fba国际快递-跨境电商物流航线协定
城市绿色智慧物流综合效益指标体系中列出的各项指标可作为参考指标，旨在从经济和社会两大角度对城市绿色智慧物流在实际应用过程中的效益进行分析，以便更好地指导应用方向，增加综合效益。现对各指标做出解释如下。
1.降低成本贡献率
降低成本贡献率是指应用适应于城市绿色智慧物流的新模式后，运营期间因采用新技术比原有运营模式降低的成本在实际降低成本中所占的百分比；也可以理解为每降低一个单位成本，因为新技术而降低的成本所占的比重。它反映城市绿色智慧物流做出贡献的能力，比重越大，贡献能力越大。
2.资金投入比率
资金投入比率是指在城市绿色智慧物流新模式的应用过程中，投入的资金占不同类别投入资本总额的比率。它反映投入资本的结构状况，比率越高，资金在经济效益中的地位越高。
4.绿色投资利用率
绿色投资利用率是指在城市绿色智慧物流实际持续应用过程中有效增加绿色GDP的货币资金投入占所有环境保护投资的比例。它反映在平台保护环境方面投资的效率和成效，比例越高，绿色投资越重要。
5.政府支持贡献率
政府支持贡献率是指由于政府给予的政策等支持所增加的收入占总收入的比例。它反映政府的支持在城市绿色智慧物流应用过程中的地位和成效，比例越大，政府作用越重要。
6.技术创新贡献率
技术创新贡献率是指技术的创新进步对平台盈利增长的贡献份额，是扣除了资本和劳动后的科技因素对收入的贡献份额。它反映在城市绿色智慧物流应用盈利过程中投资、劳动和科技三大要素作用的相对关系，比例越大，技术创新越重要。
7.不可再生资源消耗比率
不可再生资源消耗比率是指城市绿色智慧物流在应用过程中不可再生的资源消耗份额占总资源消耗的比例。它反映了可持续性，比率越低，环保效益越高。
8.节约能源贡献率
节约能源贡献率是指城市绿色智慧物流产生的节约能源效益指标占城市节能指标目标的比例。它反映城市绿色智慧物流的节能效益，贡献率越高，节能效益越好。
9.降低污染贡献率
降低污染贡献率是指城市绿色智慧物流应用后降低的污染气体等排放占城市总减少排放的百分数。它反映平台的环保效益，贡献率越高，环保效益越好。
10.可回收资源消耗比率
可回收资源消耗比率是指在城市绿色智慧物流应用过程中可回收的资源消耗份额占总资源消耗的比例。它反映了可持续性，比率越高，可持续性越好。
11.推动社会绿色效应
推动社会绿色效应是指由于应用城市绿色智慧物流给社会带来的产业的带动、人民绿色观念的增强等程度。它反映的是平台的潜移默化的积极影响，推动程度越高，效益越好。
12.建设绿色产业贡献率
建设绿色产业贡献率是指城市绿色智慧物流应用中涉及绿色GDP的份额占整个社会绿色产业份额的比重。它反映对社会绿色产业的推动作用，比重越高，重要性越高。
13.城市形象贡献率
城市形象贡献率是指城市绿色智慧物流的应用给城市配送景观带来的规范化等美化城市环境方面的提高，以及由于城市在新能源产业方面的领先地位而给城市形象带来的良好口碑。它反映了城市绿色智慧物流对良好城市形象的重要性，比率越大，重要性越高。
fba国际快递-相关资讯（一）
亚马逊FBA头程所积累的大数据究竟是指什么，以及其中所蕴含的巨大力量。亚马逊物流通过旗下的购物网站积累了海量的购物数据。此外，亚马逊还通过视频业务积累了大量的视频播放数据，通过语音识别终端AmazonEcho积累了海量的语音数据，通过AmazonEcho的衍生产品EchoLook开始积累图像数据。我认为，亚马逊FBA头程正式进军实体领域的真实目的是为了收集线下的购物数据，并进一步掌握顾客的位置信息等数据。
电商网站和实体店的购物数据、语音数据、图像数据、视频播放数据以及每一位顾客的位置信息所构成的大数据在推荐商品或预测顾客个体行为方面具有非常重要的价值。那么，亚马逊打算如何分析并利用自己掌握的大数据呢?在回答这个问题之前，我们先来了解一下什么是大数据。从字面意义上看，大数据当然是指大量的数据。除此之外，数据的准确性、鲜度和覆盖范围也是非常重要的。例如，如果我们需要分析某个人的“0.1人细分单位”，就要获得这个人的实时数据，巾就是要获得鲜度很高的数据。另外，我们还可以根据数据的属性对大数据进行分类。纵轴表示收集方式，即大数据是从宏观角度(群体）收集的，还是从微观角度个人)收集的；横轴表示时间，即这些数据是实时获取的数据，还是在某个时间点上汇总并进行批量处理的数据。
