商业评论范文

导语：如何才能写好一篇商业评论，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

促销慎用积分回馈

老板身边的人——幕僚与决策那些事儿

只能自个儿成全自个儿？——一个幕僚的自白

幕僚该如何“亮剑”企业决策与幕僚角色

徐源：给自己画个圈

幕僚应对的不只是老总

成为CEO最佳拍档的六大策略

做好企业的“鹰眼”——朴胜虎访谈

复星：盾上铸矛

我们唯一的资本是学习能力——杨国安对话郭广昌）

创业元老怎么办？

元老安置因人因事而异

给事实，给补偿，给面子

从改变创业元老价值标准做起

是理发店，也是Party

“蛛网”制胜——快消品零售与分销渠道解决方案

传统分销渠道成功5要素

中国员工最缺敬业精神——2011中国员工敬业度调查

忘记“创新天才”这回事

乐为创业“流寇”

“中国模式”的新挑战

荣氏家族经理人制度得失挟持者

雇些文科生吧

合作可以伤害记忆？

慎招“没有缺点”的应聘者

锁定正面印象

一个值得激发的行业：第三方电子支付

从价值链到价值网

产业链，未必好产品

性别产品怎么玩

“天使”之战

美联航弄坏吉他后怎么办？——驾驭来自社交媒体的客户抱怨

挑衅自己，另类创新

接招“中国杀手”

自由在高处

慎用!目标设定是剂“处方药”

商业的意义 更在于公共之善——访哈佛政治哲学

黏住顾客的“金三角”

龙湖物业的故事会说话

谜一样的龙湖物业

我的团长我的团

服务就是一种感觉

瑞尔齿科的“半标准化”

天才宝贝：黏住一个家

食材就是竞争力

客户体验的魔鬼细节

星巴克的门店奥秘

回到问题的核心——杨国安对话霍华德·舒尔茨

一场涨薪引发的罢工谈判

涨薪的逻揖

让员工“知觉”公平

谈判六步走

学习孟买送饭工

招聘需求环比普降——中欧-博尔捷招聘指数2011年第三季度报告

金融行业薪酬增长

兵临城下

任正非的“客观性智慧”

篇2

商业模式创新能力评价的指标构成体系

1.客户价值主张创新能力。客户是律师事务在市场上直接接触的对象,客户是律师事务盈利的重要途径之一。律师事务所要提高绩效,就要了解客户的各种需求特征。律师事务业务质量的高低取决于对对客户价值主张的创新能力和认知能力。一般来说,客户价值主张又可以具体分为以下三个基本构成元素:目标客户、提供物和客户利益。因此,对律师事务所客户价值主张创新能力的评价主要表现在目标客户、提供物和客户利益这三个方面。2.关键资源的整合能力。律师事务所对关键资源进行整合,能促进律师事务所对目标客户的价值承诺。对关键资源的考察侧重于律师事务所持有资源的独占性、资源的组织形式以及律师事务所对关键资源的维护活动。律师事务所实现关键资源的整合是有可能的,律师事务所需认识到组织所处的内外环境。因此,对律师事务所关键资源的整合能力的评价主要表现在资源形势、获取方式和维护投入这三方面。3.盈利模式的创新能力。律师事务所和律师事务所之间在服务成本和价格上的差异,都是由各种各样的盈利模式造成的。盈利模式背后是一组相互嵌套的经济模型,经济模型为企业赚取利润提供不竭的动力。具体来说,盈利模式包括三个子元素:成本结构、收入模式和盈利边际。故,对律师事务所盈利模式创新能力的评价将从这三个方面展开。综合上述对商业模式创新内容的分析,并结合律师事务所行业的独特性和管理的特殊性,在一致性、完整性、可控性和实用性等原则的指导下,本文从律师事务所客户价值主张创新能力、关键资源的整合能力以及盈利模式的创新能力三方面有针对性地建立了适合律师事务所商业模式创新能力的评价指标体系,如图1所示。

因素集和评价集的确定

1.本文假设因素集合U={U1,U2,U3}={客户价值主张创新能力,关键资源整合能力,盈利模式创新能力};U1={U11,U12,U13}={目标客户的确立,提供服务的组合,客户利益的重视度};U2={U21,U22,U23}={资源的形式,资源的获取方式,资源的维护投入};U3={U31,U32,U33}={成本控制力度,收入来源的可变性,利润增长水平}。2.评价集的确定。评价集是对各层次评价指标的一种语言描述,它是评审人队各评价指标所给出的评语的集合。本模型的评语共分五个评价集为:V=(V1,V2,V3,V4,V5,)=(优秀,良好,一般,合格,不合格)。

权重的确定

不同的权重有时会取得完全不同的结论。因此,权重选择的合适与否直接关系到模型的好坏。确定权重的方法有很多,如专家估计法,层次分析法等,可根据系统的复杂程度和实际工作需要进行适当的选择。本模型评价系统我们采用专家咨询法来确定权重。这里所确定权重是各元素相对于其上一层次元素的相对重要性权重值。权重确定的依据有下面几条:(1)在该模型中,客户价值主张创新比关键资源整合、盈利模式创新稍微重要一点;(2)律师事务所客户价值主张创新的主动权大部分在于律师事务所提供服务的组合方式,但目标客户和客户利益也会对客户价值主张创新起很大的作用;(3)律师事务所在追求资源的维护维护投入时,还要注重律师事务资源的形式和获取方式;(4)成本控制力度、收入来源可变性和利润增长率对律师事务所来说都很重要。

篇3

[关键词]商业银行；内部控制；模糊数学；模糊综合评价

有效的内部控制机制是防范金融风险的第一道屏障，而以建立和完善有效内控机制为主要内容的商业银行内控体系建设，则是银行风险监管的基础和关键。国外在进入20世纪90年代后，对于内部控制的研究进入了一个新阶段。1992年，美国“反对虚假财务报告委员会”下属的，由美国会计学会(AAA)、注册会计师协会(AICPA)、国际内部审计协会(IIA)、财务经理协会(PEI)等组织参与的“发起组织委员会”(简称COSO)专门致力于内部控制研究。1992年，COSO报告，首次把内部控制从原来的平面结构发展为立体框架模式，代表着国际上在内部控制研究方面的最高水平，是内部控制理论研究历史性的突破。COSO报告后，很快得到了广泛的认可，世界各国及各专业团体纷纷效仿，对内部控制进行重新研究，并采用COSO报告的最新理念，了自己的文告。1998年9月，巴塞尔银行监督委员会在吸收COSO报告的研究成果基础上，《银行组织内部控制系统框架》，系统地提出了评价商业银行内部控制体系的指导原则，巴塞尔监管委员会还在内部控制的五大基本要素之外，增加了监管当局对内部控制的检查和评价，把它作为内部控制的另一个不可忽视的内容。可见，巴塞尔委员会同COSO委员会一样，对内部控制理论的研究是多角度、全方位的。

我国为了促进商业银行建立和健全内部控制的体系，防范金融风险，保障银行体系安全稳健运行，中国人民银行借鉴国际经验制定了《商业银行内部控制指引》，于2002年9月7日公布施行。《指引》是根据《巴塞尔协议》的风险管理原则制定的，充分体现了《巴塞尔协议》的核心思想，为我国商业银行内部控制制度的完善与国际接轨指明了方向。

国内在研究商业银行内部控制的文献中，大多数定性地去讨论存在问题，及其如何加强内控、健全内控的对策和建议，缺乏定量分析。关于内部控制评价的研究也不太多。本文尝试用模糊综合评价方法，对商业银行内部控制状况进行综合评价。

一、模糊综合评价模型指标体系的构建

在模糊集合论的基础上，模糊数学将元素“属于”集合的概念模糊化，把“非此即彼”的判定转换为不同的元素对同一个集合不同的隶属关系。如果集合A以某一个定义在U上，而在[0，1)上取值的函数A(u)为隶属函数，则称A是U上的一个模糊集合。隶属函数A(u)用于刻画元素u对模糊集合A的隶属度。A(u)的值越大，u的隶属度越高。

从模糊集合的定义可以看出，在普通集合的特征函数中，0和1两个值正是模糊集合的隶属函数的两个特殊值，后者是前者的拓展。模糊集合的边界是不明确的，模糊集合把认识事物两极对立的绝对性转变为承认两极对立的不充分性；从承认抽象的(没有差别和变异的)同一性转变为承认具体的(包含差别和变异的)同一性，它否定了普通集体论中赋予的属于和不属于，以及集合自身同一以绝对性的要求，具有深刻的辩证性质。

模糊综合评价模型由因素集、评语集、权重集、分数集等若干个集合构成，并利用层次分析法确定指标权重，用模糊聚类分析对评价结果进行归类和综合评价。

1.因素集。由一系列的评价指标构成，即每层的各个评价指标。第一层指标用U：{U1，U2，U3，…Un)表示，第二层指标用Ui=(U11，U12，U13，…U1j}表示，j表示各要素指标下的具体评价指标的序数。

2.评语集。表示被评价项目的优劣程度。用V=(V1，V2，V3，…Vn)表示。本模型取n=4，并将V1，V2，V3，V4分别定义为很好、较好、一般、较差四个档次。

3.权重集。反映各个指标在所属层次中的重要程度。用A={A1，A2，…An)表示。第一层和第二层的权重的表示方法与因素集相似。本模型中的权重集采用银监会的内控评价方法表中给定的权重比例。

4.评价矩阵R。从U到V的模糊关系，用模糊评价矩阵R表示：

其中，j表示该层的评价指标的个数，比如第一层由5个指标组成，那么j=5。该矩阵一般通过调查方式，统计调查数据取得。

二、模糊综合评价模型的建立

1.建立内控评价的递阶层次结构。中国银监会的“内部控制评价计分方法表”，把内部控制的五要素细化到了第二级指标，本文采用银监会的分级细化方法，提炼出一个二级递阶结构，作为内部控制评价指标体系的递阶层级结构，见图1。

结合图1，第一层指标U={U1，U2，U3，…Un)中，U1即控制环境，U2即风险识别与评估，U3即控制活动，U4即监督评价，U5即信息交流与沟通。第二层指标Ui=(U11，U12，U13，…U1j}中，U11即三会一层责任，U12即高级管理层责任，U13即组织结构，U14即内控政策，以此类推。

