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一、商业计划书与可行性研究报告的现状与特点（一）基础数据的采集缺乏科学依据基础数据的采集对于整个项目的分析与决策具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成时，基础数据一般采用一手数据，因为它没有历史的轨迹来遵循。一手数据的采集方法如：问卷调查、观察、抽样技术等等。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的一些商业计划书以及可研报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源、数据提示，没有对基础数据严谨的分析。这样的报告在数据显示环节，往往是经不起推敲的。（二）数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性很多商业计划书以及可研报告一般都是前面是一系列数据，后面是一个结论。当真正去研究数据和结论时，往往是结果单一，数据和结论之间找不到必然的联系；另外就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率作出说明等等。作为专业的针对投融资商出具的项目分析报告，必须在充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析A、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做B、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。C、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的风险因素和风险变量（不可避免的），作为分析报告必须能提出来如何在项目的操作中有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。而现实当中的一些商业计划书以及可研报告在此方面的专业性还是较为欠缺的，这样往往会影响分析报告的实用价值，因此会影响到投资公司的经济效益。（三）结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究建立在定量研究基础上的分析报告还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值的东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，站在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。现实当中的一些商业计划书以及可研报告往往结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究，缺乏以上更有价值的内容。（四）现有的形式多并带有一定的目的性和倾向性根据委托方的要求操作，作为立项的依据，做出分析报告就是可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析的角度来说，对于委托方而言，可研和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多立项报告的可研分析和委托方式一致的，这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析角度来说，坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业最基准的要求，只有这样才能为客观地判断一个项目的可行性提供正确、有力的决策依据，也只有如此，才能真正更加稳妥的判断项目是否能够收益，从而保证相关人的利益。中国的投资公司要真正的走向与国际接轨的高水准公司，其出具专业分析报告的专业水准也应当走向这个趋势。
二、数据分析报告的特点目前，在国际投资领域，比较权威和流行的项目分析报告叫做数据分析报告，更强调定量研究。真正意义上的数据分析报告可以为客户带来真正巨大的经济收益，以其无可替代的优越性被真正的专业人士所推崇。数据分析报告具有以下特点：独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性、在格式上的规范性。关于独立性、定量研究的分析方法、严谨和逻辑性、战略规划性的具体说明如下。独立性报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于现有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目可采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定性和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析、国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们项目数据分析师学习课程中的学习过的模型来进行评判，包括对方案的选择采取能够使用的方法。严谨和逻辑性数据分析报告有科学的逻辑性，包括：基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？以上内容数据分析报告都会一步一步进行判断。战略规划性战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当数据分析报告能对委托方的战略规划进行策划和梳理的时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
三、数据分析报告的市场定位对于投资领域当中的数据分析报告，研究和涉及的领域表现在三个方面：项目、企业经济行为以及政府政策。从投资项目领域来看，一个项目的周期包括投资的前期、建设期、经营期三个阶段，对于数据分析报告的要求是不一样的。投资的前期是对项目预期的生命周期投入资金的投入和产出的关系，数据分析的目的是对项目的可行性做出判别，项目立项的依据。建设期的数据分析目的在于对项目建设期的投入和安排，和数据前期的数据分析结果与实施过程进行比较，根据实际情况进行相应的调整。经营期的数据分析报告是研究项目在实施以后预期和实际的偏差，找到项目科学管理的依据或对下一个项目实施的一个经验的借鉴。在企业做为载体的经济活动当中，资金有一个特点，他总是流向效益最高的地方。当资金表现在不同企业之间的流动时，表现为企业之间的购并，是资源重新配置的结果。同时在资金流动的本身也存在投资者对资金运动收益的要求，进一步而言对一个公司意味着如何实现公司股东财富的增长，如何实现公司价值的最大化。这些资金在企业当中流动的意义从数据表现为价值的评估和分析。从数据分析报告角度来说，我们可以在企业的并购和价值的评估当中为委托方提供企业并购业务当中的决策支持，为现有企业价值管理当中找到提升企业价值管理的途径和方法。对政府政策的制定，从现在来看随着市场经济的发展，社会分工的专业化以及对投资行为的客观和公正评估的要求，政府政策的制定对数据分析行业会提出更高的要求。民生的一些建设、电信产业、燃油税等项目的建设和一些政策的制定等，都会对数据分析报告有严格的要求，因而数据分析报告的市场需求空间也会更加广阔，对数据分析报告的需求是国内投资领域的必然趋势。
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）49-0248-02
随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、互联网应用的丰富，更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。“大数据”时代已经来临，它对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据是指海量数据集，其来源包括动漫数据、企业IT应用带来的数据、博客、点击流数据、社交媒体、机器和传感数据等。它是互联网、电子商务的又一次重大革命，对数据处理、数据挖掘、数据分析提出了新的挑战。如今互联网行业、电子商务行业中的数据应用及分析已经相当普遍，为了应对大数据时代的要求，同时要具备较强的统计学功底和娴熟的计算机软件运用能力，而今完全具备这些能力的数据分析专业人才是极其匮乏的。数据分析师便应运而生，不仅互联网行业、电子商务行业需要大量的数据分析师，近年来项目数据分析事务所不断涌现，而项目数据分析师因其专业技能及量化的数据分析为客户以及所在单位控制决策风险、保证利益最大化而备受各界青睐，以待遇优厚和地位尊崇而闻名国际，也被视为我国21世纪的黄金职业。《华商报》将项目数据分析师纳入了新七十二行，《HR管理世界》将项目数据分析师评为七大赚钱职业。本文就如何在统计学专业开展数据分析方向进行了阐述，首先论述了数据分析的重要意义，其次讨论了数据分析方向的课程构建，最后分析了如何加强理论与实践环节的结合。
一、数据分析的重要意义
大数据预测美国总统：美国时代周刊报道称，数据驱动的竞选决策才是奥巴马竞选获胜的关键。数据分析团队在筹集竞选经费、锁定目标选民、督促选民投票等各个环节的决策中都发挥了重要作用。这意味着华盛顿竞选专家的作用极具下降，能够分析大数据的量化分析家和程序员的地位却大幅提升。如今从事专业数据分析工作的企业如项目数据分析师事务所、数据挖掘公司等都应市场需求而大力发展，并且受到风险投资的青睐。如美国社交数据挖掘公司Datasift于2012年宣布，获得1500万美元风险投资。2013年，DataSift成为Twitter的“认证合作伙伴”，主要负责海量微博社交数据分析。这是该公司今年第二笔融资，五月份其曾融资720万美元。又如面向开发者的大数据应用软件平台服务提供商Continuity最近获得1000万美元的融资，目前融资总额已经达到1250万美元。
数据分析的应用无处不在，那什么是数据分析呢？数据分析就是用适当的统计方法对数据进行分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析技术不仅能通过对真实数据的分析去发现问题，还能够通过经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策是否可行进行分析，预测未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。在提高工作效率的基础上，也增强企业管理的科学性。无论是在国家政府部门，还是企事业单位中，数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前至关重要的一个环节。因此，针对项目可行性、风险承载力、投资回报率以及相关经济效益指标等方面的分析工作显得格外重要。在这个工作过程中，专业的数据分析人员扮演着无比重要的角色，数据分析成果的质量高低直接决定着项目投资、企业经营决策计划最终的方向。所以，各个行业对数据分析人员的需求之多是不言而喻的。传统行业，如政府机构：一类是计委、经委、统计局等一些经济综合管理部门所设有的调研处、研究室和情报所。第二类是商业、粮食、物资、银行等经济主管业务部门会设有信息中心或调研室，从本系统、本部门的业务出发进行专业性调研，提供支持本部门的市场信息。而伴随着数据分析应用的扩大，其在新兴行业中也得到了发展，如计算机软硬件及IT行业、电子商务与网络游戏、金融保险、消费品、咨询业与广告媒体、大型设备与重工业以及房地产行业等对数据分析师的需求量很大，尤其是电子商务，由于利用互联网，能够比传统零售业具有更好的数据收集和管理能力，能积累海量的数据，因此更看重从海量数据中挖掘出用户偏好和市场机会。研究机构：比如市场研究公司、咨询公司、证券公司、研究院。自主创业：取得注册项目数据分析师（CPDA）资格证可以自主创建或就业于项目数据分析师事务所等。所以，数据分析的行业应用是极其广泛的，并且随着大数据时代的到来，数据分析尤其是数据挖掘将借助互联网的发展，逐步形成人们依靠的重点，并可能成为未来发展与竞争的重点之一。由此我们可以看到数据分析师的就业前景是非常广泛而乐观的，无论是数学专业、统计专业，还是计算机专业的学生，都可以通过系统的学习数据分析课程来适应对数据分析人才的要求。
二、课程体系构建
1.主干课程。主干课程包含高代、数分、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列分析、市场调查与分析、统计预测与决策、数据结构、C语言、数据分析、数据挖掘、大数据分析与展示。理论课程的学习可以使学生了解数据分析的基本内容，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果。掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，并具备一定的分析论证能力。
2.实验课程。数据分析的操作离不开计算机。目前数据分析行业常用的一些统计软件有SAS、SPSS和R软件。SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用统计系统。它的功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SPSS软件是一个社会科学统计软件包，是采用图形菜单驱动界面的统计软件，SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，包括：数据存储和处理系统、完整连贯的统计分析工具、优秀的统计制图功能、可操纵数据的输入和输入等功能。这三个软件在数据分析中针对不同行业的需求有不同方向的应用。
3.专业课程。从数据分析的行业需求出发，好的数据分析人员不仅要有较强的数据分析能力，还要有该行业的背景及相关知识的储备，这样才能将数据分析与行业特性联系起来，发挥数据分析的最大功能，即所谓的“因地制宜”。同时要兼顾学生的兴趣与学习的联系，需提供多领域的课程选择，如：经济学、金融学、保险学、管理学、会计学等。而在软件学习方面也要拓宽渠道，除了实验课程安排学习的软件，学生可根据自身发展意向再多掌握一些软件如：SQL数据库，熟悉office常用功能，尤其熟练运用Word和PowerPoint、Excel图表及数据分析等。同时还应该结合对数据分析师的要求设置一些相关课程：投资数据分析、市场调研与预测、预测技术分析、现金流量表编制、风险投资项目筛选、不确定性分析、编制数据分析报告等。
三、实践环节
培养数据分析的专业型人才目的就是为了学以致用。数据分析本身就是为了从数据中发现问题、建立模型、预测收益风险企业决策进而做出合理正确的决策判断。因此，学习了基本的知识和技能就要运用到实际操作中。学校可以和本地的数据分析事务所，或者大量需求数据分析人员的互联网行业建立实训基地，进行合作式教学，使得学生在实习的过程中能够理论联系实际，切身体会数据分析的商业操作体系，这样就能够促进学生有目的、有取舍地针对自身情况学习钻研，继而就能够培养出适应经济发展，满足市场需求的应用型人才。
四、结语
在大数据时代到来之时，数据分析在互联网中的应用将会空前广泛，与此同时对数据分析师的需求也将会井喷，无论是在军事、工业、企业还是在政治上，大数据分析都将会十分紧缺。因此，目前对数据分析师的培养刻不容缓。本文从分析数据分析行业发展及其重要意义、数据分析专业课程设置以及教学实践环节方面对构建数据分析课程体系进行了探讨。不仅从教学课程的内容上予以安排，而且更加注重引导学生自主学习，特别强调理论结合实践的合作式教学。希望能够结合行业需求合理地构建课程，培养出专门从事数据分析的项目数据分析师，从而能够满足市场需求和自身发展。
参考文献：
[1]范金城.数据分析[M].科学出版社，2010.
