统计数据是一种较为特殊的数据类型，其注重对原始数据信息的整合与加工，在当前技术条件下，统计数据工作的实施涵盖数据统计设计阶段、统计调查阶段、统计整理阶段与统计分析阶段，虽然各个阶段的具体工作内容存在着一定的差异，其实施的时间点也存在不同，但这些过程都有着一个统一的目标，就是为了满足用户需求而得到质量水平较高的数据统计结果。传统理论模式下，统计数据质量注重误差水平的控制，而在当前大数据环境下，各方主体对于数据信息资源的需求总量也在攀升，数据真实性与有效性的地位更为突出。
1、电力企业统计数据质量的影响因素分析
现阶段，我国电力企业统计数据质量依旧处于较低水平，数据整体结构不够稳定，数据内容失真，缺乏有效性与准确性，数据调查工作难度很大，统计方法相对落后。而这些因素的存在，也直接导致电力企业工作人员在实施统计数据作业环节，无法有效保证数据体系自身的质量。总而而言，其影响因素涵盖以下几点：
1.1、数据误差因素对电力企业统计数据质量的影响
统计数据质量受多种因素控制与影响，从属性角度分析，其可分为时间性误差、方法性误差、空间性误差以及人为性误差等。
（1）时间性误差：时间性误差主要是指统计调查对象时间点或调查工作对应的时期阶段不准确，而这种误差将直接导致获取数据信息缺少对照价值。
（2）方法性误差：方法性误差主要是指统计数据作业过程中，工作人员采取的调查手段与方式不合理，进而导致数据信息出现误差。
（3）空间性误差：空间性误差主要是指统计数据作业过程中，其统计调查范围因素存在误差，如跨区域性调查数据以及重复性统计、错漏性统计调查等。
（4）人为性误差：人为性误差是指调查作业过程中，工作人员自身的行为因素造成的误差，如度量因素、知识因素、态度因素以及其他干扰因素等。人为性误差可能出现在任意阶段，无论是统计设计、调查处理、整理汇总，抑或是数据分析与推算，人为性误差的存在都会造成最终结果质量不稳。
1.2、调查难度因素对电力企业统计数据质量的影响
现如今，我国社会经济体系飞速发展，经济结构也在不断调整优化，经济服务过程愈发复杂，在此影响下，电力企业统计数据作业过程对应的调查对象规模也在迅猛增长，大量的调查内容以及复杂多变的作业场景让数据调查统计受到极大挑战。此外，受利益因素影响，很多调查工作往往需要保密进行，而被调查者也会想尽办法将原始数据信息进行隐藏，这就导致数据需求被刻意放大或缩小，最终影响其真实性与可靠性。
1.3、统计方法因素对电力企业统计数据质量的影响
我国电力企业在数据信息统计方面存在较为严重的方法缺失现象，而这一问题主要来自于国家统计指标体系的影响，很多工作依旧保持在直接管理经济模式下，这就导致普查作业与抽样调查作业在衔接过程中受到冲击，依赖于传统全面报表的经济指标设置难以为电力企业统计数据质量体系提供服务。
2、电力企业统计数据提升措施分析
2.1、注重技术层面的改进与优化，尽可能发挥技术优势
电力企业统计部门以及统计工作人员在各类数据信息收集与整合过程经常存在的人为因素干扰问题，其直接影响收集与整理数据的真实性与准确性。此外，部分待查数据在其整理过程中采用的估算作业，而这也会导致数据信息缺少时效性，尤其是集团性质的大型电力企业，其自身的管理体系十分复杂，加之监督管控机制不够健全，统计数据作业过程缺少约束与监管，最终导致其在统计数据信息均衡性与有效性方面严重不足。以上诸多因素与问题的存在，电力企业难以有效把控自身的经济行为情况，其制定的经济发展策略也很容易陷入困局，而在当前愈发激烈的市场竞争环境下，这些缺陷将会被无限放大，最终导致企业自身失去竞争潜力。因此，电力企业应充分运用质量控制技术，加强监督与管控，借助信息技术手段与平台，对数据采集与整合过程进行控制，加强事前分类预防与控制手段，建立相对完整的误差模型，对统计数据信息进行深度加工与分析，对可能存在歪曲实施的次级资料进行剔除，从而最大限度避免控制技术失真问题。此外，电力企业也要从管理制度层面做出调整，使其与全新的控制策略与技术体系相匹配，尽可能减少统计数据技术性与人为性问题。
2.2、创建有效的线上沟通平台，规范统计工作
电力企业应对标分析不同场景与环境下，统计数据作业工作的量化考核与评估，若工作人员对统计数据信息持怀疑态度，则应及时进行有效核查与对比，并追究相关负责人员的责任。在此基础上，企业应创建相对可靠的线上交流沟通平台，保证数据信息可及时反馈并得到运用，确保信息自身的有效性与准确性。电力企业在其内部应建立起专业化统计信息网络，定期对统计结果进行公布，并从数据信息自身保密特殊性与安全性层面考量，对企业敏感数据信息的公布范围进行控制。统计数据作业团队也要定期总结工作，对工作过程存在的问题与难点进行分析，进而保证下一阶段的统计作业可拥有更高的效率与质量。
2.3、从人员管理角度，强化统计数据质量的提升幅度
首先，政府相关部门需对电力企业的统计行为进行监督，一旦发现违规行为，应及时进行惩处，并适当提高惩处力度。其次，企业内部也要建立起相对独立的统计数据监督管理部门，加强日常工作巡检，一旦发现相关人员在具体工作中存在消极态度，则应经济与行政方面进行惩处。此外，为保证企业监管以及统计数据作业工作的有序进行，企业也要建立起相契合的薪酬奖励制度，建立弹性且合理的工作机制，尽可能避免以权谋私的现象，激发工作人员的积极性与工作热情，使其从心理与工作态度层面秉持对数据真实性与有效性负责任的态度。
结束语：综上所述，电力企业数据信息统计存在时间、方法、空间以及人为等影响因素，为减少这些负面因素对统计数据信息质量的干扰，相关企业应该从管理、技术以及制度方面做出调整，尽可能减少违规现象，不断优化统计数据作业，提高数据准确性与可靠性。
参考文献
[1]方晓东.企业统计数据质量现状、影响因素及对策分析[J].中国市场,2020(27):187-188.
[2]刘海龙.企业统计数据质量的影响因素分析[J].财经界,2020(05):102.
