2019年智能物流行业之传化智联发展研究报告
- 格式:pdf
- 大小:1.03 MB
- 文档页数:17
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告(部分内容2)China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)(专业、精准、高效,助力企业决策)中国物流行业市场发展概况一、全球物流行业的发展概况1、全球物流行业发展历程:起源于20世纪60年代全球物流行业起源于20世纪60年代,未来将向第四方物流方面发展。
在1960至1980年期间,主要是在生产企业内部进行物流运作;直到1980年左右,第三方物流开始逐步发展,生产企业将所需要进行物流配送的货物交托给第三方物流供应商,通过第三方物流供应商的仓储、运输外包,从而达到货物的配送;进入21世纪后,第三方物流逐渐成熟,第四方物流逐渐兴起,相对于第三方物流,第四方物流主要是通过公司自身所拥有的信息技术、整合能力以及其他资源为客户提供一套完整的供应链解决方案,帮助企业实现降低成本和有效整合资源。
2、2020年全球B2C物流费用将高达1.02万亿美元2014年全球跨境物流交易量占全球GDP总量24.6%,全球跨境物流占GDP全球总量从1980年的18.6%上升至2014年的24.6%。
经过几十年的发展,目前全球物流网络日益完善,以中国为首的亚洲地区发展最为迅速,1980年中国跨境物流占全球GDP总量低于0.55%,而2014年中国跨境物流占全球GDP总量超过3.85%,增长十分迅速。
近年来,全球跨境电商发展速度较快,预计2020年全球电商交易量将达3.4万亿美元,同时跨境电商用户数量将预计高达21亿。
以物流费用率30%为标准预测,2015年全球B2C电商交易量为1.9万亿美元,则物流费用为0.57万亿美元,2020年预计全球B2C电商交易量为3.4万亿美元,则物流费用将高达1.02万亿美元。
跨境电商发展迅速,预计2020年全球跨境电商交易量将达一万亿美元3、跨境电商物流具体流程在一个完整的跨境电商交易环节当中,跨境物流发挥着重要的作用,是跨境电商发展的核心环节之一。
关于智慧物流的调研报告智慧物流是近年来兴起的一种运输和物流服务的新型模式,通过运用先进的信息技术和物联网技术,实现运输过程的自动化和智能化。
智慧物流旨在提高物流运输的效率和可靠性,降低成本,减少人力资源的使用,有效解决物流行业面临的挑战。
在智慧物流中,信息技术的应用起到了关键作用。
物流企业通过使用物联网技术,将各个物流环节中的设备和物品进行连接,实时获取物流信息。
以往需要大量人工操作的物流工作,现在可以通过自动化和智能化的技术来实现,极大地提高了工作效率。
比如,智能化的仓库管理系统可以通过传感器和摄像头实时监测货物的存放和状态,提供准确的库存信息,减少了人工盘点的时间和成本。
另外,智慧物流还可以通过优化配送路线和运输模式来降低运输成本,并减少对环境的影响。
通过运用物联网技术,物流企业可以实时监测车辆的位置和状态,根据实际情况调整配送路线和运输模式,减少空驶率和运输时间,提高运输效率,减少油耗和碳排放。
同时,通过使用电子运单和数字化信息管理,可以减少纸质文件的使用,降低了对环境的破坏。
智慧物流还有助于提升物流服务的可靠性和安全性。
通过物联网技术和传感器的应用,物流企业可以对货物的温度、湿度和振动等参数进行实时监测,确保货物处于最佳存储和运输状态。
同时,通过提供实时的物流信息,货主和客户可以随时了解物流情况,提前安排物流资源,避免因为不可控因素导致的延误和损失。
然而,智慧物流也面临一些挑战和难题。
首先,智慧物流需要大量的投资和技术支持。
物流企业需要购买和更新物联网设备和软件,同时还需要培训员工以适应新的工作模式。
其次,智慧物流涉及到大量的数据收集和处理,需要保证数据的安全和隐私。
此外,智慧物流的运作也需要与各个环节的参与者进行密切合作,形成一个高效的物流网络。
总结而言,智慧物流是一种可以提高物流运输效率、降低成本、增加安全可靠性的新模式。