1引言
近年来，暴雨等极端天气给社会管理、城市运行和人民群众生产生活造成了巨大影响，加之部分城市排水防涝等基础设施建设滞后、调蓄雨洪和应急管理能力不足，出现了严重的暴雨内涝灾害。《全国城市市政基础设施规划建设“十三五”规划》提出“加快对城市易涝点整治”“建设暴雨内涝监测体系，提高内涝预报预警能力。”如何及时、准确、完整地掌握各个城市排水防涝工作进展，对城市排水防涝工作进行科学、有效的监督指导，成为住建部、省、市城建管理部门的迫切需求。大数据技术在海量异构数据融合、分布式数据处理与计算、数据可视化等方面具有优势，［1］融合大数据技术与城市涝情监管预警业务，成为客观分析排水防涝效果，科学指导城市安全度汛的有效方法。［2］
2应用需求
基于大数据技术，通过数据集成、互联网信息爬取、传感器采集等方式收集城市易涝点信息、城市降雨信息、城市涝情信息，为用户提供综合数据分析、可视化展现等服务，为城建管理部门监督、指导城市开展排水防涝工作提供支撑平台。系统主要需求包括以下三方面:①准确、及时掌握城市降雨及涝情信息。能够从气象网站获取全国主要城市的逐小时降雨信息。从门户网站、微博等渠道爬取城市涝情相关信息，及时掌握全国各地涝情程度和影响;②城市涝情信息预警预测。综合降雨量、城市防涝标准、易涝点治理进展、历史涝情等信息，建立城市涝情预警分析模型，对全国城市未来涝情情况进行预警，指导城市排水防涝工作;③对降雨、积水、涝情等信息进行综合利用，提供每日涝情情况汇总报告、涝情周报、涝情预警情况报告。辅助领导决策，满足监督、指导各地开展排水防涝工作的需要。
3系统建设方案
3.1数据架构。排水防涝信息系统融合易涝点基础信息、补短板项目进展信息、易涝点实时监测信息、城市涝情信息、城市降雨信息，形成排水防涝综合数据库，支撑排水防涝业务处理及科学决策需要。排水防涝数据体系包括:基础数据、业务数据、决策分析数据三类:①排水防涝基础数据:基础数据包括代码数据、基础数据、空间数据。基础数据在排水防涝系统各模块共享使用;②排水防涝业务数据:包括补短板项目业务进展数据、易涝点实时监控数据以及从互联网、第三方采集的降雨数据、涝情数据、统计年鉴等排水防涝相关数据，为排水防涝分析决策提供支撑;③排水防涝决策分析数据:决策分析数据是依据数据分析与综合决策要求，对排水防涝业务数据进行加工处理形成的数据，包括排水防涝统计数据、治理系统评价数据、涝情分析预测等数据。3.2技术架构。排水防涝信息系统利用大数据平台的数据采集、存储、计算、分析能力构建，由基础设施层、综合数据库层、大数据技术支撑层、排水防涝应用层以及信息安全体系、数据指标体系组成，构建科学合理的数据分析、涝情预测模型，通过丰富、形象、易用的数据可视化技术，满足排水防涝业务的数据应用需求。①基础设施层:通过云计算技术，将网络、计算、存储、安全等基础设施池化，为大数据支撑平台、综合数据库、排水防涝应用提供稳定、可靠、高效的运行环境;②综合数据库层:将易涝点数据、涝情数据、降雨数据、监测数据等按照数据标准体系进行清理、转换、加载等处理，形成满足业务处理与分析决策的综合数据库;③大数据技术支撑层:满足分布式环境下海量异构数据采集、存储与资源管理、分布式计算框架、大数据分析与可视化展现等功能需求。主要的技术组件包括地理信息、信息爬取与搜索、数据挖掘、集成接入(ETL)、遥感遥测分析等;④信息安全体系:围绕信息保密性、真实性、可用性(CAA)目标，参照信息系统安全机制构建涵盖物理安全、网络安全、应用安全、数据安全、管理安全的数据安全服务体系，为排水防涝信息管理提供安全的数据服务;⑤数据指标体系:建立排水防涝信息的数据标准、技术标准和管理标准，确定数据采集、数据集成、数据共享的技术路线，推动数据互联互通与信息共享，形成排水防涝顶层数据指标体系;⑥排水防涝应用层:梳理排水防涝信息管理业务流程，按照数据指标体系要求，提供易涝点管理、涝情信息管理、降雨信息管理、综合数据分析、业务一张图、涝情预测等服务，满足排水防涝业务需求。3.3功能架构。排水防涝系统主要功能包括:城市降雨信息管理、涝情报告生成、综合展现一张图、统计分析、基础信息管理等模块。①城市涝情预警。融合降雨数据、防涝标准、历史涝情数据，构建涝情预警模型，提供城市涝情预警预测服务;②涝情报告生成。利用网络爬虫及语义识别技术，从微博、门户网站等渠道采集城市涝情信息。提供城市涝情周报、日报等报告生成功能;③综合展现一张图。基于二维GIS地图展现城市降雨、涝情以及易涝点位置、积水、视频等数据，实现相关数据的综合展现;④统计分析。从行政区域、时间等维度提供涝情分布、涝情趋势对比分析等功能，通过统计图表方式，实现数据的直观展现和应用;⑤基础信息管理。对城市防涝标准、易涝点位置、监测设备等基础信息进行管理，为规范城市涝情、降雨、积水等信息提供支持。
4关键技术
4.1涝情信息爬取与识别技术。4.1.1涝情信息爬取。通过爬虫采集数据主要包括三种方式:定向采集、扩展采集以及源搜索。定向采集是指限定站点或者频道来搜索，实现精确的数据采集;扩展采集是指通过设定采集的起始点和采集的深度来实现比较精确的数据采集;源搜索是指利用搜索引擎(如百度、搜狗、360等)，通过设置关键词组来实现数据的非精确采集。本项目采用定向采集方式。按照数据采集范围、关键词持续采集数据，并对重复数据进行去重，能够根据语义过滤垃圾数据。分布式城市涝情信息爬虫体系包括如下四部分:①系统管理控制台:对爬虫系统部署的软硬件资源进行监控及动态管理，包括服务器资源及网络状况、爬虫进程运行情况以及异常事件处理等;②爬取规则定义:能够依据网络爬虫的运行状况和信息爬取效果对爬取规则进行定义及优化。主要定义的爬取规则包括:爬取范围、优先策略(深度、广度)、分析词策略(关键词、剔除词)、爬取频率等;③功能中间件:主要包括爬取中间件、爬取防屏蔽中间件、数据存储中间件等，提供数据采集、分析、避免反爬取策略、数据存储及查询服务;④分布式基础设施:采用“主从”模式构建，主节点将爬取、分析任务在从服务器动态分配，并建立异常处理机制，实现爬虫高效、稳定运行。4.1.2涝情信息识别。网络爬虫依据“大雨、内涝”等关键字采集的舆情数据不都是有效涝情信息，存在大量噪声。为了提高爬虫获取涝情数据的准确率，构建了“正则关联”与机器学习算法结合的涝情信息识别模型。通过机器学习算法进行语义理解，建立爬虫抽取的数据类别库，即判读每一条数据是否与洪涝相关，从而将样本库分为两类。通过卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)提取文本上下文语义特征信息，依据属性特征对其进行分类，判别爬取的内容是否属于涝情相关的数据。该模型进一步提高了涝情数据的精准度。4.2城市涝情预警预测技术。以降雨预报、历史降雨信息、历史涝情信息、排水防涝标准、易涝点治理进展为主要因子构建城市涝情预测模型，将风险划分为“最高”“高”“较高”“一般”“无”5种等级，并三天内各城市的风险预警，为指导城市内涝工作提供决策依据。通过接入涝情城市、基于内涝点的降水实况及预报、覆盖内涝城市的降水实况及预报等数据，通过滚动计算方法，将其与城市防涝标准做对比，通过制定风险预警策略，预判城市涝情风险和易涝点涝情风险，并实时涝情预警信息。4.3排水防涝数据可视化技术。通过大数据技术融合城市涝情舆情信息、城市降雨信息、城市涝情监控实时信息，利用专题一张图、报告生成等方式实现多维度叠加式数据可视化，更好地服务综合管廊建设管理部门的规划和决策。①排水防涝专题一张图。基于GIS的业务多图层综合展现，将全国易涝点、降雨和涝情信息集中在一张图，关联降雨对涝情的影响，科学评估易涝点治理效果;②排水防涝业务分析报告:面向不同用户的业务需求，按照报告模板要求的格式、数据快速生成分析报告。报告采用文字、表格、统计图等多种数据展现形式，内容包括降雨分布情况、涝情分布情况、降雨与涝情关系分析等。
5结论
文章研究大数据在城市涝情监管预警领域的应用方案，充分发挥大数据在分布式、海量、异构数据采集、存储、处理、分析方面的优势，改变传统信息采集方式，融合易涝点数据、降雨数据、涝情数据、补短板项目数据，实现“填报型”到“监控型”应用的转变，构建城市排水防涝效果评价、涝情预测等数据分析应用模型，为促进排水防涝工作提供有力支撑。
参考文献:
［1］孙敏，王琳.大数据时代下的数据可视化方法分析［J］．软件，2019，40(9)．
［2］张丽虹.大数据背景下城市排水防涝设施动态管理系统设计［J］．工程管理与技术，2018(4)．
［3］薛祥光，蒋世峰，李萌，等.GIS在城市排水防涝中的应用趋势［J］．科技视界，2016(1):71－72.
