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你的城市复工了吗?

作者: 城市园林绿化 发布时间: 2020年04月28日 02:39:16

很多朋友都希望我们能分析下此次疫情对经济的影响,我们也看到很多机构都用各种方法做出了很多预测。在这种情况下,我们是不主张悲观唱衰或者盲目自信的各种预测的,还是从数据角度对现象进行一些基本的分析和挖掘吧。
现阶段,大家最关心的除了疫情、剩下的就是复工了。
那么,你的城市复工了吗?
首先,复工是由各地方政府来精准施策的,不少城市还需要有企业进行复工申请和批示,而这些数据我们暂时不能获取,因此,我们换了一个思路,即是利用百度地图数据计算出各个城市内部的人流活力恢复情况,近似地代表各个城市线下复工率大体状况,因此,我们就有了一下这个公式:

(说明:数据来源为百度地图。复工率指数不等于真实复工率,但可以近似代表线下复工率大体的程度。) 

(说明:数据来源为百度地图。复工率指数不等于真实复工率,但可以近似代表线下复工率大体的程度。) 

(图中蓝色越深,复工率指数越低)

(图中蓝色越深,复工率指数越低)

从第一周的情况来看,全国平均线下复工率指数约42%,而相比之下,2019年春节后同期复工率指则超过90%,不到去年的一半。
而分区域来看,江浙沪、湖北、河南、新疆、黑龙江、成渝的线下复工率指数都低于全国水平,不足40%,而在云南、湖南、贵州、西藏等地的复工率指数较高,在70%左右,但同样不及去年同期水平。

再来看20个样本城市(选取了一二三线部分有代表性的城市)的线下复工率指数:

你的城市复工了吗?

可以看到,绝大多数样本城市的线下复工率指数低于全国平均水平;一线城市中,北上广不足40%,深圳更是只有20%出头。
当然,城市间的复工率指数差异除了受疫情程度不同影响外,城市间产业结构、外来劳动力依赖度等因素都会对复工率产生影响(比如建筑业复工期远远晚于服务业,那么建筑业占比高的城市自然复工率就比服务业占比高的城市低)。
为了排除这一因素,我们再用每个城市的今年和去年做同期复工率比较,因此就有以下这个公式:

(数据来源:百度地图)

(数据来源:百度地图)

把结果落在地图上:

(图中绿色越深,相对复工指数越高)

(图中绿色越深,相对复工指数越高)

这张图乍看之下似乎规律并不明显。但如果我们把这张图与下面这张“病例浓度图”(新冠肺炎确诊人数/常住人口数)进行比较,将会发现二者有很强的空间互斥性。

(数据来源:各地卫健委网站。图中红色越深,病例浓度越高)

(数据来源:各地卫健委网站。图中红色越深,病例浓度越高)

简单地说,病例浓度越高的地区,相对复工程度越低;病例浓度越低的地区,相对复工程度越高。
这个结论基本符合常识认知。那么我们就可以进一步来分析下一个问题:
现阶段复工率仍然很低(尤其是发达地区城市),是因为外来劳动力还没有回到其所在城市吗?
这里,我们可以继续利用百度地图数据,比较一下2020年春季前后三周的人口迁入迁出变化,以近似地代表每个城市缺工的大体情况,于是就有了以下公式:

(说明:数据来源为百度地图。缺工规模指数不等于实际缺工规模,但可以近似代表大体缺工的规模程度。)

(说明:数据来源为百度地图。缺工规模指数不等于实际缺工规模,但可以近似代表大体缺工的规模程度。)

(图中红色越深,缺工规模指数越大)

(图中红色越深,缺工规模指数越大)

上图中,京津冀、长三角核心区、珠三角和许多省会城市都呈现深红色,这意味着比较严重的缺工。
再来看看样本城市的缺工情况:

你的城市复工了吗?

可以看到,缺工规模最大的四个城市正好是四个一线城市;其中,对外来劳动力依赖程度较高的广深更是严重的地区。
但是,城市规模的差异性可能影响就业规模,进而对缺工规模造成影响,为了消除这一差异,我们把每个城市的常住人口数引入进来,进一步说明缺工的严重程度:

(说明:数据来源为百度地图。缺工率指数不等于实际缺工率,但可以近似代表每个城市单位人口规模下的缺工情况。)

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