秦昌威:贯彻落实《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》切实提高教育统计质量与水平
发布人:  发布时间:2017-10-20   浏览次数:743

——秦昌威副司长在 2017 年全国教育干部培训班上的讲话

  

同志们:

2016  10  11 日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革领导小组第 28 次会议并发表重要讲话,会议审议通过了《关于深化统计管理体制改革提高统计数据真实性的意见》(以下简称《意见》)。12 27 日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《意见》。习近平总书记重要讲话深刻阐述了统计工作的重要性,指明了防范和惩治统计造假、弄虚作假的总体方略、工作重点和基本要求,明确了统计改革发展的方向和遵循。此次培训班除了布置做好 2017 年教育事业统计工作外,重要议题就是传达学习《意见》的重要精神。今天,我们有幸请到国家统计局设计管理司部门处张英花处长,一会她将就贯彻《意见》做宣讲和辅导。下面,我就教育部门贯彻落实《意见》谈四点看法:

一、充分认识《意见》关于提高统计数据真实性的重要意义统计数据真实可信是统计工作的生命。《意见》要求,推进国家治理体系和治理能力现代化,必须有真实准确、完整及时的统计数据作支撑,建立健全用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的管理体制。为贯彻落实《意见》精神,切实提高统计数据质量,教育部积极响应,迅速做出相应部署。

一是及时启动《教育统计工作管理规定》修订工作,将中央关于统计工作重大决策部署落实到管理规定中去。在座的各位应该都已经收到了征求意见稿并提出了修改意见,下一步我们将根据各位意见和新颁布的《中华人民共和国统计法实施条例》再次修订,按照相关流程尽早下发;(目前法规司已完成征求意见)二是为保障 2016 年度数据汇总工作顺利开展,确保数据质量,我部根据中央全面深化改革领导小组第二十八次会议精神,于 2016 11 月印发《教育部办公厅关于严把统计数据质量关确保 2016 年统计数据汇总工作顺利进行的通知》,《通知》再次强调统计数据质量的重要性,对各省 2016 年统计汇总工作提出明确要求;

三是为落实《统计法》和《意见》关于强化经费保障有关要求,教育部在 2017 年预算编制中专门设立统计工作专项经费,从财政投入方面保障了教育统计顺利开展,更为提高统计数据质量提供了支撑;

四是开展实地数据质量核查工作。根据教育事业统计数据质量核查工作方案和工作指导手册,今年将组建 10 个专家组,分赴 10 个省份开展实地数据质量核查,对核查过程中发现的问题,将通过文件形式进行通报。对通过统计数据造假骗取相关荣誉的地方,将核查结果通报相关司局,坚决取消荣誉称号。对违反《统计法》的行为,将按有关规定转有关部门处理。(目前已完成数据质量核查方案总体策划,将于下半年组织实施,届时会邀请在座的经验丰富的专家参加,感谢大家的大力支持!我们计划专门召开核查工作启动会)

五是进一步加大培训力度。关于基地培训:今年将依托 6 个培训基地(新增规划建设发展中心的“中研中心”),共安排 17 期培训班,继续对各级教育统计业务骨干及分管领导开展统计相关培训。为贯彻落实《意见》和《实施意见》,今年在课程设计上增加对统计法律法规相关内容的培训。关于在线培训课程开发:2017 年全国教育事业在线培训课程已于昨天(6  26 日)正式上线,今年在线培训课程资源的开发与完善,坚持问题导向,针对基层统计工作实际需要,满足基层统计人员和教育管理者在线学习的需求,解决统计人员在实际工作中的常见问题。关于服务平台:依托规划建设发展中心,今年开发并启用了教育统计服务平台,用新的技术和手段统筹服务教育统计培训及管理工作,服务各级教育行政部门、各教育培训基地和参加培训的学员。另外,今年我们将组织开展教育事业统计队伍建设现状调查,为制定统计长远规划做好基础性分析,下一步还请大家做好统筹安排,组织统计人员做好调查工作。

