強化統計數據分析，提高數據運用能力

卜玉

（中國石油化工股份有限公司安慶分公司，安徽安慶 246002）

摘 要：本文闡述了強化統計數據分析在企業統計管理和生產經營管理中的重要意義。舉例說明了提高統計分析水平必須要提高數據的運用能力。深化統計分析，提高統計管理水平，必須加強人員培訓，提高統計人員的數據運用等綜合分析能力。

關鍵詞：統計數據；分析；運用；能力

Abstract: In this paper, statistical data analysis to strengthen the management and production of statistics in business management in importance. Illustrates the need to improve the level of statistical analysis to improve the ability to use the data. Deepen the statistical analysis, to improve statistical management, the need to strengthen personnel training, improve the use of statisticians and other comprehensive data analysis capabilities.

Key words:statistical data;analysis;use;ability to

一、概述

企業統計工作是對企業實行科學管理、監督整個企業活動的重要手段，是企業制定計劃的重要依據。當前，隨着現代企業制度的建立和現代化管理的發展，企業統計工作不僅要通過蒐集、整理各種統計數據及時向企業領導和上級主管提供企業生產經營活動的基本狀況，反映計劃的執行情況，回答企業各種經濟現象的增減變化和經濟活動的升降趨勢，還要深入開發和充分運用統計信息資源，及時發現和分析生產經營過程中出現的偏差，爲企業科學決策提供依據。因此，強化統計信息資源利用，提高數據運用能力，開展定量分析與定性分析相結合的研究活動是統計工作發展的必然趨勢。

二、化統計數據分析的重要意義

1、強化統計數據分析是提升統計管理水平的需要。企業的生產經營過程涉及原材料的採購、裝置物料的消耗、產品的產出、銷售等環節，物料在企業生產經營各環節的流動過程中產生了大量的統計數據。統計部門對統計數據進行蒐集、加工、整理、分析形成了生產經營統計信息。這些統計信息是企業寶貴的資源，既是對企業過去的描述，又是企業現實生產經營的指導和企業未來發展預測的基礎。在過去的統計工作中，由於各方面的原因，統計數據僅停留在數據蒐集、加工、整理和對內、對外提供統計數據上，沒有緊密地結合企業內部的資源、生產經營狀況和外部的市場環境變化，開展統計數據的分析。由於缺少了統計數據分析或統計分析深度不夠，統計信息不能變成生產經營“有用”的信息，使統計的“信息”、“諮詢”、“監督”三大職能中統計信息的重要作用在生產經營管理中難以有效的發揮。因此，強化統計數據分析，把統計工作的重心轉移到圍繞企業生產經營的工作重點與難點，運用統計數據，深化統計分析，是現階段發揮統計管理作用，提升統計管理水平的迫切需要。

2、強化統計數據分析是企業精細化管理的需要。生產在不斷髮展，事物在不斷地發生變化。企業的各項經濟指標總是此長彼消，有升有降，起伏波動，在各方面都有可能出現薄弱環節。今天這個薄弱環節加強了，明天另一個薄弱環節又可能突出了，企業生產就是在這樣平衡不平衡平衡的運動中進行的。企業如果不去經常開展統計數據的分析，薄弱環節就往往會被忽視，或者等到發現已經爲時太晚，損失難以挽回了。企業的精細化管理就是要不斷地發現薄弱環節，並有針對性的堵塞漏洞和改進管理。因此，要經常性的、有目的的運用統計數據進行分析研究工作，不斷地總結經驗，找出差距，挖掘潛力，推進企業精細化管理。加強統計數據的分析和研究，可以揭示企業管理中存在的漏洞和薄弱環節，促使企業制定各項管理的措施，完善制度，進一步提高企業精細化管理水平。

3、強化統計數據分析是企業挖潛增效的需要。統計工作是通過蒐集、彙總、計算統計數據來反映事物的面貌與發展規律，有兩個鮮明的特點：一是數量性。即通過數字揭示事物在特定時間特定方面的數量特徵，幫助我們對事物進行定量乃至定性分析。二是綜合性。企業統計信息從整體上看，涉及企業生產、經營、改革、發展及建設各個領域，也涉及企業內部管理的每個環節。利用統計信息，不僅可以對事物本身進行定量定性分析，而且可以對不同事物進行有聯繫的綜合性分析。既可縱向對比，分析企業不同時期以及相同的生產狀況下指標完成情況，與企業的最先進指標進行對比；也可橫向對比，將本企業指標與國際、國內先進水平、同行業水平進行對比分析，找出本企業的差距以及進一步降低損耗的空間，爲企業的挖潛增效和降本減費提供全面、準確的參考依據，發揮其他任何工作都難以發揮的參謀作用，推動挖潛增效活動的深入開展。

三、提高統計數據運用的`能力對統計分析的重要性

1、企業要充分利用統計資源，對某一現象（或某些現象）進行多層次、多方位分析研究，找出現象的本質和規律以便於發揚和改進。深層次的統計分析，在於能夠透過數據的比較與分析，揭示管理中存在的問題，提出改進的措施。在統計分析中，要想分析能真正在管理中發揮作用，有必要提高統計人員對數據運用的能力。

