技术可行性：通过行政数据来测量人口和住房，本文总结了将新西兰人口普查转变为以调查支持的行政数据为主的模型的技术可行性研究。研究表明，新西兰统计局已准备好向以行政数据为主的普查方法转型，并指出了一些面临的障碍及关键发展领域。
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本文主要探讨技术可行性，即如何利用管理数据（由调查支持）有效计算核心统计单位（如人口、住宅、家庭等），并提供这些单位特征的普查信息。
需要注意的是，人口普查以行政数据为主的更广泛可行性还需考虑技术以外的因素。普遍接受的行政优先人口普查模式是实现这一目标的基本前提。社会和文化的认可、公众对重复使用行政数据的信任、以及改变人口普查模式所涉及的财务和法律问题等，都需要在未来人口普查的决策过程中加以解决。尽管这些话题在论文中有所提及，但并非讨论的重点。
新西兰人口和住宅普查的转型：问题、选择与战略是在2012年提出的，旨在回应对传统全面人口普查模式可持续性的担忧，并抓住管理数据和技术创新带来的机遇。未来人口普查的愿景主要基于由调查支持的行政数据，这在当时是一个雄心勃勃的目标。
在随后的十年中，这些可持续性风险逐渐显现。2018年的人口普查未能达到以往的高回复率。尽管2023年的人口普查回复率有所上升，但仍未恢复到2018年之前的水平。尽管在2023年加大了回收工作的力度并显著增加了投资，回复率依然未能达到预期。我们在2018年和2023年仍能生成统计上合理的人口普查数据，这依赖于我们无法获得的管理数据。人口普查转型研究方案进行了方法学研究，因此能够采取创新措施来应对回复率不足的问题。
新西兰统计局在2020年至2024年的人口测量研究计划中设定的目标是“使以抽样调查为基础的主要行政普查成为2028年人口普查的真正选择”。我们目前已具备实现这一转变所需的大部分数据和方法基础。我们能够提供的以行政管理为基础的人口信息的广度和质量，远超那些没有建立人口登记或国家人口标识符的类似国家，这些国家希望在其人口普查中使用行政管理数据。
与许多实行基于登记的人口普查的国家不同，新西兰没有可用于将以人为中心的管理数据与中央人口档案关联的国民身份号码。过去十年的一项重要成就是成功整合多个数据集的能力，利用概率链接在生产基础上建立综合数据基础结构（IDI），从而生成源自管理的数据文件。实现行政衍生人口的高覆盖率依赖于将能够提供全面覆盖和基本公正的人口情况的数据源结合起来（如新西兰出生、签证信息和税收数据）。这些数据源较少受到我们在实地普查和调查中观察到的无反应偏见的影响。由此产生的人口档案是当前联合人口普查模型的核心要素，管理数据中未对人口普查作出回应的个人被纳入2018年和2023年的人口普查管理枚举中。
使用2023年人口普查的综合人口普查模型可以获得更多信息。
与传统人口普查相比，我们可以从关联的管理数据中生成的人口统计数据更加及时，并且提供了更丰富的追踪人口变化的能力。这将使我们能够提供更优质的人口数据，因为气候变化、高迁入率、高迁出率以及人口老龄化等问题正在深刻改变人类特征及其居住地。这些变化导致了对增加人口统计频率的需求，并提升了将人口数据与其他数据源结合的能力，而这一切只能通过综合管理数据来实现。IDI包括多个管理数据集、新西兰统计局的调查以及2013年和2018年的人口普查，这些数据在个人层面上相互关联。由这些相互关联的管理数据集所构成的综合系统，较任何单一机构的视角更为强大。利用多个数据源增加了覆盖面，同时也提供了一些防止质量限制的保护，因为关键的人口统计变量不再依赖于单一数据源的质量。
从管理数据中获得的信息可以每年生成一次，对于小的地理区域，可以更频繁地生成高度精细的信息。然而，这也存在取舍。对于管理数据未涵盖的变量，我们将需要依赖抽样调查，这将导致细节的丧失，尤其是关于小人口群体的细节。与人口普查一样，直接收集高质量的调查数据正日益成为一项涉及巨大成本的挑战。需要开发创新的调查方法，以确保提供详细的小区域数据的可持续性。
如果没有Tiriti合作伙伴、客户和公众的信任，普查模型中管理数据的好处将无法实现。组合人口普查模型的使用和实验性行政人口普查（APC）产品的发布，提高了人们对如何使用管理数据来支持统计系统的认识，但在这方面仍需进一步努力。未来普查参与揭示了一个共同的主题，即数据用户希望获得更多关于管理数据质量的信息。
实验性行政人口普查提供了更多关于APC的信息。
在可用的管理数据中，有几个领域存在明显的差距，或需要改进方法和底层基础设施。这些在下面的“关键进展领域”一节中进行了概述。它们包括：
