中国家庭动态跟踪调查CFPS抽样说明
cfps变量解释

cfps变量解释
CFPS是中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies)的缩写。
它是中国社会科学院社会学研究所主持的一项重要社会科学研究项目,旨在对中国家庭进行长期追踪和观察,以了解和分析中国社会的变化、家庭结构、家庭经济状况、教育、健康等方面的情况。
CFPS项目自2010年开始实施,采用了多阶段、多模式的样本抽取方法,覆盖了中国的城市和农村地区,涵盖了各个年龄段的家庭成员。
通过对家庭成员的个人访谈、问卷调查和记录家庭信息的方式,收集了大量的数据,为研究者提供了深入了解中国家庭和社会变迁的重要资料。
CFPS的变量解释指的是在CFPS数据中使用的各种变量,这些变量是对家庭成员、家庭背景、教育、就业、收入、健康等方面进行测量和描述的指标。
这些变量可以用于分析和研究不同社会群体之间的差异以及变化趋势,帮助研究者更好地理解中国社会的结构和特点。
对于具体的变量解释,需要参考CFPS数据文档或相关研究报告。
CFPS简介

个体生命历程 与社会变迁
抽样设计
• 25个省市自治区样本,占全国总人口的 94.5% • 大小省样本
– 大省:在省级层次可以做推论,共5个大省,为 目标样本 – 小省:非省级层次推论样本,只用于全国推论
抽样设计
CFPS样本分布
抽样设计
• 样本单位
– 样本家庭户指常住家庭户,具体是: – 户籍在本村居,户籍人口居住在本村居的家庭 户 – 户籍在本村居,户籍人口离开本村居不足6个月 家庭户 – 户籍不在本村居,但在本村居居住6个月或以上 的家庭户
谢谢!
– 如用截面数据,对两个问题的回答方法相同的 – 如用跟踪数据,对两个问题的回答方法不同了 – 跟踪数据能够有效地解释双胞胎的差异 – 跟踪数据比截殊性
– 再举例:
• 贫困:因为什么而贫困?
– 截面数据可以说明贫困的状态,但不能说明 状态的变化
– 跟踪数据既可以说明贫困的状态,也可以说 明状态的变化
目的与目标
• 中国已经有了众多的截面数据
– 普查:人口、经济、农业、工业、卫生 – 专题:中国综合社会调查/中国社会综合调查 – ……
目的与目标
• 已经有了一些专题的跟踪数据
– 中国老年健康长寿调查(曾毅) – 中国城乡收入分配调查(李实)
区人口密度
人口密度 人口密度 非农比例 非农比例 人口密度 人口密度 非农比例
……
非农比例
地级市1
地级市1
……
……
地级市GDP
地级市GDP
地级市GDP
区 层
县 级 市 层
大省抽样
• 分层策略
县 层
省1
省1
省会城市
省会城市
省会城市
地级市1
中国家庭追踪调查CFPS

0-1岁 (不含1岁)
1-3岁 (不含3岁)
3-6岁 (不含6岁)
婴儿模块 (父母代答)
幼儿模块一 (父母代答)
幼儿模块二 (父母代答)
6-16岁 (不含16岁)
少儿模块 (父母代答)
少儿模块
(10岁以上少儿自6 答)
抽样设计:目标总体
• CFPS覆盖了中国25个省、自治区或直辖市,不包含 香港、澳门、台湾、新疆、西藏、青海、内蒙古、宁 夏以及海南
100+ 90-94 80-84 70-74 60-64 50-54 40-44 30-34 20-24 10-14
0-4
CFPS 2010(T1表成员) N=36,946
0 0 0 .1 .4 1 1.4 1.7 2.5 3.4 3.3 3.9 4.5 4.1 3.4 3.7 4.8 3.6 3.1 3.1 3
• CFPS样本分布在全国161个县(区)的649个行政 村(居)
• 基线调查抽样户数为:19986户
抽样调查
• 为什么要抽样调查? • 什么是好的样本? • 为什么要追踪调查数据?
