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出版者:中国统计出版社

作者:国家统计局工业交通统计司

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2002-11

价格:98.00元

装帧:

isbn号码:9787503739521

丛书系列:

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中国工业经济统计年鉴2002：一窥二十一世纪初中国工业发展的宏观图景与微观细节 《中国工业经济统计年鉴2002》，作为记录新世纪之初中国工业经济运行状况的权威性统计资料汇编，其内容涵盖了极为广泛而深入的工业领域数据。它不仅仅是一本简单的数据罗列，更是那个特定历史时期中国工业化进程、结构调整、技术升级以及对外开放战略实施效果的翔实写照。 这部年鉴的核心价值在于其系统性、权威性和历史性。它汇集了国家统计局、各部委以及地方工业主管部门提供的第一手统计数据，力求全面、准确地反映2001年末至2002年间中国工业经济的整体面貌和各细分行业的具体发展态势。 一、 宏观经济环境与工业总体概览 年鉴的开篇通常会设置宏观指标，为读者勾勒出分析工业经济的时代背景。2002年，中国正处于加入世界贸易组织（WTO）后的关键过渡期，经济活力被极大地激发。 国民经济主要指标对比： 年鉴会详细列出2001年与2002年中国国内生产总值（GDP）、国民收入、固定资产投资、社会消费品零售总额等关键宏观数据的对比。读者可以清晰地看到，在入世效应和国内需求的拉动下，国民经济整体保持了高速增长的态势。 工业经济综合指标： 核心部分展示了全国工业企业的总产值、销售收入、利润总额、利税总额、资产总计、负债总计等关键财务指标的增长速度和结构变化。特别值得关注的是，年鉴会突出显示“国有企业改革”的阶段性成果，通过对比国有企业与其他类型企业（如集体、股份制、外商及港澳台投资企业）的产值占比和盈利能力，展示了所有制结构调整的深化。 能源与物耗： 在强调可持续发展的背景下，年鉴会提供能源生产总量（煤、油、天然气）、工业用电量，以及单位工业增加值的能耗变化。这些数据反映了当时中国在追求经济增长的同时，在资源利用效率方面所做的努力和面临的挑战。 二、 工业部门的结构与布局：从重工业到新兴产业的萌芽 《中国工业经济统计年鉴2002》对工业部门的划分极为精细，通常采用国民经济行业分类标准，涵盖了所有门类的工业生产活动。 三大产业的演变： 年鉴会细分轻工业、重工业和原材料工业的数据。在2002年前后，随着消费升级和基础设施建设的持续推进，部分重工业（如钢铁、有色金属、机械制造）的产能扩张仍在继续，但高技术含量、高附加值的轻工业部门（如电子信息、家用电器）的数据增长速度往往更为引人注目。 具体行业深入分析： 1. 能源工业： 电力、原煤、原油和天然气的生产、消费和库存数据，反映了国家能源安全战略的实施情况。尤其对于电力行业，其发电量与工业用电量的关系，是衡量工业生产活跃度的重要指标。 2. 原材料工业： 钢铁、化工、建材等基础原材料的产量、库存、出口量和价格波动，直接反映了国内投资和房地产市场的冷热程度。例如，钢材的粗钢冶炼能力与实际产量之间的关系，揭示了当时“超速”发展的趋势。 3. 装备制造业： 机械、电气设备制造等行业的数据，体现了中国工业“替代进口、迈向自制”的努力。汽车制造业（尽管当时规模尚小）的数据增长、机床的产量和技术水平的统计，是观察中国高端制造能力提升的关键窗口。 4. 消费品工业： 食品加工、纺织服装、家用电器等传统优势行业的产值、出口创汇额。纺织服装业彼时仍是中国外贸的主力军之一，其出口数据在年鉴中占据显著篇幅。 企业规模与效益分析： 年鉴通过按企业规模（大型、中型、小型）划分的数据，揭示了工业企业的组织结构特征。小型企业数量众多，但在产值和利润中的贡献度，以及其劳动生产率的对比分析，是研究中国工业“大而不强”阶段性特征的重要依据。 三、 区域经济的差异化发展 中国工业的区域分布极不平衡，这部年鉴详尽地记录了这种空间差异。数据通常按东部、中部、西部三大区域划分，并细分到省、自治区、直辖市的层级。 工业产值分布： 读者可以清晰地看到，东部沿海地区（如广东、江苏、山东）在工业增加值、外贸出口和吸收外资方面继续保持绝对领先地位。 西部大开发战略的进展： 通过对西部地区能源工业（如天然气、煤炭开采）和基础设施建设相关行业投资数据的追踪，可以侧面评估“西部大开发”战略在工业领域取得的初步成效。 区域结构优化： 区域间的行业结构差异也十分明显，例如，东部地区高技术产业的占比可能更高，而西部地区可能更侧重于资源型工业和初级加工业。 四、 外向型经济与企业对外活动 2002年是中国全面融入全球经济体系的关键一年，因此，与外贸和外资相关的统计数据是年鉴的重点内容。 工业外贸统计： 详细列出工业产品（按海关编码或行业分类）的出口总额、进口总额，以及进出口总额的增长速度。这些数据直接反映了中国“世界工厂”地位的巩固，尤其是在劳动密集型产品的出口方面。 外商及港澳台投资工业企业： 年鉴提供了这类企业在全国工业总产值、新设企业数量、实际利用外资金额以及利润贡献中的占比。这些数据揭示了外资企业在中国产业链布局中的位置，以及它们对国内技术和管理模式带来的影响。 对外经济技术合作： 关于对外承包工程、对外直接投资（ODI）中涉及工业领域的统计，虽然可能规模尚小，但也预示着中国工业企业“走出去”的早期尝试。 五、 人员与技术投入概况 就业结构： 年鉴提供了全国工业企业从业人员的总数、不同所有制企业的用工情况，以及工业部门的平均工资水平。通过对比不同行业的人均产值，可以初步判断不同行业的劳动生产率高低。 技术创新与投入： 尽管当时的科技统计体系仍在完善中，但年鉴仍会收录关于工业企业R&D（研究与试验发展）投入的初步数据，以及新产品销售收入占比等指标，这些是衡量中国工业由“要素驱动”向“创新驱动”转型的早期信号。 总之，《中国工业经济统计年鉴2002》为研究者、政策制定者和企业管理者提供了一个全面、量化的工具，用以剖析中国在加入WTO后初期，这个庞大工业体系所展现出的活力、结构性矛盾、区域发展不平衡以及在全球化浪潮中的定位。它定格了中国工业从计划经济体系彻底转型、向市场化、国际化迈进的关键历史瞬间。