2.根据各个指标进行模糊综合运算。通过对权重矩阵和评价矩阵的综合模糊运算，求得模糊数学综合评价矩阵B。计算公式如下：

B=AR=(b1，b：，b，，b，)(2)

公式(2)表示模糊综合评价矩阵B是权重矩阵A和评价矩阵R的模糊综合运算的结果。运算方法详见应用举例部分。

3.构造向量T，把运算结果转换成分数表示。构造向量T=(100，75，50，0)，T与模糊数学综合评价矩阵B’(B归一化处理后的矩阵)相乘，便得到分数形式的评价结果F。计算公式为：

F=T×B’(3)

向量T的构造理由是：若综合评判结果中，所有接受调查的人都认为内部控制“很好”，则得100分；认为“较好”，则得75分；认为“一般”，则得50分；认为“较差”，则得0分。

三、应用示例

1.整理调查数据，建立评价矩阵。本文以某银行为例，根据其公布的内部控制信息和中国银监会的《内部控制评价计分方法表》，编制成对该银行的内控调查问卷表，调查对象主要是到该银行实习的某大学金融专业四年级的本科生。样本量为50，调查问卷收回率85%，调查问卷整理的数据见表1。

由表1可以分别得出五个内控要素的评价矩阵，其中，内部控制环境要素的评价矩阵如下：

评价矩阵R2、R3、R4、R5不再一一列出。

2.评价矩阵与权重矩阵模糊综合运算。评价矩阵Ri和权重矩阵Ai模糊综合运算，得出综合评价模型Bi(j：1，2，…5)并归一化处理。根据公式(2)计算B1、B2、B3、B4、B5，计算过程略。

之后，再把得到的矩阵归一化：B1=(0.2÷0.63530.2÷063530.1765÷0.63530.0588÷0.6353)=(0.31480.31480.27780.0926)

这说明接受调查者对该银行内控的第一个要素内部控制环境的综合评价，有31.48%认为“很好”，有31.48%认为“较好”，有27.78%的认为“一般”，有9.26%的认为较差。

根据上述方法，分别对风险识别与评估、内部控制措施、监督评价与纠正、信息交流与沟通进行数学模糊运算，得到的结果如下：

3.转换成分数形式的模糊综合评价。我们还可以利用向量T=(100，75，50，0)，用分数把内部控制环境的综合评价结果表示出来。

根据公式(3)，F1=(100，75，50，0)T×(0.3148，0.3148，0.2778，0.0926)=100×0.3148+75×0.3148+50×0.2778+0×0.0926=68.98(分)

在此，把B1’看成一般向量，上式是两个向量的内积，最后结果是该银行的内控的第一个要素控制环境的综合得分68.98分。

不难看出，权数分配在这个综合评价的数学模型中是一个关键，不同的权重会得出不同的分数。权数分配应当尽可能的合理。本文的权数均来自于银监会的内部控制评价计分方法表，该权重具有很大的权威性和合理性。

同理，用分数表示：

4.由第二层的指标体系运算出第一层的综合评价模型。到此，内部控制的五个要素的评价分数都已经计算出来了。我们可以分别看到被调查者对各个要素的综合评价。

由Bj组成第一层的评价矩阵R，并进行模糊综合运算得出第一层的综合评价模型B和综合分数F。

根据银监会内部控制评价计分方法表，五个要素占整个内控的权重集A=(0.20.20.20.20.2)，由前面的计算结果得

可见，接受调查者对该银行的内控的总体综合评价分数是56.25分，用模糊数学表示是一般偏向较好。

5.数学模糊综合评价的结果分析。由以上计算结果可知，(1)该银行的内部控制各要素中，风险识别与评估的分数最高，说明调查者普遍认为该银行的风险识别与评估方面做得相当好。这与该银行建立的一系列风险管理制度是分不开的。(2)接受调查者认为信息交流与内部控制措施都接近较好，内部控制环境和监督评价与纠正一般偏较好。(3)接受调查者认为该银行的内部控制综合情况一般偏较好。

我们从该银行年报中披露的信息可以看到，近几年来，该银行根据《中华人民共和国商业银行法》、《加强金融机构内部控制的指导原则》等有关法规与制度，在大力发展业务的同时，致力于内部控制制度的建立和完善，制定了职责分明、科学合理的岗位责任制，健全了各项业务规章制度和操作规程，完善了多个层面的监督、检查和稽核制度。其内部控制制度体现出了较好的完整性、合理性和有效性。该银行得到一般偏较好的结论有据可依。

由于本文对某商业银行内部控制的评价只是依据实习者实习所了解到的情况以及该银行年报中披露的内控信息进行评判的，所以，本文中的评价结构可能具有一定的局限性。不过，用这种模糊综合评价方法对内部控制进行评价还不失为一种好的量化方法。

四、模糊综合评价模型对商业银行内部控制的作用和意义

商业银行内部控制系统的建立健全，离不开有效的评价方法。模糊综合评价方法是一种量化的评价方法，通过给各商业银行及其各分支机构的内控过程进行评价打分，运用模糊综合运算得出各个控制要素和总体的分值。这种量化的结果可以很直观地揭示出各商业银行的总体内部控制水平的高低，而且同层次的各个部分之间的得分也可以相互比较，有利于商业银行找出内部控制的弱点环节所在。我们还可以把各个银行得分的平均值求出来，对于低于平均分值以下的商业银行督促其找出分值低的环节并对其加强，促使各行、尤其是得分较低的商业银行提升管理。而一旦这些银行的水平提高，全行业的内控平均分值又会进一步提高从而形成新一轮驱动。同样，对于某家银行而言其平均分值又会提升驱动该银行内部各分支机构或不同内控过程的内控能力这样循环往复可以帮助各商业银行不断发现并提升“内控短板”。所以，模糊综合评价方法会在很大程度上促使整个内控水平的提高，对整个金融业的影响是深远的。

[参考文献]

蒋泽军，2004.模糊数学教程[M].北京：国防工业出版社.

刘利军、徐琳，2004.模糊数学在上市公司信用评价中的运用[J].财会月刊，(22)：38—39.

篇4

近年来，随着因特网的普及日渐迅速，电子交易开始融入人们的日常生活中，网上订货、网上缴费等众多电子交易方式为人们创造了便利高效的生活方式，越来越多的人开始使用电子商务网站来传递各种信息，并进行各种交易。电子商务网站传递各种商务信息依靠的是互联网，而互联网是一个完全开放的网络，任何一台计算机、任何一个网络都可以和之相连。它又是无国界的，没有管理权威，“是世界唯一的无政府领地”，因此，网上的平安风险就构成了对电子商务的平安威胁。

从发展趋向来看，电子商务正在形成全球性的发展潮流。电子商务的存在和发展，是以网络技术的革新为前提。电子商务系统的构建、运行及维护，都离不开技术的支持。同时，因为电子商务适合于各种大、小型企业，所以应充分考虑如何保证电子商务网站的平安。

二、电子商务网站的平安控制

电子商务的基础平台是互联网，电子商务发展的核心和关键新问题就是交易的平安性。由于Internet本身的开放性，使网上交易面临了种种危险，也由此提出了相应的平安控制要求。

下面从技术手段的角度，从系统平安和数据平安的不同层面来探索电子商务中出现的网络平安新问题。

(一)系统平安

在电子商务中，网络平安一般包括以下两个方面摘要:

1.信息保密的平安

交易中的商务信息均有保密的要求。如信用卡的帐号和用户名被人知悉，就可能被盗用，订货和付款的信息被竞争对手获悉，就可能丧失商机。因此在电子商务的信息传播中一般均有加密的要求。

2.交易者身份的平安

网上交易的双方很可能素昧平生，相隔千里。要使交易成功，首先要能确认对方的身份，对商家要考虑客户端不能是骗子，而客户也会考虑网上的商店是否是黑店。因此能方便而可靠地确认对方身份是交易的前提。

对于一个企业来说，信息的平安尤为重要，这种平安首先取决于系统的平安。系统平安主要包括网络系统、操作系统和应用系统三个层次。系统平安采用的技术和手段有冗余技术、网络隔离技术、访问控制技术、身份鉴别技术、加密技术、监控审计技术、平安评估技术等。

(1)网络系统

网络系统平安是网络的开放性、无边界性、自由性造成，平安解决的关键是把被保护的网络从开放、无边界、自由的环境中独立出来，使网络成为可控制、管理的内部系统，由于网络系统是应用系统的基础，网络平安便成为首要新问题。解决网络平安主要方式有摘要:

网络冗余——它是解决网络系统单点故障的重要办法。对关键性的网络线路、设备，通常采用双备份或多备份的方式。网络运行时双方对运营状态相互实时监控并自动调整，当网络的一段或一点发生故障或网络信息流量突变时能在有效时间内进行切换分配，保证网络正常的运行。

系统隔离——分为物理隔离和逻辑隔离，主要从网络平安等级考虑划分合理的网络平安边界，使不同平安级别的网络或信息媒介不能相互访问，从而达到平安目的。对业务网络或办公网络采用VLAN技术和通信协议实行逻辑隔离划分不同的应用子网。

访问控制——对于网络不同信任域实现双向控制或有限访问原则，使受控的子网或主机访问权限和信息流向能得到有效控制。具体相对网络对象而言需要解决网络的边界的控制和网络内部的控制，对于网络资源来说保持有限访问的原则，信息流向则可根据平安需求实现单向或双向控制。访问控制最重要的设备就是防火墙，它一般安置在不同平安域出入口处，对进出网络的IP信息包进行过滤并按企业平安政策进行信息流控制，同时实现网络地址转换、实时信息审计警告等功能，高级防火墙还可实现基于用户的细粒度的访问控制。

