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	<title>国内生产总值</title>
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	<title>国内生产总值</title>
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		<title>国内生产总值(衡量国家或地区经济状况的指标)</title>
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		<dc:creator><![CDATA[白驼山壮骨粉]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 28 Nov 2022 15:35:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[知识]]></category>
		<category><![CDATA[国内生产总值]]></category>
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					<description><![CDATA[GDP（国内生产总值），是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。 202...]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[</p>
<article>
<p>GDP（国内生产总值），是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标。</p>
<p>2022年1月17日，国家统计局发布数据，初步核算，2021年中国国内生产总值1143670亿元，按不变价计算，比上年增长8.1%，两年平均增长5.1%。</p>
</article>
<p><img decoding="async" src="https://www.aitaocui.cn/wp-content/uploads/2022/08/20220828_630b661cde4e7.png" /></p>
<article>
<h1>概念</h1>
<h2 id="a-da0d5737">含义</h2>
<p>GDP是按市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。国内生产总值有三种表现形态，即价值形态、收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内创造并分配给常住单位和非常住单位的初次收入之和；从产品形态看，它是所有常住单位在一定时期内所出产的最终使用的货物和服务价值减去货物和服务进口价值。在实际核算中，国内生产总值有三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。三种方法分别从不同方面反映国内生产总值及其构成，理论上计算结果相同。</p>
<p>第一，国内生产总值是用最终产品和服务来计量的，即最终产品和服务在该时期的最终出售价值。一般根据产品的实际用途，可以把产品分为中间产品和最终产品。所谓最终产品，是指在一定时期内生产的可供人们直接消费或者使用的物品和服务。这部分产品已经到达生产的最后阶段，不能再作为原料或半成品投入其他产品和劳务的生产过程中去，如消费品、资本品等，一般在最终消费品市场上进行销售。中间产品是指为了再加工或者转卖用于供别种产品生产使用的物品和劳务，如原材料、燃料等。GDP必须按当期最终产品计算，中间产品不能计入，否则会造成重复计算。</p>
<p>第二，国内生产总值是一个市场价值的概念。各种最终产品的市场价值是在市场上达成交换的价值，都是用货币来加以衡量的，通过市场交换体现出来。一种产品的市场价值就是用这种最终产品的单价乘以其产量获得的。</p>
<p>第三，国内生产总值一般仅指市场活动导致的价值。那些非生产性活动以及地下交易、黑市交易等不计入GDP中，如家务劳动、自给自足性生产、赌博和毒品的非法交易等。</p>
<p>第四，GDP是计算期内生产的最终产品价值，因而是流量而不是存量。</p>
<p>第五，GDP不是实实在在流通的财富，它只是用标准的货币平均值来表示财富的多少。但是生产出来的东西能不能完全的转化成流通的财富，这个是不一定的。</p>
<h2 id="a-0df2555c">概念区分</h2>
<p>国民生产总值（GNP）是一个国民概念，是指某国国民所拥有的全部生产要素在一定时期内所生产的最终产品的市场价值。举例说明：一个在日本工作的美国公民所创造的财富计入美国的GNP，但不计入美国的GDP，而是计入日本的GDP。在1991年之前，美国均是采用GNP作为经济总产出的基本测量指标，后来因为大多数国家都采用GDP，加之国外净收入数据不足，GDP相对于GNP来说是衡量国内就业潜力的更好指标，易于测量，所以美国才改用GDP。</p>
<p>另外，国民生产总值（GNP）这个指标已被更名为国民总收入（GNI）。</p>
<h2 id="a-6e0a2ffa">GDP增长</h2>
<p>实质GDP和名义GDP通常是不等的（只有数学实质GDP的固定价格的基数年相等），它们之间的关系是：</p>
<p>实质GDP=名义GDP÷本地生产总值平减物价指数（指以基期为100该期间的指数），</p>
<p>名义GDP=实质GDP×本地生产总值平减物价指数；</p>
<p>至于名义GDP增长率与实质GDP增长率的关系，则是</p>
<p>名义GDP增长率=[(1+实质GDP增长率)×(1+本地平减物价指数升幅)×100%]-1</p>
</p>
<table style="width:783px">
<caption>实质GDP增长率</caption>
<colgroup>
<col width="261" />
<col width="261" />
<col width="261" /></colgroup>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="2" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>实质GDP增长率=</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>1+名义GDP增长率</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="2" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>×100%-1</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>1+本地生产总值平减物价指数升幅</p>
</td>
</tr>
</table>
<h1>表现形态</h1>
<p>即价值形态，收入形态和产品形态。从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内所生产的全部货物和服务价值超过同期投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内所创造并分配给常住单位和非常住单位的初次分配收入之和；从产品形态看，它是最终使用的货物和服务减去进口货物和服务。</p>
<p>在实际核算中，国内生产总值的三种表现形态表现为三种计算方法，即生产法、收入法和支出法，三种方法分别从不同的方面反映国内生产总值及其构成。用生产法、收入法、支出法计算的结果分别称为生产法GDP、收入法GDP或分配法GDP、支出法GDP。按三种方法计算的GDP反映的是同一经济总体在同一时期的生产活动成果，因此，从理论上讲，三种计算方法所得到的结果应该是一致的。但在实践中，由于受资料来源、口径范围、计算方法等因素的影响，这三种方法的计算结果往往存在差异即存在统计误差。</p>
