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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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    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 年GDP排名:38) 36.石家庄(河北2)5809亿元,人口:1096万 (2017年GDP排名:30) 37.绍兴(浙江4)5780亿元,人口:501万 (2017年GDP排名:36) 38.盐城(

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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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    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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    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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    GDB not GDP简单介绍

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    【数说】城市GDP发展对比

    图表,可以使数据更为鲜活,进而更为直观地表达出信息含义。本文针对近20年的主要城市的GDP,做简单的分析。使用了数据可视化中常见的一种方式-图形堆叠。 通过图形叠加,很容易表现出数据元素之间的关系,简洁明了。文中的数据取自国家统计局官方披露数据,可视化展现使用Tableau软件。 1. 示例:GDP总量与增值速度 人生基本上就是两件事,选题和解题。 下面按年份统计了全国及典型城市,在近20年的GDP变化情况。 ? 上图是全国GDP总量的变化情况。柱状图表示GDP按年度的总量情况,从2001年的4万多亿,到2019年的38万亿。 在2018年主动对GDP挤了水分(明显的下降),希望后续能迎头赶上。 ? 小贴士 上面示例中,通过GDP(柱状图)与增长率(折线图)的叠加,可以很直观地看到各地在不同年份的发展情况。 作为柱状图在展示大量数据时,对数据变化的展示不直观(很难察觉不同年份的增长变化大小)。折线图很好地补充了这一点,通过折线图的变化,可以很明显看到发展变化的差异。 2.

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    透过GDP看“图表如何撒谎”

    希望读者在阅读完此篇文章后,再来阅读GDP数据,可以变得更“聪明”。 / 糟糕的设计 2011年美国总统奥巴马在国会报告上使用了下图中的数据来做演示,描述5个国家2010年GDP的比较。 / 掩盖不确定性 下面这张信息图表可谓在艺术设计感上下足了功夫,也可能会让很多中国读者热情澎湃,到2030年,中国这个经济体比美国的2倍还要庞大? ? 这背后基于增长率的计算似乎过于夸张了。 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。 ? 非常有幸第一时间读到原版,也极力推荐给广大的数据可视化爱好者。 ? 我起初是想写一份读书笔记分享出来,但书中很多内容涉及美国政治、社会文化,索性学习领会了核心思路框架,自己找些中国的案例来应用。

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    数据过于完美就是造假?too sample,GDP数据更加完美!

    既然我们一时之间难以分辨天猫数据的真假,那么我们可以使用其他的数据来验证下呀,比如 GDP!这个数据可是代表着一个国家经济实力的重要指标,当年我国 GDP 超越邻居的时候,还狠狠的自豪了一把呢! 数据整理 我们现在手中有一份全球各国历年 GDP数据文件,先来查看下2018全球 GDP 总量排行前几名 ? 我们就以前五名为研究对象吧,看看他们的 GDP 总量的分布情况是怎样的 各国GDP历年数据曲线 这前五个国家,就依次排列吧 美国 ? 中国 ? 日本 ? 德国 ? 英国 ? 哈哈哈哈,我们再来看看再符合该曲线的情况下,2019年美国的 GDP 总量应该是 20.75 万亿美元 是非成败,我们等到2019年的 GDP 数据出炉的时候再说吧。 而此时,我们先是发现了天猫双十一的交易金额符合多项式归回,现在又对比美国和我国的 GDP 总量数据,也是符合多项式归回的,而且两者都可以归结为经济类数据,且都可以在一定方面反映出这个国家的经济水平。

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    数据告诉你:杭州GDP,为何始终不如成都武汉?

