谁是下一个“万亿之城”?******
中新网北京2月2日电题:谁是下一个“万亿之城”?
中新财经记者 李金磊
对于一座城市来说,GDP跻身“万亿之城”是城市经济实力的体现。
目前,中国有24座“GDP万亿之城”。2023年,“万亿俱乐部”有望继续扩容,两座城市极有可能晋级“万亿之城”,它们是谁?
资料图。张舰元 制图常州、烟台距离万亿仅一步之遥
虽然2022年GDP“万亿俱乐部”没有扩容,但在2023年,有两座城市有望拿到“万亿俱乐部”的门票,分别是江苏常州、山东烟台。
常州市统计局数据显示,2022年GDP迈上9000亿元新台阶,达9550.1亿元,比上年增长3.5%。
烟台市统计局数据显示,2022年GDP为9515.86亿元,同比增长5.1%。
常州、烟台2022年GDP均超过9500亿元,距离万亿大关只有一步之遥。新的一年,这两座城市也是铆足了劲,向“GDP万亿之城”全力冲刺。
常州市2023年政府工作报告指出,今年是冲刺“GDP万亿之城”的决胜之年。经过多年的发展积累,常州经济总量和规模即将完成历史性的一跃,站上新的更高台阶和起点。2023年GDP预期增长目标为5.5%。
站在万亿门槛前的常州,决心把打造新能源之都作为能级跃升、破圈突围的落笔点。数据显示,2022年常州新能源领域产值突破5000亿元,动力电池、新能源汽车、光伏三大产业同比增长96.5%、对全市规上工业产值增长贡献率达102.2%。
1月28日,兔年首个工作日,常州市委、市政府召开新能源之都建设推进大会,常州市委书记陈金虎表示,今年常州将满怀豪情迈进GDP万亿之城。新能源产业是我们锻造发展优势的“制胜之道”和“独门绝技”。
值得注意的是,目前江苏已经有苏州、南京、无锡、南通4座“GDP万亿之城”,如果今年常州GDP突破万亿,江苏将拥有5座“GDP万亿之城”,成为拥有万亿GDP城市最多的省份。
资料图。烟台港西港区。中新社发 郝光亮 摄而烟台在2023年政府工作报告中明确提出预期目标:2023年GDP增长5.5%以上,争取突破万亿元大关。
对于烟台来说,今年是实现GDP过万亿元目标的冲刺之年。烟台要求,推动各项工作在全省“保三争二奔第一”,昂首奋进万亿级城市行列,打造山东发展重要增长极。
抓项目建设、抓招商引资、抓工业生产、抓扩大消费,作为山东经济大市、工业大市的烟台,摆出了“起步就是冲刺、开局就是决战”的姿态。
1月28日,烟台发改委印发2023年市级重点项目名单,市级重点项目总量537个、总投资2.2万亿、年度计划投资2625亿元。
目前,山东已有济南和青岛两个万亿GDP城市,烟台有望成为第三个,这对于中国第三经济大省山东来说意义重大。
“万亿之城”还有哪些“后备军”?
从2022年GDP数据来看,唐山、徐州、大连、温州等城市GDP处于8000亿元的阵营,今年冲击“万亿之城”有一定难度,属于“第二梯队”。
其中,唐山2022年GDP为8900.7亿元,同比增长4.7%。徐州2022年GDP为8457.84亿元,同比增长3.2%。大连2022年GDP为8430.9亿元,同比增长4.0%。温州2022年GDP达8029.8亿元,首次突破8000亿元大关,同比增长3.7%。
图为夜间的重庆洪崖洞。 韩璐 摄“万亿之城”前五位次有变化
目前的24座“GDP万亿之城”分别为上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、武汉、成都、杭州、南京、青岛、无锡、长沙、宁波、郑州、佛山、福州、泉州、南通、合肥、西安、济南、东莞。
其中,18座位于南方,6座位于北方。
从时间顺序来看,2006年上海GDP率先超过万亿元,2008年北京GDP破万亿元,2010年广州GDP破万亿元,2011年深圳、天津、苏州、重庆4个城市GDP突破万亿元,2014年武汉、成都GDP超过万亿元,2015年杭州GDP超过万亿元,2016年南京和青岛GDP突破1万亿元,2017年无锡、长沙GDP破万亿元,2018年宁波、郑州GDP突破万亿元,2019年佛山GDP总量突破万亿元,2020年福州、泉州、南通、合肥、西安、济南GDP突破万亿元,2021年东莞GDP突破万亿元。
随着2022年GDP数据的公布,“GDP万亿之城”前五位次迎来变化。
其中,上海2022年GDP为44652.8亿元,北京为41610.9亿元,深圳为32387.68亿元,重庆为29129.03亿元,广州为28839亿元。重庆GDP超过广州,跻身GDP“第四城”。
在2023年政府工作报告中,重庆提出2023年GDP预期增长目标为“6%以上、争取实现更好的结果”。
将2023年GDP预期增长目标设定为“6%以上”的广州,近日在高质量发展大会上提出,以全年固定资产投资、社会消费品零售总额、外贸进出口总额“三个一万亿”支撑全市地区生产总值突破3万亿元、增长6%以上。(完)
你的隐私,大数据怎知道****** 作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授) 在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢? 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道! 甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧! 一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。 其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。 当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷! 不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。 因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。 《光明日报》( 2023年01月12日 16版) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |