为了适应亚洲可替代性能源市场的快速发展，在国际市场上一直积极进取的库卡（K UKA）系统不断创新研发和拓展其在光伏组件方面的产品种类和针对性服务。库卡系统是全球领先的柔性自动化系统供应商，其产品广泛运用于汽车制造、航空航天、能源及其他工业行业。库卡（KUKA）再次出席今年2010年5月5日至7日（上海中国）太阳能光伏展，展示其在晶圆、光伏组件等生产方面的最新研发产品和创新的解决方案，W5展厅，T5052展台。 KUKA高级线锯机–AWSM
为了满足半导体和光伏产业对高质量，高性能生产设备不断增长的需求，库卡系统提供了各种尺寸的先进绳锯机（AWSM）产品系列。3800和4800系列线锯机拥有最先进的技术及多种优点，如：对光伏、半导体产业所需的硅锭，玻璃，瓷等广泛硬质材料的加工。这些设备不仅包含了经过多年改进的标准组件，其的装配技术更具有极高的前瞻性，不仅易于维护同时也考虑到成本的有效节省。KUKA高级线锯机可切割不同线体，这满足了线条切割日益精细化、钻石线锯逐渐流行的市场需求。整合在机身上的绞线盘可灵活优化、自控制线的松紧度，因此大大提高了机械主要部件的寿命。这可减少停机和维护的时间，优化其它部件的需求，大大降低运营成本。高级线锯机铸件（锭）的载入设计符合人体工程学优点，它带有一个可随意旋转的装置，用于暂停铸件的载入。库卡不仅仅向全球提供高级线锯机和各种部件，如圆形截面切割锯和自动方锯机，同时在奥格斯堡总部，自动化专家们可提供全套为客户定制的自动化晶圆生产线、和自动化生产服务支持：如现场调试，培训，维修，服务热线。在欧洲、巴西、中国、印度和美国的库卡分公司也能提供上所述的当地化服务，确保近距离服务客户，完善以客户为导向的产品和服务。想要了解更多关于KUKA高级线锯机–AWSM的技术细节，请访问库卡自动化系统公司https://www.doczj.com/doc/3317621257.html,.
库卡高级太阳能电池焊接机–ACS600
在会上展示的另一个新产品是库卡高级太阳能电池焊接机ACS600。库卡高级太阳能电池焊接机ACS600可以加工2-3条厚度在160μ-220μ的单晶和多晶母线导电条，产量为每小
时750个，精度范围小于±0.2毫米，破损率小于0.5%。尽早检测电池的质量，发现电池裂缝和破损，对整个模块的生产过程具有决定性的作用。因此在电池焊接阶段，我们就应该严格控制质量，避免后期更大的损失。自动焊接生产加工的核心技术是KUKASoftTempProfile，该焊接技术已获得专利。在第一阶段，电池将被双面锻造，从而在下一步专利温度范围内所进行的红外焊接过程中，能达到一个最可靠的焊点。然后电池线再通过全程监测的三个阶段进行冷却，这样可以减少由热感应引起的电池负荷和避免电池的膨胀。接着电池被迅速而准确地真空吸附在库卡KR5Scara小机器人的抓手上，这个抓取的过程，由一个固定的摄像头进行测量及监控。KUKA的这种焊接技术和高科技的真空输送定位，可降低电池表面负荷，减少各种潜在的太阳电池损害。KUKAACS600/2双重细胞焊接机原理和ACS600相同，产量可达每小时1500个，并带敷层及电池串检测装置。
江苏省可再生能源办公室主任许瑞林教授表示，中国的太阳能电池产业的发展大致可分为三个阶段。第一阶段为1984年以后的研究开发时期。之后迎来了2001年以后的产业形成时期。这第二阶段也是尚德（Suntech Power）等太阳能电池厂商开始创业的时期。2005年至今的第三阶段，是中国太阳能电池产业的快速发展时期。很多厂商在国外的股票市场上市，中国的太阳能电池产业进入了快速扩大时期。
从2001年以后的第二阶段到第三阶段的快速增长和发展，主要得益于欧洲对太阳能发电的旺盛需求。可以说这一时期中国厂商的太阳能电池生产是与欧洲厂商合作进行的。
要说明中国太阳能电池情况，需使用“对数”
2000年以后，全球太阳能电池产量以年均40％左右的速度增长。其中，中国的年增长率则高达100％以上。2008年，中国超过了之前一直居全球市场份额首位的日本，成为全球第一大生产国。100％的年增长率，意味着每年产量都翻倍，10年将达1000倍。用图表表示这
一增长速度，需要使用对数轴。中国的太阳能电池产量增长率在2001年以后的8年内超过了“三位数”。在此期间，日本也实现了一位数增长，但从对数图表上看，二者的差别十分明显（图1）。
图1：迅速崛起至全球首位的中国太阳能电池产量
2008年之前的值基于业界公布的数值整理。2009年的数值根据中国国内的信息整理。2008年中国的太阳能电池产能约为3.3GW，产量超过了2GW。而这一年的全球产量约为7GW （数值因统计方式不同略有差异），因此中国的份额超过了30％。全球都十分关注2009年中国的太阳能电池产量到达到了多少。虽然2009年全球及中国的太阳能电池正式产量目前尚未公布，但正如本专栏上篇报道介绍的那样，中国的产量已经达到了4.3GW。预计全球产
量会达到10GW左右，因此估计中国所占的全球份额已达到4成。
渡过了全球经济危机难关，实现了V字形恢复的中国太阳能电池产业
对中国的太阳能电池产业来说，2008年下半年到2009年上半年的一年是重大的转换期。这是因为受到了全球性经济危机的影响。之前一直在稳步发展的中国太阳能电池产业，受到2 008年夏季发生的全球金融危机的巨大影响。2008年下半年供货量大幅下滑。2009年上半年形势依旧严峻，有些甚至从第一季度到第二季度因收支恶化而亏损。
从图1中看不出2008年全年的大幅下滑。这是因为2008年上半年产量的增加，抵消了200 8年下半年的下滑。同样，2009年全年也看不到下滑。虽然上半年严峻的形势持续，甚至有人预测称“如此下去，产量将大幅低于2008年”，但一进入第三季度，情况为之一变。太阳能电池市场再呈活跃趋势，中国太阳能电池厂商重新恢复至接近全负荷生产。除日本市场及美国市场的增长之外，欧洲市场也从下半年开始复苏。另外，人们对中国国内市场的期待也起到了推动作用。由于这些原因，2009年的产量保持了比2008年增加两倍的发展势头。
主要太阳能电池面板厂商的情况
