Analysis of Factors Affecting the Chinese Public Earthquake Emergency Preparedness
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摘要: 汶川地震发生后，受桑枣中学案例启发，在中小学开展应急演练受到重视。提高公众地震应急准备能力是提高我国防震减灾能力的重要环节，本研究通过问卷数据分析，描述我国公众地震应急准备现状，分析影响中国公众地震应急准备的因素。研究结果表明，收入、学历、风险感知和政府责任影响公众地震应急准备，并提出做好相关工作的政策建议。Abstract: Emergency drills have valued in primary and secondary schools after the Wenchuan earthquake, inspired by the case of Sangzao Middle School. Improving public emergency preparedness is an important part of improving our national defense capability. Based on the analysis of questionnaire data, this study describes the current situation of earthquake emergency preparedness of the Chinese public, analyzes the factors affecting the public emergency preparedness of the Chinese public. The result shows income, education background, risk perception, and government responsibility have an impact on public emergency preparedness. Policy advice is put forward to promote related work.
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Key words:
- Earthquake /
- Emergency preparedness /
- Public /
- Empirical research
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引言
在实际地震中，地震动输入具有一定的不确定性，钢筋混凝土框架结构需要经受双向地震作用的考验。在双向受力下，节点核心区存在较大的水平剪力，产生的破坏往往是剪切破坏。通过以往的震害研究可以看出，节点的破坏是框架结构发生破坏的主要原因之一。因此，如何保证节点具有足够的抗震能力成为亟待解决的问题。
各国学者针对平面边节点展开了一系列研究，唐九如等(1985)、Ghobarah等(2005)通过大量边节点试验研究，发现普通边节点抗剪承载力低于中节点，并提出边节点存在混凝土斜压杆。针对空间节点，陈永春等(1995)、雷远德等(2014)通过研究，认为双向往复荷载作用较单向往复荷载作用更容易造成框架柱柱端或节点区破坏，承载力、延性等抗震性能退化明显，且同样出现了边柱节点在节点区附近发生脆性破坏，边柱节点承载力明显低于中柱节点的情况(框架节点专题研究组，1983；傅剑平，2002)。Hwang等(2000)基于已有研究提出了应用于平面节点的软化拉-压杆模型，这一模型是在压杆-拉杆模型的基础上考虑混凝土受压开裂后的软化特性提出的，用以计算节点区抗剪强度。但目前关于软化拉-压杆模型在空间边节点抗剪承载力计算的研究尚未完善。
因此，本文以水平双向受力相同的空间边节点为研究对象，在软化拉-压杆模型平面边节点抗剪计算模型的基础上，建立空间边节点抗剪计算方法，并通过数值模拟的方法对计算方法进行验证。
1. 空间边节点抗剪承载力计算模型
1.1 空间边节点受力分析
由于空间边节点构造的特殊性，与空间中节点相比，其一端缺少梁约束。节点区内的柱筋及梁筋造成节点上下侧的柱端、3个方向的梁端分别受拉或受压，同时受压混凝土形成相应受压区。在双向受力下，节点需要承受2个方向的力，如图 1所示，其中，Mc、Nc、Vc分别为柱端弯矩、轴力和剪力；Mbx、Nbx、Vbx分别为x向梁端弯矩、轴力和剪力；Mby、Nby、Vby分别为y向梁端弯矩、轴力和剪力。节点需要承受混凝土传递的压力、梁筋传递的力以及柱筋传递的力。节点核心区内，在2个方向分别形成节点水平剪力Vhx和Vhy，通过合成得到水平的斜向合成剪力Vh，2个方向的竖向剪力在节点核心区内合成为竖向合成剪力Vv。空间边节点抗剪机制如图 2所示，其中，hc、bs、hb分别为柱高、节点宽和梁高，${{h}_{c}}^{\prime \prime }$、${{h}_{s}}^{\prime \prime }$、${{h}_{b}}^{\prime \prime }$为相应侧柱筋及梁筋中心之间的距离。
本文主要针对空间节点中水平双向受力相同的情况进行研究，因此水平合剪力Vh与水平方向夹角为45°，竖向合剪力Vv垂直于水平面。节点核心区合剪力作用面内，由混凝土形成压杆、钢筋形成拉杆，组成拉-压杆模型承担节点合剪力。因此，在空间节点的合剪力作用面内建立拉-压杆模型。其中，θ为斜压杆倾角，α为合剪力作用面与y向主轴的夹角。
1.2 建立计算模型
