抽样调查的主要方法汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇抽样调查的主要方法范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

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抽样调查,是指从研究对象的总体中抽取一部分对象作为样本,对样本对象进行调查,并用对样本调查的结果来推断总体情况的一种调查方法。主要适用于难以进行全面调查而又必须推算总体数量特征的现象。与全面调查相比,抽样调查能节省调查人力、物力、时间及经费。

一、抽样调查的特点及其可靠性分析

其一,抽样调查的调查样本,是按照随机原则抽选出来,由于不受任何主观意图的影响,总体中各个单位都有被抽中的可能性,能够保证被抽中的调查样本在总体中的合理、均匀分布,调查出现倾向性偏差的可能性极小,样本对总体的代表性很强。其二,抽样调查是以抽选出的全部调查样本来代表总体,而不是用随意挑选出来的个别单位来代表总体,使调查样本具有充分的代表性。其三,抽样调查所抽选的调查样本数量,是根据要调查的总体各个单位之间的差异程度和调查推断总体允许的误差大小,经过科学的计算确定。在调查样本的数量上有可靠的保证,样本就会与总体实际十分接近。

由于抽样调查是用样本调查数据推断总体,而用任何一套抽中样本的调查数据推断总体都不可能得到确切的总体真值。抽样调查理论的基础在于用样本数据估计的总体值与总体真值之间的误差,不会影响数据的使用和对问题的对策。其实,抽样调查的结果不可能也没必要达到百分之百的精确,只要调查结果的精确度能满足需要就行了。在我国,一般要求当置信度为95%时,误差不超过2～3%就可以了。

二、我国抽样调查中存在的问题

一是,对抽样调查认识不足。一些领导和统计人员对抽样调查的科学性和重要作用缺乏足够认识,实际调查工作需要的人力、物力、财力得不到足够的保障。

二是,统计人员不适应要求。抽样调查是统计工作中的难点和重点,需要具备较高的统计理论知识和较强的统计技术和经验。我国现在统计人员存在人员少、专职、专业的少、素质低、培训少的问题,不能满足抽样调查的需要。

三是,抽样调查的基础不牢。完善的抽样框是保证抽样调查质量的前提与重要基础。而我国尚没有完善的抽样框建立、维护、及时更新制度,影响了抽样调查的质量。

四是,抽样调查数据使用中存在的不适应。由于体制因素的影响,抽样调查数据在我国的使用中还存在着一些不适应,表现在抽样调查与普查、全面统计存在重复、交叉和数据衔接问题。从理论上讲,无论采取什么样的调查方法,所取得的调查数据应该是一致的。从实际情况看,普查、全面统计与抽样调查不仅存在着重复、交叉现象,取得的数据往往存在差别,这种差别一定程度上造成了统计数据的混乱,给统计工作带来了不利影响。

五是,现行统计管理模式对抽样调查的实施存在影响。抽样调查方法是一个系统工程,从抽样调查方案的设计到人员的培训、现场调查以及数据的处理和传输,任何一个阶段的失误都会影响到数据的质量。目前,我国政府部门大多数抽样调查的组织方式仍沿袭全面统计的管理模式。抽样调查方法的科学原则不能顺利贯彻,抗干扰能力差。

三、完善我国抽样调查工作的建议

1.加强抽样调查宣传,提高认识。要通过宣传教育,普及统计及抽样调查的知识,加深人们对抽样调查的认识,使人们正确认识抽样调查方法的科学性;要正确区分抽样调查与全面统计的不同,逐步消除用全面统计的思想和意识来要求抽样调查的做法,使抽样调查与全面统计两种方法有机结合,发挥各自的特长,互为补充,更好地为统计工作服务。要完善抽样调查组织机构,培训一支精干、高效的统计调查队伍,这是搞好抽样调查工作的首要环节。

2.建立完善的抽样框制度。在这方面,应该学习国外经验,不仅要使企业名录库充分满足抽样调查的需要,要使其本身成为一项重要的统计成果,为科学的统计估算和各种统计分析提供必要的资料。

3.抽样方法的设计要科学和有较强的可操作性。要积极探索适应中国国情的抽样调查方法,在保证科学性的前提下,根据我国实际情况,建立既具有组织的严密性,又具有较强的可操作性的抽样调查方法是非常必要。

4.统筹抽样调查与其他统计调查方法,做好数据衔接。抽样调查、普查、全面统计报表等都是统计调查的有效方法,要认真研究、比较各种统计调查方法,使之能够相互补充、协调,发挥更大的作用。

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中图分类号：C811 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）024-0000-01

在现代社会当中，随着信息技术应用的进步，“大数据”已经成为社会发展的重要趋势。在“大数据”环境下，政府统计的重要性日益突显，提高政府统计工作准确性、可靠性势在必行。抽样调查作为一种有效的政府统计工作手段，充分认识到其存在的不足并纠正，提高抽样调查工作水平，对我国政府统计工作发展和进步有着十分重要的意义。

一、我国政府统计抽样调查存在的问题分析

（一）技术方面问题

抽样调查是一个复杂的过程，包括许多环节，比如设计、数据处理等，这些环节都属于技术层面内容，任何一个环节发生问题，都会给整个抽样调查结果质量造成负面影响。抽样调查技术方面问题具体有：

首先，抽样设计环节问题。一是抽样框编制存在不足，存在重复覆盖或者覆盖不全等问题，设计的抽样框并不具有代表性，造成样本老化，极大地降低了调查数据的可靠性和准确性；二是样本随机性无法实现，在抽样过程中，受现实各种因素影响，样本的随机性会受到干扰，进而对调查结果可靠性带来一定影响。

其次，数据处理环节问题。数据处理是一个十分重要的环节，主要包括权数确定和缺失数据处理两个方面，存在的问题有：权数问题重视不足，缺乏合理的权数设计方法；对缺失数据的技术处理没有形成有效规范和程序，影响调查结果的可靠性[1]。

第三，报告表达环节问题。在抽样报告的表达当中，各项说明并不详细，经常忽略一些内容，比如回答率情况、统计推断精度、设计效应等，在一定程度上降低了调查报告的质量。

（二）体制方面问题

就我国政府统计抽样调查体制现状来看，主要存在两方面问题，一是缺乏有效的统一协调，既有国家实行的，也有地方政府实行的，彼此之间没有良好的沟通、协调，调查的项目无法满足多层次推断需求，在执行过程中，抽样调查异化为全面调查，失去了其调查意义。

二是抽样调查容易受到政府干扰，在基层统计部门执行抽样调查过程中，地方政府为保证自身政绩，会通过行政措施干预统计部门工作，迫使其弄虚作假，导致抽样调查的数据真实性受到影响，降低抽样调查的可靠性。

二、我国政府统计抽样调查的改进措施分析

（一）完善抽样调查的体制

首先，建立独立自主的抽样调查工作机制。在抽样调查工作中，要保证基层统计部门的相对独立性，提高其地位，改善工作环境，制定相应的制度来预防地方政府对基层统计部门的干预，保证抽样调查的客观、实际，从而确保统计工作的真实、有效，为经济建设、社会发展提供良好服务。

其次，做好统计系统与其它部门间的协调。在抽样调查工作中，要良好协调统计系统、政府其他部门的关系，保证统计口径、方法等的统一，加强彼此之间的交流与沟通，避免发生口径或数据不一致问题，提高抽样调查的效率。

第三，协调统计系统内部上下级间的关系。在抽样调查执行过程中，要做好统计系统内部上下级关系的协调，提高抽样调查方案的可行性、科学性，减少基层统计部门的重复性工作，确保抽样调查的本质不会变为全面调查[2]。

（二）改进抽样调查的技术

首先，加强抽样设计的完善。抽样设计是抽样调查工作开展的重要依据，在抽样设计过程中，要根据调查对象、目标的差异，制定可行、全面的抽样方案，同时，还要从可移植性方面来对抽样方案进行改进设计。如果抽样调查规模较大，需要注意样本老化问题，及时调整轮换调查样本，提高样本可靠性，并在实施前进行全面、充分论证，为抽样调查结果可靠奠定良好基础。

