潜力数据（精选五篇）
潜力数据 篇1
1 现存问题分析
1.1 指标设计不合理
现行动员潜力调查的指标体系是按采集工作的组织归属来分类,与实际的动员指挥工作相脱节,执行人员难以理解相应的指标与动员工作之间的关系。同时,国家层面尚未建立军地兼容的潜力指标体系,造成“部队需要什么地方不知道,地方提供的数据部队用不上”。
1.2 执行体制不完善
省市县三级国动委办事机构除人防办公室单设外,大都以挂靠或赋予相应职能的形式设置,机构职能边缘化现象比较突出;各级办事机构对成员单位没有隶属关系,调查工作执行力和权威性大打折扣。
执行调查工作的人员多为兼职,有统计任务来时临时应付一下,进入情况慢;且人员岗位变换快,经常是刚刚熟悉情况就转岗了,这些直接导致战备预案与国防动员潜力数据无法实时对接。
1.3 数据来源无保障
国动委“协调式”开展工作多,依政府“行政式”开展工作少,工作中大多通过协调,靠人情、靠感情要数据。在统计工作模式上,没有发挥统计部门的作用,没有将统计部门纳入成员单位,没有赋予统计部门开展动员潜力统计调查的职责。
一些企事业单位特别是民营企业,以无上级直管部门下发的文件依据、与调查机关无隶属关系、企业数据属商业秘密为由,推脱、回避甚至拒绝提供数据。
1.4 数据质量有欠缺
调查工作一年开展一次,一次大约1-2个月时间,数据更新频率慢,系统中的数据在战时无法直接使用。数据更新主要采用EXCEL报表人工填报,再逐层上报潜力数据。
有的单位“有统计、无调查”,纸上数据与具体潜力出入较大;有的统计沿用历史数据,使用二手资料,更新不及时,反映不出潜力的动态变化;有的臆造估算,简单累加,数据缺乏可信度、真实度。
2 改进措施思考
综上问题小结,提出三点改进措施:
(1)完善动潜指体体系,以动员作业需求驱动,结合地方统计体系;
(2)改变数据采集机制,从“人工填报”转变为“系统抽取、人工审核、网格核实”;
(3)修订工作实施细则,强化成员单位的对接工作,并纳入对统计部门及社会机构的配合要求。
3 系统规划思路
由于现有的动员潜力调查系统是围绕着旧有的指标体系来开发实现的,已经不适合新的业务支撑模式,升级改造的难度较大,建议重新建设。以下是主要的规划思路。
国防动员潜力调查是一个系统工程,不能为了调查而调查,而应从调查目的的角度去思考,从数据应用的角度去思考,怎样才能使调查工作更为有效。动员潜力调查的目的是为了有效地动员筹划,即在动员指挥工作中下达更精准更有效的指令。同时,动员潜力调查的对象不应只是面向政府和大型企事业,全社会的企业和个人都应该作为调查的对象。
因此围绕国防动员潜力调查在军地动员、公众动员、动员筹划等三项主要业务工作需求,规划了国防动员综合信息平台。
3.1 平台总体拓扑结构设计
该平台是架构在政务信息网(政务内)网的国防动员云平台上,由省市两级平台建设、覆盖省市县三级国防动员委员会下各机构的使用。
平台通过纵跨省市两级、横跨四网的数据交换平台,实现将来自军网的军区业务数据库、来自政务内外网的地方政府数据、来自互联网的动员任务合作企业产品库存数据的汇聚,并通过网格化服务管理信息平台进行数据核实,进一步提高动员潜力数据的准确性。
所采集的动员潜力数据通过统一的数据清洗、比对、转换、整理后,将基于地理引擎实现国防动员潜力资源一张图展现,为指挥筹划工作提供决策依据。同时军区指令下达以及对各动员指挥组的工作调度将统一由国防动员综合指挥信息平台进行接收和派发,出于网络安全考虑,当前暂时采用人工交互进行过渡。但要求各专业应急平台的指挥调度的结果必须回传到本指挥信息平台,以便于统一部署工作。
在动员过程中,可利用互联网的广泛宣传优势来发动社会力量,在省国防教育网上增设国防动员栏目,包括国防动员的政策法规、动员活动态势发布、向社会征集物资装备以及招募志愿者等。利用互联网手段发起国防动员潜力调查,将使国防动员调查工作得到更多人的认知、认识、认可,从而获得更多社会支持。
3.2 动潜数据加工应用设计
现有下发的动员潜力调查指标体系是基于人工采集手段来设计的,将所有要调查的指标分解给九个办公室,由每个办公室的人员层层下发到基层进行调查填报,基层再以文件形式逐层汇总。实践证明这种模式费时费力,而且效果欠佳。
新模式对于动员潜力调查指标体系进行修订,以动员作业需求为驱动,将设计“动员队伍、动员物资、动员装备、城市设施、应急事件、宏观经济”等动员主题,再根据各个动员主题的数据来源、业务分类进一步细分,如动员物资和动员装备的来源有三类:各级政府储备库、动员签约合作单位以及民用储备单位;动员物资再按业务分类细分有建材、被装、机电设备、宿营器械材、医疗药品、医疗器械等。
指标数据生成方式是依托于大数据平台建设思路,以系统推拉数据为主、人工上传填报为辅,将各种源数据上传到缓冲区,通过数据ETL工具的清洗、转换、整合后,形成以“人员、组织、物资、设施、装备…”等核心实体数据,最终根据上层可视化展现操作的需求再次加工形成应用区数据。
3.3 动潜数据采集来源分类
动员潜力数据的采集来源可分成以下几类:
(1)军队和国防数据:主要包括民兵、预备役、地方与军事专业对口等兵员和队伍数据,以及军事重地等重点防护设施数据。
(2)地方政府数据:(1)首先从跨部门跨行业的公共平台提取相关数据,包括五大基础库、省应急综合指挥平台、省位置服务公共平台、省大数据服务公共平台、省电子口岸公共平台、省各产品溯源平台等;(2)再将各级统计部门纳入国动委的成员单位,帮助统计宏观基础数据;(3)以上系统不能提供的行业数据再联系相关行业主管部门进行协商,如民政厅的救灾物资库存数据、卫计委的医疗资源数据、人防办的人防工程设施数据等。
(3)动员签约合作单位数据:国防可动员的资源中除了各级政府储备库以外,签约合作单位的储备库也是重要的来源之一。因此合作单位的实时储备库存也尽可能成为系统所须接入的信息。合作单位可以是电商平台(如淘宝)、各类行业平台运营商(如福建省应急工程机械管理办公室)、第四方物流平台运营商(如华威)、大型流通企业(如永辉超市)等。在与企业洽谈数据共享时,可能会遇到以商业秘密为由推脱的问题,应尽可能晓以大义,促成合作。
(4)社会动员上报数据:随着国防动员工作宣传深入人心,某些单位和个人,也会通过互联网渠道志愿参与到动员工作中,他们所填报的数据,经过后台的人工核实后,也作为一种调查补充。
3.4 动潜数据采集与核查流程
从不同数据源上传的数据必定存在数据冲突和质量异常问题,这会影响动员一张图的展现效果。系统在数据加工环节中建立数据质量保障和控制机制,实现数据质量的自动检测以及人工核查,保障数据的可用性。
动员潜力数据采集与核查处理流程主要有6个步骤:
(1)数据采集:主要有3种采集方式,(1)数据推送:适用于数据传送实时性较强,数据量较大的数据,数据可能来自军队专网、政务内网、政务外网、互联网等多个网络,对于不在政务内网的系统将通过安全网闸实现摆渡传输;(2)手动上传:适用于数据传送实时性不高,填报量中等,采用外部Excel文件上传,由系统解析文件格式转换入库;(3)在线申报:适用于数据传送实时性不高,填报量较少,且填报人员可使用本平台的情况。
(2)发现异常:各方的数据通过数据交换平台先进入动员潜力数据库的缓冲区,通过预设的清洗规则,发现不符合规则的异常数据记录。
(3)派单核查:业务管理人员(通常是国动委九个办的动潜调查工作负责人)对系统所发现的异常数据进行人工筛选,批量选择统一生成核查单,通过接口发送给网格化服务管理信息平台;网格化服务管理信息平台自动根据数据所归属的网格派发给网格员进行核查。
(4)核查上报:网格员收到核查任务,核查后上报结果,系统自己将核查结果批量通过接口回送到本平台。
(5)确认更新:业务管理人员接收到核查后结果,可批量确认更新入库;确认入库后的数据会经过数据加工后,生成应用区的数据以提供展现。
(6)数据展现:位于应用区的动员潜力数据将与地理空间数据库基于地理信息相结合,通过GIS可视化支撑工具实现前端操作,可支持态势展现、标绘、回放、推演等。
4 配套机制设计
4.1 制度保障
修订动员潜力调查工作实施细则,强化各级政府的主责意识,纳入地方政府领导的重点督办事项,使动员潜力调查工作成为政府常态化“份内事”,不得借口推委;把统计部门纳入国防动员的成员单位,赋予相应职责,并将动员潜力调查指标要素作为统计部门统计指标体系之一,统一组织安排工作,实现动员潜力统计与地方经济资源统计同步进行;对于签约合作单位,应积极探讨在信息安全保障下的企业数据信息共享合作方式。
4.2 财政保障
将国防动员潜力调查工作经费纳入地方财政预算,每年由各级国动委汇总各专业系统保障需求提及当地政府,由当地政府通盘考虑列入年度预算。
4.3 人力保障
在省市县两级国动委配置一定数量的信息技术专职岗位人员,负责本级综合信息系统建设,统合本级动员潜力数据,实现纵向贯通、横向互联;规范动员潜力数据运维和使用,建立共享机制,盘活动员潜力数据,支撑动员指挥工作有序开展。
5 模式创新点
通过引入国防动员潜力调查工作新模式,可为国防动员工作带来主要以下几点改变:
(1)工作减负:自动汇聚来自各厅局的业务数据、省军区的兵员数据等源数据进行加工,改变原来全部使用人员填报的方式,减轻人员工作负担。
(2)质量保障:将信息采集工作下沉至网格,利用网格的属地化管理机制,为数据采集完整性和准确性提供了有效的核查手段。
(3)社会合作:探索与某些社会资源整合平台(如行业协会、产业联盟、电商平台等)的合作模式,来进一步扩大社会资源数据的采集范围。
参考文献
[1]中华人民共和国国务院新闻办公室,《2004年中国的国防》,2004年12月
[2]张劲松,张洲,国防动员潜力统计调查面临的问题及其成因与对策[J].国防,2015(5):45-47
潜力数据 篇2
淡季不淡，客户常在，在经济危机和市场萧条的阴霾下，这是所有营销人所一致追求的理想。然而，在各种营销理念、营销手段充斥我们大脑的今天，是否还真正需要大规模的创新，甚至搞几个经济危机营销解决方案?答案自然是否定的，系统论认为，新的事物不过是旧的事务的重新组合而已，那些我们熟识的、高谈阔论过的营销理念和方法，有几件得到系统化的落实，有几件又流于风花雪月的谈资?
