2019年中国软件行业基准数据
2019年
中国软件行业基准数据
（CSBMK?-201906）
发布时间：2019年06月28日
发布单位：中国电子技术标准化研究院
北京软件造价评估技术创新联盟
北京软件和信息服务交易所
——目录——
1 背景与目的 ________________________________________________________________ 1
2 数据描述 __________________________________________________________________ 1 2.1 数据来源 ________________________________________________________________________ 1 2.2 数据范围及分布 __________________________________________________________________ 2 2.
3 数据处理流程 ____________________________________________________________________ 3 2.
4 数据分析方法 ____________________________________________________________________ 3
2.5 质量保证措施 ____________________________________________________________________ 4
3 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 软件开发生产率 __________________________________________________________________ 6 3.2 应用软件运维生产率______________________________________________________________ 7 3.3 软件质量 ________________________________________________________________________ 8 3.
4 软件开发工作量分布______________________________________________________________ 9 3.
5 人月费率 _______________________________________________________________________ 10 3.
6 功能点单价 _____________________________________________________________________ 12
3.7 规模调整因子 ___________________________________________________________________ 12
4 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 13 4.1 行业分布 _______________________________________________________________________ 13 4.2 地区分布 _______________________________________________________________________ 14
4.3 团队规模 _______________________________________________________________________ 15
5 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 1
6 5.1 软件开发生产率 _________________________________________________________________ 16 5.2 软件质量 _______________________________________________________________________ 1
7 5.3 软件开发工作量分布_____________________________________________________________ 19 5.4 软件开发人月费率 _______________________________________________________________ 19
5.5 软件开发规模单价 _______________________________________________________________ 20
6 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 21附录A 行业基准数据应用示例 ________________________________________________ 22 A.1 原始需求 ________________________________________________________________________ 22 A.2 预算场景估算 ____________________________________________________________________ 22 A.3 效果评价 ________________________________________________________________________ 24
中国软件行业基准数据
（CSBMK?-201906）
1 背景与目的
随着软件行业项目规模不断增长、项目复杂度不断提高，量化管理变得越来越重要。在项目管理中，预测、计划、控制和报告都是以数据为基础。因此，为成功实现项目量化管理，首先需要收集、分析度量数据，建立基准数据库。
国际上软件产业发展水平较好的国家（如美国、印度、芬兰、荷兰、日本、韩国等），已建立行业级软件过程基准数据库。与此同时，很多国际基准比对标准组织从上个世纪九十年代就开始收集软件历史项目数据。
中国软件行业基准数据库（以下简称“行业基准数据库”）是在国家工业和信息化部软件服务业司指导下，由中国电子技术标准化研究院、北京软件造价评估技术创新联盟、北京软件和信息服务交易所共同建设，由北京科信深度科技有限公司、北京中基数联科技有限公司提供数据统计与分析技术支持。
