蚂蚁金服进行SWOT分析 这个问题如下:
(一)优势(Strengths)
1.对于传统银行业的优势
(l)支付便捷。相比于如 、刷卡、支票等传统支付手段,蚂蚁金服推出的第三方新型支付方式更加便捷,只需随身携带手机,即可完成几乎所有支付活动。
(2)提高支付效率,降低交易成本。与传统“客户一银行”模式不同,支付宝代替客户与多个商业银行同时建立联系,通过二次结算的方式,实现了大量小额交易在支付宝内部的轧差后清算,提高支付效率并降低了支付成本。
(3)门槛低,范围广。支付宝进入门槛远低于传统银行,一定程度上弥补了传统支付的空白,为小微企业提供了机会,同时也为个人之间支付创造了条件。
(4)金融监管较为宽松。传统银行受限于银监会的高强度监管,无法在本质上降低银行支付的复杂程度。相比之下,与银行严格的政策监管不同,蚂蚁金服省去了大多数审核环节,使得其业务
更加便利。
2.对于同行业竞争者的优势
(1)电商平台支持力度大。庞大的电商市场为支付宝提供了稳定的客户量和巨额交易量。创立之初,支付宝依托成熟电商平台淘宝网迅速打开市场。在与淘宝网分离之后,支付宝与淘宝网相互促进,共同发展。同时,支付宝积极与其他电商平台展开合作,其业务覆盖面几乎囊括所有电商行业。
英语专业翻译方向
学位论文中心服务系统本科金融论文金融学位论文金融生论文电大金融专科论文金融学本科论文
(2)支付手段较为完善。相比于同行业竞争者,支付宝进入市场早、发展时间长,已形成了一套较为安全的支付流程。例如,支付宝率先加入了保证金系统,大幅度降低了支付中的信用风险。
(3)业务覆盖面广。除支付功能之外,蚂蚁金服先后推出了多种便民服务。蚂蚁金服已经成为集支付、转账、基金、保险、缴费、贷款等功能于一身的多功能平台。目前,国内各大商业银行及多个国际组织均与支付宝建立了深入的战略合作,进一步增强了蚂蚁金服的竞争力。
(4)创新性强。一是金融创新。蚂蚁金服正将发展重点从支付业务转向互网络金融。2014年创立的新型基金理财产品——余额宝快速占领市场,在两年时间内吸引了2.5亿用户,累计吸引资金达万亿。此外,其推出的蚂蚁花呗、芝麻信用等多个信用平台,弥补了中国市场信用消费的空白。二是技术创新。2016年起,支付宝率先推出条码支付,打破了支付宝只能转账支付的局面。相比于传统刷卡支付和
支付,条码支付更加快速便捷,成本更低,深受商家和顾客的喜爱。此外,其推出的刷脸支付、指纹支付等手段也迅速在市场中普及,为其提供了持续的竞争优势。
(二)劣势( Weaknesses)
1.对于传统银行业的劣势
(1)客户基础不足。作为传统金融企业,各大商业银行运营时间长、客户累积量多、资本积累量大,拥有完善的金融产品交易系统和客户信息管理系统,占据难以撼动的统治地位。
(2)金融风险大。经过多年发展,商业银行已拥有成熟的风险管控机制,同时依托银监会的高强度监管,银行的金融风险得以较好的控制。而蚂蚁金服推出的金融产品风险高于传统商业银行。此外,蚂蚁金服的经营模式,容易为虚假资金交易洗钱,以及非法资金流入正常流通领域提供便利,为隐匿资金提供便利。
(3)资源有限。我国多数商业银行是国家控股企业,由政府信用作担保,其商业信用高于蚂蚁金服,且拥有成熟的人才培养系统、充足的资金和政策支持以及完备的技术。而蚂蚁金服作为私营企业,资源有限,难以与商业银行进行正面较量。
(4)利润来源单一。蚂蚁金服的主要收入来源是服务佣金、广告收入等,而商业银行的收入主要来源于存贷利差,同时拥有支付宝所有的收入来源。同时,传统商业银行在接受第三方支付的同时,也接受
支付、ATM支付等多种货币支付手段,均可获得利润。
2.对于同行业竞争者的劣势
作为第三方支付的龙头企业,蚂蚁金服是同行业企业的主要模仿对象和竞争对象。同行业竞争者会迅速借鉴其推出的各项业务,在短时间内推出相似,甚至优于原产品的新产品,而作为第三方式支付平台的领先者,蚂蚁金服很难学习借鉴其他平台的经验。
(三)机会( Oppmtunities)
1.市场广,发展空间大
相比于商业银行所拥有的较为完善的市场,支付宝仍有很大的发展空间。中国拥有7.51亿网民,其中手机网民占比96.3%,相比于支付宝4.5亿、余额宝2.5亿的用户量,其剩余市场仍潜力巨大。
2.行业转型,合作力度加大
近年来,由于市场环境变化,很多大型商业银行开始主动与蚂蚁金服达成合作意向,希望将支付宝归化为商业银行自身的引申支付手段。同时,第三方支付企业内部的合作也越来越频繁,在竞争加剧的情况下,出现了“抱团取暖,共同发展”的局面。
(四)挑战( Threats)
1.商业银行转型加快
面对市场变化,传统银行转型进程明显加快。近年来,由于国家政策的支持和商业银行内部改革,使其竞争力不断增强。各大商业银行陆续推出并完善了网上银行和手机银行客户端,稳定了其固有的巨大优势。
2.同行业竞争压力加大
近年来,越来越多的大型企业通过企业收(并)购进军移动支付,如中国移动、小米、恒大等公司先后参与到第三方支付的竞争之中,竞争规模之大实为罕见。蚂蚁金服虽然凭借其敏锐的商业嗅觉在竞争中保持领先,但其近年来统治力下降的趋势已经出现。
3.金融监管逐步加强
第五次全国金融工作会议提出:防范金融风险,增强国家对金融市场的管控,将成为短期内追寻的目标。在此前提下,蚂蚁金服不仅在金融创新方面的优势将会大幅降低,原有的成熟业务也会受到影响。
二、支付宝的发展目标
1.面对传统商业银行——将便捷进行到底
随着网络的迅速发展,商业银行推出的支付方式越来越便捷。为了保持竞争优势,蚂蚁金服平台不仅需要保证业务的安全性,更要使支付流程更加便捷。
2.面对同行业竞争者——发展自身优势
(1)缩减业务面,划分重点业务。国内第三方平台主流发展趋势,为不断扩大其业务覆盖范围,以获得更高的市场青睐。随着竞争者业务面越来越广,支付宝的优势不断缩小。为了保持平台的竞争力,现阶段,蚂蚁金服不断扩大其业务面,但新业务受众面小,盈利性不强,使其陷入进退两难的尴尬境地。相反,若蚂蚁金服凭借其良好的产品基础,侧重发展有竞争优势的项目,将有可能在很多方面达到垄断地位。
(2)坚持金融创新。金融创新是蚂蚁金服迅速发展的基础。蚂蚁金服推出的金融产品,总能成为其他竞争者效仿的对象,为了保持其竞争优势,仍需要不断推出创新产品。只有在行业发展中充当引领者,才能换取较高的市场认可度。
(3)控制自身风险。支付宝风险来源于多个方面,蚂蚁金服不能只追求市场占有率和盈利性,而忽略发展中不断积累的风险。随着余额宝设置购买上限、增强信用管理体制、账户实名认证等规则的出台,余额宝已经在不断强化其风险管控体制。
(二)长期目标
蚂蚁金服的长期目标应是主动引导市场,控制行业发展方向。
2016年以来,依托于互联网的企业迅速崛起,使大众对移动支付的依赖性大幅度增强。在以上提及的新兴行业中,传统纸币已无法进行支付,电子货币成为唯一的支付手段。第三方支付平台和新型网络企业相辅相成,使得“互联网+”的地位不断上升。蚂蚁金服率先将自身研发的Ocean
Base数据库与平台结合。利用数据分析,平台可以精确掌握客户消费需求,以及消费承受能力等关键数据,为平台发展提供了新的思路。
三、第三方支付平台转型方向预测
(一)国家参与持股
1.降低金融风险
由国家控股企业,可以将各类人才积聚于企业之中,降低人为造成的技术风险。另外,政府直接管控企业,加大了监管力度,规范企业操作,合理投资,稳态运行,将大幅降低企业因违规操作所带来的投资风险。
2.加快金融转型
虚拟货币是世界金融体系新的发展方向之一,而虚拟货币的应用,必将建立在移动支付体系上。移动支付体系能否快速、平稳发展,是我国金融市场应率先考虑的问题。国家控股第三方平台龙头企业,必将在移动支付产业中起到改革先锋者的作用,即促进金融转型,又为国家在世界市场中增加竞争力。
3.改革面临挑战
国家控股私营企业对双方都是一次挑战。对企业来说,如何适应国有企业管理模式是最紧要的问题;对国家来说,如何在加强管理的前提下,保持企业的竞争力和盈利性,也是很重要的问题。另外,我国一直执行去国有化政策,企业国有化进程面临严峻挑战。
(二)建立统一平台,加强市场内部自治
2017年8月4日,
