中国主要微观经济大数据大数据库
把握形势划出重点,加快构建新发展格局
2020中国发展观察宏观把握形势划出重点，加快构建新发展格局本刊记者 高妍蕊12月16日，一年一度的中央经济工作会议在北京召开。
会议总结2020年经济工作，在分析研判当前形势的基础上，为明年经济工作作出部署，为“十四五”开局划出重点。
会议指出，2021年将是我国现代化建设进程中具有特殊重要性的一年，做好经济工作意义重大。
中央对当前形势做出了怎样的重大判断？如何在新冠肺炎疫情和外部环境仍存在诸多不确定性的情况下，继续牢牢把握经济工作主动权？又将做出哪些政策部署？对此，《中国发展观察》杂志邀请相关领域的专家进行了深度解读和探讨。
“十三五”圆满收官，成绩可载入史册2020可谓是惊心动魄的一年，年初新冠肺炎疫情突如其来，受此影响，一季度G D P同比下降6.8%，创下自1992年公布季度数据以来的首次负值。
随着我国对疫情的有效控制，以及中央对财政政策和货币政策的不断加码，二季度我国经济快速由负转正，恢复至3.2%的增长率，三季度进一步走高至4.9%，而四季度则有望继续回升。
中国政策科学研究会经济政策委员会副主任徐洪才说，在全球新冠肺炎疫情大流行的复杂背景下，我国成为全球唯一实现正增长的主要经济体，同时也为“十三五”规划圆满收官画上了句号。
2020年，三大攻坚战取得决定性成就，科技创新取得重大进展，改革开放实现重要突破，民生得到有力保障。
这些成绩来之不易，历经艰难险阻，在面对错综复杂的国际形势、艰巨繁重的国内改革发展稳定任务的环境下，我国取得这样的成绩是可喜可贺的。
中国国际经济交流中心经济研究部副部长、研究员刘向东表示，中国在统筹疫情防控和经济社会发展工作方面取得了重大成就。
一是中国率先实现复工复产，着力稳定住产业链供应链。
在全球疫情大流行时，作为世界工厂，中国不仅为全球提供重要防疫物资和日用商品，而且也是推动世界经济复苏的重要引擎。
二是中国在稳妥推进经济社会发展目标、努力全面建成小康社会的基础上，继续推进深化改革和全方位开放等重要任务，并在供给侧结构性改革、构建全方位开放经济体等方面取得重要进展。
探讨大数据对经济学的影响
探讨大数据对经济学的影响大数据是指在处理规模庞大、涉及多个领域的数据时所用到的技术和方法。
在过去的几年里，随着技术的进步和计算能力的提高，大数据已经成为一个重要的工具和资源，对经济学产生了深远的影响。
大数据为经济学研究提供了更多的数据来源和样本。
过去的经济学研究主要依赖于有限的数据样本和简化的模型，这限制了研究的深度和准确性。
而大数据的出现让经济学家能够处理更多、更全面、更准确的数据，从而获得更可靠的研究结果。
大数据改变了经济学研究的方法和手段。
传统的经济学研究主要基于理论推导和实证分析，这需要大量的时间和人力成本。
而大数据的应用使得经济学家能够更快速地分析数据并得出结论，从而加快了研究的进程。
大数据为经济学研究提供了更多的维度和视角。
传统的经济学研究主要关注宏观经济现象和宏观经济模型，对个体和微观经济现象的研究有限。
而大数据的出现使得经济学家能够深入研究个体行为和微观经济现象，从而提供更多细致和准确的经济分析。
大数据使得经济学研究更加包容和多样化。
传统的经济学研究主要关注经济理论的发展和验证，而大数据的应用使得经济学家能够更多地考虑其他学科的影响和因素，在经济学研究中引入更多的交叉学科内容，拓宽了研究的范围。
大数据的应用对经济政策的制定和实施产生了重要的影响。
传统的经济政策制定主要依靠计划经济和统计数据，而大数据的应用使得经济政策能够更加精准地制定和实施，从而提高了经济政策的效果和效率。
大数据对经济学产生了深远的影响。
它提供了更多的数据来源和样本，改变了研究的方法和手段，提供了更多的维度和视角，使得研究更加包容和多样化，并对经济政策的制定和实施产生了重要的影响。
随着大数据技术的不断创新和发展，其对经济学的影响将变得更加显著和重要。
2003—2013年我国大数据领域研究论文计量分析
２ ０ １ ３年 ６月 ２ ２ 日， 共 检索到期刊文献 ３ ５ １ ４
新、 竞 争 和 生 产 率 的下 一 个 前 沿 》 的 报 告 中
提出了 “ 大数 据 ” 时代 已经到来 ； ２ ０ １ ２年 ３
篇、 博 硕论 文 １ ９ ９ ９篇 、 会 议论 文 １ ４ ６篇 ， 合 计
石＼ 石 ； 石 石 ；
机 构分 布及 高 频 关 键 词 等 方 面 ， 使 用 统 计 分
析 和 可视 化 的方 法 ， 对２ ０ ０ ３年 至 ２ ０ １ ３年 以 来 国内大数 据 研 究 论 文 的 文 献增 长 、 核 心 机
石 ＼ 、 ！ 牙 、 ； ； 、 蠕 分
构 及研 究重 点 展 开 分 析 ， 在 全 面 了解 国 内有 关 大数 据研 究 现 状 的基 础 上 ， 总结 其 研 究 热 点 和发 展趋 势 。
１ 数 据来 源和研 究 方法
１ ． １ 数 据 来 源
本文 以 Ｃ Ｎ Ｋ Ｉ中 国期 刊全 文 数 据 库 、 博 硕 论文 数 据 库 和 会 议 论 文 数 据 库 为 数 据 来 源， 选定 检索 条件 为 ： 主题 ＝大数 据 ＋ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ． ｔ ａ ， 时间限定为 ２ ０ ０ ３—２ ０ １ ３年 的数 据 ， 并 设 定“ 精确 ” 匹配 以 提 高 检 准 率 ， 统 计 时 间 为
共５ ６ ５ ９篇 文献 。
１ ． ２ 研 究 方 法
月， 美 国奥 巴马 政 府 宣 布投 入 ２亿 美 元 启 动 “ 大 数据 研 究 和 发 展 计 划 ” ， 这是继 １ ９ ９ ３年 美 国宣布 “ 信 息 高 速公 路 ” 计 划 后 的又 一 次 重 大科技 发展 部 署 ¨ Ｊ 。而 通过 对 发 文 数 量 的统 计显 示 ， ２ ０ １ １年 之 前 的 发文 数 量呈 现 缓 慢增 长态 势 ， ２ ０ １ １年 之 后 文 献 量 急 速 增 长 ， 这也 正 与上 述 提 到 的 时 间点 相 吻 合 ， 具 体 统 计 如表 １ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ示 。
大数据环境下微观信用机制和理论发展方向探析
大数据环境下微观信用机制和理论发展方向探析国家科技部和自然科学基金委一直高度关注大数据的研究和发展，同时也高度关注对大数据相关理论和方法的研究和应用。
微观信用问题是大数据环境下取得可靠和可信数据的基础，大数据环境下对微观信用机制和方法的研究是一个全新的领域，微观信用的机制和方法问题不仅在传统的金融领域有广泛应用，而且已经延伸到社会经济、科学研究等领域。
在这个研究中，我们将金融领域作为主要的微观信用理论研究的出发点，因为金融领域的两个核心问题——信用和风险——是互为前提、密不可分的。
