【关键词】商业银行信贷评级模式结构 实名验证
商业银行是典型的盈利性机构，那么资产便成为了一家银行实力的重要评判标准。之所以提到银行资产，是因为银行信贷资产占银行总资产中非常大的比例。一般而言，按照国际惯例商业银行的信贷资产在其总资产中比例一般为30％―50％。而现如今，我国商业银行信贷资产在其总资产中所占比例要达到60％以上。在这样的大背景下，商业银行信贷评级模式的结构及其实名验证的方法便显得尤为重要。在很大程度上，商业银行信贷评级模式的结构直接影响着商业银行的利润水平。但是，商业银行信贷评级模式的结构仍然在一定程度上处于不合理的状态。本文将对现如今商业银行信贷评级模式的结构展开探讨，同时提出一些改善商业银行信贷评级模式结构不合理的措施以及实名验证的方法。
一、商业银行信贷评级模式的结构
现如今，各商业银行均会开展对贷款企业信贷评级工作，但是信贷评级工作的开展处于不平衡的状态。实际上，对贷款企业进行信用评级是银行信贷工作中的一项必经程序。但是一直以来，商业银行都不太重视此项工作。尽管如此，大多数的商业银行都建立了对贷款企业的信用等级评定制度。但各商业银行的信贷评级模式不尽相同。例如，在信用等级这项上，有的银行将信用等级分6个级别，有的银行分为10个、12个级别。在评级指标这项上，有的银行采用定性指标打分的方法，有的银行采用定量和定性指标相结合的方法。这就充分说明，各商业银行均会制定出信贷评级方案。
商业银行信贷评级有一个基本的框架，这个框架将行业内的企业成员以及企业生存的条件联系在一起。商业银行信贷评级模式的结构主要可以从3个方面进行分析。第一，从行业环境的特征进行分析。主要包括两个方面，即宏观经济环境和行业运行环境。衡量宏观经济状况的主要因素有经济周期、财政政策和货币政策，而更进一步的进行分析，需要考察国家产业政策、体制转轨、法律法规、WTO因素和重大事件等各个方面的因素。通过以上这些因素的分析和调查能够较好的判断出行业所处环境的整体水平，也能够较好的完善商业银行信贷评级模式的结构。第二，从行业经营的状况进行分析。关于行业经营的状况分析，需要从多方面进行评价，包括市场供求、技术风险、产业成熟度、产品替代、行业垄断程度以及产业依赖度等进行综合评价，这样才能够很好的判断出行业内部的整体运营情况，并对未来的发展趋势进行预测。第三，从行业信贷质量进行分析。行业信贷质量可以直接从行业信贷的结构等多方面看出，包括各行业信贷资产在不同地区、担保方式、信贷品种以及贷款期限的风险差异及变化趋势。
目前商业银行所采用的现信贷评级模式的结构有信贷评级模式的结构都是由总行统一要求的，商业银行信贷评级模式的结构从建立到最终确立，不仅需要人员的投入，还需要软件、硬件等投入。为了提高商业银行的信贷评级水平，减少信贷风险，信贷模式的选择十分重要。
二、商业银行信贷评级模式实名验证的方法
首先，必须建立行业风险评级模型。建立行业风险评级模型，能够对银行业务所涉及的全部行业进行完整的系统性评价。第一，应用层次分析法进行详细的计算，主要针对“经营状况评价”和“环境特征评价”两个模块。层次分析法的参加人员包括行业技术专家和信贷业务专家，分析结果必须要得到一致性的通过。第二，建立时间序列方程，将每5年的数据进行整合，主要针对“信贷质量评价”和“财务数据分析”这两个模块进行分析。必须要确保数据的准确性和一致性，并根据每个季度的数据进行相应的调整。第三，进行风险组合分析。根据各行业风险评级的结果，进行风险组合分析，确定各行业的最佳信贷额度和风险额度，这样能够使银行平均风险调整收益率达到最大化，从而使行业资金得到合理使用。
其次，必须建立行业风险评级制度。建立行业风险评级制度就是为了能够让行业风险评级更加的规范化、制度化、程序化。建立相应的规章制度，更好的确保实名验证的方法得以实施，银行可以制定专门的机构负责行业风险评级工作，并且定期收集数据，通过风险评级系统进行严格的风险评价。通过这样的方法能够使行业风险评级结果对信贷业务决策发挥风险指引的作用。现如今，各银行正在加快信贷结构调整，在这样的情况下，更需要制定明确和具体的信贷政策。
最后，必须要发挥市场约束的作用。商业银行信贷评级模式实名验证需要市场进行有效的约束。必须要要求金融市场的交易行为、交易价格以及交易方式是规范和公开的；要求市场具有竞争机制，市场主体是公平、正当的竞争。另外，商业银行的信息披露制度必须要得到强化，让参与市场竞争的人都能够了解相应的信息，充分保护金融消费者、投资者以及存款人的利益。
三、总结
随着全球化的不断加强，商业银行面临着非常大的资产风险和竞争压力。在这样的大背景下，商业银行信贷评级模式的结构是否合理直接关系着银行的发展。目前，商业银行信贷评级模式的结构存在着不合理的情况，必须要进行综合的调整，包括商业银行的信贷资产的期限结构、行业结构、所有制结构、地区结构等。只有这样，商业银行才能够不断提高资产利润，在全球化中增强国际竞争力。另外，商业银行信贷评级模式实名验证的方法又很多，主要还是需要市场的约束以及相应规章制度的规定，这样才能够更好的保证更方便的利益。