银行发文《将非银行支付机构网络支付业务由直联模式迁移至网联平台处理的通知》,即将完成对第三方支付平台的“收编”,将其纳入网联平台统一管理。网联由第三方平台共同出资建设,属于行业内自治组织。具体如图1所示。
1.统一管理,防止恶性竞争
建立统一管理平台,健全平台间的沟通机制,可有效控制第三方支付平台的发展方向,最大限度地防范平台与平台、平台与商业银行间的恶性竞争,以免造成不必要的金融风险和经济损失。
2.方便统一管控
通过网联平台,各第三方支付企业间信息统一管控,严格控制资金信息,监视资金流向,确保资金安全和合法交易。同时,统一管控机制,是建立健全管控手段、制定法律法规的前提条件。未来将通过完备的法律手段,降低第三方支付平台产品的风险,运用行业内自治制度相互监督、牵制,便于国家管理。
(三)与传统商业银行融合,谋求协同发展
传统商业银行坐拥大量客户资源,却限制于银行监管办法而转型缓慢,面临客户流失,业绩负增长的窘境。反观第三方支付机构,由于近年来机构数量大幅上涨,其间竞争日益加剧,新增客户数量速度减缓,发展速度已出现减缓趋势。近年来,各大商业银行开始与第三方平台进行小范围合作,共同推出一些新型互联网产品,颇受消费者喜爱。
纵观两者的业务方向,第三方平台以小额支付业务为主,传统商业银行以传统企业客户为主,冲突面小且可转变。可见,两者是可以加大合作力度的,甚至商业银行可将第三方支付平台归化为子业务,间接促进网络支付模式发展。
通过深入合作,商业银行可为第三方平台提供结算功能、强有力的技术支持和有效担保。同时,第三方支付可以为商业银行降低运营成本、创造良好的支付市场。通过合作,双方可以达到双赢。
四、结论
互联网的迅速发展,使传统金融业发生了翻天覆地的变化,互联网金融迅速崛起。作为互联网金融的基础,移动支付的重要性毋容置疑。虽然传统金融企业转型步伐不断加快,但相比于传统支付模式,第三方支付仍具有很大优势。若移动支付能快速健康发展,化挑战为动力,定会对整体金融市场造成更大震动,终将在市场上获得一席之地。
一样是能查出来的。
知网检测,就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比,从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有:
中国学术期刊网络出版总库
中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国专利全文数据库
互联网资源
英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis期刊数据库等)
港澳台学术文献库
优先出版文献库
互联网文档资源
关于学校查重率、相似率、抄袭率:
各个学校不一样,全文重复率在30%一下(而有的学校,本科是20%)。每章重复率应该没有要求,这个每个学校会出细则的,并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师,每界每个学校要求都不一样
相关查重系统名词的具体作用:
查重率的具体概念就是抄袭率,引用率,要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度,杜绝抄袭。基本就这意思。
一个是自写率就是自己写的
一个是复写率就是你抄袭的
还有一个引用率就是那些被画上引用符号的是合理的引用别人的资料
关于知网相关抽查规定:
有规定的,可以进行第一次修改,修改之后通过就可以答辩,如果第二次不通过就算结业,在之后4个月内还要交论文或者设计的。这个是在抄袭30%的基础上的。 如果抄袭50%以上的话,直接结业 在之后4个月内还要交论文或者设计的。1.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),包括与他人已有论文、著作重复总字数比例在30%至50%(含50%)之间的,需经本人修改。修改后经过再次检测合格后,方可参加学院答辩。再次检测后仍不合格的,按结业处理。须在3 个月后提交改写完成的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。2.被认定为抄袭的本科毕业设计(论文),且与他人已有论文、著作重复总字数比例超过50%的,直接按结业处理。须在4 个月后提交改写的毕业设计(论文),检测合格后再参加答辩。
修改重复率或抄袭率论文的经验:
CNKI是连续的字数相同不能超过13个字,万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来,算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差,一般CNKI会更严格一点,先在用万方检测一下,然后对照重复段落,句子反复修改一下,最后用CNKI检测一下,就放心了。
现在是学生写作毕业论文的关键时期,许多学生在论文写作中要利用一些文献资料,这样就涉及到一个问题,如何应用别人的文献资料,如何形成一个良好的学术规范,避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题,但是我们许多同学缺乏严格的训练,也不知道什么情况下是抄袭,什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已,目的是想和大家一起讨论这个话题。什么是抄袭行为?简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话,都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃(或抄袭)的定义是:‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作,或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见,对论文而言,剽窃有两种:一种是剽窃观点,用了他人的观点而不注明,让人误以为是你自己的观点;一种是剽窃文字,照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号,让人误以为是你自己的表述。当然,由于论文注重观点的原创性,前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同,因为并不注重观点的原创性,所以并不要求对来自别人的观点一一注明,因此只看重文字表述是否剽窃。”那么如何使用别人的文献资料呢?美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出,“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似,并且结论与引语相近而非用自己的话重述,即使你注明出处,这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结,你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结,要不就直接引用。”(引自哈佛大学的相关规定,该原文是我1年前看到的,现在找不到出处了)。可见,对别人的内容的使用必须进行全面的重写,否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。总之来说,我们必须尊重别人的智力成果,在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。当然现在做到这些还很难,但我想我们至少要有这个意识,因为在剽窃的概念里,除过强调未注明这点外,还强调不是成心的。我们许多人写东西,正是因为不知道什么是抄袭,如何避免抄袭才犯了错误,所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看,我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的,但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为,逐步形成好的习惯。