［4］侯圣峦，刘磊，曹存根.基于语义文法的网络舆情精准分析方法研究［J］．计算机科学，2014(10)．
二、现有企业财务分析的不足
财务分析是一项技术性的工作，需要财务人员具备专业财务素养和一定的生产经营综合知识。然而现在的情况是，一方面分析人员倾注大量时间和精力撰写出来的分析报告常常得不到领导的重视和其他部门管理者的关注，财务分析变成了仅仅为了分析而分析，例行公事，应付差事；另一方面，公司的管理层和各个管理部门却常常为缺乏决策数据参考而苦恼，财务分析与公司实际生产经营活动严重脱节。依照笔者看来，现有企业财务分析主要有以下几个方面的不足：
1．数据全面，但没有针对性。企业现有的财务分析，数据不可谓不全，分析不可谓不细，但正因为太全太细，所以没有针对性。模板基本上每月是固定不变的，分析时抓取数字进行填空。这样对数字的罗列和堆砌，领导看起来既费劲，又往往忽略了问题的根本所在。所以才会导致分析人员花大力气完成的报告，对于决策者来说却毫无参考价值。
2．重数据比较，分析不够深入。笔者以前所经历的财务分析，一般而言都是数字描述较多，但数据分析的力度很小。通篇大多是比绝对值的大小，比相对值的大小，有深入一点的，也只是拿某个比率的分子分母比较一下，简单分析一下因素的影响，没有继续深入追究比率大小背后的深层原因，即采购、生产或销售上的问题，没有归纳、提炼出有价值的结论，或者因为对企业的生产经营情况等缺乏了解，有结论也是异想天开、闭门造车，与生产经营脱节。
3．重历史数据分析，轻前瞻性分析。企业财务分析的主要目的不仅仅在于通过对历史数据的分析了解企业的过去和现状，更主要是通过对企业发展趋势的分析，预测未来，为未来的生产经营决策提供依据。而现有财务分析是对已经发生的历史数据的分析，对于未来的发展趋势，以及影响生产经营决策的各个因素的变化等缺乏有意义的分析，失去了财务分析的导航作用。
4．模式和方法单一，缺乏灵活性。大部分企业的财务分析就是在上一期的财务分析模板上修改数字，进行填空，模式非常单一；而且财务分析的方法也很简单，就是跟过去比、跟预算比；在分析某个因素的成因时，也仅仅只是罗列一下某几个方面的影响，金额大小等。总而言之，对企业生产经营决策没有太大帮助。5．缺乏可比性。不同企业之间、同一企业的不同期间因为计算指标的口径不一致，财务指标缺乏可比性。比如在计算已占用资本回报率时，公式中的分子是以（利润总额＋财务费用－投资收益）＊（1－所得税率），扣除了所得税的影响，但是一些公司因为亏损而未交所得税；分母包含了所有者借款，但很多企业所有者借款是以其他应付款形式反映的，实际上应该包含在已占用资本里，但因为取数的不便在计算时不予考虑。
三、现有企业财务分析的改进
1．加强财务分析人员对生产经营的了解，以便使分析更有针对性。一方面由于对企业生产经营了解不深入，做出的分析不能切中要害；另一方面现在企业财务信息化进程深入推进，财务人员工作细化、专业化程度加深，每名财务人员不仅对企业生产经营不够了解，对其他同事的工作接触也很少，对财务各个模块的衔接关系所致甚少，因此不能有效的发现问题所在。
2．拓宽财务分析内涵。
2．1基本财务报表数据结合附注内容进行分析。如财务报表中揭示的存货信息，实际上是众多产成品、半成品、原材料等明细科目汇总而成的，因而在财务分析时，必须结合附注中存货的构成进行分析。因为存货中90％是产成品还是90％是原材料，对企业的影响可能是完全不同的。又如对应收账款的分析，必须结合报表附注中的账龄分析表，分析应收账款的可收回性，否则就可能高估应收账款的价值。
2．2表内分析与表外分析相结合。企业财务经营成果的变化，其起因并非都是财务方面的，更多的是企业非财务性的因素导致的。
2．3定量分析与定性分析相结合。财务报表所披露的信息都是定量的，而企业生产经营环境的复杂化，使定量标准经常不能全面反映企业的经营状况，必须结合定性标准的应用。
2．4企业内部分析与外部分析相结合。企业经营和理财的过程和效果往往受制于一定的外部环境。
3．专项分析与综合分析相结合。财务分析不再局限于每月一次的综合分析，而是将专项分析与综合分析相结合。在现有月度财务分析的基础上，如果发现某些项目数据异常，可随时发现，随时分析，形成专项分析报告。在对高度概括的报表数据进行分析时，可针对某一指标的异常变动进行深入挖掘，比如存货周转率的变动，可以挖掘到销货成本以及存货平均余额的变动。销货成本可以挖掘到生产经营方面的原因，存货平均余额可以分项目再进行深入挖掘，是原材料、产成品、半成品等项目的变动，进而再分清是采购、生产或是销售上的原因。
以“数据采集、数据分析”为抓手，实现微观上自己认识自己，努力形成切合实际的初步定额体系
1、水的数据采集和分析
6月初，第一期用水数据采集后，我们送扬州市节水办专家分析后，发现误差较大，管理区及时作了分析和调整，按照节水办专家的意见，重新进行用水的样本采集。6月下旬，又组织进行了为期10天的样本数据采集，依照统一每天抄表时间、统一每天抄表顺序，详细采集总水表和17只二级分水表的第一手数据，管理区平均每天用水137.81吨（最高用水151吨，最低用水115吨），平均每天总表与各分表的误差为109.5度（最高误差143度，最低误差90度），经数据对比分析，总表和分表的误差为10.42％，结合其他因素分析，误差值在正常范围，通过数据分析，使各经营区域能进行更好的用水控制。
1、电的数据采集和分析
按照京沪公司电平衡填表的要求，管理区明确专人进行数据统计，主任室要求参与数据填写部门和人员必须认真学习并且消化理解公司和管理处的每一个关于“节能降耗”的文件精神，综合部按照公司下发的表格，协调水电班进行认真填写，水电工为了确保《电平衡表》数据的填写准确，连续一周工作在各个电表之间，一小时填写一次，无一次间断，向公司节能降耗领导小组和科协专家提供了第一手的管理区电平衡数据。为了确保数据的翔实可靠，管理区主任在节假日和夜间也经常打电话询问数据采集填写情况，对于填写有疑问的表格和数据，及时做好沟通和协调工作，关键技术数据，主任召集相关部门进行会商。
此外，根据用水样本的采集经验，7月上旬，管理区又组织进行了为期10天的用电样本数据采集，依照统一每天抄表时间、统一每天抄表顺序，详细采集总电表和36只二级分电表的第一手数据，管理区平均每天用电2548.5度（最高用电2943度，最低用电2331度），平均每天总表与各分表的误差为109.5度（最高误差143度，最低误差90度），经数据对比分析，总表和分表的误差为4.29％，结合其他因素分析，误差值在正常范围，通过数据分析，使各经营区域能进行更好的用电控制。
3、油的数据采集和分析
油的数据采集分两个部分，一是车辆用油，二是配电房用油。
（1）车辆用油的采集重点是抓好车辆规范用油的管理，确保油耗采集的科学性和合理性。一是控制公务车的用车次数，同方向合并用车、不同部门合并用车、上下午协调合并用车，并实行用车预申报；二是加油控制，车辆一律在管理区加油；加油由驾驶班长、综合部门经理或节假日值班主任现场监油，要求一次性满箱加油；在外偶有加油，先请示后加油，要求限量加油，以够行使到管理区为原则，到管理区后油箱加满。
3－7月份，车辆用油主要受运行公里数影响，百公里油耗具体为金龙20.72、五十铃15.01、皮卡11.98、海马11.99，其中五十铃属于上路抢险用车，油耗受在高速路上的停留时间和夜间、高温出车时间影响。
（2）电房用油重点抓好发电时间和发电机功率的测算。3－7月份配电房共计用油500升，共发电时间26小时，平均每小时19.23升。理论估算该功率的发电机每小时耗油量20－25升，经对比分析，误差值在正常范围。
以“合理组织、科学分析”为基础，系统形成调查分析报告，努力为上级部门提供决策依据
按照7月10日公司传真电报关于节能降耗调查的通知要求，我管理区认真对照调查内容的三点指导意见，进行了调查分析，系统形成了管理区试点单位的节能降耗调查分析报告。
调查分析报告系统总结和梳理了管理区开展节能降耗活动以来的工作，通过对水、电、油的分析，反映出我管理区自从开展“节能降耗”试点工作以来，水、电、油的节能使用控制初见成效，总的数据指标在可控制范围以内，通过深入细致的第一手样本数据采集和分析，不仅切实摸清了各区域水电和车辆、配电房的使用情况，而且为管理区下一步生产经营的控制管理，积累了第一手资料。
作为节能降耗试点单位，我们对于定额体系的测算有如下建议：
1、关于水的定额制定。需要考虑冬夏用水量的变化，需要考虑冬夏蔬菜的不同，对于洗汰用水量的不同，在此基础上，方可把营收与用水量挂钩，进行吨/百元定额测算较为理想。
2、关于电的定额制定。受线路、用电器的影响较多，各用电区域、甚至各单位可能数据上差距较大，进行度/千元定额测算较为理想。
3、关于油的定额制定。需要综合考虑车辆完好率和利用率，主要是完好率和利用率的测算需请专家协助。配电房用油节能的空间不大，重点是加强用油和发电时间的管理。
4、为今后发展预留空间。要为管理区今后经营项目的增加，经营班次的调整等可预见的变化预留定额调整的空间。
作为公司节能降耗试点单位的几点体会：
1、领导重视，机制健全，节能工作初见成效。节能降耗活动开展以来，公司、管理处节能降耗领导小组领导数次到我们基层管理区听取汇报、指导推进、并和专家一道提出好的建议和
意见，上下互动，机制健全，使管理区试点工作取的了明显效果，积极引导企业走上担当社会责任的发展道路。
2、加大节能降耗的宣传力度，不断增强全员节能意识。我们采取多种措施，加强对节能降耗重要性的宣传，大力开展节能知识的宣传，积极引导员工转变观念，牢固树立和落实科学发展观，为节能降耗的顺利开展营造了浓厚的氛围。
3、要重视技术创新，加大节能改造项目的资金投入力度。正是有公司和管理处的支持，我们得以顺利进行设备改造和较快的数据采集、数据分析，真正实现了管理区自己了解自己，自己解剖自己，能够微观上分析自己，为三级单位管理区跟进公司战略发展打下了坚实的基础。
作为公司节能降耗试点单位的几点不足和认识：
一是对节能降耗工作的长期性认识要再提高，定额体系的建立和确定需要2－3年来调整和生产经营实践的验证，这期间需要扎实的工作，发扬不急不躁、务实科学的工作作风，进行深入细致的测算和反复的验证。
二是需要尽快建立与节能降耗配套的激励机制，通过激励机制的作用的发挥，推动节能降耗深入持久的开展，充分调动职工节能的主动性和创造性，鼓励节能降耗革新，从一滴水、一度电、一升油等小处抓起，确保节能降耗切实取得良好的效果。
三是对降耗工作要进行再深入细化，结合管理区餐饮、汽修、停车场的实际，找准降耗的切入点，配套好工作措施，在降耗工作上还大有文章可做。
我们下一步的工作重点：
一是继续做好设施改造，鼓励技术革新，通过技术改造和管理强化，使已经降下来的项目数据，绝不能反弹。
1 引言
