胡琨 说德国汽车神话终结 ：大可；不必

日前，德国大众汽车集团公布了今年一季度财报。财报显示，一季度大众汽车营收为776亿欧元，同比增长2.8%；但是营业利润仅29亿欧元，同比下滑37%。结合2024年末，德国大众汽车集团关闭工厂、裁员及降薪的传闻一度沸沸扬扬，尽管这些计划最终通过谈判得以避免，但大众仍宣布要对德国业务进行全面改革，包括未来裁员超过3.5万人、大幅削减产能以及未来4年工资不再上涨。大众的危机可说是整个德国汽车行业的缩影，令人不禁要问，德国的“汽车神话”是否真的即将走向终结？

德国汽车凭借其在燃油车领域成熟的技术和工艺以及遍布全球的销售网络，收获了大量忠实用户。汽车行业是德国最重要的制造业门类。2024年，德国汽车行业相关从业人员近78万，销售额5419亿欧元，远超其他行业。但是，德国国内汽车市场相对狭小，占全球不到3%，3/4的德国造汽车出口海外，海外市场对于德国汽车行业的重要性不言而喻。2024年德国汽车行业销售额的69.5%来自海外市场，汽车行业因此也成为德国占比最大的出口部门。2024年汽车及其零配件出口2625亿欧元，占德国对外出口总额的17%。

近年来，新能源汽车的异军突起给德国汽车行业带来巨大挑战。首先，德国汽车行业占据优势的燃油车市场受到新能源汽车挤压，销量下滑，导致燃油车闲置产能不断增加。据统计，德国的大众、宝马和梅赛德斯工厂平均产能利用率勉强超过2/3。燃油车生产线无法简单转向生产新能源汽车，一些传统燃油车生产车间的关闭不可避免。其次，尽管德国汽车企业陆续上马新能源汽车生产线，但其劳动力需求低于燃油车，且生产两种类型汽车的劳动技能并不能简单匹配。鉴于德国高昂的劳动力成本，裁员就成为德国汽车企业提升竞争力的必然选择。据德国汽车工业协会（VDA）测算，要适应未来新能源汽车主导的市场发展趋势，德国汽车行业到2035年相比2019年须削减18.6万个工作岗位。再次，德国为加强在新能源汽车领域市场竞争力，不断加大研发投入。德国汽车工业协会表示，德国汽车行业2023年至2027年将在全球范围内投资超过2500亿欧元用于研发新能源汽车技术，并再投入1300亿欧元用于新工厂的建设及相关设备的改造。在新能源汽车部门走上正轨之前，燃油车传统市场的萎缩和新能源车研发成本的上升，将会给德国汽车行业的盈利能力和财务表现带来一定压力。最后，德国汽车行业还得面对市场结构的深刻变化。欧洲和北美曾经是德国汽车的主要市场，如今已逐渐陷入停滞，而中国、印度和南美汽车市场需求增长迅猛。在这些国家和地区，德国不但要消化燃油车销量下降的冲击，还要面对中国和印度等国新能源汽车领域强大对手的竞争。

德国政府也很早就认识到向新能源汽车转型的未来趋势。早在2007年，鉴于电池技术在德国长年被忽视，德国政府加大了对锂离子电池研发投入，并在2009年颁布《国家电动汽车发展计划》，通过资助研发、提供购车补贴、减免车辆使用相关税费、完善公共充电桩等基础设施和制定碳排放标准等方式推动传统车企转型，发展新能源汽车。而德国汽车企业为应对上述挑战，一方面继续优化企业组织架构，降低成本，提升效率，另一方面致力于重塑产业链和价值链，促进创新，推动电动化、电池技术和自动化发展。

德国汽车企业本身就是新能源车领域的先行者。以三大顶级汽车集团（大众、宝马和梅赛德斯）和五大一级供应商（大陆、博世、舍弗勒、采埃孚和海拉）为核心的德国汽车行业，历史上经历多次市场竞争环境变迁，在结构转型方面拥有丰富经验。因此，依托本行业发达的研发体系、完善的供应链、成熟的销售网络和强大的品牌影响力等，德国汽车企业仍有望在全球新能源车市场保持一定竞争优势。

德国企业的转型努力已经取得一定成果。2020年以来，德国汽车行业销售额逐年上升，2023年为5642.37亿欧元，超过疫情前最高水平29.37%，尽管2024年德国汽车行业销售额有小幅下降，但出口依然强劲，达340万辆，比上一年增加2.5%。同时，新能源汽车生产也增长迅速，2024年德国生产的407万辆汽车中纯电动汽车为106万辆，比上一年增加11%；纯电动汽车出口88.1万辆，比上一年增加11.9%，纯电动汽车占德国汽车出口比重已超1/4。这些事实表明，现在就得出德国“汽车神话”终结的结论恐怕为时尚早。（作者是中国社会科学院金融研究所研究员）

大学计算机应用基础实验指导：关键知识与技巧

大学计算机应用基础实验中，掌握关键知识与技巧是提高实验效果的关键。以下是几个常见问题及其简单解答

如何选择合适的实验工具？

进行计算机应用基础实验时，选择合适的软件工具是非常重要的。常用的工具如Mirosot Oi、Raspbrry Pi、Python等，各种工具依赖于实验的内容与目标。根据实验要求，提前了解工具的功能与操作指南，可以提高效率。

如何优化代码实现？

编写程序时，优化代码不仅可以提高运行效率，还能增强可读性。常见的优化技巧包括使用合适的数据结构、减少不必要的循环、避免重复计算等。合理命名变量与函数，保持代码结构清晰，可以帮助他人理解和维护代码。

如何进行有效的实验记录？

实验记录是学习过程的重要一环。记录实验目的、步骤、结果以及遇到的问题，能帮助你更好地理解知识点。记录时，使用结构化的模板，包含日期、实验、实验环境及测试结果等，可以使记录更清晰可读。

如何团队实验中提升合作效率？

团队合作中，明确分工是提升效率的关键。可以根据每个成员的特长进行合理分配任务。定期召开团队会议，沟通进展与问题，确保整个团队朝着共同目标前进。

（内容来源：羊城晚报）