谈统计数据准确性问题

第一篇：谈统计数据准确性问题

统计数据的准确性问题

重庆财经职业学院

刘昌谷

（重庆.永川

402160）

[摘要]：统计数据的准确性是一个国家统计机构的“生命”，也是整个统计工作的“生命”。数据是否准确，不仅影响到一个国家统计机构的形象，而且对以此数据为决策依据的后果起着至关重要的作用。统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神，进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。要加强对统计人员的职业道德和专业水平培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的地为现代社会经济服务。[关键词]：统计

数据

准确性

近年来，我国统计工作取得了比较显著的成绩。从总体上来看，我国现有的统计数据，基本上还是能够反映客观实际的。但是，随着社会主义市场经济的不断发展，经济结构复杂化，利益主体多元化，再加上体制转化过程中经济秩序混乱，人为干扰增多，因而搞准统计数据的难度也就日益增大，统计数据失实的潜在危险性也就日渐严重，并将逐步暴露。对此，我们必须要有清醒的认识，要始终不渝地把提高统计数据质量问题，摆到统计工作的首要位置，并采取综合治理措施，切实抓紧抓好。

一、统计数据准确性的意义

统计的目的是为党和国家制定方针、政策提供统计信息。在市场经济条件下，国家的大政方针决策极具风险性，风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小，而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关，信息愈准确及时，不确定性愈低，反之，亦然。所以，准确性和及时性是对统计资料的两项基本要求。其中，准确性的要求是第一位的，是统计工作的生命。它确定着统计资料是否有效和价值的高低，是衡量统计工作质量的根本标志。准确可靠的统计数据，便于决策和管理者正确地把握形势，客观地剖析问题，从而作出科学的决策。反之，有水分的、失实的统计数据，相互矛盾的统计数据，给决策者以错误的信号，将会误导决策和调控，对国民经济的发展将会造成重大损失。在这个问题上，我们是有惨痛的教训的。第一个五年计划期间，我国的统计工作是比较正常，数据也是基本符合客观实际的，对社会主义改造和建设起到了积极的作用。1958年大刮浮夸风，统计数字严重脱离客观实际，粮食亩产甚至超过了一万斤，这给国民经济带来了很大的危害。后来，“四人帮”一伙搞“数为帮用”，败坏了统计工作实事求是的优良作风，产生了恶劣的影响，教训是非常深刻的。因此，统计工作者必须以对本职工作高度负责的精神，以统计数据为对象，以消除统计数据的差错为目标，千方百计搞准统计数据，达到强化统计工作质量的目的。

二、常见的统计数据不准确的表现

（一）虚假的数据

这是最常见的统计数据不准确的问题，也是危害最为严重的数据质量问题。这类统计数据完全是虚构的、杜撰的，毫无事实根据。造成统计数据虚假的因素多种多样，比如，有意虚报、瞒报统计数据资料，指标制定不严密，统计制度不完善，不配套等等。

（二）拼凑的数据

这种数据是把不同地点，不同条件，不同性质的数据在收集、加工、传递过程中，人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种东拼西凑的数据，虽然分别有事实根据，但是从整体上看数据是不符合事实的，其性质与数据虚构相同。

（三）数据的逻辑性错误

这是指统计资料的排列不合逻辑，各个数据、项目之间相互矛盾。例如，某地区某年的社会消费品零售总额只增长5%，而按行业划分，商业零售额增长达20%，工业零售额的增幅也达10%，餐饮业的虽然增长只有4%，但其他行业以及农民对非农业居民的零售额的增长也达7%，这就明显存在矛盾，表明数据有逻辑性错误。

（四）数据的非同一性

它是指同一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。

（五）数据不完整

这里指调查单位出现遗漏，所列项目的资料没有搜集齐全，不符合统计资料完整性的要求。数据不完整，就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征，最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断，甚至会得出错误的结论。

