中国2020通胀率一览表
中国未来会是通缩还是通胀
中国未来会是通缩还是通胀随着经济的不断发展，通货膨胀和通货紧缩不可避免地成为了经济学领域的常见名词。
然而，当前中国的经济状况以及未来的经济走向，是否会处于通胀或通缩的状态呢？这无疑是一个备受关注的话题。
首先，让我们来探讨中国目前的经济形势。
过去十年间，中国的经济增长明显下降，直接导致了贸易摩擦、国际市场萎缩以及外部关系紧张。
近年来，中国政府强调推动经济发展的同时，也越来越注重结构调整和改革。
为了应对经济方面的各种挑战和威胁，中国政府实行了一系列的宏观调控政策，包括货币政策、财政政策等等，旨在控制经济波动和保持经济的稳定。
在这样的背景下，目前的中国通货膨胀率表现还是较为平稳的。
数据显示，2019年的通胀率为2.9%，处于合理的区间内。
而联合国也预测，未来几年中国的通胀率仍将保持一个相对稳定的水平。
这意味着，未来在一定时间内，中国不太可能陷入通胀的阶段。
然而，反观中国的经济结构以及现有的经济政策，未来通缩的风险仍然存在。
随着经济的快速崛起，中国的劳动力成本和生产成本越来越高，企业利润空间逐渐收窄，而且产能过剩等问题也日益严峻。
这表明中国正经历着一段经济转型期，这个时期的通缩压力很大，尤其是在制造业、工业等传统领域中。
此外，中国当前的经济政策也会对通缩产生一定的短期影响。
2020年初，中国政府推出了一系列财政政策和货币政策措施。
由于疫情的爆发和全球经济形势的不稳定，政府难以再度推出大规模的宏观政策，这使得经济的复苏与增长面临较大的不确定性。
在这种情况下，如果政策导向出现失误，可能会导致投资下滑和增长放缓，最终可能诱发通缩的风险。
综上所述，中国未来仍有可能面临通缩的压力。
不过，通胀和通缩其实都是经济形态的常态，中国在经济层面上仍有许多可行的政策调整和战略选择。
这包括积极推进供给侧结构性改革、逐步扩大内需、加快转型升级等措施。
如此一来，中国经济将能更好应对未来的各种挑战，健康的发展也能够为我们的社会创造更多的繁荣和福祉。
官方2022年通货膨胀率
官方2022年通货膨胀率一、外部环境作用下的高膨胀率外部环境主要是指国际经济市场的变动对中国通货膨胀率的影响。
中国已经成为世界经济发展中不可缺少的一份子，世界经济格局的变动影响着中国经济的发展。
(一)美国的次贷危机对中国经济的影响。
对世界上历次金融危机进行研究会发现金融危机具有辐射作用。
美国次贷危机的爆发对全球经济产生了巨大的辐射作用。
中行是美国次贷证券在亚洲的最大持有者，美国次贷危机的爆发使中行损失了一年的利润，中国工商银行和建设银行分别投资次级房贷债券12.29亿美元和10.62亿美元，受美国次贷危机的影响，两家银行已经投入的损失准备金为投资金额的30%和40%。
次贷危机的爆发使中国的银行改变了其原有信贷投放的政策。
中国以前的通胀大多是需求拉动型的通胀，国际原油价格上涨导致了成本推动和结构性通胀并存的局面，造成了混合型通胀的产生。
二、内部环境作用下的高膨胀率内部环境主要是指中国经济市场的变动对通货膨胀率的影响。
中国近几年经济的发展都保持在10%以上，经济的高增长必然带来了通货膨胀的高增长。
内部环境作用下的高膨胀率主要受以下几个方面影响：(一)分配收入不均带来的高膨胀率。
近几年来，社会收入分配差距虽被各种接连出台的民生政策不断修正，但在整体上还是呈现了不断扩大趋势。
经济运行体制的不健全，转型期急剧变动的社会结构，以及欠缺的调节机制和不足的财力，制约了全社会对收入分配的再调节。
高收入阶层占有社会财富比例过快增长，这个阶层追求财产性收入的结果，造成资产价格膨胀；追求消费升级的结果，造成奢侈品市场的旺盛，由此带动一般物价水平提高。
目前的收入分配结构所导致的需求结构，高增长和高通胀却会进一步增加富裕阶层的收入，而富人收入的增加又会导致房地产价格和基础原材料价格的上升，从而使企业的成本全面上升和失业量增加。
(二)外汇储备对通货膨胀率的影响。
央行发布的2022年上半年金融运行数据显示，今年6月末，国家外汇储备余额为18088亿美元，同比增长35.73%，中国的外汇储备实际上已经超过了世界124个国家国内生产总值(GDP)的总和。
