统计测度指标体系
统计测度指标体系是一套用于确定和评估某个问题或现象的数值测度方式，以便更好地理解和解释该问题或现象的工具。在社会科学、医学、经济学等各个领域中，统计测度指标体系都发挥着重要作用。
统计测度指标体系包括以下几个方面的测量：
1. 中心趋势测量：通过计算数据集的平均值、中位数和众数，来确定整个数据集的集中趋势。
2. 变异性测量：通过计算标准差、方差和极差等指标，来确定数据集中的变异程度。
3. 偏态和峰度测量：通过计算偏度和峰度，来确定数据集中数据分布的形状。
4. 相关性测量：通过计算相关系数和协方差，来确定两个不同变量之间的关系和强度。
5. 频率分布测量：通过计算和制图数据集的频率和百分比分布，来显示数据集中各个区间的数量和占比。
6. 回归分析测量：通过确定趋势线的斜率和截距，来确定因变量和自变量之间的相关性和预测模型。
7. 因子分析：通过确定数据集中的关联项和模式，来确定数据集中隐藏的公因子。
通过对以上测量方法的综合运用，可以得出一个更全面，更准确的数据或结论。这使得数据分析和研究成果更具科学性，平衡性和可靠性。因此，统计测度指标体系被广泛地应用于各种领域的研究和分析。
M2测度指标 1. 简介 在统计学中，M2测度指标是用来衡量两个概率分布之间的相似性的一种方法。它 是一种非参数方法，可以用于比较任意两个概率分布，无论它们的形状如何。 M2测度指标基于Kolmogorov-Smirnov（KS）测试统计量，但相比于KS测试统计量，M2测度指标对于小样本数据和离散数据具有更好的鲁棒性。因此，在许多实际应 用中，M2测度指标被广泛应用于评估模型拟合优度、比较不同模型的性能等领域。 2. M2测度指标的定义 给定两个概率分布P和Q，它们的累积分布函数分别为F(x)和G(x)，则M2测度指 标可以通过以下公式计算得到： -G(x))^2dH(x)) 其中H(x)是一个函数，用于解决两个累积分布函数在某些点不可导的问题。 3. M2测度指标的性质 M2测度指标具有以下性质： •非负性：M2测度指标的取值范围是非负实数。 •对称性：M2测度指标对于P和Q的顺序是不敏感的，即M2(P,Q) = M2(Q,P)。•一致性：如果P和Q相等，则M2测度指标为0；如果P和Q完全不同，则M2测度指标趋向于无穷大。 4. M2测度指标的应用 4.1 模型拟合优度评估 在统计建模中，我们通常需要评估一个模型对观测数据的拟合程度。M2测度指标 可以用来衡量模型拟合优度，并与其他常用的统计检验方法进行比较。 通过计算观测数据与模型预测数据之间的M2测度指标，我们可以判断模型是否能 够准确地描述观察到的数据。较小的M2值表示模型与观察数据更加一致，而较大 的M2值则表示模型与观察数据存在较大差异。 4.2 概率分布比较 在概率论和统计学中，我们经常需要比较两个概率分布之间的相似性。M2测度指 标可以用来度量两个概率分布之间的差异程度。
数字经济发展水平测度指标体系研究 作者：暂无 来源：《上海信息化》 2020年第5期 文/雷鸣嘉 2016年，杭州G20峰会给数字经济下了定义：以使用数字化知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重 要推动力的一系列经济活动。如今，数字经济凭借创新性与融合性已成为经济发展新增长点。 数字化浪潮席卷全球，数字经济正成为现代社会中发展最快、创新最活跃、辐射最广泛的 经济活动之一。根据2019年5月国家网信办发布的《数字中国建设发展报告（2018年）》，2018年中国数字经济规模达到31.3万亿元，占GDP比重达34.8%。数字经济时代，数据成为驱动经济发展的关键生产要素，数字基础设施成为新的基础设施。同时，经济活动由物理空间扩 展到云端空间，数字化、网络化、智能化信息平台正在改变市场形态。 数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，成为加速重构经 济发展与政府治理模式的新型经济形态。由于数字经济涉及国民经济所有行业，因此，统计的 核心难题是如何处理产业数字化或行业融合发展部分与现有统计体系之间的关系。而且，由于 原始数据获取源、数据处理精细度、数据分析方法以及测算失误等原因，当前各家研究机构对 于数字经济的测算存在偏差。故而，为了进一步明确数字经济发展水平、特征和趋势，适应数 字经济发展特点，亟待建立科学合理的数字经济统计指标体系。 