高级统计师考试试题及答案解析讲义

2013年高级统计师考试真题及参考答案解析

第一部分 必答题

第一题（20分）依据统计调查原理，简述适合小微企业特点的调查方法。

【答案】截至去年底，中国共有小微企业1169．87万户，占企业总数76．57％。小微企业今年前8个月新注册市场主体超过800万家，带动了上千万人就业。小微企业人员流动性大。小微企业工资低、没有保障，管理不规范，劳动时间长强度大，造成工人流动性大，企业留不住人。

针对小微企业特点不适合采用全面调查，应该采用多阶段抽样调查法。先根据工商部门的注册资料形成总体，然后再分类，小微企业主要集中在加工业和服务业，可以在此基础上加工业可分为机械、食品、服装等，服务业可分为才餐饮、交通等。也可按注册资本排队采用等距抽样。

当然在我国第三次全国经济普查时期，小微企业属于普查的对象。

第二题（20分）新的国民经济核算国际标准将研究开发成果、计算机软件、娱乐、文学或艺术品原件等知识产权纳入GDP核算范围。试分析若采用新标准，可能对经济社会发展产生的影响。

【答案】将技术、知识、智慧、创新能力等无形生产资产资本化，无疑是采用新标准的最大特色。 无形生产资产资本化，是本次调整中最重要的统计概念变动。本次修订之后，固定资产投资分类的最大变化，就是在原有的3大类别（住宅投资、建筑投资、设备与软件投资）基础上，新增加知识产权投资大类，其下包括软件、研发投资、娱乐与文艺创作3个子类。这有助于改善GDP及相关测度的精度，开发测度创新的数量指标，识别经济增长源泉。

按修订后的口径， 20世纪60年代以来，知识产权产品投资的比重从9.6%上升到了22.9%，其中软件和研发投资的比重上升较快，分别占固定资产投资的10.4%和9.5%，娱乐与文艺创作的比重较小且相对稳定。知识投入要素对于现代经济增长越来越重要，

近20年来，知识产权产品在西方国家生产经营和生产率改善中的作用日渐重要，推动经济学工作者将研究开发视为创新、增长和经济福利的主要源泉，研发驱动的经济由此被称为技术驱动型经

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济或“知识经济”。

修订后的国民经济核算方法主要有以下几个变化：一是将私人和政府的研究和开发支出作为固定资产下的知识产权产品，即转变为资本；二是将符合一般资产定义的武器系统支出从中间消耗改变为固定资产的一部分；三是引入资本服务概念。欧盟体系着重阐述了资本服务的功能和表现，并引入金融衍生工具类别，对金融主体进行了新的划分，扩展对金融资产的核算。

新国际标准对资产边界的修订：

1、将R&D （research and development，指在科学技术领域，为增加知识总量（包括人类文化和社会知识的总量），以及运用这些知识去创造新的应用进行的系统的创造性的活动，包括基础研究、应用研究、试验发展三类活动。可译为“研究与开发”、“研究与发展”或“研究与试验性发展”。）列入固定资产投资；

2、将娱乐、文学及艺术原创支出也列为固定资产投资；

3、将符合一般资产定义的武器系统支出从中间消耗改变为固定资产的一部分； 4、引入资本服务概念，扩展对金融资产的核算。

从“生产法”角度看: 调整之前，三类项目支出本身并不计算总产出，但被计入中间消耗。调整之后，三类项目支出由中间消耗变为固定资产，使得总产出比原来增加，中间消耗比原来减少，因此，必然会使GDP 的总量扩大。

从“支出法”的角度看: 调整之前三类项目支出不作为固定资产投资，政府和非营利机构的Ｒ＆D 支出则被包括在政府消费中。调整之后，三类项目支出作为固定资产投资因而使总投资增加。因此，由于调整增加的总投资必然大于由于调整而减少的总消费，从而也会使GDP 总量扩大。

