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国家统计局关于1990年国民经济和社会发展的统计公报文章属性•【制定机关】国家统计局•【公布日期】1991.02.22•【文号】•【施行日期】1991.02.22•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】统计正文国家统计局关于1990年国民经济和社会发展的统计公报（1991年2月22日）1990年，全国各族人民在党中央和国务院的正确领导下，进一步贯彻执行治理整顿和深化改革的方针，取得了明显成效。
社会供需矛盾有所缓解，农业喜获丰收，主要比例关系有所调整，物价得到有效控制，国际收支状况改善，整个国民经济继续朝着好的方向发展，促进了政治和社会的稳定。
科技、教育、文化、卫生、体育等各项事业取得新成果。
初步统计，全年国民生产总值17400亿元，比上年增长5％；国民收入14300亿元，比上年增长4.8％。
经济运行中的主要问题是：产成品积压增多、经济效益下降，财政困难加剧，潜在的通货膨胀压力加大。
一、农业1990年，各地重视农业，大力开展农、田水利建设，落实“科技兴农”措施，加之自然气候条件适宜，农林牧副渔全面发展。
全年农业总产值7382亿元，比上年增长6．9％。
其中种植业产值增长8．3％，林业产值增长2.2％，牧业产值增长5．9％，副业产值增长3.4％，渔业产值增长6．7％。
主要农产品产量全面增产。
粮食总产量43500万吨，比上年增长6.7％，再创历史新水平，棉花、油料和糖料生产大幅度增长，蔬菜、水果生产又获丰收。
但1990年农业丰收并不表明农业综合生产能力已经稳定在一个新的水平。
主要经济作物产量如下：1990年比上年增长％棉花447 万吨18．1油料1615 万吨24．7其中：油菜籽693 万吨27．5甘蔗5727 万吨17．4甜菜1453 万吨57．2黄红麻72 万吨9．5烤烟226 万吨-6．2蚕茧53 万吨9．4茶叶53 万吨-0．3水果1876 万吨2．4林业生产建设取得新的成绩，造林质量不断提高。
第六章 自相关 思考题6.1 如何使用 DW 统计量来进行自相关检验 ? 该检验方法的前提条件和局限性有哪些 ?6.2 当回归模型中的随机误差项为 AR(1) 自相关时 , 为什么仍用OLS 法会低估的ˆjβ标准误差 ? 6.3 判断以下陈述的真伪,并给出合理的解释。
1) 当回归模型随机误差项有自相关时 , 普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
2)DW 检验假定随机误差项i u 的方差是同方差。
3) 用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数ρ为-1。
4）当回归模型随机误差项有自相关时 , 普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。
6.4 对于四个解释变量的回归模型011223344t t t t t t Y X X X X u βββββ=+++++如果样本量 n=50, 当 DW 统计量为以下数值时 , 请判断模型中的自相关状况。
1)DW=1.05 2)DW=1.40 3)DW=2.50 4)DW=3.97 6.5 如何判别回归模型中的虚假自相关 ? 6.6 在回归模型12t t t Y X u ββ=++中 ,t u 无自相关。
如果我们错误地判定模型中有一阶自相关 , 即1t t t u u v ρ-=+, 并使用了广义差分模型1121(1)()t t t t t Y Y X X v βρβρ---=-+-+ 将会产生什么问题 ? 练习题 6.1 表 6.6 给出了美国 1960~1995 年 36 年个人实际可支配收入 X 和个人实际消费支出Y 的数据。
1) 用普通最小二乘法估计收入-消费模型 ;12t t t Y X u ββ=++表 6.6 美国个人实际可支配收入和个人实际消费支出 ( 单位 :1010 美元 )资料来源：Economic Report of the Prsident 注 : 数据为 1992 年价格2) 检验收入 -消费模型的自相关状况 (5% 显著水平 ): 3) 用适当的方法消除模型中存在的问题。
1990-2024年全国城市历年GDP排名百强榜1990 2024 年全国城市历年 GDP 排名百强榜在过去的几十年里，中国的经济发展可谓是日新月异，城市的经济实力也在不断变化。
下面就让我们一同回顾 1990 年至 2024 年全国城市历年GDP 排名百强榜，看看这些城市是如何在经济舞台上你追我赶、展现风采的。
上世纪 90 年代初，一些传统的工业城市在经济发展中占据着重要地位。
比如东北地区的沈阳、大连等城市，凭借着丰富的资源和扎实的工业基础，在 GDP 排名中名列前茅。
同时，东部沿海的上海、广州等城市也展现出了强大的经济活力和发展潜力。
进入 21 世纪，随着改革开放的不断深入，越来越多的城市开始崛起。
深圳从一个小渔村迅速发展成为国际化大都市，其 GDP 排名一路飙升。
杭州凭借着互联网经济的东风，在经济领域实现了跨越式发展。
在这期间，一些中西部城市也不甘示弱。
成都、武汉等城市通过加大基础设施建设、吸引投资等方式，逐渐提升了自身的经济实力，在百强榜中的排名稳步上升。
2010 年之后，中国经济进入了转型升级的新阶段。
一些以创新驱动、高新技术产业为主导的城市表现出色。
例如，苏州依靠其强大的制造业和良好的营商环境，GDP 持续增长。
而近年来，新一线城市的发展势头十分迅猛。
像郑州、西安等城市，通过打造交通枢纽、发展特色产业等手段，成功挤进了 GDP 百强榜。
在 1990 年的百强榜中，我们可以看到以重工业为主的城市居多。
但随着时间的推移，产业结构的调整和优化成为了城市发展的关键。
那些能够及时转型，发展新兴产业、提升服务业比重的城市，在后续的发展中逐渐占据了优势。
同时，政策的支持对于城市的经济发展也起到了至关重要的作用。
比如国家级的经济特区、自由贸易试验区等政策的实施，为相关城市带来了巨大的发展机遇。
交通基础设施的完善也是影响城市经济发展的重要因素。