在研究双向受力下节点抗剪计算时，主要针对2个方向受力相同这一情况。斜向混凝土斜压杆与水平合剪力、竖向合剪力均作用在同一平面内，在此作用面内建立节点的抗剪计算模型，该合剪力作用面与主轴夹角为45°。双向受力下的软化拉-压杆模型如图 3所示，合剪力作用面内虚线代表混凝土形成的压杆，实线代表钢筋转化成的拉杆。D为节点区斜压杆承担的斜向压力，Fh为节点内水平箍筋所形成的水平拉杆的拉力，Fv为节点内抗剪柱筋形成的竖向拉杆的拉力。
空间边节点的水平抗剪承载力Vjh表示为(Hwang等，2002)：
$$ {{V}_{jh}}=K\xi {{{f}'}_{c}}{{A}_{str}}\text{cos}\theta $$ (1) 其中，K为拉压杆系数；ξ为混凝土软化系数；${{{f}'}_{c}}$为混凝土抗压强度；Astr为斜压杆有效截面面积；θ为斜压杆与水平夹角。
节点核心区的剪力主要由混凝土形成的压杆承担，节点内的水平箍筋及竖向中间柱筋使核心区更多的混凝土形成压杆用，使得节点核心区在主斜压杆方向能够承担更多的压力，从而达到提高节点抗剪承载力的作用。因此，当节点内存在水平箍筋及竖向中间柱筋形成的拉杆时，斜向受压在斜压杆传递基础上增加了额外的传力路径，引发了更多核心区混凝土参加抗剪，从而增大了节点区抗剪强度。在计算中，将拉杆的贡献用系数K表示，计算公式为：
$$ K={{K}_{h}}+{{K}_{v}}-1 $$ (2) 其中，Kh为水平拉杆系数；Kv为竖向拉杆系数，可分别通过式(3)、(4)进行计算：
$$ {{K}_{h}}=1+({{\overline{K}}_{h}}-1)\times \frac{{{F}_{yh}}}{{{\overline{F}}_{h}}}\le {{\overline{K}}_{h}} $$ (3) $$ {{K}_{v}}=1+({{\overline{K}}_{v}}-1)\times \frac{{{F}_{yv}}}{{{\overline{F}}_{v}}}\le {{\overline{K}}_{v}} $$ (4) $$ {{\bar{K}}_{h}}=\frac{(1-{{\gamma }_{h}})+{{\gamma }_{h}}}{(1-{{\gamma }_{h}})+{{\gamma }_{h}}\left( 1-\frac{\text{si}{{\text{n}}^{2}}\theta }{2} \right)}\ge 1 $$ (5) $$ {{\bar{K}}_{v}}=\frac{(1-{{\gamma }_{v}})+{{\gamma }_{v}}}{(1-{{\gamma }_{v}})+{{\gamma }_{v}}\left( 1-\frac{\rm{co}{{\rm{s}}^{\rm{2}}}\theta\rm{ }}{\mathit{2}} \right)}\ge 1 $$ (6) $$ {{\gamma }_{h}}=\frac{2\tan \theta-1}{3}(0\le {{\gamma }_{h}}\le 1) $$ (7) $$ {{\gamma }_{v}}=\frac{2\cot \theta-1}{3}(0\le {{\gamma }_{v}}\le 1) $$ (8) 其中，${{\overline{K}}_{v}}$为水平拉杆平衡系数、${{\overline{K}}_{v}}$为竖向拉杆平衡系数；γh为水平拉杆的拉力与节点水平剪力的比值、γv为竖向拉杆的拉力与节点竖向剪力的比值。
水平及竖向拉杆的拉力可分别用式(9)、(10)进行计算：
$$ {{\overline{F}}_{h}}={{\gamma }_{h}}\times ({{\overline{K}}_{h}}\xi {{{f}'}_{c}}{{A}_{str}})\times \text{cos}\theta $$ (9) $$ {{\overline{F}}_{v}}={{\gamma }_{v}}\times ({{\overline{K}}_{v}}\xi {{{f}'}_{c}}{{A}_{str}})\times \text{sin}\theta $$ (10) 其中，${{\overline{F}}_{h}}$为水平拉杆拉力、${{\overline{F}}_{v}}$为竖向拉杆拉力。
在水平机构计算中，定义节点箍筋所提供的抗剪力作用在核心区45°方向，在计算箍筋面积时，认为空间节点箍筋的有效面积为平面节点箍筋有效面积的$\sqrt{2}$倍。因此，Fyh=$\sqrt{2}$Athfyh，Ath为节点水平箍筋各肢的总截面面积，fyh为节点水平箍筋的屈服强度。竖向机构主要由柱纵筋提供抗剪承载力，在空间模型中2个方向的剪力合力均为竖直方向。因此，Fyv=Atvfyv，Atv为节点区内抗剪柱筋截面面积，fyv为节点中间柱筋的屈服强度。
节点所能抵抗的最大水平剪力主要由主斜压杆端部所能抵抗的最大压力决定，而主斜压杆端部的抗压能力由混凝土抗压强度决定。Hwang等(2002)通过研究发现开裂后的钢筋混凝土抗压强度远小于单轴受压混凝土的抗压强度，同时混凝土的抗压强度会随柱拉应变的增大而减小，发生了软化效应。在节点抗剪过程中，将节点主斜压杆面积范围内混凝土达到极限的抗压强度，确定为节点抗剪失效的标准。因此，在计算节点抗剪承载力时需要考虑混凝土抗压强度软化系数ξ，其计算公式为：
$$ \xi \approx \frac{3.35}{\sqrt{{{{{f}'}}_{c}}}}\le 0.52 $$ (11) 其中，${{{f}'}_{c}}$为混凝土圆柱体抗压强度。