图书馆学科馆员制度、学科馆员服务自上世纪80年代被提出以来，各类型图书馆在学科馆员服务领域进行了大量的探索和创新，形成了各具特色的学科馆员服务的工作流程和运行机制。目前国内许多高校图书馆已经开展了学科服务。学科服务是指图书馆为配合本校（重点）学科发展战略而提供的一项知识服务。与传统的参考咨询服务相比，学科服务更注重主动性和创新性。与学科服务同时出现的概念是学科馆员。学科馆员的职责在于了解并满足学科科研或教学活动中对相关信息资源的需求，主动提供更多的专业资源，为科研用户提供针对性强的知识服务。如何开展科研项目支持工作，正是图书馆学科服务所要研究的内容。本文着眼于国内学科服务现状，分析现有学科服务模式，探索一种基于内容层次的新型学科服务模式，为提供学科服务的高校图书馆参考。
2 学科服务模式
学科服务模式是指图书馆为完成学科服务工作而建立的一套完整的服务体系和流程，包括资源建设、学科馆员建设、学科服务内容的细分、学科服务方式的选择及其他与学科服务相关的内容。每一个学科服务模式均有其特定的服务理念，各高校图书馆根据本馆实际工作提出不同的服务理念，从而设立不同的服务模式，如清华大学提出“互动式、合作化”服务理念，并在这一理念的指导下开展“外文图书采选、新材料项目、IEEE UPP项目、学科机构库和学科数字图书馆建设”等实践工作。
2.1 高校学科服务现状调研
本文选取13所高校图书馆作为调研对象，调研内容主要为学科服务（信息服务／读者服务）模式、服务内容、执行（开展）方式等，通过访问高校图书馆主页及相关文献信息而得。详细情况见表1。
通过调研发现：
（1）学科服务实践落后于理念。调研结果显示，目前多数图书馆提供的服务仍停留在传统的图书馆服务内容上，如基础的“编制资源使用指南、文献传递、外文资源推荐、数据库检索培训、院系联系”等，提供最多的服务内容是“科技查新、论文的查收查引、开展培训讲座”。服务内容多是与图书馆日常工作相关，与资源需求调查与满足相关，可以说，不能代表学科服务“以用户和知识为中心”的宗旨。有的图书馆开展定题检索与跟踪服务，但深入分析后发现，其内容基本是“满足文献需求”和“科技查新”的综合体。真正的学科服务应该是参与到科研队伍中，在科研一线提供（方法技术、资源内容）支持。
（2）学科服务执行方式呈多样性。通过本次调研了解到，一些图书馆（如北京大学图书馆、华中科技大学图书馆）开展学科服务采用的平台是新浪博客，用户点击“学科服务”链接直接进入博客主页，留言所要咨询的内容，博主可以通过多种形式（培训信息、分享资源信息）满足用户的信息需求。另一种重要的执行方式是“学科服务梯队（团队）”的组建，队伍由馆员、教师、学生共同组成，分别负责不同的服务内容使学科服务可以顺利开展，服务效果相对较好。其他的执行方式如“学科导航、用户教育、学科服务平台建设”等丰富了学科服务开展的形式。但是丰富多彩的形式背后，存在诸多问题：博客的方式很新颖，但是点击率不高，浏览全部页面就会发现，所咨询问题多种多样，很多与学科服务不相关；学科导航基本是一个网址的超链接，有的链接到学院网站，有的链接到博客等，而非学科的重点网络资源集合。这样的发现让人深思，到底什么样的服务方式才能很好地表达学科服务的宗旨、传达学科服务的精神？
2.2 学科服务模式现状
2.2.1 学科服务传统模式
通过此次调查了解到，国内高校图书馆开展学科服务的主要模式为“学科馆员一院系顾问”模式。学科馆员是指具有较高信息素养且具备某学科专业背景知识的资深馆员，图书馆针对院系专业设置情况将学科馆员安排至一个或几个院系，为用户开展针对性较强的知识服务。院系顾问通常由各院系教师和学生担任，院系教师和学生更清楚自身的信息需求，可以配合学科馆员顺利地开展知识服务工作。在调查的对象中，清华大学很好地利用了该模式开展学科服务工作，每一级学科顾问均有明确的职责分工，每个院系均有具体的负责人。
“学科馆员-院系顾问”模式被多数高校图书馆使用，但是该模式的服务质量缺乏具体的衡量指标，服务层次划分不清晰，服务内容多为资源需求调查及基础培训等，距离真正的知识服务仍有差距。
2.2.2 学科服务新理念
2012年4月11-14日在武汉举办的“2012年学科馆员服务研讨会”，围绕“学科馆员服务：战略、模式和最佳实践”展开研讨，来自全国近百个图书馆的学科馆员交流了学科服务的服务模式、任务体系、工作机制、队伍建设、技术支撑、效果评价等，探讨了学科馆员服务进一步发展的战略规划和需要解决的重点问题等。
目前，学科服务研究主要立足于以下几个方面：
（1）支持科研创新的学科情报（知识）服务
支持科研创新是学科服务的最高目标，无论在理论还是在方法体系上都有不少成果，但在实践环节却差强人意。中国科学院国家科学图书馆在支持科研创新方面做得比较好，他们根据自身的优势资源配备尖端的情报人员，辅以高性能的管理和分析系统，给中科院的重点学科提供学科分析报告，为科研创新指明道路。另外，中国科技信息研究所提出了“基于资源分析的学科化服务模式，定期出版资源分析报告。支持科研创新的学科情报（知识）服务集成了人、资源和技术三方面的因素。
（2）科研群组集成知识服务平台
这是以技术为驱动的服务理念和模式，中科院国家图书馆的杨志萍研究员在“群组”概念的基础上提出“科研群组”概念，构建知识服务平台，实现科研群组的资源交流与共享。
（3）面向科研管理和决策的学科服务
与服务于科研创新的目的不同，科研管理和决策方面的学科服务更多地依赖文献计量理论和方法，从宏观上把握各学科科研力量的分布，包括科研人员、科研机构、学科等方面的评价，为各高校和研究院所的科研管理和决策提供帮助。
3 新型学科服务模式探索
总结调研发现，当前的学科服务模式比较强调学科馆员工作，而事实上学科馆员限于精力、时间、知识背景等因素，使得受益用户面并不是很宽，因此，有必要改进这种“学科馆员”模式，去探索一种可以利用有限的人力完成更高价值的学科服务模式。笔者认为，针对用户的需求层次和结构进行服务工作的划分，可以有效地体现学科服务工作的价值。当前学科服务工作可以引入新的理念、新的技术与方法、新的开展方式等。
3.1 结构化学科服务模式理念
3.1.1 基于数据资源，强化分析功能
学科服务注重的是对检索得到的数据进行分析，包括引文分析、文本挖掘分析等。无论哪种分析，提供数据源是开展学科服务工作的前提。高校图书馆数据库资源包含多个学科类别，或全文或摘要信息均可为开展学科分析提供支持，除了图书馆所购买资源外，还可以充分利用网络免费资源，如Google Scholar等。数据是学科服务开展的必要条件，加之利用现有较成熟技术，相信可以更好地支持学科服务的开展。在此基础上掌握简单易操作的分析软件，加强数据的分析工作。
操作简易是指各种可用于学科服务的数据分析软件操作简便、易用。许多数据库（如Web of Science、CNKI等）带有具备统计分析功能的软件，也有学者开发出了诸多可用于文献（数据）分析的软件，如CiteSpaceⅡ、HistCite等，这些软件能够处理大量的文献数据集，并根据文献引用关系进行学科动向、学科热点分析。此外，有些付费软件功能更为强大，如专利数据分析软件TDA，在出色地完成数据清洗后，可以对数据进行多维度分析。
无论是开源软件还是付费软件，使用人员经过培训后，都可以掌握使用方法。数据的预处理程序、相关算法已在软件中实现，操作者只需注意数据分析过程中的异常系数或数据，并根据经验或专家参与对数据进行调整、解读分析报告即可。操作简便的分析软件可为学科馆员开展工作提供有力支持。
3.1.2 满足多层次用户的需求
根据用户层次以及用户对学科服务水平需求的高低，提供结构化的学科服务内容。根据用户层次，作者设计了学科服务内容结构（见图1），并基于该学科服务内容结构对用户进行了调研，发现用户对新型学科服务内容支持度高。用户最关心的服务内容为“热点及前沿探索”，对“学科概貌了解”的需求最低，但也高达51.46％。综合来看，设置的五类服务内容，用户对其需求均较高，此五类服务内容具有很高的研究价值及实现价值。
3.2 结构化学科服务模式构建
知识服务，着眼于知识内容本身。从知识的来源渠道分析、知识的概貌分析再到知识的再创造，都离不开相应的技术手段和方法。本文将学科知识服务层次划分为五个层次（见图2）。图2中基础层为最底层，是对学科基础文献的需求，包括文献检索与获取。最高层次是知识的再创造层次，该层次需求量小却要求精准。
现实服务中，不同的知识服务层次对应的用户不同，服务方式与内容也不相同（见图3）。针对不同类型用户的文献信息服务需求，可以采取不同策略来满足。采取用户分类结合服务内容，开展不同层次的服务，可以很好地解决学科服务使用统一模式带来的低效益问题。
在图2的结构化学科服务模式中，开展学科服务，首先是确定服务对象，其次是针对服务对象的知识层次需求，确定服务内容，选择服务方式。
普通用户主要指在校本科生，本科生在完成本专业内容的同时，对知识的需求层次主要是前三层，当然不排除个别的高层次信息需求。对本科生采取的服务方式可以是数据库使用培训、开设数据检索课、一些科技监测软件的介绍及使用培训等。
重点用户主要指在校研究生和普通教学人员，该用户群体对知识的需求层次更高些，几乎覆盖全部层次。可以为其提供的服务内容及形式可以是学科定题跟踪、查新等，如果有必要，可以辅助开展信息获取与分析软件使用的培训。
科研团队主要指学科带头人的团队或是其他科研项目下的人员团队，科研团队对信息的需求基本是最高层次需求，所以，针对此类用户可以提供的服务方式为学科跟踪、查新，并积极参与到团队人员中，及时了解项目信息需求并提供相应信息。需要指出的是，在众多的科研团队中，会有专门的人员负责课题申请阶段的信息搜集、整理与分析，此环节是学科馆员可以参与的。
针对特大项目，可以提供的服务和科研团队类似。重点在于，特大项目可能需要多学科人才，所以，可以指定多个学科馆员参与其中开展项目初期的信息搜集与分析工作。
4 结构化学科服务模式的潜在优势
4.1 服务策略有针对性
阶梯式学科服务模式可以根据不同类别用户的需求设计不同的服务策略，类似于个性化服务。开展阶梯式学科服务，首先是对用户进行分类，之后根据用户的信息需求层次，开展相应工作。本科生属于多数高校图书馆的基础用户，也是图书馆的服务主体之一，针对此类用户应以开展信息素养课程为主。针对重点用户（博士研究生、教师、科研课题组等）则可以根据用户需要开展定题跟踪、科技查新、课题前期信息分析等工作。
4.2 促进图书馆健康成长
数字技术的飞速发展冲击着传统图书馆服务，如搜索引擎替代了传统的卡片借阅服务；网络数字资源的免费使用冲击了图书馆实体书的利用率，由于缺少用户需求，图书馆已终止了很多服务项目。如何让图书馆适应数字化发展要求？笔者认为，高质量的服务内容可以让学生深爱图书馆所拥有的资源与服务，并不断地加以利用；馆员借助阶梯式的学科服务，将图书馆与学生学习紧密联系起来，提高图书馆在学生心目中的形象，促进图书馆这个有机体健康成长。
目前质量成本管理已经成为企业全面质量管理的有机组成部分，很多生产者已经认识到了质量成本数据的大部分用途。通过质量成本数据分析，可以评价产品质量和质量管理水平及其对经营业绩的影响，了解产品质量的变动程度和变化趋势，找出影响产品质量的关键因素及薄弱环节，并在此基础上积极进行整改，力求使产品品牌、企业信誉、员工素质、产品质量有实质性的飞跃。另外，利用质量成本的数据信息可以向企业外部相关利益方提供质量保证能力的证据，并可将其作为确定产品价格的重要参考依据。
