一、汽车企业运用汽车金融的模式选择（论文文献综述）
沈笑[1]（2021）在《汽车制造业上市公司供应链金融信用风险研究 ——以“江淮汽车”为例》文中认为近年,供给侧改革是近年来我国重要的工作之一,针对金融领域的供给侧改革也是其中的重点方向。产融结合是解决金融领域供给侧问题的重要措施,因此能够促进产业链、供应链有序运转的供应链金融便格外重要。针对供应链金融信用风险的考察与传统信贷业务不同,需要结合整条供应链进行考察,同时参考链上企业自身信用风险与整条供应链的信用风险。考虑到数据的完整性、链上企业的丰富程度以及供应链核心企业的财务情况,本文选择了江淮汽车及其供应链作为案例,分析江淮汽车及其链上企业的信用风险与供应链的风险溢出效应,为汽车制造企业开展供应链金融业务提供参照。在模型方面,本文通过KMV模型和GARCH-CoVaR模型来分析江淮汽车供应链金融的风险。首先选取骆驼集团、全柴动力作为上游供应链,中通客车和安凯汽车作为下游供应链,建立江淮汽车的核心供应链。其次,利用GARCH模型拟合得到修正的股价波动率,带入KMV模型分别测算五家企业自身的违约风险;然后通过GARCH拟合日收益率序列,计算企业与企业之间的%CoVaR衡量风险溢出效应,主要溢出方向为核心企业向上下游企业溢出与上下游企业向核心企业反溢出;最后结合KMV和GARCH-CoVaR模型的结果,分析江淮汽车及其核心供应链企业违约的可能性和违约后对供应链整体带来的风险。从KMV模型的结果来看,在江淮汽车的违约距离和其上下游企业有一定联系,均在同一时间达到最大值。而且在供应链上的五家企业中,违约风险排序是下游企业>上游企业>汽车核心制造企业,下游企业不仅违约风险较大,且波动率也较大。而从GARCH-CoVaR模型的结果来看,供应链核心企业的风险溢出效应要大于上下游企业的风险溢出效应,并且江淮汽车发生违约风险后更倾向于向上游溢出,这与牛鞭理论相符。而下游企业发生违约后对江淮汽车的影响更大。具体到江淮汽车的风险溢出值走势来看,江淮汽车的风险溢出效应和其经营状况有一定关联,当期处于飞速发展阶段时,其风险溢出效应更可能增大。根据理论依据和模型结果,本文给出以下建议:第一,在开展供应链金融业务时,核心企业在管控好自身违约风险的同时,需要尽量和资信状况良好、体量更大的供应商（尤其是上游供应商）合作,对于合作方需要谨慎违约风险向上游传递,可以采用提高贷款要求,提升供应链金融平台准入门槛等措施;第二,对下游供应商的分析,应当侧重于下游企业和核心企业的相关程度,应当确保核心企业的下游企业足够分散,核心企业下游销售渠道不依赖于少数几家供应商,这样能尽可能分散抵押物的减值风险,降低下游供应商出现违约事件对核心企业的影响。
柯思雨[2]（2021）在《汽车供应链金融信用风险研究》文中进行了进一步梳理对于金融市场欠发达地区的中小企业而言,无法以合适成本获得融资成为阻碍其发展的较大阻力。近年来受到国家层面多项政策的推动,推动供应链服务实体经济成为我国融资结构改革的重要抓手,并且逐渐呈现出于互联网及其他金融科技相结合的趋势。汽车行业作为供应链金融起步较早的领域,发展模式较为成熟并不断创新。与此同时,作为供应链金融在我国发展得较为深入的汽车行业,正面临着结构化转型与变革,新能源汽车、自动驾驶概念应运而生,逐渐成为新的发展增长点。从参与者结构来看,汽车行业内中小企业占比约为60%,对资金需求与利用供应链融资仍然面临较大阻碍的矛盾日益激化,同时信用风险也不断孕育。本文以传统供应链金融的三大模式为切入点,分析了目前供应链金融发展的新趋势并结合汽车行业发展现状和福金ALL-Link案例对风险作进一步的探讨。首先在分析信用风险影响因素方面,本文选取深圳证券交易所中小企业板块和创业板56家汽车企业2015-2019年的27个定性与定量进行分析,为了缓解共线性问题,对原始数据进行主成分分析,然后基于logistic回归结果求得适用于汽车行业的信用风险评价模型,并对模型进行omnibus、霍斯默-莱梅肖检验和准确性检验。基于信息不对称的影响以及信息披露透明度因子的重要性,为了进一步分析了信息透明度对信用风险的影响,本文选取了上市汽车企业2010-2019年的数据,在控制了相关变量后,将衡量企业信用风险水平的Z值与代表信息透明度的盈余平滑度进行回归,并进行内生性与稳健性检验。本文主要的研究结论一是求得汽车行业供应链金融信用风险评价模型,拟合度和准确度较高,具有一定实践意义。从主体方面来看主要受融资企业与核心企业影响。从因子方面来看,影响因子主要有盈利能力、偿债能力、周转速度、运营情况和依赖程度等。二是在研究信息透明度对企业信用风险水平的影响上,通过线性回归得出企业提高信息透明度有助于降低企业的信用风险水平,经过稳健性和内生性检验后结论依然成立,同时也有利于通过提高信息披露透明水平打破困局以及促进供应链金融的深化发展。
付子情[3]（2021）在《Z银行汽车供应链金融信用风险评估》文中指出近年来,汽车供应链金融业务迅速发展,这种业务模式可以实现汽车企业、物流企业和商业银行这三方企业经济的共同发展,而有效的信用风险管理是物流界和金融界都十分重视的方向。因此,本文主要是站在银行的角度对汽车供应链金融的信用风险进行评估。首先,本文根据相关文献、资料,界定了供应链金融的概念,并简要说明了供应链金融的特点;其次,对汽车供应链金融进行概述,图文结合的形式介绍了汽车供应链金融的运作模式,分析汽车供应链金融信用风险的成因,包括市场风险因素、人为操作风险因素等;然后,对Z银行自身背景进行简要概述,介绍了Z银行供应链金融发展的历程,分析了Z银行所应用的汽车供应链金融运作模式、找出Z银行存在的一些信用风险;最后,基于Z银行自身的信用风险情况,参考以往学者对供应链金融信用风险的研究,选出汽车供应链金融信用风险指标,最终确立为4个一级指标,14个二级指标、以及36个三级指标。将这54个指标应用于汽车供应链金融信用风险评估中,应用模糊层次分析法构建出汽车供应链金融信用风险评估模型,通过专家问卷法得出指标的各个权重值,使用最大隶属度法得到风险评估结果,最终得出结论并给出建议。总体来说,本文站在供应链整体的角度,为银行设计出一套信用风险评估方法,突破了传统的信用风险评估方法。将该方法应用于具体案例之中,实验结果表明,此评估方法更为全面,可以客观的对汽车供应链金融信用风险进行评估,从而更好地为汽车供应链金融服务保驾护航。
张婷[4]（2021）在《供应链金融视角下企业信用风险评估 ——基于财务指标分析》文中进行了进一步梳理供应链金融平台通过将产业链条中核心企业的信用共享给上下游其他企业,能够有效的缓解上下游中小企业“融资难”问题。近年来,在实践中得到了广泛认可和推广,各级政府也发文引导和规范供应链金融平台的发展,创新企业应收账款融资服务。但是,伴随着供应链金融的快速实践与发展,供应链金融平台中以信用风险为代表的风险隐患也逐渐显露出来。由于在平台中缺乏对融资企业违约可能性的合理评估,加之资金支持的是整个链条的企业,所以商业银行的信贷资金面临着巨大的风险与损失可能性。并且,供应链条中企业信用违约风险一旦造成实际损失,会借助供应链链条形成扩散和放大效应,进而影响和波及整个供应链条上下游企业。为此,健全供应链金融平台信用风险评估体系是促进供应链金融平台规范发展的关键因素之一。本文首先界定清楚了供应链金融平台发展模式及其经济学理论基础,分别探讨了供应链上下游企业主体的应收账款、存货等融资等主要模式。其次系统总结了信用风险评估方法与理论,建立了实证分析的指标体系,分别从融资企业的盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力等相关财务指标进行研究。同时,论文选取了汽车行业零部件上市企业为研究对象。其主要原因在于:汽车行业是我国发展较为成熟的重点行业,并且汽车行业生产加工的特点存在明显的供应链融资模式,此外在论文调研和数据收集整理中发现我国汽车行业供应链融资模式运用相对较为广泛。在此基础上,论文采用测算违约概率的Logistic模型进行实证分析,并从财务指标角度分别以供应链金融中零部件企业违约概率的预测值与观测值进行比对,检验模型的预测效果。实证结果表明:一是融资企业的信用风险会随着企业的偿债能力、营运能力、成长能力、总市值和声誉以及供应链的运行状况等因素的增加而降低;二是融资企业的信用风险随着自身盈利能力和素质的提高而增加。根据以上实证结果,论文提出了规范引导供应链金融平台发展的相关建议。
孔维榕[5]（2021）在《供应链金融对汽车制造类中小企业融资约束的影响研究》文中指出中小企业作为我国经济发展的主力军,在促进就业,拉动GDP增长中扮演着重要的角色,因其具有市场自发的创新活力和“船小好掉头”的灵活性,可以有效的推动技术革新、促进产业升级和拉动经济增长。然而中小企业的融资问题逐渐成为制约其发展的桎梏,也是当前所提倡的金融活水浇灌实体经济的堵点和难点所在。供应链金融针对企业真实的交易背景,进行系统客观的评价和分析并提供融资方案,以其较强的灵活性为中小企业融资注入了活力,实现了资源的合理配置,对缓解中小企业融资约束方面起到了积极作用,帮助供应链上的参与方提升资金效率,达到双赢的效果,从而直接推动经济增长,有利于实现实体经济高质量发展。作为近些年来飞速发展的新兴事物,供应链金融具有广阔的发展前景。对于行业集中度较高的汽车制造业来说,供应链金融更是蕴藏着巨大发展潜力的蓝海市场。尤其近些年来随着汽车市场的发展,汽车供应链的应用也逐渐成熟。汽车供应链中以国企为主的大型主机厂融资相对容易,而供应链中大量的以民营为主的汽车制造类中小企业普遍面临“融资难、融资贵”问题,融资问题成为严重制约该类中小企业发展的瓶颈。供应链金融作为一种适合中小企业自身特性的融资服务,该如何利用并发展供应链金融来解决汽车制造类中小企业融资难的问题是当前非常值得关注的焦点。本文通过充分阅读学习相关文献,运用理论与实践、定性与定量相结合的方法,首先对国内外的相关文献进行梳理总结,结合供应链金融和汽车供应链金融的相关概念,分别从供应链金融所涉及的信息不对称理论、交易成本理论和委托代理理论出发,对供应链金融缓解中小企业融资约束的理论基础进行了分析;其次,分别对汽车供应链金融与汽车制造类中小企业融资的发展状况进行分析,并总结出当前所面临的问题;然后,运用现金-现金流模型对供应链金融是否可以缓解汽车制造类中小企业的融资约束问题进行了实证分析;鉴于汽车制造类中小企业大多面临融资约束的问题,本文参考了中国证监会于2012年修订的《上市公司行业分类指引》的分类标准,确定了汽车制造类企业的具体范围,最终以中小企业板块和创业板的汽车制造类中小企业作为研究对象,所选取的企业大多是汽车行业中提供汽车零部件生产及零售的企业,具有一定的典型性,可以较好的代表供应链金融中汽车制造类中小企业。通过实证研究发现:汽车制造类中小企业普遍面临着融资约束方面的困扰,但随着供应链金融的发展,该类中小企业所面临的融资约束得到了缓解;最后,结合实证结论和我国汽车供应链金融的发展现状,从政府、中小企业和金融机构的角度提出了相关建议,以帮助供应链金融可以更好的为汽车制造类中小企业服务。
付文娟[6]（2020）在《X公司汽车金融业务竞争战略研究》文中进行了进一步梳理近年来,受宏观环境、金融环境、政策环境等不利因素作用下,我国新车销售量在经多年增长后于2018年首次出现下滑,乘用车市场整体销量疲软,而2020年开年的新冠疫情对国内汽车市场形成较大冲击,汽车金融作为汽车产业链中最具价值的环节,也受到较大影响。作为较早进入汽车金融行业的互联网汽车金融平台,X公司如何突破行业困境,持续发挥其核心竞争力,逆势增长成为其需迫切解决的问题。因此,X公司汽车金融业务竞争战略的制定势在必行。通过本文的研究分析,旨在为制定X公司汽车金融业务的竞争战略提供参考。首先,本文说明了X公司汽车金融业务竞争战略研究的背景与意义,归纳了相关文献及理论依据,并列出了研究内容和方法。其次,本文从宏观环境、市场环境、行业竞争结构、竞争对手、合作环境和行业成功要素五个方面对X公司汽车金融业务所处的外部环境进行分析。其中,宏观环境中运用PEST分析法对企业所处的政治环境、经济环境、社会环境以及技术环境进行分析;行业竞争结构分析中运用波特五力模型分析了企业面临行业竞争现状。X公司汽车金融业务外部环境中既有汽车消费金融市场增长等带来的的有利机会,也有行业竞争加剧、经销商地位提高等不利威胁。同时,本文还介绍X公司汽车金融业务发展现状,对X公司汽车金融业务从资源分析、能力分析、核心专长分析三方面进行内部环境分析。其中,资源分析包括有财务资源、技术资源、品牌资源、客户资源、人力资源和组织资源五个方面;能力分析包括有管理能力、经营能力二个方面;核心专长包括研发及数据分析能力、营销能力。X公司汽车金融业务内部环境既有资金来源多元化、大数据风控强、品牌价值高、市场营销强等优势,也有专业人才不足、运营经验有限、汽车金融产品创新不足等劣势。此外,本文在对X公司汽车金融业务外部和内部环境的研究分析基础上,运用SWOT分析矩阵,对比分析了SO组合、ST组合、WO组合和WT组合,提出了实施差异化战略是目前该公司汽车金融业务的最佳选择,并制定X公司汽车金融业务差异化战略方案,包括产品差异化、服务差异化和营销渠道差异化。最后,为了保障X公司汽车金融业务差异化竞争战略顺利实施,本文还从从市场营销、多元化融资、组织与人力资源、信息系统、风险控制管理等方面提出战略实施措施。
孙汉康[7]（2020）在《中国资产证券化产品比较研究 ——基于产品适用性、安全性、流动性、盈利性的对比》文中研究指明资产证券化（Asset-Backed Securitization）起源于20世纪70年代的美国,始于住房抵押贷款领域。随着金融市场的发展,资产证券化在美国迅速开展起来。90年代初资产证券化的概念被引入中国。2005年,中国开始进行资产证券化试点。之后,中国的资产证券化业务逐渐发展起来,并且在借鉴美欧经验的基础上形成了各种资产证券化产品。在借鉴国内外研究成果的基础上,本文对中国各种资产证券化产品的适用性、安全性、流动性和盈利性进行了比较研究。在适用性方面,比较了住房抵押贷款等12种主要资产证券化产品的发展历程和现状、发展动因、制约发展的因素。通过中外资产证券化的比较,分析了各种证券化产品在中国的适用性和发展前景。运用分值评定各种资产证券化产品的适用程度。适用性方面侧重于定性研究。在安全性方面,以“违约率”为指标对中国各种资产证券化产品的安全性、三类产品（信贷资产证券化、企业资产证券化、资产支持票据）的安全性、个人债务的资产证券化和公司债务的资产证券化的安全性进行了量化比较。在此基础上,以“证券的年化违约率”作为衡量资产证券化产品安全性（风险程度）的指标,也即因变量,以“年化早偿、资产利率、证券利率、次级占比、评级下调、证券年限”为自变量。通过大量的数据分析,借助“统计产品与服务解决方案”软件（Statistical Product and Service Solutions,SPSS）进行了计算,构建了度量资产证券化产品安全性的模型,预测了各种资产证券化产品的安全性,并将安全性的实际数据与通过模型计算得到的数据进行比较,以验证模型的准确性。在流动性方面,以“证券发行后进入二级市场的比例”为指标对中国各种资产证券化产品的流动性、个人债务的资产证券化和公司债务的资产证券化的流动性进行了量化比较。在此基础上以“证券发行后进入二级市场的比例”作为衡量资产证券化产品流动性的指标,也即因变量,以“年度增长值、证券发行金额、进入二级市场交易额”为自变量。通过大量的数据分析,借助SPSS软件进行了计算,构建了度量资产证券化产品流动性的模型,预测了各种资产证券化产品的流动性,并将流动性的实际数据与通过模型计算得到的数据进行比较,以验证模型的准确性。在盈利性方面,以“证券产品利差”作为衡量资产证券化产品盈利性的指标,对中国各种资产证券化产品的盈利性、个人债务的资产证券化和公司债务的资产证券化的盈利性进行了量化比较。与前两节不一样的是,并没有将“证券产品利差”作为因变量,而是将“证券利润”作为因变量,以“证券产品利差、发行金额、各种费用”为自变量,根据会计准则建立了度量中国资产证券化盈利性的模型。在进行比较研究的基础上建立了以资产证券化产品适用性为引领,以安全性、流动性和盈利性为支撑的中国资产证券化产品的综合评价体系（ASLP）,提出了中国资产证券化产品的发展方向和策略。对需大力发展的资产证券化产品提出了发展路径,包括汽车贷款资产证券化、房地产投资信托资产证券化（REITs）、保障性住房资产证券化、政府与社会资本合作项目（PPP）的资产证券化。本文的主要贡献在于:（1）通过对资产证券化产品之间的比较研究,提出了衡量资产证券产品的标准――“适用性、安全性、流动性、盈利性”,并率先进行了探索。（2）在对中国资产证券化产品进行比较研究的基础上,指出了我国金融市场中各种资产证券化产品在中国的适用程度,并提出了衡量产品“适用性”的主要依据。实证研究了中国各种资产证券化产品的安全性（风险程度）,构建了度量资产证券化产品安全性的标准和模型;实证研究了中国各种资产证券产品的流动性,构建了度量资产证券化产品流动性的标准和模型;实证研究了中国各种资产证券化产品的盈利性,构建了度量资产证券化产品盈利性的标准和模型。（3）本文综合对产品“适用性、安全性、流动性、盈利性”比较研究的结果,提出了评价资产证券化产品的“四性”体系（ASLP）。
