电力经理指数

电力经理指数（共7篇）

电力经理指数 篇1

0 引言

随着信息技术的发展,信息系统在各领域快速拓展,电力行业的信息化促使电力数据迅速增长和不断融合,电力大数据时代已经到来[1,2,3,4,5]。 电力行业数据量大、类型多、价值高,贯穿电力工业生产及管理等环节。 因此,应当积极投入到数据挖掘与分析运用中,挖掘数据价值,实践大数据战略,为电力企业决策与管理提供科学指导。

经济波动及形势变化对人民生活、企业生产和社会发展有着重要的影响。 及时、准确地掌握经济变化信息,对于政府政策的制定、企业生产的调整具有积极的作用。 宏观监测指标体系及一些量化指数 (如CPI、PPI、PMI等指数 )的建立 ,能够及时反映经济的变动情况和变动程度、监测经济的发展动态及预测经济的发展趋势[6,7,8]。 例如:供需不平衡对市场经济运行的高效性、稳定性有着重要的影响,所以提出CPI、PPI指数来判断供需平衡程度,估算通货膨胀(或紧缩)风险;为了能够监测经济的发展动态、反映商业活动的现实情况,因此提出PMI指数作为一个先行指标监测经济运行、预测经济走势和转折点。

同样地,电力市场中也存在与市场经济中相类似的一些问题。 电力供求的矛盾是电力市场的基本矛盾之一,对电力市场运行的高效性、稳定性有着重要的影响[9,10]。 企业作为电力市场的主要组成要素, 其经济效益的波动和变化会影响行业的电力需求数量,导致电力市场的供需不平衡,从而影响着电力部门的市场决策。 因此,需要运用科学的方法对电力市场供求变化进行研究,监测其动态变化、分析其所处状态以及预见其发展趋势,掌握电力市场供求变化的规律,为电力市场营销决策提供可靠的依据。

目前国内外已经提出很多负荷及用电预测的方法[11,12,13,14],如:基于灰色理论的预测方法、基于进化机制的预测方法以及基于支持向量机的预测方法等。 但这些方法理论性较强、建模复杂,降低了其实用性,而且需要大量的历史数据进行训练,快速性、时效性较差,没有先行作用。

本文将借鉴宏观经济监测指标体系建立和量化的方法,建立一个监测行业用电情况及预测行业用电趋势的行业电力监测体系,并对行业电力监测指标体系进行量化,提出电力经理指数EMI(Electricity Managers Index),为监测行业用电动态 、反映行业用电的现实情况和其整体的增长或衰退程度以及预测行业用电趋势提供参考和依据。 该方法不仅简单、 快捷,还具有先行性和时效性。

1 行业 EMI 指标体系的构建

1.1 指标选取流程

为确保选取的行业电力经理指数关键指标具有全面性、合理性和易操作性,需明晰指标选取的具体流程,主要包括三大步骤。

步骤1:基于行业EMI的实现路径,分别在电力统计数据侧和行业市场数据侧选出能够影响行业用电量的关键因素,据此初步选出评价行业EMI的关键指标。

步骤2:将初选的关键指标以问卷调查的形式向行业内的专家征询意见。 基于问卷调查结果,对初选关键指标进行有效性检验和优化,判断初选的关键指标的合理性,删除不合理指标,实现对初选指标的优化。

步骤3:根据关键指标优化的结果,以行业EMI为评价对象,以电力统计数据和行业市场数据为评价维度,建立行业EMI关键指标体系。

关键指标选取的具体流程如图1所示。

1.2 指标初选

由于电力统计数据能够直接反映行业的用电情况;而行业市场数据则直接反映行业效益,从而间接反映出行业的用电情况。 因此,行业的用电量主要来自于电力统计数据侧和行业市场数据侧。 为此,将电力统计数据和行业市场数据作为评价维度,分别选取电力统计数据和行业市场数据中影响行业用电量的关键指标,以此全面反映行业用电趋势。