参考文献：
关键词：模型；电子商务；电子商务案例分析模型
中图分类号：F252 文献标识码：A
一、引言
随着计算机技术和网络技术的不断更新和完善，互联网得到了快速的拓展和普及，电子商务在这种环境下有了施展的广阔空间，得到了前所未有的发展。很多企业借助互联网，把部分甚至全部的商业活动放在网上进行，这就形成了电子商务。这些企业在电子商务企业的“进化”过程中，创造了电子时代的很多成功的电子商务模式，例如Dell公司的直销模式、HP公司的分销模式、亚马逊的在线销售模式、阿里巴巴的网络经济模式等等，这些成功的模式成为很多公司借鉴的“宝典”，也行成一个个经典的电子商务案例。当前，已经有越来越多的企业意识到电子商务的重要性，电子商务成为当今时代企业进行商务活动一个重要组成部分，甚至可以说是一种必然。
为了使众多致力于发展电子商务的企业、机关、事业单位得到成功经验的借鉴，需要对这些成功或者失败的企业电子商务案例进行总结和分析，从各种角度给出具有普适性、系统性、合理性的问题分析方法。
二、原电子商务案例分析模型的介绍
由于这个“生猛”的电子商务“海鲜”出现得如此快速，发展得如此蓬勃，对于它的定义、分类、分析等各方面还处在发展和探索的阶段，还没有形成固定的模式。在电子商务案例分析模型的领域，目前较为流行的分析模型将分析过程分为五个步骤：
第一步：电子商务模式定义，确定电子商务模式。
第二步：案例基本情况汇总，尽可能详尽地收集案例各方面的信息，并进行汇总整理。
第三步：案例功能结构定位，绘制电子商务功能结构图，以界定电子商务模式中所包含的各个主体。
第四步：电子商务模式分析，主要从商业模式、技术模式、经营模式、管理模式、资本模式分别进行系统分析，以掌握电子商务模式的内涵。
第五步：结论和建议，对案例的电子商务模式进行总结，并提出改进商务模式效果的建议，为进行电子商务项目设计提供借鉴。
三、电子商务改进模型的介绍
在此电子商务模型的基础上，提出如下改进。在原有模型的基础上，将案例基本情况汇总阶段定义为第一步，案例功能结构定位定义为第二步，电子商务模式定义阶段定义为第三步，并将整个模型归纳为“4个阶段、5个步骤、6项模式”。“4个阶段”是：
* 第一阶段：情况汇总阶段；
* 第二阶段：初步分析阶段；
* 第三阶段：详细分析阶段；
* 第四阶段：总结建议阶段。
“5个步骤”同前面原模型的描述，只是步骤次序有所差别。“6项模式”分别是：商业、经营、管理、创新、资本和技术模式六项内容的分析。
之所以提出上述改进，主要从以下几个方面考虑：
一、从对事物认知的角度看，人类对于事物的认知，一般是从现象到本质，从一般到具体，首先得到的是事物的现象或外在表现，通过对其初步的认识后，根据所掌握知识对其分析，并进一步挖掘其实质或内涵，才能够给出一个具体的定义或者分类。那么对于电子商务案例这个事物的认知过程，也同样遵循这个原则。在对一个陌生的，或者没有认知的电子商务案例分析之前，我们是无法对其功能、结构、模式进行定义的，只有通过各种基本情况信息的分析，找出其具有的特征或者属性，并依据各种定义、模式所具有的特征或者属性的对比，才能把这个案例做出定义或者归类。因此，从这个角度讲，案例基本情况汇总应该先于模式定义。
二、从信息系统分析的角度看，电子商务案例由于在表现模式、技术架构、参与主体等方面与传统的信息系统有所差别，使其具有了独特性，但其仍然属于信息系统的范畴，那么对于信息系统的分析、设计等方法在电子商务领域是仍然适用的。信息系统从需求分析到概要设计到详细设计，以至编码、交付，每一个阶段的产生都是依据前一阶段产出的结果，处在前面阶段的内容比后面阶段的内容总是“模糊的”，也就是高层次的、粗粒度的、非具体化或者非细化的，越往下面阶段深入，分析得越具体、越细化。模式定义是个概括性的内容，它的产生必定是根据众多信息分析、总结的结果，那么它应该处在下游的阶段，而非模型的开始。所以，从这个角度讲，案例基本情况汇总也应该先于模式定义。
三、对于在第三阶段－详细分析阶段增加创新模式的分析，主要通过对当前成功的、具有顶尖地位的电子商务案例分析，得出它们的成功都不是模仿别人的模式，而是根据自己的特点创造出崭新的、具有引领效应的案例模式，例如，最具影响力的Dell直销模式、最成功的阿里巴巴的网络经济模式、最有价值的ebay网上拍卖模式等。正因为这些电子商务案例具有创新的内容，它们才得以如此成功，从而使这些创新的模式成为借鉴或学习的范例。另外，依据模式的重要等级，依次排列为：商业、经营、管理、创新、资本和技术模式。
四、结束语
电子商务领域包含的很多内容都是“与时俱进”的，需要在发展过程中不断创新和改进。本文在原有的电子商务案例分析模型的基础上，根据人类对事物认知的过程和信息系统建设的方法等角度，对原模型提出了改进想法，力求使电子商务案例分析的模型更具科学性和合理性。
作者单位：东北大学东软信息学院
参考文献：
[1]司林胜,周宏．电子商务案例分析[M].重庆：重庆大学出版社，2006．145-149.
