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【题目】我国移动电子商务发展潜力探究
【第一章】从APP角度分析移动电子商务未来市场绪论
【第二章】移动电子商务相关理论基础
【第三章】移动电子商务发展现状
【第四章】移动电子商务发展前景分析
【第五章】基于Weaver-Thomas模型移动电商APP市场价值分析
【总结/参考文献】移动电子商务APP市场战略价值研究总结与参考文献
第 2 章 相关理论基础
理论研究是本文研究移动电子商务发展潜力的基石，首先简单介绍本文研究中一些基本概念包括移动电子商务和 APP 相关概念，然后介绍本文用到的模型，主要包括线性神经网络模型、Weaver-Thomas 模型和短板理论。
2.1 移动电子商务相关概念
2.1.1 移动电子商务的概念对移动电子商务概念的界定，国内学者一般持广义和狭义两种观点：1. 广义信息电子商务观认为，移动电子商务是指通过可信任的移动终端进行商业活动和非赢利活动的总和。移动终端是指可以接入无线网络的设备，包括移动电话、PDA 等。2. 狭义移动电子商务观认为，移动电子商务是特指使用移动电话通过移动通信网以及无线互联网进行信息交流和交易的商务活动。
移动电子商务=“手机”+“APP”+“网民”.本文把移动电子商务界定为广义的移动电子商务，即用户通过可信任的移动终端进行商业活动和非赢利活动的总和，可信任的移动终端在本文中主要指智能手机。
2.1.2 移动电子商务发展潜力
“潜”现代汉语中的解释为：隐藏的、在水面之下的活动，潜力即还没有被发现的，隐藏在现实和表面之下的力量。从字面意思理解，潜力代表一种非现实的存在的，并在一定条件下可以向现实转化的作用，发展是哲学的基本概念，指事物从小到大、简单到复杂、低级到高级的过程。因此发展潜力可以理解为事物还未被发掘的，未来的、在一定条件下可以转化为现实的竞争力。国内对于移动电子商务发展潜力的研究成果很少，只有少量关于移动电子商务发展影响因素、移动电子商务发展条件、移动电子商务评价的研究。
移动电子商务构成是三个最基本要件，手机、APP 和网民，移动电子商务发展潜力可以细分为手机发展潜力，APP 发展潜力，网民发展潜力，本文从手机发展潜力、网民发展潜力和 APP 发展潜力三个角度来探讨移动电子商务发展潜力，重点研究了移动电子商务 APP 的发展潜力。
2.1.3 移动电子商务与移动互联网的区别
移动互联网融合了移动和互联网，具有能够随时随地随身和互联网分享、开放、互动的优势，是整合移动和互联网优势的“升级版本”,即运营商提供无线接入，互联网企业提供各种成熟的应用。
移动互联网是对传统互联网和传统电信网的一次变革。它的出现不是对传统互联网和电信网的技术上和应用上的加强，而是在技术上和应用上都有了质一样飞跃的一种网络。它的快速发展定能对传统互联网和电信网产生巨大的冲击波。
移动电子商务=“手机”+“APP”+“网民”.就是手机、APP、网民与无线上网技术结合所构成的一个电子商务生态系统。
或者说简单来说两者的区别，移动互联网指手机上网，而移动电子商务则是通过可信任的移动终端主要指智能手机进行的商务和非盈利活动，如购物、旅游、看新闻等。
2.1.4 移动电子商务用户和移动互联网用户区别
移动电子商务的用户和移动互联网的网民的区别在，移动互联网的网民是指通过手机上网的用户，而移动电子商务的用户则是通过可信任的移动终端进行商业活动和非赢利活动的总和的用户，本文研究中界定移动电子商务是广义的，且可信任的移动终端主要指智能手机。这里移动互联网的网民和移动电子商务的用户数量上面差距很小。两者相互联系，移动互联网的网民是移动电子商务用户的潜在用户。
2.2 APP 相关概念
APP 是英文 Application 的简称，中文意思即应用软件。鉴于苹果智能手机及安卓手机的流行，现在的 APP 多指智能手机的第三方应用程序。目前比较着名的应用商店有苹果的 iTunes 商店里面的 App Store,安卓的 Google Play Store,百度的 91 助手，360 公司的 360 手机助手。APP 和 APPS 的区别，APP 和 APPS的区别在前者表示在智能手机运行的第三方程序，APPS 表示应用程序服务。
移动电子商务 APP 是移动电子商务的载体，可细分为移动 IM,移动音乐，移动视频，SNS,移动游戏，移动购物，手机地图，手机搜索，新闻资讯，旅游出行等。综合起来可以划分为四大类：娱乐类 APP、工具类 APP、商务类 APP、社交类 APP.
