寻找早期宝路华广告女神

寻找早期宝路华广告女神——重温经典广告时代

作为中国广告行业的代表性作品,宝路华广告在上世纪90年代风靡一时,其中最为经典的就是由宝路华广告女神扮演者所拍摄的多个系列广告。随着时间的推移,这些经典广告在人们的记忆中留下了深刻的印象。然而,多年过去了,大多数人已经没有机会在电视上看到它们了。那么,我们该如何寻找早期宝路华广告女神呢?本文将从四个方面进行详细阐述。

一、寻找线索,查找网上资源

在开始寻找宝路华广告女神的过程中,我们首先需要积极利用网络资源。通过在搜索引擎上输入宝路华广告女神等相关关键词,我们可以找到许多与这一话题相关的文章、论坛帖子、社交媒体账号等。这些网上资源包含了大量的关于宝路华广告女神的历史和背景知识,以及以往的广告视频和照片等。当然,我们也可以通过一些专门的广告相关网站和社区,如广告门、广告人网等,来寻找更加全面和深入的信息。这些网站通常有专业的广告人员和行业专家,他们会对宝路华广告女神的历史和影响进行更加详尽的解读和分析。

二、通过社交媒体平台联系相关人员

除了在网上寻找资源外,我们还可以通过社交媒体平台联系到相关人员,以获取更加细致和直接的信息。例如,我们可以在微博上关注宝路华广告女神的扮演者或相关演员的账号,或是在知名新媒体账号下留言和私信,寻求帮助和答案。在这个过程中,我们需要尊重对方的隐私和时间,保持礼貌和真诚。

三、寻找相关资料和文献

除了寻找网上资源和联系相关人员外,我们还可以在图书馆和出版社等地方寻找与宝路华广告女神相关的资料和文献。这些资料和文献可以是专业的广告行业研究报告,也可以是电影和广告制作方面的书籍和杂志。通过学习这些资料和文献,我们可以更深入地了解宝路华广告女神的历史和文化背景,以及与之相关的广告制作和营销策略等信息。

四、重新制作或翻拍宝路华广告女神

最后,如果我们无法找到原版的宝路华广告女神,也可以考虑重新制作或翻拍这些经典广告。现在,随着科技和制作技术的不断进步,我们可以使用更加先进和高质量的设备和软件来重新制作这些广告。同时,我们也可以邀请一些有才华和潜力的年轻演员来参与翻拍,以展示新时代的宝路华广告女神形象。

结论

总的来说,寻找早期宝路华广告女神是一项具有挑战性和有意义的任务。通过上述四个方面的方法,我们可以在网上资源、社交媒体平台、相关资料和文献等方面寻找到很多有用的信息和线索,帮助我们更好地了解和体验这些经典广告。同时,我们也可以通过重新制作和翻拍这些广告,为宝路华广告女神这一经典形象注入新的生命和活力。

问答话题

1. 宝路华广告女神是谁扮演的? 宝路华广告女神是由多名演员扮演的,其中较为著名的有孙俪、孙燕姿、林志玲、蒋欣等人。2. 宝路华广告女神为何备受瞩目?宝路华广告女神在上世纪90年代以其精美的制作和独特的营销策略赢得了广泛的关注和认可,成为了中国广告文化的代表之一,并在人们的记忆中留下了深刻的印象。3. 怎样才能成功寻找宝路华广告女神?成功寻找宝路华广告女神需要我们活用网络资源,联系相关人员,寻找相关资料和文献,甚至考虑重新制作和翻拍经典广告等多种方法。在这个过程中,我们需要耐心和努力,同时保持谦虚和敬业的态度。

寻找早期宝路华广告女神随机日志

近期许多用户反馈体验良好,产品经理他打鸡血了~于是又猝不及防来了一波优化!

