2014年与2017年宏观经济情况对比

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中国县域统计年鉴数据处理:广西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:广西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

1729
6
3
2017 广西壮族自治区 东兰县
2437
8
பைடு நூலகம்
6
2017 广西壮族自治区
罗城仫佬 族
2651
4
7
2017 广西壮族自治区
环江毛南 族
4553
6
6
2017 广西壮族自治区
巴马瑶族 自治县
1976
7
3
2017 广西壮族自治区
都安瑶族 自治县
4088
9
10
2017 广西壮族自治区
大化瑶族 自治县
2750
2048
4
4
2017 广西壮族自治区 乐业县
2633
4
4
2017 广西壮族自治区 田林县
5524
9
5
2017 广西壮族自治区 西林县
2997
4
4
2017 广西壮族自治区
隆林各族 自治县
3518
10
6
2017 广西壮族自治区 靖西市
3326
8
11
2017 广西壮族自治区 八步区
3714
1
12
2017 广西壮族自治区 昭平县
2537
12
2016 广西壮族自治区 柳城县
2114
3
9
2016 广西壮族自治区 鹿寨县
2975
3
6
2016 广西壮族自治区 融安县
2900
6
6
2016 广西壮族自治区
融水苗族 自治县
4638
13
7
2016 广西壮族自治区
4
7
57
2017 广西壮族自治区 上林县

中国县域统计年鉴数据处理:江西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:江西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

江西省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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提供了各区县每个年度的:一、基本情况(8个指标),二、综合经济(10指标),三、农业、工业及投
资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

3041
4165
2655
1336
3172
1235
1137
1273
2605
1237
4593
2817
781
1270
1349
2314
2200
70
430
860
1520
1470
1968
851
1723
738
866
880
906
856
1091
630
3615
2049
2861
2126
1074
1426
2541
1109
1347
1064
1001。

中国县域统计年鉴数据处理:河南各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:河南各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

4004
10
9
2017 河南省
义马市
112
2017 河南省
灵宝市
3011
5
10
2017 河南省
南召县
2946
8
8
2017 河南省
方城县
2542
5
10
2017 河南省
西峡县
3454
2
14
2017 河南省
镇平县
1494
4
15
2017 河南省
内乡县
2301
4
12
2017 河南省
淅川县
2818
4
11
2017 河南省
鄢陵县
866
1
11
2017 河南省
襄城县
914
7
9
2017 河南省
禹州市
1469
4
18
2017 河南省
长葛市
650
12
2017 河南省
郾城区
413
8
2017 河南省
舞阳县
776
5
9
2017 河南省
临颍县
821
4
11
2017 河南省
陕州区
1610
9
4
2017 河南省
渑池县
1421
6
6
2017 河南省
卢氏县
33599
1
69
29814
102
91771
3
86 220218
48 110402
54
93121
35
75884
64
60689
53
63394

中国县域统计年鉴数据处理:青海各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:青海各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

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资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

638
452
260
240
506
417
454
320
167
160
111
120
110
100
466
140
100
109
336
185
248
120
315
290
360
280
254
170
1171
345
791
569
105
240
120
114
34
150。

中国县域统计年鉴数据处理:贵州各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:贵州各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

贵州省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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分析对比表
各种社会福利收养性单位床

2164
1083
1298
1713
80
1260
3154
2510
2672
1750
3232
658
1476
970
1546
313
1716
3432
2335
538
569
903
732
377
1687
2206
1310
1090
1530
1036
1558
759
517
433
810
314
1400
1125。

中国县域统计年鉴数据处理:辽宁各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:辽宁各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

2
42
35257
2016 辽宁省 凌海市
2585
2
15
4
51
42944
2016 辽宁省 北镇市
1701
3
11
6
52
22692
2016 辽宁省 盖州市
2946
3
16
8
70
66229
2016 辽宁省 大石桥市
1598
13
5
70
91380
2016 辽宁省
阜新蒙古 族自治县
6218
3
32
1
72
44795
2016 辽宁省 彰武县
新民市
3318
4
20
5
68
50808
2017 辽宁省 普兰店区
2678
2
17
73 106970
2017 辽宁省
长海县
142
5
7
2768
2017 辽宁省 瓦房店市
3643
8
13
11
99 117261
2017 辽宁省
庄河市
4114
6
15
5
89 112213
2017 辽宁省
台安县
1393
10
4
37
37003
桓仁满族 自治县
3547
2017 辽宁省
宽甸满族 自治县
6115
2017 辽宁省
东港市
2399
6
9
4
10
1
10
4
8
3
19
1
14
29
20145
32