二、深入认识《意见》提出统计造假、弄虚作假的危害性近年来,随着政绩观的转变及对 GDP 考核的淡化,教育统计指标越来越多地成为目标考核和监测评价指标,教育统计在宏观管理和经济社会发展中发挥着越来越重要的作用,由此对教育统计数据质量提出了更高的要求,统计数据质量正面临新的挑战。统计造假、弄虚作假不仅严重影响统计数据质量,而且影响党和国家事业健康发展,危害极大。

一是一些基层区县和学校虚假数据与实际相距甚远,极大损害统计工作的科学性、有效性,损害对教育事业发展的科学评价,干扰误导宏观调控决策;

二是一些领导干部不是真抓实干推动教育事业发展,而是为了地方利益目标、小群体利益目标以及个人升迁和荣誉目标等各种目的,在数字上做文章,加之政绩考核体系还有不完善的地方,也为个别人员通过虚假数据表现自我提供可乘之机;(如迎评,督导检查等)

三是一些地方工作作风不实,在制定发展目标时往往脱离实际,制定过高指标,并且层层分解、层层拔高,作为硬任务进行布置,诱导基层造假;

四是考虑到数据安全问题,教育统计生产方式还比较传统,目前主要还是依靠学校填报、层层审核的传统调查方式,面对教育统计需求总量急剧增加、需求类型更加多样,从客观上还是存在调查短板。

三、坚决把《意见》提出的各项改革措施落实到实际工作中习近平总书记指出:“制定出一个好文件,只是万里长征走完了第一步,关键还在于落实文件。”统计管理体制改革任务十分艰巨。为切实解决统计造假、弄虚作假,提升教育统计数据质量,下一步教育统计将强化“制度设计、数据管理、统计服务、战线协作”四个业务环节建设,实施四大战略重点,坚决把《意见》提出的改革措施落到实际工作中。

1.建设规范高效的制度环境。

加强推进统计职能归口化管理,加快统计工作质量标准化建设,大力促进统计业务规范化运行。重点推进教育事业统计工作基础能力建设“四个一工程”,即建立一套强制实施的学校级电子台账制度,构建一套科学合理的统计报表指标体系,推进一套严谨统一的数据标准体系,建立一套过程可控的规范流程,为教育统计改革和发展提供有力的制度保障。

一是打造完备的数据采集报送平台。升级教育统计管理信息系统,实现对数字化行政记录自动分析、审核和处理,建立全国统一的、基于各类管理信息系统或行政记录为基础的统计电子台账;进一步改进全面调查,充分运用部门行政记录和其他可考数据来源渠道。积极探索建立经常性抽样调查,综合运用重点调查、典型调查、科学推算等多种统计调查方法。

二是创新教育发展统计调查内容。适应“十三五”经济社会发展环境,服务教育事业改革发展要求,重点聚焦教育服务国家发展战略的新进展,充分反映民办教育、民族教育、国际合作等领域的新变化,不断优化统计调查项目,建立健全统计调查内容动态调整和结构优化机制;合理控制教育统计报表指标数量,剔除重复指标以及可以通过其他途径获得的指标。推进统计调查项目可行性测试评估机制,确保统计报表内容明确、易于填报。

三是完善教育统计代码标准。完善《学校(机构)代码管理办法》,健全学校(机构)代码及时维护与动态更新机制,建立学校(机构)代码公示制度,确保学校机构代码科学权威。积极推广教育统计代码标准应用范围,“十三五”期间力争将教育统计代码标准纳入国家标准管理体系。建立和完善教育领域统计名录库。加强与工商、税务等部门沟通,汇集整合跨部门各类主体名录信息资源,建成教育领域统计名录库。加强基本单位名录库日常动态管理,扩大共享单位类型,完善部门间单位名录信息共享机制,面向教育系统内外积极推广应用名录库建设成果。

