纯YY:几个教育改革的要点

起因是这两天和同学进行了一个关于大学录取形式的大讨论,扯了很多有的没的淡,吐槽的是北大教改搞得校长推荐制度,我一点都不认可。关于教育体制改革,断断续续的有些肤浅的思考,但是觉得可以记录下来,纯娱乐,无业游民天天操着政治局常委的心,真是蛋疼。

目标:在20年左右的时间,对初等教育和高等教育体系可行改革和整合,希望能形成一整套较为公平、有效的公立教育体系。

标准:公立教育,特别是9/12年义务教育的首要标准是实现教育机会公平,其次是效率,实现因材施教。

核心:大幅度加强9年义务制教育,这是教育回报最高的区间。逐步推进高考改革,减少地域差异。

计划纲要:

初等教育(9年义务制)

  • 学校设置:以国家教育部牵头和监督,省一级教育部按照标准统计抽样调查方法,和统计部分协同组织对学龄儿童人数、分布、年龄结构的全面摸底调查,参考城市化进程,制定合理的学校分布,按照9年义务制教育一体化的规模,规划学校。对交通状况较差的学校,提供寄宿制学习条件,提供校车。
  • 教学条件:按照最小300人的规模组织学校,最大则不应超过1500人。该地区的教育水平以最差的学校来衡量,以入学率来考核政府工作。
  • 资金来源:全部资金将按照县一级教育资金+省教育经费划拨+国家教育补贴。
    • 县一级教育经费按照当地的税收水平按比例划拨,按照学校的在读学生数量支付,这部分经费可作为教育券授予学生家长,由家长选择学校。
    • 省教育经费按照全部学龄儿童数量划分到县,再按学校数量结合其他实际情况平均分配
    • 国家一级的教育补贴,主要用于落后地区学校的改建和教师交流培训项目,以及对各省教育水平和经费使用情况的评估。
  • 师资力量:必须确保教师工资的支付,在乡村学校工作的教师收入,不得低于所在县的平均收入。
  • 补充教育:民办学校可接受教育券,可能参与国家补贴项目,但不接受省一级的教育经费。

中等教育(3年制高中,3~5年制中等职业技术学校)

  • 高级中学(3年制)。提供寄宿条件,规模大致在1000~1500人。
    • 教学内容:前两年进行课业学习,并通过会考结业,第三年可参加全国统一高等学校入学考试(高考),并可同时选修大学课程。
    • 课程设置:包括,语文、数学、英语、自然科学、社会科学、艺术和体育等,以公识教育为主,了解社会,培养兴趣。
  • 中等职业技术学校(3~5年制)。
    • 教学内容:前两年进行课业学习,并通过会考结业。第三年可选择专业科目继续1~3年学习,也可同高中毕业生一样参加全国统一高等学校入学考试(高考)。
    • 课程设置,除去高中课程外,还根据实际情况开设对应的职业培训项目:
      • 包括但不局限于,电工、土木、室内设计、机械、汽车、电脑、财会、美术、多媒体、烹饪、体育,等等。
      • 包含实习内容,可与企业联合办学,但实习条件与报酬必须符合国家劳动法规定。
  • 资金来源:中等教育需收取一定的学费,并向低收入家庭提供一定的学费减免,提供学生无息贷款。财政拨款以地方和省级为主,按照学校数量平均分配,不得划分重点中学和示范高中,可以按学力分班教学。私立学校不享受财政拨款,但可以减免部分税费。

全国标准高等学校入学考试(高考)

考试内容:2+X

自然科学:含数学、物理、化学、生物、地理。

社会科学:含语文、历史、哲学、经济、以及写作。

专业:根据兴趣,可选考专业知识,比如自然科学,或者艺术类,等等。

英语:考级就行了,不用特意划到高考里面。

计算机考试

题量一定要大,要给学生选择,同时考核深度与广度。

成绩分布:用贝叶斯条件概率公式,计算考生在全部样本的总体分布。算法??

