《人力资源和社会保障统计数据质量控制：从报表系统数据接收到精准管控》
一、引言
人力资源和社会保障统计数据在政策制定、资源分配、就业趋势分析以及社会保障体系完善等多方面有着至关重要的意义，随着信息技术的发展，人力资源社会保障统计报表系统成为数据收集的重要平台，而对该系统接收数据进行质量控制是确保数据有效性和可靠性的关键环节。
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二、数据接收前的准备工作
（一）制度与标准制定
为了确保从报表系统接收到高质量的数据，必须先建立完善的统计制度和数据标准，明确各类统计指标的定义、统计口径、计算方法等，在就业统计方面，要清晰界定就业人员的范围，是指法定劳动年龄内，有劳动能力，通过各种方式参加社会劳动，并取得劳动报酬或经营收入的人员，这种明确的定义有助于在数据接收时准确判断数据的合理性。
（二）人员培训
对负责数据报送和审核的相关人员进行培训，培训内容包括统计法规、报表系统的操作流程、数据质量要求等，通过培训，使报送人员能够准确无误地录入数据，审核人员能够敏锐地发现数据中的问题，在社会保险参保数据报送中，培训可以让基层工作人员清楚了解不同险种参保人数统计时需要排除的重复参保等特殊情况。
三、数据接收过程中的质量控制
（一）数据完整性检查
1、在报表系统接收数据时，首先要检查必填项是否完整，企业报送的员工工资信息中，员工基本信息（如姓名、身份证号等）以及工资总额、基本工资等关键数据项如果缺失，将严重影响后续的统计分析。
2、对于关联数据的完整性也要进行核查，比如在失业登记与失业保险金领取数据之间，如果存在失业登记人数众多但失业保险金领取人数极少且没有合理说明的情况，可能意味着数据存在缺失或者不准确的问题。
（二）数据逻辑关系验证
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1、报表系统中的不同数据之间往往存在逻辑关系，在人力资源流动统计中，一个地区的人才流入数量与流出数量之和应该与净流动数量存在合理的计算关系，如果数据违背这种逻辑关系，如流入数量加上流出数量不等于净流动数量（考虑到统计误差范围之外），则数据可能存在错误。
2、再如，在社会保障缴费数据方面，缴费基数与缴费金额之间存在一定的比例关系，如果某企业报送的缴费金额与按照缴费基数计算得出的结果严重不符，就需要对数据进行进一步的核实。
（三）数据格式检查
1、检查数据的格式是否符合要求，日期格式必须按照规定的年 - 月 - 日格式填写，数字格式不能出现非数字字符（除了特定的表示方式，如千分位分隔符等），如果数据格式错误，可能会导致数据在后续的汇总和分析过程中出现错误。
2、对于一些编码类的数据，如行业代码、职业代码等，要确保其符合既定的编码规则，如果代码填写错误，将影响对数据按行业、职业等分类进行统计分析的准确性。
四、数据接收后的审核与反馈
（一）人工审核与系统审核相结合
1、在数据接收后，除了系统自动进行的审核外，还需要人工进行二次审核，人工审核可以发现一些系统难以识别的问题，如数据的合理性判断，某个小型企业报送的员工平均工资过高，远远超出同行业水平，虽然数据在逻辑关系和格式上可能没有问题，但从实际情况来看可能存在异常，人工审核就可以对这种情况进行深入调查。
2、系统审核则可以快速地对大量数据进行规律性的检查，利用数据挖掘技术对历史数据和当前接收数据进行对比分析，发现数据中的异常波动情况。
（二）反馈与修正
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1、一旦发现数据存在问题，要及时向报送单位或个人反馈，反馈内容应明确指出数据存在的问题、可能的原因以及修正的要求，如果某单位报送的社会保险参保人数与上一周期相比出现不合理的大幅波动，反馈时应告知其对比情况，并要求其检查数据来源是否准确，是否存在漏报或误报的情况。
2、报送单位或个人应根据反馈及时对数据进行修正，并重新报送，要对修正过程进行记录，以便后续查询和追溯数据质量问题的解决过程。
五、数据质量持续改进
（一）建立数据质量评估体系
定期对从报表系统接收的数据质量进行评估，评估指标可以包括数据的准确性、完整性、及时性等，通过对这些指标的量化分析，了解数据质量的现状和变化趋势，可以计算数据错误率（错误数据数量与总数据数量的比例）来衡量准确性，通过统计按时报送数据的比例来评估及时性。
（二）问题总结与改进措施
根据数据质量评估结果，总结存在的问题，如果发现某个地区的就业数据在准确性方面存在较多问题，可能是由于基层统计人员对新的就业统计口径理解不透彻导致的，针对这些问题，制定相应的改进措施，如加强对基层统计人员的培训、优化报表系统的提示功能等，从而不断提高人力资源和社会保障统计数据的质量。
通过以上从数据接收前到接收后以及持续改进的一系列流程规范，可以有效地对人力资源社会保障统计报表系统接收的数据进行质量控制，为人力资源和社会保障事业的科学决策提供坚实的数据支撑。
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