统计学上看西南财经大学中国家庭金融调查 (CHFS) 抽取 28000 户家庭的全国调研方法上严谨吗？
一、 抽样设计：严谨性的基石
CHFS 的抽样设计是其严谨性的核心所在。一个好的抽样设计能够确保样本能够尽可能地代表整体目标总体（即中国所有家庭），从而使调查结果具有外推性。
多阶段分层随机抽样（Multistage Stratified Random Sampling）是关键： CHFS 采用的是一种复杂但科学的多阶段分层随机抽样方法。这种方法通常包含以下步骤，每一步都力求随机性和代表性：
1. 第一阶段：区域（省份）分层。 首先，将全国的省份按照地理位置、经济发展水平（如城乡比例、人均 GDP）等进行分层。分层抽样的好处在于可以确保不同特征的区域都能被充分代表，避免了极端情况下的偏差。例如，发达地区和欠发达地区、沿海和内陆地区的家庭都有机会被抽中。
2. 第二阶段：城乡分层。 在每个省份内，进一步根据城乡二元结构进行分层。这是非常重要的一步，因为中国家庭的金融行为和经济状况在城乡之间存在显著差异。
3. 第三阶段：地理区域（地级市/县）抽样。 在城乡分层的基础上，进一步抽取地级市或县级行政单位。这通常也采用随机抽样，有时会结合人口规模进行概率比例抽样（PPS），即人口越多的地区被抽中的概率越大。
4. 第四阶段：村庄/居民委员会抽样。 在抽中的地级市/县内，再随机抽取村庄（农村地区）或居民委员会（城镇地区）。
5. 第五阶段：家庭抽样。 最后，在抽中的村庄或居民委员会中，以随机的方式抽取预定的户数。这可以通过随机行走法（random walk）或其他预设的随机起始点和间隔数来实现。
分层的好处： 通过分层，可以确保研究者对不同子群体（如不同经济发展水平的地区、农村家庭和城市家庭）的代表性有更好的控制。这意味着样本能更好地反映出中国家庭在地域和城乡分布上的多样性。
概率抽样是关键： CHFS 的抽样方法本质上是一种概率抽样。这意味着样本中的每一个家庭在被抽中的过程中都有一个已知的、非零的概率。这是进行统计推断和计算抽样误差的前提。非概率抽样（如方便抽样）则无法进行有效的统计推断。
样本量（28000户）： 28000户的样本量对于一项全国性调查而言是相当可观的。更大的样本量通常意味着更高的精度和更小的抽样误差。对于旨在揭示中国家庭金融状况的复杂性而言，这样的样本量是必要的，可以支持对不同子群体进行细致的分析，并提高统计检验的效力。
可能的挑战与应对：
抽样框不完整或过时： 在进行抽样时，需要有准确的家庭、村庄或居民委员会名单（抽样框）。如果抽样框不完整（遗漏了某些单位）或过时（包含已不存在的单位），会引入偏差。CHFS 通常会投入大量资源进行抽样框的更新和核实。
无法联系的家庭或拒绝合作的家庭（Nonresponse）： 即使样本被抽取，也可能存在无法联系到、或者被抽中的家庭拒绝参与调查的情况。这会导致“无应答偏差”（nonresponse bias）。严谨的调查会采取多种措施来降低无应答率，例如：
多次回访： 不仅一次尝试联系。
替代样本（Substitution）： 在严格的规则下，用特征相似的其他家庭替换拒绝的家庭，但这种替代需要非常谨慎，以避免引入偏差。
无应答的调整： 对无应答的家庭进行事后统计分析，评估其对结果的影响，并可能通过加权等方法进行调整。CHFS 通常会记录和分析无应答的情况，并在数据分析中考虑无应答的影响。
二、 问卷设计与数据收集：严谨性的保障
严谨的抽样设计只是第一步，高质量的数据收集同样至关重要。
问卷的科学性与前测： CHFS 的问卷设计通常会遵循科学的问卷设计原则。它会涵盖家庭的资产负债、收入支出、消费行为、金融知识、风险偏好、社会资本等多个维度。在正式实施前，对问卷进行预测试（pretesting）是必不可少的环节。预测试可以帮助识别问卷中可能存在的歧义、理解困难的问题，以及问卷长度是否合理，从而不断完善问卷，确保收集到的数据准确、可理解。
培训有素的调查员： 大型调查的执行依赖于专业的调查队伍。CHFS 通常会投入大量资源对调查员进行严格培训，确保他们理解问卷含义、掌握访谈技巧、熟悉数据录入方法，并遵守调查伦理和保密原则。调查员的专业性和稳定性直接影响数据质量。
数据采集方式： CHFS 主要采用入户访谈（Facetoface interviewing）的方式。这种方式相比其他线上或电话调查，更能保证数据的质量，尤其是在涉及复杂的金融概念和详细的财务信息时。调查员可以直观地观察家庭环境，并及时澄清被访者可能存在的疑问，减少信息传递中的损失。