四是完善数据质量监管体系。构建覆盖全面、基础扎实、程序规范、责任明确的统计数据质量控制体系,实现统计调查全流程的制度化、程序化、规范化。落实数据质量监控制度,完善统计数据采集系统、质量监测系统和技术支撑体系。明确责任主体,适时建立数据质量约谈、数据质量通报、数据公示等制度。组织实施统计数据质量“双随机”抽查制度 ,围绕社会关注、反映教育事业改革和发展热点问题的主要指标进行重点核查。建立数据质量核查多部门联动机制,探索建立统计数据第三方评价体系,协同开展教育数据质量核查工作。

2.建立融合共享的大数据平台。拓展教育统计数据采集渠道,

深度整合教育统计数据资源,统筹名录信息库、基础数据库和业务共享库建设,推动教育统计数据资源和信息互联互通、开放共享;(司里承担了国家发改委重大项目---“大数据工程”,教育部推荐并被选定的唯一教育管理类大数据工程,项目要求同地方大数据建设衔接并同步推进,有意愿的省份可同我们对接)。在工作推进上,重点做好以下工作:

一是归口管理数据发布与资源整合。制定《教育数据管理办法》,研制《教育统计数据共享与交换技术标准》,研制“数据共享交换平台”,全面整合部内各项法定教育统计数据资源,搭建“国家教育统计基础数据库”,支撑“国家教育科学决策服务系统”建设;

二是全力推动大数据在教育统计中的应用。高度重视大数据对教育统计工作的重要影响,充分认识推进大数据应用的必要性和紧迫性。教育统计应适应大数据时代要求,充分整合多方行政记录信息,广泛搜集已有的调查、测评、交互等各类数据,研究对非结构化数据进行采集的方式,逐步建立教育大数据管理机制。

全面采用计算机和数据挖掘技术,加强对非传统数据在教育决策中作用的研究力度,实现教育大数据收集、处理、分析和共享的现代化。

三是打造开放兼容的数据发布共享平台。进一步建设和完善中国教育统计网,面向社会公众提供数据查询、统计发布、指标解释、数据解读、统计标准、统计制度等信息和服务。充分利用微信、微博、APP 等统计服务新平台、新渠道,丰富统计数据发布内容,提高统计数据发布的时效性和互动性。

3.构建高效快捷的数据服务体系。大力推进教育统计供给侧改革,着力推进统计工作由业务到服务的转变。面向经济社会发展全局,立足精准化调控需要,着力构建满足决策管理需求、反映社会公众关切的数库;主动对接教育现代化,及时反映教育质量和公平要求,建设以预研预警预判为特色的智库。

一是实施“国家教育科学决策服务系统”二期项目建设。目前正在立项阶段。以需要为导向,继续拓展和完善系统功能,在重大问题决策上力争实现新的突破,在动态监测上取得重大进展,力争实现精准服务。加快推进决策服务系统在省级层面的开发和应用,同步研制社会公众服务平台。

二是提高统计服务决策的能力。建立数据分析常态化制度,各地都要深度挖掘各项统计资料,为教育决策提供更加真实、准确、完整、及时的统计信息。要围绕国家重大战略部署和重点任务,深入开展统计专题研究,不断揭示教育事业发展规律和特征。着力加强教育统计信息服务区域经济社会发展深入研究,提出有针对定的、可操作性强的改革建议。

三是积极开展统计服务学校工作试点。选取有特色、有基础、有代表性的学校,深入开展创新教育统计服务机制的试点合作,充分发挥统计服务学校管理、提升教育教学质量作用,引领基础薄弱地区和学校改革发展,带动我国教育统计服务水平的整体提升。(下一步,将建立一批教育现代化监测试点单位,同规划建设中心一起做好试点监测工作,为监测基层教育现代化推进积累经验,奠定基础)

