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来源:盈彩网app下载app2024-09-12 17:48

  

2022年GDP版图:江苏紧追广东,安徽进前十******

  中新网北京1月31日电 题:【中国新观察】2022年GDP版图:江苏紧追广东,安徽进前十

  中新财经记者 李金磊

  2022年中国经济版图迎来新变化。目前,31个省区市2022年GDP数据已经公布,广东、江苏GDP超12万亿元,江苏紧追广东,两者GDP差距继续缩小。安徽超越上海,跻身GDP前十强。江西、福建GDP增速并列第一。

  广东、江苏GDP超12万亿元

  从GDP总量来看,广东2022年GDP为129118.58亿元,同比增长1.9%,距离13万亿大关仅有一步之遥。广东GDP总量连续34年居全国首位。

  紧随其后的是江苏,江苏2022年GDP达到122875.6亿元,比上年增长2.8%。继2020年、2021年先后迈上10万亿元、11万亿元台阶后,江苏2022年GDP迈上12万亿的新台阶。

  至此,中国有了两个GDP超过12万亿元的“巨无霸”省份。

资料图:航拍清晨的南通。 许丛军 摄

  江苏和广东GDP差距继续缩小

  作为第二经济大省的江苏,紧追广东,不断缩小两者的差距。数据显示,江苏GDP跟广东的差距2020年为8000亿左右,2021年差距则缩小为7700亿左右,2022年差距缩小为6243亿左右。

  “广东人口数量多、资源约束紧,提高发展平衡性和协调性的任务又很重,不可能继续拼土地、拼价格、拼劳动力。”广东省委书记黄坤明1月28日在全省高质量发展大会上表示,从外部看,我们现在又面临你追我赶的激烈竞争,这个时候,躺平不可取、躺赢不可能、奋斗正当时。

  对于2023年GDP增长预期目标,广东设为“5%以上”,江苏设为“5%左右”。

  1月28日,江苏省委常委会召开会议,会议强调,一季度是全年经济的风向标。节后上班第一天,省委常委会会议专门研究做好一季度工作,就是要释放“开年就是开工、开工就要实干”的信号。

资料图:安徽高铁黄金旅游线路——池黄高铁穿云破雾风景如画。 李和平 摄

  安徽跻身GDP前十强省份

  2022年GDP总量排在前十位的省份分别是广东、江苏、山东、浙江、河南、四川、湖北、福建、湖南、安徽。

  2022年,安徽GDP总量超越上海,跻身GDP前十强省份。

  数据显示,2022年安徽GDP达到45045亿元,比上年增长3.5%。2022年上海GDP达到44652.80亿元。

  这些年,安徽实现了“传统农业大省”向“新兴产业聚集地”的跨越发展。2023年安徽省政府工作报告公布一系列令人印象深刻的数据:全球10%的笔记本电脑、20%的液晶显示屏在安徽制造。数字经济增加值突破1万亿元。高铁里程全国第1,市市通高铁、县县通高速、所有乡镇通5G全面实现。

  安徽的“逆袭”,受益于进入长三角一体化发展国家战略。安徽正式成为长三角一员后,在新发展格局中的位势显著提升。过去5年,安徽经济实现从“总量居中、人均靠后”向“总量靠前、人均居中”的历史性转变。

  雄心勃勃的安徽,在2023年政府工作报告提出了“到2027年,全省经济总量向7万亿元冲刺,人均地区生产总值达到11万元以上”的目标。

  “时光向前、安徽向上。”安徽省委书记郑栅洁1月28日强调,以严的基调、严的措施、严的氛围,持续改进工作作风,为民办实事,为企优环境,全面提升工作效能,奋力推动安徽高质量发展。

福州高楼上灯光映射的“福”和“兔”。 王东明 摄

  江西、福建GDP增速并列第一

  从GDP增速来看,江西和福建2022年GDP增速均为4.7%,并列第一。

  其中,福建2022年全省GDP为53109.85亿元,突破5万亿元大关。

  江西省2022年GDP达32074.7亿元,突破3万亿元。根据江西2023年政府工作报告,江西全国排名由第18位前移至第15位,人均突破1万美元。

  福建和江西GDP增速为何能位居全国前列?

  江西统计局在解读中称,第二产业贡献突出。全年实现增加值14359.6亿元,同比增长5.4%,对经济增长贡献率为49.9%,较上年同期提高2.5个百分点,拉动GDP增长2.4个百分点。

  江西2023年政府工作报告透露,该省工业增加值突破万亿元、居全国第13位,制造业增加值占GDP比重保持33%左右、居全国前列,进入新兴工业大省行列。数字经济增加值突破万亿元、占GDP比重提高到35%。

  工业是福建经济增长的主引擎,福建统计局数据显示,2022年,该省超六成行业实现增长。在大力发展清洁能源的背景下,动力电池和储能电池需求爆发式增长,带动电气机械行业实现高位运行,增加值增长40.6%,对规模以上工业增长贡献率达41.7%。

  数字经济、海洋经济、绿色经济、文旅经济成为福建的新增长极。根据福建2023年政府工作报告,数字经济增加值达2.6万亿元。

  2023年,江西设定了7%左右的GDP预期增长目标,福建设定了6%左右的目标。

  1月28日,江西省委书记尹弘在调研中强调,全力拼经济、奋战开门红,确保一季度开好局起好步。

  1月29日,福建省委书记周祖翼、福建省长赵龙分赴泉州福州调研企业节后生产、项目推进情况,强调毫不动摇支持企业放手“搏”开局,以拼的姿态、抢的劲头,吹响“开局之年加油干”的冲锋号,奋力实现第一季度“开门稳”“开门红”。(完)

                                                                                                                                                                                                                        • 盈彩网app客户端

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                                                                                                                                                                                                                            在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                                                                                                                            1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                                                                                                                            大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                                                                                                                            甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                                                                                                                            再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                                                                                                                            当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                                                                                                                            2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                                                                                                                            什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                                                                                                                            大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                                                                                                                            不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                                                                                                                            这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                                                                                                                            再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                                                                                                                            3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                                                                                                                            大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                                                                                                                            一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                                                                                                                            接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                                                                                                                            几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                                                                                                                            其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                                                                                                                            如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                                                                                                                            各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                                                                                                                            当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                                                                                                                            4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                                                                                                                            必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                                                                                                                            不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                                                                                                                            但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                                                                                                                            因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                                                                                                                            对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                                                                                                                            (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                                                                                                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                          [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                          阅读剩余全文(

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