[关键词] 并行数据挖掘 体系结构 商业智能 模式库
引言
企业为迎接市场的挑战，必须对市场运作有准确的分析。商业流通领域积累的大量交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识，传统的分析方法很难从中提取出这些知识，利用数据挖掘技术可以得到准确、及时的信息，决策人员以企业的数据仓库为基础，通过联机分析处理(OLAP)、数据挖掘和决策规划人员的专业知识，借助商务智能的核心技术，利用企业中长期积累的海量数据可以实现四方面的应用：客户分类和特征分析、市场营销策略分析、经营成本与收入分析、欺诈行为分析和预防，数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。
并行数据挖掘体系结构是并行数据挖掘技术研究的重要内容，是实现并行数据挖掘的基础，选择适当的、高效的、具有较高性价比的商用并行体系结构是整个研究工作的基础。
一、通用数据挖掘系统结构
特定领域的数据挖掘工具主要针对某个特定领域的问题提供解决方案。在进行数据挖掘算法设计时，设计者需要充分考虑特定领域的数据特点和挖掘需求等特殊性，并有针对性地对数据挖掘算法进行优化。
通用的数据挖掘应用系统大都以数据仓库或大型关系数据库为基础，且具有查询、分析、表示等功能，它是企业决策支持系统的核心组成部分，可以将这些现有数据挖掘系统的共同特点抽象成图1所示的结构。
二、通用的数据挖掘系统结构的不足及改进思路
通用的数据挖掘系统己经在一定程度上满足用户的需要，但是在应用实施过程中也存在着一些问题和不足。主要有以下几点:数据挖掘的效率有待进一步提高;历史模式不能得到有效利用;不同系统之间的互操作性差;面向不同应用对象的针对性不强。
数据挖掘往往面对的是巨大的数据集，即GB甚至TB数量级的数据集，数据挖掘技术研究的核心问题之一就是如何提高数据挖掘的效率，提高数据挖掘效率的途径主要有以下几个方面：
1.对数据集进行预处理，去除噪音数据，按照挖掘要求对数据进行清理和迁移，尽可能减少挖掘的数据量。
2.针对各种数据挖掘和数据分析要求，研究、设计效率更高的各类数据挖掘算法。
3.提高数据挖掘系统应用的硬件性能或者采用并行处理技术提高数据挖掘的速度。
4.借用缓存的概念，对挖掘结果进行存储再利用，以提高用户挖掘请求的响应速度。
针对一般商业智能应用领域的实际情况和需要，以提高数据挖掘应用的效率为目标，本文将主要从并行处理技术和体系结构方面对现有数据挖掘系统进行改进和提高。
三、并行数据挖掘体系结构设计及特点
为解决通用数据挖掘系统中存在的一些问题和针对商业智能的特点，面向商业智能应用的并行数据挖掘体系结构如图2所示，由6部分组成：
1.高性能并行计算环境：并行数据挖掘体系结构中采用了高性价比的并行体系结构COW(Cluster of Workstations)、数据挖掘算法由串行算法改为并行算法以及采用“缓存”概念将数据挖掘结果保存在模式库中。并行处理技术的运用无疑对于数据挖掘效率的提高具有重要意义和实用价值，为数据挖掘效率的提高奠定了坚实的基础，对于商业智能应用的推广也具有重要作用。
2.数据源：数据仓库和其他数据源是数据挖掘的基础，商业智能应用系统应具有多种数据来源的处理能力，例如普通文件(电子邮件等)、关系数据库、数据仓库、数据集市等。
3.模式库：为了提高数据挖掘的效率以及商业逻辑的处理速度，借助硬件内存的“缓存”概念，将最近数据挖掘或者数据分析的结果（模式也许只是一个简单的规则描述）保存在模式库中，以便再次发生类似或者相同操作请求时能先在模式库中查找挖掘结果，从而尽量避免每次都从海量数据中进行挖掘操作，这样可以较大幅度提高处理速度。因此，模式库的建立为历史模式的有效利用提供了可能和基础
另外，由于模式库中存储的是历次挖掘出来的模式，可以从分析模式的变化来进行趋势预测，从而为决策支持提供了更多的分析手段。
4.学习和推荐Agent：增加了一个用户兴趣分析档案库，由学习Agent进行更新维护，供推荐Agent分析使用。学习Agent将根据权值的计算方法对用户兴趣档案中没有出现过的关键字进行加权操作。推荐Agent根据已有的用户兴趣档案，分析用户可能感兴趣的模式，并推荐给用户。
5.并行数据挖掘工具/多维分析工具：数据挖掘是商业智能的核心，并行数据挖掘算法对于提高数据挖掘效率具有重要意义。为了适应商业智能应用的需要，仅提供多维分析工具是远远不够的，应尽可能多的提供对多种模式的支持。商业智能涉及关联、分类、聚类、时序等模式，并行数据挖掘工具尽能包含对这些模式的支持，这也是衡量并行数据挖掘工具好坏的标准之一。
6.可视化工具：为用户提供数据挖掘结果的自观表示方法。
除上述特点外，通过对并行数据挖掘体系结构的设计与改进在以下两个方面取得了较好的效果：
(1)提高了系统之间的互操作性：现有的数据挖掘产品，对挖掘结果都有各自特殊的存储格式，不同挖掘工具之间要共享挖掘的结果非常困难。然而，对模式的集中存储就可以有效地解决上述问题，即设计类似SQL的查询语言，或设计通用的模式库接口。不同的挖掘工具通过使用模式查询语言或调用模式库接口的功能函数就可以共享模式库中存储的模式。
(2)并行处理能力强、可扩展性好、可用性高：改进后的并行数据挖掘体系结构建立在可扩展机群之上，除了具有较高的.可伸缩的并行处理能力之外，系统的可扩展性也非常好，可以通过增加或者减少处理结点数调整系统的处理能力，从而适应不同数据规模的处理需要，除此之外，系统的可用性高也是其显著特点，一般情况下COW的可用性指标都在99.9%以上，为商业智能应用系统的稳定运行提供了可靠保证。
四、结束语
并行数据挖掘体系结构具有较高的并行处理能力和性价比，以及方便灵活的并行程序设计环境，对于实施商业智能应用的客户和应用领域来讲，具有可操作性。大多商业智能应用客户已经或者容易获得本文给出的并行处理环境，不需要投入大量的经费购置专用的并行处理系统。
模式库的提出是一种新的有益的探索。由于模式库中存储了历史挖掘模式，如果其中的模式接近挖掘请求的时间，则可用这些模式自接作为挖掘的结果，不用再进行新的数据挖掘，在模式库中进行查询操作的响应会明显加快，大大提高了数据挖掘的效率。
参考文献:
[1]熊忠阳:面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究[学位论文].重庆大学，2004