在国内就是知网/paperpass/万方这三大系统,这里面的资源是不断更新的,每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库,所以你就可不能大意啊!!国内就是三大系统,知网/paperpass/万方知网不对个人开放,paperpass及万方对个人开放万方不检测互联网及英文,知网及paperpass都检测互联网及英文。现在,所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生,大部分211工程重点大学,采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高,一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下,延期毕业,超过百分之五十者,取消学位。辛辛苦苦读个大学,花了好几万,加上几年时间,又面临找工作,学位拿不到多伤心。但是,所有检测系统都是机器,都有内在的检测原理,我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律,通过检测报告反复修改,还是能成功通过检测,轻松毕业的。
大概当今所有的研究生毕业论文都会经过中国知网的“学术不端检测”,即便最后不被盲审。这个系统的初衷其实是很好的,在一定程度上能够对即将踏入中国科研界的硕士研究生们一个警示作用:杜绝抄袭,踏实学问。但正所谓“世界万物,有矛就有盾”的哲学观,中国知网的这个“学术不端检测系统”并不是完善的。原因有二,其一是目前的图文识别技术还不够先进;其二是目前的机器识别还达不到在含义识别上的智能化。求索阁一贯的观点就是“战略上蔑视,战术上重视”和“知己知彼百战百胜”。要破敌,必先知敌;要过学术检测这一关,当然必先了解这一关的玄机。
一、查重原理
1、知网学位论文检测为整篇上传,格式对检测结果可能会造成影响,需要将最终交稿格式提交检测,将影响降到最小,此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为:中国学术期刊网络出版总库,中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库,国重要会议论文全文数据库,中国重要报纸全文数据库,中国专利全文数据库,个人比对库,其他比对库。部分书籍不在知网库,检测不到。
2、上传论文后,系统会自动检测该论文的章节信息,如果有自动生成的目录信息,那么系统会将论文按章节分段检测,否则会自动分段检测。
3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子,为什么没有检测出来,这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值,该阀值为5%,以段落计,低于5%的抄袭或引用是检测不出来的,这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子:假如检测段落1有10000字,那么引用单篇文献500字以下,是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法,就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用,尽可能多的选择多篇文献,一篇截取几句,这样是不会被检测出来的。
4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来?知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注,但是必须满足3里面的前提条件:即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
1)知网查重时,黄色的文字是“引用”,红色的文章是“涉嫌剽窃”。
(2)知网查重时,只查文字部分,“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的(要想知道知网到底查那些部分,可以“全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”)。建议公式用mathtype编辑,不要用word自带的公式编辑器。
(3)word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下,可以选择把表截图放到论文里边去!作者亲眼见过有同学自己编的系数,查出来居然跟人家重了,数据决定了系数还不能变,欲哭无泪……
(4)参考文献的引用也是要算重复率的(包括在学校要求的X%以内)!所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。
(5)知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章,每一章出一个检测结果,标明重复率。每一章有单独的重复率,全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时,不仅要求全文重复率不能超过多少,还对每章重复率也有要求。
(6)知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的,跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何一句与别的文章保证任意连续13个字都不一样,知网是查不出来的。
(7)但是,如果你有一处地方超过13个字与别的文章重复,知网的服务器都对这处地方的前后进行模糊搜索,那些仅仅是简单的加了一些“的”、“在……时”、“但是”等词语来隔断13个字多数情况是会检测出来的。这些模糊搜索有时候非常傻,可能会把一篇写如何养猪的文章跟你的那篇写建筑的文章关联到一起,说你涉嫌抄袭!遇到这种情况,你就自己”呵呵“吧!
(8)书、教材在知网的数据库里是没有的。但是,copy书的同学需要注意,你copy的那部分可能已经被别的文章抄过了,检测的时候就重复了。这样的情况经常出现,尤其是某些经典理论,用了上百年了,肯定有人写过了!
当然,有些同学觉得用自己的话改写一下就ok了。但现实情况是:这些经典理论用自己的话写了也一样有”标红“的可能,因为这些经典的理论已经被人翻来覆去写了N遍了!会不会”标红“就看你人品了!作者查重时,曾出现过一段话用自己的语言翻来覆去改了三遍仍然”标红“的情况,让人哭笑不得。只能说作者当时人品衰得没办法了,但愿现在发的这篇文章能攒些人品,以待来日!
(9)网络上的某些内容也是在知网的数据库里的。比如:“百度文库”、“道客巴巴”、“豆丁网”、“互动百科”、“百度百科”。作者查重的时候,甚至还遇到很多奇葩的网站,神马“东方财富网博客”、“人大经济论坛”。所以,选择网上的内容时要慎重。
(10)外文文献,知网数据库里存储较少。鼓励大家多看外文文献,多学习国外的先进科学知识、工程技术,翻译过来,把它们应用到我国的社会主义现代化论文中来!
(11)建议各位学校查重前,在网上先自费查一遍。检测报告会对重复的地方”标红“,先修改一遍。
(12)检测一遍修改完成后,同学们不要掉以轻心。因为知网查重最变态、最令人愤怒的地方来了:第一次查重没有“标红”的地方,第二遍可能会出现“标红”,说你是抄袭。舍得花钱的话,在网上花钱再查一遍,直到低于学校要求的重复率。
(13)网上现在常用的查重有”万方“、”知网“、”paperpass“,paperpass最松,万方居中,知网最严。
万方的数据库不全,查出来重复率会低于知网5%,知网是以”连续13个字一样“就算重复,所以查出来重复率较高!