研究现状 21世纪以来，许多国家和国际组织都对数字经济测度进行了持续探索研究，其中以经济合 作与发展组织（OECD）、欧盟等国际组织以及美国等发达国家为主要代表。近年来，国内相关 研究机构如腾讯研究院等第三方研究机构，也在数字经济测度方面取得了一系列研究成果。 OECD对数字经济测度的研究和探索：作为国际上提供经济测度建议最权威的国际组织之一，OECD也在积极探索数字经济统计，其官方出版物《Measuring the Digital Economy：A New Perspective》是描绘世界主要国家数字经济发展的最完整图谱，其构建的数字经济指标体系涵盖了具有国际可比较性的38个指标，运用大量数据、图表对指标进行全面对比分析，充分展现了主要国家数字经济的发展水平。 欧盟对数字经济测度的研究和探索：欧盟也非常注重数字经济的发展与统计，为此，欧盟 委员会编制并发布了历年数字经济和社会指数（Digital Economy and Society Index，DESI）及相关报告，描述欧盟成员国数字经济的发展情况及面临的挑战。欧盟2019年数字经济和社会指数结果显示，根据欧盟数字单一市场制定战略目标并做出相应投资的国家，在较短时间内取 得了更好业绩。但欧盟不是数字领跑者，为保持全球竞争力，欧盟必须加快数字化转型。 美国对数字经济测度的研究和探索：2016年，美国商务部数字经济咨询委员会（DEBA）在《数字经济委员会第一份报告》中，提议衡量数字化对经济指标的影响、数字化对跨行业的扩 展作用，并提出衡量数字经济的四部分框架：一是各经济领域的数字化程度，如企业、行业和 家庭等；二是经济活动和产出中数字化的影响，如搜索成本、消费者剩余和供应链效率等；三 是实际GDP和生产率等经济指标的复合影响；四是监测新出现的数字化领域。 反观国内，也有一批第三方研究机构发布了相关成果。
高质量发展指标体系构建及测度 一、引言 高质量发展是指经济、社会和环境协调发展的一种发展模式，旨在实现经济增长的可持续性、社会公平正义和生态环境的可持续发展。为了准确评估和衡量高质量发展的水平，需要构建一个科学合理的指标体系，并进行测度和评价。本文将介绍高质量发展指标体系的构建方法和测度方式。 二、高质量发展指标体系构建 1. 宏观经济指标 （1）GDP增长率：衡量经济增长的速度和规模。 （2）人均GDP：反映经济发展水平和人民生活水平。 （3）劳动生产率：衡量单位劳动力创造的经济产出。 （4）投资增长率：反映资本积累和投资活动的增长情况。 （5）消费增长率：反映居民消费水平的增长情况。 2. 社会发展指标 （1）就业率：衡量就业水平和劳动力市场的稳定性。 （2）教育水平：包括教育投入、教育质量和教育普及率等指标。 （3）医疗保健水平：反映医疗资源配置和医疗服务水平。 （4）社会保障覆盖率：衡量社会保障体系的完善程度。 （5）贫困人口比例：反映贫困人口的数量和比例。 3. 环境可持续发展指标
（1）能源消耗强度：反映单位GDP产出所需能源的多少。 （2）碳排放强度：衡量单位GDP产出所产生的二氧化碳排放量。 （3）水资源利用效率：反映水资源的合理利用和节约。 （4）土地利用率：衡量土地资源的利用效率和保护情况。 （5）环境质量指数：综合评价空气、水、土壤等环境质量的状况。 三、高质量发展指标测度方法 1. 加权平均法 通过设定各指标的权重，将各指标的数值加权平均得到综合指数，反映高质量发展的整体水平。 2. 主成分分析法 通过对各指标进行主成分分析，提取出影响高质量发展的主要因素，从而得到综合指数。 3. 熵权法 通过计算各指标的熵值，反映指标的离散程度和信息量，然后根据熵值确定各指标的权重，得到综合指数。 4. 灰色关联度分析法 通过计算各指标之间的灰色关联度，评估各指标对高质量发展的贡献度，得到综合指数。 四、案例分析 以某地区为例，构建高质量发展指标体系，并进行测度和评价。 1. 宏观经济指标
