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作者：杨雪;廖颜玉;张颂;刘丽;
单位：天津财经大学统计学院;
摘要：在传统空间抽样理论中，地理位置信息被用于选取具有空间代表性的样本。当研究目标涉及多个相关指标时，依赖单一辅助变量的传统空间抽样策略往往无法全面捕捉目标变量的多维特征。文章提出了多变量与规模成比例概率（MPPS）空间平衡抽样方法，该方法将空间信息整合到多目标调查中，综合利用总体单元的地理位置信息与属性信息，抽取具有代表性的多目标调查样本。模拟研究分别从总体空间趋势差异、属性变量相关性差异两个维度展开，以期通过构造不同角度、不同水平的目标总体与属性变量来分析新方法的抽样估计效果；并利用全国第四次经济普查中天津市第三产业的企业数量对就业人数进行实证分析。模拟研究和实证结果表明，在多种空间趋势中，新方法均具有不同程度的改进效果，总体空间自相关性越强，属性相关性越强，新方法的改进效率越高；当多个目标的空间分布趋势不一致时，新方法仍有稳健的估计性质。
关键词：多目标调查;;空间平衡抽样;;空间自相关;;辅助变量
基金资助：国家社会科学基金一般项目(23BTJ058)
