個體工商戶（簡稱“個體戶”），一直是浙江經(jīng)濟(jì)不可或缺的重要組成部分，特別是工業(yè)個體戶，其數(shù)量在全國位列第一,在浙江工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、解決城鄉(xiāng)勞動力就業(yè)等方面發(fā)揮重要的作用。并且，個體戶以其特有的靈活性為浙江工業(yè)體系強(qiáng)鏈、補(bǔ)鏈、延鏈發(fā)揮積極作用。其中，部分個體戶規(guī)模已經(jīng)達(dá)到或超過規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，由于現(xiàn)行的規(guī)模以上工業(yè)統(tǒng)計制度不涉及個體戶經(jīng)營單位，而規(guī)模以下工業(yè)統(tǒng)計中個體戶調(diào)查又建立在以整群抽樣為基礎(chǔ)的推算之上，造成了一直以來大型個體戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計缺失。如何將此類與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)同等體量的工業(yè)“大個體”納入常規(guī)統(tǒng)計調(diào)查，更加及時準(zhǔn)確地反映當(dāng)下工業(yè)經(jīng)濟(jì)全貌，具有較強(qiáng)的現(xiàn)實意義。本文基于工業(yè)個體戶調(diào)查實際，剖析現(xiàn)行工業(yè)統(tǒng)計體系及抽樣調(diào)查制度，對優(yōu)化規(guī)模以下工業(yè)統(tǒng)計抽樣方法進(jìn)行探索性研究，以期對工業(yè)“大個體”統(tǒng)計調(diào)查有所裨益。

工業(yè)個體戶統(tǒng)計現(xiàn)狀

目前工業(yè)個體戶統(tǒng)計由規(guī)模以下工業(yè)抽樣調(diào)查承擔(dān)，具體為：根據(jù)上一輪經(jīng)普數(shù)據(jù)整理抽樣框，將村（居委會）按照規(guī)模進(jìn)行分層，按照規(guī)模較大層抽取較大抽樣比的原則進(jìn)行一階段整群抽樣——根據(jù)計算好的每層樣本量在相應(yīng)層中隨機(jī)抽取nh個村（居委會）作為該層的樣本，抽中的樣本村權(quán)數(shù)為該樣本村被選概率的倒數(shù)，個體工業(yè)單位的基礎(chǔ)權(quán)數(shù)等于其所在村的權(quán)數(shù)；完成分層隨機(jī)整群抽樣后，對抽中的樣本村內(nèi)所有個體工業(yè)單位按季進(jìn)行全面調(diào)查，根據(jù)所有有回答的個體工業(yè)調(diào)查單位填報的指標(biāo)值與權(quán)數(shù)的乘積合計值估計個體工業(yè)子總體的指標(biāo)總量。其調(diào)查目標(biāo)為該地區(qū)規(guī)模以下工業(yè)個體子總體，與工業(yè)“大個體”調(diào)查目標(biāo)并不一致，調(diào)查指標(biāo)為從業(yè)人數(shù)和工資總額，不涉及營業(yè)收入，只能通過統(tǒng)計推斷了解落在樣本村中的工業(yè)“大個體”情況。

工業(yè)“大個體”統(tǒng)計困難

（一）缺乏工業(yè)“大個體”單位名錄有效獲取途徑

目前工業(yè)“大個體”單位名錄主要獲取途徑為四經(jīng)普個體戶調(diào)查資料、稅務(wù)部門有關(guān)個體戶一般納稅人管理的資料以及基層統(tǒng)計部門掌握的情況。由于個體戶經(jīng)營不穩(wěn)定，營業(yè)收入起伏較大，四經(jīng)普個體戶調(diào)查資料時效性不強(qiáng)；稅務(wù)部門對核定征收個體戶無收入等相關(guān)指標(biāo)強(qiáng)制報送要求，掌握的個體戶收入情況不盡全面，基層統(tǒng)計部門掌握情況多限于樣本村，難以形成全面有效的調(diào)查名錄。

