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序論：在您撰寫統計學的發展史時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Data mining，又譯“數據掏金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？”面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Data mining的視角不完全相同，但可以說，Data mining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
(一)統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二)教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1.改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2.改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3.構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合?，F在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
[參考文獻]
[1]賀鏗.關于統計學的性質與發展問題.中國統計，2001.9.
[2]袁衛.國外統計高等教育發展的趨勢及對我國統計教育改革的思考.中國統計，2001.10.
關鍵詞：統計學 統計教育 人才培養
隨著國家創新體系的建立,統計創新工程已經提上議事日程,統計創新包括兩個方面,一是統計實踐的創新，二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育,沒有統計教育的創新,就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢,培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才,是統計教育工作者必須面對的問題。本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的發展
縱觀統計學的發展狀況,與整個科學的發展趨勢相似,統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來,有兩個基本結合趨勢。
1．統計學與實質性學科結合的趨勢
從統計方法的形成歷史看,現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動,例如,最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析,相關與回歸源于生物學研究,主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究，抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等，同時,有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行了創新與改進。另外,從學科體系看,統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的,而是相交的,如果將實質性學科看作是縱向的學科,那么統計學就是一門橫向的學科,統計方法與相應的實質性學科相結合,才產生了相應的統計學分支,如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計,與教育學相結合產生了教育統計,與生物學相結合產生了生物統計等,而這些分支學科都具有“雙重”屬性：一方面是統計學的分支,另一方面也是相應實質性學科的分支,所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學,同時屬于經濟學；生物統計學不僅是統計學的分支,也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法,而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題,統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此,統計學與各門實質性學科的緊密結合,不僅是歷史的傳統，更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地,為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式,且更加注重應用研究。
這個趨勢說明，統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合，必須以實質性學科為依據。因此,財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程,只有這樣,所學的統計方法才有用武之地，統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
2．統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史,經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段,數據處理手段的每一次飛躍,都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生,給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性,但由于計算工作量大,使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好地推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展,使得復雜的數據處理工作變得非常容易,那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用,由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速,非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析,而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高,使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Data mining,又譯“數據淘金”）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛,每年都要積累大量的數據,大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量,難以消化；信息真假難以辨識；信息安全難以保證；信息形式不一致,難以統一處理。于是人們開始提出一個新的口號：“要學會拋棄信息”。人們考慮“如何才能不被信息淹沒,而是從中及時發現有用的知識,提高信息利用率？”面對這一挑戰,數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生,并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科,它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢提升到從數據中挖掘知識,提供決策支持。在這種需求牽引下,匯聚了不同領域的研究者,尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員,投身到數據挖掘這一新興的研究領域,形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Data mining的視角不完全相同,但可以說,Data mining與DSS一樣,使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
所以統計與實質性學科相結合,與計算機、與信息相結合,這是發展的趨勢。了解這一點,再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了,所以一些課程要改革,教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
二、統計教育的改革
1．統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構,培養統計理論人才應當設置較多的數學課程,目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程,目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才,在課程設置上至少應當包括四方面的知識：①經濟理論課程,讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；②研究社會經濟問題主要統計方法,包括常用的統計數據搜集方法,統計數據處理方法和分析方法；③適用電腦技術,讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能。
2．教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中,有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果。教師應充分運用現代教育技術、教學手段,更新教學方法,促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
①改灌輸式教學為啟發式教學,特別注重教育多樣化和多層次性,不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術,還要教學生讀懂數字背后的事實，學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變,開拓學生的發散思維。
②改單向接受式的教學為雙向互動式教學,以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門,使學生更形象、快捷地接受知識,發揮其獨立思考與創造才能,培養學生的創造性思維能力。
③構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時,加強實踐能力鍛煉,提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用,找到應用的結合點,才能使統計學獲得最大的生命力。
3．統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合?，F在許多教材都是內容與軟件分家?，F在計算機已非常普及,無論是高校、高職和中專,培養出來的學生不會用統計軟件分析數據,不管哪一個層次,都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科,統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學要有機地合為一體,讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了培養學生搜集數據、分析數據的能力外,還要培養學生處理大量數據的能力,即數據挖掘的能力。
4．教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上,案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例,通過計算機對大量實際數據進行處理,可以在試驗室進行,亦可在課堂上進行討論,這樣學生不僅理解了統計思想和方法,而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
5．要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現,不僅改變了教學的手段,還深深地影響著教學的內容,因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質,它們之間不是分離的,而是要盡可能結合在一起來進行教學,各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要,現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次,有了電腦、網絡,必須要更新,要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師,以培養出新型的21世紀的人才。
參考文獻：
[1]賀鏗. 關于統計學的性質與發展問題. 中國統計, 2001.9.
