2012年末，全国总人口135404万人，出生人口1635万人，人口出生率为12.10‰，比上年提高0.17个千分点；人口死亡率为7.15‰，比上年提高0.01个千分点；人口自然增长率比上年提高0.16个千分点。

从性别结构看，男性人口69395万人，女性人口66009万人；总人口性别比为105.13（以女性为100，男性对女性的比例），比上年末下降0.05；出生人口性别比为117.70，比上年末下降0.08。

从年龄构成看，60岁及以上人口19390万人，占总人口的14.32%，比上年末提高0.59个百分点；65岁及以上人口12714万人，占总人口的9.39%，比上年末提高0.27个百分点；15-59岁劳动年龄人口93727万人，比上年末减少345万人，占总人口的比重为69.22%，比上年末下降0.60个百分点，比重首次下降。

从城乡结构看，城镇人口71182万人，比上年末增加2103万人；乡村人口64222万人，比上年末减少1434万人；城镇人口占总人口比重达到52.57%，比上年末提高1.30个百分点。全国流动人口为2.36亿人，增长率比上年末提高2.92个百分点。年末全国就业人员76704万人，比上年末增加284万人；其中城镇就业人数37102万人，比上年末增加1188万人。

在启蒙思想家的眼中，中国的科举制度是当时世界上最公平最理性的创制了。除了推崇教育的文明中国，他们想不出还有哪一个国家能够用考试这么科学的方法择仕选官。用考试去决定社会的上升流动，实在要比靠出身和阶级公平得多、理性得多。从历史角度来看，说中国是个考试的国度，并不完全是种贬称。

然而，考试的缺陷也十分明显，它是一套硬化的标准，并不适合每一个人。有些孩子不大会考试，但他可能具有考试考不出来的惊人才华。所以由古至今，制度总会为少数人开一扇方便之门，比如说“举荐”。如今欧美许多名牌大学都有各式各样的方式去吸收考试不行的“特优生”，或者凭学生被公认的惊人成就破格录取，或者倚重某些可信人物的大力担保。

考试本来是公平的，考试之外的多样途径本来也能弥补考试的不足。但是每一个社会都还有贫富差距的问题，有钱人的孩子的确能得到更好的教育，因为他家有钱请家教，能送他上学费比较贵的名校，所以他考试成功的机会也就比较大了。就算不看考试，理论上富家子弟的表现也可能会好一点，因为他见过世面，面试的时候比较有自信，而且他会得到不少音乐艺术等校外教育的熏陶，容易发展出一般同龄人所没有的能力。

教育是种社会再分配的体系，怎样不让富者恒富，精英永远是精英，这一直是个令人头疼的问题。就拿英国的牛津和剑桥来说吧，大家对它们的印象就是“精英贵族名校”，也就是说它们不只精英，而且贵族。如果你中学是在伊顿或哈罗这些地方上的，你进牛津、剑桥就有一半的保证了。于是英国的“重点大学”都有扶助困难学生的奖学金，几十年前还开始了中学校长推荐的计划。他们会请一些较贫困地区的中学校长推介少数极有潜力的学生，给他们特殊的面试机会。饶是如此，直到2007年，牛津大学也还是只有1/10的学生来自穷困家庭。

去年8月，备受舆论压力的牛津大学终于公布了一项惊人的计划：它的入学导师会在挑选学生的时候格外注意学生的地址，看看他是不是住在较为差劲的小区，如果是的话就要优先对待了。牛津入学登记处总监麦克•尼克松（Mike Nicholson）说：“只看成绩太残忍了。我想确认一个学生是否来自高等教育机会比较稀少的地区，我们应该让他们打破障碍。”这个计划用心良苦，但又有不少人嘲讽它是“住址博彩”，以学生的住址掩盖了学生的真正的能力。怎么做都不是，可见教育的公平实在是个不容易对付的难题。

一个正常的搜索引擎，其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢？实际上，在谷歌主导互联网搜索之前，人们为此伤透脑筋。很显然，搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到，但是解决的方法却没有想象的那么简单。

在谷歌诞生之前那段时间，流行的网页排名算法都很类似，它们都使用了一个非常简单的思想：越是重要的网页，访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题：一是只能够抽样统计，所以统计数据不一定准确，而且访问量的波动会比较大，想要得到准确的统计需要大量的时间和人力，还只能维持很短的有效时间；二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得，那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法，不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢？

就是在这种情况下，1996年初，谷歌公司的创始人，当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年，一篇以佩奇为第一作者的论文发表了，论文中介绍了一种叫PageRank的算法，这种算法的主要思想是：越“重要”的网页，页面上的链接质量也越高，同时越容易被其它“重要”的网页链接，于是，算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度，将网页排序彻底变成一个数学问题，终于摆脱了访问量统计的框框。

不过要强调的是，虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据，谷歌也以此发家，但是它并不是全部依据——实际上，谷歌发展到现在，已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。