确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法和系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法和系统。

背景技术

随着科学技术的发展，企业之间的竞争不仅仅体现在经济方面，还体现在对环境和社会的贡献方面，越来越多的企业把可持续发展和自身发展战略相融合。因此，对于企业的评价，不能只关注企业的经济绩效，而是要重视企业经济、环境和社会的综合绩效，即企业可持续发展绩效。

同时，数字化企业是数字经济发展的基础性设施建设，数字化转型可以激发企业发展的新动能，并为企业发展带来新机遇，因此企业往往进行数字化转型来适应数字化时代。

然而，现有技术中在确定数字化转型对企业可持续发展绩效之间的关系时，往往是基于个别案例分析，通过参与人员的主观评估或包含其他人工处理的方式以得到数字化转型对企业可持续发展绩效之间的关系。由于上述人工处理方式中的数据来源较为主观，且缺乏相应的信息化数据处理手段，使得现有技术获取到的数字化转型对企业可持续发展绩效之间关系所耗费的时间较长。

因此，亟需一种数据处理方法，以解决上述问题。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法和系统，解决了现有技术中获取数字化转型对企业可持续发展绩效之间关系所耗费的时间较长的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

在本发明的第一方面，提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法，所述方法包括：

获取目标企业的初始数据；

其中，所述初始数据包括被解释变量、解释变量和控制变量；所述被解释变量包括：可持续发展绩效；所述可持续发展绩效是通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的；所述解释变量包括数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的；

基于所述初始数据对预设的第一数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第一数据处理模型中的第一回归系数α

基于所述第一回归系数α

可选的，获取目标企业的初始数据之后，所述方法还包括：

对所述初始数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗方式包括：删除金融企业样本、删除主要变量缺失的企业样本和对所述初始数据中的连续变量进行1％的缩尾处理。

可选的，所述方法还包括：

获取中介变量数据；其中，所述中介变量包括：研发投入率和内部控制质量；

基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第二数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第二数据处理模型中的第三回归系数α

基于所述第三回归系数α

可选的，在获取中介变量数据之后，所述方法还包括：

基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第三数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第三数据处理模型中的第一回归系数α

基于所述第一回归系数α

在本发明的第二方面，提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的系统，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取目标企业的初始数据；

其中，所述初始数据包括被解释变量、解释变量和控制变量；所述被解释变量包括：可持续发展绩效；所述可持续发展绩效是通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的；所述解释变量包括数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的；

第一分析模块，用于基于所述初始数据对预设的第一数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第一数据处理模型中的第一回归系数α

第一确定模块，用于基于所述第一回归系数α

可选的，所述系统还包括：

数据清洗模块，用于在获取目标企业的初始数据之后，对所述初始数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗方式包括：删除金融企业样本、删除主要变量缺失的企业样本和对所述初始数据中的连续变量进行1％的缩尾处理。

可选的，所述系统还包括：

第二获取模块，用于获取中介变量数据；其中，所述中介变量包括：研发投入率和内部控制质量；

第二分析模块，用于基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第二数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第二数据处理模型中的第三回归系数α

第二确定模块，用于基于所述第三回归系数α

可选的，所述系统还包括：

第三分析模块，用于基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第三数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第三数据处理模型中的第一回归系数α

第三确定模块，用于基于所述第一回归系数α

在本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现任一确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法步骤。

在本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法步骤。

(三)有益效果

本发明提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法和系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：

该方法包括：获取目标企业的初始数据；其中，所述初始数据包括被解释变量、解释变量和控制变量；所述被解释变量包括：可持续发展绩效；所述可持续发展绩效是通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的；所述解释变量包括数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的；

基于所述初始数据对预设的第一数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第一数据处理模型中的第一回归系数α

基于上述处理，通过具体数据处理方法得到了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系。具体的，通过第一数据处理模型对获取到的初始数据进行处理，并基于第一回归系数的正负值和预设的第一对应关系，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系，相比于现有技术中的主观评估或个别案例分析，不仅可以缩短关系确定所需的时间，而且有效提升了其结果的可信度，并使得其关系结果更加具有普遍性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法流程图；

图2为本发明提供的一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的系统结构图；

图3为本发明提供的一种电子设备的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例通过提供一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法，解决了现有技术对于数字化转型对企业可持续发展绩效之间关系的评判准确度较低的问题，实现通过第一数据处理模型对获取到的初始数据进行处理，并基于第一回归系数的正负值和预设的第一对应关系，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系，相比于现有技术中的主观评价或个别案例分析，不仅可以有效缩短了关系确定所需的时间，而且有效提升了关系结果的准确度，并使得其关系结果更加具有普遍性。

本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

本申请提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的数据处理技术方案，通过具体数据处理方法得到了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系。具体的，通过第一数据处理模型对获取到的初始数据进行处理，并基于第一回归系数的正负值和预设的第一对应关系，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系，相比于现有技术中的主观评价或个别案例分析，不仅可以有效缩短了关系确定所需的时间，而且有效提升了关系结果的准确度，并使得其关系结果更加具有普遍性。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