有人说，中国结晶型太阳能电池面板（单元及模块）的厂商已经超过了80家。其中8家已在国外的股票市场上市，并公开了营业数据等。由这些中国大型太阳能电池面板厂商的产量、供货量及销售额走势，即可得知上述全球经济危机的影响，以及之后的快速复苏情况。
各企业的供货量及销售额2009年上半年虽曾停滞，但下半年迅速好转。结果，2009年的产量及销售额都远远超过了2008年（图2）。
图2（a）：中国主要太阳能电池面板厂商的产量、供货量、销售额走势及产能（2007～200 8年）在国外上市的知名太阳能电池厂商的数据根据各公司的财务报告等整理而成。此外，硅材料企业塞维LDK太阳能以及昱辉阳光能源等也已经在国外上市。
图2（b）：中国主要太阳能电池面板厂商的产量、供货量、销售额走势及产能（2009～201 0年）在国外上市的知名太阳能电池厂商的数据根据各公司的财务报告等整理而成。硅材料企业塞维LDK太阳能以及昱辉阳光能源等也已经在国外上市。
产能方面，在2008年的金融危机发生之前，各企业竞相扩大业务规模，但发生金融危机之后的2009年上半年，各厂商则尽量维持原有的规模。不过，09年第三季度以后市场开始复苏，因此，进入2010年后，目前中国各太阳能电池面板企业仍在持续接近全负荷生产的状
态。各厂商还对今后的新投资及增强产能表现出了积极的态度。仅图2中的合计值就达到了6GW。
据说8家知名太阳能电池企业的产能占中国总产能的6～7成。由此可以预测，2010年中国的太阳能电池总产能将会接近10GW。从2008年的产能约为3.3GW这一点来看，中国太阳能电池产业的投资势头非常强劲。
面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析） 面板数据分析方法： 面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析 —若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。不是时间序列那种接近0.8为优秀。另外，建议回归前先做stationary。很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。该如何选择呢？ 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al.(2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al.(2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250之间,截面数介于10～250之间)的面板单位根检验。Im et al.(1997)还提出了检验面板单位根的IPS法,但Breitung(2000)发现IPS法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z分别指Levin,Lin&Chu t*
2010年中国宏观经济形势分析 2010年，中国面对极为复杂的国内外经济环境和极为严峻的各类自然灾害等挑战，虽然我国宏观经济政策框架基本稳定，但汇率不断升级、通胀压力不期而至、外部需求持续变化、资本流动大幅波动，宏观经济形势未可乐观，就如温总理曾在接受采访时指出：“如果说2009年是进入新世纪以来经济最为困难的一年，那么2010年是中国经济最为复杂的一年”，不过党中央、国务院审时度势，科学决策，团结带领全国各族人民，深入贯彻落实科学发展观，加快转变经济发展方式，加强和改善宏观调控，发挥市场机制作用，有效巩固和扩大了应对国际金融危机冲击成果，使得2010年国民经济运行态势总体良好。 2010年全年国内生产总值397983亿元，按可比价格计算，比2009年增长10.3%，增速比上年加快1.2个百分点。分季度看，一季度同比增长11.9%，二季度增长10.3%，三季度增长9.6%，四季度增长9.8%。分产业看，第一产业增加值40497亿元，增长4.3%；第二产业增加值186481亿元，增长12.2%；第三产业增加值171005亿元，增长9.5%。 1．国内生产总值（GDP） GDP是最受关注的宏观经济统计数据，是衡量国民经济发展情况的重要指标。GDP增速越快表明经济发展越快，增速越慢表明经济发展越慢，GDP负增长表明经济陷入衰退。 根据国家统计局初步测算，2010年前GDP为397983亿元，按可比价格计算，同比增长10.3%，比上年同期增幅加快1.2个百分点。
数据来源：国家统计局 2．社会消费品零售总额 社会消费品零售总额反映国内消费支出情况，对判断国民经济现状和前景具有重要的指导作用。社会消费品零售总额提升，表明消费支出增加，经济情况较好；社会消费品零售总额下降，表明经济景气趋缓或不佳。2010年社会消费品零售总额达154554亿元，同比增长18.4%。其中，城镇消费品零售额133689亿元，同比增长18.8%；乡村消费品零售额20865亿元，增长16.1%。2010年自8月起社会消费品零售总额同比增幅连续五个月保持在18%以上，国内市场销售实现平稳较快增长。 数据来源：国家统计局 3．进出口额 2010年全年进出口总额29728亿美元，同比增长34.7%。其中，出口15779亿美元，增长31.3%；进口13948亿美元，增长38.7%。进出口相抵，顺差1831亿美元，比上年下降6.4%。从月度同比增幅来看，2010年12月进出口受2009年高基数影响，增速正常回落，国内生产的放缓也是导致本月进出口增幅回落的重要原因。
数据分析中常用得10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。 表1家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图 图2堆积折线图
图3百分比堆积折线图 2柱型图 柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。 图5堆积柱形图
