中国历年人口统计数据

2024-06-15

中国历年人口统计数据（精选9篇）

1.中国历年人口统计数据篇一

中国历年交通事故死亡人数官方统计

交通事故已成为“世界第一害”，而中国是世界上交通事故死亡人数最多的国家之一。从二十世纪八十年代末中国交通事故年死亡人数首次超过五万人至今，中国(未包括港澳台地区)每年交通事故50万起，因交通事故死亡人数均超过10万人，已经连续十余年居世界第一。2009年，中国汽车保有量约占世界汽车保有量的百分之三，但交通事故死亡人数却占世界的百分之十六。而酒后驾车为导致交通事故的主要罪魁之一。

中国历年交通事故死亡人数官方统计

2001年全国道路交通事故死亡10.6万人。

2001年全国公安交通管理部门共受理道路交通事故案件75.5万起，事故共造成10.6万人死亡，平均每天因交通事故死亡的人数已达300人(注:每5分钟有一人死于交通事故)，直接经济损失30.9亿元。（来源：中国新闻社）

2002年全国道路交通事故死亡10.9万人

2002年，中国共发生道路交通事故77.3万起，造成10.9万人死亡、56.2万人受伤，直接经济损失33.2亿元。（来源：中国新闻网）

2003年全国道路交通事故死亡10.4万人

2003年全国公安部门共受理一般以上道路交通事故667507起，这些事故造成104372人死亡，直接经济损失33.7亿元。去年，在机动车增长1674万辆、道路增加4.6万公里的情况下，全国交通事故起数、死伤人数出现了10年以来的首次下降，其中“非典”期间事故下降明显。（来源：京华时报）

2004年全国道路交通事故死亡9.4万人

2004年中国道路交通事故死亡人数达9.4万人，居世界第一。驾驶员是道路交通安全最重要的影响因素。2004年因驾驶员因素导致的交通事故占总数的89.8％，造成的死亡人数、受伤人数分别占到了总数的87.4％和90.6％。（来源:新华网）

2005年全国道路交通事故死亡98738人

2005年，全国共发生道路交通事故450254起，造成98738人死亡、469911人受伤，直接财产损失18.8亿元。（来源：新华社）

2006年，全国共发生道路交通事故378781起，造成89455人死亡、431139人受伤，直接财产损失14.9亿元。万车死亡率为6.2。

2007年上半年

2007年上半年全国共发生道路交通事故15.9万起，造成3.7万人死亡、18.9万人受伤，直接财产损失5.4亿元。超速行驶仍是机动车肇事的主要原因。

2008年全国道路交通事故死亡人数为73484人

由于奥运期间开展的道路交通安全攻坚战，2008年，全国道路交通事故死亡人数为73484人，同比下降10%。

2009年，据公安部交通管理局通报，2009年，全国共发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、275125人受伤，直接财产损失9.1亿元。其中，酒后驾驶导致的事故死亡人数降幅明显。

2009年，全国共发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、275125人受伤，直接财产损失9.1亿元，与去年同期相比，分别下降10.1%、7.8%、9.8%和10.7%。

其中，发生一次死亡10人以上特大道路交通事故24起，同比减少5起。全国万车死亡率为

3.6，同比减少0.7。（来源：中新网）

2010年，全国共发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、275125人受伤，直接财产损失9.1亿元

2011年，全国共接报涉及人员伤亡的道路交通事故210812起，共造成62387人死亡，其中营运客货车辆肇事50296起，占23.9%，造成20648人死亡，占33.1%。全国共发生一次死亡10人以上的特大交通事故27起，造成451人死亡，其中营运客货车肇事的事故23起，造成 390人死亡，分别占 85.1％和86.5％。

2.中国历年人口统计数据篇二

关键词：人口老龄化,房价,世代交叠模型,面板模型

一、引言

房地产作为我国经济的支柱产业,房价的高低一直是社会各界关注的焦点。据调查统计,2004至2013年间,全国名义房价上涨136%,一线城市房价涨幅则更为突出,北京房价上涨303%,深圳房价上涨219%,房地产出现巨大的泡沫,其蕴含的潜在风险也愈发增大。为了维护社会经济稳定运行,国家采取了一系列措施以控制房价,如房产税、限购、保障性住房等。2016年初,部分一二线城市的房地产市场突然出现集中式爆发,三四线城市楼市依然深陷泥潭,房地产市场结构性分化严重。分析我国房价上涨与回调的原因,有助于认清中国房地产市场现状以及为政府出台政策与举措提供参考。

另一方面,人口老龄化已成为我国面临的巨大挑战,人口红利优势正在逐渐变为人口负债。截止2015年年底,我国60岁及以上老年人达到2.21亿人,且老年人口总数仍将持续增长,预计至2025年,老年人口数将突破3亿人,我国也将成为老龄化最为严重的发展中国家之一。然而,人口老龄化不只是个社会问题,它还将极大地影响我国经济增长的可持续性。以房地产为例,由于老年人对于房地产的消费需求以及投资需求显著低于中青年人群,因此人口老龄化将直接导致我国房地产市场需求下降,并极有可能带来房价面临下行的压力,进而影响我国经济的持续发展以及社会的和谐稳定。

因此,本文尝试从人口老龄化的角度出发,针对我国住房价格与人口年龄结构之间的关系进行理论层面以及实证层面的分析。

二、文献综述

20世纪60年代前后,国际上对于房地产价格影响因素的研究最具代表性的是Muth模型,Muth认为决定房价的主要因素是住房与中央商务区(CBD)的距离、单位建筑成本等方面,但这些观点主要从微观层面出发,没有考虑到宏观因素,具有片面性。自20世纪70年代后,逐渐有大批学者开始考虑宏观层面的因素,诸如房价与收入之间的关系、房价与预期之间的关系等。较为著名的是Zorn&Sackley从理论上探讨了房价与预期之间的关系,但他们认为房价与预期很难得到稳定的关系。Ahearne则分析了经合组织(OECD)国家房价与货币供给量的关系,认为货币扩张会引起房价上涨,而后逐渐扩展到其他金融资产,从而导致整个社会物价水平的上涨。

国内许多学者就我国房价不断上涨的现状,也从不同层面提出了解释。孔行等认为我国宽松的货币政策引起了房价的不断上涨。况伟大从市场预期和投机角度分析了中国房价上涨的原因,且认为住房不仅具有居住的基本功能,还具有保值率高,抗通胀的投资功能,从而使得许多人投资房地产以达到资产保值的目的。沈悦等从城市化角度、就业率等经济基本面去解释房价上涨的原因。以上观点从各个方面试图解释我国房价不断上涨原因,但仍存在一定盲区,如市场预期、货币供给等角度均未解释我国房价的结构性变化。并且在政府强势的调控政策下,市场预期无法解释我国2010年后的几年内房价的“虎跃”,货币供给的流向具有普适性,无法解释为何房价上涨远高于物价水平上涨。

Mankiw&Weil首次试图从美国人口结构的角度去解释房价变化的原因,为我们打开了研究房价的新的视角。他们认为“婴儿潮”的高峰与低谷与20年后的住房价格上涨与下降有直接联系。国内从人口结构,特别是人口年龄结构角度出发研究房价变化的文献相对较少。徐建炜等基于国内外宏观数据对人口抚养比与房价做了实证研究,其结论认为根据国际经验人口抚养比例增加会带来房价下跌,而中国实证结果却恰恰相反。陈斌开等基于人口普查数据进行微观实证研究,并且估算了1999-2025年的中国住房需求,认为我国未来住房需求存在下行可能。

本文主要从人口年龄结构角度出发,将住房作为消费品并结合厂商理论建立两期世代交叠模型。同时将上述学者在文献中所提到的影响房价的主要因素纳入到模型的控制变量中进行实证检验,从而研究我国人口老龄化与住房价格之间的关系。

三、理论模型

本节首先从理论方面论证人口老龄化与房价之间的关系。根据Modiliani的生命周期理论,人在一生中的不同阶段其消费需求存在不同的特点。因此,不妨将代表性个体的生命简化地分为两个阶段——中青年、老年。并且我们假设中青年个体可以通过劳动获得收入,并且有着旺盛的消费需求以及强烈的投资房产的动机,同时个体也需要储蓄以便自己进入老年时有一定的积蓄进行消费;老年个体主要利用积蓄进行消费,不考虑其投资行为。此处,本文将借鉴国际文献中研究宏观经济问题常用的世代交叠模型,并且在此基础上引入储蓄因素以及厂商利润最大化问题。

1、需求问题

从购房者个体角度出发,个体一生的效用主要从中青年时期的消费以及其进入老年后的消费中得到满足。因此,我们假设代表性个体的消费以及房产投资的效用函数(U)为:

其中,表示个体中青年时的消费,表示个体老年时的消费,β是代际贴现因子,t表示时期。同时,最大化上述效用函数时需满足中青年个体预算约束以及老年时期个体的预算约束:

其中,Pt、Pt+1分别表示t时期和t+1时期的房价,ht表示t时期中青年个体购买的房产数量,st表示t时期中青年个体储蓄额,表示t时期中青年个体的收入。表示t+1时期储蓄的收益率,假定储蓄收益率等于房产投资回报率。此时,代表性个体面临的问题为:在预算约束条件下,个体选择以最大化其效用函数。

