从统计学的发展趋势谈统计教育的改革 摘要：要培养出新型的21世纪的人才，统计教育必须高瞻远瞩。本文从统计学的发展趋势谈了统计教育急需改革的几个方面。 关键词: 统计学； 发展趋势； 统计教育改革 随着国家创新体系的建立，统计创新工程已经提上议事日程，统计创新包括两个方面，一是统计实践的创新；二是统计教育的创新。创新的基础在于教育，没有统计教育的创新，就谈不上统计实践的创新。准确把握统计学的发展方向与发展形势，培养适应新世纪社会经济发展需要的人才，是统计教育工作者必须面对的问题，本文从统计学的基本发展趋势谈一谈统计教育急需改革的几个方面。 一、统计学的基本发展趋势 纵观统计学的发展状况，与整个科学的发展趋势相似，统计学也在走与其他科学结合交融的发展道路。归纳起来，有两个基本结合趋势。 （一）统计学与实质性学科结合的趋势 统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。但作为一种工具，它必须有其用武之地。否则，统计方法就成为无源之水，无用之器。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。并且，从统计方法的形成历史看，现代统计方法基本上来自于一些实质性学科的研究活动，例如，最小平方法与正态分布理论源于天文观察误差分析，相关与回归源于生物学研究，主成分分析与因子分析源于教育学与心理学的研究。抽样调查方法源于政府统计调查资料的搜集。历史上一些著名的统计学家同时也是生物学家或经济学家等。同时，有不少生物学家、天文学家、经济学家、社会学家、人口学家、教育学家等都在从事统计理论与方法的研究。他们在应用过程中对统计方法进行创新与改进。另外，从学科体系看，统计学与实质性学科之间的关系绝对不是并列的，而是相交的，如果将实质性学科看作是纵向的学科，那么统计学就是一门横向的学科，统计方法与相应的实质性学科相结合，才产生了相应的统计学分支，如统计学与经济学相结合产生了经济统计，与教育学相结合产生了教育统计，与生物学相结合产生了生物统计等，而这些分支学科都具有"双重"属性：一方面是统计学的分支，另一方面也是相应实质性学科的分支，所以经济统计学、经济计量学不仅属于统计学，同时属于经济学，生物统计学不仅是统计学的分支，也是生物学的分支等。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善与发展的。因此，统计学与各门实质性学科的紧密结合，不仅是历史的传统更是统计学发展的必然模式。实质性学科为统计学的应用提供了基地，为统计学的发展提供了契机。21世纪的统计学依然会采取这种发展模式，且更加注重应用研究。 这个趋势说明：统计方法的学习必须与具体的实质性学科知识学习相结合。必须以实质性学科为依据，因此，财经类统计专业的学生必须学好有关经济类与管理类的课程，只有这样，所学的统计方法才有用武之地。统计的工具属性才能够得以充分体现。 （二）统计学与计算机科学结合的趋势 纵观统计数据处理手段发展历史，经历了手工、机械、机电、电子等数个阶段，数据处理手段的每一次飞跃，都给统计实践带来革命性的发展。上个世纪40年代第一台电子计算机的诞生，给统计学方法的广泛应用创造了条件。20年代发展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，那些计算繁杂的统计方法的推广与应用，由于相应统计软件的开发与商品化而变得更加方便与迅速，非统计专业的理论工作者可以直接凭借商品化统计分析软件来处理各类现实问题的多变量数据分析，而无需对有关统计方法的复杂理论背景进行研究。计算机运行能力的提高，使得大规模统计调查数据的处理更加准确、充分与快捷。目前企业经营管理中建立的决策支持系统（DSS）更加离不开统计模型。最近国外兴起的数据挖掘（Datamining,又译"数据掏金"）技术更是计算机专家与统计学家共同关注的领域。随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一系列问题：信息过量，难以消化；信息真假，难以辨识；信息安全，难以保证；信息形式不一致，难以统一处理；于是人们开始提出一个新的口号"要学会抛弃信息"。人们考虑"如何才能不被信息淹没，而是从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？"面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。虽然统计学家与计算机专家关心Datamining的视角不完全相同，但可以说，Datamining与DSS一样，使得统计方法与计算机技术的结合达到了一个更高的层次。 因此，统计学越来越离不开计算机技术，而计算机技术应用的深入，也同样离不开统计方法的发展与完善。这个趋势说明：充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。所以，对于财经类统计专业的学生来说，一方面要学好统计方法，但另一方面更加要学会利用商品化统计软件包解决实践中的统计数量分析问题，学好计算机信息系统开发的基本思想与基本程序设计，能够将具体单位的统计模型通过编程来实现，以建立起统计决策支持系统。 所以统计与实质性学科相结合，与计算机、与信息相结合，这是发展的趋势。了解这一点，再来看我们目前教育中的问题就更加明显了，所以一些课程要改革，教学方式也要改革。以下谈一谈统计教育需要改革的几个方面。采纳哦
摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整 Distribution of Small Sample DW Statistic Zhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2 ( Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071) ( Management School, Tianjin University, Tianjin 300072) Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares Keywords: Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration 1．概述 八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。 本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。 在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。 本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。 2．DW统计量的极限分布 给定如下随机数据生成系统， yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1） xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2） 其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。 建立如下回归模型： yt = b0 + b1xt + wt （3） 当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量， （4） 因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有 DW Þ 即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。 3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析 当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。 以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。 由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。 首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一 DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。 见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。 表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果 类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量 1 90 95 99 10 22 18 45 81 28 62 50 74 DW(1,1) 20 11 28 49 80 75 39 68 61 30 09 90 04 39 51 29 07 73 40 06 77 88 16 41 25 06 10 50 05 59 71 98 33 20 16 31 10 18 73 02 38 98 53 73 59 20 09 02 21 59 56 34 22 61 DW(1,0) 30 06 70 83 18 38 24 27 43 40 04 54 66 91 30 19 25 68 50 04 45 54 71 24 15 12 84 DW(0,0) 10 31 75 97 24 02 57 00 17 40 72 41 53 70 00 31 03 06 注： DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值 DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。 在每个样本容量条件下各模拟1000次。 图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图 在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb 1、统计范围 GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。 规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。 除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。 GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。 2、公布频率 公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。 3、公布及时性 公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。 GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。 GDDS有关数据方面的内容及要求如下： GDDS的数据规范 A、综合框架 核心框架 范围、分类和分析框架 受鼓励的扩展 频率 及时性 国民帐户 编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表 年度 10-14个月 中央政府操作 编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。 广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。 年度 6-9个月 广义货币概览 编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。 月度 2-3个月 国际收支 编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。 国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义） 年度 6-9个月 GDDS的数据规范 B、数据类别和指标 数据类别 核心指标 受鼓励的总量及构成 频率 及时性 实际部门 国民帐户总量 国内生产总值（名义和实际） 国民总收入、资本形成、储蓄 年度（鼓励季度） 6-9个月 生产指数 制造业或工业 初级产品、农业或其他指标 视具体情况 月度 视具体情况 所有指标都为6周-3个月 价格指数 消费者价格指数 生产者价格指数 月度 1-2个月 劳动力市场指标 就业、失业，工资/收入，视具体情况 年度 6-9个月 财政部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 中央政府预算总量 收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种） 利息支付 季度 1个季度 中央政府债务 内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具） 政府担保债务 年度（鼓励季度） 1-2个季度 金融部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 广义货币和信贷总量 净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币 月度 1-3个月 中央银行总量 储备货币 月度 1-2个月 利率 短期和长期政府债券利率，政策可变利率 货币或银行间市场利率及一套存贷款利率 月度 高频率（如月度） 股票市场 股票价格指数，视具体情况 月度 对外部门 核心指标 受鼓励的指标 频率 及时性 国际收支总量 货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额 总体经济的外债和偿债数据，视具体情况 年度（十分鼓励季度） 6个月 国际储备 以美元标价的官方储备总额 与储备有关的负债 月度 1-4周 商品贸易 总进口和总出口 较长时间的主要商品的分类 月度 8周-3个月 汇率 即期汇率 每日 高频率（如月度） 社会-人口数据 核心指标 频率 人口 人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成 各国公布频率会各不相同；及时性 保健 每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率 也不尽相同 教育 成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率 贫困状况 获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数 二、公布数据的质量 GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。 统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。 与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不 四、公众获取 GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。 官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。
