1.2 研究方法 年龄-时期队列模型（APC模型）将流行病学统计研究中影响因变量的时间层面因素分为三类：年龄、队列和时期，评估三种因素各自对目标变量的影响效应。年龄、队列和时期效应分别为由年龄、出生队列以及调查时期的不同造成的目标变量的变异程度。本研究的主要目标为实证检验中国肺结核报告发病率的年龄、时期和队列效应，表示第k个出生队列的队列发病效应，k=1,2...19。为模型的随机扰动性，且满足零均值假设。然而，由于年龄、时期和队列三个变量间存在完全的多重共线性关系：年龄+队列=时期，导致模型系数最小二乘估计值的不唯一解问题。为此本研究使用Fu^[4]和Yang^[5]等人提出的内生因子法（Intrinsic Estimator, IE）估计式子的APC模型系数。IE算法能够克服APC模型的多重共线性问题，获得稳定的模型系数估计结果^[6]。

1.3 统计分析

    本研究使用stata15软件构建对数线性APC模型。由于研究方法的需要，将年龄、时期和队列变量进行间隔相同的分组处理。具体而言，将年龄从0岁开始，每5年分为一个年龄组，共得到[0,4]，[5,9]...[80,84]17个年龄组，将17个年龄组依次编码为0,5...80。时期同样按照5年为间隔分为2004-2008，2009-2013，2014-2018三个时期组，将三个时期组依次编码为2004，2009，2014。出生队列根据队列=时期-年龄计算，共得到17+3-1=19个队列组，队列编码依次为：1924，1929...2014。