考试形式:改革可分为以下层级。

  • 第一阶段(可行):
    • 考试保持笔试,按省组织考试,将每年的高考次数增加到两次(同等权重),比如12月一次,次年3月一次。成绩报告按照标准分(考生结构的综合分布位点)。不用担心两次考试的水平不一致,完备信息+套利策略会达到均衡。
    • 计算机录取,各高中有录取工作办公室,直接第一时间获得高校录取信息更新,对考生负责。
    • 高校录取以省为单位分配录取名额,可参考诺奖得住的匹配算法,录取时间从3月到8月,尽量提高匹配的质量。
      • 从3月底开始,考生向5所心仪学校投档,学校按照录取规模的一定比例(比如120%或150%)提档,并发出第一轮录取通知,并在4月15日(哈哈,邪恶的415),已收到录取同志的学生必须确认是否接受。之后,未录取满额的学校可继续提档并发送通知,同时锯掉所有其他申请者。而未收到录取的学生在5月初还可以在补报一次志愿。
      • 考生手中最多同时拥有两封录取,当收到第三封的时候,必须拒掉其中之一。
  • 第二阶段(中庸):
    • 计算机考试,按省组织考试,可增加考试频率,但考生一年之内最多参加3次考试,且全部历史成绩都向高校公开。
    • 高校录取,除所在地生源比例可适当提高外,在其他各地区招生将按照应届考生数量分配名额。
  • 第三阶段(激进):
    • 计算机随机题库考试,全国统一可行分位点测算。提高考试的区分度,比如题目按难度区分,数目不做限制,可跳过部分题目,在广度和深度上加强。
    • 除所在地生源可适当照顾外,其他全部按照分位点排序录取,最大程度上去除地区因素。
  • 第四阶段(理想)。
    • 全部匿名按照计算机分布录取,在标准考试的意义上绝对公平录取。

高等教育(3~10年)

分阶段。

  • 近期:
    • 放松专业限制,新生第一年推行通识教育,并允许在第一年末参加转专业考试。
    • 取消公费硕士学位(完全没用,浪费教育资源,浪费社会资源,浪费学生的时间),硕士项目全面收费,以职业培训为导向。
    • 提高博士生和青年教师的待遇。博士生收入略低于当地平均收入,青年教师待遇应达到博士生的3倍左右。
  • 中期:
    • 取消专业设置,由学生在第二年之后选择对应项目研修。取消学年制度,全面推行学分制,修够学分即可毕业,只设定注册时间上限(比如本科不超过8年)。
    • 本科全面收费,但严格控制学费的增长。对部分定向专业和成绩优异的学生提供奖学金,对有需要的学生提供无息贷款,计入个人信用记录。
    • 鼓励私立高校,允许远程教育,但要设立准入门槛并监督。
  • 长期:
    • 我们都死了……

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转载:O2O 模式重点详解

不仅仅是发现和推荐,更重要的是交互和联系。

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O2O 模式重点详解:必须包含“线下商户的发现或推荐”、“在线支付”、“营销效果的监测”

 发表于 2011/11/12/ 22:24 | 分类标签:

生活方式 评论  


PS:阅读本文前,建议阅读《万亿美元的新模式O2O:GroupOn只是沧海一粟》。

O2O 这一概念在去年8月份被Alex Rampell 提出来,后来在11月份被我引进国内后,就成了一个炙手可热的名词。今年开始,就不断的出现了各种标榜自己是O2O 模式的产品,不过其中有太多是在和概念扯关系,很多人都没有真正理解Alex Rampell 所提出的O2O。今天再次碰到了一些误读,于是我决定写这篇文章来澄清一下到底什么是O2O。

引用我在《万亿美元的新模式O2O:GroupOn只是沧海一粟》中所提到的:

O2O模式的核心很简单,就是把线上的消费者带到现实的商店中去——在线支付线下商品、服务,再到线下去享受服务。通过打折(团购,如GroupOn)、提供信息、服务(预定,如Opentable)等方式,把线下商店的消息推送给互联网用户,从而将他们转换为自己的线下客户。由于每笔交易都已经在网上成交,其效果也是可查的。这是GroupOn、Opentable和Yelp、CitySearch等网站的不同之处,后者只是提供一些基础的信息服务,交易仍需在线下进行。

也就是说,O2O 的场景一定是一个用户在电脑前购买、或者预订了一项线下服务。这个模式中必须包含“线下商户的发现或推荐”、“在线支付”、“营销效果的监测”这三大块。

或许很多人对于O2O 的理解是:通过一些优惠信息或者其他信息在线上的传递,把消费者吸引到线下某些商户中去——比如优惠券应用、黄页应用(如大众点评)。这样的理解也不是不可以,但是确实违背了概念提出者Alex Rampell 的本意。如果非要这么称的话,可以叫做“广义O2O”,因为这一类的服务,至少肯定是没有“在线支付”这一环节的。

