数据挖掘机:成都人口形势有多严峻?

前几天有一个视频在朋友圈疯传。视频中,长着一张苦瓜脸的男主播,用磁性的声音讲述着一个可怕的事实——终于承认:断崖式下跌!

不出意外,这段视频很快就“被下架”了。但是,抛开男主播耸人听闻的观点,视频中指向的事实却来自官方发布——安徽省政府在关于《安徽省人口与计划生育条例(修订草案征求意见稿)》的说明中明确指出:

“我省出生人口连续4年减少,人口形势极为严峻。2017年至2021年我省出生人口分别为98.4万、86.5万、76.6万、64.5万、53万(预测),年增长率为-12.1%、-11.4%、-15.8%,-17.8%,整体呈断崖式下降趋势。”

△截图自安徽省人民政府官网

“极为严峻”“断崖式下跌”……如此表述在官方文件中非常罕见。

中国的人口焦虑有多严重?

成都的真实情况如何?

数据挖掘机为你搜索真相!

我们先来看看宏观层面的数据。

上月发布的《中国统计年鉴2021》首次透露了人口出生数据。根据年鉴,2020年全国人口出生率为8.52‰,首次跌破10‰,创下了1978年以来的历史新低。同期全国人口自然增长率仅为1.45‰,同样创下1978年以来的历史新低。

△图据《中国统计年鉴》(2021)

一旦出生率低于死亡率,人口就有可能出现负增长。

关于中国人口增长的“拐点”何时出现,学界有多种说法。最悲观的预测是“十四五时期,即2021-2025年,中国人口就会出现负增长”。

而从今年部分地区官方公布的人口出生数来看,绝大多数都呈下降趋势,甚至有的地区同比下降达50.19%,用股市的话说,就是“全国山河一片绿”。

人口负增长,意味着“少子化”“老龄化”加剧,未来中国的劳动力尤其是青壮年劳动力供应将大大减少,养老保险的缴纳者将严重不足,人们所能享受到的福利也将越来越少,从生产到消费,从就业到养老,都会面临很大挑战。

2015年开始,我国实行积极的人口政策,当年10月“全面放开二孩”,今年5月放开“三孩生育”。但是政策并没起到“立竿见影”的效果,年轻人还是不敢生不愿生。全面放开二孩之后的2016年,我国人口出生率一度达到13.57‰的小高峰,随后逐年下滑,2020年相比2016年出生率减少了近4成。

今年的出生率同样是往下滑。此前官方已经公布2020年出生人口为1200万人,按照《中国人口预测报告2021版》显示,2021年出生人口可能降至1000万左右。

民间投资增速常年递减、房地产“两极分化”严重(一线城市房价高居不下,三四线城市库存严重积压)、中国社科院预测明年GDP增速降到“5”字头、国家大力推行“双减”……所有长期经济指标和近期出台的“铁腕”政策,其实都是“人口危机”在现实层面的反映。

具体到成都,形势好像还没那么糟。我们经常津津乐道的一个数据:据“七普”统计显示,成都全市常住人口约2093.78万人,与2010年“六普”相比增加约582万人。也就是说,这十年来新成都人年均增长约60万。

但是通过深入数据挖掘,你会发现并不是那么乐观。

成都市统计局官网每年发布的《成都统计年鉴》是个好东西,它给出了全市人口总量、出生率、死亡率、人口自然增长率等各项详尽数据。

表一:成都市2015-2019年主要人口数据表

↓↓↓

表二:成都市2015-2019年主要人口数据变动图

最新的2020“年鉴”里只有上年数据,当年和今年的数据还是没有发布。但是还有其他数据可以作为补充。据2021年上半年的新生儿疾病筛查数据显示,成都市新生儿75762人,同比下降了13.81%。如果按照“七普”数据(全市常住人口约2093.78万人)计算,2020年成都人口出生率约为8.4‰(略低于全国数据),2021年预计为7.2‰。

可见,成都市近六年的人口自然增长率尽管稍有波动,但是总体仍呈下滑趋势,特别是近三年来,出生率下滑趋势非常明显。

2017/2019年两个出生率高点引起了我们的极大兴趣,有必要继续深入挖掘。

表三:成都市1986-2019年主要人口数据表

但是,在这两个波峰之间就是一段漫长的谷底(1991-2014年),其中有16年出生率低于10‰,占比高达约66.7%。也就是说,在未来20年内,成都市的人口出生率将呈肉眼可见的下滑态势。

结婚率是另一个可以佐证的重要数据。2020“年鉴”显示,近5年(2015-2019年)成都市结婚率也是逐年下降。没有家庭就没有生育,这个道理显而易见。

表四:成都市2015-2019年婚姻登记和离婚情况

或许你会问,既然成都近年来的人口自然增长率下滑如此明显,那为什么十年又新增了近600万人呢?