数据质量控制： 在数据收集过程中，会建立多层级的数据质量控制体系。例如：
现场复核： 区域主管或质量控制人员会对部分调查员的访谈进行现场抽查或回访，检查访谈的规范性。
数据录入复核： 对手填的问卷进行双人录入或交叉核对，减少录入错误。
逻辑校验： 在数据录入完成后，对数据进行多重逻辑检查，例如，收入与支出是否合理，资产负债是否平衡等，发现并纠正异常值。
透明度与可重复性： CHFS 作为一个重要的学术和政策研究项目，通常会公开其调查方法和部分数据（在保护隐私的前提下），这有助于其他研究者评估其严谨性，并进行进一步的分析和验证，体现了研究的透明度和科学性。
三、 数据分析与结果呈现：严谨性的体现
收集到的原始数据需要经过严谨的统计分析才能转化为有意义的结论。
加权调整： 由于多阶段分层随机抽样的特性，以及可能存在的无应答情况，数据在分析前通常需要进行加权调整（Weighting）。权重的使用是为了纠正样本在代表目标总体时的偏差，使得样本统计量能够更好地估计总体参数。例如，如果某个群体在样本中被低估，其家庭的权重就会被提高，反之亦然。
统计推断与误差估计： 严谨的分析会利用统计学方法，计算出点估计（point estimates），并提供抽样误差的度量，如标准误（standard errors）或置信区间（confidence intervals）。这使得研究者能够评估其发现的可靠性，并判断观察到的差异是否具有统计学意义。
深入的统计模型： CHFS 的数据支持复杂的统计建模，用于分析家庭金融行为背后的驱动因素，例如，回归分析、面板数据模型等。模型的选择和应用是否恰当，也是衡量分析严谨性的重要方面。
公开研究成果与同行评审： CHFS 的研究成果通常会以学术论文的形式发表在国内外顶级学术期刊上，并接受同行评审（peer review）。同行评审是学术研究中重要的质量控制机制，其他领域的专家会审视其研究设计、方法、数据和结论的科学性和严谨性。
总体评价：
从统计学方法的角度来看，西南财经大学中国家庭金融调查（CHFS）在抽样设计、问卷设计和数据收集方面，特别是其采用的多阶段分层随机抽样和28000户的样本量，都显示出了高度的严谨性。它遵循了概率抽样的基本原则，力求使样本在地域、城乡等维度上具有良好的代表性。
然而，没有任何大型调查是完全没有挑战的。CHFS 的严谨性也体现在其对潜在问题的认知和应对上，例如通过周密的培训、严格的数据质量控制以及事后的数据调整来尽量减少偏差。CHFS 的广泛应用和其研究成果的学术影响力，也从侧面证明了其方法的科学性和有效性。
因此，可以说，从统计学方法论的角度审视，CHFS 的全国调研方法是严谨的。当然，任何一项研究的价值也体现在其是否能及时回应社会问题，以及其研究发现是否能够指导实际政策，这又是另一个维度的评价了。但就其“方法”而言，确实是扎实且科学的。
网友意见
西南财经大学的家庭金融调查项目是一个很了不起的项目，他是第一个尝试准确估计家庭金融资产的调查。在此之前，各式各样的调查虽多，但对一些个人敏感问题，则至多涉及到收入、职位、有几套房子。再深入的问题，比如，家里有多少存款？不敢问了。
笃笃笃，敲门声传来，你打开门，礼貌的房产中介站在门外：先生您好您的房子卖多少钱。
如果一项调查要问到存款这种问题，那么一般来说，他的调查员的结局都不会比这个房产中介好多少。西南财大花了很大功夫进行事先宣传，让人们知道这项调查的重要性与个人隐私的安全性，学生调查员的一次次回访，也极大降低了这项调查的拒访率，最终得到了质量很高的问卷，这都是很了不起的成就。
言归正传。我们来回答这个问题：要了解中国家庭的金融资产情况，28000户家庭到底够不够？
答案是——看情况，看方法。你想要从这份数据中了解的信息，以及抽样方法，决定了数据的可靠程度。
如果仅仅想要了解所有城市家庭的资产平均数，那么，28000份问卷已经足够了。
这篇关于CHFS的新闻显示，中国城市家庭资产的中位数为40.5万元，平均数为247.60万元。如果家庭资产服从对数正态分布，那么就有，家庭资产的标准差应当等于，即1493万元。
在计算平均数时，随着样本量增大，样本平均值的方差会依概率收敛到零，收敛速度为样本量的平方根。当我们取28000个样本时，样本家庭资产平均数的标准差变成=8.9万元，也就是说，只要随机性足够，那么通过28000份问卷计算平均得到的家庭资产平均数，有很大可能会（66%）落在一个长度为18万元的区间内，几乎肯定会（96%）落在一个长度为36万元的区间内。上下各18万元的误差，对资产平均值估计来说已经足够准确了。