二、目前企业质量成本统计存在的突出问题及症结
质量成本管理是一个新兴领域，目前多数企业对这项管理活动还比较陌生。由于管理基础薄弱，统计工作制度不健全，数据来源渠道不合理等，导致收集的数据信息缺乏完整性，进而造成统计分析结论与实际偏差较大，指导性不强，甚至误导信息使用者。因此，提高质量成本统计完整性是改善质量成本管理、实现质量成本管理由量变到质变首要解决的问题。近几年，许多企业已经意识到了这一问题，但如何从根本上加以改进却缺乏有效的指导。归结起来，主要有以下几方面症结。
一是对质量成本的内涵存在多种认知偏差。有的认为质量成本是为获得质量所发生的成本，有的认为是质量部门的开支，还有的认为是与产品质量有关的成本。其实这些理解都存在一定的误区，影响了数据归集范围的合理确定。二是对质量成本管理迫切性、重要性认识不足，对统计工作的重视程度不够，错误地认为开展此项工作主要是用来应付质量体系认证和体系考核。三是缺乏闭环管理和必要的监督机制，数据来源可验证性较差，出现偏差时不能及时加以纠正。四是财务会计核算与质量成本统计没有对接，呈现“两张皮”，财务数据信息得不到充分利用，同时财务信息与生产、服务等信息不对称，没有做到有效结合。五是盲目地将质量成本核算纳入会计核算体系，试图对会计核算体系“动大手术”，在会计账簿和内部报表中陷入“数字游戏”，造成统计混乱。六是照搬传统的成本控制方法，往往还按部门或按会计期间下达指标并进行考核，缺乏针对性和科学性，致使有些部门领导心存顾虑，出现主观瞒报情况。七是质量成本统计范畴没有结合行业特点、管理基础、产品质量状况来确定。纳入质量成本统计的产品项目数量不全，覆盖面过窄，降低了统计的完整性；同时有些项目经常变动，缺乏连续性和可比性，弱化了统计分析效果。八是质量管理人员参与质量成本管理力度不够。受专业和工作特点的限制，单纯依靠财务人员进行质量成本管理存在局限性，不能解决系统性问题。
三、提高企业质量成本统计数据完整性的对策
借鉴国外质量成本管理的成功经验，结合以上分析，本文提出以下几方面的改进对策。
1、科学认识质量成本内涵
质量成本的正确表述应为“用货币的语言，以货币的形式表现的质量现实与质量理想状况的差别”。这一方面从经济角度反映了质量问题，另一方面也反映了质量对经济效益的影响。它具有四个基本属性：质量成本是把质量投入与质量损失联系起来考虑的一种观念；研究质量正向投入和负向产出关系的一种质量管理工具；质量成本不是财务会计中的一种成本概念，它属于管理会计的范畴，着重考虑机会成本；质量成本是质量信息的一种载体，是质量分析、控制、改进、评价和证实的工具。
2、提高对质量成本管理重要性的认识
各级领导要高度重视质量成本管理工作，将其纳入全面质量管理之中并作为重要的组成部分常抓不懈。
3、加强对质量成本统计完整性的监督与考核力度
建立由质量、计划、检验、生产、采购等部门组成的跨部门专题小组，重点针对部门上报数据的真实性、完整性进行监督检查（按月或按季），并出具审核意见。将审核结果纳入部门年度工作考核范畴，同时制定科学、量化的考核办法。 4、选择切实可行的质量成本数据收集渠道
对于与财务信息紧密结合的统计项目，如预防成本、鉴定成本、外部质量保证成本以及外部故障成本中的维修差旅费等，应由财务部门直接从财务数据中提取；对于难以从会计账簿中提取的项目，如内部故障成本、外部故障成本中的维修材料费等，应由各基层单位填报，同时报送编报说明及相关分析，经专题小组审核会签后上报财务部门汇总。
5、搭建质量成本统计项目与内部财务预算之间的衔接平台
在完善内部财务预算的基础上，明确质量成本项目与财务预算项目之间的对应关系。按照对应关系，直接从财务预算中提取数据，计入相应的质量成本。这样可有效利用财务数据，既简便可行又避免了数据遗漏。
6、细化质量成本统计科目
按新的国家标准将质量成本划分为预防成本、鉴定成本、外部质量保证成本、内部故障成本、外部故障成本五个一级科目，并在确定的一级科目下结合本单位实际情况进一步调整并细化二级及明细科目，确保科目的设置涵盖全部质量成本统计项目，以避免统计漏项。
7、简化纳入质量成本管理的产品项目，按照产品类别进行统计
传统的统计方法往往是按单台套产品进行统计。由于单台套产品数量众多，类别繁杂，一方面不可能覆盖全部产品，造成统计缺乏完整性；另一方面单台套产品发生损失的偶然性和不确定性较大，影响分析效力。因此，按类别进行统计可以杜绝此类问题，提高统计完整性和分析有效性。
8、实行全寿命质量成本法
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2012)05-0254-01
21世纪最重要的发展战略之一是全面建成信息化社会。作为四川省信息化建设的领头羊，如何运用手上现有的经济、信息两大资源，应用现代信息为政府部门实现政务领域的信息化，最终建成“信息化的政府”，提升政府执政为民水平的现实需求。是我们现在迫切需要思考的问题，本文就以单位已经实施的信息化工程做一个简单的探讨。
1、项目建设
要做好一个项目，必须在其前期阶段考虑人才管理、硬件设施购置、系统开发维护、信息收集处理四方面的工作。
1.1 人才建设
系统开发：由本单位政务应用处承担，该处曾参与起草全省信息化发展战略规划和建设，有独立完成项目设计、开发与应用技术支持服务的经验。系统维护：由本单位系统运行处承担，该处日常工作是负责拟定网络平台规划、建设、运维；承担门户网站和系统平台运维；负责省发改委机房、电话线路管理、运维，有足够的能力承担该项目完成后的系统维护工作。系统应用：该项工作的主要内容就是应用设计出来的信息工作平台，对来源信息进行深加工，如去伪存真、去粗取精等。只有将这些原始信息进行适当处理后，才能使其增值，产生出可方便用户使用，可用以指导决策的有效信息。由于这些工作的繁琐复杂，不可能交由某一个部门完成，所以必须由几个部门来分工合作。如对现实热点问题的专题研究应交由信息研究部门完成；大量信息的提炼就须依靠资源部门完成。
1.2 硬件设施
硬件设施建设包括网络硬件如网络服务器、工作站、适配器、路由器、中继器、集线器、交换机等、每人配置办公用台式机。在硬件建设上要坚持高起点、高标准、高科技、防止低水平的重复投资原则。在硬件设施建设中, 要从长远发展的角度、结合系统的实际应用、现有设备、资金状况等多方面规划设计。
1.3 应用系统建设
应用系统的建设分为两部分，一是数据库的选择，二是工作平台的组成，工作平台将在下一部分阐述。
目前，数据库领域采用的数据库模型有关系模型、网状模型、层次模型和概念模型，其中应用最广泛的是关系模型。在系统数据里面分了三种类型的数据，其中最重要的数据，是项目数据库中关于项目报批、立项、审批的内容，其次是宏观数据库中关于经济指标的基础数据，再是面向公众的外网上关于各种信息的编辑整理内容。
数据库分为两个部分：(1)存储数据库：提供各种数据的存储。这里使用的是NAS(Network Attached Storage，网络附加存储，它不仅可以在不同操作系统平台下的文件共享应用而且设备的安装、调试、使用和管理非常简单，可以节省一定费用。(2)分析数据库：可以对数据进行在线统计、数据在线分析、随即查询等发掘信息数据价值的工作
1.4 数据收集处理
(1)信息收集：包括经济研究、经济动态、经济咨询等各类信息的采集、分析、整理。(2)分析统计：提供信息的统计、查询功能，可以进行相关数据分析。(3)专业服务：提供各市州上报信息的基础服务，包括界面配置、功能权限、邮件短信功能。
2、信息化管理平台
(1)平台支持的业务范围：系统功能实现了四个方面的业务管理：1)信息化投资数据管理：关于投资规划、项目立项、投资计划下达情况。2)信息化项目管理：立项资料、文档资料等；项目相关的招标信息以及相应的执行情况。3)信息数据采集管理：组织专门人员通过外网或政府内网采集、编辑信息。4)信息化财务管理：各部门分配资金以及合理化报销程序。
(2)平台建设的原则：信息化工作管理平台建设应遵循国家、行业的相关标准，、在管理、技术及实现等方面充分借鉴国内外先进技术和单位现有系统成熟经验，设计上充分利用现有工作流程和管理体系，最大限度地简化工作流程，提高工作效率。充分利用现有软、硬件资源，不做重复或分散投资，与现有或将来的信息系统有机集成，方便系统对接和数据共享，实现业务的动态管理。
3、管理平台的主要功能
(1)综合网站：网站综合包括机构介绍、各部门工作动态、经济动态、经济研究、经济咨询、电子刊物、内部邮件入口。
(2)财务管理：通过内网，有效管理各部门财务状况，便于安排资金，控制经费的使用流向，报账流程也在该系统上一并完成。
(3)项目管理：项目管理是对整个项目生命周期的监控及管理。包括：项目立项信息、项目任务进展、项目周报简报、项目培训情况、项目一览。
(4)资源共享：资源共享里提供宏观经济数据库以及企业数据查询统计系统：宏观经济数据库涵盖工业、投资、就业、物价、规划、交通等涉及二十个关乎国民经济的数据库。内容还包括各项规划、工作法规，为内部人员工作需求提供便捷查询服务；企业数据查询统计系统是信息协会根据入会企业需要，在一定范围内公开企业信息，提供资源共享服务。
4、信息化工作管理平台应用效果总结
随着国际原油价格持续低迷和石油石化行业持续降本增效，原油生产企业经营环境形势日渐严峻。中国陆上主力油田逐步进入中后期开采阶段，大部分油田后备储量接替不足，每年都要投入巨额成本弥补自然递减以维持现有产量，许多矛盾和问题也日益突出，因此石油企业必须未雨绸缪，坚持走低成本发展之路，从而提高国际竞争力，确保石油能源的安全性和盈利性。
一、油田成本规划与控制理论架构
从成本管理发展的历史可以看到，主要分为传统成本管理阶段、作业成本管理阶段和战略成本管理阶段。战略成本理论不再仅仅关注企业微观层面，更为重要的是高度专注于战略层面，其内涵不再局限于单纯的成本动因问题，而是着眼于整个企业成本结构和产业链架构的合理性问题。
在此基础上，通过整合油田企业经济管理实践，尝试构建出包括传统成本动因、作业成本动因和战略成本动因理论的超低渗透油田成本规划与控制理论架构，从而反映不同成本管理阶段的成本动因根源，为企业正确进行成本核算和有效进行成本优化提供有力保障。油田成本核算口径主要考虑以下几种，主要的成本核算对象为材料费、燃料费、动力费、人员费用、驱油物注入费、井下作业费等；形成以基于传统成本动因理论的原油成本核算要素规划、基于作业成本动因理论的原油成本核算对象规划与基于战略成本动因理论的原油成本控制机理解析为核心模块的理论框架，如图1所示。
二、原油生产成本预测模型
原油生产成本预测是根据原油生产中基本成本数据、可能对成本产生影响的重要因素以及其他相关信息，运用定量和定性分析或二者结合的方法，同时考虑原油生产成本发展趋势和变化规律，科学的测算和逻辑的判断与预计其未来的发展水平及其变动趋势。
（一）指数平滑法预测原油生产成本
指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）中，时间序列的趋势具有稳定性或规律性，所以时间序列可以被合理地顺势推演和预测。
【吨油成本预测】