设计指标选取的调查问卷,确定评价者范围,向专家和评价者征询指标选取的意见。 评价者判断给定指标对EMI的影响程度,并对指标进行排序。 回收、整理调查问卷,形成初选关键指标。

a. 电力统计数据关键指标初选。

电力统计数据侧初选指标包括:申请和完成的扩容容量、申请和完成的减容销户容量、申请和完成的净扩容容量、申请和完成的扩容企业数、申请和完成的减容销户企业数、申请和完成的净扩容企业数。 另外,考虑到用电量在时间上与其滞后项之间存在自相关关系,因此也把行业用电量作为一项指标。

b. 行业市场数据关键指标初选。

行业市场数据侧初选指标包括:订单量、产量、 库存量、订单完成量、生产线规模、设备数量、产品价格、价格空间、本行业政策、上游行业政策、行业市场情况。

1.3 基于统计检验-粗糙集分析法的关键指标选取 优化模型构建

本文基于统计检验-粗糙集分析法对初选的行业电力经理指数关键指标的合理性进行检验和优化,主要步骤如下。

步骤1:将初选的指标分成连续型指标和离散型指标。 连续型指标指具有确定数值的指标,离散型指标指具有大概范围、不具有确定数值的指标。

步骤2:对于连续型指标,把指标看作时间序列,利用统计检验[15,16,17]对连续性指标进行有效性检验和优化,具体步骤如下。

a. 首先利用各初选指标的历史数据进行回归分析,检验指标与用电量的相关性,剔除关联度小的指标 。

b. 对各指标数据进行单位根 (ADF)检验 , 检验指标的平稳性。 ADF检验模型1、2、3的回归方程分别如式(1)—(3)所示。

同时估计出上述3个模型的适当形式,然后通过ADF临界值表检验零假设H0:δ = 0。 只要其中有一个模型的检验结果拒绝了零假设,就可以认为时间序列是平稳的。 当3个模型的检验结果都不能拒绝零假设时,则认为时间序列是非平稳的。

c. 对于非平稳的时间序列 ,则需要进行协整关系检验。 把一系列指标历史数据看成一个时间序列, 如果k个时间序列y1、 y2、…、 yt、…、 yk都是d阶单整的,存在一个非零向量 β,使 β y:I(d - b),则称y是协整的,向量 β 为协整向量。 如果2个向量都是单整向量,则只有它们的阶数相同时才可能协整。 采用Johansen协整检验,滞后阶数根据AIC或SC最小原则确定,如果相应的迹统计量小于临界值则拒绝H0。

d. 最后当变量之间存在协整关系时 ,则对变量进行格兰杰因果关系检验,得到最终的指标。 其检验模型为:

其中,q、p分别是x、y的滞后阶数。

检验的零假设H0为:x是y的非格兰杰原因,即H0:β1= β2= … = βq= 0。 若零假设H0成立,则有:

步骤3:对于离散型指标,利用粗糙集理论[18,19]对离散型指标进行有效性检验和优化,具体步骤如下。

a. 建立综合评价信息系统和决策表 。

b. 确定离散各属性区间 ,根据各属性区间大小对指标数据进行离散化处理。

c. 确定等类集合分别为 :U / ind (C)、U / ind (D)、 U / ind(C -{ci})。

d. 导出条件属性集合正域posC(D)、posC-{ci}(D), 条件属性集合基数为card[posC(D)]、card[posC-{ci}(D)];

e. 计算知识D ( 决策属性指标 ) 对知识C ( 评价指标集合)的依赖程度rC(D)及知识D对知识C -{ci} 的依赖程度rC-{ci}(D)。 即:

f. 计算条件属性对决策属性的重要程度 σ(ci), 即 σ(ci)= rC(D)- rC-{ci}(D)。 如果某项指标的重要度很小,说明指标体系的评价对其依赖性很小。 这项指标对指标体系的贡献度可以忽略,此指标可被剔除。

