《2022-2028年中国物流金融行业市场全景评估及未来趋势预测报告》共八章，包含中国供应链物流金融发展全面分析，中国物流金融投资综合分析，物流金融未来发展趋势及前景预测等内容。
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1.1 物流金融简述
1.1.1 物流金融定义
1.1.2 物流金融特点
1.1.3 物流金融主体
1.2 物流金融在中国物流行业中的作用
1.2.1 促进物流企业的增值服务
1.2.2 促进企业融资活动有效开展
2.1 政策环境分析
2.1.1 拓展物流企业融资渠道
2.1.2 积极推进供应链创新与应用
2.1.3 供应链创新与应用试点通知
2.1.4 普惠金融发展专项资金预算
2.2 经济环境分析
2.2.1 宏观经济概况
2.2.2 对外经济分析
2.2.3 工业运行情况
2.2.4 社会消费规模
2.2.5 居民消费水平
2.3 物流产业发展
2.3.1 社会物流总额
2.3.2 物流需求规模
2.3.3 物流费用规模
2.3.4 物流行业特点
2.4 金融产业发展
2.4.1 社会融资规模
2.4.2 人民币贷款规模
2.4.3 融资需求规模
2.4.4 供应链金融现状
3.1 物流金融发展背景分析
3.1.1 产生背景分析
3.1.2 发展影响因素
3.1.3 科技推动作用
3.1.4 融资需求分化
3.1.5 企业布局态势
3.2 2017-2021年中国物流金融发展模式分析
3.2.1 物流金融运作模式
3.2.2 物流金融服务模式
3.2.3 物流金融业务模式
3.3 中国物流金融生态深度分析
3.3.1 物流金融生态圈全景图
3.3.2 物流金融生态圈结构
3.3.3 主要参与主体类别
3.3.4 物流金融平台方
3.3.5 物流金融基础设施方
3.4 中国物流金融发展困境及建议
3.4.1 产业发展问题
3.4.2 目前发展瓶颈
3.4.3 业务创新策略
3.4.4 产业发展策略
4.1 中国小微物流金融发展现状分析
4.1.1 小微物流融资需求
4.1.2 市场发展现状分析
4.1.3 物流融资产品开发
4.1.4 金融机构支持现状
4.1.5 典型解决方案分析
4.1.6 面临的发展问题
4.1.7 未来发展建议
4.2 中国区域物流金融发展现状分析
4.2.1 代表城市发展现状分析
4.2.2 区域物流金融发展比较
4.2.3 未来发展思路探索及建议
4.3 “互联网+”的提出及在物流金融中的应用
4.3.1 “互联网+”应用基础分析
4.3.2 互联网+物流金融发展特点
4.3.3 互联网+物流金融创新模式
4.3.4 互联网+物流金融风险防范
4.4 中国物流金融可视化发展分析
4.4.1 物流金融可视化基本含义
4.4.2 物流金融可视化平台管理
4.4.3 物流金融可视化发展策略
4.5 大数据背景下物流金融信息服务平台发展分析
4.5.1 整体构建思路
4.5.2 模型框架及功能
4.5.3 平台特点与性质
4.5.4 未来发展保障分析
5.1 中国物流金融产品发展综述
5.1.1 产品优势分析
5.1.2 优秀企业名单
5.2 中国不同行业物流金融典型产品开发分析
5.2.1 传统工业品行业
5.2.2 外贸行业
5.2.3 羊绒产业
5.2.4 生鲜行业
5.2.5 大宗行业
5.2.6 互联网行业
5.3 中国物流企业典型物流金融产品开发分析
5.3.1 海格物流
5.3.2 郑明物流
5.3.3 邮政速递
5.4 中国金融机构典型物流金融产品开发分析
5.4.1 平安银行
5.4.2 华润银行
5.4.3 齐商银行
5.4.4 网商银行
5.4.5 郑州银行
5.4.6 厚朴金控
5.4.7 亚洲保理
5.5 中国供应链企业物流金融典型产品案例分析
5.5.1 仓单融资案例
5.5.2 准时达贸易案例
5.5.3 物流金融创新案例
5.5.4 显性供应链金融案例
5.5.5 发货后融资服务案例
5.6 中国物流金融产品未来发展建议
5.6.1 产品设计建议
5.6.2 销售管理建议
5.6.3 风险控制建议
5.6.4 资金周转建议
6.1 供应链物流金融发展背景分析
6.1.1 基本概念综述
6.1.2 行业主要形态
6.1.3 金融政策支持
6.1.4 市场发展规模
6.1.5 行业价值分析
6.1.6 供应链+金融
6.2 第三方物流通过物流金融融入供应链分析
6.2.1 发展背景
6.2.2 发展意义
6.2.3 切入方式
6.2.4 主要策略
6.3 供应链物流金融集成化系统服务创新管理发展
6.3.1 供应链物流金融
6.3.2 创新发展现状
6.3.3 未来发展策略
7.1 物流行业投融资现状分析
7.1.1 重点融资领域分布
7.1.2 细分行业融资额
7.1.3 传统企业投资并购
7.1.4 投融资机构分析
7.2 企业投资动态分析
7.2.1 重点企业布局
7.2.2 典型投资案例
7.3 物流金融投资风险分析
7.3.1 物流金融主体风险分析
7.3.2 物流金融服务风险分析
7.3.3 物流金融企业风险分析
7.3.4 物流金融风险防控分析
8.1 物流金融未来发展趋势分析
8.1.1 客户占比发展趋势
8.1.2 企业资产整合趋势
8.1.3 信息技术运用趋势
8.2 2022-2028年物流金融发展前景预测分析
8.2.1 影响因素分析
8.2.2 2022-2028年物流金融发展规模预测(ZY TL)
附录：
附录一：《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》
附录二：《关于开展供应链创新与应用试点的通知》
部分图表目录：
图表 2021年货物进出口总额及其增长速度
图表 2021年主要商品出口数量、金额及其增长速度
图表 2021年主要商品进口数量、金额及其增长速度
图表 2021年对主要国家和地区货物进出口金额、增长速度及其比重
图表 2021年全国社会消费品零售总额月度同比增长
图表 2021年社会消费品零售总额主要数据
图表 2021年社会消费品零售总额分月同比增速
图表 2021年社会消费品零售总额主要数据
图表 2021年全国居民人均消费支出及其构成
图表 2021年居民人均消费支出及构成
图表 2021年居民人均消费支出及构成
图表 2017-2021年社会物流总额及增长
图表 2017-2021年社会物流总额及可比增长
图表 2017-2021年社会物流总费用与GDP的比率
图表 供应链融资和银行物流模式的业务开展实例
图表 物流金融的新业务模式和特征
图表 无车承运人平台授信模式实例
图表 中国物流金融生态圈全景图
图表 中国物流金融交易生态
图表 物流金融生态参与主体分类
图表 主体多元化的物流金融模式
图表 虚拟质押模式的业务流程
图表 定制性融资服务
图表 物流金融信息平台
图表 信息平台功能描述
图表 大数据物流金融信息平台与中国物流金融服务平台比较分析
更多图表见正文......
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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