国内外关于劳动力调查研究现状分析，本文主要内容关键词为：调查研究论文,劳动力论文,国内外论文,现状分析论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：C924 文献标识码：A
劳动力调查(LFS)是一项大规模的居民入户抽样调查。它在国民经济发展中的重要作用在于提供就业和失业的年度、月度或季度指标的估计，对国民经济整体运行情况进行及时、重要的测量和监控，从而为政府制定和调整经济、社会和货币等政策提供依据。随着我国社会主义市场经济体制的初步建立和劳动就业制度改革的不断深化，劳动就业形势和政府对劳动就业进行管理的方式、方法发生了重大变化。在计划经济体制下形成的现行就业统计制度，调查周期长，数据质量差，调查方法和标准不能与国际接轨，难以准确反映劳动力资源状况、城乡就业总量和城镇失业的实际状况和结构，企业调查（普查）已经不能充分反映劳动力市场的真实情况，劳动力市场更加活跃，就业更加灵活，失业登记也无法反映全部失业人员的失业和就业情况，不能满足国家宏观调控和制定就业政策的需要。因此，需借鉴国际通行的方法和标准，建立适合我国国情的劳动力调查制度，及时准确地反映我国城乡劳动力资源、就业和失业人口的总量和结构，为政府准确判断就业形势，正确制定和调整就业政策，改进宏观调控提供依据。我国劳动力独立调查尚属起步阶段，关于抽样设计和调查估计等问题的研究目前国内还是一片空白。本文拟从抽样调查的角度出发，通过对国内外劳动力调查研究现状进行分析、总结，对我国劳动力调查的设计提出一些可行性建议，期望对我国劳动力调查的研究有所帮助。
一、国外劳动力调查发展现状
国外许多发达国家的劳动力调查开展的比较早，如美国、加拿大、英国、日本和澳大利亚等国家，其中尤以美国的人口现状调查(CPS)（注：美国的人口现状调查(Current Population Survey,CPS)是月度全国性大规模的居民入户调查。最早起源于美国的月度失业状况调查，迄今已有近70年的历史。其核心数据是劳动力市场的信息，包括失业、就业状况、行业收入等许多领域的数据。此外CPS还收集了大量的人口数据。）最为成功。抽样调查的本质要求最大限度的利用所得到的信息资源，最大限度的利用最新技术。各国劳动力调查进行至今，各国抽样设计和估计方法发生了许多变化，期间对劳动力调查的估计研究一直没有停止。
目前，关于劳动力调查从改进、提高调查估计量的精度角度主要有以下两方面的讨论：
（一）抽样设计
从抽样设计的角度对调查方案进行改进主要包括进一步完善调查指标的定义和概念，调查问卷的修改，抽样框的修订和完善等几方面。
1.关于就业统计的定义。目前各国按照国际货币基金组织(IMF)制定的“数据公布通用系统(GDDS)”的标准，对调查指标进行设置和定义。采用国际劳工组织(ILO)的条约定义就业统计，相应的调查问卷也根据就业统计的具体界定增加了许多项目，从而能更全面地反映劳动力市场的真实情况。
2.通过对人口、大城市、经济、保险等统计区域界定的不断修改来完善抽样框。样本量、一阶抽样单元(PSU)个数的变化、最终抽样单元(USU)大小的确定，最终还是要受各国的调查费用的投入和现有地理经济条件等因素的影响。比如各国劳动力调查的抽样比不同，美国和日本分别为0.37‰和1‰，加拿大为0.31%，澳大利亚是0.45%，英国不超过0.3%。
3.关于人口统计数据的分类，各国根据本国人口分布的特点和信息需求，所采用的指标不尽相同，比如美国采用的是性别、年龄、种族、民族、职业，而日本采用的是性别、年龄、职业、工业类型。
4.样本的轮换。不同国家采用的样本轮换模式也不尽相同。样本进行轮换是为提高样本的“代表性”，提高抽样调查的质量。样本轮换的问题主要包括：样本轮换水平的确定、采用单水平轮换还是多水平轮换、轮换率、各个水平的轮换周期等。其中样本轮换率的确定取决于样本的老化程度。另外抽样方案的设计和抽样框的维护能力以及调查实施部门的投入和管理水平都是影响样本轮换模式的因素。目前，美国采用的单水平的样本轮换，轮换模式为4-8-4模式，即一个住户单元连续接受4次访问，在接着的8个月中暂时退出样本，然后进入样本再接受4次访问，之后永久退出样本；日本采用的两水平的样本轮换，较高水平的轮换模式为2-10-2模式；其他如加拿大采用的是单水平6in模式，即一个住户连续接受6次调查后退出样本；英国和澳大利亚分别采用的是单水平的5in模式和8in模式。
（二）调查估计方法
