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中国各省GDP数据“干净”了吗?

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 中国超过70个县市告别“唯GDP论”的时代,取消GDP考核,以环境和民生的考核导向取而代之。 所以明显迹象显示地方政府不再唯GDP论,数据“干净”了。是这样吗? 事实证明各省GDP总量与全国GDP之间的差受季节性模式影响。追踪过去十年的数据,一般来说,一季度的差值总是较低的,二季度和三季度会升高,然后在四季度略有回落。 这些城市的官员正是通过基于GDP的政绩考核打造成功仕途的,这使得他们很难调整政策焦点。 所以一季度的数据可能是个“烟雾弹”,暗示官方GDP数据遵循某种诡异的季节性模式。 而因为一季度中国尚处在冬天,天气较为寒冷,也是每年工程建设周期的低点。 这种季节性因素直接导致了地方和全国GDP数字对不上,因为事实上,地方GDP所有夸大的数字都来自投资领域。

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数据分析【国家篇】

假期上网,无意中找到一张有趣的图,数据来源应该是世界银行 2015年人均名义GDP世界分布图 人均名义GDP的公式是: 企业收入+政府收入+居民收入 / 来一张长图看看各个国家2015年的人均名义GDP数据来源于世界银行) 亚洲地区人均名义GDP最高的是中国澳门。 摘抄2句知友的回答来描绘这个国家 中国大陆2015年人均名义GDP排行第70位,亚洲地区排行第8位,在中国澳门、新加坡、中国香港、文莱、日本、韩国、马来西亚的后面,对比2014 年的第80位,上升了10位,人均名义GDP年增长率为4.4%左右。 另外,中国台湾并没有列入世界银行的GDP统计里面,韩国、日本、新加坡虽然2015年排行有所上升,但人均名义GDP在世界银行的计算方式都是下降的,韩国下降2.7%,日本10%,新加坡5.5%。

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    数据看中美】中美经济的差距到底有多大?

    1、经济规模 从GDP总量来看,根据世界银行公布的数据,按现价美元计算,2016年中国GDP为11.20万亿,居世界第二,美国为18.57万亿,尚有7.37万亿的差距,我们预测中国的经济总量超过美国仍需十年以上的时间 根据世界银行数据,2016年中美两国的人均GDP(2010年不变价)分别为6895美元和52195美元,美国的人均GDP中国的7.6倍。 基于世行估计的人口数据估算人均GDP中国在2050年的人均GDP为3.73万美元,美国为8.78万美元,差距仍然巨大。 ? 观察中国不高的人均数据,会把中国当成一般发展中国家。而这正是评论中国经济时易犯的错误之一。 跳出一系列国际指标,中国经济的真实情况是怎样的呢? 中国的实际生活水平远好于一般发展中国家,更为重要的是,虽然美国等发达国家的人均GDP人均收入数值远高于中国,但在财富数据上却迅速被中国逼近—— 安联保险的2017年全球财富报告认为,中国大陆人均财富排名升至全球第

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    数据告诉你】中美经济的差距到底有多大?

    1、经济规模 从GDP总量来看,根据世界银行公布的数据,按现价美元计算,2016年中国GDP为11.20万亿,居世界第二,美国为18.57万亿,尚有7.37万亿的差距,我们预测中国的经济总量超过美国仍需十年以上的时间 2、经济发展水平(人均GDP人均GDP是衡量国家经济发展水平最常用的单一指标。 根据世界银行数据,2016年中美两国的人均GDP(2010年不变价)分别为6895美元和52195美元,美国的人均GDP中国的7.6倍。 基于世行估计的人口数据估算人均GDP中国在2050年的人均GDP为3.73万美元,美国为8.78万美元,差距仍然巨大。 中国的实际生活水平远好于一般发展中国家,更为重要的是,虽然美国等发达国家的人均GDP人均收入数值远高于中国,但在财富数据上却迅速被中国逼近—— 安联保险的2017年全球财富报告认为,中国大陆人均财富排名升至全球第

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    数据时代:GDP统计过时了吗?

