随着中国经济的快速发展和经济结构的不断调整，统计对象日益多元化，传统的以行政手段为主的统计生产方式效率低下，已明显不适应新形势的要求，统计生产机构、统计生产方式以及管理模式都迫切需要改革。为此，依托制度变革和管理模式创新的背景，采用信息技术手段，在数据大集中的环境下实现统计生产流程的彻底再造，提高中国政府统计生产效率。
一、中国统计生产流程现状及存在的主要问题
（一）统计生产流程现状
1．统计生产机构的设置。中国以专业划分和功能划分相结合，以国民经济行业或专业统计为基础设立机构部门，各机构相对独立，自成体系，按照制度设计一数据采集一数据分析一数据发布的统计生产流程完成统计产品生产和统计服务的提供。
2．统计生产方式的现状。由于中国政府统计是由政府综合统计和政府部门统计两大体系组成，实行双轨运行，造成了统计生产方式分散的特点。首先表现为制度设计分散，各专业部门各自设计统计指标规范统计标准，使得不同部门间难以协调统一；其次是数据采集分散，各级统计机构对数据采集的管理不统一、不规范；最后是数据分析应用分散。由于制度设计的分散、数据采集的分散，必然造成大量数据处理与存储的分散，各专业间数据结构和数据格式标准各异，导致各专业数据处于割裂状态，无法高效地进行数据挖掘及分析应用［1］。
3．政府统计管理的模式。中国政府统计管理以统一领导、分级管理为特征，国务院设立国家统计局，负责组织领导和协调全国统计工作，各级地方政府、各部门和企事业组织，根据统计任务的需要设置统计机构和统计人员。各级地方统计机构在报表制度和统计标准执行、调查对象管理等方面有一定的自主性，同时又受制于同级政府和上级统计部门的双重领导，受制于各级政府部门的行政干预，不能自成体系，难以实行不受外部干预的内部管理［2］。
（二）统计生产流程存在的主要问题
1．统计报表设计陈旧。主要表现在以下几方面：分专业实施的统计报表制度不适应现代企业经营方向多元化和经济组织形式的变化；专业与专业之间、专业与国民经济核算之间不够严密，存在交叉、重复、疏漏和不配套等现象；指标太多、太细、太复杂、太陈旧，基层填表难，容易出现乱填、乱报现象，影响数据的质量；对于服务业、能源等新兴行业的统计严重滞后，甚至存在统计盲区。
2．数据采集多样化。主要指基层统计工作采集数据多样化，如数据采集对象、调查方法、报送时间、报送方式多样化。一方面，这种数据采集的不统一、不规范给调查单位和基层统计人员增加工作负担及难度；另一方面，使同一个指标数据有多个来源，造成数据混乱，降低数据质量的可靠性。
3．数据分析应用水平低。首先表现在政府统计工作一贯形成的重数据采集处理轻数据管理分析的思想弊端上，数据分析应用仍然处于低端水平。其次是各级统计机构软件数据结构不一致，缺乏对海量数据的统一集中整合，难以深入分析。
4．信息发布与共享不充分。中国虽然已经加入了国际货币基金组织制订的数据公布通用系统一GDDS，但中国目前的统计实践与GDDS的要求仍然存在一定距离，而与SDDS-数据公布特殊标准的差距就更大了。如中国统计信息公布实行“政府为主，社会为辅”，这与GDDS、SDDS将统计信息产品作为公共产品的理念相悖；统计数据披露依然采取“政府优先”的原则，这与GDDS、SDDS要求同一时间披露数据相悖等等。在数据共享方面，一般都是先整理后共享，数据共享与数据处理过程脱节，难以真正实现统计生产全过程共享。
二、数据大集中环境
（一）数据大集中的核心思想
数据大集中的核心思想是在良好的制度环境下，借助信息技术实现统计生产流程中的统一规划设计、统一数据采集和统一分析应用。数据大集中不仅仅是政府统计对技术支持系统的一个改造，更是对传统政府统计的整体管理理念、流程管理模式的彻底再造，是适应政府统计改革需要，着眼于提高统计生产效率的一种新型的政府统计数据模式。
（二）数据大集中环境的体系结构
1．制度领域数据大集中是技术层面实现数据大集中的重要前提。过去20多年国家统计数据库建设中，“数”与“库”之间缺少了统一规划设计前提下的数据组织整理，现行的统计制度存在着某种缺位。必须建立一套集中统一的数据组织、整理、提交的工作制度和工作规范，首先实现制度领域的数据大集中，把制度建设当作统计技术改造的重要抓手并作出统筹安排，从根本上解决统计技术改造的制度依托问题，为技术领域构建数据大集中环境提供科学、稳定的制度保证。
