DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 6. 供应商接入评价优化的意义 对供应商接入评价业务进行优化，不仅在于对供应商接入环节具有重大作用，基于电工装备智慧物联平台的高速发展，供应商接入评价优化对加快建设泛在城市电力物联网、拓展功能应用具有指导性作用。 6.1. 提升供应链可视化程度 实现与供应商关键信息协同共享、状态可视，提升供应链可视化程度和协同化水平，从源头推动质量数据融合贯通：一是通过采集终端、视频摄像获取供应商生产装备实时信息；二是通过供应商ERP (订单、库存)、MES (生产任务、产能信息)等信息系统中获取订单、原材料库存、排产计划、成品库存、半成品库存等信息；三是通过数字物流模块获取供应计划及其变更信息、发运实时信息、交接验收信息。 6.2. 大数据分析深入挖掘价值 全面构建远程在线的实时质量监督方式，实施电网设备数字化质控，通过大数据分析实施精准化策略提升，将质量评价结果纳入评价体系，从源头引导供应商提升质量：一是运用大数据分析，修订一批线缆技术标准，更助于分级分类；二是监测信息大数据分析全面支撑供应商评价，为供应商分级分类标准的建立奠定基础；三是原材料差异与工艺控制值相关性分析，为技术标准的优化提供支撑；四是动态分析供应商群体产能饱和度，为产能协调、履约优化提供依据。 6.3. 建立共享服务平台，实现供需双方共赢 建立更加紧密的共享服务平台，实现从采购到物流各环节的订单信息、生产过程信息、质量信息和供需信息贯通，汇聚形成供需匹配“资源池”：一是为产能、运能、协议匹配等资源统筹调配提供保障，为供应商资源优化配置提供支撑，实现资源高效利用、提升价值创造空间，供需双方共赢；二是供应商可以从系统中获取需要的信息进行数据信息二次开发，获得增值服务；三是形成一系列行业级的技术标准(在接入方面)，抢占标准制定制高点；四是物联模块化终端的研发，形成公司产业单位、外部社会单位产业化制造。 6.4. 促进行业产业升级，优化调整社会资源 一是促进电工制造产业转型升级，促进供应商提过改进生产管理系统、自动化和信息化生产线提升设备质量，实现数字物流；二是供应商会获得与其他供应商比较结果，了解自身短板，促进改进装备和工艺；三是通过有序竞争，淘汰落后产能，促进社会资源优化调整。
system: [SYSTEM]

user: 7. 结语 供应商评价模型优化对电工装备智慧物联平台的发展具有重要指导意义。本文梳理了线缆品类管理中心供应商接入情况，及现有供应商接入评价模型内容、应用情况及相关系统功能开发情况，充分了解供应商接入评价业务现状，并结合电工装备智慧物联平台建设目标、线缆品类管理中心功能定位及现有评价模型应用情况，提出模型优化总体思路及提升方向，为电工装备智慧物联平台发展奠定了基础。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 应变是固体力学中最重要的基本概念之一，直接影响几何方程和物理方程的建立，本文从基于变形梯度分解的基本运动学关系和变形张量入手，阐述讨论了Seth-Hill广义应变度量函数的本质和含义，推导了相同构型不同应变度量之间以及不同构型应变度量之间的一般变换关系，为应变度量的变换和应用提供了算法依据。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 应变是固体力学中最重要的基本概念之一，它直接影响几何方程和物理方程的建立。基于变形梯度可在初始构型和现时构型上定义不同的应变度量 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 目前，在非线性固体力学中，基于不同变形和应变度量的计算是一个传统但仍然非常活跃的研究领域。Xiao [ 4 ]、Ogden [ 5 ]、Javier [ 6 ] 等学者，分别采用对数应变或考虑应变高阶项讨论材料的非线性特征。在本构建模、数值计算中，有时需要对不同构型、不同应变度量进行的等值变换 [ 7 ] [ 8 ]。Seth [ 9 ] 和Hill [ 10 ] 在保证变形张量为充分光滑的单调张量函数基础上，利用伸长张量开创性地定义了通类的应变度量函数，为应变张量的设计提供了指导原则。常见的实用应变，比如线性工程应变、对数应变、采用Lagrange描述的Green应变、采用Euler描述的Almansi应变等，都是Seth-Hill广义应变度量的特定退化形式 [ 11 ] [ 12 ]。在工程问题中，如何选择合适的应变度量描述实际变形，既是理论上易混淆的问题，也是工程实践中经常引起技术人员困惑的问题。本文从连续介质力学变形度量和应变张量的定义出发，讨论了应变度量的类型及其本质，推导了相同构型上和不同构型上应变度量之间的一般关系，为正确理解应变度量提供理论参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 变形度量 物体 B 在 t 0 时刻填满区域 B 0 ⊂ ℝ 3 ，运动后t时刻填满区域 B t ⊂ ℝ 3 ，其运动可用如下映射表示： � ( X ， t ) : B 0 × ℝ → B t     or     ( X ， t ) ↦ x (1) 位移场的Lagrange描述和Euler描述分别为 u ( X ， t ) = � t ( X ) − X (2.1) u ( x ， t ) = x − � t − 1 ( x ) (2.2) 相应的变形梯度为初始构型切线空间 T B 0 到现时构型切线空间 T B t 的切线映射： F = ∂ � ∂ X : T B 0 → T B t     with     det ( F ) > 0 (3) 引入 T B 0 和 T B t 的对偶空间 T * B 0 和 T * B t 后，存在以下协变和逆变度规张量： G : T B 0 → T * B 0 ，     G − 1 : T * B 0 → T B 0 (4.1) g : T B t → T * B t ，     g − 1 : T * B t → T B t (4.2) 考虑完备性，变形梯度和度规张量满足以下逆协变二阶恒等式： I = F − 1 ⋅ F = G − 1 ⋅ G : T B 0 → T B 0 (5.1) i = F ⋅ F − 1 = g ⋅ g − 1 : T B t → T B t (5.2) 根据极分解定理，有 F = R ⋅ U = v ⋅ R (6) 其中，旋转张量 R 正交， det ( R ) = 1 ；右拉伸张量 U 和左拉伸张量 v 均对称正定； F 、 U 、 v 具有相同的特征值 λ i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 。 