劉婷　龐新生

摘要：本文借鑒國(guó)際組織和我國(guó)學(xué)者對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量定義，結(jié)合我國(guó)居民收支數(shù)據(jù)特點(diǎn)確定居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量概念體系、構(gòu)建居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系，通過(guò)開(kāi)展用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查，采用熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)的方法對(duì)用戶(hù)視角下的居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行定量分析。結(jié)果顯示，無(wú)論是就各個(gè)質(zhì)量維度、還是各個(gè)質(zhì)量方面、或是質(zhì)量總體而言，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的用戶(hù)感知水平都為“一般”；在各個(gè)質(zhì)量維度中，適用性、完整性、客觀性是居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)應(yīng)予以關(guān)注的重點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：居民收支；數(shù)據(jù)質(zhì)量；用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查；熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)

中圖分類(lèi)號(hào)：F222；C812 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：劉婷（1990-），女，河北張家口人，北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院研究生，研究方向：抽樣技術(shù)與數(shù)據(jù)分析；龐新生（1970-），男，山西榆次人，北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，研究方向：抽樣技術(shù)與數(shù)據(jù)分析。

一、引言

居民收支數(shù)據(jù)是國(guó)家政策決策、企業(yè)生產(chǎn)決策和居民生活決策的重要依據(jù)，其數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。目前，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量管控也已成為我國(guó)相關(guān)統(tǒng)計(jì)部門(mén)工作的重點(diǎn)。然而，目前關(guān)于居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的研究和實(shí)踐仍存在些許不足：一是，關(guān)于居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的研究有限，且局限于準(zhǔn)確性分析和定性分析，研究?jī)?nèi)容和研究方法有待拓展；二是，在居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的實(shí)踐中，主要采用統(tǒng)計(jì)部門(mén)內(nèi)部自我評(píng)估的方式，公眾參與不足，社會(huì)公信力差。因此，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量也難以獲得廣泛一致的認(rèn)可。

隨著統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量概念逐漸從一維擴(kuò)展到多維，各國(guó)際組織和各國(guó)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)尤為重視統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足用戶(hù)需求的程度，開(kāi)始以用戶(hù)視角評(píng)估統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量。這也已成為世界范圍內(nèi)政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的發(fā)展趨勢(shì)。目前，很多國(guó)家的統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)已經(jīng)在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架下開(kāi)展了用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查，來(lái)獲取用戶(hù)感知的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量信息，為有效管控統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量提供重要參考。其中最具代表性的是歐洲統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)（European Statistical System，ESS）的用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查。近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者也開(kāi)始采用用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查的方法，研究用戶(hù)視角下的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估。根據(jù)研究對(duì)象，可以分為兩類(lèi)：一是分析政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量；二是分析具體政府統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。本文擬運(yùn)用用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查的方法，從多維度對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。本文的研究目標(biāo)有：一是在界定居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量維度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適合居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)體系；二是通過(guò)開(kāi)展用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查，對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行用戶(hù)視角下的定量分析。以期了解用戶(hù)感知的居民收支數(shù)據(jù)總體質(zhì)量及各維度質(zhì)量的水平，為居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)和完善提供參考信息。

二、評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

（一）居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度確定

對(duì)于“質(zhì)量”而言，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織在其制定的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)“質(zhì)量管理體系——基礎(chǔ)和術(shù)語(yǔ)”（ISO9000：2015）[1]中強(qiáng)調(diào)，質(zhì)量不僅包括其預(yù)期的功能和性能、而且包括顧客感知的價(jià)值和效益。與此相應(yīng)，對(duì)于“統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量”而言，有關(guān)國(guó)際組織和各國(guó)統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)也非常重視統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足用戶(hù)需求的程度，將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?nèi)涵逐漸擴(kuò)展，由僅包含準(zhǔn)確性特征的單一維度發(fā)展為包含準(zhǔn)確性、可比性、適用性、時(shí)效性、可獲得性等特征的多維度，構(gòu)建了較為全面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量概念體系。本文對(duì)三大國(guó)際組織以及我國(guó)部分學(xué)者設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量概念體系進(jìn)行梳理，如表1所示。