最好选择用万方先预查,改完的通过率一般较高。
1、如果是引用,在引用标号后,不要轻易使用句号,如果写了句号,句号后面的就是剽窃了(尽管自已认为是引用),所以,引用没有结束前,尽量使用分号。有些人将引用的上标放在了句号后面,这是不对的,应该在句号之前。
2、可以将文字转换为表格,将表格边框隐藏。
3、如果你看的外文的多,由外文自己翻译过来引用的,个人认为,不需要尾注,就可以当做自己的,因为查重的数据库只是字符的匹配,无法做到中文和英文的匹配。
4、查重是一个匹配的过程,是以句为单位,如果一句话重复了,就很容易判定重复了,所以:的确是经典的句子,就用上标的尾注的方式,在参考文献中表达出来,或者是用:原文章作者《名字》和引号的方式,将引用的内容框出来。引号内的东西,系统会识别为引用如果是一般的引用,就采用罗嗦法,将原句中省略的主语、谓语、等等添加全,反正哪怕多一个字,就是胜利,也可以采用横刀法,将一些句子的成分,去除,用一些代词替代。或者是用洋鬼子法,将原文中的洋名,是中文的,就直接用英文,是英文的直接用中文,或是哦中文的全姓名,就用中文的名,如果是中文的名,就找齐了,替换成中文的姓名。故意在一些缩写的英文边上,加上(注释)(画蛇添足法),总之,将每句话都可以变化一下,哪怕增加一个字或减少一个字,都是胜利了。特别注意标点符号,变化变化,将英文的复合句,变成两个或多个单句,等等,自己灵活掌握。因为真正写一篇论文,很罕见地都是自己的,几乎不可能,但大量引用别人的东西,说明你的综合能力强,你已经阅读了大量的资料,这就是一个过程,一个学习、总结的过程。所有的一切,千万别在版面上让导师责难,这是最划不来的。导师最讨厌版面不规范的,因为他只负责内容,但又不忍心因为版面问题自己的弟子被轰出来。
5、下面这一条我傻妞试过的,决对牛B:将别人的文字和部分你自己的文字,选中,复制(成为块,长方形),另外在桌面建一个空文件,将内容,复制到文件中,存盘,关闭。将这个文件的图标选中,复制,在你的正文中的位置上,直接黏贴,就变成了图片了,不能编辑的。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的,所以是图片。这个操作事实上是将内容的文件作为一个对象插入的。所以是图片。
结论:本文的写作纯属作者个人理解、心得体会,不能保证全文100%的准确性,有人因为采用了本篇文章中的某些方法而论文没通过学校检测,作者概不负责。本文是为了让广大同学了解知网查重的一些特点,而不是鼓励大家抄袭他人文章,建议大家自己写作,支持原创!祝各位同学顺利毕业,大好的工作、大把的妹纸在前方等着你,骚年!师兄只能帮你倒这儿了
特别需要注意的问题:
面总结几个常见问题:
一、有些书籍的年份久远,知网等检测系统没有收录这些材料,大段大段的copy是不是很安全?也有同学认为,数据库大多是往届学生论文和期刊的文章,书本和政府工作报告等暂未入库,直接抄书一般也不会“中招”。
答:这些做是存在风险的。第一,虽然中国知网没有收录书籍,但是可能存在a同学或者老师,他同样也抄了同样的内容,并且已经将其抄书的论文发表了,中国知网能数据库全文收录a的文章,那么你再抄同样的内容,在进行论文检测的时候,很可能指向a的文章,将会被认定为抄袭。
“但如果所抄书本,前几年有人抄过,还是会被测到,因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是,新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外,在论文评审的时候,评审专家的经验和理论水平比较丰富,你大段的引用可能被这些老专家们发现,到时候结果就很悲催了!
二、现在有些网页上也有很多相关材料,撰写论文能不能复制上面的内容?比如百度文库、豆丁?”。
答:也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网,不少文章是摘抄期刊网上的文章,通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。
连续13个字相同,就能检测出来你可以把原文的内容,用新的文字表达出来,意思相似就可以了,最好用联想法,就是看一遍用自己的语叙述出来,但要做到专业性,就是同义词尽量用专业术语代替,要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句,句式换了,用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。
降低抄袭率率的方法:
1划分多的小段落来降低抄袭率。
2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的,比如论著。可摘抄
3.章节变换不可能降低复制率
4.论文中参考文献的引用符号,但是在抄袭检测软件中,例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字,如果抄袭了多于50,即使加了参考文献,也会被判定为抄袭。
只要多于20单位的字数匹配一致,就被认定为抄袭
修改方法:
首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留,尽量变换同义词;其次,改变文中的描述方式,例如倒装句、被动句、主动句;打乱段落的顺序,抄袭原文时分割段落,并重组。
知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割,然后与知网数据库中的论文逐句对比,若其中有主要内容相同(即实词,如名词、动词、专业词汇等),则标红。若一个段落中出现大量标红的句子,则计算在论文重复率中。按照我自己的经验,避免查重最好的办法,就是把别人论文中的相关段落改成用自己的语言写出来。比如调换句子之间的顺序,更重要的是改变句子主谓宾的结构。按照这样的方法,我的论文重复率大概在3%左右,没有任何问题。希望可以帮到你!是这样的。因为基本上都是以句子为单位的。不过从现在掌握的情况来看,实际上是针对每段的内容,将该段的所有句子打散,然后逐句对比查重。比如说你的论文中的一段有A、B、C、D四句话,数据库中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句话。那么比较的时候,应该是A、B、C、D分别于E、F、G、H比较,笨一点说,就是比较16次。这样的话,单纯改动句子顺序就不好用了,必须改变句子结构才可以。
一、各个数据库论文检测系统的比较和选择
众所周知,数据库有三驾马车:中国知网(cnki)、万方、paperpass;一般高校硕士、博士毕业论文都用的是知网论文检测系统(本科毕业论文我不太清楚,不过80%应该用的也是知网论文查重系统),因为知网是全国学位论文和期刊论文收录最齐全,势力最强大的一种数据库,万方其次,paperpass的就比较糟糕,不值得一提了,收录量比较少。一般数据库的收录程序是这样的,各个数据库去高校联络本校毕业论文资源,基本上是几家数据库垄断的,给知网就不会给万方,给万方就不会给知网,因为知网势力强大,提供的优惠多,所以绝大多数高校都是将资源提交给了知网,我为什么要说这个呢,很多同学检测论文抄袭的时候,不知道是选择知网还是万方或者paperpass,知网是有绝对的权威性和垄断性,跟学校检测的结果是一致的,所以才敢这么牛气,要价这么高,不过我还听说,价格高是因为知网一次只能检测5000字,所以一篇硕士有2-3万次,需要提交好多次才能检测完,到底是不是这样我也没有得到证实。
查重通过必须满足里面的前提条件:即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。如果13个字里有一半相似,会算一半疑似相似,所以一定要变换句式,用专业术语代替,要改的仔细彻底,切记,切记。
知网检测范围:
中国学术期刊网络出版总库
中国博士学位论文全文数据库
中国优秀硕士学位论文
全文数据库中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库
互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)优先出版文献库港澳台学术文献库互联网文档资源
知网系统计算标准详细说明:
1.看了一下这个系统的介绍,有个疑问,这套系统对于文字复制鉴别还是不错的,但对于其他方面的内容呢,比如数据,图表,能检出来吗?检不出来的话不还是没什么用吗?
