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首先，现阶段的统计指标众多，也不是所有的指标都有明确、科学的定义。其次，基础数据大多来自不同部门，部门数据共享机制不健全，无法精细管理指标的内涵和外延，数据衔接性问题待解决：口径不一，含义不明确，计量单位没统一，可比性降低等问题。再次，在基层统计实践中也存在许多误差，例如，一些单位和个人的统计观念不强，对统计工作的配合程度差，为图省事发生的虚报、瞒报等情况影响数据质量。
调查对象配合度不高。政府统计服务的主动性不强，很少给群众有切身获得感。数据收集方式有待改进：给调查对象任务多，服务少，调查配合度低，质量不好保证。经常性的抽样调查主要是为国家、区域的宏观调控服务，因基层单位样本量小，故难以进行有效推算，对区县以下的基层单位服务作用小。
收集统计信息的方式还比较落后。虽然信息化建设在逐步推进，目前收集统计信息还主要依靠统计报表、工作台账搜集，直接由电子信息生成统计指标较为困难。全面调查的“一套表”准入制度规定了一定标准上的企事业单位接受全面调查，实际中难以做到实时准入和退出。一般按照在地原则进行的统计，在实际中还是难以解决不重不漏的问题。难以抽样、难以核实、不好界定企业规模等问题尚待解决。
基层统计部门工作压力过大。虽然统计调查体系已经较为完整，各层次的政府统计机构已全面布局，但由于政府统计机构的繁杂，基层从事数据采集统计服务的人员数量少、任务重，他们常忙于统计报表的催报、填报，对数据进行严格审核是有难度的。我们应当注意的是，他们的业务水平的高低直接影响了数据质量，因此他们较大的统计压力可能对基础数据的准确性带来负面影响。
数据传递方式单一。目前的统计信息传递流程基本上是统计部门通过统计调查、企业联网直报数据先整理汇总信息，再由统计机构的官方名义向社会定期、公开发布的单向方式。因此，数据从采集、处理，到最后的结果呈现，传递方式单向运转，无法实现社会群体全方位、多层次的实时信息查询。
统计产品短缺陈旧，更新速度慢，指标体系具有不适应性。现有统计指标体系沿袭于计划经济时期，虽然经过了几次重大调整，仍有部分指标在社会上并不具有普遍的接受度。计划经济下的统计调查方法和市场经济下的统计调查方法混用，老方法和指标体系无法跟上时代。具体来说，在指标体系上，计划经济的政府统计以生产指标、总量指标为主，缺少反映社会主义市场经济、科技进步、环境保护、可持续发展战略的政府统计指标。一方面是统计相关产品未能及时反映社会热点，社会知晓度不高，另一方面是数据利用率不高，统计创新产品少，经常有其他领域的研究者因找不到合适的、统一的、权威的指标，而不得不自建指标。
重复统计、多余统计、过时统计、虚设统计。政府统计部门之间存在信息孤岛，长期、规范、顺畅的信息共享机制尚未建成，造成统计信息资源的浪费，阻碍了互联互通。政府综合统计机构（统计局）和众多政府职能部门各自为政。政府综合统计过多关注统计调查服务，对政府部门统计的管理、指导和协调力度不够，对其应有的管理职能弱化。指标数据上各专业缺少相互支撑和互补，政府部门之间缺少统一共享，制约了数据再加工的能力和速度，严重影响数据质量和建立在数据基础上的分析质量。
耗费大量的人力物力。政府统计部门花费了大量人力资源在抽样调查具体实践中，上到国家统计局、省调查总队，下到街道统计人员、片区统计专员，不够信息化的统计上报体系使得任务安排、信息采集、汇总、更新、修改逐级传递，除时间慢之外还容易导致人为误差。
部门协作的信息共享机制不健全。在统计信息范围上，统计机构更注重经济统计，开展调查的方式固定，社会统计更多分散于其他政府部门，而部门协作的信息共享机制运转不畅，导致数据分散不全面。政府统计部门之间的统计联系不密切，大量指标的内涵、口径、范围存在差异，使得数据交流衔接存在障碍。
我国政府统计具有上述面临的竞争性的原因是多方面的，探讨其中的原因有助于我们解决问题，也为政府统计如何在大数据时代带来相应的启示。
统计法律尚不完善，落实不足，主要体现在统计的独立性、中立性和透明度较差，容易受到影响。
政府统计在国内的使用价值除了其三大主要功能外，还广泛地被使用到各类重大政绩考核中，指标体系涉及多种类别的统计数据：扶贫脱贫状况、高质量发展指数、实现现代化指标、政府领导政绩考核、全面小康监测统计指标体系等，这一方面给政府统计的顺利展开提供了行政支持上的便利条件，另一方面也使得政府统计面临来自领导层、社会舆论等的各方压力。特别是在地方层面上，各级政府部门都在以GDP等统计数据为主要指标考核政府官员，而当地统计部门又不得不接受当地政府部门和上级政府统计部门的双重领导，传统的政府统计方式为人为篡改数据提供了可操作空间。在此情况下，党政领导对政府统计数据的干预将严重影响统计的独立性和中立性。
有时候数据并不只是会被多报，也有可能被漏报、少报、瞒报。党的十八大以来，国家加大了对贫困地区的扶持力度，税收优惠政策、产业扶持政策、教育资源倾斜等“福利”吸引着某些地方政府装“穷”，故意减少收入、资产等指标。有的领导为了凸显自己的执政能力，在其上任初期压低财政收入，等其即将卸任之时，又指示政府统计部门提高“牌面”数据。
基层统计人员负担大。虽然统计调查体系已经较为完整，各层次的统计机构已全面布局，但由于统计机构的繁杂，基层从事数据采集统计服务的人员数量少、任务重，他们常忙于统计报表的催报，难免对数据进行粗审核。我们应当注意的是，他们的业务水平的高低直接影响了数据质量，因此他们较大的统计压力可能对基础数据的准确性带来负面影响。
冗杂的调查体系难以精确控制成本和数据质量。实地调查面临的问题各式各样，调查成本无法用统一的标准衡量。一些政府统计部门仅仅统计自己方便统计、能够管理到的数据，存在漏报、漏统等现象，不够全面。抽样调查时样本代表性易出问题，重点调查时指标数据不全面，普查的时间跨度长、周期久，各类调查的针对性单一。
新的数据源匮乏，亟待开发新数据源。进入互联网时代以来，人类记录的信息量以指数级增长，而这新产生的人类数据大部分存在于与互联网相关的公司。传统的统计体系下，政府统计部门没有动力、也没有能力去开拓新的数据源。
对数据指标的解读和开发不够。政府统计主要把精力放在数据的设计、采集、控制、录入、汇总等事务上，花费在统计产品解读和开发的精力有限。数据发布后，往往是媒体和机构在解读数据。可能是避免担责或过度解读的缘故，政府统计大多只是发布些中规中矩的指标，少有经济意义上的解释，使得群众对数据的理解程度难以提高，对于统计工作的意义少有切身感受，对统计工作的配合意愿有限。
花费在统计产品开发的精力有限。主要把精力放在数据的设计、采集、控制、录入、汇总等事务上。
没有及时有效地关注热点，时效性不强。传统的统计体系获得数据的周期较长，难以有效追踪时事热点、回应社会关切，容易在互联网媒体时代被掌握数据资源的机构削弱其重要性，在统计产品竞争中处于被动地位。
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