（1）联系工作实际选题要结合我国行政管理实践（特别是自身工作实际），提倡选择应用性较强的课题，特别鼓励结合当前社会实践亟待解决的实际问题进行研究。建议立足于本地甚至是本单位的工作进行选题。选题时可以考虑选些与自己工作有关的论题，将理论与实践紧密结合起来，使自己的实践工作经验上升为理论，或者以自己通过大学学习所掌握到的理论去分析和解决一些引起实际工作问题。（2）选题适当所谓选题要适当，就是指如何掌握好论题的广度与深度。选题要适当包括有两层意思：一是题目的大小要适当。题目的大小，也就是论题涉及内容的广度。确定题目的大小，要根据自己的写作能力而定。如果题目过大，为了论证好选题，需要组织的内容多，重点不易把握，论述难以深入，加上写作时间有限，最后会因力不胜任，难以完成，导致中途流产或者失败。相反，题目太小了，轻而易举，不费功夫，这样又往往反映不出学员通过几年大学阶段学习所掌握的知识水平，也失去从中锻炼和提高写作能力的机会，同时由于题目较小，难以展开论述，在字数上很难达到规定字数要求。此外，论文题目过小也不利于论文写作，结果为了凑字数，结尾部分东拼西凑，结构十分混乱。二题目的难易程度要适当。题目的难易程度，也就是论题涉及的深度。确定题目的难易，也要根据自己的写作能力而定，量力而为。题目难度过大，学员除了知识结构、时间和精力的限制外，资料搜集方面也有局限。这样，就会带来一些意想不到的困难，致使论文写了一半就写不下去了，中途要求另选题目。所以，在这个问题上的正确态度应该是：既不要脱离实际，好高骛远，去选一些自己不可能写好的论题；又不能贪图轻便，降低要求，去写一些随手可得的论题。（3）选题要新意所谓要有新意，就是要从自己已经掌握的理论知识出发，在研究前人研究成果的基础上，善于发现新问题，敢于提出前人没有提出过的，或者虽已提出来，但尚未得到定论或者未完全解决的问题。只要自己的论文观点正确鲜明，材料真实充分，论证深刻有力，也可能填补我国理论界对某些方面研究的空白，或者对以前有关学说的不足进行补充、深化和修正。这样，也就使论文具有新意，具有独创性。
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浅论我国城市贫困人口问题贫困是一个社会问题,还是一个贫困人口自身必须面对的个人问题?尽管存在着许多不同的看法,但大多数学者都认为,对于贫困的理解要在更大的社会系统背景中进行,而不是仅仅关注贫困人口这一亚文化群体。从某种程度上来说,贫困是一个经济匮乏的现实,但贫困的持续以及在其持续的过程中引发并连带的其他相关问题(如犯罪、受教育程度低下等)表明,改善贫困人口的物质生活条件并不足以减少所有与贫困相关的问题。当前,我国社会正处于转型期这一宏观背景中,对城市贫困人口问题的理解离不开这一背景。何谓“转型期”?在我国社会学学者的论述中,主要有三方面的理解:一是指体制转型,即从计划经济体制向市场经济体制的转变。二是指社会结构变动,持这一观点的学者认为,社会转型的主体是社会结构,它是指一种整体的和全面的结构状态过渡,而不仅仅是某些单项发展指标的实现。社会转型的具体内容包含结构转换、机制转轨、利益调整和观念转变。在社会转型时期,人们的行为方式、生活方式、价值体系都会发生明显的变化。三是指社会形态变迁,即指中国社会从传统社会向现代社会、从农业社会向工业社会、从封闭性社会向开放性社会的社会变迁和发展。当前我国社会转型具备以上涉及的所有情况。何谓“城市贫困人口”?国内具有代表性的定义认为,城市贫困人口产生于特定的社会背景中,主要表现为:部分社会成员由于缺乏必要的资源而在一定程度上被剥夺了正常获得生活资料和参与经济和社会活动的权利,并使他们的生活持续性地低于社会的常规生活标准[1]。文森特·帕里罗在《当代社会问题》一书中指出,公认的社会问题一般具备四个要素:第一,它们对个人或社会造成物质或精神损害;第二,它们触犯了社会里一些权力集团的价值观或准则;第三,它们持续很长时间;第四,由于处于不同社会地位的群体会作出不同评判,对它们的解决方案也往往多种多样,因而在如何解决的问题上难以达成一致[2](P6-13)。这四个要素可以简单归纳为四点:即对个人或社会的损害;对权力集团标准的触犯;持续性;过多的解决方案。本文将基于上述对我国目前处于社会转型期的理解,以及界定社会问题的四个要素来论述当前我国城市贫困人口问题。一、转型期与城市贫困人口新中国成立以前,城市贫困人口占城市总人口的比重不低于60%,城市贫困人口相当普遍。从新中国成立到20世纪80年代中后期,城市中基本上不存在贫困人口,存在的是与全国农村基本一致的“共同贫困”人口,全国人民都在“共同贫困”的状态下生活着,这从某种意义上意味着城市贫困人口面临的问题相当严重。进入改革开放以来,允许一部分人、一部分地区先富裕起来以带动全体人民共同富裕的政策号召,打破了“共同贫困”的局面,人们的生活水平有了很大的提高,出现了许多百万富翁,但随之也产生社会收入分配不均的问题,城市中贫困人口逐年上升[3]。