统计学：统计指标和统计指标体系 1．统计指标 （1）统计指标的概念。依据统计研究目的，确定所要研究的统计总体和总体单位，然后对总体各单位数量标志的详细表现进行登记、汇总，最终形成说明总体综合特征的各种数据资料，就是统计指标。所以统计指标是指说明总体特征的数量化概念及详细数值。 关于统计指标的含义，一般有两种理解和使用方法，一种是指反映总体的数量化概念，即指标的名称。如工农业总产值、总人口、粮食亩产量、劳动生产率等； 另一种是指反映总体特征的数量化概念及其详细数值，即指标名称加指标数值。例如，2000年我国总人口为126743万人，国内生产总值89468.1亿元，年末居民储蓄存款余额64332.4亿元，职工年平均工资9371亿元等。所以一个完整的统计指标应包括指标名称、指标数值、指标计量单位、指标所属的时间和空间范围等要素。但在理论上使用统计指标时通常只是一个指标名称，如国内生产总值、耕地面积、居民储蓄额、人口密度等。 （2）统计指标的特点。 ①数量性。统计指标是反映现象总体的数量化概念，是必需用详细数值表现的。不能用详细数值表现的科学概念或
范畴，不是统计指标。如全部制、商品、生产力、生产关系等均不是统计指标。 ②综合性。统计指标是反映总体现象综合数量特征的，它既是对同质总体大量个别单位的总计，又是大量个别单位某一标志值的综合。个别单位的标志值不是统计指标，如一个人的年龄、一个人的工资等。 ③详细性。统计指标是反映现象总体在一定时间、地点条件下的综合数量特征，而不是抽象的概念和数字。它与数学中的抽象数字是不同的。 （3）统计指标的种类。 ①统计指标按说明的总体内容不同可分为数量指标和质量指标。数量指标，是反映社会经济现象总规模、总水平或工作总量的统计指标。如人口总数、企业总个数、耕地总亩数、粮食总产量等。数量指标反映现象的总数量，它的数值随总体范围的大小而增减。 质量指标，是反映社会经济现象的相对水平和工作质量的统计指标。如平均亩产量、人口密度、性别构成、劳动生产率等。质量指标反映的数量关系，表明现象质的属性，它的数值不随总体范围的大小而增减。 数量指标和质量指标既有区分，又是亲密联系、相互制约的。复杂现象总体的变化往往既受数量因素变动的影响，又受质量因素变动的影响。在不同条件下，那些因素的作用
数字经济增加值的统计测度研究 数字经济随着互联网技术的进步和应用的广泛普及，越来越成为推动社会经济发展的重要力量。数字经济增加值的统计测度研究，旨在深入理解数字经济对经济增长的贡献，并提供科学的数据支撑，为政府制定相关政策和企业制定发展战略提供依据。 一、数字经济增加值的统计测度意义 数字经济增加值的统计测度研究有着重要的意义。首先，它能够揭示出数字经济在国民经济中的真实地位和作用。数字经济作为新兴经济形态，不仅对传统产业有着重要的推动作用，同时也创造了全新的增长点。通过统计测度，我们可以客观地判断数字经济所占比重及其对整体经济增长的贡献。 其次，数字经济增加值的统计测度研究能够帮助政府及企业了解数字经济发展现状，为其制定相应发展策略提供依据。数字经济与传统经济不同之处在于，它更加依赖创新和科技进步，因此要实现数字经济的可持续发展，需要政府和企业根据实际情况进行战略调整。而统计测度正是为了揭示数字经济的发展现状，为相关决策提供定量基础。 最后，数字经济增加值的统计测度可为国家和企业提供参考指标，用于国际比较和竞争环境分析。不同国家和地区的数字经济发展水平有差异，通过比较不同国家的数字经济增加值，可以了解各国数字经济水平、发展动态及竞争力。同时，企业也可以通过分析数字经济增加值与竞争对手的差距，确定自身优势和劣势，并制定相应的竞争策略。 二、数字经济增加值的测度方法 数字经济增加值的测度方法多种多样，主要包括产出法、
支出法和收入法。产出法是通过衡量数字经济产出的总价值来进行测度，通常可以采用国内生产总值（GDP）和增加值的方 式来衡量。支出法是从数字经济的消费、投资和净出口等方面来进行测度，这种方法更加注重数字经济在经济结构中的分配状况。收入法则侧重于统计数字经济在分配过程中所产生的收入情况。这三种方法可以综合运用，以全面、多角度地衡量数字经济增加值。 在数字经济增加值的测量中，还需要考虑到数字经济产业链的完整性和广泛性。数字经济涵盖了互联网、大数据、人工智能、物联网等众多领域，各个领域之间相互关联，构成一个复杂的产业链。因此，在统计测度时，应综合考虑数字经济各个环节的增加值，并将其与传统经济进行对比，以了解数字经济发展的状况和对传统经济的影响。 三、数字经济增加值的测度实践 数字经济增加值的统计测度实践已经在许多国家和地区进行。以中国为例，近年来，中国政府高度重视数字经济的发展，通过推动互联网+行动计划和“双创”政策等举措，积极引导 数字经济的繁荣。为了准确测量数字经济增加值，中国国家统计局于2017年成立了数字经济统计指标编制组，制定了一系 列相关指标和方法。在具体测量过程中，首先明确了数字经济的界定范围和内涵，建立了相应的统计框架和指标体系。随后，通过抽样调查和数据融合等手段，获得了数字经济增加值的统计数据，并将其融入国民经济核算体系。 数字经济增加值的统计测度实践中还遇到了一些挑战，主要包括数据获取难、统计标准不一等。由于数字经济发展快速，相关数据的获取和统计面临较大困难，一些新兴业态和新产业的数据还不够完善和准确。此外，由于各国、各地区对数字经