处于“宏观”区域内的是用于统计分析的数据。这些数据被横轴分为两类，一类是实时处理的，另一类是批量汇总后再处理的，对应于两种不同的处理方式。处于“微观”区域内的数据则是基于个人的特定数据。《亚马逊FBA头程经济学》一书提到，批量的个人特定信息可用于一对一营销，实时的个人特定信息同样能够转化并用于“0.1人细分单位”营销。需要注意的是，无论是亚马逊还是苹果、谷歌，它们在现阶段都没有把重点放在利用大数据分析个人特定信息上面。
它们收集这些信息的目的只是为了更加精准、细致地把握每一位用户的需求，从而最大化地提升销售额。FBA头程大数据的使用方式也可以分为宏观和微观两种。前者分析由数百万人乃至数千万人构成的群体，并总结出一定的模式与规律；后者记录某一位用户的行为历史，并总结出此人今后的行为模式。两者的共同之处在于，它们都会对海量数据进行收集和分析，并从中发现特定的模式。运用大数据的最终目的是灵活运用每一位用户的细分单位信息，预测未来发生某件事的概率，以此为决策提供参考。
FBA头程在大数据时代到来之前，获得如此海量的数据本身就十分困难。即便能够获得数千人的数据，也只能从中抽样，提出假设并验证，然后以此为依据推测整个群体的情况。在大数据时代，直接对整个群体进行统计和分析已经成为现实。至少，我们不再需要从理论上提出假设并验证了。
fba国际快递-相关资讯（二）
百慕大Ⅱ协定订立于1977年7月23日，协定订立后，当时的美国总统卡特宣称协议是公平的，对消费者和跨境电商物流都是有利的，这个协议将和原来的1946年百慕大I协定一样长久。但后来美国民航委员会主席卡恩却告诉众议院，新的百慕大协定没有保护好消费者利益，限制了低票价定期航班服务的可能性，增加了政府对跨境电商物流运营的干预，不能作为其他双边协议的先例。下面对百慕大Ⅱ协定进行详细的介绍。
航线：采取了比百慕大I更为复杂的航线规定方式。首先，划分了客货混运和全货运两类航线。其次，在每一类下又有比较详细的航线规定。美国指定跨境电商物流的客货混运航线方面，大西洋航线上可从美国列明的17个点和其他3个自行选择的点，前往英国的2个点，以及其他可以选择的3个点，中间经停香农，以远点可以选择欧洲大陆（共6个点）。
与百慕大I协定的以远点相比明显减少，中间点的减少主要是由于飞机技术的提升，不需要在大西洋经停。世界来回航线，从纽约、华盛顿巴尔的摩经过伦敦可以前往欧洲大陆（法兰克福）和中东以及南亚；从火奴鲁鲁、旧金山、洛杉矶经停日本，到达中国香港，然后可以前往泰国以及上述欧洲大陆和中东以及南亚的点。太平洋航线，从美国境内7个点，经停日本，到达中国香港，然后前往泰国和新加坡。百慕大航线，从美国境内10个点前往百慕大；从美国境内3个点经停百慕大，前往欧洲的2个点和北大西洋上的亚速尔群岛。勒比航线，从美国境内任意点经停加勒比15点和美国属地，到达英国的5个属地。美国指定跨境电商物流的全货运航线方面：大西洋航线，从美国境内7个点，经过英国境内3个点，可以延伸到欧洲大陆的三个国家、中东的三个国家和南亚的一个国家（印度)；太平洋航线，从美国境内7个点，前往中国香港。百慕大航线，从美国境内9个点，前往百慕大；百慕大航线一以远点，从美国境内3个点，经百慕大，延伸到亚速尔群岛以及欧洲大陆的2个点；加勒比航线，从美国境内任意一点，经过加勒比和中美洲国家，前往英国在加勒比地区的殖民地。
英国指定跨境电商物流的客货混运航线方面：英美之间的大西洋航线，从英国境内4个点，经过欧洲的点（卢森堡、荷兰、比利时、爱尔兰和法国以及德国），前往美国境内的23个点；经加拿大的大西洋航线，从英国境内3个点，经过加拿大，前往美国境内12个点；以墨西哥城为以远点的大西洋航线，从英国境内3个点，经过美国境内10个点，延伸到墨西哥城；以南美为以远点的大西洋航线，从英国境内3个点以及其他的英国门户点，经过美国境内5个点，延伸到南美的国家；以日本为以远点的大西洋航线，从伦敦经过安克雷奇，延伸到日本；以太平洋为以远点的大西洋航线，从英国境内3个点以及其他的英国门户点，美国境内3个点，延伸到印度尼西亚、韩国、新西兰和新加坡以及中国台湾；以澳大利亚为以远点的大西洋航线，从英国境内3个点以及其他的英国门户点，经过西雅图，延伸到澳大利亚；太平洋航线，从中国香港经过日本前往美国境内5个点，延伸到加拿大的温哥华；经塔拉瓦的太平洋航线，从塔拉瓦经圣诞岛，前往火奴鲁鲁；百慕大航线，从百慕大前往美国境内的5个点；加勒比航线，从英国在加勒比的殖民地，经过加勒比其他国家和中美洲国家，前往美国境内的8个点。
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