起草文稿如何用數據說話

　　如果把文稿比作舞台，文字與(yu) 數據就是領銜主演。用數據說話，須時刻心中有數，養(yang) 成刨根問底的習(xi) 慣，用心在關(guan) 鍵環節設疑發問，帶著疑問進行深入調查研究分析。

　　一問數據“來源”

　　何謂數據？不但有“數”，還得有“據”。“據”指數的來源、出處和依據。用數據說話，先得問數據從(cong) 哪裏來。

　　一手數據問“過程”。一手數據來源於(yu) 調查研究，是最可靠的。毛澤東(dong) 同誌重視調查研究，他寫(xie) 《尋烏(wu) 調查》和《反對本本主義(yi) 》前，在尋烏(wu) 縣進行了為(wei) 期約一個(ge) 月的實地調查，掌握了該縣物產(chan) 產(chan) 量、人員數量、商鋪經營品種、農(nong) 民土地等大量第一手數據，作出了“沒有調查，沒有發言權”的論斷。對一手數據，我們(men) 要進行嚴(yan) 格的甄別篩選，緊盯調查範圍、調查方式、調查手段和統計方法，去粗取精、去偽(wei) 存真。

　　二手數據問“出處”。掌握第一手數據固然是好，但專(zhuan) 業(ye) 部門的數據也是可以使用的。按照職能分工高效調度數據、間接利用數據也是公文寫(xie) 作的必然要求。一般來說，統計部門的數據、直接管理部門的數據比其他部門的可靠，一線部門的數據比二線部門的可靠，要注意甄別。

　　二問數據“用途”

　　用數據說話，不僅(jin) 要問數據從(cong) 哪裏來，還要問數據用到哪裏去。

　　首先要問為(wei) 何用數據。

　　我們(men) 使用數據，一是為(wei) 了讓表述更準確。數據的精確性可以彌補文字的模糊性，適當用數據說話，可讓概念更清晰、邏輯更嚴(yan) 密、表述更精當。

　　二是為(wei) 了讓行文更簡潔。數據有高度概括能力，一個(ge) 關(guan) 鍵數據有時可抵千言萬(wan) 語，能起到“四兩(liang) 撥千斤”之效。

　　三是為(wei) 了讓文稿更務實。數字與(yu) 文字是兩(liang) 種符號係統，二者可相輔相成、珠聯璧合。在講道理、談體(ti) 會(hui) 時適當穿插數據，可讓道理更明晰、措施更具體(ti) 、目標更明確。

　　比如，黨(dang) 的十九大報告論述“經濟建設取得重大成就”時說：“國內(nei) 生產(chan) 總值從(cong) 五十四萬(wan) 億(yi) 元增長到八十萬(wan) 億(yi) 元，穩居世界第二，對世界經濟增長貢獻率超過百分之三十。”

　　幾個(ge) 數據把五年來的成就凸顯了出來。

　　其次要問用什麽(me) 數據。文稿數據並非多多益善、來者不拒，要當用則用、合理使用。要有針對性地用，杜絕漫無目的、一味堆砌。

　　比如，寫(xie) 供給側(ce) 結構性改革成效，遊離於(yu) 去產(chan) 能、去庫存、去杠杆、降成本、補短板五大任務之外的數據，就會(hui) 給人畫蛇添足之感。要係統性地用，杜絕顧此失彼、沒有章法。

　　比如，寫(xie) 一個(ge) 地區製造業(ye) 水平，就可以用《中國製造2025》明確的“製造強國”指標體(ti) 係作參照，圍繞“創新能力”“質量效益”“兩(liang) 化融合”“綠色發展”四方麵12類指標來說明。

　　三問數據“品質”

　　管理學家德魯克說，“質量就是滿足需要”。按照這個(ge) 觀點，數據質量就是“滿足文稿說明問題的需要”。高質量的數據通常具備四種“品質”。

　　一是客觀。實事求是、客觀真實地反映問題，不虛報、瞞報、偽(wei) 造、篡改數據，不隨意給數據“化妝”“注水”，不玩“數字遊戲”，杜絕數字造假。

　　二是及時。與(yu) 時俱進，盡量使用最新數據，比如，寫(xie) 一個(ge) 單位半年工作總結，隻用1月至5月的數據是不行的，應該使用6月底的最新數據，否則寫(xie) 出來的總結是打折扣的。

　　三是準確。

　　比如，有段材料說：“三年來，全省共支持新區各項資金8877萬(wan) 元，其中2015年4797萬(wan) 元，2016年1220萬(wan) 元，2017年2960萬(wan) 元。”

　　把三年的資金加起來會(hui) 發現，總計應是8977萬(wan) 元，原來明顯算錯了。

　　四是規範。數據的表述務必規範，名稱、單位、口徑、符號、術語等要嚴(yan) 格按照《黨(dang) 政機關(guan) 公文處理工作條例》《黨(dang) 政機關(guan) 公文格式》及有關(guan) 國家標準來表述。

　　四問數據“關(guan) 係”