当然,来这么详细的讨论一个模式,不是没有意义。我只是希望通过这个分析,继续来和大家一起讨论O2O 模式未来最大的潜在市场在哪里。那么下面就从这三个点来分析。

“线下商户的发现或推荐”:线下商户的广告重点会越来越倾向于O2O 平台

对于线下商户来说,O2O 其实是一个营销手段。通过O2O 平台,线下商户也有了线上的曝光机会,不过由于线下商户受制于物理位置,因此,O2O平台的一个基本能力必须是将某线下商户推送给线下商户当地的潜在用户。这就要求O2O 平台至少要覆盖一个较为广泛的用户群(最好是全民用户),再从这些用户中按照位置进行推送。这样的推送是有可能比在线下发传单效果更好,速度更快的。一旦这个推送的能力得到证明后,线下商户们在线下的广告费一定会逐渐的往这些O2O 平台转移。这个市场规模会有多大就不用说了。

“发现”和“推荐”是两种不同的模式,两者的区别是用户的主动和被动。主动发现的平台的主要形式应该是黄页类(类似大众点评),而被动推荐的平台的形式可以是团购或者推送。

“在线支付”:支付宝估计要乐了

当本来该在线下进行的交易被搬到网上后,造就一个与线下银联相提并论的支付平台就很容易了。原本在线下的几十万亿元的交易即使分出1%到线上,那也是好几千亿的交易额。

“营销效果的监测”:线下版Google Analytics

对于O2O企业来讲,销售数据的量化也是非常重要的一个环节。传统电子商务网站可以通过监测访问情况计算出ROI 数值,用以评判广告或者其他营销手段的效果,但这些对于线下商家来说都比较困难。而O2O正好弥补了线下商务的这点不足,因为和B2C一样,交易都是在网上完成。这种效果的监测,对于线下商户来说确实是前所未有的——就像一个理发店对于自己发了2万份传单到底带来了多少客户是没有太具体的概念的。此外,对于OpenTable、SpaFinder来说,在线结算已经成为比本地广告更加赚钱的业务——历史上,这种代收费的中介都是赚钱机器。

也就是说,对于线下商户来说,营销效果的监测是从无到有的过程。未来如果有一些较为长期的线上营销手段(不同于现在团购的一次性营销),那么对于线上营销效果监测的工具将是一个很重要的市场需求。说的通俗点,到时候可能会出现就是线下交易版的Google Analytics、百分点(淘宝店监测工具)

综合来说,Alex Rampell 提出的O2O 就是服务类产品版(非实物版)的电子商务,用户使用O2O平台的场景通常是在电脑前。而那种通过优惠信息、点评信息的传递,把用户吸引到一些线下商户的模式,如果非要起一个名字的话,我建议叫M2O(Mobile to offline),也就是说,用户使用M2O 平台的场景经常是已经在线下甚至已经在某个线下商户内,通过手机等移动设备提供消费决策支持。

那么,O2O 模式未来的机会在哪里?或者说O2O 模式的具体形式除了团购、类OpenTable 的预订服务,还有哪些?其实具体我也不清楚,或许结合黄页、预订的餐饮业、娱乐业(KTV、健身、按摩等)的OpenTable 模式是个不错的创业方向。(大众点评目前没有预订,优惠券的监测力度不够也是他们的一大问题)。

推荐阅读:《Giftly 开创“被动O2O”模式,用户通过赠送现金券把你的朋友从线上送到线下去》

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转载: 谁会成为生活服务行业里的下一个淘宝?

服务业的互联网平台还是一片蓝海。

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谁会成为生活服务行业里的下一个淘宝?

 发表于 15 小时 前 | 分类标签:

专栏     



今天,有个负责跟新浪合作微美食的朋友说:“现在的O2O市场,有点2005年电商市场的感觉。”他的话让我想起一位关注O2O领域投资机会的朋友也曾跟我说过的:“微信想做生活服务领域的淘宝。”

老实说,当我第一次听到微信和淘宝被放在一起时,我只想转身走人。

不过就像微信刚出群组时,我觉得没人会喜欢这个功能,但现在我和身边的人已经离不开微信群聊了——所以当36氪再次把微信未来商业帝国作为讨论主题时,我对比了微博、微信、大众点评、美团还有淘宝,这几个在移动端涉足“线下生活服务线上化业务”(简称为O2O业务)的大玩家,我惊讶的发现它们为之努力的无非是获得成为服务行业下一个淘宝的机会。