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样 本 来 源 区
9
样本评估:性别-年龄结构金字塔
100+ 90-94 80-84 70-74 60-64 50-54 40-44 30-34 20-24 10-14
0 0 .1
.3 .6 .9 1.4 1.6
2.5 3.5
3.1 4.1 4.4
3.9 3.3 3.4
4.6 3.4 2.9 2.5 2.6
-7
-5
-3
-1 0 1
3
5
7
%
男
女
-7
-5
-3
为标准国际职业社会经济地位指数(_isei)_cfps_概述说明以及解释

为标准国际职业社会经济地位指数( isei) cfps 概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文旨在对标准国际职业社会经济地位指数(ISEI)和中国家庭追踪调查(CFPS)进行全面的概述说明与解释。
ISEI是一个用于衡量和比较不同职业在社会经济地位上的指数,而CFPS是中国特定的家庭追踪调查项目。
通过搭建ISEI与CFPS之间的关系框架,我们可以更好地理解以及利用这两个数据集进行研究和分析。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分。
首先,引言部分将提供对文章整体结构和内容的概述。
然后,在第二部分中,我们将详细介绍ISEI和CFPS,并讨论它们之间的关系。
接下来,在第三部分中,我们将解释ISEI的重要性,并介绍计算方法和指标。
此外,我们还将给出ISEI在不同国家和群体中应用实例。
在第四部分中,我们将深入探讨CFPS对ISEI的研究框架、目标以及得出的结果,并解读其意义。
最后,在结论部分中,我们将总结文章主要内容,并展望ISEI与CFPS研究潜力及未来发展方向。
1.3 目的本文的目的是提供关于ISEI和CFPS的全面介绍和解释。
通过阐述ISEI在衡量职业社会经济地位上的重要性以及CFPS对ISEI的研究结果,读者能够更清晰地理解这两个概念,并认识到它们在社会经济研究中的实际应用价值。
另外,我们还将展望ISEI与CFPS未来发展方向,为相关研究提供参考。
2. 标准国际职业社会经济地位指数(ISEI) CFPS概述说明:2.1 ISEI简介标准国际职业社会经济地位指数(ISEI)是一种用于衡量个体社会经济地位的指标。
它采用了多维度的评估方法,综合考虑了教育程度、职业地位和收入水平等因素,能够较为客观地反映个体在社会中的地位。
2.2 CFPS简介全国家庭调查(CFPS)是中国重要的社会科学研究项目,旨在探索和分析中国家庭及其成员的社会经济状况、生活方式以及其他相关问题。
CFPS采用问卷调查的方式,涵盖了广泛的调查内容,并收集了大量有关家庭成员个体特征、职业情况、教育背景和收入水平等信息。
ChinaFamilyPanelStudiesCFPS中国家庭追踪调查

ChinaFamilyPanelStudiesCFPS中国家庭追踪调查中国家庭追踪调查2014年数据库介绍及数据清理报告吴琼戴利红张聪王⽟磊张⽂佳 2016.6.1C F P S C hina F amily P anel S tudies中国家庭追踪调查技术报告系列:CFPS-34系列编辑:谢宇责任编辑:张聪⼀.2014年调查问卷更新情况中国家庭追踪调查(CFPS)基线调查在2010年实施,2012年该项⽬实施全国范围的⾸轮全样本追踪。
CFPS2014为第三轮全样本调查,集中的⾯访时间为2014年7⽉⾄11⽉,但由于后期有追访⼯作的补充以及电话调查,实际调查执⾏期持续到2015年5⽉。
在此报告中,我们以CFPS2014来指代CFPS的第三轮全国调查,并不特指在2014年完成的CFPS 调查。
CFPS 三轮调查的问卷结构基本保持⼀致,但在具体模块以及具体问题的问法上可能会有调整。
关于问卷设计细节上的更新,⽤户可以通过⽐较不同年的问卷得到,以下是以CFPS2012的问卷为基础,CFPS2014问卷设计上的主要更新。