图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图 图7线-柱图 这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图 月份工资收 入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分 比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%
4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图 操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。
2018年上半年我国化工行业经营情况及未来发展前景图文分析报告 (2018.10.02) 一、化工行业经营状况 我国化工产能周期处于底部，未来仍具长期投资价值。中国投资消费比已经出现拐点，但从国外经验看，化工行业在经济处于转型时期仍长期与GDP保持同步增长，具备长期投资价值。化工行业同样经过长达7年的去产能周期，供需格局整体趋向平衡，行业龙头企业盈利能力改善明显，下一轮产能扩张将最先在行业内经营能力优秀的龙头企业中展开。 经过几十年粗放式快速发展，国内化工行业大部分子行业都产能过剩，特别是产品竞争力较低、低端同质化严重、高危高污染的化工品产能过剩现象更为突出。
截至2018年上半年，化工行业企业共计23306个。其中，亏损企业达4036个，亏损总额为294.5亿元。 2013-2018年上半年中国化工行业企业数量及亏损企业数量走势
2013-2018年上半年中国化工行业亏损总额走势 2018年上半年，我国化工行业规模以上企业实现主营业务收入37196亿元，上年同期主营业务收入为33553亿元，同比增长10.9%。
2013-2018年上半年中国化工行业主营业务收入及同比增长走势 2018年上半年，化工行业实现利润总额达2799亿元，上年同期利润总额为2162亿元，同比增长29.4%。 2013-2018年上半年中国化工行业利润总额及同比增长走势
2018年上半年，我国化工行业利润率达7.4%，毛利率达到16.2%。 2013-2018年上半年中国化工行业利润率走势 2013-2018年上半年中国化工行业毛利率走势
二、中国化工行业未来发展前途 我国是公认的化工大国，绝大多数化工品产能都已居于世界第一。可是全球化工50强却只有中石化上榜，难免给人以大而不强之感， 甚至有观点认为我国龙头企业未来几年也只能达到海外可比公司上 世纪50-60年代的水平。 经过20多年发展，我国化工已积累了相当的实力，尤其是近几 年技术提升速度极快，各个子行业都不断有世界级装置投产，无论是规模还是先进性都居于全球前列，随着盈利的大幅改善，未来技术升级速度还会更快。同期欧美企业却受制于金融危机的影响，普遍削减了资本开支，装置不断老化，新产品研发也趋于停滞，对我国的优势大幅削弱。目前我国化工已到了可以和欧美全面竞争的临界点，未来10年将会有一批龙头企业实现对海外化工列强的追赶和超越，中国 也将崛起为世界级化工强国！ 1、从MDI看国产化工的突破 说起我国化工产业的技术进步，市场第一反应无疑是万华化学。02年万华突破了国外的技术封锁，自主研发出MDI生产工艺，实现 了巨大的产业突破。但当时万华只有2万吨产能，无论是成本还是质量都远逊于海外企业。经过10余年的发展，2016年万华MDI产能已达到180万吨，跃居全球第一，成本和工艺能力也居于全球最高水平。而且万华还通过投产PO、TDI，完善了整个产业链，成为各类聚醚材
2018年我国化工行业经营情况及市场前景图文分析报告 （2018.10.02） 一、基础化工经营态势 2018年上半年，基础化工行业经营态势继续延续始自2016年下半年的景气趋势。作为基础化工行业主体，2018年1-5月化学原料与化学制品累计实现收入3.1万亿元，同比增长10.8%；实现利润总额2,363.3亿元，同比增长27.7%，景气延续，毛利率为16.2%，较上年同期增加2.1个百分点。同期，作为化工小行业，化学纤维行业实现收入3,145.3亿元，同比增长15.2%；实现利润总额132.6亿元，同比增加4.2%，毛利率为9.4%，较上年同期下降0.5个百分点，利润恢复增长主要是由于春节后下游复工带来的需求大幅恢复所致。
化学原料与化学制品行业经营延续景气趋势 化学纤维行业毛利率下降，利润同比增加 基础化工行业ROE继续大幅提升，产品价格维持高位是主要原因。2018年一季度，基础化工（中信分类）行业的净资产收益率（ROE）为3.0%，较上年同期增加0.6个百分点，行业盈利能力继续提升。 此轮行业景气主要表现为产品价格大幅上涨并维持高位。根据化工在线数据，我国化工产品价格指数整体保持高位，虽在春节期间有所下
滑，但是波动明显弱于去年同期，并在4月触底后回升明显。考虑到经济大概率企稳，并对需求产生支撑，供给端在环保高压下持续出清，未来化工产品价格有望在油价的支撑下维持较高水平。据此判断，2018年基础化工行业整体盈利能力或超过上一轮景气高点。 受益行业景气，基础化工（中信分类）行业ROE继续提升 化工产品价格维持高位
二、化工行业需求概况 纺织服装产业链景气回升明显，房地产新开工面积增速略有回升。纺织服装行业需求韧性较足，近年一直保持低速增长态势。但自2017年四季度以来，服装产业链零售额同比增速大幅回升，行业景气度明显提升，上游化学纤维等行业有望进一步受益。房地产方面，经历了前期受棚改政策推动的三四线房地产高增长后，我国房地产行业在2018年进入平稳增长阶段。2018年1-5月，中国房屋施工面积累计 同比增长2.0%，新开工面积同比增长10.8%，与去年同期相比分别下降1.1个百分点和增加1.3个百分点。 国内纺织、服装行业收入同比增速明显回升