那些拥有便捷交通网络的城市，能够更好地吸引人才、资金和技术，从而推动经济的快速发展。
1990-2024年全国城市历年GDP排名百强榜1990 2024 年全国城市历年 GDP 排名百强榜在过去的几十年里，中国经济经历了翻天覆地的变化，城市的发展更是日新月异。
GDP 作为衡量一个城市经济实力的重要指标，其排名的变化反映了各城市在经济领域的兴衰起伏。
1990 年，中国的经济格局与现在大不相同。
当时，一些传统的工业城市在 GDP 排名中占据着重要位置。
比如东北地区的沈阳、大连，凭借着雄厚的工业基础，名列前茅。
而上海，作为中国的经济中心，一直以来都有着举足轻重的地位。
进入 20 世纪 90 年代后期，随着改革开放的深入推进，沿海城市的发展势头愈发迅猛。
深圳，这个昔日的小渔村，凭借着特殊的政策优势和创新精神，经济飞速增长，逐渐在 GDP 百强榜中崭露头角。
2000 年左右，长三角地区的城市开始崛起。
苏州、杭州等城市依靠良好的地理位置和积极的招商引资政策，吸引了大量的外资企业，制造业蓬勃发展，GDP 排名不断上升。
到了 2010 年，中西部的一些城市也迎来了发展的机遇。
重庆、成都等城市在国家政策的支持下，大力发展基础设施建设，推动了工业化和城市化进程，GDP 增速明显。
在这期间，一些资源型城市的排名则出现了波动。
例如，随着资源的逐渐枯竭和产业结构的调整，部分资源型城市的经济发展面临挑战，在 GDP 百强榜中的位置有所下滑。
近年来，随着新经济的崛起，一些具有创新能力和科技实力的城市表现出色。
比如，杭州的互联网经济、合肥的科技创新产业等，为城市的经济增长注入了强大动力。
2020 年，尽管受到全球疫情的影响，中国的经济仍然展现出强大的韧性。
在 GDP 百强榜中，一些城市凭借着完善的产业体系和有效的疫情防控措施，实现了经济的稳步增长。
展望 2024 年，预计新一线城市将继续保持快速发展的态势。
它们在人才引进、产业升级等方面不断发力，有望进一步提升在百强榜中的排名。
从 1990 年到 2024 年，全国城市 GDP 排名百强榜的变化，不仅仅是数字的更迭，更是中国经济发展模式转变、产业结构优化升级的生动体现。
年末总人口（万人）非农业人口（万人）交通仓储邮电业人口北京1039.5648.4天津876.55492.19河北3046.87718.04石家庄286.5118.75唐山662.77146.64秦皇岛249.1949.72邯郸212.7989.62邢台84.6632.34保定168.9953.5张家口101.256.69承德84.6628.13沧州133.2929.67廊坊343.3237.04衡水33.710.86山西1284.21453.71太原263.9165.46大同112.4580.74阳泉115.6242.29长治29154.03晋城194.4425.73朔州64.869.81晋中运城49.8711.18忻州43.8110.15临汾59.5919.1内蒙古1094.99452.16139.571.6包头175.4107乌海29.0326.67赤峰413.964.9通辽70.2425.82100044呼伦贝尔辽宁3938.51662.71沈阳574.17382.56大连519.95223.49鞍山278.72147.03抚顺222.63141.14本溪153.0194.22丹东282.3896.58锦州294.3991.71营口214.273.7阜新184.479.62辽阳173.2665.06盘锦106.5848.82铁岭360.7187.69朝阳319.6670.4葫芦岛吉林2177.95882.35长春642.63236.24吉林415.16187.19四平298.4691.09辽源119.8151.71通化217.8188.72白山松原白城33.4521.98黑龙江2815.251311.08哈尔滨526.77307.12591.84193.46鸡西115.0276.97鹤岗106.3469.86双鸭山132.6467.88大庆95.867.6伊春93.2582.54佳木斯193.382.42七台河79.2131.78牡丹江282.71144.51黑河15.048.99绥化77.91上海1287.2869.88江苏6733.871428.51南京506.44239.26无锡421.22148.05 221000徐州820.17144.48 213000常州326.8782.8 215000苏州564.27142.19 226000南通778.84155.67 222000连云港346.2161.57 223200淮安224000盐城777.33120.8 225000扬州929.26145.5 212000镇江259.0573.12 225300泰州223800宿迁浙江3799.65668.89 310000杭州578.73171.25 315000宁波514.16104.55 325000温州672.5899.66 314000嘉兴318.358.92 313000湖州246.7643.95 312000绍兴415.3153.65 321000金华427.5249.28 324000衢州231.6129.32 316000舟山97.3521.02 318000台州323000丽水32.227.07安徽2642.86609.42 230000合肥386.1101.4 241000芜湖204.260.7 233000蚌埠302.3765.15 232000淮南183.2477.16 243000马鞍山106.8939.21淮北164.1145.2 244000铜陵61.3726.98 246000安庆573.3762.62 242700黄山142.7921.68 239000滁州40.9212.86 236000阜阳24.3618.45 234000宿州26.3915.75 238000巢湖77.8512.67 237000六安19.4114.66 236800亳州126.810.99247000池州242540宣城福建2443.01433.83 350000福州541.11125.93 361000厦门113.4544.32 351100莆田273.9620.51 