    国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据,是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来,GDP甚至成了衡量经济成败的标准。 而事实上,全球至少五个国家十几家公司都在供应iPhone的配件,每部iPhone价值中仅有约10美元最终流入中国经济中。 作为发达国家的GDP增速并不如一些发展中国家高,但我们发现这些国家间经济发展的质量差距却在拉大。 假如一座钢厂形成污染,其清理污染的费用会增加GDP,受到污染伤害的工人或居民的医疗费用也会增加GDP中国人民大学统计学院院长赵彦云表示,国民经济核算统计集中系统整体的统计反映,而对于一些例如环境保护与生态经济、交通运输、旅游业、政府财政收支及收入分配调节、货币金融体系、科技创新、文化产业统计需求是不能有效满足的 那么,在大数据时代,GDP统计指标应该如何完善呢?对此,专家认为,应该优化GDP核算数据的来源,保证GDP核算数据的准确性与真实性。

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    数据时代:GDP统计过时了吗?

    国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据,是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来,GDP甚至成了衡量经济成败的标准。 而事实上,全球至少五个国家十几家公司都在供应iPhone的配件,每部iPhone价值中仅有约10美元最终流入中国经济中。 作为发达国家的GDP增速并不如一些发展中国家高,但我们发现这些国家间经济发展的质量差距却在拉大。 假如一座钢厂形成污染,其清理污染的费用会增加GDP,受到污染伤害的工人或居民的医疗费用也会增加GDP中国人民大学统计学院院长赵彦云表示,国民经济核算统计集中系统整体的统计反映,而对于一些例如环境保护与生态经济、交通运输、旅游业、政府财政收支及收入分配调节、货币金融体系、科技创新、文化产业统计需求是不能有效满足的 那么,在大数据时代,GDP统计指标应该如何完善呢?对此,专家认为,应该优化GDP核算数据的来源,保证GDP核算数据的准确性与真实性。

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    数据告诉你,垃圾回收动起来(只要开始,都不算晚)!

    人均收入越高的国家,制造的塑料垃圾越多。如美国人均每天制造0.3千克塑料垃圾。中国人均0.15千克。 GDP(美元)", 8 y = "人均每天生成的塑料垃圾(千克)", 9 title = "塑料垃圾与人口收入的关系", 10 subtitle = "颜色为人均 人均收入越高的国家,垃圾回收率越高。如美国塑料垃圾回收率为90%。中国仅为25%。可见人均收入最高的25%国家已建立有效的垃圾回收系统。所以垃圾回收能明显高于其他国家。 GDP(美元)", 14 y = "塑料垃圾回收率", 15 title = "塑料垃圾回收率与人口收入的关系", 16 subtitle = "颜色为人均GPD组; 中国人均每天将生成越来越多垃圾。目前中国还处在较低的垃圾回收率。所以建立有效的垃圾回收系统迫在眉睫。上海市的垃圾分类立法将成为其他城市的学习榜样。

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    最新中国城市GDP排名出炉,经济版图巨变!

    国家统计局公布:2019年中国国内生产总值GDP达990865亿元,同比增长6.1%,明显高于全球经济增速。 城市GDP方面:截至2020年3月4日,全国城市去年经济运行数据多已公布,根据信息汇总,2019中国城市GDP(经济总量)百强排名如下,后附2017年排名进行升降变化对比: 1.上海38155亿元,人口 亿元,人口:731万 (2017年GDP排名:18) 24.西安(陕西1)9321亿元,人口:1255万 (2017年GDP排名:21) 25.烟台(山东3)7653亿元,人口:713万 (2017年GDPGDP排名:35) 31.昆明(云南1)6475亿元,人口:727万 (2017年GDP排名:40) 32.沈阳(辽宁2)6470亿元,人口:832万 (2017年GDP排名:33) 33.厦门(福建 ---- <全国部分省市最新人均gdp排名发布> 天津人均GDP大幅下调,丧失领先地位 山东人均GDP已落后于对口扶贫的西部重庆 且低于全国平均水平 ? 你所在城市进入排名了吗?在前进还是退步?