利用lagrange方程式,求解上述跨期效用最大化问题,解得:

由上式可看出,中青年消费者对于房屋的需求与其收入成正向关系,与储蓄和当期房价数量成反向关系。

2、供给问题

房地产市场的主要参与者为厂商与购房者。厂商作为市场的供给方,必然以利润最大化为其追求目标。此处假设厂商的成本是建房数量的二次函数,从而体现出l边nP际H,it成=本递增。因此,厂商的期望利润函数为:

为方便计算,将(5)中设为厂商的住房供给量,求解上式的一阶条件:

继而得到:

若房地产市场中共有Mt家厂商,则住房的总供给量为MtHt

房地产市场局部均衡

假设t时期市场中总人口数为Nt,中青年人口数为,因此老年人口数为。此时由(4),(7)式求得市场均衡方程式:

将(8)式作代数变换得到:

由上式可得出结论:老年人口数的上升会引起房产价格的下降。

由(9)式可知,等式左侧为价格的指数函数,右侧为老年人口数的递减函数,因此,针对某一固定时期,即总人口基数不发生明显改变时,老年人口数与房产价格呈现负相关关系,人口老龄化程度越严重,房价越趋向于下降。

从生命周期理论的角度出发,可以对人口老龄化与房价的关系做出更加直接的解释。生命周期理论认为老年人将积蓄主要用于消费,而对房产类投资的需求不足,因此,随着人口老龄化的加重,房地产市场需求将显著减小,从而拉低房价。

四、计量回归分析

经过前文理论模型的推导以及统计描述后,本节我们将采用更为严格的计量经济学方法对上述问题进行考察,定量地分析中国东部、中部和西部省市的人口老龄化对房价的影响。此处采用2000年-2014年我国东、中、西部①28个省市的面板数据作为分析样本。

1、计量模型的建立

鉴于针对我国房地产价格持续上升的现状,目前已有许多学者从不同角度试图找出合理的解释,参考前文文献综述中提到的几个可能解释角度,如货币供给或利率,预期和投机,城市化进程等角度。因此,本节将上述可能影响房价的主要因素纳入回归模型的解释变量中并加以控制。此处构建面板数据模型,其模型设置如下:

其中,i,t分别表示地区和年份,表示当期的房价,为老年人口抚养比。X是一系列控制变量,包括人均实际,住宅使用成本COS,城市化率URB,就业率EMP。βi表示对应的系数。为城市个体效应,为扰动项。

2、数据来源与变量处理

本节基于(10)式的计量模型,将数据来源和变量处理如下:

房价选用住宅商品房平均销售价格(元/平方米);

老年人口抚养比采用传统的计算方法,老年人口抚养比=65岁以上的老年人口数/16岁到64岁的劳动适龄人口数;

人均实际GDPYit(千元)采用前一年人均GDP×当年人均GDP指数,以2000年人均GDP值为基期;

住宅使用成本COS,采用Brown et al(2001)②提出的模型来设定。限于数据可获得性,此处住宅使用成本COS仅用消除了通货膨胀率因素③的5年以上金融机构贷款利率(以利率生效天数占全年天数比计算)表示(%);

城市化率URB采用人口统计学指标,即城镇人口占总人口(包括农业与非农业)的比重(%);就业率EMP采用城镇登记就业率(%);

以上数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、国泰安数据库等处。

除特别说明的地方,本文的计量分析均使用eviews8.0软件进行计算。

3、计量回归分析

注:第一项检验值为F检验值,第二项检验值为Hausman检验值。

由于样本区间较短,呈现出截面维度N大于时间维度T,属于短面板数据结构,因而在此处无须进行面板单位根检验以及协整检验。面板数据模型通常分为三种形式:混合效应模型(NE),固定效应模型(FE)以及随机效应模型(RE),本节首先对全国、东部、中部、西部地区各省市的数据进行F检验以及Hausman检验,以便确定合适的面板模型类型。根据F检验和Hausman检验在5%显著性水平,检验结果如表1。

根据检验表1中检验结果,本文对全国、东部、中部以及西部均采用固定效应模型估计。通过对全国和东中西部地区数据进行计量回归分析,得到结果如表2。

在表2结果中,前四列为全国及东部、中部、西部地区未添加控制变量的回归结果,后四列为添加控制变量后的回归结果。结果表明,各回归结果的拟合优度均较为理想,且在加入控制变量后,拟合优度得到明显改善,说明人均GDP、利率、城市化率以及就业率等控制变量对被解释变量也具有较强的解释能力。

在控制变量中,实际利率对我国各个地区的住宅价格都起了显著的负效应。其中实际利率上升1个百分点,我国东部房价下降0.039个百分点。就城市化率而言,对全国以及东中部地区有显著的正面影响。此外,从表2中还能看出,人均收入对各地区的房价在1%的置信水平下都起到了显著的正向作用。

在关注的变量中,老年人口抚养比对房价的影响在全国以及中部、西部地区有显著的正面效用,但是在我国东部地区其效应不显著。其中全国老年人口抚养比上升1个百分点,全国房价平均上升0.027个百分点。而西部的影响系数为0.082,大于中部地区的影响系数0.049。这种正相关关系与前文理论模型推导所得的结论相反。

五、结论

通过基于我国2000-2014年省级面板数据的实证研究,研究结果表明如下:

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著。

从控制变量来看,实际利率对全国以及东、中、西部地区的住房价格都起了显著的负影响。这可以从理论层面解释,利率上升后建房成本也随之上升,从而影响房地产开发商的积极性,减少建房过热的现象。就城市化率而言,对于全国以及东中部地区的房价有显著的促进效应,这与我们的经验直觉一致,城市化进程的加快,大量农村人口转移到城市,直接使得住房需求量大幅增加,从而拉高房价。而就业率则对我国东部及西部的房价有显著的正效应,人口就业率的提高,使得家庭收入增加,从而增加消费者购房需求。

此外,无论是在全国还是东、中、西部地区,人均收入对房价起到了显著的正向作用。其中,东中西部地区中以西部的人均GDP对房价的影响系数最高,中部其次,东部最小。其原因或许可以从边际效益递减的理论角度解释,我国东部地区经济较为发达,人们购房能力强,故而人均GDP的上升对房价的影响不大。而中西部经济发展水平逊于东部,当人均GDP提高时能显著提高人们购房能力,从而这些地区的人均GDP上升将对房价产生较大的影响。

从本文关注的变量来看,我国东部地区老年人口抚养比上升对房价的效应并不显著,而对于全国以及中部、西部地区,老年人口抚养比与房价成显著的正相关关系。这与前文的理论模型得出的负相关关系结论相悖。究其原因:1、现阶段人口老龄化对房价的抑制作用还较小,房价上涨仍主要由收入增长、城市化加速等因素的推动。但随着上世纪60、70年代出生高峰时期的人口陆续进入退休年龄,我国老年人口比例即将显著攀升。预测今后一二十年,人口老龄化因素对我国房价的抑制作用将大大加强;2、自上世纪70年代开始政府出台的计划生育政策,使得大多家庭只有一个子女,从而强化了老年人为子女购房的动机,这在社会心理学中被称为“利他行为”;3、“以房养老”的传统观念依然根植于老年人的心中,故而老年人的购房欲望并不会随着年龄增加而显著减退。

综上结论,本文对我国房价调控提出如下建议:

1、调整我国的生育政策,维持生育率稳定

根据本文研究结果,人口年龄结构对于房价波动有着显著的影响,因此对于房价的调控也应牢牢把握我国人口年龄结构的动态。我国从双独二孩政策到单独二孩政策再到2015年10月出台的全面二孩政策,体现了我国生育政策的调整。但我国目前人口老龄化形势严峻,因此更需要对老年化进程有着前瞻性的预测。

2、审慎制定银行利率调整等政策

鉴于贷款利率对我国房价有显著的负面作用,因此应谨慎制定降息降准等一系列造成房价持续上升的政策。

3、因地制宜,制定房价调控政策

3.中国历年人口统计数据篇三

关键词:大学生信用卡；人口统计特征；社会环境因素；交叉列联分析；信用卡营销

中图分类号:F830.46 文献标识码:A文章编号:1006-1428(2007)11-0079-05

收稿日期:2007-09-13

作者简介:韩德昌(1955-)，男，南开大学商学院教授，博士生导师；

王大海(1978-)，男，南开大学商学院博士。

一､文献回顾

国外大量的研究表明，消费者对信用卡的接受水平因人口特征(如性别､年龄､收入等)而异。Modigliani(1986)通过生命周期储蓄模型(life-cycle hypothesis of savings)研究信用卡使用者的人口统计特征变量。他的研究表明，为了达到效用最大化的目的，消费者需要考察其生命周期的收入和消费；消费者认为他们在年轻时的收入比其年老时的收入低，所以倾向于提前消费，用未来的收入来弥补目前收入的不足。信用卡的使用与非使用者在人口统计变量上有明显的差异。与非使用者相比，使用者更多的是男性，更多的已婚和处于中年阶段，以及受过良好教育和有中等或以上的收入。其中，男性对信用透支有更多的偏爱(Adcock， Hirschman， Goldstucker， 1976)。Crook等(1992)用判别分析来研究信用卡使用者和非使用者之间的差别。他们发现最重要的判别因素是持卡人的居住地､年龄､收入､银行开户时间､目前住址居住年限和居住状况。他们认为人口统计特征变量是区别这两类人群的重要因素。

