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篇1
一、基礎數據的核實和經濟分析
的調整與協調的必要性
1．黃土高原水土保持世界銀行貸款項目范囝較大．行政醫劃上包括甘肅、陜西、山西、內蒙古等4省(區)的7個地(盟、市)、21個縣(市、旗)，涉及黃河流域的九條一級支流；在地貌類型上涉及黃土高原溝壑區丘陵韋}=區、風沙區和黃土丘陵溝壑區的第一、二副區等類型醫；在植被類型上涉及落葉闊葉林區、森林草原區和干草原區。
2．本項目雖以水土保持為主．但基礎數據和經濟分析包括農林、牧、副等多種行業。涉及項目的社會經濟、自然環境和與項目有關的各糞基礎數據共327張表、4萬多個數據；以地區(盟、市)為單位進行的項目經濟分析，有成本分析(計算機)文件9個、效益分析(計算機)文件7個，合計l6個經濟分析的計算機文件．包括價格、投入定額、產出定額和治理措旃定額等四類．共數千個數據。
在效益分析中，項目要求對每一個子項目區和所選的典型和所選的典型農作物和經營項目作出計算機模型(附表)，每個模型包括投入產出實物量、經濟預算和財務預算3張表，每張表又包括當前生產技術投入產出模型和新技術投入產出模型．共產生1221張效益分析表格。
附表效益分析模型數量統計
單位生產模區域橫型臺計
馬蓮河61970
延河{69蹦
佳蘆河；3962
昕水河54】367
蔚柑河艚II54
河保偏33l144
伊盟4dI155
臺計33d73{07
在成本分析中，項目要求對每一個子項目區的每一種治理措施做出詳細的物資和經費預算
3．準備時間較長，數據需更新。從3991年正式向世界銀行提供項目準備文件開始到1994年簽約，經歷了4個年頭在這期阿，我國經歷了從計劃經濟向市場經濟的轉變．各種生
產資料、農副產品的價格由國家控制的計劃調節的單軌制．改變到計劃和市場調節的雙軌制，進而發展為全部由市場調節的價格體系。其中最為突出的是外匯價格(匯率)的變化。匯率由單軌制發展到雙軌制，最終又發展成為|994年開始實行的市場調節價．這使匯率由1994年以前的不到6．突然提高到8．7．猛增了50以上。
綜上所述．黃l土高原水土保持世界銀行貸款項目的數據涉及面之廣、數量之大、要求之高
都是前所未有的，同時還有時間的延伸帶來的
顯著影響，因此。對于各類數據必須進行核實．
對經濟分析必須加以協調和調整，從而達到準
確反映客觀事實的目的。
二、基礎數據的核實和經濟分析
的調整與協調
(一)核實和調整與協調的原則
1．根據國家有關農村經濟體制改革的方
針、政策進行核宴、調整和協調。如在確定美元
對人民幣的匯率時既要考慮當時的情況，叉要
研究在項目實施和還貸期間匯率的變化，分析
外匯風險的大小。在編制經濟分析中的典型農
戶模型時考慮國家制定的承包責任制、貧困地
區經濟補貼等政策對典型農戶產生的影響
2．根據世界銀行考察團的意見和建議進行
核實、調整和協調。世界銀行貸款項目的立項準
備，特別是其中的經濟分析方法和結果歸根到
底必須滿足世界銀行的要求、得到世界銀行的
認可方可獲得成功。因此．對世界銀行提出的意
見和建議必須采取認真和積極的態度如其提
出的省際間同類物資價格、同類作物的投入產
出量等差別不應過大、項目的基礎數據應當落
實和調整到1993年水平等意見均得到了采納，
對此，世行考察團、預評估團和評估團多次表示
滿意。
3．根據項目區的實際情況進行核實調整
和協調。核實、調整和協調不是單純的統一，而
是根據各個子項目區的實際的自然和社會經濟
狀況區劇對待如從農業發展水平的角度看，山
西的昕水河f屬臨汾地區)最高。由此向西、向北
依次降低。相應地，農村各業經營狀況和經濟效
益也產生規律性的變化。在調整過程中，既考慮
了這一規律性的作用，又結合各個子項目區中
的各個不同農村產業(包括各類農作物、韓果的
生產、畜牧草場的經營等)的實際情況進行了既
統一、叉切合實際的調整
·4d·
4．考慮項目準備的歷史狀況本項目在準
備過程中形成了一定的結構。這包括數據的種
類、數據的要求、初步分析的結果等在項目的
多次核實、調整和協調中必須考慮這些歷史因
素，否則將降低世行對項目和項目準備人員的
信任度。因此每一次核實、調整和協調都是在保
證項目中某些基礎數量、基本比例不變的情況
下進行。由于這一限制，給調整工作帶來了很大
的困難。如，各類價格和匯率發生變化后，人民
幣的物價波動指數相應提高．同時國內匹配資
金數額不再增加。在這一情況下．“既要保證項
目基本達到原定的治理面積．叉要將世行貸款
全部支付回來”，就形成了經濟分析和計算中的
一大難題。為了解決這一問題，每次都由中央項
目辦公室和四省(區)七地(盟)項目辦的數十
人耗費上萬元的資金、歷時2O～40天來解決完
成
5．從技術角度看．在各類分析中必須保證
數據、表格、計算機文件等在形式上的統一性和
同一性。以便于匯總和分析。
6．在考慮以上原則的基礎上。最終必須準
確、切合實際，滿足臺理性原則．達到世界銀行
的標準要求
(二)核實、調整與協調的步驟和方法
首先根據各地專業技術人員的經驗，結合
當地具體情況提出各類數據的調整意見。如在
確定各子項目區中不同
地類上各種作物的投入
與產出量時。就征求了當地農業科技專家的意
見；在確定各種林地的林術產量時，采用了林業
專家提供的數據。其次．參考有關技術手冊中的
相應規定、指標、數據。如在確定化肥和農家肥
的施用量時，參考了農業技術手冊中的各類肥
料有效元素含量的理論數據；對于不同樹種苗
木產量。參考了林業技術手冊中的指標。第三，
在征求了專家意見、參考了技術手冊后，各地同
類作物相關數據相差仍然較大，不能滿足世行
要求的情況下．進一步采用專業技術人員集體
討論的方法，根據“大合理．小調整”的原則．再
作統一性調整．直至達到世行認可為止最后，
對于一些派生數據采用試算的方法解決。三、基礎數據核實和經濟分析
調整與協調的結果
根據世行考察團的意見和建議以及立項進
展的需要，經過多次核實、調整與協調．使各類
數據更加準確與合理，各種水土保持治理措施
的投入更加切合實際，各種地類、各種作物的分
析過程與結果充分滿足了世界銀行的要求。因
此，1992年世界銀行考察團就明確表示，黃土
高原水土保持項目可以不經過預評估，而直接
進行評估。1993年8月項目預評估后，世界銀
行項目預評估團認為此項目的前期工作已達
到要求，建議中國方面做好準備．在1993年年
底前進行項目的評估。1993年10月世界銀行
評估團按時來項目區，進行了不到20天的工作
后，順利通過了項目評估．同時提出本項目可以
提前到l993年11月15日開始投入實施。
本項目從1991年6月世界銀行第一次考
察到1993年11月項目通過評估投入實施僅用
了兩年多的時間。對于總經費超過20億元、涉
及4個省(區)、包括農、林、牧、水多種行業、達
到扶貧和環境治理雙重目的的這一巨大項目
(水利部前部長楊振懷曾說這一項目是黃土高
原的三峽工程)，用了如此短的前期準備時間．
這不僅在我國是罕見的，而且在世界銀行也是
少有的。世界銀行的官員和專家曾多次表示，本
項目是世行所有項目中準備工作做得最好的。
黃土高原水土保持項目之所以能夠在短短
的時間內達到世行的要求，通過世行的評怙，這
與及時組織項目各省(區)按照一定規范進行數
據的核實和經濟分析的協調與調整是密不可
分、緊密相關的，同時也證明了項目的核實、協
調和調整工作是成功的
四、小結
黃河中游黃土高原近15年來進行了兩次
大規模的規劃。一次是1983年開始的由國家計
委下達的涉及黃河中游7省(區)的水土保持綜
合治理規劃，另一次就是本次涉及4省(區)、占
黃河中游60重點水土流失地區(盟)的世界
銀行貸款項目規劃。本次規劃不僅在宏觀上進
行了協調，同時在微觀上也采用世界銀行標準
和計算機技術做了大量的而且是成功的協調和
統一工作。本項目的數據核實和經濟分析的調
整與協調工作，不僅使項目在較短時間內完成
了實施前的準備 節約了人力和物力，向世界銀
行展示了中國水土保持技術實力(世行評估團
在項目評估總結會上指出．本項目的經濟分析
工作量大、面廣，采用計算機技術進行這櫸大量
和復雜的經濟分析工作本身就可以列為一個項
目)，而且使黃土高原的水土保持技術水平上了
一個新的臺階，培養了一大批既熟悉國際標準
和計算機技術又掌握了英語的專業技術人員/，！/
總結和回顧本項目的前期準備工作，可以
得出以下有益的經驗。
1．對于跨省(醫)的大型項目，必須有一個
較高層次、高效率、高水平的組織協調機構。
2．對于跨省(區)的大型項目，必須綜臺各
個有關專業的技術力量，重視各個層次和各種
類型的協調工作。
3．對基礎數據的準備和項目的成本計算、
效益分析應給予高度重視，特別是利用外資項
目尤其如此．否則將延長項目準備時間，增加不
必要的人力和物力投入。
4．我國各級水土保持部門當前應加強技術
力量，推廣應用新技術、新設備，增加技術儲備，
與國際標準接軌，最終達到提高水土保持技術
水平，增強水土保持部門活力，完成水土保持治
理任務的目的
《治淮》征訂啟事
《治淮》是水利部淮河水利委員會主辦的國內外公
開發行的練占性水利月刊主要欄目有要文√五重點
工程、活理與開發、防汛抗早水政水資源、農村水利、水
土保持、工程管理、水利科技及水文化、浪花集、知識窗
等。內窖豐富．圖文并茂。《治難海月15日出版．每期
篇2
隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、互聯網應用的豐富，更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快。“大數據”時代已經來臨，它對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。大數據是指海量數據集，其來源包括動漫數據、企業IT應用帶來的數據、博客、點擊流數據、社交媒體、機器和傳感數據等。它是互聯網、電子商務的又一次重大革命，對數據處理、數據挖掘、數據分析提出了新的挑戰。如今互聯網行業、電子商務行業中的數據應用及分析已經相當普遍，為了應對大數據時代的要求，同時要具備較強的統計學功底和嫻熟的計算機軟件運用能力，而今完全具備這些能力的數據分析專業人才是極其匱乏的。數據分析師便應運而生，不僅互聯網行業、電子商務行業需要大量的數據分析師，近年來項目數據分析事務所不斷涌現，而項目數據分析師因其專業技能及量化的數據分析為客戶以及所在單位控制決策風險、保證利益最大化而備受各界青睞，以待遇優厚和地位尊崇而聞名國際，也被視為我國21世紀的黃金職業。《華商報》將項目數據分析師納入了新七十二行，《HR管理世界》將項目數據分析師評為七大賺錢職業。本文就如何在統計學專業開展數據分析方向進行了闡述，首先論述了數據分析的重要意義，其次討論了數據分析方向的課程構建，最后分析了如何加強理論與實踐環節的結合。
一、數據分析的重要意義
大數據預測美國總統：美國時代周刊報道稱，數據驅動的競選決策才是奧巴馬競選獲勝的關鍵。數據分析團隊在籌集競選經費、鎖定目標選民、督促選民投票等各個環節的決策中都發揮了重要作用。這意味著華盛頓競選專家的作用極具下降，能夠分析大數據的量化分析家和程序員的地位卻大幅提升。如今從事專業數據分析工作的企業如項目數據分析師事務所、數據挖掘公司等都應市場需求而大力發展，并且受到風險投資的青睞。如美國社交數據挖掘公司Datasift于2012年宣布，獲得1500萬美元風險投資。2013年，DataSift成為Twitter的“認證合作伙伴”，主要負責海量微博社交數據分析。這是該公司今年第二筆融資，五月份其曾融資720萬美元。又如面向開發者的大數據應用軟件平臺服務提供商Continuity最近獲得1000萬美元的融資，目前融資總額已經達到1250萬美元。
數據分析的應用無處不在，那什么是數據分析呢？數據分析就是用適當的統計方法對數據進行分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析技術不僅能通過對真實數據的分析去發現問題，還能夠通過經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策是否可行進行分析，預測未來的收益及風險情況，為做出科學合理的決策提供依據。在提高工作效率的基礎上，也增強企業管理的科學性。無論是在國家政府部門，還是企事業單位中，數據分析工作都是進行決策和做出工作決定之前至關重要的一個環節。因此，針對項目可行性、風險承載力、投資回報率以及相關經濟效益指標等方面的分析工作顯得格外重要。在這個工作過程中，專業的數據分析人員扮演著無比重要的角色，數據分析成果的質量高低直接決定著項目投資、企業經營決策計劃最終的方向。所以，各個行業對數據分析人員的需求之多是不言而喻的。傳統行業，如政府機構：一類是計委、經委、統計局等一些經濟綜合管理部門所設有的調研處、研究室和情報所。第二類是商業、糧食、物資、銀行等經濟主管業務部門會設有信息中心或調研室，從本系統、本部門的業務出發進行專業性調研，提供支持本部門的市場信息。而伴隨著數據分析應用的擴大，其在新興行業中也得到了發展，如計算機軟硬件及IT行業、電子商務與網絡游戲、金融保險、消費品、咨詢業與廣告媒體、大型設備與重工業以及房地產行業等對數據分析師的需求量很大，尤其是電子商務，由于利用互聯網，能夠比傳統零售業具有更好的數據收集和管理能力，能積累海量的數據，因此更看重從海量數據中挖掘出用戶偏好和市場機會。研究機構：比如市場研究公司、咨詢公司、證券公司、研究院。自主創業：取得注冊項目數據分析師（CPDA）資格證可以自主創建或就業于項目數據分析師事務所等。所以，數據分析的行業應用是極其廣泛的，并且隨著大數據時代的到來，數據分析尤其是數據挖掘將借助互聯網的發展，逐步形成人們依靠的重點，并可能成為未來發展與競爭的重點之一。由此我們可以看到數據分析師的就業前景是非常廣泛而樂觀的，無論是數學專業、統計專業，還是計算機專業的學生，都可以通過系統的學習數據分析課程來適應對數據分析人才的要求。
二、課程體系構建
1.主干課程。主干課程包含高代、數分、概率論、數理統計、多元統計分析、時間序列分析、市場調查與分析、統計預測與決策、數據結構、C語言、數據分析、數據挖掘、大數據分析與展示。理論課程的學習可以使學生了解數據分析的基本內容，學會如何對已獲取的數據進行加工處理，如何對實際問題進行定量分析，以及如何解釋分析的結果。掌握幾種常用數據分析方法的統計思想及基本步驟，并具備一定的分析論證能力。
2.實驗課程。數據分析的操作離不開計算機。目前數據分析行業常用的一些統計軟件有SAS、SPSS和R軟件。SAS軟件是一個模塊化、集成化的大型應用統計系統。它的功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SPSS軟件是一個社會科學統計軟件包，是采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。R軟件是一套完整的數據處理、計算和制圖軟件系統，包括：數據存儲和處理系統、完整連貫的統計分析工具、優秀的統計制圖功能、可操縱數據的輸入和輸入等功能。這三個軟件在數據分析中針對不同行業的需求有不同方向的應用。
3.專業課程。從數據分析的行業需求出發，好的數據分析人員不僅要有較強的數據分析能力，還要有該行業的背景及相關知識的儲備，這樣才能將數據分析與行業特性聯系起來，發揮數據分析的最大功能，即所謂的“因地制宜”。同時要兼顧學生的興趣與學習的聯系，需提供多領域的課程選擇，如：經濟學、金融學、保險學、管理學、會計學等。而在軟件學習方面也要拓寬渠道，除了實驗課程安排學習的軟件，學生可根據自身發展意向再多掌握一些軟件如：SQL數據庫，熟悉office常用功能，尤其熟練運用Word和PowerPoint、Excel圖表及數據分析等。同時還應該結合對數據分析師的要求設置一些相關課程：投資數據分析、市場調研與預測、預測技術分析、現金流量表編制、風險投資項目篩選、不確定性分析、編制數據分析報告等。
三、實踐環節
培養數據分析的專業型人才目的就是為了學以致用。數據分析本身就是為了從數據中發現問題、建立模型、預測收益風險企業決策進而做出合理正確的決策判斷。因此，學習了基本的知識和技能就要運用到實際操作中。學校可以和本地的數據分析事務所，或者大量需求數據分析人員的互聯網行業建立實訓基地，進行合作式教學，使得學生在實習的過程中能夠理論聯系實際，切身體會數據分析的商業操作體系，這樣就能夠促進學生有目的、有取舍地針對自身情況學習鉆研，繼而就能夠培養出適應經濟發展，滿足市場需求的應用型人才。
四、結語
在大數據時代到來之時，數據分析在互聯網中的應用將會空前廣泛，與此同時對數據分析師的需求也將會井噴，無論是在軍事、工業、企業還是在政治上，大數據分析都將會十分緊缺。因此，目前對數據分析師的培養刻不容緩。本文從分析數據分析行業發展及其重要意義、數據分析專業課程設置以及教學實踐環節方面對構建數據分析課程體系進行了探討。不僅從教學課程的內容上予以安排，而且更加注重引導學生自主學習，特別強調理論結合實踐的合作式教學。希望能夠結合行業需求合理地構建課程，培養出專門從事數據分析的項目數據分析師，從而能夠滿足市場需求和自身發展。
參考文獻：
[1]范金城.數據分析[M].科學出版社，2010.