传统的营销手段包括广告、公关、活动等大众营销方式，单从维系客户情感和深度挖掘客户价值的角度来讲，数据库营销更为实用，不但成本低廉，而且在响应速度和客户接触点方面，都非传统的营销方式所能及。
数据平台和营销系统的转型
传统的操作型CRM更偏重于客户信息的管理和销售的自动化，而分析型CRM则更偏重于营销过程分析。从经营管理特别是营销的实战角度来讲，营销人员更倾向于采用集客户信息管理、营销成果展示(报表等BI应用)、客户接触点管理、分析建模工具和营销活动管理于一身的整合性平台。
针对如何维系客户情感和深度挖掘客户价值，我们重点关注上述几个方面的应用：
营销成果展示：这相当于商业智能(BI)针对市场营销业务主题的应用，通过固定(动态)报表、仪表盘、即席查询甚至OLAP的方式，快速对过去和现在的营销状况进行查询、汇总和分析，并可以在一定程度上实现探查性的分析。
分析建模工具：分析建模工具集成至营销系统当中，可以极大地丰富市场营销人员的思维空间，而针对客户全生命周期的分析方法，特别是客户(价值)细分、交叉销售、向上销售和客户忠诚度计划，都会为客户的情感维系和价值深度挖掘提供详实和精准的理论基础，并由此指导和精炼后期的营销执行工作。
客户接触点管理：客户接触点的管理触角可以延伸至客户与企业接触的各个层面，从实际的应用角度来讲，则更多地集中在呼叫中心、DM／EDM／SMS的管理平台上。例如在呼叫中心的访员端导入客户信息(核实)、满意度问卷、客户消费记录、客户服务记录、客户流失倾向、电话营销、针对性产品推荐等多种应用。而在网络应用方面，则可以根据客户的属性特征和行为特征，针对性地展示个性化的页面及推荐产品和服务。
营销活动管理：根据客户的细分特点，快速测试、策划、执行和反馈个性化的营销活动。如可以一次性为企业所有的客户建立生日(节日)关怀和优惠活动，系统会在客户的生日或相应的节日(如三八妇女节)发送个性化的邮件或直邮(动态姓名、帐单、促销方案等)，并迅速反馈营销结果。
数据分析和深度挖掘的深度应用
根据客户关系管理的理论和数据挖掘的应用，针对客户生命周期的分段方法，可以针对性地采取不同的分析方法和策略(见图一)。
而针对维护客户感情，挖掘客户潜力的分析，则主要体现客户价值细分、交叉销售和向上销售方面。客户价值细分可以通过常用的回归分析、决策树或者聚类实现建模，而交叉销售和向上销售的分析方法则很类似，终极目标都是为了深度挖掘客户的需求和价值(见图二)。
从实战角度来看，维护客户感情，和挖掘客户潜力都需要快速的营销反应能力。所以从这一点来看，我们更倾向于注重营销人快速建模的能力，甚至是不懂统计分析的营销人员都可以通过简单的工具快速建模，以期迅速地响应市场和客户的变化，瞬间联络和安抚客户的情感。同时，我们坚持速度优先的原则，可以把模型的质量放在其次。
另外需要特别关注的一个领域就是网络挖掘在电子商务网站方面的应用，电子商务网站的全程数据管理能力，决定了其与数据分析、挖掘的不解之缘。从维护客户感情和挖掘客户潜力的角度来讲，除了上述一些常见的数据挖掘应用外，网络挖掘还特别关注商品的关联分析和购买行为的序列分析，以便将更具个性化和针对性地内容呈现和推荐给客户。
多渠道营销手段的策划和整合
在维护客户感情和挖掘客户潜力方面，我们更建议营销人采取多重营销手段结合的方式来进行针对性的营销，以期最大限度地扩大营销的势能，提升营销手段的复用效率。
而在营销策略方面，应该更加注重营销对象的抽取、营销时间点的选择(营销提前量的时滞分析)、营销通路的选择和针对性的优惠或刺激政策。
我们举2个简单的例子来说明问题：某汽车厂商，其主力车型为微型运输车，主要客户为需要短途运输的个体户和小型公司，经测试，该车型的刹车片的使用寿命为8万公里，而客户每天的运营里程分布在2D0—400公里。根据简单的调研和计算，该厂商便根据客户的情况，每隔7—13个月向客户发送一次短信，在提醒客户刹车片寿命到期的同时，也提示客户去指定的经销店采购正品。就此一项，就为企业带来了可观的经济效益，同时也进一步联络了客户的情感，增加了交叉销售的机会。而另外一个大型的体检机构，则在自己的短信群发系统当中，为不同体检症状的客户，定制了基于不同触发机制的提示和关怀短信：如明天降温，系统会在今天傍晚群发短信到患有呼吸道疾病的客户处，提示他们添衣保暖。由此，客户情感日益精进，客户的保持率和转推介率一直居高不小，企业通过以小博大，以这种特色的营销方式稳固了市场强者的地位。
结语
潜力数据 篇3
1 Geo PEX功能简介
全国矿产资源潜力评价省级矿产资源潜力评价总建库管理系统Geo PEX, 用于省级矿产资源潜力评价资料性成果汇总建库, 建立省级矿产资源潜力评价资料性成果数据库系统。该系统支持基于本地、局域网、广域网分布式管理, 实现省级矿产资源潜力评价图件、报告、编图说明书、元数据等一体化管理, 可按专业、矿种、图件类型、图层分类、空间范围、图元属性等多种方式浏览、查询、检索图件、图层、图元、属性及相关文档, 对检索结果进行方便导出, 辅助综合编图等应用。主要功能包括: (1) 数据库注册、查询方案配置、环境设置; (2) 用户管理、权限分配; (3) 投影转换 (批量转换等) ; (4) 图件入库; (5) 图件、图层、图元及属性浏览、查询、检索; (6) 检索结果导出; (7) 数据维护 (包括编图说明书、元数据、质量检查文档、栅格图像、遥感图像、汇报材料、表格等文档) ; (8) 数据库备份、数据库恢复、数据库迁移及数据库优化等。
2 数据库组织模式
根据Geo PEX的集成入库要求, 省级矿产资源潜力评价成果数据库的组织模式是由管理者通过Geo PEX对建立的成果数据库进行管理, 成果数据库由多个成果图库组成, 数据格式为Map GIS 6.7格式。而每一个成果图库是将同一类图件及属性库导入数据库形成。即先自下向上建立数据库, 再自上向下管理数据库。可根据自身数据容量情况, 采用相应的数据存储方案, 我们可依据数据规模大小, 采用MS SQL Server 2008企业版数据库系统, MS SQL Server2008采用C/S模式。数据库容量理论上没有限制, 并在Geo PEX端安装MS SQL Server 2008客户端。
3 数据库的分组与注册