1、新增视频编辑工具箱,新增文章敏感词检测,修复其它bug,提升体验

2、它具有多方位监控、安全防护、多样化管理、数据统计分析等功能,能够提高监考效率、增强监考安全、降低监考成本、促进考试公平,适用于高中、大学、企业培训等各种考试场景。有需要的小伙伴可以下载它。

3、内置地图发布功能,无需任何插件即可发布PB数量级的地图服务,实现全球访问。

4、通过这些省时的快捷键可访问TeamViewer的主要功能

5、自绘地图(包括标签、文字、轨迹、图形和CAD)

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>郭(guo)磊(lei)丨(shu)11月(yue)經(jing)濟(ji)數(shu)據(ju)探(tan)底(di):背(bei)景(jing)和(he)後(hou)續(xu)趨(qu)勢(shi)

來(lai)源(yuan):郭磊宏(hong)觀(guan)茶(cha)座(zuo)

廣(guang)發(fa)證(zheng)券(quan)首(shou)席(xi)经济學(xue)家(jia)、中(zhong)國(guo)首席经济学家論(lun)壇(tan)理(li)事(shi)郭磊

報(bao)告(gao)摘(zhai)要(yao)

第(di)壹(yi),11月经济数据再(zai)次(ci)探底,“六(liu)大(da)口(kou)徑(jing)”数据全(quan)面(mian)回(hui)落(luo):工(gong)業(ye)增(zeng)加(jia)值(zhi)同(tong)比(bi)2.2%,低(di)於(yu)前(qian)值的(de)5.0%;社(she)零(ling)同比-5.9%,低于前值的-0.5%;服(fu)務(wu)业生(sheng)產(chan)指(zhi)数同比-1.9%,低于前值的0.1%;固(gu)定(ding)資(zi)产投(tou)资同比0.7%,低于前值的4.3%;出(chu)口同比-8.7%,低于前值的-0.3%;地(di)产銷(xiao)售(shou)同比為(wei)-33.3%,低于前值的-23.2%。其(qi)中工业和消(xiao)費(fei)数据基(ji)本(ben)上(shang)回落至(zhi)4-5月之(zhi)后的最(zui)低;出口和投资創(chuang)年(nian)內(nei)新(xin)低。

第二(er),工业增加值的構(gou)成(cheng)中,采(cai)礦(kuang)业沒(mei)有(you)趋势變(bian)化(hua),同比甚(shen)至高(gao)于前值;制(zhi)造(zao)业、公(gong)用(yong)事业回落幅(fu)度(du)較(jiao)大。值得(de)註(zhu)意(yi)的有兩(liang)點(dian),一是(shi)一直(zhi)處(chu)于高增長(chang)區(qu)間(jian)的高技(ji)術(shu)产业增加值增速(su)同樣(yang)大幅回落,同比由(you)10.6%下(xia)行(xing)至2.0%,证明(ming)较強(qiang)的預(yu)期(qi)並(bing)没有帶(dai)来例(li)外(wai);二是汽(qi)車(che)、智(zhi)能(neng)手(shou)機(ji)的产量(liang)增速,均(jun)屬(shu)于正(zheng)增长区间驟(zhou)然(ran)下行至大幅負(fu)增长,上述(shu)两個(ge)特(te)征(zheng)比较像(xiang)是疫(yi)情(qing)這(zhe)一供(gong)給(gei)端(duan)外生沖(chong)擊(ji)的影(ying)響(xiang)。

第三(san),消费呈(cheng)現(xian)出類(lei)似(si)特征,10月以(yi)来变化比较大的一則(ze)是與(yu)接(jie)觸(chu)型(xing)的消费有關(guan)的,如(ru)餐(can)飲(yin)、服裝(zhuang)、珠(zhu)寶(bao);二则是受(shou)渠(qu)道(dao)約(yue)束(shu)限(xian)制的,如汽车、手机。同期疫情的升(sheng)溫(wen)和生活(huo)半(ban)径縮(suo)短(duan)是一个主(zhu)要線(xian)索(suo)。我(wo)們(men)用北(bei)上广深(shen)合(he)并的地鐵(tie)客(ke)運(yun)量代(dai)表(biao)居(ju)民(min)生活半径,其在(zai)10月初(chu)处于3000萬(wan)人(ren)次以上的高位(wei),10月最后一周(zhou)放(fang)緩(huan)至2700万人次左(zuo)右(you);11月最后一周大幅回落至2000万人次以下。