我把相关建议和讨论整理了一下,分享给大家。

一、从解析淘宝模式开始:为什么PC时代的淘宝对生活服务业务无能为力

虽然淘宝和京东打得很厉害,但它最大的竞争对手其实是线下零售市场。淘宝在国内建立起一个市场份额巨大的“线上实物商品交易市场”:

在淘宝所代表的电商出现之前,线下的实物商品很难直接被拿到线上交易。比如一个不知名店铺的女装产品在看不到实物的情况下是没办法交易的。当时,在淘宝、腾讯和百度中,淘宝运营海量线下中小商家经验是最丰富的,它建立了一套市场规则,聚合、教育小商家,将线下非标准的实物商品变成可线上交易的标准品。还是那个衣服的案例,淘宝要求店家从各个角度给衣服拍照,通过已购买用户的打分建立一套商家信用体系,再由支付宝做支付和售后担保,这件衣服就变成了可网络交易的“标准品”。

这套线上实物交易市场,很快体现出对线下市场的优势:卖家效率更高,所以更便宜;买家效率更高,所以选择更丰富。经过标准化后的商品可以直接从生产者到达用户手里,即使是要经过几个代理商,效率也高于传统市场的层层分包。标准化商品,提高市场效率,是电子商务对抗传统零售市场的利器

之后以淘宝为例,它将商品类别从服装扩展到小家电、机票、酒店(这些产品已经被携程等垂直公司标准化过了)等领域,但对于生活服务类业务,淘宝就心有余而力不足了。

除了服务类业务信息化程度更差等因素外,更重要的是,淘宝平台对提升服务行业效率帮助很小:对餐馆来说,有价值的人群就是附近这些用户,没有用户位置信息的电子商务平台,不能帮助它更有效的找到用户或者管理用户。

所以,以淘宝为代表的电子商务企业改造了服装、家具家电等实物零售行业,也改造了机票酒店等行业,但对生活服务领域却无能为力。直到移动互联网出现。

二、移动互联网究竟带来了什么?

移动互联网出现后,可被收集、分析和利用的用户地理位置信息出现了,这使得服务行业线上化成为可能。

有了位置信息后,五道口的餐馆可以通过移动互联网将促销信息发放范围限定在五道口,并利用网络更好的吸引和管理附近的用户,商家的营销效率和用户沟通维护效率都会提高。这些潜在效率提升,将会促使服务行业由线下扩展到线上,就像当初线下零售业向电子商务转移一样,一切大的市场潮流变化,都源于效率的改变。

三、谁会在O2O的潮流中成为服务行业的交易平台?

线下生活服务类商家的线上化是一块巨大市场,行业里有机会的大玩家不会放弃成为新领域交易平台的机会。

这里的O2O泛指一切跟服务行业线上化相关的业务。我找了几家比较有代表性的公司做对比,主要是行业里的大公司,没有将新兴的创业公司包含在内。我希望再写一篇文章,专门探讨创业公司在其中的发展机会,也想借此认识正在行业里从业的朋友。

1号选手美团网:

根据团800的数据,美团是国内第一家顶着O2O的概念成长起来的团购公司,也是独立团购公司月销售额最多的一家,所以用它作为代表。

用户规模:美团对外公布的用户注册数超过3000万,移动端数据并未公布。

线下商家整合能力:超过2000人的线下团队负责收集和维护线下商家信息,据透露最近正在推进商家会员卡服务。

美团网拥有执行力较强的团队,可以完成从为商家营销引流到支付、点评的整个流程(也就是所谓的O2O闭环),但目前其用户规模太小,且只有团购一种业务形态。交易平台一定要拥有足够的用户密度。

2号选手大众点评:

PC端的大众点评经过10年的运营,积累了大量生活服务类商家信息,是O2O领域的重要参与者。

用户规模:公开数据显示,大众点评移动端用户数超过4000万。

线下商家整合能力:同样拥有超过2000人的线下团队。

大众点评多年经营积累下丰富的线下商家资源和运营经验,业务覆盖团购、优惠券等,但它离成为一个市场还有很大差距:它始终未打通商家和用户直接沟通,不涉及支付,商家没有基于交易的信用(就是说点评的用户要有交易记录才能作为建立信用体系的依据)。虽然改版之后大众点评移动端增加了摇一摇和签到等服务,但它仍是一个商家信息的黄页展示工具。