最新中国通货膨胀率
2020年，我国的CPI(居民消费价格指数)来到了2.9%，为过去几年最高，尤其是在2020年最后的两个月，CPI更是达到了4.5%。
CPI是衡量通货膨胀高低的主要指标，CPI高也就意味着通货膨胀高。
所以这可能也代表我国的通货膨胀来到了近几年的最高点。
不过，相比某些国家来说，我国的“高”通货膨胀或许就不算什么了。
通货膨胀虽然会让资产贬值，但各个国家还是希望能保持一定的通货膨胀，在没有通货膨胀或通货膨胀过低时，就会想方设法地制造一些通货膨胀出来。
因为适当的通货膨胀，是有利于刺激经济增长的。
就比如房价，只有房价不断上涨，开发商才有动力投入更多的资金用于房产开发，买房者也才会要急着买房，投入和需求都上来了，房地产业才能欣欣向荣，这个道理放在其他行业上也适用。
但通货膨胀也不是越高就越好，就好比房价，如果涨得太快太高，大量想买房的人就会买不起，大量的房子可能就会卖不出去，而房子如果都卖不出去了，房产开发商就会减少投资，缺乏投资和消费的房地产业，便会陷入萧条。
而现在有一些国家的通货膨胀，那就真的是太高了。
一个国家就是阿根廷。
阿根廷曾经也算是个富裕的国家，如今虽然也不算穷，但也难称得上是富裕。
最近几年，因为债务等问题，引发了阿根廷货币的大贬值，令其国内的通货膨胀率飙涨。
2020年全年，阿根廷的通货膨胀率高达53.8%，创过去28年最高。
在严重的通货膨胀下，经济显然不会好到哪去。
2020年前三季度，阿根廷的GDP增长率为-3.1%，全年的经济陷入衰退已成必然。
事实上，在过去八九年里，阿根廷的经济基本上就已经停止增长了，在这期间阿根廷的通货膨胀率基本都在10%以上。
阿根廷的通货膨胀已经很高了，但如果跟另一个国家比起来，那又算不算什么了，这个国家便是津巴布韦。
截至到2020年12月，津巴布韦的通货膨胀率已经达到了521%，而且还有继续恶化的趋势。
因为在过去一年里，这个国家的通货膨胀率每个月都在上升，在2020年1月份的时候，其通货膨胀率才57%左右，可见上升速度有多快。
中国2020通胀率一览表
当前值，历史数据，预测，统计，图表和经济日历 - 中国 - 通货膨胀率.••1Y•5Y•10Y•25Y•MAX••日历 GMT 参考日期 现值 前次数据共识 2020-08-10 01:30 AM Jul 2.7% 2.5% 2.6% 2020-09-09 01:30 AM Aug 2.4% 2.7% 2.4% 2020-10-1501:30 AMSep1.7%2.4%1.8%日历GMT参考日期现值前次数据共识2020-11-1001:30 AM Oct0.5% 1.7%0.8% 2020-12-0901:30 AM Nov0.5%2021-01-0901:30 AM Dec2021-02-1001:30 AM Jan2021-03-1001:30 AM Feb中国价格近期数据前次数据最高最低单位通货膨胀率0.50 1.7028.40-2.20%[+]通货膨胀率（每月）-0.300.20 2.60-1.80%[+]居民消费价格指数CPI111.40111.70113.70101.10积分[+]核心消费者物价指数100.50100.50102.5098.40积分[+]核心通胀率0.500.50 2.50-1.60%[+]中国价格近期数据前次数据最高最低单位国内生产总值平减指数684.89660.59684.89100.78积分[+]生产者价格106.00106.00110.1096.60积分[+]生产者价格指数变化-2.10-2.1013.47-8.20%[+]出口价格101.30104.30116.5090.20积分[+]进口价格96.4093.30122.7079.60积分[+]食品通胀 2.207.9040.20-5.50%[+] [+]市场近期数据参考日期前次数据范围频率货币 6.572020-11 6.58 1.53 : 8.73日常股市33782020-11336395.79 : 6124日常10年期政府债券 3.342020-11 3.4 2.48 : 4.8日常概述近期数据参考日期前次数据范围频率国内生产总值增长率 