国际旅游统计

国际旅游统计（精选12篇）

国际旅游统计 篇1

工资是劳动领域最重要的研究对象之一。它作为雇主的成本以及雇员的主要收入来源,是劳动冲突的潜在根源,也是全世界范围内劳资双方谈判的核心。而从整个经济看,工资影响着一个企业乃至一个国家的竞争力,同时与其他重要经济变量,如就业、生产率和投资都有极大相关性。在更宽广的社会层面,工资与社会歧视、收入差距等社会敏感问题息息相关。因此,工资并非一个独立的概念,更不仅仅是一个简单的数据,相反,它在经济社会中具有“牵一发而动全身”的威力。政府、企业雇主以及雇员都高度关注工资政策的制定并积极推动该领域的改革。

我国开展工资统计已经有60余年历史,从20世纪50年代开始已经建立较正规的劳动工资统计制度,并由国家统计局负责实施。近十余年来,中国的经济从持续高速增长到稳步发展,已展现出全新的面貌,劳动领域也发生着翻天覆地的变化。为了适应新变化,提供更加全面、准确的统计信息,相关部门正在积极推进工资统计的改革进程。在此契机下,了解与把握世界范围内劳动工资领域的研究前沿与实践经验,为我国的工资统计提供借鉴与参考是非常有意义的工作。

一、国际劳工组织对工资统计指标体系的丰富与创新

国际劳工组织工资统计研究的核心内容是指标体系的构建。社会经济的高速发展促使新的用工模式、薪酬制度不断涌现,薪酬类别的增多使得工资指标划分了多个层次。统计上的“工资”是一个多口径指标,需分不同口径层次进行测算才能够全面反映其内含的信息。当前,工资指标体系由5个核心指标构成,它们分别是:工资率、劳动所得、劳动者报酬、与雇佣有关的收入以及劳动力成本,其中劳动者报酬来自SNA中的定义。

工资率是最基本、口径最小的指标。工资率只核算工作时间的“基本”工资状况,非工作时间的报酬、常规工资与定期补贴以外的报酬不计入在内。国际劳工统计学家会议(简称ICLS)决议中具体给出了“劳动所得”的定义:“劳动所得”是指“在工作时间或非工作时间内以货币或实物形式支付给雇员的报酬”。其包含的内容有直接工资和薪水、非工作时间的报酬、奖金和津贴、雇主直接支付给雇员的住房和家庭定期补贴,可见“劳动所得”的口径比“工资率”大。另外,“劳动所得”指标具有定期性与规律性的特征。“与雇佣有关的收入”是指“在指定期间内,雇员或其家庭成员以货币、实物或服务形式获得的,与该付薪工作有关的收入,其支付者可为雇主、社会保障计划或国家”。其具体包含的项目有:货币性收入、实物或服务性收入、利润分成奖金或与利润相关的收入、与雇佣有关的社会保障福利。该指标没有“定期性”特征,在支付形式上除货币与实物外,还附加了“服务”。最后,“劳动力成本”包括直接工资和薪水;非工作时间的报酬;奖金和津贴;餐饮、燃油及其他实物形式的支出;雇主为员工支付的住房成本;雇主的社会保险支出;职业培训成本;服务形式的支出;其他劳动力成本;被归为劳动力成本的税费。

以上4个指标的设计充分考虑到了工资具有双重性的特点。“工资率”、“劳动所得”、“与雇佣有关的收入”3个刻画的是工资双重性中“雇员工作获得报酬”,而“劳动力成本”指标描述的是雇主为雇佣劳动力付出的成本。

国际劳工组织对工资统计的另一项重要贡献是收集汇总全球范围内的工资统计数据,致力于建立并维护两个重要数据库:全球工资数融库与ILOSTAT数据库。全球工资数据库中给出了工资与劳动力成本两个指标的相关数据,而ILOSTAT数据库中的指标更加全面,覆盖了基本工资、劳动所得、与雇佣有关收入以及劳动力成本4个方面。

二、美国劳工局编制的ECI指数与ECEC指标系列

美国劳工局编制并发布的就业成本指数(Employment Cost Index,简称ECI)是描述雇员获得的工资与薪金、雇员福利以及总报酬(工资与薪金及雇员福利之和)变化情况的季度性经济序列。ECI由工资与薪金指数、福利指数以及总报酬指数3个指数构成,且三者都是“拉式指数”。

在构建ECI指数时还考虑消除了“结构效应”的影响,使之可以测度纯报酬变动情况。“结构效应”是行业或职业就业人数分布的变化或男女相对比例的变化引起的该行业或职业工资数据的变动。澳大利亚统计局在公布周平均工资收入时也解释说:“工资平均值的变化可能不仅会受到雇员个人收入水平变化的影响,还会受到本国劳动力中工资劳动者的比例变化的影响”②。“结构效应”可能导致“反周期偏差”的系统性偏误。典型的“反周期偏差”是对经济衰退月工资下行趋势的低估和对复苏期间工资上升趋势的高估,经济衰退期间,大多数低收入者失去了工作,使得就业人员的平均工资上升,而经济复苏时这些低收入工人重新开始工作,使得就业人员的工资平均下降。为了消除“结构效应”带来的影响,在编制ECI指数时采用了“固定权重”与“配对样本”③(Match Sample Quotes)的方法,在阐述指数编制过程时会对这两项方法做详细说明。

ECI指数使用了两个权重:抽样权重与固定权重。抽样权重是在选择企业以及在企业内部选择职业时的抽样概率,在计算加权平均工资与薪金时使用。而固定权重是指基期的就业人数,目前美国劳工局使用的基期就业人数是2002年数据。也正是由于使用固定权重使得ECI成为拉式指数。

以下以工资与薪金指数为例,具体说明指数的编制过程,从而促进与推广ECI指数的理解与应用。

(1)基本单元的划分与加权平均工资与薪金的计算

在编制工资与薪金指数时,首先需将全部调查样本划分私营、中央及地方政府两类机构单位。美国当前私营单位划分了72个行业类别,中央政府及地方政府有19个行业类别,各行业还需区分10个职业类型。因此,样本被划分为72×10+19×10=910个基本单元,每个基本单元中有若干企业样本。在此分组基础上可计算各行业、职业类别的工资与薪金指数。

各基本单元都有其抽样权重,抽样权重由抽取企业的概率与企业内部选择职业的概率乘积得到。加权平均小时工资与薪金等于所计算行业或职业(可能涉及多个基本单元)的平均小时工资除以相应的抽样权重。

(2)计算平均工资与薪金从基期到参考期的变动

计算平均工资与薪金从基期到参考期的变动采用的是“累计连环变动法”。工资与薪金指数度量的是在行业与职业构成不变的情况下雇员的工资与薪金的变动情况。由于样本轮换,直接计算基本单元基期到参考期的工资与薪金变化会导致数据在各时期不可比,同样可能出现前文所述的“结构效应”。因此,ECI指数编制时需采取“累计连环变动”法,即首先计算某一单元第0期与第1期的加权平均工资与薪金比值作为连续两期的平均工资与薪金变化,且用于计算的样本在两期内都有观测值,这样的样本也就是前文提到的“配对样本”。以此类推计算第1期与第2期、第2期与第3期等的比值。最后,从基期到参考期的平均工资与薪金变化即为这些期间变化的乘积。

(3)构建工资与薪金指数的最终形式

工资与薪金指数的最终计算公式如下:

其中,It是在期间t时的指数值;W0,i是估计的第i个单元基期的雇员的总工资,它是加权平均小时工资与雇员人数的乘积,再次注意在指数计算时基本单元的雇员人数是固定的;Mt,i是第i个单元从基期到第t期的累积平均工资变化,Mt,i代表的是平均小时工资从基期到参考期的变动,可以用公式具体表达如下:Mt,i=Mt-1,i×Rt,i,Rt,i是使用“配对样本”计算的当前季度加权平均小时工资与前一季度加权平均小时工资的比值,该公式表达就是前文提到的“累计连环变动”。

从最近公布的数据看,以2005年12月的指数值作为基期(=100),2015年一季度与二季度,美国全部劳动者的工资与薪金分别为122.1与122.4,3个月内上升了0.2%。两个季度生产货物行业的劳动者的工资与薪金指数分别为120.9和121.7,低于全部劳动者的工资与薪金水平,但在3个月内上升了0.7%;而生产服务行业的该项指数分别为122.4和122.6,高出全部劳动者水平,3个月内上升0.2%。针对私营部门的劳动者公布了按职业分组的工资与薪金指数情况,具体包括管理人员、专业人员、销售人员、办公室与行政人员、维修人员、生产人员、交通人员等几大类。2015年6月份专业人员工资与薪金指数最高,销售人员最低,且销售人员第一季度工资与薪金指数下降3.2个百分点,是唯一一个处于下降状态的职业。

ECI指数是对工资与薪金、雇员福利以及劳动力成本变化的最佳度量,它使用“配对样本”方法消除了“结构效应”的影响,能够测度出纯工资变化。但在经济分析除了要了解“变动”外,掌握水平也非常重要。因此,劳工局还定期公布“雇主为雇员报酬支付的成本”(Employer Cost for Employee’s Compensation,简称ECEC)数据,与ECI类似,ECEC数据也包括工资与薪金、雇员福利以及总报酬三大部分。ECEC数据与ECI指标的结合分析能够获得更丰富的信息,例如,如果工资与薪金水平的增长速度比工资与薪金指数的增长速度慢,表明就业者有向相对低工资的产业或职业流动的趋势。

最新数据显示,2015年6月,美国NCS调查中从业人员的平均小时劳动力成本为33.19美元,其中,私营部门雇员的小时总报酬为31.39美元,包括平均工资与薪金21.82美元,占总成本的69.5%,平均福利为9.56美元,占总成本的30.5%;中央与地方政府部门雇员的小时总报酬为44.22美元。可见,中央或地方政府从业人员的报酬比私营部门高,且工资与薪金仍是总报酬的主要部分。

三、劳动工资统计的制度创新

(一)劳动工资统计与雇员福利统计的统一

美国的劳动统计制度经历了长时间的演变与多次改革。1996年之前,“职业薪酬调查”项目用于收集全国及各区域的工资数据;“雇员福利调查”项目则对雇员福利情况进行统计,二者独立进行。1996年之后,美国对这一分散的劳动工资统计状况进行改革,建立了广义薪酬调查制度,用“全国性报酬调查”(National Compensation Survey)将工资与薪金、雇员福利数据统一起来,在该项调查中一并收集。

将雇员福利纳入劳动工资统计是一项有意义的创新。随着经济社会发展,雇员福利对从业人员短期或长期收入水平以及雇主支付的劳动力成本产生着越来越重要的影响。在我国,雇员福利中的社会保险是由人力资源与社会保障部开展的,在劳动工资统计中并不涉及。

(二)职业工资统计与工资分布统计

职业分类不同于产业分类,它是按照不同职业性质和活动方式、技术要求及管理范围对劳动者进行的划分预归类。职业工资信息能够提供与行业工资不同的,更加反映劳动者工作性质以及技能要求的信息。国际上已建立了完善的职业分类标准,并且持续开展着职业工资统计工作。当前,美国劳工局的劳动工资统计连续收集并公布800多个职业的工资信息。但我国从2013年起才开始公布与职业工资相关的岗位工资数据,且仅将岗位划分为单位负责人,专业技术人员,办事人员和有关人员,商业、服务业人员,生产、运输设备操作人员及有关人员五类。

另一方面,美国劳工局公布的工资统计数据不仅包括平均数,还有10%、25%、75%以及90%分位数。这些分位数信息可以在一定程度上反映工资的分布情况。而我国的劳动工资统计中仅公布工资总额、平均工资数据,缺乏对工资分布的描述。

四、世界企业联合会的“国际劳动比较项目”

考察世界各国劳动工资统计实务发现,各国对许多重要指标的设置及口径的规定多有差异,这就为各国间的比较造成了障碍。例如,劳动力成本是被世界各国广泛关注的指标之一,它在评价一个国家国际竞争力时不可或缺,但有的国家劳动工资统计中并未设置该项指标(如中国),设置了该指标的国家口径上也并不完全一致。针对这一情况,世界大型企业联合会在美国劳工局研究的基础上开展了“国际劳动比较项目”(简称ILC),其收集了部分国家(包括中国和印度)的劳工统计数据,尽可能同一概念与口径下将这些数据进行比较,且定期发布比较结果。“国际劳动比较项目”主要包括“劳动力、就业与失业”,“制造业小时总报酬”,“制造业劳动生产率与单位劳动力成本”以及“消费者价格指数”四个方面的内容。以下针对“制造业小时总报酬”与“制造业劳动生产率与单位劳动力成本”两项研究进行展开讨论。

ILC在对各国制造业小时报酬水平进行比较前首先厘定了各指标的口径。“报酬”从两大方面定义,包括直接支付、雇主的社会保险支出以及与劳动力相关的税费,其中直接支付包括工资与各项补贴、津贴与其他福利。需注意的是,“报酬”的口径比国际劳工组织定义的“劳动力成本”指标口径窄,不包含劳动力成本中的职业培训费等。另外,“报酬”统计的对象是雇员,雇员是指一定期间企业雇佣的所有全职或兼职员工,包括临时工,但不包括自雇者、无薪家务劳动者。ILC依据以上定义的指标及其口径对各国数据进行调整,并利用IMF发布的汇率转换为美元。由于中国与印度的劳动工资官方统计中指标设置、统计对象与国际规定相差较大,需对两国数据进行特别处理与估计,但难以保证数据的鲁棒性,因此将两国数据单独列示,不参与同其他国家的比较。表1、表2分别列出了制造业小时总报酬较高的国家与中国、印度两国的测算结果。

单位:美元

注:ILC共收集37个国家的数据进行比较,上表按2013年总报酬排序,选取了前15位。

单位:美元

注:“一”代表数据未公布

表2的结果显示,我国制造业小时总报酬在2008—2012年一直处于上升趋势,且增速加快,2008—2010年平均增长率为6.67%,2010—2012年的平均增长率为24.5%。

ILC还关注各国制造业劳动生产率与单位劳动力成本的变化,劳动生产率与单位劳动力成本是评估一国劳动力市场国际竞争力的重要指标。劳动生产率是每单位投入的产出量,而单位劳动力成本是总产出增加值的单位劳动补偿。ILC项目采用制造业的实际增加值度量产出,用劳动力的工作小时数度量劳动投入,用工资、福利以及雇员获得的各项货币或实物度量劳动力成本。需特别注意的是,由于不同国家制造业产出均以各自货币单位计量,且在制造业这一单一部门不可应用购买力平价进行调整,因此各国的劳动生产率与单位劳动力成本水平之间并没有可比性,我们仅能观察与比较它们各自的变化趋势。

遗憾的是,ILC并未对中国的数据进行测算。但近几年来的制造业向东南亚转移、外资撤离中国的现象已经被广泛关注并纳入管理议题,因此,我国相关部门需加强劳动生产率、单位劳动力成本的研究。

五、我国工资统计改革的几点建议

(一)完善工资统计制度,尝试构建相对科学的工资统计指标体系

随着社会保险制度的不断完善,社会保险与住房公积金等福利作为最终由雇员享受的福利已成为衡量劳动报酬不可或缺的一部分内容。我国国家统计局开展的工资统计中设置的工资指标有“工资总额”与“平均工资”,二者有两点局限,一是统计对象并非全部工资收入者,而是“单位从业人员”,二是“工资总额”中不包括用人单位为雇员缴纳的社会保险(包括住房公积金)部分。在未来,应当考虑将社会保险等福利统计纳入工资统计,相应设置能够反映这些内容的统计指标,在多个层次上扩展工资统计指标口径,借鉴国际劳工组织提出的指标框架建立符合中国实际情况的工资统计指标体系。

(二)扩展工资数据分析,使之成为宏观经济分析的重要抓手

前文已经提到工资是劳动力市场的核心指标之一,与经济社会的许多方面有密切联系,因此工资统计数据应当能够成为分析监测宏观经济形势的重要工具。我国对工资统计数据的开发较少,使之没有更好地发挥其在宏观经济分析中的作用,今后应当考虑通过编制指数等方法充分利用工资数据信息。

(三)关注劳工统计国际标准,积极进行国际比较研究

劳工统计涉及概念多、口径杂,各国的统计基础与实际情况不同,处理方法也存在较大差异。国际组织致力于制定在更大范围内具有可行性的劳工统计标准,推进国际比较研究。我国的工资统计也应当关注这些通行标准,通过积极的国际比较,找准提高整体竞争力的方向,不断更好地发展。

参考文献

[1]国际劳工组织.http://www.ilo.org/global/lang-en/index.htm.