我们的研究从大数据环境和金融角度入手，进行微观信用机制和方法的探讨，初步梳理了现有的微观信用机制、方法理论的贡献以及由于理论和研究方法的进步迫切需要做进一步研究的问题。
互联网的普及、信息理论和技术的广泛应用、人工智能的飞速发展，使宏观信用或者微观信用的研究领域从金融、经济层面提升到科学研究的方法层面。
基于金融领域的微观信用的机制也变得更加复杂，因此从金融的微观信用机制研究入手，面对大数据时代信息和信息技术出现的新特征和新问题，提取核心理论和1/ 19方法形成新的科学研究方法并进一步加以运用，是未来研究亟待解决的课题。
一、微观信用机制和研究方法发展述评信用，辞海的解释：信任使用;遵守诺言，实践成约，取得别人的信任;以偿还为条件的价值运动的特殊形式。
社会学的解释是信任、资信、诚信，经济学和金融学中是以偿还和付息为基本特征的借贷行为。
宏观信用主要是指对总体或全部集合的评价和价值判断，而微观信用就独立个体或部分集合作出的评价和价值判断。
一直以来，人们对信用机制和评价的研究围绕经济领域展开，特别是微观信用的评价机制主要围绕金融领域展开。
目前学术界或实业界对微观信用机制和理论的研究主要针对条件、关系因素以及在相对确定状态下的环境进行，大多是通过运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立的研究模型和方法，应用的理论包括博弈理论、数据包络理论1-25以及区块链理论，且这些模型和方法仍在不断发展和完善中。
人文社科微观数据库汇总
人文社科微观数据库汇总1.引言1.1 概述概述:人文社科微观数据库是指收集、整理和存储人文社科领域中个人和个体层面的数据的数据库。
与宏观数据库不同，微观数据库注重个体和细节的数据，并且通常基于调查和实证研究的数据收集方法。
这些数据可以包括个人的个人信息、生活方式、社会关系、经济状况、教育水平、职业情况等等。
通过对这些数据的收集和分析，研究者可以更深入地理解和解释个体和社会的行为、态度和社会现象。
人文社科微观数据库在社会科学研究中起着重要的作用。
首先，它为研究者提供了详细和具体的数据，可以帮助研究者进行更准确和有针对性的分析。
比如，研究个人生活方式和健康问题时，通过微观数据库可以获得个体的运动时间、饮食结构、睡眠质量等信息，从而更好地理解生活方式与健康的关系。
其次，人文社科微观数据库也促进了学科交叉和比较研究。
通过不同领域的微观数据库的整合和对比，研究者可以发现不同领域之间的相似性和差异性，探寻共同的规律和问题，进一步推动学科发展和理论建构。
最后，人文社科微观数据库的发展也受益于信息技术的进步。
现代科技的发展使得数据的收集、存储和共享更加方便和高效。
通过互联网和人工智能的应用，人文社科微观数据库的规模和质量得到了显著提升，为研究者提供了更多的资源和工具。
总之，人文社科微观数据库在人文社科研究中具有重要的地位和作用。
它不仅提供了丰富的数据资源，还促进了学科交叉和理论建构，为解决社会问题和推动社会进步提供了有力支持。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，人文社科微观数据库必将迎来更加广阔的发展前景。
1.2文章结构文章结构：在本文中，我们将按照以下结构来探讨人文社科领域的微观数据库汇总。
首先，引言部分将给出文章的背景和目的，以及对微观数据库的概述和作用进行简要介绍。
接下来，正文部分将重点介绍微观数据库的定义和作用，以及人文社科领域中常见的微观数据库类型和应用案例。
最后，在结论部分，我们将总结微观数据库的重要性，并探讨未来微观数据库发展的趋势。
以新一代信息技术驱动我国数字经济发展
以新一代信息技术驱动我国数字经济发展云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技术的发展，正加速推进全球产业分工深化和经济结构调整，重塑全球经济竞争格局。
我国应加快抓住全球信息技术和产业新一轮分化和重组的重大机遇，全力打造核心技术产业生态、进一步推动前沿技术突破、实现产业链、价值链和创新链等各环节协调发展，推动我国数字经济发展迈向新台阶。
当前，数字经济正成为驱动我国经济发展的重要力量。
统计数据显示，2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，占GDP比重达到32.9%。
发展数字经济,是促进经济转型升级的必由路径，也是落实网络强国战略的重要内容。
全球信息化发展呈现新趋势信息技术已经成为推动全球产业变革的核心力量，并且不断集聚创新资源与要素，与新业务形态、新商业模式互动融合，快速推动农业、工业和服务业的转型升级和变革，全新的工业经济发展模式正在到来。
当前，全球信息化进程正呈现一些新的趋势：一是全球信息技术创新日益加快。
以云计算、物联网、大数据和人工智能、区块链为代表的新一代信息技术蓬勃发展，先进计算、高速互联、智能感知等技术领域创新方兴未艾，类脑计算、深度学习、机器视觉、虚拟/增强现实乃至无人驾驶、智能制造、智慧医疗等技术及应用创新层出不穷；面向未来的新技术体系正在加速建立，竞争的焦点从单一产品转变为技术产品体系和生态体系的竞争。
伴随网络化、融合化和体系化发展，全球范围内信息领域技术与产品形态正不断创新发展，新一阶段的技术和产业演进脉络日渐清晰，并不断产生新的平台、新的模式。
二是全球信息技术产业格局进入深度调整期。
全球信息技术产业并购整合规模、频度、范围屡创新高。
半导体产业巨头纷纷投入巨资，垂直整合产业生态链中的稀缺资源和关键要素，全力打造自身在产业和技术上的竞争优势；谷歌、苹果、Facebook等公司持续并购大量人工智能、智能硬件、应用开发、平台服务等公司，传统设备、软件巨头水平整合云计算、大数据和物联网资源，抢占人工智能等新一代信息技术发展先机。
2023大数据管理与应用专业大学排名前十
2023大数据管理与应用专业大学排名前十2023大数据管理与应用专业大学排名清华大学(排名第1)、同济大学(排名第2)、国防科技大学(排名第3)、北京航空航天大学(排名第4)、天津大学(排名第5)、哈尔滨工业大学(排名第6)、上海交通大学(排名第7)、浙江大学(排名第8)、合肥工业大学(排名第9)、北京理工大学(排名第10)。
大数据管理与应用主要课程微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。
大数据专业就业方向是什么从近几年招聘情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
1、大数据开发方向。
所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向。
