请问您解决了吗，我也遇到了这个问题

你好，这个解决了么，俺也是

为了实现你的需求，我们可以通过以下步骤在STATA中操作：

第一步：创建一个变量，该变量表示除当前家庭外的参保人数。这需要使用`egen`命令和`sum`函数（注意去除掉自己）。假设参保情况由变量`insurance_status`表示（1为参保，0为未参保），年份由`year`表示，省份由`province`表示。

```
bysort province year: egen ins_outside_sum = sum(insurance_status) if _n != _N & _n != 1
```

这一步中，`_n`是一个系统变量，表示当前观察值在按排序后的序列中的位置。当`_n == _N`时，说明是这个组（即年份和省份）里的最后一个观测值；而`_n == 1`则表示是第一个观测值。使用`if _n != _N & _n != 1`是防止在排序的开头或结尾位置上计算时发生错误。

然而，为了更准确地排除当前家庭，我们应修改命令如下：

```
gen id = _n // 创建一个序号变量
bysort province year: egen ins_outside_sum = sum(insurance_status) if id != _n
drop id
```

第二步：创建一个变量表示除当前家庭外的总人数。这可以通过类似的方式实现，但使用`count`函数。

```
bysort province year: egen total_count = count(_n)
bysort province year: egen total_outside_count = sum(1) if id != _n
drop total_count // 因为total_count包含了当前家庭，我们不再需要它。
```

第三步：计算参保率。这可以通过将`ins_outside_sum`除以`total_outside_count`来实现。

```
gen insurance_rate = ins_outside_sum / total_outside_count
```

这样你就得到了每个样本所在省份、年份的参保率，且在计算时已经排除了当前家庭的影响。

请注意，在实际操作中可能需要根据你的数据结构和变量命名进行相应的调整。特别是如果数据集非常大或有特殊排序需求，可能还需要进一步优化以上命令以提高效率。

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