[2]Costo,Stephanie L.Introducing 2002 weight for the Employment Cost Index.Monthly Labor Review,2006,4:28-32.http://www.bls.gov/opub/mlr/2006/04/art5full.pdf.

[3]世界大型企业联合会.https://www.conference-board.org.

国际旅游统计 篇2

文献标识码： A 旅游业作为我国经济发展的重要组成部分，为国民经济的发展发挥了巨大作用。我国的旅游业虽然起步较晚，但发展势头强劲。国家把旅游业确定为第三产业积极发展的新兴产业序列中的第一位，许多省、自治区、直辖市把旅游业作为地方经济发展的支柱产业加以培育发展。现阶段我国旅游业已形成了政府主导型的产业格局和门类齐全的生产体系，生产规模日益扩大，产业结构日趋完善，成为经济新的增长点之一。它不仅扩大了就业，促进了消费，为国家增创外汇，拉动经济增长，而且推动了基础设施建设的投资，促进了生态的优化和环境保护。由于我国地域辽阔，经济发展不平衡，旅游资源分布有差异，以及历史文化背景、地方政府扶持力度等原因，我国旅游业的发展现已不平衡，地区差距拉大。如何评价旅游企业的经济效益是旅游企业经济活动分析的重要课题，这对于进一步提升旅游产业地位，提高产出水平，使各地区旅游业均衡、健康、科学发展具有重要作用。本文利用统计模型定量分析，客观地对我国各地区（不含港、澳、台地区）旅游企业经济效益进行了综合评价，给出了排序、分类，并对结果做出了合理分析。1．评价指标与方法

我国目前考核旅游企业经济效益的主要指标有：固定资产、利润、税金、全员劳动生产率等，这套指标体系比较全面地反映了企业经济效益各个侧面的状况，但各指标间常出现此大彼小、此高彼低的现象。国家旅游局旅游企业经营统计报告只是按某项指标分别给出居于前十位的省份，整体看经营情况如何却不甚鲜明，因而综合各指标的相关信息，从中提出尽量少的“主要”评价指标用于实际的客观、公正、全面评价十分必要。本文用因子分析方法给出一种评价方式，只起抛砖引玉的作用，相信更加科学合理的方法使用必将提高国家旅游局统计报告的效用和权威性。

本文数据来自国家旅游局出版的2001年《中国旅游统计年鉴》（副本）。选取指标体系如下：x1-固定资产（万元）；x2-营业收入（万元）；x3-利润（万元）；x4-税金（万元）；x5-利润率（%）；x6-全员劳动生产率（万元/人）；x7-人均实现利税（万元/人）；x8-人均实现利润（万元/人）；x9-人均固定资产原值（万元/人）；x10-从业人员（人）；x11-企业数。这十一个指标是异量纲的，数值差异大。计算指标的相关系数阵还发现许多指标间高度相关，实际上有的指标可由另一些指标得出，说明指标间信息有重叠，如果简单地用减少指标的方法又势必造成某些重要信息的丢失。因子分析可以有效的解决上述问题，它以最少的信息损失，将原始的众多指标综合成较少的几个因子变量，以之代替原变量进行统计分析。

为了确定原指标变量是否适合用因子分析方法，进行巴特莱特球度检验(Bartlett test of sphericity)为高度显著和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验，KMO值为0.672，说明适合作因子分析。

2．统计分析

2.1因子分析与综合排序

利用SAS统计分析软件，调用FACTOR过程，用主成分分析法得到因子分析初始解，用方差最大旋转法作因子旋转，计算因子得分，以所选因子变量的方差贡献率为权数，计算综合因子得分，并按综合因子得分排序。输出结果见下表1。表1：相关矩阵特征值表

主成分特征值贡献率累积贡献率

6.50450694

4.36025715

0.5913

0.5913

2.14424979

0.80293241

0.1949

0.7863

1.34131738

0.80034008

0.1219

0.9082

0.54097731

0.24847090

0.0492

0.9574

0.29250641

0.22167858

0.0266

0.9840

0.07082782

0.00524912

0.0064

0.9904

0.06557871

0.04552821

0.0060

0.9964

0.02005049

0.00781079

0.0018

0.9982

0.01223970

0.00630963

0.0011

0.9993

0.00593007 0.00411469

0.0005

0.9998

0.00181537

0.0002

1.0000

由表1可知：只选取前3个主成分，累积方差贡献率已达90.82%，而其余8个主成分的贡献率都不到5%，所以只取前三个主成分作为综合指标即公因子变量可比较全面的反映原有指标的信息。

表2：旋转后的三因子载荷矩阵表

指标变量公因子1

公因子2

公因子3

X1

0.88959

0.17130

0.39839

X2

0.94146

0.16580

0.26969

X3

0.85640

0.26763

0.15222

X4

0.96909

0.11215

0.09233

X5

0.08420

0.97222

0.05432

X6

0.36506

0.20146

0.81881

X7

0.30630 0.90275

0.27876

X8

0.23788

0.94913

0.15050

X9

0.03290

0.14598

0.92659

X10

0.94938

0.15148

-0.12881

X11

0.76479

0.17752

0.17676

因子变量的命名解释是因子分析的一个核心问题。为使公因子在原变量上的因子载荷有较鲜明的意义，对因子载荷矩阵进行方差最大旋转后由表2可见：第一公因子在X1、X2、X3、X4、X10及X11上有较大正载荷，反映了企业规模大小、企业经营总量，可视为规模总量因子。第二公因子在X5、X7和X8上有较大正载荷，反映了人均意义下企业的利润、上缴国家的利税大小，可称为人均产出效益因子。第三公因子在X6、X9上有较大正载荷，补充说明企业的从业人员的工作成效和使用旅游资源能力，可称为人均人力效率因子。从因子变量得分可分别描述各地区旅游企业在规模总量、人均产出效益、人均人力效率方面的差异。为了综合评价各地区的旅游企业经济效益，调用 SAS软件的SCORE过程，计算各地区公因子得分及综合因子得分，即对三个公因子按方差贡献率赋予权重，求加权因子得分E

其中分别为三因子得分。按E值得分排序如下表3。表3：各地区公因子得分、综合得分及名次 地区

因子1 因子2 因子3 综合得分

名次

广东

4.69262

0.20384

-1.12098

2.6778 1

北京 1.66170

0.58822

1.89714

1.3285 2

上海

0.63836

0.98190

3.20273

.9592 3

江苏

0.50538

0.09254

0.19609

.3408 4

浙江

0.14075

0.19167

0.79957

.2180 5

福建

0.59328

0.59018

-2.38143

.1755 6

山东

0.18163

-0.32953

0.21684

.0696 7

辽宁

-0.06207

-0.26187

0.90618

.0227 8

四川

-0.04664

0.42229

-0.33702

.0136 9

广西

-0.23786

-0.19579

0.96519

-.0611 10

湖南

-0.48380

0.92714

0.24800

-.0751 11

安徽

-0.11381 0.46737

-0.83694

-.0782 12

湖北

-0.07985

-0.17740

-0.48335

-.1407 13

云南

-0.20911

-0.61538

0.69245

-.1592 14

山西

-0.41322

0.63250

-0.64976

-.2003 15

吉林

-0.50807

0.29059

0.30584

-.2065 16

河南

-0.27298

0.10582

-0.58700

-.2123 17

河北

-0.21661

-0.01710

-0.70675

-.2176 18

黑龙江

-0.38955

0.30856

-0.40796

-.2199 19

天津

-0.44507

-0.40856

0.51709

-.2798 20

重庆

-0.46587

0.11513

-0.24197

-.2825 21

新疆

-0.51187

-0.10352 0.33128

-.2825 21

内蒙古

-0.53956

0.58932

-0.68639

-.2879 23

海南

-0.44459

-0.79980

1.04472

-.2914 24

江西

-0.49292

0.08856

-0.16572

-.2944 25

甘肃

-0.57870

0.53851

-0.47970

-.2957 26

贵州

-0.50596

0.20599

-0.40455

-.3083 27

西藏

-0.76862

0.76114

-0.38345

-.3529 28

陕西

-0.34088

-0.64466

-0.25127

-.3578 29

青海

-0.55592

0.26860

-0.97012

-.3946 30

宁夏

0.26979

-4.81625

-0.22877

-.8070 31

从表3可见，综合排序第一的广东省旅游企业按其经营规模排名第一，由于从业人员多，按其人均人力效率看并不占优势，相反有些靠后，福建情形与广东类似。这说明广东、福建两地旅游企业量的增长已达到一定的程度，现要求行业在质的方面有大幅提高，如何在保证服务质量前提下控制成本，减员增效，改善企业内部管理机制和运行机制，特别是人力资源开发利用是广东、福建旅游企业要着手解决的问题。北京、上海两地情况较好，从综合指标的三个方面衡量都靠前，特别是上海人均产出效益得分、人均人力效率得分都排名第一。由于旅游经济具有拉动国民经济增长的巨大作用，考虑到北京、上海在我国政治、经济、文化方面的地位，特别是2008年将在我国举办奥运会，进一步发展两地旅游业仍前景广阔。排名靠后的五个省区中，西藏的人均产出效益得分位次比较靠前，主要是由于产业规模太小而使其综合排名靠后，交通等原因使该地旅游发展规模滞后，相信正开工建设的青藏铁路必将会极大促进西藏旅游的发展；其余四省区则表现为或企业亏损、规模偏小或效率偏低，情况各有不同。

2.2．类型划分

为了进一步反映我国区域旅游企业发展特征，本文调用SAS的CLUSTER过程对地区加以分类，对样本数据作标准化处理。发现分为三类较为合理，第一类：广东、北京、上海；第二类：江苏、浙江、山东、辽宁、广西；第三类：：福建、四川、安徽、湖南、湖北、云南、河南、河北、吉林、天津、重庆、内蒙古、甘肃、黑龙江、贵州、海南、江西、山西、陕西、新疆、青海、西藏、宁夏。

以上分类的合理性在统计中可以利用贝叶斯判别准则来检验。调用SAS软件DICSCRIM过程作判别分析，得到31个省区回判结果，正确率93.55%，只有第三类的海南、新疆错判，误判率为6.45%，表明所分类别是合理的。从地理位置、经济发展状况来看，这种分类与实际情况也比较吻合。2.3．相关因素的分析

旅游业的发展与许多因素有关，定量地分析旅游企业经济效益与地区经济发展水平、旅游资源分布等因素的关系对制定区域旅游业发展规划、合理配置资源有十分重要意义。特别是旅游资源欠丰地区该如何办好旅游业，本文如下所作典型相关统计分析将为之决策提供一定的理论依据。

各地区旅游资源的丰度可用如下指标衡量（均指拥有量占全国比重（%））。y1-全国重点名胜区；y2-国家级自然保护区；y3-国家级森林公园；y4-国家历史文化名城；y5-全国重点保护单位。根据《地理学与国土研究》第15卷第3期王凯的《中国主要旅游资源赋存的省际差异分析》一文的相关数据，将此五项指标与前述x1~x11指标作典型相关统计分析（重庆与四川的相应数据进行了合并），调用统计分析软件SAS中CANCORR过程计算典型相关，主要输出结果如下表

4、表5。

表4：CANCORR过程产生的标准化的第一对典型变量的系数

VAR变量标准化的典型相关系数

WITH变量标准化的典型相关系数

V1 x1

-2.6555

x2

1.8471

x3

-0.1297

x4

0.3113

x5

-0.0054

x6

0.0868

x7

-2.0422

x8

2.0695

x9

0.0828

x10

-0.5036

x11

1.5862 W1

y1

0.0987

y2

-0.2455

y3

0.4874

y4

0.9091

y5

-0.3137

表5：典型结构

Correlations Between the VAR Variables and the Canonical Variables of the WITH Variables

W1

W2

W3

W4

W5

x1

0.0306

-0.0284

-0.1597

0.1246

-0.0418

x2

0.0749

-0.1370

-0.1575

0.1395

-0.0457

x3

-0.0903

-0.1660

-0.1619

0.1434

-0.0232

x4

0.1171

-0.1540

-0.0391

0.1983

-0.0746

x5

0.2403

0.1486

-0.0921

0.0249

0.0775

x6

-0.0696

0.0298

-0.2355

-0.0264

0.1106

x7

0.0976

0.1503

-0.1786

0.0317

0.1114

x8

0.1382

0.1338

-0.1989

0.0029

0.1143

x9

-0.3180

0.0477

0.0133

-0.0083

0.1419

x10

0.2061

-0.0862

-0.0107

0.0799

-0.1707

x11

0.5366

0.1167

-0.0515

0.0833

-0.0770

Correlations Between the WITH Variables and the Canonical Variables of the VAR Variables

V1

V2

V3

V4

V5

y1

0.4884

0.4401

0.2568

-0.1064

-0.1728

y2

0.0796

0.1787

0.4903

0.2598

-0.0724

y3

0.6236

0.2760

0.0899

0.1333

0.2122

y4

0.7903

-0.0568

-0.0566

0.0748

-0.1749 y5

0.4643

0.2628

-0.3274

0.1871

-0.1747

主要结果的分析：通过五对典型变量相关系数为0的假设检验可知，第一典型相关系数为0.905457，检验总体中所有典型相关均为0的零假设时第一对（V1与W1）的似然率卡方检验值为0.0554（即的值），故在（或）的显著水平下，否定所有典型相关为0的假设（虽然Pillai轨迹检验不显著，但Wilks等其他3种检验显著）。从检验的结果可知，只有第一组典型相关是显著的，其余四组的典型相关系数与0在0.1显著水平下没有多大差别，所以只有第一对典型变量是有价值的，其余四对典型变量价值不大。由于两组指标变量测量单位不同，所以以下只分析标准化的典型变量的系数。分析表

4、表5可知：衡量企业效益指标概括为典型变量V1，其在原指标变量x1、x2、x7、x8、x10、x11上有绝对值较大的系数，衡量旅游资源丰度的指标可概括为典型变量W1，其在原指标y3、y4有较大的系数。以上说明旅游企业经营效益确实与旅游资源的分布有关系。进一步分析第一组典型变量的典型结构（即原始变量与典型变量的相关系数），可知x1、x7、x10是抑制变量（具有同典型变量V1的相关相反符号的系数）。W1与衡量企业效益指标分别都不太相关，这个结果很容易解释。而v1与衡量旅游资源丰度的指标y3、y4有相关性，与y2不相关，说明各省区旅游企业效益与该省区的国家级森林公园、国家历史文化名城拥有量有很大关系，与其国家级自然保护区的拥有量关系不大。这反映了我国现阶段旅游资源的开发水平和旅客的旅游目的地选择偏好，也说明了为什么像上海这样旅游资源相对缺乏的地区旅游企业效益仍较好的原因。3．结束语