關鍵詞：大數據時代；統計學；發展
一、大數據時代下統計學概念概述
教科書上對統計學給出了這樣的定義“有效搜集整理分析隨機性數據，對考察問題給出推斷與預測，最終為行動提供數據支持”，這就是統計學。從根本上看，統計學是一門與數據有關的學科。眾所周知，美國總統奧巴馬通過數據團隊的幫助得到連任的機會，阿里巴巴的馬云很早就把大數據作為企業發展戰略。隨著我們走進大數據時代，網絡科技給搜集數據帶來方便，傳統的設備已經無法容納大量的數據，我們對其進行更新，通過對大數據的分析，我們為社會傳遞出有效的、有價值的信息，這一切為社會的發展起到了不可替代的推動作用。
統計是社會各界乃至各環節不可或缺的因素，在商品交換過程中，統計有先導作用，市場經濟信息也需要統計學的幫助，大數據時代，我們的統計數據不再局限于隨機抽樣調查，電話調查等高成本的搜集方式，通過互聯網及移動終端，我們可以獲得更多數據樣本，可以說我們的社會進入高速發展的時期，大數據時代下的統計學也進入全新的發展階段。
二、統計學在大數據時代影響下的變革
1.從樣本的角度看，樣本概念得到深化
我們知道統計學離不開樣本，有效的樣本能夠正確反映情況，大數據時代樣本概念與傳統不再相同，通常我們得到諸多網絡數據，一種為靜態，即直接在客戶端創建的數據，無需提取即可使用，成本低，另一種為動態數據，即數據隨著時間的推移而變化，最終表現為所有數據的總和，可見此時的樣本不局限于隨機抽樣，直接可以做選定分析。
2.從類型方面看，呈擴大之勢
在過去數據通常指結構化數據，有固定的標準，大數據時代數據不僅局限于固定的結構，還有異構數據，再有存儲方式也發生了改變，大數據可以直接將探測的信號容納進去，由網絡系統作為工具，可以識別各類結構或非結構的數據并進行快速存儲。
3.收集概念得到擴展
傳統的統計過程中，我們有目的的進行數據收集，效率低，成本高，隨著大數據時代來臨，我們將收集步驟化，第一預先處理好數據的識別與處理，第二做好分析，提煉出所需要的信息，最后做好存儲，就這么簡單。面對大量的數據，我們的分析、識別等都需要注意，大數據不代表萬能，我們還是要注意數據的安全性，盡量控制收集成本。
4.數據來源較傳統不同
曾經我們根據研究目的去做統計收集數據，這些數據源都是已知的，在核對方面相對容易。大數據時代，我們得到數據變得容易，但通過互聯網收集數據后，目的性變弱，大多數記錄沒有源頭，很難識別記錄身份，可見，大數據時代做好數據來源登記開始變得重要。
5.量化方式也發生變化
對于傳統的結構化數據，量化方式是成熟的，可以將收集到數據直接分析得出結果，大數據時代，很多異化結構數據幾乎無法做直接分析取得結論，當下，很多結算及專家在研究處理非機構化數據，力爭將大數據時代統計推向新的高端。
6.分析思維發生改變
從分析過程看，傳統分析需要進行三步走，即定性、定量，最終定性。大數據時代，統計分析過程僅需要兩步即定量、定性；從證實分析方面看，傳統思路為假設、驗證，事實證明傳統證實分析有很大誤差，而大數據時代，我們的思維為發現，總結，這是整合，發現最終定論的過程，在此過程中會有很多發現。
7.統計軟件變得越來越多
傳統統計學中，我們比較熟悉的軟件有SPSS、SAS、STATA等，大數據時代，我們分析技術為非關系型，主要以數據中心為基礎，將軟件與大數據結合，分析過程得到很大簡化。綜上，大數據時代給了我們更多的主動權，這些更促使我們推動大數據時代統計的發展進步。
三、大數據時代下統計學面臨的挑戰
大數據時代給我們帶來了更多的好處，統計學的大數據化是大勢所趨，但傳統與更新的交錯間還有一些不相容的方面，對于革新我們還是要從各個方面做謹慎考慮與慎重調整。
首先從樣本標準的角度看，大數據時代我們可以輕松得到很多樣本，此量大到可以視為總體，隨著互聯網科技的不斷發展，大樣本標準也應隨著發展，傳統統計學將界限定在30，大于30為大樣本，小于30為小樣本，大數據時代這個界限略顯低，沒辦法清除干凈干擾信息，這會影響分析結果，因此，加強數據來源的同時還要更新大樣本標準，將更大規模的樣本數量代替舊有的數量，以適應大數據時代的要求。
其次從樣本選取與形式的角度看，傳統統計學固定結構化數據內藏著一定的統計規律，盡管我們能夠發現研究對象的數量關系，但并不是所有的事物都有量化指標，一些被量化的指標也不一定能夠清楚的解讀研究對象，目前大數據采集數據超過80%為有結構數據，傳統的統計數據庫沒有辦法對這些數據做很好的處理，而大數據通過建立非結構數據庫，對數據做有效轉化，發揮多元化分析作用，無形中降低了樣本的選取標準，將統計范圍擴大化。
最后統計軟件的開發是一項挑戰。我們常用的統計軟件主要以構建模型之間的變量與數量關系的方式分析研究對象，如我們熟悉的SPSS等。大數據時代，我們很多以數據為基礎做非關系分析技術，谷歌利用MAPREDUCE實現了月處理400PB數據的工作量，雅虎也利用云計算平臺實現了100PB的存儲工作，未來大量的數據處理需要更快捷更科學的軟件，對于軟件的研發與升級將是一種挑戰。
四、大數據時代下統計學的發展與機遇
1.大數據時代下統計質量更高