省级矿产资源潜力评价成果集成建立数据库, 首先依据Geo PEX的集成入库要求将资料性成果进行分组;再将需集成数据进行投影变换, 形成空间坐标系为北京54、地理坐标系、单位为度的数据文件;然后将同一组的成果以图幅为单位导入同一数据库, 成果数据导入数据库后, 由Geo PEX进行统一管理。在服务器端应用MS SQL Server 2008数据库系统, 创建基础编图数据库及各矿种数据库, 同时对数据库进行分组及物理命名。
在客户端应用Geo PEX软件对矿产资源潜力评价成果数据进行分组注册, 一个数据库分组名称对应一个数据库注册名称, 即将每一个数据库分组成果注册了相应的数据库名称。
4 查询方案配置
查询方案, 一方面, 做为用户检索出空间结果信息的简单底图, 另一方面, 做为用户检索空间数据的所要选用的空间约束条件。查询方案图件的空间坐标系应为北京54, 地理坐标系, 单位为度, 区文件必须进行空间拓扑, 并满足空间拓扑定义。Geo PEX可以随时装入查询方案到查询主界面供用户检索时选择空间范围约束条件。
基本的查询方案, 需要用户根据各省具体情况进行配置, Geo PEX系统提供了5类缺省的基本查询配置方案, 其它查询方案图件, 依据情况自行创建并配置Geo PEX系统内。此外系统还提供了1种用户自定义配置方案自行定义的查询方案, 命名模式, 建议采用:“查询方案_XXXXX”。
5 数据导入
Geo PEX系统中管理的空间数据库的空间坐标单位为度。在入库前, 在图件投影之前, 检查图件投影正确性、图形参数正确性、图层状态及图层顺序。
应用Geo PEX软件系统的投影转换模块进行转换, 将平面投影坐标转换为地理坐标。对当前图件清单中所有图件进行“查询投影参数”, 列出图件的当前投影参数。对图件的投影类型、图名、坐标单位、比例尺、投影参数等信息进行检查。图件信息符合要求后, 选择需要进行投影转换的图件, 进行“投影转换”, 将当前投影参数设置为“自动获取当前投影参数”。“设置被投影后参数”, 转换后的坐标系类型为“地理坐标系”, 具体的参然后进行投影转换。
图件投影转换后, 重新进行“查询投影参数”, 查询投影后图件参数是否为地理坐标。图件投影参数符合要求后, 对图件进行“数据导入”。首先对图件进行“预览选中的图件”, 图件预览显示图件已被投影为地理坐标后, 设置选中图件的入库信息, 其中包括数据库、行政区、成果类型、矿种、所属专题、图件种类、比例尺、预测工作区名称、工程名称、图幅编号、图名等。
“导入当前图件”, 对图件进行导入前检查, 如果被导入的图件存在错误, 其错误信息会在“图件导入错误检查”窗口中列出。对严重错误进行修改, 使图件符合入库要求, 完成图件入库工作。
完成图件导入后, 进行图件相关文档的导入。应用“文档维护”中“增加附件”功能, 完成文档的入库工作。
6 结论
综上所述, Geo PEX建库管理系统为省级矿产资源潜力评价集成数据库的建立提供了强大的技术支持。Geo PEX建库管理系统在提供建立集成数据库功能的同时, 还具备数据查询检索以及数据库备份、恢复、迁移与优化等其它功能, 在省级矿产资源潜力评价集成建库工作中起到了不可或缺的作用。
摘要：简要地介绍了建库管理系统GeoPEX的基本功能, 并阐述了基于GeoPEX建立省级矿产资源潜力评价集成数据库的组织模式、数据库的分组与注册, 以及查询方案配置、数据导入等。
潜力数据 篇4
智慧城市是运用信息和通信等技术手段感测、分析以及整合城市运行核心系统的各项关键信息, 并根据所得信息对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的城市和居民的各种需求作出智能响应[1]。智慧城市的建设已在全球不同城市或地区逐步开展和规划, 在我国, 据统计, 截止2012年2月底, 共有154个城市提出建设智慧城市, 其中:北京、上海、天津、重庆四个直辖市都提出了智慧城市规划, 10个副省级城市、31个地级市分别在其“十二五”规划或政府报告中正式提出建设智慧城市;113个城市在相关产业规划中涉及智慧城市内容, 或由地方政府与当地运营商签订智慧城市战略合作协议。北京、上海、广州、南京、武汉、长沙、宁波、苏州、扬州等市还专门发布了智慧城市建设的相关规划、意见、决定或实施方案[2]。因此, 建立一套完整、科学、系统的评价体系, 对不同城市和地区的智慧城市建设进行评估, 可以更好地了解我国智慧城市当前的发展状况, 避免城市建设的盲目性, 为未来科学、合理地制定智慧城市发展规划和政策提供理论依据。
2 智慧城市发展潜力评价指标体系构建
2.1 评价指标选取
智慧城市的发展是跟随信息技术发展而兴起的全球性的城市建设浪潮, 智慧城市的发展也需要依赖新兴的信息技术, 如物联网、云计算等相关产业技术的发展。本文在构建我国智慧城市发展潜力的评价指标过程中, 借鉴了我国有关创意城市、物联网产业的相关研究成果, 同时结合目前已有的有关智慧城市的评价指标体系, 如表1所示[3,4,5,6,7,8,9], 根据指标体系构建的科学性、完整性、代表性、可操作性、可行性等基本原则, 建立相对完整的智慧城市发展潜力评价指标体系, 如表2所示。
本指标体系统筹考虑了智慧城市建设的基础设施发展水平、城市综合竞争能力、政府政策支持、相关产业的支撑、科学技术水平投入等多个方面, 从信息基础设施、公共支撑平台、城市竞争力、价值实现四个维度构建了19个二级指标。通过该评价指标体系, 可将抽象的智慧城市具体化、可操作化, 并能结合相关数据进行综合评价分析, 确保智慧城市建设“发展更科学, 管理更高效, 生活更美好”目标的实现。
2.2 样本数据来源
根据上文构建的智慧城市发展潜力评价指标体系及目前我国智慧城市规划建设情况, 本文选取了东部地区的三个直辖市 (北京、天津、上海) 以及东部六省中的8个副省级城市 (济南、青岛、南京、杭州、宁波、厦门、广州、深圳) 为样本城市进行实证分析, 所采用的数据绝大部分来源于2011年各样本城市统计年鉴以及政府有关部门工作报告, 部分数据来源于《2011年中国高新技术产业统计年鉴》[10]及《2011中国城市竞争力报告》[11], 少量数据来源于因特网搜索。
3 智慧城市发展潜力评价的主成分分析方法
本文从区域经济的角度对我国智慧城市发展潜力进行实证研究。在研究时, 为了使选取的指标能够充分反映智慧城市的发展潜力, 通过将某一城市与其他城市的发展潜力进行比较和排序, 从而分析该城市与其他城市的差距, 并针对现状提出合理的解决方案。