1.家庭成员经济联系的双重界定在CFPS2012追踪调查时,外出单元与原家庭是否存在经济联系(也即是否还属于CFPS 定义上的同⼀家庭的家庭成员)由原家庭的家庭成员问卷中⼏个问题的结果单纯的进⾏系统判定:当外出单元与原家庭有经济联系时,该外出单元被判断为物理上离家但经济上仍然归属原家庭的个体,他们的家户号fid不会发⽣改变(也即fid14与fid12保持⼀致);⾃答个⼈问卷在原家庭中产⽣,个⼈pid也不会发⽣改变;当外出单元与原家庭没有经济联系时,该外出单元被判断为经济上独⽴的个体,他们将会被分配新的家户号fid(也即fid12与fid10不同),个⼈⾃答问卷在新家庭中产⽣,但其个⼈pid不会发⽣改变。
⽽在CFPS2014调查时,⾸先,由原家庭回答⼈判断外出单元与原家庭是否经济独⽴,同时系统给其分配各⾃不同且不同于fid12的单元编码,在此阶段不产⽣个⼈⾃答问卷;其次,当外出单元被追踪成功时,他们⾃我界定与原家庭的经济联系,同时在该单元中产⽣个⼈⾃答问卷,pid维持不变。
家庭日常支出cfps

CFPS(中国家庭动态跟踪调查)主要研究中国家庭在多维度的动态变化,其数据采集主要涉及家庭成员的人口统计学特征、经济状况、健康医疗、教育就业、社区环境等多个领域。
关于家庭日常支出,CFPS数据涵盖了多个方面,包括食品、衣着、居住、家庭设备及用品、交通通讯、医疗保健、文教娱乐、其他消费性支出等。
这些支出构成了家庭总支出的主要部分,特别是在居民消费支出方面,这构成了家庭总支出的85%以上。
如需了解更多关于家庭日常支出的数据,建议查阅CFPS官方发布的数据报告,或咨询专业的经济学者。
个人资源、家庭因素与再婚行为基于CFPS数据的分析

个人资源、家庭因素与再婚行为基于CFPS数据的分析一、概述随着社会的发展和观念的变迁,再婚现象在当代中国社会中愈发普遍。
个人资源、家庭因素与再婚行为之间的关系成为社会学、心理学、人口学等多个学科关注的焦点。
本文旨在利用中国家庭追踪调查(CFPS)的丰富数据资源,深入分析个人资源、家庭因素如何影响个体的再婚选择。
通过对数据的挖掘和统计分析,我们期望能够揭示再婚行为背后的多元动因,为相关政策制定和社会学研究提供实证支持。
具体而言,本文将首先对个人资源(如教育程度、经济收入、职业地位等)进行量化分析,探讨这些资源如何影响个体的再婚意愿和再婚机会。
我们将关注家庭因素,包括原生家庭的结构和关系、再婚对象家庭背景等,分析这些因素如何制约或促进个体的再婚决策。
我们将综合考虑个人资源和家庭因素的交互作用,探讨它们对再婚行为的综合影响。
本研究不仅有助于我们理解再婚行为的个人和社会层面动因,也能为政府制定相关婚姻政策和家庭支持政策提供科学依据。
同时,通过深入剖析再婚现象,我们还能增进对当代中国社会变迁和家庭结构变化的认识,为构建和谐社会提供理论支持。
1. 背景介绍:再婚现象在当今社会的普遍性及其重要性。
在当今社会,再婚现象已经变得相当普遍,这背后反映了社会观念的转变和人们对婚姻生活的重新理解。
随着社会经济的发展和人们思想的开放,离婚和再婚不再被视为不光彩的事情,而是被看作是对个人幸福追求的一种体现。
再婚现象的普遍性,不仅体现了个人的选择和权利,更在某种程度上揭示了社会的宽容度和进步。
再婚现象的普遍性得益于社会宽容度的提高。
过去,离婚和再婚往往被视为一种社会禁忌,甚至会受到家族和社会的歧视。
随着时代的变迁,人们逐渐认识到,婚姻的幸福与否并不取决于是否离婚或再婚,而是取决于夫妻双方是否用心经营。
这种观念的转变,使得再婚人群能够更加坦然地面对自己的选择,不再受到外界的偏见和压力。
再婚现象的普遍也反映了人们对婚姻质量的追求。
ChinaFamilyPanelStudiesCFPS中国家庭追踪调查

中国家庭追踪调查2014年数据库介绍及数据清理报告吴琼 戴利红 张聪 王玉磊 张文佳 2016.6.1C F P S C hina F amily P anel S tudies中国家庭追踪调查技术报告系列:CFPS-34系列编辑:谢宇责任编辑:张聪一.2014年调查问卷更新情况中国家庭追踪调查(CFPS)基线调查在2010年实施,2012年该项目实施全国范围的首轮全样本追踪。
CFPS2014为第三轮全样本调查,集中的面访时间为2014年7月至11月,但由于后期有追访工作的补充以及电话调查,实际调查执行期持续到2015年5月。
在此报告中,我们以CFPS2014来指代CFPS的第三轮全国调查,并不特指在2014年完成的CFPS 调查。
CFPS三轮调查的问卷结构基本保持一致,但在具体模块以及具体问题的问法上可能会有调整。
关于问卷设计细节上的更新,用户可以通过比较不同年的问卷得到,以下是以CFPS2012的问卷为基础,CFPS2014问卷设计上的主要更新。
1.家庭成员经济联系的双重界定在CFPS2012追踪调查时,外出单元与原家庭是否存在经济联系(也即是否还属于CFPS 定义上的同一家庭的家庭成员)由原家庭的家庭成员问卷中几个问题的结果单纯的进行系统判定:当外出单元与原家庭有经济联系时,该外出单元被判断为物理上离家但经济上仍然归属原家庭的个体,他们的家户号fid不会发生改变(也即fid14与fid12保持一致);自答个人问卷在原家庭中产生,个人pid也不会发生改变;当外出单元与原家庭没有经济联系时,该外出单元被判断为经济上独立的个体,他们将会被分配新的家户号fid(也即fid12与fid10不同),个人自答问卷在新家庭中产生,但其个人pid不会发生改变。
而在CFPS2014调查时,首先,由原家庭回答人判断外出单元与原家庭是否经济独立,同时系统给其分配各自不同且不同于fid12的单元编码,在此阶段不产生个人自答问卷;其次,当外出单元被追踪成功时,他们自我界定与原家庭的经济联系,同时在该单元中产生个人自答问卷,pid维持不变。
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表 3. 样本区/县的村居数据统计表 村居数 100 以下 100~200 200~300 300~400 400~500 500~600 600 以上 合计 区县数 31 41 38 22 11 8 11 162
45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 100以下 100~200 200~300 300~400 400~500 500~600 600以上
3.1.2 “小省”的抽样 对于作为 CFPS 样本剩余组成部分的“小省”的样本,这些省份中的区(若为城市)或 者县(若为农村)构成了一个抽样框。为了形成内隐分层,区/县按照辅助信息进行以下排 序: ⑴ 20 个省级行政区按照社会经济地位(SES)降序排列。 ⑵ 每个省内,将全省所有市级行政区以省会城市居首、其它地级市按照社会经济地位 (SES)降序排列。 ⑶ 将每个地级市或同级行政区划区分成三个部分:区、县级市和县。在每一部分内,
1
最初我们还要求受访家庭户中至少有一名成员在抽样社区居住时间满 6 个月,但在执行过程中,这一条 件被取消,实际被这一条件过滤掉的仅有极少数家户。 1
由上,本次基线调查共有 6 个子总体,即 5 个“大省”和 其它“小省” 。根据中国和 世界上一些大型的抽样调查的经验及 2008、2009 年对北京市、上海市、广东省三个省市预 调查的经验, 在考虑调查经费和估计量精度的基础上, 确定两类省市的样本量: 5个 “大省” 的目标样本量分别是 1600 户, “小省”的目标样本量总共是 8000 户,共 16000 户。
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将上述合并后的村居视为抽样框中的虚拟村居,其人口数为合并村居的人口数和,区 域面积为合并村居的区域面积和。由此,得到样本区/县或样本街道/乡镇的村居抽样框。