根据欧洲CEB-FIP规范(Euro-International Concrete committee，1993)，混凝土圆柱体抗压强度与混凝土立方体抗压强度标准值之间的换算关系为${{{f}'}_{c}}$=0.80fcu, k；根据中国《混凝土结构设计规范》(GB50011—2010)(中华人民共和国建设部，2010)，fck=0.88αc1αc2fcu, k, fck为混凝土轴心抗压强度标准值。
1.3 斜压杆的确定
空间边节点在受压区混凝土的作用下，节点核心区内部形成了斜向受压杆(崔建宇等，2014)。梁端及柱端传入节点核心区的压力在柱端上、下部柱端角部形成了受压区，两端受压区所形成的斜三角柱为斜压杆范围。定义下表面(ΔLON)为等效斜压杆横截面。下表面中N、L点的位置可通过2个方向梁受压区宽度确定。根据斜压杆受压特点，假设等效斜压杆横截面与节点斜对角线垂直，L、O、N点相连与水平面形成一定角度的三角形。定义ΔLON的面积为斜压杆有效抗压面积Astr，核心区立方体对角线与地面形成的夹角为斜压杆角度θ。
斜压杆角度θ及斜压杆有效抗压面积Astr可表示为：
$$ \theta =\text{arctan}\frac{{{{{h}''}}_{b}}}{\sqrt{{{{{h}''}}_{c}}^{2}+{{{{b}''}}_{s}}^{2}}} $$ (12) $$ {{A}_{str}}={{A}_{LON}}=\frac{{{A}_{LCN}}}{\text{sin}\theta } $$ (13) 其中，ALON、ALCN分别为ΔLON、ΔLCN的面积。
lc为柱下端受压区ΔLCN直角边长度，lc可按式(14)计算；ΔLON的面积可通过式(15)计算，即可得到空间边节点斜压杆有效抗压面积Astr。
$$ {{l}_{c}}=\left(\text{0}\text{.85}+\text{0}\text{.25}\frac{N}{{{A}_{\text{g}}}{{{{f}'}}_{c}}} \right){{h}_{c}} $$ (14) $$ {{A}_{str}}={{A}_{LON}}=0.707{{l}_{c}}\sqrt{0.5l_{c}^{2}+a_{b}^{2}} $$ (15) 2. 计算模型的验证
利用有限元分析软件ABAQUS进行数值模拟。模型的混凝土单元采用C3D8R实体单元；钢筋单元根据钢筋受力特点，采用桁架单元T3D2。模型边界条件柱顶端为铰接，柱底为完全铰接，梁端为加载自由端。为验证数值模拟的准确性，对王玉雷(2010)研究中的试验试件JD4进行数值分析。
表 1、图 5为模拟结果与试验结果对比及荷载位移曲线模拟值与试验值对比图，通过对比分析可知有限元模拟结果与试验结果吻合良好。
表 1 有限元模拟值与试验值对比Table 1. Comparison of simulated results and test results对比项 屈服荷载/kN 屈服位移/mm 峰值荷载/kN 峰值位移/mm 极限荷载/kN 极限位移/mm 试验值 139.9 13 163.9 45 152.8 60 模拟值 148.4 11.5 161.8 41.8 137.6 54.6 
图 5 荷载位移曲线模拟值与试验值对比Figure 5. Comparison of load-displacement curve between test results and simulated results为验证计算方法的准确度，建立了6个空间边节点模型，模型具体信息见图 6。在模型中，对柱施加轴向压力，同时在梁端双向加载，分别施加向上(向下)的力，模拟实际情况中边节点在双向受力下的受力过程。同时，将空间角节点这一特殊边节点情况考虑在内，因此加入3个角节点试验试件，并将计算结果与模拟结果或试验结果进行对比。
将计算值与模拟得到的节点抗剪承载力模拟值进行对比，模型SP1—SP3为崔建宇等(2014)给出的3个空间角节点试验试件，对其进行抗剪承载力计算，并将计算结果与试验值进行对比，具体数值见表 2。通过表 2的数据可以看出，计算值与模拟值或试验值较为接近。
表 2 空间边节点参数及计算值与模拟值对比Table 2. Comparison of spatial joints between calculated results and simulated results模型编号 节点形式 hb/mm hc/mm fck/MPa 轴压比 柱纵筋配筋 箍筋配筋 计算值Vjh, c/kN 模拟值Vjh, a/kN Vjh, c/Vjh, a B-1 边节点 450 400 27.9 0.1 12C18+4C22 A10@50 474.17 550.09 0.862 B-2 边节点 450 400 27.9 0.1 12C18+4C22 A12@50 484.77 573.71 0.845 B-3 边节点 450 400 27.9 0.15 12C18+4C22 A10@50 486.51 552.99 0.879 B-4 边节点 450 400 27.9 0.3 12C18+4C22 A10@50 524.57 589.44 0.890 B-5 边节点 450 400 27.9 0.3 12C18+4C22 A12@50 535.17 602.73 0.888 B-6 边节点 450 400 27.9 0.45 12C18+4C22 A10@50 564.20 616.74 0.915 SP1 角节点 250 220 34.3 0.2 16D13 A6@80 216.18 262* 0.825 SP2 角节点 250 220 29.1 0.6 16D13 A6@80 225.73 247.8* 0.911 SP3 角节点 250 220 29.1 0.6 16D13 A10@80 253.41 275.8* 0.919 注：fck为混凝土轴心抗压强度标准值；Vjh, a值中上标*的为试验值。 3. 结论