但是，如果你要精确了解那些最富裕的1%家庭的资产分布情况，28000份问卷则远远不够。很简单，最富有的1%家庭在问卷中只有280份，与28000份的总样本相比，280份问卷会将样本平均数的标准差扩大十倍。对上一个例子的数字来说，就是上下各180万元的误差。这就有些不可接受了。另一方面，仅仅280份问卷，也不利于我们了解富人的资产分布的尾部到底有多长。
怎么办呢？通常情况下，完全随机的抽样调查会得到下一幅图：
为了做图方便，该图假设一个人口的收入服从正态分布。当完全随机抽样实行时，被调查到的样本实际上如同红线一般分布，其特点是中间密集而两段稀疏，即收入处于中间水平的人口被调查到了很多，收入最高和最低的人口没有被足够的调查到。
在这种情况下，我们估计总样本平均数——没问题；估计中段人口收入平均数——更加没问题，中段的样本如此密集；但最高/低收入的人口——问题就来了。从2到4（-4到-2），区区两根红线，跨越了如此大的收入区间，根本无法与中间段的密集红线相比，因此不能很好代表该区间人口的收入情况。
对此，最简单的一个想法是，增加调查总量。当调查总量足够大时，我们必然也能在左右两段获得足够准确估计的密集红线，问题解决了吗？
没有。调查是一项高成本的活动。每十年一次的人口普查，仅仅是每户家庭一张纸的问卷，就需要650万名调查员，80亿元经费投入。当前，对一个比较详细的调查来说，每增加一个被调查样本，成本就增加300到500元不等。哪有那么多个几百万元来保证你的尾端准确率呢？
于是，人们想出了一种折衷的方法。中间段人口本身就比较密集，且收入分布较窄，就少调查一些；两端人口，就多调查一些吧。于是上一幅图变成了这样：
中间变稀疏，两段变密集的调查方法，反而使得在收入分布上调查得更均匀了。虽然上图的红线数量比第一幅图还要少几根，但显然下图对各个收入段的情况都有比较好的把握。这种折衷的方式，能够在不增加成本的情况下，同时获得中间收入段和高低两极的收入估计。如果要用这个样本计算总体平均数，只需要加权调整，让所有人口的被抽中概率乘以权重等于一个恒定值即可。比如可以让中段样本一个抵俩，而两端人口两个抵一，方法不一而足。
西南财大的家庭金融调查就使用了这种调整。他刻意多抽取了那些最穷和最富的人口，来保证尾端分布估计的准确性。具体方法见
swufe.edu.cn 的页面。其中关键的一个步骤是：
第一，按照各市县的非农人口比例的分位数，将各市县分成 5 个组。分组的依据是各市县非农人口比重 20%、40%、60%和 80%的分位数。
第二，在非农人口比例最大的市县组中，居委会和村委会分配的样本比例是 4:0。
第三，在非农人口比例次大的市县组中，居委会和村委会分配的样本比例是 3:1。
第四，以此类推，在非农人口比例最低的市县组中，居委会和村委会分配的样本比例是0:4
也就是说，在城镇人口占比最高的地方（通常是沿海大城市），抽取尽量多的城镇人口；而在农村人口占比最高的地方（通常是内陆小城镇），抽取尽量多的农业人口。换句话说，在高收入地区尽量调查高收入人口，而在低收入地区尽量调查低收入人口，以此增加两端人口的被抽中概率，来接近上文第二幅图的情况。最后再通过加权来得到总样本平均值。
这种看似十分奇怪的抽样方式，其实正是同时权衡了成本与准确性后做出的选择。
最后，西南财大采用的这种抽样方法也有自己的问题。最大的问题在于一部分人口的代表缺失。根据
2010年统计用区划代码和城乡划分代码，我们可以算出不同地区的村委会和居委会的分布情况。真实的分布与家庭金融调查的抽样选择相比，可用下图表示：
在城镇人口占比最多的地区，共有30.7%的地区实际上仍然属于村委会。但在抽样中，他们完全被舍弃了，也就是说，被抽中的概率为零。任何加权方式，都不能把被抽到概率为零的样本恢复出来。
如果把中国的近3000个县级单位按照2010年人口普查的非农人口比例排列，那么排名靠前的600个县级单位共有2.7亿人口，当其中占比为30.7%的村委会全部被抽样方法舍弃掉时，约8000万人将无论如何都不可能被反映到数据中。
如果被舍弃的样本可以用其他类似样本替代也就罢了，但我们实在难以否认：大城市的村委会人口其实有着非常丰富的数据特征。比如他们的征地收益可能会更高，从事非农工作的比例更高，自我雇佣的比例也可能更高等等，但我们却无法在数据中找到他们的身影，这是中国金融调查的一个莫大遗憾。
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