中国县域统计年鉴数据处理:黑龙江各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:黑龙江各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

黑龙江省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
据分析对比表
各种社会福利收养性单位床

2108
1210
2181
556
1238
3970
1361
1103
1107
1250
514
4778
900
2044
1847
1140
1172
1871
640
1153
3732
1376
654
2325
125
260
961
998
1039
120
1552
2020
1432
361
578
2992
990
380
792
516
1266
30
680。

2017国家宏观政策分析情况报告

2017国家宏观政策分析情况报告

2017国家宏观政策分析情况报告什么是宏观政策,2017年关于宏观政策有哪些消息。

以下是店铺为大家整理的关于2017国家宏观政策分析,给大家作为参考,欢迎阅读!2017国家宏观政策分析1.财政政策建议一是继续实施积极财政政策,促进经济增长预期目标的实现。

大力实施减税降费政策,继续落实并完善营改增试点政策;研究实施促进中小企业发展、科技创新等税收优惠政策;再取消、调整和规范一批行政事业性收费项目;公开中央和各地收费目录清单;落实好其他已出台减税降费政策。

适度扩大支出规模,中央和地方财政通过合理安排收入预算、全面盘活存量资金,确保财政支出强度不减且实际支出规模扩大;增加的支出,主要用于适度扩大有效需求,保障重点领域开支需要。

二是推进供给侧结构性改革,推动供需结构平衡。

支持落实“三去一降一补”重点任务,支持做好职工分流安置工作;安排补助资金支持中央企业处置“僵尸企业”;健全普惠金融政策的正向激励机制;引导更多信贷资金进入实体经济;优化中央基建投资存量支出结构。

推进农业供给侧结构性改革,完善农业补贴制度,提高补贴政策精准性;积极稳妥地改革粮食等重要农产品价格形成机制和收储制度;完善粮食主产区利益补偿机制,盘活粮食风险基金;发展高效节水灌溉,大规模推进高标准农田建设和土地整治;整合设立水利发展资金;推进省以下农业信贷担保体系建设和运营等。

落实精准扶贫要求,大幅增加财政专项扶贫资金投入;全面推进贫困县涉农资金整合试点;支持做好易地扶贫搬迁、资产收益扶贫等工作;开展扶贫资金专项监督检查。

推动提高科技创新能力,推进在重大创新领域组建一批国家实验室;推动“科技创新2030——重大项目”启动实施;继续实施国家科技成果转化引导基金;支持加快构建知识产权运营服务体系;加快国家新兴产业创业投资引导基金投资进度;继续安排新能源汽车补贴,提高技术门槛,完善补贴机制;推动文化创意产业和文化事业相互促进、协调发展。

积极支持大众创业万众创新,落实众创空间等税收优惠政策;深入开展小微企业双创基地城市示范;完善政府采购政策,加大对创新产品、绿色产品和中小企业等支持力度。

中国县域统计年鉴数据处理:新疆各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:新疆各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

新源县
7581
2
9
32
20676
2017
新疆维吾 尔自治区
昭苏县
11128
6
4
18
6950
2017
新疆维吾 尔自治区
特克斯县
8067
3
5
17
8898
2017
新疆维吾 尔自治区
尼勒克县
10130
10
1
18
12972
2017
新疆维吾 尔自治区
塔城市
4356
4
2
3
15
2635
2017
新疆维吾 尔自治区
乌苏市
且末县
138645
8
2017
新疆维吾 尔自治区
焉耆回族 自治县
2571
4
2017
新疆维吾 尔自治区
和静县
34978
4
2017
新疆维吾 尔自治区
和硕县
12753
4
2017
新疆维吾 尔自治区
博湖县
3581
5
2017
新疆维吾 尔自治区
阿克苏市
15033
4
2017
新疆维吾 尔自治区
温宿县
14335
5
2017
一、基本情况
数据年度
省(自治 区、直辖
市)
区县\指标
行政区域 面积
平方公里
乡个数 个
镇个数 个
街道办事 处个数
户籍人口
第二产业 从业人员

万人

2017
新疆维吾 尔自治区
乌鲁木齐 县
4141
3

中国县域统计年鉴数据处理:四川各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:四川各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

四川省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理和编撰,方便各区县2013-2017年多年宏观经济指2016四川省温江区276644388600 2016四川省双流区1029187107196295 2016四川省金堂县1156218190117700 2016四川省郫县43813158194900 2016四川省大邑县1284316151138400 2016四川省蒲江县5804712750200 2016四川省新津县33011013270300 2016四川省都江堰市1208113562150600 2016四川省彭州市142119181167000 2016四川省邛崃市1377418266106800 2016四川省崇州市1090618167280000 2016四川省简阳市221329254150119100 2016四川省荣县16056216877200 2016四川省富顺县1342422109116400 2016四川省米易县2110572217800 2016四川省盐边县32691242116300 2016四川省泸县1530191107188800 2016四川省合江县241422590185848 2016四川省叙永县29747187291900 2016四川省古蔺县318462087115800 2016四川省中江县220016291421110002016四川省罗江县448102533000 2016四川省广汉市54921661114000 2016四川省什邡市8201424483050 2016四川省绵竹市12461205177000 2016四川省安州区11813154574900 2016四川省三台县26592241145204400 2016四川省盐亭县1645191425770400 2016四川省梓潼县1444191338541002016四川省北川羌族308313102437900自治县2016四川省平武县59461691820300 2016四川省江油市27201029388180200 2016四川省旺苍县2980181734575700 2016四川省青川县321625112312033 2016四川省剑阁县320234236647700 2016四川省苍溪县233415247781000 2016四川省蓬溪县1251131871124400 2016四川省射洪县149610202100177500 2016四川省大英县703295563300 2016四川省威远县12892073115500 2016四川省资中县173533128185600 2016四川省隆昌县79417278195000 2016四川省犍为县137118125790700 2016四川省井研县84017104148500 2016四川省夹江县74511113570300 2016四川省沐川县140512726201002016四川省峨边彝族23821361514600自治县2016四川省马边彝族2293155229500自治县2016四川省峨眉山市11816124370200 2016四川省南部县223040312127247600 2016四川省营山县16353419193131900 2016四川省蓬安县133124157057100 2016四川省仪陇县17732829109183200 2016四川省西充县110928166270300 2016四川省阆中市18752125486103200 2016四川省彭山区4673103360800 2016四川省仁寿县26082634157178873 2016四川省洪雅县18974113528900 2016四川省丹棱县449251626400 2016四川省青神县387372050200 2016四川省南溪区7045824375200 2016四川省宜宾县2940323103171500 2016四川省江安县8943155678500 2016四川省长宁县9965134756700 2016四川省高县13207125461900 2016四川省珙县11456114474600 2016四川省筠连县1256994556200 2016四川省兴文县13805104952200 2016四川省屏山县1504693132700 2016四川省岳池县1479212211784500 2016四川省武胜县9561417348499600 2016四川省邻水县19072421103112700 2016四川省华蓥市4641933658300 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20805414510484222528179429肉类总产量规模以上工业企业单位数规模以上工业总产值固定资产投资普通中学在校学生数中等职业教育学校在校学生小学在校学生数医疗卫生机构床位数各种社会福利收养性单位数吨个万元万元人人人床个340376239962767485880132132002415517320305977832154042182347964966313034428909154625197342279217329141975557654665420135163214846239914077161059304141211473173481621158212281525223261599240032975352416138111652093157333773458972115121996284325913412121166203621088302275633504918390698341166571206572912110625443084631002911548793500163362390028451053526131404198910328633140228212912865421123257402947562583470118991718064558335439262313957709237327423278563517154427162912075024536110271053122134322870686981748205731417619190925426229920234127092548174002956171471286015351938841402312014087135621955192749441600517262837761269231338722371962027545045896715181429114971839829618461144816427334872743679470710235263346837354567407327617657220722046266216417083947933287110601918241612952929524048264455166399853663196717432218825726264328116330295739539194653408716228331727206195813842679931583699339202675489875063624844484519632652154746087370641711783327022548122032956116718531785415501498909612651304323091126975612811535777523四、教育、卫生和社会保障资67612114567666368087419744172583071855548 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72585922755514199817952446984357518289841 330381153622675186409916736299722879152214 8192310220892722797361613361115073050472552 884193511826692581327658181058693322350351 4720950622060110607325922182035728162920 92403106228642727007515037461117027336134695924711780584266456652143480858739469247 4654437561632122915227624221637136172942 32754501096248622056942514381541194423 8932547079856005675685628100788726 20313289435416002451343813161829911254 83334385119460070054204651067413236 139593141145268343964589261031212042 914946481838611791525765126387 596841413469532230182129822074 7529843701306199219840336649154858319016 68918491154664261449335656972835046269823 73659532101325273590146788733751840466216 1210821673058417231540359609789591730595774 824881032794910208949824107479735981304351 75956299023331763516160833535973 4978341346746289415646068049125012 264715260569485384152020292462 7082215667893706865460111267975936 5748660582353234411945372791 4163476103390627385148833443 592425162370809247434302835 61208124375190290384242083481 549611169176165104190933051581 5743147456115144972315 786313297178050242098245553 17103450256203951552179102572 7711965039170410292347802173 485014184829101566484782272868818314 50007963703530446455383761234312 3923549200137378304437214083 319712166274113868508570342311 221114021650038244351132152 3003150909173061231451 342126476110707233652541805 4783101405317061173014 37001036881027370912411 501887709135976903218 430015629312479979545673651 5006103325171491201369 6636117526118246704597 4970161065213273561767 2608312546230089312656593622 2275322792123286140336421241 1765205048123028082501 20591631113292710582060983 577185633788003203842546901409979852579511 1100651814007140636545124975661 31560192792005704442282629153843216732 24878345328007204051182436222049310844 782165125356009402682228233352983819239 503152110050001162533227253814059717446 22085205684001100097997217081752710092 1158231170002151598353296525664 1115641228002264314192310676682 133207218002141046136275107582 223881011280030318311420389899752 1319162300015007189807828585535131922344952006072811947414544104520314 2469014222800230569138743984635611101 148051595700190820100721564269009592 230264398002218067944375309082。

