張文德 劉智聰 葉福玲
(福州大學a. 經濟與管理學院, b. 圖書館, c. 計算機與大數據學院, 福建福州 350108 )
互聯網技術的蓬勃發展,打破了傳統的企業發展路徑,開創了企業發展新格局。李克強同志在2018年的政府工作報告中指出:“鼓勵大企業、高校和科研院所開放創新資源,發展平臺經濟、共享經濟,形成線上線下結合、產學研用協同、大中小企業融合的創新創業格局,打造‘雙創’升級版。”(1)中國政府網-政府工作報告,http://www.gov.cn/guowuyuan/2018zfgzbg.htm,2018年3月5日。互聯網時代,平臺化成為企業發展趨勢之一。國際上,亞馬遜、谷歌、Facebook等企業引領互聯網發展,許多學者針對企業平臺化發展的現狀及問題進行了研究。例如,Rebs等將系統動力學建模應用到復雜企業供應鏈系統,認為應根據不同利益相關者需求實行動態管理(2)Rebs T.,Brandenburg M.,Seuring S.,“System dynamics modeling for sustainable supply chain management:A literature review and systems thinking approach”,Journal of Cleaner Production,vol.208(2019),pp.1265-1280.;Gold等利用系統動力學并結合企業案例分析認為利益相關者行為可以影響企業績效(3)Gold S.,Muthuri J.N.,Reiner G.,“Collective action for tackling‘wicked’social problems:a system dynamics model for corporate community involvement”,Journal of Cleaner Production,vol.179(2018),pp.662-673.;Keilhacker and Minner認為關鍵商品對企業供應鏈管理具有關鍵性作用,并利用SD模型研究企業供應鏈風險緩解策略(4)Keilhacker M.L.and Minner S.,“Supply chain risk management for critical commodities:A system dynamics model for the case of the rare earth elements”,Resources,Conservation and Recycling,vol.125(2017),pp.349-362.。在國內,BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)等平臺在市場上展現了強大競爭力。田劍和徐佳斌認為平臺型企業商業模式具備創新能力,并利用系統動力學模型分析平臺型企業創新系統的有效性得到關鍵驅動因素(5)田劍、徐佳斌:《平臺型企業商業模式創新驅動因素研究》,《科學學研究》 2020年第5期。;逯宇鐸和孫秀英以供應鏈為視角,有效識別跨境電商風險并建立風險系統SD模型,對平臺企業風險進行了實例仿真分析(6)逯宇鐸、孫秀英:《基于SD的跨境電子商務風險分析管理模型研究》,《商業研究》2017年第12期。;王若軍和劉欣冉認為企業的持續創新需要用平臺化的組織結構去反映市場,而企業平臺化建設應該從激活個體價值出發來設計和推動組織結構變革,以創建高效能的組織與人的共生關系和價值創造生態圈(7)王若軍、劉欣冉:《互聯網時代的商業價值觀與企業平臺化建設》,《北京經濟管理職業學院學報》2017年第1期。。隨著企業平臺化深入發展,企業風險問題日益突出。