由于旅游业的独特地位和作用，旅游企业经济效益的评价没有反映出旅游业的社会效益。旅游业作为一个产业群的核心，具有很强的产业关联度，既能促进经济的发展，又能带动社会的进步。如果单独地考察旅游企业盈利与否来评价企业是不科学的，要看到其在稳定就业、调整社会经济结构和推动市场发育完善的作用。但是，旅游业的产业性质是生产性的，也在为社会创造价值，公正、客观、科学地反映旅游业的业绩，特别是经济效益，必将有利于科学地制定相关政策，使旅游业在国民经济发展中发挥更大的作用，有利于旅游企业自身的健康快速发展。参考文献：

国际化妆品消费统计与预测 篇3

《国际市场追踪》认为，不能指望在21世纪里个人护理品市场将会有两位数的增长，许多种类的产品销售年增长率会低于3％。彩妆品市场的飞速增长归功于在非附着类及长效产品中使用了新的具有护肤及防晒功效的组分。该报告还注意到，染发品市场获得较大增长的原因是老龄人口的增长，以及染发产品在使用上越来越方便。

尽管1993～1997年间许多国家的化妆品市场有较高的增长，但近年的经济动荡还是损害了1998～1999年的市场发展。在过去的5年内，巴西成为第五大化妆品市场，中国成为第八大化妆品市场。其他获得较大增长的化妆品市场有拉丁美洲及亚洲市场，其中包括阿根廷、智利、泰国、韩国、印尼及台湾地区。

《国际市场追踪》统计表明，美国在全球仍保持其第一位的化妆品市场占有率。而在1993～1997年间，巴西的化妆品市场突飞猛进增长了197％，中国的化妆品市场增长率为213％。

鄂州市旅游统计现状分析 篇4

生态旅游统计的职能是为国家制定旅游政策、编制旅游规划提供依据;为旅游企业的经营管理提供资料;为积累旅游统计资料和开展旅游科学研究提供依据[1]。根据《国务院关于加快发展旅游业的意见》 (国发2009.41号) 中指出:旅游业是战略性产业, 资源消耗低、带动系数大、就业机会多、综合效益好。改革开放以来, 我国旅游业快速发展, 产业规模不断扩大, 产业体系日趋完善。

旅游业的快速发展, 对旅游统计提出了更高的要求, 然而, 作为计量和反映旅游业发展状况的鄂州市旅游统计工作, 无论是在统计方法制度、统计基础、统计理论, 还是在统计数据质量管理、统计分析和预测等方面, 都远远地落后于旅游经济发展的步伐, 改革势在必行。从鄂州市旅游统计工作开展的情况看, 基层旅游企事业单位统计工作质量近年来有了明显的提高, 但仍存在一些问题, 需要进一步规范和完善。

2 鄂州市旅游统计工作存在的问题

2.1 旅游统计调查方法落后

统计调查方法不完善, 数据质量控制管理办法不系统, 统计指标体系内容滞后, 界定不严谨。目前, 各旅游单位旅游统计由各自自行组织, 从调查内容、指标设置到调查方法均没有严格的统一标准, 调查方式原始落后。不能充分利用现有程序和VFP、EXCEL等计算机知识对数字进行深加工处理。

2.2 旅游统计数据质量不高

旅游统计的真正目的应该是为了准确反映旅游业发展状况。可在当前形势下, 各级政府把旅游统计数字作为反映政绩的一个工具, 数字越大越好, 统计范围越广越好。在当前还没有一个统一的可操作的调查制度的情况下, 数字的可比性、准确性都难以把握。旅游产业与很多产业关联度比较高, 比如酒店业、交通运输业、贸易业等产业, 当前很多情况下把相关产业的收入直接算入旅游收入之内, 片面地增大了旅游收入的数字, 掩盖了旅游业的实际收入情况。统计数字反映的情况也各不相同, 不能充分发挥统计的作用, 旅游统计数据受外界影响而缺乏真实性。

2.3 旅游统计分析缺乏深度

由于旅游业的统计主体与统计客体没有统一清晰的定义, 统计范围过于狭窄, 统计口径不一致, 重复统计与统计缺口同时存在, 与国际通行标准差距很大, 难以提供可信度高的统计数据。对于虚报数据, 夸大事实的数据缺乏深层次的剖析。如2006年鄂州市旅游接待人数35万人次, 旅游收入8000万元。2007年旅游接待人数增加到45万人次, 旅游收入却提高到15000万元, 几乎翻了一番, 从经济学的角度分析, 就算是拉长产业链, 也不可能达到这个经济指标。目前, 鄂州旅游统计工作没有把旅游业的现状、问题、特点、走势与国民经济的发展变化有机地结合起来。统计分析缺乏深度分析, 给真实反映旅游业发展情况带来了难度。

2.4 旅游统计人员专业素质不高

目前, 许多旅游企业已经承包租赁或转为私营企业, 统计人员多属聘任制, 往往集导游、会计、统计于一身, 工作任务繁重又缺乏正规的业务培训。对统计指标概念不清, 口径不明, 在数据的收集和整理过程中随意性大, 主观臆断归属现象突出, 差错率高, 影响了数据的准确性。

3 完善旅游统计的必要性

3.1 适应国内旅游业蓬勃发展的需要

随着人民生活水平显著提高, 人们对休闲娱乐欲望的增加, 人们的旅游意愿不断增长。特别是“春节”、“五一”和“十一”三个黄金周形成的长假使人们的闲暇时间有了显著增加。旅游业是当今世界经济发展最快的朝阳产业之一, 对第三产业的发展起积极的推动作用。根据经济发展规律, 第一、二产业将逐步萎缩, 所占的份额将逐步减少, 第三产业在未来经济中将占有越来越重要的地位。

3.2 认识旅游经济规律的重要环节

旅游统计是整个社会经济统计的重要组成部分, 是认识旅游这一社会经济现象数量方面的有力武器。旅游统计也是因认识旅游现象的需要而建立和发展起来的。几年来, 旅游者人数、旅游收入、旅游企业数目、对旅游业的投资额以及旅游从业人员数量等都有了大幅度的增长。旅游业的快速发展要求我们必须制定出正确的旅游方针政策实行科学的管理[1]。从而揭示旅游经济发展的现状、发展过程及发展趋势, 达到认识旅游经济现象的本质及规律性。

旅游业所带来的经济作用引起了世界各地的广泛重视, 而旅游业与其他经济活动的不同之处在于涉及多个经济产业的最多领域。因此, 世界旅游组织正在倡导世界各地建立“旅游卫星帐户” (TSA:Tourism National accounts) 。旅游卫星账户反映的是一种经济体内由旅游产生的需求和为满足这些需求的供应之间的总平衡。它能从旅游需求和供给两方面的情况来反映旅游经济的发展状况, 能解决旅游统计中的居多问题。因此, 建立健全整个旅游统计体系, 是完善国内旅游统计体系的一个不可省略的环节。

4 对鄂州旅游统计体制改革的建议

生态旅游统计工作是对生态旅游实行科学管理, 监督整个旅游活动的重要手段, 是为管理者制定政策和计划的主要依据。当前, 随着现代统计制度的建立, 必须建立健全生态旅游的管理体制与运行方式, 科学设置和完善指标体系, 加快统计信息网络建设, 加强统计队伍建设, 提高统计人员素质, 真正体现旅游统计的“信息”、“咨询”、“监督”三大职能。

4.1 充分认识旅游统计工作的重要性

旅游业已成为本地经济发展的亮点和新的经济增长点, 在旅游业飞速发展的今天, 旅游统计工作正越来越显示出其不可忽视的巨大作用。为了更好地为各级部门提供可靠的参考依据, 应该把旅游统计纳入政府统计, 以保证旅游数据的客观公正性, 避免为了“政绩”的需要, 人为夸大旅游统计数据。为提高旅游统计工作的效率, 必须提高对旅游统计概念、职能的再认识。从思想上认清旅游统计的重要性, 为旅游统计发挥作用提供必要的条件[2], 为旅游业的发展提供真实的信息。

4.2 坚持开拓创新, 强化旅游统计法制化

统计法律制度的完善, 是依法统计的前提, 统计执法力度的增强, 是依法统计的关键。建立旅游统计系统, 做到快速调查, 快速反映, 及时监测、预警旅游发展中出现的问题。要充分借鉴和学习先进国家和地区的经验, 根据形势发展及时调整和修订指标口径, 解决指标概念与调查方案自相矛盾的问题[3]。加大对个人干扰统计调查数据的处罚力度, 用法律维护正常的统计秩序。据国家统计局的调查表明, 目前虚报、瞒报、伪造、篡改统计资料是影响统计调查数据准确性的主要因素, 且多为领导人的干预所致。这就要求统计机构和统计人员依法办事, 各统计部门负责对各级单位层层上报的统计数据进行总结、审核并加以汇总, 加强统计执法监督。

4.3 改革旅游统计管理体制, 实行分级负责

切实提高旅游统计工作的可操作性, 在旅游统计中充分发挥各级直属调查队的作用。很多地方旅游统计工作由当地旅游部门进行统计, 就像常说的既当运动员, 又当裁判员, 这样很容易把统计当成了反映政绩的工具, 而失去统计的实际意义。地方各级旅游行政管理部门负责对本辖区内的旅游企事业单位和旅游者的统计调查工作。地方各级旅游行政管理部门应当根据统计工作的需要, 确定承担统计职能的机构。对旅游统计资料实行分级管理, 下级旅游行政管理部门向上一级旅游行政管理部门上报的统计报表, 须经本部门主管领导审核、签署。旅游行政管理部门在收集统计报表时, 应当做好报表的审核工作, 保证统计资料的准确性。当汇总报表中旅游企事业单位数量变动较大时, 对于显然存在问题的信息要及时明示并加以更正并说明原因。

4.4 运用先进统计手段, 提高工作效率

随着现代信息技术的飞速发展, 信息网络时代已经进入到各行各业, 并发挥着越来越重要的作用。生态旅游统计也应充分利用信息化技术的优势, 建立健全统计信息网络, 运用先进的统计手段, 实现统计数据的与时俱进。为此, 有必要请有关专家开发设立一套“鄂州市生态旅游统计数据库”, 实行生态旅游数据网上直报, 使统计信息可及时地上报统计资料, 及时反映生态旅游企事业单位的业务发展和经济效益情况。如加拿大政府统计部门和经济管理部门通过计算机构造动态投入产出模型, 表现在各个专业统计调查的数据全部储存在局内的计算中心, 编制投入产出表调用即可, 非常方便[4]。总之, 生态旅游统计应充分运用现代科技管理水平和计算机技术, 广泛收集信息, 加快信息处理、传递和反馈速度, 进一步提高统计数据质量, 强化生态旅游统计信息决策功能。

4.5 加强旅游统计队伍建设, 提高统计水平

目前, 鄂州市缺乏中高级旅游统计人才, 加上已从事旅游统计工作人员的继续教育的力度不够和缺乏相应的激励机制, 严重影响统计队伍的稳定和提高。因此, 必须完善旅游统计的组织管理体制, 加强旅游统计队伍建设。各级旅游行政管理部门应当配备专职或固定兼职的统计人员。组织对在岗旅游统计人员的培训, 对旅游统计人员进行考核、奖励。各级旅游行政管理部门的统计人员, 应当符合国家旅游局规定的旅游统计人员资格条件, 并保持相对稳定。相对固定的统计队伍, 可以保持统计工作的连续性, 不断积累经验。善于学习、勇于创新, 不断提高自己的业务素质, 加速旅游统计人才的培养。

5 结语

总之, 生态旅游统计工作是一项关系到鄂州市旅游发展的大事, 虽然鄂州的生态旅游统计工作尚有许多需要重视和解决的问题。但只要我们认识到位, 争取切实有效的措施, 建立一套自下而上、上下一体的旅游统计系统和一支高素质的统计队伍, 必将提高我市生态旅游统计水平, 使生态旅游管理水平迈上一个新台阶。同时, 也希望本课题的研究对鄂州市生态旅游统计工作产生一定的积极影响, 以确保旅游统计工作的合理性和科学性。

摘要：本文通过分析鄂州市旅游统计工作, 找出了调查方法落后、统计数据质量不高、统计分析缺乏深度、统计人员专业素质不高等问题, 指出完善旅游统计数据的必要性。同时, 提出了针对鄂州旅游统计体制改革的几点建议, 旨在对鄂州市生态旅游统计工作产生一定的积极影响, 以确保旅游统计工作的合理性和科学性。

关键词：生态旅游统计,现状,体制改革

参考文献

[1]郭为.旅游统计学[M].天津:南开大学出版社, 2009, (2) .

[2]伊娜, 王玉芸, 张卫.对旅游统计方法制度改革的几点思考[J].浙江统计, 2005, (9) .

[3]叶友良.旅游调查统计研究——旅游调查统计的理论、方法与案例研究[D].厦门大学, 2003, (5) :46.

