基于文本挖掘的數字化轉型對共享經濟發展的影響因素分析

肖亞薇　王淑芬

一、前言

共享經濟是推動資產權屬、組織形態、就業模式和消費方式創新，以互聯網平臺優化配置過剩資源，便利群眾生活的新業態新模式[1]。本文運用網絡爬蟲和文本挖掘技術，統計2012年至2021年100家上市公司年報中數字化轉型關鍵詞頻，建立數字化轉型指標。運用多元回歸模型分析數字化轉型對共享經濟的影響，結果表明共享經濟基礎設施建設會顯著影響企業數字化轉型和第三產業比重變化。

二、模型構建與變量定義

（一）模型構建

多元回歸常用于一個因變量與多個自變量之間的線性關系分析，其數學模型如下：

（二）變量定義與數據選擇

1.被解釋變量

國內共享經濟實證研究還處于發展階段，其評價指標尚未有明確規定。樊自甫等人認為共享價值源于社會共享行為且表現于第三產業，運用層次分析法構建了共享經濟評價指標體系，從基礎設施、經濟發展社會進步三個維度展開討論[2]。宋大成等人運用PMC指數模型對我國國家層面出臺的多項科學數據開放共享政策展開分析，建立科學數據開放共享評價指標[3]。楊奎奇等人以共享服務、共享交通、共享生產和共享住宿為代表的細分市場領域為對象，評價江蘇省不同地區的共享經濟發展水平，發現共享資源存在地區差異且對差異產生因素展開的深入研究[4]。

本文參考樊自甫研究方法，最終確定從基礎設施建設水平（inf）、經濟發展規模（eco）、市場主體活力（mar）三個維度衡量共享經濟發展水平。以上指標數據分別來自國家統計局、《中國信息年鑒》《中國共享經濟發展報告》、中國互聯網信息中心、世界銀行數據庫，并對樣本缺失數據的采用內插法、外推法結合的方式填充。

2.解釋變量

本文核心解釋變量為數字化轉型（dig）。運用文本挖掘技術建立企業數字化轉型指標的研究已初顯成效，吳非[5]、張功富[6]、楊白冰[7]等人運用網絡爬蟲和文本挖掘技術構建數字化轉型指標。鑒于此，本文調用python工具歸集上市公司年報數字化轉型關鍵詞，以構建企業數字化轉型指標。具體方法如下：

第一步，創建數字化轉型專業詞典。通過借鑒楊白冰[7]、袁淳[8]等人的研究成果，參考數字化轉型相關報道、政策文件，對比上市公司年報中與數字化轉型相關的不同詞語表達，最終確定數字化轉型專業詞典。結果包含213個數字化轉型關鍵詞。

第二步，年報文本分析。將上述詞典作為用戶詞典加載至Python第三方庫的“pkuseg”分詞工具庫，該工具庫具有更高準確率和速率，更適用于中文文本挖掘。之后統計年報數字化轉型關鍵詞詞頻。

第三步，構建數字化轉型指標。考慮到數據缺失的情況，本文對統計結果取自然對數，取值越大，數字化轉型程度越高。

研究樣本源自巨潮資訊網2012—2021年100家A股上市公司年報，并依據證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》，剔除以下樣本：金融保險類、具有ST標記、數據缺失的樣本。經篩選，共獲得樣本觀測值1000個。為消除極端值對模型回歸的影響，本文對所有連續變量做上下1%的縮尾處理。

3.控制變量

本文選取以下控制變量以提高研究精度：人均國內生產總值（gdp）、居民人均可支配收入（rev）、居民消費價格指數（index）、第三產業比重（pro）、R&D支出（rd）。以上指標數據源自國家統計局。

三、實驗分析

（一）相關性分析

相關性分析用于解釋兩個變量或多個變量間的相關關系及關系強度，可判斷數據間的變化趨勢是否相同。皮爾遜相關系數（Pearson）用于度量線性相關關系的強度，其變化范圍為：-1≤r≤1。當|r|≥0.8時，認為兩變量之間高度相關；當0.5≤|r|＜0.8時，認為兩變量中度相關；當0.3≤|r|＜0.5時，認為兩變量低度相關；當|r|＜0.3時，認為兩變量不相關。

本文運用SPSS軟件做相關性分析的結果如下：

數字化轉型水平、人均國民生產總值、人均可支配收入、居民消費價格指數、第三產業比重和R&D支出與基礎設施建設水平和共享經濟市場發展規模的皮爾遜相關系數均大于0.85且單尾檢驗顯著水平均小于0.01，可見以上變量之間存在顯著線性相關關系。

（二）多元回歸分析

根據相關性分析結果，本文對基礎設施建設水平和共享經濟發展規模兩變量展開多元回歸分析，探討數字化轉型與兩變量之間的關系。其中，杜賓－瓦特森檢驗（D-W檢驗）是目前用于判斷自相關性的常用方法，DW系數介于0到4之間，當DW系數接近0或4時，自相關系數的絕對值接近1，模型存在自相關性；反之，當DW系數接近2時，自相關系數的絕對值接近0，模型不存在自相關性即觀測值具有相互獨立性。R2解釋了模型與數據的擬合程度，R2的結果越接近1說明模型對數據的解釋性越強。

本文運用步進法納入和剔除變量，最終共納入數字化轉型水平和第三產業比重兩個變量并得到兩個測算模型。對基礎設施建設水平的測算模型杜賓－瓦特森檢驗的結果為2.037，R2為0.976和0.985；共享經濟發展規模的測算模型杜賓－瓦特森檢驗的結果為1.629，R2為0.706和0.949。可見變量間不存在顯著的自相關性，模型解釋效果良好且多元回歸分析實驗結果具有較高接受度。