高质量发展统计测度研究 摘要：本研究旨在通过构建高质量发展统计测度体系，评估经济发展的质量 和效益。通过收集和分析相关数据，建立指标体系，并运用适当的测度方法，对 经济发展的各个方面进行综合评估。研究结果显示，在高质量发展的背景下，经 济增长不仅仅关注规模的扩大，更注重质量的提升，包括创新驱动、绿色可持续、社会发展和区域协调等方面的综合考量。本研究为制定相应的政策和措施提供了 科学依据，推动经济实现更高水平、更可持续的发展。 关键词：高质量发展；统计测度；分析研究 引言 高质量发展是当前经济发展的重要目标和导向，旨在实现经济增长的质量和 效益的提升，为人民提供更加美好的生活。为了准确评估经济发展的质量，需要 建立科学合理的统计测度体系，综合考虑经济增长、创新驱动、绿色可持续、社 会发展和区域协调等多个方面的指标。本研究旨在探索高质量发展统计测度的研 究方法与设计，以提供对经济发展的全面评估，为高质量发展的实践提供决策支持。 1.高质量发展概念 高质量发展是中国提出的一项重要战略，旨在推动经济发展向着更加高效、 创新、可持续的方向转变。高质量发展强调质量优先、效益优先，注重提升经济 增长的质量、效益和可持续性，实现经济社会可持续发展的目标。 首先，高质量发展强调创新驱动。创新是推动经济发展的重要引擎，高质量 发展要求通过加大科技创新力度，加强知识产权保护，提升科技创新能力，推动 科技成果转化和产业升级，实现经济结构的优化和转型升级。 其次，高质量发展注重提升产业品质。通过提升产品和服务的质量，加强品 牌建设，提高附加值和竞争力，推动产业向中高端迈进。高质量发展要求企业注
（二）统计指标和指标体系设计的原则 1、科学性原则 设计统计指标和统计指标体系必须以与现象有关的各门社会科学、自然科学以及数学的理论阐述为依据，使指标的涵义、计算单位、计算方法的确定符合科学的要求。 2、目的性原则 设计统计指标和统计指标体系是为了满足统计工作和统计研究的需要。不同的统计工作工作要求和研究目的的决定着统计对象的不同，这就必然要求设计不同的统计指标和统计指标体系，用不同的尺度来进行不同的测度。例如，为了反映企业利用工作劳动时间状况生产效率时，应设计工人劳动生产率指标进行度量，为了反映企业经营管理水平的生产效率，应设计全员劳动生产率指标进行度量。这个例子告诉我们，即便是性质相同的现象，当目的不同时，尚且需要设计不同的统计指标。为了满足不同的需要，就更需要设计各种不同的统计指标了。 3、联系性或适应性原则 统计指标和统计指标体系的设计必须适应现象所处的时间、空间等客观条件。因为在不同的条件下，同一现象的性质往往可以由不
同的测度特征来体现，可以有不同的表现形式，不同的计量标准和不同的计算方法。随着客观条件的变化，某些原有的统计指标也将因不适应变化了的情况而需要增删修订，重新设计。设计统计指标和统计指标体系还必须考虑与党的政策、国家的体制相适应，与当前企业的管理水平相适应，与计划指标、会计指标以及各种业务指标相一致，使统计指标对现象总体数量的测度切实可行。 4、统一性或全局性原则 统计指标和统计指标体系还必须从定量分析的全局出发，根据现象在特定活动中的作用来进行设计，使所设计的各种统计指标在定量分析时能够互相配合，互相协调，形成有机的体系。 首先，应考虑怎样从各个不同侧面来设计统计指标，配合统计指标体系中的核心指标来全面地测度活动的成果。例如，仅仅依赖对利润总量的测度，而不能全面的认识企业经营活动的成果，还必须设计产量、质量、品种等各种统计指标，从不同侧面来度量企业的生产成果，才能满足对这一活动的定量分析的需要。 其次，应考虑在对某一活动进行分析时，一个统计指标与其它统计指标在测定上的相互联系。例如，产量指标是测度企业生产成果的尺度，又是测度企业生产经济效益的依据。因而，当设计产量指标时，除了应从产量本身的涵义考虑外，还应考虑产量指标与劳动消耗量、生产费用、资金占用等指标在分析经济效益时的联系。 最后，应从各种指标的纵向、横向、上层、下层等交织的关系中对于统计指标相互衔接的要求来进行设计。例如，产品价值量指标，
