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标签: 服务业

前三季度全国规模以上文化企业营收同比增长4.3%

新华社北京10月30日电(记者王雨萧)国家统计局30日发布的数据显示, 今年前三季度, 全国规模以上文化及相关产业企业实现营业收入108210亿元, 同比增长4.3%。 分领域看, 前三季度, 文化核心领域实现营业收入75042亿元, 同比增长5.1%。其中, 文化投资运营、创意设计服务、新闻信息服务等3个行业大类营业收入实现较快增长, 增速分别为11.7%、8.8%和7.3%。 文化新业态行业引

卓易信息申请数据中心制冷与节能方法及系统专利, 实现高效节能

国家知识产权局信息显示, 江苏卓易信息科技股份有限公司申请一项名为“一种数据中心制冷与节能方法及系统”的专利, 公开号CN122995092A, 申请日期为2026年7月。 专利摘要显示, 本发明涉及数据中心制冷节能智能调控技术领域, 公开了一种数据中心制冷与节能方法及系统;该方法包括: 构建机房三维立体坐标系并标注三维坐标及每台精密空调的送风方向;基于三维坐标与送风方向, 通过方向修正因子计算每
31省份去年平均工资出炉,你达标了吗?

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家政服务业报告: “全能型”保姆逐渐被专业化、职业化新业态替代

新京报贝壳财经讯(记者袁秀丽)10月23日, 在2026中国家政行业高质量发展峰会暨唐顿世家10周年庆典上发布的《中国家政服务业发展及传播影响报告》(简称《报告》)显示, 全国处于正常状态、经营范围含“家政服务”的企业近200万家, 个体工商户超100万家。其中, 小微企业占全部家政企业数的91.2%, 超一半企业成立时间在三年内。由此不难看出, 我国家政服务业, 小微主体密集、创业企业活跃、新业
观察|四组画面, 照见大城韧性与活力

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结构向优塑造发展新优势

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美国一位网友提出,如果用中国核算GDP的统计方式去测算美国,中美GDP总量基本处

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服务业还在的时候,一条龙到一点,老婆说他嫖娼,他还感觉冤枉

广交会70周年: 从“广货行天下”到“服务赢全球”

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以前煤老板、房地产老板、金融圈大佬一出手,整条消费链都跟着活起来,饭局、服务业层

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第四城的椅子,真烫一季度广州一度夺回国内城市GDP第四的位置,5.8%的增

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高盛依据中国行业数据测算,每创造百万元增加值,服务业使用的劳动力比制造业多逾20%,建筑业则多逾一倍

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印度出口结构生变:前五个月近3990亿美元,货物出口跑赢服务业印度2026—

印度出口结构生变:前五个月近3990亿美元,货物出口跑赢服务业印度2026—27财年前五个月(4月至8月)贸易数据出炉:商品与服务合计出口约3992.7亿美元,同比增长15.55%其中,商品出口约2159亿美元,服务出口约1834亿美元货物出口增速达17.85%,明显高于服务业的12.95%,“工厂车间”正重新变得和服务外包一样重要驱动这种变化的是出口结构升级电子、智能手机、工程品、机械、防务装备等制造类商品增长突出,全球企业借“China+1”把产能分散到印度,本土零部件体系也开始成型8月单月,印度总出口826.8亿美元,同比大增25.41%,商品出口438.1亿美元、服务出口388.7亿美元,均保持两位数扩张不过,亮眼数据背后仍有隐忧:同期商品进口约3630亿美元,整体贸易逆差升至603.8亿美元,能源、电子元件和资本货物仍高度依赖外购印度要在本财年把总出口推向更高水平、进而逼近1万亿美元目标,关键不只是“卖得多”,还要把供应链留在国内、把附加值做上去总之,印度出口故事正在改写——从“写代码给世界”,走向“造手机、造设备、造零件卖给世界”但是否真能成制造强国,要看下一个五年,能不能把逆差和产业链短板一起补掉
11万亿千瓦时!2026年,全球每用掉三度电,就有一度多是在中国被点亮。国家

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只有干过服务业的人才懂这桌的含金量

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“十五五”·新重庆 | 何以制造强市? 从3万亿到4万亿的跃升之路

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9月制造业PMI回到50.1%,连续两个月低于荣枯线的日子结束了:扩张是回来了,

人还是这些人,只不过换了一个工具,换了一个衣服而已,说好听点叫服务业,说不好听的

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央行等八部门重磅发文:金融全力支持服务业!轻资产、个体户贷款要容易了9月

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如果按照中国的GDP算法,世界各个国家GDP排名会怎样?首先得说清,什么是“中国