身份鉴别——是对网络访问者权限的识别，一般通过三种方式验证主体身份，一是主体了解的秘密，如用户名、口令、密钥;二是主体携带的物品，如磁卡、IC卡、动态口令卡和令牌卡等;三是主体特征或能力，如指纹、声音、视网膜、签名等。加密是为了防止网络上的窃听、泄漏、篡改和破坏，保证信息传输平安，对网上数据使用加密手段是最为有效的方式。目前加密可以在三个层次来实现，即链路层加密、网络层加密和应用层加密。链路加密侧重通信链路而不考虑信源和信宿，它对网络高层主体是透明的。网络层加密采用IPSEC核心协议，具有加密、认证双重功能，是在IP层实现的平安标准。通过网络加密可以构造企业内部的虚拟专网(VPN)，使企业在较少投资下得到平安较大的回报，并保证用户的应用平安。

平安监测——采取信息侦听的方式寻找未授权的网络访问尝试和违规行为，包括网络系统的扫描、预警、阻断、记录、跟踪等，从而发现系统遭受的攻击伤害。网络扫描监测系统作为对付电脑黑客最有效的技术手段，具有实时、自适应、主动识别和响应等特征，广泛用于各行各业。网络扫描是针对网络设备的平安漏洞进行检测和分析，包括网络通信服务、路由器、防火墙、邮件、WEB服务器等，从而识别能被入侵者利用非法进入的网络漏洞。网络扫描系统对检测到的漏洞信息形成具体报告，包括位置、具体描述和建议的改进方案，使网管能检测和管理平安风险信息。

(2)操作系统

操作系统是管理计算机资源的核心系统，负责信息发送、管理设备存储空间和各种系统资源的调度，它作为应用系统的软件平台具有通用性和易用性，操作系统平安性直接关系到应用系统的平安，操作系统平安分为应用平安和平安漏洞扫描。

应用平安——面向应用选择可靠的操作系统，可以杜绝使用来历不明的软件。用户可安装操作系统保护和恢复软件，并作相应的备份。

系统扫描——基于主机的平安评估系统是对系统的平安风险级别进行划分，并提供完整的平安漏洞检查列表，通过不同版本的操作系统进行扫描分析，对扫描漏洞自动修补形成报告，保护应用程序、数据免受盗用、破坏。

(3)应用系统

办公系统文件(邮件)的平安存储摘要:利用加密手段，配合相应的身份鉴别和密钥保护机制(IC卡、PCMCIA平安PC卡等)，使得存储于本机和网络服务器上的个人和单位重要文件处于平安存储的状态，使得他人即使通过各种手段非法获取相关文件或存储介质(硬盘等)，也无法获得相关文件的内容。

文件(邮件)的平安传送摘要:对通过网络(远程或近程)传送给他人的文件进行平安处理(加密、签名、完整性鉴别等)，使得被传送的文件只有指定的收件者通过相应的平安鉴别机制(IC卡、PCMCIA PC卡)才能解密并阅读，杜绝了文件在传送或到达对方的存储过程中被截获、篡改等，主要用于信息网中的报表传送、公文下发等。

业务系统的平安摘要:主要面向业务管理和信息服务的平安需求。对通用信息服务系统(电子邮件系统、WEB信息服务系统、FTP服务系统等)采用基于应用开发平安软件，如平安邮件系统、WEB页面保护等;对业务信息可以配合管理系统采取对信息内容的审计稽查，防止外部非法信息侵入和内部敏感信息泄漏。

(二)数据平安

数据平安牵涉到数据库的平安和数据本身平安，针对两者应有相应的平安办法。

数据库平安——大中型企业一般采用具有一定平安级别的SYBASE或ORACLE大型分布式数据库，基于数据库的重要性，应在此基础上开发一些平安办法，增加相应控件，对数据库分级管理并提供可靠的故障恢复机制，实现数据库的访问、存取、加密控制。具体实现方法有平安数据库系统、数据库保密系统、数据库扫描系统等。

数据平安——指存储在数据库数据本身的平安，相应的保护办法有安装反病毒软件，建立可靠的数据备份和恢复系统，某些重要数据甚至可以采取加密保护。

(三)网络交易平台的平安

网上交易平安位于系统平安风险之上，在数据平安风险之下。只有提供一定的平安保证，在线交易的网民才会具有平安感，电子商务网站才会具有发展的空间。

交易平安标准——目前在电子商务中主要的平安标准有两种摘要:应用层的SET(平安电子交易)和会话层SSL(平安套层)协议。前者由信用卡机构VISA及MasterCard提出的针对电子钱包/商场/认证中心的平安标准，主要用于银行等金融机构;后者由NETSCAPE公司提出针对数据的机密性/完整性/身份确认/开放性的平安协议，事实上已成为WWW应用平安标准。

交易平安基础体系——交易平安基础是现代密码技术，依靠于加密方法和强度。加密分为单密钥的对称加密体系和双密钥的非对称加密体系。两者各有所长，对称密钥具有加密效率高，但存在密钥分发困难、管理不便的弱点;非对称密钥加密速度慢，但便于密钥分发管理。通常把两者结合使用，以达到高效平安的目的。

交易平安的实现——交易平安的实现主要有交易双方身份确认、交易指令及数据加密传输、数据的完整性、防止双方对交易结果的抵赖等等。具体实现的途径是交易各方具有相关身份证实，同时在SSL协议体系下完成交易过程中电子证书验证、数字签名、指令数据的加密传输、交易结果确认审计等。

随着电子商务的发展，网上交易越来越频繁，调用每项服务时需要用户证实身份，也需要这些服务器向客户证实他们自己的身份。而保障身份平安的最有效的技术就是PKI技术。

PKI的应用在我国还处于起步阶段，目前我国大多数企业只是在应用它的CA认证技术。CA(Certification Authorty)是一个确保信任度的权威实体，主要职责是颁发证书、验证用户身份的真实性。由CA签发的网络用户电子身份证实—证书，任何相信该CA的人，按照第三方信任原则，都应当相信持有证实的该用户。CA也要采取一系列相应的办法来防止电子证书被伪造或篡改。构建一个具有较强平安性的CA是至关重要的，这不仅和密码学有关系，而且和整个PKI系统的构架和模型有关。此外，灵活也是CA能否得到市场认同的一个关键，它不需支持各种通用的国际标准，并能很好地和其他厂家的CA产品兼容。在不久的将来，PKI技术会在电子商务和网络平安中得到更广泛的应用，从而真正保障用户和商家的身份平安。

三、目前信息平安的探究方向

从历史角度看，我国信息网络平安探究历经了通信保密、数据保护两个阶段，正在进入网络信息平安探究阶段，现已开发研制出防火墙、平安路由器、平安网关、黑客入侵检测、系统脆弱性扫描软件等。但因信息网络平安领域是一个综合、交叉的学科领域，它综合利用了数学、物理、生化信息技术和计算机技术的诸多学科的长期积累和最新发展成果，提出系统的、完整的和协同的解决信息网络平安的方案，从平安体系结构、平安协议、现代密码理论、信息分析和监控以及信息平安系统五个方面开展探究，各部分相互协同形成有机整体。

平安协议作为信息平安的重要内容，其形式化方法分析始于80年代初，目前有基于状态机、模态逻辑和代数工具的三种分析方法，但仍有局限性和漏洞，处于发展的提高阶段。作为信息平安关键技术密码学，近年来空前活跃，美、欧、亚各洲举行的密码学和信息平安学术会议频繁。1976年美国学者提出的公开密钥密码体制，克服了网络信息系统密钥管理的困难，同时解决了数字签名新问题，它是当前探究的热点。

目前电子商务的平安性已是当前人们普遍关注的焦点，它正处于探究和发展阶段，并带动了论证理论、密钥管理等探究。由于计算机运算速度的不断提高，各种密码算法面临着新的密码体制，如量子密码、DNA密码、混沌理论等密码新技术出处于探索之中。在我国，信息网络平安技术的探究和产品开发虽处于起步阶段，有大量的工作需要我们去探究、开发和探索，但我们相信在不久的将来，会走出一条有中国特色的产学研联合发展之路，赶上或超过发达国家的水平，以此保证我国信息网络的平安，推动我国国民经济的高速发展。

四、结束语

电子商务是以互联网为活动平台的电子交易，它是继电子贸易(EDI)之后的新一代电子数据交换形式。计算机网络的发展和普及，直接带动电子商务的发展。因此计算机网络平安的要求更高，涉及面更广，不但要求防治病毒，还要提高系统反抗外来非法黑客入侵的能力，还要提高对远程数据传输的保密性，避免在传输途中遭受非法窃取，以保证系统本身平安性，如服务器自身稳定性，增强自身反抗能力，杜绝一切可能让黑客入侵的渠道等等。对重要商业应用，还必须加上防火墙和数据加密技术加以保护。在数据加密方面，更重要的是不断提高和改进数据加密技术，使不法分子难有可乘之机。

参考文献摘要:

[1佚名.解析电子商务平安[EB/OL.

[2佚名.网络构建和维护[EB/OL.

[3洪国彬. 电子商务平安和管理[M.北京摘要:电子工业出版社，2006.