365000三明248.0151.92 362000泉州591.7164.82 363000漳州420.9161.12 353000南平45.619.83 364000龙岩42.1213.83 352100宁德36.97 6.56江西1704.45469.26 330000南昌375.42140 333000景德镇132.8844.44 337000萍乡141.2443.25 332000九江409.8172.72 336500新余97.7823.8 335000鹰潭97.221.02赣州38.8322.42吉安29.2215.02宜春84.6515.5 344000抚州334000上饶16.8313.66山东5876.651364.42济南527.43198.09青岛670.93215.82淄博383.72135.37枣庄322.4775.94东营158.5242.01烟台628.47143.34潍坊862.9296.92济宁744.21122.36泰安650.12137.79威海238.651.93 276800日照106.0818.85 271100莱芜276000临沂162.7533.07 253000德州32.2219.97 252000聊城86.3520.63256600滨州56.0814.45 274000菏泽115.1120.58河南4873.59894.94 450000郑州565.07147.41 475000开封422.6571.42 472000洛阳578.62109.34 467000平顶山513.4576.19 455000安阳483.4966.75 456600鹤壁122.6628.3 453000新乡490.6682.08 454100焦作349.874.81 457000濮阳314.4439.6 461000许昌335.6439.63 462000漯河220.124.29 472000三门峡193.9937.09 473000南阳36.525.12 476000商丘24.9917.13 464000信阳27.0419.83 466000周口26.8414.64 463000驻马店25.6512.71湖北3267.36940.78 430000武汉677.03380.2 435000黄石133.155.83 442000十堰40.0628.72 443000宜昌46.3538.32 441000襄樊662.4130.08 436000鄂州93.0720.26 448000荆门105.0222.14 432100孝感133.4617.06 434100荆州436100黄冈437000咸宁47.0213.73 441300随州湖南4232.43765.07 410000长沙553.56145.06 412000株洲352.7170.78 411000湘潭267.6760.64 421000衡阳656.43101.72 422000邵阳682.6369.74 414000岳阳481.3673.66415000常德571.686.24 427000张家界413000益阳41.6418.81 423000郴州23.218.18 425000永州55.618.87 418000怀化49.913.63 417000娄底30.9213.46广东6348.961540.52 510000广州602.22348.29 512000韶关282.5185.88 518000深圳73.2246.99 519000珠海52.4625.53 515000汕头911.47176.08 528000佛山284.42101.27 554400江门356.5496.58 524000湛江556.8102.2 525000茂名531.0466.52 526000肇庆561.0188.89 516000惠州232.8661.31 514000梅州438.8564.7 516600汕尾230.8250.04 517000河源278.637.18 529500阳江228.3144.69 511500清远342.8551 523000东莞133.6531.86 528400中山116.8528.9 521000潮州134.4832.61 522000揭阳527300云浮广西1216.44320.49 530000南宁254.887.16 545000柳州158.8371.74桂林121.7942.98 543000梧州86.9226.12 536000北海124.8927.55 535700防城港535000钦州105.1212.16 537100贵港145.4512.55 537000玉林137.9314.99海南84.9444.46 570000海口38.6729.71572000三亚37.0511.13重庆1492.5373.02四川6746.551295.72 610000成都927.73256.04 643000自贡300.5258.1 617000攀枝花91.7245.49 646000泸州440.9557.09 618200德阳359.5348.65 621000绵阳494.0667.27 628000广元288.7836.34 629000遂宁350.2831.81 641000内江887.5895.7 614000乐山655.4591.17 637100南充27.2718.46 612100眉山644000宜宾68.8224.42 638000广安达州625000雅安29.8510.11 635500巴中641300资阳贵州708.12230.6 550000贵阳156.14104.01 553000六盘水248.0238.08 563000遵义39.4427.08 561000安顺67.7717.51云南792.45244.43 650000昆明359.28142.67曲靖85.2118.78 653100玉溪32.68 6.94 678000保山74.96 6.73 657000昭通63.729.24西藏44.1314.84 850000拉萨36.1512.5陕西1856.01484.09 710000西安615.48230.85 727000铜川77.7434.32721000宝鸡333.9863.51 