（六）统计手段和统计分析落后

目前许多企业统计工作仍处于手工状态，很原始。即使采用计算机也仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算，并没有真正引用先进的计算机技术和网络技术。所做的统计分析也局限于事后分析，即对统计数据进行单纯的说明；不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。

此外，常见的统计数据不准确问题还有计算错误、笔误等等。

三、如何解决统计数据的准确性问题

（一）应当遵循全过程的、全员参加的、以预防为主的原则。首先，解决统计数据的准确性问题要贯穿于统计工作的全过程。每进行一步，都要对已完成的工作进行检查、对已发生的差错及时进行纠正，做到层层把关，防止差错流入下一个工作环节，以保证统计数据的准确性。其次，参加的人员应当是全面的。全体统计工作者都要树立数据质量意识，各个主要的工作环节都要落实专人负责。统计数据准确性的高低，是许多工作和许多统计工作环节质量的综合反映，牵涉到统计工作的所有部门和人员，因此，提高数据的准确性需要依靠所有统计工作者的共同努力，决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。只有人人关心数据的准确性，大家都对数据的准确性高度负责，产生优质的统计数据才有坚实的群众基础。因而，统计数据的准确性控制要求把差错消灭在它的形成过程中，做到防检结合，以防为主。这就要求有关人员在准确性控制中具有超前意识，抛弃那种出现了统计数据问题才想办法解决问题的被动的局面。

（二）强化统计基础工作是提高统计数据准确性的保证。首先要搞好统计调查表的设计。企业综合统计部门应根据上级部门和本企业生产管理的需要，会同会计、业务等部门统一设计企业内部套表，在设计中应体现国家国民经济核算体系的需要，各指标之间应相互联系、相互配套。统计指标的涵义、范围、计算口径应该一致。其次，实现原始记录、统计台账的标准化。原始记录是业务核算、会计核算、统计核算的共同基础，只有以真实的原始记录为依据，并从原始记录开始，一直到统计台账、统计报表都做到标准化并准确无误，这样才能使整理、汇总的数据资料的准确性有确切的保证。

（三）加强统计法制法规建设是提高统计数据准确性的法律保障。首先，要认真学习贯彻《统计法》，彰显统计法的强制性。要克服基层政府弄虚作假现象对统计法的侵蚀，釜底抽薪之举是加强对权力的监管力度，让“数字出官”这种潜规则没有生存的土壤。要彰统计法的强制性，要制裁说假话，报假数据的官员，让此付出巨大的成本，以增强统计法的权威性。其次，要独立行使统计职权，确保统计数据不受干预，《统计法》第八章第二款规定：“统计机构和统计人员依照本法规定独立行使统计调查、统计报告、统计监督的职权不受侵犯。”这实质上就是要保证统计机构、统计人员依法行使职权不受干预，能够独立地、客观地、公正地依法开展统计调查活动，提出统计报告，实行统计监督。再次，要通过各种新闻媒体广泛的宣传《统计法》。要让普通公民懂得，依法如实申报统计资料如同依法纳税一样，是每一个公民应尽的基本义务和责任，而且要让他们学会用基本的统计思维和常用的统计方法来观看日常的统计信息，使统计指标的每一个数据都置于人民大众的监督之下，杜绝虚假统计数据的产生。

（四）提高统计人员的业务素质是提高统计数据准确性的关键。对统计人员应该加强培训工作，企业内部应建立配套的培训机制，对每一层次统计岗位实施针对性的培训，必要时到企业外请有关专家学者授课，或到相关先进单位进行考察学习，做到取长补短。统计工作者本身也应该努力学习统计知识，钻研业务，不断提高统计业务素质和水平，杜绝因业务不熟悉而造成的数据不准确问题。同时，还要求我们加强对统计人员的思想品德和职业道德教育，要求每一个统计工作者必须坚持实事求是的工作作风，认真对待每一个统计数据，如实地反映情况。