3号选手淘宝系:

包括淘宝移动客户端、聚划算和支付宝。当生活服务类网络化成为可能后,淘宝自然有可能扩张到新领域。淘宝旗下的聚划算就是对生活服务业务的探索,阿里巴巴也是美团的投资方。

用户规模:淘宝网用户数超过7亿,移动客户端用户数1.5亿,团购平台聚划算成交单数在团购领域排名第一。

线下商家整合能力:聚划算也经营生活服务类团购。

淘宝系是这5家里,唯一一家同时拥有在线商务基因、海量用户、能覆盖整个线上交易环节的选手。

4号选手新浪微博:

用户规模:根据新浪最新财报,注册用户数超过4亿,但并未公布移动端用户数,曹国伟曾透露“超过50%的注册用户会使用移动端登陆”。

线下商家整合能力:新浪微博跟雅座合作,推出了微美食产品。

新浪的做法有点类似拆分成app群来实现各种功能:比如腾讯通过集成path来完成私密社交,而新浪单独推出一个叫密友的服务;腾讯在微信上开放第三方接口来切入线下商家服务,而新浪单独推出了一个叫微美食的app。这种做法的弊端见我的上一篇文章。

新浪的优势在于海量用户,但缺乏在线交易基因,也缺乏互联网产品基因。新浪虽然跟餐饮行业的营销服务商雅座(通卡的竞争对手)合作,但对商家的服务始终围绕广告曝光层面打转,没有再往前走一步。微美食目前来看还非常初级,没进入推广阶段。

5号选手微信:

用户规模:超过2亿移动端用户。

线下商业整合能力:收购通卡公司,由戴志康整合原QQ美食团队,推出微团购,向第三方商家开放微信接口。

微信有巨量用户、丰富的地理位置信息和极强的产品开发能力,看起来它最有可能帮小马哥完成QQ未能完成的“一站式生活服务平台”的梦想。 在淘宝和大众点评还没反应过来的时候,腾讯通过收购加强对线下商家的整合能力,又很快开放了第三方接口给商家,已经初步具备商户服务平台的卖相。

但微信目前的商户服务主要是浅层的商家用户点对点通讯(虽然在这个基础上商家可以做很多深层次发挥)。这也可以看做微信通讯功能的延伸。如果微信要继续深入变成一个交易市场(变成市场后,才能更好的通过商家获得收入,所以只要有可能,微信应该会努力探索这条路),还需要解决商户发现、付款、交易信用体系等问题。但这些在线商务类的功能超出了微信自身的通讯社交属性

在我关注了几个商家公共账号后,我的微信消息界面开始变得复杂了,需要消息分组功能,但微信下面已经有4个导航,这还不算被藏起来的朋友圈功能和将要上线的微信游戏频道。

最后,这篇文章是这几天收到信息的一个粗浅整理,没有涉及到是创业公司可能有哪些机会,我们会单开文章整理相关创业公司的机会。关于此类话题,我们还写过:

O2O 模式重点详解:必须包含“线下商户的发现或推荐”、“在线支付”、“营销效果的监测”》

微信平台上的创业机会

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加拿大 黄刀 Yellowknife 北极光

给有需要的同学提供原图下载。小数码原图,无PS,无剪裁,谢绝吐槽,随便扩散。

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简单预测中国人口趋势:人口红利、老龄化、性别比和负增长

几个结论:

  1. 男女比例差没有官方数字那么夸张。
  2. 现在是男女比例最低的时期,找老婆的要抓紧。
  3. 人口红利的减少非常迅速。
  4. 中国人口距离负增长可能只有20年。
  5. 80后退休时,养老压力很大,要未雨绸缪。

从北大老校长马寅初提出《新人口理论》,到毛泽东的人多力量大,再到建议计划生育和演变成强制一胎化,中国的人口结构上印刻下了深深的”政策”烙印。本文使用了国家统计局公布的以2000年10月为基准的第五次人口普查和2010年10月为基准的第六次人口普查数据,简单的预测了未来半个世纪,中国人口的变化趋势和年龄结构,供诸君笑谈。

我首先假设历次人口普查的数据是相对准确和客观的,因为全国性人口普查的规模、范围和深度,利用的资源不是其他抽样调查可比拟的。鉴于人口普查的周期为10年,本文的预测周期也为10年。