根据某油田十年的历史数据，结合上述指数平滑法的特点，当存在时间趋势时应利用二次指数平滑法进行吨油成本预测。预测模型如下：
检验数
运用指数平滑法预测成本，十分重要的是在0和1之间准确选用平滑系数。本文平滑系数选取值为0.4、0.6、0.8，代入检验公式求出检验数S，选用使S最小的平滑系数作为选取值。首先，以材料费为例（见表1）：a=0.8时，S最小，故材料费平滑系数a=0.8。同理，通过对原油其他成本项目的检验数S的计算结果，也得到a=0.8。
（二）2011-2015生产成本组合预测值
首先采用回归分析法、指数平滑法和灰色关联法计算出原油生产成本的初始预测值，接下来将不同的预测方法进行组合，可以进一步增加此次预测的可靠性。假设令原油成本预测结果分别为Yi（Y1、Y2、Y3），设置误差修正成本预测权重系数为wk（w1、w2、w3），则可以得到生产成本组合预测值Y=w1Y1+w2Y2+w3Y3。设本文预测实际值为Xt（X1、X2、X3），误差修正权重系数公式如下：
【原油吨油组合预测】
首先，分别考察三种方法预测原油吨油生产成本的误差情况。随后，利用方差倒数法计算三种方法的组合预测权重系数。依据计算得出的权重系数，可以得出相应的组合预测模型，根据此组合预测模型最终得出2011年-2015年自营原油生产成本预测值，如表2所示。
（三）生产成本预测与实际对比分析
通过以2000-2010年成本数据作为基础数据，结合以上回归分析法、指数平滑法以及灰色关联法获取了原油生产成本的初步预测值，再经过组合预测进一步增强系统的预测性能，得出最终成本预测数据。通过对比实际值与预测值之间的差异，发现预测数据与实际成本数据差异平均在20%左右，能够相对有效反映未来成本控制大体趋势，为下一部成本控制明确方向。成本控制中主要指标操作费和基本运行费预测十分精准，差异基本控制在10%以内，为下一步成本控制打下良好基础。
三、成本控制长效建议
（一）基于成本预测的预算控制理念
基于以上预测数据分析和研究成果，实际原油成本核算中能够有效预测未来年度成本情况，同时考虑油田产量目标，通过严格实施全成本预算促进成本控制。首先，优化预算管理制度，将专项费用预算指标予以细化，实行总额控制和专款专用，规范预算管理。其次，强化定期预算分析，针对重点问题进行深入分析，按月度、季度对经济活动强化分析报告。考虑控制和预算的需要，立足于油田生产经营实际情况，建立健全油田经营情况分析模版，重点关注预算进度。以经济活动分析会的形式，总结分析当期预算执行中切实存在的问题和难点，精准定位问题原因。年度预算统领全局，月度预算具体应对，月度预算是年度预算的具体化，成本费用和投资总额要严格控制在年度预算范围内，各项具体明细支出严格按月度预算控制执行，保证成本控制目标的实现。
（二）建立健全成本控制考核激励机制
成本指标完成情况与考核测评及晋升工资、绩效工资挂钩，坚决严考核、硬兑现。进一步深化成本核算到人到岗，明确个人职责与团队职责，按照职能分工，将各项指标逐层分解。纵向分解主要按照厂级、作业区级、边缘井级及岗位级设置指标。通过具体和可量化的层级指标，管理层和普通员工能够清楚直观地看到自己的成本控制目标，同时也能够看到自己的指标对其他层级的影响。横向分解主要按照成本费用归口管理原则，各职能部门直接挂钩各自分管的成本费用项目。横向分解到所有部门，纵向落实到职能部门岗位和个人，同时对应岗位员工工资收入系数相联系，形成了成本全员管理新局面。
（三）基于动因分析的成本分项控制重点
结合成本预测结果和原油生产成本历史趋势描述的结果显示：基本运行费用趋向平稳状态，人员费用刚性需求显著，折旧费用水平居高不下。可以考虑的方法是基于本文预测模型，调整基本运行费成本明细项目数据，得出最优值或近似最优值，以此来对应调整相应的费用管理模式。另外，基本运行费用可以按照高、中、低三类控制级别，针对各类操作费用明细项目的不用特征，对应的运用恰当的管控力度和方法。
（四）推进科技驱动的成本控制技术
原油生产企业持续推进管理创新，实现由粗放管理向集约化管理转变，科技驱动是重中之重。一是原油勘探中积极引进先进技术装备，通过新技术的应用持续降低探勘成本；二是针对老油区持续低产低效的现实，积极运用新工艺、新技术努力实现增产增收增效；三是要在设计、采购、生产等关键环节不断以新技术优化流程控制，配套对应成本控制措施，实现全方面、全过程、全要素成本控制工作；四是建立企业成本信息库，充分利用企业信息资源，及时提供成本信息，为成本管理提供坚实的信息保障。
参考文献：
1.1国外运输统计机构的现状
美国运输统计局（BureauofTransportationStatistics,BTS）的职责，是努力获取数据并客观地分析解释数据，这些数据有利于提高人们对运输的深入理解，将用来帮助政府决策和管理。为了达到这个目标，BTS致力于3项中心活动：创造、管理和共享运输统计知识[5]。（1）创造运输统计知识。运输统计局设计和管理运输调查，收集、解释来自于私人组织和政府部门组织的运输数据。（2）管理运输统计知识。运输统计局提取和编辑的数据来自于许多资料源，以提供专业、最新的运输信息。（3）共享运输统计知识。每个年度出版运输统计报告和有关分析报告，使得BTS的合作者以及私人和政府组织能够共享这些运输统计知识。欧盟统计局（Eurostat）是欧洲联盟的一个统计机构，它的任务是提供给欧盟高质量的统计信息。它收集和分析来自欧盟国家统计部门提供的统计数据并且在欧盟内进行数据的对比和分析，更为明确地实施和分析欧盟的政策。欧盟统计局主要统计的内容为：常规和地区统计；经济与财政金融；人口和社会发展；工业、商业和服务业；农业和渔业；对外贸易；交通运输；环境和能源；科学和技术。欧盟统计局的框架为：法律；欧洲统计系统（ESS）；统计委员会；在线共享数据系统（RSS）。欧盟统计局将交通运输统计和环境报告统计编撰在一个年度统计报告中。而且利用RSS系统及时更新每个成员国的运输统计信息。同时也不断出版新的有关运输统计数据分析，运输统计方法探索的出版物。
1.2我国运输统计职能部门的现状
交通运输部综合规划司下设统计处。运输统计机构的级别较低，人员配备极少，难以应付全国繁重复杂的运输统计任务。主要是从各司局那里直接获取数据信息，加工整理的力量薄弱。各司局则从各省厅的对口部门内获得数据信息。基层的运输统计人员力量就更为薄弱。省级运输管理局综合规划处其中的一项职责是负责全省道路运输行业统计报表及抽样调查报表的下达、汇报及上报，统计工作很多是单人负责，最多配备一个帮手。各地市（县）的运输管理处（所）中的运输统计人员基本就是单人，而且多数是兼职，人员更换频繁。基层单位统计是统计数据的源头，基层统计工作的好坏直接影响到统计数据的质量。总之，承担公路运输统计具体工作的运输管理部门，从人员配置上很难满足运输统计工作的要求。
1.3建立各级公路运输统计机构
要建立运输统计工作的长效机制，必须对现有的统计管理体制进行改革。在大部制改革的背景下，交通运输部应整合综合规划司统计处的职责范围，将水运局的统计职能纳入统计处。建议在统计处内部成立道路运输统计中心、水路运输统计中心，分别负责全国道路、城市道路和城市公共运输以及内河、港口、远洋运输数据信息的收集、处理、管理、。省、市两级交通运输管理部门对口成立运输统计处、统计科，分别负责本省、地市的道路、水路、港口运输统计工作，进行运输统计数据的逐级收集、处理、管理、上报工作。根据目前基层运输管理现状，县级运输管理部门负责协助统计工作，而运输统计主要由交通运输部和省厅、地市负责完成，可以最大程度地保证统计工作的质量。建议将交通运输部统计处的工作职责定为：①负责调大运输统计项目。如全国公路水路运输量专项调查[6]。②运输统计信息的收集。收集交通运输部各职能司局的运输业务数据；开展与交通运输部之外统计机构的合作，获得相关统计数据。③运输调查的组织。将涉及行业外的运输调查项目外包给社会调查机构，不亲自调查，而主要负责检查、监督调查工作，回收、处理、分析数据，调查结果。省级运输统计处和地市级运输统计科的工作职责是配合部里的运输统计工作，完成本省、市的重大运输统计项目；收集省运输管理局、地市运输管理处职能处室的业务数据；监督检查本省外包给社会调查机构的统计项目。这种统计管理模式除了尽可能保证运输统计工作的成效外，也可减轻基层统计人员因工作经验、兼职繁忙、工作调动等因素造成的基层统计工作薄弱的问题。
2完善公路运输统计指标体系
目前我国的运输统计指标分布于各统计报表制度中，随着社会和运输业的发展，指标体系需要完善和整合。发达国家运输统计指标完整而成熟，其中一些指标完全可以借鉴。发达国家每年出版年度运输统计报告，统计指标和图表完整，数据挖掘分析充分，统计信息得到了充分的共享。国内运输统计机关也应借鉴国外经验，出版中国的运输统计报告，真正发挥统计数据的价值。
2.1美国交通运输统计指标体系
BTS每年出版的年度《国家交通运输统计》，依照该交通运输统计报告，获得美国交通运输统计指标体系。由于篇幅所限，这里只列出几级指标层。第一章交通运输系统：①交通基础设施；②汽车、飞机、船舶数量清单；③交通运输设施使用状况；④出行和货物运输；E.交通运输运行管理状况。第二章交通运输安全：①不同运输方式的运输安全状况；②航空运输安全；③高速公路运输安全；④货物转运安全；⑤铁路运输安全；⑥水路运输安全；⑦管道运输安全。第三章交通运输与经济：①交通运输与宏观经济；②交通运输与消费者支出；③交通运输业的营业收入、就业和生产率；④政府有关交通运输方面的财政收入。第四章交通运输、能源与环境；①美国和交通运输部门的能源消耗；②不同运输方式的能源消耗；③交通运输的能源消耗强度和使用效率；④空气污染；⑤水污染、噪音污染和固体废物污染[7]。
2.2欧盟能源与交通运输统计指标体系
欧盟运输统计局每年出版年度《欧盟能源与运输的统计数字》，这里也只列出几级指标层，总体可以看出欧盟和美国的运输统计内容基本相同，不同点只是分类和结构存在一定差异。第一部分：常规统计数据。①常规统计数据；②GDP；③就业\失业率；④不同生产部门的产值比例和就业比例；⑤人口数；⑥欧盟成员国对外贸易：进口\出口；⑦欧盟与世界其他国家统计数据的比较。第二部分：能源。①总体信息；②能源概括性信息和供应安全；③能源产品税收；④电力；⑤能源产品价格；⑥成员国能源统计；⑦候补国家和其他欧洲国家能源统计；⑧世界能源消费统计。第三部分：交通运输。①总体信息；②货物运输周转量（欧盟27国以及不同运输方式）；③旅客运输周转量（欧盟27国以及不同运输方式）；④货物和旅客运输（非周转量统计方式：航空、水路）；⑤交通基础设施；⑥不同运输方式的运输工具数量；⑦运输安全[8]。
2.3我国公路运输统计指标体系的完善