2．技术领域数据大集中。在信息技术日益发达的今天，统计生产流程和统计管理的改革离不开信息系统的建设和信息技术的应用，基于技术领域的大集中成为数据大集中环境的核心部分。在统一规划设计的前提下，通过信息技术能真正实现统计业务流程中各环节数据的统一集中，从而建成国家统一的集数据报送、信息交流、质量监督、统计分析等于一体的统计数据交换平台。能够以统一规划、统一标准实现网络化数据处理，以互联互通、资源共享实现信息统一管理，以规范业务协同避免数据重复报送，以统一数据格式、网上集中数据上报节约工作成本，以快速化信息处理与交流实现高效决策。
3．管理领域数据大集中是数据大集中环境最终实现的必要条件和持续良好发展的关键因素。有了统一的制度设计，再依靠现代化技术手段，可初步实现统计业务流程中数据大集中架构，但仅有数据大集中框架结构，没有现代化管理理念和创新的管理模式，这样的数据大集中环境就缺少了重要的支撑，不能支持统计生产流程良好持续地运行。因此，必须打破中国政府统计“条块结合”的分散混乱现状，真正实现管理领域数据大集中，以统一的管理制度实现对统计生产流程的垂直统一管理。
三、统计生产流程再造途径
（一）统计制度变革
1．按照统计业务流程设置职能机构。统计工作具有较强的专业性，将相同业务环节的统计工作集中在同一个部门，不仅可以增强其专业性，而且可以通过专业化分工大幅节约成本。因此必须构建一个统一、协调、有序的统计机构，以适应社会主义市场经济条件下以法人进行统计而不是以专业进行统计的要求。打破部门、行业、处室、级别等局限，按照统计业务流程分别设立制度设计部门、数据采集部门、数据管理部门、数据发布部门、数据质量评估等职能中心，构建以专业和闭循环流程为主的大循环。
2．建立新型“一套表”统计报表制度。目前正在施行的一套表制度，还不完全是真正意义上的一套表，同样是多头设计、专业布置、分别收集、分别审核、分别汇总处理，仅仅是各种报表在数据处理程序上的简单汇集而已。要使统计工作有一个全新的变化，则必须建立一个真正意义上的统计基层一套表制度，将需要向调查对象采集的全部统计内容集中统一的布置，消除不同统计调查制度对同一基层调查单位的重复布置、重复统计，实现统计调查的“统一布置、统一搜集”的指导思想；此外，可以针对不同的对象类型建立不同的一套表，根据各自的特点灵活掌握，初步实现按调查对象实际情况“量身定做”统计调查内容。以前提出的“下去一把抓，上来再分家“说法也不是绝对的，应该根据实际情况，适合“一把抓”即“一把抓”，适合“多手抓“即“多手抓”。
（二）统计技术改造
1．技术改造的核心架构。首先，建立统一的元数据库系统。元数据是关于数据的结构、内容和来源的数据，是说明和解释数据的数据，元数据也可以如其它数据一样存贮在数据库中。统计元数据库的建设，实际就是对统计数据的管理，对统计业务的整合［。l。根据数据大集中环境的体系结构，建立相应的制度元数据、技术元数据和管理元数据，通过元数据属性描述，对制度设计、数据采集、数据分析、数据管理等生产流程进行规划、控制和解释，实现标准化管理。制度元数据库包括对指标、目录、报表、规则、调查对象等进行规范，实现以元数据库为标准设计的统计调查制度；技术元数据库包括有关数据来源和目标定义以及转换规则等，实现数据的描述一致性、理解一致性和存取一致性；管理元数据库包括对管理内容、管理权限、规章制度等进行规范，实现不同级别的标准化统计管理制度。
第二，建立统一的业务处理平台。以规范的统计业务流程、统计信息标准为前提，以元数据体系为驱动，采用13／S（Browse／Server）浏览器方式与C／S（Client／Server）方式相结合的模式，开发集数据采集（含网上直报）、数据汇总、查询为一体的专业通用统计信息综合处理软件平台，地方统计机构无需建设技术平台，统计的报表设计、数据采集、数据处理、分析、发布等系列统计业务集于一个“平台”完成，使系统逐步由单纯的“网上直报”功能发展成可支撑全部采集相关业务的功能，从而构成一个面向统计调查对象、统计工作者、政府相关部门和社会公众的统一的业务处理平台。公开性的数据和数据采集采用B／S结构，充分体现收集数据的门户开放性、报送用户数量可扩充性、数据传输的方便快捷性。数据的定义和系统内部的数据交换应采用C／S结构，一方面具有安全性，另一方面具有处理复杂数据的强大功能，可以灵活设计和维护数据库系统。B／S数据采集系统采集到的数据，可以实时从后台C／S信息处理系统提取出来，而后台c／S系统对数据库和报表参数的每一项修改也可以马上体现到B／S应用的Web页上。