此外消费者作为社会化的个体，其行为必然受到社会环境的影响。“消费者社会化”作为“个体获取与消费者有关的技能､知识和态度的过程”是社会环境对消费者个人作用的结果，个体在各种社会交流活动中发展和形成了自己对事物的信念和态度，这是一种被动的参与学习过程(Moschis， 1987)。其中，个体所属的社会阶层､宗教信仰以及民族的生活习俗对信用卡的使用会产生直接影响(Elizabeth C. Hirschman， 1976)。

西方学者对大学生信用卡的具体使用情况也进行了深入的研究。Hayhoe等(1999)研究发现持有四张甚至更多数量信用卡的大学生往往是那些大龄学生和女生。在此基础上，Hayhoe等(2005)通过回归分析进一步描述了这些持卡学生的人口特征，指出那些持有四张或四张以上信用卡的学生多数是年长的､高年级的､申办了学生贷款､没有个人理财计划。认知水平也是影响大学生使用信用卡的重要因素，那些熟悉信贷盈利模式的大学生对信用卡消费往往表现出更加理性的态度(Hayhoe等，2000)。但Joyce(2005)通过对216名新入学大学生的调查发现，关于信贷知识与信用卡的使用之间并不存在显著的关系。在影响大学生接受信用卡的社会因素方面，Jennifer(1997)认为大学生的信用消费更多地受到父母及家庭的影响。在进入大学前就持有信用卡并且受到父母严格监督的大学生往往模仿父母的支付习惯。他们在父母的正确引导下会养成良好的消费习惯从而避免卷入债务循环的恶习之中。

近年来信用卡在中国发展迅猛，中国国内营销学者在国外已有研究成果的基础上，对中国消费者关于信用卡的申办和使用情况进行了深入研究。江明华､任晓炜(2003， 2004)的研究表明人口统计特征､金钱和信用态度是影响消费者信用卡透支行为的重要因素。此外，促销诱因､服务的便利性和消费者的知觉风险也是影响消费者申办信用卡意愿的关键因素(吴佩勋､郑宗仁，2006)。台湾学者王河星(2003)对消费者关于信用卡的差异化需求进行了深入的研究，通过运用因子分析､判别分析的方法，区分出三种不同的生活形态细分市场特性，构建出一个以消费者差异化需求为导向的服务模式。

总的来说，学者们关于人口变量特征对信用卡使用的影响，得出了基本一致的结论，即人口统计变量对信用卡的使用有重大的影响。但这些研究结论对于中国的大学生来说是否依然成立呢?此外，关于社会环境因素对信用卡使用的影响尚未取得一致性的结论，有待于进一步考察。

二､研究方法

(一)数据收集

本次调查我们采用分层抽样法，在天津市五所高校中进行取样，为了提高问卷的回收率和保证问卷填答的质量，在取得被试学校老师的同意之后，采用面对面的调查方式，由调查人员亲自到课堂上发放问卷，现场填写，当场回收。在发放问卷之前，首先由调查人员向学生介绍本次研究目的，争取他们的理解和支持，在学生们作答过程中，由调查人员现场答疑。我们共调查了563名大学生，其中本科生为293人，硕士研究生184人，博士研究生86人。回收问卷525份，回收率为93%，我们把出现缺失项的问卷视为无效问卷，共剔除无效问卷38份，保留有效问卷466份，有效率为89%。

(二)问卷设计与数据分析方法

根据西方学者既有的关于居民信用卡消费行为和对信用态度的研究结果，我们对Joyce(2005)关于大学生信用卡认知和使用情况调查量表进行了适当的修改，形成本研究所使用的问卷量表。为保证问卷信度和效度，笔者在正式发放问卷之前对大学生进行预调研，通过修改和筛选原始题项后确定初始测量题项。结合有关专家的意见对初始问卷再行修改形成最终问卷量表。

我们引入人口统计变量和社会环境因素作为自变量来考察对大学生信用卡申办情况的影响，人口统计特征变量包括:性别､学历､可支配收入和所学专业；社会环境因素主要包括生源所在地和是否受所在社群的影响两个方面。

(三)数据分析

我们采用软件SPSS13.0进行数据分析，使用列联表分析法对数据进行分析和处理，列联表的零假设是两变量之间彼此独立，不存在显著的相关关系。本文中采用卡方统计量来判断变量之间的关系，采用的显著性水平为0.05。卡方统计量(λ2)(chi—square statistic)检验是常用的检验变量间是否相关的方法。

被调查的大学生分为已经申办信用卡和未申办信用卡两个维度。大学生的人口统计特征主要在性别(男､女)，学历(学士､硕士､博士)，可支配收入(月收入300元以内､300元-500元､500-800元､800-1200､1200-1500元､1500元以上)，所学专业等方面进行了区分；社会环境因素主要区分了生源所在地(城市､乡村)，是否受到所在社群的影响两个方面(如表1所示)。

表1 样本构成情况

三､研究结果

(一)人口统计变量与大学生信用卡持有关系的分析

1､性别与信用卡持有情况的关联分析。

如表2所示，男生申办信用卡的比例为38.8%，这一比例低于女生49.1%的比例。皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验在0.05的显著水平下，线性关联分析也表明性别与信用卡申办情况之间存在显著的线性关系(如表3所示)。

表2性别与信用卡申办情况的关联分析

2､可支配收入与信用卡持有情况的关联分析。

从列联表可以看出，随着可支配收入的增加，大学生申办信用卡的数量逐渐增多，皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验在0.05的显著水平之下，证明收入和信用卡持有情况之间存在着显著的相关关系。(如表5所示)。然而，在可支配收入的两端持卡比例最低，总体分布呈现出中间高､两端低的特点(如表4所示)。这一点在可支配收入与有无信用卡的线性关联分析上得到了验证，两者没有显著的线性关系(P值为.136>.050)。

表4可支配收入与信用卡申办情况的关联分析

3､受教育程度与信用卡持有情况的关联分析。

从表6可以看出随着学历的提高，持卡大学生的数量也在同步增长但不显著。皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验均高于0.05的显著性水平，线性关联分析也表明大学生学历程度的高低与信用卡持有情况之间没有显著的线性关系(如表7所示)。

表6学历与信用卡申办情况的关联分析

4､专业与大学生信用卡持有情况的关联分析。

通过列联表分析我们没有发现金融､财政类专业的大学生与其他专业大学生在持卡方面存在显著性差异。金融､财政类专业大学生申办比例为45.6%，其他专业申办比例为43.2%(如表8所示)。皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验高于0.05的显著性水平，线性相关分析也表明专业与信用卡申办情况之间没有显著的线性关系(如表9所示)。

表8专业与信用卡申办情况分析

(二)社会环境因素与大学生信用卡持有关系的分析

1､社群规范性的影响。

如表10所示，受社群规范性影响的持卡大学生的比例为48.6%，相应的不受社群规范性影响的持卡大学生比例为38.9%，两相比较差异显著。皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验均在0.05的水平下，支持这一结论。线性关联分析也表明社群规范性影响和大学生信用卡申办率之间存在显著的线性关系(如表11所示)。

表10是否受社群规范性影响

与信用卡申办情况的关联分析

2､生源地与大学生信用卡持有关系的关联分析。

来自城市的大学生申办信用卡的比例为49.5%，来自农村的大学生申办比例仅为39.1%，生源地的不同造成大学生持卡比例的不同(如表12所示)。皮尔逊卡方检验和似然比卡方检验在0.05水平下，线性相关分析也表明生源地与信用卡持有情况存在显著的线性关系(如表13所示)。

表12 生源地与信用卡申办情况分析

四､研究结论的进一步探讨与政策性建议

(一)研究结论的进一步探讨

本次研究我们综合了国内外关于影响信用卡申办和使用因素的相关研究成果，在对消费者群体进一步区隔的基础上，以中国大学生这一庞大的特殊群体为研究对象，探明了影响中国大学生信用卡申办情况的主要因素。我们从性别､可支配收入､学历､专业､是否受社群规范性影响､生源地等六个方面研究了人口统计特征变量和社会因素与大学生申办信用卡之间的关系。我们发现性别､可支配收入､生源地､社群规范性是影响大学生持卡的重要因素。学历以及所学专业与信用卡的申办情况关系并不显著。研究结果在一定程度上支持了国内外已有的研究结论，同时我们也有了一些新的发现。

第一，性别对大学生持有信用卡的影响是明显的。通过访谈我们进一步证实了这一结论。在中国，发卡银行和银联通常会把时尚､大众化的购物场所作为合作对象，而这些场所是女性大学生频频光顾的地方。此外，发卡银行不时推出的刷卡消费打折､积分活动也成为吸引女性大学生申办信用卡的重要因素。相反，男生主要集中在电子类产品､报刊杂志和通讯等方面的消费活动上，由于这些产品售卖场所金融服务配套设施的限制以及刷卡消费产生的额外费用都抑制了男生对信用卡的需求。