2.72020-0911.7-10: 11.7季刊国内生产总值年增长率 4.92020-09 3.2-6.8: 15.3季刊失业率 5.32020-10 5.4 3.9 : 6.2每月一次通货膨胀率0.52020-10 1.7-2.2: 28.4每月一次通货膨胀率（每月）-0.32020-100.2-1.8: 2.6每月一次利率 3.852020-11 3.85 3.85 : 5.77日常存款准备金率12.52020-1112.5 6 : 21.5每月一次贸易差额5842020-10370-320: 630每月一次经常账户9422020-091102-403: 1331季刊经常账户占GDP比例12019-120.4-3.7: 10.1每年政府债务占国内生产总值比重50.52018-1246.820.4 : 50.5每年政府预算-2.82019-12-4.2-4.2: 0.58每年商业信心指数51.42020-1051.535.7 : 59.2每月一次概述近期数据参考日期前次数据范围频率制造业PMI53.62020-105340.3 : 53.6每月一次非制造业PMI56.22020-1055.929.6 : 62.2每月一次服务业PMI56.82020-1054.826.5 : 58.4每月一次消费者信心指数1202020-0911697 : 127每月一次零售销售（月率环比)0.682020-10 3.32-10.11: 3.32每月一次企业所得税税率252020-122525 : 33每年个人所得税452019-124545 : 45每年冠状病毒病例925132020-1192490 1 : 92513日常冠状病毒死亡46342020-1146330 : 4634日常冠状病毒恢复814332020-11814110 : 81433日常。
按GDP平减指数计算的各国年化通胀率
按GDP平减指数计算的年化通胀率国家名称统计最近年数年化通胀率%科索沃100.90爱尔兰10 1.00日本50 1.03波兰33 1.40德国40 1.60摩纳哥38 1.80瑞士30 1.80巴林29 1.97苏里南35 2.00圣马力诺37 2.09津巴布韦50 2.30几内亚比绍40 2.30密克罗尼西亚联邦24 2.60巴哈马50 2.70马绍尔群岛29 2.70列支敦士登38 2.80帕劳19 2.80斯威士兰40 2.82古巴40 2.85新加坡50 3.00美国50 3.06马耳他40 3.10图瓦卢20 3.10马恩岛26 3.20伯利兹50 3.28奥地利50 3.30马来西亚50 3.38吉布提18 3.47中国50 3.50瓦努阿图31 3.50圣卢西亚30 3.58荷兰50 3.60海峡群岛8 3.60巴拿马50 3.63比利时50 3.70阿拉伯联合大公国35 3.78格陵兰38 3.90波斯尼亚和黑塞哥维那16 3.90布基纳法索50 4.03波多黎各49 4.23加拿大50 4.25泰国50 4.25卢森堡50 4.28格林纳达33 4.28斯里兰卡50 4.45塞内加尔50 4.45尼日尔50 4.48柬埔寨17 4.49中国香港特区50 4.50摩洛哥50 4.50文莱26 4.50萨尔瓦多50 4.57法国50 4.60马尔代夫15 4.60科摩罗30 4.62多米尼加33 4.70佛得角30 4.70多哥50 4.78厄瓜多尔50 4.80高收入40 4.90贝宁50 4.92欧洲联盟50 5.05瑞典50 5.07乍得50 5.08丹麦50 5.10塞浦路斯35 5.10安提瓜和巴布达33 5.10捷克共和国20 5.10约旦35 5.19澳大利亚50 5.30挪威50 5.37塞舌尔50 5.39芬兰50 5.40爱沙尼亚15 5.40喀麦隆50 5.48新西兰32 5.48科特迪瓦50 5.50苏丹50 5.60圣基茨和尼维斯33 5.65百慕大50 5.80英国50 5.80圣文森特和格林纳丁斯50 5.80斐50 5.80巴巴多斯48 5.80基里巴斯40 5.80中国澳门特别行政区28 5.80黑山10 5.80中非共和国50 5.86突尼斯49 5.90萨摩亚28 