这是因为近十年来成都城市能级不断跃升,空间格局、发展质量和区域辐射力、国际影响力早已今非昔比,同时又保持了独具魅力的生活方式,以此吸引了大量外来人口。

但是需要注意的是,“新成都人”并不全是年轻人。与“六普”相比,成都全市常住人口中0-14岁人口占比上升1.78个百分点,15-59岁人口占比下降4.86个百分点,60岁及以上人口占比上升3.08个百分点,65岁及以上人口占比上升3.60个百分点。

表五:成都人口年龄构成示意图况

也就是说,尽管涌入了大量“新成都人”,但成都已经提前步入老龄化社会,接近“深度老龄化”。“少子化”和“老龄化”是一体两面,都会对经济发展和养老待遇造成极大挑战。

最后,我们再来看看其他城市与成都的历年人口出生率对比情况。

表六:主要城市2015-2019年人口出生率对照表

表七:主要城市2015-2019年人口出生率变动图

这么看起来,上海出生率不出意外地常年垫底,成都出生率居然还高居西部三大中心城市榜首。

身边还有多少坚持“不婚不育”的年轻人?你可以把这张图“糊”TA脸上了:千万别拖后腿啊!

THE END
1.挖掘机定义应用分类及发展历程复盘问答集锦我国挖掘机行业起步相对较晚,历史发展进程先慢后快。挖掘机(英文名称:Excavator)是工程机械大类下挖掘机械子类家族的一员,定义为利用挖斗(或称铲斗)进行土壤以及其他松散物料的挖取工作或剥离土层工作,并装载入运输车辆或卸载至堆料场的土方工程机械,是工程机械中https://m.vzkoo.com/question/1731484658434696
2.数据挖掘机器学习总结(通用6篇)数据挖掘机器学习总结 篇4 在“十五”规划期间,液压挖掘机年年销量翻番向上,但各挖掘机制造商关于售后服务的标准并无统一规定可循,为明确挖掘机用户与制造商双方的权利与义务,中国工程机械工业协会挖掘机分会发布了《中国挖掘机行业挖掘机产品质量保证规定》,且该规定从20xx年6月12日起开始实施。 https://www.yjbys.com/zongjie/xuexi/697188.html
3.人工智能机器学习数据挖掘以及数据分析有什么联系?那机器学习与数据挖掘的联系是什么呢? 机器学习为数据挖掘提供了理论方法,而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的;这两个领域彼此之间交叉渗透,彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标,数据挖掘的概念更广,机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支https://www.51cto.com/article/576957.html
4.机房idc数据挖掘是什么帆软数字化转型知识库模式识别是数据挖掘中的重要技术,主要包括分类、聚类、关联规则和序列模式。分类是将数据划分为不同的类别,常用的算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。聚类是将相似的数据点划分为同一簇,常用的算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。关联规则是发现数据项之间的关联关系,常用的算法包括Apriori和FP-growth等。序列https://www.fanruan.com/blog/article/609961/
5.数据挖掘机技术英语免费在线阅读收听下载小挖掘机瓦咔 by:彩虹约定_SML 572.7万 优质挖掘机 by:听单推荐 18.9万 宝贝挖掘机 by:四一妈妈讲故事 3.7万 新车挖掘机 by:汽车洋葱圈 11.7万 挖掘机的故事 by:风旋之刃 2.7万 挖掘机历险记 by:晚风秀秀 6292 挖掘机基本功 by:南溪丰雨 20.2万 https://www.ximalaya.com/sound/494990431
6.[交易时间]陆家嘴见闻数据挖掘机:年报分红比例有所提高[交易时间]陆家嘴见闻 数据挖掘机:年报分红比例有所提高2017-03-20 14:54:08 [交易时间]马全胜:中国神华慷慨红包 带动煤炭板块积极发力2017-03-20 14:54:08 [交易时间]陆家嘴见闻 特别股息近500亿 市场期待更多“中国神华”2017-03-20 14:52:08 [交易时间]陆家嘴见闻 上海投资者:神华高派息是好事 短期会影响https://tv.cctv.com/2017/03/20/VIDEqvEG8BQRVIDQFp6NjS8s170320.shtml
7.数据挖掘机挖土机挖掘数据挖掘机挖土机挖掘信息汇总铁甲网数据挖掘机挖土机挖掘信息汇总,为您提供数据挖掘机挖土机挖掘相关的信息!包括:数据挖掘机挖土机挖掘相关新闻资讯、设备推荐、口碑评价、新机及二手机价格咨询等内容,同时还包含挖土机挖掘机挖土机,挖掘机挖土机挖土机,挖掘机挖土机挖土机视频相关的内容,为您提供https://www.cehome.com/jixie/28146/