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    这份震惊全球的幸福数据分析报告揭开了答案!

    2021全球幸福指数排行榜top10-bottom10 虽然幸福概念的界定不一定明确,但从数据角度却能发现一些线索:幸福感高的国家,在人均GDP,社会支持,预期健康寿命,社会自由度,信任宽容度等方面,是高于其他国家的 从上图中可以看出,与幸福指数最相关的变量是人均GDP。 小编分析了幸福度排名前50的各个国家,大致可以判定,幸福指数与人均GDP呈线性正相关关系。具体情况可以参照下图。 ? 居民幸福指数与人均GDP之间的关系 那人均GDP又是与哪些因素有关? 深入研究后我们才知道,人均GDP和预期健康寿命正相关性是最强的。因此我们首先考虑幸福指数、预期寿命和人均国内生产总值之间的关系。 虽然在东亚地区排名垫底,也低于中国台湾(世界排名24)与中国香港(世界排名77)。 ? 中国幸福指数情况呈现 但是,我国的GDP水平正在稳步提高,人均国内生产总值也在稳健上升。 ? 本次数据来源Kaggle

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    数据说话:为什么中国这么富,我的工资却总不够花?

    数据上看,2017年,我国人均GDP已接近9000美元,距离跨越“中等收入陷阱”(即人均GDP超过12000美元)并迈入高收入国家阵营的距离已经越来越近,这无疑令人倍感振奋。 从图1可以清晰地看到,无论是城镇还是农村,人均可支配收入均显著低于同期的人均GDP,且与人均GDP的差距随着时间的推移正呈现出逐渐加大之势,这充分印证了国人收入水平已经越来越赶不上人均GDP增长的步伐, 从年度数据看,绝大多数年份里,财政收入的增长速度都显著高于GDP增速(参见图2)。 反观美国,1990年以来,劳动者报酬占GDP的比重平均值约为55%,高于中国7个百分点;虽说2010年以后略微有所降低,但也从未低于过52%。 通俗点讲,倘若拿2016年中美各自的GDP体量与劳动者报酬占比进行计算,那么中国老百姓的总收入将会比美国老百姓的总收入少45794.3亿美元,再考虑到中国人口比美国多了10亿人…… 中美两国,经济总量仅差一个排名

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    GDP、经济与社会数据下载网站整理

    继续今日的GIS数据获取整理,本次为GDP等经济、社会综合数据。 8.1.2 中国公里网格GDP分布数据集 •网址[2]:http://www.geodoi.ac.cn/WebCn/doi.aspx? Id=125   中国公里网格GDP分布数据集是中国科学院生产的GDP格网空间分布数据,包括2005年,2010年的数据,空间分辨率为1 km。 8.1.3 中国公里格网GDP数据 •网址[3]:http://www.geodata.cn/data/datadetails.html? dataguid=844414&docid=6666   中国公里格网GDP数据同样来自中国科学院,数据对应的年份较之前者更多,空间分辨率为1 km。

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    KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

    在本项目中,我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区,并通过查看每个国家的阶梯得分,社会支持,健康的期望寿命,自由选择生活,慷慨,对腐败的看法以及人均GDP,来探索亚洲22个国家的相似和不同之处 慷慨和人均GDP的分布是右偏的。 健康期望寿命的偏差大约是对称的。 两者之间存在很强的正相关关系: 阶梯分数和社会支持 健康期望寿命和人均GDP 之间存在强烈的负相关关系: 对腐败的看法和人均GDP 之间存在中等正相关: 阶梯得分和健康期望寿命 社会支持与健康期望寿命 东亚的社会支持中位数,阶梯得分,人均GDP和健康的期望寿命最高。 东南亚的平均健康寿命中位数最低,对腐败的中位数最高。 东南亚的人均GDP很高,期望寿命健康,对腐败的看法也很低(新加坡)。 ,新加坡,韩国,日本,中国香港特别行政区 相对于其他聚类: 聚类1的特点是 很高:慷慨 高:自由选择生活 一般:人均GDP,对腐败的看法,慷慨,健康的期望寿命,社会支持,阶梯得分 聚类2的特点是 高:对腐败的看法