篇3
一、引言
隨著計算機軟硬件技術的快速發展，計算技術已從傳統的PC平臺計算模式發展到嵌入式計算、移動計算、并行計算和服務計算等多種計算系統并存及融合的計算模式，處理的對象也呈現出網絡化、多媒體化、大數據化和智能化需求的特征，而物聯網、移動互聯網的快速發展促進了這一趨勢，從而迎來了大數據時代的到來。大數據是繼云計算、物聯網之后興起的又一新興發展方向，被學術界、工業界乃至政府機構密切關注和廣泛研究。
大數據又稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極的目的的資訊。在維克托?邁爾?舍恩伯格及肯尼斯?庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據的方法。一般說來，大數據具有4V的特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
二、大數據時代對人才的要求
從廣義上講，大數據人才就是具備大數據處理能力的科學家和工程師。目前，國際上開設了大量的數據科學方面的課程、數據科學學位計劃以及數據科學短期培訓班。從國際上設置的培養計劃來看，大數據人才應該系統地掌握數據分析相關的技能，主要包括數學、統計學、數據分析、商業分析和自然語言處理等，具有較寬的知識面，具有獨立獲取知識的能力，具有較強的實踐能力、創新意識和團隊合作意識。具體來說，大數據人才首先應具備獲取大數據的能力，例如能根據任務的具體要求，綜合利用各種計算機手段和知識，收集整理海量數據并加以存儲，為支撐相關的決策和行為做好數據準備。其次，應具備分析大數據的能力，對于經過預處理的各類數據，能夠根據具體的需求，進行選擇、轉換、加載，采用有效方法和模型對數據進行分析，并形成分析報告，為實際問題提供決策依據。最后，應具備良好的團隊合作精神，大數據時代下的數據分析任務通常無法依賴個人能力來完成，需要在團隊制度的約束下，與他人一同攜手、互相鼓勵、分工合作來實現既定目標，因此具備較強的責任心與團隊合作精神也是大數據從業人員必備的基本條件。
三、大數據人才培養的探索
大數據產業的發展，對大數據人才提出了新的需求，國內各高校在積極進行大數據學術研究的同時，也開始考慮將大數據相關課程納入培養體系，以滿足社會對大數據人才的需求。以下結合作者在數據庫及分布式技術系列課程中的教學經驗，以及大數據分析與處理方面的實踐經驗，探討大數據系列課程教學內容和實踐形式的設置。
在教學內容的設置上，大數據系列課程建議可分為理論教學和技術教學兩個方面，因為理論是大數據認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線；而技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在理論方面，講授的理論內容可涵蓋如下幾點：
（1）大數據概念：大數據概念出現的歷史，關于大數據定義的各種流派以及說明，大數據的四個特征，大數據與云計算、物聯網的關系，大數據與大規模數據、海量數據的差別。這個部分主要突出“大數據”概念中應包含的“對數據對象的處理行為”。
（2）典型的大數據應用實例：精選有新意的大數據分析典型案例，可幫助學生更清晰的理解大數據的概念和含義，這樣的案例如：美國梅西百貨的實時定價機制（根據需求和庫存的情況對多達7300萬種貨品進行實時調價）、百度搜索的實時熱點排行榜（以數億網民的搜索行為作為數據基礎，建立權威的關鍵詞排行榜與分類熱點）、沃爾瑪的搜索引擎Polaris（利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘使得在線購物的完成率提升了10%～15%）、谷歌流感趨勢工具（通過跟蹤搜索詞相關數據來判斷全美地區的流感情況）等。在教學過程中，教師應注意將授課的重點放在系統化的開發步驟和關鍵性問題的求解上，介紹案例的設計思想、主要方法和應用過程等。
（3）大數據關鍵技術與挑戰：介紹大數據時代面臨的新挑戰，包括大數據集成（數據異構性和數據質量問題）、大數據分析（數據形式多樣化、數據處理的實時性、索引結構的復雜性等）、大數據隱私問題（隱私保護和數據分析的矛盾）、大數據能耗問題（低功耗硬件的設計）、大數據處理與硬件的協同、大數據管理易用性問題以及性能測試基準。
（4）大數據存儲和管理技術：介紹如何把采集到的大數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。主要內容包括：分布式文件系統（HDFS）、去冗余及高效低成本的大數據存儲技術、新型數據庫技術（鍵值數據庫、列存數據庫、圖存數據庫以及文檔數據庫等）、異構數據融合技術、分布式非關系型大數據管理與處理技術、大數據索引技術和大數據移動、備份、復制等技術。
（5）大數據分析及挖掘技術：介紹從大量數據中尋找其規律的技術，通常由數據準備、規律尋找和規律表示3個階段組成。數據準備是從上述大數據中心存儲的數據中選取所需數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含規律找出來；規律表示則是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等。
在技術方面，可考慮分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程，具體可包括以下幾點：
（1）NoSQL技術：NoSQL產生的背景、NoSQL現狀、NoSQL數據庫與關系數據庫的比較、聚合數據模型、分布式模型、數據一致性、典型的NoSQL數據庫分類、NoSQL數據庫開源軟件。
（2）MapReduce：MapReduce模型概述、編程模型：Map和Reduce函數、MapReduce工作流程、并行計算的實現、實例、Yarn等
（3）Hadoop分布式文件系統：Hadoop出現的背景、Hadoop的功能與作用、為什么不用關系型數據庫管理系統、Hadoop的優點、Hadoop的應用現狀和發展趨勢、Hadoop項目及其結構、Hadoop的體系結構、Hadoop與分布式開發、Hadoop應用案例、Hadoop平臺上的海量數據排序。
（4）還可進一步包括數據流的管理與挖掘、云數據庫、圖數據庫等。
由于大數據系列課程所涉及的技術具有很強的應用背景和實踐意義，因此應摒棄傳統教學模式中“重理論、輕實踐”的思想，在掌握大數據相關的理論知識和技術知識之后，還需重點培養學生的綜合實踐能力，以滿足社會就業的需要。為此，應設立一定的大數據技術實踐課程內容，幫助學生從知識型向能力型轉變。結合上一節分析的大數據時代對人才的具體要求，建議按以下流程設置實踐環節的內容：
（1）分組。如前所述，大數據時代下的數據分析任務通常需要以團隊的形式來完成，因此首先要求學生根據自身情況，結合各自的技術優勢，合理進行分組。
（2）選題。在具體選題上，可使用校企合作的具體項目或以Apache Hadoop、MongoDB、Dremel、Gephi等一系列的開源大數據分析軟件作為實踐平臺，以Kaggle為數據科學平臺來進行選題。
（3）明確需求并撰寫大數據分析任務書。明確選定的題目范圍內，數據分析要研究的主要問題和預期的分析目標。只有明確了數據分析的目標，才能正確地制定數據收集方案，即收集哪些數據，采用怎樣的方式收集等，進而為數據分析做好準備。
（4）數據收集及預處理。由于大數據分析最終的結果與其獲取的數據質量緊密相關，因此收集的數據是否真正符合數據分析的目標是必須注意的重要問題。該步驟要求學生從分析目標出發，從浩瀚的數據中正確的收集高質量且服務于既定分析目標的數據，然后對數據進行必要的加工整理，包括填寫空缺值、平滑噪聲數據、識別和刪除孤立點、解決不一致性、規范化（消除冗余屬性）和聚集（數據匯總）等。
（5）探索性數據分析。由于大數據分析的數據量通常達到PB甚至YB級以上，因此希望直接選定一個分析模型是不現實的，而且面對高維海量數據，也很難直接看出數據的規律。在這個步驟中，應指導學生通過基本描述統計量的計算、基本統計圖形的繪制、用各種形式的方程擬合等手段，計算某些特征量等方法探索規律性的可能形式，幫助學生快速掌握數據的分布特征，這是進一步深入分析和建模的基礎。
（6）模型選定分析。在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。有時選擇幾種統計分析方法對數據進行探索性的反復分析也是極為重要的。每一種統計分析方法都有自己的特點和局限，因此，一般需要選擇幾種方法反復印證分析，僅依據一種分析方法的結果就斷然下結論是不科學的。
（7）模型的驗證及分析報告。指導學生對選擇的數據分析模型及結果進行分析，可使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。觀察模型提供決策的信息是否充分、可信，所發揮的作用是否與期望值一致，數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍。
以上這種項目式實踐形式的優勢是：在學生參與完成某一具體的大數據分析任務過程中，通過主動地學習來自主地進行知識的建構，讓學生經歷項目開發的整個過程，從中去發現和掌握相關知識，達到既能熟悉大數據分析過程，又完成了經驗的積累，還能實現學習知識、培養能力的目的。在這里，教師不再是知識的傳授者，而是項目活動的組織者和咨詢者。
四、校企合作推動人才培養
一方面，大數據的核心業務必然是一種扎根于特定行業，綜合運用已有的存儲、分析、挖掘、展現技術，根據用戶需求并融入行業特色技術模型的一站式大數據平臺業務。另一方面，對于企業來說，各類業務產生的數據為數據分析創造了非常好的基礎條件。大數據解決方案是有價值的，但是苦于找不到既懂數據分析技術，又懂得業務的專業人才。由此可見，既懂得相關技術，又諳熟企業業務的復合型人才才是企業部署大數據應用最迫切需要的人才。因此，企業可以與學校聯合培養自己所需要的大數據人才，這種方式有兩方面的優勢：一是大數據技能訓練的對象，即大量的數據，只有企業才具備；二是在企業的支持下，學校也能通過針對性的實踐訓練來培養學生的大數據處理技能。
大數據時代下的校企合作的形式多種多樣，可通過聯合辦學、聯合制定人才培養方案、合作開發課程和教學內容、設置實訓項目、教學管理和共建“雙師”結構教學團隊等形式展開。
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促進科技成果的順利轉移，需要協同創新。這是因為具有實用性、與市場聯系緊密的科研項目能夠更快實現科技成果產業化;符合市場需求的豐碩的科研成果轉化，需要高校及科研機構與企業合作，以及金融、中介機構等社會方方面面的配合;高校及科研機構與企業合作，將為之后的科技研究提供更充裕的資金，更新實驗設備，以及其他各方面的支持。但是當前不僅為高校及科研機構與企業合作服務的中介機構、金融機構未能到位，甚至高校及科研機構與企業之間的聯系都是脆弱的。充分協調雙方需求，調動政府、中介機構、金融機構的積極性，是協同創新的目的，也是意義所在。協同創新對于我國自主創新能力的提高發揮著極其重要的作用。任何一項政策、措施、項目，從提出、立項到實施、產生作用，都需要時間，協同創新中各個項目，從立項到項目產生作用也需要時間，因而研究協同創新必須引入經濟學的時滯概念，應當充分考慮時滯這一因素的影響。時滯通常包括內部時滯和外部時滯，內部時滯指項目立項直到項目實施之間經歷的時間，外部時滯是指已經實施直至在經濟中作用顯露所用的時間。2005年，國家統計局《中國企業自主創新能力分析報告》提出了四大創新能力衡量指標:潛在技術創新資源指標、技術創新活動評價指標、技術創新產出能力指標、技術創新環境指標。①這些指標的確定為我國創新能力的衡量提供了可比的量化標準，為考察影響創新能力因素的實證研究奠定了一定的數據基礎，有利于實證研究產學研協同創新對創新能力的提升作用，分析其關聯性。
三、研究設計
(一)數據來源與樣本選取協同創新對企業創新能力的作用體現在多個不同方面，根據《中國企業自主創新能力分析報告》提出的四大創新能力衡量指標，結合統計局財政支出以及《全國科技進步監測報告》相關統計信息，選取萬人專業技術人員數、萬人R＆D科學家和工程師人數、企業R＆D經費支出、申請專利數、發明專利申請量、國家財政科技撥款等要素進行相關性分析，對變量進行進一步篩選。根據相關性檢驗結果，萬人專業技術人員數與萬人R＆D科學家和工程師數Pearson相關性為0．988，相關性較高，且同屬于潛在技術創新資源指標項目，根據兩項內容分別與其他項目的相關性關系以及現實需要，決定保留萬人專業技術人員數。類似方式對其他項目指標進行篩選后，得到專利申請、專利授權、R＆D經費支出、萬人專業技術人員數、國家科技投入等五項指標，本文以此五項作為創新能力衡量指標，研究協同創新對創新能力提升的作用。本文將以協同創新合作項目為研究分析內容。協同創新合作項目資料來源于國家統計局《產學研科技統計報告》所披露的有關“九五”、“十五”、“十一五(前三年)”期間研五類中產學研合作項目數。基于研究要素的可取得性和適用性，創新能力五項指標以2003年至2008年相關數據為研究樣本，考慮時滯的影響，對解釋變量協同創新合作項目數據取2000年至2008年相關數據為樣本。全部數據處理借助Excel和SPSS軟件予以處理。
(二)研究假設假設1:申請專利數與協同創新合作項目數存在線性正相關關系。假設2:R＆D經費支出與協同創新合作項目數存在線性正相關關系。假設3:萬人專業技術人員數與協同創新合作項目數存在線性正相關關系。假設4:國家科技投入與協同創新合作項目數存在線性正相關關系。假設5:發明專利授權量與協同創新合作項目數存在線性相關關系。前4個假設研究四大創新能力標準受到協同創新合作項目的影響，假設5驗證發明專利授權與專利申請對于創新合作項目的反應時滯差別，專利從申請到授權之前存在一定時間差，協同創新合作項目對于專利授權影響應當比專利申請的影響作用產生得更緩慢。
(三)模型構建本文采用一元線性回歸模型研究協同創新對創新能力提升的作用。
四、時間序列模型預測
基于研究數據的時間序列特性，以及線性回歸分析能夠順利進行，首先對時間序列模型預測。由圖2、3得到，自變量與5個因變量隨時間呈遞增趨勢，而且合作項目數隨時間變化的遞增趨勢較陡，增速快，而因變量也在曲線中呈現出一定的加速增長趨勢。變量遞增趨勢為線性回歸模型的建立提供了良好環境，其中呈現增速不同要求后續分析充分考慮時滯因素。