（五）深入贯彻落实科学发展观，用科学的统计分析方法对数据的准确性进行评估是提高统计数据准确性的方法保证。首先，可运用抽样调查法来推断总量指标的准确性，它是对全面报表、普查、重点调查的基层统计数据或汇总统计数据进行可靠性检验或误差判断的科学方法。其次，可运用回归分析检测统计数据的可信度。再次，可运用主次因素排列分析图、因果分析图等来分析各种统计数据的准确性。

（六）加大新的统计技术的应用是提高统计数据准确性的必要途径。计算机技术的广泛应用，不仅可以实现数据处理高速化、数据传输网络化、数据贮存资源化，从而降低统计数据在人工处理、传输、贮存等环节上的技术性误差和逻辑性差错。而且有利于从机制上形成强有力的统计质量管理体系，维护统计数据管理的独立性并有效遏制随意虚报、瞒报以及统计数据不准确的其他腐败行为。

总之，统计部门和广大统计工作者一定要重视统计数据的准确性问题，抵制统计上弄虚作假的行为，提高统计数据的质量水平，使我们的统计工作能更好的地为现代社会经济服务。

参考文献：

[1]贾维浩.统计数据质量之我见[J].统计科学与实践，2002，（1）[2]权贤佐.中国统计与国际接轨问题研究[J].统计研究，2002，（4）[3]田静.关于统计数据质量问题的思考[J].统计与决策，2005，（11）[4]李群.统计数据质量评估方法之我见[J].上海统计，2004，（8）

第二篇：从统计流程谈统计数据质量控制

从统计流程谈统计数据质量控制

作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。

统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。

笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。

第一个流程是报表收集。201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区 县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。

统计报表的第二个流程是录入审核。这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来 进行机械审核，并不能发现一些细微差错和一些明显作假的报表。比如一个企业上报的产值报表，每个月的产值都是100万这样的整数，电脑是不会审核出什么错误的，但明眼人一看就知道，这类报表存在弄虚作假的嫌疑。还有一些县市上报的分企业数据并没有明显的错误，但是一进行汇总，问题就浮出来了，有的增加值突增突减，有的与用电量和财务报表中的主营业务收入不匹配等等，不一而足。

统计报表的第三个流程是反馈修改。这个流程其实就是对审核发现的错误进行纠正，是一个纠错的过程。这个过程相对来说比较简单，只要把电脑发现和自己发现的错误和疑问反馈下去，要求县市和企业对错误进行纠正，对疑问进行说明就可以了。虽然简单，但是实际操作起来也有学问在里面。通常来说，电脑审核出来的错误和疑问会比较多，如果把这些错误和疑问通通反馈下去，要下面的统计员修改，会给基层统计员带来很大的工作量，引起他们的抵触情绪，不利于工作配合。那么哪些错误属于笔误？哪些错误属于逻辑错误？哪些疑问需要解释说明？哪些疑问不需要解释说明？这就需要我们一一甄别、筛选。比如有些同期数审核错误，电脑会提示你：本年上报数为30069，去年实际数为3069，而累计数与去年上报数一致，没有错误，那明显就是多录入了一个0。再比如企业上个月已经说明新上一条生产线，产值同比成倍增长，本月产值成倍增长就不需要再要求企业重 复说明了。

统计报表的第四个流程就是汇总上报。这是统计数据出成品的环节，也是统计数据质量控制的最后一环，这一流程的控制直接关系到数据质量的优劣。这个流程分为两个过程，首先是把初步数据给领导汇报，领导同意之后再上报省统计局。通常领导看到数据之后会有许多疑问，增长过快或过慢是什么原因啊，哪些企业或者行业增长快，哪些企业或行业拖了后腿等等，针对这些疑问我们要做到心中有数，尽量对一些重点行业企业了解深入一点，这样给领导汇报时才能有理有据。有些统计工作者经常抱怨统计的外部干扰太大，影响了统计数据质量，笔者认为应该辩证的来看，更重要的是要反思我们的工作力度和工作方法，力度有没有到位，方法是不是正确。如果对于一个有疑问的数据，我们能够说出个所以然来，能够举一反三，拿出一些有说服力的根据来，我想也没有哪个开明的领导敢冒着违法的风险来干扰统计数据。