中国县域统计年鉴数据处理:安徽各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:安徽各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

15
100 105000
2017 安徽省
金寨县
3814
11
12
68
80981
2017 安徽省
霍山县
2043
3
13
36
58848
2017 安徽省
涡阳县
2110
20
4
168
2017 安徽省
蒙城县
2091
2
12
3
143 233690
2017 安徽省
利辛县
2005
3
20
172
2017 安徽省
东至县
3261
3
2
12
68
3354
2016 安徽省 固镇县
1361
3
8
65
4889
2016 安徽省 凤台县
894
5
11
63 132990
2016 安徽省
寿县
2948
3
22
140 187200
2016 安徽省 当涂县
1002
2
9
48 103459
2016 安徽省 含山县
1028
8
45
69453
2016 安徽省
和县
1319
一、基本情况
数据年度
省(自治 区、直辖
市)
区县\指标
行政区域 面积
平方公里
乡个数 个
镇个数 个
街道办事 处个数
户籍人口
第二产业 从业人员

万人

2017 安徽省
长丰县
1841
4
10
77
2017 安徽省

企业盈利能力分析——以海马汽车集团为例

企业盈利能力分析——以海马汽车集团为例

题目企业盈利能力分析——以海马汽车集团为例摘要随着中国经济的不断发展,汽车行业逐渐成长,成为我国经济发展的重要支柱部分。

但近些年,我国汽车行业发展整体缓慢,许多汽车产业出现了不同程度的业绩下滑。

盈利能力作为财务分析中的重要内容,是企业内外各方面都考察的中心问题。

本文以海南马自达汽车为例,围绕2013-2017四年的财务报表数据进行分析,并就其经营过程中存在的问题提出相关建议。

关键词:海马汽车;盈利能力指标;改善对策AbstractWith the continuous development of China's economy, the automobile industry has become grown an important part of China's economic development. However, in recent years, the overall development of China's automobile industry is slow, and many automobile industries have seen performance decline to varying degrees. Profitability, as an important part of financial analysis, is the central issue examined by all aspects inside and outside the enterprise. Taking hainan Mazda automobile as an example, this paper analyzes the financial statement data of 2013-20174 and puts forward relevant Suggestio ns on the problems existing in its operation process.Key words:HAIMA AUTOMOBILE GROUP;Profitability indicator;Improvement measures一、研究背景及意义(一)、研究背景随着我国经济的快速发展,各汽车行业之间的竞争压力越来越大,因此企业盈利能力的强弱成为衡量其财务状况的重要指标之一。

