中小民营书店急需扶持

在出版物市场竞争日趋激烈的情况下,作为行业弱势群体的中小型民营书店的经营状况如何,是业内人士、政府有关部门都很关心的问题。近期,在浙江省各市县文化广播新闻出版局的协助下,浙江省出版物发行业协会对该省全年销售码洋在100万元以下的中小型民营零售书店进行了一次调查,最终选取了137家书店,它们分布在全省11个地市的34个市县,占全省70个市县的49%,有赢有亏,分布面也广,应该说具有相当的代表性,是浙江省中小型民营书店经营情况的缩影。经过汇总统计,综合调查报告,从中可以发现:
  
  全年销售码洋在10万元以下的占发行网点总数的50.4%;全年销售码洋在10万元至50万元的占发行网点总数的41.6%;全年销售码洋在50万元至100万元的占发行网点总数的8%,这三组数字表明,中低销售额的是多数,销售额较高的是少数。
  
  上述137家中小型民营书店,总体来说销售量都不大,但费用支出却相当高,全年总计支出占销售总额的22%。其中,房租支出占费用总额的45.6%,工资支出占37.7%,税金支出占9.4%,其他费用支出占7.3%。这些数据表明:费用率基本上接近进销差价率,费用实属不堪负荷。
  
  上述中小型民营书店赢利的占书店总数的58.4%,亏损的占总数的39.4%,盈亏持平的占2.2%。这些数据表明,中小型民营书店的盈亏比例,基本上是6∶4,60%有赢利,40%是亏本。赢利的金额微不足道,经营者一年辛苦下来,只有一个农民工的工资;亏损的金额虽说不大,但经营者一年辛苦下来,竟然赔了夫人又折兵,实在让人寒心。就员工来说,平均工资之低,已经到了令人难以置信的程度,可以说一些亏本的中小型民营书店已经到了山穷水尽的地步了,书店经营毫无吸引力可言。
  
  浙江中小型民营书店经营状况不佳,已持续多年,始终没有转机,究其原因,从调查结果来看,主要是:
  
  网点过密
  
   目前,浙江中小型民营书店有7000多家,平均一个市县有100家左右,市场份额分化。就每个书店来说,销售量就上不去了,加上相互竞争,互拼折扣,导致利润急剧下降。
  
  信息不畅
  
  现在图书生命周期越来越短,新书上市,不过半年时间,超过一年的,除了工具书、文学名著外,基本上无人问津了。如何及时组织适销对路的新书至关重要,可是绝大多数中小型民营书店,不知哪些新书好销,哪些不好销,很多书店靠书刊二级批发单位直发供应,听天由命,往往错失销售时机。
  
  盗版干扰
  
  在中小型民营书店销售额原本有限的情况下,一些无证摊贩、外省出版发行部门的直销员,纷纷到学校推销低价盗版书、教辅书,分割了市场份额,严重影响了诚实守法经营的当地的中小书店,因而要求打击盗版书的呼声很高。
  
  素质较低
  
  这次调查的137家中小型民营书店经营者,从文化层次来看是典型的两头尖、中间高,高中文化占了52%,在这些经营者中尚未取得职业资格证书的占了总人数的52.6%。这些数字表明,文化程度虽然比上世纪八九十年代的经营者有了很大的提高,但作为经营者来说,从事知识门类广博的出版物经营,中学文化还是低了一个档次,特别是半数以上的经营者至今尚未拿到上岗证书。这样的低文化、低专业知识的经营者,要在激烈的出版物市场竞争中分得一杯羹,难度是显而易见的。
  
  赋税较重
  
  在这次调查的137家中小型民营书店中,绝大多数开设在县以下集镇上,他们是地道的农村小书店。这些乡村小书店在默默无闻地为农村广大读者提供服务,在为建设新农村提供智力支持,到头来赢利微薄,甚至亏本,再要他们缴税,未免负担过重了。 
 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值