截止2004年，经原交通部审批正式生效的公路交通统计调查项目一共10项，都是以报表制度的形式，由综合规划司等4个司局负责填报。现行的交通行业统计报表制度存在以下问题：第一，不同报表的一些统计指标有重叠，容易出现数据“打架”现象；第二，部分指标内容陈旧，需要更新；第三，统计报表只有表，没有图，缺乏直观性；第四，不同统计报表数据的信息是分割的，没有一个平台将报表数据放在一起，对数据进行综合分析、挖掘，数据的利用率低。发达国家运输统计主要集中在运输生产指标、运输与经济发展的关系、运输安全、运输与能源环境保护等若干方面。根据国情和数据可得性，借鉴性国外经验，完善丰富公路运输统计指标，建立具有中国特色的公路运输统计指标体系。公路运输统计指标体系应从5个方面建立。我国运输指标体系涵盖以上5大类统计指标。通过这些基本指标还可以挖掘出更多的扩展指标。建议对现行的10项公路统计报表进行整合，将报表制度中的指标归类到5大类指标中，同时更新指标和添加部分新指标，形成更加完善系统的公路运输统计指标体系。围绕指标体系由综合规划司统计处负责统计数据的分析、挖掘。定期月（季）度公路交通运输经济分析报告，年度交通运输统计报告，难度高的报告可委托行业专家撰写。
3落实运输统计信息联系制度
运输统计所需要的数据涉及政府部门、企事业单位，单靠运输统计部门实地采集数据是不现实的。因此，国内外都建立了运输信息联系制度。发达国家普及的计算机技术和完善的法律规章，保证了制度的实施。我国的运输统计报表制度并没有完全落实，尤其是与企业的信息联系制度。所以，落实运输信息联系制度是实施运输统计的保障。
3.1美国的运输统计信息联系
美国运输统计局通常数据收集的类型包括：需要调整的数据资料的收集，与行政部门合作进行数据的收集和统计调查[9]。美国运输统计局已经与美国国家普查局、能源部、环保署、劳工部、商务部、联邦公路局、国土安全部等都建立了信息交换和联系制度。另外美国典型的运输信息报告制度如：国家运输数据库（NTD），公路死亡事故分析报告系统（FARS）等。这些系统都是通过互联网和数据库技术收集运输数据和信息。
3.2加拿大运输数据库
加拿大运输部所属的运输数据处负责数据收集、维护和传播与运输系统相关的数据。为了有效地履行收集这些数据的职责，开发了数据即时通讯应用程序。运输数据处选定实施的数据库项目包括：航空运输数据电子收集系统（E-CATS），运输项目字典（TOD），国家路边调查（NRS）[10]。其中连接重要航空公司和机场的ECATS系统的数据已经作为国家管理航空运输和安全的重要参考，NRS的数据是加拿大货物运输量和货物流向的主要数据来源。
3.3我国运输统计信息联系报表制度
首先，应建立重点运输企业的信息联系制度。公路运输统计如果掌握了重点企业的运输情况，就等于获得运输市场的概括情况[11]。2009年交通运输部和国家统计局联合下发的《交通运输综合统计报表制度》公布了交通运输部部级重点联系运输企业名录。但是，部级重点联系公路运输企业有152家，样本数量远远不够推断全国的公路运输情况。因此，借鉴国家综合统计部门信息化建设的经验，增加面向基层运输统计机关的重点联系运输企业，通过建立连接各级基层运输管理机关的企业网上直报系统，集成报表的下发、数据审核、报表上报等功能。其次，应建立与政府部门的信息联系制度。运输行业涉及面广，单靠运输管理部门一家无法获得更为广泛全面的信息。所以，需要与相关政府部门合作，进行信息交换。可以通过政府内部网络信息平台进行电子数据交换，也可签立合作协议，定期交换纸质文件。这种合作模式，有利于发挥各自优势，统一数据口径，提高数据信度，节约时间和成本。技术上建议使用专用网络信息平台，能够降低数据报送成本，提高管理效率。运输统计信息联系传送路线如图2所示。基层重点联系运输企业、政府信息合作部门通过专用信息平台将数据传送到市级运输统计科，统计科对数据汇总、审核将地市数据呈送到省级运输统计处，统计处再经过整理、汇总、审核将省级数据呈送到交通运输部综合规划司统计处。最后，报表的设计应尽量考虑企业能够直接使用现成业务数据，这样可以降低企业填写报表的难度和提高报表的填写质量。企业需要专人负责数据的采集和上报工作，将数据报送质量和企业年审挂钩，保证数据的质量和效率。
4试行运输统计项目外包
涉及到社会、家庭、个人的运输统计项目，由于统计过程复杂，工作量巨大，国外开展这类项目主要外包给专业统计机构。我国运输统计还没有这方面的经验，为了满足社会对运输统计的要求，应积极探索与社会统计机构合作，试点开展社会运输调查。4.1美国运输统计项目的外包美国运输统计局根据运输统计项目的特点，对一些涉及社会、家庭、个人的运输统计项目进行了外包。由于这些调查带有明显的社会性质，而且调查工作量大，需
要人员多，后期
数据处理复杂。因此，美国官方的统计机构将这些调查项目外包给知名的社会调查机构或公司，例如：美国的GENESYS公司、M.Davis公司、MDAC公司、Westat公司、Morpace公司等。这些调查机构利用他们的专业知识、先进的调查技术进行社会调查。政府统计部门负责监督、检查调查数据的质量。总体上，这些社会调查支持与运输相关的广泛的主题信息的收集。
4.2我国运输统计项目应面向社会
从美国一些涉及全社会的运输统计项目看出，这些项目能够广泛收集社会公众的出行状态信息，获得居民的出行数据，以及公众对交通运输的意见和满意度。对合理规划运输发展、规范运输市场管理、提高运输服务质量都有重要的现实意义。获得民意信息恰是我国运输行业急需重视的方面。因此，我们也应开展有关交通运输的社会调查，获取全社会的意见信息和数据。交通运输部负责试点开展交通运输社会调查项目，例如：公务出行调查、家庭出行调查、交通运输安全调查、运输与能源环境调查等。政府对这些调查项目主要提出指导原则和方针，具体的实施、调查程序的细节，数据采集方法等，可以外包给社会调查机构完成。政府运输管理部门负责对社会调查机构的工作进行监督检查，以保证调查的质量。政府部门同时也应该为机构顺利完成调查，创造良好的工作环境。
5综合运用多种调查统计技术
发达国家广泛使用先进的统计技术，提高了统计效率，降低了统计成本，保证了统计质量。我国的运输统计工作主要是人工操作，辅助以计算机处理。随着我国运输管理部门经济条件的改善，应逐渐采用先进技术，根据调查项目的特点综合使用多种技术手段。
5.1美国的运输统计调查技术
国外数据采集技术非常发达且方法多样。根据调查需要和成本约束，可以使用不同的调查方法，甚至一个调查项目同时使用多种调查方法，以达到高效、低成本、减少非抽样误差的目的。信件调查技术：通过邮寄信件的方式进行调查，信件内容包含调查的意义和目的、调查表、填写说明、回执信封等。信件调查一般用在行业内针对商业机构具有强制性的调查项目中，而且调查已经在行业内较为成熟，被调查者很容易接受调查并按照要求填写和回寄调查表[12]。例如：美国商品流动调查（CFS）、运输者财务和运营信息调查等。电话访谈调查技术：电话调查目前在美国使用的是计算机辅助电话访谈（CATI）技术。在社会调查中，常利用该方法进行个人、家庭的民意调查，在美国已经得到广泛应用。样本利用电话号码清单或者计算机随机拨号技术进行抽样调查获得[13]。例如：美国家庭出行调查（NHTS）、运输统计的综合调查（OmnibusSurvey）调查主要利用CATI技术[14]。电脑自填式数据库调查技术：美国国家运输数据库（NTD）由660个运输服务提供者通过基于互联网的报告系统给NTD提供数据报告。美国公路死亡事故分析报告系统（FARS），将警方交通事故报告的信息按照规定的标准编码，录入FARS系统的专用软件中。计算机统计软件：在运输调查中还使用了先进的计算技术，在样本分层、样本抽样、样本权重的调整、数据误差的计算和控制、数据的汇总等，都使用专门的统计软件进行处理，大幅度提高了处理效率和准确性。运输地理空间信息系统技术：专用软件GeoMiler，采用地理信息系统（GIS）和空间多式联运网络数据库来计算运输英里数。它集成了解决运输路线问题的地图可视化功能，以处理多种运输方式综合运输的选择问题。该工具的运算法则建立在美国高速公路、铁路、水路和航空网络多种运输方式的“最优路径”选择上。该软件技术已应用CFS中，自动规划商品流动需要的最优路径，形成可视化的商品运输流量和流向图。
5.2根据国情借鉴国外调查统计技术
1.1国外运输统计机构的现状
美国运输统计局（BureauofTransportationStatistics,BTS）的职责，是努力获取数据并客观地分析解释数据，这些数据有利于提高人们对运输的深入理解，将用来帮助政府决策和管理。为了达到这个目标，BTS致力于3项中心活动：创造、管理和共享运输统计知识[5]。（1）创造运输统计知识。运输统计局设计和管理运输调查，收集、解释来自于私人组织和政府部门组织的运输数据。（2）管理运输统计知识。运输统计局提取和编辑的数据来自于许多资料源，以提供专业、最新的运输信息。（3）共享运输统计知识。每个年度出版运输统计报告和有关分析报告，使得BTS的合作者以及私人和政府组织能够共享这些运输统计知识。欧盟统计局（Eurostat）是欧洲联盟的一个统计机构，它的任务是提供给欧盟高质量的统计信息。它收集和分析来自欧盟国家统计部门提供的统计数据并且在欧盟内进行数据的对比和分析，更为明确地实施和分析欧盟的政策。欧盟统计局主要统计的内容为：常规和地区统计；经济与财政金融；人口和社会发展；工业、商业和服务业；农业和渔业；对外贸易；交通运输；环境和能源；科学和技术。欧盟统计局的框架为：法律；欧洲统计系统（ESS）；统计委员会；在线共享数据系统（RSS）。欧盟统计局将交通运输统计和环境报告统计编撰在一个年度统计报告中。而且利用RSS系统及时更新每个成员国的运输统计信息。同时也不断出版新的有关运输统计数据分析，运输统计方法探索的出版物。
1.2我国运输统计职能部门的现状
交通运输部综合规划司下设统计处。运输统计机构的级别较低，人员配备极少，难以应付全国繁重复杂的运输统计任务。主要是从各司局那里直接获取数据信息，加工整理的力量薄弱。各司局则从各省厅的对口部门内获得数据信息。基层的运输统计人员力量就更为薄弱。省级运输管理局综合规划处其中的一项职责是负责全省道路运输行业统计报表及抽样调查报表的下达、汇报及上报，统计工作很多是单人负责，最多配备一个帮手。各地市（县）的运输管理处（所）中的运输统计人员基本就是单人，而且多数是兼职，人员更换频繁。基层单位统计是统计数据的源头，基层统计工作的好坏直接影响到统计数据的质量。总之，承担公路运输统计具体工作的运输管理部门，从人员配置上很难满足运输统计工作的要求。
1.3建立各级公路运输统计机构
要建立运输统计工作的长效机制，必须对现有的统计管理体制进行改革。在大部制改革的背景下，交通运输部应整合综合规划司统计处的职责范围，将水运局的统计职能纳入统计处。建议在统计处内部成立道路运输统计中心、水路运输统计中心，分别负责全国道路、城市道路和城市公共运输以及内河、港口、远洋运输数据信息的收集、处理、管理、。省、市两级交通运输管理部门对口成立运输统计处、统计科，分别负责本省、地市的道路、水路、港口运输统计工作，进行运输统计数据的逐级收集、处理、管理、上报工作。根据目前基层运输管理现状，县级运输管理部门负责协助统计工作，而运输统计主要由交通运输部和省厅、地市负责完成，可以最大程度地保证统计工作的质量。建议将交通运输部统计处的工作职责定为：①负责调大运输统计项目。如全国公路水路运输量专项调查[6]。②运输统计信息的收集。收集交通运输部各职能司局的运输业务数据；开展与交通运输部之外统计机构的合作，获得相关统计数据。③运输调查的组织。将涉及行业外的运输调查项目外包给社会调查机构，不亲自调查，而主要负责检查、监督调查工作，回收、处理、分析数据，调查结果。省级运输统计处和地市级运输统计科的工作职责是配合部里的运输统计工作，完成本省、市的重大运输统计项目；收集省运输管理局、地市运输管理处职能处室的业务数据；监督检查本省外包给社会调查机构的统计项目。这种统计管理模式除了尽可能保证运输统计工作的成效外，也可减轻基层统计人员因工作经验、兼职繁忙、工作调动等因素造成的基层统计工作薄弱的问题。