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初次接触这类统计年鉴，最令人关切的自然是其数据的覆盖面和时效性。虽然我还没来得及细看每一个章节的数据点，但仅仅是“2002”这个年份的标签，就让我联想到那是中国经济结构转型中一个极为关键的节点，刚刚加入世界贸易组织（WTO）不久，工业体系正经历着前所未有的冲击与重塑。我期待这本书能详尽地记录下彼时钢铁、石化、轻工等支柱产业的产能、产值、就业情况，以及那些新兴高新技术产业萌芽阶段的数据轨迹。一本优秀的年鉴，不应只是枯燥数字的堆砌，它应当是一面镜子，能够折射出宏观政策的落地效果，以及微观企业层面的生存状态。如果它能提供跨年度的对比数据，那就更棒了，那将为观察经济增长的动态变化提供坚实的量化基础，是任何宏观分析报告都无法替代的原始素材库。

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从一个历史研究者的角度来看待这样一部工具书，其价值往往超越了即时的经济分析。它更像是一份“时间胶囊”，封存了特定历史时期社会经济运行的脉络。我设想，翻阅这本书，就像是穿越回了二十年前的工厂车间和政府会议室，去理解当时决策者们所依据的数据基础是什么。对比现在的数据，我们可以清晰地描绘出中国制造在过去二十年间发生的深刻变革——哪些行业被淘汰了，哪些区域实现了崛起，劳动生产率的提升幅度如何。这种宏观叙事下的微观佐证，对于理解中国奇迹的形成路径具有不可估量的意义。因此，即便是现在来审视这份2002年的数据，它依然是构建中国工业现代化史实链条中不可或缺的一环，是理解“过去进行时”的最佳切入口。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，配以烫金的字体，在光线下显得低调而又不失庄重，透露出一种权威性。虽然我并未深入研读具体内容，但从这份外在的质感上，我能感受到编撰者对于这份年鉴的重视程度。纸张的选取也颇为考究，手感厚实，不易破损，这对于需要频繁翻阅和查阅数据的研究人员来说，无疑是一个加分项。尤其是在那个年代，能够做到如此精良的印刷和装订，本身就是对数据严肃性的最好注解。我猜想，内部的排版想必也遵循了严谨的逻辑结构，图表和文字的布局应该清晰明了，便于读者快速定位所需信息。这种对细节的打磨，往往预示着其内容的可靠性和专业水准，让人在未见其“内涵”之前，已对其“外表”心生敬意，期待它能提供当时中国工业经济全景的精准描绘。

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话说回来，任何年鉴的阅读体验，最终都要落脚到其易用性上。虽然我未曾深入阅读，但根据以往查阅同类出版物的经验，这类年鉴的索引和目录设计至关重要。如果它仅仅是按部就班地罗列表格，而缺乏有效的检索工具，那么它的实用价值就会大打折扣。我希望，它能提供详尽的附录或术语解释，帮助非专业人士理解复杂的统计指标背后的含义。此外，如果能附带一些关键趋势的简要文字导读或图示总结，哪怕只有寥寥数页，也能极大地提升非统计学背景读者的理解效率。一本好的工具书，应当是既能满足行家深挖细节的需求，也能让门外汉快速掌握核心面貌的，希望这份2002年的记录在这方面做到了平衡，成为一部真正意义上的“国民经济工具箱”。

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这本书的“厚重感”不仅仅体现在物理层面，更在于它所代表的系统性整理工作。统计数据的采集、核对、标准化，是一项极其繁琐且需要高度专业精神的工作。我关注的是，这份年鉴是如何处理不同统计口径的差异，又是如何确保数据的准确性和一致性的。在信息获取相对不那么便捷的年代，能够系统性地将分散在各个部委、各个地方统计局的工业数据汇集一册，本身就是一项了不起的成就。我猜测，它的目录结构一定是经过精心设计的，可能包含了基础指标、行业细分、地区分布等多个维度，形成一个多层次、立体化的数据网络。对于依赖这些一手资料进行学术研究或商业决策的人来说，这种体系化的整理，极大地节省了他们进行交叉验证和数据清洗的时间成本，体现了官方统计数据的严肃与权威性。

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