交互作用偏差对双系统估计量的影响

虽然双系统估计量目前是人口普查质量评估领域估计总体实际人口数的主要方法,但其内在固有的缺陷却依然存在,即由于人口普查与其质量评估调查不独立引起的交互作用偏差使其低估或高估人口数。独立性假设失败源于在普查及其质量评估调查中登记的因果相关性,以及在普查及质量评估调查中登记概率的异质性。Bell模型是当前公认的测算交互作用偏差的有效方法。该方法建立在0-17岁及成年女性的双系统估计值不存在交互作用偏差的假设条件下。利用美国普查局提供的2010年资料全面展示了双系统估计量交互作用偏差的测算过程。实证结果表明,黑人成年男性的双系统估计值存在显著的交互作用偏差。研究有助于我国在未来人口普查质量评估工作中意识到交互作用偏差的存在,把测算的交互作用偏差添加到双系统估计量估计的人口数中,并依据修正后的双系统估计值计算人口普查净误差。

双系统估计量的交互作用偏差研究

使用人口普查及其事后质量评估调查数据构造的双系统估计量,是目前包括中国、美国和英国在内的绝大多数国家或地区估计普查年人口总数的常用方法。然而,双系统估计量的诟病之处在于,违背独立性和同质性这两个假设条件而引致的交互作用偏差,会造成普查年人口总数被不同程度地高估或低估。对此,本文采用理论分析方法解析双系统估计量交互作用偏差的产生和影响,提出使用仿真模拟试验方法测度不同情形下双系统估计量交互作用偏差。通过设定个体两次捕获概率及其标准差、列联表优势比等三个参数实现仿真模拟实验与实际背景的衔接。研究发现:当违背独立性假设条件时,正相关性和负相关性引起的交互作用偏差分别使双系统估计量低估和高估真实人口总数,且负相关性对双系统估计量的影响强于正相关性的影响;当违背同质性假设条件时,双系统估计量交互作用偏差会导致真实人口总数被低估,且异质程度越大,低估程度越严重;当同时违背同质性和独立性条件时,异质程度与相关性大小引起的双系统估计量交互作用偏差具有累加效应,异质程度的影响强度高于相关性的影响强度;大多数情形下个体捕获概率越高,双系统估计量的统计性质越好。本文的研究有助于实务工作者更好地了解双系统估计量的交互作用偏差问题,提高双系统估计量的准确度和精度;为2020年中国人口普查方案的设计和制定提供有价值的技术指导。

关于双因素方差分析的一个注记

本文给出了观测数据个数不等的双因素方差分析的计算公式的推导过程 。

人口普查质量评估的三系统模型

迄今为止,所有国家和地区在人口普查后组织的用于评估人口普查质量的事后调查均使用双系统估计量估计实际人口数和人口普查覆盖误差。由于人口普查与事后调查不独立而引起的交互作用偏差使双系统估计量低估或高估人口数。文章依据对数线性模型和最大似然估计构造的三系统模型能显著减少交互作用偏差,同时通过一个实证案例演示了三系统模型的选择和实际人口数估计及其方差估计的过程。实证结果表明,人口普查与行政记录独立但均与事后调查相关的三系统模型最适合于既定的数据描述。