国际统计年鉴2015全球世界各国社会经济发展指标：10-1 居民消费支出
2015年度全球前25大经济体GDP排名一览
2015年度全球前25大经济体GDP排名一览位次国家 GDP(万亿美元)1.美国17.96（自1894年至今，始终一骑绝尘的全球第一大经济体。
）2.中国 10.86（全球第二大经济体，貌似很值得骄傲，实则一种莫大的耻辱。
）3.日本4.12（全球唯一打破人均资源魔咒的人口过亿国家。
即使再过30年，甚至50年，也不会有第二个国家取得这样的成就。
）4.德国 3.35（欧洲第一大经济体。
）5.英国2.84（欧洲第二大经济体。
其首都乃欧洲最大的金融中心。
）6.法国 2.42（欧洲第三大经济体。
）7.印度2.05（亚洲第三大经济体，印度洋国家第一大经济体。
但除以天文数字的人口，除了耻辱，还能有什么呢？）8.意大利1.81（欧洲第四大经济体。
世界前十大经济体中，唯一没有核电的国家。
）9.巴西1.79（美洲第二大经济体，世界最大的葡语国家。
以往时常被称作第二个美国，但如今看来，此论言之太早。
）10.加拿大 1.57（美洲第三大经济体，最名副其实的地广人稀之国。
与澳洲、蒙古、冰岛、利比亚、毛里塔尼亚、纳米比亚、博茨瓦纳、苏里南、圭亚那共为全球10大人口密度最低国。
）11.韩国 1.39（亚洲第四大经济体，二战后最不可思议的国家。
大韩民国仅仅用了30多年的时间，就完成了从最贫穷落后国家到发达国家的华丽蜕变。
）12.俄罗斯 1.31（欧洲第五大经济体。
受近两年能源价格暴跌及经济制裁影响，俄国GDP位次大幅下滑，但由于超级丰富的自然资源以及雄厚的重工业基础，再怎么下滑，也不会跌出前20名。
）13.澳大利亚1.24（大洋洲第一大经济体。
在全球前15大经济体当中，只有两国无核电，一个是意大利，另一个便是澳洲。
）14.西班牙1.19（欧洲第六大经济体。
虽早已不复16世纪的荣光，但因对前西属殖民地有极其深远的影响，西班牙，注定不是一个被忽略的角色。
）15.墨西哥 1.14（美洲第四大经济体。
近些年受惠于北美自贸区等利好因素，墨西哥经济表现亮眼。
三大指标解读2015年上半年中国经济
三大指标解读2015年上半年中国经济作者：李炜来源：《经济视野》2015年第17期2015年7月1 5日国家统计局公布上半年国民经济运行情况，初步核算，上半年国内生产总值296，868亿元，按可比价格计算，同比增长7.0%。
分季度看，一季度同比增长7.0%，二季度增长7.0%。
分产业看，第一产业增加值20，255亿元，同比增长3.5%；第二产业增加值129，648亿元，增长6.1%；第三产业增加值146，965亿元，增长8.4%。
从环比看，二季度国内生产总值增长1.7%。
至此，2015年上半年经济数据全部公布完毕。
其中，国内生产总值（GDP）、采购经理指数（PMI）和消费者物价指数（CPT）三大指标对于分析经济形势具有较强的参考意义。
三大指标含义以及逻辑关系GDP是在某一既定时期一个国家内生产的所有最终物品与劳务的市场价值。
GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标，也是中国新国民经济核算体系中的核心指标。
它反映一国（或地区）的经济实力和市场规模。
PMI是一个综合指数，由5个扩散指数加权而成，即产品订货（简称订单）、生产量（简称生产）、生产经营人员（简称雇员）、供应商配送时间（简称配送）、主要原材料库存（简称存货）。
PMI指数50为荣枯分水线。
当PMI大于50时，说明经济在发展，当PMI小于50时，说明经济在衰退。
CPI是反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。
宏观调控要处理好保持经济平稳较快发展、调整经济结构、管理通胀预期的关系。
GDP 是反映增长态势的重要指标，可以全面反映一段时间的经济流量。
但是，由于GPD指标一般情况下于期末公布，预测性较弱，无法为今后经济走势预测提供考量基础。
PMI指数在一定程度上弥补了这个空缺。
根据学者分析，PMI指数与GDP增速之间存在长期协整关系。
2015年可支配收入标准
2015年可支配收入标准2015年，我国可支配收入标准经历了一定的变化，这一标准的调整直接关系到人们的生活水平和消费能力。
可支配收入是指个人和家庭在税收和转移支付后所拥有的收入，它是衡量人们经济实力的重要指标之一。
下面我们将就2015年可支配收入标准做一些分析和解读。
首先，2015年我国城镇居民人均可支配收入标准为28,844元，农村居民人均可支配收入标准为10,489元。
与此前相比，城镇居民人均可支配收入增长了7.4%，农村居民人均可支配收入增长了9.2%。
这表明2015年我国城乡居民的收入水平有了一定的提高，特别是农村居民的增长速度更快，这对于缩小城乡差距、促进社会公平具有积极的意义。
其次，2015年我国居民家庭收入差距有所缩小。
据统计，2015年我国城镇居民家庭人均可支配收入为31,195元，农村居民家庭人均可支配收入为11,422元。
城乡居民家庭人均可支配收入比为2.73，较上年缩小了0.02个百分点。
这表明我国在收入分配方面取得了一定的成果，城乡居民收入差距有所减小，这对于社会稳定和和谐具有积极的意义。
再次，2015年我国居民消费水平有所提高。
随着收入水平的提高，人们的消费能力也相应增强。
据统计，2015年我国城镇居民人均消费支出为19,108元，农村居民人均消费支出为7,209元，分别比上年增长了6.2%和8.4%。
这表明我国居民的生活水平有了一定的提高，消费能力也有所增强，这对于拉动内需、促进经济增长具有积极的意义。
