United States Department of Agriculture
Foreign Agricultural Service
Circular Series FOP 03 13 March 2013
World Stocks Continue to Climb
According to the USDA 2013/14 outlook, world cotton ending stocks are projected to rise for the fourth consecutive year, to a record 88.5 million bales, despite lower production and higher consumption. USDA also projects the A-index will be about unchanged.
China, as in the previous two seasons, is forecast to hold nearly all the expansion in stocks. Assumed continuation of the China reserve policy would keep nearly half of the world ’s stocks off the market and limit supplies to local mills. In the rest of the world, stocks are expected to remain relatively stable.
World tra de is projected down 11 percent, but China’s imports are forecast down over 40 percent, as quantities released from the State Reserve are expected to rise. However, growth in spinning outside of China is projected to boost import demand. U.S. exports are forecast to fall nearly 10 percent on reduced production and the lower world import demand.
The full 2013/14 outlook is available at https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/oce/forum/presentations/CottonOutlook.pdf
Cotton:
World Markets and Trade
Overview
Global cotton stocks for 2012/13 are essentially unchanged as higher production is offset by increased consumption. Trade was raised, primarily due to a higher import forecast for China. U.S. ending stocks are down on higher exports. The season average farm price is raised to 71.5 cents/pound on continued strong prices.
Prices
The U.S. spot price and the A-Index
continued upward as China’s reserve
policy continues to isolate more
supplies from the world market.
2012/13 TRADE OUTLOOK
Major Exporters:
United States is boosted 250,000 bales to 12.75 million on recent strong sales and shipments.
Australia is revised up 100,000 bales to 4.6 million on higher world import demand.
India jumped 1.0 million bales to 5.5 million on higher world import demand.
Pakistan is cut 100,000 bales to 400,000 on a smaller crop.
Turkmenistan is up 100,000 bales to 950,000 on increased production.
Uzbekistan is raised 100,000 bales to 3.0 million due to a larger crop.
Major Importers:
Bangladesh is up 150,000 bales to 3.7 million on stronger consumption.
China is raised 1.0 million bales to 15.0 million on a higher concentration of stocks in the
national reserve.
Pakistan is boosted 250,000 bales to 2.75 million on a smaller crop.
(1,000 HA and 1000 480-lb. Bales)
Table 05 Cotton Supply and Distribution MY 2012/13
002311 Albania 12100212500 Algeria 433
051052 Angola 23525097751,756
800360 Argentina 7221001200 Armenia 104,600
-175
407,768
4,200
445 Australia 3,303
2030182500 Austria 40250701358530 Azerbaijan 403000303700 Bahrain 73,700
0103,700
4,597
9040 Bangladesh 8876000607000 Belarus
1060350256900 Belgium-Luxembour 90500010678550250 Benin 1685202040145 Bolivia 18504,600
-150
4,100
14,343
6,300
975 Brazil 5,793
10002024102 Bulgaria 40975041,3361,100525 Burkina 3570650200321270300 Burma 565005700 Cambodia 20375040545460225 Cameroon 1307007900 Canada
201505312025 Central African Republic 110165015238200185 Chad 581000101300 Chile 315,000
75036,000
80,181
35,000
5,275
China 44,106
2102535044115042 Colombia
8420017211530 Congo (Kinshasa)41002311 Costa Rica 10450050798600325 Cote d'Ivoire 2981001200 Croatia 11000141644 Cuba 20000000 Cyprus
025******** Czech Republic 61
1
2
Denmark
1
750
0809893 Ecuador 18500350106001,229515145 Egypt 2691300013018211 El Salvador 520000000 Estonia 00100751269580 Ethiopia 41851007510000 France 1522030019025500 Germany 35015015383220 Ghana 8201,100
501101,6611,150
260 Greece 40195009511932 Guatemala 2401800211814 Guinea 3500101157 Haiti 11005742 Honduras 2200100010024900 Hong Kong 496105800 Hungary 21,5005,500
021,75034,74425,500
11,700