梁智豪[8]（2020）在《“延保”提升汽车经销商盈利能力的机制及对策研究 ——基于GH公司经销商调研》文中研究说明中国的汽车市场一直作为全球汽车经济发展的中重要组成部分,自2009年起中国汽车的产销量一直至保持全球第一。尽管中国的汽车销量已经远远把美国排在了身后,但汽车经销商的盈利能力上还存在不少的差距。通过分析发现经销商自身创造盈利的能力水平不一样,美国的经销商更多地利用汽车制造商提供的平台开展与车辆销售和售后密切联系的水平业务实现盈利;而中国的汽车经销商则更多地依靠新车销量获取汽车制造商的返利实现盈利,这是两种截然不同的盈利模式,这样的盈利模式导致经营品牌和区位的不同,市场和年度的不同,汽车经销商的盈利波动很大。针对国内微观研究和具体案例研究的缺失,本课题聚焦实际案例,运用结构方程模型来研究延保对提升汽车经销商盈利能力的机制。（1）首先根据汽车延长保修的相关理论和实践,讨论了与延保相关的潜变量对提升盈利能力的影响机制,并以此提出研究命题;（2）然后采用一些可以直接观测的变量和指标,构建出结构方程模型（SEM）的度量方程式和结构方程式;（3）在GH公司的协助下对全国经销商开展问卷调查,获取可靠的一手调研数据;（4）最后在分析调查问卷信度的基础上,对调查问卷的数据进行描述性统计分析和结构方程模型分析,结合GH公司经销商的相关数据作为样本,印证延保对经销商盈利能力提升的影响,最后得出本文的结论。研究发现,延保对助力新车销售、促进客户回厂、增加二手车销量、增加销售店现金流等经销商运营环节对盈利能力的提升起促进作用最为明显。最后本文以“延保”为出发点,为经销商提出符合中国汽车市场特点的、合理的和有效的盈利措施以及为汽车经销商提升盈利能力提供决策参考。
张哲[9]（2020）在《专用汽车制造企业增值服务商业模式研究》文中进行了进一步梳理专用汽车产业为国民经济建设提供特种车辆装备保障,是汽车工业的重要组成部分。当前,我国专用汽车产品同质化问题严重,市场竞争十分激烈,积极向产业价值链后端服务环节延伸,成为专用汽车制造企业转型升级的主要方向。随着企业实践的深入,部分专用汽车制造企业不仅没能通过增值服务提升企业绩效,反而增加了生产运作成本和管理难度,无法获取增值服务利润,陷入“服务化悖论”困境。因此,需要从系统的角度构建增值服务商业模式,理顺“专用汽车+增值服务”的价值创造逻辑,指导专用汽车制造企业科学开展增值服务业务,形成差异化竞争优势。因此,本文从专用汽车制造企业的视角出发,研究增值服务商业模式的构建及其运作机制与激励机制等问题,不仅具有较强的学术价值,同时还可用于指导专用汽车制造企业实践。第一,科学构建专用汽车制造企业增值服务商业模式,在进行增值服务对专用汽车制造企业传统商业模式的影响、专用汽车产业价值链分析的基础上,以价值网络为基础,提出专用汽车制造企业增值服务商业模式“1-3-9-3”构成体系。第二,全面研究专用汽车制造企业增值服务商业模式运作机制,以商业模式运作框架为指导,分别进行了增值服务方案设计、增值服务网络资源整合、增值服务网络利益分配问题研究。第三,深入分析专用汽车制造企业增值服务商业模式激励机制,分别对客户、生产性服务供应商、服务性生产供应商三个价值网络的主要参与主体的激励机制进行了研究。第四,系统开展专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学分析,构建专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学模型,使用实际数据对增值服务开展前后的关键变量进行对比仿真分析,验证本文提出的增值服务商业模式在企业中的实际应用效果。论文的创新之处主要体现在以下几个方面:（1）构建了增值服务方案设计非线性规划模型,以客户满意度最大化为目标,并考虑成本预算约束,通过对不同增值服务需求及其实施水平进行组合计算,形成差异化的增值服务方案,有效平衡了增值服务方案差异化与企业投入有限之间的矛盾。（2）构建了基于供需匹配的网络资源整合决策模型,通过整合收益贡献度和整合能力胜任度,定量化增值服务网络资源供需双方对网络资源整合的满意度水平,并在设置虚拟资源需求对劣质供应方进行筛选的基础上对模型求解,实现了增值服务网络资源整合过程中供需双方满意度的最大化。（3）构建了客户参与激励机制微分Stackelberg博弈模型,以制造企业为主导者,客户为跟随者,通过对状态方程添加扰动项来考察绩效不确定对博弈双方行为的影响,得到了绩效不确定情况下的客户参与激励机制。（4）构建了服务性生产供应商投机行为动态“激励+惩罚”机制演化博弈模型,以投机行为概率及其损失值为动态激励和动态惩罚函数的参数,实现对服务性生产供应商投机行为的有效治理。本研究为专用汽车制造企业增值服务商业模式提供了系统的指导框架,产生的研究成果能够有效指导专用汽车制造企业增值服务商业模式实践。首先,在增值服务商业模式构建阶段,专用汽车制造企业可以采用本文提出的增值服务商业模式“1-3-9-3”构成体系,从客户参与、伙伴协作、专用汽车制造企业整合的角度,构建系统的增值服务商业模式方案。其次,在增值服务商业模式实施阶段,应充分考虑增值服务商业模式方案构成要素复杂性和网络参与主体多样性的特点。一方面,要以科学的运作框架为指导,选择开展或调整增值服务的关键环节和业务,抓住主要矛盾,有效提升增值服务商业模式运作效率;另一方面,要以全面的激励机制为保障,针对客户、生产性服务和服务性生产供应商的行为特点,分别提出相应的激励以及“激励+惩罚”机制,保障伙伴关系的稳定性。最后,专用汽车制造企业可以利用现代计算机仿真技术,使用本文提出的增值服务商业模式系统动力学模型,在增值服务商业模式的构建和实施阶段,实现仿真和预测,提高决策的科学性;选取通亚汽车作为案例进行了系统动力学仿真分析,在采用本文提出的增值服务商业模式下,通亚汽车在利润、客户需求满足能力等方面具有明显的提升作用,避免了陷入“服务化悖论”困境。
张力[10]（2020）在《中国新能源汽车商业模式创新以及路径演化研究 ——社会技术系统视角》文中研究指明作为解决世界能源短缺、二氧化碳排放等问题的有效手段之一,新能源汽车产业得到全球的广泛关注。中国是全球新能源汽车产业中最为重要的市场之一,取得了举世瞩目的成就。2019年,中国销售新能源汽车120.6万辆,占到全球销量的54.6%,虽然较2018年的125.6万辆稍低,但仍然保持全球销量第一的位置。与整车密切关联的动力电池产业、充电基础设施产业也获得发展,2019年中国动力电池装机量为62.2GWh,占全球的54%;新增公共充电基础设施21.6万台,占到全球新增的72%。新能源汽车市场的快速发展,得益于在政府政策的大力支持,以及技术创新推动下的市场化应用与积极推广。商业模式作为将技术创新价值传递到市场的重要媒介,对于新能源汽车产业发展至关重要,受到产业界和学术界的高度关注。在汽车与氢燃料、无人驾驶、5G、无线充电等各类新技术加速融合的今天,新技术驱动下的新能源汽车商业模式发生着日新月异的变化。随着更多跨行业、新兴行业利益相关者的加入,商业模式也突破了企业的界限,上升到了产业层面。以政策支撑、战略引导为代表的社会因素,和技术创新为主的技术因素对新能源汽车的商业模式创新产生了不同程度的影响。中国作为新能源汽车产业商业模式创新最为活跃的市场代表,也将面临社会和技术全要素跃迁的系统问题,动态研究这个功能系统的路径演化对中国新能源汽车产业的发展至关重要。本研究将以此切入点,从社会技术系统视角出发,探索中国新能源汽车产业的商业模式的创新以及路径演化。本研究首先明确了新能源汽车和新能源汽车产业的概念,综述了社会技术系统、商业模式创新、新能源汽车产业、社会技术系统和商业模式的关系、社会技术系统和商业模式创新在新能源汽车领域的应用等研究成果。第二,对新能源汽车产业的政策、技术、市场和商业模式的发展状况和总体趋势进行了分析。第三,根据理论研究和新能源汽车的产业发展实践,将社会因素和技术因素置于统一系统之中,构建新能源汽车社会技术系统,提出“社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型。