4.打造协同合作的命运共同体。深化各级各类教育统计机构沟通合作,提高教育统计工作的整体性;加强对全国教育统计系统的指导管理,提高全国教育统计工作的一致性。拓展统计工作合作伙伴,组建多层次、多类型的统计专家团队,建立协同攻关、互惠共赢的合作机制。

一是强化教育统计基础建设。进一步增强基层统计条件和设施保障能力,积极推进统计调查软件开发与业务流程规范相结合,切实减轻基层负担。用真心真情和激励机制关爱统计队伍,关心统计人员的成长,增强统计队伍的凝聚力和战斗力。

二是加快教育统计领域诚信建设。将教育统计数据的真实性、有效性纳入教育系统诚信体系建设,在统计数据上弄虚作假的,要记入相关单位、相关责任人的诚信档案;筑牢“以求真务实为天职,视数据质量为生命”的职业信仰,始终恪守“不出假数、真实可信、准确完整”的根本职责。(已纳入《教育统计管理规定》,从制度设计上确保数据真实)

三是完善教育统计培训体系。进一步加强教育统计培训工作,完善以国家级培训为引领、以省级培训为基础、以线上培训为补充的统计培训体系。以教育统计业务培训为主线,拓展延伸统计培训内容,提高各级统计人员综合素质,以适应越来越繁重的统计工作需要。统筹规划部署各级教育统计培训工作,逐步建立组织有序、机制灵活、保障有力、可持续发展的培训体系。

四是加强教育统计国际交流。进一步加强国际合作和交流,积极参与国际教育统计事务。深入研究反映 2030 年可持续发展议程、“一带一路”教育行动国际合作情况的监测指标,继续推进与联合国儿基会、教科文等国际组织的合作研究,进一步增强中国教育统计在国际上的话语权。

四、贯彻落实《意见》精神是教育统计工作当前和今后一段时间重要的政治任务

《意见》指出,统计是经济社会发展的重要综合性基础性工作,统计数据是国家宏观调控和科学决策管理的重要依据。这是中央对统计工作重要性和统计数据价值的重大判断。今后一段时间,教育统计工作要站在政治高度贯彻落实《意见》精神。

一是统计人员要不断增强“四个自信”,自觉把统计工作放到教育事业发展全局中去思考、定位、布局,正确认识大局、自觉服从大局、坚决维护大局;

二是统计人员要进一步增强政治意识和底线意识,站在全面从严治党高度,坚决防范和惩治统计造假、弄虚作假,确保统计数据真实可靠;

三是进一步完善统一领导、分级负责的统计管理体制,各地要认真履行好本区域主要负责同志保障统计数据质量的主体责任,明确各级教育统计机构及其工作人员分地区、分专业、分岗位的数据质量责任,建立统计数据质量追溯和问责机制;

四是加强关于教育统计工作重大决策部署的学习,这次会议专门邀请了各省分管处长参加,此次培训会后,除了部署做好本地区 2017年教育统计工作,更要向自己分管的厅领导传达好此次培训精神,通过各种形式,第一时间将中央以及部里关于统计工作决策部署在全系统传达学习,统一思想、明确方向,确保中央要求及时贯彻落实到教育统计工作中。

最后,就做好 2017 年教育统计工作,我再提三点要求:

1. 各地领导要高度重视,加强统筹,深入学习贯彻落实《意见》和《实施细则》,全方位做好今年的统计工作;

2.强化统计人员岗前培训,采取多种形式,确保统计人员上岗前吃理解今年统计报表指标修订内容和要求,熟练掌握统计系统的应用。

3.进一步做好统计数据核查工作。

今年除部里统一组织的随机实地数据质量核查外,各地更要认真组织做好本地教育统计数据分析和质量核查工作,特别是去年刚修订的“农村留守儿童”指标以及小规模学校、大规模教学点、办学条件变化大的高校等基本情况,切实提高教育统计分析与质量核查的针对性和有效性,确保统计数据质量。