协变和逆变度规张量存在如下关系： R T ⋅ g ⋅ R = G (7) 应用谱分解定理，式(6)中的各个张量可用特征值 λ i 和特征向量 N i 、 N i 、 n i 、 n i 表示为 F = ∑ i = 1 3 λ i n i ⊗ N i ，     R = ∑ i = 1 3 n i ⊗ N i ，     U = ∑ i = 1 3 λ i N i ⊗ N i ，     v = ∑ i = 1 3 λ i n i ⊗ n i (8) 由式(4)的映射可知，特征向量存在关系： N i = G − 1 ⋅ N i ，     N i = G ⋅ N i (9.1) n i = g − 1 ⋅ n i ，     n i = g ⋅ n i (9.2) 而且满足： N i ⋅ G − 1 ⋅ N i = N i ⋅ G ⋅ N i = 1 (10.1) n i ⋅ g − 1 ⋅ n i = n i ⋅ g ⋅ n i = 1 (10.2) 根据极分解定理，得 n i = R ⋅ N i ，     N i = R T ⋅ n i (11.1) n i = R ⋅ N i ，     N i = R T ⋅ n i (11.2) 在上述关系的基础上，基于线元平方长度的变化，可以导出以下不同的变形张量： C = F T ⋅ g ⋅ F = U T ⋅ G ⋅ U = ∑ i = 1 3 λ i 2 N i ⊗ N i (12.1) B = F − 1 ⋅ g − 1 ⋅ F − T = U − 1 ⋅ G − 1 ⋅ U − T = ∑ i = 1 3 λ i − 2 N i ⊗ N i (12.2) c = F − T ⋅ G ⋅ F − 1 = v − T ⋅ g ⋅ v − 1 = ∑ i = 1 3 λ i − 2 n i ⊗ n i (12.3) b = F ⋅ G − 1 ⋅ F T = v ⋅ g − 1 ⋅ v T = ∑ i = 1 3 λ i 2 n i ⊗ n i (12.4) 式(12)定义的变形张量均对称正定，采用主轴表述法，用特征值表征主方向上的主伸长量，而特征向量是与构型对应的变形主轴方向，这种表示法为变形给出了一个很形象的几何解释。显然， B ⋅ C = I ，     b ⋅ c = i (13) 这些变形张量之间的关系如表1。 Table 1 Relations between deformation tensor 变形张量 C B c b C / INV EV −1 EV B INV / EV EV −1 c EV −1 EV / INV b EV EV −1 INV / 表1. 变形张量之间的关系 说明：表中INV表示互逆，EV表示特征值相同，EV −1 表示特征值互为倒数。
system: [SYSTEM]

user: 3. Hill-Seth广义应变度量 与变形度量相对应，应变度量同样也可以表达在不同构型上，相应应变度量的几何解释当然也就不同，由此产生了不同的应变张量。 根据Hill-Seth通类应变度量函数的定义原则，物质应变定义在初始构型 B 0 上，采用Lagrange描述，与右伸长张量 U 共轴。物质应变既可以采用变形张量 C 定义协变的应变张量 E ( m ) ( U ; C ; G ) ，也可以采用变形张量 B 定义逆变的应变张量 K ( m ) ( U ; B ; G − 1 ) ，应变度量函数如下： E ( m ) ( U ; C ; G ) = { ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) N i ⊗ N i = 1 m [ C m 2 − G ] = 1 m ( U m − I ) ⋅ G     with   m > 0 ∑ i = 1 3 ln λ i N i ⊗ N i = 1 2 ln C = ln U ⋅ G     if   m = 0 (14) K ( m ) ( U ; B ; G − 1 ) = { ∑ i = 1 3 1 m ( 1 − λ i − m ) N i ⊗ N i = 1 m [ G − 1 − B m 2 ] = 1 m ( I − 1 − U − m ) ⋅ G − 1     with   m > 0 ∑ i = 1 3 ln λ i N i ⊗ N i = − 1 2 ln B = − ln ( U − 1 ) ⋅ G − 1     if   m = 0 (15) 空间应变定义在现时构型 B t 上，采用Euler描述，与左伸长张量 v 共轴。空间应变可以分别采用变形张量 c 或 b 定义协变的应变张量 e ( m ) ( v ; c ; g ) 和逆变的应变张量 k ( m ) ( v ; b ; g − 1 ) ，应变度量函数如下： e ( m ) ( v ; c ; g ) = { ∑ i = 1 3 1 m ( 1 − λ i − m ) n i ⊗ n i = 1 m [ g − c m 2 ] = 1 m ( i − v − m ) ⋅ g     with   m > 0 ∑ i = 1 3 ln λ i n i ⊗ n i = − 1 2 ln c = − ln ( v − 1 ) ⋅ g     if   m = 0 (16) k ( m ) ( v ; b ; g − 1 ) = { ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) n i ⊗ n i = 1 m [ b m 2 − g − 1 ] = 1 m ( v m − i − 1 ) ⋅ g − 1     with   m > 0 ∑ i = 1 3 ln λ i n i ⊗ n i = 1 2 ln b = ln v ⋅ g − 1     if   m = 0 (17) 式(14)~(17)中的m是非负整数。 Hill-Seth应变度量函数本质上表示了线元的幂次(广义几何长度)改变相对于不同参考构架的变化率。具体来讲， E ( m ) ( U ; C ; G ) 表示线元的幂次改变相对于初始构型的协变度规 G 的变化率； e ( m ) ( v ; c ; g ) 表示线元的幂次改变相对于现时构型的协变度规 g 的变化率；而 K ( m ) ( U ; B ; G − 1 ) 则表示线元幂次变化相对于初始构型的逆变度规 G − 1 的变化率；同理， k ( m ) ( v ; b ; g − 1 ) 表示线元幂次变化相对于现时构型的逆变度规 g − 1 的变化率。Hill-Seth通类应变度量函数是单调函数，显然， λ i = 1 时对应主轴方向的主应变为零。
system: [SYSTEM]