所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;3、大数据运维和云计算方向。
对应岗位：大数据运维工程师;三个方向中，大数据开发是基础。
以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了8k以上，工作1年月薪可达到1.2w以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。
大数据管理与应用专业就业前景如何从近两年大数据方向的就业情况来看，大数据专业领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。
大数据分析方法在经济学研究中的应用
大数据分析方法在经济学研究中的应用随着互联网技术的快速发展和用户数据的大规模积累，大数据分析成为了经济学研究中不可忽视的重要工具。
大数据分析方法凭借其高效、精准和全面的特点，在经济学领域的应用逐渐扩大。
本文将探讨大数据在经济学研究中的应用，并介绍相关的分析方法和案例。
一、大数据在宏观经济研究中的应用大数据分析方法在宏观经济研究中具有广泛的应用价值。
首先，通过大数据的分析，我们可以实时监测和评估经济运行状况，从而判断宏观经济政策的有效性和适应性。
例如，通过对消费者购买行为和消费指数的大数据分析，可以及时了解消费趋势和消费者心理，为政府决策提供决策参考。
其次，大数据分析方法可以帮助我们深入理解宏观经济变量之间的关系和驱动机制。
通过对庞大数据集的分析，我们可以发现宏观经济变量之间的内在联系，并构建更加准确的经济模型。
最后，大数据还可以用于宏观经济预测和风险评估。
通过对大数据的分析，我们可以预测经济增长、通货膨胀和金融风险等重要指标的变动趋势，为投资决策和政策调整提供科学依据。
二、大数据在微观经济研究中的应用除了在宏观经济研究中的应用，大数据分析方法在微观经济研究中也有很多的应用。
首先，大数据可以帮助我们深入了解企业和市场的运行机制。
通过对企业数据和市场数据的分析，我们可以揭示企业之间的竞争关系、市场结构和市场行为等重要特征。
其次，大数据分析方法可以帮助我们进行消费者行为研究。
通过对大规模的消费者数据进行挖掘和分析，我们可以研究消费者购物偏好、消费决策方式以及消费者群体的特征，从而为企业制定更加精准的市场营销策略提供参考。
最后，大数据还可以用于评估企业绩效和风险。
通过对企业的大数据进行分析，我们可以评估企业的盈利能力、效率水平和风险承受能力，为投资者和决策者提供科学依据。
三、大数据分析方法在经济学研究中的案例以下是一些大数据在经济学研究中的典型案例：1. 高频经济指标预测研究人员使用大数据分析方法，通过监测互联网上的经济活动数据（如电商交易额、航空客流量等），准确预测宏观经济指标的变动趋势，提供及时的决策参考。
数字新经济发展新动能
数字新经济发展新动能伴随互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展,数字经济异军突起，成为引领科技革命和产业变革、带动经济增长的重要引擎，甚至成为影响全球竞争格局的核心力量。
发展数字经济已成为培育发展新动能、促进新旧动能转换的必由之路和战略抉择。
当今世界，人类社会正在进入以数字化生产力为主要标志的新的历史阶段。
伴随互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展，数字经济异军突起，成为引领科技革命和产业变革、带动经济增长的重要引擎，甚至成为影响全球竞争格局的核心力量。
发展数字经济已经成为全球大势和各国共识。
党中央、国务院高度重视发展数字经济，党的十九大报告专门提到“数字经济”"数字中国2016年G20杭州峰会提出数字经济发展与合作倡议，20某某年数字经济首次写入政府工作报告，开启了我国推进数字经济发展的新征程。
当前，我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键阶段，推动数字经济加快发展，已经成为新时代贯彻新发展理念、建设现代化经济体系、实现我国经济从高速增长转向高质量发展的战略抉择。
数字经济的概念与内涵“数字经济”这一术语最早出现于20世纪90年代。
1995年，OECD详细阐述了数字经济的可能发展趋势，认为在互联网革命的驱使下，人类的发展将由原子加工过程转变为信息加工处理过程。
1996年，美国DonTaPSCOtt在《数字经济》一书中描述了计算机和互联网革命对商业行为的影响。
1998年，美国商务部《浮现中的数字经济》研究报告描述了在IT技术扩散和渗透的推动下，从工业经济走向数字经济的发展趋势，并将数字经济的特征概括为“因特网是基础设施，信息技术是先导技术，信息产业是带头和支柱产业，电子商务是经济增长的发动机:2002年，美国学者BeOnISoOKinI将数字经济定义为一种特殊的经济形态，指出数字经济的活动本质为“商品和服务以信息化形式进行交易:随着信息技术的发展成熟及经济社会数字化程度不断提升，“数字经济”的内涵和范畴在早期基础上进一步扩大。
中国微观经济数据查询系统V2.0
中国微观经济数据查询系统V2.0中国微观经济数据查询系统包含中国工业企业数据（1998-2013年）与中国海关企业进出口数据（2000-2016年）两大数据类别。
在每个类别下包含“单年数据查询”、“时间序列查询”与“数据可视化”三个模块。
同时，中国微观经济数据查询系统，参考了大量文献，实现了工业微观数据与进出口微观数据的单年匹配与多年匹配，极大的满足了用户的学术研究需要；中国微观经济数据查询系统改变了传统的以光盘为载体的微观数据线下提供方式，并对数据进行了专业的清洗与处理，在很大程度上解决了数据异常、填报不准确，难于匹配等问题。
同时增添指标的名词解释，大大降低了数据的使用门槛，提升了数据的使用效率。
一、中国工业企业数据中国工业企业数据提供1998-2013年“全部国有及规模以上（企业每年主营业务收入（销售额）在500万元以上，2011年起为2000万元以上）非国有工业企业数据”，数据来源于国家统计局依据《工业统计报表制度》而进行的工业调查统计。
其统计内容包含工业企业产销状况、财务状况、成本费用情况、主要工业产品销售、库存和生产能力以及企业生产经营景气状况等方面。
工业的统计口径包括“采掘业”、“制造业”、“电力燃气及水的生产与供应业”三个门类，含盖中国工业制造业40多个大产业，90多个中类、600多个子行业。
1、时间跨度长目前可提供1998年-2013年，共16年的数据，对于学者进行时间序列分析，研究中国制造业及制造业企业的发展变化过程、发展趋势与发展速度，描述不同阶段的发展状态，探究发展规律提供了有力的数据支持。
