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【光明论坛】多措并举推进企业高今日买特马质量“出海”

原创 【光明论坛】多措并举推进企业高今日买特马质量“出海”

【光明论坛】

作者:刘志阳、陆亮亮(分别系上海财经大学滴水湖高级金融学院教授、上海财经大学商学院博士研究生)

作为拉动我国经济增长的重要引擎,外贸是联结国内国际双循环的重要枢纽。在当前全球经贸投资低迷的背景下,我国外贸实现逆势增长,展现出强大的韧性与活力。海关数据显示,2024年前11个月,我国货物贸易进出口总值达39.79万亿元人民币,同比增长4.9%。其中,出口23.04万亿元,增长6.7%;进口16.75万亿元,增长2.4%。

从产品结构看,高附加值和高技术含量产品出口快速增长,机电产品和集成电路表现尤为突出,显示出我国在全球产业链中的地位持续提升。

从市场结构看,新兴市场和区域贸易伙伴的重要性日益显现,除传统的东盟、欧盟、美国等贸易伙伴外,“一带一路”共建国家成为中国外贸企业的新选项。数据显示,2024年前11个月,中国与“一带一路”共建国家进出口总值同比增长6%,显著高于同期中国外贸整体增速。

从业态模式看,跨境电商持续为外贸发展注入新动能。数据显示,2024年前三季度,我国跨境电商进出口额达1.88万亿元,同比增长11.5%,高于同期我国外贸整体增速6.2个百分点。同时,区块链、大数据等数字技术的广泛应用,极大提升了供应链管理效率和风险控制能力。

我国企业高质量“出海”的背后,离不开以下四大关键因素的支撑。首先是产业智能化与数字化转型的引领优势。中国正处于全球产业智能化转型的前沿,尤其在制造业领域,数字化和智能化进程飞速推进,成为全球制造业竞争的核心驱动力。中国不仅拥有全球最大制造产能、最强配套能力和最大消费市场,还在产业智能化的实施中积累了丰富经验。

其次是金字塔型产业集群的全球供应链地位。中国拥有成熟且层次丰富的产业集群,形成了金字塔式的制造业体系。中国不断推动产业集群化发展,通过优化产业结构和提升专精特新企业的竞争力,发展成为全球供应链不可或缺的核心。特别是在制造业领域,我国已经具备完善的基础设施、强大的创新能力和生产资源,这为中国外贸企业进入全球市场提供了强大竞争力。通过打造金字塔型企业群,中国企业能够在全球市场中占据更大的份额,并发挥集群效应来抵御外部风险。

再次是大模型技术带来的革命性机遇。随着人工智能技术的飞速发展,行业大模型正在成为中国外贸企业走向全球的重要支撑力量。数据显示,2024年中国人工智能大模型市场规模约为294.16亿元,预计2026年将突破700亿元。大模型技术将重构传统制造业和服务业的竞争格局,并为中国外贸企业提供新的增长动力。基于大模型的应用,正通过跨境电商、智能客服、产品设计等多个领域,带来前所未有的生产力提升。

最后是跨境电商与产业带“碰撞”出的新动力。跨境电商已经成为中国外贸的重要增长点,国家层面出台了一系列政策支持,推动跨境电商的发展。特别是产业带的加入,形成了“跨境电商+产业带”的新外贸模式,极大地提升了外贸企业的市场拓展能力。产业带和电商平台的融合,不仅帮助传统外贸企业转型为跨境电商企业,还推动了“全球化+本地化”的双重战略落地。

企业走好高质量“出海”之路,关键在于开新局、拓渠道、促转型以及创需求。多元布局是化解外需市场萎缩的重要手段。要深耕由《区域全面经济伙伴关系协定》(RCEP)15个成员国构成的超大规模一体化市场,加强与东盟、墨西哥等新兴经济体的合作,延伸产业链和供应链,提升中间品出口份额。同时,要加大“一带一路”共建国家和地区的市场开发力度,主动与商协会及业内企业协作,推动资源共享与压力分担,共同应对市场风险。

跨境电商是开拓新渠道的重要抓手。订单模式的转变要求外贸企业顺应数字化浪潮,利用跨境电商平台扩展客户群体,以创新渠道弥补传统市场的订单减少。绿色转型是应对国际市场变化的重要方向。要把握零碳经济的崛起趋势,加强环保和低碳转型。面对欧盟“绿色壁垒”等环保要求,中国外贸企业应加速研发低碳技术,优化生产流程,推出符合绿色标准的产品,以巩固国际市场地位。

需求创造是突破市场困局的关键一招。外贸企业要以消费者需求为导向研发产品。例如,深挖海外文化和生活场景,开发高附加值、功能性强的产品,突破价格竞争,开拓细分市场。国内文旅经济的繁荣也为外贸提供了灵感,企业可以结合文旅活动或赛事开发带有文化故事的衍生品,通过文化输出提升品牌辨识度,进一步拓展国际市场。通过多措并举,我国外贸企业才能在复杂环境中赢得发展新机遇,实现高质量“出海”。

《光明日报》(2025年01月06日 02版)

  2024年第一季度,国有土地使用权出让收入8147亿元,同比下降6.7%。一位地方政府投融资人士告诉经济观察报,这几年,城投公司从地方政府手里拿了太多的土地,地价下滑,大量土地不能成交和变现,城投资产负债表收缩,亟需新资产加以补充。

  根据相关规定,数据资产的价值评估可以采用成本法、收益法和市场法,实践中更多采用成本法。数据资产的收益存在相当大的不确定性,其公允资产价值还有待更多实践检验和调整,资产价值存在被高估或低估的风险。

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评论
  • YYH3113286 1天前
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  • YYH4889794 82天前
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  • YYH8465859 76天前
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  • YYH7688014 81天前
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  • YYH2597842 19天前
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