鄉鎮對統計工作的意見建議（基層工業統計存在問題的成因）

2023-05-29 07:12:15

一、政府和企業對統計工作重視程度不夠

在w區部分的鎮領導看來，基層統計工作就是為上級統計部門提供數據的，就是為了完成上級統計部門布置的任務，對於自己鎮經濟發展關係不大，不如招商、經服中心等部門用處大。而從基層統計部門來說，由於基層統計部門收集到的數據比較有限，不能對本鎮的基本經濟情況形成全面系統連續的反饋，導致了基層統計部門，無論從人員的素質還是編制的數量,在政府機構內都是不高的。

W區各鎮雖已建立統計站（科），有了穩定辦公場所、經費預算、人員編制等硬體設施，但個別鎮統計工作仍沒有能夠引起領導的足夠重視，雖然編制審批下來了，但是還是存在人崗分離的現象，對統計工作的重視沒有真正落到實處，沒有真正的把統計工作放在應有的地位上。在基層，每個鎮（開發區）統計站（科）負責工業統計的人員平均只有1-2名，這些基層工業統計人員一方面要完成自己鎮上數百家工業企業的統計報表任務還要完成鎮上的各種階段性任務，而工作量的提升並沒有換來基層政府對統計工作的重視。

工業企業方面，企業主或是企業管理人員出於市場經濟的考慮，對於統計工作也不是特別重視，對於兼職統計人員在工資待遇或是職業發展上並無傾斜。很多企業的統計人員也反映企業自身對填報統計報表不是特別的重視，抱著應付的心態，有的企業主以及企業會計人員認為統計報表是為了應付上級統計部門的，是為政府做貢獻而不是視為自己的義務在執行，企業管理人員也認為填報統計報表對於企業的經濟運轉用處不大，企業的日常生產以及日常的管理主要依賴於財務與會計工作，統計用處不大，有的甚至認為企業統計人員可有可無。

二、制定統計制度時未充分調研基層情況

因為工業統計制度是由國家統計局統一制定的，是全國工業統計的統計要求，這也帶來了一定的問題，為了符合全國大多數地方的基本情況，統計制度必然是要一定程度上的面面俱到，但是恰恰是這麼面面俱到，導致了統計制度不能與每個地方基層的實際情況很好的契合。而上級統計部門也允許基層統計部門在實際操作過程中偏離統計制度的要求。基於新公共行政理論的分析，政府部門工作人員既是相關制度的制定者也是制度的執行者，對基層實際情況不充分調研的話，出臺的制度、政策必然是與基層的實際情況脫節的。

統計報表制度中的部分指標解釋較為粗糙，也沒有相關資料可供參考。特別是規模以上工業產品產量、生產能力、產銷存量這三張報表只有一個目錄，很多產品的說明不夠清晰，企業存在誤讀的可能。比如產品名稱:摩託車,單位：輛，這類指標還是通俗易懂的，像產品名稱低壓開關板，單位：面板，這類的產品指標，到底家用的普通開關是否應該包括在內，都沒有一個明確的答案，而到報表上報後，部分產品就出現了產量過大或者價格和全國平均差異極大的審核，正是因為全國各地對部分產品產量指標的理解不同造成的。

三、規模以上工業統計存在問題的成因

（一）基層對「統計一套表」的設置權限較低

「統計一套表」的公式設立、上報時間截止、強制性查詢等設置權限基本在省級統計部門或是地市級統計部門，基層統計部門對於一套表平臺的設置權限較低，只有簡單的匯總查詢功能。工業統計報表的種類並沒有因為「統計一套表」制度而減少，反而對不需要上報的報表也要求企業空表上報，眾多報表中的指標頻繁出現重複，此外，各類報表的格式相對複雜，指標含義的專業性強，調查範圍的不完整等情況一直未得到改變。由於不同的人負責企業的銷售、財務、庫存、能源消耗和勞動工資，最終造成企業的數據不相匹配，給基層的統計人員帶來了大量的核查任務。此外，企業的年報和月報數據在不同的項目中無法關聯，是「企業一套表」設計中的缺陷，沒有做到完善數據查詢功能，給平時的及時審核查詢的完成帶來了難度，還必須由區、市進行一級查詢後才能與企業溝通核實，為修改錯誤數據增加了一定的難度。基層對於上級統計部門不同報表的查詢意見無法批量處理，往往相同的錯誤要重複說明多次，較低的設置權限給基層工業統計人員的日常工作帶來了一定的負擔，也導致了一套表平臺中的部分重複查詢增加工業企業統計人員的工作量，不利於「統計一套表」在工業企業的深入推廣。