学术不端的各种行为中,文字复制是最为普遍和严重的,目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平,对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测,目前正在研发当中,且取得了比较大的进展,欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。
2.按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%.请明示超过多少算是警戒线?
百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度,并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说,百分比越大,重合字数越多,存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。
3.如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台?
这也是我们在认真考虑的事情,目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时,在技术上,我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为,包括一系列严格的身份认证,日志记录等。
4.最小检测单位是句子,那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么?
我们对句子也有相应的处理,有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法,段落有段落级的相似算法,计算一篇文献,一段话是否与其他文献文字相似,是在此基础上综合得出的。
5.如果是从相关书籍上摘下来的原话,但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去,也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话,但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍,这个算不算学术抄袭?
检测系统不下结论,是不是抄袭最后还有人工审查这一关,所以,如果是您描述的这种情况,专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据,让人能够快速掌握检测文献的信息。
6.知网检测系统的权威性?
学术不端文献检测系统并不下结论,即检测系统并不对检测文献定性,只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来,列出客观事实,而这篇检测文献是否属于学术不端,需专家做最后的审查确认。
免费的论文检测系统一般是由个人或其它公司开发,因为系统没有被高校所采纳,所以就算检测结果比收费的系统准也不能成为权威。
至于这两种系统检测结果有多大的区别,就很难说了,因为知网的论文检测系统有国家的扶持,论文对比库比较全面,检测出来的抄袭率一般比其它的高,当然也不是绝对的。
论文查重,参考文献引用的内容还算吗?在万方上查重,出现的绿字,就是引用参考文献的内容,在论文查重时,算重复率吗?
要看你索引的字数以及你们学校的规定。索引的字数不要太多,最好不要大段大段的引用,而且也得看你们学校的规定,有的学校查重的时候只看抄袭率,有时你引用自己的也算抄袭,的确很无奈。有的学校查重的时候会看你引文的出处,如果有出处,那么就不算了。所以最关键的还是要看学校会“怎么办”。
,知网查重时很少会根据你的参考文献而去排除你抄袭的引文,也就是说,你所引用的文字,在知网上还是算重复率的,所以你要么少引用,要么把引用的加以修改~
【文/ 赵燕菁】
一、围绕数据平台企业的争议
数据平台企业之所以如此引人注目,首先在于其超高的估值。以香港股市为例,金融类上市公司的平均市盈率(Price Earnings Ratio,简称P/E或PER)为18,如以传统金融业务为主的金控集团中信股份的P/E为4.2,招商局集团的P/E为3.8。资讯 科技 类企业的平均市盈率为24.8,其中阿里的P/E为33.7,腾讯的P/E为51.8,而蚂蚁集团的预计发行价格为68.8元/股,对应的动态市盈率高达96.48!即使根据原计划的发行价和2020年6月30日前12个月的每股收益测算,蚂蚁集团的市盈率也高达43倍。
实际上,不仅蚂蚁集团,世界上与之类似的数字金融公司,也都具有超高的市场估值。比如,MasterCard的市盈率为43,Visa为52,Paypal为85,Square为227;保险 科技 类公司,如SelectQuote,其市盈率为39。理财 科技 类公司,普信的市盈率为34,东方财富为53。微贷 科技 类公司,以消费者信用评级公司作为标杆,其中TransUnion的市盈率为47,益白利为49,艾可菲为38,费哲金服高达71,此类企业的平均市盈率约为52。
对于这些基于数据平台企业的超高估值的批评主要集中在以下两点:
一种观点认为,蚂蚁集团之所以估值这么高,不是因为它的业务多好,而是因为它借道“ 科技 公司”逃避金融监管。传统的金融公司,都要接受巴塞尔协议的限制,可是蚂蚁集团通过将自己“包装”成 科技 公司绕过了监管,把风险转嫁给传统金融公司。一旦蚂蚁金融出现金融风险而国家出手救助,就意味着让全体居民一起帮其分担和承受风险损失。
另一种观点认为,蚂蚁集团的技术优势来自于垄断。不是其他企业做不了,而是因为数据平台企业通过数据垄断,跨界“剿灭”了其它商业模式和竞争对手。垄断的定价权,带给平台企业不公平的利益。
在本文看来,这两方面的批评都是基于过时的经济学框架。
来看第一种观点,为什么蚂蚁集团可以不受巴塞尔协议的限制?不是因为它将自己包装成“ 科技 公司”,而在于蚂蚁集团和传统金融企业的风控能力完全不同。在传统金融下,由于银行对小额贷款进行风险评估的成本很高,小微企业的资金需求无法得到金融系统响应。高利贷是这类企业的无奈选择。平台企业通过机器学习和大数据实现了低成本风险控制——通过将小微企业的信用“提纯”,给以前无法从传统金融机构获取融资的中小企业征信。尽管蚂蚁集团的贷款规模巨大,但相对于传统的金融公司,它的坏账率反而更低。面对技术的变迁,用马车时代的交通规则监管 汽车 时代的交通显然是不合时宜的。
二、“企业群落”及其结构
对蚂蚁集团的高估值批评的第二个理由——垄断,主要是基于对平台企业性质的错误理解。在传统经济学看来,所有的企业都是同质的,但现实中,企业是有结构的——它是一组由平台企业和依附其上的普通企业共同构成的企业“群落”。普通企业从事私人产品生产,平台企业为这些普通企业提供服务。这两类企业在不同的“维度”上分别参与不同市场竞争。
