中国经济数据解读[1]

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中国县域统计年鉴数据处理青海各区县2024-2024多年宏观经济指标数据分析对比

青海是中国的一个省份，下辖8个地级市和1个自治州，共辖40个县。

为了进行青海各区县2024-2024多年宏观经济指标数据的分析对比，我们需要收集和整理这些数据，并从中提取出有用的信息。

首先，我们需要确定需要分析的宏观经济指标。

这些指标可以包括地区生产总值（GDP）、人均GDP、财政收入、财政支出、固定资产投资、消费水平、居民收入等。

接下来，我们需要收集2024-2024年各个区县的宏观经济指标数据。

这些数据可以从青海省统计局、各个地级市统计局以及各个县的统计局获得。

我们可以通过数据查询、调阅年鉴、统计报告等途径来获取这些数据。

一般来说，这些数据会以表格形式进行发布，我们需要收集这些表格，并将其转化成数字格式进行保存。

一旦我们收集到了这些数据，我们可以开始进行数据处理和分析。

以下是一个可能的分析流程：1.数据清洗和整理：将收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、统一格式、填补缺失值等。

确保数据的准确性和可用性。

2.数据计算和转化：对于一些指标，我们可能需要进行一些计算和转化。

例如，计算人均GDP可以通过将地区生产总值除以人口数来获得。

3.数据比较和对比：将各县的宏观经济指标数据进行比较和对比。

可以使用图表、表格等形式来展示数据。

比较可以是横向的，即同一年份不同县之间的比较；也可以是纵向的，即同一县不同年份之间的比较。

我们可以通过柱状图、折线图等形式来展示数据之间的差异和变化趋势。

4.查找关联性和趋势：通过对比分析，查找不同县之间的关联性和趋势。

例如，通过对比各县的居民收入和消费水平，我们可以判断不同地区之间的消费能力差异；通过对比各县的固定资产投资和财政支出，我们可以判断各县的发展重点和政府支持力度等。

5.解读结果和提出建议：根据数据的分析结果，我们可以解读不同县之间的经济发展差异，找出存在的问题和潜在的发展机遇。

并基于分析结果提出相关的政策建议和发展策略。

最后，我们需要将分析结果进行总结和归纳，撰写一篇大于1200字的报告，对青海各区县2024-2024多年宏观经济指标数据进行分析对比。

新中国成立70周年发展历程视域下解读中国经济发展——对“中国经

中共桂林市委党校学报第伯卷第4期理论前沿20伯年12月新中国成立70周年发展历程视域下解读中国经济发展——对“中国经济崩溃论”的有力回击O郝志强(江苏商贸职业学院社科教学部，江苏南通226000)［摘要］新中国70年发展成就举世瞩目。

我国在改革开放后经济迅猛发展的主要动力，是因为充分借鉴发达国家的先进技术和产业发展经验；新中国经济发展在改革开放前较为缓慢，是由于新中国建立时底子非常薄弱，加之帝国主义的封锁，以及放弃了“后发优势”；近些年“中国经济崩溃论”甚嚣尘上，是因为中国经济发展采用了不同于“华盛顿共识”的经济发展理论，这也反映出国际主流发展理论对于人类社会发展规律的认识不够深入、不全面。

因此，要构建中国特色社会主义现代经济学理论助力中国经济发展。

［关键词］新中国70周年；经济发展；后发优势；中国经济崩溃论［中国分类号］F012［文献标识码］A［文章编号J1671-1750(2019)04-0010-042019年是新中国建立70周年，建立新中国的主要目标就是要实现国家独立、民族解放和国家繁荣昌盛、人民生活富裕。

在中国共产党的坚强领导下，全国各族人民艰苦奋斗，由新中国之初的“一穷二白”面貌，逐步形成比较独立的、完整的工业体系和国民经济体系，在1964年和1967年分别成功研制岀原子弹和氢弹，1970年“东方红”人造地球卫星升空，社会主义建设成就令世界瞩目。

然而尽管如此，由于新中国建立时底子非常薄弱，加之帝国主义的封锁等种种原因，在改革开放之初，中国人均GDP仅为156美元，在当时世界上是比较落后的，农村人口占80%以上，85%左右的人口生活在国际绝对贫困线之下。

而且在当时，中国是一个偏内生性国家，出口远远大于进口，据世界银行统计数据显示,在改革开放初，中国进口占5.6%,而岀口仅为4.1%,两项之和不过10%,在岀口产品中主要是农产品。