6.00马里43 6.20斯洛伐克共和国26 6.30东帝汶11 6.40巴布亚新几内亚50 6.42科威特48 6.45刚果共和国50 6.50沙特阿拉伯42 6.67世界45 6.78阿曼50 6.87不丹29 6.88匈牙利50 6.98加蓬507.03意大利507.05汤加297.10索罗门群岛207.12特里尼达和多巴哥507.20毛里塔尼亚507.40埃塞俄比亚297.41安道尔407.42印度507.50阿富汗77.50西班牙507.55毛里求斯347.95危地马拉508.10肯尼亚508.20孟加拉国508.20尼泊尔508.30拉脱维亚458.53葡萄牙508.60洪都拉斯508.60阿拉伯叙利亚共和国498.70赤道几内亚258.70阿拉伯埃及共和国508.80布隆迪508.80莱索托508.85巴基斯坦508.90博茨瓦纳509.00卢旺达509.58希腊509.70菲律宾509.80冈比亚449.82南非509.86纳米比亚3010.28卡塔尔1010.40韩国5010.50阿尔及利亚5010.80几内亚2411.02多米尼加共和国5011.40马达加斯加5011.67黎巴嫩2211.70利比里亚5011.98巴拉圭5012.15缅甸4312.90阿尔巴尼亚3012.95厄立特里亚1813.30利比亚913.30圭亚那4913.77哥斯达黎加5013.87斯洛文尼亚2014.20越南2514.23坦桑尼亚2214.40海地1914.45马拉维5014.60圣多美和普林西比914.60也门共和国2015.70伊拉克1315.70尼日利亚5015.90牙买加4416.37冰岛5016.90哥伦比亚5016.98伊朗伊斯兰共和国4517.63老挝人民民主共和国2620.50墨西哥5020.60塞拉利昂5021.05蒙古2922.61塞尔维亚1323.10赞比亚5024.37莫桑比克3024.90以色列5026.00加纳5026.40保加利亚3028.02乌干达2828.60委内瑞拉5029.30立陶宛2030.50印尼5031.88土耳其5033.56马其顿2034.60智利5034.78罗马尼亚2934.79玻利维亚5036.40克罗地亚2036.90乌拉圭5039.60格鲁吉亚4539.78吉尔吉斯共和国2346.58秘鲁5051.50摩尔多瓦2155.48尼加拉瓜5066.00亚美尼亚2066.50塔吉克斯坦2569.45阿塞拜疆2069.60俄罗斯联邦2170.70哈萨克斯坦2076.00阿根廷5077.00乌克兰2384.00巴西5095.50土库曼斯坦23101.00刚果民主共和国50111.00白俄罗斯20129.00安哥拉25154.35。
冰淇淋的膨胀率
• 例3 在膨化雪糕生产中，将20L坚果仁（如核桃仁）加 入到50L浆料中，得到80L坚果仁雪糕，其雪糕的膨化 率是多少？
• 解：实际雪糕的容积=80-20=60L
•
B= 60-50 50
* 100%
•
=20%
2020/1/18
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• 2.重量计算法 其计算方法是依据同一体积下 ，不同的混合原料与冰淇淋的重量进行计算， 计算公式如下：
均质的影响在均质过程中冰淇淋混合原料在1418mpa压力下从仅有约01m间隙的均质阀与阀座间以非常快的速度通过这时的压力在百分之几秒内迅速降低不但由于剪切的作用使脂肪球变小而且在这样的压力能量转变为速度能量的基础上使混合原料中的蛋白质和脂肪产生膨胀而爆炸从而使这些物质在剧烈运动中得到粉碎
第十三章 冰淇淋的膨胀率
• 1.体积计算法 根据称量的同重量混合原料的体积与同重量冰淇
淋的体积，按照下列计算公式进行计算：
Iv-Mv
• B= Mv
*100%
• 式中B---膨胀率
•
Iv-----同重量下冰淇淋的容积，L;
•
Mv----同重量下混合原料的容积；L。
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• 例1 在冰淇淋生产中，将500L冰淇淋浆料膨化成1000L 冰淇淋，其膨胀率是多少？