(1)商业模式。商业模式是企业电子商务的发展和战略实施的必要环节,而实际上各项制度又是企业精神和战略思想的具体体现,要防止制度的不配套、不协调,更要避免背离战略的制度出现。(2)资本运作。企业新的运营方式需要投入大量的资金,用于电子商务运营的日常支出,如员工薪资、固定费用、广告费用支出等。资本运作能力是指企业融入外部资本用来发展自己的能力,把资本运作作为一成功要素分析是因为电子商务运营前期需要大量的资金投入,资金问题一直困扰电子商务企业发展的一大问题。(3)人才保障。“麦肯锡7S模型”中包含员工与技能两项软件要素,即企业的发展与战略实施需要合适的员工去实施,员工应具备相应的技能。本研究研究时把员工与技能合并为一个要素,即人才要素,是因为近年来我国电子商务从业人员人才缺口在持续走高,电子商务人才需求不足已成为企业发展的一大瓶颈。(4)社会环境。社会环境,也称为环境因素,是指那些与中小企业的电子商务实施没有直接关系,但在一定程度上会影响其运行及效果的因素,如政策、法律、安全、基础设施、信贷资金、物流等等。这些外部因素经许多研究人员验证是符合中国国情的。(5)电子商务成功转型能力。电子商务成功转型能力,本文用相关评价指标来代替。目前,国内外学者对电子商务成功的评价指标作了一定的研究。MarisG认为电子商务的成功可以从以下几个方面衡量:市场占有率、生产率和竞争力以及资金回报率。考虑到电子商务行业的特殊性以及业界的公认做法,本研究在确立企业成功电子商务转型的界定标准时,把企业的经营业绩包含销售增长率、利润增长率、资金回报率作为主要指标。
2实证分析
2.1数据收集本研究从2010年下半年开始,课题组与苏州市电子商务协会一起对苏州大市范围的传统中小企业进行问卷调查,部分较大的企业进行实地访谈加问卷调查,其它企业则通过电话、E-mail进行问卷调查,调查对象主要为中小企业的管理层和技术人员。本次调查共发放问卷400份,回收问卷308份,有效问卷为297份,占整体回应率的74.2%。样本基本反映了目前苏州市传统中小企业的特征。2.2数据分析笔者对回收的有效问卷数据采用进行分析,主要分析方法包括通过信度分析、相关性分析、回归分析和方差分析。(1)信度与效度分析。根据SPSS17.0软件统计结果显示Cronbach’sα系数的值为0.743,可信度较高,据此可以断定6个自变量全部可以采信。效度分析则采用因子分析方法,首先做了KMO和巴特利特球度检验,结果表明KMO值为0.712,显着性概率为零。因此,原始数据适合做因子分析。(2)相关性分析。本文使用皮尔森相关系数(Pearsoncorrelationcoefficient)做相关性分析,SPSS17.0软件分析结果如表1所示。由表1可知,所有的变量具显着性(P<0.1)和在同一方向。所有的变量间相关关系较弱(小于0.5),所以可以使用回归分析方法来对假设进行验证。(3)回归分析。将管理层态度、企业战略、商业模式、资本运作、人才保障、社会环境6个因素与中小企业电子商务经营绩效进行回归分析,建立以下多元回归模型:Y=0.424+0.293M+0.103C+0.079B+0.264F+0.14P+0.052S,式中Y:电子商务成功转型(经营绩效);M:管理层态度;C:企业战略;B:商业模式;F:资本运作;P:人才保障;S:社会环境。模型拟合指数如表2所示,偏回归系数如表3所示。该结果表示,6个因素可解释传统中小企业电子商务转型40.4%的变化,显着性概率p<0.001,模型回归具有统计意义。各要素的VIF值均小于3,表明不存在多重共线性问题。分析结果显示:影响传统中小企业电子商务转型的因素从大到小依此为管理层态度、资本运作、人才保障、企业战略、商业模式、社会环境。其中最重要的三个要素为:管理层态度、资本运作、人才保障。
3中小企业转型电子商务模式建议
管理层态度、资本运作、人才保障、企业战略、商业模式、社会环境这六大要素协同作用,共同促成传统中小企业成功电子商务转型。(1)研究结果显示,目前影响中小企业电子商务成功转型最重要的三个因素为管理层态度、资本运作、人才保障。从本次调研可以看出,企业管理层对电子商务战略的重视程度直接影响着电子商务的成功转型,而管理层的态度又受资金投入、人才保障等因素的影响;资本运作也影响着电子商务成功转型,是因为企业经营业绩的提升与企业的广告费支出、人员薪资支出等是分不开的。(2)企业战略与商业模式目前对中小企业电子商务成功转型影响不大,这一点是有别于纯电子商务企业,其主要原因在于目前传统中小企业电子商务规模普遍不大,实施电子商务主要目的是传统营销方式的升级转型,在电子商务发展初期对企业发展定位、创新等因素要求还不高。(3)社会环境因素对中小企业电子商务成功转型影响程度最大,究其原因在于近年来由于我国电子商务的大力发展,法律、政策、支付、物流配送、网络安全等社会环境较以前大为改善。需要指出的是,由于电子商务地区发展差异,本研究是基于苏州地区的统计结果,上述因素可能会在不同地区有不同的影响;同时,由于企业自身条件和所面临的市场都处在不断变化的过程中,因此,在电子商务的不同发展阶段,其关键成功因素的侧重点应作相应调整。
关键词：宏观经济波动；商业银行；信用风险；评价方法
在现代社会的发展过程中，金融行业将银行视为一部风险机器，银行不仅需要承担相应的管理风险、经营风险等，还需要适当的将各种风险融合在金融产品进行二次加工。银行进行风险管理的主要内容就是对信用风险进行管理，因此，信用风险也是现代商业银行中最重要的风险来源。和其他工商企业相比，商业银行比较明显的特征是“少本经营”，著名的金融市场学家彼得・S・罗斯曾经指出，所谓的少本经营指的是少量金额的贷款违约就容易导致商业银行出现资本不足的情况，最终使其难以弥补冲销损失，严重的将会面临破产或是倒闭的风险。根据世界银行对全球银行危机的调查来看，信用风险是现代社会导致银行破产的一项最重要原因。所以，设计科学合理的商业银行信用风险评价方式对进一步优化现代商业银行信用风险管理有着不可忽视的重要作用。
一、研究综述
Beaver（1966）对公司破产和信用风险分析展开了更具开创性的分析，使得企业信用风险评价方式的研究工作得到了飞速的发展，在传统的商业银行中，对信用风险进行度量的方式一般包含：专家判断、判别模型和神经网络模型。为了将我国商业银行面对的贷款违约率不容易进行数学变换的问题予以解决，因此将判别模型逐步引进到我国商业银行的信用风险度量环节中。在对国内外相关的金融类和经济类的文献研究中来说，对于一个企业是否造成违约情况的判别模型，通常包含Logistic模型、贝叶斯判别分析模型和Probit模型等参数模型和神经网络等非参数模型。文中所研究的商业银行信用风险就是企业是否会出现违约的风险，由于Logistic模型是现代判别模型中的重点方式，并且其也被广泛地应用在商业银行信用风险中进行度量或是评价，因此，本文就将进一步对Logistic模型进行研究，通过适当的方法改进，增加对宏观经济影响的波动因素，构建起宏观经济下的商业银行信用风险Logistic模型分析结构。
二、商业银行信用风险的评价指标体系