在简单整理普查数据的过程中,发现两个问题,第一是国家统计局网站上公布的第五次人口普查总人口数字和公布的年龄结构分表中总人口数字不一致。第二是,在计算十年跨度的生存率时,发现低于30岁人口的生存率多次出现高于100%的情况,而且女性高于男性,表明在普查对低龄青少年的估计有明显的漏报,且以女童的漏报更为严重。这一现象表明,官方数据的新生儿男女比例估计可能偏高,因为由于社会风俗原因,男孩上户口的比例高于女孩。

前提假设

  1. “强制一胎化”的计划生育政策作为”基本国策”50年不动摇。
  2. 新生儿(0~4岁)占育龄人口(20~49)的比例保持稳定。

    这一比例从1976~1985的25%减少到1991~1995的17%,而从1996~2000年以来,基本稳定在11.3%的水平上,下降的趋势已经放缓。因此,我乐观的假设这个比例将保持在这个水平上。

    这个数字说明,自1976年以来,育龄人口的生育水平降低了55%。

  3. 社会风俗,婴幼儿的瞒报、漏报比例保持稳定。医疗水平没有革命性变化。

    以10年为跨度,我计算了各年龄段人口的生存概率,理论上在五普中(0~4)年龄段刨去夭折的,都应该作为(10~14)年龄段出现在六普中,但实际上,数据显示六普的该年龄段人数超过五普8.6%,因此,肯定有对新生儿的瞒报和漏报,这一现象重复发生,直到超过30岁。女性的漏报比例超过男孩,表明因为户口制度和计划生育的存在,男孩更有可能被公开进入统计数据,这也说明高达120%的新生儿男女比例数据显著有偏。

10年生存率 总体 男性 女性
0-4岁

108.60%

106.96%

110.57%

5-9岁

110.80%

107.46%

114.66%

10-14岁

101.61%

97.96%

105.58%

15-19岁

98.04%

96.14%

100.05%

20-24岁

102.71%

103.30%

102.10%

25-29岁

100.36%

100.27%

100.46%

30-34岁

97.99%

97.32%

98.69%

35-39岁

96.75%

95.79%

97.76%

40-44岁

96.94%

95.55%

98.44%

45-49岁

95.08%

93.50%

96.75%

50-54岁

92.68%

90.95%

94.53%

55-59岁

88.66%

86.23%

91.29%

60-64岁

79.06%

75.68%

82.72%

65-69岁

68.58%

64.27%

72.97%

70-74岁

52.29%

47.58%

56.75%

75-79岁

35.36%

30.66%

39.21%

80-84岁

19.76%

16.57%

21.89%

85-89岁

12.21%

11.14%

12.78%

90-94岁

4.59%

3.85%

4.89%

人口趋势估计

基于以上假设,我假设年龄段人口的生存率按照上表进行递推,而新生儿出生比例按照对应育龄人口的11.3%计算,可以得到以10年为周期的人口变化趋势。需要注意的是,这是一个乐观的估计,因为我假设育龄人口的生育率不继续下降,没有医疗革命,生存率结构不变,等等。

  • 总人口:

    按照这个估计,中国的总人口会在未来的20年内持续增加,在2030前后达到最高值(约14亿)之后快速下降,到2050年,人口总数已经低于2000年水平。

 

2010

2020

2030

2040

2050

2060

年增长

0.70%

0.42%

0.05%

-0.33%

-0.68%

-0.86%

 

  • 人口红利
    • 我计算工作年龄人口(15~60,20~60)占总人口的比例,同时考虑未来延迟退休时间到65岁,得到下表。易见2010年前后,工作年龄人口的比例达到历史最高,15~60年龄段占总人口70%,而这一比例到2050~2060年会下降到55%。如果考虑到未来高等教育的普及并推迟参与劳动力市场(20~60年龄段),该比例会低于50%。
    • 这个比值有什么意义呢?在计算人均国民生产总值的时候,假定其他因素从2000年到2010年保持不变,全部工作年龄人口都参与劳动力市场,使用15~60年龄段比例,则因为适龄人口比例增加,全国人均产出增加3.3%。同理,因为2030年,该比例下降近10%,则每个劳动者的劳动生产效率需要提高14%,才能保持同样的全国人均产出,也就是每年拖累人均GDP增长0.7%。
工作年龄比例