解读中国宏观经济数据 解读中国宏观经济数据——为什么中国不爆发经济危机？ 中国是个怪异的国家。很多海外的学者用西方经济学的眼光来看中国，觉得很不可思议。中国用透支的方式维持经济的快速增长，为什么积累了20多 年仍然没有爆发恶性的通货膨胀进而演化成一场深重的经济危机的呢？ 我经过一段时间的苦心研究，终于得出了中国为什么不会爆发经济危机的原因。 下面我将通过分析中国改革开放以来经济统计数据来详细讲解（所有数据都来源于中华人民共和国统计局）。 让我们先来分析中国GDP的构成。以2003年中国GDP统计数据来看，当年中国GDP总值为117251.9亿元。从产出均衡来计算，GDP应等于投资+消费+政府支出（不包括政府转移性支出与政府债务和利息支出）+对外贸易顺差+库存投资。后两项份额很小，几乎可以忽略不计（当如当年中国对外贸易顺差为人民币2092亿元）。当年中国全社会投资总额为55566.61亿元，社会消费品零售总额为45842.0亿元，政府支出为13751亿元。分别占GDP 比例为47.4%、39.1%、11.8%。而同年美国的GDP构成则投资18%，消费68%，政府支出15%。可见，中国是一个主要依靠投资带动的高速增长的经济体，其 模式与之前亚洲四小龙主要是泰国、韩国等增长模式如出一辙。是典型的亚洲增长模式。 但是，与其他亚洲经济体不同的是，中国的投资来源主要是透支国内储蓄，而泰国、韩国当年的投资来源主要是对外负债。这一点非常重要，这也是中国能够避免东南亚危机那种模式的经济危机的主要原因。这一点将在下文仔细讲述。 其实GDP的结构并不重要，重要的是，作为中国GDP主体的投资的
学习好资料欢迎下载 全国中小学“教学中的互联网搜索”优秀教学案例评选 教案设计 中学信息技术《数据图表与分析》教学案例 让图表“说话” ——《数据图表与分析》教学案例■教材分析 本节内容是由江苏科学技术出版社出版的初中信息技术（上册）第 4 章数据统计与分析，第 4 节数据图表与分析，这也是本章的最后一节内容，属 于《江苏省义务教育信息技术指导纲要》中“信息的加工与表达”模块。因 此在整个 Excel 的学习中是个重难点。建立图表的四个步骤并不难，难点在 于学生对于图表类型的选择，源数据的选择以及图表选项的理解。 ■学情分析 本课授课对象是柘汪中学七年级（ 1）班的学生，在这之前，该班学生 对于 Excel 应用软件的窗口组成以及利用该软件对数据进行处理和统计，都 已掌握的比较好！而且学生们都表现出浓厚的学习兴趣。该班级还有一个较 大的特点就是班级凝聚力强，相互协作能力强，因此本节课要充分利用这一 特点展开教学。同时，他们对于图表在其它的学科的学习中也有接触，为本 节课的学习奠定基础。 ■教学目标 知识与技能 1.能够利用图表向导选择正确的图表类型分析不同的数据。 2.理解并掌握图表（柱形图、折线图和饼图）类型的选择，能根据数据 内容选择相应的图表类型进行创建。 3.能对于图表进行简单的美化和修饰，使其更加美观、得体。
过程与方法 1.通过“游戏教学法”引出本节课的教学内容，很好的激发了学生的学习兴趣和主动探究的欲望。 2.通过“任务驱动法”将任务有层次的一一呈现，让在学生在自主探究的过程中体验成功的喜悦。 3.通过“小老师”帮助的方式，让掌握好的学生帮助理解能力稍微差的学生，帮助他们树立信息，提高课堂整体效益。 16 情感态度与价值观 1.培养学生处理信息的能力，养成良好的思维习惯和行为方式。 2.让学生体验 Excel 图表功能在生活中各个领域的应用，从而达到理论联系实际、知识应用于生活的目标，逐渐养成自主探索和创新的意识。 3.激发学生参与到环保行列中来，从自我做起。 行为与创新 学生在学习知识的过程中解决生活中的问题，并逐步培养环保意识和审美观念。 ■课时安排： 1 课时。 ■教学重点与难点 教学重点 1.根据所分析的问题选择不同的图表类型。 2.源数据的正确选择。 3. 图表的美化。 （重点成因：由于不同图表反映的重点不同，因此，要想利用数据分析图表，前提就要选择好恰当的图表，因此，图表类型的选择显得至关重要。 知道了图表的类型，不明白数据与图表的生成关系，也将前功尽弃，因此数 据源的选择的重要性不言而喻。） 教学难点 1.源数据的正确判断和选择。 2. 审美意识的培养。 （难点成因：七年级学生由于受年龄限制，在理解能力上还有待进一步引导，尤其对于相关概念的理解。而这些恰恰有事突破重点的核心，因此，
面板数据分析简要步骤与注意事项 面板单位根—面板协整—回归分析) 步骤一：分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实 际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归( spurious regression )。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中 ,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布 , 这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002) 的改进, 提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al. (2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势，异方差和高阶序列相关，适合于中等维度(时间序列介于25?250之间，截面数介于10?250之间)的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的 IPS 法, 但 Breitung(2000) 发现 IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感 , 并提出了面板单位根检验的 Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了 