
前五月外贸数据分析:进出口继续负增长 外需仍未显著改善
“今年南美、非洲的订单多了,弥补了一些欧洲市场的萎缩,不过即便这样,前5个月出口也只是和去年同期打平。”在浙江义乌,主营五金工具的出口商王民锋对记者直言今年生意难做。
他的感受在统计数据中也有体现。8日海关总署公布的外贸运行情况显示,今年前5个月,我国进出口总值9.47万亿元,同比下降7.8%,降幅较前4个月加深了0.5个百分点。其中,出口同比微增0.8%,进口则大幅下降17.2%。
商务部新闻发言人沈丹阳表示,外贸稳增长面临空前压力,这既有世界经济复苏乏力、外部需求低迷的原因,也受国内要素成本不断上升,企业融资难、融资贵,全球非美元主要货币普遍贬值使人民币实际有效汇率攀升等因素的影响。
“1至5月出口偏弱主要还是外部市场总体需求萎缩造成的。”国务院发展研究中心对外经济研究部研究室主任吕刚说。谈及进口情况,他认为,虽然目前国际大宗商品价格由落转稳,但大部分商品价格同比大幅下降,拉低了进口总额,同时这种价格态势影响了企业预期,加之国内市场需求不足,所以铁矿砂、煤炭等大宗商品进口数量有所下降。
值得关注的是,当前全球贸易总体低迷,主要经济体和一些新兴市场国家的出口普遍出现负增长。在这样的背景下,前5个月我国出口实现小幅增长,说明在国际市场上“中国制造”仍有一定的竞争力。
就未来走势,不少业内人士认为,当前外贸环境非常复杂严峻,“利好”“利空”因素交织。
从先行指标看,5月份中国制造业采购经理指数(PMI)项下新出口订单指数虽上升明显,但仍在50%以下的收缩区间内。到5月份,由海关编制的中国外贸出口先导指数已经连续3个月下滑,表明年中出口企业压力仍然较大、信心偏弱。
不过与此同时,我国加快培育外贸新优势,推进装备和产能“走出去”,发展与“一带一路”沿线国家经贸往来,中韩自贸协定正式签署等不仅有利于推动出口增长,更助推外贸由规模速度型向质量效益型转变。
交通银行金融研究中心报告预测称,未来我国出口可能实现中低速增长,同时随着稳增长政策对进口需求的促进作用逐渐显现,进口低迷现状将得到改善,进口增速降幅可能收窄甚至回正。
王民锋告诉记者,尽管越南、印度等国劳动密集型产业发展很快,而且凭借低价已经分流了不少订单,但我国产品总体质量稳定、品种齐全,而且企业经营灵活,可以满足客商个性化需求,只要在市场中找准定位、开展错位竞争,仍然具有一定优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25