㈠ 淺談汽配行業的數據管理
說起汽車零配件和汽車維修，大多數人第一反應就是遍布在大街小巷的汽車修理廠，修車環境可謂「臟亂差」，「簡單」，「無序」，「憑經驗幹活」幾乎是人們對它們的「刻板印象」，這些原生態的修理廠卻在長久的汽配發展史上發揮了強大的生命力，如今中國大大小小修理廠超過48萬家，與此同時汽車經銷商的數量也超過了25萬家，私家車車主超過2億人。
據公安部交通管理局和公安部統計數據顯示，2018年全國新注冊登記機動車3172萬輛，機動車保有量已達3.27億輛，其中汽車2.4億輛，相比2017年增加2285萬輛，增長10.51%，其中私家車保持了持續快速增長勢頭，2018年保有量達1.89億輛，近五年平均增長1952萬輛。小型載客汽車首次突破2億輛，機動車駕駛人達4.09億人，其中汽車駕駛人3.69億人。這些數據無一不在顯示這是一個極其龐大且飛速發展的市場存在，這就是汽車後市場的體量。
所謂「汽車後市場『』，可以理解為汽車產業鏈里除了新車銷售和製造以外的相關領域， 中國汽車後市場包含汽車保險行業，汽車金融行業，汽車IT行業，汽車養護美容行業，汽車維修及配件行業，汽車文化及汽車運動行業，二手車及汽車租賃行業等。目前汽車養護行業，汽車維修及配件行業是社會各界及各大企業關注的焦點，由此相應的資本投資和行業競爭也暗潮洶涌地應運而生。
筆者作為汽配行業的從業者和產品數據「運輸員」，在這里就數據管理這一小塊領域和後市場一些情況相結合，對汽配行業的數據管理必要性作一番探討。
中國市場上車型眾多，屬於萬國車，而每輛車至少有1萬多個零部件，跟許多大眾商品不一樣，汽車零部件技術性專業性較強，涉及到零部件的產品都非常復雜，有幾十萬種，因此SKU眾多。目前全國在冊配件商25萬家左右，維修領域有48萬家，零配件從生產到修理廠手裡，最少要經過總代理，當地代理商幾個環節。有的地方流通環節甚至更長。目前全國沒有一個統一汽配零售企業能佔領汽配市場的10%，汽配件的主渠道還是在各地線下的汽配城交易。
如果把汽配行業比作海洋，那汽配件一定是著名的百慕大三角，人們都知道這玩意水可深了，但很少有人說得清楚到底有多深。想觸底碰到海底多姿多彩的瑰麗寶藏，產品相關數據就是潛入海底必不可少的通關裝備。 想了解汽配行業，首先需要弄明白汽配件的行行道道，最先擺在眼前的就是那些汽配件的學名，這還遠遠不夠，汽配這個完全土生土長原生態發展的行業特別地接地氣，行業里有不少的「行話「，包括各種汽配件的」土名「，也包括各種汽車車型的」銷售款型「，包括汽車平台的」業內名「，再高級一點的是汽車配件能應用到哪些車型，零零種種的這些看似」基本「的信息在這里阻擋著汽配行業整體市場行業標準的形成。數據信息的標准化在此刻顯得多麼地至關重要。
說起汽配行業這種看起來不怎麼高級的業務，因為准入門檻低，不少修理廠之間惡性競爭嚴重，低價拆台，無序經營的現象比比皆是，整個市場維修標准缺失，表面上形態各異，活躍非常，實際卻良莠不齊，混亂不堪。同時很多車主也對汽車配件一無所知，在故障維修的時候對汽配件一般無從選擇，通常會讓修理廠師傅代選。而汽修廠師傅作為這些汽配件的實際最終選擇者缺乏專業系統的汽車維修知識，常常是憑經驗修車及選擇汽車配件，再加上低價的壓力，選擇什麼樣的汽車配件結果可想而知了。
在利益的驅使下，汽車配件的價格因素被擺在了很高的地位，恰恰這里暗含著風險，這些低價的雜牌汽車配件質量不可靠，安全隱患增大。即使選擇了大品牌的汽車配件，對那些技術配件具體哪個型號用在哪些車型上只按照原廠OE號或憑經驗使用，此時可以看到， 數據管理在汽修廠幾乎是空白的。
