多少除多少减多少1减负1等于多少1642

4厘米等于多少微米?_百度作业帮
4厘米等于多少微米?
4厘米等于多少微米?
1厘米=10000微米所以4厘米等于40000微米中国有多少个县,名称是_百度知道
中国有多少个县,名称是
县级市374个;1642个县(自治县、旗、自治旗、特区和林区)。 截至2003年底,全国县级以上行政区划共有:23个省,5个自治区,4个直辖市,2个特别行政区;51个地区(州、盟),比上年减少了6个;660个市,其中:直辖市4个;地级市282个,比上年增加7个;县级市374个,比上年减少7个;1642个县(自治县、旗、自治旗、特区和林区),比上年减少7个;845个市辖区,比上年增加15个。全国共设有5个自治区;30个自治州;117个自治县;3个自治旗。 国家一级行政区共34个 4个直辖市 23个省 5个自治区 2个特别行政区 地级(含副省级城市):共333个 282个地级市(含副省级城市) 18个地区 30个自治州 3个盟 县级:共2861个 845个市辖区 374个县级市 1470个县 117个自治县 49个旗 3个自治旗 2个特区 1个林区 乡级:共44821个 66个区公所 20500个镇 17187个乡 1168个民族村 5516个街道 282个苏木
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出门在外也不愁古代的一两银子等于现在的多少钱啊?_百度知道
古代的一两银子等于现在的多少钱啊?
那一锭银子和一锭金子各多少钱啊?
提问者采纳
一两银子到底值多少钱?很多人都讨论过。现在很多人其实是毫无概念的。特别现代某些电视剧误导,好象古时候老百姓随时都带着银子上街,随便买个馒头要一两银子,简单吃顿饭上百两,给小二打赏也十几两,几十两,好象一两白银跟我们现在一块钱似的,显示出当前中国的影视创作人无知和不认真到了何等程度。要知道万历年间国库年收入才达到200万两,而且还是经过张居正改革后国库收入丰富才有的数字。其实古代大部分老百姓一辈子都没有见过银子,他们使用的都是“钱”,即铜板,我们常说的“没有钱”,就是指没有铜钱。
白银和黄金是朝廷明令禁止在民间流通的货币,所以民间大多用钱或钞。钞:就是布做的货币。大量使用铜钱不方便,于是“而商贾沿元之旧习用钞,多不便用钱。”《明史》志第五十七 食货五。所以说,进行大宗货品交易的商人是用钞的,而不是整箱子整箱子的用白银和黄金。
我们这里要讨论的是明朝末年白银与现在人民币之间的换算关系。
首先要了解,铜钱,白银和黄金之间的兑换比例。就像现在的外汇价格一样,这是常常变动的,不同朝代兑换比例不一样,同一朝代不同时期也不一样,不像现在1元钱等于100分这样明确。 另外,明朝一斤相当与现在的596.8克,一斤十六两,一两折合现在的37.3克。
根据以下描述:
“每钞一贯,准钱千文,银一两;四贯准黄金一两”《明史》,志第五十七 食货五。
“於是户部定:钞一锭,折米一石;金一两,十石;银一两,二石。” 《明史》,志第五十四 食货二。
“金银的比价从1600年前后的1:8上涨到20世纪中期和末期的1:10,到18世纪末则翻了一番,达到1:20。”
可知明朝前中期黄金白银比为1:4或1:5,而1644年前后境外白银大量流入,1两黄金约可兑换8两白银。
得到第一个结论:1两黄金=8两白银=8000铜钱
