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艾媒咨询|2020年中国养老产业典型模式及城市案例数据监测分析

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研究团队
艾媒产业升级研究中心
出品机构
艾媒咨询(广州市建设国家级科技思想库重大课题承担单位)
报告编码
IM39115
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本报告研究涉及企业/品牌/案例:上海养老模式、北京养老模式、重庆养老模式。

2020年6月5日,全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询) 发布《2020年中国养老产业典型模式及城市案例数据监测分析》。报告根据艾媒数据中心、艾媒咨询商业情报数据库、艾媒商情舆情数据监测系统基础数据,对上海、北京、重庆等养老产业进行典型案例分析,并且结合美国、日本等西方发达国家经验,对当前中国的养老产业进行全面分析,判断2020-2021年中国养老产业的发展趋势。当前全球老龄化形式严峻,未来中国老龄化程度会进一步加大。国家越来越重视养老产业的发展,发布了一系列政策,支持社区养老模式革新、医养结合深化、智慧养老推进和养老金融市场开放等多个方向改革与开发,推动了养老产业发展。

As the aging population worsens, China's old-age dependency ratio (which shows how many older people per 100 working-age people) is 19.6% in 2019, the largest increase in 11 years. In 2019, the number of provinces with deep aging increased to seven, with Shanghai the most aging.