712000咸阳440.1368.97 714000渭南77.914.71 716000延安30.9211.59 723000汉中45.3217.57榆林36.497.85安康88.414.7商洛甘肃1024.69281.75 730000兰州255.01129.85 735100嘉峪关10.538.2 737100金昌38.5214.76 730900白银146.9527.37 741000天水296.2135.19 733000武威88.3213.42青海116.0772.37 810000西宁104.3863.87宁夏192.9484.05 750000银川82.9440.47 753000石嘴山61.8631.67 751100吴忠26.47.05固原新疆485.43301.09 830000乌鲁木齐133.65109.23 834000克拉玛依21.0220.21一、人口、就业和职工工资从业人口比重第一产业从业人口比重第二产业从业人口比重第三产业从业人口比重14.3244.1141.5719.6550.2130.1448.9330.8020.2728.3542.9328.7253.6830.1316.1955.8520.5623.5927.8648.3523.7934.6239.2026.1746.2333.0120.7624.0047.4528.5640.1734.9824.8451.7626.9021.3459.0823.1117.8139.6228.1632.2232.5839.8827.5416.1451.5532.3110.1756.8033.0321.2854.5724.1647.1129.9422.9543.9833.4122.6155.9321.2922.7948.2515.4036.3543.2424.8331.9244.2529.1126.6449.5828.0022.4234.1632.5933.2528.9047.8323.275.5767.3527.0875.4312.9311.6448.0722.9728.9635.3440.2524.41 18.6351.6229.75 32.8440.1928.06 18.5956.8124.60 23.9155.3320.76 19.5551.8128.64 40.3335.5424.13 47.3129.2923.40 37.4735.0827.46 40.8036.0223.18 37.3741.3021.33 30.2344.5125.26 50.2425.0024.76 63.0723.3113.6247.3128.5324.15 47.8626.4225.72 41.5334.1224.35 59.4618.8521.69 42.3033.8023.90 50.4027.3822.2327.3336.6636.0135.3338.9325.75 24.2244.3631.42 45.7728.8625.37 21.8956.2021.91 24.1253.2822.60 33.1641.1225.72 15.6863.1221.20 18.9861.3819.64 36.0833.3730.55 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4.9769.4025.63 33.2429.3137.46 0.599.0090.41 33.3941.9624.65 47.0026.5526.45 64.7216.8218.46 64.6815.8119.51 56.3720.7722.86 48.2520.9430.81 57.3316.8225.85 56.4117.1026.49 60.257.5732.18 63.7217.5118.77 63.7512.5023.55 34.2241.9723.81 32.9335.1531.92 38.1839.8222.0062.2217.9719.81 59.0419.0521.91 44.6634.3720.98 55.0821.2423.68 57.3818.7523.87 68.3413.4518.22 74.0711.9114.02 78.76 6.9714.27 70.2110.9418.8533.0821.6345.29 11.7830.4957.7360.129.9729.9159.3724.1016.5366.7118.1415.15 54.7025.5619.74 67.4017.0315.56 45.4442.3412.23 75.5612.8811.57 64.3520.1315.52 73.7012.0014.30 76.6111.2912.10 78.918.4612.63 78.739.7111.56 74.3312.4913.18 23.4741.7934.7357.7723.7818.45 49.7227.9322.3556.1125.6618.44 22.4545.9232.43 73.6917.129.19 23.4747.4029.13 64.8520.0215.1357.9623.5618.48 51.5028.1820.31 66.6018.4614.94 47.2927.9124.81 75.0110.5914.40 75.908.1315.9655.2225.4219.36 43.7931.4824.73 42.5640.3217.1257.2426.0316.73 65.7919.4114.84 68.8917.5413.57 51.0618.9030.04 46.0028.2625.74 66.3815.5318.09 70.2411.9017.8654.4226.0819.50 31.0141.4427.56 14.6971.9613.35 39.3637.9722.67 61.6724.4613.88 75.3112.8911.79 68.7912.1819.0428.9139.6231.4729.2540.8629.9046.2331.1222.65 42.9228.6428.44 41.2042.7416.07 