其次，做好调查方法的改进。在抽样调查方法上，要运用现代计算机技术，对传统方法进行有效改进，保证调查样本的随机性，并借鉴国外面访、电话调查的相关经验，综合各种调查方法的优点，有效避免单一调查方法的弊端，提高调查效率，保证调查结果的准确可靠。

第三，提高抽样推断的水平。推断是抽样调查工作的一个重要环节，是以调查结果为基础，得到总体估计的过程，推断水平高低会直接影响到总体估计结果的真实度。在抽样推断当中，需要充分做好缺失数据处理、样本权数计算和目标量方差估计，最大程度的提高调查结果精度，并运用模型推断的方法，结合调查设计效应经验，得到最佳推断结果，才能有效发挥抽样调查的作用，提高政府统计工作的效果。

第四，加强数据质量的评估。调查数据的质量是政府统计可靠与否的关键性因素，加强数据质量的评估，提高数据质量水平，是保障政府统计的有效途径。在数据质量评估当中，需要推进数据质量管理技术手段的改革，提高数据管理书评，建立完善、科学的数据质量管理体系，构建相应的数据质量评估指标体系，从而有效提升数据质量，为政府统计的准确可靠创造良好条件。

三、结语

综述所述，政府统计是一项十分重要的工作，保证统计的可靠、准确有着重要意义。在政府统计工作当中，抽样调查是一种主要的统计手段，提高抽样调查水平是保障政府统计工作成效的重要途径。在当前抽样调查工作中，还存在种种不足，采取相应的措施进行改进，是政府统计工作应当重视的内容。

参考文献：

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京津冀协同发展需要创新驱动，而科技型中小企业则是推动经济发展、真正实现产业联动的“轻骑兵”，因此研究京津冀科技型中小企业的发展，对促进京津冀协同发展显得十分必要和迫切。而对科技型中小企业抽样调查方式的创新可以解决调查“抽样框变动导致代表性不足”“多层次抽样不经济”和“多目标难以实现”的三个关键问题，进而具体把握科技型中小企业的发展趋势和“融资难”产生的根本命脉，以有效地推动科技型中小企业的健康发展，促进京津冀科技创新的协同，最终实现京津冀区域经济的协调发展。

一、文献综述

（一）国外文献综述

科技型中小企业在国际上也被称作高技术中小企业。由于国外，尤其是美国陆续出台了的《信息自由法》《公平信用报告法》等法律，覆盖了高技术中小企业的信息采集、报告的使用目的等方方面面，数据获取相对公开化，所以国外对于科技型中小企业的研究主要从资本结构及融资两个角度进行，对于抽样调查方式研究的文献较少。具体而言，以梅耶斯为代表的新优序融资理论、反梅耶斯模型、成本说、信号模型等是从资本机构出发进行研究；而通过研究信息共享与企业融资的关系则是从融资层面出发。

（二）小微企业的抽样调查研究

目前，我国专门从事科技型中小企业抽样调查的研究才刚刚开始，对于科技型中小企业的抽样调查并没有形成特定制度，目前主要依靠国家统计局各调查总队负责组织实施。万舒晨（2015）指出，目前对小微样本企业的调查主要以调查员面访和企业报送报表相结合的方式。目前形成统计制度的小微企业涉及的行业主要有工业、建筑业及服务业，其中规模以下小微工业企业抽样调查开展较早，该项抽样调查方案相对更为成熟。国家统计局从1996年开始试点，历经近20年的研究摸索，形成现行的规模以下小微工业企业抽样调查方案设计，主要是对目录企业采用一阶段分层随机抽样方法，根据经济普查的企业名录库进一步整理形成抽样框。另外，2000年农业部乡镇企业局颁布的《规模以下企业抽样调查方案（草案）》把规模以下的集体经济和个人私营企业分别抽样，采取集体企业按目录抽样方法抽取样本，个人私营企业按整群抽样的方式，对规模以下企业也进行了相关的研究探索。

（三）科技型中小企业的抽样调查研究

科技型中小企业以其自身特有的优势,在促进地区就业、技术出口，尤其是在加快科技创新、转变经济发展方式等方面占据重要地位，成为拉动国民经济发展中最为活跃的重要组成部分，科技型中小企业正凭借其快速成长与不断创新的特性，为我国经济发展形成助推力。科技部在《关于进一步推动科技型中小企业创新发展的若干意见》中提出建立科技型中小企业资源库，健全科技型中小企业统计调查、监测分析和定期制度。“高投入、高风险、高收益、高成长”是科技型中小企业的重要特点，这也决定了抽样调查成为国内针对科技型中小企业统计调查的主要方式。万舒晨（2015）提出在结合企业抽样与地域抽样的基础上，综合采用分层抽样、随机抽样和整群抽样等多种抽样方式，这种综合方式可以满足全国分地区及分行业的具体调查要求。张秋香（2016）提出在调查方法方面，对企业调查建议按照城镇规模划分为大中城市（地级和地级以上的城市）、县级市和县城（镇）三级，并以此为基础采用分层随机抽样的方法进行调查。从现有文献来看，目前针对科技型中小企业乃至小微企业的抽样调查是以分层随机抽样为主，较多是分层的层级上和分层方法的选择上有所差别，无法真正解决“抽样框变动导致代表性不足”“多层次抽样不经济”和“多目标难以实现”这三个根本问题。因此，本文试图从该方向有所突破。

二、我国中小企业抽样调查方法简介

（一）分层随机抽样

现在针对科技型中小企业乃至小微企业的抽样调查是以分层随机抽样为主，较多是分层的层级上和分层方法的选择上有所差别。类型抽样也称分层抽样，即将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。由于这种抽样方法主要考虑企业间的差异性和相似性，在抽取样本中更易抽出具有代表性的调查样本。对于总体大、各企业间差异性明显、企业数量多等情况更为有效。

（二）分层抽样与地域整群抽样结合

分层抽样与地域整群抽样相结合的方法也较为常用。整群抽样即从总体中成群成组地抽取调查对象，而不是一个一个地抽取调查样本。但由于调查单位在总体中的分布不均匀，容易抽取到不具代表性的单位，调查数据的准确性低于分层抽样。通常采用这种方式是在调查对象较为集中且总体差异性较小或不适宜单个地抽选调查样本的情况下，且这种方法利于调查工作的组织和进行。将分层抽样与地域整群抽样结合具体是指在分层抽样的基础上，针对分层抽样样本所在地域的非名录企业进行地域整群抽样。

三、我国中小企业抽样调查方法存在的问题

目前小微工业企业抽样调查方案较为成熟，故选择现行小微工业企业抽样调查方案为代表进行分析。总体而言，现行办法基本满足反映小微工业企业的基本情况和基本总量，但是从实际调査结果和调查中遇到的具体困难来看，存在三个方面问题。

（一）抽样框变动导致新建企业代表性不足的问题

小微工业企业变动较大，具有新建、合并、倒闭等变动频繁的特点。从抽样结果与调查数据的准确性来看，企业的频繁变动使及时更新抽样框成为难题，同时也造成抽样框稳定性不佳的问题，最终导致抽样总体与目标总体出现较大差异。现行抽样调查方案中，抽样框变动导致的新建企业调查问题较为突出，主要表现在抽样框对现实变动情况的反映不够准确、及时，尤其是假定新建企业与个体工业单位在地域中的分布一致，因而在一定程度上会发生在实际调查中新建企业样本代表性不足的问题。

（二）多层次抽样不经济

依据抽样调查的基本理论，用样本信息推断总体时，对规模较大总体的推断效率较高，而较小规模总体如果需要取得所期望的精度，往往必须抽取较高比例样本，这从调查成本来说并不经济，因此无法充分体现抽样调查的优势。

（三）多目标难以实现

为反映小微工业企业经营情况及遇到的问题，调查表中设计了很多主营业务收入以外的指标。然而现行抽样方案是以主营业务收入为核心指标的单目标抽样设计，对于经营状况的调查很多无法依靠主营业务收入进行判断，因而单目标抽样设计会导致样本代表性较差，对主营业务收入以外的其他指标推断效率较低，无法实现既定多目标调查。