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报告目录
第一章 2020H1国外养老产业数据分析及典型模式
1-1 2019-2020年全球老龄化结构数据分析
1-2 2019年全球各国老龄化程度排行榜TOP10
1-3 2019年美国人口及老年人数量数据分析
1-4 美国医养结合PACE养老模式
1-5 美国养老产业与资本市场高度融合发展
1-6 2019年德国人口及老年人数量数据分析
1-7 德国创新养老的三种模式
1-8 德国养老服务体系及相关立法
1-9 2019年日本人口及老年人数量数据分析
1-10 日本养老产业六大细分领域概况
1-11 日本养老产业海外发展模式
第二章 2020H1中国养老产业数据分析及典型模式
2-1 中国养老产业发展阶段
2-2 2013-2019年中国老年人口数量
2-3 中国老年抚养比
2-4 2020H1中国养老产业相关政策
2-5 中国养老模式多元化模式分析
2-6 2019年中国进入深度老龄化社会的省市
2-7 2019年中国老年人生活质量指数综合排名TOP10
第三章 2020H1上海市养老产业发展整体数据分析
3-1 2016-2019年上海市总人口数量及增长趋势
3-2 2016-2019年上海老年人口数量及户籍人口平均预期寿命
3-3 2016-2019年上海市各年龄段老年人数量
3-4 2020年上海市老龄化社会特点总结分析
3-5 上海“9073”养老服务发展历程
3-6 上海市养老服务发展模式
3-7 上海市社区嵌入式养老模式分析
3-8 2020H1上海市养老产业发展驱动因素
3-8-1 2020H1上海市养老产业发展政策驱动(一)
3-8-2 2020H1上海市养老产业发展政策驱动(二)
3-8-3 2015-2019年上海市养老产业发展经济驱动(一)
3-8-4 2019年上海市养老产业发展经济驱动(二)
3-8-5 2016-2019年上海市养老产业发展社会驱动
3-8-6 2020H1上海市养老产业发展技术驱动
3-9 2020H1上海市养老产业发展模式数据分析
3-9-1 2016-2019年上海市养老机构及床位数量
3-9-2 2016-2019年上海市社区托养服务机构及床位数量
3-9-3 2018年上海市老年人口致死疾病TOP3
3-9-4 2020H1上海市养老模式拓展
3-9-5 上海市养老产业典型模式案例:长者照护之家(一)
3-9-6 上海市养老产业典型模式案例:长者照护之家(二)
3-9-7 上海市养老产业典型模式案例:长者照护之家(三)
第四章 2020H1重庆市养老产业发展整体数据分析
4-1 2015-2019年重庆市人口数量及自然增长率
4-2 2015-2019年重庆市老年人口数量
4-3 2019-2022重庆市养老产业市场规模及预测
4-4 2020年重庆市老龄化社会特点
4-5重庆市养老模式现状及特点分析
4-6 2020H1重庆市养老产业产业发展驱动因素
4-6-1重庆市养老产业产业发展相关法规规章
4-6-2 2019年重庆市养老产业发展相关政府文件
4-6-3 2020H1重庆市养老产业发展经济驱动
4-6-4 2017-2019年重庆市养老产业发展社会驱动(一)
4-6-5 2020H1重庆市养老产业发展社会驱动(二)
4-6-6 2020H1重庆市养老产业发展技术驱动(一)
4-6-7 2020H1重庆市养老产业发展技术驱动(二)
4-7 2020H1重庆市养老产业发展模式数据分析
4-7-1 2016-2019年重庆市社区养老机构和设施及床位数量
4-7-2 2016-2019年重庆市社区互助型养老机构和设施数量
4-7-3 2016-2019年重庆市社区日间照料人数及床位数量
4-7-4 2018-2019年重庆市每日老年人口死亡致死疾病TOP5
4-7-5 2002H1重庆市医养结合模式发展现状
4-7-6重庆市养老产业典型模式案例:青杠护养中心(一)
4-7-7重庆市养老产业典型模式案例:青杠护养中心(二)
第五章 2020H1北京市养老产业发展整体数据分析
5-1 2015-2019年北京市常住人口数量
5-2 2015-2018年北京市老年人口数量及占比
5-3 2020H1北京市养老产业市场规模及预测
5-4 2020年北京市老龄化社会特点分析
5-5北京市社区嵌入式养老模式
5-6北京市养老服务“三边四级”模式分析
5-7 2020H1北京市养老产业养老产业发展驱动因素
5-7-1 2020H1北京市养老产业发展政策驱动(一)
5-7-2 2020H1北京市养老产业发展政策驱动(二)
5-7-3 2020H1北京市养老产业发展经济驱动(一)
5-7-4 2020H1北京市养老产业发展经济驱动(二)
5-7-5 2020H1北京市养老产业发展社会驱动(一)
5-7-6 2020H1北京市养老产业发展社会驱动(二)
5-8 2020H1北京市养老产业发展模式数据分析
5-8-1 2016-2019年北京市养老机构及床位数量
5-8-2 2018-2019年北京市市社区托养服务机构及床位数量
5-8-3 2015-2019年北京市社区托养服务机构及床位数量
5-8-4 2015-2019年北京市基本养老和社会养老保险参保人数
5-8-5 2018年北京市养老需求调查数据
5-8-6 2002H1北京市医养结合模式发展现状
第六章 2020H1中国养老产业典型城市案例总结
6-1 2020H1上海市养老产业发展总结
6-2 2020H1重庆市养老产业发展总结
6-3 2020H1北京市养老产业发展总结
图表目录
图表1:2050年全球老龄化程度图
图表2:1960-2019年全球65岁及以上人口占总人口比重
图表3:2019年全球各国老龄化程度排行榜TOP10
图表4:2012-2018年德国65岁及以上老年人口占比
图表5:2013-2019年中国60岁及以上老年人口数量及占比
图表6:2012-2019年中国老年抚养比
图表7:2019年中国进入深度老龄化社会的省市
图表8:2019年中国老年人生活质量指数综合排名TOP10
图表9:2016-2019年上海市户籍人口数量
图表10:2013-2018年上海市出生人数及出生率
图表11:2016-2019年上海市户籍人口平均预期寿命
图表12:2015-2019年上海市财政收入与支出
图表13:2016-2019年上海市80岁及以上高龄人口占比
图表14:2014-2018年上海市60岁以上老年抚养系数
图表15:2016-2019年上海市养老机构数量
图表16:2016-2019年上海市养老机构床位数量
图表17:2016-2018年上海市长者照护之家及其床位数量
图表18:2016-2019年上海社区老年人日间照护机构数量
图表19:2018年上海市老年人口死亡比例TOP3疾病
图表20:2015-2019年重庆市人口数量及自然增长率
图表21:2015-2019年重庆市老年人口数量
图表22:2019-2022年重庆市养老产业市场规模及预测
图表23:2019-2022年中国养老产业市场规模及预测
图表24:2015-2019年重庆市基本养老保险基金收入与支出
图表25:2017-2019年重庆市享受不同补贴的老年数量
图表26:2012-2030重庆市65岁及以上老年人口占比及预测
图表27:2015-2030重庆市总抚养比及预测
图表28:2016-2019年重庆市社区养老机构和设施数量
图表29:2018-2019年重庆市养老机构服务床位数量
图表30:2016-2019年重庆市社区互助型养老机构和设施数量及增长
图表31:2016-2019年重庆市社区日间照料床位数量及增长
图表32:2016-2019年重庆市社区日间照料人数
图表33:2018年重庆市每日致老年人口死亡疾病TOP5
图表34:2019年重庆市每日致老年人口死亡疾病TOP5
图表35:重庆市青杠护养中心主要服务对象
图表36:2015-2019年北京市常住人口数量
图表37:2015-2018年北京市老年人口数量及占比
图表38:2015-2019年北京市户籍居民平均期望寿命
图表39:2020年北京市养老消费市场规模预测
图表40:2016-2019年北京市财政收入及增长
图表41:2016-2019年北京市财政支出及增长
图表42:2012-2019年北京市养老专项资金额
图表43:2015-2019年北京市65岁及以上人口数量及占比
图表44:2015-2018年北京市老年抚养系数
图表45:2016-2019年北京市养老机构数量
图表46:2016-2019年北京市养老机构床位数量
图表47:2018-2019年北京市社区日间照料服务人数及床位数量
图表48:2019年北京市社区互助型养老机构数量
图表49:2015-2019年北京市医疗卫生机构及床位数量
图表50:2015-2019年北京市卫生技术人员及注册护士人数
图表51:2015-2019年北京市基本养老和社会养老保险参保人数
图表52:2018年北京市养老需求调查部分结果
Contents
Figure1:Global ageing map in 2050
Figure2:The proportion of the global population aged 65 and over in the total population from 1960 to 2019
Figure3:Top 10 rankings of aging countries in the world in 2019
