2016年全国快递物流行业运行情况分析(1-9月).doc

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1、2016年1-9月全国快递物流行业运行情况分析2016年1-9月,邮政行业业务收入(不包括邮政储蓄银行直接营业收入)累计完成3783亿元,同比增长32.6%;业务总量累计完成5072.5亿元,同比增长47.3%。9月份,全行业业务收入完成471.1亿元,同比增长39.4%;业务总量完成654.2亿元,同比增长43.1%。1-9月份,邮政函件业务累计完成28亿件,同比下降21.2%;包裹业务累计完成2026.7万件,同比下降40%;报纸业务累计完成134.6亿份,同比下降4.8%;杂志业务累计完成6.5亿份,同比下降15.5%;汇兑业务累计完成4461万笔,同比下降

2、30.1%。1-9月份,全国快递服务企业业务量累计完成211亿件,同比增长54%;业务收入累计完成2703.7亿元,同比增长43.9%。其中,同城业务收入累计完成385.3亿元,同比增长41.4%;异地业务收入累计完成1438.6亿元,同比增长40.1%;国际/港澳台业务收入累计完成300.8亿元,同比增长14.1%。9月份,快递业务量完成28.3亿件,同比增长47.7%;业务收入完成360.2亿元,同比增长50.2%。1-9月份,同城、异地、国际/港澳台快递业务收入分别占全部快递收入的14.3%、53.2%和11.1%;业务量分别占全部快递业务量的24.2%、73

3、.8%和2%。与去年同期相比,同城快递业务收入的比重下降0.2个百分点,异地快递业务收入的比重下降1.5个百分点,国际/港澳台业务收入的比重下降2.9个百分点。1-9月份,东、中、西部地区快递业务收入的比重分别为81.1%、10.7%和8.2%,业务量比重分别为81%、11.8%和7.2%。与去年同期相比,东部地区快递业务收入比重下降了0.6个百分点,快递业务量比重下降了0.8个百分点;中部地区快递业务收入比重上升了0.3个百分点,快递业务量比重上升了0.6个百分点;西部地区快递业务收入比重上升了0.3个百分点,快递业务量比重上升了0.2个百分点。2016年1-9月

4、份,快递服务品牌集中度指数CR8为76.8,较1-8月下降了0.1。全国邮政行业发展情况表指标名称单位9月份比去年同期增长(%)累计当月累计当月一、邮政行业业务收入亿元3783.0471.232.639.4其中:快递业务收入亿元2703.7360.243.950.2二、邮政行业业务总量亿元5072.5654.247.343.1其中:函件万件.529665.8-21.2-15.3包裹万件2026.7213.1-40.0-16.4快递万件.0.954.047.7订销报纸累计数万份.1.4-4.8-4.8订销杂志累计数万份65238.96662.0-15.5-15.5汇兑

5、万笔4461.0467.1-30.1-33.6注:邮政行业业务收入中未包括邮政储蓄银行直接营业收入。2016年1-9月全国31省市快递业务量排行榜2016年1-9月全国31省市快递收入排行榜中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构,研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容行业研究是中商开展一切咨询业务的基石,我们通过对特定行业长期跟踪监测,分析行

6、业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容,整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等,对行业重点企业进行产销运营分析,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。中商行业研究方法中商拥有10多年的行业研究经验,利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型,在产业研究咨询领域利用行业

7、生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面,模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标,实现针对性的进行市场预测分析。中商研究报告数据及资料来源中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据;中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查,公司内部也会预先探讨该数据源的

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