2完善公路运输统计指标体系
目前我国的运输统计指标分布于各统计报表制度中，随着社会和运输业的发展，指标体系需要完善和整合。发达国家运输统计指标完整而成熟，其中一些指标完全可以借鉴。发达国家每年出版年度运输统计报告，统计指标和图表完整，数据挖掘分析充分，统计信息得到了充分的共享。国内运输统计机关也应借鉴国外经验，出版中国的运输统计报告，真正发挥统计数据的价值。
2.1美国交通运输统计指标体系
BTS每年出版的年度《国家交通运输统计》，依照该交通运输统计报告，获得美国交通运输统计指标体系。由于篇幅所限，这里只列出几级指标层。第一章交通运输系统：①交通基础设施；②汽车、飞机、船舶数量清单；③交通运输设施使用状况；④出行和货物运输；E.交通运输运行管理状况。第二章交通运输安全：①不同运输方式的运输安全状况；②航空运输安全；③高速公路运输安全；④货物转运安全；⑤铁路运输安全；⑥水路运输安全；⑦管道运输安全。第三章交通运输与经济：①交通运输与宏观经济；②交通运输与消费者支出；③交通运输业的营业收入、就业和生产率；④政府有关交通运输方面的财政收入。第四章交通运输、能源与环境；①美国和交通运输部门的能源消耗；②不同运输方式的能源消耗；③交通运输的能源消耗强度和使用效率；④空气污染；⑤水污染、噪音污染和固体废物污染[7]。
2.2欧盟能源与交通运输统计指标体系
欧盟运输统计局每年出版年度《欧盟能源与运输的统计数字》，这里也只列出几级指标层，总体可以看出欧盟和美国的运输统计内容基本相同，不同点只是分类和结构存在一定差异。第一部分：常规统计数据。①常规统计数据；②GDP；③就业\失业率；④不同生产部门的产值比例和就业比例；⑤人口数；⑥欧盟成员国对外贸易：进口\出口；⑦欧盟与世界其他国家统计数据的比较。第二部分：能源。①总体信息；②能源概括性信息和供应安全；③能源产品税收；④电力；⑤能源产品价格；⑥成员国能源统计；⑦候补国家和其他欧洲国家能源统计；⑧世界能源消费统计。第三部分：交通运输。①总体信息；②货物运输周转量（欧盟27国以及不同运输方式）；③旅客运输周转量（欧盟27国以及不同运输方式）；④货物和旅客运输（非周转量统计方式：航空、水路）；⑤交通基础设施；⑥不同运输方式的运输工具数量；⑦运输安全[8]。
2.3我国公路运输统计指标体系的完善
截止2004年，经原交通部审批正式生效的公路交通统计调查项目一共10项，都是以报表制度的形式，由综合规划司等4个司局负责填报。现行的交通行业统计报表制度存在以下问题：第一，不同报表的一些统计指标有重叠，容易出现数据“打架”现象；第二，部分指标内容陈旧，需要更新；第三，统计报表只有表，没有图，缺乏直观性；第四，不同统计报表数据的信息是分割的，没有一个平台将报表数据放在一起，对数据进行综合分析、挖掘，数据的利用率低。发达国家运输统计主要集中在运输生产指标、运输与经济发展的关系、运输安全、运输与能源环境保护等若干方面。根据国情和数据可得性，借鉴性国外经验，完善丰富公路运输统计指标，建立具有中国特色的公路运输统计指标体系。我国运输指标体系涵盖以上5大类统计指标。通过这些基本指标还可以挖掘出更多的扩展指标。建议对现行的10项公路统计报表进行整合，将报表制度中的指标归类到5大类指标中，同时更新指标和添加部分新指标，形成更加完善系统的公路运输统计指标体系。围绕指标体系由综合规划司统计处负责统计数据的分析、挖掘。定期月（季）度公路交通运输经济分析报告，年度交通运输统计报告，难度高的报告可委托行业专家撰写。
3落实运输统计信息联系制度
运输统计所需要的数据涉及政府部门、企事业单位，单靠运输统计部门实地采集数据是不现实的。因此，国内外都建立了运输信息联系制度。发达国家普及的计算机技术和完善的法律规章，保证了制度的实施。我国的运输统计报表制度并没有完全落实，尤其是与企业的信息联系制度。所以，落实运输信息联系制度是实施运输统计的保障。
3.1美国的运输统计信息联系
美国运输统计局通常数据收集的类型包括：需要调整的数据资料的收集，与行政部门合作进行数据的收集和统计调查[9]。美国运输统计局已经与美国国家普查局、能源部、环保署、劳工部、商务部、联邦公路局、国土安全部等都建立了信息交换和联系制度。另外美国典型的运输信息报告制度如：国家运输数据库（NTD），公路死亡事故分析报告系统（FARS）等。这些系统都是通过互联网和数据库技术收集运输数据和信息。
3.2加拿大运输数据库
加拿大运输部所属的运输数据处负责数据收集、维护和传播与运输系统相关的数据。为了有效地履行收集这些数据的职责，开发了数据即时通讯应用程序。运输数据处选定实施的数据库项目包括：航空运输数据电子收集系统（E-CATS），运输项目字典（TOD），国家路边调查（NRS）[10]。其中连接重要航空公司和机场的ECATS系统的数据已经作为国家管理航空运输和安全的重要参考，NRS的数据是加拿大货物运输量和货物流向的主要数据来源。
3.3我国运输统计信息联系报表制度
首先，应建立重点运输企业的信息联系制度。公路运输统计如果掌握了重点企业的运输情况，就等于获得运输市场的概括情况[11]。2009年交通运输部和国家统计局联合下发的《交通运输综合统计报表制度》公布了交通运输部部级重点联系运输企业名录。但是，部级重点联系公路运输企业有152家，样本数量远远不够推断全国的公路运输情况。因此，借鉴国家综合统计部门信息化建设的经验，增加面向基层运输统计机关的重点联系运输企业，通过建立连接各级基层运输管理机关的企业网上直报系统，集成报表的下发、数据审核、报表上报等功能。其次，应建立与政府部门的信息联系制度。运输行业涉及面广，单靠运输管理部门一家无法获得更为广泛全面的信息。所以，需要与相关政府部门合作，进行信息交换。可以通过政府内部网络信息平台进行电子数据交换，也可签立合作协议，定期交换纸质文件。这种合作模式，有利于发挥各自优势，统一数据口径，提高数据信度，节约时间和成本。基层重点联系运输企业、政府信息合作部门通过专用信息平台将数据传送到市级运输统计科，统计科对数据汇总、审核将地市数据呈送到省级运输统计处，统计处再经过整理、汇总、审核将省级数据呈送到交通运输部综合规划司统计处。最后，报表的设计应尽量考虑企业能够直接使用现成业务数据，这样可以降低企业填写报表的难度和提高报表的填写质量。企业需要专人负责数据的采集和上报工作，将数据报送质量和企业年审挂钩，保证数据的质量和效率。
4试行运输统计项目外包
涉及到社会、家庭、个人的运输统计项目，由于统计过程复杂，工作量巨大，国外开展这类项目主要外包给专业统计机构。我国运输统计还没有这方面的经验，为了满足社会对运输统计的要求，应积极探索与社会统计机构合作，试点开展社会运输调查。
4.1美国运输统计项目的外包
美国运输统计局根据运输统计项目的特点，对一些涉及社会、家庭、个人的运输统计项目进行了外包。由于这些调查带有明显的社会性质，而且调查工作量大，需要人员多，后期数据处理复杂。因此，美国官方的统计机构将这些调查项目外包给知名的社会调查机构或公司，例如：美国的GENESYS公司、M.Davis公司、MDAC公司、Westat公司、Morpace公司等。这些调查机构利用他们的专业知识、先进的调查技术进行社会调查。政府统计部门负责监督、检查调查数据的质量。总体上，这些社会调查支持与运输相关的广泛的主题信息的收集。
4.2我国运输统计项目应面向社会
从美国一些涉及全社会的运输统计项目看出，这些项目能够广泛收集社会公众的出行状态信息，获得居民的出行数据，以及公众对交通运输的意见和满意度。对合理规划运输发展、规范运输市场管理、提高运输服务质量都有重要的现实意义。获得民意信息恰是我国运输行业急需重视的方面。因此，我们也应开展有关交通运输的社会调查，获取全社会的意见信息和数据。交通运输部负责试点开展交通运输社会调查项目，例如：公务出行调查、家庭出行调查、交通运输安全调查、运输与能源环境调查等。政府对这些调查项目主要提出指导原则和方针，具体的实施、调查程序的细节，数据采集方法等，可以外包给社会调查机构完成。政府运输管理部门负责对社会调查机构的工作进行监督检查，以保证调查的质量。政府部门同时也应该为机构顺利完成调查，创造良好的工作环境。
5综合运用多种调查统计技术
发达国家广泛使用先进的统计技术，提高了统计效率，降低了统计成本，保证了统计质量。我国的运输统计工作主要是人工操作，辅助以计算机处理。随着我国运输管理部门经济条件的改善，应逐渐采用先进技术，根据调查项目的特点综合使用多种技术手段。
5.1美国的运输统计调查技术
国外数据采集技术非常发达且方法多样。根据调查需要和成本约束，可以使用不同的调查方法，甚至一个调查项目同时使用多种调查方法，以达到高效、低成本、减少非抽样误差的目的。信件调查技术：通过邮寄信件的方式进行调查，信件内容包含调查的意义和目的、调查表、填写说明、回执信封等。信件调查一般用在行业内针对商业机构具有强制性的调查项目中，而且调查已经在行业内较为成熟，被调查者很容易接受调查并按照要求填写和回寄调查表[12]。例如：美国商品流动调查（CFS）、运输者财务和运营信息调查等。电话访谈调查技术：电话调查目前在美国使用的是计算机辅助电话访谈（CATI）技术。在社会调查中，常利用该方法进行个人、家庭的民意调查，在美国已经得到广泛应用。样本利用电话号码清单或者计算机随机拨号技术进行抽样调查获得[13]。例如：美国家庭出行调查（NHTS）、运输统计的综合调查（OmnibusSurvey）调查主要利用CATI技术[14]。电脑自填式数据库调查技术：美国国家运输数据库（NTD）由660个运输服务提供者通过基于互联网的报告系统给NTD提供数据报告。美国公路死亡事故分析报告系统（FARS），将警方交通事故报告的信息按照规定的标准编码，录入FARS系统的专用软件中。计算机统计软件：在运输调查中还使用了先进的计算技术，在样本分层、样本抽样、样本权重的调整、数据误差的计算和控制、数据的汇总等，都使用专门的统计软件进行处理，大幅度提高了处理效率和准确性。运输地理空间信息系统技术：专用软件GeoMiler，采用地理信息系统（GIS）和空间多式联运网络数据库来计算运输英里数。它集成了解决运输路线问题的地图可视化功能，以处理多种运输方式综合运输的选择问题。该工具的运算法则建立在美国高速公路、铁路、水路和航空网络多种运输方式的“最优路径”选择上。该软件技术已应用CFS中，自动规划商品流动需要的最优路径，形成可视化的商品运输流量和流向图。
5.2根据国情借鉴国外调查统计技术