(1) 通过对平面软化拉—压杆模型和双向受力下钢筋混凝土边节点受力机理分析，在节点核心区双向剪力合成作用面内，建立了双向受力下钢筋混凝土框架边节点抗剪承载力计算方法。
(2) 基于软化拉-压杆模型，建立了空间边节点抗剪计算方法，确定了空间边节点核心区斜压杆截面面积及倾角的取值方法。对双向受力下软化拉-压杆模型中的拉杆进行了定义。
(3) 利用有限元分析软件ABAQUS建立不同参数下空间边节点模型，得到相应抗剪承载力模拟值。将计算值与模拟值或试验值进行对比，结果表明，双向受力下钢筋混凝土框架边节点抗剪计算方法的准确度良好。
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表 1 抽样数据与第六次全国人口普查数据的对比
Table 1. Comparison of sample and the national population(Sixth NPCD)
项目 抽样数据/% 普查数据/% 性别 男性 46.61 51.27 女性 53.39 48.73 年龄 18岁以下 5.40 20.94 19—29岁 30.76 20.31 30—39岁 21.41 16.14 40—49岁 14.24 17.28 50—59岁 14.40 12.01 60岁以上 13.79 13.32 教育水平 本科及以上 66.83 20.00 
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表 2 所在省、自治区、直辖市变量说明
Table 2. Description of the province variables
变量名称 变量说明 变量赋值 省、自治区、直辖市 Ⅰ类地区 2000—2018年发生过
6级以上地震0 黑龙江省、四川省、云南省、西藏自治区、甘肃省、青海省、新疆维吾尔自治区 Ⅱ类地区 2000—2018年发生过
5.0—5.9级地震1 河北省、内蒙古自治区、辽宁省、吉林省、江西省、湖北省、广西壮族自治区、重庆市、贵州省、陕西省 Ⅲ类地区 2000—2018年未发生
5级以上地震2 北京市、天津市、山西省、上海市、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、山东省、河南省、湖南省、广东省、海南省、宁夏回族自治区
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表 3 自变量描述性统计
Table 3. Descriptive statistics of dependent variables
自变量 计数 比例/% 性别 男性 1450 46.61 女性 1661 53.39 年龄 18岁以下 168 5.40 18—25岁 647 20.80 26—30岁 310 9.96 31—40岁 666 21.41 41—50岁 443 14.24 51—60岁 448 14.40 60岁以上 429 13.79 城乡 城市 1872 60.17 农村 1239 39.83 最高学历 小学及以下 73 2.35 初中 450 14.46 高中 509 16.36 大学（含大专）及以上 2079 66.83 家庭年收入 6万元以下 930 29.89 6—12万元 1574 50.59 12万元以上 607 19.52 政治面貌 非党员 2959 95.11 党员 152 4.89 工作单位 政府部门 271 8.71 事业单位 527 16.94 企业 2313 74.35 风险感知 不知道或不可能 2959 95.11 有可能 152 4.89 防震减灾责任 政府 2333 74.99 个体 778 25.01
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表 4 因变量描述性统计
Table 4. Descriptive statistics of dependent variables
变量 均值 方差 极小值 极大值 物质准备 应急物品 0.73 0.45 0 1 家庭应急计划 0.59 0.49 0 1 房屋安全 0.51 0.50 0 1 保险购买 0.68 0.47 0 1 技能准备 灾害信息关注 0.72 0.45 0 1 避难场所 0.69 0.46 0 1 应急演练 0.65 0.48 0 1 志愿者活动 0.51 0.50 0 1
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表 5 物质准备相关性分析
Table 5. Correlation analysis of material preparedness