另外，修理廠修車，不只買一種零件，可能需要買多種車型不同零件。選擇是多維度的，他們有時候不知道怎麼判斷應該買哪些品牌和品種，這時候如果有數據系統提供的分析，給修理廠提供分析依據，能更好地幫忙修理廠開展業務。以及，維修資料和相關技術知識等相關數據管理將更有效地提高修理廠的技術服務能力。
因此，系統化標准化數據管理使用能幫助修理廠規范化管理自身的運營，提高汽配件的精確匹配，給終端車主提供能優質的服務體驗，鞏固和終端車主之間的黏度。
上升到經銷商層面，情形已經有了一定改善，不少有一定規模的經銷商自身已經建立起數據管理系統，對其門店的配件庫存，物流，配件適配信息管理有了一定數據的支撐，2014年開始，大量資本湧入汽車後市場，出現了途虎養車，淘汽檔口，康眾汽配，巴圖魯汽配鋪等國內新興的平台。行業經過這些企業的初步教育，同時去產能需要產業互聯網思維去切入，提升產業信息透明度，減少庫存積壓。
再來看經銷商的客戶修理廠，他們具有共同特點，對零部件的需求基本沒有預約，通常是故障車到了修理廠，修理廠老闆就一個電話要求，要求汽配商及時送到，目的是為了節約工時和減少零配件的備貨。還有一點，修理廠希望汽配商那裡的零配件多又全，能隨時滿足它的修車需求，最好汽配商那裡任何車型任何類型的汽配件都有，這對汽配商的要求就提高了， 經銷商需要做好庫存，但又不能佔用太多的資金，如何平衡和分配，這時候就要求汽配經銷商有完善高質量的基礎數據，數據集成系統和強有力的數據分析工具。
康眾作為一家經營著超過8萬個SKU的汽配商，其在數據方面的努力是有目共睹的。 康眾通過給下游修理廠提供Saas系統，實現修理廠和企業本身的ERP系統對接，讓修理廠可以自主在線下單，從而提高了汽配件線上的實際轉換率。它還通過數據分析來幫助修理廠作預測和營銷，讓修理廠的運營更加精準，數據管理在這里發揮的作用可見一斑。由此可見，經銷商可以通過提供數據服務給它的客戶端，可以實現雙贏。
但是很可惜，除了業內絕少超級「巨頭「的經銷商數據系統比較完善，大多數經銷商數據方面還處於粗放式發展，基礎數據不完善不準確，更值得詬病的是經銷商之間的數據管理系統彼此根本無法對接，和上游的汽配件廠商之間的數據系統更加無法打通交流，根本原因在於在汽車後市場這個大場中每個玩家都有自己的一套」數據語言系統「，好比全中國有各式各樣的方言，廣東話四川話上海話江西話東北話大家興高采烈一通興奮地談天說地，結果彼此之間發現好多話根本聽不懂，完全是雞同鴨講。這些障礙的形成不是一天兩天，要敲掉這塊」硬骨頭「，需要建立起行業認可的標准化數據語言。
零配件廠商作為產業鏈的上游端，也面臨著嚴峻的考驗。 對下，下游汽配經銷商自產品信息管理系統形成了自身完全的邏輯語言，對上，汽車主機廠的車輛信息及零部件信息也是自說自話，百家爭鳴，而一些國產汽車廠家的數據EPC系統的信息滯後不完善不準確的情況更導致了零配件廠商在開發零配件的獲取資料的初期就顯得困難重重。 尤其是技術配件廠商，面臨著適配市面上成千上萬種的車輛，所付出的努力有多大，可想而知。
龐大的汽車保有量和駕駛員數量推動著汽車後市場規模的快速發展。2018年我國的汽車後市場規模達到1.3萬億元，據預測，我國汽車保有量將在2020年達到2.5億輛，維修市場規模將再翻一番，維修產值超過1萬億元。目前，電商平台迅猛發展，一些零配件廠商也勢必加入到這個發展的大潮當中，將企業本身的產品數據系統和各個平台的基礎數據打通，必將是汽配行業玩法的重中之重。