这是新中国前30年的经济发展状况。

从改革开放后到2018年，中国经济平均增速达到9.4%,处于中高速增长阶段，这种长时间持续的经济快速增长在世界上其他国家、地区都是罕见的。

中国经济转型时期的劳动生产率——影响因素和增长分解

2022年第4期(总第253期)人口与经济POPULATION &ECONOMICSNo.4,2022(Tot.No.253)中国经济转型时期的劳动生产率影响因素和增长分解邓金锋,杨㊀娟(北京师范大学经济与工商管理学院,北京100875)摘㊀要: 十四五期间,国内经济发展进入新阶段,劳动生产率增速对于GDP 增速起着决定性作用,因此,有必要对经济转型时期劳动生产率的增长进一步分析,探究其增长源泉㊂对新古典增长模型进行扩展,并利用各省市1998 2019年数据,对劳动生产率进行回归估计和增长分解㊂研究的主要发现有:OLS 回归结果表明,中国劳动生产率在产业结构转变期间确实经历了结构性减速 ,但分解的结果表明,这种减速主要存在于低劳动生产率部门,对高劳动生产率部门反而有一定积极作用;回归和分解的结果表明,出口结构对劳动生产率的促进作用仅发生在低分位处,且总体效应较小;产业结构转变期的资本产出弹性更大,且资本深化仍是中国劳动生产率增长的最大动力;教育数量和教育质量对劳动生产率的影响在一定程度上取决于对方的水平,目前教育扩张对劳动生产率的增长仍有促进作用;转型期间劳动生产率的分布更加集中,表明省际间的劳动生产率存在趋同,分解的结果表明主要是由要素回报导致的㊂基于实证分析的结论,未来引导产业结构向生产性服务化发展,进而引导制造业向高端化发展是缓解转变期经济阵痛的重要途径;同时,兼顾教育数量和教育质量的教育扩张将更有益于劳动生产率增长㊂关键词:结构转变;资本深化;教育数量;教育质量;劳动生产率中图分类号:F249.22㊀文献标识码:A ㊀文章编号:1000-4149(2022)04-0122-17㊀DOI :10.3969/j.issn.1000-4149.2022.00.010收稿日期:2021-11-02;修订日期:2022-02-12作者简介:邓金锋,北京师范大学经济与工商管理学院硕士研究生;杨娟,经济学博士,北京师范大学经济与工商管理学院教授㊂一㊁引言自中国实施改革开放政策以来,经济体量实现了飞速增长;同一时期,其劳动生产率也经历了相似的增长过程㊂1978年,中国实际劳动生产率仅5176.6元;而到了2019年底,㊃221㊃邓金锋,等:中国经济转型时期的劳动生产率中国实际劳动生产率已经达到118003.1元,41年间增长了21.8倍㊂从图1可以看出,劳动生产率和GDP增长过程具有高度一致性,尤其是在2010年及以后,二者的增长速度基本趋同,在2014年以后,劳动生产率的增速已经超过GDP增速㊂从GDP和劳动生产率的关系不难发现,这意味着劳动生产率增速对GDP增速的影响不断提高,甚至直接决定经济增速①;同时,这也意味着中国在2010年前后跨过刘易斯拐点(准确地说,应该是刘易斯第二拐点),即由纯粹的劳动力数量不断增加带来的人口红利在逐渐消失[1-2]㊂①㊀由Y t=LP tˑL t,可以推导出经济增速ΔY t Yt-1ʈΔLP t LPt-1+ΔL tL t-1㊂其中Y t㊁LP t㊁L t分别表示t时期的GDP㊁劳动生产率和劳动力数量㊂图1㊀1978—2019年中国GDP增速和劳动生产率增速㊀㊀数据来源:国家统计局,/easyquery.htm?cn=c01 2010年以后,中国经济发展进入转型期㊂在达到刘易斯拐点之后,中国劳动力供给开始下降,劳动力成本不断增加,中国经济发展进入新常态㊂在这一新阶段,产业结构表现主要为服务业占比超过第二产业,制造业由资本密集型产业向技术密集型转变[3]㊂在新阶段下,基于要素和投资驱动的经济增长已不可持续㊂就劳动力要素来看,中国面临劳动力成本不断上升㊁劳动力供给持续下降㊁人口老龄化加速和生育率较低的问题[4-9];从资本要素投入来看,迈过2010年后,中国第二产业和第三产业的固定资产投资完成额增速呈下降趋势,2011年,中国第二产业和第三产业固定资产投资完成额增速分别为27.3%和21.1%,之后处于增长减速阶段,到2019年,增速分别下降至3.2%和6.6%㊂站在21世纪的第三个十年,中国经济发展面临的外部和内部环境更加复杂㊂一是2008年全球金融危机后,单边贸易保护主义抬头,且与民粹主义㊁逆全球化互相呼应[10]㊂二是2020年爆发的新冠肺炎疫情对全球经济造成巨大冲击,后疫情时代各国经济恢复缓慢,疫情反复给各国财政和货币政策带来巨大挑战[11],世界经济发展充满了不确定性[12]㊂三是十四五期间,中国发展面临的矛盾和问题集中在发展质量上,能否实现扩大内需㊁进一步优化经济结构㊁以创新促发展等目标将是中国经济实现高质量发展和2035远景规划目标的关键㊂实现经济高质量㊁持续发展,意味着需要不断提高劳动生产率㊂2021年3月,政府工㊃321㊃㊀‘人口与经济“2022年第4期作报告提出十四五期间全员劳动生产率增长高于国内生产总值增长的目标㊂单从数学意义上理解,这一目标似乎很容易实现,毕竟中国从业人员数量处于持续下降状态,只需国民生产总值保持增长即可㊂但从实际意义来说,这一目标是要求国内生产总值应由劳动生产率的提高拉动,保持合理与健康的劳动生产率增速将决定中国的经济发展速度和质量㊂深入分析影响中国劳动生产率增长的因素,有利于正确认识劳动生产率和经济增长,挖掘新时期经济增长的潜在动力㊂通过对新古典增长模型进行扩展,本文得到包含产业结构转变㊁资本深化和教育因素三方面的劳动生产率生产函数,并利用各省市1998 2019年数据进行OLS回归分析;进一步地,对不同阶段劳动生产率的增长进行RIF分解以探究不同因素的增长贡献㊂本文的意义在于:回归分析的结果肯定了中国经济在结构转型升级时期确实经历了结构性减速 ,但也认可产业结构转变的积极作用,即促进上侧分位数上的劳动生产率增长;同时,本文还发现教育数量和教育质量对劳动生产率产生影响时的相互影响㊂二、相关文献回顾在众多研究劳动生产率的文献中,可以按照影响劳动生产率的因素进行分类,这些因素包括:产业结构和全球产业链分工㊁资本深化㊁教育和人力资本㊁市场配置资源有效性㊁创新和技术进步㊁城市规模㊁环境等㊂本文主要关注产业结构㊁出口结构㊁资本深化㊁教育人力资本四方面与劳动生产率关系的研究成果㊂1.产业结构和劳动生产率把产业结构升级看作生产要素从低生产率部门向高生产率部门流动优化的过程,那么结构变化对经济增长具有正向作用[13-14];而鲍莫尔成本病观点认为,劳动力不断从进步部门转移到停滞部门,最终会导致整体生产率的降低[15]㊂1990年以后,非洲和拉丁美洲国家的产业结构工业化转变处于下降态势,那些依赖于自然资源出口的国家,劳动力从高生产率部门流向低生产率部门,导致整体劳动生产率降低[16]㊂有学者使用1973 1990年联合国工业开发组织39个国家和24个行业的数据对劳动生产率增长进行分解,发现尽管总体上产业结构服务化转变对劳动生产率有负向作用,但那些致力于发展电子行业的国家实现了劳动生产率更快的增长[17]㊂还有学者对俄罗斯1995 2012年劳动生产率的增长进行了分解,发现结构变化的影响是随着劳动生产率增速增加㊁随时间降低的[18]㊂罗宾森(Robinson)等对中国1978 1995年的经济增长进行实证分析,认为通过将要素资源从低生产率部门转移至高生产率部门,产业结构工业化对经济增长有正向影响[19];但是,李文兵等对1979 2005年中国的劳动生产率和全要素生产率增长进行了分解,认为三次产业结构转变期间没有产生明显的结构红利 [20]㊂对中国2010年后经济增长的相关研究认为,中国经济正在经历结构性减速 [21]㊂产业结构服务化对劳动生产率的负向影响被部分学者用于解释2011年以来中国经济增长的持续放缓,这一经济增长放缓的现象被称为结构性减速 [22],支持这一观点的逻辑是中国服务业发展滞后,其生产率相对工业部门生产率较低,向服务化转变导致经济增长放缓㊂陆明涛等也认为,在劳动人口增长减缓甚至负增长㊁资本投资下降㊁要素产出弹性下降的冲击下,结构性减速不可避免[23]㊂㊃421㊃邓金锋,等:中国经济转型时期的劳动生产率2.出口结构和劳动生产率发展中国家参与全球产业链分工,具备吸收发达国家技术实现劳动生产率快速增长的后发优势㊂卡茨(Kates)比较了1970 1996年期间拉丁美洲国家和美国的劳动生产率增速,拉丁美洲国家产业结构转向具备比较优势的原材料加工和劳动力密集型产业,使得这些产业的劳动生产率相比美国对应产业的劳动生产率差距减小,而其余产业的劳动生产率差距不断扩大[24]㊂孙文远和姜德波认为,基于比较优势和规模经济利益的获得㊁技术进步和技术溢出效应㊁企业和产业组织创新效应等途径,参与产品内国际分工对劳动生产率的提高有积极作用[25]㊂唐东波对中国2000 2006年参与全球分工的研究也发现,参与国际垂直分工对劳动生产率增长确实有正向作用,尤其对高新技术行业和低生产率企业的效应更大[26]㊂3.资本深化和劳动生产率资本深化即劳动力人均资本不断增加的过程,根据Solow增长模型,当经济处于平衡增长路径上时,劳均资本是稳定的;对于发展中国家来说,储蓄率偏高和外向型发展战略都意味着资本深化的持续性㊂有学者通过对1987 2005年中国劳动生产率的分解,认为储蓄是这一期间劳动生产率持续增长的主要原因,而这与中国对外开放过程中资本深化持续加深相关[27];类似的,毛丰付和潘家顺也认为1995 2010年间资本深化对地级市及以上城市劳动生产率的贡献最大,尽管这一影响呈缓慢下降态势[28];李谷成也认为资本积累及其深化是改革开放以来中国农业持续增长的重要原因[29]㊂4.