电子商务统计指标及核算方法研究
本文关键词:电子商务统计指标及核算方法研究
【摘要】:随着互联网和移动技术的发展,电子商务作为一种全新的商务形式,正在全球蓬勃发展,成为企业与消费者、企业与企业、企业与政府之间交流和交易不可或缺的工具。近年来,从国际经济组织到各国政府,从发达国家到发展中国家,电子商务浪潮席卷世界,形成不可逆转的大趋势。从统计的角度对电子商务进行全面的认识,提出全面可行的统计方法,计算电子商务对国民经济的贡献程度,已经成为一项非常紧迫的任务。本文通过电子商务统计概念的界定、电子商务交易过程统计模型的建立,分阶段对电子商务交易状况进行计量,以解决电子商务发展的定量描述问题。首先,从电子商务的概念出发,系统研究电子商务的交易流程和交易模式,研究电子商务交易产品(服务)的分类,为科学、简明、全面、准确统计电子商务交易额奠定基础;其次,在介绍国内外相关统计概念的基础上,分析其中的参与主体、电子媒介、商务类型、统计思路等特点,进而提出基于模糊集和交易流程的电子商务统计概念;第三,在界定电子商务统计概念的基础上,初步建立一套系统的电子商务统计指标体系,筛选出关键性指标,从而使电子商务统计工作能够科学、切实、合理地开展起来;第四,构造电子商务交易额统计模型,为后续利用统计模型测量电子商务交易额与国民经济发展的关系奠定基础。第五,对佛山市电子商务核算进行实证研究,通过调查数据分析电子商务对GDP的贡献度,对佛山市政府制定电子商务发展策略具有借鉴意义。本文的研究对于客观准确地描述和分析中国电子商务,进而引导和推动电子商务的健康发展,对于制定我国电子商务发展规划,对于提高中国电子商务的效率和效益都具有非常重要的意义。
【关键词】:电子商务 统计 指标体系 核算方法
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F724.6
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第一章 绪论9-15
- 1.1 研究背景及意义9-11
- 1.1.1 课题来源9
- 1.1.2 研究背景9-10
- 1.1.3 研究意义10-11
- 1.2 研究思路11-13
- 1.2.1 研究内容11-12
- 1.2.2 研究路线12-13
- 1.3 论文创新点13-15
- 第二章 研究综述15-35
- 2.1 电子商务定义15-17
- 2.1.1 世界电子商务会议关于电子商务的定义15
- 2.1.2 联合国国际贸易法委员会的表述15-16
- 2.1.3 企业对电子商务的定义16
- 2.1.4 中国对电子商务的定义16
- 2.1.5 总结16-17
- 2.2 电子商务发展现状17-21
- 2.2.1 世界电子商务的发展现状17-18
- 2.2.2 中国电子商务的发展现状18-21
- 2.3 电子商务统计概念21-27
- 2.3.1 国外电子商务统计概念21-25
- 2.3.2 中国电子商务统计概念25-26
- 2.3.3 中国电子商务统计需要解决的问题26-27
- 2.4 电子商务交易额27-30
- 2.4.1 电子商务交易额概念27-28
- 2.4.2 国内外电子商务交易额模型研究现状28-30
- 2.5 国内外电子商务的统计指标体系30-35
- 2.5.1 国外电子商务主要指标体系30-32
- 2.5.2 中国电子商务统计指标体系32-33
- 2.5.3 电子商务指标体系比较分析33-35
- 第三章 电子商务指标体系与关键性统计指标35-49
- 3.1 电子商务统计指标体系设计35-41
- 3.1.1 电子商务统计需考虑的因素35-36
- 3.1.2 电子商务统计指标体系的框架设计36-38
- 3.1.3 电子商务统计指标体系38-41
- 3.3 电子商务关键性统计指标筛选41-49
- 3.3.1 结构方程模型简介42-43
- 3.3.2 利用结构方程模型筛选电子商务关键性统计指标43-44
- 3.3.3 电子商务关键性统计指标的确定44-49
- 第四章 电子商务交易额统计模型49-60
- 4.1 电子商务交易额统计模型49-53
- 4.1.1 电子商务交易额数理统计模型49-52
- 4.1.2 电子商务交易额模糊集模型52-53
- 4.2 电子商务交易额统计方案53-60
- 4.2.1 电子商务交易额统计方案的设计原则54
- 4.2.2 电子商务交易额统计方案的设计思路54-55
- 4.2.3 基于报表方式的电子商务交易额统计指标55-57
- 4.2.4 基于普查方式的电子商务统计调查表57-60
- 第五章 佛山市电子商务核算实例分析60-68
- 5.1 佛山市电子商务发展现状60-61
- 5.1.1 综合现状60-61
- 5.1.2 存在的问题61
- 5.2 佛山市电子商务核算61-68
- 5.2.1 数据调查61-62
- 5.2.2 数据分析62-68
- 结论68-69
- 参考文献69-73
- 附录73-83
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果83-84
- 致谢84-85
- 附件85
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,本文编号:716293
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