同时,解析了模型要素在新能源汽车产业的内涵和范围,论述了构成要素对商业模式创新的影响作用。第四,通过采集33个Q样本,32个P样本,运用Q方法对“社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新进行分类研究。第五,运用多层次分析框架构建新能源汽车商业模式创新的路径模型,详细分析了不同商业模式创新类型下典型的商业模式创新路径。在路径分析基础上,再应用系统动力学对商业模式创新类型之间的转化原因以及演化条件进行研究。最后选取中国新能源汽车产业的商业模式创新典型案例:深圳大巴融资租赁、长沙百度自动驾驶电动出租车、深圳比亚迪整车销售、青岛薛家岛换电模式、上海EVCARD分时租赁进行案例研究。通过内容研究,得出以下结论:（1）本文提出的“社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型,包含生产端参与、消费端参与、产业政策三个社会要素,技术创新和新产品或服务两个技术要素,以及市场竞争要素共6大一级要素17个二级要素。该模型符合新能源汽车产业发展实际,要素和要素之间的关系对于划分商业模式创新类型,并且分析新能源汽车产业商业模式创新路径演化具有理论指导意义,是本文的重要的理论创新之一。（2）根据Q分析结果,本文得到了三种新能源汽车商业模式创新类型:社会因素主导型、技术因素主导型、“社会-技术”双驱动型。其中“社会-技术”双驱动型的商业模式创新类型中具体包含了“社会-技术”双驱动下的生产端参与类型、“社会-技术”双驱动下的消费端参与类型以及“社会-技术”双驱动下的市场竞争调节类型三个子分类。（3）搭建的新能源汽车商业模式创新路径模型表明:三种商业模式创新类别下包含五条商业模式创新路径,即社会要素主导驱动的创新路径（P1）、技术要素主导驱动的创新路径（P2）、“社会-技术”双驱动下生产端参与的创新路径（P31）、“社会-技术”双驱动下消费端参与的创新路径（P32）、“社会-技术”双驱动下市场竞争调节的创新路径（P33）。（4）中国新能源汽车产业商业模式创新路径演化分析表明:商业模式创新路径随着产业发展存在先后顺序,交替出现或者同时存在。P1和P2多在社会技术系统还不完善的时期出现,即新兴产业发展初期。P31、P32、P33路径在新能源汽车社会技术系统下受到“社会-技术”共同作用。各条创新路径总体受到大环境、体制层和技术利基自上而下的影响。当某个要素影响减弱时,上一级要素直接作用于下一级要素。（5）通过应用系统动力学对社会因素主导型、技术因素主导型、“社会-技术”双驱动型三大类商业模式创新类型之间的转变的原因以及演化条件分析表明:（1）外部大环境增强直接影响到技术要素时,转化成了技术要素主导驱动的商业模式创新类型。（2）当技术利基增强,依靠生产端和消费端从未成熟的技术利基发展成为成熟技术利基时,社会要素主导驱动的商业模式创新类型转化成了以“社会-技术”双驱动的创新类型。（3）从技术要素主导转向“社会-技术”双驱动创新类型的条件是不受大环境影响,技术利基从未成熟发展为成熟,产业链得到创新,技术创新通过社会因素强化商业模式创新。（6）案例分析表明:深圳大巴融资租赁、长沙百度的无人驾驶电动出租车、深圳比亚迪整车销售、青岛薛家岛换电模式、上海EVCARD分时租赁等典型的商业模式创新实例,验证了中国新能源汽车产业商业模式创新类型划分的科学性以及所构建模型的合理性。
二、汽车企业运用汽车金融的模式选择（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、汽车企业运用汽车金融的模式选择（论文提纲范文）
（1）汽车制造业上市公司供应链金融信用风险研究 ——以“江淮汽车”为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 第2 章 相关理论回顾与文献综述 |
| 2.1 相关理论回顾 |
| 2.1.1 供应链金融信用风险理论 |
| 2.1.2 供应链金融信用风险传染理论 |
| 2.1.3 理论总结 |
| 2.2 相关文献综述 |
| 2.2.1 国外文献综述 |
| 2.2.2 国内文献综述 |
| 2.2.3 国内外文献综评 |
| 第3 章 江淮汽车基本情况介绍 |
| 3.1 汽车业供应链金融发展简述 |
| 3.1.1 汽车业供应链金融发展历程 |
| 3.1.2 我国汽车业供应链金融规模 |
| 3.2 江淮汽车基本情况 |
| 3.2.1 江淮汽车简介 |
| 3.2.2 江淮汽车经营情况 |
| 3.2.3 江淮汽车财务情况 |
| 3.2.4 江淮汽车实现深入合作 |
| 3.2.5 小结 |
| 3.3 江淮汽车供应链金融概述 |
| 3.3.1 江淮汽车供应链现状 |
| 3.3.2 江淮汽车供应链金融风险因素分析 |
| 3.4 江淮汽车供应链金融案例分析的框架设计 |
| 第4 章 江淮汽车供应链金融核心企业信用风险评估 |
| 4.1 KMV模型介绍 |
| 4.2 适用江淮汽车等企业的修正KMV模型 |
| 4.2.1 对股权价值波动率的修正 |
| 4.2.2 对违约点DP的修正 |
| 4.3 样本采集与数据处理 |
| 4.3.1 所选取的样本 |
| 4.3.2 对数据的处理 |
| 4.4 构建GARCH模型计算股价波动率 |
| 4.5 江淮汽车及其链上企业的个体违约风险结果 |
| 4.6 模型小结 |
| 第5 章 江淮汽车供应链金融信用风险传染研究 |
| 5.1 条件风险价值CoVaR与风险溢出值的度量 |
| 5.2 利用GARCH-Va R模型计算风险价值 |
| 5.3 利用GARCH-CoVaR模型计算条件风险价值 |
| 5.4 江淮汽车的供应链信用风险传染效应 |
| 5.4.1 描述性统计的识别检验 |
| 5.4.2 各链上企业风险溢出值的计算结果 |
| 5.5 模型小结 |
| 第6 章 结论与展望 |
| 6.1 结论与建议 |
| 6.2 研究不足及后续研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）汽车供应链金融信用风险研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法与内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 信息不对称理论 |
| 2.1.2 交易成本理论 |
| 2.1.3 风险管理理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 关于供应链金融的研究 |
| 2.2.2 关于供应链金融信用风险的研究 |
| 2.2.3 文献评述 |
| 3 汽车供应链金融发展与风险影响因素分析 |
| 3.1 汽车供应链金融发展背景 |
| 3.2 汽车供应链金融发展历程 |
| 3.2.1 三大传统线下融资模式 |
| 3.2.2 汽车供应链金融进入“线上2.0”时代 |
| 3.2.3 金融科技赋能汽车供应链金融 |
| 3.3 区块链与汽车供应链金融结合首创——福金ALL-Link案例分析 |
| 3.3.1 福金All-Link系统介绍及风险点分析 |
| 3.3.2 福金ALL-Link系统远景与意义 |
| 3.4 汽车供应链金融风险影响因素总结 |
| 4 汽车供应链金融信用风险评价实证研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 样本选取与来源 |
| 4.1.2 模型设计 |
| 4.1.3 变量选择 |
| 4.2 基于logistic模型实证结果分析 |
| 4.2.1 主成分分析 |
| 4.2.2 Logistic模型回归 |
| 4.2.3 模型检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 信息透明度对企业信用风险影响实证研究 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 样本选取与来源 |
| 5.2.2 模型设计 |
| 5.2.3 变量选择 |