此外， 零配件廠商數據系統的完善可以產生一系列其他數據增值服務 ，如產品電子或網頁目錄，微信數據平台等 ，來實現更多方式的產品查詢，增加產品銷售的渠道，讓交易更便捷， 讓汽配商和終端車主都能更好地了解企業的產品， 提供企業產品的品牌知名度，提升企業形象。 零配件廠商建立的網店系統所產生的數據也將 有利於本身的產品開發，產品定價及庫存檔點管理。 以及對物流 環節和支付環節的打通 有著非凡的意義。還可以抓取有效數據對 產品渠道的管理，汽配商客戶的開拓及維護 等方面促進業務的增長。
由此，結合汽配產業幾個環節來看，行業內統一數據標準的推出重要性不言而喻，數據管理必將是所以業內人士關注的重點領域之一。
與強大的市場空間相對的是，汽車後市場終端車主的消費意識達不到相應的成熟度，大部分車主對於汽車後市場的消費領域，消費方式，如何消費，還處在一知半解，半懂不懂的狀態。
受目前經濟大環境的影響以及汽車的普遍使用，終端車主的汽車使用年限在逐漸拉長，這意味未來汽配件的需求會逐步增加，因為越來越多的老車需要維修服務和配件更換。 如今的終端車主越來越年輕化，他們接受新事物的強度大，他們更習慣於在線的消費 ，試想一下，如果他們來到某家經銷商或廠家的電商平台，發現網站上找不到他們想看到的信息，自然就會離開，自然會換到另外一家，如果別家能提供這個信息和產品，他們會很樂意為之買單和消費。由此可見，數據管理在每個流程環節都具有非常重要的位置。
盡管目前汽配行業的線上交易難度很大，但這個趨勢越來越明顯，信號越來越強烈，汽配行業的電商時代也許也將慢慢走進大家的生活，這裡面當然離不了很多業內人士在為之努力和運作。在時代的潮流下，面對汽配行業產業鏈上各種形形色色，差異顯著的數據需求，數據管理任重道遠，未來，數據為王，我們期待。
（所有）
㈡ 比較兩個城市的經濟發展水平，通常是比較哪些數據
GDP即英文grossdomesticproct的縮寫，也就是國內生產總值（港台地區有翻譯為國內生產毛額、本地生產總值）。通常對GDP的定義為：一定時期內（一個季度或一年），一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和提供勞務的市場價值的總值。在經濟學中，常用GDP和GNP（國民生產總值、grossnationalproct）共同來衡量該國或地區的經濟發展綜合水平通用的指標。這也是目前各個國家和地區常採用的衡量手段。GDP是宏觀經濟中最受關注的經濟統計數字，因為它被認為是衡量國民經濟發展情況最重要的一個指標。一般來說，國內生產總值有三種形態，即價值形態、收入形態和產品形態。從價值形態看，它是所有常駐單位在一定時期內生產的全部貨物和服務價值與同期投入的全部非固定資產貨物和服務價值的差額，即所有常駐單位的增加值之和；從收入形態看，它是所有常駐單位在一定時期內直接創造的收入之和；從產品形態看，它是貨物和服務最終使用減去貨物和服務進口。GDP的計算方法現在通常採用三種測演算法：生產法，收入法，支出法，1.生產法：GDP＝∑各產業部門的總產出－∑各產業部門的中間消耗2.收入法：GDP＝∑各產業部門勞動者報酬＋∑各產業部門固定資產折舊＋∑各產業部門生產稅凈額＋∑各產業部門營業利潤3.支出法：GDP＝總消費＋總投資＋政府支出+凈出口（C+I+G+X-M）。一般最常使用支出法或收入法。GDP的確定國家統計局每年公布GDP數據計算需要經過以下幾個過程：初步估計過程、初步核實過程和最終核實過程。初步估計過程一般在每年年終和次年年初進行。它得到的年度GDP數據只是一個初步數，這個數據有待於獲得較充分的資料後進行核實。初步核實過程一般在次年的第二季度進行。初步核實所獲得的GDP數據更准確些，但因仍缺少GDP核算所需要的許多重要資料，因此相應的數據尚需要進一步核實。最終核實過程一般在次年的第四季度進行。這時，GDP核算所需要的和所能搜集到的各種統計資料、會計決算資料和行政管理資料基本齊備。