（二）“個轉(zhuǎn)企”對“大個體”統(tǒng)計調(diào)查影響較大

近年來，個體戶“個轉(zhuǎn)企”較為普遍，一是各級政府出臺系列優(yōu)惠政策，個體戶轉(zhuǎn)為企業(yè)后可參與投標(biāo)、競標(biāo)，并享受經(jīng)信等相關(guān)部門的政策扶持，因此符合條件的個體戶轉(zhuǎn)企業(yè)意愿較為強(qiáng)烈；二是浙江電商發(fā)達(dá)，個體戶為謀求發(fā)展、擴(kuò)展銷路多進(jìn)行線上銷售，電商平臺進(jìn)駐普遍要求企業(yè)資質(zhì)，此外大部分的投融資方案都是基于有限責(zé)任公司進(jìn)行設(shè)計的，個體戶身份轉(zhuǎn)變也有利于此后的融資發(fā)展。開展“大個體”統(tǒng)計調(diào)查，調(diào)查對象維護(hù)難度較大。

（三）工業(yè)“大個體”統(tǒng)計基礎(chǔ)薄弱

一是個體戶經(jīng)營者統(tǒng)計觀念相對淡薄，沒有意識到統(tǒng)計工作是其應(yīng)盡的責(zé)任和義務(wù)，甚至有部分經(jīng)營者認(rèn)為統(tǒng)計調(diào)查影響其正常經(jīng)營，存在一定的抵觸情緒，配合度較差。二是工業(yè)“大個體”財務(wù)基礎(chǔ)薄弱，財務(wù)會計制度不健全、原始憑證登記不完善的情況較普遍，加上現(xiàn)金交易多，個體經(jīng)營者數(shù)字全憑回憶或估計，隨意性較大，臺賬不完備，兼職會計按季出的財務(wù)報表無法真實反映其真實收入情況。三是統(tǒng)計業(yè)務(wù)能力弱，調(diào)研中發(fā)現(xiàn)個體戶在工業(yè)總產(chǎn)值、銷售產(chǎn)值和營業(yè)收入等數(shù)據(jù)填報時容易混淆概念，加上兼職會計對企業(yè)的產(chǎn)品產(chǎn)值了解不多，在填報工業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)值時存在較大的難度。

規(guī)模以下工業(yè)抽樣方法優(yōu)化

根據(jù)現(xiàn)行的工業(yè)個體調(diào)查制度和工業(yè)“大個體”實際情況，本文將從樣本輪換、日常抽樣和數(shù)據(jù)修正等方面探索優(yōu)化規(guī)模以下工業(yè)抽樣方法的可行性對策，以期準(zhǔn)確及時反映工業(yè)“大個體”情況。

（一）規(guī)模以下工業(yè)樣本村輪換設(shè)計優(yōu)化

根據(jù)浙江產(chǎn)業(yè)集群、個體集聚的特點，可在樣本村輪換時采用不放回不等概率抽樣——等概率抽樣特點為總體中每個單元的地位相同，抽樣時采取“平等對待”的原則進(jìn)行，不等概率抽樣則以工業(yè)“大個體”出現(xiàn)的頻次作為重要性判斷標(biāo)準(zhǔn)，抽樣時賦予更高的入樣概率。首先將全省樣本村居根據(jù)個體戶集聚程度整理抽樣框，以樣本村中個體戶數(shù)量或達(dá)到相應(yīng)規(guī)模（營業(yè)收入達(dá)到及超過2000 萬元）個體戶數(shù)量作為樣本村規(guī)模指標(biāo)；再次根據(jù)抽樣精度要求確定總抽取數(shù)量n，進(jìn)行ΠPS 抽樣，假設(shè)樣本村i 的規(guī)模為Mi，總規(guī)模為MO，總體中單位i 的入樣概率為，考慮到ΠPS 抽樣二階入樣概率難求，方差估計困難，可采用霍維茨——湯普森進(jìn)行計算總量和方差的無偏估計。該方法可以在保證樣本村抽取符合總體的一致性、無偏性、準(zhǔn)確性的同時賦予工業(yè)“大個體”集聚的村居更大入選概率，讓更多工業(yè)“大個體”進(jìn)入調(diào)查范圍。