從國際數據標準SDDS中得到的統計質量標準可以看到，適用、準確、時效、平衡是統計質量的內涵。其中適用是指統計信息符合要求，統計信息最大化的滿足客戶的用途，大數據的覆蓋很大程度上促進適用功能的提升；傳統角度我們說時效性主要指統計的時間更短，讓客戶及時了解統計信息，大數據時代網絡化完全滿足時效性各類要求；準確是指估值與真值之間的差別，數據中存在誤差在一定范圍內屬于正常，大數據時代我們的全面性最大程度包容了誤差，也縮小的了誤差，統計更加真實可信；平衡性也被稱之為協調性，大數據時代，數據結果的核對與檢驗都經得起客戶的不斷核查，可以使數據的平衡性得到很大提升。
2.大數據時代統計成本降低
首先，從數據收集角度看，大數據時代可以不再依靠人力做電話調查或問卷調查，甚至有些普查動用全國力量，耗費大量人力財力，通過互聯網、移動通信等，我們大大降低人力成本，數據收集快，成本低，準確性也高；其次從數據利用角度看，傳統統計過程中，一旦資料過期就需要再起啟動抽樣分析過程，對外公布手段也有局限性，大數據時代，我們收集數據更輕松，且數據可多次被利用，綜合比算，數據的成本大大降低。
3.大數據時代統計學作用范圍擴大
傳統統計學有各種局限性，比如受成本、觀念等影響，統計學主要用于行業與部分統計，隨著大數據時代的來臨，統計學被應用到各行各業，比如、金融、醫學、計算機行業等，從這個角度看，社會的新計劃讓信息傳遞發生質變，統計學作用價值得到認可并服務擴大，這樣推動自身發展的同時更服務社會服務人民，為整個國家發展進步起到不可估量的作用。
參考文獻
關鍵詞: 統計學； 發展趨勢； 統計教育改革
隨著國家創新體系的建立，統計創新工程已經提上議事日程，統計創新包括兩個方面，一是統計實踐的創新；二是統計教育的創新。創新的基礎在于教育，沒有統計教育的創新，就談不上統計實踐的創新。準確把握統計學的發展方向與發展形勢，培養適應新世紀社會經濟發展需要的人才，是統計教育工作者必須面對的問題，本文從統計學的基本發展趨勢談一談統計教育急需改革的幾個方面。
一、統計學的基本發展趨勢
縱觀統計學的發展狀況，與整個科學的發展趨勢相似，統計學也在走與其他科學結合交融的發展道路。歸納起來，有兩個基本結合趨勢。
（一）統計學與實質性學科結合的趨勢
統計學是一門通用方法論的科學，是一種定量認識問題的工具。但作為一種工具，它必須有其用武之地。否則，統計方法就成為無源之水，無用之器。統計方法只有與具體的實質性學科相結合，才能夠發揮出其強大的數量分析功效。并且，從統計方法的形成歷史看，現代統計方法基本上來自于一些實質性學科的研究活動，例如，最小平方法與正態分布理論源于天文觀察誤差分析，相關與回歸源于生物學研究，主成分分析與因子分析源于教育學與心理學的研究。抽樣調查方法源于政府統計調查資料的搜集。歷史上一些著名的統計學家同時也是生物學家或經濟學家等。同時，有不少生物學家、天文學家、經濟學家、社會學家、人口學家、教育學家等都在從事統計理論與方法的研究。他們在應用過程中對統計方法進行創新與改進。另外，從學科體系看，統計學與實質性學科之間的關系絕對不是并列的，而是相交的，如果將實質性學科看作是縱向的學科，那么統計學就是一門橫向的學科，統計方法與相應的實質性學科相結合，才產生了相應的統計學分支，如統計學與經濟學相結合產生了經濟統計，與教育學相結合產生了教育統計，與生物學相結合產生了生物統計等，而這些分支學科都具有"雙重"屬性：一方面是統計學的分支，另一方面也是相應實質性學科的分支，所以經濟統計學、經濟計量學不僅屬于統計學，同時屬于經濟學，生物統計學不僅是統計學的分支，也是生物學的分支等。這些分支學科的存在主要不是為了發展統計方法，而是為了解決實質性學科研究中的有關定量分析問題，統計方法是在這一應用過程中得以完善與發展的。因此，統計學與各門實質性學科的緊密結合，不僅是歷史的傳統更是統計學發展的必然模式。實質性學科為統計學的應用提供了基地，為統計學的發展提供了契機。21世紀的統計學依然會采取這種發展模式，且更加注重應用研究。
這個趨勢說明：統計方法的學習必須與具體的實質性學科知識學習相結合。必須以實質性學科為依據，因此，財經類統計專業的學生必須學好有關經濟類與管理類的課程，只有這樣，所學的統計方法才有用武之地。統計的工具屬性才能夠得以充分體現。
（二）統計學與計算機科學結合的趨勢
縱觀統計數據處理手段發展歷史，經歷了手工、機械、機電、電子等數個階段，數據處理手段的每一次飛躍，都給統計實踐帶來革命性的發展。上個世紀40年代第一臺電子計算機的誕生，給統計學方法的廣泛應用創造了條件。20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，那些計算繁雜的統計方法的推廣與應用，由于相應統計軟件的開發與商品化而變得更加方便與迅速，非統計專業的理論工作者可以直接憑借商品化統計分析軟件來處理各類現實問題的多變量數據分析，而無需對有關統計方法的復雜理論背景進行研究。計算機運行能力的提高，使得大規模統計調查數據的處理更加準確、充分與快捷。目前企業經營管理中建立的決策支持系統（DSS）更加離不開統計模型。最近國外興起的數據挖掘（Datamining，又譯"數據掏金"）技術更是計算機專家與統計學家共同關注的領域。隨著計算機應用的越來越廣泛，每年都要積累大量的數據，大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一系列問題：信息過量，難以消化；信息真假，難以辨識；信息安全，難以保證；信息形式不一致，難以統一處理；于是人們開始提出一個新的口號"要學會拋棄信息"。人們考慮"如何才能不被信息淹沒，而是從中及時發現有用的知識，提高信息利用率？"面對這一挑戰，數據挖掘和知識發現（DMKD）技術應運而生，并顯示出強大的生命力。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。雖然統計學家與計算機專家關心Datamining的視角不完全相同，但可以說，Datamining與DSS一樣，使得統計方法與計算機技術的結合達到了一個更高的層次。