随着改革开放的进一步扩展,社会转型和城市社会结构的急剧变迁,城市经济体制改革的不断深化,国有企业进行了全面的改组和调整,这使城市下岗职工迅速增加。在当前社会救济制度和失业保险尚未健全的条件下,相当一部分的失业和下岗人员在再就业之前就已经进入城市贫困人口的行列,同时,一些退休较早和仅依赖退休金生活的老年人也极易陷入贫困。除此以外,在社会转型这一特殊历史时期,城市中还存在着大量农民工,他们往往收入较少、缺乏社会保障,也容易成为城市中的贫困人口。根据官方统计,截止到2008年3月31日,中国城市贫困人口有2200万人,平均保障标准为每人每月173元人民币。中国社会科学院发表的研究报告则表明,城市贫困人口规模被低估了,实际数目约4600万人,占总城镇人口的8%,这个比例要高于农村[4]。城市贫困人口的扩大,不仅会导致城市贫困家庭生活困难,而且还会引发城市社会中的一系列其他相关问题。二、城市贫困人口问题对个人和社会的损害因贫困造成的后果,不仅对贫困人口本身有害,也对社会有害。首先,对于城市贫困人口自身及其家庭来说,贫困的现实对他们的健康、教育、就业、住房、家庭生活等各个方面都有着一定程度的损害。在商业化的城市社会中,贫困人口的购买力低下,这不仅会导致他们在物质生活方面困难,而且还会导致他们难以平等地享用城市教育、医疗及其他各方面的服务。城市贫困人口在这些方面的落后会使他们的文化素质和生理素质低于非贫困人口,从而间接地导致他们的社会阶层地位下降,同时,也导致“贫困代际传递”,使他们的下一代仍可能面临贫困的窘境。另外,随着社会经济的不断发展,大多数人的生活水平日益提高,而贫困人口却无法公平地像非贫困人口一样享受到社会经济发展带来的生活质量提高,从某种程度上来说,这是对贫困人口的一种社会排斥。其次,城市贫困人口问题的存在也对社会有着负面影响,表现在以下几方面:第一,城市贫困人口问题制约着国民经济的健康发展。城市贫困人口劳动力资源优势不能充分发挥,影响社会生产的增长,从而制约社会的供给水平;城市贫困人口群体由于经济条件匮乏,消费能力和水平都低下,从而制约消费需求的扩大。第二,城市贫困人口问题制约着城市化的发展。农民变为市民是城市化的必经之路,而日益增多的城市贫困人口极大地制约了我国城市化的进程。第三,城市贫困人口的增多以及贫困程度的加剧影响社会的稳定。城市贫困人口大多是由社会原因造成,社会保障在一定程度上解决了部分贫困人口的最低生存需求,但在健康、教育和社交方面,这些人口许多最起码的需求还是无法得到满足,而且还面临社会歧视、子女教育等精神和心理上的压力。现实生活中面临的这些问题和心理的不公平感可能会刺激他们发生越轨行为甚至犯罪,从而危害社会的安定与团结[3]。三、城市贫困人口问题对某些权力集团标准的触犯文森特·帕里罗在解释“对权力集团标准的触犯”这一要素时指出:“所有社会都包括若干个阶层或等级,它们有不同程度的权力和声望……然而更为通常的情况是以经济为基础划分的等级,统治阶层的划分主要是由人们的职业威望及财富累积所决定的。地位较高的人明显地拥有最多的权力和制定社会规程、决定政策以及推进社会活动的影响力。”[2](P7)在我国,情况却有所不同。职业威望及财富累积只能用来决定它们的拥有者在社会分层中的位置,而社会规程、政策等是由国家的政府部门根据最广大人民的意愿制定的。如果说我国的城市贫困人口触犯了某些权力集团的标准,那么,更多地意味着城市贫困人口问题给政府管理社会及调动社会发展带来一定的麻烦,以及政府为解决贫困问题进行收入再分配而引起“富人阶层”的不满,这在一定程度上便是城市贫困人口问题间接地触犯了“富人阶层”的利益。一方面,城市贫困人口的大量出现以及由此所引发的一系列其他社会问题制约着社会、经济等的顺利发展;另一方面,政府为解决贫困问题势必要实施针对贫困人口的社会保障、社会救济、医疗保险等,而用于这些措施的经济支出来源于国家税收,这样,城市贫困人口问题也就间接地触犯到税收对象(有一定收入的人)的利益。从这两方面来说,我国城市贫困人口问题也会触犯到社会中某些权力集团的价值观或准则。四、城市贫困人口问题的持续性在我国,虽然贫困问题早已存在,但城市贫困人口问题是在体制改革的过程中凸显出来的,主要是制度性贫困。从计划经济体制向市场经济体制转轨的过程中,过去相当长时期内形成的一整套就业、住房、教育、医疗以及退休等社会保障已失去了效用,而适应市场经济体制的社会保障体制正在逐步的健全中,在这种形势下,城市中原有体制下的获益者成为体制变革的利益受损者。那些教育水平相对较低、不具有劳动力技能的体力劳动者或接近退休年龄的没有一技之长的工人成为被劳动力市场首先抛弃的人,这些人的生活水平下降或直接步入贫困的行列。然而,在社会转型期,经济体制的变革将会是一个长期的过程,制度性的下岗与失业不是短期内能够解决的问题,随之,这部分城市贫困人口会长期存在。此外,随着转型期城市化进程的加快,农村贫困人口也逐渐向城市中蔓延。世界银行的Martin Ravallion (2001)分析表明,发展中国家在城市化过程中,贫困人口向城市集中的速度要快于城市化速度,结果造成了发展中国家的农村贫困快速地向城市移动[5]。城市化发展是中国社会转型不可避免的趋势,取缔户籍制度和城乡经济融合成为持续经济增长的内在要求,当大量农村人口和劳动力选择在城市定居生活之后,如果城市经济增长不能提供充足的就业机会,城市仍将他们排斥在城市福利政策和公共服务大门之外,这些庞大的边缘化人口就极易演变成脆弱的群体,加大城市贫困人口的数量。