1.样本的加权调整。样本加权调整目的是通过对样本单元的初始权数进行加权调整来减小估计量的偏差。加权调整主要包括不完全覆盖加权调整、无回答加权调整、覆盖偏差加权调整。使用较多的是无回答加权调整和覆盖偏差调整。无回答是指在调查中由于各种原因而没有能够获得设计时样本单元的部分或全部信息，这里无回答调整是针对后者。无回答加权调整需要设立加权调整单元类，调整在每一类中分别进行。另外由调查得到的样本数据分布即使在一些基本的特征如年龄、性别、种族分布上，人口统计特征的分布与真实总体分布还是有差别的，这些特殊的总体特征与劳动力状况和其他样本的估计特征密切相关。通过适当的加权调整，使得样本分布与已知的总体分布在这些特征上尽可能的一致，从而减小抽样估计的方差，这一过程即为覆盖偏差加权调整（也称比率调整）。覆盖偏差加权调整需要利用普查信息或其他可靠信息。各个国家在具体使用上有所差别。如目前美国的CPS中估计过程中有两个比率调整：一阶比率调整（在州水平上对黑人、非黑人）；二阶比率调整（在国家水平上对年龄、性别、种族）。日本使用的比率调整是在年龄组、性别组、地区水平上进行的。不完全覆盖加权调整使用的较少，日本劳动力调查中使用了不完全覆盖加权调整。
2.复合估计。由加权调整后的样本可得到的现期估计量。复合估计的目的是利用前期估计结果及两期变化估计对现期估计量进行修正。不同的样本轮换模式，会影响到所采用的复合估计量的构造。一般的复合估计量是几个估计量的加权平均。美国CPS的复合估计量最初是两个估计量的加权，基于当月全样本的估计量和一个是连续两期的变化估计，1985年后又引入第三项：当期保留样本和新样本的净差异估计。1998年，美国对复合估计方法进行了修改，采用二步复合估计法。采用新方法，各个域中复合权重的和就等于各个域复合估计的和，而原来的复合估计是利用两期75%的重合样本求得最优权重。所以对每一类（域）而言，组合系数是相同的。其他国家目前使用的复合估计量的构造相对简单。
3.关于季节调整，季节调整的目的是测量和去除正常的季节因素对估计量带来的影响。美国、加拿大都是采用X-11 ARIMA模型。美国目前官方对劳动力估计时序的调整是一年两次，分别是6月和12月。年末提取设计因子，前6个月的设计因子用于后6个月，许多劳动力估计量包括国内劳动力就业水平、失业水平和总的失业率都是直接通过X-11 ARIMA调整后经过算术整合而间接得到的。这种间接调整的目的保证大多数季节调整总量与各个类组总量上一致。但由于不同组成部分会有显著不同的季节变动模式，所以对整合序列计算的季节调整因子一般不适用于整合序列的各个组成序列。
4.关于方差估计方法，方差估计主要是用于两个目的，一是估计估计量的方差用于统计分析；二是对每一阶段的抽样效率和总体估计量的精度进行评估。劳动力调查采用的是分层、多阶段、整群规模抽样方法，调查样本属于复杂样本，目前各国主要使用再抽样方法来估计估计量的方差。再抽样方法的思想是按照与全样本相同的抽取方法抽取若干子样本，利用子样本估计量之间的差异估计全样本的方差。根据子样本构造方法的不同，再抽样方法主要有随机组法、平衡半样本方法和刀切法。美国目前使用的方法是1990年设计方差的方法——逐步差分再抽样方法。这种方法是利用CPS中PSU（一阶抽样单元）内系统抽样的性质，按照USU（最终抽样单元）选择顺序，把相邻的两个USU配对。每个USU出现在两个连续的配对中，比如(USU1，USU2)、(USU2，USU3)、(USU3，USU4)等。这种方法在方差估计上更好地反映了系统抽样的特点。
二、当前我国劳动力调查现状及存在的问题
我国劳动力内容调查最早起源于就业、失业统计。随着市场经济的快速发展，改革开放后催生的企业调查（普查）已经不能充分反映劳动力市场的真实情况，劳动力市场更加活跃，就业更加灵活，失业登记也无法反映全部失业人员的失业和就业情况。90年代初，为适应市场经济的需要，国家统计局成立了人口就业司，并于1994、1995年在人口抽样调查中尝试增加了反映经济活动人口的调查项目，1996年正式列入国家统计局的制度。时至今日，这项调查已经进行了8年。2005年我国正式开展劳动力调查，并于2005年11月和2006年5月进行了两次调查。根据国家规定，我国从2006年11月起独立开展季度劳动力调查，分别于每年的2月、5月、8月和11月进行。