因此，統計學越來越離不開計算機技術，而計算機技術應用的深入，也同樣離不開統計方法的發展與完善。這個趨勢說明：充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。所以，對于財經類統計專業的學生來說，一方面要學好統計方法，但另一方面更加要學會利用商品化統計軟件包解決實踐中的統計數量分析問題，學好計算機信息系統開發的基本思想與基本程序設計，能夠將具體單位的統計模型通過編程來實現，以建立起統計決策支持系統。
所以統計與實質性學科相結合，與計算機、與信息相結合，這是發展的趨勢。了解這一點，再來看我們目前教育中的問題就更加明顯了，所以一些課程要改革，教學方式也要改革。以下談一談統計教育需要改革的幾個方面。
轉貼于 二、統計教育的改革
(一) 統計專業課程建設問題
專業建設考慮的是應當培養什么樣的人才和怎樣培養這樣的人才。專業建設的核心問題是課程設置和規范課程內容。課程設置主導學生的知識結構，培養統計理論人才應當設置較多的數學課程，目的是讓學生能對各種統計方法有較深刻的理性認識；培養應用統計人才應當設置較多的相關應用領域的專業課程，目的是讓學生如何能將統計方法正確地運用到相關領域。例如培養從事經濟管理的統計人才，在課程設置上至少應當包括四方面的知識：（1）經濟理論課程，讓學生了解經濟活動的主要進程和基本規律；（2）研究社會經濟問題主要統計方法，包括常用的統計數據搜集方法，統計數據處理方法和分析方法；（3）適用電腦技術，讓學生初步掌握運用電腦進行統計數據處理和分析的基本理論和技能；（4）有關統計理論和統計實踐中的前沿性問題，目的不在于要學生真正掌握這些問題，而是讓學生了解統計理論和統計實踐的前沿發展動態，啟迪學生的科學思維能力。
(二) 教學方法和教學手段的改革
統計教學方法和教學手段改革中，有兩個焦點問題：一是如何激發學生學習統計學的興趣；二是應用什么教學手段來達到較好的統計教學效果等。充分運用現代教育技術、教學手段，更新教學方法，促使教育技術、教學手段和教學方法有機結合。
1. 改灌輸式教學為啟發式教學，特別注重教育多樣化和多層次性，不僅讓學生掌握如何搜集、整理數據的技術，還要教學生讀懂數字背后的事實。學會按照具體與抽象、動態與靜態、個體與總體、絕對與相對、一般與特殊、演繹與歸納等不同的思維方式分析問題和解決問題。注重利用一題多解與一題多變，開拓學生的發散思維。
2. 改單向接受式的教學為雙向互動式教學，以案例分析與情景教學開啟學生的思維閘門，使學生更形象、快捷的接受知識，發揮其獨立思考與創造才能，培養學生創造性思維能力。
3. 構建以課堂、實驗室和社會實踐多元化的立體教育教學體系。在傳授和學習已經形成的知識的同時，加強實踐能力鍛煉，提高學生的動手能力和創新能力。只有將統計學的方法結合實際進行應用，找到應用的結合點，才能使統計學獲得最大的生命力。
（三）統計學與計算機教學相結合
教材要與統計軟件的應用相結合?，F在許多教材都是內容與軟件分家，現在計算機已非常普及，無論是高校、高職和中專，培養出來的學生不會用統計軟件分析數據，不管哪一個層次，都已說不過去。統計學是一門應用的方法型學科，統計學應從數據技巧教學轉向數據分析的訓練。統計學與計算機教學有機地合為一體，讓學生掌握一些常用統計軟件的使用。除了要培養學生搜集數據、分析數據的能力外，還要培養學生處理大量數據的能力，即數據挖掘的能力。
（四）教學與實際的數據分析相結合
統計的教學不能只停留在課本上，案例教學與情景教學應成為統計課程的重要內容。統計教學和教材增加統計實際案例，通過計算機對大量實際數據進行處理，可以在試驗室進行，亦可在課堂上進行討論，這樣學生不僅理解了統計思想和方法，而且鍛煉和培養了研究和解決問題的能力。
（五）要有一批能用電腦、網絡來教學的新型教師
電腦、網絡的出現，不僅改變了教學的手段，還深深地影響著教學的內容，因為它影響著經濟、生活的發展和需求。語文（中文、外文）、數學、計算機、專業知識是一個統計人才必備的素質，它們之間不是分離的，而是要盡可能結合在一起來進行教學，各管各教一套的辦法已不適應現代化教育教學的需要，現代教育特別注重教育信息技術中的多媒體、網絡化、社會化和國際化、多樣化和多層次，有了電腦、網絡，必需要更新，要培養出一批能用電腦、網絡來教學的新型教師，以便培養出新型的21世紀的人才。
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作者簡介：