India 7,4942,25020502,2002,7593010 Indonesia 489300200575750285105 Iran 1557000901303020 Iraq 402002200 Ireland 02600479577 Israel 1524020022026900 Italy 293150031536100 Japan 46254002575741450148 Kazakhstan 241100040443040 Kenya 4100001502055519 Korea, North 551,225
1001,200
1,47200 Korea, South 262010001015311030 Kyrgyzstan 431001100 Latvia 03003400 Lebanon 12101300 Lithuania 12000202300 Macedonia 3010050716030 Madagascar 110
150
5
241
160
140
Malawi
86
09000251,2921,000
500 Mali 36785009011000 Mauritius 201,150
350251,800
2,910
1,050
153 Mexico 7351000101400 Moldova 41720017020411 Morocco 340110010190125135 Mozambique 702530202800 Netherlands 5090112104 Nicaragua 20104855 Niger 350750300489325300 Nigeria 1142,750
4002511,500
14,857
9,300
3,000
Pakistan 2,932
0000000 Panama 0109502518312070 Paraguay 6327510047079520050 Peru 3154000405221 Philippines 121300131600 Poland 31250012015500 Portugal 355005700 Romania 24750047557300 Russia 980500201008540 Senegal
304004500 Serbia and Montenegro 155001000 Singapore 50000000 Slovakia 05005600 Slovenia 130******** Somalia 116000200260319 South Africa 601523003531825068 Spain 531210152155 Sri Lanka 501350822112560 Sudan 780000000 Sweden 01700172200 Switzerland 50250650919725125 Syria 2441,050
001,000
1,26800 Taiwan 2680
550
35
891
550
200
Tajikistan
306
1,650
3251,600
1,91632 Thailand 2880175015252200125 Togo 629010********* Tunisia 133,800
18506,1007,6412,600400 Turkey 1,356095007002,5491,600600 Turkmenistan 8990135020265150125 Uganda 1101900192300 Ukraine
42200300 United Kingdom 1512,750
153,400
20,365
17,010
3,815
United States 4,200
3003400 Uruguay 103,000
01,5005,9984,500
1,350
Uzbekistan 1,498
15001001218515 Venezuela 212,150
002,100
2,512
2310 Vietnam 41201035413419 Yemen 50250070570300230 Zambia 2500
400
15
90
731
475
425
Zimbabwe
226
World 41,860
41,915
-61
107,112
230,708
119,868
34,170
World
81,742
(1000 MT)
Table 05A Cotton Supply and Distribution MY 2012/2013
0000100 Albania 05005500 Algeria 11101210 Angola 0854216938217478 Argentina 15700
00000 Armenia 001,002
-3891,691
91497 Australia 7194104500 Austria 10501529197 Azerbaijan 97
007800 Bahrain 2806028061,001
209 Bangladesh 1931300131500 Belarus
2138051500 Belgium-Luxembour 201090214812054 Benin 371004931 Bolivia 4111,002
-338933,123
1,372
212 Brazil 1,261
2004520 Bulgaria 1021201291239114 Burkina 78014044705965 Burma 121001200 Cambodia 00820911910049 Cameroon 282002200 Canada
00301745 Central African Republic 203603524440 Chad 132002300 Chile 13,266
1607,838
17,458
7,620
1,149
China 9,603
46017696339 Colombia
180004537 Congo (Kinshasa)10000100 Costa Rica 009801117413171 Cote d'Ivoire 650000000 Croatia 02003311 Cuba 00000000 Cyprus
05005700 Czech Republic 10
Denmark
1600172121 Ecuador 410976213126811232 Egypt 592800284000 El Salvador 110000000 Estonia 002016272117 Ethiopia 91920162200 France 34870415600 Germany 803
03874 Ghana 24239112436225057 Greece 872100212610 Guatemala 50400543 Guinea 11002212 Haiti 00001210 Honduras 044220225400 Hong Kong 111001200 Hungary 03271,197
04,7367,5655,552
2,547
India 1,63249041147960172 Indonesia 10665401251636223 Iran 341500202874 Iraq 90000000 Ireland 00130117122 Israel 35240485900 Italy 66900697900 Japan 105875161619832 Kazakhstan 5220091079 Kenya 122003345124 Korea, North 122672026132000 Korea, South 570220233247 Kyrgyzstan 90000000 Latvia 01001100 Lebanon 00000100 Lithuania 04004500 Macedonia 10201115137 Madagascar 20
33
1
52
35
30
Malawi
19
019605281218109 Mali 801900202400 Mauritius 425076539263422933 Mexico 1602002300 Moldova 137******** Morocco 702402412729 Mozambique 155104600 Netherlands 10200321 Nicaragua 00001211 Niger 111160651067165 Nigeria 255998752,504
3,235
2,025
653 Pakistan 6380000000 Panama 022********* Paraguay 1460201021734411 Peru 6990091100 Philippines 33003300 Poland 12700263400 Portugal 81001200 Romania 01030010312500 Russia 210110422199 Senegal