最后，2015年我国居民储蓄水平保持稳定。
尽管消费水平有所提高，但居民储蓄水平并未出现大幅下降。
据统计，2015年我国城镇居民人均储蓄为9,736元，农村居民人均储蓄为4,213元，分别比上年增长了7.8%和6.5%。
这表明我国居民仍然保持了一定的理性消费和储蓄习惯，这对于金融稳定和经济可持续发展具有积极的意义。
综上所述，2015年我国可支配收入标准的调整对于促进经济增长、拉动内需、缩小城乡差距、促进社会公平具有积极的意义。
2015年中国GDP变动趋势及其原因
居民消费 价格温和上涨
货币信贷 平稳增长
全年全国规模以上
工业增加值比上年 增长6.1%。
全年社会消费品零 售总额比上年名义 增长 10.7% （扣除 价格因素实际增长 10.6%）。。
2015年居民消费价
格（CPI）比上年 上涨1.4% ； 工业生
全年全国居民人均 可支配收入比上年 名义增长8.9%
GDP增速放缓原因：
一方面，国内固定资产投资下降，尤其是房地产固定资产投资从往年的 20%至30%下降到1%。占固定资产投资达到25%以上的房地产市场投资下降 ，自然会影响整个GDP的增长速度
另一方面，2015年出口增长不佳。从公布的数据来看，2015年中国出口增 长为负增长。从2001年中国加入世界贸易组织以来，中国出口得到前所未 有的快速增长，并很快就成为经济增长最重要的动力。但由于中国出口品 大多为低端及原材料型，这种出口增长往往不能够平衡环境保护及劳动力 资源等各方面的关系，其增长当然是不可持续的。所以中国经济结构的调 整、出口下降也是一种必然趋势。
PPT如此闷骚 引无数英雄竞折腰
2015年中国GDP 变动 趋势及其原因
制作：方海先
结论：2015年中国GDP仍然处于上升趋势， 但增速有所减缓· · · · · · ·
工业增加值增涨态势明显 市场销售较快增长 居民消费价格温和上涨 货币信贷平稳增长
固定资产投资增速回落 进出口同比下降
国内生产总值提升的原因： A B C D
谢谢
产者出厂价格（
PPI）比上年下降 5.2%
2015年第三产业增加值占GDP比重首次 突破50%。
2015年国内生产总值 分布表
据国家调查数据显示，2015年国内第一产业增加值60863亿元，比14年增 长3.9%；第二产业增加值274278亿元，增长6.0%；第三产业增加值341567 亿元，增长8.3%。
R语言课程设计--BP神经网络预测财政收入
摘要随着社会的不断发展，经济制度在不断建立与完善，财政工作不仅面临着机遇，而且也面临着重大的挑战。
这主要体现在：一方面国家宏观经济调控需要财政职能的履行，另一方面，当下经济发展迅速，目前的一些财政工作已经难以再满足其发展需求。
因此，政府更加期望通过财政工作的预见性来辅助相关财政政策的制定实施，因此，财政收入预测是当前社会一个迫切需要的研究课题。
本文选取了1999年到2013年的财政数据，包括财政收入表和四种税收表，数据主要来源于广州市统计局的统计年鉴与泰迪智能科技有限公司。
本文旨在分析财政收入的影响因素及预测情况。
在研究财政收入影响因素之前，首先分析了四种税收的主要影响因素，因为税收在财政收入中所占比重很大，并且税收与地方财政收入政策的制定息息相关，因此本文细化了税收因素的分析，主要运用SAS软件，通过典型相关分析模型分别找到了影响四种税收的主要因素，另外也分别找出了影响全市税收的主要区域。
税收的细分研究，看似与文章脱节，实际上为广州市制定相应税收的政策都提供了一定的理论依据。
接着进行了本文的研究重点，即关于财政收入的预测，首先运用SAS软件通过主成分分析，成功将财政收入的17个指标降维，筛选出10个主要影响财政收入的指标。
最后，运用MATLAB 软件，通过BP神经网络[5]进行了预测，得到了2014与2015年的财政收入的预测值，并且与真实值对比，发现预测结果与真实值并不是相差很大。
本文成功的建立了财政收入的预测模型，为广州市制定相应的财政政策都提供了一定的理论依据。
关键词：财政预测典型相关主成分分析 BP神经网络AbstractWith the continuous development of the society, the economic system is constantly established and perfected, and financial work is not only faced with opportunities, but also faces major challenges. This is mainly reflected in: on the one hand, the national macroeconomic control needs the financial function of the implementation, on the other hand, the current rapid economic development, some of the current financial work has been difficult to meet their development needs. Therefore, the government is more hope that through the financial work of the foresight to assist the formulation and implementation of the relevant fiscal policy, therefore, the fiscal revenue forecast