如何科学度量城市居民收入状况？

在我国现代统计方法制度中 ,是采用城市住户抽样调查的手段来搜集城市居民收入状况资料的。调查的核心指标是人均收入。从 1981年我国城市住户调查恢复后 ,一直采用“生活费收入”这一指标 ,其含义是指居民家庭实际收入中能用于安排日常生活的收入。计算公式是 :实际收入—赡养支出—赠送支出—记帐补贴—亲友搭伙费—家庭副业生产支出。随着国际交往的不断增加和就业的多渠道 ,居民收入多样化 ,为了能正确反映城市居民的收入水平 ,提高国际可比性 ,1992年国家统计局提出了可支配收入这一指标 ,其含义是指居民家庭在支付个人所得税之后 ,余…     

贫困的定义及测定

一、引言近几十年来,贫困问题已引起各国政府的相当重视。对贫困问题的研究必须解决两个问题:首先是要有一个关于贫困的确切定义;其次是测定贫困的程度、即要有一个表示全社会贫困程度的总指数。贫困的定义归纳起来有以下三种情况:(1)低于一个客观确定的绝对最小值为贫困。(2)低于社会中的其他一些人为贫困。(3)自我感觉生活需要不足者为贫困。     

是投资膨胀？消费膨胀？还是双膨胀？

近几年,我国出现了较为严重的通货膨胀,主要原因是社会总需求大于社会总供给,这一点已被越来越多的人们所认识。但究竟具体膨胀在何处,存在着三种不同的观点:(1)消费膨胀,投资不膨胀;(2)投资膨胀,消费不膨胀;(3)消费和投资双膨胀。我认为,目前存在的膨胀是投资与消费双膨胀,且消费膨胀程度超过投资膨胀的程度。 一、判定单膨胀或双膨胀的方法 目前主要有以下几种判定方法:     

关于指数概念的科学定义

一、 引言 指数作为统计分析方法的一项重要内容,迄今尚未有一个较为统一的科学概念,国内外的统计著作对指数概念的定义各有不同,归纳起来有以下几种观点:(1)指数主要是反映商品、工资或其他经济量在不同时期的价格变动的。(2)指数是一种动态相对数。(3)指数是一种反映不能直接相加、不能直接对比的现象综合变动的相对数。(4)指数是一种相对数,可用于经济现象在时间、空间上的对比。(5)指数的最简单形式仅仅是若干组相互关联数值的加权平均放。(6)指数有广义和狭义之分:广义的指数就是各种相对数,而狭义的指数是总指数即以相对数形式综合反映多种事物在数量上变动的统计方法。     

中国环保产业定义与统计分类

本文通过梳理国内外关于环保产业的定义,明确了基于我国现实的环保产业概念及范围。并且,通过考察我国经常统计、详细的122部门投入产出表以及《国民经济行业分类》,对其中属于环保产业范围的经济活动予以识别,以此来展示我国环保产业进行统一核算的途径和方法。     

论统计预测及统计预测方法的定义

随着统计实践的发展和需要,统计工作正在逐渐地从只是事后提供统计数据,扩展为也要能事前作出预报。 但是,统计预测及统计预测方法的定义,目前学术界还没提出一个较明确较一致的概念。有些论著,如《社会经济统计学原理讲义》(电大教材),把统计预测方法囊括成包括所有的预测方法;也有些论著,如《社会经济统计学原理教科书》(高等学校文科试用教材),     

企业的“双益”、“三力”及其量化模型

所谓“双益”是指经济效益与所有者权益;所谓“三力”是指营运能力、盈利能力与偿债能力。这些都是企业管理与财务分析中常见的经济概念,这里无需详释。本文的目的是要从企业管理和财务管理的目标出发,从定性和定量两方面来揭示“双益”与“三力“之间的内在联系,并寻求表现这种联系的量化模式,提供一种财务或企业经济活动内在的思路和手段。     

论“变”

论“变”郑家亨一、认识“变”当前,整个世界都在发生巨大变化。中国也在变。中国正在向社会主义市场经济体制转变,这种转变已经由渐变转向突变,由量变转向质变。大变革的时代,要求我们在理论上有创新,在实践中有突破,这给我们的统计理论研究工作提出了更为迫切的任...     

中国靠什么成为世界第一出口大国？

 内容提要：采用出口份额加权的广度指数、对数平均(logarithmic mean)加权的数量指数和价格指数、类似G-L指数核密度分布曲线,本文将中国出口的市场份额分解为广度(extensive margin)、数量和价格。结论发现,中国出口增长70%源自数量扩张;价格低于世界平均水平,且没有明显上升趋势,对市场份额提升的贡献度仅为10%左右;从跨国比较看,中国出口数量高于其他出口大国,价格低于其他出口大国;中国主要依靠数量优势实现了出口第一。实现竞争模式从“以量取胜”到“以质取胜”的转变,成为发展对外贸易的新课题。     

金融核算具有特殊性吗？

金融核算具有特殊性吗？王智滨，陈春钱１９９２年颁布的新国民经济核算体系（试行方案）（以下简称《试行方案》）将生产范围拓宽了，金融业被列作生产部门进行产值计算。究竟应如何对金融部门的产出进行核算，是特殊处理呢？还是将其视同一般部门进行核算？以及如何核算...     