<p>在实际中，由于生产法和收入法都是对各产业部门的增加值进行核算，为了就每一产业部门取得一致的增加值数据，根据资料来源情况，有的产业部门，如农业、工业部门，增加值主要以生产法计算的结果为准，有的产业部门如一些服务部门，增加值主要以收入法的计算结果为准，因此我国生产法GDP等于收入法GDP，但支出法GDP大多数情况下与这两者不同， 有时会大一些，有时会小一些。鉴于生产法和收入法的计算基础更好一些，因此，国家规定一般以生产法GDP和收入法GDP数据为准，并将支出法GDP与生产法GDP的统计误差控制在一定范围内，一般是2%。 各种公开发表的GDP总量和增长速度数据均是生产法和收入法的计算结果。  在经济学中，常用GDP和GNI（国民总收入，gross national Income）共同来衡量该国或地区的经济发展综合水平。这也是各个国家和地区常采用的衡量手段。GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。GDP反映的是国民经济各部门的增加值的总额。</p>
<div></div>
</p>
<h1>主要特征</h1>
<h2 id="a-3aea36d8">局限性</h2>
<p>（1）由于GDP用市场价格来评价物品与劳务，它就没有把几乎所有在市场之外进行的活动的价值包括进来。特别是，GDP漏掉了在家庭中生产的物品与劳务的价值。</p>
<p>（2）GDP没有包括环境质量。设想政府废除了所有环境管制，那么企业就可以不考虑他们所引起的污染而生产物品与劳务。在这种情况下，GDP会增加，但福利很可能会下降。空气和水质量的恶化要大于更多生产所带来的福利利益。</p>
<p>（3）GDP也没有涉及收入与分配。人均GDP告诉我们平均每个人的情况，但平均量的背后是个人收入的巨大差异。</p>
<p>由此可见，就大多数情况，但不是对所有情况而言，GDP是衡量经济福利的一个好指标。</p>
<p>（4）GDP概念是源自于交换产生财富的原理。这个原理的基本条件是：一是交换必须自愿，二是交换必须不妨碍第三人，三是交换必须在两个清晰的产权主体之间真正发生。假定不符合这三个条件，那么所得出的GDP数值的准确性恐怕就得大打折扣，或者说GDP的数据就会有瑕疵。如强制交易的GDP、妨碍他人的GDP、出口创造的GDP、投资产生的GDP 、消费带来的GDP等等都会影响GDP的总有效积累。</p>
<h2 id="a-70327de2">可比性</h2>
<p>《中国国民经济核算体系（2002）》采纳了联合国1993年《国民经济核算体系》（SNA）的基本核算原则、内容和方法，因而GDP数据具有国际可比性。</p>
<p>在开展全国经济普查或计算方法及分类标准发生变化后对季度GDP历史数据进行了修订，因此1992年1季度以来的季度GDP时间序列具有可比性。</p>
<h1>意义</h1>
<h2 id="a-ba0b07e5">对汇率影响</h2>
<p>一国的GDP大幅增长，反映出该国经济发展蓬勃，国民收入增加，消费能力也随之增强。在这种情况下，该国中央银行将有可能提高利率，紧缩货币供应，国家经济表现良好及利率的上升会增加该国货币的吸引力。反过来说，如果一国的GDP出现负增长，显示该国经济处于衰退状态，消费能力减低。这时，该国中央银行将可能减息以刺激经济再度增长，利率下降加上经济表现不振，该国货币的吸引力也就随之降低了。因此，一般来说，高经济增长率会推动本国货币汇率的上涨，而低经济增长率则会造成该国货币汇率下跌。例如，1995&#8211;1999年，美国GDP的年平均增长率为4.1%，而欧元区11国中除爱尔兰(9.0%)较高外，法、德、意等主要国家的GDP增长率仅为2.2%、1.5%和1.2%，大大低于美国的水平。这促使欧元自1999年1月1日启动以来，对美元汇率一路下滑，在不到两年的时间里贬值了30%。但实际上，经济增长率差异对汇率变动产生的影响是多方面的：</p>
<p>一是一国经济增长率高，意味着收入增加，国内需求水平提高，将增加该国的进口，从而导致经常项目逆差，这样，会使本国货币汇率下跌。</p>
<p>二是如果该国经济是以出口为导向，经济增长是为了生产更多的出口产品，则出口的增长会弥补进口的增加，减缓本国货币汇率下跌的压力。</p>
<p>三是一国经济增长率高，意味着劳动生产率提高很快，成本降低，因而改善本国产品的竞争地位而有利于增加出口，抑制进口；并且经济增长率高使得该国货币在外汇市场上被看好，因而该国货币汇率会有上升的趋势。</p>
<p>在美国，国内生产总值由商务部负责分析统计，惯例是每季估计及统计一次。每次在发表初步预估数据(the preliminary estimates)后，还会有两次的修订公布(the first revision; the final revision)，主要发表时间在每个月的第三个星期。国内生产总值通常用来跟上一年同期作比较，如有增加，就代表经济较快，有利于其货币升值；如减少，则表示经济放缓，其货币便有贬值的压力。以美国来说，国内生产总值能有3%的增长，便是理想水平，表明经济发展是健康的，高于此水平表示有通胀压力；低于1.5%的增长，就显示经济放缓和有步入衰退的迹象。</p>
<h2 id="a-38c0df6d">指标意义</h2>
<p>（一）国内生产总值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。</p>
<p>一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段；反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期了。国内生产总值是指一定时间内所生产的商品与劳务的总量乘以“货币价格”或“市价”而得到的数字，即名义国内生产总值，而名义国内生产总值增长率等于实际国内生产总值增长率与通货膨胀率之和。因此，即使总产量没有增加，仅价格水平上升，名义国内生产总值仍然是会上升的。在价格上涨的情况下，国内生产总值的上升只是一种假象，有实质性影响的还是实际国内生产总值变化率，所以使用国内生产总值这个指标时，还必须通过GDP缩减指数，对名义国内生产总值做出调整，从而精确地反映产出的实际变动。因此，一个季度GDP缩减指数的增加，便足以表明当季的通货膨胀状况。如果GDP缩减指数大幅度地增加，便会对经济产生负面影响，同时也是货币供给紧缩、利率上升、进而外汇汇率上升的先兆。</p>
<p>（二）国内生产总值是反映常住单位生产活动成果的指标。常住单位是指在一国经济领土内具有经济利益中心的经济单位。经济领土是指由一国政府控制或拥有的地理领土，也就是在本国的地理范围基础上，还应包括该国驻外使领馆、科研站和援助机构等，并相应地扣除外国驻本国的上述机构（国际机构不属于任何国家的常住单位，但其雇员则属于所在国家的常住居民）。经济利益中心是指某一单位或个人在一国经济领土内拥有一定活动场所，从事一定的生产和消费活动，并持续经营或居住一年以上的单位或个人，一个机构或个人只能有一个经济利益中心。一般就机构（单位）而言，不论其资产和管理归属哪个国家控制，只要符合上述标准，该机构在所在国就具有了经济利益中心。就个人而言，不论其国籍属于哪个国家，只要符合上述标准，该居民在所在国就具有经济利益中心。因为常住单位的概念严格地规定了一个国家的经济主体范围，所以其对于确定国内生产总值的计算口径，明确国内与国外的核算界限以及各种交易量的范围都具有重要意义。</p>
<div></div>
</p>
<h1>详细介绍</h1>
<h2 id="a-aa847b07">法律依据</h2>
<p>GDP核算严格遵守《中华人民共和国统计法》的规定，中国GDP是按照《中国国民经济核算体系（2002）》（CSNA）的要求进行测算的，该体系采纳了联合国1993年《国民经济核算体系》（SNA）的基本核算原则、内容和方法。国家统计局正在对联合国等国际组织修订的2008年SNA进行研究，并将逐步对我国GDP核算制度方法进行修订。 </p>
<h2 id="a-6d298e0f">资料来源</h2>
<p>在季度GDP核算时，将所有可以在核算时获得的、适用的经济统计调查数据都用于GDP核算。资料来源主要包括两部分：</p>
<p>一是国家统计调查资料，指由国家统计系统实施的统计调查获得的各种统计资料，如农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、房地产业等统计调查资料、服务业抽样调查资料、人口与劳动工资统计资料、价格统计资料等。</p>