導讀：2012年7月，國家統計局頒布了新修訂的《文化及相關產業分類（2012）》標準，這是文化產業界的一個大事。這將進一步改進和完善文化產業統計工作，規范各地的文化產業統計。統計口徑的一致，才能準確描述文化產業的狀況，才能進行數據的對比，從而為文化產業發展政策提供科學依據。因此，科學統計是文化產業發展的基礎。
一、文化及文化產業
同志在黨的十報告中強調指出，文化是民族的血脈，是人民的精神家園，全面建設小康社會，實現中華民族偉大復興，必須推動社會主義文化大發展大繁榮。
何為文化？從廣義上講，文化是指人類創造的一切物質產品和精神產品的總和；狹義上是指語言、文學、藝術及一切意識形態在內的精神產品。
何為文化產業？文化產業，這一術語產生于二十世紀初。最初出現在霍克海默和阿多諾合著的《啟蒙辯證法》一書之中。它的英語名稱為Culture Industry?？梢宰g為文化工業，也可以譯為文化產業。聯合國教科文組織關于文化產業的定義如下：文化產業就是按照工業標準，生產、再生產、儲存以及分配文化產品和服務的一系列活動。這是從文化產品的工業標準化生產、流通、分配、消費的角度進行界定。然而事實上，世界各國對文化產業并沒有一個統一的說法，不同國家從不同角度看文化產業有各自不同的理解。
在我國，對文化產業的界定也是與時俱進的。2003年9月，中國文化部制定下發的《關于支持和促進文化產業發展的若干意見》，將文化產業界定為：“從事文化產品生產和提供文化服務的經營性行業。文化產業是與文化事業相對應的概念，兩者都是社會主義文化建設的重要組成部分。”2004年4月，國家統計局頒發了《文化及相關產業分類》，從有關方針政策和課題組的研究宗旨出發，將“文化及相關產業”界定為：為社會公眾提供文化娛樂產品和服務的活動，以及與這些活動有關聯的活動的集合。而2012年7月頒發的《文化及相關產業分類（2012）》，將“文化及相關產業”的定義進一步完善為“指為社會公眾提供文化產品和文化相關產品的生產活動的集合”。
二、文化產業分類情況
2004-2012，八年來，我國文化產業統計使用的是國家統計局2004年頒發的文化產業統計分類指標體系——將文化產業分為文化產業核心層、文化產業層和相關文化產業層。其中文化產業核心層包括：（一）新聞服務；（二）出版發行和版權服務；（三）廣播電視電影服務；（四）文化藝術服務。文化產業層包括：（五）網絡文化服務；（六）文化休閑娛樂服務；（七）其他文化服務。相關文化產業層包括：（八）文化用品、設備及相關文化產品的生產；（九）文化用品、設備及相關文化產品的銷售。
時至今天，我國的文化產業發展已經進入一個新的時期，有了很多新的變化，因此，國家統計局2012年7月了《文化及相關產業分類2012》，對文化產業指標統計分類體系進一步的完善和健全。文化及相關產業被分為10個大類50個中類120個小類。根據新標準，我國文化及相關產業的范圍包括以下四個方面：
1.以文化為核心內容，為直接滿足人們的精神需要而進行的創作、制造、傳播、展示等文化產品（包括貨物和服務）的生產活動；
2.為實現文化產品生產所必需的輔助生產活動；
3.作為文化產品實物載體或制作（使用、傳播、展示）工具的文化用品的生產活動（包括制造和銷售）；
4.為實現文化產品生產所需專用設備的生產活動（包括制造和銷售）。
四個方面具體分為十個大類：（一）新聞出版發行服務；（二）廣播電視電影服務；（三）文化藝術服務；（四）文化信息傳輸服務；（五）文化創意和設計服務；（六）文化休閑娛樂服務；（七）工藝美術品的生產；（八）文化產品生產的輔助生產；（九）文化用品的生產；（十）文化專用設備的生產。
《文化及相關產業分類2012》的一個大變化是調整了類別結構：原有文化產業統計體系中的“核心層、層、相關層”三個層次的分類取消了，代之以“文化產品的生產活動、文化產品生產的輔助生產活動、文化用品的生產活動、文化專用設備的生產活動”四個方面的內容來分類；“文化創意和設計服務”大類首次被提出。從“三個層次”到“四個方面”，從“九大類”到“十大類”，不止是數字的變化，更是理念的轉變。體現了我國文化體制改革取得新突破，新的行業不斷涌現，文化業態不斷融合，已經打破了層次間的區別。而“四個方面”的劃分對文化產業鏈條進行了科學的提煉和梳理，更加符合文化生產規律，更能適應我國文化產業發展的新情況和新變化，尤其適應文化產業新業態的發展。
三、文化產業核算方法
目前，全國反映文化產業發展主要采用一個指標：文化產業增加值。即屬于文化產業的GDP。其核算方法為：增加值=勞動者報酬+生產稅凈額+固定資產折舊+營業盈余。其中勞動者報酬包括工資總額和福利費等；生產稅凈額包括稅金及附加、應交增值稅和管理費中稅金等；固定資產折舊為本年折舊；營業盈余包括營業利潤和部分利息支出。各單位增加值匯總形成文化產業增加值。
四、文化產業統計方法
文化產業統計分成經濟普查年份（尾數逢3、8的年份）和非經濟普查年份進行，主要采用全面調查、抽樣調查和重點調查相結合的方法。
（一）、經濟普查年份的統計
1、全面調查：調查對象為法人單位。根據經濟普查獲取的法人調查資料，將每個法人單位確認的行業代碼與文化產業分類代碼標準進行比對，歸納整理出文化產業所屬的法人單位統計范圍，對歸屬文化產業統計范圍的所有法人單位進行調查。產業活動單位參照法人單位進行調查。
