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更新时间:2019-11-05 23:50:14

利用大数据提高房价调查数据质量

■ 常树兰 

    政府统计部门作为权威的数据生产部门,适应大数据环境,利用大数据资源,打造新时代背景下房价调查大数据生产方式,是值得我们每个房价调查人员思考和探讨的课题。为此,笔者结合基层房价调查实际,围绕如何提高房价调查数据质量谈几点个人建议,仅供同仁参考。
    大数据在房价调查工作中的运用
    新建商品住宅价格运用住建部行政网签数据。以国家统计局包头调查队为例,目前已与市住建局建立协调联动机制,共同组织和指导开展工作,在坚持独立统计的基础上,实现数据资源共享、信息资源共用。按照国家统计局《房地产价格统计报表制度》,新建商品住宅价格调查利用市住建局的网签数据进行编制。为了进一步提高房地产价格调查数据质量,今年起国家统计局实行《重点企业住宅销售价格问卷试点调查制度》与现行房地产价格统计报表制度同步“双轨制”。目前房地产价格调查执行两个制度,新建商品住宅利用住建部门数据,二手住宅和重点问卷调查为直接调查。
    房地产价格调查数据处理程序现代化水平情况。目前,房地产价格调查数据处理在三个不同的程序中完成,即房地产价格调查数据处理系统、房地产价格调查地图转换系统及房价信息管理系统。房地产价格调查数据处理系统中新开楼盘或连续三个月没有网签的楼盘数据处理方法合理,但需人工化操作。在EXCEL中计算出六个月平均涨幅,根据涨幅人工计算出上月涨幅后录入程序。房地产价格调查地图转换系统中在导入EXCEL网签数据之前需对各楼盘名称进行逐条核对,以保证导出的地图数据上传格式有效。房价信息管理系统中要对导入的楼盘信息进行核验,对新开楼盘要先在住建局官方网站找到相关信息,录入后,根据地图给小区定位,最后进行核验。重点企业问卷调查在EXCEL中人工审核完成。据统计,每月上报的报表、说明及签报单等文件共计11项。
    运用部门数据的优势。新建商品住宅运用部门网签记录一定程度上减轻了基层的工作。同时对于调查对象而言,使用部门行政记录数据可以代替统计调查,可以避免地方政府对调查对象的重复调查,有助于减少调查对象和基层统计机构负担。同时,运用部门数据可以取得翔实数据,减少错误率,提高数据质量。
    提高房价调查数据质量的几点建议
    加强方法制度研究,保障数据质量。大数据是一场革命,随着信息技术的飞速发展,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,必须转变观念,主动树立运用大数据推动统计发展的新思维。主动把握大数据时代机遇,紧密围绕大数据统计信息需求,建设统计大数据运行管理平台,主动汇集大数据资源,对实时生产数据、历史数据、部门共享数据、监控数据等进行管理,利用社会资源合作方式,深度研究数据采集、数据分析、推算方法、数据挖掘等关键环节,让数据开放应用成为创新驱动的动力源泉。要保障房地产价格调查数据质量,还需进一步加强方法制度研究,提高现代化技术运用水平。
    二手住宅价格中上月单价的取得是一个难点,建议充分运用行政区划代码。二手住宅价格调查中如何取得上月单价是一个难点,如何做到数据的同质可比,又符合国家统计制度也是包头队研究的一个方向。就目前来说,包头队试过按一个市为单位计算平均单价与上月平均单价进行比较,数据起幅较大,也试过按四个中介机构单位计算平均单价与上月对比,数据效果依然欠佳,还试过按行政区六位代码以旗县为单位计算平均单价,数据也并不理想,在此建议按行政区划落实到街道办事处(即行政区划代码到九位),具体方法有待进一步探讨。
    坚持专业化,积极培养专业精干的房价调查统计人才队伍。注重人才引进,结合时代特征和具体工作需要,多渠道引进一批大数据统计技术型、分析型、管理型、复合型人才,建立一支专业化统计大数据挖掘、处理队伍。注重人才培养,加大业务培训力度,拓宽培训渠道,丰富培训形式,强化大数据意识,提升房价调查人员业务素质和运用大数据的统计调查组织实施能力,切实提升数据处理能力、数据分析能力、数据安全意识,培养造就一支政治坚定、业务精湛、作风优良的新型统计人才队伍。
(作者单位:国家统计局包头调查队)

 
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