2、企业涉及广从1998到2013年，中国工业企业数据一共包括了400多万个观测企业。
按主营业务收入（销售额）在500万元以上的“规模以上”标准，每年观测企业数量从1998年16万家左右递增到2010年40万家左右。
2011年“规模以上”标准上调至2000万元以上后，其观测企业数量由2011年的30万家左右递增到2013年34万家左右。
5G 中国数字经济“新引擎”
5G 中国数字经济“新引擎”作者：赵铭思来源：《中国新时代》2020年第10期2019年6月6日，工业和信息化部向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G 商用牌照，标志着我国正式进入5G商用元年。
我国提出要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，加快制造业、农业、服务业的数字化、网络化、智能化。
随着我国5G基础设施的逐步完善，5G作为新基建代表，近一年来通过赋能新应用，推进智慧社会的发展，支撑产业数字化，成为了中国数字经济的新引擎。
数字经济的“聚宝盆”5G高投资将带来高回报。
“5G高科技、高投入、高回报，溢出效应显著，每投入1个单位，将带动6个单位的经济产出，堪称数字经济的聚宝盆。
”工业和信息化部信息通信管理局副局长鲁春丛表示。
5G與产业的深度融合，将进一步催生5G发展的潜在动力，不仅拉动产业链上下游加速发展，还将带动我国实体经济转型升级，形成新的生产方式、业务模式，激活新的经济增长点。
中国信息通信研究院预测，2020年-2025年期间，我国5G商用直接带动的经济总产出将达10.6万亿元，直接创造的经济增加值将达3.3万亿元;间接拉动的经济总产出约24.8万亿元，间接带动的经济增加值可达8.4万亿元。
预计2020年，电信运营商在5G网络设备上的投资超过2200亿元，各行业在5G设备方面的支出超过540亿元。
由此可见，5G对于经济增长的贡献潜力巨大。
至于5G对市场的潜在价值、对经济增长的拉动作用，各种机构的测算更是乐观。
据毕马威预计，当前，5G技术在主要垂直行业的全球市场潜在价值可达4.3万亿美元。
中国信息通信研究院的数据显示，2020年8月，国内市场5G手机出货量1617万部，占同期手机出货量的60.1%;1月-8月，国内市场5G手机累计出货量9367.9万部，占比为46.3%。
随着整个中国5G 网络覆盖越来越完善，5G手机市场也将迎来一个快速普及阶段。
中国信息通信研究院院长刘多分析，2020年-2025年，我国5G商用带动的信息消费规模将超过8万亿元。
大数据引领国库强化统计分析提升决策参谋作用
大数据引领国库强化统计分析提升决策参谋作用薛建峰现行中国人民银行经理国库管理体系下，国库承担反映、执行、监督、促进四项基本职能。
其中，执行职能在 预算收入的收纳、划分、留解和预算支出的拨付中体现，反映、促进和部分监督职能通过统计分析工作发挥。
20世 纪90年代，依托人民银行垂直管理体制，分级核算、分级 储存和逐级汇总上划的国库统计分析为分税制改革提供了 翔实的财政统计数据。
今天，在信息化建设支撑下，国库 统计分析工作重心后移，致力于深度挖掘国库数据潜在价 值，服务宏观经济决策，发挥反映、促进和监督职能。
―、大数据的启发伴随着互联网技术的迅猛发展，大数据应用开始改 变生产生活方式。
如eBay将大数据技术应用于优化广告 投放，使得费用大幅降低而顶级卖家占比迅速攀升。
其本 质是将生产生活信息数据化，使得信息变化得以通过数据 演变呈现，再采取技术手段，快速分辨出规律，辅导生产 生活决策。
突出特征是采集、存储并处理信息的高效率，提取有价值信息的全面性，以及服务决策的有效性。
与国 库统计分析数据化经济社会运行和政府财政行为，分析规 律、预判走势，服务宏观经济决策的过程相类。
区别在传 统的国库统计分析业务中，由于部门职贵划分、国库掌握 能够数据化的信息有限，由于技术手段匮乏、国库挖掘数 据信息效率不高，由于经济社会复杂性、国库统计分析促 进作用还有待进一步挖掘。
近年来，国库部门积极尝试应 用大数据技术，在拓宽信息范围、提高智能化水平、切实 发挥决策参谋作用等方面取得了初步成效。
二、强化国库统计分析的实践(一）加强系统建设，完善国库统计分析工具在以国库管理信息系统（以下简称TMIS)为主，国库 会计数据集中系统（以下简称TCBS)和国库信息处理系统 (以下简称TIPS)为辅的“3T”系统基础上，一是不断提 升电子化水平，通过在全国范围内推广代理库上线TCBS、协调海关税收征缴全面对接T IP S、上线财政支出无纸化 项目等，提高电子收支退更免业务占比，使得统计分析业 务采集数据的过程更及时、更全面；二是持续优化系统建 设，密切关注系统运行和业务量变化情况，组织压力测 试、联调测试，通过升级扩容服务器，改善系统高峰期时 存储和处理数据的能力，使得统计分析业务提取和加工数 据的过程更高效；三是建立收支监测系统，每个工作日从 数以亿万笔计的税收、非税、支出和退库项目中查找监测 内容，如单笔税收金额较大、单笔支出流向监控账户等，实时关注收支存数据的异常变动、及时查找原因，使得统 计分析业务反馈数据变化的过程更灵敏、更快捷。
基于微观经济视角对十大经济新形态进行分析-微观经济学论文-经济学论文
基于微观经济视角对十大经济新形态进行分析-微观经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：技术引致经济。
本文基于技术(规则)经济范式,即技术直接导致经济,技术通过规则间接导致经济,从微观经济的视角梳理、概括出新一轮技术带来的十大经济新形态,包括数字经济、智能经济、尾部经济、体验经济、共享经济、零工经济、全时经济、空间经济、平台经济、生态经济。
这一新的阐释不仅在理论上对经济新形态的现象做了系统建构,而且在实践上为企业未来转型发展明确了基本方向。
研究表明,十大经济新形态虽然在理论上可以基于不同的侧重点分别予以阐述,但在实践中相互之间往往交叉融合,你中有我,我中有你,呈现复合态叠加态。
新型经济形态不是对既有经济形态的,而是在此基础上的创新与发展,是新技术群作用于旧经济,对其进行系统性改造、提升的必然结果,包含、优化、超越了既有经济形态,反映了经济形态的与时俱进性,即技术持续更新迭代,经济新形态不断涌现,以此打造出时代经济形态。
