二、(二)统计指标、指标体系设计的原则

（二）统计指标和指标体系设计的原则

1、科学性原则

设计统计指标和统计指标体系必须以与现象有关的各门社会科学、自然科学以及数学的理论阐述为依据，使指标的涵义、计算单位、计算方法的确定符合科学的要求。

2、目的性原则

设计统计指标和统计指标体系是为了满足统计工作和统计研究的需要。不同的统计工作工作要求和研究目的的决定着统计对象的不同，这就必然要求设计不同的统计指标和统计指标体系，用不同的尺度来进行不同的测度。例如，为了反映企业利用工作劳动时间状况生产效率时，应设计工人劳动生产率指标进行度量，为了反映企业经营管理水平的生产效率，应设计全员劳动生产率指标进行度量。这个例子告诉我们，即便是性质相同的现象，当目的不同时，尚且需要设计不同的统计指标。为了满足不同的需要，就更需要设计各种不同的统计指标了。

3、联系性或适应性原则

统计指标和统计指标体系的设计必须适应现象所处的时间、空间等客观条件。因为在不同的条件下，同一现象的性质往往可以由不

同的测度特征来体现，可以有不同的表现形式，不同的计量标准和不同的计算方法。随着客观条件的变化，某些原有的统计指标也将因不适应变化了的情况而需要增删修订，重新设计。设计统计指标和统计指标体系还必须考虑与党的政策、国家的体制相适应，与当前企业的管理水平相适应，与计划指标、会计指标以及各种业务指标相一致，使统计指标对现象总体数量的测度切实可行。

4、统一性或全局性原则

统计指标和统计指标体系还必须从定量分析的全局出发，根据现象在特定活动中的作用来进行设计，使所设计的各种统计指标在定量分析时能够互相配合，互相协调，形成有机的体系。

首先，应考虑怎样从各个不同侧面来设计统计指标，配合统计指标体系中的核心指标来全面地测度活动的成果。例如，仅仅依赖对利润总量的测度，而不能全面的认识企业经营活动的成果，还必须设计产量、质量、品种等各种统计指标，从不同侧面来度量企业的生产成果，才能满足对这一活动的定量分析的需要。

其次，应考虑在对某一活动进行分析时，一个统计指标与其它统计指标在测定上的相互联系。例如，产量指标是测度企业生产成果的尺度，又是测度企业生产经济效益的依据。因而，当设计产量指标时，除了应从产量本身的涵义考虑外，还应考虑产量指标与劳动消耗量、生产费用、资金占用等指标在分析经济效益时的联系。

最后，应从各种指标的纵向、横向、上层、下层等交织的关系中对于统计指标相互衔接的要求来进行设计。例如，产品价值量指标，

就必须既考虑基层、地区、部门、全国等各种统计指标体系测度产品总量现象的不同要求，又考虑不同统计指标体系中的这一指标必须相互衔接这样一个原则来进行设计。

5、可比性原则

统计指标所测度的现象的性质具有可比。当需要认识同一现象在不同时间、空间条件下的数量差异时，要求对比的两个统计指标所测度的现象在性质上完全一致；当需要认识两种现象在一定时间空间条件下的数量联系时，要求对比的两个统计指标所度量的现象在性质上有着必然的联系。在设计新的统计指标时，要求两个对比的统计指标范围一致，使统计指标的度量范围具有可比。当两个指标的度量性质相同时，要使用相同的计算方法，使统计指标的计算方法具有可比。