71001100 Serbia and Montenegro 01100200 Singapore 10000000 Slovakia 01001100 Slovenia 01002223 Somalia 0350******* South Africa 1335008695415 Spain 123003511 Sri Lanka 102902482713 Sudan 170000000 Sweden 04004500 Switzerland 105014220015827 Syria 532290021827600 Taiwan 580
120
8
194
120
44
Tajikistan
67
3591534841710 Thailand 6303803554427 Togo 132020202520 Tunisia 382740
01,3281,66456687 Turkey 29502070152555348131 Turkmenistan 19602904583327 Uganda 244004500 Ukraine
10000100 United Kingdom 012,776
37404,434
3,704
831 United States 9141001100 Uruguay 0065303271,306
980294 Uzbekistan 3263002226193 Venezuela 54680045754752 Vietnam 900008974 Yemen 10540151246550 Zambia 540
87
3
20
159
103
93
Zimbabwe
49
World 9,114
9,126
-13
23,321
50,231
26,098
7,440
World
17,797
(1,000 HA and 1000 480-lb. Bales)
Table 06: Cotton Supply and Distribution by Country 2011/2012
002411 Albania 21200121600 Algeria 433
051052 Angola 23741398002,143
1,000
530 Argentina 9211001200 Armenia 104,642
-175
408,075
5,500
580 Australia 3,568
2150182800 Austria 502407014411643 Azerbaijan 503000303700 Bahrain 73,200
0103,300
4,117
7536 Bangladesh 8076000607000 Belarus
1067460237800 Belgium-Luxembour 90275010413350200 Benin 1284202043145 Bolivia 21294,792
-150
4,000
16,635
8,700
1,400
Brazil 7,993
12302330102 Bulgaria 4060004840700400 Burkina 2360650200316270300 Burma 515005700 Cambodia 20250040375325175 Cameroon 855006800 Canada
201505312025 Central African Republic 110110015163145175 Chad 38800101300 Chile 324,533
55038,000
68,236
33,100
5,400
China 30,181
1000532541116548 Colombia
8120017211530 Congo (Kinshasa)41002311 Costa Rica 10350050598450250 Cote d'Ivoire 1981001200 Croatia 11000141644 Cuba 20000000 Cyprus
023******** Czech Republic 61
1
2
Denmark
1
570
0758993 Ecuador 14300475135501,252745220 Egypt 2141080012517611 El Salvador 510000000 Estonia 00100751169590 Ethiopia 31831207410100 France 1521133018525300 Germany 35015015363220 Ghana 6201,000
501301,6711,330
285 Greece 49190009511632 Guatemala 2101700201814 Guinea 3500101157 Haiti 11005742 Honduras 218385010023400 Hong Kong 495105800 Hungary 260011,080
019,95038,77427,500
12,200
India 7,7441,97520501,9002,449309 Indonesia 479300200600785310115 Iran 1657000901203020 Iraq 302002200 Ireland 02600484759 Israel 2023522022527600 Italy 292980030535100 Japan 46403002575666436161 Kazakhstan 26650045493244 Kenya 4100001502005519 Korea, North 501,170
701,125
1,37900 Korea, South 247010001015312537 Kyrgyzstan 431001100 Latvia 03003400 Lebanon 12101300 Lithuania 12000202300 Macedonia 3010050716030 Madagascar 110
140
5
226
170
150
Malawi
81
0625025942850480 Mali 29298009011500 Mauritius 251,000
340251,700
2,775
1,180
192 Mexico 7101000101400 Moldova 41680016819911 Morocco 310110010185140135 Mozambique 652230202600 Netherlands 3090112104 Nicaragua 20104855 Niger 3501000300514325325 Nigeria 1149001,250
2510,000
14,082
10,600
3,000
Pakistan 2,807
0000000 Panama 0119302517112580 Paraguay 532148046078821555 Peru 3202700354521 Philippines 101000131600 Poland 31082011514700 Portugal 304005700 Romania 24890050059800 Russia 98025020604627 Senegal
153003400 Serbia and Montenegro 12100600 Singapore 50000000 Slovakia 05005600 Slovenia 130******** Somalia 1125002102795913 South Africa 691826103534927667 Spain 53910152055 Sri Lanka 4015008254200100 Sudan 960000000 Sweden 01710172300 Switzerland 502508001,019900150 Syria 194863008501,06800 Taiwan 2180
540
35
916
580
204
Tajikistan
341
1,263
1251,300
1,58942 Thailand 263011001517716095 Togo 529010********* Tunisia 132,382
30005,6007,1413,440490 Turkey 1,241075006002,2991,400575 Turkmenistan 9490100020235170100 Uganda 1151900192300 Ukraine
42300400 United Kingdom 11911,714
-172
3,300
18,192
15,573
3,829
United States 3,350
3003400 Uruguay 102,500
01,350
5,3484,200
1,310
Uzbekistan 1,498
1000951168515 Venezuela 211,625
001,650
1,989
2310 Vietnam 33901035433419 Yemen 70250070590475300 Zambia 2700