行业基准数据库主要服务于软件组织的生产及运维过程管理与改进、信息化工程造价估算、信息化工程监理和审计等。
2 数据描述
2.1 数据来源
截止2019年6月1日，基准数据库包含国内外开发及运维项目数据共计16569套。其中,从国际基准比对组织及数据分析机构获得高可信度数据7261套（包含运维项目数据740套），国内行业级软件过程基准数据库成分单位提交高可信度项目数据9308套（包含运维项目数据1425套），同时使用国内企业咨询及第三方评估高可信度数据32016套（包含运维项目数据2292套），用于交叉验证及行业数据校正，覆盖了电子政务、金融、电信、制造、能源、交通等重点行业和领域。
2.2 数据范围及分布
本次发布的基准数据是基于数据库中所有可信度高于C的国内开发及运维项目数据。所有数据为项目全生存周期数据，即开发工作量数据包含了开发团队从立项到交付的所有工程活动（如需求分析、设计、编码、集成、测试、实施）及相关的项目管理和支持活动所耗费的工作量；运维工作量数据包含了运维团队在限定运维周期（一年）内所有运维活动（如优化完善、例行操作、响应支持、调研评估）及相关的管理和支持活动所耗费的工作量。对于基准数据库中的非全生存周期项目或者周期不足一年的运维项目，依据行业基准数据对工作量数据进行了规格化处理；对于基准数据库中采用非标准功能点方法进行计数的项目，由数据审核专家采用标准方法重新计数或者依据方法差异对规模数据进行了规格化处理。
每个项目数据主要包含如下五大特性：项目特征、规模、工作量及进度、质量、数据质量，每个特性又涵盖不同种类测量元共计347个。
2.3 数据处理流程
基准数据处理流程如图2.1所示。
图2.1 基准数据处理流程
2.4 数据分析方法
基准数据采用基准比对方法来分析数据。
基准比对（Benchmarking），即组织将自身的项目管理及研发数据与行业数据及最佳实践进行持续比较，通过数据分析比对，帮助组织了解现状、发现问题、实施改进并对未来建立预测。
基准比对描述了组织在发展中某一时刻的过程状态，类似于一张“体检表”，指明组织在发展中的优劣。实施基准比对的组织可以依据这张“体检表”进行针对性的改进，并通过持续的比对从客观上验证组织所选取的度量体系或过程改进方案是否有效。
基准比对的核心价值在于帮助相关组织找到“真正的问题”和“现实的方法”，并全面评价改进效果。
在基于基准比对方法，生成行业基准数据的过程中，我们主要遵循以下原则或要求：
●对数据进行匿名化处理，以充分保护提交数据组织的商业秘密
●对数据进行严格的审核、可信度评价，保证数据质量
●对数据进行必要的规格化处理，保证数据的可比性
●剔除低可信度数据，并计算最新统计周期内各主要指标的百分位分布
●将和主要指标最新的百分位分布与上一统计周期的数据进行加权平均，获得最新
基准数据
●利用企业咨询及第三方评估数据对行业基准数据主要指标进行验证和优化，并剔
除异常数据
2.5 质量保证措施
●数据审核
●可信度评价
每个提交到数据库的项目都依据定义的质量标准进行了验证，并记录为可信度等级“A”、“B”、“C”或“D”。项目数据可信度等级定义如下：
等级A(非常可信/ very confident)：提交的项目数据非常健全，不存在任何影响其完整性和正确性的因素。
等级B(可信/confident)：总体上被评估为健全，但是存在某些因素或许会影响其提交数据的可信度。
等级C(部分可信/ slightly confident)：数据不完整或因为没有提供部分重要数据，不能充分评估其提交数据的可信度。
等级D(不可信/not confident)：因为某个要素或某个要素组合，其提交的数据不具有可信性。
●规格化处理
若项目数据缺少某个阶段或活动的数据，或者关键测量元采用了非标准的测量方
法（例如对功能点方法进行了深度定制），则需要基于行业数据进行规格化处理。
3 主要基准数据
3.1 软件开发生产率
3.1.1 全行业软件开发生产率基准数据
软件开发生产率基准数据如表3.1、图3.1所示。
表3.1 软件开发生产率基准数据明细
图3.1 软件开发生产率
3.1.2 各业务领域软件开发生产率基准数据
各业务领域软件开发生产率基准数据如表3.2、图3.2所示。
表3.2 各业务领域软件开发生产率基准数据明细
图3.2 各业务领域软件开发生产率3.2 应用软件运维生产率
应用软件生产率基准数据如表3.3、图3.3所示。
表3.3 应用软件运维生产率基准数据明细
图3.3 应用软件运维生产率
3.3 软件质量
3.3.1 缺陷密度基准数据
缺陷密度基准数据如表3.4、图3.4所示。
表3.4 缺陷密度基准数据明细
说明：用于计算本基准数据的缺陷数为项目交付前各类测试活动（包括内部测试及用户验收测试，但不包括单元测试）发现的缺陷之和。
图3.4 缺陷密度
3.3.2 交付质量基准数据
交付质量基准数据如表3.5、图3.5所示。
表3.5 交付质量基准数据明细
说明：用于计算本基准数据的缺陷数为项目交付后6个月内发现的缺陷总数。
图3.5 交付质量
3.4 软件开发工作量分布
软件开发工作量分布基准数据如表3.6、图3.6所示。
表3.6 各工程活动工作量分布基准数据明细
图3.6 工作量分布
3.5 人月费率
3.5.1 软件开发基准人月费率
软件开发人月费率的基准数据如表3.7所示。
表3.7 典型城市软件开发人月费率基准数据明细
说明：表中人月费率代表该地区统计数据中位数（P50）,一人月以21.75天计。费用包含软件开发的直接人力成本、间接人力成本、间接非人力成本及合理利润，但不包括直接非人力成本。
其中A类城市基准人月费率超过2.7万元，包括北京、上海、深圳，平均基准人月费率为2.82万元；B类城市基准人月费率超过2.4万元，如广州、天津、南京、厦门等，平均基准人月费率为2.51万元；C类城市基准人月费率超过2.1万元，如重庆、哈尔滨、济南、西安等，平均基准人月费率为2.23万元；其他为D类城市，平均基准人月费率为2.03万元。
3.5.2 应用软件运维基准人月费率
应用软件运维人月费率的基准数据如表3.8所示。
表3.8 典型城市应用软件运维人月费率基准数据明细