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    数据中国“八大菜系”:谁最受欢迎?(附餐饮经济地图)

    各地的餐饮文化又贡献了多少GDP?为此,21财经APP联合UC推出“中国菜”大数据微报告。 餐饮经济地图 广东贡献第一,天津人均花费最高 “八大菜系”各成体系,代表着各地不同的风俗习惯、文化特点,但归根结底都是中国人对“吃”的讲究和热爱 而按照国家统计局数据,同期我国GDP总量74.4万亿元,增速为6.7%。 21数据新闻实验室注意到,一个地方的餐饮收入与当地GDP总量呈现高度的相关性。从区域分布来看,经济大省广东、山东、江苏也是全国餐饮收入最高的三个省份。 值得注意的是,这3个直辖市在人均GDP指标上也位居全国TOP3。 总的来看,5个地区的人均每年餐饮消费在4000元以上,除了上述3个直辖市,还有内蒙古自治区、浙江省。

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    数据看吃货:最热门的20道中国菜出炉,你吃过几样?

    各地的餐饮文化又贡献了多少GDP?“中国菜”大数据微报告,为您细细道来。 “八大菜系”热度TOP20 川菜占据半壁江山 对,就是川菜! 都说味在四川。 餐饮经济地图 广东贡献第一,天津人均花费最高 “八大菜系”各成体系,代表着各地不同的风俗习惯、文化特点,但归根结底都是中国人对“吃”的讲究和热爱。 据中国饭店协会发布的《中国餐饮业年度报告》显示,2016年全国餐饮收入达到35799亿元,同比增长 10.8%。而按照国家统计局数据,同期我国GDP总量74.4万亿元,增速为6.7%。 21数据新闻实验室注意到,一个地方的餐饮收入与当地GDP总量呈现高度的相关性。从区域分布来看,经济大省广东、山东、江苏也是全国餐饮收入最高的三个省份。 值得注意的是,这3个直辖市在人均GDP指标上也位居全国TOP3。 总的来看,5个地区的人均每年餐饮消费在4000元以上,除了上述3个直辖市,还有内蒙古自治区、浙江省。

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    透过GDP看“图表如何撒谎”

    表达同样类型的数据,我们来看另一位作者是如何处理的 (下图实际是一张动态图表,其中美国、中国GDP增长率滑块可以拨动调整) ? 在GDP数字上,中国迟早是要成为第一大经济体的,只不过没有那么夸张的快,经济“软着陆”、稳健发展,才是数据背后的故事。 ? 然而直接把人均图书藏量与星巴克关联起来得出一个结论将是很草率的做法。当我们把指标替换成人均GDP,你会发现它与人均图书藏量、星巴克门店数量都有正比例关系,这或许才是真正的因素? —— Hans Rosling 《事实》 / 为了迎合期望或偏见 前一阵子,国家统计局报道称“2018年中国人均国民总收入已达到了97232美元”。 一时间很多网友调侃“又被平均了”,实际上是误解,人均国民总收入的概念有点类似人均GDP,它除了居民,还包括政府、企业的收入。它与另一个指标 居民可支配收入 的概念是不同的。

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    R语言KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

    在本项目中,我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区,并通过查看每个国家的阶梯得分,社会支持,健康的期望寿命,自由选择生活,慷慨,对腐败的看法以及人均GDP,来探索亚洲22个国家的相似和不同之处 慷慨和人均GDP的分布是右偏的。 健康期望寿命的偏差大约是对称的。 两者之间存在很强的正相关关系: 阶梯分数和社会支持 健康期望寿命和人均GDP 之间存在强烈的负相关关系: 对腐败的看法和人均GDP 之间存在中等正相关: 阶梯得分和健康期望寿命 社会支持与健康期望寿命 东亚的社会支持中位数,阶梯得分,人均GDP和健康的期望寿命最高。 东南亚的平均健康寿命中位数最低,对腐败的中位数最高。 东南亚的人均GDP很高,期望寿命健康,对腐败的看法也很低(新加坡)。 ,新加坡,韩国,日本,中国香港特别行政区 相对于其他聚类: 聚类1的特点是 很高:慷慨 高:自由选择生活 一般:人均GDP,对腐败的看法,慷慨,健康的期望寿命,社会支持,阶梯得分 聚类2的特点是 高:对腐败的看法

