中国各省零售业务排名(各省社会消费品零售情况分析)

admin 2025-09-07 阅读:4 评论:0
本文对全国31个省(市/自治区,以下统称省)的全国社会消费品零售总额情况进行对比分析。 一、全国整体情况 2022年全国社会消费品零售总额为43.97万亿元,同比下降0.2%。2021年全国社会消费品零售总额为44.08万亿元,同比增长...

本文对全国31个省(市/自治区,以下统称省)的全国社会消费品零售总额情况进行对比分析。

一、全国整体情况

2022年全国社会消费品零售总额为43.97万亿元,同比下降0.2%。2021年全国社会消费品零售总额为44.08万亿元,同比增长12.5%。

2001年以来我国社会消费品零售总额历年增速呈先上升后下跌态势。

2001年以来全国社会消费品零售总额历年增长速度如下表:

2001-2008年每年增速基本呈增长,并于2008年增速达到22.5%;2009年增速有所放缓,但仍有15.6%;2010年增速再次加快并达到18.5%;2011年增速为18.2%。2012年后增长速度进一步放缓,增速低于了15%,并于2020年和2022年两年出现了负增长

二、各省情况

(一)各省排序及与GDP对比情况

以2021年数据看,广东社会消费品零售总额为4.42万亿元,占全国的10.0%,排在全国第一,江苏、山东、浙江和河南四省分别列在第二至第五。

2021年社会消费品销售总额排在前七的省份与其GDP在全国的排序一致。

安徽2021年GDP排全国第11,但其社会消费品零售总额进入前十而列第8。

2021年各省社会消费品零售额和GDP情况如下表(单位:亿元):

(二)各省人均社会消费品销售情况

以2021年末各省常住人口计算各省人均社会消费品销售额看,上海和北京分别以7.26万元和6.79万元位列第一和第二。江苏、福建和浙江分别列第三至第五。

除上海外,各省人均社会消费品销售额排序与其居民人均可支配收入排序匹配度略有差异。

浙江的城镇和农村居民人均可支配收入分别排在全国第三和第二,而其人均社会消费品零售额排在第五;类似的还有广东、天津和辽宁等省份。

2021年各省人均社会消费品零售额及城镇和农村居民人均可支配收入情况如下表(单位:元):

(三)各省近五年社会消费品零售额增速情况

2017-2021年五年间,全国社会消费品零售总额历年增速分别为10.0%、8.8%、8.0%、-3.9%和12.5%。

31个省份中近五年历年增速全部超过全国增速水平的共有5个省,分别是安徽、江西、湖南、重庆和四川。该五省近五年历年增速情况如下表:

另有6个省近五年中有四年增速超过全国水平,分别是浙江、福建、湖北、贵州、云南和西藏。该六省近五年历年增速情况如下图:

三、总结

近年来我国整体社会消费品零售总额增速有所放缓,受疫情等因素影响,2020年和2022年全国社会消费品零售总额出现负增长,2021年虽为三年中增速大幅反弹(12.5%)的一年,但主要是2020年负增长导致基数较低。如以2019年为基数,则2021年较2019年仅增长3.8%。

31个省份中,广东、江苏、山东、浙江和河南省GDP靠前的省份,其社会消费品零售总额排名也靠前,且排序与其GDP整体排序一致。

北京、上海、江苏、福建和浙江等居民可支配收入较高的省份,人均社会消费品零售额排序也较为靠前。但排序与其居民收入排序虽大体一致位次上略有不同。特别是浙江、广东和天津等居民可支配收入排在前10的省市,其人均社会消费品零售额排序低于其居民收入排序,存在一定的上升空间。

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权,未经许可,不得转载。

分享:

扫一扫在手机阅读、分享本文

热门文章
  • BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转

    BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转
    乖离率(BIAS)是技术分析中一个重要的指标,用于衡量股价与其移动平均线之间的偏离程度。通过计算股价与均线的差值占均线的百分比,投资者可以判断当前股价是否处于超买或超卖状态。BIAS的计算公式为: BIAS = (当前股价 – 移动平均线) / 移动平均线 × 100% 当BIAS值大于10%时,通常认为股价处于超买状态,市场可能面临回调风险;而当BIAS值小于-10%时,则认为股价处于超卖状态,市场可能迎来反弹机会。 乖离率的基本原理 乖离率的核心思想是股价会围...
  • MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势

    MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势
    MACD(平滑异同移动平均线)是技术分析中常用的趋势跟踪指标,由DIFF线、DEA线和柱状线组成。它通过计算两条指数移动平均线(EMA)的差值,帮助投资者识别市场趋势的强弱和转折点。本文将深入解析MACD的构成、计算方法及其在捕捉趋势转折与背离信号中的应用。 MACD的构成与计算方法 MACD由三个主要部分组成:DIFF线、DEA线和柱状线。DIFF线是短期EMA(通常为12日)与长期EMA(通常为26日)的差值,反映了短期和长期趋势的差异。DEA线则是DIFF线的9...
  • CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号

    CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号
    顺势指标(Commodity Channel Index,简称CCI)是一种广泛应用于股票、期货和外汇市场的技术分析工具。它由唐纳德·兰伯特(Donald Lambert)于1980年提出,主要用于衡量价格相对于其统计平均值的偏离程度。CCI的核心思想是通过计算当前价格与历史平均价格的差异,来判断市场是否处于超买或超卖状态。 CCI的计算公式较为复杂,但其核心逻辑是通过比较当前价格与一定周期内的平均价格,来衡量价格的波动性。具体来说,CCI的计算公式为:CCI = (当...
  • 威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!

    威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!
    威廉指标(Williams %R,简称WMSR)是一种常用的技术分析工具,主要用于判断市场的超买和超卖状态。它由拉里·威廉姆斯(Larry Williams)在20世纪70年代提出,通过测量当前价格相对于一定周期内最高价和最低价的位置,来反映市场的短期动能。本文将深入探讨威廉指标的基本原理、如何利用它判断短期超买状态(80以上),以及为什么需要结合其他指标进行验证。 威廉指标的基本原理 威廉指标的计算公式为: WMSR = (最高价 – 收盘价) / (最高价 –...
  • 能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势

    能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势
    能量潮(On-Balance Volume,简称OBV)是一种技术分析工具,由乔·格兰维尔(Joe Granville)在1963年提出。OBV通过累计成交量的变化来预测股票价格趋势,是一种非常有效的量价分析工具。OBV的核心思想是成交量是价格变动的先行指标,成交量的变化可以预示价格的未来走势。 OBV的计算方法相对简单。当某一天的收盘价高于前一天的收盘价时,当天的成交量被加到前一天的OBV值上;当某一天的收盘价低于前一天的收盘价时,当天的成交量从前一天的OBV值中减去...