面向数据空间体系构建的电力制造业多价值链经营风险识别与管控研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2138

Abstract

Abstract:

With the rapid development of electric power industry and the continuous advancement of intelligent manufacturing in China， electric power manufacturing companies are facing problems such as insufficient technological innovation and weak competitiveness. For power manufacturing companies， how to effectively identify and control operating risks and form a new multi-value chain risk management model is of great significance to strengthen the level of risk management and control of power manufacturing companies. Based on data space and text mining technology，16，034 related risk policies and news reports of the electric power manufacturing industry are collected through big data crawler technology. The LDA text mining model is used to mine text topics and identify key business risk factors and risk topics. Then the results of risk identification are used to construct a safety data space for the entire life cycle of power manufacturing enterprises from the perspective of multiple value chains. Finally， the production and operation data of a power manufacturing company in the past 20 years are used to conduct a case analysis to verify the effectiveness of risk identification and control. The research results show that it is reasonable to identify the operating risks of power manufacturing companies from the perspective of multiple value chains. The construction of a safe data space for operating risks in the entire life cycle of power manufacturing enterprises can achieve reasonable risk avoidance and intelligent management in all links.

Key words: dataspace, text mining, multiple value chains, business risk, risk identification and control

CLC Number:

F270.7

Ming-yu LI,Dong-xiao NIU,Zheng-sen JI,Bo-wen SHI,Xin-yi LAN,Huan-fen ZHANG. Research on Multi-value Chain Management Risk Identification and Control of Electric Power Manufacturing Industry Oriented to the Construction of Data Space System[J]. Chinese Journal of Management Science, 2023, 31(11): 349-360.

Figures/Tables 13

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多价值链	风险主题	风险因素	风险概率	多价值链	风险主题	风险因素	风险概率
政策与宏观环境因素		政治制度	0.05211	供应价值链	物资供应与运输因素	供应不足风险	0.01964
		法律政策	0.01208			运输风险	0.03399
		作风建设	0.00982			计划变更风险	0.01208
		经济因素	0.03776			原材料检测风险	0.01360
生产价值链	产品及工程因素	生产过程风险	0.03172			库存积压风险	0.00831
		产品管理风险	0.02039			贸易量变更风险	0.02568
		生产规模风险	0.02190		资源调控因素	资源储量不足风险	0.00831
		技术因素风险	0.01964			资源调控风险	0.01057
		生产因素风险	0.01586			供应商不足风险	0.00604
	经营管理因素	安全因素风险	0.01737			业务变更风险	0.00831
		质量管理风险	0.01057			资源获取风险	0.01057
		监督检查风险	0.02870	营销价值链	市场因素	市场变化风险	0.03701
		经营机制风险	0.01511			市场份额变动风险	0.00680
		经营体系建设风险	0.02266			销售渠道风险	0.00755
		经营决策风险	0.00831			用户采购习惯变化风险	0.01360
		税务风险	0.00227			贸易量变化风险	0.00453
		资本决策风险	0.01133			企业行为风险	0.00604
	财务资本因素	资本结构风险	0.06193			宣传风险	0.01057
		财务性投资风险	0.02719			同行竞争风险	0.01057
		非主业投资风险	0.00227		营销制度因素	营销监管风险	0.02266
		成本风险	0.01360		营销制度因素	企业内控风险	0.02870
		收益风险	0.00453	服务价值链	人员服务因素	客户服务风险	0.02568
		资产评估风险	0.02341			群众口碑风险	0.01057
		破产清算风险	0.00755			群众口碑风险	0.01057
		资本回收风险	0.02039			服务培训风险	0.02115
	监督管理因素	生产产权风险	0.01888			服务培训风险	0.02115
		生产变化风险	0.03474			企业文化风险	0.04532
		生产规划风险	0.04003			企业文化风险	0.04532

统计分析
R²		0.787417319
调整的R²		0.620026035
标准误差		0.173216649
观测值		20
系数		标准误差	t 值	P值
	0.828	0.246	3.371	0.0036
息税前利润	-0.642	0.198	3.240	0.0048
经营杠杆系数	0.392	0.232	1.691	0.0090
盈亏平衡点	-0.430	0.197	2.182	0.0434

系数	MAE	MSE	RMSE	SSE
息税前利润	0.477	1.271	1.797	6.462
经营杠杆系数	0.237	0.692	0.979	1.917
盈亏平衡点	0.286	0.812	1.149	2.641

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Research on Multi-value Chain Management Risk Identification and Control of Electric Power Manufacturing Industry Oriented to the Construction of Data Space System

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