步骤4:将基于统计检验-粗糙集分析法优化后的连续性指标和离散性指标综合,得到最终的行业EMI指标体系的关键指标。

基于统计检验-粗糙集分析法,对初选指标进行关键指标选取优化如下。

a. 通过调研可知:电力数据具有确定数值 ,是连续型指标;而市场数据具有大概范围,不具有确定数值,是离散型指标。

b. 对于连续型指标 , 通过1.3节中连续型指标的处理方法,利用调研数据对1.2节中初选的连续型指标进行有效性检验和格兰杰检验得到对行业用电量有先行性影响的指标,结果如表1所示。 表中,A为申请净扩容容量;B为申请净扩容企业数;C为完成净扩容容量;D为完成净扩容企业数;E为用电量。 因为格兰杰检验得到的时间序列具有先行性,因此优化得到的指标具有先行性。

c. 对于离散型指标,通过1.3节中离散型指标的处理方法,利用调研数据对1.2节中初选的离散型指标进行检验和优化得出重要度较高的指标,结果如表2所示。 表中,总基数为168;决策属性基数为119。

1.4 指标权重确立

本文采用主客观相结合的组合赋权法,既体现出指标的价值量,又体现出指标的信息量。 权重确立的具体步骤如下:

a. 利用基于相容矩阵的层次分析法计算各指标的主观权重系数;

b. 利用粗糙集中的重要度计算各指标的客观权重系数;

c. 设定经验因子 ,将主客观权重进行合成 ,获得主客观的综合权重;

d. 根据指标权重和指标值 ,采用线性加权法对各个指标进行加权计算,得出综合评价结果,即EMI。

通过上述指标体系优化构建,得到12个二级指标,再结合层次分析法和粗糙集法得到各指标的权值,最终形成一个完整的行业EMI指标体系,如表3所示。

从本文的实例验证的效果而言,这些指标已经可以较为准确地预测用电趋势,但不排除还可以新增一些指标。 对于新增的指标,同样可以通过本文提出的方法先验证其有效性决定是否采用,再进行预测。

2 基于行业 EMI 指标体系的评价方法

在确定的行业EMI体系的基础上,利用综合评分法得到EMI来预测行业用电趋势。

2.1 数据汇总

对行业中用电大户企业和典型企业按行业EMI指标体系中的指标进行电力数据和市场数据调研,将各项数据与上月相比的变化百分比按照表4进行区间离散化。 考虑到变化百分比越大的企业数会越少, 为了使每个区间包含等数量的对象,因此将离散区间按基本持平(-5%,5%)、增加或减少[5%,25%)、 增加或减少[25%,75%)、增加或减少[75 %,+∞)进行划分,本文将基本持平的离散化等级定为50,作为一个基数,离散化等级以10作为一个梯度变化。

按照离散后的等级数,统计每个指标下各等级20、30、…、80所含有的企业数。

2.2 单个指标等级数计算

a. 连续型指标等级数计算。

计算出指标的净变化量和总变化量,采用不加权的方法得出百分比并按照上述离散区间对计算出的百分比进行离散,得到离散等级数。 计算方式如下:

其中,CI j是第j个连续指标的等级数;CHN j是第j个指标的净变化量;CHSj是第j个指标的总变化量。 如果CI j为正数,说明本月用电量可能上升;如果CI j为负数,说明本月用电量可能下降。

b. 对于离散型指标等级指数计算。

根据各项市场统计数据的离散等级数和统计出来的各属性中相应等级的企业数,采用加权的方法得出加权后的等级数,计算方式如下:

其中,DIk是第k个离散指标的等级数,它所对应的百分比可以根据离散化区间表得到;Nki是第k个指标中第i个等级数;COki是第k个指标中第i个等级数所含有的企业数;COsum是参与调研的总企业数。

2.3 综合指数计算

a. 月环比指数的计算。

EMI是一个综合指数 ,由各指数的离散等级数加权而成,即:

EMI = 鄱wjCIj+ 鄱w′kDIk

其中,wj是第j个连续指标的权重系数;w′k是第k个离散指标的权重系数。

根据每月的统计数据,由此方式计算出的EMI即为月环比EMI。

b. 定基指数的计算。

定基指数由各期月环比指数连乘计算,公式为:

其中 ,EMI是电力经 理定基指 数 ;EMI1、EMI2、 … 、 EMIt是基期至报告期间各期的月环比指数。

c. 指数的换算方法如下:

2.4 EMI 的含义

把EMI为50时定为基准线,称为荣枯分水线。 EMI大于50表示行业用电需求在增长;EMI小于50表示行业用电需求在下降。 EMI偏离50的程度表示用电量变化的大小,朝大于50的方向偏离越大说明用电需求将大幅增加,朝小于50的方向偏离越大说明用电需求将大幅减小,如:EMI略大于50,说明用电需求在缓慢上升,EMI略小于50说明用电需求缓慢下降。 根据表4离散化区间可以得到EMI与离散等级化后的用电量变化趋势的对应关系,如表5所示。

对于表5中的用电量变化区间,它是指通过EMI指数预测的本月用电量相对上月用电量的变化趋势,而表5中的EMI指数是指通过上月相关指标值得出的EMI指数值。

本文提出的EMI指数预测方法是在当月月初时利用本文指标体系中各指标的上月数据预测当月的用电变化趋势,这就是EMI指数先行性的体现。 因为指标体系中的指标通过了格兰杰检验,即这些指标的变化会导致用电量的变化,且这种变化是一种滞后性的变化,所以可以在当月月初通过指标的上月数据预测当月的用电变化趋势。 一般上月的电力统计数据和行业市场数据在当月月初就可以获得,因此利用EMI预测行业用电趋势不仅简单快速, 还具有先行性和可行性。

3 应用评估

3.1 大工业各月用电趋势预测评估

通过所建立的行业EMI指标体系以及福建省2012年1月至2013年8月电力统计数据和市场统计数据的处理值,得到EMI预测结果与离散等级化的实际用电变化结果,如图2所示。

从图2中可以看出,通过EMI预测出的行业各月用电量变化趋势与离散等级化的实际变化趋势基本一致。

3.2 大工业年用电趋势预测评估

根据上述预测结果,利用2.3节中定基指数计算方法和指数换算方法可得2012年1月至2013年9月的EMI:

其中,EMI1、…、EMI20分别是2012年2月至2013年9月预测的月环比指数。

根据调研数据可知,2012年全年的行业用电量为7 721 632 k W·h,2013年1月至9月的行业用电量为6 157 444 k W·h,通过计算可得:

I = (6 157 444 / 7 721 632 - 1) × 100 % = - 20.26%

即2013年1月至9月行业用电量与2012年全年行业用电量相比减少了20.26%,将此变化区间根据表5离散等级化后约为42。 根据EMI与用电量变化关系,可知EMI的预测符合实际情况。

3.3 典型行业各月用电趋势预测评估

根据2013年1月至9月福建典型行业的电力及行业数据对用电趋势进行预测,并将预测结果与实际用电变化结果做比较。

3.3.1 高耗能行业

本例中的高耗能行业包括黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业和化学原料及化学制品制造业。 高耗能行业EMI预测结果与离散等级化的实际用电变化结果如图3所示。

3.3.2 出口型行业

本例中的出口型行业包括纺织行业、服装行业和食品行业。 出口型行业EMI预测结果与离散等级化的实际用电变化结果如图4所示。

3.3.3 重点大型企业

本例中的重点大型企业包括机械行业、电子行业和化工行业。 重点大型企业EMI预测结果与离散等级化的实际用电变化结果如图5所示。

通过上述不同行业中EMI的预测结果与离散等级化的实际用电变化的比较可以得到以下结论。

a. 从整体上看 ,EMI法能够较好地预测各月的用电趋势。

b. 从各月的预测效果上看 ,3月和4月的预测结果与实际用电量变化趋势基本一致但偏差较大, 其他各月的预测结果与实际相符。 其原因可能是:2月正逢中国春节,大多企业处于停产或减产状态,而3、4月大量务工人员返城工作,企业逐渐恢复生产 , 从而与前一月相比会出现用电量大幅增长的情况; 离散化区间划分不够精细和合理,在后续研究中会考虑利用模糊集的方法进行改进,通过隶属函数对数据进行离散。