官方统计应如何面对Big Data 的挑战

 随着信息化、网络化时代的到来,"Big Data"的浪潮为整个社会带来了信息金矿,也给官方统计带来了挑战。本文对官方统计应该如何正确认识"Big Data”,如何积极应对“Big Data”带来的挑战,进行了初步分析,给出了作者的明确回答。     

从政治算术到大数据分析

本文首先对大数据进行了再认识,包括如何理解大数据的“大”、如何理解大数据的“数据”以及大数据是不是好数据;然后对数据的变化与统计分析方法的发展进行了较为系统的历史梳理,对两者的关系进行了总结;最后探讨了统计学的新发展--大数据分析问题,认为大数据分析是数据科学赋予统计学的新任务,指出了大数据分析面临的挑战与突破口,提出了大数据分析需要达成的共识。     

大数据时代对传统统计学变革的思考

本文在大数据时代背景下,将统计学与大数据有机地结合,剖析了大数据时代给统计学带来的变革,阐述了大数据为传统统计学带来的发展机遇。在大数据时代,为了保持统计学旺盛的生命力,本文对统计学的发展提出了几点思考。     

大数据时代统计学的重构与创新

本文集中介绍了多位顶尖统计学家在大数据研究方面的新进展,内容涉及大数据背景下政府统计需求,统计设计,统计学理论框架的重构,统计学利用大数据在基因学、天文学、宇宙学、流行病学、经济金融学、生命科学和工程学等领域中的应用,以及大数据人才培养问题等。     

如何恰当地界定中国高技术制造业的统计范围

在简要考察美国商务部和OECD等国际组织对高技术产业的界定方法及其合理性的基础上,对中国官方界定的高技术产业统计范围及其演变过程进行了梳理,对能否从高附加值、高成长性和高效益等特征出发筛选高技术产业以及如何恰当地界定中国高技术产业的统计范围做了进一步的讨论。研究结果认为,应从中国所处的经济发展阶段和整体的技术水平出发,以"R&D经费强度"和"科技人员比重"二者之一高于中国制造业的平均水平为标准,确定中国高技术制造业的统计范围。     

大数据与统计新思维

最近,《大数据时代》等几本书引起了广泛的关注,大数据正在改变着人们的行为与思维,那么以数据为研究对象的统计学该如何应对？本文基于对大数据的理解,认为统计思维需要发生三个方面的改变：即认识数据的思维、收集数据的思维和分析数据的思维要改变。其中,数据分析思维又要在统计分析过程、实证分析思路、推断分析逻辑等方面发生变化,同时统计分析评价的标准也要有所调整。围绕这些变化,本文提出需要从八个方面去积极应对大数据,以促使统计学科跟上时代的步伐。     

大数据应用的质量控制

数据作为重要的数据资源存在,不论是其内在蕴含的信息价值还是其已经成为人类社会所需数据有机组成的客观事实,都迫使我们去不断加强对大数据的应用。然而,由于大数据作为信息技术应用的副产品,其复杂性、不确定性和涌现性决定了我们应用大数据并非易事,存在着很多质量上的问题,除了具有传统数据所有的质量问题外,还包括一些独特的新问题。为了更好地应用大数据,本文对如何进行大数据应用的质量控制进行了初步的研究。主要内容包括以下三个方面：一是对什么是大数据质量、受哪些因素影响、可能存在哪些质量问题进行了探讨;二是从做好理论准备、建立质量控制方案、重视对小数据研究、加强大数据管理、加强大数据人才培养和加强大数据法制建设六个方面,提出了大数据应用的质量控制的基本想法;三是对大数据应用中需要引起注意的几个方面进行了讨论,并结合例子进行了阐释。     

基于大数据的碳价预测

为了研究大数据是否能够帮助我们预测碳排放权价格,本文讨论了结构化数据和非结构化信息对预测碳价所起的作用。结构化数据选取了国际碳现货价格、碳期货价格和汇率,非结构化信息选择百度搜索指数和媒体指数。考虑到当解释变量很多时,平等对待每一个解释变量是不合理的,所以提出了网络结构自回归分布滞后（ADL）模型,在参数估计和变量选择的同时兼顾了解释变量之间的网络关系。实证分析表明,网络结构ADL模型明显优于其他模型,可以获得较高的预测准确性,更适合基于大数据的预测。     

大数据与数据工程学

大数据的冲击并非是对以样本数据为对象的统计学的颠覆,而是对现代统计学的扩展。本文结合大数据的相关特征,以数据经济价值的扩展为切入点,从数据价值挖掘的角度论证了数据挖掘与大数据分析的关系,探讨了大数据背景下数据衍生品的创造与数据工程学创建的必要性。在此基础上,参照“金融工程学”的概念及学科体系,对“数据工程学”的概念进行了界定,并对数据工程学学科体系构建的相关理论基础、主要研究内容与分析技术进行了归纳与说明。     

异质性大数据的分布式估计

随着物联网技术的进步,大数据给网络带宽和计算机存储能力带来巨大挑战,传统的集中式数据处理难以实现,客观上促进了分布式统计学习的发展。在无迭代算法研究中,Zhang等(2013)证明了当数据集个数s=O(N) 时,基于局部经验风险最小化的分治(DC)简单平均估计量具有O(N-1)均方误差收敛速度,Huang和Huo(2019)在M估计框架下进一步提出分布式一步估计量,但上述方法均未考虑海量数据可能存在的异质性对分治估计效果的影响。本文在线性模型框架下提出海量异质数据的分治一步加权估计,证明了估计量的渐近性质并考虑了异质性检验问题。将本文提出的方法应用于美国医疗保险实际数据分析,结果表明该方法能更好地拟合数据的线性趋势且显著提高了计算效率。