确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法和系统

本发明涉及分析评价，具体涉及一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法和系统。

背景技术：

1、作为企业长期价值的基石，市场竞争力在企业生存与发展中起到决定性作用。然而，少有学者对企业大数据应用如何影响市场竞争力展开深入研究，尤其是传统企业(例如，除计算机、通信和其他电子设备制造业的传统制造业企业)，大数据应用究竟是赋能企业发展还是加重企业经营负担，有待进一步的实证研究加以证明。

2、为了探究上述大数据应用与市场竞争力关系，现有技术中往往采用问卷调查或案例分析的方法，由于问卷调查所花费的时间较长和个别案例难以代表所有企业，导致现有技术中确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系所耗费的时间较长或不具有普遍性。

3、因此，亟需一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法，用以解决上述问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法和系统，解决了现有技术中确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系所耗费的时间较长且不具有普遍性的技术问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、在本发明的第一方面，提供了一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法，所述方法包括：

6、获取多个目标传统企业的财务数据，作为第一财务数据；其中，所述目标传统企业不包含当年上市的传统企业；

7、删除所述第一财务数据中缺失的数据，并对所述财务数据中的连续变量数据进行winsorize缩尾处理，得到处理后的财务数据，作为第二财务数据；

8、基于所述第二财务数据，确定每一目标传统企业的大数据应用程度和市场竞争力数值；

9、基于预设的第一回归模型和所述第二财务数据和所述每一目标传统企业的大数据应用指标和市场竞争力数值，获取所述预设的第一回归模型中的第一回归系数β1和第二回归系数β2；其中，所述预设的第一回归模型为：

10、marketpoweri，t+1＝β0+β1bigdatai，t+β2bigdatai，t2+β3controlsi，t+yeart+areai+εi，t

11、其中，被解释变量marketpoweri,t+1表示企业i在t+1年的市场竞争力；解释变量bigdatai,t表示企业i第t年的大数据应用程度，bigdatai,t2表示企业i第t年的大数据应用程度的二次项，controlsi,t+1为多个控制变量，包括总资产收益率、资产负债率、公司规模、营业收入增长率、账面市值比、经营性现金流量比例、上市年限、股权集中度、独立董事比例及董事会规模；yeart表示年份固定效应，areai表示地区固定效应；εi,t表示模型的随机扰动项；β0为常数项，β1、β2和β3分别为所述预设的回归模型中自变量的第一回归系数、第二回归系数和第三回归系数；

12、基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系；其中，所述预设的对应关系为：若β1<0且β2>0，则表明目标传统企业大数据应用与市场竞争力存在u型关系；若β1>0且β2<0，则表明目标传统企业大数据应用与市场竞争力存在倒u型关系。

13、可选的，所述基于所述第二财务数据，确定每一目标传统企业的大数据应用程度和市场竞争力数值，包括：

14、获取所述第二财务数据中与大数据应用相关的关键词，并计算所述关键词在每一目标传统企业的财务数据中的总频次，并对所述总频次进行对数化处理，将所述对数化处理后的数据作为对应目标传统企业的大数据应用程度；

15、计算所述第二财务数据中每一目标传统企业的企业营业收入占对应行业的行业总营业收入的比例，作为所述每一目标传统企业的市场竞争力数值。

16、可选的，在所述基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系之后，所述方法还包括：

17、基于utest检验的方法，确定所述传统企业大数据应用与市场竞争力关系是否为非线性关系。

18、可选的，在所述基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系之后，所述方法还包括：

19、获取所述第二财务数据中每一目标传统企业的调节变量；其中，所述调节变量包括：企业研发能力、企业资金约束、市场竞争程度和地区数字化水平；

20、基于所述调节变量和预设的第二回归模型，确定每一调节变量对所述传统企业大数据应用与市场竞争力关系的调节作用；其中，所述预设的第二回归模型为：

21、marketpoweri，t+1＝β0+β1bigdatai，t+β2bigdatai，t2+β3bigdatai，t×m+β4bigdatai，t2×m+β5m+β6controlsi，t+yeart+areai+εi，t

22、其中，m表示调节变量；β3和β4分别表示第三回归系数第四回归系数；若β3>0且β4<0，则表明调节变量m正向调节大数据应用与市场竞争力的关系；若β3<0且β4>0，则表明变量m负向调节大数据应用与市场竞争力的倒u型关系。

23、可选的，所述调节变量包括：企业研发能力、企业资金约束、市场竞争程度和地区数字化水平；

24、其中，所述企业研发能力表示企业已申请专利数量的对数值；

25、所述企业资金约束表示企业的融资约束指数；

26、所述市场竞争程度表示判断企业的赫芬达尔—赫希曼指数是否小于年度样本企业的赫芬达尔—赫希曼指数的中位数，若是，则市场竞争程度为1，若否，则市场竞争程度为0；

27、所述地区数字化水平表示判断企业所在省份数字化水平是否大于年度省份数字化水平的中位数，若是，则地区数字化水平为1；若否，则地区数字化水平为0；其中，所述省份数字化水平是基于互联网普及率、互联网从业人员、互联网相关产产值和移动互联网用户数四个指标，通过主成分分析法测算得到的。

28、在本发明的第二方面，提供了一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的系统，所述系统包括：

