交通运输、仓储和邮政业区域碳排放测算研究——以贵州省为例

本文分析交通运输、仓储和邮政业对各类能源的消耗特征,提出全行业和区域内的碳排放测算方法,并以贵州省为例,对交通运输、仓储和邮政业的碳排放量进行测算。研究结果表明,交通运输、仓储和邮政业的总能耗占比约为8%,在各行业中仅次于工业和居民生活,而能源消耗形式主要是柴油和汽油;全国交通运输、仓储和邮政业的碳排放量仍以化石能源产生为主,碳排放量在2018年达到峰值后开始呈现降低趋势;贵州省交通运输、仓储和邮政业的碳排放量总体仍呈逐年递增趋势。

攀枝花市交通运输、仓储和邮政业与经济发展的相关性分析

文章采用回归分析对攀枝花市交通运输仓储邮政业与经济发展的相关性进行研究,探讨了GDP总量、第一产业、第二产业、第三产业以及社会商品零售总额对攀枝花市交通运输仓储邮政业发展的影响,同时结合回归分析结论对攀枝花市交通运输仓储邮政业发展提出了建议。

现金流波动性、营运能力与企业价值——基于交通运输、仓储和邮政业的实证分析

文章选取2016—2021年A股上市的全部交通运输、仓储和邮政业行业公司为样本,研究现金流波动性与企业价值之间的关系,并以营运能力作为调节变量,研究营运能力在现金流波动与企业价值二者间的中介作用。实证结果表明,现金流波动性越大企业价值越小;但当企业营运能力越强时,现金流波动性对企业价值的影响越弱。研究结论对企业进一步提升企业价值有一定的借鉴意义。

广西交通运输、仓储及邮政业发展的区域经济效应分析

广西交通运输、仓储及邮政业的发展与区域经济的增长存在长期均衡关系,该产业对经济增长促进作用更强于经济增长对其的促进作用,但其对经济的促进效果较滞后于经济增长对其的促进效果;广西交通运输、仓储及邮政业与国民经济其他产业有较强的关联性,其产业价格波动会带动其他产业价格波动,受影响较大的产业主要是金融业、建筑业、工业。

北京市交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色马尔科夫预测模型

将2000-2017年北京市交通运输、仓储和邮政业产值作为原始数据系列,应用灰色模型对时序数据的总体趋势进行拟合,选取相对误差作为随机波动过程,对预测结果进行修正,最后运用灰色马尔科夫模型对未来5年北京市交通运输、仓储和邮政业的产值进行实例预测.结果表明:经过马尔科夫过程修正的灰色预测模型平均预测精度由原来的90.82%提升到97.14%,预测效果明显,说明了方法对北京市交通运输、仓储和邮政业增加值预测的有效性.

住房支出对商贸流通细分行业的影响——基于2012-2018年省级面板数据的实证

住房支出已成为城镇居民的重要支出部分,当其过大时必然会对居民消费产生影响,进而影响商贸流通业发展。为此,本文利用2012-2018年我国省份面板数据,就住房支出对商贸流通细分行业的影响展开实证分析。实证研究发现,住房支出显著抑制了商贸流通业的发展;从商贸流通业细分行业来看,住房支出对批发零售业的影响不显著,而对交通运输、仓储和邮政业以及住宿和餐饮业产生显著抑制作用。

云南落实落细稳经济一揽子政策措施

继续落实好制造业、科学研究和技术服务业、电力热力燃气及水生产和供应业、软件和信息技术服务业、生态保护和环境治理业、民航交通运输仓储和邮政业等6个行业企业的存量留抵税额全额退还、增量留抵税额按月全额退还政策。

上海发布2021年技能人才市场工资价位

2021年技能人才市场工资价位数据来源于人力资源社会保障部统一部署开展的企业薪酬调查.2022年,上海市共调查企业3480户,涵盖国有、外资、私营等各种经济类型,以及制造业、交通运输仓储和邮政业、信息传输软件和信息技术服务业等各门类行业的大、中、小微型企业.