要讨论货币购买力,一般通行的是两种方法。一种是以黄金的价格作为基准来换算的,以国际金价来推算白银和铜钱今天的价值。另一种方法则是同时使用米价和银价作为基准,来进行推算的。
1) 国际黄金基准牌价,金价基本上在600美元一盎司周围波动。我们就以600美元(日)为一盎司。一盎司为31.1克。明朝1两为今天的37.3克。这样一算明代一两黄金相当于719.6美元,以今天(日)的外汇基准价来算,100美元兑换人民币 791.5元来算,相当于5695.75元。根据1两金为8两银,1000钱换算,明末一两白银相当于711.97元,取712元;一文钱等于0.7元。
2) 白银基准国际牌价,银价基本上在11美元(日)一盎司周围波动。同金价的换算相仿,一两银子也就是1000铜钱,相当于104.4元人民币,取105元。
3) 米价基准。根据历史资料记载,米价如下:
明神宗万历时(16,17世纪之际) 白米(石)0.7-1两
明崇祯十四、五年() 米(石)3.6两(南京一带大灾时空前高价);米(石)5两(上海米价)
明崇祯末、清顺治初 米(石)2-3两
崇祯后期,灾荒加上战争,粮价上涨很厉害,同样1两白银买粮食可能买不了多少,可是买其他东西的时候却有可能很值钱,因此这阶段的数据不能作为一般购买力的参考。这里采用万历时期的最高价格作为一般物价水平,取每石1两白银来计算。明代1石合94.4公斤,按照现在大米价格3元/公斤计算,一石米折合人民币283元,即1两白银折合283元人民币。
这样,我们最后得到三个数据,1两白银分别可兑换人民币712元,105元和283元。其中黄金的价值历史中一向比较稳定;虽然今天的粮食产量比古代大了很多,但是考虑到中国现在14亿人口在消费,而明朝中后期保守估计人口也有七八千万,因此粮食价格可以做为一个重要基准;考虑到白银的比价在各历史时期变化比较大,可参考性比较弱。
因此,我们取黄金基准的712和粮食基准的283取平均值,即497.5元。为了凑整数,便于换算,也便于大家有个感性的认识,这里取1两白银折合人民币500元。因此按照前一个比价的结论我们得到明朝中后期的货币兑换数据:
这就是我们的第二个结论:
1两黄金=人民币4000元=8两白银
1两白银=人民币500元=1000钱
1钱=人民币0.5元
由于实际上,1两白银至少能兑换1500钱,则1文钱=0.33元,也可以大略地认为是三毛钱。
另外说个小知识,1两=10钱=100分,所以,一钱银子=50元人民币,一分银子=5元人民币,也就是10-15个铜钱左右。
这样,我们对明朝中后期到清前期的物价就有了一个比较具体的概念。
明朝一个从九品官员的月俸是五石,也就是月薪2500元;未入流官吏月俸三石,合1500元,这是政府最基层公务员的工资。正一品官员月俸八十七石,合人民币43500元/月,年薪52.2万元人民币,这可是当时政府总理的薪水,想来也不过分。
在明代,据说一个平民一年的生活只要一两半银子就够了,如果粮食自给自足,钱只用来买点柴米油盐的话,一年750多块钱过日子是挺苦,不过也不是不可能,大家可以问问老一辈,他们过过这样的日子,甚至一些偏远贫困地区现在还在过这样的日子。
袁崇焕杀毛文龙,得到士兵两万八千人,上书皇帝要求:“岁饷银四十二万,米十三万六千”,虽然这是为了笼络毛文龙的旧部而增加了的军饷,但是也能看出个大概。就是说,养活一万人的部队,每年需要军饷15万两,粮食4.86万石即900万斤。用现在的话换算过来就是,2.8万人的一个军,一年的维持费用为7500万元人民币,可以吧?
