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　　近年来，宏观经济统计数据以及质量是衡量经济发展的水平的重要因素，不管是国内还是国外学者以及研究机构，对于此话题都倍感关注，因此在现代社会中对于宏观统计数据质量也愈来愈受到人们的重视。宏观经济决策的基础是统计数据，并且其还存在领个鲜明的主要特点，分别是统计信息数量性以及综合性。所以，在当今社会中针对其所体现出来的结构变化，做出科学合理的判断，在现实中显得具有更加重要的现实意义以及应用价值。

　　一、统计数据质量的涵义

　　统计工作总共有四个主要阶段（统计设计、统计调查、统计整理、统计分析），然而在每个阶段当中所体现出来的具体内容，却又各不相同，但是最终结果和目的却有着相同性，都是获取最高的质量以及能够全面有效的满足用户需求的统计数据。然而实际社会中国，人们的观念普遍都是认为统计数据质量的同义词是准确性，在统计过程当中将误差做到最小化就能够最大化的提高数据质量。

　　在20世纪80年代以前，不管是全面调查还是非全面调查，统计工作基本上是以提高数据准确性为出发点，耗费大量人力、物力和时间用来研究如何缩小统计误差、控制数据质量。因此，在这一时期，数理统计和抽样技术理论方法得到较大的发展，并在统计实际工作中被广泛应用。但进入80年以后统计服务的外延发生了变化，由提供数据服务向为决策服务迈进，这就要求统计部门提供的数据要准确、及时、适用、有效。促使人们对统计数据质量有了新的要求，对数据质量概念的认识也从狭义向广义转变，要求从统计数据提供者、生产者和用户等多个角度来衡量数据质量。准确性已不再是衡量统计数据质量的唯一标准。为此，各国统计机构和有关国际组织从满足用户需要的角度出发，确定了统计数据质量的理念。统计数据质量主要是指统计信息对用户需求的满足程度，具体包括适用性、准确性、及时性、可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性、方法专业性或健全性、有效性、减轻调查负担。

　　以上各项统计数据质量标准，分别从用户、生产者和被调查者三个角度提出的，它们之间既密切联系，又存在着某种矛盾与冲突。在达到某一方面的要求时，可能会损害另一方面的要求。即使对于同一统计数据，不同用户也会提出不同的质量要求，有的可能偏重准确性，有的可能偏重及时性。因此，各国政府统计部门需要在统计数据质量各个方面之间不断地进行权衡、选择和折衷，以达到一个最佳的平衡点。这就决定了统计数据质量不是一个绝对的而是相对的属性概念，不同的组织机构、不同用户、不同时期对统计数据质量有不同的标准。

　　目前各国统计机构和有关国际组织对统计数据质量含义的解释和理解存在一定的分歧，对于统计数据质量应涵盖哪几个方面，还没有一个统一的标准。各国从本国的实际情况以及对数据质量含义的理解出发，确定了不同的数据质量标准。如加拿大统计局确定了衡量数据质量的标准是适用性、准确性、及时性、可取得性、衔接性、可解释性；英国政府统计数据质量标准是准确性、及时性、有效性、客观性；荷兰统计局的质量标准包括适用性、准确性、及时性、有效性、减轻调查负担；韩国的质量标准是适用性、准确性、及时性、可取得性、可比性、有效性。

　　二、统计改革举措与问题分析

　　（一）大幅度提高了服务业的比重

　　这使得我国的经济结构更为合理:一直以来，由于重化工业的快速增长以及工业规模过大，人们大多认为我国产业结构的改善速度较慢，影响经济增长和就业的可持续性。然而，有关调查表明，我国严重低估了第三产业的规模。普查结果显示，目前我国附属于法人单位的次产业活动单位中，有75.4%从事的是第三产业活动，同时个体工商户中，有85%是从事第三产业，将这样经济活动调整归入第三产业的经济统计，增大了第三产业的比重，使得对经济结构的描述更为合理。普查结果显示93%的GDP调整增量是从第三产业从增加我国第三产业比重至40%得来，相比原先的估算提高了8.8个百分点，而第二产业的增加值比重则从原先的52.9%下降到了46.2%，相应数值接近发展中国家的一般水平。