中国数字化程度测度与指标体系构建 随着科技的飞速发展，数字化已成为全球范围内的重要趋势。中国作为世界上最大的经济体之一，也在不断深化数字化转型。为了更好地了解中国数字化程度，本文将介绍如何测度数字化程度，并构建相应的指标体系。 测度数字化程度可以从多个方面进行，以下是从网络普及率、数字化设备普及率、互联网应用深度等方面确定的测度指标： 网络普及率：通过统计互联网用户数量占人口总数的比例，可以反映数字化程度的总体情况。 数字化设备普及率：统计个人计算机、手机、平板电脑等数字化设备的拥有率，以反映数字设备的普及程度。 互联网应用深度：从社交媒体、电子商务、在线支付、共享经济等方面，通过统计用户数量、活跃度、交易规模等数据，评估互联网应用的深度。 构建数字化程度的指标体系，需遵循系统性、可操作性、可比性等原则。以下是根据不同测度指标构建的指标体系：
网络普及率指标体系：包括互联网用户数量、宽带普及率、网络速度等具体指标，用以衡量数字化程度的整体水平。 数字化设备普及率指标体系：包括个人计算机、手机、平板电脑等设备的拥有率和使用率，用以反映数字设备的普及程度。 互联网应用深度指标体系：包括社交媒体用户数量、电子商务交易额、在线支付市场规模、共享经济市场规模等具体指标，用以评估互联网应用的深度。 本文介绍了数字化程度的测度方法与指标体系构建。通过测度网络普及率、数字化设备普及率和互联网应用深度等指标，可以全面评估中国的数字化程度。构建相应的指标体系，使得数字化程度的评估更加科学、系统和具有可操作性。 中国的数字化程度在不断提高，但仍然存在区域差异和不均衡现象。因此，未来需要进一步加强数字化基础设施建设，推动互联网应用的深度发展，促进数字化经济的均衡发展。政府应加强对数字化产业的扶持力度，完善相关政策和法规，以促进中国数字化程度的不断提升。数字化程度的测度和指标体系构建对于了解中国数字化现状和发展 趋势具有重要意义。这不仅有助于政府制定合理的政策，还对企业在
01认识指标 与指标体系相关的概念有很多，包括指标、度量、KPI、维度等。界定清楚这些概念，对于构建和运用指标体系至关重要。 1. KPI、指标、度量和测度 与指标相关或相近的词有度量、计量、测度等，相关的英文有indicator、metric、measure、KPI（key performance indicator）和key metrics。在英文中，measure、metric和indicator也经常不加区分地使用。中国人民银行2017年发布的行业标准JR/T 0137—2017《银行经营管理指标数据元》中，metric对应中文的“度量”，indicator对应中文的“指标”。在经济中，econometrics中文翻译为计量经济学。在有关英文文献或报告中，KPI和metrics经常组合在一起来谈，即KPI and metrics或者metrics and KPI。也有一些文章或报告，专门对metric、measure和KPI的区别进行了探讨。维基百科和英文词典对这几个词汇也有解释。综合有关资料，本文对相关概念或词汇的简要解释如下。 （1）测度/测量 测度/测量对应英文词汇measure（数学上，将measure theory翻译为测度论）。在数据分析中，测度/测量是可以求和、平均的数字或值，例如销售额、距离、持续时间、温度、重量等。该术语通常与维度（dimension）一起使用，如城市、产品、颜色、分销渠道等。例如，假设销售了50台电视和30台收音机，那么销售量就是测度/测量（50台和30台），维度就是产品类型（电视和收音机）。 （2）度量/计量 度量对应英文词汇metric。度量是对业务的规模、程度、比例和结构进行的量化测度。度量（metric）与测度（measure）的主要区别在于：测度是一个最基本的或特定于单元的（unit-specific）术语，而度量（metric）是可以通
统计指标体系-详解