<p>二是行政管理部门的行政记录资料，主要包括：财政部、中国人民银行、国家税务总局、银保监会、证监会等行政管理部门的相关数据，例如中国人民银行的金融机构本外币信贷收支情况、国家税务总局分行业的税收资料等。</p>
<h2 id="a-cfa2ec5a">核算方法</h2>
<p>综述</p>
<p>GDP核算有三种方法，即生产法、收入法、支出法，三种方法从不同的角度反映国民经济生产活动成果，理论上三种方法的核算结果相同。</p>
<p>生产法是从生产的角度衡量常住单位在核算期内新创造价值的一种方法，即从国民经济各个部门在核算期内生产的总产品价值中，扣除生产过程中投入的中间产品价值，得到增加值。核算公式为：增加值=总产出-中间投入。收入法是从生产过程创造收入的角度，根据生产要素在生产过程中应得的收入份额反映最终成果的一种核算方法。按照这种核算方法，增加值由劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余四部分相加得到。支出法是从最终使用的角度衡量核算期内产品和服务的最终去向，包括最终消费支出、资本形成总额和货物与服务净出口三个部分。</p>
<p>国家统计局发布的季度GDP是以生产法为基础核算的结果。</p>
<div></div>
</p>
<table style="width:780px">
<caption>2011年、2012年中国各省市区GDP前十强</caption>
<colgroup>
<col width="130" />
<col width="130" />
<col width="130" />
<col width="130" />
<col width="130" />
<col width="130" /></colgroup>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2012年GDP名次</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>地区</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2012年GDP（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2012年GDP增速</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2011年GDP（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;background-color:#F4F4F4;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2011年同比增长率</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>1</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>广东</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>57067.92</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>8.20%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>52673.59</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>10.00%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>江苏</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>54058.22</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>10.10%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>48604.30</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>11.00%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>3</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>山东</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>50013.24</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>9.80%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>45429.20</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>10.90%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>4</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>浙江</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>34606.30</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>8.0%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>32000.00</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>9.00%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>5</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>河南</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>29810.14</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>10.1%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>27232.04</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>11.60%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>6</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>河北</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>26575.01</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>9.60%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>24228.20</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>11.30%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>7</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>辽宁</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>24801.30</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>9.50%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>22025.90</