| 5.3 实证结果分析和检验 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 回归结果分析 |
| 5.3.3 内生性与稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
（3）Z银行汽车供应链金融信用风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景和目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 供应链金融模式的研究 |
| 1.2.2 供应链金融价值的研究 |
| 1.2.3 供应链金融对各个企业融资便利的研究 |
| 1.2.4 供应链金融信用风险的研究 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文的创新之处 |
| 1.5 论文的不足之处 |
| 第2章 汽车供应链金融信用风险基本理论 |
| 2.1 供应链金融概述 |
| 2.1.1 供应链金融的概念 |
| 2.1.2 供应链金融的特点 |
| 2.2 汽车供应链金融概述 |
| 2.2.1 汽车供应链金融的特点 |
| 2.2.2 汽车供应链金融的模式 |
| 2.3 汽车供应链金融信用风险及成因 |
| 2.3.1 汽车供应链金融信用风险理论 |
| 2.3.2 影响汽车供应链金融信用风险的因素 |
| 2.4 模糊层次分析法理论 |
| 第3章 Z银行案例介绍 |
| 3.1 Z银行发展简介 |
| 3.1.1 Z银行背景介绍 |
| 3.1.2 Z银行汽车供应链金融发展历程 |
| 3.2 Z银行汽车供应链金融主要业务模式 |
| 3.3 Z银行汽车供应链金融存在的信用风险 |
| 3.3.1 汽车经销商存在的信用风险 |
| 3.3.2 监管合作方存在的信用风险 |
| 3.3.3 核心企业存在的信用风险 |
| 第4章 汽车供应链金融信用风险评估 |
| 4.1 汽车供应链金融信用风险指标 |
| 4.1.1 信用风险评估指标的选取 |
| 4.1.2 建立汽车供应链金融信用风险指标 |
| 4.2 模糊层次分析法评估模型 |
| 4.3 汽车供应链金融信用风险综合评估 |
| 第5章 汽车供应链金融信用风险评估案例分析 |
| 5.1 案例相关情况分析 |
| 5.1.1 融资企业资质分析 |
| 5.1.2 核心企业资质分析 |
| 5.1.3 监管合作方企业资质 |
| 5.1.4 质押车辆状况分析 |
| 5.2 模糊层次分析法评估过程 |
| 5.3 评估结果分析 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）供应链金融视角下企业信用风险评估 ——基于财务指标分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景和研究意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究的内容与方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究的创新点、不足与技术路线 |
| 第三节 文献综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 三、文献述评 |
| 第二章 供应链金融概念界定与信用风险评估理论基础 |
| 第一节 供应链金融理论基础 |
| 一、供应链金融的参与主体 |
| 二、供应链金融与传统金融对比 |
| 三、供应链金融融资模式 |
| 第二节 企业信用风险评价理论基础 |
| 一、内涵与特征 |
| 二、评价方法 |
| 三、基于供应链金融的企业信用风险评价方法 |
| 第三章 汽车行业现状与供应链信用风险分析 |
| 第一节 我国汽车行业现状分析 |
| 一、汽车行业发展现状 |
| 二、现有政策支持 |
| 第二节 部分汽车行业供应链金融业务发展概况 |
| 一、华夏银行试点融资共赢链 |
| 二、深圳发展银行借力成熟经验 |
| 三、兴业银行广推供应链金融产品 |
| 第三节 供应链金融中汽车企业信用风险成因分析 |
| 一、宏观经济环境的影响 |
| 二、竞争加剧引发经营危机 |
| 三、第三方物流企业监管失职 |
| 第四章 供应链金融视角下车企信用评估分析 |
| 第一节 信用风险指标构建与筛选 |
| 第二节 因子分析 |
| 第三节 主成分分析 |
| 第四节 回归分析 |
| 第五节 实证分析结果与检验 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 调查问卷 |
| 致谢 |
（5）供应链金融对汽车制造类中小企业融资约束的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景及意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究意义 |
| 二、研究内容及研究方法 |
| (一)研究内容 |
| (二)研究方法 |
| 三、文献综述 |
| (一)关于供应链金融的研究 |
| (二)关于中小企业融资约束的研究 |
| (三)关于供应链金融与中小企业融资约束关系的研究 |
| (四)文献评述 |
| 四、创新点与不足之处 |
| (一)创新点 |
| (二)不足之处 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 一、相关概念 |
| (一)供应链金融 |
| (二)汽车供应链金融 |
| 二、相关理论基础 |
| (一)信息不对称理论 |
| (二)交易成本理论 |
| (三)委托代理理论 |
| 第三章 汽车供应链金融供给与需求分析 |
| 一、汽车供应链金融发展状况分析 |
| (一)汽车供应链金融的发展历程 |
| (二)汽车供应链金融的发展现状 |
| (三)汽车供应链金融的发展趋势 |
| (四)汽车供应链金融存在的问题 |
| 二、汽车制造类中小企业融资状况分析 |
| (一)汽车制造类中小企业融资现状 |
| (二)汽车制造类中小企业融资存在的问题 |
| 第四章 供应链金融与汽车制造类中小企业融资约束的实证分析 |
| 一、研究设计 |
| (一)研究假设 |
| (二)模型选择 |
| (三)模型变量的定义 |
| (四)数据来源 |
| 二、实证结果及分析 |
| (一)描述性统计 |
| (二)回归结果分析 |
| (三)稳健性检验 |
| 第五章 结论与政策建议 |
| 一、研究结论 |
| 二、政策建议 |
| (一)政府 |
| (二)中小企业 |
| (三)金融机构 |
| 参考文献 |
| 附录 研究成果 |
| 致谢 |
（6）X公司汽车金融业务竞争战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 竞争战略理论及主要分析工具 |
| 1.2.2 汽车金融文献研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路及技术路线 |
| 第二章 X公司汽车金融业务外部环境分析 |
| 2.1 宏观环境分析 |
| 2.1.1 政治和法律环境分析 |
| 2.1.2 经济因素分析 |
| 2.1.3 社会和文化因素分析 |
| 2.1.4 技术因素分析 |
| 2.2 市场环境分析 |
| 2.2.1 市场现状分析 |
| 2.2.2 市场趋势分析 |
| 2.2.3 市场需求分析 |
| 2.3 行业竞争结构分析 |
| 2.3.1 潜在进入者的威胁分析 |
| 2.3.2 供应商讨价还价的权力分析 |
| 2.3.3 顾客讨价还价的权力分析 |
| 2.3.4 替代品的威胁分析 |
| 2.3.5 行业内部竞争的特点分析 |
| 2.4 竞争对手分析 |
| 2.4.1 战略群分析 |
| 2.4.2 竞争对手分析 |
| 2.5 合作环境分析 |
| 2.5.1 正式合作方分析 |
| 2.5.2 互补合作方分析 |
| 2.6 行业关键成功因素 |
| 2.7 机会与威胁分析 |
| 2.7.1 机会分析 |
| 2.7.2 威胁分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 X公司汽车金融业务内部环境分析 |