国际旅游统计 篇5

根据国家旅游局、国家统计局联合制定的《黄金周旅游信息统计调查制度》的要求，全国31个省、自治区、直辖市分别对辖区内春节黄金周的接待规模和效益进行了统计调查。经国家旅游局、国家统计局汇总，结果如下：

（一）今年春节黄金周期间，全国共接待游客2.03亿人次，比上年春节黄金周增长15.1%；实现旅游收入1170.6亿元，增长15.4%。

（二）在全国接待的2.03亿人次中，过夜游客（仅限于住在宾馆饭店和旅馆招待所）为4825万人次；一日游游客为1.55亿人次。北京、天津、承德、秦皇岛、沈阳、大连、长春、吉林、哈尔滨、上海、南京、无锡、苏州、杭州、宁波、黄山、厦门、南昌、瑞金、青岛、洛阳、武汉、长沙、张家界、韶山、广州、深圳、桂林、海口、三亚、重庆、成都、广安、贵阳、遵义、昆明、西安、延安、银川等39个重点旅游城市，共接待游客7643万人次，其中过夜游客为1299万人次；一日游游客为6344万人次。

（三）在春节黄金周期间实现的1170.6亿元旅游收入中，民航客运收入57.2亿元；铁路客运收入27.3亿元。39个重点旅游城市实现旅游收入441.9亿元，其他地区实现旅游收入644.2亿元。

全国各级旅游部门结合本地特点和民俗特色，推出了各种旅游节庆活动。北京、山东、上海、广东、陕西、江苏、云南等地推出了城市庙会、迎春灯会、新年祈福、迎春花展等传统民俗节庆活动；黑龙江、吉林、辽宁、新疆、内蒙古、山西等地推出了以冰雪为主题的节庆活动。春节假期开始之后，全国大部分景点景区游客数量明显增加，特别是短途出游数量增长，游客出行热情较高。城市周边的民俗游、休闲游、自驾游、乡村游明显升温。逛庙会、品美食、泡温泉、滑雪等参与性强、适合全家活动的项目受到游客青睐。

东北地区的冰雪旅游和南方地区的避寒旅游是春节黄金周长线旅游的热门之选，哈尔滨、长春、沈阳、大连、厦门、海口、三亚等地受到游客青睐。春节7天哈尔滨共接待游客309.38万人次，同比增长3.76%，过夜游客占 19.2%。

根据全国团队旅游服务管理系统提供的信息，2013年春节黄金周期间旅行社组织中国内地（大陆）在境外游客超出400万人次，同比上涨14%，赴亚洲目的地的超过90%。黄金周7天日均出游人数42万人次，2月10日（初一）、11日（初二）分别达到最高峰值61万人次；日均境外游客人数超过230万人次，2月12日（初三）达到最高峰值256万人次。2013年春节黄金周期间最热门出境游目的地国家和地区是泰国、韩国、香港、澳门和台湾。

北京：

李玲

全市接待游客868万人次，比去年同期增长7.5%，旅游总收入38.8亿元，同比增长14.7%。其中，外埠来京游客110万人次，比去年同期增长18.3%。以接待外埠游客为主的历史文化型景区接待量比去年同期增长21%。(记者李玲)

天津：

李佳

全市接待海内外游客428.52万人次，旅游综合总收入33.5亿元，其中，外地游客消费同比增长15.1%。外地来津游客在宾馆过夜人数同比增长11.3%。（何立强任国民驻天津记者李佳）

重庆：

全市接待海内外游客2360.29万人次，同比增长8.51%；旅游综合收入59.88亿元，同比增长9.59%。长江三峡出现了旅游淡季不淡的良好势头，23艘长江三峡豪华游船共接待游客5034人次，同比增长14%。温泉旅游火爆，全市温泉旅游接待超过30万人次。（陈潜）

吉林：

赵利

以“梦幻冰雪，精彩吉林”为主题的旅游活动火爆，全省共接待旅游者人数564.53万人次，旅游总收入41.05亿元，同比分别增长20.85%和33.59%。（驻吉林记者赵利）

河南：

张明灿

全省接待游客1292.04万人次，旅游总收入53.93亿元，同比分别增长14.35%和14.86%。纳入河南省动态监测的40家景区接待游客和门票收入同比分别增长18.42%、27.2%。（驻河南记者张明灿）

河北：

赵云龙

全省共接待海内外游客498.62万人次，实现旅游收入20.68亿元，同比分别增长26.14%和37.58%。张家口崇礼万龙滑雪场接待游客11万人次，石家庄平山白鹿温泉假日期间共接待游客2万多人次。（李志发任英文驻河北记者赵云龙）

山西：

马慧英

全省共接待海内外旅游者465.70万人次，比去年同期增长24.03%，全省共实现旅游总收入22.13亿元，比去年同期增长29.63%。春节期间全省各地中短途自助游游客占7成以上。

（王新广王翠环驻山西记者马慧英）

山东：

全省累计接待游客1323.2万人次，同比增长9.1%，旅游综合收入100.5亿元，同比增长14.9%。山东省旅游质监执法机构受理旅游投诉7件，同比下降30%，其中15市实现零投诉。（徐梅）

浙江：

全省接待游客1146.5万人次，同比增长17.2%，实现旅游收入96.3亿元，同比增长20.3%。杭州、宁波、绍兴三市入围全省旅游总人数前三甲。（杨勇权）

安徽：

李远峰

全省接待游客1629万人次，同比增长20.95%；旅游收入达75.26亿元，同比增长49.6%，旅游接待量和旅游总收入均创春节黄金周最高纪录。68个重点监测景区共接待游客493.22万人次，同比增长27.36%；门票收入9179.43万元,同比增长30.5%。（驻安徽记者李远峰）

江苏：

130多场旅游节庆活动为春节黄金周拉升了人气，以苏州金鸡湖灯会为例，春节期间前往金鸡湖观灯的游客达到60多万人次，全省共接待海内外旅游者1330万人次，实现旅游总收入140.8亿元，同比分别增长8.7%与14.8%。全省纳入统计的545家景点共接待游客2734.2万人次，收入2.9亿元，同比涨幅均在18%。（吕中袁婷婷）

湖北：

程芙蓉

全省共接待海内外旅游者1172.47万人次，实现旅游总收入42.87亿元，分别同比增长25.71%和34.52%。温泉、滑雪成旅游主力。民俗游、乡村游吸引众多城市游客到乡村过大年。自助自驾游客成假日旅游主角，占七成以上。（驻湖北记者程芙蓉）

江西：

各地旅游部门围绕“年味”主题，创新推出了一系列旅游新项目、新活动，使游客们过年、旅游两不误。全省接待海内外游客684.95万人次，同比增长24.32%；旅游收入26.25亿元，同比增长33.25%。（沈波）

福建：

汪平

全省接待国内外旅游者822.98万人次，旅游总收入53.26亿元，分别比去年同期增长了28%和33.1%。大量北方及境外游客涌入福建，前往生态景区呼吸清新空气，武夷山、泰宁、清源山、桃源洞、冠豸山等景区接待游客量都在20%以上。（李金枝驻福建记者汪平）

海南：

王赵洵

全省接待游客190.48万人，旅游总收入56.51亿元，分别同比增长40.85%和32.57%。假日期间，离岛免税购物销售额高达1.6亿元。邮轮、露营等受热捧，海南人游海南成为新热点，7天共接待一日游游客79.26万人次，同比增长102.81%。（驻海南记者王赵洵）

新疆：

王思超

各地纷纷出现冰雕游园热、餐饮热、民俗风情热和图书阅览热，冰雪游、自驾游、户外游、探亲乡村休闲游广受游客青睐，新疆人游新疆、自驾车出游火爆。全区接待游客87.43万人次，旅游收入6.12亿元，同比分别增加22.23%和91.25%。（驻新疆记者王思超）

陕西：

全省接待国内外游客1462.92万人次，旅游总收入62.85亿元，同比分别增长45.88%和47.49%。陕西投放客运车9.4万辆，运送游客670万人次，比上年同期增长18.5%。乡村丰富多彩的民俗文化展示、演艺活动吸引了大量城市居民在农村过大年。（张夏斐）

青海：

唐仲蔚

各地旅游节庆活动异彩纷呈、旅游市场安全有序、服务质量显著提高。全省共接待游客35.84万人次，同比增长13%；旅游收入3.02亿元，同比增长36.6%。其中，过夜游客为8.16万人次,同比增长12.5%；一日游游客为27.68万人次，同比增长13.1%。（驻青海记者唐仲蔚）

甘肃：

张陇堂

旅游市场主题活动丰富多彩，旅游市场文明有序，旅游产品供应充足。全省共接待游客335.95万人次，实现旅游收入20.96亿元，分别比上年同期增长28.75%和35%。全省日均接待游客47.99万人次，比上年增长28.73%。（驻甘肃记者张陇堂）

贵州：

全省接待游客799.73万人次，同比增长24.57%；旅游总收入33.06亿元，同比增长30.51%。全省纳入监测的42个主要旅游景区共接待游客164.5万人次，门票收入3945.97万元，综合收入5.75亿元。旅游接待人次排名前5位的分别是黄果树景区、遵义会议会址、镇远古城、黎从榕旅游区、西江旅游景区。（林珑）

四川：

白骅

全省共实现旅游收入141.44亿元，同比增长33.7%；接待游客3673.8万人次，同比增长26.7%。节日期间共处理各类旅游纠纷93件，出动旅游执法车辆951台次、旅游执法人员2587人次，检查旅游团队819个。（驻四川记者白骅）

广西：

邝伟楠

游接待工作有条不紊，市场井然有序，无旅游安全事故，无重大旅游投诉。全区共接待游客总人数约655.19万人次，同比增长27.49%；旅游总收入约26.46亿元，同比增长29.07%。（驻广西记者邝伟楠）

广西

邝伟楠

今年是中国海洋旅游年，广西的滨海度假旅游异常火爆。春节期间，北海银滩接待游客18.76万人次，同比增长52.64%；涠洲岛接待游客2.8万人次，同比增长305.8%；防城港江山半岛度假区接待游客3.13万人次，同比增长130%。（驻广西记者邝伟楠）

沈阳

周凤文

沈阳市共接待游客133.16万人次，同比增加15.8%，旅游总收入10.53亿元，同比增加19.1%。

（姜莉莉驻辽宁记者周凤文）

西安

西安市接待游客超过390万人次，同比增长58.2%；旅游总收入18亿元，同比增长51.4%。

（张夏斐）

咸阳

咸阳市接待游客超过115万人次，同比增长20.3%；旅游

总收入5.2亿元，同比增长6.3%。（张夏斐）

大连

李文菲

大连市共接待游客112.3万人次，同比增长11.6%；旅游总收入12.52亿元，同比增长20.1%。各主要旅游景区接待海内外游客91.75万人次，同比增长4.52%；门票收入2898.72万元，同比增长16.39%。

(驻大连记者李文菲)

武汉

程芙蓉

武汉市共接待游客411.2万人次，同比增长36.62%；旅游总收入20.34亿元，同比增长60.57%。

（驻湖北记者程芙蓉）

石家庄

赵云龙

石家庄市共接待游客66.3万人次，同比增长20%；旅游总收入3.15亿元，同比增长26%。

（李志发任英文驻河北记者赵云龙）

三亚

三亚接待游客56.38万人次，同比增长16.49%。其中，过夜游客47.1万人次，同比增长16.1%；一日游游客9.28万人次，同比增长18.52%；旅游总收入43.6亿元，同比增长31.33%。（李青）

郑州

张明灿

郑州共接待游客255.18万人次，同比增长9.3%；旅游总收入14.27亿元，同比增长12.6%。

（驻河南记者张明灿）

乌鲁木齐

王思超

乌鲁木齐8家S级旅游滑雪场共接待11.3万人次，其中丝绸之路、白云、雪莲山、维斯特4家大型滑雪场接待9.4万人次，占全部滑雪场接待游客的85%以上。

（驻新疆记者王思超）

黄山

李远峰

黄山市接待游客161.18万人次，同比增长14.29%；旅游总收入8.31亿元，同比增长15.47%。全市纳入统计的景区共接待自驾车11.06万辆次，同比增长21.53%。

（驻安徽记者李远峰）

泰安

泰安市共接待游客111.52万人，旅游总收入9.71亿元，分别同比增长8.2%和14.1%。泰山景区累计接待游客26.5万人次，同比增长7.64%。（郑燕闫晨）

丹东

周凤文

丹东市共接待游客17.1万人次，同比增长8.7%；旅游总收入1.37亿元，同比增长

10.6%。（姜莉莉驻辽宁记者周凤文）

武陵源

国际旅游统计 篇6

城镇化水平，又称城镇化度、城镇化率等，通常是指市或城镇驻地聚集区人口占全部人口的百分比（其中，人口数据均用常住人口而非户籍人口），用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度，是衡量一个国家或地区经济发展的重要指标之一。为全面认识我国的城镇化水平，本文对我国31个省（自治区、直辖市）以及中高等收入国家、中等收入国家、金砖国家、G7 （世界七大工业国）的城镇化率及相关数据，从多个角度进行比较分析。

一、我国城镇化水平及分区域统计

按照国家统计局的标准划分我国包含东部（含北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南）、中部（含河南、江西、山西、湖南、湖北和安徽）、东北（含黑龙江、吉林和辽宁）和西部（陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆、四川、重庆、贵州、云南、西藏、广西和内蒙古）四大经济区域。

（一）全国及四大经济区域城镇化率总体统计

全国及各区域2005-2012年城镇化率及其增长率结果如表1所示。

为更直观体现全国及四大经济区域城镇化率的变化，将表1的结果体现为图1和图2。

由表1和图1可知，2005-2012年，（1）我国的城镇化率在逐年提高。其中，全国城镇化率从42.99%增长到52.57%，东部区域从59.31%增长到66.11%，中部区域从37.58%增长到47.98%，东北区域从54.77%增长到58.75%，西部区域从35.18%增长到44.26%。（2）东中西部地区的城镇化发展水平不均衡。从城镇化率的平均值看，东部区域最高（62.52%），以下依次是东北区域（56.47%）、中部区域（42.53%）和西部区域（39.42%）。而且，东部和东北区域的城镇化率高于全国平均水平（47.78%），而中部和西部区域城镇化率则低于全国平均水平。

由表1和图2可知，从2006年到2012年，（1）我国的城镇化率保持正向增长。其中，全国的城镇化率增长率从3.14%变化为2.54%，东部区域从1.42%到1.42%，中部区域从3.69%变化为3.66%，东北区域从0.69%增长到1.32%，西部区域从2.75%增长到3.38%。（2）东中西部地区的城镇化平均发展速度快慢不一。从城镇化率增长率的平均值看，由高到低依次是中部区域（3.55%）、西部区域（3.34%）、东部区域（1.56%）和东北区域（1.01%）。其中，中部和西部区域的城镇化率增长率高于全国平均值（3.14%）。

（二）我国四大经济区域内部城镇化率差异程度的统计分析

离散系数，也称变异系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比，常用于比较不同样本数据的差异程度。把每年各经济区域内部各省（自治区、直辖市）的城镇化率当作一组数据，根据该组数据的标准差与该组数据的平均数之比，计算四大经济区域2005-2012年城镇化率的离散系数，结果如表2和图3所示。

从表2和图3可知，2005-2012年，（1）东部和西部区域城镇化率的内部差异总体上逐年缩小，而东北和中部区域则呈现两段式变化。其中，东部的离散系数分别从0.30下降到0.23；西部的离散系数保持0.22不变；以2009年为分界年，东北的离散系数经历先保持不变后上升的过程，中部的离散系数大致经历了先下降后上升的过程。（2）区域内部的城镇化率平均差异程度不一。从离散系数的平均值看，东部区域的差异程度最大（0.26），其后依次是西部区域（0.22）、中部区域（0.09）和东北区域（0.07）。

二、城镇化水平的国际比较

按照世界银行2011年的标准，中国分别可归属于“中高等收入国家”和 “中等收入国家”；同时，中国又是代表新兴市场力量的“金砖国家”（含中国、俄罗斯、巴西、印度和南非等五国）之一。因此，将中国与“中高等收入国家”、“中等收入国家”、金砖国家及世界传统的七大工业国即G7国家（含美国、日本、德国、法国、英国、意大利和加拿大等七国）的城镇化率进行比较，有助于全面认识我国的城镇化发展水平。我国与上述各类国家的城镇化率及其增长率统计结果见表3、图4和图5。

从表3和图4可知，2005-2012年，（1）中国和其他4类国家的城镇化率均逐年提高。其中，中国的城镇化率从42.99%增长到52.57%，中高等收入国家从53.92%增长到60.86%，中等收入国家从44.77%增长到49.34%，金砖国家从57.52%增长到61.10%， G7国家从77.74%增长到79.74%。（2）与其他4类国家相比，中国的平均城镇化率处于中下水平。从城镇化率平均值看，G7国家最高（78.77%），其后依次是金砖国家（59.31%）、中高等收入国家（57.41%）、中国（47.78%）和中等收入国家（47.06%）。

从表3和图5可知，在2006-2012年，（1）中国与其他4类国家的城镇化率均呈正向增长态势，其中中国的城镇化率增长率起伏变化较大（最高值为2007年的3.5%，最小值为2008年的2.4%），而其他4类国家的增长率则基本保持平稳。（2）中国的城镇化水平提高速度最快。从城镇化率增长率的平均值看，中国的城镇化率增长率（2.92%）远高于中高等收入国家（1.80%）、中等收入国家（1.40%）、金砖国家（0.87%）和G7国家（0.36%）。