五、時滯性分析
本文運用SPSS軟件對協同創新和創新能力四項代表指標進行回歸分析，得到表2所示分析結果。從調整R方可知，以上模型擬合度極高。查表得置信區間95%之下，t0．025(4)=7．709，F0．05(1，4)=2．7764，對比結果，得到t＞t0．025(4)，且F＞F0．05(1，4)，表示各因變量與自變量相關關系顯著。通過對不同時滯期結果觀察比較，得到R＆D經費支出(y2)、萬人專業技術人員數(y3)、國家科技投入(y4)三項與時滯3年的協同創新合作項目擬合度最優、顯著性最高;專利申請(y1)與時滯2年的協同創新合作項目擬合度最優。采用非標準化回歸系數的結果分析，如表3所示。以擬合度最高的分析結果為例，該結果說明:協同創新項目每增加1個，兩年后專利申請增加70個，三年后R＆D經費支出增加4920萬元、國家科技投入增加2730萬元;協同項目每增加500個，三年后每萬人中專業技術人員數增加1人。該結果的現實意義在于，專利申請(y1)比其他三項內容操作流程更簡潔，而其他項目則歷經多個不同層級、部門的周轉與協調。為檢驗這一推測合理性，對專利授權(y5)和協同創新合作項目進行對比分析研究。由表4可知，y5的t檢驗值中只有時滯3年的協同創新合作項目通過檢驗，這一結果比專利申請時滯多一年，可以推測專利從申請到得到授權至少需要一年左右時間，這與現實相符。該結果從實證角度進一步驗證了“時滯”的存在，反映出以上5個假設關于時滯推斷的合理性。
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1、水的數據采集和分析
6月初，第一期用水數據采集后，我們送揚州市節水辦專家分析后，發現誤差較大，管理區及時作了分析和調整，按照節水辦專家的意見，重新進行用水的樣本采集。6月下旬，又組織進行了為期10天的樣本數據采集，依照統一每天抄表時間、統一每天抄表順序，詳細采集總水表和17只二級分水表的第一手數據，管理區平均每天用水137.81噸（最高用水151噸，最低用水115噸），平均每天總表與各分表的誤差為109.5度（最高誤差143度，最低誤差90度），經數據對比分析，總表和分表的誤差為10.42％，結合其他因素分析，誤差值在正常范圍，通過數據分析，使各經營區域能進行更好的用水控制。
1、電的數據采集和分析
按照京滬公司電平衡填表的要求，管理區明確專人進行數據統計，主任室要求參與數據填寫部門和人員必須認真學習并且消化理解公司和管理處的每一個關于“節能降耗”的文件精神，綜合部按照公司下發的表格，協調水電班進行認真填寫，水電工為了確保《電平衡表》數據的填寫準確，連續一周工作在各個電表之間，一小時填寫一次，無一次間斷，向公司節能降耗領導小組和科協專家提供了第一手的管理區電平衡數據。為了確保數據的翔實可靠，管理區主任在節假日和夜間也經常打電話詢問數據采集填寫情況，對于填寫有疑問的表格和數據，及時做好溝通和協調工作，關鍵技術數據，主任召集相關部門進行會商。
此外，根據用水樣本的采集經驗，7月上旬，管理區又組織進行了為期10天的用電樣本數據采集，依照統一每天抄表時間、統一每天抄表順序，詳細采集總電表和36只二級分電表的第一手數據，管理區平均每天用電2548.5度（最高用電2943度，最低用電2331度），平均每天總表與各分表的誤差為109.5度（最高誤差143度，最低誤差90度），經數據對比分析，總表和分表的誤差為4.29％，結合其他因素分析，誤差值在正常范圍，通過數據分析，使各經營區域能進行更好的用電控制。
3、油的數據采集和分析
油的數據采集分兩個部分，一是車輛用油，二是配電房用油。
（1）車輛用油的采集重點是抓好車輛規范用油的管理，確保油耗采集的科學性和合理性。一是控制公務車的用車次數，同方向合并用車、不同部門合并用車、上下午協調合并用車，并實行用車預申報；二是加油控制，車輛一律在管理區加油；加油由駕駛班長、綜合部門經理或節假日值班主任現場監油，要求一次性滿箱加油；在外偶有加油，先請示后加油，要求限量加油，以夠行使到管理區為原則，到管理區后油箱加滿。
3－7月份，車輛用油主要受運行公里數影響，百公里油耗具體為金龍20.72、五十鈴15.01、皮卡11.98、海馬11.99，其中五十鈴屬于上路搶險用車，油耗受在高速路上的停留時間和夜間、高溫出車時間影響。
（2）電房用油重點抓好發電時間和發電機功率的測算。3－7月份配電房共計用油500升，共發電時間26小時，平均每小時19.23升。理論估算該功率的發電機每小時耗油量20－25升，經對比分析，誤差值在正常范圍。
以“合理組織、科學分析”為基礎，系統形成調查分析報告，努力為上級部門提供決策依據
按照7月10日公司傳真電報關于節能降耗調查的通知要求，我管理區認真對照調查內容的三點指導意見，進行了調查分析，系統形成了管理區試點單位的節能降耗調查分析報告。
調查分析報告系統總結和梳理了管理區開展節能降耗活動以來的工作，通過對水、電、油的分析，反映出我管理區自從開展“節能降耗”試點工作以來，水、電、油的節能使用控制初見成效，總的數據指標在可控制范圍以內，通過深入細致的第一手樣本數據采集和分析，不僅切實摸清了各區域水電和車輛、配電房的使用情況，而且為管理區下一步生產經營的控制管理，積累了第一手資料。
作為節能降耗試點單位，我們對于定額體系的測算有如下建議：
1、關于水的定額制定。需要考慮冬夏用水量的變化，需要考慮冬夏蔬菜的不同，對于洗汰用水量的不同，在此基礎上，方可把營收與用水量掛鉤，進行噸/百元定額測算較為理想。
2、關于電的定額制定。受線路、用電器的影響較多，各用電區域、甚至各單位可能數據上差距較大，進行度/千元定額測算較為理想。
3、關于油的定額制定。需要綜合考慮車輛完好率和利用率，主要是完好率和利用率的測算需請專家協助。配電房用油節能的空間不大，重點是加強用油和發電時間的管理。
4、為今后發展預留空間。要為管理區今后經營項目的增加，經營班次的調整等可預見的變化預留定額調整的空間。
作為公司節能降耗試點單位的幾點體會：
1、領導重視，機制健全，節能工作初見成效。節能降耗活動開展以來，公司、管理處節能降耗領導小組領導數次到我們基層管理區聽取匯報、指導推進、并和專家一道提出好的建議和
意見，上下互動，機制健全，使管理區試點工作取的了明顯效果，積極引導企業走上擔當社會責任的發展道路。
2、加大節能降耗的宣傳力度，不斷增強全員節能意識。我們采取多種措施，加強對節能降耗重要性的宣傳，大力開展節能知識的宣傳，積極引導員工轉變觀念，牢固樹立和落實科學發展觀，為節能降耗的順利開展營造了濃厚的氛圍。
3、要重視技術創新，加大節能改造項目的資金投入力度。正是有公司和管理處的支持，我們得以順利進行設備改造和較快的數據采集、數據分析，真正實現了管理區自己了解自己，自己解剖自己，能夠微觀上分析自己，為三級單位管理區跟進公司戰略發展打下了堅實的基礎。
作為公司節能降耗試點單位的幾點不足和認識：
一是對節能降耗工作的長期性認識要再提高，定額體系的建立和確定需要2－3年來調整和生產經營實踐的驗證，這期間需要扎實的工作，發揚不急不躁、務實科學的工作作風，進行深入細致的測算和反復的驗證。
二是需要盡快建立與節能降耗配套的激勵機制，通過激勵機制的作用的發揮，推動節能降耗深入持久的開展，充分調動職工節能的主動性和創造性，鼓勵節能降耗革新，從一滴水、一度電、一升油等小處抓起，確保節能降耗切實取得良好的效果。
三是對降耗工作要進行再深入細化，結合管理區餐飲、汽修、停車場的實際，找準降耗的切入點，配套好工作措施，在降耗工作上還大有文章可做。
我們下一步的工作重點：
一是繼續做好設施改造，鼓勵技術革新，通過技術改造和管理強化，使已經降下來的項目數據，絕不能反彈。
篇6
【文章編號】0450-9889（2014）01C-0065-02
社會調查研究方法是社會科學等各門學科的基礎課程，是社會調查研究的方法論、基本方法和程序、技術相統一的科學方法論體系。它洞悉社會發展脈搏，了解社會需求，決策社會發展，有極強的理論性、應用性、實踐性。但多年來，該課程的教學未能很好地將理論、實踐、學生綜合素質培養融合起來，未能將課堂與社會、行業有機結合。基于此，本文以柳州城市職業學院為例，對該課程的教學進行改革。
一、社會調查研究方法課程的總體設計理念
鑒于社會調查研究方法課程較強的應用性和實踐操作性，并結合學生的身份與學習特點，課程總體設計基于以下教育理念。一是基于工作過程、理實一體化。課程教學打破傳統的教學方式，不再追求學科本身的系統化，而是追求和體現工作過程的完整性、流程化。真正按照具體的職業行動，要求學生按流程實際去做，在做的過程中掌握社會調查工作的程序和技能，掌握完成任務所需要的理論知識。如在指導制訂調查方案時講授原則意義；涉及社會學和系統論的相關知識時，結合設計方案的實例，適當講授，以夠用為度。二是項目引領，任務驅動式。將企業需要、學院辦學需求、學生感興趣的真實項目引進課程教學，讓學生以團隊的方式進行項目調查，實現課堂教學與社會實際、行業需求零距離結合，實現理論與實踐的高度融合。在行動過程中培養學生的社會實踐能力、綜合能力、團隊協作精神。三是實行課證融通的教學。將統計從業資格考試、調查分析師（初級）考試的內容引入教學內容，并在課余時間進行培訓，讓學生通過學習課程，就可以直接參加以上兩個職業證書的考試，以提升學生的職業競爭力。
二、社會調查研究方法課程教學的改革
（一）社會調查研究方法課程教學內容的改革
基于專業培養目標和課程教學目標，以及《統計從業資格證》、《初級調查分析師》的考證要求，在社會調查研究方法課程教學內容的改革方面，對原有教材的結構框架進行解構和重構，以一個社會調查項目的實施過程來設計課程教學內容，按社會調查項目實施的流程分為選題階段―準備階段―調查階段―數據分析階段―總結5個階段，劃分出每個階段的具體工作任務，選擇階段實施過程中所必須用到的理論知識進行教學。每個階段均注重理論知識的習得與應用、調查技能的掌握和實施、職業能力的培養。詳見表1。
表1 社會調查研究方法課程教學內容改革
工作過程 典型工作任務 理論學習內容 實踐項目
理論基礎 1.社會調查的定義及其任務
2.社會調查的基本功能、基本概念、基本方式、主要類型等
3.社會調查研究的方法和原則
4.社會調查的一般程序
選題階段 1.初步選題
2.選題的初步調查論證 1.選擇調查課題（選題的意義、調查課題的類型，選題的標準，選題的途徑和方法）
2.調查課題的初步探索的方法和途徑 團隊調查項目選題
準備階段 1.提出研究假設
2.設計調查方案 1.提出研究假設
2.調查方案的主要內容和設計原則
3.調查指標的設計
4.信度和效度
5.調查方案的可行性 團隊制訂調查方案
1.為課題選擇恰當的社會調查的方式
2.制訂抽樣調查方案 1.社會調查的方式
2.普查
3.典型調查
4.抽查 團隊制訂抽樣調查方案
調查階段 利用恰當的調查方法進行實地調查 1.問卷調查法（問卷的類型與結構、設計的原則）
2.訪談法（訪談的特點和類型、實施的步驟、技巧）
3.觀察法（觀察的特點和類型、誤差的控制）
4.實驗法（實驗的特點和程序、實驗的設計）
5.文獻法（文獻的收集和分析）
6.專題調查（電話調查、市場調查、民意調查、網絡調查方法）
7.調查員的調查方法和技巧 團隊調查項目實地調查
調查員培訓
數據分析階段 1.資料的統計整理與分析
2.對統計調查進行理論分析 1.資料整理的原則和方法
2.文字資料的整理
3.數字資料的整理
4.問卷資料的整理
5.統計分析的方法（單變量描述統計、集中量數分析、離散量數分析）
6.理論分析 團隊調查項目數據分析
總結階段 1.撰寫調查報告
2.團隊匯報 1.調查報告的特點與類型
2.調查報告的結構和內容
3.調查報告的構成要素和撰寫程序 調查報告撰寫（個人完成）
團隊ppt匯報
（二）社會調查研究方法課程教學方法的改革
以上社會調查研究方法課程內容的設計，以及該課程較強的應用性和實踐操作性特點，決定了在該課程中運用的是基于工作過程、團隊合作的項目教學法、任務驅動法，以及案例教學法、探究學習法、情景教學法、討論法。例如，在訪談大綱的設計與實施教學中，理論部分采取的是學生探究與教師教授相結合的方式。學生探究，就是課前讓4個小組的學生查詢“什么是訪談、訪談的類型、訪談的準備、訪談的方法和原則”等內容，并在課堂上匯報，再通過提問、回答、教師補充、視頻學習等方式，完成理論的學習。通過學習，學生的學習能力、講演能力有了較大的提高。實踐部分則是學生通過討論，制定了本小組調查項目的訪談提綱，然后在課堂上進行模擬訓練并展示。這里我們模擬的是座談式的群體訪談形式，一個小組推選訪談主持人訪談嘉賓及其他觀眾，其他小組和教師共同評價，給予指導。課堂外，各小組成員深入到校園、宿舍、其他院校、社區進行訪談，完成調查任務。又如，在調查員的培訓中，結合企業調查員的培訓教材、培訓內容和方式，結合專業特點創設了“社區工作人員為調查住戶對小區環境的意見要求，進行入戶調查”、“海飛絲洗發水使用街頭攔訪調查”、“學生食堂滿意度的座談調查”等情境，對學生進行調查過程中的語言技巧、動作技巧、觀察技巧、處理拒訪的技巧的訓練。
（三）社會調查研究方法課程考核方式的改革
社會調查研究方法是一門理論性、實踐性都很強的課程，因此，該課程采取過程性考核和終結性考核相結合的考核方式。成績由過程實踐操作成績和理論考試組成，其中，過程性實踐實踐成績占70%，期末綜合理論考核成績占30%。過程性實踐操作成績是根據各個團隊提交的工作成果確定的。在項目實施的各個階段確定工作任務所必須呈現的成果，并制定相應的考核量規，使教學更具有實踐性、操作性和目標性。詳見表2、表3。
表2 各階段確定工作任務所必須呈現的成果
工作過程 成果
選題階段
準備階段 調查方案、抽樣調查方案
調查階段 調查問卷
數據分析階段 數據分析報告
總結階段 調查報告
在“調查方案設計”的成果展現中，制定了以下考核量規。
表3 “調查方案設計”成果展現考核量規
考核項目 考核關鍵點（技能標準） 配分 得分
調查方案的制訂
抽樣方案的制訂 調查的目的明確 10
課題研究的背景分析語言通順、敘述合理 20
課題組成員任務分工明確 10
活動步驟清晰、合理 20
調查的方式方法合理恰當 10
抽樣方案的設計合理可行、格式規范 10
實訓表現 團隊合作積極主動 10
在團隊合作中履行職責、認真負責 10
合計 100
三、社會調查研究方法課程教學改革效果
