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起草文稿如何用數據説話

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  如果把文稿比作舞台,文字與數據就是領銜主演。用數據説話,須時刻心中有數,養成刨根問底的習慣,用心在關鍵環節設疑發問,帶着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。用數據説話,先得問數據從哪裏來。

  一手數據問“過程”。一手數據來源於調查研究,是最可靠的。毛澤東同志重視調查研究,他寫《尋烏調查》和《反對本本主義》前,在尋烏縣進行了為期約一個月的實地調查,掌握了該縣物產產量、人員數量、商鋪經營品種、農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,我們要進行嚴格的甄別篩選,緊盯調查範圍、調查方式、調查手段和統計方法,去粗取精、去偽存真。

  二手數據問“出處”。掌握第一手數據固然是好,但專業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作的必然要求。一般來説,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”

  用數據説話,不僅要問數據從哪裏來,還要問數據用到哪裏去。

  首先要問為何用數據。

  我們使用數據,一是為了讓表述更準確。數據的精確性可以彌補文字的模糊性,適當用數據説話,可讓概念更清晰、邏輯更嚴密、表述更精當。

  二是為了讓行文更簡潔。數據有高度概括能力,一個關鍵數據有時可抵千言萬語,能起到“四兩撥千斤”之效。

  三是為了讓文稿更務實。數字與文字是兩種符號系統,二者可相輔相成、珠聯璧合。在講道理、談體會時適當穿插數據,可讓道理更明晰、措施更具體、目標更明確。

  比如,黨的十九大報告論述“經濟建設取得重大成就”時説:“國內生產總值從五十四萬億元增長到八十萬億元,穩居世界第二,對世界經濟增長貢獻率超過百分之三十。”

  幾個數據把五年來的成就凸顯了出來。

  其次要問用什麼數據。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,寫供給側結構性改革成效,遊離於去產能、去庫存、去槓桿、降成本、補短板五大任務之外的數據,就會給人畫蛇添足之感。要系統性地用,杜絕顧此失彼、沒有章法。

  比如,寫一個地區製造業水平,就可以用《中國製造2025》明確的“製造強國”指標體系作參照,圍繞“創新能力”“質量效益”“兩化融合”“綠色發展”四方面12類指標來説明。

  三問數據“品質”

  管理學家德魯克説,“質量就是滿足需要”。按照這個觀點,數據質量就是“滿足文稿説明問題的需要”。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。與時俱進,儘量使用最新數據,比如,寫一個單位半年工作總結,只用1月至5月的數據是不行的,應該使用6月底的最新數據,否則寫出來的總結是打折扣的。

  三是準確。

  比如,有段材料説:“三年來,全省共支持新區各項資金8877萬元,其中2015年4797萬元,2016年1220萬元,2017年2960萬元。”

  把三年的資金加起來會發現,總計應是8977萬元,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、術語等要嚴格按照《黨政機關公文處理工作條例》《黨政機關公文格式》及有關國家標準來表述。

  四問數據“關係”

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

  縱向要“兼容”。一方面是同一篇文稿前後不同地方數據的兼容,另一方面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%”,但在後面卻變成了“28.5%”。

  在數值上作了四捨五入,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”。一方面是同樣的數據在不同場合下的兼容,另一方面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,今年我省兩會的一次新聞發佈會,我單位的新聞稿通報全省電源裝機量是8960萬千瓦,而另一單位通報的卻是8550萬千瓦,出現了兩個數據。

  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“價值”

  在信息時代,機關幹部要養成“大數據思維”,善於研究、分析、運用數據,深度發掘數據“新能源”的隱藏價值。

  一要善於分析,開發新數據。日常數據往往只是冰山一角,有很大開發空間。要善於剖析數據,把數據背後隱藏的價值挖掘出來。

  比如,一篇講話稿説:“截至2015年底,全省存量房屋面積達1948.59萬平方米,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50萬人居住。”

  這麼一挖,聽眾就有了比較直觀的感受。

  二要善於歸納,發現新價值。如果分析是把整體進行拆分的話,歸納則正好相反,是從個別數據的聯繫中揭示一般規律,從眾多數據中總結共同本質,從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個州市規模以上工業增速超過全省平均增速,最高的達到17.9%,有9個州市低於平均水平,喜憂參半,極不平衡。”

  綜合了各地數據,高度概括了全省工業經濟的總體運行特點。

  三要善於比較,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,縱向是看自己與前期相比有什麼進步,離目標還有多大差距。

  比如這段材料:“今年一季度,全省規模以上工業增加值增長11.9%,比去年同期高4.1個百分點,比全國平均增速高5.1個百分點,居全國第2位。”

  從縱橫兩個方向一比較,讓人一目瞭然。

  六問數據“高度”

  看似普通的數據背後,往往藴藏着深刻的道理。要學會品味數據,善於領悟“言外之意”,聆聽“弦外之音”,延伸數據的價值鏈。

  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,“戰略性新興產業佔比10.1%,較上年提升3個百分點”。

  這條信息,兩個數據直觀地表現了戰略性新興產業發展的速度。仔細品味,會發現這兩個數據“意味深長”,據此可以看出該地區正在轉變發展理念,優化產業結構,加快產業轉型升級,構建現代化經濟體系,推動高質量發展。

  要切換視角品數據。觀察視角不同,結論也會不同。品味數據,也要善於借用“多稜鏡”來觀察,從不同側面去分析。

  比如,寫一個地區的發展,我們通常可以分析其總量大小、速度快慢等,這只是一個視角。如果切換為“五大發展理念”的視角來分析,可以評價出該地區經濟的創新、協調、綠色、開放、共享五個方面的發展能力。

發佈時間:2019年01月03日 14:00 來源:“祕書工作”微信公眾號 編輯:白世康 打印

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