虽然智慧物流面临着一些解决的挑战,但是随着信息技术的不断发展和进步,相信智慧物流将会在未来得到更广泛和深入的应用。
人工智能在智慧物流中的发展研究报告随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)已经成为众多领域的创新驱动力,智慧物流便是其中之一。
在当今全球化和电商繁荣的背景下,物流行业面临着日益增长的需求和复杂的挑战,而人工智能的应用为其带来了前所未有的变革和发展机遇。
一、智慧物流的概念与需求智慧物流是指通过智能化的技术手段,实现物流过程的高效、准确、可视化和可持续发展。
它涵盖了从货物的采购、存储、运输到配送的整个供应链环节。
在现代社会,消费者对于物流服务的速度、准确性和可追踪性提出了更高的要求。
电商的崛起使得包裹数量呈爆炸式增长,传统的物流模式难以应对如此巨大的业务量。
此外,企业为了降低成本、提高竞争力,也迫切需要优化物流流程,提高资源利用率。
二、人工智能在智慧物流中的应用领域1、智能仓储管理利用计算机视觉和机器学习算法,实现货物的自动识别、分类和存储。
通过预测分析,合理规划仓储空间,提高仓库的存储效率和货物周转率。
2、优化物流路径规划基于大数据和深度学习技术,综合考虑交通状况、货物重量、配送时间等因素,为运输车辆规划最优的行驶路线,降低运输成本,减少碳排放。
3、智能配送系统通过人工智能算法,实现订单的智能分配和配送人员的高效调度。
同时,利用无人驾驶技术和机器人配送,提高配送的准确性和及时性。
4、预测需求与库存管理运用时间序列分析和神经网络模型,预测市场需求的变化,帮助企业合理控制库存水平,避免缺货或积压现象的发生。
三、人工智能为智慧物流带来的优势1、提高效率自动化的操作和优化的流程大大缩短了物流周期,使得货物能够更快地到达消费者手中。
2、降低成本减少了人力、物力的浪费,优化了资源配置,降低了企业的运营成本。
3、提升准确性依靠先进的算法和传感器技术,减少了人为错误,提高了物流服务的质量和可靠性。
4、增强可扩展性能够轻松应对业务量的增长和变化,为企业的发展提供了有力支持。
四、面临的挑战与解决方案1、数据质量和安全性大量的数据是人工智能发挥作用的基础,但数据的准确性、完整性和安全性至关重要。
物流业发展调研报告物流业发展调研报告随着互联网和电子商务的快速发展,物流业也迎来了巨大的发展机遇。
本次调研报告旨在对物流业的发展进行分析,并提出一些建议。
一、市场概况物流业是现代经济的重要组成部分,其发展水平直接关系到国民经济的发展和社会的繁荣。
根据数据显示,近年来我国物流业呈现出持续增长的趋势。
2019年全国货运量达到48.87亿吨,同比增长 6.3%。
电子商务、冷链物流等新兴业态的快速崛起,也为物流业的发展带来了新的动力。
二、发展趋势1.自动化技术的应用随着自动化技术的不断发展,物流企业开始采用自动化设备进行仓储和货物搬运操作。
这不仅能提高工作效率,降低人力成本,还能有效减少人为操作错误带来的风险。
2.智能化管理系统的推广智能化管理系统通过信息技术与物流业的深度融合,实现了全程监控、实时定位及数据统计分析等功能。
这对于提升物流过程的透明度和可控性具有重要作用,有利于降低物流企业的运营成本和提高服务质量。
3.绿色物流的推进为响应国家节能减排的号召,物流企业加大了绿色物流的研究和应用力度。
采用新能源汽车、优化配送路线等措施,不仅能减少污染物排放,减少能源的消耗,还能提高物流效率,降低运营成本。
三、挑战与建议1.物流行业准入门槛过低目前,物流行业的准入门槛相对较低,导致市场竞争激烈,行业内存在着一些不规范的现象。
因此,建议加强对物流企业的准入管理,提高市场竞争力和行业整体水平。
2.风险防控不到位物流业涉及多环节、多环境的运输过程,如未能有效防控各类风险,可能会导致货物丢失、损坏或延误等问题。
因此,建议物流企业加强风险管理,建立完善的风险预警和风险应对机制。
3.人才供应不足随着物流业的发展,对高素质的物流人才需求越来越大。
然而,目前我国物流人才培养体系不够完善,人才供应不足。
鉴此,建议加大对物流人才的培养力度,提高物流从业人员的专业素质和业务水平。
总结:物流业发展潜力巨大,但也面临一系列挑战。