（二）缺乏科學系統的統計臺帳和原始記錄

統計臺帳作為企業統計資料的一部分，連接著工業企業的原始數據資料和企業填報出的統計報表數據。而從W區實際調研情況來看，大部分工業企業已經不採用手工登記統計臺帳的方法了，因為手工登記的統計臺帳工作量大還不能收到預期的效果，對於企業提高統計水平幫助有限。有的工業企業統計人員考慮到大部分的統計指標都是可以直接從會計指標直接提取或是計算而來，很多工業企業會計因為自己是企業的兼職統計人員，索性就用企業的會計臺帳代替了企業的統計臺帳。如果有統計執法人員為了應付統計部門的，才會急急忙忙地補臺帳。當然造成這一現象的原因也和統計部門執法檢查時重臺帳，輕實地查看有關。雖然W區這幾年來一直在工業企業中大力推廣電子臺帳，但由於電子臺帳設計上的欠缺以及臺帳指標過於繁瑣，在推行方面收到的效果甚微。科學系統的電子臺帳以及企業統計原始記錄的缺位導致了規模以上工業企業統計人員在收集臺帳資料或是原始記錄時沒有統一的標準，往往導致過段時間以後再想查詢指標錯報或是漏報的原因還是無從下手，只能簡單的以「以前填錯了」這樣的藉口搪塞。雖然在每年的執法檢查中，工業企業的電子臺帳、統計原始資料、相關的票據一直是執法檢查工作中很重要和必然的一部分，但是部分工業企業管理人員和統計人員依然沒有引起足夠的重視，為了檢查而檢查，為了臺帳而做臺帳，沒有長期堅持記錄統計臺帳的習慣，存在僥倖心理，只要不被抽查到就萬事大吉。

基於企業精細化管理相關理論的分析，如果電子臺帳無法更好地為企業的發展服務的話，那麼企業主以及企業統計人員在運用電子臺帳的過程中就會動力匱乏，現行推行的企業臺帳對於企業的日常運營以及數據分析挖掘意義不大，大部分企業把應該填報報表前填報的臺帳變成了為應付檢查而後補的事後臺帳，這一方面是有部分工業企業統計人員對於臺帳的重要性認識不到位，另一方面也是因為我們的統計臺帳設計得不盡合理。統計報表中的大部分指標來自於企業的會計指標，而根據財務制度的規定，企業都已經有了完整的會計臺帳，如果按照現行的統計臺帳繼續推行的話，基本上也就是把企業的會計臺帳再重複一遍，對於工業企業的會計人員來說也是一種負擔，對於企業的運營基本上也不會有很大的幫助，企業主以及企業的管理人員自然在推行工業企業統計臺帳方面動力不足。現行臺帳主要以紙質臺帳為主，雖然方便保存以及檢查，但是在日常的運用當中，隨著計算機技術的普及，電子化的臺帳更加有利於企業查找往期數據、匯總有關指標。目前看來，基層統計機構在檢查工業企業臺帳資料時還只是單純地強調臺帳本身，沒有深入的去研究怎麼樣的統計臺帳才能更好的和企業的日常經營結合起來，怎樣通過設計統計臺帳幫助企業在日常的運營過程中主動去運用臺帳提高效率節約成本。

現行臺帳為了與「國家一套表」更好地對接，索性出來的臺帳和月報報表格式基本一樣。試想，若是企業填臺帳的所用時間和填月度報表所用時間和指標基本一致，大部分企業統計人員則會直接選擇填報月報報表，而臺帳則淪為檢查的材料，工業企業電子臺帳指標對於企業的統計報表填報不能有所裨益，更談不上有助於企業的日常運營了，這就導致企業管理人員和統計人員做起臺帳來既沒有興趣也沒有動力。

