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4.合资7座中型SUV标杆之战，汉兰达和锐界L该如何选？

什么叫金砖四国？

简介

“金砖四国”来源于英文BRICs一词，是指巴西（Brazil）、俄罗斯（Russia）、印度（India）和中国（China）四国，因这四个国家的英文名称首字母组合而成的“BRICs”一词，其发音与英文中的“砖块”(bricks)一词非常相似，故被称为“金砖四国”。其中，巴西被称为“世界原料基地”；俄罗斯被称为“世界加油站”；印度被称为“世界办公室”；中国被称为“世界工厂”。

“金砖四国”图示、简介

[编辑本段]名称由来

“金砖四国”（BRICs）一词最早由高盛证券公司首席经济学家吉姆·奥尼尔在2001年11月20日发表的一份题为《全球需要更好的经济之砖》（The World Needs Better Economic BRICs）中首次提出，2003年10月，该公司在题为《与BRICs一起梦想：通往2050 年的道路》（Dreaming with BRICs：The Path to 2050）的全球经济报告中预言，BRICs将于2050年统领世界经济风骚，其中：巴西将于2025年取代意大利的经济位置，并于2031年超越法国；俄罗斯将于2027年超过英国，2028年超越德国；如果不出意外的话，中国可能会在2041年超过美国从而成为世界第一经济大国，印度可能在2032年超过日本；BRICs合计的GDP可能在2041年超过西方六大工业国(G7中除去加拿大)，这样，到2050 年，世界经济格局将会大洗牌，全球新的六大经济体将变成中国、美国、印度、日本、巴西和俄罗斯。

高盛的这份经济报告，使中国、印度、俄罗斯、巴西四国作为新兴经济体的代表和发展中国家的领头羊受到世界更多的关注，由此BRICs（译称 “金砖四国”）的称谓便风靡世界。

2005年12月1日，高盛发布的新报告《BRICs有多稳固》（How Solid are the BRICs?）称，BRICs看起来确实比其他发展中国家（无论大小）的进步要快。高盛由此调整预测：中国将在2040年超过美国（比2003年的预测稍快一些），而印度将在2033 年超过日本（比早先的预测稍慢一些，原因是日本的经济状况有所改善）。

随着 “金砖四国”这一全新概念的诞生，韩国总统卢武铉（已故）率领上百名重量级政商人士展开“金砖四国外交”；G7财长会议2005年首度邀请金砖四国代表列席；日本丰田汽车等跨国企业的全球棋盘因此重新部署。从目前的情况看，金砖四国经济发展的速度恰恰与“BRICs”一词的字母排序相反，中国遥遥领先，印度和俄罗斯次之，巴西则相对不温不火。从更宽广的视角看，至少前3国的经济表现足以傲视G7所有国家，俄罗斯和印度每年的经济“净增长部分”，便可超越当今的荷兰。据统计，俄罗斯的外汇储备已经高达2800亿美元，这个数据已经超越了欧盟成员国的总和。

2009年6月14日至16日，在俄罗斯叶卡捷琳堡举行了首次“金砖四国”外长会议。会议期间四国外长就国际经济和金融状况、能源安全和环境问题、裁军和不扩散核武器问题、国际贸易以及国际组织改革问题进行了广泛讨论。“金砖四国”外长会晤结束后将签署联合声明，表明四国在世界发展和国际安全迫切问题上的统一立场。

汉英词典解释

BRICs 金砖四国（巴西、俄罗斯、印度和中国）

BRIC Countries 金砖四国（巴西、俄罗斯、印度和中国）

1.This year, sales of cars in the BRICs should overtake those in America.

而到了今年，金砖四国的购车数量应该会超过美国。

2.Brazil, another of the so-called Brics, was among the small group wanting a deal.

所谓金砖四国中的另一个国家巴西，是少数希望达成协议的国家之一。

3.The plan is meant to capitalize on the higher growth rates in the so-called "BRIC" countries of Brazil, Russia, India and China.

公司的打算是在所谓的“金砖四国”(巴西，俄罗斯，印度，中国)的高速增长中有所斩获。

4.Thanks in large part to the BRICs, a record 65% of GM's sales in the first quarter were outside America.

多亏了在“金砖四国”的巨大销量，创纪录地占通用汽车第一季度销量的65%，这超过了美国。

5. Mature vehicle markets may be close to saturation, but there is huge unsatisfied demand in the big emerging car markets of Brazil, Russia, India and China (the so-called BRICs).