表1中的10個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量維度可以歸為四個(gè)方面：第一方面為環(huán)境質(zhì)量，指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程中的制度和方法保障，包括制度規(guī)范性、方法健全性、客觀性三個(gè)質(zhì)量維度；第二方面為產(chǎn)品質(zhì)量，指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品自身的特征，包括準(zhǔn)確性、可比性、適用性三個(gè)質(zhì)量維度；第三方面為服務(wù)質(zhì)量，指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布過(guò)程中服務(wù)用戶(hù)的情況，包括時(shí)效性、完整性、可獲得性三個(gè)質(zhì)量維度；第四方面為經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，指統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和服務(wù)全過(guò)程的成本效益特征，包括成本效益性一個(gè)質(zhì)量維度。在四個(gè)質(zhì)量方面中，從國(guó)際組織和我國(guó)學(xué)者的公認(rèn)度出發(fā)，產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量認(rèn)可度較高，而環(huán)境質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量認(rèn)可度相對(duì)較低；從用戶(hù)感知的難易出發(fā)，產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量最易感知，環(huán)境質(zhì)量其次，經(jīng)濟(jì)質(zhì)量最難感知?；诖?，本文將環(huán)境質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量三個(gè)質(zhì)量方面納入居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量概念體系。在具體的質(zhì)量維度界定時(shí)，將居民收支數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)納入其中。

綜上所述，本文將居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量確定為9個(gè)質(zhì)量維度：制度規(guī)范性、方法健全性、客觀性、準(zhǔn)確性、可比性、適用性、時(shí)效性、完整性、可獲得性。其中，制度規(guī)范性反映法律、道德、制度的規(guī)范效力，方法健全性反映統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法的科學(xué)合理程度，客觀性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)生產(chǎn)過(guò)程的公開(kāi)、透明、專(zhuān)業(yè)程度，準(zhǔn)確性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與真實(shí)情況的接近水平，可比性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間、項(xiàng)目間的一致性，適用性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足用戶(hù)需要的程度，時(shí)效性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)時(shí)性，完整性反映統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布信息的充分程度，可獲得性反映用戶(hù)取得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的難易。

（二）居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系

參照IMF數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估框架、OECD統(tǒng)計(jì)活動(dòng)質(zhì)量框架與導(dǎo)則、ESS統(tǒng)計(jì)質(zhì)量保證框架，將9個(gè)質(zhì)量維度進(jìn)一步細(xì)化為具體指標(biāo)，最終形成1個(gè)質(zhì)量總體、3個(gè)質(zhì)量方面、9個(gè)質(zhì)量維度、27個(gè)質(zhì)量指標(biāo)，從而構(gòu)成用戶(hù)視角的四級(jí)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系，如表2所示。

文中一級(jí)到四級(jí)指標(biāo)即質(zhì)量總體、質(zhì)量方面、質(zhì)量維度和質(zhì)量指標(biāo)，分別用W、Xi（i=1，2，3）、Yj（j=1，2，…，9）和Zk（k=1，2，…，27）表示。其中，四級(jí)指標(biāo)即質(zhì)量指標(biāo)，構(gòu)成居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查的具體問(wèn)項(xiàng)。

三、研究方法

本文采取熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)的方法定量分析用戶(hù)視角下的居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量。熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)方法是一種組合評(píng)價(jià)方法，它將主觀的模糊綜合評(píng)價(jià)與客觀的熵權(quán)法相結(jié)合。其中模糊綜合評(píng)價(jià)方法將定性問(wèn)題定量化，確保用戶(hù)視角下居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量定量分析的可能性；熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)所包含的信息量大小確定權(quán)重，避免了賦權(quán)時(shí)的主觀性，使得分析更為客觀、真實(shí)。由此看來(lái)，與常用的基于層次分析的模糊綜合評(píng)價(jià)相比，熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)更為客觀，具有一定優(yōu)勢(shì)。

（一）模糊綜合評(píng)價(jià)

模糊綜合評(píng)價(jià)是一種基于模糊數(shù)學(xué)的評(píng)價(jià)方法，以隸屬度理論為基礎(chǔ)，將定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)。在本文中，用戶(hù)感知的居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量具有主觀性、不確定性，其影響因素也具有模糊性，因此本文在構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)。