社會調查研究方法課程改革已經在柳州城市職業學院2009級、2010級、2011級行政管理專業順利實施，取得了一定的效果。這三個年級的學生在課堂內外進行了柳州新生代農民工精神文化生活狀況調查、柳州市人才招聘崗位需求調查、大一新生專業調查、老年人家庭贍養現狀調查、兩面針產品社會認同感調查等20多項調查。這些調查充分體現了學生結合專業，以社會調查的方法和視角，洞察社會，關注學院建設，關心大學生自身成長的愿望，取得了一定的成果。在項目實施過程中，學生根據各自的調查項目下企業、到街頭、到招聘市場、到其他院校進行實地調查，鍛煉了實踐應對能力、信息收集能力、數據統計分析能力、文字寫作能力、計算機應用能力、溝通交流能力、團隊協作能力等，學生的綜合素質能力得到了全面的培養和提高。同時，學生獲得了對社會的真實認識和感悟。這些都具有積極的現實意義。
綜上所述，社會調查研究方法課程的教學改革從社會實踐出發，將理論學習和社會現象研究緊密結合起來，讓學生在行動中拓展和深化理論知識，融會貫通。同時，注重調查能力和方法的訓練，培養了學生的綜合素質能力。
【參考文獻】
[1]侯娟娟.社會調查研究方法教學模式的改革與實踐研究[J].教育教學論壇，2012（S2）
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作為具有國家知識產權局背景的專利信息服務行業領導者之一，知識產權出版社多年來積累了大量的國內外專利文獻數據和非專利科技文獻數據。2014年～2016年，我們的數據收集范圍從專利擴大到商標、標準、科技期刊、知識產權和創新類圖書等，專利信息也從單純的文摘和全文擴展到法律狀態、審查文件、流程信息、運營信息、復審和無效決定、知識產權司法判例等，數據量從1億擴大到近5億，數據量達500TB。如此巨大的數據量必須得到有效應用才能產生巨大的價值，推進我國技術創新和科技發展。現在有很多專利信息服務商能夠提供傳統的專利檢索和分析服務，但是都僅限于專利，而且數據質量參差不齊，不夠全面、準確和權威，服務價格相對較高。如果能以知識產權出版社的大數據為基礎，進行整合加工處理，并進行大數據關聯，構建一個以專利為核心的科技大數據信息服務平臺，向終端用戶提供質優、價低、權威的“一站式”信息服務，以及在此基礎上的專利大數據管理、運營、交易等擴展服務，則可以更好地促進我國的知識產權和科技創新工作。
一、專利與科技文獻大數據現狀及創新應用分析
（一）現狀分析
以專利為核心的相關科技文獻數據有較大規模。根據我們當前所積累的與專利相關的科技文獻數據，總體分為專利文獻數據、非專利科技文獻數據（二者合稱為核心資源數據）、檢索數據、應用數據、平臺數據和管理數據。具體包括：
1. 核心資源數據
主要分為專利數據（含審查過程數據）、商標數據、標準數據、法律文書數據、期刊數據、其他數據。主要內容如下：
（1）中國專利全文文本數據；
（2）國外專利全文文本數據（包括美國、歐洲、日本、韓國、世界知識產權組織WIPO、英國、德國、法國、瑞士、奧地利、加拿大、澳大利亞等）；
（3）國外專利著錄項目數據（共包括100余個國家及地區、組織）；
（4）中外專利法律狀態數據；
（5）中外專利引證文獻數據；
（6）中外專利生物序列數據；
（7）中外專利化學結構數據；
（8）中外期刊元數據數據庫；
（9）中外標準數據；
（10）中國知識產權類法律文書數據；
（11）知識產權法律法規數據；
（12）中國商標數據；
（13）美國商標數據；
（14）馬德里國際商標數據；
（15）知識庫及詞表數據庫；
（16）中外專利說明書及附圖全文圖像數據。
2. 檢索數據
主要包括為實現檢索而收集整合的原始數據和加工數據，特別是各個檢索字段。
3. 應用數據
應用數據包括專利檢索數據和非專利檢索數據（主要是檢索表達式和檢索結果）、專利分析數據、項目管理數據、大數據商城數據、客戶服務數據。
4. 平臺數據
平臺數據包括系統和網站的資源目錄、表單、文本、圖片、視頻和網頁。
5. 管理數據
系統管理數據包括用戶數據、權限數據、日志數據、統計數據、監控數據、運維數據。
根據我們當前的檢索業務運行情況，數據檢索日訪問量在10萬左右，數據記錄與分析記錄量在10億，在線服務數據量在150TB左右。
（二）基于大數據關聯與整合思路的創新應用分析
根據與專利相關的科技文獻大數據內容分析，專利文獻與非專利文獻表現出很強的相關性，例如專利與科技文獻間引證關聯關系、檢索內容關聯關系、文獻信息相似性關系等，需要用大數據關聯的思想對其進行分析、挖掘和整合，將相關數據整合后對外展示和提供服務，產生一系列新的價值。
以專利為核心的科技文獻大數據關聯與整合的主要過程包括：
1. 對專利和非專利文獻進行收集、整理、存儲。
2. 對數據進行清洗、整合、深加工、翻譯、代碼化等處理。處理完成的數據經過大數據分析，采用數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎等技術進行智能關聯，將文獻引證關系、技術關聯性、新穎性、創造性、商業價值等展現出來，同時對部分內容進行人工或自動標引，提高關聯分析的有效性。
3. 在此基礎上形成應用服務，例如檢索服務、分析服務、預警服務、專利價值評估、交易撮合服務、信息推送服務等。
其過程如圖1所示。
（三）基于專利信息服務產業鏈整合思路的創新應用分析
科技文獻大數據服務對知識產權信息服務產業鏈有非常巨大的整合作用，知識產權信息服務產業鏈中包括：直接服務供應商、間接服務供應商、整合服務集成商、最終客戶等。其構成如圖2所示。
我們未來的定位是從直接服務提供商向整合服務集成商轉變，通過以專利為核心的科技大數據信息服務平臺構建，來實現對產業鏈前后的業務進行整合。向后可以聯合其他間接服務商利用其能力快速拓展業務，向前建立服務運營平臺來為用戶提供更多更好的服務，知識產權出版社作為平臺服務者，與供應鏈上各個環節的用戶共同創造價值。平臺的核心作用是讓各服務供應商基于平臺的海量“大數據”靈活、便捷的構建自己的“小數據”，在此基礎上創造自己的各種服務產品提供給最終用戶。
二、以專利為核心的科技文獻大數據信息服務平臺的構建與展望
由于多年來不斷地數據積累和各類應用系統的開發，知識產權出版社已有充足的數據資源儲備和檢索技術儲備來構建科技文獻大數據信息服務平臺，提升數據服務，整合知識產權信息服務產業鏈。下面從用戶群劃分、大數據關聯與檢索技術、數據項目管理、大數據服務交易等幾個方面考慮平臺的功能：
平臺本身的用戶群劃分要側重于服務公眾，尤其是中小企業和個人等缺乏創新資金的目標群體，同時為平臺管理者提供完善的數據和業務管理功能。
平臺采用的技術，一方面要自動進行專利數據與非專利數據的關聯分析，另一方面要保證海量數據的檢索性能和準確性，能以最高效的方式展現檢索結果，直接命中用戶最關切的部分。
平臺應具備大數據項目管理功能，用戶能將數據自定義劃分成集合，在此基礎上進行個性化加工，形成定制化的數據產品和服務。
為了提高專利創新能力，平臺還應該提供大數據服務交易平臺，構造專利價值評估體系，建立大數據商城，提升專利價值，“盤活”數據，促進創新。
（一）主要建設內容
對于將要建立的科技文獻大數據信息服務平臺，其主要內容應該包括“五個一”：
1. 構建一個以專利為核心的知識產權產大數據平臺，提供大數據管理和訪問服務支撐，包括建立大數據存儲架構、提供高效的檢索服務與分析服務、提供統一的數據展現。
2. 構建一個以基礎服務為支撐的運營平臺，未來基于專利核心數據以及相關的科技文獻數據，開展檢索、分析、評估、交易等多元化的市場運營，并為知識產權產業鏈上的各個環節提供更為開放的服務支撐，包括提供統一的客戶管理、產品（服務）管理、供應商管理、計費管理、交易支付、資源（項目數據）管理等功能。
3. 構建一個統一的應用開發支撐平臺，為以數據為支撐的各個應用開發組提供統一的基礎服務和應用組件，使各開發組直接可以復用平臺基礎功能，或降低技術難度和開發風險，提升開發效率，并讓各開發組將精力集中于向用戶提供特定服務的功能上。包括統一的用戶權限管理組件、系統日志服務、消息服務、自然語言處理組件、翻譯服務、數據可視化展現組件、知識庫管理組件、消息隊列組件等。
4. 通過構建統一的技術架構解決方案，提高各個應用質量，提升最終用戶的體驗，提高系統的性能、穩定性、安全性以及可擴展性，降低總體成本。包括負載均衡解決方案、分布式緩存、分布式服務、分布式存儲解決方案、安全服務解決方案等。
5. 通過構建統一的管控平臺，對各個應用系統進行統一管理從而提升運維質量，并提供運維輔助工具來降低運維成本。包括系統監控平臺、自動化運維工具、數據核查和修改工具等。
（二）平臺關鍵技術
1. 大數據存儲技術
科技文獻大數據存儲需求包括3部分：
（1）傳統結構化數據庫，存放系統基礎數據、專利及非專利結構化數據、操作數據等。
（2）大數據存儲，存放海量文件，主要是專利和科技文獻全文、附圖、外部文件、部分關聯關系等。
（3）檢索數據庫，檢索引擎自身配置的數據庫，存放檢索索引、關聯關系等。
其中大數據存儲要解決的問題包括：數據源多、分布式存儲、海量文件、快速存取以及存取結構應便于統計和分析等。
因此，大數據存儲架構設計是一個分布式文件系統，用以實現專利和科技文獻全文、附圖、外部文件、部分關聯關系的分布式存儲。它有高容錯性的特點，并且部署在價格較為低廉的硬件上；而且它提供高傳輸率來訪問數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。
大數據存儲的分布式架構，將大數據處理引擎盡可能地靠近存儲，實現了將單個任務打碎，并將碎片任務發送到多個節點上，之后再以單個數據集的形式加載到數據倉庫里，采用的具體技術包括分布式文件系統、分布式并行數據庫、映射規約處理模式等。
2. 大數據管理及檢索技術
科技文獻大數據管理主要面臨以下幾個問題：
（1）專利與非專利數據檢索涉及海量數據，且隨著業務發展，數據量日益增加。
（2）系統用戶廣泛，需要在支持高并發量的同時，保證檢索性能。
（3）系統穩定性是衡量一個應用系統的重要指標，需要保證不會因某個節點設備的異常，而影響整個系統對外所提供的服務。
（4）需保證系統的高可擴展性，可通過增加節點方式，擴展系統容量與對外服務能力。
（5）支持結構化、半結構化及非結構化數據的統一檢索。
大數據管理及檢索架構設計采用了大數據管理系統并提供大數據檢索服務，其處于提供全文檢索服務的基礎組件位置，即基于分布式或虛擬化技術的硬件支持，為所有通過二次開發接口進行檢索的請求提供響應服務。大數據管理系統與實現大數據存儲的數據庫處于同等地位，只不過數據庫負責數據存儲，大數據管理系統則負責數據當中非結構化數據的全文檢索。
大數據檢索工具應具備以下技術特性：
扁平化設計，彈性擴展；異常感知、自動恢復；柔性多引擎技術；高效分區索引機制；多副本機制；混合索引方式；內存表與列存儲；異步檢索；多層次、多粒度的分布式緩存；可擴展的檢索模式，同根詞檢索，算法和詞典結合的英文詞根檢索，支持基于同義詞、主題詞的擴展檢索。
3. 大數據智能化檢索及分析技術
數據智能化檢索和分析技術的目標對象是結構化、半結構化或非結構化數據，包括自然語言文本為對象的數據挖掘技術，它是從大規模的結構化數據和文本數據集中發現隱瞞、潛在的和重要規律的過程。首先從數據和文本中提取適當的特征，表示成計算機能理解的形式，然后采用各種挖掘方法發現隱藏的知識模式，最后以用戶可以理解和接受的形式輸出。
針對專利檢索、特別是智能高級檢索，大數據檢索涉及到了詞庫管理、概念識別、文本抽詞、關鍵詞擴展關聯、相關度計算等內容，這些功能將基于數據智能化檢索和分析技術來實現。具體技術包括：自動分詞、文本聚類、自動分類、自動重排、自動摘要、主題詞提取、信息抽取、常識校對、拼音檢索、相關短語檢索、關聯關系分析、內容過濾等。
4. 大數據展現技術
對用戶友好的展現大數據分析結果是提升大數據價值的一項重要工作，如何基于分析數據集進行形象、直觀的數據可視化展現是平臺的關鍵技術點之一。數據可視化展現的核心是通過各種復雜的圖形，直觀地將數據中包含的內在關系以人們更易接受的方式展現給用戶，在平臺中數據可視化展現的關鍵技術主要在于以下方面：
（1）豐富的圖形功能。圖表展示組件需要提供各種圖形的展現形式，除了基本的線圖、餅圖、區域圖，還應提供漏斗圖、金字塔圖、線性波譜圖、子彈圖等多種圖形來滿足各種分析功能的圖形展現。
（2）支持多種數據格式。包括XML、JSON、多元數據組等多種接口的數據格式。實現專利分析與分析服務的一體化標準，能夠支持未來其他用戶根據分析要求自行開發相關的應用功能。
（3）有優秀的兼容性。能夠不依賴于任何Active-X或擴展控件并兼容多種腳本語言，能夠支持未來廣泛用戶的使用。
（4）有良好的開放性。能夠提供二次開發接口，支持用戶自行開發相關的分析產品，支持復雜的圖形展現（例如專利人合作關系等的展現）。
5. 大數據項目管理體系
數據項目的建立是為了幫助用戶更好地管理自己生成的操作結果，方便后續工作的使用。基于此，平臺應提供獨立的管理功能，并提供對其他功能接口的調用。用戶可以通過此模塊建立多個項目，每個項目是若干個數據存儲單元的集合。數據集合以樹形結構存儲，每個數據集合包括但不限于形成當前數據集合的檢索式、專利數據和數據分析結果等內容。一個項目是由多個數據集合包構成，每個數據集合包又可以由下一層數據集合包或者一組專利的集合構成，每個專利包括著錄項目、標準信息、標引信息、加工信息以及大數據包等內容構成。大數據項目管理功能應包括：項目信息展示、項目管理基本操作、項目內容管理、內容統計分析、文獻多方式瀏覽等。
6. 大數據服務交易平臺技術
科技文獻大數據信息服務平臺中應構建服務交易平臺，數據商城是其特色功能之一：作為賣家，用戶可在數據商城中實現專利分析報告、專題數據庫和專利文件資料包的銷售，還將實現應用工具和專題數據庫的定制服務。在商城中可實現商城信息的檢索、導航、在線訂購、支付、交易確認、點評等業務。系統的注冊終端用戶均可作為買家參與商品交易，提供服務產品的注冊用戶兼具賣家的身份。
如何實現數據商城的可持續發展，確保數據商城能夠匯聚眾多專利服務需求者和供應者，在業務設計上要借鑒互聯網思維，對數據商城進行有一定的前瞻性、超前性的設計，為用戶提供創新性的服務，并形成創新的服務模式。其業務重點在于對交易過程進行全面地梳理、對流程進行細致地規劃、設立完備的糾紛解決機制、建立賬務管理體系對交易資金進行全面管理，并通過為用戶提供智能化供需信息匹配服務等交易撮合功能來提升用戶體驗。
三、科技文獻大數據信息服務平臺在創新工作中的作用
以專利為核心的科技文獻大數據信息服務平臺建立后，通過大數據的關聯與整合，在產業鏈中占據了樞紐地位，整合了上下游，并可在此基礎上，開發出多種數據服務促進創新工作。