四、京津冀科技型中小企业抽样调查方法的创新

针对我国中小企业抽样调查中存在的问题，结合京津冀地区的实际情况，提出通过调整原抽样框，运用双重企业抽样框设计，采用目录企业抽样与地域抽样相结合的方法创新科技型中小企业抽样调查方式。

（一）调整原抽样框

将京津冀地域区划为总体抽样框，按照城镇规模将三省（区、市）的城镇划分为三个级别，即大中城市（地级和地级以上的城市）、县级市和县城（镇）。将大中城市按照城市规划区划分成层，与县级市、县城（镇）组成三层，然后在该层次进行科技型中小企业的统计，最终进行调查数据的汇总，形成新的企业名录抽样框。新抽样框的调整需要各级统计部门通力配合，认真负责，将辖区内科技型中小企业相关信息进行全面了解，在简单名录框的基础上生成复杂名录框，以满足不同调研目的的需要。

（二）双重企业抽样框设计

针对科技型中小企业新建、合并、倒闭等变动频繁的特点，建议京津冀区域采取双重企业抽样框的方式进行抽样。利用工商、税务等部门机构的资料，将新增企业作为独立的一层进行抽样调查，并将新增企业推算估计的结果合并到总体估计量中，对企业变动情况进行及时调查调整。这种方法可以保证原有企业抽样框的相对稳定，因而无需重新抽取原有的企业样本。

（三）目录企业抽样与地域抽样相结合

采用目录企业抽样与地域抽样相结合的方法。针对新建企业调査，利用名录框抽样设计所抽取的地域整群样本进行非目录企业的调査，从而在一定程度上弥补了目录企业抽样框的缺欠。

（四）实施方案

在实践中，首先进行企业名录框的抽样，采取分层二阶整群抽样方法，即在每层采用抽取街道，在抽中的街道内抽一些居委会，对居委会辖区内的所有科技型中小型商业企业进行抽样。针对非名录企业，根据企业名录框抽取的地域整群样本进行调查，同时将未进行抽样的地域采用一阶段分层随机整群抽样方法再次对新增企业进行抽样。

五、结论

从方案设计的框架来看，现行的抽样方案巧妙结合了企业抽样与地域抽样、双重企业抽样，综合采用分层抽样、随机抽样和整群抽样等多种抽样方法，并且抽取的企业样本可以满足京津冀地区的资料推算要求。该方法解决了中小企业抽样调查中存在的三大问题，方案设计上互补性较强，尤其在新增企业抽样调查上，双重企业抽样与地域抽样的结合，可以减少新增企业与原有企业的实际分布不完全一致的问题，减少数据推断的误差。

参考文献：

[1]李连三.征信在中小企业融资中的作用———理论和实证研究的视角[J].征信，2007，25（3）：30-34.

[2]万舒晨.小微企业抽样调查方案总结[J].企业导报，2015（2）：86-87.

[3]张秋香.关于整合规模以下专业抽样调查方法制度的探讨[J].统计与咨询，2016（5）：29-31.

篇（4）

公路运输行业统计,主要统计辖区内的运输量四项指标:公路货运量、货物周转量、客运量、旅客周转量。公路运输抽样调查统计是指按照随机原则,从调查的总体运输车辆中抽取一部分车辆(即样本车辆)进行调查,并根据取得的样本资料,对总体运输量作出具有一定可靠性的估计和推断的一种统计调查方法。在公路运输量抽样调查方法中,有三个关键的工作环节,它们在影响总体总量指标的精度方面所起作用至关重要。按照工作进行的先后次序,这三个环节是:抽取样本车辆、对样本车辆进行调查、推算总体运输量。只要这三个环节把握好了,使样本车辆有足够的代表性,调查资料确凿、可靠,有先进的软件进行数据处理与推总,那么,抽样调查方法就可以更好地应用到公路运输行业统计之中,可以充分发挥统计的信息服务功能,为制定计划和决策提供可信赖的数据依据。

一、抽取样本车辆指在总体中按随机原则抽取样本车。

1.确定抽样调查框。抽样调查框是指进行抽样调查的车辆的总体,完整合理的抽样框是抽样的前提。全体社会车辆中有的统计公路运输量,有的不统计公路运输量,不统计公路运输量的车辆包括:A八种专用车:公路养护、车辆修理、卫生救护、公安消防、邮电、地质勘探、城市环卫、电力工程车;B市内运行车辆:工交车、出租车、通勤车;C港、站、区内搬运装卸车。抽样调查的范围只包括统计公路运输量的车辆。在抽样调查范围内,滤处调查月之前报废、调查月报停的车辆之外的全部车辆,就构成抽样调查框(总体)。抽样调查只按车型分为客车、货车、拖拉机、其它机动车四种,而不管其经济性质、隶属关系、营业性与否。

2.计算样本车数量。样本车数量的多少与抽样平均误差成反比例关系。数目越多,抽样误差越小;数目越少,抽样误差越大。如果对总体车辆进行全面抽样时,那么抽样调查就变成了全面调查,抽样误差不存在。结合几年的工作经验,总结出一般按运输工具总数的1.5%―――2.0%比例计算样本量。当然,对于总体车辆比较少的单位,可适当加大样本量。

3.按照随机原则抽取样本车。采用简单随机抽样或者采用随机起点、等距抽样的方法,使调查范围内的每一部车都有被抽中的机会,抽中哪部算哪部,不受人为的因素干扰。

二、对样本资料进行调查

包括样本资料的搜集、整理、报送、审核过程。抽样调查的大量工作在这一步骤进行,涉及面积大、范围广、人员多、工作内容复杂、繁琐,耗费时间也较长。具体情况如下:

1.样本资料的搜集取得。由县级交通行政管理机构安排调查员到车主或车主单位问询登记汽车运输统计调查表。车主口述,调查员亲笔记录,一问一答,调查的指标如运量、周转量、货物类型、总行程、油耗等都能达到及时、翔实、完整的记录,这样透明度高,而且准确性强。

2.调查资料的报送程序及资料的审核整理工作。先由县级交通运政管理机构对搜集到的调查资料初步审核和整理,再报送地市运输管理处,地市负责样本资料的汇总及推算。对报送来的资料,地市运输管理处进一步手工做分析、审核、筛选、补充、整理等工作,发现无效样本,或者登记差错,或者计算错误,及时进行纠正,目的是提高样本质量,保证内容填写正确、完整、规范,为下一步工作做基础。

3.调查数据的预处理与检验。经人工审核的调查表,每一份都必须输入微机经过调查数据的预处理与检验,它们是调查环节与推算总体环节的衔接工序,非常关键,也是对人工审验工作的补充,排除了由于调查方法失当、调查表填写、电脑录入所产生的逻辑错误,或异常数据,保证为后续推算总体环节提供正确的样本调查数据。工作过程是:录入样本调查表―――生成样本调查记录―――进行有效性(逻辑)检验―――修订无效记录―――进行异常数据检验―――异常数据处理。异常数据是指样本中某些指标偏大的记录,比如,日均里程过大,吨(客)位日均运量过大等等。这样,经过微机“去粗取精,去伪存真”后,样本资料质量进一步提高了。因为抽样调查的最终目的就是以样本指标推算总体指标,只有确凿可靠的样本调查资料,以此得来的总体运量才具有实用性。一个不正确的数据比没有更糟。

三、推算总体运量

对样本资料进行汇总,再推算出总体运输量,并给出了相应的抽样误差。这步工作由地市运输管理处统一使用上级开发的软件来完成。我们现在使用的软件是交通部2000年开发的“公路运输量抽样调查信息系统”。版本先进,技术水平一流,全国从县级到交通部都可使用。

实践证明,应用抽样调查技术开展全社会公路交通运输量统计是科学的、经济的和可行的。同其他行业相比,在行业统计中应用抽样调查方法取得数据资料处于领先地位,受到了国家统计局的表扬和支持。同时,《公路运输分月抽样调查方案(试行)》的制定和在全国36个试点地市的成功试点实施,将抽样调查方法应用到了全社会公路月度运输量统计中,为实现国家统计局和交通部提出的2000年实现按月提供公路、水路全社会运输量数据的目标提供了一个切实可行的统计方法。

