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基于机动车合格证大数据行业运行异动监控

[摘 要] 随着国家简政放权、强化事中事后监管等改革工作的推进,运用机动车合格证大数据实施行业监管将成为政府主管部门的重要抓手.文章通过对机动车合格证历史数据的深度分析,结合市场预测数学方法,提出一套合理可行的行业运行异动监控信息化解决方案,为政府主管部门找出违规“嫌疑人”提供决策参考.

[关键词] 机动车;合格证;异动监控

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016. 19. 114

[中图分类号] D631.5 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2016)19- 0196- 05

1 我国机动车合格证管理现状

机动车整车出厂合格证(以下简称“合格证”)是车辆生产企业在车辆制造完毕、检验合格后随车配发的机动车出厂合格证明,是*国产机动车注册登记必须提交的法定证明之一.自2005年合格证管理制度建立以来,合格证先后经历了由纸质到电子,由单一向多元的发展历程.到目前,合格证系统中管理的企业数量已超过1 600家,数据记录总量超过4亿条,可以说合格证在产品出厂销售环节、机动车注册上牌及车辆购置税征缴等环节已得到广泛使用,为政府有关部门在开展行业监管、提升服务效率和质量、打击非法违规等方面发挥了不可替代的作用.

首先,有利于政府主管部门加强监管、提高效率.党的十八届三中全会提出了“简化事前准入,加强事中事后监管”的总体要求.2015年6月,国务院 发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监督、监管的若干意见》(国办发[2015]51号),提出要充分运用大数据的先进理念、技术和资源,加强对市场主体的服务和监管,推动简政放权和政府职能转变,强化事中事后监管,提高政府治理能力.因此,充分运用机动车合格证大数据实施汽车行业管理必能事半功倍.

其次,有利于监控行业运行动态,规范生产秩序.进入新世纪以来,我国汽车产业发展迎来井喷期,企业数量、机动车产量逐年增加,其中汽车产销量自2009年已连续7年位居世界第一,成为汽车大国.由于企业数量巨大,鱼目混珠,给行业管理带来不少难题.因此,加强机动车合格证管理体系建设,通过合格证信息及时掌握企业生产状态,及早发现异常情况,有利于进一步规范行业秩序,促进行业健康发展.依据《关于建立汽车行业退出机制的通知》( 产业[2012]349号文), 通过调取企业合格证上传数量,筛选出僵尸企业和不能维持正常生产经营的企业名单,分别于2013年和2015年向社会公示了第一批48家和第二批92家特别公示车辆生产企业名单实现了车辆生产企业有进有出的动态管理.在近年来,合格证数据在政府主管部门对罐式车、危险品车、校车、新能源车辆等专项核查中,作为重要的生产信息,为核查工作发挥了重要的支撑作用.

再次,有利于辅助有关政策规定落地实施.根据我国《道路交通安全法》及其实施条例等有关法律法规,机动车出厂合格证明作为机动车注册登记环节的法定凭证,对于防范被盗抢、 和非法 辆上路,保障道路交通安全发挥着举足轻重的作用.随着合格证电子信息不断完善和应用,它为行业主管部门实施汽车行业退出机制、《公告》管理、生产一致性核查等方面提供了有力支撑.同时,机动车出厂合格证作为国家税务总局开展车购税征缴的有效凭证,也是减免车购税政策执行中车型判定的重要参考依据.

2 机动车行业运行异动监控系统总体设计思路

2015年以来,随着我国经济发展新常态的出现,汽车产业面临新的机遇和挑战.产业结构调整幅度逐步加大,市场竞争压力持续增加,不乏个别机动车生产企业在合格证上面动起“歪脑筋”,未产先传、产后不传、上传数量暴增暴减、非法倒卖合格证、大幅超过核准产能等现象时有发生.因此,为了切实掌握国内机动车企业生产动态,借助合格证数据开展行业运行异动监控工作,实现在大数据环境中自动识别违法违规“嫌疑人”.

机动车合格证运行异动监控系统总体设计思路是,通过对各机动车生产企业历史上传数据的深度分析,按照汽车、摩托车、三轮汽车和低速货车等不同车辆类别,制定科学的运行异动判定规则,运用数学预测方法,按月度测算合格证上传预警阈值,再将企业实际合格证上传量和预警阈值进行比较,确定异动企业名单,并通过系统要求异动企业进行书面备案说明.

该异动监控系统的建立,提升政府主管部门对行业事中事后监管的水平,将有力配合政府主管部门做好新形势下的行业管理工作.对政府主管部门而言,异动监控工作有利于实时了解行业动态,抑制非法行为,提高政府管理效率和监管质量;对行业而言,有力于企业之间互相监督,让非法行为难以藏身,构建良好行业管理秩序.

3 机动车行业运行异动监控规则研究

3.1 合格证历史数据迭代和企业分类

由于汽车、摩托车、三轮汽车和低速货车企业数量众多,产量差异巨大.因此,只有对不同类别、不同数量级的生产企业设定不同的异动监控参数,才能确保模型的科学合理性.本研究中基于K-均值聚类方法原理,开发设计了一款工具软件,输入是汽车、摩托车、三轮汽车和低速货车三种类别企业连续12个月月度合格证上传量平均值,获得产量近似的企业自动归类结果.K-均值聚类工具软件见图1.

使用K-均值聚类工具软件,将汽车、摩托车、三轮汽车及低速货车企业依次进行区间分段.将企业每月合格证上传量作为离散的点阵,根据聚合的算法,划分成区间.若聚合的区间内企业数量过于密集,再将密集区间再次聚合运算.经过多轮迭代,结合行业管理经验,调整上传量区间范围,形成三类企业的上传数量特征区间,其中汽车(含整车、改装车)企业分为9个区间,摩托车企业分为6个区间,低速货车和三轮汽车企业分为5个区间.不同类型企业异动监控区间划分见表1.

3.2 不同类型企业运行异动规则

机动车论文范文结:

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