说明：表中人月费率代表该地区统计数据中位数（P50）, 一人月以21.75天计。费用包含应用软件运维的直接人力成本、间接人力成本、间接非人力成本及合理利润，但不包括直接非人力成本。城市类别划分与软件开发人月费率中的城市类别划分（见表3.7）保持一致。其中A 类城市包括北京、上海、深圳，平均基准人月费率为2.29万元；B类城市如广州、天津、南京、厦门等，平均基准人月费率为2.04万元；C类城市如重庆、哈尔滨、济南、西安等，平均基准人月费率为1.82万元；其他为D类城市，平均基准人月费率为1.67万元。
3.6 功能点单价
3.6.1软件开发规模单价
功能点单价基准为1173.83元/功能点（以北京地区统计数据中位数为基准，费用包含软件开发的直接人力成本、间接人力成本、间接非人力成本及合理利润，但不包括直接非人力成本。其他地区功能点单价基准可参照与北京地区人月费率对应关系进行折算）。3.6.2应用软件运维规模单价
功能点单价基准为121.16元/功能点（以北京地区统计数据中位数为基准，费用包含应用软件运维的直接人力成本、间接人力成本、间接非人力成本及合理利润，但不包括直接非人力成本。其他地区功能点单价基准可参照与北京地区人月费率对应关系进行折算）。
3.7 规模调整因子
在规模估算的不同阶段，应考虑规模蔓延对项目范围的影响。
在估算早期（如概算、预算阶段）,规模调整因子取值为1.39；
在估算中期（如投标、项目计划阶段），规模调整因子取值为1.22；
在估算晚期（如需求分析阶段），规模调整因子取值为1.00。
4 基准数据分布情况
4.1 行业分布
基准数据各行业分布数量、占比变化情况如图4.1、4.2所示。
图4.1 各行业基准数据数量变化对比
图4.2 基准数据行业分布
4.2 地区分布
基准数据各地区分布数量、占比变化情况如图4.3、4.4所示。
图4.3 各地区基准数据数量变化对比
图4.4 基准数据地区分布
4.3 团队规模
基准数据各团队规模分布数量、占比变化情况如图4.5、4.6所示。
图4.5 各团队规模基准数据数量变化对比
图4.6 基准数据团队规模分布
5 主要基准数据变化趋势
5.1 软件开发生产率
5.1.1 全行业软件开发生产率变化趋势
近五年全行业生产率稳中有升，其变化趋势如图5.1所示。
图5.1 全行业软件开发生产率变化趋势
5.1.2 各业务领域软件开发生产率变化趋势
近五年来，各业务领域生产率稳中有升。各业务领域变化趋势如图5.2所示。
图5.2 各业务领域软件开发生产率变化趋势
5.2 软件质量
5.2.1 缺陷密度变化趋势
近五年来，缺陷密度数据基本稳定，历年缺陷密度数据对比及变化趋势如图5.3及图5.4所示。
图5.3 缺陷密度数据对比
图5.4 缺陷密度变化趋势
5.2.2 交付质量变化趋势
相较前三年，交付质量稳步提升。交付质量数据变化情况如图5.5级图5.6所示。
图5.5 交付质量数据对比
图5.6 交付质量数据变化趋势
2018-2019年中国软件行业基准数据
2018中国软件行业基准数据 （CSBMK?-201809） 发布时间：2018年09月13日 发布单位：工业和信息化部电子工业标准化研究院 北京软件造价评估技术创新联盟 北京软件和信息服务交易所
目录 1 背景与目的 ________________________________________________________________ 1 2 数据描述 __________________________________________________________________ 1 2.1 数据来源_____________________________________________________________________ 1 2.2 数据范围及分布_______________________________________________________________ 2 2. 3 数据处理流程_________________________________________________________________ 3 2. 4 数据分析方法_________________________________________________________________ 3 2.5 质量保证措施_________________________________________________________________ 4 3 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 软件开发生产率_______________________________________________________________ 6 3.2 应用软件运维生产率___________________________________________________________ 7 3.3 软件质量_____________________________________________________________________ 8 3. 4 软件开发工作量分布___________________________________________________________ 9 3. 5 人月费率____________________________________________________________________ 10 3.6 功能点单价__________________________________________________________________ 12 4 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 13 4.1 行业分布____________________________________________________________________ 13 4.2 地区分布____________________________________________________________________ 14 4.3 团队规模____________________________________________________________________ 15 5 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 1 6 5.