iwi从属关系的覆盖率较低，以及Māori血统的覆盖程度较小
缺乏识别彩虹社区人员的管理数据，并提供有关残疾的信息
需要改进族裔数据的收集，以支持小族裔社区的详细人口数据
基础设施的发展，以支持高质量的住宅上市。
在某些情况下，可以通过改进管理数据的质量和我们的方法来解决信息差距。其他的则需要一个调查项目的支持。
交付由调查支持的管理优先的普查所需的工作量、变更和风险都很大，但基本的构建模块已经到位。在所有正在考虑的未来人口普查方案中，管理数据在改进及时人口措施的产生和对诸如无反应等问题的复原力方面发挥着重要作用。
我们已经演示了可以使用链接的管理数据在常住人口中获得高质量的人员列表。行政来源的常住人口密切跟踪官方估计的常住人口（ERP）的年龄分布，相对均匀地分布在2%左右。这一人口为其他人口普查信息提供了基础：每个人的特征可以从相关的行政来源或调查中得出，个人被分组在住宅内形成家庭。行政派生常住人口在2018年和2023年的人口普查中都被使用，以将行政枚举包括在人口普查文件中。虽然行政来源的常住人口非常接近官方人口估计数所衡量的实际人口，但它不够准确，无法满足用户对高价值用途的要求，例如保健筹资模式和地方政府选举需要。与目前的人口普查方法一样，为了提供官方人口统计所需的准确性，仍然需要对人口清单中的覆盖误差进行调整的方法。
行政人口普查（APC）是新西兰统计局发布的一项实验性产品，向客户展示了我们目前从综合数据基础设施（IDI）中链接的管理数据中获得人口普查类型信息的能力。除了核心人口统计变量（年龄、性别、种族、地点和Māori血统）外，APC还包括出生地、收入、工作和教育等主题变量，2023年还包括一些家庭变量。
在过去的二十年中，我们的人口估计方法明显变得更加复杂（从直接加权估计方法转向贝叶斯双系统估计模型，以调整人口普查覆盖误差）。我们已经识别出我们的人口估计系统在调查支持的行政优先人口普查模式下需要纠正的关键错误，并正在逐步开发一个可以纠正这些错误的人口估计系统。核心方法已经过国际同行评审和发表（Graham et al.，2024），但需要更多的调查来解释与传统人口普查错误不同的多个管理数据源工作时固有的错误结构。解释所见错误子集的总体估计模型目前正在开发中，这些模型最终将被合并和扩展，以纠正所有已知的错误。我们当前的优先事项是确保我们拥有评估系统的所有必要组件，以应对两个目标人群的管理列表可用的场景。
行政型家庭和家庭建设不断推进。72%的可比行政家庭拥有与2018年人口普查家庭完全相同的家庭成员，这是因为89%的人位于他们的人口普查地址，与早期的研究相比，这是一个进步。大约82%的行政家庭成员的家庭核心成员与2018年人口普查相一致，这是由通过行政数据确定的89%的家庭内部关系产生的。仍然存在一些问题，特别是如何将更多的流动群体（例如年轻人和最近的移民）安置在正确的家庭中，以及确定非正式关系和在海外形成的关系。进一步的工作将包括提供家庭信息以及确定调查在提供家庭信息方面将发挥的作用。
大约一半的个人普查属性变量可以使用管理数据导出。我们已经建立了对可以从管理数据中得出的人口普查特征质量的全面和详细的了解，并确定了人口普查收集的不太可能获得的信息类型（Bycroft等人，2021）。高质量的变量已经在APC的第三次迭代中发布（Stats NZ, 2023b）。对于某些变量，某些群体的信息质量相对较低，例如最近移民到新西兰的人。进一步的工作将侧重于获取更多的数据，包括Māori下降的选民名册。为提高数据的代表性，将开发剩余缺失值的统计归算方法。
需要一项扩展的调查方案，以提供全面的普查资料需求，并支持人口估计；这方面的初步设计工作已经完成。目前管理数据没有很好地支持信息需求的例子包括性别、性身份、使用的语言、宗教信仰、活动限制（残疾）、家庭权属和住房质量，如潮湿和发霉。这项调查的目的是为小地区地理（例如SA2s）提供资料，与高覆盖范围的全实地抽样普查相比，依赖抽样调查方案的那些变量的细节将有所损失。然而，抽样调查也将为提高时效性和灵活发展内容提供机会。
虽然在物业、建筑物和地址上存在大量的管理数据源，但地点索引的开发还处于早期阶段。我们还没有证明有能力在不使用全面抽样普查的情况下对住宅及其属性进行普查。需要进行大量工作来获取数据并发展基础设施和方法，以便根据行政数据编制国家和国家以下各级住房统计，这可能不包括临时住房。虽然对现有的基础数据有信心，并且开发地方指数的计划有资源并且已经开始工作，但不可能说到202
