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2000-2020年中国地级市人口老龄化数据.xlsx

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简介:
本文件包含中国自2000年至2020年间各主要地级市的人口老龄化统计数据,详尽记录了各地老年人口比例变化趋势。 2000-2020年期间各地级市的人口老龄化情况如下: 时间跨度:从2000年至2020年。 数据来源:第五次、第六次及第七次全国人口普查资料。 统计指标包括行政区划代码、地区名称、所属省份和地域类型,以及各个年度65岁及以上人口占总人口的比例。 研究范围涵盖了300个地级市(含直辖市)。 依据上述三次人口普查的数据,我们整理出了这300个城市在2000年、2010年及2020年的老龄化程度,并利用线性插值法补充了中间年度的相关数据。 关于指标定义:人口老龄化是指由于生育率下降和/或人均寿命延长而引起的年龄中位数上升的现象,联合国规定当一个国家65岁及以上老年人口占比达到7%时,则认为该国进入老龄社会。

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  • 2000-2020.xlsx
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    本文件包含中国自2000年至2020年间各主要地级市的人口老龄化统计数据,详尽记录了各地老年人口比例变化趋势。 2000-2020年期间各地级市的人口老龄化情况如下: 时间跨度:从2000年至2020年。 数据来源:第五次、第六次及第七次全国人口普查资料。 统计指标包括行政区划代码、地区名称、所属省份和地域类型,以及各个年度65岁及以上人口占总人口的比例。 研究范围涵盖了300个地级市(含直辖市)。 依据上述三次人口普查的数据,我们整理出了这300个城市在2000年、2010年及2020年的老龄化程度,并利用线性插值法补充了中间年度的相关数据。 关于指标定义:人口老龄化是指由于生育率下降和/或人均寿命延长而引起的年龄中位数上升的现象,联合国规定当一个国家65岁及以上老年人口占比达到7%时,则认为该国进入老龄社会。
  • 程度2000-2020
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    本数据集展示了自2000年至2020年间中国各主要地级市的老龄化趋势和现状,涵盖人口统计、年龄结构变化等关键指标。 数据名称:地级市-老龄化程度数据 数据范围:全国各地级市 数据年份:2000、2010、2020年 样本数量:300 数据整理:公众号“ARCGIS数据洋” 数据来源:第五次、第六次和第七次人口普查数据 参考文献: [1]杜建国,李波,杨慧.人口老龄化下农业人力资本对农业绿色全要素生产率的影响[J].中国人口·资源与环境,2023,33(09):215-228. [2]王维,刘燕丽.农村养老服务体系的整合与多元建构[J].华南农业大学学报(社会科学版),2020,19(01):103-116. 人口老龄化是指由于生育率降低和人均寿命延长,导致年轻人口数量减少、年长人口增加,从而使老年人口比例相应增长的过程。它有两个含义: 一是指老年人口相对增多,在总人口中所占的比例不断上升。 二是指社会整体的人口结构呈现老年化特征,并进入老龄社会阶段。 国际上通常认为,当一个国家或地区60岁以上老年人口占比达到10%,或者65岁及以上老年人口占比达7%时,则该国或地区已步入老龄化社会。
  • 1949-2020各省统计
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    本数据集提供了从1949年至2020年间中国各省份的人口老龄化统计情况,涵盖老年人口数量、占比及其变化趋势。 标题 各省市人口老龄化数据(1949-2020) 涵盖了中国各个省份和直辖市从1949年至2020年期间的人口老龄化统计数据,包括老年人口数量、老龄化率以及人口结构变化等信息。 描述中的内容虽简短,但可以推测这份数据集可能包含了每年各省市的老龄人口比例、平均寿命、出生率、死亡率等关键指标。这些数据显示了我国人口结构的变化趋势,并且随着计划生育政策的实施和医疗水平的进步,老年人口的比例逐年增加。 标签 大数据 暗示了该数据集规模庞大,包含大量记录与复杂统计信息。处理这种大数据通常需要使用Hadoop、Spark等分布式计算框架及Python、R中的Pandas、NumPy库进行清洗分析可视化操作。 说明.txt 文件可能提供了关于如何使用这些数据的信息,包括来源和格式解释等内容;而6370.zip文件则包含了实际的数据集,可能是以CSV或Excel等形式存储的。通过研究这份数据集,我们可以探讨以下知识点: 1. **人口老龄化定义**:指代的是一个国家中65岁及以上老年人口比例的增长情况及其对社会结构变化的影响。 2. **数据处理技术**:介绍如何应用Python、R等工具读取清洗预处理数据,并进行异常值去除与数据集成转换。 3. **统计分析方法**:计算老龄化率,研究各省市老龄人口增长趋势及地区间差异比较。 4. **可视化展示手段**:利用Tableau、Matplotlib和Seaborn制作图表来呈现不同年度和地区的人口老龄化状况。 5. **机器学习预测模型构建**: 利用历史数据训练出能够对未来老龄化发展趋势进行预判的算法,为政策制定提供科学依据。 6. **社会经济影响评估**:分析老龄化对劳动力市场、消费模式及经济增长等方面产生的影响,并提出相应的应对策略建议。 通过上述方法的应用与研究结果分享,我们不仅能够深入了解中国人口老龄化的现状和趋势,还能向决策者和社会公众传递重要信息。此外,这还展示了大数据技术在社会科学研究领域中的广泛应用价值。