中国县域统计年鉴数据处理:山西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:山西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

山西省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
2013-2017年多年宏观经济指标数据分析对比,excel格式方便下载数据再利用。

方便快捷,减轻大量的数
据查找与处理工作,省时省力!)
提供了各区县每个年度的:一、基本情况(8个指标),二、综合经济(10指标),三、农业、工业及投
资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

740
1269
1096
504
710
680
392
1075
560
226
503
1070
942
48
419
246
423
861
781
856
781
50
989
641
330
1094
480
550
1322
424
805
680
2268
131
770
220
858
26
1097
430
71
810
705
796。

中国县域统计年鉴数据处理:湖南各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:湖南各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

湖南省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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提供了各区县每个年度的:一、基本情况(8个指标),二、综合经济(10指标),三、农业、工业及投
资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

2827
4055
7078
5323
925
1839
135
1260
4450
2150
5810
349
4775
2414
2244
1398
2280
1344
1926
4712
875
1412
1282
794
659
998
507
1024
2242
1250
2248
2310
1757
1385
2950
245
3933
3000
4567
2055
2367
2007
429。

中国县域统计年鉴数据处理:山东各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:山东各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

山东省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

967
2006
1226
1339
997
3408
2499
2505
2901
2542
856
369
3795
1536
1489
1618
80
2452
2390
4866
833
3444
986
4925
1365
1921
6930
7863
6955
1366
5899
2132
3569
1826
1347
1250
2566
3356
2041
2467
1842
6710
2899
2450。

中国县域统计年鉴数据处理:甘肃各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:甘肃各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

甘肃省各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
分析对比表
各种社会福利收养性单位床

170
253
220
290
244
427
330
262
60
500
200
269
985
2152
660
400
559
120
640
326
356
219
126
393
426
189
77
435
217
1336
180
310
50
50
410
259
198
192
186
190
282。

中国县域统计年鉴数据处理:陕西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:陕西各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比
户县 耀州区 宜君县 陈仓区 凤翔县 岐山县 扶风县
眉县 陇县 千阳县 麟游县 凤县 太白县
1792 2938 2747 2287 2809 2265 3206 3253 2406 3260 2831 3437 1965 1279 4333 3498 5088 6920 1853 1212 2029
2017 陕西省
华阴市
817
2017 陕西省
安塞区
2949
2017 陕西省
延长县
2368
2017 陕西省
延川县
1985
2017 陕西省
子长县
2396
2017 陕西省
志丹县
3794
2017 陕西省
吴起县
3788
2017 陕西省
甘泉县
2272
2017 陕西省
富县
4180
25
112 104907
7
34
47000
6
2
40
96123
4
2
25
34371
8
3
20
10406
7
1
16
18416
7
1
19
14898
8
1
27
26108
7
1
16
10862
8
1
15
11800
2
3
1
9
6012
1
6
1
16
6114
2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2017 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省 2016 陕西省

中国县域统计年鉴数据处理:西藏各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:西藏各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

31395
7
1
1
64
2017
西藏自治 区
波密县
16748
7
3
3
4046
2017
西藏自治 区
察隅县
31408
3
3
3
1439
2017
西藏自治 区
朗县
4106
3
3
2
295
2017
西藏自治 区
乃东区
2209
5
2
6
7131
2017
西藏自治 区
扎囊县
2142
3
2
4
8898
2017
西藏自治 区
贡嘎县
2386
4
5
5
吉隆县
9300
4
2
2
244
2017
西藏自治 区
聂拉木县
7864
5
2
2
999
2017
西藏自治 区
萨嘎县
12400
7
1
2
2290
2017
西藏自治 区
岗巴县
3939
4
1
1
633
2017
西藏自治 区
卡若区
10794
12
3
9
12
3450
2017
西藏自治 区
江达县
13159
11
2
1
9
40
2017
西藏自治 区
贡觉县
4
4 9 6 7 5 5 8 10 16 18 11 9 9 15 18 9
1
2 1 2 1 1 1 1