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一、提高思想认识

粮食是国家经济安全的基础，是国家进行宏观调控、改善民生的基本保障。开展县级粮食产量抽样调查,有利于提高县级粮食产量数据质量,有利于国家和省建立粮食利益补偿机制,客观、公正执行国家和省各项粮食补助、奖励政策，对促进粮食稳定增产，保护国家粮食安全具有重要意义。近期，国家统计局、国家发改委、农业部联合下发了《关于做好县级粮食产量抽样调查工作的通知》，省政府办公厅转发了调查总队等部门《关于做好县级粮食产量抽样调查工作的意见的通知》，分别对县级粮食产量抽样调查工作提出了具体要求，各有关镇办事处、各有关部门要从确保粮食生产安全的高度切实提高认识，按时按质按量地完成各项调查工作。

二、抓好组织实施

（一）调查内容、方法与范围。根据上级统一安排，从年秋粮开始，我市开展粮食产量抽样调查工作。调查内容包括主要粮食作物和小品种粮食作物两部分。对小麦、玉米、大豆等主要粮食作物的播种面积和单位面积产量，采用抽样调查方法；对其他小品种粮食作物播种面积和产量，利用小区域估计等方法进行估算，最终推算出全市夏粮、秋粮及全年粮食产量。

（二）调查的组织实施。由市统计局牵头，会同市发改局、农业局、有关镇办事处，对我市被抽中的20个样本小区（名单附后）内种植的粮食作物面积进行调查，按照抽样原理在小区内确定等量、等面积的小样本，对调查作物进行实割实测，采集样本数据；调查数据由统计局汇总后统一上报国家统计局调查队，作为推算全市粮食产量的依据。

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关键词：

抽样调查；样本轮换；统计估计；供应链管理

供应链管理是企业从内部管理转向产品全生命周期中的供应环节和整个供应链系统的研究，目的旨在进一步降低企业运营的成本与满足客户的需要。供应链管理的对象为生产——销售链上的主体，有供应商、制造商、分销商、零售商，直到最终用户，从对象上看，处于上游的供应商需要通过供应链下游对象的需求反馈来不断提高供应链服务；从管理部门来看，通过企业对其所在供应链服务评价的调查，将有助于通过发现供应链存在的问题以及提高供应链服务质量、降低供应链成本与提高效率。相关部门为了解当地企业供应链发展情况，采用商业模式实施抽样调查，定期组织调查进行企业供应链绩效评价。由于在当地展开的供应链管理定期调查，为了实现科学的统计研究以及对供应链管理获取更广泛的实际评价，在抽取企业样本时要正确合理地进行样本轮换。本文基于对供应链管理水平的调查分析，对企业调查对象进行轮换，并通过统计估计方法实现对轮换偏差进行处理，发现通过轮换后的调研精度显著性提高，足以证实定期抽样调查通过样本轮换能够防止样本老化带来的系统性偏误。

1关于样本轮换

所谓样本轮换，就是在连续调查过程中，每隔一定时期部分的或全部的轮换样本单位。这样做的目的主要是为防止样本老化，即抽取样本对总体代表性逐渐降低，提高抽样效果。样本轮换是连续性抽样调查中不可避免的一个间题，尤其是供应链管理研究方面，无论是出于供应链上中下游环节企业的经营范围和规模都不同，对供应链管理评价的重点也有差异，因此，出于对供应链发展情况的全面掌握，需要定期对供应链评价调查的抽样对象进行样本轮换。在连续性样本轮换调查中，一般存在单水平轮换（one-levelrotation）和多水平轮换（multi-levelrotation）两种轮换方法。但是，实际中很多轮换样本调查一般都使用不同的轮换模式，而不同的轮换模式又导致了连续性抽样估计方法存在较大差异，而且实际中很多连续性轮换样本调查存在着轮换模式设计不合理，抽样估计方法不科学等问题，这些都将导致调查结果不能准确地反映出调查总体的连续变化特征，从而影响到时序统计数据的准确性。对于以上因素引起的抽样轮换偏误问题，学术界并未有统一的有效估计方法，但目前可用最优线性无偏估计法来加以处理。无论是政府部门的大型劳动力抽样调查，还是商业调查中针对行业发展的定期抽样分析，抽样样本老化的问题不可避免，在轮换方法的设计日渐成熟的条件下，通过对样本轮换偏误的统计处理实现对轮换抽样方法科学性的进一步论证。

2抽样调查的样本轮换模型构造

本文针对供应链管理绩效评价调查而言，模型由两个部分组成：一是对调查数据指标化的熵值赋权用以对影响供应链管理绩效评价的指标进行定性赋权，并作为样本轮换后指标重要性的比对基础；二是对抽样调查的样本轮换模型。其中，轮换率的计算实质上是对换出、入调查对象的计算；而轮换统计估计则是通过换出入调查对象前后回归分析，并通过最优无偏估计量实现换出后精度的提高。现将两模型计算步骤列举如下

2.1熵值法计算步骤（1）指标矩阵标准化针对本文的xm´n指标矩阵，m表示选择的企业样本对象的个数也即指标矩阵的行数；n表示各个指标的个数也即指标矩阵的列数。（2）计算指标的熵值，说明了对于供应链管理总体评价的因素重要程度。但此时的熵值并不是直接权重，仍需要进一步转换。（3）计算指标的权重

2.2基于估计量的轮换率计算本文对基于简单随机抽样的最优轮换率计算，主要是通过回归分析得到的最优估计量调整计算得出，计算步骤如下：基于简单随机抽样的最优轮换率计算，本文将通过回归分析得到的参数予以实现：从最优估计量出发的关于轮换样本数与轮换率的计算，只是从估计量的方差角度出发，并没有考虑到调查费用的约束以及其他的相关因素。一般来说，如果考虑调查费用约束，实际采用的样本轮换率会低于最优统计量计算出的比率。如针对本文研究的商业调查供应链，对于调查对象的企业来说，由于其经营范围和规模差异大，轮换变化频率较大。但是，由于商业统计调查的预算约束，对供应链管理情况调研的企业抽样调查中，样本轮换率宜定为1/3至1/4为佳。

3实例

3.1数据来源与描述统计为了解当地企业供应链发展情况，抽样调查定期组织对200户企业供应链绩效评价。由于在当地展开的供应链管理定期调查，为了实现科学的统计研究以及对供应链管理获取更广泛的实际评价，在抽取样本企业时要正确合理地进行样本轮换。从上述基于调查问卷的供应链管理来看，企业对供应链管理总体评价水平处于中等偏下的水平，说明调查范围内的企业供应链管理水平仍然处于较低的水平，有待通过上述因素的梳理改善供应链管理。进一步，在研究供应链管理中的因素对供应链绩效评价的贡献时，采用了熵值赋权，原理为指标之间的差异越大权重越小。根据熵值赋权得到供应链管理绩效评价的各因素权重如表2所示。根据熵值法得到的观察指标权重主要集中于供应链的外部上下游厂商与客户的管理，占到总体评价权重的一半以上（0.617）；尤其是下游客户管理指标在供应链管理评价占比达到0.357，对供应链管理综合评价中具有决定性的作用。这在一方面印证了基于实际调查表明的当地供应链管理处于较低水平，又进一步指出导致提高供应链管理绩效的主要因素，即要通过下游客户销售回笼的价值流转加速检验与反馈出供应链管理的整体绩效水平；另一方面也为基于调查分析供应链管理数据的进一步分析奠定了对比的基础，即量化测度的供应链影响因素与定性分析的供应链因素重要程度是否具备一致性。

