工业抽样推算操作手册.docVIP

规模以下工业抽样调查推算操作手册 （年报和半年报） 年报和半年报采用的样本是一致的，在数据处理上的唯一区别是在年报调查中，企业部分多“实收资本”等7个调查指标，下面以年报数据为例来阐述用STATA软件进行总量和方差推算的方法和步骤，在半年报中，只需要在企业部分少推算“实收资本”等7个调查指标即可。 一、数据转换 用Stata/Transfer将基层表Foxpro数据库转换成Stata数据集。 二、目录企业总量和方差推算步骤 第一步，给基层表数据集赋予基础权数。 通过将基层表数据集和样本数据集进行横向合并来对基层表数据集赋予基础权数。在进行两个数据集横向合并之前，必须确保两个数据集中的观察记录是一一对应关系，换句话说就是，通过变量“qyfrdm”能够实现两个数据集之间的完全匹配。两个数据集的观察记录是否一一对应，可以从横向匹配的结果中看出。 use n01_nb.dta, clear sort qyfrdm save n01_nb.dta, replace use yb_mlqy**.dta, clear keep qyfrdm bs code total_c samp_c weight sort qyfrdm merge qyfrdm using n01_nb.dta count if _merge!=3 local nonqys=r(N) if `nonqys0 { display 基层表数据集和样本数据集有部分企业不对应！ list qymc qyfrdm _merge if _merge!=3 clear } else { drop _merge save mlqy**.dta, replace } 说明：上述命令中包含的“**”表示省代码，下同；将赋予了基础权数的基层表数据集保存成mlqy**.dta是为了使n01_nb.dta不发生任何改变，便于数据管理。 第二步，新增一个变量并命名为dws，作为有效样本单位和无效样本单位的标识变量，用于估计企业数。变量dws的赋值方法为：有效样本单位赋值为1，无效样本单位赋值为0。 use mlqy**.dta, clear gen dws=1 replace dws=0 if reason=2 save mlqy**.dta, replace 第三步，根据样本企业回答情况，对样本企业的基础权数进行调整。 如果没有无回答样本企业，则不需要进行权数调整；如果最终层内只有少数样本企业无回答，则在最终层内部进行权数调整；如果最终层内绝大部分样本企业无回答，则首先需要进行最终层合并，然后在合并层内进行权数调整。权数调整的范围是最终层（或合并层）内的有效样本。调整权数的具体方法参见《规模以下工业抽样调查方案》。 为了保存权数调整过程，需要新增一个变量（baseweight）保存基础权数，将调整后的权数保存在变量weight中。需要注意的是，只能调整基层表数据集中的权数，不能调整样本数据集中的权数，因为本次调查中的无回答企业，在下次调查中仍然要作为样本企业进行调查，并按照在当次调查中是否回答调查表决定是否进行权数调整。（下同） 例一（最终层内有少数样本企业无回答情况举例）：某省发现有1个无回答样本企业，其的基础权数为20，层代码为10611，该层中共抽取了5个样本，假设剩下4个样本企业都是有回答的有效样本企业，则调整因子为5/4，4个有回答的样本企业的权数被调整为20*5/4=25，同时，将那个无回答样本企业的权数调整为“0”。 use mlqy**.dta, clear gen baseweight=weight replace weight=baseweight*5/4 if code==10611 replace weight=0 if code==10611 reason==1 save mlqy**.dta, replace 例二（最终层内有多数样本企业无回答情况举例）：某省发现4个无回答企业，都来自于同一层，层代码为10611，其基础权数都为20，该层中共抽取了5个样本企业，此时，需要将该层中剩下的1个有回答的有效样本企业与临近的层合并后，再进行权数调整。比如有一个临近的层代码为10621，该层中共抽取了5个样本企业，基础权数为10，但其中有1个样本企业消亡，属于无效样本企业。将层代码10611替换成10621，然后在合并层10621内对5（=1+4）个有回答的有效样本企业的权数进行调整，调整因子为，原来属于层10611的1个有回答的有效样本企业的权数调整为20*14/6=46.67，原来属于层10621的4个有回答的有效样本企业的权数调整为10*14/6=23.33。同时，将4个无回答样本企业的权数调整为“0”。由于设置fpc要求fpc标识变量（total_c）在同一层内