加强准入管理、强化风险防控、加大人才培养力度等举措,有助于推动物流业的可持续发展。
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告(部分内容)China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)(专业、精准、高效,助力企业决策)我国智慧物流行业市场发展环境分析1、传统物流业向现代物流业的转变分析近年来,随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步,作为新兴的服务部门,物流行业已然成为国民经济中一个重要的组成部分,并逐渐发展壮大。
受物流行业市场环境的影响,我国物流行业也迅速发展起来,现阶段,传统物流已经无法满足市场对其不断增加的需求,我国生产和流通企业最急需的是一个综合性的物流服务,即包括运输、配送、仓储、包装、装卸搬运、流通加工和信息处理为一体的一站式物流企业。
传统上的物流活动分散在不同的经济部门、不同的企业以及企业组织内部不同的职能部门之中。
显然传统物流的管理模式以及运作手段已经无法满足上述企业对于物流的需求,我国传统物流向现代化物流转变已经成为刚需必然。
现代物流区别于以往粗放式管理、单一性服务的传统物流,现代物流可以为生产流通企业乃至整个社会提供更为全面、多样化的物流服务,并在管理运作过程中借助现代化的管理手段和技术,在物流全过程以及各个环节的管理中实现价值增值。
我国物流行业现状:专业化物流企业开始涌现,多样化物流服务有一定程度的发展。
我国物流行业虽然借助政策支持、环境、资源优势等条件近年来快速发展,但仍受起步晚、物流基础设施不完善等外在条件制约阻碍前进的步伐,近年来,我国物流行业整体发展趋势呈现上升的趋势,多数物流企业已经认识到了企业自身发展所面临的问题所在,向专业化、多样化的综合性现代物流靠拢,希望通过改革创新能够在激烈的市场竞争中取得竞争优势。
说到物流企业转型升级,那么必然离不开现代科学技术的支持,物流运输管理系统(TMS)作为信息化技术在物流行业的具体体现之一,已经成为我国物流企业向现代化物流转型的不二选择,一个专业的、适合自己的物流运输管理系统成为传统物流向现代物流转型的关键点。
人工智能在智慧物流中的发展研究报告随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经逐渐渗透到各个领域,智慧物流便是其中之一。
智慧物流作为现代物流行业的重要发展方向,旨在通过智能化技术实现物流运作的高效化、精准化和智能化。
而人工智能的融入,为智慧物流带来了前所未有的变革和机遇。
一、人工智能在智慧物流中的应用现状(一)智能仓储管理在仓储环节,人工智能技术的应用使得仓库管理更加高效和精准。
通过使用机器视觉技术,能够对货物进行快速识别、分类和计数,大大提高了入库和出库的效率。
同时,利用智能机器人进行货物搬运和存储,不仅降低了人力成本,还提高了操作的准确性和稳定性。
(二)智能运输优化在运输领域,人工智能可以通过对交通数据的分析和预测,为物流企业提供最佳的运输路线规划。
此外,借助自动驾驶技术,未来有望实现货物运输的自动化,进一步提高运输效率和安全性。
(三)智能配送规划对于配送环节,人工智能能够根据客户的需求和地理位置,智能规划配送路线和顺序,提高配送的及时性和准确性。
同时,利用无人机和无人车进行最后一公里配送的尝试也在不断推进。
(四)智能物流预测通过对历史物流数据的分析和学习,人工智能可以预测市场需求、货物流量等,帮助物流企业提前做好资源配置和应对策略。
二、人工智能给智慧物流带来的优势(一)提高效率智能化的设备和系统能够快速处理大量的数据和任务,减少人工操作的时间和错误,从而大幅提高物流运作的效率。
(二)降低成本自动化的操作和优化的流程减少了人力、物力的投入,降低了物流企业的运营成本。
(三)提升服务质量精准的配送规划和及时的货物交付,能够提升客户满意度,增强物流企业的市场竞争力。
(四)增强决策能力基于大数据的分析和预测,为物流企业的决策提供科学依据,使其能够更好地应对市场变化和风险。