第二，可支配收入对大学生持有信用卡的影响比较复杂。整体上来看在可支配收入的两端持卡比例最低，呈现出中间高､两端低的特点。这种现象可能是由于可支配收入低的大学生由于担心不能及时还款以及使用信用卡产生的额外费用，往往会抑制他们对信用卡的需求；高收入的大学生有较强的还贷能力，但不一定有较强的透支需求，信用卡安全性和还款便利性会使他们对信用卡产生顾虑。通过访谈我们了解到:中间收入群体经济收入比较稳定，除家庭日常供给外，其他收入也是一项重要的收入来源。由于有较多的收入来源，他们较少有不能及时还贷的顾虑，其申办信用卡的主要目的可能是以备不时之需。总之，经济因素对大学生信用卡的影响是复杂的。

第三，学历与信用卡持有情况的关系不明显。这种现象的一个可能解释是:无论是本科层次还是研究生层次都属于高等教育范畴。在中国，相当一部分本科生毕业后直接进入硕士阶段继续学习，这部分硕士研究生在年龄和阅历上同本科生差别不大。博士研究生数量不大，尽管很多在职博士生都持有信用卡，但对大学生整体来说影响不是很明显。

第四，专业与信用卡的持有情况之间没有显著的相关关系。Hayhoe等(2005)研究发现，熟悉信贷盈利模式的大学生对信用卡消费往往表现出更加理性的态度。这意味着金融､财政类专业的大学生将会对信用卡持有谨慎的态度。然而我们的研究并没有发现因为专业的不同导致大学生在申办信用卡方面表现出的明显差异。可能的原因在于专业知识对信用卡申办的影响并不明显，这种影响主要体现在对透支行为的限制作用上。

第五，受到社群规范性影响的持卡大学生比例要高于不受社群规范性影响的持卡大学生比例。用信用卡进行刷卡消费作为一种时尚在大学生中流行，与大学生的趋同心理和从众心理相关联，趋同心理是青年思维还没有完全独立和成熟的一种表现，不同个性和不同生活方式的大学生通过群体互动，相互认同于相同的文化范式之下，形成大致相同的心态和行为倾向，这是刷卡消费得以流行和发展的基础。

最后，生源地与大学生信用卡持有情况之间有显著的相关关系。经过访谈我们得知，很多来自城市的大学生在进入大学之前就已经开始使用信用卡，特别是那些父母也在使用信用卡的城市家庭，其子女往往会模仿父母的消费行为，相比来自农村的大学生他们对信用卡的接受表现出更加积极的心态。这一结论在一定程度上验证了Jennifer(1997)“大学生信用消费更多地受父母家庭影响”的论点。此外，由于中国广大农村地区金融服务基础设施还不够完善，刷卡消费对绝大多数来自农村的大学生还是全新的消费方式，对信用卡的接受需要一个渐进的过程，这种情况在刚刚入学的新生身上表现比较明显。

(二)政策性建议

目前，各大发卡银行纷纷把触角延伸到大学校园，竞争激烈，经过初期的快速渗透之后发展变得非常缓慢。一方面是因为各大银行和信用卡中心所提供的服务严重的单一化､同质化，处于较低层次的价格竞争阶段。大多数信用卡的服务仍然局限在“基础服务”的层面，贴近大学生实际需求情况的“特色服务”并不多见；另一方面，大学生人数众多，如何针对这一庞大的市场进行细分，以满足大学生群体的不同需求，也是银行和信用卡中心在开发高校市场时需要认真考虑的问题。

因此，银行和信用卡中心在进入高校市场之前，需要进行详细的市场调查，对大学生群体的不同需求偏好进行市场细分，找准市场定位，提供差异化的服务，避免同质化营销。如性别､经济条件的不同导致大学生对于金融服务的需求是不一样的，仅仅根据学生学历层次的不同来制定不同的透支额度是远远不够的。

此外，根据大学生的从众心理和同辈群体之间的示范效应，在开展信用卡营业推广过程中应注意利用不同的媒体加大对校园里具有示范性作用群体的宣传和推广力度，以增进大学生对信用卡的“认知”和“认同”。

参考文献:

[1]Modigliani. Franco， Life Cycle， Individual Thrift， and the Wealth of Nations [J]. American Economic Review， 76， 1986， pp.297-313

[2]Adcock， William.， Hirschman， Elizabeth C. and Goldstucker， Jac. L.， Bank Card Users: An Updated Profile [C]. paper presented at the Association for Consumer Research Annual Conference， 1976

[3]Crook， J. N.， Hamilton， R. && Thomas， L. c. ， Credit Card Holders: Characteristics of Users and Non-Users [J]. The Service Industries Journal， 1992(12)， pp. 251-262.

[4]Moschis G P. Consumer socialization. Lexington books [M]. 1987: 2-5

[5]Elizabeth C. Hirschman， Differences in Consumer Purchase Behavior by Credit Card Payment System [J].1979， 6(1) :58-66

[6]Hayhoe， C. R.， Leach， L.， &&Turner， P. R.， Discriminating the number of credit cards held by college students using credit and money attitudes. Journal of Economic Psychology [J]. 1999(20): 643-656

[7]Hayhoe， C. R.， Leach， L.， Allen， M. W.， && Edwards， R.， Credit cards held by college students. Journal of Economic Psychology [J]. 2005(20): 643-656

[8]Hayhoe， C. R.， Leach， L.， &&Turner， P. R.， Differences in spending habits and credit use of college students. The Journal of Consumer Affairs [J]. 2000(34): 129

[9]Joyce， E. Jones， College Students' Knowledge and Use of Credit. Financial Counseling and Planning [J]. 2005: 13-14

4.中国历年人口统计数据篇四

 中国第六次人口普查办统计出的最爆笑人名！绝对搞笑！中国第六次人口普查办统计出最爆笑的人名新鲜出炉：刘产（流产）、赖月京（来月经——还是个男的）、范剑（犯贱）、姬从良（这个还请网友来猜哈~~~~~~~~）、范统（饭桶）、夏建仁（请高手说~~~~~~~~~~~）、朱逸群（猪一群）、秦寿生（禽兽生——亏他父母想得出）

庞光（膀胱）、杜琦燕（肚脐眼）、魏生津（卫生巾）、矫厚根（脚后跟）、沈京兵（神经病）、杜子腾（肚子疼）。

此次最牛的排名第一的：史珍香（屎真香！）。

5.中国历年人口统计数据篇五

A.划分各组的数量标志

B.分组的组数

C.分布在各组的总体单位数

D.标志变异个数

2.为反映不等距数列的实际分布情况，应计算()。

A.次数

B.次数密度

C.频数

D.权数

3.在研究某城市居民的消费水平时，要通过对个别居民消费状况的了解达到对全市居民总体消费水平的认识，这主要体现了统计学研究对象的()。

A.客观性

B.数量性

C.随机性

D.总体性

4.总体的差异性是指()。

A.总体单位标志的不同表现

B.总体单位不同的标志

C.表现总体特征的各种指标

D.表现总体特征的各种标志

5.在对总体现象进行分析的基础上，有意识地选择若干具有代表性的单位进行调查，这种调查方法是()。

A.抽样调查

B.典型调查

C.重点调查

D.普查

6.普查的标准时间是指()。

A.调查员登记调查资料时间

B.调查资料所属时间

C.完成登记任务时间

D.完成整个调查工作时间

7.统计整理阶段工作中最关键的问题是()。

A.对调查资料的审核

B.统计分组

C.资料汇总

D.编制统计图表

8.某企业总产值计划在去年的基础上提高8%，执行结果仅比去年提高4%，则总产值计划执行结果的提高程度的计算公式是()。

A.4%/8%

B.8%/4%

C.104%/108%―1

D.108%/104%―1

9.对某单位职工的文化程度进行抽样调查，得知其中80%的人是高中毕业，抽样平均误差为2%，当置信度为95.45%时(z=2)，该单位职工中具有高中文化程度的比重是()。

A.大于84%

B.等于78%

C.在76%-84%之间

6.历年中国共产党党员人数篇六

截至2014年底,中国共产党党员总数为8779.3万名,比上年净增110.7万名,增幅为1.3%。中国共产党现有基层组织436.0万个,比上年增加5.6万个,增幅为1.3%。其中基层党委20.9万个,总支部27.1万个,支部388.0万个。

女党员占24.7%，少数民族党员占6.9%，大专及以上学历党员占43.0%。35岁及以下占25.6%，36岁至45岁占20.3%;46岁至60岁占28.0%;61岁及以上占26.1%。

建国前入党的38.9万名,建国后至“文革”前入党的609.6万名“文革”,期间入党的1092.5万名,粉碎“四人帮”至党的十一届三中全会前入党的260.1万名,党的十一届三中全会后至党的十六大前入党的3552.6万名,党的十六大后至党的十八大前入党的2657.4万名,党的十八大以来入党的568.2万名。

党员的职业。工人734.2万名,农牧渔民2593.7万名,企事业单位、民办非企业单位专业技术人员1253.2万名,企事业单位、民办非企业单位管理人员901.6万名,党政机关工作人员739.7万名,学生224.7万名,其他职业人员710.5万名,离退休人员1621.6万名。