user: 4. 相同构型协变与逆变应变度量之间的关系 前述Hill-Seth应变度量函数族中，定义在同一构型上相同m值的应变族存在协变张量与逆变张量之间的转换关系。 因为 B 与 C 互逆，可得 C m 2 ⋅ K ( m ) ⋅ G = 1 m C m 2 ⋅ [ G − 1 − B m 2 ] ⋅ G = 1 m [ C m 2 ⋅ G − 1 ⋅ G − C m 2 ⋅ B m 2 ⋅ G ] = 1 m [ C m 2 ⋅ I − I ⋅ G ] = 1 m [ C m 2 − G ] 即， E ( m ) = C m 2 ⋅ K ( m ) ⋅ G (18.1) 类似地，因为 b 与 c 互逆，可得 c m 2 ⋅ k ( m ) ⋅ g = 1 m c m 2 ⋅ [ b m 2 − g − 1 ] ⋅ g = 1 m [ c m 2 ⋅ b m 2 ⋅ g − c m 2 ⋅ g − 1 ⋅ g ] = 1 m [ i ⋅ g − c m 2 ⋅ i ] = 1 m [ g − c m 2 ] 即， e ( m ) = c m 2 ⋅ k ( m ) ⋅ g (18.2) 关系式(18.1)和(18.2)也可以写成以下等价形式： K ( m ) = B m 2 ⋅ E ( m ) ⋅ G − 1 (19.1) k ( m ) = b m 2 ⋅ e ( m ) ⋅ g − 1 (19.2) 将式(12.1)、(12.3)分别代入式(18.1)、(18.2)， E ( m ) 与 K ( m ) 、 e ( m ) 与 k ( m ) 的变换关系可以分别用右拉伸张量 U 和左拉伸张量 v 表示为 E ( m ) = ( U m 2 ) T ⋅ G ⋅ U m 2 ⋅ K ( m ) ⋅ G = ( U m 2 ) T ⋅ G ⋅ K ( m ) ⋅ ( U m 2 ) T ⋅ G = ( U m 2 ) T ⋅ G ⋅ K ( m ) ⋅ G ⋅ U m 2 (20.1) e ( m ) = ( v − m 2 ) T ⋅ g ⋅ v − m 2 ⋅ k ( m ) ⋅ g = ( v − m 2 ) T ⋅ g ⋅ k ( m ) ⋅ ( v − m 2 ) T ⋅ g = ( v − m 2 ) T ⋅ g ⋅ k ( m ) ⋅ g ⋅ v − m 2 (20.2) 同理，式(19.1)和(19.2)也可以用拉伸张量表示为 K ( m ) = U − m 2 ⋅ G − 1 ⋅ E ( m ) ⋅ G − 1 ⋅ ( U − m 2 ) T (21.1) k ( m ) = v m 2 ⋅ g − 1 ⋅ e ( m ) ⋅ g − 1 ⋅ ( v m 2 ) T (21.2)
system: [SYSTEM]

user: 5. 不同构型协变应变张量之间或逆变应变张量之间的关系 初始构型和现时构型上应变张量之间的变换称为“拉回”和“推前”操作。协变张量的“拉回”和“推前”分别记为 ϕ ← ( ⋅ ) 和 ϕ → ( ⋅ ) ，逆变张量的“拉回”和“推前”分别记为 χ ← ( ⋅ ) 和 χ → ( ⋅ ) ，具体操作运算如下： ϕ ( F ) ← ( ⋅ ) = F T ⋅ ( ⋅ ) ⋅ F ，     ϕ ( F ) → ( ⋅ ) = F − T ⋅ ( ⋅ ) ⋅ F − 1 (22) χ ( F ) ← ( ⋅ ) = F − 1 ⋅ ( ⋅ ) ⋅ F − T ，     χ ( F ) → ( ⋅ ) = F ⋅ ( ⋅ ) ⋅ F T (23) 由此可得，同为协变张量的 E ( m ) 与 e ( m ) “拉回”和“推前”关系为 E ( m ) = ϕ ( F ) ← ( e ( m ) ) = F T ⋅ e ( m ) ⋅ F (24.1) e ( m ) = ϕ ( F ) → ( E ( m ) ) = F − T ⋅ E ( m ) ⋅ F − 1 (24.2) 同为逆变张量的 K ( m ) 与 k ( m ) “拉回”和“推前”关系为 K ( m ) = χ ( F ) ← ( k ( m ) ) = F − 1 ⋅ k ( m ) ⋅ F − T (25.1) k ( m ) = χ ( F ) → ( K ( m ) ) = F ⋅ K ( m ) ⋅ F T (25.2)
system: [SYSTEM]

user: 6. 不同构型协变与逆变应变张量之间的关系 比较式(14)~(17)中用主轴法表示的谱分解应变度量函数， E ( m ) 与 k ( m ) 、 K ( m ) 与 e ( m ) 具有完全相同的特征值，只是主轴方向不同，前后二者之间的“拉回”和“推前”变换只涉及旋转张量 R 。 将(7)和(9.1)代入(14)用主轴表示的应变度量函数中，有 E ( m ) = ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) G ⋅ N i ⊗ N i ⋅ G = ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) R T ⋅ g ⋅ R ⋅ N i ⊗ N i ⋅ R T ⋅ g ⋅ R E ( m ) 做 R 旋转推前操作， R − T ⋅ E ( m ) ⋅ R − 1 = ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) R − T ⋅ R T ⋅ g ⋅ R ⋅ N i ⊗ N i ⋅ R T ⋅ g ⋅ R ⋅ R − 1 = ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) g ⋅ R ⋅ N i ⊗ N i ⋅ R T ⋅ g = ∑ i = 1 3 1 m ( λ i m − 1 ) g ⋅ n i ⊗ n i ⋅ g = g ⋅ k ( m ) ⋅ g 从而得到 E ( m ) 与 k ( m ) 的变换关系为 (26.1) 类似地，对 做 旋转推前，可得 (26.2) 对 和 做 旋转拉回，可得 (26.3) (26.4) 式(26.1)~(26.4)所表示的不同构型协变与逆变应变张量的转换关系也可以通过式(22)和(23)所表示的完整“拉回”和“推前”操作，用左右伸长张量写成如下形式： (27.1) (27.2) (27.3) (27.4)
system: [SYSTEM]

user: 7. 常用参考架构下的简化 应变度量通常引入参考架构用应变张量的分量组合表示，应变张量与参考架构无关，但应变张量分量与参考架构有关。引入度规张量以后，式(14)~(17)的应变度量对初始构型和现时构型采用何种参考架构没有约束和限制，采用不同的坐标系，实际上就是选择了不同的基矢和度规，由此推导的上述变换关系不受参考构架的影响，既可以采用直线坐标系，也可以选择曲线坐标系，坐标轴可以正交，也可以斜交。 根据度规张量的几何意义，其分量等于两个对应坐标轴的切向基矢的点积，它反映了非正交曲线坐标系的坐标轴夹角和弯曲程度。正交坐标系度规张量的副元分量都为零，斜角坐标系则不全为零；工程实用中常用的参考架构主要是正交坐标系，比如直角坐标系、球坐标系、柱坐标系，此时，度规张量除了主元分量非零以外，其他分量都为零。球坐标系和柱坐标系是曲线坐标系，度规张量的主元分量不全为1，大小与坐标轴的曲率有关，协变度规张量与逆变度规张量对应的主元分量呈倒数关系。 对于笛卡尔直角坐标系，每个坐标轴上的量度一致，对应的构型空间为欧氏空间，均匀且各向同性，协变基矢和逆变基矢完全一致，都是正交单位矢量，度规张量为单位张量，即 此时，考虑到变形张量 和 特征值相同，虽然式(14)和式(17)的应变度量仍具有不同的物理意义和几何意义，但二者数值是相等的；同理，式(15)和式(16)的应变度量数值也相同。 所以对于笛卡尔应变张量，协变张量 和 分别与逆变张量 和 等价， 此时无需再把应变张量分成协变和逆变，通常仅考虑基于初始构型的应变度量 和基于现时构型的应变度量 。