要想建立起全新的Logistic模型分析结构，首先应该构建起商业银行的信用风险评估指标系统。商业银行信用风险主要指的是信贷风险，Svoronos（2002）的研究中曾明确提出，在银行的发展过程中面临的各种风险，信用风险是最为重要的一个风险因素，占所有风险的一半以上，而其他风险分别所占的比例则比较小，其中操作风险和市场风险分别占30%和5%。所以，商业银行中信用风险作为一种客观存在的主要风险形式，会受到借款人的行为因素和宏观经济环境中不确定因素的影响。针对这种情况，本文就将对商业银行信用风险的影响因素进行论述，概括为两个方面：借款人（个人或企业）因素、宏观经济因素。一般情况下，借款人的信用程度还包括企业的信用程度和信用意愿，对借款人可信程度的评定主要从企业素质和经营状况、经济效益、发展前景等几个环节入手。而宏观经济因素的商业银行信用风险则主要来源于商业银行进行贷款活动过程中，对现阶段发展情况和对未来时期的总体宏观经济环境分析，比如国家和政府宏观调控政策、经济发展程度、通货膨胀和通货紧缩的可能性等。华晓龙（2009）通过建立起宏观压力的测试模型对我国商业银行信用风险进行评估，认为GDP、通货膨胀或紧缩是现在影响我国银行发展体系稳定的一项重要原因。
三、商业银行信用风险的评价方式
自上个世纪80年代开始，Logistic回归分析法逐渐代替了传统的判别分析方式，并成为了度量企业违约风险的一种主要方法。传统判别分析法假设企业破产或是经营失效的概率需要遵循二项分布，这种假设方式对于企业经营风险的度量方式相对简陋，但是Logistic回归分析法将这项假设方式进行优化，从而服从了Logistic的分布。自90年代以后，现代社会的信息化发展逐步得到完善，使得数据挖掘技术在商业银行中的应用也更加完善，并在商业银行信用风险度量中逐步得到了发展。通过大量的文献研究和实践证明，Logistic模型对数据的拟合效果十分明显，且预测能力较强。在1977年，Martin在二十五个财务指标中选取了总资产、净利润率等八个基本财务比率指标进行分析，使用Logistic模型分别预测了公司破产和其违约的概率，并且通过和Z-Score模型、ZETA模型的最终预测结果进行比较，发现Logistic的预测结果仍然是最佳的。
但是，笔者根据多年的研究和分析结果发现，这种模型方式还存在一个较为明显的缺陷，就是在公司破产和违约风险判别过程中只选用了借款企业的财务指标，没有对宏观经济因素进行考察，因此Logistic模型在对违约概率进行计算的过程中缺少精确度。针对这种情况，应该及时对需要考察的因素进行修订，保证经过修订后考察的影响因素更为全面、精准，对辅助商业银行更科学、准确的预测和掌握企业违约风险有着十分重要的帮助作用。
结束语
在宏观经济因素的Logistic模型下，其比传统的模型更具备高风险判别能力，这种模型方式不仅能客观地对我国宏观经济波动变化进行反映，同时还能及时判断出企业违约概率的影响。因此只有加强对宏观经济的监测，我国商业银行才能更好、更科学地对信用风险进行度量或评价，从而在宏观经济影响下，对我国行业银行发展起到更大的帮助作用。
参考文献：
[1]王侠.宏观经济波动视角下商业银行信用风险评价方法研究[J].商场现代化，2015（03）：196-197.
[2]刘子龙.商业银行中小企业客户信用风险评价体系构建研究[J].魅力中国，2010（31）：112-113.
[关键词] 数据挖掘 电子商务 数据库
一、概述
数据挖掘（data mining）起源于数据库中的知识发现（knowledge discover in database，kdd），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡且最终可理解的及有潜在应用价值的信息或模式。数据挖掘技术是计算机技术发展的热点之一。通过对历史积累的大量数据的有效挖掘，可以发现隐藏的规律或模式，为决策提供支持，而这些规律或模式是不能够依靠简单的数据查询得到，或者是不能在可接受的时间内得到。这些规律或模式可以进一步在专业人员的识别下成为知识，并可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。
电子商务（e-commerce）是以指利用电子数据交换（electronic data interchange，edi）、电子邮件（e-mail）、电子资金转账（electronic funds transfer，eft）和internet等主要技术在个人、企业和国家之间进行无纸化的信息交换，包括商品信息及其订购信息、资金信息及其支付信息、安全及其认证信息等，即以现代信息技术为手段，以经济效益为中心的现代化商业运转模式。其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。
随着internet的迅速发展，电子商务的应用不断深入。在电子商务应用系统中，相关的用户数据日益增多，数据挖掘技术具有从大量复杂数据中发现特定规律的能力。商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。
二、数据挖掘的主要方法
数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有分类、关联规则分析、聚类分析和孤立点分析等。
1.分类。分类是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。实际上就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。
2.关联规则分析。关联规则分析用于发现关联规则。若两个或多个数据项的取值重复出现且概率很高时，它就存在着某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则，一般用“支持度”和“置信度”两个闽值来淘汰那些无用的关联规则。关联规则分析能发现数据库中诸如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品a的同时购买商品b”之类的特征。
3.聚类分析。聚类分析的对象是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道。聚类就是通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。
4.孤立点分析。数据库中的数据常有一些异常记录，这些记录称为孤立点，常常包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。孤立点分析基本方法是寻找观测结果与参照之间的差别。
三、据据挖掘在的应用