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 16 5.2 软件质量____________________________________________________________________ 1 7 5.3 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 19 5.4 软件开发人月费率____________________________________________________________ 19 5.5 软件开发规模单价____________________________________________________________ 20 6 国际数据比对 _____________________________________________________________ 21 6.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 21 6.2 缺陷密度____________________________________________________________________ 21 6.3 交付质量____________________________________________________________________ 22 6.4 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 23 7 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 23
2019年暨南大学统计学考研参考书目
2019年暨南大学统计学考研参考书目 2019要考暨南大学统计学的同学们，现阶段要收集院系专业的资料, 做好复习规划，制定适合自己的复习计划，包括饮食作息也要注意。 为方便大家学习交流，建立学长学姐交流群，2019考研交流群102266902（资料自行下载、学长学姐免费答疑、研友交流等，已经有小伙伴加群，大家可以一起交流一起成长。） 01（全日制）国民经济核算与管理 考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④803西方经济学 复试科目： 统计学、概率论与数理统计 02（全日制）经济预测与决策 考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一
③303数学三 ④803 西方经济学 复试科目：统计学、概率论与数理统计①国民经济统计学②经济预测与决策 03（全日制）统计调查与数据分析 考试科目： ①101 思想政治理论 ②201 英语一 ③303 数学三 ④803 西方经济学 复试科目：统计学、概率论与数理统计 04（全日制）大数据统计方法及应用 考试科目： ①101 思想政治理论 ②201 英语一 ③303 数学三 ④803 西方经济学 复试科目：
统计学、概率论与数理统计 05（全日制）金融统计与证券分析考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④803西方经济学 复试科目： 统计学、概率论与数理统计 06（全日制）数理统计与应用 考试科目： ①101思想政治理论 ②201英语一 ③709数学分析 ④810高等代数 复试科目： 概率论与数理统计、实变函数论①常微分方程
②复变函数
07（全日制）金融统计与精算学 考试科目： ①101 思想政治理论 ②201 英语一 ③709 数学分析 ④810 高等代数 复试科目：概率论与数理统计、实变函数论 08（全日制）时间序列分析 考试科目： ①101 思想政治理论 ②201 英语一 ③709 数学分析 ④810 高等代数 复试科目：概率论与数理统计、实变函数论 09 全日制）贝叶斯分析与统计决策 考试科目： ①101 思想政治理论②201 英语 ③709 数学分析
中国软件行业基准数据CSBMK-201906
中国软件行业基准数据CSBMK?-201906 2019年 中国软件行业基准数据（CSBMK?-201906） 发布时间：2019年06月28日 发布单位：中国电子技术标准化研究院 北京软件造价评估技术创新联盟 北京软件和信息服务交易所
前言 一个行业的量化管理水平，在一定程度上体现了这个行业的管理成熟度。我国正式对软件项目开发成本度量的“量化的”、“标准化”的方法研究始于2006年。 在北京市科委支持下，我们对国外信息化发达国家的在软件项目成本度量方面的优秀实践和模式进行了一系列调研，与美国、澳大利亚、荷兰、芬兰、日本、韩国等国家的软件度量相关组织就方法、技术、数据库建设等方面进行多次技术交流，对行业级基准数据库的建设方法进行了初步的探索和研究。自此开启了我国软件项目成本度量的“量化”方法研究之路。 在工业和信息化部软件服务业司的支持下，我们从2008年开始对行业标准 《软件研发成本度量规范》进行预研，2010年正式获准立项，2013年10月23日 正式发布（标准号SJ/T 11463-2013），2018年12月28日，国家标准《软件开发 成本度量规范》正式发布（标准号GB/T 36964-2018）,国标研制前后历经10余载。 目前已经发布的软件成本度量领域的一系列国家标准、行业标准、地方标准，在技术路线上基本都是一致的：采用国际主流的功能点方法度量软件规模，利用权威的软件基准数据（定额数据）计算软件工作量和费用。因此，权威的、可公开获取的软件行业基准数据就成为这些标准能够落地应用的重要支撑。 从2016年开始，北京软件造价评估技术创新联盟与中国电子技术标准化研究院、北京软件和信息服务交易所联合，每年公开发布一次“中国软件行业基准数据”，供广大信息化用户、软件厂商以及第三方造价评估服务机构和研究机构在软件造价评估工作中，参考使用。CSBMK?中国软件行业基准数据，是目前在实际软件成本评估工作中被使用次数最多、被广为认可的基准数据。
2019哈工大大数据科学与工程考研初试科目及参考书目