（一）整合專利相關科技文獻信息服務產業鏈，促進用戶創新
平臺將上游專利和相關數據源、服務、軟件進行整合，面向下游用戶，提供整合后的智能服務。組織鏈條上各個供應商，利用各自的優勢，通過不同服務者的合作來滿足用戶的最終要求。實現了上游數據與服務的增值，整體上提升了對下游最終用戶的服務水平，由此促進了最終用戶的創新工作。
（二）提供低成本的智能化服務，促進中小企業創新
企業在創新的過程中需要檢索大量科技文獻，對于大型企業來說，可以采購科技文獻數據庫，建立自己的檢索系統或者購買相關機構的專業服務。但是，對于小企業和普通科研人員來說，傳統的免費檢索效率太低，依靠專業機構則大幅增加了創新成本。
科技文獻大數據信息服務平臺將提供一套智能化檢索服務，給不熟悉科技文獻檢索的用戶提供完善指導，比如自動分類、標引、導航，自動化的相關文獻分析，自動化的信息推送和預警分析等。系統的智能化程度達到部分取代專業機構的程度，能夠給個人和中小企業提供近似于專業機構的查新服務。平臺本身的檢索服務可以采用免費或低費用的方式，大幅降低了個人和小企業的創新成本。
通過本平臺，用戶可以了解技術的最新進展，預測相關發展趨勢；跟蹤競爭對手的活動；發現和避免專利侵權行為；充分利用失效專利經濟和技術價值；減少重復的研發項目。
（三）完善的信息推送機制，促進科研和成果轉化
由于系統會根據大數據分析模型分析已有數據，并對新進入的數據進行關聯分析，可以實現如下應用：
1. 平臺自動分析客戶以往關注的領域，然后搜尋相關新進文獻，及時提醒用戶其該領域的技術革新，并推送相關文獻。
2. 平臺還可以根據其他用戶的檢索式、閱讀行為、文獻引證關系，找出與當前用戶關注領域相關的其他領域文獻，將其推送給用戶。拓展用戶檢索覆蓋面，幫助用戶尋找新思路，在其創新過程中起到自動化地進行科技情報收集的作用。
3. 對于正準備進行專利交易和成果轉化的用戶，平臺提供智能的消息服務，通過對交易數據的分析和預測，提供發盤提醒、報價參考、同類產品比較、市場預警等服務。
（四）構建專利價值評估體系，促進規范化的專利交易
平臺本身將提供一套專利價值評估體系，專利價值由評估模型、專業人工評估、專利交易價值等綜合而成。專利價值評估可以配合數據商城為專利交易雙方提供客觀的價值判斷，供交易雙方參考，從而加強專利交易的可靠性，促進交易業務的發展。
（五）通過用戶的大數據交易和數據挖掘利用，進一步促進創新
用戶可以將自己生成的專利分析報告、專題數據庫和專利文件資料包放到大數據商城中進行交易，所產生的利潤反過來可以進一步促進用戶對數據的深度挖掘和利用。對專利等科技文獻數據的深度利用，會讓用戶能夠收集更全面的信息，認識差距、找到創新點，又必將進一步促進創新的發展。
參考文獻
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篇8
21世紀最重要的發展戰略之一是全面建成信息化社會。作為四川省信息化建設的領頭羊，如何運用手上現有的經濟、信息兩大資源，應用現代信息為政府部門實現政務領域的信息化，最終建成“信息化的政府”，提升政府執政為民水平的現實需求。是我們現在迫切需要思考的問題，本文就以單位已經實施的信息化工程做一個簡單的探討。
1、項目建設
要做好一個項目，必須在其前期階段考慮人才管理、硬件設施購置、系統開發維護、信息收集處理四方面的工作。
1.1 人才建設
系統開發：由本單位政務應用處承擔，該處曾參與起草全省信息化發展戰略規劃和建設，有獨立完成項目設計、開發與應用技術支持服務的經驗。系統維護：由本單位系統運行處承擔，該處日常工作是負責擬定網絡平臺規劃、建設、運維；承擔門戶網站和系統平臺運維；負責省發改委機房、電話線路管理、運維，有足夠的能力承擔該項目完成后的系統維護工作。系統應用：該項工作的主要內容就是應用設計出來的信息工作平臺，對來源信息進行深加工，如去偽存真、去粗取精等。只有將這些原始信息進行適當處理后，才能使其增值，產生出可方便用戶使用，可用以指導決策的有效信息。由于這些工作的繁瑣復雜，不可能交由某一個部門完成，所以必須由幾個部門來分工合作。如對現實熱點問題的專題研究應交由信息研究部門完成；大量信息的提煉就須依靠資源部門完成。
1.2 硬件設施
硬件設施建設包括網絡硬件如網絡服務器、工作站、適配器、路由器、中繼器、集線器、交換機等、每人配置辦公用臺式機。在硬件建設上要堅持高起點、高標準、高科技、防止低水平的重復投資原則。在硬件設施建設中, 要從長遠發展的角度、結合系統的實際應用、現有設備、資金狀況等多方面規劃設計。
1.3 應用系統建設
應用系統的建設分為兩部分，一是數據庫的選擇，二是工作平臺的組成，工作平臺將在下一部分闡述。
目前，數據庫領域采用的數據庫模型有關系模型、網狀模型、層次模型和概念模型，其中應用最廣泛的是關系模型。在系統數據里面分了三種類型的數據，其中最重要的數據，是項目數據庫中關于項目報批、立項、審批的內容，其次是宏觀數據庫中關于經濟指標的基礎數據，再是面向公眾的外網上關于各種信息的編輯整理內容。
數據庫分為兩個部分：(1)存儲數據庫：提供各種數據的存儲。這里使用的是NAS(Network Attached Storage，網絡附加存儲，它不僅可以在不同操作系統平臺下的文件共享應用而且設備的安裝、調試、使用和管理非常簡單，可以節省一定費用。(2)分析數據庫：可以對數據進行在線統計、數據在線分析、隨即查詢等發掘信息數據價值的工作
1.4 數據收集處理
(1)信息收集：包括經濟研究、經濟動態、經濟咨詢等各類信息的采集、分析、整理。(2)分析統計：提供信息的統計、查詢功能，可以進行相關數據分析。(3)專業服務：提供各市州上報信息的基礎服務，包括界面配置、功能權限、郵件短信功能。
2、信息化管理平臺
(1)平臺支持的業務范圍：系統功能實現了四個方面的業務管理：1)信息化投資數據管理：關于投資規劃、項目立項、投資計劃下達情況。2)信息化項目管理：立項資料、文檔資料等；項目相關的招標信息以及相應的執行情況。3)信息數據采集管理：組織專門人員通過外網或政府內網采集、編輯信息。4)信息化財務管理：各部門分配資金以及合理化報銷程序。
(2)平臺建設的原則：信息化工作管理平臺建設應遵循國家、行業的相關標準，、在管理、技術及實現等方面充分借鑒國內外先進技術和單位現有系統成熟經驗，設計上充分利用現有工作流程和管理體系，最大限度地簡化工作流程，提高工作效率。充分利用現有軟、硬件資源，不做重復或分散投資，與現有或將來的信息系統有機集成，方便系統對接和數據共享，實現業務的動態管理。
3、管理平臺的主要功能
(1)綜合網站：網站綜合包括機構介紹、各部門工作動態、經濟動態、經濟研究、經濟咨詢、電子刊物、內部郵件入口。
(2)財務管理：通過內網，有效管理各部門財務狀況，便于安排資金，控制經費的使用流向，報賬流程也在該系統上一并完成。
(3)項目管理：項目管理是對整個項目生命周期的監控及管理。包括：項目立項信息、項目任務進展、項目周報簡報、項目培訓情況、項目一覽。
(4)資源共享：資源共享里提供宏觀經濟數據庫以及企業數據查詢統計系統：宏觀經濟數據庫涵蓋工業、投資、就業、物價、規劃、交通等涉及二十個關乎國民經濟的數據庫。內容還包括各項規劃、工作法規，為內部人員工作需求提供便捷查詢服務；企業數據查詢統計系統是信息協會根據入會企業需要，在一定范圍內公開企業信息，提供資源共享服務。
4、信息化工作管理平臺應用效果總結
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Keywords big data; librarian; role definition; innovative service; scientific data; data attainment
從2012年開始，包括美國政府在內的多國政府日益重視大數據并將其上升到了國家戰略，如美國政府了《大數據研究和發展計劃》、《支持數據驅動型創新的技術與政策》、《大數據：把握機遇，守護價值》等報告或白皮書，新加坡的制定國“智慧國家2015年（iN2015）”計劃，日本政府制定了《面向2020年的ICT綜合戰略》[1]等，并正如美國政府于2015年5月1日的《大數據：抓住機遇、保存價值》[2]白皮書所簡述的“大數據可以加速醫療、教育、農業、能源使用、商業等領域中的進步與新發現。”“大數據分析工具提供了令人驚奇的機會與能力，可以從已經存在的和新采集的海量數據中，發現以前難以發現的洞察和現象。”一樣，讓“體制內外的人一起參與進來，解決政府無法完成的以及棘手的問題。”[3]而這種“問題”的解決則依賴于對數據的有序化組織和深層次分析，而數據在有序化組織和深層次分析則需要數據管理所支撐。于是，業界的目光聚焦到了數據管理領域――一個以政府宏觀政策為指引，企業、科研機構、數據管理機構、圖書館、社會數據管理中心等多方利益相關方或責任相關方共同參與、分工管理的領域。圖書館作為傳統社會的文獻信息組織機構，一直在信息、知識的組織和管理等方面具有專業的技術、人員及經驗優勢，是不可或缺的大數據環境下的數據管理與應用機構。圖書館員作為圖書館實現數據管理的直接實踐者，則是否在大數據環境下有著新的角色定位，并在新角色定位的基礎上重構圖書館的服務呢？本文結合這些近年熱議的問題，從大數據環境下的圖書館轉型趨勢入手，重點對圖書館員的新角色定位與創新服務進行探討。
1 大數據環境下的圖書館員新角色定位
大數據時代的到來，為圖書館帶來了資源優勢減弱、用戶需求多變、圖書館基本業務外包呈發展趨勢等風險與挑戰，圖書館從資源到服務、從管理者到工作者的觀念、行為順應時展并實現轉型、轉變則成為了一種必然，圖書館員在這場多方位、多維度的轉型發展浪潮中也面臨著以下三個維度的角色轉變與定位：
（1）圖書館員是一個文獻工作者也是一個數據工作者。在傳統的信息社會、知識社會環境下，圖書館盡管已提供有一定的知識咨詢、數據統計、態勢分析等基于數據應用的服務，但這些服務并不完全依賴于數據和數據分析平臺，對其的分析也停留在對結構化數據即數據庫數據的分析之上，圖書館員更像是一個文獻（包括紙質文獻、數字文獻和網絡文獻）工作者。大數據環境下無疑則需向數據工作者，如數據的收集、分析、管理與評價等角色轉移。
（2）圖書館員是一個具有較高數據素養的職業工作者。盡管大數據時代已經到來，但對大數據價值的認識和應用還并未普及到每一個人，因而對數據在科學操作、辯證認識、深度分析能力還有待提高，作為大數據環境下以數據為主要對象的圖書館工作者，則必須具備一定的數據操作、辨識、應用的駕馭能力，因而大數據環境下的圖書館員是一個具有較高數據素養的職業工作者。
（3）圖書館員既是服務提供者也是研究發現者。現有的圖書館服務更多是通過或依賴資源或技術平臺來實現，如知識推送、信息檢索等，但在大數據環境下這一常態將被打破，因為零散、海量的數據并不具備服務價值，而是需要通過對數據專業的分析、研究去實現服務價值的實現。即一方面要通過分析用戶的興趣、行為數據去發現隱藏在用戶需求表達背后的真正需求;另一方面則是通過技術、平臺支撐去分析肯研究所擁有的數據，最終發現隱藏在數據背后的事物發展規律并提供為用戶。因此，圖書館員不再只是一個簡單的服務提供者，也還是一個研究發現者。
2 大數據環境下的圖書館創新服務
在大數據環境下，圖書館的創服務既可以涵蓋到傳統的圖書館建設上游（資源建設領域），還可以在建設的種下游（服務建設領域及用戶教育領域）有所突破和發展，并根據用戶的需求在創客空間設置、跨界合作等方面有所突破。
2.1 數據資源的篩選與組織服務
在大數據環境下，圖書館用戶特別是高校圖書館的師生用戶不但其科研對象主要以數據為主，其還可能面臨著科研資助機構、科研項目管理機構的其它數據操作要求。如2010年初，美國國家自然科學基金會（NSF）了項目管理指南，規定自2011年1月18日起所有提交至NSF的申請項目必須以附件形式提交一份不超過兩頁紙的數據管理計劃，詳細描述申請者如何實現項目數據的有效管理與共享傳播，缺少數據管理計劃的申請項目將不予接受[4]。之后，美國衛生和人類服務部下屬的國立衛生研究院、美國航空航天局等其他科研項目資助巨頭同樣在其資助指南中對項目的數據管理做出明確規定[5]。這些旨在實現更多數據開放和多次、深層次開發應用的數據開放過程無疑加重了科研人員的工作負擔，能夠幫助和解決他們困難在數據組織、數據上傳等服務成為了他們的所需。圖書館也敏銳的覺察到了這一服務拓展良機，爭相開展數據的組織、上傳等服務，并借此機會向科研工作者提供文獻、數據的篩選、推送等服務。如加州數字圖書館數據保存中心通過研制和應用數據管理計劃生成工具?DDMPTool，不但實現了為用戶提供快捷生成科研數據管理計劃外，還提供諸如研究者與研究機構和資助機構的親密聯系、用戶多樣化個性化的數據存儲、計劃調整等服務，不但分層、多維度推進了科研數據管理工作，也通過提供基于科研人員需求構建完備數據管理工具箱實現數據的整合共享，提高了科研數據利用效率[5]。
2.2 海量、復雜數據的挖掘與分析服務
大數據最大的應用就是對其的挖掘、分析來體現和實現其價值，如引入知識挖掘、引文分析、情報分析、智能輔助、可視化、知識發現等方法來實現用戶的定制個性化需求服務。如亞馬遜彈性MapReduce利用亞馬遜彈性計算云（EC2）以及數據存儲和傳輸提供Web服務，允許客戶實例化Hadoop集群平臺來處理大規模數據[6]。在已有在對這些海量、復雜數據的挖掘和分析服務實踐中，情報分析與知識發現是圖書館界應用最普及的兩種服務，如：同濟大學圖書館為用戶提供新能源汽車、城鎮污水等多項專利分析服務;國家圖書館根據國家電網的提供《國家電網競爭情報內參》定制要求，通過對報刊、文獻、數據庫及網絡信息的提取、整理和分析而為其提供與電力、通信等行業相關的動態咨詢和深度分析報告、國家電網業內競爭對手動態信息，使國家電網的發展決策更具參考與科學化[7];北京大學圖書館等國內十余家圖書館均已引進采用了Summon、Primo、EDS、Worldcat Local和Encore為代表的資源發現系統以為用戶提供文獻檢索、數據發現和分析等服務。
2.3 數據素養的培訓與教育服務
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電網工程造價是控制電網投資的關鍵指標，是確保電網健康和諧發展的重要因素。隨著社會發展，電網建設外部環境日益復雜，設備材料供應市場波動頻繁，輸變電工程建設逐步向大容量、高技術含量方向發展，引起電力工程造價不斷發生變化。因此，開展電網工程技術經濟研究，分析影響工程造價的因素，對做好電網工程建設項目的技經管理、合理利用有限的建設資金將起到有效的促進作用。
