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中国统计年鉴摘要2020：分行业进出口商品价格指数(2018-2019)(上年=100)

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中国统计年鉴2020全国社会经济发展指标：16-39 按行业分企业信息化及电子商务情况(2019)

中国统计年鉴2020全国社会经济发展指标：16-39 按行业分企业信息化及电子商务情况(2019)
16-39 按行业分企业信息化及电子商务情况(2019年)
行业
企业数 (个)
期末使用 计算机数
(台)
每百人 使用
计算机数 (台)
企业拥有 网站数
(个)
每百家 企业拥有 网站数
(个)
总计
1039765 54433299
32
534190
51
采矿业
9743
1147970
25
3252
33
制造业
346562 18915013
614.0
13.2
74.1
9.7
8.1
84.6
12.6
7.5
330.5
7.7
7.5
18.4
27.3
20.5
404.5
20.8
28
230533
67
电力、热力、燃气及水生产
13642
2338643
68
6601
48
和供应业
建筑业
113944
4334166
10
43829
39
批发和零售业
234752
6433544
53
88827
38
交通运输、仓储和邮政业
38575
2974771
36
15966
41
住宿和餐饮业
50627
1006087
24
4716
3.7
186.1
7673.3
13.6
84183.4
42730.2
6.1
7294.3
711.1
32.1
1168.7
48.8
21.4
11465.6

中国统计年鉴摘要2020：台湾省主要社会经济指标(2000-2019)人口工农业GDP劳动就业公共安全进出口教育投资

中国统计年鉴摘要2020：台湾省主要社会经济指标(2000-2019)人口工农业GDP劳动就业公共安全进出口教育投资

道路交通事故伤亡人数
死亡(人)
3388
2047
1517
受伤(人)
66895
293764
394198
国民经济核算
本地居民生产总值(新台币亿元)
104652
144761
184307
本地生产总值(新台币亿元)
103285
140603
179833
居民最终消费支出
57058
74810
93257
固定资本形成总额
820143 26528 66510 34.4
108.5 108.9
11.5 12.5 0.4 592668 92.7 74085
1664 1107
11.9 12.4 0.4 597497 93.7 73056
1710 1186
3340 2848 492 -214 64 427 400
3292 2857 435 -208 114 344 393
583
对日本
-217
-345
-214
对美国
103
53
84
对中国内地
416
387
对香港
367
397
财政.金融及景气
赋税实征净额②(新台币亿元)
19298
16222
22512
外汇存底①(亿美元)
1067.4
3820.1
4515.0
汇率
1美元兑新台币
31.23
31.64
30.44
货币供应量m2①(新台币亿元)
795489 26376 65570 35.0
108.8 109.4
2019年
2360 0.06 652 98.4

