京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据思维缓解“被平均焦虑”
上月底国家统计局发布2014年全国平均工资主要数据,随后各地2014年平均工资数据陆续出炉,目前已有20多个省份公布了2014年平均工资。数据显示,20省份中北京市的平均工资最高,河南省垫底;北京、浙江、广东、青海4省份城镇非私营单位平均工资超过全国水平,北京、广东、重庆、浙江4省份城镇私营单位平均工资超过了全国水平。
几乎每一次全国或某个地方平均工资数据发布,都会让不少人感觉自己的收入低于平均工资,并引发“你拖后腿了吗”之类的吐槽,这次也不例外。某门户网站发起的一项网络调查显示,去年收入2万—4万元的网友占37.2%,4万—6万元的占25.5%,6万—10万元的占19.6%,10万元以上的网友占17.7%。这一调查结果未必反映了广泛的全貌,但符合“收入越高人数越少,收入越低人数越多”的基本判断,一些中等偏下收入者和低收入者,很容易感知自己的收入在平均线之下,也很容易发出“我又拖后腿了”的感慨。
吐槽的次数多了,吐槽的声音听起来也就不那么刺耳,人们对吐槽似乎也多了一些“理解”。如国家统计局一名官员认为,工资数据呈典型的偏态分布,少数人工资水平较高,多数人工资水平较低,多数人的工资水平会低于平均工资,同时所属单位的行业、地区、性质及个人所在岗位不同,每个人对工资水平及增长速度的感受也会有所不同,面对平均工资数据,多数收入较低的人难免产生“被平均”之感。可以这样说,平均工资数据引发“拖后腿”吐槽是正常的,如果连这样的吐槽都没有了,说明人们对自己的工资水平和社会总体的收入状况都“麻木”了,那反倒是很不正常的。
然而,对于平均工资数据引发的公众吐槽,统计部门和有关职能部门在“理解”的基础上,应当运用大数据的技术和手段,对平均工资数据及其背后的社会经济状况作出全面、科学的解读。一方面,每次公布平均工资数据时,统计部门应当对数据进行概括总结、提炼提升,帮助公众把握平均工资反映的主要问题和基本态势。如上月底发布2014年全国平均工资主要数据时,国家统计局官员总结了去年城镇单位就业人员工资水平的四个特点,包括“就业人员工资水平稳定增长,增速继续回落”、“私营单位平均工资增速快于非私营单位,两者绝对差距继续扩大,相对差距略有缩小”、“行业间平均工资差距仍然突出”等。读到这样的总结,人们可以更清楚地看到自己在社会收入格局中的位置。
另一方面,统计部门和有关职能部门应当运用大数据思维,对有关平均工资、居民收入的诸多问题进行延伸性、深层次解读。面对平均工资数据,不少人在吐槽“我又拖后腿了”的时候,其实并不讳言自己的收入在逐渐增长,只是痛感自己收入的增长赶不上平均工资的增长,更赶不上一些高收入者收入的增长。我们每个人都希望了解自己的收入有没有增长,以及增长的质量和前景如何,这些都需要由权威统计数据和统计分析来解疑释惑。
2012年11月,十八大报告提出“收入倍增计划”,即2020年实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番。而实现收入倍增的主要途径,一是转变经济增长方式,二是实现高质量的就业,三是抓好收入分配。在此“大数据”背景下,国家统计局和地方统计部门每次发布平均工资数据时,至少应当回答以下问题:收入倍增计划目前实现到什么水平?转变经济增长方式、就业和收入分配三项工作,分别对收入增长起到了什么样的作用?下一阶段增加居民收入,需要重点解决哪些困难和矛盾?等等。
在无伤大雅的吐槽之外,当人们对平均工资数据有更多理性把握和深入思考,整个社会对提高居民收入和加快收入分配改革,就有了更多的共识和更大的动力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28