中国共产党党员发展阶段：

1、第1个1000万，历经35年；（1921-1956年）

2、由1000万到2000万，11年；

（1956-1967年）

3、由2000万到3000万，8年；

（1967-1975年）

4、由3000万到4000万，8年；

（1975-1983年）

5、由4000万到5000万，8年；

（1983-1991年）

6、由5000万到6000万，6年；

（1991-1997年）

7、由6000万到7000万，8年；

（1997-2005年）

8、由7000万到8000万，5年。

（1995-2010年）

9、由8000万到9000万，？

历年党员人数：

年份

月份

时期

人数（万人）1921

7月

一大

57人 1922

6月

二大

195人 1923

6月

三大

432人 1925

1月

四大

994人 1927

4月

五大

5.7 1927

大革命失败后

1928

6月

六大1934 1937

年初

1940

1945

4月

七大

1947

12月

270 1949

10月

448 1950

500 1954

650 1956

9月

八大

1073 1959

夏季

1350 1961

6月

1700 1969

4月

九大

2200 1973

8月

十大

2800 1977

8月

1980

年底

1981

6月

1982

9月

1983

1985

1986

年底

1987

10月

1988

7月

1989

1990

春季

1991

年底

1992

年底

1993

1994

年底

1995

年底

1996

年底

1997

年底

1998

年底

1999

年底

2000

年底

2001

年底

2002

年底

2003

年底

2004

年底

2005

年底

2006

年底

2007

年底

2008

年底

2009

年底

2010

年底

2011

年底

2012

年底

2013

年底

2014

年底

十一大

3500

3800

3892 十二大

3965

4000

4200

4400 十三大

4600

4700

4900

5000

5200

5400

5500

5700

6042

6187

6322

6451

6575

6694

6823

6960

7080

7239

7415.3

7593.1

7799.5

8026.9

8260.2

8512.7

8668.6

8779.3

100（万人）

200

258

145

135

129

124

119

129

137

120

159

176.3

177.8

206.4

225.4

233.3

252.5

155.9

110.7

比上年增加

2015

上半年（预计）

7.探究人口基础数据库数据结构标准篇七

1 研究概况

1.1 研究进展

随着人口数据库建设工作的不断深入开展。我国的人口基础数据库数据结构标准也在不断向前发展。人口基础数据库数据结构标准大致可以分为几个主要的发展阶段。在上世纪末,我国出台了《全国干部、人事管理信息系统数据结构》,这份文件对国家的干部以及人事管理的相关的数据信息进行了规定,为人口基础信息管理提供强有力的制度保障和标准,同一时间段内,国家的《常住人口信息管理系统数据结构》又得以出台,这项规定对我国的常住人口进行了统一的规范与管理,使得全国各地每一级别的人口管理工作都变得相对简单、快捷。

随着流动人口的逐渐增多,进入新世纪以来,人口管理工作变得相对复杂。因此,在2004年,我国又制定并出台了关于人口管理的一系列规范和标准,将人口管理工作进一步进行加强。这期间的人口管理主要对居民的身份证、户籍等进行了严格的规范和统一,使人口信息管理进一步规范。在新的人口管理规定中,对育龄妇女信息进行了相应的完善,使得我国的计划生育工作能够进一步发展,深入落实了计划生育政策,推进了计划生育工作的顺利进行。其中,北京市还制定了人口信息共享的相关协议,实现了信息交流与共享,使得北京市的人口基础数据库建设工作变得更加完善和成熟,为全国其他国家和地区的人口基础数据库机构标准工作的深入发展提供了很好的借鉴。

1.2 人口基础数据库数据结构的对比

现阶段我国的人口数据库数据结构标准中的数据元的类型、代码等元素都存在一定程度的异构现象,这种异构现象的出现就使得人口的基础信息系统之间的数据信息也出现了相应的异构现象,这就导致了人口的一些基础信息产生了信息孤岛现象,而孤岛现象的产生又使得人口的一些数据信息之间的共享度受到了一定程度的限制,例如:在《全国干部、人事管理信息系统数据结构》中,整个规定中显示出来的虽然都是统一的字符类型,但是这项规定中的数据元却并不是统一的,数据元的不统一也就导致了整个数据库系统之间无法完全统一,进而导致了信息孤岛现象的产生。

现阶段,国家各个部门对于人口数据信息的要求相对较为广泛,而我国现有的数据库建设结构已经远远不能够适应各级单位对人口数据库建设的迫切需求。我国现有的人口基础数据库数据结构标准以GA214管理结构标准为准,这项数据结构标准共涵盖了41个相关的数据项,由于数据项较多,使得一些数据项在使用了一段时间之后,原有的作用已经消失,而这部分消失作用的数据项也就成了占用资源的多余信息,根本不具备任何的现实意义。例如:每个人都填过自己的籍贯,但是籍贯却不是固定不变的。一方面,现如今人口的流动使得人们的籍贯随着落户地址的改变,而原有的籍贯当然也就变成了不具有实际意义的多余信息。另一方面,随着我国现代化进程的不断发展,一些原有的老城区、老乡镇经过城市化改造之后早已不是原来的名字,人口的籍贯也就理所当然地不具备任何现实意义。

2 数据结构特点

2.1 数据信息量巨大

由于人口问题涉及到社会生活的方方面面,因此,社会上的人事工作安排、公共卫生安全、民政建设以及基础教育等都会对人口基础数据库建设提出相应的要求。这也就决定了人口基础数据库具备了其他数据库所不具备的特点,那就是信息量巨大的特点,人口基础数据库所涉及的数据面相对较为广泛,数据库的数据结构较之其他数据库而言也要复杂。

2.2 人口基础数据库建设分阶段进行

我国幅员辽阔且人口众多,我国地域之间的发展极不平衡,这就造成了人口基础数据库建设的地域发展的不平衡,每一个地方每一个部门的人口信息化程度都不尽相同,这也就意味着我国人口基础数据库建设要分阶段进行。全国范围内的各个地方的数据库建设要适应当地各部门的生产发展的需要,并将每个地方的数据库建设工作进行统一,实现全国范围内的人口基础数据库建设。

2.3 服务功能多变

现阶段,我国的人口改革正在不断地深入发展。这使得人口管理的相关部门的业务也在不断地发生着变化。业务种类的变化使得人口基础数据库的数据结构以及数据库相应的服务功能也有所变化,这也是人口基础数据库相对于其他数据库而言所具备的特点,那就是人口基础数据库的数据服务功能多变。

2.4 人口基础数据库系统应用种类较多

人口基础数据库是一项十分重要的社会服务类的资源,它为社会生活提供了多种多样的服务信息,因此,在人口基础数据库系统相对的应用系统中对原有的数据信息进行开发,就能够开发出更多不同种类的系统类型,有利于促进人口基础数据库数据结构的标准化进程。

2.5 人口基础数据库维护压力太大

人口基础数据库的数据建设过程中,由于数据库业务的变化多端,使得进行数据库维护的压力相对较大。关于数据库的维护是在数据库最初的设计阶段就将维护概念引入其中。鉴于人口基础数据库结构的特殊性,对人口基础数据库需要进行动态维护,动态维护能够将数据库维护的灵活性进行强有力的提高,进而有效提高了数据库维护的效率,也就降低了开发商进行数据维护所耗费的资金,不仅有效提高了经济效益,还大大节约了社会资源。

3 建立人口基础数据库数据结构标准

3.1 分类代码

随着科学技术的不断发展和信息技术在数据库建设中的广泛应用,人口基础数据库的建设主要是要建立起相对规范和标准的数据结构。在不耗费大量的人力和财力的前提下对人口基础数据库进行建设,就需要制定相应的数据结构标准。因此,分类代码标准应时而生。我国的人口基础数据库中的人口数据信息相对复杂,信息量巨大,信息所涵盖的内容又相对较为丰富。因此,相关部门在对我国的人口数据信息进行分类和编码时,要对人口的信息管理之间的关系进行综合考虑,分类的方法和原则要按照《全员人口个案管理信息系统基础数据结构与分类代码》的相关规定。首先,要针对不同地区或者不同部门对于人口管理的相关的要求进行分类,分类标准要应用国家已有的相关标准进行;其次,在对人口数据信息进行分类时所需要采用的方法是线分类法,利用这种方法对我国的人口信息进行相应的分类,能够最大限度的保障分类的合理性和清晰度;最后,对于人口基础数据库数局结构进行代码时所采用的代码应该是数字型、字母型以及数字和字母的混合型。

3.2 命名原则

在对人口基础数据库数据结构中的结构表和数据字段的名称进行命名时,需要遵循相应的命名原则。我国目前所采用的命名原则主要是中文字符和英文字符两种形式,即每一个中文名称都会对应相应的英文名称,例如“人口基本情况表”的英文名称为“tableo”;而字段的中文名称直接用项的名称进行命名,字段的英文名称的格式则是类别加代码,且应为名称的长度通常占11个字符。