戚继光在东南沿海募兵,规定每人年饷银为10两,到北方蓟镇后,守卫边墙的募兵年饷增至18两。这都是战略要地的募兵价格,如果不是要参加重要战斗,或者不是在重要地域,募兵的价格要更低:明修《武进县志》称当地 “受募者日银一分”,年饷还不足4两的。到崇祯年间,战乱频繁,大量百姓流离失所,食无所依,募兵变得容易,加上朝廷财政紧张,军饷又比同期低了很多。
因此,得到第三个结论:维持一支万人部队的正常消耗应该是每年白银8万两,粮食4万石。
崇祯三年,御史郝晋言:“万历末年,合九边饷止二百八十万。今加派辽饷至九百万。剿饷三百三十万,业已停罢,旋加练饷七百三十馀万。自古有一年而括二千万以输京师,又括京师二千万以输边者乎?”我们来计算一下崇祯三年税赋:辽饷,九百万;练饷,七百三十馀万,加上正常税收二百万,总共是一千八百三十万两。假设国家什么都不干,只养军队的话,能养活180万人的队伍。
综上所述,我们一共得到了三个结论:
第一个结论:1两黄金=8两白银=8000铜钱,
第二个结论:1两白银=人民币500元,1两白银=10钱白银=100分白银,
第三个结论:一支万人部队每年的正常消耗应该是:白银8万两+粮食4万石。记得采纳啊
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出门在外也不愁[转载]揭开社保的谎言&&人口在减少,千万不要缴社保
揭开社保的谎言文章提交者:大学副教授&
社保真的是利民的吗?本人经过收集大量的数据,走访元海地区著名大学教授和充分的计算,终于揭开了社保名为利民,实为榨取屁民血汗的真相。
&&&&&&一个高级白领的月薪为8000元,那么,他每个月贡献给社保多少钱呢,个人比例合计约为11%,外加6元大病保险,总共是886元,企业部分是2640元,也就是说,月薪8000元的白领每月贡献给社保机构3520元,每年贡献给社保42240元。
那么他可以享受到哪些福利呢,按照目前的养老保险制度,他干到60岁,算工作30年好了,总共为社保贡献一百二十六万七千多元元,退休后个人账户中有养老金230400元,除以120月,得到1920元,再加上社保基金数,大概是月平均工资的30%(这个标准大家可以从网上搜到,缴满一年多1%),以南通为例,社会平均工资为1642.4元,缴满30年,基础养老金为492.72元,他退休后可以领取的养老金为2412.72元左右。划算么,为社保贡献了一百多万元(未计算利息,利息就当养狗了),退休金只能领取2412.72元,如果他活平均寿命72岁,则可领取元,为社保贡献了元,将近100万。
有人会说,社保对高收入者是不公平对,对于低收入者是有利的,削峰填谷,调节贫富差距嘛,那我们来看看一个最低工资标准的人缴纳社保是不是划算。南通地区的最低工资标准目前是850元,假设某人最低工资标准为850元,按照法律,以元海地区南通市为例,当地最低工资标准为850元,但是最低缴费标准为社会平均工资的60%,也就是必须按照1644.2元/月的工资标准缴纳社保,按照法律,他每个月个人缴费为186.67元,企业为其缴费为542.01元,合计共支出728.68元。也就是说,月薪为850元的低收入者,社保支出最少要728.68元,占其收入比例的85.73%。缴费30年,总计元。退休后他可以领取个人缴纳的养老保险部分,(.08&12&30)/120=394.61元,加上社保基金支出的部分约492.72元/月,总计每月可领取887.33元,领到72岁,可以领回来元。社保除了赚取利息外,至少还赚了-=元。
可见,即使按照最低缴费标准缴纳社保,社保机构也可以赚取13万元/人,可见,社保不但不是利民的,反而是榨取体制外人士的又一个美丽骷髅头。
&&&&&&本人是国家公办职业学院大学副教授,拥有武汉理工大学硕士学位,呵呵,算高级知识份子了,哈哈哈哈哈,我的数据是真实客观的,计算都有元海地区的文件依据,并且每月计算利息,大家可以验算一遍。
人口在减少,千万不要缴社保
&&&&没有什么比总人口增长,新生人口却急剧下降更可怕的了,目前,中国每年出生的人数为1300万人左右,中国人的自我消灭为世界做出了巨大的贡献,害苦的是我们自己。没有了人就没有了一切,人口减少,特别是年轻人减少,对于国家最大的好处就是社会变得非常稳定,非常非常非常稳定,因为都是没有力气的老人,不可能为了什么去争抢,也拿不动什么镰刀斧头了。