篇5

但是，大多数商业银行全面对客户进行内部评级的时间最长不过8年，短者只有两三年，开展贷款评级的商业银行就更少了。与国际性银行相比，国内商业银行内部评级不论是在评级方法、数据采集、数据加工，还是在对评级结果检验、评级工作组织以及评级体系适用性等方面，都存在相当的差距。

从宏观方面看，对于西方金融业发达国家的商业银行而言，对客户进行信用评级有着广泛而实际的作用，比如根据客户或贷款的风险评级确定贷款利率、决定贷款期限、附加条款等。而在中国，客户的信用评级主要用于银行的授信管理和授信业务运作，缺乏信用评级更新应用渠道的开发。很多信贷管理工作相关人员还没有充分认识到信用评级工作的重要意义和现实作用。

从更微观的层次考察，国内商业银行客户内部信用评级的操作细节也有诸多值得反思的地方。

思考1：

是否过分倚重历史数据？

据笔者所知，国内商业银行在对客户进行信用评级时，更多的是基于“历史会重现”的前提，重视受评对象的过去，而非对其未来偿债能力进行评估。显然，这种倾向不尽合理。因为信用评级工作最主要的意义在于实现对未来潜在风险的防范，而不是总结过去。

让我们以一个在信用评级中很常见的指标—现金流量为例。现金流量是企业某一期间内的现金流入和流出的数量—例如：销售商品、提供劳务、出售固定资产、收回投资、借入资金等，形成企业的现金流入；购买商品、接受劳务、购建固定资产、现金投资、偿还债务等，形成企业的现金流出。据统计，企业的破产率在经济扩张时期高于经济紧缩时期，而企业破产的原因不是利润不足，而是现金流量不足。因此，对于衡量企业经营状况是否良好、是否有足够现金偿还债务、资产变现能力是否够高等，现金流量都是非常重要的指标。

然而，国内大部分商业银行却对此重视不足，在对客户进行的评级中，只对现金流的历史指标有一定参考，缺乏相关预测，在信用评级指标中甚至没有“预期现金流量”这一项。也有些商业银行信贷管理科负责人认为，对现金流量的相关预测需要在征信时加以参考，但不必一定在指标上表现出来。

在信用体制健全的国家，评级之所以可以赢得信任，就是因为形成评级结果的任何原因都有据可依。因此，无论是上述哪种情况，都说明国内商业银行对该指标预测的重视不足。而将指标隐含起来的做法更是缺乏评价的透明度，容易引发道德风险。

思考2：

指标结构是否合理？

很多国内商业银行的信贷管理体系，虽然涉及了不同层面众多的定量指标，但各指标之间的关系体现得极少，而且存在重复计分现象，给人一种“独立有余、联系不足”的感觉，让人很难从整体上把握。

譬如，国内某家商业银行的信用评级系统，其主要指标有二三十个（包括资产负债率、总资产报酬率、总资产周转率、资本率等），按偿债能力、财务效益、资本营运能力和发展潜力分为4部分。然而，由于各指标间实际上相互关联严重（如财务指标与经营能力指标密切相关），且这些指标采用并列打分的方式，必然导致出现重复计分现象，使得评价结果有失公正。

其实，指标的确立并非越多越好，考虑到每个指标都需占用一定的权重，在对其选择时，完全可以将具有相关性的指标进行精简，避免将风险（广义）重复计算，也避免因某项表现优秀就获得高评级现象的发生。实际操作时，最精细的做法是由专家根据评级目标对客户特点进行具体的风险分析，并依此确定每一指标的权重，进而决定该客户具体风险的信用级别。

思考3：

打分法能否解决全部问题？目前国内商业银行采用比较多的是“打分法”信用评级制度，具体做法是通过定性分析定量化得到客户或行业的整体信用等级，再以当前的财务数字为依据，得到客户等级和授信额度。然而，该种评级的结果是反映了被评级客户的综合情况，但不是针对其特定项目（比如负债能力）的考核。现在无论目的如何，都采用同样的打分法，显然不尽合理。尤其是对银行而言至关重要的企业偿债能力，在这样的笼统评价中很难有针对性地得到体现。

此外，这种方法需要信贷管理人员以及客户经理在对客户进行信贷评价时，具有对影响客户信用的诸多指标进行定性分析、判断的能力，比如企业素质、企业所在行业的情况、经营效益状况等等。对于这部分定性评级，应当依照相关文件及数据给予与实际情况相符的评价。然而，由于这个环节需要依据相关人员的判断，很多员工并不实地调查企业情况就草率打分，甚至不经思考就随意评价。毫无疑问，上述因素都会给评级结果造成实效性影响。

思考4：

评级人员独立性和专业性如何？

国内大多数银行虽然设有独立的信用管理部门，并且似乎赋予其与公司业务部门（如信贷部门）性质完全不同的职能，但在实际操作时却未必能实现这样的初衷。很多信贷部门的人员除了进行贷款工作，也对客户进行评级。这种行为不仅带来人力资源安排上的越俎代庖，更会因权职不分成为银行贷款风险增加的导火索。很显然，作为信贷人员，放贷是体现其工作能力和自身价值的主要方式，他们自然希望自己的客户可以顺利通过信用评级关。如果让他们参与评级，非常容易加大银行内部道德风险，出现劣质客户得到银行贷款的情况。

从另一角度来看，由于中国的信用体系建立得比较晚，高校对设置信用管理专业的重视程度比较低，造成大部分从事银行信贷管理工作的人员都是非相关专业毕业，缺少专业知识与专业素养。在实际操作中，负责信贷管理工作的不仅有会计专业的员工，甚至还有人力资源专业、统计专业毕业的员工。而在这方面的改进工作，不仅需要商业银行内部进行努力和变革，还需要金融文化和教育环境的进一步完善。

国内商业银行内部评级步骤

当前，国内商业银行内部评级大致分为两步：

■财务分析

以借款人过去3～5年的财务数据为基础，通过对有关财务指标的定量分析，结合影响借款人偿付能力各种因素的定性分析，对借款人未来现金流量、其他现金来源和债务结构进行预测。分析内容一般包括：盈利能力；现金流量充足性；资产和其他流动性来源；资产负债结构；资产负债表、损益表及比率分析的结合。

■对债务人初步评级的调节

篇6

关键词：商业银行；信息系统风险；控制

中图分类号：F832.4 文献标志码：A文章编号：1673－291X（2011）05－0114－02

为了有效防范银行信息系统风险监管，银监会正式颁布了《银行业金融机构信息系统风险管理指引》，以促进我国银行业信息系统安全、持续、稳健运行。作为基层银行，就要认真学习商业银行信息系统的特点，建立适合商业银行风险特征的评估模型，运用先进的风险评估方法，逐步完善信息系统风险评估的流程，并通过信息系统风险评估的手段，保障企业信息资产的安全，确保系统数据的完整，使商业银行适应复杂的运行环境，满足日益强化的风险管理需要。

一、商业银行信息系统风险模型

商业银行信息系统风险评估模型基本上可以划分为基于业务风险控制的风险评估模型和基于信息技术控制的风险评估模型。商业银行信息系统按业务划分，主要业务模块包括柜面业务系统， ATM、POS、网上银行、电子商务支付和客服中心等，其中柜面业务子系统包括：存取款、贷款、信用卡、中间业务、国际业务、结算、代收代付等。其商业银行的业务功能结构如图1。

以上可以看出，基于业务风险控制的风险评估模型是针对业务流程的控制和业务的风险管理，是信息系统在规划、研发、建设、运行、维护、监控及退出过程中由于管理缺陷产生的操作、法律和声誉等风险[1]。

另一类是关于技术控制的风险评估模型。这类模型建立在相关的信息安全标准之上，主要考虑的是安全技术的实现架构和实现方式，并以此来评估系统的技术风险。银行的安全架构是由物理设备安全、网络安全、交易安全和数据完整性安全等，其中交易安全包括：密码技术、身份认证和安全交易技术。其层次结构如图2。

随着信息技术应用的普及，网上银行、手机银行飞速发展，随着银行业务的拓展，各种中间业务等银行新型业务和金融产品的出现，银行信息系统开始不同程度向外界开放，对银行开放信息系统的依赖越来越强。加上各商业银行实行数据大集中，将过去保存在基层的存贷款等业务数据集中到高层数据库存放，导致单笔交易所跨越的网络环节越来越多，银行信息系统对通信网络依赖程度越来越高。

电子金融服务的发展，使商业银行信息系统开放运行，与公共网络连接，暴露在公共网络具有各种威胁底下，网上银行、手机银行、电子商务支付等银行新业务，在成为商业银行利润增长点的同时，导致银行信息系统的风险剧增。商业银行对信息系统的安全性要求进一步提高。

二、商业银行信息系统风险评估方法

商业银行在面对实际的信息风险时，需要建立定位于信息全面管理的风险评估模型。信息系统风险管理的目标是通过建立有效的机制，实现对信息系统风险的识别、计量、评价、预警和控制，推动银行业金融机构业务创新，提高信息化水平，增强核心竞争力和可持续发展能力[1]。因此，必须兼顾业务风险模型和技术风险模型的相关方法，建立一种银行信息系统风险识别模式，用于发现系统自身内部控制机制中存在的薄弱环节和危险因素，发现系统与外界环境交互中不正常和有害的行为，找出系统的弱点和安全威胁的定性分析；必须建立一种银行信息系统风险评价模型，用于在银行信息系统风险各要素之间建立风险评估，计量风险的定量评价方法。

根据商业银行信息系统风险模型，其中基于业务风险控制的风险评估模型主要针对银行业务具体处理，其风险识别是观察每一笔具体的业务数据，也可以转化为银行资产的差错；其中基于信息技术控制的风险评估模型主要针对安全保障技术，其风险识别是找出系统可能存在的不安全因素。据此，可以推理出系统风险评估模型为：

商业银行信息系统风险评估模型由四个模块组成：业务差错识别模块负责找出每一笔已经发生的差错业务，其方法是通过业务差错发现和资产调查寻找每一笔差错业务，修正商业银行信息系统运行错误；威胁分析模块负责寻找技术安全威胁，用安全扫描来找出安全漏洞，用入侵检测来发现受到的侵犯；安全分析模块负责对系统设置的安全策略进行分析，对系统内部运行的软件进行分析；系统安全评价模块在前面三个模块分析结论的基础上由银行风险因素诊断指标体系[2]得出系统安全评价量化指标。

该商业银行信息系统风险评估模型的特点主要是：1.业务风险评估和技术风险评估同一量化构成信息系统的风险，便于系统的横向比较；2.采用自动化的检测评价为主的方法，对于硬件的风险和人为的风险，可以加入人工评价修正，有利于实时监控；3.系统简洁，事前预防和事后发现相结合，可行适用。

三、商业银行信息系统风险控制措施

通过风险评估，可以进行风险计算，计算出大致成本，控制防范风险就是要采取行动，并得到资金的支持。银行业金融机构应根据信息系统总体规划，制定明确、持续的风险管理策略，按照信息系统的敏感程度对各个集成要素进行分析和评估，并实施有效控制[1]。

在硬件方面控制风险，首先要选择合适的供应商，选择满足安全要求的解决方案。在网络安全方面，要将银行内部网络与银行外部网络隔离，通过防火墙或者服务器连接。通过隔离连接容易实现数据检查，减少系统暴露面，发现问题系统及时报告及时处理。在银行信息系统建设上，可以借鉴成熟的运行系统，采用成熟的信息技术，银行业金融机构应重视知识产权保护，使用正版软件，加强软件版本管理，优先使用具有中国自主知识产权的软、硬件产品；积极研发具有自主知识产权的信息系统和相关金融产品，并采取有效措施保护本机构信息化成果。[1]

