发帖
雷达卡
CHARLS个人工资计算方法
CHARLS（中国健康与养老追踪调查）数据中，个人工资收入的计算需结合问卷中的具体模块，通常涉及劳动收入部分，可能包含以下步骤：
1. 数据来源与变量识别
- 核心变量：
- 在CHARLS问卷中，工资收入可能分布在不同年份的模块中，例如：
- 2011年及以后问卷：
- 个人层面：查看“就业、退休和养老金”模块中的“当前工作的月收入”（变量名可能为 `incwage` 或类似）。
- 若为农业劳动：需结合“农业生产与经营”模块中的农业收入（如 `agrincome`）。
- 注意：部分年份可能将工资收入拆分为“基本工资”“奖金”“补贴”等细分项（如 `wage_base`、`wage_bonus`），需相加计算总和。
- 家庭层面数据：若个人数据缺失，可通过家庭收入拆分（如 `fam_inc`），但需谨慎处理（需明确家庭收入是否可分配到个人）。
2. 计算逻辑
- 月薪计算：
若问卷直接询问“月收入”，可直接使用该变量（需注意单位是否为人民币元）。
- 年薪转换：
若数据为“年收入”（如 `inc_annual`），需除以12转换为月薪（注意是否包含年终奖等一次性收入）。
- 农业/非农业收入区分：
- 非农就业者：工资收入 = 月薪（或年薪拆分）。
- 农业就业者：工资收入可能包含农产品销售收入、补贴等，需根据问卷定义计算（如 `agrincome` + `agr_subsidy`）。
数据大量缺失的解决方法
若CHARLS数据中个人工资收入存在大量缺失，可尝试以下策略：
1. 数据清洗与筛选
- 识别缺失类型：
- 完全随机缺失（MCAR）：缺失与变量本身无关（如受访者漏填）。
- 非随机缺失（MNAR）：缺失与收入水平相关（如高收入者拒绝回答），需谨慎处理，避免偏差。
- 筛选有效样本：
剔除明显异常值（如收入为负数、极端值），并保留有完整相关变量（如教育程度、就业状态）的样本，用于后续填补。
2. 缺失值填补方法
- 单变量填补：
- 均值/中位数填补：用同组别（如按年龄、性别、地区分组）的均值或中位数填补。
适用场景：数据近似正态分布或缺失机制为MCAR。
- 热卡填补（Hot-Deck）：从相似特征的样本中随机选取值进行填补（如找同地区、同职业的非缺失值样本）。
- 多变量填补（回归模型）：
- 逻辑：利用其他变量（如教育年限 `edu`、工作年限 `work_year`、行业 `industry`、职位 `occupation`）构建回归模型，预测缺失的工资收入。
- 常用模型：
- 线性回归（适用于连续型收入）。
- 分位数回归（保留收入分布特征，避免均值填补的偏差）。
- 随机森林或机器学习模型（处理非线性关系，如XGBoost、LightGBM）。
- 步骤：
1. 用完整数据训练模型，预测缺失值。
2. 对填补值添加随机误差项，避免模型过度拟合导致的方差低估。
- 多重插补（MI）：
使用MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）方法，生成多个填补数据集，结合后推断参数，减少单一填补的偏误。
3. 结构性处理（规避缺失）
- 分组聚合分析：
若个体层面缺失严重，可将分析单位提升至家庭或地区层面，计算均值、总和等统计量（如家庭总收入、地区平均收入）。
- 替代指标：
用其他收入变量替代工资收入，例如：
- 财产性收入（`property_inc`）、转移性收入（`transfer_inc`）。
- 若问卷包含“是否有工作”（`employment`），可构建二元变量分析就业与非就业群体的差异。
- 敏感性分析：
对比填补数据与原始非缺失数据的统计结果，评估缺失值对结论的影响（如检验均值差异是否显著）。
4. 数据匹配与外部补充
- 内部匹配：
利用CHARLS的追踪特性，使用同一受访者往年的工资数据进行填补（如用2013年数据填补2015年缺失值，需假设收入趋势稳定）。
- 外部数据融合：
结合公开统计数据（如国家统计局的行业收入报告）或其他数据库（如CHIP、CLDS），补充CHARLS缺失的收入信息。
注意事项
1. 数据文档查阅：
务必参考CHARLS官方数据说明书（Codebook），确认工资收入变量的定义、单位及调查年份差异（不同年份问卷结构可能调整）。
2. 缺失机制假设：
填补方法需明确假设缺失机制（如MCAR、MAR），并在论文或报告中说明，避免误导结论。
3. 结果透明度：
汇报分析时需注明缺失值比例、填补方法及敏感性检验结果，确保研究可复现。
京公网安备 11010802022788号