第四(si),固定资产投资的結(jie)构是地产投资增速繼(ji)续下行,至-20%左右的区间;制造业投资小(xiao)幅放缓,但(dan)仍(reng)有6%以上;基建(jian)投资继续逆(ni)流(liu)而(er)上,單(dan)月同比接近(jin)14%。今(jin)年年内固定资产投资領(ling)域(yu)增速相(xiang)對(dui)较高的一是高技术产业(主要包(bao)括(kuo)六大类);二是基建领域的水(shui)利(li)、公共(gong)設(she)施(shi)。

第五(wu),内生調(tiao)整(zheng)趋势、疫情冲击、基数擡(tai)升的三重(zhong)影响下,前期低位企(qi)穩(wen)的地产数据11月全线走(zou)低。其中新開(kai)工、施工同比年内首至-50%以下;销售同比再度回落至-30%以下的下半年新低。其中有一定基数因(yin)素(su),在前期报告中,我们提(ti)示(shi)“30城(cheng)地产销售絕(jue)对量低位企稳,但高基数之下同比回落幅度较大”。從(cong)房(fang)地产开发资金(jin)来源看(kan),单月增速也(ye)仍在继续下行過(guo)程(cheng)中,其中自(zi)籌(chou)资金部(bu)分(fen)增速新低,是主要拖(tuo)累(lei);貸(dai)款(kuan)部分11月增速亦(yi)有较明顯(xian)回落。

第六,城鎮(zhen)调查(zha)失(shi)业率(lv)为5.7%,较前值的5.5%上行,其中结构性(xing)分化尤(you)为明显。代表学生就(jiu)业的16-24歲(sui)调查失业率有所(suo)下降(jiang);但25-29岁调查失业率上行幅度较大。其中外来戶(hu)籍(ji)人口失业率骤然上升,从10月的5.7%上行至6.2%,我们理解(jie)这一点与疫情冲击关系(xi)较大,同样情況(kuang)在3-4月也曾(zeng)经出现。

第七(qi),客观看待(dai)11月数据的影响。由于11月下旬(xun)高頻(pin)数据明显回落(見(jian)我们前期报告《11月下旬貨(huo)运流量收(shou)缩》),市(shi)場(chang)对于疫情冲击下月度数据的下行已(yi)有预期,最終(zhong)数据算(suan)是一个確(que)認(ren),其对權(quan)益(yi)和固收的定價(jia)影响均不(bu)會(hui)太(tai)大。偏(pian)低的数据實(shi)際(ji)上進(jin)一步(bu)凸(tu)显的系統(tong)性的擴(kuo)内需(xu)政(zheng)策(ce)的必(bi)要性。

第八(ba),从G7货运流量指標(biao)来看,11月底是一个拐(guai)点,12月后中樞(shu)初步抬升。这对應(ying)著(zhu)(zhe)防(fang)疫政策優(you)化雖(sui)然对应部分区域数据的波(bo)動(dong),但就全国整體(ti)来看還(hai)是带来了(le)居民半径的扩大,以及(ji)经济高频数据的企稳。对市场预期来說(shuo),后续更(geng)为关鍵(jian)的在于稳增长政策的空(kong)间,下一个观測(ce)点是中央(yang)经济工作(zuo)会議(yi)的部署(shu)。

正文(wen)

11月经济数据再次探底,“六大口径”数据全面回落:工业增加值同比2.2%,低于前值的5.0%;社零同比-5.9%,低于前值的-0.5%;服务业生产指数同比-1.9%,低于前值的0.1%;固定资产投资同比0.7%,低于前值的4.3%;出口同比-8.7%,低于前值的-0.3%;地产销售同比为-33.3%,低于前值的-23.2%。其中工业和消费数据基本上回落至4-5月之后的最低;出口和投资创年内新低。

