行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1] 核心观点 - 德里电力系统正在经历快速转型，预计到2030年峰值电力需求将增长50%，可再生能源占比将达到50% [19][20] - 电网灵活性技术（如需求响应、电动汽车充电管理、电池储能系统）可以帮助管理德里日益增长的峰值需求，预计到2030年可减少250-1,350 MW的峰值需求 [20][22] - 通过虚拟电厂（VPP）整合多种灵活性措施，德里可减少近4,000 MW的峰值需求，约占2030年预计峰值需求的三分之一 [20][23] 德里电力需求评估 - 德里的电力需求季节性波动显著，夏季峰值需求约为7,700 MW，冬季需求则低于5,000 MW [33][35] - 空调和电动汽车是德里峰值需求的主要驱动因素，预计到2030年空调需求将占夏季峰值需求的40% [37][40] - 电动汽车和电动公交车的充电需求预计到2030年将增加约1 GW，占德里峰值需求的10% [42][46] 德里电力供应评估 - 德里目前83%的电力需求通过外州采购满足，主要依赖燃煤发电 [32] - 到2030年，德里的电力供应组合将发生显著变化，太阳能发电占比将从5%增加到21%，风能和水利发电也将大幅增加 [50][52] 电网灵活性措施 - 需求响应（DR）项目可以通过行为需求响应（BDR）和自动化需求响应（ADR）减少峰值需求，预计到2030年可减少250-1,350 MW的峰值需求 [92][97] - 电动公交车充电管理项目可以通过优化充电时间减少400 MW的峰值需求，预计每年可为德里电力公司节省1.1亿卢比 [114][118] - 电池储能系统（BESS）可以通过储能和放电减少500-2,500 MW的峰值需求，预计每年可为德里电力公司带来85亿卢比的净收益 [127][134] 虚拟电厂（VPP）整合 - 通过整合需求响应、电动公交车充电管理和电池储能系统，虚拟电厂（VPP）可减少近4,000 MW的峰值需求，预计每年可为德里电力公司带来105亿卢比的净收益 [141][146] 电网灵活性推动因素 - 需求响应项目的成功依赖于智能电表部署、开放数据标准和消费者激励机制 [166][168] - 电动公交车充电管理项目的推广需要集成规划、电动汽车电价和车队协调 [185][187] - 电池储能系统的部署需要技术准备、价值捕获和监管支持 [197][201]

报告行业投资评级 - 无相关内容 报告的核心观点 - 报告旨在介绍基于绩效的监管(PBR)的基本知识,适用于电力公用事业行业 [2] - PBR是一种监管方法,旨在将公用事业公司的激励措施与客户和社会的利益保持一致 [4] - 报告涵盖了PBR的优势和劣势、替代监管机制、现实案例以及PBR流程中的重要考虑因素 [2] 根据相关目录分别进行总结 传统公用事业监管和改革需求 - 公用事业和公共事业委员会(PUCs)在清洁能源转型中发挥关键作用 [9][10] - 公用事业公司的商业模式是影响其决策和结果的核心因素 [12] - 传统的成本加成监管(COSR)模式存在问题,需要改革以适应21世纪的需求 [22][24] - 《通胀削减法案》(IRA)为公用事业公司投资清洁资源提供了便利 [30] - 尽管有IRA的支持,公用事业公司仍需要业务模式改革,PBR可以鼓励公用事业公司利用IRA [34] PBR工具 - 收入脱钩机制(RDM)通过将收入与销售脱钩来消除吞吐量激励 [40] - 多年期费率计划(MYRP)通过设定多年期收入要求和基本费率来鼓励成本控制 [53] - 资本支出-运营支出平价(Capex-Opex Equalization)通过各种策略减少或消除资本支出偏差 [61] - 绩效指标和记分卡通过具体、可量化的指标来评估公用事业公司的绩效 [65] - 绩效激励机制(PIM)将公用事业公司的收入与预期结果挂钩 [68] - 基准测试通过将公用事业公司的绩效与其他公用事业公司进行比较来评估绩效 [74] 其他替代监管工具 - 收益分享机制(ESM)通过分享盈余和/或亏损收益来降低风险,但会削弱成本控制激励 [81] - 前瞻性测试年份使用预测的未来12个月成本、投资和销售来设定费率,以减少监管滞后 [86] - 直线固定可变费率(SFV)通过固定费用回收短期固定成本,通过可变费用回收可变成本,但会削弱公用事业公司和客户的激励 [88] - 收入损失调整机制(LRAM)通过估计因减少能源销售而"损失"的收入并从客户那里收回该金额来补偿公用事业公司,但无法完全解决吞吐量激励问题 [90] - 成本跟踪器和公式费率通过公式或预先制定的规则在费率案件之外回收特定成本,但会削弱成本效率激励 [94] 推进PBR的途径 - PBR可以从渐进式改革到全面改革,全面PBR通过重新构建监管框架来改善激励机制 [103] - 推进PBR改革的途径包括立法、监管、行政和公用事业公司提案 [107] - PBR改革过程复杂且耗时,需要考虑与其他政策和流程的相互作用以及潜在的意外后果 [110] - 设计有效的PBR框架需要明确的目标、结果和指标 [113] 案例研究 - 科罗拉多州通过多年期费率计划、收入脱钩机制和绩效激励机制实施了渐进式PBR改革 [119] - 夏威夷州通过多年期费率计划、绩效激励机制和收入脱钩机制实施了全面的PBR框架 [121] - 夏威夷州的立法指令比科罗拉多州更强,推动了PBR改革 [124]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 核心观点 - 欧盟性别平等战略2020-2025旨在推动性别平等，特别是在暴力、经济参与、社会领导力等方面 [7] - COVID-19疫情加剧了性别不平等，特别是在劳动力市场和家庭责任分配方面 [7][52][53] - 欧盟通过多项立法和政策措施，如《数字服务法》和《薪酬透明度指令》，以应对性别不平等问题 [23][77] 行业现状与挑战 劳动力市场中的性别不平等 - 2019年，欧盟男性就业率为79%，女性为67.3%，性别就业差距为11.7个百分点 [62] - 女性在低薪行业和兼职工作中的比例较高，且更容易因家庭责任中断职业生涯 [52][62] - COVID-19疫情期间，女性在服务业中的失业率上升，特别是在住宿、餐饮和零售行业 [54][55] 薪酬与养老金差距 - 2018年，欧盟未调整的性别薪酬差距为14.1%，女性平均每赚1欧元，男性赚1.14欧元 [76] - 养老金差距为29.5%，老年女性面临更高的贫困风险 [78][79] 教育与职业选择中的性别刻板印象 - 女性在ICT领域的毕业生比例仅为20%，而在教育、健康和艺术领域的毕业生比例高达74.1% [72][73] - 欧盟通过《数字教育行动计划》和《欧洲技能议程》推动女性在STEM领域的参与 [73][74] 政策与措施 应对性别暴力的措施 - 欧盟通过《伊斯坦布尔公约》和《数字服务法》打击性别暴力和在线暴力 [18][23] - 疫情期间，多个成员国设立了24/7热线和庇护所，以支持家庭暴力受害者 [13][14] 促进女性经济参与 - 欧盟通过《欧洲社会权利支柱行动计划》设定目标，减少性别就业差距，增加早期儿童教育和护理服务 [66][67] - 欧盟支持女性创业，通过WEgate平台和欧洲创新理事会推动女性领导的企业发展 [68] 薪酬透明度与平等 - 2021年3月，欧盟提出《薪酬透明度指令》，旨在通过透明度和执行机制加强薪酬平等 [77] - 西班牙通过立法要求公司进行薪酬审计，并建立薪酬记录系统 [80] 未来展望 - 欧盟将继续通过资金支持、政策协调和数据收集，推动性别平等 [66][67][76] - 未来几年，欧盟将重点关注女性在数字经济、创新和领导力中的参与 [68][70]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2] 核心观点 - 气候变化和天气波动对零售业的影响日益显著 极端天气事件的频率和强度增加 导致零售销售 基础设施和供应链面临挑战 [3][4] - 天气波动是零售商面临的最具影响力的气候相关风险 每年全球约1万亿美元的零售销售直接受到天气变化的影响 [4][5] - 零售商可以通过将天气数据转化为可操作的洞察 来管理天气波动带来的机会和风险 从而提高销售 利润和客户体验 [5][14] 气候与天气波动对零售业的影响 - 气候变化加速 天气模式变得更加不可预测 极端天气事件频率和强度增加 对零售销售产生可预测 可测量和可管理的影响 [7][8] - 2023年 美国发生了28次经济损失超过10亿美元的气候和天气灾害 创下历史记录 极端天气事件对社区和商业活动产生重大影响 [8][9] - 