为什么企业内部会存在不同“维度”?这是因为随着分工深化和市场规模扩张,普通企业逐渐衍生出对一些共同的生产和消费的需求。比如,所有企业都需要电力,但如果让每个企业都自己挖煤、运输、发电和送电……,世界上就不会有几个企业了。家庭可以视为从事人口再生产的小微企业,对大部分家庭而言都有获取教育的需求,但如果让每个家庭都自己去建一所学校,这样的教育是没有几个家庭能够负担得起的。这时 社会 分工就会在企业群落中演化出一类新的经济组织——平台企业——专门为普通企业提供公共服务:统一建设电厂,普通企业只要安装一个“插座”;统一建设学校,家庭将孩子送去读书。类似的还有道路、机场、港口等都是依循相同的逻辑由平台企业提供的。平台企业的出现使原本需要重资产运行的普通企业得以轻资产运行——不需要自己发电、自己打井、自己修路……,这些重资产都由平台企业统一提供。
理解了企业的结构,我们就可以更好地描述企业间的竞争。表面上看市场竞争发生在普通企业之间,但其背后却是依托不同平台的“企业群落”之间的竞争。由于平台企业的重资产可以显著降低每个搭载其上的普通企业的固定成本,是否有平台依托以及平台效率的高低,都将会极大地影响不同“企业群落”间普通企业的竞争。一旦一个企业群落的平台企业被另一个企业群落的平台企业击垮,所有依附于这个平台企业的普通企业都可能被击垮。
图1 平台可以显著降低企业盈利所需的固定成本
平台企业重资产的特点,决定了它必须依靠巨大的规模才能分摊固定成本。而平台的固定成本越低,普通企业的负担就越小。因此,通过反垄断进行拆分会导致平台企业的规模变小,反而导致所有普通企业成本的上升。按照这个定义,政府的本质就是一个平台企业,其通过空间收费(即税收),为所有依附于其上的企业提供公共服务。这就是为什么传统经济学拼命抹黑政府在经济中的作用,却找不到一个经济体能在“无为”政府治下获得成功。当数据平台企业发展到一定阶段,就会像政府一样具有平台性质,规模经济决定了这类公司也一定需要垄断。
正确“反垄断”绝不应当是缩小平台企业的规模,更不是降低平台企业的市场占有率,而是限制平台企业“降维”进入普通企业的业务。如果将足球职业联赛视为一个平台,那么作为联赛的组织者的足协,就不能自己也办一个足球俱乐部,否则其他俱乐部就无法与足协的球队竞争。同样的道理,一旦提供路网的平台企业自己也开始生产 汽车 ,提供电网的平台企业也自己发电、提供通讯服务的平台也自己生产手机,其他普通企业就无法公平竞争。按照这个推论,无论微软的市场占有率多高,都不构成将其拆分的理由。正确反垄断应当拆分的是Windows操作系统捆绑office。因为这种捆绑很容易被用来打击office 的竞争软件(比如WPS)。现实中,谷歌就是通过剥夺华为手机接入安卓平台来打击华为的终端业务的。
结论是,反垄断不是反对平台企业的水平整合,而是要反对其垂直整合——把电网拆分成国网和南方电网是“错误的反垄断”,把五大电厂同电网分开则是“正确的反垄断”。这当然并不是说平台企业就无需市场竞争。事实上,所有平台企业都在参与另一个“维度”的竞争。比如,政府虽具有高度的垄断性,但政府之间同样存在激烈的竞争;高速公路网也具有垄断性,但它要同高铁网,甚至航空网展开竞争。数据平台企业也是如此,不同的数据平台企业之间的竞争,一点不小于普通企业之间的竞争。如果错误的反垄断导致平台企业的效率下降,那么整个“企业群落”的竞争力都会受到影响。这就需要根据平台化程度的不同以及平台化的方式不同, 探索 不一样的拆分模式。
一个国家的实力,取决于其普通企业所依托平台的竞争力。各国最后比拼的不是一个个孤立的普通企业,而是其“企业群落”所依赖的平台。若阿里巴巴不如亚马逊,那么所有依托亚马逊的企业相对依托阿里巴巴的企业就会拥有不对称的竞争优势。只有依托强大的平台企业,普通企业才能通过更轻的资产运营,获得额外的竞争优势。在这个意义上,像马云、马化腾这些能创造出平台企业的企业家,都是其“企业群落”的“英雄”,他们创造的平台企业,都是该“企业群落”的核心资产。纵观全球,真正导致垄断的从来都不是平台企业,而是不完善的监管。允许平台企业“混业经营”的规则——如同不区分重量级的拳击——才是导致平台企业垄断的真正原因。
三、互联网平台的价值之源
回到前面的问题,蚂蚁集团为什么会有如此高的估值?这可以从蚂蚁金服改名为蚂蚁 科技 的举动中看出端倪——蚂蚁集团的高估值不是因为其是“金融”,而是因为其是“ 科技 ”。它上市所卖的不是传统的金融服务,而是一种全新的资源——大数据。资源是人类活动产生的权益,大数据也是一样,它是现代经济活动创造的一种全新的资源。麦克斯韦和马可尼发现了无线电的用途,从而使频谱资源变得稀缺而昂贵;瓦特发明了蒸汽机,从而使得煤炭资源的价值倍增。想象一下,如果马可尼的公司拥有了所有的无线电频谱,瓦特的公司拥有了所有的煤炭,这些企业的市值会有多高?大数据就像是无线通讯时代的频谱、蒸汽机时代的煤。数据平台企业之所以有超高的估值,乃是源于它们在把大数据这一公共资源据为己有。
也许有人对大数据的公共属性提出质疑,认为所有个人在无偿使用互联网提供的服务时,都会签署一个协议,向数据平台企业让渡数据的使用权。在一般人看来,数据是数据公司一种基础性生产要素。在合法、合规的前提下,通过各种渠道积累和使用数据,与传统企业使用资本、人才等要素一样,是正常商业活动的一部分。之所以会产生这样的质疑,乃是因为没有正确区分数据企业和数据平台企业——前者使用的是“数据”,后者使用的是“大数据”。“数据”在被单独使用时,往往没有多少价值,因此,数据的所有者通常会在一对一交易时,无偿让渡“数据”的所有权;真正有价值的是海量“数据”汇聚成的“大数据”,就包含的信息而言,数据和大数据可以被视作两种完全不同的资源。
包括蚂蚁集团在内的数据平台企业能有如此高的估值,乃是因为市场将中国庞大的用户群体所创造的大数据的价值,一并计算在了这些公司的资产之中。没有这些海量用户,数据平台企业的价值就会一落千丈。这就解释了为何数据平台企业的市场估值往往与其业绩无关,而与其用户数量高度相关。2011年以后,腾讯的营业额增速和利润开始跌落,此前是60%-80%的增长,之后的相关数据基本是在50%以下,且利润增速掉落到20%-30%之间。但腾讯的市盈率却从原来的23倍上浮到47倍。对这一独特现象的唯一的解释,就是用户数量的增加导致了数据财富的增加。
不仅腾讯,其他的数据平台企业也都具有类似的特征,即低利润、低分红、低纳税,但却高估值。2020年12月亚马逊的市盈率高达89.98!如果此次蚂蚁集团上市,按照68.8元/股的发行价格,对应的动态市盈率也高达96.48倍。这些都说明数据平台企业上市卖的不仅仅是其创造的价值,而更多的是其使用的资源——大数据。当初把谷歌、推特和脸书之类的互联网企业排除在中国市场之外广受知识界诟病。现在回过头来才理解,其真正意义乃是保护了中国的大数据,为后来的BAT的国内平台公司的崛起留下了宝贵的资源。假如当初放任这些互联网巨头在中国开展业务,哪怕这些业务不赚一分钱,海量数据的价值也会投射在他们的股价上,这些企业依然可以从资本市场上获取巨额财富!
