东帝汶：统计绩效指标（SPI）：第4支柱数据来源得分（0-100分制）

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东帝汶：统计绩效指标（SPI）：第4支柱数据来源得分（0-100分制）历年数据

单位：scale 0-100

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

The data sources overall score is a composity measure of whether countries have data available from the following sources: Censuses and surveys, administrative data, geospatial data, and private sector/citizen generated data. The data sources (input) pillar is segmented by four types of sources generated by (i) the statistical office (censuses and surveys), and sources accessed from elsewhere such as (ii) administrative data, (iii) geospatial data, and (iv) private sector data and citizen generated data. The appropriate balance between these source types will vary depending on a country’s institutional setting and the maturity of its statistical system. High scores should reflect the extent to which the sources being utilized enable the necessary statistical indicators to be generated. For example, a low score on environment statistics (in the data production pillar) may reflect a lack of use of (and low score for) geospatial data (in the data sources pillar). This type of linkage is inherent in the data cycle approach and can help highlight areas for investment required if country needs are to be met.

可供参考的中文翻译：数据来源总体得分是一个综合性衡量指标，用于评估各国是否具备以下来源的数据：人口普查和调查、行政数据、地理空间数据以及私营部门/公民生成的数据。数据来源（输入）支柱按四种来源类型细分：由统计局生成的来源（i）人口普查和调查，以及从其他渠道获取的来源，如（ii）行政数据、（iii）地理空间数据、（iv）私营部门数据和公民生成数据。这些来源类型之间的适宜平衡将因国家的制度环境和统计系统的成熟度而异。高分应反映所利用的来源能够在多大程度上生成必要的统计指标。例如，环境统计（数据生产支柱）得分较低，可能反映地理空间数据（数据来源支柱）的使用不足和得分较低。这类关联性是数据周期方法的内在特征，有助于突出为满足国家需求而需要投资的方向。

数据口径与风险提示

• 该指标反映数据来源类型的可用性，而非数据生产或质量本身；高得分不代表统计数据完全准确
• 不同国家因制度环境和统计系统成熟度差异，适宜的数据来源组合存在差异，直接比较绝对分数需谨慎
• 该指标仅记录数据来源是否存在，不反映各来源数据的覆盖范围、更新频率或质量
• 中国数据最早追溯至2015年，2015年之前无记录，无法进行更长期的自身纵向比较
• 世行数据库中全球层面的该指标数据记录为零，无法直接获取世界平均水平用于比较
• 该指标基于特定时点的静态数据可用性评估，反映的是调查或行政记录时点的状态，而非动态的数据生产过程
• 地理空间数据和私营部门数据的评估标准可能随技术发展和数据生态变化而调整，跨年比较需注意口径一致性
• 高分国家可能因依赖特定数据来源而在某些领域具有优势，但不能简单将其解读为整体统计能力更强

东帝汶WDI数据常见问题