4 结论

本文提出一种基于EMI预测行业用电趋势的新方法,该方法通过统计检验和粗糙集优化建立了覆盖行业电力数据和市场数据的行业EMI指标体系,通过EMI评估行业用电形势、预测用电变化趋势,为电力市场分析和预测提供新的指标参考。

从上述评估结果上看,本文提出的预测方法具有合理性、可行性、有效性和先行性,能够较好地预测各月份的行业用电量的变化趋势。 此外,行业EMI与行业发展具有高度相关性,通过对行业EMI的分析,还可以对行业发展趋势进行分析,为政府相关调控部门进行相关决策提供依据。

电力经理指数 篇2

中国非制造业采购经理指数在经过一年的运行后, 将于今年1月18日正式发布。采购经理指数是国际通行的领先经济指标, 在我国, 制造业采购经理指数运行近3年, 数据体系已经比较完善, 应用分析也有一定成果, 是目前国内唯一成熟的可以量化预测的领先指标。这标志着中国经济数据的分析应用水平向国际水平又靠近了一步。在外资大举进军中国金融市场的背景下, 中国数据研究的水平对于本土资本竞争力的提升至关重要。没有过硬的研究, 必然会在外资进入过程中处于劣势竞争的地位。

发达国家金融服务比较先进, 有成熟的应用数据体系, 对经济趋势的判断大部分可以通过数据分析完成, 采购经理指数是不可或缺的领先指标之一。而在国内, 不仅数据体系不健全, 一直也没有领先数据。2003年以来, 在中国物流信息中心的努力下, 这一体系的调查开展得卓有成效、数据分析。三年的数据积累, CLII (中采咨询) 的推动, 现已证明数据的可靠性和有效性, 已经在国内外金融研究中开始实际应用。

接受记者采访时, CLII相关研究人员提到:“行业PMI数据与行业统计数据的相关性平均达到90%以上。”这一结果的意义是, 经过回归, 使用这一数据预测经济走势时, 误差波动率将小于3%。这些数据研究, 对于国内经济领先指标的确立以及整个预警体系的推动, 都是有积极意义的。

电力经理指数 篇3

特约分析师张立群认为:“6月份PM I指数继续提高, 表明经济平稳增长态势已基本确立。从分项指标看, 新订单、出口订单等各类订单指数, 采购量指数、进口指数和产成品库存指数, 购进价格指数等都出现提高, 反映了随订单水平回升, 企业采购和生产活动水平开始回升。稳增长各项政策措施已见成效。”

生产指数为53%, 比上月上升0.2个百分点。从企业规模来看, 大型企业和中型企业高于50%, 分别为53.5%和53.8%;小型企业的生产指数低于50%, 指数为48.5%。

新订单指数为52.8%, 比上月上升0.5个百分点。从企业规模来看, 大型企业和中型企业的新订单指数高于50%, 分别为53.6%和52.9%;小型企业低于50%, 指数为48.5%。

新出口订单指数为50.3%, 比上月上升1个百分点。从企业规模来看, 大型企业高于50%, 为50.8%;中型和小型企业的新出口订单指数低于50%, 分别为48.9%和48.5%。

积压订单指数为46.2%, 比上月回升0.2个百分点。从企业规模来看, 大、中、小型企业的积压订单指数均低于50%, 指数在43.8%~47%之间。

产成品库存指数为47.3%, 比上月上升0.2个百分点。从企业规模来看, 大、中、小型企业的产成品库存指数均低于50%, 指数在47%~48.5%之间。

采购量指数为52%, 比上月回落0.3个百分点。从企业规模来看, 大型和中型企业的采购量指数高于50%, 分别为52.9%和53.2%;小型企业低于50%, 指数为44.2%。

进口指数为49.2%, 比上月上升0.2个百分点。从企业规模来看, 小型企业的进口指数高于50%, 为53.6%;大型和中型企业低于50%, 指数分别为49.4%和48%。

