中国废橡胶综合利用行业10月统计数据分析

2023-11-29 11:43:29来源：废橡胶综合利用分会关键词：废橡胶数据分析阅读量：20905

导读：2023年10月份，从29家会员单位统计同比显示，当前总产量、销售量、工业销售产值、实现利润总额同比去年同期均有所下降。

　　2023年10月份据29家会员单位统计:

　　(1)2023年10月份再生胶、胶粉总产量80248吨(其中：普通再生橡胶46414吨 ,特级再生橡胶6634吨，特种再生橡胶10007吨，胶粉17193吨)，比上年同期降低了2.61%；销售量79497吨，销售量比上年同期降低了1.69%。

　　10月份29家会员单位合计废旧轮胎处理量(折算)为92285.2吨。

　　(2)2023年10月份再生胶、胶粉现价工业总产值34628万元，比上年同期增长了1.68%；工业销售产值34168万元，比上年同期降低了1.71%。产品出口交货值(现价)875万元，比上年同期降低了12.5%。

　　(3)2023年10月份实现利润总额1164.93万元，比上年同期降低了37.13%。盈利企业25家；实现利税总额2596.68万元，比上年同期降低了25.37%。

　　2023年10月份，从29家会员单位统计同比显示，当前总产量、销售量、工业销售产值、实现利润总额同比去年同期均有所下降。

　　简析：

　　1、10月份，从统计数据来看，总产量销售量、利润总额同比和环比都录得下降，行业的整体经营压力比较大，特别是利润总额，下降幅度最大，这说明行业的利润空间进一步受到挤压，盈利能力进一步降低。

　　2、随着中美关系的阶段性缓和，经济恢复预计会有所好转，但向上空间预计有限，关注橡胶行业整体发展和油价变化对本行业带来的影响。国内消费刺激预期仍在，国外通缩有所反应。整体来说，应谨慎经营，乐观对待。

上一篇：国产制药装备头部创新研发能力不断提升，知识产权保护意识也在增强

下一篇：关于产教融合共同体及工业母机产业投资，有几件大事发生……

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

人工智能与数据分析如何重塑数字营销的未来
随着企业加速拥抱这些技术，营销策略正逐步从单一渠道的被动响应，演变为更复杂、更智能化和更具前瞻性的体系。这一转变不仅推动了营销个性化与自动化的深化，也为2025年及以后数字经济时代的变革性增长奠定了基础。
人工智能数据分析数字营销
2025-09-16 10:26:48
如何利用人工智能和数据分析实现可持续绿色技术
人工智能和数据分析为实现可持续绿色技术提供了强大的支持。通过优化资源利用、推动绿色创新和智能环境监测与保护，AI和数据分析在多个领域发挥了重要作用。
人工智能数据分析绿色技术
2025-06-10 15:37:59
国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见
到2029年，数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批具有国际竞争力的数据企业，数据产业综合实力显著增强，区域聚集和协同发展格局基本形成。
数据产业数据分析
2025-01-03 09:58:46
市场分析|推动工业物联网数据分析的四项关键技术
人工智能无疑将工业物联网分析提升到了一个新的水平。这种改进主要是因为人工智能可以在大量数据中检测模式，让人们能够比没有技术帮助的情况下更快地得出结论。
工业物联网数据分析
2024-10-23 09:39:50
中国废橡胶综合利用行业2024年6月及上半年统计数据分析
2024年6月份再生胶、胶粉总产量75699.62吨(其中：普通再生橡胶44411.9吨 ,特级再生橡胶8452吨，特种再生橡胶10115.72吨，胶粉12720吨)，比上年同比降低5.40%。
废橡胶数据分析
2024-07-30 17:04:16
中国废橡胶综合利用行业2024年2月统计数据分析
2024年2月份再生胶、胶粉总产量44571吨(其中：普通再生橡胶29688吨 ,特级再生橡胶4777吨，特种再生橡胶4975吨，胶粉5131吨)，比上年同期降低了37.08%。
废橡胶统计数据
2024-03-30 09:18:20

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。