数据挖掘的应用十分广泛，如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括数据库营销（database marketing）、客户群体划分（customer segmentation & classification）、背景分析（profile analysis）、交叉销售（cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析（churn analysis）、客户信用记分（credit scoring）和欺诈发现（fraud detection）等。
分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级，减少放贷的盲目性，提高资金的使用效率。
在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。
电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的，通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。
数据挖掘是一个非常复杂的过程。每一种数据挖掘技术方法都有其自身的特点和实现步骤。每种数据挖掘的技术方法对输入/输出数据形式的要求、结构、参数设置、训练、测试和模型评价方式各自有不同的要求，算法应用领域的含义和能力也存在差异。数据挖掘过程一般分为定义问题、准备数据、实施挖掘、评价与表示等几个阶段。数据挖掘过程的这几个阶段都需要人的参与指导。
四、结束语
数据挖掘是指按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。电子商务是现代信息技术发展的必然结果，也是未来商业运作模式的必然选择。企业数据量日益庞大，其中真正有价值的信息却很少，利用数据挖掘技术，从大量的数据中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高竞争力的信息，发挥企业的独特优势，促进管理创新和技术创新。
参考文献：
[1]邓鲲鹏周延杰严瑜筱:数据挖掘与电子商务.商场现代化，2007（9s）
[关键词]商务模式多学科设计优化复杂系统
1引言
商务模式(Business Model),又称为盈利模式或商业模式。该术语最早出现在信息管理领域,用以描述信息系统的结构[1]。而后,随着互联网络的盛行,各种电子商务模式的成功应用,商务模式才开始逐步成为企业管理领域的流行术语而倍受人们关注。可以说,商务模式的优劣很大程度上成了企业成功与否的先决条件。因此,如何依靠科学的方法进行商务模式的设计并探索其创新的一般规律,成为了业界亟需解决的议题。
2商务模式研究简述
目前,大多研究主要将商务模式视为企业战略管理的重要内容,借用商务模式的概念本身,对其进行了相关的概念剖析或案例研究,而未伸入到商务模式的“黑箱”内部进行分解和深入的探讨。综观国内的文献研究,翁君奕(2004)提出了介观商务模式的概念框架,他将商务模式定义为由客户环境、伙伴环境以及内部构造三个组成部分(简称“组分”)的组合,每个组分之下又分别细分为价值对象、价值内容、价值提交和价值回收四个部分,形成了商务模式的双层结构模型[2]。该框架的提出为将商务模式作为一个独立的研究单元并进行科学研究奠定了基础。徐迪(2005)首次利用复杂科学理论分析了商务模式系统的复杂性,并采用计算实验的方法研究不同复杂性下商务模式的结构特征,从而总结了商务模式创新的一般规律[1]。李煊(2008)、谢超凡(2009)等在徐迪建立的基于NK模型的商务模式复杂性结构基础上加入智能算法进一步研究了商务模式复杂系统在动态演化过程中的一般特性[3-4]。与此相比,其他的国内外学者则多是借用商务模式这一笼统的概念进行分析和研究,Zott(2007)等采用实证研究的方法分别讨论了效率型商务模式和新奇型商务模式这两种不同设计对组织绩效的影响,结果表明即便是在变化的外部环境中新奇型商务模式与组织绩效之间仍然存在明显的正向影响[5]。这些研究主要是从既有的角度,将商务模式视为复杂系统进行理论的剖析,研究结果为商务模式的创新实践提供了一些启示。但是,商务模式本身的设计过程同时也是一个从无到有的创新过程,因此基于复杂系统的商务模式优化设计就成为了商务模式研究值得考究的问题。
3基于MDO的商务模式设计模型
3.1 多学科设计优化简述
多学科设计优化(Multidisciplinary Design Optimization, MDO)是在20世纪80年代提出的一种新的设计思想和方法,是一种探索和利用工程系统中的相互作用的协同机制来实现复杂设计的方法论,因而成为了航空航天领域如飞机、导弹等涉及到结构、控制、发动机等多学科的主要设计方法[6]。与MDO设计相比,传统的设计方法忽视了系统间的相互影响,人为的割裂了各学科之间的相互作用,并未考虑各学科之间相互影响产生的协同效应,因此得到的设计结果只能获得局部最优解,难以达到最优。MDO的提出正是针对这一问题,它的主要设计思想是在复杂系统整个设计过程中充分利用分布式计算机网络技术来集成各学科的知识,按照面向设计的思想来集成各个学科的模型和分析工具,通过有效的设计和优化策略组织和管理设计过程,充分利用各学科相互作用产生的协调效应获得系统整体最优解,使复杂工程系统的设计从孤立的、串行的过程成为并行的、协同的过程,将设计的重点从单独的部件级转移到系统级整体性能优化,进而缩短设计周期,节约成本使得研制出的产品在国际市场上更具有竞争力[7-8]。
3.2 商务模式的复杂系统特性
为了应用MDO这种复杂系统设计方法研究商务模式,首先必须对商务模式的复杂性进行分析。根据介观商务模式的定义,商务模式是由客户环境、伙伴环境和内部构造等3个组分构成,3个组分之间相互关联、相互作用,以某种特定的形式整合成一个具有某些特性的商务模式系统整体。徐迪(2005)系统的分析了商务模式的7大复杂系统特性:相关性、涌现性、不确定性、开放性、动态性、层次性和适应性。他认为商务模式的三个组分相互联系相互作用,由于组分的形态各异并且相互之间存在的非线性关系,系统将涌现出具有不同特性的各种商务模式,因此系统具有产生涌现性的规模效应和结构效应,从而也产生了结果的不确定性[1]。此外,商务模式系统是一个开放的、动态的适应系统。商务模式可以通过客户界面、伙伴界面等与内、外部环境进行物质、能量和信息的交换,进而在时间尺度上表现出了商务模式动态性与适应性。
上述的商务模式复杂系统特性意味着商务模式是一个典型的复杂适应系统。可以说,介观商务模式理论客观上为复杂系统理论在商务模式中的研究奠定了基础,使得复杂系统的相关理论和方法在商务模式设计中的研究成为了可能。