  • 程度集.xlsx
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    该数据集包含了中国各地市级行政区的老龄化程度统计信息,包括老年人口比例、增长趋势等关键指标,为研究人口结构变化提供重要参考。 详细介绍及样例数据参见相关博客文章。 数据范围涵盖300个地级市(包括直辖市)。 样本数量总计6300条记录。 数据年份跨度为2000年至2020年。 数据包含原始信息以及线性插值处理后的结果。
  • 2000-2018PM2.5.xlsx
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    该Excel文件包含了从2000年至2018年间中国各主要地级市的细颗粒物(PM2.5)浓度监测数据,适合用于研究空气污染变化趋势和地理分布。 1. 数据来源:sedac.ciesin.columbia.edu的datasets中的dei-global-annual-gwr-pm2-5-modis-misr-seawifs-aod数据集。 2. 时间跨度:1998年至2016年。 3. 区域范围:涵盖342个地级市。
  • 2000-2022城镇.xlsx
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    该Excel文件包含中国各地区级市自2000年至2022年的年度城镇化率统计数据,详细记录了各地城镇化发展进程。 2000-2022年地级市城镇化率数据如下:时间范围为2000年至2022年;来源包括城市年鉴、统计年报;涵盖的地级市具体名单可参见提供的数据预览链接中的文件内容。
  • 2000-2020300多个的进出总额
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    本数据集涵盖2000年至2020年间中国超过300个地级市的年度进出口总额,详尽记录了各城市在这二十年间的外贸动态与变化趋势。 2000-2020年期间300多个地级市的进出口总额数据如下: 1. 数据来源:城市国民经济和社会发展统计公报以及各省的相关统计数据。 2. 指标:各城市的进出口总额。 3. 缺失情况:2000年至2003年间的数据缺失较多,但从2004年到2020年的数据基本完整。 更多详细信息可以参考相关说明文档。
  • 2006-202031个省份的情况
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    该研究分析了2006年至2020年间中国31个省份人口老龄化的趋势和特点,揭示各地区老龄化程度及其变化。 2006年至2020年全国31个省份的人口老龄化数据来源于《人口与就业年鉴》。其中,2010年的数据缺失,采用线性插值法进行填补。该时间段内使用城镇地区的老年抚养比来衡量老龄化的程度,并包含原始数据和经过线性插值处理后的结果。
  • 2000-2019农业.xlsx
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    该Excel文件包含了中国各主要地级市从2000年至2019年间每年的详细农业统计数据,包括农作物种植面积、产量及各类农产品产值等关键信息。 表名称:地级市农业数据2000-2019 指标包括: - 行政区划代码 - 地区名称 - 年份 - 地区生产总值(亿元) - 农作物总播种面积(千公顷) - 农林牧渔业总产值(亿元) - 农用机械总动力(万千瓦) - 常用耕地面积(千公顷) - 粮食作物播种面积(千公顷) 包含年份:2000年至2019年。 包含城市:数据集中包含了多个城市的农业数据,如北京市、朝阳区、丰台区、海淀区等。具体城市列表需进一步查看数据集。 数据来源:未提供数据来源信息,可能需要根据数据集中的具体说明来确定。
  • 297个常住2000-2022)
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    本资料集收录了中国297个地级市自2000年至2022年的年度常住人口统计数据,详细展现了各城市的城镇化发展轨迹和人口变迁趋势。 全国297个地级市的城市常住人口面板数据从2000年至2022年已整理完成。其中,2000至2021年的数据已经通过插值法补齐缺失部分(确保所有城市的数据完整)。这些数据来源于手工百度搜索爬取的结果,并被认为是最全面和可靠的来源之一。 整个数据面板包括了从2000年至2022年期间的常住人口信息,共有三个工作表:一是经插值处理过的297个城市完整的2000-2021年度数据;二是原始未进行插补操作的百度手抄版(涵盖所有城市)以及仅包含51个城市的2022年度数据。 此外还提供了知网源数据,该部分涵盖了从2005年至2020年的相关记录。