参见图1，图1为本发明提供的一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

S1、获取目标企业的初始数据。

其中，所述初始数据包括被解释变量、解释变量和控制变量；所述被解释变量包括：可持续发展绩效；所述可持续发展绩效是通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的；所述解释变量包括数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的；

S2、基于所述初始数据对预设的第一数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第一数据处理模型中的第一回归系数α

其中，所述预设的第一数据处理模型为：SDP

S3、基于所述第一回归系数α

基于上述处理，通过具体数据处理方法得到了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系。具体的，通过第一数据处理模型对获取到的初始数据进行处理，并基于第一回归系数的正负值和预设的第一对应关系，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系，相比于现有技术中的主观评价或个别案例分析，不仅可以缩短关系确定所需的时间，而且有效提升其结果的可信度，并使得其关系结果更加具有普遍性。

在一些实施例中，在步骤S1之后，上述方法还包括以下步骤：

S4、对初始数据进行数据清洗。

其中，所述数据清洗方式包括：删除金融企业样本、删除主要变量缺失的企业样本和对所述初始数据中的连续变量进行1％的缩尾处理。

在实际工作过程中，目标企业可以为2018—2021年沪深A股上市公司。同时，并对上述目标企业中的初始数据进行以下处理：(1)删除ST和*ST企业样本；(2)删除金融企业样本；(3)删除主要变量缺失的企业样本。

其中，内部控制指数来源于迪博(DIB)数据库，其他变量以及相关财务数据均来自CSMAR数据库和Wind数据库。为消除极端值的影响，本文对所有的连续变量进行了1％的缩尾处理。

基于上述数据处理方法，删减了初始数据中的一些错误数据，不仅避免了主观数据和极端值所带来的不利影响，而且有效提高了初始数据中有效数据的占比，从而提升了关系结果的准确度。

在初始数据中，被解释变量为可持续发展绩效。其中，可持续发展绩效是经济、环境和社会的综合产出，通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的。其中，托宾Q值作为上市公司经济绩效的衡量指标；利用环保税/营业收入的数值来衡量企业的环境绩效。若环保绩效的指标值越小，则表明企业环境绩效越好；社会绩效，基于每股贡献值来衡量。具体的，每股社会贡献值＝(净利润+所得税费用+营业税金及附加+支付给职工以及为职工支付的现金+本期应付职工薪酬-上期应付职工薪酬+财务费用+捐赠-排污费及清理费)/期初和期末总股数的平均值。其中，在本发明提供的技术方案中，利用环保税数据代替排污费及清理费。

基于上述处理，本发明运用熵值法从经济、环境、社会三个维度衡量可持续发展绩效，以确定数字化转型对企业可持续发展绩效的影响，提升了有关数字化转型和企业可持续发展绩效的关系结果的准确度。

解释变量为数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的，即利用上市企业年报中涉及“企业数字化转型”的词频数量来衡量数字化转型。具体的，基于人工智能技术、大数据技术、区块链技术、云计算技术、数字技术应用五个维度从上市公司年报中得出企业数字化转型相关关键词词频数，再用最终总词频数来衡量企业数字化转型程度。因为数据具有“右偏性”特征，并且数据有0，所以对得到的总词频数加1再取对数化处理。

在具体实现过程中，本发明中的初始数据也包括控制变量。其中，控制变量包括：企业规模、企业年龄、产权性质、现金流比率、企业成长性、股权制衡度、薪酬激励、大股东资金占用。同时本发明提供的技术方案还控制了年份固定效应和行业固定效应。其中，每一项数据的具体计算方法如表1所示

表1变量及其计算方法

在实际工作过程中，基于Stata16软件对于第一数据处理模型的处理过程进行了实际验证。其数据结果如表2所示，DCG的回归系数为0.004，且在1％的水平上显著，这说明数字化转型显著正向影响企业可持续发展绩效。

表2实验结果

其中：

在一些实施例中，该方法还包括以下步骤：

S5、获取中介变量数据。

其中，所述中介变量包括：研发投入率和内部控制质量。

S6、基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第二数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第二数据处理模型中的第三回归系数α

其中，所述预设的第二数据处理模型为：MID

S7、基于所述第三回归系数α

其中，研发投入率通过企业研发投入/营业收入的数值用以表示；企业内部控制质量用内部控制指数/100来衡量，且内部控制指数从迪博数据库中获取。

基于上述处理，本发明通过从研发投入率和内部控制视角揭露数字化转型影响企业可持续发展绩效的作用机制，为如何提升企业可持续发展绩效补充了路径参考。

在一些实施例中，本发明提供的确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法还包括以下步骤：

S8、基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第三数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第三数据处理模型中的第一回归系数α