3.3 人口基础数据库数据结构的确定标准

在对人口基础数据库数据结构的类型进行确定时,往往需要遵循一定的确定标准。英文字母“C”“D”“N”分别代表字符型、日期型和数字型;在人口基础数据库数据结构标准中,还要对数据项长度进行相应的标准规范,数据项的单位是字节,另外,数据项代码通常会采用三位数进行表示,其中表示类别的代码放在数据项代码的第一位,其余两位则分别表示数据项的名称和长度。以人口基本情况数据结构表为例,对结构类型进行理解,如表1所示。

4 功能模块

4.1 元数据管理

作为一项复杂的、信息量巨大的数据库管理系统,人口基础数据库的管理需要进行几个模块的管理,元数据管理模块是对人口基础数据库中的元数据进行维护管理的模块。人口基础数据库中的元数据对数据库中一些相应的数据信息以及数据项的结构和属性等进行了详细的描述,并对于人口基础数据库的动态维护,首先要对已有的数据信息进行必要的分析,并将其中的数据进行适当地抽离,以便能够实现对数据库系统中的元数据进行综合管理。

4.2 数据加载

在对人口基础数据库进行建设的过程中,针对相应的数据结构标准对数据进行比对是数据加载模块中的一个重要的组成部分。例如:每个人的身份证都有18位身份证号码,在这18位身份证号码中我们能够准确地找出每个人的出生时间。在实际的人口基础数据库数据结构的管理中,可以对数据比对进行相应的规范处理,在比对过程进行必要的规范,最重要的就是要对比对的目标进行相应地判断,判断比对目标是否合理或者是否符合相应的标准。

4.3 调度管理

人口基础数据库的建设主要是为了实现对人口的综合动态管理,使得各个地区、各个部门都能够对其想要了解的人口信息进行必要深入地了解。而在人口基础数据库中的一个重要的管理模块就是调度管理模块,这个模块能够将人口的相应数据信息和服务器查询信息保持一致,从而确保各部门在进行人口基础信息查询时能够更加准确和清晰。

5 结语

人口基础数据库数据标准的建立,能够对我国的人口数据库建设工作提供相应的建立标准,从而能够使得国家各阶级、各部门的人口基础数据库建设工作变得更加的完善,发展得更加健全。在对人口基础数据库的建设过程中,为了达到对人口数据库更全面地建设和管理,在进行数据化建设时,不仅要对人口基础数据库数据结构的标准问题进行必要的考虑,还要对人口基础数据库所涵盖的信息内容进行相对综合地考虑,以便能够实现我国的人口基础数据库数据结构的标准化,使人口基础数据库建设变得更加完善和成熟。

参考文献

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[4]刘瑞.区域政务信息资源数据交换系统的设计与实现[D].电子科技大学,2013.

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[6]廖运宝.访问控制模型在电子政务数据库中的应用研究[D].电子科技大学,2012.

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[11]Najwa Altwaijry,Mohamed El Bachir Menai.Data Structures in Multi-Objective Evolutionary Algorithms[J].Journal of Computer Science&Technology,2012,(06).

8.从人口普查看统计实践篇八

人普中的统计实践理念

不确定性理念。“不确定性理念”是统计实践必须牢固树立的基本理念，是统计实践的基础。人口普查实践中的不确定性首先是由于存在大量的流动人口；其次是人户分离，很多人拆迁搬离后并没有将户口一并迁走；还有一些人有一套以上住房；调查对象配合度降低等。因此，统计实践应注意思维的发散性、新颖性和独特性。

质量理念。事物的“度”包含数量和质量两个方面。如果忽视了质量或在数量上存在片面认识都容易导致严重后果。因此，人口普查的统计实践理念还必须具有“质量理念”，它是人口数量认识的更高境界，只有达到了这一境界，才是对人口数量的真正把握。

变异性理念。变异是在自然界和社会经济领域普遍存在的一种现象。人口普查中，变异无处不在，如人口统计数据与期望结果之间存有变异等。但是，变异并不可怕，重要的是要能对变异的量进行科学的描述，并能从这种差异中发现变化的趋势和规律，这样才能全面地看问题，又处变不惊，促进人口统计质量的提高。

置信性理念。统计中的误差是不可避免的，因此，人口统计的结论通常不具有惟一性。但误差会降低估计的精确度，过低的可信度和精确度会使统计分析的结果失去使用价值，这就是置信性问题。人口统计分析通常存在这样的分析结果：我们有90%的把握程度使实际值落在预期目标的标准误差范围内。实际上这给出的是一个置信区间，与逻辑思维由因果关系得出的确定性结果相比较，置信区间则给出了与一定概率相对应的总体特征的估计范围，或是用以判断是否应该接受原假设，这是对统计思维结果最好的表述方式，这样的结论更符合科学的标准。

人口普查对统计实践的能力要求

统计实践的能力至关重要，结合人普的工作经验，笔者认为应从三个方面做起：

融通能力。人口普查中，“入户难、进门难”的现象时有发生。此时，大力抓好宣传工作的同时，交流沟通能力显得尤为重要，而这正是我们需要提高的。除业务知识外，我们要加强统计技巧、现场询问等技能，如果既能熟练掌握调查方案、流程及指标，又能语言文明、行为礼貌地入门，自然会赢得调查对象的信任。

观察能力。“观察”是指在不进行人为干预的前提下，将实际发生的经济现象及其过程客观地记录下来。统计实践过程是从发现问题开始的，因此，观察能力强弱也是统计实践的关键。比如，在入户调查时，要善于观察其家庭生活环境，观察调查对象的表情，通过观察多问问题，一些热点问题和焦点问题往往都是在细心观察的前提下问出来的，我们要有意识地培养在大量观察中发现问题的能力，积极地寻找和发现现实经济社会问题，把统计知识与经济社会现实有机结合起来。