is an urgent need for the current research topic.This paper chooses the fiscal data from 1999 to 2013, including the fiscal revenue statement and four tax forms. The data mainly come from the Statistical Yearbook of Guangzhou Municipal Bureau of Statistics and Teddy Intelligent Technology Co., Ltd. This paper aims to analyze the influencing factors and forecasting of fiscal revenue. Before studying the influencing factors of fiscal revenue, the paper first analyzes the main influencing factors of the four kinds of taxes, because the tax revenue is very large in the fiscal revenue, and the tax is closely related to the formulation of the local fiscal revenue policy. Therefore, this paper elaborates the tax factor Analysis, the main use of SAS software, through the typical correlation analysis model were found to affect the four main factors of taxation, respectively, also found the main areas of the city's tax revenue. Tax segmentation research, seemingly out of line with the article, in fact, for the development of the corresponding tax policy in Guangzhou City have provided a certain theoretical basis. Then we focus on the research of this paper, that is, the forecast of fiscal revenue, the first use of SAS software through the principal component analysis, the success of the 17 indicators of fiscal revenue dimensionality, screening out 10 major factors affecting the main revenue. Finally, using MATLAB software, BP neural network is used to predict, and the forecast value of fiscal revenue in 2014 and 2015 is obtained. Compared with the real value, it is found that the predicted result is not very different from the real value. This paper has successfully established the forecasting model of fiscal revenue, which provides a theoretical basis for the formulation of the corresponding fiscal policy in Guangzhou.Key words: financial forecasting typical correlation principal component analysis BP neural network目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (1)§1绪论 (2)1.1研究背景及意义 (2)1.2研究问题概述 (3)1.3研究思路和行文框架 (3)§2税收的相关分析 (5)2.1数据的准备 (5)2.2数据预处理 (5)2.4税收相关关系的求解与结果分析 (10)2.5本章总结 (17)§3财政收入的主要因素分析 (18)3.1数据准备 (18)3.2主成分分析模型的建立 (18)3.3财政收入主要因素的求解与结果分析 (19)3.3本章总结 (22)§4 BP神经网络预测财政收入 (23)4.1数据准备 (23)4.2 BP神经网络模型建立 (23)4.3财政收入预测的求解与结果分析 (26)4.4本章总结 (29)§5研究结论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)§1绪论1.1研究背景及意义财政收入体现了一个国家财力及经济发展状况。
pcf指标