425
15
90
786
600
470
Zimbabwe
256
World 44,746
45,955
-245
103,188
217,878
124,134
35,522
World
68,980
(1,000 Metric Tons)
Table 06A: Cotton Supply and Distribution by Country 2011/2012
0000010 Albania 00003310 Algeria 11101100 Angola 02189021748241115 Argentina 20100
00000 Armenia 01,197
1,011
-3890561126 Australia 7770104520 Austria 1255015069 Azerbaijan 110007720 Bahrain 216027186971838 Bangladesh 176000131320 Belarus
2010051520 Belgium-Luxembour 276600201444 Benin 283004151 Bolivia 51,894
1,043
-3387161,721
305 Brazil 1,740
2105320 Bulgaria 11521310103087 Burkina 51591404401065 Burma 110001100 Cambodia 0715******** Cameroon 190001110 Canada
04301025 Central African Republic 23224030438 Chad 80002210 Chile 17,207
1208,274
5,341
2,309
1,176
China 6,571
360171223210 Colombia
183004017 Congo (Kinshasa)10000000 Costa Rica 0987601103254 Cote d'Ivoire 430000000 Croatia 01003201 Cuba 00000000 Cyprus
00005520 Czech Republic 10
Denmark
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
发达国家农业信息化的发展及其经验 一、农业信息化的发展 发达国家农业信息化的发展大致经历三个阶段：20世纪50～60年代，主要是利用计算机进行农业科学计算；70年代工作重心是农业数据处理和农业数据库开发；80年代，特别是90年代以来，研究重点转向知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用。从50年代初美国首次利用计算机进行饮料问题的研究至今，计算机应用已经渗透到农业的各个方面。目前美国，美国的农业信息化强度已高于工业81.6％，欧美国家的农业信息化技术已进入产业化发展阶段。 1.农业信息化的特征 在发达国家，信息技术在农业上的应用大致有以下方面：农业生产经营管理、农业信息获取及处理、农业专家系统、农业系统模拟、农业决策支持系统、农业计算机网络等。农业中所应用的信息技术包括：计算机、信息存储和处理、通讯、网格、多媒体、人工智能、3S 技术(即地理信息系统GIS、全球定位系统GPS，遥感技术PS)等，概括而言具有以下特征：第一是网络化，各种形式的局域网和以信息高速公路为基础的广域网用户增长迅速。在美国，众多农业公司，专业协会、合作社和农场，已普遍使用计算机及网络技术。伊利诺州有67％的农户使用计算机，其中27％农户运用网络技术。政府每年拨款15亿美元建设农业信息网络。美国已建成世界最大的农业计算机网络系统AGNET，该系统覆盖了美国国内的46个州，加拿大的6个省和美加以外的7个国家，连通美国农业部、15个州的农业署、36所大学和大量的农业企业。用户通过家中的电话、电视或计算机，便可共享网络中的信息资源。英国也建立了覆盖全国的农业计算机网络AGRINET。日本早在1994年底就已开发农业网络400多个，计算机在农业生产部门的普及率已达93％，日本政府还在实施一项意在21世纪使所有农民拥有微机的“绿色天国”计划。这些先进的计算机通信网络使农业生产者更为及时、准确、完整地获得市场信息，有效地减少了农业经营的生产风险。 第二是综合化，既有多项信息技术的结合，包括数据库技术，网络技术、计算机模型库和知识库系统、多媒体技术、实时处理与控制等信息技术的结合；又有信息技术和现代科技，尤其是农业科技的结合，如信息技术与生物技术、核技术、激光技术、遥感技术的日益紧密结合，使农产品的生产过程和生产方式大大改进、农业现代化经营水平也不断提高。比如，欧美国家目前普遍看好一种视频数据检索系统(Videotex)和电视数据检索系统(Teletert)，就是多媒体数据库技术，计算机软硬件技术和网络通信技术的结合。 第三是全程化，信息技术应用不再局限于某一独立的农业生产过程，或单一的经营环节，或某一有限的区域，而是横向和纵向拓展。信息技术企业与农业生产、经营企业联系，科研单位与生产经营单位甚至与用户联合，多学科专家协作的复杂工程越来越多。这些工程全面地改善了农业生产和经营中的薄弱环节，不仅使发达国家农业的原有优势得到更充分的发挥，而且使其原有的劣势逐步改善以至消失，极大地增强了发达国家农产品在世界市场上的竞争力。 2.3S技术应用与精确农业 3S技术是发达国家农业计算机应用的重要领域之一，德国已在农作物生产中成功地应用了3S技术，对土地精确定位，按肥力程度确定播种量和施肥量，可节省肥料10％，节约农药23％，依靠精量播种，每公顷可节省种子25公斤。利用3S技术，调动大型农业机械，既省工又省资金，效益提高。 精确农业是近年来研究的热点领域。它发源于美国，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。精确农业将3S技术、计算机技术、自动化技术、网络技术等高科技应用于农业，逐步实现精确化、集约化、信息化的现代控制农业。可根据田间因素的变化，精细准
美国农业部最新统计的全年数据显示，去年中国进口美国农产品175亿美元，首次成为美国农产品最大出口市场。 然而，业内人士也表示，尽管中国进口空间大，但中国农产品进口的增长速度要适度，进口的品种要平衡，以避免对中国农业造成过大的冲击。 “中国成为美国最大的农产品出口市场符合预期，因为美国农业有优势，中国市场有需求。”商务部研究院研究员李健对记者表示，“这也与近年来我国鼓励扩大进口有一定关系。”我国已经成为世界第二大进口国，这其中也包括农产品进口的大幅增加。“十一五”期间，我国农产品的进口增长速度快于进口平均速度。他还告诉记者，过去我国更多地鼓励资源性、能源性商品进口，相对而言，从保护农业、保护农民利益的角度考虑，我国对农产品进口比较谨慎，近年来认识进一步转变，更加开放。同时，在中美两国存在贸易摩擦的背景下，双方不断沟通，努力促进双边贸易，也是中国进口美国农产品增长较快的原因之一。美中贸易全国委员会曾在其发布的一份报告中指出：“在全球经济衰退时，中国继续成为美制造商和农场主的重要出口国。” “一方面，美国希望扩大对中国的农产品出口。另一方面，中国农业人口众多，但人多地少，劳动生产率并不高，中国农业需要国外产品的补充，存在一定的进口依存度。同时，中国外汇储备多，具备支付能力。”商务部研究院国际市场研究部副主任白明在分析美国农产品对中国出口的前景时表示，美国农业是现代农业，土地资源丰富，农业资本、技术发达，虽然从事农业的人口不多，但效率高，处于世界领先地位，在国际市场具有竞争力。 事实上，在中美农业贸易领域，中国一直处于逆差地位。农产品出口在美国国民经济中占有重要位置，美国历来把支持农产品出口作为政府支持农业的重点，设立了一系列出口促进项目，不断寻找开发新的海外市场。美国去年出台的“国家出口行动计划”当然也积极促进农产品出口。有专家指出，如果没有包括农产品出口在内的对华出口的迅速增长，美国总统奥巴马提出的出口5年倍增计划恐怕难以兑现。 在中国大量进口美国大豆等农产品的同时，一些专家也担忧对中国农业造成过大的冲击。中国农产品进口的增长速度要适度，进口既要强调品种上的互通有无，也要讲求数量上的大体平衡，以避免对中国农业造成过大的冲击。中国也是农业大国，农产品市场并非无限制地开放，过度冲击会给中国造成一系列问题。 大米小麦等主要粮食净出口2.大豆食用植物油进口量巨大3.农产品进出口额继续较快增长4.农产品进出口 逆差明显增大5.优势农产品出口继续较快增长6.农产品国际市场价格迅速攀升（一）初级农产品质量差，加工 增值程度低，缺乏国际竞争力二）有的农产品生产成本高，价格缺乏优势三）卫生检疫问题导致出日不畅, 我 国本来在畜产品出口方面具有一定的优势，但是由于生产、加工和卫生检疫方面的问题较多，使我国畜产品出 口不畅。过去欧盟、俄罗斯等国都曾经发生过禁止从我国进口畜产品的情况，2001年受周边国家（地区）禽流 感的影响，我国禽类产品对日本、韩国和我国香港地区和澳门地区的出口也大受打击。