system: [SYSTEM]

user: 8. 结语 本文基于Seth-Hill广义应变度量函数，推导了由此衍生的同一构型上的应变度量，即， 与 、 与 的协变与逆变变换关系，以及不同构型上应变度量，即， 与 、 与 以及 与 、 与 的“推前”与 “拉回”变换关系，这些变换关系不受参考构架的约束和限制，有利于拓宽材料本构建模和非线性计算的手段，为复杂工程问题的数值计算提供算法依据。 非线性连续介质力学的本构理论中，应变度量和应力度量存在能量共轭关系，二者成对用于建立能量泛函。本文仅从理论上探索了不同应变度量之间的变换，各类应变度量共轭应力与之配套的相应变换有待于进一步研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 每个推销员都渴望取得推销的成功，那么如何才能达到推销成功的彼岸呢？笔者通过文献研究并结合多年推销学教学的体会，将成功推销的奥秘概括为三点：一个前提：推销产品之前先要成功地推销自己；两个关键：了解需求点，建立信赖感；三个要点：胆大、心细、抗打击。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 目前，全国的推销员队伍有几千万人，这些推销员战斗在市场一线，为满足客户需求，为促进企业销售业绩增长，为繁荣城乡经济做出了巨大贡献。这些推销员每个人都渴望取得推销的成功，进而体现自身价值，为个人赚取更多业绩提成的同时，为企业赚取更多的利润。那么推销员怎样作为才能达到推销成功的彼岸呢？探讨推销奥秘的教材和论著很多，但少则十几万字，多则几十万字的推销学“巨著”，推销员很难有时间或有兴趣读下去。能不能用简单的几句话就把推销的奥秘说清楚了？回答是肯定的。笔者通过文献研究和多年推推销学教学的体会，用以下三句话概括了推销的奥秘所在，希望对广大推销员以及热爱推销事业的同仁能有一点启迪。
system: [SYSTEM]

user: 2. 一个前提：推销产品之前先要成功地推销自己 所谓成功地推销自己，就是推销员在推销活动中，通过与客户的友好沟通，让客户认同、接受、喜欢推销员。推销中，如果推销人员素质过硬、衣着得体、相貌端正、彬彬有礼、态度温和、真诚友好、服务到位，业务精通，客户就会从内心深处的认同、尊重、信赖推销人员；反之，如果推销人员孤陋寡闻、衣衫不整、举止鲁莽、态度冷淡、油腔滑调、油头滑脑、业务不精，就会令客户生厌，甚至避而远之。正可谓：一见就喜欢，立刻就“来电”，一见就厌烦，立刻说再见。 推销活动是一种人际沟通活动，沟通中，推销员和客户只有彼此认同，相互尊重，产生好感，才能逐渐深厚情感，彼此视为朋友，建立起真诚的友谊，才会进而发展成比较稳定的商业关系。客户接受推销品之前首先要接受推销人员，客户只有愿意同推销员打交道，愿意同推销员交流，才会进一步交心，只有交心最后才会发生交易。如果客户对推销人员不认同、不满意、不喜欢，即使产品质量有保证，价格合理，客户也不会信赖推销人员，进而也就必然拒绝购买推销品。因此，在推销产品之前先成功地推销自己，是成功推销的前提条件。而成功推销自己的关键是推销员必须讲究诚信，做到说真话、办真事、做真人。推销员在与客户的互动过程中，其个人品质的好坏，在客户心目中的心理反应是截然不同的，这种不同的心理反应潜在地影响了推销员推销的成败。一流的产品只有通过一流的推销人员的推销才可能赢得客户的长久响应 [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 3. 两个关键：了解需求点，建立信赖感 所谓了解需求点就是要清楚地知道客户的需求是什么，建立信赖感就是让客户相信你，只有信任才能促成交易与合作。 需要产生动机，动机产生购买行为。客户对推销品的需求，是产生购买行为的原动力。但客户需求千差万别，正所谓“萝卜白菜，各有所爱”，只有进行市场细分，针对不同细分市场的不同需求，提供特色各异的推销品，才能满足客户需求，赢得客户满意，积累和发展更多的忠诚客户。因此，了解客户需求，洞察客户的痛点和痒点，提供针对性的解决方案，是成功推销的关键一环。为此，推销员必须重视客户需求信息的搜集，除了调查了解客户的需求动机外，还要了解客户的采购计划，采购程序，采购组织人员构成，采购的时间和采购批量，产品的消费或使用场所，需求特性与期望获得的利益等，这些需求信息，了解的越多越有利于取得推销的成功。 成功推销的另一个关键点是在了解需求点的基础上，建立起客户对推销员、推销品、推销员所在企业的信赖感。这是因为客户虽然有对某种产品的需求，但不一定选择本企业的产品来满足。只有建立起客户对推销员、推销品和公司的信赖感后，推销方能成功。而建立信赖感的关键是成功地与客户沟通。 推销实践中推销人员之所以屡屡遭到客户的拒绝，最主要的原因就是缺乏有效的沟通。一项调查表明，在客户拒绝的各种原因中：其中，不信任占比为55%，不需要占比为20%，不适合占比10%，不着急占比为10%，其他原因占比为5%。可见通过有效沟通，从而使客户建立起信赖感的重要性。推销的功夫在推销之外，推销员要想让客户无法拒绝，必须花费大量时间与客户沟通建立信赖感。没有信赖，就没有接受。传统推销模式中，推销员40%的时间花费在促成交易上，30%的时间花费在介绍产品上，20%的时间花费在了解需求上，只用10%的时间花费在同客户建立信赖感上。可想而知，推销成功的概率是很低的。与传统推销模式不同，现代推销模式与传统推销模式形成了鲜明的对照，花费在促成交易、产品介绍、了解需求、建立信赖感上的时间分别是10%、20%、30%、40%，将大量时间用于同客户建立信赖感上。由于抓住了推销成功的这一关键环节，因此现代推销模式较之传统推销模式推销成功的概率大大增加。但令人遗憾的是目前还有一些企业仍然没有意识到与客户沟通、建立信赖感的重要性，开展推销人员培训时还只是片面侧重产品知识和推销技巧的培训。事实上，客户最反感的就是推销员利用所谓的高超推销技巧来说服客户 [ 2 ]。 那么怎样沟通才能建立起客户的信赖感呢？首先必须把握客户沟通的原则，比如“三性”(沟通行为的主动性、沟通对象的广泛性和沟通过程的互动性)原则；尊重、包容客户的原则；讲究诚信的原则；换位思考的原则等。其次还要讲究沟通的艺术，比如要学会微笑；善于赞美；巧妙提问；多多认同；谨慎措辞；同步沟通(声调、肢体动作)；列举客户名单、使用客户见证等。
system: [SYSTEM]