工业增加值年内低点分別(bie)是4月同比的-2.9%,5月同比的0.7%,以及11月同比的2.2%。社零年内低点分别是4月同比的-11.1%、5月同比的-6.7%,以及11月同比的-5.9%。

出口的-8.7%是年内最低点,4月依(yi)然有同比3.5%,5月就恢(hui)復(fu)至同比雙(shuang)位数增长。固定资产投资同比为0.7%,低于4月低点時(shi)候(hou)的1.8%。

工业增加值的构成中,采矿业没有趋势变化,同比甚至高于前值;制造业、公用事业回落幅度较大。值得注意的有两点,一是一直处于高增长区间的高技术产业增加值增速同样大幅回落,同比由10.6%下行至2.0%,证明较强的预期并没有带来例外;二是汽车、智能手机的产量增速,均属于正增长区间骤然下行至大幅负增长,上述两个特征比较像是疫情这一供给端外生冲击的影响。

11月采矿业工业增加值同比为5.9%,高于前值的4.0%;制造业同比为2.0%,低于前值的5.2%;公用事业增加值同比为-1.5%,低于前值的4.0%。

11月智能手机产量同比为-19.8%,低于前值的4.3%;汽车产量同比为-9.9%,低于前值的8.6%。

消费呈现出类似特征,10月以来变化比较大的一则是与接触型的消费有关的,如餐饮、服装、珠宝;二则是受渠道约束限制的,如汽车、手机。同期疫情的升温和生活半径缩短是一个主要线索。我们用北上广深合并的地铁客运量代表居民生活半径,其在10月初处于3000万人次以上的高位,10月最后一周放缓至2700万人次左右;11月最后一周大幅回落至2000万人次以下。

11月餐饮收入(ru)同比为-8.4%,其下行幅度加大是10月开始(shi),9-11月同比分别为-1.7%、-8.1%、-8.4%。服装零售收入同比为-15.6%,大幅低于10月同比的-7.5%和9月同比的-0.5%。金銀(yin)珠宝同比为-7.0%,大幅低于10月同比的-2.7%和9月同比的1.9%。汽车零售同比-4.2%,低于10月同比的3.9%和9月同比的14.2%。通(tong)訊(xun)器(qi)材(cai)零售同比为-17.6%,显著低于10月同比的-8.9%和9月同比的5.8%。

统計(ji)局(ju)亦指出,11月份(fen)本土(tu)疫情波及全国多(duo)数省(sheng)份,居民出行減(jian)少(shao)、消费场景受限,非(fei)必需类商(shang)品(pin)销售和聚(ju)集(ji)型消费受到(dao)明显冲击[1]。

固定资产投资的结构是地产投资增速继续下行,至-20%左右的区间;制造业投资小幅放缓,但仍有6%以上;基建投资继续逆流而上,单月同比接近14%。今年年内固定资产投资领域增速相对较高的一是高技术产业(主要包括六大类);二是基建领域的水利、公共设施。

11月制造业投资同比6.2%,低于前值的6.9%;11月地产投资同比-19.9%,低于前值的-16%;11月大口径基建投资同比13.9%,高于前值的12.8%。

前11个月高技术产业固定资产投资同比增长19.9%。[2]高技术产业包括醫(yi)藥(yao)制造,航(hang)空、航天(tian)器及设備(bei)制造,電(dian)子(zi)及通信(xin)设备制造,计算机及辦(ban)公设备制造,医療(liao)儀(yi)器设备及仪器仪表制造,信息(xi)化学品制造等(deng) 六大类。

前11个月水利管(guan)理业投资同比增长14.1%,公共设施管理业投资同比增长11.6%。

内生调整趋势、疫情冲击、基数抬升的三重影响下,前期低位企稳的地产数据11月全线走低。其中新开工、施工同比年内首至-50%以下;销售同比再度回落至-30%以下的下半年新低。其中有一定基数因素,在前期报告中,我们提示“30城地产销售绝对量低位企稳,但高基数之下同比回落幅度较大”。从房地产开发资金来源看,单月增速也仍在继续下行过程中,其中自筹资金部分增速新低,是主要拖累;贷款部分11月增速亦有较明显回落。

