一方で、CGSSのデータの限界や利用上の注意点もあります。CGSSでは、全国各地から抽出された1万の居民・村民委員会(都市部・農村部の末端自治組織)は固定されるものの、それぞれの中から調査対象とされる10世帯はその都度ランダムに抽出されます。つまり、CGSSは、中国健康与養老追跡調査（China Health and Retirement Longitudinal Study：CHARLS）や中国家庭追跡調査（China Family Panel Studies：CFPS）のようなパネルデータではなく、クロスセッションデータとなっています。データ利用の際、この点に留意する必要があります。

CGSSは全体として厳格な手続きを踏んで実施され、公開データは入力ミスの訂正などデータ・クリーニングが済まされたものですが、それを利用する場合、データセットに対するさらなる調整が必要不可欠です。年齢、性別、婚姻、就業など論理的に関連し合う調査項目の間に整合性が取れない、あるはずの値が欠損したりする、ケタ違いの外れ値が出ている、異なる時点の調査では設問や答えるための選択肢の表現が微妙に違ったりする、といった問題が散見されるためです。データ解析に先立ち、データの調整に多くの時間が費やされなければなりませんが、有意な分析結果を得るのに、それはやむをえないプロセスです。ミクロデータにムラがあることは当たり前であり、それを恐れてデータ利用を敬遠する必要はありません。

データの適切な解析のために「中国を見る目」を養う

それよりも、蓄積・公開されたデータの中から、いかに新しいテーマを見つけ出すか、ということが重要です。それは自らの問題意識や既存研究に対する理解と深く関係します。研鑽していくしか方法がありません。

近年、数多くのミクロデータが開発され、その一般公開も進んでいます。経済学、社会学などの社会科学分野では、そうした2次データを駆使した理論的実証的研究が世界的に進められています。特定の村や企業を対象とする事例研究は伝統的な研究手法として確立し、日本の中国研究は比較的それに長けており、これまで膨大な成果を蓄積しています。ところが、従来の中国調査が難しくなっている今、2次データの活用も中国理解のうえで大きな可能性を秘めるでしょう。

むろん、面白い研究テーマを見つけ、データ解析の結果を適切に解釈するには、中国を見る目、あるいはさまざまな事象を理解する現地感覚が必要です。そうした能力を身につけるために、中国に出向いて現地の人々の暮らしを観察したり、彼らと交流したりすることも欠かせません。