成熟的汽车市场可能已接近饱和，但是在巴西、俄罗斯、印度和中国（即所谓“金砖四国”）的新兴汽车市场中存在着巨大的未满足的需求。

关于“金砖四国”的研究报告

高盛的研究报告认为，中国、俄罗斯、巴西和印度的经济发展前景极好，四国将在2050年位列世界最强经济体。这篇研究报告是由高盛的全球经济学家吉姆·奥尼尔主持编写的。“金砖四国”都是重要的新兴市场国家，在许多国际地区问题上看法接近，近几年经济增长都很快，国际地位不断提高。四个国家无论从面积、人口、资源、市场等方面都有独特优势，四国国土面积占世界领土总面积的26%，人口占全球总人口的42%。根据国货币基金组织的统计，2006年至2008年，四国经济平均增长率为10.7%。四国在国际事务中都具有重要影响。

据预测，这四个国家将拥有超过全球40%的人口和14.051万亿美元的国内生产总值。无论从任何方面讲，它们都将成为世界上最大的经济实体。然而，必须指出的是，这四个国家，既不是像欧盟一样的政治联盟，又不是像东盟一样的贸易联盟。但是，这四个国家已经逐步开始开展政治合作，来加强其政治地位，比如影响联合国的决定；或者通过不成文的政治合作协议，来迫使美国让步。

《金砖四国之梦：通向2050之路》（2003年）

认为中国、俄罗斯、巴西和印度已经或者正在改变自己的政治体制，以适应全球资本主义。高盛预测，中国和印度分别将成为世界上最主要的制成品和服务提供者，而巴西和俄罗斯相应的将成为世界上最主要的原材料提供者。鉴于巴西和俄罗斯可以为中国和印度提供所需的原材料，合乎逻辑的预测表明，金砖四国将更加广泛的合作。据预测，“金砖四国”将有能力组成强大经济集团，从而取代现在八国集团的地位。巴西盛产大豆和铁矿石，而俄罗斯有极为丰富且丰沛的石油和天然气资源。

早在冷战结束时或更早时期，组成“金砖四国”的各国政府就都开始了经济和政治改革，以使他们进入世界经济。为了竞争，这些国家曾同时强调了教育，引进外资，国内消费和国内产业的发展。研究认为，印度有潜力成为在未来的30至50年里“金砖四国”中发展最快的国家。主要原因之一是印度和巴西的劳动年龄人口数量的下降将晚于俄国和中国。

后续报告（2004年）

继其最初的2004年“金砖四国”研究报告后，高盛世界经济小组又发布了后续报告。这份新的报告将分析结果更推进了一步，并着重聚焦在这四国经济的发展将给世界市场带来的影响。报告估计，金砖四国在世界经济增长中的份额将从2003年的20%增长到2025年的40%。同时，他们的经济总量在世界经济中的比重将从2004年的大约10%增至2025年的超过20%。而且，在2005年到2015年间，这些国家将有超过8亿（800,000,000）的人跨过$3,000的年收入门槛。据计算，在2025年这些国家将约有2亿（200,000,000）人的年收入超过$15,000。因此，市场需求的大回升将不仅仅影响必需品，也会影响到价格较高的品牌产品。报告指出，首先是中国，然后在十年之后是印度，将超过美国成为世界最大的汽车市场。

尽管增长率结存果断地活跃朝向金砖四国的经济，高水平经济地区个人财富程度会持续超越平均金砖四国水平。 高盛证券估计到2025年六国集团G6[1]成员国地区的年收入会超过$35,000，反而只有二千四百万名金砖四国居民才有相同收入水平。 报告强调指出印度能源的大型无效率，及引人注目地提及金砖四国在全球资本市场的极小代表权。 过往矛盾凸显金砖四国的庞大人口，而且使金砖四国的总财富相当容易使六国高峰会成员国地区失色，及同时令年收入会保持于当今工业国家基准之下。上述现象会持续影响全球市场；随着跨国公司试图从金砖四国的取得优势，例如由金砖四国的庞大潜质市场生产廉价汽车及其他金砖四国居民负担得起的产品，来替代昂贵的奢侈汽车品牌。

中国——世界工厂

中央之国——中国堪称世界最具发展活力的经济区域，引进外资额最高，成为全球最大企业集团的生产基地。拥有13亿居民的中国是世界上的第一人口大国，充裕、廉价、可靠的劳动力驱动了中国经济繁荣，除了无以伦比的价格优势之外，就业人员的素质也在不断提升。不过，世界经济增长的发动机下面也潜藏着危机。虽然中国央行制定了贷款限制措施，经济过热的隐患依然未能消除；城乡、个人收入之间的巨大剪刀差也令发展失衡，危及社会稳定；环境污染更加恶化。另外，中国股市缺乏独立、有效的监控机制，政府操纵股市；原料不足、能源缺乏等一系列问题都为中国经济制造了瓶颈。

巴西——世界原料基地

巴西的国民生产总值高居拉丁美洲之首，除传统农业经济之外，生产、服务行业也日益兴旺，更在原材料资源方面占据天然优势。巴西拥有世界上最高的铁、铜、镍、锰、铝土矿蕴藏量，另外，通讯、金融等新兴产业也呈上升趋势。巴西前总统、工人党领袖卡多佐制定过一套经济发展策略，为其后的经济振兴奠定了成功的基石。这套经改政策后来为现任总统卢拉所发扬光大，其核心内容在于：引入灵活的汇率体系；改革医疗、养老制度；精简政府官员系统。然而，有批评家认为，成也萧何败也萧何，工人党内部贪污受贿不断，在很大程度上动摇了现任政府的统治根基。南美这块沃土之上的经济腾飞是否具有可持续性？机遇背后的风险也是巨大的。立足于巴西市场的长期投资者因此而需要强韧的神经和足够的耐心。