3.2最优轮换率与参数估计根据前后两期关键指标——供应链管理综合评价指标，计算出ρ前后两期调查主要指标的相关系数为：再由公式（8）计算出最优轮换率为0.5426，按照四舍五入的标准，将最优轮换率确定为0.5，即连续定期调查的对象通过随机抽样方式换出一半。按照实际调查研究中的调查费用以及其他因素的约束，有时候无法按照基于回归估计量计算出的轮换率进行，因此根据供应链管理调查实际情况获得的数据，计算出轮换比率对应表，以便因实际情况而调整轮换比率，方便实际调查工作的展开。为进一步论证抽样轮换前后的结果对比差异，对是否进行过抽样轮换的因素影响进行回归分析，对比结果如表5所示：从上述回归分析结果可以看出，轮换前后供应链管理影响因素分析结果是不同的，不仅仅是对供应链影响因素变量的大小差距，甚至连影响方向都有差异，这一方面说明样本轮换对抽样调查起到很重要的作用，尤其是防止样本老化对研究问题的解释产生系统性偏误；另一方面根据实际情况来看，通过对影响因素的改进是能够改善供应链管理绩效，因此供应链影响因素对供应链管理的评价是呈正相关关系，由此认定样本轮换前的结果因样本老化而导致对现实情况的分析产生了系统性偏误。根据方程总体的残差平方和来看，轮换后的方程估计量残差平方和明显地要小于轮换前的值，由此，可以从整体方程的估计效果进一步判断出本文所研究的供应链管理调查数据经过样本轮换后的效果要优于未轮换前的分析结果，从统计量化的角度进一步论证了样本轮换作为纠正样本老化具有显著效果；根据样本轮换后的分析可以看出影响供应链管理的主要指标对供应链综合评价指标有显著的正相关作用，通过改善供应链管理的各个模块，实现供应链管理的科学化与流程化，就能从本质上提高供应链管理绩效，从而由企业反馈出对供应链管理绩效的综合评价水平会相应提高。为印证描述分析中，基于调查数据的定性描述中影响供应链管理的权重，将样本轮换后基于回归分析的供应链管理影响因素指标进行标准化后与其进行对比，对比结果如表6所示：根据以上轮换后的定性定量对比研究结果发现，从指标的相对重要性即影响供应链管理绩效评价指标的重要程度并未发生变化，这就充分说明了抽样调查的样本轮换后无论是定性还是定量分析都能够说明该地供应链管理的发展情况以及主要影响因素，为地方提供促进供应链管理的政策都能提供比较可靠的论据，即对抽样轮换是对抽样调查中的样本老化问题的有效解决，因此，可以对轮换后的数据进一步采取量化方法挖掘供应链管理绩效的信息。

3.3因子分析在通过了样本轮换后，对200个企业对象的上述供应链管理绩效指标进行因子分析，采用SPSS20.0，进行因子分析对观测指标进行提炼，用以发现影响企业供应链管理绩效影响因素的分类。这是基于可供分析的调查数据进一步挖掘，将来自于调查数据可能因人为设定的指标存在相关性或重合信息进行再精炼。可以看出，公因子1主要为影响供应链管理绩效评价的外因，是由下游客户管理和供应商管理组成；公因子2主要为企业内部管理，包括了生产流程管理和信息流管理。两大类公因子的提取以及调查指标的自然归类充分说明了供应链管理的意义所在，通过对生产经营的流程化控制与信息集成实现内控管理效率的外生化，促使实物流与价值流的高效周转为供应链上的企业实现更大的价值。

4进一步的研究方向

本文通过对供应链管理发展情况的实际商业调查为基础，以样本轮换对企业调查对象进行了抽样处理，研究结果发现抽样调查的轮换进行前后差异很大，即样本老化现象已经在定期的抽样调查中出现，为了克服样本老化对抽样调查结果导致的系统性偏误，而影响对现实问题的分析，样本轮换实际上是来自微观主体的调查工作必要的处理环节，需要进行科学的设计安排与组织进行。关于样本轮换的分析研究，拟提出未来进一步的改进方向：（1）需要进一步探索轮换统计处理技术，科学构造统计估计量。样本轮换设计在国外的理论与实际讨论得比较多，但是对于样本轮换存在的偏误问题却没有形成统一有效的统计估计。本文以企业为对象进行的微观主体调查，所采用的估计量和估计方法为一般性处理方法，属于连续的单水平轮换处理，国内外的大型劳动力调查研究基本上采用此类方法，但是对于企业来说，连续的多水平方法可能更为适合，就需要专门为企业的连续多水平样本轮换再设计构造出更为科学的统计估计量。因为，比较家庭住户调查与企业调查，二者的差异性很大，可以根据对企业的定期调查搜集历史资料，探索构造一种充分利用历史资料的基于样本轮换技术的抽样调查估计方法，配合更加行之有效的轮换技术，从而进一步提高基于企业调查对象的抽样调查估计精度。（2）在制度层面探索一种统计调查方法，以确保样本轮换的顺利进行。对于定期抽样调查而言，将定期抽样调查形成为抽样调查工作制度更容易保证抽样调查科学地展开。本文以基于企业的供应链管理绩效评价调查为例，对于企业来说，供应链管理绩效的提高有助于其自身成本的节约，流程化从而管理效率提高，并且也助于了解我国供应链发展情况，无论是商业调查还是相关政府部门所需，在一定程度上如果能够保证将供应链调查持续进行下去，就应当将样本轮换的调查制度科学设计与安排，从而通过抽样调查科学化保证调查质量的提高，为供应链调查结果的使用方提供更为可靠的分析结果。如果是定期商业调查，组织调查的单位和人员需要熟悉设计好的轮换调查方法，最好以工作制度的模式安排实施，以保证定期调查工作的展开是建立在长效而连续的样本框基础之上；如果进一步形成了相关政府部门对供应链发展情况进行定期调查，那么最好是建立行之有效的统计上报系统，通过信息技术来实现对样本老化的样本轮换处理，同时不断更新减少样本轮换偏误的统计估计量算法设计，科学地实现抽样轮换并保证统计估计结果精确度的提高。（3）从基层调查统计人员的素质抓起，以实现样本轮换工作的切实推行。除了抽样调查工作本身的制度化安排与内容上的科学化设计，抽样调查工作的实施更需要基层调查统计工作人员日常工作的规范性与准确性予以保证。因为抽样调查样本框中出入样本的轮换，实际上是由调查工作人员对工作的落实对调查的执行来实现的，而样本轮换工作是一个需要细致与严谨工作态度的工作环节，这就要求执行样本轮换过程中，调查人员首先具备对自身工作岗位和职责的认同感，不能够马虎行事，而应该以执行与完成样本轮换工作流程为统计调查工作的职责。这需要一方面从基层调查统计人员的业务素养抓起，定期进行样本轮换等抽样统计调研工作的岗位培训、制度培训，提高其专业化程度的培养，以提高统计调查的质量；另一方面，需要传达到位调查统计研究的重要性，落实调查统计工作的责任，促使基层统计调查工作人员能够积极主动地进行维护样本框的调查工作，鼓励其进行有效的调研以发现抽样统计工作中可能存在的问题，探索样本老化的频率，从调查工作的各个方面减少主观性偏差对抽样调查结果带来的人为偏误。

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[8]刘建平,陈光慧.多水平样本轮换调查及其组合估计方法[J].统计与决策,2009,(7).