pcf指标PCF指标，即人均消费指标，是衡量一个国家或地区经济发展水平的重要指标之一。
它代表了人们在一定时期内平均消费的金额，反映了一个国家或地区的经济能力和生活水平。
PCF指标的计算方法相对简单，只需将一个国家或地区的消费总额除以总人口即可得到。
然而，这个指标背后蕴含着深刻的意义。
PCF指标反映了一个国家或地区的经济实力。
经济实力的增强意味着一个国家或地区的生产力和创造力得到了提升，人们的收入水平也随之增加。
因此，PCF指标的提高通常意味着经济的发展和人民生活水平的提升。
PCF指标还可以反映一个国家或地区的消费结构和消费习惯。
不同国家和地区的消费结构存在差异，一些发达国家的消费更注重高品质、高附加值的产品和服务，而一些发展中国家的消费主要集中在基本生活必需品上。
通过分析PCF指标，可以了解一个国家或地区的消费特点，为制定相关政策和发展战略提供参考。
PCF指标还可以用来比较不同国家或地区之间的经济发展水平和生活水平。
通过比较PCF指标，可以了解不同国家或地区的差距和不平等程度，为国际间的贸易和合作提供参考。
然而，PCF指标也存在一些局限性。
首先，它只能反映平均水平，无法全面反映一个国家或地区的经济和生活状况。
其次，PCF指标无法考虑到收入分配不均的情况，因此可能会掩盖不同社会群体之间的差异。
最后，PCF指标无法反映消费质量和消费满意度，因此不能完全代表人们的生活品质。
PCF指标是衡量一个国家或地区经济发展水平和生活水平的重要指标之一。
它可以反映经济实力、消费结构和消费习惯，并用于国际比较和政策制定。
然而，我们也应该意识到PCF指标的局限性，不能仅凭此指标就对一个国家或地区的经济和生活状况做出全面评判。
以稳预期、促投资、优供给为抓手合力扩大居民消费
以稳预期、促投资、优供给为抓手合力扩大居民消费作者：***来源：《唯实》2024年第04期党的二十大报告强调，着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用。
居民消费占消费市场的主导地位，江苏占比超七成，扩大居民消费是经济增长的重要动力，也是经济长期向好的关键，更是社会发展的最终目的。
习近平总书记指出，要“建立和完善扩大居民消费的长效机制，使居民有稳定收入能消费、没有后顾之忧敢消费、消费环境优获得感强愿消费”，为进一步为扩大居民消费指明了方向。
一、党的十八大以来江苏居民消费发展变化党的十八大以来，在江苏省委、省政府的坚强领导下，全省坚定实施扩大内需战略，提高消费能力、释放消费活力、激发消费潜力，一揽子促进消费政策落地生效，不断满足人民群众对美好生活的向往。
居民消费呈现规模持续壮大的向好趋势，但也凸显部分结构问题，特别是受新冠肺炎疫情冲击影响，居民消费结构出现短期波动。
具体特征如下：居民消费持续扩大，但居民消费率总体偏低。
2012年以来，各地区各部门深入落实扩大居民消费的各项政策措施，全省居民消费持续增长。
根据《江苏统计年鉴2023》，2021年全省居民消费规模达42002.5亿元，为2012年的2.7倍，年均增长11.8%；居民消费占最终消费的比重从2012年的67.8%提高至2021年的74.0%。
2020年以来，受新冠疫情影响，居民消费增速大幅回落，2020—2021年居民消费两年平均增速下滑至5.8%，远低于2012—2019年的平均增速（13.6%）。
从居民消费占GDP的比重（居民消费率）来看，党的十八大以来，江苏此比重呈现稳步提升态势，从2012年的28.6%提高至2019年的38.1%，2020年、2021年受新冠肺炎疫情冲击分别降至35.4%、35.8%（见图1）。
但总体而言，江苏居民消费率仍然偏低，多年来均低于全国平均水平，更远低于欧美发达国家（60%以上）水平与世界平均水平（55%以上），这与地区经济结构，收入分配结构，消费观念，居民更加偏好储蓄，房贷、教育、医疗养老负担较重等综合因素密切相关。
2015年世界各国GDP(美元)一览表
35
菲律宾
亚洲
3064.46亿 (306,445,871,632)
0.4074%
36
丹麦
欧洲
3026.73亿 (302,673,070,846)
0.4024%
37
马来西亚
亚洲
3013.55亿 (301,354,803,994)
0.4006%
38
以色列
亚洲
2998.13亿 (299,813,121,135)
83
加纳
非洲
485.65亿 (48,564,863,888)
0.0646%
84
坦桑尼亚
非洲
473.79亿 (47,378,599,025)
0.0630%
85
澳门
亚洲
453.62亿 (45,361,678,146)
0.0603%
86
突尼斯
非洲
431.73亿 (43,173,480,831)
0.0574%
0.1210%
63
斯洛伐克
欧洲
884.68亿 (88,467,555,243)
0.1176%
64
古巴
美洲
871.33亿 (87,133,000,000)
0.1158%
65
乌兹别克斯坦
亚洲
818.47亿 (81,847,410,181)
0.1088%
66
斯里兰卡
亚洲
806.04亿 (80,604,080,688)
0.6715%
23
尼日利亚
非洲
4868.03亿 (486,803,295,097)
0.6472%
24
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1828 679
1194 699
3981 22166
5894 31190
5852 3985 3565 6860 19929 21809 17277 19009 6627 4530 13690 5975 1966 25214 21784 17713