目前，電網工程的分析多集中于人工分析，尚未形成標準、智能的分析方法。鑒于此，本文提出構建電網工程技術經濟分析系統，建立省級電網工程技術經濟數據庫，并開發單項工程分析評估系統，在設計評審階段，輔助技經專家進行技經專業評價，提高評審效率和質量，以期為優化電網工程建設方案，合理控制工程造價提供平臺工具和決策參考。
1 電網工程技術經濟研究綜述
1.1 電網工程技經全過程管理
電網工程技經管理是指在電網工程建設中，落實工程計價標準，科學評價工程建設技術方案經濟合理性，合理確定工程造價，有效控制建設成本，準確分析費用構成和變化趨勢的全過程管理。
在工程建設各個階段，采用科學的計算方法，按照現行的計價依據、經批準的設計方案或設計圖紙等文件資料，合理確定投資估算、概算、預算、承包合同價、工程結算價和竣工決算價，并對各階段的工程造價進行有效控制。電網工程各階段技經管理內容如圖1所示。
圖1 電網工程各階段技經管理內容
1.2 電網工程技經管理研究的重點
技經管理工作貫穿于電網工程項目建設全過程，但是各階段對造價的影響程度不同。投資決策階段是控制工程造價的關鍵，對于項目的建設工期、造價、質量起著決定作用。該階段編制的投資估算，經批準后作為造價控制的目標限額。項目做出投資決策后，控制工程造價的關鍵就在于設計階段。初步設計基本決定了項目的建設規模、結構形式、建設標準和使用功能。該階段編制的概算，經批準后作為造價控制的最高限額。因此，技經管理研究應以項目投資決策和設計階段為重。
技經評審的實質是對電網工程項目的科學性、合理性和效益性進行把關，是投資決策和設計階段工程造價控制和管理的重要工作。通過評審分析，能夠及時發現項目投資方案中存在的不合理因素，優化方案設計，有效控制工程造價，提高建設資金使用效率。
2 電網工程技術經濟分析系統建設內容
2.1 建立電網工程技術經濟數據庫
建立數據覆蓋面廣、數據內容較為完善的電網工程技術經濟數據庫，提供較為完善的數據查詢、數據分析等功能，并與其他信息系統數據庫之間建立靈活而方便的接口，實現省內電網工程技術經濟相關數據的統一管理和分析。
電網工程技術經濟數據庫主要包括電網企業內主網基建項目工程的估算、概算、招投標和結算成果等技經數據。其存儲的主要數據信息如圖2所示。
圖2 工程數據管理數據內容
從圖2可以看出，工程數據管理的內容十分廣泛，包括工程信息、估概預結算、設備材料價格等數據。其中估概預結算的橫向對比，集中展現了項目各階段造價控制成果；設備材料價格數據庫包括國網設備材料價格庫、省公司設備材料價格庫和地方材料價格庫，同時為設備材料價格預測提供數據基礎。
2.2 建立單項工程分析評估系統
建立單項工程分析評估系統，通過提取關鍵技經指標，建立造價智能評審分析標準體系，實現評審工程與典型工程、歷史工程的自動匹配，查找工程造價差異原因，輔助技經專家進行專業評價，提高評審效率和質量。單項工程分析評估的功能架構如圖3所示。
圖3 單項工程分析評估的功能架構
從圖3可以看出，單項工程分析評估的功能架構包括關鍵指標數據提取、典型工程自動匹配、對比分析、不確定分析和綜合評價。其中，關鍵指標數據提取是根據工程性質提取指標數據，如變電工程關鍵指標主要包括電壓等級、變電站形式等。典型工程自動匹配能夠自動查詢歷史同類工程項目數據，實現工程自動匹配。對比分析能夠實現不同工程間的標準化對比分析，并以圖表方式生成分析報告。不確定分析是指加入設備材料價格等市場條件、政策標準以及定額、取費等標準套用情況，征地、拆遷等外部環境條件等不確定因素對單項工程的評估分析。
2.3 建立設備材料價格預測系統
隨著電網工程新工藝、新技術、新設備的推廣應用，設備材料購置費用占工程投資的比重不斷增加，設備材料價格對電網工程投資的影響程度日益提高。因此，建立設備材料價格預測系統有助于電網企業分析價格波動趨勢，提高工程估、概算投資準確性。
設備材料價格預測系統基于電網工程設備材料價格數據庫，通過分析設備材料價格變化趨勢，根據滾動平均法和指數平滑法建立預測模型，對設備材料價格短期以及中期走勢進行預測，同時支持單一設備材料檢索查詢和趨勢圖展現。
3 電網工程技術經濟分析系統效益
3.1 經濟效益
電網建設投資是電網企業成本的主要構成要素，電網工程造價是電網建設投資的決定因素和主要指標，合理控制工程造價，是電網可持續發展的重要保障之一。通過建設電網工程技術經濟分析系統，實現或建立單項工程技經評估模型與輔助分析工具，開展技經研究工作，為投資決策階段和初步設計階段的技經評審分析工作提供科學的支撐，提升評審效率，從而為電網企業合理控制造價提供借鑒和參考。
3.2 社會效益
電網工程建設作為經濟建設、社會發展基礎具有顯著的社會效益。本文構建的電網工程技術經濟分析系統，通過單項工程技經評估模型與輔助分析工具，對電網工程在投資決策階段和初步設計階段的投資進行合理的規劃，優化資源分配，從而提升電網工程造價管理水平，提高電網建設項目投資決策和項目設計的科學性、合理性，有效控制電網工程投資，實現電網的優化投資管理，促進電網建設可持續發展。
4 結語
本文在對電網工程技術經濟研究現狀分析的基礎上，一方面，建立了數據覆蓋面廣、內容較為完善的電網工程技術經濟數據庫，提供較為完善的數據查詢、數據分析等功能，并與其他信息系統建立靈活而方便的接口，實現技術經濟相關數據的統一管理和分析；另一方面，通過提取關鍵技經指標，建立了單項工程分析評估系統，實現評審工程與典型工程、歷史工程的自動匹配，輔助技經專家進行專業評價，提高評審效率和質量。本文的研究成果將有助于電網企業優化技經評審管理、合理控制電網工程造價和提升電網投資效率效益。
參考文獻
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篇11
美國運輸統計局（BureauofTransportationStatistics,BTS）的職責，是努力獲取數據并客觀地分析解釋數據，這些數據有利于提高人們對運輸的深入理解，將用來幫助政府決策和管理。為了達到這個目標，BTS致力于3項中心活動：創造、管理和共享運輸統計知識[5]。（1）創造運輸統計知識。運輸統計局設計和管理運輸調查，收集、解釋來自于私人組織和政府部門組織的運輸數據。（2）管理運輸統計知識。運輸統計局提取和編輯的數據來自于許多資料源，以提供專業、最新的運輸信息。（3）共享運輸統計知識。每個年度出版運輸統計報告和有關分析報告，使得BTS的合作者以及私人和政府組織能夠共享這些運輸統計知識。歐盟統計局（Eurostat）是歐洲聯盟的一個統計機構，它的任務是提供給歐盟高質量的統計信息。它收集和分析來自歐盟國家統計部門提供的統計數據并且在歐盟內進行數據的對比和分析，更為明確地實施和分析歐盟的政策。歐盟統計局主要統計的內容為：常規和地區統計；經濟與財政金融；人口和社會發展；工業、商業和服務業；農業和漁業；對外貿易；交通運輸；環境和能源；科學和技術。歐盟統計局的框架為：法律；歐洲統計系統（ESS）；統計委員會；在線共享數據系統（RSS）。歐盟統計局將交通運輸統計和環境報告統計編撰在一個年度統計報告中。而且利用RSS系統及時更新每個成員國的運輸統計信息。同時也不斷出版新的有關運輸統計數據分析，運輸統計方法探索的出版物。
1.2我國運輸統計職能部門的現狀
交通運輸部綜合規劃司下設統計處。運輸統計機構的級別較低，人員配備極少，難以應付全國繁重復雜的運輸統計任務。主要是從各司局那里直接獲取數據信息，加工整理的力量薄弱。各司局則從各省廳的對口部門內獲得數據信息。基層的運輸統計人員力量就更為薄弱。省級運輸管理局綜合規劃處其中的一項職責是負責全省道路運輸行業統計報表及抽樣調查報表的下達、匯報及上報，統計工作很多是單人負責，最多配備一個幫手。各地市（縣）的運輸管理處（所）中的運輸統計人員基本就是單人，而且多數是兼職，人員更換頻繁。基層單位統計是統計數據的源頭，基層統計工作的好壞直接影響到統計數據的質量。總之，承擔公路運輸統計具體工作的運輸管理部門，從人員配置上很難滿足運輸統計工作的要求。
1.3建立各級公路運輸統計機構
要建立運輸統計工作的長效機制，必須對現有的統計管理體制進行改革。在大部制改革的背景下，交通運輸部應整合綜合規劃司統計處的職責范圍，將水運局的統計職能納入統計處。建議在統計處內部成立道路運輸統計中心、水路運輸統計中心，分別負責全國道路、城市道路和城市公共運輸以及內河、港口、遠洋運輸數據信息的收集、處理、管理、。省、市兩級交通運輸管理部門對口成立運輸統計處、統計科，分別負責本省、地市的道路、水路、港口運輸統計工作，進行運輸統計數據的逐級收集、處理、管理、上報工作。根據目前基層運輸管理現狀，縣級運輸管理部門負責協助統計工作，而運輸統計主要由交通運輸部和省廳、地市負責完成，可以最大程度地保證統計工作的質量。建議將交通運輸部統計處的工作職責定為：①負責調大運輸統計項目。如全國公路水路運輸量專項調查[6]。②運輸統計信息的收集。收集交通運輸部各職能司局的運輸業務數據；開展與交通運輸部之外統計機構的合作，獲得相關統計數據。③運輸調查的組織。將涉及行業外的運輸調查項目外包給社會調查機構，不親自調查，而主要負責檢查、監督調查工作，回收、處理、分析數據，調查結果。省級運輸統計處和地市級運輸統計科的工作職責是配合部里的運輸統計工作，完成本省、市的重大運輸統計項目；收集省運輸管理局、地市運輸管理處職能處室的業務數據；監督檢查本省外包給社會調查機構的統計項目。這種統計管理模式除了盡可能保證運輸統計工作的成效外，也可減輕基層統計人員因工作經驗、兼職繁忙、工作調動等因素造成的基層統計工作薄弱的問題。
2完善公路運輸統計指標體系
目前我國的運輸統計指標分布于各統計報表制度中，隨著社會和運輸業的發展，指標體系需要完善和整合。發達國家運輸統計指標完整而成熟，其中一些指標完全可以借鑒。發達國家每年出版年度運輸統計報告，統計指標和圖表完整，數據挖掘分析充分，統計信息得到了充分的共享。國內運輸統計機關也應借鑒國外經驗，出版中國的運輸統計報告，真正發揮統計數據的價值。
2.1美國交通運輸統計指標體系
BTS每年出版的年度《國家交通運輸統計》，依照該交通運輸統計報告，獲得美國交通運輸統計指標體系。由于篇幅所限，這里只列出幾級指標層。第一章交通運輸系統：①交通基礎設施；②汽車、飛機、船舶數量清單；③交通運輸設施使用狀況；④出行和貨物運輸；E.交通運輸運行管理狀況。第二章交通運輸安全：①不同運輸方式的運輸安全狀況；②航空運輸安全；③高速公路運輸安全；④貨物轉運安全；⑤鐵路運輸安全；⑥水路運輸安全；⑦管道運輸安全。第三章交通運輸與經濟：①交通運輸與宏觀經濟；②交通運輸與消費者支出；③交通運輸業的營業收入、就業和生產率；④政府有關交通運輸方面的財政收入。第四章交通運輸、能源與環境；①美國和交通運輸部門的能源消耗；②不同運輸方式的能源消耗；③交通運輸的能源消耗強度和使用效率；④空氣污染；⑤水污染、噪音污染和固體廢物污染[7]。
2.2歐盟能源與交通運輸統計指標體系
歐盟運輸統計局每年出版年度《歐盟能源與運輸的統計數字》，這里也只列出幾級指標層，總體可以看出歐盟和美國的運輸統計內容基本相同，不同點只是分類和結構存在一定差異。第一部分：常規統計數據。①常規統計數據；②GDP；③就業\失業率；④不同生產部門的產值比例和就業比例；⑤人口數；⑥歐盟成員國對外貿易：進口\出口；⑦歐盟與世界其他國家統計數據的比較。第二部分：能源。①總體信息；②能源概括性信息和供應安全；③能源產品稅收；④電力；⑤能源產品價格；⑥成員國能源統計；⑦候補國家和其他歐洲國家能源統計；⑧世界能源消費統計。第三部分：交通運輸。①總體信息；②貨物運輸周轉量（歐盟27國以及不同運輸方式）；③旅客運輸周轉量（歐盟27國以及不同運輸方式）；④貨物和旅客運輸（非周轉量統計方式：航空、水路）；⑤交通基礎設施；⑥不同運輸方式的運輸工具數量；⑦運輸安全[8]。
2.3我國公路運輸統計指標體系的完善
截止2004年，經原交通部審批正式生效的公路交通統計調查項目一共10項，都是以報表制度的形式，由綜合規劃司等4個司局負責填報。現行的交通行業統計報表制度存在以下問題：第一，不同報表的一些統計指標有重疊，容易出現數據“打架”現象；第二，部分指標內容陳舊，需要更新；第三，統計報表只有表，沒有圖，缺乏直觀性；第四，不同統計報表數據的信息是分割的，沒有一個平臺將報表數據放在一起，對數據進行綜合分析、挖掘，數據的利用率低。發達國家運輸統計主要集中在運輸生產指標、運輸與經濟發展的關系、運輸安全、運輸與能源環境保護等若干方面。根據國情和數據可得性，借鑒性國外經驗，完善豐富公路運輸統計指標，建立具有中國特色的公路運輸統計指標體系。我國運輸指標體系涵蓋以上5大類統計指標。通過這些基本指標還可以挖掘出更多的擴展指標。建議對現行的10項公路統計報表進行整合，將報表制度中的指標歸類到5大類指標中，同時更新指標和添加部分新指標，形成更加完善系統的公路運輸統計指標體系。圍繞指標體系由綜合規劃司統計處負責統計數據的分析、挖掘。定期月（季）度公路交通運輸經濟分析報告，年度交通運輸統計報告，難度高的報告可委托行業專家撰寫。
3落實運輸統計信息聯系制度
運輸統計所需要的數據涉及政府部門、企事業單位，單靠運輸統計部門實地采集數據是不現實的。因此，國內外都建立了運輸信息聯系制度。發達國家普及的計算機技術和完善的法律規章，保證了制度的實施。我國的運輸統計報表制度并沒有完全落實，尤其是與企業的信息聯系制度。所以，落實運輸信息聯系制度是實施運輸統計的保障。
3.1美國的運輸統計信息聯系
美國運輸統計局通常數據收集的類型包括：需要調整的數據資料的收集，與行政部門合作進行數據的收集和統計調查[9]。美國運輸統計局已經與美國國家普查局、能源部、環保署、勞工部、商務部、聯邦公路局、國土安全部等都建立了信息交換和聯系制度。另外美國典型的運輸信息報告制度如：國家運輸數據庫（NTD），公路死亡事故分析報告系統（FARS）等。這些系統都是通過互聯網和數據庫技術收集運輸數據和信息。
3.2加拿大運輸數據庫
加拿大運輸部所屬的運輸數據處負責數據收集、維護和傳播與運輸系統相關的數據。為了有效地履行收集這些數據的職責，開發了數據即時通訊應用程序。運輸數據處選定實施的數據庫項目包括：航空運輸數據電子收集系統（E-CATS），運輸項目字典（TOD），國家路邊調查（NRS）[10]。其中連接重要航空公司和機場的ECATS系統的數據已經作為國家管理航空運輸和安全的重要參考，NRS的數據是加拿大貨物運輸量和貨物流向的主要數據來源。
3.3我國運輸統計信息聯系報表制度