泰山旅游气候资源统计分析 篇7

关键词：旅游,气候资源,统计分析,山东泰安

泰山为五岳之首, 是全国著名的十大风景名胜旅游胜地之一。1987年被联合国教科文组织确定为世界自然与文化遗产。泰山海拔1 545 m, 为华北第一高山。泰山山峰有112座, 崖岭98座, 岩洞18处, 溪谷102条, 潭池瀑布56处, 山泉64处, 古寺庙22处, 古遗址97处, 历代碑碣819处, 摩崖刻石1 018处[1]。

泰山, 不仅以它的气势雄伟、名胜古迹众多而著称于世, 更以它气象万千, 四季景色宜人而令人神往。泰山的旭日东升、云海玉盘、碧霞宝光、黄河金带、晚霞夕照、雾凇挂枝等六大自然奇观为历代游人所赞颂。每年到泰山的旅游人数大约为200万人次, “五一”、“十一”黄金周到泰山旅游的人数约为5万人次[2]。山顶既有大陆性季风气候特征, 又有明显的高山气候特征, 天气、气候变化特殊。泰山气象站位于泰山极顶东南方向的日观峰顶, 所以分析与旅游有关的泰山气象站天气气候历史资料, 对于泰山旅游有非常重要的意义。

1 泰山气候特点

泰山顶冬长夏短, 年平均气温5.6℃, 山顶比山下市区低7.4℃, 气温垂直递减率平均为0.53℃/100 m。泰山顶冬季漫长而严寒, 日最低气温低于0℃的日期平均从10月18日开始至4月26日结束, 长达192 d, 结冰期达150 d, 极端最低气温达-25.4℃。夏季潮湿多雾, 雨量集中, 年降水量平均为1 042.8 mm, 是山下的1.5倍;泰山顶降雪平均33.3d/年, 平均初雪日为10月27日, 终雪日为4月21日。泰山多雾, 年平均雾日数为176.0 d, 雾日最多的7—8月, 有时连续60 d不见阳光。泰山顶常出现大风, 年平均大风日数为161.7 d, 极大风速为42.1 m/s[3]。

1.1 气温

泰山山顶年平均气温5.6℃, 极端最高气温27.6℃, 出现在1997年6月23日;极端最低温度-25.4℃, 出现在1980年1月30日。泰山顶冬长夏短, 冬季漫长而严寒, 日最低气温低于0℃的平均日期从10月18日开始至4月26日结束, 长达192 d。

1.2 风

泰山山顶的年平均风速为7.1 m/s, 各月最多风向, 除2月出现偏北风外, 其他各月均以西南风为主, 泰山山顶出现大风的日数每年平均达161.7 d, 最多年份可达212 d, 最少年份也有119 d, 其中冬、春季出现大风的几率最多。各月最大风速均在28 m/s以上, 最大为37.7 m/s, 风向为NNE风;极端最大风速达42.1 m/s, 风向为NNE风, 出现在1992年9月1日。

1.3 云和雾

泰山东临渤海, 海拔1 545 m, 是产生较大降水的低云所在高度, 特别是7—8月, 常常出现云海奇观。泰山顶年平均总云量为5.2成, 6—8月最多, 为7.0成。泰山晴天日数年平均为89.8 d, 冬季最多, 为11.9 d, 夏季最少, 为2.4 d, 12月最多, 为14.4 d, 7月最少, 为1.3 d。阴天日数年平均为97.8d, 7月份最多, 为17.7 d;12月份最少, 仅3.1 d。泰山多雾, 年平均为176.0 d, 最多可达214 d (1991年) , 最少为145 d (1988年) 。泰山雾日数月际差异较大, 7月最多, 平均为27.3 d, 8月次之, 平均为25.6 d;最多的7—8月, 有的月份天天有雾, 例如, 1980年7—8月连续61 d有雾;冬季最少, 月平均仅有9.5 d。

1.4 泰山降水

泰山山顶年平均降水量为1 042.8 mm, 但年际变化大, 最多可达1 766.3 mm, 出现在1990年, 最少的1988年, 仅为553.9 mm, 相差3倍之多。就月际变化而言, 泰山降水1月最少, 以后逐月增多, 至7月达最大值, 以后又逐月减少;最少的1月平均降水量仅为12.6 mm, 有的年份1月无降水, 最多的7月平均为297.3 mm, 1977年、1990年降水量最大, 达575 mm;6—9月的降水量占全年的73%, 其中7—8月降水量占全年的50% (图1) 。最大日降水量为157.5 mm, 出现在1994年8月7日。泰山顶年平均降雪日数为33.3 d, 最多53 d, 出现在1984—1985年的冬季, 最少12 d, 出现在1998—1999年的冬季;平均初雪日为10月27日, 终雪日为4月21日;最早初雪日为9月23日 (1979年) ;最晚终雪日为5月16日, 也出现在1979年, 年平均积雪日数为37.6 d, 最大积雪深度为31 cm, 日积雪深度≥5.0 cm的日数为12.1d。泰山雷暴年平均日数为30.1 d, 平均初雷日为4月20日, 平均终雷日为9月24日。泰山雨淞年平均日数为8.6 d, 最多可达35 d, 出现在1978年的冬季, 有的年份无雨淞奇观。泰山雾淞年平均日数为54.9 d, 最多可达82 d, 最少仅有30 d。

2 泰山旅游黄金周气候统计分析

为更好地了解、掌握“五一”、“十一”旅游黄金周期间1~7 d的天气情况, 详细统计分析了1981—2000年泰山的降水、大风、大雾和气温的变化规律, 以期为广大游客选择最佳旅游时机提供了准确、科学的气象依据。

2.1 降水

统计分析1981—2000年泰山站逐日降水资料可见, “五一”期间, 降水概率最大为35%, 分别出现在5月2—3日和7日, 其余4 d降水几率均为30%;“十一”期间, 日降水几率以10月2日最大, 为35%, 降水几率最小的是10月7日, 为10%, 4—6日降水几率均为15%, 10月1日降水几率为25%[4]。另外, 影响泰山旅游较大的中雨以上降水仅占总降水日数的10%左右。因此, 降水对泰山旅游的影响是很小的。

逐日最大降水量虽然5月7日和10月2日可达50 mm以上, 但5月4日、10月4日、10月6日、10月7日的日最大降水量均小于5 mm。因此, 从降水几率和逐日最大降水量来看, 选择“十一”旅游黄金周的后5 d游览泰山是最佳选择。

2.2 大风

统计最近20年“五一”、“十一”旅游黄金周泰山逐日瞬时极大风速≥15 m/s的大风日数、几率及逐日极大风速表明, “十一”期间的大风日数明显少于“五一”。“五一”期间, 平均出现大风的几率为41%, 5月1日、7日出现的几率最大, 分别为55%和50%, 而“十一”期间平均出现大风的几率为18%, 10月1日、3日出现几率最大为30%, 6日、7日出现的几率最小, 仅为10%。根据泰山索道运行规定的最低气象条件, 当瞬时极大风速≥15 m/s时[4], 为了游客的安全, 索道将关闭。因此, 了解泰山的大风情况尤为重要。而从最近20年泰山大风出现的几率来看, 选择“十一”登泰山最适宜。

2.3 大雾

当泰山被弥漫的大雾所笼罩时, 此时游览泰山, 既看不到风光旖旎的景色, 更看不到迷人的日出胜景, 因此需了解泰山大雾的气候规律。从统计可以看出, “五一”期间平均出现大雾的几率大于“十一”黄金周, 其中5月4日出现几率最大, 为65%, 其次是5月1日, 为55%;10月6日最小, 仅为10%[6]。10月5—7日大雾出现的几率较小, 是泰山游览的最佳日期。

2.4 气温

泰山海拔1 545 m, 而泰山南鹿的泰安城海拔只有128m, 泰山顶与山下的气温差异很大。就黄金周平均气温而言, “五一”期间山下平均为16.8℃, 山顶为9.9℃, 上下相差6.9℃;“十一”期间山下平均为16.0℃, 而山顶只有6.2℃, 上下相差9.8℃[4]。从逐日最高、最低及平均气温可看出, “五一”、“十一”期间每日的极端最高、最低气温比较接近, 说明一般没有很强的冷空气影响。“五一”、“十一”假日游览泰山, 气温适中, 天气不冷不热。旅游与天气的变化密切相关, 据1981—2000年旅游黄金周期间旅游泰山的人数与天气的对应关系统计分析, 旅游人数受阴雨天气影响远比受气温和大风的影响大, 如1997年“五一”黄金周期间, 连续5 d维持阴雨天气, 到泰山旅游的人数明显减小, 比常年减少60%以上。

3 泰山自然景观

3.1 泰山日出

日出东方, 天经地义, 不足为怪。然而, 泰山日出则是一大景观。自古以来登岱顶览胜的游人都殷切地希望看到“旭日东升” (图2) 。为欣赏这一迷人景观, 不少人不辞辛劳, 半夜兼程, 早早选占观赏有利地形, 然而, 由于浓雾和低云的影响, 常常看不到那令人神往的美景, 在满怀览胜的陶醉中, 留下些许遗憾。因此, 了解泰山日出气象条件, 选择泰山日出最佳气象条件登山, 是至关重要的。

3.1.1 泰山日出时间。

泰山日出时间每年随季节而变, 各月都有明显差异, 实际上每日都有分秒之差。一年中日出最早在6月中旬, 一般在4:42。由夏入秋逐渐推迟;日出最晚1月中旬一般在7:11, 冬去春来, 日出时间又逐渐提前。“五一”期间, 泰山日出时间一般在5:05左右, “十一”期间泰山日出时间一般在5:55左右, 可见5:00—6:00气象条件是能否观日出胜景的决定因素。

3.1.2 黄金周泰山日出可观性分析。

由于泰山日出时间每日各不相同, 给泰山日出气象条件的统计分析带来了很大困难。为了统计分析的统一性、可比性, 规定将泰山站5:00气象观测记录作为日出时的气象条件;同时规定5:00低云量≤4成、无降水和大雾作为一个可观日出统计日, 否则按不可观日出日统计。从1981—2000年“五一”、“十一”期间泰山日出情况可见, 在“五一”、“十一”期间, 可观日出的最大几率为70%, 出现在10月6日, 最小仅为35%, 多数几率在50%左右。因此, 如果专程登山看日出, 在登山前一定要咨询了解泰山顶天气预报, 以便选择有利的时机。当然, 若天气不利, 不防避开“五一”、“十一”旅游高峰期, 选择在11月至翌年4月云雾少的季节登泰山, 这样观日出的把握就会更大了。

3.1.3 泰山日出的气象条件。

从大气环流背景来看, 泰山处于槽后脊前的西北气流内, 地面是弱的高压带, 处于气流下沉运动区。500 h Pa高空冷涡中心位置位于北纬38°~55°, 东经118°~140°, 且8:00北京500 h Pa为西至西北气流;同时贝加尔湖到新疆为一暖高压脊, 在这种天气形势下, 次日凌晨一般能看到日出。泰山春秋季冷暖空气活动频繁, 平均每隔3~4 d就有一次冷空气侵袭。在冷空气控制时, 天空云雾很快消散, 转为晴天, 一旦转为南风, 南方的暖湿空气又会源源不断地流入, 使空气湿度加大, 产生云雾, 由此可见, 来泰山观日出应选在冷空气下来之后, 北风尚未结束之前这段时间。根据资料统计, 4—5月凡是泰安前一天或当天14:00刮西北风, 次日泰山顶基本无云雾, 多是好天气, 能看到日出。夏季, 如果是雨后转西北风, 空气清新, 能见度好, 次日凌晨泰山日出格外艳丽。另外, 由于冷空气南下路径的不同, 泰山的天气变化也不同, 如果冷空气路径偏东北, 虽然冷空气已下来, 但地面刮东北风, 低空从渤海海面刮来的较潮湿的空气不会使天气很快转好, 此时泰山易产生云雾。如果冷空气路径偏西, 一般不会伴有降水, 但偏西大风会伴随着大量的沙尘天气, 使天空状况混浊, 能见度差, 对观日出不利。因此, 不论哪个季节, 只有西北偏北路径的冷空气下来, 受冷气团控制, 地面为北至西北风, 观日出最为有利。

3.2 泰山云海

泰山云雾奇观中比较多且最为壮观的当是云海 (图3) 。泰山云海多出现于大气层结比较稳定的冬季和雨雾较多的夏季。冬季当有冷空气沿偏北路径东移时, 山东半岛持续刮偏东风, 黄海和渤海海面的暖湿空气被偏东风源源不断地吹送到山东内陆的泰山周围, 遇到较冷的下垫面逐渐凝结就会形成大面积的低云, 这种云的厚度不大, 云顶高度往往低于1 500 m, 这样可以使站在泰山顶上的游人处于云顶高度以上, 可看到一望无际的浩瀚云海。如果在玉皇顶和碧霞祠一带观赏云海时, 在金碧辉煌的古建筑衬托下, 沿悬崖峭壁飞升的云海, 酷似大海岸边的激浪, 此时真有人间天上之感。

3.2.1 泰山云海形成的天气形势。

一是冷空气路径偏北。此类冷空气在低层表现较强, 高层500 h Pa及以上环流较平。因地形作用遇冷凝结为大面积低云, 这种云高度低, 厚度不大。当云顶低于1 500 m时, 站在泰山极顶观看, 只见低云与四周地平线相接, 像一个巨大的盘子, 此时“云海玉盘”奇观尽收眼底, 此景观多出现在初夏和秋季。二是剧烈的辐射冷却。在夏季, 如果白天有较强的雷阵雨 (一般为地方性热雷雨) , 雨过天晴, 夜间晴朗无风。由于剧烈的辐射冷却降温, 地面的潮湿空气遇冷凝结生成大雾, 在早晨的阳光照射下, 大雾受热抬升变成飘移的低云, 站在泰山顶上看去, 形成一片茫茫云海。因泰山山势陡峭, 地形复杂, 如果云海与山风相遇, 在山风的作用下, 形成漫过山头的“爬山云”或沿山坡奔流直下的“云瀑布”, 此景观多出现在雷阵雨过后的盛夏。三是低层逆温层。山东处于海上高压后部, 大气层结稳定, 常在行星边界层内形成逆温层。在此大环流背景下, 泰山常出现较低的层积云, 当云层顶部不高于山顶时, 站在山顶极目环视, 便可看到一望无际浩瀚的云海。此景观多出现在大气层结较为稳定的秋季和冬季早晨。

3.2.2 观赏云海的最佳时机。

由以上分析可见, 泰山7—8月和初秋是云海出现较多的季节。若此时游览泰山, 即使没赶上晴好天气, 观不到日出, 领略“云海玉盘”的壮丽景观, 也是“人世难逢”的好事。因此, 在雷阵雨过后的盛夏、在偏北路径冷空气影响后的初夏和秋季, 都是观看云海的最佳时机。

3.3 碧霞宝光

在泰山云雾奇观中, 最令人神往的还要数“碧霞宝光” (图4) 。因为泰山的“宝光”多见于碧霞祠南面的云雾中, 恰好以碧霞祠为背景, 蔚为壮观, 故称为“碧霞宝光”。当你漫游在泰山顶时, 若前面有浓雾或密云, 背后有强烈的阳光, 你注意观察, 就会发现在前面的云幕上看到一个五彩的光环, 光环中有你的身影, 并把你的一举一动都反射到光环中, 这美丽的五彩光环就叫“宝光”。