移动电子商务 APP 市场价值影响因素包括 APP 的覆盖率，APP 的使用率，APP 的启动次数，APP 的生活紧密度，APP 的用户属性，APP 的停留时间，APP的下载量，APP 的质量属性。
APP 覆盖率是指某种 APP 安装数量占用户数目的比例。APP 使用率是指用户使用某种 APP 的比例。APP 启动次数比例是指某项 APP 启动次数的占用户所有 APP 启动次数的比例。APP 的市场份额是指该 APP 所占市场的市场总额。APP的生活紧密度是指该 APP 的用途和生活关系紧密程度。APP 的用户属性包括性别结构、年龄结构、城乡地域分布、学历结构、职业结构、收入结构。APP 的停留时间是指某项 APP 打开和关闭之间的时间差。APP 的下载量是指某项 APP 被用户下载的次数的总和。APP 的质量属性是指该中 APP 的设计、美化，UI 美化，所占内存、业务的流畅程度等。
2.2.1 APP 与移动电子商务关系
APP 是移动电子商务实现的窗口，移动电子商务的一个重要基本要件。两者相互依存，相互影响，APP 是移动电子商务发展实现途径中最核心的一个要素，APP 的发展潜力很大程度上影响了移动电子商务的发展潜力，移动电子商务侧面也能影响 APP 的发展程度。
2.2.2 APP 视角下的移动电子商务发展潜力
APP 视角下的移动电子商务发展潜力的含义是从 APP 角度谈移动电子商务发展潜力，即移动电子商务中 APP 的发展潜力，主要指 APP 与 APP 之间的未来市场价值发展潜力比较分析。
2.3 神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为 ANNs）也简称为神经网络（NNs），它是一种能够模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行的算法数学模型。这种网络需要依靠系统的复杂程度，通过不断调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络技术在一些方面展现出其非凡的优越性，如模式识别与分类、自动控制、识别滤波、预测等方面。神经网络的结构由一个输入层、一个或多个中间隐含层和一个输出层组成。神经网络分析法通过不断学习，不断的从未知模式的大量的复杂数据中发现规律。神经网络方法能够克服了一些困难，如传统分析过程的复杂性和选择适当模型函数形式，它是一种自然的非线性建模过程，不需分清存在何种非线性关系，给用户建模与分析带来极大的优势。
人脑的思维是复杂的、非线性的，所以神经网络也应是非线性的。这一特点有助于处理非线性问题。神经网络法具有自学习功能，通过不断对过去的历史数据的学习，训练出一个具有模拟全部数据的特定的神经网络，自学习功能的优劣对于预测有特别重要的意义。
预测的目的、内容和期限不同，预测方法就不同。选择适当的预测方法，建立数学模型，是决定预测结论准确与否的关键步骤。因此，预测方法的选择在整个预测过程中至关重要。神经网络包括线性神经网络、BP 神经网络、径向基神经网络、自组织竞争人工神经网络和回归神经网络等。由于研究问题属于时间序列，本文选用线性神经网络来预测研究问题。
线性神经网络是最简单的一种网络，由若干个线性神经元构成前向网络。自适应线性单元网络作为线性神经网络最早的典型代表是由 B.Widrow 和M.E.Hoff 于 1960 年提出的。所以其输入可以取任意值。网络的权值和阈值是基于最小二乘算法（LMS）的 Widrow- Hoff（W-H）学习规则来不断调节，其收敛速度和精度都有较大的改进。线性神经网络的传递函数是线性函数。
线性神经网络对于时间序列预测问题具有较大的实用意义，线性神经网络能够解决线性可分的问题，其 LMS 规则性能很好，LMS 规则的目的是使均方误差最小，使边界尽可能远离分类模式，这样能够增强网络的抗噪能力，网络模型结构如式 2.1.
其学习规则包括联想学习、竞争学习、性能学习几种类型。性能学习通过不断调整网络参数来优化网络性能为目的。性能优化可以分为两步进行：
第一步是找一个性能指数 F （x），该指数能够作为衡量网络性能的定量标准。
性能指数在网络良好时很小，反之则很大。
第二步是通过调整网络权值和偏置值来搜索减小性能指数的参数空间。研究性能曲线的特性，建立确保极小点的存在的条件，此处极小点即是所求最优点。
2.4 Weaver-Thomas 模型
威弗-托马斯模型是对地区主导产业进行定量分析的模型，本文把它拿来对各 APP 进行市场价值分析[28].指标体系的构建是本模型最重要的一步，本文选择覆盖率、启动次数比例、软件质量、使用率、用户属性、下载量、市场份额、生活紧密程度、停留时间九项指标进行市场价值分析。
该模型的工作原理是把一个实际分布与假设分布相比较来建立一个最相接近的分布，即近似分布。
第一步，针对某指标，以从大到小顺序把所有产业排列，然后把排在第一位的产业作为该指标的一个战略产业，并运用 Weaver-Thomas 模型计算出其值，也就是假设分布的值。接着再依次假设该指标战略产业有二个、三个、四个，一直计算到最后一个产业，同理，算出它们的模型值，最后从所有求得的假设分布之值中找出最小的，因为该值所对应的假设分布与实际分布更加接近，那么其最小值所对应的产业个数即为该指标战略产业的个数。按照同样的步骤计算所有指标对应的战略产业个数。
第二步，将所有指标各自对应的战略个数求平均，所得结果就是运用模型对所有指标所确定的战略产业个数。
第三步，组成一个工业战略产业综合排序矩阵按照第 i 产业相对与第 j 项指标的排序结果，并且对每一个指标赋权，进而求出各个产业的排序值。以降序排序，战略产业就是排在前面的在战略产业个数以内的产业。
2.5 短板理论
短板理论又称“木桶原理”、“水桶效应”.该理论由美国管理学家彼得提出：
盛水的木桶是由许多块木板箍成的，盛水量也是由这些木板共同决定的。若其中一块木板很短，则盛水量就被短板所限制。这块短板就成了木桶盛水量的“限制因素”（或称“短板效应”）。若要使木桶盛水量增加，只有换掉短板或将短板加长才成[36].
短板理论的应用范围很广，在用人、企业的销售能力、市场开发能力、服务能力、生产管理能力等方面都适用，短板理论适用于移动电子商务中手机、用户和 APP 的竞争能力分析，而竞争能力能够直接影响发展潜力，故本文引入此理论对移动电子商务市场发展潜力分析。