Figure4:Proportion of population aged 65 and over in Germany from 2012 to 2018
Figure5:The number and proportion of Chinese elderly population aged 60 and over from 2013 to 2019
Figure6:China's elderly dependency ratio from 2012 to 2019
Figure7:The Chinese provinces and cities that entered a deeply aging society in 2019
Figure8:Chinese senior citizens' quality of life index comprehensive ranking TOP10 in 2019
Figure9:The number of Shanghai registered population from 2016 to 2019
Figure10:The rate of birth and births in Shanghai from 2013 to 2018
Figure11:The average life expectancy of Shanghai's registered population from 2016 to 2019
Figure12:Shanghai Municipal Government's Revenue and Expenditure from 2015 to 2019
Figure13:Proportion of senior citizens aged 80 and above in Shanghai from 2016 to 2019
Figure14:Shanghai 60-year-old elderly support coefficient from 2014 to 2018
Figure15:The number of old-age care institutions in Shanghai from 2016 to 2019
Figure16:The number of beds in Shanghai's elderly care institutions from 2016 to 2019
Figure17:The number of nursing homes and beds in Shanghai from 2016 to 2018
Figure18:The number of Shanghai community day care institutions from 2016 to 2019
Figure19:TOP3 disease in the elderly population in Shanghai in 2018
Figure20:Chongqing's population and natural growth rate from 2015 to 2019
Figure21:The number of Chongqing's elderly people from 2015 to 2019
Figure22:Chongqing's pension industry market size and forecast from 2019 to 2022
Figure23:China's pension industry market size and forecast from 2019 to 2022
Figure24:Revenue and Expenditure of Chongqing Basic Pension Insurance Fund, from 2015 to 2019
Figure25:Number of elderly people enjoying different subsidies in Chongqing from 2017 to 2019
Figure26:Proportion and forecast of Chongqing's population aged 65 and over from 2012 to 2030
Figure27:Chongqing's total dependency ratio and forecast from 2015 to 2030
Figure28:The Number of community pension institutions and facilities in Chongqing from 2016 to 2019
Figure29:The Number of beds served by Chongqing's pension institutions from 2018 to 2019
The number and growth of community-based mutual care pension institutions and facilities in Figure30:Chongqing from 2016 to 2019
Figure31:The number and growth of Chongqing community day care beds from 2016 to 2019
Figure32:The number of Chongqing Community Day Care people from 2016 to 2019
Figure33:TOP5 disease that caused daily death of Chongqing elderly in 2018
Figure34:TOP5 disease that caused daily death of Chongqing elderly in 2019
Figure35:Main Service Objects of Chongqing QingGang Nursing Center
Figure36:The number of permanent residents in Beijing from 2015 to 2019
Figure37:The number and proportion of Beijing's elderly people from 2015 to 2018
Figure38:The average life expectancy of Beijing residents with household registration from 2015 to 2019
Figure39:Forecast of the scale of the Beijing old-age consumer market in 2020
Figure40:Beijing Financial revenue and Growth from 2016 to 2019
Figure41:Beijing Financial Expenditure and Growth from 2016 to 2019
Figure42:Beijing pension funds from 2012 to 2019
Figure43:Beijing's population and proportion of people aged 65 and over from 2015 to 2019
Figure44:The Coefficient of elderly support in Beijing from 2015 to 2018
Figure45:The number of old-age care institutions in Beijing from 2016 to 2019
Figure46:The Number of beds in Beijing's elderly care institutions from 2016 to 2019
Figure47:The number of Beijing community day care services people and beds from 2018 to 2019
Figure48:The number of Beijing community-based elderly care institutions in 2019
Figure49:The number of medical and health institutions and beds in Beijing from 2015 to 2019
Figure50:The number of health technicians and registered nurses in Beijing from 2015 to 2019
Figure51:The number of Beijing's elderly people participating in basic pension and social pension insurance from 2015-2019
Figure52:Part of the results of the 2018 Beijing Pension Demand Survey

