传统普查方法在数据采集、处理及分析等环节面临诸多挑战，大数据技术为提升农村经济普查数据质量提供了新的途径，能够有效解决传统普查中存在的数据质量问题。深入研究大数据支持下农村经济普查数据质量提升机制，对提高普查工作效率，确保数据质量，为制定农村经济发展政策提供可靠依据具有重要意义。

农村经济普查数据质量管理总体架构 

农村经济普查数据质量管理架构是保障普查数据真实可靠的基础框架，包含组织管理、技术支持及质量控制等多个维度，形成完整的数据质量保障体系。在组织管理层面，要建立健全普查机构，明确各部门职责分工，规范普查工作流程，加强人员培训。在技术支持层面，需要搭建专业的数据采集平台，完善数据传输网络体系，构建高效的数据处理系统，运用大数据存储、分布式计算等先进技术，实现对海量普查数据的快速处理和深度分析。在质量控制层面，要制定统一的数据标准规范，建立科学质量评估指标，实施全程数据监控机制，及时发现并纠正数据质量问题。通过科学设计普查方案，规范数据采集和处理流程，能够系统解决农村经济普查中的数据失真、信息缺失及统计口径不统一等问题，为大数据技术在农村经济普查中的应用奠定组织基础和制度保障。

大数据技术在农村经济普查中的运用

（一）智能化数据采集技术集成

智能化数据采集技术应用革新了农村经济普查的数据采集方式，在传统以普查为基础、抽样调查为主体的农村统计调查方法体系基础上，借助移动终端设备、物联网传感器及卫星遥感等技术构建起多层次数据采集网络。

移动终端设备在农业普查成功应用PDA和联网直报技术基础上，支持实时采集、在线核验和自动上传，有效减少了人工录入错误并提高了数据采集效率。物联网传感器可对农业生产经营数据进行持续监测，结合传统“实割实测”方法实时监控农作物生长和畜禽存栏情况，确保农作物产量、农业设施运行等关键指标采集的准确性和连续性。卫星遥感技术为农村土地利用、农作物种植结构、农业资源分布等信息采集提供全新渠道和方法。通过高分辨率卫星影像，能精准识别农村土地利用类型，可以实现对作物种植面积的精准测算，为农业资源规划和产业布局提供重要依据。智能化采集技术应用显著降低传统人工采集中的误差，提高数据真实性和可靠性，给农业统计方法带来革命性影响。技术集成系统能够实现多维度数据的同步采集，为普查工作提供全方位的技术支撑，确保数据采集的标准化和规范化。

（二）多源数据融合与质量监测 

多源数据融合技术打破了传统单一数据来源局限，为农村经济普查数据的质量提升开辟了新途径，通过整合行政记录、统计调查、互联网数据和第三方数据等多源信息，构建起全面且丰富的数据资源体系。通过与相关部门建立数据共享机制，如与县农业农村局共享土地确权数据、与税务局比对企业纳税信息等，建立“数据冲突台账”，有效识别和纠正数据填报中的异常情况。多部门数据交叉验证能够显著提高数据准确性，减少虚报、瞒报等不良现象，为经济普查数据质量提供有力保障。运用数据处理、标准化转换及关联匹配等先进技术，达成不同来源数据的有效整合并解决数据碎片化与不一致难题。融合过程中采用加权平均算法和冲突检测机制，根据数据源的可信度和时效性分配相应权重，确保融合结果的科学性和准确性。质量监测系统基于机器学习算法对数据开展实时验证和异常识别工作，构建包含完整性、准确性、一致性、及时性等多维度的数据质量评估指标体系。系统通过设定明确质量控制规则，实现对数据采集、处理、存储全流程监控并及时发现和纠正数据质量问题。

