基于時間序列的我國工商管理文獻數量趨勢分析

張婷，楊文

（福建農林大學管理學院，福州350001）

基于時間序列的我國工商管理文獻數量趨勢分析

張婷，楊文

（福建農林大學管理學院，福州350001）

某研究領域每年發表文獻數量可以反映出該領域學術研究的理論發展及受關注程度。工商管理是管理學科門類下的一個重要分支，本文通過收集1980-2015年中國知網上以“工商管理”為關鍵詞收錄的文獻數據，應用Eviews軟件進行分析，建立時間序列ARMA模型，并在此基礎上對工商管理文獻數量進行分析和預測，結果表明，整體而言，我國工商管理領域的文獻數量在逐年增多，且在未來五年內，呈現穩步增長的趨勢，但增長幅度較為緩慢。

工商管理；時間序列；ARMA模型；文獻數量

1 研究背景及意義

作為管理學科門類下一個重要分支——工商管理的出現是西方資本主義特定經濟和社會環境下的產物，其演進歷史體現了資本主義經濟環境下企業管理發展的總體趨勢，也是社會進步和企業管理實踐不斷需求的產物。

目前，工商管理與社會經濟的發展密切相關，已經成為一個前沿的應用型學科。中國的經濟體制正處于現代企業制度建立和宏觀經濟制度改革的關鍵時期，需要大量的高品質經濟管理人才使中國的經濟得到穩步發展[1]。隨著中國與其他國家經濟貿易往來越來越頻繁，我國經濟發展逐漸趨向國際化。在21世紀，工商管理的人力資源遭受全球一體化、信息網絡、知識創新、顧客權力、投資者利益，機構速度和能力、改變壓力的沖擊，以及其他各種各樣的影響。這些因素使工商管理專業的理論體系逐漸改進和完善[2]。因此，在今后一段時期，工商管理學科必將依然是學者研究的熱點問題。

國內外關于工商管理方面的研究非常豐富，本文主要通過梳理文獻數量來研究工商管理相關課題的文獻[3-10]。

工商管理領域每年發表文獻數量可以反映出該領域學術研究的理論發展及受關注程度[11]。而關鍵詞反映一篇文章的主要思想、討論的主題、使用的方法和得出的主要結論[12]，因此，本文收集了1980-2015年中國知網上以“工商管理”為關鍵詞收錄的文獻數量作為數據，建立時間序列ARMA分析模型，來分析和預測我國工商管理文獻數量，進一步體現我國工商管理學科學術研究的理論發展及受關注程度。

2 ARMA模型介紹

ARMA模型是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱AR模型）與滑動平均模型（簡稱MA模型）為基礎“混合”構成。基本思想是：將預測指標隨時間推移而形成的數據序列看作是一個隨機序列，這組隨機變量所具有的依存關系體現著原始數據在時間上的延續性。其模型如下：

其中xt為時間序列，Φt為滑動平均參數；εt為兩兩相互獨立的白噪聲輸入，該模型被稱為P階自回歸模型或Q階自回歸模型，記為ARMA（P，Q）[13]。

3 模型建立

3.1 數據來源

本文的原始數據來源于中國知網，通過檢索文獻，關鍵詞中含“工商管理”，一詞，按照發表年度排列，得到1980-2015年中國知網上收錄的有關工商管理的文獻數量。

3.2 變量描述

本文運用時間序列模型對1980-2015年中國知網上以“工商管理”為關鍵詞收錄的文獻數量進行分析，用變量y表示文獻數量。首先對序列進行統計性描述，具體數據如圖1所示。

圖1 y的直方圖

其中，具體統計性描述如表1。

表1 文獻數量的描述性統計

3.3 數據平穩處理

時間序列模型要求序列是平穩的，所以建模之前要檢驗序列的平穩性，如圖2。

圖2 y的時序圖

從圖2中可以看到序列總體上存在增長的趨勢，同時數量級也出現較大的差異，不是平穩序列，且呈現一定的指數趨勢。為了消除數據在數量級上的影響，首先對其取自然對數處理，記為LNY，如圖3。

圖3 LNY的時序圖

從圖3可以看到，序列已消除數量級的影響，但存在明顯的上升趨勢，為了初步確定其平穩性，于是對其進行ADF單位根檢驗，所得結果不能拒絕序列存在單位根的假設。接著對其進行一階差分，再進行單位根檢驗，其檢驗結果表明可以拒絕序列存在單位根的假設。說明D_LNY已達到平穩。