四、初始资源的权属
数据平台企业价值的来源是大数据。接下来需要回答是,在互联网平台上产生的大数据究竟应当属于个人,还是平台,抑或 社会 ? 历史 上资源的初始产权既有私有,也有公有,都是由不同的制度决定的。但不同制度的实践却表明,资源的初始产权界定的不同,会极大地影响制度的绩效。
一个可以用来参照的资源就是土地。对于城市政府这一平台企业而言,土地是其最主要的初始资源,所有城市都必须经历土地集中,配套公共服务和基础设施,再私有化的过程。其中第一步——土地集中——是城市化第一个也是最难跨越的门槛。我们把英国治下的殖民地分为两类,可以发现,凡是将土地初始产权界定给原住民经济体,比如印度等,基本上都没能完成城市化;而那些将土地界定给政府的非原住民经济体,比如美国、加拿大、澳大利亚、新西兰、新加坡、香港,都进入了发达经济体行列。这是因为工业化必须依赖城市这个平台实现轻资产运行,所以凡是不能完成城市化的国家,都被挡在了现代化的门槛之外。
中国的城市化很大程度得益于1982年宪法将城市土地的初始产权界定给了城市平台的主要提供者——地方政府。正是因为地方政府垄断了土地一级市场,中国才得以参考香港的土地金融(也被误称为“土地财政”),成功开启中国城市化的伟大 历史 进程。中国成为全球少数能完成城市化的原住民国家。对比初始土地私有制的印度与实行土地公有制的中国,可以明显看出两者在城市基础上的显著差异。
正是因为依托强大的城市平台,同样加入WTO的中国才没有像其他发展中国家那样沦为发达国家的经济附庸。不仅如此,依托世界级城市平台的中国企业还在全球“攻城略地”,反噬了发达国家的市场。尽管有很多人批评说,中国的农民在政府征地时没有得到足够的补偿,但是由于城市居民就是原来的农民,城市平台显著降低了城市经济活动所需重资产的成本,相当于对原住民的土地丧失进行了间接补偿。
从中印两国由土地初始产权界定导致的经济增长绩效的差异上,我们可以得出一个重要结论——平台所需资源的初始产权,应当界定给平台的提供者而不是其原始所有者。按照这一规则,大数据的初始产权应界定给提供平台的企业而不是私人。任何以私人隐私为理由的数据私有制,最终都会制约平台的创立和运营,并最终危害“企业群落”的整体竞争力。
五、平台企业的制度演进
平台企业超高的市场估值,来源于全体用户创造的大数据。尽管资源的初始产权界定给平台提供者,有利于平台的创设与发展,但这并不意味着平台的所有者应当攫取大数据价值带来的全部利益。具体到蚂蚁集团上市,那些在事后被曝光的投资者,是否是应该是平台企业天量溢价的合法所有者?平台企业运营不可避免地要捆绑大量全民所有的自然资源,这些资源的溢价体现为平台公司的超额收益。平台企业的所有制必然涉及到巨大 社会 财富的分配。数字 社会 也是如此,它是成为一个公平的 社会 还是一个贫富分化的 社会 ,这都取决于平台公司的所有制。
与土地资源国有化路径相反,中国的矿产(特别是煤炭)资源 探索 了一条私有化道路。其结果不仅没有像土地那样创造出数以亿计的中产阶级,反而是暴富了一批正巧“家里有矿”的原住民。由于大数据往往是数据平台企业在提供服务过程中产生的“副产品”,正好在大数据的“富矿”上,所以大数据就被想当然地当作公司财富的一部分计入了该上市公司的市值。今天那些通过数据平台企业上市不劳而获的股东们,和那些地下正好有矿的原住民没有本质差别,只不过他们卖的不是矿产,而是大数据。
严格上讲,“大数据”是平台企业与大众在交易“数据”时共同创造的。但无论是发达的资本主义国家,还是发展中的 社会 主义中国,都将“大数据”的产权武断地界定给了平台企业,原因就是前面讲到的初始产权——初始产权没有给到平台公司,就根本不会有平台。真正的问题是平台企业本身一定要私有吗?要回答这个,就必须触及到一个常被讨论的话题——公有制。中国的改革开放,是从破除具有“大锅饭性质的公有制”开始的,公有制的特点,就是追求资产安全,而与风险厌恶共生的就是难以创新。从某种意义上讲,如果中国目前还是实行“大锅饭性质的公有制”,根本就不会有以阿里巴巴和腾讯为代表的一批伟大的平台企业。
但私人创造,却不一定意味着私人拥有。一旦普通企业发展为平台企业,也就开始了从私有企业逐渐向公有企业(public company)的演化。最典型的平台就是政府。政府诞生于为所有人提供财产安全的需求——居民只要给政府交税,就无需自己去供养一支军队。由于平台的规模效益,政府从创立伊始就是天然垄断的。随着政府提供公共服务的领域增加,政府就逐渐成为整个 社会 经济活动运行的平台。政府也从普通企业变成平台企业,其所有制也逐渐从一开始的私有变为混合所有,乃至彻底公有。所以大家看到,在现代国家体制中,纯粹由私人拥有的政府已经非常少见了,哪怕是采用君主立宪制的国家,其国王也都是虚设的,真正的权力是通过议会代表全民来拥有的。政府的领导人不论在任时权力多大,到离任时也不能把任期内政府创造的财富带回家。
政府平台化后其所有制从私到公的制度演进 历史 ,有助于我们预判基于数据的平台企业未来可能的演进方向:平台企业被私人创造出来后,其公共的属性,决定了它也一定会逐渐演变为一个公众公司(public company)。平台企业内在逻辑决定了:(1)凡是保留了私有的平台企业的地方,最终一定会产生系统化的贫富分化;(2)凡是有系统性贫富分化的地方,你都可以追溯到深层的平台私有。互联网企业在其发展的最原始阶段,存在诸如私人“跑马圈地”的现象实属正常,就像最初的政府也是私人企业一样;而一旦互联网企业演变为大数据平台企业,贫富差距就会迫使它迟早会演化为某种形态的公众公司——这要么是通过以自我演进为主要特征的制度创新实现,要么是通过以某种外力迫使为主要特征的制度革命实现。
六、平台企业公众化
所谓的公众化,不是简单地没收,然后宣布国有。而是要通过制度设计,将使用公共资源创造的价值从平台企业“萃取”出来返还给公众。在实践中,有很多制度路径和产权组合,可以在不影响平台企业运作的前提下,帮助我们实现这一目标。