（三）擔心數據「外洩」導致敏感指標瞞報

規模以上工業企業的統計報表特別是財務報表中的很多統計指標都是來自於企業的會計報表，往往都是根據企業的會計報表來填報數據，這就出現了部分工業企業的負責人因為對聯網直報及統計系統關於數據保密性的相關規定缺乏深入的了解，怕統計數據與稅務部門上繳稅費等掛鈎或「外洩」，因此在實際填報過程中對於敏感數據例如工業產值、銷售收入、利潤等統計指標仍存在瞞報、漏報，致使一些敏感指標不能準確的統計出來。雖然從企業的佔地規模、用電量、用人成本以及利潤率能方面推算出來的企業產值、營業收入等指標均高於企業的統計報表數字，但因為是推算數據，企業不願承認或是不願填報真實數據，基層統計部門也沒有一個很好的抓手。

筆者在走訪調研中以及日常的工作中經常會聽到企業負責人或是統計人員的諮詢，問填報的統計數字是要按照實際的情況填寫還是和上報的稅務數據保持一致。當被告知需按照實際情況填寫時，企業負責人或統計人員又會生出是否會因為報表數據比上報稅務的數據來得大而招來稅務部門的稽查。這樣以來，一些涉及企業切身利益的統計指標難以按照企業實際的生產情況統計清楚準確。

四、規模以下工業統計存在問題成因

（一）抽樣調查方法限制了統計企業數量

現行規模以下工業企業的抽樣方法是：企業的總體中有企業名錄的部分採用一階段分層隨機抽樣，沒有企業名錄的企業總體採用分層隨機整群抽樣方法。省級統計部門在抽取目錄企業的時候一般將全部的規模以下工業企業按照工業總產值，或是主營業務收入先進行分層，再抽取樣本。為了方便操作，在保證能夠推斷總體數據趨勢的情況下，兼顧效率和代表性，一般將規模以下工業企業分成6層左右。在每一層的企業中再按照簡單隨機抽樣的辦法抽取目錄樣本企業，將每層抽出來的目錄企業數合在一起就是全部的目錄企業了。而非目錄企業以及工業個體戶是統計抽中樣本村內的全部工業企業和工業個體戶。

根據以上抽樣方法可看出，現在的規模以下工業目錄企業和非目錄企業都是以省為抽樣單位的，這就導致了到基層統計機構的層面抽中的規模以下企業數量就比較少。從表3-1中可看出各鎮抽中的目錄企業數都在20以下，而各鎮規模以下工業企業數量在800-3300之間，由於規模以下工業抽樣調查數據不直接反應鄉鎮工業總產值統計指標，對其本級數據影響不明顯，因此造成鄉鎮一級對抽樣工作不夠重視，對上報數據的質量不怎麼關注，從而影響全區抽樣數據的整體質量。各鎮抽中的目錄及非目錄企業數量較少，填報的報表數據對鎮政府領導來說比較「雞肋」，不足以準確反映全鎮的工業企業波動情況，導致現在各鎮領導基本以工業用電量或是稅收收入這些側面指標來推算全鎮工業企業的基本情況。

目前規模以下目錄工業企業樣本調查表分別於3、6、9月20日前上報，非目錄企業核查表分別於2、5、8月20日前上報，這樣將季度報表岔開到不同月份雖然減少了基層工業統計工作每月的工作量，但是也導致了基層推斷每月工業情況的難度，在數據有效性上面難以滿足區、鎮領導的要求。W區規模以下工業抽樣調查數據質量總體由區一級整體把握，而沒有一套有效可行的多級數據質量控制方法，能把大部分差錯在鄉鎮、村調查員一級得到糾正。而且W區基層上報的數據存在差錯率高，隨意性大，僅有縣區一級的審核控制，只能做到修正大部分差錯，對於某些隱蔽性較高的差錯，則較難發現。因為很多錯誤在鎮及村一級無法得到有效糾正，會導致企業的報表質量越來越差，往往每個季度的報表數據之間的銜接都會出現問題而企業不自知的情況。