2000

2010

2020

2030

2040

2050

2060

20~60

58.35%

62.57%

60.19%

54.67%

52.49%

49.36%

49.92%

20~65

61.71%

66.98%

65.44%

62.69%

58.81%

58.48%

55.86%

15~60

66.64%

70.07%

65.84%

60.58%

57.78%

54.71%

54.93%

15~65

70.00%

74.47%

71.09%

68.60%

64.11%

63.83%

60.86%

  • 悲摧的80后,由上可见,在现在的80后步入退休年龄的时候2040~2050年间,人口红利开始进入最低点,将面临延长退休时间,养老金入不敷出,经济增长放缓等诸多问题,奥,对了,改革开放后所销售的70年有效房产所有权证也要过期了。

  • 婚龄人口性别比
    • 三千万剩男,那是谣言,其实只有1600万!

      有点意外的结果是同年龄段剩男数量最大出现在2000年,在20~49岁年龄段,男性比女性净多1600余万人。而适婚年龄男女比例最低出现在2010~2020年期间,约103%,所以适龄男青年们赶紧加油啊。

    • 啥时候是找老婆的最好时机?不是昨天,不是明天,就是今天。
  2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060
婚龄人口性别比

104.9%

102.7%

103.4%

106.5%

106.4%

105.9%

107.0%

剩男20-39

10703710

5926542

6714530

10539924

9972412

8671748

9119840

适婚男女比例20-49

105.4%

103.1%

103.1%

103.8%

105.7%

105.8%

105.9%

剩男20-49

16305300

10348217

9417887

10546156

13550457

13015906

12237813

  • 长期趋势
    • 易观察到以上迭代算法,理论上可推导无穷期,按照上述参数设定,向前推19期,可得到到2200年的人口估计,可见,目前的人口增长结构在长期是一个单调减少的趋势。

    • 上述迭代过程,类似于一个马尔可夫过程的转移矩阵,通过改变新生儿/育龄人口比值(估计值为11.3%),可以获得一个近似的稳定值,约为15.23%。在未来任意时刻,如果改变上述比值到稳定解,总人口能够稳定。下图表示在2100年进行政策转变,则到2140年后,总人口近似稳定到约8亿。

数据来源:国家统计局

第五次人口普查数据

第六次全国人口普查汇总数据

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转基因这个生意的性价比太低,谨慎推进为佳

“黄金大米”事件本身和转基因的关系不大(见拙作罗生门之黄金大米),不过习惯跑题的大家最后还是转到转基因的题目上来了,基于我高中水平的生物知识,班门弄斧的也聊聊转基因。欢迎专业人士批判。

我个人认为,转基因这桩生意,中国做起来要谨慎,所得不多,潜在威胁有不少,总之一句话,性价比太低了。产业化还是稳妥一点好。从三个方面来扯吧:

生态方面

  • 转基因首先是很有价值的一项技术,为了实现不同的特征有不同的组合:甜玉米应该是为了好吃;能产生抗生素、杀虫剂的作物是为了在去除病虫害的同时,减少杀虫剂的使用;抗旱、抗倒伏也都是为了稳定产量。总而言之,转了基因,又好吃,产量有保证,种植起来还简单,多好。
  • 对转基因作物的质疑与批评也从未停息。
    • 引进新物种,是否会影响本地原有的生态环境。比如当年把兔子带到澳大利亚的老兄肯定没想到,可爱的兔子也能成灾。打规模引种转基因作物,本地作物的多样性如何保证。
    • 转基因作物本身,是否容易受到其他潜在病患影响。比如,共同植入某一基因的全部作物,会不会同时具有一个共同的基因缺陷,而导致被某种病毒同时感染,导致大减产。爱尔兰大饥荒的阴霾不要散得太快。

      爱尔兰大饥荒一场发生于1845年1852年间的饥荒。在这7年的时间内,英国统治下的爱尔兰人口锐减了将近四分之一;这个数目除了饿死,病死者,也包括了约一百万因灾荒而移居海外的爱尔兰人。造成饥荒的主要因素是一种称为晚疫病Phytophthora infestans)的卵菌Oomycete)造成马铃薯腐烂。马铃薯是当时的爱尔兰人的主要粮食来源 。

      源文档 <http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%88%B1%E5%B0%94%E5%85%B0%E5%A4%A7%E9%A5%A5%E8%8D%92>