由于本文用戶(hù)視角下的居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系具有四個(gè)層次，模糊綜合評(píng)價(jià)需依次由第四層次到第三層次，再由第三層次到第二層次，最終由第二層次到第一層次。這里以第四層次的模糊綜合變換為例予以闡述，第三層次和第二層次的模糊綜合變換與此相似。

因素論域和評(píng)語(yǔ)論域是模糊綜合評(píng)價(jià)中的兩類(lèi)基本要素。其中，因素論域由描述被評(píng)價(jià)對(duì)象的p種因素構(gòu)成，表示為U=u1，u2，…，up，本文指居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系的27個(gè)質(zhì)量指標(biāo)；評(píng)語(yǔ)論域由描述每一因素所處狀況或表現(xiàn)水平的q種評(píng)判組成，表示為V=v1，v2，…，vq，本文指“非常不滿(mǎn)意”、“比較不滿(mǎn)意”、“一般”、“比較滿(mǎn)意”、“非常滿(mǎn)意”5種評(píng)語(yǔ)。

模糊綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程包括：（1）確定因素論域U上的模糊權(quán)重向量W=（w1，w2，…，wp）；（2）確定從因素論域U到評(píng)語(yǔ)論域V的模糊關(guān)系矩陣R=（rij）p×q；（3）通過(guò)模糊變換W°R確定被評(píng)價(jià)對(duì)象在評(píng)語(yǔ)論域V上的表現(xiàn)S=（s1，s2，…，sq）。

作為一個(gè)模糊概念，被評(píng)價(jià)對(duì)象“用戶(hù)感知的居民收支數(shù)據(jù)特定質(zhì)量指標(biāo)的質(zhì)量水平”是因素論域U的一個(gè)模糊子集，其表現(xiàn)以模糊向量W=（w1，w2，…，wp）來(lái)表示，其中wi（i=1，2，…，p）表示質(zhì)量指標(biāo)ui（i=1，2，…，p）相對(duì)于所屬上級(jí)質(zhì)量維度的重要程度（權(quán)重系數(shù)）。模糊向量W中的數(shù)值通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、采用下節(jié)所述的熵權(quán)法計(jì)算取得。模糊關(guān)系R=（rij）p×q刻畫(huà)了U與V的笛卡爾乘積U×V上的模糊子集“單一質(zhì)量指標(biāo)用戶(hù)感知質(zhì)量”，其中rij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，q）表示用戶(hù)將質(zhì)量指標(biāo)ui（i=1，2，…，p）的質(zhì)量感知水平評(píng)定為vj（j=1，2，…，q）的可能性。模糊關(guān)系R中的數(shù)值通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、采用模糊統(tǒng)計(jì)法計(jì)算取得。對(duì)于模糊變換模型S=W°R=（s1，s2，…，sq），其中sj=∨pi=1*（wi∧*rij）（j=1，2，…，q）表示被評(píng)價(jià)對(duì)象“用戶(hù)感知的居民收支數(shù)據(jù)特定質(zhì)量維度的質(zhì)量水平”可以被評(píng)定為vj（j=1，2，…，q）的程度。令最大隸屬度為sj*=maxs1，s2，…，sq，則以相應(yīng)的評(píng)語(yǔ)等級(jí)vj*作為對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象表現(xiàn)水平的最終評(píng)定結(jié)果。模糊算子對(duì)（∧*，∨*）采用“普通實(shí)數(shù)乘法（·）與加法（+）”算子對(duì)，以保證評(píng)價(jià)的全面性。

（二）熵權(quán)法

熵權(quán)法來(lái)源于信息論，是一種根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)所包含信息量的大小確定權(quán)重的方法。

在熵權(quán)法中，衡量各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)信息量大小的工具為信息熵。當(dāng)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵較小時(shí)，表明該指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度較大，所包含的信息量較大，在評(píng)價(jià)中所起的作用也較大，應(yīng)賦予較大的權(quán)重；而當(dāng)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)信息熵較大時(shí)，則與之相反。