與前一個步驟相比，它運用了更全面、更細致的資料，所以這個GDP數據顯得就更准確些。此外，GDP數據還需要經過一個歷史數據調整過程，即當發現或產生新的資料來源、新的分類法、更准確的核算方法或更合理的核算原則時，要進行歷史數據調整，以使每年的GDP具有可比性，這是國際慣例。如美國在1929年至1999年之間就進行過11次歷史數據調整。總之，每個時段公布的GDP都有其特定階段的含義和特定的價值，不能因為在不同時間公布的數據不同，而懷疑統計數據存在問題。當然，我國在GDP的計算體繫上也有一些缺憾，例如我國長期採用的原產生於前蘇聯和東歐國家的統計核算體系，從實際情況看，不少地方已經滯後於時代的發展了。附註：1、一定時期強調的是該年度內「新」增加的最終產品和提供的勞務，往年的不算。例如二手車，二手房等都不算今年的國內生產總值。2、中間產品可以認為是一種原材料產品，是用於生產最終產品用的，也就是說本年度內它生產出來後還要在該年度繼續加工生產；如果它被擺到貨價上直接銷售，被消費者購買並直接用了，那另當別論，是特殊情況，計入總值，否則不能計入。3、這是一個流量的概念，而非存量的概念，並非今年公布的數字就是從建國到現在的總額，這是錯誤的，它僅指該時期內新生產出來的東西。4、市場價值意味的是用貨幣作為單位去統計形成的貨幣總額，因為商品種類太多，噸，個，件，台等等單位沒法加總，所以用該年度的貨幣單位來統計並加總。所謂該年度的貨幣單位是指這些商品這一年的價格。GDP指標分析一國的GDP大幅增長，反映出該國經濟發展蓬勃，國民收人增加，消費能力也隨之增強。在這種情況下，該國中央銀行將有可能提高利率，緊縮貨幣供應，國家經濟表現良好及利率的上升會增加該國貨幣的吸引力。反過來說，如果一國的GDP出現負增長，顯示該國經濟處於衰退狀態，消費能力減低。這時，該國中央銀行將可能減息以刺激經濟再度增長，利率下降加上經濟表現不振，該國貨幣的吸引力也就隨之降低了。因此，一般來說，高經濟增長率會推動本國貨幣匯率的上漲，而低經濟增長率則會造成該國貨幣匯率下跌。例如，1995--1999年，美國GDP的年平均增長率為4.1％，而歐元區11國中除愛爾蘭(9.0%)較高外，法、德、意等主要國家的GDP增長率僅為2.2％、1.5％和1.2％，大大低於美國的水平。這促使歐元自1999年1月1日啟動以來，對美元匯率一路下滑，在不到兩年的時間里貶值了30％。但實際上，經濟增長率差異對匯率變動產生的影響是多方面的：一是一國經濟增長率高，意味著收入增加，國內需求水平提高，將增加該國的進口，從而導致經常項目逆差，這樣，會使本國貨幣匯率下跌。二是如果該國經濟是以出口為導向，經濟增長是為了生產的出口產品，則出口的增長會彌補進口的增加，減緩本國貨幣匯率下跌的壓力。三是一國經濟增長率高，意味著勞動生產率提高很快，成本降低，因而改善本國產品的競爭地位而有利於增加出口，抑制進口；並且經濟增長率高使得該國貨幣在外匯市場上被看好，因而該國貨幣匯率會有上升的趨勢。在美國，國內生產總值由商務部負責分析統計，慣例是每季估計及統計一次。每次在發表初步預估數據(thepreliminaryestimates)後，還會有兩次的修訂公布(thefirstrevision&thefinalrevision)，主要發表時間在每個月的第三個星期。國內生產總值通常用來跟去年同期作比較，如有增加，就代表經濟較快，有利於其貨幣升值；如減少，則表示經濟放緩，其貨幣便有貶值的壓力。以美國來說，國內生產總值能有3％的增長，便是理想水平，表明經濟發展是健康的，高於此水平表示有通脹壓力；低於1．5％的增長，就顯示經濟放緩和有步人衰退的跡象。