      如果多种作物都加入了共同的转基因特征,比如”抗旱”,那么就存在同时被感染的可能。

    • 转基因作物的遗传结构是不是稳定,植入的基因会不会向周边环境扩散。比如能分泌杀虫剂的作物如果扩散了,会不会培养出超级病虫,就像滥用抗生素一样。
    • 转基因作物会不会产生新的变异。比如,据美国CBS报道2012年6月,美国德克萨斯州某农场发生奶牛食用牧草后中毒死亡的案例,牧草是杂交培养的,之前已经安全使用了超过15年。当然,如果转基因作物培育过程准备足够充分,理论上稳定性应该超过杂交。
    • 人畜使用转基因产品后,是否有副作用。比如,曾看到抹黑转基因的文章声称,食用可分泌除草剂的牧草后,牛的消化系统会有应激反应。

经济方面

  • 中国目前不迫切需要转基因作物解决食品问题。实际上,上世纪60年代以来的绿色革命,从技术上已经解决了人类的吃饭问题。农业生产问题已经转变成为能源问题,而转基因只能改善并不能进一步解决。
  • 转基因并不适合中国农业的产业结构。转基因作物的优势在于通过植入异种基因,使得作物本身可以自动的完成诸多任务,减少人为干预,提高效率。中国作为人口大国,人均耕地少,而农村的劳动力人口还是比较多的,中国农业发展的方向在于提高单位产出,应该学习日本农业的精耕细作,以质量取胜。而且,随着收入的提高,未来农业发展的趋势是生态农业与本地农业,着急上马转基因作物并不符合这一趋势。(换句话说,美国人可以种玉米炼燃料,中国人可行么?)
  • 通过贸易,中国可以解决农产品的需求。中国不需要追求100%的粮食自给率,70~80%结合国家粮食储备足够抵御可能发生的粮食危机。美国的大豆、甜橙,加拿大的小麦,泰国的大米都比中国自产要有效率的多。

监管与发展

  • 任何有外部性的市场都有可能出现市场失灵,需要政府或者第三方机构的监管。想依靠行业自律来保证信息公开,无意识痴人说梦。没有媒体曝光,没有饭店愿意公开市场上存在地沟油这种东西。同样,结合以上原因,对企业以及农户而言,容易打理的转基因作物显然是有利可图的。但是其潜在的威胁都由整个社会承担,这样的负外部性使得需要政府和社会机构的共同监督,以及相应的立法。
  • 转基因作物可能会造福人类,但是这样的造福一定是在严格的监管,充分的研究,谨慎的推广之下实现的。我们对转基因作物也要逐一甄选,就像所有的事物一样,其中都有优劣之分,不可莽撞的一刀切。

     

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@中国家庭金融调查 的数据一致性问题

西南财经大学所做的@中国家庭金融调查 对了解中国家庭的多项经济、社会指标提供了非常有价值的数据,但是其报告的精选版中,有多个平均值的计算相互之间矛盾,希望能稍作一下解释。

复旦陈杰老师在《合理估算中国居民资产》一文中问到:”《调查》未说明其调查的”城市居民”是指城市户籍居民,还是城市常住居民。根据测算,报告所指城市家庭应该仅限城市户籍。“这和 @中国家庭金融调查 微博的回应一致。但是,一系列简单的计算表明,多个平均值的计算所用的权重都相互矛盾。

  1. 平均收入。

    《报告》中表4称,”家庭收入均值为 52087 元/年,其中,城镇庭和农村家庭分别为 71546 元/年

    和 27606 元/年。”

    按照这一数据,计算出城市家庭权重为55.7%

  2. 家庭金融资产。

    《报告》:”由图 1 可知,家庭金融资产平均为 6.38 万元,中位数为 6000 元。分城乡来看,城市家

    庭金融资产平均为 11.20 万元,中位数为 1.65 万元;农村家庭金融资产平均为 3.10 万元,

    中位数为 3000 元。”

    按照这一数据,计算出城市家庭权重例 40.5%。同样使用这一比例的,包括家庭财富净值和总财富。

  3. 医疗支出。

    《报告》中表23表明,医疗支出在农村和城市家庭分别为750.51元和1177.48元,总体平均936.56元。

    城市家庭权重43.6%

我个人没有接触过家庭抽样调查的数据整理,也许在计算子项目的时候,需要进行样本权重的调整,不过以上显著的权重变动,对《报告》中结果的可靠性带来一些疑问。

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