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tag 标签: 统计局

相关日志

分享 关于流动人口
gordon 2016-2-17 07:50
流动人口2015年比2014年减少570万人,这个数据在统计局的公报里面可以轻松找到,即“全国居住地和户口登记地不在同一个乡镇街道 且离开户口登记地半年以上的人口(即人户分离人口)2.94亿人,比上年末减少377万人,其中流动人口为2.47亿人,比上年末减少568万人。” Kyle Bass认为这是中国硬着陆的一个证据,意味着城镇工作机会的减少,削弱中国城市化进程。 流 动人口和人户分离人口的区别,在于流动人口的人户分离不在同一个城市内,而是跨城市的。只要仔细观察统计口径,我们便知道流动人口代表的不光是农村和城市 之间的流动,还包括了一二三四五线城市之间的人口流动。流动人口的减少,在目前的情况下, 反映出小城市的不断发展和机会的增加,也反映了特大城市对劳动力 的要求在提高 ,而很难用来说明中国的城市化进程在反转。 *************************************************************************** 瞅瞅就知道了嘛,呵呵
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分享 全国商品房库存创历史新高 可供超过2000万人口居住
热度 15 坚持到底 2016-1-20 11:22
2015年末,商品房待售面积71853万平方米,比去年11月末增加2217万平方米。其中,住宅待售面积增加1155万平方米。如果按照各地统计中常常提到的人均住房面积35平方米来计算,“空置”住房可供超过2000万人口居住。 第一财经日报 林小昭 尽管2015年以来多次出台托市新政,央行也多次降息降准,楼市整体呈现复苏的态势,但商品房库存仍继续增加,创下历史新高,引发各界忧虑。 19日,国家统计局公布的数据显示,2015年,商品房销售面积128495万平方米,比上年增长6.5%,增速比去年1~11月份回落0.9个百分点。商品房销售额87281亿元,增长14.4%,增速回落1.2个百分点。 2015年末,商品房待售面积71853万平方米,比去年11月末增加2217万平方米。其中,住宅待售面积增加1155万平方米。如果按照各地统计中常常提到的人均住房面积35平方米来计算,“空置”住房可供超过2000万人口居住。此前甚至有不少媒体报道称,现有空置房可解决近2亿人的住房问题。 中原地产首席市场分析师张大伟对《第一财经日报》分析称,全国商品房待售面积以及住宅待售面积均再度攀升,而且达到历史峰值。可见虽然本轮市场回暖使得部分一二线城市的市场库存有所回落,但全国范围来看化解库存压力依然刻不容缓。 张大伟说,2015年以来一系列的政策刺激之下,楼市确实出现了明显回暖,但楼市分化进一步加剧,特别是一二线的火热掩盖了三四线的低迷。这种情况下,房地产市场走势依然堪忧。在库存高企的压力下,销售回暖短期内未能带动投资复苏,全国开发投资持续走低。 数据显示,2015年,全国房地产开发投资95979亿元,比上年名义增长1.0%(扣除价格因素实际增长2.8%),增速比去年1~11月份回落0.3个百分点。这也是该数据自2014年起连续24个月呈下滑趋势。 与投资下滑相对应的是土地购置的下降。2015年,房地产开发企业土地购置面积22811万平方米,比上年下降31.7%,降幅比去年1~11月份收窄1.4个百分点;土地成交价款7622亿元,下降23.9%,降幅收窄2.1个百分点。 易居研究院智库中心研究总监严跃进对《第一财经日报》分析称,土地出让之所以降幅还比较大,主要是三四线城市拖了后腿。实际上目前一二线城市总体表现不错,部分城市的高溢价率现象依然很突出。 日前,国土部下属中国土地勘测规划院发布了去年四季度全国主要城市地价监测报告称,纵观全年,多层级各方面的政策累进加力,去库存的明确指向促进了楼市年末回暖,但整体地价并未同步表现出明显变化,去年四季度住宅地价的环比增速较上一季度微幅放缓,仅有局部热点城市受限于供需状态的长期紧张,表现为持续升温态势,主要体现在一线城市及个别二线城市。 张大伟说,投资及出口表现不佳成为拖累经济下行的两大主因。而固定资产投资之所以增长缓慢,房地产开发投资增速回落幅度较大是一大原因,我国房地产开发投资增速自2014年以来持续下滑。房地产业不仅对宏观经济造成较大负面影响,而且由于房企整体购地意愿低迷,使得地方土地出让收入大幅回落。 他认为,数据表明目前楼市依然在去库存节奏中,但分化的市场给未来政策出台设置了很大的问题,目前一二线已经出现明显上涨,普遍性的刺激政策出台会导致已经上涨的一二线市场继续火热,而对三四线来说,刺激政策的影响力度越来越弱。 “毕竟一二线占全国房地产市场的比例很少,如果三四线不完成去库存,中国房地产市场就难以继续起到拉动经济的作用。”张大伟认为,接下来楼市政策环境在继续维持宽松格局的同时,需要在促成交、缓供应、调结构等方面多管齐下来化解库存。
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分享 一季度铁路货运量降9%,用电量增0.9%,一季度gdp增长7%。统计局太牛逼了 ...