3.2.2 村/居抽样 为了提高样本的代表性,我们在理想情况下也可以借助辅助信息对村居抽样框进行排 序。 但在村居层面上, 我们并没有 SES 信息可以利用, 所以基本是按照计生委提供的顺序, 不做更改。 有些地方提供的村居委会的排名是按照国统局的代码, 这些代码在制作时有一定 的经济发展意义。 在除上海外的所有省份中,从每个 PSU 中随机抽取 4 个村/居。在上海,从每个 PSU 中 的中随机抽取 2 个村/居。为了形成内隐分层,村/居按照辅助信息进行以下排序: ⑴ 在合适的情况下,将一个 PSU 划分成三个部分:街道办事处、镇和乡。 ⑵ 在每个部分中,将所有街道办事处/镇/乡分成两部分:居委会和村委会。在居委会 和村委会内部,进行排序。 从每个被抽取的 PSU 组成的抽样框内,采用系统 PPS 抽样方式(见附录 A)抽出 2 个 (上海)或 4 个(其他 24 个省份)社区。 最终共得到 640 个村/居样本,其中合并村/居有 8 个,占 1.25%。 需要注意的是, 由于从获得各级抽样框到抽取样本会有一定的时间间隔, 期间会有极少 部分样本村/居拆迁、搬迁、取消等,此时需要在相同乡镇/街道中用相同规模的邻近村/居对 其进行替换。在实际调查中,替换的村居共有 11 个(样本区/县更新时在样本区/县的重新抽 样的情况不计算在内) 。
2
我们对大社区进行了抽样后的事后拆分,具体见下文。 5
则与邻近人口数比较少的村委会合并;若合并一个后还是不到 300,则按照相同的原则继续 合并,直到人口数大于或等于 300 为止;若周围没有村委会,可以与邻近的居委会合并。② 若此小村/居是居委会,则与邻近人口数比较少的居委会合并;若合并一个后还是不到 300, 则按照相同的原则继续合并;若周围没有居委会,可以与邻近的村委会进行合并。 ⑶ 若小村/居人口数很少,邻近的村/居都十分远,则不进行合并。若某村/居与邻近村/ 居合并后人口数接近 300, 则无需再次合并。 若整个乡镇/街道合并后仍不到 300 也无需再次 进行合并。 表 4 是最终合并村居情况的统计表:
青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、海南省)25 个省/市/自治区的满足项目访问条件 的家户和样本家户中满足项目访问条件的家庭成员。在 2010 年的基线调查中,居住在传统 居民住宅内的、 家中至少有一人拥有中国国籍的一个独立经济单元, 便可视为一个满足项目 访问条件的家户。1 满足项目访问条件的家庭成员则指样本家户中经济上联系在一起的: A.与该家庭有血缘/婚姻/领养关系的直系亲属;B.与该家庭有血缘/婚姻/领养关系且居住满 3 个月的非直系亲属;C.与该家庭没有血缘/婚姻/领养关系但居住满 6 个月的其他成员。 CFPS 样本所在的 25 个省/市/自治区的人口覆盖了中国除香港、澳门、台湾外总人口数 的 94.5%,由于覆盖范围如此广泛,因此可以将 CFPS 样本视为一个全国代表性样本。 CFPS 重点关注中国社会经济、教育、家庭、人口和健康等方面的变迁,为了更好的了 解这一点, 不仅需要从宏观层面上把握中国的整体变迁, 还需要在微观层面上了解中国的几 个典型省/市的在这些方面的变化状况。因此,在抽样设计上,我们首先将全国 25 个省/市/ 自治区分成两类:一类省市为在省级层次的推断样本,用以满足省级推断的要求。我们选择 了 5 个省/市,分别为辽宁、上海、河南、广东、甘肃,也称为大样本省(以下简称为“大 省” ) 。二类省市为上述 5 个省/市外的 20 个省/市/自治区,这一类省市的样本量不能够在省 级层次进行推断,也称小样本省(以下简称为“小省” ) 。从这两类样本数据的加权可以得到 对 25 个省/市/自治区总体的有效估计, 进而用来推断全国。 25 个省/市/自治区的分类见表 1。
表 1. 全国 25 个省市的分类 类型 省市自治区 上海市 一类省市 (自我 代表省市, “大省”) 辽宁省 河南省 甘肃省 广东省 二类省市 (非自 我代表省市, “小省”) 江苏省、浙江省、福建省、江西省、安徽省、山东省、河北省、山西省、 吉林省、黑龙江省、广西壮族自治区、湖北省、湖南省、四川省、贵州 省、云南省、天津市、北京市、重庆市、陕西省
3.