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>12.10%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>8</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>四川</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>23849.80</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>12.60%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>21026.70</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>15.00%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>9</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>湖北</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>22250.16</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>11.30%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>19195.69</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>13.80%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>10</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>湖南</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>22154.20</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>11.30%</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>19635.19</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>12.80%</p>
</td>
</tr>
</table>
<p>生产法（部门法）</p>
<p>用生产法核算GDP，是指按提供物质产品与劳务的各个部门的产值来计算国内生产总值。生产法又叫部门法。这种计算方法反映了国内生产总值的来源。</p>
<p>运用这种方法进行计算时，各生产部门要把使用的中间产品的产值扣除，只计算所增加的价值。商业和服务等部门也按增值法计算。卫生、教育、行政、家庭服务等部门无法计算其增值，就按工资收入来计算其服务的价值。</p>
<p>按生产法核算国内生产总值，可以分为下列部门：农林渔业、矿业、建筑业、制造业、运输业、邮电和公用事业、电、煤气、自来水业；批发、零售商业；金融、保险、不动产；服务业；政府服务和政府企业。把以上部门生产的国内生产总值加总，再与国外要素净收入相加，考虑统计误差项，就可以得到用生产法计算的GDP了。</p>
<p>从理论上说，按支出法、收入法与生产法计算的GDP在量上是相等的，但实际核算中常有误差，因而要加上一个统计误差项来进行调整，使其达到一致。实际统计中，一般以国民经济核算体系的支出法为基本方法，即以支出法所计算出的国内生产总值为标准。</p>
<p>在中国的统计实践中，收入法计算GDP分为四项：</p>
<p>国内生产总值=劳动者报酬+生产税净额+固定资产折旧+营业盈余</p>
<p>第一项为劳动者报酬。是指劳动者因从事生产活动所获得全部报酬。包括劳动者获得的各种形式的工资、奖金和津贴，既包括货币形式的，也包括实物形式的，还包括劳动者所享受的公费医疗和医药卫生费、上下班交通补贴和单位支付的社会保险费等。</p>
<p>第二项为生产税净额，指生产税减生产补贴后的余额。生产税指政府对生产单位生产、销售和从事经营活动，以及因从事生产活动使用某些生产要素（如固定资产、土地、劳动力）所征收的各种税、附加费和规划费。生产补贴与生产税相反，是指政府对生产单位的单方面的收入转移，因此视为负生产税，包括政策亏损补贴、粮食系统价格补贴、外贸企业出口退税等。</p>
<p>第三项为固定资产折旧，是指一定时期内为弥补固定资产损耗按照核定的固定资产折旧率提取的固定资产折旧。它是非付现成本，体现为净现金流量的一部分，是新增价值的一部分</p>
<p>第四项为营业盈余，是指常驻单位创造的增加值扣除劳动报酬、生产税净额和固定资产折旧后的余额。</p>
<p>收入法（要素支付法、要素成本法）</p>
<p>收入法核算GDP，就是从收入的角度，把生产要素在生产中所得到的各种收入相加来计算的GDP，即把劳动所得到的工资、土地所有者得到的地租、资本所得到的利息以及企业家才能得到的利润相加来计算GDP。这种方法又叫要素支付法、要素成本法。</p>
<p>在没有政府的简单经济中，企业的增加值即其创造的国内生产总值，就等于要素收入加上折旧，但当政府介入后，政府往往征收间接税，这时的GDP还应包括间接税和企业转移支付。间接税是对产品销售征收的税，它包括货物税、周转税。这种税收名义上是对企业征收，但企业可以把它打入生产成本之中，最终转嫁到消费者身上，故也应视为成本。同样，还有企业转移支付（即企业对非营利组织的社会慈善捐款和消费者呆帐），它也不是生产要素创造的收入，但要通过产品价格转移给消费者，故也应看作成本。</p>
<p>资本折旧也应计入GDP。因为它虽不是要素收入，但包括在应回收的投资成本中。</p>
<p>还有，非公司企业主收入也应计入GDP中。非公司企业主收入，是指医生、律师、小店铺主、农民等的收入。他们使用自己的资金，自我雇用，其工资、利息、租金很难象公司的帐目那样，分成其自己经营应得的工资、自有资金的利息、自有房子的租金等，其工资、利息、利润、租金常混在一起作为非公司企业主收入。</p>
<p>这样，按收入法计算的公式就是：</p>
<p>GDP =工资+利息+利润+租金+间接税和企业转移支付+折旧</p>
<p>也可看成是GDP=生产要素的收入+非生产要素的收入</p>
<p>从理论上讲，用收入法计算出的GDP与用支出法计算出的GDP在量上是相等的。</p>
<p>支出法（最终产品法、产品流动法）</p>
<p>支出法核算GDP，就是从产品的使用出发，把一年内购买的各项最终产品的支出加总而计算出的该年内生产的最终产品的市场价值。这种方法又称最终产品法、产品流动法。从支出法来看，国内生产总值包括一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内用于最终消费、资本形成总额，以及货物和服务的净出口总额，它反映本期生产的国内生产总值的使用及构成。</p>
<p>如果用Q1、Q2……Qn代表各种最终产品的产量，P1、P2……Pn代表各种最终产品的价格，则使用支出法核算GDP的公式是：</p>
<p>Q1P1+Q2P2+……+QnPn=GDP</p>
<p>在现实生活中，产品和劳务的最后使用，主要是居民消费、企业投资、政府购买和出口。因此，用支出法核算GDP，就是核算一个国家或地区在一定时期内居民消费、企业投资、政府购买和净出口这几方面支出的总和。</p>
<p>1.居民消费（用字母C表示），包括购买冰箱、彩电、洗衣机、小汽车等耐用消费品的支出、服装、食品等非耐用消费品的支出以及用于医疗保健、旅游、理发等劳务的支出。建造住宅的支出不属于消费。</p>
<p>2.企业投资（用字母I表示），是指增加或更新资本资产（包括厂房、机器设备、住宅及存货）的支出。投资包括固定资产投资和存货投资两大类。固定资产投资指新造厂房、购买新设备、建筑新住宅的投资。为什么住宅建筑属于投资而不属于消费呢？因为住宅像别的固定资产一样是长期使用、慢慢地被消耗的。存货投资是企业掌握的存货（或称成为库存）的增加或减少。如果年初全国企业存货为2000亿美元而年末为2200亿美元，则存货投资为200亿美元。存货投资可能是正值，也可能是负值，因为年末存货价值可能大于也可能小于年初存货。企业存货之所以被视为投资，是因为它能产生收入。从国民经济统计的角度看，生产出来但没有卖出去的产品只能作为企业的存货投资处理，这样是从生产角度统计的GDP和从支出角度统计的GDP相一致。</p>