中国进口商品价格指数和价值指数

中国进口商品价格指数和价值指数

进口价格指数(与上年同期相比)import price index(去年年均=100)import price index (yr2004 avg=100)Jan-93103.151.90 Feb-93101.552.83 Mar-9310058.25 Apr-93100.466.22 May-9310352.56 Jun-93106.560.98 Jul-9397.560.31 Aug-93103.157.42 Sep-93102.159.76 Oct-93101.861.82 Nov-93101.759.46 Dec-9310053.48 Jan-94106.755.38 Feb-94100.753.20 Mar-94101.559.12 Apr-94100.466.48 May-94105.955.66 Jun-9496.658.91 Jul-9410160.91 Aug-94105.660.63 Sep-94105.162.81 Oct-94102.763.49 Nov-94111.466.24 Dec-9411159.36 Jan-95110.661.25 Feb-95113.460.33 Mar-9512171.54 Apr-95108.171.87 May-9511564.01 Jun-9511768.92 Jul-95113.769.26 Aug-95110.266.82 Sep-95109.468.71 Oct-95114.372.57 Nov-95106.670.61 Dec-95108.464.35 Jan-96110.867.87 Feb-96109.265.88 Mar-96101.172.32 Apr-96102.873.88 May-96105.167.27 Jun-96100.869.47 Jul-96101.370.16 Aug-9697.965.42 Sep-96101.169.47 Oct-9698.371.34 Nov-9697.468.78 Dec-96102.766.09 Jan-9710369.90 Feb-97101.666.93 Mar-979971.60 Apr-9799.973.81Sep-97105.673.36 Oct-97106.275.76 Nov-97102.770.63 Dec-97105.169.46 Jan-98102.571.65 Feb-98101.167.67 Mar-98100.371.82 Apr-9810073.81 May-9897.768.29 Jun-98100.471.43 Jul-98100.572.13 Aug-9899.267.75 Sep-9896.871.01 Oct-9895.472.27 Nov-9810070.63 Dec-9899.769.25 Jan-9998.970.86 Feb-99102.169.09 Mar-9998.370.59 Apr-9910174.55 May-99104.671.43 Jun-99104.474.57 Jul-99102.674.01 Aug-99105.171.20 Sep-99109.677.83 Oct-99108.878.63 Nov-99109.777.49 Dec-99104.472.30 Jan-00112.879.93 Feb-00111.476.97 Mar-00109.677.37 Apr-00112.183.57 May-0010776.43 Jun-00111.883.37 Jul-00109.581.04 Aug-00112.379.96 Sep-00110.485.92 Oct-00106.583.75 Nov-0010984.46 Dec-00109.379.02 Jan-01100.880.57 Feb-0110480.05 Mar-01103.680.16 Apr-01101.484.74 May-01103.378.95 Jun-01100.183.45 Jul-019879.42 Aug-01100.380.20 Sep-0197.884.03 Oct-0198.982.82 Nov-0197.482.26 Dec-0196.976.57May-02101.179.82 Jun-0299.683.12 Jul-02100.479.74 Aug-0210483.41 Sep-02101.885.55 Oct-02108.489.78 Nov-0210687.20 Dec-02105.981.09 Jan-03109.687.07 Feb-03110.387.58 Mar-03113.193.20 Apr-03111.391.58 May-03111.288.76 Jun-03110.491.76 Jul-03109.987.63 Aug-03108.390.33 Sep-03105.990.59 Oct-03104.593.82 Nov-03106.893.13 Dec-03110.989.93 Jan-04110.796.39 Feb-04114.5100.28 Mar-04107.4100.09 Apr-04109.3100.09 May-04111.899.24 Jun-04113.5104.15 Jul-04114.8100.60 Aug-04114.7103.61 Sep-04115.8104.91 Oct-04115107.89 Nov-04116.2108.22 Dec-04115.2103.60 Jan-05110.7106.7106.70 Feb-05105.7106106.00 Mar-05108.4108.5108.50 Apr-05107.7107.8107.80 May-05104.9104.1104.10 Jun-05101.2105.4105.40 Jul-05100.3100.9100.90 Aug-0599.7103.3103.30 Sep-05101.9106.9106.90 Oct-0598.8106.6106.60 Nov-0599.8108108.00 Dec-05102.9106.6106.60 Jan-0699.995.1106.59 Feb-0699.598.6105.47 Mar-0698.996.4107.31 Apr-0699.8101.9107.58 May-06102.597.1106.70 Jun-06100.6101.7106.03 Jul-06105.2102.3106.15 Aug-06111.6105.8115.28Oct-06105.4107.2112.36 Nov-06106.3106.2114.80 Dec-06105.3107112.25 Jan-07104.798.6111.60 Feb-07104.895.8110.53 Mar-07104.7102.6112.35 Apr-07107.3100.5115.44 May-07106.3105.7113.42 Jun-07106.6105113.03 Jul-07108.8109.7115.49 Aug-07107.5112.3123.93 Sep-07102.3108.3113.19 Oct-07106.8109.8120.00 Nov-07110.6113126.97 Dec-07108118.1121.23 Jan-08114.8109.9128.12 Feb-08118.1113.8130.54 Mar-08117.6115.6132.12 Apr-08121.8119.4140.60 May-08120.9118137.13 Jun-08120.1122.5135.75 Jul-08121.9124.6140.78 Aug-08122.7126.2152.06 Sep-08117.5123132.99 Oct-08110.8116.1132.96 Nov-08101.9106.9129.39 Dec-089099.5109.11 Jan-0989.486114.54 Feb-0982.482.8107.56 Mar-0981.581.1107.68 Apr-0980.881.9113.61 May-0979.680.9109.16 Jun-0983.783.4113.62 Jul-0983.386.4117.27 Aug-0979.686.8121.04 Sep-0984.788.3112.65 Oct-0987.688.9116.47 Nov-0998.791.1127.70 Dec-09108.692.9118.49 Jan-10113.5109.4130.00 Feb-10115.6112.2124.34 Mar-10117.6113.9126.63 Apr-10119.4114.3135.65 May-10119.2114.8130.11 Jun-10117.4115.4133.39 Jul-10112.8115132.28 Aug-10110.5113133.75 Sep-10109.5113.7123.35 Oct-10110.4115128.58 Nov-10108.9116.4139.07 Dec-10110.1119.9130.46 Jan-11111.7106.6145.21 Feb-11116.6109.6144.99 Mar-11115.5111.6146.26 Apr-11112.9114.2153.15Jun-11115.7117.1154.34 Source: China Economic Information Network。