設(shè)有m個(gè)指標(biāo)， n個(gè)樣本，其所形成的原始數(shù)據(jù)矩陣為X′=（x′ij）m×n，則熵權(quán)的計(jì)算步驟如下：（1）對(duì)X′中m個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)歸一化處理，得到矩陣X=（xij）m×n，計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)下第j個(gè)樣本指標(biāo)值權(quán)重：pij=xij/∑nj=1xij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）；（2）計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的熵值：ei=-k∑nj=1pijlnpij（i=1，2，…，m），其中， k=1/lnn，并假定當(dāng)pij=0時(shí)，pijlnpij=0；（3）計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)的差異性因數(shù)：gi=1-ei（i=1，2，…，m）；（4）確定第i項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)值：βi=gi/∑mi=1gi（i=1，2，…，m）。

四、實(shí)證分析

（一）調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)與發(fā)放

以居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系的四級(jí)指標(biāo)，構(gòu)成測(cè)評(píng)量表的問(wèn)項(xiàng)，作為調(diào)查問(wèn)卷的主體部分；此外，加入背景問(wèn)題、總體評(píng)價(jià)、改進(jìn)建議等，作為調(diào)查問(wèn)卷的輔助部分。由此構(gòu)成《居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查問(wèn)卷》，用于問(wèn)卷調(diào)查。

本文采用方便抽樣的方式，向社會(huì)各界發(fā)放問(wèn)卷共計(jì)320份，回收300份，剔除受訪(fǎng)者回答“在過(guò)去的12個(gè)月中未搜集和使用居民收支數(shù)據(jù)”的問(wèn)卷36份，得到有效問(wèn)卷264份，有效回收率為82.5%。在有效樣本中，高校及研究機(jī)構(gòu)、政府機(jī)關(guān)、企業(yè)及社會(huì)團(tuán)體的受訪(fǎng)者比重分別為43.94%、28.79%、27.27%；博士研究生、碩士研究生、本科生、專(zhuān)科生的受訪(fǎng)者比重分別為16.67%、50.38%、31.44%、1.52%；認(rèn)為居民收支數(shù)據(jù)在學(xué)習(xí)和工作中可有可無(wú)、不太重要、比較重要、非常重要的受訪(fǎng)者比重分別為2.27%、22.73%、56.44%、18.56%；在過(guò)去12個(gè)月中使用居民收支數(shù)據(jù)次數(shù)為1-5次、6-10次、11次及以上的受訪(fǎng)者比重分別為46.59%、38.64%、14.77%。總體看來(lái)，可以認(rèn)為調(diào)查樣本具有較高代表性。

（二）測(cè)評(píng)量表的信度效度檢驗(yàn)

作為調(diào)查問(wèn)卷的核心，居民收支數(shù)據(jù)用戶(hù)滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)量表應(yīng)該具有足夠的信度和效度，才能保證研究的可靠性和正確性。

信度（Reliability）是指測(cè)評(píng)量表的一致性和穩(wěn)定性。常用的信度檢驗(yàn)指標(biāo)是Cronbachs α系數(shù)，它通過(guò)計(jì)算測(cè)評(píng)項(xiàng)目的平均相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量測(cè)評(píng)量表的一致性。Cronbachs α系數(shù)介于0和1之間，數(shù)值越高，信度越好。一般認(rèn)為，當(dāng)Cronbachs α系數(shù)大于0.7時(shí)，信度是可以接受的。

效度（Validity）是指測(cè)評(píng)量表能夠測(cè)量期望主題的程度，通常有內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度。

內(nèi)容效度也稱(chēng)邏輯效度，指測(cè)評(píng)量表內(nèi)容的適合性和相符性，主要考察測(cè)評(píng)量表內(nèi)容能否有效反映調(diào)查主題，實(shí)現(xiàn)調(diào)查目的。對(duì)內(nèi)容效度的評(píng)定常采用邏輯分析的方法，由專(zhuān)家或研究者做出評(píng)判。本文借鑒國(guó)際組織和國(guó)內(nèi)學(xué)者的相關(guān)研究，構(gòu)建居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系，以此為基礎(chǔ)形成本文的測(cè)評(píng)量表，測(cè)評(píng)項(xiàng)目能夠充分反映研究主題，可以認(rèn)為其具有內(nèi)容效度。