user: 4. 三个要点：胆大、心细、抗打击 胆大，就是要求推销员有大无畏的英雄气概，对自己、对推销品、对公司有充分的信心，敢于敲客户的门，不怕客户的冷脸相待和冷酷拒绝，敢于用自己的热脸去贴客户的冷屁股，推销中不怯场、不畏难，锁定推销目标后敢于发起一次又一次的冲锋，夺取一个又一个的胜利。一个怯场的推销员是很难取得推销事业的成功的。推销人员如果在客户面前表现得唯唯诺诺、战战兢兢、胆小如鼠，将给客户留下非常不好的印象。客户会怀疑推销品可能有瑕疵，推销人员的素质与能力差。客户一旦产生这样的认识，就不会接受这样的推销员，对推销员的信赖感也就无从建立。信赖感无从建立，即使客户对推销品有需求，也不会跟这样的推销员购买。因此，推销人员一定要战胜客户拜访中的胆怯心理。 那么推销人员如何才能使自已的胆子大起来呢？ 首先，对推销成功要有非常强烈的渴望，对自己充满必胜的信念。有了这种渴望和信念，就会不畏任何艰难险阻而勇往直前。 其次，要做好充分的拜访准备。包括搜集详尽的客户信息，了解拜访对象各方面的情况，带好各种推销道具，预料到各种可能发生的意外情况并准备好应对方案，这样就会成竹在胸，胆子也就大起来了。 最后，要有一种平衡的心态。现实中，许多推销新人虽然大胆走上了推销之路，但在与客户沟通时却表现得紧张、恐惧，说起话来，吞吞吐吐、语无伦次。平时谈笑风生的推销人员，为什么一旦面对客户，却变成如此窘态？其深层次原因就是这些推销员存在不同程度的自卑心理，他们从内心深处觉得推销是一个让人看不起的行业，推销工作是很不体面的工作。在这种心理的影响下，推销人员在客户面前常常表现得过于谦卑，总觉得低人一等。之所以这样，他们的理由是：如果我不对客户毕恭毕敬，如果我不顺从客户，客户就不会签单，就无法达成交易。其实，这种想法是对推销工作的误读。推销工作与其他行业的工作一样，没有高低贵贱之分。推销工作不是谁有求于谁的工作，而是一种各得其所、各得其乐的“双赢”工作。之所以这样说，是因为客户通过购买满足需求，获得产品利益；推销员通过推销创造销售业绩，为单位赚取利润，为个人赚取业绩提成。特别是许多推销员具有很高的业务素质，属于专家型和顾问型的推销员，跟客户不但是平等的，甚至有时比客户的地位还要高一些，因为这些推销员更懂得如何为客户提供问题的解决方案，更能给客户提供切实的帮助，因此大可不必觉得比客户地位低微。正确的认识是：客户很重要，推销员也很重要。推销不是向客户索取什么，而是给予客户更多的帮助。既然推销是帮助客户，那在推销拜访中还何惧之有，胆子不就越来越大了吗。在客户面前卑躬屈膝是推销工作中的最大忌讳。如果推销员自惭形秽，客户又怎么会高看自己呢？甚至对推销员推销的产品都会产生怀疑，又何谈推销成功？ 心细，要求推销员要有一定的洞察力，善于透过客户的表情、言语、行为的细微变化了解客户的喜怒哀乐，给予客户更多的关怀和体贴，让客户动情，令客户感动。推销员只有长期细心观察捕捉客户的需求信息，知悉客户最关注、最满意或最忌讳的是什么，与客户的沟通才能一矢中的，推销服务才能超越客户的期待令客户满意。 做到“心细”，推销员要注意哪些问题呢？ 首先，要注重知识的积累与更新。只有具备宽广的视野、广博的知识面，才会具有敏锐的洞察力。对行业环境、对公司及其推销品、对营销业务知识更是要了如指掌。 其次，在与客户沟通中要与客户保持目光的交流。之所以这样做，一来显示推销员的信心，二来“眼睛是心灵的窗户”，通过观察客户的眼神，可以发现其只能意会不可言传的“内涵”。 最后，要注意聆听客户的心声。雄辩是银，聆听是金。推销员要坚持多听少说，多问少说的原则。推销中除了客观公正地介绍产品，简明扼要地表达自已的立场和观点外，最重要的事情就是仔细聆听顾客的想法和意见，进而了解客户需求，破解客户异议，打消客户顾虑，最终达成交易。聆听不是不得不听或带听不听，而是洗耳恭听，是发自内心的意会，传达那种不可言传的默契。 抗打击，是指推销员面对客户多次的拒绝和屡屡的失败，不畏惧、不退缩，不放弃，表现出屡败屡战、百折不挠、越挫越勇的大无畏气概。推销员遭受的挫折次数越多，练就的抗打击能力就越强，登上顶尖推销员台阶的希望就越大。现实中，许多推销人员遇到一点点挫折就悲观丧气，就怀疑自己，就想放弃，结果前功尽弃，可悲可惜！可见，能不能抗的住推销失败的打击是推销员推销成败的关键。 那么，如何在推销屡次失败中练就过硬的“抗打击”能力呢？ 第一，保持信心。要经常的告诫自己：推销是从接受拒绝开始的，客户拒绝是正常的。客户拒绝接受推销品，有多方面的原因，不是自已的素质和能力不行，而是时机还不成熟；不是推销品的品质有问题，而是推销品不适合顾客的特定需求。 第二，下定决心。推销虽屡遭失败，但只要有恒心、有毅力，多次拜访客户，最后就一定会赢得客户的信赖，取得推销的成功。 第三，总结经验。在肯定和挖掘自己优点和长处的基础上，查找推销工作中的不足，不断完善推销方案，不断深化与客户的互动沟通，创新推销工作的思路。 第四，正视失败。失败并不可拍，关键是要从失败中找到成功的路径，调整心态，振奋精神，放下包袱，再次冲锋。 第五，自我激励。推销人员要把每次推销活动视为自己用胆识、人格魅力赢得客户，体现自我价值的机会。要学会自我激励，遭遇失败的打击后不必沮丧，要在脑海中多回想以前推销成功的场景和画面，从而使自己进入巅峰状态，鼓足勇气和力量，再次迈开推销前行的脚步，创造更加辉煌的推销业绩，奔向更加美好的明天 [ 3 ]。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 综上所述，不难得出结论：推销人员在推销工作中如能秉承“推销产品之前先成功地推销自己”的理念，紧紧抓住“了解需求点，建立信赖感”两个关键，牢牢把握“胆大、心细、抗打击”三个要点，用信心、勇气和执着鼓起生命的风帆，就一定能将自己这艘推销的小舟驶向成功的彼岸。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 利用选择性培养基从海南地区的虾酱中筛选获得一株产蛋白酶菌株，经过形态学观察、生理生化分析和分子生物学鉴定其为芽孢杆菌(Bacillus sp. 6 # )。研究结果表明，该菌株的最适生长温度在33℃左右，最适pH为6~8，最适盐浓度在5%~10%之间，能耐受接近20%的盐度，菌株表现出对较高环境温度和盐度的耐受能力。菌株能产胞外酶白酶，加速蛋白水解。Bacillus sp. 6 # 可为工业化纯种生产模式下虾酱生产提出一种参考。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 虾酱是海南及我国沿海地区传统的发酵调味品，蛋白水解是影响虾酱感官和风味最重要的因素之一。发酵过程中，酸、碱和蛋白酶共同推动蛋白水解进程。早期，肌肉组织的内源蛋白酶释放出来参与组织蛋白的水解。随着发酵进行，微生物代谢产生的胞外蛋白酶和肽酶将肌肉蛋白进一步水解。水解形成的小分子化合物促进酶促反应和非酶化学反应，形成非蛋白的含氮化合物，进而形成食物的特殊营养、香味、pH值和口感 [ 1 ]。海南地处热带，常年气温较高，海南虾酱中盐度较高，虾酱中微生物有较好的温度和盐度适应能力 [ 2 ]。因此，从海南虾酱中分离产蛋白酶的微生物，可能获得发酵特性较好的菌株。本研究以海南传统虾酱为实验材料。首先，应用Gibbons培养基对富集后的细菌分离和纯化。然后对菌株的蛋白水解能力进行定性和定量分析。最后结合菌株的菌落和细胞形态、生理生化特征和16S rDNA序列信息确定菌株的分类学地位。研究结果可为解析虾酱风味形成的分子机制和虾酱的工业化生产提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 材料和试剂 2.1.1. 实验原料 羊栏镇、天涯区、崖州区、乐东县、东方市、万宁市、琼海市、秀英区、澄迈县、海口市等海南沿海地区的15份传统虾酱样品。 