首先,应当通过反垄断政策,将数据平台企业的平台部门和应用部门(如淘宝和天猫、京东和京东自营)分开(这有点像政府从非公共产品领域退出一样),确保普通企业不能依托平台,获得相对其它普通企业额外的竞争优势。分离后的平台部分,从监管到运营,从投资到分配,都要有更多的公共利益代表进入,要“公进民退”;在非平台部分,可以完全私有化,“公退民进”。对于那些数据资源无法在使用环节拆分的互联网商业模式,可以在分配环节公有化,比如对数据使用收税,然后把税收返还给公众。长期以来,像谷歌这样的年利润超过1600亿美元的公司,其非美利润一直在享受个位数的有效税率,仅约为其海外市场平均税率的四分之一。例如,市值接近7900亿美元(一度曾突破过万亿)、2018年净利润高达112亿美元的亚马逊,不仅未缴纳任何联邦税,反而获得了1.29亿美元的退税。这显然是非常不合理的。对比之下,阿里巴巴2018年的缴税总额达到了516亿元人民币。
针对这一问题,各国开始研究对互联网巨头征收数字税。从2020年4月开始英国带头对Facebook、谷歌和亚马逊等企业征收2%的数字税。税收的本质就是作为“平台企业的政府”强制性参与作为“依附企业的平台企业”的分红,然后利用这笔收入去提供公共服务。
更加有效的做法,是政府通过PPP代表公众参与数据平台企业的投资,代表公众持有数据资源部分的公共利益。现在一提到PPP,很多人就以为是单方面的“国退民进”。事实上,PPP正确的作法是政府在退出非平台领域的同时,在平台领域“国进民退”。所谓“国进民退”不一定是政府亲自“下场”做平台,而是在平台企业初创时入股,去做风投,扮演类似当初淘宝创立时孙正义那样的角色。
当前的企业改革,一个比较大的争论,就是要不要“国退民进”让市场起决定性作用。传统的经济理论无法区分平台企业和依附企业,企业产权只能在全部公有或全部私有两端进行选择。一旦引入分层的企业结构,就可以在平台和非平台企业选择不同的制度组合。 社会 主义和资本主义也可以被重新定义——只要平台企业是公有的,哪怕普通企业都是私有企业,这个经济也是 社会 主义;反之,只要平台企业是私有的,不论普通企业是什么所有制,这个经济就是资本主义。
图2 当今的 社会 主义和资本主义实际上是市场 社会 主义和市场资本主义之间的竞争
平台企业一开始都是普通企业,发展成平台是一个渐进的过程。在什么阶段政府要进入平台企业?一是在创投阶段,公众基金对有可能成为平台的公司进行风投,这样做风险大但收益也高。二是在上市之前,当平台企业要上市时,可以强制要求其必须和代表公众利益的 社会 企业(如人力资源和 社会 保障局、住房公积金管理中心等)进行谈判,以发行价交出一部分(比如30%)的股份给这些公众公司,然后由这些公众机构保荐上市。未来该企业的分红也好,持续经营的利润也好,全体老百姓都能够分到一部分。
具体到蚂蚁集团,就应该在其上市前,将那些企图通过私自占有数据财富获利的私人投资者(比如私募、投行和“赵薇”们)踢出原始股东,将原始股按照市场公允的价格划拨给养老基金等公众基金(相应地,政府可以给持有公众股份的平台企业一定的税收减免)。随着公众基金占股的比例逐步提高,平台企业会逐渐从初创时的私有过渡到公有(类似君主立宪制的政府过渡模式)。2016年,我和周颖刚教授在《 财经 智库》上发表的《中国资本市场再设计:基于公平效率、富民强国的思考》一文中,曾提出通过保荐制由公共资本主导股票一级市场的建议。这个建议现在看来并不过时。
以上还都是比较简单的办法,实际上还有一些更复杂的操作。比如,央行基础货币发行。现在央行的基础货币很大程度上是通过贸易顺差结汇被动生成的。外汇实际上都可以折算成美元,而美元的本质是美国财政部的债务。央行实际上是通过持有美国政府的股份来发行本国的货币,这一货币生成方式导致到目前为止中国的基础货币仍无法自主内生。如果中国仿效美国通过购买国债发行货币,就需要巨大的财政赤字才能使货币供给与巨大的市场规模相匹配。这样的货币生成模式不仅与中国限制政府举债的法律相冲突,也不利于央行执行独立于财政的货币政策。
平台企业的一大特点,就是具有稳定的收益。如果能把平台企业创造的稳定现金流直接抵押给央行,央行就可以以这些具有固定收益的资产为锚,独立自主地发行市场运行所需的货币。央行就不需要依靠外贸顺差或者发行国债来生成货币。按照博尔顿和黄海洲的研究,中央政府的债务本质就是国家的股权,使用货币的老百姓,实际上也相当于持有了国家的股份,由此,通过货币渠道,实现了平台财富的全民所有。
七、通往公平与均富之路
数据平台企业是中国“企业群落”的核心资产,对于依附平台之上的普通企业降低成本、参与世界竞争具有系统性的重要性。一个国家能否在国家竞争中胜出,取决于其平台企业是否能在与其它国家的平台企业的竞争中胜出。在这个意义上,中国必须培育和保护包括蚂蚁集团在内的所有关键性数据平台企业,并将之作为国家发展战略的核心。
数据企业演进为大数据平台是一个过程。若在大数据还没有被发现之前就对相关公司实行公有化改革,其结果就是:由于缺乏有效的激励,平台企业根本就不会出现。此时,对平台企业的扶植是必须的,打压平台企业,就是打压其所在的“企业群落”。
要防止平台企业私有化必然导致的不可逆的贫富分化,防止平台企业被私人资本所挟持。是 社会 主义还是资本主义,不取决于你是否对资本征税,而取决于你是否对资本拥有所有权。在收入环节征税已经被皮凯蒂证明无助于缓解贫富分化,只有平台公有,才能“驯服”资本。为什么中国的房地产市场无论是在财富分配的平均程度还是家庭的致富速度,无论是对冲市场波动还是应对经济危机的冲击上,其表现都远远好于以股票为核心的其它国家的资本市场?原因就是一级土地市场的公有使得城市这个平台为财富分配提供了一个公平的基础。中国以土地财富为基础的城市平台,为管理以数字财富为基础的互联网平台提供了有益的参照。
怎样看待平台企业、看待垄断,怎样理解市场竞争导致的贫富分化,需要全新的经济学理论。如果监管紧盯着平台企业的垄断,并将市场占有率作为垄断的标准,就可能在反垄断上犯方向性的错误。垄断是由平台的本质所决定的。监管真正应该盯住的是平台的运营是否出现“降维”,特别是要盯住平台企业所依赖的全民所有资源,盯住上市公司背后那些企图将公众的“大数据”据为己有的股东。一旦对于平台经济的讨论从垄断转向产权,我们就会辨识出新经济通向均富和公平的正确道路。