中国县域统计年鉴数据处理:重庆各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

中国县域统计年鉴数据处理:重庆各区县2013-2017多年宏观经济指标数据分析对比

重庆各区县2013-2017年宏观经济指标数据分析对比(根据国家公开的数据中国县域统计年鉴2014-2018收集整理,并进行多年度数据并表处理,便于各区县
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提供了各区县每个年度的:一、基本情况(8个指标),二、综合经济(10指标),三、农业、工业及投
资(10指标),四、教育卫生和社会保障(6个指标)共34个宏观经济指标对比数据
析对比表
各种社会福利收养性单位床

6218
2607
2336
5497
4729
4150
1250
4731
3326
3268
2193
5451
2750
1646
860
1988
1549
5292
7206
3893
3980
915
1060
3238
902
1802
558
3488
2336
7008
4573
4580
1217
2338
3326
3238
3326
4785
2759
890
3279
5354。

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2014年与2017年宏观经济情况对比一、2014年宏观经济情况简介2014年我国国内生产总值达61.7万亿元,折合美元首次超过10万亿美元,这是重要的规模变化。

主要经济指标处于合理区间内,GDP增长7.3%,城镇新增就业超过1300万人,调查失业率稳定在5%左右,居民消费价格指数增长2.1%,实现了年初预期的目标。

中国经济正在全面向新常态转换,今年的变化是房地产结束了长达15年的超级繁荣期,进入调整期,这也是导致今年经济下行压力明显增大的主要因素,由之带动投资增长明显下滑。

新常态不仅意味着经济增长转向中高速,而且伴随着深刻的结构变化、发展方式变化和体制变化。

而结构、方式和体制的变化不断推进、显现,正是新常态下中国经济新动力所在,机遇所在。

与此同时,新的适应新常态发展的宏观经济政策也逐步成型,成为保持经济平稳增长、促进经济活力增强、结构不断优化升级的有力支撑。

面对经济持续下行的压力,新一届政府坚持去年以来的探索,继续创新调控思路和方式,在加强区间管理的基础上,推出定向调控措施,宏观经济运行总体平稳,主要指标处于合理区间,特别是在经济增速稳中缓降的同时,结构优化效应增强。

二、2017年宏观经济情况预测中国经济在2016年企稳,此种趋势会在2017年延续。

随着需求的提升,通缩压力将继续缓解,通货再膨胀将持续。

价格的改善将有助于增加企业利润、减轻债务负担,并使民间投资企稳甚至适度复苏。

尽管房地产市场增速似乎会在未来几个月放缓,但预期其对经济增长的整体影响是可控的。

与国内的稳定形势不同,外部经济环境更具挑战性。

预计中美将就市场准入、知识产权保护和国企改革等问题继续展开一系列艰难的谈判,不会爆发全面的贸易战。

2016年,在国企去杠杆方面取得了一些进展。

今年去杠杆会提速,将有更多僵尸企业被关闭、重工业将继续去产能,坏账处理将加快。

稳定的经济增长和通缩压力的缓解应为改革提供支持。

三、总体经济状况对比1、2014年经济运行总体平稳,继续处于合理区间。

经济增长和就业仍在下限之上。

前季度GDP同比分别增长7.4%、7.5%和7.3%,波动不大,全年预计GDP将达61.7万亿,增长7.3%,比上年回落0.4个百分点,实现了7.5%左右的预期目标。

就业形势较好,前三季度城镇新增就业1082万人(比上年同期多增16万人),提前完成了年初确定的目标,全年城镇新增就业总量将超过1300万人。

物价增长小幅回落,持续保持在上限之下。

1-10月累计,CPI同比增长2.1%,比去年同期回落0.5个百分点。

预计全年CPI增长2.1%,明显低于3.5%的调控目标。

2、2017年设定2017年财政赤字率为3%,人民币兑美元平均汇率为7,则预测得出2017年上半年GDP增速为6.8%,2017年全年GDP增速6.7%,与去年持平。

上半年,中国宏观经济运行延续了去年下半年以来的企稳向好态势,由于国内宏观经济政策与世界经济复苏拉动的双重叠加,且今年下半年这一国际因素还将获得较强支撑,宏观经济在底部趋稳已是一个基本判断。