29、第一获取模块，用于获取多个目标传统企业的财务数据，作为第一财务数据；其中，所述目标传统企业不包含当年上市的传统企业；

30、第一处理模块，用于删除所述财务数据中缺失的数据，并对所述财务数据中的连续变量数据进行winsorize缩尾处理，得到处理后的财务数据，作为第二财务数据；

31、第一确定模块，用于基于所述第二财务数据，确定每一目标传统企业的大数据应用程度和市场竞争力数值；

32、第二获取模块，用于基于预设的第一回归模型和所述第二财务数据和所述每一目标传统企业的大数据应用指标和市场竞争力数值，获取所述预设的第一回归模型中的第一回归系数β1和第二回归系数β2；其中，所述预设的第一回归模型为：

33、marketpoweri，t+1＝β0+β1bigdatai，t+β2bigdatai，t2+β3controlsi，t+yeart+areai+ei，t

34、其中，被解释变量marketpoweri,t+1表示企业i在t+1年的市场竞争力；解释变量bigdatai,t表示企业i第t年的大数据应用程度，bigdatai,t2表示企业i第t年的大数据应用程度的二次项，controlsi,t+1为多个控制变量，包括总资产收益率、资产负债率、公司规模、营业收入增长率、账面市值比、经营性现金流量比例、上市年限、股权集中度、独立董事比例及董事会规模；yeart表示年份固定效应，areai表示地区固定效应；εi,t表示模型的随机扰动项；β0为常数项，β1、β2和β3分别为所述预设的回归模型中自变量的第一回归系数、第二回归系数和第三回归系数；

35、第二确定模块，用于基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系；其中，所述预设的对应关系为：若β1<0且β2>0，则表明企业大数据应用与市场竞争力存在u型关系；若β1>0且β2<0，则表明企业大数据应用与市场竞争力存在倒u型关系。

36、可选的，所述第一确定模块，包括：

37、第一获取子模块，用于在获取所述第二财务数据中与大数据应用相关的关键词，并计算所述关键词在每一目标传统企业的财务数据中的总频次，并对所述总频次进行对数化处理，将所述对数化处理后的数据作为对应目标传统企业的大数据应用程度；

38、第一计算子模块，用于计算所述第二财务数据中每一目标传统企业的企业营业收入占对应行业的行业总营业收入的比例，作为所述每一目标传统企业的市场竞争力数值。

39、可选的，所述系统还包括：

40、第三确定模块，用于在基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系之后，基于utest检验的方法，确定所述传统企业大数据应用与市场竞争力关系是否为非线性关系。

41、可选的，所述系统还包括：

42、第三获取模块，用于在基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系之后，获取所述第二财务数据中每一目标传统企业的调节变量；其中，所述调节变量包括：企业研发能力、企业资金约束、市场竞争程度和地区数字化水平；

43、第四确定模块，用于基于所述调节变量和预设的第二回归模型，确定每一调节变量对所述传统企业大数据应用与市场竞争力关系的调节作用；其中，所述预设的第二回归模型为：

44、marketpoweri，t+1＝β0+β1bigdatai，t+β2bigdatai，t2+β3bigdatai，t×m+β4bigdatai，t2×m+β5m+β6controlsi，t+yeart+areai+εi，t

45、其中，m表示调节变量；β3和β4分别表示第三回归系数第四回归系数；若β3＞0且β4＜0，则表明调节变量m正向调节大数据应用与市场竞争力的关系；若β3＜0且β4＞0，则表明变量m负向调节大数据应用与市场竞争力的倒u型关系。

46、可选的，所述调节变量包括：企业研发能力、企业资金约束、市场竞争程度和地区数字化水平；

47、其中，所述企业研发能力表示企业已申请专利数量的对数值；

48、所述企业资金约束表示企业的融资约束指数；

49、所述市场竞争程度表示判断企业的赫芬达尔-赫希曼指数是否小于年度样本企业的赫芬达尔-赫希曼指数的中位数，若是，则市场竞争程度为1，若否，则市场竞争程度为0；

50、所述地区数字化水平表示判断企业所在省份数字化水平是否大于年度省份数字化水平的中位数，若是，则地区数字化水平为1；若否，则地区数字化水平为0；其中，所述省份数字化水平是基于互联网普及率、互联网从业人员、互联网相关产产值和移动互联网用户数四个指标，通过主成分分析法测算得到的。

51、(三)有益效果

52、本发明提供了一种确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系的方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：

53、该方法包括：获取多个目标传统企业的财务数据，作为第一财务数据；删除所述财务数据中缺失的数据，并对所述财务数据中的连续变量数据进行winsorize缩尾处理，得到处理后的财务数据，作为第二财务数据；基于所述第二财务数据，确定每一目标传统企业的大数据应用程度和市场竞争力数值；基于预设的第一回归模型和所述第二财务数据和所述每一目标传统企业的大数据应用指标和市场竞争力数值，获取所述预设的第一回归模型中的第一回归系数β1和第二回归系数β2；基于所述第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系。

54、基于上述处理，通过回归模型对获取到的数据进行处理，并基于第一预设回归系数β1和所述第二预设回归系数β2的正负关系和预设的对应关系，确定传统企业大数据应用与市场竞争力关系，相比于问卷调查或案例分析的方法，可以有效缩短了关系确定所需的时间，且使得其结果更加具有普遍性。