印度——世界办公室

印度是世界上人口第二多的民主国家，6000多家上市公司也使其股市规模空前壮大。在过去的20年间，印度经济以每年平均5.6%的速度稳定成长，而在经济前台的背后，是一支高素质的就业大军。据初步统计，西方企业在印度约2300万高校毕业生眼中越来越富有吸引力。 美国最大的1000家公司当中，四分之一的企业使用在印度开发的软件。印度药业也在全球市场占据了重要地位。世界上40%的“学名药”（专利期已过的药品药剂）是在印度生产的，这一行业带动个人可支配收入以两位数字的增长率飞速上涨，与此同时，印度社会出现了一批注重享受、乐意消费的中产阶级。另外，一些大的基础建设项目，如6000公里长的高速公路网络、兴旺发展的出口贸易也为经济发展提供了强大的后继力量。当然，印度经济也存在不可忽视的弱点，例如：基础设施不够完善、高额财政赤字、能源及原材料依赖性过高等。政治方面，社会伦理道德观念变化、克什米尔地区局势紧张都有可能引发经济动荡。

俄罗斯——世界加油站

走过1998年金融危机的俄罗斯经济就像从灰烬里飞出的一只浴火凤凰，在新近国际信用评级当中，被著名的证券研究机构——标准普尔评为投资等级。石油和天然气价格上涨无疑为俄罗斯经济增添了双翼。这两大工业血脉的开采和生产控制了今天五分之一的国民生产，并且创造了50%的出口贸易产值和40%的国家收入。另外，俄罗斯还是钯、铂、钛的第一大产国。与巴西的情况有些类似，俄罗斯经济的最大威胁也隐藏在政治之中。政府虽然在其五年任期内成功地将国民生产总值提升了30%，可支配国民收入也有明显增多，但政府当局在处理尤克斯石油公司一案所体现出的民主缺失却成为远期投资的毒药，无异于一把隐形的达摩克里斯剑。虽然俄罗斯地大物博，能源丰富，如果缺少了有效遏制腐败的必要体制改革，政府在未来发展态势面前依然不能高枕无忧。如果俄罗斯从长远角度来看不满足于只做世界经济的加油站，当务之急必须致力于现代化改革进程，提高生产效率。投资者应该尤其密切关注当前的经济政策变化，这是除原料价格之外，影响俄罗斯金融市场的另一重要因素。

[编辑本段]经济现状

2007年

综合国际经济权威机构的统计，目前发展中国家、尤其是新兴经济体外汇储备迅速增加，到2007年已占世界外汇储备的3／4，“金砖四国”的中、俄、印三国都是“大户”。新兴国家经济占全球经济比重已由1990年的39．7％上升到2006年的48％。按购买力平价计算，“金砖四国”对世界经济增长的贡献率已达50％。“金砖四国”中除“中国速度”的发展举世瞩目外，印度经济发展十几年来平均年增长率一直保持在6％~7％左右，2007年高达8．9％。中、印已成为全世界投资最具吸引力的三个国家中的两个（另一个是当前最发达国家美国）。俄罗斯经济近7年来也保持了高速发展，GDP平均年增长率达到7．8％，黄金外汇储备达4048亿美元，苏联解体时遗留的2000多亿美元外债，现已基本提前还清，重新跨入了世界十大经济体行列。巴西发展相对稍慢一些，2007年经济增长也达4．4％。

美林公司和凯捷咨询公司发表的《世界财富报告》指出：2004年，巴西有9．8万人金融资产超过100万美元，比上年增长6．5％；俄罗斯有8．8万人，增长4．8％；印度约有7万人，增长14．8％；中国约有30万人，增长4．5％。富裕阶层的崛起，使得对高档商品和各种金融商品的需求增多。

金砖四国 巴西：购置高档房产

在巴西，仅占人口1％的富人却拥有50％的国民收入，贫富人群收入差距之大堪称世界第一。富人多是铁矿或原油等相关行业的大企业经营者。他们在圣保罗或里约热内卢等大城市置有豪宅，开着捷豹或沃尔沃等高级进口车。其中许多人还拥有两辆汽车，购买高档房地产的动向引人注目。

但令人注意的是，巴西的“养车费”足占年收入的10%不止，不少巴西人特别是广大的中产阶级的两辆车带给经济上的负担不言而喻。

俄罗斯：青睐奔驰轿车

俄罗斯许多富人是在前苏联解体后，在国有企业民营化过程中靠收购能源相关企业起家的。俄罗斯富人占总人口的4％~5％。也有不少人是趁着前苏联解体后的混乱，从事贸易或非法经济交易而获得巨额财富的。

此外，由于近年原油和天然气价格大幅上涨，从事能源业的人群中也不断出现新富人。据说生活水平与欧美等同的新富人占总人口的20％左右。俄罗斯富人和新富人几乎都集中在莫斯科和圣彼得堡两大城市。