传统的评价指标体系求解多采用德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法等方法, 都带有一定主观色彩, 导致评价结果不够客观, 降低了评价结果的说服力。主成分分析法是利用降维的思想, 通过研究评价指标体系的内在结构关系, 把原来较多的评价指标用约化后较少的综合主成分指标来代替, 综合指标保留了原始变量的绝大多数信息, 且彼此间互不相关, 能够使复杂问题简单化, 克服了专家打分法、层次分析法和模糊综合评价法等其他方法主观因素影响过强的缺点, 所得到的综合指标彼此相对独立, 减少了信息的重合, 使得评价结果更为客观[12], 因此, 本文采用主成分分析法对我国智慧城市发展潜力进行定量化的综合评价。
(1) 原始数据标准化处理。因原始数据的单位存在不统一的问题, 为消除量纲和数量级影响, 先对样本矩阵进行如下标准化变换:
其中:和Sj*分别为j个指标的样本均值和样本标准差。得到标准化矩阵。
(2) 对标准化矩阵求相关系数相关矩阵R。在标准化矩阵Xij基础上, 计算样本的相关系数矩阵R= (rij) p×k, 则:
(3) 计算矩阵R的特征根和特征向量。计算相关系数矩阵R的特征方程|R-λI|=0, 求出所有的特征根λi, 以及对应的特征向量ui。
(4) 确定主成分的个数。根据主成分分析法选取特征根大于1的选取原则, 或者选取累计方差贡献率大于0.85时的k个主成分。
(5) 确定主成分的线性方程式。根据公式, 得出样本的综合评价模型。
4 实证研究
本文运用SPSS17.0作为统计分析的工具, 对原始数据 (如表3) 运用主成分分析方法进行处理, 可计算出各数据变量的相关系数矩阵以及旋转后相关系数的特征值、贡献率和累计贡献率。具体结果如表4所示。
从表4可以看出, 前4个特征根分别为8.259、3.742、2.29、1.791, 均大于1, 且累计贡献率达到84.639%, 接近85%, 根据主成分提取原则, 选取前4个主成分完全可以代表19个指标所体现的信息量, 表明这4个主成分联合起来可以完全反映我国东部地区智慧城市发展潜力的综合水平, 因此选取4个主成分F1、F2、F3、F4。利用SPSS17.0可以得出因子载荷矩阵, 如表5所示。
从表4、表5可以看出, 公共因子F1的方差贡献率最大, 为43.467%, 是最为重要的影响因子, 它在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X10、X11、X13、X15、X17、X18指标上的因子载荷较大, 在全部18个指标中就占据了12个, 因此, 可以认为F1是影响智慧城市发展的综合性因子;公共因子F2的方差贡献率为19.695%, 是次重要影响因子, 在X7、X8、X9、X12上因子载荷较大, 其中X7 (R&D活动人员) 、X8 (R&D活动经费占GDP比重) 、X12 (创新环境竞争力) 都反映了对智慧城市发展建设的科学技术与研发的投入情况, 所以, 可以认为F2是评价智慧城市发展潜力的科技投入性因子;公共因子F3的方差贡献率为12.051%, 主要体现在指标X14 (社会环境竞争力) 、X16 (人均GDP) 上, 所以, 可以认为F3是反映智慧城市发展潜力的价值实现性因子;最后一个公共因子F4的方差贡献率为9.426%, 略低于F3, 主要体现在指标X19 (高新技术产业产值占规模以上工业比重) , 反映了智慧城市建设中相关产业产出情况对发展潜力的影响, 所以, 可以认为F4是评价智慧城市发展潜力的相关产业支撑性因子。
在此基础上, 采用回归算法得出因子得分系数矩阵, 如表6所示, 由因子得分系数和原始变量的标准化值得到综合评价模型:F=0.514F1+0.233F2+0.144F3+0.111F4, 依据此模型计算出2010年我国东部地区智慧城市发展潜力综合得分及综合排名情况, 如表7所示。
由主成分分析得到的数据排名结果看, 综合排名靠前的城市是上海、北京、深圳、天津、广州这五大城市。北京、上海、天津是我国三大直辖市, 尤其是北京, 作为我国的首都, 在经济、政治、文化建设上都得到政府的大力支持;上海作为我国的金融大都市, 其快速发展与地理优势、经济实力、科技投入、人才集聚、政府支持密切相关;天津位于环渤海经济圈的中心, 是我国早期的工业发展基地, 地理位置优越, 交通便捷;而广州作为我国的第三大城市, 是我国南方的金融、贸易、经济、航运、物流、政治、军事、文化、科教中心;深圳作为我国重点开发的经济发展特区, 拥有高新技术、金融、物流、服务等四大产业集群的发展优势。因此, 北京、上海、深圳、广州、天津这5个地区的智慧城市发展潜力综合排名处于发展前列。
基于上述对我国东部智慧城市发展潜力的实证分析, 可以得出以下结论: (1) 智慧城市的发展潜力受多种因素的影响, 其中科学技术的投入以及相关产业, 尤其是高新技术产业的发展对智慧城市的建设起到重要的影响作用。 (2) 第一主成分得分排名与综合得分排名相比, 得出结果基本一致, 只有青岛的排名发生相对较大的变动, 主要由于青岛在科技投入及相关产业发展有较好优势, 从而带动了青岛的总体排名情况。可见第一主成分未达到85%时得出的结果仍然具有一定的可靠性。 (3) 东部智慧城市发展并不均衡。由综合得分结果来看, 除上海、北京、深圳的得分为正值外, 其他城市的得分均为负值, 发展较好的城市主要集中于直辖市城市和广东省内, 而山东省内城市发展相对较差。
5 对策建议
为加快我国智慧城市发展进程, 建设现代城市高质量的生活方式和环境, 全面提高人民生活的综合水平, 本文针对现阶段我国智慧城市的发展情况, 提出以下几点建议:
(1) 发挥优势城市的导向作用, 积极带动智慧城市整体建设。上海和北京作为智慧城市发展潜力的优势城市, 应积极发挥示范、辐射、带头作用, 响应我国智慧城市发展的“十二五”规划的号召, 深入贯彻国家信息化发展战略, 带动其他智慧城市的发展建设。其他城市也应积极向标杆城市学习, 结合自身的发展特点, 取长补短, 逐渐形成符合自身城市建设的智慧城市发展模式。