3.3 基于MDO的商务模式设计模型
商务模式的第一层结构包含客户环境、伙伴环境和内部构造三个组分。将商务模式视为复杂系统的关键就在于发现系统内组分所涌现出来的结构复杂性和规模复杂性,其中规模复杂性表现为组分的形态的多样性,而结构复杂性则表现为各组分之间关系的不确定性。徐迪在应用基于NK模型的复杂系统商务模式分析框架中,将组分的形态设定为0和1两种形态,并通过NK模型揭示了商务模式组分之间所有的上位(相关)关系。这样的分析框架从计算实验的可行性角度,对商务模式复杂系统进行了严格的假设,虽然得到了商务模式创新的一般规律,但是从严格意义来说,模型本身的描述能力还难以达到真正意义上的复杂性描述。
然而,MDO方法是解决复杂工程系统优化设计的一种有效方法和工具,它的主要目的是充分利用学科之间的相互作用所产生的协同效应来获得系统的整体最优解[9]。系统数学模型是多学科设计优化的基础和前提,MDO问题一般可以用非线性规划模式来表示[7]:
由表达式可以发现,MDO的数学表达形式实际上是多目标规划与多级规划的结合。其中系统级目标函数是一个多目标问题,分别代表的是系统级与m个子系统级的设计变量。系统级的等式约束和不等式约束分别是和。系统级与子系统级则是一个多级规划问题。MDO与多级规划的关键不同在于,子系统级之间存在着耦合变量。如何对耦合系统进行分析是MDO的重点所在。
因此,构建基于MDO方法的商务模式模型,首先应确立商务模式层次结构的多目标评价体系,而后将客户环境、伙伴环境和伙伴界面视为复杂系统中的三个子系统,即三个学科,进而分析子系统间耦合变量所构成的耦合系统。令是各个子系统的输入变量,,表示3个子系统的输出,称为状态变量,其中表示由子系统j计算得到,并输入到子系统i的状态变量。因此,商务模式耦合系统的关系如图1所示:
图1商务模式多学科耦合系统
显然,本例中六个状态变量由六个不同的状态方程组得到并且变量之间存在着相互依赖的关系。当设计变量给定时,状态方程组将变为一组关于设计参数的方程组,那么通过求解就将得到各变量的一致性设计结果,该过程也称为耦合系统解耦的过程。于是,MDO模型的求解就体现为系统级与子系统级之间不断试算的迭代过程,直到结果达到收敛条件的最优化求解过程。当然,MDO的求解策略可根据实际研究问题选择不同的数学方法求解。
基于MDO的商务模式设计模型并不对组分的形态加以限制,同时利用MDO特有的求解方法对子系统之间的耦合变量加以分析,因此从一定的角度上克服了前人研究模型的限定,也为商务模式双层结构模型的研究提供了可能。
4结论
本文在基于复杂系统的商务模式定量研究基础上,针对研究模型的局限并借鉴复杂系统设计中的多学科设计优化方法提出了商务模式设计的概念模型。虽然仅是概念模型,模型中关于商务模式的评价指标体系以及系统与子系统的函数形式等问题则还有待于后续的进一步分析和探讨,但是模型在一定程度上描述了商务模式复杂系统的规模效应与结构效应,为后续商务模式设计的工程化研究奠定了模型基础,同时也为复杂系统设计方法在商务模式设计中的应用提供了参考。
参考文献:
[1] 徐迪.商务模式创新复杂性研究[M].北京:经济管理出版社,2005.
[2] 翁君奕.商务模式创新――企业经营“魔方”的旋启[M].北京:经济管理出版社,2004.
[3] 李煊.基于粒子群优化算法的商务模式演化研究[D].厦门:厦门大学硕士学位论文,2008.
[4] 谢超凡.基于遗传算法的商务模式演化研究[D].厦门:厦门大学硕士学位论文,2009.
[5] Christoph Zott, Raphael Amit. Business Model Design and the Performance of Entrepreneurial Firms[J].Organization Science, 2007, 18(2):181-199.
[6] 韩明红.复杂工程系统多学科设计优化方法及技术研究[D].北京:北京航天航空大学博士学位论文, 2004.
[7] 李世海.多学科设计优化(MDO)算法研究[D].北京:中国地质大学硕士学位论文,2009.
关键词：商务模式 创新
商务模式的概念性回顾
商务模式（Business Models）又译为商业模式、经营模式或业务模式，是企业界非常流行的术语，其最基本的含义是经营企业的方式或方法。
从源头上看，商务模式作为一个专用术语出现在管理领域的文献中大约是在20世纪70年代中期。Konczal和Dottore在讨论数据和流程的建模时，首先使用了Business Models这个术语。此后，在信息管理领域，商务模式被应用在信息系统的总体规划中，用以描述支持企业日常事务的信息系统的结构，即描述信息系统的各个组成部分及其相互联系，对企业的流程、任务、数据和通讯进行建模。
20世纪80年代，商务模式的概念开始出现在反映IT行业动态的文献中，而直到互联网在20世纪90年代中期形成并成为企业的电子商务平台之后，商务模式才作为企业界的时髦术语开始流行并逐步引起理论界的关注，但是此时的商务模式的内涵已经悄然发生了变化，即从信息管理领域扩展到了企业管理领域的更广阔的空间。
在商务模式的概念性研究方面，上述关于商务模式的特征和组成要素的定义是目前商务模式研究的一条主线，另一条主线是对现有的商务模式尤其是电子商务的商务模式进行分类研究。此外，由于互联网技术以及由此产生的电子商务是引发商务模式创新的直接原因，互联网商务模式或电子商务模式成为重要的议题。
商务模式创新研究现状
迄今为止对商务模式的研究大多处于概念和分析框架的提出和归纳并辅以案例分析的描述性研究阶段。甚至关于商务模式的特征及其相关要素也还没有公认的定义。研究者通常从自身感兴趣的领域和角度阐述商务模式的重要性并以此为出发点来研究商务模式的作用和影响。同时对商务模式创新的讨论通常置于企业战略管理或互联网的电子商务之下。这是因为在许多研究者看来，商务模式是企业战略管理的重要内容，而互联网的出现为商务模式的创新和多样化提供了更多的可能，也是人们关注商务模式的主要原因。
事实上，商务模式创新的概念可以追溯到熊彼特的技术创新的概念。熊彼特意义上的广义的技术创新囊括了产品创新、工艺创新、市场创新、供应来源创新和组织管理创新等几乎涉及了企业管理的所有方面的创新。其中市场创新、供应来源创新和组织管理创新可以纳入商务模式创新的范畴，因为它们有别于产品创新和工艺创新这两种与产品的生产技术直接相关的狭义的技术创新。根据翁君奕等人的研究，在改变世界的全球50家著名公司中，主要依靠商务模式创新生存和发展的公司有31家，而靠技术创新立足的公司只有14家，另有5家公司创新的贡献不明。从这个意义上看，从熊彼特广义的技术创新概念中分离出商务模式创新的概念有十分重要的理论意义和实践意义。这也是有必要把商务模式创新作为相对独立的研究课题的重要原因。