S9、基于所述第一回归系数α

在实际工作过程中，基于Stata16软件对于第三数据处理模型的处理过程进行了实际验证。其数据结果如表3、4所示。

表3实验结果表

根据表3中的列(2)说明企业数字化转型对研发投入率有显著正向影响(回归系数为0.001，且在5％水平显著)；进一步加入研发投入率中介变量后，从列(3)可以看出，数字化转型对企业可持续发展绩效的影响为0.003且在5％水平显著，而研发投入率对可持续发展绩效的影响为0.387且在1％水平上显著，这表明数字化转型能通过提升研发投入率进而提高企业可持续发展绩效。

表4实验结果表

根据表4由列(2)可知，DCG回归系数为0.048，且在5％水平显著，说明数字化转型提升了企业内部控制质量；进一步地，列(3)表明加入内部控制中介变量后，数字化转型对企业可持续发展绩效的影响为0.004且在1％水平显著，而内部控制质量对可持续发展绩效的影响为0.002且在5％水平上显著，表明数字化转型可以提高企业内部控制质量进而提升企业可持续发展绩效。

在一些实施例中，本发明还可以对得到的数字化转型与企业可持续发展绩效关系的结果进行异质性回归分析。其中，该异质性回归分析是基于企业生命周期所进行的，在本发明提供的技术方案中，根据企业经营、投资、筹资活动产生现金流净额的正负组合将样本企业划分为成长期、成熟期和衰退期。其异质性回归分析结果如下表5所示。

表5异质性回归分析结果表

如表5中列(1)、列(2)和列(3)所示，在成长期和衰退期企业中，DCG的回归系数均不显著；而在成熟期企业中，DCG的系数为0.006，且在1％的水平显著。这说明，成熟期企业的数字化转型对可持续发展绩效的促进作用更显著。本发明提供的技术方案基于生命周期角度，确定了企业数字化转型促进其可持续发展绩效的异质性特征。

在本发明提供的技术方案中，通过以2018—2021年沪深A股上市公司为样本，通过熵值法计算得出企业可持续发展绩效，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的影响和作用机制，同时从生命周期角度进行异质性回归分析。

在实际验证过程中，发现如下结论：(1)数字化转型能够显著提升企业可持续发展绩效，即企业数字化转型程度越高，其可持续发展绩效越好；(2)机制分析表明，数字化转型能够通过增强研发投入率和内部控制质量，进而提高其可持续发展绩效；(3)异质性分析表明，处于成熟期企业的数字化转型对企业可持续发展绩效的促进效应更加明显。

参见图2，图2为本发明提供的一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的系统结构图。如图2所示，本发明还提供了一种确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的系统，该系统包括：

第一获取模块201，用于获取目标企业的初始数据。

其中，所述初始数据包括被解释变量、解释变量和控制变量；所述被解释变量包括：可持续发展绩效；所述可持续发展绩效是通过熵值法对目标企业的经济绩效、环境绩效和社会绩效处理所得到的；所述解释变量包括数字化转型水平；所述数字化转型水平是基于企业数字化转型相关的关键词词频数所得到的。

第一分析模块202，用于基于所述初始数据对预设的第一数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第一数据处理模型中的第一回归系数α

第一确定模块203，用于基于所述第一回归系数α

可选的，所述系统还包括：

数据清洗模块，用于在获取目标企业的初始数据之后，对所述初始数据进行数据清洗；其中，所述数据清洗方式包括：删除金融企业样本、删除主要变量缺失的企业样本和对所述初始数据中的连续变量进行1％的缩尾处理。

可选的，所述系统还包括：

第二获取模块，用于获取中介变量数据；其中，所述中介变量包括：研发投入率和内部控制质量；

第二分析模块，用于基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第二数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第二数据处理模型中的第三回归系数α

第二确定模块，用于基于所述第三回归系数α

可选的，所述系统还包括：

第三分析模块，用于基于所述中介变量数据与初始数据，对预设的第三数据处理模型进行回归分析，以获取到所述第三数据处理模型中的第一回归系数α

第三确定模块，用于基于所述第一回归系数α

可理解的是，本发明实施例提供的确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的系统与上述确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系的方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参照确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系方法中的相应内容，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电子设备，如图3所示，包括处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信，

存储器303，用于存放计算机程序；

处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现上述任一确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系方法。

上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系方法的步骤。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一确定数字化转型与企业可持续发展绩效关系方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。

所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

综上所述，与现有技术相比，本发明提供的技术方案具备以下有益效果：

本发明提供的技术方案，通过具体数据处理方法得到了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系。具体的，通过第一数据处理模型对获取到的初始数据进行处理，并基于第一回归系数的正负值和预设的第一对应关系，确定了数字化转型与企业可持续发展绩效之间的关系，相比于现有技术中的主观评价或个别案例分析，不仅可以有效缩短关系确定所耗费的时间，而且避免了人工处理过程中的误差影响，有效提升其结果的可信度，并使得其关系结果更加具有普遍性。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。