| 3.1 发展现状 |
| 3.1.1 基本概况 |
| 3.1.2 发展历程 |
| 3.1.3 经营情况 |
| 3.2 资源分析 |
| 3.2.1 财务资源 |
| 3.2.2 技术资源 |
| 3.2.3 客户资源 |
| 3.2.4 品牌资源 |
| 3.2.5 人力资源 |
| 3.2.6 组织资源 |
| 3.3 能力分析 |
| 3.3.1 管理能力 |
| 3.3.2 经营能力 |
| 3.4 核心专长分析 |
| 3.5 优势与劣势分析 |
| 3.5.1 优势分析 |
| 3.5.2 劣势分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 X公司汽车金融业务战略制定 |
| 4.1 SWOT矩阵分析 |
| 4.2 战略使命与目标 |
| 4.2.1 战略使命 |
| 4.2.2 战略目标 |
| 4.3 竞争战略选择 |
| 4.4 差异化竞争战略 |
| 4.4.1 产品差异化 |
| 4.4.2 服务差异化 |
| 4.4.3 营销渠道差异化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 X公司汽车金融业务竞争战略实施 |
| 5.1 加强市场营销与品牌建设 |
| 5.2 建设多元化融资途径 |
| 5.3 优化组织与人力资源 |
| 5.4 加强信息系统建设 |
| 5.5 提高风险控制管理水平 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）中国资产证券化产品比较研究 ——基于产品适用性、安全性、流动性、盈利性的对比（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景和问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究文献综述 |
| 1.3.1 境外研究文献 |
| 1.3.2 国内研究文献 |
| 1.3.3 国内外研究文献述评 |
| 1.4 理论基础 |
| 1.4.1 适用性分析 |
| 1.4.2 “三性”原则 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 研究框架 |
| 1.7 本文的创新与不足 |
| 1.7.1 本文的创新之处 |
| 1.7.2 本文的不足之处 |
| 第二章 资产证券化产品综述 |
| 2.1 资产证券化的概念和结构 |
| 2.1.1 资产证券化的概念 |
| 2.1.2 资产证券化的参与方 |
| 2.1.3 资产证券化产生的原因 |
| 2.1.4 资产证券化的基本结构 |
| 2.2 资产证券化产品及分类 |
| 2.2.1 国外关于资产证券化产品的分类 |
| 2.2.2 中国各种资产证券化产品分析 |
| 2.2.3 中国资产证券化产品的分类 |
| 2.3 中国资产证券化产品的现状及特点分析 |
| 2.3.1 发展现状 |
| 2.3.2 外部环境 |
| 2.3.3 存在的问题 |
| 2.3.4 特点分析 |
| 第三章 中国资产证券化产品适用性比较 |
| 3.1 各种(类)资产证券化产品适用性分析 |
| 3.1.1 各种(类)资产证券化发行量分析 |
| 3.1.2 各种资产证券化产品适用性分析 |
| 3.2 各种资产证券化产品的适用性比较 |
| 3.2.1 各种资产证券化产品适用性的评分依据 |
| 3.2.2 各种资产证券化产品适用性得分 |
| 3.3 各种资产证券化产品的适用性结论 |
| 3.3.1 高等程度适用性的资产证券化产品 |
| 3.3.2 中等程度适用性的资产证券化产品 |
| 3.3.3 低等程度适用性的资产证券化产品 |
| 第四章 中国资产证券化产品安全性、流动性、盈利性比较 |
| 4.1 各种(类)资产证券化产品安全性比较 |
| 4.1.1 历史数据比较 |
| 4.1.2 变量选择及建立模型 |
| 4.1.3 验证模型 |
| 4.2 各种(类)资产证券化产品流动性比较 |
| 4.2.1 历史数据比较 |
| 4.2.2 变量选择及建立模型 |
| 4.2.3 验证模型 |
| 4.3 各种(类)资产证券化产品盈利性比较 |
| 4.3.1 历史数据比较 |
| 4.3.2 变量选择及建立模型 |
| 第五章 中国资产证券化产品发展方向和策略 |
| 5.1 “四性”综合评价体系(ASLP)的建立及运用 |
| 5.2 中国资产证券化产品发展方向 |
| 5.2.1 大力发展适用性强的资产证券化产品 |
| 5.2.2 适度发展适用性居中的资产证券化产品 |
| 5.2.3 谨慎发展适用性较差的资产证券化产品 |
| 5.3 中国资产证券化产品发展策略 |
| 5.3.1 不同类别的资产证券化产品的发展策略 |
| 5.3.2 根据中国资产证券化的特点确定发展策略 |
| 第六章 重点资产证券化产品的发展路径 |
| 6.1 汽车贷款资产证券化的发展路径 |
| 6.1.1 组建汽车贷款证券化的基础资产池 |
| 6.1.2 评级汽车贷款证券化的基础资产 |
| 6.1.3 规范汽车贷款证券的后期管理 |
| 6.2 房地产投资信托资产证券化(REITs)的发展路径 |
| 6.2.1 规范REITs的流程 |
| 6.2.2 完善REITs的信用增级分析 |
| 6.2.3 分析REITs评级的影响因素 |
| 6.2.4 明确REITs的发展方向 |
| 6.3 保障性住房资产证券化的发展路径 |
| 6.3.1 建立保障性住房资产证券化的基础资产池 |
| 6.3.2 确定保障性住房资产证券化的发展原则 |
| 6.3.3 合理设计保障性住房资产证券化方案 |
| 6.3.4 政策支持保障性住房资产证券化 |
| 6.3.5 规范保障性住房资产证券化的基本框架和流程 |
| 6.4 政府与社会资本合作项目(PPP)资产证券化的发展路径 |
| 6.4.1 明确PPP项目资产证券化的程序 |
| 6.4.2 稳妥有序地发展PPP项目资产证券化 |
| 6.4.3 严格筛选PPP项目资产 |
| 6.4.4 采用主信托方式进行PPP项目资产证券化 |
| 6.4.5 完善PPP项目资产证券化的相关法律、法规 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 各种(类)资产证券化产品“四性”的比较 |
| 7.2 中国资产证券化产品发展方向和策略 |
| 7.3 衡量中国资产证券化产品的标准、指标、依据、模型及评价体系 |
| 7.4 中国重点资产证券化产品发展的路径 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读学位期间取得的研究成果 |
（8）“延保”提升汽车经销商盈利能力的机制及对策研究 ——基于GH公司经销商调研（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于经销商盈利能力的研究 |
| 1.2.2 关于汽车延保的研究 |
| 1.2.3 关于延保对汽车经销商盈利能力的研究 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 创新之处 |
| 第二章 延保理论基础与运营模式 |
| 2.1 汽车延保的涵义 |
| 2.1.1 汽车延保的定义 |
| 2.1.2 汽车延保的意义 |
| 2.1.3 汽车延保的发展趋势 |
| 2.2 汽车延长保修产品的分类 |
| 2.3 汽车延保的主要提供方和运营模式 |
| 2.3.1 汽车制造商提供的延保服务 |
| 2.3.2 第三方延保公司提供的延保服务 |
| 2.3.3 汽车制造商和延保公司联动推出的延保服务 |
| 2.3.4 保险公司提供的延保服务 |
| 2.3.5 汽车经销商提供的自营延保服务 |
| 2.4 延保产业的环境分析 |
| 2.4.1 政治法律环境 |
| 2.4.2 经济环境 |
| 2.4.3 社会环境 |
| 2.4.4 技术环境 |
| 2.5 国内外环境分析 |
| 2.5.1 国外汽车延保产业发展行业环境分析 |