统计业务平台的应用，一方面解决了长期以来各专业数据处理互通性差、统计口径不一、数据衔接性差的问题，推进了基础工作的规范化。通过统计业务平台，规范了数据生产流程，将数据采集、审核、编辑、汇总、上报等流程纳入程序化、标准化轨道，降低了数据在生产过程中的差错率，另一方面促进了统计信息资源共享。数据的集中报送和存放可以形成丰富的基层统计历史数据库，消除了统计信息“孤岛”现象，降低因分散存储管理而丢失统计数据的风险，同时业务平台积累的大量、丰富的基层统计历史数据和综合统计历史数据，为充分利用现代智能开发工具（BI）深入开展统计分析研究奠定了良好的“物质”基础，必将进一步提高统计产品质量。
第三，建立分布式网络数据仓库。通过前台统一的业务处理平台，采用客户端浏览器、Web服务器、Application服务器的三层体系结构B／S／S，基于Web技术的数据仓库技术，在后台建立分布式网络数据仓库，其核心功能是通过数据转换技术，将直报数据库及其他数据源的数据库生成利于进行分析的、不同于关系数据库的数据仓库，根据不同的分析需求建立不同的专题分析数据库（多维数据库），最后对多维数据库进行联机分析处理（OLAP）、数据挖掘［4］。数据仓库的核心结构如图1所示：
图1数据仓库核心结构图
2．新技术条件下的生产流程图。基于以上技术改造核心架构，新的统计生产流程如图2所示。
3．数据大集中的相对性。根据金融行业等其它行业的数据整合从“分散一集中一分散”的发展轨迹来看，统计领域的数据大集中应该是相对的。为此，在实施数据大集中的基础上，应为各级地方统计机构提供一些外挂的系统平台和统一的数据接口，鼓励各级地方统计机构结合本地特色开展业务创新，紧紧围绕当地用户的需求开展不同的业务，真正提供高效、个性化的服务，突破地域差异化所造成的部分统计服务停滞。同时，也应为各级地方统计机构提供一些相应的应用系统和操作控制权限，使得各级地方机构能够在一定的范围内对各自的统计数据进行采摘、分析、管理乃至决策支持，同时也可对一些常规性的问题及时地进行处理，提高快速反应能力，提升整体工作效率。
（三）管理模式创新
1．实施质量管理标准化。中国政府统计一直把提高统计数据质量放在工作首位，采取了很多措施，但国内外对中国统计数据质疑声仍然不断，除了人为干扰统计数据等外部环境影响外，政府统计管理本身缺乏质量管理理念和管理标准规范也是重要影响因素。因此在对统计业务流程进行全面质量管理的同时，应该将统计工作与国际通用的质量管理体系接轨，在数据流程管理的每一个环节都制定相关标准，从而强化各流程质量控制，逐步实现统计生产流程和统计服务的质量管理标准化，甚至数量化，为各部门各层次的统计工作管理提供统一的标准化平台，实现统计管理由“规范化”向“标准化”跨越。
图2新技术条件下的统计生产流程图
2．流程管理与权限管理相结合。按照统计生产流程，形成统计设计-数据采集-数据分析-数据发布的一条龙纵向管理流程，便于增强数据的相互衔接，协调政府统计数据的可比性和一致性，提高统计工作效率以及公布共享数据信息的综合协调能力。此外，纵向的一条龙流程管理结合横向的各流程权限管理，可以使不同层级、部门的工作人员各司其职，各负其责，使流程中的各项任务有人承担，有人负责，使数据资源对用户区分不同需求、不同级别、不同内容、不同范围、不同密级和不同时间实现共享，从而保证统计工作各阶段的有序性，避免跨越环节的无序操作和由此造成的重复遗漏，从而优化管理，提高生产效率。
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本文标题：构建新型政府数据大环境 再造统计生产流程
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