项目 物质准备 应急物品 家庭应急计划 房屋安全 保险购买 性别（男性=0） -0.101*** -0.066*** -0.073*** -0.063*** -0.077*** 年龄 0.028 0.018 0 0.032* 0.0290 城乡（城市=0） -0.024 0.003 0.009 -0.014 -0.066*** 学历 0.073*** 0.056*** 0.035* 0.060*** 0.051*** 家庭年收入 0.179*** 0.117*** 0.122*** 0.128*** 0.127*** 政治面貌（非党员=0） 0.061*** 0.055*** 0.040** 0.068*** 0.006 工作单位 -0.056*** -0.046*** -0.037** -0.092*** 0.0230 所在省、自治区、直辖市 -0.010 -0.013 -0.031* -0.019 0.038** 风险感知 0.090*** 0.075*** 0.079*** 0.050*** 0.044** 政府责任 -0.079*** -0.039** -0.026 -0.065*** -0.089*** 注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001
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表 6 技能准备相关性分析
Table 6. Correlation analysis of skill preparedness
项目 技能准备 灾害信息关注 避难场所 应急演练 志愿者活动 性别（男性=0） -0.079*** -0.025 -0.056*** -0.071*** -0.063*** 年龄 0.067*** 0.068*** 0.080*** 0.007 0.032* 城乡（城市=0） -0.005 0.011 0.004 -0.014 -0.0140 学历 0.098*** 0.059*** 0.051*** 0.100*** 0.060*** 家庭年收入 0.111*** -0.023 0.101*** 0.092*** 0.128*** 政治面貌（非党员=0） 0.076*** 0.052*** 0.045** 0.044** 0.068*** 工作单位 -0.090*** -0.065*** -0.057*** -0.033* -0.092*** 所在省、自治区、直辖市 -0.125*** -0.277*** -0.043** -0.017 -0.019 风险感知 0.068*** 0.048*** 0.061*** 0.028 0.050*** 政府责任 -0.083*** -0.001 -0.064*** -0.096*** -0.065*** 注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001
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表 7 公众物质准备线性回归估计结果
Table 7. Linear regression of public material preparedness
项目 模型1 模型2 模型3 模型4 Ⅱ类地区 -0.163*（0.065） -0.155*（0.063） -0.130*（0.064） -0.140*（0.063） Ⅲ类地区 -0.063（0.061） -0.130*（0.060） -0.105+（0.060） -0.122*（0.060） 性别（男性=0） — -0.249***（0.046） -0.246***（0.046） -0.250***（0.046） 年龄 — 0.005（0.013） 0.004（0.013） 0.006（0.013） 城乡（城市=0） — 0.068（0.049） 0.062（0.049） 0.061（0.049） 学历 — 0.086**（0.028） 0.085**（0.028） 0.082**（0.028） 家庭年收入 — 0.345***（0.035） 0.340***（0.035） 0.340***（0.035） 政治面貌（非党员=0） — 0.203+（0.111） 0.196+（0.111） 0.194+（0.111） 事业单位 — -0.139（0.097） -0.118（0.097） -0.110（0.096） 企业 — -0.211*（0.085） -0.189*（0.085） -0.171*（0.084） 风险感知 — — 0.464***（0.108） 0.474***（0.107） 政府责任 — — — -0.246***（0.053） 常数项 2.586***（0.050） 2.352***（0.132） 2.298***（0.132） 2.482***（0.137） 确定系数R2 0.002 0.052 0.058 0.064 注：N=3111，括号内为标准误差，+p < 0.10，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001
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表 8 公众技能准备线性回归估计结果
Table 8. Linear regression of public skill preparedness