2、抽樣調查：調查對象為個體工商戶。根據經濟普查獲取的個體工商戶資料，比照文化產業分類代碼，建立文化產業個體工商戶統計數據庫，在十大類行業中，在保證一定調查可信度（一般為95%），總體核心指標的相對誤差控制在10%以內抽樣要求下，采用分層等距抽樣的調查方法，抽取樣本單位。樣本總量一般控制在10%左右。縣區統計局按照設區市統計局提供的調查樣本、調查表式，負責本轄區的個體工商戶的調查工作并及時上報。
（二）、非經濟普查年份的統計
1、全面調查：從事文化用品、設備及相關文化產業生產和銷售的規模以上工業以及限額以上批發零售貿易業采取全面調查取得相關數據。
2、抽樣調查：對屬于文化產業中除規模以上工業和限額以上批發零售貿易業企業外的企事業單位（含個體經營戶）采取年度抽樣調查的方法。
此外，文化產業的統計有時也采用重點調查，主要是各主管部門對文化產業示范基地、園區、重點單位等開展調查，及時了解掌握情況，以更好地對產業進行分析、監測、服務。
五、文化產業統計存在的主要問題及對策
（一）調查頻率不足。按照現行統計制度，文化產業僅開展年報統計，即一年核算一次。在建設社會主義文化強國的背景下，各級黨委、政府極其重視文化產業工作，需要及時了解掌握發展態勢，制定相關扶持鼓勵政策，而一年一度的核算數據，顯然滿足不了對文化產業監測分析的需要。因為沒有建立定期報表制度，沒有統計部門的權威數據，年度當中有的地方政府自行統計，各部門自報的數據五花八門，甚至天馬行空信口開河，個別甚至嚴重背離發展規律，對文化產業健康發展大大不利。
（二）統計不夠全面。多元化經營的單位，若是主營業務非文化產業，則行業類別劃歸其他產業，而其中經營文化產業的部分可能出現漏統情況。
【關鍵詞】科學發展觀；統計管理體制；統計基礎規范建設
所謂基層統計工作是指縣級及其以下鄉鎮、村從事統計業務的單位或個人利用科學的方法搜集、整理、分析和提供關于社會經濟現象數量資料的工作的總稱?；鶎踊A工作是統計調查立足之本，是統計系統根基所在，是統計事業興旺之源。加強統計基層基礎建設，不僅是提高統計數據質量的重要環節，更是打造“科學統計、依法統計、陽光統計”的關鍵所在。
一、 基層統計工作的現狀
1、統計指標體系滯后，缺少應變對策，難以適應當地政府部門的需要
目前，統計指標主要是為了滿足開展全面調查的需要而設置的，下級實施業務以上級人民政府統計機構領導為主，執行全國統一的基本統計報表制度相關指標。由于整體統計制度中全面指標相對滯后，而普查和抽樣調查方案設計初衷就是為高層服務，因此，國家統計局在制定基本統計調查時主要考慮自身開發統計數據結果的需要，忽視了基層黨委政府部門的需要，使得基層地方政府對部分統計數據難以進行開發利用，而地方政府需要掌握的指標，基礎統計部門又難以準確去統計和反映。與之相對，基層統計部門為加強服務職能要制定本地區統計調查計劃卻又受到基層統計人員整體素質，辦公設備條件，特別是經費不足的制約。
2、領導不重視，統計說起來重要，做起來次要，忙起來不要的現象比較嚴重
部分領導普遍認為：統計不是直接的經濟管理部門，不直接產生經濟效益，也就是沒有物質產出，所以統計說起來重要，做起來次要，忙起來可以不要。特別在基層部門，統計人員往往抽調到其它各部門，在完成各項中心工作之后，才來完成統計工作，這樣就嚴重影響了統計工作不能正常開展。
3、向主管部門報送統計資料與向政府統計部門報送統計資料重視不夠程度之間的矛盾
近年來，由于統計數字是考核各級領導干部政績，促進工作的同時，不得不看到對數字的負面效應。“數字出宮”，“宮出數字”的現象屢見不鮮，數字跟著計劃走，年初計劃有多大，年底完成就有多好。甚至個別地方出現領導直接干預，多報或瞞報，篡改統計數據，造成統計信息失真。
4、《統計法》的違法處罰不明確，依法治統力度不夠
由于歷史的原因，經濟和文化比較落后的地方，勞動者素質也相對較差。目前新《統計法》，在具體操作過程中還不夠具體，對遲報、瞞報、拒報等統計違法行為的處罰沒有明確的限額，缺乏具體的操作性。又由于諸多因素的干擾，案件查辦難落實，影響了統計法律法規的嚴肅性。這樣，難以做到“有法可依、有法必依、執法必嚴、違法必究”。
二、 統計基層基礎建設存在問題的成因
（一）統計管理體制影響了基層統計工作的獨立性
在現行“統一領導、分級負責”的統計管理體制下，統計業務領導與行政管理分離，地方統計機構直接受同級政府的領導，人事、財務等事項也由其管轄，這就給縣、鄉兩級政府以“人、財、物”權影響統計人員“事權”留下了操作空間。因而這種體制對抵抗行政干預的能力較差，在逐級綜合匯總統計數據過程中，統計信息的真實性容易受到地方利益的某些不利影響。如一些地方領導一方面為得先進、爭榮譽、個人升遷等，需要政績作鋪墊的時候，就虛報主要經濟指標，如gdp、工業增加值、固定資產投資額、外貿出口額、招商引資、財政收入以及城鄉居民收入等；另一方面為了爭取政策的扶持而假報有關經濟指標。如虛報貧困戶、貧困人口、糧食生產面積及良種面積等，瞞報地方財政收入、城鄉居民收入；一些地方領導為了完成名目繁多的責任狀，更是把上級部門下達的指導性計劃當成指令性計劃指標來完成，造成這些指標的統計結果是計劃部門將任務層層分解，鄉、村統計又按計劃數層層上報。統計工作的實踐也已經證明，現行的統計管理體制是影響統計數據質量的根源所在。