11-3 中国统计年鉴数据处理：按国际贸易标准分类分进出口商品金额(仅全国指标2016-2018多年数据分析对比)

11-3 中国统计年鉴数据处理：按国际贸易标准分类分进出口商品金额(仅全国指标2016-2018多年数据分析对比)

19.58 55.94 467.22 37.64 396.42 18.07 15.09 10.65
1.76 4.06 4.83 23516.89 1674.66 516.66 193.05 76.25 174.30 85.03 69.86 182.86 153.02 223.62 4046.59 18.36 207.25 141.86 183.66 1185.22
11-3
（根据中国 统计年鉴 2017-2019
按国际贸易标准分类分进出口商品金额
数据年度
商品分类
2018 2018 总额 2018 初级产品 2018 食品及活动物 2018 活动物 2018 肉及肉制品 2018 乳品及蛋品 2018 鱼、甲壳及软体类动物及其制品 2018 谷物及其制品 2018 蔬菜及水果 2018 糖、糖制品及蜂蜜 2018 咖啡、茶、可可、调味料及其制品 2018 饲料(不包括未碾磨谷物) 2018 杂项食品 2018 饮料及烟类 2018 饮料 2018 烟草及其制品 2018 非食用原料(燃料除外) 2018 生皮及生毛皮 2018 油籽及含油果实 2018 生橡胶(包括合成橡胶及再生橡胶) 2018 软木及木材 2018 纸浆及废纸 2018 纺织纤维及其废料 2018 天然肥料及矿物(煤、石油及
出口
亿美元
亿元 人民币
进口
亿美元
24866.82 1349.93 654.71 5.44 28.30 2.95 215.44 20.39 240.39 23.48 39.20 31.20 47.93 37.13 23.05 14.09 180.21 0.25 12.51 8.50 6.83 1.31 39.69 35.59
1567.18 9974.15

经济数据的分类来源及使用课件

经济数据的分类来源及使用课件

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2019-5-18
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四、商业数据
亚洲经济数据库（CEIC ASIA）现包括亚洲17个国家 超过250,000 条资料，并归纳于17个界别内(见数据库 覆盖范围)。数据频分为日、周、月、季、半年及年度， 为了提供更具时效的时间序列分析，其中大部份为月 度数，而历史资料更可追溯至15 年以上。它不但是亚 洲区最全面的宏观经济数据库，而且还是数据可操作 性及数据质控最为严紧的经济数据库。
6
2019-5-18
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二、国内官方统计数据
（一）政府统计体系的划分
中国现行的政府统计体制主要由政府综合统计系统和 政府部门统计系统两大部分组成。
政府综合统计系统由国家统计局、省（自治区、直辖 市）统计局、地市统计局、县统计局和乡镇统计办公 室（或统计员）构成。
统计局系统内部又按照国民经济核算、投资、农业、 工业交通等不同的统计内容分成不同部门，负责相应 宏观及部门数据的统计核算和对外发布。
3.微观数据： 主要是统计调查数据，包括企业调查统计数据、住户调查统计数
据，主要是针对某些特定的需求，在一定范围内，通过实地走访 采访、问卷调查的形式获取的有关不同微观主体（企业、居民住 户）的第一手数据资料。
3
2019-5-18
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一、经济数据分类
（二）按数据来源划分 1.官方统计数据 2.国际机构统计数据 3.国内外商业数据 4.民间调查统计数据
主要包括六个方面：
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2019-5-18
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二、国内官方统计数据
一、建设10个宏观经济信息资源共享数据库：国民经济发展规划 与计划数据库、重要商品价格数据库、国家财政预算收支数据库、 外资数据库、金融数据库、国有重点企业数据库、外贸进出口数 据库、经济统计数据库、国际收支数据库和经济文献库。