3.3.1 宝光的形成原理及泰山宝光的特点。

宝光是自然界里一种光学现象, 即太阳光照射到密云浓雾空隙中发生衍射分光作用后而生成, 是高山云雾中出现的光学现象, 当阳光照射到含水量高的浓雾密云上, 小小的水珠就像三棱镜一样, 通过折射作用, 把原来的白色阳光分解成红、橙、黄、绿、青、蓝、紫7色, 光就产生一种衍射现象, 发生色散, 而形成美丽的光环。因碧霞祠处于玉皇顶的前怀, 地势相对低凹, 云雾浓密且较稳定, 形成一桩雾幕, 当阳光从人体背后照来, 人影呈现在雾幕上, 周围形成内紫外红的彩色光环。光环的大小与构成云雾的水滴大小有关, 雾中水滴越大光环越小, 当云雾中有大小不同的水滴同时存在时, 就可能形成2个或2个以上不同的光环, 这叫“多重宝光”。但一般外层光环多不明显, 只能看见单层或双层光环的“宝光”。碧霞宝光具有不同于其他名山上佛光的特点:一是其他山的“佛光”多隐现在深山陡洞中, 而碧霞宝光出现在山顶平坦地带;二是持续时间长、变化多。1980年10月5日、7日、11日连续出现。10月7日一次从7:10延续至8:30才结束, 全过程中不时出现双环宝光;三是光环大, 一般情况下宝光直径10 m左右, 最大直径可达50 m之多。

3.3.2 观赏宝光的气象条件。

泰山宝光的出现极少, 平均每年6次, 多出现在云雾较多的7月、8月或秋季, 因为宝光出现必须是在半晴半雾或是云雾顺山谷徐徐移动时。7—8月雷阵雨天气较多, 湿度大, 遇有弱冷空气或辐射降温易出现云雾, 当天气放晴时, 就会出现这种半晴半雾的天气。如果是在早晨到上午, 或下午到傍晚, 太阳斜照时, 便会遇上观赏宝光的机会。如果在秋季, 泰山市处切变线附近, 伴有小的降水过程, 当北方弱冷空气将切变线稍有南压, 泰安市处切变线北侧, 天气暂时好转, 因湿度大, 辐射降温, 泰山多形成云雾。当太阳出来时易出现这种半晴半雾的天气。如1980年10月4—6日和9—10日出现2次受切变线影响的降水过程, 由于气象条件适宜, 10月5日、7日、11日均出现宝光现象。10月7日一次最长, 从7:10延续到8:30, 全过程中还不时出现双环宝光现象。

3.3.3 观赏宝光的位置及时间。

碧霞宝光多出现在碧霞祠的西神门、南神门、东神门附近, 地势较为平坦, 易于游人观赏, 观赏时间一般在早晨到上午, 应站在泰山东部的阳光下朝西面的雾幕上观察;下午至傍晚应站在泰山西部的阳光下朝东部的雾幕观察。而且离雾幕不能太远, 这样才有可能看到随你同步活动的影像, 体会那种“飘飘欲飞成仙人”的感觉。

3.4 雾凇挂枝

雾凇挂枝是泰山冬半年的壮丽景观。泰山雾凇一般出现在10月至翌年的5月。以12月至翌年3月出现较多, 平均每年为55 d, 最多年达83 d。一次雾凇形成后, 一般维持2d以上, 最长达8 d。雾凇的最大直径达400 mm左右, 1 m最大重量达1.5 kg。雾凇的形成有其特殊的气象条件:一是雾凇形成前一般有雾。二是形成雾凇时气温必须在0℃以下, 平均为-5.6℃, 在有积雪的情况下, 气温更低, 平均达-7.2℃。三是湿度大是形成雾凇的必备条件, 相对湿度平均可达96%。当相对湿度小于85%时, 不会形成雾凇。四是风速要小, 约有92%的雾凇形成时风速在4 m/s以下。当风速大于10 m/s时一般不会形成雾凇。雾凇出现最多是在冬季的12月至翌年2月, 以1月出现为最多, 如果在银装素裹的冬季游览泰山, 观赏雾凇冰花的奇观异景, 也是别有一番风味 (图5) 。

3.5 晚霞夕照

当雨过天晴、天高气爽、夕阳西下的时候, 站在泰山极顶, 会领略到“苍山如海, 残阳如色”的壮丽景观, 这便是晚霞。如果云海恰在此时出现, 满天的霞光全部映照在“大海中”, 待到夕阳沉入云低时, 云峰上那亮晶晶的边逐渐消失, 霞光变成了一片火红。天际、云朵、峰峦都好像在燃烧着, 山间里的潭溪、大地上的湖川等也变成了红水火海, 闪着瑰丽的光彩。“谁持彩笔染长空, 几处深黄几处红”, 便是对晚霞夕照的生动描写 (图6) 。

泰山晚霞夕照的出现与季节、气候关系很大。就季节而言, 以秋季为宜, 因为秋季天高气爽、风和日丽, 在红叶满山的10月, 天气不冷不热, 阴雨日数不多, 正是人们旅游的黄金季节。其次适宜的时机应选在大雨之后, 雨过天晴, 残云萦绕, 新霁无尘, 山青水秀, 可以极目四野, 饱览群山, 领略晚霞。观赏泰山晚霞的时间一般应在日落前30 min到日落后的40 min。在日落的30 min内天空色彩最浓, 是最佳的观赏时间。

4 结语

泰山冬、春季的大风明显多于秋、夏季;7—8月的湿度最大, 是出现云海奇观的最多月份;全年降水集中在6—8月;泰山山顶年平均气温5.6℃, 极端最高气温27.6℃, 极端最低温度-25.4℃, 泰山顶冬长夏短, 冬季漫长而严寒。“五一”、“十一”旅游黄金周期间气温适宜, 无较强冷空气活动, 大风和降水出现的几率较小, 是全年游览登山的最佳时机。但“十一”的天气明显好于“五一”, 更适宜登山。不论哪个季节, 只有西北偏北路径的冷空气下来, 受冷气团控制, 地面为北至西北风, 观日出最为有利;7—8月和初秋是云海出现较多的季节;碧霞宝光多出现在碧霞祠附近, 观赏时间一般在早晨到上午, 应站在泰山东部的阳光下朝西面的雾幕上观察;雨过天晴或一场冷空气过后的第2天, 是出现黄河金带的最好气象条件;在日落的30 min内天空色彩最浓, 是“晚霞夕照”的最佳观赏时间;1月是观赏“雾凇挂枝”的最佳季节。

参考文献

[1]泰山风景名胜区管理委员会.泰山[M].北京:世界图书出版公司, 2008.

[2]泰安市地方史志编篡编员会.泰安市志[M].北京:方志出版社, 2000.

[3]贾汉奎, 张杰, 石慧兰, 等.泰山近50年气候变化特征[J].山东气象, 2006 (2) :33-35.

国际旅游统计 篇8

一、我国城镇化水平及分区域统计

按照国家统计局的标准划分我国包含东部(含北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南)、中部(含河南、江西、山西、湖南、湖北和安徽)、东北(含黑龙江、吉林和辽宁)和西部(陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆、四川、重庆、贵州、云南、西藏、广西和内蒙古)四大经济区域。

(一)全国及四大经济区域城镇化率总体统计

全国及各区域2005-2012年城镇化率及其增长率结果如表1所示。

单位:%

注:根据《中国统计年鉴(2013)》相关数据计算(本文所用数据皆为官方权威数据库最新数据)。

为更直观体现全国及四大经济区域城镇化率的变化,将表1的结果体现为图1和图2。

由表1和图1可知,2005-2012年,(1)我国的城镇化率在逐年提高。其中,全国城镇化率从42.99%增长到52.57%,东部区域从59.31%增长到66.11%,中部区域从37.58% 增长到47.98%,东北区域从54.77%增长到58.75%,西部区域从35.18%增长到44.26%。(2)东中西部地区的城镇化发展水平不均衡。从城镇化率的平均值看,东部区域最高(62.52%),以下依次是东北区域(56.47%)、中部区域(42.53%)和西部区域(39.42%)。而且,东部和东北区域的城镇化率高于全国平均水平(47.78%),而中部和西部区域城镇化率则低于全国平均水平。

由表1和图2可知,从2006年到2012年,(1)我国的城镇化率保持正向增长。其中,全国的城镇化率增长率从3.14%变化为2.54%,东部区域从1.42%到1.42%,中部区域从3.69%变化为3.66%,东北区域从0.69%增长到1.32%,西部区域从2.75%增长到3.38%。(2)东中西部地区的城镇化平均发展速度快慢不一。从城镇化率增长率的平均值看,由高到低依次是中部区域(3.55%)、西部区域(3.34%)、东部区域(1.56%)和东北区域(1.01%)。其中,中部和西部区域的城镇化率增长率高于全国平均值(3.14%)。

注:根据《中国统计年鉴(2013)》和世界银行数据库相关数据整理并计算。

(二)我国四大经济区域内部城镇化率差异程度的统计分析

离散系数,也称变异系数,是一组数据的标准差与其相应的平均数之比,常用于比较不同样本数据的差异程度。把每年各经济区域内部各省(自治区、直辖市)的城镇化率当作一组数据,根据该组数据的标准差与该组数据的平均数之比,计算四大经济区域2005-2012年城镇化率的离散系数,结果如表2和图3所示。

从表2和图3可知,2005-2012年,(1)东部和西部区域城镇化率的内部差异总体上逐年缩小,而东北和中部区域则呈现两段式变化。其中,东部的离散系数分别从0.30下降到0.23 ;西部的离散系数保持0.22不变;以2009年为分界年,东北的离散系数经历先保持不变后上升的过程,中部的离散系数大致经历了先下降后上升的过程。(2)区域内部的城镇化率平均差异程度不一。从离散系数的平均值看,东部区域的差异程度最大(0.26),其后依次是西部区域(0.22)、中部区域(0.09)和东北区域(0.07)。

二、城镇化水平的国际比较

按照世界银行2011年的标准,中国分别可归属于“中高等收入国家”和“中等收入国家”;同时,中国又是代表新兴市场力量的“金砖国家”(含中国、俄罗斯、巴西、印度和南非等五国)之一。因此,将中国与“中高等收入国家”、“中等收入国家”、金砖国家及世界传统的七大工业国即G7国家(含美国、日本、德国、法国、英国、意大利和加拿大等七国)的城镇化率进行比较,有助于全面认识我国的城镇化发展水平。我国与上述各类国家的城镇化率及其增长率统计结果见表3、图4和图5。

从表3和图4可知,2005-2012年,(1)中国和其他4类国家的城镇化率均逐年提高。其中,中国的城镇化率从42.99% 增长到52.57%,中高等收入国家从53.92% 增长到60.86%,中等收入国家从44.77%增长到49.34%,金砖国家从57.52%增长到61.10%, G7国家从77.74%增长到79.74%。(2)与其他4类国家相比,中国的平均城镇化率处于中下水平。从城镇化率平均值看,G7国家最高(78.77%),其后依次是金砖国家(59.31%)、中高等收入国家(57.41%)、中国(47.78%)和中等收入国家(47.06%)。

国际旅游统计 篇9

一、我国国际收支统计工作特点

(一) 数据采集渠道多元化

在国际收支统计工作实践中, 数据采集依据主体不同形成间接申报和直接申报两类。其中, 银行作为政府、企业、个人和其他非银行类金融机构汇划款项的受托单位, 依靠其覆盖全面的支付系统和良好的信誉保证, 为各主体代办各类汇款业务, 并提供账户信息查询等服务。其自身所具备的资金网络结算优势使其较其他非银行类机构更适宜在申报体系中作为外汇局开展国际收支统计的辅助抓手来组织间接申报, 即代客国际收支业务部分。而涉及银行和其他非银行类金融机构自身资产、负债及损益等资金存量摆布情况则由金融机构主体直接申报来解决。以上统计架构能够覆盖经济体内全部居民, 保证统计数据的完整性。但是, 由于国际收支统计采用权责发生制原则, 银行以现金收付为统计依据的实际做法难以满足上述统计原则要求, 因此还需要辅助引入贸易信贷抽样调查;同时, 货物贸易涉及价格统计口径偏大问题, 还需剔除运保费, 又牵扯到运保费调查等等, 上述纠偏措施形成平衡表数据的调整项。此外, 还引入海关、商务部、旅游局等外部机构数据作为编表个别项目的参照来源。以上统计手段相互配合, 互为补充。除此之外, 外汇局在确认统计项目准确度的过程中利用伙伴经济体和其他部委数据进行参照印证, 确保了统计结果的合理性和可比性。

(二) 兼顾统计流量数据与存量数据

在当前国际收支统计工作中, 无论是间接申报还是直接申报, 都较好地实现了流量数据与存量数据的结合, 既包括统计期间发生的逐笔交易数据, 又包括数据汇总后形成的存量数据, 两者之间互为补充, 相互印证, 实现了有机统一。这不仅有效减少了申报中统计差错, 而且统计结论与统计数据互为支撑, 既使得分析结论有据可循, 又确保了外汇分析方向的准确性, 有助于推动外汇形势分析工作的开展。

(三) 统计理论标准与实践标准并重

目前, 国际收支统计主要参照国际货币基金组织印发的国际收支手册中的统计标准来开展。但在实践中, 理论标准难以完全有效贯彻和执行。比如居民地位认定问题, 其存在经济利益中心和注册地两种判定标准。若境内企业到境外注册公司, 并以境外注册公司名义与境内企业发生业务往来就会产生资金跨境流动, 按照国际收支业务操作规程中统计数据申报范围规定, 该业务应进行国际收支统计间接申报。但境外注册机构往往作为境内企业境外账户的形式存在, 其主要经济利益中心一般不发生转移, 其居民地位也未发生改变, 按照国际收支手册标准来看, 上述交易又不需申报。若按理论标准执行, 有可能导致数据漏报。基于此, 国际收支统计工作在实践中理论标准与实践标准并重, 兼顾统计口径准确性和业务操作可行性两方面, 有效增强了国际收支统计体系的弹性和灵活度。

二、存在的问题

(一) 国际收支平衡表编制尚需借助外部部门提供数据源, 数据准确度和时效性都在不同程度上受到制约

目前, 国际收支平衡表编制过程中, 多项重要科目数据源自外汇局外部, 如货物贸易统计选取海关数据、旅游数据使用国家旅游局和出入境管理部门提供的出入境人数并参照其他国家公布的旅游收支数据估算, 非金融机构外国来华直接投资数据采自国家商务部等。数据采集渠道的外部化决定统计口径可能与国际收支标准存在出入, 同时数据获取只能被动依赖其他部门发布数据的时间与方式等等。另一方面, 外汇局所开展的大规模数据核查工作的效果在一定程度上受到影响, 不利于统计工作效率的提高。

(二) 国际收支平衡表中所涉及的部分统计项目数据与国际收支手册第六版执行标准存在出入

以货物贸易统计项目为例, 该项目目前依然以海关统计结果为填制依据。但海关统计数据与国际收支口径货物贸易统计标准比较, 二者之间存在较为明显的差异。国际收支口径货物贸易统计包括所有发生在居民与非居民之间的货物交易。其统计范围包括货物不跨境但货物所有权在境内外居民与非居民之间发生转移的交易;包括居民与非居民之间在境内特殊监管区域内对货物原地背书转让交易;包括运输工具境外补充粮食、水、燃油等给养交易;包括远洋渔业捕捞及境外销售交易。但以上交易均无法在海关货物贸易统计数据中得到体现。此外, 除货物贸易以外, 对于旅游项目, 目前平衡表支出数据仅仅依靠旅游局出入境管理部门公布的出境人数, 同时参考对方国家旅游收入数据进行估算获得, 准确性难以得到有效保证。