报表的基本流程就这些，通过对流程的解剖，也触及了当前一些影响统计数据质量的问题，针对这些问题，结合自己的工作实际，笔者来谈谈自己的几点肤浅的体会和建议。

一是如何解决报表数据准确性和时效性两难的问题。当前统计改革力度加大，但是改革给我这样的基层统计工作者的印象就是加任务，新的报表制度不断增加，旧的报表制度 又丢弃不了，改革似乎步入了一个不断加任务的怪圈。这无疑极大地增加了统计人员的工作量，使基层统计人员不堪重负。致使统计部门收集源头数据不但受到时间的限制,而且也受报表数量的制约,企业统计员抵触情绪非常强烈，有些企业统计员要么迟报，要么作假或者拒报，严重影响统计数据的时效性和真实性。所以要使统计数据准确性和时效性两全，就必须从统计制度改革这一源头上入手，改革统计调查方法，精简统计报表，缩减统计报表指标。具体到规模工业统计，笔者认为可以改革现有的全面统计方法，改用分行业分级抽样的方法进行。当前规模工业统计的范围仍然是主营业务收入500万元以上的企业，在煤炭、有色金属等价格飞涨的今天，随便买上几台机械，请几个人挖一个矿，年销售收入就能达到500万元，但是要求这些企业准确上报名目繁多的统计报表，几乎是不太可能的，何况这些企业多数是私人企业，上报统计报表在他们看来只会增加他们的成本，却不能给他们带来利润，是百害而无一利的事情，在资本家趋利避害的天性驱使下，统计工作难免不被边缘化。把这些企业纳入规模工业统计范围，对统计数据质量的影响是可想而知的。有些县市为了完成工业经济发展目标考核任务，千方百计增加规模企业数量，有的将大企业分拆为几个小企业，有的将几个小企业捆绑成企业集团，凡是能使规模企业数量增加的方法无所不用其极，严重干扰了统计数据质量。改用 分行业分级抽样的统计方法，既能从根本上解决这一问题，又能大大减轻基层统计工作人员的统计任务，对提高规模工业统计数据质量有着决定性的影响。

二是如何对规模工业报表进行审核。笔者认为应该从三个方面进行，一是表内审核，二是表间审核，三是汇总审核。表内审核就是审核报表的逻辑关系，比如本月加上月累计等于本月累计，比如资产等于负债加所有者权益，比如产值的增长与用电量的增长应该匹配，营业收入和营业利润，营业利润和应交所得税的变化趋势应该一致等等。表间审核就是将几张报表联系起来审核，比如产值报表的销售产值与财务报表的主营业务收入联系起来审核，虽然销售产值与主营业务收入的有可能出现较大差距，但是如果长期如此就可能有问题。再比如将产值报表与能源报表联系起来审核，看企业单位GDP能耗是否变化太大，一个企业在没有进行技术改造的情况下，单位GDP能耗应该是比较稳定的。三是汇总审核，汇总审核分为分行业汇总审核和分地区汇总审核两种。分行业汇总审核可以针对突增突减的行业查询到企业，看是哪些企业影响了该行业的增减，是不是情况属实。分地区汇总审核可以针对增减过快的地区，进行查询，看这些地区的增减主要受哪些企业的影响，这些企业的情况是不是属实。经过了这几步审核，数据质量基本上可以得到保障了。