关键词: 经济新形态;微观经济;技术-----(规则)-----经济范式;Abstract：It is a basic consensus that technological revolution leads to economic revolution. Based on the paradigm of technology-(rules)-economy, that is, technolog-ical revolution directly leads to economic revolution,technological revolution indirectly leads to economic revolution through rule revolution, this article sorts out and summarizes 10 new economic forms brought about by the new round of technological revolution from the perspective of microeconomics, including digital economy, intelligent economy, tail economy, experience economy, sharing economy, gig economy, full-time economy, space economy, platform economy, ecological economy. This new interpretation not only systematically constructs the phenomenon of the new economic form in theory, but also clarifies the basic direction for the future transformation and development of enterprises in practice. Studies have shown that although the 10 new economic forms can be explained separately based on different emphases in theory,in practice they often cross and merge, its actually a composite state superposition state. The new economic form is not a negation of the existing economic form, but an innovation and development based on it, it is the inevitable result of the systematic transformation and upgrading of the old economy by the new technology cluster. It includes, optimizes, surpassesthe existing economic form, reflects the economic form with The Times,that is, with the continuous update and iteration of technology, new economic forms emerge constantly, thus to create the economic form of era.Keyword：new economic forms; microeconomics; technology-(rules)-economic paradigm;一、引言基于技术（规则）经济范式，每个历史时期的技术都会导致整个生产体系的现代化更新（佩蕾丝，2007），进而获得新的经济社会最佳实践模式（王姝楠和陈江生，2019）。
沧州孟村回族自治县行政事业单位招聘劳务派遣制辅助人员考试真题及答案2022
沧州孟村回族自治县行政事业单位招聘劳务派遣制辅助人员考试真题及答案2022第一部分常识判断1.2022年1月13日，商务部发布的数据显示，2021年，我国引资规模再创历史新高，全国实际使用外资金额11493.6亿元，同比增长（）A.0.149B.0.326C.0.245D.0.198【答案】：A2.2022年2月6日，中国文化和旅游部披露的数据显示，2022年春节假期7天，全国国内旅游出游2.51亿人次，同比减少2.0%，按可比口径恢复至2019年春节假日同期的73.9%；实现国内旅游收入2891.98亿元人民币，同比减少3.9%，恢复至2019年春节假日同期的（）A.0.563B.0.855C.0.994D.0.642【答案】：A3.2022年3月6日，沙特阿拉伯首届世界防务展在首都利雅得开幕，中国国家国防科技工业局组织8家中国企业以“中国军工”展团亮相展会。
沙特首届世界防务展共有来自45个国家和地区的600余家展商参展，设立15个国家展团，展览总面积达到90万平方米，中方参展面积1917平方米，是参展规模最大的国家展团之一。
沙特世界防务展由沙特军事工业总局（GAMI）创立，计划每两年举办一次。
本届展会聚焦陆地、海洋、空中、太空和安全系统五个国防工业领域，并设置了分会论坛、飞行特技表演等活动，展览为期（）A.2天B.3天C.4天D.5天1/184.关于红军长征胜利的伟大意义，下列表述不正确的是：A.红军长征的胜利，是中国共产党人理想的胜利，是中国共产党人信念的胜利B.红军长征的胜利，宣传了我们党的主张，播撒下革命的火种，扩大了党和红军的影响，巩固了党同人民群众的血肉联系，使党牢牢扎根在人民之中C.红军长征的胜利，是中国历史上“开天辟地的大事变”，从此，中国革命的面貌就焕然一新了D.红军长征的胜利，实现了在追求真理、坚持真理的基础上全党的空前团结，红军的空前团结【答案】：C5.2022年是全球重要农业文化遗产倡议提出20周年，我国3处传统农业系统正式被联合国粮农组织认定为全球重要农业文化遗产。
大数据在经济学研究中的应用与发展趋势
大数据在经济学研究中的应用与发展趋势随着大数据技术的快速发展，它在经济学研究中的应用日益广泛。
大数据分析可以帮助经济学家更好地理解经济现象，并提供有效的政策建议。
本文将探讨大数据在经济学研究中的应用，并分析其发展趋势。
首先，大数据在经济学研究中的应用主要包括数据收集和处理、预测和模型拟合以及政策评估等方面。
在数据收集和处理方面，大数据技术能够帮助经济学家获得大规模、高质量的经济数据。
传统的经济数据往往是以样本方式进行采集，因此很难覆盖全面的经济情况。
而大数据可以从互联网、社交媒体、电子商务平台等渠道获取海量的数据，从而提供更加全面和精准的经济信息。
在预测和模型拟合方面，大数据可以帮助经济学家建立更加准确和复杂的经济模型。
传统的经济模型通常基于有限的数据样本，容易受到数据量小和样本偏差的影响。
而大数据可以提供更多的数据样本，从而减小样本偏差的可能性，并能够建立更加精确的经济模型。