另外，我国蔬菜生产也 有优势，然而由于农药残留较高，在对欧美、台湾省等地的出口方面受到很多限制。 （四）出口体制不顺，国内企业盲目竞争于出口不利 在人民币升值的压力下，我国农产品的价格也迅速的攀升，这在一定程度上，影响了农产品的出口，如何有效地防止农产品贸易逆差过大，仍是我们面临的一项艰巨任务。为了解决我国农产品贸易中现存的问题。笔者提出以下建议：1.加强农业国内支持，从根本上提高中国农业竞争力 (1)加大对“绿箱政策”的投入。在目前我国使用的六项绿箱措施即政府一般服务、粮食安全公共储备、国内粮食援助、自然灾害救济、环境保护计划和支持地区发展的基础上，加大以下各项的投入：①加强农业科研和推广投入。鼓励农业生产的主体(乡镇、村、农民家庭)增加科研投入，引导农业产业化中的各个环节的参与者都增加科研投入。②加大农产品质量与安全标准体系建立的投入。开发先进的技术与设备，加快建立各级以基地加工、流通为主的农产品自我检测体系，对农产品产前、产中、产后实行有效的全程控制，全面禁止高毒、高残留农药有害饲料添加剂的使用，重点放在生产基地、加工企业和上市交易三个环节。 (2)调整“黄箱政策”支出。对于“黄箱”政策，我国政府尽管给了农民一些补贴，但是还远远不够。今后还应该加大以下各项补贴：①增加对农业投入品尤其是种子的补贴，实现区域化统一品种种植，更好地满足市场需求，并有利于实现优质优价。②增加对农产品营销设施建设的补贴，包括对农产品加工、储藏和运输的补贴，尤其是新发展起来的各种农业合作组织，借鉴国外许多国家的经验，国家应该对这些方面的投资给予补贴资助。 2.积极开展制度创新，培育具有市场竞争能力的农业经营主体 欧盟市场、日本市场一直以来是我国主要的出口领域。目前，要使我国农产品在欧盟市场、日本市场获取高的利润，必须依靠科技进步。面对日趋制度化的技术壁垒，技术创新尤为重要。首先，要加快我国绿色农产品贮藏加工、运输和包装等方面的技术创新以弥补农产品生产、加工和贮存技术不过关，严重影响了农产品出口每年都造成的大量损失。其次应加大农业科技投入，加强农业技术储备，大力发展高新技术，注重有关高产、优质、高效农业的基础、应用和开发研究，提高农产品的科技含量以尽快改变农产品技术落后和科技含量低的现状，不断提升中国农产品的档次。同时，引进国外最新的环保技术及绿色食品加工技术，积极加强国际间的交流与合作：重点加强现代生物技术、生态技术、作物栽培技术、育种技术、病虫害监测预报和综合防治技术在绿色农产品生产应用方面的技术创新。 3.继续发挥具有比较优势的农产品的出口，积极实施农产品出口促进政策 水果、蔬菜和水产品是我国具有比较优势的传统农产品出口大类品种。应继续发挥其比较优势，在产品的加工，包装等各个环节加以改进。同时，发挥政府服务职能。针对我国农业贸易促进起步晚、基础设施严重不足、促进工作手段弱等现实情况，进行实地改革。政府不必直接参与经营管理和市场流通的具体事务，而是要制定促进此类农产品出口贸易的法规政策、提供信息服务、搞好基础设施建设、建立进出口预警和防御机制、调整国内农业支持体系、研究和制定反非关税壁垒的措施、建立和完善农业标准化体系，以促进农业科学技术的发展。取消对大宗农产品的出口数量限制和统一经营，鼓励所有具有外贸经营权的企业参与农产品外贸经营，广泛开展多种形式的推介促销活动以增强我国农产品在国际市场上的竞争能力
据海关统计，2017年一季度，我国货物贸易进出口总值6.2万亿元人民币，比2016年同期（下同）增长21.8%。其中，出口3.33万亿元，增长14.8%；进口2.87万亿元，增长31.1%；贸易顺差4549.4亿元，收窄35.7%。具体情况主要有以下几个方面： 一、一般贸易进出口增长，比重提升。一季度，我国一般贸易进出口3.49万亿元，增长23.2%，占我国进出口总值的56.2%，比2016年同期提升0.6个百分点，贸易方式结构有所优化。 二、对部分一带一路沿线国家进出口增长。一季度，我国对俄罗斯、巴基斯坦、波兰、哈萨克斯坦和印度等国进出口分别增长37%、18.7%、19%、69.3%和27.7%。同期，我国对欧盟进出口增长16.9%、对美国进出口增长21.3%、对东盟进出口增长25%，3者合计占我国进出口总值的41.4%。 三、民营企业进出口占比提升。一季度，我国民营企业进出口2.28万亿元，增长22.5%，占我外贸总值的36.8%，较去年同期提升0.2个百分点。其中，出口1.49万亿元，增长17%，占出口总值的44.9%，继续保持出口份额居首的地位；进口7884亿元，增长34.7%。 四、机电产品、传统劳动密集型产品仍为出口主力。一季度，我国机电产品出口1.93万亿元，增长15.1%，占我国出口总值的58.1%。其中，手机出口增长21.1%，自动数据处理设备出口增长12.5%。同期，传统劳动密集型产品合计出口6547亿元，增长10.5%，占出口总值的19.7%。 五、铁矿砂、原油等大宗商品进口量价齐升。一季度，我国进口铁矿砂2.71亿吨，增加12.2%；原油1.05亿吨，增加15%；大豆1952万吨，增加20%；天然气1503万吨，增加4.3%；铜115万吨，减少19.9%；成品油768万吨，减少0.6%。同期，我国进口价格总体上涨13.5%。其中，铁矿砂进口均价上涨80.5%，原油上涨64.7%，成品油上涨47%，铜上涨31.3%，大豆上涨20.6%。 六、3月中国外贸出口先导指数环比持平。3月，中国外贸出口先导指数为40.2，结束连续4个月环比上升走势，与上月持平。其中，根据网络问卷调查数据显示，当月，我国出口经理人指数回升2.2至43.8；新增出口订单指数、经理人信心指数、企业综合成本指数分别回升2.2、3、0.4至46.4、50.9、22。
******************************** 月度经营分析报告 2014年8月 编制部门：********** 编制人：****** 审核：****** 审批：****** 发放范围：■公司领导□各部门□其它（）发放形式：□邮件□信息化□文件■其它（打印）
目录 第一部分：公司月度运营简要分析小结 1、指标完成情况表 2、对指标完成产生主要影响的因素 第二部分：各部门主要工作完成情况简要汇总第三部分:月度经营情况分析总结 1、产品销售状况分析 2、生产运营状况分析 3、采购供应状况分析 4、产品质量问题分析 5、产品研发状况 6、运营管理状况分析 第四部分：本月存在的主要问题 第五部分：下月重点工作计划 第六部分：亟需相关部门配合和解决的问题 第七部分：三季度部门重点工作未完成情况汇总
第一部分：公司月度运营简要分析小结 1、指标完成情况表 2对指标完成产生主要影响的因素 对本月产品销售收入产生影响的主要因素是： 对本月生产任务产生影响的主要因素是： 对本月采购计划产生影响的主要因素是：
第二部分：各部门工作完成情况汇总公司部门主要完成工作摘要表
第三部分:月度经营情况分析总结1、产品销售情况 产品销售指标完成情况表 整车销售部指标完成情况表 1.1、销售指标对比 销售收入对比表（万元） 图1销售收入对比图
回款额环比表（万元） 图2 回款额对比图 应收账款余额环比表（万元） 图3应收账款余额对比图 原因分析：****** 1.2、公司收益结构分析表 1.3、市场份额变化以及主要竞争者变化分析：
一些统计数据的网址 1.美国经济分析局 Bearfacts (Bureau of Economic Analysis) https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/remd/index.htm 该站点由美国商业部下属的经济分析局(BEA)建立。BEA的功能主要是分析和综合大量数据以便创造美国经济的一个连贯模式。BEA还对国际、国家和地区的经济进行预算和分析。其中以对国民生产总值（GDP）的预算最为著名。 2.商业统计（美国人口普查局） Business Statistics (US Census Bureau) https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/epcd/www/sb001.htm 该站点上有便于使用的关于公司、就业、薪水和收据的信息。按照产业类目排列。 3.人口普查局经济信息 Census Bureau Economic Information https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/ftp/pub/econ/www/ 是美国人口统计局的官方站点。上面有大量关于美国经济的统计数据。如美国经济指标；农业、制造业、建筑业、农村和城市的数据；美国商业统计、当前工业报告、经济统计和调查；数据访问工具等等。 4.当前工业报告（美国人口普查局） Current Industrial Reports (US Census Bureau) https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/pub/cir/www/index.html 这里可以看到系列工业报告。电子数据是唯一的形式，可能要收取一定费用。 5.网上数据（加州大学圣迭戈分校） Data on the Net (UC San Diego ) https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/idata/ 收集了关于美国经济和其它数据的站点，有注释，可检索。 6.经济数据和链接（美国加州大学Fresno分校） Econ Data & Links (CAL State Fresno) https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/Economics/econ_EDL.htm 由美国加州大学Fresno分校建立。该站点提供了大量表格和统计数据，以及很多相关站点的链接，内容从收入、财富到贫困问题都有。 7.经济数据（国际）