（二）部門協調不力加重了基層統計工作的負擔
長期以來，政府綜合統計與部門統計之間關系一直沒有理順，聯系不密切，缺少強有力的協調：一是政府綜合統計系統缺乏與政府部門統計系統的橫向聯系。當上級綜合統計部門需要統計資料時，首先想到的就是向下級綜合統計部門布置，而不管同級政府部門統計是否已取得此項統計資料；二是不同政府部門統計機構之間在職能上交叉、重疊，如主要農產品產量、進出口貿易、利用外資、人口等指標均有多個政府部門統計機構在同時統計；三是部門統計自成體系的內向運行，阻隔了與綜合統計部門的有效配合，部門統計的統計指標、計算口徑、指標代碼等都由部門自主決定，缺乏與綜合部門和其他部門的協調，多頭向下、重復調查、報表多亂、數出多門的現象較為嚴重，不僅加重了基層統計負擔，而且影響了基層統計數據質量。
（三）系統內部關系不順降低了統計工作整體效益
從2004年開始，國家統計局對所屬城市、農村、企業三支調查隊的管理體制進行改革，將三支調查隊的機構和人員整合在一起，成立國家統計局各級調查隊。由于對改革方案缺乏通盤考慮，宣傳力度不夠而且操之過急，目前已暴露出一些明顯問題：一是局隊相互完全獨立，協調機制不完善，聯席會議制度可操作性差，已造成了新的各自為政的局面，對統計部門的地位有一定影響；二是調查隊內設機構設置不合理，與地方統計局機構重疊，職責不清，進一步割裂了統計數據的完整性和權威性；三是部分縣（市、區）局隊分設，進一步加大了基層統計工作成本，降低了統計工作整體效益。
三、以科學發展觀統籌統計基層基礎建設
統計基層基礎工作規范化是一項龐大的系統工程，要想走出當前面臨的困境，從根本上扭轉統計工作“弱在縣級、冷在鄉鎮、空在村居”的局面，必須把科學發展觀的客觀要求轉化為謀劃統計事業發展的正確思路，轉化為促進統計事業發展的有力措施，轉化為領導統計事業發展的實際能力，理順關系，扎實推進，使統計基層基礎工作逐步走向法制化、規范化和科學化的軌道。
（一）加快統計管理體制改革，為統計基層基礎工作創造良好的環境
改革現行統計管理體制，是統計工作更好地適應市場經濟發展、更好地為黨政領導和社會公眾服務、加快與國際接軌步伐的客觀需要。目前實行的“統一管理，分級負責”的體制，事實上就是“統而不管，分而無責”?；鶎咏y計不能從源頭上確保統計數據的質量，在客觀上造成了對“上”不負責。沒有時間和精力針對區域經濟社會發展的問題，進行統計調查和統計分析，為區域經濟社會發展服務，在客觀上也存在對“下”不負責。要改變這種局面，結合經濟社會發展和統計工作實際，實行“業務上全國統一領導，機構、人員、經費省以下垂直管理”的體制，同時調整政府統計系統的內設機構和專業統計分工，理順與部門統計的關系，是一種比較現實的選擇。垂直管理的主要目的是為了增強統計的抗干擾能力，從過去和現在來看，對統計數據的干擾主要來自地市、縣區和鄉鎮，由省統計局對下垂直管理，操作上更可行，易被各級政府接受。同時也可使基層統計人員切實履行好統計管理和監督職能，形成對政府負責、對公眾負責的強勢統計。
（二）加強統計制度方法改革，為統計基層基礎工作卸下沉重的包袱
目前基層統計報表數量越來越多，指標不斷增加，報告期也越來越短，基本上是只做加法，不做減法，基層負擔越來越重。實際上有些報表和指標基本沒用或已經過時。因此，必須把改革統計指標體系、減少基層報表工作量提到重要日程。一是精簡報表。重點是剔除那些已經過時或不經常用的報表和指標，對有些變動不大，或不常用的報表、指標，擴大報告期，不要每月或每季都統計。二是實施基層統計“一套表”制度。對現行的各項統計調查項目進行清理整合，消除重復矛盾的內容，實行基層統計“一套表”制度，不管是統計部門還是行業主管部門，統一向下布置，做到“下去一把抓，上來再分家”。三是擴大抽樣調查領域，可以使用抽樣調查方法取得數據的項目，盡可能進行抽樣調查。要強化抽樣調查的培訓、設計和操作能力，使抽樣調查在社會更大范圍派上用場、樹立信譽、發揮作用。
（三）完善統計規章制度建設，為統計基層基礎工作提供有力的保障
基層統計既擔負著統計調查的使命，也擔負著統計服務的使命，更擔負著統計監督的使命。建立和健全各項規章制度，使各項管理有章可循、有據可依，是基層統計基礎工作規范化的重要內容，各級統計部門和基層統計機構應結合工作實際，制定有關業務管理、紀律管理、學習管理、財務管理等一系列便于操作落實的規章制度及統計工作規范化流程，強化依法行使統計的監督權，并做到嚴格執行，落實到位，堅持用規章制度約束和規范行為，使統計業務工作高效、流暢地向前推進，徹底改變圍繞黨委、政府的工作計劃，就統計而統計，就數字而數字的工作格局，使統計工作更好地圍繞經濟社會發展運行情況，科學開展統計調查，積極開展優質服務，依法行使監督職權。
（四）夯實統計法制建設基礎，為統計基層基礎工作樹立堅強的后盾