2019哈工大大数据科学与工程考研初试科目及参考书目 一、专业介绍 数据是国家基础性战略资源。社交网络、云计算、物联网、电子商务与移动互联网的快速发展，把人类社会带入一个全新的“大数据时代”。据IDC统计，全球数据总量以每两年翻一番的速度爆发式增长,与此同时催生出大量与大数据处理相关的职位，通过对数据的挖掘分析来影响政府和企事业单位的决策，在国外被称为数据科学家(Data Scientist)。美国职业咨询网站CareerCast公布的2017年最好十项工作中，有四项来自数据分析相关领域，分别为统计学家（Statistician），运筹学分析师（Operation Research Analyst），数据科学家（Data Scientist），数学家（Mathematician）。目前大数据分析在北美地区非常盛行，已成为社会各行业的核心竞争力之一。 2015年9月5日，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展工作。《纲要》指出，“鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。”这意味着中国大数据发展迎来顶层设计，正式上升为国家战略。
因此，如何应对社会发展的现实需求，如何培养具有多学科知识的跨学科大数据复合型人才已成为我国高等教育亟待解决的问题。大数据科学与工程学科方向是在大数据时代背景下产生的，融合信息技术、统计学与管理学、经济学等学科领域，以借助大数据分析为社会各行业解决问题为主轴，整合相关课程形成的新型课程体系；是以培养能够为政府、企事业单位、集团公司、金融服务公司等提供经济分析、市场调研、情报研究、数据采集整合等信息化服务的高端分析型、管理型和决策型人才为基本目标的新兴专业。 二、考试科目
2020年中国经济现状与未来走势
2020年中国经济现状与未来走势 2020年春节期间中国遭遇“新冠疫情”爆发，零售业、旅游业、餐饮业等均受打击，市场蒸发过万亿元。新冠疫情对我国经济发展和世界政经格局造成重大冲击。 2020年中国经济现状分析 内部来看，一季度，国内生产总值大幅下滑，消费、投资增速出现断崖式下跌。随着我国对疫情的有效防控，二季度实现大部分复工复产，消费、投资、工业企业利润等的降幅均出现不同程度收窄。但受全球疫情蔓延及世界变局的进一步影响，疫情不仅对中国对外贸易增速形成拖累，也导致全球产业链和供应链重新调整及贸易保护主义叠加，进一步加剧了经济下行压力，我国经济复苏的前景仍不明朗，具有较大不确定性。劳动力市场冲击大，就业、收入、劳动力流动影响明显，用人需求与求职人数均有较大幅度下降，城乡居民收入不平等加大，复工复产仍需稳步推进，不同地区、群体和行业的影响差异较大，再加上包括南方部分地区洪涝等自然灾害，稳就业、保民生的压力仍不容忽视。家庭债务持续累积，受疫情冲击影响，不同收入群体间家庭流动性差异加大，低收入家庭流动性面临枯竭风险。劳动力市场的震荡和收入不确定性的增加导致消费恢复缓慢。受抗疫所采取的区域隔离和政策调控举措的影响，中小银行区域性经营的局限性进一步凸显，其风险加速积聚。同时，为对冲疫情影响，稳定地方经济，地方政府债务扩张压力持续增加，极易与影子银行等金融风险交织传染，需警惕财政金融风险反弹回潮。银行风险溢出自2 月以来连续上升，尤其是中小银行的风险溢出比例上升速度高于平均水平，银行系统的总体稳定性有恶化的苗头。疫情冲击导致国
际金融市场大幅震荡，尽管当前人民币汇率在合理区间内双向波动，人民币长期贬值压力不可忽视。 从外部环境看，世界经济在新冠疫情冲击下正陷入衰退境地，加上全球性、地域性政经摩擦和冲突导致的不确定性急剧上升，更对下半年经济运行提出了严峻挑战。中国在应对外部挑战的同时，应立足于形成以国内大循环为主，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局。正如课题组一直分析强调的，当前中国经济的主要矛盾依然是内部的结构性失调，长期增长潜力仍未得到充分释放。通过高水平的对外开放，倒逼深层次的结构性、体制性改革，构建国内国际双循环并能够实现内外部相互促进，同时辅以一定的财政政策、货币政策等对冲政策，将有助于释放经济增长潜力、稳定就业保障民生。 2020年中国经济发展展望 中国拥有超大规模经济体的优势，经济发展具有韧性和潜力，综合考虑国内外经济发展环境和中国的宏观调控政策，预计2020年中国经济将增长6%左右，全年呈现前低后稳走势。 （一）2020年中国内需企稳 从政策效应看，2019年以来积极的财政政策和稳健的货币政策会对2020年的制造业投资、基建投资产生一定的拉动作用。2020年，中国的积极财政政策和减税降费预计可拉动经济增长0.4个百分点左右。 综合考虑各种因素，预计2020年中国固定资产投资增长6%左右，社会消费品零售额增长7.5%，库存对经济呈现正拉动，内需总体稳定。 （二）中美经贸摩擦效应持续显现
2019年中国共青团知识竞赛试题库及答案(完整版)
2019年中国共青团知识竞赛试题库及答案 （完整版） 第一部分：必答题 1、“九一八事变”后，日本帝国主义开始大举入侵。在民族危亡的重要关头，共青团响应党倡导建立抗日民族统一战线的召唤，于1935年12月发出（C ），声明愿意开放组织，欢迎一切赞成抗日救国的青年加入。 A．《告全国青年书》B．《八一宣言》 C．《为抗日救国告全国各校学生和各界青年同胞宣言》 2、2003年7月，胡锦涛同志在同新一届团中央领导班子成员和团十五大部分代表座谈时，向广大青年提出三点希望，即：（B）。 A．忠诚党的事业，热爱团的岗位，竭诚服务青年 B．勤于学习、善于创造、甘于奉献 C．刻苦学习，踏实工作，自觉奉献 3、团章中明确规定，中国共产主义青年团是中国共产党领导的先进青年的群众组织，是广大青年在实践中学习（C ）的学校，是党的助手和后备军。A．共产主义B．中国特色社会主义 C．中国特色社会主义和共产主义 4、团内的“三会一课”指的是( B) 。 A．民主生活会、团员发展会、思想教育总结会和团课 B．支部委员会、支部团员大会、团小组会和团课 C．支部委员会、支部发展会、团小组会和党课 5、共青团开展的创建“五四红旗团委”活动的基本标准是：班子建设好、主题
活动好、支部建设好和(A )。 A．活动阵地好B．活动效益好C．措施落实好 6、“推优工作”是指( A)。 A．推选优秀团员做党的发展对象 B．推选青年中的优秀分子，作为领导部门的后备干部 C．推选青年中的优秀分子，到党委工作部门任职 7、“保护母亲河行动”中的“母亲河”是指( C)。 A．长江B．黄河C．长江、黄河以及其他主要河流 8、大中专学生志愿者暑期“三下乡”活动是以引导学生健康成长成才，推进城乡两个文明建设为目的，以全国大中专学生为主体，将(A )送入农村和城市的社会实践活动。 A．文化、科技、卫生B．文化、信息、科技C．文化、科技、政策9、增强团员意识教育活动的主线是(A ) A．学习实践“三个代表”重要思想 B．学习革命史，保持优良的革命作风 C．学习中华传统美德，提高团员素质 10、强团员意识教育活动的主题是(B ) A．弘扬革命传统B．永远跟党走C．新时期新风采 11、增强团员意识教育活动的目标是(C ) A．提高理论修养、坚定理想信念、增强团员意识 B．提高团员素质、改进工作作风、加强自身建设 C．增强意识、健全组织、活跃工作 12、中国第一个青年团早期组织的负责人是（B）。