在高收入人群中，购买汽车等高档商品的现象引人注目。他们尤为青睐奔驰车。购买住宅的人增多也带动了汽车销售。俄罗斯是08年欧洲唯一汽车市场出现需求量涨幅的欧洲市场。

俄罗斯人对旅行的需求也日渐增大。在国内游客增加的同时，前往邻国土耳其和中国等地的出境游客也迅速增多。据统计，2004年前往中国观光的俄罗斯人比上年增长29．8％。

印度：加入瘦身俱乐部

伴随着经济的快速发展，年收入超过18万卢比的印度新富逐年增多。新富阶层占总人口的比例已从1985年的1．1％上升至2001年的7．3％。

随着高收入阶层的崛起，汽车、家电等贵重耐用消费品极为畅销。此外，由于印度人爱吃甜食，加之富裕阶层开始偏好欧美饮食习惯（偏爱高热量食物），因此运动不足和过度摄入热量导致肥胖现象增多。为了减肥，一些富人加入瘦身俱乐部，每月需交纳高额会员费。

中国：奢侈品需求增大

中国的富人以经济迅猛发展的沿海地区为中心迅速增多。从美国《福布斯》杂志公布的2005年中国400名富豪榜来看，多数人集中在沿海城市。

从行业种类看，富豪榜前10位中有7人是房地产相关行业经营者。可见房地产价格的上升催生了许多富人。另外，从事新兴的信息技术相关产业的富豪，也挤入了排行榜前列。

在中国富翁中，购买了高档住宅的人占很大比例。他们也热衷个人旅行和全家旅行。据说，许多富翁都在香港购买金器、名牌服装、数字家电和高档化妆品，甚至还有人购买价格高昂的高级高尔夫球杆。

中国的富翁特意到香港购买奢侈品，是因为在内地购买会被征收较高税金，而且可能买到假冒产品。据香港旅游发展局调查，中国内地游客到香港旅游一次的平均消费是5639港元，远高于其他地区的平均水平。

人们在外就餐的需求也在增大。中国人原本就讲究饮食，如今在节假日前往高档餐厅就餐的家庭正逐渐增多。此外，女性越来越爱美，对美容院、化妆品、名牌服装、首饰等的需求也在增加。

四国蕴含巨大商机

“金砖四国”的富人和新富当中，利用富余资金投资股市的现象很普遍。由于各国股价上升，其金融资产正迅速积累起来。日美欧的大型金融机构已开始进军这四个国家，希望能吸纳富人和新富们的金融资产。在人口众多的“金砖四国”，富人和新富阶层还有进一步壮大的余地，而且由于其资本市场不够发达，因此对于发达国家金融机构来说，这四国蕴含着巨大商机。

金砖代表未来的经济规模及重要性，依照这份报告，于2050年，这金砖四国的国内生产毛额总值将超越六大工业国，股市市值成长66倍，它们将拥有八亿的中产阶级人口，超过美国、西欧与日本中产阶级的总和，它们将在能源、天然资源、资本三大市场扮演主角，成为全世界最重要的消费市场。

关于“BRIC”一词的发明者--------吉姆.奥尼尔(Jim O'Neill)

吉姆.奥尼尔(Jim O'Neill) 2001年起，担任高盛投资公司（Goldman Sachs）首席经济学家。 毕业于英国谢菲尔德大学（Sheffield University）和萨里大学（University of Surrey）。

主要研究兴趣在外汇市场。前BBC的主席戴维斯（Gavyn Davies ，2001-2004）评价他为，在过去10年中世界上顶级的外汇方面的经济学家。

个人方面：已婚，有2个孩子，是英国曼切斯特联队（Manchester United F.C）的球迷，并在2004-2005年间，担任该球会的非执行董事。

金砖四国目前状况(2008年/2009年)

“金砖四国”峰会将在2009年6月中旬在俄罗斯叶卡捷琳堡市举行, “金砖四国”在摆脱单一货币的依赖等问题上都有着清醒的认识.

“金砖四国”力挺“超主权”货币

中国央行提议建立“超主权的国际货币”,得到了世界货币组织,联合国的支持和响应,尤其是作为新兴经济体的“金砖四国”反应更为强烈.俄罗斯向G20峰会提交提案,希望IMF考虑建立一个超主权储备货币的可能性.

人民币国际化动作频繁

中国在倡导”超主权”的货币的同时,人民币向国际化迈进的活动也十分频繁,中国已经与阿根廷,韩国,印度尼西亚,马来西亚和白俄罗斯等5个国家以及香港地区签订了货币互换协议,总额达6500亿元,在此前,中国在与包括俄罗斯在内的8个周边贸易伙伴签订了双边货币结算.此外,2009年4月8日,中国决定,在上海,广州,深圳,珠海,东莞5个城市开展跨境贸易人民币结算试点.

“金砖四国”地位看涨

在2003年首创“金砖四国”(BRIC)称谓的高盛公司调查显示,预估至2027年, “金砖四国”的GDP总和将超7大工业国(G7),时间比原先的预估提前将近10年.西方国家在2008年开始的金融风暴中受挫严重,相对让“金砖四国”的GDP占世界经济的比重上升速度很快,四国的地位也日益看涨.中,俄,印,巴四国都是主要的新兴市场国家,在国际上发挥着日益重要的作用,有共同的利益和关切,也促进了共同的发展.

[编辑本段]2008年“金砖四国”经济运行比较分析

2008年，金砖四国的国内生产总值初步数据都已出来了，四国GDP总计为87902.8亿美元，其中中国一家就占49.25%，俄罗斯其次，占19.06%，巴西第三，17.89%，印度居末，只有13.79%。

人均GDP方面，四国平均人均GDP为3087.56美元。俄罗斯由于2008年的国际油价长期处于历史高位，加上高达两位数的通胀率和卢布年平均汇率升值，突破1万美元，达11796.92美元，高居四国之首，巴西以8235.49美元紧随其后，中国以3312美元排第三，印度首次突破1000美元，以1022.34美元排最后。

人口中国继续保持世界第一位，总量达到13.28亿，印度以11.86亿紧随其后，巴西1.91亿人，俄罗斯人口继续负增长，2008年还有1.42亿人。

经济增长方面，中国以9.0%高居榜首，印度以6.0%紧随其后，俄罗斯5.6%，巴西只有5.1%。

[编辑本段]批评与争议

在“金砖四国”的论题中，有很多不确定性与假设，表示这四国中的其中一个或全部可能无法达到所预测的发展。有些评论者认为中国和俄国缺乏完整的民主制度可能会在未来形成问题，但是中国目前政体下的资源分配，生产力提高的效率已经广为认知，同时中国的民主化进程也在缓慢的进行中。中国大陆可能与台湾发生冲突是隐忧之一。同样地，俄国的人口正稳定地下降，可能对它造成影响。最后，对巴西的经济预测已经持续几十年了，但是到目前为止都不符投资者的期望。

金砖四国的贫穷人口广大。这也会对经济造成阻碍因为它会影响政府财务，增加社会不安，以及限制国内经济需求。国际冲突，国内的不稳定，政治政策，疾病与恐怖主义的爆发，都是可能阻碍这些国家经济发展的可能原因。最后，金砖四国的经济发展可能会对全球环境带来无法预测的结果。

认为地球承载力有限的论者认为，在现今的科技之下，金砖四国的发展将会有其限度。

[编辑本段]首次首脑峰会

在作为一个概念被提出近八年后，“金砖四国”所囊括的全球最大四个新兴市场国家：中国、俄罗斯、印度、巴西终于携手正式亮相国际舞台。2009年6月16日，中国、巴西、俄罗斯、金砖四国首次首脑峰会印度“金砖四国”***在叶卡捷琳堡举行首次正式会晤。

金砖四国首脑在星期二(6月16日)会晤结束后发表的声明中说，金砖四国峰会第二次峰会将于明年在巴西举行。文件中指出：“俄罗斯、印度和中国对巴西方面发出的2010年在该国举行金砖四国峰会的盛情邀请表示欢迎。”

四国成员在金砖四国中的地位

国际舆论认为，在"金砖四国"中，经济发展最突出的是中国。中国自改革开放以来，在近30年的时间内经济年均增长超过9％。印度自上世纪90年代以来，俄罗斯、巴西自进入新世纪以来，都根据各自国情进行了经济改革，俄、印的经济增长率近年来都在6％左右，巴西在3％至4．9％之间，均高于西方国家和世界平均水平。[1]

本次会议的主要议题

与会期间，四国***重点就应对国际金融危机冲击、二十国集团(G20)峰会进程、国际金融机构改革、粮食安全、气候变化等重大紧迫问题交换了看法，进一步讨论了“金砖四国”未来对话与合作的前景。

巴西总统卢拉在新闻发布会上的话说，“金砖四国”坐在一起开会就是历史性时刻。“‘金砖四国’的合作应该循序渐进，重点是要‘开好头，起好步’，”其实在峰会前一天的吹风会上，中国外交部国际司司长吴海龙已经点出首次峰会的价值。

根据会议后发布的《联合声明》，巴西愿于2010年承办下一次“金砖四国”***会晤。

金砖四国峰会未必只是向美国发出强烈信号的临时性工具，”新加坡《联合早报》对“金砖四国”前途充满了乐观的态度，“金砖四国不仅关注克服金融危机的战略，而且谋划‘后危机时代’的世界新秩序。”[2]