统计指标体系（Statistical Indicator System） 目录 • 1 什么是统计指标体系 • 2 统计指标体系的分类 • 3 统计指标体系的设计 什么是统计指标体系 由于现象的复杂多样性，各种现象之间相互联系的性质，只用个别统计指标来反映是不够的，需要采用指标体系来进行描述。统计指标体系就是各种相互联系的统计指标所构成的一个有机整体，用来说明所研究现象各个方面相互依存和相互制约的关系。统计指标体系因各种现象本身联系的多样性和统计研究的目的不同而分为不同的类别。 统计指标体系也可以指若干个统计指标之间的联系表现为一个方程关系。例如，工资总额=平均工资×职工人数；商品销售额=商品销售量×商品销售价格；等等。统计指标体系对于统计分析和研究具有重要的意义。通过一个设计科学的统计指标体系，可以描述现象的全貌和发展的全过程，分析和研究现象总体存在的矛盾以及各种因素对现象总体变动结果的方向和程度，也可以对未来的指标进行计算和预测，对未来现象发展变化的趋势进行预测。 统计指标体系的分类 1、根据所研究问题的范围大小，可以建立宏观统计指标体系和微观统计指标体系。 宏观统计指标体系就是反映整个现象大范围的统计指标体系。如：反映整个国民经济和社会发展的统计指标体系。微观统计指标体系就是反映现象较小范围的统计指标体系。如反映企业或事业单位的统计指标体系。介于这两者之间的可以称为中观统计指标体系。如：反映各地区或各部门的统计指标体系。 2、根据所反映现象的范围内容不同，统计指标体系可以分为综合性统计指标体系和专
题性统计指标体系。 综合性统计指标体系是较全面地反映总系统及其各个子系统的综合情况的统计指标体系。如：国民经济和社会发展统计指标体系。专题性统计指标体系则是反映某一个方面或问题的统计指标体系。如：经济效益指标体系就是专题性统计指标体系。 统计指标体系的设计 1、科学性原则。 统计指标体系的设计要符合总体本身的性质和特点，即统计指标体系要能够科学地反映出总体的真实情况。 因此进行统计设计要根据各种经济理论对总体进行深刻的定性分析，以便使设计的指标数量、核心指标、指标口径、计算时间、计算方法和计量单位等都要符合科学原则的要求。 2、目的性原则。 统计指标体系的设计要依据统计研究的目的。 3、联系性原则（整体性原则）。 统计指标体系的设计，要从整体上考虑各个指标之间的联系。总体的各个方面是相互联系和相互制约的，因而各个统计指标之间也相应具有相互联系和相互制约的关系。因此指标口径、时间、空间和计算方法的确定都要从全局出发，考虑到彼此间的联系。 4、统一性原则。 统计指标体系的设计要力求与计划、会计和业务核算相统一，即设计时必须考虑到计划、会计、业务核算的实际情况和统计的需要，尽可能地使各种核算的原始记录统一、计算方法一样，包括范围、经济内容相同，起止时间一致。 5、可比性原则。 统计指标体系的设计，必须注意各地区各部门的一致性，以便于相互比较。随着社会经济的发展，统计指标体系也需要进行改革和充实。这时要注意保持各个指标在时间上的可比性，注意各个指标在不同时期的相互衔接和相对稳定，以便于分析、研究事物发展变化的规律性。
基于技术创新管理的科技统计指标体系构建 科技统计指标体系是进行科技统计的重要工具，本文基于科技创新管理对该指标体系进行较深入地分析，并提出费用与时间等次级指标对科技统计数据的影响，对于进一步完善科技统计指标体系具有重要指导意义。 标签：技术创新管理；科技统计；指标体系 1 前言 科技统计作为统计的重要组成部分，是随社会不断进步，在量变到质变的发展历程中逐步形成的，我国科技统计是近年来逐步发展起来的，它受科技活动的规模、结构、科技应用以及对经济、社会发展影响水平等几个因素影响，相关指标体系还需进一步完善。 2 科技统计与技术创新管理 技术创新管理是以科技统计为基础，技术创新管理需依据科技统计指标规范，对相关数据信息有针对性进行统计并及时进行积累，客观真实反映科技活动状况，不断完善科技指标体系。技术创新管理只有满足科技统计的客观要求，才能使实现系统化、科学化和规范化。科技统计数据是影响技术创新管理的重要因素。 3 科技统计指标体系通过技术创新管理的完善 任何科技活动都需要相关统计数据的量化才能体现成效。我国现在采用的科技统计指标体系是将科学与技术合二为一。由于科技在内涵与实际生产应用等部分尚有一些差异，导致目前应用的科技统计指标体系还存在一些问题，这将对科技统计数据对科技活动状况的反映造成重要影响。由此可知，只有将现有科技统计指标体系进行合理调整才能适合科技统计的客观需要。 3.1 设计原则 3.1.1 全面性 企业是技术创新主体，技术创新活动分布于各规模类型的企业，由于目前采用的科技统计指标中只关心大中型企业创新活动，而对小企业考虑不够，需在今后改进时不断进行完善。 3.1.2 动态性 技术创新能够客观真实地反映企业的开拓能力，是动态过程而非静态过程，随竞争环境变化而进行自适应。因此，科技指标不能只涉及某个时间段，而应该