2019国内外大数据行业现状
当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建
2019年共青团章程总则介绍
共青团章程总则介绍 中国共产主义青年团坚决拥护中国共产党的纲领，以马克 思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重 要思想为行动指南，解放思想，实事求是，与时俱进，团 结全国各族青年，为把我国建设成为富强、民主、文明的 社会主义现代化国家，为最终实现共产主义而奋斗。 中国共产主义青年团在中国共产党领导下发展壮大，始 终站在革命斗争的前列，有着光荣的历史。在建立新中国，确立和巩固社会主义制度，发展社会主义的经济、政治、 文化的进程中发挥了生力军和突击队作用，为党培养、输 送了大批新生力量和工作骨干。党的十一届三中全会以来，共青团根据党的工作重心的转移，紧密围绕改革开放和经 济建设开展工作，为推进社会主义现代化建设事业作出了 重要贡献，促进了青年一代的健康成长。 中国共产主义青年团在现阶段的基本任务是：坚定不移 地贯彻党在社会主义初级阶段的基本路线，以经济建设为 中心，坚持四项基本原则，坚持改革开放，在建设中国特 色社会主义的伟大实践中，造就有理想、有道德、有文化、有纪律的接班人，努力为党输送新鲜血液，为国家培养青 年建设人才，团结带领广大青年，自力更生，艰苦创业，
积极推动社会主义物质文明、政治文明和精神文明建设， 为全面建设小康社会、加快推进社会主义现代化贡献智慧 和力量。 中国共产主义青年团加强思想政治工作，坚持对青年的 教育和引导，组织青年学习马克思列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想，广泛开展党的基本 路线教育，爱国主义、集体主义和社会主义思想教育，社 会主义道德教育，近代史、现代史教育和国情教育，民主 和法制教育，增强青年的民族自尊、自信和自强精神，树 立正确的理想、信念和世界观、人生观、价值观。对团员 还必须进行中国特色社会主义共同理想和共产主义远大理 想教育。努力帮助青年学习现代科学文化知识，吸收和借 鉴人类社会创造的一切文明成果，抵御资本主义和封建主 义腐朽思想的侵蚀，不断提高青年的思想道德素质和科学 文化素质。 中国共产主义青年团带领青年在经济建设中发挥生力军 和突击队作用，充分调动和发挥青年的积极性和创造性， 组织青年参加改革开放和完善社会主义市场经济体制的实践，促进科教兴国战略和可持续发展战略的实施，树立科 学技术是第一生产力的观念，掌握和运用先进的科学技术，
2019年人大大数据科学与工程考研复试时间复试内容复试流程复试资料及经验
2019年人大大数据科学与工程考研复试时间复试内容复试流程 复试资料及经验 随着考研大军不断壮大，每年毕业的研究生也越来越多，竞争也越来越大。对于准备复试的同学来说，其实还有很多小问题并不了解，例如复试考什么？复试怎么考？复试考察的是什么？复试什么时间？复试如何准备等等。今天启道小编给大家整理了复试相关内容，让大家了解复试，减少一点对于复试的未知感以及恐惧感。准备复试的小伙伴们一定要认真阅读，对你的复试很有帮助啊！ 院系简介 中国人民大学（Renmin University of China）是一所以人文社会科学为主的综合性研究型全国重点大学，直属于教育部，由教育部与北京市共建。学校的前身是1937年诞生于抗日战争烽火中的陕北公学，以及后来的华北联合大学和华北大学。1949年12月16日，中央人民政府政务院第十一次政务会议根据中共中央政治局的建议，通过了《关于成立中国人民大学的决定》。1950年10月3日，以华北大学为基础合并组建的中国人民大学隆重举行开学典礼，成为新中国创办的第一所新型正规大学。 截至2018年6月，学校是我国首批设立研究生院的高校之一，现有26个教学单位（23个学院、3个研究院）、25个跨学院研究机构，另设有体育部、继续教育学院、培训学院、苏州校区、深圳研究院等。学校设有学士学位专业81个，硕士学位学科点186个（其中自主专业35个、交叉学科9个、专业学位22个），博士学位学科点125个（其中自主专业32个、交叉学科7个）。学校拥有硕士学位一级学科授权点35个，博士学位一级学科授权点20个，博士后流动站19个。 专业介绍 数据科学与大数据技术专业(英文名Data Science and Big Data Technology)，简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。 复试时间
2019年大数据发展趋势
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不
中国软件行业的发展情况
摘要 ?2008年1-11月，我国软件出口125亿美元，同比增长50.3%，增幅比行业收入 高19.5个百分点。软件外包服务出口增速呈下降趋势，2008年1-11月完成出 口11.3亿美元，同比增长48.1%，增速比三季度下降2.1个百分点。 ?2008年1-11月，我国软件产业利润总额达到632亿元，同比增长28%，增速 比1-8月低6个百分点，比软件行业收入增速低2.8个百分点。 ?2008年，无论是全球软件市场还是国内软件市场，企业兼并重组事件大幅增加， 涉及金额也越来越大。总的来看，行业整合是软件外包行业发展的大趋势，这 种兼并重组的势头在今后几年将得以保持，行业集中度将进一步提高。 ?总的来看软件外包行业的财务状况在国民经济各行业中处于中等偏上的位置。 中国软件行业目前仍然处于高速增长期，2008年受国内外宏观经济影响行业整 体营业收入和利润增长速度出现一定程度下滑，但总体上来看受宏观经济影响 要比钢铁、汽车以及其他实体经济所受影响要小。 ?目前国内软件外包行业已经走出了发展初始的混沌期，步入健康、快速的发展 轨道。但受全球经济危机影响，软件行业2009年面临更多不确定性因素，风险 增大。 目录 第一章软件外包行业基本情况1 1.1 软件行业定义及地位1 1.1.1 行业定义1
