。這些數(shù)據(jù)一般不會像孤立點那樣容易被發(fā)現(xiàn)，具有一定的隱蔽性，必須要借助于數(shù)據(jù)挖掘方法才能識別其中的水分，比如數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析。聚類分析是將一個數(shù)據(jù)集劃分為若干聚類，并使得同一個聚類內的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度，而不同聚類中的數(shù)據(jù)對象的相似度盡可能低。在民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫中將具有相似屬性的企業(yè)歸為同一個聚類，對于同一個聚類中某個企業(yè)的某項屬性明顯存在巨大差異，則可以判斷此屬性數(shù)據(jù)可能存在嚴重虛假，然后再進一步調查核實和修正。

（二）宏觀層面

大部分地方統(tǒng)計部門在處理和分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)時還處于手工操作或半手工操作，計算機的使用僅限于做一些簡單的匯總和指標計算，統(tǒng)計分析也主要是事后分析，沒能利用發(fā)達的計算機技術通過信息共享等方式進行事前分析和預測。1.關聯(lián)規(guī)則的應用。關聯(lián)規(guī)則是近幾年研究較多的數(shù)據(jù)挖掘方法，具有高度的靈活性和重要性，應用也是最為廣泛的。關聯(lián)規(guī)則挖掘的主要對象是事務數(shù)據(jù)庫，在事務數(shù)據(jù)庫中，事務1中出現(xiàn)了屬性項甲，事務2中出現(xiàn)了屬性項乙，事務3中則同時出現(xiàn)屬性甲和乙。那么屬性甲和乙在事務中的出現(xiàn)互相之間是否有規(guī)律可循就是關聯(lián)規(guī)則要挖掘的隱含信息，以查找容易被忽略或與人們熟知相背離的事件。經(jīng)濟統(tǒng)計中運用關聯(lián)規(guī)則能夠挖掘出匯總數(shù)據(jù)中聯(lián)系密切的行業(yè)，這些關系密切的行業(yè)有已知的，也有未知的。尤其在民營經(jīng)濟的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，有些內部信息匯報人不愿如實填寫數(shù)據(jù)，導致匯總后的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)相差甚遠，此時可以通過已經(jīng)建立的規(guī)則關系來識別和修正一些水分較大的數(shù)據(jù)。在實際運用當中，很多屬性之間所存在的關系為人們所知曉，被稱為平凡規(guī)則，如提升工業(yè)總產(chǎn)值能夠帶來生產(chǎn)總值的增加。通過平凡規(guī)則，我們能夠對數(shù)據(jù)質量的高低進行判斷，以此達到消除虛假數(shù)據(jù)的目的。2.決策樹的應用。決策樹是一種用于分類、聚類和預測的建模方法，在民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)中可以用決策樹進行分類和預測分析。我國民營經(jīng)濟統(tǒng)計沒有統(tǒng)一的口徑，很多數(shù)據(jù)是通過統(tǒng)計人員根據(jù)收集部分數(shù)據(jù)推斷出來的，所以需要一種有效可行的預測方法。決策樹算法十分直觀，這一過程的關鍵是有效構建決策樹，主要分為建樹和剪枝階段。通過決策樹對數(shù)據(jù)分類主要由兩個步驟組成：其一，決策樹模型的構建，即通過訓練集實現(xiàn)一顆決策樹的構建及精化；其二，將輸入的數(shù)據(jù)通過決策樹進行分類處理。當將數(shù)據(jù)輸入決策樹時，會由根節(jié)點對屬性值依次進行測試并記錄，然后到達葉子節(jié)點，來實現(xiàn)尋找記錄所在類。從整體來看，決策樹算法屬于遞歸過程，一直進行到滿足終止條件為止。分割停止要滿足兩個條件：其一為某一個節(jié)點上數(shù)據(jù)都同屬一類；其二是能夠進行數(shù)據(jù)分割的點已經(jīng)耗盡。這一過程主要用于解決數(shù)據(jù)挖掘的預測及分類方面問題。