以××熱電廠有關統計數據爲例：

安慶石化熱電廠2006年一季度電量產銷數據

以上簡單的統計數據即可以衍生出以下分析內容：一是發電量增長的原因是什麼；二是售電量增長的原因是什麼，不同電價的電量變化幅度，電量增長是否帶來了效益增長；三是發電量增幅與售電量增幅不同，引起這一現象的原因是什麼，生產運行中採取了哪些優化措施，還有哪些方面未做到位，通過細化分析，企業應該如何鞏固已經取得的節能效果或採取哪些改進措施。統計人員如能夠就以上問題進行深入分析，在此基礎上編制分析報告，將對企業生產經營工作發揮積極的諮詢和監督作用，切實提高統計工作的質量和水平。

2、現在針對以上分析內容的第三點進行展開分析，尋找影響發電量與售電量變化的主要因素。上表中安慶石化熱電廠2006年一季度售電量與發電量之比爲20949/23736=88.26%，其自用及其它損耗爲11.74%。上年同期售電量與發電量之比爲18818/22301=84.38%，其自用及其它損耗爲15.62%。自用及其它電量低於上年同期3.88%，由此我們得知2006年由於自用及其它損耗的減少而增加了售電量921萬千瓦時（3.88%*23736萬千瓦時）。引起自用及其它損耗減少的因素很多，有裝置生產運行的因素，如熱電廠機爐運行的方式、真空度及給水溫度的變化；還有自用及損耗降低的因素，如綜合廠用電量的增減變化、廠內主變損耗、其他損耗的增減變化等複雜因素。在諸多因素中還要確定主要因素、次要因素。這就要進行多層次、多方位的定量分析與定性分析研究。在定量分析上，即要分析當期熱電廠的統計數據情況，又要對比去年同期自用及損耗等的變化情況。通過對比2006年1季度與上年同期自用與損耗的情況，2006年1季度自用率爲2658/23736=11.20%，損耗率爲0.54%，上年同期自用率爲3306/22301=14.82%，損耗率爲177/22301=0.80%，自用率下降3.62個百分點，損耗率下降0.26個百分點。上述的對比分析可以看出，自用電量的下降是2006年售電量增加的主要因素。從定性分析來看，2006年熱電廠的生產運行管理、挖潛增效、節能降耗工作得到了進一步加強，變損率、廠用電率進一步降低。生產運行管理上，非計劃停機、停爐次數的減少，減少停工損耗；設備或線路停用後,立即要求檢修人員進行清掃，大大地減少了電暈放電損失；對#1、#2低壓廠用變進行了更新改造，將老式變壓器改爲新型節能型變壓器，從而大大降低了電耗；對主裝置啓停採取成本定額管理，合理控制啓停電能損耗。針對不同主設備，制定電能成本量化標準，使運行操作有了量化指導，從而減少了電能損耗。在廠用電的管理上，加強技術分析解決節能瓶頸工作。熱電廠通過分析，採取源水和循環水聯供方式解決了供水電耗長期超標的問題；通過技術攻關，將＃5爐制粉自尋優系統正常投運，有效降低了制粉單位耗電；及時安排鍋爐設備檢修，尤其對＃4爐空預器安排消缺，降低漏風率，有效降低風機單耗；優化機泵運行，及時消除跑冒滴漏現象，合理安排機泵出力，減少循環水泵及廠內低壓水泵用電量；燃運車間合理安排供煤方式，根據負荷情況，儘量安排每班一次上煤，有效降低供煤單耗；汽機車間合理安排每臺機組負荷，避免雙凝泵運行方式，有效降低了廠用電。

3、從上述的例子可以看出，統計分析深入開展，對統計人員運用統計數據的能力提出了較高的要求。統計數據的運用能力包含了運用數據進行統計數據的對比、問題的提出、多因素的分析判斷、問題的解決能力。這就要求統計人員既要懂統計分析方法，還要熟悉生產工藝流程、生產的知識，並且要有敏銳的判斷能力。提高統計數據運用的能力對統計分析的深入起着重要的作用。

四、結束語

提高統計數據的運用能力必須提高統計人員的業務素質。企業的競爭歸根到底是人才的競爭。企業統計管理水平的提高，依賴於統計人員工作的主動性和各項能力的提高。完善企業統計培訓平臺，加強人員的培訓，是提高統計人員的業務素質和能力的必由之路。企業要定期組織統計人員參加相應的業務學習，夯實統計業務知識，學習統計分析方法，熟悉生產工藝流程，瞭解生產相關知識等。使統計人員不僅掌握統計理論與分析方法，還熟知本企業業務流程，掌握一定的經濟理論和計算機知識、現代管理知識。統計人員一方面通過統計理論、經濟理論、先進技術、現代分析方法的學習（如迴歸分析法、投入產出分析法、主成分分析法、對比分析法、結構分析法、動態分析法、平均分析法、指標分析法等）；另一方面要在實踐中不斷提高分析問題、解決問題的能力。可以促進統計人員成爲既懂統計理論，又