1.1.2 行业在国民经济中的地位1 1.2 行业分类2 1.3 行业特点2 第二章2008年软件行业发展情况分析4 2.1 2008年软件外包行业PEST（环境）分析4 2.1.1 经济环境分析4 2.1.2 政策环境分析8 2.1.3 社会环境分析9 2.1.4 技术环境分析10 2.2 2008年软件行业发展分析14 2.2.1 2008年软件行业运行情况及特点分析14 2.2.2 2008年软件行业投资情况分析21 2.2.3 软件行业与宏观经济相关性分析26 2.2.4 2008年国内软件行业生命周期分析27 第三章软件外包行业产业链分析28 3..1 软件外包市场整体情况28 3.2 软件外包市场发展趋势29 3.3软件行业全球市场和我国软件行业出口情况分析30 3.3.1 软件行业全球市场分析30 3.3.2 2008年我国软件出口情况分析30 3.4软件外包行业竞争状况分析31 3.5 软件外包行业风险32
国内经济发展趋势分析
2019年国内经济发展趋势分析 2018年国家步调：统筹稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险，做好稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期工作，经济运行总体平稳、稳中有进，质量效益稳步提升，人民生活持续改善，保持了经济持续健康发展和社会大局稳定 1、国家统计局统计科学研究所宏观经济预测分析小组日前发布2018、2019年我国宏观经济主要指标分析预测。预计2018年我国GDP增速为6.6%,2019年GDP增速为6.3%。 2、上海财经大学高等研究院“中国宏观经济形势分析与预测”课题组12月29日发布报告预测称，基准情景下，2019年CPI 增长1.8%，PPI增长1.6%,实际感观今年所有物价上浮10-20%左右； 3、由于国际形势严峻，外贸遭受严寒，汽车工业发展滞后，销售受到强烈打压，全国大部分汽车制造厂商都有减员现象出现，今年的第二产业受到的冲击非常大； 4、近几年，由于全民整体素质的提高，政府对农业提倡规模化、成片化、地方优质经济作物并结合互联网+的发展有一定成效，但是未能有效支撑中国的庞大经济体，第一产业未来还有一定发展潜力可挖； 5、中国建设、中国重汽、中国制造的过度还需要漫长的时间，由于技术含量较低，淘汰大量加工企业的同时，产生技术性、创造
性、科学性企业需要漫长的时间； 6、基建拉动内需的办法逐渐突显颓势，中国的大型基建项目逐渐外移的同时，收益周期较长，导致目前对国内经济的增长贡献较小； 7、货币政策逐渐放宽，特别是针对中小企业，但是货币的流向还是向房地产流入，导致银行的大量资金最终还是在房地产业，预计未来中国房地产还有5-10年红利，西部地区周期可能会长一点； 8、税收问题逐渐突显，中小企业难以承担目前人力、社会福利、税收等成本，很对企业都被拖死；后续需要大量改善企业竞争力，加大核心成本的投入，提升利润空间；改变企业技术、科技、创新含量，减少人工、税收等成本； 9、就业问题，失业人口的增加影响社会稳定与治安，政府一直对目前就业问题比较重视，但是由于社会发展，人员年龄结构的变化，每年公布的新增就业人口保持在1300万左右，但是由于人工成本和生活成本的增加，人员的就业问题已经开始突显，后续农业可能会作为就业发展的突破口； 10、老年化问题开始呈现
2019年共青团入团志愿书七篇
共青团入团志愿书【七篇】 【一】 敬爱的团支部： 我志愿加入中国共产主义青年团，因为我知道中国共产主义青年团是中国共产党领导的先进青年群众组织。是广大青年在实践中学习共产主义的学校，是中国共产党的助手和后备军。 我是一名即将中学毕业的初三学生，在中学这最后一段时间内，我有机会能够志愿加入中国共产主义青年团，我感到非常荣幸。 中国共产主义青年团是坚决拥护中国共产党的纲领、以马克思列宁主义、毛泽东思想和邓小平理论为行动指南，解放思想，实事求是，团结全国各族青年，为把我国建设成富强、民主、文明、和谐的社会主义现代化国家，为最终实现共产主义的社会制度而奋斗的。 中国共产主义青年团带领青年在经济建设中发挥生力军和突击队作用，充分调动和发挥青年的积极性和创造性，组织青年参加改革开放和建立社会主义市场经济体制的实践。 此致
敬礼! 志愿人：XXX 【二】 敬爱的团支部： 我志愿加入中国共产主义青年团。 我认识到中国共产主义青年团是青年群众的先进组织， 是中国共产党的好助手和后备军，是一个有纪律的组织， 因此我争取加入共青团。 我向学校团委志愿，加入共青团，请学校团委考验及批准。 我在校成绩较好，表现良好，在加入共青团后，在学校 团委的教导下一定会努力学习，严格要求自己，刻苦钻研，不断提高学习成绩和政治思想觉悟，提高自己的自制力， 在课堂上遵守纪律，认真听老师讲课，不开小差，不说小话，遵守学校的规章制度，认真完成老师布置的作业和任务。在课余时间阅读一些有益身心的书刊，培养自己高尚 的情操，做到德、智、体、美、劳全面发展的社会主义新 一代的接班人。我一定要拥护中国共产党，履行团员的义务，成为中国共产党的好助手和后备军。如果我未能入团，我会继续刻苦钻研，努力争取下一次入团。
2019年中国软件行业基准数据
2019年 中国软件行业基准数据 （CSBMK?-201906） 发布时间：2019年06月28日 发布单位：中国电子技术标准化研究院 北京软件造价评估技术创新联盟 北京软件和信息服务交易所
——目录—— 1 背景与目的 ________________________________________________________________ 1 2 数据描述 __________________________________________________________________ 1 2.1 数据来源____________________________________________________________________ 1 2.2 数据范围及分布______________________________________________________________ 2 2. 3 数据处理流程________________________________________________________________ 3 2. 