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中国进出口数据分析 (最新版报告请登陆我司官方网站联系) 公司网址: https://www.doczj.com/doc/e717366630.html, 1
目录 中国进出口数据分析 (4) 第一节进口分析 (4) 一、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口量及增速统计分析. 4 二、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口额及增速统计分析. 4 三、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口价格统计分析 (5) 四、LCD蚀刻液进口的产品结构分析 (6) 五、影响LCD蚀刻液产品进口的因素分析 (6) 六、2015-2020年LCD蚀刻液行业进口形势分析预测 (7) （一）进口量预测 (7) （二）进口额预测 (7) 第二节出口分析 (8) 一、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口量及增速统计分析. 8 二、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口额及增速统计分析. 9 三、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口价格统计分析 (10) 四、出口产品在海外市场分布情况 (11) 五、影响LCD蚀刻液产品出口的因素分析 (11) 六、2015-2020年LCD蚀刻液行业出口形势分析预测 (12) （一）出口量预测 (12) （二）出口额预测 (12) 第三节LCD蚀刻液产品进出口政策 (13) 一、LCD蚀刻液产品进出口税率 (13) 二、贸易政策 (13) 三、倾销 (14) 四、反倾销 (15) 五、区域或本土保护政策 (17) 2
六、贸易壁垒 (18) 3
4 中国进出口数据分析 第一节 进口分析 一、2010-2015年上半年LCD 蚀刻液产品进口量及增速统计分析 近年来我国LCD 蚀刻液进口量从2010年到2013年这段时间呈减少态势， 在2015年有一个明显的上升。 图表- 1：2010-2015年上半年中国蚀刻液产品进口量分析 数据来源：中国海关总署 二、2010-2015年上半年LCD 蚀刻液产品进口额及增速统计分析 根据海关对LCD 蚀刻液的进口金额统计，2010-2014年间我国LCD 蚀刻液材料进口额变化如下：
如何开好月度经营分析会？ 月度经营分析会从公司及各部门的管理实际出发，以结果为导向，以数据分析和月度工作计划的完成情况为切入点，通过总结成果、暴露问题、分析原因、制定措施、效果验证及巩固，逐项解决企业问题，逐步培养企业中高层管理团队的经营管理能力，提高企业效益。那么，如何开好企业月度经营分析会呢？ 1、开好月度经营分析会一定要在会前准备《月度分析报告》 常言道，做好会前准备，会议就成功了一半。要开好月度经营会，首先，财务部要做好公司《月度经营分析报告》，对公司一个月的经营成果进行分析，重点是公司盈利能力分析、成长能力分析、活动能力分析，并提出改善建议;其次，稽核小组做好《月度稽核分析报告》，对一个月变革任务书、整改通知书、流程执行、工作计划、联络单、会议决议的执行情况进行总结分析;最后，依此类推，各部门都要在会前做好《部门月度工作分析报告》。虽然，《报告》模式差不多，都以工作成果(数据)、工作问题、原因分析、改善措施、工作计划为主，但每个部门报告的侧重点可以有所不同。特别需要说明的是，许多管理者刚开始在做月度报告时，重点不突出，逻辑思维不清晰，管理措施模糊，这都需要反复训练、认真对待，否则将会影响月度经营分析会议的效果。 2、开好月度经营分析会一定要有数据对比分析 数据分析，是每一个企业变革的基础工作，也是非常重要的工作。在月度经营总结分析中，管理者需要对公司及本部门的各项数据进行对比分析，并实施“红绿灯管理”，它不仅让我们可以清晰地看到公司的经营成果，还可以让我们看到管理上的差距，有利于我们积累管理经验，找到管理中存在的问题。例如：通过对比财务经营数据实际值与目标值，清晰的了解企业的经营现状，明确公司经营存在的问题点;通过对比部门管理数据实际值与目标值，重点锁定未达成指标，即部门管理工作短板;通过对比稽核数据实际值和目标值，锁定执行力较差的部门/岗位……从而有针对性的调配管理资源、制定管理措施、解决管理问题。如果缺少各项数据分析来开月度经营分析会，就如盲人摸象，凭感觉做管理。 3、开好月度经营分析会一定要对问题进行深入透彻分析 召开月度分析会，一方面是为了总结成果、表彰先进、鼓舞士气；另一方面是为了发现问题、分析问题、改善问题。无论上个月的经营管理成果如何，它已经是“过去式”了，无法改变，关键是要搞清楚下个月、未来该怎么做。要做到这一点，就必须“较真”，在总结上个月工作经验的同时，深挖工作中存在的问题，找到问题的核心原因，制定有效的管理措施。在这里，“找到问题的核心原因”就成为关键了，因为问题的核心原因找到了，基本上管理措施就有了。在企业变革期间，企业管理者可运用“5WHY”管理工具分析问题，针对KPI未达标、工作计划未按时完成等现象，在《月度分析报告》中必须自问5个“为什么”，锁定问题点进行层层剖析，挖掘深层次的、导致问题发生的根本原因，然后制定短期改善措施、长期改善措施，必要的时候，形成改善课题，在下个月的工作计划中，公司集中资源予以解决。 4、开好月度经营分析会一定要凝聚共识，训练团队 我们知道，在企业长远发展过程中，人是起决定性作用的。一个企业，能接多少单、生产多少产品、质量状况如何、成本控制得怎么样、各项标准和流程制度执行得好不好，最终都是由人去执行和完成的。而这个“人”，首先是指带头人，其次就是管理团队。如果一个企业的带头人、管理团队是思想统一、目标统一、精干高效、有很强的经营能力和管理水平，那这个企业的经营效益肯定差不到哪里去，反之，则是打乱仗。那么，企业管理团队是不是天生就思想和目标统一、具备很强的经营和管理能力呢?当然不是的，这需要企业在日常经营管理活动中不断去训练和提高!月度经营分析会正是训练和提高管理团队的大好平台，因为它阶段性地体现了公司和各部门的工作成果、具体问题，以及管理者对问题的分析能力和应对计划，是真正的“案例教学”。通过这个案例教学，训练管理团队经营管理能力，宣导公司企业文化，这对企业的
如何正确解读USDA报告 USDA报告是美国农业部对农作物的相关信息数据如产量、消费量、库存、播种面积和单产等的一个评估调整报告，它是一份相对重要的官方报告，也是许多投资者投资农产品期货市场时参考的一份重要报告。因此，正确解读这份报告对投资者来说非常重要。笔者认为，对USDA报告解读时不仅要“瞻前顾后”，而且要理解（还原）数据变化的预期程度。 一、“瞻前”——与前期报告预测数据比较 以下是6月30日报告与市场此前相关预测数据的具体对比（单位：十亿蒲）： 1.谷物季度库存 本次报告平均预测预测区间上季度库存去年同期库存 玉米 4.028 3.925 3.550-4.326 6.859 3.533 大豆0.676 0.669 0.615-0.743 1.428 1.092 小麦0.306 0.278 0.247-0.461 0.710 0.456 玉米季度库存同比上涨14%，大豆季度库存同比下降38%，小麦合计季度库存同比下降33%。（do it yourself !） 2.种植面积(单位：百万英亩)