中國歷年GDP-中國歷年人均GDP（1978～2006）國內生人均國內年份產總值生產總值（億元）(元/人)19783645.238119794062.641919804545.646319814891.649219825323.452819835962.758319847208.169519859016.0858198610275.2963198712058.61112198815042.81366198916992.31519199018667.81644199121781.51893199226923.52311199335333.92998199448197.94044199560793.75046199671176.65846199778973.06420199884402.36796199989677.17159200099214.678582001109655.286222002120332.793982003135822.8105422004159878.3123362005183084.8140402006209407.015931國民生產總值grossnationalproct（簡稱gnp）是指一個國家（地區）所有常住機構單位在一定時期內（年或季）收入初次分配的最終成果。一個國家常住機構單位從事生產活動所創造的增加值（國內生產總值）在初次分配過程中主要分配給這個國家的常住機構單位，但也有一部分以勞動者報酬和財產收入等形式分配給該國的非常住機構單位。同時，國外生產單位所創造的增加值也有一部分以勞動者報酬和財產收入等形式分配給該國的常住機構單位。從而產生了國民生產總值概念，它等於國內生產總值加上來自國外的勞動報酬和財產收入減去支付給國外的勞動者報酬和財產收入。國民生產總值與社會總產值、國民收入有所區別，一是核算范圍不同，社會總產值和國民收入都只計算物質生產部門的勞動成果，而國民生產總值對物質生產部門和非物質生產部門的勞動成果都進行計算。二是價值構成不同，社會總產值計算社會產品的全部價值；國民生產總值計算在生產產品和提供勞務過程中增加的價值，即增加值，不計算中間產品和中間勞務投入的價值，國民收入不計算中間產品價值，也不包括固定資產折舊價值，即只計算凈產值。國民生產總值反映一個國家的經濟水平。按可比價格計算的國民生產總值，可以計算不同時期不同地區的經濟發展速度（經濟增長率）。國民生產總值的計算方法有三種：（1）生產法（或稱部門法），是從各部門的總產值（收入）中減去中間產品和勞務消耗，得出增加值。各部門增加值的總和就是國民生產總值；（2）支出法（或稱最終產品法），即個人消費支出+政府消費支出+國內資產形成總額（包括固定資本形成和庫存凈增或凈減）+出口與進口的差額；（3）收入法（或稱分配法），是將國民生產總值看作為各種生產要素（資本、土地、勞動）所創造的增加價值總額。因此，它要以工資、利息、租金、利潤、資本消耗、間接稅凈額（即間接稅減政府補貼）等形式，在各種生產要素中間進行分配。這樣，將全國各部門（物質生產部門和非物質生產部門）的上述各個項目加以匯總，即可計算出國民生總值。國民生產總值(GNP)是最重要的宏觀經濟指標,它是指一個國家地區的國民經濟在一定時期(一般1年)內以貨幣表現的全部最終產品(含貨物和服務)價值的總和.國民生產總值的計算方法有三種：（1）生產法或稱部門法，是從各部門的總產值（收入）中減去中間產品和勞務消耗，得出增加值。