2.1.2. 培养基 Gibbons培养基 [ 3 ]：胰蛋白胨5.0 g，酵母粉10.0 g，柠檬酸钠3.0 g，氯化钾2.0 g，硫酸镁∙7H 2 O 20.0 g，氯化钠50.0 g，添加1000 mL蒸馏水，琼脂15 g。调pH 7.2，121℃灭菌20 min。 酪蛋白琼脂平板 [ 4 ]：分别称取10 g脱脂奶粉和3 g琼脂，分别溶于100 mL蒸馏水，然后分开灭菌两种溶液。待溶液冷却至48℃左右，将两种溶液混合均匀倒平板。 2.1.3. 主要试剂 酪蛋白/胰蛋白胨、酵母粉、无水硫酸镁、柠檬酸钠、氯化钠、氯化钾、琼脂/琼脂糖、脱脂乳粉、Tris碱、EDTA-Na∙2H 2 O、溶菌酶、溴酚蓝、二甲苯青、甘油、硼酸、海藻糖、抗坏血酸钠、Taq酶(ET101-02-04，天根生化科技(北京)有限公司)等。 2.1.4. 主要设备 超净工作台(SW-CJ-1FD)：苏州安泰空气技术有限公司；恒温培养箱(SPX-150B-Z型：博讯实业有限公司医疗设备厂；紫外可见分光光度计(T6新世纪)：北京普析通用仪器有限责任公司；高速冷冻离心机(Sigma-16)：Sigma；恒温震荡培养箱(HO45HYA)：上海知楚仪器有限公司；高通量组织研磨器(SCIENTZ-48)：宁波新芝生物科技股份有限公司；电泳仪(DYY-10C型)：北京六一；精密分析天平(AR2140)：梅特勒–托利多仪器有限公司；PCR仪(T100 TM )：Bio-Rad；凝胶成像系统(GDS-1302)：Aplegen等。 2.2. 实验方法 2.2.1. 具有蛋白质水解能力菌株的筛选 1) 细菌的富集及初步筛选 将20.0 g虾酱样品加入装有180 ml无菌生理盐水的锥形瓶中，振荡30 min。静置，取上清液100 ul接种于5.0 ml Gibbons液体培养基中进行富集 [ 3 ]。取0.5 ml富集培养液按10倍梯度稀释，选合适梯度浓度接种于Gibbons固体培养基，30℃培养24~48 h。取单菌落进行分离纯化，纯化的菌株用15%甘油保存备用 [ 5 ]。 2) 初筛具有蛋白水解能力菌株 将活化的菌株点接到酪蛋白琼脂平板上，适宜温度下培养24 h。以不接菌的平板为空白组，观察菌落周围是否形成透明圈 [ 6 ]。 3) 定量分析菌株对蛋白质的水解能力 参考文献制作酪氨酸标准曲线 [ 7 ]。配制梯度浓度的酪氨酸溶液，反应后用紫外分光光度计在680 nm处测定光密度。平行测定3次，以酪氨酸的含量为横坐标，吸光度值为纵坐标，制作标准曲线。 Folin-酚法定量分析菌株蛋白水解能力 [ 8 ]。吸取菌液1.00 mL与酪蛋白溶液反应，用福林试剂进行显色，测定显色反应后的光密度。用酪氨酸标准曲线和光密度计算酪蛋白水解后生成酪氨酸的量。在40℃和合适pH值条件下，1 min内水解酪蛋白产生1 μg酪氨酸所需的酶量为1个蛋白酶活力单位 [ 9 ]。 2.2.2. 菌株的初步鉴定 1) 形态学观察 记录菌落形态一致的菌株，并在光学显微镜下观察菌株被革兰氏染色的细胞形态 [ 10 ]。 2) 菌株生理生化特征分析 (1) 最适温度 将菌株活化后接种到Gibbons液体培养基中，用不接菌的Gibbons液体培养基做空白组，将培养基分别放入28℃、30℃、31℃、32℃、33℃、36℃和37℃等温度下培养24 h。每个温度三组平行实验，用紫外分光光度计测定OD 600 nm 下的吸光值，考察菌株对温度的适应能力 [ 11 ]。 (2) 最适盐浓度 取菌液100 uL加入10 mL液体Gibbons培养基中，培养24 h后制成菌悬液。用低吸附枪头分别取2 ul菌液，接到0%、2%、5%、10%、15%和20%等不同盐浓度的培养基中，每个盐浓度做三组平行实验。在适宜温度下培养24h后，用紫外分光光度计测OD 600 nm 下的吸光值，考察菌株的耐盐能力 [ 12 ]。 (3) 最适pH值 取菌液100 uL加入10 mL液体Gibbons培养基中，培养24 h后制成菌悬液。用低吸附枪头分别取2 ul菌液，接到不同pH值的Gibbons液体培养基中，每个pH值做三组平行实验。在适宜温度下培养24 h后，用紫外分光光度计测OD 600 nm 下的吸光值，考察菌株的耐酸能力 [ 13 ]。 (4) 菌株生长的生长曲线 根据菌株的酸碱适应能力，配制合适的Gibbons液体培养基。用低吸附枪头分别取2 ul菌液，接到Gibbons液体培养基中，合适温度下分别培养2、4、6、8、10、12、16和24 小时。以不接菌的培养基做空白组，用紫外分光光度计测不同培养时间菌液OD 600 nm 下的吸光值，考察菌株的生长特性 [ 14 ]。 3) 分子鉴定 (1) DNA提取 菌株DNA提取参考文献进行，−20℃保存DNA样品 [ 15 ]。 (2) PCR扩增 采用细菌扩增通用引物27F和1492R进行PCR扩增 [ 16 ]。PCR扩增反应体系参考试剂盒(ET101-02-04，天根生化科技有限公司)：引物1 uL，DNA模板1.0 uL，Taq PCR Master mix 0.2 uL，ddH 2 O 14.8 uL。PCR 扩增反应程序：95℃ 5 min，95℃ 30 s，60℃ 30 s，72℃ 90 s，30次循环，72℃ 10 min，4℃保温 [ 17 ]。 PCR产物经1%琼脂糖凝胶电泳检测后送公司测序(上海生工)。 (3) 测序和系统发育树构建 将测得序列在NCBI中进行同源性比较，然后用Mega7.0.14软件构建系统发育进化树 [ 18 ]。根据系统发育树，结合菌株的形态和生理生化特征初步确定菌株的分类学地位。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果与分析 3.1. 筛选蛋白水解能力的菌株 按照2.2.1.1的方法，将15份虾酱进行涂布培养，共获得124个菌株纯化菌株。其中6 # 菌株的菌落形态呈淡米黄色，不透明，边缘光滑，湿润且扁平(图1(A))。按照1.2.1.2的方法，用酪蛋白琼脂平板定性检测菌株的蛋白水解能力，菌株培养24小时后，菌株能显著水解蛋白，在平板上形成透明圈(图1(B))。按照2.2.2.1的方法，对6 # 菌株进行革兰氏染色观察，菌株为革兰氏阳性芽孢杆菌(图1(C))。 图1. 产蛋白酶菌株的初步筛选和分析 3.2. 菌株的生理生化特性分析 3.2.1. 定量分析6 # 菌株的蛋白水解能力 根据2.2.1.3所述的方法制作标准曲线(图2(a))。以酪氨酸浓度为横坐标，以吸光值为纵坐标，标准曲线回归方程为y = 0.0125x + 0.0098，相关系数R 2 = 0.9990，吸光值与酪氨酸浓度之间的线性关系显著。根据标准曲线及回归方程，可算出当吸光值为1时酪氨酸的含量96.2 ug/mL，吸光常数值K = 96.2。 利用标准曲线，采用Folin试剂法定量测得6 # 菌株的粗酶液活力为111 ± 0.03U (图2(b))。结合图1(B)和图2(b)可知，6 # 菌株可产生胞外蛋白酶，将蛋白水解成酪氨酸等氨基酸，供给菌株新陈代谢所需要的营养。已有研究表明，菌株蛋白水解能力与菌株的酶系相关，包括胞外酶、转运系统和多种胞内酶 [ 19 ]。