<p>计入GDP中的投资是指总投资，即重置投资与净投资之和，重置投资也就是折旧。</p>
<p>投资和消费的划分不是绝对的，具体的分类则取决于实际统计中的规定。</p>
<p>3.政府购买（用字母G来表示），是指各级政府购买物品和劳务的支出，它包括政府购买军火、军队和警察的服务、政府机关办公用品与办公设施、举办诸如道路等公共工程、开办学校等方面的支出。政府支付给政府雇员的工资也属于政府购买。政府购买是一种实质性的支出，表现出商品、劳务与货币的双向运动，直接形成社会需求，成为国内生产总值的组成部分。政府购买只是政府支出的一部分，政府支出的另一部分如政府转移支付、公债利息等都不计入GDP。政府转移支付是政府不以取得该年生产出来的商品与劳务的作为报偿的支出，包括政府在社会福利、社会保险、失业救济、贫困补助、老年保障、卫生保健、对农业的补贴等方面的支出。政府转移支付是政府通过其职能将收入在不同的社会成员间进行转移和重新分配，将一部分人的收入转移到另一部分人手中，其实质是一种财富的再分配。有政府转移支付发生时，即政府付出这些支出时，并不相应得到什么商品与劳务，政府转移支付是一种货币性支出，整个社会的总收入并没有发生改变。因此，政府转移支付不计入国内生产总值中。</p>
<p>4.净出口（用字母X-M表示，X表示出口，M表示进口）是指进出口的差额。进口应从本国总购买中减去，因为进口表示收入流到国外，同时，也不是用于购买本国产品的支出；出口则应加进本国总购买量之中，因为出口表示收入从外国流入，是用于购买本国产品的支出，因此，净出口应计入总支出。净出口可能是正值，也可能是负值。</p>
<p>把上述四个项目加起来，就是用支出法计算GDP的公式：</p>
<p>GDP = C + I + G +（X-M）</p>
<p>在中国的统计实践中，支出法计算的是国内生产总值划分为最终消费、资本形成总额和货物和服务的净出口总额，它反映了本期生产的国内生产总值的使用及构成。</p>
<p>最终消费分为居民消费和政府消费。居民消费除了直接以货币形式购买货物和服务的消费外，还包括以其他方式获得的货物和服务的消费支出，即所谓的虚拟消费支出。居民虚拟消费支出包括以下几种类型：单位以实物报酬及实物转移的形式提供给劳动者的货物和服务；金融机构提供的金融媒介服务；保险公司提供的保险服务。</p>
<p>通过支出法计算的GDP，我们可以计算出消费率和投资率。所谓消费率就是最终消费占GDP的比率，所谓投资率就是资本形成总额占GDP的比率。按照有关统计资料，近年来，中国的消费率出现了比较明显的下降趋势，2005年中国的消费率为52.1%，投资率为43.4%。同世界水平相比中国的消费率明显偏低。因此，当前和今后一段时期，宏观经济调控的一个重要内容就是要调整投资和消费的比例关系，扩大消费需求是扩大内需的重点。</p>
<h2 id="a-0706f63b">核算范围</h2>
<p>生产范围</p>
<p>GDP核算的生产范围包括以下三个部分：第一，生产者提供或准备提供给其他单位的货物和服务的生产；第二，生产者用于自身最终消费或资本形成的所有货物的自给性生产；第三，自有住房拥有者为自己最终消费提供的自有住房服务，以及付酬的自给性家庭服务生产。生产范围不包括不支付报酬的自给性家庭服务、没有单位控制的自然活动（如野生的、未经培育的森林、野果或野浆果的自然生长，公海中鱼类数量的自然增长）等。</p>
<p>地域范围</p>
<p>GDP核算范围原则上包含了位于中国经济领土范围内具有经济利益中心的所有常住单位的经济活动。本报告中的季度GDP数据是由国家统计局负责核算的全国数据，未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的地区生产总值数据。</p>
<h2 id="a-966c9564">核算单位</h2>
<p>GDP核算主要以法人单位作为核算单位，在核算中依据法人单位从事的主要活动将其划分到不同的行业，分别计算各个行业的增加值，再将各行业增加值汇总得到GDP。</p>
<h2 id="a-efdc22f3">计算过程</h2>
<p>国家统计局每年公布GDP数据计算需要经过以下几个过程：初步估计过程、初步核实过程和最终核实过程。初步估计过程一般在每年年终和次年年初进行。它得到的年度GDP数据只是一个初步数，这个数据有待于获得较充分的资料后进行核实。初步核实过程一般在次年的第二季度进行。初步核实所获得的GDP数据更准确些，但因仍缺少GDP核算所需要的许多重要资料，因此相应的数据尚需要进一步核实。最终核实过程一般在次年的第四季度进行。这时，GDP核算所需要的和所能搜集到的各种统计资料、会计决算资料和行政管理资料基本齐备。与前一个步骤相比，它运用了更全面、更细致的资料，所以这个GDP数据显得就更准确些。</p>
<p>此外，GDP数据还需要经过一个历史数据调整过程，即当发现或产生新的资料来源、新的分类法、更准确的核算方法或更合理的核算原则时，要进行历史数据调整，以使每年的GDP具有可比性，这是国际惯例。如美国在1929年至1999年之间就进行过11次历史数据调整。</p>
<p>总之，每个时段公布的GDP都有其特定阶段的含义和特定的价值，不能因为在不同时间公布的数据不同，而怀疑统计数据存在问题。当然，中国在GDP的计算体系上也有一些缺憾，例如中国长期采用的原产生于前苏联和东欧国家的统计核算体系，从实际情况看，不少地方已经滞后于时代的发展了。</p>
<p>【附注】：</p>
<p>1．一定时期强调的是该时期内“新”增加的最终产品和提供的劳务，往期的不算。例如二手车，二手房等都不算当年的国内生产总值；</p>
<p>2．中间产品可以认为是一种原材料产品，是用于生产最终产品用的，也就是说本年度内它生产出来后还要在该年度继续加工生产；如果它被摆到货价上直接销售，被消费者购买并直接用了，那另当别论，是特殊情况，计入总值，否则不能计入；</p>
<p>3．这是一个流量的概念，而非存量的概念，并非某年公布的数字就是从建国到该年的总额，这是错误的，它仅指该时期内新生产出来的东西；</p>
<p>4．市场价值意味的是用货币作为单位去统计形成的货币总额，因为商品种类太多，吨、个、件、台等等单位没法加总，所以用该年度的货币单位来统计并加总。所谓该年度的货币单位是指这些商品这一年的价格。</p>
<h2 id="a-03e1fdd2">质量评估</h2>
<p>对基础数据的评估</p>
<p>对于GDP核算所使用的各专业统计数据和行政记录数据，有关部门都会对其质量进行检验，确保数据合理反映经济发展实际情况。当GDP核算部门得到这些基础数据后，会再次对数据的完整性和准确性进行检验，确保这些数据符合GDP核算的概念和要求。 </p>
<p>对核算方法的评估</p>
<p>在GDP核算中，GDP核算部门会根据不断发展的中国经济实际情况，依据不断完善的国民经济核算标准，对中国的季度GDP核算方法进行修订，以确保核算方法的合理性。，正着手研究对《中国国民经济核算体系（2002）》进行修订。</p>
<p>对核算结果的评估</p>
<p>在得到季度GDP核算结果后，要对GDP各构成项目数据、GDP数据与相关专业、部门统计数据以及宏观数据的协调性进行检验，保证GDP数据和其他主要数据的相互协调和匹配。正在建立以国民经济核算为核心框架，对各专业和部门基础统计数据进行评估的制度。 </p>
<h2 id="a-7212c53d">数据修订</h2>
<p>修订的必要性</p>
<p>季度GDP初步核算对时效性要求很强，一般在季后15天左右公布，这时，GDP核算所需要的基础资料不能全部获得，因此季度GDP初步核算利用专业统计进度资料和相关指标推算得到。之后，随着可以获得的基础资料不断增加和完善，会利用更加完整的基础资料，例如，专业统计年报、行业财务资料和抽样调查资料以及财政决算资料对GDP数据进行修订，使其更加准确地反映经济发展实际情况。 </p>
<p>修订程序</p>