6月30日USDA发布的二季度报告可以说是对本年度大豆较有影响意义的种植面积报告。数据显示，大豆播种面积比3月份的预估减少，从3月份的7479万英亩下降到7453万英亩。单纯地从这个数字看，减少的面积并不大，但是重要的是对收获面积的预测。此报告预计新季大豆收购面积为7212万英亩，而3月份的预计为7380万英亩，减少了168万英亩，使美豆的收获率下降到96.8％的较低水平，按照这个数据计算，美豆2008／2009年度的库存消费比在3.46%，比本年度4.2%的水平还要低，这对市场形成很强的利多作用，刺激了CBOT大豆的连续3日上涨，美豆也创下了历史新高，突破了3月份的重要高点。( connection！) 二、“顾后”——与报告评估日之后的市场变化对比 6月份以来连日的暴雨致使美国第一大河密西西比河流域多处地段出现水漫堤坝、农田被淹甚至桥梁被毁的情况，主要受灾的区域包括爱荷华、密苏里、伊利诺斯、印第安那、堪萨斯和明尼苏达等中西部各州。本次洪灾的重灾区主要是美国的中西部地区，而这一地区是美国大豆和玉米的主要种植区。其中爱荷华州玉米和大豆种植面积分别占全美总面积的15.3%和13.1%，伊利诺斯州为14.6%和11.8%，明尼苏达州为8.8%和9.5%，印第安那州为6.6%和7.4%。 本次洪灾的出现正值玉米和大豆的播种关键期。根据美国农业部报告显示，截止到6月15日，美国大豆的播种进度仅仅为84%，远远落后于去年同期的95%和5年平均的94%，美国农业部估计，今年美国大豆播种面积约为7480万英亩。大豆播种的延迟，对大豆单产构成严重的威胁，因此2008/2009年度美国大豆单产恐将很难达到农业部预计的41.2英亩/蒲氏耳。洪灾的出现，将会使得原本趋紧的2008/2009年度玉米和大豆供给格局愈发吃紧。 USDA二季度报告是基于2008年6月1日前的市场状态的评估，报告出台日是6月
2017-2021年中国钢铁进出口数据分析 中国钢铁进出口总量数据分析 一、2015-2017年中国钢铁进口分析 中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁进口总量由18,692,984,235千克增长到19,423,686,323千克，增长了3.9%；2017年1-6月，我国钢铁进口总量为10,311,662,369千克，比上年同期增长10.2%。 2015-2016年，我国钢铁进口总额由18,195,325,855美元下降到16,927,280,489美元，下降了7%；2017年1-6月，我国钢铁进口总额为10,712,259,812美元，比上年同期增长37.7%。 图表2015-2017年中国钢铁进口分析 单位：千克，美元 数据来源：中国海关 二、2015-2017年中国钢铁出口分析 中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁出口总量由100,367,629,310千克下降到97,000,539,171千克，下降了3.4%；2017年1-6月，我国钢铁出口总量为36,044,053,225千克，比上年同期下降29.7%。 2015-2016年，我国钢铁出口总额由49,218,885,922美元下降到43,262,095,976美元，下降了12.1%；2017年1-6月，我国钢铁出口总额为22,297,878,246美元，比上年同期增长7%。
图表2015-2017年中国钢铁出口分析 单位：千克，美元 数据来源：中国海关 三、2015-2017年中国钢铁贸易现状分析 中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁对外贸易总量由119,060,613,545千克下降到116,424,225,494千克，下降了2.2%；2017年1-6月，我国钢铁对外贸易总量为46,355,715,594千克，比上年同期下降23.6%。 2015-2016年，我国钢铁对外贸易总额由67,414,211,777美元下降到60,189,376,465美元，下降了10.7%；2017年1-6月，我国钢铁对外贸易总额为33,010,138,058美元，比上年同期增长15.4%。 图表2015-2017年中国钢铁贸易现状分析 单位：千克，美元
企业月度财务分析报告 关于企业月度财务分析报告 企业月度财务分析报告 一、企业生产经营情况 (一)本月和本年累计生产经营情况，包括主要产品(或业务)生产、业务营业量、销售量(进口额、出口额)及环比增长量;市场形势变化对生产经营的影响。 (二)新产品、新技术、新工艺开发及投入情况。 (三)经营中出现的问题和困难，以及需要说明的其他业务情况和事项。 二、资金增减和周转情况 (一)货币资金的主要来源及同比变化情况。(二)应收账款、存货同比变化情况及增减原因。
(三)资产、负债、所有者权益项目中，如同比变动幅度超过30%，应说明原因。 三、实现利润(亏损)情况 (一)营业收入、主营业务收入的环比增减额及其主要影响因素;营业收入、主营业务收入的同比增减额及其主要影响因素，包括销售量、销售价格、销售结构变动和新产品销售，以及影响销售量的滞销产品种类、库存数量等。 (二)成本费用变动的主要因素和各构成部分的变动因素，包括成本费用总额、销售费用、管理费用、财务费用、人工成本同比变化情况及主要因素。 (三)环比及同比影响其他收益的主要事项，包括投资收益变动情况、补贴收入各款项来源和金额、营业外收支的主要事项和金额。 (四)亏损企业户数、亏损面、亏损总额及同比增减额、亏损原因。 四、企业财务风险情况
(一)企业从事的风险投资业务，主要包括委托理财、股票投资、基金投资、期货及衍生品交易等风险业务占用资金规模、资金来源与盈亏情况。 (二)企业债务负担情况，主要包括长、短期借款同比增减金额及原因，逾期债务本金和未偿还利息情况。 五、对企业月度财务状况、经营成果和现金流量产生重大影响的其他事项。 公司财务分析报告范本 一,总体评述 (一) 总体财务绩效水平 根据xxxx公开发布的数据,运用xxxx系统和xxx分析方法对其进行综合分析,我们认为xxxx本期财务状况比去年同期大幅升高. (二) 公司分项绩效水平
美国农业部信息采集和发布制度简介 美国已经建立了完善的农业统计体系,形成了以美国农业部（USDA）及其所属的国家农业统计局(NASS)、经济研究局(ERS)、海外农业局(FAS)、农业市场服务局(AMS)、世界农业展望委员会(WAOB)、农场服务局(FSA)、首席信息办公室等机构为主体的信息收集、分析、发布工作体系。美国农业部与全国44个州的农业部门合作,设立了100多个信息收集办事处并配备专职的市场报告员,负责收集、审核和发布全国农产品信息。其提供的市场信息涉及120多个国家、60多个品种,涵盖主要农产品的全球产量、国内产量、供求情况、价格变化等情况，并在法定的日子里公布，农民可以通过网络、电话和邮寄等方式,得到完整的市场信息。 一、农业信息收集机制 （一）立法实现信息共享。美国从信息资源采集到发布均实行立法管理,并不断完善这种体系。1946年美国农业市场法案授权规定,凡享受政府补贴的农民和农业生产者,都有义务向政府提供农产品产销信息。 （二）统一的调查方案。美国实行联邦和州两级立法与议会、政府和联邦行政机关多层次立法的 体制,保证全国农业统计在调查方法、调查项目、调查时间、调查口径等方面的一致性、可比性、唯一性、权威性。 （三）规范化的调查程序。美国农业调查的基本程序是:调查人员培训→实地调查→基层调查及编辑→上报州统计办公室→州统计办公室编辑(通常采用电脑软件自动检验审核与统计师总结审核相结合,有问题立即返工或调查)→预计→报告农业部统计局→统计局审核→编辑统计资料→分析评估→发布共享。 （四）全面、翔实的信息调查内容。信息调查内容涵盖:农牧产品价格、支出、劳动力及其工资情况，农业生产与效率、收入、成本与开支、消费与利用情况，土地价值与土地使用情况，种植业与畜牧业 生产测算，农场合作组织情况，市场新闻，国外农业情况，农业资金平衡情况等。 二、农业信息分析机制 （一）定性与定量相结合的预报分析。美国农业部建立了农产品供需平衡表制度,这一制度结合了定量化的商品模型预测、定性的专家判断以及分析人员的深层次研究。模型选取的背景变量涵盖本行业和 相关行业的最新市场信息和经济指标，以及反映本国重大的政治、经济政策变化与全球政策变化交互作用 的综合指标。 （二）规范的信息处理。美国农业部信息的第一手资料大多依靠其有关业务局的抽样调查得出, 对抽样数据按照一定比重推算得出全国的数据,然后参照普查数据进行验算校正。 （三）封闭的预报分析。美国农业部采取封闭研讨方式预报分析市场敏感的主要农产品品种。商 品评估综合协调委员会(ICEC)每月召开一次“过夜的封闭会议”,估计分析汇总结果,形成平衡预测报告。
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 各大国际贸易数据库的比较 第12届全国高校国际贸易学科协作组会议暨2012年中国国际贸易学科发展论坛中国·南京 2012年10月27-28日国际贸易研究中的数据问题南开大学经济学院盛斌 1/ 26
贸易研究中的当代问题与数据演进贸易流量贸易政策货物贸易服务贸易企业异质性与贸易行为行业层面企业层面全球生产网络与企业组织方式选择贸易增长的微观结构中间产品贸易贸易增加值
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产品与行业数据UNSD： COMTRADEWorld Bank －UNCTAD： WITS WTO：IDB－CTS UNCTAD： TRAINS