人力资本和劳动生产率在内生增长理论中,知识和人力资本对全要素生产率的提高十分重要,进而影响经济的长期增长㊂在实证研究中,大多数学者使用教育人力资本作为代理变量,证实了人力资本提高对劳动生产率的促进作用㊂如费舍尔(Fischer)等人使用欧盟NUTS-2地区的观测数据,发现地区人力资本的相对提升对区域的劳动生产率确实有促进作用[30];兰加斯(Rangazas)对美国长期(1870 1970年)的劳动生产率研究表明,教育数量和质量能解释美国30% 40%的劳动生产率增长[31];其他的研究也表明人力资本对劳动生产率具有正向作用[32-37]㊂在现有关于中国劳动生产率的研究中,大部分学者从资本深化和要素结构转变的角度分析劳动生产率增长,少量研究考察了资本深化和教育人力资本的影响,前者忽视了中国经济发展过程中教育扩张的贡献,后者却没有考虑到结构因素的动态变化㊂此外,在研究教育人力资本对劳动生产率的影响时,大多学者仅考虑了教育数量而忽视了教育质量,虽然张海峰等估计了教育质量的影响,但是其使用的数据较早(1980 2005年),不能反映出高等教育扩张的效应[38]㊂综合已有文献,本文将考虑结构转变㊁资本深化和教育(数量和质量)人力资本对劳动生产率的边际影响和增长贡献㊂三、分析框架在对影响劳动生产率的因素进行实证分析时,主要使用的方法有两种,即回归和分解㊂回归的结果能直接反映在某一给定自变量X的水平上,X的微小变动对于因变量Y的影响,因此回归系数又被称为条件偏效应,回归系数即为均值处的偏效应㊂在某些情况下(比如㊃521㊃㊀‘人口与经济“2022年第4期研究性别收入差距和代际收入差异时),为了测量X 的微小变动对于Y 的边际分位数或者Y 的边际分布的其他函数的影响,可以使用RIF (Recentered Influence Function)回归[39]㊂对被解释变量的变动进行分解,有助于清楚认识不同解释变量的增长贡献㊂在部分文献中,学者们对劳动生产率的研究专注于劳动生产率变动成因的分解,比如,法格伯格(Fagerberg)[17]㊁佩内德(Peneder)[14]㊁蔡跃州和付一夫[40]等使用偏移份额分解法将劳动生产率拆解为进步效应和结构效应㊂偏移份额分解法对数据质量有一定要求,即需要知道各产业的投入和产出占比,在实证分析中,投入占比和产出占比数据往往由测算得出,存在一定缺陷㊂另一种新兴的分解方法是基于RIF 回归,这一方法和Oaxaca-Blinder 分解相似,但不同的是RIF 分解研究的是要素X 及其回报的变化对Y 在不同时期分布的影响[41]㊂本文将基于面板OLS 回归探讨各要素对于劳动生产率的边际效应,使用RIF 分解讨论引起不同阶段劳动生产率水平和分布变化的原因㊂下面介绍OLS 回归模型和RIF 分解方法㊂1.生产函数和OLS 回归模型基于Solow 增长模型,提出地区生产函数如下:Y i ,t =A i ,t (η1i ,t ,η2i ,t )K α1i ,t (h i ,t L i ,t )α2(1)㊀㊀其中,Y i ,t 表示国内生产总值;A i ,t 表示该地区同时期的全要素生产率,取决于地区的产业结构η1i ,t 和出口结构η2i ,t ;K i ,t 表示资本存量;h i ,t 为地区平均人力资本,L i ,t 表示劳动力人数,h i ,t L i ,t 的意义类似于有效劳动力;α1㊁α2分别表示资本产出弹性和劳动力产出弹性,满足α1>0和α2>0,这里对α1+α2不做具体设定①;脚注i 和t 分别表示地区i 和时间t ㊂根据方程(1)可求得劳均产出并进行对数变换,得到如下公式:ln y i ,t =ln A i ,t (η1i ,t ,η2i ,t )+α1ln k i ,t +α2ln h i ,t +(α2-α1-1)ln L i ,t (2)㊀㊀其中,y i ,t =Y i ,t /L i ,t ,即为劳均产出,也称劳动生产率;k i ,t =K i ,t /L i ,t ,为劳均资本存量㊂下面分别给出全要素生产率和人力资本的具体形式,设定为:A i ,t (η1i ,t ,η2i ,t )=A i e γ1η1i ,t +γ2η2i ,tξi ,t (3)h i ,t =eρ1lnS i ,t +ρ2lnQ i ,t -T +o (lnS i ,t ,lnQ i ,t -T )2ζi ,t(4)㊀㊀借鉴毛丰付和潘家顺对全要素生产率形成方程的设定[28],用方程(3)代表地区全要素生产率的生产函数㊂A i 表示地区在初始期的全要素生产率;η1i ,t 表示地区产业结构,η2i ,t 表示出口结构,作为在全球产业链中分工地位的代理变量;γ1㊁γ2均为大于0的常数;ξi ,t 表示对全要素生产率的外生冲击,且满足ξi ,t >0㊁E [ξi ,t ]=1和Var (ξi ,t )=σ21㊂用教育数量和教育质量表示人力资本,如方程(4)所示㊂S i ,t 表示教育数量,Q i ,t -T 表示教育质量,一般用教育投入表示,T 表示教育投入形成人力资本所需要的时间,o (lnS i ,t ,lnQ i ,t -T )2表示高阶项,尽管有学者认为教育数量对劳动生产率的影响大小在一定程度上受到教育质量的影响[38],但在这里对具体的函数形式不做设定,而是在实证分析中进行检验;ρ1㊁ρ2均为大于0的常㊃621㊃①在这里α1+α2可以不为1,根据龚关和胡关亮的测算结果,除了少数行业表现出规模报酬不变或规模报酬递增外,中国大部分行业表现出规模报酬递减[42]㊂邓金锋,等:中国经济转型时期的劳动生产率数;ζi,t表示对人力资本形成的外生冲击,满足ζi,t>0㊁E[ζi,t]=1㊁Var(ζi,t)=σ22和Cov(ξi,t,ζi,t)=0㊂将方程(3)㊁(4)进行对数变换后代入方程(2),可得到用产业结构㊁出口结构㊁劳均资本存量㊁教育数量㊁教育质量及总劳动力数量表示的劳动生产率增长方程:ln y i,t=θ0+γ1η1i,t+γ2η2i,t+α1ln k i,t+θ1ln S i,t+θ2ln Q i,t-T+(α2-α1-1)ln L i,t+α2㊃o(S i,t,Q i,t-T)2+μi,t(5)㊀㊀其中θ0=ln A i,θ1=α2ρ1,θ2=α2ρ2,μi,t=lnξi,t+α2lnζi,t,因此,有E[μi,t]=0和Var(μi,t)=σ21+α22σ22㊂方程(5)即为面板回归OLS模型,在回归结果中,残差即为初始的全要素生产率㊂2.RIF分解假设随机变量Y的分布函数为F Y,定义映射规则v:Fңℝ,F为满足|v(F Y)|<+ɕ的分布函数的集合,v(F Y)是刻画Y的分布的统计量,比如方差㊁分位数㊁基尼系数等㊂Xɪℝn 是影响Y的向量,分布函数为F X,假设F Y的条件分布函数为F Y|X且不受X的微小变动的影响㊂如果Y在Y=y处概率密度的微小变动(ε)导致Y的分布函数由F Y变成G Y,那么G Y=(1-ε)F Y+ε㊃1Y,其中1Y为特殊分布函数,当Y=y时取值为1,其余情况为0㊂进而可以得到影响函数(IF,Influence Function)的表达式如下:=∂v∂ε|ε=0(6)IF(y,v(F Y))=limεң0v(G Y)-v(F Y)ε㊀㊀IF的含义为:当Y的分布在Y=y处发生微小变动时,统计量v的变化量;在给定统计量的情况下,IF仅为y的函数,因此,必然有ʏIF(y,v(F Y))㊃d(F Y(y))=E[IF(y, v(F Y))]=0㊂菲尔波(Firpo)等定义了再中心化影响函数 (RIF)[39],表达式如下:RIF(y,v(F Y))=IF(y,v(F Y))+v(F Y)(7)㊀㊀同样,RIF也仅为y i的函数㊂在方程(7)等号两边求期望,得到如下方程:v(F Y)=E[RIF(y,v(F Y))]=ʏRIF(y,v(F Y))㊃d(F Y(y))=∬RIF(y,v(F Y))㊃d F Y|X(y)㊃d F X(x)=ʏE[RIF(y,v(F Y))|X=x]㊃d F X(x)=E[RIF(y,v(F Y))|X=x](8)㊀㊀根据方程(8),统计量v(F Y)等于RIF的无条件期望,同时也等于RIF的条件期望㊂这意味着把RIF作为被解释变量,X作为解释变量进行OLS回归,可以得到如下方程:RIF(y,v(F Y))=Xᶄβ+ i(9)㊀㊀那么v(F Y)=E[Xᶄβ]=X-ᶄβ^,这里β^即为无条件分位数效应(UPE,Unconditional Partial Effect),表示在X的均值处解释变量每提升一个单位,统计量v将变动β^㊂费尔南多(Fernando)基于菲尔波等人的工作[39],提出了使用半参数方法来确定反事实分布函数,并将分布函数的变化分解为系数效应和特征效应[43]㊂在数据中,只能观察到㊃721㊃㊀‘人口与经济“2022年第4期受到X 影响后Y 的分布函数F Y ,用C 表示反事实,设定Y 的反事实分布函数F Y C ㊂统计量v 的变动可以分解为:v =v (G )-v (Y )=v (G )-v (G C )+v (G C )-v (Y )=X -G ᶄβ^G -X -C G ᶄβ^C G +X -C G ᶄβ^C G -X -F ᶄβ^F=X -G ᶄβ^G -β^C G ()+X -G -X -C G ()ᶄβ^C G +(X -C G -X -F )ᶄβ^F +X -C G ᶄβ^C G -β^F()(10)㊀㊀在式(10)中,最右边等号后第一项为纯系数效应(Pure Wage Structure);第二项为权重分配误差(Reweighting Error),用于重新加权策略的质量,在大样本下期望为0;第三项为纯特征效应(Pure Composition Effect);第四项是模型误差(Specification Error),用于评估模型设定和RIF 估计的质量㊂第一项和第二项之和被称作系数效应(Total WageStructure),和Oaxaca -Blinder 分解类似;第三项和第四项之和被称作特征效应(Wage Structure Effect)㊂至此,本文提出了对劳动生产率阶段性变化特征的分析框架:使用OLS 回归可以直观体现各要素对劳动生产率的边际影响;RIF 分解可以用于讨论各生产要素对不同时期劳动生产率分布(统计量)变动的贡献大小㊂四、数据来源和趋势性描述本文使用的数据为1998 2019年各省(自治区㊁直辖市)宏观数据,文中所有的经济数据均按各地平减指数转换为1998年价格㊂下面根据各变量数据的收集和处理进行说明㊂劳动生产率由各省(自治区㊁直辖市)的年末GDP 与三次产业从业人员总数相比得到,数据均来自各省(自治区㊁直辖市)统计年鉴㊂图2是主要年份地区劳动生产率的核密度分布情况,从分布曲线的开口程度可以看出,地区间的劳动生产率差距有随时间缩小趋势,表现为后发地区对先发地区的追赶和趋同,这一现象也被称作经济发展的区域间溢出效应[44-45]㊂图2㊀主要年份劳动生产率(对数值)核密度分布产业结构分为以工业产值与非农部门产值之比表示的工业化结构和以服务业产值与非农部门产值之比表示的服务化结构,本文使用工业化结构指标,数据来自各省(自治区㊁直辖市)统计年鉴㊂㊃821㊃邓金锋,等:中国经济转型时期的劳动生产率按照孙永强和巫和懋的方法,出口结构被定义为各省出口总额中资本和技术密集型产品出口占比,他们选取了10个行业的数据[46];但是,各省在公布商品出口金额时采用的统计标准不同(分为SITC 标准和HS 标准),且部分省份并未公布细分行业出口数据,给数据整合造成困难㊂基于上述原因,本文使用高技术产品①出口金额占总出口的比重来表示出口结构,其中各地区高技术产品出口金额可由‘中国高技术产品统计年鉴“和‘中国科技统计年鉴“获取,总出口数据来自各省市统计年鉴㊂劳均资本存量为各地区资本存量与从业人员总数之比㊂单豪杰使用永续盘存法计算了中国各省1952 2006年的资本存量(1952年价格)[47],基于此,本文按照折旧率为10.96%计算,并根据固定资产投资价格指数将各省资本存量测算至2019年(1952年价格),再根据各省GDP 平减指数将资本存量转换成1998年价格,再除以从业人员数即可得到1998 2019年各省劳均资本存量㊂劳动力数据来自各省市统计年鉴㊂教育数量即各省从业人员平均受教育年限㊂根据‘中国劳动统计年鉴“公布的分地区从业人员接受教育程度分组构成计算得到,具体而言,平均受教育年限=小学占比ˑ6+初中占比ˑ9+高中占比ˑ12+大专占比ˑ15+本科占比ˑ16+研究生占比ˑ19㊂教育质量数据用生均教育经费支出表示,数据来自于‘中国教育经费统计年鉴“,目前该年鉴系列已经公布1995 2018年教育经费支出数据㊂本文使用的教育经费数据包括各地生均教育经费支出(由总的教育经费支出除以该年在校学生总数得到)㊁普通高等院校生均经费支出和普通中学生均经费支出,均换算成1998年价格㊂其他数据包括城镇化率㊁用就业占比表示的工业化结构,均来自各省市统计年鉴㊂表1给出了未经对数换算的样本数据的描述性统计㊂表1㊀样本的描述性统计结果变量名称样本量均值标准差最小值最大值被解释变量劳动生产率(万元)681 3.858 2.9010.47118.911解释变量产业结构(产值占比,%)6820.4840.0850.1600.655出口结构(%)6640.1790.19100.990劳均资本存量(万元)68111.25210.9130.12269.821劳动力平均受教育年限(年)6828.910 1.5722.08213.900劳动力总数(万人)681243317011207150滞后5年的生均经费支出(元)67953086801385.70051366滞后10年的生均经费支出(元)52433654185385.70034323产业结构(劳动力占比,%)6660.4010.0940.140.597滞后3年的高等教育生均经费支出(元)620146285772587344472滞后6年的普通中学生均经费支出(元)52742454123579.10028556城镇化率(%)6820.4770.1690.1520.942㊃921㊃①根据国家统计局公布的‘高技术产业(制造业)分类(2017)“,高技术产业(制造业)指国民经济运行中R&D 投入强度(即R&D 经费支出占主营业务收入的比重)相对较高的行业,包括:医药制造,航空㊁航天器及设备制造,电子及通信设备制造,计算机及办公设备制造,医疗仪器设备及仪器仪表制造,信息化学品制造6大类㊂㊀‘人口与经济“2022年第4期㊀㊀五、实证分析1.OLS回归(1)基准回归㊂按照方程(5),使用样本数据对各省(自治区㊁直辖市)劳动生产率进行回归估计,Hausman检验拒绝了原假设,因此使用固定效应模型,所有回归均控制了时间效应和地区固定效应,教育质量数据为三年平均值(滞后期和前后两年),回归结果如表2所示㊂第(1)至第(9)列的结果表明,产业结构工业化对劳动生产率有十分显著的正向作用㊂从系数大小来看,产业结构对劳动生产率的边际影响至少为0.273,这意味着在均值处,工业部门产值在非农业部门产值中的比重每提高0.01,劳动生产率将至少提高0.273%;对应的,在边际影响上,服务业产值在非农部门产值中的比重每提高0.01,劳动生产率将至少降低0.273%㊂这一估计结果同结构性减速的观点相符㊂表2㊀OLS回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)产业结构 1.059∗∗∗ 1.104∗∗∗0.419∗∗∗0.427∗∗∗0.273∗∗∗0.293∗∗∗0.317∗∗∗0.480∗∗∗0.487∗∗∗(0.140)(0.141)(0.112)(0.084)(0.081)(0.080)(0.081)(0.093)(0.092)出口结构0.210∗∗∗0.131∗∗∗0.102∗∗∗0.102∗∗∗0.103∗∗∗0.104∗∗∗0.055∗∗∗0.047∗∗(0.036)(0.028)(0.021)(0.020)(0.019)(0.019)(0.018)(0.018)劳均资本存量0.403∗∗∗0.161∗∗∗0.160∗∗∗0.155∗∗∗0.169∗∗∗0.160∗∗∗0.133∗∗∗(0.019)(0.018)(0.017)(0.017)(0.018)(0.020)(0.022)劳动力-0.825∗∗∗-0.830∗∗∗-0.816∗∗∗-0.834∗∗∗-0.857∗∗∗-0.849∗∗∗(0.038)(0.036)(0.035)(0.036)(0.037)(0.037)教育数量0.562∗∗∗0.545∗∗∗0.2110.455∗∗∗0.888∗∗∗(0.067)(0.066)(0.166)(0.070)(0.174)教育质量10.062∗∗∗-0.044(0.015)(0.050)教育数量ˑ教育质量10.050∗∗(0.023)教育质量20.0160.131∗∗∗(0.012)(0.044)教育数量ˑ教育质量2-0.060∗∗∗(0.022) _cons8.860∗∗∗8.826∗∗∗ 5.200∗∗∗21.287∗∗∗20.324∗∗∗19.716∗∗∗20.583∗∗∗22.187∗∗∗21.596∗∗∗(0.074)(0.075)(0.180)(0.743)(0.713)(0.713)(0.814)(0.830)(0.852) N681662662662662659659513513 (pseudo)R20.9620.9630.9770.9870.9890.9890.9890.9860.986㊀㊀注:表中回归均控制了时间效应和地区固定效应;变量教育质量1 表示滞后5年的生均经费支出,变量教育质量2 表示滞后10年的生均经费支出;∗∗∗p<0.01,∗∗p<0.05,∗p<0.1;括号内为标准误㊂出口结构优化同样对劳动生产率有显著的促进作用㊂出口结构(高技术产品出口占比)每提高0.01,劳动生产率在边际上至少提高0.047%㊂随着中国劳动力成本不断上升,以劳动密集型产品出口为主的贸易结构将不可持续,中国开始实施创新驱动发展战略,鼓励支持企业创新,带动外贸出口产品向技术和资本密集型转变优化,在全球产业链分工中加速从下游转向中上游,高技术附加值产品出口占比增加,促进劳动生产率提高㊂第(4)至第(9)列的结果表明,资本产出弹性在0.133 0.169间,低于其他大部分㊃031㊃。