| 2.5.2 我国汽车延保产业发展行业环境分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 研究命题与模型设定 |
| 3.1 盈利能力的因素 |
| 3.2 盈利能力影响因素理论分析与研究假设 |
| 3.2.1 经销商运营对盈利能力之间的关系研究 |
| 3.2.2 产业环境与盈利能力之间的关系研究 |
| 3.2.3 品牌力与盈利能力之间的关系研究 |
| 3.2.4 延保服务与盈利能力之间的关系研究 |
| 3.2.5 客户满意度与盈利能力之间的关系研究 |
| 3.3 模型变量定义 |
| 3.3.1 经销商的盈利能力的观测变量 |
| 3.3.2 延保服务的观察变量 |
| 3.3.3 品牌力的观察变量 |
| 3.3.4 客户满意度的观察变量 |
| 3.3.5 经销商运营的观察变量 |
| 3.3.6 产业环境的观察变量 |
| 3.4 模型设定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据搜集与实证分析 |
| 4.1 数据搜集过程 |
| 4.2 数据信度与描述性统计分析 |
| 4.3 模型拟合结果及评价 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 产业环境对盈利能力提升的影响分析 |
| 4.4.2 延保服务对盈利能力提升的影响分析 |
| 4.4.3 品牌力对盈利能力提升的影响分析 |
| 4.4.4 客户满意度对盈利能力提升的影响分析 |
| 4.4.5 经销商运营环节对对盈利能力提升的影响分析 |
| 4.4.6 盈利能力提升相关观察变量验证 |
| 4.4.7 结果分析汇总 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 对策与建议 |
| 5.1 我国延保服务的存在问题及改善对策 |
| 5.1.1 我国延保服务的存在问题 |
| 5.1.2 我国延保服务的改善对策 |
| 5.2 我国经销商通过延保服务提升盈利能力的具体策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（9）专用汽车制造企业增值服务商业模式研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 专用汽车制造企业相关研究 |
| 1.3.2 服务型制造相关研究 |
| 1.3.3 商业模式相关研究 |
| 1.3.4 服务型制造商业模式相关研究 |
| 1.3.5 文献评述 |
| 1.4 研究内容、研究方法和逻辑结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 论文逻辑结构 |
| 2 理论基础与方法概述 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 商业模式创新理论 |
| 2.1.2 服务型制造理论 |
| 2.1.3 价值网理论 |
| 2.2 基本方法 |
| 2.2.1 NK模型 |
| 2.2.2 规划论 |
| 2.2.3 Raiffa解法 |
| 2.2.4 博弈论 |
| 2.2.5 系统动力学 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 专用汽车制造企业增值服务商业模式构建 |
| 3.1 增值服务对专用汽车制造企业传统商业模式的影响 |
| 3.1.1 专用汽车制造企业传统商业模式 |
| 3.1.2 增值服务与专用汽车传统商业模式的相互作用 |
| 3.2 专用汽车产业价值链分析 |
| 3.3 专用汽车制造企业增值服务价值网络构建 |
| 3.3.1 价值网络形成的动力机制 |
| 3.3.2 价值网络结构模型 |
| 3.4 专用汽车制造企业增值服务商业模式概念模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 专用汽车制造企业增值服务商业模式运作机制 |
| 4.1 专用汽车制造企业增值服务商业模式运作框架 |
| 4.1.1 商业模式运作框架构建研究思路 |
| 4.1.2 商业模式运作框架的研究方法 |
| 4.1.3 专用汽车制造企业增值服务商业模式运作框架 |
| 4.2 增值服务方案设计 |
| 4.2.1 基于QFD的增值服务需求重要度计算 |
| 4.2.2 基于模糊KANO的增值服务需求分类 |
| 4.2.3 非线性增值服务规划函数 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 增值服务网络资源整合 |
| 4.3.1 参数及变量说明 |
| 4.3.2 资源整合收益贡献度与能力胜任度计算 |
| 4.3.3 增值服务网络资源整合决策模型 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 增值服务网络利益分配 |
| 4.4.1 增值服务网络收益构成 |
| 4.4.2 增值服务网络收益分配的影响因素 |
| 4.4.3 基于修正Raiffa解的收益分配模型构建 |
| 4.4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 专用汽车制造企业增值服务商业模式激励机制 |
| 5.1 客户参与激励机制 |
| 5.1.1 模型假设 |
| 5.1.2 Stackelberg博弈模型求解 |
| 5.1.3 客户参与激励博弈结果分析 |
| 5.2 生产性服务供应商协作激励机制 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 基本“委托-代理”博弈模型 |
| 5.2.3 完全信息下的“委托-代理”博弈模型 |
| 5.2.4 不完全信息下的“委托-代理”博弈模型 |
| 5.2.5 生产性服务供应商协作激励博弈仿真分析 |
| 5.2.6 生产性服务供应商协作激励博弈结果分析 |
| 5.3 服务性生产供应商投机行为动态“激励+惩罚”机制 |
| 5.3.1 演化博弈模型构建 |
| 5.3.2 双方策略的演化稳定性分析 |
| 5.3.3 动态“激励+惩罚”下双方策略的演化稳定性分析 |
| 5.3.4 服务性生产供应商动态“激励+惩罚”博弈结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学分析 |
| 6.1 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学模型构建 |
| 6.1.1 专用汽车制造企业传统商业模式系统动力学模型 |
| 6.1.2 增值服务对专用汽车制造企业传统商业模式系统的影响 |
| 6.1.3 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统因果关系图构建 |
| 6.1.4 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统存量流量图构建 |
| 6.2 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学仿真 |
| 6.2.1 案例选择—通亚汽车 |
| 6.2.2 模型参数设置 |
| 6.2.3 仿真结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文主要工作及创新点 |
| 7.1.1 论文主要工作 |
| 7.1.2 论文创新点 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 专用汽车制造企业增值服务商业模式运作构成要件直接关系评判调查问卷 |
| 附录B 传统商业模式系统动力学模型中的反馈回路 |
| 附录C 专用汽车制造企业传统商业模式系统动力学模型中的主要方程 |
| 附录D 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学模型中的反馈回路 |