3.4 模型識別及定階

通過LNY的時序圖（圖4）和自相關圖偏自相關圖（圖5）對模型進行識別。

圖4 D_LNY的時序圖

圖5 D_LNY的自相關圖偏自相關圖

從圖4中可以看到序列1980-1995年期間存在較大的變化趨勢，推測可能受到當前期和前期的隨機誤差項以及前期值的影響，符合ARMA模型的條件。相關圖偏自相關圖都存在截尾現象，在滯后3階存在較高的相關性。由于此處無法確定具體的階數，于是運用軟件多建立幾個模型進行比較，通過模型主要參數的顯著性篩選出最優模型，見表2。

表2 ARMA（3，3）參數顯著性檢驗

通過表2中各系數顯著性檢驗的p值來看，只有ARMA（3，3）模型系數的T檢驗p值都小于0.05，模型的顯著性檢驗通過。同時，模型的AIC和BIC值都比較小，ARMA（3，3）模型可以視為最優模型。

3.5 白噪聲檢驗

為了進一步了解模型ARMA（3，3）中是否存在偽回歸現象，于是對模型擬合的殘差進行白噪聲檢驗。通過對殘差序列的白噪聲檢驗發現ACF和PACF都沒有顯著異于零，Q統計量的P值都遠遠大于0.05，所以可以認為殘差序列為白噪聲序列。說明模型信息提取比較充分，模型不存在偽回歸現象，模型的異方差檢驗通過。

3.6 模型估計

根據表1參數估計表可得模型的方程為：

4 模型擬合及預測

通過對靜態和動態擬合圖的觀察，靜態擬合值和動態預測值都落在95%的區間內，模型的擬合效果相當顯著。運用該模型對y值進行預測可得預測值和擬合效果，如表3和圖6所示。

表3 ARMA（3 3）模型的預測值

圖6 擬合效果圖

通過表3預測效果圖可知實際值與擬合值走勢一致，基本吻合，擬合的效果非常顯著。從模型對2016-2020的預測值來看，y出現穩步增長的趨勢。

5 結論

本文主要是研究工商管理文獻數量的變化規律和發展趨勢。從預測結果來看，預測值有明顯的增長趨勢，這符合我國工商管理學術發展的現狀。根據1980-1990年的中國知網上收錄的有關“工商管理”的文獻數量來看，我國此階段文獻數量非常少，對于工商管理的理論研究處于比較滯后的階段，究其根源，我國此階段，更加注重的是經濟發展，對于教育的投入較少，工商管理也處于起步階段，不是學術研究的熱門話題；1990年以后，我國經濟快速發展，開始注重教育的投入與工商管理人才的培養，因而到2000年，工商管理方面的文獻數量急劇增加，我國關于工商管理的學術研究開始蓬勃發展，學者沒把目光投向工商管理的發展；2000年以后，文獻數量開始出現穩步增長，我國開始建立現代企業制度和宏觀經濟制度，國家對于高品質經濟管理人才的需求不斷增大，學者們對于工商管理的研究熱情保持持續的高漲。經本文預測，在未來五年內，我國關于工商管理的文獻數量增長將延續2000年后的發展勢頭，呈現穩步增長的趨勢，但增長幅度較為緩慢，需進一步提高我國工商管理學術水平和營造更好的學術氛圍。

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責任編輯：建德鋒

The China’s Industrialand CommercialM anagement Literature Trend Analysis Basing on the Number of Time Series

ZHANG Ting,YANGW en

(Fujian Agriculture and Forestry University College ofManagement,Fuzhou 350001)

Thenumberofpublished literature can reflect theacademic research in the field of theory devel?opmentand the degree of attention.In this paper,through collecting 1980-2015 of CNKIonline"businessman?agement"as keywords of literature data,through E-views software to carry on the analysis,set up time series ARMAmodel,on the basisof the analysisand forecaston the number ofbusinessmanagement literature,the re?sults show that,China's industrialand commercialmanagement literature number increased yearby year,and in the next five years,present the trend ofsteady growth,butgrowth is relatively slow.

industrialand commercialadministration;time series;ARMAmodel;the literaturenumber

F203.9

A

2017-04-15

福建省教育廳中青年教師教育科研項目（JAS150211）

張婷（1990-），女，福建省福州市人，助教，從事企業戰略和風險管理研究。