方差分析是一種假設檢驗方法，用于判斷樣本間是否存在顯著性差異，從而分析變量是否對樣本總體存在顯著性影響。單因素方差分析（ANOVA）用于分析單一控制因素取不同水平時因變量的均值是否存在顯著差異。從表 1和表 2結果可得，檢驗inf變量的兩模型以及檢驗eco變量的模型2中，P值均小于0.001，即說明因變量的變異性可由自變量的變化解釋，模型有效。

回歸系數結果可反映回歸分析的結果，從表 3中可得多元回歸分析模型2的VIF=5.881，即本計算模型不存在多重共線性。本實驗中數字化轉型和第三產業比重均會影響基礎設施建設水平，每當數字化轉型水平增加一倍，基礎設施建設水平約平均增加0.905個單位；第三產業比重每增加1%，基礎設施建設水平約平均增加4.927個單位。

四、結語

從分析結果可得，企業數字化轉型對共享經濟具有顯著性影響，大力促進企業數字化轉型對共享經濟市場建設具有正向作用。一方面，企業應結合自身發展現狀，通過階段性轉型方案緩解轉型壓力，充分享受成本降低、資源優化配置等共享普惠價值。另一方面，企業數字化轉型符合數字經濟發展時代浪潮，產業數字化和數字產業化的推進一定程度上促進產業技術效應和結構效應，激勵產業經濟實現高速高質量發展。

近幾年隨著數字化轉型速度穩步增長，企業對引入高新科技實現數字化轉型的熱情持續增加。然而，行業數字化轉型難度、規模各異，數字資源的分配差異和政策管理水平的不同導致企業間數字化轉型程度相差較大。一方面企業具備數字化轉型意識但由于資源、成本、效益的限制導致企業在數字化建設上的投入缺乏科學合理的分配，數字化資源供需顯著不均；另一方面數字化技術與企業服務、產品的創新融合仍存在困難，決策者在規劃企業數字化創新戰略方面仍處于模糊狀態，在激烈的市場競爭壓力下難以尋覓轉型突破口。因此對企業而言，實現數字經濟產業鏈搭建，輔助主營業務創新成為一大難點。

針對企業數字化轉型難點，本文提出以下幾點建議：

（一）遵循數字化轉型“重點突破、因地制宜”的原則，結合企業特點采取階段化轉型方案

全面數字化轉型所需的成本投入較大，對中小企業而言落實可行性較低，企業應當結合自身業務特點，遵循產業發展規則，有重點、針對性地進行數字化創新升級。在數字化轉型階段過程中，切合市場發展方向，協調好企業自身的數字化轉型步伐。同時，政府也可根據不同行業數字化轉型的特點和難點推出相應普惠政策，在稅收、人才引進、福利補貼等方面適當加大力度，助力全行業提高數字化轉型適應力。及時調整阻礙企業數字化轉型的政策和條例，為企業提供良好的市場監管環境。

（二）積極參與共享平臺建設，利用共享經濟發展優勢實現多方協同發展

共享經濟對緩解資源錯配問題、過剩資源和勞動力重分配、提升資源利用效率、降低交易成本方面具有良好的解釋性，符合經濟可持續發展要求的同時也切合綠色發展的時代主題。企業應積極倡導數字化轉型共享平臺建設，通過信息共享、資源共享、成本共享等創造更多物質財富，協調好數字經濟與傳統經濟以及共享經濟參與主體間的關系實現多方協同發展、合作共贏。

（三）完善基礎設施建設，把握數字技術投資強度，實現數字產業高質量發展

完善基礎設施建設，決策者應當重點把握數字化發展的建設規模、投資力度、創新強度，重視數字產業對各行業的賦能。數字產業發展助力企業運用共享經濟實現柔性化生產，數字技術賦能企業拓寬服務邊界實現長期可持續發展。各企業應切合自身行業基礎，明確路徑，選擇合適的共享模式積極參與數字產業融合。同時，在轉型過程中，管理者應當主動轉換思路，樹立數字產業建設、產能共享的發展觀，通過多鏈路拓寬業務范圍，實現傳統產業數字化創新發展。

引用

[1]謝康，肖靜華.面向國家需求的數字經濟新問題、新特征與新規律[J].改革，2022，（01）：85-100.

[2]樊自甫，郎璐米，萬曉榆.共享經濟評價指標體系的構建[J].統計與決策，2020，36（05）：47-50.

[3]宋大成，焦鳳枝，范升.我國科學數據開放共享政策量化評價——基于PMC指數模型的分析[J].情報雜志，2021，40（08）：119-126.

[4]楊奎奇，丁曼麗，劉綺珊.江蘇省共享經濟發展區域差異與影響因素[J].市場周刊，2022，35（02）：53-56.

[5]吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業數字化轉型與資本市場表現——來自股票流動性的經驗證據[J].管理世界，2021，37（07）：130-144.

[6]張功富，詹俊，呂月童.數字化轉型如何影響企業勞動投資效率[J].財會月刊，2023，44（05）：153-160.

[7]楊白冰，楊子明，郭迎鋒.企業數字化轉型中的就業結構效應——基于制造業上市企業年報文本挖掘的實證分析[J].中國軟科學，2023，（04）：141-150.

[8]袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數字化轉型與企業分工：專業化還是縱向一體化[J].中國工業經濟，2021，（09）：137-155.

基金項目：天津外國語大學研究生科研創新項目