都市圈市场一体化的地区差异及空间溢出效应

都市圈市场一体化的地区差异及空间溢出效应

都市圈市场一体化的地区差异及空间溢出效应作者：邵汉华吕欣怡夏海波来源：《华侨大学学报·哲学社会科学版》2020年第04期摘要：基于2003-2017年我国29个都市圈的城市面板数据，采用Dagum基尼系数、空间马尔可夫转移概率矩阵以及空间杜宾模型对都市圈市场一体化的地区差异及空间溢出效应进行了统计分析和检验，研究发现：1.都市圈市场一体化水平总体呈波动上升趋势，南方地区的一体化水平显著高于北方;且相对于中东部地区，西部地区内差异较大，超变密度是地区差异的主要来源。

2.都市圈市场一体化存在明显空间联动效应，一体化程度较高的都市圈会促进邻近都市圈向高水平跃迁，而水平较低的则存在邻近负向溢出效应。

3.经济发展会通过直接效应和溢出效应对都市圈一体化产生加速作用，而经济集聚对一体化会产生抑制作用，且以邻为壑形成的“市场藩篱”对一体化抑制作用最大。

关键词：都市圈市场一体化;时空差异;空间马尔可夫链;空间溢出;空间杜宾模型作者简介：邵汉华，南昌大学经济管理学院副教授，经济学博士，主要研究方向：区域经济增长与可持续发展、区域创新网络与空间计量、宏观金融与银行效率评价（Email：*********************）;吕欣怡，南昌大学经济管理学院科研助理，主要研究方向：数量经济、区域经济。

夏海波，南昌大学经济管理学院研究生，主要研究方向：数量经济、区域经济（江西南昌330031）。

基金项目：江西省社会科学“十三五”规划项目（16YJ31）;国家级大学生创新创业训练项目（201910403044）中图分类号：F713.5文献标识码：A文章编号：1006-1398（2020）04-0097-13一引言过去40年，我国处于快速城镇化阶段，都市圈在培育形成区域竞争新优势、促进城市群高质量发展等方面起到了十分重要作用。

都市圈是由一个或多个发达城市为核心，以一定的辐射范围划分而形成的新空间单位，目前正成为新时期区域经济发展的新动力，也是国家生产力布局的增长极点和核心支点，具有促进各种要素流动汇聚与扩散的功能。

中国统计年鉴摘要2020：三大需求对国内生产总值增长的贡献率和拉动(1978-2019)

摘编自《中国统计摘要2020》
率和拉动统计(1978-2019)
形成总额
货物和服务净出口拉动(百分点)
拉动(百分点) 贡献率(%) -0.6
7.8
-5.4
-0.2
1.5
-3.2
0.1
1.6
1.8
0.6
-0.1
12.3
1.9
2.0
20.7
-0.9
3.6
-8.0
-1.6
6.3
-10.6
-6.9
10.7
50.2
3.9
53.1
56.3
4.2
45.0
69.0
4.9
22.6
66.5
4.6
45.0
57.5
4.0
37.7
65.9
4.4
41.5
2注0:119.本表按不变价格计算.三大需求指支出法国内生57产.8总值的三大构成3项.5目.即最终消费支出31..资2 本形成总额.货物和服务净出口. 2.贡献率指三大需求增量分别与支出法国内生产总值增量之比. 3.拉动指国内生产总值增长速度分别与三大需求贡献率的乘积.
5.3
-13.5
0.2
3.7
1.9
-0.5
6.9
-4.9
-0.5
6.3
-4.9
1.2
3.8
10.1
1.8
5.4
14.3
1.1
6.3
7.9
0.3
5.1
2.7
-4.0
8.0
-42.9
-1.1
6.7
-10.8
-0.6
3.9
-6.8
0.2
3.3