天气波动导致零售销售波动增加 例如雪铲和风扇的天气驱动需求波动分别增加了28%和30% [12][13] 天气数据转化为可操作洞察 - 零售商可以通过天气影响分析 将天气数据转化为零售需求指标 用于规划 需求预测 个性化 报告等核心功能 [17][18] - 天气敏感性分析显示 不同产品和地区的销售对天气变化的敏感度不同 例如草坪肥料和加热器的销售在特定月份对天气变化的敏感度较高 [20][21] 天气分析的应用与收益 - 零售商可以将天气驱动的需求分析集成到ERP 数据湖 AI/ML模型 需求预测解决方案 广告或营销平台等技术中 以优化营销 财务 补货 规划和分配等流程 [22][23] - 通过天气分析 零售商可以更好地理解业绩 优化库存管理 减少浪费 提高预测准确性 并改善客户体验 [25][26][27][28] - 零售商可以利用天气驱动的需求预测来优化营销 定价和促销策略 例如通过电子邮件营销和社交媒体广告提升销售 [29][30] 结论 - 零售商需要管理气候变化带来的天气模式变化 天气波动和极端天气事件对零售销售的影响 通过量化天气影响 零售商可以更好地衡量运营表现并主动应对需求波动 [32][33] - 通过将天气分析纳入需求预测 动态定价模型和个性化营销活动 零售商可以优化库存管理 提高客户满意度 并确保供应链在恶劣天气条件下的顺畅运行 [34][35] 关于NRF和Planalytics - 美国零售联合会（NRF）是全球最大的零售贸易协会 代表零售业的利益 零售业是美国最大的私营部门雇主 贡献了5 3万亿美元的年度GDP [36] - Planalytics是领先的天气驱动需求分析提供商 通过机器学习和高级统计建模 帮助零售商应对气候弹性 并利用天气驱动的销售波动机会 零售商可以通过优化天气驱动的销售波动 增加2-6%的利润 并提高数字营销活动的效果 [37]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 分布式绿色氨气的机遇 - 分布式绿色氨气(DGA)可以解决当前化肥供应链的挑战,缩短供应链,使生产更接近消费中心,并将原料从天然气转向可再生电力,提高供应和价格的稳定性[12][26] - 新一代的小型化氨合成技术可以满足农场或农业合作社的需求,产能从3,500吨/年到100,000吨/年不等[28] - DGA项目的部署将推动成本下降和技术去风险,形成良性反馈循环[30] 明尼苏达州的DGA发展机遇 - 明尼苏达州是美国第四大氨消费州,但没有自己的氨生产设施,依赖于从墨西哥湾地区运输[20][21] - 明尼苏达州拥有丰富的可再生能源资源,尤其是风能,为DGA项目提供了良好的基础设施[78][79] - 明尼苏达州出台了绿色化肥补贴政策,为DGA项目的发展创造了有利环境[104] DGA成本分析和竞争力 - DGA项目的主要成本因素包括能源成本、氢气生产成本和氮气及氨气生产成本,其中能源成本占总成本的30%-80%[107][109] - 采用电网供电(FTM)的DGA项目在电价低于40美元/MWh时具有成本优势,明尼苏达州具备这样的条件[109][110] - 到2030年,DGA项目的总成本有望下降30%,成本竞争力将进一步提高[139] - 在天然气价格较高的情况下,10万吨/年和50万吨/年规模的DGA项目已经具有与蓝氨和灰氨竞争的能力[126][130][133] 根据目录分别进行总结 分布式绿色氨气的机遇 - 分布式绿色氨气(DGA)可以解决当前化肥供应链的挑战,缩短供应链,使生产更接近消费中心,并将原料从天然气转向可再生电力,提高供应和价格的稳定性[12][26] - 新一代的小型化氨合成技术可以满足农场或农业合作社的需求,产能从3,500吨/年到100,000吨/年不等[28] - DGA项目的部署将推动成本下降和技术去风险,形成良性反馈循环[30] 明尼苏达州的DGA发展机遇 - 明尼苏达州是美国第四大氨消费州,但没有自己的氨生产设施,依赖于从墨西哥湾地区运输[20][21] - 明尼苏达州拥有丰富的可再生能源资源,尤其是风能,为DGA项目提供了良好的基础设施[78][79] - 明尼苏达州出台了绿色化肥补贴政策,为DGA项目的发展创造了有利环境[104] DGA成本分析和竞争力 - DGA项目的主要成本因素包括能源成本、氢气生产成本和氮气及氨气生产成本,其中能源成本占总成本的30%-80%[107][109] - 采用电网供电(FTM)的DGA项目在电价低于40美元/MWh时具有成本优势,明尼苏达州具备这样的条件[109][110] - 到2030年,DGA项目的总成本有望下降30%,成本竞争力将进一步提高[139] - 在天然气价格较高的情况下,10万吨/年和50万吨/年规模的DGA项目已经具有与蓝氨和灰氨竞争的能力[126][130][133]