結(jié)構(gòu)效度也稱(chēng)建構(gòu)效度，反映調(diào)查結(jié)果與所要測(cè)量主題概念的同構(gòu)程度。常用的結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)指標(biāo)有KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn)p值。一般情況下，當(dāng)測(cè)量變量的KMO值接近或超過(guò)0.7且Bartlett球形檢驗(yàn)p值小于0.01時(shí)，可認(rèn)為問(wèn)卷的結(jié)構(gòu)效度良好。

應(yīng)用SPSS20.0對(duì)測(cè)評(píng)量表進(jìn)行信度效度檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，無(wú)論是從各個(gè)質(zhì)量維度、還是從總體而言，Cronbachs α系數(shù)均大于0.7，表明測(cè)評(píng)量表的信度良好；KMO值均大于0.7且Bartlett球形檢驗(yàn)p值小于0.01，表明測(cè)評(píng)量表的效度良好。綜合以上信度效度分析結(jié)果，調(diào)查問(wèn)卷的設(shè)計(jì)是合理的，調(diào)查問(wèn)卷的結(jié)果是可信的，可用于進(jìn)一步定量分析。

（三）熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)

調(diào)查問(wèn)卷采用10級(jí)李克特量表來(lái)獲取用戶(hù)對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)的感知，分?jǐn)?shù)越高、感知質(zhì)量越好。在分析中，與評(píng)語(yǔ)論域相對(duì)應(yīng)，受訪(fǎng)者評(píng)分為1分和2分為“非常不滿(mǎn)意”、評(píng)分為3分和4分為“比較不滿(mǎn)意”、評(píng)分為5分和6分為“一般”、評(píng)分為7分和8分為“比較滿(mǎn)意”、9分和10分為“非常滿(mǎn)意”。根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果，采用模糊統(tǒng)計(jì)的方法，將受訪(fǎng)者對(duì)五種評(píng)語(yǔ)的選擇比重作為各評(píng)語(yǔ)對(duì)模糊子集“單一質(zhì)量指標(biāo)用戶(hù)感知質(zhì)量”的隸屬度，從而得到對(duì)隸屬矩陣R的近似估計(jì)，如表4所示。

根據(jù)熵權(quán)系數(shù)法分別計(jì)算四級(jí)、三級(jí)、二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，如表5所示。

以表4和表5為基礎(chǔ)，分別依次進(jìn)行第四層次、第三層次、第二層次模糊綜合變換，結(jié)果如表6所示。

由表6可以看出，按照最大隸屬度的原則，不論是就各個(gè)質(zhì)量維度、還是就各個(gè)質(zhì)量方面、或是質(zhì)量總體而言，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量用戶(hù)感知都為“一般”的水平。

為了使居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估結(jié)果更加直觀，將“非常不滿(mǎn)意”、“比較不滿(mǎn)意”、“一般”、“比較滿(mǎn)意”、“非常滿(mǎn)意”分別賦值2、4、6、8、10，結(jié)合各層次模糊變換結(jié)果S=（s1，s2，s3，s4，s5），將模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)換為10分制的綜合得分E=2×s1+4×s2+6×s3+8×s4+10×s5，結(jié)果見(jiàn)表6最后一列。

首先，從質(zhì)量維度的層次進(jìn)行分析，各個(gè)質(zhì)量維度的綜合得分均為5.5分到6.5分之間，從高到低依次為可比性（6.2672）、方法健全性（6.2466）、可獲得性（6.1874）、制度規(guī)范性（6.1430）、時(shí)效性（6.1157）、準(zhǔn)確性（6.0810）、客觀性（5.9439）、完整性（5.8500）、適用性（5.7463）。從整體看，用戶(hù)感知的居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量一般；從各個(gè)質(zhì)量維度的比較看，適用性、完整性、客觀性是影響居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量用戶(hù)感知的關(guān)鍵因素，是居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)中應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注的維度。其次，從質(zhì)量方面的層次進(jìn)行分析，各個(gè)質(zhì)量方面的綜合得分較為均衡，從高到低依次為環(huán)境質(zhì)量（6.1165）、服務(wù)質(zhì)量（6.0202）、產(chǎn)品質(zhì)量（5.9736）。由此可見(jiàn)，產(chǎn)品質(zhì)量是三個(gè)質(zhì)量方面中表現(xiàn)較差的，需要加強(qiáng)改進(jìn)。再次，從質(zhì)量總體的層面進(jìn)行分析，質(zhì)量總體的綜合得分為6.0358，處于一般水平，仍有改善空間。