59.3319.0221.6533.4833.5732.95 10.8745.2343.90 0.6874.4324.89在岗职工平均人数（万人）在岗职工工资总额（万元）国内生产总值（万元）197.141321959558.6987.89797341337.35533.011140411627.8719551984.3883.83246491141.8521.3882655256.4440.1416082955.4811.245674720.0329.746586938.2419.388150330.4115.554321116.4221.563438820.2156.124995564.40.00146137.520.00221.44752667289.354.4727947097.1823.4515179344.9819.588398725.0941.787686741.0715.274376325.929.791969613.380.000.00155359.457.2813308 6.4410.39206907.970.00189.42517374195.3825.478920432.7333.8013783047.152.3334577774.777407043.8710.122695812.140.000.000.00501.4923492051078.59 104.34563765219.61 58.31371109200.89 48.79241925114.49 41.3820043972.55 27.6313025146.12 33.5911720055.97 197.1410956766.71 31.498016141.51 30.659596526.97 18.198197443.51 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6.8168.370.1918.8252.860.1521.5248.240.1925.0552.830.2215.8249.600.2310.6559.790.37 5.4960.240.40 2.1670.410.227.8967.640.1419.8451.790.1315.9764.740.2120.6361.060.1917.4642.220.1533.5437.730.1313.9342.410.1823.1347.770.2313.7543.110.278.8267.400.24 4.8660.290.1141.1034.990.1741.6834.18二、国民经济核算产业结构（比重）0.2716.6454.71 0.388.9350.84 0.3915.5450.35 0.418.7672.29 0.338.9768.68 0.309.5272.16 0.2020.1247.95 0.2324.5746.51 0.1926.6946.13 0.1527.4744.42 0.2520.0460.26 0.4415.8066.92 0.1740.1035.79 0.1231.7244.970.1826.4746.65 0.1727.9944.77 0.2314.6258.97 0.1542.9431.55 0.1828.6038.25 0.1728.1444.840.2211.9146.180.2418.6655.69 0.2812.3045.13 0.1539.6632.27 0.2110.7959.88 0.1818.7059.350.1518.9654.481.862.0891.61 0.1811.8261.10 0.1719.0344.33 0.1718.2361.86 0.2121.9948.86 0.3129.2727.99 0.1638.7520.050.67 3.8964.28 0.2223.4153.930.379.4957.87 0.448.8768.99 0.1536.7142.11 0.3115.7264.21 0.4215.2162.62 0.1830.7148.69 0.1543.8827.140.1445.3334.10 0.1822.6259.03 0.2820.1656.660.2423.8650.96 0.3616.0154.23 0.3319.2857.92 0.1426.2144.41 0.2927.3252.07 0.2530.5446.84 0.2422.4554.90 0.1830.1145.78 0.1735.5043.34 0.3036.2532.340.1635.2934.160.1424.8149.38 0.1523.2748.90 0.1521.0350.22 0.1220.5746.99 0.1410.9368.48 0.3011.3469.11 0.1718.8852.95 0.248.1370.39 0.0940.6238.43 0.1444.2426.56 0.2917.5959.01 0.29 3.3062.36 0.1212.1940.00 0.1128.1844.69 0.20 6.0953.30 0.1150.1533.430.1929.3642.92 0.2226.7243.01 0.5510.3753.72 0.1338.6736.13 0.2638.0743.85 0.1327.8145.12 0.1443.1330.55 0.3020.9857.32 0.2914.1358.09 0.1142.8214.360.1430.6041.22 0.1821.8043.41 0.1622.0548.66 0.1122.4844.47 0.1138.1739.12 0.1729.9944.07 0.1136.3742.94 0.1912.4849.79 0.1816.3647.58 0.1241.3029.300.19 5.7351.270.2329.2548.69 0.2816.9551.14 0.2922.0649.06 0.3215.3364.43 0.1832.3549.45 0.4813.3277.88 0.2533.0447.22 0.1939.2441.40 0.1541.8636.86 0.1535.4544.63 