随着中国经济的快速发展和市场竞争的加剧,抽样调查中微观主体单位的变动日益频繁,采用传统的单一名录框已很难实现对目标总体的完整覆盖,抽样框覆盖不足是抽样设计的一种严重缺陷。目前,绝大多数发达国家采用双重抽样框设计解决单一抽样框的覆盖不全问题。中国在双重抽样框调查的应用方面已经开始实践探索,在抽样调查主体频繁变动和统计调查体系现代化改革的推动下,双重抽样框调查受到更多关注,面对中国特殊的政府分级管理模式,还需要考虑各级政府统计数据的多层级估计问题。小域估计是解决这一问题的有效手段。本文基于这一背景,将小域估计引入到双重抽样框调查体系中,即在双重抽样框调查中应用小域估计方法,分析各层级政府的统计调查数据。本文的研究目标是,针对双重抽样框调查,结合中国政府的多层级管理模式,深入研究双重抽样框调查下的小域估计方法,以期为中国在开展双重抽样框调查,提供各层级政府所需的统计调查方法选择。论文围绕双重抽样框下的小域估计方法及应用展开研究。通过系统梳理双重抽样框调查和小域估计方法的重要研究文献以及发达国家的实践经验,总结归纳双重抽样框设计和小域估计方法的技术细节。在简单随机抽样和两阶段抽样下系统研究双重抽样框小域估计量的构建过程,并利用随机模拟法和实证研究法讨论新方法的统计性质及其在实践中的可应用性。基于上述思路,本文的主要研究内容如下:（1）按照双重抽样框中分离抽样框和组合抽样框的设计思路,在简单随机抽样假设下,根据双重抽样框中辅助信息的不同情形,构建不同形式的小域估计量。在此基础上,证明了小域估计量具有无偏性,并应用类总体Bootstrap方法对估计量的方差进行估计。此外,针对各分离框中关于小域辅助变量汇总值的获取问题,借鉴合成估计量的思想,利用大域中的信息对其进行估计。最后,通过统计模拟方法对不同形式的小域估计量进行模拟研究,结果显示相比于HT估计量,双重抽样框的小域估计量估计效果更好,类总体Bootstrap方法可有效给出估计量的方差估计。（2）针对调查实践中常用的两阶段抽样,根据不同阶段中掌握的小域辅助信息,构建不同形式的双重抽样框小域估计量,并在此基础上讨论两阶段样本轮换调查下小域估计量的构建过程,以求为抽样调查实践工作中基于双重抽样框下两阶段抽样的小域估计方法提供理论基础。模拟结果显示两阶段抽样和两阶段样本轮换调查下的小域估计量可有效估计小域中的目标变量。（3）以中国“三农”抽样调查为背景,对双重抽样框下小域估计方法进行实证应用研究。结合“三农”抽样调查的实际情况,给出名录框和区域框相结合的双重抽样框设计方案,利用第三次全国农业普查中养殖户的微观样本数据,应用双重抽样框下小域估计方法对样本县中养殖户的信息进行估计。实证研究结果表明,小域估计量的相对均方根误差较小,估计量的精度较高。中国目前已进入高质量发展阶段,对各级政府统计数据提出了更高要求。面对频繁变动的调查主体和政府多层级的管理模式,本文将小域估计方法引入到双重抽样框调查中,系统研究双重抽样框下的小域估计方法,并利用统计模拟和实证研究论证了新方法的统计性质和实际可应用性。本文的研究内容完善了双重抽样框的调查理论,为面对频繁变动的微观调查主体,推动统计调查体系的现代化改革,提供统计调查理论和方法的支持。