三是如何排除外部干扰的问题。当前统计数据面临的外 部干扰主要是三个方面，一是地方领导的政绩观，二是部门的考核关。每逢领导换届，在体现领导政绩的时候，统计数据有得天独厚的优势，领导政绩如何体现？一个一个的数据当然是最形象和最有说服力的，自然而然统计数据就会面临干扰。到了年终省级部门考核市级部门考核，市级部门考核县级部门时，通常也是以统计部门的数据为准，因为统计数据是法定数据，这个时候那些平常从来不与统计部门打交道的部门，三天两头往统计部门跑，要求开证明的有之，要求改数字的有之，不胜枚举，统计部门一下从门可罗雀到门庭若市，真有范进中举的感觉。

统计部门要想排除这些干扰，首先要思想上绷紧实事求是这根弦，把统计数据质量就是统计事业的生命的认识提高到行动上来，切实保证统计数据质量。其次要做到自己心中有数，针对领导或者部门提出的质疑，要以事实为依据，以理服人。再次要充分利用《统计法》这一尚方宝剑，要懂法，要敢于用法，用《统计法》来维护统计数据质量。第四就是进行统计监审，上级统计部门对下级统计部门进行监审，上级统计部门组织地方统计部门之间互相进行监审，通过监审来曝光弄虚作假的行为，增强震慑力，提高统计数据质量。第五就是要科学评价各地之间的发展情况，取消名目繁多的年终考核。

上述问题和建议是笔者两年多的工作实践得来的一些 粗浅的认识，难免会有贻笑大方之处，但是对统计事业的责任和直面问题的勇气却是真诚的，如果每个统计工作者都能有一个真诚的心对待统计工作，我想我们的统计数据质量一定会有一个大提高，统计事业也一定会有大发展。

第三篇：统计数据

中国历年大学毕业生统计：

2001年：全国普通高校毕业生人数达114万人，就业率90%；

2002年：全国普通高校毕业生人数达145万人，就业率80%；

2003年：全国普通高校毕业生人数达212万人，就业率70%；

2004年：全国普通高校毕业生人数达280万人，就业率72.3%；

2005年：全国普通高校毕业生人数达338万人，就业率72.6%；

2006年：全国普通高校毕业生人数达413万人，就业率75%；

2007年：全国普通高校毕业生人数达495万人，就业率88%；

2008年：全国普通高校毕业生人数达559万人，就业率86%；

2009年：全国普通高校毕业生人数达611万人，就业率87%；

2010年：全国普通高校毕业生人数达630万人。

中国历年高考报名人数：

2001年：招生260万人；

2002年：招生320万人；

2003年：招生382万人；

2004年：招生420万人；

2005年：全国普通高校招生报名人数共计867万人，招生504万人；

2006年：全国普通高校招生报名人数共计880万人，招生530万人；

2007年：全国普通高校招生报名人数共计1010万人，计划招生567万人；

2008年：全国普通高校招生报名人数共计1050万人，计划招生599万人；

2009年：全国普通高校招生报名人数共计1020万人，计划招生629万人。

中国历年研究生招生人数：

2001年全国硕士研究生考试报名人数为46万人，录取人数11.05万人，录考比例4.2：1； 2002年全国硕士研究生考试报名人数为62.4万人，录取人数19.5万人，录考比例3.2：1； 2003年全国硕士研究生考试报名人数为79.7万人，录取人数27万人，录考比例2.9：1； 2004年全国硕士研究生考试报名人数为94.5万人，录取人数33万人，录考比例2.9：1； 2005年全国硕士研究生考试报名人数为117.2万人，录取人数32.494万人，比例3.6:1； 2006年全国硕士研究生考试报名人数为127.12万人，录取人数40.28万人，比例3.2:1； 2007年全国硕士研究生考试报名人数为128.2万人，录取人数36.4万人，录考比例3.5:1； 2008年全国硕士研究生考试报名人数为120万人，录取人数39万人，录考比例3.0:1； 2009年全国硕士研究生考试报名人数为124.6万人，录取人数41.5万人，录考比例3.0:1； 2010年全国硕士研究生考试报名人数为140万人，录取人数47.2万人，录考比例2.9:1。

