农夫山泉宣布涨价!其他品牌会跟进吗?******
中新经纬2月2日电 (闫淑鑫 实习生 赵薇)近日,一则涨价通知,让农夫山泉成为了外界关注的对象。
根据通知,农夫山泉上调了杭州市部分规格桶装水售价,涨幅10%。此前,农夫山泉也曾在上海地区对桶装水进行提价。
农夫山泉此次涨价会波及到其他城市吗?瓶装水也会加入其中吗?
涨幅10%,其他城市会加入吗?
中新经纬注意到,最开始在业界流传的是一张农夫山泉《杭州区域19升水调价通知》,《通知》显示,因物价、原材料、人工及运费等成本不断上涨,2月1日起,杭州市19升桶装水价格调整为22元/桶。据悉,此前,杭州市19升农夫山泉桶装水的售价为20元/桶。
2日,农夫山泉客服向中新经纬证实了上述通知内容。该客服称,“其他规格的暂时没有通知。目前只有杭州地区(涨价),其他地区暂时不清楚。”
值得一提的是,2022年,农夫山泉也曾对上海地区19升桶装水的售价进行上调,由26元/桶调整到28元/桶,原因也是“原材料、人力、运输等运营成本的影响”。
未来是否会有更多城市对桶装水进行提价?瓶装水是否也会加入涨价行列?2日,针对这些问题中新经纬向农夫山泉方面求证,相关工作人员称公司对相关问题暂时没有回复。
据媒体报道,在2022年3月的一场分析师业绩会上,农夫山泉执行董事周震华曾直言,成本压力已经“超过企业单方面可以去消化的水平”,农夫山泉的首选是通过提升经营效率消化成本,而由于市场及成本端变动大,竞品也有调价动作,农夫山泉也在持续观望。
成本高企,提价会是最优解吗?
农夫山泉的确面临较大的成本压力。
数据显示,2022年上半年,农夫山泉毛利率由上年同期的60.9%下降至59.3%,原因则是国际原油价格变动导致集团PET采购成本提高。
据悉,PET是农夫山泉生产产品包装最主要的原材料。招股书数据显示,2019年,农夫山泉PET成本为33.82亿元,占销售成本总额的31.6%,同期纸箱、标签、收缩膜等包装材料成本占比31.5%。算下来,这两项成本就占到了农夫山泉销售成本的63.1%。
农夫山泉曾在2022年半年报中介绍,国际油价2022年上半年呈现快速上升、高位宽幅震荡走势,PET是原油的下游产品,原油价格的上升和不确定性给公司生产成本控制带来了压力。
在成本压力下,农夫山泉2022年上半年的业绩增速大幅放缓。数据显示,2022年上半年,农夫山泉实现总收入约165.99亿元,同比增长9.4%;母公司拥有人应占溢利46.08亿元,同比增长14.8%。而2021年上半年,农夫山泉总收入及母公司拥有人应占溢利分别同比增长31.4%、40.1%。
其中,农夫山泉主要收入来源——包装饮用水业务,受到了重创,收入增幅降为个位数。半年报显示,2022年上半年,农夫山泉包装饮用水产品实现收入93.49亿元,同比增长4.8%,占总收入的56.3%。而上年同期,包装饮用水产品收入同比增长25.6%。
农夫山泉曾解释称,2022年一季度包装饮用水销售整体向好,二季度则受到了疫情的冲击。
广东省食品安全保障促进会副会长、食品产业分析师朱丹蓬向中新经纬表示,涨价对于农夫山泉来说是一把“双刃剑”。“表面来说可能会提升农夫山泉的利润。农夫山泉保利润,并不是说它不赚钱了,而是它想在资本市场上得到更多投资者的青睐。但涨价之后,如果其他品牌没有跟进的话,它的市场份额或将受到影响。但如果说整个行业真的是成本非常高,大家集体涨价,那可能又不一样。”
据英敏特数据,2022年,国内瓶装水市场按销售额估算的市场份额前三名分别是农夫山泉(25.7%)、华润(旗下品牌怡宝,17%)和景田(旗下品牌百岁山,9.7%)。
至于其他品牌是否跟涨,朱丹蓬表示,中国饮用水竞争已经进入了非常内卷的周期,从水种来说,农夫山泉不具备优势;从品牌效应到规模效应,农夫山泉有优势但不是碾压式的优势,其他品牌应该不会跟进涨价。
(文中观点仅供参考,不构成投资建议,投资有风险,入市需谨慎。)
报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******
光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。
论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。
记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。
报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。
“在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。
针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。
具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。
中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)