4 数据分析方法________________________________________________________________ 3 2.5 质量保证措施________________________________________________________________ 4 3 主要基准数据 ______________________________________________________________ 6 3.1 软件开发生产率______________________________________________________________ 6 3.2 应用软件运维生产率__________________________________________________________ 7 3.3 软件质量____________________________________________________________________ 8 3. 4 软件开发工作量分布__________________________________________________________ 9 3. 5 人月费率___________________________________________________________________ 10 3. 6 功能点单价_________________________________________________________________ 12 3.7 规模调整因子_______________________________________________________________ 12 4 基准数据分布情况 _________________________________________________________ 13 4.1 行业分布___________________________________________________________________ 13 4.2 地区分布___________________________________________________________________ 14 4.3 团队规模___________________________________________________________________ 15 5 主要基准数据变化趋势 _____________________________________________________ 1 6 5.1 软件开发生产率_____________________________________________________________ 16 5.2 软件质量___________________________________________________________________ 1 7 5.3 软件开发工作量分布_________________________________________________________ 19 5.4 软件开发人月费率___________________________________________________________ 19 5.5 软件开发规模单价___________________________________________________________ 20 6 基准数据的使用 ___________________________________________________________ 21附录A 行业基准数据应用示例 ________________________________________________ 22 A.1 原始需求____________________________________________________________________ 22 A.2 预算场景估算________________________________________________________________ 22 A.3 效果评价____________________________________________________________________ 24
国内外大数据发展现状和趋势(2018)
行业现状 当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/7b16326426.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市
中国未来20年的经济大趋势(2019年底)
中国未来20年的经济大趋势（2019年底） 今天我想谈谈我们通常不谈论的话题。 我们是自下而上的投资者，主要关注公司、估值、生意和行业。但在过去的几年里，特别是2018年，很多人对中国宏观环境忧心忡忡，悲观情绪蔓延。我猜这也是在座有些人千里迢迢来到这儿的原因。所以我们今天就破例谈谈宏观环境。 说到底，当我们投资一个国家的一家企业时，从某种意义而言，我们也是在投资这个国家。我们需要对这个国家有大致的了解。 另外需要说明的是，作为投资人，我们关注的是对未来大概率正确的预测。我们的分析尽量保持客观理性，摒弃任何意识形态及情感带来的偏见。 我们要描述的是“真实”，而不是“理想”或“希望”。 下面是我今天演讲的提纲，分为五个部分： 1.中西方的历史文化差异； 2. 中国的现代化历程及近四十年的经济奇迹； 3. 当前投资人尤其是海外投资人对中国的悲观情绪； 4. 经济发展的三个不同阶段：今天中国与西方的位置； 5. 中国经济的增长潜力。 首先我们会讨论中国和西方有何差异，各自有何独特之处，是什么原因导致了这些差异和独特之处。大多数西方人都是以西方眼光看中国，而大多数中国人都是以中国眼光看其他国家。 这种差异性导致了许多迷茫和误解。如果你不了解中西方的历史差异和这些差异性的根源所在，你就无法真正深入理解并对它们的发展进行预测。 第二部分，我们会简述中国的现代化历程，并解释近四十年中国经历的经济奇迹，即超长期的经济超高速增长。 第三部分，我们会讨论今天投资人普遍关注的中国政治经济环境，当下这个时代到底有什么特征，意味着什么。 第四部分，我们会讨论经济发展的三个不同阶段。 最后，在这些讨论的基础之上，我们就可以估测未来5年、10年甚至20年中国经济的增长前景。