實際上,企業風險的影響因素有很多,包括財務風險(8)安素霞、王磊、趙德志:《“互聯網+”與企業財務風險》,《金融論壇》2022年第1期。(9)李師:《互聯網企業財務風險控制研究——評〈中小企業財務風險防范研究〉》,《商業經濟研究》2021年第5期。、并購審計風險(10)楊鳳珠:《互聯網平臺型企業并購審計風險研究》,碩士學位論文,吉林財經大學,2019年。、稅務風險(11)朱海龍:《“互聯網+”時代企業的稅務風險防控》,《商展經濟》2021年第21期。、投資環境風險(12)陳磊、張陸洋:《基于復雜網絡關系的風險投資的風險控制研究——以工業互聯網平臺企業為例》,《特區經濟》2020年第2期。及融資風險(13)謝文靜、鮑新中、董文妍:《B2B電商平臺供應鏈融資風險的影響因素識別與評價》,《財會月刊》2020年第1期。等。因此,基于上述復雜的風險影響因素,建立電商平臺企業風險管理框架至關重要。電商平臺企業發展規模不斷擴張,既為不同需求的用戶提供了優質、便利的服務,又改變了傳統線下企業經營模式。(14)Zott C.and Amit R.,“Business Model Design:An Activity System Perspective”,Long Range Planning,vol.43,no.2(2010),pp.216-226.縱觀國內外研究,基于利益相關者角度并運用系統動力學方法來研究電商平臺企業風險的文獻較少,尤其對B2C電商平臺企業風險因素識別和演化路徑分析的文獻寥寥無幾。(15)B2C是電子商務的一種模式,也是直接面向消費者銷售產品和服務商業的零售模式。因此,本文擬以利益相關者為切入點,利用系統動力學模型分析電商平臺企業風險演化機理,并以典型的B2C電商平臺為案例進行風險仿真分析,實現對電商平臺企業存在的各種風險的識別和管控,從而提出精準科學的防范策略。
本文采用文獻調研法和網絡調查法確定B2C電商平臺企業主要涉及六類利益相關者:消費者、股東(投資人)、競爭企業、供應商、員工和政府。六類利益相關者之間相互聯系,在平臺企業發展過程中扮演不同角色。消費者的消費意愿、供應商的原材料供給、政府的稅收政策和監管制度以及競爭企業運營方式等都會對B2C電商平臺企業產生影響,導致企業經營環境發生改變,當這種變化使得企業經營的不確定性達到一定閾值后,勢必引發企業產生各種風險。
(一)消費者行為分析
作為B2C電商平臺企業的重要利益相關者,消費者的消費行為對企業的經營好壞產生直接影響效果。在企業經營過程中,如果消費者具有強烈的消費欲望,可以大大提高線上交易成交量,增加電商企業每月的訂單數,提高電商平臺企業的現金流和資金收益率(16)資金收益率,也稱作資金回報率,是指凈利潤占總資產的比值。;反之,如果消費者對該電商平臺企業的經營商品缺乏消費意愿,例如,企業店鋪存在大面積商品差評、消費者缺乏購買信心,則會導致企業月成交量下降、經營狀態低迷,從而產生連鎖反應,對平臺企業店鋪的其他商品帶來阻滯風險。
(二)股東行為分析
股東參與對平臺企業的經營與發展至關重要。股東為企業經營注入現金流,并占有企業的一部分股權。相關研究表明,非家族化企業股東具有高度管理權和投票權,參與企業的運營和管理(17)陳德球、林程杰、徐婷:《家族企業股東異質性與CEO選聘決策》,《北京工商大學學報》(社會科學版)2022年第2期。,多元化的股權配置經營模式可以優化平臺企業營運方式、實現股東和管理者之間的權力制約、激勵電商平臺企業創新服務和產品。(18)宋小保、甕小霞:《所有者管理、大股東控制與高管創新激勵》,《汕頭大學學報》(人文社會科學版)2020年第6期。因此,股東作為電商平臺企業的利益相關者,其行為會對企業產生促進或抑制作用。如果股東之間通力合作、有效溝通、提升管理、高效服務客戶,會對企業發展產生積極促進作用。反之,則不利于企業的發展。