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二、公路建设投资统计分析

公路建设投资一般是指用定性或定量的方法，对建设项目的环境、施工技术、经济条件等方面进行计算分析，以此来确认投资是否合理。其中，建设项目的经济条件是项目的重要组成部分，没有经济条件的支持，一切都只是纸上谈兵，而经济条件的主要部分就是投资。对公路建设投资进行合理的统计，是在项目决策和设计之前，采用现代分析法对将要施工的项目进行计算期内的投入、产出等各种经济因素进行调查研究，最后进行综合统计分析，得出最佳投资方案，来决策项目的施工能力。

在公路建设的投资统计中，合理统计出施工费用是其主要内容。所需的施工费用主要包括建筑安装工程费，设备及工、器具及家具购置费用，以及工程建设其他费用。其中建筑安装工程费主要包括直接费、间接费、利润和税金。直接费用是由直接工程费和其他工程费组成，直接工程费是在施工过程中所消耗的实物的费用，如采购原材料和机械设备的费用，聘请人员施工的费用等。其他工程费则是是施工过程中出现各种意外情况所造成资金消耗的非实体费用，如遇到异常天气影响、行车行人的干扰等的增加费用。而设备及工、器具及家具购置费用主要包括设备、工具、器具采购所需费用，以及施工的办公室区域的家具、办公用品等的购置费用。工程建设其他费用则是工程从开始到完工的整个过程内，除去建安费和设备、工器具等费用外，为确保工程质量，额外消耗的的各种费用。

三、公路建设投资统计基本方法

随着公路建设的不断发展，公路建设投资统计的基本方法也在不断完善，其主要方法有以下几种：

1、统计报表

统计报表是将工程程序和时间以表格的形式统计规划出来，从最基本的基础资料着手，从下往上的进行统计，得出的报表制度是具有法律性质的。现阶段，大部分公路建设投资统计都是采用统计报表的方法来搜集整理工程项目相关的数据资料。此种方法主要是以调查方式来进行，是先由政府有关部门将相关法律法规以表格形式进行统计，然后再由项目管理企业或单位以此为依据，层层汇总，逐级提供基本数据资料，由此来进行对工程项目投资的统计。

2、抽样调查

（1）抽样调查的特点

抽样调查是一种非全面的调查，是通过实际情况对整体总量进行预测的一种公路建设投资统计方法。此种方法是对整体进行单位分组，再从每组中进行抽样，作为一组的代表，对选中的代表性单位进行科学合理的调查分析，最终得到标志数据，来推测总体情况。

因为抽样调查具有随机性，因此难免会出现调查误差。在进行抽样调查中，常出现的误差有代表性误差和工作误差。尽管抽样调查会存在缺陷，但不意味着不能投入使用。我们可以通过科学的计算方式，对抽样进行合理的设计，将代表性误差尽量控制在不影响整个统计质量的范围内。当调查量大或调查个体单位较少时，抽样调查显示了其优势性，调查数据更为准确可靠，其可靠度主要表现在以下几点：

①以整体样本作为调查对象的表征，不是以个别单位作为代表，具有反应整体情况的功能。②产生的误差可在调查前对样本数量和各样本之间的差异进行科学的计算，将其控制在允许误差的范围内，可得到更为准确的调查结果。③调查对象是通过随机选择的，被选中的几率是均等的，因此不会出现整体表征的偏向误差。

（2）抽样调查的步骤

1）界定总体；2）制定抽样框；3）分割总体；4）决定样本规模；5）确定调查的信度和效度；6）决定抽样方式；7）实施抽样调查并推测总体。

（3）抽样调查方法

①随机抽样

简单抽样法是之中最简单的抽样方法，分析误差时也会相对比较容易，适用于样本量大，个体差异小的情况。顺序抽样法（也称系统抽样法），是从随机点开始，以“每隔第几”的方式来对样本进行抽取。其优势在于抽取的样本分布均匀，对总体的预测值较为容易计算。分层抽样法是根据样本容量的特点，对其进行分层次的进行抽样调查，在分层时，依据总体中出现的各个部分层次的差异，要尽量使这个差异更大，从而提高样本的代表性，整体的评估精度就会随之提高。整群抽样法是将整体进行自然分群，也可根据工程需要来进行分群，如根据公路施工段的地理、环境等特点来进行分群。再从所分的群体里随机的抽取样本，最后对样本进行调查统计。多阶段抽样法是用两个以上的连续阶段来进行抽样的等概率抽样法。对每个阶段进行分级别的操作，再从各个级别中抽取样本。

②非随机抽样

重点抽样是对整体样本中具有突出特点，且对整体的影响很大的样本进行抽取调查。典型抽样法是选取具有代表性的样本进行调查研究。任意抽样法是对整体进行随意的抽取样本进行调查，但它不同于随机抽样，其样本的被抽到的几率是不等的，因此此种抽样法适用于整体差异不大的情况。配额抽样法是对整体进行分类，在样本容量既定下，根据配额量从整体中抽取单位进行调查。

3、普查统计

普查统计法是较为少见的特殊的统计方法，它具有以下几个特点：

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中图分类号：C829 文献标识码：A 文章编号：1674-1723（2013）03-0198-03

当今社会是个信息化时代，信息数量之多，变化之快是以往任何一个时代都无法比拟的。在纷繁复杂的社会活动中，如何能及时、准确地搜集有用的信息是统计研究者们的首要任务。通过传统的调查方法（也称一次性调查）已不能满足人们对统计信息的时效性需求，取而代之的是连续性抽样调查越来越普遍。

在进行抽样调查时，几乎所有的调查总体都在随时发生着变化。总体中包含的总体单位的特征随着时间的推移而不断发生着变化，比如居民消费。或总体本身的内部结构也在随时发生着变化，比如人口结构的变化。如果我们进行调查的总体单位特征和总体内部特征不发生变化的时候我们考虑用一次性抽样，但是如果调查总体单位特征或总体内部特征发生变化时我们用一次性抽样不能够满足我们对调查信息的需要。这时我们就要采取连续性抽样调查，在不同时间点上对总体进行估计。

一、连续性抽样调查方法

连续性抽样根据其调查的目的和调查对象的不同，可分为四类。

1.重复样本调查（或渗透抽样）：每期从同一个总体中独立地抽取一个样本进行的连续性抽样调查方法。

2.固定样本调查（或纵向调查）：每期调查都用同一个样本进行连续性调查。

3.轮换样本调查：样本单元在经过连续几轮的调查之后，将会退出调查，同时新的样本单元将会产生并开始接受调查。

4.分裂样本调查：将固定样本抽样同重复样本抽样或轮换样本抽样相结合的一种连续性抽样调查。

四种方法的比较：在连续抽样调查中，轮换样本调查时使用最为广泛的一种连续性抽样设计，目前存在各种类型的轮换模式。轮换样本调查既吸收了重复样本调查和固定样本调查的优点，同时也克服了两者的缺点。具体说来主要存在以下几个优势：

首先，定期替换一样本单元既可以提高轮换样本对调查总体的代表性，又可以有效地降低被调查者的回答负担，从而减少因为样本老化而带来的非抽样误差。

其次，每次调查都保留一定单位的固定样本，减轻调查组织者的工作负担，并节省调查费用。

最后，在连续性的样本轮换中，可以有效地利用前后各期轮换样本之间的相关关系，来提高现期目标量的估计精度，从而提高连续调查数据的准确性和连贯性。

本文就分层抽样下样本轮换的设计过程的理论及操作步骤进行系统性的描述。

二、分层抽样下的样本轮换模型

所谓分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的方法。分层抽样保证了样本结构和总体结构的一致性，提高了样本对总体的代表性和估计精度，因此也被应用到连续性抽样调查中，在连续性抽样调查中使用分层抽样就会涉及到样本轮换的问题。

（一）分层抽样下样本轮换的估计量

1.两个时期的样本轮换。我们首先考虑两个时期的样本轮换策略。假设两个抽样时期的样本都为n，分别称为前期抽样n1和当期抽样n2，显然n=n1=n2（这里我们把前期样本用下标1来表示，当期样本用下标2来表示）。样本轮换是将一部分样本m必须保留，另一部分样本u必须替换，其中u=n-m。由于必须保留的样本m与上期样本有重叠的地方，所以重叠率s=m/n，替换率t=u/n。

设所需研究的变量为y，第一期所要研究的变量记为y1，第二期所要研究的变量记为y2，对应的估计量分别为1和2。保留m1个单元的前期样本均值为，而现期样本均值为。新轮换进当期的样本单元为，他们均是总体的无偏估计。前后两期调查指标具有较高的正相关关系。设r为前期后两期的样本相关系数，我们视容量为n的前期样本为第一相样本，视现期样本中保留的前期样本m2个样本单元视为第二相样本，根据回归估计的二相抽样理论，取回归估计量，其中回归系数b=。

由于总体均值是由上期保留下来的样本单元m2和本期新添加的轮换样本单元u2所组成，则总体均值的估计量是与的加权，即。其中的选取应使的精度最高，即使V（）达到最小。V（）=，为使V（）达到最小，对求偏导数，并令其为0。解得代入则，Vmin（）=