热度 21 silentdarkness 2015-4-16 13:58
政府可以解散,但是统计局必须要保留
962 次阅读|13 个评论
分享 统计数字会撒谎之“相关”与“无关”
热度 8 就爱抬杠 2012-6-20 09:08
统计自身往往不是目的,国家统计局一发布宏观经济数据,各方就纷纷开始出来解读。所谓“解读”,也可以看作是找到几个变量之间的关系。如果确认它们是“相关”的,可能就要根据分析结果采取进一步的行动。问题是,如何判断是否确实“相关”,或者更准确点说,“相关”的程度到底有多少? 在自然科学领域,这个问题其实比较简单。数学上只有几条公理,剩下的都要靠推导得出,如果确实“相关”,则这种关系是绝对的,边界是清楚的;换到物理领域,定律都是靠实践总结的,都有自己的适用范围,然而在适用范围内也是精确的,或者说精确度是可以描述的,是确定的,神九能与天宫对接已经再清楚不过的说明了这个道理。也就是说,在数学或者物理领域里面,“相关”就是“相关”,“无关”就是“无关”。 同样的情况,在社会领域则有不同。社会领域最大的问题是无法在相同的环境下做实验来验证理论的正确。我们可以从逻辑上推导出一些关系,但是否真的“相关”只能通过统计来验证,而统计本身,正如我们前面所说到的,误差和误会比比皆是。反过来,如果有了统计结果,想法去找出其中的逻辑关系,这个就叫做“数据挖掘”,或者换个说法,叫“牛奶可乐经济学”,“生活中的经济学”,“魔鬼经济学”等等,反正名字多得是。 这许许多多“经济学”里,最著名的可能是“啤酒尿布经济学”,说的是有超市把啤酒和尿布放在一起,因为爸爸被妈妈支使着来买尿布时,都会顺手购买自己喜欢的啤酒,因此这两种商品销量都大增云云。事实上,还真有人写了本书,名字就叫“啤酒与尿布”。问题是,很少有人去想一想,你去过的超市,真的有把啤酒和尿布放在一起的吗?作为一个可能去买啤酒的人不妨思考一下,你的一生中买尿布和买啤酒的时间能有多久是重叠的?剩下的日子里,对尿布有过实际生活体验的你,会不会在潜意识中试图避开那玩意旁边的啤酒? 如果说得更明白一点,就是统计上的“相关” 并不一定意味着逻辑上的“相关”。很多时候相关关系是由于机缘巧合产生的,这往往是由于样本容量不够大,譬如前文举的牙膏治愈率的例子。还有的时候可能是互为因果关系,逻辑上难以确定何为因,何为果。 还有的时候,虽然变量之间相互没有什么影响,但的确存在着某种相关关系。例如近二十年来物价都涨了很多倍,这是由于经济的发展和通货膨胀导致的。如果任意拿出两种物品的价格来做分析,相关性肯定成立,但一定有逻辑关系吗?大部分没有。或者像有的人说的那样,A涨价了,所以“人”涨价了,“人”涨价了,所以B涨价了。这种放之四海而皆准的道理不说也罢。 说到这里,误导是怎么产生的,其实也比较清楚了。譬如有研究显示,五十年代牛奶消费量和癌症发病率有正相关性,英国妇女癌症发病率比日本妇女高,而当时英国牛奶消费量要高得多。问题是,牛奶真能导致癌症吗?其实更可能的原因是,癌症发病率和寿命高度相关,而在研究期间,英国妇女的平均寿命比日本妇女长12岁。 最近,英国格拉斯哥大学研究者日前对6000余名21至75岁受访者进行了长达37年的追踪调查,结果发现318人在这一时间段内患上前列腺癌,而这些患者此前大都一天喝至少7杯茶,据此一天喝7杯茶以上的人罹患前列腺癌的几率比一天喝茶低于3杯者要高出50%。但是,导致前列腺癌的因素很多,一天多喝3~4杯奶茶的人坐的时间很可能比一般人长,膀胱里的尿液也比其他人多,这都是可能的因素。在找不到逻辑关系之前,做出这样的结论需要慎重。 反过来的例子也不是没有。最近古越龙山黄酒中的致癌物EC问题掀起轩然大波。而且更加糟糕的是,陈酒本来是卖点,而实际上越陈的酒EC含量越高,三年陈每千克0.16毫克,九年陈0.32毫克,而三十年陈就到了1.26毫克。对此,古越龙山声明,黄酒有数千年历史,“但至今没有发现因饮用黄酒致癌的案例发生”。不过我们是否可以想一想,要满足怎样的条件,古越龙山才能承认这是“因饮用黄酒致癌的案例”? 在美剧《The Practice》里面,有个经典的案例。高压线附近的居民有11个患了癌症,经过法庭质证,原告并不能提出高压线导致癌症的科学证据,但被告方州政府也不能提出反证,证明这两者之间肯定没有关系。法庭辩论时,辩方就此发问,有没有可能是水的问题,附近农场的农药问题,附近超市的食品问题……?辩方认为举证责任在控方。而控方说,这些都是政府的责任,政府有责任查清这些问题。但在过去的这么多年里,政府只组织了对高压线致癌问题的研究并得出没有相关性的研究结论,对其他因素并没有去组织调查。要么政府失职,要么政府隐瞒,总之政府要赔偿。 那么对于这样的有一定相关性,但又找不出因果关系的统计数据,法庭是怎么处理的呢?陪审团受了律师辩论的感染,判州政府赔偿3600万美元。被告要求法官不顾陪审团裁决,径直宣判。法官说,我本来期待陪审团能够注意到其中并不存在因果关系,但陪审团没有这样做,因此我宣判被告无需赔偿。 这就是理智和感情在处理统计数据上的差别。
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