行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 1) 美国航空业正在加速实现碳中和,可持续航空燃料(SAF)是关键解决方案之一 [11] 2) 落基山地区(RMR)拥有丰富的SAF原料供给,但目前尚未有实际的SAF生产 [11][12] 3) 到2030年,RMR可以满足SAF Grand Challenge目标的一半,但到2050年仍存在较大缺口 [71][72] 4) 要实现2050年的SAF目标,需要结合生物质路径和电力制液(PtL)路径 [74] 5) 联邦和州政策支持是推动RMR SAF发展的关键 [88][117] 行业概况 1) RMR航空燃料需求正在快速增长,但本地炼油厂产能无法满足需求,存在机遇 [15][16] 2) RMR主要三大机场占据了94%的区域航空燃料需求 [24] 3) SAF需要专门的基础设施,如集中储存和混合设施,以满足ASTM标准 [25] 4) 不同SAF生产路径在成本、碳强度和技术成熟度上存在差异 [36][37][38][49] 原料供给潜力 1) RMR现有的主要SAF原料包括废弃食用油、玉米乙醇、城市固体废弃物和林业剩余物 [31][32][33] 2) 基于这些原料,RMR可以利用HEFA、ATJ和FT等生产路径 [33][34] 3) HEFA路径短期内贡献最大,但原料受限,2030年仅能满足一半目标 [52][53] 4) ATJ和FT路径长期潜力更大,但需要进一步技术进步 [55][56][57][61][62][63][64][65][66][67][68][69] 5) PtL路径可实现近零碳排放,但成本较高,需要大规模可再生电力支持 [77][78][79][80][85][86] 政策和基础设施 1) 美国通过税收抵免、贷款计划等政策全方位支持SAF产业链 [88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109] 2) 科罗拉多州和新墨西哥州出台了一些针对性的州级政策 [111][112][113][114][115][116] 3) 基础设施建设是关键,需要就近建设SAF生产设施,并完善储运等配套设施 [131][132][133][134]

行业投资评级 - 报告对印度品牌的整体投资评级为积极，尤其是Tata Group、Infosys和HDFC Group等领先品牌表现出强劲的增长潜力 [18][19][20] 核心观点 - 印度品牌在全球供应链中的地位日益重要，尤其是在制造业、IT服务和工程领域 [7][8] - 品牌价值增长最快的行业包括电信（61%）、银行（26%）和采矿、钢铁（16%） [18] - 可持续发展成为品牌价值的重要组成部分，Tata Group和HDFC Bank在可持续发展感知价值方面表现突出 [26][27] 行业分析 汽车行业 - 印度汽车行业以两轮车为主导，受益于中产阶级的增长和年轻人口的需求 [30][31] - Mahindra以34.39亿美元的品牌价值领先，Bajaj Auto和Tata Motors分别增长15%和1% [32] 银行业 - 银行业品牌价值增长显著，HDFC Bank以38%的增长位居榜首，ICICI Bank和Union Bank of India分别增长33%和48% [33][34][35] IT服务行业 - IT服务行业对印度GDP贡献显著，预计到2025年将占GDP的10% [45] - TCS和Infosys分别以11%和9%的品牌价值增长保持领先地位，HCL Tech以16%的增长表现突出 [46] 石油和天然气行业 - 印度石油和天然气行业在全球能源需求中占据重要地位，Indian Oil以24%的品牌价值增长领先 [51][52] 酒店行业 - Taj Hotels以45%的品牌价值增长继续保持领先地位，Oberoi Hotels和ITC