0.3441.0143.40 0.1846.8424.580.1923.3952.54 0.3710.6555.91 0.1641.5132.630.1635.3840.29 0.1247.9034.690.1526.8947.26 0.2112.8357.89 0.1244.7831.68 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1.1190.84三、固定资产投资总额（万元）第三产业占GDP的比重39.67146233135.30108863228.11117345429.8617812325.7524351842.7414850930.6212608626.214829932.226399124.797644228.384228830.233649122.114894434.441268029.5685084134.2726567327.4315620924.479373128.3713618919.296195918.316961140.32690828.73475543.661504129.1049443943.148001923.7510812434.712252123.917980024.222633128.652572482 40.23463860 34.11427821 18.95206249 22.34359726 18.32130051 31.9361256 28.9210641427.177374028.1155521 19.7078089 17.28313933 24.13123255 23.315386626.8864934727.25228135 26.41150593 25.5153976 33.1520401 26.994422442.031728125.651461090 42.5728994828.089924929.3352810 21.9550233 26.5080428 6.31481438 27.0731457 36.6482258 19.8354903 29.12145022 42.9519962 41.20831731.832129244 22.66210186532.65438612 22.36267652 21.18161029 20.07154043 22.17304287 20.60177640 28.987358320.57123376 18.35202677 23.1610393025.181025641 29.75230821 22.80258831 29.3897853 20.6196422 22.6051184 22.6574959 24.1178797 21.1658851 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8.05203236四、城乡居民储蓄年末余额（万元）五、外商直接投资（万美元）外商合同投资额当年实际使用外资金额2472678479953679815215422245648144290728920200591149328015593443101025514188919061720017312444082063904987141033264225908135935711142442278763622430266797431014237931169962416906229530514301396263565379466063412228301003501029488609441563664725940157246885555340810101910541014122230365129325351345333157380025020748080465490181913118990 12953142112425197 8484313779444899 29409947455359 279333682521208 19351513191800351603604 186382914724 11486319741202 1131331636334 138754948551 146036********* 60338445370 458061057683182386632512752 5462111472303 292825644380 84019941663 601471230 8720211370451972670622105096095 84831657333500 237910732160 122195484484 70591317157 66285272108526461 118903118118 161514317469 570594343 2054591369548 285475944757212 22222309095785488 34855689425338351553722117003050 284775127646814 21352619781225 20123288262384 2268513755311862 11917770185009 9932631731136 2793810948739291377 9697644373454 8903221531820 529122782624134743056512442 45175456833092 246619182435194 1727451882766 101414949640 116673706307 8959618051213 54924384126 37073441159 888012118533095610511106790195062221 198042851681 87773885226 992092870244 121526524210 7422713685 78665357681000117 618132267352 36385114213 3139326877 383574618229656308513 3445919136556913884760438 4480512960121684 2040145772618285 4662454274013 642711081556 126999317169262 