(三) 居民地位的认定存在难度

根据《国家外汇管理局关于明确和调整国际收支统计申报有关事项的通知》 (汇发[2011]34号) 文件规定, 境内居民与非居民之间的交易纳入国际收支统计数据范围。具体到实际业务操作中, 银行往往需要首先确定本行客户的居民身份地位。具体到外籍人员在国内工作情况则会相对复杂一些。比如部分外籍人员同时从境内外公司分别获得劳动报酬, 其经济利益中心难以准确判断。同时, 对于银行来说, 获取外籍人士除护照以外的其它资料也并非易事, 很难通过掌握全部相关证明材料来确定外籍人士在我国实际停留时间, 这些都给银行统计人员判断境内交易是否属于国际收支申报范围增加了难度, 容易出现多/漏申报或误申报问题。

(四) 银行所用数据接口人工干预程度大, 系统支持力度相对较弱

从数据采集技术实现层面来看, 目前外汇局推行使用的金宏系统要求各银行通过接口程序来完成数据采集工作。即从银行自身业务处理系统中通过接口将符合外汇局数据接口规范的信息提取出来并上传至国际收支网上申报系统外汇局版。但在分局对银行接口程序验收过程中发现, 多数银行在涉及基础信息数据采集时, 并没有根据提前设定的既定条件来进行数据筛选, 比如依照交易对手的国别或币种信息来大致框定出符合国际收支报送范围的基础数据, 而是依靠人工经验来开展数据筛选工作。这在很大程度上取决于业务经办人员对国际收支相关政策的熟悉与把握程度, 也同时受到对方汇款银行提供信息的准确性和详细程度的影响。对于那些属于汇路原因导致资金跨境的情况, 或者境内居民与居民之间进行的外汇交易, 如果经办人员对国际收支统计数据范围把握不准, 就会出现数据多申报/漏申报错误或者申报类型选择错误, 比如将直接申报业务错误按间接申报处理或将境内申报业务按国际收支交易对待等。

三、对策建议

(一) 力争实现数据采集自给制, 减少对外部数据源依赖程度

国际收支统计工作要力争实现数据自给, 避免过度依赖其他部委。对于编制国际收支平衡表中涉及到的主要统计项目, 要按照国际收支手册第六版标准, 从自身实际出发, 研究整理编制统计科目的方式方法, 减少外部依赖, 提高数据提取、加工、整理的便利性和可靠性。同时, 对于确需外部部门提供数据的情况, 要尽量搞清外部数据来源渠道、加工方式和勘验手段, 避免盲目采用数据情况发生。

(二) 明确统计执行标准, 避免分支局外汇收支统计业务操作出现歧义

对于当前出现的理论统计标准与业务操作标准不相统一问题, 应坚持理论联系实际原则, 避免过分强调理论标准而导致实际业务陷入无法执行的困境。比如对于居民身份认定问题, 建议以“经济利益中心原则”为基础, 在此前提下对住户和企业分别进行认定, 如对于从境内外分别获得劳动报酬的外籍人士, 可以辅以外籍人员常驻地和居住时间来进行推定;对于国内公司境外注册机构建议按境外有无主营业务来认定其居民地位等。

(三) 对照手册标准对重点国际收支交易项目统计方法重新进行研究

鉴于货物贸易统计是国际收支统计最主要项目之一, 参照国际上各国货物贸易统计普遍做法同时兼顾本国国情对现有统计做法重新进行研究确定。可以通过列举已知全部货物贸易业务类型, 将外汇局通过银行办理的国际收支间接申报与通过海关提供的货物贸易数据进行对比, 找出二者之间的差异, 在此基础上量化分析差异原因, 进而决定取舍。对于旅游项目, 建议按旅游项下“汇款+个人携带现钞出入境统计+信用卡境外消费/取现+旅行支票”来进行统计, 取代目前的估算做法;对于直接投资业务, 建议保留原有统计方式, 仍然将按外商投资登记方式获得的数据作为统计数据来源, 以更好体现权责发生制原则;而对于境外证券投资, 建议在证券监管部门发布数据基础上补充合格境内外机构投资者数据和个人通过银行理财方式进行对外证券投资部分数据。

(四) 进一步完善国际收支统计监测系统

主要需要从以下两个方面进行完善:一是改进数据接口采集方式, 完善和优化数据采集条件, 增加系统判定和介入程度, 减少人工干预;二是进一步密切监测与非现场核查的联系, 对统计项目波幅较大指标进行系统提示, 引导外汇局核查人员有针对性地开展数据核查工作, 提高核查效率。

参考文献

[1]基金组织国际收支统计委员会.国际收支和国际投资头寸手册 (第6版) [M].2009.

[2]国家外汇管理局国际收支司.诠释国际收支统计新标准[M].中国经济出版社, 2015.

[3]海关总署综合统计司.海关统计实务手册 (2013版) [M].中国海关出版社, 2013.

国际旅游统计 篇10

出于统计方法陈旧、指标体系欠科学等多方面的原因,我国的统计结果难以得到国际的普遍认同。美国经济学家托马斯·罗斯基(Rawski, Thomas G. 2000)在《中国GDP统计发生了什么?》一文中,通过对中国经济统计资料的重新核算,发现数字之间存在着很大的差异,从而对我国的统计数字提出了质疑。[4]随后,西方《经济学家》、《金融时报》、《商业周刊》等主流媒体也纷纷炒作,指责中国统计中存在的一些问题。在国内,中国社会科学院人口与劳动研究所在其研究成果《2002年:中国人口与劳动问题报告》中,根据德尔菲法统计得出中国2001年城镇失业率为7.1%,而并非国家统计部门所公布的3.6%。[5]

由此可见,我国就业和失业统计体系存在着一些问题,不加以改进就无法同国际接轨,也就难以进行国际比较,了解我国的真实国际地位。

针对我国就业和失业统计中所存在的这些问题,本文将从国际比较出发,借鉴西方发达国家成熟的统计指标和方法入手,结合我国的具体国情,指出我国就业和失业中存在的问题,并就业和失业统计指标的重新构建提出一些建议性思考。

一、就业与失业统计指标的界定及比较

有关就业与失业统计的指标,可以进行比较的方面很多。但按照国际劳工组织(ILO)所提出的标准,本文将主要从人口活动状态的分类、就业和失业统计三个方面进行。(一)国际劳工组织(ILO)对人口活动状态的分类国际劳工组织通常将人口分为经济活动人口和非经济劳动人口。经济活动人口实际上就是劳动力人口,是指总人口中已经参加或要求参加经济活动的人口,即从事经济活动的全部就业人口,加上要求从事经济活动而尚未获得工作职位的失业人口。非经济活动人口是指总人口中除去经济活动人口的其余部分,包括劳动年龄内(16岁及以上)、有劳动能力、未参加或不要求参加社会经济活动的人口,它实际上是除失业人口以外的各种不在业人口。

(二)西方发达国家有关就业与失业指标的比较

根据第13届国际劳工统计大会通过的《关于经济活动人口、就业、失业及不充分就业统计的决议》(1982,日内瓦),就业被界定为在参照期内从事任何一种工作以获取薪酬或利润(或实物报酬)的人员,或者在此期间生病、休假或产生争议等理由而暂时脱离工作岗位的人员。决议还规定凡在家庭企业或农场从事无薪酬工作至少每天1小时以上的人员,应被包括在就业统计中。国际劳工组织将失业者界定为在参照期内无工作,但目前能够工作并寻找工作的某一特定年龄以上(通常是16岁及以上)的所有人员。

资料来源:根据OECD网站资料和《就业问题:理论与实际研究》[7]一文整理

迄今为止,我国还没有关于“就业”的明确定义,与其近似的是“从业”的概念是指从事一定社会劳动并取得劳动报酬和经营收入。国家统计年鉴和各地统计年鉴上所用的“从业人员”实际上就是统计意义上的“就业人员”,是通过国家统计局的劳动综合统计报表制度、辅之以城镇劳动力情况调查制度和人口变动情况抽样调查方案搜集汇总得到的。有关失业通常是指在规定的劳动年龄内(16岁以上,男50岁以下,女45岁以下) ,有劳动能力,无业而要求就业,并已在就业服务机构进行了求职登记的人员。由于我国城镇就业与失业人员只包含城镇中非农业户口,失业登记的统计范围也基本上仅限于户口在本地的城镇人口。加之城镇登记失业人数与城镇从业人数的统计口径不同,因此我国的失业率只能是一种不准确的估计。[6]

在西方发达国家,在进行就业度量时,往往不只采用单一的就业率这一指标,而是结合其他指标(见表1)全面反映就业的真实情况。对于失业的统计,世界上主要发达国家基本上是按照国际劳工组织所制定的标准所进行。同时,由于各国国情的不同,也表现为一些差异。有关具体情况如下(见表2)。

资料来源:根据OECD网站资料整理

综上所述,尽管世界主要发达国家在就业与失业统计方面有所差异和分歧,但是总体上讲来,这些国家基本建立起一套比较完善、可供国际比较的体系。反观我国对就业与失业的统计体系,在很多方面都有着很大的差距,基本上依然采用过去的统计体系。虽然近些年来很多学者有针对性的提出了一些改进办法和措施,但是不成系统,难以做到与国际接轨。

二、我国就业与失业统计的主要缺陷

通过国际比较,不难看出,我国就业与失业统计方面存在着很大的不足,主要表现为指标体系的欠缺和统计方法的不科学,下面将逐一列出我国就业与失业统计中的缺陷,为我国的失业与就业统计体系改革明确方向。

(一)就业与失业统计口径的欠科学

我国就业与失业统计的年龄口径不统一。我国将劳动就业年龄规定为:男16-60岁、女16-55岁,同时规定登记失业年龄界限为:男16-50岁,女16-45岁。参照国际劳工组织或其他大多数国家的统计标准,通常只有年龄下限规定(16岁),而没有上限规定(德国、意大利和俄罗斯除外)。随着人们生活、医疗条件的改善,我国的人均寿命已经超过70岁,有些城市甚至已经超过80岁(如上海),而对劳动就业年龄却不做变动,致使部分超过退休年龄仍然在岗工作,没有纳入就业统计之中;同样,部分年届退休,身体健康良好,有劳动能力并有工作要求的人(符合我国失业的定义),却没有包含在失业人口中。[8]

(二)就业与失业统计范围过窄

我国现行的就业与失业统计还存在几大“死角”,主要是农村、非正规部门和国企下岗人员都没有或不完全纳入就业与失业统计之中。仅就我国城镇就业与失业而言,通常以“城镇就业率”和“城镇登记失业率”替代,其统计的范围与国际通行的就业与失业统计相比要小很多。[9]它是以户藉为依据、是二元户籍管理制度的产物,是户口与就业等各种社会待遇挂钩的结果,城镇从业人数和登记失业人数主要来源于传统管理部门数字和自愿登记失业数据。不包括城镇非常住人口;没有把农村人口纳入失业率统计范围内;也没有把城镇常驻人口中全部失业人口包括进来。我国是个农业大国,有9亿农村人口,官方统计农村有5.614亿劳动力,据劳动与社会保障部统计,中国农村2004年就业不足人数高达1.6亿人,占农村劳动力人数的28.5%。

(三)“工作时间”定额过低

在我国的调查就业与失业统计中,用“1小时”的工作时间来界定就业和失业,显然太低,不能真实准确反映就业与失业的情况。按照国际惯例,就业统计范围是指劳动者在一定时期内的工作时间累计取得的报酬能够满足基本生活需要的人,失业统计的范围与之相反。有关就业统计时间标准,通常规定周工作时间35至40小时。而对于失业,美国规定在调查周内工作不满15小时,法国规定不满20小时即为失业。按照5天工作周计算,要求每天工作至少不少于3小时。对照上述标准,我国用“1小时”工作时间界定就业与失业明显有着不合理性。

(四)统计调查方法单一、指标设计不完善

我国目前所公布的“从业人数”和“就业率”大多是传统统计管理部门和部分抽样调查综合的结果,调查方法传统、单一,指标也不能全面的反映我国劳动力市场的真实状况。[10]同样,对于失业统计,我国在名义上参照国际劳工组织的标准,采用两套口径“城镇登记失业人数”、“城镇登记失业率”和“调查失业人数”、“调查失业率”。可是在实际操作和使用中,我国只是采用“城镇登记失业人数”和“城镇登记失业率”。这使得我国的失业统计无论是调查方法还是指标设计上过于单一,必然导致失业统计结果偏低。据上海劳动部门估计,每年上海不去劳动部门登记的失业人口约有2万人。另据一份抽样调查报告,在3 000名失业人员中,未去劳动局登记的失业者占25. 5%。

三、改进我国就业与失业指标改进的思考

鉴于以上所列举的我国就业与失业统计体系中存在的问题,无法准确反映我国就业与失业水平的现状,我国应借鉴国际经验,针对本国就业与失业统计中所存在的主要问题,结合我国国情,构建和完善符合我国实际的就业与失业统计体系。

(一)科学、合理界定统计口径

第一,对就业与失业“正名”。我国要同国际进行接轨,首先要在就业与失业的概念、内涵和外延上接轨。将我国所使用的“从业人员”和“待业”、“停薪留职”“下岗”、“在职失业”、“剩余劳动力”等不规范或有争议的用语分别采用国际规范性术语“就业人员”和“失业”来替代。考虑到我国城乡社会经济发展的不平衡性,还可以分别采用“城镇失业”和“农村失业”两个既有联系又有区别的概念定义,切不可将农村视为失业的绝缘区。[11]第二,放宽或不限年龄上限。国际劳工组织对就业与失业人员只有年龄下限,没有年龄上限。我国过去所设劳动年龄上限受一定的历史条件限制,符合我国当时的国情。现在可以考虑将我国就业与失业年龄与国际标准一致。至少也要保持同法定退休年龄相一致。

(二)拓宽统计范围

我国劳动就业与失业统计覆盖范围狭隘,主要表现在:农村几乎成了统计的“真空”;改革中的国企统计有失公允;城镇中的非正规就业统计还没有规范。[12]农村人口中存在大量“隐性失业”是个不争的事实,对于这一部分人员的就业与失业统计,有学者提出应用边际劳动生产率函数进行推算,也有学者(戴昌钧教授 2008)建议结合耕种面积、人均农业生产资料和土地肥瘦等可测数据建立模型进行推算。还有学者建议在我国户籍改革并没有实现“城乡实行统一的户籍制度”前,失业统计要以常住人口抽样调查为主,同时监测流动人口的失业情况,这样即可以使失业统计更完整, 同时也能从宏观上指导和调控流动人口的就业。[13]针对国有企业改革中遗留的“在编不在职”的怪现象,国家和企业统计部门应加强这一部分人员的就业与失业统计工作,实行跟踪调查和再就业登记工作,建立统一信息化管理,防止重复计算和漏等现象。针对非正规部门和非正规就业,有学者提出了一些切实可行的方法:住户调查方法、产业活动单位调查法和劳动力调查法。最后一种方法主要采用问卷形式进行,有着覆盖面广、成本小、时效性强的优点,也是已经被国际劳工组织(ILO)确认为调查非正规就业的最合适的方法。[14]