Hotels分别增长25%和2% [42][43] 食品行业 - Amul以11%的品牌价值增长保持领先，Nandini和Parle分别增长16%和14% [40][41] 工程行业 - Larsen & Toubro以52.39亿美元的品牌价值位居榜首，Zetwerk以5.43亿美元的品牌价值首次进入榜单 [38][39] 采矿和金属行业 - Tata Steel以28%的品牌价值增长保持领先，JSW Steel以77%的增长成为增长最快的品牌 [48][49][50] 品牌亮点 Taj Hotels - Taj Hotels以54.5亿美元的品牌价值继续保持印度最强品牌的地位，品牌强度指数（BSI）为92.9 [61][62][63] - Taj Hotels在可持续发展方面表现突出，计划到2030年实现50%的能源来自可再生能源 [64][65] Hexaware Technologies - Hexaware Technologies以7.24亿美元的品牌价值进入榜单，品牌强度指数（BSI）为73.3 [68][69] - Hexaware在AI技术方面表现突出，99%的IT员工接受了AI培训 [69][70] HMEL - HMEL以6.56亿美元的品牌价值首次进入榜单，品牌强度指数（BSI）为68.3 [74][75] - HMEL在可持续发展方面表现突出，计划到2050年实现净零排放 [79][80] Zetwerk - Zetwerk以5.43亿美元的品牌价值首次进入榜单，品牌强度指数（BSI）为64.4 [81][82] - Zetwerk在制造业领域表现突出，未来将重点发展消费电子、航空航天和国际业务 [83][84]

报告行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 企业视角 1. 企业正面临多方面挑战,包括人才、成本、规模化管理、组织变革、数据控制等,阻碍了企业广泛采用生成式AI [8][9][10][11][12][13][14][15] 2. 生成式AI技术仍需要进一步成熟,包括数据准备、模型优化、部署等多个环节都需要大量时间和资源投入 [22][23][24][25] 3. 企业可采取不同的部署策略,如API服务、第三方托管服务、自主开发应用等,各有利弊 [26][27][28][29][30] 4. 企业采用生成式AI的预期包括提高员工生产力、优化客户流程、开发新产品等,但目前大多局限于内部使用案例 [31][32][33][34][35][36][37][38][39][40] 供给方视角 1. 生成式AI供应链包括硬件、云服务、基础模型开发、MLOps、应用开发等多个环节,参与者众多且竞争激烈 [82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100] 2. 供给方面临的挑战包括成本高昂、竞争激烈、法律风险等 [102][103][104][105] 3. 监管方面,各地区采取不同的监管策略,从鼓励创新到严格限制不等,对企业部署产生不同影响 [106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124] 根据目录分别进行总结 企业视角 1. 企业正面临多方面挑战,包括人才、成本、规模化管理、组织变革、数据控制等,阻碍了企业广泛采用生成式AI [8][9][10][11][12][13][14][15] 2. 生成式AI技术仍需要进一步成熟,包括数据准备、模型优化、部署等多个环节都需要大量时间和资源投入 [22][23][24][25] 3. 企业可采取不同的部署策略,如API服务、第三方托管服务、自主开发应用等,各有利弊 [26][27][28][29][30] 4. 企业采用生成式AI的预期包括提高员工生产力、优化客户流程、开发新产品等,但目前大多局限于内部使用案例 [31][32][33][34][35][36][37][38][39][40] 供给方视角 1. 生成式AI供应链包括硬件、云服务、基础模型开发、MLOps、应用开发等多个环节,参与者众多且竞争激烈 [82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100] 2. 供给方面临的挑战包括成本高昂、竞争激烈、法律风险等 [102][103][104][105] 3. 监管方面,各地区采取不同的监管策略,从鼓励创新到严格限制不等,对企业部署产生不同影响 [106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124]