全球数字经济发展趋势及中国应对策略探析

全球数字经济发展趋势及中国应对策略探析摘要：在产业革命和科技革命双重力量的推动下，为全球经济的发展注入了新的活力。

尤其是近年来，随着数字技术逐渐朝着信息化、网络化、智能化的方向发展，与实体经济进一步融合而产生的数字经济，成为未来经济的增长的重要引擎。

自2019年以来，全球经济的增长受恶劣经济、政治和自然环境的影响，整体呈现下行的趋势，但作为新兴经济形式的数字经济仍保持了高速增长，数字产业化推动了传统产业模式的变革，对经济的拉动作用日益凸显，人类社会逐渐迈入了高效互联的数字化新时代。

破除数字经济发展的障碍，顺应全球数字经济发展的趋势并开辟出一条独特的发展道路，从而进一步抢占全球数字经济发展的制高点成为当前我国数字经济发展面临的重要课题。

关键词：数字经济；实体经济；国际竞争力；数字产业集群1.数字经济的相关概念及内涵（一）数字化的‘基本能力’和‘强化能力’数字化‘基本能力’包括基础设备能力、网路联通能力和获取基本服务的能力。

具体的讲，就是实现数字化运转所需要的计算机、手机等硬件设施及互联网、移动通信等网络设施还有借助数字化满足基本生活需求的交易和消费平台。

数字化‘强化能力’主要指数字化运用、数字化技能提升以及数字化环境建设能力等。

（二）数字经济数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。

[1]1.全球数字经济发展的趋势（一）数字经济规模庞大，经济体量逐年增长，占GDP的比重稳定提升随着全球经济数字化发展进程的加速，全球化产业升级也在如火如荼的进行着，传统产业逐渐朝着数字化、网络化、智能化的方向发展，数字经济成为全球经济发展的新动能，数字经济的规模不断增加，以美国为例，美国凭借其技术创新和比较优势，数字经济的规模稳居全球第一，早在2019年就达到13.1万亿美元。

中金公司解读中国统计指标：概念、方法和含义-793372

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目录
1) 房地产开发投资 ............................................................. 30 2) 商品房销售面积和销售额 ................................................ 31 3) 房屋新开工面积 ............................................................. 32 4) 土地购臵面积和成交价款 ................................................ 33 7. 服务业生产指数 .................................................................... 34 第二章收入 .................................................................................... 35 8. 企业利润 .............................................................................. 35 1) 营业盈余（收入法 GDP）................................................ 35 2) 工业企业利润总额 .......................................................... 36 3) 国有及国有控股企业利润总额.......................................... 37 4) 上市公司利润................................................................. 38 9. 工资和居民收入 .................................................................... 39 1) 城镇单位就业人员平均工资 ............................................. 39 2) 农民工月均收入 ............................................................. 40 3) 居民人均可支配收入 ....................................................... 41 10. 财政..................................................................................... 43 1) 财政收支 ....................................................................... 43 2) 财政存款 ....................................................................... 45 3) 机关团体存款................................................................. 46 4) 政府债务 ....................................................................... 47 第三章对外经济 .............................................................................. 49 11. 对外贸易 .............................................................................. 49 1) 货物贸易进出口（海关） ................................................ 49 2) 出口交货值 .................................................................... 51 3) 货物和服务贸易进出口（国际收支） ................................ 52 12. 直接投资 .............................................................................. 54 1) 外商直接投资................................................................. 54 2) 对外直接投资................................................................. 55

解读中国当前宏观经济形势-PPT精品文档

汽车的价格也是在下降，通讯。这都是表明你的支出是在下降的。
所以应该说，不会构成对于绝大多数，中等收入以上人的这种生活的实质性的影响。

本次课程内容介绍引起广泛关注的几大热点问题
政府的近忧远虑和宏观调控对策
① 对外贸易的不平衡问题
② 流动性过剩问题
③ 物价问题 ④ 房价问题
⑤ 股票市场的问题

中央电视台驻华盛顿记者侯明古：《华尔街日报》也指出，中国经济在快速发展的同时，可能面临通货膨胀的压力。另外，中国出口的高速增长，也许会使贸易摩擦事件增多。

中央电视台驻东京记者孙岩：大报之一的《朝日新闻》7月19日以及7月20日，连续两天对此方面内容都进行了报道，并发表了相关的一些分析性文章。它讲到中国国家统计局公布这些数据，说明中国经济正在以快步、稳定的势头向前发展。东京市民：日中关系在不断发展，变得更加友好，包括经济在内的各个方面都有很大进步。

中央电视台驻东京记者孙岩：日本《经济新闻》还发表了相关的一些评论性文章，该报同时认为，经济发展过快以及投资过热，应该在今后的发展过程中有所调控。建设投资依然很高，同时城市固定资产投资从今年上半年1月到6月来看，同比增长了26.7%。

中央电视台驻柏林记者季芸：中国和德国在亚洲和欧洲互为最大的贸易伙伴，《世界报》经济版头条文章表示，德国经济专家对中国经济的快速增长持积极的态度。而德国外贸与批发商联合会主席伯尔纳则表示，如果我们的合作伙伴有更多的资金，有更多的成就，那么我们之间的生意就更好做，机会就会越来越多。柏林市民：我为中国感到高兴，我想德国也会从中国经济的发展中得到益处，德国的经济地位将被中国取代。我没有不愉快的感觉，我的确为中国感到高兴。中国发展这么快，成为经济强国，我想这会给德国人在德国或中国就业提供更多的机会。

中国经济指标与数据解读

中国经济数据解读1.居民消费价格指数（CPI）定义：消费物价指数，英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。

重要性：非常高：消费者物价指数（CPI）是金融市场的一个热门的经济指标。

消费者物价指数决定着消费者花费多少来购买商品和服务，左右着商业经营的成本。

而且，消费者物价指数影响制定政府的财政政策、金融政策。

数据来源：国家统计局。

2.工业品出产价格指数（PPI）定义：工业品出厂价格指数是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数。

重要性：非常高：工业品出厂价格指数是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。

数据来源：国家统计局3.国内生产总值（GDP）定义：国内生产总值，Gross Domestic Product，简称GDP，是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

重要性：非常高：国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。

它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。

数据来源：国家统计局4.采购经理人指数（PMI）定义：衡量制造业在生产、新订单、商品价格、存货、雇员、订单交货、新出口订单和进口等八个方面状况的指数。

重要性：非常高：是经济先行指标中一项非常重要的附属指标，具有其高度的时效性。

目前全球已有20多个国家建立了PMI体系，有关机构已开始建立全球指数和欧元区指数，PMI指数及其商业报告已成为世界经济运行活动的重要评价指标和世界经济变化的晴雨表。