2013
4599 18290
1387 305
1222 20552 10690
470 6519
577 673 1036
4658 18492
1446 311
1307 21403 11225
488 6615
598 706 1079
13031 21912
3131 11456
470 3453 1143
579 1076 11987
2904 34247
1822 97
1093 36
126 11113
5216
1643 30078
1175 6647
73 1600
70 1886 1994 1108
449
4292 17388
1016 251 683
15318 7839 358 5820 405 431 820 1217
11444 20673
(current 100 million USD)
2005
2012
2013
人均居民最终消费支出(2005年价格， Household Final Consumption Expendi per capita (constant 2005 US$)
2005
世界
World
高收入国家 High Income
10-1 居民消费支出 Household Consumption Expenditure
资料来源：世 界银行WDI数 Source: World Bank WDI 单位：亿美元
国家或地区 Country or Area
居民最终消费支出(现价，亿美元) Household Final Consumption Expenditure
以色列
Israel
日本
Japan
哈萨克斯坦 Kazakhstan
韩国
Korea, Rep.
老挝
Laos
马来西亚
Malaysia
蒙古
Mongolia
巴基斯坦
Pakistan
菲律宾
Philippines
新加坡
Singapore
斯里兰卡
Sri Lanka
278589 229811
47598 1218 8904 1044 37 512 21 54 4862 1840 854 793
中等收入国家 Middle Income
低收入国家 Low Income
中国
China
中国香港
Hong Kong, China
中国澳门
Macao, China
孟加拉国
Bangladesh
文莱
Brunei Darussalam
柬埔寨
Cambodia
印度
India
印度尼西亚 Indonesia
伊朗
Iran
13217 22408
3474 11622
491 3642 1284
584 1117 12213
泰国 越南 埃及 尼日利亚 南非 加拿大 墨西哥 美国 阿根廷 巴西 委内瑞拉 捷克 法国 德国 意大利 荷兰 波兰 俄罗斯 西班牙 土耳其 乌克兰 英国 澳大利亚 新西兰
Thailand Viet Nam Egypt Nigeria South Africa Canada Mexico United States Argentina Brazil Venezuela Czech Rep. France Germany Italy Netherlands Poland Russia Spain Turkey Ukraine United Kingdom Australia New Zealand
26414 285
4689 22
634 14
843 773 499 168
421720 307397 112760
2762 30193
1695 86
983 35
116 10774
5176
1455 36119
932 6282
62 1493
65 1852 1856 1058
413
435005 312027 121494
1010 377 642 844
1597 6297 5860 87941 1462 5392
680 654 12157 16508 11019 3268 1916 3816 6674 3464 477 15484 4011 671
2025 1005 2120 2692 2405 10142 7981 110831 4020 14891 2260 1020 14927 19780 12785 3708 3051 10080 7951 5537 1189 16943 8243 1021
1880 9740
383 2454
551 533 901 11690 857
(100 million USD)
人均居民最终消费支出(2005年价格，美元) Household Final Consumption Expenditure per capita (constant 2005 US$)
2012
5292 29758
3783 2897 2545 6403 19243 20018 19009 20026 5021 2659 15289 5113 1013 25635 19665 16227
1829 652
1183 556
3929 21882
5839 30693
5657 3907 3456 6835 19941 21691 17986 19371 6556 4338 13964 5755 1835 24953 21742 17351
2108 1121 2199 3715 2220 10215 8654 114843 4100 14845 2417 1035 15613 20866 12984 3845 3202 10891 8103 5829 1306 17376 8581 1069
Байду номын сангаас
1540 458 894 604
3374 19487