ADF-Fisher 和 PP-Fisher 面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用 LLC、IPS、Breintung 、ADF-Fisher 和 PP-Fisher5 种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z 分 别指 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量、 lm Pesaran & Shin W 统 量、计 ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z 统计 量，并且 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量的原假设为存在普通的单位根过程， lm Pesaran & Shin W 统计量、 ADF- Fisher Chi-square 统计量、 PP-Fisher Chi-square 统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z 统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验 LLC(Levin-Lin-Chu )检验和不同根单位根检验 Fisher-ADF 检验(注：对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用 ADF检验)，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我 们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以 T(trend )代表序列含趋势项，以 I (intercept )代表序列含截距项， T&I 代表两项都含，N (none)代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认
市场分析：中国化工的长期发展趋势 随着下游需求的增长和产品价格的回升，整个行业的盈利能力逐步提升，行业利润率稳步提高，未来仍是逐步消化现有产能的过程，我们判断化工原材料行业景气周期总体处于上升阶段。 特殊化学品仍是中国化工的投资热点 中国现阶段投资的最主要逻辑之一是技术进步和消费升级。而特殊化学品行业是化工行业里最符合这两大投资逻辑的子行业。改性塑料、增强复合材料、有机硅、MDI的行业发展取决于工业部门和建筑部门对于材料品质要求的提高，染料助剂的发展取决于人们对于纺织品升级换代的要求。 资源类股票我们继续看好钾肥 资源类股票具有良好的投资属性：模式简单而稳定。但由于油价的不确定性，综合考虑资源的稀缺性和下游发展空间，我们在资源类股票中主要看好盐湖钾肥( 39.71,-1.26,-3.08%)；磷化工和其他资源类化工行业仍略逊一筹。 提高化工原材料行业评级至“谨慎推荐”
随着消费升级和行业自身结构性的转变，整个行业盈利能力表现出好转的迹象。 电石法PVC表现出很强的成本竞争力；在下游需求持续增长背景下，纯碱行业的经营趋于好转；而氨纶、粘胶等化纤随着前期产能的逐步释放以及消费升级的推动之下，行业景气向好。我们提高化工原材料行业评级至“谨慎推荐”，继续推荐受益于氨纶行业强劲复的BDO龙头三维( 24.33,-1.10,-4.33%)和受益于技术进步的柳化股份( 17.40,-0.29,-1.64%)。 继续维持特殊化学品“推荐”的投资评级 对于突破周期性局限，具有典型技术进步特征的优质特殊化学品企业，我们认为其具有持续创造价值的能力，更具有成为中国市场上Tenbagger的潜力。我们继续维持特殊化学品子行业“推荐”的投资评级，并重点推荐特殊化学品领域的金发科技、新安股份、万华、传化股份、德美化工等。 摘要 07年下半年，我们的整体思路仍是寻找长期为股东创造价值的优质企业，同时照顾到化工原材料领域景气周期向上的现实，重点关注了其中的阶段性投资机会。同时我们关注到无论是特殊化学品还是原材料领域，技术进步和消费升级都已成为引导企业走向成功的主要原因。
数据分析中常用的10种图表 1折线图 折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 表1家用电器前半年销售量 图1 数点折线图 图2堆积折线图 图3百分比堆积折线图 2柱型图
柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 图4二维圆柱图 3堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 图5堆积柱形图 图6百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的是强调每个数据系列的比例。 4线-柱图
图7线-柱图 这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，更可以显示出平均销售量的趋势情况。 5两轴线-柱图 图8两轴线-柱图 操作步骤：01 绘制成一样的柱形图，如下表所示：
图1 操作步骤02： 左键单击要更改的数据，划红线部分所示，单击右键选择【设置数据系列格式】，打开盖对话框，将【系列选项】中的【系统绘制在】更改为“次坐标轴”，得到图4的展示结果。 图2
图3 图4 操作步骤03： 选中上图4中的绿色柱子，更改图表类型，选择折线图即可，得到图5的展示
结果。 图5 主次坐标柱分别表示了收入情况和占比情况，对比更加明显，同时在一个图表中反映，易于分析。 6条形图 图9条形图 条形图类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，只是表现形式不同。 主要用于各项类的比较，例如，各省的GDP 的比较或者就针对我们的客户来说: 主要是各个地级市的各种资源储量的比较或者各物料类型的客户数量的比较 7三维饼图 以1月份3种家用电器的销售量占比为例，具体饼图如下所示： 图10 三维饼图 主要用于显示三种电器销售量的占比情况。有分离和组合两种形式。 8复合饼图
