2024年我国主要城市财政支出及人均财政支出排名发布！

蓝色天际线

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数据正确，但是网友的（第三方机构，自媒体）乘除法是一种春秋笔法，拿哪个数据x除以哪个y，就能出一个完全不同的结果z排名。

例如深圳要做第一，只要除以城市面积就行，可以做到“地均”GDP 特别好看，同样的，城市面积小的城市这个数据会很好看

财政支出好看（花钱，不是赚钱，包括吃转移支付多的），只要把财政支出除以不算多的人口，也可以排名上涨

工业数据好看，可以拿工业数据来除。第三产业好看，可以拿第三产业来除。网友最爱干这样的事，一些第三方机构，自媒体也爱干。

大学学生数量多的，喜欢计算每万人口大学生数；医院多的，喜欢算万人口床位数；

地铁+市域+市郊铁路什么都算进去把里程变长的城市，喜欢计算每万人拥有轨道交通的长度排名。（只计算纯地铁，他们可不乐意，排名不好看）

高楼迷论坛一些网友，甚至发明了茶颜悦色奶茶店全市数量，除以人口，然后列个榜单做第一。


x/y=z

此类计算的本质是，拿一个本城市好看的数据x，去尽可能把除以的y变小（通过精心挑选、加限定语），得出一个好看的z来。

常见的y变小措施有，城市全域面积（如果太大则更换为去除耕地等“工业用地面积”、“建成区面积”“除山地与水域面积”）；城市全人口（如果太大则更换为“城市非农业人口”、“常驻人口”、“户籍人口”）

有些城乡发展不平衡的，要总量时网友会把下面县级市都统计上，数据好看；比质量时，又往往选择性挑选“中心城区”把县级兄弟不计。

和高楼有关的：如a城100-200的楼居多，他们喜欢做100米以上 大楼数量榜单；
b城200以上的多、甚至有300、400的，却200以下的楼不算多，b城在a榜里可能会不如a城； b城网友则更喜欢统计200米以上大楼榜单（这样的话b榜单中 a城都没资格入榜）。

统计局为什么不去计算、公布这些特殊选择的乘除法数据口径？因为这些口径的经济学意义不大了。

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这种通过选择性构造分子分母（x/y）来美化特定指标的现象，本质是数据操纵的典型手法，其核心问题在于人为制造特定语境下的“优势”而忽视数据的客观性与可比性。以下是具体分析：

一、数据操纵的常见手法与目的
分子分母的刻意筛选

缩小分母（y）：
使用“建成区面积”替代“全域面积”提升地均GDP排名；
采用“户籍人口”而非“实际管理人口”降低人均财政支出基数（如转移支付依赖地区）；
限定“中心城区数据”忽略下属县市，制造“质量优势”（如城乡差距大的城市总量与质量分离计算）。

突出特定分子（x）：
仅统计“第三产业数据”体现城市服务化水平，或仅强调“工业数据”凸显制造业实力；
选择“轨道交通总里程”（含市郊铁路）替代“纯地铁里程”，提升万人交通资源占有量。
标准的主观切换通过定制化标准制造“永远领先”的假象，迎合本地群体心理需求。

二、操纵行为的动机与误导性
流量驱动与身份认同,自媒体为吸引眼球，刻意制造“城市排名争议”引发地域讨论，从而获取传播流量；
网友通过美化家乡数据强化群体归属感，本质是“选择性认同”的心理需求。

人均财政支出高的地区可能依赖转移支付，却回避了财政自给率低的问题；
地均GDP排名掩盖了城市发展不均衡、生态保护成本等深层矛盾。

三、官方机构回避此类计算
经济学意义缺失
如“每万人奶茶店数量”等指标与经济发展质量无直接关联，无法反映产业健康度或民生福祉；
“工业用地地均产值”若忽略环保成本、产业链完整性，可能误导决策制定。

统计局采用统一口径（如全域GDP、常住人口）是为保障跨区域对比的公平性；
若允许各地自定义分母，将导致数据体系混乱，失去宏观决策参考价值。
官方机构坚持标准化统计，正是为避免落入“数据工具主义”陷阱。

四、典型案例：茶颜悦色排名与高楼榜单
茶颜悦色人均数量：
将商业品牌分布密度包装成“城市消费活力”，实则忽略品牌区域性偏好、消费能力差异等因素，本质是营销噱头
高楼统计标准之争：
不同高度榜单的切换暴露了“为排名而排名”的荒谬性，超高层建筑的实际利用率、运维成本等核心问题反被忽视。
此类操作的危害在于：用碎片化数据替代系统化具体分析，转移到虚假的“排名竞赛”上。


(以上由百度ai回答总结）

bigbirdhsl

无论怎样排，论经济方面，宁波真的强！

bigbirdhsl

《采用“户籍人口”而非“实际管理人口”降低人均财政支出基数（如转移支付依赖地区）》，这一招都被用烂了，，，记得当年**期间全员核酸的时候，苏州的核酸样本数官方公开数据是1700万，等统计人均经济数值呢又按照1200人口计算。天津这边全员核酸样本将近1300万，与1364万的官方人口数据基本相符。