同时，菌株的蛋白质水解会生成的氨基酸及多肽等小分子物质可能影响虾酱的风味。 图2. 菌株的生理生化特性 3.2.2. 菌株的基本生理生化特性 按2.2.2.2所述方法，测得菌株生长的温度适应能力(图2(c))。由图可知，菌株的最适温度在33℃左右，菌株有较好的温度适应能力，能适应海南当地的较高的环境环境温度。温度高过33℃后，菌株生长受到一定的抑制，但仍表现出较高的紫外吸收光。在虾酱发酵的过程，可利用菌株对温度适应的特性，优化发酵温度，缩短发酵时间。 按2.2.2.2所述方法，测得菌株生长的最适盐浓度(图2(d))。由图可知，菌株生长的最适盐浓度在5%~10%之间。在15%的盐浓度下，菌株仍有较好的生长能力。在20%的盐浓度条件下，菌株受到明显的抑制，但培养24小时后，仍可测出一定的微生物。总体看来，菌株有较好的盐度适应能力。 按2.2.2.2所述的方法，测得菌株在不同pH条件下的生长情况(图2(e))。由图可知，菌株在pH为2到4之间的生长缓慢，在pH为4到7.5之间的生长速度加快。pH值为6~8是菌株最合适的生长酸碱度，在pH值为7.5~10时，菌株的生长能力受到抑制。 按2.2.2.2所述方法，测得菌株的生长曲线(图2(f))。由图可知，菌株的生长迟缓期约在2~6 h，10 h左右为对数生长期，约15 h左右后进入生长稳定期。稳定期曲线呈略为上扬，可能后期代谢废物影响了吸光度的测量，但两点间在统计学上没有显著差异。 3.3. 菌株的分子鉴定 按照2.2.2.3所述方法，以6 # 菌株的DNA为做模板，以27F和1492R为引物进行PCR扩增和电泳检测(图3(a))，PCR产物送上海生工测序。将测序结果与NCBI数据库中已知序列进行同源性比对，获得近缘物种的16S rDNA序列，并用Mega7.0.14构建6 # 菌株的系统发育树(图3(b))。6 # 菌株与弯曲芽孢杆菌Bacillus flexus H4的相似度为99.85%，结合菌株的形态和生理生化特性，6 # 暂命名为Bacillus sp. 6 # 。参考98.5%的分类标准 [ 20 ]，99.85% > 98.5%，6 # 菌株可能为弯曲芽孢杆菌。 图3. 测序分析6 # 菌株的16S rDNA
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论和结论 本研究从海南地区的传统虾酱中筛选获得了一株产蛋白酶菌株，经过形态学观察、生理生化分析和分子生物学鉴定其为芽孢杆菌，菌株可能为弯曲芽孢杆菌(Bacillus flexus)，暂命名为Bacillus sp. 6 # 。本研究发现，该菌株的最适生长温度在33℃左右，最适合盐浓度在10%左右，能耐受接近20%的盐度，菌株有较好的温度和盐度适应能力。菌株能产胞外酶白酶，加速蛋白水解，影响虾酱的感官和品质。已有研究表明，弯曲芽孢杆菌具有分解胆固醇 [ 21 ]、抗氧化 [ 22 ] 和抗菌 [ 23 ] 等益生特性。因此，Bacillus sp. 6 # 可为工业化纯种生产模式下虾酱生产提供一种可行的参考。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 2020年是“一带一路”倡议提出的第七年，中国与“一带一路”沿线各国的合作战略持续推进。中国纺织品正面临着传统出口优势下降和内外部不利环境的双重压力，为使纺织产业继续发挥其在国民经济中的积极作用，本文从2007~2018年中国纺织品的出口现状出发，将“一带一路”沿线国家划分成六大地理区域作为研究对象，通过构建随机前沿引力模型和贸易非效率模型，测算中国对“一带一路”沿线六大区域的纺织出口效率，并分析影响贸易非效率的主要因素从而提出针对性的对策和建议。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 多年来中国一直是纺织服装大国，无论是生产还是出口均排在世界前列，纺织服装交易量在国际市场上以35%的份额占比居世界首位。但近年来，随着TPP协议签订等发展，中国的原材料和劳动力成本优势相较于新兴国家逐渐减小。在这个行业变革的关键时期，“一带一路”倡议为纺织产业的发展打开新的大门，沿线国家作为中国未来战略中的重点贸易合作对象，拥有44亿庞大的人口规模，2019年经济规模达21万亿美元，在全球经济中占比29%，是非常具有贸易前景的经济区域。据统计，2019年中国纺织产品出口额约1201.9亿美元，较上一年增加0.9%，在中国纺织服装的出口结构中，“一带一路”沿线国家的纺织服装出口占世界总出口的50.9%。从上述数据可以看出，“一带一路”倡议进程的不断完善促进了贸易合作并且成效明显。从地理位置上看，“一带一路”沿线涉及的65个国家可以划分为六大区域，这六大区域是“一带一路”倡议实施的重要经济载体，是依托一定的地理运输分布、自然环境禀赋和区域贸易条件而形成的经济单元，通过互联互通的国际政策联动所有经济单元，促进贸易共同发展。
system: [SYSTEM]

user: 2. 纺织品出口现状 根据联合国贸易标准，本文选取纺织品的主要类别是SITC26 (纺织纤维及其废料)和SITC64 (纺纱面料及相关产品)对沿线六大区域的出口情况进行研究，从数据上看，2018年纺织原料和纺纱面料的出口比重分别为3.2%和96.8%，可见纺织出口主要以纺织纱线及面料等相关商品为主。 2.1. 出口贸易额 自2013年“一带一路”倡议提出以来，中国为促进纺织服装贸易的发展，扩大贸易出口，推进纺织产业链的资源延伸，已结合形势制定一系列政策。针对“一带一路”沿线国家的纺织服装发展情况，中国利用和沿线国家的产业互补性，不断强化在纺织服装产业链中的核心地位。从图1可以看出，纺织品从2000年~2018年的出口额一直是上升的趋势，2000年纺织出口37.1亿美元，到2018年该值已经攀升至609亿美元，并且出口份额占世界市场的49.8%，可见“一带一路”倡议对纺织出口的发展还是有很大的促进作用，沿线的65个国家已经成为中国纺织原料、面料出口的核心市场。 图1. 中国纺织对“一带一路”沿线国家出口情况 2.2. 六大区域出口现状 中国的纺织品对各大区域的出口差异较大，从图2可以看出，中国纺织品(纺织原料、纺纱及面料)出口比重最大的是东南亚地区，东盟十国中的印尼、菲律宾等均是纺织服装大国，对纺织原料及半成品的需求较大，中国一直是其主要的纺织贸易伙伴，2018年中国出口东南亚286.8亿美元，沿线总量的47%，该份额从2008年以来一直不断上升，纺织贸易发展已经较为成熟。相比之下，南亚的出口比重较为稳定，一直占总出口的25%左右，贸易量逐年上升，2018年达142.8亿美元，增长率为13.1%。西亚北非地处三洲两洋的交通要塞，大部分国家以矿产资源丰富为主要特点，纺织贸易并不是大部分国家的支柱产业，20国中只有土耳其作为主要的纺织服装大国，是中国主要的出口阵地。中亚和东北亚的国家组成较少，出口体量占比分别只有4.2%和5.7%。 图2. 中国纺织品对“一带一路”六大区域出口贸易额