数据来源：中国物流与采购联合会网站5.城镇固定资产投资定义：固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。

2014年中国gdp国内生产总值经济数据分析中国经济形势gdp总量预示2015经济新常态

2014年中国gdp国内生产总值经济数据分析中国经济形势gdp总量预示2015经济新常态来源：十大品牌网发布：SD772[2015-01-20 10:44:43]进入栏目5【摘要】2014中国GDP总量达到636463亿元，同比增长7.4%，国新办新闻发布会上,国家统计局局长马建堂首次对外公布了2014年GDP中国经济数据，gdp增速滑落至1990年以来的新低，从环比看四季度国内生产总值增长1.5%，2014年中国国民经济运行在新常态下实现了稳中有进、进中提质。

专题：gdp中国经济经济数据2014年，面对复杂多变的国际环境和艰巨繁重的国内发展改革稳定任务，党中央、国务院坚持稳中求进工作总基调，牢牢把握发展大势，全力深化改革开放，着力创新宏观调控，奋力激发市场活力，努力培育创新动力，国民经济在新常态下保持平稳运行，呈现出增长平稳、结构优化、质量提升、民生改善的良好态势。

初步核算，全年国内生产总值636463亿元，按可比价格计算，比上年增长7.4%。

分季度看，一季度同比增长7.4%，二季度增长7.5%，三季度增长7.3%，四季度增长7.3%。

分产业看，第一产业增加值58332亿元，比上年增长4.1%；第二产业增加值271392亿元，增长7.3%；第三产业增加值306739亿元，增长8.1%。

从环比看，四季度国内生产总值增长1.5%。

一、农业生产形势较好全年全国粮食总产量达到60710万吨，比上年增加516万吨，增长0.9%。

其中，夏粮产量13660万吨，增长3.6%；早稻产量3401万吨，下降0.4%；秋粮产量43649万吨，增长0.1%。

谷物产量55727万吨，比上年增长0.8%。

全年棉花产量616万吨，比上年下降2.2%。

全年猪牛羊禽肉产量8540万吨，比上年增长2.0%，其中猪肉产量5671万吨，增长3.2%。

全年禽蛋产量2894万吨，比上年增长0.6%；牛奶产量3725万吨，增长5.5%。

二、工业生产运行在合理区间全年全国规模以上工业增加值按可比价格计算比上年增长8.3%。

《形势与政策》第二讲经济社会发展形势

经济实力大幅提升改革开放取得重大突破人民生活显著改善民主法制建设取得新进步文化建设开创新局面社会建设全面展开
1、经济实力大幅提升
①经济保持平稳快速发展，国内生产总值年均增长百分之十以上，经济效益明显提高，财政收入连年显著增加，物价基本稳定； ②社会主义新农村建设扎实推进，区域发展协调性增强； ③创新型国家建设进展良好； ④能源、交通、通信等基础设施和重点工程建设成效显著； ⑤载人航天飞行成功实现； ⑥能源资源节约和生态环境保护取得新进展； ⑦“十五”计划胜利完成，“十一五”规划进展顺利。
②社会主义新农村建设扎实推进，区域发展协调性增强
[案例4：从八方面加强农业和农村经济工作] 一是促进粮食稳定增产；二是大力发展畜牧业；三是抓好疫病防控；四是确保农产品质量；五是推进农业结构调整；六是防治农业污染；七是实行政策支持；八是深化体制改革。
中共十七大前后的经济社会发展走势及预测社会发展走势及预测主要内容?1十七大前中共在经济社会发展方面取得的主要成就?2当前我国经济社会发展过程中存在的主要问题及政策对策的主要问题及政策对策建议?3十七大之后中国经济社会发展趋势与预测?4十七大报告关于促进国民经济又好又快发展解读建议一十六大以来经济社会发展主要成就?经济实力大幅提升?改革开放取得重大突破?人民生活显著改善?民主法制建设取得新进步?文化建设开创新局面?社会建设全面展开1经济实力大幅提升?经济保持平稳快速发展国内生产总值年均增长百分之十以上经济效益明显提高财政收入连年显著增加物价基本稳定
经济总量世界排名靠前
[案例1：经济总量世界排名及GDP数据]
2006年GDP突破20亿大关, 2002年在世界排名第六名， 2005年超过了法国英国跃居第四位, 2006年与第三的德国差距缩小。年份 GDP亿元增速

中国经济数据解读完全手册：很久没看到如此正统全面的宏观分析框架

中国经济数据解读完全手册：很久没看到如此正统全面的宏观分析框架文|徐高，来自公众号光大宏观数据是经济分析的基础。

严格的经济理论和预测判断均需要以详实合理的数据做支撑。

认识理解经济数据是进行经济研究所需的基本素质。

宏观经济涉及多层面庞杂的数据，系统全面的掌握宏观数据体系，以及阅读、处理、分析、判断经济数据对宏观研究至关重要，卓越的经济理论以及准确的经济预测均建立在对数据的准确把控上。

特别对于转型时期的中国，宏观数据体系基本上依据市场经济需求建立，但尚未完全摆脱计划经济影响，理解中国经济数据更具复杂性。

本文简单介绍经济数据阅读处理基本方法，搭建经济数据体系，成系统的分类介绍各经济指标，力图使读者在形成数据系统框架的基础上掌握各经济指标，并准确运用。

然而受篇幅限制，本文在尽量做到对指标全面覆盖的同时，对各指标介绍的深度难免有限。

本文首先介绍宏观经济指标的阅读以及处理方法。

宏观指标以时间序列型居多，而宏观数据的变化往往反映经济走势，因而具有更为重要的意义。

在转型期的中国，统计技术与资料的限制使得累计值和当月值在月度与季度数据中成为普遍使用的两个概念。

寒来暑往，秋收冬藏。

生产活动的季节性变化意味着经济指标随季节出现涨落。

同比变化率是最为简单的消除季节性的方法，然而存在滞后性。

及时有效的分析短期经济走势，需要借助一定技术手段排除季节性因素，得到环比增速数据。

本文第二部分通过构建中国经济数据体系来系统介绍各经济指标。

我们以市场经济循环作为分析的起点。

从产出面、需求面和收入面构建实体经济指标体系。

循环表现为需求决定产出、产出创造收入、收入产生需求。

产出面以生产法GDP为总量指标，工业增加值、采购经理人指数等均是从生产面的不同侧面对经济情况进行描述。

而需求面GDP以支出法GDP为代表，与其三大子项消费、投资和净出口对应的有社会零售总额、固定资产投资以及货物贸易等更为高频的指标。

收入法GDP是从收入面描述经济的总量指标，包括劳动者报酬、企业盈余、生产税净额以及固定资产折旧四项，企业利润、就业、财政数据等从收入面对经济走势进行了描述。

中国经济潜在增长率的要素贡献、潜力空间与提升路径

中国经济潜在增长率的要素贡献、潜力空间与提升路径作者：何明洋陈曦来源：《当代经济管理》2022年第11期[摘要]基于生产函数模型结合H-P滤波的经济潜在增长率测算法，分析近年来我国劳动力、资本、土地、技术、数据等生产要素对于经济增长的贡献情况，在此基础上分情景测算2021—2035年我国各类生产要素和经济潜在增长率的潜力空间，研究发现：2012—2020年期间我国经济增速持续放缓主要源于资本存量和全要素生产率增速的明显回落，二者对于经济潜在增长率回落幅度的贡献率分别高达60%和30%，同期劳动力、土地要素的贡献率仅分别约为5%;2021—2035年期间，针对基准、乐观、悲观等不同情景组合，测算年均经济潜在增长率将位于3-92%～5-19%区间之内;劳动力要素对于经济增长的拖累作用将进一步显现，资本、全要素生产率两要素仍具有较大潜力空间，基准情景下二者对于经济潜在增长率的年均贡献率可分别达到45%和55%左右，成为推动我国基本实现社会主义现代化的重要动力源泉。