报告行业投资评级 报告认为，无论如何成功地努力减少温室气体排放，气候变化的许多影响已经在进行中，并将严重影响人类、社会和企业的未来。[8] 因此，企业必须将适应作为任何前瞻性战略的一部分。[8] 报告的核心观点 1. 气温上升3°C将对各个领域产生广泛而深远的影响，包括极端气候事件、淡水可用性、海平面上升、生物多样性丧失和病虫害增加等。[29][81][82][85][86] 2. 企业面临四大主要挑战:原料供应、生产制造、资产保护和销售新产品与服务。[44][45][48][49][51][52][53][54][55] 3. 企业需要建立预测、决策和建设能力来应对气候变化带来的不确定性。[271][272][274][276][277][279][280][281][282] 4. 适应技术并非最先进的突破性技术,而是将现有技术应用于解决具体和本地问题。[299][300] 5. 无论未来如何发展,一些通用的"无悔"适应解决方案和支撑技术都是有价值的,包括预警系统、地理信息系统、热舒适系统、机器人和无人机以及水效率系统。[253][254][255][256][257][258][259][260][261][262]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 1) 微软商业应用程序在金融服务行业的应用正在不断扩大,被企业视为数字化转型的基石 [15][16][17] 2) 金融服务企业选择微软商业应用程序的主要原因包括集成能力、定制灵活性、易于实施以及云端能力 [25][26][27][28][29][30][31][32] 3) 金融服务企业对微软商业应用程序的期望包括可扩展性、创新性、数据安全性和隐私性、业务流程优化以及盈利能力提升 [35][36][37][38][39] 4) 微软商业应用程序在金融服务行业的采用水平不断提高,其中大型企业更倾向于采用 [41][42][43][44] 5) 金融服务企业在实施微软商业应用程序时面临的主要挑战包括数据迁移复杂性、用户采纳问题和实施问题 [46][47][48][49][50][51] 6) 部分企业通过外包方式来提高微软商业应用程序的实施效果,但也有企业出于数据安全等考虑而选择内部实施 [53][54][55][56][57] 根据目录分别进行总结 微软商业应用程序在金融服务行业的应用 - 金融服务企业将微软商业应用程序视为数字化转型的基石,用于提高运营效率、提取统一数据视图的洞见,并改善客户参与度 [15] - 微软Dynamics 365和微软Power Platform因与Office 365和第三方应用程序的无缝集成而广受欢迎,并具有较低的总拥有成本和更快的上市时间 [16][17] 金融服务企业选择微软商业应用程序的主要原因 - 集成能力、定制灵活性、易于实施以及云端能力是金融服务企业选择微软商业应用程序的主要原因 [25][26][27][28][29][30][31][32] - 不同规模的企业有不同的选择偏好,大型企业更看重集成能力,中小企业更看重可负担性和可扩展性 [33] 金融服务企业对微软商业应用程序的期望 - 金融服务企业期望微软商业应用程序能提供可扩展性、创新性、数据安全性和隐私性、业务流程优化以及盈利能力提升 [35][36][37][38][39] - 大型企业更关注数据安全,小型企业更关注可扩展性 [40] 微软商业应用程序在金融服务行业的采用情况 - 微软商业应用程序在金融服务行业的采用水平不断提高,大型企业采用程度更高 [41][42][43][44] - 微软365 Copilot的采用也在快速增长,得益于其生成式AI能力和与云数据服务的集成 [45] 金融服务企业在实施微软商业应用程序时面临的挑战 - 主要挑战包括数据迁移复杂性、用户采纳问题和实施问题 [46][47][48][49][50][51] 金融服务企业的微软商业应用程序外包情况 - 部分企业通过外包方式来提高微软商业应用程序的实施效果,但也有企业出于数据安全等考虑而选择内部实施 [53][54][55][56][57]