9.中国历年人口统计数据篇九

省份	批次	科类	省控线	录取人数	最高分	最低分	平均分
安徽	提前批(航海类)	理工	432	85	566	459	483
安徽	专项计划	理工	505	3	575	574	574
安徽	专项计划	文史	550	2	598	596	597
安徽	本一批	理工	505	60	578	553	572
安徽	本一批	文史	550	19	598	593	595
北京	提前批(航海类)	理工	432	4	485	445	458
北京	本二批	理工	432	2	515	513	514
北京	本二批	文史	488	2	568	550	559
福建	提前批(航海类)	理工	378	68	521	434	461
福建	提前批(师范类-面向全省)	理工	378	154	551	515	527
福建	提前批(师范类-面向全省)	文史	551	177	593	563	572
福建	提前批(师范类-面向厦门)	理工	490	35	542	509	523
福建	提前批(师范类-面向厦门)	文史	551	45	584	551	563
福建	农村专项计划	理工	490	155	554	510	523
福建	农村专项计划	文史	551	50	596	557	566
福建	本一批	理工	490	1385	575	490	528
福建	本一批	文史	551	298	592	562	574
福建	本一批(面向厦门)	理工	490	169	545	492	515
福建	本一批(面向厦门)	文史	551	50	588	558	568
福建	闽台合作	理工	490	40	519	498	504
福建	预科批	理工	490	50	523	465	482
福建	预科批	文史	551	40	552	521	534
甘肃	提前批(航海类)	理工	436	67	499	454	465
甘肃	本一批	理工	483	9	556	534	541
甘肃	本一批	文史	502	9	545	537	539
甘肃	本二批	理工	436	77	536	482	501
甘肃	本二批	文史	456	13	524	515	518
广东	提前批(航海类)	理工	376	10	545	447	500
广东	本科A批	理工	376	30	519	508	510
广东	本科A批	文史	443	6	561	557	558
广西	提前批(航海类)	理工	345	35	490	364	433
广西	本二批	理工	345	170	575	467	524
广西	本二批	文史	403	24	584	556	563
贵州	提前批(航海类)	理工	379	70	472	388	409
贵州	专项计划	理工	484	10	531	518	524
贵州	专项计划	文史	575	5	624	608	614
贵州	本一批	理工	484	17	575	565	569
贵州	本一批	文史	575	11	634	625	628
贵州	本二批	理工	379	292	553	436	491
贵州	本二批	文史	477	27	613	589	594
海南	提前批(航海类)	理工	539	18	602	539	555
海南	本科A批	理工	539	18	652	620	631
海南	本科A批	文史	579	4	694	688	691
河北	提前批(航海类)	理工	358	60	528	433	466
河北	专项计划	理工	511	3	587	583	585
河北	本一批	理工	511	60	602	582	587
河北	本一批	文史	559	18	626	616	620
河南	提前批(航海类)	理工	374	90	517	441	470
河南	专项计划	理工	499	9	566	536	552
河南	专项计划	文史	547	5	595	585	591
河南	本一批	理工	499	142	582	550	568
河南	本一批	文史	547	22	600	593	596
黑龙江	提前批(航海类)	理工	353	18	495	454	465
黑龙江	专项计划	理工	353	2	513	500	507
黑龙江	本二批	理工	353	16	568	520	530
黑龙江	本二批	文史	406	4	532	525	530
湖北	提前批(航海类)	理工	375	20	522	457	485
湖北	本二批	理工	375	36	540	518	525
湖北	本二批	文史	441	6	588	577	580
湖南	提前批(航海类)	理工	450	30	524	430	475
湖南	专项计划	理工	450	3	535	524	529
湖南	专项计划	文史	526	2	593	587	590
湖南	本二批	理工	450	39	559	524	531
湖南	本二批	文史	526	6	604	594	600
吉林	提前批(航海类)	理工	405	28	536	468	494
吉林	本二批	理工	405	14	538	520	530
吉林	本二批	文史	432	8	553	540	545
江苏	提前批(航海类)	理工	285	13	336	314	325
江苏	本一批	理工	336	54	357	345	347
江苏	本一批	文史	337	9	350	345	348
江西	提前批(航海类)	理工	447	45	546	484	504
江西	本一批	理工	527	28	587	580	582
江西	本一批	文史	568	11	614	610	611
江西	本二批	理工	447	44	565	529	547
江西	本二批	文史	496	4	588	582	584
辽宁	提前批(航海类)	理工	368	44	537	459	485
辽宁	本科批	理工	368	26	589	579	582
辽宁	本科批	文史	461	10	587	578	580
内蒙古	本一批	理工	478	13	556	519	535
内蒙古	本一批	文史	501	4	561	536	553
宁夏	本二批	理工	432	21	492	463	469
宁夏	本二批	文史	498	4	570	539	549
青海	本二批	理工	365	14	448	414	425
青海	本二批	文史	424	3	487	481	483
青海	预科批	理工	365	5	411	393	399
青海	预科批	文史	424	5	474	456	464
山东	提前批(航海类)	理工	435	45	537	450	473
山东	本科批	理工	435	43	590	571	575
山东	本科批	文史	505	16	599	593	595
山西	提前批(航海类)	理工	432	70	514	433	461
山西	本一批	理工	516	54	545	527	533
山西	本一批	文史	546	21	564	552	558
陕西	本二批	理工	425	12	525	482	493
陕西	本二批	文史	467	4	544	527	533
上海	提前批(航海类)	综合改革	401	4	434	428	432
上海	本科批	综合改革	401	48	472	451	462
四川	提前批(航海类)	理工	458	20	560	506	527
四川	专项计划	理工	546	6	596	570	590
四川	专项计划	文史	553	4	589	584	586
四川	本一批	理工	546	80	614	589	599
四川	本一批	文史	553	14	588	583	585
四川	预科批	理工	546	5	545	540	542
四川	预科批	文史	553	5	558	551	555
天津	提前批(航海类)	理工	407	13	467	431	443
天津	本科A批	理工	407	19	531	513	523
天津	本科A批	文史	436	8	581	544	552
西藏	本一批(汉考汉)	理工	445	10	545	473	491
西藏	本一批(汉考汉)	文史	460	4	513	506	509
西藏	本一批(民考汉)	理工	327	10	439	338	358
西藏	本一批(民考汉)	文史	375	4	429	405	413
新疆	专项计划	理工	341	5	465	448	457
新疆	专项计划	文史	372	8	545	492	506
新疆	本二批	理工	341	18	523	503	510
新疆	本二批	文史	372	4	561	534	543
新疆	本二批(定向)	理工	341	7	507	492	497
新疆	本二批(定向)	文史	372	8	525	507	512
新疆	预科批	理工	341	2	415	414	415
新疆	预科批	文史	372	32	484	425	439
新疆内地班	本二批(汉)	理工	341	4	477	467	471
新疆内地班	本二批(民)	理工	341	7	398	392	396
新疆内地班	本二批(民4年)	理工	341	6	366	354	359
新疆内地班	本二批(汉)	文史	372	2	490	484	487
新疆内地班	本二批(民)	文史	372	4	412	406	409
新疆内地班	本二批(民4年)	文史	372	1	372	372	372
云南	提前批(航海类)	理工	430	24	530	441	477
云南	专项计划	理工	530	7	580	551	558
云南	专项计划	文史	575	2	612	605	609
云南	本一批	理工	530	10	571	539	550
云南	本二批	理工	430	46	564	518	536
云南	本二批	文史	490	16	602	589	593
云南	预科批	理工	430	5	528	524	526
云南	预科批	文史	490	5	577	573	575
浙江	提前批(航海类)	综合改革	490	20	543	505	523
浙江	本科批	综合改革	490	28	608	583	597
重庆	提前批(航海类)	理工	428	16	519	478	493
重庆	专项计划	理工	428	5	542	521	530
重庆	专项计划	文史	434	2	540	536	538
重庆	本二批	理工	428	12	564	521	531
重庆	本二批	文史	434	6	539	528	532
重庆	本二批(定向)	理工	428	2	518	516	517
重庆	本二批(定向)	文史	434	4	528	508	519
重庆	预科批	理工	428	5	478	447	462
重庆	预科批	文史	434	5	490	480	485