当前国内经济问题的核心是,中短期内传统的宏观政策传导机制失灵,外生政策难以有效激起全面的总需求上升,以及长期生产率持续下降。

而两个问题相互作用,相互加强。

而要真正启动中国经济新一轮周期,还需通过新一轮改革开放,解决中国宏观经济传导问题,构建新动能,使其成为孕育新周期的动力源。

四、经济下行因素的对比1、2014年工业、房地产、投资构成今年经济增长下行压力增大的一组经济指标,尽管调整时间先后上有差异性,表现出高度的关联性和一致性。

这一组指标的持续下行是经济向新常态转换的一种必然趋势和内在要求,也是结构调整优化必然经过的阵痛。

首先,工业调整先行,继续呈逐年下降态势。

我国规模以上工业增加值年均增长在2014年继续有所下降,前10个月累计,同比增长8.4%,比去年同期回落1.3个百分点。

其次,投资增长调整紧随工业之后,调整力度加大,2014年前10个月累计,固定资产投资(不含农户)同比增长15.9%,比上年同期回落4.2个百分点。

预计2014年固定资产投资(不含农户)达50.5万亿元,增长15.8%,比上年回落3.8个百分点。

其三,房地产出现长周期调整的“拐点”。

对今年经济下行影响最大的因素是房地产,房市进入长周期“拐点”,拉动投资增长加快下行。

1-10月累计,房地产投资同比增长12.4%,比去年同期回落6.8个百分点,这直接拉动投资回落1.5个百分点。

房地产“拐点”的形成,主要是因为流入房地产资金流发生了根本变化。

过去持续多年的房地产“牛市”正是由于大量过剩流动性高强度流入房地产市场所致,但现在完全不同了,资金流发生了逆转,同时,人们对房价上涨预期开始下降,甚至不少人看跌,从而使房地产出现了拐点性变化。

2014年房地产资金流发生了重大逆转,一季度流入房地产的资金仅增长6.6%,远低于同期房地产投资的增幅(为16.8%),1-10月累计房地产到位资金仅增长3.1%,比去年同期回落23个百分点。

正是资金供给不足与房地产供给的明显过剩共同作用,导致了房地产市场“拐点”的形成。

2、2017年首先,整个世界经济形势仍处萎靡不振状态,要恢复到2008年之前的水平仍需较长时间,这无疑对中国经济带来不利影响,使中国经济在“内困”与世界经济外忧相互交织下变得独木难支。

当前,尽管中国经济增长的潜力依然巨大,新型城镇化、服务业、高端制造业以及消费升级还有很大的发展空间,经济韧性好、潜力足、回旋空间大的特质没有改变;尤其拥有巨大消费市场潜力,成为世界经济增长的“引擎”趋势尚未改观,但由于经济体自身存在系列问题的拖累,发展疲态已露端倪。

如国企改革推进缓慢、“三去一降一补”持续推进,去产能淘汰僵尸企业力度加大,对经济带来较大副作用也不可低估,如房地产调控趋严,虽然有可能使房地产非理性上涨态势得到控制,房地产泡沫有可能被挤出,但有可能导致房地产“硬着陆”,尤其会导致与房地产业相关的上、下游产业如钢铁、水泥等行业都将陷入更大产能过剩状态,加大了去产能压力,让中国经济陷入了“两难选择”怪圈,更有可能导致经济势头下掉。

其次,国际金融形势有所逆转,所有以美元计价汇率的发展中国家也包括中国都存在资本外流风险,整体朝着有利于美国经济方向发展,形成了中国经济持续向好的巨大障碍。

美联储去年12月中旬已加息一次,预计2017年还会有2-3次加息,这对中国经济金融运行都带来极为不利的影响。

一是导致更多资本外流,引发人民币汇率更大、更频繁波动;又反过来诱发中国金融市场潜在危机发生,如资本市场可能会受到重挫,更加损伤广大投资都对中国股市的信心;同理也会让不少上市企业融资陷入困局,影响实体经济进一步成长。

二是资本外流也有可能引发国内金融业不稳定,使国内银行业信贷投放更加缺乏可靠的投资项目,“资产荒”现象更严重,也更会加剧金融资源要素向虚拟经济领域聚集,更会削弱金融对实体经济的支持能力。