首先，應建立重點運輸企業的信息聯系制度。公路運輸統計如果掌握了重點企業的運輸情況，就等于獲得運輸市場的概括情況[11]。2009年交通運輸部和國家統計局聯合下發的《交通運輸綜合統計報表制度》公布了交通運輸部部級重點聯系運輸企業名錄。但是，部級重點聯系公路運輸企業有152家，樣本數量遠遠不夠推斷全國的公路運輸情況。因此，借鑒國家綜合統計部門信息化建設的經驗，增加面向基層運輸統計機關的重點聯系運輸企業，通過建立連接各級基層運輸管理機關的企業網上直報系統，集成報表的下發、數據審核、報表上報等功能。其次，應建立與政府部門的信息聯系制度。運輸行業涉及面廣，單靠運輸管理部門一家無法獲得更為廣泛全面的信息。所以，需要與相關政府部門合作，進行信息交換。可以通過政府內部網絡信息平臺進行電子數據交換，也可簽立合作協議，定期交換紙質文件。這種合作模式，有利于發揮各自優勢，統一數據口徑，提高數據信度，節約時間和成本。基層重點聯系運輸企業、政府信息合作部門通過專用信息平臺將數據傳送到市級運輸統計科，統計科對數據匯總、審核將地市數據呈送到省級運輸統計處，統計處再經過整理、匯總、審核將省級數據呈送到交通運輸部綜合規劃司統計處。最后，報表的設計應盡量考慮企業能夠直接使用現成業務數據，這樣可以降低企業填寫報表的難度和提高報表的填寫質量。企業需要專人負責數據的采集和上報工作，將數據報送質量和企業年審掛鉤，保證數據的質量和效率。
4試行運輸統計項目外包
涉及到社會、家庭、個人的運輸統計項目，由于統計過程復雜，工作量巨大，國外開展這類項目主要外包給專業統計機構。我國運輸統計還沒有這方面的經驗，為了滿足社會對運輸統計的要求，應積極探索與社會統計機構合作，試點開展社會運輸調查。
4.1美國運輸統計項目的外包
美國運輸統計局根據運輸統計項目的特點，對一些涉及社會、家庭、個人的運輸統計項目進行了外包。由于這些調查帶有明顯的社會性質，而且調查工作量大，需要人員多，后期數據處理復雜。因此，美國官方的統計機構將這些調查項目外包給知名的社會調查機構或公司，例如：美國的GENESYS公司、M.Davis公司、MDAC公司、Westat公司、Morpace公司等。這些調查機構利用他們的專業知識、先進的調查技術進行社會調查。政府統計部門負責監督、檢查調查數據的質量。總體上，這些社會調查支持與運輸相關的廣泛的主題信息的收集。
4.2我國運輸統計項目應面向社會
從美國一些涉及全社會的運輸統計項目看出，這些項目能夠廣泛收集社會公眾的出行狀態信息，獲得居民的出行數據，以及公眾對交通運輸的意見和滿意度。對合理規劃運輸發展、規范運輸市場管理、提高運輸服務質量都有重要的現實意義。獲得民意信息恰是我國運輸行業急需重視的方面。因此，我們也應開展有關交通運輸的社會調查，獲取全社會的意見信息和數據。交通運輸部負責試點開展交通運輸社會調查項目，例如：公務出行調查、家庭出行調查、交通運輸安全調查、運輸與能源環境調查等。政府對這些調查項目主要提出指導原則和方針，具體的實施、調查程序的細節，數據采集方法等，可以外包給社會調查機構完成。政府運輸管理部門負責對社會調查機構的工作進行監督檢查，以保證調查的質量。政府部門同時也應該為機構順利完成調查，創造良好的工作環境。
5綜合運用多種調查統計技術
發達國家廣泛使用先進的統計技術，提高了統計效率，降低了統計成本，保證了統計質量。我國的運輸統計工作主要是人工操作，輔助以計算機處理。隨著我國運輸管理部門經濟條件的改善，應逐漸采用先進技術，根據調查項目的特點綜合使用多種技術手段。
5.1美國的運輸統計調查技術
國外數據采集技術非常發達且方法多樣。根據調查需要和成本約束，可以使用不同的調查方法，甚至一個調查項目同時使用多種調查方法，以達到高效、低成本、減少非抽樣誤差的目的。信件調查技術：通過郵寄信件的方式進行調查，信件內容包含調查的意義和目的、調查表、填寫說明、回執信封等。信件調查一般用在行業內針對商業機構具有強制性的調查項目中，而且調查已經在行業內較為成熟，被調查者很容易接受調查并按照要求填寫和回寄調查表[12]。例如：美國商品流動調查（CFS）、運輸者財務和運營信息調查等。電話訪談調查技術：電話調查目前在美國使用的是計算機輔助電話訪談（CATI）技術。在社會調查中，常利用該方法進行個人、家庭的民意調查，在美國已經得到廣泛應用。樣本利用電話號碼清單或者計算機隨機撥號技術進行抽樣調查獲得[13]。例如：美國家庭出行調查（NHTS）、運輸統計的綜合調查（OmnibusSurvey）調查主要利用CATI技術[14]。電腦自填式數據庫調查技術：美國國家運輸數據庫（NTD）由660個運輸服務提供者通過基于互聯網的報告系統給NTD提供數據報告。美國公路死亡事故分析報告系統（FARS），將警方交通事故報告的信息按照規定的標準編碼，錄入FARS系統的專用軟件中。計算機統計軟件：在運輸調查中還使用了先進的計算技術，在樣本分層、樣本抽樣、樣本權重的調整、數據誤差的計算和控制、數據的匯總等，都使用專門的統計軟件進行處理，大幅度提高了處理效率和準確性。運輸地理空間信息系統技術：專用軟件GeoMiler，采用地理信息系統（GIS）和空間多式聯運網絡數據庫來計算運輸英里數。它集成了解決運輸路線問題的地圖可視化功能，以處理多種運輸方式綜合運輸的選擇問題。該工具的運算法則建立在美國高速公路、鐵路、水路和航空網絡多種運輸方式的“最優路徑”選擇上。該軟件技術已應用CFS中，自動規劃商品流動需要的最優路徑，形成可視化的商品運輸流量和流向圖。
5.2根據國情借鑒國外調查統計技術
篇12
一、會計準則執行檢驗的主要分析方法與本研究的基本思路
在對會計準則執行情況進行檢驗時，重點問題是如何判斷一個企業是否遵循以及在多大程度上遵循了會計準則。Cooke（1989）在這方面最早建立了一套比較實用的評分方法，通過對比會計準則要求披露的項目數量與有關公司財務報表中實際披露的項目數量，得到一個衡量和評價公司遵循會計準則程度的“遵循度指數”。此后衡量準則遵循度的有關研究也大多采用了類似的方法（如Street&Gray，2002；Glaum&Street，2003）。Street&Bryant（2000）設計了一份遵循調查表，針對49家樣本公司的財務報表和審計報告，對照國際會計準則的具體要求，統計了公司報告對國際財務報告準則的遵循信息。Street等人（1999）采用類似方法在研究中發現，在1996年聲稱遵循了國際財務報告準則（時稱國際會計準則）的200多家公司中，遵循程度并不相同，或者說大多數公司是有選擇地執行某些準則。Spetz&Baker（1999）提出以“Saidin”指數來衡量準則的遵循度，根據信息披露的稀有程度分別確定不同的權重。
目前國內關于會計準則遵循度的實證研究以調查報告為主。與國外類似研究相比，我國對會計準則執行問題研究的一個顯著特點是，目前的權威調查報告首先是以政府會計主管部門（主要是財政部）為主體，以對上市公司年報的分析為主要形式。到目前為止，非官方進行的實證研究中，比較有代表性的主要有蔡琦梁（2007）對中小板上市公司執行新會計準則的調查分析報告，以及高利芳（2009）從基于趨同的會計準則變遷角度，對新準則執行一致性進行的實證檢驗。
就會計準則的執行水平或遵循程度而言，本文認為可以按照以下思路進行檢驗：1.應當明確的是，會計準則執行不應僅局限于形式上的采用與否，也不能僅依據是否執行了某項具體條文，更要注重準則的內在意圖和實質要求是否得到了充分和一致的體現；2.按照上述標準，在判斷和評價會計準則執行水平之前，需要先對會計準則的基本理念和特征作出整體性的概括；3.應當以會計準則的基本理念和內在要求是否得到實質性應用為依據，判斷會計準則在有關企業是否得到了遵循，進而評價會計準則執行的總體水平。因此，本文借鑒了Cooke（1989）的會計準則遵循度量化方法，首先在會計準則要求披露的項目中，歸納出能夠體現會計準則基本理念和根本特征的關鍵項目；然后，通過對比發行A+H股的上市公司財務報表中實際披露的項目數量與準則要求披露的關鍵項目數量，判斷每一公司的準則遵循度，并賦予一個分值，該分值的高低反映了企業對新準則的執行或遵循程度。
二、樣本選擇與賦分方法設計
為了便于與A股公司進行比較分析，在選擇需要檢驗的準則和披露項目時，本文在參照財政部的我國上市公司執行新會計準則情況的分析報告的基礎上，選定了8項具體準則的38個具體項目。之所以選擇這些準則，首先是借鑒了財政部會計司2007年的上市公司執行新會計準則分析報告中選取的15項具體準則，包括存貨、投資性房地產、固定資產、無形資產、非貨幣性資產交換、資產減值、職工薪酬、股份支付、債務重組、或有事項、借款費用、所得稅、企業合并、金融工具確認和計量以及每股收益準則，但是，對于相比原會計準則或會計制度沒有原則性變化或者修訂不多的，或雖然修訂明顯但是主要涉及某些特殊行業，或者相關業務在現實中發生數量和次數都很少而不具有普遍意義的，在設計準則遵循度賦分量表時都予以剔除。經過調整，最終選擇了投資性房地產、無形資產、資產減值、職工薪酬、借款費用、所得稅、企業合并以及金融工具確認和計量8項具體準則。
本研究數據來源主要是上市公司2007至2009年的年度財務報告（財務報告系來自巨潮資訊網），對我國新準則實施三年以來A+H股上市公司會計準則執行情況進行檢驗分析。樣本通過隨機抽樣方式從滬市主板取得，并且剔除了金融類公司、ST公司和所有者權益為負的公司，以及三年數據不完整的公司。經過上述調整后得到的剩余樣本共32家公司3年的96個觀測值。
在對準則遵循度進行賦分計算時，如果樣本公司對某一項目完全按要求充分披露了相關內容，即得1分；如果對有關項目進行了披露但未完全按要求披露，可得0.5分；如果完全未披露則得0分。根據上述原則賦分后，將各項目的得分相加，得到的總分即為該公司的準則遵循度分值，之后再以該分值除以全部項目均充分披露情況下可得的總分（38分），就得到每個公司的準則遵循比率。需要特別說明的是，由于一些企業并未持有投資性房地產項目，或者并非三年都有此項目，若對未持有此項目的年份給出遵循分0分，并不能真實反映企業對新準則的遵循程度。因此，對于上述情況的投資性房地產遵循了以下兩項原則：一是對于三年都未持有此項目的企業，用去除投資性房地產項目后其他項目得分合計乘以投資性房地產項目分數（5分）占全部項目總分（38分）的比例，來估算一個投資性房地產項目的總得分，不再在投資性房地產內部各項目之間分攤；二是對于三年中并非每年，而是某一年或兩年持有此項目的企業，持有年份按實際得分，未持有年份的得分使用持有年份得分的加權平均數，以便更好地反映企業對這一特定項目的披露程度。
三、A+H股公司的會計準則遵循度分析
（一）基本數據分析
表1給出了三年內所有樣本公司對有關準則遵循比率的描述性統計。根據表中的平均值和中值數據看，選定的8項具體準則中，單項準則遵循度相對較高的是借款費用準則以及金融工具確認和計量準則，遵循度相對較低的是資產減值準則、職工薪酬準則和企業合并準則。
1.投資性房地產準則。由于投資性房地產準則是一項相對較新的準則，在32家樣本公司中，只有一部分存在投資性房地產業務，而且這些公司在對投資性房地產的后續計量中絕大部分采用了成本模式。分析可能的原因，主要有兩個方面，其一是大多數企業對歷史成本計量模式的熟悉和慣性；其二是作為全新概念的投資性房地產業務對企業應用要求一定的適應時間。由于這兩方面的原因，從成本與會計處理的難度上考慮，選擇成本計量模式無疑容易為更多公司所接受。從信息披露的情況看，樣本公司較為普遍地披露了投資性房地產的確定依據、種類以及計量模式，采用公允價值模式的均披露了公允價值的確定及變動。但在投資性房地產轉換和處置方面披露不充分，遵循度比較低。可能是由于投資性房地產是一項新的準則，轉換與處置發生不頻繁，因此這兩項遵循度低并不能說明企業沒有披露的意圖。
2.無形資產準則。相比以往的無形資產準則和會計制度，現行準則的主要變化有兩點：一是增加了使用壽命不確定的無形資產類別，并對使用壽命不同的無形資產成本采用了不同的后續計量方式；二是增加了研發支出的資本化。從信息披露的遵循度情況來看，遵循度較低的主要體現在新修訂的項目：一是有些企業沒有披露使用壽命不確定的無形資產使用壽命不確定的判斷依據；二是公司對于研究開發支出中計入當期損益和確認為無形資產成本的金額披露不足。但是三年的遵循度中值均達到了80%，平均值也達到了77%，總體遵循情況比較理想。
3.資產減值準則。資產減值準則引進了資產組概念。從整體上來看，企業對資產減值準則的遵循比率是所有準則中最低的。企業對資產組的披露不充分，即使披露了資產組，也沒有披露資產組的具體組成、對資產組減值測試所使用的折現率以及可收回金額的確定。有些企業沒有按照準則規定披露重大資產減值損失，包括減值的原因與金額。大多數企業只是對可收回金額的確定依據進行了簡單說明，但對于確定公允價值減去處置費用后的凈額以及未來現金流量現值的方法披露不足。
4.職工薪酬準則。根據遵循比率看，職工薪酬準則的遵循度總體上比較低。盡管絕大多數樣本公司都披露了應支付給職工的工資、獎金、津貼和補貼，以及應當為職工繳納的“五險一金”等，但是有部分公司沒有披露辭退福利事項，而且大部分公司都沒有披露為職工提供的非貨幣利。由于對非貨幣利一項的遵循度較低導致職工薪酬項目遵循度整體偏低。
5.借款費用準則。在所有檢驗的準則中，借款費用準則的遵循度是最高的，從三年的數據來看，均值均接近90%，平均值均為100%。原因主要有兩點：一是雖然新準則增加了利息可以資本化的資產范圍，但是對無形資產與固定資產以外的資產，例如對存貨的資本化借款費用，在32家樣本公司中僅有4家公司存在，在總體中占比不超過2%；二是新舊準則在會計處理上并沒有實質性的差異。雖然總體遵循度比較高，但還存在一個普遍性問題，那就是部分企業沒有充分說明資本化率的確定依據。
6.所得稅準則。從遵循值情況來看，所得稅準則在整體上遵循度居中。對于所得稅費用主要組成部分中的每一類暫時性差異和可抵扣虧損的影響，所有樣本公司基本都按照準則規定形式披露了列報期間確認的遞延所得稅資產或遞延所得稅負債的金額。從披露情況看，最大的問題在于，對未確認遞延所得稅資產的可抵扣暫時性差異和可抵扣虧損金額的披露不足，只有不到50%的企業披露了該項內容。對于所得稅與會計利潤之間的關系，少數企業披露不充分。
7.企業合并準則。從三年遵循度來看，企業合并準則是除資產減值準則外遵循度最低的一項準則。對同一控制下企業合并的判斷以及商譽金額的披露不充分，部分企業沒有披露。被合并方自合并日起至報告期期末的收入、凈利潤和現金流量等情況，以及合并后已處置或準備處置的被合并方資產、負債的賬面價值、處置價格等內容，披露很不充分，很少有企業披露這幾項。