声明强调，二十国集团***金融峰会在应对金融危机方面发挥了中心作用。呼吁所有国家和相关国际组织积极落实二十国集团***伦敦金融峰会共识。承诺推动国际金融机构改革，使其体现世界经济形势的变化。声明表示，各方应共同努力改善国际贸易和投资环境。最贫困国家受金融危机影响最为严重。国际社会需要加强向这些国家提供流动性支持的力度，发达国家应兑现援助承诺，进一步向发展中国家增加援助、减免债务、开放市场和转让技术。声明表示，支持各国在能源领域加强协调与合作。声明重申，四国愿在关键的社会领域加强合作，增加国际人道主义援助，降低灾害风险。声明认为，当天发表的全球粮食安全声明，是四国通过多边努力为实现上述目标作出的重要贡献。声明还表示，四国强调并支持，在国际法治、平等合作、互相尊重、由各国协调行动和集体决策的基础上，建立一个更加民主和公正的多极世界。声明说，四国致力于推动多边外交，支持联合国在应对全球性威胁和挑战方面发挥中心作用。为此，四国重申，需要对联合国进行全面改革，使其更具效率，更有效地应对当今全球性挑战。 声明指出，将以循序渐进、积极务实、开放透明的方式推动四国对话与合作。“金砖四国”对话与合作不仅符合新兴市场国家和发展中国家的共同利益，而且有利于建设一个持久和平、共同繁荣的和谐世界。

自动驾驶技术基本知识介绍

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计锁保护，车辆甚至可能陷入某种锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。

基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

要一篇专科论文本科也行。要有参考文献。摘要。关键词。随便什么题材、主要是参考文献、

摘要：个人住房抵押贷款虽被国内外研究和实践公认为安全性较高、利润稳定的信贷业务 ,但是但从目前国内商业银行个人住房贷款的实际来看，该项贷款业务仍然具有诸多风险。美国次级贷风波引发的全球性金融危机对各国经济影响深远。作为风险源头的房地产抵押贷款信用风险控制及影响因素的研究成为社会关注的焦点。文章对我国个人住房抵押贷款中的信用风险分类和引致原因、信用风险信号识别、信用风险的评估等问题进行了探析,并在此基础上提出了个人住房抵押贷款风险防范对策，以保障我国经济平稳运行。

关键词：个人住房抵押贷款 信用风险 防范对策

随着我国住房制度改革的不断深入，个人购买商品住房的意向渐趋强烈。房价不断上涨以及住房市场中存在的供给与当期有效需求不足的矛盾使得住房按揭贷款应运而生。由于我国房地产企业及城市居民购买住房的融资途径主要是依靠这种单一地产金融机制，使各商业银行承受着来自于商品房开发供应链两端的风险压力。数据显示,长期以来我国个人住房贷款占个人消费贷款的比重始终在75%-97%,1997年末全国个人住房贷款余额190亿元,到2007年底已达到3万亿,多年来一直保持着高位增长。随着个人住房贷款余额的增长,信用风险也不断累积,个人住房抵押贷款开始显现逐步攀升趋势,而其本身所携带的风险影响程度也随着扩大,再加之次贷危机的爆发以及目前房价的相对企高,这就更值得引起我们对其风险管理的关注了在社会信用制度不健全的情况下,借款人信用是个人住房抵押贷款风险的根本影响因素。因此,作为银行信贷产品,信用风险是银行首当其冲要面对的风险,也是解决个人住房抵押贷款风险的关键所在。

一、信用风险的分类和引致原因

信用风险是银行客户无力履约的风险,也是目前银行面临的主要风险。影响住房抵押贷款的原因包括银行自身的原因和非银行的原因。前者包括银行对借款人的调查失误、银行对住房估值偏差、贷后管理落后等等原因;后者则包括借款人本身还款意愿、市场变化、技术原因、企业管理落后等等原因,具体又可分为还款能力风险和还款意愿风险。个人住房抵押贷款还款期限长,通常要持续20-30年,在这段时间里,个人资信状况面临着巨大的不确定性,经济恶化及其引发的个人支付能力下降的情况很容易发生,这样便会形成还款能力风险。而在还款能力确定的情况下,借款人还可能故意欺诈,骗取银行贷款,拖欠还款,造成所谓的还款意愿风险。在过去,受传统计划经济体制影响,政府干预和银行治理结构缺陷因素被认为是导致信用风险的主要原因。随着我国金融业改革开放的深入,政府干预和银行治理结构缺陷因素正在消减,市场变化因素增强。

在美国,受次级债对全球金融市场和实体经济的冲击,一些金融机构由于大量投资于次级债而受到影响,出现流动性困难,最终破产或被兼并,连一些大的金融机构也难逃厄运。诸如美林公司被美国银行吞并,贝尔斯登被摩根大通廉价收购等等,足见住房信贷风险的破坏力。目前,我国的大中城市房价依然处于高位运行,而同时居民在住房投资和投机的积极性都空前增加,贷款买房的居民占绝大多数。同时在各国经济政策的刺激下,全球经济已经进入了恢复期,各种资源、原材料价格已经逐步回升,我国的很多企业都基本实现了扭亏为盈,消化金融危机中的亏损。随着企业业绩的复苏,油价、水价、电价的上调以及其他各类资产价格的上涨,我国经济中存在着可能的通货膨胀隐忧。而目前利率仍在低位徘徊,由此引发的可能的加息会使住房抵押贷款面临前所未有的风险曝露。因此,我们必须做好这方面的预警和预防工作,防止住房贷款信用违约集中释放造成的多米诺骨牌效应。

