密山市金谷丰米业有限公司
--2026-07-17更新统一社会信用代码：--
密山市金谷丰米业有限公司。 主营现代化大米生产线、稻米加工、大米生产。 该企业在创新型中小企业、专精特新中小企业中榜上有名。 公开记录显示存在少量司法案件信息。
基础信息
工商信息
数据来源：国家企业信用信息公示系统，部分信息根据大数据衍生计算生成更新日期
| 企业名称 | -- | 统一社会信用代码 | -- | ||
| 英文名称 | -- | WEI万得全球实体编码（Wind Entity Identifier，WEI）是万得构建的全球商业实体唯一识别编码体系。通过为全球实体赋予统一、标准化的“身份证”，实现海量商业数据的精准锚定与高效检索，显著提升市场信息的透明度和穿透力。 | 1017492225 | ||
| 曾用名 | -- | 注册号 | -- | ||
| 企业类型 | -- | 组织机构代码 | -- | ||
| 法定代表人 | 纳税人识别号 | -- | |||
| 注册资本 | -- | 实缴资本 | -- | 纳税人资质 | -- |
| 成立日期 | -- | 营业期限自 | -- | 营业期限至 | -- |
| 经营状态 | -- | 所属省份 | -- | 登记机关 | -- |
| 核准日期 | -- | 企业规模依据《统计上大中小微型企业划分办法（2017）》，结合万得大数据模型估算出大型企业、中型企业、小型企业和微型企业共四类企业规模分类。 | -- | 参保人数 | -- |
| 国民经济行业分类 | |||||
| 注册地址 | -- | ||||
| 办公地址 | -- | ||||
| 经营范围 | -- | ||||
主要人员
工商登记
(1)| 姓名 | 职务 | |
|---|---|---|
| 1 | 宫本新 | 总经理,财务负责人,董事 |
工商变更
基于国家企业信用信息公示系统工商变更数据分析，仅供参考(28)| 变更日期 | 变更类型 | 变更事项 | 变更前 | 变更后 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2026-01-14 | 联系人变更 | 联络员备案 | 张晓红 | 宫本新 |
| 2 | 2026-01-14 | 法定代表人变更 | 负责人变更(法定代表人、负责人、首席代表、合伙事务执行人等变更) | 张晓红 | 宫本新 |
| 3 | 2026-01-14 | 章程变更 | 章程备案 | ||
| 4 | 2026-01-14 | 主要人员变更 | 财务负责人 | 宫本新 | |
| 5 | 2026-01-14 | 主要人员变更 | 高级管理人员备案(董事、监事、经理等) | 张晓红、刘长征 | 宫本新 |
| 6 | 2025-12-31 | 注册资本变更 | 注册资本变更(注册资金、资金数额等变更) | 10000 | 5000.000000 |
| 7 | 2025-12-31 | 其他信息变更 | 其他事项备案 | 张晓红(出资额:10000.0000万元 出资比例:100%) | 张晓红(出资额:5000.0000万元 出资比例:100%) |
| 8 | 2025-12-31 | 股东信息变更 | 投资人变更(包括出资额、出资方式、出资日期、投资人名称等) | 张晓红(出资额:10000.0000万元 出资比例:100%) | 张晓红:(出资额:5000.0000万元 出资比例:100%) |
| 9 | 2025-12-31 | 联系人变更 | 联络员备案 | 刘长征 | 张晓红 |
| 10 | 2025-12-31 | 章程变更 | 章程备案 |
当前仅展示前 10 条数据，点击查看完整数据
企业年报
| 报送年度 | 公示日期 | |
|---|---|---|
| 1 | 2025年度报告 | 2026-03-23 |
| 2 | 2024年度报告 | 2025-06-23 |
| 3 | 2023年度报告 | 2024-06-20 |
| 4 | 2022年度报告 | 2023-03-15 |
| 5 | 2021年度报告 | 2022-04-26 |
| 6 | 2020年度报告 | 2021-06-23 |
| 7 | 2019年度报告 | 2020-03-09 |
| 8 | 2018年度报告 | 2019-01-09 |
| 9 | 2017年度报告 | 2018-01-26 |
| 10 | 2016年度报告 | 2017-02-15 |
当前仅展示前 10 条数据，点击查看完整数据
相似企业
查看本行业活跃企业名单
使用Wind全球企业库
官方备案征信机构，全维度覆盖3亿+全球企业，数据维度300+，企业标签10万+
覆盖基础信息、股权关联、投融资、知识产权与历史风险数据，服务金融机构、政府组织和大型企业的征信查询、尽调及风控场景。
3亿+全球企业覆盖130+国家
300+数据维度10万+企业标签
T+0实时更新专业数据质检
AI智能助手多场景赋能