(三)競爭企業行為分析
作為同行業的競爭者,競爭企業的決策會對該企業的效益產生影響。如果競爭企業在電商平臺銷售相似商品且價格更優惠,勢必將大部分潛在消費者吸引過去,對該企業的銷售額產生影響,迫使其不得不降低原有價格與競爭企業保持一致,最終可能引發“價格戰”,導致兩敗俱傷。合則贏,斗則傷。作為企業的利益相關者,應該與競爭者通力合作,保持在一個相互盈利的經營狀態,這樣才可以長久發展。
(四)供應商行為分析
供應商是平臺企業商品原材料的提供者,也是平臺企業的利益相關者。如果供應商提供的原材料價格上漲,導致企業商品的制作成本價格上升,從而導致企業商品的銷售價格上升,那么,對市場的供求關系會產生影響,并直接影響消費者的消費行為。
(五)員工行為分析
員工是電商平臺企業發展和創造利潤價值的中流砥柱,企業的效益受其工作效率的直接影響,工作壓力、工作強度和工作環境等因素會對員工的工作效率構成直接影響。王穎等認為員工的工作倦怠感來自其工作壓力,提高心理脫離度有助于緩解工作倦怠感。(19)王穎、謝玉、趙鑫,等:《電商企業員工工作壓力對工作倦怠的影響研究》,《河北企業》2022年第5期。作為密切的利益相關者,確保員工的福利待遇、提供舒適溫馨的工作環境可以提升其工作效率,從而更好地為平臺企業創造價值。
(六)政府行為分析
作為企業的重要利益相關者,政府的決策影響平臺企業的發展方向和運營方式。企業根據政府的稅收政策繳納稅費,以及根據政府出臺的相關法律法規調整經營策略,讓線上買賣交易透明化、合法化。因此,政府監管行為不僅會影響平臺企業運營方式,其稅率政策還會使企業產生運營風險。
根據前文所確定的電商平臺企業六類利益相關者以及對相關文獻的梳理,可以識別的風險因素為:財務風險、并購風險、知識產權風險、投資環境風險、政策監管風險、服務風險、消費者購買行為風險、員工行為風險。電商平臺擁有實體經濟無法比擬的優越性,具有信息資源共享、超強交流互動、不受時空限制服務等特征(20)Klimanov D.and Tretyak O.,“Linking business model research and marketing:new network-based approach to business model analysis”,Journal of business and industrial marketing,vol.34,no.1(2019),pp.117-136.,使得其風險呈現無地域性、復雜性和易發性等特點。從風險系統管理觀點來看,電商平臺企業風險不是靜態的、無變化的,而是動態的、隨著條件變化而變化的。電商平臺企業風險受外部環境和內部條件影響,在諸多利益相關者行為因素作用下,電商平臺企業風險因素指標體系如圖1所示。
圖1 電商平臺企業風險因素指標體系
(一)系統動力學應用在電商平臺企業風險可行性分析
系統動力學(System Dynamics,SD模型)是1956年由福瑞斯特教授提出的一門分析研究信息反饋系統的學科。系統動力學解決問題的方法以定性分析為先導、定量分析為支持,以系統要素間的關系和聯系作為研究重點,構造因果關系圖,剖析系統進行建模,借助計算機模擬技術來分析研究系統內部結構與其動態行為的關系,并尋覓解決問題的對策。(21)段瑋、齊輿、鞏芳,等:《系統動力學與經濟管理理論及方法結合研究綜述》,《統計與決策》2022年第2期。此后學者們將系統動力學應用到了各個研究領域,如交通運輸及能源消耗(22)麥樂:《基于系統動力學的交通運輸能源消耗及碳排放研究》,碩士學位論文,長安大學工程系,2021年,第50-51頁。(23)陳林玉、喻瀾迪:《基于系統動力學的廣西區域物流發展研究》,《中國儲運》2021年第4期。