已进行的两次劳动力调查是作为人口变动调查（注：年度人口变动情况抽样调查是全国性的大规模年度入户调查。调查目的是为了准确、及时地掌握全国和各省、自治区、直辖市人口变动以及人口计划执行情况，为国家和省级人民政府制定国民经济和社会发展计划，掌握人口增长情况提供可靠的人口数据。）的附属调查进行的，使用的是人口变动调查的样本，并且只对城镇劳动力状况进行调查。在方案设计方面，采用的是人口变动调查的样本，人口变动调查的抽样设计是以全国为总体，省级单位为次总体，采用分层、多阶段、整群概率比例抽样方法。各省、自治区、直辖市参照国家抽样基础方案，具体设计本省（自治区、直辖市）抽样方案，按照国家分配的样本量抽取样本单位。确定最终样本单位为调查小区，由调查员进行入户访问，在调查频率上，城镇劳动力调查为半年一次的调查，调查在每年5月和10月进行，调查对象为15岁及15岁以上人口，调查的主要目的是了解被调查者在调查时点前一周的就业与失业情况，调查使用的样本量约为30万人。经过几年的实践，劳动力调查的调查项目和内容发生了很大的变化。但目前劳动力调查还存在以下问题：(1)样本的抽选问题，目前的劳动力调查是作为人口变动调查的附属调查实施的，样本的抽选设计是以人口变动为主，对于人口变动调查合适的分组指标可能对于劳动力调查并不合适。(2)调查频率问题，一年只进行两次劳动力调查无法充分反映中国劳动力市场的瞬息万变的复杂情况。(3)与国际劳工组织关于劳动力市场研究内容相比较，我国的劳动力调查项目还应该增加一些项目，如不充分就业，非正规就业等项目。(4)样本量方面，若与国际接轨，增加一些调查项目，样本量势必不足。(5)调查对象，已经进行的劳动力调查只针对城镇15岁以上人口进行调查，而没有考虑农村的劳动力状况。(6)样本轮换方面，之前进行的劳动力调查没有考虑到样本老化的因素，没有进行样本轮换设计。(7)调查估计方面，之前进行的劳动力调查在估计方法上比较简单，不能更好地反映总体的真实情况，而对于劳动力估计误差的评估研究几乎没有涉及。目前国内关于中国劳动力调查的估计和评估也没有专业的文献讨论。
三、对我国劳动力调查方案设计的具体建议
考虑以上因素，根据国务院文件精神，国家统计局人口和就业统计司决定2006年11月进行第一次劳动力独立抽样调查。要求以人口变动抽样调查为附属调查，调查方案以劳动力调查为主兼顾人口变动调查重新进行设计，劳动力抽样调查每季度进行一次（人口变动调查每年进行一次），调查对象为抽中的住户中16岁及16岁以上人口，调查方式为入户调查，调查内容为调查对象的年龄、性别、居住地、受教育程度、就业状况、所从事职业、所在行业、工作时间、失业原因、失业时间、收入及参加社会保障情况。样本量约为60万人，其中城市样本量约为40万人，农村样本量约为20万人。针对即将开展的劳动力调查，关于调查方案的设计提出以下具体建议：
在抽样框设计方面，我国劳动力调查采用分层多阶段整群抽样设计，调查以省为子总体进行抽样调查，可以根据各省的实际情况和调查实施难度确定一阶抽样单元，再根据一阶抽样单元的不同将31个省、自治区、直辖市划分为三类地区。采用分层多阶段整群抽样，在每一类地区按劳动力特征对初级抽样单元进行分层，前几阶段采用以规模成比例的概率抽样(PPS)方法进行抽样，最后一阶段采用系统抽样抽取调查小区。确定30户为一调查小区。
样本轮换方面，劳动力调查中的样本轮换在两个层次上进行，即不仅要对村级单元（村委会或居委会）轮换，还要对调查小区进行轮换。村级单元的轮换每年进行一次，调查小区的轮换每季度进行一次。由于农村和城镇就业与失业统计口径不同（注：在农村，若某个劳动力没有地，则统计为失业；否则，视为就业。根据目前我国的土地政策“增人不增地，减人不减地”，同一农村劳动力的就业与失业状况若干年内保持不变，因此，农村调查小区就没有必要重复接受调查，同时考虑到不同劳动力的就业与失业状况可能是不一样的，所以又必需进分轮换。），居委会和村委会在调查小区的轮换方式可以郴同。
关于调查估计量，不仅给出总量、均值、比率估计，还需要给出相应的变化估计量。劳动力调查采用分层多阶段整群抽样设计，得到的样本属于复杂样本，可采用刀切法(Jackknife)估计方差。刀切法是一种使用重复子样本来得到方差估计量的方法，通过从全样本中的子样本中得到感兴趣的参数的估计量，然后通过子样本估计值之间的变异来估计全样本估计量的方差。使用刀切法的要注意随机组的划分，各个省级单元中可统一采用村级单元来划分随机组，全国的随机组在省级单元的随机组的基础上形成。
总之，考虑我国的劳动力调查现状，结合我国实际国情，从科学角度设计劳动力抽样调查方案，建立一个科学的劳动力调查估计及其评估体系，需要不断探索和总结完善，同时也需要政府和相关部门的共同努力。