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ ? Tariff Download Facility（WTO）（https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/Default.aspx?culture=en-US）–货物分类（HS 6位）–关税：实施关税（MFN、non-MFN tariff）；约束关税（bound tariff）；优惠关税（preferential tariff，FTAs 和GSP）–其他：进口额（import value）、进口单价（unit value）等–时间：1996-2011 –数据来源：WTO’s Consolidated Tariff Schedules (CTS) database； WTO’s Integrated Database (IDB) 5/ 26
关于大数据分析的月总结
关于大数据分析领域的综述报告 1 现状分析 1.1 背景介绍 理解大数据分析这个专业领域，有必要先了解大数据相比于传统数据形式所具有的不同特征，主要包括以下四点（4V特性）： 1数据量大。根据互联网数据中心（IDC）的报告显示，目前的数据容量为1.8万亿GB，2020年全球数据总量将超40ZB。数据来源包括以微博为代表的Web数据，Facebook、QQ为代表的社交网络数据，阿里巴巴为代表的电子商务数据，由各类传感器、摄像头采集到的物联网数据，以及来自医疗、制造、金融等传统行业信息化后产生的数据。 2 数据流动性大，增长迅速，时效性高。最具代表性的就是Web数据和社交网络数据，Facebook每天生成的日志数据达到300TB以上。 3 数据类型多样化，包括结构化、半结构化、非结构化的数据，根据IDC 的报告显示，1.8万亿GB的数据中，非结构化数据占到80~90%之间。 4 数据价值高密度低。在海量数据中，包含有用信息的数据比例较低。 而当我们借助传感器、数据采集设备获得海量数据后，再通过挖掘形成知识，人们还想知道这些数据代表了什么，面对这些数据我们应该采取的应对策略。因此，形成了大数据分析的概念，即：对海量数据进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。大数据代表了信息科技和商业世界的联合，将大数据分析嵌入产品生产和服务的过程已经成为一种趋势。 大数据产业在中国的发展主要分为四个过程，如图1所示：
X 轴 Y 轴 大数据产业在中国逐步受到关注，典型大数据产品及服务纷纷上线。互联网企业大数据率先应用落地。具有数据资产的企业谋求转型 市场产品同质化程度加强，各色数据分析厂商借机登场，细分市场涌现。 多种商业模式得到市场印证，新产品和服务具有稳定的刚性需求，细分市场走向差异化竞争 新的商业模式有待进一步挖掘 探索期（2009-2011）市场启动期（2012-2013）高速发展期 （2014-至今） 图1 大数据产业在中国的发展过程 目前，我国大数据产业处于高速发展期，多种商业模式得到市场印证，新产品和服务不断推出，细分市场走向差异化竞争。 大数据分析带来的直接经济效益也是很可观的。来自麦肯锡2012 年大数据报告中的一组数据显示，大数据产业为美国医疗系统带来每年3000 亿美元的收益; 为欧洲公共管理部门带来2500 亿欧元的收益; 为零售业增加60% 的净利润; 为制造业减少50% 的产品研发等成本。2015 年超过85%的财富500 强企业将在大数据竞争中失去优势。据IDC 预测，大数据技术与服务市场将从2010 年的32 亿美元攀升到2015 年的169 亿美元，实现40%的年增长率(是IT 与通信产业增长率的7 倍)。大数据应用在全球七大重点领域（教育、交通、消费、电力、资源、大健康及金融）都存在巨大的潜在价值。图2为中国的2011-2016年大数据产业的营收规模，如图所示，大数据产业规模以25%以上的年增长率在快速发展着，预计2016-2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
一.世界粮农组织https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/ 二.亚太地区 1.澳大利亚农林渔业部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.au/ 2.孟加拉人民共和国农业 部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/moa/moa.html 3.文莱达鲁萨兰国http://www.brunet.bn/gov/doa/doa.htm 4.中华人民共和国农业部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/ 5.斐济群岛共和国农业 部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.fj/ministries/agric_sugar_land%20resett.shtm l 6.香港渔农自然保护署https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.hk/index_e.htm 7.印度农业食品发展局https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/ 8.印度尼西亚农业部http://www.deptan.go.id/ 9.日本农林渔业部http://www.maff.go.jp/eindex.html 10.韩国农业林业部http://www.maf.go.kr/ 11.马来西亚农业部http://agrolink.moa.my/ 12.新西兰农业部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,/ 13.巴布亚新几内亚农业畜牧局https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.pg/ 14.菲律宾农业部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.ph/welcome.html 15.新加坡农业食品兽医 局https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.sg/java script/main-ie.html 16.泰国农业合作发展局http://www.moac.go.th/english/index.shtml 17.越南农业部https://www.doczj.com/doc/e717366630.html,.vn/en/default.asp 二.欧洲 1.欧盟农业署 http://europa.eu.int/comm/agriculture/index_en.htm
在获得国外供需预测数据时，USDA会使用一些基本方法弥补数据上的不足，并且对信息来源做对比。USDA自己的信息来源包括天气分析、美国设在其他国家的农业机构发布的该国报告，以及卫星图像。另外，各种公开的或非公开的数据也会被考虑进去，来自不同机构的专家们基于他们的专业知识来分析这些巨量的数据。为了达成一致的预测，世界农业展望局（WAOB）召集和主持的机构间商品评估预测委员会对国内外供给和消费的数据进行更加深入的评估。在整个种植季及后续时间里，预测数据会不断和生产以及消费领域出现的新信息进行对比，并在必要情况下进行历史数据的修订（有时我们会发现USDA莫名其妙修正了以前的某一项数据）。 供需预测 USDA供需预测会反映出每一个国家和每一种商品总的供需状况，另外，像期初库存、进口、预期产量等决定来年总供应的项目也会有单独的评估。需求端主要反映在国内消费、出口和期末库存上，其中国内消费会根据各个使用渠道进行进一步细分。例如USDA会从人口调查局获得面粉、油籽压榨量以及轧棉量的相关数据。需要注意的是，平衡表的需求端通常还会包含一个残值项或者未录入遗失项，用来记录和客观信息渠道相比所出现的无法印证或核对的消费项目或遗失项目。 供需平衡表规定每一个预测都必须遵守总供给等于国内消费加上出口额和期末库存之和。在供需两端不断竞争可用供给量的合适配比的过程中，价格将两者联系了起来。价格同时也引导未来种植计划的形成，帮助构建当前价格和未来价格的桥梁。预测价格和平衡表项目是一个很复杂的过程，这当中需要结合专家的判断、商品模型以及分析师们针对国内外一些重要事件的深入调研。 来自WAOB、经济研究服务部（ERS）、国外农业服务部（FAS）、农业营销服务部（AMS）和农业服务机构（FSA）的分析师们每月汇聚在一起评估现有的预测，这个聚会定期在机构间商品评估预测委员会中举行。使用的数据包括NASS的新数据、来自FAS国外员工发布的国际市场的新信息、其他信息来源，以及美国本土重要的政策变化。