<img STYLE="WIDTH: 524px" src="/blog7style/images/common/sg_trans.gif" real_src ="/UploadFile/50.jpg" BORDER="0"
ALT="[转载]揭开社保的谎言&&人口在减少,千万不要缴社保"
TITLE="[转载]揭开社保的谎言&&人口在减少,千万不要缴社保" />
据《中国人口信息网》提供的资料《2000年全国分年龄、性别的人口数》看最近25年每年出生人口数量:
1976年出生人口人,其中:男人,女人;
1977年出生人口人,其中:男9119685人,女8811470人;
1978年出生人口人,其中:男9519345人,女9312246人;
1979年出生人口人,其中:男9548059人,女9376763人;
1980年出生人口人,其中:男9315481人,女9078328人;
1981年出生人口人,其中:男9752137人,女9370801人;
1982年出生人口人,其中:男1178695人,女人;
1983年出生人口人,其中:男人,女9789371人;
1984年出生人口人,其中:男人,女9845225人;
1985年出生人口人,其中:男人,女9830866人;
1986年出生人口人,其中:男人,女人;
1987年出生人口人,其中:男人,女人;
1988年出生人口人,其中:男人,女人;
1989年出生人口人,其中:男人,女人;
1990年出生人口人,其中:男人,女人;
1991年出生人口人,其中:男人,女9407063人;
1992年出生人口人,其中:男人,女8737884人;
1993年出生人口人,其中:男9590414人,女8324342人;
1994年出生人口人,其中:男8866012人,女7604128人;
1995年出生人口人,其中:男9157597人,女7775962人;
1996年出生人口人,其中:男8257145人,女6967137人;
1997年出生人口人,其中:男7897234人,女6557101人;
1998年出生人口人,其中:男7701684人,女6309027人;
1999年出生人口人,其中:男6332425人,女5162822人;
2000年出生人口人,其中:男7460206人,女6333593人。
中国现在到底有多少人?&
&&&&正是因为人口太多、增长太快,中国才实行计划生育,那么中国人口到底有多少?很多人认为,由于农村大量超生隐瞒,中国实际人口早就超过15亿,甚至达到16亿了。其实笔者在《要是当年中国不实行计划生育会怎么样?》一文已经分析,即使1980年就彻底停止计划生育,最夸张估计,到2005年中国人口也不可能达到15亿[1]。
统计数据最权威的要算国家统计局了,2006年9月国家统计局刚刚公布的最新数据显示,2005年底中国总人口已达到13.07亿人,比2000年底时增加了4050万人。这是经过2005年底进行的全国1%人口抽样调查工作后,汇总出的最新数据。
但是,在2006年8月底出席2005年全国1%人口抽样调查总结表彰暨技术业务总结研讨会时,国家统计局局长指出:“目前人口调查中最突出的问题是全国人口数大于各地汇总数。多年来这个问题不仅没有解决,而且还有逐年扩大的趋势。”
2003年时统计局经过自己调查测算的全国总人口数为12.92亿人,而各地汇总数只有12.60亿人,两者差距3200多万人;2004年这一差距竟然进一步扩大到4600多万人[2]。就是说2005年底的13.07亿人口有超过4600万的水分,实际各地汇总人口只有12.6亿。与笔者在《从统计数字看调整人口政策的急迫性》一文的推测完全一致[3]。
4000多万中国人哪儿去了?国家统计局认为主要是流动人口问题,各地都从本地的角度考虑,不希望人口数高于户籍人口和规划指标,以致影响人均指标和政绩。但是国家统计局2005年的调查发现2005年底流动人口数只有1.47亿人,这1.47亿人口能够误差4600万?