转载：面板数据分析的思路和Eviews操作： 面板数据一般有三种：混合估计模型；随机效应模型和固定效应模型。首先，第一步是作固定效应和随机效应模型的选择，一般是用Hausman检验。 如果你选用的是所有的企业，反映的是总体的效应，则选择固定效应模型，如果你选用的是抽样估计，则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。 H0：应该建立随机效应模型。 H1：应该建立固定效应模型。 先使用随机效应回归，然后做Hausman检验，如果是小概率事件，拒绝原假设则应建立固定效应模型，反之，则应该采用随机效应模型进行估计。 第二步，固定效应模型分为三种：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型（这三个模型的含义我就不讲了，大家可以参考我列的参考书）。如果我们是对个体固定，则应选择个体固定效用模型。但是，我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以，就要作F值检验。相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。 H0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。SSEr H1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。SSEu
F统计量定义为：F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] 其中，SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（个体固定效应模型的）的残差平方和（Sum squared resid）。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是：当模型中含有k 个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。 在作回归是也是四步：第一步，先作混合效应模型：在cross-section 一栏选择None ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEr 第二步：作个体固定效用模型：在cross-section 一栏选择Fixed ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEu 第三步：根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。计算出结果。其中，T为年数，不管我们的数据是unbalance还是balance 看observations就行了，也即Total pool (balanced) observations:的值，但是如果是balance我们也可以计算，也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年，每一年又500加企业，则NT＝10×500＝5000。K为解释变量，不含被解释变量。 第四步，根据计算出来的结果查F值分布表。看是否通过检验。检验准则：当F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1时，拒绝原假设，则结论是应该建立个体固定效应模型，反之，接受原假设，则不能建立个体固定效应模型。
中国石油化工行业发展现状分析 2015年，石油和化工行业经济运行总体稳中偏弱。就前三季度数据来看，全行业增加值同比增长8.8%，主营收入下降5.7%，利润总额降幅23.7%，固定资产投资增长0.2%，出口总额降幅6.5%。能源和主要化学品生产基本平稳，市场供需保持稳定；但行业单位成本持续高位运行，价格低迷，整体效益降幅较大，特别是三季度市场波动加剧，经济下行压力有所加大。 行业增加值 中投顾问在《2016-2020年中国石油化工行业投资分析及前景预测报告》指出，截至2015年9月末，石油和化工行业规模以上企业29643家，累计增加值同比增幅8.8%，同比提高0.4个百分点，与2015年上半年持平。其中，化学工业增加值增长9.7%；石油天然气开采业增长2.1%；炼油业增幅8.9%。 2015年1-9月，全行业主营业务收入9.67万亿元，同比下降5.7%，降幅与上半年持平，占全国规模工业主营收入的12.1%。 化工收入保持增长。2015年1-9月，化工行业主营业务收入6.48万亿元，同比增幅3.1%，比上半年加快0.2个百分点；石油天然气开采业主营业务收入7031.4亿元，下降30.5%，降幅与上半年基本持平；炼油业主营业务收入2.20万亿元，降幅17.6%，较上半年有所扩大。前三季度，专用设备制造业主营收入2927.6亿元，下降2.1%。 化工行业中，化肥和涂（颜）料制造业等增速领先。前三季度，化肥制造业主营收入增幅9.3%，排名第一；涂（颜）料及类似产品制造增幅6.2%，名列第二；农药增长5.9%，位居第三。此外，专用化学品制造主营收入增长4.8%，基础化学原料制造增幅0.7%，橡胶制品业增长4.6%。合成材料制造主营收入下降1.9%，是化学工业中惟一下降的子行业。 图表2014年-2015年石油和化学工业增加值累计增长走势 单位：% 数据来源：中投顾问产业研究中心