从“收入法”角度看: 调整之前，三类项目支出计入中间消耗，与收入项目无关。调整之后，三类项目支出形成固定资产，同时要计提折旧。所以，GDP的总量也会相应扩大。

在GDP 增长率方面，因每一年度都纳入了上述资本化项目，各年度的GDP 总量都比原来有所扩

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大，尽管资本化项目本身也有所增长，但在整个国民经济总量中所占的比重仍较小，所以，对GDP 增长率的影响相当有限，而且其影响有增有降。

对于国内生产净值，本次修订的影响也不会太大。这是因为，虽然三项支出的资本化会使中间消耗减少，GDP 增加，但当年需要计提的折旧也会相应增加。两者互相抵消，使国内生产净值不会有太大的变动。

第三题（20分）请结合实际，分析统计调查过程中数据缺失现象产生的主要原因，并说明相应的处理方法。

【答案】在一项调查中要得到 100% 调查数据是非常困难的, 因为有许多因素发生影响, 主要有: 初始阶段, 调查人员无法与被调查者接触, 也许地址不详, 也许人已搬迁, 也许被调查者不在家，也许被调查对象不允许调查; 在调查进行阶段, 拒访是最常见的现象。拒访的原因出有多种, 如对方没时间, 或对调查不感兴趣, 或出于安全考虑, 甚至不让调查人员入户; 在数据整理阶段, 研究人员将不符合逻辑的数据剔除出会造成数据缺失。

1.在存储数据的过程中由于机器的损坏造成数据存储失败。

2.调查员在采集数据过程中由于主观因素人为地认为数据不重要或无用而私自丢弃数据。 3.调查员信息录入失误。

4.受访者拒绝透露被调查信息，或回答错误信息。

5.受访者选取失误。例如调查工资情况，选取的受访者是婴幼儿。

6.有些信息的获取代价太大。如调查企业的人数，或财务数据，或对信息投资的情况。 数据缺失的处理办法

数据缺失在统计过程中是一个很重要的问题，全世界都很关注，他的处理方法更是一个新兴的领域，综合各个国家的研究结果，大致有以下几种方法。

（一）删除法

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这种方法非常简单，当被调查对象出现缺失的变量值，并且这些缺失的变量值占总体数据的总量很小的情况下，这种方法非常有效。解决方法就是将存在缺失的变量值删除，形成一个完整的调查表。但是这种方法有它的不足之处，在删除缺失数据的过程中，减少了原始的数据，导致了信息的损耗，而且丢失了很多包含在被删除数据中的信息。特别是当被研究的数据本身数量很少的时候，删除少量数据就足以影响整体结果的客观性以及正确性。所以，当缺失数据占总体数据比例很大时，这种方法将会导致错误结。

（二）填补法

当有数据缺失的记录在整个数据中只占一个很小比例时，可以直接删除缺失记录，对余下的完全数据进行处理。但是在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重，这样做不仅会产生偏差，甚至会得出有误导性的结论，同时丢失大量信息，造成浪费。因此我们使用一种新的方法不同条件下的数据缺失会对统计工作造成不同的影响。针对数据缺失产生的原因及类型，必须采用不同的方法进行处理。每种方法都有不同的特点，适合解决不同类型的数据缺失问题，应充分分析、理解其内涵和外延，使不完全样本的已有信息得到最佳利用。来进行处理。

目前，填补法是处理数据缺失时普遍使用的一种技术，就是说给各个缺失数据找一个填充值，用这样的方法得到“完整数据”，然后用标准正常的完整数据的统计方法进行数据分析和推断。

1.人工填写法

专家根据专业知识对缺失数据进行填补，这是一种非常精确的方法。但是他的缺点是费时又费力，当缺失的数值很多时，使用这种方法是基本不可能的。

2.平均值填充法

删除法用以解决少量缺失值，但是当缺失值大量出现时我们就需要使用一种新的方法，即平均值填充法。在处理数据时可以把变量分为数值型和非数值型。

如果是非数值型的缺失数据，运用统计学中众数的原理，用此变量在其他对象中取值频数最多

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