项目 模型1 模型2 模型3 模型4 Ⅱ类地区 -0.258***（0.064） -0.244***（0.062） -0.229***（0.063） -0.241***（0.062） Ⅲ类地区 -0.422***（0.060） -0.466***（0.059） -0.451***（0.059） -0.471***（0.059） 性别（男性=0） — -0.189***（0.046） -0.186***（0.046） -0.191***（0.045） 年龄 — 0.032**（0.013） 0.032*（0.013） 0.034**（0.012） 城乡（城市=0） — 0.077（0.048） 0.074（0.048） 0.073（0.048） 学历 — 0.133***（0.028） 0.133***（0.028） 0.129***（0.028） 家庭年收入 — 0.236***（0.034） 0.233***（0.034） 0.233***（0.034） 政治面貌（非党员=0） — 0.237*（0.109） 0.233*（0.109） 0.232*（0.109） 事业单位 — -0.146（0.095） -0.134（0.095） -0.124（0.095） 企业 — -0.291***（0.083） -0.278***（0.083） -0.258**（0.083） 风险感知 — — 0.271*（0.106） 0.282**（0.106） 政府责任 — — — -0.270***（0.052） 常数项 2.844***（0.049） 2.516***（0.130） 2.485***（0.130） 2.687***（0.136） 确定系数R2 0.016 0.058 0.060 0.068 注：N=3111，括号内为标准误差，+p < 0.10，*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001
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<thead>
<tr>
<td class="table_top_border" align="center" colspan="2">项目</td>
<td class="table_top_border" align="center">抽样数据/%</td>
<td class="table_top_border" align="center">普查数据/%</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td class="table_top_border2" align="center" rowspan="2">性别</td>
<td class="table_top_border2" align="center">男性</td>
<td class="table_top_border2" align="center">46.61</td>
<td class="table_top_border2" align="center">51.27</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">女性</td>
<td align="center">53.39</td>
<td align="center">48.73</td>
</tr>
<tr>
<td class="table_top_border2" align="center" rowspan="6">年龄</td>
<td class="table_top_border2" align="center">18岁以下</td>
<td class="table_top_border2" align="center">5.40</td>
<td class="table_top_border2" align="center">20.94</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">19—29岁</td>
<td align="center">30.76</td>
<td align="center">20.31</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">30—39岁</td>
<td align="center">21.41</td>
<td align="center">16.14</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">40—49岁</td>
<td align="center">14.24</td>
<td align="center">17.28</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">50—59岁</td>
<td align="center">14.40</td>
<td align="center">12.01</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">60岁以上</td>
<td align="center">13.79</td>
<td align="center">13.32</td>
</tr>
<tr>
<td class="table_top_border2 table_bottom_border" align="center">教育水平</td>
<td class="table_top_border2 table_bottom_border" align="center">本科及以上</td>
<td class="table_top_border2 table_bottom_border" align="center">66.83</td>
<td class="table_top_border2 table_bottom_border" align="center">20.00</td>
</tr>
</tbody>
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