隨著企業信息化程度的普及，W區基本實現了網路化填報報表，通過在統計部門的伺服器上填報報表，縮短了從企業端到統計部門的上報時間，但是因為各鎮的抽樣企業數較少，涉及的工業企業行業不全，在推算全鎮甚至全區的數據時都比較困難，往往要等省一級統計部門返回相應的指標數據時才可以推算本地區的規模以下工業企業的產值以及增速情況。這樣一來，往往等基層推算出規模以下工業統計數據時已過了時效性,只能對之前預估數據進行參考調整，在時效性上的滯後，也打擊了基層統計工作者的工作積極性。時效性和真實性是統計數據的根本，現行的規模以下工業企業統計制度方面在保證時效性和真實性方面還是略有所欠缺，無法適應W區經濟的發展速度。

（二）硬體環境欠缺導致缺乏基礎臺帳

隨著計算機技術的發展，規模以上工業企業統計已經全面實行了「國家一套表」統計，企業的全部統計數據都在國家的伺服器上，各級統計部門都可以按權限查看數據。而規模以下工業統計方面因為全國各地的情況各不相同，沒有統計的聯網直報系統，像W區這樣的沿海發達地帶，多年前已嘗試聯網直報，通過縣級統計部門的網絡伺服器實現網上填報。但是規模以下工業企業中還有一部分的小微企業因為企業的規模比較小，沒有完善的硬體設施，往往連會計都是兼職的，統計人員更是兼職的了。這部分工業企業的統計人員或是將紙質統計報表交給鎮統計部門工作人員代為錄入網上直報系統，或是通過個人電腦填報統計數據，這兩種方式都在一定程度上拖慢了統計報表的填報速度，出現錯誤提示時不能及時修改。筆者也經常碰到通過電話聯繫企業統計人員後承諾回家修改，但是回家後忘記修改的情況。

信息技術的發展，對統計人員的要求也更高，統計人員不僅要掌握統計基礎知識，還要熟悉計算機軟體操作、了解網際網路技術，從事統計工作的必須是複合型人才才能勝任，統計隊伍建設的難度更大了。部分規模以下工業企業統計人員年齡偏大，平時做做會計的工作可能還好，但是要將會計數據轉換給統計數據並填報到網上直報系統則會出現很多困難。現在的這些規模以下企業解決這個難題的辦法是年紀較大的會計負責提供相關統計數據，年紀較輕的年輕人幫忙將數據填至網上直報的系統中去。這隨之而來的問題是，數據有問題進行查詢時填報的年輕人業務不熟，無法及時修改錯誤，提供數據的老會計不知網上直報系統如何操作，光有正確數據而不能及時修改。

（三）管理疏漏導致報表質量不高

大多數抽樣企業生產經營規模較小，企業自身的經營管理不規範，往往統計人員身兼數職，人員變化波動大，對統計工作不熟悉，工作態度不夠端正，對於必要的統計臺帳和原始記錄，只為應付檢查才準備，業務素質較低，很難對企業的發展現狀有一個真正的了解，只看財務數據，不看實際經營情況，往往採集到的樣本數據與實際情況存在一定差距。大多數規模以下工業企業統計人員在崗工作都不會超過兩年，有的甚至幾個月，從近幾年來W區舉辦的幾個培訓會議也反應出，前後幾次參會人員變化十分明顯，並且新接任的統計人員往往是臨時變換，業務不熟悉，導致數據上報差錯較多。

因為區、鎮統計機構工作人員主要精力還是放在規模以上工業企業的催報以及審核工作上，對於規模以下工業企業統計還是處於應付層面，每季度只求能夠完成報表任務,至於如何更好的完成本地區的規模以下統計工作則考慮的比較少。雖然每個鎮都明確了一名規模以下工業統計人員，但是由於人員編制以及其他客觀原因的限制，大部分都是兼職人員，另外，基層統計機構對於規模以下工業企業的統計隊伍建設缺少抓手，在對統計隊伍的服務與管理上也出現了一些疏漏。規模以下工業企業統計人員的頻繁流動帶來的另一個缺點就是，因為規模以下工業報表是季度報表，和每個企業的統計人員聯繫的間隔周期也就比較長，往往會出現，報表填報期塊截止了，還聯繫不到企業的統計人員，而新的統計人員因為工作交接不清的緣故，也不知道還需上報統計報表這件事。規模以下工業企業統計服務、管理方面的疏漏，對於像W區這樣縣域經濟比較發達的地區來講不利於規模以下工業經濟數據的收集以及評估。