温馨提示：本文内容为个人研究过程中的经验总结，仅供参考
示例数据：CFPS 2020年家庭关系数据库，文件名为cfps2020famconf_
数据下载链接： _中国家庭追踪调查 (pku.edu.cn)
使用情境
在CFPS问卷中未能找到对受访者子女数量的自答问题，所以使用CFPS的家庭关系数据库间接计算每个家庭的未成年人数量作为参考。
变量生成思路
由于CFPS将“经2010年基线调查界定出来的所有基线家庭成员及其今后的血缘/领养子女将作为CFPS的基因成员”作为永久追踪对象，所以尝试计算同一家庭内年龄在0-18岁之间的成员数量，作为家庭子女数量的参考变量。并使用数据库中的“familysize20”变量进行检验。
CFPS相关变量解释
| 变量名 |
变量标签 |
算法简要描述 |
|---|---|---|
| familysize20 |
家庭成员人数 |
汇总同一个家庭编码内部co_a20_p=1的人员总数 |
| co_a20_p=1 |
个人是否与该家庭经济上是一家人 |
优先以离家人主观判断是否经济独立为准，其次以原生家庭的主观判断来界定 |
| tbiy_a_p |
个人出生年 |
新采集信息及往年已有出生年信息的综合 |
表格内容参考CFPS《中国家庭追踪调查2020年数据库介绍及数据清理报告》https://www.isss.pku.edu.cn/cfps/docs/.pdf
Stata参考代码
生成年龄变量 gen age=2020-tb1y_a_p if tb1y_a_p>0 //计算受访者调查当年的年龄，即调查当年年份-个人出生年 tab age //检查是否有负数等异常值 drop if co_a20_p==0 //由于此处计算家庭内子女数量，故删去“与该家庭经济上非一家人”的数据 计算家庭未成年人数量 gen m=1 if age<18 & age>=0 replace m=0 if m==. //生成新变量m，基于年龄给数据库中的未成年人打标签 bys fid20: egen child=sum(m) //基于家庭编码fid20分组，计算每个家庭的未成年人总数 计算家庭成年人数量 gen n=1 if age>=18 replace n=0 if n==. //生成新变量n，基于年龄给数据库中的成年人打标签 bys fid20: egen adult=sum(n) //基于家庭编码fid20分组，计算每个家庭的成年人总数 数据验证 gen fsize=child+adult //生成新变量家庭规模=未成年人总数+成年人总数 tab fid20 if fsize!=familysize20 //列出手动生成的家庭规模变量fsize与数据库中已有的家庭规模变量familysize20不相等的家庭编码，如果显示“no observation”就大功告成！ 讯享网
Tips
- 选用家庭关系数据库的原因在于，个人问卷中不含部分0-16岁使用代答问卷的少儿，而家庭关系数据库能包含该家庭所有成员的样本；
- 部分年份的数据库可能出现个人出生年（即tb1y_a_p变量）部分数据缺失的情况，影响家庭未成年人数量计算的准确性，并在进行数据验证时出现fsize与familysize20不相等的情况；
- 使用此方法可以计算家庭中任意年龄段的人口数量，同样适用于计算家庭劳动年龄人口、老年人口等变量。
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