  2020年6月5日,全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询) 发布《2020年中国养老产业典型模式及城市案例数据监测分析》。报告根据艾媒数据中心、艾媒咨询商业情报数据库、艾媒商情舆情数据监测系统基础数据,对上海、北京、重庆等养老产业进行典型案例分析,并且结合美国、日本等西方发达国家经验,对当前中国的养老产业进行全面分析,判断2020-2021年中国养老产业的发展趋势。当前全球老龄化形式严峻,未来中国老龄化程度会进一步加大。国家越来越重视养老产业的发展,发布了一系列政策,支持社区养老模式革新、医养结合深化、智慧养老推进和养老金融市场开放等多个方向改革与开发,推动了养老产业发展。

  报告介绍:《2020年中国养老产业典型模式及城市案例数据监测分析》主要对当前中国的养老产业进行全面分析,通过上海、北京、重庆等养老产业的典型城市案例解读,结合美国日本的养老产业发展经验,预判2020-2021年中国养老产业的发展趋势。

  本报告研究涉及地区案例:上海养老模式、北京养老模式、重庆养老模式。

  行业背景概况(节选):

  全球各地老龄化程度图示

  老龄化社会是指老年人口在总人口中达到或超过一定比例的人口结构模型,按照联合国的传统标准是一个国家或地区60岁以上人口占该国或地区人口总数的10%或以上,或一个国家或地区65岁以上人口占该国或地区人口总数的7%或以上,则该国家或地区就进入了老龄化社会。艾媒咨询分析师认为,当前全球老龄化形式严峻,增长迅速,其中老龄化问题最为明显的国家有日本、意大利、德国等,未来中国老龄化程度会进一步加大。

  2019-2020年全球老龄化结构数据分析

  数据显示,进入21世纪后世界“变老”速度明显加快,近60年来世界“成长”的速度在不断加快。1960年,全世界65岁及以上人口占总人口比重为4.97%,到2000年,世界人口老年比为6.89%,40年间仅增长了1.92%。但进入21世纪,2019年世界人口老年比已达到9%,仅仅19年之间就“衰老”了2.11%。艾媒咨询分析师认为,随着全球医疗水平、生活水平的提升及生育率的下降,全球老龄化速度加快是大势所趋。

  日本养老产业六大细分领域概况

  日本严重的老龄化现象要求国内建立完善的养老服务体系和产业体系,以更好的满足当前庞大的老年人群体生活和消费等需求。日本的养老产业主要分为六大细分领域:老年住宅产业、老年金融产业、文化生活服务、家务服务、福利器械用品和其他相关产业。

  中国养老产业发展阶段

  市场数据分析(节选):

  2015-2019年上海市养老产业发展经济驱动(一)

  数据显示,2015-2019年期间,上海市地方财政预算内收入连年增加,且支出一直大于收入。2019年财政预算收入为7165.1亿元,同比增加57亿元;2019年财政支出减少至8179.3亿元。艾媒咨询分析师认为,2019年上海财政收入运行较为平稳,社会保障等重点支出完成情况较好,为老年人基本保障提供了经济基础。

  2016-2019年上海市养老机构及床位数量

  数据显示,2016-2018年上海市养老机构及其床位数量不断增加,2019年养老机构数量和床位数量分别下降至631家、10.19万张。艾媒咨询分析师认为,虽然此前上海市养老机构及床位数都在增长,但不排除虚高情况导致2019年的减少。由于机构及床位数量的基数较小,目前较难满足上海市老年人的养老需求。

  2016-2019年重庆市人口数量及自然增长率

  数据显示, 2015-2019年间,重庆市人口数量持续增长,2019年达到3447.07万人,同比增加345.28万人,人口自然增长率增长速度自2016年起开始下降。艾媒咨询分析师认为,随着重庆城市化、工业化的继续推进,将催生更多就业岗位,导致常住人口增加,对养老产业产生较大的影响,如加大养老设施建设和维护的困难。