五、結(jié)論與展望

本文借鑒三大國(guó)際組織和我國(guó)學(xué)者對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的定義，結(jié)合居民收支數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，確立居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的概念體系，并借鑒三大國(guó)際組織的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估框架，構(gòu)建居民收支數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的四級(jí)指標(biāo)體系。通過(guò)用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查，獲取居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的用戶(hù)感知數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵權(quán)模糊綜合評(píng)價(jià)的方法進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

第一，不論是就各個(gè)質(zhì)量維度、還是各個(gè)質(zhì)量方面、或是質(zhì)量總體而言，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的用戶(hù)感知均為“一般”水平。用戶(hù)對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的感知，呈現(xiàn)出單峰對(duì)稱(chēng)分布的特征，“一般”評(píng)價(jià)的比例較高，而“不滿(mǎn)意”和“滿(mǎn)意”評(píng)價(jià)的比例較低。由此看來(lái)，用戶(hù)對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量的認(rèn)可度較為一般，居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量仍存在較大提升空間。

第二，適用性、完整性、客觀性是影響居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量用戶(hù)感知的關(guān)鍵。其中，居民收支數(shù)據(jù)適用性質(zhì)量維度的用戶(hù)感知水平最低，說(shuō)明相關(guān)統(tǒng)計(jì)部門(mén)需要加強(qiáng)與用戶(hù)的交互，在居民收支數(shù)據(jù)生產(chǎn)的過(guò)程中應(yīng)提升服務(wù)用戶(hù)的意識(shí)，加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)部門(mén)與用戶(hù)交互渠道的建設(shè)。而完整性質(zhì)量維度的用戶(hù)感知水平也處于較低水平，因此在居民收支數(shù)據(jù)發(fā)布環(huán)節(jié)，要細(xì)化關(guān)于其概念、統(tǒng)計(jì)范圍、調(diào)查方法以及處理修正的說(shuō)明，以便用戶(hù)科學(xué)合理使用數(shù)據(jù)?？陀^性質(zhì)量維度從屬于環(huán)境質(zhì)量這一質(zhì)量方面，其用戶(hù)感知水平也較低，表明機(jī)構(gòu)獨(dú)立性、統(tǒng)計(jì)透明度、方法客觀性也相對(duì)欠缺，為此在居民收支數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過(guò)程中，統(tǒng)計(jì)部門(mén)要做到獨(dú)立與客觀、公開(kāi)與透明，從而進(jìn)一步提高居民收支數(shù)據(jù)的公信力。

由于研究條件的限制，本文的研究仍然存在一定的局限性：如調(diào)查樣本量有限導(dǎo)致研究結(jié)論的代表性不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量測(cè)評(píng)指標(biāo)體系的構(gòu)建不夠完善、對(duì)居民收支數(shù)據(jù)質(zhì)量整體進(jìn)行研究而無(wú)法將收入數(shù)據(jù)質(zhì)量和支出數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行橫向?qū)Ρ鹊?，這些都是今后研究可以拓展的方向。

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Abstract：In regard to the definition of statistical data quality by international organizations and Chinese scholars and the characteristics of residents′ income and expense data， the paper determines residents′ income and expense data concept system and establishes residents′ income and expense data quality assessment index system. Then user satisfaction survey is conducted， and entropy weight fuzzy comprehensive evaluation method is applied for quantitative analysis of the quality of residents′ income and expense data under user perspective. The result shows that the level of user perception quality of residents′ income and expense data is only on average， whether for quality dimension， quality aspect， or the overall quality； in addition， applicability， integrity and objectivity should be the key points in the data quality improvement.

Key words：residents′ income and expense；data quality；user satisfaction survey；entropy weight fuzzy comprehensive evaluation

（責(zé)任編輯：嚴(yán)元）