(三)提高“工作时间”定额

如前所述,国际惯常按照工作时间的1/3来确定就业与失业,按照我国周工作时间40小时计算,可以把在调查周内工作确定为13或14小时作为就业与失业的标准。[15]作为一个发展中国家,我国的物质财富还不甚丰裕,普通劳动者1小时/周的工作时间所得根本无法维持其基本生活所需,用此来界定我国的就业与失业不能真实地反映我国劳动力市场状况。为此,本文提出如下思路:(1)根据全国的CPI指数和当地的消费水准测算出一定时期内由各地(省、市)的维持基本生存的生活标准(可用当地最低工资标准替代);(2)以同类在岗职工同期的平均工资收入除以总工作时间(扣除法定节假日)计算出劳动者的单位时间收入(采用美国等西方国家劳动生产率原子论计算方法);(3)在前两者的基础上,综合考虑物价、地域等因素得出劳动者家庭生存所必需的工作时数。通过上述方法可以通过“工作时间”定额来进一步界定就业与失业。[7]

(四)改进现行统计调查制度、完善统计指标

调查统计数据的准确与否很大程度上取决于调查的方式、方法,我国现行的统计制度基本上原有制度的沿用,远不能满足市场经济时代的要求。要真正客观体现我国就业与失业的状况并进行国际比较,必须改进这一调查制度。

首先,我国应以抽样调查法作为就业与失业统计的主要方法,辅以登记调查等其他方法。在实施抽样调查方法中,要实现各类机构(包括官方和民间)的通力合作,借鉴以美国为代表的西方国家的经验,加大抽样的比率(美国为1:1600,我国当前为1:18238)。

其次,加大调查频度,完善统计方法。目前,我国公布的就业与失业统计数据是以年计的,这对实时的就业与失业没有太大的指导意义。可以借鉴OECD国家通用的X-12 ARIMA数据模型,根据就业人数及其他就业数据的季度调整推算误差,然后再对数据进行实时修正。

再次,增设就业与失业统计指标。例如:增设“城镇不充分就业”统计指标;“农村失业”统计指标;“城市非正规部门就业”指标;“城镇隐性失业”和“农村隐性失业”指标等。甚至在不同区域、不同产业和不同行业间设立二级指标,作为就业与失业统计的有益补充。当然,就业与失业指标体系的建设是一个长期的系统工程,不可能一蹴而就。在整个指标体系的构建过程中既要有科学理论与方法论指导,又要从我国国情出发;既要能体现就业、失业现象的基本特征,又要能与劳动统计指标体系结合起来,使之成为该体系的有机组成部分;既要有反映就业、失业人员的数量方面的指标,又要有反映其素质方面的指标;既要有总量指标,又要有反映结构和分布情况的相对指标。[16]

摘要：由于我国就业与失业统计数据长期遭到西方许多国家的猜度和质疑,实现我国就业与失业统计指标与国际一致势在必行。通过对部分西方发达国家和我国就业与失业统计指标的系统比较,剖析我国当前就业和失业统计中存在的问题,明确了其中的缺陷和不足,并就我国就业与失业统计指标体系的构建进行了思考。

国际旅游统计 篇11

一个国家或地区的城镇化速度体现了一定时期内该国家或地区的城镇化发展进程的快慢。本文对我国31个省（自治区、直辖市）、中高等收入国家、中等收入国家、金砖国家及G7（世界七大工业国）的城镇化速度及相关数据进行比较，以全面认识我国的城镇化速度。

一、我国城镇化速度、平均增长速度及国际比较

2006-2013年，我国城镇化速度、平均增长速度及国际比较如表1所示。

为更直观反映我国城镇化速度、平均增长速度及国际比较情况，将表1的数据制作为图1。

由表1和图1可知，2006-2013年，无论是城镇化速度还是城镇化平均增长速度，（1）与金砖国家、中等收入国家、中高等收入国家和G7国家相比，我国均处于最前列。（2）其他四类国家的城镇化进程由快到慢依次为中高等收入国家（0.86%/1.72%）、中等收入国家（0.57%/1.38%）、金砖国家（0.45%/0.86%）和G7国家（0.24%/0.36%）。

二、我国及其四大经济区域城镇化速度、平均增长速度统计

（一）我国及其四大经济区域2006-2013年城镇化速度总体统计

我国及其四大经济区域2006-2013年城镇化速度的计算结果如表2所示。

根据国家统计局的划分标准，东部包括：北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南；中部包括：河南、江西、山西、湖南、湖北和安徽；东北包括：黑龙江、吉林和辽宁；西部包括：陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆、四川、重庆、贵州、云南、西藏和内蒙古。

为更直观反映全国及其四大经济区域城镇化速度情况，将表2中的数据制作为图2。

由表2和图2可知，2006-2013年，我国四大经济区域城镇化的平均速度快慢不一。其中，（1）只有中部地区城镇化速度（1.29%）高于全国平均速度（1.17%）；（2）四大经济区域的城镇化速度由高到低依次为中部地区（1.29%）、西部地区（1.16%）、东部地区（0.85%）和东北地区（0.52%）；（3）全国城镇化进程最快的是中部地区的河南省（1.42%），最慢的是东北地区的吉林省（0.15%）；（4）四大区域内部城镇化速度差异最大的是东部地区（极差为（1.28%），差异最小的是中部地区（极差为0.26%）。

（二）我国及其四大经济区域2006-2013年城镇化平均增长速度总体统计

我国及其四大经济区域2006-2013年城镇化平均增长速度的计算结果如表3所示。

为更直观反映全国及其四大经济区域城镇化平均增长速度情况，将表3中的数据制作为图3。

由表3和图3可知，2006-2013年，我国四大经济区域城镇化的平均增长速度快慢不一。其中，（1）中部地区和西部地区的城镇化平均增长速度（3.44%/3.25%）高于全国平均增长速度（2.83%）；（2）四大经济区域的城镇化平均增长速度由高到低依次为中部地区（3.44%）、西部地区（1.62%）、东部地区（1.56%）和东北地区（1.52%）；（3）全国城镇化进程最快的是中部地区的河南省（4.56%），最慢的是东北地区的吉林省（0.39%）；（4）四大区域内部城镇化平均增长速度差异最大的是东部地区（极差为3.14%），差异最小的是东北地区（极差为1.17%）。

国际旅游统计 篇12

1 国际环境统计的建立与发展

环境统计首先是从欧美发达国家开始研究、实施的。1973年,在欧洲经济委员会的会议上首先提出了开展国际层面的环境统计工作的举措[1]。1974年,联合国统计司在第18届大会上提出了关于国际环境统计的工作计划草案,建议把重点放在环境统计资料的需要和可得性以及制定一些方法准则上。1984年,联合国统计司正式颁布了《环境统计发展框架》(FDES),提出了环境统计的组织和发展的系统方法,并在若干个国家进行了应用试点;之后又分别于1988年和1991年发表了《环境统计的概念和方法:人类居住区统计》、《环境统计的概念和方法:自然环境统计》两份技术报告,详细描述了环境统计的各个统计变量,以帮助国家与国际环境统计数据收集的识别和筛选,这三份文献已成为指导世界各国开展环境统计和方法研究的重要参考依据。1992年在巴西里约热内卢召开了环境与发展大会后,联合国有关组织及一些欧美国家开始关注亚太地区的环境和环境统计问题。

2 国际环境统计的基本框架和指标

2.1 联合国环境统计框架与指标

1984年,联合国颁布的《环境统计发展框架》(FDES)为世界各国提供了一套环境统计的框架、方法和标准,该框架按照活动—影响—反应结构模式收集环境资料,反映了国际环境统计在资料收集方面的发展方向[1]。联合国统计司还基于FDES框架开发了一套环境统计指标,并在环境统计实践工作中不断加以补充和完善。经过多年努力,统计指标已形成十大类,包括空气和气候(空气污染、气候变化、温室气体)、生物多样性、能源与矿物、森林、治理、内陆水资源、土地与农业、海洋和沿海地区、自然灾害、废弃物等。目前,FDES框架及指标体系已被许多国家采用。

2.2 经济合作与发展组织(OECD)环境统计框架与指标[2]

1993年,经济合作与发展组织(OECD)开发了一套压力-状态-反应(Pressure-State-Response,PSR)的环境统计编制框架,它较全面地说明人类活动、过程和模式对环境的正负两方面影响,其内容包括:压力(指作用于环境的人类活动及其活动的过程和模式);状态(指环境的状态);反应(指环境变化引起的政策选择和其他反应)。该框架目前应用于所有OECD国家,其部分内容也被应用于东欧和中亚国家。

2.3 环境与经济综合核算体系(SEEA)

联合国统计司于1993年首次提出环境与经济综合核算体系(SEEA),其最新版本SEEA 2003由联合国、欧盟委员会、国际货币基金组织、OECD及世界银行五大组织共同完成。SEEA框架通过提供各类指标和描述性统计数据以支持环境和经济相互关系的分析,其主要内容包括:分解和计算经济账户中与环境有关的流量和存量;连接实物资源账户和价值型环境账户、资本账户;估算环境成本;核算自然资本,如矿物、森林、渔业资源、土地、空气和水;考虑环境耗减和恶化成本,计算环境调整指标[3]。

3 世界各国环境统计的发展

目前,环境统计已引起了许多国家和地区的重视,各国纷纷开展相关实践活动,并逐步建立起适合本国国情的环境经济核算体系。

环境统计在美国的发展极为迅速[4]。美国统计协会成立了专门的环境统计部,致力于环境统计的研究。有数种杂志专门致力于环境统计的介绍与推广。早在1989年,美国环保局(EPA)就开始实施一个雄心勃勃的环境监测和评估计划(EMAP),构建起完善的监测网络揭示区域性污染状况,并用来预测未观测区域的情况。美国在环境统计信息的收集和公开方面也做了大量工作。美国EPA的环境信息办公室(OEI)负责组织收集环境信息的同时,还通过法令法规从外部团体、志愿者手中取得大量数据信息。美国通过EPA网站及时发布污染物排放总量数据和环境质量数据,以及相关数据的证明资料和监测方法等信息,同时还公布负责人的联系方式和EPA的电子通讯录,以供联系查询或索取资料。

加拿大统计局资源环境核算工作在国际统计领域处于领先水平[5]。加拿大统计局自1992年起进行环境统计和核算工作,于1997年起开始发布统计工作。加拿大资源环境核算体系与联合国环境经济综合核算体系(SEEA)大体一致,研究的核心是人类经济活动与自然资源、生态环境之间的相互关系。主要内容包括自然资源存量账户、物质和能源流量账户、环境保护支出账户等内容,并将其作为卫星账户对传统的国民经济核算账户进行了扩展。

环境统计在欧盟也获得了长足的发展。2011年6月,欧洲会议通过环境经济核算法规,正式引入衡量涉及环境问题的发展指标,将环境核算作为评价经济活动的一个重要环节[6]。欧盟各国在环境统计指标体系、数据收集、测算方法、信息上报和发布等方面都大体遵循国际或欧盟承认的、统一的协议和技术规范,所有欧盟国家的环境信息均按规定格式定期上报至欧盟环保署。欧盟各成员国在其环保局网站都提供了环境统计信息数据库查询、链接等服务,用户能够查询和下载到国家和地区的环境质量和污染物排放信息,还能够通过地理信息系统查询住所周围的污染源排放情况。

德国的环境统计指标体系框架是以欧盟环境指标为基础的[7]。德国环境统计的法律依据是《环境统计法》,所有环境统计调查都要紧紧围绕《环境统计法》进行。环境统计调查范围主要包括以下四个领域:固体废物、水、大气污染控制和环境经济(主要指环保投资、环保产品和服务等)。德国的环境统计方法灵活多样、信息化程度高、工作人员素质高,这些都值得我们学习和借鉴。

4 国际环境统计发展对我国环境统计建设的启示

纵观国际环境统计的发展历程,我国环境统计建设主要需要做好以下几方面工作:

4.1 健全环境统计的机构设置和人员配备。

合理的机构设置是顺利开展环境统计工作的必要条件。建立健全相应的环境统计机构,提供必要的组织领导和人力、物力及财力支持,协调好相关部门之间的关系,是确保环境统计数据质量的前提和基础。比如,德国统计局及北欧国家统计局设有专门的环境统计司、环境核算司,而且以环境统计法作为开展环境统计工作的依据。在我国,国家环境保护部既是制定环境政策的机构,也是收集环境统计数据的主渠道,但现阶段并没有设置独立的环境统计司,真正从事环境统计的工作人员也很少,不利于我国环境统计工作的长期开展。因此,必须完善机构设置、增加人员配备,为环境统计工作提供必要的组织保障和人力支持。

4.2 建立健全环境统计指标体系。

虽然近年来我国环境统计得到了较快发展,但尚未建立起一套综合的、统一的、具有可操作性的包括环境、资源、生态在内的环境统计指标体系。与发达国家相比,我国的指标体系还有待于完善,如大气有机污染物的排放种类与排放量,海洋环境水质及污染物的排入量,生态环境及自然灾害等。另外,涉及环境统计内容的各专业缺乏协调合作与管理,导致相关的统计内容未能形成完整的环境统计信息体系。因此,我国必须在立足本国国情的同时,借鉴国外先进经验,搭建完善的环境统计指标体系框架,并增加一些具可操作性的统计指标。

4.3 提高环境统计数据质量。

我国现阶段环境统计人员缺乏、环境统计人员业务素质低、调换频繁等因素影响了环境统计数据的质量,而管理、设备、技术等配套条件不到位,调查方法单一等导致环境统计资料时效性、综合性、共享性都不高,进一步降低了环境统计数据质量。因此,我国今后应强化统计人员业务能力,开展统计人员的专业(下转第206页)(上接第89页)培训,实行持证上岗制度[8]。基层环保部门人员对统计分担实行责任制,加强对统计人员和企业登记录入数据信息全过程的监督管理,及时纠正统计工作中的错误和疏漏,确保数据的真实性和规范性。同时,应加强管理、完善配套设备,引进国外先进技术和多样化的调查方法,全面提升环境统计数据的综合质量。

4.4 建立环境统计信息公开制度。

虽然国家和各级城市每年都发布环境质量公报,但从总体上说,当前我国环境统计数据信息对外不透明,缺乏公众和舆论监督,普通民众很难获取环境统计数据,不能充分了解环境变化状况。因此,建立环境统计信息公开制度,推进环境信息化建设,借助各类信息平台及时发布环境统计信息,向公众提供多渠道、开放的数据查询系统,接受公众监督与舆论质疑,才能有效促进我国环境统计工作的不断完善和发展。

5 结语

近年来,国际环境统计发展迅速,环境统计在政府决策和经济发展中也起到越来越重要的作用。我国应立足国情,借鉴国外先进经验,逐步完善、发展环境统计工作,使环境统计更好地为环境保护和社会经济发展服务。

摘要：环境统计作为统计学的一个新兴分支,近年来已越来越受到重视并得到了快速发展。本文介绍了国际环境统计的建立、发展、基本框架和指标,并结合我国当前环境统计制度建设中面临的问题,提出了发展建议。

关键词：环境统计,环境统计指标

参考文献

[1]Peter Guttorp.Environmental Statistics-A Personal View[J].Inter-national Statistical Review,2003,71,2:169-179.

[2]OECD.OECD Environmental Indicators-Development,Measurement and Use[EB/OL].www.oecd.org/dataoecd/7/47/24993546.pdf.

[3]米红,杨炳铎,刘飏.我国环境统计指标可操作性框架研究[J].环境科学研究,2006,19(2):71-74.

[4]陈涛,李灿.美国环境统计简介[J].江苏统计,2001,7:47-48.

[5]吴优,李锁强,任宝莹.加拿大资源环境统计与核算的主要内容和方法[J].统计研究,2007,6:70-74.

[6]陈默,周颖.美国和欧盟环境统计的借鉴意义[J].中国统计,2009,7:52-53.

[7]陈默.德国环境统计概述及启示[J].中国环保产业,2005,8:44-46.