二、个人住房抵押贷款信用风险的信号识别

理论认为,资本结构、担保、企业规模、资本大小可以作为贷款信用风险的识别信号,但是对于个人住房抵押贷款,这些指标并不完全适应。目前而言,对于住房抵押贷款信用风险的识别可以基于以下指标的判断:

第一,借款者家庭资产净值的大小。家庭资产净值是指住宅的现有价值与其债务的现有市场价值之差。住宅作为抵押贷款的抵押物,是作为贷款人无力履约时银行需要变卖的资产,其现有市场价值的大小直接关系到违约情况下贷款损失所能挽救程度的大小,可以作为信用风险识别信号之一,也可以作为判断是否违约的一个最基本的决定因素。

第二,借款人的工作和收入来源。住房抵押贷款的偿还主要还是依靠借款人以后的工作收入来偿还,具有固定的职业和稳定的收入来源的借款人所发生的信用风险更小。

第三,借款人持有的资产。根据收入和资产转化的分析,借款人如有不能提供证明依据的经常性稳定收入,则必须具有一定数量的资产证明。审查收入不足以确定借款人还款能力的,银行会考虑到要求借款人出具具有流动性的金融资产以证明其还款能力。而当借款人持有资产急剧缩水时,我们可以判定此时发生信用风险的概率也会明显变大。

第四,征信机构报告。主要是判断借款者的还款意愿风险。可以说,以往的信用记录可以一定程度反映一个人的信用意识和价值观,而这种观念和意识很难在短时间内改变,借款人在以前的借款记录中违约频频,则在以后的借款中发生违约的概率也会很高。对于征信单位给出的历史的信用行为记录进行调查评估是规避信贷风险、保障房供安全的重要环节。目前呼吁建立信用档案的主要意义也在于此。

上述因素被认为是表征借款人信用品质的主要指标,也是判断住房抵押贷款信用风险的重要标准。

三、个人住房抵押贷款信用风险的评估

从20世纪末起,信用风险管理在国际金融界得到很高的重视和极大的发展。在古典信用风险度量方法基础上,新的度量和管理方法不断涌现,在突破传统定性方法的局限基础上,新的信用风险度量方法能够更为科学地进行定性和定量分析。国外提供的模型方法有J.P.Morgan(1997)的CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型、RAROC模型、KPMG公司的贷款分析体系等,然而目前对于国内来说,基于各个风险估值模型的特点和应用范围约束,并不存在完全适应个人住房贷款风险管理的模型,因而在国内住房抵押贷款实践中运用这些模型进行信用风险量化度量的并不多,更多地仍是依赖于信贷员或信用分析人员的职业判断。

国内可以针对个人住房抵押贷款建立一个独立的风险估值模型,这一模型可以将影响贷款质量的宏观因素和微观因素、长期因素和短期因素囊括进来,宏观方面的因素可以考虑失业率、GDP增长率及政府支出水平和特定地区、行业的经济指标值、证券市场指数,微观方面的因素可以考虑借款人的财务状况、受经济周期影响程度、个人诚信度、持有资产现值等等因素。在确立这一系列因素之后,就可以对每笔个人住房抵押贷款给出相应的量化评分结果,同时,再根据以往个人住房贷款的数据资料将评分估值结果同相应的损失期望值对应,那么就可以较准确估计出银行所持有个人住房抵押贷款的风险大小。

四、我国个人住房抵押贷款信用风险的防范措施和建议

1.采取利率可变性发放贷款的方式 。其利率根据市场利率不断变化而作周期性调整。与我国现行的浮动利率相比，它的不同之处在于这种周期性的利率调整将有助于改善银行存贷款期限的匹配状况，可将银行承担的利率上升风险转嫁给借款人，同时借款人承担的利率下降风险也可转嫁给银行。

2.提高贷款审查力度和管理水平 。贷款人在接到借款人的贷款申请后，应该对借款人的信用状况进行严格审查，对于不同资信度的借款人，应采取不同的贷款安排。贷款人向借款人提供贷款后，应按协议催收贷款，在整个贷款偿还期间，借款人如有违反贷款协议的，应立即采取相应的措施进行处理。

3.通过保险降低风险 。保险是一种风险转移的工具，通过向保险公司投保来转移风险是个有效的规避风险的途径。如贷款人可以要求借款人将抵押贷款的住房投放房屋财产险，以此防范抵押房屋因自然或人为灾害而遭受的损失。同时，贷款人也可投保住房贷款保险，防止借款人不能如期还款的损失。