（二）日常抽樣調(diào)查方式優(yōu)化

一是參照規(guī)模以上工業(yè)統(tǒng)計名錄庫審批流程，建立工業(yè)“大個體”進(jìn)庫退庫制度，在年初將上年營業(yè)收入未達(dá)2000 萬元的調(diào)查單位統(tǒng)一退庫，開網(wǎng)前將因“個轉(zhuǎn)企”已變更為企業(yè)的調(diào)查單位統(tǒng)一退庫，以解決工業(yè)“大個體”維護(hù)難問題；二是建立新增工業(yè)“大個體”核查制度，定期通過稅務(wù)部門獲得營業(yè)收入2000 萬元以上個體戶一般納稅人資料，根據(jù)個體工業(yè)調(diào)查獲得上季度從業(yè)人員期末人數(shù)超40 人的個體戶（剔除季節(jié)性營業(yè)個體戶）名單，兩者剔重后形成工業(yè)“大個體”核查名單，統(tǒng)計人員實地核實，將滿足工業(yè)“大個體”要求且具備獨立報送能力的調(diào)查單位納入當(dāng)期工業(yè)“大個體”調(diào)查。

（三）應(yīng)用敏感性問題抽樣模型修正調(diào)查結(jié)果

針對個體戶經(jīng)營者配合度低、不愿意透露真實收入的情況，可采用沃納隨機(jī)化回答模型等隨機(jī)化問答技術(shù)修正其回答，提高相關(guān)數(shù)據(jù)的真實性和準(zhǔn)確性。即涉及收入等敏感問題的填報項設(shè)計時只有屬于或不屬于兩種情形，構(gòu)建簡單二元總體，調(diào)查對象被要求回答“是”或者“不是”，統(tǒng)計人員并不知道其回答問題，只知道兩個問題提出的概率分別為P 和1-P，使個體戶營業(yè)者自信其回答不會泄露本人隱私。以實際收入是否超過2000 萬元為例，將收入超過2000 萬元個體戶占所有調(diào)查個體戶比例作為目標(biāo)量，設(shè)為Pi，制作兩類卡片，卡片1：“上年收入已達(dá)或超過2000 萬”，卡片2：“上 年收入未達(dá)2000 萬”，卡片1 所占比例為P，卡片2 所占比例為1-P。調(diào)查n 位個體戶營業(yè)者，讓其兩類卡片任抽一張，并對所抽卡片上問題作出真實回答“是”或者“否”，用n1標(biāo)識回答為“是”的人數(shù)，則樣本人群中回答“是”概率為：

=P（收入達(dá)2000 萬）·P（回答是/收入達(dá)2000萬）

+P（收入未達(dá)2000 萬）·P（回答是/收入未達(dá)2000萬）

=Pi*P+（1-Pi）（1-P）=（1-P）+（2P-1）Pi

進(jìn)而獲得Pi估計值為Pi=。通過使用敏感性問題抽樣模型，可以為進(jìn)一步修正工業(yè)“大個體”總量指標(biāo)提供參考。

單獨進(jìn)行工業(yè)“大個體”調(diào)查投入人力物力大，調(diào)查成本高，可在現(xiàn)行統(tǒng)計制度基礎(chǔ)上，通過優(yōu)化調(diào)查設(shè)計，輔以多種調(diào)查手段解決其調(diào)查對象不穩(wěn)定、數(shù)據(jù)采信度低等問題，探索工業(yè)“大個體”統(tǒng)計的可行之路。