2.两个以上时期的抽样。我们对两个以上时期的抽样，可以从第三次抽样起，用前一次样本回归估计量替代得到第h次总体均值的估计量。

（h>2），V（）=，其中，为第h次抽样轮换样本的层权，为第h次抽样固定样本的层权。

（二）分层抽样下样本轮换的最优轮换率

在不考虑第i层子总体的前期样本全部被轮换掉（=0）或第i层子总体没有进行样本轮换（=1）这两种情况下的样本轮换率。进行样本轮换的条件是：0

三、案例分析

随着电子信息时代的到来，人们的生活习惯也随之发生改变。从传统的纸质阅读到现在的电子阅读。在兰州阅读情况调查中采用样本轮换能够很好地反映电子信息迅猛发展人们阅读方式的改变。一般情况下一旦用户开始使用电子阅读方式接受调查，这种使用方式基本不会改变。因此我们主要考虑固定权重或增加电子阅读调查户权重的样本轮换策略。

在这种情况下我们首先分析城市居民电子阅读方式抽样调查的一些基本理论，包括样本轮换下均值和方差的估计以及最优样本轮换率等。分别讨论两个时期抽样和两个以上时期抽样的样本轮换策略。我们首先将电子阅读方式和纸质阅读方式进行分层，为了讨论方便，我们特将电子阅读方式和纸质阅读方式分别进行样本轮换。由于抽样总体的总体单位数N很大，每次抽取各个样本量是相互独立的。

（一）样本轮换时间的确定

样本轮换时间主要考虑三个因素：总体随着时间的推移发生变化的快慢、调查员或被调查员对连续调查的调查时间和调查次数的反感以及调查成本的限制。

首先，我们对年龄在18周岁以上兰州市城市居民的阅读情况查。由于兰州是一个不发达的地区，人口流动性不强使总体抽样框中的抽样单元基本不发生变化。其次，在我国城镇住户统计报表制度中，报表体系分为基层定期报表和基层年度报表。其中年度报表要求是年度的完整资料，还要求各个不同年份之间的进行相互比较。最后，从时间，数据处理，经费，调查员的积极性，调查户的配合等多个角度考虑，样本轮换时间不宜太短。同时，如果样本轮换时间也不宜过长，过长会降低样本轮换的效果。

考虑上述因素我们对兰州市城市居民的阅读情况调查每三年进行一次调查。其中由一相抽样获得信息将被调查者有电子阅读习惯和纸质阅读习惯进行分层。然后按比例，从各层中进行随机抽样。抽取的样本就是二相样本。也就是说，样本轮换时间为一年，三年内样本轮换次数为三次。

（二）样本轮换率

样本轮换率主要是由相关系数决定。当前后两期指标具有一定程度正相关性时，无论是不进行样本轮换还是全部进行样本轮换，估计量精度都不如对样本进行部分轮换较高，即最优样本轮换率取值于（0，1）内（张宁，2008）。一相调查是一个多指标调查，这时我们只考虑一个主要指标如学历、工作等与其他指标为正相关关系。所以我们可以充分利用前期样本中保留样本的信息作为后期调查的辅助信息来对现期调查做回归估计，从而来确定样本轮换率。一般情况下，比较适合的样本轮换率在1/3到1/2之间。考虑到被调查户数较多，易于操作，我们先确定样本轮换率选取固定值1/3。

（三）样本轮换组数及轮换组的单位数

拟采用二相抽样和多阶段抽样相结合的方式进行调查。首先用pps法随机抽选街道，再抽中的街道内随机起点等距选着住宅。对选中的一相样本进行调查。就被调查者的收入、学历等辅助信息来研究是否有电子阅读的习惯。我们假设在兰州市内抽取90个经常调查户，一般一相抽烟总体单位数是经常性调查户的5～6倍，这里选取经常性调查户的6倍即540户为一相样本的调查户数。这样在每个轮换组内的调查户数为30户的情况下。具体的样本轮换组数为540/30=18。

进一步，我们分别来讨论电子阅读调查户与纸质阅读调查户的样本轮换组数。假设在兰州市所抽取的90户经常调查户中有12户采用电子阅读方式，另有78户采用纸质阅读方式。样本轮换率均为1/3。

首先考虑电子阅读调查户的情况。需要选取的一相样本的调查户数为经常性调查户12户的6倍，即72户。电子阅读调查户轮换组的单位数应为12×1/3，即4户。电子阅读调查户的样本轮换组数为72/4，即18组。对于采用纸质阅读调查方法进行调查，需要选取的一相样本调查户数为经常性调查户78户的6倍，即468户。纸质阅读调查户轮换组的单位数应为78×1/3，即26户。纸质阅读调查户的样本轮换组数为468/26，也是18组。

（四）样本轮换操作流程

1.电子阅读调查样本轮换流程。一相调查每三年进行一次，需要选取的一相样本为72户有条件接受网络调查的调查户。采取简单随机抽样的方法，将总体72个单位分成18组，每组4个调查户。从这18个组中按照不重复抽样每次抽取一组出来，依次编号为①、②、…、18。在进行一相调查以后的第一年，选出三个轮换组进入调查。比如说，选取①、②、③三个轮换组调查一年以后，第二年①号轮换组退出，④号轮换组进入调查；第三年②号轮换组退出，⑤号轮换组进入调查，依次类推。三年以后进行第二个一相调查，按照随机抽样抽取18个调查组，依次编号为①、②、…、18。

表1 电子阅读调查样本轮换流程

2.纸质阅读调查样本轮换流程。每三年进行一次一相调查，选取468户接受非网络调查的调查户。采取简单随机抽样的方法，将总体468个单位分成18组，每组26个调查户。按照电子阅读调查同样的办法分组及对轮换组进行编号。

表2 纸质阅读调查样本轮换流程

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寻找“大”与“小”的相似处

大体模式相同。人口普查与人口抽样调查在工作流程、模式和方法等方面有很多相似之处。从工作阶段上看，二者大致分为前期准备、摸底、登记、数据处理等阶段。从登记填报上看，采用入户面访的登记方式，统计表上主要指标的设置也基本一致。因此，二者的工作思路和经验做法可以相互借鉴。去年的人口抽样调查，就充分运用了“人普”中积累的经验，少走了很多弯路。从组织实施上看，“人普”和人口抽样调查都具有高度集中和严格统一的特点，具备统一的普（调）查方案、实施步骤和质量控制措施等。

登记时点相同。由于出生、死亡、迁移等原因，人口数也在随时变化，所以无论是人口普查，还是人口抽样调查的登记都必须以某个特定时点为标准。因此，无论普查员是在哪一天进行实际入户的，其登记时间都应该以标准时点为准，这个过程就像用照相机把当时的人口状况拍摄下来一样，有效地避免了重登或漏登现象。人口抽样调查是为了保持人口普查数据的连续性，掌握完整的年度人口规模变动情况，将抽样结果运用科学方法推算出总体数据的过程。因此人口普查与人口抽样调查的登记时点是一致的，均为当年的11月1日零时。

主要难点相同。“见面难、入户难”是人口普（调）查面临的难题之一，这与时展下老百姓保密意识和安全意识的不断提高有关。居民本身对陌生人上门就有抵触心理，摸底和登记还需二次入户就更容易产生反感，给调查带来很大难度。再加上外来人口多且流动性大的特点，人户分离现象普遍，吃“闭门羹”的情况就很多。

明辨 “大”与“小”的不同点

范围差异。人口普查的范围主要包括两个方面：一是“中华人民共和国境内”居住的常住的自然人，都应被列为普查对象。二是“中华人民共和国境外”未定居的中国公民。而人口抽样调查则是在调查前按照一定的原则和规律抽选部分调查区，在被抽选区域进行小范围“普查”。

周期差异。由于国情、国力、需求等方面的差异，世界各国人口普查的周期性参差不齐。人口普查被确定为十年一次，而从全国来看，1%人口抽样调查则需五年开展一次，从北京市来看，则为每年一次。

基于人口普查与人口抽样调查在范围、内容上的差异，二者的整体周期也不同。从人口普查来看，从前期准备到资料编印结束大约需要两年半的时间。而人口抽样调查周期约为半年，相当于“压缩版”的人口普查。