、水土資源利用與保護(24)江文淵、曾珍香、張征云,等:《城市水土資源利用碳排放系統動力學仿真研究——以天津市為例》,《安全與環境學報》2021年第2期。、企業風險防控與高新技術產業發展(25)杜躍平、杜夢靈:《我國高技術產業發展動力機制研究——基于系統動力學方法》,《科技創業月刊》2021年第4期。(26)王晶晶:《多企業環境風險管理的系統動力學研究》,碩士學位論文,青島科技大學工程系,2021年。以及公共衛生醫療與服務效率提升(27)方嘉琨:《系統動力學在醫院門診預約患者管理中的應用研究》,《醫院管理論壇》2021年第2期。等。這表明,系統動力學具有獨具一格的優勢。由于電商平臺企業依托于網絡,而網絡是一個龐大且復雜的系統,所以平臺企業風險問題也變得煩瑣復雜,加之平臺企業風險涉及多個利益相關者,導致不能很好地用定量或者定性方法解決問題。然而系統動力學模型可以通過確立各要素間的因果關系將定性問題定量化處理,利用數學計算公式計算出各風險指標權重,通過仿真分析預測平臺企業風險的未來趨勢,以動態、可持續的視角研究電商平臺企業風險問題,從而提出科學合理的防范策略。因此,本文認為將系統動力學方法應用于電商平臺企業風險管理方面是可行的。
(二)建模目的和研究假設
建立系統動力學模型的目的是清晰地觀察和梳理電商平臺企業風險各因素之間的關系,判斷電商平臺企業風險發展趨勢,確定企業風險最佳控制點,為解決電商平臺企業風險問題提供思路。為了確保系統模型運行流暢、數據合理、系統邊界明確,本文在對相關文獻(28)Ying Q.,Fang Y.,Gonzalez J.J.,“Managing information security risks during new technology adoption”,Computers and Security,vol.31,no.8(2012),pp.859-869.充分研究參考的基礎上,對模型變量作出假設:
(1)電商平臺企業風險演化是一個連續的、動態的過程,并非靜止狀態;
(2)電商平臺企業風險因素產生的影響效果是獨立的,并不會由于某個事件的發生而產生交叉影響,每個因素對風險產生直接作用;
(3)電商平臺企業風險發生與風險后果成正比,風險越大,后果越嚴重;
(4)電商平臺服務商、電商平臺企業利益相關者和企業外部環境是完整的系統,缺一不可。
(三)構建電商平臺企業風險SD模型
根據上文分析和查閱相關文獻(29)張莉莉:《互聯網平臺企業的并購風險分析——以阿里巴巴并購網易考拉為例》,《商場現代化》2021年第10期。(30)葉靜、盧奕佳、蔣欣昆,等:《互聯網金融模式下的電商企業財務風險管理》,《營銷界》2021年第Z7期。(31)高聰娣:《企業采購風險的識別與防范》,《黑龍江人力資源和社會保障》2022年第9期。(32)閔劍、戈功業:《從利益相關者行為視角構建企業融資風險預警仿真模型》,《財會月刊》2015年第23期。(33)施莉、劉宇韜:《基于GRA的采購風險對供應鏈影響的研究》,《供應鏈管理》2021年第6期。,可以將電商平臺企業風險因素產生分為外部觸發條件和內部觸發條件。外部觸發風險來自政府行為和平臺服務商的脆弱性;內部觸發風險來自多方利益相關者行為。建立電商平臺企業風險要素因果關系圖(圖2)是分析電商平臺企業風險系統因果關系的先決條件,也是構建企業風險SD模型的關鍵。從微觀風險角度,電商平臺企業風險要素反映出平臺企業內外部風險演化過程。從宏觀風險角度,通過對電商平臺企業風險要素因果關系進行分析,并結合電商平臺企業發展現實問題,可以得到電商平臺企業風險系統因果關系圖(圖3)。該圖可以表述為:在電商平臺企業風險系統中,各因素之間相互影響,電商平臺企業風險受到外部環境風險、平臺服務商脆弱性和利益相關者主體行為的影響。電商平臺企業風險會影響違規操作的發生次數、政府監管力度和平臺監管力度的大小。