表1 武汉市两型社会建设评价标准体系及权重
1、人口密度 指标解释：人口密度是单位面积土地上居住的人口数。它是表示某一地区人口的密集程度的指标。通常以每平方千米或每公顷内的常住人口为计算单位。 计算方法： 地区人口总数（万人） 人口密度= 里） 规划区总面积（平方公 2、单位工业用地产值 指标解释：指辖区内单位面积工业用地产出的工业增加值，是反映工业用地利用效益的指标。单位工业用地产值越高，土地集约利用程度越高。其中，工业用地参照《土地现状利用分类》（GB/T21010-2007）统计，工业增加值采用不变价核算。 计算方法：
单位工业用地产值= 里） 工业用地面积（平方公） 年度工业增加值（亿元 数据来源：经贸、统计等部门。 3、人均GDP 指标解释：人均GDP"，常作为 发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。将一个国家核算期内（通常是一年）实现的国内生产总值与这个国家的常住人口（目前使用户籍人口）相比进行计算，得到人均国内生产总值。是衡量各国人民生活水平的一个标准。 计算方法： 人口总数（人） 地区生产总值（元） 人均= GDP 数据来源：经贸、统计等部门。 4、第三产业占比 指标解释：指辖区第三产业产值占地区生产总值的比例。 计算方法： %100⨯= 地区生产总值（万元） 第三产业产值（万元） 第三产业占比 数据来源：统计、经信等部门。 5、城镇人口比重 指标解释：城镇人口是指居住于城市、集镇的人口，主要依据人群的居住地和所从事的产业进行归类。“城镇人口”的特点所从事的产业为非农业生产性产业（自然经济）为主的人群及其家庭；一般认为城镇人口占有率的高低反应出一个地区的工业化、城镇化或城市化水平。计算方法： %100⨯= ） 规划区总人口数（万人城镇人口总数（万人） 城镇人口比重 6、建设用地面积比重 指标解释：建设用地面积是指城市规划行政主管部门确定的建设用地界线所围合的用地水平投影面积，不包括代征地的面积。
一、名词解释 1、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据。（定类数据是对事物进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。定序数据是对事物按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。） 2、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。（定距数据是一种不仅能反映事物所属的类别和顺序，还能反映事物类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。定比数据是一种不仅能体现事物之间数量差距，还能通过对比运算，即计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。） 3、长期趋势是指时间数列中指标值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势。 4、季节变动是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年。 5、循环变动是指时间数列中各项指标值随着时间变动发生周期性的重复变化，但循环变动所需的时间更长，重复变动的规律性、变动周期和时间也不像季节变动来得稳定、可以预测。 6、不规则变动是由未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于受偶然因素或意外条件影响，在一段时间内（通常指短期内）呈现不规则的或自然不可预测的变动。 7、相关关系，也称统计相关，是指现象之间存在的非确定性的数量依存关系。 8、点估计也称定值估计，就是以样本观测数据为依据，对总体参数做出确定值的估计，也就是用一个样本的具体统计值去估计总体的未知参数。 9、区间估计，就是指用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数，即对于未知的总体参数θ，想办法找出两个数值θ1和θ2（θ1＜θ2），使θ处于