[关键词]经济潜在增长率;要素贡献;经济增长潜力;社会主义现代化;生产函数模型;H-P滤波[中图分类号] F061-2;F123-2[文献标识码] A[文章编号] 1673-0461（2022）11-0015-09一、引言《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出，当前和今后一个时期，国际环境日趋复杂，不稳定性不确定性明显增加，必须深刻认识错综复杂的国际环境带来的新矛盾新挑战，认识和把握发展规律，切实转变发展方式，推动质量变革、效率变革、动力变革。

当前和今后一个时期，中国经济发展进入转型升级的关口期，劳动力、资本、土地、技术等要素综合优势显著，具备向高质量发展阶段转变的诸多有利条件。

但是，也要注意到，在国内外环境日趋复杂多变的背景下，近年来中国经济增速持续放缓。

要素供给条件正在发生边际性、结构性、趋势性变化，在规模增速放缓的同时，不同要素对经济潜在增长率的贡献也随之改变，特别是劳动力等要素的支撑作用有所減弱，将对未来中国经济增长产生重要影响。

新经济形势下我国数据要素市场发展现状分析

新经济形势下我国数据要素市场发展现状分析摘要：数据要素市场是数字经济的重要组成部分，也是我国十四五时期经济发展和安全的关键领域。

数据要素市场对我国数字经济以及整个经济体系有着重要作用，数据要素市场可以提高数据资源的开发利用效率、推动数字经济与实体经济深度融合、提高全要素生产率、促进数据资源的公平分配、保障数据权益主体的合法权益、实现数据共享共治共赢等，从而更好地服务于我国经济体系现代化建设。

本文探讨了我国数据要素交易市场的背景以及现状，指出了我国数据要素市场建设政策存在的不足和改进空间，如资金支撑和人才支撑力度不够、政企合作模式不完善、数据创新能力有待提高等，并提出了相应的建议和对策。

关键词：数据要素市场；数字经济；数据资源；全要素生产率一、研究背景与意义“十四五”时期，我国面临空前复杂的市场环境。

数据要素作为信息时代的产物，在当前市场环境下具有举足轻重的地位。

数据要素是数字经济的核心引擎，是推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革的关键力量，是重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的全新动力，释放数据要素价值是“十四五”时期数字经济发展的导向和目标[1]。

2019年10月31日，党的十九届四中全会通过了《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，首次将数据要素与土地、劳动力、资本、技术等生产要素并列，从而确定了数据要素在当前新发展格局下的重要地位。

中国数据要素市场建设，是推动数字经济高质量发展的重要举措。

数据要素市场通过构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，促进数据合规高效流通使用，激发数据价值创造和价值实现，赋能实体经济数字化转型，增强经济社会发展新动能，实现全体人民共享数字经济发展红利[2]。

加速推进我国数据要素市场的建设，是当前“十四五”时期我国经济转向高质量发展的关键举措，对我国实现全面建设社会主义现代化国家的战略目标有着重要意义。

我国失业率数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，就业问题一直是社会关注的焦点。

失业率作为衡量就业状况的重要指标，其变化趋势对于政府决策、企业发展和居民生活具有重要意义。

本报告通过对我国失业率数据的分析，旨在揭示失业率的现状、特点及其影响因素，为政策制定者和相关机构提供参考。

二、数据来源与处理本报告所使用的数据来源于国家统计局发布的历年《中国统计年鉴》以及相关政府部门发布的就业统计数据。

数据主要涵盖了城镇登记失业率、调查失业率等指标，并对数据进行了一定程度的清洗和整理。

三、失业率现状分析1. 失业率总体水平近年来，我国失业率总体水平呈现出波动下降的趋势。

根据国家统计局数据，2012年我国城镇登记失业率为4.1%，到2020年下降至3.8%。

同期，调查失业率也从4.3%下降至3.8%。

这表明我国就业市场整体稳定，就业形势持续向好。

2. 失业率结构分析（1）性别结构：从性别结构来看，男性失业率略高于女性。

这可能与男性就业者面临的工作压力较大、就业竞争激烈有关。

（2）年龄结构：25-59岁年龄段的失业率相对较高，这可能与该年龄段就业者面临的工作经验和技能要求较高有关。

（3）学历结构：低学历者失业率较高，高学历者失业率相对较低。

这表明我国教育水平对就业竞争力有显著影响。

四、失业率特点分析1. 季节性波动：我国失业率存在明显的季节性波动，尤其在春节前后和毕业季。

这可能与季节性经济波动、企业招聘需求变化等因素有关。

2. 结构性矛盾：我国失业率存在结构性矛盾，即劳动力供需结构不匹配。

一方面，部分行业和地区劳动力供不应求；另一方面，部分行业和地区劳动力供过于求。

3. 地区差异：我国失业率存在地区差异，东部沿海地区失业率相对较低，中西部地区失业率相对较高。

这可能与经济发展水平、产业结构、就业政策等因素有关。

五、失业率影响因素分析1. 经济增长：经济增长是影响失业率的重要因素。

当经济增长放缓时，企业用工需求减少，失业率上升；反之，当经济增长加快时，企业用工需求增加，失业率下降。

经济普查后中国GDP数据解读之一

经济普查后中国GDP数据解读之一GDP总量、增长速度及人均GDP第一次全国经济普查后，国家统计局根据经济普查资料对2004年GDP进行了重新核算，并主要对1993年以来的GDP历史数据进行了修订。

经重新核算和修订后的GDP数据同修订前数据比较，在总量、速度、结构等方面都发生了不同程度的变化。

本文主要列示了经济普查后我国GDP总量、增长速度及人均GDP的修订数据，并对此进行简要对比分析。

一、根据经济普查资料核算和修订的GDP总量及速度根据经济普查资料初步测算，我国2004年GDP现价总量为亿元，比快报核算数增加了23002亿元，增幅为16.8%。

国际货币基金组织公布的2004年资料显示，中国GDP总量为16537亿美元，排在世界第七位。

数据修订后，我国GDP总量调整到19317亿美元，超过意大利，居世界第六位。

为了保持数据的可比性，按照国际惯例必须对GDP历史数据进行修正。

经过反复比较，国家统计局采用了国际上常用的趋势离差法，主要对1993年以来的GDP总量及增长速度进行了修订（见表1和表2）。

修订之后的GDP基本保持了原数据时间序列的变化趋势。

表1 经济普查后GDP总量修订情况表2 经济普查后GDP 增长速度修订情况年份修订后增长速度修订前增长速度数据变动GDP 第一产业第二产业第三产业 GDP 第一产业第二产业第三产业 GDP第一产业第二产业第三产业1993 14.0 4.7 19.9 12.1 13.5 4.7 19.9 10.7 0.5 0.0 0.0 1.4 1994 13.1 4.0 18.4 11.0 12.6 4.0 18.4 9.6 0.5 0.0 0.0 1.4 1995 10.9 5.0 13.9 9.8 10.5 5.0 13.9 8.4 0.4 0.0 0.0 1.4 1996 10.0 5.1 12.19.49.65.1 12.1 7.9 0.4 0.0 0.0 1.5 1997 9.3 3.5 10.5 10.7 8.8 3.5 10.5 9.1 0.5 0.0 0.0 1.6 1998 7.8 3.5 8.9 8.3 7.8 3.5 8.9 8.3 0.0 0.0 0.0 0.0 1999 7.6 2.8 8.1 9.3 7.1 2.8 8.1 7.7 0.5 0.0 0.0 1.6 20008.42.49.49.78.02.49.48.10.40.00.01.620018.3 2.88.410.27.5 2.88.48.40.80.00.0 1.8 20029.1 2.99.810.48.3 2.99.88.70.80.00.0 1.7 200310.0 2.512.79.59.5 2.512.77.80.50.00.0 1.7 200410.1 6.311.110.09.5 6.311.18.30.60.00.0 1.7从数据修订的结果来看，有这样几个特点：第一，GDP总量的修订幅度是逐年递增的，也就是说，距离普查年度越近，GDP总量的修订幅度越大；第二，在三次产业中，第三产业修订的幅度最大，各年的第三产业增加量都占当年GDP修订量的90%以上；第三，对GDP不变价增长速度的修订幅度均在0.8个百分点之内；第四，1993-2004年GDP速度的最高点和最低点所处的年份没有改变，1993年是这一时期GDP增长率的最高点，1999年是GDP增长率的最低点。