可见,在当前社会转型期的大背景中,城市贫困人口将会随着经济体制的转变和城市化的发展而持续地存在。五、对城市贫困人口问题的过多解决方案为解决我国城市贫困人口问题,政府实施了一系列的对策。例如,针对下岗职工的“两个确保”,即确保国有企业下岗职工基本生活,确保企业离退休人员养老金按时足额发放;针对全国城镇人口的最低生活保障制度;城市失业人员的免费再就业培训;城市社区公共服务以及城市扶贫小额信贷等。虽然这些措施的实施都取得了一定的成效,但没有最终消除城市贫困人口,一部分城市贫困人口“脱贫”以后不久就又“返贫”,城市贫困人口问题依然随着转型期社会的发展而存在,并演变出更多的城市社会问题。综合以上分析,在我国转型期的这一社会背景下,城市贫困人口不仅给自身及其家庭造成一定程度的损害,也给社会的良性运行带来不利影响,同时,城市贫困人口的存在在一定程度上也直接或间接地触犯到社会中其他一些阶层的利益和准则。不仅如此,城市贫困人口问题将会随着社会转型的长期性而在我国社会结构中持续很长一段时间。虽然我国针对贫困出台过非常多的解决办法,但是城市贫困人口问题仍未得到妥善的解决,因为城市贫困人口问题植根于我国社会转型这一社会背景中。由此可见,在我国社会转型时期,城市贫困人口问题是一个社会问题。
社会学论文涵盖的内容非常广泛，主要涉及人口学、人类心理学、社会心理学、社会统计学等领域，以社会保障制度、社会政策、社会制度的发展与沿革、人类与社会经济的相互影响等为研究对象，是人们对于社会科学研究的精髓。社会学论文运用辩证唯物主义的基本原理和方法来阐释社会学的范畴、基本理论体系，从社会整体的角度分析社会关系的各个层面、各种表征及其发展的规律。同时它也是研究社会经济协调发展、社会合理规划的主要手段，为社会决策、社会规划和社会管理提供科学的基础和依据。社会学论文的理论成果将直接效力于社会主义现代化建设，更有效地参与社会生活，为提高社会运作效率、建立健全社会保障机制以及社会的精神文明和物质文明建设做出巨大贡献。
人口普查,养殖业抽样看存活率等,含百分比的一些数据很多都用到了统计学思想和方法 额我感觉你百度篇文章吧,找篇科技论文也行的
2010年11月1日零时，我国将开展第六次全国人口普查。本次人口普查前后将历时3年，需要600多万名普查指导员和普查员。人口普查是指在国家统一规定的时间内，按照统一的方法、统一的项目、统一的调查表和统一的标准时点，对全国人口普遍地、逐户逐人地进行的一次性调查登记。人口普查工作包括对人口普查资料的搜集、数据汇总、资料评价、分析研究、编辑出版等全部过程，是当今世界各国广泛采用的搜集人口资料的一种最基本的科学方法，也是我国提供全国基本人口数据的主要来源。对于人口普查的意义，有人觉得这只是为了知道全国人口到底有多少而已，实际上远非如此。人口普查登记的项目很多，包括性别、年龄、民族、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社会保障、婚姻生育、死亡、住房情况等。它不仅可以调查出各省分别有多少人口、全国共有多少人口，而且可以调查出人口增长速度、性别构成、年龄构成、民族构成、各种受教育程度人口、人口迁移的主要方向，等等。分年龄的人口数可以告诉我们有多少孩子需要上学、有多少老人需要照顾，政府可以根据这些数据规划学校和老年人服务设施；人口就业的数据告诉我们哪一类人群就业有困难，政府可以有针对性地制定促进就业的政策等。我国各级财政每年都会划拨大量资金，用于修建学校、图书馆和其他公共建筑，建立公共交通系统，确定警察和消防部门的地点等，这些都要以人口分布的数据资料作为重要参考依据。
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所谓人口统计学特征就是指，如下一些指标：人口总数、性别、年龄、健康状况、职业、婚姻、文化水平、收入等。人口统计学是研究人口现象的数量特征及其关系、人口再生产过程及其模式以及人口发展趋势的一门科学。它包括从静态的、动态的和未来人口发展趋势这样三个方面去进行观察、研究人口现象的数量特征及其内在联系。一定地区一定时点条件下，人口的总量规模，人口性别结构，年龄结构，行业与职业结构，文化结构和民族结构等所显示的人口现象的数量特征，即谓之静态人口特征。拓展资料调查方法:1、人口统计资料搜集方法，包括人口普查、人口经常性统计、人口抽样调查和典型调查，以及其他搜集人口统计资料的方法。这些方法共同组成搜集人口统计资料的完整体系,它们是互相独立,又互相联系的。第二次世界大战后人口普查与人口经常性统计、人口普查与抽样调查、人口经常性统计与抽样调查都是互相结合使用的。2、人口统计资料的汇总与整理，有手工汇总和机器汇总两大类。人口统计学规定汇总、整理的原则和方法，对人口统计资料确定按性质和数量关系建立分类和分组体系，如城市人口分组、出生率死亡率分组、职业分类等等。
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这个简单呀，所谓人口统计学特征就是指，如下一些指标：人口总数性别年龄健康状况职业婚姻文化水平收入等等