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型、变量与数据 3.1. 随机前沿引力模型 贸易潜力是指当两国之间不存在贸易摩擦的情况下可实现的理论贸易值 [ 1 ]，也有定义指出贸易潜力是贸易函数“前沿面”上的理论贸易规模 [ 2 ]。传统的引力模型是量化所有贸易影响因素的平均水平，其缺陷是模型设定时假设贸易阻力不存在，重要影响因素归入随机误差项中导致研究有偏。而随机前沿引力模型是将随机前沿方法和引力模型相结合，把影响贸易效率的主要因素单独处理，即将随机误差项 ε 分为相互独立的 ν 和 μ ，从而建立随机前沿引力模型，可得基本函数、最优边界、贸易效率分别为： T i j t = f ( X i j t ， β ) exp ( ν i j t ) exp ( − μ i j t ) ，   μ i j t ≥ 0 (1) T i j t * = f ( X i j t ， β ) exp ( ν i j t ) (2) T E i j t = T i j t / T i j t ∗ = exp ( − μ i j t ) ，   T E i j t ∈ ( 0 ， 1 ] (3) 通常根据 μ 的变化规律存在两种模型形式：一是当非效率项不随时间发生变化时，该模型为时不变模型(Time-Invariant Model， TIM)。但在实际贸易活动中，因为时间跨度很长，所以贸易非效率项往往会随着时间的变化而出现波动，此时该模型将演变为时变模型(Time-Varying Model， TVM)，使用最多的是Battese和Coelli (1992)提出的时变衰减模型 [ 3 ]： μ i t = η i t μ i = { exp [ − η ( t − T ) ] } μ t ，     t ∈ T ( i ) ;     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (4) 在式(4)中， { exp [ − η ( t − T ) ] } ≥ 0 ， μ i t 服从截尾正态分布， η 为待估参数，当参数 η > 0 时，代表非效率项随着时间的增加而衰减，当参数 η < 0 ，代表非效率项随着时间的增加而上升，当 η = 0 时，即上述特殊的时不变模型。 关于模型回归，对于非效率项的回归分析一般采用一步法，根据Battese和Coelli (1995)的研究 [ 4 ]，将贸易非效率项及其外生影响因素在随机前沿模型中同时回归，构建非效率模型得： μ i t = h ( z i t ， α ) + ω i t = α z i t + ω i t (5) 其中， μ i t ~ i d d N + ( z i t ， σ μ 2 ) ， ω i t ~ i d d N + ( 0 ， σ ω 2 ) ，非效率项 μ i t 是影响因素 z i t 的被解释变量，将上述公式引入主模型中并取对数，可以得到下式： ln T i j t = ln f ( X i j t ， β ) + ν i j t − { exp [ − η ( t − T ) ] } μ i j (6) 上述随机前沿引力模型的基本式主要用来测算贸易的效率水平和影响因素的作用程度。 3.2. 模型设定与变量 基于上文的研究分析，本文将设定随机前沿引力模型为主模型，贸易非效率模型为副模型，由此测算中国纺织品对“一带一路”沿线六大区域的出口效率。 3.2.1. 时变随机前沿引力模型的设定 为测算中国与“一带一路”沿线六大区域的纺织出口效率，本文将经济水平、人口规模、首都距离等变量纳入随机前沿引力模型，取对数后具体形式为： ln T i j t = β 0 + β 1 ln G D P i t + β 2 ln G D P j t + β 3 ln P o p i t + β 4 ln P o p j t     + β 5 ln D i s i j + β 5 B o r i j + β 6 L L i j + ν i j t − μ i j t (7) 模型的被解释变量是t时期中国对沿线国家的纺织出口贸易额，数据来源见表1。 Table 1 System resulting data of standard experimen 变量 变量说明 单位 符号 数据来源 T i j t t时期中国纺织服装对j国出口贸易额 美元 / UN Comtrade G D P i t t时期中国国内生产总值 亿美元 + 世界银行WDI G D P j t t时期进口国j国国内生产总值 亿美元 + 世界银行WDI P o p i t t时期中国人口数量 百万人 + 世界银行WDI P o p j t t时期进口国j国人口数量 百万人 + 世界银行WDI D i s i j 中国和j国首都距离 公里 — CEPII数据库 B o r i j 虚拟变量，中国与j国是否接壤 0或1 + CEPII数据库 L L i j 虚拟变量，j国是否是内陆国 0或1 — CEPII数据库 表1. 随机前沿引力模型变量说明及数据来源 3.2.2. 贸易非效率模型的设定 进一步构建贸易非效率模型研究贸易非效率的影响因素。方程具体设定如下： μ i j t = α 0 + α 1 F T A i j + α 2 P S j t + α 3 G E j t + α 4 E x R i t + α 5 T F j t     + α 6 L P I j t + α 7 T a x j t + ω i j t (8) 在上述模型设定和变量中，被解释变量 μ i j t 代表贸易非效率，表示在t时期中国对“一带一路”沿线国家j国的纺织服装出口贸易量中没能实现的那部分贸易潜力。影响因素包含中国与进口国是否签订FTA并生效、汇率、进口国的政局稳定程度、政府工作效率、贸易自由度、物流绩效指数(见表2)。 Table 2 Description of trade non-efficiency model variables and data source 变量 变量说明 单位 数据来源 F T A i j t时期中国与j国是否签署FTA 0或1 中国自贸区服务网 P S j t t时期进口国j国政治稳定程度 [−2.5， 2.5] 全球治理指标WGI G E j t t时期进口国j国政府工作效率 [−2.5， 2.5] 全球治理指标WGI E x R i t t时期人民币和美元汇率 人民币 国际货币基金组织 T F j t t时期进口国j国贸易自由度指数 [1， 100] Heritage Foundation L P I j t t时期进口国j国物流绩效指数 [1， 5] 世界银行WDI T a x j t t时期j国所有产品加权平均适用税率% [1， 100] 世界银行WDI 表2. 贸易非效率模型变量说明及数据来源 3.3. 样本说明 在实证过程中，较多国家和较长的时间跨度可以是结果的准确性更高，结论更具有说服力。本文最终选取中国“一带一路”沿线60个国家2007~2018年的纺织相关数据作为样本(如表3)。由于剩余5个国家部分重要数据缺失，所以阿富汗、文莱、叙利亚、伊拉克、巴勒斯坦几国在本文中不做研究，将样本相对完整的60国在后文中划分为六大区域进行研究。