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• 4.乳化剂 冰淇淋的膨胀率与乳化剂有很大的关系，乳化剂在脂肪粒子表 面发生作用以及在混合原料/空气界面上产生活力，从而影响起泡性和膨 胀率。
• 5.稳定剂
• 6.总固形物含量
• 二、加工过程的影响
• 1.一般加工过程影响 如果原料混合时物料不均匀，就会形成混合 原料粘度降低、脂肪球凝聚或附聚增加、乳化脂肪形成较少等不 均匀的乳状液，从而用这样的配料生产的冰淇淋，其膨胀率较低 。加热杀菌时，如果控制不当，杀菌温度高、时间长，会造成混 合原料中的蛋白质变性太多，不能起到很好的乳化效果，不能形 成较好的蛋白质—脂肪络合物，或酪蛋白与脂肪球的结合较差，
2020年考研经济学知识点：恶性通货膨胀
2020年考研经济学知识点：恶性通货膨胀2020年考研经济学知识点：恶性通货膨胀宏观经济学认为，通货膨胀率在100%以上时，被称为超级通货膨胀。
恶性通货膨胀是一种超级通货膨胀，按照西方学者的定义，当一国当年通货膨胀率达到1000%以上时，就称该国处于恶性通货膨胀之中。
在经济学上，恶性通货膨胀是一种不能控制的通货膨胀，在物价急速上涨的情况下，就使货币很快失去价值。
恶性通货膨胀没有一个普遍公认的标准界定。
一般界定为每月通货膨胀50%或更多，但很多时候会采取宽松界定，使用的比率会更低。
多数经济学家认同的定义为“一个没有任何平衡趋势的通货膨胀循环”。
世界有所记载的恶性通货膨胀都发生在20世纪。
20世纪的恶性通货膨胀出现在三个时期：第一次世界大战和第二次世界大战后以及80年代的债务危机时期。
第一次世界大战后，欧洲的5个国家奥地利、德国、匈牙利、波兰和苏联陷入恶性通货膨胀中。
1922—1923年间的德国通货膨胀率甚至达到29000%。
另一轮恶性通货膨胀发生于第二次世界大战后，旧中国、希腊和匈牙利都陷入了货币混乱中，它创下了世界最严重的恶性通货膨胀的记录——连续一年多物价平均每月通货膨胀率达19800%。
第三轮恶性通货膨胀发生于20世纪80年代，阿根廷、玻利维亚、巴西、秘鲁等国的外债危机导致了金融混乱。
产生原因：一、所有恶性通货膨胀的共同特征之一是货币供给的大量增加，这是因为政府需要为其巨额预算赤字融资。
随着货币供给的大量增加，通货膨胀就会迅速发展。
高通货膨胀引起税收实际价值的迅速下跌，这反过来又增加了赤字。
通货膨胀导致预算赤字的增加主要通过两条渠道。
其一是税收体制，主要体现在税收的计算和纳付上的滞后。
其二是名义利率的效应。
预算赤字包括对国债的付息。
因为当通货膨胀率上升时名义利率也趋于上升，所以一般来说，更高的通货膨胀增加了政府的名义利息，从而增加了赤字。
二、预算赤字与通货膨胀之间具有一种双向的互动关系。
通过迫使政府为赤字融资而发行钞票，巨额预算赤字能够导致快速的通货膨胀。
1990-2020中国历年GDP和M2以及CPI数据统计表
0.82
24.4
0.89
23.0
0.94
24.7
0.99
22.5
0.97
10.3
1.00
12.3
1.07
16.9
1.15
16.7
1.24
15.6
1.34
8.5
1.36
3.5
1.44
8.6
1.54
8.6
1.63
8.4
1.59
0.9
1.63
5.4
1.64
3.1
1.57
-1.1
2008年 3.42
12.7
16.62
9.1
47.52
17.8
31.40
9.6
5.9
1.51
2.3
2009年 3.82
11.8
22.00
32.4
60.62
27.6
34.09
9.2
-0.7
1.78
19.1
2010年 4.46
16.7
26.66
21.2
72.59
19.7
40.12
10.4
3.3
1.81
6.0
2011年 5.07
13.7
8.2
82.74
6.9
1.6
2.03
-0.3
2018年 7.32
3.6
55.17
1.5
182.67
8.1
91.93
6.7
2.1
1.99
-0.7
2019年 7.70
5.4
57.60
4.4
198.60
8.7
98.85