项目编号 文档编号 中国科学院数据应用环境建设与服务 数据质量评测方法与指标体系 （征求意见稿） 中国科学院数据应用环境建设与服务项目组 2009 年9 月
前言本规范是“中国科学院数据应用环境建设与服务”之标准规范建设成果之一。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心提出并归口。本规范由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心负责起草。
目录 1 范围.......................................................................................................... 2 规范性引用文件................................................................................................ 3 应用.......................................................................................................... 4 术语.......................................................................................................... 5 数据质量评测制度.............................................................................................. 6 数据质量评测原则.............................................................................................. 6.1 科学性原则 (5) 6.2 客观性原则 (5) 6.3 系统性原则 (5) 6.4 可操作性原则 (6) 6.5 针对性原则 (6) 6.6 引导性原则 (6) 7 数据质量评测一般流程.......................................................................................... 7.1 数据质量需求分析 (7) 7.2 确定评价对象及范围 (7) 7.3 选取数据质量维度及评价指标 (7) 7.4 确定质量测度及其评价方法 (8) 7.5 运用方法进行评价 (8) 7.6 结果分析及评级 (9) 7.7 质量结果及报告 (9) 8 数据质量评价主体的要求........................................................................................ 9 数据质量指标体系............................................................................................... 9.1 数据质量结构 (10) 9.2 主要数据质量指标 (11) 9.2.1 基本层 (12) 9.2.2 准则层 (13) 9.2.3 评价指标选取的基本要求 (16) 9.2.4 评价指标的筛选和权重 (16) 9.2.5 评测指标的冲突处理原则 (17) 10 数据质量评测方法........................................................................................... 10.1 定性方法 (18) 10.1.1 第三方评测法 (19) 10.1.2 用户反馈法 (19) 10.1.3 专家评议法 (20) 10.2 定量方法 (20) 10.2.1 访问量统计 (20) 10.2.2 计算机辅助检查 (21) 10.3 综合方法 (21) 10.3.1 层次分析法 (21) 10.3.2 缺陷扣分法 (26)