其实国家统计局的数据水分开始于2000年之前。2000年人口普查显示总人口只有12.426亿。这个数据比1999年国家统计局公告的1999年年底总人口少1648万,比1998年年底少549万。于是按照人口普查办公告的1.81%漏报率(却不考虑重报)进行校正,将这个数据修正为12.658亿。就是说2000年人口水分就已经有2322万。
对于1990年代以来的超低生育率,人口学界也认为是2000年人口普查漏报。将生育率修正成1.8,成为“坚持计划生育不动摇”的依据。
2000年人口普查的1.81%漏报率到底准确不准确呢?漏报是否严重?我们比较一下2000年第五次人口普查[4]、1990年第四次人口普查[5]、1982年第三次人口普查[6]。其中第三、四次人口普查由于当时流动人口不多,被人口学界公认是很准确的。
2000年、1990年、1982年人口普查历年出生人口数(万)
近年每年儿童死亡40-50万人,自杀29万人左右,事故死亡13万左右。根据1990年全国生命表(两性合计),每1000个出生婴儿大约有5.4%的人在25岁之前死亡,12.1%的人在55岁之前死亡[7]。平均每年死亡0.22%。
从上表可见,1945年到1990年出生人口(2000年时候的10-55岁),2000年人口普查为91618万人,1990年普查为90759万人,2000年普查反而比1990年的人口普查多出859万(照道理说,2000年普查应该减少1997万才是,因为这10年共有2.2%左右的死亡人口),说明重报多于漏报2000多万。
1945年到1982年人口(2000年时候的18-55岁),2000年人口普查为73097万,1990年普查为73192万,1982年普查为73677万,
2000年人口普查只比1990年普查少94万,比1982年普查少580万。依照每年死亡0.22%的比例,1982年的73677万人口(0-37岁)到2000年的时候会减少到70750万;1990年的73192万人口(8-45岁)到2000年的时候会减少到71582万。但是2000年的时候1945年到1982年出生人口却还有73097万,说明重报多于漏报,18-55岁人群净重报2000万左右。
人们担心流动人口导致漏报增加,但其实流动人口越多就越容易重报。比如城市晚上大街上空旷旷的,人都静止在家里,挨家挨户计算人口,能够比较得到准确的数字(就像1982年、1990年的人口普查);白天人都离开家,这个时候计算人口,一个人在蔡锷路被数了,到中山路又被数一次,到黄兴路可能还被数一次,当然另外一些人可能没有数到,但是被重数到的概率毕竟比没有被数到的概率大。同样的人口,只要动起来,就会给人城市人满为患的感觉。
中国流动人口主要是18到40岁的青壮年,那么我们看看岁人口(1960年到1982年出生人口),这个年龄段2000年人口普查为50555万,1990年普查为50196万(到2000年应该减少2.2%),1982年普查为50324万(到2000年应该减少3.96%),2000年人口普查反而比1990年普查多359万(逻辑上应该少1104万),比1982年普查少231万(逻辑上应该少1993万),说明2000年普查重报明显多于漏报(净重报1000多万)。
有人说低年龄组存在严重漏报。我们再看看低年龄组的漏报情况。1990年普查显示0-9岁人口(1981年到1990年出生)共有21578万,2000年普查显示这个年龄组人口为22743万,比1990年普查多出1165万,每年多出来116万,似乎岁人口漏报5.4%。但是2000年后历次年度1&人口抽样调查却支持1990年普查结果,提示2000年对于1981年到1990年出生人口有重报。2003年1&人口抽样调查显示1984年到1988年人口为10664万,比2000年普查的11379万少716万,每年少143万;2002年1&人口抽样调查显示1983年到1987年人口为10252万,比2000年普查的10928万少676万,每年少135万;2001年1&人口抽样调查显示1982年到1991年人口为22339万,比2000年普查的22839万少499万,每年少50万。结合三次1&人口抽样调查和两次人口普查,发现1990年普查的低年龄组净漏报也不严重。
再拿岁年龄组(年出生)为例,1982年普查显示该年龄组为20544万;1990年普查显示为20700万,比1982年只多出156万,每年多15.6万;2000年普查显示这个年龄组为20444万,比1982年普查少100万,每年少10万。就是说1982年普查的低年龄组也是准确的。
有人根据小学在校人数来推测生育率,说1990年以来的出生人口有漏报,将生育率修正成1.8。但是这里有一个问题:毛入学率的分母。
小学毛入学率=小学在校学生总数&小学校内外学龄人口&100%。