| 附录E 专用汽车制造企业增值服务商业模式系统动力学模型中的主要方程 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）中国新能源汽车商业模式创新以及路径演化研究 ——社会技术系统视角（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题及研究意义 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究对象和概念界定 |
| 1.3.1 新能源汽车 |
| 1.3.2 新能源汽车产业 |
| 1.4 技术路线及研究方法 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 2 相关理论及研究综述 |
| 2.1 社会技术系统理论 |
| 2.1.1 社会技术系统 |
| 2.1.2 社会技术系统转型 |
| 2.2 新能源汽车产业研究 |
| 2.2.1 新能源汽车产业总体研究 |
| 2.2.2 新能源汽车产业政策研究 |
| 2.2.3 新能源汽车技术创新研究 |
| 2.2.4 新能源汽车产业的商业模式研究 |
| 2.3 商业模式研究 |
| 2.3.1 商业模式理论研究 |
| 2.3.2 商业模式创新研究 |
| 2.3.3 商业模式创新与技术创新的研究 |
| 2.3.4 商业模式创新与其他变量的研究 |
| 2.3.5 社会技术系统下的商业模式研究 |
| 2.3.6 社会技术系统下的新能源汽车商业模式研究 |
| 2.4 研究评述 |
| 3 新能源汽车产业及商业模式现状 |
| 3.1 新能源汽车产业政策及技术发展 |
| 3.1.1 新能源汽车产业阶段划分 |
| 3.1.2 第一阶段产业政策及技术发展(2012年之前) |
| 3.1.3 第二阶段产业政策及技术发展(2013-2015) |
| 3.1.4 第三阶段产业政策及技术发展(2016年之后) |
| 3.2 新能源汽车的商业模式创新发展 |
| 3.2.1 第一阶段的商业模式创新 |
| 3.2.2 第二阶段的商业模式创新 |
| 3.2.3 第三阶段的商业模式创新 |
| 3.3 商业模式创新发展的特点和存在的问题 |
| 3.3.1 商业模式创新发展的特点 |
| 3.3.2 当前商业模式存在的问题 |
| 4 “社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型 |
| 4.1 “社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型构建 |
| 4.2 “社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型的关键要素 |
| 4.2.1 社会要素:政策和利益相关者 |
| 4.2.2 技术要素:新技术和新产品 |
| 4.2.3 竞争要素:资源和战略的竞争 |
| 4.3 “社会-技术”双驱动下的新能源汽车商业模式创新模型的要素关系 |
| 4.3.1 支撑作用:社会要素正向促进商业模式创新 |
| 4.3.2 中介作用:新产品或服务中介技术创新驱动商业模式创新 |
| 4.3.3 调节作用:竞争程度调节商业模式创新 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于“社会-技术”双驱动下新能源汽车商业模式创新模型的分类研究 |
| 5.1 Q方法的研究步骤 |
| 5.2 样本的采集 |
| 5.2.1 陈述观点样本 |
| 5.2.2 测试样本 |
| 5.3 商业模式创新分类的数据分析 |
| 5.3.1 Q排列的相关性分析 |
| 5.3.2 Q排列的因子分析 |
| 5.4 商业模式创新分类的结果 |
| 5.4.1 社会要素主导的商业模式创新类型 |
| 5.4.2 技术要素主导的商业模式创新类型 |
| 5.4.3 “社会-技术“双驱动型商业模式创新类型 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 不同类别下的中国新能源汽车商业模式创新路径演化研究 |
| 6.1 多层次分析视角下的商业模式创新路径模型 |
| 6.1.1 多层次视角下的商业模式创新路径模型构建 |
| 6.1.2 新能源汽车商业模式创新路径特征分析 |
| 6.2 社会要素主导的商业模式创新路径分析 |
| 6.2.1 大环境急剧变化 |
| 6.2.2 体制层改变 |
| 6.2.3 技术利基不成熟 |
| 6.2.4 政策主导的商业模式创新要素特征 |
| 6.3 技术要素主导的商业模式创新路径分析 |
| 6.3.1 技术变革的大环境 |
| 6.3.2 新兴技术出现 |
| 6.3.3 体制层分裂 |
| 6.3.4 技术要素主导的商业模式创新要素特征 |
| 6.4 “社会-技术”双驱动下的商业模式创新路径分析 |
| 6.4.1 “社会-技术”双驱动下生产端参与的商业模式创新路径 |
| 6.4.2 “社会-技术”双驱动下消费端参与的商业模式创新路径 |
| 6.4.3 “社会-技术”双驱动下市场竞争调节的商业模式创新路径 |
| 6.5 新能源汽车商业模式创新类型的演化与评价 |
| 6.5.1 商业模式创新从社会主导向技术主导的演化 |
| 6.5.2 商业模式创新从社会主导向“社会-技术”双驱动的演化 |
| 6.5.3 商业模式创新从技术主导向“社会-技术”双驱动的演化 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 案例研究:中国新能源汽车产业典型商业模式创新路径 |
| 7.1 深圳大巴融资租赁案例 |
| 7.1.1 深圳大巴融资租赁概况 |
| 7.1.2 深圳大巴融资租赁的商业模式创新路径 |
| 7.2 长沙百度无人驾驶电动出租车案例 |
| 7.2.1 百度的自动驾驶项目概况 |
| 7.2.2 无人驾驶出租车的商业模式创新路径 |
| 7.3 深圳比亚迪整车销售案例 |
| 7.3.1 比亚迪发展电动汽车概况 |
| 7.3.2 比亚迪整车销售的商业模式创新路径 |
| 7.4 青岛薛家岛换电模式案例 |
| 7.4.1 薛家岛充换电站的概况 |
| 7.4.2 薛家岛换电的商业模式创新路径 |
| 7.5 上海EVCARD分时租赁案例 |
| 7.5.1 EVCARD的概况 |
| 7.5.2 EVCARD分时租赁的商业模式创新路径 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 管理实践的启示 |
| 8.3 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 2001-2019年中国出台的新能源汽车产业发展政策(节选) |
| 附录B 商业模式创新影响研究调查与访谈 |
| 附录C 样本的相关系数表 |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、汽车企业运用汽车金融的模式选择（论文参考文献）
- [1]汽车制造业上市公司供应链金融信用风险研究 ——以“江淮汽车”为例[D]. 沈笑. 上海师范大学, 2021(07)
- [2]汽车供应链金融信用风险研究[D]. 柯思雨. 浙江大学, 2021(09)
- [3]Z银行汽车供应链金融信用风险评估[D]. 付子情. 河北金融学院, 2021(07)
- [4]供应链金融视角下企业信用风险评估 ——基于财务指标分析[D]. 张婷. 云南财经大学, 2021(09)
- [5]供应链金融对汽车制造类中小企业融资约束的影响研究[D]. 孔维榕. 西北民族大学, 2021(09)
- [6]X公司汽车金融业务竞争战略研究[D]. 付文娟. 华南理工大学, 2020(05)
- [7]中国资产证券化产品比较研究 ——基于产品适用性、安全性、流动性、盈利性的对比[D]. 孙汉康. 河北大学, 2020(02)
- [8]“延保”提升汽车经销商盈利能力的机制及对策研究 ——基于GH公司经销商调研[D]. 梁智豪. 华南理工大学, 2020(05)
- [9]专用汽车制造企业增值服务商业模式研究[D]. 张哲. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]中国新能源汽车商业模式创新以及路径演化研究 ——社会技术系统视角[D]. 张力. 北京交通大学, 2020(03)