国家公务员历年报考人数：

2008年：国家公务员考试报名人数为80万人，计划招考11166名公务员，平均比例达72∶1； 2009年：国家公务员考试报名人数为105万人，计划招考13566名公务员，平均比例达77∶1。2010年：国家公务员考试报名人数为146万人，计划招考18566名公务员，平均比例达92∶1。2011年：国家公务员考试报名人数为134万人，计划招考18566名公务员，平均比例达92∶1。

第四篇：从认知角度谈招聘面试的有效性问题

从认知角度谈招聘面试的有效性问题

财务081 0806010120 梁逸

招聘过程是一个认知的过程。在招聘中，招聘人员力图对应聘者的能力、知识以及品质形成认知；应聘者则力图通过了解招聘人员和招聘过程对公司形成一个初步的认知。而双方往往处在信息不对称的状态下，因此招聘不一定是有效的。

对于招聘者来说，每个招聘人员的经历、背景和喜好不同，他们对一个应聘者的评价可能完全不同。特别是在面试中，招聘者直接感知应聘者的行为和表现，更易陷入认知陷阱。特别有几种行为以列为典例，像简历陷阱，归类偏见，排队效应，断章取“义”，自我中心等。简历陷阱：有些招聘人员判断一个应聘者的依据在于是否具有高学历。他们形成了一个定势效应的认知：认为高学历与高能力是正相关的。一个高学历的人比一个低学历的人的能力要强。其实这是一种误解。归类偏见：中国人也有很强的乡土观念。在招聘中，招聘人员可能对某一地区的人带有偏见或好感，那么他有可能陷入定势效应和晕轮效应。同时他们也有可能对“老乡”具有特别感情。排队效应：由于有时应聘者大大超过公司的需求，招聘人员又不得不一一进行甄选。那么排在中间的应聘者就有可能比前面或后面的人有更多的机会。断章取“义”：在招聘中招聘人员通常会陷入近因效应和首因效应，特别是在面试的时候。研究表明，面试开始四五分钟之后，绝大多数面试考官的决策几乎不再发生变化。“优秀的候选人”可能更多因为他没有令人不满意的特点，而不是因为他具有令人赞赏的特点。同时，有些考官则只顾应聘者给他的最近的印象而不考虑应聘者的整体表现。这就陷入了近因效应的陷阱。自我中心：招聘人员在招聘的过程中，他们也许会受自己的专业技能、兴趣和偏好的影响而带上有色眼镜。他们对应聘者进行了选择性知觉。这对有些应聘者是不公平的。他们可能因为不符合招聘人员个人的要求而被淘汰，而不是因为他并不合格的原因。

对于应聘者来说，应聘者往往为了被录取而显露优势并隐藏劣势的行为。包括：修饰简历甚至伪造简历、第一印象、投其所好等。招聘人员则处在一个信息不对称的地位。他们的决策除了依赖于设计好的招聘程序和方法外，还依赖于自己的经验。这些经验有些是正确的，但也有些是错误的。同时由于人们的思维惰性，那些错误的经验经常作为捷径被应用。首因效应：首因效应是指人对人的知觉中留下的第一印象。即使我们感知的某人的表现已经变化了，第一印象形成的影响也将是缓慢地滞后地改变。晕轮效应：晕轮效应是指在知觉的过程中，通过获得知觉对象某一行为特征的突出印象，而将其扩大成整体行为特征的认知活动。近因效应：近因效应是指在知觉过程中，最后给人留下的印象最为深刻，对以后该对象的印象起着强烈的影响。一般来说，在知觉熟悉的人时，近因效应起较大的作用；在知觉陌生人时，首因效应起较大的作用。定势效应：定势效应是指人们在头脑把形成的对某类知觉对象的形象固定下来，并对以后有关该对象的知觉产生强烈影响的效应。人们在社会生活实践中，不断感知某类对象，因而对某类对象逐渐形成了固定化的印象。选择性知觉：选择性知觉是指人的兴趣和偏好对知觉产生强烈的影响的知觉过程。人们往往对于自己感兴趣的东西给予极大的注意。以上的认知效应是人们在现实生活中经常走的捷径，在招聘中这些也是招聘人员经常会犯的错误：这些错误以不同的形式表现出来，但这些认知效应却是规律性的东西。这些规律性的效应之所以发挥作用，是因为在现实生活中由于信息不对称和了解信息的成本过高而导致人具有认知的惰性。