由于有留级等现象,毛入学率往往大于100%(发达国家也在103-110之间)。我国小学毛入学率:依照《中国教育事业统计年鉴》或《中国教育统计年鉴》资料,我们小学毛入学率在104-110%之间[8];但是根据世界银行的资料,我们小学毛入学率在120%左右[9];联合国教科文组织也认为中国小学毛入学率在115-120%[10]。广少奎等国内学者也认为2001年中国小学毛入学率是123%
[11]。地区越发达,小学毛入学率就越接近100%,但是北京市朝阳区2000年都还是123.6%
[12],那么全国小学毛入学率在120%是可信的。
地方政府(比如北京朝阳区)的局部抽样可以掌握准确的毛入学率,但是国家教育部只可能掌握毛入学率的分子(小学在校学生总数),不可能掌握分母(小学校内外学龄人口),教育部的分母来自计生委和国家统计局(经过“修正”了的)。因此要是依照小学在校人数来推测出生人口的话,必然导致15-20%的虚高。
等于是教育部从计生委借来分母,而人口学家又从教育部借来分子来推测分母,等于将计生委的分母拿回去了,其结果当然与计生委和统计局的一致。
有些学者用小学招生人数来推断中国的生育率,认为第五次人口普查有漏报。我国小学入学年龄是满6岁,由于入学时间是9月,意味着最小的是6岁,最大的接近7岁,大多数人已经超过6.5岁。《中国教育事业统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》显示,中国1990年以来小学平均新生年龄为6.9-7.0岁。因此小学新生相当于7年前的出生人口。我们比较一下小学招生人数与人口普查出生人口的差别。
1990年普查显示1990年出生只有2322万,2000年显示有2621万,如果说是1990年漏报的话,那么为什么单独那一年数字突然变化那么大,而年却没有那么大?因此1990年的出生暂不考虑。从上表可见,1991年第五次人口普查出生人数比小学招生人数比少8-20%,尤其是1994年以来普查出生比招生少15%-21%。看来漏报严重。但是需要考虑另外一些因素:
1、一年级也存在重读现象(虽然这个比例在降低)。
2、我国小学净入学率不断升高,现在已经在99%以上,缀学率不断下降。
3、农民工孩子的流动性:1990年代虽然有农民工,但是当时他们的孩子大多是留守农村,随着国家政策的放松和民工学校的建立,以及城市学校因为小学人数剧减而招生民工子女,使得农民工孩子在2000年之后大量进城。农民工的流动性也就导致他们孩子的流动性,在农村学校入学一次,几个月后在城市A小学入学一次,再过几个月又在城市B小学入学一次。
4、随着城市化的进程,进城年轻农民工的数量增加,几年前进城的年轻民工结婚生子的孩子到了入学年龄,进城的民工孩子的绝对数也不断增加。
因此第五次人口普查的1994年以来的出生人口漏报并没有想象的严重,有10%的漏报就不错了。第五次人口普查显示2000年生育率只有1.22,那么加上10%的漏报,生育率也只有1.3,远没有人口学界和统计局所认为的1.8。即便真的有20%的漏报,生育率也不到1.5。
就算2000年以来每年出生1283万左右有10%的漏报,那么也只有1411万,比统计局修正的1711万要少。
就是说,即便低年龄组有一些漏报,但总体来说,重报远远多于漏报,2000年人口普查的12.426亿人口本身就有水分,就不应该修正成12.658亿。
那么我们再来看2000年之后的人口水分为什么逐年上升。、2003年1&人口抽样调查显示0-4岁人口分别为、6413万,平均每年分别出生、1283万,这些数据是连续一致的,也与2000年人口普查是一致的,生育率只有1.3左右。但是人口学界认为是出生漏报,将生育率修成为1.8左右,经过修正后,、2003年的0-4岁人口变成了、8553万,每年出生人口比客观数据多出450万左右。2000年到2005年又虚报出2270万左右,加上2000年本身的2322万,总水分就达到4600万,这就是现在客观数据与公布数据的差值!
笔者在《从统计数字看调整人口政策的急迫性》一文采纳统计局总人口(2005年底13.0756亿)推测中国今后人口高峰在13.4亿[3];但是既然2005年底只有12.6亿人口(甚至可能不到12.6亿),那么要是不停止计划生育的话,中国人口高峰估计连13亿都难以达到。那么意味着中国人口结构严重畸形,未来养老金和劳动力的短缺远远比目前的认识要严重。
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ALT="[转载]揭开社保的谎言&&人口在减少,千万不要缴社保" />
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