(2) 大力推进智慧城市基础设施建设。基础设施建设是推进城市化进程必不可少的物质保证, 是实现一个城市经济效益、社会效益、环境效益的重要条件, 而智慧城市的建设更离不开信息基础设施的配合, 因此, 在智慧城市建设过程中, 应优化现有信息资源, 集约化构建信息资源共享平台, 加快构建开放统一的公共基础数据库, 提升城市信息服务能力;积极推进互联网、电信网、广电网的“三网”融合, 并与物联网、无线宽带网相结合, 提升网络宽带化、泛在化、融合化、智能化水平和支撑信息化的能力。
(3) 加大科学技术投入力度, 发挥科技支撑作用。科技是第一生产力, 人才是发展科技的重要保障, 因此, 应大力培养、引进高水平复合性人才及信息化专业技术人才, 着力培养智慧城市建设人才;加大科学技术的投入水平和科技人员的智力投入, 建立科研机构支撑平台, 提升科研能力;促进校企联合, 依托高校院所、园区、企业机构, 构建城市特色的产学研合作模式;进一步强化海外人才引进, 促进国际间的人才交流与合作, 为智慧城市建设提供坚实的智力支持和人才保障。
(4) 促进产业结构升级, 大力发展智慧产业。智慧产业作为城市战略性新兴产业的重要组成部分, 它以重大技术突破和重大发展需求为基础, 是知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业, 主要涉及到高新技术产业、信息产业、物联网产业、云计算产业等相关产业。因此, 应充分利用物联网、云计算等新一代信息技术, 大力推动智慧产业基地建设, 打造传感器、集成电路、软件、终端等相关配套的上游产业链及下游信息服务业, 提升智慧城市发展水平。
(5) 构建智慧应用体系, 促进智慧城市价值实现。智慧城市应用涉及到智慧民生、智慧交通、智慧政务、智慧物流、智慧医疗、智慧能源、智慧环保、智慧家庭等多个方面[14], 智慧城市的建设情况最终通过智慧城市应用水平体现出来, 因此应加强构建智慧城市应用体系, 提高人民生活幸福指数, 促进智慧城市价值实现。
摘要：打造智慧城市是我国当前城市建设与发展的一大趋势。从信息基础设施、公共支撑平台、城市竞争能力、价值实现四大方面构建智慧城市发展潜力评价指标体系, 运用主成分分析方法对我国东部地区11个具有代表性的城市进行排序和潜力评价, 并在现实和实证分析的基础上对智慧城市未来的规划建设提出相应政策建议。
潜力数据 篇5
自新中国成立以来,在很长一段时间里我国由于生产技术等方面的原因都无法大量生产汽车,这导致国内汽车的供应量完全不足,在此期间国内汽车的供给主要靠进口满足,仅只能满足少数人的需求,无法普及。经过改革开放30多年的发展,我国汽车行业在规模、质量、技术上都有了大的发展。汽车出口量在2005年达到108.09万辆,创下历史最高,2009年,由于受次贷危机影响,世界整体进口需求变少,汽车出口量比2008年减少35万辆。但从2010年汽车出口量又开始逐渐回暖,2014年达到89.71万辆。我国汽车行业快速发展的同时,由于受到品牌、营销、科技革新的制约,同世界发达国家比,我国汽车行业仍处于弱势地位,全球的汽车市场依然被以欧美、日韩为代表的国家占有着。具体来说,国内自主品牌建设落后,管理水平与营销水平较低,导致其在国际竞争中处于劣势地位。本文重点研究我国汽车行业出口贸易的影响因素,为我国汽车出口制定营销策略和选择管理方式上等提供对策依据。
当前许多学者都在研究我国汽车出口贸易的影响因素。黄先海和谢璐(2005)研究了我国汽车产业战略性贸易政策对其的影响,他们把战略性贸易以政府补贴来解释,分别研究了出口补贴与R&D补贴,最终得出R&D要优于出口补贴,但只局限于战略性贸易对我国汽车行业出口的影响,而忽略了一个问题,那就是不是在每个市场中战略性贸易都适合。齐玮(2013)用引力模型来研究我国汽车制造业出口贸易的影响因素,考虑到了进口国GDP、汽车制造业的产值、贸易双方的距离、进口国的贸易依存度和贸易互惠条件这些影响贸易成本的因素,得到的结果也比较显著,但是没有考虑到双边问题,设定的变量也只是进口国单边的因素,使得其研究存在一定局限性;其利用引力模型在胡求光和霍学喜(2008)的基础上进行贸易潜力预测,最后得到我国汽车制造业出口的很多贸易伙伴还属于“贸易潜力待挖掘型”,他们对出口状态的分类过于繁杂,而且由于其变量的局限使研究结果显得说服力不够。张会清(2012)在我国出口潜力的研究中把样本国家分为两类:“出口不足”与“出口过度”,可以清楚的了解每个样本国家的出口状态,从而制定相应的对策。任力和黄崇杰(2015)在Anderson和van Wincoop(2003)的基础上利用扩展的引力模型研究环境规制对我国出口贸易的影响;Anderson等(2013)在Anderson和van Wincoop(2003)的基础上加入规模效应,研究汇率对国际贸易的影响;Bergstrand等(2013)引用了Anderson和van Wincoop(2003)扩展的引力模型的核心方程,不同的是在系数估计方面采用了不同的方法,但是得到了理想的结果。可以看出,Anderson和van Wincoop(2003)的引力模型所需要的假设局限小,方便方向扩展。扩展的引力模型被广泛的应用于各种假设,比如:农产品贸易、贸易便利化研究、货币汇率等。本文将采用Anderson和van Wincoop(2003)的研究中的引力扩展模型的核心方程,并利用Baier和Bergstrand(2009)对引用的核心方程中的内生的多边贸易限制因素的函数形式进行一阶对数线性泰勒转行换,将非线性的问题转化为线性近似方程。
1 模型构建与研究设计
引力模型的发现起源于牛顿的万有引力定律,物理学上万有引力公式为,G是万有引力常量,M1、M2是两星体质量,r是两星体质心之间的距离,F是两星体间的引力。从中我们可以看出,其它条件一定,两星体质量越大其间的万有引力越大;其它条件一定,两者间的距离越小其间万有引力越大。Poyhonen(1963)得出国际贸易中某些规律和物理学中有些自然规律具有一致性。Tinbergen(1962)和Poyhonen(1963)最早将引力模型用于国际贸易领域。随后,Anderson(1979)、van Wincoop(2003)、罗来军等(2014)等很多学者利用引力模型进行国际贸易方面的研究。Anderson(1979)假设一国仅仅专业化生产一种产品,价格水平不变,无关税和运输成本,每个国家都用其收入的一定的百分比来进口产品。因此可以得到Mij=biYj,其中Mij代表i国对j国的出口额,Yj代表j国的收入,bi代表各国进口产品的钱占其收入的百分比。对i国而言其收入也就是出口贸易所获得的外汇,YI=biΣjyj。现在我们将bi替换掉,Mij=YjYi/ΣjYj。但是随着研究的进一步深入,又有学者发现物理学中的引力模型既与国际贸易方面一些规律有吻合的一面,也有相互矛盾的一面。此后随着学者们不断地深入研究,不断地完善引力模型,现在引力模型已被进行了诸多改善,主要应用在测绘双边贸易流量和估计出口潜力,而本文采取的便是改善后的扩展的引力模型对我国汽车行业出口贸易的影响因素进行分析和对出口潜力进行预测。