购进价格指数为50.1%, 比上月回升0.1个百分点。从企业规模来看, 大型企业的购进价格指数低于50%, 为49.2%;中型和小型企业高于50%;指数分别为51%和53.2%。

原材料库存指数为48%, 同上月持平。从企业规模来看, 大、中、小型企业的原材料库存指数均低于50%, 指数在46.8%~ 48.6%之间。

从业人员指数为48.6%, 比上月上升0.4个百分点。从企业规模来看, 大、中、小型企业的从业人员指数均低于50%, 指数在48.3%~48.8%之间。

供应商配送时间指数为50.5%, 比上月回升0.2个百分点。从企业规模来看, 大型、中型和小型企业的供应商配送时间指数均高于50%, 指数在50.5%~50.6%之间。

电力经理指数 篇4

从11个分项指数来看, 同上月相比, 只有产成品库存指数上升, 升幅为3.6个百分点;其余各指数均不同程度回落。其中, 购进价格指数回落幅度最大, 达到13.7个百分点;新订单指数、积压订单指数、采购量指数、进口指数回落也较为明显, 幅度达到2个百分点以上;其余指数回落不大, 幅度多在1个百分点以内。

本月20个行业中, 有15个行业达到5 0%以上, 有3个行业高于60%;1个行业位于50%。从不同产品类型的企业来看, 生产用制成品类企业最高, 达到58%;原材料与能源、中间品和生活消费品类企业较为接近, 均为略高于53%。

针对5月份制造业采购经理调查情况, 特约分析师张立群分析认为:“5月份PMI指数回落, 与往年同期变化趋势相同, 尚难确定是否为季节性变化的表现。从4月份主要经济指标变化看, 中国经济增长开始由持续回升转为稳定, 4月份工业增长水平有所降低。投资继续保持20%以上增长, 消费稳中趋旺, 出口强劲恢复。受需求因素拉动, 预计未来经济将继续保持较快增长, 但增长水平将略有下降。5月份PMI指数的变化也可能是经济由升转稳的预兆之一。购进价格指数较大幅度回落, 预示企业成本压力将有所下降。”

新订单指数回落。本月新订单指数为54.8%, 比上月回落4.5个百分点。20个行业中, 以非金属矿物制品业、金属制品业、通用设备制造业、纺织业为首的13个行业高于50%, 为首的4个行业高于60%;有色金属冶炼及压延加工业、化纤制造及橡胶塑料制品业等7个行业低于50%。从产品类型来看, 生产用制成品类企业最高, 达到60%以上。

生产指数略有回落。本月生产指数为58.2%, 比上月回落0.9个百分点。20个行业中, 只有烟草制品业、医药制造业、石油加工及炼焦业3个行业低于50%, 其余17个行业均高于50%。其中以非金属矿物制品业、通用设备制造业为首的6个行业达到60%以上, 为首的2个行业超过70%。分产品类型来看, 生产用制成品类企业最高, 达到65%以上;生活消费品类企业最低, 略高于55%。

进口指数和新出口订单指数均有所回落。本月进口指数为50.9%, 比上月回落2.2个百分点。20个行业中, 以金属制品业、通用设备制造业为首的9个行业高于50%, 为首的2个行业达到60%以上。农副食品加工及食品制造业、饮料制造业、烟草制品业等11个行业低于50%。

本月新出口订单指数为53.8%, 比上月回落0.7个百分点。20个行业中, 以金属制品业、非金属矿物制品业为首的16个行业高于50%, 为首的2个行业达到60%以上。从产品类型来看, 原材料与能源类企业稍低于50%;生产用制成品类企业最高, 将近60%。

产成品库存指数有所上升。本月产成品库存指数为49.8%, 比上月上升3.6个百分点。分行业来看, 20个行业中, 黑色金属冶炼及压延加工业、化纤制造及橡胶塑料制品业等5个行业高于50%, 尤其以黑色金属冶炼及压延加工业为最高, 达到6 0%以上;另有4个行业位于50%;其余11个行业均低于50%。从产品类型来看, 原材料与能源类企业高于50%;生产用制成品类企业位于50%;中间品和生活消费品类企业低于50%。