三、人工智能在智慧物流中面临的挑战(一)技术难题虽然人工智能技术取得了显著进展,但在物流领域的应用中仍存在一些技术难题,如机器视觉的准确性、自动驾驶的安全性等。
传化智联
2019年现金流量报告 内部资料,妥善保管 第 1 页 共 4 页 传化智联2019年现金流量报告
一、现金流入结构分析
2019年现金流入为3,432,910.62万元,与2018年的3,133,010.73万元相比有所增长,增长9.57%。
企业通过销售商品、提供劳务所收到的现金为2143620.62万元,它是企业当期现金流入的最主要来源,约占企业当期现金流入总额的62.44%。
企业销售商品、提供劳务所产生的现金能够满足经营活动的现金支出需求,销售商品、提供劳务使企业的现金净增加
141471.39万元。
企业通过增加负债所取得的现金也占不小比重,占企业当期现金流入总额的15.11%。
但企业增加的负债仍然不足以偿还已到期旧债。
2019年经营现金收益率为7.02%,与2018年的2.31%相比有所提高,提高4.71个百分点。
二、现金流出结构分析
2019年现金流出为3,587,502.63万元,与2018年的3,104,845.36万元相比有较大增长,增长15.55%。
最大的现金流出项目为购买商品和接受劳务所支付的现金,占现金流出总额的51.59%。
智能物流行业研究报告范文智能物流行业近年来受到越来越多的关注和重视,随着物流行业的发展,智能化、数字化已经成为行业的新趋势。
本文将从物流行业智能化的背景、发展现状、应用场景、风险与挑战等多个方面进行探讨,旨在全面分析智能物流行业的现状和未来发展趋势。
一、背景与意义智能物流行业的兴起得益于信息技术和物联网的快速发展。
传统物流的运作方式,往往需要大量的人力、物力和时间投入,效率有限。
而智能物流通过引入大数据、云计算、人工智能等技术手段,可以实现物流过程的自动化、智能化,提高运输效率,降低成本,优化供应链管理,有着广阔的应用前景。
二、发展现状智能物流行业目前虽然仍处于起步阶段,但已经在全球范围内得到广泛应用。
以国内为例,京东、顺丰等电商巨头已经开始投入大量资源进行智能物流系统的研发和应用,实现了订单处理、仓储管理、配送等环节的自动化和智能化。
同时,一些创新型企业如达达,快狗等也相继涌现,通过自主研发的无人机、自动分拣设备等技术,进一步提升了物流的效率和质量。
三、应用场景智能物流的应用场景非常丰富,包括智能仓储、智能运输、智能配送等。
在智能仓储方面,企业可以通过借助机器人、物联网等技术实现仓库管理的自动化,提高货物的存储密度和仓储效率。
在智能运输方面,物流企业可以利用自动驾驶技术、无人机等手段,实现运输过程的快速、准确,并大幅度降低交通事故风险。
智能配送方面,通过智能调度系统和路径优化算法,可以减少空驶率,提高配送效率。
四、风险与挑战智能物流行业的发展面临着一些风险与挑战。
首先,技术成熟度不高,各个环节的技术标准尚未统一,对企业的技术研发能力和资金实力提出了较高的要求。
其次,数据隐私和信息安全问题也是智能物流行业亟待解决的挑战。
智能物流系统与互联网紧密结合,各种数据交互频繁,如何保护用户数据安全,防范网络攻击,依然是一项重要任务。
五、智能物流行业的前景智能物流行业具有广阔的发展前景。
一方面,随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断进步和突破,智能物流将会更加成熟和完善。
传化智联2019年上半年财务分析综合报告传化智联2019年上半年财务分析综合报告一、实现利润分析2019年上半年实现利润为85,531.7万元,与2018年上半年的48,337.98万元相比有较大增长,增长76.95%。
实现利润主要来自于内部经营业务,企业盈利基础比较可靠。
二、成本费用分析2019年上半年营业成本为805,660.68万元,与2018年上半年的997,409.57万元相比有较大幅度下降,下降19.22%。
2019年上半年销售费用为41,521.76万元,与2018年上半年的44,194.81万元相比有较大幅度下降,下降6.05%。
