中国省域人口数据质量的经验性评估

决策的科学性在很大程度上取决于统计数据质量的好坏。从宏观层面看,统计数据是国家宏观决策的基础；从微观层面看,企业的经营决策也离不开高质量的统计数据。因此,统计数据质量越来越受到社会的高度关注,成为当前重要的研究课题。其中,由于人口统计数据在国家宏观调控中的特殊性作用,人口数据质量备受社会关注。但人口普查的复杂性等因素也导致了人们对人口统计数据质量的好坏产生质疑。所以,评估人口数据质量就显得较有意义。本文以数据的准确性作为人口数据质量最基本的评估标准。 在对我国人口统计数据质量评估方法进行综述总结的基础上,本文将基于待评估指标自身规律的评估方法(即单独性指标评估法)和基于相关性指标的评估方法(即相关性指标评估法)应用于我国的省域人口数据质量评估。即将BENFORD法则和空间面板数据模型相结合评估我国省域人口的数据质量。利用BENFORD规则检验了我国2010年省域人口数据的准确性,检验结果显示：在0.05显著性水平下,我国省域人口数据的前两位数字的分布都服从BENFORD法则的期望分布,即我国省域人口数据没有存在异常情况,数据质量符合要求。利用空间面板数据模型分析了我国2007-2011年省域人口数据,结果显示：除去4个误差率较大省份之外,其余27个省份的人口数据质量较好。 BENFORD规则和空间面板数据模型得出了较为一致的结果,充分说明我国各省人口数据有较好的数据质量。将BENFORD法则和空间面板数据模型相结合应用于我国省域人口数据质量的评估,在一定程度上避免了我国人口统计数据的评估方法单一、评估标准太主观所导致的评估结果不明确的问题。