认知错误的存在是在所难免的，人类的动机和行为的复杂性导致了这一状况。在招聘中，认知陷阱是存在的，我们应重视这种招聘中的认知陷阱，并通过各种措施来防范这些错误带来的损失，并通过招聘者和应聘者的努力把招聘的有效性提升。

第五篇：从认知角度谈招聘面试的有效性问题

工商管理092 班

从认知角度谈招聘面试的有效性问题

现今社会中，招聘逐渐成为人们日常谈论的话题之一。企业通过招聘的方式，筛选出适合本公司的人员来任职，加强其在行业内部的竞争优势。而招聘面试作为招聘过程中最重要的环节，其有效性的高低对招聘成功与否有着决定性的作用。

招聘面试就是一个认知的过程。在面试过程中，招聘人员对应聘者的工作能力、知识水平以及素质品质形成认知，应聘者则通过与招聘人员的接触对公司形成一个初步认知。然而在此过程中，由于社会心理规律的普遍作用，某些刺激会影响面试官产生特殊的反应效果，导致招聘面试的有效性大打折扣。

例如，在招聘面试的过程中，有些招聘人员会对应聘者有选择性的表现产生错觉，而忽略了他们期望博取面试官的好印象，避免暴露自己的不足和缺陷、有时甚至会夸大自己优点的行为，最终造成首因效应的形成；而有些招聘人员会对整个招聘面试过程中靠后的、尤其是最终的几个应聘者有好的记忆而忽略之前的应聘者，类似于认知过程中的近因效应。

再如，有些招聘人员会由于某一点对某一应聘者形成固定的认知，由此陷入各种常见的认知陷阱。类似高学历与高能力正相关的简历陷阱、对老乡条件反射出好感而对某一地区人员厌恶的乡土偏见、个人对某一观点或兴趣爱好不认同因而产生抵触的以自我为中心等等，这些以偏概全的错误认知会导致招聘人员忽略应聘者的其他方面，形成所谓的晕轮效应，影响招聘人员的最终判断。还有些招聘人员的决策不仅依赖于设计好的面试程序和常用方法，还会由于思维的惰性而过于依赖过去所获得的有关知识和经验，因而在选择的过程中带有很强的主观性，形成定型效应。

综上可见，仅从认知的角度看，招聘人员在面试过程中就应尽量避免由于客观、主观、情景等各方面因素影响而造成的认知误区和认知错误，客观地对应聘者在知识水平、能力结构、个性特征、职业适应性等方面进行评价，考虑社会对人才定义的同时兼顾社会规则的重要性，最终做出录用与否的判断。而作为应聘者要学会利用人在认识方面的弱点，在遵守社会道德和规则的同时尽可能地展现自己比别人更优秀的一面，最终在众多的应聘者中脱颖而出，获得自己所期望的职位。

人类动机和行为的复杂性导致了认知错误存在的在所难免，也导致了认知陷阱的无处不在。因此，无论是招聘面试的哪一方，都应该重视从认知角度分析其有效性的问题。招聘面试有效性的提高，可以减少公司在招聘人员方面花费的时间、提高企业效率，也有利于应聘者尽快找到自己在社会中的位置，以最大限度发挥其优势，为社会做出贡献。