2019年上半年在销售费用大幅度下降的同时营业收入也出现了较大幅度的下降,但企业的营业利润却没有下降,表明企业采取了紧缩成本费用支出、提高盈利水平的经营战略,并取得了明显成效。
2019年上半年管理费用为41,392.93万元,与2018年上半年的55,049.08万元相比有较大幅度下降,下降24.81%。
2019年上半年管理费用占营业收入的比例为4.38%,与2018年上半年的4.96%相比有所降低,降低0.58个百分点。
经营业务的盈利水平提高,说明企业管理费用支出控制较好,管理费用支出水平的下降促进了经济效益的提高。
2019年上半年财务费用为23,140.74万元,与2018年上半年的21,469.39万元相比有较大增长,增长7.78%。
三、资产结构分析从流动资产与收入变化情况来看,流动资产与营业收入都在下降,与2018年上半年相比,资产结构没有明显的恶化或改善情况。
四、偿债能力分析从支付能力来看,传化智联2019年上半年是有现金支付能力的。
企业负债经营为正效应,增加负债有可能给企业创造利润。
五、盈利能力分析内部资料,妥善保管第1 页共3 页。
物流行业智能化发展研究报告概述随着信息技术的迅速发展,物流行业也在逐步实现智能化发展。
本研究报告旨在探讨物流行业智能化发展的现状、趋势以及对行业带来的影响。
一、智能物流的定义与特点1.1 定义智能物流是指利用先进的信息技术和物联网技术,通过对物流运作中各个环节进行智能化的管理和优化,提高物流效率、降低成本的一种发展模式。
1.2 特点智能物流具有高度自动化、网络化和智能化的特点。
通过全程信息化管理,实现全链路的可视化,优化供应链流程,提高订单响应速度和交货准时性。
二、智能物流的发展现状2.1 内容层面智能物流已在物流行业的各个环节得到广泛应用,包括货物追踪、仓储管理、运输管理、配送服务等。
各个环节通过物联网技术和大数据分析实现信息互联和智能化决策。
2.2 技术层面物联网、云计算、人工智能、大数据等技术在智能物流中发挥着重要作用。
智能感知设备的广泛应用、数据的实时采集和分析以及自动化设备的应用,推动了物流行业的智能化发展。
2.3 企业层面越来越多的物流企业开始关注智能物流的发展趋势,积极推进智能物流的应用。
不少企业已经进行了智能化改造,通过投入大量资金与资源提升物流服务质量和运营效率。
三、智能物流的主要趋势3.1 大数据驱动物流行业日益增多的数据量需要通过大数据技术进行分析和挖掘,实现供应链的优化。
通过对大数据的分析,物流企业能够更准确地预测需求、优化配送路线、提高运输效率。
3.2 人工智能应用人工智能在智能物流中的应用越来越广泛,如机器学习算法的应用、自动驾驶技术的发展等。
通过智能算法的优化和机器自主决策,物流行业可以降低运营成本,提高效率。
3.3 物联网技术推广物联网技术的普及和成本的降低,使得物流企业更加容易实现设备的互联和信息的共享。
通过物联网技术,物流企业可以实现对仓储设备、运输车辆等的实时监测和管理,提高物流效率。
四、智能物流发展的优势与挑战4.1 优势智能物流可以实现订单的实时跟踪和全程可视化,提高配送的准确性和效率。
智能物流行业研究报告
智能物流是指利用现代信息技术,如物联网、大数据、云计算等,对传统物流的各个环节进行智能化改造和优化,提高物流效率和服务质量的一种物流模式。
智能物流行业近年来发展迅速,具有广阔的市场前景和潜力。
首先,智能物流可以提高物流效率。
通过物联网技术,可以实时监控货物的位置和状态,避免货物的丢失和损坏。
同时,通过大数据分析,可以预测需求、优化路径和调度,减少运输时间和成本。
此外,智能物流还可以实现自动化、机械化操作,提高操作效率和准确度。
其次,智能物流可以提高服务质量。
利用智能设备和传感器,可以实现信息的实时采集和共享。
这样,客户可以随时了解货物的位置和状态,提高满意度。
同时,智能物流还可以实现精确化配送和个性化服务,满足客户不同的需求。
再次,智能物流可以降低成本。
通过智能化的仓储设备和管理系统,可以实现仓储成本的降低和空间的利用率。
通过智能调度和路径规划,可以减少运输成本和时间成本。
通过智能设备和传感器的使用,可以降低人工成本和人为差错。