在政策评估方面，大数据可以帮助经济学家评估经济政策的效果。
传统的政策评估方法通常基于实验室实验或者小规模的调查数据，受到实验条件和样本限制的影响。
而大数据可以提供更加真实和全面的数据，从而提供更加准确和可信的政策评估结果。
除了以上几个方面，大数据还可以在经济学研究中应用于产业研究、市场分析、消费者行为预测、金融风险管理等领域。
例如，通过分析大数据可以帮助经济学家更好地理解不同产业的发展状况和竞争格局；通过分析大数据可以帮助经济学家预测市场走势和消费者购买决策；通过分析大数据可以帮助经济学家识别金融市场中的潜在风险等。
然而，大数据在经济学研究中的应用并不是一蹴而就的，还存在一些挑战和问题。
首先，如何处理大规模的数据并从中提取有用的信息是一个重要的问题。
由于大数据的规模庞大，传统的数据处理方法往往无法胜任。
因此，如何利用高效和智能的算法对大数据进行处理成为了一个关键的挑战。
其次，如何保护大数据的隐私和安全也是一个重要的问题。
大数据往往包含大量的个人和敏感信息，如果没有合适的数据安全保护措施，就存在被滥用和泄露的风险。
微观经济学理论在大数据背景下的应用研究
微观经济学理论在大数据背景下的应用研究近年来，大数据的兴起和发展使得各个领域都面临着新的机遇和挑战。
在经济学领域，微观经济学理论被广泛应用于大数据背景下的研究。
本文将讨论微观经济学理论在大数据背景下的应用研究，并探讨其对经济学领域的影响。
大数据的到来使得经济学家们能够更加充分地利用数据，探索市场和经济行为中的规律性和趋势。
微观经济学理论作为经济学的基石，也在这个过程中发挥着重要的作用。
它提供了分析市场经济中个体和家庭行为的框架和模型，使得经济学家们能够从微观层面更好地理解经济现象和市场机制。
在大数据背景下的应用研究中，微观经济学理论可以帮助解决多样化的问题。
首先，通过对大规模的个体和家庭数据进行分析，可以揭示人们的消费行为和需求模式。
基于微观经济学理论，经济学家可以研究人们的消费决策如何受到价格、收入、个人特征等因素的影响，并预测消费趋势和市场需求。
这对于企业的市场营销和产品开发意义重大。
其次，微观经济学理论在大数据背景下的应用研究还可以帮助理解市场的竞争机制和厂商行为。
通过对大规模的市场数据进行分析，经济学家可以研究市场竞争如何影响企业的生产决策和定价策略，以及市场结构的演变和市场效率的评估。
这对于推动市场改革和监管具有重要意义。
此外，微观经济学理论在大数据背景下的应用研究还可以帮助解决资源配置和社会福利的问题。
通过对大规模的社会和经济数据进行分析，经济学家可以研究资源如何在市场经济中配置，以及不同的资源配置方式对社会福利的影响。
这对于政府制定经济政策和社会福利改革具有指导意义。
在微观经济学理论在大数据背景下的应用研究中，也面临着一些挑战和限制。
首先，大数据的采集和处理需要大量的人力、物力和财力支持，以及高效的算法和技术支持。
其次，数据的质量和可靠性对于研究结果的准确性和可靠性具有重要影响。
同时，个体隐私和数据安全等问题也需要得到妥善处理。
总之，微观经济学理论在大数据背景下的应用研究对经济学领域具有重要意义。
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大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程整理大数据管理与应用专业都学什么课程_主要核心课程大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要讨论大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
那么，大数据管理与应用专业都学什么课程呢？大数据管理与应用专业都学什么课程微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面对对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。
大数据管理与应用专业介绍大数据管理与应用是中国一般高等学校本科专业。
大数据管理与应用专业旨在培育德、智、体、美、劳全面进展，具备扎实的管理学、数学和计算机技术基础学问，系统把握大数据管理技术与方法，擅长金融、财务、经济管理等领域大数据解决方案，进行大数据存储、大数据分析与优化管理、大数据治理与帮助决策，并在大数据、云计算、人工智能等新兴技术方面具有较强实际工作力量的高级复合型人才。
开设大数据管理与应用专业的高校第1页/共3页千里之行，始于足下。
目前，我国大多数院校有开设“大数据管理与应用”专业，其中北京高校、复旦高校、中国科学技术高校、哈尔滨工业高校、电子科技高校、同济高校、华中科技高校、华东师范高校、西北工业高校、中国人民高校等院校该专业的评级最高。
其他一般的一本院校，许多也有开设这个专业。
当然，由于开设该专业的相关院校太多，教学质量参差不齐，所以要留意各院校的背景与学科实力。
大数据管理与应用专业就业前景随着我国数据产业的快速进展，一个大数据时代扑面而来。
我国大数据产业也正在从起步阶段步入黄金期，急需大量大数据相关人才，而数据分析人才的供应指数最低，属于高度稀缺职业，就业前景良好。
随着数据时代的到来，目前社会对于数据讨论人才有巨大的需求。
数据科学被称为21世纪的金饭碗。
2023年数字经济专业主要学什么课程
2023年数字经济专业主要学什么课程数字经济专业主要学什么课程数字经济专业主要学《计量经济学》、《统计学》、《区块链原理及应用》、《数据库原理及应用》、《数字经济概论》、《宏观经济学》、《微观经济学》、《互联网+运营管理》、《Python大数据分析》、《管理学》等。
数字经济专业介绍数字经济专业是中国普通高等学校本科专业，属经济学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。
数字经济专业主要研究数字经济的运行规律，测度数字经济的规模，促进数字产业化与产业数字化发展，实现数字技术与工业、农业、服务业等行业的深度融合。
数字经济专业主修课程包括《计量经济学》、《统计学》、《区块链原理及应用》、《数据库原理及应用》、《数字经济概论》、《宏观经济学》、《微观经济学》、《互联网+运营管理》、《管理学》等。
数字经济专业学生毕业后可以从事有关区块链、人工智能、物联网、机器人、电子商务等新兴领域的相关经济分析、金融分析和行业管理工作。
数字经济专业就业方向一、区块链方向数字经济专业的学生可以做区块链培训师，帮助构建企业基础设施以使用以太币与比特币、帮助新员工分析代码、帮助组织管理者提供区块链培训等。
二、人工智能方向人工智能方向也非常适合数字经济专业的学生，学生毕业后可以在各大公司负责系统架构设计、针对行业客户设计场景化的解决方案。
