四 样本代表性

2019年度的入户追踪调查样本户包括原地址追访2772个、换地址追访260个和原地址新增986个，其中原地址追访和原地址新增共3758个样本家庭户所形成的截面数据，在2019年上海家庭户中具有样本代表性，本书后面章节将基于此样本进行分析。

（一）家庭户规模

2010年全国第六次人口普查数据相对时间较远，与现在上海市人口状况可能存在较大的差距，因此我们选择最近的上海市2015年1%人口抽样调查（下文统称为小普查）数据进行对比。

如表2-4所示，SUNS WAVE2数据显示，上海市平均家庭户规模为2.6人，与小普查数据（2.5人）相比较，相差不大。此次调查数据结果显示，上海市各区家庭户规模最小的为嘉定区（2.3人），规模最大的为浦东新区（2.8人）。

表2-4 SUNS WAVE2与小普查样本家庭户规模分布

（二）年龄结构

表2-5报告了各区家庭同住人员平均年龄，在上海16个区中，不同区的家庭同住人员平均年龄存在一定差异，平均年龄最大的区为崇明区60.1岁。在调查执行过程中，我们发现崇明区人口外流比较严重，尤其是在农村地区，加之高龄老年人偏大，因此造成被访者年龄偏大。平均年龄最小的区为宝山区45.8岁。根据小普查数据可知，上海市常住人口平均年龄为49.3岁，而此次调查的数据为49.6岁，相差0.3岁，数据在合理误差之内。

表2-5 SUNS WAVE2家庭同住人员平均年龄分布

表2-5 SUNS WAVE2家庭同住人员平均年龄分布-续表

（三）性别结构

此次调查中的男性占比为49.65%，女性占比为50.35%，女性被访者比例高于男性，与小普查数据相比虽存在误差，但也属于合理范畴之内。而在小普查数据中，男性比例更高（51.50%），而女性比例更低（48.50%），这主要是由于相较于男性，女性在家时间更长，并更容易打交道，拒访率也更低，因此更容易成为受访对象。国内其他大型社会追踪调查也呈现同样的特征。

（四）学历结构

此次调查中的初中及以下、高中和大专及以上分别占45.67%、22.94%和31.39%，在小普查数据中这三类学历层次的比重分别为46.78%、23.40%和29.82%。具体而言，在初中及以下层次，调查数据与小普查数据相差约1个百分点；在高中层次，调查数据比小普查数据低0.46个百分点；在大专及以上层次，调查数据比小普查数据高1.57个百分点。显而易见，误差都在2个百分点以内，属于合理范畴。长期以来，上海市出台了各项人才引进计划，以吸引各类高学历人才落户上海，这一点也表现在调查数据之中。