最后,智能物流行业在政策和技术支持下正快速发展。
政府对智能物流行业给予了支持和政策优惠,鼓励企业进行技术创新和发展。
同时,相关技术也在不断进步和完善,物流企业具备了推进智能物流的技术基础。
综上所述,智能物流行业具有巨大的市场潜力和发展前景。
企业应积极推动智能物流的应用和发展,不断提高物流效率和服务质量,降低成本,以适应市场的需求和发展趋势。
2019年智能物流行业之传化智联发展研究报告
目录
一、传化智联:以公路港模式为核心,打造智能物流龙头 (4)
二、功能化学品龙头,奠定物流业务发展基石 (5)
三、公路港流量集聚,到达变现临界点 (6)
1.公路港建设资金投入大,重组上市后加速全国布局 (6)
2.政府的支持助力公路港生态圈持续完善 (6)
3.公路港经过3年投入和培育,盈利变现可期 (7)
四、传化物流商业模式进化,构筑全新生态圈 (9)
1.传化网商业模式的变迁 (9)
2.传化网3.0版商业模式解析 (10)
3.实施仓运配一体化,开启供应链物流新篇章 (12)
五、盈利预测和估值 (15)
1.盈利预测 (15)
2.投资建议 (16)
六、风险提示 (17)
图表
图1:传化智联收入及收入增速 (4)
图2:传化智联净利润及其增速 (4)
图3:传化智联股权结构 (4)
图4:传化化工分产品收入(单位:亿元) (5)
图5:传化化工分产品毛利率 (5)
图6:以成都公路港为例,车后、增值业务开始高速增长 (8)
图7:传化网3.0版 (10)
图8:传化物流的业务模式 (10)
图9:物流供应链业务 (12)
图10:打通采购、生产、销售环节的智能信息服务 (13)
图11:仓运配一体化服务 (13)
图12:传化物流仓储资源分布 (13)
图13:传化物流仓运配资源 (13)
图14:分产品收入与毛利率测算 (15)
图15:传化智联历史股价走势(PEband) (16)
图16:传化智联历史PE Band (17)
图17:传化智联历史PB Band (17)
表1:传化化工盈利情况 (5)
表2:资本投入相关的财报数据 (6)
表3:政府补助相关财报数据 (7)
表4:公路港运营数据 (7)
表5:业绩补偿承诺 (8)
表6:业绩补偿承诺完成情况 (8)
表7:传化智联公路港稳健运营后盈利空间测算 (9)
表8:传化智能物流分产品收入和毛利率 (11)
表9:仓储资源比较 (13)
表10:盈利预测简表 (15)
一、传化智联:以公路港模式为核心,打造智能物流龙头
传化智联业务简介:传化智联是传化集团旗下A 股上市公司,扎根制造业33年,深耕物流领域19年,以发展传化网智能物流业务为首要目标,并协同发展化工业务。
传化化工板块2004年上市,传化物流板块在2015年通过重大资产重组注入上市公司,100%股权作价200亿元,并配套募集资金45亿元用于公路港和平台建设。
传化智联历年盈利情况:2015年以前,传化化工板块经营稳健,收入增速稳定在20%以上;2009年受金融危机影响业绩迅速下滑,2010-2014年业绩逐渐复苏,毛利率稳定在20%-30%左右;2015年由于物流板块并表,供应链业务与公路港业务迅速扩张,但公路港初期投入较大,仍有一定的培育期,2016、2017年利润增速下滑。
随着未来新公路港逐步成熟,公司业绩将迎来爆发。
图1:传化智联收入及收入增速
图2:传化智联净利润及其增速
股权结构:重组后传化智联第一大股东传化集团持有上市公司 61.84%股权。
徐冠巨、徐观宝、徐传化是公司实际控制人,合计持有传化集团 100%股权,三人直接或间接持有上市公司65.95%股权。
图3
:传化智联股权结构
-50%0%
50%
100%
150%
0.00
50.00100.00150.00
200.00250.00
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019H 1
-50%
0%
50%
100%
150%
0.00
2.004.00
6.00
8.0010.00
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019H 1。