本文研究分三步进行模型估计。第一步本文采用Anderson和van Wincoop(2003)的研究中的引力扩展模型的核心方程:
其中xi、xj分别表示i、j消费者的名义收入水平,xw表示世界名义收入,yij表示j国到i国的进口额,tij表示运输成本。pi、pj表示内生的多边贸易限制因素。pi、pj并且会受tij和贸易壁垒的影响。
第二步,采用Baier和Bergstrand(2009)对pi、pj的函数形式进行一阶对数线性泰勒转换,产生多边贸易限制项的线性近似方程:
其中θz(z=i,j,……)代表z国在世界总收入中占的百分比。其中价格用GDP为权重的贸易成本项标准化。从(2)、(3)式中可以看出右边项越大,则其多边贸易限制因素越大;反之则相反。
将(2)、(3)式中代入(1)中,并对两边取对数化简,得到:
其中
第三步,从传统国际贸易理论中,可以知道影响商品和服务的贸易成本有国家间的距离、人口规模、国土面积等因素,早先的引力模型也只研究这些,但最近我国本土汽车的出口贸易是最近10多年才逐渐发展起来的,这使得我们在考虑影响汽车行业出口贸易成本的因素时,应该联系今天的实际情况,考虑到出口国汽车行业的总产量、贸易依存度、两国间双边贸易政策存在与否(虚拟变量)等。因此本文将上述两方面的因素纳入扩展引力模型中进行研究,以考察我国汽车出口贸易的影响因素。这样我们就可以把汽车贸易成本Tij以模型转化为可观测的贸易限制因素的对数线性方程:
其中,popi、popj代表两个国家各自人口数目、distij代表两国间的距离(以两国家首都之间的空中距离为准)、policyij两国间是否存在双边贸易政策、autocari我国汽车行业总产量、dependencej为j国的贸易依存度(也就是进出口贸易在GDP中所占的权重)。将(4)式和(5)式联立,由于本文研究的是单个产业的引力模型,因此将方程中的j国到i国的进口额yij替换为我国汽车行业的出口额Exportij更能反映我国汽车行业的出口供给能力。最后得到我国汽车行业的出口额Exportij的对数线性方程,从而得到本文计量模型:
其中yij代表i国到j国的出口,εij为误差项。
2 实证研究
2.1 数据来源
考虑到数据的准确性与与时俱进性,本文采用的2005~2014年我国的出口贸易数据来进行估计。在考虑到与我国汽车行业的贸易量的大小以及贸易密切程度的情况下,本文选取的样本为34个国家,这些国家分布在亚洲、拉丁美洲、非洲、欧洲、北美洲与大洋洲。它们分别是美国、英国、法国、德国、日本、古巴、泰国、马来西亚、俄罗斯、意大利、韩国、丹麦、伊朗、尼日利亚、越南、巴西、印度尼西亚、阿尔及利亚、澳大利亚、加拿大、新加坡、荷兰、印度、墨西哥、埃及、南非、波兰、智利、土耳其、委内瑞拉、比利时、瑞士、秘鲁、乌克兰。与这些国家的贸易量占了我国汽车行业对外贸易的绝大多数,因此选取这34个国家来作为样本能极大的说明我国汽车行业的出口贸易状况,从而更好的对我国汽车行业的出口进行估计,找出我国汽车行业出口贸易的机遇。
各项指标的具体数据来源:(1)GDP(2005年不变价美元)、人口数目的数据来自世界银行的世界发展指标(WDI)数据库;(2)两国间的距离使用的是各国首都与北京之间的距离,所有数据都是使用网站www.indo.com“距离计算器”计算来的;(3)贸易依存度的大部分数据是用来自世界银行的世界发展指标(WDI)数据库中的“货物与服务的出口占GDP的百分比”与“货物与服务的进口占GDP的百分比”求和得来的;(4)我国汽车行业的总产量的数据是来自中华人民共和国国家统计局的数据库;(5)是否存在双边贸易政策是计量模型中的一个虚拟变量,本文是以是否存在自由贸易协定为依据,若存在则为1,若不存在则取0。该项主要以我国自由贸易区服务网为依据;(6)我国汽车行业的出口量的数据来自中华人民共和国国家统计局的数据库;(7)我国对各个样本国家的汽车行业出口额(选取的HS87008类)数据来自联合国商品贸易统计数据库;(8)特别说明:2014年古巴的GDP和贸易依存度以及委内瑞拉的贸易依存度的相关数据世界银行数据库有缺失,因此最后分别来自中华人民共和国驻古巴共和国大使馆经济商务参赞处的古巴公布的部分经济数据和中华人民共和国驻委内瑞拉大使馆经济商务参赞处的委内瑞拉公布的部分经济数据。
2.2 结果分析
本文利用2005~2014年我国与主要汽车行业出口目标国的面板数据,利用STATA 12进行回归分析,其结果如表1所示:
注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%置信水平下显著。
从以上的回归结果中,除lndependence外,模型中的其余变量都通过了显著性检验,而且显著性都比较高。其中,双边国家的消费者名义收入、两国间的距离、进口国家的人口数目都在1%的水平下通过了显著性检验;两国间是否存在双边贸易政策、出口国的人口数目在5%的水平下通过了显著性检验;我国汽车行业总产量在10%的水平下通过了显著性检验;根据回归结果,我们可以得到下面的引力方程:
从这个方程中我们可以看出双边国家的消费者名义收入、进口国的贸易依存度、进口国家的人口数目与我国汽车行业出口额成正相关;两国间的距离、出口国的人口数目、我国汽车行业总产量与我国汽车行业出口额成负相关。与此同时,两国间存在双边贸易政策对我国汽车行业的出口贸易有促进作用。从这个方程中我们还可以看出:在其他因素不变的情况下,出口国消费者名义收入每增加1%,会带动我国汽车行业出口额8.7%。由于进口国的消费者名义收入的弹性估值为0.697,说明在其它条件不变时,进口国消费者名义收入每增加1%,则对我国汽车行业的进口需求增加0.697%。贸易依存度对我国汽车行业的出口贸易影响不是很大,只有0.0015%的影响力。两国距离的负相关系数是-0.376,代表我国与进口国的距离每增加1%,则进口国对我国汽车行业的进口额减少0.376%。两国间是否存在双边贸易政策的回归系数说明,在其他条件不变时,我国对进口国有双边自由贸易协定的比没有双边自由贸易协定的汽车行业出口额要高0.31%。我国作为出口国,从上面我国人口总数的回归系数为-102.85,可以看出其对我国汽车行业出口额有很大的阻碍,其他因素一定时,当我国人口数增加1%,那么我国汽车行业的出口额将减少102.85%。与之相反的是,进口国的人口数对我国汽车行业的出口贸易呈正相关,且相关系数为0.324,这表明当其它条件不变,进口国的人口数增加1%时,则进口国对我国汽车行业的进口需求增加0.324%。autocari的回归系数表明,其他因素不变时,我国汽车行业总产量每上升1个百分点,那么我国汽车行业出口额就会减少0.889%,这个估计结果的反常是由于我国本身就是个人口大国,经过改革开放以来几十年的时间,我国GDP得到了飞速的增长,人民生活水平普遍提高,并且伴随国产汽车行业的发展,近十年汽车价格频频下降,已经能满足大多数人的普遍消费了,因此我国国内内需在逐年大幅度增加。
3 我国汽车行业出口潜力预测
许多学者都有研究两国贸易联系的大小,但他们将贸易额的大小作为其主要判断依据。当两国贸易联系紧密时,两国之间的贸易额就大;反之,当两国贸易联系小时,两国之间的贸易额就小。但这种研究忽视了影响贸易的因素,比如:不同国家的GDP、距离、地理位置等因素对贸易的影响。考虑到这些,本文借鉴张会清(2012)的研究方法,首先利用扩展的引力模型对我国汽车行业出口贸易的世界主要目标国进行回归分析,利用引力模型对我国汽车行业的出口额进行预测;其次根据实际出口额与模拟预测出口额的比例(潜力实现比)来判断两国贸易关系。当实际出口额大于预测出口额时,表示我国汽车行业在该国已经处于过度出口状态,此时需要适当减少对该国家的出口,防止遭受贸易保护主义的制裁,反之,当实际出口额小于预测出口额时,则证明在该国我国汽车行业出口潜力还能挖掘。
根据扩展的引力模型,预测出我国汽车行业2014年对主要目标出口国的出口额,并按照实际值与预测值的大小将34个国家分为“过度出口国”和“出口不足国”,如表2和表3所示。
美元
资料来源:根据联合国商品贸易数据库计算整理。
美元
资料来源:根据联合国商品贸易数据库计算整理。
从上面的两个表格,可以看出在34个样本国家中,处于“过度出口国”的有25个国家,占样本个体总数的73.5%。其中美国、俄罗斯、丹麦、伊朗、越南、澳大利亚、加拿大、墨西哥、南非、马来西亚、泰国、波兰和委内瑞拉,共计13个国家,潜力实现比大于2,说明这些国家与我国汽车行业的贸易受到贸易壁垒的影响很小。但是我国也应该积极开拓新的市场,一方面是防止当地政府为了保护本国汽车企业而设定贸易壁垒;另一方面是使自己不要太依赖少数几个国家,从而减小贸易风险。与此相对应的是,我国汽车行业对法国、意大利、乌克兰、印度尼西亚、印度、土耳其、瑞士、古巴和秘鲁的实际出口额比预测出口额小,这说明在这些市场中还有贸易潜力没有被挖掘出来,虽然在某些国家是由于竞争对手的原因导致潜力实现比小于1,但在有的国家却是由于与我国经济同质性高,从而对华贸易保护明显,导致我国汽车行业出口受影响。因此,我国汽车行业出口必须要结合每个国家的实际情形,制定相应的策略,比如推动自由贸易协定的签订。
对于像日本、英国、韩国、德国、尼日利亚、巴西、阿尔及利亚、新加坡、荷兰、埃及、智利、比利时这种潜力实现比在1和2之间的国家,说明我国汽车行业对这类国家的出口已经达到饱和,如果想要保持对这类国家的出口量,就必须要提高产品的质量和增加产品的多样化。
4 结论与政策建议
本文基于扩展的引力模型,将我国汽车行业总产量、贸易依存度等因素纳入模型,建立计量经济模型。分析了我国汽车行业出口贸易的影响因素并对其出口潜力进行了预测,得到了以下结论:
(1)我国汽车行业与34个样本国家的出口贸易中,两国间距离、两国分别的GDP、两国分别的人口数目、两国间贸易互惠政策、我国汽车行业总产量、进口国的贸易依存度都对我国汽车行业出口贸易有显著影响。
(2)两国间的距离和出口国人口数目是制约我国汽车行业出口贸易的两个消极因素。一般情况下,两国间的距离越大,运输成本越高,因此限制了两国贸易往来。而出口国的人口数目越大,则多数情况下意味着本国国内的需求越大,因此会制约本国的出口贸易。但是签订自由贸易协定可以促进我国汽车行业出口贸易。
(3)我国汽车行业的总产量代表我国汽车行业的总供给能力,一般情况而言,供给能力越强则越能推动出口。但是在本文中我国汽车行业的总产量却与我国汽车行业出口额成负相关,这是由于我国本身就是个人口大国,经过改革开放以来几十年的时间,我国GDP得到了飞速的增长,人民生活水平普遍提高,并且伴随国产汽车行业的发展,近十年汽车价格频频下调,已经能满足大多数人的消费了,从而国内内需在逐年大幅度增加,并且我国汽车行业总产量的增长比例低于国内需求的增长比例。
(4)总体上来看,现有我国汽车行业的许多贸易伙伴国都处于“过度出口国”,因此我国汽车行业应该寻求新的贸易伙伴,开拓新的市场。
鉴于以上研究结果,从长远的经济发展目标来看,我国汽车行业“走出去”的趋势是不可避免的。但是如何让我国汽车行业在出口贸易中抓住机遇、处于出口优势位置又是一个亟待解决的问题。就我国而言,应大力发展国内产业,以其作为支撑点,推动出口贸易。因此,要想扩大汽车行业的出口贸易,必须先发展我国的汽车行业,并确保国内汽车的供给量。这里所说的发展不是简单的追求数量的增长,也要追求质量的提升,这才是使我国汽车行业的出口产品在国际市场中处于优势地位的关键。我国汽车行业在进行出口贸易的扩展时,应该选择那些经济规模大的,快速发展的国家。鉴于我国汽车行业在许多市场扩展过快,为避免招受贸易保护主义的制裁,我国汽车行业一方面在某些市场应该适当收敛;另一面应该抓紧开发新市场。全面贯彻以经济建设为中心,大力发展国内经济,争取国内GDP实现大幅增长。同时积极推动自由贸易协定的签订与实施,尽可能降低与各国的贸易壁垒。地理距离我们虽然无法改变,但我们可以积极培养与其他国家坚实的贸易伙伴关系,让地理距离的阻碍作用大大减小。
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