三、物联网方向物联网对数字经济专业的学生来说，也是一个非常好的就业方向。
可以就业于与物联网相关的企业、从事于物联网的通信架构、网络协议和信息安全等管理与维护的工作，也可在高校或科研机构从事教学和科研工作。
数字经济专业好不好数字经济这个专业前景可期，我有一个这个专业的朋友认为，这个专业是非常符合时代的趋势的。
课程学什么这个专业学习的内容分为两个模块。
经济学模块：微观经济学、宏观经济学、计量经济学、公司金融、货币金融学9、数学分析、国际金融等。
数理基础模块：人工智能与数据处理基础、大数据分析、python及在经济学中的应用、随机过程、动态最优化、机器学习及金融、数字经济等。
浅析数量经济学在大数据时代的应用
浅析数量经济学在大数据时代的应用随着信息技术的发展和大数据时代的到来，数量经济学在各个领域的应用日益广泛。
数量经济学是经济学的一个重要分支，它采用数学、统计学和计量经济学等方法来分析经济问题，通过对大量数据的收集和分析，揭示经济规律和规律性。
在大数据时代，数量经济学的应用更是突显出其重要性和价值。
本文将就数量经济学在大数据时代的应用进行浅析。
一、大数据时代的背景和意义大数据时代是信息技术和互联网的快速发展所带来的产物，它指的是在云计算和高性能计算环境下，利用各种技术手段和工具处理大规模数据的时代。
在这个时代，数据的产生速度呈现爆炸式增长，数据的种类也越来越多样化，这给传统的数据处理和分析带来了挑战，也为数量经济学的应用提供了更多的机遇。
在大数据时代，数量经济学的应用意义重大。
大数据为数量经济学提供了更多的数据样本和数据维度，从而使得经济问题的分析更加全面和深入。
大数据的出现为数量经济学提供了更多的新方法和新工具，例如机器学习、数据挖掘等技术的应用，使得经济问题的研究更加灵活和高效。
大数据的应用为数量经济学的研究提供了更多的实证依据，使得经济理论的验证和实践更加紧密结合。
大数据时代为数量经济学的应用提供了更加广阔的空间和更加丰富的资源。
在大数据时代，数量经济学的应用已经渗透到各个领域，涉及到宏观经济、微观经济、产业经济、金融经济等多个方面。
在宏观经济领域，数量经济学的应用主要体现在宏观经济模型的建立和预测上。
通过大规模数据的收集和处理，数量经济学家可以建立更加精确和全面的宏观经济模型，从而为国家和地区的宏观经济政策调控提供更为准确的分析和预测依据。
通过对大数据的分析，可以更加准确地预测国家的经济增长速度、通货膨胀水平、就业状况等重要经济指标，帮助政府及时制定和调整宏观经济政策，推动经济的稳定和健康发展。
在微观经济领域，数量经济学的应用主要体现在市场竞争、消费行为、企业经营等方面。
通过对大规模消费者数据的分析，数量经济学家可以揭示消费者的购买偏好、消费行为的规律性，从而为企业定价、产品设计、市场营销等提供更加科学和有效的策略。
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1. UHS(Urban Household Survey)（此数据使用需要得到国家统计局授权）简介：中国城镇住户调查数据。
它是国家统计局城调总队负责调查的。
现在可以拿到1986年至2006年的数据。
如果可能的话，我们可以拿到全部省份的数据，但现在大家使用的是六个省份的数据（、、、、、）。
每年大约有3500-4000户的数据。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金。
（4）行业的分布及变化。
（5）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（6）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（7）教育决定因素及教育不平等问题。
（8）社会保障方面的研究（退休金）。
（9）财产性收入研究。
（10）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（11）非正规金融问题（借款）。
（12）家庭消费的决定因素及模式变化。
2.CHIP（Chinese Household Income Project Survey）：Chinese Household Income Project, 1988; Chinese Household Income Project, 1995; Chinese Household Income Project, 2002简介：中国家庭收入项目调查。
它是由国家统计局农调总队和中国社会科学院经济研究所共同开展此项专门调查。
调查容主要包括：收入、消费、就业、生产等有关方面的情况。
现在做了三轮，分别是1988,1995,2002，可能2006的也正在进行中。
这个数据是全部省份。
这个数据的好处是，农村及城镇的数据都有。
城镇每年家庭的数据大约有6800户，人数大约为20000人。
农村每年家庭的数据大约有9200户，人数大约有38000人。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、受教育年限、行业、所有制、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、是否中共党员、是否当过兵、是否当过干部、吸烟花多少钱、喝酒花多少钱、是否残疾、医药支出额多少、生病的时间、从事家务劳动的时间、照顾家里其它病人的时间、工资收入总额、退休金、股票红利、工作天数、工作小时数、找工作的渠道、居住条件、开始非农就业的年份。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房屋所有权、贷款的数量、借钱的途径、自己及配偶父母的家庭成分、家庭收入、老人补助金、现金支出、家庭消费、家庭财产。
可做的研究：（1）教育回报率问题；（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。
（11）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（12）住房解决方式问题。
（13）农村非正规金融问题（借款）。
（14）家庭消费的决定因素及模式变化。
（15）党员、当兵、当干部、父母家庭成分对收入和就业的影响（16）吸烟、喝酒等支出的决定因素及变化趋势（17）农村老人补助金问题。
（18）老人养老安排问题。
（19）老年人劳动供给问题（退休年龄的提高）。
3.CHNS （China Health and Nutrition Survey）：China Health and Nutrition Survey简介：中国健康与营养调查。