中国宏观经济分析报告（2004 年1 季度） 出版日期：2004 年05 月编写说明 2004 年1 季度，我国经济继续快速增长，工业生产、固定资产投资、消费品 零售额、进出口等均呈现较快增长，经济景气依然处于扩张周期的上升阶段。但经济运行中存在的矛盾和问题不断突现出来，突出表现在投资过快增长，投资品价格高增长向消费品价格传导进程加快，通货膨胀压力增大。当前形势下，宏观趋势的把握上不应再拘于经济是否“过热”的讨论，而应想办法坚决抑制盲目投资和低水平重复建设，防止经济的大起大落，保持国民经济平稳运行；宏观政策趋向上要从扩大内需转向调节经济平稳运行的方向上来，但同时，应当注意政策实施的力度和时机，防止政策力度过大过猛。 中国行业分析报告----宏观经济 II 目录 Ⅰ 2004年1季度宏观经济形势 (1) 一、一季度经济运行的主要特点 (1) （一）国民经济快速增长，工业生产继续高增长 (1) （二）固定资产投资超高速增长 (2) （三）消费需求增长稳健 (3) （四）市场物价继续上涨 (4) （五）对外贸易增势强劲，利用外资保持较高水平 (5) （六）货币信贷增势未减 (5) （七）经济运行效益比较好，居民收入增长加快 (6) 二、一季度经济运行中存在的主要问题 (7) （一）投资增长过快，盲目投资和能力扩张势头加剧 (7) （二）煤电油运紧张状况加剧 (8) （三）通胀压力加大 (8)
（四）信贷调控难度加大 (9) Ⅱ 2004年2季度经济形势分析与预测 (9) 一、固定资产投资增长将高位回落 (9) （一）制约投资增长的因素 (9) （二）促进投资继续高增长的因素 (10) 二、诸多因素将遏制物价上涨 (11) （一）农副产品价格将呈现先扬后抑的走势 (11) （二）各项控制物价上涨的行政手段将发挥一定作用 (11) （三）严控投资过快增长的政策措施有助于投资品价格回落 (11) （四）投资热、消费稳，不会出现严重通货膨胀 (12) （五）我国经济买方市场特征鲜明，不会出现需求推动型的价格轮番上涨12 三、2004年2季度经济形势分析与预测 (13) 中国行业分析报告----宏观经济 .... III Ⅲ提高宏观调控政策的有效性 (14) 一、扩张性政策应进一步向中性政策过渡 (14) 二、财政政策应加大结构调整的力度 (14) 三、实行差别化的货币信贷政策，优化信贷结构 (14) 四、统一认识，端正行为，坚决抑制地方政府的投资冲动 (15) 图表目录 图表1 2003年与2004年各产业投资增长情况比较 (3) 图表2 2003-2004年投资资金来源结构变化 (3) 图表3 2003-2004年分地区固定资产投资增长情况 (3) 图表4 2003－2004年生产和消费物价月涨幅一览表 (4) 图表5 2004年1季度宏观经济运行主要指标与上半年预测 (13) 本报告图表如未标明资料来源，均来源于“中经网统计数据库” 中国行业分析报告----宏观经济 .... 1 Ⅰ 2004 年1 季度宏观经济形势
中国化工网调查与分析报告 学院：管理学院 专业：工商管理 班级：10级1班 小组成员：张毫刘永亮周国通赵腾蛟王法剑
目录 一．公司简介 二．商业模式 三．盈利模式 四．经营模式 五．管理模式 六．结论与建议 一．公司简介 中国化工网是由网盛科技（002095）创建并运营的，是国内第一家专业化工网站，也是目前国内客户量最大、数据最丰富、访问量最高的化工网站。中国化工网建有国内最大的化工专业数据库，内含40多个国家和地区的2万多个化工站点，含25000多家化工企业，20多万条化工产品记录；建有包含行业内上百位权威专家的专家数据库；每天新闻资讯更新量上千条，日访问量突破1000,000人次，是行业人士进行网络贸易、技术研发的首选平台。其兄弟网站“全球化工网”集一流的信息提供、超强专业引擎、新一代B2B交易系统于一体，享有很高的国际声誉。 其主要服务项目有: ◆专业的化工企业网站建设； ◆化工企业网上推广、产品信息发布； ◆网上化工贸易信息撮合； ◆专业的化工资讯电子杂志订阅； ◆专业及时的化工市场行情信息服务； ◆专业的化工企业电子商务解决方案； ◆享受《网上化工资源》的强力推广。 中心业务:该中心中国化工网庞大的产品、信息、客户数据库和资讯合作网络为基础，共分新闻热点、行情专递、专家评述、数据统计、行情论坛五大板块；油品、橡胶、塑料、化工四大专区。整个行情中心融石化、化工资源之精华，集产品(油品、塑料、橡胶、化工等四大类200余种)、市场(近100个专业市场)、厂商(1200余家代表性生产厂家、3000余名贸易商)于一体，旨在打造一个专业、免费、及时、全面的综合性化工资讯平台，为广大客户提供最优质，最全面的信
面板数据的分析步骤 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC （Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们
基于面板数据模型及其固定效应的模型分析 在20世纪80年代及以前,还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献,而20世纪80年代之后一直到现在,已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究(Hsiao,20XX)。同时,大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来,并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容,面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。 