<p>按照《国家统计局关于我国季度国内生产总值核算和数据发布程序规定》，以及《关于我国GDP核算和数据发布制度的改革》的规定，中国季度GDP核算分为初步核算、初步核实和最终核实三个步骤。通常，年度GDP初步核实和最终核实后，要对季度数据进行修订，称为常规修订；在开展全国经济普查，发现对GDP数据有较大影响的新的基础资料，或计算方法及分类标准发生变化后而对年度GDP历史数据进行修订后，也要对季度GDP历史数据进行相应修订，称为全面修订。</p>
<p>修订方法</p>
<p>累计数据的修订</p>
<p>中国对季度GDP数据修订的方法是比例衔接法，即利用年度基准值与年内四个季度汇总数的差率调整季度数据的方法。比例衔接法的基本做法是：首先对国民经济各行业现价和不变价增加值分别进行衔接，GDP、三次产业增加值是衔接后的行业增加值的汇总。即，衔接后的农林牧渔业季度现价增加值为第一产业季度现价增加值；将衔接后的工业和建筑业季度现价增加值加总，得到衔接后的第二产业现价增加值；将衔接后的第三产业各行业现价增加值加总，得到衔接后的第三产业现价增加值；将衔接后的三次产业现价增加值加总，得到衔接后的季度现价GDP。不变价GDP和不变价三次产业增加值的衔接方法与现价相同。</p>
<p>环比数据的修订</p>
<p>由于季节调整的对象是时间序列数据，因此，当时间序列中任何一个季度数据发生变化时，都会影响季节调整的结果；在时间序列中加入最新的一个季度的数据，也会使以前季度的环比数据或多或少地发生变化，这是模型自动修正的结果。根据季节调整原理，一般情况下，离最新数据时间较近的时期，数据受影响较大；离最新数据时间较远的时期，数据受影响较小。为便于用户使用，在发布当期环比数据的同时，会通过国家统计局网站发布修订后的以前季度的环比数据。</p>
<h2 id="a-00420426">核算频率</h2>
<p>核算频率为季度，中国从1992年1季度开始核算季度GDP。季度核算采取累计核算方式，即分别计算各年1季度，1-2季度，1-3季度和1-4季度的GDP数据。</p>
<p>从2011年1季度开始，国家统计局正式对外发布各季GDP环比增长速度。</p>
<p>保密性</p>
<p>依照《中华人民共和国统计法》第一章第九条的规定，统计机构和统计人员对在统计工作中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息，应当予以保密。</p>
<p>国民经济核算人员在进行GDP核算时对所使用的未经公开的专业统计数据和行政记录数据严格保密，在GDP核算数据发布前对当期GDP数据也严格保密。</p>
<p>用户需求</p>
<p>季度GDP数据的国内用户主要是政府部门、研究机构、大学、行业协会、媒体以及社会公众。此外，国家统计局定期向联合国、国际货币基金组织、经济合作与发展组织、亚洲开发银行等国际组织提供中国季度GDP数据。</p>
<h1>中国情况</h1>
<h2 id="a-4e25a752">核算历史</h2>
<p>上世纪80年代初，中国开始研究联合国国民经济体系的国内生产总值（GDP）指标。中国于1985年开始建立GDP核算制度。1993年中国正式取消国民收入核算，GDP成为国民经济核算的核心指标。</p>
<p>2003年国家统计局宣布中国将改进GDP核算与数据发布制度，取消容易引起误解的预计数，建立定期修正和调整GDP数据的机制，在发布GDP数据的同时发布相关的重要数据，必要时还将公布核算方法。这是中国提高GDP数据的准确性和透明度，向国际通行办法迈进的重要一步。</p>
<p>2014年国家统计局将积极稳妥的推进国家统一核算地区生产总值，深化固定资产投资统计，加快改进能耗统计进一步完善社会消费品零售统计，同时将精心组织实施第三次全国经济普查认真做好普查登记。尽快制定经济核算图，指定全国统一的核算办法，为2015年正式实施全国统一的核算GDP来打下一个基础。此举将有效消除近10年来各省GDP总和与国家统计局核算的全国GDP存在较大出入的情况。</p>
<p>2015年4月15日，初步核算，一季度国内生产总值140667亿元，按可比价格计算，同比2014年增长7.0%。分产业看，第一产业增加值7770亿元，同比2014年增长3.2%；第二产业增加值60292亿元，增长6.4%；第三产业增加值72605亿元，增长7.9%。从环比看，一季度国内生产总值增长1.3%。2015年三季度GDP，10月19日在10点发布，首次采用新核算方式。公布的数据显示，中国三季度GDP同比增幅为6.9%，为2009年1季度来最低水平。</p>
<p>2016年3月5日，李克强在第十二届全国人民代表大会第四次会议作政府工作报告。报告2015年国内生产总值达到67.7万亿元，增长6.9%，在世界主要经济体中位居前列。 </p>
<p>2016年4月15日，初步核算，一季度国内生产总值158526亿元，按可比价格计算，同比增长6.7%。分产业看，第一产业增加值8803亿元，同比增长2.9%；第二产业增加值59510亿元，增长5.8%；第三产业增加值90214亿元，增长7.6%。以2015年价格计算，2016年一季度GDP增量为9851亿元，比上年同期多增222亿元。</p>
<p>2017年，GDP现价总量为820754亿元，比初步核算数减少了6367亿元；按不变价格计算，比上年增长6.8%，比初步核算数下降0.1个百分点 。</p>
<p>2019年11月22日，国家统计局发布了《国家统计局关于修订2018年国内生产总值数据的公告》。修订后主要结果为：2018年国内生产总值为919281亿元，比初步核算数增加18972亿元，增幅为2.1%。修订后的第一产业增加值为64745亿元，比重为7.0%；第二产业增加值为364835亿元，比重为39.7%；第三产业增加值为489701亿元，比重为53.3%。</p>
<p>2019年11月29日，国家金融与发展实验室理事长李扬在2019中国金融年度论坛暨金融市场峰会上表示，中国2019年GDP预计增长6.1%，2020年GDP预计增长5.8%。</p>
<p>2020年1月17日，国家统计局发布数据，初步核算，2019年中国国内生产总值990865亿元，按可比价格计算，比上年增长6.1%，符合6%至6.5%的预期目标。分季度看，一季度同比增长6.4%，二季度增长6.2%，三季度增长6.0%，四季度增长6.0%。</p>
<p>2020年4月17日，国新办就2020年一季度国民经济运行情况举行新闻发布会。国家统计局新闻发言人毛盛勇介绍，初步核算，一季度国内生产总值206504亿元，按可比价格计算，同比下降6.8%  。</p>
<p>2020年5月， 在十三届全国人大三次会议开幕会后的首场“部长通道”上， 政府工作报告提到经济量化指标，2020年不设GDP增长目标。</p>
<p>2020年12月，国家统计局对2019年GDP数据进行了最终核实，主要结果如下：经最终核实，2019年，GDP现价总量为986515亿元，比初步核算数减少了4350亿元；按不变价格计算，比上年增长6.0%，比初步核算数下降0.1个百分点。  </p>
<p>2021年12月17日，国家统计局公告，经最终核实，2020年，GDP现价总量为1013567亿元，比初步核算数减少了2419亿元。按不变价格计算，比上年增长2.2%，比初步核算数下降0.1个百分点。</p>
<p>2022年1月，初步核算，全年国内生产总值1143670亿元，按不变价格计算，比上年增长8.1%，两年平均增长5.1%。分季度看，一季度同比增长18.3%，二季度增长7.9%，三季度增长4.9%，四季度增长4.0%。分产业看，第一产业增加值83086亿元，比上年增长7.1%；第二产业增加值450904亿元，增长8.2%；第三产业增加值609680亿元，增长8.2%。 </p>
<p>2022年1月17日，2021年中国经济年报出炉。2021年，我国人均GDP达到80976元，按年平均汇率折算，达12551美元，突破了1.2万美元。 2021年广东地区生产总值124369.67亿元，同比增长8.0%</p>
<h2 id="a-f047e701">数据发布</h2>
<p>季度GDP初步核算数一般于季后15天左右完成；季度GDP初步核实数在年度GDP初步核实数发布后45天内完成；季度GDP最终核实数在年度GDP最终核实数发布后45天内完成。对于主要统计指标的发布，国家统计局会在年初发布的《经济统计信息发布日程表》中说明发布日期，GDP数据将按时规定日程发布。</p>