由美国北卡罗莱纳大学教堂山校区的罗莱纳州人口中心和中国疾病控制和预防中心的国家营养和食品安全所合作建立的一个数据。
这个数据最大的好处是，它是一个面板数据。
而且，农村和城镇的数据都有。
现有的数据有：1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004，2006等年份。
包括的省份：、、、、、、、、广西、。
这些数据可以在网上下载。
现在，国际一些好的刊物很多文章也是用这个数据做的。
这个数据库涉及的变量较多，处理起来比较困难。
以后年份的数据缺失可能比较严重。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、出生日期、民族、身高、体重、血压、病史、吸烟史、受教育年限（水平）、户口、是否干部、行业、职业、第二职业、工作单位的性质及人数、就业状况、工作时间（非常细致）工资、总收入、参加农业生产的情况。
（2）家庭层次上的变量。
农业生产、农作物价值、家庭总收入、家庭人口数、家庭支出（较详细）、家庭收入（较详细）、居住情况（详细）、交通工具、家庭消费、家庭财产、医疗费用（详细）、家庭成员生病（较详细）、食物消费（详细）。
（3）社区层次变量。
村人数、村户数、是否实行医疗保险、医院情况、消费结构、学校情况、计划生育情况、食品价格。
可做的研究：（1）身高体重与食物结构的关系。
（2）劳动力市场上是否在身高等存在歧视。
（3）吸烟对健康的影响。
（4）健康对劳动力供给的影响。
（5）就业问题。
（6）劳动力供给时间问题。
（7）医疗保险对健康的影响。
（8）社区医疗结构（医院的多少）对健康的影响（9）某些疾病的发病趋势。
（10）收入不平等问题。
（11）社会保障方面的研究。
（12）家庭消费的决定因素及模式变。
4.CHARLS（China Health and Retirement Longitudinal Study）（使用该数据要求填写协议，获得大学相关授权）：./char简介：中国健康退休跟踪调查。
这个数据库是由大学中国经济研究中心耀辉教授负责的一个项目。
这个项目实际是跟美国的HRS数据库并行的，主要是为了研究健康和退休行为。
这个数据选取的样本是，年龄大于等于45岁。
这个数据库的质量非常好，为了得到血样的数据，专门对相关的数据采集员做了培训。
这个数据库最快明年春天就能用，并且它是对所有的研究者公开的。
这个数据另外的一个好处是，它是一个面板数据。
包含的变量：包含的变量非常丰富。
基本在劳动经济学研究中，能用到的变量都考虑到了。
举几个例子。
教育水平，细分到了硕士和博士；英语水平细分到了过了国家几级；大学是同等学历还是正规毕业；村干部细分到了村书记还是村会计。
可做的研究：（1）社会保障方面的研究；（2）老龄化问题方面的研究；（3）其它劳动经济学方面的研究；（4）人口经济学方面的研究；（5）卫生经济学方面的研究。
5. RHS（Rural Household Survey）：中国农村住户调查年鉴2010年PDF版简介：中国农村住户调查数据。
它是国家统计局农调总队负责调查的。
它是与城镇调查相对应的一个数据，也是每年做一次，但因为涉及到的问题比较敏感，这一套数据比较难拿。
我这里给出的是人大论坛上挂出的10年的年鉴，有点小贵，要20的论坛刀。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、当年在家居住的时间、是否在校学生、是否接受过技能培训、是否丧失劳动能力、从事、行业、从事农业生产的时间、从事非农行业的时间、是否乡镇企业职工、在乡镇企业工作的时间、外出方式、外出地区、在外务工时间、在外务工总收入生活消费总支出。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、家庭财产、现金支出、现金流入、家庭消费、缴纳的税费。
可做的研究：（1）农村税费问题。
（2）农民工迁移问题，包括地区、迁移方式。
（3）农民工收入对家庭总收入的影响。
（4）研究乡镇企业问题。
（5）农村基础设施问题，、公路等等。
（6）农村地区财产性收入问题。
（7）农产品价格及农民收入问题。
（8）农业机械与农业产量。
（9）各种农作物种植面积的变化趋势。
（10）农村家庭消费的决定因素及模式变化。
6.Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS)：Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), 1998-2005简介：全国老年人口健康状况调查项目（又名中国老人健康长寿影响因素研究）的项目主持人为大学中国经济研究中心教授与杜克大学教授及北大老龄健康与家庭研究中心主任曾毅。
这一数据库主要是为有关老年人的研究服务。
现有的数据包括：1998 2000 2002 2005年。
包含变量：性别、年龄、属相、出生日期、出生地、婚姻、受教育程度、以前所从事行业、生活能力、疾病、看病花费等信息。
可做的研究：（1）老年人的居住安排（跟儿子住，还是跟女儿住）；（2）老年人的疾病状况。
（3）老年人医疗支出结构分析。
（4）所从事行业对以后健康的影响。
7.CFPS(Chinese Family Panel Studies)（使用数据需签署协议，获得大学授权）：大学中国社会科学调查中心简介：“中国家庭动态跟踪调查“（CFPS）是大学中国社会科学调查中心整合大学社会科学各院系的学术力量设计并组织实施的一项重大社会科学实证研究项目。
旨在通过跟踪搜集个体、家庭、社区三个层次的历时数据，反映中国社会、经济、人口、教育和居民生活质量的变迁，为学术研究和政府决策提供第一手的实证数据。
包含变量： CFPS2008年测试调查的问卷分为村/居问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种。
其中，村/居问卷的调查容包括：村/居基础设施概况、人口和劳动力资源概况、自身及周边环境、基层选举、财政收入与支出，以及日常消费品价格等。
家庭问卷的调查容包括：家庭成员结构、日常生活基本设施、社会交往、住房、家庭经济、农业生产与销售等。
成人问卷的调查容包括：教育、婚姻、职业、日常生活、健康、养老、社会保障、社会交往、价值观、以及基准测试等。
少儿问卷的调查容包括：学业情况、日常生活、健康、职业期望、与父母关系、成长环境、社会交往、价值观、以及基准测试等。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。
（11）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（12）住房解决方式问题。
（13）农村非正规金融问题（借款）。
（14）家庭消费的决定因素及模式变化。