實踐證明，要抓好基層統計工作，法制是最有力、最有效的手段。各級統計部門要堅持一手抓統計基礎工作，一手抓統計法制建設，充分依靠法制手段規范統計行為，維護統計秩序，改善統計工作環境。一方面，要加大統計普法宣傳的力度，充分利用廣播、電視等新聞媒體和互聯網開展多種形式的統計法律法規宣傳，不斷增強基層領導干部、統計人員以及廣大人民群眾的統計法律意識。要通過廣泛深入的宣傳，讓各級領導干部和社會公眾進一步提高對弄虛作假行為的嚴重危害性的認識，讓縣級統計人員明確自己的合法權利和法定職責。另一方面，要嚴厲打擊各類統計違法行為。對虛報、瞞報、遲報、拒報及偽造、篡改統計資料等統計違法行為，一定要嚴肅查處。對于基層代填代報統計報表的問題要進行重點執法檢查。并且要把機構人員是否到位，統計臺帳是否建立，登記是否及時，資料是否可靠，工作程序是否規范等基礎性工作，列為統計執法檢查的重要內容。
（五）深化統計基礎規范建設，為統計基層基礎工作構筑堅實的根基。
規范化建設是從微觀上、從技術層面做好基層統計工作的必要手段。在改革完畢、體制順暢的情況下，規范化建設不能松懈。在尚不能對統計管理體制進行徹底變革的情況下，規范化建設更是舉足輕重。一要加強統計手段的現代化建設。各級政府要積極采取措施，提高基層統計工作的現代化和信息自動化水平。當前，要重點解決縣鄉之間的聯網問題，做到縣、鄉兩級統計機構網上互聯，實現統計資料的網上傳輸，逐步實現統計信息采集、處理、傳輸、應用和管理的現代化。二要加強統計資料的檔案化建設?；鶎咏y計機構應當統一管理統計資料，建立、健全統計資料的審核、報送、保密和檔案管理等制度。統計工作中形成的統計原始記錄、統計臺帳、基層統計表、統計調查分析以及其他有保存價值的統計資料，都要及時整理歸檔，妥善保管。三要加強統計機構的網絡化建設。要切實采取各種措施，督促各鄉鎮建立健全統計站，配備專職統計人員，切實把鄉鎮一級的統計工作開展起來。在此基礎上，要因地制宜，結合實際，大膽創新，最大限度地保證統計隊伍的穩定性、統計工作的連續性、統計資料的完整性、統計信息的時效性和統計標準的一致性。
（六）強化統計隊伍素質提升，為統計基層基礎工作搭建人才的平臺
加強統計隊伍建設，事關統計事業的長遠發展，建設一支“思想過硬、作風優良、業務精湛、清正廉潔”的統計隊伍是做好基層統計工作的前提。要從戰略的高度重視統計人才的培養，下大力氣造就一批政治強、業務精、作風硬、結構優的復合型統計人才。一是“筑巢引鳳”，引進優秀基層統計人員。以感情凝聚人，以待遇留住人，以事業召喚人，確保優秀統計人才進得來、留得住、用得活，最大限度地發揮現有統計干部隊伍的潛力；二是加強業務培訓，提高基層統計人員的綜合素質。縣鄉統計人員身處統計工作最基層，既是統計工作的組織領導者，又是統計業務的具體操作者，要求具備全面的素質。各級統計部門要把統計、經濟、法律、計算機等知識的培訓列入統計工作的重要體系，通過開會、辦班、講座、函授等多種形式，組織統計人員學習，不斷提高統計人員的專業素質和實際操作能力；三是建立合理的人才交流機制。一方面把有培養前途的人員輸送出去錘煉鍛造，使得統計人才能走出去擁有更多更廣闊的空間，拓展視野、豐富經歷、積累沉淀，通過掛職鍛煉和基層體驗，提升駕馭復雜局面的能力。另一方面實行系統內部的輪崗交流，讓干部到多個崗位接受鍛煉和挑戰，多方培養，全面成長。通過有步驟地輪崗交流，力爭培養出一批熟悉幾個專業以上的統計業務骨干。
［關鍵詞］科技；統計科學；發展
1 科技先行是統計科學發展的第一生產力
(1)必須堅持把服務和促進經濟社會科學發展作為統計工作的第一要務。我們想問題、辦事情、做工作都要圍繞這個第一要務來進行。
(2)必須堅持實事求是、求真務實。具體講就是求兩個“真”：一個是求經濟社會發展狀況之真,即“求真實”；另一個是求經濟社會發展規律之真,即“求真理”?！扒笳鎸崱笔腔A,“求真理”是關鍵,促發展是目的。
(3)必須堅持全面、科學、準確、及時。按照
4.2 抓協調提效能隨著經濟社會的快速發展,統計的任務也日益繁重。統計工作僅靠一家之力已不能適應經濟社會發展的需要,必須樹立“大統計”理念,構建大體系、大網絡,才能提高統計工作效率。一是加強上下聯動,積極推進縣、鄉、村三級聯動,形成攀高比強、爭先創優、共同奮進的濃厚工作氛圍。二是加強左右互動,主動與相關部門銜接溝通,強化政府綜合統計機構對部門統計的協調和指導,及時協調解決部門統計工作中存在的問題,幫助相關部門建立完善統計制度,逐步建立資源共享、優勢互補、相互促進的長效機制。三是加強內外齊動,建立一套科學規范的數據評估方法體系,確保各類數據客觀反映當地經濟社會發展狀況。四是加強整體推進,強化與兄弟縣(市)的交流溝通,調動一切有利因素,多方協調,形成合力,推動統計科學發展。
4.3 服務創品牌用數據說話、為決策服務是統計部門的根本宗旨。提高數據質量是基礎,搞好優質服務是根本。只有提供優化統計服務、創立知名統計品牌,才能樹立統計權威、提高統計地位、擴大統計影響、展示統計形象、實現統計價值。一是加強對宏觀經濟的預測、監測,全面跟蹤反映國民經濟運行情況,及時提出監測報告和對策建議。二是密切關注經濟社會運行態勢,注重對“轉型發展、安全發展、和諧發展、跨越發展”進程中熱點、難點問題的分析研究,撰寫優秀統計調查分析,當好黨委政府的參謀助手。三是全力以赴、盡心竭力做好人大、政協“兩會”的統計服務工作。四是積極辦好內部刊物,根據領導、部門和社會公眾的不同需求,不斷充實刊物內容,全力做好特色服務。
4.4 抓改革促發展