在银行信息系统运行方面，银行业金融机构应建立健全信息系统相关的规章制度、技术规范、操作规程等；明确与信息系统相关人员的职责权限，建立制约机制，实行最小授权。[1]

银行信息系统风险管理要坚持持续管理风险的理念，银行信息系统风险的存在是会随着时间和环境的变化而不断变化，持续管理就是要跟随环境的变化。建立持续管理策略，就是在银行信息系统中，不断地进行评估。不断地实施PDCA循环，即计划（Plan）、实施（Do）、检测（Check）、改进（Action）四个进程。安全控制的境界不能放在不断纠正错误上，应该放在预防上，就是要不断检测，不断发现不安全因素，不断地改进，使系统符合变化环境下安全需求。

参考文献：

篇7

当今，受金融危机的影响，我国很多企业遭遇了发展困境。它们要发展好，离不开指导企业发展之理论的突破。

指导企业发展的理论有很多，大体分为宏观理论和微观理论。如制度学派可以归为宏观理论，而管理学派一般归于微观理论。改革开放以来，有很多理论指导了我国企业的发展。其中郎咸平教授“行业本质论”对企业界影响很大。

郎咸平教授是笔者尊重的一位学者，他是为数不多既能够做好经济的宏观研究，又能够做好企业微观研究的大家。其研究成果不仅有宏观指导性，而且宏观研究往往能“落地”，对企业经营有直接的借鉴作用。郎教授不像有些经济学者，他们虽然能大谈特谈宏观战略，但是给人的感觉其战略要么是人人知道的大道理，要么就是浮在空中虚无飘渺带有哲学性质的东西。郎教授也不像有些管理学者，他们只关注“细节”，然而在管理的战略方面（或大方向方面）的把握则有所缺欠。郎教授能做到宏观和微观方面的打通，笔者非常佩服。 这促使了笔者对之“行业本质论”的研究。

二、行业本质论简介

初听行业本质论是郎教授在湖南娄底的一次演讲。在这次演讲中，郎教授剖析了西班牙一个服装品牌莎拉（zera）如何把握行业本质而获得快速发展的案例。郎教授通过他的研究得出结论，服装业要能快速发展，超英赶美，甚至打败一流的品牌（如路易威登、古奇、范思哲），其关键是把握其行业本质。落后地区的服装业要发展，不是靠资本化、机器化、智能化（简称“三化”），也不是靠低成本。因为“三化”和低成本不是其行业本质。因此他指出我国落后地区发展服装业，传统引进外资等做法是错误的。用他的话说，我们服装业（以及很多类似的传统行业）引进外资越多，死得越快。因为“三化”和低成本不是这些行业的本质。

那么服装行业的本质是什么？郎教授认为是“无与伦比的前导时间”。 笔者想很多人对“无与伦比的前导时间”这个词汇是陌生的，这是郎教授对服装行业本质的一个高度概括，因此笔者很佩服郎教授的思维和口才。按照郎教授的解释，“前导时间”是指服装从设计、生产、到物流、门店、上货架再到消费者购买的这段时间。“无与伦比的前导时间”就是指这个时间尽可能缩短，笔者用一个字来概括就是“快”。借郎教授的说法，服装行业的本质就是“快”。郎教授从生产、物流、门店经营和上货架方面剖析了莎拉（zera）是如何围绕“快”这一本质来做的。在生产方面，莎拉90%以上的生产放在西班牙本部来，没有选择放在亚洲国家。因为虽然亚洲国家（如越南）确实能给服装业带来低的劳动力成本，但是低成本不是服装行业的本质，所以为了“快”，莎拉并没有把工厂搬到亚洲国家，而是在西班牙生产。而在西班牙生产，莎拉（zera）并没有我们国人所想象的全部用大工厂进行生产，而是用二十家大厂和四百家手工小作坊生产。二十家大厂统一为布匹染色和裁剪，因为这样可以加快速度，然而二十家大厂却是为四百家小厂配套。四百家小厂是莎拉（zera）生产的主体，并没有机器化和智能化，因为这些不是服装行业的本质。二十家大厂裁剪的布匹要送到四百家小厂，之间有一个生产物流的安排，为了使得在这个方面节约时间，莎拉（zera）竟然作了一个前所未有的物流安排：在二十家大厂和四百家小厂之间挖地道，然后用高压气体来传送布匹。这个成本是相当高的，然而为了“快”，莎拉不吝巨资，因为低成本不是服装行业的本质。在生产到门店的大物流方面，莎拉也作了教科书上面所没有的物流安排。如美洲是莎拉（zera）的重要消费场所，然而据郎教授的研究，莎拉（zera）在北美竟然没有仓储中心，其主要仓储中心放在南美洲。当然这并不是南美洲的地价便宜，而作这样安排，因为低成本不是服装行业的本质。按照服装流行的规律，服装时尚总是从北美开始，然后流行到南美，而南美洲和北美洲季节气候刚好相反。这样莎拉（zera）的服装刚刚在北美流行，季节一倒过来，就是到南美流行了。而这个时候，莎拉的服装甚至就在南美时尚流行之前就已经占领市场，等着消费者来购买。可见莎拉为了“快”做了很多精心设计。在门店经营和上货架方面，莎拉为了“快”也花了不少心机。很多消费者在买牌子服装时，因为比较慎重，所以选了又选，试了又试，甚至最后还不买。这样的购买行为和莎拉（zera）的“快”是矛盾的。莎拉（zera）为了解决这一问题，对消费者心理进行了研究，研究发现，女性消费者在购买服装的时候，应该适当给予一点挫折，也就是不能让她们觉得莎拉（zera）合适的衣服是那么容易买到。基于此，莎拉（zera）对自己的衣服型号的比例进行了控制。假设人的身材的按正态分布，胖子、瘦子和中等身材各占10%、10%、80%，胖子对应的服装是L型，瘦子对应的服装是S型，中等身材对应的服装是M型。传统服装的门店经营和上货架，服装型号L：S：M是1：1：8。然而莎拉反其道行之，L：S：M是1：1：1，这样极大需求的M型服装是紧缺的。这样做的结果是很多女性消费者去买莎拉（zera）服装的时候，一进门店，不是试穿衣服，而是翻开衣领看型号，发现合适的M型号就拽在手中去交钱，不再是选了又选、试了又试和讨价还价，因为她们生怕选不到合适的衣服。然后即使有些消费者没有选到合适的衣服，下次还会来抢购。因此莎拉的门店关顾率相当高。按照郎教授的分析，莎拉（zera）正是把握了服装行业的本质“快”，然后围绕本质实施管理，取得了巨大成功。2003年莎拉全球服装品牌排名第三、西班牙排名第一，05年被评为欧洲最佳品牌，而且这家企业诞生还没太久，就能迅速打败国际知名品牌（如美国的GAP）。

郎教授关于莎拉的行业本质分析，是激动人心的。于是笔者翻阅了郎教授的大量书籍，如在《蓝海大溃败》一书中，郎教授很多行业的本质分析。如手机行业的本质是“势能”、液晶电视行业的本质是“科技驱动”等等。

三、行业本质论之疑虑

参照郎教授的理论，企业做战略，最关键之处自然在于把握行业的本质。然而笔者在和同事的探讨过程中，却产生了以下疑虑。

1、有没有统一的行业本质的疑虑。仿照郎教授的方法，笔者和同事一起讨论了一些具体行业的本质。如饮料行业的本质是什么？经过调查以后，我们给出的答案是五花八门的。如有的认为饮料行业的本质是“功能”、有的认为是“营养”、有的认为是“解渴”。因为这里没有权威的总结，又是开放式的问题，所以大家讨论得非常激烈，每个人都在坚持自己关于饮料行业的本质的说法，谁也不能说服谁。这个争论就不得不引起我们思考了。

如果时间允许，笔者想这个争论不管有多少时间，也不会有统一的答案。原因主要有以下方面：一、行业是企业的集合，一个集合体要给出统一的本质是相当困难的，尤其要给出郎教授那样对企业管理有指导性的行业本质，几乎不能达到。比如饮料行业，有纯净水、矿泉水等水企业，有碳酸饮料企业，有茶饮料企业，有果汁饮料企业，有功能性饮料企业等等，针对具体的各个企业，能给出统一的一个饮料的行业本质吗？我们想这是不可能的。除非说这个行业的本质是“饮料”，然而这样的说法又不能给企业任何指导意义。二、行业的本质是变化的。曾有人说，这个世界唯一不变的特征就是“变”，即使假定行业本质存在，其本质一定在不同的时间是不同的。因此，即使针对单一的个体，给出其所反映的行业本质，也是困难的。因为随着情况的改变，竞争格局的变化等等，企业所反映的行业本质是变化的。比如拿郎教授所常用的三星案例来看就是这样的。郎教授说，韩国三星公司抓住了“垂直整合”这个行业本质，所以快速发展了。然而，“2003年以前，‘垂直整合’可以指导三星企业快速发展，可是现在就不能。看来‘垂直整合’不再是三星的行业本质了”（郎咸平，2008）。同样的道理，饮料行业在一段时期表现为水饮料，其反映的特征可能是“解渴”，而另外一段时期表现为功能性饮料，其反映的特征可能是“功能”，而最近表现为果汁饮料，其反映的特征可能是“营养”。可见从横向的角度给出一个行业的本质是困难的，从纵向的角度给出行业的本质也是困难的。这就注定了我们展开行业本质的认定是不可能有统一答案的。