2011年全国各省市GDP总量排名

2012全国各省市GDP含金量排名，津沪京人均GDP超8万接近富国水平(2012-02-29 21:06:22) 【转载】近日，国家统计局公布，全国2011年GDP总量达471564亿元，增长速度为9.2%，增速虽与2010年相比有所下滑，但在欧债危机、新兴经济体增速回落和物价上涨的背景下，中国的增速依旧笑傲全球。

高速的GDP增长并不能真正地转化为民众的幸福指数，我国在住房、医疗、教育等方面依然与发达国家存在较大差距。

31个省份，23个国内生产总值(GDP)迈过万亿元大关。

2011年一年间，六个“万亿大佬”新晋，当年传说中的GDP“万亿俱乐部”迅速庞大起来。

津沪京人均GDP超8万接近富国水平统计表明，在31个省区市2011年人均GDP一览表中，共有25个省份的人均GDP超过4000美元，达到中等偏上国家水平。

全国2011年人均GDP实现5450美元，共有天津、上海、北京、江苏、浙江、内蒙古等11个省份超过全国这一平均水平。

其中，去年津、沪、京三地的人均GDP均超过8万元人民币，按年平均汇率折合1.2万美元，从2010年世界银行划分世界上不同国家和地区的贫富程度标准来看，已达中上等国家水平，接近富裕国家水平。

其中，天津去年的GDP总量为11190.99亿元，比上一年增长16.4%，其人均GDP为8.6万元，上海去年实现1.92万亿元，比上一年增长8.2%，人均GDP达到83390元人民币。

北京的数据则显示，2011年实现生产总值16000亿元，比上年增长8.1%，按照全市常住人口计算，人均生产总值同样突破8万元。

商务部国际贸易经济合作研究院研究员梅新育表示，京沪人均GDP达到中等富裕国家水平是我国经济发展的必然现象，预计未来如广州、深圳等城市也将会步入这一行列。

根据2010年世界银行对不同国家收入水平的分组标准：按人均GNI(国民总收入)计算，1005美元以下是低收入国家；1006-3975美元是中等偏下水平；3976-12275美元是中等偏上水平；12276美元以上为富裕国家。

2001_2012年我国对外贸易依存度分析报告

2001-2012年我国对外贸易依存度分析云林秋实（北京城市学院经济管理学部）摘要：自2001年中国加入世界贸易组织后，对外贸易在促进经济增长中的作用日益突出。

伴随着我国对外贸易规模的持续扩大，对外贸易依存度也远远高于世界外贸依存度的平均水平。

本文就2001-2012年中国对外贸易依存度的相关数据和其走势，分析了中国对外贸易依存度变化的原因，并针对我国对外贸易依存度偏高这一问题，提出了相应对策。

关键词：对外贸易外贸易依存度一、前言随着全球经济一体化的到来，世界各国的经济发展必然离不开对外贸易（foreign trade）。

对外贸易是一国与其他国家之间物质产品和服务交换活动的总和。

对外贸易是一国社会生产力发展到一定水平的产物，是一国参与国际分工、对外经济联系的重要形式。

一国对外贸易的规模和水平，是衡量该国国民经济发展程度、对外开放程度的重要指标。

除此之外，对外贸易依存度也是衡量一国或地区的经济对外贸易开放程度的重要指标。

对外贸易依存度亦称“外贸依存率”、“外贸系数”。

一国对贸易的依赖程度，一般用对外贸易额进出口总值（X+Y）在国民生产总值（GDP）或国内生产总值（GNP）中所占比重来表示。

在不同的国家或地区，计算对外贸易依存度的方法不同，在中国，一般选取国民生产总值（GDP）作为对外贸易总额的除数，即我国对外贸易依存度=（X+Y）/GDP*100%。

比重的变化意味着对外贸易在国民经济中所处地位的变化。

贸易依存度还可以用贸易总额在国民收入中所占比重来表示。

贸易依存度=贸易总额/国民收入总额。

外贸依存度分为出口依存度和进口依存度。

出口依存度=出口总额/国民生产总值；进口依存度=进口总额/国民生产总值。

二、我国对外贸易依存度现状近年来，随着我国对外贸易的加快发展，我国的对外贸易依存度也呈现出不断上升的势头。

自2001年中国加入世界贸易组织后，对外贸易在促进经济增长中的作用日益突出。

伴随着我国对外贸易规模的持续扩大，对外贸易依存度也远远高于世界外贸依存度的平均水平。

中国经济增长速度放缓的理论与实证分析--基于扩展的哈罗德-多马增长模型

中国经济增长速度放缓的理论与实证分析--基于扩展的哈罗德-多马增长模型李学林【摘要】目前阶段中国经济增长是非均衡增长，其典型化事实不同于基于均衡增长的卡尔多事实。

哈罗德—多马模型是一种非均衡增长模型。

在扩展哈罗德—多马模型的基础上，可以分析中国经济增长的运行机制。

在中国经济非均衡高速增长的过程中，也孕育了经济增长必然放缓的内在矛盾。

近来经济增长速度的下滑趋势是中国经济非均衡增长模式演化的必然结果，是经济增长的新常态。

%The recent China's economic growth is a kind of unbalanced growth,so the stylized facts of China's economic growth are different from Kaldor's stylized facts which are based on a kind of balanced eco-nomic growth.An extended Harrod-Domar Model can be used to analyze the mechanism of economic growth in China.The decline of economic growth rate must take place after the process of rapid economic growth.It is the result of China's unbalanced economic growth according to the model.【期刊名称】《首都经济贸易大学学报》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P3-8)【关键词】经济增长;哈罗德-多马模型;卡尔多事实;新常态【作者】李学林【作者单位】天津外国语大学国际商学院，天津 300270; 中国社会科学院经济研究所，北京 100836【正文语种】中文【中图分类】F124.1中国经济在改革开放以来持续了30多年的高速增长，近来出现了经济增长速度放缓的明显趋势。

专题3-数字中国建设整体布局规划解读(1)

目录我国大数据战略数字中国规划解读数字中国对各行业的影响我国大数据战略发展过程数据正式成为与土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素数据对其他生产要素的作用数据作为新型生产要素，对土地、劳动力、资本、技术等生产要素具有放大、叠加、倍增作用，正在推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革。

数据经济核心资源和生产工具的变化我国数字经济持续高速发展《十四五规划》重点发展七大数字经济重点产业第五篇加快数字化发展建设数字中国迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

二十大报告中对“数字中国”的定位数字中国制造强国质量强国航天强国交通强国网络强国社会主义现代化强国目录我国大数据战略数字中国规划解读数字中国对各行业的影响中共中央国务院印发《数字中国建设整体布局规划》数字中国建设“2522”整体框架《数字中国建设整体布局规划》意义《数字中国建设整体布局规划》指导原则《数字中国建设整体布局规划》两阶段目标《数字中国建设整体布局规划》2522框架布局数字中国建设——2大基础••••••数字中国建设——5位一体 • • •• ••••••• •• •政务•••••••••••目录我国大数据战略数字中国规划解读数字中国对各行业的影响《数字中国建设整体布局规划》对各行业数字化发展的意义43211中国数字化业务支出规模与增长654,314386,093202320262023-2026总支出：2.06万亿美元Source：IDC，Worldwide Digital Transformation Spending Guide，2022 V2166.1 9 4.1 16.3 10.2 22023 2026 2023-2026总规模： 5,133亿美元 2023 2026 2023-2026总规模： 531亿美元中国整体云市场包括云服务、云相关的I T 服务、云基础设施建设中国人工智能市场包括A I 相关的硬件、软件和服务 S ou r ce ： I D C ，中国整体云计算市场预测, 2022-2026， 2023年1月 S ou r ce ： I D C ， W or l d w i d e B l ack B oo k 3r d P l at f o r m E di t i o n ， 2022 V 4 中国人工智能市场规模(10亿美元)与增长中国整体云市场规模(10亿美元)与增长34。