8.司马忑的数据挖掘机司马忑的数据挖掘技术blog数据挖掘机分享地http://www.smartguo.com/
9.从土建挖掘机到数据挖掘机,三一重工能否“挖”出个大未来?从经营实业到经营数据,三一重工的“数据挖掘机”能否挖出一个工业4.0的大未来? 进入2015年的最后一个月,三一重工董事长梁稳根提出了“建立学习型组织、促进企业转型”。梁稳根认为,当前互联网思维席卷每个行业,这对于三一的转型具有非常重要的意义。不论企业还是个人,如果不能深刻理解、运用时代的新知识,那么结果只有三https://www.tmtpost.com/1492953.html
10.机器学习工程师岗位职责岗位职责:1.负责业务相关数据清洗提取.特征工程及相关平台的建设工作;2.负责各种推荐模型以及反欺诈相关模型的开发;3.对公司业务问题进行抽象和建模,并持续优化;利用数据挖掘/机器学习技术解决金融资产分析和精准营销等问题。任职要求:1.本科及以上学历,计算机.数学和统计等相关专业,2.具备扎实的数据挖掘和机器学习理论https://www.zhipin.com/baike/b100104/172b8612b0e47f840XJy0ty1EQ~~.html
11.什么是数据挖掘,机器学习与数据挖掘主要有什么联系?主要挖掘方法有:分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等)等技术。 机器学习为数据挖掘提供了理论方法,而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的;这两个领域彼此之间交叉渗透,彼此都会利用对方发展起来的https://blog.csdn.net/zhinengxuexi/article/details/89021000
12.人工智能三大算法数据挖掘机器学习与深度学习的核心之争在人工智能的发展历程中,三大算法——数据挖掘、机器学习与深度学习,被广泛认为是推动AI技术进步的关键驱动力。这些算法不仅为各行各业带来了革命性的变化,也使得我们能够更好地理解和利用大量数据。 首先,我们来看一下数据挖掘。它是一种从大量数据中发现模式或关联的过程。这项技术被广泛应用于商业领域,如推荐系统https://www.9e80wtu09.cn/shu-ma/384090.html
13.机器学习机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。 https://wuli.wiki/assets/sogou/1157.%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%20-%20%E6%90%9C%E7%8B%97%E7%A7%91%E5%AD%A6%E7%99%BE%E7%A7%91.html
14.理论结合实践,一文搞定异常检测技术腾讯云开发者社区一个企业级数据挖掘实战项目|教育数据挖掘机器学习中样本不平衡,怎么办? 这里分别采用欠采样和过采样两种方法来处理数据集。数据集采样后,选用XGBoost分类器作为检测算法,比较两种采样后的效果。 为比较采样后的效果,首先用XGBoost训练并预测未采用采样方法的数据集,并运用混淆矩阵评估模型效果。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1850755
15.基于遗传算法与支持向量机的水质预测模型模型在预测时,输入数据x,则可通过上式计算得到对应的预测结果。 2.2 遗传算法优化的SVM模型 在数据挖掘机器学习领域中,高维数据通常需要特征选择降维以避免使模型受到维度灾难的影响,这使得特征选择成为机器学习算法数据预处理步骤中的重要一环。 遗传算法是一种模拟物种进化模式而来的迭代优化算法。它通过模拟生物种群的http://qks.cqu.edu.cn/html/cqdxzrcn/2021/7/20210711.htm
16.为什么越来越多的人不买波轮洗衣机了家居装修如题,商场里面的波轮洗衣机出样率也很低,不是说波轮洗衣机洗得干净,用水用电量都优于滚筒吗,还https://go.cqmmgo.com/forum-148-thread-171591567397204021-1-1.html
17.网商银行:数字银行的数据智能之道界面新闻如何全面发挥数据价值为银行降本增效,数据智能未来的想象力在哪里?我们对话网商银行数据智能部负责人傅志斌,他从政策背景和行业趋势出发,结合网商银行的实践,详细解读了数据智能的创新模式和发展潜力。 什么是数据智能?为什么金融业需要数据智能? 傅志斌:数据智能一个跨学科的研究领域,结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学https://www.jiemian.com/article/7995075.html