面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息,不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据,面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据,在理论上被认为有一些优点,其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中,人们认为不同的横截面很可能具有异质性,这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的,同时异质性被假定为依横截面不同而不同,但在不同时点却是稳定的,因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性,如果异质性是发生在不同时期的,那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。 然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少,我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现,使用的效应①不同,对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响,在某个固定效应设定下回归系数为正显着,而另外一个效应则变为负显着,这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果,因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的,在控制了这个效应后,由于变量之间的相关性,自然会对回归元的估计结果产生影响,因而使用的效应不同,估计的结果一般也就会有显着变化。 然而,这个被广泛接受的理论假说,本质上来讲是有问题的。我们认为,估计的效应不同,对应的自变量估计系数的含义也不同,而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据,而在这两个不同维度上,以及将两个维度的信息放到一起时,样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此,我们这里提出另外一种异质性,即样本在不同维度上的相关关系是不同的,是异质的,这个异质性是发生在回归元的回归系数上,而
中国化工网的商业模式分析 一、中国化工网基本情况 （一）中国化工网简介 中国化工网是由网盛科技创建并运营的国内第一家专业化工网站，也是目前国内客户量最大、数据最丰富、访问量最高的化工网站。中国化工网建有国内最大的化工专业数据库，内含40多个国家和地区的2万多个化工站点，含25000多家化工企业，20多万条化工产品记录；建有包含行业内上百位权威专家的专家数据库；每天新闻资讯更新量上千条，日访问量突破1000,000人次，是行业人士进行网络贸易、技术研发的首选平台。其兄弟网站“全球化工网”集一流的信息提供、超强专业引擎、新一代B2B交易系统于一体，享有很高的国际声誉。 （二）其主要服务项目 （1）专业的化工企业网站建设； （2）化工企业网上推广、产品信息发布； （3）网上化工贸易信息撮合； （4）专业的化工资讯电子杂志订阅； （5）专业及时的化工市场行情信息服务； （6）专业的化工企业电子商务解决方案； （7）享受《网上化工资源》的强力推广。 网站首页结构图 专业信息集成： （1）汇集每天最新的国际国内化工新闻信息、化工行情、化工资讯； （2）超过七十八万人次的日访问量，其中有三分之一来自海外； （3）拥有国内最大的化工产品数据库、化工企业数据库； （4）每天有三千多条来自国内外的产品供求信息； （5）功能强大的化工搜索引擎，提供多种形式的产品检索方式； 二、商业模式
（一）电子商务应用模式 运用成熟的现代通讯技术，建立服务于行业的公共服务平台。在商务电子化的过程中，成为连接产业链的上游和下游、连接企业需要和商务服务、吸引行业专业人士的中心枢纽。 以信息技术为支撑、以行业服务为内容的网上公共服务平台；通过这些平台，向行业内企业提供包括网上企业产品展示窗口、网上产品市场、商业情报支撑、网上商务服务媒介等在内的种类繁多的电子商务服务。经过多年的潜心营运和资源积累，网盛科技的这些行业公共服务平台已经被广大行业用户所认可。以中国化工网为例，目前已有10万余注册用户，其中有约8000付费企业用户，平台每日访问量近80万人次。 （二）电子商务应用内容 对企业的原料采购和产品销售提供信息和技术支持；对企业的经营决策提供行业信息和情报支持；以服务媒介方式对企业的日常运营提供商务服务支持。 在原料采购和产品销售方面，网盛科技提供了多个层次的服务，供各类企业选择： 1、数据库收录，业内企业的产品可以收录到网盛科技的产品数据库中，供上下游企业查询并订购； 2、网上产品展示，企业产品信息，包括图像等，可以发布到网盛科技的行业公共服务平台，供业内人士浏览，并可以在网上下订单； 3、供求信息发布，企业可以自主地在网盛科技的行业公共服务平台上发布供需信息，供平台用户浏览及咨询； 4、供需匹配，对有需求的客户会员，网盛科技提供计算机辅助的供需匹配服务，为客户提供增值服务。 5、交易中心，对于有需求的用户，提供完整的双向网上洽谈的技术服务，或多向竞拍服务。经过多年积累，在网盛科技的中国化工网等平台上，已经积累了大量的相关资料。以中国化工网为例，收录的化工企业达数万家，涉及100多个国家和地区。 中国化工网等行业公共服务平台为行业信息的快速传递提供了便捷有效的传播平台。业内人士可以简单地通过访问平台网站，在第一时间获取所需要的信息。大部分信息免费地向所有业内人士开放，也有一小部分信息作为对客户的增值服务，通过网上订阅方式获得。 充分利用业已在中国化工网等行业公共服务平台上建立起来的凝聚力和客流量，向行业内企业提供多种商务服务或作为商务服务的中介。 中国化工网等具有影响力的行业公共服务平台不仅为服务寻求方提供了方便，而且更重要的是这些平台所具备的资源优势。 （三）赢利模式 中国化工网创业启动资金小，网站实现赢利的时候，也没有外部资金介入，它是一个非常好的低成本创业成功的案例。中国化工网通过与传统行业的结合，走出了一条非常坚实的赢利之路。网站赢利主要的来源包括广告费和会员费。 （四）客户价值