三是目前银行不良贷款高企,据银监会资料,截至2016年三季度,商业银行不良贷款规模达1.49万亿元,不良贷款率1.76%,这一数据可能还存在被低估的可能。

尤其银行经营利润在下降、资本金受到严重侵蚀、抗风险能力有所降低情况下,一旦受到来之国际金融市场的风波,原来靠贷款掩盖的企业信贷资金危机会很快暴露,则国内银行业资产坏账会大幅增长。

而银行这个经济的“晴雨表”出了问题,则必然成为中国经济的巨大隐患。

目前实体经济生存环境尚未得到真正改观,融资难、融资贵问题不仅没得到根本解决,甚至有些负担可能还在加大,中小微实体经济普遍困难。

五、经济企稳或上行因素的对比1、2014年首先,消费平稳增长成为最近几年经济运行的一大亮点。

今年前三季度社会消费品零售总额同比增长12%,扣除价格因素,实际增长10.7%,而前两年分别增长11.5%和12.1%,两年仅下调1.4个百分点,比较稳定。

从需求结构看,这是非常积极的变化。

过去在经济调整期,消费与投资同步下滑,如在1997年至2001年间,投资年均增长11.3%(其中1999年降至5.1%),同期社会消费品零售总额增幅降得更多,年均仅增长8.7%。

而现在是投资增幅在加速回落,消费增长则明显趋稳,使得消费对GDP增长的贡献上升,拉动力增强。

2014年前三季度最终消费对经济增长的贡献率为48.5%(拉动GDP增长3.6个百分点),比资本形成总额贡献率(仅拉动GDP增长3.1个百分点)高7个百分点。

其次,消费增长稳定性提高,主要是因为就业形势较好,促进了收入的稳定增长,而收入增长较快,又促进了消费的平稳增长。

根据城乡一体化住户调查,前三季度全国居民人均可支配收入实际增长8.2%,比GDP增幅高0.9个百分点。

就业形势比较好有三个原因:一是政策效应。

决定就业的主要是中小企业,这两年新一届政府特别重视对中小企业的支持,金融、税收、工商制度改革、商市制度改革都明显促进了创业和就业增长。

二是结构效应。

在现阶段,就业增长较快的最主要原因是服务业发展较快,服务业成为推动经济增长和就业增加的主导因素,这是重大的结构变化。

去年我国服务业增长8.3%,比前年提高0.2个百分点,服务业比第二产业快0.5个百分点,并使服务业增加值占GDP比重首次超过了第二产业(达到46.1%,比第二产业高2.2个百分点)三是规模效应。

就业形势较好与GDP规模有较大的关系,规模越大,单位百分点的GDP 增加量越多,所带来的就业增量就随之扩大。

据测算,目前我国GDP增长7%所创造的就业新增量相当于十年前GDP增长15%的水平。

其三,消费稳定增长、贡献率上升和服务业较快增长、占比上升上,都是经济结构优化效应的体现,这种效应还体现在制造业的优化升级上。

如高耗能行业增长继续放慢,装备制造及一些新兴产业发展加快。

在制造业中,钢铁、有色金属、水泥、化工四大高耗能产业,前三季度增加值分别增长6.2%、13%、9.7%和10.7%,分别比上年同期回落4.3个、0.6个、2个和1.3个百分点;通用设备制造业,铁路、船舶、航空航天等制造业两大技术水平较高的产业增加值分别增长10.0%和12.2%,比上年同期加快0.9个和9.2个百分点。

另外,在消费领域,信息消费和网络购物快速增长。

据商务部监测统计,前三季度网络购物同比增长32.2%,连续两年超过30%。

2、2017年首先,通胀在2017年内应该会继续回升,扩张性财政政策也将在很大程度上延续。

约占总投资三分之一的基础设施投资仍将是其中的关键。

除财政刺激外,需求的持续稳定和通缩压力缓解也应有助于私营部门加大投资。

其次,价格的回暖也意味着央行将能继续维持现有的政策利率和存款准备金率不变,并进行政策微调以防止资产市场过度投机。

这为央行释放更多的政策空间以在美元重拾强势的环境下控制人民币贬值的节奏。

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