　　一篇文稿就是一個(ge) 完整的“係統”，文稿中各項數據之間的關(guan) 係必須和諧、融洽，不能出現“排異反應”。

　　縱向要“兼容”。一方麵是同一篇文稿前後不同地方數據的兼容，另一方麵是不同時期文稿中數據的兼容。

　　比如，有篇文稿前文講“投資對GDP的貢獻率是28.51%”，但在後麵卻變成了“28.5%”。

　　在數值上作了四舍五入，前後不一致，感覺就不規範。前後不同時期的文稿也要相互照應，關(guan) 鍵數據應該口徑一致，不能隨意“變形”，前後矛盾。

　　橫向要“兼容”。一方麵是同樣的數據在不同場合下的兼容，另一方麵是不同部門同一場合下數據的兼容。起草者不但要“自掃門前雪”，還要“管別人瓦上霜”，跨部門溝通協調，避免數據“打架”。

　　比如，今年我省兩(liang) 會(hui) 的一次新聞發布會(hui) ，我單位的新聞稿通報全省電源裝機量是8960萬(wan) 千瓦，而另一單位通報的卻是8550萬(wan) 千瓦，出現了兩(liang) 個(ge) 數據。

　　事後溝通發現，原來是用了不同的統計標準，雖然都對，但削弱了權威性。

　　五問數據“價(jia) 值”

　　在信息時代，機關(guan) 幹部要養(yang) 成“大數據思維”，善於(yu) 研究、分析、運用數據，深度發掘數據“新能源”的隱藏價(jia) 值。

　　一要善於(yu) 分析，開發新數據。日常數據往往隻是冰山一角，有很大開發空間。要善於(yu) 剖析數據，把數據背後隱藏的價(jia) 值挖掘出來。

　　比如，一篇講話稿說：“截至2015年底，全省存量房屋麵積達1948.59萬(wan) 平方米，同比增長36.6%。”

　　這些都是常規數據，若就此收筆，通常不會(hui) 給人留下太深的印象。

　　若進一步分析：“如果按照城鎮居民人均40平方米需求計算，可供約50萬(wan) 人居住。”

　　這麽(me) 一挖，聽眾(zhong) 就有了比較直觀的感受。

　　二要善於(yu) 歸納，發現新價(jia) 值。如果分析是把整體(ti) 進行拆分的話，歸納則正好相反，是從(cong) 個(ge) 別數據的聯係中揭示一般規律，從(cong) 眾(zhong) 多數據中總結共同本質，從(cong) 瑣碎數據中發現統一特點。

　　比如這段材料：“今年1月至2月，全省有7個(ge) 州市規模以上工業(ye) 增速超過全省平均增速，最高的達到17.9%，有9個(ge) 州市低於(yu) 平均水平，喜憂參半，極不平衡。”

　　綜合了各地數據，高度概括了全省工業(ye) 經濟的總體(ti) 運行特點。

　　三要善於(yu) 比較，得出新結論。數據的大小、多少、高低往往要在特定時空維度中對比才能顯現出來。比較可以分為(wei) 橫向比較和縱向比較，橫向是看自己在兄弟單位中的位置，縱向是看自己與(yu) 前期相比有什麽(me) 進步，離目標還有多大差距。

　　比如這段材料：“今年一季度，全省規模以上工業(ye) 增加值增長11.9%，比去年同期高4.1個(ge) 百分點，比全國平均增速高5.1個(ge) 百分點，居全國第2位。”

　　從(cong) 縱橫兩(liang) 個(ge) 方向一比較，讓人一目了然。

　　六問數據“高度”

　　看似普通的數據背後，往往蘊藏著深刻的道理。要學會(hui) 品味數據，善於(yu) 領悟“言外之意”，聆聽“弦外之音”，延伸數據的價(jia) 值鏈。

　　要跳出數據品數據。有時候要“跳出來”，站在全局高度看數據。

　　比如，“戰略性新興(xing) 產(chan) 業(ye) 占比10.1%，較上年提升3個(ge) 百分點”。

　　這條信息，兩(liang) 個(ge) 數據直觀地表現了戰略性新興(xing) 產(chan) 業(ye) 發展的速度。仔細品味，會(hui) 發現這兩(liang) 個(ge) 數據“意味深長”，據此可以看出該地區正在轉變發展理念，優(you) 化產(chan) 業(ye) 結構，加快產(chan) 業(ye) 轉型升級，構建現代化經濟體(ti) 係，推動高質量發展。

　　要切換視角品數據。觀察視角不同，結論也會(hui) 不同。品味數據，也要善於(yu) 借用“多棱鏡”來觀察，從(cong) 不同側(ce) 麵去分析。

　　比如，寫(xie) 一個(ge) 地區的發展，我們(men) 通常可以分析其總量大小、速度快慢等，這隻是一個(ge) 視角。如果切換為(wei) “五大發展理念”的視角來分析，可以評價(jia) 出該地區經濟的創新、協調、綠色、開放、共享五個(ge) 方麵的發展能力。