经济数据与就业体感落差 · 话题榜 · TwKit
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围绕前三季度经济增长、居民收入与失业率数据,推文质疑统计口径是否反映就业压力;另有路透报道和网民叙述谈及失业者假装上班、找工作难及储蓄焦虑。
- 整理统计局公布的收入、增速和失业率数字,并对照不同口径。
- 讨论工时、就业困难和“假装上班”等报道揭示的现实压力。
- 关注官方数据与网民经济体感之间的落差。
@mt5all
不懂就问: 中国的真实失业率 放在任何一个国家 都是会引发不小的骚乱的 为什么我们一点事都没有,甚至都没有任何感觉
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经济烂成这B样了 老百姓太难了😭 现在国内什么行业还能做 稳定长期养家糊口 月入一万左右就可以 @grok
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国家统计局宣布:前三季度全国居民人均可支配收入34230元,经济增长5.6%。另外,失业率只有5.2%。 这是一个谎言体系。就这么上骗下,下骗上。过去还是温水煮青蛙,现在直接沸腾渔乡了。 在虚假数据体系里,企业特别是民营企业负债经营,员工没有活路,最后只能是献忠满地。
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路透:中国失业者瞒着家人“假装上班” 10月20日,路透社报道,部分中国失业者为向家人隐瞒失业,每天仍按时出门“上班”。一名32岁的前国有房企员工辞职半年多,连午饭照片都不敢发进家庭群,担心母亲发现她没有上班。 重庆一名28岁的互联网公司前员工去年底被裁后,一直瞒着家人。今年5月,母亲和继父搬来同住、寻找工作,她只能每天上午9点前出门、下午6点后回家。 康奈尔大学学者Diana Fu认为,这种行为可能缓冲集体不满,间接帮助北京维持社会稳定:“假装上班者正在帮助中国政府推迟在加速自动化与保障就业之间作出艰难选择。”
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企业员工周均工作48.3小时,网友:“把失业的人都找出来,安排工作。” 10月19日,国家统计局新闻发言人、副局长毛盛勇在介绍前三季度经济数据时表示,“就业形势总体稳定”。 当次公布的全国企业就业人员周平均工作时间为48.3小时。 中国新闻社相关视频下方显示一条热评: “把失业的人都找出来,安排工作。”
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在中国各地,人们对经济的担忧日益加深。已经持续了几年的房地产市场下滑仍看不到尽头,稳定的工作越来越难找,年轻人的求职尤其艰难,许多人似乎都在把钱攒起来,以备未来境况恶化。这种局面意味着中国不得不向海外市场寻求经济增长动力,而这又加剧了中国与贸易伙伴之间的紧张关系。https://cn.wsj.com/articles/WP-WSJS-0003989751
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中国的下沉市场,到底能有多下沉? 今天逛完学校的双选会,我突然意识到一件特别有意思的事情:我们在互联网上看到的 AI 时代,可能只是极少数人正在经历的 AI 时代。 尤其是你天天刷 X、逛 GitHub、研究 Codex、Agent、Skills,很容易产生一种错觉:觉得现在 AI 都发展到这个程度了,大家应该早就用上了吧? 但你真正走进现实,走进郑州这样的非一线城市,接触一些传统企业,就会发现完全不是这么回事。 我们在讨论怎么让 Agent 自主完成软件开发,人家可能还在琢磨怎么把 AI 接进现有业务。 我们在讨论模型性能、Token 成本、MCP、自动化工作流,很多企业可能连最基础的 AI 应用场景都还没真正跑通。 我们觉得 AI 编程已经是日常操作,但对于一些企业来说,AI 可能还只是一个用来写文案、做 PPT 的工具。 卧槽,这种信息差和技术应用上的落差,真的很明显。 而且郑州好歹还是个省会城市。 如果继续往三四线城市、县城、乡镇走,那些传统制造业、小微企业、线下门店,对 AI 的认知和应用可能还存在更大的落差。 当然,我不是说这些地方的人落后,更不是说用国产模型、Python、Java 就代表技术落后。 真正的差距,是技术已经发展到了什么程度,和技术真正进入企业生产流程之间的距离。 很多老板不是不想用 AI,而是根本不知道从哪里开始,不知道能解决什么问题,更不知道花出去的钱能不能赚回来。 他们关心的不是哪个模型跑分第一,也不是哪个 Agent 框架最先进。 他们关心的是:能不能帮我少花点钱?能不能帮我多接几个客户?能不能把原来三个人干的重复工作变得更高效?出了问题谁来负责? 所以我越来越觉得,未来 AI 最大的商业机会之一,可能就在这些还没有充分数字化、智能化的传统行业里。 但这不意味着随便包装几个 Agent、讲几个 AI 概念,就能去下沉市场收割。 信息差能帮你获得第一次见面的机会,真正的交付能力才能让客户愿意付第二次钱。 大城市的技术前沿,和普通城市的商业现实,中间隔着的可能不仅是模型能力,还有预算、人才、组织流程、信任和认知。 这也让我明白了一件事:不要因为自己每天接触最前沿的信息,就以为整个社会都已经跟上了。 互联网的技术迭代可能是按天计算的,但现实企业的转型,往往要按月、按年推进。 真正值得做的生意,不是利用别人不知道 AI 去赚钱,而是让原本用不上 AI 的企业,真正从 AI 中赚到钱。 下沉市场缺的可能从来不是下一个更牛逼的大模型,而是有人能把现有的技术,真正带到他们面前,变成看得见的业务价值。
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