年福建省分专业录取分数情况表

批次	科类	专业	控制线	录取人数	最高分	最低分	平均分
福建提前批(航海类)	理工	船舶电子电气工程	378	15	489	442	459
福建提前批(航海类)	理工	航海技术	378	26	521	434	462
福建提前批(航海类)	理工	轮机工程	378	27	495	434	462
福建(师范类-全省)	理工	数学与应用数学(师范)	490	25	546	527	534
福建(师范类-全省)	理工	小学教育	490	52	545	521	527
福建(师范类-全省)	理工	学前教育	490	65	548	515	522
福建(师范类-全省)	理工	英语(师范)	490	12	551	536	540
福建(师范类-全省)	文史	汉语言文学(师范)	551	56	590	571	575
福建(师范类-全省)	文史	小学教育	551	47	578	564	570
福建(师范类-全省)	文史	学前教育	551	62	588	563	568
福建(师范类-全省)	文史	英语(师范)	551	12	593	577	580
福建(师范类-厦门)	理工	数学与应用数学(师范)	490	10	541	519	528
福建(师范类-厦门)	理工	小学教育	490	10	530	509	520
福建(师范类-厦门)	理工	学前教育	490	10	542	509	519
福建(师范类-厦门)	理工	英语(师范)	490	5	533	523	527
福建(师范类-厦门)	文史	汉语言文学(师范)	551	20	584	554	564
福建(师范类-厦门)	文史	小学教育	551	10	573	551	563
福建(师范类-厦门)	文史	学前教育	551	10	575	552	561
福建(师范类-厦门)	文史	英语(师范)	551	5	574	559	565
福建(专项计划)	理工	材料成型及控制工程	490	4	524	514	518
福建(专项计划)	理工	财政学	490	3	547	531	537
福建(专项计划)	理工	车辆工程	490	4	522	513	518
福建(专项计划)	理工	船舶与海洋工程	490	5	518	511	514
福建(专项计划)	理工	地理信息科学	490	4	519	515	517
福建(专项计划)	理工	电气工程及其自动化	490	5	537	528	532
福建(专项计划)	理工	电子科学与技术	490	4	525	519	523
福建(专项计划)	理工	电子商务	490	3	530	519	525
福建(专项计划)	理工	电子信息工程	490	4	530	522	526
福建(专项计划)	理工	动物科学	490	2	514	510	512
福建(专项计划)	理工	法学	490	3	535	530	532
福建(专项计划)	理工	翻译	490	3	520	516	519
福建(专项计划)	理工	港口航道与海岸工程	490	3	518	511	515
福建(专项计划)	理工	工程管理	490	3	528	524	527
福建(专项计划)	理工	工商管理类	490	3	536	525	530
福建(专项计划)	理工	光电信息科学与工程	490	4	524	521	523
福建(专项计划)	理工	国际经济与贸易	490	3	528	524	525
福建(专项计划)	理工	环境工程	490	3	513	513	513
福建(专项计划)	理工	会计学	490	3	554	533	543
福建(专项计划)	理工	机械电子工程	490	4	524	519	522
福建(专项计划)	理工	机械设计制造及其自动化	490	4	523	521	522
福建(专项计划)	理工	计算机科学与技术	490	4	538	530	534
福建(专项计划)	理工	建筑环境与能源应用工程	490	4	524	512	517
福建(专项计划)	理工	交通运输	490	5	521	519	520
福建(专项计划)	理工	金融学	490	3	550	538	543
福建(专项计划)	理工	经济学	490	3	527	522	525
福建(专项计划)	理工	旅游管理	490	3	519	510	514
福建(专项计划)	理工	能源与动力工程	490	4	520	516	518
福建(专项计划)	理工	日语	490	3	524	518	520
福建(专项计划)	理工	软件工程	490	4	538	527	532
福建(专项计划)	理工	社会工作	490	3	524	510	516
福建(专项计划)	理工	生物工程	490	5	518	512	515
福建(专项计划)	理工	食品科学与工程	490	5	516	510	513
福建(专项计划)	理工	数据科学与大数据技术	490	4	532	529	530
福建(专项计划)	理工	数学与应用数学	490	4	531	521	526
福建(专项计划)	理工	水产养殖学	490	1	523	523	523
福建(专项计划)	理工	通信工程	490	4	532	523	528
福建(专项计划)	理工	投资学	490	3	529	525	527
福建(专项计划)	理工	网络工程	490	4	526	524	525
福建(专项计划)	理工	物流管理	490	4	517	511	515
福建(专项计划)	理工	信息管理与信息系统	490	4	530	518	525
福建(专项计划)	理工	英语	490	3	527	523	525
福建(专项计划)	理工	应用物理学	490	4	524	510	517
福建(专项计划)	文史	财政学	551	3	569	562	566
福建(专项计划)	文史	法学	551	4	577	568	573
福建(专项计划)	文史	翻译	551	3	568	562	564
福建(专项计划)	文史	工商管理类	551	5	573	559	563
福建(专项计划)	文史	国际经济与贸易	551	3	565	560	562
福建(专项计划)	文史	汉语国际教育	551	3	562	561	562
福建(专项计划)	文史	汉语言文学	551	3	568	563	566
福建(专项计划)	文史	会计学	551	4	596	557	574
福建(专项计划)	文史	金融学	551	3	567	565	566
福建(专项计划)	文史	经济学	551	3	573	565	568
福建(专项计划)	文史	旅游管理	551	3	561	559	560
福建(专项计划)	文史	日语	551	3	565	560	562
福建(专项计划)	文史	社会工作	551	4	564	559	561
福建(专项计划)	文史	投资学	551	3	575	564	568
福建(专项计划)	文史	英语	551	3	574	567	570
福建本一批	理工	材料成型及控制工程	490	25	527	515	522
福建本一批	理工	财政学	490	12	546	534	540
福建本一批	理工	车辆工程	490	26	539	515	521
福建本一批	理工	船舶与海洋工程	490	26	527	515	522
福建本一批	理工	地理信息科学	490	14	527	517	522
福建本一批	理工	电气工程及其自动化	490	34	559	527	536
福建本一批	理工	电子科学与技术	490	66	541	523	527
福建本一批	理工	电子商务	490	39	540	523	530
福建本一批	理工	电子信息工程	490	56	544	525	531
福建本一批	理工	动物科学	490	11	519	515	517
福建本一批	理工	法学	490	20	550	531	538
福建本一批	理工	翻译	490	9	539	527	533
福建本一批	理工	港口航道与海岸工程	490	16	527	516	521
福建本一批	理工	工程管理	490	59	538	517	524
福建本一批	理工	工商管理类	490	56	556	521	531
福建本一批	理工	光电信息科学与工程	490	55	536	519	524
福建本一批	理工	国际经济与贸易	490	19	551	525	534
福建本一批	理工	海洋渔业科学与技术	490	11	524	501	512
福建本一批	理工	环境工程	490	8	526	515	520
福建本一批	理工	会计学	490	26	575	539	551
福建本一批	理工	机械电子工程	490	30	531	520	523
福建本一批	理工	机械设计制造及其自动化	490	37	552	524	530
福建本一批	理工	计算机科学与技术	490	59	561	535	542
福建本一批	理工	建筑环境与能源应用工程	490	20	527	516	520
福建本一批	理工	交通运输	490	37	529	515	521
福建本一批	理工	金融学	490	24	560	534	545
福建本一批	理工	经济学	490	13	546	529	538
福建本一批	理工	旅游管理	490	10	536	527	530
福建本一批	理工	能源与动力工程	490	61	535	515	522
福建本一批	理工	日语	490	12	559	523	529
福建本一批	理工	软件工程	490	74	554	530	536
福建本一批	理工	社会工作	490	14	530	515	521
福建本一批	理工	生物工程	490	54	530	515	520
福建本一批	理工	食品科学与工程	490	41	531	515	522
福建本一批	理工	数据科学与大数据技术	490	34	554	530	538
福建本一批	理工	数学与应用数学	490	17	539	526	530
福建本一批	理工	水产养殖学	490	27	523	490	501
福建本一批	理工	水生动物医学	490	15	533	490	501
福建本一批	理工	通信工程	490	45	550	522	529
福建本一批	理工	投资学	490	15	558	528	536
福建本一批	理工	网络工程	490	66	541	523	529
福建本一批	理工	物流管理	490	41	529	515	521
福建本一批	理工	信息管理与信息系统	490	27	552	523	530
福建本一批	理工	英语	490	6	551	538	544
福建本一批	理工	应用物理学	490	18	541	518	525
福建本一批	文史	财政学	551	9	592	575	583
福建本一批	文史	法学	551	26	586	574	579
福建本一批	文史	翻译	551	11	579	569	572
福建本一批	文史	工商管理类	551	75	586	568	572
福建本一批	文史	国际经济与贸易	551	10	580	568	573
福建本一批	文史	汉语国际教育	551	24	577	568	571
福建本一批	文史	汉语言文学	551	17	589	575	578
福建本一批	文史	会计学	551	25	589	573	578
福建本一批	文史	金融学	551	21	586	572	579
福建本一批	文史	经济学	551	16	588	569	575
福建本一批	文史	旅游管理	551	7	572	569	570
福建本一批	文史	日语	551	11	577	569	573
福建本一批	文史	社会工作	551	26	577	562	569
福建本一批	文史	投资学	551	12	583	568	575
福建本一批	文史	英语	551	8	583	573	577
福建本一批(面向厦门)	理工	材料成型及控制工程	490	5	512	494	501
福建本一批(面向厦门)	理工	财政学	490	3	541	531	536
福建本一批(面向厦门)	理工	车辆工程	490	5	518	494	505
福建本一批(面向厦门)	理工	船舶与海洋工程	490	4	519	500	512
福建本一批(面向厦门)	理工	地理信息科学	490	3	500	492	495
福建本一批(面向厦门)	理工	电气工程及其自动化	490	4	532	523	526
福建本一批(面向厦门)	理工	电子科学与技术	490	5	523	509	517
福建本一批(面向厦门)	理工	电子商务	490	4	528	509	518
福建本一批(面向厦门)	理工	电子信息工程	490	5	529	516	523
福建本一批(面向厦门)	理工	法学	490	3	518	517	517
福建本一批(面向厦门)	理工	翻译	490	3	525	514	519
福建本一批(面向厦门)	理工	港口航道与海岸工程	490	5	515	492	501
福建本一批(面向厦门)	理工	工程管理	490	5	524	496	504
福建本一批(面向厦门)	理工	工商管理类	490	5	527	516	523
福建本一批(面向厦门)	理工	光电信息科学与工程	490	5	524	507	514
福建本一批(面向厦门)	理工	国际经济与贸易	490	3	531	523	528
福建本一批(面向厦门)	理工	环境工程	490	3	510	498	502
福建本一批(面向厦门)	理工	会计学	490	3	544	524	532
福建本一批(面向厦门)	理工	机械电子工程	490	5	520	494	507
福建本一批(面向厦门)	理工	机械设计制造及其自动化	490	5	523	508	514
福建本一批(面向厦门)	理工	计算机科学与技术	490	5	532	520	525
福建本一批(面向厦门)	理工	建筑环境与能源应用工程	490	5	513	494	503
福建本一批(面向厦门)	理工	交通运输	490	5	517	493	505
福建本一批(面向厦门)	理工	金融学	490	3	538	523	531
福建本一批(面向厦门)	理工	经济学	490	3	545	530	535
福建本一批(面向厦门)	理工	旅游管理	490	4	502	494	498
福建本一批(面向厦门)	理工	能源与动力工程	490	5	512	504	508
福建本一批(面向厦门)	理工	日语	490	3	523	514	520
福建本一批(面向厦门)	理工	软件工程	490	5	535	517	527
福建本一批(面向厦门)	理工	社会工作	490	3	512	501	506
福建本一批(面向厦门)	理工	生物工程	490	5	514	494	503
福建本一批(面向厦门)	理工	食品科学与工程	490	4	520	504	510
福建本一批(面向厦门)	理工	数据科学与大数据技术	490	4	533	524	529
福建本一批(面向厦门)	理工	数学与应用数学	490	4	533	524	528
福建本一批(面向厦门)	理工	通信工程	490	5	522	502	510
福建本一批(面向厦门)	理工	投资学	490	3	534	519	524
福建本一批(面向厦门)	理工	网络工程	490	5	524	514	518
福建本一批(面向厦门)	理工	物流管理	490	4	512	504	507
福建本一批(面向厦门)	理工	信息管理与信息系统	490	5	529	520	524
福建本一批(面向厦门)	理工	英语	490	2	521	519	520
福建本一批(面向厦门)	理工	应用物理学	490	4	514	500	509
福建本一批(面向厦门)	文史	财政学	551	4	574	563	569
福建本一批(面向厦门)	文史	法学	551	4	576	567	572
福建本一批(面向厦门)	文史	工商管理类	551	8	568	559	563
福建本一批(面向厦门)	文史	国际经济与贸易	551	4	562	559	561
福建本一批(面向厦门)	文史	汉语国际教育	551	4	563	558	560
福建本一批(面向厦门)	文史	汉语言文学	551	4	588	560	572
福建本一批(面向厦门)	文史	会计学	551	4	584	578	580
福建本一批(面向厦门)	文史	金融学	551	4	581	565	574
福建本一批(面向厦门)	文史	经济学	551	4	567	560	565
福建本一批(面向厦门)	文史	旅游管理	551	3	565	559	561
福建本一批(面向厦门)	文史	投资学	551	4	573	562	567
福建本一批(面向厦门)	文史	英语	551	3	578	575	577
福建本一批(闽台合作)	理工	通信工程(闽台合作)	490	40	519	498	504
福建预科批	理工	民族预科班	490	50	523	465	482
福建预科批	文史	民族预科班	551	40	552	521	534