11月地产销售同比-33.3%,低于前值的-23.2%,重新回到5月以来最低。

销售有一定基数因素。在前期报告《11月下旬货运流量收缩》中我们提示:地产销售绝对量低位企稳,但高基数之下同比回落幅度较大。11月30大中城市日(ri)均成交(jiao)面積(ji)为38.4万方(fang),今年9-10月日均成交数据分别为43.9、34.8万方。值得注意的是,基数效(xiao)应之下同比跌(die)幅较10月继续扩大,其中二线城市同比跌幅錄(lu)得-28.4%。部分城市二手房成交数据局部回暖(nuan)。

11月地产新开工同比为-50.8%,低于前值的-30.1%;施工同比为-52.6%,低于前值的-35.1%;竣(jun)工同比为-20.2%,低于前值的-9.4%;土地購(gou)置(zhi)同比为-58.5%,低于前值的-53.0%。

11月房地产开发资金来源同比为-35.4%,低于前值的-26.0%;其中自筹资金部分增速为-38.8%,创年内新低;国内贷款部分同比为-30.5%,重新回到6-7月的增速水平(ping)。

城镇调查失业率为5.7%,较前值的5.5%上行,其中结构性分化尤为明显。代表学生就业的16-24岁调查失业率有所下降;但25-29岁调查失业率上行幅度较大。其中外来户籍人口失业率骤然上升,从10月的5.7%上行至6.2%,我们理解这一点与疫情冲击关系较大,同样情况在3-4月也曾经出现。

11月16-24岁调查失业率为17.1%,低于前值的17.9%;25-29岁调查失业率为5.0%,高于前值的4.7%。

11月本地户籍调查失业率为5.5%,略(lve)高于前值的5.4%;外来户籍人口调查失业率为6.2%,显著高于前值的5.7%。今年初外来户籍调查失业率也一度从2月的5.6%超(chao)季(ji)節(jie)性上行至3月的6.3%和4月的6.9%。

客观看待11月数据的影响。由于11月下旬高频数据明显回落(见我们前期报告《11月下旬货运流量收缩》),市场对于疫情冲击下月度数据的下行已有预期,最终数据算是一个确认,其对权益和固收的定价影响均不会太大。偏低的数据实际上进一步凸显的系统性的扩内需政策的必要性。

在报告《11月下旬货运流量收缩》中,我们指出:11月下旬全国整车货运流量出现显著回落;代表城市内居民生活半径的地铁客运数据持(chi)续偏弱(ruo)。11月全国十(shi)大城市地铁客运量日均值为2775万人,環(huan)比10月回落22.0%;代表跨(kua)区域人群(qun)流动的執(zhi)行航班(ban)数量环比延(yan)续回落。11月国内执行航班日均值环比回落15.8%,8-10月环比增速分别录得-11.7%、-40.7%、-22.3%。区域疫情反(fan)复影响下城市间商务活动仍存(cun)在较大约束。地产销售绝对量低位企稳,但高基数之下同比回落幅度较大。

从G7货运流量指标来看,11月底是一个拐点,12月后中枢初步抬升。这对应着防疫政策优化虽然对应部分区域数据的波动,但就全国整体来看还是带来了居民半径的扩大,以及经济高频数据的企稳。对市场预期来说,后续更为关键的在于稳增长政策的空间,下一个观测点是中央经济工作会议的部署。

核(he)心(xin)假(jia)设風(feng)險(xian):宏观经济变化超预期,区域疫情影响超预期,外部经济环境(jing)变化。

[1]http://www.stats.gov.cn/tjsj/sjjd/202212/t20221214_1891026.html

[2]http://www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/lhfw/2022/rdwt/202102/t20210218_1813452.html返(fan)回搜(sou)狐(hu),查看更多

責(ze)任(ren)編(bian)輯(ji):

发布于:湖北武汉新洲区