如果把文稿比作舞台，文字与数据就是领衔主演。用数据说话，须时刻心中有数，养成刨根问底的习惯，用心在关键环节设疑发问，带着疑问进行深入调查研究分析。

一问数据“来源”

何谓数据？不但有“数”，还得有“据”。“据”指数的来源、出处和依据。用数据说话，先得问数据从哪里来。

一手数据问“过程”。一手数据来源于调查研究，是最可靠的。毛泽东同志重视调查研究，他写《寻乌调查》和《反对本本主义》前，在寻乌县进行了为期约一个月的实地调查，掌握了该县物产产量、人员数量、商铺经营品种、农民土地等大量第一手数据，作出了“没有调查，没有发言权”的论断。对一手数据，我们要进行严格的甄别筛选，紧盯调查范围、调查方式、调查手段和统计方法，去粗取精、去伪存真。

二手数据问“出处”。掌握第一手数据固然是好，但专业部门的数据也是可以使用的。按照职能分工高效调度数据、间接利用数据也是公文写作的必然要求。一般来说，统计部门的数据、直接管理部门的数据比其他部门的可靠，一线部门的数据比二线部门的可靠，要注意甄别。

二问数据“用途”

用数据说话，不仅要问数据从哪里来，还要问数据用到哪里去。

首先要问为何用数据。

我们使用数据，一是为了让表述更准确。数据的精确性可以弥补文字的模糊性，适当用数据说话，可让概念更清晰、逻辑更严密、表述更精当。

二是为了让行文更简洁。数据有高度概括能力，一个关键数据有时可抵千言万语，能起到“四两拨千斤”之效。

三是为了让文稿更务实。数字与文字是两种符号系统，二者可相辅相成、珠联璧合。在讲道理、谈体会时适当穿插数据，可让道理更明晰、措施更具体、目标更明确。

比如，党的十九大报告论述“经济建设取得重大成就”时说：“国内生产总值从五十四万亿元增长到八十万亿元，稳居世界第二，对世界经济增长贡献率超过百分之三十。”

几个数据把五年来的成就凸显了出来。

其次要问用什么数据。文稿数据并非多多益善、来者不拒，要当用则用、合理使用。要有针对性地用，杜绝漫无目的、一味堆砌。

比如，写供给侧结构性改革成效，游离于去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大任务之外的数据，就会给人画蛇添足之感。要系统性地用，杜绝顾此失彼、没有章法。

比如，写一个地区制造业水平，就可以用《中国制造2025》明确的“制造强国”指标体系作参照，围绕“创新能力”“质量效益”“两化融合”“绿色发展”四方面12类指标来说明。

三问数据“品质”

管理学家德鲁克说，“质量就是满足需要”。按照这个观点，数据质量就是“满足文稿说明问题的需要”。高质量的数据通常具备四种“品质”。

一是客观。实事求是、客观真实地反映问题，不虚报、瞒报、伪造、篡改数据，不随意给数据“化妆”“注水”，不玩“数字游戏”，杜绝数字造假。

二是及时。与时俱进，尽量使用最新数据，比如，写一个单位半年工作总结，只用1月至5月的数据是不行的，应该使用6月底的最新数据，否则写出来的总结是打折扣的。

三是准确。

比如，有段材料说：“三年来，全省共支持新区各项资金8877万元，其中2015年4797万元，2016年1220万元，2017年2960万元。”

把三年的资金加起来会发现，总计应是8977万元，原来明显算错了。

四是规范。数据的表述务必规范，名称、单位、口径、符号、术语等要严格按照《党政机关公文处理工作条例》《党政机关公文格式》及有关国家标准来表述。

四问数据“关系”

一篇文稿就是一个完整的“系统”，文稿中各项数据之间的关系必须和谐、融洽，不能出现“排异反应”。

纵向要“兼容”。一方面是同一篇文稿前后不同地方数据的兼容，另一方面是不同时期文稿中数据的兼容。

比如，有篇文稿前文讲“投资对GDP的贡献率是28.51%”，但在后面却变成了“28.5%”。

在数值上作了四舍五入，前后不一致，感觉就不规范。前后不同时期的文稿也要相互照应，关键数据应该口径一致，不能随意“变形”，前后矛盾。

横向要“兼容”。一方面是同样的数据在不同场合下的兼容，另一方面是不同部门同一场合下数据的兼容。起草者不但要“自扫门前雪”，还要“管别人瓦上霜”，跨部门沟通协调，避免数据“打架”。

比如，今年我省两会的一次新闻发布会，我单位的新闻稿通报全省电源装机量是8960万千瓦，而另一单位通报的却是8550万千瓦，出现了两个数据。

事后沟通发现，原来是用了不同的统计标准，虽然都对，但削弱了权威性。

五问数据“价值”

在信息时代，机关干部要养成“大数据思维”，善于研究、分析、运用数据，深度发掘数据“新能源”的隐藏价值。

一要善于分析，开发新数据。日常数据往往只是冰山一角，有很大开发空间。要善于剖析数据，把数据背后隐藏的价值挖掘出来。

比如，一篇讲话稿说：“截至2015年底，全省存量房屋面积达1948.59万平方米，同比增长36.6%。”

这些都是常规数据，若就此收笔，通常不会给人留下太深的印象。

若进一步分析：“如果按照城镇居民人均40平方米需求计算，可供约50万人居住。”

这么一挖，听众就有了比较直观的感受。

二要善于归纳，发现新价值。如果分析是把整体进行拆分的话，归纳则正好相反，是从个别数据的联系中揭示一般规律，从众多数据中总结共同本质，从琐碎数据中发现统一特点。

比如这段材料：“今年1月至2月，全省有7个州市规模以上工业增速超过全省平均增速，最高的达到17.9%，有9个州市低于平均水平，喜忧参半，极不平衡。”

综合了各地数据，高度概括了全省工业经济的总体运行特点。

三要善于比较，得出新结论。数据的大小、多少、高低往往要在特定时空维度中对比才能显现出来。比较可以分为横向比较和纵向比较，横向是看自己在兄弟单位中的位置，纵向是看自己与前期相比有什么进步，离目标还有多大差距。

比如这段材料：“今年一季度，全省规模以上工业增加值增长11.9%，比去年同期高4.1个百分点，比全国平均增速高5.1个百分点，居全国第2位。”

从纵横两个方向一比较，让人一目了然。

六问数据“高度”

看似普通的数据背后，往往蕴藏着深刻的道理。要学会品味数据，善于领悟“言外之意”，聆听“弦外之音”，延伸数据的价值链。

要跳出数据品数据。有时候要“跳出来”，站在全局高度看数据。

比如，“战略性新兴产业占比10.1%，较上年提升3个百分点”

这条信息，两个数据直观地表现了战略性新兴产业发展的速度。仔细品味，会发现这两个数据“意味深长”，据此可以看出该地区正在转变发展理念，优化产业结构，加快产业转型升级，构建现代化经济体系，推动高质量发展。

要切换视角品数据。观察视角不同，结论也会不同。品味数据，也要善于借用“多棱镜”来观察，从不同侧面去分析。

比如，写一个地区的发展，我们通常可以分析其总量大小、速度快慢等，这只是一个视角。如果切换为“五大发展理念”的视角来分析，可以评价出该地区经济的创新、协调、绿色、开放、共享五个方面的发展能力。

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