The Study on Credit Management Pattern in Young High-tech Enterprises in China
Notice bibliographique
Résumé
With the progress of China’s market economy, small and medium-sized high-tech enterprises have become a strong driver for China’s robust economic growth. However, difficulty in financing has become a major obstacle restricting the development of these enterprises. A fundamental solution to this problem is to improve the management of small and medium-sized high-tech enterprises’ credit. The present paper attempts to design a credit investigation system suited to China’s realities with reference to international theories and practices in this area. Key words: small and medium-sized high-tech enterprises, the issue of credit, credit investigation Resume Avec le developpement de l’economie de marche de la Chine, les petites et moyenne entreprises de hautes et nouvelles technologies sont devenues les forces vives de la croissance economique chinoise. Alors la difficulte de la reunion des fonds jettent obstable au developpement de ces entreprises. La solution de ce probleme consiste a perfectionner le systeme de la gestion de credit dans ces entreprises. Sur la base des experiences avancees internationales sur les concepts et les methodes de la gestion de credit, cet essai tente de concevoir un systeme de la gestion de credit a la chinoise. Mots-cles: petites et moyenne entreprises de hautes et nouvelles technologies, probleme de credit, gestion de credit 摘要 隨著中國市場經濟步伐的深入，中小高新技術企業現已成為中國經濟增長中最富有活力的一支生力軍。然而融資困難卻成為制約這些企業的發展的重要障礙。要解決中小高新技術企業融資難的問題歸根結底是要完善中小高新技術企業信用管理體系。本文在學習、借鑒國際先進的征信理念和方法的基礎上，設計建立起適合中國的征信管理系統。 關鍵詞：中小高新技術企業；信用問題；征信管理
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».