如果電商平臺企業風險增加,會導致違規操作發生率、政府監管力度和平臺監管力度增大。政府監管力度增大會降低外部環境風險和提高利益相關者主體行為的積極性,而較低的外部環境風險會增加違規操作發生的概率,也會直接降低電商平臺企業風險。積極的利益相關者主體行為會直接降低電商平臺企業風險。平臺監管力度增大會降低電商平臺服務商的脆弱性、提高利益相關者主體行為的積極性和降低違規操作發生率,而違規操作發生率降低會同時引發電商平臺服務商脆弱性的降低和利益相關者主體行為積極性的提高。積極的利益相關者主體行為和較低的電商平臺服務商脆弱性都會降低電商平臺企業風險。實際上,違規操作的發生率在風險管理系統中具有重要作用,它不僅影響系統中多個因素,也受到多個因素的影響。因此,降低違規操作發生率對電商平臺企業風險的發生至關重要。
電商平臺企業風險要素和風險系統因果關系圖的構建是確定電商平臺企業風險SD模型具體變量性質的基礎。根據對電商平臺企業風險要素和風險系統深入剖析,梳理圖2和圖3中影響電商平臺企業風險的各因素的作用,最終確定電商平臺企業風險SD模型由3個狀態變量、3個速率變量、13個中間變量和31個常量組成。其中,3個狀態變量由平臺服務商脆弱性風險、企業內部觸發風險和外部環境觸發風險組成;3個速率變量由平臺服務商脆弱程度變化量、內部風險變化量和環境風險變化量組成;13個中間變量由政府監管程度、平臺風險監管程度、電商平臺服務商自身風險、平臺管理風險等組成;風險承受力、違規操作及技術漏洞等31個因素為常量。具體模型如圖4所示。
圖3 電商平臺企業風險系統因果關系
圖4 電商平臺企業風險SD模型
(一)電商平臺企業風險各因素權重確定
構建判斷矩陣,以1至9進行量化標度,其表示重要程度大小。通過對影響因素的兩兩對比,確定其對目標的影響程度。相關標度值及含義如表1所示。
表1 層次分析法權重賦值示意
根據電商平臺企業風險各因素,確定判斷矩陣的各項數據。判斷矩陣中有4個評價指標a1、a2、a3、a4,則其矩陣表達式為:
為了保證數據的合理性和準確性,以B2C平臺具有代表性的唯品會為案例,邀請唯品會平臺管理者、平臺企業所有者和平臺技術顧問等8位電商行業內具有豐富經驗的專家,對結構模型中所有指標以1-9 度法為評分標準采用專家賦值法進行賦值,并對判斷矩陣進行一致性檢驗,以確保其數據科學有效。
電商平臺企業風險的判斷矩陣各因素權重:
一致性檢驗,計算出組間判斷矩陣的最大特征根,計算公式為:
本文的判斷矩陣階數為3,RA表示目標層的判斷矩陣,Wi表示判斷矩陣中各因素的權重值。假設AW=RA·Wi,即
則最大特征根λmax為:
一致性檢驗,CI 與CR 為:
因為CR=0.057 1<0.1,則說明判斷矩陣符合一致性檢驗要求。
根據上述公式可以計算出各級指標體系中各權重值,具體如表2所示。
表2 電商平臺企業風險影響因素各級指標綜合權重
(二)構造SD模型結構方程
為了更好地觀察和預測唯品會平臺企業風險趨勢變化,采用Vensim PLE軟件進行模擬仿真,設置初始時間為0,結束時間為3 000,時間步長為1,時間單位為天。表3中已計算出各因素權重值,具體常量的數值由8位專家打分得出平均值。電商平臺企業風險的性質決定它的初始值并非為零,然而,系統動力學模型的初始值對平臺企業風險的未來趨勢發展不會產生實質性影響(34)張文德、曾永梅:《基于SD模型的網絡信息資源著作權動態風險研究》,《圖書館學研究》2016年第22期。,因此,編制出SD模型結構方程(35)由于篇幅限制,SD模型中只展示較為關鍵的結構方程式(數值保留小數點后兩位)。如下:
(1)FINAL TIME=3 000;
(2)INITIAL TIME=0;
(3)SAVEPER=TIME STEP;
(4)TIME STEP=1;