  重庆市养老模式现状及特点分析 

  重庆市养老模式主要是以居家为基础、社区为依托、机构为补充,近年来也在不断拓展新的养老服务模式以更好的服务养老人群。医养结合、智慧养老、互助养老、 嵌入式养老等全新的模式逐渐入驻。艾媒咨询分析师认为,重庆市步入老龄化社会已久,独生子女一代“四二一”的家庭结构、未富先老的现状让养老压力逐渐增大,多种养老模式可以缓解现存的养老需求与服务等问题。

  2015-2019年北京市常住人口数量

  北京是中国常住人口规模仅次于上海的超大城市,从1978年到2019年的四十年时间里,北京的常住人口数量从1978年的871.5万人增加到了2019年的2153.6万人,期间2016年出现一次人口峰值,为2172.9万人,随后人口数量开始缓慢回落。艾媒咨询分析师认为,近年来北京疏解非首都功能效果明显,出现人口负增长,人口的减少有利于养老社会和自然环境的改善。

  典型案例分析(节选):

  上海市养老产业典型模式案例:长者照护之家(一)

  上海市养老产业典型模式案例:长者照护之家(二)

  重庆市养老产业典型模式案例:青杠护养中心(一)

  重庆市养老产业典型模式案例:青杠护养中心(二)

  青杠护养中心采用“2+1”内部循环机制,“2”指医疗区和养老区,“1”指重医一院本部。根据老年身体状况进行安排分区。此外,护养中心还是集养生文化、康复理疗、医疗护理、休闲娱乐等功能为一体的养老机构。

  行业趋势分析(节选):

  2020H1重庆市养老产业发展总结

  2020H1北京市养老产业发展总结

  老龄消费市场潜力大,政策经济助力发展

  来自市老龄协会的数据显示,2020年北京市的老龄消费市场规模将达1000亿元,这意味着巨大的服务机会、消费机会和产业发展机会。

  2015年, 北京市人大率先立法通过了《北京市居家养老服务条例》,这是全国首个关于居家养老服务方面的地方法规。除此以外,北京市资金雄厚,财政收入保持稳定的增长,财政支出关注重点民生领域,在养老资金方面,投入七年已经增至13.8亿元。

  养老服务体系完整,服务驿站模式取得成效

  北京市打造独有的“三边四级”养老服务体系,以政府为主导,通过构建市级指导、区级统筹、街乡落实、社区参与的四级居家养老服务网络,实现老年人在其周边、身边和床边就近享受居家养老服务。

  北京市发展以养老服务驿站为基础的嵌入式养老模式作为辅助性养老模式的首选,通过到各社区布点建设,更好更大范围地服务老年群体,通过《北京市社区养老服务驿站运营扶持办法》加大养老服务驿站的实施,预计到2020年北京市将至少建成1000家社区养老服务驿站。

iiMedia Research(艾媒咨询)是全球知名的新经济产业第三方数据挖掘和分析机构,2007年诞生于广州,在广州、香港、北京、上海、硅谷设有运营和分析机构。 艾媒咨询致力于输出有观点、有态度、有结论的研究报告,以权威第三方实力,通过艾媒大数据决策和智能分析系统,结合具有国际化视野的艾媒分析师观点,在产业数据监测、调查分析和趋势发展等方向的大数据咨询具有丰富经验。 艾媒每年公开或定制发布新经济前沿报告超过2000份,覆盖了人工智能、新零售、电商、教育、视频、生物、医疗、音乐、出行、房产、营销、文娱、传媒、金融、环保与公共治理等领域,通过深入数据挖掘,通过数学建模,分析推理与科学算法结合,打造有数据、有理论支撑的大数据分析成果。 艾媒咨询的数据报告、分析师观点平均每天被全球超过100家主流媒体,1500家(个)自媒体、行业KOL引用,覆盖语言类型包括中、英、日、法、意、德、俄、阿等约二十种主流官方版本。

艾媒是广东省大数据骨干培育企业(广东省工业和信息化厅评定)、广州市创新标杆企业(广州市人民政府办公厅评定)、广州市首批人工智能入库企业(广州市工业和信息化委员会评定)、广州市“两高四新”企业(广州市工业和信息化局评定)。 基于公司独立自主研发的“中国移动互联网大数据挖掘与分析系统(CMDAS)”(广东省科技计划重大专项),艾媒建立了互联网运营数据、企业舆情和商情、用户属性和行为偏好、零售数据挖掘、广告效果、商业模式与商业趋势等多维度的数据监测体系,累计成功为超过2000家机构、企业提供常年大数据咨询服务。 艾媒也是中国科协九大代表年度优秀研究项目、广州市先进制造业创新发展项目、广州市建设国家级科技思想库研究课题等重大课题的承担单位。

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