68053104994631 61375812300 62313304247 1070510841084916316145318168 30126324001624 568674584483 70241656 733481614396 6130321751077 23765376676 5329756987 38064288114 4303334132831444950206800231208 47095769862345 478881172397895 44070026182507 1137061055837 10989844466 249278208077383 14612178833453 11064117351341 11969838797 8708453381159 759975822920 78093119863898507 86305906269 9343350296050721210 867422342209268554787 49388266042969 1773103894466 27707754666 120299582196 14190687110 45258142142 142066225117 14373720252 61850138956864314954 39695299299 31083126259 528001515 489105642 3598139524333217720689592074615494 7778191073210206 1116061891570 70903919661 86674511318 109644418418 5997118421069 79516297210 33701139168313005151115087911904511949 3728991334820 14517213391028 1215733703057 121807133001587 6075825272 7754717155174916491691844157143136 455087819 271012034484310645569866522517236579 19054578434837742 10506241353308 63876211364957988 2080335698616979 2249395424626478 2694475088522625 1533762140812767 27438166572290 10274235112229 100252134716118 1106662121715212 1478128121578 1361224051081 349194024660 756771945718 11190492012954 6147374513514863 5050852277910264 106034370372591478673823958 2129911127723 200910248347 15336311401484 60124565185 4757512191031 426426464 50820161659 835151403652745333381318011 221750311151734742665249761446524392621608722301001433522922 5984873149781 9258117114 89579660131201 730116141396 8513517685 43204222193 6372266686370254 7926031252 508814915429831410091150150 20486928599633872775215015068477047282235 37310846752235 5048350146533128717528147608920951747 89493013641097 48423121997526526 133572105105 58675315155059110019 25327333667600352314448 3345482314448 241734103755408665255707018778815878022849812218 10995912218 52502356119163827824294 3613407824294 70584本地电话用户数（万年末移动电话用户客运总量铁路客运量公路客运量100159774434036311831497029231718119640503216459430112155926051737907828514153028693233538546103848355440301138835610321796511461211025289661509291121825077981481500183635722393331362544219025213229131812180007939624930011489273287501110931758892859375757274442831738116362001436233941565129143670701738202153655954232441795718483148335764562210951310302470893812029676440189544025538076924351843529505200304133102127513726647186335015127361497260237六、邮政业务总量客运（万人）710674473791442832465 212045753134874002 113796920820246782 5323048329193912 5190419895981391 33505337321791194 2549830867402320 29373312511461979 1920028033012502 150231053401652 2260329305882342 277461187971076 1556429079012006 126791734492124137980717524657510886 118517422418852323 62563325313671860 1430320086951313 17996722153569 16096221988313361162230416513944268521257923711623 163707405420731938 41789327414921781 1667715674771090 1346366469577 915013691211248 40649935742193 23763640416223 261211587608913 7361604112492 25202257613671209 72521895176 864766147218979011440352594598 83298854694495047671。