8.金融工具確認和計量準則。作為一項新準則，金融工具確認和計量準則與以往相關準則的主要區別在于金融工具的劃分并對不同類別的金融工具規定了不同的計量屬性，按照新的規定，公允價值成為金融工具的主要計量基礎之一。通過對樣本公司的數據進行分析，可以發現金融工具確認和計量準則的遵循度水平整體較高，其三年的中值均為90%，而且均值也達到82%，同時標準差也很小。從具體披露情況看，所有企業都按照新準則披露了金融工具的分類。幾乎所有企業都披露了交易性金融資產與可供出售金融資產公允價值的確定依據。部分企業沒有披露公允價值當期變動計入損益和權益的金額。幾乎所有公司披露了持有至到期投資以及貸款和應收賬款實際利率的確定方法，但只有一家公司進一步披露了該實際利率。
（二）基本結論
從檢驗結果看，A+H股公司對企業會計準則的執行效果總體比較理想，但同時也存在一些問題。
理想的方面主要表現在兩點：1.從得分的總體情況來看，大部分企業遵循度的平均值在70%以上，8個項目中有3個項目超過80%，甚至達到90%，這說明企業對新準則的遵循情況總體比較理想；2.從得分的趨勢來看，企業的總體得分在逐年上升，說明企業對新準則的遵循度是在逐年上升的。
存在的問題也可以從兩個方面來看：1.從總體層面來看，所有企業對某幾項準則的遵循度不理想，如對資產減值準則的遵循度，幾乎所有的企業都未能完全按照準則要求披露信息；2.從個別層面來看，不同企業對一項準則的遵循程度存在差異，但這種差異并不十分明顯。通過分析發現，披露不充分的項目大都集中在一些新的要求或者一些判斷與處理比較復雜的項目上，這或許是由于企業尚未適應新的準則所致。由此也看到了對新準則遵循度的提升空間。
四、對A股與A+H股公司會計準則執行效果的比較分析
通過對比分析，發行A+H股的企業對新準則的遵循度與僅發行A股的企業的遵循度基本一致，但也存在部分差異。
（一）執行效果對比
通過對比發現，對于無形資產準則，A股與A+H股企業執行效果均比較理想，問題主要都集中在對使用壽命不確定無形資產的判斷依據與研發支出的披露上。相對來說，借款費用準則在兩類企業的遵循度都是最高。原因可能是，雖然新準則擴大了允許利息費用資本化的資產范圍，但事實上固定資產等長期資產以外的資產符合資本化條件的情況極少，因此新舊準則在資本化問題上的差異在企業實務層面并不顯著。
對于職工薪酬與企業合并兩項準則，A股與A+H股企業遵循度都比較低。對于職工薪酬準則，問題都主要集中在對非貨幣利的披露不足。一個重要的原因可能是，非貨幣利并沒有規定固定的計提標準，而且準則也沒有要求每一個企業都必須為職工計提非貨幣利，這樣在很大程度上，對這一項目的披露留給企業很大的隨意性，屬于“原則上無錯，實質上難以監管”（高利芳，2009）。不過，雖然這兩項準則遵循度較低，但無論是A股還是A+H股企業，過去幾年中遵循度都是逐年上升的，說明企業對新準則的要求正在不斷適應并遵循。相對來看，資產減值準則遵循度最低，主要原因有二：一是資產組的確定需要作出判斷；二是可收回金額的計算涉及到公允價值的確定、對未來現金流量的預測以及折現率的確定。這些問題都具有較高的復雜性，并需要較多的職業判斷，因此，在這些項目上，企業普遍存在慣性披露不足的現象。
對所得稅準則、投資性房地產準則以及金融工具確認和計量準則，A+H股企業比A股企業遵循度普遍要高。從所得稅準則來看，主要體現在對可抵扣暫時性差異、可抵扣虧損中未確認遞延所得稅資產的金額的披露，以及所得稅與會計利潤之間關系的披露上。分析其中的原因，可能是A股企業原適用會計準則和制度未強制要求采用納稅影響會計法，與多數國內企業一樣，相當多的A股企業長期選擇使用較為簡單的應付稅款法，因此在轉向新準則要求的資產負債表債務法時，面臨較為重大而顯著的變動差異的挑戰；而發行A+H股的企業有很多在執行新準則之前已經采用了資產負債表債務法或其他納稅影響會計法，對于新準則的適應性相對較好。從投資性房地產準則來看，主要體現在對投資性房地產轉換的披露上。另外，經過比較發現，A股樣本企業對投資性房地產的后續計量全部采用了成本模式，而A+H股企業部分采用了公允價值模式，這從一個側面反映了境內企業在計量模式選擇上對于歷史成本的習慣性偏好，也反映了目前國內應用公允價值的環境仍有不少欠缺，因此境內企業對計量模式的重大變化需要更多的適應時間，而發行A+H股的企業因其境外經營的機會，可以較早和較多地接觸并掌握公允價值計量屬性，而這種差異又決定了A股企業和其他境內企業在適應計量模式有所突破的準則（如投資性房地產準則）時可能面臨比A+H股企業更大的難度。更值得一提的是，投資性房地產對于境內企業而言是全新的概念，因此在理解和遵循有關準則時也需要更多的時間。從金融工具確認和計量準則來看，A+H股企業比A股企業的遵循度要高，主要體現在公允價值變動計入損益和權益的金額項目的披露上。這一點主要與以下三點有關：第一，目前國內金融市場的發展程度仍然明顯落后于國外發達市場，金融產品的豐富性和復雜性不足，因此造成大量境內企業和會計人員對金融工具業務不夠熟悉；第二，金融工具確認和計量本身具有較高的復雜性，在沒有充分實務基礎的情況下，透徹的理解和把握更加具有難度；第三，金融工具計量中公允價值的重要性非常明顯，但我國目前金融市場的發育程度限制了公允價值的可獲得性，使金融工具的計量面臨更多的困難。
（二）執行效果差異的成因分析
通過對A股企業與A+H股企業的數據研究發現，一方面，無論境內上市還是境外上市的企業，對新會計準則的遵循度都逐年提高，我國新會計準則實施后會計信息的價值相關性顯著提高；另一方面，各年的遵循度基本呈逐年上升趨勢，說明企業正逐漸適應新準則，并不斷完善會計信息的披露。
不過，通過研究A股與A+H股企業的數據也發現，A+H企業對新準則的遵循度整體要高于A股企業，而且二者在具體準則的執行上也存在一些差異。最明顯的一點體現在A+H股企業比A股企業對公允價值的披露更加充分。這可能與二者所處的資本市場環境以及監管等因素有關。從投資性房地產、金融工具等A+H股企業遵循度明顯高于A股企業的準則來看，最為突出的問題往往體現在公允價值計量模式的應用上。公允價值變動會計信息極易受到資本市場環境的影響。目前，香港已具備較為成熟開放的市場環境，相比內地市場而言，有關交易或事項的公允價值更容易獲得，同時，成熟發達的資本市場中，價格信號能比較及時地反映交易的經濟本質，因此市場價格也必將容易受到認可。相比較而言，目前內地仍處于市場經濟成長時期，市場機制遠未達到成熟的程度，價格信號也多有扭曲，這可能是香港有關會計準則相比內地會計準則更多應用公允價值計量屬性的主要原因。
進一步分析，A股企業的會計準則遵循度總體來看略低于A+H股企業，主要原因是發行H股與A股企業所處的資本市場環境、原有會計體系和國際趨同起點不同。相比H股企業所在的香港資本市場，A股企業所在的境內資本市場發展時間短，市場體系尚不夠成熟，體制方面仍不健全。同時，香港資本市場的國際化程度較高，相關會計審計規則國際趨同的起步較早，與西方會計體系交流和銜接開始得比較早，實現趨同也更為順暢，會計人員在規則適應方面也有較高的起點，所以，A+H股企業執行新準則的基礎總體好于境內市場。
（三）新準則執行中的共性問題與改進
從研究數據來看，盡管新準則執行的前景比較樂觀，但仍存在一些不足。首先，無論是A股還是A+H股企業，從對各個具體項目遵循度的分析看，對于遵循度低的具體項目尚存在改進的空間，即企業可以通過自身努力，并保證在合理的成本—效益基礎上披露更充分的會計信息。其次，A股和A+H股企業均存在一個明顯的現象，即對傳統的或基本性項目遵循度較高，而新增項目尤其是涉及職業判斷的項目遵循度偏低。我國新企業會計準則的主要目標之一是體現國際趨同，由于國際準則旨在協調各國會計實務對重大項目的會計處理和信息披露，為了盡可能避免規則導向，對于非重要項目的規定往往不夠細致。另外，各國的會計準則和實務差異顯著，為了盡量提高準則的普遍可接受性和可操作性，往往需要對同一交易或事項的處理提供多項備選方案，這就必然要求更多的職業判斷。由于歷史的原因，我國會計實務和規則對職業判斷的要求相對較低，但是隨著企業交易或事項越來越復雜和多樣化，會計準則不可能也沒有必要對每一類可能發生的交易或事項作出詳細規定，同時，隨著我國會計準則國際化程度的不斷加深，對會計職業判斷的要求也勢必逐漸提高。
【參考文獻】
[1] 蔡琦梁.中小企業板上市公司執行新會計準則情況分析[J]. 證券市場導報，2007（7）.
[2] 高利芳.基于趨同的會計準則變遷與會計準則執行研究 [D].廈門大學博士學位論文，2009.
篇13
一、質量成本管理的重要意義
目前質量成本管理已經成為企業全面質量管理的有機組成部分，很多生產者已經認識到了質量成本數據的大部分用途。通過質量成本數據分析，可以評價產品質量和質量管理水平及其對經營業績的影響，了解產品質量的變動程度和變化趨勢，找出影響產品質量的關鍵因素及薄弱環節，并在此基礎上積極進行整改，力求使產品品牌、企業信譽、員工素質、產品質量有實質性的飛躍。另外，利用質量成本的數據信息可以向企業外部相關利益方提供質量保證能力的證據，并可將其作為確定產品價格的重要參考依據。
二、目前企業質量成本統計存在的突出問題及癥結
質量成本管理是一個新興領域，目前多數企業對這項管理活動還比較陌生。由于管理基礎薄弱，統計工作制度不健全，數據來源渠道不合理等，導致收集的數據信息缺乏完整性，進而造成統計分析結論與實際偏差較大，指導性不強，甚至誤導信息使用者。因此，提高質量成本統計完整性是改善質量成本管理、實現質量成本管理由量變到質變首要解決的問題。近幾年，許多企業已經意識到了這一問題，但如何從根本上加以改進卻缺乏有效的指導。歸結起來，主要有以下幾方面癥結。
一是對質量成本的內涵存在多種認知偏差。有的認為質量成本是為獲得質量所發生的成本，有的認為是質量部門的開支，還有的認為是與產品質量有關的成本。其實這些理解都存在一定的誤區，影響了數據歸集范圍的合理確定。二是對質量成本管理迫切性、重要性認識不足，對統計工作的重視程度不夠，錯誤地認為開展此項工作主要是用來應付質量體系認證和體系考核。三是缺乏閉環管理和必要的監督機制，數據來源可驗證性較差，出現偏差時不能及時加以糾正。四是財務會計核算與質量成本統計沒有對接，呈現“兩張皮”，財務數據信息得不到充分利用，同時財務信息與生產、服務等信息不對稱，沒有做到有效結合。五是盲目地將質量成本核算納入會計核算體系，試圖對會計核算體系“動大手術”，在會計賬簿和內部報表中陷入“數字游戲”，造成統計混亂。六是照搬傳統的成本控制方法，往往還按部門或按會計期間下達指標并進行考核，缺乏針對性和科學性，致使有些部門領導心存顧慮，出現主觀瞞報情況。七是質量成本統計范疇沒有結合行業特點、管理基礎、產品質量狀況來確定。納入質量成本統計的產品項目數量不全，覆蓋面過窄，降低了統計的完整性；同時有些項目經常變動，缺乏連續性和可比性，弱化了統計分析效果。八是質量管理人員參與質量成本管理力度不夠。受專業和工作特點的限制，單純依靠財務人員進行質量成本管理存在局限性，不能解決系統性問題。
三、提高企業質量成本統計數據完整性的對策
借鑒國外質量成本管理的成功經驗，結合以上分析，本文提出以下幾方面的改進對策。
1、科學認識質量成本內涵
質量成本的正確表述應為“用貨幣的語言，以貨幣的形式表現的質量現實與質量理想狀況的差別”。這一方面從經濟角度反映了質量問題，另一方面也反映了質量對經濟效益的影響。它具有四個基本屬性：質量成本是把質量投入與質量損失聯系起來考慮的一種觀念；研究質量正向投入和負向產出關系的一種質量管理工具；質量成本不是財務會計中的一種成本概念，它屬于管理會計的范疇，著重考慮機會成本；質量成本是質量信息的一種載體，是質量分析、控制、改進、評價和證實的工具。2、提高對質量成本管理重要性的認識
各級領導要高度重視質量成本管理工作，將其納入全面質量管理之中并作為重要的組成部分常抓不懈。
3、加強對質量成本統計完整性的監督與考核力度
建立由質量、計劃、檢驗、生產、采購等部門組成的跨部門專題小組，重點針對部門上報數據的真實性、完整性進行監督檢查（按月或按季），并出具審核意見。將審核結果納入部門年度工作考核范疇，同時制定科學、量化的考核辦法。
4、選擇切實可行的質量成本數據收集渠道
對于與財務信息緊密結合的統計項目，如預防成本、鑒定成本、外部質量保證成本以及外部故障成本中的維修差旅費等，應由財務部門直接從財務數據中提取；對于難以從會計賬簿中提取的項目，如內部故障成本、外部故障成本中的維修材料費等，應由各基層單位填報，同時報送編報說明及相關分析，經專題小組審核會簽后上報財務部門匯總。
5、搭建質量成本統計項目與內部財務預算之間的銜接平臺
在完善內部財務預算的基礎上，明確質量成本項目與財務預算項目之間的對應關系。按照對應關系，直接從財務預算中提取數據，計入相應的質量成本。這樣可有效利用財務數據，既簡便可行又避免了數據遺漏。
6、細化質量成本統計科目
按新的國家標準將質量成本劃分為預防成本、鑒定成本、外部質量保證成本、內部故障成本、外部故障成本五個一級科目，并在確定的一級科目下結合本單位實際情況進一步調整并細化二級及明細科目，確保科目的設置涵蓋全部質量成本統計項目，以避免統計漏項。
7、簡化納入質量成本管理的產品項目，按照產品類別進行統計
傳統的統計方法往往是按單臺套產品進行統計。由于單臺套產品數量眾多，類別繁雜，一方面不可能覆蓋全部產品，造成統計缺乏完整性；另一方面單臺套產品發生損失的偶然性和不確定性較大，影響分析效力。因此，按類別進行統計可以杜絕此類問題，提高統計完整性和分析有效性。
8、實行全壽命質量成本法
即納入質量成本管理的產品類別確定后，將研制、生產、交付、保修、服務全過程所發生的與產品質量有關的費用均統計到質量成本中，并對其全壽命周期進行質量成本跟蹤管理。此法與傳統的統計方法相比有顯著的進步。傳統統計方法注重期間（按年度統計較常見），而全壽命質量成本法注重產品類別，要求質量成本數據的歸集、分析按產品類別或項目進行（如×××類產品質量成本分析報告，報告期間×××年至×××年），直至保修期結束。該辦法有利于連續、完整地考察產品質量損失情況，掌握產品質量損失動態變動規律，更好地做到持續改進。
9、嘗試將質量成本統計工作職責由財務部門劃歸生產管理部門
財務部門由于受專業和工作特點的限制，對內外部損失數據信息的完整性無法進行有效把關。而生產管理部門熟悉產品情況，如果嘗試將質量成本統計工作職責劃歸生產管理部門，由其負責收集、統計并把關，財務部門、質量部門密切配合，效果會更好。