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如果按照中国的GDP算法,世界各个国家GDP排名会怎样?首先得说清,什么是“中国的GDP算法”。中国核算GDP以生产法为主,就是算各行各业新创造的价值。总产出减去中间投入,增加值加总就是GDP。这种方法重生产、重实物,对实体经济的统计更扎实。一张世界GDP排行榜,看起来只是几串数字排座次,真拆开来看,里面却有不少门道。有人觉得,只要把美国、日本、印度等经济体都换成“中国算法”,世界经济排名就会重新洗牌。这个想法听着很刺激,但GDP不是换个计算器,就能变出另一套世界。中国GDP核算确实重视生产核算。生产法的核心并不复杂,一个行业生产了多少货物和服务,再减去生产过程中消耗的原材料、能源和其他中间投入,剩下的就是增加值。各行业增加值汇总,形成GDP。这样做的好处,是能比较清楚地看出制造业、建筑业、信息服务业、金融业等行业究竟创造了多少新增价值。一辆汽车卖出去多少钱是一回事,其中真正新创造了多少价值,又是另一回事,不能把钢材、零件一路重复计算。但容易被忽略的是,中国并非只使用生产法。我国同时开展支出法核算。生产法、收入法和支出法,本质上是从生产、分配和最终使用三个方向,观察同一块经济蛋糕。国际通行的国民经济核算体系也是这个逻辑。美国同样存在生产法核算,只是日常经济报道里,人们更熟悉消费、投资、政府支出和净出口这套支出法表达。一个像从厨房看蛋糕怎么做出来,一个像从餐桌看蛋糕最后去了哪里。这就决定了一个重要事实。如果把美国GDP机械地“改用中国生产法”,并不会凭空少掉几万亿美元。生产法与支出法理论上应当得到一致结果,实际统计时可能因为资料来源和估算方法不同产生一定误差,但不会因为换个观察方向,经济规模就突然缩水两成。自有住房服务也是一个容易产生误会的地方。有人把美国的估算租金理解成“凭空制造GDP”,其实中国GDP核算范围同样包括自有住房拥有者为自己提供的住房服务。区别主要体现在具体估价办法和统计资料,而不是一个算、另一个完全不算。因此,把这部分从美国GDP里整个划掉,再推出美国GDP减少多少、德国超过日本、印度掉到第七之类的新排名,看起来痛快,统计上却没那么简单。真正值得讨论的,其实不是重新画一张世界GDP座次表,而是生产法可以把各国经济结构看得更加清楚。制造业占多大分量,服务业创造多少增加值,房地产、金融、信息产业分别贡献多少,这些内容比简单争论名次更有意思。按照已经完整公布并具有较强国际可比性的二〇二四年现价美元GDP数据,美国、中国、德国、日本、印度位居前五。到了二〇二六年,各经济体汇率、价格和实际增速仍在变化,全年排名当然还要等完整年度数据出来之后再看。中国自己的最新数据更值得关注。二〇二五年,中国国内生产总值达到一百四十万亿元以上,同比增长百分之五。到了二〇二六年上半年,国内生产总值接近七十万亿元,同比增长百分之四点七。同期,制造业增加值同比增长百分之五点五,信息传输、软件和信息技术服务业保持较快增长。进入前七个月,规模以上工业增加值继续增长,装备制造业和高技术制造业表现也较为突出。这些数字说明,中国经济真正值得看的,已经不只是排行榜里的“第二名”。庞大的制造业体系、较为完整的产业链、新能源汽车、装备制造、电子信息以及不断成长的现代服务业,共同构成经济发展的底盘。生产法的一个长处,正是能把这个底盘一层层摊开。经济不能只看钱包里有多少钱,还得看看家里究竟有什么家底,会不会生产,能不能创新,产业链断一环之后能不能迅速补上。德国、日本等制造业基础较强的经济体,用生产法观察时,也能比较直观地看到汽车、机械、化工、电子等产业的分量。美国则会显示出科技、金融、医疗、专业服务等行业创造的大量增加值。印度近年来经济增速较快,但判断综合经济实力,也不能只盯名义GDP总量。制造业基础、人均水平、基础设施、能源保障和产业链能力,都关系到经济增长究竟能转化成多少现实实力。GDP更像一张经济体检表,却不是全部病历。名义美元GDP会受到汇率影响,购买力平价又会给出另一种观察结果。再看制造业增加值、货物贸易、劳动生产率、科技投入和基础设施,画出来的世界经济地图还会继续变化。所以,按照中国GDP算法重新排名,真正有价值的地方,不是编出一张美国缩水、德国跃升、印度掉队的新榜单,而是提醒人们,经济实力最终还是要落到持续创造价值的能力上。对中国而言,继续夯实实体经济,推动制造业高端化、智能化、绿色化,同时发展现代服务业和新质生产力,比争论排行榜前后移动一两位更有意义。排行榜会因为汇率和价格变化上下浮动,产业能力却需要一年一年积累。一个经济体真正的底气,不只写在GDP总量里,也写在工厂生产线、实验室技术突破、港口物流能力以及千千万万市场主体持续创造的新价值里。
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【未来人工智能会取代所有服务业的中低端岗位:各行各业都要提前准备】说未来AI会把

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【未来人工智能会取代所有服务业的中低端岗位:各行各业都要提前准备】说未来AI会把服务业中低端岗位全部取代,我觉得实在是多虑了。背后的核心逻辑其实十分清晰,机器人从来不会直接抹杀掉一个行业,它们优先瞄准的全是那些枯燥、繁重、危险,满是标准化流程的重复性岗位,业内常提到的“3D岗位”——脏、险、枯燥,才是它们主攻的目标。就拿如今已经落地的实际场景来说,电商大仓里的AGV分拣机器人7×24小时不间断运转,取代了纯人工搬货、扫码分拣的工作,但供应链调度、破损件人工核验这类需要临场判断的岗位,机器人根本没法接手。服务业里像纯机械点单、重复应答的基础客服确实会被替代,但需要共情的情绪疏导、要承担责任的突发纠纷处理,这些活AI接不住,到头来还是得人来完成。与其担心所有人失业,不如提前避开纯重复的机械劳动岗位,往需要灵活判断的方向发展才是实在的选择。(附图摘编今日头条自媒体号)
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