中国统计年鉴摘要2020：社会消费品零售总额(1978-2019)


27.5
1985
4305.0
14.0
"七五"时期
34611.5
15.0
1986
4950.0
17.6
1987
5820.0
27.8
1988
7440.0
8.9
1989
8101.4
2.5
1990
8300.1
23.3
"八五"时期
76916.4
13.4
1991
9415.6
16.8
1992
10993.7
29.8
1993
14270.4
30.5
1994
18622.9
26.8
1995
23613.8
10.6
"九五"时期
167744.8
20.1
1996
28360.2
10.2
1997
31252.9
6.8
1998
33378.1
6.8
1999
35647.9
9.7
2000
39105.7
11.8
"十五"时期
271561.2
10.1
2001
2010
158008.0
13.8
"十二五"时期
1217308.2
18.5
2011
187205.8
14.5
2012
214432.7
2013 2014 2015 "十三五"时期 2016 2017 2018 2019 平均每年增长(%) 1979-2019年 1991-2019年 2注0:011.本-20表1按9年当年价格计算.
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工艺品及其他产品制造业
101.6
106.9
100.7
废弃资源和废旧材料回收加工业
105.0
107.2
125.5
摘编自《中国统计摘要2020》
年=100) 2019年
101.4 99.2 99.0 100.4 92.6 100.1 103.7 103.4 96.6 132.0 99.9 108.3 101.7 104.4 105.1 100.2 100.5 102.6 111.6 105.3 98.1 104.5 86.5 109.0 106.0 98.3 89.9 113.1 96.1 107.3 106.5 95.0 108.3 107.0 109.6 106.9 108.0 99.3 102.8 106.5 110.0
102.4
105.3
农副食品加工业
101.0
100.2
98.8
食品制造业
101.9
105.7
97.5
饮料制造业
96.3
109.0
104.2
烟草制品业
102.0
104.5
98.0
纺织业
101.0
101.7
101.4
纺织服装.鞋.帽制造业
98.3
103.1
111.2
皮革.毛皮.羽毛(绒)及其制品业
97.3
行业
中国历年分行业进出口商品价格指数统计(2018-2019)(上年=100)
出口
进口
2018年
2019年
2018年
商品价格指数
103.3
102.8
106.1
农.林.牧.渔业
93.8
109.3
100.8
农业
90.2
112.6
102.5
林业
97.3
109.4
96.5
畜牧业
95.7
122.6
95.7
渔业
10制品业
101.4
100.3
100.0
家具制造业
98.5
106.7
102.3
造纸及纸制品业
107.9
109.9
115.9
印刷业.记录媒介的复制
102.1
104.8
114.5
文教体育用品制造业
97.9
116.2
97.2
石油.炼焦及核燃料加工业
120.0
95.7
120.3
化学原料及化学制品制造业
111.1
94.4
103.7
医药制造业
110.2
98.9
91.9
化学纤维制造业
105.9
92.4
105.4
橡胶制品业
100.7
99.2
100.0
塑料制品业
100.4
104.2
99.1
非金属矿物制品业
107.5
107.9
105.0
金属制品业
103.9
104.2
100.5
102.3
106.7
110.2
农.林.牧.渔服务业
91.9
102.2
111.1
采矿业
114.0
106.8
111.7
石油和天然气开采业
115.9
99.0
120.0
黑色金属矿采选业
96.9
130.2
96.8
有色金属矿采选业
143.1
90.0
105.5
非金属矿采选业
108.4
112.9
102.4
制造业
103.2
通用设备制造业
100.5
103.2
106.4
专用设备制造业
94.2
104.8
103.1
交通运输设备制造业
101.1
102.0
106.8
电气机械及器材制造业
99.3
105.1
104.3
通信设备.计算机及其他电子设备制造业
107.9
99.9
109.0
仪器仪表及文化.办公用机械制造业
100.1
106.5
96.4