(5)電商平臺企業風險=IF THEN ELSE(0.55*企業內部觸發風險+0.19*外部環境觸發風險+0.26*平臺服務商脆弱性風險<=50,0.55*企業內部觸發風險+0.19*外部環境觸發風險+0.26*平臺服務商脆弱性風險,50);
(6)企業內部觸發風險=INTEG (內部風險變化量,3);
(7)外部環境觸發風險=INTEG (環境風險變化量,3);
(8)平臺服務商脆弱性風險=INTEG (脆弱程度變化量,3);
(9)脆弱程度變化量=DELAY1(風險1-0.06*政府監管程度-0.05*平臺監管程度,5);
(10)內部風險變化量=DELAY1(風險2-0.05*政府監管程度-0.04*平臺監管程度,5);
(11)環境風險變化量=DELAY1(風險3,5);
(12)平臺監管程度=ln(電商平臺企業風險);
(13)政府監管程度=IF THEN ELSE(電商平臺企業風險>=50,0.6*ln(電商平臺企業風險),1);
(14) 采購風險=0.08*采購周期-0.17*采購監管制度+0.45*供應商原材料價格-0.3*采購人員素質;
(15) 平臺服務商自身風險=-0.2*風險承受力+0.5*違規操作+0.3*技術漏洞;
(16) 知識產權風險=0.88*競爭企業未授權使用商標+1.12*競爭企業未授權銷售商品;
(17)財務風險=0.45*財務信息泄露-0.26*股東投資意愿+0.11*財務管理經驗缺乏-0.18*財務人員專業素質。
(三)仿真結果分析
圖5 電商平臺企業風險趨勢圖1
通過對平臺企業風險SD模型的函數賦值分析,最終得出唯品會平臺企業風險趨勢圖,具體如圖5。曲線1中所有數值均為初始數值,可以看到在510天左右時,風險趨于穩定,風險值為50;曲線2是將政府監管程度從1提升至1.5,其他常量值不變,可以看到在710天左右時,風險趨于穩定,風險值為50;曲線3是將平臺監管程度從ln(電商平臺企業)提升至1.3* ln(電商平臺企業),其他常量數值不發生改變,可以看到在900天左右時,風險趨于穩定,風險值為50;曲線4是同時提升平臺監管程度和政府監管程度,數值分別提升至1.3*ln(電商平臺企業)和1.3,其他常量值不變,可以看到在1 400天左右時風險趨于穩定,風險值為50;曲線5是改變其中兩個常量數值,其他變量數值不變,將平臺信息存儲安全性從4提升至6,違規操作從4提升至6,可以看到在300天左右時,風險趨于穩定,風險值為50;曲線6是在曲線5的常量數值變化基礎上,同時提升政府干預和平臺監管,可以看到在420天左右風險趨于穩定,有效減緩電商平臺企業風險增速,證明政府干預和平臺監管有效。從曲線2和3可以得出:平臺監管行為對電商平臺企業風險的影響效果比政府監管行為更為明顯。
圖6 電商平臺企業風險趨勢圖2
在明確平臺和政府行為對企業風險的影響作用后,要確定其他利益相關者行為對企業風險的影響效果。為保證影響效果的客觀性,對供應商行為、員工行為、股東(投資者)行為等利益主體所引發的采購、庫存、財務、服務、并購和知識產權風險分別增加一個單位,得到風險趨勢圖,具體如圖6所示。曲線1是采購風險增加一單位,保持其他風險數值不變,在460天左右風險趨于穩定;曲線2是庫存風險增加一單位,其他企業風險數值不變,在310天左右風險趨于穩定;曲線3是財務風險增加一單位,其他企業風險數值不變,在510天左右風險趨于穩定;曲線4是服務風險增加一單位,其他風險數值不變,在320天左右風險趨于穩定;曲線5是并購風險增加一單位,其他風險數值不變,在440天左右風險趨于穩定;曲線6是知識產權風險增加一單位,其他風險數值不變,在180天左右風險趨于穩定。由此可以得出:由投資者行為導致的財務風險增加對電商平臺企業風險影響最小,風險增速與初始狀態相同,證明投資者行為對平臺企業影響不大。其他利益主體行為都會對平臺企業風險增速產生不同程度影響,其中,由競爭者行為引發的知識產權風險對企業風險影響最大,風險增速較快,企業應加強知識產權保護,避免知識產權風險。