中国城市统计年鉴
《中国城市统计年鉴》是国家统计局城市社会经济调查司主办的、全面反映中国城市经济和社会发展情况的资料性年刊。
从1985年开始，每年12月国家统计局城市社会经济调查司会收录并出版发布全国656个建制城市(含地级及以上城市和县级城市)上一年的社会经济发展和城市建设等各方面的统计数据年鉴。
本年鉴内容共分四个部分:第一部分是全国城市行政区划,列有不同区域、不同级别的城市分布情况;第二、三部分分别是地级以上城市统计资料和县级城市统计资料,具体包括人口、劳动力及土地资源、综合经济、工业、交通运输、邮电通信、贸易、外经、固定资产投资、教育、文化、卫生、人民生活、社会保障、市政公用事业和环境保护等方面的数据;第四部分是附录,为主要统计指标解释。
需要说明的是,从1997年开始,地级以上城市和县级城市分别采用不同的统计制度,有些指标在两类城市之间不具有可比性,故本年鉴将地级以上城市和县级城市统计资料分为独立的两部分。
《中国城市统计年鉴—2015》本年鉴所涉及的全国或全部城市统计资料,均未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。
年鉴表中所列“全市”为城市的全部行政区域，包括城区、辖县、辖市;“市辖区”包括所有城区不包括辖县和辖市。
武汉市辖区不包含黄陂区、新州区、江夏区和蔡甸区数据。
年鉴中一些数据为时点数据时点为2014年年底。
.. ;.. 《家园的治理：环境科学概论》期末考试（20）一、单选题（题数：50，共50.0 分）1邻避事件多发的原因是（）。
（1.0分）1.0 分A 、中国企业“散、小、低”的生产格局B 、重化工业数量多C 、环境监管信息不透明D 、以上都是2化石燃料不包括（）。
（1.0分）1.0 分A 、煤炭B 、石油C 、酒精D 、天然气32013年中国的人均能源消费量约为（）标准煤。
（1.0分）1.0 分A 、1.85吨B 、2.03吨C 、2.78吨D 、3.15吨4为广大网友解决网络课问题的是（）（1.0分）1.0 分A 、20932+ B 、02559 C 、扣扣D 、百度5在1990年的城市规划中，全国规划人口的总和是（）。
（1.0分）1.0 分A 、20亿B 、30亿C 、40亿D 、50亿6GDP 的来源是（）。
（1.0分）1.0 分A 、消费B 、出口的顺差C 、投资形成的资本D 、以上都有7在20世纪70年代，人类在海洋石油的开发中，能达到的海洋深度为（）。
（1.0分）1.0 分A 、100米B 、300米C 、800米D 、1200米8目前的碳排放总量居世界第一的国家是（）。
（1.0分）1.0 分A 、美国B 、印度C 、中国D 、俄罗斯8一个物品在整个生产过程中引起的碳排放的积累，被称为（）。
（1.0分）1.0 分A 、负荷碳B 、核算碳C 、流量碳D 、隐含碳9造成农业面源污染的主要原因是（）。
（1.0分）1.0 分A 、滥施化肥农药B 、水资源匮乏C 、土壤地域差异D 、干旱、风沙的影响10“里约+20”峰会大会决议《我们期望的未来》中，未提及以下哪点？（）（1.0分）1.0 分A 、通过绿色经济战略产生新的就业机会和技能B 、发展中国家和发达国家在节能减排上负有完全相同的责任C 、促进清洁技术D 、减少环境风险和贫困11抵抗人口老龄化的基本路径是（）。
（1.0分）1.0 分A 、福利结构调整B 、城镇化发展C 、国家收入增长D 、教育水平提高12镇村重构的目标不包括（）。
中国外向型城市的判别标准及特征分析通过探讨我国外向型城市的判别标准，采用2001年数据对中国248个地级以上城市的经济外向度进行了测算，据此筛选确定了50个外向型城市，在此基础上，深入分析了中国外向型城市的类型和特征。
结果表明，中国外向型城市的90％集中在东部地区，其中将近一半集中在东南沿海地区，尤其是沿海三大经济核心区的外向型城市为中国外向型经济发展作出了巨大贡献。
标签：外向型城市；经济外向度；判别标准一、外向型城市的含义及判别标准所谓外向型城市，一般是指那些经济外向度达到一定门槛水平的城市。
在多数情况下，这些外向型城市是地方政府实施外向型经济发展战略或发展模式的结果。
政府鼓励外资进入和扩大出口，可以迅速提高城市的经济外向度。
当城市的经济外向度达到一定的门槛水平，就会由量变发生质变，使城市经济转变为外向型经济。
可以认为，科学地确定经济外向度的衡量标准，是判别一个城市是否属于外向型城市的重要前提。
一般说来，衡量城市的经济外向度主要有两种方法：一是单项指标分析法，另一个是综合指标体系法。
(一)单项指标分析法所谓单项指标分析法就是用某项经济指标来衡量经济的外向程度。
由于出口依存度(出口总额与GDP的比值)以及外贸依存度(进出口总额与GDP的比值)等指标能比较全面地反映一国或一个地区参与国际分工和国际交换的程度，因而这两项指标可以作为衡量经济外向度的主要判别指标。
其他可以作为补充的指标有：外资依存度(实际利用外资额与全社会固定资产投资总额的比值)、产品外销比率(商品出口额占全部商品总量的比重)以及外资出口贡献率(外资企业出口占出口总额的比重)等。
外贸依存度通常被看成是判断外向型经济的基本标准。
如高伟梧、李干明(1986)将出口贸易额占国内生产总值的比重达到30％作为判别外向型经济的标准。
蔡根女、李卫武(1989)则认为，对于一个国家而言，开放度在5％以下为完全内向型国家；5％～10％为基本内向型国家；10％～20％为一般外向型国家；20％以上为完全外向型国家，或者是最开放的国家。