4.提高银行自身消除风险、抵抗风险的能力。首先是健全银行内控制度,商业银行要建立严格的风险管理程序和培育良好的风险管理文化,银行在贷前调查、贷中审查、贷款审批、贷后管理等各环节要落实各项风险管理措施,建立科学的量化的风险管理系统,增强风险控制和预警功能。其次要提升信贷员工整体素质,增强其对金融、分析调查、评估、风险管理等知识的学习和掌握,加强员工的敬业精神和职业操守教育,减少风险估计的随意性,严防“假个贷”,杜绝人为控制信贷业务的情况,削弱银行内部个人在信贷发放问题上过大的个人决断权。再次要努力提高银行自身资本充足率,提高抵补预期和非预期损失的能力,管理层可以根据宏观经济形势建立动态资本和动态拨备要求,强制性提高银行的风险抵御能力。

5.稳步推进住房抵押贷款证券化。我们应肯定金融创新和资产证券化的积极意义,不能因噎废食。住房抵押贷款证券化实际上是把不可移动的房地产转化为可流通转让的有价证券,它可以有效地分散和转移积聚在银行的信用风险。以住房抵押贷款为担保发行抵押证券后,原来集中在银行的贷款资产在资本市场上转为各类投资者人的有价证券,由于抵押证券是以一组投资组合为抵押,个别信用风险被分散;同时,它也解决了银行面临的流动性约束,一定程度上转移了抵押贷款的风险。应该看到,近年来我国在房地产证券化方面进行了一系列探索和实践,取得了一些成绩。因此,应继续稳打稳扎,为住房抵押贷款证券化创造各种有利条件。

参考文献：《房地产金融》《信用风险管理》《房地产信贷战略与实务》

合资7座中型SUV标杆之战，汉兰达和锐界L该如何选？

计入2023年以来，中国汽车市场的内卷从未停止，甚至连合资中型SUV市场也变得极为热闹，广汽丰田汉兰达和长安福特锐界两款业内标杆接力推新，其中第四代汉兰达在产品末期加推骑士版，并对智能座舱进行升级，而长安福特锐界则进行加长，推出全新一代锐界L，并加入全新混动系统。不过，昔日两款劲敌之间，谁将在疯狂内卷的2023年以更强产品力突出重围呢？

为此，我们遵循价格相近原则，选择售价为31.98万元的长安福特锐界L 2.0T EcoBoost E-混动四驱七座ST-Line（以下简称：锐界L），以及售价33.18万元的丰田全新第四代汉兰达2.5L智能电混双擎四驱骑士版7座（以下简称：汉兰达），看看到底谁更优秀！?

作为大七座中型SUV车型，空间是消费者选购过程中不可忽略的重要购买因素。从参数上来看，锐界L长宽高分别为5000*1961*1773mm，轴距更达到了2950mm，全面领先汉兰达，轴距甚至比汉兰达长了100mm，完全展现了美系车的大气豪迈。除此之外，在座椅布局上两车也各有不同，其中锐界L采用2+2+3布局，相较汉兰达的2+3+2布局，二排空间的体验感更强，1961mm车宽也让出入第三排更轻松方便。

再来看看配置，汉兰达有12.3寸的中控屏、7寸液晶仪表盘以及感应尾门等先进配置，如果单独来看，也属于上乘配置，但要与锐界L的12.3寸液晶仪表、27寸液晶中控、前后排无线充电等智能科技比较，就逊色不少，且锐界L的功能应用比肩这方面出色的自主品牌，可玩性和实用性非常高。

在驾控方面，两款车都搭载了L2级智能辅助驾驶，其中锐界L除了常见的车道偏离预警、车道保持等智能黑科技，还配有V2I车路协同功能，加之绿波车速引导、信号灯信息推送、闯红灯预警、绿灯起步提醒、道路信息广播、电子路牌等功能，让驾乘更智能、更安全。在差异化配置方面，锐界L拥有汉兰达不具备的疲劳预警、交通标志识别等实用功能，进一步提高了驾控的安全系数！

面对油价的频繁上涨，锐界L和汉兰达为兼顾用户的“高性能低油耗”需求，都搭载了大排量发动机和最新混合动力系统，且锐界L的混动系统与丰田THS技术师出同门，但不同的是锐界L搭载性能出色的2.T发动机，发动机最大功率202kW，峰值扭矩405N·m，解决了丰田混动系统性能不足的诟病。遗憾的是，福特锐界L的综合油耗较汉兰达略高，为6.82L/100km，整体表现相信在大部分消费者的可接受范围。

在底盘方面，锐界L采用前麦弗逊+后多连杆独立悬架，汉兰达前麦弗逊+后双叉臂独立悬架组合，在成熟的底盘调校下技术下，两车的舒适性与操控性无须担心。不过，锐界L更强调驾驶稳定性，而汉兰达则更注重驾驶路感，小编相信锐界L会更讨巧当代年轻消费群体！

结语：

从品牌影响力和用户口碑来说，锐界L和汉兰达两款无可匹敌的经典车型，都拥有庞大的用户基础。不过，如果你在今年选购一台大七座合资中型SUV，小编更推荐长安福特锐界L。在相同价位区间，长安福特锐界L无论是空间、科技，还是动力、配置，较老对手广汽丰田汉兰达更出色，再加上没有高能低耗的驾驶体验，以及92号油的低标号，满载诚意的长安福特全新一代锐界L又怎么会不吸引消费者呢

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