因此,從圖5和圖6得出:平臺監管行為和政府監管行為對電商平臺企業風險增速產生影響,呈負相關作用,即平臺監管和政府監管程度越強,電商平臺企業風險增加速率越慢,風險達到峰值的天數越多,平臺監管比政府監管效果更佳;投資者行為對電商平臺企業風險影響甚微,競爭者行為對電商平臺企業風險影響較大,需要更加關注知識產權保護。
(一)結論
通過對唯品會平臺企業風險的仿真預測分析,得出平臺監管行為對平臺企業風險影響最大。平臺管理過程中違規操作的發生、技術漏洞等因素都會對企業風險產生影響,即平臺監管程度的大小決定違規操作率發生和技術漏洞等因素的概率。如果平臺違規操作頻繁發生,平臺監管部門應及時介入,增強監管,降低違規操作事件,維持平臺交易秩序,為企業交易過程提供綠色、安全通道。政府監管行為對企業風險的影響次之。政府職能效率越低,平臺企業風險增速越快,即要加強政府監管程度,提高政府職能效率,保證平臺企業在政府部門的高效率、強監管狀態下平穩運營。其他利益相關者主體行為對企業風險產生不同程度影響。其中,競爭者行為導致的知識產權風險對平臺企業風險影響較大,對知識產權的保護尤為關鍵,如果缺乏知識產權保護意識,讓競爭者鉆法律的空檔,銷售本企業商品,勢必會對本企業的生產經營造成威脅,影響企業生存。因此,要強化本企業知識產權保護力度和保護范圍,讓其他競爭企業知難而退。投資者行為導致的財務風險對平臺企業風險影響最小。若平臺企業組織架構合理、管理經營高效,即便投資者出現不當行為引發財務風險,企業也可以及時作出戰略調整,吸引其他投資者加入,解決企業資金問題,降低資金問題所帶來的風險。針對各方利益相關者行為,電商平臺企業要權衡利弊,在顧及各方利益的同時實現資源配置最優化,才能使企業風險降到最低。
電商平臺企業中各影響因素會對其風險產生不同程度的影響。風險產生的效果取決于因素本身的正負相關性,對風險影響的速率取決于因素值的變化程度。電商平臺企業風險管理離不開政府的干預和電商平臺的監管,在兩者的威懾作用下,可以對電商平臺企業風險的增加速率產生積極影響。
(二)對策
1. 提高管理意識,改善管理模式
在相對松弛的政府干預和平臺監管狀態下,要盡可能地提高企業思想認識,提升企業內部經營管理水平,完善電商平臺企業各項工作環節的管理制度。尤其是確保對企業風險影響較大的各正相關因素常量值處于較低的可控范圍內,與企業風險負相關的各因素常量值維持在較高水平,以保證電商平臺企業平穩運行、風險增長低速率。對企業風險影響較大的因素實行重點控制、精準把握。
2. 實時監控變化,及時進行干預
如果各影響因素數值在可控范圍內發生變化,要根據各因素對企業風險影響的正負性加以甄別。若影響因素數值變化對企業風險產生正向影響,則需要加大政府干預力度或平臺監管力度;若影響因素數值變化對企業風險產生負向影響,則說明該因素并不會引起風險的增加,反而會降低風險,則無須強化政府或平臺監管程度。因此,應根據具體的因素變化采取不同的政府干預或平臺監管措施,如加大稅收、完善法律和政策支持等,以避免企業風險增速過快而導致企業經營失效。
3. 政府與平臺互聯,建立聯動機制
如果影響因素數值變化巨大,說明企業風險管理中某一環節存在明顯漏洞,則需要政府干預和平臺監管同步實施,找出企業管理漏洞,以最快的效能彌補未來企業可能發生的風險問題。所以,政府干預和平臺監管要建立聯動機制,一旦企業觸發較大風險問題的因素,應及時采取適當的干預手段,使得企業風險的增速維持在可控水平。
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