    然而我们又发现,杭州这些气势如虹的指标似乎没有反映到GDP上,观察中国城市的GDP排位赛,还真看不出杭州有什么特别之处,自2012年被成都、武汉反超之后,它的GDP一直在这两座城市之后。 ? 天津GDP这两年的缩水幅度之大,大家都知道了。 所以,杭州GDP排名迟迟不见上升,很可能和制造业的空心化有关系。要知道,制造业可是刷GDP和税收的利器啊,杭州在这个最容易得分的学科上失分,挺吃亏的。 从大的方面说,当今中国被“卡脖子”的产业也基本都在制造业领域,半导体、芯片、大飞机、高端装备这些先进制造业是中国经济必须攻克的难关。作为中国经济的优等生,杭州没有理由舍弃制造业。 人口数量增加,人均生产力也在增加,这样的杭州,GDP倍增只是时间问题。 在中国主要城市中,没有哪一个像杭州这样,和这个城市最大的企业之间形成强有力的共振效应。 在此意义上,杭州不仅要做中国经济数字化的样板间,还有望借由数字化重拾制造业,在中国城市的GDP排位赛上重新发起进击,武汉、成都、苏州会紧张吗? ?

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    Python可视化分析笔记(用heatmap展示GDP和人口数据

    通过Heatmap热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现,最终效果一般优于离散点的直接显示,可以很直观地展现空间数据的发展趋势、疏密程度、频率高低。 但也由于很直观,热图在数据表现的准确性并不能保证。

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    Python可视化分析笔记(用bar和barh展示2017年GDP数据

    GDP和人口数据都是一个基于时间序列和省份的大的二维表,分析的角度有多种,横向比、纵向比、切片比、看增长率、看绝对值、看相对值、看份额等等不一而足,所以体现在图表上也是各式各样,还好本文的目标只是为了论证图表可行性 代码示例 #获取列名、行名和列值,下面主要为了获取2017年各省的GDP数据 colname=[i for i in gdpdf.columns if i not in ['区域', '地区','total

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    R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

    p=12292 预测GDP增长 我们复制了Ghysels(2013)中提供的示例。我们进行了MIDAS回归分析,来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下 ? 其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长,x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。 首先,我们加载数据并执行转换。 我们只需在数据的开头和结尾添加其他NA值即可。数据的图形表示如图所示。要指定midas_r函数的模型,我们以下等效形式重写它: ? ? 为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关于股票指数的已实现波动数据。 我们基于5分钟的收益数据估算S&P500指数的年度实现波动率模型。 Parameters: Estimate Std.

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    GDP发展史-小视频看着挺燃的

    请盯着中国看,燃不燃? ?

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    数据分享】中国生态功能区数据

    絮絮叨叨 读完本文,你将得到一份中国生态功能区数据,以及各保护区对应的矢量范围。 数据介绍 数据概况 在数据的官方网站上,这样介绍道:在中国生态环境问题、生态系统敏感性、生态系统服务功能重要性的基础上,将一系列相同比例尺的评价图,采用空间叠置法、相关分析法、专家集成等方法,按生态功能区划的等级体系 ,通过自上而下划分方法进行中国生态功能区划方案划分。 这四个层级分别是: 生态大区 按中国的地貌、水热组合、植被特征等自然条件划分为3个生态大区。 生态区 按生态系统类型、地理特征等自然条件,在生态大区的基础上划分为50个生态区。 在数据下载的过程中,我们发现了网站上的数据存在三种问题:1、无数据访问权限;2、无下载链接;3、点击下载链接下载下来的数据是个图片。

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    数据集 | 中国租房信息数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含2020末-2021年初,来自房天下、58同城、赶集网的位于北京、上海、深圳约20000条数据数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 由爱数科平台整理。

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    中国男性私密数据大赏

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    基于时间序列-分析出口对我国GDP的影响

    摘要:本文基于多元时间序列,描述我国GDP和出口额的协整关系,并通过回归模型评估出口额对我国GDP的贡献程度及我国对进口的依存度,对我国经济政策有指导意义。 1,数据说明:从国家统计局,获取我国1999~2021年分季度的GDP和出口总额(export),分析出口对我国gdp的影响。 数据样例 2,时间序列的平稳性检测:从如下的序列图,可以看出我国的GDP和出口总额(export)有明显的趋势和周期,gdp和出口的时间序列是非平稳的。 *X-1.192e4 ,其中G 表示GDP,X表示出口总额。 同时也可以预测出2022年我国GDP将突破130万亿。

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