大数据背景下政府决策数据化的实现路径

　　（二）改善政府统计方法，推动大数据标准市场体系的构建

　　政府统计方法是政府应用数据、挖掘数据价值的关键环节。在大数据时代，数据的种类多、数量大的特征为政府的统计工作带来了很大程度上的挑战。当前，在我国的政府统计结果中，“被增长”“被提高”等一系列数据被动地人为增长，严重影响了我国政府的公信力。其中，造成统计数据失真的原因主要有两点：一是统计管理体制存在的问题，如统计方法造成的偏差、统计数据质量控制的缺失等。二是统计主体之间的利益博弈，其中涉及的政府部门经济利益和政治利益尤为突出。在现行的政府统计方法存在弊端的情况下，需要政府部门加强对政府统计方法的改善，减少外部因素的干扰。在政府统计制度管理方面，改现行的“统一领导，分级负责”的管理体制为垂直领导体制。在分级负责的管理体制中，地方统计机构的人事、经费等众多因素受制于当地政府，容易造成当地政府部门对地方统计机构的人为干扰甚至是对统计工作的直接干涉，因此需要将地方统计部门从政府的统一领导中分离开来，实行直接受命于国家统计局的垂直领导结构。此外，要从法律角度加强政府部门的统计立法，强化政府统计工作的法律责任，提高政府统计的数据质量。

　　大数据标准市场体系是大数据应用得到广泛推广的重要前提。推进大数据标准体系的建设是完善大数据产业链、推进大数据产业发展的必然选择。中央政府部门需要加快数据采集、数据开放、数据质量、数据交易等关键共性标准的制定，为政府部门决策数据化扫除障碍。

　　

　　（作者单位：东北师范大学政法学院）

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