2、郎教授行业本质的来源的疑虑。由于没有机会跟郎教授当面询问，所以这部分是笔者根据郎教授的书籍和一些演讲所进行的推导。根据《蓝海大溃败》等相关资料，郎教授对行业本质主要是从企业财务角度、从企业的历史角度分析得来的。郎教授给出一些行业本质论并没有交代其来源。如对服装行业的“无与伦比的前导时间”、手机行业的“势能”等本质，他并没有进行详细推导。这个给笔者的感觉像是需要很高的悟性才能概括出这些本质。在这里，郎教授把经济学解释性很强的特点发挥到了极致。郎教授从莎拉、三星、LG等企业进行历史角度剖析，总结出各自所反映和遵循的行业本质，确实具有强大的解释性。比如莎拉那个案例给人的解释是鼓舞人心的。不过笔者做企业战略的实践情况和这个思维过程完全不同。企业做战略显然不是事后总结出来行业的本质是什么。按理说如果我们做战略事先就知道行业的本质是什么，那么我们做起来就相当轻松了。也就是我们企业实际做的过程和郎教授行业本质推导的过程恰恰是相反的过程。而从郎教授的相关资料来看，郎教授并没有给出我们企业如何在事先得出所从事行业本质的招法。这不能不说是一个遗憾。然后退一步来讲，郎教授所给出的一些行业本质论就一定是正确的吗？我们以莎拉的“无与伦比的前导时间”这个本质来说，它就是服装行业的本质吗？这个就不好说了。其一，莎拉的管理者在做服装战略之初真的是认为服装行业的本质是“无与伦比的前导时间”吗？这个答案是不得而知的。其二、“无与伦比的前导时间”就是服装行业的本质吗？即使莎拉现在是成功的，从研究逻辑上来说，我们也不能证明，“无与伦比的前导时间”就是服装行业的本质。因为没有一个和莎拉一模一样的企业和它作对比研究，说不定一模一样的另一个莎拉采取另外的战略更成功。其三、虽然莎拉定位于“无与伦比的前导时间”成功了，但服装行业其它巨头并没有完全失败，比如路易威登、古奇等等。难道它们也认为服装行业的本质是“无与伦比的前导时间”吗？

四、对行业本质的再思考

笔者曾经有段时间研习战略管理课程，博士毕业之后去海南航空做战略规划，然后回高校教战略课程。所以笔者主要是从战略角度来思考行业本质。显然，我们做战略如果事先有了郎教授的行业本质，那么做战略就轻松多了。然而实践告诉笔者，事先得到行业的本质是非常困难的。而从郎教授的资料来看，行业本质对作战略十分重要。笔者比较喜欢用“道”、“法”、“术”来谈企业的战略管理。笔者认为郎教授所说的行业本质，就相当于战略制定时候的那个“道”。“道”自古以来争论很大，也说不清楚，每一个人（企业）都有他心目中的“道”。据说孔子曾经向老子问过道，老子没有直接给答案，而是用手指着自己掉光了牙齿，暗示那就是“道”。后来老子又用“车毂（古代车轮里面装车轴的那个圆圈）、装水的杯子、房子的空间来比喻“道”。有人由此引申出来道就是“无”，所以需要“悟”。似乎，从这个角度理解郎教授的行业本质论比较合理，因为郎教授给出的一些行业本质论确实很需要悟性。然而笔者认为“道”并不是“无”，也不是“悟”。如果把“道”当作是“真理”，我们就可以从另外一个角度来思考老子“道”。按照西方的谚语，“真理往往隐藏在比喻当中”，从这里可看出老子的高明智慧，因为他选用比喻来说“道”。按照统计学原理，真理是不能被证真的。按笔者的理解，科学是通过流程来保证科学性的，用的是证伪的方法。也就是通过科学的流程，不能证明什么是真理，而只能证明什么不是真理。从这个角度来看，郎教授对行业本质论的提法，就要换一种表述方式了。也就是说行业的本质是只能假定的。莎拉可以假定服装行业的本质是“无与伦比的前导时间”，三星可以假定其行业本质是“垂直整合”。这样才符合企业做战略的实践。实际上我们在做企业战略的时候，可以假定我们所从事的行业本质是什么，而这个假定通过认证以后，才可以以此为纲来制定企业战略。对行业本质只进行假定，而不是说行业本质就是什么，更符合我们实践。同一个行业里面的不同企业可以假定不同的行业本质，因而制定各自的战略，也就有不同的发展。这样同是服装行业，既可以成就莎拉，也可以成就路易威登、古奇、范思哲。如果说，一段时期，某个行业真的只存在一个唯一的本质（真理），那么某个企业的假定比较接近本质（真理），其制定出来的战略所发挥的作用会更大，其发展会更快。

五、怎样做行业本质的假定

从上所述，行业本质只能假定，那么企业在做战略之初怎么做这个假定。这个问题自然变成了企业做战略的关键。郎教授的资料基本上没有给出如何做这样的假定的办法，然而做这个假定的价值是巨大的。实际上企业做战略假定的时候，有的是拍脑袋，有的是凭经验，当然有的是请咨询公司。在这里笔者给出一个比较科学的做法。那就是根据价值分析来假定行业的本质。下面以空调行业为例加以说明。我们假设有这样一个企业名称叫“洱海”。等洱海作空调的时候，市场上假设已经有“力格”、“斯克澳”等等。那么洱海怎么假定空调行业的本质呢？可主要参考以下步骤来完成。首先、作消费者调查，向已经购买了空调的消费者问他们买空调主要看重的因素（即价值因素）有哪些。如通过调查发现价值因素有制冷、静音、价格、环保、低耗电等等。其次、问那些没有购买空调的消费者，影响其不购买空调的因素有那些。如通过调查发现有价格、服务等等。第三、把前两步调查的因素当作横坐标画在如下的价值图上（见图一），把主要竞争对手在这些因素上的表现描绘出来。第四、分析图形。看有那些价值点没有满足。如果有没有满足的价值点。则把这些点挑出来。从我们描绘的图形来看，发现很多企业在许多价值点上表现都差不多，唯独在服务价值点上都表现很差，这个点就是没有满足的价值点。第五、把挑出来的价值点（如服务）再作消费者调查，看有多少消费者现在和未来是否看重这个点。如果看重，就可以把它当作行业本质的一个暂时假定。在我们描绘的图形上，“洱海”发现“服务”价值点。服务这个价值点，现在很多企业还不重视，消费者却开始看重，而未来一段时间，消费者认为其是不可或缺的因素。那么“洱海”就可以假定空调行业的本质是“服务”。企业的战略应该围绕“服务”来展开。

参考文献

篇8

关键词：电子商务；中小企业；信用评价指标体系

【分类号】：TD327.3

在当代社会，大型企业都纷纷建立属于自己的电子商务系统，交易伙伴较为固定，价值链较为稳定，用来进行信用风险的规避。中小企业在建立电子商务系统方面，通常是依赖于B2B网站进行业务的开展工作，但是，现阶段，大多数的B2B网站所能提供的第三方认证机构，检查和担保的对象是具有合法身份的用户，如保证企业的真实性以及合法性，对于详细的交易行为缺乏评估的内容，存在潜在的风险。

一、企业信用评级

1、企业信用评级的内涵

企业的信用评级主要指的是企业信用度评价，针对企业在交往的过程中，投资合作和信贷活动进行信用度评价。企业信用的评价活动主要的对象是独立经营的企业或者是经济主体，对它的信用程度进行评价。这同时也考察到企业的经营、管理、经济效益等情况。

在进行信用评级时，主要是结合数学方法以及数学模型，包括：第一，模糊数学；第二，神经网络；第三，计量统计；第四，期权定价。分析计算基本的信用数据，计算出评估参数，对于交易实体，形成信用水平标识，生成信用报告。

对于B2B电子商务模式，交易双方涉及的交易额比较大，所要求的信用信息较为全面，信用报告主要包括的部分为：第一，行业风险；第二，经营的环境；第三，企业的竞争力；第四，企业的经营管理水平；第五，现金流量资产的质量和规模；第六，经营的效率；第七，盈利的能力；第八，偿债的能力。其中，前四项属于定性分析的内容，后四项属于定量分析的内容。

二、分析电子商务环境下中小企业信用评价体系出现的问题

在B2B交易市场中，企业信用情况的基础在于B2B交易能力，企业在市场上顺利的开展交易，比较重要的一点是建设中小企业信息化系统。在设计信用评价指标时，最为重要的是企业信息化程度能够达到顺利交易的条件。严中华等认为，技术信任的目的在于提供值得信赖的交易，基础在于技术保护措施、安全设置和控制机制，借助技术设施、嵌入协议、最佳商务实务，能够快速的传输数据。学者指出，对于B2B电子商务的发展，在我国主要的制约因素是信息化以及网络化的程度比较低，信息技术水平较低，网上支付体系有待完善，支付安全缺乏保证措施，严重影响到B2B电子商务的发展。综合分析，企业顺利的完成交易重点在于：第一，信息化设施的情况；第二，企业保障网络安全的水平；第三，中小企业参与B2B交易市场网络结算能力。以上因素对企业的信用有一定的影响。

对于我国的B2B交易市场，存在的问题还包括：第一，企业决策层缺乏对互联网重要性的认识；第二，未能充分认识到电子商务发展的紧迫性，对电子商务发展形成阻力；第三，网络的应用能力比较低；第四，安全恐怖症。以上的因素使得企业决策层没有充分认识到B2B交易活动，在对企业的信用情况进行考核时，评价的内容会包括：企业决策层对交易活动支持的程度以及对交易活动的了解。

三、电子商务环境下中小企业信用评价的模型

1、构建模型

首先是确定权重，专家设定权重判断系数矩阵，在进行矩阵推导时，借助层次分析法，可以获得子目标以及财务指标权重，实行一致性检验，应用聚类分析法，获得必须的权重。

2、指标值区间化

对于多项指标决策指标，度量标准不具有统一性，在计算以及比较方面存在难度。如果直接的应用评价指标属性值，对于结果的分析不精确。在综合评价以前，需要把评价指标属性值统一转换到特定的区间，应用效益型指标或者是成本型指标。

3、计算信用度

在应用层次分析法以及聚类分析法后，会得到子系统和指标权重值、区间化指标值，加权平均，能够获得企业的信用度。

4、信用等级划分

在进行信用等级划分时，主要是分为两个层次六个等级：即AAA、AA、A、BBB、BB、B。

四、信用评价模型的实际应用

1、专家赋权

采用层次分析法，邀请专家20位，对信用评价指标体系进行赋权，获得权重20套，通过一致性检验，可信度比较高。

2、权重聚类

采用聚类分析法，对20位专家中与阈值权重相偏离的，进行鉴别和排除，按照多数原则获得评价指标的权重结果。在进行聚类分析时，子目标权重、指标权重在权重值的层次不同，在信用度评价中所发挥的作用不同。为避免由于聚类分析指标权重的不同对子目标权重造成影响，在进行聚类分析时，需要把子目标权重、指标权重分开，增强专家判断的精确度。进行聚类分析，对于企业信用指标评价体系，获得子目标权重向量4个，指标的权重向量15个。