电力经理指数 篇5

本月2 0个行业中, 只有纺织业、金属制品业、石油加工及炼焦业、木材加工及家具制造业低于50%, 其余行业均高于50%。从产品类型来看, 原材料与能源类企业位于50%;中间品、生活消费品和生产用制成品类企业高于50%, 在52.1%~55.8%之间。

针对9月份制造业采购经理调查情况, 特约分析师张立群分析认为:“在8月份小幅回升基础上, 9月份PMI指数继续回升, 预示经济增长高位回调过程已基本趋稳。基于PMI的变化趋势, 考虑到目前消费、投资、出口继续保持较高增速, 尽管有基数变化影响, 但保持较快增长态势仍可基本确立, 预计未来经济增长率回调幅度将不会很大。经济将由政策刺激的冲高转为市场力量支持的平稳增长。当然市场引导的出口、投资、消费增长的基础还需要进一步巩固。”

新订单指数继续上升。本月新订单指数为56.3%, 比上月上升3.2个百分点。分行业来看, 20个行业中, 只有纺织业、金属制品业、石油加工及炼焦业、木材加工及家具制造业低于50%, 其余行业均高于50%, 其中农副食品加工及食品制造业、交通运输设备制造业、通用设备制造业、化纤制造及橡胶塑料制品业等行业达到60%以上。从产品类型来看, 原材料与能源、中间品、生活消费品和生产用制成品类企业均高于50%, 生活消费品类企业最高, 接近60%。

生产指数继续上升。本月生产指数为56.4%, 比上月上升3.3个百分点。20个行业中, 造纸印刷及文教体育用品制造业、金属制品业、纺织业等行业低于50%;烟草制品业、专用设备制造业、农副食品加工及食品制造业等行业高于50%。分产品类型来看, 原材料与能源类企业低于50%;中间品、生活消费品和生产用制成品类企业均高于50%, 尤其以生产用制成品类企业为最高, 达到60%以上。

进口指数上升, 新出口订单指数基本平稳。本月进口指数为52.9%, 比上月上升4.5个百分点。20个行业中, 黑色金属冶炼及压延加工业、服装鞋帽制造及皮毛羽绒制品业、金属制品业、木材加工及家具制造业等行业低于50%, 专用设备制造业、有色金属冶炼及压延加工业等行业高于50%。分产品类型来看, 原材料与能源、中间品、生活消费品和生产用制成品类企业均高于50%。

本月新出口订单指数为52.8%, 比上月略升0.6个百分点。20个行业中, 饮料制造业、交通运输设备制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业等行业高于50%, 尤其以饮料制造业为最高, 达到60%以上。石油加工及炼焦业、非金属矿物制品业、金属制品业等行业低于50%。从产品类型来看, 原材料与能源类企业低于50%;中间品、生活消费品和生产用制成品类企业均高于50%, 其中生活消费品类企业最高, 达到55%以上。

电力经理指数 篇6

从11个分项指数来看, 同上月相比, 生产指数、新出口订单指数、供应商配送时间指数上升, 其中生产指数上升幅度较大, 达到2个百分点;从业人员指数持平;其余7个指数下降, 其中新订单指数、采购量指数降幅较小, 在1个百分点以内。

分行业看, 化学原料和化学制品制造业、专用设备制造业、汽车制造业、石油加工及炼焦业低于50%;化学纤维及橡胶塑料制品业位于50%, 其余16个行业均高于50%。从企业规模来看, 大中型企业高于50%;小型企业低于50%。

针对4月份制造业采购经理调查情况, 特约分析师张立群分析认为:“4月份PMI指数继续提高, 但幅度明显减小;新订单指数回落。这些情况表明经济趋稳的迹象逐步明显, 但仍有一定的不确定性。订单反映市场需求状况, 一季度出口、投资、消费增速都较上年同期明显降低, 4月份PMI指数中的产成品库存指数回落1.3点, 采购量指数回落0.4点, 表明去库存活动仍在继续。受需求变化影响, 预计未来经济增速仍有继续降低的可能。稳定投资增速, 稳定需求增速成为稳定经济增速的关键。”