商务模式的作用
联合国经济合作与发展组织开发中心的研究负责人Charles Oman博士在2000年初接受Economic Reform Today杂志采访时，从全球化的角度论述了新经济下商务模式的作用。他认为，理解目前正在发生的全球化的关键不在于贸易和资本流动政策的放宽或技术变化的速度，而在于推动经济竞争的商务模式的性质。Osterwalder在谈到商务模式的演变时认为，传统上价值是通过垂直一体化的产业价值链产生和提供的，而今天越来越多的企业依据交易费用经济学理论在组织际合作网络中进行重组。这样的组织结构更适应那种需求高质量、低成本、快速创新和快速响应的竞争环境。Slywotzky等认识到商务模式的复杂性和重要性，把商务模式看成是一种将来我们都能用来制定商务战略和投资战略的重要工具。他们认为，企业竞争的核心是商务模式认知之争，对商务模式的投资能够协助企业的经营者在竞争中获胜。Amit和Zott认为在IT技术所造就的虚拟市场上，由于企业边界和产业边界变得模糊而容易跨越，包含企业、供应商、合作伙伴及客户等利益相关者在内的商务模式的作用在于：它可以作为一种战略分析单元而取代传统的战略分析单元——企业或产业。技术进步是商务模式创新的动因之一，许多文献把商务模式放到一般技术进步的背景下，考察企业商务模式的作用。Chesbrough和 Rosenbloom从商务模式是企业为了从技术中获取价值而建立的合理收益架构的认识出发，认为钱德勒的规模经济和范围经济、安索夫等的战略管理、波特的竞争战略等理论可以看作是商务模式概念的前身，因为这些理论关注的焦点都是如何把企业的经营与机会及威胁联系起来而获取技术提供的最大价值。他们通过案例研究说明，企业倾向于对适合其商务模式的技术进行投资，有时甚至达到过度投资的程度。而对于不适合其商务模式的技术，企业通常不会投资。这是因为技术不能凭空创造价值，企业现有的商务模式可能适合也可能不适合由于新技术所带来的潜在机会。由于商务模式决定了以多大的成本从何处取得收益，所以必须在一定的商务模式框架下对技术投资进行评价。为此，商务模式可以看成是技术开发和价值创造之间的协调机制。Viscio和Pasternack对全世界范围内的几百家企业的结构、职能和业绩进行的研究表明，起源于19世纪的传统商务模式对于大型的全球性企业已经过时。尽管没有对商务模式做出明确的定义，他们还是看到了现行的商务模式对一些企业的竞争力正起着阻碍作用。其主要原因在于商业环境的复杂性增加和对创新的不断激励，和以往相比企业必须更频繁地寻找价值增值的机会。为此有必要围绕企业的能力建立一种新的商务模式。这种商务模式必须能使企业灵活反应，不断创造机会，迅速抓住机会并获利；这种新商务模式应能建立一种新的领导模式以有效地管理知识和人力资源。Papazoglou等在研究一体化的价值链时讨论了商务模式的作用。他们认为传统的商务模式越来越不适应全球化的市场要求，企业必须重新思考其商务模式，需要创造一种新的商务模式。这种商务模式能够提供一种给客户带来价值的新途径。过去20年来，商业活动不断地调适组织并改变着组织的某一部分，但这种变化的效果是有限的。现在已经到了改变组织和人们在一起工作的方式即商务模式的时候了。Hoque等在谈到商务模式与技术之间的关系时认为，商务模式是企业决定谁是客户及如何为客户带来价值的基础，它识别成功的机会，预测和确定与战略相联的未来行动。技术专家应在价值主张、运作实施和赢利方式等3大公司战略原则的指导下识别构成商务模式的各个要素及其相互影响，同时考虑应用什么样的技术来建立商务模式。
由此可以看出，相关文献提出和使用商务模式概念的共同出发点是针对新经济条件下的技术进步、市场需求和竞争压力等外部环境的变化，寻求企业生存和发展的新途径。商务模式的作用是在原有的或新环境条件下，发现新的市场机会、细分市场和瞄准组织结构及生产服务流程中存在的低效部位，吸收和整合企业可以使用的内外部资源，并通过各种创新加以挖掘和利用，从而为投资者和包括客户、合作伙伴在内的利益相关者创造更多的价值。
进一步研究的意义
首先，通过对商务模式创新的深入研究，既可以整合丛林似的众多管理理念和方法，又便于发现新的突破口和创新点。从这个意义上讲，构建商务模式创新的理论体系，可以更准确地把握全球化竞争中企业管理变革的趋势，认识商务模式创新的规律，具有重要的理论意义。
其次，不论是高新技术企业还是传统产业的企业，商务模式已超越企业战略，成为企业管理决策的基本内容，成为企业核心竞争力的重要组成部分。如何过渡和转换到何种商务模式决定了企业的生存和发展。因此，有必要从管理实践的需要出发，系统地分析和总结各种商务模式产生的原因及其生存和发展的条件和基本规律，探讨商务模式的设计和评价方法，为商务模式的创新和选择提供依据，帮助高新技术企业和互联网企业科学地评估投资价值并制定战略。
进一步研究的内容
首先，有必要在经济学和管理学基本理论的指导下，综合现有商务模式的特征和要素的界定，提出区别于传统分析单元的商务模式特征和要素，从而建立商务模式的分析框架，为进一步进行商务模式创新研究奠定概念性的理论基础，使商务模式传统分析单元及其理论和方法所不能替代的相对独立的分析单元。
其次，以商务模式为分析单元对企业的经营行为进行分析的目的，是为了在商务模式分析框架下，研究商务模式各组成要素之间的相互作用关系及其效果，为科学合理地选择商务模式提供依据。在此基础上，对不同的商务模式要素组合形式进行分析比较，从中发现并选择适合企业生存和发展需要的商务模式，实现商务模式的创新，称为商务模式创新的静态选择问题。
再次，商务模式创新不仅是新创企业所面临静态选择问题，也是传统老企业必须面临的问题。商务模式创新可以是一个渐进演化过程，也可以是一个激进的变革过程。同时，无论是渐进式创新还是激进式创新都存在一个创新的转化成本问题。因此需要对商务模式创新的这两种形式进行比较，在动态的过程中比较其转换成本，为商务模式创新提供理论基础。这可以称为商务模式创新的动态转换问题。
最后，由于技术创新是企业进行商务模式创新的内在动因之一，所以需要研究商务模式创新与技术创新的关系，即从传统的所有形式的创新从属于技术创新的思维跳出来，把商务模式创新作为可以独立于技术创新的创新形式。研究商务模式创新与技术创新的区别与联系，分析和验证不同类型商务模式创新与不同类型技术创新之间的可能关系、组合类型以及典型状态。在此基础上，研究商务模式创新与技术创新的协同问题。商务模式创新与技术创新的相互作用方式和机制、商务模式创新与技术创新协同的约束条件和共同演化路径等。
参考资料：
1.Slywotzky， A.J. 等， 张星等译，利润模式，北京：中信出版社，2002
2.约瑟夫·熊彼特，经济发展理论，北京：商务印书馆，2000