3、实际应用

在评价模型设置以后，需要对其合理性作出验证，笔者选择在电子商务交易中经常参与的企业，对其进行研究。根据调研的结果，获得财务数据，对其进行区间处理，采用聚类分析以及统计赋权获得权重，进而分析企业信用等级值，明确企业信用度。结合企业信用等级的划分标准，明确信用等级。在进行信用评价时，应用层次分析法，定量准确，应用较为简单，去除适用于大型企业信用评价的逐项指标，中小企业信用中人为因素被弱化，企业信用评价更加具有科学性、规范性，信用评价说服力较强。

结语：

现阶段，在B2B交易市场中，中小企业信用方面存在一些问题，中小企业信用的意识欠缺，中介认证处于静态的水平，企业交易评价欠缺。这些问题严重影响到企业的信用评价。基于此，为建设良好的交易环境，在电子商务环境下，需要针对中小企业设计信用评价指标体系，合理的应用层次分析法，获得各项指标的权重。根据指标评价体系，评价中小企业的信用级别，区别企业的信用情况，营造良好的交易环境。

参考文献：

[1]朱帮助.基于SMC―RS-LSSVM的电子商务客户流失预测模型[J].系统工程理论与实践，2010（11）

[2]冯芸，严畅，杨冬梅.基于网络支付的电子商务环境中洗钱行为的识别和监管[J].系统工程理论与实践，2008（12）

[3]冷沙沙，高厚礼.B2B企业信用评估模型的研究[J].山东理工大学学报（自然科学版），2010（3）

[4]刘军.我国电子商务发展现状及趋势分析.甘肃科技，2008（11）

篇9

【关键词】ERP 流程评价 时效熵 质量熵 熵权法

1 引言

随着信息技术的快速发展与应用，以信息技术为支撑的流程管理对ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）系统的能效的促进作用不可小觑，有越来越多的企业加入信息化行列，企业的管理主导思想逐渐体现为以ERP流程运作为核心。ERP流程内部结构的合理性能够确保企业执行能力的高效输出，流程评价是企业提高执行效率和客户满意度的重要途径。

目前，国内外已有不少学者从定性、定量的角度研究业务流程评价体系。比如，张人千[1]等人提出使用成本、质量、服务、附加值等指标来描述业务流程的绩效，至于如何量化上述指标以及衡量指标之间的关系却没有进一步论述；孙健敏[2]从定性的角度对业务流程提出了质量管理评价指标，文章认为流程的质量管理包括使命层、流程输出和流程变量层次三方面；林健[3]等人认为企业重构绩效评价体系主要指标包括流程质量、流程成本、流程效率、流程周期、资源利用率、有效作业率6个指标评价企业的业务流程，虽然文章提出了比较全面的业务流程评价体系，但由于没有明确各指标之间的关系以及各指标缺乏量化的分析等问题，导致该方法缺乏实用性；Kanevsky V[4]等人提出通过对企业核心流程彻底地优化，以达到增强企业流程能力、提高顾客对产品及服务的满意度的目的，但是并没有说明如何构建评价业务流程的指标体系。基于上述研究的不足，本文基于熵理论构建ERP业务流程评价体系：引入时效熵和质量熵两个指标来衡量企业ERP流程的结构，结合熵值法来确定指标之间的权重，通过对上述熵值进行加权综合得出流程的评分。

2 熵理论的相关研究

2.1 问题定义

业务流程评价是基于信息经济学相关理论提出的，信息经济学理论认为业务流程评价系统从某种意义上是一个信息系统，强调信息的经济效果，要注意信息的使用价值量与劳动消耗量的比例，企业应该根据具体情况对流程评价进行经济管理，且注重评价指标的实用性[5]。

本文基于信息经济学理论，引入时效熵和质量熵来评价业务流程的结构，结合熵值法来确定指标之间的权重，通过对上述熵值进行加权综合得出流程的评分，构建业务流程的评价体系。

2.2 熵

熵是对系统不确定性的度量[6]。1948年克劳德・艾尔伍德・香农将热力学的熵引入到信息论，因此又被称为香农熵[7]。在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。信息熵也称信源熵、平均自信息量，它在数学上是一个颇为抽象的概念，研究者把信息熵理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概率）。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量，公式如下：

其中，H（X）=H（p1， p2， …， pn）是随机试验X的信息熵；pi是对于随机试验X的n种可能结果中的第i种结果的出现概率。若X服从均匀分布，则信息熵出现最大值H（X）=lnn。

2.3 熵在业务流程结构分析的应用

从信息论的角度看，业务流程的运行实际上是通过信息流推动企业的能量流和物质流从上一个节点到下一个节点的流动过程。信息沿业务流程拓扑结构有序流动，推动着企业各项运营活动的有序进行。信息与业务流程结构紧密结合，信息的传递效率和质量实现效率即时效和质量（信息在传递过程中出错的现象）必然受业务流程结构的影响，因此本文引入时效熵和质量熵来分析业务流程的结构。

2.4 时效熵

时效是指信息在业务流程中在各节点流动的效率。对于一个业务流程的拓扑结构，设流程从起始节点到终止节点的时间跨度为As，业务流程的节点之间的时间跨度为lij，则从节点i到节点j的可达率为：

从节点i到节点j的使用率为w，则用户使用业务流程的综合时效效率为：

由于熵是一个具有可叠加性的广延量，因此对于业务流程来说，总的时效熵为：

时效熵表征信息在业务流程中流动时效性的不确定性，从上述公式可以得到的含义如下：

（1）从一个节点到另一个节点的时间跨度越长，那么意味着该流程在这两个节点之间的不确定性越大；

（2）用户使用业务流程节点的使用率越低，那么也意味着该流程在这两个节点之间的不确定性越高。

由于用户都有“学习效应”，因此经常使用的节点出错概率相对较低。

2.5 质量熵

质量是指信息在流程流动过程中的准确性。质量熵可以理解为信息在业务流程流动过程中在某一个节点出错的不确定性，那么意味着：

（1）对于串联结构的业务流程来说，信息在流动过程中出错的概率较小，相反，并联结构的业务流程的信息在流动过程中出错的概率较大，因为用户在提交节点时可能会出现错选而导致业务流程回退的现象；

（2）当某一个流程的路径用户使用频率和使用占比都很高的情况下，信息在流动过程中出错的概率较小，反之亦然。

对于一个业务流程的拓扑结构，设流程从一个节点到另一个节点的联系节点总数量为Az，节点i与之直接发生联系节点的个数为ki，则该节点的质量实现概率为：

在该业务流程中，节点i的使用率为w，则用户使用业务流程的综合质量效率为：

由于熵具有可叠加性，因此对于业务流程来说，总的质量熵为：

2.6 基于熵权法的业务流程评价指标权重研究

权重反映了各个指标在“指标集”中的重要性程度，而指标的权重直接关系到这一指标对总体的“贡献性”大小。因此，确定测评指标体系的权重是系统测评的基础[8]。

在业务流程评价指标体系中，由于每个业务流程评价指标与同一类别中的其他指标相比，其作用、地位和影响力不尽相同，必须根据每个指标的重要性程度赋予不同的权重，因此在考虑业务流程评价指标的权重时，不仅需要考虑指标之间的相关性，还需要考虑指标本身的分布情况。故本文采取熵值法来确认业务流程评价指标的权重。

设业务流程的数量为n，每个业务流程有m个指标，则得到的指标评价矩阵为Y’=（yij’）n×m，yij’表示第i个流程的第j个指标的评价值。由于不同指标的物理量纲大多不同，因此需要进行各项指标的比较时，需要对指标进行无量纲处理。此外，指标正向化处理也是为了保证指标之间的同向化[8]。业务流程的指标经过同向化和无量化处理后，得到的指标标准化矩阵为：

其中，xij表示第i个流程的第j个指标经过标准化处理之后的评价值。

根据熵值的定义，可得第j个指标的熵值ej以及熵的冗余度hj分别为：

2.7 业务流程的评分

业务流程评价的指标有时效熵和质量熵，这两个指标是描述由于业务流程结构的设置而导致信息在传递效率和准确性等方面的不确定性。综合这些不确定性，本文通过评分来衡量业务流程的“好坏”。

其中，ws、wz分别为时效熵和质量熵的熵权；L为该流程的评分值。分数越大，表明该流程越需要优化，反之亦然。

3 基于熵理论的ERP业务流程评价体系

研究

3.1 ERP业务流程的评价流程

本文基于熵理论的ERP业务流程评价流程如下：

（1）通过系统平台获取每一个用户使用每一个流程的B-D数据（“B”是指用户办理流程时获取流程的节点标识，“D”是指用户办结上一个节点后指向下一个节点的标识）和对应的时间戳；

（2）构建用户办理业务流程的有向路网图，数值表示节点办理平均时长；

（3）采用熵理论模型构建业务流程的评价指标；

（4）通过熵权法计算指标之间的权重；

（5）对指标进行加权平均后得到的评分值，以此衡量流程的“好坏”。

3.2 ERP业务流程的评价过程

（1）获取用户使用流程的节点数据

本文对G企业的209类ERP业务流程进行评价，从2015年1月至2016年6月共202 047条流程，用户数达到6 045个。

由于流程的节点具有传递性，本文把上一个用户办结完的节点作为下一个用户办理流程的起始节点，把下一个用户的起始节点作为上一个用户的结束节点。用户办理流程的节点数据如表1所示：

（2）构建用户办理业务流程的有向路网图

按照用户办理业务流程节点的指向以及办理平均时长，构建业务流程的有向路网图。其矩阵的表示方法如表2所示：

从表2可知，办理商务报价审核流程中涉及的节点为：投标组织人、分院销售副院长、分院院长、市场部投标专员、副总经理、返回客户经理。从投标组织人到分院销售副院长办理的平均时间为0.41天。

