人口大数据告诉你不知道的秘密
五六年前,一头扎进人口报道这个领域,第一感觉是跌进了数据的汪洋大海。从全国普查到各种抽样调查,从人口总量、分年龄、分性别数据到迁移、婚育、教育等数据,对于一个游泳技术不佳的人来说,这片数据汪洋足以让我头晕,甚至恐惧。
摸爬滚打几年之后,渐渐地,对人口数据,从陌生到熟悉,它的面孔也从严肃刻板变成了可亲可近。
的确,人口数据会说话,而且还很善谈。它需要的,是愿意倾听的耳朵。
可惜愿意倾听的耳朵似乎不是非常多。这缘于人们对数据的态度。刚做人口记者时,听到一位学者用戏谑的口气说,“要想富,倒腾数”,感觉颇为震惊。后来慢慢发现,对一些人来说,数据的确是可以帮助他们发财甚至升官的好工具。
为了某种目的,为了要印证或者驳倒某些观点,无论是基础数据还是计算模型,甚至是研究方法,都可以拿来随意运用。这样的行为在人口研究领域屡见不鲜。
当然,人口学界也不乏有识之士,他们以科学、公正的态度对待数据,尽可能地去接近真相、发现真相,尽管因为这样那样的原因,目前能得到的人口数据还比较有限,质量也不尽如人意。
于是,人口学界出现很多怪现状:总和生育率(每个妇女在育龄期间平均生育子女数)等基本人口数据长期存在巨大分歧,成了说不清道不明的迷局;人口数量预测一再出现离奇谬误等等。而单独二孩政策实施后,在全国、各省数据都非常精确的情况下,依然出现截然相反的解读。这背后对人口数据明目张胆的不尊重让我这个外行都觉得痛心。
这种怪现状导致的直接结果就是,普通民众对人口问题的认识颇为模糊,大部分还停留在几十年前的“中国人太多了”、“中国人就是爱生娃”、“人多负担重,环境资源承担不起太多人”等观念上,对中国人口的新变化缺乏清楚的认识。
这就出现一个有意思的反讽:不少人对经济利益上的得失斤斤计较,洞若观火,但是对更重要的人口问题——人类自己的再生产问题却漠不关心,不求甚解。这自然不是一句“人口数据太专业了,普通人谁有闲工夫搞懂这个”能应付过去的。
这些问题和争议吸引我更加努力地去关注和探寻人口领域的真相。到底是什么导致总和生育率等基本的人口数据存在那么多说不清道不明的隐秘?政策与时俱进本是非常简单明了的事,到底是什么力量在阻止在拉扯?怎样能让阳光照进人口政策这个与每一个人利益息息相关的公共政策决策过程中?
在我思考和报道这些问题的过程中,读者给了我巨大的鼓励。很多读者通过微信、微博、邮件咨询政策动向,倾诉自己在生育过程中经历的酸甜苦辣。7月22日,我采写的消息《全面二孩放开政策正抓紧推进》刊出后,仅仅一天内就在第一财经网站创下了数百万人次的浏览记录。在多家门户网站,该消息被放上头条;在微信上,这条消息引爆了朋友圈。大量的关注和评论使我更加清楚地看到,在中国人口处在历史发展节点的今天,人口政策的变化深深触动民心,身为一名人口记者,我的使命就是努力做出真实、负责任的报道,推动政策往符合民心、符合整体利益的方向发展。这也是人口大数据系列报道出笼的根本动力。
人口数据非常庞杂,不同机构的相关调查和记录都会生产出人口数据。到底以什么样的人口数据为准呢?在咨询了多位人口学者之后,我们确定以国家统计局十年一次的人口普查、五年一次的1%人口抽样调查、每年统计公报中的人口数据为基础,同时涵括公安、教育、社保等部门及其他相关机构的人口数据。这些数据中有调查所得的人口基础数据,也有网络提供的实时变动的动态数据,比如手机提供的人口流动轨迹等,共同绘就中国人口的全息地图。我们的任务,就是通过展现和解析人口大数据来尽可能客观公正地呈现事实。
数据里面不光蕴藏着财富,也蕴藏着真相。更重要的是,在其中还蕴藏着未来。数据是人们预测未来最重要的根据,而准确的预测可以提前预警,助力相关政策适时调整,为未来赢得宝贵的腾挪之机。
最近国务院公布《促进大数据发展行动纲要》,就是要通过对人口、金融、交通等各种大数据的整合、发掘和应用,为中国经济发展、社会治理方式更新提供新的动力。技术在进步,观念在更新,人口大数据也将帮助我们更加有效地去洞察社会、预测未来、指导人口政策的科学调整。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑,顾名思义就是给数据做各种变 ...
2024-11-26统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22