难度差异。由于人口普查具有“对象覆盖面广、需选聘人员多、组织实施难度大”等特点，作为一项庞大的社会工程，出现困难的概率相对较高。而人口抽样调查的难度在于它具有“时间紧迫、工作紧凑、要求高效”的特点，重要的阶段性工作又存在交叉进行的现象，因此稍有疏忽对后续工作也将造成重大影响，这对整体工作的组织领导、普查员的能力、政府工作的效能等都是重大考验。

扬长避短，推进“小普查”

通过对比人口普查与年度人口抽样调查，并结合2011年人口抽样调查的工作实践来看，人口普查经验在人口抽样调查工作中发挥了巨大作用，有效地提高了人口抽样调查的工作效率。

具体表现为：人员配置上，调查员大多为人口普查的指导员和普查员；地理状况上，调查小区图与人口普查情况相比变化不大，因此抽样调查时进行少量修改即可。但2012年的人口抽样调查，经过调查样本轮换，抽中的调查小区距人口普查年份已有两年时间，无论是区域环境还是人口数量等情况都可能发生巨大变化。同时，在对人口数据质量评估以及人口推算上，由于时间间隔较长，“六普”数据对评估结果的参考作用会逐步弱化。另外，“入户难”问题会随着居民警惕意识地提高、调查员表达能力差异等因素而不断加大。可以说，今后的人口抽样调查会随着与“六普”间隔的变大，出现新的问题和挑战。为此，如何解决这些难题，不仅需要借鉴人口普查工作中积累下来的好做法，还需要开拓创新地借助上次人口抽样调查的好经验。

创新长效宣传机制

今后的人口抽样调查要建立长效宣传平台，将每年的统计宣传工作进行整合。比如，利用两次人口抽样调查的间隙，打破“点对点”的宣传限制，利用展板、横幅、网站等宣传媒体，宣传人口抽样调查成果服务区域发展、制定民生政策等内容。将人口抽样调查宣传“日常化”，引起社会共鸣，达到“关注调查、支持调查”的目的。值得一提的是，调查前和过程中需要对被抽中调查区域再做重点的“点对点”宣传，减少居民对入户调查的顾虑。

建立“调查人才库”

以人口抽样调查为契机，培养统计调查人才，建立人口抽样调查专用人才库，通过以干代训的形式从人口抽样调查的各项工作实践中锻炼和培养统计调查人才，造就一支数量充足、结构优化、素质一流、富于创新的统计人才队伍（包括调查员队伍）。同时，也为今后开展人口抽样调查工作或十年一次的人口普查工作储备人才力量，这样就可以优先从该库中选取人员从事相关工作。同时，该人才库也将适时调整与更新，吸纳更多的优秀人才加入。每次调查可以将有经验的调查员选派到各抽中小区作为指导员，现场解决问题，提高调查质量。

探索长效工作体制

篇（10）

前期：提前做足硬功夫

笔者认为在人口抽样调查数据处理工作中有三个关键性因素需要引起高度重视：即参加此次调查的人员、常用工具电脑和数据处理软件。昌平统计局队在意识到这三大关键性因素的重要性后，积极进行了大量的前期准备和基础性工作，这为数据处理工作提供了必要的保障，也为后期工作的顺利衔接奠定了基础。具体表现为：首先，在人员的选择上要求各个镇街道抽调的数据处理人员都必须保证是计算机基础较好、业务水平较高且具有很强工作积极性和责任心的人员，以保证数据处理的灵活性；其次，在电脑的配置上完全按照北京市人调办数据处理组要求的标准进行配置，以保证数据处理的实时性；再次，考虑到2011年初次使用人口抽样调查数据处理软件，可能会存在程序补丁和审核升级包下发的问题，昌平统计局队要求每个镇街确定一名数据处理业务骨干人员和一个“即时通”电脑联络软件来保持畅通，确保每台用于数据处理的电脑能够及时更新软件，以保证数据处理的准确性。

中期一：实时进行技术指导

昌平区人口较多，外来人口比例过半，统筹城乡规划、交通、生态以及公共资源的压力较大，控制人口势在必行。为了增强样本数据的代表性和精确性，此次调查昌平区在北京市2%抽样样本的基础上将样本量扩大到了3%，这使得数据处理量较大、处理周期较短、处理人员较少，一定程度上也成为进行本次调查的难点之一。为了保证质量和进度，昌平区人调办采取的具体措施为：一是，通过设置固定电话、移动电话和“即时通”电脑软件及时与三种答疑方式联系，实时回答处理镇街数据处理人员提出的各种疑问，并作出相应的技术指导。比如：如何安装并优化数据处理软件、如何更新软件和审核升级包、如何进行录入复录和审核数据、如何备份数据等等，以规范数据处理流程和纠正发生错误的处理方法，增强镇街人调办组织管理数据能力，提高数据技术处理水平。二是，紧扣培训环节，增强处理能力。按照昌平区人调办“统一组织，分级处理”的原则，采取“分镇街”数据处理方式，做好“四注重”的数据处理培训工作，即注重细致组织、注重难点及重点的讲解、注重实战演习培训以及注重点面结合的培训方式。在内容上主要表现为培训数据处理工作任务、职责要求以及相关软件的安装部署和使用等，极大地增强了培训人员实际操作数据处理软件的能力。

中期二：集中精力，提高效率

昌平区人调办作为枢纽部门，为提高本次调查工作的效率，主要采取了两项措施：第一，设置了专门人员，将北京市人调办的最新指示和系统软件更新包及时下发到各个镇街，以指导他们正确执行指示和安装系统升级包；实时将各个镇街数据处理过程中碰到的新情况、新问题进行反馈，以提高数据处理效率。第二，数据处理期间，昌平区人调办分组对各个镇街数据处理工作进行了督导巡查，先是查看调查表中的数据编码是否统一使用阿拉伯数字填写、是否达到了“书写规范、整洁居中、笔迹清晰、上下一致”的要求，以便有效地降低录入人员在录入过程中因数字不易识别或编码错误而导致的录入错误，以提高数据录入效率。然后查看是否按照统一的方案进行数据处理，工作方法和技术手段是否符合标准，电脑是否断网，是否做到录入数据、复录数据和报表数据的“三一致”。最后查看数据处理计算机和存储介质是否做到了“专机专用、专盘专用”。由于人口抽样调查数据处理对安全性要求较高，所以，用于数据处理的计算机不仅要做到专机专用，还要建立“数据日备份”制度，备份设备也要专盘专用，避免因突况造成数据丢失等现象，以提高调查数据的安全性。

后期：严格审核评估，确保质量

做好数据审核和评估工作，对于数据处理工作来说，也是相当重要的一项内容。昌平区人调办不仅按照系统内的审核公式严格审核数据，还尽量做到不出现“强制性”的审核错误，“强制性”审核错误主要是指数据处理过程中不允许出现的错误，一旦出现则说明数据有错误，而错误的数据会使现象与实际情况不符合，势必影响统计数据的质量。因此，必须认真核实每一条“提示性”错误，并对错误原因进行标注，还要按照调查方案的审核规则对已录入的报表数据进行严格的人工审核和经验审核，纠正不必要的错误，最后将人口抽样调查数据与第六次全国人口普查数据和相关部门数据作认真细致地比对、分析和评估，确保数据的质量。

值得一提的是，在人口抽样调查的其它阶段，例如前期准备、填表上报、数据推算以及成果等阶段，也有一些数据和资料需要转化为电子格式，并进行相应处理。这种政务资料数据处理与前面提到的调查数据处理是有区别的，处理内容不同，处理量差别较大，但同样也应该做到处理内容清晰、处理步骤规范、资料保存完整、日志记录齐全、数据存放安全以及保密措施得当。

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人口抽样调查方法简介

概念：人口统计工作的一种重要方法。指按随机原则从所研究的人口总体中抽取一部分单位作为样本，并根据所得的数据，推断总体相应各项指标值的一种非全面调查。它的特点是：人口抽样调查只调查被抽取的一部分单位；调查目的是为了推断人口总体，必须抽选足够的单位数以达到一定的可靠性和精确度；抽取的方式必须是随机的，总体各单位都有被抽取的相同机会。