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    超简单,百行Python代码制作动态条形图跳舞

    打码不易,不想被白嫖,有需要完整代码和GDP数据集的同学,可以对本文点赞,在看,和分享后在公众号“算法美食屋”后台回复关键字:动态图,添加作者微信获取。感谢支持。? 先上图片: ? /data/gdp_china_2019.csv") df = df[["省份","人均GDP"]].sort_values("人均GDP") df["省份"] = [x if "自治区" not in x else x[0:2] for x in df["省份"]] df["人均GDP"] = [int(x) for x in df["人均GDP"]] df.index = range(len(df )) html_file = "bar_chart_dance.html" bar_chart_dance(df,filename = html_file,title = "中国大陆各省市2019人均 打码不易,不想被白嫖,有需要完整代码和GDP数据集的同学,可以对本文点赞,在看,和分享后在公众号“算法美食屋”后台回复关键字:动态图,添加作者微信获取。感谢支持。?

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    这是中国最顶级的14个城市,富可敌国!快看看你家上榜没?

    目前一些城市正在召开的两会开始发布自己的2017“年报”,其中的GDP数据成为了城市之间PK的最重要指标。 广州市发改委主任周建军10日在接受媒体采访时透露,据预计,2017年广州GDP突破2万亿元,人均GDP突破15万元。 根据华尔街见闻整理的数据,仅仅是2016年的GDP数据中国顶级城市的经济体量便能和一些国家平起平坐。 ? 深圳2016年修订后的数据GDP总量达到了20078.58亿元(上图为未修订数据),超过了欧洲国家爱尔兰。 同时,上海和北京均进入全球前30大“国家经济体”,一线城市广州、深圳在全球能排到第40。 图片来源:上海统计 通过查阅相关数据,可以看到,2006年上海城市居民家庭人均年可支配收入20668元,农村居民家庭人均年可支配收入9213元;到2012年进入两万亿时代,上海的城市居民家庭人均收入已达到

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    Python数据可视化:25年GDP之变

    ://github.com/Jannchie/Historical-ranking-data-visualization-based-on-d3.js 最后我利用大佬造的轮子,成功实现了25年间各省市GDP 于是乎,你不就对各省市的GDP了解的一清二楚。 数据来源来自国家统计局。 附上相关链接,其实里面还有好多其他的数据,非常适合拿去练手。 cn=E0103 本次的GDP数据如下,为各地区生产总值。 时间是1993年-2017年,共25年。 ? 网站提供CSV文件下载,但是还是需要规整一下数据。 因为大佬造的轮子对数据有要求。 ? import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('gdp.csv', encoding='utf-8') (names, values, dates) = ([ values, 'date': dates } # 将数据转存为新的CSV文件 frame = pd.DataFrame(data) # 设置编码格式,避免乱码 frame.to_csv('gdp_last.csv

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    GDP数据开始理解生活中的统计数据

    这几天看到GDP最新的数据出炉了,我的手机瞬间就收到了好多条信息提示。 ? 我收到了三种信息: 二季度GDP同比增长3.2%, 上半年同比下降1.6% 一季度负增长6.8% 我是个较真的人,我觉得这个信息对我来说有些太模糊了。 7月16日,国家统计局公布了最新数据,2020年第二季度我国国内生产总值(GDP)同比增长3.2%,成为今年二季度全球为数不多的实现GDP正增长的国家。 从这些信息,我们是看不到整体的数据,包括数据的关联关系,只是得到了一些局部的数据。于是我上网找了下2019年的数据,有倒是有,但是比较零散。 此外,可以补充一些相关的统计数据。 国内2019~2020年GDP的一些统计图。 ? 三大经济体公布的失业率数据 ?

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