（三）数据验证与分析处理平台 

数据验证与分析处理平台是保障农村经济普查数据质量核心支撑系统，它集成数据校验规则库、智能分析工具和质量评估模块形成完整数据处理体系。校验规则库包含逻辑关系验证、范围界限检查、历史数据比对等多维度验证规则以确保数据的合理性和准确性，智能分析工具运用统计分析方法深入挖掘数据内在规律来识别异常值和潜在问题，质量评估模块通过设定评估指标体系,对数据质量进行综合评价并生成质量分析报告。该平台支持数据自动化处理和智能化分析提升数据处理效率与准确性，通过建立数据处理标准流程实施质量控制措施形成系统化数据处理机制；为显著提高农村经济普查数据科学性和可靠性的决策分析提供有力支持；具备强大的数据挖掘能力和智能预警功能，能够及时发现数据质量隐患并提出针对性的改进建议。

农村经济普查数据质量提升机制

（一）数据质量标准体系优化 

优化数据质量标准体系是提升农村经济普查数据质量的基础保障，通过制定完善的数据采集标准、处理规范和质量评价标准来建立统一的数据质量度量指标体系。采集标准规范数据来源、采集方法和格式要求确保原始数据规范性与可靠性，处理规范明确数据清洗、转换和存储的具体要求，保证数据处理标准化与一致性，质量评价标准从完整性、准确性、及时性、一致性等维度设定评价指标实现数据质量科学评估。标准制定遵循科学性、适用性及可操作性原则，确保标准体系既符合理论要求又贴合实际应用需求。要定期更新和完善标准体系，确保标准体系先进性和实用性。标准体系的优化还需要结合农村经济发展的新特点和新要求，不断完善评价指标和质量控制标准。

（二）数据全流程管控方案 

数据全流程管控方案实现了对农村经济普查数据质量的全程把控，该方案覆盖数据采集、传输、处理、存储、应用等各个环节，并且建立起系统化的质量控制机制。在数据采集环节，实施源头控制并采用智能化采集工具，以此确保原始数据的真实性和准确性，在数据传输环节，采用加密传输技术和数据校验机制，从而保证数据传输的安全性和完整性。在数据处理环节，执行标准化处理流程并应用智能化处理工具，以此提高数据处理的质量。在数据存储环节，建立数据备份机制和安全防护体系，进而确保数据的完整性和安全性。在数据应用环节，实施数据使用权限管理，以此保证数据能够得到合理使用。全流程管控的实施明显提升了数据质量管理的系统性和有效性。

（三）质量评价与改进系统 

质量评价与改进系统搭建完善了农村经济普查数据质量反馈优化机制。系统借助定期评估数据质量状况来识别质量问题并提出改进建议，以此形成持续改进循环。评价体系包含技术指标和管理指标，从数据准确性、完整性、及时性、一致性等多个维度对数据质量做综合评估，问题诊断模块可快速定位质量缺陷并分析问题成因,还能追踪问题来源，改进建议针对具体问题给出解决方案并制定改进措施。系统建立起质量问题预警机制，达成质量问题的及时发现和处理，通过定期生成质量评估报告并跟踪改进措施落实情况，保证质量改进工作有效开展。系统的运行推动数据质量管理持续优化，形成质量改进的良性循环机制。该系统的创新在于构建了闭环式质量管理模式，实现了从问题发现到改进实施的全过程追踪，为数据质量的持续提升提供了制度化保障。

结束语

大数据技术在提升农村经济普查数据质量方面发挥了核心驱动作用。通过构建全流程数据质量管理体系，运用智能感知技术，搭建多源数据融合与质量动态监测平台，形成闭环式数据质量管控机制，显著增强了农村经济普查数据的可靠性。实践验证显示，大数据技术能够有效破解传统普查中存在的样本偏差、填报滞后、逻辑矛盾等问题，使数据的真实性、时效性和完整性得到系统性提升。未来数据采集将更加精准，处理更为高效，分析更加深入，为农村经济发展决策提供可靠数据支撑，推动农村经济实现高质量发展。

(韩冬梅 江苏省泗洪县统计局)