中美加劳动力调查方法的比较与启示

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1、中美加劳动力调查方法的比较与启示摘要:通过对美国、加拿大和中国的劳动力调查方法在抽样设计、数据收集、数据处理、数据产品和开发应用四方面进行比较分析发现,中国劳动力调查在抽样设计上虽然采用较大的样本量,但在样本代表性、样本轮换模式上存在若干问题,不利于后期的估计;在数据收集上采用传统入户询问的方式既不便于数据的录入,又增加了基层调查员的负担;在数据处理上,缺乏数据处理过程中对无回答的调整、覆盖率的校准、季节调整,尤其忽视估计量的方差估计,导致调查估计结果不够科学;缺乏对劳动力调查数据产品和开发应用。然后,从连续性调查的角度对中国劳动力调查方法进

2、行了深入思考,提出六点建议:一是加强人口普查和劳动力调查的衔接,二是合理分配样本量,三是构建和维护劳动力调查多重抽样框体系,四是改进轮换模式,五是建立基于连续性抽样的估计体系,六是形成以劳动力调查为核心的人口住户类调查体系。关键词:劳动力调查;调查方法;连续性抽样中图分类号:C811文献标识码:A文章编号:1671-623X(2016)05-0087-07随着人力资本对社会发展和经济增长的贡献日益增加,世界上大部分国家和地区都展开了劳动力调查,收集本国或地区劳动力特征的信息,如就业情况.失业情况、工种分布、工作时数、收入等。美国现时人口调查(

3、TheU.S.CurrentPopulationSurvey,下文简称为CPS)是由美国普查局和劳工统计局联合组织实施,在非普查时期为搜集美国按各种标志分组的16岁及以上的人口、就业与失业、劳动力等统计数据而每月进行的住户调查。[1]加拿大劳动力调查(theLaborForceSurvey,以下简称LFS)由加拿大统计局劳动统计司组织实施,是为加拿大提供分行业和职业的劳动力和人口信息的月度住户抽样调查,是劳动力和人口发展趋势等信息的主要数据来源。[2]6我国于2005年11月首次开展全国劳动力调查,现行的劳动力调查在每年四季度调查1次,省会城

4、市和直辖市则组织月度劳动力调查,2016年正式实施全国月度劳动力调查,目前,劳动力调查数据还没有正式对外发布,处在起步探索阶段。本文通过比较分析中美加劳动力调查的实践和理论研究,为中国劳动力调查的开展提供一定借鉴。一、抽样设计的比较(一)样本量和设计要求比较CPS调查样本由824个初级抽样单元,大约60000个住户单元构成。CPS采用以州为子总体的抽样设计,各州的样本相互独立,样本量要根据各州劳动力实际状况和对变异系数的要求抽取:对于6%的失业率而言,全国失业率月度估计的相对误差控制在1.9%以内,各州年度平均失业率的相对误差控制在8%以内。

5、[1]LFS每月的调查样本大约是5.4万户,大约包括了10万个劳动力人口的信息。LFS的样本量分配既要满足各级(全国.各个省、各个经济区等)精度要求,又要从整体上保证调查设计的效度:全国失业率月度估计的变异系数低于2%,各省失业率月度估计的相对误差低于7%,各经济区三个月移动平均估计的相对误差低于25%,各就业保险经济区三个月移动平均估计的相对误差低于15%。[2]9-13中国劳动力调查的样本量约为15万户,人数为46万人。样本设计要求全省调查失业率的相对误差控制在15%左右,省按省会、非省会分类的调查失业率相对误差控制在20%左右。[3]与

6、中国劳动力调查相比,美国和加拿大劳动力调查设计的住户样本量较少,但是其全国及分行政区域相关目标估计量的精度要求都较高。(二)抽样方法比较CPS采用多阶、分层、概率比例的抽样方法。第一阶段抽样设计是在根据2000年美国人口普查划分的全美2025个初级抽样单元(primarysamplingunits)中抽取一系列具有代表性的初级抽样单元,对州内的初级抽样单元进行分层,分层的原则是使各层在劳动力及其他与失业高度相关的社会经济因素上尽可能相似。样本中包括全部"自我代表的(selfrepresenting)初级抽样单位”,而对“非自我代表的(nons

7、elfrepresenting)初级抽样单位”进行分层后随机抽取,每层只抽取一个初级抽样单元,且其入样概率应与2000年人口普查时的人口数成比例。第二阶段抽样是从样本初级抽样单元中一次性抽取满足十年调查需要的住户单元。第二阶段抽取的单元实际由地理位置相邻的四个住址构成一个子群,称为最终抽样单元,每个住址对应着2000年人口普查时分类街区目录上的一个住户。2000年人口和住户普查及建筑许可证调查信息为CPS创造出四个抽样框:私人住宅抽样框、区域抽样框、公共住宅抽样框和建筑许可证抽样框。根据普查信息,对抽样框中的住户单元进行相关标志排序,将具有相

8、似特征的住户单元放在一起。样本的抽取在各个初级抽样单元及抽样框中独立操作,在私人住宅抽样框和公共住宅抽样框中,样本的抽取是一次性抽取10年所需的样本量,而来自区域抽

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