<p>2017年国内生产总值827122亿元，按可比价格计算，比上年增长6.9%。分季度看，一季度同比增长6.9%，二季度增长6.9%，三季度增长6.8%，四季度增长6.8%。分产业看，第一产业增加值65468亿元，比上年增长3.9%；第二产业增加值334623亿元，增长6.1%；第三产业增加值427032亿元，增长8.0%。总的来看，2017年国民经济延续了稳中有进、稳中向好的发展态势，整体形势好于预期，决胜全面小康迈出坚实步伐。</p>
<p>2017年，GDP现价总量为820754亿元，比初步核算数减少了6367亿元；按不变价格计算，比上年增长6.8%，比初步核算数下降0.1个百分点。</p>
<h2 id="a-58582ce5">近年数据</h2>
</p>
<table style="width:749px">
<caption>近年数据</caption>
<colgroup>
<col width="68" />
<col width="158" />
<col width="127" />
<col width="132" />
<col width="127" />
<col width="137" /></colgroup>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>年份</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>国内生产总值（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>第一产业（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>第二产业（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>第三产业（亿元）</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>人均国内生产总值 （元）</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2016</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>744127</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>63671</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>296236</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>384221</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>53980</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2017</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>827122</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>65468</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>334623</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>427032</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>59660</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2018</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>919281</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>64745</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>364835</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>489701</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>64644</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2020</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>1015986</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>77754</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>384255</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>553977</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>2021</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
<p>1143670</p>
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
</td>
<td colspan="1" rowspan="1" style="border-left:1px solid #000000;border-right:1px solid #000000;border-bottom:1px solid #000000;border-top:1px solid #000000;padding-left:7px;padding-right:7px">
</td>
</tr>
</table>
<p>注：1.1980年以后国民总收入（原称国民生产总值）与国内生产总值的差额为国外净要素收入</p>
<p>2.2012年为初步核实数据（以下相关表同） </p>
<p>2015年，全年国内生产总值676708亿元，按可比价格计算，比上年增长6.9% ，2015年GDP增速为25年新低。 </p>
<p>截至2016年1月27日，全国31省区已全部公布2015年经济数据，盘踞“地区经济总盘”榜单前三名的依然是广东、江苏、山东，其中广东、江苏两省GDP总量首次迈入7万亿大关。2015年GDP总量迈入“万亿俱乐部”的共25地，31省区中GDP增速超7%的共23地。值得注意的是辽宁以增速3%垫底，且创下23年以来的最低值。</p>
<p>2016年4月15日，国家统计局公布，初步核算，2016年一季度国内生产总值158526亿元，按可比价格计算，同比增长6.7%。分产业看，第一产业增加值8803亿元，同比增长2.9%，第二产业增加值59510亿元，增长5.8%；第三产业增加值90214亿元，增长7.6%。以2015年价格计算，2016年一季度GDP增量为9851亿元，比上年同期多增222亿元。</p>
<p>2016年10月19日，中国第三季度GDP同比增长6.7%。</p>
<p>2017年1月20日，国家统计局公布2016年多项宏观经济数据。数据显示，2016年中国GDP增速6.7%，经济总量突破70万亿人民币。IMF发布新一期报告显示，中国经济增速超越印度重回全球第一。初步核算，全年国内生产总值744127亿元，按可比价格计算，比上年增长6.7%。分季度看，一季度同比增长6.7%，二季度增长6.7%，三季度增长6.7%，四季度增长6.8%。分产业看，第一产业增加值63671亿元，比上年增长3.3%；第二产业增加值296236亿元，增长6.1%；第三产业增加值384221亿元，增长7.8%。 </p>
<p>根据中华人民共和国国家统计局初步核算，2016年全年国内生产总值为744127亿元，比上年增长6.7%.其中，第一产业增加值63671亿元，增长3.3%；第二产业增加值296236亿元，增长6.1%；第三产业增加值384221亿元，增长7.8%。第一产业增加值占国内生产总值的比重为8.6%，第二产业增加值比重为39.8%，第三产业增加值比重为51.6%，比上年提高1.4个百分点。全年人均国内生产总值53980元，比上年增长6.1%。</p>