3.1
各阶段抽样
第一阶段抽样
3.1.1 “大省”的抽样 对辽宁、河南、甘肃和广东这 4 个“大省” ,每个省内的所有区(若为城市)或县(若 为农村)构成了一个抽样框(sampling frame) 。为了形成内隐分层,区/县按照辅助信息进行
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以下排序: ⑴ 全省所有市级行政区以省会城市为首、其它所有地级市按照社会经济地位( SES) 降序排列。 ⑵ 每个市级行政区被区分成三个部分:区、县级市和县。在上述各部分的内部,区 / 县级市/县各自按照社会经济地位(SES)降序排列。这些区/县级市/县构成了本调查的初级 抽样单位(PSU) 。 对于上述 4 个抽样框, 采用如附录 A 所描述的系统 PPS 抽样方式 (systematic probability proportional to size sampling)从每个抽样框中抽取 16 个 PSU。附录 B 给出了用于构建这些 抽样框的资料来源。 上海市只有 19 个区县。第一阶段的抽样在比区/县低一级的行政区划上实施,即街道办 事处(若为城市)和乡镇(若为农村)层次上。为形成内隐分层,所有的街道办事处、乡镇 按照辅助信息进行以下排序: ⑴ 全市 19 个区县按照社会经济地位(SES)降序排列。 ⑵ 每个区/县分成街道、镇和乡区三个部分。 ⑶ 每个区/县的每一部分内,街道、镇和乡——上海的初级抽样单位(PSU)——按照 社会经济地位(SES)降序排列 在这个抽样框中, 采用与规模成比例 (proportional-to-size) 的系统抽样方式 (见附录 A) 抽取 32 个 PSU(参见附录 A) 。附录 C 给出了用于构建该抽样框的资料来源。
3
所有的区/县级市/县——20 个小省的初级抽样单位(PSU)——按照社会经济地位(SES) 降序排列。 在这个大抽样框中,采用附录 A 给出的与规模成比例(PPS)的系统抽样方式抽出 80 个 PSU。 附录 D 给出了用于构建该抽样框的资料来源。 小省的样本区县的分布如表 2 所示。
表 2. “小省”的样本区县在各省市的分配 省市 北京市 福建省 黑龙江省 山西省 安徽省 浙江省 天津市 江苏省 吉林省 河北省 样本区/县数 1 2 5 7 3 3 1 3 3 8 省市 重庆市 江西省 陕西省 广西省 湖北省 云南省 贵州省 湖南省 山东省 四川省 样本区/县数 2 3 3 3 3 4 5 6 7 8
China Family Panel Studies
CFPS
中国家庭动态跟踪调查
技术报告系列:CFPS-1 系列编辑:谢宇 责任编辑:胡婧炜
中国家庭动态跟踪调查 抽样设计
谢宇
邱泽奇
吕萍
2012.12PS 调查的对象为中国 (不含香港、 澳门、 台湾以及新疆维吾尔自治区、 西藏自治区、
2.
抽样设计总原则
CFPS 样本是一个采用内隐分层(implicit stratification)方法抽取的多阶段等概率样本
(multi-stage probability sample) 。采用多阶段抽样设计既是为了减少调查的运作成本,也 是考虑到中国社会的社会背景差异。CFPS 中的每个子样本都通过三个阶段抽取得到。 抽样过程中的前两个阶段使用官方的行政区划资料。中国的行政区划结构有两个重要 特征:首先它是严格分等级的;其次,它覆盖了中国所有人口。由于上海不同于其它“大 省” ,所以,上海样本的抽取被作为特例处理。 因为中国的经济发展一直存在地理上的差异,所以抽样设计中需要着重强调的就是地 理代表性(geographic representation) 。通过内隐分层,可以确保样本很好地代表了这 25 个 省份。而且,在每个省份中,省会城市作为隐含分层被挑选出来。当城乡差异存在且有意义 时, 城–乡区别总是被用来进行多阶段的区域层次上的隐含分层。 一般地, 区、 街道办事处、 或居委会指的是城市地区;相应地,县、乡镇或者村则指的是农村地区。除城–乡区别外, 一个用于测量社会经济地位(SES)的连续变量也被用于进行内隐分层。根据数据的可获得 性,所选用的排序变量依次为地方人均 GDP、非农人口比例或人口密度。 第三个阶段在入选的样本村/居中,利用村级调查地图得到的住户列表清单制作末端抽 样框,按照随机起点的循环等距抽样方式,以扩大样本量的方法抽取家户样本,以确保每个 样本村居的能够完成目标的 25 户家庭。