当前,新型经济类企业成为当今市场经济发展的一个重要亮点。该类企业具有数量大幅度增加、企业类型、经营模式与范围不断变化的特点,因此有必要对该类企业进行抽样调查,获取相应指标数据。企业变动较大,随时出现新生企业同时也有消亡企业,使得传统的抽样调查方法面临着新的挑战。为了解决总体频繁变动对抽样调查带来的困难,本文提出了动态总体抽样调查的回归估计方法。该方法首先能够考虑到,调查总体随着时间推移出现新生单位和消亡单位存在较大的变动,建立动态抽样框来弥补单一抽样框对目标总体覆盖不全的问题。其次,能利用前期信息做辅助变量,建立时间维度上的回归估计量计算其方差,来提高估计精度。主要在理论与应用两个方面做出了具体的研究:通过分析总体随时间变化频繁变动的特点,给出动态总体的定义、特征及分类情况。抽样设计阶段,在双重抽样框的理论基础上加入时间维度,考虑消失单位子总体、新生单位子总体,以及前期现存的交叉子总体,建立动态抽样框,实时更新抽样总体对目标总体的覆盖面,提出合理的简单随机抽样设计方案。估计阶段,对简单估计进行改进,在现行H估计量的基础上,结合前期样本做辅助变量的回归估计量,在时间维度上构造现期总体总值回归估计量,计算其方差在不考虑成本条件下达到最小值的权重系数。随机模拟阶段,在蒙特卡罗法的基础上通过python中的random函数包进行有效的算法设计,对动态总体的抽样设计理论进行模拟。并且与简单随机抽样设计方法进行对比研究,以样本方差值的大小来衡量抽样效率。模拟结果充分证明,动态总体抽样调查的回归估计优于简单随机抽样调查的回归估计。实证分析:将动态总体抽样调查的回归估计方法,运用于2018-2019年全国上市中小企业营业收入数据分析中,并与简单随机抽样下的简单估计方法进行对比。结果显示动态总体抽样调查的回归估计方法精度更高。