新订单指数回落。本月新订单指数为54.5%, 比上月下降0.6个百分点。从行业看, 金属制品业、非金属矿物制品业、电气机械器材制造业和黑色金属冶炼及压延加工业等16个行业高于50%;石油加工及炼焦业、汽车制造业、纺织业等5个行业低于5 0%。从区域看, 东、中、东北部高于50%;西部低于50%。从企业规模看, 大中型企业高于50%;小型企业低于50%。

生产指数回升加快。本月生产指数为57.2%, 比上月上升2个百分点。从行业看, 金属制品业、非金属矿物制品业、电气机械器材制造业等18个行业高于50%;石油加工及炼焦业、汽车制造业和有色金属冶炼及压延加工业3个行业低于50%。

新出口订单指数稳中有升, 进口指数下降。本月新出口订单指数为52.2%, 比上月回升0.3个百分点。从行业看, 黑色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用设备制造业、汽车制造业和木材加工及家具制造业等14个行业高于50%;化学原料和化学制品制造业、石油加工及炼焦业、纺织业等7个行业低于50%。从区域看, 东、中、东北部高于50%;西部低于50%。从企业规模看, 大中型企业高于50%;小型企业低于50%。

本月进口指数为50.5%, 比上月下降1个百分点。从行业来看, 金属制品业、电气机械器材制造业、专用设备制造业等16个行业高于50%;有色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物制品业、石油加工及炼焦业、通用设备制造业和汽车制造业5个行业低于50%。

原材料库存指数下降。本月原材料库存指数为48.5%, 比上月下降1个百分点。从行业来看, 农副食品加工业、石油加工及炼焦业、纺织服装服饰业、电气机械器材制造业等8个行业高于50%;铁路船舶航空航天运输设备制造业、汽车制造业、化学纤维及橡胶塑料制品业、金属制品业、通用设备制造业等13个行业低于50%。

电力经理指数 篇7

针对10月份制造业采购经理调查情况, 特约分析师张立群分析认为:“10月PM I指数继续保持回升态势, 已略高于50%的临界值, 表明经济已经筑底企稳。新订单指数、新出口订单指数、采购量指数继续回升, 反映企业去库存活动基本结束。预计未来经济增长将结束回调, 出现小幅回升。”

新订单指数回升。本月新订单指数为50.4%, 比上月上升0.6个百分点。从行业看, 纺织服装服饰业、汽车制造业、计算机通信电子设备及仪器仪表制造业、黑色金属冶炼及压延加工业和非金属矿物制品业等12个行业高于50%;专用设备制造业、金属制品业、烟草制品业等9个行业低于50%。从企业类型看, 大型企业高于50%;中型和小微型企业低于50%。

生产指数上升。本月生产指数为52.1%, 比上月上升0.8个百分点。从行业看, 非金属矿物制品业、电气机械器材制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、计算机通信电子设备及仪器仪表制造业、化学原料和化学制品制造业等15个行业高于50%;烟草制品业、食品及酒饮料精制茶制造业和金属制品业等6个行业低于50%。

新出口订单指数、进口指数回升。本月新出口订单指数为49.3%, 比上月上升0.5个百分点。从行业看, 木材加工及家具制造业、计算机通信电子设备及仪器仪表制造业、汽车制造业和纺织业等9个行业高于50%;金属制品业、非金属矿物制品业、化学纤维及橡胶塑料制品业和石油加工及炼焦业等10个行业低于50%。

本月进口指数为48.4%, 比上月上升0.7个百分点。从行业来看, 石油加工及炼焦业、计算机通信电子设备及仪器仪表制造业和有色金属冶炼及压延加工业等8个行业高于50%;专用设备制造业、金属制品业、纺织业、铁路船舶航空航天运输设备制造业和非金属矿物制品业等13个行业低于50%。