（3）采用熵理论构建时效熵和质量熵两个指标

采用上述的熵理论对时效熵和质量熵的定义，得到部分流程的评价指标值如表3所示：

（4）业务流程评价指标权重确定

通过对表3的数据进行标准化处理后，分别计算时效熵和质量熵两个指标的熵值ej以及熵的冗余度，得出两个指标的熵权（通过熵的冗余度算出）分别是：时效熵17.8%、质量熵82.2%。

从时效熵和质量熵的权重数值可知，影响业务流程评价最重要的指标是质量熵，也就是业务流程结构以及用户使用的路径数量在很大程度上影响了用户使用业务流程的满意度。

（5）ERP业务流程的评分分析

结合上述时效熵和质量熵两个指标标准值以及熵权，通过加权平均得到分数如表4所示。

从表4可知，物资材料需求申请、试用期考核转正、对公付款、印章及资质（总部业务办理）、用车申请/登记、借款单、绩效考核（省专业负责人）、付款合同审批、请示承办单等流程的评分较低，因此本文将针对这些流程的结构进行典型分析。

评价较差的流程办理平均时长分析

通过图1的业务流程办理平均时长与路径数量分布可知，业务办理平均时长与路径数量没有绝对的相关关系，这意味着公司业务流程的重构对流程办理时长的影响强度不大。因此，公司重点需要对业务流程的结构进行有侧重性的分析，以达到流程优化的目的。

评价较差的流程结构分析

通过图2的业务流程使用人数占比的分布与路径数量可知，业务办理的路径数量多且每条路径办理的用户比例较分散，这意味着该公司的流程存在“多而乱”的现象，流程结构缺乏统一规划、统一管理。因此，公司需要针对评分过低的流程有侧重性进行流程结构优化。

4 结束语

本文提出的基于熵理论的ERP业务流程评价体系研究方法，即通过熵理论来确定ERP业务流程结构的指标，采用熵权法来确定指标的权重问题，合理规避了在流程评价过程中传统评分方法的主观因素影响过大、随意性较高的问题，实现了业务流程评价过程中指标权重的科学化和客观化。由于本文是针对通信规划设计的企业进行研究，因此适用范围有限。后续还可对其他服务行业的大中型企业进行研究，以扩大熵理论评价业务流程的使用范围。

参考文献：

[1] 张人千，魏法杰，夏国平，等. 企业流程再造中的作业成本分析[J]. 工业工程， 2000，3（4）： 15-19.

[2] 孙健敏. 发达国家的质量管理评价指标[J]. 企业管理， 2002（2）： 74-76.

[3] 林健，张国刚. 运用作业管理思想重构企业流程的实证研究[J]. 长沙铁道学院学报， 2001，19（4）： 41-46.

[4] Kanevsky V， Housel T J. Value-Based Business Process Reengineering： An Objective Approach to Value Added[J]. International Business and Management， 1994（6）： 1-28.

[5] 冯丽霞. 企业财务分析与绩效评价[M]. 长沙： 湖南人民出版社， 2002.

[6] 庄钟锐. 基于熵理论的作战指挥系统组织结构（OCSOS）描述与评价[D]. 长沙： 国防科学技术大学， 2009.

[7] 鲍际刚，夏树涛，刘鑫吉，等. 信息・熵・经济学：人类发展之路[M]. 北京： 经济科学出版社， 2013.

[8] 程启月. 评测指标权重确定的结构熵权法[J]. 系统工程理论与实践， 2010，30（7）： 1225-1228.

篇10

论文关键词：农业上市公司，EVA，业绩评价

 

面对全球竞争的现实，特别是经历了2008年金融危机之后，中国农业上市公司的经营业绩不容乐观。据中国证监会统计，截至2009年12月31日，境内A股上市的农业上市公司有41家，仅占整个上市公司总数的2.3%。2009年，A股市场农业板块总市值1551.67亿元，仅占整个市场的0.625%；农业上市公司资产规模1.36亿元，是整个市场的1.02%；农业上市公司的平均每股收益为0.04元，平均主营业务收入为0.4亿元，平均净利润为759.22万元，平均总资产为1.36亿元。与其他行业相比，农业上市公司的主要财务指标都处于最低水平，与农业作为国民经济基础的地位不相符。[①]经济增加值（EVA）能有效衡量企业资本创值能力，检验企业是在创造价值还是毁损价值。本文试图从资本创值角度，通过实证分析对农业上市公司的经济增加值展开剖析，并对研究结果进行解释。

一、经济增加值的定义及计算公式

（一）定义

经济增加值（EVA）是20世纪80年代由美国纽约思腾思特咨询公司创立并迅速风行欧美的一种企业经营业绩衡量方法，它是对经济学家的“剩余收益”概念的发展。根据EVA的创立者的解释，EVA表示的是一个公司扣除资本成本（COC）后的资本收益(ROC)小论文，它能更好地反映企业的经营收益和全部资本成本，弥补了传统会计业绩评价指标的缺点。[1]站在股东的角度，一个公司只有在其资本收益超过为获取该收益所投入的资本的全部成本时才能为公司的股东带来价值。因此，经济增加值越高，说明公司的价值越高，股东的回报也就越高。

本文的经济增加值的计算公式及会计调整项目说明是根据国资委的《经济增加值考核细则》确定的。由于EVA是一个绝对数指标，无法在不同规模企业之间进行比较，本文设置相对数指标来加以补充。单位资本经济附加值也叫经济附加值率，是指企业一定时期经济附加值同平均资本总额的比率，它可以弥补EVA不能横向比较的缺陷。

（二）计算公式：

经济增加值＝税后净营业利润－资本成本＝税后净营业利润－调整后资本×平均资本成本率

税后净营业利润＝净利润＋（利息支出＋研究开发费用调整项－非经常性收益调整项×50%）×（1－所得税税率）

调整后资本＝平均所有者权益＋平均负债合计―平均无息流动负债―平均在建工程

经济附加值率＝EVA/平均资本总额＝EVA/调整后资本

（三）会计调整项目说明

1.利息支出是指企业财务报表中“财务费用”项下的“利息支出”。

2.研究开发费用调整项是指企业财务报表中“管理费用”项下的“研究与开发费”和当期确认为无形资产的研究开发支出。

3.非经常性收益调整项包括：（1）变卖主业优质资产收益：减持具有实质控制权的所属上市公司股权取得的收益(不包括在二级市场增持后又减持取得的收益)；企业集团(不含投资类企业集团)转让所属主业范围内且资产、收入或者利润占集团总体10%以上的非上市公司资产取得的收益。（2）主业优质资产以外的非流动资产转让收益：企业集团(不含投资类企业集团)转让股权(产权)收益，资产(含土地)转让收益。（3）其他非经常性收益：与主业发展无关的资产置换收益、与经常活动无关的补贴收入等。

4.无息流动负债是指企业财务报表中“应付票据”、“应付账款”、“预收款项”、“应交税费”、“应付利息”、“其他应付款”和“其他流动负债”。

5.在建工程是指企业财务报表中的符合主业规定的“在建工程”。

（四）资本成本率的确定

基于农业的重要性、弱质性及其外部性效应等特点，农业上市公司的经营对象具有独特性，根据《经济增加值考核细则》“承担国家政策性任务较重且资产通用性较差的企业，资本成本率定为4.1%”， 本文将资本成本率定为4.1%。

二、研究设计

1.样本选择

本文根据中国证监会（CSRC）《上市公司行业分类指引》的规定，以上海、深圳的证劵交易所截止到2009年12月31日公布的农林牧副渔的A股上市公司为总体，剔除了ST、*ST、S*ST、B股和2007年以后上市的公司，最终选择30家农业上市公司作为分析的样本。本文的数据处理使用了SPSS17.0软件，全部数据均采用手工方式从中国证劵监督管理委员指定网站公布的农业上市公司2007—2009年度财务报告中获取。

2.方法设计

（1）以2007、2008、2009三年为比较窗口，对全部样本的EVA值和净利润值进行描述性统计，分析农业上市公司的总体业绩状况。

（2）对全部样本按照行业板块进行描述性统计，分析不同行业板块的经营业绩。

（3）对样本个体三年的EVA值和净利润值进行描述设计，进行样本个体经营业绩的纵向比较。

（4）计算样本个体三年的经济附加值率，进行样本个体之间经营业绩的横向比较。

三、实证分析

1.总体分析

（1）从表1可以看出，2007年、2008年、2009年分别有13家、16家、13家农业上市公司的EVA值是正值，分别占总体的46.43%、53.33%、43.33%，EVA的均值、最大值和最小值明显低于相对应的净利润值。与净利润值相比，只有不到一半的公司产生了经济利润，是真正增加了股东的财富。根据EVA值，我国农业上市公司的总体经营业绩水平偏差。

（2）从EVA的均值看，由2007年的26,041,000元大幅降到2009年的7,892,000，说明农业上市公司受金融危机的影响后，其经营业绩波动很大，缺乏稳定性。

（3）2007—2009年的EVA的标准差分别为86,133,700、87,708,800、61,272,500，EVA的最大值与最小值之差分别为379,670,121.86、266,191,758.89、269,504,885.35，说明各农业上市公司经营业绩差异显著，整体分化明显。其中，2008年和2009年的EVA的最大值和最小值都低于2007年的小论文，表明农业上市公司的竞争力普通下降。

表1农业上市公司总体EVA值和净利润值的描述性统计

 

项目

2007年

2008年

2009年

样本个数

28

30

30

大于零的样本数

EVA

13

16

13

净利润

27

25

28

占总体的比例（%）

EVA

46.43

53.33

43.33

净利润

96.43

83.33

93.33

均值（元）

EVA

26,041,000

8,597,600

7,892,000

净利润

93,936,000

57,031,000

71,496,000

标准差（元）

EVA

86,133,700

87,708,800

61,272,500

净利润

12,836,900

123,967,000

82,087,000

最大值（元）

EVA

302,076,182.34

84,456,896.25

159,079,415.49

净利润

541,428,159.19

551,729,119.44

325,205,007.66

最小值（元）

EVA

-77,593,939.52

-181,734,862.64

-110,425,469.86

净利润

-16,524,698.80