各部門增加值的總和就是國民生產總值；計算公式：GNP=C+I+G+(X-M)GNP—國民生產總值C—消費支出又稱個人消費支出I—個人總投資支出(設備的更新和凈投資)G—政府購買產品和勞務的支出(不包含政府補助、失業救濟、退休金等福利支出及國債利息支出)X—出口總額M—進口總額（2）支出法或稱最終產品法，即個人消費支出+政府消費支出+國內資產形成總額（包括固定資本形成和庫存凈增或凈減）+出口與進口的差額；（3）收入法或稱分配法，是將國民生產總值看作為各種生產要素（資本、土地、勞動）所創造的增加價值總額。因此，它要以工資、利息、租金、利潤、資本消耗、間接稅凈額（即間接稅減政府補貼）等形式，在各種生產要素中間進行分配。這樣，將全國各部門（物質生產部門和非物質生產部門）的上述各個項目加以匯總，即可計算出國民生總值。從理論上說，上述3種方式最後統計得出的結果應該是一致的。現在國際上計算國民生產總值的通行方法為FPA，並將它得出的數據作為標准。計算公式：Q1·P1＋Q2·P2＋……＋Qn·Pn＝國民生產總值Q代表各種勞務與最終產品（FinalProcts），即不包括生產各環節中重復計算的部分。P代表勞務與最終產品的價格。恩格爾系數恩格爾系數(Engel'sCoefficient)恩格爾系數是食品支出總額占個人消費支出總額的比重。19世紀德國統計學家恩格爾根據統計資料，對消費結構的變化得出一個規律：一個家庭收入越少，家庭收入中（或總支出中）用來購買食物的支出所佔的比例就越大，隨著家庭收入的增加，家庭收入中（或總支出中）用來購買食物的支出則會下降。推而廣之，一個國家越窮，每個國民的平均收入中（或平均支出中）用於購買食物的支出所佔比例就越大，隨著國家的富裕，這個比例呈下降趨勢。恩格爾系數的公式恩格爾定律的公式：食物支出變動百分比食物支出對總支出的比率(R1)＝———————————x100%總支出變動百分比或食物支出變動百分比食物支出對收入的比率(R2)＝———————————x100%收入變動百分比R2又稱為食物支出的收入彈性。恩格爾定律是根據經驗數據提出的，它是在假定其他一切變數都是常數的前提下才適用的，因此在考察食物支出在收入中所佔比例的變動問題時，還應當考慮城市化程度、食品加工、飲食業和食物本身結構變化等因素都會影響家庭的食物支出增加。只有達到相當高的平均食物消費水平時，收入的進一步增加才不對食物支出發生重要的影響。恩格爾系數是根據恩格爾定律得出的比例數，是表示生活水平高低的一個指標。其計算公式如下：食物支出金額恩格爾系數＝————————x100%總支出金額除食物支出外，衣著、住房、日用必需品等的支出，也同樣在不斷增長的家庭收入或總支出中，所佔比重上升一段時期後，呈遞減趨勢。恩格爾系數是國際上通用的衡量居民生活水平高低的一項重要指標，一般隨居民家庭收入和生活水平的提高而下降。改革開放以來，我國城鎮和農村居民家庭恩格爾系數已由1978年的57.5%和67.7%分別下降到2005年的36.7%和45.5%。CPI=消費者物價指數(ConsumerPriceIndex)，英文縮寫為CPI，是反映與居民生活有關的商品及勞務價格統計出來的物價變動指標，通常作為觀察通貨膨脹水平的重要指標。如果消費者物價指數升幅過大，表明通脹已經成為經濟不穩定因素，央行會有緊縮貨幣政策和財政政策的風險，從而造成經濟前景不明朗。因此，該指數過高的升幅往往不被市場歡迎。例如，在過去12個月，消費者物價指數上升2.3％，那表示，生活成本比12個月前平均上升2.3％。當生活成本提高，你的金錢價值便隨之下降。也就是說，一年前收到的一張100元紙幣，今日只可以買到價值97.70元的商品或服務。一般說來當CPI>3%的增幅時我們稱為Inflation，就是通貨膨脹；而當CPI>5%的增幅時，我們把它稱為SeriousInflation，就是嚴重的通貨膨脹。DICKCHAN