
从大数据角度看户籍改革方案出台
日前,手机百度公布了与两会户籍制度改革话题相关的移动搜索大数据。数据显示,自公安部召开关于推进户籍制度改革的电视电话会议后,户籍制度改革的搜索指数就一路飙升至179218,充分显示出了网民对于户籍制度改革的关注。
而从在手机百度搜索“户籍制度改革”用户的年龄分布来看,对于户籍制度改革最关注的年龄段主要集中在30-39岁之间,占到了56%的比例;从性别分布来看,男性的比例占到了77%。手机百度相关负责人分析,对于这个年龄段的男性来说,有关户籍制度的“风吹草动”将对其是否决定在某处安家立业产生较大影响。
同时,在地区分布上,北上广深等特大城市是搜索户籍制度改革数量最多的地区,占居搜索量排名的前四位。
随着上海近日出台户籍制度改革意见,目前中国出台户籍制度改革方案的省份已达29个。梳理各地方案可见,各地普遍提出取消农业户口与非农业户口性质区分,不少地区降低了落户门槛,放宽了落户条件。
29省份出台户改方案
国家发改委规划司司长徐林4月19日在新闻发布会上透露,国务院出台户籍制度改革方案之后,目前全国有28个省市自治区出台了户籍制度改革的具体方案,还有几个地方还没有出,所以今年首要任务是使所有的地方都能够出台具体落实国务院户籍制度改革的做法和政策。
随后在4月25日,上海对外公布《关于进一步推进本市户籍制度改革的若干意见》。至此,目前中国出台户籍制度改革方案的省份增加到29个。
记者梳理发现,目前已经出台户籍制度改革方案的省区市包括河北、河南、山东、山西、陕西、江西、湖南、湖北、广东、广西、黑龙江、吉林、辽宁、重庆、云南、甘肃、青海、福建、江苏、安徽、贵州、四川、新疆、宁夏、浙江、海南、内蒙古、天津、上海。
取消农业、非农户口区分
国务院2014年发布的《关于进一步推进户籍制度改革的意见》提出,建立城乡统一的户口登记制度。取消农业户口与非农业户口性质区分和由此衍生的蓝印户口等户口类型,统一登记为居民户口,体现户籍制度的人口登记管理功能。
中新网记者注意到,上述地区大都在本地的户籍制度改革方案中明确提出,取消农业户口与非农业户口性质区分,一些地方还提出了具体的实施时间表。
譬如,上海提出,取消本市农业户口与非农业户口性质区分,统一登记为居民户口;安徽提出,户口登记不再标注户口性质,不再出具关于户口性质的证明;贵州提出,从2015年6月1日起,在户别栏不再登记农业或非农业,统一登记为家庭户或集体户。
部分地区放宽落户条件
对于户籍制度改革,民众最关心的问题之一是,能否比较容易地圆城市梦?梳理可见,与国家版的意见相比,不少地区的方案降低了落户门槛,落户条件更为宽松。
按照国家版的户籍改革意见,要全面放开建制镇和小城市落户限制,有序放开中等城市落户限制,合理确定大城市落户条件,严格控制特大城市人口规模。
相比之下,一些省份全面放开落户限制地区的范围更大。如,四川提出全面放开大中小城市和建制镇落户限制;山西提出全面放开建制镇和中小城市落户限制,贵州也提出全面放开中、小城市和建制镇落户限制等。
对于大城市的落户条件,国家版的户籍改革意见规定大城市对参加城镇社会保险年限的要求不得超过5年,而河南缩短为不得超过2年,安徽缩短到不得超过3年。
在2015年出台户籍制度改革意见的基础上,内蒙古近期专门出台了《关于进一步调整户口迁移政策加快户籍制度改革的实施意见》,放宽呼和浩特市、包头市市区的落户条件。呼和浩特市、包头市市区取消参加城镇社会保险落户条件,扩大合法稳定就业认定范围,进一步放宽户口准入条件。
积分落户成特大城市标配
在特大城市落户方面,建立完善积分落户制度成为其标配。上海提出,深化完善积分落户政策。以具有合法稳定就业和合法稳定住所、参加城镇社会保险年限、连续居住年限等为主要指标,合理设置积分分值。
四川提出,改进成都市现行落户政策,建立居住证积分入户制度;湖北提出,科学控制武汉市人口规模,合理设置落户积分分值,建立积分落户制度。
陕西则提出,西安市根据城市综合承载能力和经济社会发展需要,按照总量控制、公开透明、有序办理、公平公正的原则,以合法稳定就业、合法稳定住所(含租赁)、参加城镇社会保险年限、连续居住年限、文化程度、专业职称(职业技能)、个人诚信记录等为主要指标,合理设置落户积分分值,建立积分落户制度。
不同城市的积分落户做法也不一样,各地一般会根据自身城市承载力的情况,来制定或宽或紧的落户条件。国家发改委规划司司长徐林19日在接受中新网记者采访时表示。
总的感觉是大多数城市设定的条件和门槛过于严格或过高,使得很多想进城的农民工无法落户。希望未来通过工作,使得一些城市降低门槛,放宽条件,让有意愿落户的人能够真正落户。徐林表示。
“十三五”规划纲要提出到2020年中国常住人口城镇化率目标达到60%,户籍人口城镇化率达到45%,目前户籍人口城镇化率39.9%,未来还要提高5个百分点,相当于要有1亿人在城镇落户。但有担忧认为,随着土地等的收益提高,农村户籍的“含金量”也在提高,进城务工人员落户城市的意愿在下降,城镇化率完成目标预期还将面临主观意愿不足的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-07-30SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-07-30人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-07-30MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29