四、提高民營經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質量的對策

民營經(jīng)濟統(tǒng)計是一項綜合的統(tǒng)計工作，涵蓋了民營經(jīng)濟的各行各業(yè)，必須著眼于整個統(tǒng)計工作，從政府和企業(yè)相結合的角度建立一套行之有效的機制，來切實規(guī)范企業(yè)的行為，夯實企業(yè)的統(tǒng)計基礎，并調整部門間的信息共享。

（一）政府應做的工作

1.加大統(tǒng)計執(zhí)法檢查力度，做好統(tǒng)計基礎工作。對民營企業(yè)中存在的虛報、瞞報、拒報等統(tǒng)計違法行為，要鼓勵執(zhí)法人員勇于執(zhí)法、善于執(zhí)法，在保護民營企業(yè)遵紀守法正常發(fā)展的同時加大對一些典型的統(tǒng)計違法案件的曝光力度，以案說法，擴大教育面，促進這些企業(yè)的統(tǒng)計工作正常開展。同時，各級統(tǒng)計部門要重視對民營企業(yè)特別是新建的民營企業(yè)統(tǒng)計基礎工作的指導工作，要組織力量搞好培訓工作，督促企業(yè)依法建立健全原始記錄和統(tǒng)計臺賬，夯實基礎工作，嚴把統(tǒng)計數(shù)字質量關，要優(yōu)選專兼職統(tǒng)計工作人員，切實做到業(yè)務精、責任心強，保證統(tǒng)計數(shù)字上報的及時性和準確性。2.將數(shù)據(jù)挖掘技術嵌入到網(wǎng)上直報系統(tǒng)，增強統(tǒng)計數(shù)據(jù)的自動化處理能力。在信息技術飛速發(fā)展的今天，先進的信息技術已經(jīng)成為進行統(tǒng)計工作必不可少的工具，利用數(shù)據(jù)挖掘技術輔助網(wǎng)上直報系統(tǒng)，從而使得原始數(shù)據(jù)采集、儲存加工以及信息傳遞實現(xiàn)了現(xiàn)代化，這不僅提高了統(tǒng)計數(shù)據(jù)傳遞的及時性，而且也提高了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確性。同時伴隨著信息技術的發(fā)展，調查技術也在不斷地改善，一些新的調查方法將會逐步代替舊的調查方法，例如計算機輔助調查、計算機輸入數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)等等。與此同時，還要不斷推進統(tǒng)計信息自動化建設，提高各級統(tǒng)計部門的配機率和數(shù)據(jù)信息的處理能力，集中力量做好統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理的軟件開發(fā)和綜合數(shù)據(jù)庫建設，進而提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質量。

（二）民營企業(yè)應做的工作

1.民營企業(yè)的領導層要重視配合政府統(tǒng)計部門的工作。要搞好統(tǒng)計工作必須得到企業(yè)領導的支持和其他職能部門的通力配合。統(tǒng)計工作涉及企業(yè)的供產(chǎn)銷和人財物各個方面，對一個企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動起到監(jiān)督、檢查和指導作用，因此沒有領導的重視和支持，沒有企業(yè)中各個部門的積極配合，就無法保障統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確，資料來源渠道的暢通。2.民營企業(yè)自身要加強規(guī)范化統(tǒng)計基礎工作。企業(yè)必須要有健全的原始記錄、統(tǒng)計臺賬及財務報表，且能同時滿足相關部門的需要，財務報表能滿足統(tǒng)計需要的不再布置統(tǒng)計報表，并且根據(jù)會計決算的實際期效，統(tǒng)一上報時間。以減輕企業(yè)的勞動負擔，增強企業(yè)積極配合統(tǒng)計的意愿，這樣也避免了在財務決算之前“瞎估亂報”的現(xiàn)象。根據(jù)企業(yè)的實際情況，可以將會計、統(tǒng)計合并為一個綜合部門，共同承擔會計、統(tǒng)計任務，解決基層企業(yè)力量配置及勞務成本的問題。但無論人員如何配置，必須保證提供準確可靠的原始數(shù)據(jù)，做到不遲報、不漏報，確保源頭數(shù)據(jù)的真實性，以提高民營經(jīng)濟統(tǒng)計的數(shù)據(jù)質量。

作者:柯芳 單位:福建師范大學協(xié)和學院

參考文獻

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