华为前高管:华为为什么不上市

本文探讨了华为不选择上市的原因,从股份结构、商业模式创新及融资模式三个方面进行了解析。全员持股使得华为能够保持强大的凝聚力与执行力,独特的商业模式帮助华为在全球市场中取得竞争优势,而巧妙的融资策略则确保了公司长期稳定发展。
作 者:胡勇

    本文作者胡勇先生1996年-2008年2月工作于华为技术有限公司,先后担任公司产品行销部副总裁,国际营销部副总裁,公司Marketing副总裁,品牌与公关副总裁,成都华为公司总经理,巴西华为公司总经理等职。加入华为之前,曾在加拿大北方电信公司工作。曾经担任华为-IBM市场变革项目组长。对企业管理、公司战略、市场营销、全球品牌树立、大客户管理、客户需求管理、竞争管理等有丰富的成功经验。

    中国平安负责品牌和宣传的盛总说,有两件事情以前想不明白,一是:联想为什么不回归A股?二是华为为什么不上市?通过2008年的熊市,他明白了第一个问题的答案,A股市场太不成熟和非理性。盛总问我,华为为什么不上市?

    我从三个方面回答这个问题,也许是我在华为工作12年的一个思考。

    华为的股份结构

    华为在创办的初期,作为民营企业融资困难,同时为了吸引人才,任总大量稀释了自己的股份,这就是华为的全员持股。既是员工又是股东,所以华为能万众一心,蓬勃向上,企业的执行力特别强。如果华为上市,就会有成千上万个千万或亿万富翁,绑上黄金的雄鹰还能在天空翱翔吗?曾经有一个海外的著名行业分析师和我讨论北电为什么衰落得这么快?他说:一大堆亿万美金的富翁讨论公司的生死存亡,他们哪有紧迫感。所以北电错过多次转型的机会。另外,任总的股份可能很低,如果上市,就可能失去控制权,华为还离不开任总。

    商业模式创新

    在华为和中兴崛起之前,电信业是技术驱动的产业,企业投入巨资研发新产品,然后定高价,赚取高额利润,回收研发成本,再投入开发新产品;当产品量产、跟随者大量进入后,开始降价,产品生命周期快速进入末期,开始向市场推广新产品,赚取高额利润,周而复始,形成良性循环。我们比喻这种商业模式为王小二卖豆腐。王小二开了一家豆腐店,卖两块钱一斤,有人看见有利可图,开了第二家豆腐店,王小二开始降价到一块五,三家、四家……豆腐店越开越多,价格降到8毛,王小二豆腐店倒闭。

    IT泡沫以后,华为敏锐地发现,电信业已由技术驱动转变为客户需求驱动,因为技术的发展远远超过了目前的客户需求,新技术越来越难以被市场证明。

    华为将自己定位为量产型公司而非技术创新型公司。华为进行了商业模式创新,新产品投入市场即以两三年后量产的模型来定价,一开始就是亏损,这样,西方竞争对手由于在成本上的劣势,往往要丢市场份额,同时,不可能有小公司再度崛起。试想:王小二第一个豆腐店就定价8毛,还有人会开豆腐店吗?

    最近中国电信CDMA投标,华为跳水价,业界惊愕。其实在1998年的接入网,UT卖1800元每线,华为率先推出600元每线,UT消失了,华为占领了70%的接入网市场份额。ADSL华为也是同样的招数,华为宽带市场全球份额第二。华为亏了吗,事实证明,在整个产品生命周期华为大赚了。

    如果华为是上市公司,就要对每季度的业绩负责,就不能站在一个产品5年或者更长时间能不能盈利来定价,从而去占领市场。如果以西方公司的游戏规则去运作,就不可能有今天的华为。

    华为拓展国际市场也是如此,巴西市场从1998年开始拓展,连续8年亏损,2008年收入将超过1亿美金。如果华为是上市公司,可能在第三年就砍掉了巴西分公司,就不可能有今天的国际市场的业绩。

    融资模式的创新

    西方公司往往用并购的方式来扩充产品线,一是为了形成整体解决方案,二是整合产业链。这样的好处是能快速响应市场。

    但也有弊端,那就是主业赚取的利润,去购买了新的产品线。从而主业的竞争力下降。

    华为反其道而行之。华为充分利用中国的研发低成本。大量招聘研发人员。先利用主业务的研发和营销平台去培育新产品。当新产品(非电信网络核心产品)做大后,将其出售,一起到融资的作用,二将融资来的钱投入核心产品的研发和市场,通过补贴(降价)使核心产品迅速扩大市场份额,量产化,提高竞争力。摩托罗拉最早发现自己研发还不如OEM华为的产品,所以从2001年就开始OEM华为无线产品,先是GSM核心网,然后是3G的核心网、基站。在核心产品线华为用的是格兰仕微波炉的策略,其目的是不要有太多的王小二去开豆腐店。

    2001年,华为7.8亿美金出售电源和机房监控业务给爱默生。2005年,华为8亿美元出售H3C企业网和数据通信业务给3com。

    2008年,华为将以20亿美金高价出售50%左右手机业务的股权。

    这就是华为融资模式也可以说是商业模式的创新,我没有统计过,有人说华为卖公司比中兴通讯上市融的钱要多,融资从来就不是华山一条路。

转载于:https://www.cnblogs.com/goodyao/archive/2009/07/23/1529145.html

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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