<p>2017年4月17日，国家统计局初步核算，2017年一季度国内生产总值180683亿元，按可比价格计算，同比增长6.9%。分产业看，第一产业增加值8654亿元，同比增长3.0%；第二产业增加值70005亿元，增长6.4%；第三产业增加值102024亿元，增长7.7%。从环比看，一季度国内生产总值增长1.3%。</p>
<p>2018年1月5日，国家统计局发布公告，经最终核实，2016年，中国国内生产总值现价总量为743585亿元；按不变价格计算，比上年增长6.7%。</p>
<p>2020年1月17日，国家统计局发布数据，初步核算，2019年中国国内生产总值990865亿元，按可比价格计算，比上年增长6.1%，符合6%至6.5%的预期目标。分季度看，一季度同比增长6.4%，二季度增长6.2%，三季度增长6.0%，四季度增长6.0%。 </p>
<p>2021年1月18日，国家统计局发布数据，2020年，中国国内生产总值（GDP）首次突破100万亿元大关  。初步核算，2020年国内生产总值1015986亿元，按可比价格计算，比上年增长2.3%。分季度看，一季度同比下降6.8%，二季度增长3.2%，三季度增长4.9%，四季度增长6.5%。分产业看，第一产业增加值77754亿元，比上年增长3.0%；第二产业增加值384255亿元，增长2.6%；第三产业增加值553977亿元，增长2.1%。4月16日，国家统计局发布数据，初步核算，一季度国内生产总值249310亿元， 同比上涨18.3%， 环比上涨0.6%， 相比2019年上涨10.3%，两年平均增长5.0%，实现稳健开局。 </p>
<p>2021年10月18日，国家统计局发布数据，初步核算，2021年前三季度中国国内生产总值823131亿元，同比增长9.8%，两年平均增长5.2%，其中三季度同比增长4.9%，两年平均增长4.9%。受疫情、汛情、基数等多重影响，三季度中国经济增速有所放缓，但从累计看仍稳定在合理区间，彰显出韧性和活力。</p>
<p>2021年12月，国家统计局公布，经最终核实，2020年，GDP现价总量为1013567亿元，比初步核算数减少了2419亿元；按不变价格计算，比上年增长2.2%，比初步核算数下降0.1个百分点。</p>
<p>2022年1月，国家发展和改革委员会副主任兼国家统计局局长宁吉喆表示，2021年我国GDP将连续第二年超过100万亿元人民币，占世界比重将进一步上升，人均GDP连续第三年超过1万亿美元，全面建成小康社会成色十足。</p>
<p>2022年1月17日，国家统计局发布数据，初步核算，2021年中国国内生产总值1143670亿元，按不变价计算，比上年增长8.1%，两年平均增长5.1%。</p>
<p>分季度看，一季度同比增长18.3%，二季度增长7.9%，三季度增长4.9%，四季度增长4.0%。分产业看，第一产业增加值83086亿元，比上年增长7.1%；第二产业增加值450904亿元，增长8.2%；第三产业增加值609680亿元，增长8.2%。</p>
<p>2019年上半年GDP排名</p>
<p>上海、北京、天津、重庆</p>
<p>山东：青岛、济南、烟台、潍坊、淄博、济宁、临沂、泰安、东营、威海、德州、聊城、菏泽、滨州、枣庄</p>
<p>江苏：苏州、南京、无锡、南通、常州、徐州、盐城、扬州、泰州、镇江、淮安、连云港、宿迁</p>
<p>广东：深圳、广州、佛山、东莞、惠州、中山、茂名、珠海、湛江、江门、汕头</p>
<p>浙江：杭州、宁波、温州、绍兴、嘉兴、台州、金华、湖州</p>
<p>河南：郑州、洛阳、南阳、许昌、周口、新乡、信阳</p>
<p>河北：唐山、石家庄、沧州、邯郸、保定、廊坊</p>
<p>湖南：长沙、岳阳、常德、衡阳、株洲</p>
<p>福建：泉州、福州、厦门、漳州</p>
<p>湖北：武汉、宜昌、襄阳</p>
<p>江西：南昌、赣州、九江</p>
<p>内蒙古：鄂尔多斯、呼和浩特、包头</p>
<p>陕西：西安、榆林</p>
<p>安徽：合肥、芜湖</p>
<p>辽宁：大连、沈阳</p>
<p>黑龙江：哈尔滨、大庆</p>
<p>广西：南宁、柳州</p>
<p>贵州：贵阳、遵义</p>
<p>四川：成都</p>
<p>吉林：长春</p>
<p>云南：昆明</p>
<p>山西：太原</p>
<p>新疆：乌鲁木齐</p>
<p>甘肃：兰州</p>
<h1>统计发布</h1>
<p>2020年4月17日，国新办就2020年一季度国民经济运行情况举行新闻发布会。国家统计局新闻发言人毛盛勇介绍，初步核算，一季度国内生产总值206504亿元，按可比价格计算，同比下降6.8% 。</p>
<p>2020年5月， 在十三届全国人大三次会议开幕会后的首场“部长通道”上， 政府工作报告提到经济量化指标，2020年不设GDP增长目标。</p>
<p>2020年12月，根据国家统计局统计年报、财政部财政决算和有关部门年度财务资料等，国家统计局对2019年GDP数据进行了最终核实，主要结果如下：经最终核实，2019年，GDP现价总量为986515亿元，比初步核算数减少了4350亿元；按不变价格计算，比上年增长6.0%，比初步核算数下降0.1个百分点。 </p>
<p>2021年7月15日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，国家统计局新闻发言人、国民经济综合统计司司长刘爱华介绍2021年上半年国民经济运行情况。经初步核算，上半年国内生产总值532167亿元，按可比价格计算，同比增长12.7%。</p>
<p>2021年10月18日，国家统计局通报，初步核算，2021年前三季度国内生产总值823131亿元，按可比价格计算，同比增长9.8%，两年平均增长5.2%，比上半年两年平均增速回落0.1个百分点。分季度看，一季度同比增长18.3%，两年平均增长5.0%；二季度同比增长7.9%，两年平均增长5.5%；三季度同比增长4.9%，两年平均增长4.9%。分产业看，前三季度第一产业增加值51430亿元，同比增长7.4%，两年平均增长4.8%；第二产业增加值320940亿元，同比增长10.6%，两年平均增长5.7%；第三产业增加值450761亿元，同比增长9.5%，两年平均增长4.9%。从环比看，三季度国内生产总值增长0.2%。</p>
<p>2021年11月1日，郑州市统计局在其官网公布9月郑州市主要经济指标，数据显示，前9月郑州生产总值为9328.49亿元，比上年同期增长7.0％；地方财政总收入为1529.09亿元，同比增长0.3％；金融机构存款余额为26476.77亿元，金融机构贷款余额31134.47亿元。</p>
<p>发展态势</p>
<p>经济运行发展态势稳中有进，结构调整深入推进，新兴动能加快积聚，一些主要指标出现积极变化，国民经济开局良好。</p>
<p>一、农业生产形势平稳；</p>
<p>二、工业生产缓中趋稳；</p>
<p>三、固定资产投资增速稳中有升；</p>
<p>四、市场销售稳定增长；</p>
<p>五、进出口总额下降；</p>
<p>六、居民消费价格温和上涨；</p>
<p>七、居民收入增长平稳；</p>
<p>八、结构调整步伐加快。但我国正处在转型升级、动能转换的关键阶段，结构调整阵痛仍在持续，下行压力不容忽视。</p>
<h1>气候变化与GDP</h1>
<p>国际货币基金组织、剑桥大学和南加州大学的研究人员，在预测气温异常对全球人均GDP的长期影响时发现，到2100年的时候，气候变化不仅可能使美国经济萎缩10.5%，也会让欧盟的实际收入下降4.6%。</p>
<p>气候变化可能对一国经济产生负面影响的一些方式：</p>
<p>一、炎热天气导致地表水和地下水供应减少，曾经肥沃的地区的农作物减产。</p>
<p>二、极端天气相关事件造成的损失不断增加-从美国的野火增加到日本洪水的袭击-威胁到保险业的破产。</p>
<p>三、极端高温使城市电网超负荷运行，迫使电力公司花费数百万美元对能源基础设施进行大修。</p>
<p>四、由于气候变化而变得更强的飓风摧毁道路和公共财产，这些财产和重建工作必须由纳税人承担巨额费用。</p>
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